Web Sitenizi Roketlemek için Bir Veri Bilimi Mimarisi Nasıl Kazanılır

Bir Veri Bilimcisi Gurusu Gibi Site Mimarinizi Nasıl Yapılandırırsınız

Her işletmenin web verilerini , ürünlerinin dijital görünürlüğünü ve mobil site ziyaretçilerinin nasıl etkileşimde bulunduğunu gerçekten anlamanın kolay bir yoluna ihtiyacı vardır. .

Bu, verilerinizden doğru soruları sormak için bir veri bilimcisi tutmanız gerektiği anlamına mı geliyor?

Veri Bilimi mimarisi, verileri eyleme geçirilebilir bilgiye dönüştüren fikirleri bir araya getiriyor. Buradaki heyecan, işletme gelir sorunlarını çözen daha fazla karar verme yeteneğidir. Semantik SEO'yu devreye sokmak için bir stratejiye, taktiklere ve verilere yapılandırılmış bir yaklaşım ve bir web sitesi UX düzeni için doğru araçlara sahip olmak gerekir. Modern web, kullanıcının bağlamına, ilgili veri varlıklarının tanınmasına ve yapılan aramalara nasıl bağlandıklarına dayanan bağlantılı içerik talep eder. Natural Language, kullanıcılar, KPI'lar ve yapılandırılmış veri mimarinizi anlamak, daha iyi arama sonuçları elde etmek için esastır.

İş Zekası Site Mimarisi Standartları

Bir işletme birden fazla kaynaktan Meta Veriye sahip olduğunda, yeni ürün geliştirmeden önce bunların uyumlu bir şekilde birleştirilmesi gerekir. Güçlü bir site mimarisine sahip olmak için bireysel teknolojilere/platformlara bakmanız ve bütünsel olarak görmeniz gerekir. Hill Web Marketing, müşterilerin veri elde etmek için içeriğe varlık düzeyinde değer vermelerine yardımcı olur. Alanı tanımlamak, verileri yakalamak, sistemlerin kaydettiğinden emin olmak ve ürün bilgi grafiklerine taşımak için mühendisin veya benzer fikirli dijital pazarlama liderinin orada olması gereken yer burasıdır. Bu, “Akıllı İçerik”tir.

Bir web sitesinin temel UX mimarisi hakkında daha derin bir bilgi edinerek, özellikle yapılandırılmış veriler olmak üzere verileri depolamak ve analiz etmek için kullanabilirsiniz. Kullanıcı katılımını sağlamak için doğru UX, teknoloji ve bilgi mimarisini rekabet etmek ve dağıtmak için Google analitik verilerinin nasıl kullanılacağına ilişkin net bir iş stratejisi oluşturun. İş kültürünüzü, mobil arama sonuçlarını ve dönüşümleri yönlendiren dijital içerik oluşturacak şekilde ayarlamak, çok yönlü bir yaklaşım gerektirir.

Başarılı bir dijital pazarlamacıya, başarılı bir SEO pazarlama kampanyası veya ücretli arama yatırımınız için temel ön koşullar olarak ne düşündüklerini sorun ve şüphesiz çoğu yanıt, veri noktalarından akıllı entegrasyonlar elde etme veya yapma hakkında bir şeyler söyleyecektir. Verileri sevmeye ve onu doğru bir şekilde kullanacak kadar bilgili olmaya yardımcı olur. Bir müşteri veya ekipteki bir kişi, veri raporlarını görmek istediği kapsamlı bir metrik listesi sağlarsa, iş hedeflerine uygun olduklarından emin olmak için bunun arkasındaki mantığı araştırın ve sonuç olarak AdWords metriklerinizi yönetin ve buna göre reklam yapmak.

Başlamak için bu makalede kullanılan terimlerin temel bir anlayışını ortaya koyalım.

Veri Bilimi Mimarisi Nedir?

Veri Bilimi Mimarisi, küresel veri dağıtımı için en iyi site mimarisini seçerken veri bilimi uygulamasıdır. Nesnelerin İnterneti (IoT), web sitelerindeki tıklama akışı etkinliği, çevrimiçi işlem işleme (OLTP) verileri, hem site dışı hem de yerinde veriler gibi farklı kaynaklardan farklı boyutlardaki verileri almak için bir veri gölü mimarisini kapsar. sadece birkaç tane. Nihai hedeflerden biri , anında Google SERP'lerinde daha fazla tıklama kazanmaktır.

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, istatistik, makine öğrenimi, veri madenciliği ve tahmin gibi veri analizi alanları için bir devamlılık sağlamak için yararlı olan, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış çeşitli formatlardaki verilerden bilgi veya içgörü çıkarmak için süreçler ve sistemlerle ilgilenen disiplinler arası uygulamadır. analitik. Veritabanlarında Bilgi Keşfi'ne (KDD) benzer.

Veri Bilimi Mimarı nedir?

Veri bilimi mimarı (DSA), veri toplama, depolama ve veri analizi süreçlerinin tasarımını ve ilgili zaman ve maliyet ödünleşimleri için işletme taleplerini belirler. Bir sitenin mimarisinin kolayca taranmasını ve dizine eklenmesini sağlar.

Grafik Veritabanı nedir?

