到 2025 年，全球數據領域将從 2018 年的 33 ZB（每個 ZB 等于 1 萬億 GB）增長到 175 ZB。

在營銷方面，我(wǒ)(wǒ)們作爲大(dà)部分(fēn)數據管理者的角色也在增長。

根據IDC的一(yī)份報告，截至去(qù)年，存儲在企業核心中(zhōng)的數據比世界上所有現有端點中(zhōng)的數據都多。

營銷人員(yuán)和 SEO 專業人士面臨的巨大(dà)挑戰是激活和使用這些數據。

2025 年，每個聯網的人每 18 秒至少會有一(yī)次數據交互，全球近 30% 的數據将需要實時處理。

人類營銷人員(yuán)無法獨自處理這種處理。

越來越多的，随着我(wǒ)(wǒ)們的機器學習工(gōng)具處理和分(fēn)析搜索數據，他們正在學習和提高他們對搜索數據的理解。

搜索中(zhōng)的機器學習

也許機器學習在搜索中(zhōng)最著名的應用是谷歌自己的RankBrain算法，它可以幫助搜索引擎更好地理解單詞的相關性和上下(xià)文以及單詞之間的關系。

機器學習使谷歌能夠理解查詢背後的想法。

機器學習允許算法在引入新單詞和查詢時不斷擴展這種理解。

随着算法更好地确定哪些内容最能滿足每個搜索者的需求，我(wǒ)(wǒ)們面臨着創建滿足這些需求的内容并對其進行優化以明确相關性的挑戰。

當我(wǒ)(wǒ)們正在經曆數據的爆炸式增長時，對 SEO 的興趣也在增長，這絕非巧合。

搜索引擎優化和數據科學

搜索引擎優化已經成長爲一(yī)個可行的、受人尊敬的主流營銷職業。

在我(wǒ)(wǒ)寫這篇文章時，LinkedIn 上有 823,000 人的個人資(zī)料中(zhōng)包含“SEO”，并且有 8,600 人專門将其核心服務産品歸類爲 SEO。

放(fàng)眼全球，這些數字分(fēn)别激增至 320 萬和 25,000。

但這隻是 SEO 行業的一(yī)小(xiǎo)部分(fēn)。

在 SEO 中(zhōng)，有些人将自己定義爲内容營銷人員(yuán)、數字營銷策略師或從業人員(yuán)、網站開(kāi)發人員(yuán)、分(fēn)析專家、顧問、顧問等。

我(wǒ)(wǒ)們的行業規模和範圍都很大(dà)，因爲 SEO 現在幾乎涉及業務的各個方面。

由于我(wǒ)(wǒ)們必須處理的數據大(dà)量增加，現在對 SEO 專業人員(yuán)的要求越來越多。

然而，根據研究，隻有31.5%的組織在其公司擁有數據科學家。

與機器學習一(yī)起工(gōng)作，而是爲精通技術的 SEO 專業人員(yuán)提供了許多重要優勢。

1. 在您的專業領域提高績效

雇主和客戶都受結果驅動。

您知(zhī)道如何在您的專業領域使用機器學習驅動的工(gōng)具嗎(ma)？

無論是在付費(fèi)搜索、技術搜索引擎優化、内容創建和優化、鏈接構建還是搜索引擎優化的其他方面，那些可以通過使用支持機器學習的搜索引擎優化工(gōng)具證明卓越性能的人正在增加自己的價值。

2. 領先并保持領先

搜索是現場拍賣。如果您等着看客戶的想法，然後才準備做出回應，那麽您已經落後了。

機器學習驅動的工(gōng)具使營銷人員(yuán)能夠激活實時洞察力，根據每個用戶的個人需求即時個性化和優化内容。

3. 規模經濟

如果你能證明你有能力擴大(dà)你的努力，你作爲 SEO 從業者和領導者的價值會成倍增加。

機器學習的真正力量在于它能夠将比我(wǒ)(wǒ)們知(zhī)道如何處理更多的數據轉換爲營銷人員(yuán)可以用來真正推動針頭的可行見解和自動化行動。做到這一(yī)點很難。

