AI SEOの台頭：データサイエンスが私たちの有機的な可視性にどのように革命をもたらしているか
公開: 2020-07-14マーケティング環境はますます競争が激しくなっています。 過去には、適度な予算のある中小企業がオンラインで可視性を得ることがはるかに困難でしたが、テクノロジーはその後、現状にある程度の混乱を引き起こすように進化しました。 新しい競争力のあるマーケティング環境への最新のアドオンの1つは、AISEOです。
機械学習とデータサイエンスを取り巻く会話が勢いを増しており、このテクノロジーがブランドのマーケティングアプローチをどのように変えることができるかについてより多くの洞察が注がれています。 このような進歩は、デジタルマーケティングとSEOに不可欠であり、マーケターがキャンペーンを構成する方法に革命をもたらす可能性があります。
ビッグデータとデータサイエンスの力は、情報に基づいた意思決定を行う前例のない機会を企業にもたらします。 これまで、マーケティングは発展傾向の発見に依存していましたが、データにより、マーケターは市場の発展を予測し、適切なメッセージを使用してブランドをオーディエンスに合わせることができます。
データサイエンスには、関連性と認識された権限に基づいて検索エンジンの結果ページでWebサイトを効果的にランク付けする、複雑なSEOアルゴリズムに対する大幅に強化されたレベルの制御を企業が所有できるようにする力があります。
SERPの秘密を解き明かす
SEOには秘密に満ちた歴史があります。 これは基本的に2つの重要な要素に帰着します。 第一に、アルゴリズムがどのように機能するかについての公式を共有することを検索エンジンが望まないため、明確さが欠けています。 当然のことながら、これは、そのようなアルゴリズムの複雑さとそれらがどれほど急速に進化するかに少なからず影響します。
第二に、包括的なSEOの理解には、Webサイトとその競合他社のパフォーマンスに関する洞察を提供するための豊富なサードパーティツールがユーザーに必要になる可能性があります。
最近まで、AI SEOを実践するには、より直線的な考え方が必要でした。 たとえば、基本的な洞察は、Webサイトが競合他社よりも少ないリンクを持っていることを示す可能性があるため、より多くのバックリンクを獲得するためにSEO戦略が考案されます。 このような戦略は競争の少ない市場では機能する可能性がありますが、現代のマーケティングでは多少の微妙な違いがあることが重要です。
コンテンツはSEOの基礎であり、キーワードはWebサイトを有機的に見やすくするのに役立ちます。 これは、訪問者とブランドの間に、より自然な信頼の空気を確立するのに役立ちます。 データサイエンスの実装は、マーケターがコンテンツの影響を調査し、最高の印象を与えることができる場所を理解するのに役立ちます。
データモデルは、機会が発生する可能性のある場所に関する洞察を積極的に提供できます。 これらは、メタデータの焦点をシフトすることを含むか、マルチメディア戦略を完全にオーバーホールすることを含むかどうかにかかわらず、AISEOアプローチに目立たない変更を加えることで見られる改善のパーセンテージベースの可能性を伴う可能性があります。 上記の変更が実装されると、データを再度参照し、それに応じて測定することができます。 これは、競合他社に追い抜かれる可能性のある当て推量のレベルを排除するのに不思議に働きます。
予測SEO
データサイエンスの美しさは、AIと機械学習プログラムによる意思決定を促進することです。 利用可能なデータが多ければ多いほど、マーケターとビジネスオーナーはSEOのパフォーマンスをより適切に管理できます。
データサイエンスは、より自動化された効率的なAIおよび機械学習プログラムにつながるだけでなく、特定のAISEO技術のパフォーマンスをロードマップする機能を備えた予測アルゴリズムの構築にも役立ちます。
（データが事前に選択されたキーワードの影響を正確に予測する方法を示しています。画像：検索エンジンジャーナル）
Mark Edmonsonによって視覚化および作成されたのは、約21,000の元のプールから絞り込まれた、厳しくフィルタリングされた226のターゲットキーワードのリストです。 次に、確立された収益目標がリストを注文します。
このグラフは、さまざまなキーワードについてGoogleの結果ページで1位にランク付けされた場合に、ビジネスがもたらす収益のレベルに関する正確な洞察を提供するために作成されました。 この場合、データには、ビジネスの現在の位置と将来の収益が表示され、エラーの潜在的なマージンのために譲歩が行われます。
このようなデータ主導の洞察は、ビジネスやクライアントにとって最も価値のあるキーワードをより深く理解するのに役立ちます。 重要なことに、このデータの適用は、SEOでの当て推量の危険性を排除するのにある程度役立ちます。
AIと可視性を促進するデータ
人工知能は、しばらくの間SEOに存在していました。 AI SEOは、特定の瞬間に無数のクエリに対して正しい結果を正確に返すために、Googleに大きく依存しています。 検索を処理するために、GoogleはAIと機械学習の組み合わせに依存して、行われているクエリを満たす可能性が最も高い結果を表示します。
グーグルは、それが「購入目的」であろうと基本的な「情報」検索であろうと、クエリのタイプを特定することにかなり成功しています。
マーケティング担当者にとって、検索エンジンの広大なAIアルゴリズムにアピールするAISEO戦略を作成する方法を予測することは困難な作業になる可能性があります。 それでも、データサイエンスやさまざまなツールの出現により、Webサイトはこれらの不思議な設定にアピールし、人々が特定の検索用語を使用しているものと規模を正確に特定することが容易になっています。
