مجموعه مهارتها از Semalt برای پشتیبانی از موفقیت در جستجوگرها برای مشتریان خود استفاده می کند


بسیاری از صاحبان مشاغل اشتباه می کنند و تصور می کنند سئو داده ها فقط به علم داده محدود می شود. در این مقاله، Semalt امیدوار است مجموعه های مهارتی را از تخصص های مختلفی که برای کمک به سازماندهی سازمان و تیم های موفقیت شما استفاده می کنیم ، به شما نشان دهد.

اما ابتدا بیایید به اصول SEO داده ها بپردازیم. از آنجا که سئو داده اصطلاح عجیبی برای بسیاری از متخصصان غیر سئو است ، ما در ابتدا توضیح خواهیم داد که معنی آن چیست.

Data SEO چیست؟

SEO SEO یک رویکرد علمی برای بهینه سازی جستجو است. در این حالت ، ما برای تصمیم گیری به جای روش معمولی SEO به تجزیه و تحلیل و فعال سازی داده ها اعتماد می کنیم.

با این حال ، این فراتر می رود.

Semalt استفاده از SEO داده را شروع کرد زیرا ما می خواستیم مشتریانمان به طور قابل توجهی از رقابت خود فراتر روند. برای کمک به مشتریان خود در موفقیت در سئو داده ، ما باید علاوه بر دانش و تجربه سئو ، این سه تخصص منحصر به فرد را نیز توسعه دهیم.

این سه تخصص عبارتند از:
  • دانشمند داده
  • تحلیلگر داده
  • مهندس داده
جالبترین قسمت همه اینها این است که شما می توانید با هر بودجه ای که دارید ، SEO وب سایت خود را با رویکرد پشتیبان داده بهبود ببخشید. در واقع ، مفاهیم داده ما به طور فزاینده ای در دسترس هستند.

در اینجا توضیح داده شده است که هر یک از این سه عنصر چه نقشی در ایجاد سئو داده برای مشتریان ما دارند.

مهندس داده

مهندسین داده متخصصانی هستند که مسئول تهیه زیرساخت بنیادی داده کلان هستند. ما مهندسین نرم افزاری داریم که از تعدادی منابع داده ها را می سازند ، طراحی می کنند و تلفیق می کنند. آنها همچنین مقادیر زیادی از داده ها را به طور کارآمد مدیریت می کنند.

مهندسان داده وظیفه بهینه سازی عملکرد را در مورد توانایی دسترسی به داده های وب سایت شما بر عهده دارند. به خصوص برای شرکت های بزرگ ، مهندسان داده نقش مدیران قانونی را برای انطباق با GDPR یا CCPA بر عهده دارند. همچنین معمول است که این افراد به عنوان مدیر امنیت کار می کنند.

مهندسان داده با استفاده از Extract ، Transform ، Load یا ETL با ایجاد انباری که از آنها برای تجزیه و تحلیل یا گزارش راحت داده ها بازدید می کنند ، داده های زیادی را متمرکز می کنند.

در اینجا لیستی از مهارت ها و اصلی ترین ابزارهایی است که ما در یک مهندس داده جستجو می کنیم:
  • MapReduce
  • هادوپ
  • خوک
  • SQL
  • NoSQL
  • کندو
  • جریان داده
  • برنامه نويسي

چرا متمرکز کردن داده ها ایده خوبی است؟

دست زدن به مقدار زیادی از داده های پراکنده در سراسر مکان می تواند وقت گیر و منابع باشد. با توجه به اینکه باید به وقت خود توجه داشته باشیم ، ما به داده های شما به شکلی مرتب شده ایم که مدیریت آن با فضای کم یا کمبود خطا آسان باشد.

مجبور شدن به جابجایی بین چندین ابزار ، اتلاف وقت است. همچنین وقتی داده های منابع مختلف را نمی توان در یک مکان جمع کرد ، این هدر رفتن اطلاعات است. برای رشد کل کسب و کار ، ما باید از همه چیزهایی که می توانند بر کسب و کار تأثیر بگذارند ، اطلاعات جمع آوری کنیم ، که شامل داده های کسب و کار (CRM) ، داده های مالی و چندین داده آفلاین دیگر است که با دسترسی و نگرانی های امنیتی همراه هستند.

بنابراین ، بهترین راه کار ساخت انبار داده SEO برای تجارت شما با اطمینان از این است که همه ابزارهای جستجوگرها به ما اجازه می دهد داده ها را به درستی صادر کنیم. مهندس داده برای متمرکز کردن داده های ساختاریافته که به صورت متن و نظر یا پایگاه داده و API ارائه می شود ، مناسب ترین است. این شغل با مشکلات همراه است ، بنابراین ما به شما توصیه نمی کنیم که این کار را خودتان امتحان کنید.

اولین مانعی که مهندس داده باید بر آن غلبه کند ، مربوط به حجم اطلاعات است. با داشتن یک وب سایت با بیش از 100000 صفحه ، ترافیک وب زیاد ، گزارش های روزانه و خزیدن های هفتگی ، فضا و زمان زیادی را اشغال می کند. اگر مجبور شویم CRM و داده های شما را به رقابت شما اضافه کنیم ، این کار حتی دشوارتر می شود. بنابراین اگر سیستم مبتنی بر فناوری های مناسب نباشد ، ممکن است با ناقص ، کاذب یا گمشده روبرو شوید. اینها فقط هستند ، اما چند مهندس داده دام هنگام کنترل حجم زیاد داده ها باید بر آنها غلبه کنند.

