डेटा साइंस एसईओ टीमों के 3 प्रकार और वे कैसे काम करते हैं

जब SEO के लिए सफल डेटा साइंस की बात आती है, तो सही टीम के होने से ज्यादा महत्वपूर्ण कुछ नहीं है।

डेटा की एकरूपता प्राप्त करने और सुनिश्चित करने के साथ-साथ आपकी पसंद में चुनौतियाँ मशीन लर्निंग मॉडल और संबंधित विश्लेषणों में, विभिन्न कौशल वाले टीम के सदस्यों को हल करने में सहयोग करने से सभी को लाभ होता है।

यह लेख तीन मुख्य प्रकार की टीमों को प्रस्तुत करता है, जो उन पर हैं, और वे कैसे काम करते हैं।

आइए डेटा विज्ञान के उस सबसे अकेले एसईओ पेशेवरों के साथ मंजिल खोलें – एक की टीम।

1. एकान्त डेटा विज्ञान एसईओ प्रो

एक-व्यक्ति टीम अक्सर छोटी और बड़ी संरचनाओं में समान रूप से वास्तविकता होती है। वहाँ बहुत सारे बहुमुखी लोग हैं जो एसईओ और डेटा दोनों कार्यों को अपने दम पर प्रबंधित कर सकते हैं।

अकेला डेटा विज्ञान एसईओ पेशेवर को आम तौर पर एक एसईओ विशेषज्ञ के रूप में वर्णित किया जा सकता है जिसने कंप्यूटर विज्ञान में उन्नत पाठ्यक्रम लेने का फैसला किया है ताकि एक पर ध्यान केंद्रित किया जा सके। SEO का अधिक तकनीकी पक्ष.

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उन्हें कम से कम एक प्रोग्रामिंग भाषा (जैसे R or .) में महारत हासिल है अजगर) और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करें।

वे रैंकब्रेन, बीईआरटी, और एमयूएम जैसे Google अपडेट का बारीकी से पालन कर रहे हैं, क्योंकि Google तेजी से अधिक मशीन लर्निंग और एआई को अपने में इंजेक्ट कर रहा है। एल्गोरिदम.

इन पेशेवरों को अपने प्रयासों को बढ़ाने के लिए एसईओ प्रक्रियाओं के स्वचालन में कुशल होना चाहिए। इसमें शामिल हो सकते हैं:

  • बिंग में नए URL का स्वचालित अनुक्रमण।
  • Google के लिए नए URL के साथ साइटमैप बनाना।
  • GPT मॉडल के साथ टेक्स्ट जनरेशन।
  • सभी SEO रिपोर्ट में विसंगति का पता लगाना।
  • लंबी पूंछ वाले यातायात की भविष्यवाणी।

मेरे संगठन में, हम इन SEO उपयोग मामलों को Jupyter Notebook के रूप में साझा करते हैं। हालांकि, रोजाना चलाने के लिए पेपरमिल या डीपनोट (जो अब नियमित रूप से ज्यूपिटर नोटबुक लॉन्च करने के लिए एक स्वचालित मोड प्रदान करता है) का उपयोग करके उन्हें स्वचालित करना आसान है।

यदि आप इसे मिलाना चाहते हैं और अपने पेशेवर मूल्य को बढ़ाना चाहते हैं, तो डेटा विज्ञान सीखने के लिए एसईओ उत्साही लोगों के लिए उत्कृष्ट प्रशिक्षण पाठ्यक्रम हैं – और इसके विपरीत, डेटा वैज्ञानिकों के लिए भी एसईओ सीखने के लिए।

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नई चीजें सीखने के लिए आपकी प्रेरणा ही एकमात्र सीमा है।

कुछ अकेले काम करना पसंद करते हैं; आखिरकार, यह किसी भी नौकरशाही या राजनीति को समाप्त कर देता है (लेकिन जरूरी नहीं कि) आपको बड़ी टीमों में मिल जाए।

लेकिन जैसा कि फ्रांसीसी कहावत है: “अकेले हम तेजी से आगे बढ़ते हैं; साथ में हम और आगे बढ़ते हैं।”

यहां तक ​​​​कि अगर परियोजनाएं जल्दी से पूरी हो जाती हैं, तो वे उतने ही सफल हो सकते हैं जितने कि टेबल पर कौशल और अनुभव की एक विस्तृत श्रृंखला हो सकती थी।

अब, एकान्त SEO को छोड़ कर दो लोगों की टीम पर चलते हैं।

2. डेटा साइंस एसईओ एमवीटी (न्यूनतम व्यवहार्य टीम)

आप एमवीपी को पहले से ही न्यूनतम व्यवहार्य उत्पाद के रूप में जानते होंगे। इस प्रारूप का व्यापक रूप से चुस्त तरीकों में उपयोग किया जाता है जहां परियोजना एक प्रोटोटाइप के साथ शुरू होती है जो एक से तीन सप्ताह के पुनरावृत्तियों में विकसित होती है।

एमवीटी एक टीम के बराबर है। तालिका में अधिक विविध दृष्टिकोण लाते हुए भी यह टीम संरचना परियोजना के जोखिम और लागत को कम करने में मदद कर सकती है।

इसमें पूरक कौशल सेट के साथ केवल दो सदस्यों के साथ एक टीम बनाना शामिल है – अक्सर एक एसईओ विशेषज्ञ जो मशीन सीखने के तंत्र को भी समझता है, और एक डेवलपर जो विचारों का परीक्षण करता है।

टीम सीमित समय के लिए बनाई गई है; आम तौर पर लगभग 6 सप्ताह।

उदाहरण के लिए, यदि हम किसी ईकॉमर्स साइट के लिए सामग्री वर्गीकरण लेते हैं, तो अक्सर एक व्यक्ति एक विधि का परीक्षण करेगा और सबसे कुशल विधि को लागू करेगा।

