Jak zdobyć architekturę analizy danych, aby wystrzelić swoją witrynę?

Jak ustrukturyzować architekturę witryny jak guru analityk danych

Każda firma potrzebuje łatwego sposobu, aby naprawdę zrozumieć swoje dane internetowe , widoczność produktów i zaangażowanie użytkowników witryn mobilnych. .

Czy to oznacza, że ​​musisz zatrudnić analityka danych, aby zadał właściwe pytania na podstawie Twoich danych?

Architektura Data Science łączy idee, które przekształcają dane w praktyczną wiedzę. Ekscytacja w tym polega na możliwości podejmowania większej liczby decyzji, które rozwiązują problemy związane z przychodami biznesowymi. Aby zaangażować semantyczne SEO, niezbędna jest strategia, taktyka i odpowiednie narzędzia do ustrukturyzowanego podejścia do danych i układu UX witryny. Współczesna sieć wymaga treści połączonych, które są oparte na kontekście użytkownika, rozpoznawaniu powiązanych jednostek danych i ich powiązaniu z dokonanymi wyszukiwaniami. Znajomość języka naturalnego, użytkowników, kluczowych wskaźników wydajności i architektury danych strukturalnych ma kluczowe znaczenie dla generowania lepszych wyników wyszukiwania.

Standardy architektury witryny Business Intelligence

Gdy firma ma metadane z wielu źródeł, muszą one zostać spójnie połączone przed opracowaniem nowego produktu. Aby mieć silną architekturę witryny, musisz spojrzeć w przeszłość na poszczególne technologie/platformy i spojrzeć całościowo. Hill Web Marketing pomaga klientom wyceniać treści na poziomie aktywów w celu pozyskiwania danych. W tym miejscu inżynier lub podobnie myślący lider marketingu cyfrowego musi być obecny, aby zdefiniować dziedzinę, przechwycić dane, upewnić się, że rejestr systemowy wstawia je i może przenieść na wykresy wiedzy o produkcie. To jest „inteligentna treść”.

Zdobywając głębszą wiedzę na temat podstawowej architektury UX witryny, możesz jej używać do przechowywania i analizowania danych, w szczególności danych strukturalnych. Opracuj przejrzystą strategię biznesową dotyczącą wykorzystywania danych analitycznych Google do konkurowania i wdrażania odpowiedniego UX, technologii i architektury informacji w celu zwiększenia zaangażowania użytkowników. Dostosowanie kultury biznesowej do tworzenia treści cyfrowych, które wpływają na wyniki wyszukiwania mobilnego i konwersje , wymaga wieloaspektowego podejścia.

Zapytaj każdego odnoszącego sukcesy marketera cyfrowego, co uważa za podstawowe warunki skutecznej kampanii marketingowej SEO lub inwestycji w płatne wyszukiwanie, a niewątpliwie większość odpowiedzi powie coś o uzyskaniu lub dokonaniu mądrych integracji z punktów danych. Pomaga pokochać dane i być na tyle sprytnym, aby prawidłowo je wykorzystać. Jeśli klient lub ktoś z zespołu dostarczy wyczerpującą listę danych, na podstawie których chce widzieć raporty danych, zagłębić się w uzasadnienie, aby upewnić się, że są one odpowiednie dla jego celów biznesowych, a następnie zarządzać danymi AdWords i odpowiednio reklamować.

Na początek połóżmy podstawowe zrozumienie terminów użytych w tym artykule.

Czym jest architektura nauki o danych?

Data Science Architecture to praktyka nauki o danych przy wyborze najlepszej architektury witryny do globalnej dystrybucji danych. Obejmuje architekturę jeziora danych do przyjmowania różnych wymiarów danych z różnych źródeł, takich jak Internet rzeczy (IoT), aktywność strumienia kliknięć w witrynach internetowych, dane przetwarzania transakcji online (OLTP), zarówno dane zewnętrzne, jak i lokalne. tylko kilka. Jednym z celów końcowych jest zdobycie większej liczby kliknięć w bezpośrednich SERPach Google .

Co to jest nauka o danych?

Nauka o danych to interdyscyplinarna praktyka, która zajmuje się procesami i systemami w celu wydobywania wiedzy lub spostrzeżeń z danych w różnych formatach, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, przydatną jako kontynuacja dziedzin analizy danych, takich jak statystyka, uczenie maszynowe, eksploracja danych i predykcja analityka. Jest podobny do odkrywania wiedzy w bazach danych (KDD).

Kim jest architekt nauki o danych?

Architekt nauki o danych (DSA) określa projekt procesów gromadzenia, przechowywania i analizy danych oraz wymagania stawiane przedsiębiorstwom w zakresie kompromisów czasowych i kosztowych. Zapewnia łatwe przeszukiwanie i indeksowanie architektury witryny .

Co to jest baza danych wykresów?

