사용할 수 있는 SEO 뉴스: SEO의 기계 학습은 간단합니다.

검색 산업의 머신 러닝은 RankBrain과 함께 활발하게 진행되어 Google이 검색에 사용되는 단어의 관련성과 맥락을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. RankBrain은 오늘날 모든 스마트 콘텐츠 마케팅 전략의 기초이자 의무인 사용자 의도를 Google이 해석하는 방식입니다. 기계 학습 기술은 Google 알고리즘이 새로운 단어와 새로운 검색어의 맥락을 이해하도록 지원합니다. 검색 마케터가 이를 더 많이 이해할수록 Google에서 식별한 검색자의 관련성, 정보 및 컨텍스트 요구를 더 쉽게 충족할 수 있습니다.

가장 단순한 형태의 기계 학습 기술은 데이터에서 패턴을 찾는 방대한 데이터 세트를 처리합니다. 그러나이 기술은 기계 학습이 많은 사람들의 일자리를 빼앗을 것이라고 믿는 사람들에 의해 많은 반발을 겪었지만 그럴 가능성은 낮습니다. 2025년까지 우리 각자가 18초마다 데이터 상호 작용을 하게 될 것으로 추정하는 이 백서를 고려하십시오. 이는 엄청난 양의 사용 가능한 데이터입니다. 이러한 상호 작용의 추적은 대부분의 검색 마케터가 매우 중요하게 생각하는 사용자 행동 데이터입니다. 그러나 이러한 상호작용에서 생성된 데이터는 사람이 선별하기에는 너무 방대합니다.

검색 엔진 최적화(SEO)는 비즈니스 세계에서 조직 활동의 모든 구석에 도달합니다. 검색 전문가는 우리가 손끝에 가지고 있는 데이터를 이해하고 활용해야 한다는 엄청난 압박을 받고 있습니다.

또한 데이터는 모든 컨텍스트에 적용되기 전에 분류되어야 합니다. 예를 들어 풍부한 데이터는 소비자의 행동을 예측하는 데 도움이 될 수 있고 빅 데이터는 추세를 추적하고 예측하는 데 도움이 되며 원시 데이터는 프로세스를 간소화하는 데 필요한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

그러나 행동으로 전환할 수 있는 통찰력을 얻기 위해 방대한 데이터 세트를 통해 작업하는 것은 엄청난 작업입니다. 기계 학습 도구를 입력하십시오. 기계 학습을 수용하는 SEO 전문가는 성공을 위한 준비를 하고 있습니다. 작업이 시작되기 전에도 빠른 승리가 있습니다. 예를 들어 머신 러닝이 가능한 SEO 도구로 검색 전략의 성능을 향상시킬 수 있다면 직원으로서의 가치를 즉시 높일 수 있습니다. 또한 데이터 분석은 예측 기회를 제공하지만 기계 학습 도구는 실시간 인사이트를 도출하고 그에 따라 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술을 수용함으로써 인적 오류를 방지하고 팀에서 정확한 데이터 출력으로 작업할 수 있습니다.

기계 학습 기술은 정교하며 모든 검색 마케터 또는 SEO 전문가에게 더 매끄럽고 능률적인 프로세스를 제공할 것입니다. 그러나 마케팅이나 판매 전략에서 인적 요소를 대체할 수는 없습니다. 가치 있는 것으로 식별된 데이터는 검색 마케팅 노력과 최적화 전술을 추진하는 데 영리하게 사용될 필요가 있습니다. 어떤 기계도 분석적 또는 창의적으로 인간 두뇌의 힘을 대체할 수 없습니다.

Harvard Business Review 기사 Collaborative Intelligence: Humans and AI Are Joining Forces 에서 H. James Wilson과 Paul R. Daugherty가 기계 학습 기술이 할 수 없는 일에 대해 논의하는 기사를 확인하십시오. 그들은 인간이 모든 상호 작용에서 이 기술에 영향을 미치는 세 가지 방식을 고려합니다.

1. 인간은 기계에게 무엇을 해야 하는지 가르칩니다.
2. 인간은 수행된 작업의 결과를 이해합니다.
3. 인간은 결과를 논리적이고 책임 있는 방식으로 사용합니다.

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