So erhalten Sie eine Data Science-Architektur, um Ihre Website zu beschleunigen

So strukturieren Sie Ihre Site-Architektur wie ein Data Scientist Guru

Jedes Unternehmen benötigt eine einfache Möglichkeit, seine Webdaten , die digitale Sichtbarkeit seiner Produkte und die Interaktion der Besucher mobiler Websites wirklich zu verstehen. .

Bedeutet das, dass Sie einen Datenwissenschaftler einstellen müssen, um die richtigen Fragen aus Ihren Daten zu stellen?

Die Data-Science-Architektur bringt Ideen zusammen, die Daten in verwertbares Wissen umwandeln. Die Aufregung dabei ist die Fähigkeit, mehr Entscheidungen zu treffen, die die Probleme der Geschäftseinnahmen lösen. Um semantisches SEO zu betreiben, sind eine Strategie, Taktik und die richtigen Tools für einen strukturierten Umgang mit Daten und einem Website-UX-Layout erforderlich. Das moderne Web erfordert verbundene Inhalte, die auf dem Kontext des Benutzers, der Erkennung verwandter Dateneinheiten und der Art und Weise, wie sie mit den durchgeführten Suchen verbunden sind, basieren. Ein Verständnis von natürlicher Sprache, Benutzern, KPIs und Ihrer strukturierten Datenarchitektur ist von grundlegender Bedeutung, um bessere Suchergebnisse zu erzielen.

Architekturstandards für Business Intelligence-Sites

Wenn ein Unternehmen über Metadaten aus mehreren Quellen verfügt, müssen diese vor der Entwicklung neuer Produkte kohärent zusammengeführt werden. Sie müssen über einzelne Technologien/Plattformen hinausblicken und ganzheitlich sehen, um eine starke Site-Architektur zu haben. Hill Web Marketing hilft Kunden, Inhalte auf Asset-Ebene zu bewerten, um Daten zu erwerben. Hier muss ein Ingenieur oder ein gleichgesinnter Leiter für digitales Marketing da sein, um das Feld zu definieren, die Daten zu erfassen, sicherzustellen, dass die Systemaufzeichnung sie einfügt und sie in Produktwissensgraphen übertragen kann. Das ist „intelligenter Inhalt“.

Indem Sie ein tieferes Wissen über die UX-Kernarchitektur einer Website erlangen, können Sie damit Daten speichern und analysieren, insbesondere strukturierte Daten. Erstellen Sie eine klare Geschäftsstrategie für die Verwendung von Google Analytics-Daten, um im Wettbewerb zu bestehen, und stellen Sie die richtige UX, Technologie und Informationsarchitektur bereit , um die Benutzerbindung zu fördern. Die Anpassung Ihrer Unternehmenskultur an die Erstellung digitaler Inhalte, die mobile Suchergebnisse und Konversionen fördern, erfordert einen facettenreichen Ansatz.

Fragen Sie jeden erfolgreichen digitalen Vermarkter, was er als Grundvoraussetzungen für eine erfolgreiche SEO-Marketingkampagne oder Ihre Investition in die bezahlte Suche ansieht, und zweifellos werden die meisten Antworten etwas darüber sagen, wie man Datenpunkte sinnvoll integriert oder integriert. Es hilft, Daten zu lieben und schlau genug zu sein, sie richtig zu nutzen. Wenn ein Kunde oder jemand aus dem Team eine umfassende Liste von Metriken bereitstellt, zu denen er Datenberichte sehen möchte, vertiefen Sie sich in die Gründe dafür, um sicherzustellen, dass sie für seine Geschäftsziele geeignet sind, und verwalten Sie dann schließlich Ihre AdWords-Metriken und Werbung entsprechend.

Lassen Sie uns zunächst ein grundlegendes Verständnis der in diesem Artikel verwendeten Begriffe vermitteln.

Was ist Data-Science-Architektur?

Data Science Architecture ist die Praxis der Datenwissenschaft bei der Auswahl der besten Standortarchitektur für die globale Datenverteilung. Es umfasst eine Data-Lake-Architektur, um unterschiedliche Dimensionen von Daten aus verschiedenen Quellen aufzunehmen, wie z nur ein paar. Ein Endziel ist es , mehr Klicks in den unmittelbaren Google SERPs zu gewinnen .

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist die interdisziplinäre Praxis, die sich mit Prozessen und Systemen befasst, um Wissen oder Erkenntnisse aus Daten in verschiedenen Formaten, sowohl strukturiert als auch unstrukturiert, zu extrahieren, die nützlich sind, um eine Fortsetzung für Datenanalysebereiche wie Statistik, maschinelles Lernen, Data Mining und Vorhersage bereitzustellen Analytik. Es ähnelt Knowledge Discovery in Databases (KDD).

Was ist ein Data-Science-Architekt?

Der Data-Science-Architekt (DSA) bestimmt das Design der Datenerfassungs-, Speicher- und Datenanalyseprozesse und fordert das Unternehmen zu Zeit- und Kostenkompromissen auf. Es gewährleistet ein einfaches Crawling und Indexieren der Architektur einer Website .

Was ist eine Graphdatenbank?

In der Datenverarbeitung ist eine Graphdatenbank (GDB) eine Datenbank, die Graphstrukturen für semantische Suchabfragen mit Knoten, Kanten und Eigenschaften verwendet, um Entitäten darzustellen und Daten zu speichern. Der Kern des Systems ist der Graph oder die Zuordnung von Kanten- oder Beziehungseinheiten. Der Graph korreliert die Datenelemente im Speicher mit einer Sammlung von Knoten und Kanten, die Kanten verbinden die Beziehungen zwischen den Knoten.

Was ist ein Pfad in der Diagrammdatenstruktur?

Ein gerichteter Pfad, auch bekannt als Dipath, in einem gerichteten Graphen ist eine endliche oder unendliche serielle Folge von Kanten, die eine Folge von unterschiedlichen Eckpunkten verbinden, aber mit der zusätzlichen Anforderung, dass die Kanten alle in die gleiche Richtung gerichtet sind.