Veri hesaplamada, bir grafik veritabanı (GDB), varlıkları temsil etmek ve verileri depolamak için düğümler, kenarlar ve özelliklerle anlamsal arama sorguları için grafik yapılarını kullanan bir veritabanıdır. Sistemin özü, grafik veya kenar veya ilişki varlığı eşlemesidir. Grafik, mağazadaki veri öğelerini bir düğüm ve kenar koleksiyonuyla ilişkilendirir, kenarlar düğümler arasındaki ilişkileri birbirine bağlar.

Grafik veri yapısındaki yol nedir?

Yönlendirilmiş bir grafikte iki yol olarak da bilinen yönlendirilmiş bir yol, farklı köşelerin ilerlemesini birleştiren sonlu veya sonsuz bir seri kenar dizisidir, ancak kenarların tümünün aynı yönde yönlendirilmiş olması gerekliliği eklenmiştir.

Veri Bilimi Mimarisi için Makine Öğrenimi Veri Hatları

Bir veri bilimi mimarisi, daha iyi kullanıcı deneyimleri ve ürün veri kümeleri için temel oluşturur.

Tutkulu bir semantik gurusu kalabalığına sahip olan bir trend, makine öğrenimini her zamankinden daha erişilebilir hale getiren kitaplıkların geliştirilmesidir. Makine öğrenimi veri ardışık düzenlerinin oluşturulmasını daha da otomatikleştiren kitaplıklar, TPOT ve AutoML/auto-sklearn'dir. Veri artı algoritmalar, akıllı sonuçlar üreten makine öğreniminin bel kemiğidir.

İlk makine öğrenimi kavramlarıyla boğuşurken, sanki hepsi sihirmiş gibi, parlak gözlü mucizelerle dolu olabilir. Gerçekte, “verilerin girilmesi”nden çok daha fazlasıdır; sonucu tahmin eden taşlar. Ona uygulanan çok fazla mantık var. Filtrelenmiş veriler, algoritmalar, derin öğrenme ve verilerin algoritmalar aracılığıyla işlenmesiyle oluşturulan modeller.

Makine öğrenimi yoluyla verilerden eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etme işindeyseniz, bu, merak içinde kaybolmayan süreç için yardımcı olur. Bunu ne kadar çok anlarsanız, verileri o kadar faydalı tahminlere dönüştürebilirsiniz ve gelir akışlarını artırmak için o kadar güçlü olabilirler. Makine öğrenimi modelleri, uygulanabilir depolanmış verileri depolar ve bu da işletmelerin bu büyük veri dosyalarını işlemenin bir yolunu bulmasını sağlar.

Ancak, tahmine dayalı modelleme görevlerinin sonuçlarını yorumlamak ve sonuçları uygun şekilde değerlendirmek her zaman belirli bir miktarda bilgi gerektirecektir. Verileri toplamaya ve anlamlandırmaya yardımcı olan araçlar, alandaki insan uzmanların yerini almıyor, ancak makine öğrenimini kavrama alanında ayrıntılardan nefret eden daha geniş bir birey kitlesini güçlendiriyor gibi görünüyor.

Yapılandırılmış Büyük Verinin Mimarisi ve Analizi

Schema, arama motorlarına verilerinizin sadece “ne söylediğini” değil, “ne anlama geldiğini” bildirir.

Analiz için “büyük veri” yazılımını değerlendirmek için para harcamak gerekli olmayabilir. Bu, veri bilimi mimarinizi geliştirmek için kullanılabilir. Bilgi işlem gücü ve depolama yetenekleriyle ilgili popüler bir kelime olan büyük veri, büyük bir veri kümesiyle veya site ziyaretçilerinin tercih ettiği şeyler hakkında kritik bilgiler sağlayabilen bir dizi veri kümesiyle ilgilidir. Bununla birlikte, genellikle daha başarılı bir analiz olasılığı sağlamaz veya dijital pazarlamacıya eyleme geçirilebilir bir sonuca ulaşma yeteneği vermez.

“Büyük Veri”nin ortak dilimizin bir parçası haline gelmesinden yıllar önce, istatistikçiler ürün hattı verilerinden başarılı bir şekilde örnekleme yapıyor ve daha iyi pazarlama kararları belirlemek için örnekleme testleri kullanıyorlardı. Test ederken, toplama ve araştırma sorusu iyi tasarlanmış ve planlanmışsa, alfa ve beta değerleri küçük veri örnekleriyle (n>30) bile gerçekten düşük olabilir. Bugün, verileriniz çevrimiçi işletmeler için o kadar önemliydi ki, küçük bir işletmenin bile etkili SEO için bağlantılı verilere sahip olması gerekiyor .

SEO'nuzu dış kaynak kullanarak veya şirket içinde getirseniz de, öncelikle "büyük veri" veya küçük veri örneklerini kullanma amacınız belirlenmelidir. Hadoop, Cassandra ve Spark gibi çerçeveler, işletmeniz çok sayıda veri kümesini değiştirmenin mantıklı olduğu bir duruma ulaştığında hazırdır. İlk olarak son teknoloji site mimarisine yatırım yapan işletmeler, genellikle daha net veri kümelerinin avantajına sahiptir. Detay odaklı bir SEO veya veri bilimcisi becerilerini kazanmak, şirketler için doğrudan bir rekabet avantajı haline geldi.

