SEO News que vous pouvez utiliser : l'apprentissage automatique dans le référencement est une évidence

L'apprentissage automatique dans l'industrie de la recherche est bel et bien vivant avec RankBrain permettant à Google de mieux comprendre le contexte et la pertinence des mots utilisés pour la recherche. RankBrain est la façon dont Google interprète l'intention de l'utilisateur - la base et le mandat de toutes les stratégies de marketing de contenu intelligent aujourd'hui. La technologie d'apprentissage automatique aide l'algorithme de Google à comprendre de nouveaux mots et le contexte derrière de nouvelles requêtes. Plus les spécialistes du marketing de recherche comprennent cela, plus il est facile de répondre aux besoins de pertinence, d'information et de contexte du chercheur tels qu'identifiés par Google.

Dans sa forme la plus simple, la technologie d'apprentissage automatique traite des ensembles de données massifs à la recherche de modèles dans les données. Pourtant, cette technologie a été fortement repoussée par des personnes qui pensent que l'apprentissage automatique va ravir de nombreux emplois, mais cela est peu probable. Considérez ce livre blanc , qui estime que d'ici 2025, chacun de nous aura une interaction de données toutes les 18 secondes. C'est une quantité incroyable de données utilisables. Le suivi de ces interactions constitue les données sur le comportement des utilisateurs que la plupart des spécialistes du marketing de recherche trouveraient inestimables. Mais les données créées à partir de ces interactions sont trop importantes pour être analysées par un humain.

L'optimisation des moteurs de recherche (SEO) atteint tous les coins des activités d'une organisation dans le monde des affaires. Les professionnels de la recherche sont soumis à une forte pression pour comprendre et utiliser les données que nous avons à portée de main.

De plus, les données doivent être catégorisées avant d'être appliquées dans n'importe quel contexte. Par exemple, les données riches peuvent vous aider à prédire le comportement de vos consommateurs, les mégadonnées vous aident à suivre et à prévoir les tendances et les données brutes peuvent vous donner les informations dont vous avez besoin pour rationaliser les processus.

Mais travailler sur des ensembles de données massifs pour en tirer des informations que vous pouvez transformer en actions est une tâche énorme. Entrez les outils d'apprentissage automatique. Les professionnels du référencement qui adoptent l'apprentissage automatique se préparent au succès. Il y a des gains rapides à obtenir avant même le début des travaux. Par exemple, si vous pouvez améliorer les performances de votre stratégie de recherche avec des outils de référencement basés sur l'apprentissage automatique, vous avez immédiatement augmenté votre valeur en tant qu'employé. De plus, alors que l'analyse des données offre des opportunités de prévision, les outils d'apprentissage automatique peuvent vous aider à obtenir des informations en temps réel et à optimiser en conséquence. En adoptant cette technologie, vous contribuez à prévenir les erreurs humaines et votre équipe travaille avec des sorties de données précises.

La technologie d'apprentissage automatique est sophistiquée et fournira un processus plus fluide et plus rationalisé pour tout spécialiste du marketing de recherche ou professionnel du référencement. Cependant, il ne peut pas remplacer l'élément humain dans les stratégies de marketing ou de vente. Les données identifiées comme précieuses doivent être utilisées intelligemment pour stimuler les efforts de marketing de recherche et les tactiques d'optimisation. Aucune machine ne peut remplacer la puissance du cerveau humain sur le plan analytique ou créatif.

Consultez cet article de la Harvard Business Review Intelligence collaborative : les humains et l'IA joignent leurs forces dans lequel H. James Wilson et Paul R. Daugherty discutent de ce que la technologie d'apprentissage automatique ne peut pas faire. Ils considèrent trois façons dont les humains ont un impact sur cette technologie dans chaque interaction :

1. Les humains enseignent à la machine quoi faire.
2. Les humains comprennent le résultat des tâches effectuées.
3. Les humains utilisent les résultats de manière logique et responsable.

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