Datenpipelines für maschinelles Lernen für eine Data-Science-Architektur

Eine Data-Science-Architektur legt den Grundstein für bessere Benutzererlebnisse und Produktdatensätze .

Ein Trend, der eine ganze Schar leidenschaftlicher Semantik-Gurus hat, ist die Entwicklung von Bibliotheken, die maschinelles Lernen zugänglicher denn je machen. Bibliotheken, die den Aufbau von Datenpipelines für maschinelles Lernen weiter automatisieren, sind TPOT und AutoML/auto-sklearn. Daten plus Algorithmen sind das Rückgrat des maschinellen Lernens, das intelligente Ergebnisse liefert.

Wenn man sich mit anfänglichen Konzepten des maschinellen Lernens auseinandersetzt, könnte man voller staunender Augen sein, als ob alles Magie wäre. In Wirklichkeit ist es viel mehr als nur „die Daten gehen ein; Ergebnisvorhersage-Edelsteine. Es gibt eine Menge Logik, die darauf angewendet wird. Gefilterte Daten, Algorithmen, Deep Learning und Modelle, die durch Verarbeitung der Daten durch die Algorithmen erstellt wurden.

Wenn Sie im Geschäft sind, umsetzbare Erkenntnisse aus Daten durch maschinelles Lernen abzuleiten, hilft es, den Prozess nicht in Verwunderung zu versetzen. Je mehr Sie es verstehen, desto besser können Sie Daten in nützliche Vorhersagen umwandeln und desto aussagekräftiger können sie sein, um Ihre Einnahmequellen zu steigern. Modelle für maschinelles Lernen speichern anwendbare gespeicherte Daten, sodass Unternehmen einen Weg finden müssen, mit diesen großen Datendateien umzugehen.

Die Interpretation der Ergebnisse von Vorhersagemodellierungsaufgaben und die angemessene Bewertung der Ergebnisse erfordern jedoch immer ein gewisses Maß an Wissen. Tools, die helfen, Daten zu sammeln und zu verstehen, ersetzen menschliche Experten auf diesem Gebiet nicht, aber sie scheinen ein breiteres Publikum von Personen zu befähigen, die die Details im Bereich des maschinellen Lernens hassen.

Die Architektur und Analyse strukturierter Big Data

Das Schema informiert Suchmaschinen darüber, was Ihre Daten „bedeuten“, nicht nur, was sie „sagen“.

Es ist möglicherweise nicht erforderlich, Mittel für die Bewertung von „Big Data“-Software für die Analyse auszugeben. Dies kann verwendet werden, um Ihre Data-Science-Architektur zu verbessern. Als Schlagwort im Zusammenhang mit Rechenleistung und Speicherkapazitäten bezieht sich Big Data auf einen großen Datensatz oder eine Reihe von Datensätzen, die wichtige Erkenntnisse darüber liefern können, was Website-Besucher bevorzugen. Es stellt sich jedoch nicht oft heraus, dass es eine größere Wahrscheinlichkeit für eine erfolgreiche Analyse bietet oder einem digitalen Vermarkter die Möglichkeit gibt, eine umsetzbare Schlussfolgerung zu ziehen.

Bevor „Big Data“ zu einem Teil unserer gemeinsamen Sprache wurde, haben Statistiker jahrelang erfolgreich Produktliniendaten abgetastet und Stichprobentests verwendet, um bessere Marketingentscheidungen zu treffen. Beim Testen können Alpha- und Beta-Werte selbst bei kleinen Datenstichproben (n>30) sehr niedrig sein, wenn die Erhebungs- und Forschungsfrage gut konzipiert und geplant ist. Heutzutage sind Ihre Daten für Online-Unternehmen so zentral, dass selbst ein kleines Unternehmen über vernetzte Daten für eine effektive SEO verfügen muss .

Unabhängig davon, ob Sie Ihr SEO auslagern oder intern einführen, sollte zuerst Ihr Zweck für die Verwendung von „Big Data“ oder kleinen Datenproben identifiziert werden. Frameworks wie Hadoop, Cassandra und Spark sind leicht verfügbar, wenn Ihr Unternehmen einen Zustand erreicht hat, in dem die Änderung vieler Datensätze sinnvoll ist. Unternehmen, die zuerst in eine hochmoderne Site-Architektur investiert haben, haben in der Regel den Vorteil klarerer Datensätze. Sich die Fähigkeiten eines detailorientierten SEO oder Data Scientist anzueignen, ist für Unternehmen zu einem direkten Wettbewerbsvorteil geworden.

Data Services macht es jedem Unternehmen leicht, seine Herangehensweise an Daten weiterzuentwickeln, indem es sie in den Kern seines Unternehmens verlagert. Jeder wird erfolgreich: Webentwickler lieben es, neue digitale Erfahrungen zu erfinden, Spezialisten für semantische Daten können neue und unerwartete Benutzertrends entdecken, Datenarchitekten können traditionelle Datenquellen mit neuen kombinieren.

Technologie beeinflusst die Vorteile und Kosten Ihrer verknüpften Daten

Gemäß dem XBRL US Business Data Reporting Standard, dh den Nutzen und Kosten strukturierter Daten, „können Daten, die von einem Computer eindeutig interpretiert werden können, automatisch sein“. Seine Aufgabe ist es, die Nutzung öffentlicher Geschäftsinformationen in einem standardisierten Format zu fördern. Die zur Strukturierung Ihrer Daten gewählte Technologie kann sich auf die damit verbundenen Vorteile und Kosten auswirken. Erstellen Sie einen soliden unternehmensweiten Plan, damit er einfach extrahiert, konsumiert und analysiert werden kann.