Veri Hizmetleri, herhangi bir işletmenin, verileri işinin özüne taşıyarak verilere yaklaşımını geliştirmesini kolaylaştırır. Herkes başarılı olur: web geliştiricileri yeni dijital deneyimler icat etmeyi sever, semantik veri uzmanları yeni ve beklenmedik kullanıcı trendlerini keşfedebilir, veri mimarları geleneksel veri kaynaklarını yenileriyle harmanlayabilir.

Teknoloji, Bağlantılı Verilerinizin Faydalarını ve Maliyetlerini Etkiler

XBRL ABD İş Verileri Raporlama Standardına göre, yani yapılandırılmış verilerin faydaları ve maliyetleri, “Bir bilgisayar tarafından açık bir şekilde yorumlanabilen veriler otomatik olarak yorumlanabilir”. Misyonu, kamuya açık ticari bilgilerin standart bir formatta katılımını teşvik etmektir. Verilerinizi yapılandırmak için seçilen teknoloji, onunla ilişkili faydaları ve maliyetleri etkileyebilir. Kolayca çıkarılabilmesi, tüketilebilmesi ve analiz edilebilmesi için şirket çapında sağlam bir plan yapın.

İşletmelerin Google veri kümeleri, bağlantılı veriler için karşılaştığı bazı zorluklar ve anlamsal web, yeni araçlara ve süreçlere yeterince hızlı uyum sağlıyor. Zengin kurumsal bilgi grafiklerinin geliştirilmesi, etki alanınız için standartlara dayalı bir bilgi modeli oluşturarak bağlantılı veri teknolojilerinin avantajlarından yararlanabileceğiniz yerdir. Ziyaretçilerin en çok hangi içeriği istediğini tahmin etmeye bırakıldığında, nispeten daha düşük etki alanı yetkilisine sahip daha küçük veya yeni işletme siteleri için SERP'lerde kazanmak daha zordur. Bu, verilerinizi tutarlı bir şekilde okuma sürecinin neden kaliteli içeriğe yol açabileceğini vurgular, böylece uzun vadede en iyi bilgiyi sağlamak için.

Mobil kullanıcılar, çevrimiçi içeriği, masaüstü kullanıcılarına atfedilen okuma ve satışlardan farklı şekilde tüketir. Cihaz başına farklı kullanıcı kalıplarını dikkate alan geliştiricilerle birlikte uyarlanabilir web tasarımının ortaya çıktığını gördük. Dijital alıcıların kolay içerik tüketimi beklentileri mevcut modelleri aşmaya devam ederken, buna katılmanın en ölçeklenebilir yolu, anlamsal olarak sağlam UX tasarımı ve makine verisi tüketicilerinin akıllı küratörlüğüdür.

Verilerinizin nasıl bu kadar güçlü hale gelebileceğini keşfetmeye başlayalım.

İşletmenize Anında Değer Sağlayan Verileri Elde Etmenin 7 Adımı

Derin içgörüler oluşturmak ve kolay ve doğru dağıtım ile işinize anında değer katmak için nelerin gerektiğine dair bir genel bakış listesi:

1. EKİP PLANLAMASI:

Web sitenizin mimarisindeki en iyi uygulamaları kullanarak başlayın. Bir "kanat et" projesini önlemek için yapılandırılmış bir yaklaşımla ayrıntılı bir tel kafes tasarlayın.

Web sitenizi geliştirmeden önce bir hiyerarşi planlayın. Ancak, "şelale" geliştirme yöntemini kullanarak bazı BT departmanlarının maruz kaldığı sorunlardan kaçının. Her yazı tipinin punto boyutuna, sayfa başlıklarının satır uzunluğuna ve basit bir fotoğraf galerisinin tam olarak nasıl çalışacağına kadar her şeyi kesinlikle belirtmek harika olsa da, SEO esnek bir yaklaşım gerektirir. Ve verileriniz, sitenizin yalnızca harika görünmekle kalmayıp, kullanıcılar için çalışması ve gelir sağlaması için sürekli iyileştirmeler yapmaya hizmet etmelidir. İşletmeniz, kullanıcı davranışına ilişkin daha gelişmiş makine öğrenimi öngörülerinden yararlanabilir.

2. İŞ VE WEB SİTE GELİŞTİRME:

Her web sayfasının içeriğini, harika bir kullanıcı deneyimi yaratan mantıklı bir şekilde düzenleyin. Temel SEO en iyi uygulamalarıyla projenin görsel estetiğini planladıktan sonra, koda geçme zamanı. Site yapısını oluşturmak, şablonları oluşturmak, verileri içe aktarmak, içeriği yenilemek, içerik boşluklarını doldurmak ve şema yapılandırılmış veri işaretlemesi eklemek gibi birçok temel görev burada yer alır.

Nihai iş hedeflerinizle yakından uyumlu kalın.

3. SİTE VE VERİTABANI OPTİMİZASYONU:

Arama motorlarının bu içeriği anlamasına yardımcı olmak için, mümkün olduğunca çok şema koduyla işaretleyin. Siteniz yeniden tasarlanıyorsa, temel SEO optimizasyonunun önceden yapılabilmesi için yeni siteniz için gereken tüm kod ve veriler önceden sunucuda olmalıdır. Yeni yapılandırılmış veri SEO fırsatlarından yararlanmak için, şimdi bir SEO uzmanının sürekli olarak işaretleme öğeleri eklemesini planlayın.

