Les données sont l’élément vital de la recherche.
L’évolution remarquable de l’IA et l’introduction de l’IA générative reposent sur des bases de données.
Cependant, le succès de toute innovation, produit ou avancée technologique dépend de la qualité de ces données. L’utilisation des données correctes est essentielle pour connecter l’IA générative, la recherche et le marketing de contenu.
Les données explosent, l’IDC prévoyant que la taille des données mondiales atteindra 175 zettaoctets d’ici 2025.
C’est le double de la quantité produite l’année dernière, ce qui témoigne d’une tendance à la croissance significative. En fait, je prédis plus !
Pour s’adapter à ce boom des données, les professionnels utilisant l’IA générative doivent évaluer leurs sources de données et identifier les fonctionnalités les plus précieuses pour l’avenir.
Pauvre contre. Données de qualité
L’impact néfaste de mauvaises données sur les entreprises est indéniable.
Des données de mauvaise qualité sont à l’origine de perturbations opérationnelles, d’informations inexactes et de mauvaises prises de décision.
Selon un rapport de Gartner de 2021, les organisations subissent un coût annuel moyen de 12,9 millions de dollars en raison de la mauvaise qualité des données.
Dans le passé, les efforts en matière de qualité des données se concentraient principalement sur les données structurées dans les bases de données relationnelles.
Cependant, les spécialistes du marketing sont désormais confrontés à de nouveaux défis avec l’essor des systèmes Big Data, du cloud computing et des types de données non structurées comme les textes et les données de capteurs. La gestion de la qualité des données sur les systèmes cloud est devenue essentielle.
Dans le marketing de recherche et de contenu, les données n’ont jamais été aussi importantes. Cependant, 57 % des spécialistes du marketing interprètent mal les données, ce qui entraîne des erreurs coûteuses.
Cela peut résulter de ces données via des sources de données disparates et des problèmes associés au traitement de grands ensembles de données à grande échelle.
Qu’est-ce que les données de qualité ?
Les données de qualité combinent des facteurs cruciaux tels que l’exactitude, la connectivité, l’exhaustivité et la fiabilité.
L’exactitude des données que vous utilisez définit le succès de la recherche : il est essentiel de s’assurer que les dirigeants, les services de contenu, les services numériques, les produits, le marketing et les ventes disposent d’informations précises.
Des données fiables conduisent à des décisions de recherche de plus en plus intelligentes qui ont un impact sur les performances de l’entreprise.
De plus, la gestion des données de qualité joue un rôle central dans la connexion entre les performances du référencement et du marketing de contenu.
Outre l’exactitude, plusieurs autres dimensions contribuent à une bonne qualité des données, notamment :
- exhaustivité: Les ensembles de données doivent contenir tous les éléments de données nécessaires.
- Cohérence: Les valeurs des données sur différents systèmes ou ensembles de données ne doivent pas entrer en conflit.
- Unicité: Les enregistrements de données en double doivent être évités dans les bases de données et les entrepôts de données.
- Opportunité: Les données doivent être régulièrement mises à jour pour rester à jour et facilement disponibles.
- Validité: Les données doivent contenir les valeurs attendues et suivre une structure appropriée.
- Conformité: Les données doivent respecter les formats standardisés établis par votre organisation.
En répondant à ces facteurs, les ensembles de données deviennent fiables et dignes de confiance et s’alignent sur les efforts de gouvernance des données pour garantir une utilisation cohérente et efficace des données dans toutes les organisations.
Données, recherche et IA générative
Une combinaison d’humains et de machines crée un champ de bataille pour le marketing de données et de contenu où la qualité et la connectivité sont essentielles au succès.
L’adoption d’outils d’IA, d’applications d’apprentissage automatique, de streaming de données en temps réel et de pipelines de données complexes a encore compliqué le processus de qualité des données.
Le respect des lois sur la confidentialité et la protection des données, telles que le RGPD et le CCPA, a accru la demande de données précises et cohérentes.
Alors que le volume de données mondiales augmente de façon exponentielle, le référencement évolue à mesure que les demandes des consommateurs continuent d’évoluer, et les moteurs de recherche s’adaptent à ces changements en créant de nouvelles expériences et en expérimentant l’intégration de l’IA dans les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP). .
En conséquence, les spécialistes du marketing doivent reconsidérer soigneusement leur approche des données, du référencement technique et des résultats de l’IA générative.
Entrées de données et sorties IA génératives
La qualité des résultats de l’IA générative dépend de la qualité et de la connectivité des données qui les alimentent.
Beaucoup d’entre vous en ont fait l’expérience, notamment aux débuts de l’IA générative et de ChatGPT, de Bing AI et de Google Bard.
C’est pourquoi nous assistons de plus en plus à une ingénierie et à un réglage fin des données à partir de grands modèles de langage (LLM).
L’IA générative, ainsi que des outils tels que ChatGPT et Google Search Generative Experiences (SGE), ont fait l’objet de nombreuses discussions.
L’IA générative basée sur l’analyse de données de qualité permet déjà aux professionnels du référencement de gagner du temps et de l’efficacité.
Image de l’auteur, août 2023L’IA générative peut aider les spécialistes du référencement et du marketing de contenu à effectuer des tâches répétitives plus rapidement et avec précision.
