數據是研究的命脈。
人工智慧的顯著發展和生成式人工智慧的引入都是建立在資料庫的基礎上的。
然而，任何創新、產品或技術突破的成功都取決於數據的品質。 連接生成式人工智慧、搜尋和內容行銷時，使用正確的數據至關重要。
數據正在爆炸式增長，IDC 預計到 2025 年全球數據規模將達到 175 ZB。
這是去年產量的兩倍，顯示成長趨勢顯著。 事實上，我預測更多！
為了適應這種數據熱潮，使用生成式人工智慧的專業人士必須評估他們的數據來源並確定未來最有價值的功能。
窮 vs 窮品質數據
不良數據對企業的不利影響是不可否認的。
品質差的數據是營運中斷、資訊不準確和決策錯誤的根源。
根據 Gartner 的報告，到 2021 年，組織將因數據品質不佳而平均每年損失 1,290 萬美元。
過去，資料品質工作主要集中在關聯式資料庫中結構化的資料。
然而，隨著大數據系統、雲端運算以及文字和感測器資料等非結構化資料類型的興起，行銷人員現在面臨著新的挑戰。 雲端系統中的資料品質管理已變得至關重要。
在搜尋和內容行銷中，數據從未如此重要。 然而，57% 的行銷人員誤解了數據，從而導致代價高昂的錯誤。
這可能是由於這些資料使用不同的資料來源以及與大規模處理大型資料集相關的問題所造成的。
什麼是優質數據？
品質數據結合了準確性、連接性、完整性和可靠性等關鍵因素。
圖片由作者創建，2023 年 9 月您使用的數據的準確性決定了搜尋的成功 – 確保高階主管、內容、數字、產品、行銷和銷售部門配備準確的資訊至關重要。
可靠的數據推動日益智慧的搜尋決策，進而影響業務績效。
此外，品質數據管理在連結 SEO 和內容行銷績效之間發揮核心作用。
除了準確性之外，其他幾個維度也有助於良好的數據質量，包括：
- 完整性：資料集必須包含所有必需的資料元素。
- 一致性：來自不同系統或資料集的資料值不應衝突。
- 獨特性：應避免在資料庫和資料倉儲中出現重複的資料記錄。
- 機會：數據必須定期更新以保持最新且隨時可用。
- 有效性：資料必須包含預期值並遵循適當的結構。
- 遵守：資料必須遵循您的組織建立的標準化格式。
透過滿足這些因素，資料集變得可靠且值得信賴，並與資料治理工作保持一致，以確保跨組織一致且有效地使用資料。
數據、搜尋和產生人工智慧
人類和機器的結合創造了一個數據和內容行銷戰場，其中品質和連接性對於成功至關重要。
人工智慧工具、機器學習應用程式、即時資料流和複雜資料管道的採用使資料品質過程更加複雜。
遵守 GDPR 和 CCPA 等資料保護和隱私法增加了對準確和一致資料的需求。
雖然全球數據量呈指數級增長，但同時，隨著消費者需求的不斷發展，SEO 也在發生變化，搜尋引擎正在透過創造新體驗並嘗試將人工智慧整合到搜尋引擎結果頁面(SERP)中來因應這些變化。 。
因此，行銷人員必須仔細重新考慮他們的數據、技術搜尋引擎優化和產生人工智慧結果的方法。
數據輸入和生成式人工智慧輸出
生成式人工智慧輸出的品質取決於為其提供資料的品質和連接性。
你們中的許多人都會經歷過這一點，尤其是在生成式 AI 和 ChatGPT、Bing AI 和 Google Bard 的早期。
這就是為什麼我們看到大型語言模型 (LLM) 的工程和資料調整速度越來越快。
生成式人工智慧以及 ChatGPT 和 Google 搜尋生成式體驗 (SGE) 等工具一直是人們廣泛討論的主題。
基於品質數據分析的生成人工智慧已經為 SEO 專業人員節省了時間和效率。
圖片由作者提供，2023 年 8 月生成式人工智慧可以幫助搜尋引擎優化和內容行銷人員更快、更準確地完成重複性任務。