4. DENETİM VE DÜZELTME:

Teknik bir veri denetimi , dijital pazarlamacıların en önemli içerik oluşturma engellerinin üstesinden gelmelerini sağlayacaktır. Hem kullanıcının hem de işletmenin kazançlı çıktığı doğru içeriği yayınlamak için veriye dayalı bir sürecin hayati önem taşıdığı** sonucuna varıyor.

Zayıf bir web sitesi organizasyon yapısını belirlemek ve azaltmak için belirli yönlere odaklanan ve düzenli izleme sağlayan teknik denetimler kullanıyoruz. Web sitenizin teknik işlevini ve mimarisini yükseltmek için Google Web Yöneticisi Araçları verilerinizi incelemenize yardımcı olabiliriz.

5. VERİ SETLERİNİZİ ANALİZ EDİN:

Kullanıcı içgörülerini toplamak için Google analitik verilerinden ve diğer veri raporlarından yararlanmak, gelecekteki iyileştirmeler için bir yol sağlar. Meta veriler, verileriniz hakkında hikayeler anlatır. Zamanla, iyi verilerin değeri artar. Bir web sitesi zar zor başarılı olduğunda ve rekabet avantajı sağlamadığında, müşterileri rahatsız edebilir, olumsuz bir izlenim bırakabilir ve tekrar ziyaretleri caydırabilir. Kullanıcı odaklı içeriği desteklemek için yalnızca verilerinizden toplanan kritik bilgilerden yararlanın.

Gerçek bir veri bilimcisi, CSV gibi çeşitli biçimlerde veri sütunlarını okuyabilen bir dask veri çerçevesi veya dizi gibi bir şey kullanarak verileri işleme yeteneği gibi becerilere sahip olacaktır. Gerçek avantaj, bir parke dosyası olarak kaydedilebilmesi ve daha sonra gelecekteki çekirdek dışı ön işleme ihtiyaçları için kullanılabilmesidir. Birçoğumuz için SEO'nun Google 360 ​​Analytics'i, daha önce geleneksel Google Analytics'te sunduğumuzdan daha derin veri raporları sağlama konusunda harika bir iş çıkarıyor.

Veri grafiğinizi desteklemek için uygun olan yere müşteri inceleme şeması ekleyin .

6. ML KULLANIN: Makine Öğrenimi İşlem Hatları için Yerel Grafik Veritabanı

Veri ambarlarının veri yönetimi, geçmiş olayların raporlanmasından ve analizinden işletme gelir planlamasına geçiş yapar.

Ayrıca, müşteri kullanıcı deneyimini (CX) gerçek zamanlı ve site performansında iyileştirmek için gereken bilgileri sağlar. İleriye dönük olarak, özelleştirilmiş kullanıcı deneyimini geniş ölçekte yönlendirmek için gerçek zamanlı verileri ve bir ML ardışık düzenini kullanmaya başlayan kuruluşların sayısında bir artış görmeyi bekliyoruz.

Bu genellikle yerel grafik veritabanları aracılığıyla elde edilir. Yerel bir grafik veritabanı, milyonlarca veri kaydını saniyenin altında yanıt süreleriyle çaprazlamak için dizinsiz bitişiklik kullanır - bu sorgular verileri birkaç katman derinliğinde mayınlasa bile.

Yüksek düzeyde bağlantılı grafik veri öğeleri arasındaki ilişkileri, makine öğrenimi ardışık düzenleri için birinci sınıf veritabanı öğeleri olarak değerlendirebilirsiniz. Grafik veritabanı altyapısı tarafından kullanılan yönlü ve niceliksel özelliklerle tamamlanmış işlem hattı bileşenleri oluştururlar.

"Artırılmış analitik, verileri hızlı ve verimli bir şekilde otomatik olarak işlemek için yapay zeka ve makine öğreniminin yeteneklerini kullanacak ve verileri içgörüye dönüştürmek için gereken süreyi azaltacaktır. Bu, analistlerin verileri analiz için hazırlamak için zaman harcamak yerine veri analizine daha fazla zaman harcayacakları anlamına gelir.

2020'de veri analistlerinin, kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri dikkatle ele almak için uyumluluk ekipleri ve firmalarla yakın işbirliği içinde çalışarak yerel ve uluslararası veri koruma yasalarındaki değişikliklerden haberdar olmaları gerekecektir. Veri korumaya yönelik artan farkındalık ve vurgu ile analitik araçları, kullanıcıların kişisel verilerinin gizliliğini ve güvenliğini korumaya odaklanacak.” – James E. Powell, TDWI'nin yazı işleri müdürü

7. DEVAM EDEN İYİLEŞTİRMELER İÇİN PLAN:

Son olarak, kullanıcıların daha iyi katılımını sağlamak için verilerinizin gösterdiği doğru eylemleri uygulayın. Bazen kurum içi ekibiniz için eğitim, yeni içerik yönetme ve oluşturma konusunda daha derine inmenize ve SEO veri raporlarına daha iyi aşina olmanıza yardımcı olur.