Plus de 98 % de nos clients gagnent un temps précieux en créant des titres et des descriptions SEO à l’aide de BrightEdge Copilot (Divulgation : mon entreprise).
Cependant, la valeur des données de qualité alimentant l’IA générative va également au-delà du gain de temps.
En utilisant des données de qualité, les spécialistes du marketing peuvent améliorer leur compréhension de l’intention du consommateur et de la conversation (la clé des résultats de l’IA générative dans le SERPS) et comprendre les ensembles de données en incorporant des données de classification externe de l’industrie, réduisant ainsi les temps de traitement.
De plus, l’IA générative peut créer des ensembles de données de formation et synthétiques pour soutenir le développement ultérieur de modèles d’IA et d’apprentissage automatique.
Cependant, cette évolution appelle les spécialistes du marketing à ajuster leur approche des données et à garantir :
- Qualité et connectivité des données: Les sorties de l’IA sont aussi bonnes que les entrées. Assurez-vous que les sources que vous utilisez sont complètes et combinez les données historiques et en temps réel. Évitez les sources de données multiples et disparates qui donnent une image incomplète de votre comportement de consommateur pour éviter GIGO – Garbage In, Garbage Out.
- Intégration dans la stratégie de données d’entreprise: L’IA générative doit être considérée comme faisant partie intégrante de la stratégie de données. Assurez-vous de son inclusion dès le départ et alignez-le sur les objectifs marketing plus larges de votre entreprise.
- Relever les défis de manière proactive: Répondez de manière proactive aux problèmes de sécurité, de biais et de précision spécifiques à l’IA générative. L’évaluation et l’atténuation de ces risques sont essentielles à la réussite de la mise en œuvre et aux futurs problèmes de conformité.
- Se concentrer sur les composants du cycle d’analyse: L’adoption initiale de l’IA générative doit cibler des composants spécifiques de vos campagnes marketing et des cas d’utilisation spécifiques. Tester les résultats en continu pour garantir le fonctionnement des applications et garantir leur succès, en particulier lorsque les résultats sont produits à grande échelle.
- Prioriser l’impact commercial: donnez la priorité aux programmes qui génèrent un impact commercial mesurable sur vos campagnes. Assurez-vous que toutes les technologies que vous utilisez ont été éprouvées et testées et que les innovations en matière d’IA générative sont validées et soutenues par des ensembles de données fondamentales de qualité et haute fidélité.
Aller de l’avant avec les données dans le référencement
Lorsque l’on examine l’impact de l’IA sur le référencement, il est bon de considérer que chaque page Web est visitée par des humains et des machines : des personnes recherchant un contenu pertinent qui répond à leurs questions et besoins et des robots ou robots des moteurs de recherche analysant le contenu technique.
Le traitement des données est devenu indispensable pour évaluer le contenu des sites et éclairer les stratégies numériques.
Les spécialistes du marketing SEO sont désormais inondés d’ajouts de données incrémentiels qui peuvent être difficiles à déchiffrer. Nous avons la chance que l’IA et l’automatisation dans le référencement ne soient pas nouvelles et que les technologies automatisées peuvent réduire les efforts de données manuelles et améliorer la prise de décision commerciale telle que :
- Collecter et structurer le Big Data pour générer des informations plus petites, plus précieuses et exploitables.
- Améliorer les tâches telles que la classification, le marquage et le nettoyage des données.
- Recherche en ligne, audit de site et modélisation d’intention.
- Découvrir des informations précieuses sur la manière dont les consommateurs interagissent avec les moteurs de recherche.
Cela aide également les spécialistes du marketing qui n’ont pas les diplômes ou l’expérience nécessaires en science des données à le faire efficacement.
Les spécialistes du marketing qui exploitent correctement les données peuvent s’adapter à l’évolution des attentes des consommateurs, suivre les changements de recherche granulaire et répondre aux normes de Google.
L’utilisation d’une combinaison de connaissances uniques et de données haute fidélité (propriété) est cruciale pour rester compétitif et garantir le succès des applications d’IA sur des bases de données solides.
Les spécialistes du marketing peuvent exploiter la puissance des données pour extraire des informations significatives du bruit.
Par exemple, les spécialistes du marketing de détail peuvent découvrir le problème du contenu en double, tandis que les spécialistes du marketing du secteur bancaire peuvent se concentrer sur un contenu concis. Les meilleures pratiques sur mesure et la résolution de problèmes spécifiques au secteur donnent aux spécialistes du marketing un avantage concurrentiel.
Tout cela contribue à créer des expériences de recherche meilleures et plus rapides.
Image créée par l’auteur, septembre 2023Conclusion
De nombreux professionnels du référencement n’utilisent toujours pas pleinement la valeur des données en raison de leur immense complexité. Cependant, grâce à l’IA avancée, ces informations cachées peuvent être découvertes et comprises.
En exploitant la puissance des technologies basées sur l’IA, les spécialistes du marketing peuvent optimiser leur contenu pour un impact maximal sur plusieurs canaux numériques, en s’adaptant à l’évolution des technologies et du comportement des consommateurs.
Alors que les organisations progressent dans leurs stratégies d’IA générative, il est essentiel de se rappeler que le succès des applications repose sur les données qui les alimentent.
Assurez-vous que la qualité et la connectivité des données sont au cœur de votre feuille de route en matière d’IA. Sans cela, le succès sera limité.
Davantage de ressources:
