あなたのウェブサイトをロケットにするためのデータサイエンスアーキテクチャを獲得する方法

データサイエンティストの第一人者のようにサイトアーキテクチャを構築する方法

すべてのビジネスには、Webデータ、製品のデジタル可視性、およびモバイルサイトの訪問者がどのように関与しているかを真に理解するための簡単な方法が必要です。 。

それはあなたがあなたのデータから正しい質問をするためにデータサイエンティストを雇わなければならないことを意味しますか？

データサイエンスアーキテクチャは、データを実用的な知識に変換するアイデアをまとめています。 これの興奮は、ビジネス収益の問題を解決するより多くの決定を下す能力です。 セマンティックSEOを利用するには、データとWebサイトのUXレイアウトへの構造化されたアプローチのための戦略、戦術、および適切なツールが必要です。 最新のWebでは、ユーザーのコンテキスト、関連するデータエンティティの認識、および行われた検索への接続方法に基づいた接続コンテンツが必要です。 自然言語、ユーザー、KPI、および構造化データアーキテクチャを理解することは、より良い検索結果を生成するための基本です。

ビジネスインテリジェンスサイトアーキテクチャ標準

ビジネスに複数のソースからのメタデータがある場合、新製品を開発する前に、それらをまとめてマージする必要があります。 強力なサイトアーキテクチャを構築するには、個々のテクノロジー/プラットフォームを過去に振り返り、全体的に見る必要があります。 Hill Web Marketingは、クライアントがデータを取得するために資産レベルでコンテンツを評価するのに役立ちます。 これは、エンジニアまたは志を同じくするデジタルマーケティングリーダーがフィールドを定義し、データをキャッチし、システムレコードがそれを挿入し、製品知識グラフにそれを運ぶことができることを確認するためにそこにいる必要がある場所です。 これが「インテリジェントコンテンツ」です。

WebサイトのコアUXアーキテクチャについてより深い知識を得ると、それを使用してデータ、特に構造化データを保存および分析できます。 Googleアナリティクスデータを使用して、適切なUX、テクノロジー、情報アーキテクチャを競合および展開してユーザーエンゲージメントを促進する方法について、明確なビジネス戦略を作成します。 ビジネス文化を調整して、モバイル検索結果とコンバージョンを促進するデジタルコンテンツを作成するには、多面的なアプローチが必要です。

成功したデジタルマーケティング担当者に、SEOマーケティングキャンペーンや有料検索への投資を成功させるための主要な前提条件と見なすものについて尋ねてください。間違いなく、ほとんどの回答は、データポイントから賢明な統合を取得または行うことについて何かを述べています。 データを愛し、データを正しく活用するのに十分な知識があると役立ちます。 クライアントまたはチームの誰かがデータレポートを表示したい指標の完全なリストを提供する場合は、その背後にある理由を掘り下げて、ビジネス目標に適切であることを確認し、最終的にAdWords指標を管理します。それに応じて広告。

まず、この記事で使用されている用語の基本的な理解を深めましょう。

データサイエンスアーキテクチャとは何ですか？

データサイエンスアーキテクチャは、グローバルなデータ配信に最適なサイトアーキテクチャを選択する際のデータサイエンスの実践です。 これには、モノのインターネット（IoT）、Webサイトでのクリックストリームアクティビティ、オフサイトデータとオンサイトデータの両方のオンライントランザクション処理（OLTP）データなど、さまざまなソースからさまざまな次元のデータを取り込むデータレイクアーキテクチャが含まれます。少しだけ。 最終的な目標の1つは、即時のGoogleSERPでより多くのクリックを獲得することです。

データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスは、構造化または非構造化の両方のさまざまな形式のデータから知識や洞察を抽出するプロセスとシステムに関係する学際的な実践であり、統計、機械学習、データマイニング、予測などのデータ分析フィールドの継続を提供するのに役立ちます分析。 これは、データベースのナレッジディスカバリー（KDD）に似ています。

