SEO技術は、人工知能を使用してサイト訪問者を引き込みます
公開: 2016-06-14人工知能を使用してサイト訪問者を引き付ける2019SEOテクニック
カリフォルニア州マウンテンビューの最新かつ最もトレンディな新しい人工知能機械学習アルゴリズムであるGoogleのRankBrainのニュースは、SEOの未来を変えています。 人工知能を使用すると、 Webオントロジーの構造とサイトのランキングがどのように向上するかを学びます。
これには、更新されたSEO戦術の必要性を新たに検討し、もはや適用されなくなった古いSEO慣行のいくつかを置き換えるものの明確な例を見つける必要があります。 明らかに、ページの読み込み速度とモバイルの最適化には、より高いレベルの優先順位付けが必要です。 また、Google検索コンソールには、サイトがインデックス作成の問題をより迅速に解決するのに役立つ多くの新しいツールが追加されています。 2015年10月26日、Googleが「RankBrain」と呼ばれる機械学習型人工知能コンピューティングを利用しているというニュースが浮上しました。 それ以来、モノのインターネット、ユーザーUXエクスペリエンスとデータサイエンス、接続されたエンティティ、およびそれらがキーワードに与える影響、インタラクティブなデザインに関連するAIに関する多くの議論が続いています。 ユーザーの概念検索を改善するために、AIをインタラクティブシステムやSEO技術に組み込むことの意味は計り知れません。 検索クエリのユーザーの意図に一致する成功した検索キャンペーンを継続して実行するために、時代の先を行くために実行するアクションステップを学びます。
スキーマメタデータを使用したWebサイトのSEOへの影響
検索クエリの最新のジャンプの1つは、人工知能とスキーママークアップを使用して、GoogleのRankBrainアルゴリズムでより有利な位置付けを行う方法に関するトピックです。
この新しい形式のサイト最適化は、検索での可視性を高めるために最も影響力のあるものの1つですが、それでも今日利用可能な最も利用されていない形式のSEO戦術の1つです。 より多くのウェブマスターがスキーママークアップの概念と使用法を何度も理解するにつれて、構造化データで更新されたウェブサイトが検索エンジンの結果ページ（SERP）でより高いランキングの恩恵を受けるという証拠があります。 現在、これらの結果は、 LSIのキーワードと文字の組み合わせだけではありません。 それは、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、すべてのデバイスで見つけられるようにするトピックに関するものです。
あなたのサイトをSEOの未来に合わせる方法を知っていますか？ 検索エンジン最適化は引退した業界ではなく、成長したばかりです。 かつては疑わしい、操作的な慣行と見なされていたものが、今ではより尊重され、多くのマーケターにとって「コンテンツマーケティング」に沿ったものになっています。 この用語は、検索エンジンのアルゴリズムが、エンドユーザーにとって本当に役立つものから「ゲームコンテンツ」をより適切にフィルタリングできるようになった方法を反映しています。
Google検索の最新トレンドを常に把握しておくと、サイトが時代の先を行くのに役立ちます。 この記事は、スキーマが光速で進化するときにオンラインで見つけ続けるのに役立ちます。 2020年代にミネアポリスのデジタルマーケターの状況がどのように変化しているかについての重要な更新を見てみましょう。
簡単に復習するために、 TechCrunch *の人工知能の3つの分類の定義を次に示します。
1.人工知能（ANI）：これは1つの特定のこと（たとえば、チェスで世界チャンピオンを打ち負かす）のAIのようなものです。
2.人工知能（AGI）：これはAIがすべてのことを実行できるときです。 AIが人間のように機能できるようになると、それをAGIと見なします。
3.人工知能（ASI）：すべてのものに対してはるかに高いレベルのAI（たとえば、1人の人間の能力を超えたもの）。
コーネル大学は、Google、Microsoft、Facebookなどの企業が、ユーザーの関心を高めるために人工知能の研究とアプリケーションに多額の投資をしている理由について語っています。 2015年10月18日の記事「人工知能を使用した検索エンジン最適化の改善***」によると、「AIは、プログラムが以前の結果に基づいて出力を調整できるため、非常に望ましい分野になりました。」
