Рост AI SEO: как наука о данных революционизирует нашу органическую видимость

Маркетинговый ландшафт становится все более конкурентным. Если в прошлом малым предприятиям со скромным бюджетом было гораздо труднее получить известность в Интернете, то с тех пор технологии эволюционировали, чтобы вызвать определенные нарушения статус-кво. Одним из последних дополнений к новому конкурентному маркетингу является AI SEO.

Разговоры о машинном обучении и науке о данных набирают обороты, и все больше внимания уделяется тому, как эта технология может изменить маркетинговые подходы брендов. Такие достижения жизненно важны для цифрового маркетинга и SEO и могут революционизировать то, как маркетологи структурируют свои кампании.

Сила больших данных и науки о данных дает компаниям беспрецедентные возможности для принятия обоснованных решений. Если в прошлом маркетинг основывался на выявлении развивающихся тенденций, то данные позволяют маркетологам предвидеть развитие рынка и согласовывать свой бренд с аудиторией, используя правильные сообщения.

Наука о данных может помочь предприятиям значительно повысить уровень контроля над сложными алгоритмами SEO, которые эффективно ранжируют веб-сайты на страницах результатов поисковых систем на основе релевантности и предполагаемого авторитета.

Раскрытие секретов поисковой выдачи

SEO имеет историю, погруженную в тайну. Это в основном сводится к двум ключевым факторам. Во-первых, отсутствие ясности из-за нежелания поисковых систем делиться своей формулой того, как работает алгоритм. Естественно, это будет в немалой степени зависеть от сложности таких алгоритмов и от того, насколько быстро они развиваются.

Во-вторых, всестороннее понимание SEO, вероятно, потребует от пользователя наличия множества сторонних инструментов для получения информации о веб-сайтах и ​​​​производительности их конкурентов.

До недавнего времени практика AI SEO предполагала более линейное мышление. Например, элементарные сведения могут показать, что на веб-сайте меньше ссылок, чем на его конкурентов, поэтому будет разработана стратегия SEO, чтобы заработать больше обратных ссылок. Хотя такая стратегия может работать на менее конкурентных рынках, в современном маркетинге важно учитывать некоторые нюансы.

Контент является краеугольным камнем SEO, ключевые слова помогают сделать веб-сайты более заметными органичным образом. Это помогает установить более естественную атмосферу доверия между посетителями и брендами. Внедрение науки о данных помогает маркетологам изучать влияние своего контента и понимать, где можно произвести наилучшее впечатление.

Модели данных могут активно предоставлять информацию о том, где могут возникнуть возможности. Они могут сопровождаться процентной вероятностью улучшений, обнаруженных при внесении незаметных изменений в подходы AI SEO — будь то смещение фокуса метаданных или полная переработка мультимедийной стратегии. После того, как указанные изменения будут реализованы, данные можно снова просмотреть и измерить соответствующим образом. Это творит чудеса, устраняя уровень догадок, который может привести к тому, что конкуренты обойдут бизнес.

Предиктивный SEO

Прелесть науки о данных в том, что она определяет решения, принимаемые программами искусственного интеллекта и машинного обучения. Чем больше данных доступно, тем лучше маркетологи и владельцы бизнеса будут контролировать эффективность SEO.

Наука о данных может не только привести к созданию программ искусственного интеллекта и машинного обучения, которые станут более автоматизированными и эффективными, но также может помочь в создании прогностических алгоритмов, способных планировать производительность определенных методов SEO с использованием искусственного интеллекта.

(Иллюстрация того, как данные могут точно предсказать влияние предварительно выбранных ключевых слов. Изображение: Search Engine Journal)

Визуализированный и созданный Марком Эдмонсоном тщательно отфильтрованный список из 226 целевых ключевых слов, сокращенный из исходного пула, насчитывающего около 21 000. Установленные целевые показатели доходов затем упорядочивают список.

Диаграмма была создана для того, чтобы дать точное представление об уровне дохода, который может получить бизнес, если он займет первое место на страницах результатов Google по ряду ключевых слов. В этом случае данные отображают текущее положение бизнеса и его предполагаемый доход — с уступками, сделанными для возможной погрешности.

Такая информация, основанная на данных, может помочь вам лучше понять ключевые слова, которые будут наиболее ценными для вашего бизнеса или ваших клиентов. Примечательно, что такое применение данных в какой-то степени устраняет опасность догадок в SEO.

Управление данными, искусственный интеллект и прозрачность

Искусственный интеллект существует в SEO уже некоторое время. Google в значительной степени полагается на AI SEO, чтобы точно возвращать правильные результаты для своих бесчисленных запросов в данный момент. Для обработки поисковых запросов Google использует комбинацию ИИ и машинного обучения для отображения результатов, которые имеют наилучшие шансы удовлетворить текущий запрос.

Google довольно успешно определил тип запроса, будь то «намерение совершить покупку» или простой «информационный» поиск.

Для маркетолога предвидение того, как создать SEO-стратегию ИИ, которая обращается к обширным алгоритмам ИИ поисковых систем, может оказаться сложной задачей. Тем не менее, с появлением науки о данных и различных инструментов, веб-сайтам становится проще создавать привлекательность этих загадочных настроек и точно определять, что и в каком масштабе люди используют определенные поисковые запросы.

