随着网络的发展，越来越多的企业现在正在寻求 SEO，以帮助深入了解用户如何与搜索引擎交互以及他们（和其他网站）如何自主通信。本文重点介绍了企业 SEO 营销人员保持领先于变化和网络发展的四种趋势和方法。
在一项调查中，43%的受访者认为营销技术、数据和分析是他们未来 12 个月的首要任务。全球网络用户数量已增至45 亿，互联网上现在有超过 20 亿个网站。同时，随着营销人员和机器每天和每小时添加更多的内容、资源和信息页面，企业网站的规模也在增长。
确保您的品牌能够被正确的受众发现正变得更具竞争力和复杂性。除了这些挑战之外，关注点和机遇也集中在以下方面：
Web 3.0：随着用户开始拥有自己的数据和个性化变得越来越重要，需要了解 Web 的去中心化意味着什么。
用户体验：技术搜索引擎优化和网站基础设施、内容和速度的兴起和重要性
搜索入口点的激增：来自可穿戴设备、声控设备和手机的新搜索入口点意味着下一代市场预计到2025 年将达到 557 亿美元。
数据隐私和合规性：随着围绕隐私的举措不断发展，例如 GDPR 和第三方数据源的使用，营销人员必须寻找新的方法来确保数据的高保真度和安全性。
根据 Google 的说法：将正在推送的内容总结为 web3 的最佳方式是：它是一种通过使用“公共数据库”来存储、访问和传输某些类型信息的方式。
SEO 是关于使某些信息（如内容或产品列表）更易于访问和在线查找。网络不会改变。你仍然会有搜索引擎、社交网络、电子商务等。只要有搜索引擎，就会需要 SEO。
近年来，SEO 的一个关键部分是（并且仍然应该）关注用户如何与搜索引擎交互。然而，随着网络的发展，有必要了解机器如何相互通信，以及百度和今日头条等网站如何与网站交互。优化搜索体验意味着了解人类和机器如何生成和处理数据。
以下是为下一代 SEO 做准备的几个关键领域。
构建值得信赖的信息基础设施
数据的巨大增长意味着营销人员现在需要确保他们的数据源是可信赖和准确的。围绕隐私的合规性正成为处理敏感信息的组织的主要关注点。
安全性是企业级 SEO 的重要组成部分，可确保您的技术现在和将来都合规。
这可以保护您和您的客户和用户。
专注于语义
2001 年，Tim Berners-Lee（互联网的创始人）将语义网描述为 Web 3.0 的一个组成部分。语义网络不是一个单独的网络，而是当前网络的扩展，其中信息被赋予了明确定义的含义，更好地使计算机和人们能够合作工作。
搜索技术的创新围绕着对知识图谱的理解展开。语义正在帮助营销人员更好地理解搜索查询背后的关系和含义。
谷歌使用自然语言处理 (NLP) 来帮助搜索引擎更好地理解和处理查询——就像人类一样。
在企业搜索引擎优化中，它还帮助企业搜索引擎优化专家更好地理解搜索背后的含义以及消费者的需求。
随着机器对机器通信的增加，了解它们如何做到这一点、它产生什么数据以及如何处理它也很重要。
利用值得信赖的技术和结构化数据源并专注于EAT等关键概念，以确保您的内容符合意图并回答短语和问题之间的上下文。
提升您对机器学习和人工智能的理解
截至 2021 年，在大数据和人工智能执行的状态下，总体关注点是利用数据推动创新。几乎三分之一的人表示他们的公司内部取得了积极的转型业务成果。
NLP技术的应用将是下一代SEO的驱动力。从数据和信息检索到网站错误检测和自动化，拥抱它是必不可少的。人脑只能处理这么多数据。随着在线数据量达到175,000 zeta 字节，处理变得不可能。
内容作者和数字营销专家现在的首要任务是了解网站与网站之间的通信，以便他们可以更新并对其网站、搜索和内容营销策略进行必要的修改。
先进的技术是自学的，在某些情况下是自驱动的，以帮助企业 SEO 专业人员理解和处理复杂的数据。
他们正在协助营销人员在日常任务中节省宝贵的资源、自动报告并以零接触方式修复其网站上的严重错误。
营销技术的智能使用提供了重要的商业智能并帮助其自动执行。
聪明的 SEO 们利用这一点来提高业务成果并通过提升他们的角色和学习新技能来发展他们的职业生涯。
在您的搜索和 Martech 堆栈中应用数据洞察
传统上，SEO 依赖于基于假设的最佳实践。它仍然存在。然而，数据科学在搜索中的应用正变得至关重要。
随着网站功能和 SEO 需求变得更加先进，这一点尤其正确。
与此同时，搜索引擎在评估网站方面变得越来越复杂。
结果是需要从大型数据集中获取、分析和提取见解。
特别是在企业环境中，SEO 大量利用数据科学方法和工具来处理搜索数据，从而获得洞察力：无论是通过统计分析、对数据集的完整 API 访问、为大数据设计的数据处理算法，还是自由实验通过如何收集搜索数据。
然而，有了海量数据，营销人员为什么不使用技术来简化他们的 SEO 工作是没有意义的。
在数据科学方面，SEO 专家在选择正确的方法方面存在两难选择。
例如，他们经常问自己：我应该在处理数据的日常工作中使用 excel，还是值得学习 Python 的痛苦？
将数据科学模块集成到您的技术堆栈中可以帮助企业 SEO，尤其是数字营销人员从数据科学中受益，而无需成为数据科学家，也无需使用资源来解决上述困境。
未来的企业 SEO 平台需要其martech 堆栈核心的数据科学基础设施功能，以便为营销人员提供灵活的选择。
结论
随着网络——以及网络内部人际关系的广度和深度——的发展，搜索数据作为客户实时声音代理的价值将继续增长。
对于企业 SEO，释放这种潜力需要更多地关注技术，但这不能以牺牲推动卓越客户体验的深思熟虑、创造性思维为代价。
数据科学、创造力和人工智能产生的接触点的人性化之间的平衡是任何营销策略的重要组成部分，这些营销策略旨在抵御网络发展的下一个时代。
