Làm thế nào AI có thể khám phá các thông tin mới và thúc đẩy hiệu năng SEO

Nhà báo Jim Yu tin rằng tích hợp sức mạnh của trí thông minh nhân tạo (AI) và học sâu, giới marketing có thể vượt khỏi các quan sát đơn giản và tìm ra các hình thái mới trong hành vi người dùng.

Vào 2015, Google công bố rằng họ đã bổ sung RankBrain vào thuật toán của mình, củng cố thêm về sự quan trọng của trí thông minh nhân tạo (AI) trong tìm kiếm. Đến 2018, giới marketing tìm kiếm đang bắt đầu sử dụng các hệ thống AI, máy học và học sâu để khám phá các thông tin mới, tự động hoá các tác vụ cần nhiều nhân công và cung cấp mới mức độ mới về cá nhân hoá để dẫn người dùng qua phễu mua hàng. Chúng ta hiện đang bước hoàn toàn vào kỷ nguyên AI.

Để làm rõ cho bối cảnh trong bài viết, tôi thấy các định nghĩa sau có ý nghĩa:

• Trí thông minh nhân tạo là một lĩnh vực rộng, bao gồm các ứng dụng máy học có thể tiến hành các tác vụ thường cần trí thông minh của con người. Trí thông minh của con người bao gồm một phạm vị lớn của các hành vi, vì thế không có gì ngạc nhiên là cụm “trí thông minh nhân tạo” có thể được sử dụng để phân loại việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chơi cờ, xe tự động lái và hàng triệu ví dụ khác.

• Máy học thường được hiểu là AI, nhưng nó thực sự là một ứng dụng (và vì thế là một lĩnh vực phụ) của trí thông minh nhân tạo. Trong định nghĩa của đại học Stanford thì “Máy học là khoa học về việc khiến máy tính hành xử không cần đến lập trình”. Chúng ta có thể xem các thuật toán là các viên gạch của bất cứ hệ thống máy học nào.

• Học sâu là một phương thức máy học, thường dựa trên sự làm việc của bộ não con người, thứ sử dụng mạng lưới nơron để giải quyết các vấn đề phức tạp. Nó đứng sau một loạt các đột phá trong lĩnh vực nhận diện giọng nói và xử lý hình ảnh.

Những gã khổng lồ công nghệ đều đầu tư nhiều vào các phương thức AI tiềm năng để đem lại các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn, vì chúng đem đến sức mạnh máy móc mà mình con người không thể làm được.

Tất nhiên công nghệ này đã nổi lên trong thời đại của dữ liệu khổng lồ. Để khái niệm “dữ liệu khổng lồ” hữu hình hơn, trong 2017, mọi người đi 46000 chuyến đi Uber, tiến hành 4 triệu tìm kiếm Google và chia sẻ 456000 tweet – theo dữ liệu tổng hợp thực hiện bởi Domo.

Đằng sau mỗi tương tác là một con người, một ý định và một bối cảnh. Thêm nữa, mồi tương tác này sản sinh ra các điểm dữ liệu cần thiết để hiểu được khách hàng ở một mức độ sâu hơn trước đây. Các hiểu biết này là vô giá với giới marketing, nhiều người giờ xem dữ liệu là thứ giá trị nhất mà ta có.

Tuy nhiên nếu dữ liệu là nguyên liệu, thì ta vẫn trong quá trình phát triển động cơ đốt. Không có các công cụ đúng, tất cả các thông tin mà khách hàng chúng ta có sẽ không được chú ý đến.

AI khiến giới marketing làm hiệu quả hơn

Trong một môi trường nhiều dữ liệu, thiếu thời gian, giới SEO ngày nay có một nhiệm vụ không hề dễ chịu. Vài trong số thách thức phổ biến mà ta gặp hàng ngày bao gồm:

• Theo dõi hiệu suất trang web trong các nền tảng thống kê để khám phá thông tin.
• Hiểu được hành vi người dùng để giúp đem đến các trải nghiệm được cá nhân hoá.
• Tạo ra các ý tưởng nội dung sẽ đem đến truy cập và doanh thu.
• Quản lý ngân sách để duy trì mục tiêu lãi suất.
• Đa nhiệm trong nhiều mặt của một chiến dịch tìm kiếm tự nhiên.

Thường thì các yếu tố cản trở có thể khiến giới SEO hy sinh để đạt mục tiêu. Các nguồn lực không có sẵn để khai thác sức mạnh của dữ liệu người dùng, quản lý ngân sách và xử lý các tác vụ cùng lúc.

Tuy nhiên, tất cả các mục tiêu này có thể được kiểm soát hiệu quả hơn với sự trợ giúp của trí thông minh nhân tạo.

Nếu ta nói lại về mỗi thách thưc trên, AI có thể cung cấp một giải pháp nhanh chóng và hiệu quả cho chúng:

• Theo dõi hiệu suất: Ai có thể xử lý dữ liệu, cảnh báo người dùng các bất thường và làm nổi bật các cơ hội thành công nhanh chóng để hành động ngay.

• Đưa đến các kinh nghiệm được cá nhân hoá: Máy học có thể tự động điều chỉnh thông điệp dựa trên hành vi trong lịch sử và dự đoán của người dùng.

• Tạo ra các ý tưởng nội dung: Học sâu có thể xác định các chủ đề xu hướng và phát hiện các khoảng trống trong thị trường, sau đó khuyến nghị các tiêu đề nội dung mới.

• Kiểm soát ngân sách: Trí thông minh nhân tạo tự động khuyến nghị các lĩnh vực mà ta có thể dành thời gian và tiền bạc có lợi nhất.

• Đa nhiệm: Một trong những điểm đáng giá nhất của AI là khả năng tung hàng triệu quả bóng một lúc. Ta có thể chỉ định đa nhiệm với một công nghệ điều khiển bởi AI để ta có thể làm việc sáng tạo và chiến lược hơn.

Sức mạnh của AI trong việc đưa tới các thông tin

Sợi chỉ xuyên suốt ở đây là thực tế về AI có thể đưa tới các thông tin rất phù hợp một cách tự động, ở một quy mô lớn, và theo cách mà ta có thể dễ dàng chia sẻ với các phòng ban trong tổ chức của bạn. Không có công nghệ đúng đắn, ta chỉ có thể đạt được điều này với sự hỗ trợ từ hàng trăm nhà phân tích và một ngân sách vô hạn.

Đáng chú ý là sự khác nhau giữa thông tin giá trị và một quan sát đơn giản rất đáng kể với bất cứ doanh nghiệp nào. Một thông tin đúng vẽ lên thứ gì đó mới và định hướng các hành động trong tương lai dựa trên các thời điểm và thông số quan trọng. Ví dụ như hiểu biết về việc người dùng đang khó khăn khi truy cập nội dung của ta có thể dẫn tới việc ta tiến hành các thay đổi trong các đường dẫn nghi vấn. Tác động của điều này có thể được kiểm soát rất rõ, và ta có thể phân bổ một đồng giá trị tới thông tin ban đầu.

Ngược lại thì phần lớn những gì có được từ nghiên cứu thủ công thuộc vào loại quan sát. Hiểu biết về việc lưu lượng truy cập từ di động từ người dùng ở California tăng từ tuần trước có thể thú vị, nhưng nếu không có bối cảnh hoặc giải đáp, thì nó không đưa ra được hướng dẫn nào.

Giới marketing tìm kiếm nên tìm ra một nền tảng sử dụng công nghệ học sâu để tìm kiếm dữ liệu tìm kiếm, xã hội và marketing nội dung từ một loạt nền tảng thống kê để đưa ra các thông tin này. Điều này cần đạt được trên tất cả các lãnh thổ, thiết bị và nhân khẩu học, cho phép thông tin mới được phát lộ mà thông thường không được phát hiện.

Khi đánh giá công nghệ cho các mục đích này, giới marketing nên hỏi các câu hỏi như:

• Lợi ích là gì? Làm thế nào nó tiết kiệm thời gian và có hiệu quả?

• Nguồn dữ liệu liên quan đến tất các các tính toán, bao gồm tìm kiếm, xã hội và địa phương?

• Làm thế nào nó lập chỉ mục cho các đường dẫn? Liệu dữ liệu có mới, chính xác và được thu thập thường xuyên để theo dõi lĩnh vực SEO không?

• AI tinh tế đến thế nào? Các ứng dụng máy học và học sâu nào được sử dụng để xác định các hình mẫu trong dữ liệu khách hàng?

• Nó thay đổi khả năng hoạt động của doanh nghiệp chúng ta thế nào?

• Vấn đề doanh nghiệp nào mà nó giải quyết?

• Liệu nó có chứa các bảng điều khiển trực quan hiển thị các khám phá theo một cách dễ hiểu có thể được chia sẻ với những đối tượng không hiểu kỹ thuật và trong toàn bộ các tổ chức số hay không?

Kết luận

Trong tất cả các hoạt động đời sống, bao gồm cả marketing tìm kiếm, máy học có thể đưa tới kết quả tốt hơn – nếu ta biết cách tận dụng nó. Điều đó bắt đầu bằng việc hiểu được nơi mà dữ liệu đến và nó có thể được dùng làm gì, sau đó quyết định vấn đề doanh nghiệp nào ta cần phải sử dụng nó để giải quyết.

Sự tăng trưởng của dữ liệu sẽ mở ra một kỷ nguyên mới về cơ hội cho tất cả giới marketing, nhưng chỉ những người hiểu được tiềm năng của trí thông minh nhân tạo mới tận dụng được đầy đủ các nguồn lực này. Bằng cách kết hợp sức mạnh của AI và học sâu, giới marketing tìm kiếm mới có thể vượt qua các quan sát thông thường và tìm ra các hình thái mới trong hành vi người dùng. Kết quả sẽ nhanh hơn, chính xác hơn và các thông tin để ra quyết định sẽ được đưa đến qua các thông số quan trọng.

Nguồn: https://searchengineland.com/