如何获得数据科学架构来推动您的网站

如何像数据科学家大师一样构建您的网站架构

每个企业都需要一种简单的方法来真正了解其网络数据、产品的数字可见性以及移动网站访问者的参与方式。 .

这是否意味着您必须聘请数据科学家从您的数据中提出正确的问题？

数据科学架构正在将想法整合在一起，将数据转化为可操作的知识。 令人兴奋的是能够做出更多解决业务收入问题的决策。 要参与语义搜索引擎优化，有必要为结构化的数据方法和网站用户体验布局制定战略、策略和正确的工具。 现代网络需要基于用户上下文、相关数据实体的识别以及它们如何连接到所进行的搜索的连接内容。 了解自然语言、用户、KPI 和结构化数据架构是生成更好搜索结果的基础。

商业智能站点架构标准

当企业拥有来自多个来源的元数据时，它们需要在新产品开发之前紧密地合并在一起。 您需要查看单个技术/平台并从整体上查看以拥有强大的站点架构。 Hill Web Marketing 帮助客户在资产级别评估内容以获取数据。 这就是工程师或志同道合的数字营销主管需要在那里定义领域、捕获数据、确保系统记录插入它，并将其带到产品知识图谱的地方。 这就是“智能内容”。

通过深入了解网站的核心 UX 架构，您可以使用它来存储和分析数据，特别是结构化数据。 为如何使用 Google 分析数据竞争和部署正确的用户体验、技术和信息架构来推动用户参与度制定明确的业务战略。 调整您的企业文化以创建推动移动搜索结果和转化的数字内容需要多方面的方法。

询问任何成功的数字营销人员，他们认为成功的 SEO 营销活动或您的付费搜索投资的核心先决条件是什么，毫无疑问，大多数回复都会说从数据点获取或进行明智的整合。 它有助于热爱数据并足够精明地正确利用它。 如果客户或团队中的某个人提供了他们希望查看数据报告的详尽指标列表，请深入研究其背后的原因以确保它们适合他们的业务目标，然后最终管理您的 AdWords 指标和相应地做广告。

让我们对本文中使用的术语有一个基本的理解。

什么是数据科学架构？

数据科学架构是在为全球数据分发选择最佳站点架构时数据科学的实践。 它包含一个数据湖架构，可从不同来源摄取不同维度的数据，例如物联网 (IoT)、网站上的点击流活动、在线交易处理 (OLTP) 数据、场外和现场数据等一些。 一个最终目标是立即在 Google SERP 中赢得更多点击。

什么是数据科学？

数据科学是跨学科实践，关注从各种格式的数据中提取知识或见解的过程和系统，无论是结构化的还是非结构化的，有助于为统计、机器学习、数据挖掘和预测等数据分析领域提供延续分析。 它类似于数据库中的知识发现 (KDD)。

什么是数据科学架构师？

数据科学架构师 (DSA) 确定数据收集、存储和数据分析流程的设计，以及对所涉及的时间和成本权衡的业务需求。 它确保对站点架构的轻松抓取和索引。

什么是图形数据库？

在数据计算中，图数据库 (GDB) 是一种利用图结构进行语义搜索查询的数据库，该查询具有节点、边和属性来表示实体和存储数据。 系统的核心是图，或边或关系实体映射。 该图将存储中的数据项与节点和边的集合相关联，边将节点之间的关系联系在一起。

图数据结构中的路径是什么？

有向路径，也称为dipath，在有向图中是有限或无限的边序列序列，它们连接一系列不同的顶点，但附加要求所有边都指向同一方向。

用于数据科学架构的机器学习数据管道

数据科学架构为更好的用户体验和产品数据集奠定了基础。

拥有一大群热情的语义专家的一个趋势是开发使机器学习比以往任何时候都更容易访问的库。 进一步自动化机器学习数据管道构建的库是 TPOT 和 AutoML/auto-sklearn。 数据加算法是产生智能结果的机器学习的支柱。

在处理机器学习的初始概念时，人们可能会充满幻想，好像这一切都是魔法一样。 实际上，它不仅仅是“输入数据； 结果预测宝石。 有很多逻辑适用于它。 通过算法处理数据创建的过滤数据、算法、深度学习和模型。

