Cara Mendapatkan Arsitektur Ilmu Data untuk Meluncurkan Situs Web Anda

Bagaimana Membuat Struktur Arsitektur Situs Anda Seperti Guru Data Scientist

Setiap bisnis memerlukan cara mudah untuk benar-benar memahami data web mereka , keterlihatan awal produk mereka , dan bagaimana pengunjung situs seluler terlibat. .

Apakah itu berarti Anda harus menyewa seorang ilmuwan data untuk mengajukan pertanyaan yang tepat dari data Anda?

Arsitektur Ilmu Data menyatukan ide-ide yang mengubah data menjadi pengetahuan yang dapat ditindaklanjuti. Kegembiraan dalam hal ini adalah kemampuan untuk membuat lebih banyak keputusan yang memecahkan masalah pendapatan bisnis. Untuk melibatkan SEO semantik, perlu memiliki strategi, taktik, dan alat yang tepat untuk pendekatan terstruktur terhadap data dan tata letak UX situs web. Web modern menuntut konten terhubung yang didasarkan pada konteks pengguna, pengenalan entitas data terkait, dan bagaimana mereka terhubung ke pencarian yang dilakukan. Pemahaman tentang Bahasa Alami, pengguna, KPI, dan arsitektur data terstruktur Anda sangat penting untuk menghasilkan hasil penelusuran yang lebih baik.

Standar Arsitektur Situs Intelijen Bisnis

Ketika bisnis memiliki Metadata dari berbagai sumber, mereka harus digabungkan secara kohesif sebelum pengembangan produk baru. Anda perlu melihat melewati teknologi/platform individual dan melihat secara holistik untuk memiliki arsitektur situs yang kuat. Hill Web Marketing membantu klien menilai konten pada tingkat aset untuk memperoleh data. Di sinilah insinyur, atau pemimpin pemasaran digital yang berpikiran sama perlu berada di sana untuk menentukan bidang, menangkap data, memastikan catatan sistem memasukkannya, dan dapat membawanya ke grafik pengetahuan produk. Ini adalah "Konten Cerdas".

Dengan memperoleh pengetahuan yang lebih dalam tentang arsitektur UX inti situs web, Anda dapat menggunakannya untuk menyimpan dan menganalisis data, khususnya data terstruktur. Buat strategi bisnis yang jelas tentang cara menggunakan data analitik Google untuk bersaing dan menerapkan UX, teknologi, dan arsitektur informasi yang tepat untuk mendorong keterlibatan pengguna. Menyesuaikan budaya bisnis Anda untuk membuat konten digital yang mendorong hasil dan konversi penelusuran seluler memerlukan pendekatan multifaset.

Tanyakan kepada pemasar digital yang sukses tentang apa yang mereka anggap sebagai prasyarat inti untuk kampanye pemasaran SEO yang sukses atau investasi pencarian berbayar Anda, dan tidak diragukan lagi sebagian besar tanggapan akan mengatakan sesuatu tentang memperoleh atau membuat integrasi yang bijaksana dari titik data. Ini membantu untuk menyukai data dan cukup cerdas untuk memanfaatkannya dengan benar. Jika klien atau seseorang dalam tim memberikan daftar lengkap metrik yang ingin mereka lihat laporan datanya, selidiki alasan di baliknya untuk memastikan bahwa metrik tersebut tepat untuk sasaran bisnis mereka, dan pada akhirnya, kelola metrik AdWords Anda dan iklan sesuai.

Mari kita meletakkan pemahaman dasar istilah yang digunakan dalam artikel ini untuk memulai.

Apa itu Arsitektur Ilmu Data?

Arsitektur Ilmu Data adalah praktik ilmu data saat memilih arsitektur situs terbaik untuk distribusi data global. Ini mencakup arsitektur danau data untuk menyerap berbagai dimensi data dari berbagai sumber seperti Internet of Things (IoT), aktivitas clickstream di situs web, data pemrosesan transaksi online (OLTP), baik data di luar situs maupun di dalam situs, untuk menyebutkan nama hanya sedikit. Salah satu tujuan akhirnya adalah memenangkan lebih banyak klik di SERP Google langsung .

Apa itu Ilmu Data?

Ilmu data adalah praktik interdisipliner yang memperhatikan proses dan sistem untuk mengekstrak pengetahuan atau wawasan dari data dalam berbagai format, baik terstruktur maupun tidak terstruktur, berguna untuk memberikan kelanjutan untuk bidang analisis data seperti statistik, pembelajaran mesin, penambangan data, dan prediktif. analitik. Hal ini mirip dengan Penemuan Pengetahuan dalam Database (KDD).

Apa itu Arsitek Ilmu Data?

Arsitek ilmu data (DSA) menentukan desain pengumpulan data, penyimpanan dan proses analisis data, dan tuntutan bisnis untuk waktu dan biaya trade-off yang terlibat. Ini memastikan perayapan dan pengindeksan arsitektur situs dengan mudah .