Googleは、機械知能に関して世界中で注目されている多くの進歩を達成しました。 画像、動画、音声認識、言語の理解を深め、モバイルユーザー向けに正確な検索結果を生成する方法を構築するという同社の取り組みは他に類を見ません。 DeepMind（2014年に買収）などの最近の買収や、Imagenetの大規模視覚認識チャレンジ*への参加などのパートナーシップにより、Googleはディープラーニングの新しい分野のテストと適用において確固たるリーダーであり続けています。
これは、SEOの実行方法に柔軟性を保ち、学習を愛し、新しいSEOの実践に迅速に適応しなければならない、SEOの専門家にとっての課題を生み出しました。 それでは、いくつか見てみましょう。
サイト訪問者のエンゲージメントを向上させる人工知能の能力に対応する8つのSEO技術
1.eコマーススキーママークアップを活用してインターネットユーザーを支援する
2.抽象的なメタデータを使用して実際の瞬間に接続する
3.消費者が尋ねている質問に答える
4.高次元の意味空間で自然言語を使用する
5.Googleのターゲット市場を理解する
6.モバイルディープリンク用にコンテンツを最適化する
7.SEOレポートと人工知能がメタデータをどのように使用するかを理解する
8.Webページの関連性を把握してテストする
1.インターネットユーザーの支援に焦点を当てたSEO技術を使用する
スキーママークアップは、インターネットユーザーが検索しているコンテンツを見つけられるようにすることを主な目的として作成されました。
4つの主要な検索エンジンは、より良い検索一致のためにユーザーに焦点を合わせた改善の必要性を認識しました。 これを効果的なSEOのベストプラクティスと呼びます。 したがって、ウェブマスターは、主要な検索エンジンに、最適化されたウェブページのデータを検索クエリに適切に一致させる方法を指示する、合意された一連のコードマーカーを取得しました。 したがって、ウェブマスターは、主要な検索エンジンが、閲覧者がクエリを検索するために最適化されたウェブページのデータと一致することを通知する、合意されたコードマーカーのセットをツールに取得しました。
スキーマは、Webページに書き込まれているものだけでなく、データの意味を検索エンジンに通知します。 ウェブページのコンテンツは正常にインデックスに登録されて検索結果に返される場合がありますが、新しいGoogleスキーママークアップが追加されたため、同じコンテンツの一部が変更され、より適切にインデックスが作成され、より広範な関連検索クエリに対して異なる方法で返されるようになりました。
どのように？ その余分なコーディングにより、検索エンジンはそのコンテンツの意味をよりよく理解できるようになるからです。 一例として、「ドナルド・トランプ」というフレーズが記事のタイトルに表示されているとします。 検索エンジンはこれを確認し、「DonaldTrump」を含むSERPエントリを生成します。 ただし、ウェブマスターがタイトルの「Donald Trump」という名前の周りに正しいスキーママークアップを追加すると、GoogleBotに記事の件名が通知されます。これは、いくつかのランダムな単語を含む従来のHTMLタイトルのメタデータよりもはるかに効果的です。 次に、検索エンジンは、ニュースで「ドナルド・トランプ」を検索していたユーザーのより良い情報と検索クエリを照合します。
スキーマは、多くの側面があるため、サイトの検索エンジン最適化の一形態です。 あなたのサイトのリンクプロファイルを開発するとともに、信頼を得るためのあなたの努力とそれを組み合わせてみてください。
「Webサイトにスキーママークアップが設定されている場合、ユーザーはSERPで、Webサイトが何であるか、どこにあるか、何をするか、いくらの費用がかかるか、その他たくさんのものを確認できます。 スキーママークアップを仮想名刺と呼ぶ人もいます」とKissmetric *は言います。
2.抽象的なメタデータを使用して実際の瞬間に接続する