Einige Herausforderungen, denen Unternehmen in Bezug auf Google-Datensätze, verknüpfte Daten und das semantische Web gegenüberstehen, passen sich schnell genug an neue Tools und Prozesse an. Bei der Entwicklung umfassender Wissensgraphen für Unternehmen können Sie die Vorteile von Linked-Data-Technologien nutzen, indem Sie ein auf Standards basierendes Wissensmodell für Ihre Domäne erstellen. Für kleinere oder neue Unternehmensseiten mit einer vergleichsweise geringeren Domainautorität ist es schwieriger, in den SERPs zu gewinnen, wenn sie raten müssen, welche Inhalte die Besucher am meisten wollen. Dies unterstreicht, warum ein konsistenter Prozess des Lesens Ihrer Daten zu qualitativ hochwertigen Inhalten führen kann, um auf lange Sicht die besten Informationen bereitzustellen.

Mobile Benutzer konsumieren Online-Inhalte anders als die Lese- und Verkaufsvorgänge, die Desktop-Benutzern zugeschrieben werden. Wir haben gesehen, wie adaptives Webdesign entstanden ist, bei dem Entwickler die unterschiedlichen Benutzermuster pro Gerät berücksichtigt haben. Da die Erwartungen digitaler Käufer an einen einfachen Inhaltskonsum weiterhin die aktuellen Modelle übertreffen, ist das skalierbarste Mittel, dies zu erreichen, ein semantisch fundiertes UX-Design und eine intelligente Kuration durch maschinelle Datenkonsumenten.

Beginnen wir mit unserer Entdeckung, wie Ihre Daten so leistungsfähig werden können.

7 Schritte, um Daten zu gewinnen, die Ihrem Unternehmen einen unmittelbaren Mehrwert bieten

Eine Übersichtsliste darüber, was erforderlich ist, um tiefe Einblicke zu gewinnen und Ihrem Unternehmen mit einer einfachen und genauen Bereitstellung einen sofortigen Mehrwert zu bieten:

1. TEAMPLANUNG:

Beginnen Sie mit der Verwendung von Best Practices in der Architektur Ihrer Website. Entwerfen Sie ein detailliertes Wireframe mit einem strukturierten Ansatz, um ein „Wing it“-Projekt zu verhindern.

Planen Sie eine Hierarchie, bevor Sie Ihre Website entwickeln. Vermeiden Sie jedoch Probleme, die in einigen IT-Abteilungen auftreten, indem Sie die „Wasserfall“-Entwicklungsmethode verwenden. Während es großartig ist, absolut alles festzulegen, bis hin zur Punktgröße jeder Schriftart, der Zeilenlänge von Seitenüberschriften und genau, wie eine einfache Fotogalerie funktionieren soll, erfordert SEO einen flexiblen Ansatz. Und Ihre Daten sollten dazu dienen, kontinuierliche Verbesserungen vorzunehmen, damit Ihre Website nicht nur gut aussieht, sondern für die Benutzer funktioniert und den Umsatz steigert. Ihr Unternehmen kann von fortschrittlicheren maschinellen Lerneinblicken zum Benutzerverhalten profitieren .

2. GESCHÄFTS- UND WEBSITEENTWICKLUNG:

Gestalten Sie den Inhalt jeder Webseite auf logische Weise, um eine großartige Benutzererfahrung zu schaffen. Nachdem Sie die visuelle Ästhetik für das Projekt mit grundlegenden SEO-Best-Practices geplant haben, ist es an der Zeit, in den Code zu springen. Hier sind viele Kernaufgaben beteiligt, wie z. B. das Erstellen der Site-Struktur, das Erstellen der Vorlagen, das Importieren von Daten, das Aktualisieren von Inhalten, das Füllen von Inhaltslücken und das Hinzufügen von schemastrukturiertem Daten-Markup usw.

Bleiben Sie eng an Ihren Geschäftszielen ausgerichtet.

3. WEBSITE- UND DATENBANKOPTIMIERUNG:

Markiere ihn mit so viel Schemacode wie möglich, um Suchmaschinen dabei zu helfen, diesen Inhalt zu verstehen. Wenn Ihre Website neu gestaltet wird, sollten sich der gesamte Code und die Daten, die für Ihre neue Website benötigt werden, im Voraus auf dem Server befinden, damit die grundlegende SEO-Optimierung im Voraus durchgeführt werden kann. Um die Vorteile der neuen SEO-Möglichkeiten für strukturierte Daten zu nutzen, planen Sie jetzt, dass ein SEO-Spezialist kontinuierlich Markup-Elemente hinzufügt.

4. PRÜFUNG & BEHEBUNG:

Ein technisches Datenaudit stellt sicher, dass digitale Vermarkter ihre größten Barrieren bei der Erstellung von Inhalten überwinden können. Sie kommt zu dem Schluss, dass ein datengesteuerter Prozess von entscheidender Bedeutung** ist, um die richtigen Inhalte zu veröffentlichen, von denen sowohl der Benutzer als auch das Unternehmen profitieren.

Wir verwenden technische Audits, die sich auf bestimmte Aspekte konzentrieren, und bieten eine regelmäßige Überwachung, um eine schwache Organisationsstruktur der Website zu identifizieren und zu mindern. Wir können Ihnen helfen, Ihre Google Webmaster Tools-Daten zu überprüfen, um die technische Funktion und Architektur Ihrer Website zu verbessern.

5. ANALYSE IHRER DATENSÄTZE:

Die Nutzung von Google Analytics-Daten und anderen Datenberichten zum Sammeln von Benutzereinblicken bietet einen Weg für zukünftige Verbesserungen. Metadaten erzählen Geschichten über Ihre Daten. Mit der Zeit steigt der Wert guter Daten. Wenn eine Website kaum passierbar ist und keinen Wettbewerbsvorteil bietet, kann sie Kunden verärgern, einen negativen Eindruck hinterlassen und von erneuten Besuchen abschrecken. Nutzen Sie kritische Erkenntnisse, die nur aus Ihren Daten gewonnen werden, um benutzerorientierte Inhalte zu unterstützen.

Ein echter Datenwissenschaftler verfügt über Fähigkeiten wie die Fähigkeit, die Daten mit so etwas wie einem Dask-Datenrahmen oder -Array zu manipulieren, das Datenspalten in verschiedenen Formaten wie CSV lesen kann. Der wahre Vorteil besteht darin, dass es als Parquet-Datei gespeichert und später für zukünftige Out-of-Core-Vorverarbeitungsanforderungen verwendet werden kann. Für viele von uns leistet Google 360 ​​Analytics von SEO großartige Arbeit, indem es tiefere Datenberichte liefert, als wir es zuvor in unserem traditionellen Google Analytics hatten.

