داده با کیفیت بسیار حیاتی می باشد. تکامل قابل توجه هوش مصنوعی و معرفی آن، بر پایه داده ها بنا شده است. با این حال، موفقیت هر نوآوری، محصول یا پیشرفت فناوری، به کیفیت داده‌های متکی است. استفاده از داده های صحیح هنگام کمک گرفتن از هوش مصنوعی، جستجو و بازاریابی محتوا، ضروری است.
تصویر(1)
تولید داده ها در حال رشد است و IDC پیش بینی می کند که حجم داده ها در جهان تا سال 2025 به 175 زتابایت خواهد رسید که دو برابر سال گذشته است و نشان دهنده روند رو به رشد قابل توجه حجم داده ها می باشد. البته این یک پیش بینی است. برای انطباق با این روند توسعه داده ها، متخصصانی که از هوش مصنوعی مولد استفاده می کنند باید منابع خود را ارزیابی کرده و داده با کیفیت را مشخص نمایند.
مقایسه داده با کیفیت و ضعیف
تأثیر مخرب داده های ضعیف بر مشاغل، غیرقابل انکار است. داده های بی کیفیت علت اصلی اختلال در عملیات ها، آمار نادرست و تصمیم گیری ضعیف هستند. طبق گزارش گارتنر در سال 2021، سازمان‌ها به دلیل کیفیت پایین داده‌ها به طور متوسط سالانه 12.9 میلیون دلار هزینه متحمل می‌شوند. در گذشته، اقداماتی که در جهت بهبود کیفیت داده‌ها انجام می شد عمدتاً روی داده‌های ساختار یافته در پایگاه داده های رابطه‌ای متمرکز بود.
در عین حال، با ظهور سیستم داده های بزرگ، پردازش ابری و انواع داده‌های بدون ساختار مانند داده‌های متنی و …، بازاریابان با چالش‌های جدیدی مواجه شده اند. همچنین مدیریت کیفیت داده ها در سیستم های ابری ضروری شده است. در جستجو و بازاریابی محتوا، داده با کیفیت هرگز این اندازه مهم نبود. با این حال، 57 درصد از بازاریابان داده ها را نادرست تفسیر می کنند که منجر به اشتباهات پرهزینه می شود. این موضوع می تواند ناشی از داده هایی مرتبط با منابع داده متفاوت و مشکلات مربوط به پردازش مجموعه داده های بزرگ باشد.
داده با کیفیت چیست؟
تصویر(2)
داده با کیفیت، عوامل مهمی مانند دقت، ارتباط، کامل بودن و اعتبار را شامل می شود. دقت داده‌هایی که استفاده می‌کنید، میزان موفقیت در جستجو را مشخص می‌کنند. اطمینان از تجهیز مدیران، بخش‌های محتوای دیجیتال، محصولات، بازاریابی و فروش به اطلاعات دقیق ضروری است. داده‌های معتبر تصمیمات جستجوی هوشمندانه‌تری را به دنبال خواهند داشت که بر عملکرد کسب‌وکار تأثیر می‌گذارند. علاوه بر این، مدیریت داده‌های با کیفیت نقش اصلی را در اتصال بین بخش های مختلف SEO و عملکرد بازاریابی محتوا ایفا می‌کنند.
علاوه بر دقت، چندین معیار دیگر نیز در ایجاد داده با کیفیت دخیل هستند، از جمله:
- کامل بودن: مجموعه داده ها باید شامل تمام عناصر ضروری داده باشند.
- سازگاری: مقادیر داده‌ها، در سیستم‌ها یا مجموعه داده های مختلف نباید تضاد داشته باشند.
- منحصربه فرد بودن: باید از ایجاد رکوردهای تکراری در پایگاه داده ها و مخازن داده اجتناب شود.
- بروز بودن: داده ها باید به طور منظم بروز شوند تا به راحتی قابل استفاده باشند.
- اعتبار: داده ها باید حاوی مقادیر مورد انتظار بوده و از ساختار مناسب پیروی کنند.
- انطباق: داده ها باید با فرمت های استانداردی که توسط سازمان شما ایجاد شده است مطابقت داشته باشند.
اعمال این موارد موجب خواهد شد تا مجموعه داده‌ها معتبر و قابل اطمینان شوند و با اقدامات صورت گرفته در راستای امنیت داده جهت اطمینان از استفاده سازگار و مؤثر داده‌ها در سازمان‌ها، همسو گردند.
داده، جستجو و هوش مصنوعی مولد
ترکیب انسان و ماشین، مجموعه ای از داده و محتوا را در بازاریابی ایجاد می کند که کیفیت و ارتباط مناسب آنها برای موفقیت بسیار مهم می باشد. استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، اپلیکیشن های یادگیری ماشین، ارائه آنی داده ها و مسیرهای پیچیده جمع آوری اطلاعات، فرآیند بهبود کیفیت داده‌ها را پیچیده‌تر کرده است. رعایت قوانین حفظ حریم خصوصی و حفاظت از داده ها، مانند GDPR (مقررات عمومی حفاظت از داده اتحادیه اروپا) و CCPA (قانون حفظ حریم خصوصی مصرف کنندگان)، تقاضا برای داده با کیفیت و سازگار را افزایش داده است.