如果您从事通过机器学习从数据中获得可操作见解的业务，那么它有助于该过程不会迷失方向。 您对它了解得越多，您就越能将数据转化为有用的预测，并且它们在增加收入流方面的作用就越大。 机器学习模型存储适用的存储数据，这使得企业需要找到一种方法来处理这些大型数据文件。

然而，解释预测建模任务的结果并适当地评估结果总是需要一定的知识。 帮助收集和理解数据的工具并没有取代该领域的人类专家，但它们似乎赋予了更广泛的个人在掌握机器学习领域中讨厌细节的能力。

结构化大数据的架构与分析

Schema 通知搜索引擎您的数据“意味着”什么，而不仅仅是它“说”什么。

可能没有必要将资金用于评估“大数据”软件进行分析。 这可用于改进您的数据科学架构。 作为与计算能力和存储能力相关的流行词，大数据与一个大型数据集或一系列数据集相关，这些数据集可以产生关于网站访问者喜欢什么的关键见解。 但是，它通常不会提供更大的成功分析可能性或让数字营销人员有能力得出可操作的结论。

在“大数据”成为我们共同语言的一部分之前的几年里，统计学家成功地从产品线数据中抽样，并使用抽样测试来确定更好的营销决策。 在测试时，如果收集和研究问题经过精心设计和计划，即使数据样本很小 (n>30)，alpha 和 beta 值也可能非常低。 如今，您的数据已成为在线业务的核心，即使是小型企业也需要连接数据以实现有效的 SEO 。

无论您是外包您的 SEO 还是将其引入内部，都应首先确定您使用“大数据”或小数据样本的目的。 当您的业务达到修改大量数据集有意义的状态时，Hadoop、Cassandra 和 Spark 等框架很容易获得。 首先投资于最先进的站点架构的企业通常具有更清晰的数据集的优势。 获得注重细节的 SEO 或数据科学家的技能已成为公司的直接竞争优势。

数据服务使任何企业都可以轻松地通过将数据转移到其业务核心来发展他们的数据方法。 每个人都会成功：Web 开发人员喜欢发明新的数字体验，语义数据专家可以发现新的和意想不到的用户趋势，数据架构师可以将传统数据源与新数据源融合在一起。

技术影响关联数据的收益和成本

根据 XBRL 美国商业数据报告标准，即结构化数据的收益和成本，“可以由计算机明确解释的数据可以自动进行”。 它的使命是以标准化格式促进公共商业信息的参与。 选择用于构建数据的技术可能会影响与之相关的收益和成本。 制定可靠的全公司计划，以便轻松提取、使用和分析。

企业在 Google 数据集、链接数据和语义网络方面面临的一些挑战正在以足够快的速度适应新工具和流程。 丰富的企业知识图的开发是您可以通过创建您的领域的基于标准的知识模型来获得链接数据技术的好处的地方。 对于域权限相对较低的小型或新商业网站来说，在猜测访问者最想要什么内容时，要在 SERP 中获胜会更加困难。 这强调了为什么一致的数据读取过程可以带来高质量的内容，因此从长远来看可以提供最佳信息。

移动用户对在线内容的消费不同于桌面用户的阅读和销售。 我们已经看到开发人员考虑到每台设备的不同用户模式，出现了自适应网页设计。 随着数字买家对简单内容消费的期望继续超过当前模型，解决这一问题的最具可扩展性的方法是通过语义上合理的用户体验设计和机器数据消费者的智能管理。

让我们开始探索您的数据如何变得如此强大。

获取可为您的业务提供即时价值的数据的 7 个步骤

通过简单准确的部署生成深刻见解并为您的业务提供即时价值所需的概述列表：

1. 团队规划：

首先在您的网站架构中使用最佳实践。 使用结构化的方法设计详细的线框，以防止“即兴发挥”项目。

在开发网站之前计划好层次结构。 但是，使用“瀑布式”开发方法可以避免某些 IT 部门遇到的问题。 虽然绝对指定所有内容非常棒，包括每种字体类型的磅值、页眉的行长以及简单照片库的工作方式，但 SEO 需要一种灵活的方法。 而且您的数据应该有助于持续改进，以便您的网站不仅看起来很棒，而且可以为用户服务并增加收入。 您的企业可以从有关用户行为的更高级机器学习洞察中受益。