Fügen Sie gegebenenfalls ein Kundenbewertungsschema hinzu, um Ihr Datendiagramm zu unterstützen .

6. ML verwenden: Native Graph-Datenbank für Pipelines für maschinelles Lernen

Die Datenverwaltung von Data Warehouses verlagert sich von der Berichterstattung und Analyse historischer Ereignisse hin zur Steuerung der Umsatzplanung für Unternehmen.

Es bietet auch Einblicke, die zur Verbesserung der Customer User Experience (CX) in Echtzeit und der Site-Performance erforderlich sind. Für die Zukunft ist mit einer steigenden Zahl von Unternehmen zu rechnen, die damit beginnen, Echtzeitdaten und eine ML-Pipeline zu verwenden, um eine angepasste Benutzererfahrung in großem Maßstab zu fördern.

Dies wird oft durch native Graphdatenbanken erreicht. Eine native Graphdatenbank verwendet indexfreie Nachbarschaft, um Millionen von Datensätzen mit Antwortzeiten von weniger als einer Sekunde zu durchqueren – selbst wenn diese Abfragen Daten in mehreren Schichten abbauen.

Sie können Beziehungen zwischen stark verbundenen Diagrammdatenelementen als erstklassige Datenbankelemente für Pipelines für maschinelles Lernen behandeln. Sie erstellen Pipeline-Komponenten, die vollständig mit Richtungs- und Quantifizierungseigenschaften ausgestattet sind, die von der Graph-Datenbank-Engine verwendet werden.

„Augmented Analytics wird die Fähigkeiten von KI und maschinellem Lernen nutzen, um Daten schnell und effizient automatisch zu verarbeiten und so die Zeit zu verkürzen, die benötigt wird, um Daten in Erkenntnisse umzuwandeln. Dies bedeutet, dass Analysten mehr Zeit für die Datenanalyse aufwenden müssen, anstatt Zeit damit zu verbringen, die Daten für die Analyse vorzubereiten.

Im Jahr 2020 müssen Datenanalysten über Änderungen der lokalen und internationalen Datenschutzgesetze auf dem Laufenden bleiben, indem sie eng mit Compliance-Teams und -Firmen zusammenarbeiten, um personenbezogene Daten sorgfältig zu behandeln. Mit dem zunehmenden Bewusstsein und der Betonung des Datenschutzes werden sich Analysetools auf den Schutz der Privatsphäre und Sicherheit der personenbezogenen Daten der Benutzer konzentrieren.“ – James E. Powell, Redaktionsleiter von TDWI

7. PLAN FÜR LAUFENDE VERBESSERUNGEN:

Implementieren Sie schließlich die richtigen Maßnahmen, die Ihre Daten offenbaren, um die Benutzer besser einzubeziehen. Manchmal helfen Ihnen Schulungen für Ihr internes Team dabei, tiefer in die Verwaltung und Erstellung neuer Inhalte einzusteigen und sich besser mit ihren SEO-Datenberichten vertraut zu machen.

Mit semantischer Annotation übernehmen Textquellen Datenattribute, die Maschinen benötigen, um Webinhalte genau und effizient zu organisieren, abzugleichen und bereitzustellen. Es ist ein Sprung in Richtung einer Revolutionierung der Disziplinen, die wir für das Dateninformationsmanagement und ein besseres Benutzerwissen einsetzen.

Andre Valente, Technical Program Manager bei Google, fordert SEOs dringend auf, die Daten in Ihrer Search Console für die Implementierung Ihrer Strukturdaten zu durchsuchen. Es bietet eine Fülle von Datenberichten, die angeben, wie Seiten erkannt werden, damit Sie kritische Probleme beheben können. Wenn Sie tiefer eintauchen, können Sie sehen, wo Ihre Daten beschädigt sind. Die Qualität Ihres Markups wirkt sich direkt auf Ihre Datensätze aus.

Wie gehen wir also vor, um die Geheimnisse hinter unseren Website-Benutzern und ihren Handlungen zu erlangen?

Data Mining enthüllt das Verhalten von Internetnutzern

DIVVY HQ hat untersucht, was es für einen digitalen Vermarkter braucht, um seine größten Barrieren bei der Erstellung von Inhalten zu überwinden. Es kommt zu dem Schluss, dass ein datengesteuerter Prozess für Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, um mit ihren Geschäftszielen für Wachstum auf Kurs zu bleiben.

Er fand heraus, dass „64 % angaben, dass die Entwicklung einer umfassenden Inhaltsstrategie eine große Herausforderung ist, während 46 % sagten, dass es auch schwierig sei, die Ausrichtung von Inhaltsideen an der Strategie sicherzustellen. Um die Top 3 abzurunden, gaben 42 % der Befragten an, dass es ihre Daten und Ideen organisiert hält.

Um Ihre Webinhalte für ein besseres produktbasiertes Clustering zu optimieren, müssen Sie sich zunächst mit Ihren Präferenzen für das Benutzerverhalten auseinandersetzen. Sobald Ihr Unternehmen detaillierte Kundenprofile erstellt hat, ist es einfacher, Vorhersagen darüber zu treffen, was den Umsatz und den Lebenszeitwert jedes Kunden antreibt. Ihre strukturierten Daten sind von zentraler Bedeutung für die Vorhersage, was sich auf Ihre Betreffzeile auswirkt, den Zeitpunkt neuer Posts, wo und wann Nachrichtenartikel veröffentlicht werden, die Anzahl der gesendeten E-Mails, ob Rabattangebote gültig sind und vieles mehr.

