Pour plus de clarté et pour contextualiser cet article, je trouve les définitions suivantes utiles :
- intelligence artificielle L'intelligence artificielle est un vaste domaine qui englobe un large éventail d'applications informatiques permettant d'effectuer des tâches qui requièrent généralement l'intelligence humaine. L'intelligence humaine recouvrant une grande diversité de comportements, il n'est pas surprenant que le terme générique « intelligence artificielle » puisse être utilisé pour catégoriser le traitement automatique du langage naturel. jouer aux échecs, les voitures autonomes et des millions d'autres exemples entre les deux.
- Apprentissage automatique L'apprentissage automatique est souvent confondu avec l'intelligence artificielle, mais il s'agit en réalité d'une application (et donc d'un sous-domaine) de celle-ci. Selon la définition de l'université de Stanford, « l'apprentissage automatique est la science qui consiste à faire agir les ordinateurs sans qu'ils soient explicitement programmés ». On peut considérer les algorithmes comme les éléments constitutifs de tout système d'apprentissage automatique.
- L'apprentissage en profondeur L'intelligence artificielle est une méthode d'apprentissage automatique, inspirée du fonctionnement du cerveau humain, qui utilise des réseaux de neurones pour résoudre des problèmes complexes. Elle est à l'origine de nombreuses avancées majeures, notamment dans les domaines de la reconnaissance vocale et du traitement d'images.
Les géants technologiques actuels investissent massivement dans le potentiel de ces méthodes d'IA pour proposer de meilleurs produits et services, car elles offrent une échelle et une puissance de calcul que les humains seuls ne pourraient jamais fournir.
Bien entendu, cette technologie a pris une importance considérable à l'ère du Big Data. Pour rendre le concept de « Big Data » plus concret, en 2017, les internautes ont effectué 46 000 trajets Uber, 4 millions de recherches Google et partagé 456 000 tweets, selon une compilation de données réalisée par Domo.
Derrière chaque interaction se cache une personne, une intention et un contexte. De plus, chacune de ces interactions génère les données nécessaires pour comprendre les consommateurs avec une finesse inédite. Ce type de connaissance est inestimable pour les spécialistes du marketing, qui considèrent désormais les données comme leur atout le plus précieux.
Cependant, si les données sont effectivement le nouvel or noir, nous n'en sommes qu'à l'invention du moteur à combustion. Sans les outils adéquats, toutes les informations que nous révèlent nos clients resteront tout simplement inexploitées.
L'IA rend les spécialistes du marketing de recherche plus productifs
Dans un tel environnement où les données abondent mais où le temps est compté, les spécialistes du référencement (SEO) d'aujourd'hui sont confrontés à une tâche ardue. Voici quelques-uns des défis les plus courants auxquels ils sont confrontés quotidiennement :
- Surveiller les performances du site web à l'aide de plateformes analytiques pour en tirer des enseignements.
- Comprendre les comportements du public pour proposer des expériences personnalisées.
- Génération idées de contenu qui générera du trafic et des revenus.
- Gérer le budget pour rester dans les marges cibles.
- La gestion multitâche des nombreux aspects d'un campagne de référencement naturel.
Trop souvent, ces contraintes peuvent amener les spécialistes du référencement à faire des sacrifices pour atteindre leurs objectifs. Les ressources nécessaires pour exploiter pleinement le potentiel de nos données clients, gérer nos budgets et déléguer des tâches simultanément font défaut.
Cependant, tous ces objectifs peuvent être atteints de manière beaucoup plus efficace et rentable grâce à l'intelligence artificielle.
Si l'on se réfère à chacun de ces défis, l'IA peut apporter une solution rapide et efficace à chacun d'eux :
- Suivre une performance: L'IA peut traiter les données, alerter l'utilisateur en cas d'anomalies et mettre en évidence les gains rapides à réaliser immédiatement.
- Offrir des expériences personnalisées : L'apprentissage automatique permet de personnaliser automatiquement les messages en fonction du comportement historique et prévu d'un utilisateur.
