Как получить архитектуру науки о данных для продвижения вашего сайта

Как структурировать архитектуру вашего сайта, как гуру Data Scientist

Каждому бизнесу нужен простой способ по-настоящему понять свои веб-данные , видимость своих продуктов и то, как посетители мобильного сайта взаимодействуют с ними. .

Означает ли это, что вам нужно нанять специалиста по данным, чтобы он задавал правильные вопросы по вашим данным?

Архитектура Data Science объединяет идеи, которые превращают данные в практические знания. Волнение в этом заключается в способности принимать больше решений, которые решают проблемы доходов бизнеса. Чтобы задействовать семантическое SEO, необходимо иметь стратегию, тактику и правильные инструменты для структурированного подхода к данным и UX-макету веб-сайта. Современный Интернет требует подключенного контента, который основан на контексте пользователя, распознавании связанных объектов данных и том, как они связаны с выполненными поисками. Понимание естественного языка, пользователей, KPI и вашей архитектуры структурированных данных имеет основополагающее значение для получения лучших результатов поиска.

Стандарты архитектуры сайта бизнес-аналитики

Когда у бизнеса есть метаданные из нескольких источников, их необходимо объединить перед разработкой нового продукта. Вам нужно не обращать внимания на отдельные технологии/платформы и смотреть комплексно, чтобы иметь сильную архитектуру сайта. Hill Web Marketing помогает клиентам ценить контент на уровне активов для получения данных. Именно здесь должен присутствовать инженер или руководитель отдела цифрового маркетинга, чтобы определить поле, собрать данные, убедиться, что система записывает их, и может перенести их на графики знаний о продукте. Это «интеллектуальный контент».

Получив более глубокие знания об основной UX-архитектуре веб-сайта, вы сможете использовать ее для хранения и анализа данных, особенно структурированных данных. Разработайте четкую бизнес-стратегию о том, как использовать данные Google Analytics для конкуренции, и разверните правильный UX, технологию и информационную архитектуру для привлечения пользователей. Корректировка вашей бизнес-культуры для создания цифрового контента, который повышает результаты мобильного поиска и конверсии , требует многогранного подхода.

Спросите любого успешного специалиста по цифровому маркетингу, что он считает основными предпосылками для успешной маркетинговой кампании SEO или вашими платными инвестициями в поиск, и, несомненно, в большинстве ответов будет сказано что-то о получении или разумной интеграции с точками данных. Это помогает любить данные и быть достаточно сообразительным, чтобы правильно их использовать. Если клиент или кто-то из команды предоставляет исчерпывающий список показателей, по которым они хотят видеть отчеты с данными, углубитесь в обоснование этого, чтобы убедиться, что они подходят для их бизнес-целей, и, в конечном счете, затем управляйте своими показателями AdWords и реклама соответственно.

Давайте заложим фундаментальное понимание терминов, используемых в этой статье, для начала.

Что такое архитектура науки о данных?

Архитектура науки о данных — это практика науки о данных при выборе наилучшей архитектуры сайта для глобального распространения данных. Он включает в себя архитектуру озера данных для приема различных размеров данных из разных источников, таких как Интернет вещей (IoT), активность посещений веб-сайтов, данные онлайн-обработки транзакций (OLTP), как внешние, так и локальные данные, чтобы назвать немного. Одна конечная цель — получить больше кликов в поисковой выдаче Google .

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это междисциплинарная практика, которая занимается процессами и системами для извлечения знаний или идей из данных в различных форматах, как структурированных, так и неструктурированных, полезных для обеспечения продолжения таких областей анализа данных, как статистика, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и прогнозирование. аналитика. Это похоже на обнаружение знаний в базах данных (KDD).

Кто такой Data Science Architect?

Архитектор науки о данных (DSA) определяет структуру процессов сбора, хранения и анализа данных, а также предъявляет к бизнесу требования относительно времени и затрат. Он обеспечивает легкое сканирование и индексирование архитектуры сайта .

Что такое графическая база данных?

