Leer hoe essentiële, kwalitatieve gegevens de sleutel vormen tot het maximaliseren van de effectiviteit van AI-gestuurde technologieën over diverse digitale platforms.
Data vormen het kloppend hart van onze zoektochten
De indrukwekkende vooruitgang van kunstmatige intelligentie en de opkomst van generatieve AI-prestaties hebben hun oorsprong in de fundamenten van gegevensverzameling en -analyse.
Echter, het werkelijke succes van innovaties, of het nu gaat om een nieuw product, een technologische doorbraak of een andere vooruitgang, hangt sterk af van de kwaliteit van de gebruikte gegevens. Voor het optimaal benutten van generatieve AI-prestaties in zoekmachineoptimalisatie en contentmarketing is het essentieel om betrouwbare en accurate data te gebruiken.
De groei van data is verbijsterend. Volgens voorspellingen van IDC zal de wereldwijde datavolume tegen het jaar 2025 maar liefst 175 zettabytes bereiken.
Dit is een verdubbeling ten opzichte van de hoeveelheid data die het voorgaande jaar werd gecreëerd, wat duidelijk de versnellende trend in datagroei aantoont. Persoonlijk geloof ik dat we dit cijfer zelfs zouden kunnen overschrijden!
Gezien deze ongekende groei in datavolume, is het van cruciaal belang voor experts en professionals in generatieve AI om voortdurend hun databronnen te herzien en de functies en mogelijkheden te identificeren die in de toekomst het meest waardevol zullen zijn.
Vergelijking tussen Arme en Kwaliteitsgegevens in ChatGPT AI-prestaties
De gevolgen van inferieure gegevenskwaliteit voor ondernemingen zijn onmiskenbaar.
Wanneer we het hebben over gegevens die niet voldoen aan de kwaliteitsnormen, kijken we naar de primaire oorzaak van operationele haperingen, verkeerde interpretaties en ondoordachte beslissingen.
Een onderzoek van Gartner in 2021 toonde aan dat ondernemingen door de negatieve impact van ontoereikende gegevenskwaliteit jaarlijks een verbluffende $12,9 miljoen aan kosten oplopen.
In vroeger tijden lag de nadruk bij het waarborgen van gegevenskwaliteit hoofdzakelijk op de gestructureerde gegevens die werden opgeslagen in relationele databanksystemen.
Echter, met de opkomst van geavanceerde technologieën zoals big data-infrastructuren, cloudopslagoplossingen en diverse soorten ongestructureerde gegevens zoals teksten en gegevens afkomstig van sensoren, staan marketeers voor ongekende uitdagingen. Het handhaven van een uitstekende gegevenskwaliteit binnen cloudbased systemen is nu een prioriteit.
Binnen de wereld van content- en zoekmachineoptimalisatie speelt gegevensanalyse een cruciale rol. Het is echter verontrustend dat 57% van de marketingprofessionals gegevens verkeerd begrijpt, wat kan leiden tot exorbitante vergissingen.
Deze misinterpretaties kunnen vaak worden toegeschreven aan het gebruik van niet-overeenkomende databronnen, en de inherente uitdagingen die komen kijken bij het efficiënt verwerken van omvangrijke gegevensverzamelingen.
Wat betekent ‘kwaliteitsgegevens’ precies?
Het waarborgen van de kwaliteit van informatie is een essentieel aspect van het datamanagementproces. Hierbij spelen verschillende dimensies een rol, zoals de precisie waarmee gegevens worden verzameld en de betrouwbaarheid ervan.
Bij het streven naar een effectieve datagestuurde aanpak is de precisie van de gebruikte informatie cruciaal. Of het nu gaat om managers, mensen van de marketingafdeling, digitaal experts, productontwikkelaars of verkoopteams, het is fundamenteel dat ze toegang hebben tot de juiste gegevens.
Daarnaast kunnen door het hebben van betrouwbare en nauwkeurige gegevens, zoekopdrachten en beslissingen steeds slimmer worden gemaakt, wat rechtstreeks invloed heeft op het succes van een onderneming.
Een kernonderdeel van het waarborgen van de kwaliteit van informatie is het beheren ervan. Hierbij gaat het om het leggen van de link tussen zoekmachineoptimalisatie en de prestaties van contentmarketing.
Er zijn echter meerdere facetten van datamanagement en kwaliteitsborging:
- Volledigheid: Alle relevante gegevenspunten moeten aanwezig zijn in de datasets.
- Consistentie: Over verschillende platformen en systemen heen mogen er geen tegenstrijdige gegevens zijn.