हालांकि, एक एमवीटी एक साथ कई मॉडलों के साथ अधिक जटिल परीक्षण कर सकता है – उदाहरण के लिए सबसे अधिक बार आने वाले वर्गीकरण को बनाए रखना और छवि वर्गीकरण जोड़ना।

यह सभी मौजूदा टेम्पलेट्स के साथ स्वचालित रूप से किया जा सकता है। वर्तमान तकनीक सही परिणामों के 95% तक पहुंचना संभव बनाती है, जिसके बाद परिणामों की ग्रैन्युलैरिटी खेल में आती है।

PapersWithCode.com आपको प्रत्येक क्षेत्र में प्रौद्योगिकी की वर्तमान स्थिति (जैसे टेक्स्ट जनरेशन) के साथ अद्यतित रहने में मदद कर सकता है, और सबसे महत्वपूर्ण रूप से स्रोत कोड प्रदान करेगा।

उदाहरण के लिए, OpenAI से GPT-3 का उपयोग पाठ्य सारांश, पाठ निर्माण और छवि निर्माण, सभी प्रभावशाली गुणवत्ता के लिए कार्यों की सिफारिश करने के लिए निर्देशात्मक SEO के लिए किया जा सकता है।

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3. डेटा साइंस एसईओ टास्क फोर्स

एक पल के लिए मेरे साथ समय पर वापस आएं और आइए अब तक के सबसे अच्छे सहयोगों में से एक पर एक नज़र डालें: एक टीम.

इस प्रतिष्ठित टीम में सभी की एक विशिष्ट भूमिका थी और परिणामस्वरूप, वे अपने प्रत्येक सामूहिक मिशन में शानदार ढंग से सफल हुए।

दुर्भाग्य से, SEO पर कोई एपिसोड नहीं थे। लेकिन आपका डेटा साइंस SEO टास्क फोर्स कैसा दिख सकता है?

आपको निश्चित रूप से एक need की आवश्यकता होगी एसईओ विशेषज्ञ एक डेटा वैज्ञानिक और एक डेवलपर के साथ मिलकर काम करना। यह टीम मिलकर प्रोजेक्ट चलाएगी, डेटा तैयार करेगी और इसका इस्तेमाल करेगी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम.

एसईओ विशेषज्ञ एक परियोजना प्रबंधक के रूप में दोगुना करने और प्रबंधन और बाहरी हितधारकों के साथ संचार को संभालने के लिए सबसे अच्छी स्थिति में है। (बड़ी कंपनियों में, टीम के प्रबंधक और प्रोजेक्ट लीडर के लिए समर्पित भूमिकाएँ हो सकती हैं।)

यहां परियोजनाओं के कई उदाहरण दिए गए हैं जिनके लिए इस प्रकार की टीम जिम्मेदार हो सकती है:

  • एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस (एक आउट-ऑफ-द-बॉक्स डेटा वेयरहाउस जो व्यवसाय, मार्केट शेयर-ऑफ-वॉयस, तकनीकी और सामग्री डेटा को मर्ज करता है) की स्थापना करना।
  • “ज़ोंबी” पृष्ठों की पहचान और समाधान।
  • नए प्रश्नों का पता लगाना।
  • कुछ कार्रवाइयों के बाद यातायात/लाभ का पूर्वानुमान।

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डेटा एसईओ अनुपालन

बेशक, टीमों को अपने प्रयासों को अधिकतम करने के लिए उपकरणों की आवश्यकता होती है। यह हमें डेटा एसईओ-संगत सॉफ़्टवेयर के विचार में लाता है।

मेरा मानना ​​​​है कि ब्लैक-बॉक्स टूल का उपयोग करने से बचने के लिए यहां तीन सिद्धांतों का ध्यानपूर्वक पालन करना है जो आपको उनकी कार्यप्रणाली और एल्गोरिदम की व्याख्या किए बिना परिणाम देते हैं।

1. दस्तावेज़ीकरण तक पहुंच जो मशीन लर्निंग मॉडल के एल्गोरिदम और मापदंडों को स्पष्ट रूप से समझाता है।

2. परिणामों को स्वयं पुन: पेश करने की क्षमता कार्यप्रणाली को मान्य करने के लिए एक अलग डेटासेट पर। इसका मतलब सॉफ्टवेयर की नकल करना नहीं है: सभी चुनौतियां मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन, सुरक्षा, विश्वसनीयता और औद्योगीकरण में हैं, न कि मॉडल या कार्यप्रणाली में।

3. उपकरण ने वैज्ञानिक दृष्टिकोण का पालन किया होगा संदर्भ, उद्देश्यों, परीक्षण किए गए तरीकों और अंतिम परिणामों को संप्रेषित करके।

डेटा एसईओ खोज के अनुकूलन के लिए एक वैज्ञानिक दृष्टिकोण है जो डेटा विश्लेषण और निर्णय लेने के लिए डेटा विज्ञान के उपयोग पर निर्भर करता है।

आपका बजट जो भी हो, डेटा विज्ञान विधियों को लागू करना संभव है। वर्तमान प्रवृत्ति यह है कि डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग की जाने वाली अवधारणाएं क्षेत्र में रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए तेजी से सुलभ हो रही हैं।

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अब यह आप पर निर्भर है कि आप इसके साथ अपने स्वयं के डेटा विज्ञान परियोजनाओं का स्वामित्व लें ownership सही कौशल और टीमों। आपके डेटा विज्ञान एसईओ सफलता के लिए!

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