При вычислении данных база данных графов (GDB) — это база данных, которая использует структуры графов для семантических поисковых запросов с узлами, ребрами и свойствами для представления сущностей и хранения данных. Ядром системы является отображение графа, ребра или отношения. Граф соотносит элементы данных в хранилище с набором узлов и ребер, ребра связывают отношения между узлами.

Что такое путь в структуре данных графа?

Направленный путь, также известный как дипуть, в ориентированном графе представляет собой конечную или бесконечную последовательную последовательность ребер, которые соединяют последовательность различных вершин, но с дополнительным требованием, чтобы все ребра были направлены в одном направлении.

Конвейеры данных машинного обучения для архитектуры науки о данных

Архитектура обработки данных закладывает основу для лучшего взаимодействия с пользователем и наборов данных о продуктах .

Одной из тенденций, которая имеет целую толпу страстных семантических гуру, является разработка библиотек, которые делают машинное обучение более доступным, чем когда-либо. Библиотеки, которые дополнительно автоматизируют создание конвейеров данных машинного обучения, — это TPOT и AutoML/auto-sklearn. Данные плюс алгоритмы — это основа машинного обучения, которая дает интеллектуальные результаты.

Когда вы сталкиваетесь с первоначальными концепциями машинного обучения, вы можете быть полны удивления, как будто все это волшебство. На самом деле это гораздо больше, чем просто «входящие данные; драгоценные камни, предсказывающие результат. К этому прилагается много логики. Отфильтрованные данные, алгоритмы глубокого обучения и модели, созданные путем обработки данных с помощью алгоритмов.

Если вы занимаетесь получением действенной информации из данных с помощью машинного обучения , это помогает процессу, не теряющемуся в догадках. Чем больше вы это понимаете, тем лучше вы сможете преобразовывать данные в полезные прогнозы и тем более действенными они могут быть для увеличения потоков доходов. Модели машинного обучения сохраняют применимые сохраненные данные, поэтому предприятиям необходимо найти способ обработки этих больших файлов данных.

Однако интерпретация результатов задач прогнозного моделирования и соответствующая оценка результатов всегда требуют определенного объема знаний. Инструменты, которые помогают собирать и осмысливать данные, не заменяют людей-экспертов в этой области, но, похоже, они расширяют возможности более широкой аудитории людей, которые ненавидят детали в области машинного обучения.

Архитектура и анализ структурированных больших данных

Schema информирует поисковые системы о том, что ваши данные «значат», а не только о том, что они «говорят».

Возможно, нет необходимости тратить средства на оценку программного обеспечения «больших данных» для анализа. Это можно использовать для улучшения архитектуры науки о данных. Будучи модным словом, связанным с вычислительной мощностью и возможностями хранения, большие данные относятся к большому набору данных или серии наборов данных, которые могут дать важную информацию о том, что предпочитают посетители сайта. Тем не менее, это не часто обеспечивает большую вероятность успешного анализа или дает цифровому маркетологу возможность сделать действенный вывод.

За годы до того, как «большие данные» стали частью нашего общего языка, статистики успешно проводили выборку из данных о линейке продуктов и использовали выборочные тесты для определения лучших маркетинговых решений. При тестировании значения альфа и бета могут быть очень низкими даже для небольших выборок данных (n>30), если вопросы сбора и исследования хорошо продуманы и спланированы. Сегодня ваши данные стали настолько важными для онлайн-бизнеса, что даже малому бизнесу необходимо иметь подключенные данные для эффективного SEO .

Независимо от того, отдаете ли вы свой SEO на аутсорсинг или используете его самостоятельно, сначала необходимо определить цель использования «больших данных» или небольших выборок данных. Фреймворки, такие как Hadoop, Cassandra и Spark, легко доступны, когда ваш бизнес достиг состояния, при котором изменение большого количества наборов данных имеет смысл. Компании, которые первыми вложили средства в современную архитектуру сайта, обычно имеют преимущество в виде более четких наборов данных. Приобретение навыков ориентированного на детали SEO-специалиста или специалиста по данным стало прямым конкурентным преимуществом для компаний.