ユーザーがインターネット検索を行った後に収集されると、知識を分析、理解し、オンラインでビジネスリードを生成する方法を予測するために使用できます。 大量のビッグデータの中には、現実の具体的なイベントを、よりワイフのようなニーズやユーザーの意図と結び付ける、豊富な抽象的なメタデータがあります。 人工知能の1つのセクターは、モバイルコンテンツ戦略の改善に努めるコンピューターサイエンスの分野でのインテリジェントなマシンとロボットの使用です。 これは、科学が社会にとって計り知れない問題を解決している方法を浮き彫りにします。
デビッド・アマーランドによれば、「これが、殺人（具体的な現実の出来事）が、手段、動機、機会（または検索用語：アクセス、コンテキスト、意図）を持たない容疑者を合理的に持つことができない理由です。 これらは、人の頭の中にあるものを、私たちが見たり触れたりする世界で彼がしていることと結び付けるための基本的な要件です（そして、殺人の有罪判決においてさえ、検索は今や重要な役割を果たしています）。 パーソナライズされた広告へのフォームとして増加しているビデオマーケティング。
携帯電話からの音声検索が成長し続けるにつれて、これはますます大きな要因になっています。 構造化データでマークアップされたAcceleratedMobile Pages（AMP）を使用すると、Webサイトをモバイルファーストマーケティングの準備が整います。 Compare the Market forスマートフォン**によると、「スマートフォン：ますます人気のある選択肢であるスマートフォンは、本質的にはポケットの中のコンピューターです。 何百ものアプリと機能をすぐに利用できるので、手帳、デジタルカメラ、音楽/ビデオプレーヤーを1つにまとめることができます。」
自然言語処理の範囲をよりよく理解するために、Wikipedia ****の定義を次に示します。「自然言語処理–コンピューターが自然言語の分析、理解、変更、または生成を行うコンピューター活動。 これには、会話、通信、読解、作文、口述、出版、翻訳、読唇術など、一部またはすべての言語形式、活動、またはコミュニケーション方法の自動化が含まれます。 自然言語処理は、コンピューターサイエンス、人工知能、および言語学の分野の名前でもあり、コンピューターが音声、印刷、書き込み、署名を含むがこれらに限定されないすべての形式で自然言語を使用して通信できるようにすることに関係しています。 。」
3.消費者が尋ねている質問に答える
Google Answer Box用のWebコンテンツの準備に取り組んでいるSEOは、新しいSERPで顕著な機能を取得する機会があることに気付きます。
ユーザーが自然言語の質問に対する答えを見つけるのに役立つ実際の会話が毎日行われます。 これらの質問は、「ミネソタの首都はどこですか」、「エンパイアステートビルの高さ」、「Googleが毎月行う検索の数」などの事実に基づいている可能性があります。
Google検索がコンテンツで使用されるキーワードの単純さ、メタデータの従来の手段、およびインバウンドリンクが歴史であるため、現在、これはSEOの影響を得る1つの方法です。 回答ボックスは、ユーザーの注意力の欠如と即時性に対する需要の高まりに対するGoogleのソリューションの1つの側面です。 Googleは、ユーザーを問い合わせから解決策にどれだけ速く移動できるかによって、検索の成功を定量化します。 Google Answer Boxの結果の可視性は、現在のSEO戦略の重要な要素であるはずですが、ウェブマスターが変更に追いつくためにスクランブルをかけているため、依然として不足していることがよくあります。
4.高次元の意味空間で自然言語を使用する
現在人気のある「ディープラーニング」という用語は、人工知能（AI）とスタッキングネットワークを使用して、コンピュータービジョンなどの難しい問題を解決することに由来しています。 AIは、さまざまなアイデアが複数のポイントに存在する多次元グリッドと考えることができる高次元の意味空間を使用します。 この空間では、同様のアイデアが近接しています。 ディープラーニングのパイオニアであるジェフヒントンは、この空間のポイントを「思考ベクトル」と呼びます。 彼は、トレーニングプロセスから、自然言語の文と絵文字の両方をこの意味空間で個々のベクトルに変換する方法についての洞察を明らかにしました。
