5g网络优化是干什么的（seo人工优化的）

5g时代，如何更好地利用大数据推动SEO优化

托管服务提供商可以利用大数据为企业提供更好的服务和更多的SEO优势。

大数据已经成为许多企业数字营销战略的重要组成部分。机器学习、数据分析和Hadoop技术正在改变SEO(SEO)

机器学习在搜索引擎算法中的应用越来越广泛。SEO使用机器学习可以部分反向工程这些算法。

大数据帮助SEO公司找到新的链接机会和其他地方，以提高他们的搜索引擎结果页(SERP)排名。

大数据帮助企业找到与SEO目标兼容的新托管解决方案。

最后一点很重要，但常常被忽视。

企业采用托管服务可能会对其SEO产生影响，其中大数据起着重要作用。大多数人都知道他们的托管计划会影响搜索引擎结果页(serp）的潜力。但为什么呢?怎么用?

事实证明，一个企业的托管计划将影响三个主要领域，所有这些都将影响其排名:安全，位置和速度。lpgeeks说:“许多公司在没有意识到主机托管对其品牌认知度的积极影响的情况下，启动或改造了自己的网站。高效的服务器、可靠的支持和服务，以及管理和监控，都对企业网站的长期健康发展起着至关重要的作用。”

大数据是提供这种效率和支持所必需的。随着大数据变得越来越复杂，它将使其更加可靠。

选择网络托管公司应该是企业深思熟虑的决定。本文分析了企业托管计划对这些内容的影响，企业可以采取哪些措施为目标受众选择托管，以及如何缓解这些问题。

无论企业是否开展SEO活动，安全性都是企业运营网站时最为关注的问题之一。而其基本经验法则是:企业网站的安全性越低，被攻击的可能性就越大。如果确实遇到黑客，那么企业网站的内容就可能被篡改，使其网站失去所有排名。

因此，虽然安全性差并不意味着企业网站在获得排名时会遇到麻烦，但这意味着失去排名的风险会更高。出于这个原因，企业首先应该审查托管提供商提供的安全性。并提出“他们提供了合理的价格吗?他们会监视我们的档案吗?他们提供额外的安全措施吗?如果企业网站被黑客攻击，他们会提供帮助吗?”企业在选择特定的网站托管提供商之前，需要尽可能地平衡变量。

如果一个企业的托管计划没有提供额外的安全性，并且已经被锁定，那么一定要确保它的网站受到尽可能多的黑客保护。添加安全插件、创建安全密码以及使用常识性的安全实践可以帮助降低风险。

当企业购买托管服务时，它需要在托管服务提供商的服务器上购买物理空间。网站将根据服务器的位置为企业的目标提供更好的排名。例如，如果公司希望针对德国喜欢烹饪的千禧一代，如果他们的托管服务在欧盟（***在德国)有一个实体网站，他们可以在德国域名搜索结果中看到更好的结果。

这条经验法则通常适用于世界各地的国家和地区。不幸的是，大多数托管公司只在某些城市拥有数据中心。那么它们是位于目标受众的国家还是广大地区呢?从长远来看，效果可能相对较小，当然没有正确配置的页面标题那么重要，但确实会产生影响。

如果企业想减少网站托管在不同地区对目标受众的影响，可以尝试通过在页脚、页面和其他重要的SEO措施中添加位置信息来克服这一问题。或者将谷歌地图添加到其网站，这意味着更接近目标受众，这也是一个好主意。

这是大数据有用的另一个领域。它带来了新的内容交付网络(CDN)，将访问者匹配到最近的地理位置服务器，这些服务器依赖于机器学习和地理位置数据。

托管服务提供商的速度与其位置密切相关:一般来说，服务器的物理位置离企业网站的最终用户越近，加载时间就越快，这可能会影响企业网站在谷歌搜索中的排名。

影响速度的另一个因素是服务器中的核心处理器，以及分配给企业网站的带宽和内存量。因此，专用托管主机通常比共享主机更快。值得注意的是，网站收到的访问者和流量越多，服务器的空间就越大:因此，无论网站收到多少流量，都可以根据需要进行扩展，而不是局限于共享服务器的一小部分。