Anlamsal açıklama ile metin kaynakları, web içeriğini doğru ve verimli bir şekilde düzenlemek, eşleştirmek ve sunmak için makinelerin ihtiyaç duyduğu veri özelliklerini alır. Veri bilgi yönetimi ve daha iyi kullanıcı bilgisi için kullandığımız disiplinlerde devrim yaratmaya yönelik bir sıçramadır.

Google Teknik Program Yöneticisi Andre Valente, SEO'ları yapı verilerini uygulamanız için Arama Konsolunuzdaki verileri incelemeye teşvik ediyor. Kritik sorunları çözebilmeniz için sayfaların nasıl tanındığını belirleyen bir veri raporu hazinesi sunar. Daha derine inerek verilerinizin nerede bozulduğunu görmek mümkündür. İşaretlemenizin kalitesi, veri kümelerinizi doğrudan etkiler.

Peki, site kullanıcılarımızın ve eylemlerinin ardındaki sırları nasıl elde edeceğiz?

Veri Madenciliği İnternet Kullanıcılarının Davranışlarını Ortaya Çıkarıyor

DIVVY HQ, bir dijital pazarlamacının en iyi içerik oluşturma engellerini aşması için neler gerektiğini inceledi. Veriye dayalı bir sürecin, büyüme için iş hedefleriyle doğru yolda kalan işletmeler için kritik olduğu sonucuna varıyor.

“%64'ü kapsamlı bir içerik stratejisi geliştirmenin en büyük zorluk olduğunu bildirirken, %46'sı içerik fikirlerinin stratejiyle uyumlu olmasını sağlamanın da zor olduğunu söyledi. İlk 3'ü tamamlayan katılımcıların %42'si verilerini ve fikirlerini düzenli tuttuğunu belirtti.

Daha iyi ürün tabanlı kümeleme için web içeriğinizi ince ayar yapmak için önce kullanıcı davranışı tercihlerinizi gözden geçirmelisiniz. İşletmeniz derinlemesine müşteri profilleri oluşturduktan sonra, satışları neyin yönlendirdiği ve her bir müşterinin yaşam boyu değeri hakkında tahminlerde bulunmak daha kolaydır. Yapılandırılmış verileriniz, konu satırınızı neyin etkilediğini, yeni gönderilerin zamanlamasını, haber makalelerinin nerede ve ne zaman yayınlanacağını, gönderilen e-postaların sayısını, indirim tekliflerinin etkili olup olmadığını ve daha fazlasını tahmin etmenin özüdür .

Veri Bilimi Yaklaşımının 10 Faydası

Katı Veri Bilimi uygulamaları, işletmelere büyük verilerden yararlanma ve onlar olmadan elde edilemeyecek faydalar elde etme gücü verir.

* Yerinde kullanıcı etkileşimini artırın

* Daha düşük kesinti oranı

* Ortalama tıklama oranlarını iyileştirin

* Dönüşüm oranlarını artırın

* Pazarlama kampanyalarından artan gelir

* Rekabetinizi yenin

* Yeni fırsatları ortaya çıkararak yenilikçi bir şekilde büyümeyi bulun

* Şirketinizin verimliliği ve veri entegrasyonunu benimsemesine yardımcı olun

* Ölçeklenebilir, üretime hazır bir altyapı elde edin

* Üretken işbirliğini artırın

* Birden fazla konumunuz varsa, yapılandırılmış UX yerel Arama pazarlamasını iyileştirir

Grafik Veritabanları ve Analitik Sistemler

Geleneksel ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri RDBMS, verilerini yöneten birçok işletmenin hala çekirdeğini oluşturmaktadır. Bununla birlikte, bu tür RDBMS'nin tablo yapısı sıklıkla bazı ileri düzey analiz türlerini zorlamaktadır. Verileri RDBMS'de yakalamak ve depolamak bir şeydir, ancak kilit varlıklarınız arasındaki ilişkilerin özelliklerini günlüğe kaydetmek ve anlamak baş ağrısı olabilir. Kullanıcı katılımını artırmak için içeriğe yapılandırılmış bir yaklaşım kullanmak en iyisidir.

Grafik veritabanları gibi ilişkisel bir modele güncelleme, modellenen varlıkları ilişkileri ışığında analiz etmek için daha fazla esneklik kazanmanın bir yoludur. Bağlantıyı temsil etmek için matematiksel grafik soyutlamasına dayanan grafik veritabanları ve analitik sistemleri, varlıklar ve nitelikleri hakkında bilgi toplayan ve varlıklar arasındaki ilişkileri birinci sınıf nesneler haline getiren alternatif bir veri temsili yaklaşımına dayanır. Bilgi Bütünlüğü'nden David Loshin. (das2017.dataversity.net/sessionPop.cfm)

İyi tanımlanmış bir Veri Mimarisi, işletmelere veri hacmi zorluklarını karşılama yeteneği sağlar. Üst düzey pazarlama kararlarını destekleyen mevcut ve gelecekteki veri projeleri için bir ayak izi ve kılavuz olarak çalışır. Gerekirse, web sitesi verilerinizin tam değerini anlamanıza yardımcı olacak bir plan oluşturmanıza yardımcı olabiliriz.