パーソナルアシストDangoは、ディープラーニングを使用してテキストを入力し、それを意味空間にマッピングします。 次に、消費者の感情に共鳴することを示唆する絵文字を決定する一方で、各絵文字のベクトルを文のベクトルに拡張することができます。 射影は、Dangoの2つのベクトル間の類似性の尺度を与える簡単な操作です。 次に、最も長い投影の絵文字が表示されます。これは、入力テキストに意味が最も近い絵文字です。
「これらのネットワークを深く積み重ねるほど、それらが表すことができる機能の種類はより複雑になります」とboingboing.netは私たちに語っています。
5.Googleのターゲット市場を理解する
SEOの様相は、2016年にすでに大きく変化しました。これは主に、検索エンジンアルゴリズムにすでに組み込まれている人工知能（AI）の驚くべき研究開発によるものです。 10年前、SEOマーケターは、特定の業界向けのいくつかのキーワードリッチページを中心にWebサイトを作成し、Webワールド全体のサポートリンクでそれを支え、短時間でランキングを開始することができました。
SEMrushは、AI、パーソナライズ、機械学習の進歩が物事をどのように変えているかについて語っています。 そのような方法はもはや実行可能ではありません。 今日、人工知能はキーワードに焦点を合わせる代わりに、GoogleBotがコンテンツを「理解」するように機能することを意味します。 Googleの新しいRankBrainアルゴリズムの最新ニュースは、SEOの将来がインターネットマーケティングを変える理由の一例にすぎません。
6.モバイルディープリンク用にコンテンツを最適化する
このSEO手法を利用するには、Googleアプリバージョン2.8以降、Android 4.1以降を搭載したデバイス、およびUSBマイクロ-USBケーブルが必要です。
ディープリンクは、リンクを介してネイティブモバイルアプリケーションを起動するためのアプローチです。 モバイルディープリンクは、モバイルアプリの指定されたアクションに排他的URLを接続します。 これは、ユーザーを関連するコンテンツにシームレスに一致させることを目的としています。これは、Google検索とAIのコアコンポーネントです。 この方法は、モバイルアプリ内の特定の場所にリンクするURI（Uniform Resource Identifier）を使用することと、アプリを起動するプロセスを使用することで構成されます。 ここで企業が得ることができる重要なSEOの利点は、ディープリンクを延期することで、アプリがまだインストールされていない場合でも、モバイルデバイス検索でWebコンテンツにディープリンクできることです。
Googleモバイル検索アルゴリズムと連携することで、外出先で消費者に会う準備が整います。
GoogleのCodeLabsは、モバイルディープリンクで使用する次のアプリ紹介ソースを提供しています
•直接トラフィック-ユーザーがアプリアイコンをクリックしてアプリにアクセスし、アプリ内のコンテンツに手動で移動した場合。
•GoogleWeb検索-ユーザーがAndroidデバイスでChromeを使用して検索すると、ディープリンクの結果が表示され、アプリに直接送信されます。
•Googleアプリ-ユーザーがAndroid携帯にインストールされているGoogleアプリを使用して検索する場合。
•Webアプリの紹介-ユーザーが、アプリにつながるWebアプリ（Google以外）からのディープリンクをクリックした場合。
•Androidアプリの紹介-ユーザーがAndroidアプリ（Googleアプリ以外）からアプリにつながるディープリンクをクリックした場合。
Google App Indexingは、ウェブサーファーがGoogleの検索結果のリストからAndroidおよびiOSのスマートフォンやタブレットのアプリにクリックするのに役立つシステムです。
7.SEOレポートと人工知能がメタデータをどのように使用するかを理解する
検索は変化しています。 日常生活で好まれるデバイスとのユーザーインタラクションは、使いやすさと自然なコミュニケーションにより重点が置かれるようになっています。 「モノのインターネット」が私たちのデジタル世界でますます一般的な側面になるにつれて、単純なデータ収集から通信への移行が論理的に続きます。 個人はデータ、システムを使用して通信しません、そして人工知能はそうします。 この場合、データはWebコンテンツとエンゲージメントを抽象化したものです。 理解はコミュニケーションであり、デジタル検索エンジンを理解してコミュニケーションするには、Webページの意味を知っている必要があります。 セマンティックテクノロジーほどこれを実行するのに優れたテクノロジーはありません。
