搜索引擎优化代表？战斗内容的可见性 – ？一个品牌的损失是另一个的增益。
之间？该站在声称搜索的较大份额的道路上的障碍？可见，我？将？认为，主要的有营销数据的质量是依靠现在做。
数据需要一场革命。只是有太多的数据，人类通过筛选和意义的，所以我们需要技术来告诉我们，当有事情发生，为什么它的发生。
尽管人的大脑可以容纳相当于一百万GB的内存，这不是我们的大脑的工作来解决数字营销的问题，每天24小时 – 尤其是当我们遇上了在40万亿千兆字节，这将是该数字的一部分宇宙来到2020年，根据IDC。
所以，即使你有一个团队在工作人员的数据分析的，在路上，我们都处理？所有这些数据是，？总的来说，创造更多的工作？而不是？使事情更简单。
这就是机器学习中来。概括地说，机器学习是生产的见解机器的行为没有被告知（编程）做什么。
在营销世界机器学习是像“智能”分析，其中见解衍生，并提出基于数据随着时间的机器的理解。在电子商务网站推荐的产品是在行动学习机的一个例子。
斯科特·布林克尔在过首席营销技术专家共享信息图表显示的是分析和营销技术提供商的饱和。此信息图表强调1800家多家公司 – ？它？是不是什么有出甚至是完全名单。
这些供应商，很多都是简单地提供对完全由人类交互驱动的第一方数据，并提供分析见解。这是与我们靠的是数据的问题之一。
营销不应该仅仅依靠第一方数据？作出关键的营销决策。？（对于这个讨论的目的，“第一方数据”指的是网站分析数据。）
您的网站分析可以告诉你，你的网站是如何做，如何彼此交互的网站上，将公司的营销渠道很多。？什么这个数据并不能告诉你，但是，还有什么是对搜索引擎的大战场发生的结果页面房地产。
换句话说，你的网站分析可能会告诉你一切进展顺利，但你仍然不能占销售额下降。难道是你的东西的竞争是高达？ 如果是这样，你怎么会知道？
在是内容优化的战斗中，我们要创建？最相关的内容有针对性的需求。虽然我们知道我们在它的长途，当涉及到内容的知名度，我们可以使我们的打击更准确：
更好地了解需求
更好地了解竞争对手的策略
首先，营销人员需要能够准确地了解哪些内容主题正在推动自己的品牌正确的搜索需求。我们需要针对那些寻找在我们的内容生产力度的话题，并优化。
其次，我们需要了解真正的竞争是谁。谁是你的竞争离线不一定是你的竞争是谁在网上，你的竞争会改变基于产品或主题你？针对。
营销人员需要的见解，可以评估其真正的竞争是什么了网上，为了迅速地提出这些建议为品牌赢得了搜索方面的内容战。
然后是基于我们的经验提炼我们的努力。在内容上表现最近的思想领导纸，郑徐，在SAP数字频道的副总裁表示：
我们不断地创造和完善我们的内容。有了合适的工具和流程，这比艰巨更精彩。我们可以看到我们的内容正在下降总之，在新出现的机会找出差距和零。内容绩效评估是绝对关键。否则，我们怎么会知道，如果我们的钱用得其所？
大多数我们依靠今天的营销数据有分散用户的注意力从美国大画面的根本缺陷：有什么发生了在内容战场。
机器学习帮助营销人员了解整个网站的所有内容，并能自动提供可操作的见解。因为我们根本无法想象这一切完全基于人的编程和分析，这是关键。
数字营销的今天是非常？劳动强度大，经常需要营销人员？通过甚至可能不会给我们的大图片数据挖掘。现在，所有企业都可以每月使用这些额外的所花时间分析数据，以创建所要移动的针内容花。
在内容战场，正确的战略是基础，和数据为基础的战术执行是什么赢得战争。
在这篇文章中所表达的意见是那些客人笔者并不见得搜索引擎土地。作者的工作人员在这里列出。