Данные — это источник жизненной силы поиска.

Выдающееся развитие искусственного интеллекта и внедрение генеративного искусственного интеллекта основаны на данных.

Однако успех инновации, продукта или технологического прогресса зависит от качества этих данных. При объединении генеративного искусственного интеллекта, поиска и контент-маркетинга критически важно использовать правильные данные.

Объемы данных стремительно растут, и IDC прогнозирует, что размер глобальных данных будет увеличиваться. 175 зеттабайт до 2025 года.

Это вдвое больше, чем в прошлом году, что свидетельствует о явной тенденции роста. Я на самом деле прогнозирую больше!

Чтобы адаптироваться к этому буму данных, профессионалы, использующие генеративный искусственный интеллект, должны оценить свои источники данных и определить наиболее ценные возможности на будущее.

Плохие и качественные данные

Пагубное воздействие плохих данных на бизнес неоспоримо.

Данные низкого качества являются основной причиной сбоев в работе, неточной информации и неверных решений.

Согласно отчету Gartner за 2021 год, компании несут среднегодовые затраты в размере 12,9 миллиона долларов из-за плохого качества данных.

Исторически усилия по обеспечению качества данных были сосредоточены в первую очередь на структурированных данных в реляционных базах данных.

Однако с появлением систем больших данных, облачных вычислений и неструктурированных типов данных, таких как текстовые и сенсорные данные, маркетологи сталкиваются с новыми проблемами. Управление качеством данных в облачных системах стало важным.

Данные никогда не были более важными в поисковом и контент-маркетинге. Однако, 57% маркетологов неверно интерпретируют данные, что приводит к дорогостоящим ошибкам.

Это может быть связано с тем, что данные поступают из разных источников данных, и связанными с этим проблемами обработки больших наборов данных в масштабе.

Что такое качественные данные?

Качественные данные сочетают в себе такие важные факторы, как точность, связность, полнота и надежность.

Точность используемых вами данных определяет успех поиска: важно обеспечить, чтобы руководители, отделы контента, цифровых технологий, продуктов, маркетинга и продаж были вооружены точной информацией.

Надежные данные приводят к более разумным поисковым решениям, которые влияют на эффективность бизнеса.

Кроме того, управление качественными данными играет центральную роль во взаимосвязи между SEO и эффективностью контент-маркетинга.

Помимо точности, хорошему качеству данных способствуют несколько других параметров, в том числе:

• полнота: Записи должны содержать все необходимые элементы данных.
• последовательность: Значения данных в разных системах или наборах данных не должны конфликтовать.
• уникальность: Следует избегать дублирования записей в базах данных и хранилищах данных.
• Актуальность: Данные должны регулярно обновляться, чтобы оставаться актуальными и легко доступными.
• период действия: данные должны содержать ожидаемые значения и иметь правильную структуру.
• соответствие: данные должны соответствовать стандартным форматам, установленным вашей организацией.

Благодаря соблюдению этих факторов наборы данных становятся надежными и заслуживающими доверия и согласуются с усилиями по управлению данными, обеспечивая согласованное и эффективное использование данных в организациях.

Данные, поиск и генеративный ИИ

Сочетание людей и машин создает поле битвы в области данных и контент-маркетинга, где качество и связь имеют решающее значение для успеха.

Внедрение инструментов искусственного интеллекта, приложений машинного обучения, потоковой передачи данных в реальном времени и сложных конвейеров данных еще больше усложнило процесс обеспечения качества данных.

Соблюдение законов о защите данных и защите данных, таких как GDPR и CCPA, увеличило спрос на точные и согласованные данные.

Поскольку объем глобальных данных растет в геометрической прогрессии, SEO одновременно меняется по мере развития потребностей потребителей, и поисковые системы реагируют на эти изменения, создавая новый опыт и экспериментируя с интеграцией искусственного интеллекта в страницы результатов поисковых систем (SERP). .

Поэтому маркетологам необходимо тщательно продумать свой подход к данным, техническому SEO и результатам генеративного искусственного интеллекта.

Ввод данных и генеративный выход AI

Качество результатов генеративного ИИ зависит от качества и связности данных, которые в них поступают.

Многие из вас сталкивались с этим, особенно на заре генеративного искусственного интеллекта и ChatGPT, Bing AI и Google Bard.

Вот почему мы наблюдаем все более быстрое проектирование и тонкую настройку данных из больших языковых моделей (LLM).

Генеративный ИИ был предметом многочисленных дискуссий наряду с такими инструментами, как ChatGPT и Google Search Generative Experiences (SGE).

Генеративный искусственный интеллект, основанный на высококачественном анализе данных, уже экономит время и эффективность SEO-специалистов.

Генеративный искусственный интеллект может помочь SEO-специалистам и контент-маркетологам быстрее и точнее выполнять повторяющиеся задачи.

