Big Data, интеллектуальный анализ данных, Big Data mining . Вы, наверное, слышали, использовали и, возможно, даже злоупотребляли этими модными словами, когда убеждали клиентов, как вы можете вывести их бизнес на новый уровень. Тем не менее, условия представляют собой больше, чем просто выигрышную часть вашего торгового предложения. Их внезапная повсеместность и резонанс являются признаком того, что мы вступили в новую эру в подходе к цифровому маркетингу и оптимизации поисковых систем . В этом посте мы расскажем о распаковке терминов, изучим их актуальность для SEO и расскажем о некоторых лучших практиках рассказывания истории SEO, ориентированной на данные.
Определение интеллектуального анализа данных и его места в бизнес-решениях
В некоторой степени большие данные и интеллектуальный анализ данных стали общими терминами, которые суммируют вновь обретенную реальность: все цифровое поведение в настоящее время является как воздействием на данные, так и действиями на основе данных. Практика сбор данных полагается на анализ больших наборов информации для выявления моделей и качеств, которые затем можно использовать для создания оптимизированной эффективности или новых возможностей в организации.
Google-картографирование вашего маршрута, публикация в Facebook, оформление заказа из Seamless, потоковая передача ваших фаворитов Netflix - все эти действия запускают новые потоки данных, которые их платформы собирают, анализируют и используют для прогнозирования вашего следующего движения, то есть Интернет, вероятно, может предсказать ваше Следующее желание суши лучше, чем ты можешь.
Приложения для интеллектуального анализа данных могут включать в себя:
- Выявление структуры отходов, которые приводят к мерам по снижению затрат
- Прогнозирование поведения при покупке и стимулирование продаж с помощью соответствующих предложений по продукту.
- Выявление более медленных периодов для правильного планирования времени простоя
- Раскрытие новых возможностей в сегменте клиентов
Когда-то прерогатива компьютерных ученых, специалистов по анализу рисков или рисков, связанных с моделями, методы интеллектуального анализа данных теперь используются почти каждой отраслью или профессией, имеющей доступ к большим наборам данных. Подобно золотоискателю во время «золотой лихорадки Клондайка», ваша задача - пробираться сквозь потоки информации в поисках небольшого скопления данных, которое действительно может вам помочь.
Будучи первопроходцем в построении больших баз данных, Amazon стал первопроходцем в бизнесе интегрировать сбор больших данных и аналитику в их операциях и ДНК, предлагая масштабируемые решения для хранилищ данных, аналитики кликов, обнаружения мошенничества, механизмов рекомендаций, анализа событий и многое другое. Их инновации проложили путь для компаний, чтобы проверить свои собственные уровни доступа к данным и маркетинговые возможности, которые предоставляют доступ. Сегодняшним потребителям не только удобно документировать свое онлайн-поведение, но и они ожидают, что компании, с которыми они взаимодействуют, упростят эти взаимодействия с помощью интеллектуального анализа данных. Эта прогнозирующая способность теперь является священным Граалем для многих организаций, работающих с потребителями, и качество их анализа данных является ключевым компонентом в поддержании конкурентного преимущества в своей отрасли.
Имея столько информации в распоряжении предприятий, нет никаких оправданий для принятия решений на основе интуиции или привычки. Внутренние заинтересованные стороны должны теперь объединиться, чтобы не только раскопать образцы данных, но также и защищать их путь через бюрократические захваты и в действенный статус. Организации должны использовать свое лучшее понимание потребителей, чтобы стимулировать обслуживание клиентов, удовлетворенность продукцией, успешный маркетинг и, в конечном итоге, рост.
Оптимизация отношений между данными и поиском
Поисковые системы - это организация, ориентированная на конечного потребителя, а пользователи диктуют эволюцию бизнес-модели с момента создания онлайн-поиска. Миссия Google, Bing и их коллег - предоставлять соответствующие ответы своим пользователям, но, как и любой другой бизнес, они должны поддерживать прибыльную модель для продолжения работы, которая в их случае зависит от привлечения трафика к наиболее актуальной информации. возможно, именно в тот момент, когда пользователям необходимо принять решение. Google дублирует этот пункт нулевой момент истины (ZMOT). Неудивительно, что эта бизнес-модель незаметно влияет на то, как мы, цифровые маркетологи, подходим к оптимизации поисковых систем, а также к тому, как мы анализируем данные, полученные на аналитических платформах.
Data Mining SEO-активность можно охарактеризовать как анализ больших наборов данных с целью выявления новых моделей трафика и раскрытия нишевых возможностей. Эти нишевые тенденции затем используются для улучшения маркетинга услуг или продуктов для сегмента пользователей.
Интеллектуальная и действенная тактика SEO в значительной степени зависит от интеллектуального анализа данных, который включает в себя:
- Получение данных из Google Analytics, Omniture, Webtrends и других инструментов
- Поиск отклонений в трафике, поведении или шаблонах конверсии
- Понимание того, что эти отклонения означают для ваших клиентов и их бизнес-целей
К аномалиям, которые вы хотите искать, относятся источники трафика, простые и длинные ключевые слова, которые приводят людей на ваш сайт, и тенденции трафика с течением времени. Например, годовой рост, сезонность и то, как все эти факторы связаны с источниками трафика.
После того, как вы обнародовали основные тенденции из больших наборов данных, вам нужно переключить свою стратегию SEO на рассказать правильную историю на основании результатов. Качественный анализ данных может открыть множество возможностей для рассказывания историй, но наличие всех этих вариантов не всегда хорошо.
Чтобы убедиться, что вы сосредоточены на правильной истории, вы должны:
- Будьте достаточно конкретны в таргетинге поисковых запросов
- Имейте честность и не рассказывайте ложные или вводящие в заблуждение истории
- Имейте конечную цель или тип метрики для вашего интеллектуального анализа данных
- Возьмите под контроль процесс и целевые шаблоны только тогда, когда они действительно существуют, вместо того, чтобы находить сомнительные связи только ради этого
Чтобы в дальнейшем настроить себя на успех, убедитесь, что вы установили ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы сравнить ваши результаты с целями, которые важны для ваших клиентов и которые остаются актуальными для сферы органического приобретения. Затем убедитесь, что вы постоянно следите за своей прогрессивной и пересматривающей стратегией, когда она, кажется, не соответствует.
Избегайте анализа двухнедельных периодов или даже ежемесячного анализа при изучении и составлении отчетов в Google Analytics. Если вы не хотите измерить краткосрочное влияние изменения на странице или оценить, играет ли сезонность, вы всегда должны смотреть на более широкую картину - и, следовательно, на больший период времени. Именно тогда данные становятся достаточно большими, чтобы быть значимыми и действенными.
Изучение того, как Data Mining SEO может помочь вам
В области SEO и бизнес-аналитики самое важное в добыче больших данных - это то, что следует после: увеличение рентабельности за счет интеллектуального использования данных. Если вы спрашивали себя, как достичь этой цели, но еще не нашли удовлетворительного ответа, тогда самое время связаться с нашей командой опытных майнеров. Для получения бесплатной консультации о том, как мы можем помочь вам использовать большие данные для получения еще больших результатов, контакт Путь Интерактив сегодня на (212) 661-8969.
