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您可以使用的 SEO 新聞：SEO 中的機器學習是顯而易見的

已發表: 2020-07-13

搜索行業的機器學習非常活躍，RankBrain 使谷歌能夠更好地理解用於搜索的單詞的上下文和相關性。 RankBrain 是谷歌解釋用戶意圖的方式——當今所有智能內容營銷策略的基礎和任務。 機器學習技術幫助谷歌算法理解新詞和新查詢背後的上下文。 搜索營銷人員越了解這一點，就越容易滿足谷歌確定的搜索者的相關性、信息和上下文需求。

以最簡單的形式，機器學習技術處理海量數據集以尋找數據中的模式。 然而，這項技術遭到了很多人的反對，他們認為機器學習會搶走很多人的工作，但這種可能性不大。 看看這份白皮書，它估計到 2025 年我們每個人每 18 秒就會進行一次數據交互。 這是數量驚人的可用數據。 對這些交互的跟踪是大多數搜索營銷人員認為非常寶貴的用戶行為數據。 但是從這些交互中創建的數據量太大，任何人都無法篩選。

搜索引擎優化 (SEO) 深入到組織在商業世界中活動的各個角落。 搜索專業人員面臨著頭重腳輕的壓力，需要理解和利用我們手頭的數據。

此外，在將數據應用於任何上下文之前，需要對其進行分類。 例如，豐富的數據可以幫助您預測消費者的行為，大數據可以幫助您跟踪和預測趨勢，而原始數據可以為您提供簡化流程所需的洞察力。

但是，通過海量數據集得出可以轉化為行動的見解是一項艱鉅的任務。 輸入機器學習工具。 擁抱機器學習的 SEO 專業人員正在為成功做好準備。 甚至在工作開始之前就可以快速取勝。 例如，如果您可以使用支持機器學習的 SEO 工具增強搜索策略的性能，那麼您作為一名員工的價值會立即增加。 此外，雖然數據分析提供了預測機會，但機器學習工具可以幫助您獲得實時洞察力並相應地進行優化。 通過採用這項技術，您可以幫助防止人為錯誤，並且您的團隊可以使用準確的數據輸出。

機器學習技術非常複雜，將為任何搜索營銷人員或 SEO 專業人員提供更流暢、更簡化的流程。 但是，它不能取代營銷或銷售策略中的人為因素。 需要巧妙地使用被識別為有價值的數據來推動搜索營銷工作和優化策略。 任何機器都無法取代人腦的分析能力或創造力。

查看這篇哈佛商業評論文章協作智能：人類和人工智能正在聯手，其中 H. James Wilson 和 Paul R. Daugherty 討論了機器學習技術不能做什麼。 他們考慮了人類在每次互動中影響這項技術的三種方式：

  1. 人類教機器做什麼。
  2. 人類理解所執行任務的結果。
  3. 人類以合乎邏輯和負責任的方式利用結果。

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