Para mayor claridad y contexto dentro de este artículo, considero útiles las siguientes definiciones:
- Inteligencia artificial Es un campo amplio que abarca una gama de aplicaciones de máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. La inteligencia humana abarca una amplia gama de comportamientos, por lo que no debería sorprender que el término general "inteligencia artificial" se pueda utilizar para categorizar el procesamiento del lenguaje natural. jugando al ajedrez, coches sin conductor y millones de ejemplos entre medio.
- Aprendizaje automático A menudo se confunde con la IA, pero en realidad es una aplicación (y, por lo tanto, un subcampo) de la inteligencia artificial. Según la definición de la Universidad de Stanford, «El aprendizaje automático es la ciencia de lograr que las computadoras actúen sin ser programadas explícitamente». Podemos considerar los algoritmos como los componentes básicos de cualquier sistema de aprendizaje automático.
- Aprendizaje profundo Es un método de aprendizaje automático, basado libremente en el funcionamiento del cerebro humano, que utiliza redes neuronales para resolver problemas complejos. Ha impulsado numerosos avances en los campos del reconocimiento de voz y el procesamiento de imágenes, por ejemplo.
Los gigantes tecnológicos actuales han invertido enormemente en el potencial de estos métodos de IA para ofrecer mejores productos y servicios, ya que proporcionan escala y potencia computacional que los humanos por sí solos nunca podrían ofrecer.
Por supuesto, esta tecnología ha cobrado relevancia en la era del big data. Para hacer el concepto de "big data" un poco más tangible, en 2017, las personas realizaron 46,000 viajes en Uber, 4 millones de búsquedas en Google y compartieron 456,000 tuits, según una recopilación de datos realizada por Domo.
Detrás de cada una de estas interacciones se esconde una persona, una intención y un contexto. Además, cada una de estas interacciones genera los datos necesarios para comprender a los consumidores a un nivel más profundo que nunca. Este tipo de conocimiento es invaluable para los profesionales del marketing, ya que muchos consideran ahora los datos como la moneda más importante que tenemos.
Sin embargo, si los datos son realmente el nuevo petróleo, aún estamos en proceso de inventar el motor de combustión. Sin las herramientas adecuadas a nuestra disposición, toda la información que revelan nuestros clientes simplemente pasará desapercibida.
La IA hace que los especialistas en marketing de búsqueda sean más productivos
En un entorno tan rico en datos y con tanta escasez de tiempo, los SEO modernos se enfrentan a una tarea nada envidiable. Algunos de los desafíos más comunes a los que se enfrentan a diario incluyen:
- Monitorear el rendimiento del sitio web en plataformas de análisis para descubrir información.
- Comprender los comportamientos de la audiencia para ayudar a ofrecer experiencias personalizadas.
- Generación ideas de contenido que generará tráfico e ingresos.
- Gestionar el presupuesto para permanecer dentro de los márgenes objetivo.
- Realizar múltiples tareas a lo largo de los distintos aspectos de una campaña de búsqueda orgánica.
Con demasiada frecuencia, estos factores limitantes pueden llevar a los SEO a hacer sacrificios para alcanzar sus objetivos. Simplemente no disponemos de los recursos para aprovechar al máximo los datos de nuestros consumidores, gestionar nuestros presupuestos y delegar tareas, todo al mismo tiempo.
Sin embargo, todos estos objetivos se pueden gestionar de forma mucho más eficaz y rentable con la ayuda de la inteligencia artificial.
Si nos remontamos a cada uno de esos desafíos, la IA puede proporcionar una solución rápida y efectiva para cada uno:
- Monitorear el desempeño: La IA puede procesar datos, alertar al usuario sobre cualquier anomalía y destacar soluciones rápidas para actuar de inmediato.
- Ofreciendo experiencias personalizadas: El aprendizaje automático puede adaptar automáticamente los mensajes en función del comportamiento histórico y previsto del usuario.
