3 loại nhóm SEO khoa học dữ liệu và cách họ hoạt động – Tổng hợp kiến thức SEO mới nhất

Cập nhật kiến thức SEO TOP GOOGLE mỗi ngày tại website Kienthuccuatoi.com. Hôm nay mời các bạn theo dõi ngay bài viết có chủ đề 3 loại nhóm SEO khoa học dữ liệu và cách họ hoạt động
nhé.

3 loại nhóm SEO khoa học dữ liệu và cách họ hoạt động
| Kiến thức SEO trên thế giới.

Khi nói đến khoa học dữ liệu thành công cho SEO, không có gì quan trọng hơn là có đội ngũ phù hợp tại chỗ.

Những thách thức trong việc thu thập và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu, cũng như trong việc bạn lựa chọn mô hình học máy và trong các phân tích liên quan, tất cả đều được hưởng lợi khi các thành viên trong nhóm với các bộ kỹ năng khác nhau hợp tác để giải quyết chúng.

Bài viết này trình bày ba loại nhóm chính, những người trong nhóm và cách chúng hoạt động.

Hãy cùng mở sàn với các chuyên gia SEO khoa học dữ liệu đơn độc nhất – đội của một người.

1. Khoa học dữ liệu đơn lẻ SEO Pro

Nhóm một người thường là thực tế trong các cấu trúc lớn và nhỏ như nhau. Có rất nhiều người đa năng có thể tự quản lý cả chức năng SEO và dữ liệu.

Nói chung, chuyên gia SEO khoa học dữ liệu đơn lẻ có thể được mô tả như một chuyên gia SEO, người đã quyết định tham gia các khóa học nâng cao về khoa học máy tính để tập trung vào khía cạnh kỹ thuật hơn của SEO.

Quảng cáo

Tiếp tục đọc bên dưới

Họ đã thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình (chẳng hạn như R hoặc Python) và sử dụng các thuật toán học máy.

Họ đang theo dõi chặt chẽ các bản cập nhật của Google như Rankbrain, BERT và MUM, vì Google đã đưa ngày càng nhiều máy học và AI vào các thuật toán của mình.

Những chuyên gia này phải có kỹ năng tự động hóa các quy trình SEO để mở rộng nỗ lực của họ. Điều này có thể bao gồm:

  • Tự động lập chỉ mục các URL mới trong Bing.
  • Tạo sơ đồ trang web với các URL mới cho Google.
  • Tạo văn bản với các mô hình GPT.
  • Phát hiện bất thường trong tất cả các báo cáo SEO.
  • Dự đoán lưu lượng đuôi dài.

Trong tổ chức của tôi, chúng tôi chia sẻ những trường hợp sử dụng SEO này dưới dạng một Sổ tay Jupyter. Tuy nhiên, có thể dễ dàng tự động hóa chúng bằng cách sử dụng Papermill hoặc DeepNote (hiện cung cấp chế độ tự động khởi chạy Máy tính xách tay Jupyter thường xuyên) để chạy chúng hàng ngày.

Nếu bạn muốn kết hợp nó và nâng cao giá trị chuyên môn của mình, có các khóa đào tạo tuyệt vời dành cho những người đam mê SEO để tìm hiểu khoa học dữ liệu – và ngược lại, cho các nhà khoa học dữ liệu cũng học SEO.

Quảng cáo

Tiếp tục đọc bên dưới

Giới hạn duy nhất là động lực của bạn để học những điều mới.

Một số thích làm việc một mình; xét cho cùng, nó loại bỏ bất kỳ bộ máy quan liêu hoặc chính trị nào mà bạn có thể (nhưng không nhất thiết phải) tìm thấy trong các nhóm lớn hơn.

Nhưng như câu ngạn ngữ của Pháp: “Một mình chúng ta đi nhanh hơn; chúng ta cùng nhau tiến xa hơn ”.

Ngay cả khi các dự án được hoàn thành nhanh chóng, chúng có thể sẽ thành công như mong đợi vì chúng có thể có nhiều kỹ năng và kinh nghiệm hơn.

Bây giờ, chúng ta hãy rời khỏi SEO đơn lẻ và chuyển sang nhóm hai người.

2. Khoa học dữ liệu SEO MVT (Nhóm khả thi tối thiểu)

Bạn có thể đã biết MVP là Sản phẩm khả thi tối thiểu. Định dạng này được sử dụng rộng rãi trong các phương pháp nhanh trong đó dự án bắt đầu với một nguyên mẫu phát triển trong các lần lặp lại từ một đến ba tuần.

MVT tương đương với một đội. Cơ cấu nhóm này có thể giúp giảm thiểu rủi ro và chi phí của dự án ngay cả khi mang lại nhiều quan điểm đa dạng hơn.

Nó bao gồm việc tạo một nhóm chỉ có hai thành viên với các bộ kỹ năng bổ sung – thường là một chuyên gia SEO, người cũng hiểu cơ chế của học máy và một nhà phát triển kiểm tra các ý tưởng.

Nhóm được thành lập trong một khoảng thời gian giới hạn; thường là khoảng 6 tuần.

Ví dụ: nếu chúng tôi phân loại nội dung cho một trang web thương mại điện tử, thường thì một người sẽ thử nghiệm một phương pháp và triển khai một phương pháp hiệu quả nhất.

Tuy nhiên, một MVT có thể thực hiện các thử nghiệm phức tạp hơn với nhiều mô hình đồng thời – giữ phân loại xuất hiện thường xuyên nhất và thêm phân loại hình ảnh, chẳng hạn.