Более 98% наших клиентов экономят драгоценное время, создавая SEO-заголовки и описания с помощью BrightEdge Copilot (раскрытие информации: моя компания).

Однако ценность высококачественных данных, которые используются в генеративном искусственном интеллекте, выходит за рамки экономии времени.

Используя высококачественные данные, маркетологи могут улучшить понимание потребительских и диалоговых намерений (ключ к генеративным результатам ИИ в поисковой выдаче) и понимать наборы данных за счет включения данных внешней отраслевой классификации, что в конечном итоге сокращает время обработки.

Кроме того, генеративный ИИ может создавать обучающие и синтетические наборы данных для поддержки дальнейшего развития моделей ИИ и машинного обучения.

Однако эта эволюция требует от маркетологов адаптации и обеспечения того, как они обрабатывают данные.

• Качество и связность данных: Выходы AI так же хороши, как и входы. Убедитесь, что используемые вами источники полны, и объедините исторические данные с данными реального времени. Избегайте множества разрозненных источников данных, которые дают неполную картину вашего потребительского поведения, чтобы избежать GIGO – Garbage In, Garbage Out.
• Интеграция в стратегию корпоративных данных: Генеративный ИИ следует рассматривать как неотъемлемую часть стратегии обработки данных. Обязательно включите его с самого начала и согласуйте с более широкими маркетинговыми целями вашего бизнеса.
• Проактивное управление проблемами: активно решать проблемы безопасности, предвзятости и точности, характерные для генеративного ИИ. Оценка и смягчение этих рисков имеет решающее значение для успешной реализации и решения будущих вопросов соответствия.
• Сосредоточьтесь на компонентах цикла аналитики: Первоначальное внедрение генеративного искусственного интеллекта должно быть нацелено на конкретные компоненты ваших маркетинговых кампаний и конкретные варианты использования. Постоянно тестируйте выходные данные, чтобы гарантировать работу приложений и гарантировать успех, особенно при производстве результатов в больших масштабах.
• Приоритизация влияния на бизнес: отдайте приоритет программам, которые оказывают измеримое влияние на ваши кампании. Убедитесь, что все используемые вами технологии опробованы и проверены, а инновации в области генеративного искусственного интеллекта проверены и поддержаны фундаментальными, высококачественными и точными наборами данных.

Продвигайтесь вперед в SEO с помощью данных

Рассматривая, как ИИ влияет на SEO, важно помнить, что на каждом веб-сайте есть посетители, как люди, так и машины: люди, ищущие релевантный контент, отвечающий на их вопросы и потребности, а также поисковые пауки или боты, которые обеспечивают технический анализ контента.

Обработка данных стала необходимой для оценки контента веб-сайтов и разработки цифровых стратегий.

Сегодня SEO-маркетологи завалены дополнительными данными, которые сложно расшифровать. Нам повезло, что искусственный интеллект и автоматизация в SEO не новы, и автоматизированные технологии могут сократить объем ручных данных и улучшить процесс принятия бизнес-решений, например:

• Сбор и структурирование больших объемов данных для получения более мелких, более ценных и действенных идей.
• Улучшите такие задачи, как классификация данных, маркировка и очистка.
• Онлайн-исследования, аудит сайта и моделирование намерений.
• Получите ценную информацию о том, как потребители взаимодействуют с поисковыми системами.

Это также помогает маркетологам, у которых нет необходимого образования или опыта в области науки о данных, делать это эффективно.

Маркетологи, которые правильно используют данные, могут адаптироваться к меняющимся ожиданиям потребителей, идти в ногу с детальными изменениями в поиске и соответствовать стандартам Google.

Использование сочетания уникальных знаний и высокоточных данных (собственности) имеет решающее значение для сохранения конкурентоспособности и обеспечения процветания приложений ИИ на надежной основе данных.

Маркетологи могут использовать возможности данных, чтобы получить значимую информацию из шума.

Например, розничные маркетологи могут решить проблему дублирования контента, а банковские маркетологи могут сосредоточиться на кратком контенте. Специализированные лучшие практики и решения отраслевых проблем дают маркетологам конкурентное преимущество.

Все это помогает улучшить и ускорить поиск.

Диплом

Многие SEO-специалисты до сих пор не в полной мере используют ценность данных из-за их огромной сложности. Однако с помощью продвинутого искусственного интеллекта эти скрытые идеи можно раскрыть и понять.

Используя возможности технологий искусственного интеллекта, маркетологи могут оптимизировать свой контент для максимального воздействия на несколько цифровых каналов и адаптироваться к меняющимся технологиям и поведению потребителей.

По мере того, как компании продвигают свои стратегии генеративного искусственного интеллекта, важно помнить, что успех приложений зависит от данных, которые в них поступают.

Убедитесь, что качество и связность данных лежат в основе вашей дорожной карты искусственного интеллекта. Без них успех будет ограничен.

Дополнительные ресурсы:

---

Рекомендованное изображение: 3rdtimeluckystudio/Shutterstock