RankBrain – một công cụ Machine Learning mới được Google tung ra đã góp phần không nhỏ vào kết quả tìm kiếm, khiến nhiều người băn khoăn về những tác động của Machine Learning trong việc tối ưu hóa kết quả tìm kiếm – Search Engine Optimization (SEO).
Chưa bao giờ ngành công nghiệp công nghệ cao đạt tốc độ phát triển ” điên cuồng” như hiện nay, với trí tuệ nhân tạo ( AI), xử lý ngôn ngữ tự nhiên ( NLP), Machine Learning và Chatbots,.. Điều quan trọng nhất trong lúc này là cần phải biết những công nghệ nào? Nó diễn ra ở đâu? Và sẽ tác động như thế nào đến Digital Marketing nói riêng và toàn ngành Marketing nói chung?
Bài viết này sẽ giải thích các khái niệm cũng như chia sẻ một số lời khuyên về cách để thích ứng với Machine Learning.
Sự phát triển và phổ biến của Machine Learning, AI
RankBrain thực sự ghi dấu ấn của mình trong giới công nghệ, các công ty khác cũng bắt đầu quan tâm vào việc thu thập và lưu trữ dữ liệu, khiến Machine Learning trở nên gần gũi với người sử dụng. Đó là chưa kể đến những công cụ Machine Learning mới hiện đang được triển khai và thiết kế để dễ tiếp cận hơn. Với ý nghĩ đó, các công ty lớn đã bắt đầu áp dụng Machine Learning vào việc kinh doanh và tự động hóa tiếp thị.
Tuy nhiên trước khi tiến sâu hơn vào thế giới của Machine Learning cũng như tìm hiểu cách mà nó ảnh hưởng đến Marketing, phải lưu ý rằng Machine Learning không giống với AI. Mặc dù chúng đang được sử dụng thay thế cho nhau, rõ ràng là có những điểm khác biệt giữa hai công nghệ này. Dưới đây là một số điểm khác biệt:
Sự khác biệt giữa Machine Learning và AI?
Trí tuệ nhân tạo là một khái niệm về máy móc có khả năng thực hiện những công việc mà con người cho rằng đó là thông minh. Nói một cách khác, trí tuệ nhân tạo là khi máy móc có thể thực hiện được những công việc tương tự như con người, hoặc thậm chí là tốt hơn cả con người.
Machine Learning là một tập hợp con của AI, bằng cách cung cấp cho máy móc những dữ liệu, sau đó nó học theo cách của riêng nó. Thay vì được lập trình để làm điều gì này, máy móc được cung cấp thông tin mà chúng cần để tự làm. Đơn giản hơn, Machine Learning là một trong những ứng dụng sẽ điều hướng phát triển của AI. Với tư tưởng đó, điều quan trọng là chúng ta phải dạy được máy móc học sao cho đúng, qua đó chúng ta có thể phát triển được trí tuệ nhân tạo.
Nhưng điều này có ý nghĩa gì với Digital Marketing?
Machine Learning và Digital Marketing
Bởi vì Machine Learning đang được sử dụng để giải quyết các vấn đề lớn với sự giúp đỡ của dữ liệu, các kênh truyền thông, nội dung và bối cảnh, cũng như các nhà tiếp thị, chúng ta được hưởng lợi từ thông tin này cũng như toàn bộ quá trình này. Nhưng, khi mà thông tin chúng ta thu thập được ngày càng nhiều hơn, Digital Marketing sẽ được thay đổi.
Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm
Từ cách nhìn của một SEO, từ khóa có thể ít quan trọng hơn. Các công cụ tìm kiếm tạo ra nhiều giá trị quảng cáo hơn họ cung cấp cho người dùng những nội dung có chất lượng cao hơn. Kết quả là, các thuật toán họ sử dụng cần phải tập trung vào việc cung cấp cho mỗi người dùng với những nội dung có mục đích cụ thể hơn là việc đưa ra một số lượng lớn những từ khóa chính xác. Do đó, bạn cần phải bắt đầu suy nghĩ về chất lượng nội dung như là một yếu tố xếp hạng trên các công cụ tìm kiếm.
Chiến dịch Pay Per Click
Việc Google tung ra những tính năng thông minh mới như Google Smart Bidding, Smart Display Campaigns và In-Market Audience để giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa sự chuyển đổi, rõ ràng rằng tương lai của PPC nằm trong Machine Learning.
Để đưa chiến dịch PPC của bạn lên một tầm cao mới, bạn nên:
Nắm vững những số liệu có giá trị với doanh nghiệp của bạn
Hiểu được những trở ngại có thể xuất hiện trong quá trình đạt được mục tiêu
Biết rõ chương trình điều khiển cơ bản được thực hiện để có thể đưa ra những quyết định chiến lược.
Content Marketing
Mặc dù vẫn giữ vị trí vô cùng quan trọng, Internet đã bão hòa với quá nhiều nội dung. Như đã đề cập ở trên, để thành công, bạn cần phải tạo ra nội dung có giá trị với độc giả. Để làm được điều này, bạn cần phải nắm rõ xu hướng tiêu dùng.
Những công cụ Machine Learning cho phép giảm bớt số lượng thời gian bạn dùng để theo dõi dữ liệu, cũng như cho phép bạn giải mã các dữ liệu tốt hơn, vì vậy, bạn có thể tạo ra những chiến dịch có thể dẫn đến thành công. Quan trọng hơn, điều này có thể áp dụng rất tốt cho chiến dịch email marketing.
