Zur Verdeutlichung und zum besseren Verständnis des Kontextes in diesem Artikel halte ich die folgenden Definitionen für hilfreich:
- Künstliche Intelligenz ist ein weites Feld, das eine Reihe von Maschinenanwendungen umfasst, die Aufgaben ausführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Menschliche Intelligenz umfasst ein breites Spektrum an Verhaltensweisen, daher ist es nicht verwunderlich, dass der Oberbegriff „künstliche Intelligenz“ verwendet werden kann, um die Verarbeitung natürlicher Sprache zu kategorisieren. Schachspielen, fahrerlose Autos und Millionen von Beispielen dazwischen.
- Maschinelles Lernen Maschinelles Lernen wird oft mit Künstlicher Intelligenz (KI) verwechselt, ist aber tatsächlich eine Anwendung (und somit ein Teilgebiet) der KI. Die Stanford University definiert maschinelles Lernen als „die Wissenschaft, Computer zum Handeln zu bringen, ohne sie explizit zu programmieren“. Algorithmen können als die Bausteine jedes Systems für maschinelles Lernen betrachtet werden.
- Tiefes Lernen Neurologisches Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, die lose auf der Funktionsweise des menschlichen Gehirns basiert und neuronale Netze zur Lösung komplexer Probleme nutzt. Sie hat beispielsweise zu einer Vielzahl von Durchbrüchen in den Bereichen Spracherkennung und Bildverarbeitung beigetragen.
Die heutigen Technologiegiganten investieren allesamt stark in das Potenzial dieser KI-Methoden, bessere Produkte und Dienstleistungen zu liefern, da sie Skaleneffekte und Rechenleistung bieten, die Menschen allein niemals erbringen könnten.
Diese Technologie hat natürlich im Zeitalter von Big Data an Bedeutung gewonnen. Um das Konzept von „Big Data“ etwas greifbarer zu machen: Laut einer Datenanalyse von Domo unternahmen die Menschen im Jahr 2017 46,000 Uber-Fahrten, führten 4 Millionen Google-Suchen durch und teilten 456,000 Tweets.
Hinter jeder dieser Interaktionen stehen eine Person, eine Absicht und ein Kontext. Darüber hinaus liefert jede dieser Interaktionen die notwendigen Datenpunkte, um Konsumenten besser als je zuvor zu verstehen. Dieses Wissen ist für Marketingfachleute von unschätzbarem Wert, denn viele betrachten Daten heute als unser wichtigstes Kapital.
Wenn Daten aber tatsächlich das neue Öl sind, befinden wir uns noch immer in der Phase der Erfindung des Verbrennungsmotors. Ohne die richtigen Werkzeuge bleiben all die Erkenntnisse unserer Kunden schlichtweg unbemerkt.
KI steigert die Produktivität von Suchmaschinenmarketern.
In einem derart datenreichen und zeitknappen Umfeld stehen moderne SEOs vor einer schwierigen Aufgabe. Zu den häufigsten Herausforderungen im Arbeitsalltag gehören:
- Die Website-Performance wird mithilfe von Analyseplattformen überwacht, um Erkenntnisse zu gewinnen.
- Das Verständnis des Publikumsverhaltens hilft dabei, personalisierte Erlebnisse zu bieten.
- Erzeugen von inhaltliche Ideen Das wird Traffic und Umsatz generieren.
- Budgetverwaltung zur Einhaltung der Zielmargen.
- Multitasking über die vielen Aspekte eines organische Suchkampagne.
Allzu oft zwingen diese Einschränkungen SEOs dazu, Abstriche zu machen, um ihre Ziele zu erreichen. Es fehlen schlichtweg die Ressourcen, um gleichzeitig das Potenzial unserer Kundendaten auszuschöpfen, unsere Budgets zu verwalten und Aufgaben zu delegieren.
Allerdings lassen sich all diese Ziele mithilfe künstlicher Intelligenz wesentlich effektiver und gewinnbringender erreichen.
Wenn wir auf jede dieser Herausforderungen zurückkommen, kann KI für jede eine schnelle und effektive Lösung bieten:
- Leistungsüberwachung: KI kann Daten verarbeiten, den Benutzer auf etwaige Anomalien aufmerksam machen und schnelle Erfolge hervorheben, um sofort handeln zu können.
- Personalisierte Erlebnisse bieten: Maschinelles Lernen kann Nachrichten automatisch auf Basis des bisherigen und vorhergesagten Verhaltens eines Nutzers anpassen.
