在这样一个数据丰富，时间较差的环境下，现代SEO是一项难以置信的任务。一些日常面临的最常见的挑战包括如下几点：

· 监控分析平台中的网站性能以发现洞察力。

· 了解受众行为以帮助提供个性化的体验。

· 生成可提供流量和收入的内容创意。

· 管理预算以保持目标利润率。

· 在自然搜索活动的多个方面进行多任务处理。

这些限制性因素通常会导致SEO为了达成目标而作出舍弃。这些资源无法挖掘我们消费者数据的力量，管理我们的预算并同时进行任务委托。

但是，所有这些目标都可以在人工智能的帮助下更加有效的进行管理。

如果我们回顾一下这些挑战，人工智能可以为每一个挑战提供一个快速有效的解决方案：

· 监控性能： AI可以处理数据，提醒用户任何异常情况，并立即突出显示快速胜出。

· 提供个性化体验：机器学习可以根据用户的历史和预测行为自动定制消息。

· 生成内容创意：深度学习可以识别热门话题，找出市场中的差距，然后提出新的内容标题。

· 预算管理：人工智能自动推荐我们可以花费我们的时间和金钱最有利的领域。

· 多任务处理： AI最大的卖点之一就是它能够同时处理数百万个球。我们可以将多任务委托给一个人工智能驱动的技术，这样我们就可以继续进行更具创造性和战略性的工作。

通过所有这一切的统一线索是AI可以自动，大规模地提供高度相关的见解，并以我们可以轻松地与组织中的其他部门共享的方式进行分享。如果没有正确的技术，我们只能在数百名分析师的支持下和无限的预算下实现这一目标。

值得注意的是，有价值的见解和简单的观察之间的差异对于任何企业来说都是非常重要的。一个真正的洞察力照亮新的事物，并根据重要的时刻和指标指导未来的行动。例如，消费者在努力访问我们的内容的知识可能会导致我们对相关网址进行技术更改。这种影响可以非常清楚地监控，我们可以将美元价值归功于原始的洞察力。

相反，通过人工研究产生的大部分成为观察的范畴。加利福尼亚用户的移动流量自上周以来增加的知识可能会很有趣，但没有上下文或清晰度，它不会产生任何指导。

搜索营销人员应该寻找一个采用深度学习技术的平台，筛选来自各种分析平台的搜索，社交和内容营销数据，以产生这些见解。这应该通过所有的领土，设备和人口统计数据来实现，从而允许表面上的新信息通常会穿过裂缝。

当为了这些目的而评估技术时，营销人员应该问这些问题：

· 有什么好处？它如何节省时间和提高效率？

· 所有计算中涉及哪些数据源和数据集，包括搜索，社交和本地？

· 它如何索引URL？数据是否新鲜，准确和经常收集以追踪SEO风景？

· 人工智能有多复杂？什么是用于识别消费者数据模式的机器学习和深度学习应用程序？

· 它如何改变我们的业务运营能力？

· 它解决了哪些明确的业务问题？

· 它是否包含直观的仪表板，以易于理解的方式显示所有调查结果，可以与非技术受众和整个数字化组织共享？

在包括搜索营销在内的各行各业，机器学习可以带来更好的结果 - 如果我们知道如何利用它来获得我们的优势。首先了解我们的数据来自哪里以及可以使用哪些数据，然后确定我们要使用这些资产解决哪些业务问题。

数据的激增应该为所有营销者开创一个新的机会时代，但只有那些了解人工智能潜力的人才能充分利用这些资源。通过整合人工智能和深度学习的力量，搜索营销人员可以超越简单的观察，在用户行为中找到新的模式。其结果是更快，更准确和可操作的洞察力，以实现重要的指标。