- Generando ideas de contenido: El aprendizaje profundo puede identificar temas de tendencia y detectar brechas en el mercado para luego sugerir nuevos títulos de contenido.
- Administración de presupuesto: La inteligencia artificial recomienda automáticamente las áreas en las que podemos invertir nuestro tiempo y dinero de forma más rentable.
- Multitarea: Uno de los grandes atractivos de la IA es su capacidad para gestionar millones de tareas a la vez. Podemos delegar la multitarea a una tecnología basada en IA para dedicarnos al trabajo más creativo y estratégico.
El poder de la IA para brindar información
El hilo conductor de todo esto es que la IA puede proporcionar información altamente relevante de forma automática, a gran escala y de forma que podamos compartirla fácilmente con otros departamentos de nuestra organización. Sin la tecnología adecuada, solo podríamos lograrlo con el apoyo de cientos de analistas y un presupuesto ilimitado.
Cabe destacar que la diferencia entre un insight valioso y una simple observación es increíblemente significativa para cualquier negocio. Un insight verdadero arroja luz sobre algo nuevo y guía las acciones futuras en función de los momentos y las métricas relevantes. Por ejemplo, saber que los consumidores tienen dificultades para acceder a nuestro contenido podría llevarnos a realizar cambios técnicos en las URL en cuestión. El impacto de esto se puede monitorear con mucha claridad y podemos atribuir un valor económico al insight original.
Por el contrario, gran parte de lo que surge a través de la investigación manual cae en la categoría de observación. El conocimiento que tráfico móvil El aumento en el uso de datos por parte de los usuarios en California desde la semana pasada puede ser interesante, pero sin contexto ni claridad no produce ninguna orientación.
Los profesionales del marketing de búsqueda deberían buscar una plataforma que emplee tecnología de aprendizaje profundo para analizar cuidadosamente los datos de búsqueda, redes sociales y marketing de contenidos de diversas plataformas de análisis y generar estos insights. Esto debería lograrse en todos los territorios, dispositivos y grupos demográficos, permitiendo que surja nueva información que normalmente pasaría desapercibida.
Al evaluar la tecnología para estos fines, los especialistas en marketing deben plantearse las siguientes preguntas:
- ¿Cuál es el beneficio? ¿Cómo ahorra tiempo y aumenta la eficiencia?
- ¿Qué fuentes de datos y conjuntos de datos intervienen en todos los cálculos, incluidos los de búsqueda, sociales y locales?
- ¿Cómo indexa las URL? ¿Los datos son actualizados, precisos y se recopilan con frecuencia para monitorear el panorama SEO?
- ¿Qué tan sofisticada es la IA? ¿Qué aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo se utilizan para identificar patrones en los datos de los consumidores?
- ¿Cómo cambia nuestras capacidades de operación empresarial?
- ¿Qué problemas empresariales claros resuelve?
- ¿Contiene paneles intuitivos que muestran todos los hallazgos de una manera fácil de digerir y que se pueden compartir con audiencias no técnicas y en toda la organización digital?
Conclusión
En todos los ámbitos, incluido el marketing de búsqueda, el aprendizaje automático puede generar mejores resultados si sabemos cómo aprovecharlo. Esto empieza por comprender el origen de nuestros datos y su utilidad, y luego decidir qué problemas empresariales queremos resolver con estos recursos.
La proliferación de datos debería abrir una nueva era de oportunidades para todos los profesionales del marketing, pero solo quienes comprendan el potencial de la inteligencia artificial aprovecharán al máximo estos recursos. Al incorporar el poder de la IA y el aprendizaje profundo, los profesionales del marketing de búsqueda pueden ir más allá de las simples observaciones y descubrir nuevos patrones en el comportamiento del usuario. El resultado es información más rápida, precisa y práctica para obtener las métricas que importan.
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by Jim Yu
Fuente: searchengineland.com