W przetwarzaniu danych baza danych wykresów (GDB) to baza danych, która wykorzystuje struktury wykresów do semantycznych zapytań wyszukiwania z węzłami, krawędziami i właściwościami do reprezentowania jednostek i przechowywania danych. Rdzeniem systemu jest mapowanie grafu, krawędzi lub encji relacji. Wykres koreluje elementy danych w sklepie z kolekcją węzłów i krawędzi, które łączą ze sobą relacje między węzłami.

Jaka jest ścieżka w strukturze danych wykresu?

Ścieżka skierowana, znana również jako ścieżka dwukierunkowa, w grafie skierowanym jest skończoną lub nieskończoną sekwencją szeregową krawędzi, które łączą ciąg różnych wierzchołków, ale z dodatkowym wymogiem, aby wszystkie krawędzie były skierowane w tym samym kierunku.

Potoki danych uczenia maszynowego dla architektury Data Science

Architektura analizy danych stanowi podstawę lepszych doświadczeń użytkowników i zestawów danych produktów .

Jednym z trendów, który ma całą rzeszę pasjonatów semantycznych guru, jest rozwój bibliotek, które sprawiają, że uczenie maszynowe jest bardziej dostępne niż kiedykolwiek. Biblioteki, które dodatkowo automatyzują budowanie potoków danych uczenia maszynowego, to TPOT i AutoML/auto-sklearn. Dane plus algorytmy są podstawą uczenia maszynowego, które zapewnia inteligentne wyniki.

Zmagając się z początkowymi koncepcjami uczenia maszynowego, można być pełnym zachwytu w oczach, jakby to wszystko było magią. W rzeczywistości jest to znacznie więcej niż tylko „wprowadzanie danych; perełki prognozujące wynik. Jest w tym dużo logiki. Przefiltrowane dane, algorytmy, głębokie uczenie i modele stworzone przez przetwarzanie danych za pomocą algorytmów.

Jeśli zajmujesz się uzyskiwaniem praktycznych wniosków z danych za pomocą uczenia maszynowego , pomaga to procesowi nie pogrążać się w zdziwieniu. Im lepiej je zrozumiesz, tym lepiej będziesz w stanie przekształcać dane w przydatne prognozy i tym bardziej mogą one być skuteczne w zwiększaniu strumieni przychodów. Modele uczenia maszynowego przechowują odpowiednie przechowywane dane, co sprawia, że ​​firmy muszą znaleźć sposób na obsługę tych dużych plików danych.

Jednak interpretacja wyników zadań związanych z modelowaniem predykcyjnym i odpowiednia ocena wyników zawsze będzie wymagała pewnej wiedzy. Narzędzia, które pomagają zbierać i analizować dane, nie zastępują ludzkich ekspertów w tej dziedzinie, ale wydają się wspierać szerszą publiczność osób, które nienawidzą szczegółów w dziedzinie uczenia maszynowego.

Architektura i analiza ustrukturyzowanych dużych zbiorów danych

Schemat informuje wyszukiwarki, co „oznaczają” Twoje dane, a nie tylko to, co „mówią”.

Może nie być konieczne wydawanie funduszy na ocenę oprogramowania „big data” do analizy. Może to służyć do ulepszania architektury analizy danych. Będąc modnym słowem związanym z mocą obliczeniową i możliwościami przechowywania, big data odnosi się do dużego zestawu danych lub serii zestawów danych, które mogą dostarczyć krytycznego wglądu w preferencje odwiedzających witrynę. Jednak często nie zapewnia to większego prawdopodobieństwa pomyślnej analizy ani nie daje marketerowi cyfrowemu możliwości wyciągnięcia praktycznego wniosku.

Przez lata, zanim „Big Data” stało się częścią naszego wspólnego języka, statystycy z powodzeniem pobierali próbki z danych linii produktów i stosowali testy próbkowania w celu podejmowania lepszych decyzji marketingowych. Podczas testowania wartości alfa i beta mogą być naprawdę niskie nawet przy małych próbkach danych (n>30), jeśli pytania dotyczące zbierania i badania są dobrze zaprojektowane i zaplanowane. Dzisiaj Twoje dane są tak istotne dla firm internetowych, że nawet mała firma musi mieć połączone dane, aby skutecznie pozycjonować .

Niezależnie od tego, czy zlecasz pozycjonowanie na zewnątrz, czy wprowadzasz je we własnym zakresie, najpierw należy określić cel korzystania z „dużych danych” lub małych próbek danych. Struktury, takie jak Hadoop, Cassandra i Spark, są łatwo dostępne, gdy Twoja firma osiągnęła stan, w którym modyfikacja wielu zestawów danych ma sens. Firmy, które najpierw zainwestowały w najnowocześniejszą architekturę witryny, zazwyczaj mają przewagę w postaci bardziej przejrzystych zestawów danych. Zdobycie umiejętności SEO zorientowanego na szczegóły lub naukowca danych stało się bezpośrednią przewagą konkurencyjną dla firm.

