1. Google
2. Амазонка
3. facebook
4. яблоко
5. AI-приложения, которые применяются к SEO и контенту
6. воплощение
7. голос поиск
8. Мультимедийный поиск
9. аналитика
10. AI-приложения, которые не относятся к SEO
11. Заключение
12. Хотите быть в курсе последних тенденций поиска?
13. Хотите быть в курсе последних тенденций поиска?

Искусственный интеллект (ИИ) - это область технологий, которая окружена обманом и заблуждениями.

это предсказанный 60 миллиардов долларов будут потрачены брендами на технологии искусственного интеллекта к 2025 году, поэтому эта реклама напрямую влияет на то, где компании распределяют свои бюджеты.

Значительная трудность в определении размера рынка ИИ заключается в том, чтобы точно определить, где находятся его границы. Хотя мы склонны представлять себе роботов-людей, которые имитируют наши манеры, ИИ на самом деле является очень широкой областью, охватывающей целый ряд дисциплин, некоторые из которых более актуальны для поискового маркетинга, чем другие.

Чаще всего он встроен в программное обеспечение, которое может обрабатывать огромные объемы данных для принятия или принятия более разумных решений.

Заголовки обычно зарезервированы для приложений ИИ, таких как автомобили без водителя и беспилотники, но при этом не учитывается тот факт, что ИИ имеет потенциал для улучшения каждого аспекта нашей жизни.

Машинное обучение, являющееся подмножеством искусственного интеллекта, построено на алгоритмах, которые получают данные из своего окружения и предпринимают действия, не будучи специально запрограммированными для этого. Другими словами, они учатся на «опыте».

Краткий обзор технологических гигантов покажет, насколько важно машинное обучение для их соответствующих стратегий роста.

Google

• Google-х RankBrain использует технологию машинного обучения для анализа контекста контента и предоставления более точных результатов органического поиска. Все чаще это относится к изображениям и видео, а также к тексту.
• AdWords и Google Analytics используют машинное обучение для оценки эффективности и улучшения таргетинга объявлений.
• Google публично заявил, что компания выбрала подход «ИИ в первую очередь», продемонстрированный в ее программном обеспечении, таком как Google Assistant, а также в аппаратном обеспечении, включая Google Home и линейку смартфонов Pixel.
• Google также приобрела компанию-специалиста по искусственному интеллекту DeepMind на сумму более 500 миллионов долларов США, чтобы обеспечить свою первую стратегию искусственного интеллекта.

Амазонка

• Устройства Amazon Echo, работающие от помощника AI, были крупнейшим продавцом розничного продавца в течение праздничного сезона 2017 года.
• Amazon был одним из первых разработчиков машинного обучения для рекомендаций по продукту. Эти алгоритмы оценивают наше поведение - и поведение аналогичных клиентов - для того, чтобы активно предлагать нам новые продукты.
• Гигант электронной коммерции также неоднократно делал новости о своих экспериментах с доставочными беспилотниками на базе искусственного интеллекта.
• Amazon Web Services призывает разработчики всех уровней квалификации, чтобы взаимодействовать с его инструментами машинного обучения.

facebook

• Facebook использует AI для интерпретации изображений, как для идентификации людей, так и для понимания контекста визуальных элементов.
• Лента новостей Facebook адаптирует контент каждого пользователя, используя алгоритмы машинного обучения. Персонализация - одно из самых распространенных и мощных приложений ИИ для социальных сетей.
• Механизм прогнозирования Facebook делает больше, чем 6 миллионов предсказания каждую секунду.

яблоко

• Apple использует AI для распознавания отпечатков пальцев и лица владельцев устройств, повышения безопасности и облегчения пользователи разблокировать аппаратное обеспечение.
• Относительно недавно, Apple сотрудничает с IBM создать мобильное приложение для последней программы Watson AI.
• яблоко купленный Специалисты по неструктурированным данным Lattice Data за $ 200 млн. в 2017 году, которые помогут предоставить надежные данные, необходимые для эффективного функционирования алгоритмов машинного обучения.

Очевидно, что ИИ - это скорее новая реальность, чем преходящая тенденция.

Машинное обучение встроено во многие продукты и сервисы, такие как Spotify и Uber, что мы иногда видим его преимущества, не понимая его процессов.

Поэтому неудивительно, что потребители не в полной мере осознают, насколько широко распространены ИИ и машинное обучение.

В недавний опрос только 33% потребителей сообщили, что в настоящее время они используют технологию, основанную на искусственном интеллекте, тогда как на самом деле 77% из них сделали это, даже не подозревая об этом.

Что маркетологи требуют в таком большом количестве шума, так это некоторая ясность относительно того, как ИИ фактически повлияет - и потенциально улучшит - стратегию своей компании.

AI-приложения, которые применяются к SEO и контенту

Понимание запросов

Google может использовать алгоритмы машинного обучения, чтобы добраться до сердца искателя намерение , На основании чьего-либо прошлого поведения и текущего местоположения, их поиск чего-то вроде [пиццы] можно понять на более глубоком уровне.

