到 2025 年，全球数据领域将从 2018 年的 33 ZB（每个 ZB 等于 1 万亿 GB）增长到 175 ZB。
在营销方面，我们作为大部分数据管理者的角色也在增长。
根据IDC的一份报告，截至去年，存储在企业核心中的数据比世界上所有现有端点中的数据都多。
营销人员和 SEO 专业人士面临的巨大挑战是激活和使用这些数据。
2025 年，每个联网的人每 18 秒至少会有一次数据交互，全球近 30% 的数据将需要实时处理。
人类营销人员无法独自处理这种处理。
越来越多的，随着我们的机器学习工具处理和分析搜索数据，他们正在学习和提高他们对搜索数据的理解。
搜索中的机器学习
也许机器学习在搜索中最著名的应用是谷歌自己的RankBrain算法，它可以帮助搜索引擎更好地理解单词的相关性和上下文以及单词之间的关系。
机器学习使谷歌能够理解查询背后的想法。
机器学习允许算法在引入新单词和查询时不断扩展这种理解。
随着算法更好地确定哪些内容最能满足每个搜索者的需求，我们面临着创建满足这些需求的内容并对其进行优化以明确相关性的挑战。
当我们正在经历数据的爆炸式增长时，对 SEO 的兴趣也在增长，这绝非巧合。
搜索引擎优化和数据科学
搜索引擎优化已经成长为一个可行的、受人尊敬的主流营销职业。
在我写这篇文章时，LinkedIn 上有 823,000 人的个人资料中包含“SEO”，并且有 8,600 人专门将其核心服务产品归类为 SEO。
放眼全球，这些数字分别激增至 320 万和 25,000。
但这只是 SEO 行业的一小部分。
在 SEO 中，有些人将自己定义为内容营销人员、数字营销策略师或从业人员、网站开发人员、分析专家、顾问、顾问等。
我们的行业规模和范围都很大，因为 SEO 现在几乎涉及业务的各个方面。
由于我们必须处理的数据大量增加，现在对 SEO 专业人员的要求越来越多。
然而，根据研究，只有31.5%的组织在其公司拥有数据科学家。
与机器学习一起工作，而是为精通技术的 SEO 专业人员提供了许多重要优势。
1. 在您的专业领域提高绩效
雇主和客户都受结果驱动。
您知道如何在您的专业领域使用机器学习驱动的工具吗？
无论是在付费搜索、技术搜索引擎优化、内容创建和优化、链接构建还是搜索引擎优化的其他方面，那些可以通过使用支持机器学习的搜索引擎优化工具证明卓越性能的人正在增加自己的价值。
2. 领先并保持领先
搜索是现场拍卖。如果您等着看客户的想法，然后才准备做出回应，那么您已经落后了。
机器学习驱动的工具使营销人员能够激活实时洞察力，根据每个用户的个人需求即时个性化和优化内容。
3. 规模经济
如果你能证明你有能力扩大你的努力，你作为 SEO 从业者和领导者的价值会成倍增加。
机器学习的真正力量在于它能够将比我们知道如何处理更多的数据转换为营销人员可以用来真正推动针头的可行见解和自动化行动。做到这一点很难。
机器不追求升职；他们不怀有先入之见，也不关心过去的错误。
它们完全是主观的，将观点和个性以及其他潜在的瓶颈排除在数据评估过程之外。
营销人员剩下的是纯粹、准确的数据输出，然后可以大规模激活这些输出，以提高搜索可见性和与客户的互动。
4. 成长空间
掌握你的 SEO 工具集会给你更多的职业发展空间，并且作为一个碰巧热爱你所做工作的人。
尤其是机器学习，使我们能够从更大的数据集中获得洞察力，并使我们能够获得比我们只能从我们自己手动分析的数据中学习更多的智能。
您的专业洞察力和行业知识决定了哪些输出是有用的以及应该如何应用它们。
机器学习可以非常快速地告诉您在重大市场动荡期间您的受众行为发生了怎样的变化，例如我们最近在 COVID-19 方面的经验。
但是您如何解释和响应这些变化仍然是营销和 SEO 专业人士的领域。
机器学习可以帮助您识别访问者行为模式，这些模式指向机会和需要改进的领域。
技术不能做的是取代创造性和分析性的人类思维过程和经验，这些过程和经验决定了为响应这些见解而采取的最佳下一步措施。
SEO的人是不可替代的。事实上，它们比以往任何时候都更重要。
我们使用的工具可能非常复杂；支持机器学习的工具甚至可以做出决策并实施优化。
然而，推动机器无法替代的创造性和分析过程的是 SEO 人员：
创意分析师。
数据科学家（控制机器的输入）。
分析。
内容制作者。
文化建设者和成功传播者。
促进销售和帮助客户的专家用户。
跨数字渠道的战略规划。
并且有敏捷的营销人员可以做上述的任何组合。
它们是促进与其他数字部门合作以确保真正全面的 SEO 战略的关键。人类在与机器学习驱动技术的每次交互中扮演的三个关键角色：
训练：我们需要教机器执行某些任务。
解释：我们必须理解任务的结果，尤其是当它出乎意料或违反直觉时。
维持：我们有责任确保以合理和负责任的方式使用该技术。
将此镜头应用于我们的 SEO 技术，我们看到这三个原则是正确的。
我们需要决定哪些 SEO 任务要智能自动化，并为我们的工具提供适当的输入。
我们需要了解输出并理解它，只关注那些具有商业建设潜力的见解。
我们有责任确保搜索者的隐私受到保护，技术的价值超过成本，并且在其他方面得到了很好的利用。
您可以建立自己作为 SEO 的价值，并通过培养以下技能来学习使用机器学习驱动的技术更有效地工作：
数据熟练度：根据斯坦福研究人员的数据，人工智能工作的份额从 2012 年的 0.3% 增长到 2019 年美国发布的总工作岗位的 0.8%。人工智能劳动力需求正在增长，尤其是在高科技服务和制造业。
沟通：作为如此多客户数据的仲裁者，我们以其他部门主管和决策者可以理解的方式传达关键见解和价值至关重要。
敏捷性：敏捷性不仅仅是一种特质或品质，它还是一种通过不断的实验发展起来的技能。
拥抱机器学习和自动化意味着与人类的创造力和技能建立协同作用。
它可以通过发现我们永远无法识别的 SEO 见解和模式，使我们更有创造力和效率。
它可以帮助我们发现新主题、识别内容差距、针对特定类型的查询和结果进行优化等等。
更重要的是，它可以在过于耗时、过于重复和费力的任务上节省重要时间，因此我们可以扩展性能。
当这种情况发生时，我们开发新技能和进步也是人与技术之间共生关系的一部分。