Apa itu Basis Data Grafik?

Dalam komputasi data, database grafik (GDB) adalah database yang menggunakan struktur grafik untuk permintaan pencarian semantik dengan node, tepi, dan properti untuk mewakili entitas dan menyimpan data. Inti sistem adalah grafik, atau tepi atau pemetaan entitas hubungan. Grafik mengkorelasikan item data di toko ke kumpulan node dan tepi, tepi mengikat hubungan antara node.

Apa itu jalur dalam struktur data grafik?

Jalur berarah, juga dikenal sebagai dipath, dalam graf berarah adalah barisan berhingga atau tak hingga dari sisi-sisi yang bergabung dengan progresi dari simpul-simpul yang berbeda, tetapi dengan persyaratan tambahan bahwa semua sisi diarahkan ke arah yang sama.

Pipeline Data Machine Learning untuk Arsitektur Ilmu Data

Arsitektur ilmu data meletakkan dasar untuk pengalaman pengguna dan kumpulan data produk yang lebih baik .

Salah satu tren yang memiliki banyak guru semantik yang bersemangat adalah pengembangan perpustakaan yang membuat pembelajaran mesin lebih mudah diakses dari sebelumnya. Library yang lebih mengotomatiskan pembuatan pipeline data machine learning adalah TPOT dan AutoML/auto-sklearn. Algoritme data plus adalah tulang punggung pembelajaran mesin yang menghasilkan hasil cerdas.

Saat bergulat dengan konsep awal pembelajaran mesin, seseorang mungkin akan dipenuhi dengan keajaiban seolah-olah semuanya ajaib. Pada kenyataannya, ini lebih dari sekadar “data masuk; permata prediksi hasil. Ada banyak logika yang diterapkan padanya. Data yang difilter, algoritme, pembelajaran mendalam , dan model yang dibuat dengan memproses data melalui algoritme.

Jika Anda berkecimpung dalam bisnis untuk memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data melalui pembelajaran mesin , ini membantu proses yang tidak hilang dalam keheranan. Semakin Anda memahaminya, semakin baik Anda dapat mengubah data menjadi prediksi yang berguna, dan semakin kuat data tersebut untuk meningkatkan aliran pendapatan. Model pembelajaran mesin menyimpan data tersimpan yang berlaku, yang membuat bisnis perlu menemukan cara untuk menangani file data besar ini.

Namun, menafsirkan hasil tugas pemodelan prediktif dan mengevaluasi hasil dengan tepat akan selalu membutuhkan sejumlah pengetahuan. Alat yang membantu memanen dan memahami data tidak menggantikan ahli manusia di lapangan, tetapi tampaknya memberdayakan khalayak yang lebih luas dari individu yang membenci detail dalam bidang memahami pembelajaran mesin.

Arsitektur dan Analisis Big Data Terstruktur

Skema memberi tahu mesin pencari apa "arti" data Anda, bukan hanya apa yang "dikatakan".

Mungkin tidak perlu menghabiskan dana untuk menilai perangkat lunak "data besar" untuk analisis. Ini dapat digunakan untuk meningkatkan arsitektur ilmu data Anda. Menjadi kata buzz yang terkait dengan daya komputasi dan kemampuan penyimpanan, data besar berkaitan dengan kumpulan data besar atau serangkaian kumpulan data yang dapat menghasilkan wawasan kritis tentang apa yang disukai pengunjung situs. Namun, seringkali tidak terbukti memberikan kemungkinan yang lebih besar untuk analisis yang berhasil atau memberi pemasar digital kemampuan untuk mencapai kesimpulan yang dapat ditindaklanjuti.

Selama bertahun-tahun sebelum "Big Data" menjadi bagian dari bahasa umum kita, ahli statistik berhasil mengambil sampel dari data lini produk dan menggunakan tes sampel untuk menentukan keputusan pemasaran yang lebih baik. Saat pengujian, nilai alfa dan beta bisa sangat rendah bahkan dengan sampel data yang kecil (n>30) jika pengumpulan dan pertanyaan penelitian dirancang dan direncanakan dengan baik. Saat ini, data Anda telah menjadi inti dari bisnis online sehingga bahkan bisnis kecil pun perlu memiliki data yang terhubung untuk SEO yang efektif .

Apakah Anda mengalihdayakan SEO Anda atau membawanya sendiri, tujuan Anda untuk menggunakan "data besar" atau sampel data kecil harus diidentifikasi terlebih dahulu. Kerangka kerja seperti Hadoop, Cassandra, dan Spark sudah tersedia saat bisnis Anda telah mencapai keadaan di mana memodifikasi banyak kumpulan data masuk akal. Bisnis yang telah berinvestasi terlebih dahulu dalam arsitektur situs seni biasanya memiliki keuntungan dari kumpulan data yang lebih jelas. Memperoleh keterampilan SEO atau ilmuwan data yang berorientasi pada detail telah menjadi keunggulan kompetitif langsung bagi perusahaan.