SEOは、オンラインで成功するすべての企業にとって進行中のプロセスです。 それはデジタル広告のすべての側面に織り込まれ、世界的なトレンドに対応するために一貫して修正されなければなりません。 新しいGoogle投稿を含め、インサイトレポートを見て、人々があなたのビジネスの詳細を簡単に見つけられるようにします。 SEOストラテジストは、メタデータの影響を正確に示す明確な例が見つかったときに成功します。 句読点でさえ、メタデータと、AIがメタデータを使用して目的のオーディエンスに到達する方法に影響を与えます。 一貫性のある効果的なSEOメタデータ戦略の実装に関与するSEO技術は、ページ上の情報の作成、チャネル間での共有、およびデジタル配信の重要な側面になりつつあります。
Google検索コンソールのSEOツールと情報管理を使用して見つかったデータからSEOの洞察を抽出することは、あらゆる業界の企業にとって競争力のある検索の利点の基礎となる利点になっています。 負荷の速度と規模は依然としてテクノロジーの要件の重要な側面ですが、現在のサイトランキングの課題は、もはや単なるコンピューティング能力の問題ではありません。 ビッグデータとその情報を「理解する」ことによって得られる機会には、検索の理解、コンテキスト、および消費者とのつながりに関する新しい要件が伴います。
8.Webページの関連性を把握してテストする
RankBrainは、人工知能を使用してWebページの関連性を分析します。 各ページには1から10の間のスコアが与えられ、1は説得力のない結果であり、10は非常にポジティブです。 グーグルは、それが処理する何百万もの検索クエリの15％がこれまで検索されたことがないと述べた。
さらに、99％以上のWebコンテンツの場合、Googleには、ユーザーにとって最も関連性の高い検索結果を解読するための十分なシグナル（リンクと履歴ページデータの欠如）がありません。 SEOのオンサイトの改善により、注目のスニペット、ローカルパックのSERP 、およびPeople AlsoAskボックスに参加する可能性が高まります。
ランクブレインのAIは、非常に高度なプロセスで、インターネットユーザーがクリックしたものと、クリックしたときに結果に満足しているかどうかを正確に学習しています。 AIに対するGoogleの信頼は高まっており、信号はSERPでますます重要になります。
「現在、Googleは一部のクエリでのみ使用しています。 しかし、RankBrainのような新しいシステムを作成するときは、大成功を収めた有料検索広告を実験的なものに置き換えないのと同じように、最初は大金でテストすることはありません。 自信がないことをテストします。初期のGoogleのRankBrainの結果がそれほど良くない場合でも、マイナス面とリスクは少なくなります。 ユーザーの成功指標の分析に基づいて、学習し、より良い答えを考え出すでしょう」とWordstreamは言います。
SEO戦略はモバイル同心計画に修正する必要があります
SearchInsightsのCarolanneManglesは、2017年11月1日に、 100以上の必見のデジタルマーケティングリサーチ2017統計というタイトルのレポートをリリースしました。これは、デジタルマーケターにとってモバイルへの焦点がいかに重要であるかを強調しています。
- モバイルアドブロックの使用は国際的に急増しており、デスクトップの使用を上回っています（PageFair2017）
- 広告をブロックするデスクトップおよびモバイルデバイスの世界的な数は、前年比1億4,200万台増加し、2015年12月から2016年12月に6億1,500万台に達しました（PageFair2017）
- デスクトップ広告とモバイル広告はどちらもブランディング効果をもたらしますが、モバイル広告のパフォーマンスは特に目標到達プロセスの最下部で向上します（comScore、The Global Mobile report 2017）
- 検索結果で地元の役立つ情報を見つけた人の75％は、実店舗に行く可能性が高くなっています。 （Google 2017）
