Kunstmatige intelligentie en machine learning: wat zijn de kansen voor zoek marketeers?

4 min


144

Wist je dat tegen 2020 het digitale universum uit 44 zettabytes aan gegevens zal bestaan ​​(bron: IDC), maar dat het menselijk brein slechts het equivalent van 1 miljoen gigabyte aan geheugen kan verwerken?

De explosie van big data heeft ertoe geleid dat mensen simpelweg te veel gegevens hebben om dagelijks te begrijpen en te verwerken.

Voor search, content en digitale marketeers om de waardevolle inzichten die data kunnen bieden optimaal te benutten, is het essentieel om kunstmatige intelligentie (AI) -toepassingen, machine learning-algoritmen en diepgaand leren te gebruiken om de naald van marketingprestaties in 2018 te verplaatsen.

In dit artikel zal ik de vorderingen en verschillen tussen kunstmatige intelligentie (AI), machinaal leren en diep leren toelichten en enkele tips delen over hoe SEO, inhoud en digitale marketeers het beste uit de inzichten kunnen halen – vooral door diepgaand leren – dat deze technologieën brengen naar de zoekmarketingtabel.

Ik studeerde kunstmatige intelligentie op de universiteit en na zijn afstuderen nam een ​​baan in het veld. Het was een spannende tijd, maar onze programmeermogelijkheden waren, nu we terugkijken, rudimentair. Meer dan intelligentie, het waren algoritmen en regels die hun best deden om na te bootsen hoe intelligentie problemen oplost met best-guess-aanbevelingen.

Snel vooruit naar vandaag en dingen zijn aanzienlijk geëvolueerd.

The Big Bang: de big data-explosie en de geboorte van AI

Sinds 1956 dromen AI-pioniers van een wereld waarin complexe machines dezelfde kenmerken hebben als menselijke intelligentie.

In 1996 bereikte de industrie een belangrijke mijlpaal toen de Deep Blue- computer van IBM een schaakgrootmeester versloeg door 200.000.000 schaakbordpatronen per seconde te beschouwen om optimale bewegingen te maken.

Tussen 2000 en 2017 waren er veel ontwikkelingen die grote vooruitgang mogelijk maakten. Het belangrijkste was de geometrische toename van de hoeveelheid gegevens die werden verzameld, opgeslagen en terughaalbaar werden gemaakt. Die berg data, die bekend kwam te staan ​​als big data, luidde de komst van AI in.

En het blijft exponentieel groeien: in 2016 schatte IBM dat 90% van de gegevens in de wereld in de afgelopen paar jaar zijn gegenereerd.

Wanneer ik denk aan AI, machine learning en deep learning, vind ik het helpen om te vereenvoudigen en te visualiseren hoe de 3 categorieën werken en zich tot elkaar verhouden – dit raamwerk werkt ook vanuit een chronologisch, sub-set ontwikkelings- en grootteperspectief.

Kunstmatige intelligentie is de wetenschap om machines dingen te laten doen die menselijke intelligentie vereisen. Het is menselijke intelligentie in machineformaat waarbij computerprogramma’s op gegevens gebaseerde beslissingen ontwikkelen en taken uitvoeren die normaal door mensen worden uitgevoerd.

Machinaal leren neemt kunstmatige intelligentie een stap verder in de zin dat algoritmen geprogrammeerd zijn om te leren en te verbeteren zonder de noodzaak voor menselijke gegevensinvoer en herprogrammering.

Machinaal leren kan worden toegepast op veel verschillende problemen en gegevenssets. Het RankBrain-algoritme van Google is een geweldig voorbeeld van machine learning dat de intentie en context van elke zoekopdracht evalueert, in plaats van alleen resultaten te leveren op basis van geprogrammeerde regels over het matchen van zoekwoorden en andere factoren.

Diep leren is een meer gedetailleerde algoritmische benadering, ontleend aan machinaal leren, die technieken gebruikt die zijn gebaseerd op logica en gegevens blootstellen aan neurale netwerken (denk aan de menselijke hersenen), zodat de technologie zichzelf traint om taken uit te voeren zoals spraak- en beeldherkenning.

Massieve gegevenssets worden gecombineerd met patroonherkenningsmogelijkheden om automatisch beslissingen te nemen, patronen te vinden, eerdere beslissingen te emuleren, enz. Zelflerend leren komt van hier, aangezien de machine beter wordt van de meer gegevens die worden geleverd.

Bestuurdersloze auto’s, Netflix-filmaanbevelingen en IBM’s Watson zijn allemaal geweldige voorbeelden van deep-learningapplicaties die taken opsplitsen om machineacties en assistenties mogelijk te maken.

Organisch zoeken, inhoud en digitale prestaties: uitdaging en kansen

Organisch zoeken (SEO) drijft 51% van al het websiteverkeer en daarom is het in dit gedeelte natuurlijk om de belangrijkste voordelen van deep-learning voor SEO en digitale marketeers uit te leggen.

Organisch zoeken is een data-intensief bedrijf. Bedrijven waarderen en willen dat hun inhoud zichtbaar is op duizenden of zelfs miljoenen zoekwoorden in één tot tientallen talen. De praktische tips voor zoekopdrachten omvatten ongeveer 20 elementen van on-page en off-page tactieken. De SERP’s zelf zijn nu verkrijgbaar in meer dan 15 lay-outvariëteiten.