Layanan Data memudahkan bisnis apa pun untuk mengembangkan pendekatan mereka terhadap data dengan memindahkannya ke inti bisnis mereka. Semua orang menjadi sukses: pengembang web suka menciptakan pengalaman digital baru, spesialis data semantik dapat menemukan tren pengguna baru dan tak terduga, arsitek data dapat memadukan sumber data tradisional dengan yang baru.

Teknologi Mempengaruhi Manfaat dan Biaya Data Tertaut Anda

Menurut Standar Pelaporan Data Bisnis XBRL AS yaitu manfaat dan biaya data terstruktur, “Data yang dapat ditafsirkan secara jelas oleh komputer dapat secara otomatis”. Misinya adalah untuk mendorong keterlibatan informasi bisnis publik dalam format standar. Teknologi yang dipilih untuk menyusun data Anda dapat memengaruhi manfaat dan biaya yang terkait dengannya. Buat rencana perusahaan yang solid sehingga dapat dengan mudah diekstraksi, dikonsumsi, dan dianalisis.

Beberapa tantangan yang dihadapi bisnis untuk set data Google, data tertaut, dan web semantik beradaptasi cukup cepat ke alat dan proses baru. Pengembangan grafik pengetahuan perusahaan yang kaya adalah tempat Anda dapat menuai manfaat dari teknologi data tertaut dengan membuat model pengetahuan berbasis standar dari domain Anda. Lebih sulit untuk situs bisnis yang lebih kecil atau baru dengan otoritas domain yang relatif lebih rendah untuk menang di SERP ketika dibiarkan menebak konten apa yang paling diinginkan pengunjung. Ini menekankan mengapa proses yang konsisten dalam membaca data Anda dapat menghasilkan konten yang berkualitas sehingga dalam jangka panjang dapat memberikan informasi terbaik.

Pengguna seluler mengonsumsi konten online secara berbeda dari bacaan dan penjualan yang dikaitkan dengan pengguna desktop. Kami telah melihat desain web adaptif muncul dengan pengembang mempertimbangkan pola pengguna yang berbeda per perangkat. Karena harapan pembeli digital untuk konsumsi konten yang mudah terus melampaui model saat ini, cara yang paling terukur untuk memenuhi hal ini adalah melalui desain UX yang sehat secara semantik dan kurasi cerdas oleh konsumen data mesin.

Mari kita mulai penemuan kami tentang bagaimana data Anda bisa menjadi sekuat ini.

7 Langkah untuk Mendapatkan Data yang Memberikan Nilai Langsung untuk Bisnis Anda

Daftar ikhtisar tentang apa yang diperlukan untuk menghasilkan wawasan mendalam dan memberikan nilai langsung ke bisnis Anda dengan penerapan yang mudah dan akurat:

1. PERENCANAAN TIM:

Mulailah dengan menggunakan praktik terbaik dalam arsitektur situs web Anda. Rancang gambar rangka terperinci dengan pendekatan terstruktur untuk mencegah proyek "bersayap".

Rencanakan hierarki sebelum Anda mengembangkan situs web Anda. Namun, hindari masalah yang ditimbulkan oleh beberapa departemen TI dengan menggunakan metode pengembangan "air terjun". Meskipun sangat bagus untuk benar-benar menentukan segalanya, hingga ukuran titik setiap jenis font, panjang baris header halaman dan persisnya bagaimana galeri foto sederhana akan bekerja, SEO menuntut pendekatan yang fleksibel. Dan data Anda harus berfungsi untuk melakukan perbaikan terus-menerus sehingga situs Anda tidak hanya tentang tampak hebat, tetapi juga berfungsi untuk pengguna dan mendorong pendapatan. Bisnis Anda dapat memperoleh manfaat dari wawasan machine learning yang lebih canggih tentang perilaku pengguna .

2. BISNIS DAN PENGEMBANGAN WEBSITE:

Tata letak konten setiap halaman web dengan cara yang logis yang menciptakan pengalaman pengguna yang luar biasa. Setelah merencanakan estetika visual untuk proyek dengan praktik terbaik SEO dasar, saatnya untuk beralih ke kode. Banyak tugas inti yang terlibat di sini seperti membangun struktur situs, membangun template, mengimpor data, menyegarkan konten, mengisi kesenjangan konten, dan menambahkan markup data terstruktur skema, dll.

Tetap selaras dengan tujuan akhir bisnis Anda.