2. 业务和网站开发：

以合理的方式布局每个网页的内容，从而创造出色的用户体验。 在使用基础 SEO 最佳实践为项目规划视觉美学之后，是时候开始编写代码了。 这里涉及许多核心任务，例如构建站点结构、构建模板、导入数据、刷新内容、填补内容空白以及添加架构结构化数据标记等。

与您的最终业务目标保持紧密一致。

3. 站点和数据库优化：

为了帮助搜索引擎理解此内容，请使用尽可能多的架构代码对其进行标记。 如果您的网站正在重新设计，则新网站所需的所有代码和数据都应提前在服务器上，以便可以提前完成基本的 SEO 优化。 为了获得新的结构化数据 SEO 机会的好处，现在计划让 SEO 专家不断添加标记项。

4. 审计与修复：

技术数据审计将确保数字营销人员能够克服他们的主要内容创建障碍。 它得出的结论是，数据驱动的流程对于发布用户和企业都能从中受益的正确内容至关重要**。

我们使用专注于特定方面的技术审计，并提供定期监控来识别和缓解薄弱的网站组织结构。 我们可以帮助您查看您的 Google 网站管理员工具数据，以升级您网站的技术功能和架构。

5.分析您的数据集：

利用谷歌分析数据和其他数据报告来收集用户洞察，为未来的改进提供了一条途径。 元数据讲述有关您的数据的故事。 随着时间的推移，好的数据的价值会增加。 当一个网站几乎不能通过并且没有提供竞争优势时，它实际上可能会惹恼客户，留下负面印象并阻止回访。 利用仅从您的数据中收集的关键见解来支持以用户为中心的内容。

真正的数据科学家将具备诸如使用 dask 数据框或数组之类的东西来操作数据的技能，这些东西可以读取各种格式的数据列，例如 CSV。 真正的优势在于它可以保存为 parquet 文件并在以后用于未来的核外预处理需求。 对于我们中的许多人来说，SEO 的 Google 360​​ Analytics 在提供比我们以前在传统 Google Analytics 中所拥有的更深入的数据报告方面做得很好。

在合适的地方添加客户审查模式以支持您的数据图。

6. 使用机器学习：机器学习管道的本地图数据库

数据仓库的数据管理从历史事件的报告和分析转变为推动业务收入计划。

它还提供实时改善客户用户体验 (CX) 和站点性能所需的洞察力。 展望未来，预计开始使用实时数据和机器学习管道来大规模推动定制用户体验的企业数量将会增加。

这通常是通过本机图形数据库来实现的。 原生图形数据库使用无索引邻接来以亚秒级的响应时间交叉数百万条数据记录——即使这些查询深入挖掘数据层。

您可以将高度连接的图形数据元素之间的关系视为机器学习管道的一流数据库元素。 他们构建的管道组件具有图形数据库引擎使用的方向和量化属性。

“增强分析将利用人工智能和机器学习的能力来快速有效地自动处理数据，从而减少将数据转化为洞察力所需的时间。 这意味着分析师将花更多时间在数据分析上，而不是花时间准备数据进行分析。

2020 年，数据分析师需要与合规团队和公司密切合作，谨慎处理个人身份信息，从而跟上当地和国际数据保护法的变化。 随着对数据保护的认识和重视程度的提高，分析工具将转向专注于保护用户个人数据的隐私和安全。” – James E. Powell，TDWI 编辑主任

7.持续改进计划：

最后，实施您的数据显示的正确操作，以更好地吸引用户。 有时，为您的内部团队进行培训可以帮助您更深入地管理和创建新内容，并更好地熟悉他们的 SEO 数据报告。

通过语义注释，文本源具有机器所需的数据属性，以便准确有效地组织、匹配和提供 Web 内容。 这是对我们用于数据信息管理和更好的用户知识的学科进行革命性的飞跃。

Google 的技术项目经理 Andre Valente 敦促 SEO 深入研究 Search Console 中的数据，以实现结构数据。 它提供了大量数据报告，可识别页面的识别方式，以便您解决关键问题。 通过深入研究，可以查看您的数据在哪里损坏。 标记的质量直接影响您的数据集。