- デジタルマーケティングと従来のマーケティング統合プロセスが完全に最適化されたと考える企業はわずか6％です（Smart Insights、Managing Digital Marketing Research Report、2017年）
- モバイルアドブロックの使用は国際的に急増しており、デスクトップの使用を上回っています（PageFair 2017）
- ローカル在庫広告（LIA）は、電話でのすべてのGoogleショッピングクリックの19％を占めました。 LIAのCTRは、電話とデスクトップのMerkleのPLAよりも19％高い、デジタルマーケティングレポート2017年第3四半期）
- マーケターの40％は、マーケティング活動のROIを証明することがマーケティングの最大の課題であると述べています。 （HubSpot、インバウンドの状態2017）
- メールマーケティングとSEOは、すべての収益範囲で回答者のeコマーストラフィックの最も頻繁なソースですが、アフィリエイトやコンテンツマーケティングなどのチャネルはあまり使用されていません（MarketingSherpa eコマースベンチマーク2017）
あなたの事業計画セッションの初めから、SEOはあなたのブランド開発とオンラインプレゼンスのすべての側面に統合されるべきです。 以前の戦略とSEOの思考プロセスは、ユーザーがWebをどのように使用しているかを刷新し、調整する必要があります。 つまり、モバイルデバイスで検索し、画像検索を使用して、質問を簡単に「話す」個人にリーチするように調整しているということです。
新しいGoogleアシスタントがパーソナライズされた検索で競合他社を支配する理由
Alexaのアシスタントは、比較的構造化された音声コマンドに依存しており、検索クエリが不明確なために行き止まりになっていることがよくあります。 Googleは、利用可能なデータをより適切かつ迅速にふるいにかけることができる場合があります。 （A9）と呼ばれるAmazonの検索技術には、Googleの膨大な検索インデックスや、質問の段階的変化を同程度に解釈する機能がありません。 人工知能を通じてリッチスニペットの可視性を獲得したり、Googleのナレッジグラフに表示されたりすることも、過去のデジタルフットプリントを利用できることから生まれます。
グーグルは検索クエリの質問に正確に答える素晴らしい能力を持っています。 スキーマメタデータが検索エンジンがWebページを読み取るのに役立つ場合、機能スニペットを含むナレッジグラフに表示される可能性が高くなります。 多くの人が、これが競争を支配するための重要な方法だと考えています。
Googleの検索アセットとより高度な構造化データにより、平均的な家庭に幅広い機能を提供できるようになります。 ディープラーニングを活用して、ユーザーの意図に一致するように努めるときに、より正確に応答します。 Amazonとは異なり、検索の巨人はGoogle HomeをユーザーのPCやモバイルデバイスの検索レコードに接続して、さらにパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。
社会は、日常生活を楽にする新しいガジェットと技術の進歩を愛しています。 モバイルでの音声検索は、実行されるすべての検索クエリのますます多くのシェアを占めています。 この傾向は、有料モバイル広告の大きなチャンスを生み出します。 「Googleの構造化データと検索アセットにより、開発者はより幅広い機能セットをHomeに組み込むことができます。 iTechPostによると、GoogleはHomeをモバイル検索履歴やユーザーのPCに接続して、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することもできます。
Googleは、企業がSERPで優位に立つための新しい方法を提供することを計画していますが、構造化データの使用ははるかに広範囲です。 2月には、個人の電子メールメッセージで利用されているSchema.orgベースの構造化データマークアップのニュースと、ニュースマークアップのためのRSS内でのAppleによるSchema.orgの使用がリリースされました。
私たちがあなたが達成するのを助けることができるSEO / SEMタスク：
1.獲得した検索と有料の検索を組み合わせて、サイトの訪問者を最適に引き付ける方法
