Para maior clareza e contexto neste artigo, considero úteis as seguintes definições:
- inteligência artificial É um campo amplo, que abrange uma gama de aplicações de máquinas para realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. A inteligência humana engloba uma ampla gama de comportamentos, portanto, não é de surpreender que o termo abrangente "inteligência artificial" possa ser usado para categorizar o processamento de linguagem natural. jogar xadrezcarros autônomos e milhões de outros exemplos.
- Aprendizado de máquinas A aprendizagem de máquina é frequentemente confundida com IA, mas na verdade é uma aplicação (e, portanto, um subcampo) da inteligência artificial. Segundo a definição da Universidade de Stanford, "a aprendizagem de máquina é a ciência de fazer com que os computadores ajam sem serem explicitamente programados". Podemos considerar os algoritmos como os blocos de construção de qualquer sistema de aprendizagem de máquina.
- Aprendizado profundo É um método de aprendizado de máquina, baseado, em linhas gerais, no funcionamento do cérebro humano, que utiliza redes neurais para resolver problemas complexos. Foi responsável por uma série de avanços nas áreas de reconhecimento de fala e processamento de imagens, por exemplo.
As gigantes da tecnologia atuais estão investindo fortemente no potencial desses métodos de IA para oferecer melhores produtos e serviços, já que eles proporcionam escala e poder computacional que os humanos sozinhos jamais conseguiriam oferecer.
É claro que essa tecnologia ganhou destaque na era do Big Data. Para tornar o conceito de "Big Data" um pouco mais tangível, em 2017, as pessoas fizeram 46,000 viagens de Uber, realizaram 4 milhões de buscas no Google e compartilharam 456,000 tweets — de acordo com uma agregação de dados feita pela Domo.
Por trás de cada uma dessas interações, existe uma pessoa, uma intenção e um contexto. Além disso, cada uma delas gera os dados necessários para compreender os consumidores em um nível mais profundo do que nunca. Esse tipo de conhecimento é inestimável para os profissionais de marketing, que agora consideram os dados a moeda mais importante que temos.
Contudo, se os dados são de fato o novo petróleo, ainda estamos no processo de inventar o motor de combustão interna. Sem as ferramentas certas à nossa disposição, todas as informações que nossos clientes estão revelando simplesmente passarão despercebidas.
A IA torna os profissionais de marketing de busca mais produtivos.
Em um ambiente tão rico em dados e com tão pouco tempo disponível, os profissionais de SEO da atualidade enfrentam uma tarefa ingrata. Alguns dos desafios mais comuns que enfrentam diariamente incluem:
- Monitorar o desempenho do site em plataformas de análise para descobrir insights.
- Compreender o comportamento do público para ajudar a oferecer experiências personalizadas.
- Gerando ideias de conteúdo Isso vai gerar tráfego e receita.
- Gerenciar o orçamento para se manter dentro das margens estabelecidas.
- Multitarefa em vários aspectos de um campanha de busca orgânica.
Com muita frequência, esses fatores restritivos podem levar os profissionais de SEO a fazerem sacrifícios para atingir suas metas. Os recursos simplesmente não estão disponíveis para aproveitar o poder dos nossos dados de consumo, gerenciar nossos orçamentos e delegar tarefas simultaneamente.
No entanto, todos esses objetivos podem ser gerenciados de forma muito mais eficaz e lucrativa com o auxílio da inteligência artificial.
Se analisarmos cada um desses desafios, a IA pode fornecer uma solução rápida e eficaz para cada um deles:
- Monitoramento de desempenho: A IA pode processar dados, alertar o usuário sobre quaisquer anomalias e destacar soluções rápidas para que possam ser implementadas imediatamente.
- Oferecer experiências personalizadas: O aprendizado de máquina pode personalizar automaticamente as mensagens com base no histórico e nas previsões de comportamento do usuário.
- Gerando ideias de conteúdo: O aprendizado profundo pode identificar tópicos em alta e detectar lacunas no mercado, sugerindo então novos títulos de conteúdo.
- Gerenciamento de orçamento: A inteligência artificial recomenda automaticamente as áreas onde podemos investir nosso tempo e dinheiro da maneira mais proveitosa.
- Multitarefa: Um dos grandes atrativos da IA é sua capacidade de lidar com milhões de tarefas simultaneamente. Podemos delegar multitarefas a uma tecnologia baseada em IA, permitindo que nos concentremos em trabalhos mais criativos e estratégicos.
O poder da IA para fornecer insights
O fio condutor de tudo isso é o fato de que a IA pode fornecer insights altamente relevantes automaticamente, em grande escala e de uma maneira que podemos compartilhar facilmente com outros departamentos da nossa organização. Sem a tecnologia adequada, só conseguiríamos isso com o apoio de centenas de analistas e um orçamento ilimitado.
Vale ressaltar que a diferença entre uma percepção valiosa e uma simples observação é extremamente significativa para qualquer negócio. Uma percepção verdadeira revela algo novo e orienta ações futuras com base nos momentos e métricas que importam. Por exemplo, saber que os consumidores estão com dificuldades para acessar nosso conteúdo pode nos levar a fazer alterações técnicas nos URLs em questão. O impacto disso pode ser monitorado com muita clareza, e podemos atribuir um valor monetário à percepção original.
Por outro lado, muito do que surge através da pesquisa manual se enquadra na categoria de observação. O conhecimento de que tráfego móvel O aumento no número de usuários na Califórnia desde a semana passada pode ser interessante, mas sem contexto ou clareza, não oferece nenhuma orientação.
Os profissionais de marketing de busca devem procurar uma plataforma que utilize tecnologia de aprendizado profundo para analisar dados de busca, mídias sociais e marketing de conteúdo provenientes de diversas plataformas de análise, a fim de gerar insights valiosos. Isso deve ser feito em todos os territórios, dispositivos e dados demográficos, permitindo que novas informações que normalmente passariam despercebidas sejam reveladas.
Ao avaliar a tecnologia para esses fins, os profissionais de marketing devem fazer as seguintes perguntas:
- Qual é o benefício? Como isso economiza tempo e aumenta a eficiência?
- Quais são as fontes e conjuntos de dados envolvidos em todos os cálculos, incluindo dados de pesquisa, redes sociais e locais?
- Como indexa URLs? Os dados são recentes, precisos e coletados com frequência para acompanhar o cenário de SEO?
- Quão sofisticada é a IA? Quais são as aplicações de aprendizado de máquina e aprendizado profundo usadas para identificar padrões em dados de consumidores?
- De que forma isso altera nossas capacidades de operação comercial?
- Que problemas empresariais claros isso resolve?
- Contém painéis intuitivos que exibem todas as descobertas de forma fácil de entender e que podem ser compartilhadas com públicos não técnicos e em toda a organização digital?
Conclusão
Em todas as áreas, incluindo o marketing de busca, o aprendizado de máquina pode levar a melhores resultados — se soubermos como usá-lo a nosso favor. Isso começa com a compreensão da origem dos nossos dados e para que eles podem ser usados, e então com a decisão de quais problemas de negócios queremos resolver usando esses recursos.
A proliferação de dados deve abrir uma nova era de oportunidades para todos os profissionais de marketing, mas apenas aqueles que compreenderem o potencial da inteligência artificial (IA) aproveitarão plenamente esses recursos. Ao incorporar o poder da IA e do aprendizado profundo, os profissionais de marketing de busca podem ir além de simples observações e encontrar novos padrões no comportamento do usuário. O resultado são insights mais rápidos, precisos e acionáveis para atingir as métricas que realmente importam.
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by Jim Yu
Fonte: searchengineland. com