Doğru Verilere Dayalı Doğru Kararlar Vermek

Google'ın kişiselleştirilmiş araması, arama sonuçlarının daha büyük bir yüzdesini kaplarken, SEO'lar yeni zorluklarla çevrilidir. Uzun bir süredir, bir sitenin sıralamasını takip etmek, veri doğruluğuna dayanan temel SEO KPI'larından biri olmuştur. Yeni Google Haber Kaynağı aynı zamanda kullanıcı konumu, önceki aramaları analiz etme ve kullanıcıların elde ettiği sonuçları etkileyen tarayıcı geçmişi ile de zorlanıyor. Veri doğruluğunun kapsamı, belirsizlik içinde bulanıktır. Kişiselleştirilmiş arama artık konumlara ve kullanıcıların mobil ayarlarını nasıl değiştirdiklerine göre sonsuz SERP varyasyonu anlamına geldiğinden, “doğru veri”nin anlamı değişiyor gibi görünüyor.

Sıralama verilerinizin, hesaba katılmadığınız bir tür kişiselleştirme tarafından çarpıtılmadığından veya yanlış şekillendirilmediğinden emin olmak daha zor hale geliyor. Pazarlama ekibiniz, doğru verilere dayanarak en iyi kararları verdiklerinden nasıl emin olabilir?

SERP'ler, konumlarına göre her kullanıcı için farklılık gösterir, bu da hassas sıralama takibini zorlaştırır - ancak önemini korur. Önce hedef konumlarınızın ne olduğunu belirleyin ve ardından bireysel sıralamaları izlemek için bir sıralama kontrol aracı seçin. İster tek bir yerel işletmeniz, isterse birden fazla fiziksel adresiniz olsun, analiz etmek ve güvenmek için yeterli veri oluşturmak için hedef konumlarınızı belirlemeniz ve bunların her birini zaman içinde izlemeniz gerekir.

Düzenli saha denetimleri gerçekleştirerek işletmeniz, veriye dayalı içgörülerle doğru kararları verebilir.

Geleceğin Altyapı Tasarımı: Veri Merkezli Mimari

Makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojilerine daha fazla güvenilmesiyle birlikte, veriler bilgi varlıkları için önemli olarak görülmekten inovasyonun merkezinde olmaya doğru kaydı. Artık sadece veri odaklı olmak yeterli değil – kuruluşlar veri odaklı olmalıdır.
Pure Storage'ın talebi üzerine MIT Technology Review tarafından yürütülen yakın tarihli bir anket, "liderlerin yüzde 86'sı verilerin iş kararları vermenin temeli olduğunu söylerken, yüzde 87'si bunun müşterilere sonuç sağlamanın anahtarı olduğunu söylüyor" diyor. Inside Big Data, 24 Mayıs 2018 tarihli gönderisinde işletmelerin verileri akıllıca kullanırken karşılaştığı zorluklardan bahsetmeye devam ediyor. %79'u işletmenin ilgili veri kaynaklarını kullanmasını sağlamanın zor olduğunu söylüyor.

Önce Anahtar Kavramları ve İçeriği Sunun

Arama botları ve kullanıcılar, ana sayfanızdan bir sayfaya ulaşmak için çok fazla tıklama gerektiğinden hoşlanmazlar. Derin dikey olana karşı yatay bağlantı yapılarına veya “ince site mimarisine” sahip olmak en iyisidir. Dahili bir arama işlevi yardımcı olabilirken, kullanıcıların buna sık sık güvenmeleri gerekiyorsa, bu, siteye daha fazla girmenin veya içeriğinizi bulmanın zor olduğunun açık bir göstergesi olur.

Ardından, bu birincil içeriğin arama botları ve makine öğrenimi için geniş çapta kullanılabilir hale getirilmesine yardımcı olan kullanılabilir bir geliştirme aşamasında uzantıları kontrol edin.

• Otomotiv endüstrisindeyseniz ve birkaç yerel mağazanız varsa, yerel arama yapanlar için adres konumlarını ayırt etmek için auto.schema.org'u kullanın.

• Bibliyografik kaynaklar için ve kütüphane sektörüne ihtiyaç duyduğunuzda bib.schema.org'dan yararlanın

• Nesnelerin İnterneti (IoT) için iot.schema.org'u deneyin

• Tıbbi alanda yer alan siteler, health-lifesci.schema.org'a kaynak sağlayabilir.

• Alanınız finans sektörüyse fibo.schema.org'u (bekleyen bir ad) takip edin

Girdiğiniz verilerin miktarını ve kalitesini dikkatlice değerlendirin. Makine öğrenimi algoritmaları, kabul edilebilir performans seviyelerine ulaşmak için genellikle milyonlarca veri noktası gerektiren devasa "veri iştahına" sahiptir. Veri bilimcilerin veri toplamadaki önyargılarıyla birleştiğinde, önemli ölçüde azaltılabilir. Tıp alanındaki pek çok kişi, algoritmalarını ve elektronik sağlık kayıtlarındaki (EHR'ler) mevcut verileri beslemek için yeterli düzeyde yüksek kaliteli, tarafsız veri toplamak için devasa kaynaklar harcıyor. Bu niş içine düşerseniz, sağlık sitelerinin Google İşletme Listelerine veri odaklı bir yaklaşım hayati önem taşır. İnceleme şeması işaretlemesini kullanarak hasta incelemelerinizi web sitenize dahil edin.

Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH), "makine öğrenimi, gözlemsel veri kümelerinde nedensel çıkarımın temel sorunlarının hiçbirini çözmez. Klinik tıp, doktorların her zaman makro düzeyde fizyoloji ve davranıştan laboratuvar ve görüntüleme çalışmalarına ve giderek artan bir şekilde “-omik” verilere kadar çok büyük miktarda veriyi işlemesini gerektirmiştir. Bu karmaşıklığı yönetme yeteneği, her zaman iyi doktorları farklı kılmıştır." 9 Eylül 2016 tarihli Geleceği Tahmin Etmek - Büyük Veri, Makine Öğrenimi ve Klinik Tıp başlıklı makale, sonunda verilerin analiz edilmesi, yorumlanması ve bunlara göre hareket edilmesi gerektiğini vurguluyor.

Blueshift , gerçek zamanlı ve eyleme geçirilmiş veri bilimini 2017 için 1 numaralı büyüme pazarlama trendi olarak sıralıyor. “Veri, makine öğrenimi modellerine ve çeşitli pazarlama uygulamalarına güç veren müşteri kimliğinin ve davranışının yapı taşı, temelidir. Büyüme pazarlamacıları olarak, bu verileri daha hızlı ve daha hızlı eyleme geçirmek istiyoruz. İçgörüler harika, ancak kârlılığımızı gerçekten etkilemek için verileri manuel ve otomatik olarak dilimlemenin yollarına ihtiyacımız var”, diyor Uruba Niazi.

Semantik Web, Ortak Veri Varlıklarını ve Eyleme Geçebilir Bilgiyi Oluşturur

Dijital çözümler ajansı MakoLab SA'nın kurucusu olan Dr. Mirek Sopek, Semantik Web odaklı Ar-Ge bölümünün lider lideridir. Ayrıca Chemical Semantics Inc.'in başkanı olarak Semantic Web'deki deneyimi çok geniştir. Enterprise Data World 2017 Konferansı etkinliğinde, bunun ortak veri varlıklarını, eylemleri ve bunların ilişkilerinin kesişimini nasıl kapsadığını sıraladı.

Günümüzün önde gelen iş siteleri, alan ontolojilerinin bir alt sınıfı olan nişlere özel ontolojiler oluşturmak ve sunmak ve belirli bir endüstrinin şeması için hayati önem taşıyan kavramları özetlemek için schema.org uygun çerçevesi hakkında daha derin bir bilgi birikimi sayesinde aramada bir öncü buluyor. Herhangi bir dil için tüm etki alanlarında schema.org'u kullanabilirsiniz.

Bugün itibariyle:

* 2.000'den fazla terim, 753 tür, 1.200 özellik ve 220 numaralandırma içerir.

* Schema.org varlıkları, varlıklar arasındaki ilişkileri ve eylemleri kapsar.

* Yaklaşık 15 milyon site Schema.org kullanıyor.

* Rastgele ancak temsili taramalar (Web Data Commons), web'deki URL'lerin yaklaşık %30'unun schema.org'dan bir tür üçlüler döndürdüğünü göstermektedir.

Nasıl tek bir ürün sayfasının satılan tüm ürünleri içeren bir sayfanın altına düzgün bir şekilde yerleştirilmesi gerekiyorsa, aynı şekilde ürün şemanızın da yapılandırılmış bir şekilde düzenlenmesi ve iç içe geçmesi gerekir.

Veri Bilimi Mimarisi: Verilerinizi Alın, İşleyin, Depolayın ve Analiz Edin

Google Cloud ve Machine Learning Blog'daki birkaç makaleyi okuduktan sonra, bu yılın başlarında siteme Google Cloud Platform'a (GCP) taşındım. Kullanıcı amacını tahmin etmek için daha iyi veriler elde etmek için kullanımı hakkında ilk elden deneyim kazanarak heyecan verici bir öğrenme yolundayım. Bana ilham veren bir makale, 21 Şubat 2017'de Lorenzo Ridi tarafından yayınlandı: Sunucusuz veri analizi ardışık düzenine makine öğrenimi ekleme .

ACME adlı bir şirketin, sunucusuz bir veri analizi ardışık düzeni oluşturmak için birkaç GCP bileşenini nasıl kullandığını ve daha sonra yüksek oranda tüketilebilir bir REST API aracılığıyla duygu analizi için makine öğrenimi işlevlerini nasıl karıştırdığını gösteren büyüleyici bir örnektir. Gerçek zamanlı veri analitiği projelerinde ortak bir kalıp kullanan basit bir sürece bağlı kalır. Bu veri akışı dizisini tanıyacaksınız: verilerinizi alın, işleyin, saklayın ve analiz edin.

Amazon Web Services, Google Compute Engine, Microsoft Azure ve diğerleri arasından seçim yapmamız aylar aldı. Şimdiye kadar, GCP'deki isteğe bağlı ölçeklendirmenin, eski web sunucumuza göre maliyet tasarrufu sağladığını ve veri parçalama ihtiyaçlarımız için ek işletim çevikliği sağladığını gördük.