Điều này có thể được thực hiện tự động với tất cả các mẫu hiện có. Công nghệ hiện tại giúp bạn có thể đạt được 95% kết quả chính xác, ngoài ra, mức độ chi tiết của kết quả sẽ phát huy tác dụng.

PapersWithCode.com có ​​thể giúp bạn cập nhật tình trạng công nghệ hiện tại trong từng lĩnh vực (chẳng hạn như tạo văn bản), và quan trọng nhất là sẽ cung cấp mã nguồn.

Ví dụ: GPT-3 từ OpenAI có thể được sử dụng cho SEO bắt buộc để đề xuất các hành động tóm tắt văn bản, tạo văn bản và tạo hình ảnh, tất cả đều có chất lượng ấn tượng.

Quảng cáo

Tiếp tục đọc bên dưới

3. Nhóm đặc nhiệm SEO về khoa học dữ liệu

Hãy quay ngược thời gian với tôi một chút và hãy cùng nhìn lại một trong những sự hợp tác tuyệt vời nhất mọi thời đại: Đội a.

Mọi người trong đội mang tính biểu tượng này đều có một vai trò cụ thể và kết quả là họ đã thành công xuất sắc trong mỗi nhiệm vụ tập thể của mình.

Thật không may, không có tập nào về SEO. Nhưng lực lượng đặc nhiệm SEO khoa học dữ liệu của bạn có thể trông như thế nào?

Bạn chắc chắn sẽ cần một chuyên gia SEO làm việc chặt chẽ với một nhà khoa học dữ liệu và một nhà phát triển. Cùng nhau, nhóm này sẽ điều hành dự án, chuẩn bị dữ liệu và sử dụng các thuật toán học máy.

Chuyên gia SEO có vị trí tốt nhất để kiêm luôn vai trò quản lý dự án và xử lý thông tin liên lạc với ban quản lý và các bên liên quan bên ngoài. (Trong các công ty lớn hơn, có thể có những vai trò dành riêng cho người quản lý của nhóm và trưởng dự án.)

Dưới đây là một số ví dụ về các dự án mà loại nhóm này có thể chịu trách nhiệm:

  • Thiết lập kho dữ liệu doanh nghiệp (kho dữ liệu ngoại vi kết hợp dữ liệu kinh doanh, thị phần thoại, kỹ thuật và nội dung).
  • Nhận dạng và giải quyết các trang “xác sống”.
  • Phát hiện các truy vấn mới.
  • Dự báo lưu lượng / lợi nhuận sau các hành động nhất định.

Quảng cáo

Tiếp tục đọc bên dưới

Tuân thủ SEO dữ liệu

Tất nhiên, các đội cần có công cụ để phát huy tối đa nỗ lực của mình. Điều này đưa chúng tôi đến ý tưởng về phần mềm tuân thủ SEO dữ liệu.

Tôi tin rằng có ba nguyên tắc cần tuân thủ cẩn thận ở đây để tránh sử dụng các công cụ hộp đen cung cấp cho bạn kết quả mà không giải thích phương pháp luận và thuật toán của chúng.

1. Truy cập vào tài liệu giải thích rõ ràng các thuật toán và thông số của mô hình học máy.

2. Khả năng tự tái tạo kết quả trên một tập dữ liệu riêng biệt để xác thực phương pháp luận. Điều này không có nghĩa là sao chép phần mềm: tất cả các thách thức nằm ở hiệu suất, bảo mật, độ tin cậy và công nghiệp hóa của các mô hình học máy, không phải ở chính mô hình hay phương pháp luận.

3. Công cụ phải tuân theo một cách tiếp cận khoa học bằng cách truyền đạt bối cảnh, mục tiêu, phương pháp đã thử nghiệm và kết quả cuối cùng.

SEO dữ liệu là một cách tiếp cận khoa học để tối ưu hóa tìm kiếm dựa trên phân tích dữ liệu và sử dụng khoa học dữ liệu để đưa ra quyết định.

Dù ngân sách của bạn là bao nhiêu, bạn đều có thể thực hiện các phương pháp khoa học dữ liệu. Xu hướng hiện nay là các khái niệm được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu ngày càng trở nên dễ tiếp cận hơn đối với bất kỳ ai quan tâm đến lĩnh vực này.

Quảng cáo

Tiếp tục đọc bên dưới

Bây giờ bạn có quyền sở hữu các dự án khoa học dữ liệu của riêng bạn với các kỹ năng phù hợp và các nhóm. Để thành công SEO khoa học dữ liệu của bạn!

Nhiêu tai nguyên hơn:


Vậy là bạn đã có thêm nhiều thông tin về chủ đề 3 loại nhóm SEO khoa học dữ liệu và cách họ hoạt động
rồi nha. Kienthuccuatoi.com tin rằng bạn đã có nhiều kiến thức SEO hữu ích rồi đó. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm những kiến thức SEO khác thì bạn có thể xem thêm tại đây nhé: https://kienthuccuatoi.com/kien-thuc-digital-marketing/hoc-seo.

Từ khoá liên quan về chủ đề 3 loại nhóm SEO khoa học dữ liệu và cách họ hoạt động

#loại #nhóm #SEO #khoa #học #dữ #liệu #và #cách #họ #hoạt #động.

Chân thành cảm ơn bạn đã xem những kiến thức hữu ích tại website nhé.

Nguồn: www.searchenginejournal.com.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *