性和靈活性為特徵的方法。這意味著所有類型的公司都可以採用它並享受它的好處。 在本文中,我們將討論如何將入站行銷應用於「老式」產業:農產品產業。即使是最傳統的公司也可以透過業務數位化和應用策略來吸引客戶而獲益匪淺。讓我們看看如何! 您是否正在考慮為您的公司 製定入站行銷策略並有疑問?點擊此處並結束與我們的免費諮詢。 入站行銷如何幫助農產品產業 為什麼將入站行銷應用於農產品產業? 乍一看,農業食品業似乎離數位化還很遠,因此也離入站行銷還很遠。但事實是,它具有幾個使入站方法完美契合的特徵: 信任至關重要。在這個行業的起源中,購買和銷售協議是在鄰居之間簽訂的,這種信任文化仍然非常重要。入站行銷透過電子書、文章或簡報影片等內容展示您所知道的一切,有助於建立這種信任。 目標受眾有真正的需求 業需要專門的設備,沒有這些設備就不可能進行。如果您需要拖拉機,您就需要拖拉機。這意味著當用戶造訪您的網站時,他們不太可能只是瀏覽,而是有真正需要解決的需求。 品牌有故事可講農 業是世界上最古老的職業之一,許多企業已經代代相傳了幾個世紀。這意味著他們有很多故事可以講述,以使您的品牌獨一無二。 利潤非常小。入站行銷,尤其是電子郵件行銷的特點是以適度的投資提供巨大的投資回報率,這使得它 企業主資料庫 們非常適合該領域的公司。 如何在農產品公司應用入站行銷 讓我們看看開始製定該行業入境策略的關鍵步驟是什麼。 1)了解你的目標受眾 無論您屬於哪個行業,了解您的目標客戶都是至關重要的。你走得越深入,你就越能了解你的理想客戶以及他們的動力。 為了製定您的策略,您不能依賴通用市場領域。相反,要確定區分您的買家角色的細節和特徵。 一旦您清楚了目標受眾是哪些類型的人,您就可以對他們進行適當的細分,並決定針對他們的最佳方式。例如,考慮地點、公司規模或決策者的特定職位等標準。 買家角色——影子 2)優化您的使用者體驗 使用者體驗是一個看似顯而易見但經常被忽略的因素。 大多數入站行銷策略都是基於增加網站流量,因此顯而易見的第一步是確保網站提供良好的瀏覽體驗,不會讓 我們的潛在客戶開發關鍵績效指標 (KPI) 是什麼? 用戶感到 困惑,並且加載時間很快。更進一步,對競爭對手的網站進行分析,並嘗試找出可以做得更好的方法。 不要忘記,您的網站應該針對行動裝置(行動裝置已經佔網路搜尋的大部分)和語音搜尋(正在發揮越來越重要的作用)進行最佳化。 3)創建優質內容 內容是入站行銷策略的基礎。但在內容飽和的環境中,品質是能夠在競爭中脫穎而出並對用戶產生真正影響的關鍵。 為了有效,您的內容應滿足以下特徵:
當前數據科學的進步開啟了許多新的機會。公司學習利用數據來改善業務流程和產品。它改變了競爭格局。因此,每個具有創新思維的人都在尋找利用這項技術獲利的方法。但事實證明,短期利益常常會阻礙數據科學帶來的好處。我最近遇到了一些有趣的案例,這些案例說明了可能會出現什麼樣的問題。 “數據科學?不是我們的任務” 我最近在一次會議上遇到了一位資產經理。她負責一家大型機構的建築和基礎設施。她打算透過分析來提高資產管理的整體效率。她希望將所有資產資料收集到中央資料儲存中,然後對其進行分析以找到效率提升。 然而,她的公司已將資產管理的營運部分外包給各個供應商。這些承包商對分享資訊持謹慎態度,因為這會讓資產管理者對其績效有令人不安的詳細了解。 而且,這位資產經理的同事也不感興趣。他們表示,他們的工作是透過與承包商談判達成最佳協議來優化資產管理。這個想法是承包商將優化自己的工作以提供最好的報價。資產管理者不應該打擾承包商的工作方式。 中央儲存庫確實會與外包原 則相衝突嗎?我認為不是:從更大的角度來看,供應商和合約經理都對盡可能最佳的資產管理有共同的興趣。 不想最大限度提高效率的供應 商遲早會被效率更高的競爭對手擠出去。不想了解整個流 車主資料庫 程的合約經理將永遠無法利用協同效應。他們的資產管理總是比必要的更昂貴。 “所有的利潤都應該是我的” 我在一家製造機器的公司遇到了一位經理。他告訴我,他希望從提供機器轉向提供機器所提供的服務:「服務化」。這個想法是,使用者並不是對擁有機器感興趣,而是對機器做什麼:它提供的服務感興趣。用戶願意為有保證的服務水準付費。供應商不僅可以出售機器,還可以出售保證的服務水平,然後使用大數據分析來組織自己的流程,以便以最低的成本達到該服務水平。 有一次這位經理向他的 位客戶提供了這些機器作為服務。這是一個很有吸引力的報價:客戶總共只需支付他現在每年購買機器費用的 50%。令人驚訝的是,客戶斷然拒絕了他。 原因是客戶認為供應商會 從基於服務的合約中受益太多。協議的一部分是合約將持續相對較長的時間。這將使供應商有時間透過預測性維護來從資料科學中受益。但客戶辯稱,無論如何,這可能會成功,而且從長遠來看,他付出的代價太大了。 就像前面的例子一樣 無疑問數據科學可以造福所有人。這裡的問題是誰將受益最大。在這種情況下,供應商可能無論如何都必須 如何將電話號碼轉移到沒有 SIM 卡的新手機 利用數據科學進行創新。否則,他的競爭對手很可能會超越他。因此,客戶做出了合理的假設,即最好在幾年後新技術的影響明顯時再進行談判。 然而如果玩得太過激烈 客戶也可能會讓供應商難以為這項創新提供資金。如果客戶也能在這裡看到更大的圖景,那將會很有用。
信貸危機之後,銀行和保險公司變得更加謹慎。這可以從所使用的金融模型中看出:它們變得越來越巧妙和複雜,部分原因是新的見解和更嚴格的監管。更好地評估產品風險,實施更先進的投資策略,涵蓋更多方面,更真實地評估金融市場。趨勢是僱用越來越多的高技能工程師來支持這個複雜的問題。這些技術專家證明了他們在金融領域的價值。在這篇部落格中,我們將根據VORtech已經進行的一些相關金融項目進一步探討這一點。 業務投資的高階優化 VORtech 處理的複雜問題之一是確定公司可以對其業務資產進行的最佳投資。我們的客戶為此採用基於風險的投資策略。這已與美國 IT 合作夥伴一起在軟體工具中實施。在該策略中,投資計畫根據其對消除業務風險、績效和成本的影響進行加權。這在一年內進展順利,但在實務上進行多年分析似乎非常困難。 VORtech幫助客戶解決了 這個問題。財務問題被視為數學最佳化問題。在這裡,計算變數的值,用一個或多個標準來最佳化所謂的目標函數。巧妙實施自動交易策略 最近我們為另一位客戶優化 了股票投資組合。我們首先使用在 MATLAB 中自動檢索的Bloomberg 資料庫中的 加密貨幣資料庫 資料。然後我們從頭開始為客戶實現並測試了一個數學模型。這表明股票市場實際上可以進行自動交易。 VORtech 的科學軟體工程師Erwin Mulder表示:「對我來說,弄清楚現有想法是一次很好的鍛鍊。 MATLAB 是此應用的自然選擇。在專案中,我們與客戶密切合作,明確並解決問題。同時,我們從頭開始建立了 MATLAB 程式碼。我們很高興看到該程序在交易實踐中實際發揮作用。 保險產品快速估值 對於保險業的客戶,我們參與了複雜保險產品的評估過程。每次評估時,客戶都會執行一系列現金流計算 不同的市場參數各不 相同,計算的場景也不同。最終的問題是高維度的。因此,原始軟體工具需要太多的計算時間來計算結果。 VORtech 透過使用高 效能運算(HPC)加速軟體來幫助客戶。程式碼被並行化,同時保持了程式碼的靈活性和透明度。 我們提出的數學技巧是 在多個維度上定義變量,每個維度代表一個投資年份。在解決了數學問題中的 如何更改行動網路並保持相同的號碼 這個技巧之後,我們專注於尋找一個好的、快速的解決方案。我們透過各種測試用例證明了該解決方案是快速且足夠的。 客戶對此感到滿意幾 年投資的最佳化過程可以設計得更好。創新的數學提供了決定性因素。我們的先進實施現在也是美國軟體合作夥伴的大型軟體包中的一個模組。我們也與客戶
自動交易、投資組合優化和保險估值是本部落格第一部分的主題。在第二部分中,我們將進一步討論金融科技專家的附加價值。我們透過研究銀行如何管理信貸數據、演算法如何幫助預防未來的信貸危機以及數據科學如何提供對抵押貸款的見解來做到這一點。乍一看,這三個金融主題有很大不同。但它們有一些共同點:它們透過數學技術和科學軟體受益於技術工程解決方案。 以巧妙的方式處理大型信用資料集 應一家大型銀行的要求,VORtech 開發了一套新的軟體套件來檢查、儲存和分析不同的大型信用資料集。 信用數據來自各種外部來源 因此,這些數據並不總是一致和完整的。這裡的挑戰是如何設定軟體套件,使其能夠充分、快速地執行各種檢查。為此使用了程式語言Python 。