コンテンツジャムの要約：BritneyMullerが機械学習と9つの役立つMLツールについて語る

公開: 2019-10-31

あなたがデータサイエンティストでないなら、なぜ機械学習があなたにとって重要なのですか？

別の質問であなたの質問に答えさせてください–洞察が多すぎるということはありますか？

SEOに関してはそうではありません。 あなたが人々があなたのコンテンツを見つけるのを助ける方法を知りたいなら、あなたはSEOを必要とします。 優れたSEOを実現するには、大量のデータが必要です。

機械学習は、そのデータを簡単に取得するのに役立ちます。

MozのシニアSEOサイエンティストであるBritneyMullerは、機械学習がデータと洞察の間の経路を短縮し、SEOの取り組みを強化し、オンラインでの認知度を高める方法について、ContentJam会議の参加者に話しました。

SEOにとって機械学習とはどういう意味ですか？

  • 分析のヘルプ：ROIの可能性が最も高い1つのキーワードトピックを見つけることができます。
  • 戦略のヘルプ：機械学習は需要の変化を確認し、それに応じて戦略をピボットする方法を教えてくれます。
  • プロセスヘルプ：現在のプロセスに深い洞察を追加して、その有効性を強化します。
  • 顧客の理解：顧客の感情や行動を利用して、より良いコンテンツ体験を提供します。

ブリトニーは、いくつかの役立つ技術ツールを使用して機械学習の力について詳しく話しました（そして、彼女は自分のことを本当に知っているので、これらのツールが優れていることは間違いありません）。

SEOの取り組みをレベルアップするための9つの機械学習ツール

「機械学習が自動車だったとしたら、データが燃料になるでしょう」– Britney Muller

毎日、顧客にとってより良いコンテンツを作成するのに役立つ新しいデータがあります。 ここでは、簡単に見つけてうまく使用できる9つの機械学習ツールを紹介します。

  1. フレース
  2. MonkeyLearn
  3. ルーメン5
  4. トランスフォーマーと話す
  5. Google Vision API
  6. 自然言語API
  7. アマゾン転写
  8. Kaggle
  9. Algorithmia

1.フレイズ

人々が望むコンテンツを書くためにより多くの時間を費やし、それを研究するためにより少ない時間を費やしたいですか？

Fraseはそれを行うのに役立ちます。

Fraseは、詳細なデータ学習を使用して、10秒以内に長い形式の非構造化コンテンツの回答を見つける最初の回答エンジンプラットフォームです。

Fraseを使用すると、スムーズなコンテンツエクスペリエンスを提供するために、顧客が探している情報を見つけることができます。 Fraseの回答エンジンから取得したユーザーインテントデータは、新しいコンテンツの作成と継続的な最適化を促します。

Fraseはあなたを助けることができます：

  • 顧客の質問に迅速かつ直接的な回答を提供する
    パーソナライズされた摩擦のない製品調査体験を作成する
    質の高い回答を提供する質の高いコンテンツを作成する

顧客は、情報に基づいた購入決定を下せるように、質問に対する迅速で質の高い回答を求めています。 Fraseは、優れたユーザー主導のコンテンツを使用して、会社のWebサイトを「質問に対応」させるのに役立ちます。

あなたがあなたの顧客の質問に答えないならば、あなたの競争相手は答えます。

2. MonkeyLearn

MonkeyLearnは、着信テキストの分析と予測を行うのに役立つテキスト分析ツールです。 カスタマーサービス、セールス、マーケティング全体で使用できます。 次のような分析に使用できます。

  • 感情
  • 緊急
  • 感情
  • トピック
  • キーワード

MonkeyLearnのテキスト分析は、ビジネスがクライアントに迅速に対応し、問題が発生する前に問題について学習し、チームがより影響力のあるタスクに取り組む時間を優先するのに役立つタグを作成します。

MonkeyLearnは、次の3つの簡単なステップで動作します。

  1. テキストデータを接続する
  2. テキストをタグに変える
  3. あなたのビジネスについての新しい情報を作るためにあなたのタグを使用してください

たとえば、カスタマーサービスで働いていて、顧客の苦情を受け取った場合、その苦情のテキストを分析して、「注文の問題」や「緊急」などのタグを付けることができます。

3. Lumen5

Lumen5は、ソーシャルビデオマーケティングの最速のビデオメーカーです。 画像の理解を自動化し、メディアを推奨して、優れたデザインの決定を下し、次のビデオのアイデアを提案します。

直感的なドラッグアンドドロップエディタを使用すると、ビデオ初心者でも目的に最適なビデオを作成する方法を学ぶことができます。

あなたはできる：

  • テキスト記事をビデオに変換する
  • 無料のメディアでライブラリを検索して、動画の作成に役立ててください
  • カスタマイズされたブランディングをビデオに追加する
  • 動画を最適化してコンバージョンを改善する

