大數(shù)據(jù)對(duì)于人們來說似乎是一個(gè)巨大的概念。但是，很多企業(yè)已經(jīng)在其業(yè)務(wù)中使用大數(shù)據(jù)，這可能會(huì)讓人感到驚訝。分析工具和軟件實(shí)際上使用大數(shù)據(jù)來收集編譯的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和分析的指標(biāo)。而且，如果企業(yè)想很大限度地?cái)U(kuò)大品牌影響力，那么實(shí)際上可以定制大數(shù)據(jù)算法來適應(yīng)其自然鏈接構(gòu)建策略。但是如何進(jìn)行這項(xiàng)工作?

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為了使企業(yè)的有效鏈接構(gòu)建策略適應(yīng)大數(shù)據(jù)算法，必須了解這兩個(gè)概念實(shí)際上是如何相互關(guān)聯(lián)的：

• 有效鏈接構(gòu)建是指鏈接構(gòu)建策略，該策略優(yōu)先使用面向用戶和場景優(yōu)先的方法來獲取反向鏈接。有效鏈接構(gòu)建可推動(dòng)用戶制作獨(dú)特的內(nèi)容，以解決用戶的顧慮，同時(shí)為企業(yè)和相關(guān)行業(yè)提供價(jià)值。
• 大數(shù)據(jù)算法是指使用不同軟件將大量數(shù)據(jù)集分類為有用數(shù)據(jù)的過程。他們可以執(zhí)行諸如基本排序，根據(jù)特定度量進(jìn)行排序，甚至分析數(shù)據(jù)的某些特征如何相互關(guān)聯(lián)之類的事情。

分析工具利用大數(shù)據(jù)算法來幫助企業(yè)獲得相關(guān)的業(yè)務(wù)指標(biāo)(展示次數(shù)和參與度，轉(zhuǎn)化和回報(bào)等)，從而幫助企業(yè)制定營銷策略。但是，依靠這些數(shù)據(jù)只會(huì)鼓勵(lì)做出被動(dòng)的計(jì)劃，只有在某些情況發(fā)生后，才能為企業(yè)做出選擇。

這可能會(huì)使制定策略為時(shí)已晚，特別是當(dāng)企業(yè)認(rèn)為向其用戶展示5到7次品牌印象時(shí)，如果還沒有產(chǎn)生影響，用戶可能根本無法識(shí)別企業(yè)的品牌。

有效鏈接構(gòu)建：利用人工智能和大數(shù)據(jù)改善策略

企業(yè)想要的是采用前瞻性計(jì)劃，在其中使用數(shù)據(jù)時(shí)，企業(yè)必須制定考慮到長期績效的明智的策略。使用正確的大數(shù)據(jù)算法可以幫助企業(yè)創(chuàng)建有機(jī)的鏈接構(gòu)建策略，該策略可以在趨勢(shì)發(fā)生時(shí)進(jìn)行調(diào)整并做出響應(yīng)。

考慮到以上幾點(diǎn)，以下是一些企業(yè)可以使用大數(shù)據(jù)算法來改善有效鏈接構(gòu)建策略的最有效方法：

1.通過目標(biāo)定位更有效地分析受眾和消費(fèi)者

借助現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析工具，企業(yè)可以使用大數(shù)據(jù)算法來更好地了解消費(fèi)者模式和行為。得益于網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)分析工具和社交媒體平臺(tái)的內(nèi)置分析工具，這實(shí)際上變得容易得多。企業(yè)可以使用高級(jí)大數(shù)據(jù)算法從這些工具中獲取指標(biāo)，以進(jìn)一步針對(duì)特定受眾定制其有效鏈接構(gòu)建方法。以下是一些應(yīng)用程序：

(1)回歸樹和分類樹可以通過使用一種算法來幫助分析消費(fèi)者趨勢(shì)，該算法根據(jù)元素在一系列問題中的進(jìn)展對(duì)元素進(jìn)行分類，然后根據(jù)答案對(duì)這些元素進(jìn)行分類。一些分類樹可能比其他分類樹簡單，而另一些分類樹則可能非常復(fù)雜，并包含許多相互連接以形成最終分類的“樹”。在為有效鏈接構(gòu)建活動(dòng)選擇合適的受眾群體時(shí)要考慮很多因素時(shí)，分類樹可以考慮所有變量，以幫助企業(yè)進(jìn)行更明智的分析。