Usługi Data Services ułatwiają każdej firmie ewolucję podejścia do danych, przenosząc je do rdzenia ich działalności. Każdy odnosi sukces: twórcy stron internetowych uwielbiają wymyślać nowe doświadczenia cyfrowe, specjaliści ds. danych semantycznych mogą odkrywać nowe i nieoczekiwane trendy użytkowników, architekci danych mogą łączyć tradycyjne źródła danych z nowymi.

Technologia wpływa na korzyści i koszty Twoich połączonych danych

Zgodnie ze standardem XBRL US Business Data Reporting Standard, czyli korzyściami i kosztami danych ustrukturyzowanych, „Dane, które mogą być jednoznacznie zinterpretowane przez komputer, mogą być automatycznie”. Jej misją jest wspieranie zaangażowania publicznych informacji biznesowych w ustandaryzowanym formacie. Technologia wybrana do strukturyzowania danych może wpłynąć na związane z tym korzyści i koszty. Przygotuj solidny plan dla całej firmy, aby można go było łatwo wyodrębnić, wykorzystać i przeanalizować.

Niektóre wyzwania, przed którymi stoją firmy, związane ze zbiorami danych Google, danymi połączonymi i siecią semantyczną, wystarczająco szybko przystosowują się do nowych narzędzi i procesów. Tworzenie bogatych grafów wiedzy przedsiębiorstwa to miejsce, w którym można czerpać korzyści z technologii połączonych danych, tworząc oparty na standardach model wiedzy w swojej domenie. W przypadku mniejszych lub nowych witryn biznesowych o stosunkowo niższym autorytecie domeny trudniej jest wygrać w SERP, gdy pozostawi się je do odgadnięcia, jakiej treści użytkownicy chcą najbardziej. Podkreśla to, dlaczego spójny proces odczytywania danych może prowadzić do wysokiej jakości treści, aby w dłuższej perspektywie dostarczać najlepszych informacji.

Użytkownicy mobilni korzystają z treści online inaczej niż czytanie i sprzedaż przypisywana użytkownikom komputerów stacjonarnych. Widzieliśmy, jak pojawiają się adaptacyjne projektowanie stron internetowych z programistami uwzględniającymi różne wzorce użytkowników na urządzeniu. Ponieważ oczekiwania nabywców cyfrowych dotyczące łatwego korzystania z treści wciąż przewyższają obecne modele, najbardziej skalowalnym sposobem realizacji tego jest semantyczny projekt UX i inteligentna selekcja przez konsumentów danych maszynowych.

Zacznijmy od odkrywania, w jaki sposób Twoje dane mogą stać się tak potężne.

7 kroków do uzyskania danych, które zapewnią natychmiastową wartość Twojej firmie

Lista przeglądowa tego, czego potrzeba, aby uzyskać szczegółowe informacje i zapewnić natychmiastową wartość Twojej firmie dzięki łatwemu i dokładnemu wdrożeniu:

1. PLANOWANIE ZESPOŁU:

Zacznij od wykorzystania najlepszych praktyk w architekturze Twojej witryny. Zaprojektuj szczegółowy szkielet z ustrukturyzowanym podejściem, aby zapobiec projektowi „skrzydłowego”.

Zaplanuj hierarchię, zanim zaczniesz rozwijać swoją witrynę. Unikaj jednak problemów, jakie napotykają niektóre działy IT, stosując metodę tworzenia „wodospadu”. Chociaż wspaniale jest określić absolutnie wszystko, łącznie z rozmiarem każdego rodzaju czcionki, długością linii nagłówków stron i dokładnie, jak będzie działać prosta galeria zdjęć, SEO wymaga elastycznego podejścia. Twoje dane powinny służyć do ciągłego ulepszania, aby Twoja witryna nie tylko świetnie wyglądała, ale działała z myślą o użytkownikach i zwiększała przychody. Twoja firma może skorzystać z bardziej zaawansowanych analiz uczenia maszynowego na temat zachowań użytkowników .

2. ROZWÓJ BIZNESOWY I STRONY INTERNETOWEJ:

Rozmieszczaj zawartość każdej strony internetowej w logiczny sposób, co zapewnia wspaniałe wrażenia użytkownika. Po zaplanowaniu estetyki wizualnej projektu z podstawowymi najlepszymi praktykami SEO, nadszedł czas, aby przejść do kodu. W grę wchodzi wiele podstawowych zadań, takich jak budowanie struktury witryny, konstruowanie szablonów, importowanie danych, odświeżanie treści, wypełnianie luk w treści i dodawanie znaczników danych strukturalnych do schematu itp.

Bądź ściśle związany z końcowymi celami biznesowymi.

3. OPTYMALIZACJA STRONY I BAZY DANYCH:

Aby ułatwić wyszukiwarkom zrozumienie tej zawartości, oznacz ją jak największą ilością kodu schematu. Jeśli Twoja witryna jest przeprojektowana, cały kod i dane potrzebne do nowej witryny powinny znajdować się na serwerze z wyprzedzeniem, aby można było wcześniej przeprowadzić podstawową optymalizację SEO. Aby czerpać korzyści z nowych możliwości SEO dla danych strukturalnych, zaplanuj teraz, aby specjalista SEO stale dodawał elementy znaczników.

