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您可以使用的 SEO 新闻：SEO 中的机器学习是显而易见的

已发表: 2020-07-13

搜索行业的机器学习非常活跃，RankBrain 使谷歌能够更好地理解用于搜索的单词的上下文和相关性。 RankBrain 是谷歌解释用户意图的方式——当今所有智能内容营销策略的基础和任务。 机器学习技术帮助谷歌算法理解新词和新查询背后的上下文。 搜索营销人员越了解这一点，就越容易满足谷歌确定的搜索者的相关性、信息和上下文需求。

以最简单的形式，机器学习技术处理海量数据集以寻找数据中的模式。 然而，这项技术遭到了很多人的反对，他们认为机器学习会抢走很多人的工作，但这种可能性不大。 看看这份白皮书，它估计到 2025 年我们每个人每 18 秒就会进行一次数据交互。 这是数量惊人的可用数据。 对这些交互的跟踪是大多数搜索营销人员认为非常宝贵的用户行为数据。 但是从这些交互中创建的数据量太大，任何人都无法筛选。

搜索引擎优化 (SEO) 深入到组织在商业世界中活动的各个角落。 搜索专业人员面临着头重脚轻的压力，需要理解和利用我们手头的数据。

此外，在将数据应用于任何上下文之前，需要对其进行分类。 例如，丰富的数据可以帮助您预测消费者的行为，大数据可以帮助您跟踪和预测趋势，而原始数据可以为您提供简化流程所需的洞察力。

但是，通过海量数据集得出可以转化为行动的见解是一项艰巨的任务。 输入机器学习工具。 拥抱机器学习的 SEO 专业人员正在为成功做好准备。 甚至在工作开始之前就可以快速取胜。 例如，如果您可以使用支持机器学习的 SEO 工具增强搜索策略的性能，那么您作为一名员工的价值会立即增加。 此外，虽然数据分析提供了预测机会，但机器学习工具可以帮助您获得实时洞察力并相应地进行优化。 通过采用这项技术，您可以帮助防止人为错误，并且您的团队可以使用准确的数据输出。

机器学习技术非常复杂，将为任何搜索营销人员或 SEO 专业人员提供更流畅、更简化的流程。 但是，它不能取代营销或销售策略中的人为因素。 需要巧妙地使用被识别为有价值的数据来推动搜索营销工作和优化策略。 任何机器都无法取代人脑的分析能力或创造力。

查看这篇哈佛商业评论文章协作智能：人类和人工智能正在联手，其中 H. James Wilson 和 Paul R. Daugherty 讨论了机器学习技术不能做什么。 他们考虑了人类在每次互动中影响这项技术的三种方式：

  1. 人类教机器做什么。
  2. 人类理解所执行任务的结果。
  3. 人类以合乎逻辑和负责任的方式利用结果。

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