2.購入ファネルの要点で理想的なオーディエンスを引き付ける改善された方法。
3.コンテンツ作成のSEO計画において、既存のチームとよりスマートに連携するためのパートナーシップ。
4.コンバージョン率の最適化を高めるための有料検索キャンペーンの管理。 フィードのスキーマとデータを維持します。
5.広告のパフォーマンスとブランドの関連性を高めるためにターゲットにできる、見つけにくい隠れた消費者のニーズを探し出します。
6.GoogleビジネスリスティングとGoogleマップを統合します。
7.Googleアシスタントディレクトリページを申請してカスタマイズします。
8.Webサイトのパフォーマンスの問題を見つけて修正します。
ウェブサイトのSEO技術を実装する全範囲
検索ランキングの向上を促進するために、人工知能の変化に準拠した実用的なSEO技術を求めているミネアポリスの企業向けのサービス。 私たちは企業が問題を解決するのを助けます！ 多くの場合、積極的な行動を取るために必要な洞察を得るために、テクニカルSEOから始めます。
ハーバードビジネスレビューは、人工知能がビジネスコストを削減すると報告しています
ハーバードビジネスレビューは、「ライト」人工知能、または一部の人がそれを呼ぶように、「スマートテクノロジー」がマーケティングコストを削減し、ビジネス効率を高めていることを強調しています。
AIがWebサイトの機能を強化して、業界のリーダーとしてあなたを前進させる方法の一例は、クライアントのレビューにスキーママークを追加することです。 見込み客はあなたのウェブサイトのレビュー評価を比較して、あなたがあなたの競争をどれだけ上回っているかを見ることができます。 特にオンラインで重要なeコマースの購入を行う場合、多くの人が相談しているこのようなユーザーレビュー。 この形式の人工知能は、24時間年中無休で舞台裏で機能し、製品を購入しようとしている個人に製品に関する肯定的な証言を提供できます。
または、ボストン公立学校の新しいバス路線の背後にあるアルゴリズムにより、地区の資金が数百万の領域で節約されます。
2017年7月のTheBusiness of Artificial Intelligenceというタイトルの記事で、Erik Brynjolfssonは、次のように述べています。 すでに世界中の何千もの企業で使用されていますが、ほとんどの大きな機会はまだ活用されていません。 AIの効果は、製造、小売、輸送、金融、（歯科）ヘルスケア、法律、広告、保険、エンターテインメント、教育、そして事実上他のすべての業界がコアプロセスとビジネスモデルを機械学習を活用します。 現在のボトルネックは、管理、実装、およびビジネスの想像力にあります。」
あなたがデジタルマーケティング担当者、SEO専門家、またはビジネスオーナーであるかどうかにかかわらず、多くの人が、驚くほど強力なAIのこの新しい時代における賢明な成長のための挑戦は本当にあなたの機会であることに同意します。 Hill Web Creationsは、次に取り組むべき問題を把握し、マーケティングチームがそれらに取り組み、正しく実装された構造化データを取得できるようにすることで、クライアントの解決策を熱心に模索しています。 私たちは特に、ヘルスケアのクライアントが患者のレビューを得るという課題を克服するのを支援するのが大好きです。 HIPPAおよびその他のマーケティングプライバシー規制を考慮に入れる必要があります。
「セマンティックWebテクノロジーの有望なアプリケーションドメインは、
消費者と
企業は、製品とサービスのオントロジーを使用して適切なサプライヤーを検索できます。」 – www.heppnetz.de
「Googleは、schema.orgで採用されているスキーマのサポートを更新することに引き続き取り組んでいます。 このプロセスが完了すると、Googleは、これらのスキーマを使用するすべての開発者とユーザーに対して、必要な移行を可能な限りスムーズに行えるように努めます。」 Google Developers
「schema.orgマークアップを使用してデータをマークアップします。 これにより、Googleが情報を誤って取得することを回避できる可能性が最も高くなります。 回答ボックスの表示に影響を与える方法を理解することは、タイトル、説明、およびリッチスニペットに表示される内容に影響を与える方法を理解しようとする私たち全員が経験したことと似ています。 少し試行錯誤する必要がありますが、うまくいくと、SEOの祈りの答えになる可能性があります。」 –ローカルSEOガイドのAndrew Shotland
