1. Области использования семантических больших данных
2. Большие данные SEO
3. Big Data SEA
4. Big Data SMO
5. Используйте синергию между каждым рычагом

Каждый день в Google делается 3,3 миллиарда запросов, или 100 миллиардов в месяц. Что еще более впечатляюще, 15% из них - новые запросы (500 миллионов в день). Как эксперты в цифровом маркетинге, это наблюдение должно привести нас к вопросу: как оставаться актуальными для этих постоянно развивающихся запросов и выделяться среди конкурентов?

Столкнувшись с растущим числом запросов, необходимо принять подход для сбора, классификации и использования больших объемов данных. Именно здесь большие данные, применяемые к семантике, становятся важными. Обработка этих огромных объемов семантических данных допускает несколько вещей:

• Подробное и исчерпывающее изучение семантических полей, несущих недостаточно эксплуатируемый или неиспользованный знак и его конкуренты
• Принять ориентированный на клиента подход, постоянно и автоматически идентифицируя запросы / концепции, фактически используемые его целями
• Ввести редакторское управление, чтобы «избежать каннибализации» в многосайтовой галактике
• Выявите влиятельных лиц в своей области, проанализируйте контент, который они используют, чтобы предложить им контент, который им подойдет, и распространите
• Разрабатывайте привлекательный и высокопроизводительный контент, определяя темы для рассмотрения в связи с ожиданиями клиентов / потенциальных клиентов (темы тенденций)

Таким образом, благодаря Semantic Big Data становится возможным идентифицировать невыполненные концепции носителей и определить оси эволюции и постоянного улучшения присутствия и цифровой видимости бренда с целью привлечь больше посетителей и перспективы .

Области использования семантических больших данных

Существует много вариантов использования семантических больших данных. В поисковых системах глубокий анализ содержания, используемых ключевых слов и выражений обогатит как стратегию SEO (естественные ссылки), так и SEA (платный поиск).

Филипп Ле Ме, исполнительный директор Activis

В социальных сетях, анализируя выражения, используемые подписчиками, разговоры между пользователями, взаимодействия с клиентами, бренд может работать и совершенствовать свою стратегию SMO (присутствие в социальных сетях).

Наконец, все эти идентифицированные семантические данные, а именно иерархические, являются отличным материалом для инноваций, стратегического маркетинга и маркетинговых команд для изобретения и продвижения продуктов и услуг, которые соответствуют реальным потребностям потребителей.

Большие данные SEO

Анализ больших данных предоставляет полную карту семантической и конкурентной вселенной бренда. На основе этого анализа становится возможным определить успешную редакционную стратегию и умножить количество стратегических ключевых слов на 10 (например, «взаимное здоровье») и выражений с длинным хвостом на 100 (например, дополнительное здоровье обязательно).

Big Data SEA

Семантическая глубина результатов анализа больших данных позволяет идентифицировать новые запросы и долгосрочные ключевые слова, представляющие большой потенциал трафика и по которым конкуренция в СЭО не столь интенсивна, как в основе ключевых слов цель. Используя эти новые выражения, цены за клик становятся конкурентоспособными, и стратегия SEA бренда работает хорошо.

Big Data SMO

Анализ SMO больших данных может проводиться двумя способами. С одной стороны, бренд может принять концепцию, ориентированную на бренд , если он хочет работать над своей стратегией в социальных сетях, анализируя свою электронную репутацию. Другая выбранная входная дверь может быть ориентирована на продукт , если цель бренда состоит в том, чтобы узнать мнение пользователей о продукте или услуге в частности. После проведения этих двух анализов они следуют общей методологии и направлены на обогащение стратегии бренда в социальных сетях.

Используйте синергию между каждым рычагом

Конечно, эти три области эксплуатации не разделены. Они общаются друг с другом, питаются друг другом. Таким образом, анализ SMO Big Data вернет вопросы, потребности клиентов, сформулированные в социальных сетях, которые могут обогатить контент-стратегию сайта, и наоборот.

Приложения больших данных к семантике только начинают появляться, и, похоже, эта тенденция не замедляется. В эпоху поведенческих данных и прогнозного маркетинга комплексный анализ, ориентированный на клиента, способный идентифицировать новые запросы, новые потребности клиентов и затем определять их приоритеты, является ценным активом для брендов.

Автор: Филипп Ле Мео , Главный исполнительный директор Activis

***

(в) Илл. DepositPhotos