El objetivo principal de la investigación de palabras clave es descubrir con precisión lo que tu público objetivo busca en línea y qué se necesita para clasificar para esas palabras clave. Por eso, las herramientas de investigación de palabras clave siempre deben ser la base de cualquier campaña de marketing online que planees lanzar.
La práctica del SEO (optimización para motores de búsqueda) ha experimentado varios cambios a lo largo de los años. También se han lanzado muchas herramientas de investigación de palabras clave que los especialistas en SEO de todos los niveles utilizan, ya que la investigación de palabras clave es una tarea fundamental de SEO para sitios web nuevos o cualquier sitio web que deseen expandir o mejorar sus rankings de búsqueda.
Si no sabes qué o qué palabras clave debes apuntar, prácticamente no hay forma de que puedas optimizar eficientemente tu sitio, apuntar a frases específicas para la construcción de enlaces o incluso saber qué tipo de contenido desarrollar para tu público objetivo.
Por eso es de vital importancia aprender a realizar una excelente investigación de palabras clave SEO y su análisis. Esta es una de las habilidades más valiosas y buscadas que puedes construir o desarrollar como aspirante a profesional de SEO.
Cuando termines de leer este artículo, sabrás cómo abordar la investigación de palabras clave de forma inteligente. Pero, empecemos por lo básico, ¿te parece?
¿Qué es el Aprendizaje Automático?
El aprendizaje automático puede referirse al área central de la IA (Inteligencia Artificial). Estas aplicaciones aprenden de datos o experiencias como los humanos sin ninguna programación directa.
Cuando se exponen a datos muy nuevos, estas aplicaciones aprenden, comienzan a crecer, cambian y, finalmente, se desarrollan por sí mismas. Dicho de otro modo; las computadoras encuentran información mucho más perspicaz –con el aprendizaje automático– sin que se les diga con precisión dónde buscar. En cambio, las computadoras lo hacen aprovechando en gran medida algoritmos que aprenden de los datos en un proceso altamente interactivo.
Aunque el concepto de este lenguaje ha existido desde la era de la Segunda Guerra Mundial –piensa en la Máquina Enigma– la capacidad de automatizar aplicaciones de cálculos matemáticos complejos para Big Data ha ido ganando impulso progresivamente en los últimos años.
A un nivel mucho más alto, el nivel de máquina es la capacidad fundamental de adaptarse favorablemente a nuevos datos a través de iteraciones. En un nivel básico, las aplicaciones aprenden de cada cálculo y transacción anterior y también utilizan lo que se conoce como ‘reconocimiento de patrones’ para producir resultados informados y fiables.
Ahora que entiendes un poco sobre el aprendizaje automático, procedamos a aprender cómo funciona.
¿Cómo Funciona el Aprendizaje Automático?
El aprendizaje automático se ha convertido, sin duda, en una de las entidades más electrizantes de la inteligencia artificial. Completa debidamente la tarea de aprender de datos fiables con entradas particulares a la máquina.
Sin embargo, es de vital importancia comprender con precisión qué hace que el aprendizaje automático funcione, así como cómo cualquiera puede hacer uso del aprendizaje automático en un negocio.
El proceso de aprendizaje automático comienza con la entrada de datos de entrenamiento de calidad en el algoritmo seleccionado. Los datos de entrenamiento se refieren a datos conocidos –o desconocidos– utilizados para desarrollar el algoritmo final de aprendizaje automático.
Para comprobar si el algoritmo funciona perfectamente y correctamente, se introducen nuevos datos de entrada directamente en el algoritmo de aprendizaje automático. Luego se comprobarán la predicción y los resultados.
Si la predicción no es la esperada, el algoritmo se vuelve a entrenar varias veces hasta que se descubre la salida deseada. Esto permite que el algoritmo de aprendizaje automático aprenda por sí mismo en cada punto y también genere la respuesta más óptima que finalmente aumentará en precisión con el tiempo.