10 Vorteile eines Data-Science-Ansatzes

Solide Data-Science-Praktiken befähigen Unternehmen, Big Data zu nutzen und Vorteile zu erzielen, die ohne sie nicht erreichbar wären

* Steigern Sie das Benutzerengagement vor Ort

* Niedrigere Abwanderungsrate

* Verbessern Sie die durchschnittlichen Klickraten

* Konversionsraten steigern

* Höhere Einnahmen aus Marketingkampagnen

* Schlagen Sie Ihre Konkurrenz

* Finden Sie innovativ Wachstum, indem Sie neue Möglichkeiten aufdecken

* Helfen Sie Ihrem Unternehmen, Effizienz und Datenintegration zu fördern

* Erhalten Sie eine skalierbare, produktionsbereite Infrastruktur

* Erhöhen Sie die produktive Zusammenarbeit

* Wenn Sie mehrere Standorte haben, verbessert strukturierte UX das lokale Suchmaschinenmarketing

Graphdatenbanken und analytische Systeme

Herkömmliche relationale Datenbankmanagementsysteme RDBMS sind immer noch das Herzstück vieler Unternehmen, die ihre Daten verwalten. Die tabellarische Struktur solcher RDBMS stellt jedoch häufig einige Arten fortgeschrittener Analysen in Frage. Es ist eine Sache, Daten im RDBMS zu erfassen und zu speichern, aber das Protokollieren und Verstehen der Merkmale der Beziehungen zwischen Ihren Schlüsselentitäten kann Kopfschmerzen bereiten. Es ist am besten, einen strukturierten Ansatz für Inhalte zu verwenden, um das Engagement der Benutzer zu erhöhen .

Die Aktualisierung auf ein relationales Modell wie Graphdatenbanken ist eine Möglichkeit, eine größere Flexibilität für die Analyse modellierter Entitäten im Hinblick auf ihre Beziehungen zu erlangen. „Graphdatenbanken und Analysesysteme, die auf der mathematischen Graphabstraktion zur Darstellung von Konnektivität basieren, verlassen sich auf einen alternativen Ansatz zur Datendarstellung, der Informationen über Entitäten und ihre Attribute erfasst und die Beziehungen zwischen den Entitäten zu erstklassigen Objekten erhebt“, heißt es David Loshin von Wissensintegrität. (das2017.dataversity.net/sessionPop.cfm)

Eine gut definierte Datenarchitektur bietet Unternehmen die Möglichkeit, die Herausforderungen des Datenvolumens zu meistern. Es fungiert als Fußabdruck und Leitfaden für aktuelle und zukünftige Datenprojekte, die Marketingentscheidungen auf hoher Ebene unterstützen. Bei Bedarf können wir Ihnen dabei helfen, einen Plan aufzustellen, mit dem Sie den vollen Wert Ihrer Website-Daten ausschöpfen können.

Die richtigen Entscheidungen auf der Grundlage der richtigen Daten treffen

Da die personalisierte Suche von Google einen größeren Prozentsatz der Suchergebnisse einnimmt, stehen SEOs vor neuen Herausforderungen. Das Tracking der Rankings einer Website war lange Zeit einer der wichtigsten SEO-KPIs, der auf Datengenauigkeit angewiesen ist. Der neue Google News Feed wird auch mit dem Benutzerstandort, der Analyse früherer Suchen und dem Browserverlauf herausgefordert, was sich auf die Ergebnisse auswirkt, die die Benutzer erhalten. Der Umfang der Datengenauigkeit selbst ist in Unschärfe verwischt. Da die personalisierte Suche jetzt endlose SERP-Variationen bedeutet, je nach Standort und wie Benutzer ihre mobilen Einstellungen umschalten, scheint sich die Bedeutung von „genauen Daten“ zu verschieben.

Es wird immer schwieriger, sicher zu sein, dass Ihre Ranking-Daten nicht durch irgendeine Form der Personalisierung, die Sie nicht berücksichtigt haben, verfälscht oder verzerrt sind. Wie kann Ihr Marketingteam sicher sein, dass es die besten Entscheidungen auf der Grundlage genauer Daten trifft?

SERPs variieren für jeden Benutzer basierend auf seinem Standort, was eine genaue Rangverfolgung schwieriger macht – aber es bleibt wichtig. Bestimmen Sie zunächst, was Ihre Zielstandorte sind, und wählen Sie dann ein Ranking-Überprüfungstool aus, um individuelle Rankings zu verfolgen. Unabhängig davon, ob Sie ein lokales stationäres Geschäft oder mehrere physische Adressen haben, ist es notwendig, Ihre Zielstandorte zu identifizieren und jeden von ihnen im Laufe der Zeit zu verfolgen, um genügend Daten für die Analyse und Vertrauen zu generieren.

Durch regelmäßige Standortprüfungen kann Ihr Unternehmen mit datengestützten Erkenntnissen die richtigen Entscheidungen treffen.

Infrastrukturdesign der Zukunft: Datenzentrierte Architektur

Mit der zunehmenden Abhängigkeit von maschinellem Lernen und Technologien der künstlichen Intelligenz haben sich Daten von einem wichtigen Informationswert zu einem Kernstück von Innovationen entwickelt. Es reicht nicht mehr aus, nur datengesteuert zu sein – Unternehmen müssen datenzentriert sein.
Eine kürzlich von MIT Technology Review im Auftrag von Pure Storage durchgeführte Umfrage berichtet, dass „überwältigende 86 Prozent der Führungskräfte sagen, dass Daten die Grundlage für Geschäftsentscheidungen sind, während 87 Prozent sagen, dass sie der Schlüssel zum Erzielen von Ergebnissen für Kunden sind“. Inside Big Data spricht in seinem Beitrag vom 24. Mai 2018 weiter über die Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der klugen Nutzung von Daten gegenübersehen. 79 % sagen, dass es eine Herausforderung ist sicherzustellen, dass das Unternehmen relevante Datenquellen verwendet.

Präsentieren Sie zuerst Schlüsselkonzepte und Inhalte

Suchbots und Benutzer mögen es nicht, wenn zu viele Klicks erforderlich sind, um eine Seite von Ihrer Homepage zu erreichen. Es ist am besten, horizontale Verbindungsstrukturen oder eine „dünne Site-Architektur“ gegenüber einer tiefen vertikalen zu haben. Während eine interne Suchfunktion hilfreich sein kann, ist dies ein klarer Indikator dafür, dass es eine Herausforderung ist, tiefer in die Website einzudringen oder Ihre Inhalte zu finden, wenn sich Benutzer häufig darauf verlassen müssen.

