Big Data + grande Matemáticas = Gran Desorden o mucho dinero?

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SMX como traducción de cerca

Lo que sucede cuando se combina datos grandes con algunos grandes matemáticas? Las cosas buenas, cosas malas y cosas que todavía tienen que comprender realmente. Big Data es el que más se habla, mal entendido y el componente de marketing en línea vagamente definido. grandes volúmenes de datos puede significar cualquier cosa, desde el análisis del comportamiento del consumidor a gran escala con un estudio relativamente simple análisis de intención de línea de base.

Big data ha sustituido con eficacia los modelos de predicción como una frase de moda en el universo de marketing digital. Como suele ser el caso, los vendedores de búsqueda sienten que son el centro de dicho universo, y con razón, ya que todas las mejores cosas comienzan y terminan con la comprensión definida intención.

Como aprendimos la semana pasada en SMX avanzada, el análisis de los datos se pueden hacer grandes cosas para ti. Puede controlar los cambios en pingüino u otras actualizaciones de Google; se puede aislar tendencias en un intento de obtener los compradores que pueden no haber siquiera pensado en comprar algo en su categoría. En el lado negativo, el análisis de grandes volúmenes de datos también tiene todas las trampas de la parálisis del análisis, arenas movedizas o un poco mal que me gusta llamar, “Vamos a escuchar a la persona que solía trabajar en Google porque tiene que ser un genio” síndrome. capacidades técnicas consideran que sigue siendo una buena idea para pasar algún tiempo con buena intuición humana de edad.

Una bola de cristal Técnica

Majestic SEO Dixon Jones señaló que los primeros datos de gran conjunto en la búsqueda fue el artista antes conocido como el archivo de registro de consultas. Jones citó ejemplos del uso de datos para predecir las elecciones, cuando una empresa estaba a punto de tanque y quizás lo más prácticamente aplicada cómo aislar intereses afines para identificar nuevos públicos. Por ejemplo, mediante el análisis de conjuntos de datos que puede ser capaz de vender a los compradores en busca de suministros para acampar en algún equipo de caza. Este tipo de aplicación analítica toma el modelo de publicidad de comportamiento a un nivel más definido.

No fue hace mucho tiempo que recuerdo que hace pivotar por el Googleplex y viendo la matriz estilo cadenas de palabras clave que destellan a través de la pantalla por el gajillion. A gran escala que hemos estado siguiendo los datos de búsqueda de las personas desde el antes de la primera vez las palabras “búsqueda” y “comercialización” se unieron para formar una industria.

Lo simple es buena

Sencillo ayuda a que las masas entendemos cosas muy complicadas. IBM utiliza la estrategia definida de manera muy sencilla de utilizar sus datos para determinar exactamente lo que está haciendo la gente (de acuerdo con el estado, locales, federales y estoy seguro de directrices internacionales también) en línea.

Si bien las definiciones de grandes volúmenes de datos varían, de IBM James Mathewson ilustra tres categorías distintas: volumen, variedad y velocidad. el foco de IBM está utilizando análisis de datos para impulsar la estrategia y la implementación de contenidos. Volumen y la variedad son testigos de IBM en 18 millones de páginas y increíble volumen de activos digitales en forma de comentarios, imágenes y recursos para los negocios. Mathewson señaló que aprender a utilizar los datos de forma rápida es de suma importancia para la ejecución exitosa.

Se entiende que la gente pasa mucho más tiempo que la búsqueda de contenido. El reto táctica consiste en identificar cómo las personas consumen contenido. Un ejemplo de cómo IBM identificó, ejecutado con éxito, y se benefició de esta táctica fue presenciado en su capacidad para lograr un ranking número uno para la frase “grandes datos”. No es sorprendente, referencias y compromisos se multiplicaron por cuatro, cuando se logró este ranking pero la verdadera joya de datos proporciona es el conocimiento de cómo enfocar una estrategia de contenido en una estrategia de posicionamiento.