Tipos de Aprendizaje Automático
El aprendizaje automático es algo complicado en sí mismo, y por eso se ha dividido en dos áreas principales: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.
Cada una de estas áreas viene con un propósito específico, así como una acción dentro del aprendizaje automático. Cada una produce resultados específicos diferentes y también utiliza numerosas formas de datos.
Alrededor del 70 por ciento de los lenguajes es aprendizaje supervisado, mientras que el aprendizaje no supervisado oscila entre el 10 y el 12 por ciento. Otro método de aprendizaje automático, que a menudo se usa menos, es el aprendizaje por refuerzo.
El aprendizaje semisupervisado tampoco es muy popular. Pero se abordará brevemente.
Echemos un vistazo a cada tipo de aprendizaje automático:
Aprendizaje Supervisado
En este tipo de aprendizaje automático, se utilizan datos etiquetados o conocidos para los datos de entrenamiento. Dado que la información ya se conoce, el aprendizaje se supervisa o dirige consecuentemente hacia una ejecución exitosa.
Los datos de entrada se ejecutan a través de estos algoritmos y generalmente se utilizan para entrenar el modelo. Tan pronto como el modelo está completamente entrenado, basándose en los datos conocidos, puedes introducir datos desconocidos en el modelo y obtener nuevas respuestas.
Los principales algoritmos que se utilizan actualmente para el aprendizaje supervisado incluyen:
- Regresión lineal
- Regresión polinómica
- Regresión logística
- K-vecinos más cercanos
- Árboles de decisión
- Bosque aleatorio
- Naive Bayes
Pasemos al siguiente aspecto del aprendizaje automático: el aprendizaje no supervisado.
Aprendizaje No Supervisado
Aquí, los datos de entrenamiento no están etiquetados y son desconocidos; esto significa que nadie ha mirado los datos antes. Sin este aspecto de los datos conocidos, la entrada no puede ser guiada completamente hacia el algoritmo. Aquí es donde se origina el término no supervisado.
Los datos se introducen en el algoritmo de la máquina y luego se utilizan para entrenar el modelo. El modelo entrenado hace todo lo posible por buscar los datos y luego da la respuesta deseada.
En este caso particular, se parece mucho a que el algoritmo esté haciendo todo lo posible por descifrar el código como la Máquina Enigma, pero sin la intervención de la mente humana, sino de una máquina.
Los principales algoritmos utilizados actualmente para el aprendizaje no supervisado incluyen:
- Fuzzy means
- Apriori
- Mínimos cuadrados parciales
- Agrupamiento K-means
- Descomposición de valor singular
- Análisis de componentes principales
- Agrupamiento jerárquico
Aprendizaje Semisupervisado
El conjunto de datos contiene tanto datos no estructurados como estructurados que guían a los algoritmos en su camino para sacar conclusiones independientes.
La combinación de estos tipos de datos en un conjunto de datos de entrenamiento permite que los algoritmos de aprendizaje automático aprendan o descubran datos no etiquetados.
Aprendizaje por RefuerzoAl igual que los tipos convencionales de análisis de datos, el algoritmo concibe datos a través de un proceso de prueba y error. Luego decide qué acción particular resultará en recompensas mucho más altas.
Tres componentes principales constituyen el aprendizaje por refuerzo: el agente, el entorno y las acciones. El agente se refiere al tomador de decisiones o aprendiz. El entorno incluye todo lo demás con lo que el agente interactúa, mientras que las acciones son precisamente lo que hace el agente.
El aprendizaje por refuerzo surge cuando el agente elige acciones que aumentan la recompensa esperada durante un período específico. Esto es más fácil de lograr, especialmente cuando el agente trabaja dentro de marcos de políticas sólidas.
Por Qué el Aprendizaje Automático es Importante en el Mundo Actual
El aprendizaje automático, así como la minería de datos –que es un componente de esto– son herramientas vitales en el proceso de extraer información de los enormes conjuntos de datos que manejan hoy en día investigadores y empresas.
