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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Was sind die Chancen für Suchmaschinenmarketer?

01/04/2018 3:00 PM by Matthias Böhm in Seo


Wussten Sie, dass das digitale Universum bis 2020 aus 44 Zettabyte Daten bestehen wird (Quelle: IDC), das menschliche Gehirn aber nur das Äquivalent von 1 Million Gigabyte Speicher verarbeiten kann?

Die Explosion großer Datenmengen hat dazu geführt, dass Menschen einfach zu viele Daten haben, um sie täglich zu erfassen und zu verarbeiten. Damit Such-, Content- und Digital-Marketingspezialisten die wertvollen Erkenntnisse, die die Daten liefern können, optimal nutzen können, ist es unerlässlich, Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI), Algorithmen des maschinellen Lernens und Deep Learning zu nutzen, um die Marktleistung 2018 zu steigern.

In diesem Artikel werde ich die Fortschritte und Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen und Deep Learning erläutern, während ich einige Tipps gebe, wie SEO, Content und digitale Marketingspezialisten das Beste aus den Erkenntnissen - vor allem aus dem Deep Learning - machen können, die diese Technologien in den Bereich Suchmaschinenmarketing bringen.

Der Urknall: Die große Datenexplosion und die Geburt der KI

Seit 1956 träumen KI-Pioniere von einer Welt, in der komplexe Maschinen dieselben Eigenschaften wie menschliche Intelligenz besitzen. 1996 erreichte die Industrie einen wichtigen Meilenstein, als der Deep Blue Computer von IBM einen Schachgroßmeister besiegte, indem er 200.000.000.000 Schachbrettmuster pro Sekunde in Betracht zog, um optimale Züge zu machen. Zwischen 2000 und 2017 gab es viele Entwicklungen, die große Sprünge nach vorn ermöglichten. Am wichtigsten waren die Erhöhung der Datenmengen Dieser Berg von Daten, der als Big Data in die Geschichte eingegangen ist, läutete das Aufkommen der künstlichen Intelligenz ein.

Und es wächst exponentiell: Im Jahr 2016 schätzte IBM, dass 90 % der weltweiten Daten in den letzten Jahren generiert wurden. Wenn ich über KI, maschinelles Lernen und intensives Lernen nachdenke ist es hilfreich um die Arbeitsweise der drei Gruppen zu vereinfachen. Künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft, die Maschinen dazu zu bringen, Dinge zu tun, die menschliche Intelligenz erfordern. Es ist menschliche Intelligenz im Maschinenformat, wo Computerprogramme datenbasierte Entscheidungen entwickeln und Aufgaben ausführen, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden.

Das maschinelle Lernen bringt die künstliche Intelligenz einen Schritt weiter in dem Sinne, dass Algorithmen so programmiert sind, dass sie lernen und sich verbessern, ohne dass menschliche Daten eingegeben und neu programmiert werden müssen.

Maschinelles Lernen kann auf viele verschiedene Probleme und Datensätze angewendet werden. Googles RankBrain-Algorithmus ist ein großartiges Beispiel für maschinelles Lernen, das die Absicht und den Kontext jeder Suchanfrage bewertet und nicht nur Ergebnisse liefert, die auf programmierten Regeln über Keyword-Matching und andere Faktoren basieren.

Deep Learning ist ein detaillierterer algorithmischer Ansatz aus dem maschinellen Lernen, der Techniken verwendet, die auf Logik basieren und Daten neuronalen Netzen aussetzen (denken Sie an das menschliche Gehirn), so dass die Technologie sich selbst trainiert, um Aufgaben wie Sprach- und Bilderkennung durchzuführen.

Massive Datensätze werden mit Mustererkennungsfunktionen kombiniert, um automatisch Entscheidungen zu treffen, Muster zu finden, frühere Entscheidungen zu emulieren usw. Das Selbstlernen kommt von hier aus, da die Maschine durch die Bereitstellung von mehr Daten besser wird.