Los robots y personas

La gran definición más entretenida y útil “D” He oído hasta la fecha venía de Kenshoo de Josh Dreller. Dreller con humor identificó grandes volúmenes de datos como cualquier cosa que no encaja en una hoja de cálculo de Excel. Me gustan las hojas de cálculo tanto como el que más, pero el valor real de grandes cantidades de información en un solo lugar reside en su uso como un dispositivo de amplificación de la compra de medios de cartera y estrategia de gestión.

Núcleo a la comprensión de cómo los grandes datos afecta al enfoque de cartera probado y verdadero es un entendimiento de la push / pull relación en grandes agrupaciones de palabras clave escala. Cuando se presiona el gasto en una sola área, uno que, obviamente, se desempeña bien en una atribución directa entorno es posible que muy bien, y probablemente sin darse cuenta, le tira o sacrificar el rendimiento de otro.

Dreller amplió el concepto de empuje / tracción para revelar otra táctica: el desarrollo de una comprensión sólida de rendimiento marginal de los gastos de publicidad (EER). Los datos le ayudará a predecir de su cliente potencial próximos movimientos que le permite Pronóstico del gasto potencial. En consecuencia, la compra de medios (o en este caso la publicidad de búsqueda) aumenta no sólo se pueden medir, pero predijeron de manera efectiva. Por ejemplo, los minoristas pueden crear campañas de búsqueda de todo el inventario disponible.

Hablando de grandes robots, editores como Microsoft utilizan grandes volúmenes de datos para aislar lo que ellos llaman “los mercados micro.” De acuerdo con Microsoft, Mike McMeekin, micro mercados permiten una mayor eficiencia en la comparación de puntos de datos. Prueba de variables de texto del anuncio, por ejemplo, puede ser arriesgado. El uso de datos históricos para predecir las acciones futuras es una gran manera de reducir el potencial de pérdida de ingresos en el entorno de prueba. Como anunciante, esto es significativo porque uno de los mayores obstáculos a las pruebas agresivo es el miedo a las caídas potenciales en el rendimiento. La comprensión de las interacciones con el volumen de consultas, haga clic en las variables de volumen y el texto del anuncio dentro de estos segmentos puede tecnología que mucho de hacer campañas más eficiente.

Mo Robots, Personas Mo, Mo Dinero

Un anunciante debe ser el uso de software de terceros para ayudar a predecir cuál será el próximo en dólares del gasto va a hacer. Esa es la parte fácil. La parte difícil es tratar de comprender lo que ocurre con otras áreas si se toma un dólar de distancia. En pocas palabras, la combinación de grandes volúmenes de datos y software permite a un vendedor de entender cómo un anuncio dólar gastado afecta a la siguiente; en ausencia de la empresa le sucede a ser la compra de dicho anuncio de.

Usted debe ser capaz de facilitar la atribución omni-canal para campañas que trasciendan las métricas de atribución directa también.

cuerdas de terciopelo se parte. Champagne fluirá desde el cielo. Emma Stone vendrá a su fiesta de cumpleaños. Kanye pío al respecto.

Por encima de todo, las herramientas que seleccione debe permitir que usted agregue su propia visión y la intuición. En otras palabras, los robots no han sustituido por completo los seres humanos.

Por último, por alguna razón, cada vez que los frikis de la matemáticas de alto nivel empiezan a hablar de errores causalidad y la causalidad comunes a nivel algorítmico, comienzo a ir bizco y al instante anhelo algún tiempo en el sofá con un terapeuta. Básicamente, todos estamos de acuerdo que es malo para construir una casa matemático de tarjetas. Así que asegúrese de que sus datos de ayuda a creer las cosas correctas por las razones correctas.

El hecho de que Plutón no es planeta no quiere decir que no está interesado en la compra de un nuevo Chevy. Por lo tanto evitar tratando de colocar pingüinos en el polo sur. O cualquier polo que no viven. O bien, no trazar una línea entre los puntos que no deben estar en la misma habitación. El hecho de que el zorro entró en el gallinero, eso no quiere decir que estamos teniendo tirada de cerdo para la cena. Todas las piezas están ahí, hacer algo con ese último párrafo.

Sal fuera y ser los grandes volúmenes de datos.


Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor y no necesariamente de invitados Search Engine Land. Autores del personal se enumeran aquí.


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