4. AUDYT I NAPRAWA:

Audyt danych technicznych zapewni, że marketerzy cyfrowi będą w stanie pokonać swoje największe bariery w tworzeniu treści. Wynika z niego, że proces oparty na danych jest niezbędny** do publikowania odpowiednich treści, z których czerpie korzyści zarówno użytkownik, jak i firma.

Korzystamy z audytów technicznych, które koncentrują się na określonych aspektach i zapewniają regularne monitorowanie w celu zidentyfikowania i złagodzenia słabej struktury organizacyjnej witryny. Pomożemy Ci przejrzeć dane Narzędzi Google dla webmasterów w celu uaktualnienia funkcji technicznych i architektury Twojej witryny.

5. ANALIZUJ SWOJE ZBIORY DANYCH:

Wykorzystanie danych analitycznych Google i innych raportów danych do zbierania informacji o użytkownikach zapewnia ścieżkę do przyszłych ulepszeń. Metadane opowiadają historie o Twoich danych. Z biegiem czasu wartość dobrych danych rośnie. Kiedy strona internetowa jest ledwo przejezdna i nie oferuje przewagi konkurencyjnej, może denerwować klientów, pozostawiać negatywne wrażenie i zniechęcać do ponownych odwiedzin. Wykorzystaj krytyczne spostrzeżenia zebrane tylko z Twoich danych, aby wspierać treści zorientowane na użytkownika.

Prawdziwy naukowiec danych będzie miał takie umiejętności, jak umiejętność manipulowania danymi przy użyciu czegoś takiego jak ramka danych dask lub tablica, która może odczytywać kolumny danych w różnych formatach, takich jak CSV. Prawdziwą zaletą jest to, że można go zapisać jako pilnik do parkietu i wykorzystać później do przyszłych potrzeb związanych z przetwarzaniem wstępnym. Wielu z nas SEO Google 360 ​​Analytics wykonuje świetną robotę, dostarczając głębsze raporty danych niż poprzednio w naszym tradycyjnym Google Analytics.

Dodaj schemat recenzji klienta, w którym pasuje do obsługi wykresu danych .

6. USE ML: Natywna baza danych grafów dla potoków uczenia maszynowego

Zarządzanie danymi w hurtowniach danych przenosi się z raportowania i analizy zdarzeń historycznych na planowanie przychodów biznesowych.

Zapewnia również informacje potrzebne do poprawy obsługi klienta (CX) w czasie rzeczywistym i wydajności witryny. W przyszłości spodziewaj się wzrostu liczby przedsiębiorstw, które zaczną korzystać z danych w czasie rzeczywistym i potoku ML w celu dostosowania doświadczenia użytkownika na dużą skalę.

Często osiąga się to dzięki natywnym bazom danych grafów. Natywna graficzna baza danych wykorzystuje bezindeksowe sąsiedztwo do krzyżowania milionów rekordów danych z czasem odpowiedzi poniżej sekundy — nawet jeśli te zapytania wydobywają dane z kilku warstw.

Relacje między silnie połączonymi elementami danych wykresu można traktować jako najwyższej klasy elementy bazy danych dla potoków uczenia maszynowego. Tworzą komponenty potoku, które są kompletne z właściwościami kierunkowymi i kwantyfikacyjnymi używanymi przez silnik bazy danych wykresów.

„Rozszerzona analityka będzie wykorzystywać możliwości sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby automatycznie przetwarzać dane szybko i wydajnie, skracając czas potrzebny na przekształcenie danych we wgląd. Oznacza to, że analitycy będą spędzać więcej czasu na analizie danych, zamiast spędzać czas na przygotowywaniu danych do analizy.

W 2020 r. analitycy danych będą musieli być na bieżąco ze zmianami w lokalnych i międzynarodowych przepisach dotyczących ochrony danych, ściśle współpracując z zespołami ds. zgodności i firmami, aby ostrożnie obchodzić się z informacjami umożliwiającymi identyfikację osób. Wraz ze wzrostem świadomości i nacisku na ochronę danych, narzędzia analityczne przesuną się w kierunku ochrony prywatności i bezpieczeństwa danych osobowych użytkowników”. – James E. Powell, dyrektor redakcji TDWI

7. PLAN CIĄGŁYCH ULEPSZEŃ:

Na koniec zastosuj odpowiednie działania, które ujawniają Twoje dane, aby lepiej angażować użytkowników. Czasami szkolenie dla Twojego wewnętrznego zespołu pomaga zagłębić się w zarządzanie i tworzenie nowych treści oraz w lepsze zapoznanie się z ich raportami dotyczącymi danych SEO.

