Big Data, minería de datos, minería de Big Data. Probablemente haya escuchado, utilizado y tal vez usado en exceso esas palabras de moda al convencer a los clientes sobre cómo llevar su negocio al siguiente nivel. Sin embargo, los términos representan algo más que la parte ganadora de su discurso de venta. Su repentina ubicuidad y resonancia son una señal de que hemos ingresado a una nueva era en la forma en que abordamos el marketing digital y la optimización de los motores de búsqueda. En esta publicación, profundizaremos en el desempaquetado de los términos, en el estudio de su relevancia para SEO y en las mejores prácticas para contar una historia de SEO basada en datos.

Definición de la minería de datos y su lugar en las decisiones comerciales

Hasta cierto punto, Big Data y la minería de datos se han convertido en términos genéricos que resumen una realidad recién descubierta: todos los comportamientos digitales ahora son tanto acciones de datos como impulsadas por datos. La práctica de la minería de datos se basa en el análisis de grandes conjuntos de información para detectar patrones y cualidades que luego puede aprovechar para crear eficiencias optimizadas o nuevas oportunidades dentro de una organización.

Google-Mapeo de su ruta, publicación en Facebook, ingreso desde Seamless, transmisión de sus favoritos de Netflix: todas estas actividades activan nuevas transmisiones de datos que sus plataformas capturan, analizan y utilizan para predecir su próximo movimiento, lo que significa que Internet probablemente pueda predecir su próximo sushi anhelando mejor que tú.

Las aplicaciones de minería de datos pueden incluir:

Detectando patrones de desperdicio que llevan a medidas de reducción de costos
Predecir comportamientos de compra e impulsar las ventas con sugerencias de productos relevantes
Identificar períodos más lentos para planificar adecuadamente el tiempo de inactividad
Descubriendo nuevas oportunidades dentro de un segmento de clientes
Una vez que la prerrogativa de los científicos informáticos, quants o analistas de riesgo de modelo, las técnicas de minería de datos ahora se utilizan en casi todas las industrias o profesiones que tienen acceso a grandes conjuntos de datos. Al igual que un buscador de oro durante la Fiebre del oro de Klondike, su trabajo es navegar a través de flujos de información en busca de una pequeña pepita de datos que realmente pueden ayudarlo.

Pionera en la creación de grandes bases de datos, Amazon fue pionera en la integración empresarial de big data collection y analytics en sus operaciones y DNA, ofreciendo soluciones escalables para data warehousing, análisis de clickstream, detección de fraude, motores de recomendación, análisis basados ​​en eventos y más. Su innovación allanó el camino para que las empresas auditen sus propios niveles de acceso a los datos y las posibilidades de comercialización que presenta el acceso. Los consumidores de hoy no solo se sienten cómodos con la documentación de su comportamiento en línea, sino que esperan que las empresas con las que interactúan simplifiquen esas interacciones mediante la extracción de datos. Esta capacidad de predicción es ahora el Santo Grial de muchas organizaciones orientadas al consumidor, y la calidad de su análisis de datos es un componente clave para mantener una ventaja competitiva en su industria.

Con tanta información a disposición de las empresas, no hay excusa para basar sus decisiones en la intuición o el hábito. Las partes interesadas internas ahora deben unirse no solo para desenterrar los patrones de datos, sino también para abogar por su camino a través de bloqueos burocráticos y pasar a un estado procesable. Las organizaciones deben aprovechar su comprensión mejorada de los consumidores para impulsar el servicio al cliente, la satisfacción del producto, el marketing exitoso y, en última instancia, el crecimiento.

Optimizar la relación entre los datos y la búsqueda

Los motores de búsqueda son la organización definitiva orientada al consumidor, y los usuarios han dictado la evolución del modelo comercial desde el inicio de la búsqueda en línea. La misión de Google, Bing y sus contrapartes es entregar respuestas relevantes a sus usuarios, pero, al igual que cualquier otra empresa, deben mantener un modelo rentable para mantener el funcionamiento, que en su caso se basa en dirigir el tráfico hacia la información más relevante. posible en el momento exacto en que los usuarios lo necesitan para tomar una decisión. Google dobla este punto el momento cero de la verdad (ZMOT). Como era de esperar, este modelo de negocio está afectando subrepticiamente a la forma en que nosotros, como especialistas en marketing digital, abordamos la optimización de los motores de búsqueda, así como la forma en que analizamos los datos provenientes de las plataformas de análisis.

La actividad de SEO de minería de datos se puede resumir como el análisis de grandes conjuntos de datos con el fin de identificar nuevos patrones de tráfico y revelar oportunidades de nicho. Estas tendencias de nicho se aprovechan para comercializar mejor un servicio o producto a un segmento de usuarios.

Las tácticas de SEO inteligentes y accionables dependen en gran medida de la minería de datos, que implica:

Extracción de datos de Google Analytics, Omniture, Webtrends y otras herramientas
Encontrar anormalidades en el tráfico, el comportamiento o los patrones de conversión
Comprender qué significan estas anomalías para sus clientes y sus objetivos comerciales
Las anomalías que desea buscar incluyen fuentes de tráfico, palabras clave simples y de larga cola que llevan a las personas a su sitio y tendencias de tráfico a lo largo del tiempo. Por ejemplo, crecimiento año tras año, estacionalidad y cómo todos estos factores se relacionan con las fuentes de tráfico.