3. OPTIMASI SITUS DAN DATABASE:

Untuk membantu mesin pencari memahami konten ini, tandai dengan kode skema sebanyak mungkin. Jika situs Anda sedang didesain ulang, semua kode dan data yang diperlukan untuk situs baru Anda harus ada di server terlebih dahulu sehingga pengoptimalan SEO dasar dapat dilakukan terlebih dahulu. Untuk mendapatkan manfaat dari peluang SEO data terstruktur baru, rencanakan sekarang agar spesialis SEO terus menambahkan item markup.

4. AUDIT & PERBAIKI:

Audit data teknis akan memastikan bahwa pemasar digital dapat mengatasi hambatan pembuatan konten teratas mereka. Ini menyimpulkan bahwa proses berbasis data sangat penting** untuk memublikasikan konten yang tepat yang diperoleh pengguna dan bisnis.

Kami menggunakan audit teknis yang berfokus pada aspek tertentu dan menyediakan pemantauan rutin untuk mengidentifikasi dan mengurangi struktur organisasi situs web yang lemah. Kami dapat membantu Anda meninjau data Alat Webmaster Google Anda untuk meningkatkan fungsi teknis dan arsitektur situs web Anda.

5. ANALISIS DATASET ANDA:

Memanfaatkan data analitik Google dan laporan data lainnya untuk mengumpulkan wawasan pengguna memberikan jalan menuju peningkatan di masa mendatang. Metadata menceritakan kisah tentang data Anda. Seiring waktu, nilai data yang baik meningkat. Ketika sebuah situs web hampir tidak dapat dilewati dan tidak menawarkan keunggulan kompetitif, itu sebenarnya dapat mengganggu pelanggan, meninggalkan kesan negatif dan mencegah kunjungan kembali. Manfaatkan wawasan penting yang diperoleh hanya dari data Anda untuk mendukung konten yang berfokus pada pengguna.

Seorang ilmuwan data sejati akan memiliki keterampilan seperti kemampuan untuk memanipulasi data menggunakan sesuatu seperti kerangka data dask atau larik yang dapat membaca kolom data dalam berbagai format, seperti CSV. Keuntungan sebenarnya adalah ketika dapat disimpan sebagai file parket dan digunakan nanti untuk kebutuhan pra-pemrosesan out-of-core di masa mendatang. Bagi banyak dari kita, Google 360 ​​Analytics SEO melakukan pekerjaan yang baik dalam menyediakan laporan data yang lebih dalam daripada yang sebelumnya kita miliki di Google Analytics tradisional.

Tambahkan skema tinjauan klien yang sesuai untuk mendukung grafik data Anda .

6. GUNAKAN ML: Native Graph Database untuk Machine Learning Pipelines

Manajemen data gudang data bergeser dari pelaporan dan analisis peristiwa historis menjadi perencanaan pendapatan bisnis.

Ini juga memberikan wawasan yang diperlukan untuk meningkatkan pengalaman pengguna pelanggan (CX) secara real-time dan kinerja situs. Ke depannya, diperkirakan akan ada peningkatan jumlah perusahaan yang mulai menggunakan data real-time dan pipeline ML untuk mendorong pengalaman pengguna yang disesuaikan dalam skala besar.

Hal ini sering dicapai melalui database grafik asli. Basis data grafik asli menggunakan kedekatan bebas indeks untuk merambah jutaan rekaman data dengan waktu respons sub-detik – bahkan jika kueri tersebut menambang data hingga beberapa lapisan.

Anda dapat memperlakukan hubungan antara elemen data grafik yang sangat terhubung sebagai elemen database kelas satu untuk alur pembelajaran mesin. Mereka membangun komponen pipa yang lengkap dengan properti terarah dan kuantifikasi yang digunakan oleh mesin basis data grafik.

“Augmented analytics akan menggunakan kemampuan AI dan pembelajaran mesin untuk memproses data secara otomatis dengan cepat dan efisien, mengurangi waktu yang diperlukan untuk mengubah data menjadi wawasan. Ini berarti analis akan menghabiskan lebih banyak waktu untuk analisis data daripada menghabiskan waktu menyiapkan data untuk analisis.

Pada tahun 2020, analis data perlu mengikuti perubahan undang-undang perlindungan data lokal dan internasional dengan bekerja sama dengan tim kepatuhan dan perusahaan untuk menangani informasi pengenal pribadi dengan hati-hati. Dengan meningkatnya kesadaran dan penekanan pada perlindungan data, alat analitik akan beralih fokus pada perlindungan privasi dan keamanan data pribadi pengguna.” – James E. Powell, direktur editorial TDWI

7. RENCANA UNTUK PENINGKATAN BERKELANJUTAN:

Terakhir, terapkan tindakan tepat yang diungkapkan data Anda untuk melibatkan pengguna dengan lebih baik. Terkadang pelatihan untuk tim internal Anda membantu Anda mengelola dan membuat konten baru lebih dalam, dan untuk lebih membiasakan diri dengan laporan data SEO mereka.