データサイエンスアーキテクトとは何ですか？

データサイエンスアーキテクト（DSA）は、データ収集、ストレージ、およびデータ分析プロセスの設計を決定し、関連する時間とコストのトレードオフをビジネスに要求します。 これにより、サイトのアーキテクチャのクロールとインデックス作成が容易になります。

グラフデータベースとは何ですか？

データコンピューティングでは、グラフデータベース（GDB）は、ノード、エッジ、およびプロパティを使用したセマンティック検索クエリにグラフ構造を利用して、エンティティを表し、データを格納するデータベースです。 システムの中核は、グラフ、またはエッジまたは関係エンティティのマッピングです。 グラフは、ストア内のデータ項目をノードとエッジのコレクションに関連付けます。エッジはノード間の関係を結び付けます。

グラフデータ構造のパスとは何ですか？

有向グラフの有向パスは、ダイパスとも呼ばれ、異なる頂点の進行を結合するエッジの有限または無限のシリアルシーケンスですが、エッジがすべて同じ方向に向けられているという要件が追加されています。

データサイエンスアーキテクチャの機械学習データパイプライン

データサイエンスアーキテクチャは、より優れたユーザーエクスペリエンスと製品データセットの基盤を築きます。

情熱的なセマンティックの達人が大勢いるトレンドの1つは、機械学習をこれまで以上に利用しやすくするライブラリの開発です。 機械学習データパイプラインの構築をさらに自動化するライブラリは、TPOTとAutoML / auto-sklearnです。 データとアルゴリズムは、インテリジェントな結果を生み出す機械学習のバックボーンです。

機械学習の初期の概念に取り組むとき、まるでそれがすべて魔法であるかのように、星空のような不思議に満ちているかもしれません。 実際には、それは単なる「データの入り込み」以上のものです。 結果予測の宝石。 それに適用されるロジックはたくさんあります。 フィルタリングされたデータ、アルゴリズム、ディープラーニング、およびアルゴリズムを介してデータを処理することによって作成されたモデル。

機械学習を通じてデータから実用的な洞察を引き出すビジネスをしている場合、それは不思議に思って失われないプロセスに役立ちます。 理解すればするほど、データを有用な予測に変換できるようになり、収益源を増やすことができます。 機械学習モデルは、適切な保存データを保存するため、企業はこれらの大きなデータファイルを処理する方法を見つける必要があります。

ただし、予測モデリングタスクの結果を解釈し、結果を適切に評価するには、常にある程度の知識が必要になります。 データの収集と理解に役立つツールは、この分野の人間の専門家に取って代わるものではありませんが、機械学習の把握の分野で詳細を嫌う個人の幅広い聴衆に力を与えているようです。

構造化されたビッグデータのアーキテクチャと分析

スキーマは、データが「言う」だけでなく、データが「意味する」ことを検索エンジンに通知します。

分析のための「ビッグデータ」ソフトウェアの評価に資金を費やす必要はないかもしれません。 これは、データサイエンスアーキテクチャを改善するために使用できます。 ビッグデータは、コンピューティング能力とストレージ機能に関連する流行語であるため、サイト訪問者が何を好むかについての重要な洞察を生み出すことができる大規模なデータセットまたは一連のデータセットに関連しています。 ただし、分析が成功する可能性が高くなったり、デジタルマーケティング担当者が実用的な結論に到達できるようになったりすることは、多くの場合証明されていません。

「ビッグデータ」が私たちの共通言語の一部になる前の何年もの間、統計家は製品ラインデータからのサンプリングに成功し、サンプリングテストを使用してより良いマーケティング決定を決定していました。 収集と調査の質問が適切に設計および計画されている場合、テスト時には、データサンプルが少なくても（n> 30）、アルファ値とベータ値が非常に低くなる可能性があります。 今日、あなたのデータはオンラインビジネスにとって非常に重要であるため、中小企業でさえ効果的なSEOのためにデータを接続する必要があります。

SEOを外部委託する場合でも、社内に持ち込む場合でも、「ビッグデータ」またはデータの小さなサンプルを使用する目的を最初に特定する必要があります。 Hadoop、Cassandra、Sparkなどのフレームワークは、ビジネスが多くのデータセットを変更することが理にかなっている状態に達したときにすぐに利用できます。 最先端のサイトアーキテクチャに最初に投資した企業には、通常、より明確なデータセットという利点があります。 詳細志向のSEOまたはデータサイエンティストのスキルを習得することは、企業にとって直接的な競争上の優位性になっています。