Dzięki adnotacji semantycznej źródła tekstowe przyjmują atrybuty danych, których komputery potrzebują do dokładnego i wydajnego organizowania, dopasowywania i udostępniania treści internetowych. To krok w kierunku zrewolucjonizowania dyscyplin, których używamy do zarządzania informacjami o danych i lepszej wiedzy użytkowników.

Andre Valente, Technical Program Manager w Google, zachęca SEO do zagłębienia się w dane w Search Console w celu implementacji danych struktury. Oferuje skarbnicę raportów danych, które identyfikują sposób rozpoznawania stron, dzięki czemu można rozwiązać krytyczne problemy. Zagłębiając się głębiej, można zobaczyć, gdzie Twoje dane są uszkodzone. Jakość znaczników bezpośrednio wpływa na zbiory danych.

Jak więc mamy zdobyć sekrety użytkowników naszej strony i ich działań?

Eksploracja danych ujawnia zachowanie użytkowników Internetu

Centrala DIVVY zbadała, co jest potrzebne, aby marketer cyfrowy przezwyciężył najważniejsze bariery w tworzeniu treści. W podsumowaniu stwierdza się, że proces oparty na danych ma kluczowe znaczenie dla firm, które podążają za swoimi celami biznesowymi w zakresie rozwoju.

Odkrył, że „64% stwierdziło, że opracowanie kompleksowej strategii dotyczącej treści jest największym wyzwaniem, podczas gdy 46% stwierdziło, że zapewnienie zgodności pomysłów dotyczących treści ze strategią jest również trudne. Zamykając pierwszą trójkę, 42% respondentów wskazało, że utrzymuje porządek w swoich danych i pomysłach.

Aby dostosować zawartość sieci Web do lepszego klastrowania opartego na produktach, musisz najpierw zastanowić się nad preferencjami dotyczącymi zachowań użytkowników. Gdy Twoja firma ma już szczegółowe profile klientów, łatwiej jest przewidywać, co napędza sprzedaż i wartość życiową każdego klienta. Twoje uporządkowane dane mają kluczowe znaczenie dla prognozowania tego, co wpływa na Twój temat, terminy nowych postów, gdzie i kiedy publikować artykuły z wiadomościami, liczbę wysłanych e-maili, czy oferty rabatowe są skuteczne i nie tylko.

10 korzyści z podejścia opartego na analizie danych

Praktyki Solid Data Science umożliwiają firmom wykorzystywanie dużych zbiorów danych i uzyskiwanie korzyści nieosiągalnych bez nich

* Zwiększ zaangażowanie użytkowników na miejscu

* Niższy wskaźnik rezygnacji

* Popraw średnie współczynniki klikalności

* Zwiększenie współczynników konwersji

* Zwiększone przychody z kampanii marketingowych

* Pokonaj konkurencję

* Innowacyjnie znajdź wzrost, odkrywając nowe możliwości

* Pomóż swojej firmie osiągnąć wydajność i integrację danych

* Uzyskaj skalowalną infrastrukturę gotową do produkcji

* Zwiększenie produktywnej współpracy

* Jeśli masz wiele lokalizacji, uporządkowany UX poprawia lokalny marketing w wyszukiwarkach

Grafowe bazy danych i systemy analityczne

Konwencjonalne systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych RDBMS są nadal podstawą wielu firm, które zarządzają swoimi danymi. Jednak struktura tabelaryczna takich RDBMS często stanowi wyzwanie dla niektórych typów zaawansowanych analiz. Jedną rzeczą jest przechwytywanie i przechowywanie danych w RDBMS, ale rejestrowanie i rozumienie charakterystyk relacji między kluczowymi jednostkami może przyprawiać o ból głowy. Aby zwiększyć zaangażowanie użytkowników, najlepiej zastosować ustrukturyzowane podejście do treści .

Aktualizacja do modelu relacyjnego, takiego jak bazy danych wykresów, jest jednym ze sposobów uzyskania większej elastyczności w analizowaniu modelowanych jednostek w świetle ich relacji. „Wykresowe bazy danych i systemy analityczne, oparte na matematycznej abstrakcji grafów do przedstawiania łączności, opierają się na alternatywnym podejściu do reprezentacji danych, które przechwytuje informacje o podmiotach i ich atrybutach oraz podnosi relacje między podmiotami do pierwszorzędnych obiektów”, zgodnie z David Loshin z Uczciwości Wiedzy. (das2017.dataversity.net/sessionPop.cfm)

Dobrze zdefiniowana architektura danych zapewnia firmom możliwość sprostania wyzwaniom związanym z ilością danych. Działa jako ślad i przewodnik dla bieżących i przyszłych projektów danych, które wspierają decyzje marketingowe na wysokim poziomie. W razie potrzeby możemy pomóc Ci stworzyć plan, który pomoże Ci w pełni wykorzystać dane Twojej strony internetowej.