Dengan anotasi semantik, sumber tekstual mengambil atribut data yang dibutuhkan mesin untuk mengatur, mencocokkan, dan menyajikan konten web secara akurat dan efisien. Ini adalah lompatan menuju revolusi disiplin yang kami gunakan untuk manajemen informasi data dan pengetahuan pengguna yang lebih baik.

Andre Valente, Manajer Program Teknis di Google mendesak SEO untuk menggali data di Search Console Anda untuk implementasi data struktur Anda. Ini menawarkan kumpulan laporan data yang mengidentifikasi bagaimana halaman dikenali sehingga Anda dapat memperbaiki masalah kritis. Dengan menggali lebih dalam, adalah mungkin untuk melihat di mana data Anda rusak. Kualitas markup Anda secara langsung memengaruhi kumpulan data Anda.

Jadi bagaimana kita mendapatkan rahasia di balik pengguna situs kita dan tindakan mereka?

Data Mining Mengungkap Perilaku Pengguna Internet

DIVVY HQ mempelajari apa yang diperlukan pemasar digital untuk mengatasi hambatan pembuatan konten teratas mereka. Ini menyimpulkan bahwa proses berbasis data sangat penting untuk bisnis tetap di jalur dengan tujuan bisnis mereka untuk pertumbuhan.

Dia menemukan bahwa “64% melaporkan bahwa mengembangkan strategi konten yang komprehensif adalah tantangan utama, sementara 46% mengatakan memastikan ide konten selaras dengan strategi juga sulit. Membulatkan 3 teratas, 42% responden menunjukkan bahwa data dan ide mereka tetap teratur.

Untuk mengubah konten web Anda untuk pengelompokan berbasis produk yang lebih baik, Anda harus terlebih dahulu memahami preferensi perilaku pengguna Anda. Setelah bisnis Anda memiliki profil pelanggan yang mendalam, akan lebih mudah untuk membuat prediksi tentang apa yang mendorong penjualan dan nilai umur setiap pelanggan. Data terstruktur Anda adalah inti untuk memperkirakan apa yang memengaruhi baris subjek Anda, waktu posting baru, di mana dan kapan harus menerbitkan artikel berita, jumlah email yang dikirim, apakah penawaran diskon efektif, dan banyak lagi.

10 Manfaat Pendekatan Ilmu Data

Praktik Ilmu Data yang Solid memberdayakan bisnis untuk memanfaatkan data besar dan mendapatkan manfaat yang tidak dapat diperoleh tanpa mereka

* Tingkatkan keterlibatan pengguna di tempat

* Tingkat churn yang lebih rendah

* Tingkatkan rasio klik-tayang rata-rata

* Dorong tingkat konversi

* Peningkatan pendapatan dari kampanye pemasaran

* Kalahkan pesaing Anda

* Temukan pertumbuhan secara inovatif dengan membuka peluang baru

* Bantu perusahaan Anda merangkul efisiensi dan integrasi data

* Dapatkan infrastruktur siap produksi yang skalabel

* Tingkatkan kolaborasi yang produktif

* Jika Anda memiliki beberapa lokasi, UX terstruktur meningkatkan pemasaran Penelusuran lokal

Database Grafik dan Sistem Analitik

Sistem manajemen basis data relasional konvensional RDBMS masih menjadi inti dari banyak bisnis yang mengelola data mereka. Namun, struktur tabel dari RDBMS tersebut seringkali menantang beberapa jenis analisis lanjutan. Menangkap dan menyimpan data dalam RDBMS adalah satu hal, tetapi mencatat dan memahami karakteristik hubungan antara entitas utama Anda dapat membuat pusing. Cara terbaik adalah menggunakan pendekatan terstruktur terhadap konten untuk meningkatkan keterlibatan pengguna .

Memperbarui ke model relasional seperti basis data grafik adalah salah satu cara untuk mendapatkan fleksibilitas yang lebih besar untuk menganalisis entitas yang dimodelkan berdasarkan hubungannya. “Basis data grafik dan sistem analitik, berdasarkan abstraksi grafik matematika untuk mewakili konektivitas, bergantung pada pendekatan alternatif untuk representasi data yang menangkap informasi tentang entitas dan atributnya dan meningkatkan hubungan di antara entitas menjadi objek kelas satu”, menurut David Loshin dari Integritas Pengetahuan. (das2017.dataversity.net/sessionPop.cfm)

Arsitektur Data yang terdefinisi dengan baik memberi bisnis kemampuan untuk memenuhi tantangan volume data. Ini berfungsi sebagai jejak dan panduan untuk proyek data saat ini dan masa depan yang mendukung keputusan pemasaran tingkat tinggi. Jika diperlukan, kami dapat membantu Anda menyusun rencana yang akan membantu Anda mewujudkan nilai penuh dari data situs web Anda.