- Génération d'idées de contenu : L'apprentissage profond permet d'identifier les sujets tendance et de repérer les lacunes du marché, puis de suggérer de nouveaux titres de contenu.
- Gestion budgétaire: L'intelligence artificielle recommande automatiquement les domaines où nous pouvons investir notre temps et notre argent de la manière la plus rentable.
- Multitâche: L'un des principaux atouts de l'IA réside dans sa capacité à gérer simultanément des millions de tâches. Nous pouvons déléguer le multitâche à une technologie basée sur l'IA afin de nous concentrer sur des missions plus créatives et stratégiques.
Le pouvoir de l'IA pour fournir des informations pertinentes
Le point commun à tout cela, c'est que l'IA peut fournir automatiquement des informations extrêmement pertinentes, à très grande échelle et de manière à ce que nous puissions facilement les partager avec les autres services de notre organisation. Sans la technologie adéquate, nous ne pourrions y parvenir qu'avec le soutien de centaines d'analystes et un budget illimité.
Il est important de souligner que la différence entre une intuition pertinente et une simple observation est cruciale pour toute entreprise. Une véritable intuition révèle un élément nouveau et oriente les actions futures en fonction des moments et des indicateurs clés. Par exemple, le fait de constater que les consommateurs rencontrent des difficultés d'accès à notre contenu pourrait nous amener à apporter des modifications techniques aux URL concernées. L'impact de ces modifications peut être suivi avec précision et chiffré.
À l'inverse, une grande partie des résultats de la recherche manuelle relève de l'observation. Le savoir qui trafic mobile Le nombre de signalements d'utilisateurs en Californie ayant augmenté depuis la semaine dernière pourrait être intéressant, mais sans contexte ni clarté, il ne fournit aucune indication.
Les spécialistes du marketing de recherche devraient privilégier une plateforme utilisant l'apprentissage profond pour analyser les données de recherche, de réseaux sociaux et de marketing de contenu issues de diverses plateformes analytiques, afin d'en extraire des informations pertinentes. Cette analyse devrait être menée sur l'ensemble des territoires, appareils et segments démographiques, permettant ainsi de faire émerger des informations inédites qui passeraient autrement inaperçues.
Lorsqu'ils évaluent une technologie à ces fins, les spécialistes du marketing devraient se poser les questions suivantes :
- Quel est l'avantage ? Comment cela permet-il de gagner du temps et d'améliorer l'efficacité ?
- Quelles sont les sources et les ensembles de données impliqués dans tous les calculs, y compris les données de recherche, sociales et locales ?
- Comment indexe-t-il les URL ? Les données sont-elles à jour, exactes et collectées fréquemment pour suivre l’évolution du paysage SEO ?
- Quel est le niveau de sophistication de l'IA ? Quelles sont les applications d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond utilisées pour identifier des tendances dans les données des consommateurs ?
- En quoi cela modifie-t-il nos capacités opérationnelles ?
- Quels problèmes commerciaux concrets résout-il ?
- Contient-il des tableaux de bord intuitifs qui présentent toutes les données de manière claire et compréhensible, et qui peuvent être partagés avec un public non technique et au sein de toute l'organisation numérique ?
Conclusion
Dans tous les domaines, y compris le marketing de recherche, l'apprentissage automatique peut améliorer les résultats, à condition de savoir l'exploiter. Cela commence par comprendre la provenance de nos données et leurs applications potentielles, puis par définir les problèmes commerciaux que nous souhaitons résoudre grâce à ces ressources.
La prolifération des données devrait ouvrir une nouvelle ère d'opportunités pour tous les spécialistes du marketing, mais seuls ceux qui comprennent le potentiel de l'intelligence artificielle pourront exploiter pleinement ces ressources. En intégrant la puissance de l'IA et de l'apprentissage profond, les spécialistes du marketing de recherche peuvent dépasser les simples observations et identifier de nouvelles tendances dans le comportement des utilisateurs. Il en résulte des informations plus rapides, plus précises et exploitables pour atteindre les indicateurs clés de performance.
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by Jim Yu
Source: searchengineland.com