データサービスを使用すると、データをビジネスのコアに移動することで、データへのアプローチを簡単に進化させることができます。 誰もが成功します。Web開発者は新しいデジタルエクスペリエンスの発明が大好きで、セマンティックデータスペシャリストは新しい予期しないユーザートレンドを発見でき、データアーキテクトは従来のデータソースと新しいデータソースをブレンドできます。

テクノロジーは、リンクトデータのメリットとコストに影響を与えます

XBRL US Business Data Reporting Standard、つまり構造化データの利点とコストによると、「コンピューターで明確に解釈できるデータは自動的に解釈できます」。 その使命は、標準化された形式で公開ビジネス情報の関与を促進することです。 データを構造化するために選択されたテクノロジーは、それに関連するメリットとコストに影響を与える可能性があります。 簡単に抽出、消費、分析できるように、会社全体の計画を立ててください。

Googleデータセット、リンクトデータ、およびセマンティックWebが新しいツールやプロセスに十分に速く適応するために企業が直面するいくつかの課題。 豊富なエンタープライズナレッジグラフの開発では、ドメインの標準ベースのナレッジモデルを作成することにより、リンクトデータテクノロジーのメリットを享受できます。 訪問者が最も望んでいるコンテンツを推測するために残された場合、比較的低いドメイン権限を持つ小規模または新規のビジネスサイトがSERPで勝つことは困難です。 これは、データを読み取る一貫したプロセスが高品質のコンテンツにつながる可能性がある理由を強調しているため、長期的には最良の情報を提供します。

モバイルユーザーは、デスクトップユーザーに起因する読み取りおよび販売とは異なる方法でオンラインコンテンツを消費します。 アダプティブウェブデザインは、開発者がデバイスごとのさまざまなユーザーパターンを考慮に入れて登場するのを見てきました。 簡単なコンテンツ消費に対するデジタル購入者の期待は現在のモデルを超え続けているため、これに対応する最もスケーラブルな手段は、意味的に健全なUXデザインとマシンデータ消費者によるインテリジェントなキュレーションによるものです。

データがこれほど強力になる方法の発見を始めましょう。

ビジネスに即時の価値を提供するデータを取得するための7つのステップ

深い洞察を生成し、簡単で正確な展開でビジネスに即時の価値を提供するために必要なものの概要リスト：

1.チームの計画：

Webサイトのアーキテクチャのベストプラクティスを使用することから始めます。 「ウィングイット」プロジェクトを防ぐために、構造化されたアプローチで詳細なワイヤーフレームを設計します。

Webサイトを開発する前に、階層を計画します。 ただし、「ウォーターフォール」開発方式を使用して、一部のIT部門が被る問題を回避してください。 各フォントタイプのポイントサイズ、ページヘッダーの行の長さ、シンプルなフォトギャラリーの動作など、すべてを完全に指定することは素晴らしいことですが、SEOには柔軟なアプローチが必要です。 そして、あなたのデータは継続的な改善を行うのに役立つはずです。そうすることで、あなたのサイトは見栄えが良くなるだけでなく、ユーザーのために機能し、収益を上げることができます。 あなたのビジネスは、ユーザーの行動に関するより高度な機械学習の洞察から利益を得ることができます。

2.ビジネスとウェブサイトの開発：

優れたユーザーエクスペリエンスを作成する論理的な方法で各Webページのコンテンツをレイアウトします。 基本的なSEOのベストプラクティスを使用してプロジェクトの視覚的な美学を計画した後、コードに飛び込む時が来ました。 ここでは、サイト構造の構築、テンプレートの構築、データのインポート、コンテンツの更新、コンテンツギャップの埋め合わせ、スキーマ構造化データマークアップの追加など、多くのコアタスクが関係しています。