Membuat Keputusan yang Tepat Berdasarkan Data yang Benar

Karena pencarian hasil personalisasi Google mengambil alih persentase hasil pencarian yang lebih besar, SEO diapit dengan tantangan baru. Untuk waktu yang lama, melacak peringkat situs telah menjadi salah satu KPI SEO inti, yang bergantung pada akurasi data. Umpan Berita Google yang baru juga ditantang dengan lokasi pengguna, menganalisis penelusuran sebelumnya, dan riwayat peramban yang memengaruhi hasil yang diperoleh pengguna. Ruang lingkup akurasi data itu sendiri kabur dalam ketidakjelasan. Karena pencarian yang dipersonalisasi sekarang berarti variasi SERP tanpa akhir, per lokasi dan bagaimana pengguna mengubah pengaturan seluler mereka, arti "data akurat" tampaknya bergeser.

Menjadi lebih menantang untuk merasa yakin bahwa data peringkat Anda tidak terpengaruh atau salah bentuk oleh beberapa bentuk personalisasi yang tidak Anda perhitungkan. Bagaimana tim pemasaran Anda merasa yakin bahwa mereka membuat keputusan terbaik berdasarkan data yang akurat?

SERP bervariasi untuk setiap pengguna berdasarkan lokasi mereka, yang membuat pelacakan peringkat yang tepat lebih sulit – tetapi tetap penting. Pertama, tentukan lokasi target Anda dan kemudian pilih alat pemeriksa peringkat untuk melacak peringkat individu. Apakah Anda memiliki satu bisnis batu bata dan mortir lokal atau beberapa alamat fisik, penting untuk mengidentifikasi lokasi target Anda dan melacak masing-masing dari waktu ke waktu untuk menghasilkan data yang cukup untuk dianalisis dan dipercaya.

Dengan melakukan audit situs secara rutin , bisnis Anda dapat membuat keputusan yang tepat dengan wawasan berdasarkan data.

Desain Infrastruktur Masa Depan: Arsitektur Data-Centric

Dengan lebih mengandalkan pembelajaran mesin dan teknologi kecerdasan buatan, data telah berubah dari dianggap penting untuk aset informasi menjadi inti inovasi. Tidak lagi cukup hanya berdasarkan data – organisasi harus berpusat pada data.
Sebuah survei baru-baru ini yang dipimpin oleh MIT Technology Review atas permintaan Pure Storage melaporkan bahwa “sebanyak 86 persen pemimpin mengatakan data adalah dasar untuk membuat keputusan bisnis, sementara 87 persen mengatakan itu kunci untuk memberikan hasil bagi pelanggan”. Inside Big Data selanjutnya membahas tantangan yang dihadapi bisnis dalam menggunakan data dengan bijak dalam postingan 24 Mei 2018. 79% mengatakan memastikan bisnis menggunakan sumber data yang relevan adalah sebuah tantangan.

Hadirkan Konsep Utama dan Konten Terlebih Dahulu

Bot pencarian dan pengguna tidak menyukainya ketika dibutuhkan terlalu banyak klik untuk mencapai halaman dari beranda Anda. Yang terbaik adalah memiliki struktur penghubung horizontal atau "arsitektur situs tipis" versus yang vertikal dalam. Meskipun fungsi pencarian internal dapat membantu, jika pengguna harus sering mengandalkannya, ini menjadi indikator yang jelas bahwa masuk lebih jauh ke dalam situs atau menemukan konten Anda adalah sebuah tantangan.

Kemudian periksa ekstensi pada tahap pengembangan yang dapat digunakan yang membantu membuat konten utama ini tersedia secara luas untuk bot pencarian dan pembelajaran mesin.

• Jika Anda berada di industri otomotif dan memiliki beberapa toko lokal, gunakan auto.schema.org untuk membedakan lokasi alamat bagi pencari lokal.

• Untuk sumber bibliografi dan ketika membutuhkan sektor perpustakaan, gunakan bib.schema.org

• Untuk Internet of Things (IoT) coba iot.schema.org

• Situs di bidang medis dapat bersumber dari health-lifesci.schema.org

• Ikuti fibo.schema.org (nama tertunda) jika niche Anda adalah sektor keuangan

Pertimbangkan dengan cermat kuantitas dan kualitas data masukan Anda. Algoritme pembelajaran mesin memiliki "keinginan data" yang besar yang seringkali membutuhkan jutaan titik data untuk mencapai tingkat kinerja yang dapat diterima. Dikombinasikan, dengan bias ilmuwan data dalam pengumpulan data, hal itu dapat dikurangi secara substansial. Banyak di ceruk medis menghabiskan sumber daya yang sangat besar untuk mengumpulkan tingkat yang cukup dari data berkualitas tinggi dan tidak bias untuk memberi makan algoritme mereka dan data yang ada dalam catatan kesehatan elektronik (EHRs). Jika Anda termasuk dalam ceruk ini, pendekatan berbasis data ke Daftar Bisnis Google situs layanan kesehatan sangat penting. Gabungkan ulasan pasien Anda di situs web Anda menggunakan markup skema ulasan.

