使用できる SEO ニュース: SEO における機械学習は非常に簡単です

公開: 2020-07-13

検索業界の機械学習は、Google が検索に使用される単語の文脈と関連性をよりよく理解できるように、RankBrain とともに健在です。 RankBrain は、Google がユーザーの意図を解釈する方法であり、今日のすべてのスマート コンテンツ マーケティング戦略の基礎であり義務です。 機械学習技術は、Google アルゴリズムが新しい単語と新しいクエリの背後にあるコンテキストを理解するのを支援します。 検索マーケティング担当者がこれを理解すればするほど、Google が特定した検索者の関連性、情報、および文脈上のニーズを満たすことが容易になります。

最も単純な形では、機械学習テクノロジは大量のデータ セットを処理してデータ内のパターンを探します。 しかし、このテクノロジーは、機械学習が多くの人々の雇用を奪うと信じている人々から多くの反発を受けてきましたが、その可能性は低いです。 2025 年までに、私たち一人一人が 18 秒ごとにデータをやり取りするようになると見積もっている、このホワイトペーパーを考えてみてください。 それは信じられないほどの量の使用可能なデータです。 これらのインタラクションの追跡は、ほとんどの検索マーケターにとって非常に貴重なユーザー行動データです。 しかし、これらの相互作用から作成されたデータは、人間がふるいにかけるには量が多すぎます。

検索エンジン最適化 (SEO) は、ビジネスの世界における組織の活動の隅々にまで及びます。 検索の専門家には、手元にあるデータを理解し、活用するようにとの大きなプレッシャーがあります。

さらに、データをコンテキストに適用する前に、データを分類する必要があります。 たとえば、リッチ データは消費者の行動を予測するのに役立ち、ビッグ データは傾向を追跡して予測するのに役立ち、生データはプロセスを合理化するために必要な洞察を得ることができます。

しかし、大量のデータ セットを処理して行動に移すことができる洞察を導き出すことは、膨大な作業です。 機械学習ツールを入力します。 機械学習を取り入れた SEO の専門家は、成功に向けて準備を進めています。 仕事が始まる前であっても、すぐに成果が得られます。 たとえば、機械学習対応の SEO ツールを使用して検索戦略のパフォーマンスを向上させることができれば、従業員としての価値がすぐに高まります。 また、データ分析は予測の機会を提供しますが、機械学習ツールはリアルタイムの洞察を導き出し、それに応じて最適化するのに役立ちます. このテクノロジーを採用することで、人的ミスを防ぎ、チームは正確なデータ出力で作業できます。

機械学習技術は洗練されており、検索マーケティング担当者や SEO 専門家にとって、より洗練された合理化されたプロセスを提供します。 ただし、マーケティングや販売戦略における人的要素に取って代わることはできません。 価値があると特定されたデータは、検索マーケティングの取り組みと最適化戦術を推進するために巧みに使用する必要があります。 機械は、分析的または創造的に人間の脳の力に取って代わることはできません。

この Harvard Business Review の記事Collaborative Intelligence: Human and AI Are Joining Forces をご覧ください。この記事では、H. James Wilson と Paul R. Daugherty が、機械学習テクノロジではできないことについて議論しています。 彼らは、人間があらゆる相互作用においてこのテクノロジーに影響を与える 3 つの方法を検討しています。

  1. 人間は機械に何をすべきかを教えます。
  2. 人間は実行されたタスクの結果を理解しています。
  3. 人間は論理的かつ責任ある方法で結果を利用します。

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