مجبور به کار در سطح بین المللی نیز بارهای آن را به همراه دارد. مقابله با نرخ های مختلف ارز صادر شده به صورت روزانه می تواند اوضاع را کمی پیچیده کند. ما همچنین باید تفاوت های زمانی این کشورها را در نظر بگیریم. به عنوان مثال ، اگر ما مجبور باشیم روزانه گردش مالی را در ایتالیا راه اندازی کنیم و بخشی از این گردش مالی در انگلیس انجام شود. در این حالت ، ما باید محاسبه را وقتی نیمه شب در انگلستان است و نه وقتی که نیمه شب در ایتالیا است ، شروع کنیم.

دانشمند داده

برای غنی سازی داده ها با مدل های آماری ، رویکردهای تحلیلی و فناوری یادگیری ماشین به دانشمندان داده نیاز داریم. داشتن دانشمند داده بسیار مهم است زیرا آنها به شرکت کمک می کنند داده های جمع آوری شده توسط دانشمند داده را به اطلاعات ارزشمند تبدیل کند. آن را به عنوان رابطه بین یک کارگر طلا و یک طلافروش در نظر بگیرید. در مقایسه با تحلیلگر داده ، یک دانشمند داده باید مهارت برنامه نویسی سطح بالایی داشته باشد تا بتواند الگوریتم های جدید و پیشرفته ای را طراحی کند و همچنین دانش تجاری خوبی داشته باشد.

دانشمندان داده باید توانایی برقراری ارتباط ، توضیح و توجیه نتایج خود را برای سایر غیر دانشمندان داشته باشند.

دانشمندان از داده ها و زبان ها و روش ها استفاده می کنند؟

برای یک دانشمند داده ، در اینجا برخی از محبوب ترین ابزارهایی که برای سال 2021 در اختیار دارند وجود دارد:
  • جاوا
  • پایتون
  • مقیاس
  • آر
  • جولیا
دانشمندان داده ما با استفاده از اولویت مشتری انتخاب می شوند. اگر مشتری یک کاربر جاوا می خواهد ، ما یک دانشمند داده را اختصاص می دهیم که در آن زبان تخصص دارد.

اگر اکثر توسعه دهندگان از پایتون استفاده می کنند ، ما معمولاً به مشتری توصیه نمی کنیم از یک زبان برنامه نویسی مانند جولیا استفاده کند زیرا کدگذاری به آن زبان هزینه نگهداری را دو برابر می کند.

هنگام انتخاب زبان ، باید اجازه دهید فناوری که می خواهید برنامه های خود را روی آن بکار ببرید قطب نمای شما باشد.

ما توضیحات خود را در مورد این زبانها فقط به شرایطی محدود می کنیم که ما را ملزم می کند زمینه و اهداف را به روشنی تعریف کنیم.

تحلیلگر داده

تحلیل گران داده متخصص تجارت گرا هستند که برای ساخت اکسیر کامل به آنها اضافه می کنیم. آنها متخصصانی هستند که می توانند داده های پردازش شده را پرس و جو کنند ، داده ها را تجسم و خلاصه کنند و گزارشات را ارائه دهند.

یک تحلیلگر داده می فهمد که چگونه از ابزارها و روش های موجود برای حل مشکلات استفاده می کند و به افراد در سراسر شرکت کمک می کند تا سوالات خاص ، گرافیک موقت و گزارشگری را درک کنند.

برای انجام کار خود به طور موثر ، یک تحلیلگر داده باید کار خود را بر اساس انبار داده و نتایج به دست آمده از دانشمندان داده انجام دهد. مهارت های آنها متنوع است و می تواند شامل تجسم داده ها ، داده کاوی و آمار باشد.

تحلیلگران داده از چه نرم افزاری استفاده می کنند؟

یکی از محبوب ترین نرم افزارهایی که تحلیل گران داده از آن استفاده می کنند ، Data Studio است. این یکی از رایج ترین برنامه ها در زمینه ما به عنوان متخصصان SEO است ، اما سایر نرم افزارها مانند Microsoft ، Tableau Software و IBM برای تحلیل گر داده از اهمیت بسیاری برخوردار هستند. به تازگی Looker توسط گوگل خریداری شده است ، که آن را به یکی از برترین نرم افزارهای امسال تبدیل می کند.

نتیجه

در دنیای داده ها ، SEO با گذشت زمان همچنان مبهم می شود. اما برای موفقیت در سئو داده ها ، شما به متخصصانی نیاز دارید که درک کنند چه انتظاری از آنها می رود. این چیزی است که Semalt ارائه می دهد.

سازمان ما متشکل از افراد متخصص آموزش دیده ای است که مهارت های لازم ذکر شده در بالا را دارند. اگر این مطلب را می خوانید ، این احتمال وجود دارد که هنگام مطالعه گذشته از هر نکته در این مقاله ، نقاط ضعف یا قوت کسب و کار خود را شناسایی کرده باشید. اگر این کار را تاکنون انجام داده اید ، باید درک روشنی از کارهایی که باید برای بهبود داده ها انجام دهید داشته باشید.

در ساختن نقاط ضعف خود دریغ نکنید. امروز با ما تماس بگیرید و از ما بخواهید تجارت خود را در بهترین موقعیت برای موفقیت قرار دهیم.

mass gmail