National Institutes of Health (NIH) mengatakan bahwa “pembelajaran mesin tidak memecahkan masalah mendasar dari inferensi kausal dalam kumpulan data observasional. Kedokteran klinis selalu mengharuskan dokter untuk menangani sejumlah besar data, mulai dari fisiologi dan perilaku tingkat makro hingga studi laboratorium dan pencitraan dan, semakin banyak, data "-omic". Kemampuan untuk mengelola kerumitan ini selalu membedakan dokter yang baik.” Artikel 9 September 2016 berjudul Predicting the Future — Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine menekankan bahwa pada akhirnya, data harus dianalisis, ditafsirkan, dan ditindaklanjuti.

Blueshift menempatkan ilmu data real-time dan ditindaklanjuti sebagai tren pemasaran pertumbuhan nomor 1 untuk 2017. “Data adalah blok bangunan, fondasi, identitas dan perilaku pelanggan yang mendukung model pembelajaran mesin dan berbagai aplikasi pemasaran. Sebagai pemasar pertumbuhan, kami ingin menerapkan data ini lebih cepat dan lebih cepat. Wawasan sangat bagus, namun, kami membutuhkan cara untuk memotong dan memotong data secara manual dan otomatis untuk benar-benar mempengaruhi keuntungan kami”, Uruba Niazi menyatakan.

Web Semantik Merupakan Entitas Data Umum dan Pengetahuan yang Dapat Ditindaklanjuti

Dr. Mirek Sopek, pendiri agensi solusi digital MakoLab SA, adalah pemimpin utama divisi Litbang berorientasi Web Semantik. Selain itu, sebagai presiden Chemical Semantics Inc., pengalamannya luas di Web Semantik. Pada acara Konferensi Dunia Data Perusahaan 2017, ia menyebutkan bagaimana hal itu mencakup entitas data umum, tindakan, dan persimpangan hubungan mereka.

Situs bisnis terkemuka saat ini menemukan keunggulan dalam pencarian dimungkinkan melalui pengetahuan yang lebih dalam tentang kerangka kerja schema.org yang tepat untuk membangun dan memberikan ontologi khusus niche, subkelas ontologi domain, dan untuk melambangkan konsep penting untuk skema industri tertentu . Anda dapat menggunakan schema.org di semua domain, untuk bahasa apa pun.

Mulai hari ini:

* Ini berisi lebih dari 2.000 istilah, 753 jenis, 1.200 properti, dan 220 enumerasi.

* Schema.org mencakup entitas, hubungan antara entitas dan tindakan.

* Sekitar 15 juta situs menggunakan Schema.org.

* Perayapan acak namun representatif (Web Data Commons) menunjukkan bahwa sekitar 30% URL di web mengembalikan beberapa bentuk tiga kali lipat dari schema.org.

Sama seperti halaman produk individual perlu bersarang dengan tepat di bawah halaman yang berisi semua produk yang dijual, skema produk Anda juga perlu diatur dan disusun secara terstruktur.

Arsitektur Ilmu Data: Menyerap, Memproses, Menyimpan, dan Menganalisis Data Anda

Setelah membaca beberapa artikel di Google Cloud dan Blog Machine Learning, saya pindah ke situs saya ke Google Cloud Platform (GCP) awal tahun ini. Saya berada di jalur pembelajaran yang menarik untuk mendapatkan pengalaman langsung tentang penggunaannya untuk mendapatkan data yang lebih baik guna memprediksi niat pengguna . Salah satu artikel yang menginspirasi saya, diterbitkan 21 Februari 2017, oleh Lorenzo Ridi adalah Menambahkan pembelajaran mesin ke pipa analisis data tanpa server .

Ini adalah contoh menarik tentang bagaimana satu perusahaan, ACME, menggunakan beberapa komponen GCP untuk membuat saluran analisis data tanpa server, dan kemudian menggabungkan fungsi pembelajaran mesin untuk analisis sentimen melalui REST API yang sangat mudah dikonsumsi. Ini mematuhi proses sederhana yang melibatkan pola umum dalam proyek analitik data waktu nyata. Anda akan mengenali urutan aliran data ini: mencerna, memproses, menyimpan, dan menganalisis data Anda.

Butuh waktu berbulan-bulan bagi kami untuk memilih dari Amazon Web Services, Google Compute Engine, Microsoft Azure, dan lainnya. Sejauh ini, kami menemukan bahwa penskalaan sesuai permintaan di GCP menghasilkan penghematan biaya dibandingkan host web sebelumnya sekaligus memberikan kelincahan operasi tambahan untuk kebutuhan pemrosesan data kami.