در حالی که حجم داده های جهانی به طور تصاعدی رشد می کند، SEO نیز شاهد تغییراتی است زیرا تقاضای کاربران همچنان تکامل می یابد. موتورهای جستجو نیز با ایجاد تجربیات جدید و ادغام هوش مصنوعی در صفحات نتایج موتورهای جستجو (SERP)، به این تغییرات پاسخ می دهند. در نتیجه، بازاریابان باید رویکرد خود را نسبت به داده‌ها، سئوی فنی و خروجی‌های هوش مصنوعی مولد به دقت بازنگری کنند.
تاثیر داده های ورودی بر خروجی هوش مصنوعی مولد
کیفیت خروجی های AI مولد به کیفیت و ارتباط داده های ورودی آن بستگی دارد. بسیاری از کاربران این موضوع را به خصوص در روزهای اول استفاده از هوش مصنوعی مولد ChatGPT، Bing AI و Google Bard تجربه کرده اند. به همین دلیل است که مهندسی و تنظیمات دقیق تری روی داده‌های مدل‌های زبان بزرگ (LLM) صورت می گیرد. هوش مصنوعی مولد مبتنی بر تجزیه و تحلیل داده با کیفیت، موجب صرفه جویی در زمان و بهبود کارایی متخصصان سئو شده است.
تصویر(3)
هوش مصنوعی مولد می تواند به سئو و بازاریابان محتوا کمک کند تا کارهای تکراری را با سرعت و دقت بیشتری انجام دهند. با این حال، ارزش هوش مصنوعی مولد تامین داده با کیفیت بوده و فراتر از صرفه جویی در زمان است. با استفاده از داده‌های باکیفیت، بازاریابان می‌توانند درک خود را از کاربر و هدف تعامل افزایش دهند و مجموعه داده‌ها را با ترکیب اطلاعات طبقه‌بندی شده در صنایع دیگر، درک کنند. در نهایت این موضوع می تواند زمان پردازش را کاهش دهد.
علاوه بر این، هوش مصنوعی مولد می تواند مجموعه های آموزشی و داده های ترکیبی را برای پشتیبانی از توسعه بیشتر مدل های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ایجاد کند. این تحول از بازاریابان می خواهد تا رویکرد خود را بر پایه داده ها تنظیم کنند و از موارد زیر مطمئن شوند:
- کیفیت و ارتباط داده ها: هوش مصنوعی صرفا با ورودی های مناسب، خروجی خوبی به همراه خواهد داشت. اطمینان حاصل کنید که منابع استفاده شده کامل هستند و داده‌های قدیمی و جدید را ترکیب می کنند.
- سازگاری با استراتژی داده سازمانی: هوش مصنوعی مولد باید بخشی جدایی ناپذیر از استراتژی داده در نظر گرفته شود. لازم است تا از همان ابتدا آن را در نظر بگیرید و با اهداف بازاریابی سازمان خود هماهنگ کنید.
- در نظر گرفتن اقدامات پیشگیرانه: چالش های امنیتی و جهت گیری هوش مصنوعی مولد را همواره در نظر داشته باشید. ارزیابی و کاهش این خطرات برای اجرای موفقیت آمیز و انطباق در آینده، ضروری است.
- تمرکز بر اجزای چرخه تجزیه و تحلیل: پذیرش اولیه هوش مصنوعی مولد باید اجزای خاصی از کمپین های بازاریابی و موارد استفاده آن را هدف قرار دهد. خروجی ها را برای اطمینان از کارکرد صحیح اپلیکیشن ها و تضمین موفقیت، به صورت مداوم آزمایش کنید.
- اولویت‌بندی تأثیر تجاری: برنامه‌هایی را اولویت قرار دهید که تأثیر تجاری آنها بر کمپین‌های شما قابل اندازه‌گیری باشند. مطمئن شوید که تمام فناوری‌های استفاده شده، آزمایش گردیده و توسط مجموعه‌های داده با کیفیت پشتیبانی می‌شوند.
با استفاده از داده ها در سئو پیشرفت کنید
وقتی نحوه تأثیر هوش مصنوعی روی سئو را مورد بررسی قرار می دهید، در نظر داشته باشید که هر صفحه وب بازدیدکنندگان انسانی و ماشینی دارد. افراد به دنبال محتوایی هستند که به سؤالات و نیازهای آنها پاسخ می دهد و خزندگان موتورهای جستجو یا ربات ها، محتوای فنی را تجزیه و تحلیل می کنند. بازاریابانی که از داده ها به درستی استفاده می نمایند، می توانند با تغییر انتظارات مشتریان سازگار شوند و استانداردهای Google را برآورده کنند.
نتیجه گیری
بسیاری از متخصصان سئو هنوز از داده ها به دلیل پیچیدگی بسیار زیاد آنها، استفاده نمی کنند. با این حال، به کمک هوش مصنوعی پیشرفته، می توان این آمارهای پنهان را کشف و درک کرد. با استفاده از فناوری قدرت های هوش مصنوعی و داده با کیفیت، بازاریابان می‌توانند محتوای خود را برای افزایش تاثیرگذاری در کانال‌های دیجیتال متعدد، بهینه کنند و با فناوری‌های در حال تغییر و رفتار مشتریان سازگار شوند.