Службы данных позволяют любому предприятию легко развивать свой подход к данным, перемещая их в основу своего бизнеса. Все становятся успешными: веб-разработчики любят изобретать новый цифровой опыт, специалисты по семантическим данным могут обнаруживать новые и неожиданные пользовательские тенденции, архитекторы данных могут сочетать традиционные источники данных с новыми.

Технологии влияют на преимущества и затраты ваших связанных данных

В соответствии со Стандартом отчетности по бизнес-данным США XBRL, т. е. преимуществами и издержками структурированных данных, «данные, которые могут быть однозначно интерпретированы компьютером, могут быть автоматически обработаны». Его миссия состоит в том, чтобы способствовать привлечению общедоступной деловой информации в стандартизированном формате. Технология, выбранная для структурирования данных, может повлиять на связанные с ней преимущества и затраты. Составьте надежный план для всей компании, чтобы его можно было легко извлечь, использовать и анализировать.

Некоторые проблемы, с которыми сталкиваются компании из-за наборов данных Google, связанных данных и семантической сети, достаточно быстро адаптируются к новым инструментам и процессам. Разработка богатых графов корпоративных знаний — это то место, где вы можете воспользоваться преимуществами технологий связанных данных, создав основанную на стандартах модель знаний вашей предметной области. Небольшим или новым бизнес-сайтам со сравнительно низким авторитетом домена сложнее выиграть в поисковой выдаче, когда им остается только угадывать, какой контент посетители хотят больше всего. Это подчеркивает, почему последовательный процесс чтения ваших данных может привести к качественному контенту, чтобы в долгосрочной перспективе предоставить наилучшую информацию.

Мобильные пользователи потребляют онлайн-контент иначе, чем чтение и продажи, приписываемые пользователям настольных компьютеров. Мы видели, как появился адаптивный веб-дизайн, когда разработчики учитывают различные пользовательские шаблоны для каждого устройства. Поскольку ожидания цифровых покупателей в отношении легкого потребления контента продолжают превышать текущие модели, наиболее масштабируемым средством удовлетворения этого требования является семантически обоснованный дизайн UX и интеллектуальное курирование потребителями машинных данных.

Давайте начнем наше исследование того, как ваши данные могут стать такими мощными.

7 шагов для получения данных, которые принесут непосредственную пользу вашему бизнесу

Обзорный список того, что нужно для получения глубокой информации и немедленного повышения ценности вашего бизнеса с помощью простого и точного развертывания:

1. КОМАНДНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ:

Начните с использования лучших практик в архитектуре вашего веб-сайта. Разработайте подробный каркас со структурированным подходом, чтобы предотвратить проект «на лету».

Спланируйте иерархию, прежде чем разрабатывать свой веб-сайт. Однако избегайте проблем, с которыми сталкиваются некоторые ИТ-отделы, используя «водопадный» метод разработки. В то время как здорово указать абсолютно все, вплоть до размера пункта каждого типа шрифта, длины строки заголовков страниц и того, как именно будет работать простая фотогалерея, SEO требует гибкого подхода. И ваши данные должны служить для постоянного улучшения, чтобы ваш сайт не только выглядел великолепно, но и работал на пользователей и приносил доход. Ваш бизнес может извлечь выгоду из более продвинутой информации о поведении пользователей с помощью машинного обучения .

2. РАЗРАБОТКА БИЗНЕСА И САЙТА:

Размещайте содержимое каждой веб-страницы логично, чтобы обеспечить удобство работы пользователей. После планирования визуальной эстетики проекта с использованием основных передовых методов SEO пришло время перейти к коду. Здесь задействованы многие основные задачи, такие как построение структуры сайта, создание шаблонов, импорт данных, обновление контента, заполнение пробелов в контенте, добавление разметки структурированных данных схемы и т. д.

Оставайтесь в тесном контакте с вашими конечными бизнес-целями.

3. ОПТИМИЗАЦИЯ САЙТА И БАЗЫ ДАННЫХ:

Чтобы помочь поисковым системам понять этот контент, разметьте его как можно большим количеством кода схемы. Если ваш сайт редизайнируется, весь код и данные, необходимые для вашего нового сайта, должны быть на сервере заранее, чтобы можно было заранее выполнить базовую SEO-оптимизацию. Чтобы воспользоваться преимуществами новых возможностей SEO для структурированных данных, планируйте сейчас, чтобы специалист по SEO постоянно добавлял элементы разметки.

