Marketing & Digital marketing

3 ประเภทของทีม Data Science SEO และวิธีการทำงาน

เมื่อพูดถึง data science ที่ประสบความสำเร็จสำหรับ SEO ไม่มีอะไรสำคัญไปกว่าการมีทีมงานที่เหมาะสม

ความท้าทายในการได้มาและรับรองความสอดคล้องของข้อมูลเช่นเดียวกับใน โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่คุณเลือก และในการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมดได้รับประโยชน์จากการมีสมาชิกในทีมที่มีทักษะที่แตกต่างกันมาร่วมกันแก้ไขปัญหา

สิ่งนี้ บทความนำเสนอทีมหลักสามประเภทซึ่งอยู่ในทีมและวิธีการทำงาน

มาเปิดประเด็นกับผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล SEO ที่เหงาที่สุด – ทีมงานหนึ่งคน

1. The Solitary Data Science SEO Pro

ทีมงานคนเดียวมักเป็นเรื่องจริงในโครงสร้างขนาดเล็กและขนาดใหญ่ มีผู้คนมากมายที่สามารถจัดการทั้ง SEO และฟังก์ชันข้อมูลได้ด้วยตัวเอง

ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลคนเดียวที่เชี่ยวชาญด้าน SEO สามารถอธิบายได้ว่าเป็นผู้เชี่ยวชาญ SEO ที่ตัดสินใจใช้ หลักสูตรขั้นสูงด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เน้น ด้านเทคนิคเพิ่มเติมของ SEO.

โฆษณา

อ่านต่อด้านล่าง

พวกเขาเชี่ยวชาญภาษาการเขียนโปรแกรมอย่างน้อยหนึ่งภาษา (เช่น R หรือ

ในองค์กรของฉัน เราแบ่งปันกรณีการใช้งาน SEO เหล่านี้ในรูปแบบของ Jupyter Notebook อย่างไรก็ตาม การทำให้เป็นอัตโนมัติโดยใช้ Papermill หรือ DeepNote นั้นทำได้ง่าย (ซึ่งขณะนี้มีโหมดอัตโนมัติให้เปิดใช้ Jupyter Notebooks เป็นประจำ) เพื่อให้ทำงานได้ทุกวัน

หากคุณต้องการผสมและปรับปรุง คุณค่าทางวิชาชีพของคุณ มีหลักสูตรฝึกอบรมที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่ชื่นชอบ SEO เพื่อเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล และในทางกลับกัน สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเรียนรู้ SEO เช่นกัน

โฆษณา

อ่านต่อด้านล่าง

ขีดจำกัดเท่านั้น เป็นแรงจูงใจในการเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ

บางคนชอบทำงานคนเดียว ท้ายที่สุด มันช่วยขจัดระบบราชการหรือการเมืองที่คุณอาจพบ (แต่ไม่จำเป็น) ในทีมที่ใหญ่กว่า

แต่อย่างที่สุภาษิตฝรั่งเศสกล่าวไว้ว่า “เราไปคนเดียวเร็วกว่า เราจะก้าวต่อไปร่วมกัน”

แม้ว่าโครงการจะเสร็จสมบูรณ์อย่างรวดเร็ว แต่พวกเขาก็อาจจบลงได้สำเร็จเท่าที่ควร เนื่องจากมีทักษะและประสบการณ์ที่หลากหลายกว่าที่โต๊ะ

เอาล่ะ ออกจาก SEO ที่โดดเดี่ยวและไปยังทีมสองคน

2. Data Science SEO MVT (Minimum Viable Team)

คุณอาจรู้จัก MVP เป็นผลิตภัณฑ์ขั้นต่ำที่ทำงานได้ รูปแบบนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในวิธีที่คล่องตัว โดยที่โปรเจ็กต์เริ่มต้นด้วยต้นแบบที่วิวัฒนาการในการทำซ้ำหนึ่งถึงสามสัปดาห์

MVT เทียบเท่ากับทีม โครงสร้างทีมนี้สามารถช่วยลดความเสี่ยงและต้นทุนของโครงการได้ แม้จะนำเสนอมุมมองที่หลากหลายมากขึ้นก็ตาม

ประกอบด้วยการสร้างทีมที่มีสมาชิกเพียงสองคนที่มีทักษะเสริม ซึ่งมักจะเป็นผู้เชี่ยวชาญ SEO ที่เข้าใจกลไกการเรียนรู้ของเครื่องด้วย และนักพัฒนาที่ทดสอบแนวคิด

ทีมงานก่อตั้งขึ้นในระยะเวลาที่ จำกัด โดยปกติประมาณ 6 สัปดาห์

ตัวอย่างเช่น หากเราใช้การจัดหมวดหมู่เนื้อหาสำหรับไซต์อีคอมเมิร์ซ บุคคลหนึ่งๆ จะทดสอบวิธีการและนำวิธีการที่มีประสิทธิภาพที่สุดมาใช้