Xây dựng liên kết
Sau khi Google công bố các thuật toán Penguin, nhiều người nghĩ rằng xây dựng liên kết sẽ ngừng hoạt động bởi vì Penguin sẽ phạt bất kì doanh nghiệp nào mua bán backlink. Tuy nhiên, thay vì việc biến mất, xây dựng liên kết đã phát triển trở lại. Là một nhà tiếp thị, bạn cần phải tìm kiếm nội dung để công nhận thương hiệu, đẩy mạnh việc đề cập thương hiệu của bạn, và nghiên cứu nội dung cho các bài viết thay vì chỉ đơn giản là mua các liên kết của bạn.
Các vấn đề và cơ hội của Machine Learning cho nhà tiếp thị
Các công cụ của Machine Learning hiện nay khá tốn kém, trong khi đó thực tế là các nhà tiếp thị cảm thấy khó khăn trong việc đáp ứng việc thuật toán đang thay đổi liên tục từ phía Google cũng và các công cụ tìm kiếm khác. Tuy nhiên, cơ hội cho các marketer là không giới hạn. Đây là một trong số chúng:
Dữ liệu không giới hạn
Machine Learning có thể thu thập được những dữ liệu từ các nguồn tin hầu như không giới hạn. Với điều này, bạn có thể điều chỉnh thông điệp thương hiệu dựa trên hành vi của người tiêu dùng, cho phép tự động hóa và cá nhân hóa quy trình tiếp thị bằng việc để công cụ máy móc đưa ra các quyết định về nội dung, thực hiện và thậm chí là cả thiết kế trong thời gian thực.
Phân khúc khách hàng
Phân khúc khách hàng vô cùng quan trọng và là một công việc chiếm nhiều thời gian. Machine Learning được sử dụng để xác định các phân khúc trong thị trường mục tiêu của bạn cũng như tạo ra các micro-segments dựa trên các mẫu hành vi. Dữ liệu này giúp tạo ra một dự đoán để tiếp cận đến phân khúc khách hàng, cho phép bạn tiếp cận khách hàng thông qua quá trình mua bán của khách hàng.
Giá trị trọn đời của khách hàng
Giá trị trọn đời khách hàng được đánh giá dựa trên nhân khẩu học, lịch sử mua hàng, sự tương tác của họ với chiến dịch marketing, cũng như các hành động họ tương tác trên nền tảng. Machine Learning tính toán giá trị trọn đời khách hàng một cách chính xác, do đó nó cho phép bạn tối ưu hóa tương tác với khách hàng theo cách phù hợp nhất.
Tương lai của Machine Learning
Các nhà nghiên cứu tin rằng Machine Learning sẽ tiếp tục phát triển trên nền tảng thị trường di động, sẽ xuất hiện trong hầu hết các ứng dụng, thiết bị trợ giúp kỹ thuật số và AI cũng như trong toàn ngànhcông nghệ. Nó thậm chí có thể gia nhập vào lĩnh vực máy bay không người lái và ô tô tự lái.
Tuy nhiên, nhu cầu cần nhiều hơn dữ liệu và thuật toán đang tăng cao, bạn có thể mong chờ những công cụ Machine Learning trở nên có sẵn. Đây là một tin tốt với một số người, tuy nhiên điều quan trọng vẫn là chúng ta luôn phải học hỏi từ những gì đang có để có thể điều chỉnh chính xác quy trình marketing cũng như tránh những rủi ro có thể xuất hiện.
Lời khuyên cho việc thích ứng với Machine Learning
Machine Learning đang trên đà tăng trưởng, cùng với nó, những công cụ mới và thuật toán cũng đang được tung ra mỗi năm, chính vì vậy, điều quan trọng là những doanh nghiệp phải biết điều chỉnh quy trình cho phù hợp. Tầm quan trọng của nội dung, xây dựng liên kết, chiến dịch PPC và SEO đều đã được đề cập ở trên, tuy nhiên để có thể tận dụng được tất cả các cơ hội, bạn cũng phải:
Tạo một trang web tương thích với mọi thiết bị
Có một respontive web với thời gian tải nhanh, hỗ trợ nhiều medias, và thân thiện với mobile là rất quan trọng đến xếp hạng trên Google. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc cải thiện thiết kế web có thể tăng đáng kể lưu lượng truy cập của bạn. Phải đảm bảo rằng bạn thực hiện được nhiều loại kiểm tra trên trang web và giữ được người sử dụng mọi lúc.
Tối ưu hóa tìm kiếm địa phương
Để xếp hạng cao trên Google, bạn cần phải tối ưu hóa tìm kiếm địa phương. Điều này có nghĩa là nên tập trung vào danh sách kinh doanh với tên chính xác, địa chỉ, đường dẫn website, và các thông tin chi tiết của công ty trên một loạt các nền tảng, đáng chú ý nhất là Yelp, Google My Business và Yellow Pages.
Sẵn sàng cho việc tìm kiếm từ khóa bằng giọng nói
Sự kết hợp của Machine Learning và tìm kiếm bằng giọng nói đã tạo nên một Conversational Search Term, thứ mà doanh nghiệp nào cũng phải có nếu muốn được xếp hạng cao trên Google. Ngoài việc xếp hạng những từ khóa dài, cũng cần cân nhắc việc tạo nội dung để giải đáp những câu hỏi của khách hàng thông qua đàm thoại.
Luôn cập nhật xu hướng mới
Công nghệ thay đổi không ngừng, điều quan trọng nhất lúc này là luôn giữ cho mình được cập nhật những tin tức mới nhất, nếu không muốn bị bỏ lại phía sau.