4. АУДИТ И ИСПРАВЛЕНИЕ:

Аудит технических данных гарантирует, что цифровые маркетологи смогут преодолеть свои главные барьеры в создании контента. В нем делается вывод о том, что процесс, управляемый данными, жизненно важен** для публикации правильного контента, от которого выигрывают как пользователи, так и бизнес.

Мы используем технические аудиты, которые фокусируются на определенных аспектах и ​​обеспечивают регулярный мониторинг для выявления и смягчения слабой организационной структуры веб-сайта. Мы можем помочь вам просмотреть данные инструментов Google для веб-мастеров, чтобы обновить технические функции и архитектуру вашего веб-сайта.

5. ПРОАНАЛИЗИРУЙТЕ СВОИ НАБОРЫ ДАННЫХ:

Использование данных Google Analytics и других отчетов с данными для сбора информации о пользователях открывает путь к будущим улучшениям. Метаданные рассказывают истории о ваших данных. Со временем ценность хороших данных возрастает. Когда веб-сайт едва проходим и не предлагает конкурентных преимуществ, он может на самом деле раздражать клиентов, оставлять негативное впечатление и препятствовать повторным посещениям. Используйте важные идеи, полученные только из ваших данных, для поддержки контента, ориентированного на пользователя.

Настоящий специалист по данным должен обладать такими навыками, как способность манипулировать данными, используя что-то вроде dask dataframe или массива, который может считывать столбцы данных в различных форматах, таких как CSV. Реальное преимущество заключается в том, что его можно сохранить в виде файла паркета и использовать позже для будущих нужд предварительной обработки вне ядра. Для многих из нас SEO Google 360 ​​Analytics отлично справляется с предоставлением более глубоких отчетов с данными, чем мы раньше имели в нашей традиционной Google Analytics.

Добавьте схему отзывов клиентов, если это подходит для поддержки вашего графика данных .

6. USE ML: собственная база данных графов для конвейеров машинного обучения

Управление данными в хранилищах данных переходит от отчетности и анализа исторических событий к управлению бизнес-планированием доходов.

Он также предоставляет информацию, необходимую для улучшения взаимодействия с пользователем (CX) в режиме реального времени и производительности сайта. В будущем ожидается рост числа предприятий, которые начинают использовать данные в режиме реального времени и конвейер машинного обучения для обеспечения индивидуального взаимодействия с пользователем в масштабе.

Это часто достигается с помощью собственных графовых баз данных. Нативная графовая база данных использует смежность без индексов для перекрестного пересечения миллионов записей данных с временем отклика менее секунды, даже если эти запросы извлекают данные на несколько уровней вглубь.

Вы можете рассматривать отношения между сильно связанными элементами данных графа как первоклассные элементы базы данных для конвейеров машинного обучения. Они создают компоненты конвейера, которые содержат направленные и количественные свойства, используемые ядром графовой базы данных.

«Дополненная аналитика будет использовать возможности искусственного интеллекта и машинного обучения для быстрой и эффективной автоматической обработки данных, сокращая время, необходимое для преобразования данных в идеи. Это означает, что аналитики будут тратить больше времени на анализ данных, а не на подготовку данных для анализа.

В 2020 году аналитики данных должны будут быть в курсе изменений в местных и международных законах о защите данных, тесно сотрудничая с командами и фирмами по соблюдению требований, чтобы с осторожностью обращаться с информацией, позволяющей установить личность. С повышением осведомленности и акцентом на защите данных инструменты аналитики будут смещаться, чтобы сосредоточиться на защите конфиденциальности и безопасности личных данных пользователей». – Джеймс Э. Пауэлл, редакционный директор TDWI.

7. ПЛАН ПОСТОЯННЫХ УЛУЧШЕНИЙ:

Наконец, реализуйте правильные действия, которые показывают ваши данные, чтобы лучше вовлекать пользователей. Иногда обучение вашей внутренней команды помогает вам глубже погрузиться в управление и создание нового контента, а также лучше ознакомиться с их отчетами по SEO-данным.