機器不追求升職；他們不懷有先入之見，也不關心過去(qù)的錯誤。

它們完全是主觀的，将觀點和個性以及其他潛在的瓶頸排除在數據評估過程之外(wài)。

營銷人員(yuán)剩下(xià)的是純粹、準确的數據輸出，然後可以大(dà)規模激活這些輸出，以提高搜索可見性和與客戶的互動。

4. 成長空間

掌握你的 SEO 工(gōng)具集會給你更多的職業發展空間，并且作爲一(yī)個碰巧熱愛你所做工(gōng)作的人。

尤其是機器學習，使我(wǒ)(wǒ)們能夠從更大(dà)的數據集中(zhōng)獲得洞察力，并使我(wǒ)(wǒ)們能夠獲得比我(wǒ)(wǒ)們隻能從我(wǒ)(wǒ)們自己手動分(fēn)析的數據中(zhōng)學習更多的智能。

您的專業洞察力和行業知(zhī)識決定了哪些輸出是有用的以及應該如何應用它們。

機器學習可以非常快速地告訴您在重大(dà)市場動蕩期間您的受衆行爲發生(shēng)了怎樣的變化，例如我(wǒ)(wǒ)們最近在 COVID-19 方面的經驗。

但是您如何解釋和響應這些變化仍然是營銷和 SEO 專業人士的領域。

機器學習可以幫助您識别訪問者行爲模式，這些模式指向機會和需要改進的領域。

技術不能做的是取代創造性和分(fēn)析性的人類思維過程和經驗，這些過程和經驗決定了爲響應這些見解而采取的最佳下(xià)一(yī)步措施。

SEO的人是不可替代的。事實上，它們比以往任何時候都更重要。

我(wǒ)(wǒ)們使用的工(gōng)具可能非常複雜(zá)；支持機器學習的工(gōng)具甚至可以做出決策并實施優化。

然而，推動機器無法替代的創造性和分(fēn)析過程的是 SEO 人員(yuán)：

創意分(fēn)析師。

數據科學家（控制機器的輸入）。

分(fēn)析。

内容制作者。

文化建設者和成功傳播者。

促進銷售和幫助客戶的專家用戶。

跨數字渠道的戰略規劃。

并且有敏捷的營銷人員(yuán)可以做上述的任何組合。

它們是促進與其他數字部門合作以确保真正全面的 SEO 戰略的關鍵。人類在與機器學習驅動技術的每次交互中(zhōng)扮演的三個關鍵角色：

訓練：我(wǒ)(wǒ)們需要教機器執行某些任務。

解釋：我(wǒ)(wǒ)們必須理解任務的結果，尤其是當它出乎意料或違反直覺時。

維持：我(wǒ)(wǒ)們有責任确保以合理和負責任的方式使用該技術。

将此鏡頭應用于我(wǒ)(wǒ)們的 SEO 技術，我(wǒ)(wǒ)們看到這三個原則是正确的。

我(wǒ)(wǒ)們需要決定哪些 SEO 任務要智能自動化，并爲我(wǒ)(wǒ)們的工(gōng)具提供适當的輸入。

我(wǒ)(wǒ)們需要了解輸出并理解它，隻關注那些具有商(shāng)業建設潛力的見解。

我(wǒ)(wǒ)們有責任确保搜索者的隐私受到保護，技術的價值超過成本，并且在其他方面得到了很好的利用。

您可以建立自己作爲 SEO 的價值，并通過培養以下(xià)技能來學習使用機器學習驅動的技術更有效地工(gōng)作：

數據熟練度：根據斯坦福研究人員(yuán)的數據，人工(gōng)智能工(gōng)作的份額從 2012 年的 0.3% 增長到 2019 年美國發布的總工(gōng)作崗位的 0.8%。人工(gōng)智能勞動力需求正在增長，尤其是在高科技服務和制造業。

溝通：作爲如此多客戶數據的仲裁者，我(wǒ)(wǒ)們以其他部門主管和決策者可以理解的方式傳達關鍵見解和價值至關重要。

敏捷性：敏捷性不僅僅是一(yī)種特質或品質，它還是一(yī)種通過不斷的實驗發展起來的技能。

擁抱機器學習和自動化意味着與人類的創造力和技能建立協同作用。

它可以通過發現我(wǒ)(wǒ)們永遠無法識别的 SEO 見解和模式，使我(wǒ)(wǒ)們更有創造力和效率。

它可以幫助我(wǒ)(wǒ)們發現新主題、識别内容差距、針對特定類型的查詢和結果進行優化等等。

更重要的是，它可以在過于耗時、過于重複和費(fèi)力的任務上節省重要時間，因此我(wǒ)(wǒ)們可以擴展性能。

當這種情況發生(shēng)時，我(wǒ)(wǒ)們開(kāi)發新技能和進步也是人與技術之間共生(shēng)關系的一(yī)部分(fēn)。