- Uniekheid: Er dient vermeden te worden dat dezelfde informatie meerdere keren in databases of dataopslagplaatsen voorkomt.
- Tijdigheid: Het is van groot belang dat informatie actueel is en dat deze zonder vertraging beschikbaar is.
- Geldigheid: De structuur van de gegevens moet correct zijn en de verwachte waarden bevatten.
- Conformiteit: De manier waarop gegevens worden weergegeven, moet in lijn zijn met de normen die binnen een organisatie gelden.
Door te voldoen aan al deze criteria zorgen we ervoor dat de datasets niet alleen betrouwbaar zijn, maar ook efficiënt worden benut. Zo kan een organisatie erop vertrouwen dat ze op gegevens gebaseerde beslissingen neemt die in hun voordeel werken.
De kracht van generatieve AI in gegevensverwerking en zoeken
Een samensmelting van menselijke inzet en geavanceerde technologieën schept een dynamisch toneel in het domein van datamarketing en contentmarketing, waarin kwaliteit en verbinding cruciaal zijn voor het behalen van succes.
De toepassing van AI-hulpmiddelen, machine learning toepassingen, real-time datadoorvoer en complexe dataverwerkingspijplijnen heeft het proces voor het waarborgen van datakwaliteit verder gecompliceerd.
De naleving van de regelgeving met betrekking tot gegevensprivacy en -bescherming, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en de California Consumer Privacy Act (CCPA), heeft de vraag naar nauwkeurige en consistente gegevens verder doen toenemen.
Terwijl de wereldwijde datastroom gestaag blijft groeien, ondergaat zoekmachineoptimalisatie (SEO) eveneens veranderingen, in lijn met de voortdurende evolutie van de wensen van consumenten. Zoekmachines spelen in op deze verschuivingen door nieuwe gebruikerservaringen te ontwikkelen en te experimenteren met de integratie van kunstmatige intelligentie in de zoekresultatenpagina’s (SERP’s).
Dientengevolge dienen marketeers hun benadering van gegevens, technische SEO en gegenereerde AI-resultaten zorgvuldig te herzien. Het vermogen om zich aan te passen aan deze snel veranderende omgeving zal cruciaal zijn voor succes in de moderne wereld van digitale marketing.
ChatGPT: De revolutie in gegevensinvoer en AI-prestaties
De kwaliteit van generatieve AI-uitvoer is afhankelijk van de kwaliteit en de verbondenheid van de gegevens die het voeden.
Velen van jullie hebben dit wellicht ervaren, vooral in de vroege dagen van generatieve AI-prestatiesen ChatGPT, Bing AI en Google Bard.
Dit verklaart waarom we steeds vaker snelle technische engineering en de verfijning van gegevens uit grote taalmodellen (LLM) zien.
Generatieve AI, samen met hulpmiddelen zoals ChatGPT en Google Search Generative Experiences (SGE), heeft veel discussie op gang gebracht.
Generatieve AI gebaseerd op hoogwaardige data-analyse bespaart SEO-professionals al aanzienlijk tijd en moeite.
Generatieve AI kan SEO- en contentmarketeers helpen bij het sneller en nauwkeuriger uitvoeren van repetitieve taken.
Meer dan 98% van onze klanten bespaart waardevolle tijd bij het maken van SEO-titels en -beschrijvingen met behulp van BrightEdge Copilot (bekendmaking: mijn bedrijf).
De waarde van hoogwaardige gegevens die generatieve AI-prestaties voeden, gaat echter verder dan alleen tijdsbesparing.
Door gebruik te maken van kwaliteitsgegevens kunnen marketeers hun begrip van consumentenintenties en gesprekken (de sleutel tot generatieve AI-resultaten in de SERP’s) vergroten en datasets begrijpen door externe brancheclassificatiegegevens op te nemen, wat uiteindelijk de verwerkingstijden verkort.
Bovendien kan generatieve AI trainings- en synthetische datasets creëren om verdere ontwikkeling van AI- en machine learning-modellen te ondersteunen.
Deze evolutie vereist echter dat marketeers hun aanpak van gegevens aanpassen en ervoor zorgen dat:
- Kwaliteit en verbondenheid van gegevens: AI-uitvoer is slechts zo goed als de invoer. Zorg ervoor dat de bronnen die u gebruikt volledig zijn en combineer historische en realtime gegevens. Vermijd het gebruik van meerdere ongelijksoortige gegevensbronnen die een onvolledig beeld geven van het gedrag van uw consumenten om “Garbage In, Garbage Out” te voorkomen.
- Integratie in de bedrijfsdatastrategie: Generatieve AI moet worden beschouwd als een integraal onderdeel van de datastrategie. Zorg ervoor dat dit vanaf het begin wordt opgenomen en afgestemd is op uw bredere marketingdoelen.