С помощью семантической аннотации текстовые источники получают атрибуты данных, необходимые машинам для организации, сопоставления и точного и эффективного обслуживания веб-контента. Это шаг к революционному изменению дисциплин, которые мы используем для управления данными и информацией, и к лучшему знанию пользователей.

Андре Валенте, руководитель технических программ Google, призывает специалистов по поисковой оптимизации копаться в данных в вашей консоли поиска для реализации структурных данных. Он предлагает множество отчетов с данными, которые определяют, как страницы распознаются, чтобы вы могли исправить критические проблемы. Углубившись, можно увидеть, где ваши данные повреждены. Качество вашей разметки напрямую влияет на ваши наборы данных.

Так как же нам узнать секреты пользователей нашего сайта и их действий?

Интеллектуальный анализ данных раскрывает поведение интернет-пользователей

Штаб-квартира DIVVY изучила, что требуется цифровому маркетологу для преодоления основных барьеров в создании контента. В нем делается вывод о том, что процесс, управляемый данными, имеет решающее значение для компаний, которые не отклоняются от своих бизнес-целей роста.

Он обнаружил, что «64% сообщили, что разработка всеобъемлющей контент-стратегии является главной задачей, а 46% заявили, что обеспечение соответствия идей контента стратегии также является сложной задачей. Завершая тройку лидеров, 42% респондентов указали, что они систематизируют свои данные и идеи.

Чтобы настроить свой веб-контент для лучшей кластеризации на основе продуктов, вы должны сначала подумать о своих предпочтениях в поведении пользователей. После того, как в вашем бизнесе будут созданы подробные профили клиентов, будет легче делать прогнозы того, что стимулирует продажи и пожизненную ценность каждого клиента. Ваши структурированные данные являются основой для прогнозирования того, что повлияет на вашу тему, время новых сообщений, где и когда публиковать новостные статьи, количество отправленных электронных писем, эффективны ли предложения скидок и многое другое.

10 преимуществ подхода Data Science

Методы Solid Data Science позволяют компаниям использовать большие данные и получать преимущества, недоступные без них.

* Повышение вовлеченности пользователей на сайте

* Более низкая скорость оттока

* Улучшить средний рейтинг кликов

* Повышение коэффициента конверсии

* Увеличение доходов от маркетинговых кампаний

* Победите своих конкурентов

* Инновационно найти рост, открывая новые возможности

* Помогите вашей компании повысить эффективность и интеграцию данных

* Получите масштабируемую, готовую к производству инфраструктуру

* Повышение продуктивного сотрудничества

* Если у вас несколько местоположений, структурированный UX улучшит местный поисковый маркетинг.

Графические базы данных и аналитические системы

Обычные системы управления реляционными базами данных RDBMS по-прежнему являются основой многих предприятий, управляющих своими данными. Однако табличная структура таких СУБД часто затрудняет некоторые виды расширенного анализа. Одно дело собирать и хранить данные в СУБД, но логирование и понимание характеристик взаимосвязей между вашими ключевыми объектами может стать головной болью. Лучше всего использовать структурированный подход к контенту, чтобы увеличить вовлеченность пользователей .

Обновление до реляционной модели, такой как базы данных графов, — это один из способов получить большую гибкость для анализа смоделированных объектов в свете их отношений. «Графовые базы данных и аналитические системы, основанные на абстракции математического графа для представления связности, полагаются на альтернативный подход к представлению данных, который собирает информацию о сущностях и их атрибутах и ​​повышает отношения между сущностями до первоклассных объектов», согласно Дэвид Лошин из Knowledge Integrity. (das2017.dataversity.net/sessionPop.cfm)

Четко определенная архитектура данных дает предприятиям возможность решать проблемы с объемом данных. Он работает как основа и руководство для текущих и будущих проектов данных, которые поддерживают маркетинговые решения высокого уровня. При необходимости мы можем помочь вам разработать план, который поможет вам реализовать всю ценность данных вашего веб-сайта.