Hay dos razones principales para esto:
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La escala de los datos: Las organizaciones se enfrentan continuamente a variedades de datos y volúmenes masivos que necesitan ser procesados en gran medida. La capacidad de procesamiento está fácilmente disponible y es mucho más eficiente. Los modelos que pueden programarse fácilmente para procesar datos de forma independiente y sin ayuda, determinar conclusiones e identificar patrones son invaluables.
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Hallazgos inesperados: Dado que los algoritmos de aprendizaje automático se actualizan sin control externo, la precisión analítica mejora significativamente con cada ejecución a medida que se autoenseña continuamente a partir de los conjuntos de datos que analiza. La naturaleza iterativa del aprendizaje es valiosa y única, ya que ocurre sin ninguna intervención humana. Esto proporciona la capacidad de revelar información oculta sin que esté particularmente programado para hacerlo.
¿Quién Utiliza el Aprendizaje Automático?
Las empresas aprovechan los algoritmos para clasificar datos y también optimizar las operaciones comerciales, aunque esto no es algo nuevo.
El aprovechamiento de algoritmos se extiende más allá de los modelos de marketing digital, como aplicaciones o servicios web. También se extiende a cualquier industria u organización donde se recopilan datos, y esto incluye lo siguiente:
- Servicios financieros
- Atención médica
- Marketing y ventas
- Petróleo y gas
- Gobierno
- Transporte
- Comercio minorista físico
- Amazon, Facebook, Google y Netflix han estado utilizando algoritmos de máquina para impulsar recomendaciones, búsquedas, publicidad dirigida y aún más durante más de una década.
Uber Eats, por ejemplo, compartió en un artículo de GeekWire que la organización utiliza el aprendizaje automático y la minería de datos para estimar los tiempos de entrega.
Uso del Aprendizaje Automático en un Negocio
Las empresas siempre se beneficiarán de las aplicaciones que puedan ayudar a recopilar, organizar, interpretar y utilizar grandes cantidades de datos.
Según la Harvard Business Review, el aprendizaje automático –que facilitará el descubrimiento de patrones y automatizará la extracción de valor en varias áreas– se basará en la revolución de la inteligencia de negocios de los últimos años.
Los datos impulsarán progresivamente una economía en tiempo real donde los recursos se gestionarán de manera mucho más eficiente. Y la producción de bienes y servicios estará disponible cuando se solicite con tasas de fallos mucho más bajas y una mejor previsibilidad.
En los próximos párrafos, descubrirás el uso del aprendizaje automático en un negocio:
Análisis de Datos de Ventas
Las funciones de ventas se han beneficiado del crecimiento significativo en los datos centrados en las ventas, gracias al aumento general de la interacción digital. Los equipos de ventas ahora pueden acceder a métricas obtenidas de plataformas de redes sociales, visitas a sitios web y pruebas A/B.
Sin embargo, a pesar de la disponibilidad de tantos datos que los equipos de ventas necesitan examinar, suelen estar agobiados por el tiempo y el análisis que se necesita para identificar los conocimientos necesarios.
Gracias al aprendizaje automático, este último puede acelerar todo el proceso de descubrimiento incluso de los datos o la información más valiosos. Los lenguajes de aprendizaje se encargan de la mayor parte del trabajo pesado, especialmente en el proceso que consume mucho tiempo de revisar todos los datos de ventas. También puede ayudarte con la mayor parte del análisis que un equipo de ventas necesita llevar a cabo.
Detección de Actividades Sospechosas y Fraude
Según la investigación, la organización promedio pierde hasta el 5 por ciento de sus ingresos debido al fraude cada año. Aquí es donde el aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden ayudarte a minimizar estas cifras.
El aprendizaje automático puede ayudarte a construir modelos basados en transacciones históricas, información de redes sociales, máquinas y otros datos para desarrollar patrones que podrían ayudar en la detección oportuna de valores atípicos, anomalías y excepciones.
Por ejemplo, los bancos utilizan datos históricos para construir algoritmos basados principalmente en actividades de fraude anteriores. Esto significa que cada vez que se repitan actividades fraudulentas relacionadas, los algoritmos ayudarían a identificar el comportamiento fraudulento.
PayPal ha estado haciendo precisamente esto durante más de 10 años. La organización maneja hasta $10,000 cada segundo y ha generado hasta 4.9 mil millones de pagos en 2015 en aproximadamente 202 países.
Esto explica el grave riesgo al que está propenso PayPal cada segundo. Lo que muchos usuarios del principal procesador de pagos no saben es que PayPal, junto con sus matemáticos y científicos de datos, utiliza un motor de inteligencia artificial de desarrollo propio para combatir cualquier actividad fraudulenta.
Recomendaciones de Productos
A todos los clientes que patrocinan negocios minoristas en línea les encantan las recomendaciones personalizadas que se les ofrecen. Esto se debe a que mejora significativamente sus experiencias de compra y también ofrece una forma de vender aún más productos.
Aunque Amazon fue la primera plataforma en introducir algoritmos para impulsar los procesos de recomendación de productos, las herramientas de aprendizaje automático han aumentado significativamente lo que los propietarios de eCommerce pueden hacer.
Esto te muestra que gigantes del comercio electrónico como Alibaba, Amazon, etc., se han sumado a la tendencia del aprendizaje automático. Alibaba creó lo que se conoce como el «Cerebro del Comercio Electrónico», el mecanismo de recomendación de productos impulsado por el aprendizaje automático. Esto ha ayudado al minorista a aumentar considerablemente sus ingresos simplemente poblando miles de millones de páginas de recomendaciones de productos personalizadas.
Planificación de Carrera
El aprendizaje automático también puede ayudar en una orientación adecuada y recomienda a los empleados en la elección de trayectorias profesionales que eventualmente conducirían a una mayor retención, satisfacción y rendimiento.
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP
Hay varias funciones en las que sería genial tener un sustituto que se encargara de tareas tediosas o aburridas. Estas incluyen servicio al cliente, soporte técnico, mesas de ayuda, etc.
Gracias a la capacidad del PNL (procesamiento de lenguaje natural) del aprendizaje automático, las computadoras ahora pueden tomar el control. Esto se debe a que el procesamiento de lenguaje natural ofrece métodos de traducción automatizados entre lenguajes humanos y de computadora.
El aprendizaje automático se centra principalmente en la elección de palabras, la jerga, el contexto, el significado, así como otros matices vagos e indistintos en los lenguajes humanos. Esto lo hace aún más humano en sus respuestas.
Es esta capacidad la que aprovechan los chatbots y sirven como comunicadores en lugar de humanos en múltiples roles. El procesamiento del lenguaje natural también se aplica a situaciones en las que existe la necesidad de analizar información compleja, incluidos informes de investigación y contratos.
Gestión de Drones
El aprendizaje automático puede contribuir a la inspección oportuna de edificios o estructuras comerciales utilizando drones. Los drones pueden tomar imágenes fácilmente que luego pueden analizarse en busca de cualquier degradación o grietas.
A estas alturas, ya tienes la respuesta a las preguntas: ¿qué es el aprendizaje automático? Y ya tienes una idea del uso de esto en un negocio.
Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan actualmente en todo el mundo en casi todos los sectores principales. Y esto incluye negocios, finanzas, transporte, agricultura, gobierno, marketing y ciberseguridad.
La rápida adopción del lenguaje de máquina en industrias dispares habla del valor que crea la ciencia de datos en general, y el aprendizaje automático en particular.
Completamente armadas con vastos conocimientos de enormes conjuntos de datos –que generalmente se producen en tiempo real– las empresas pueden operar de manera mucho más eficiente y terminar obteniendo una ventaja competitiva.