この記事の内容をわかりやすくするために、次の定義が役立つと思います。
- 人工知能 人工知能は、人間の知能を必要とするタスクを実行するための様々な機械アプリケーションを網羅する広範な分野です。人間の知能は幅広い行動を包含するため、「人工知能」という包括的な用語が自然言語処理を分類するのに使用できることは驚くべきことではありません。 チェスをする、自動運転車、そしてその間の数百万の例。
- 機械学習 機械学習はしばしばAIと混同されますが、実際には人工知能の応用分野（つまりサブフィールド）です。スタンフォード大学の定義では、「機械学習とは、明示的にプログラムすることなくコンピューターに動作をさせる科学です」とされています。アルゴリズムは、あらゆる機械学習システムの構成要素と考えることができます。
- 深い学習 人間の脳の働きを大まかにベースとした機械学習手法で、ニューラルネットワークを用いて複雑な問題を解決します。音声認識や画像処理などの分野において、数々の画期的な成果をもたらしてきました。
今日のテクノロジー大手は皆、人間だけでは決して提供できない規模と計算能力を提供するこれらの AI 手法が、より優れた製品とサービスを提供する可能性に多大な投資を行っています。
もちろん、この技術はビッグデータ時代に脚光を浴びています。「ビッグデータ」という概念をもう少し具体的に説明すると、Domoが行ったデータ集計によると、2017年にはUberの乗車回数が4万6000回、Google検索が400万回、ツイートが45万6000件も行われました。
こうしたあらゆるインタラクションの背後には、人、意図、そして文脈が存在します。さらに、こうしたインタラクションの一つ一つから、消費者をこれまで以上に深く理解するために必要なデータポイントが生み出されます。こうした知識はマーケターにとって非常に貴重であり、今や多くの人がデータを最も重要な通貨と捉えています。
しかし、データが本当に新しい石油だとすれば、私たちはまだ内燃機関を発明している最中だ。適切なツールがなければ、お客様が明らかにする洞察はすべて見過ごされてしまうだろう。
AIは検索マーケターの生産性を向上
データが豊富でありながら時間に追われる現代のSEO担当者は、非常に困難な課題に直面しています。日々直面する最も一般的な課題には、以下のようなものがあります。
- 分析プラットフォームでウェブサイトのパフォーマンスを監視して洞察を発見します。
- オーディエンスの行動を理解して、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。
- 生成 コンテンツのアイデア トラフィックと収益をもたらします。
- 目標マージン内に収まるように予算を管理します。
- さまざまな側面でマルチタスクを実行する オーガニック検索キャンペーン.
これらの制約要因により、SEO担当者は目標を達成するために犠牲を強いられることがよくあります。顧客データの力を活用し、予算を管理し、タスクを委任するためのリソースが不足しているのです。
しかし、これらすべての目標は、人工知能の支援により、より効果的かつ収益性高く管理することができます。
これらの課題をそれぞれ振り返ってみると、AI はそれぞれに対して迅速かつ効果的なソリューションを提供できます。
- パフォーマンスの監視: AI はデータを処理し、ユーザーに異常を警告し、すぐに実行できる迅速な解決策を強調表示できます。
- パーソナライズされた体験の提供: 機械学習は、ユーザーの履歴と予測される行動に基づいてメッセージを自動的にカスタマイズできます。
- コンテンツのアイデアの生成: ディープラーニングは、トレンドのトピックを識別し、市場のギャップを見つけ、新しいコンテンツのタイトルを提案することができます。
- 予算管理： 人工知能は、私たちが時間とお金を最も有効に活用できる分野を自動的に推奨します。
- マルチタスク： AIの大きなセールスポイントの一つは、何百万ものボールを一度にジャグリングできる能力です。私たちはAI主導のテクノロジーにマルチタスクを委任することで、より創造的で戦略的な仕事に集中できるようになります。
洞察をもたらすAIの力
これらすべてに共通するのは、AIが関連性の高いインサイトを大規模かつ自動的に、そして組織内の他部門と容易に共有できる形で提供できるという事実です。適切なテクノロジーがなければ、何百人ものアナリストの支援と無限の予算がなければ、これを実現することは不可能でした。
価値あるインサイトと単なる観察の違いは、あらゆるビジネスにとって極めて重要であることは特筆に値します。真のインサイトは、新たな何かを明らかにし、重要な瞬間と指標に基づいて将来の行動を導きます。例えば、消費者がコンテンツへのアクセスに苦労しているという知見があれば、問題のURLに技術的な変更を加えることにつながる可能性があります。この変更の影響は非常に明確に監視でき、元のインサイトに金銭的な価値を付与することができます。
逆に、手作業による研究から得られるものの多くは観察の範疇に入ります。 モバイルトラフィック カリフォルニアのユーザーからのアクセスが先週から増加しているというのは興味深いかもしれないが、文脈や明確さがなければ、何の指針にもならない。
検索マーケターは、ディープラーニング技術を活用し、様々な分析プラットフォームから検索、ソーシャル、コンテンツマーケティングのデータを精査し、これらのインサイトを導き出せるプラットフォームを探すべきです。これは、あらゆる地域、デバイス、そしてユーザー属性を網羅して実現されるべきであり、通常であれば見逃されてしまうような新たな情報を明らかにすることを可能にします。
これらの目的でテクノロジーを評価する場合、マーケティング担当者は次の質問をする必要があります。
- メリットは何ですか？どのように時間を節約し、効率性を高めますか？
- 検索、ソーシャル、ローカルを含むすべての計算にはどのようなデータ ソースとデータ セットが関係していますか?
- URL はどのようにインデックス化されますか？SEO の状況を追跡するために、データは最新かつ正確で、頻繁に収集されていますか？
- AIはどの程度洗練されているのでしょうか？消費者データのパターンを識別するために使用されている機械学習やディープラーニングのアプリケーションにはどのようなものがありますか？
- ビジネス運営能力はどのように変化するのでしょうか?
- どのような明確なビジネス上の問題を解決しますか?
- すべての調査結果をわかりやすい形式で表示し、技術者以外のユーザーやデジタル組織全体で共有できる直感的なダッシュボードが含まれていますか?
結論
検索マーケティングを含むあらゆる分野において、機械学習はより良い結果をもたらします。ただし、それをどのように活用すれば良いかを知っていればの話です。まずは、データがどこから来るのか、そして何に活用できるのかを理解し、その資産を活用してどのようなビジネス課題を解決したいのかを決めることが重要です。
データの急増は、すべてのマーケターにとって新たな機会の時代を切り開くはずです。しかし、人工知能（AI）の可能性を理解している者だけが、これらのリソースを最大限に活用できるのです。AIとディープラーニングの力を活用することで、検索マーケターは単なる観察にとどまらず、ユーザー行動の新たなパターンを発見できるようになります。その結果、より迅速で正確、そして実用的なインサイトが得られ、重要な指標に基づいた分析が可能になります。
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by ジム・ユウ
出典： 検索エンジン