Принятие правильных решений на основе правильных данных

По мере того, как персонализированный поиск Google занимает все больший процент результатов поиска, SEO-специалисты сталкиваются с новыми проблемами. В течение долгого времени отслеживание рейтинга сайта было одним из основных ключевых показателей эффективности SEO, который зависит от точности данных. Новая лента новостей Google также требует определения местоположения пользователя, анализа предыдущих поисковых запросов и истории браузера, которые влияют на результаты, получаемые пользователями. Сама сфера точности данных размыта неопределенностью. Поскольку персонализированный поиск теперь означает бесконечные варианты поисковой выдачи в зависимости от местоположения и того, как пользователи переключают свои мобильные настройки, значение «точных данных», похоже, меняется.

Становится все труднее быть уверенным в том, что ваши рейтинговые данные не искажены и не искажены из-за какой-то формы персонализации, которую вы не учли. Как ваша маркетинговая команда может быть уверена, что принимает наилучшие решения на основе точных данных?

SERP различаются для каждого пользователя в зависимости от его местоположения, что затрудняет точное отслеживание рейтинга, но остается важным. Сначала определите, каковы ваши целевые местоположения, а затем выберите инструмент проверки рейтинга, чтобы отслеживать отдельные рейтинги. Независимо от того, есть ли у вас один местный физический бизнес или несколько физических адресов, необходимо определить ваши целевые местоположения и отслеживать каждое из них с течением времени, чтобы получить достаточно данных для анализа и доверия.

Проводя регулярные аудиты сайтов , ваша компания может принимать правильные решения на основе анализа данных.

Проектирование инфраструктуры будущего: архитектура, ориентированная на данные

С ростом зависимости от технологий машинного обучения и искусственного интеллекта данные перестали считаться важными информационными активами и стали основой инноваций. Уже недостаточно просто управлять данными — организации должны быть ориентированы на данные.
Недавний опрос, проведенный MIT Technology Review по запросу Pure Storage, показал, что «подавляющее большинство 86% руководителей считают данные основой для принятия бизнес-решений, а 87% говорят, что они являются ключом к достижению результатов для клиентов». Inside Big Data продолжает рассказывать о проблемах, с которыми сталкиваются компании при разумном использовании данных, в своем посте от 24 мая 2018 года. 79% говорят, что обеспечение того, чтобы бизнес использовал релевантные источники данных, является сложной задачей.

Представить ключевые концепции и содержание в первую очередь

Поисковым ботам и пользователям не нравится, когда требуется слишком много кликов, чтобы перейти на страницу с главной страницы. Лучше иметь горизонтальные структуры ссылок или «тонкую архитектуру сайта», а не глубокую вертикальную. Хотя функция внутреннего поиска может быть полезной, если пользователям приходится часто на нее полагаться, это становится явным признаком того, что дальнейшее изучение сайта или поиск вашего контента представляет собой сложную задачу.

Затем проверьте наличие расширений на пригодной для использования стадии разработки, которые помогают сделать этот основной контент широко доступным для поисковых ботов и машинного обучения.

• Если вы работаете в автомобильной промышленности и имеете несколько местных магазинов, используйте auto.schema.org, чтобы различать местоположения адресов для местных искателей.

• Для библиографических ресурсов и библиотечного сектора используйте bib.schema.org.

• Для Интернета вещей (IoT) попробуйте iot.schema.org.

• Сайты в медицинской нише могут ссылаться на health-lifesci.schema.org.

• Подпишитесь на fibo.schema.org (название в ожидании), если ваша ниша — финансовый сектор.

Внимательно относитесь к количеству и качеству входных данных. Алгоритмы машинного обучения имеют огромные «аппетиты к данным», часто требующие миллионов точек данных для достижения приемлемого уровня производительности. В сочетании с предубеждениями специалистов по данным при сборе данных это может быть существенно уменьшено. Многие в медицинской нише тратят гигантские ресурсы для накопления достаточного количества высококачественных, объективных данных для своих алгоритмов и существующих данных в электронных медицинских картах (EHR). Если вы попадаете в эту нишу, вам жизненно необходим подход, основанный на данных, к списку компаний Google на медицинских сайтах . Разместите отзывы пациентов на своем веб-сайте, используя разметку схемы отзывов.