那么我们如何去获取网站用户及其行为背后的秘密呢？

数据挖掘揭示互联网用户的行为

DIVVY HQ 研究了数字营销人员如何克服其最大的内容创作障碍。 它得出的结论是，数据驱动的流程对于企业保持其业务增长目标的轨道至关重要。

他发现“64% 的人表示制定全面的内容策略是最大的挑战，而 46% 的人表示确保内容创意与策略保持一致也很困难。 排在前 3 位的受访者中有 42% 表示，他们的数据和想法有条不紊。

要调整您的 Web 内容以获得更好的基于产品的集群，您必须首先考虑您的用户行为偏好。 一旦您的企业创建了深入的客户档案，就可以更轻松地预测推动销售的因素以及每个客户的生命周期价值。 您的结构化数据是预测影响您的主题行、新帖子的时间、发布新闻文章的地点和时间、发送的电子邮件数量、折扣优惠是否有效等的核心。

数据科学方法的 10 个好处

坚实的数据科学实践使企业能够利用大数据并获得没有它们就无法获得的好处

* 提高用户现场参与度

* 较低的流失率

* 提高平均点击率

* 提高转化率

* 增加营销活动的收入

*击败你的竞争对手

* 通过发现新机会以创新方式寻找增长

* 帮助您的公司拥抱效率和数据集成

* 获得可扩展的生产就绪基础架构

* 增加富有成效的协作

* 如果您有多个位置，结构化 UX 可以改善本地搜索营销

图形数据库和分析系统

传统的关系数据库管理系统 RDBMS 仍然是许多管理数据的企业的核心。 然而，这种 RDBMS 的表格结构经常挑战某些类型的高级分析。 在 RDBMS 中捕获和存储数据是一回事，但是记录和理解关键实体之间的关系特征可能会让人头疼。 最好对内容使用结构化的方法来增加用户参与度。

更新到像图形数据库这样的关系模型是根据建模实体的关系获得更大灵活性的一种方法。 “图数据库和分析系统，基于表示连通性的数学图抽象，依赖于一种替代数据表示方法，该方法捕获有关实体及其属性的信息，并将实体之间的关系提升为一流的对象”，根据知识完整性的大卫洛辛。 (das2017.dataversity.net/sessionPop.cfm)

定义明确的数据架构为企业提供了应对数据量挑战的能力。 它可以作为当前和未来支持高级营销决策的数据项目的足迹和指南。 如果需要，我们可以帮助您制定计划，帮助您实现网站数据的全部价值。

根据正确的数据做出正确的决定

由于谷歌的个性化搜索占据了更大比例的搜索结果，SEO 面临着新的挑战。 长期以来，跟踪网站的排名一直是核心 SEO KPI 之一，它依赖于数据的准确性。 新的 Google News Feed 还面临着用户位置、分析以前的搜索以及影响用户获得结果的浏览器历史的挑战。 数据准确性本身的范围模糊不清。 由于个性化搜索现在意味着无限的 SERP 变化、每个位置以及用户如何切换他们的移动设置，“准确数据”的含义似乎正在发生变化。

确信您的排名数据不会因您没有考虑到的某种形式的个性化而变得傲慢或畸形变得越来越具有挑战性。您的营销团队如何确信他们正在根据准确的数据做出最佳决策？

每个用户的 SERP 会根据他们的位置而有所不同，这使得精确的排名跟踪变得更加困难——但这仍然很重要。 首先，确定您的目标位置，然后选择排名检查工具来跟踪个人排名。 无论您拥有一个本地实体业务还是多个物理地址，都必须识别您的目标位置并随着时间的推移跟踪每个位置，以生成足够的数据来分析和信任。

通过定期进行现场审核，您的企业可以利用数据驱动的洞察力做出正确的决策。

未来的基础设施设计：以数据为中心的架构

随着对机器学习和人工智能技术的更多依赖，数据已经从被视为对信息资产很重要的转变为创新的核心。 仅仅依靠数据驱动已经不够了——组织必须以数据为中心。
麻省理工学院技术评论最近应 Pure Storage 的要求进行的一项调查报告称，“86% 的领导者表示数据是制定业务决策的基础，而 87% 的领导者表示它是为客户提供结果的关键”。 Inside Big Data 在 2018 年 5 月 24 日的帖子中继续讨论企业明智地使用数据所面临的挑战。 79% 的人表示确保企业使用相关数据源是一项挑战。

首先介绍关键概念和内容

搜索机器人和用户不喜欢从您的主页访问一个页面需要太多点击。 最好有水平链接结构或“瘦站点架构”而不是深度垂直结构。 虽然内部搜索功能可能会有所帮助，但如果用户需要经常依赖它，这将成为一个明确的指标，表明进一步进入网站或查找您的内容是一项挑战。

然后在可用的开发阶段检查扩展，以帮助使这些主要内容广泛用于搜索机器人和机器学习。

• 如果您从事汽车行业并拥有多家本地商店，请使用 auto.schema.org为本地搜索者区分地址位置。

• 对于书目资源，当需要图书馆部门时，请利用 bib.schema.org

• 对于物联网 (IoT)，请尝试 iot.schema.org

• 医疗领域的网站可能来自health-lifesci.schema.org

• 如果您的利基市场是金融部门，请关注 fibo.schema.org（待定名称）

仔细考虑输入数据的数量和质量。 机器学习算法具有巨大的“数据需求”，通常需要数百万个数据点才能达到可接受的性能水平。 结合数据科学家在数据收集方面的偏见，它可能会大大减少。 医疗领域的许多人正在花费大量资源来积累足够水平的高质量、无偏见的数据，以提供他们的算法和电子健康记录 (EHR) 中的现有数据。 如果您属于这个利基市场，那么对医疗保健网站的 Google 企业列表采用数据驱动的方法至关重要。 使用评论模式标记将您的患者评论合并到您的网站上。

美国国立卫生研究院 (NIH) 表示，“机器学习并不能解决观察数据集中因果推理的任何基本问题。 临床医学一直要求医生处理大量数据，从宏观生理学和行为到实验室和影像学研究，以及越来越多的“组学”数据。 管理这种复杂性的能力总是让优秀的医生与众不同。” 2016 年 9 月 9 日题为“预测未来——大数据、机器学习和临床医学”的文章强调，最终，必须对数据进行分析、解释和采取行动。

Blueshift将实时和行动化数据科学列为 2017 年增长第一的营销趋势。“数据是客户身份和行为的基石，为机器学习模型和各种营销应用程序提供动力。 作为成长型营销人员，我们希望越来越快地将这些数据付诸实践。 洞察力很棒，但是，我们需要手动和自动对数据进行切片和切块的方法，以真正影响我们的底线”，Uruba Niazi 表示。

语义网构成通用数据实体和可操作知识

Mirek Sopek 博士是数字解决方案机构 MakoLab SA 的创始人，是其面向语义 Web 的研发部门的主要负责人。 此外，作为 Chemical Semantics Inc. 的总裁，他在语义网方面的经验非常丰富。 在 Enterprise Data World 2017 大会活动中，他列举了它如何包含常见的数据实体、操作以及它们的关系的交集。

当今领先的商业网站正在通过更深入地了解 schema.org 机会框架来构建和交付特定于利基的本体（领域本体的子类）并概括对给定行业的模式至关重要的概念，从而在搜索中找到领先优势。 您可以在所有域中使用任何语言的 schema.org。

截至今日：

* 它包含 2,000 多个术语、753 种类型、1,200 个属性和 220 个枚举。

* Schema.org 涵盖实体、实体之间的关系和动作。

* 大约 1500 万个站点使用 Schema.org。

* 随机但有代表性的爬网（Web Data Commons）显示，网络上大约 30% 的 URL 从 schema.org 返回某种形式的三元组。

正如单个产品页面需要在包含所有已售产品的页面下正确嵌套一样，您的产品架构也需要以结构化的方式进行组织和嵌套。

数据科学架构：摄取、处理、存储和分析您的数据

在阅读了谷歌云和机器学习博客上的几篇文章后，我在今年早些时候将我的网站转移到了谷歌云平台 (GCP)。 我正在一条令人兴奋的学习道路上，获得有关使用它来获得更好的数据来预测用户意图的第一手经验。 Lorenzo Ridi 于 2017 年 2 月 21 日发表的一篇启发了我的文章是将机器学习添加到无服务器数据分析管道中。