最終的なビジネス目標と緊密に連携します。

3.サイトとデータベースの最適化：

検索エンジンがこのコンテンツを理解できるように、できるだけ多くのスキーマコードでマークアップしてください。 サイトを再設計する場合は、基本的なSEO最適化を事前に実行できるように、新しいサイトに必要なすべてのコードとデータを事前にサーバー上に配置する必要があります。 新しい構造化データSEOの機会のメリットを享受するには、SEOスペシャリストに継続的にマークアップアイテムを追加してもらうことを今すぐ計画してください。

4.監査と修正：

技術データ監査により、デジタルマーケターがコンテンツ作成の最大の障壁を克服できることが保証されます。 データ主導のプロセスは、ユーザーとビジネスの両方から得られる適切なコンテンツを公開するために不可欠である**と結論付けています。

特定の側面に焦点を当てた技術監査を使用し、定期的な監視を提供して、脆弱なWebサイトの組織構造を特定して軽減します。 Googleウェブマスターツールのデータを確認して、ウェブサイトの技術的機能とアーキテクチャをアップグレードするお手伝いをします。

5.データセットを分析します。

Googleアナリティクスデータやその他のデータレポートを活用してユーザーの洞察を収集することで、将来の改善への道が開かれます。 メタデータは、データに関するストーリーを伝えます。 時間の経過とともに、優れたデータの価値は高まります。 Webサイトがほとんど通用せず、競争力がない場合、実際には顧客を苛立たせ、否定的な印象を残し、再訪問を思いとどまらせる可能性があります。 データからのみ収集された重要な洞察を活用して、ユーザーに焦点を合わせたコンテンツをサポートします。

真のデータサイエンティストは、CSVなどのさまざまな形式でデータの列を読み取ることができるdaskデータフレームや配列などを使用してデータを操作する能力などのスキルを備えています。 本当の利点は、寄木細工のファイルとして保存し、後でコア外の前処理のニーズに使用できる場合です。 私たちの多くにとって、SEOのGoogle 360​​ Analyticsは、従来のGoogleAnalyticsよりも詳細なデータレポートを提供するという素晴らしい仕事をしています。

データグラフをサポートするために適切な場所にクライアントレビュースキーマを追加します。

6. USE ML：機械学習パイプライン用のネイティブグラフデータベース

データウェアハウスのデータ管理は、過去のイベントのレポートと分析から、ビジネス収益計画の推進に移行します。

また、リアルタイムおよびサイトのパフォーマンスでカスタマーユーザーエクスペリエンス（CX）を向上させるために必要な洞察も提供します。 今後、カスタマイズされたユーザーエクスペリエンスを大規模に推進するために、リアルタイムデータとMLパイプラインの使用を開始する企業の数が増えると予想されます。

これは多くの場合、ネイティブグラフデータベースを介して実現されます。 ネイティブグラフデータベースは、インデックスのない隣接関係を使用して、数層の深さのデータをマイニングするクエリであっても、1秒未満の応答時間で数百万のデータレコードを交差させます。

高度に接続されたグラフデータ要素間の関係を、機械学習パイプラインのファーストクラスのデータベース要素として扱うことができます。 それらは、グラフデータベースエンジンによって使用される方向性と定量化のプロパティを備えたパイプラインコンポーネントを構築します。

「拡張分析では、AIと機械学習の機能を使用して、データを迅速かつ効率的に自動的に処理し、データを洞察に変換するのにかかる時間を短縮します。 これは、アナリストが分析用のデータの準備に時間を費やすよりも、データ分析により多くの時間を費やすようになることを意味します。

2020年には、データアナリストは、コンプライアンスチームや企業と緊密に連携して個人を特定できる情報を慎重に処理することにより、国内および国際的なデータ保護法の変更に遅れないようにする必要があります。 データ保護に対する認識と重点が高まるにつれ、分析ツールはユーザーの個人データのプライバシーとセキュリティの保護に重点を置くようになります。」 – TDWIの編集ディレクター、James E. Powell

7.継続的な改善のための計画：

最後に、データが明らかにする適切なアクションを実装して、ユーザーのエンゲージメントを高めます。 社内チームのトレーニングは、新しいコンテンツの管理と作成をより深く理解し、SEOデータレポートをよりよく理解するのに役立つ場合があります。