อย่างไรก็ตาม MVT สามารถทำการทดสอบที่ซับซ้อนมากขึ้นด้วยโมเดลหลายรุ่นพร้อมกัน — ทำให้การจัดหมวดหมู่ที่มีบ่อยที่สุดและเพิ่มการจัดหมวดหมู่รูปภาพ

สามารถทำได้โดยอัตโนมัติด้วยเทมเพลตที่มีอยู่ทั้งหมด เทคโนโลยีปัจจุบันทำให้สามารถเข้าถึงได้ % ของผลลัพธ์ที่ถูกต้อง ซึ่งเกินกว่าจุดที่ความละเอียดของผลลัพธ์จะเข้ามาเล่น

PapersWithCode.com สามารถช่วยให้คุณติดตามสถานะปัจจุบันของเทคโนโลยีใน แต่ละฟิลด์ (เช่น การสร้างข้อความ) และที่สำคัญที่สุดจะให้ซอร์สโค้ด

GPT-3 จาก OpenAI เช่น สามารถใช้ Prescriptive SEO เพื่อแนะนำการดำเนินการสำหรับการสรุปข้อความ ข้อความ เจนเนอเรชั่น และการสร้างอิมเมจ ทั้งหมดนี้มีคุณภาพที่น่าประทับใจ

โฆษณา

อ่านต่อด้านล่าง

3. Data Science SEO Task Force

ย้อนเวลากลับไปกับฉันสักครู่แล้วมาดูการทำงานร่วมกันที่ดีที่สุดครั้งหนึ่ง: A-Team.

ทุกคนในทีมที่โด่งดังนี้มีบทบาทเฉพาะ และด้วยเหตุนี้ พวกเขาจึงประสบความสำเร็จอย่างยอดเยี่ยมในแต่ละภารกิจร่วมกัน

น่าเสียดายที่ไม่มีตอนใน SEO แต่คณะทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล SEO ของคุณจะเป็นอย่างไร

คุณจะต้องมี ผู้เชี่ยวชาญ SEO ทำงานอย่างใกล้ชิดกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนา ทีมนี้จะร่วมกันดำเนินโครงการ เตรียมข้อมูล และใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

.

ผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO อยู่ในตำแหน่งที่ดีที่สุดที่จะเพิ่มเป็นสองเท่าในฐานะผู้จัดการโครงการและจัดการกับการสื่อสารกับผู้บริหารและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียภายนอก (ในบริษัทขนาดใหญ่ อาจมีบทบาทเฉพาะสำหรับผู้จัดการทีมและหัวหน้าโครงการ)

ต่อไปนี้คือตัวอย่างหลายโครงการที่ทีมประเภทนี้อาจต้องรับผิดชอบ:

โฆษณา

อ่านต่อด้านล่าง

การปฏิบัติตามข้อกำหนด SEO

แน่นอน เต ams ต้องการเครื่องมือเพื่อเพิ่มความพยายามอย่างเต็มที่ สิ่งนี้ทำให้เรามีแนวคิดเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ที่สอดคล้องกับข้อมูล SEO

ฉันเชื่อว่ามีหลักการสามข้อที่ต้องปฏิบัติตามอย่างรอบคอบที่นี่ เพื่อหลีกเลี่ยงการใช้เครื่องมือกล่องดำที่ให้ผลลัพธ์โดยไม่อธิบายวิธีการ และอัลกอริทึม

1. การเข้าถึงเอกสาร ที่อธิบายอัลกอริทึมและพารามิเตอร์ของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างชัดเจน

2. ความสามารถในการทำซ้ำผลลัพธ์ด้วยตัวเอง ในชุดข้อมูลแยกต่างหากเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของวิธีการ นี่ไม่ได้หมายถึงการคัดลอกซอฟต์แวร์: ความท้าทายทั้งหมดอยู่ที่ประสิทธิภาพ ความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ และการทำให้เป็นอุตสาหกรรมของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ไม่ใช่ในแบบจำลองหรือวิธีการเอง

3. เครื่องมือต้องเป็นไปตามแนวทางวิทยาศาสตร์ โดยสื่อสารบริบท วัตถุประสงค์ วิธีการ ทดสอบแล้วและผลลัพธ์สุดท้าย

Data SEO เป็นแนวทางทางวิทยาศาสตร์ในการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการค้นหาที่อาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลและการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการตัดสินใจ

ไม่ว่าคุณจะมีงบประมาณเท่าไร ก็สามารถใช้วิธีการวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ แนวโน้มปัจจุบันคือแนวคิดที่ใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลกำลังเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับทุกคนที่สนใจในสาขานี้

โฆษณา
อ่านต่อด้านล่าง

ตอนนี้ ขึ้นอยู่กับคุณที่จะเป็นเจ้าของโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณเองด้วยทักษะที่ถูกต้อง และทีมงาน เพื่อความสำเร็จด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ SEO!

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม:

208415ข่าวการตลาดและการตลาดดิจิทัล

Back to top button