Kuruluşunuzda bir Veri Bilimi (DS) uygulamasına karar verirken, karmaşık veri ortamları bile Basit Tutun Aptal (KISS) metodolojisinden yararlanmaya devam eder. Veri bilimi mimarinizi yalnızca dahili makinelerinizden çalıştırmak mümkün olsa da, bir noktada çoğu işletme bunun ihtiyaçları karşılayacak şekilde ölçeklenmediğini fark eder.

Yapılandırılmış veri uygulamanız için Arama Konsolunuzdaki verileri inceleyin. Kritik sorunları çözebilmeniz için sayfaların nasıl tanındığını belirleyen bir veri raporu hazinesi sunar. Daha derine inerek verilerinizin nerede bozulduğunu görmek mümkündür. İşaretlemenizin kalitesi, veri kümelerinizi doğrudan etkiler.

İlişkisel Veritabanlarında Anahtar Kelime Arama

Arama motoru pazarlamacılığı kararları için büyük miktarda veriyi değerlendirmemize yardımcı olan iki bağımsız anahtar kelime dizinini çalıştırdığı için genellikle Ahrefs'e güveniriz. Anahtar Kelime Gezgini'ni kullanırken internet kullanıcılarının arama modellerini incelemek için ideal arama ifadeleri olan 4.6 milyarlık daha büyük bir anahtar kelime dizinleri veri kaynağıdır. İkincil olanı 429 milyondur ve bu sefer Ahref'in Site Gezgini'ni kullanarak bir sitenin organik arama sonuçlarında hangi arama sorgularını sıraladığını araştırmak için başvurulacak kaynaklarımızdan biridir.

Denetim Amaçlı Genişletilmiş Google Bulut Verileri

21 Ağustos 2017 tarihli bir duyuruda, "tüm Google Cloud Platform (GCP) Yönetici Etkinliği Denetim günlüklerinin saklama süresi, 12 Eylül 2017'de veya sonrasında alınan tüm günlükler için (geçerli 1 aylık saklama süresinden itibaren) 13 aya çıkarılacaktır. ”.

Bu saklama artışı, Stackdriver Logging ve Activity Stream'de bulunan ve toplam 400 gün boyunca kullanılabilen GCP Etkinlik Denetim günlükleriyle sınırlıdır. Duyuru, “Diğer tüm günlük türleri, Temel Katmanda 7 gün ve Premium Katmanda 30 gün boyunca tutulmaya devam edecek” diyor. Google'ın amacı, hem veri uyumluluğunu hem de denetimleri kolaylaştırmaktır. 12 Eylül 2017'den itibaren GCP'deki Etkinlik Denetim Günlükleri, Stackdriver Logging'de depolanacak ve 13 aylık kullanım için hazır olacaktır.

İşletmeniz verilerinizden yanlış sorular soruyorsa, verilerinizi etkin bir şekilde kullanmak için iş gününüzde sınırlı saatlerle değerli zaman kaybedilebilir. Bunun yerine, tüketicilerin en sık sorduğu soruları yanıtlayarak Google Asistanınızı güçlendirin . İşletmeniz doğru KPI'ları belirleyebilir ve mobil aramada sonuçları analiz ederken hangi soruların sorulacağını bilebilir. Hill Web Marketing, eyleme dönüştürülebilir, öncelikli ve alakalı cevaplar bulmanızı sağlar.

İlişkisel Veritabanları

Kişiselleştirme ve Kullanıcı Deneyimi: Verilerinizin potansiyelini ortaya çıkarın, tüketici davranışlarını dinleyin ve karşılanmayan ihtiyaçları hedefleyin.

SEO ve SEM kampanya yöneticileri genellikle verilerin analizini yürütmelerine yardımcı olan grafikler, istatistikler ve ayrıntılı raporlarla ilgilenir. Bunu başkalarına gözden geçirmesi kolay bir şekilde sunmak, bir kuruluştaki herkesin İlişki Pazarlamasını daha iyi anlamasına yardımcı olur.

Gartner'a göre, Büyük Veri'nin kurumsal teknoloji harcamalarını 242 milyar dolara yakın yeni bir düzeye çekmesi öngörüldüğünde, Sorgu Verileri madenciliği kalıcı oluyor ve sonuç olarak her boyuttan daha fazla işletme ilişkisel veritabanı verilerine giriyor. Kurumsal düzeydeki birçok işletme için makine öğrenimi modelleri stratejik bir varlıktır. Her mevcut müşteri, iş ortağı, satıcı, işlem, ayrılma, terk edilen sepet, geri dönen ödeme ve şikayet, işinize öğrenmeniz için ilişkilerle ilgili çok sayıda veri sağlayabilir. Bu, acil SERP'lerde daha fazla soruyu yanıtlama yeteneğinizi güçlendirecektir . İnterneti kullanan birey açısından bakıldığında, yazılan veya sesle etkinleştirilen her talep, tamamlanan her satış, istenen ürün bilgisi, aranan reçeteli ilaç ve çevresel anormallik, birileri tarafından takip edilmekte ve veri tabanlarının grafiklerine yerleştirilmektedir.

İlişkisel veritabanları, kapsamlı veri kümelerini depolamak ve bunlara erişmek için yaygın olarak kabul edilen bir araç sağlar. 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.

ÖZET

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/