Podejmowanie właściwych decyzji na podstawie właściwych danych

Ponieważ spersonalizowane wyszukiwanie Google przejmuje większy odsetek wyników wyszukiwania, SEO stają przed nowymi wyzwaniami. Przez długi czas śledzenie rankingów witryn było jednym z podstawowych wskaźników KPI SEO, które opierają się na dokładności danych. Nowy kanał Google News Feed jest również kwestionowany przez lokalizację użytkownika, analizę poprzednich wyszukiwań i historię przeglądarki, która ma wpływ na uzyskiwane przez użytkowników wyniki. Sam zakres dokładności danych jest rozmyty w niejasności. Ponieważ spersonalizowane wyszukiwanie oznacza teraz niekończące się odmiany SERP, według lokalizacji i sposobu, w jaki użytkownicy przełączają ustawienia mobilne, znaczenie „dokładnych danych” wydaje się zmieniać.

Coraz trudniej jest mieć pewność, że Twoje dane rankingowe nie są zniekształcone lub zniekształcone przez jakąś formę personalizacji, której nie uwzględniłeś. Jak Twój zespół marketingowy może mieć pewność, że podejmuje najlepsze decyzje na podstawie dokładnych danych?

SERP różnią się dla każdego użytkownika w zależności od jego lokalizacji, co utrudnia precyzyjne śledzenie pozycji – ale pozostaje to ważne. Najpierw określ, jakie są Twoje docelowe lokalizacje, a następnie wybierz narzędzie do sprawdzania pozycji, aby śledzić poszczególne rankingi. Niezależnie od tego, czy masz jedną lokalną firmę stacjonarną, czy wiele adresów fizycznych, konieczne jest zidentyfikowanie docelowych lokalizacji i śledzenie każdej z nich w czasie, aby wygenerować wystarczającą ilość danych do analizy i zaufania.

Przeprowadzając regularne audyty witryn , Twoja firma może podejmować właściwe decyzje dzięki analizom opartym na danych.

Projektowanie infrastruktury przyszłości: architektura zorientowana na dane

Wraz z większym uzależnieniem od uczenia maszynowego i technologii sztucznej inteligencji, dane przesunęły się z uważanych za ważne dla zasobów informacyjnych, stając się podstawą innowacji. Nie wystarczy już opierać się na danych — organizacje muszą być zorientowane na dane.
Z niedawnego badania przeprowadzonego przez MIT Technology Review na zlecenie Pure Storage wynika, że ​​„przytłaczająca 86 procent liderów twierdzi, że dane są podstawą podejmowania decyzji biznesowych, a 87 procent twierdzi, że są one kluczem do dostarczania klientom wyników”. W swoim poście z 24 maja 2018 r. Inside Big Data omawia wyzwania, przed jakimi stoją firmy, które mądrze wykorzystują dane. 79% twierdzi, że zapewnienie, aby firma korzystała z odpowiednich źródeł danych, jest wyzwaniem.

Najpierw przedstaw kluczowe pojęcia i treść

Boty wyszukiwania i użytkownicy nie lubią, gdy dotarcie do strony z Twojej strony głównej wymaga zbyt wielu kliknięć. Najlepiej mieć poziome struktury łączące lub „cienką architekturę witryny” zamiast głębokiej pionowej. Chociaż funkcja wyszukiwania wewnętrznego może być pomocna, jeśli użytkownicy muszą często z niej korzystać, staje się to wyraźnym wskaźnikiem, że zagłębianie się w witrynę lub znajdowanie treści jest wyzwaniem.

Następnie poszukaj rozszerzeń na nadającym się do użytku etapie opracowywania, który pomaga w powszechnym udostępnianiu tej podstawowej zawartości botom wyszukiwania i uczeniu maszynowym.

• Jeśli działasz w branży motoryzacyjnej i masz kilka lokalnych sklepów, użyj auto.schema.org, aby rozróżnić adresy dla lokalnych wyszukiwarek.

• W przypadku zasobów bibliograficznych i gdy potrzebujesz sektora bibliotecznego, skorzystaj z bib.schema.org

• W przypadku Internetu rzeczy (IoT) wypróbuj iot.schema.org

• Witryny w niszy medycznej mogą pozyskiwać źródła health-lifesci.schema.org

• Śledź fibo.schema.org (nazwa oczekująca), jeśli Twoją niszą jest sektor finansowy

Uważnie rozważ ilość i jakość swoich danych wejściowych. Algorytmy uczenia maszynowego mają ogromny apetyt na dane, często wymuszając miliony punktów danych, aby osiągnąć akceptowalny poziom wydajności. W połączeniu z uprzedzeniami naukowców zajmującymi się danymi w zakresie gromadzenia danych, może to zostać znacznie zredukowane. Wiele osób z niszy medycznej wydaje gigantyczne zasoby, aby zgromadzić wystarczające ilości wysokiej jakości, bezstronnych danych, aby zasilać swoje algorytmy i istniejące dane w elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR). Jeśli znajdujesz się w tej niszy, kluczowe znaczenie ma podejście oparte na danych do wizytówek Google w witrynach opieki zdrowotnej . Umieść swoje opinie pacjentów na swojej stronie internetowej za pomocą znaczników schematu recenzji.

