企業能利用大資料算法建立有效連結嗎?

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大資料對于人們來說似乎是一個巨大的概念。但是，很多企業已經在其業務中使用大資料，這可能會讓人感到驚訝。分析工具和軟體實際上使用大資料來收集編譯的統計資料和分析的名額。而且，如果企業想很大限度地擴大品牌影響力，那麼實際上可以定制大資料算法來适應其自然連結建構政策。但是如何進行這項工作?

為了使企業的有效連結建構政策适應大資料算法，必須了解這兩個概念實際上是如何互相關聯的：

有效連結建構是指連結建構政策，該政策優先使用面向使用者和場景優先的方法來擷取反向連結。有效連結建構可推動使用者制作獨特的内容，以解決使用者的顧慮，同時為企業和相關行業提供價值。

大資料算法是指使用不同軟體将大量資料集分類為有用資料的過程。他們可以執行諸如基本排序，根據特定度量進行排序，甚至分析資料的某些特征如何互相關聯之類的事情。

分析工具利用大資料算法來幫助企業獲得相關的業務名額(展示次數和參與度，轉化和回報等)，進而幫助企業制定營銷政策。但是，依靠這些資料隻會鼓勵做出被動的計劃，隻有在某些情況發生後，才能為企業做出選擇。

這可能會使制定政策為時已晚，特别是當企業認為向其使用者展示5到7次品牌印象時，如果還沒有産生影響，使用者可能根本無法識别企業的品牌。

有效連結建構：利用人工智能和大資料改善政策

企業想要的是采用前瞻性計劃，在其中使用資料時，企業必須制定考慮到長期績效的明智的政策。使用正确的大資料算法可以幫助企業建立有機的連結建構政策，該政策可以在趨勢發生時進行調整并做出響應。

考慮到以上幾點，以下是一些企業可以使用大資料算法來改善有效連結建構政策的最有效方法：

1.通過目标定位更有效地分析閱聽人和消費者

借助現有的資料分析工具，企業可以使用大資料算法來更好地了解消費者模式和行為。得益于網站的網絡分析工具和社交媒體平台的内置分析工具，這實際上變得容易得多。企業可以使用進階大資料算法從這些工具中擷取名額，以進一步針對特定閱聽人定制其有效連結建構方法。以下是一些應用程式：

(1)回歸樹和分類樹可以通過使用一種算法來幫助分析消費者趨勢，該算法根據元素在一系列問題中的進展對元素進行分類，然後根據答案對這些元素進行分類。一些分類樹可能比其他分類樹簡單，而另一些分類樹則可能非常複雜，并包含許多互相連接配接以形成最終分類的“樹”。在為有效連結建構活動選擇合适的閱聽人群體時要考慮很多因素時，分類樹可以考慮所有變量，以幫助企業進行更明智的分析。

(2)在所有大資料算法中，分類樹可能是最容易應用的。這是因為這些操作往往非常簡單明了，并允許企業基于簡單的互動來識别操作項。多虧了回歸樹，企業可以輕松地修改廣告系列，以告訴是否需要保留某些積壓清單，在某些平台上釋出内容，或者何時應該在片段中使用特定的關鍵字和概念。

(3)由于社交平台的資訊越來越豐富，企業可以利用平台中的Cookie和其他名額來收集資料，以了解客戶在一般基于時間、地理和人口統計方面的選擇。得益于客戶滿意度調查，A/B測試和其他形式的資料分析方法中的資訊，可以反過來使用此資訊來提供更多個性化内容，并為企業的網站帶來更多自然流量。

2.增強計劃和預測政策的能力

營銷人員可以使用大資料，通過基于資料的預測來規劃其有效連結建構政策。這意味着使用算法來檢查政策如何影響收益，并預測廣告系列的潛在結果。大資料可以将各種因素以及如何影響品牌的其他因素互相影響，進而成為企業預測的重要資産。以下是一些應用程式：