Возможно, они хотят рецепты пиццы, номер местного ресторана или местоположение пиццерии поблизости. Машинное обучение может убрать догадки и сразу перейти к правильному ответу.

воплощение

Машинное обучение помогает поисковые системы адаптировать свои результаты для каждого отдельного пользователя. Это означает, что мы должны знать нашу аудиторию и моменты, когда мы хотим победить в этом новом ландшафте. ИИ помогает нам находить эти данные в наших данных о клиентах так же, как позволяет поисковым системам сопоставлять запросы с наиболее релевантными ответами.

голос поиск

Цифровые помощники, такие как Amazon's Alexa или Google Assistant, полагаются на AI для общения с потребителями и предотвращения их запросов. Мы должны оптимизировать эту новую экосистему, анализируя, когда и почему люди используют эти устройства, а также предоставляя ответы, которые легко можно извлечь из нашего контента. Структурированные данные являются отличным способом для достижения этой цели.

Мультимедийный поиск

Бренды должны оптимизировать изображения, видео и даже аудиоклипы для поиска. Через процесс, называемый глубоким обучением, компьютерные алгоритмы могут интерпретировать эти активы

аналитика

ИИ теперь может найти важную статистику, скрытую в наших аналитических платформах. Это, конечно, экономит время, но также автоматически предоставляет нам важную информацию. Если мы используем эти знания для формирования наших контент-стратегий, мы можем достичь более креативных и эффективных результатов.

Новый опрос от BrightEdge это тоже подтверждает. Маркетологи сообщают, что лучшее понимание клиента является наиболее распространенным успехом, который ИИ приносит в свои кампании.

За этим следует повышение производительности, поскольку машинное обучение может не только автоматизировать некоторые из наших повседневных задач, но и решать их более эффективным образом. Первоначальный страх, что ИИ возьмет на себя нашу работу, все больше сменяется общим чувством оптимизма в отношении того, как ИИ может расширить наши возможности и расширить то, что мы можем достичь.

Эти AI-приложения для SEO и контента могут обеспечить гораздо лучшие результаты за счет понимания, скорости и точности в масштабе.

AI-приложения, которые не относятся к SEO

Было бы справедливо сказать, что ИИ вошел в SEO Арена и выглядит очень маловероятно, чтобы выйти в ближайшее время. Тем не менее, есть все еще некоторые приложения ИИ, на которых нам, как специалистам по поиску, не нужно фокусироваться.

Интересно, что 33% маркетологов сообщают, что интеграция ИИ в их текущий рабочий процесс является самым большим препятствием для принятия ИИ:

Это сопровождается неразберихой по поводу того, что есть, а что нет на самом деле ИИ.

Таким образом, проведение некоторых из этих границ о том, где мы видим важные связи между SEO и ИИ, может быть очень полезным.

Немного Примеры Приложения AI, которые не оказывают прямого влияния на индустрию поиска и контента, включают:

• Программная покупка медиафайлов: например, торги в режиме реального времени основаны на машинном обучении.

• Механизмы рекомендаций , такие как тот, что стоит за предлагаемыми названиями Netflix для каждого зрителя.

• Чат-боты : хотя они могут повысить уровень вовлеченности, их влияние на производительность SEO является косвенным.

• Анализ рынка: оценка финансовых рынков, например, опирается на сложные алгоритмы машинного обучения.

Излишне говорить, что многие в поисковой индустрии будут заинтересованы в этих областях, но знание этих тем не является обязательным условием успеха SEO сегодня.

Заключение

SEO и AI очень естественны, поэтому сейчас самое время начать использовать эту технологию.

Маркетологам не нужно быть опытными программистами, чтобы понять важность ИИ в формировании будущего органического поиска и контент-маркетинга.

Несомненно, нам предстоит многому научиться, что всегда было фундаментальным аспектом работы в поисковом маркетинге. Это то, что делает эту увлекательную отрасль такой интересной.

В этом путешествии есть фантастические ресурсы, такие как Udacity, Coursera и Google Kaggle.

Для маркетологов, стремящихся начать работу с ИИ сегодня, я бы порекомендовал следующие шаги:

• Определите текущий пример использования, чтобы понять, как бренды в вашей отрасли получают выгоду от приложений ИИ.
• Поговорите с поставщиками технологий, которые интегрировали ИИ в свои продукты и рабочие процессы SEO.
• Отслеживайте влияние, которое эта технология оказывает на показатели, наиболее важные для вашего бизнеса.

Оттуда у вас будет фантастический пример, чтобы продемонстрировать положительное влияние, которое AI может оказать на остальную часть вашей организации.

Хотите быть в курсе последних тенденций поиска?

Получить лучшие идеи и новости от наших экспертов по поиску.

Хотите быть в курсе последних тенденций поиска?

Получить лучшие идеи и новости от наших экспертов по поиску.