セマンティックアノテーションを使用すると、テキストソースは、Webコンテンツを正確かつ効率的に整理、照合、および提供するためにマシンが必要とするデータ属性を引き継ぎます。 これは、データ情報管理とユーザー知識の向上に使用する分野に革命を起こすための飛躍です。

GoogleのテクニカルプログラムマネージャーであるAndreValenteは、SEOに、構造データの実装のために検索コンソールのデータを掘り下げるように促しています。 重大な問題を修正できるように、ページがどのように認識されるかを識別する一連のデータレポートを提供します。 深く掘り下げることで、データがどこで壊れているかを確認することができます。 マークアップの品質は、データセットに直接影響します。

では、サイトユーザーとその行動の背後にある秘密をどのように取得するのでしょうか。

データマイニングはインターネットユーザーの行動を明らかにします

DIVVY HQは、デジタルマーケティング担当者が、コンテンツ作成の最大の障壁を克服するために必要なことを調査しました。 データ主導のプロセスは、成長のためのビジネス目標を順調に進めるために重要であると結論付けています。

彼は次のように述べています。「64％が包括的なコンテンツ戦略の開発が最大の課題であると報告し、46％がコンテンツのアイデアを戦略と一致させることも難しいと述べました。 上位3つを締めくくると、回答者の42％が、データとアイデアを整理していると回答しました。

より良い製品ベースのクラスタリングのためにWebコンテンツを微調整するには、最初にユーザーの行動設定について頭を悩ませる必要があります。 ビジネスで詳細な顧客プロファイルを作成すると、売上を促進する要因と各顧客の生涯価値を簡単に予測できます。 構造化データは、件名、新しい投稿のタイミング、ニュース記事を公開する場所とタイミング、送信される電子メールの数、割引オファーが有効かどうかなどを予測するためのコアです。

データサイエンスアプローチの10の利点

ソリッドデータサイエンスの実践により、企業はビッグデータを活用し、ビッグデータなしでは得られないメリットを得ることができます。

*オンサイトでのユーザーエンゲージメントの促進

*解約率が低い

*平均クリック率を向上させる

*コンバージョン率を促進する

*マーケティングキャンペーンからの収益の増加

*あなたの競争に打ち勝つ

*新しい機会を明らかにすることで革新的に成長を見つける

*あなたの会社が効率とデータ統合を受け入れるのを手伝ってください

*スケーラブルな本番環境に対応したインフラストラクチャを取得する

*生産的なコラボレーションを強化する

*複数の場所がある場合、構造化されたUXはローカル検索マーケティングを改善します

グラフデータベースと分析システム

従来のリレーショナルデータベース管理システムRDBMSは、依然としてデータを管理する多くの企業の中核です。 ただし、このようなRDBMSの表形式の構造は、一部のタイプの高度な分析にしばしば挑戦します。 RDBMSにデータをキャプチャして保存することは1つのことですが、主要なエンティティ間の関係の特性をログに記録して理解することは頭痛の種になる可能性があります。 ユーザーエンゲージメントを高めるには、コンテンツに対して構造化されたアプローチを使用するのが最善です。

グラフデータベースのようなリレーショナルモデルに更新することは、モデル化されたエンティティをそれらの関係に照らして分析するための柔軟性を高める1つの方法です。 「接続性を表すための数学的グラフ抽象化に基づくグラフデータベースと分析システムは、エンティティとその属性に関する情報をキャプチャし、エンティティ間の関係をファーストクラスのオブジェクトに高めるデータ表現の代替アプローチに依存しています」と述べています。ナレッジインテグリティのDavidLoshin。 （das2017.dataversity.net/sessionPop.cfm）

明確に定義されたデータアーキテクチャは、データ量の課題に対応する機能を企業に提供します。 これは、高レベルのマーケティング決定をサポートする現在および将来のデータプロジェクトのフットプリントおよびガイドとして機能します。 必要に応じて、ウェブサイトデータの価値を最大限に引き出すための計画を立てるお手伝いをします。