Suchen Sie dann nach Erweiterungen in einer nutzbaren Entwicklungsphase, die dazu beitragen, diesen primären Inhalt für Suchbots und maschinelles Lernen allgemein verfügbar zu machen.

• Wenn Sie in der Automobilindustrie tätig sind und mehrere lokale Geschäfte haben, verwenden Sie auto.schema.org, um Adressstandorte für lokale Suchende zu unterscheiden.

• Für bibliografische Ressourcen und wenn Sie den Bibliothekssektor benötigen, nutzen Sie bib.schema.org

• Für das Internet der Dinge (IoT) versuchen Sie es mit iot.schema.org

• Websites in der medizinischen Nische können health-lifesci.schema.org beziehen

• Folgen Sie fibo.schema.org (ein ausstehender Name), wenn Ihre Nische der Finanzsektor ist

Berücksichtigen Sie sorgfältig die Quantität und Qualität Ihrer Eingabedaten. Algorithmen für maschinelles Lernen haben einen enormen „Datenhunger“, der oft Millionen von Datenpunkten erfordert, um ein akzeptables Leistungsniveau zu erreichen. In Kombination mit den Vorurteilen von Datenwissenschaftlern bei der Datenerfassung kann dies erheblich reduziert werden. Viele in der medizinischen Nische geben riesige Ressourcen aus, um ausreichende Mengen hochwertiger, unvoreingenommener Daten zu sammeln, um ihre Algorithmen und vorhandenen Daten in elektronischen Patientenakten (EHRs) zu füttern. Wenn Sie in diese Nische fallen, ist ein datengesteuerter Ansatz für die Google Business Listings von Gesundheitsseiten unerlässlich . Integrieren Sie Ihre Patientenbewertungen auf Ihrer Website mit Bewertungsschema-Markup.

Die National Institutes of Health (NIH) sagen, dass „maschinelles Lernen keines der grundlegenden Probleme der kausalen Inferenz in Beobachtungsdatensätzen löst. In der klinischen Medizin mussten Ärzte schon immer enorme Datenmengen verarbeiten, von Physiologie und Verhalten auf Makroebene über Labor- und Bildgebungsstudien bis hin zu zunehmend „-omischen“ Daten. Die Fähigkeit, diese Komplexität zu bewältigen, zeichnet gute Ärzte seit jeher aus.“ Der Artikel vom 9. September 2016 mit dem Titel Predicting the Future – Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine betont, dass Daten letztendlich analysiert, interpretiert und entsprechend gehandelt werden müssen.

Blueshift stuft Echtzeit- und aktionsbezogene Datenwissenschaft als den Marketing-Wachstumstrend Nr. 1 für 2017 ein. „Daten sind der Baustein, die Grundlage der Kundenidentität und des Kundenverhaltens, die maschinelle Lernmodelle und verschiedene Marketinganwendungen antreiben. Als Wachstumsvermarkter wollen wir diese Daten immer schneller umsetzen. Einblicke sind großartig, aber wir brauchen Möglichkeiten, die Daten manuell und automatisch aufzuteilen, um unser Endergebnis wirklich zu beeinflussen“, sagt Uruba Niazi.

Das semantische Web stellt gemeinsame Datenentitäten und verwertbares Wissen dar

Dr. Mirek Sopek, der Gründer der Agentur für digitale Lösungen MakoLab SA, ist der vorsitzende Leiter der semantischen Web-orientierten Forschungs- und Entwicklungsabteilung. Darüber hinaus verfügt er als Präsident von Chemical Semantics Inc. über umfangreiche Erfahrungen im Semantic Web. Auf der Konferenz Enterprise Data World 2017 zählte er auf, wie sie gemeinsame Datenentitäten, Aktionen und die Schnittmenge ihrer Beziehungen umfasst.

Die führenden Unternehmenswebsites von heute stellen fest, dass ein Vorsprung bei der Suche durch ein tieferes Wissen über das opportune Framework von schema.org möglich ist, um nischenspezifische Ontologien, eine Unterklasse von Domänenontologien, zu erstellen und bereitzustellen und Konzepte zu verkörpern, die für das Schema einer bestimmten Branche von entscheidender Bedeutung sind . Sie können schema.org in allen Domains und für jede Sprache verwenden.

Ab heute:

* Es enthält über 2.000 Begriffe, 753 Typen, 1.200 Eigenschaften und 220 Aufzählungen.

* Schema.org behandelt Entitäten, Beziehungen zwischen Entitäten und Aktionen.

* Etwa 15 Millionen Websites verwenden Schema.org.

* Zufällige, aber repräsentative Crawls (Web Data Commons) zeigen, dass etwa 30 % der URLs im Web irgendeine Form von Tripeln von schema.org zurückgeben.

So wie eine einzelne Produktseite ordnungsgemäß unter einer Seite mit allen verkauften Produkten verschachtelt werden muss, muss auch Ihr Produktschema organisiert und strukturiert verschachtelt werden.

Data-Science-Architektur: Erfassen, verarbeiten, speichern und analysieren Sie Ihre Daten

Nachdem ich mehrere Artikel im Google Cloud and Machine Learning Blog gelesen hatte, wechselte ich Anfang dieses Jahres auf meine Website zur Google Cloud Platform (GCP). Ich befinde mich auf einem spannenden Lernpfad, um Erfahrungen aus erster Hand über seine Verwendung zu sammeln, um bessere Daten zur Vorhersage der Benutzerabsicht zu erhalten. Ein Artikel, der mich inspiriert, veröffentlicht am 21. Februar 2017, von Lorenzo Ridi ist Adding Machine Learning to a Serverless Data Analysis Pipeline .

