Maschinelles Lernen für organisches Wachstum

Wie können Sie Ihre Linkbuilding-Strategie verbessern?

Welche modernen Techniken können Ihnen helfen, das organische Wachstum anzukurbeln?

Was sind die wichtigsten Linkmetriken, die für die Sichtbarkeit in der organischen Suche zu berücksichtigen sind?

Google weiß es und seine maschinellen Lernfähigkeiten wissen es – aber Sie auch?

Da Google jetzt in der Lage ist, den breiteren Kontext Ihrer Inhalte durch maschinelles Lernen und natürliches Sprachverständnis zu verstehen, sehen wir, dass die Relevanz Ihre Suchrankings erheblich beeinflusst.

Es ist an der Zeit, den Fortschritt des maschinellen Lernens in Bezug auf die Relevanz zu nutzen, um Ihnen bei der Anpassung Ihrer Linkbuilding-Strategie zu helfen.

Am 26. Oktober moderierte ich ein Webinar mit Beth Nunnington, VP of Digital PR and Content bei Journey Further, und Steve Walker, Technology Director.

Nunnington und Walker demonstrierten, wie relevante Markeninhalte der Schlüssel zur Steigerung der Sichtbarkeit und des Verkehrs sind, um die SEO-Leistung zu steigern, unter Berücksichtigung des maschinellen Lernens.

Hier ist eine Zusammenfassung des Webinars. Um auf die gesamte Präsentation zuzugreifen, füllen Sie das Formular aus.

Die zentralen Thesen

• Konzentrieren Sie sich auf die Verbesserung der Keyword-Relevanz durch digitale PR.
• Verlassen Sie sich bei der Erfolgsmessung nicht auf Volumen- oder „Domain Authority“-Metriken.
• Verstehen Sie, dass die Relevanz Ihres Linkprofils Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.
• Kreativkampagnen mit „Link-Ködern“ bringen Sie nur so weit.
• Produktfokussierte PR erzielt Ergebnisse und kann gezielt für bestimmte Bereiche eingesetzt werden.

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Top-Überlegungen für organisches Wachstum

Die Relevanz von Links und Inhalten kann die organische Leistung steigern.

Und wenn es ums Bauen geht Relevanzgibt es vier relevante Schlüsselbereiche, die Sie berücksichtigen müssen:

• Publikumsinteresse.
• Markenautorität.
• Keyword-Relevanz.
• Aktuelle Relevanz.

Wenn es um die Entwicklung Ihrer digitalen PR- oder Content-Marketing-Strategie geht, Themenrelevanz muss einer Ihrer größten Schwerpunkte sein.

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Als nächstes ist Linkaufbau.

Google hält Relevanz für wichtig, und John Mueller erwähnt, dass die Gesamtzahl der Links keine Rolle spielt.

Wenn also die Anzahl der Links keine Rolle spielt, wie misst man dann die Relevanz?

Dabei kann maschinelles Lernen helfen. Hier ist wie.

So verwenden Sie maschinelles Lernen, um die Relevanz zu messen

Mit maschinellem Lernen können Sie Inhalte in großem Maßstab messen und verstehen.

Mithilfe von Tools können Sie eine quantitative Bewertung erhalten, mit der die Relevanz eines Artikels gemessen werden kann.

Indem Sie das gesamte Linkprofil Ihrer Website an diese Tools übermitteln, kann maschinelles Lernen dann alle diese Links sowie alle Artikel lesen, die die Links enthalten.

Dann wirst du Erhalten Sie eine Liste der am weitesten verbreiteten Themen, Schlüsselwörter, Entitäten, Stimmungen und Bewertungen.

Damit können Sie Gewinnen Sie Einblicke in Themen, Themen und Konzepte, mit denen Sie Ihre Strategien verbessern können.

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Organisches Wachstum mit Relevanz vorantreiben

Mehrere Studien haben gezeigt, dass die Relevanz positiv mit dem Bio-Marktanteil korreliert.

Der Schlüssel, um Qualität über Quantität zu stellen, besteht darin, sich auf Inhalte zu konzentrieren, die für die Keywords, für die Sie ranken möchten, und für Ihre Zielgruppe relevant sind.

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[Slides] Intelligenterer Linkaufbau: Wie man maschinelles Lernen nutzt, um das organische Wachstum zu beschleunigen

Hier ist die Präsentation:

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So bauen Sie 2023 einen erfolgreichen MarTech-Stack auf

Schließen Sie sich Vishal Maru, VP of Digital Solutions von iQuanti, und Shaubhik Ray, Senior Director of Digital Analytics, sowie Josh Wolf von Tealium, Director of Partner Solutions Consulting, an, wenn sie die Auswirkungen, Vor- und Nachteile der führenden MarTech-Plattformen diskutieren.

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Bildnachweis

Beitragsbild: Paulo Bobita/Search Engine Journal