这是一个引人入胜的例子，说明一家公司 ACME 如何利用多个 GCP 组件创建无服务器数据分析管道，然后通过高度可消耗的 REST API 混合机器学习功能进行情绪分析。 它遵循一个简单的过程，在实时数据分析项目中采用一种常见模式。 您将认识以下数据流序列：摄取、处理、存储和分析您的数据。

我们花了几个月的时间从 Amazon Web Services、Google Compute Engine、Microsoft Azure 等中进行选择。 到目前为止，我们发现 GCP 上的按需扩展比我们以前的 Web 主机节省了成本，同时为我们的数据处理需求提供了额外的操作敏捷性。

在您的组织中决定数据科学 (DS) 实践时，即使是复杂的数据环境仍然可以从 Keep It Simple Stupid (KISS) 方法中受益。 虽然可以仅从内部机器运行数据科学架构，但在某些时候大多数企业发现无法扩展以满足需求。

深入研究 Search Console 中的数据以实施结构化数据。 它提供了大量数据报告，可识别页面的识别方式，以便您解决关键问题。 通过深入研究，可以查看您的数据在哪里损坏。 标记的质量直接影响您的数据集。

关系数据库的关键字搜索

我们经常依赖 Ahrefs，因为它运行两个独立的关键字索引，帮助我们评估大量数据以进行搜索营销决策。 它是一个更大的 46 亿关键字索引数据源，是使用其关键字资源管理器研究互联网用户搜索模式的理想搜索短语。 它的第二个由 4.29 亿组成，是我们研究网站在自然搜索结果中排名的搜索查询的首选来源之一，这次使用Ahref 的 Site Explorer 。

为审计而扩展的 Google Cloud 数据

2017 年 8 月 21 日的公告指出，“对于 2017 年 9 月 12 日或之后收到的任何日志，所有 Google Cloud Platform (GCP) 管理员活动审核日志的保留期将延长至 13 个月（从当前的 1 个月保留期） ”。

此保留期增加仅限于 GCP 活动审核日志，这些日志可在 Stackdriver 日志记录和活动流中找到，总共可使用 400 天。 公告称：“所有其他日志类型将继续在基本层中保留 7 天，在高级层中保留 30 天”。 Google 的目的是让数据合规性和运行审计更容易。 从 2017 年 9 月 12 日开始，GCP 上的活动审核日志将被存储并准备好在 Stackdriver Logging 中使用 13 个月。

如果您的企业从您的数据中提出了错误的问题，那么您在工作日有限的时间内有效使用您的数据的宝贵时间可能会丢失。 相反，通过回答消费者最常问的问题来增强您的 Google 助理。 您的企业可以设置正确的 KPI，并知道在分析移动搜索结果时要问什么问题。 Hill Web Marketing 确保您找到可操作、优先且相关的答案。

关系数据库

个性化和用户体验：释放数据的潜力，倾听消费者行为并瞄准未满足的需求。

SEO 和 SEM 活动经理通常深入研究图表、统计数据和详细报告，以帮助他们进行数据分析。 以易于查看的方式将其提供给其他人有助于组织中的每个人更好地理解关系营销。

据 Gartner 称，随着大数据预计将推动企业技术支出达到近 2420 亿美元的新水平，挖掘查询数据将继续存在，因此，越来越多的各种规模的企业都在涉足关系数据库数据。 对于许多企业级企业来说，机器学习模型是一项战略资产。 每个现有的客户、业务合作伙伴、供应商、交易、背叛、废弃的购物车、退回的付款和投诉都可以为您的企业提供大量与关系相关的数据以供学习。 这将增强您在即时 SERP 中回答更多问题的能力。 从使用互联网的个人的角度来看，每个输入或语音激活的请求、完成的每个销售、请求的产品信息、搜索的处方药和环境异常，都被某人跟踪并构建到数据库图表中。

关系数据库提供了一种普遍接受的方法来存储和访问广泛的数据集。 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.

概括

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.

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

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