National Institutes of Health (NIH) twierdzi, że „uczenie maszynowe nie rozwiązuje żadnego z podstawowych problemów związanych z wnioskowaniem o przyczynach w zbiorach danych obserwacyjnych. Medycyna kliniczna zawsze wymagała od lekarzy obsługi ogromnych ilości danych, od fizjologii i zachowania na poziomie makro po badania laboratoryjne i obrazowe oraz coraz częściej dane „-omiczne”. Umiejętność radzenia sobie z tą złożonością zawsze wyróżniała dobrych lekarzy”. W artykule z 9 września 2016 r. zatytułowanym Przewidywanie przyszłości — Big Data, uczenie maszynowe i medycyna kliniczna podkreślono, że ostatecznie dane muszą być analizowane, interpretowane i podejmowane.

Blueshift plasuje analitykę danych w czasie rzeczywistym i w działaniu jako główny trend marketingowy w 2017 roku. „Dane to element konstrukcyjny, fundament tożsamości i zachowań klientów, który napędza modele uczenia maszynowego i różne aplikacje marketingowe. Jako specjaliści ds. rozwoju, zamierzamy szybciej i szybciej wykorzystywać te dane. Spostrzeżenia są świetne, jednak potrzebujemy sposobów ręcznego i automatycznego wycinania danych, aby naprawdę wpłynąć na nasze wyniki”, mówi Uruba Niazi.

Sieć semantyczna stanowi wspólne jednostki danych i praktyczną wiedzę

Dr Mirek Sopek, założyciel agencji rozwiązań cyfrowych MakoLab SA, jest przewodniczącym działu badawczo-rozwojowego zorientowanego na sieć semantyczną. Dodatkowo, jako prezes Chemical Semantics Inc., ma ogromne doświadczenie w sieci semantycznej. Na konferencji Enterprise Data World 2017 wyliczył, w jaki sposób obejmuje ona wspólne jednostki danych, działania i przecięcie ich relacji.

Dzisiejsze wiodące witryny biznesowe znajdują przewagę w wyszukiwaniu, co jest możliwe dzięki głębszej wiedzy na temat ram schema.org w celu tworzenia i dostarczania ontologii specyficznych dla nisz, podklasy ontologii domen oraz uosabiania koncepcji istotnych dla schematu danej branży . Możesz używać schema.org we wszystkich domenach, w dowolnym języku.

Od dzisiaj:

* Zawiera ponad 2000 terminów, 753 typy, 1200 właściwości i 220 wyliczeń.

* Schema.org obejmuje podmioty, relacje między podmiotami i działania.

* Około 15 milionów witryn korzysta ze Schema.org.

* Losowe, ale reprezentatywne indeksowanie (Web Data Commons) pokazuje, że około 30% adresów URL w sieci zwraca jakąś formę trójek ze strony schema.org.

Tak jak pojedyncza strona produktu wymaga odpowiedniego zagnieżdżenia pod stroną zawierającą wszystkie sprzedane produkty, podobnie schemat produktu musi być zorganizowany i zagnieżdżony w ustrukturyzowany sposób.

Architektura Data Science: Pozyskuj, przetwarzaj, przechowuj i analizuj swoje dane

Po przeczytaniu kilku artykułów na blogu Google Cloud and Machine Learning, na początku tego roku przeniosłem się do swojej witryny na Google Cloud Platform (GCP). Jestem na ekscytującej ścieżce uczenia się, zdobywając doświadczenie z pierwszej ręki na temat jego użycia, aby uzyskać lepsze dane do przewidywania zamiarów użytkownika . Jednym z artykułów, który mnie zainspirował, opublikowanym 21 lutego 2017 r. przez Lorenzo Ridi, jest dodanie uczenia maszynowego do bezserwerowego potoku analizy danych .

Jest to fascynujący przykład tego, jak jedna firma, ACME, wykorzystała kilka komponentów GCP do stworzenia bezserwerowego potoku analizy danych, a następnie połączyła funkcje uczenia maszynowego w celu analizy sentymentu za pomocą wysoce zużywalnego interfejsu API REST. Jest zgodny z prostym procesem, który wykorzystuje wspólny wzorzec w projektach analizy danych w czasie rzeczywistym. Rozpoznasz tę sekwencję przepływu danych: pozyskujesz, przetwarzasz, przechowujesz i analizujesz swoje dane.

Miesiące zajęło nam wybranie spośród Amazon Web Services, Google Compute Engine, Microsoft Azure i innych. Jak dotąd stwierdziliśmy, że skalowanie na żądanie w GCP przynosi oszczędności w porównaniu z naszym byłym hostem internetowym, zapewniając jednocześnie dodatkową elastyczność operacyjną dla naszych potrzeb w zakresie przetwarzania danych.