(2)在所有大數(shù)據(jù)算法中，分類樹可能是最容易應(yīng)用的。這是因?yàn)檫@些操作往往非常簡單明了，并允許企業(yè)基于簡單的交互來識(shí)別操作項(xiàng)。多虧了回歸樹，企業(yè)可以輕松地修改廣告系列，以告訴是否需要保留某些積壓清單，在某些平臺(tái)上發(fā)布內(nèi)容，或者何時(shí)應(yīng)該在片段中使用特定的關(guān)鍵字和概念。

(3)由于社交平臺(tái)的信息越來越豐富，企業(yè)可以利用平臺(tái)中的Cookie和其他指標(biāo)來收集數(shù)據(jù)，以了解客戶在一般基于時(shí)間、地理和人口統(tǒng)計(jì)方面的選擇。得益于客戶滿意度調(diào)查，A/B測試和其他形式的數(shù)據(jù)分析方法中的信息，可以反過來使用此信息來提供更多個(gè)性化內(nèi)容，并為企業(yè)的網(wǎng)站帶來更多自然流量。

2.增強(qiáng)計(jì)劃和預(yù)測策略的能力

營銷人員可以使用大數(shù)據(jù)，通過基于數(shù)據(jù)的預(yù)測來規(guī)劃其有效鏈接構(gòu)建策略。這意味著使用算法來檢查策略如何影響收益，并預(yù)測廣告系列的潛在結(jié)果。大數(shù)據(jù)可以將各種因素以及如何影響品牌的其他因素相互影響，從而成為企業(yè)預(yù)測的重要資產(chǎn)。以下是一些應(yīng)用程序：

(1)線性回歸算法可用于使?fàn)I銷人員更全面地了解兩個(gè)變量如何相互影響，這使它成為大數(shù)據(jù)分析中廣泛使用的算法。從本質(zhì)上講，這可以幫助企業(yè)了解如何基于自變量進(jìn)行更改。一旦分析了它們之間的關(guān)系，無論將自變量放在何處，都可以預(yù)測因變量的反應(yīng)方式。這對(duì)于基于獨(dú)立變量(例如時(shí)間、人口統(tǒng)計(jì)甚至Web流量)預(yù)測自然鏈接構(gòu)建結(jié)果很有用。

(2)企業(yè)可以使用線性回歸算法來評(píng)估現(xiàn)有的指標(biāo)并確定可行的見解。例如，回歸算法可用于檢查平臺(tái)的社交份額、綜合瀏覽量和參與度如何影響企業(yè)網(wǎng)站的整體域名授權(quán)。找出這些價(jià)值觀的弱點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，可以使企業(yè)更有效地調(diào)整策略。

(3)實(shí)時(shí)預(yù)測使企業(yè)能夠了解特定的鏈接構(gòu)建策略如何受到流量、反彈、印象和參與度等因素的影響。大數(shù)據(jù)可以通過對(duì)相似數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚類，并根據(jù)需要定制指標(biāo)來克服網(wǎng)絡(luò)流量和廣告支出等動(dòng)態(tài)因素。

3.使用多點(diǎn)觸控屬性找到優(yōu)秀的流量和收入來源

企業(yè)需要能夠確定流量和轉(zhuǎn)化的來源，以了解在哪里可以最好地定位企業(yè)的內(nèi)容以及其余產(chǎn)品。不幸的是，多個(gè)因素會(huì)影響這些指標(biāo)，這會(huì)使軟件難以使用普通方法對(duì)其進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)通過使用算法來檢查和評(píng)估在客戶購買渠道中相互作用的不同因素，從而使其成為可能。以下是一些需要注意的應(yīng)用程序：

(1)K-means聚類允許用戶形成不同組的相關(guān)屬性，他們可以使用它們來正確分類不同的實(shí)例。依靠數(shù)據(jù)探索的鏈接構(gòu)建策略的各個(gè)方面可以受益于K-means集群，因?yàn)槠髽I(yè)可以將變量組織成對(duì)評(píng)估有用的組。反過來，該算法可用于基于不同元素來預(yù)測事物，例如潛在客戶價(jià)值甚至訪客帖子的價(jià)值。

(2)企業(yè)可以使用K-means聚類從訪客帖子和鏈接構(gòu)建方法的角度檢查不同接觸點(diǎn)的價(jià)值。企業(yè)可以使用這些算法來準(zhǔn)確確定優(yōu)質(zhì)和最差的自然流量來源，這可以幫助企業(yè)修改廣告以產(chǎn)生優(yōu)質(zhì)的效果。接觸點(diǎn)將變得更加有用，因?yàn)槠髽I(yè)最終可以確定哪些接觸點(diǎn)最適合特定的內(nèi)容，尤其是在通過客戶細(xì)分來衡量內(nèi)容吸引力時(shí)。

(3)市場復(fù)雜性會(huì)使常規(guī)指標(biāo)工具難以處理多點(diǎn)接觸。借助大數(shù)據(jù)算法，多個(gè)變量(例如客戶意見和環(huán)境、合作伙伴和涉眾，甚至業(yè)務(wù)洞察力)可以幫助企業(yè)了解哪些接觸點(diǎn)(客戶服務(wù)、CTA等)直接影響網(wǎng)絡(luò)流量和有效鏈接構(gòu)建活動(dòng)。

4.實(shí)時(shí)優(yōu)化廣告系列

營銷人員需要快速了解數(shù)據(jù)，以便在營銷活動(dòng)中做出明智的決定，尤其是當(dāng)他們需要調(diào)整策略時(shí)。不幸的是，企業(yè)不能總是處理具有多個(gè)源和變量的數(shù)據(jù)，而且肯定會(huì)遺漏一些要點(diǎn)。大數(shù)據(jù)消除了這種風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樗惴梢詭椭溄訕?gòu)建服務(wù)實(shí)時(shí)優(yōu)化企業(yè)的廣告系列，并適應(yīng)不斷變化的變量。以下是一些應(yīng)用程序：

(1)邏輯回歸可以立即提供有關(guān)不同變量之間關(guān)系的輸入，這使其成為實(shí)時(shí)廣告系列優(yōu)化的優(yōu)秀算法。該算法專注于分類，其中變量評(píng)估會(huì)基于不同元素得出“是/否”響應(yīng)。在建立有效鏈接的情況下，企業(yè)可以使用邏輯回歸分析前景，某個(gè)產(chǎn)品為利基或關(guān)鍵字提供價(jià)值的潛力，或者企業(yè)可以采取哪些措施來改善廣告系列的某些元素以適應(yīng)其鏈接建立目標(biāo)。

(2)例如，企業(yè)可以使用邏輯回歸來預(yù)測現(xiàn)有的內(nèi)容是否足以增加客戶保留率。這是交叉檢查其自然鏈接是否真正產(chǎn)生了結(jié)果，或者廣告系列的某些方面沒有正確達(dá)到目標(biāo)的一種很好的方法。

(3)大數(shù)據(jù)可以為常規(guī)分析工具添加很多變量，使企業(yè)可以獲得與響應(yīng)式設(shè)計(jì)、集成體驗(yàn)、移動(dòng)、社交媒體和搜索優(yōu)化等元素相關(guān)的更高級(jí)的指標(biāo)。算法可以幫助提供分析工具提供對(duì)這些高級(jí)指標(biāo)的實(shí)時(shí)分析所需的迫切推動(dòng)。

有效鏈接構(gòu)建的大數(shù)據(jù)：自然擁有正確的數(shù)據(jù)

人們需要記住以上提示，重要的是要記住，正確使用大數(shù)據(jù)算法可以使企業(yè)的品牌在有效鏈接構(gòu)建策略方面占據(jù)優(yōu)勢(shì)。需要記住，了解指標(biāo)的含義以及如何調(diào)整它們以提供更多見解可以為企業(yè)的鏈接構(gòu)建策略提供更多機(jī)會(huì)，以覆蓋更廣泛的受眾，甚至為企業(yè)提供更好的流量和反向鏈接。