我們超過 98% 的客戶使用 BrightEdge Copilot（揭露：我的公司）節省了製作 SEO 標題和描述的寶貴時間。
然而，推動生成式人工智慧的數據品質的價值也不僅僅在於節省時間。
透過使用高品質數據，行銷人員可以提高對消費者意圖和對話的理解（SERPS 中產生人工智慧結果的關鍵），並透過整合外部行業排名數據來理解數據集，最終減少處理時間。
此外，生成式人工智慧可以創建訓練和合成資料集，以支援人工智慧和機器學習模型的進一步開發。
然而，這種演變要求行銷人員調整他們的數據方法並確保；
- 數據品質和連接性：人工智慧輸出與輸入一樣好。 確保您使用的來源全面並結合歷史和即時數據。 避免使用多個不同的資料來源，這些資料來源無法完整地描述您的消費者行為，以避免 GIGO（垃圾輸入，垃圾輸出）。
- 整合到業務資料策略中：生成式人工智慧應被視為資料策略的一個組成部分。 從一開始就確保其包含在內，並與您更廣泛的業務行銷目標保持一致。
- 積極應對挑戰：主動解決產生人工智慧特有的安全性、偏見和準確性挑戰。 評估和減輕這些風險對於成功實施和解決未來的合規問題至關重要。
- 關注分析週期的組成部分：早期採用產生人工智慧應該針對行銷活動的特定組成部分和特定用例。 持續測試版本以確保應用程式正常運作並確保成功，尤其是在大規模發佈時。
- 優先考慮業務影響：優先考慮那些能夠在您的行銷活動中產生可衡量的業務影響的計劃。 確保您使用的每項技術都經過嘗試和測試，並且生成式人工智慧的創新得到高保真、基礎品質資料集的驗證和支援。
借助數據推動 SEO
在研究人工智慧如何影響 SEO 時，最好記住每個網頁都有人類和機器訪客：人們尋找能夠回答他們的問題和需求的相關內容，以及分析技術內容的搜尋引擎蜘蛛或機器人。
數據處理對於評估網站內容和為數位策略提供資訊已變得不可或缺。
SEO 行銷人員現在被增量數據所淹沒，這些數據可能難以解讀。 我們很幸運，SEO 中的人工智慧和自動化並不新鮮，自動化技術可以減少手動資料工作並改善業務決策，例如；
- 收集和建立大數據以產生更小、更有價值和有用的信息。
- 改進資料分類、標記和清理等任務。
- 線上研究、現場審核和意圖建模。
- 發現有關消費者如何與搜尋引擎互動的有價值的見解。
這也可以幫助那些沒有必要的數據科學學位或經驗的行銷人員有效地做到這一點。
正確利用數據的行銷人員可以適應不斷變化的消費者期望，跟上精細的搜尋變化，並滿足 Google 的標準。
結合使用獨特的見解和高保真度（專有）數據對於保持競爭力並確保人工智慧應用程式在強大的資料庫上取得成功至關重要。
行銷人員可以利用數據的力量從噪音中提取有意義的見解。
例如，零售行銷人員可能會發現重複內容的問題，而銀行行銷人員可能會專注於簡潔的內容。 量身定制的最佳實踐和針對特定行業的問題解決方案為行銷人員提供了競爭優勢。
所有這些都有助於創造更好、更快的搜尋體驗。
圖片由作者創建，2023 年 9 月結論
由於數據極其複雜，許多 SEO 專業人士仍然沒有充分利用數據的價值。 然而，在先進人工智慧的幫助下，這些隱藏的想法可以被發現和理解。
透過首先利用人工智慧技術的力量，行銷人員可以優化其內容，以在多個數位管道中產生最大影響，適應不斷變化的技術和消費者行為。
隨著組織推進生成式人工智慧策略，重要的是要記住應用程式的成功取決於為其提供支援的數據。
確保品質和連接數據是您的人工智慧路線圖的核心。 沒有它，成功將是有限的。
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