Машинное обучение делает SEO маркетинг более человечным

1. Расти Google
2. Проложено с добрыми намерениями
3. Думай как человек

Вы не можете игнорировать параллели между нашей реальностью и реалиями стольких романов, которые были написаны десятилетия назад. Если вы не думали об этом, вы, вероятно, видели это: 1984 год летать с полок , Истории о том, как Бесконечный Шут предсказал смартфон Netflix, наш нынешний президент (и многое другое!) Предостаточно.

Итак, когда я сижу здесь за своим столом, углубляясь в исследования, набирая скорость на SEO Маркетинговая тактика и чтение рассказа за рассказом о чат-ботах, машинном обучении, искусственном интеллекте (ИИ), инструментах социальных сетей и автоматизации, я действительно не могу не мечтать - хотя и достойно - о будущем.

Вот что грядет: как маркетологи, мы все уважаем ценность влиятельного лица, и мы все полагаемся на социальные платформы, чтобы помочь нашим брендам (и нам самим) достичь статуса влиятельного лица. Но, поскольку все больше и больше предприятий используют Twitter как способ рекламировать свои собственные сообщения, это становится несколько тусклым - не для всех, но, безусловно, для предприятий, которые не оттачивали свои социальные стратегии в течение некоторого времени. Введите AI (не так, как в Capone; это заглавная буква «i»). Вскоре технология проникнет в социальную сферу, работая в стиле чат-ботов, чтобы создавать и публиковать твиты в то время, когда аудитория этих предприятий наиболее активна на платформе. Вскоре социальные сети, как мы знаем, будут серией чат-ботов, которые пишут в Твиттере, отправляют сообщения и любят комментарии других чат-ботов. Вы будете развивать последователей, даже не подозревая об этом! Когда дело доходит до уровня отдельного пользователя, мы все будем искать ответы на эти развивающиеся версии самих социальных ботов. Вы знаете, как вы всегда хотели бы получить свой собственный совет? Приближается 2020 год, и он решил вашу проблему.

Хорошо, это, вероятно, не придет, но об этом интересно думать. Что еще более убедительно, так это причина того, что повествование не так сложно поверить. Частично это связано с тем фактом, что большинство из нас так глубоко напуганы, что потеряли нашу человечность, нашу связь с другими и окружающим миром - существуя через слои пластика, металла и густые облака беспроводного сигнала. Но это также связано с тем, что ИИ является такой изменчивой технологией. Каждый день он делает что-то новое. Каждый день все больше достижений, больше научных разработок, больше интеграции с миром маркетинга - и, одновременно, больше научной фантастики. Больше антиутопических фантазий. Это много, чтобы разобрать. Между этим, стрессом мира и нашей жизни в нем и ярко-синим светом наших мобильных телефонов, неудивительно, что никто из нас не может спать по ночам.

Однако, как мы уже исследовали, есть и другая сторона машинного обучения, и она гораздо менее зловещая. Это та сторона, где ИИ предназначен для поддержки, а не для обгона. Я вижу отличные приложения для этого на благо человечества, и я не одинок. Подготовка к будущему искусственного интеллекта В документе, подготовленном Национальным советом по науке и технике (NSTC), Управлением по политике в области науки и техники и Администрацией президента, конкретно упоминаются потенциальные «приложения ИИ для общественного блага»:

Одной из областей большого оптимизма в отношении искусственного интеллекта и машинного обучения является их способность улучшать жизнь людей, помогая решать некоторые из самых серьезных проблем и неэффективностей в мире. Перспектива ИИ сравнивалась с преобразующим воздействием достижений в области мобильных компьютеров. Инвестиции государственного и частного секторов в основные и прикладные исследования и разработки в области искусственного интеллекта уже начали приносить большую пользу населению в таких разных областях, как здравоохранение, транспорт, окружающая среда, уголовное правосудие и экономическая интеграция.

И не только это, но и потенциал для облегчения работы маркетологов. Как Пол Ретцер, генеральный директор PR / 2020, объяснил Внедрение ИИ означает, что «[маркетологи] будут иметь больше понимания и влияния при меньших затратах времени, денег и усилий, чем когда-либо прежде. Но это не изменит необходимость предоставлять релевантный, полезный и ценный контент для потребителей - в нужное время, в нужном направлении ». И, как обычно, мы гарантируем, что мы предоставляем релевантный, полезный, ценный контент для наша аудитория через глубокие исследования аудитории и SEO.

Ах, SEO - это самый важный компонент работы практически каждого цифрового маркетолога. Мы полагаемся на это, чтобы донести наш контент, ресурсы и имена до нашей конкретной аудитории. Мы создаем живые стратегии ключевых слов вокруг этого. В наши дни мы посвящаем время чтению следующего сдвига алгоритма Google, углубляясь в нашу аналитику, чтобы узнать, по-прежнему ли мы оцениваем определенные поисковые запросы. Мы играем в SEO, как кубик Рубика, делая правильные шаги в нужное время и зная, что с правильными поворотами мы добьемся успеха.

