Как качественные данные связывают поиск, контент и успех ИИ

Данные — это источник жизненной силы поиска.

Замечательная эволюция ИИ и внедрение генеративного ИИ были основаны на базе данных.

Однако успех любой инновации, продукта или технологического прогресса зависит от качества этих данных. Использование правильных данных имеет важное значение при объединении генеративного искусственного интеллекта, поиска и контент-маркетинга.

Данные стремительно растут: IDC прогнозирует, что к 2025 году размер глобальных данных достигнет 175 зеттабайт.

Это вдвое больше, чем в прошлом году, что свидетельствует о значительной тенденции роста. Я на самом деле прогнозирую больше!

Чтобы адаптироваться к этому буму данных, профессионалы, использующие генеративный искусственный интеллект, должны оценить свои источники данных и определить наиболее ценные функции на будущее.

Бедный против. Данные о качестве

Пагубное влияние плохих данных на бизнес неоспоримо.

Данные низкого качества являются основной причиной сбоев в работе, неточной информации и неправильного принятия решений.

Согласно отчету Gartner за 2021 год, среднегодовые расходы организаций из-за плохого качества данных составят 12,9 млн долларов.

В прошлом усилия по обеспечению качества данных были в первую очередь сосредоточены на структурированных данных в реляционных базах данных.

Однако сейчас маркетологи сталкиваются с новыми проблемами, связанными с появлением систем больших данных, облачных вычислений и неструктурированных типов данных, таких как текстовые и сенсорные данные. Управление качеством данных в облачных системах стало важным.

В поисковом и контент-маркетинге данные никогда не были так важны. Однако 57% маркетологов неправильно интерпретируют данные, что приводит к дорогостоящим ошибкам.

Это может быть результатом того, что данные поступают из разных источников данных и связанных с этим проблем с обработкой больших наборов данных в масштабе.

Что такое данные о качестве?

Качественные данные сочетают в себе такие важные факторы, как точность, связность, полнота и надежность.

Точность используемых вами данных определяет успех в поиске: крайне важно обеспечить точную информацию для руководителей, отделов контента, цифровых технологий, продуктов, маркетинга и продаж.

Надежные данные способствуют принятию все более разумных поисковых решений, которые влияют на эффективность бизнеса.

Кроме того, управление качественными данными играет центральную роль в обеспечении взаимосвязи между эффективностью SEO и контент-маркетинга.

Помимо точности, хорошему качеству данных способствуют несколько других параметров, в том числе:

• Полнота: Наборы данных должны содержать все необходимые элементы данных.
• Последовательность: Значения данных в разных системах или наборах данных не должны конфликтовать.
• Уникальность: Следует избегать дублирования записей данных в базах данных и хранилищах данных.
• Своевременность: Данные должны регулярно обновляться, чтобы оставаться актуальными и легко доступными.
• Период действия: данные должны содержать ожидаемые значения и иметь правильную структуру.
• Соответствие: Данные должны соответствовать стандартизированным форматам, установленным вашей организацией.

Благодаря соблюдению этих факторов наборы данных становятся надежными и заслуживающими доверия и согласуются с усилиями по управлению данными, обеспечивая согласованное и эффективное использование данных в организациях.

Данные, поиск и генеративный искусственный интеллект

Сочетание людей и машин создает поле битвы в области данных и контент-маркетинга, где качество и связь имеют решающее значение для успеха.

Внедрение инструментов искусственного интеллекта, приложений машинного обучения, потоковой передачи данных в реальном времени и сложных конвейеров данных еще больше усложнило процесс обеспечения качества данных.

Соблюдение законов о конфиденциальности и защите данных, таких как GDPR и CCPA, увеличило спрос на точные и согласованные данные.

В то время как объем глобальных данных растет в геометрической прогрессии, в то же время SEO меняется по мере того, как требования потребителей продолжают развиваться, и поисковые системы учитывают эти изменения, создавая новый опыт и экспериментируя с интеграцией ИИ на страницах результатов поисковых систем (SERP). .

В результате маркетологам необходимо тщательно пересмотреть свой подход к данным, техническому SEO и результатам генеративного искусственного интеллекта.

Ввод данных и выходы генеративного искусственного интеллекта

Качество результатов генеративного ИИ зависит от качества и связности данных, которые его поставляют.

Многие из вас сталкивались с этим, особенно на заре генеративного искусственного интеллекта и ChatGPT, Bing AI и Google Bard.

Вот почему мы видим все более оперативное проектирование и тонкую настройку данных из больших языковых моделей (LLM).

Генеративный ИИ, наряду с такими инструментами, как ChatGPT и Google Search Generative Experiences (SGE), стал предметом многочисленных дискуссий.

Генеративный искусственный интеллект, основанный на качественном анализе данных, уже экономит время и повышает эффективность SEO-профессионалов.

Генеративный искусственный интеллект может помочь SEO-специалистам и контент-маркетологам выполнять повторяющиеся задачи быстрее и точнее.

