SEO業界には大きな問題があります。それは、リソースと利用可能な人材の圧倒的な不足です。

これは、データセットが広大で、密度が高く、複雑であるエンタープライズレベルでより明らかになり、データを理解するだけでなく、それに基づいて行動することも困難になります。

言うまでもなく、多数のSEOツールは高度であり、SEOに問題を指摘するのに優れていますが、実際に「SEOを行う」機能はありません。

SEOを自動化することで、マーケターはデータから洞察、行動に至るまでの時間を短縮できるため、より迅速に実装して結果を確認できます。

エンタープライズSEOから聞く最大の課題は、物事を成し遂げることです。

実際、2016年にDistilledが行った調査によると、SEOの大多数は、「要求されてから6か月近く」の間、推奨事項が実装されていなかったことがわかりました。

優先順位がずれていると、ほんのわずかな変更でも実装が困難になる可能性があります。メタデータを微調整するだけで、本番環境にデプロイするのに数か月かかる場合があります。

GreatLearningのSEO責任者であるRameshSinghは、「現在よりも速く、より大規模に実行できることを最も望んでいるSEO機能/タスクは何ですか？」という質問に答えて、この点を繰り返します。

その間、Googleは機械学習とAIを使用してユーザーに最も関連性の高い情報を最も効果的な方法で提供することで、継続的にインテリジェントになります。 SERPはこれまでになく複雑になり、Googleのエンティティが直接の競争相手になっています。

人間のエージェントだけで行動するにはデータが多すぎます。 ただし、自動化は24時間体制で機能し、そうでなければ到達するのに数時間かかる洞察を生成する可能性があります。

SEOは当然、データを分類し、今日必要とされるレベルで洞察に基づいて行動する能力において人間の限界に直面します。AIと機械学習はギャップを埋め、実行を加速することができます。

自動化のメリットを享受するには、自動化された洞察、最後に自動化された実行に進む前に、基本から始めることが重要です。

自動化は何年にもわたって変化し進化してきたので、SEO自動化が現在の状態と比較して過去にどのように見えたかを分析してみましょう。

＃1。 初心者：データ収集

初心者レベルの自動化は、データセットをまとめて、いわば車の運転方法を学ぶことから始まります。

データの集約と収集は、SEOの成熟度における重要なステップです。 洞察を引き出すためにデータを手動でダウンロードして集約している場合は、これを行うためのより簡単な方法があります。

次のようなものが含まれます。

1. ランク追跡
2. レポートとダッシュボード
3. バックリンク
4. サイトクロールデータ

自動化に不慣れな場合は、ここから始める必要があります。 自動化はそれ自体を複雑にするので、基本から始めない限り、自動化の恩恵を受けることはできません。

良いニュースは、データの収集と集約が商品であるということです。 何百ものSEOツールが、かつての数分の1のコストでこれを提供します。

ただし、企業組織は、セキュリティ、安定性、信頼性、規模に留意するための特別な考慮事項があり、自動化ツールを使用する場合はSLAをすべて考慮する必要があります。

seoClarityのようなSEOプラットフォームは、ランキング、リンク、およびサイトと競合他社のサイトクロールデータからのデータを統合し、エンタープライズセキュリティを使用して大規模なレポートを自動化します。

私は基本をしました。 SEO自動化の新機能を教えてください。

＃2。 中級：自動化された洞察

自動化が進むにつれ、SEOは重要な時間を優先し、テクノロジーにサイト固有の実用的な洞察を表面化させることができます。

これは、AIに基づくアラートから始まります。AIが主要なランク変更を検出した場合、または重要なページ要素が変更または削除された場合に通知を受け取ります。

この場合、自動化はチームのメンバーとして機能し、数千ページを継続的に監視するため、監視する必要はありません。

アラートが自動化されると、SEOはAIから提供される高度なカスタムインサイトに注意を向けることができます。 これらの洞察は、戦略と実行に優先順位を付けることができるように、機会と問題を特定するのに役立ちます。

この例には、次のような推奨事項とアクションが含まれます。

1. 技術監査
2. 内容分析
3. ログファイル分析
4. バックリンク分析（リンクパートナー、高品質のバックリンク、有毒なリンクを特定する）
5. キーワード調査（競合他社を分析し、キーワードパターンとトピックを特定する）
6. ページとランクの変更アラート

マーケターは、自動化の洗練度がSEOソフトウェアが提供できるものによって大きく異なることを理解する必要があります。

特にサイトのランキング、クロール、リンクデータに基づいてこれらの洞察を明らかにし、カスタマイズするには、高度なAIと機械学習が必要です。 ほとんどのツールが提供する一般的で基本的なページ上のSEOだけではありません。

尊敬されているSEOコンサルタントであり影響力のあるリリーレイでさえ、ここで次のように述べています。

seoClarityの実用的なインサイトは、データをリアルタイムで分析して、コンテンツ、ページ速度、インデックス作成可能性、スキーマ、内部リンクなどに関するカスタムのサイト固有の機会と問題を明らかにします。

これらの洞察はサイトのランキング、クロール、リンクデータに基づいているため、テクノロジーは実際にサイトを社内のSEOチームのメンバーであるかのように分析します。

マーケターは、自分のサイトとデータに合わせてパーソナライズされた洞察を必要としています。Cookieカッターのアプローチが機能した場合、誰もが1ページ目にランク付けされます。

＃3。 高度：実行のスケーリング

SEO自動化の次のステップは、実行、実装、テストです。

エンタープライズSEOの最大の課題は、大規模な実行と実装の速度であることに誰もが同意します。

簡単な更新が実装されるのを何ヶ月も待っている場合でも、プロジェクトに優先順位を付けるための予測に取り組んでいる場合でも、Google（および競合他社）が先を行く間、私たちが知っていることをすべて実装する必要があります。

Cancer ResearchUKのSEO責任者であるJCConningtonは、大規模なサイト内にスキーマを大規模に実装することについてコメントしています。

肝心なのは、Googleがあなたのサイトの変更を見ることができない限り、結果は起こらないということです。

自動化の最新の開発により、SEOチームは、開発者、UXチーム、その他の利害関係者を必要とせずに、邪魔になる障害に対処し、変更をリアルタイムでサイトに展開できるようになります。

ほとんどの企業とSEOチームは、このレベルの自動化をSEOに実装していません…まだ。

なんで？ アクセスできないか、複雑すぎるようです。

これはSEOチームからの最大の苦情と障害ですが、企業は実行の拡大に苦労しています。

あなたはseoClarityで今日SEO実行を拡大するためにあなたの旅を始めることができます。

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