未来SEO和机器学习正在不断结合

到 2025 年，全球数据领域将从 2018 年的 33 ZB（每个 ZB 等于 1 万亿 GB）增长到 175 ZB。

在营销方面，我们作为大部分数据管理者的角色也在增长。

根据IDC的一份报告，截至去年，存储在企业核心中的数据比世界上所有现有端点中的数据都多。

营销人员和 SEO 专业人士面临的巨大挑战是激活和使用这些数据。

2025 年，每个联网的人每 18 秒至少会有一次数据交互，全球近 30% 的数据将需要实时处理。

人类营销人员无法独自处理这种处理。

越来越多的，随着我们的机器学习工具处理和分析搜索数据，他们正在学习和提高他们对搜索数据的理解。

搜索中的机器学习

也许机器学习在搜索中最著名的应用是谷歌自己的RankBrain算法，它可以帮助搜索引擎更好地理解单词的相关性和上下文以及单词之间的关系。

机器学习使谷歌能够理解查询背后的想法。

机器学习允许算法在引入新单词和查询时不断扩展这种理解。

随着算法更好地确定哪些内容最能满足每个搜索者的需求，我们面临着创建满足这些需求的内容并对其进行优化以明确相关性的挑战。

当我们正在经历数据的爆炸式增长时，对 SEO 的兴趣也在增长，这绝非巧合。

搜索引擎优化和数据科学

搜索引擎优化已经成长为一个可行的、受人尊敬的主流营销职业。

在我写这篇文章时，LinkedIn 上有 823,000 人的个人资料中包含“SEO”，并且有 8,600 人专门将其核心服务产品归类为 SEO。

放眼全球，这些数字分别激增至 320 万和 25,000。

但这只是 SEO 行业的一小部分。

在 SEO 中，有些人将自己定义为内容营销人员、数字营销策略师或从业人员、网站开发人员、分析专家、顾问、顾问等。

我们的行业规模和范围都很大，因为 SEO 现在几乎涉及业务的各个方面。

由于我们必须处理的数据大量增加，现在对 SEO 专业人员的要求越来越多。

然而，根据研究，只有31.5%的组织在其公司拥有数据科学家。

与机器学习一起工作，而是为精通技术的 SEO 专业人员提供了许多重要优势。

1. 在您的专业领域提高绩效

雇主和客户都受结果驱动。

您知道如何在您的专业领域使用机器学习驱动的工具吗？

无论是在付费搜索、技术搜索引擎优化、内容创建和优化、链接构建还是搜索引擎优化的其他方面，那些可以通过使用支持机器学习的搜索引擎优化工具证明卓越性能的人正在增加自己的价值。

2. 领先并保持领先

搜索是现场拍卖。如果您等着看客户的想法，然后才准备做出回应，那么您已经落后了。

机器学习驱动的工具使营销人员能够激活实时洞察力，根据每个用户的个人需求即时个性化和优化内容。

3. 规模经济

如果你能证明你有能力扩大你的努力，你作为 SEO 从业者和领导者的价值会成倍增加。

机器学习的真正力量在于它能够将比我们知道如何处理更多的数据转换为营销人员可以用来真正推动针头的可行见解和自动化行动。做到这一点很难。

机器不追求升职；他们不怀有先入之见，也不关心过去的错误。

它们完全是主观的，将观点和个性以及其他潜在的瓶颈排除在数据评估过程之外。

营销人员剩下的是纯粹、准确的数据输出，然后可以大规模激活这些输出，以提高搜索可见性和与客户的互动。

4. 成长空间

掌握你的 SEO 工具集会给你更多的职业发展空间，并且作为一个碰巧热爱你所做工作的人。

尤其是机器学习，使我们能够从更大的数据集中获得洞察力，并使我们能够获得比我们只能从我们自己手动分析的数据中学习更多的智能。

您的专业洞察力和行业知识决定了哪些输出是有用的以及应该如何应用它们。

机器学习可以非常快速地告诉您在重大市场动荡期间您的受众行为发生了怎样的变化，例如我们最近在 COVID-19 方面的经验。

但是您如何解释和响应这些变化仍然是营销和 SEO 专业人士的领域。

机器学习可以帮助您识别访问者行为模式，这些模式指向机会和需要改进的领域。

技术不能做的是取代创造性和分析性的人类思维过程和经验，这些过程和经验决定了为响应这些见解而采取的最佳下一步措施。

SEO的人是不可替代的。事实上，它们比以往任何时候都更重要。

我们使用的工具可能非常复杂；支持机器学习的工具甚至可以做出决策并实施优化。

然而，推动机器无法替代的创造性和分析过程的是 SEO 人员：

• 创意分析师。
• 数据科学家（控制机器的输入）。
• 分析。
• 内容制作者。
• 文化建设者和成功传播者。
• 促进销售和帮助客户的专家用户。
• 跨数字渠道的战略规划。

并且有敏捷的营销人员可以做上述的任何组合。

它们是促进与其他数字部门合作以确保真正全面的 SEO 战略的关键。人类在与机器学习驱动技术的每次交互中扮演的三个关键角色：

• 训练：我们需要教机器执行某些任务。
• 解释：我们必须理解任务的结果，尤其是当它出乎意料或违反直觉时。
• 维持：我们有责任确保以合理和负责任的方式使用该技术。

将此镜头应用于我们的 SEO 技术，我们看到这三个原则是正确的。

我们需要决定哪些 SEO 任务要智能自动化，并为我们的工具提供适当的输入。

我们需要了解输出并理解它，只关注那些具有商业建设潜力的见解。

我们有责任确保搜索者的隐私受到保护，技术的价值超过成本，并且在其他方面得到了很好的利用。

您可以建立自己作为 SEO 的价值，并通过培养以下技能来学习使用机器学习驱动的技术更有效地工作：

• 数据熟练度：根据斯坦福研究人员的数据，人工智能工作的份额从 2012 年的 0.3% 增长到 2019 年美国发布的总工作岗位的 0.8%。人工智能劳动力需求正在增长，尤其是在高科技服务和制造业。
• 沟通：作为如此多客户数据的仲裁者，我们以其他部门主管和决策者可以理解的方式传达关键见解和价值至关重要。
• 敏捷性：敏捷性不仅仅是一种特质或品质，它还是一种通过不断的实验发展起来的技能。

拥抱机器学习和自动化意味着与人类的创造力和技能建立协同作用。

它可以通过发现我们永远无法识别的 SEO 见解和模式，使我们更有创造力和效率。

它可以帮助我们发现新主题、识别内容差距、针对特定类型的查询和结果进行优化等等。

更重要的是，它可以在过于耗时、过于重复和费力的任务上节省重要时间，因此我们可以扩展性能。

当这种情况发生时，我们开发新技能和进步也是人与技术之间共生关系的一部分。

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