適切なデータに基づいて適切な意思決定を行う

Googleのパーソナライズされた検索が検索結果のより大きな割合を占めるようになると、SEOは新たな課題に直面します。 長い間、サイトのランキングを追跡することは、データの正確さに依存するコアSEOKPIの1つでした。 新しいGoogleニュースフィードは、ユーザーの場所、以前の検索の分析、ユーザーが取得する結果に影響を与えるブラウザの履歴にも挑戦します。 データの正確性自体の範囲はあいまいにぼやけています。 パーソナライズされた検索は、場所ごと、ユーザーがモバイル設定を切り替える方法ごとに、無限のSERPバリエーションを意味するようになったため、「正確なデータ」の意味は変化しているようです。

ランキングデータが、考慮されていない何らかの形のパーソナライズによって乱雑になったり、形が崩れたりしていないことを確信するのはますます難しくなっています。マーケティングチームは、正確なデータに基づいて最善の決定を下しているとどのように感じますか。

SERPはユーザーごとに場所に基づいて異なるため、正確なランク追跡が困難になりますが、それでも重要です。 まず、ターゲットの場所を特定してから、ランクチェックツールを選択して個々のランキングを追跡します。 ローカルの実店舗が1つであろうと、複数の物理アドレスがある場合でも、分析と信頼に十分なデータを生成するには、ターゲットの場所を特定し、それぞれを経時的に追跡する必要があります。

定期的なサイト監査を実施することにより、ビジネスはデータ主導の洞察で正しい意思決定を行うことができます。

未来のインフラストラクチャ設計：データ中心のアーキテクチャ

機械学習と人工知能技術への依存度が高まるにつれ、データは情報資産にとって重要であると見なされることから、イノベーションの中核となることへとシフトしています。 データ駆動型であるだけではもはや十分ではありません。組織はデータ中心である必要があります。
ピュアストレージの要請でMITTechnology Reviewが主導した最近の調査によると、「リーダーの圧倒的な86％がデータがビジネス上の意思決定の基盤であると述べ、87％が顧客に結果を提供するための鍵であると述べています」。 Inside Big Dataは、2018年5月24日の投稿で、企業がデータを賢く使用する際に直面する課題について話し続けています。 79％が、ビジネスが関連するデータソースを使用していることを確認することは課題であると述べています。

重要な概念とコンテンツを最初に提示する

検索ボットやユーザーは、ホームページからページにアクセスするのにクリック数が多すぎると、それを嫌います。 深い垂直構造ではなく、水平リンク構造または「シンサイトアーキテクチャ」を使用するのが最適です。 内部検索機能は役立つ場合がありますが、ユーザーが頻繁にそれに依存する必要がある場合、これは、サイトにさらに入り込んだり、コンテンツを見つけたりすることが課題であることを明確に示します。

次に、開発の使用可能な段階で、この主要なコンテンツを検索ボットや機械学習で広く利用できるようにするのに役立つ拡張機能を確認します。

•自動車業界にいて、いくつかの地元の店舗がある場合は、auto.schema.orgを使用して、地元の検索者の住所の場所を区別します。

•書誌リソースの場合、および図書館セクターが必要な場合は、bib.schema.orgを活用してください。

•モノのインターネット（IoT）については、iot.schema.orgをお試しください

•医療ニッチのサイトはhealth-lifesci.schema.orgを調達する可能性があります

•あなたのニッチが金融セクターである場合は、fibo.schema.org（保留中の名前）をフォローしてください

入力データの量と質を慎重に検討してください。 機械学習アルゴリズムには巨大な「データ欲求」があり、許容可能なパフォーマンスレベルに到達するには数百万のデータポイントが必要になることがよくあります。 データ収集におけるデータサイエンティストの偏見と組み合わせると、大幅に削減される可能性があります。 医療ニッチの多くは、膨大なリソースを費やして、アルゴリズムと既存のデータを電子カルテ（EHR）に提供するために、十分なレベルの高品質で偏りのないデータを蓄積しています。 このニッチに陥った場合、ヘルスケアサイトのGoogleビジネスリスティングへのデータ駆動型アプローチが不可欠です。 レビュースキーママークアップを使用して、患者のレビューをWebサイトに組み込みます。

