为新一代企业SEO做准备的四个关键领域
随着互联网的发展，越来越多的企业正在寻求SEO来帮助他们了解用户如何与搜索引擎交互，以及他们(和其他网站)如何自主交流。本文重点介绍四种趋势和方法，让SEO营销人员走在变化和网络发展的前面。
在一项调查中，43%的受访者认为营销技术、数据和分析是他们未来12个月的首要任务。全球网络用户数量增加到45亿，现在互联网上有20多亿个网站。与此同时，随着营销人员和机器每天、每小时增加更多的内容、资源和信息页面，企业网站的规模也在不断增长。
确保你的品牌能被正确的受众找到变得越来越有竞争力和复杂。除了这些挑战，关注和机遇还集中在以下几个方面:
3.0:随着用户拥有自己的数据和个性化变得越来越重要，有必要了解Web的去中心化意味着什么。经验:技术搜索引擎优化和网站基础设施、内容和速度的崛起以及重要搜索入口的激增:来自可穿戴设备、声控设备和手机的新搜索入口意味着下一代市场预计到2025年将达到557亿美元。数据隐私和合规性:随着隐私相关计划的不断发展，如GDPR和第三方数据源的使用，营销人员必须找到新的方法来确保数据的高保真度和安全性。根据谷歌的说法:总结正在被推入web3的东西的最佳方式是，它是一种通过使用“公共数据库”来存储、访问和传输特定类型信息的方式。
SEO就是让某些信息(如内容或产品列表)更容易在线访问和查找。网络不会改变。你仍将拥有搜索引擎、社交网络、电子商务等。只要有搜索引擎，就会需要SEO。
近年来，SEO的一个关键部分是(并且仍然应该是)关注用户如何与搜索引擎交互。但是随着网络的发展，需要知道机器之间是如何交流的，今天的百度、今日头条等网站是如何互动的。优化搜索体验意味着理解人类和机器如何生成和处理数据。
下面是为下一代SEO做准备的几个关键领域。
构建值得信赖的信息基础架构数据的巨大增长意味着营销人员现在需要确保他们的数据源是可靠和准确的。隐私法规遵从性正成为处理敏感信息的组织的主要关注点。
它是安全企业SEO的重要组成部分，可以保证你的技术现在和将来都是合规的。
这可以保护您以及您的客户和用户。
聚焦语义2001年，蒂姆·伯纳斯·李(互联网的创始人)将语义网描述为Web 3.0不可或缺的一部分。语义网络不是一个单独的网络，而是当前网络的延伸，在这个网络中，信息被赋予明确定义的意义，从而更好地使计算机和人协同工作。
搜索技术的创新围绕着对知识图谱的理解。语义学正在帮助营销人员更好地理解搜索查询背后的关系和意义。
使用谷歌自然语言处理(NLP)来帮助搜索引擎更好地理解和处理查询——就像人类一样。
在企业搜索引擎优化中，也帮助企业搜索引擎优化专家更好地理解搜索背后的意义和消费者的需求。
随着机器对机器通信的增加，了解它们是如何做到这一点的，它会产生什么数据以及如何处理这些数据也很重要。
利用可信的技术和结构化数据源，并关注关键概念，如EAT，以确保您的内容符合意图，并回答短语和问题之间的上下文。
提高你对机器学习和人工智能的理解。截至2021年，在大数据和人工智能实施状态下，总体重点是用数据驱动创新。几乎三分之一的人表示，他们的公司取得了积极的转型业务成果。
NLP技术的应用将是下一代SEO的驱动力。从数据和信息检索到网站错误检测和自动化，拥抱它是必不可少的。人脑只能处理这么多数据。随着在线数据量达到175，000 zeta字节，处理变得不可能。
内容作者和数字营销专家现在的首要任务是了解网站之间的沟通，以便他们可以更新和对他们的网站、搜索和内容营销策略进行必要的修改。
先进的技术是自学的，在某些情况下是自我驱动的，以帮助企业SEO专业人员理解和处理复杂的数据。
他们正在帮助营销人员节省日常任务中的宝贵资源，以零接触的方式自动报告和修复网站上的严重错误。
营销技术的智能使用提供了重要的商业智能，并帮助它自动执行。
聪明的SEO人员利用这一点，通过提升自己的角色和学习新技能，来改善自己的业务成果，发展自己的事业。
传统上，SEO依赖于基于假设的最佳实践。它仍然存在。然而，数据科学在搜索中的应用正变得至关重要。
随着网站功能和SEO要求变得更加高级，这一点尤其如此。
与此同时，搜索引擎在评估网站方面变得越来越复杂。
因此，需要从大型数据集中获取、分析和提取洞察力。
尤其是在企业环境下，SEO大量运用数据科学的方法和工具处理搜索数据，从而获得洞察:无论是通过统计分析，完整的API访问数据集，为大数据设计的数据处理算法，还是如何收集搜索数据的免费实验。
然而，在海量数据的情况下，营销人员为什么不使用技术来简化他们的SEO工作是没有意义的。
在数据科学中，SEO专家在选择正确的方法时进退两难。
比如，他们经常会问自己:在日常的数据处理工作中，我是否应该使用excel，或者说，学习Python的痛苦是否值得？
原文链接：https://www.dysolu.com/course/765.html