Национальные институты здравоохранения (NIH) говорят, что «машинное обучение не решает ни одной из фундаментальных проблем причинно-следственного вывода в наборах данных наблюдений. Клиническая медицина всегда требовала от врачей обработки огромных объемов данных, от макроуровневой физиологии и поведения до лабораторных и визуализационных исследований и, все чаще, «омических» данных. Способность справиться с этой сложностью всегда отличала хороших врачей». В статье под названием « Предсказание будущего — большие данные, машинное обучение и клиническая медицина» от 9 сентября 2016 года подчеркивается, что в конечном итоге данные необходимо анализировать, интерпретировать и действовать.

Blueshift считает науку о данных в режиме реального времени и действующую науку о данных ведущей маркетинговой тенденцией 2017 года. «Данные — это строительный блок, основа идентификации и поведения клиентов, которые лежат в основе моделей машинного обучения и различных маркетинговых приложений. Как маркетологи роста, мы стремимся использовать эти данные как можно быстрее и быстрее. Понимание — это здорово, однако нам нужны способы нарезать и нарезать данные вручную и автоматически, чтобы действительно повлиять на нашу прибыль», — говорит Уруба Ниази.

Семантическая сеть представляет собой общие объекты данных и практические знания

Доктор Мирек Сопек, основатель агентства цифровых решений MakoLab SA, является руководителем отдела исследований и разработок, ориентированного на Semantic Web. Кроме того, как президент Chemical Semantics Inc., он имеет обширный опыт работы с Semantic Web. На мероприятии конференции Enterprise Data World 2017 он перечислил, как она охватывает общие объекты данных, действия и пересечение их отношений.

Сегодняшние ведущие бизнес-сайты находят передовые позиции в поиске благодаря более глубокому знанию schema.org, подходящей структуры для создания и предоставления онтологий для конкретной ниши, подкласса онтологий предметной области, а также для воплощения концепций, жизненно важных для данной отраслевой схемы . Вы можете использовать schema.org во всех доменах для любого языка.

На сегодняшний день:

* Он содержит более 2000 терминов, 753 типа, 1200 свойств и 220 перечислений.

* Schema.org охватывает сущности, отношения между сущностями и действия.

* Около 15 миллионов сайтов используют Schema.org.

* Случайные, но репрезентативные обходы (Web Data Commons) показывают, что около 30% URL-адресов в Интернете возвращают ту или иную форму троек из schema.org.

Точно так же, как отдельная страница продукта нуждается в правильном вложении под страницу, содержащую все проданные продукты, схема вашего продукта должна быть организована и вложена структурированным образом.

Архитектура науки о данных: прием, обработка, хранение и анализ данных

Прочитав несколько статей в блоге Google Cloud and Machine Learning, я перешел на свой сайт на Google Cloud Platform (GCP) в начале этого года. Я нахожусь на захватывающем пути обучения, получая непосредственный опыт его использования для получения более качественных данных для прогнозирования намерений пользователей . Вдохновляющая меня статья, опубликованная 21 февраля 2017 года Лоренцо Риди, — « Добавление машинного обучения в конвейер бессерверного анализа данных» .

Это увлекательный пример того, как одна компания, ACME, использовала несколько компонентов GCP для создания бессерверного конвейера анализа данных, а затем смешала функции машинного обучения для анализа настроений с помощью очень удобного REST API. Он придерживается простого процесса, который использует общий шаблон в проектах анализа данных в реальном времени. Вы узнаете эту последовательность потока данных: прием, обработка, хранение и анализ ваших данных.

Нам потребовались месяцы, чтобы выбрать из Amazon Web Services, Google Compute Engine, Microsoft Azure и других. На данный момент мы обнаружили, что масштабирование по требованию на GCP обеспечивает экономию средств по сравнению с нашим прежним веб-хостингом, обеспечивая при этом дополнительную оперативную гибкость для наших потребностей в обработке данных.