National Institutes of Health（NIH）は、次のように述べています。「機械学習は、観測データセットの因果推論の基本的な問題を解決しません。 臨床医学では、マクロレベルの生理学や行動から実験室や画像の研究、そしてますます「-omic」データに至るまで、医師は常に膨大な量のデータを処理する必要があります。 この複雑さを管理する能力は、常に優れた医師を際立たせてきました。」 2016年9月9日の「未来の予測—ビッグデータ、機械学習、臨床医学」というタイトルの記事では、最終的にはデータを分析、解釈、実行する必要があると強調しています。

Blueshiftは、リアルタイムのアクション化されたデータサイエンスを、2017年の成長マーケティングトレンドの第1位としてランク付けしています。「データは、機械学習モデルやさまざまなマーケティングアプリケーションを強化する、顧客のアイデンティティと行動の構成要素であり、基盤です。 成長マーケターとして、私たちはこのデータをより速く行動化することを目指しています。 インサイトは素晴らしいですが、データを手動および自動でスライスおよびダイシングして、収益に実際に影響を与える方法が必要です」とUrubaNiazi氏は述べています。

セマンティックWebは、共通のデータエンティティと実用的な知識を構成します

デジタルソリューションエージェンシーMakoLabSAの創設者であるDr.Mirek Sopekは、セマンティックWeb指向のR＆D部門のリーダーです。 さらに、Chemical Semantics Inc.の社長として、彼の経験はセマンティックWebで豊富です。 Enterprise Data World 2017 Conferenceイベントで、彼は、共通のデータエンティティ、アクション、およびそれらの関係の共通部分がどのように含まれるかを列挙しました。

今日の主要なビジネスサイトは、schema.orgの適切なフレームワークに関する深い知識を通じて、検索の最先端が可能であることを発見しています。これは、ニッチ固有のオントロジー、ドメインオントロジーのサブクラスを構築および提供し、特定の業界のスキーマに不可欠な概念を象徴するものです。 どの言語でも、すべてのドメインでschema.orgを使用できます。

今日現在：

* 2,000を超える用語、753のタイプ、1,200のプロパティ、および220の列挙型が含まれています。

* Schema.orgは、エンティティ、エンティティ間の関係、およびアクションを対象としています。

*約1500万のサイトがSchema.orgを使用しています。

*ランダムでありながら代表的なクロール（Web Data Commons）は、Web上のURLの約30％がschema.orgから何らかの形式のトリプルを返すことを示しています。

個々の商品ページが販売されたすべての商品を含むページの下に適切にネストする必要があるのと同様に、同様に商品スキーマを構造化された方法で整理してネストする必要があります。

データサイエンスアーキテクチャ：データの取り込み、処理、保存、分析

Google Cloud and Machine Learning Blogのいくつかの記事を読んだ後、今年初めに自分のサイトをGoogle Cloud Platform（GCP）に移動しました。 私は、ユーザーの意図を予測するためのより良いデータを取得するためのその使用について直接の経験を積むエキサイティングな学習パスにいます。 2017年2月21日にLorenzoRidiによって公開された、私にインスピレーションを与えた1つの記事は、サーバーレスデータ分析パイプラインに機械学習を追加することです。

これは、ある企業ACMEが複数のGCPコンポーネントを利用してサーバーレスデータ分析パイプラインを作成し、機械学習機能を組み合わせて、消費性の高いRESTAPIを介して感情分析を行う方法の魅力的な例です。 これは、リアルタイムのデータ分析プロジェクトで一般的なパターンを使用する単純なプロセスに準拠しています。 データの取り込み、処理、保存、分析という一連のデータフローがわかります。

アマゾンウェブサービス、グーグルコンピューティングエンジン、マイクロソフトアズールなどから選択するのに数ヶ月かかりました。 これまでのところ、GCPのオンデマンドスケーリングにより、以前のウェブホストよりもコストを削減しながら、データ処理のニーズに合わせて運用の俊敏性を高めることができました。

