SemaltがクライアントのデータSEOの成功をサポートするために使用するスキルセット


多くのビジネスオーナーは、データSEOがデータサイエンスに限定されていると誤解しています。記事上で、 セマルト 成功のために組織やチームを編成するために使用するさまざまな専門分野のスキルセットを紹介したいと考えています。

しかし、最初に、データSEOの基本について説明しましょう。データSEOは多くの非SEO専門家にとって奇妙な用語であるため、それが何を意味するのかを説明することから始めます。

データSEOとは何ですか?

データSEOは、検索最適化への科学的アプローチです。この場合、通常のSEOアプローチではなく、データの分析とアクティブ化に依存して意思決定を行います。

しかし、それはさらに進んでいます。

Semaltは、クライアントが競合他社を大幅に上回ることを望んでいたため、データSEOの使用を開始しました。クライアントがデータSEOで成功するのを支援するために、SEOの知識と経験に加えて、これら3つの独自の専門分野を開発する必要があります。

これらの3つの専門分野は次のとおりです。
  • データサイエンティスト
  • データアナリスト
  • データエンジニア
これらすべての中で最も興味深い部分は、予算に関係なく、データに裏打ちされたアプローチでWebサイトのSEOを改善できることです。実際、私たちのデータの概念はますますアクセスしやすくなっています。

これは、データSEOをクライアントのために機能させるために3つの要素のそれぞれが果たすべき役割の説明です。

データエンジニア

データエンジニアは、基本的なビッグデータインフラストラクチャの準備を担当する専門家です。さまざまなソースからのデータを構築、設計、統合するソフトウェアエンジニアがいます。また、大量のデータを効率的に管理します。

データエンジニアは、Webサイトのデータにアクセスする能力に関してパフォーマンスを最適化する責任があります。特に大企業の場合、データエンジニアはGDPRまたはCCPAコンプライアンスの法務マネージャーの役​​割を果たします。これらの個人がセキュリティ管理者として働くことも一般的です。

データエンジニアは、抽出、変換、読み込み、またはETLを使用して、データを分析またはレポートするためにアクセスするデータウェアハウスを作成することにより、大量のデータを一元化します。

データエンジニアに求められる主なスキルとツールのリストは次のとおりです。
  • MapReduce
  • Hadoop
  • SQL
  • NoSQL
  • ハイブ
  • データストリーミング
  • プログラミング

データを一元化するのはなぜ良い考えですか?

場所に散在する大量のデータを処理することは、時間とリソースを消費する可能性があります。時間に注意を払う必要があることを考えると、エラーの余地がほとんどないかまったくない状態で処理しやすい形式でデータを配置する必要があります。

複数のツール間を行き来しなければならないのは時間の無駄です。また、さまざまなソースからのデータを1か所にまとめることができない場合も情報の無駄になります。ビジネス全体を成長させるには、ビジネスに影響を与える可能性のあるすべてのデータからデータを収集する必要があります。これには、ビジネスデータ(CRM)、財務データ、およびアクセスとセキュリティの問題を伴うその他のいくつかのオフラインデータが含まれます。

したがって、最善の行動は、すべてのSEOツールでデータを適切にエクスポートできるようにすることで、ビジネス用のSEOデータウェアハウスを構築することです。データエンジニアは、テキストとコメント、またはデータベースとAPIの形式で提供される構造化データを一元化するのに最適です。この仕事には困難が伴うので、自分でこれを試すことはお勧めしません。

データエンジニアが克服しなければならない最初のハードルは、情報の量に関するものです。 100,000ページを超えるWebサイトでは、多くのWebトラフィック、毎日のログ、および毎週のクロールが多くのスペースと時間を消費します。 CRMとデータを競合他社に追加する必要がある場合、この作業はさらに困難になります。そのため、システムが適切なテクノロジーに基づいていない場合、不完全、虚偽、または欠落が発生する可能性があります。これらはただのことですが、大量のデータを処理するときにデータエンジニアが克服しなければならないいくつかの落とし穴があります。

国際的に働かなければならないこともその負担を伴います。毎日発行されるさまざまな為替レートに対処することは、物事を少し複雑にする可能性があります。また、これらの国々の時差も考慮する必要があります。たとえば、イタリアで1日あたりの売上高を開始する必要があり、その売上高の一部が英国で発生する場合です。この場合、イタリアの深夜ではなく、英国の深夜に計算を開始する必要があります。

データサイエンティスト

統計モデル、分析アプローチ、機械学習テクノロジーでデータを充実させるには、データサイエンティストが必要です。データサイエンティストが収集したデータを貴重な情報に変換するのに役立つため、データサイエンティストがいることは非常に重要です。それを金鉱夫と金細工職人の関係と考えてください。データアナリストと比較して、データサイエンティストは、新しく改善されたアルゴリズムを設計し、優れたビジネス知識を得るには、高度なプログラミングスキルを持っている必要があります。

データサイエンティストは、他の非科学者に結果を伝え、説明し、正当化する能力を持っている必要があります。

データサイエンティストが使用する言語と方法論は何ですか?

データサイエンティストのために、2021年に自由に使える最も人気のあるツールのいくつかを以下に示します。
  • Java
  • Python
  • Scala
  • R。
  • ジュリア
私たちのデータサイエンティストは、クライアントの好みを使用して選択されます。クライアントがJavaユーザーを必要としている場合は、その言語を専門とするデータサイエンティストを割り当てます。

開発者の大多数がPythonを使用している場合、Juliaのようなプログラミング言語でコーディングするとメンテナンスコストが2倍になるため、通常、クライアントにJuliaのようなプログラミング言語を使用することはお勧めしません。

言語を選択するときは、アプリケーションをデプロイするテクノロジーをコンパスにする必要があります。

これらの言語の説明は、コンテキストと目的を明確に定義する必要がある状況のみに限定します。

データアナリスト

データアナリストは、完璧なエリクサーを作るために私たちが追加するビジネス指向のスペシャリストです。彼らは、処理されたデータのクエリ、データの視覚化と要約、およびレポートの提供を行うことができる専門家です。

データアナリストは、既存のツールと方法を活用して問題を解決し、会社全体の人々が特定のクエリ、アドホックグラフィックス、およびレポートを理解できるようにする方法を理解しています。

データアナリストは、仕事を効果的に実行するために、データウェアハウスとデータサイエンティストから取得した結果に基づいて作業を行う必要があります。彼らのスキルは多様であり、データの視覚化、データマイニング、統計などが含まれます。

データアナリストはどのソフトウェアを使用していますか?

データアナリストが使用する最も人気のあるソフトウェアの1つは、DataStudioです。これは、SEOのプロとして私たちの分野で最も一般的なアプリの1つですが、Microsoft、Tableau Software、IBMなどの他のソフトウェアはデータアナリストにとって非常に重要です。最近、LookerはGoogleに買収され、今年の主要なソフトウェアの1つになりました。

結論

データの世界では、SEOは時間の経過とともに曖昧さが少なくなり続けています。しかし、データSEOで成功するには、彼らに何が期待されているかを理解している専門家が必要です。これは何 セマルト オファー。

私たちの組織は、上記の必要なスキルセットを持っているよく訓練された専門家で構成されています。これを読んでいる場合は、この記事の各ポイントを過ぎて読んだときに、ビジネスの弱点または強みを特定した可能性があります。ここまで進んだら、データを改善するために何をしなければならないかを明確に理解しているはずです。

あなたの弱点を構築することを躊躇しないでください。今日私たちに電話をして、私たちにあなたのビジネスを成功のための最良の位置に置いてもらいましょう。

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