Более 98% наших клиентов экономят драгоценное время, создавая SEO-заголовки и описания с помощью BrightEdge Copilot (Раскрытие информации: моя компания).

Однако ценность качественных данных, генерирующих ИИ, не ограничивается экономией времени.

Используя качественные данные, маркетологи могут улучшить свое понимание потребительских и диалоговых намерений (ключ к генеративным результатам искусственного интеллекта в поисковой выдаче) и понимать наборы данных за счет включения данных внешней отраслевой классификации, что в конечном итоге сокращает время обработки.

Кроме того, генеративный ИИ может создавать наборы обучающих и синтетических данных для поддержки дальнейшего развития моделей ИИ и машинного обучения.

Однако эта эволюция требует от маркетологов корректировки своего подхода к данным и обеспечения;

• Качество и связность данных: Выходы AI так же хороши, как и входы. Убедитесь, что используемые вами источники полны, и объедините исторические данные и данные в реальном времени. Избегайте множества разрозненных источников данных, которые дают неполную картину вашего потребительского поведения, чтобы избежать GIGO – Garbage In, Garbage Out.
• Интеграция в стратегию корпоративных данных: Генеративный ИИ следует рассматривать как неотъемлемую часть стратегии обработки данных. Обеспечьте его включение с самого начала и согласуйте его с более широкими маркетинговыми целями вашего предприятия.
• Проактивное решение проблем: активно решать проблемы безопасности, предвзятости и точности, характерные для генеративного ИИ. Оценка и смягчение этих рисков имеют важное значение для успешной реализации и решения будущих вопросов соответствия.
• Сосредоточение внимания на компонентах аналитического цикла: Первоначальное внедрение генеративного ИИ должно быть нацелено на конкретные компоненты ваших маркетинговых кампаний и конкретные варианты использования. Непрерывное тестирование результатов, чтобы гарантировать работу приложений и гарантировать успех, особенно когда результаты производятся в больших масштабах.
• Приоритизация влияния на бизнес: отдайте приоритет программам, которые оказывают измеримое влияние на бизнес ваших кампаний. Убедитесь, что все используемые вами технологии опробованы и протестированы, а инновации в области генеративного искусственного интеллекта проверены и подкреплены базовыми наборами данных высокого качества и высокой точности.

Двигаемся вперед с данными в SEO

Рассматривая, как ИИ влияет на SEO, полезно учитывать, что на каждой веб-странице есть посетители, как люди, так и машины: люди, ищущие релевантный контент, который отвечает на их вопросы и потребности, а также пауки поисковых систем или боты, анализирующие технический контент.

Обработка данных стала незаменимой для оценки контента сайта и разработки цифровых стратегий.

SEO-маркетологи сейчас завалены дополнительными данными, которые сложно расшифровать. Нам повезло, что искусственный интеллект и автоматизация в SEO не новы, и автоматизированные технологии могут сократить объем ручных операций с данными и улучшить процесс принятия бизнес-решений, например;

• Сбор и структурирование больших данных для получения более мелких, более ценных и действенных идей.
• Улучшение таких задач, как классификация данных, маркировка и очистка.
• Онлайн-исследования, аудит сайта и моделирование намерений.
• Получение ценной информации о том, как потребители взаимодействуют с поисковыми системами.

Это также помогает маркетологам, у которых нет необходимого образования или опыта в области науки о данных, делать это эффективно.

Маркетологи, которые правильно используют данные, могут адаптироваться к меняющимся ожиданиям потребителей, идти в ногу с детальными изменениями в поиске и соответствовать стандартам Google.

Использование сочетания уникальных знаний и высокоточных данных (правдивости) имеет решающее значение для сохранения конкурентоспособности и обеспечения успеха приложений ИИ на надежной основе данных.

Маркетологи могут использовать возможности данных, чтобы извлечь значимую информацию из шума.

Например, маркетологи розничной торговли могут решить проблему дублирования контента, а маркетологи банковского дела могут сосредоточиться на кратком контенте. Специализированные лучшие практики и решение отраслевых проблем дают маркетологам конкурентное преимущество.

Все это помогает улучшить и ускорить поиск.

Заключение

Многие SEO-специалисты до сих пор не в полной мере используют ценность данных из-за их огромной сложности. Однако с помощью продвинутого искусственного интеллекта эти скрытые идеи можно раскрыть и понять.

Используя возможности технологий искусственного интеллекта, маркетологи могут оптимизировать свой контент для максимального воздействия на несколько цифровых каналов, адаптируясь к меняющимся технологиям и поведению потребителей.

По мере того, как организации продвигаются вперед в реализации своих генеративных стратегий искусственного интеллекта, важно помнить, что успех приложений зависит от данных, которые в них поступают.

Убедитесь, что качество и связность данных занимают центральное место в вашей дорожной карте ИИ. Без этого успех будет ограничен.

Дополнительные ресурсы:

---

Рекомендованное изображение: 3rdtimeluckystudio/Shutterstock