随着網絡的發展，越來越多的企業現在正在尋求 SEO，以幫助深入了解用戶如何與搜索引擎交互以及他們（和其他網站）如何自主通信。本文重點介紹了企業 SEO 營銷人員(yuán)保持領先于變化和網絡發展的四種趨勢和方法。

在一(yī)項調查中(zhōng)，43%的受訪者認爲營銷技術、數據和分(fēn)析是他們未來 12 個月的首要任務。全球網絡用戶數量已增至45 億，互聯網上現在有超過 20 億個網站。同時，随着營銷人員(yuán)和機器每天和每小(xiǎo)時添加更多的内容、資(zī)源和信息頁面，企業網站的規模也在增長。

确保您的品牌能夠被正确的受衆發現正變得更具競争力和複雜(zá)性。除了這些挑戰之外(wài)，關注點和機遇也集中(zhōng)在以下(xià)方面：

Web 3.0：随着用戶開(kāi)始擁有自己的數據和個性化變得越來越重要，需要了解 Web 的去(qù)中(zhōng)心化意味着什麽。

用戶體(tǐ)驗：技術搜索引擎優化和網站基礎設施、内容和速度的興起和重要性

搜索入口點的激增：來自可穿戴設備、聲控設備和手機的新搜索入口點意味着下(xià)一(yī)代市場預計到2025 年将達到 557 億美元。

數據隐私和合規性：随着圍繞隐私的舉措不斷發展，例如 GDPR 和第三方數據源的使用，營銷人員(yuán)必須尋找新的方法來确保數據的高保真度和安全性。

根據 Google 的說法：将正在推送的内容總結爲 web3 的最佳方式是：它是一(yī)種通過使用“公共數據庫”來存儲、訪問和傳輸某些類型信息的方式。

SEO 是關于使某些信息（如内容或産品列表）更易于訪問和在線查找。網絡不會改變。你仍然會有搜索引擎、社交網絡、電(diàn)子商(shāng)務等。隻要有搜索引擎，就會需要 SEO。

近年來，SEO 的一(yī)個關鍵部分(fēn)是（并且仍然應該）關注用戶如何與搜索引擎交互。然而，随着網絡的發展，有必要了解機器如何相互通信，以及百度和今日頭條等網站如何與網站交互。優化搜索體(tǐ)驗意味着了解人類和機器如何生(shēng)成和處理數據。

以下(xià)是爲下(xià)一(yī)代 SEO 做準備的幾個關鍵領域。

構建值得信賴的信息基礎設施

數據的巨大(dà)增長意味着營銷人員(yuán)現在需要确保他們的數據源是可信賴和準确的。圍繞隐私的合規性正成爲處理敏感信息的組織的主要關注點。

安全性是企業級 SEO 的重要組成部分(fēn)，可确保您的技術現在和将來都合規。

這可以保護您和您的客戶和用戶。

專注于語義

2001 年，Tim Berners-Lee（互聯網的創始人）将語義網描述爲 Web 3.0 的一(yī)個組成部分(fēn)。語義網絡不是一(yī)個單獨的網絡，而是當前網絡的擴展，其中(zhōng)信息被賦予了明确定義的含義，更好地使計算機和人們能夠合作工(gōng)作。

搜索技術的創新圍繞着對知(zhī)識圖譜的理解展開(kāi)。語義正在幫助營銷人員(yuán)更好地理解搜索查詢背後的關系和含義。

谷歌使用自然語言處理 (NLP) 來幫助搜索引擎更好地理解和處理查詢——就像人類一(yī)樣。

在企業搜索引擎優化中(zhōng)，它還幫助企業搜索引擎優化專家更好地理解搜索背後的含義以及消費(fèi)者的需求。

随着機器對機器通信的增加，了解它們如何做到這一(yī)點、它産生(shēng)什麽數據以及如何處理它也很重要。

利用值得信賴的技術和結構化數據源并專注于EAT等關鍵概念，以确保您的内容符合意圖并回答短語和問題之間的上下(xià)文。

提升您對機器學習和人工(gōng)智能的理解

截至 2021 年，在大(dà)數據和人工(gōng)智能執行的狀态下(xià)，總體(tǐ)關注點是利用數據推動創新。幾乎三分(fēn)之一(yī)的人表示他們的公司内部取得了積極的轉型業務成果。

NLP技術的應用将是下(xià)一(yī)代SEO的驅動力。從數據和信息檢索到網站錯誤檢測和自動化，擁抱它是必不可少的。人腦隻能處理這麽多數據。随着在線數據量達到175,000 zeta 字節，處理變得不可能。

内容作者和數字營銷專家現在的首要任務是了解網站與網站之間的通信，以便他們可以更新并對其網站、搜索和内容營銷策略進行必要的修改。

先進的技術是自學的，在某些情況下(xià)是自驅動的，以幫助企業 SEO 專業人員(yuán)理解和處理複雜(zá)的數據。

他們正在協助營銷人員(yuán)在日常任務中(zhōng)節省寶貴的資(zī)源、自動報告并以零接觸方式修複其網站上的嚴重錯誤。

營銷技術的智能使用提供了重要的商(shāng)業智能并幫助其自動執行。

聰明的 SEO 們利用這一(yī)點來提高業務成果并通過提升他們的角色和學習新技能來發展他們的職業生(shēng)涯。

在您的搜索和 Martech 堆棧中(zhōng)應用數據洞察

傳統上，SEO 依賴于基于假設的最佳實踐。它仍然存在。然而，數據科學在搜索中(zhōng)的應用正變得至關重要。

随着網站功能和 SEO 需求變得更加先進，這一(yī)點尤其正确。

與此同時，搜索引擎在評估網站方面變得越來越複雜(zá)。

結果是需要從大(dà)型數據集中(zhōng)獲取、分(fēn)析和提取見解。

特别是在企業環境中(zhōng)，SEO 大(dà)量利用數據科學方法和工(gōng)具來處理搜索數據，從而獲得洞察力：無論是通過統計分(fēn)析、對數據集的完整 API 訪問、爲大(dà)數據設計的數據處理算法，還是自由實驗通過如何收集搜索數據。

然而，有了海量數據，營銷人員(yuán)爲什麽不使用技術來簡化他們的 SEO 工(gōng)作是沒有意義的。

在數據科學方面，SEO 專家在選擇正确的方法方面存在兩難選擇。

例如，他們經常問自己：我(wǒ)(wǒ)應該在處理數據的日常工(gōng)作中(zhōng)使用 excel，還是值得學習 Python 的痛苦？

将數據科學模塊集成到您的技術堆棧中(zhōng)可以幫助企業 SEO，尤其是數字營銷人員(yuán)從數據科學中(zhōng)受益，而無需成爲數據科學家，也無需使用資(zī)源來解決上述困境。

未來的企業 SEO 平台需要其martech 堆棧核心的數據科學基礎設施功能，以便爲營銷人員(yuán)提供靈活的選擇。

結論

随着網絡——以及網絡内部人際關系的廣度和深度——的發展，搜索數據作爲客戶實時聲音代理的價值将繼續增長。

對于企業 SEO，釋放(fàng)這種潛力需要更多地關注技術，但這不能以犧牲推動卓越客戶體(tǐ)驗的深思熟慮、創造性思維爲代價。

數據科學、創造力和人工(gōng)智能産生(shēng)的接觸點的人性化之間的平衡是任何營銷策略的重要組成部分(fēn)，這些營銷策略旨在抵禦網絡發展的下(xià)一(yī)個時代。