Decydując się na praktykę Data Science (DS) w swojej organizacji, nawet złożone środowiska danych nadal korzystają z metodologii Keep It Simple Stupid (KISS). Chociaż możliwe jest uruchamianie architektury analizy danych wyłącznie z komputerów wewnętrznych, w pewnym momencie większość firm uważa, że ​​nie można jej skalować w celu zaspokojenia potrzeb.

Zajrzyj do danych w Search Console, aby zaimplementować dane strukturalne. Oferuje skarbnicę raportów danych, które identyfikują sposób rozpoznawania stron, dzięki czemu można rozwiązać krytyczne problemy. Zagłębiając się głębiej, można zobaczyć, gdzie Twoje dane są uszkodzone. Jakość znaczników bezpośrednio wpływa na zbiory danych.

Wyszukiwanie słów kluczowych relacyjnych baz danych

Często polegamy na Ahrefs, ponieważ obsługuje dwa niezależne indeksy słów kluczowych, które pomagają nam oceniać duże ilości danych pod kątem decyzji marketingowych w wyszukiwarkach. Jest to większe, 4,6 miliarda źródło danych indeksów słów kluczowych, które są idealnymi wyszukiwanymi frazami do badania wzorców wyszukiwania użytkowników Internetu podczas korzystania z Eksploratora słów kluczowych. Druga z nich składa się z 429 milionów i jest jednym z naszych głównych źródeł do badania zapytań, dla których witryna jest pozycjonowana w organicznych wynikach wyszukiwania, tym razem za pomocą Eksploratora witryn Ahref .

Dane Google Cloud rozszerzone do celów audytowych

W ogłoszeniu z 21 sierpnia 2017 r. stwierdzono, że „okres przechowywania wszystkich dzienników kontroli aktywności administratora Google Cloud Platform (GCP) zostanie wydłużony do 13 miesięcy (w stosunku do bieżącego 1-miesięcznego okresu przechowywania) w przypadku wszystkich dzienników otrzymanych 12 września 2017 r. lub później. ”.

Ten wzrost przechowywania jest ograniczony do dzienników kontroli aktywności GCP, które znajdują się w Stackdriver Logging i Activity Stream i są dostępne łącznie przez 400 dni. „Wszystkie inne typy dzienników będą nadal przechowywane przez 7 dni w poziomie podstawowym i 30 dni w poziomie premium” — czytamy w ogłoszeniu. Intencją Google jest ułatwienie zarówno zgodności danych, jak i przeprowadzania audytów. Dzienniki kontroli aktywności w GCP od 12 września 2017 r. będą przechowywane i gotowe przez 13 miesięcy w usłudze Stackdriver Logging.

Jeśli Twoja firma zadaje niewłaściwe pytania na podstawie Twoich danych, możesz stracić cenny czas w ograniczonym czasie pracy na efektywne wykorzystanie danych. Zamiast tego wzmocnij swojego Asystenta Google, odpowiadając na pytania, które konsumenci zadają najczęściej. Twoja firma może ustawić odpowiednie KPI i wiedzieć, jakie pytania zadać podczas analizy wyników wyszukiwania mobilnego . Hill Web Marketing zapewnia, że ​​znajdziesz odpowiedzi, które są wykonalne, priorytetowe i odpowiednie.

Relacyjne bazy danych

Personalizacja i User Experience: Odblokuj potencjał swoich danych, słuchaj zachowań konsumentów i kieruj niezaspokojone potrzeby.

Menedżerowie kampanii SEO i SEM zazwyczaj zagłębiają się w wykresy, statystyki i szczegółowe raporty, które pomagają im przeprowadzać analizę danych. Oferowanie tego innym w łatwy do przejrzenia sposób pomaga wszystkim w organizacji lepiej zrozumieć marketing relacji.

Biorąc pod uwagę, że według Gartnera Big Data ma zwiększyć wydatki na technologie korporacyjne na nowy poziom, zbliżony do 242 miliardów dolarów, eksploracja danych zapytań nie zniknie, w wyniku czego więcej firm każdej wielkości korzysta z danych relacyjnych baz danych. Dla wielu firm na poziomie korporacyjnym modele uczenia maszynowego są strategicznym zasobem. Każdy istniejący klient, partner biznesowy, sprzedawca, transakcja, ucieczka, porzucony koszyk, odrzucona płatność i skarga mogą zapewnić Twojej firmie bogactwo danych związanych z relacjami, z których można się uczyć. To wzmocni twoją zdolność odpowiadania na więcej pytań w natychmiastowych SERPach . Z punktu widzenia osoby korzystającej z Internetu, każde wpisane lub aktywowane głosem żądanie, każda zrealizowana sprzedaż, żądane informacje o produkcie, wyszukany lek na receptę i anomalia środowiskowa są przez kogoś śledzone i wbudowane w wykresy bazy danych.

Relacyjne bazy danych zapewniają powszechnie akceptowany sposób przechowywania i uzyskiwania dostępu do obszernych zbiorów danych. 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.

PODSUMOWANIE

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/