「それは、顧客がどのような体験をするかを決めることではなく、顧客が望むと決めた体験を向上させることです。」 –ジェリー・マガバーン
AIで検索クエリ分析を改善する
グーグルやフェイスブックのようなデジタルニッチの巨人は、人工知能の研究に多額の投資をしており、彼らの努力を促進するために協力的なパートナーシップを築いています。 AIは、プログラムが以前の結果に基づいて出力を微調整できるようにするため、非常に人気のある分野になりました。 オンラインクエリ分析に従事し、機械学習についての鋭い理解を求めている企業は、ユーザーが望むものと一致するWebコンテンツをより適切に生成できます。 あなたのビジネスがテストから学ぶことができる洞察は、人々がクリックして購入するように本当に動かすものを明らかにします。
スコアリングアルゴリズムの重み付けを推測するときに適用するSEO手法のコンテキストでは、高レベルの分析から始めます。 小売業者の場合、最も効果的なeコマーススキーママークアップタイプが必要です。 次に、推測を絞り込み、ユーザーが製品を検索する方法と製品に関するコンテンツの橋渡しに最も近いものを決定します。
次のSEOレポートを再分析した後、この情報に基づいて次の推測を調整します。 Google Analytics、AdWords、および検索コンソールレポートから多くのことを学び、消費者にとって本当に魅力的なものを知ることができます。 SEOでは、GoogleのRankBrainアルゴリズムを注意深く観察する人は、ビッグデータを使用して、Googleの全国的な結果や特定の場所の結果など、既知の結果をより適切に関連付けることができます。
「今日のAIによって生み出される経済的価値の99％は、AからBへの学習、または入力から出力へのマッピングという1つのタイプのAIによるものです。」 – Andrew Ng *******
アルゴリズムよりもビジネスの洞察力とエンジニアリングの品質に焦点を当てる
あなたのビジネス上の問題を真に理解するために時間をかける検索マーケティング担当者と協力してください。 最良の解決策で問題を解決するには、SEOに関して高い基準が必要です。 頭痛の種を減らすために適切な雇用に投資します。 たとえば、あなたの家の質の高い建設は、その中のかわいい家具よりも重要です。
結論
GoogleのRankBrianアルゴリズムは、人工知能を使用して、検索ランキングに関する決定に到達します。 更新されたSEO戦略が必要な場合は、お電話ください。私たちは専門家であり、理想的な顧客に結果と可視性を提供するプログラムを構築できます。 デザインの経験、インタラクションユーザーの知識、AI計算アプリケーションを持っているウェブマスターと一緒に仕事をする特権があると、セマンティック検索が簡単になります。 便利なリソースについては、 SEO監査チェックリストをダウンロードしてください。
セマンティック検索のデジタルマーケティングの利点の受け取りを開始するには、今すぐお問い合わせください
* blog.kissmetrics.com/get-started-using-schema
* techcrunch.com/2016/06/04/artificial-intelligence-is-changing-seo-faster-than-you-think/
** www.image.net/xads/actions/
*** www.comparethemarket.com/mobile-phones/
**** en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_natural_language_processing
***** developers.google.com/gmail/markup/reference/schema-org-proposals
****** blogs.cornell.edu/info2040/2015/10/18/using-artificial-intelligence-to-improve-search-engine-optimization/comment-page-1/