3 tipos de equipes de SEO de ciência de dados e porquê elas funcionam

Quando se trata de ciência de dados de sucesso para SEO, nada é mais importante do que ter a equipe certa no lugar.

Desafios em obter e garantir a consistência dos dados, bem como na escolha dos modelos de aprendizado de máquina e nas análises associadas, todos se beneficiam de ter membros da equipe com diferentes conjuntos de habilidades colaborando para resolvê-los.

Este artigo apresenta os três principais tipos de equipes, quem as faz parte e como funcionam.

Vamos abrir a palavra com o mais solitário dos profissionais de SEO da ciência de dados – a equipe de um.

1. O Solitary Data Science SEO Pro

A equipe de uma pessoa costuma ser a realidade em estruturas pequenas e grandes. Existem muitas pessoas versáteis que podem gerenciar o SEO e as funções de dados por conta própria.

O profissional de SEO em ciência de dados solitário geralmente pode ser descrito como um especialista em SEO que decidiu fazer cursos avançados em ciência da computação para se concentrar em um lado mais técnico do SEO .

Eles dominam pelo menos uma linguagem de programação (como R ou Python ) e usam algoritmos de aprendizado de máquina.

Eles estão acompanhando de perto as atualizações do Google, como Rankbrain, BERT e MUM, à medida que o Google injeta cada vez mais aprendizado de máquina e IA em seus algoritmos .

Esses profissionais devem ser qualificados na automação de processos de SEO para escalar seus esforços. Isso pode incluir:

• Indexação automática de novos URLs no Bing.
• Criação de sitemaps com os novos URLs para o Google.
• Geração de texto com modelos GPT.
• Detecção de anomalias em todos os relatórios de SEO.
• Previsão de tráfego de cauda longa.

Em minha organização, compartilhamos esses casos de uso de SEO na forma de um Notebook Jupyter. No entanto, é fácil automatizá-los usando Papermill ou DeepNote (que agora oferece um modo automático para iniciar Jupyter Notebooks regularmente) para executá-los diariamente.

Se você quiser misturar e aumentar seu valor profissional, existem excelentes cursos de treinamento para entusiastas de SEO para aprender ciência de dados – e, inversamente, para cientistas de dados aprenderem SEO também.

O único limite é sua motivação para aprender coisas novas.

Alguns preferem trabalhar sozinhos; afinal, elimina qualquer parte da burocracia ou política que você pode (mas não necessariamente precisa) encontrar em equipes maiores.

Mas, como diz o provérbio francês: “Sozinhos vamos mais rápido; juntos vamos mais longe. ”

Mesmo se os projetos forem concluídos rapidamente, eles podem acabar tão bem-sucedidos quanto poderiam se houvesse uma gama mais ampla de habilidades e experiências à mesa.

Agora, vamos deixar o SEO solitário e passar para equipes de duas pessoas.

2. The Data Science SEO MVT (Equipe mínima viável)

Você já deve conhecer o MVP como um produto mínimo viável. Este formato é amplamente utilizado em métodos ágeis, onde o projeto começa com um protótipo que evolui em iterações de uma a três semanas.

O MVT é o equivalente para uma equipe. Essa estrutura de equipe pode ajudar a minimizar os riscos e custos do projeto, ao mesmo tempo em que traz perspectivas mais diversas para a mesa.

Consiste na criação de uma equipe com apenas dois membros com conjuntos de habilidades complementares – geralmente um especialista em SEO que também entende os mecanismos de aprendizado de máquina e um desenvolvedor que testa ideias.

A equipe é formada por um período limitado de tempo; normalmente cerca de 6 semanas.

Se considerarmos a categorização de conteúdo para um site de comércio eletrônico, por exemplo, muitas vezes uma pessoa testará um método e implementará o mais eficiente.

Porém, um MVT poderia realizar testes mais complexos com vários modelos simultaneamente – mantendo a categorização que surge com mais frequência e adicionando a categorização de imagens, por exemplo.

Isso pode ser feito automaticamente com todos os modelos existentes. A tecnologia atual permite chegar a 95% de resultados corretos, a partir desse ponto a granularidade dos resultados entra em jogo.

PapersWithCode.com pode ajudá-lo a se manter atualizado com o estado atual da tecnologia em cada campo (como geração de texto) e, mais importante, fornecerá o código-fonte.

O GPT-3 da OpenAI, por exemplo, pode ser usado para SEO prescritivo para recomendar ações de resumo de texto, geração de texto e geração de imagem, tudo com qualidade impressionante.

3. Força-tarefa de SEO para ciência de dados

Volte no tempo comigo por um momento e vamos dar uma olhada em uma das melhores colaborações de todos os tempos: The A-Team .

Todos nesta equipe icônica tinham um papel específico e, como resultado, eles tiveram um sucesso brilhante em cada uma de suas missões coletivas.

Infelizmente, não houve episódios de SEO. Mas como seria sua força-tarefa de SEO de ciência de dados?

Você certamente precisará de um especialista em SEO trabalhando em conjunto com um cientista de dados e um desenvolvedor. Junta, essa equipe executará o projeto, preparará os dados e usará os algoritmos de aprendizado de máquina .

O especialista em SEO está mais bem posicionado para atuar como gerente de projeto e lidar com a comunicação com a gerência e as partes interessadas externas. (Em empresas maiores, pode haver funções dedicadas para o gerente da equipe e o líder do projeto.)

Aqui estão vários exemplos de projetos pelos quais esse tipo de equipe pode ser responsável:

• Configurar um data warehouse empresarial (um data warehouse pronto para usar que mescla dados comerciais, de participação no mercado de voz, técnicos e de conteúdo).
• Identificação e resolução de páginas “zumbis”.
• Detecção de novas consultas.
• Previsão de tráfego / lucros após certas ações.

Conformidade de SEO de dados

Claro, as equipes precisam de ferramentas para maximizar seus esforços. Isso nos traz a ideia de software compatível com dados de SEO.

Acredito que haja três princípios a serem seguidos cuidadosamente aqui, a fim de evitar o uso de ferramentas de caixa preta que fornecem resultados sem explicar suas metodologias e algoritmos.

1. Acesso à documentação que explica claramente os algoritmos e parâmetros do modelo de aprendizado de máquina.

2. A capacidade de reproduzir você mesmo os resultados em um conjunto de dados separado para validar a metodologia. Isso não significa copiar software: todos os desafios estão no desempenho, segurança, confiabilidade e industrialização dos modelos de aprendizado de máquina, não no modelo ou na metodologia em si.

3. A ferramenta deve seguir uma abordagem científica, comunicando o contexto, os objetivos, os métodos testados e os resultados finais.

Data SEO é uma abordagem científica de otimização para pesquisa que depende da análise de dados e do uso da ciência de dados para tomar decisões.

Seja qual for o seu orçamento, é possível implementar métodos de ciência de dados. A tendência atual é que os conceitos usados por cientistas de dados estão se tornando cada vez mais acessíveis a qualquer pessoa interessada na área.

Agora depende de você assumir a propriedade de seus próprios projetos de ciência de dados com as habilidades e as equipes certas. Para o sucesso do SEO da ciência de dados!

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