Es ist ein faszinierendes Beispiel dafür, wie ein Unternehmen, ACME, mehrere GCP-Komponenten verwendet hat, um eine serverlose Datenanalyse-Pipeline zu erstellen, und dann maschinelle Lernfunktionen für die Stimmungsanalyse über eine hochgradig konsumierbare REST-API eingemischt hat. Es folgt einem einfachen Prozess, der ein gemeinsames Muster in Echtzeit-Datenanalyseprojekten verwendet. Sie werden diese Abfolge des Datenflusses erkennen: Ihre Daten aufnehmen, verarbeiten, speichern und analysieren.

Wir haben Monate gebraucht, um zwischen Amazon Web Services, Google Compute Engine, Microsoft Azure und anderen auszuwählen. Bisher haben wir festgestellt, dass die On-Demand-Skalierung auf der GCP zu Kosteneinsparungen gegenüber unserem früheren Webhost führt und gleichzeitig zusätzliche Betriebsflexibilität für unsere Datenverarbeitungsanforderungen bietet.

Bei der Entscheidung für eine Data Science (DS)-Praxis in Ihrem Unternehmen profitieren auch komplexe Datenumgebungen immer noch von der Keep It Simple Stupid (KISS)-Methodik. Es ist zwar möglich, Ihre Data-Science-Architektur ausschließlich von Ihren internen Computern aus zu betreiben, aber irgendwann stellen die meisten Unternehmen fest, dass die Skalierung nicht mehr den Anforderungen entspricht.

Stöbern Sie in den Daten in Ihrer Search Console für Ihre strukturierte Datenimplementierung. Es bietet eine Fülle von Datenberichten, die angeben, wie Seiten erkannt werden, damit Sie kritische Probleme beheben können. Wenn Sie tiefer eintauchen, können Sie sehen, wo Ihre Daten beschädigt sind. Die Qualität Ihres Markups wirkt sich direkt auf Ihre Datensätze aus.

Stichwortsuche in relationalen Datenbanken

Wir verlassen uns oft auf Ahrefs, da es zwei unabhängige Keyword-Indizes betreibt, die uns helfen, große Datenmengen für Suchmaschinenmarketing-Entscheidungen zu bewerten. Es ist eine größere 4,6-Milliarden-Datenquelle von Keyword-Indizes, die ideale Suchphrasen für die Untersuchung von Suchmustern von Internetnutzern bei Verwendung des Keywords Explorers darstellen. Die zweite besteht aus 429 Millionen und ist eine unserer wichtigsten Quellen für die Recherche, für welche Suchanfragen eine Website in den organischen Suchergebnissen rankt, diesmal mit Ahrefs Site Explorer .

Google Cloud-Daten für Auditzwecke erweitert

In einer Ankündigung vom 21. August 2017 heißt es: „Die Aufbewahrungsfrist für alle Audit-Protokolle zur Administratoraktivität der Google Cloud Platform (GCP) wird für alle Protokolle, die am oder nach dem 12. September 2017 eingehen, auf 13 Monate (von der derzeitigen Aufbewahrungsfrist von 1 Monat) verlängert “.

Diese Verlängerung der Aufbewahrung ist auf GCP-Aktivitäts-Audit-Logs beschränkt, die in Stackdriver Logging und Activity Stream zu finden sind und insgesamt 400 Tage lang verfügbar sind. „Alle anderen Protokolltypen werden weiterhin für 7 Tage im Basis-Tier und 30 Tage im Premium-Tier aufbewahrt“, heißt es in der Ankündigung. Die Absicht von Google ist es, sowohl die Datenkonformität als auch die Durchführung von Audits zu vereinfachen. Aktivitäts-Audit-Logs auf der GCP werden ab dem 12. September 2017 in Stackdriver Logging gespeichert und können 13 Monate lang verwendet werden.

Wenn Ihr Unternehmen anhand Ihrer Daten die falschen Fragen stellt, kann wertvolle Zeit mit begrenzten Stunden an Ihrem Arbeitstag verloren gehen, um Ihre Daten effektiv zu nutzen. Stärken Sie stattdessen Ihren Google Assistant, indem Sie die Fragen beantworten, die Verbraucher am häufigsten stellen . Ihr Unternehmen kann die richtigen KPIs festlegen und weiß, welche Fragen bei der Analyse der Ergebnisse in der mobilen Suche gestellt werden müssen . Hill Web Marketing stellt sicher, dass Sie umsetzbare, priorisierte und relevante Antworten finden.

Relationale Datenbanken

Personalisierung und Benutzererfahrung: Schöpfen Sie das Potenzial Ihrer Daten aus, hören Sie auf das Verbraucherverhalten und gehen Sie auf unerfüllte Bedürfnisse ein.

SEO- und SEM-Kampagnenmanager beschäftigen sich in der Regel intensiv mit Grafiken, Statistiken und detaillierten Berichten, die ihnen bei der Datenanalyse helfen. Wenn Sie dies anderen auf leicht nachvollziehbare Weise anbieten, hilft es jedem in einer Organisation, Beziehungsmarketing besser zu verstehen.

Da Big Data laut Gartner voraussichtlich die Ausgaben für Unternehmenstechnologie auf ein neues Niveau von fast 242 Milliarden US-Dollar treiben wird, wird das Mining von Abfragedaten bestehen bleiben, und infolgedessen steigen immer mehr Unternehmen jeder Größe in relationale Datenbankdaten ein. Für viele Unternehmen auf Unternehmensebene sind maschinelle Lernmodelle ein strategischer Vorteil. Jeder bestehende Kunde, Geschäftspartner, Lieferant, jede Transaktion, Abwanderung, aufgegebener Warenkorb, zurückgewiesene Zahlung und Beschwerde kann Ihrem Unternehmen eine Fülle von beziehungsbezogenen Daten liefern, aus denen Sie lernen können. Dies wird Ihre Fähigkeit stärken, mehr Fragen in sofortigen SERPs zu beantworten . Aus der Perspektive der Person, die das Internet nutzt, wird jede getippte oder sprachaktivierte Anfrage, jeder abgeschlossene Verkauf, angeforderte Produktinformation, gesuchte verschreibungspflichtige Droge und Umweltanomalie verfolgt und von jemandem in Datenbankgrafiken eingebaut.