- Ideen für Inhalte generieren: Deep Learning kann Trendthemen identifizieren und Marktlücken aufspüren, um anschließend neue Inhaltstitel vorzuschlagen.
- Finanzmanagement: Künstliche Intelligenz empfiehlt automatisch die Bereiche, in denen wir unsere Zeit und unser Geld am gewinnbringendsten einsetzen können.
- Multitasking: Eines der größten Verkaufsargumente von KI ist ihre Fähigkeit, Millionen von Aufgaben gleichzeitig zu bewältigen. Wir können Multitasking an eine KI-gestützte Technologie delegieren und uns so kreativeren und strategischeren Aufgaben widmen.
Die Macht der KI, Erkenntnisse zu liefern
Der rote Faden all dessen ist die Tatsache, dass KI hochrelevante Erkenntnisse automatisch, in großem Umfang und so aufbereiten kann, dass wir sie problemlos mit anderen Abteilungen in unserem Unternehmen teilen können. Ohne die richtige Technologie wäre dies nur mit der Unterstützung hunderter Analysten und einem unbegrenzten Budget möglich.
Es ist wichtig zu verstehen, dass der Unterschied zwischen einer wertvollen Erkenntnis und einer bloßen Beobachtung für jedes Unternehmen enorm ist. Eine echte Erkenntnis bringt etwas Neues ans Licht und leitet zukünftiges Handeln anhand der relevanten Momente und Kennzahlen. Beispielsweise könnte die Erkenntnis, dass Kunden Schwierigkeiten beim Zugriff auf unsere Inhalte haben, uns dazu veranlassen, technische Änderungen an den betreffenden URLs vorzunehmen. Die Auswirkungen lassen sich sehr genau überwachen, und wir können der ursprünglichen Erkenntnis einen monetären Wert zuordnen.
Umgekehrt fällt ein Großteil dessen, was durch manuelle Forschung gewonnen wird, in die Kategorie der Beobachtung. Das Wissen, dass mobiler Verkehr Die Zunahme der Nutzerzahlen in Kalifornien seit letzter Woche mag zwar interessant sein, aber ohne Kontext und Klarheit liefert sie keine Anhaltspunkte.
Suchmaschinenmarketer sollten eine Plattform nutzen, die Deep-Learning-Technologie einsetzt, um Such-, Social-Media- und Content-Marketing-Daten verschiedener Analyseplattformen auszuwerten und so wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dies sollte für alle Regionen, Geräte und demografischen Gruppen möglich sein, damit neue Informationen sichtbar werden, die sonst unentdeckt blieben.
Bei der Bewertung von Technologien für diese Zwecke sollten Marketingfachleute folgende Fragen stellen:
- Welchen Nutzen hat es? Wie spart es Zeit und steigert die Effizienz?
- Welche Datenquellen und Datensätze fließen in alle Berechnungen ein, einschließlich Such-, Social-Media- und lokaler Daten?
- Wie werden URLs indexiert? Sind die Daten aktuell, korrekt und werden sie regelmäßig aktualisiert, um die SEO-Landschaft im Blick zu behalten?
- Wie hochentwickelt ist die KI? Welche Anwendungen des maschinellen Lernens und des Deep Learning werden eingesetzt, um Muster in den Kundendaten zu erkennen?
- Wie verändert sich dadurch unsere Geschäftstätigkeit?
- Welche konkreten Geschäftsprobleme löst es?
- Enthält es intuitive Dashboards, die alle Ergebnisse verständlich darstellen und mit nicht-technischen Zielgruppen sowie innerhalb der gesamten digitalen Organisation geteilt werden können?
Fazit
In allen Lebensbereichen, auch im Suchmaschinenmarketing, kann maschinelles Lernen zu besseren Ergebnissen führen – vorausgesetzt, wir wissen, wie wir es zu unserem Vorteil nutzen. Das beginnt damit, zu verstehen, woher unsere Daten stammen und wofür sie verwendet werden können, und anschließend zu entscheiden, welche geschäftlichen Probleme wir mit diesen Ressourcen lösen wollen.
Die Datenflut eröffnet Marketern ein neues Zeitalter voller Möglichkeiten, doch nur wer das Potenzial künstlicher Intelligenz (KI) erkennt, kann diese Ressourcen voll ausschöpfen. Durch den Einsatz von KI und Deep Learning können Suchmaschinenmarketer über einfache Beobachtungen hinausgehen und neue Muster im Nutzerverhalten erkennen. Das Ergebnis: schnellere, präzisere und umsetzbare Erkenntnisse, die die relevanten Kennzahlen verbessern.
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by Jim Yu
Quelle: Suchmaschinenland.com