組織でのデータサイエンス（DS）の実践を決定する場合、複雑なデータ環境でも、Keep It Simple Stupid（KISS）手法の恩恵を受けます。 データサイエンスアーキテクチャを内部マシンから排他的に実行することは可能ですが、ある時点で、ほとんどの企業は、ニーズを満たすように拡張できないことに気付きます。

構造化データの実装については、検索コンソールでデータを調べてください。 重大な問題を修正できるように、ページがどのように認識されるかを識別する一連のデータレポートを提供します。 深く掘り下げることで、データがどこで壊れているかを確認することができます。 マークアップの品質は、データセットに直接影響します。

リレーショナルデータベースのキーワード検索

Ahrefsは、検索マーケティングの意思決定のために大量のデータを評価するのに役立つ2つの独立したキーワードインデックスを運用しているため、私たちはしばしばAhrefsに依存しています。 これは、キーワードインデックスのより大きな46億のデータソースであり、キーワードエクスプローラーを使用するときにインターネットユーザーの検索パターンを研究するための理想的な検索フレーズです。 その二次的なものは4億2900万で構成されており、今回はAhrefのSite Explorerを使用して、サイトがオーガニック検索結果でランク付けする検索クエリを調査するための頼りになる情報源の1つです。

監査目的で拡張されたGoogleCloudデータ

2017年8月21日の発表によると、「すべてのGoogle Cloud Platform（GCP）管理アクティビティ監査ログの保存期間は、2017年9月12日以降に受信したすべてのログで（現在の1か月の保存期間から）13か月に延長されます。 」。

この保持の増加は、Stackdriverのログとアクティビティストリームにあり、合計400日間利用できるGCPアクティビティ監査ログに限定されます。 「他のすべてのログタイプは、ベーシックティアで7日間、プレミアムティアで30日間保持され続けます」と発表は述べています。 Googleの目的は、データコンプライアンスと監査の実行の両方を容易にすることです。 2017年9月12日以降のGCPのアクティビティ監査ログは保存され、StackdriverLoggingで13か月間使用できるようになります。

あなたのビジネスがあなたのデータから間違った質問をしている場合、あなたのデータを効果的に使用するためにあなたの就業時間の限られた時間で貴重な時間が失われるかもしれません。 むしろ、消費者が最も頻繁に尋ねる質問に答えることで、Googleアシスタントを強化します。 あなたのビジネスは適切なKPIを設定し、モバイル検索で結果を分析するときにどのような質問をするべきかを知ることができます。 Hill Web Marketingは、実用的で、優先順位が付けられ、関連性のある回答を見つけることを保証します。

リレーショナルデータベース

パーソナライズとユーザーエクスペリエンス：データの可能性を解き放ち、消費者の行動に耳を傾け、満たされていないニーズをターゲットにします。

SEOおよびSEMキャンペーンマネージャーは通常、データの分析を行うのに役立つグラフ、統計、および詳細なレポートに精通しています。 簡単に確認できる方法で他の人にそれを提供することは、組織内のすべての人がリレーションシップマーケティングをよりよく理解するのに役立ちます。

Gartnerによると、ビッグデータがエンタープライズテクノロジーの支出を2,420億ドル近くの新しいレベルに引き上げると予測されているため、クエリデータのマイニングは今後も続くでしょう。その結果、あらゆる規模の企業がリレーショナルデータベースデータに参入するようになっています。 多くの企業レベルの企業にとって、機械学習モデルは戦略的資産です。 すべての既存の顧客、ビジネスパートナー、ベンダー、トランザクション、亡命、放棄されたカート、返済された支払い、および苦情は、ビジネスに学ぶべき豊富な関係関連データを提供できます。 これにより、即時のSERPでより多くの質問に答える能力が強化されます。 インターネットを使用する個人の観点から、すべての入力または音声起動の要求、すべての販売の完了、要求された製品情報、検索された処方薬、および環境異常は、誰かによって追跡され、データベースグラフに組み込まれています。

リレーショナルデータベースは、広範なデータセットを保存してアクセスするための一般的に受け入れられている手段を提供します。 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.

まとめ

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.

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

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