(1)線性回歸算法可用于使營銷人員更全面地了解兩個變量如何互相影響，這使它成為大資料分析中廣泛使用的算法。從本質上講，這可以幫助企業了解如何基于自變量進行更改。一旦分析了它們之間的關系，無論将自變量放在何處，都可以預測因變量的反應方式。這對于基于獨立變量(例如時間、人口統計甚至Web流量)預測自然連結建構結果很有用。

(2)企業可以使用線性回歸算法來評估現有的名額并确定可行的見解。例如，回歸算法可用于檢查平台的社交份額、綜合浏覽量和參與度如何影響企業網站的整體域名授權。找出這些價值觀的弱點和優勢，可以使企業更有效地調整政策。

(3)實時預測使企業能夠了解特定的連結建構政策如何受到流量、反彈、印象和參與度等因素的影響。大資料可以通過對相似資料點進行聚類，并根據需要定制名額來克服網絡流量和廣告支出等動态因素。

3.使用多點觸控屬性找到優秀的流量和收入來源

企業需要能夠确定流量和轉化的來源，以了解在哪裡可以最好地定位企業的内容以及其餘産品。不幸的是，多個因素會影響這些名額，這會使軟體難以使用普通方法對其進行分析。大資料通過使用算法來檢查和評估在客戶購買管道中互相作用的不同因素，進而使其成為可能。以下是一些需要注意的應用程式：

(1)K-means聚類允許使用者形成不同組的相關屬性，他們可以使用它們來正确分類不同的執行個體。依靠資料探索的連結建構政策的各個方面可以受益于K-means叢集，因為企業可以将變量組織成對評估有用的組。反過來，該算法可用于基于不同元素來預測事物，例如潛在客戶價值甚至訪客文章的價值。

(2)企業可以使用K-means聚類從訪客文章和連結建構方法的角度檢查不同接觸點的價值。企業可以使用這些算法來準确确定優質和最差的自然流量來源，這可以幫助企業修改廣告以産生優質的效果。接觸點将變得更加有用，因為企業最終可以确定哪些接觸點最适合特定的内容，尤其是在通過客戶細分來衡量内容吸引力時。

(3)市場複雜性會使正常名額工具難以處理多點接觸。借助大資料算法，多個變量(例如客戶意見和環境、合作夥伴和涉衆，甚至業務洞察力)可以幫助企業了解哪些接觸點(客戶服務、CTA等)直接影響網絡流量和有效連結建構活動。

4.實時優化廣告系列

營銷人員需要快速了解資料，以便在營銷活動中做出明智的決定，尤其是當他們需要調整政策時。不幸的是，企業不能總是處理具有多個源和變量的資料，而且肯定會遺漏一些要點。大資料消除了這種風險，因為算法可以幫助連結建構服務實時優化企業的廣告系列，并适應不斷變化的變量。以下是一些應用程式：

(1)邏輯回歸可以立即提供有關不同變量之間關系的輸入，這使其成為實時廣告系列優化的優秀算法。該算法專注于分類，其中變量評估會基于不同元素得出“是/否”響應。在建立有效連結的情況下，企業可以使用邏輯回歸分析前景，某個産品為利基或關鍵字提供價值的潛力，或者企業可以采取哪些措施來改善廣告系列的某些元素以适應其連結建立目标。

(2)例如，企業可以使用邏輯回歸來預測現有的内容是否足以增加客戶保留率。這是交叉檢查其自然連結是否真正産生了結果，或者廣告系列的某些方面沒有正确達到目标的一種很好的方法。

(3)大資料可以為正常分析工具添加很多變量，使企業可以獲得與響應式設計、內建體驗、移動、社交媒體和搜尋優化等元素相關的更進階的名額。算法可以幫助提供分析工具提供對這些進階名額的實時分析所需的迫切推動。

有效連結建構的大資料：自然擁有正确的資料

人們需要記住以上提示，重要的是要記住，正确使用大資料算法可以使企業的品牌在有效連結建構政策方面占據優勢。需要記住，了解名額的含義以及如何調整它們以提供更多見解可以為企業的連結建構政策提供更多機會，以覆寫更廣泛的閱聽人，甚至為企業提供更好的流量和反向連結。

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原文釋出時間：2020-05-18

本文作者：Rhenn

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