Fahrerlose Autos, Netflix Filmempfehlungen und IBMs Watson sind allesamt großartige Beispiele für Anwendungen, die Deep Learning und Aufgaben aufteilen, um Maschinenaktionen und -hilfen möglich zu machen.

Organische Suche, Inhalte und digitale Performance: Herausforderung und Chance

Organische Suche (SEO) treibt 51% des gesamten Website-Traffics an und daher ist es nur natürlich, die wichtigsten Vorteile zu erklären, die Deep-Learning für SEO und digitale Vermarkter mit sich bringt.

Organische Suche ist ein datenintensives Geschäft. Unternehmen schätzen und wollen, dass ihre Inhalte auf Tausenden oder gar Millionen von Keywords in einer bis zu Dutzenden von Sprachen sichtbar sind. Best Practices für die Suche umfassen etwa 20 Elemente der On-Page- und Off-Page-Taktik. Die SERPs selbst gibt es mittlerweile in mehr als 15 Layout-Varianten.

Organische Suche ist Ihre marktweite Stimme des Kunden, die Ihnen sagt, was Kunden im Maßstab wünschen. Werbetreibende stehen jedoch vor der Herausforderung, aus so vielen Daten einen Sinn zu machen, die Ressourcen zu begrenzen, um Einblicke zu gewinnen und dann tatsächlich die richtigen und relevanten Erkenntnisse für ihr Unternehmen zu nutzen.

Um in anspruchsvollen Märkten gegen die vielen Marken der Konkurrenz bestehen zu können, bedarf es heute der Expertise eines erfahrenen Datenanalytikers. Hier helfen maschinelles Lernen und Deep Learning dabei, Optimierungen der Inhalte zu empfehlen.

Verbinden der Punkte mit Deep-Learning: Daten- und maschinelles Lernen

Die Größe der organischen Daten und die Anzahl der möglichen Muster, die auf diesen Daten vorhanden sind, machen sie zu einem perfekten Kandidaten für Anwendungen mit Deep Learning. Im Gegensatz zu einfachem maschinellen Lernen funktioniert Deep-Learning besser, wenn es eine riesige Menge relevanter Daten über lange Zeiträume hinweg analysieren kann.

Das Deep Learning und seine Fähigkeit, materielle Veränderungen in Interessen und Konsumverhalten zu identifizieren oder zu priorisieren, ermöglicht es organischen Suchmaschinenmarketern, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, an der Spitze ihrer Branche zu stehen und das Material zu produzieren, das die Menschen vor ihren Konkurrenten benötigen, um ihren Ruf zu stärken.

Auf diese Weise können Vermarkter beginnen, die Strategien ihrer Wettbewerber zu verstehen. Sie werden sehen, wie gut sie im Vergleich zu anderen Unternehmen in ihrer Branche abschneiden und können dann ihre Strategien anpassen, um die Stärken oder Schwächen, die sie entdecken, anzugehen.

Die Erkenntnisse, die aus den Technologien des Deep Learning gewonnen werden, vereinen die besten Methoden des Suchmaschinenmarketings und des Content-Marketings, um die Entwicklung, Aktivierung und automatisierte Optimierung von intelligenten Inhalten zu fördern, die sich selbst bewusst sind und sich selbst anpassen, wodurch die Entdeckung von Inhalten und das Engagement in allen digitalen Marketingkanälen verbessert werden.

Intent-Daten bieten einen unmittelbaren Kontext darüber, wo Kunden hinwollen und was sie wissen, tun oder kaufen wollen. Organische Suchdaten sind der entscheidende Rohstoff, der Ihnen hilft, Konsummuster, neue Marktchancen und Wettbewerbsbedrohungen zu entdecken.

Deep Learning ist besonders wichtig bei der Suche, wo die Daten sehr umfangreich und unglaublich dynamisch sind. Durch das Identifizieren von Mustern in Daten in Echtzeit wird das Deep Learning zu Ihrer besten ersten Verteidigung, wenn es darum geht, Kunden-, Konkurrenten- oder Marktveränderungen zu verstehen - so dass Sie diese Erkenntnisse sofort in einen Gewinnplan umsetzen können.



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