ИИ уже меняет это. Например, с помощью RankBrain Google уже трансформировал свой алгоритм; В результате традиционная тактика SEO не работает так, как раньше. А благодаря семантическому поиску (подробнее об этом позже), который был развернут в 2013 году и развивался с тех пор, даже стратегия ключевых слов стала в большей степени искусством, а не точной наукой. Похоже, что это тенденция - и когда вы думаете о духе и целях хорошего контента, а также об устремлениях ИИ, это имеет смысл.

Расти Google

Когда вы были ребенком, скажем, в четвертом классе или около того, научились ли вы готовить какой-то основной десерт? Для нас это было яблоко хрустящее. В качестве урока в следующих направлениях нам сказали скопировать рецепт, точно его придерживаться (с помощью учителя для более коварных аспектов), и, когда мы закончили, мы получили возможность насладиться чем-то довольно вкусным, что сделали.

Но теперь, когда я стал взрослым, моё вкус развился. Я многое узнал о вкусах, которые мне нравятся, и, что более важно, о вкусовых сочетаниях, которые мне нравятся. Мне не нужно следовать рецепту, чтобы создать идеальное яблочное блюдо. Я мог бы добавить туда некоторые дополнительные специи, такие как мускатный орех, или, возможно, включить в смесь семена ванильных бобов. Мне не нужно там делать математику, потому что я знаю, что работает. Теперь, достижение не столько в моей способности следовать указаниям, сколько в моей способности успокоить мою очень критическую аудиторию, которая может включать семью, моего партнера, моих друзей или - в особенно голодный день - меня самого.

Для меня это своего рода направление Google. В далеком прошлом алгоритм был построен по очень функциональному принципу. Как Рэнд Фишкин объяснил «В исходной системе вам нужны были эти люди, эти люди, которые могли бы использовать эти данные, чтобы сказать:« Это то, что вы можете рассмотреть, система и функции, которые мы хотим, чтобы вы извлекли из нее »». Фишкин, RankBrain, превратил алгоритм в нечто более похожее на шеф-повара (более талантливого, чем я), чья работа заключается в том, чтобы придумать и разработать уникальный рецепт, который восхищает гостей на вечер:

Вы попадаете в алгоритм сегодня, и. , , там будет много вещей, которые движимы машинным обучением, если не глубоким. Таким образом, есть производные от всех этих метрик. Есть конгломераты из них. Есть извлеченные фрагменты, например: «Эй, мы хотим просматривать и измерять текст привязки для этих типов результатов, когда мы также видим, что текст привязки соответствует поисковым запросам, которые ранее выполнялись людьми, которые также ищут это. «… Это то, для чего предназначен алгоритм. . , .system вычисляет вещи, которые люди никогда не извлекут, метрики, которые мы никогда даже не создадим, исходя из того, что они могут видеть.

Затем со временем идея заключается в том, что в будущем даже входные данные не будут предоставлены людьми. Машина сама разбирается в этом.

Проложено с добрыми намерениями

Еще один важный элемент эволюции Google, основанный на глубоком обучении, - это семантический поиск, который был представлен в обновлении Google Hummingbird. В статья для Forbes Джейсон Демерс прекрасно это расстроил. Он пояснил, что при семантическом поиске Google стремится к поисковому запросу пользователя, а не к поиску только по выбору слова: «[Для семантического поиска] включение дословного ключевого слова или фразы не является верным способом оптимизации для него. и можно получить рейтинг для семантически связанных слов и фраз, для которых вы не оптимизировали напрямую, а иногда и для тех, которые даже не представлены на странице, которая их ранжирует ».

По словам Демерса, Hummingbird, а также их редкость и низкие показатели в конкурентной борьбе привели к росту популярности ключевых слов с длинным хвостом.

Думай как человек

Вам уже известны успехи, достигнутые Google в 2017 году, - те, которые доказывают его неизменную приверженность AI и качественный контент , И благодаря совету Фишкина и Демерса становится ясно, что машинное обучение изменение правил SEO маркетинговой игры. Когда дело доходит до вашего списка приоритетов, кажется, что свежесть, глубина, актуальность и вовлеченность будут иметь значение больше, чем точные совпадения ключевых слов и якорный текст. И немногие формы контента могут достичь этих целей лучше, чем убедительные истории ,

Несмотря на то, что мы не можем точно предсказать, что повысит наш SEO-рейтинг перед лицом обновлений AI в Google, единственное правило, которое остается в силе, - это идея, что ответы принадлежат нашей аудитории. Познакомьтесь с ними, создайте контент, который сопереживает им, и, хотя вы все еще хотите сохранить свои стратегии ключевых слов на данный момент, убедитесь, что вы выходите за их пределы, чтобы рассказать историю, которую вы хотели бы рассказать себе. Будьте креативны и не бойтесь. Думая больше как человек, а не как алгоритм, вы обнаружите, что ваш бренд приобретает актуальность, вовлеченность и достигает приоритетов этих алгоритмов, управляемых ИИ.

Похожие

Комментарии