- Proactief omgaan met uitdagingen: Ga proactief om met beveiligings-, vooroordeel- en nauwkeurigheidsuitdagingen die specifiek zijn voor generatieve AI. Het beoordelen en beperken van deze risico’s is essentieel voor een succesvolle implementatie en toekomstige nalevingsproblemen.
- Focus op onderdelen van de analytics-cyclus: De initiële acceptatie van generatieve AI-prestaties moet gericht zijn op specifieke componenten van uw marketingcampagnes en specifieke gebruiksscenario’s. Het voortdurend testen van de output om ervoor te zorgen dat toepassingen werken en succesvol zijn, vooral wanneer de output op grote schaal wordt gegenereerd.
- Prioriteit geven aan zakelijke impact: Geef prioriteit aan programma’s die meetbare zakelijke impact genereren voor uw campagnes. Zorg ervoor dat alle technologieën die u gebruikt, zijn getest en bewezen, en dat innovaties op het gebied van generatieve AI worden ondersteund door datasets van fundamentele kwaliteit en hoge betrouwbaarheid.
Optimalisatie van ChatGPT AI-prestaties voor betere SEO-resultaten
Wanneer we de impact van AI-prestaties op SEO bekijken, is het belangrijk om te beseffen dat elke webpagina zowel menselijke bezoekers als machinebezoekers aantrekt: mensen die op zoek zijn naar relevante inhoud om hun vragen en behoeften te beantwoorden, en zoekmachinespinnen of bots die de technische aspecten van de inhoud analyseren.
Gegevensverwerking speelt een onmisbare rol bij het beoordelen van de inhoud van websites en het vormgeven van digitale strategieën.
SEO-marketeers worden momenteel overspoeld met een overvloed aan incrementele gegevensuitbreidingen, wat soms overweldigend kan zijn om te interpreteren. Gelukkig zijn AI en automatisering in SEO geen nieuwe concepten, en geautomatiseerde technologieën kunnen handmatige dataverwerking verminderen en de besluitvorming in het bedrijfsleven verbeteren. Hierbij kan worden gedacht aan:
- Het verzamelen en structureren van grote hoeveelheden gegevens om kleinere, waardevollere en bruikbare inzichten te genereren.
- Verbetering van taken zoals gegevensclassificatie, tagging en opschoning.
- Online onderzoek, site-audit en intentiemodellering.
- Het blootleggen van waardevolle inzichten in de manier waarop consumenten interageren met zoekmachines.
Dit is ook een waardevolle hulp voor marketeers die niet beschikken over de vereiste diploma’s of ervaring in datascience.
Marketeers die op de juiste manier gebruikmaken van gegevens, kunnen zich aanpassen aan de veranderende verwachtingen van consumenten, gedetailleerde zoekpatronen volgen en voldoen aan de normen van Google.
Het gebruik van een combinatie van unieke kennis en hoogwaardige data (eigendom) is essentieel om concurrentievoordeel te behouden en ervoor te zorgen dat AI-toepassingen stevig zijn geworteld in betrouwbare databronnen.
Marketeers kunnen hiermee de kracht van gegevens benutten om waardevolle inzichten te destilleren uit de ruis.
Bijvoorbeeld, in de retailsector kan dit helpen om dubbele inhoudsproblemen aan het licht te brengen, terwijl marketeers in de financiële sector zich kunnen richten op beknopte inhoud. Op maat gemaakte best practices en sectorgerichte probleemoplossingen geven marketeers een concurrentievoordeel.
Dit alles draagt bij aan het creëren van betere, snellere zoekervaringen.
Samenvatting van ChatGPT’s mogelijkheden
Veel SEO-professionals maken nog steeds onvoldoende gebruik van de waarde van gegevens vanwege de complexiteit ervan. Dankzij geavanceerde AI-technologieën kunnen deze verborgen inzichten echter worden onthuld en begrepen.
Door de kracht van AI-first-technologieën te benutten, kunnen marketeers hun inhoud optimaliseren voor maximale impact via verschillende digitale kanalen en zich aanpassen aan veranderende technologieën en consumentengedrag.
Terwijl organisaties vooruitgang boeken met hun strategieën voor generatieve AI-prestaties, is het van cruciaal belang om te onthouden dat het succes van toepassingen afhangt van de kwaliteit van de gegevens die ze voeden.
Zorg ervoor dat kwalitatieve en samenhangende gegevens een centrale rol spelen in uw AI-roadmap. Zonder dit zal het succes beperkt blijven.