Organisch zoeken is uw marktbrede stem van de klant en vertelt u wat klanten op grote schaal willen. Marketeers staan ​​echter voor de uitdaging om zoveel gegevens te begrijpen, beschikken over beperkte middelen om inzichten te verkrijgen en handelen vervolgens naar het juiste en relevante inzicht voor hun bedrijf.

Om te kunnen slagen in veeleisende markten tegen de vele merken van uw concurrenten, is nu de expertise van een ervaren data-analist vereist, en dit is waar machine learning en deep learning-lagenhelpen om optimalisaties van inhoud aan te bevelen.

De stippen verbinden met deep learning: leren van gegevens en machines

De grootte van de organische gegevens en het aantal mogelijke patronen dat op die gegevens bestaat, maken het een perfecte kandidaat voor deep-learningapplicaties. In tegenstelling tot eenvoudige machine learning, werkt deep-learning beter wanneer het een enorme hoeveelheid relevante gegevens over langere tijd kan analyseren.

Diepgaand leren en het vermogen om materiële veranderingen in interesses en consumptiegedrag te identificeren of te prioriteren, stelt organische zoekmarketeers in staat een concurrentievoordeel te behalen, in de voorhoede van hun sector te zijn en het materiaal te produceren dat mensen nodig hebben voor hun concurrenten, waardoor hun reputatie wordt versterkt.

Op deze manier kunnen marketeers de strategieën van hun concurrenten beginnen te begrijpen. Ze zullen zien hoe goed ze presteren in vergelijking met anderen in hun sector en kunnen hun strategieën vervolgens aanpassen om de sterke of zwakke punten die ze vinden te adresseren.

  • De inzichten ontleend aan deep learning-technologieën combineren het beste van zoekmarketing en contentmarketingpraktijken om de ontwikkeling, activering en geautomatiseerde optimalisatie van slimme inhoud , inhoud die zelfbewust en zelfaanpassend is, te bevorderen, het ontdekken van content en betrokkenheid bij alle digitale media te verbeteren. marketing kanalen.
  • Intent- gegevens bieden op dit moment context waarop klanten willen gaan en wat ze willen weten, doen of kopen. Organische zoekgegevens zijn de kritieke grondstoffen die u helpen bij het ontdekken van consumentenpatronen, nieuwe marktkansen en concurrentiedreigingen.
  • Diepgaand leren is met name belangrijk bij het zoeken, waar data overvloedig en ongelooflijk dynamisch is. Identificatie van patronen in gegevens in realtime maakt deep-learning uw beste eerste verdediging voor het begrijpen van veranderingen van klanten, concurrenten of markten – zodat u deze inzichten onmiddellijk kunt omzetten in een plan om te winnen.

Om inhoud en organisch zoeksucces voort te stuwen in 2018, zouden marketeers de machines meer van hun werk moeten laten doen om de inzichten en aanbevelingen te bieden waarmee marketeers zich kunnen richten op het maken van slimme inhoud.

Hieronder vindt u een paar voorbeelden van de voordelen voor de organische zoekmarketeer:

Site analyse

Bepaal en corrigeer kritieke sitefouten die de grootste voordelen opleveren voor de bedrijfsresultaten van het merk. Deep learning-technologie kan worden gebruikt voor het opnemen van websitegegevens, voor het opsporen van afwijkingen die vestigingsfouten koppelen aan geschatte marketingimpact, zodat marketeers fixes voorrang kunnen geven op maximale resultaten.

Zonder een deep learning-toepassing om je te helpen, staar je misschien naar een lange lijst met mogelijke oplossingen die meestal later worden uitgesteld.

Concurrerende strategie

Identificatie van patronen in realtime maakt deep-learning tot de beste eerste manier om merken, concurrenten of veranderingen in de markt te begrijpen, zodat marketeers deze inzichten onmiddellijk in een plan om te winnen kunnen veranderen.

Inhoud ontdekken

Onderwerpen met een hoge oppervlakte van het oppervlak die zich richten op verschillende inhoudstrategieën, zoals het stoppen van concurrentiedreigingen of het profiteren van de lokale vraag.

Deep learning-technologie kan worden gebruikt om de ROI van nieuwe contentitems te beoordelen en hun ontwikkeling te prioritiseren door inzichten te onthullen, zoals de mogelijkheid voor een onderwerp, de intentie van de consument, kenmerken van concurrerende inhoud van topniveau en aanbevelingen om de prestaties van de inhoud te verbeteren .


Erwin@delaatbusiness.com
Dag, Hulp nodig met internet marketing of websites maken? neem dan contact op

0 Comments

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Choose A Format
Personality quiz
Series of questions that intends to reveal something about the personality
Trivia quiz
Series of questions with right and wrong answers that intends to check knowledge
Poll
Voting to make decisions or determine opinions
Story
Formatted Text with Embeds and Visuals
List
The Classic Internet Listicles
Countdown
The Classic Internet Countdowns
Open List
Submit your own item and vote up for the best submission
Ranked List
Upvote or downvote to decide the best list item
Meme
Upload your own images to make custom memes
Video
Youtube, Vimeo or Vine Embeds
Audio
Soundcloud or Mixcloud Embeds
Image
Photo or GIF
Gif
GIF format