2015年，谷歌宣布将RankBrain加入到自己的算法中，进一步强调了人工智能(AI)在搜索领域的重要性。快进到2018年，搜索市场营销者开始使用人工智能、机器学习和深度学习系统来发现新的洞察力，自动化劳动密集型任务，并提供一个全新的个性化水平，引导网站访问者通过他们的购买渠道。我们现在已经完全进入了人工智能革命。
为了清晰和上下文在这篇文章中，我发现以下定义是有用的:
人工智能是一个广泛的领域，包括一系列执行通常需要人类智能的任务的机器应用程序。人类智能包含了广泛的行为，所以“人工智能”这个总括性术语可以用来分类自然语言处理、国际象棋、无人驾驶汽车以及介于两者之间的数百万个例子也就不足为奇了。
机器学习经常与人工智能混为一谈，但它实际上是人工智能的一个应用(因此也是一个子领域)。按照斯坦福大学(Stanford University)的定义，“机器学习是一门让计算机在没有明确编程的情况下行动的科学。”“我们可以把算法看作是任何机器学习系统的基石。
深度学习是一种机器学习方法，大致基于人类大脑的工作方式，它使用神经网络来解决复杂问题。它在语音识别和图像处理等领域取得了一系列突破。
如今的科技巨头都在大力投资这些人工智能方法的潜力，以提供更好的产品和服务，因为它们提供的规模和计算能力是人类永远无法提供的。
当然，这项技术在大数据时代已经变得突出起来。为了让“大数据”概念更加切实，根据Domo的数据汇总，2017年，人们使用Uber出行4.6万次，谷歌搜索400万次，分享了45.6万条推文。
在每一种互动背后都隐藏着一个人、一个意图和一个背景。此外，每一种交互都会产生必要的数据点，使我们比以往任何时候都更深入地了解消费者。这类知识对市场营销人员来说是无价的，现在很多人把数据视为我们拥有的最重要的货币。
然而，如果数据真的是新的石油，我们还在发明内燃机的过程中。如果没有合适的工具，我们的客户所揭示的所有信息都将被忽视。
人工智能让搜索市场更有效率
在这样一个数据丰富、时间有限的环境中，现代的SEOs有一个不值得羡慕的任务。日常生活中最常见的挑战包括:
监控网站在分析平台上的表现，以发现见解。
理解观众行为，帮助传递个性化体验。
产生能带来流量和收入的内容创意。
管理预算以保持在目标利润范围内。
跨多个方面的多任务搜索活动。
通常情况下，这些限制因素会导致seo为了达到目标而做出牺牲。这些资源无法同时利用我们的消费者数据、管理我们的预算和分配任务。
然而，在人工智能的帮助下，所有这些目标都可以更有效地管理和盈利。
如果我们回顾这些挑战中的每一个，AI可以为每一个提供一个快速有效的解决方案:
监控性能:人工智能可以处理数据，提醒用户任何异常，并强调快速行动的胜利。
提供个性化体验:机器学习可以根据用户的历史和预测行为自动定制消息。
产生内容创意:深度学习可以识别热门话题，发现市场空白，然后建议新的内容标题。
预算管理:人工智能自动推荐我们可以花时间和金钱最有利可图的领域。
多任务处理:人工智能最大的卖点之一是它能同时处理数百万个球。我们可以将多任务处理委托给人工智能驱动的技术，这样我们就可以进行更具创造性和战略性的工作。
人工智能提供洞察力的力量
贯穿这一切的一条主线是，人工智能可以自动地、大规模地提供高度相关的见解，而且我们可以很容易地与组织中的其他部门分享。如果没有合适的技术，我们只能在数百名分析师的支持和无限的预算下才能实现这一点。
值得注意的是，有价值的洞察力和简单的观察之间的区别对于任何业务都是非常重要的。一个真正的洞察能阐明一些新的东西，并基于重要的时刻和指标指导未来的行动。例如，知识分子