Такие инструменты, как «Исследователь ключевых слов» от Ahrefs, дают хорошее представление о конкретных условиях поиска, включая сложность ключевого слова, объем поиска и вопросы, связанные с запросом.

Если вы уже глубоко полагаетесь на производительность ИИ, эта технология уже влияет на то, как ваш контент интерпретируется и ранжируется на страницах поисковой системы Google. Это, в свою очередь, оказывает значительное влияние на ваш брендинг и на то, насколько его можно обнаружить в Интернете.

Естественно, зависимость Google от алгоритмов искусственного интеллекта в ближайшие годы будет только возрастать. С появлением большего количества голосовых помощников, таких как Google Home и Amazon Echo, потребность в превосходном ключевом слове только возросла.

Голосовые запросы сильно отдают предпочтение только самым высоким результатам на страницах результатов Google, и внезапно маркетологи сталкиваются с проблемой ранжирования не только по ключевым словам, но и по более словесным модным словечкам.

По данным WordStream, 52% владельцев голосовых колонок хотели бы получать информацию о скидках, распродажах и акциях от брендов.

(Изображение: WordStream)

Сегодня крайне важно, чтобы каждый маркетолог рассматривал голосовой поиск в рамках своей стратегии SEO. Это означает, что развитие науки о данных и искусственного интеллекта — это то, что бизнес должен не только принять, но и адаптироваться.

Оптимизация на основе данных

Хороший SEO основан на тщательном исследовании ключевых слов, сопровождаемом созданием качественных ссылок. Однако маркетологам чрезвычайно сложно самостоятельно определить, по каким ключевым словам ранжироваться, и в то же время анализировать качество входящего трафика.

Качество трафика играет огромную роль в определении его стоимости. К сожалению, такие инструменты, как Google Analytics, не всегда способны определить качество трафика. Ну, по крайней мере, это не так однозначно.

В таких случаях я использую Finteza, которая автоматически идентифицирует и распределяет трафик по категориям, таким как «Чистый трафик», «Сеть TOR», «Бот-трафик», «Атакующие» и другие.

Его можно использовать бесплатно, и он позволяет маркетологам определить, действительно ли трафик того стоит.

С другой стороны, инструменты искусственного интеллекта, такие как MarketMuse, могут помочь углубиться в большие данные, чтобы предложить интеллектуальную информацию о типе контента, который может привлечь большие объемы трафика из определенных кластеров ключевых слов. Эти инструменты используют искусственный интеллект для извлечения определенных тем из данных поиска, помогая маркетологам определять сайты с самым высоким рейтингом и проверять, как они укрепили свои позиции на вершине на основе любого запроса.

Создание контента для высокого ранжирования в результатах поиска — это вопрос, в котором искусственный интеллект и наука о данных могут предложить некоторую помощь. Тем не менее, интеллектуальные технологии также могут помочь пользователям оптимизировать уже существующий контент, чтобы получить более высокий рейтинг в поиске по запросам. Существует ряд премиальных инструментов искусственного интеллекта, которые могут просматривать сообщения и выдвигать предложения о том, как можно улучшить метаданные, ключевые слова и другие показатели, чтобы повысить производительность страницы.

По сути, растущая доступность ИИ и науки о данных помогла устранить случаи человеческих ошибок, которые могут подорвать задачи ручного поиска тем и исследования ключевых слов. Из-за большого количества данных, которые маркетологи должны просеять, чтобы определить тенденции и сформулировать кампании, необходимость автоматизации этого аспекта SEO очевидна.

Автоматизированная местность

Помимо оптимизации ключевых слов, также важно, чтобы ваш бизнес точно отображался в результатах поиска на основе местоположения. Это особенно важно, если вы хотите оптимизировать бизнес, сильно зависящий от местных потребителей и от покупок в магазине.

К счастью, существует множество платформ с искусственным интеллектом, одна из которых — Yext, которая активно отслеживает точность локализованной информации о вашем бизнесе в различных поисковых системах и голосовых помощниках. Когда важна географическая точность, ИИ может использовать огромные объемы данных, чтобы гарантировать, что все работает должным образом.

Интеллект, чтобы перехитрить конкурентов

По мере того, как цифровой рынок становится все более перегруженным конкурентами, борющимися за одинаковые уровни воздействия, ИИ и наука о данных могут вмешаться и помочь малым предприятиям перехитрить своих более богатых конкурентов.

Это важно для обеспечения долгосрочной устойчивости небольших компаний в условиях пост-COVID-19. В условиях надвигающейся рецессии аналитика может помочь компаниям быстрее определять наиболее ценные ключевые слова для конкуренции и наиболее экономичные способы адаптации к голосовым помощникам и алгоритмам определения местоположения.

Поскольку все больше компаний изо всех сил пытаются повысить свою видимость в Интернете, владельцы бизнеса и маркетологи могут найти значительные преимущества в использовании как ИИ, так и науки о данных, чтобы перехитрить и впоследствии превзойти своих конкурентов.

Об авторе

Дмитрий является основателем и генеральным директором Solvid, креативного агентства по созданию длинного контента, расположенного в Лондоне. Основатель Pridicto, программного обеспечения для прогнозирования посещаемости веб-сайтов на основе искусственного интеллекта. Работы Дмитрия были представлены в Shopify, Entrepreneur, IBM и Campaign Monitor.