При выборе практики Data Science (DS) в вашей организации даже сложные среды данных по-прежнему выигрывают от методологии Keep It Simple Stupid (KISS). Несмотря на то, что архитектуру обработки данных можно запускать исключительно с внутренних компьютеров, в какой-то момент большинство компаний обнаруживают, что она не масштабируется для удовлетворения потребностей.

Изучите данные в Search Console для внедрения структурированных данных. Он предлагает множество отчетов с данными, которые определяют, как страницы распознаются, чтобы вы могли исправить критические проблемы. Углубившись, можно увидеть, где ваши данные повреждены. Качество вашей разметки напрямую влияет на ваши наборы данных.

Поиск по ключевым словам в реляционных базах данных

Мы часто полагаемся на Ahrefs, так как он использует два независимых индекса ключевых слов, которые помогают нам оценивать большие объемы данных для принятия решений по поисковому маркетингу. Это более крупный источник данных с 4,6 миллиардами индексов ключевых слов и идеальными поисковыми фразами для изучения шаблонов поиска пользователей Интернета при использовании его проводника ключевых слов. Его вторичный источник состоит из 429 миллионов и является одним из наших основных источников для исследования того, по каким поисковым запросам сайт ранжируется в обычных результатах поиска, на этот раз с использованием Ahref Site Explorer .

Облачные данные Google расширены для целей аудита

В объявлении от 21 августа 2017 г. говорится, что «срок хранения всех журналов аудита действий администратора Google Cloud Platform (GCP) будет увеличен до 13 месяцев (с текущего периода хранения в 1 месяц) для любых журналов, полученных 12 сентября 2017 г. или позже. ».

Это увеличение удержания ограничено журналами аудита активности GCP, которые находятся в журналах Stackdriver и ленте активности и доступны в течение 400 дней. «Все другие типы журналов будут по-прежнему храниться в течение 7 дней на уровне Basic и 30 дней на уровне Premium», — говорится в объявлении. Цель Google — упростить соответствие данных и проведение аудитов. Журналы аудита активности на GCP, начиная с 12 сентября 2017 г., будут храниться и готовы к использованию в течение 13 месяцев в журнале Stackdriver.

Если ваш бизнес задает неправильные вопросы о ваших данных, драгоценное время с ограниченным количеством часов в вашем рабочем дне для эффективного использования ваших данных может быть потеряно. Вместо этого расширьте возможности своего помощника Google, отвечая на вопросы, которые потребители задают чаще всего. Ваша компания может установить правильные KPI и знать, какие вопросы задавать при анализе результатов мобильного поиска . Hill Web Marketing гарантирует, что вы найдете действенные, приоритетные и актуальные ответы.

Реляционные базы данных

Персонализация и пользовательский опыт. Раскройте потенциал своих данных, прислушивайтесь к поведению потребителей и ориентируйтесь на неудовлетворенные потребности.

Менеджеры кампаний SEO и SEM обычно глубоко разбираются в графиках, статистике и подробных отчетах, которые помогают им проводить анализ данных. Предлагая это другим в удобной для просмотра форме, каждый в организации лучше понимает маркетинг отношений.

По прогнозам Gartner, большие данные выведут расходы на корпоративные технологии на новый уровень, составляющий около 242 миллиардов долларов, интеллектуальный анализ данных запросов никуда не денется, и в результате все больше компаний любого размера получают доступ к данным реляционных баз данных. Для многих предприятий корпоративного уровня модели машинного обучения являются стратегическим активом. Каждый существующий клиент, деловой партнер, поставщик, транзакция, дезертирство, брошенная корзина, отклоненный платеж и жалоба могут предоставить вашему бизнесу множество данных, связанных с отношениями, на которых можно учиться. Это повысит вашу способность отвечать на большее количество вопросов в непосредственной поисковой выдаче . С точки зрения человека, использующего Интернет, каждый печатный или голосовой запрос, каждая завершенная продажа, запрошенная информация о продукте, поиск предписанного лекарства и экологическая аномалия кем-то отслеживаются и встраиваются в графики баз данных.

Реляционные базы данных предоставляют общепринятые средства для хранения обширных наборов данных и доступа к ним. 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.

РЕЗЮМЕ

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/