Saat memutuskan praktik Ilmu Data (DS) di organisasi Anda, bahkan lingkungan data yang kompleks pun tetap mendapat manfaat dari metodologi Keep It Simple Stupid (KISS). Meskipun dimungkinkan untuk menjalankan arsitektur ilmu data Anda secara eksklusif dari mesin internal Anda, pada titik tertentu sebagian besar bisnis menemukan bahwa itu tidak akan sesuai dengan kebutuhan.

Gali data di Search Console untuk penerapan data terstruktur Anda. Ini menawarkan kumpulan laporan data yang mengidentifikasi bagaimana halaman dikenali sehingga Anda dapat memperbaiki masalah kritis. Dengan menggali lebih dalam, adalah mungkin untuk melihat di mana data Anda rusak. Kualitas markup Anda secara langsung memengaruhi kumpulan data Anda.

Pencarian Kata Kunci Basis Data Relasional

Kami sering mengandalkan Ahrefs karena mengoperasikan dua indeks kata kunci independen yang membantu kami menilai sejumlah besar data untuk keputusan pemasaran pencarian. Ini lebih besar 4,6 miliar sumber data indeks kata kunci id frase pencarian yang ideal untuk mempelajari pola pencarian pengguna internet saat menggunakan Kata Kunci Explorer. Yang kedua terdiri dari 429 juta dan merupakan salah satu sumber masuk kami untuk meneliti kueri penelusuran mana yang diperingkat situs dalam hasil penelusuran organik, kali ini menggunakan Site Explorer Ahref .

Data Google Cloud Diperluas untuk Tujuan Audit

Pengumuman 21 Agustus 2017, menyatakan bahwa “periode retensi untuk semua log Audit Aktivitas Admin Google Cloud Platform (GCP) akan meningkat menjadi 13 bulan (dari periode retensi 1 bulan saat ini) untuk setiap log yang diterima pada atau setelah 12 September 2017 ”.

Peningkatan retensi ini terbatas pada log Audit Aktivitas GCP, yang ditemukan di Stackdriver Logging dan Activity Stream dan tersedia selama total 400 hari. “Semua jenis log lainnya akan terus disimpan selama 7 hari di Tingkat Dasar dan 30 hari di Tingkat Premium”, demikian pengumuman tersebut. Maksud Google adalah membuat kepatuhan data dan menjalankan audit lebih mudah. Log Audit Aktivitas di GCP mulai 12 September 2017, akan disimpan dan siap digunakan selama 13 bulan di Stackdriver Logging.

Jika bisnis Anda mengajukan pertanyaan yang salah dari data Anda, waktu berharga dengan jam terbatas di hari kerja Anda untuk menggunakan data Anda secara efektif mungkin akan hilang. Alih-alih, berdayakan Asisten Google Anda dengan menjawab pertanyaan yang paling sering diajukan konsumen . Bisnis Anda dapat menetapkan KPI yang tepat dan mengetahui pertanyaan yang harus diajukan saat menganalisis hasil dalam penelusuran seluler . Hill Web Marketing memastikan bahwa Anda menemukan jawaban yang dapat ditindaklanjuti, diprioritaskan, dan relevan.

Basis Data Relasional

Personalisasi dan Pengalaman Pengguna: Buka potensi data Anda, dengarkan perilaku konsumen, dan targetkan kebutuhan yang tidak terpenuhi.

Manajer kampanye SEO dan SEM biasanya mendalami grafik, statistik, dan laporan terperinci yang membantu mereka melakukan analisis data. Menawarkannya kepada orang lain dengan cara yang mudah untuk ditinjau membantu setiap orang dalam organisasi untuk lebih memahami Pemasaran Hubungan.

Dengan Big Data yang diproyeksikan untuk mendorong pengeluaran teknologi perusahaan ke tingkat yang baru mendekati $242 miliar menurut Gartner, penambangan Data Kueri akan tetap ada, dan sebagai hasilnya, lebih banyak bisnis dari berbagai ukuran masuk ke data basis data relasional. Bagi banyak bisnis tingkat perusahaan, model pembelajaran mesin adalah aset strategis. Setiap pelanggan, mitra bisnis, vendor, transaksi, pembelotan, keranjang terbengkalai, pembayaran terpental, dan keluhan yang ada dapat memberi bisnis Anda banyak data terkait hubungan untuk dipelajari. Ini akan meningkatkan kemampuan Anda untuk menjawab lebih banyak pertanyaan di SERPs langsung . Dari perspektif individu yang menggunakan Internet, setiap permintaan yang diketik atau diaktifkan dengan suara, setiap penjualan yang diselesaikan, informasi produk yang diminta, pencarian obat yang diresepkan, dan anomali lingkungan, sedang dilacak dan dibangun ke dalam grafik basis data oleh seseorang.

Basis data relasional menyediakan sarana yang diterima secara umum untuk menyimpan dan mengakses kumpulan data yang ekstensif. 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.

RINGKASAN

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/