为什么搜索引擎优化和机器学习联手

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到2025年，全球数据球将从2018年的33 zettabytes（每个相当于1万亿GB）增长到175 ZB。
在市场营销方面，我们作为数据管理者的角色也在不断增长。
根据IDC的一份报告，截至去年，企业核心中存储的数据超过了世界上所有现有的端点。
为什么搜索引擎优化和机器学习联手
市场营销人员和搜索引擎优化专业人士面临的最大挑战是激活和使用这些数据。
到2025年，每个联网的人将至少每18秒进行一次数据交互，全球近30%的数据将需要实时处理。
人类的营销人员不可能独自处理这个过程。
越来越多的，当我们的机器学习工具处理和分析搜索数据时，他们正在学习并提高对它的理解。

搜索中的机器学习

也许最著名的机器学习在搜索中的应用是谷歌自己的RankBrain算法，它可以帮助搜索引擎更好地理解单词的相关性和上下文，以及单词之间的关系。
机器学习使Google能够理解查询背后的想法。
机器学习允许算法在引入新词和查询时不断扩展这种理解。
随着算法越来越善于确定哪些内容最能满足每个搜索者的需求，我们面临的挑战是创建满足这些需求的内容，并对其进行优化，以明确相关性。
这并不是巧合，因为我们正在经历数据爆炸，对搜索引擎优化的兴趣也在增长。

搜索引擎优化与数据科学

搜索引擎优化已经成为一个可行的，值得尊敬的主流营销职业。
在我写这篇文章的时候，LinkedIn上有82.3万人的个人资料中有“搜索引擎优化”，8600人专门将他们的核心服务归类为搜索引擎优化。
放眼全球，这些数字分别飙升至320万和25000。
但这只是搜索引擎优化行业的一个小样本。
在搜索引擎优化中，有些人是内容营销人员、数字营销策略师或实践者、网站开发人员、分析专家、顾问等。
我们的行业规模和范围是巨大的，因为搜索引擎优化现在几乎涉及到业务的方方面面。
现在对SEO专业人士的要求越来越高，这要归功于我们必须处理的数据的大量增加。
然而，根据我们在BrightEdge的研究，只有31.5%的公司有一名数据科学家。
为什么搜索引擎优化和机器学习联手
与机器学习并肩工作为精通技术的SEO专业人士提供了许多重要的优势。

1、在你的专业领域提高绩效

雇主和客户都受到结果的驱动。
你知道如何在你的专业领域使用机器学习动力工具吗，
无论是在付费搜索、技术搜索引擎优化、内容创建和优化、链接构建或搜索引擎优化的其他方面，那些能够通过使用机器学习功能的搜索引擎优化工具来证明卓越性能的人正在增加他们自己的价值。

2、先发制人

搜索是一个现场拍卖。如果你在等待客户的想法，然后才准备好回应，那么你已经落后了。
机器学习支持的工具使营销人员能够激活实时洞察力，根据每个用户的个人需求个性化和优化内容。

3、规模经济

如果你能证明你的能力，你作为一个SEO从业者和领导者的价值会成倍增加。
机器学习的真正力量在于它能够将比我们所知道的更多的数据转换成可操作的洞察和自动操作，市场营销人员可以使用这些数据来真正移动Google SEO指针。
这样做很难。
例如，为了构建BrightEdge自动驾驶仪，我们必须在多年的时间内处理超过345 PB的数据，以帮助微调机器学习和自动化产品。
机器不是为了升职，它们不怀有偏见，也不关心过去的错误。
它们完全是主观的，将意见和个性以及其他潜在的瓶颈排除在数据评估过程之外。
营销人员只剩下纯粹、准确的数据输出，然后可以大规模激活这些数据，以提高搜索可见性和与客户的互动。

4、成长空间

掌握你的搜索引擎优化工具集给你在你的专业领域有更大的发展空间，作为一个碰巧喜欢你所做工作的人。
尤其是机器学习，使我们能够从更大的数据集中获得洞察力，并使我们获得比我们只能从自己手动分析的数据中学习到更多的智能。
正是您的专业见解和行业知识决定了哪些输出是有用的，以及它们应该如何应用。
机器学习可以很快地告诉你，在一次重大的市场混乱中，你的听众的行为发生了怎样的变化，比如我们最近对COVID-19的体验。
但是你如何解释和回应这些变化仍然是市场营销和搜索引擎优化专业人士的领域。
机器学习可以帮助您识别访客行为的模式，指出需要改进的机会和领域。
技术所不能做的是取代创造性和分析性的人类思维过程和经验，这些思维过程和经验决定了下一步要采取的最佳措施来回应这些见解。
SEO的人是不可替代的。事实上，他们比以往任何时候都重要。
我们使用的工具可能相当复杂；支持机器学习的工具甚至可以做出决策和实现优化。
然而，正是搜索引擎优化人员推动了机器无法取代的创造性和分析过程：

创意分析师
数据科学家（控制输入机器的人）
分析
内容制作者
文化建设者和成功的传道者
促进销售和帮助客户的专家用户
跨数字渠道的战略规划

还有一些敏捷的营销人员可以做上述任何组合。
他们是促进与其他数字部门的合作，以确保真正的整体搜索引擎优化战略的关键。
H.James Wilson和Paul R.Daugherty在HBR的文章《协作智能：人类和人工智能正在联合起来》中解释了人类在与机器学习驱动技术的每次交互中所扮演的三个关键角色：

训练：我们需要教机器执行某些任务
解释：我们必须弄清楚任务的结果，尤其是在它出乎意料或违反直觉的情况下
持续性：这取决于我们确保技术的合理和负责任的使用

把这个镜头应用到我们的搜索引擎优化技术，我们看到这三个原则是正确的。
我们需要决定哪些SEO任务需要智能地自动化，并给我们的工具适当的输入。
我们需要获得产出并加以理解，只关注那些具有业务建设潜力的见解。
我们有责任确保搜索者的隐私得到保护，确保技术的价值大于成本，并且在其他方面得到充分利用。
您可以通过构建以下技能来构建SEO的价值，并学习如何更有效地使用机器学习技术：

数据熟练程度：根据斯坦福大学的研究人员，人工智能工作岗位所占比例从2012年的0.3%增长到2019年美国公布的总就业岗位的0.8%。人工智能的劳动力需求正在增长，特别是在高科技服务业和制造业
沟通：作为众多客户数据的仲裁者，我们必须以其他部门主管和决策者能够理解的方式传达关键见解和价值
敏捷性：敏捷不仅仅是一种特质或品质，它是一种通过不断的实验培养出来的谷歌国外推广技能

接受机器学习和自动化意味着与人类的创造力和技能建立协同作用。
它可以让我们更具创造性和更有效的发现搜索引擎优化的见解和模式，否则我们将无法识别。
它可以帮助我们发现新的主题，确定内容差距，针对特定类型的查询和结果进行优化，等等。
更重要的是，它可以在那些太耗时、太重复和费力的任务上节省重要的时间，因此我们可以扩展性能。
在这种情况下，我们开发新的技能和进步，这也是人与技术之间共生关系的一部分。