4.トランスフォーマーに話しかける

Talk to Transformerは、非常に高度なニューラルネットワークを使用して、入力したスニペットに基づいてテキストを完成させるWebサイトです。

これはどのように役立ちますか？ 人々が探しているものに基づいて作成するコンテンツのアイデアを提供できます。

たとえば、「新しいコンピュータを購入したい」と入力すると、次のようにコピーが自動化されます。

「新しいコンピューターを購入したい。 eBayで購入できますか？」

「オークションは、これまでに行ったことがない場合に、使用済みのコンピューターを見つけるための優れた方法です。」

「ここに10のヒントがあります。

1）新しいコンピュータをオンラインで購入することが不可欠です

中古のコンピューターをオンラインで購入したい場合は、キーワードのリストをeBay検索エンジンに入れて、オンラインで探しているものを見つけることを強くお勧めします。

いくつかの異なる場所からeBayに適したものを見つけることができますが、ebay.comを使用してオンラインで中古のコンピューターを見つけることをお勧めします。」

ここから、コンテンツを最適化するのに役立つキーフレーズを調べることができます。 この場合、「オンラインでコンピューターを購入する方法」である可能性があります。

同様に、あなたの考えを自動補完するWritewithTransformersと呼ばれる別のアプリがあります。

5. Google Vision API

Google Vision APIは、感情を検出してテキストを理解することにより、画像から洞察を得るのに役立ちます。 画像にラベルを割り当てて、数百万の事前定義されたカテゴリにすばやく分類できます。

画像から価値のあるメタデータを構築するために、GoogleVisionAPIは以下を検出します。

  • オブジェクト
  • 顔
  • 印刷および手書きのテキストを読む

笑顔の人のイメージはありますか？ APIは喜びを検出できます。

6. Google Cloud Natural Language API

Google Cloud Natural Language APIは、機械学習を使用してテキストの構造と意味を明らかにします。

それはあなたに次の情報を伝えることができます：

    • 人々
    • 場所
    • イベント
    • ソーシャルメディアの感情
  • 顧客との会話

Google Natural Languageを使用すると、テキストを分析し、GoogleCloudStorageのドキュメントストレージと統合することもできます。

7.アマゾン転写

Amazon Transcribeは、開発者がアプリケーションに音声からテキストへの機能を簡単に追加できる自動音声認識（ASR）サービスです。 Amazon Transcribe APIを使用すると、Amazon S3に保存されている音声ファイルを分析し、音声文字変換された音声のテキストファイルをサービスに返すことができます。

Amazon Transcribeは、次の目的で使用できます。

  • カスタマーサービスコールの文字起こし
  • オーディオおよびビデオコンテンツに字幕を作成する

このサービスでは、音声ファイルを転記し、すべての単語のタイムスタンプを含めることができるため、テキストを検索することで元のソースの音声を簡単に見つけることができます。

AmazonTranscribeの主な機能は次のとおりです。

  • 読みやすい文字起こし
  • タイムスタンプの生成
  • 幅広いユースケースをサポート
  • カスタム語彙の使用
  • 複数の話者を認識する
  • チャネルの識別
  • リアルタイムのストリーミング文字起こし

8. Kaggle

Kaggleは、予測モデリングと分析の競争のためのプラットフォームであり、人々はデータを投稿でき、統計学者とデータマイナーは、データを予測および説明するための最良のモデルを作成するために競争します。

  1. 競争：問題に対する最良の解決策を提供するために競争します。
  2. データセット：必要なすべてのオープンデータを分析します！ 興味深いデータセットを見つけ、分析手法を適用して分析スキルを微調整します。
  3. カーネル：ユーザーがさまざまな方法を共有して学習できるようにします。

Kaggleと他の競争ツールの主な違いは、競争が特に機械学習、データサイエンス、AIに関連していることです。

Kaggleは、機械学習やデータサイエンスのトレンドやテクニックを学ぶのに非常に役立ちます。 経験豊富なデータサイエンティストでも完全な初心者でも、Kaggleは機械学習の知識を高めます。

9.アルゴリズム

Algorithmiaプラットフォームを使用すると、組織はサーバーレスAIレイヤーを使用して機械学習モデルを大規模にデプロイできます。

アルゴリズム：

  • カタログ化してアルゴリズム検索を可能にする
  • ユーザーが選択した言語、フレームワーク、クラウドで操作できるようにします
  • 自動的に、弾力的にスケーリングします
  • セキュリティを提供します
  • ディープラーニングを可能にします
  • アルゴリズムのライブラリを提供します
  • クラス最高のサポートがあります