AhrefsのKeywordsExplorerのようなツールは、キーワードの難易度、検索ボリューム、クエリに関連する質問など、特定の検索用語に対する適切な洞察を提供します。
AIのパフォーマンスにすでに深く依存している場合でも、テクノロジーは、コンテンツがGoogleの検索エンジンページでどのように解釈されランク付けされるかにすでに影響を与えています。 これは、次に、ブランディングとそれがオンラインでどれほど見つけやすいかに大きな影響を与えます。
当然のことながら、GoogleのAIアルゴリズムへの依存度は、今後数年間で増加するでしょう。 GoogleHomeやAmazonEchoなどの音声起動アシスタントの登場により、優れたキーワードの必要性は高まっています。
音声クエリは、Googleの結果ページの上位の結果のみを強く支持し、突然、マーケターは、キーワードだけでなく、より多くの流行語で上位にランク付けするという課題に直面します。
WordStreamによると、音声起動スピーカーの所有者の52％が、ブランドからの取引、販売、プロモーションに関する情報を受け取りたいと考えています。
（画像：WordStream）
今日、すべてのマーケティング担当者がSEO戦略の中で音声検索を検討することが不可欠です。 これは、データサイエンスとAIの開発は、企業が受け入れるだけでなく、適応するものでもあることを意味します。
データベースの最適化
優れたSEOは、質の高いリンク構築を伴う徹底的なキーワード調査によって推進されます。 ただし、マーケターがランク付けするキーワードを単独で特定し、同時に着信トラフィックの品質を分析することは非常に困難です。
トラフィックの品質は、その価値を決定する上で大きな役割を果たします。 残念ながら、Google Analyticsのようなツールは、必ずしもトラフィックの品質を識別できるとは限りません。 まあ、少なくともそれはそれほど簡単ではありません。
そのような場合、私はFintezaを使用します。これは、トラフィックを自動的に識別し、「Clean Traffic」、「TOR Network」、「Bot Traffic」、「Attackers」などのカテゴリに割り当てます。
これは無料で使用でき、マーケターはトラフィックが実際に価値があるかどうかを判断できます。
一方、MarketMuseのようなAIツールは、ビッグデータを掘り下げて、特定のキーワードクラスターから大量のトラフィックを引き出すことができるコンテンツのタイプに関するインテリジェントな洞察を提供するのに役立ちます。 これらのツールはAIを利用して、検索データから特定のトピックを抽出します。マーケターが上位のサイトを特定し、クエリに基づいて上位の位置をどのように統合したかを確認するのに役立ちます。
検索結果で上位にランク付けするためにコンテンツを構築することは、AIとデータサイエンスが支援できる問題の1つです。それでも、インテリジェントテクノロジーは、ユーザーが既存のコンテンツを最適化して、クエリの検索ランキングを上げるのにも役立ちます。 投稿を精査し、メタデータ、キーワード、およびその他のメトリックを改善してページのパフォーマンスを向上させる方法についての提案を考え出すことができる、さまざまなプレミアムAIツールがあります。
基本的に、AIとデータサイエンスのアクセシビリティの向上は、手動のトピック発見とキーワード調査のタスクを損なう可能性のあるヒューマンエラーのインスタンスを排除するのに役立ちました。 マーケターがトレンドを見つけてキャンペーンを策定するためにふるいにかける必要のある豊富なデータのために、SEOのこの側面を自動化する必要性は明白です。
自動化されたローカリティ
キーワードの最適化とは別に、ロケーションベースの検索結果にビジネスが正確に表示されることも重要です。 これは、地元の消費者に大きく依存し、店舗での購入に依存しているビジネスを最適化する場合に特に重要です。
幸いなことに、AI主導のプラットフォームはたくさんあります。Yextはその1つであり、さまざまな検索エンジンや音声アシスタントにわたってビジネスのローカライズされた情報の正確性を積極的に監視します。 地理的な正確さが不可欠な場合、AIを使用して大量のデータを利用し、すべてが正常に機能していることを確認できます。
Outmanoeuvre競合他社へのインテリジェンス
デジタル市場が同じレベルの露出を争う競合他社でますます混雑するにつれて、AIとデータサイエンスは、中小企業がより裕福な競合他社を考え抜くのを支援する能力を持っています。
これは、COVID-19後の状況で中小企業の長期的な持続可能性を確保する上で重要です。 不況が迫っている可能性があるため、インテリジェンスは、競合する最も価値のあるキーワードと、音声アシスタントやロケーションベースのアルゴリズムに適応するための最も費用効果の高い方法を見つける際に企業が機敏になるのに役立ちます。
オンラインでの認知度を高めるためにスクランブリングを行う企業が増えるにつれ、ビジネスオーナーとマーケターは、AIとデータサイエンスの両方を活用して、ライバルを考え抜いてパフォーマンスを向上させることで大きなメリットを得ることができます。
著者について
Dmytroは、ロンドンを拠点とするクリエイティブで長い形式のコンテンツ作成エージェンシーであるSolvidの創設者兼CEOです。 AIベースのウェブサイトトラフィック予測ソフトウェアであるPridictoの創設者。 Dmytroの作品は、Shopify、起業家、IBM、およびキャンペーンモニターで紹介されています。