Relationale Datenbanken bieten ein allgemein anerkanntes Mittel zum Speichern und Zugreifen auf umfangreiche Datensätze. Machine Learning Practitioner Jason Brownlee says, “Internally, the data is stored on disk can be progressively loaded in batches and can be queried using a standard query language (SQL). Free open-source database tools like MySQL or Postgres can be used and most (all?) programming languages and many machine learning tools can connect directly to relational databases”.

For an easier approach, he recommends first experimenting with SQLite. There are many examples and conversations on GitHub on how to read and manage data files. Or consider reaching out to Brownlee for computer science-related questions. What everyone does agree on is that your site's composite architecture and the data you gain when someone visits it is growing in importance. It helps if you see your data in a new light; it is rich with insights on you can be more customer-focused.

Your Evergreen Content Needs to Becomes More Personal and Compelling

The future of digital marketing is not like it was yesterday. Today you can win best in organic search with the best evergreen content in your niche . Businesses must create a lasting and meaningful relational bridge with consumers that proves mindfulness of their shopping preferences and builds loyalty among their clientele.

Content is no longer simply words on a web page. Today, it must be richer, better than your competition, better prepared for visual search with items like videos, slides, meaningful white papers, infographics, etc. Then they can become entities that add richness to your Knowledge Graph .

We have evolved to a new form of content marketing that requires using personalized marketing technology to deliver the right content to the right person with compelling responsive web pages, mobile apps, in paid search Ad copy, and more. It is pretty tough to reach the ideal consumer at the ideal time with the ideal message without data science technology to get it done.

You can use your data to tell the future. No, it is not guesswork nor is it mystical. Semantic search, based on machine learning, is the contemporary science of finding consumer patterns and making predictions from data drawn from multivariate statistics, data mining, pattern recognition, and sophisticated predictive analytics. It lets you anticipate what your prospective buyers want and need even before they think of it.

Semantic Big Data Analysis

People, like you and I, probably many times a day, use contextual clues surrounding the words and phrases we read to better understand the implied or practical meaning of what is said. That's semantic analysis (SA). As human beings, we do this intuitively, efficiently, and often without a conscious effort. We sort out the context surrounding a word, phrase, image, or situation, pull out what seems most relevant, compare that to our past experiences, and use them to determine our take on the content at hand. Proper UX Design for e-Commerce resolves technical issues that may otherwise be missed.

Machines have historically performed poorly at this because they were deficient of that filter. They must decipher what is relevant and why a different way. Advances in Machine Intelligence and Natural Language Processing (NLP) have dramatically improved deep semantic analysis. Without our human intuition, they lean heavily on advanced algorithms, computers, and a lot of data collection and crunching.

The number of relational data patterns machines can determine and how well they can connect the relationships determines the relevance of the data. That relevance is both the goal and the unit of measure when it comes to Semantic Big Data Analysis. If your business can understand the content, intent, and user behavior at a deep level, you can provide more relevant content and thereby create a more resonant user experience.

Two Major Challenges for Reliable Linked Data

1. Business leaders often struggle to take the time to become sufficiently informed to understand the value of the latest advances in linked data technologies.

2. The cost of updating to newer data systems across large enterprises is often organizationally complex, time-consuming, and costly. One has to find sufficient promise in a data upgrade to believe that real-life problems they are currently facing can be fixed by deploying linked data technologies.

A practical business application for pages with referential information – If your data shows that a great post is dropping from consumer interest, in the event of related breaking news, this content with referential information might be bumped from their original rankings in favor of breaking news. So updating your existing post or a page to include current information about what's happening might be a good way to keep the post live.

Data Products created by Data Science Teams

Data products fueled by machine learning and Artificial Intelligence may source prevailing methods of solving users' needs that outpace your competition. Give data science teams a role in your decision-making processes. This can balance and liven up different roles in the organization. Having data science leaders involved in product and business strategy discussions accelerates data product development. It creates a co-operative effort that successful semantic search strategies and implementation strong> and visual search require.

”The lifecycle of a so-called “data product” mirrors standard product development: identifying the opportunity to solve a core user need, building an initial version, and then evaluating its impact and iterating. But the data component adds an extra layer of complexity. To tackle the challenge, companies should emphasize cross-functional collaboration, evaluate and prioritize data product opportunities with an eye to the long-term, and start simple.” – Emily Glassberg Sands on Harvard Business Review

“Data science today is fundamentally different from what it was before. Over the past year, machine learning has gone mainstream. Gartner forecasted the growth of predictive analytics by $1.1 billion in two years and scientists have been using deep learning algorithms everywhere from medicine to space exploration.” – Altexsoft

“Think of content writing as sowing seeds of collaboration, of business, of exchange. Think of text that communicates messages and values in a conversational, ready to engage in a dialogue way. Think of data as one of your best friends, think Vision vs Data.+ – Theodora Petkova

“Data is becoming the currency of marketing, and marketers will now have access to more data than ever…marketers will be able to use data to create more personalized and targeted products, messages, and customer engagements than ever before.” – Steve Fund, CMO of Intel

The bottom line is that you need to know what people prefer, their preferences, if your site's architecture and categories helping them find solutions, and how to improve. It is called customer-centric marketing . We can help you explore your data in more detail and then design content to answer the questions they ask and that fit how algorithms link a search query to the best content.

ZUSAMMENFASSUNG

If you need a proven set of services from a digital strategy and site architecture, Google analytic data mining set-up , data science, managed services and on-site training, Hill Web Marketing can help your company turn your big data challenges into tangible business outcomes.

Our experts can easily work in partnership with your development team to find advanced and valuable solutions that drive business outcomes faster.

Call Jeannie Hill at 651-206-2410. We love helping others build a more successful business. We can help you increase your online sales, attract more clients and Boost Your Revenue Profit Margins

* https://machinelearningmastery.com/large-data-files-machine-learning/

** https://divvyhq.com/2017-content-planning-report/