我們還投資於數據的高效存儲,這些數據也可以快速檢索以進行進一步的數據分析。為此建立了資料庫管理系統。此外,在程式語言R中建立了可視化環境,以便對資料進行進一步的分析。 我們在資料科學專案中更頻繁地 看到這樣一個資料檢查、儲存和分析的三級火箭。作為技術工程師,我們在這 投資者資料庫 方面經驗豐富,因為我們經常處理石油和天然氣等其他領域的大型數據集的大規模計算。 信用數據軟體套件已在金融領 域成功應用。 VORtech 的科學軟體工程師 Maarten Bosmans 表示:「在專案期間,我們很高興在建立用戶友好的用戶介面(允許客戶添加檢查)和獲得最佳性能之間找到良好的平衡。我們很自豪我們已經完成了這項工作並且該工具可以運行」。 透過智慧演算法預防未來的信用危機 2008年爆發的信貸危機期間,國際金融體系非常不穩定。危機的深層原因很複雜,不容易分析。然而,很明顯,金融產品估值數學公式中的假設並不總是正確的。 2015 年啟動的歐洲研究 計畫WAKEUPCALL對數學模型進行了更詳細的研究。目標是開發和實施改進的模型。 VORtech 是該專案的產業合作夥伴之一。我們與六名博 士生以及多所大學和公司 一起進行這項研究,理論和實踐方面都很重要。我們透過接待博士生、改進軟體和提供課程來支持該計畫。 Ki Wai Chau 目前在 VORtech 借調 專門研究複雜數學方程式的高效求解。用行話來說,這些稱為 後向隨機微分方程式(BDSE)。該理論用於在數學上對沖股票投資組合隨時間變化的價值動態。該研究是與CWI密切合作完成的。在 VORtech,Ki Wai 也正在開發一種通用軟體工具,可以快速計算方程式的解。
企業溝通的管道從來沒有像現在這麼多。據微軟稱,大多數 18-34 歲的人使用 6 個或更多客戶服務管道。但如果沒有良好的CRM管理,公司幾乎不可能有效地傳遞所有這些資訊。很多時候,結果會讓客戶感到沮喪和不滿意。 在這種情況下 無通道方法建議停止考慮管道,而專注於對話。該策略複製了人們在日常生活中相互溝通的方式,並導致公司與客戶之間的關係更加流暢。我們告訴您無通道的關鍵。 您想了解2024 年將改變 我們產業格局的128 個數位行銷趨勢和預測嗎?點擊此處並下載我們為您準備的包含所有資訊的免費電子書。 Channel-less,即無管道的服務體驗 從全通路到無通路:它是什麼及其目標 無管道是一種新的溝通方式,專注於透過不同管道為客戶提供與品牌的持續對話,以解決他 貸款資料庫 們的問題。關鍵是,透過對客戶資訊進行適當的管理,我們可以防止他們每次更換代理商或管道時都必須重複他們的資料和問題,因為一切都會被記錄下來。 如果我們思考日常生活中與家人和 朋友溝通的方式,我們會發現相同的無管道模式正在被複製。例如,我們透過即時訊息相互聯繫,然後透過電話交談,然後在社群媒體上查看照片,所有這些都穿插著面對面的互動。無通路複製了這種自然性並將其帶入品牌領域。 無通路是全通路策略的邏 輯演變,其中客戶可以透過非常多樣化的管道聯繫品牌。不同之處在於,全通路方法將每個管道視為一個單獨的現實,尋求獨立優化每個平台。平台位於中央。這種方法的問題在於,儘管每個管道都經過高度優化,但由於管道之間沒有流暢的溝通,客戶體驗是支離破碎的。 另一方面無通路溝通始於設 計獨特的客戶體驗,並讓不同的管道為其提供服務。透過這種方式,客戶會覺得他們是對話的一部分,消除了障礙和挫折。 與客戶的無通路關係的特徵 個人化:無通路尋求使通路策略適應客戶的需求和偏好,而不是相反。因此,每次對話都會根 如何更改行動網路並保持相同的號碼 據具體情況有獨特的管道組合。 無障礙:無通路溝通讓顧客接觸品牌,消除溝通障礙,隨時隨地與品牌建立連結。 透明:為了進行無通道通信,通道之間不能存在任何類型的孤島。有必要充分收集和集中客戶信息,並且操作員可以在所有接觸點追蹤問題、訂單或請求。 相關:通訊必須符合使用者的需求和偏好,以及其所處的環境(一天中的時間、設備、位置…)。它旨在為您提供始終對您最有用的信息,當然不會造成乾擾。 客戶今天在尋找什麼? 新冠危機永遠改變了顧客與品牌之間的關係。根據聯合國的數據,線上銷售額在此期間成長了 6% 至 10%,而且這項變更將持續下去。 同時,客戶也越來越多地使用多種管 道來完成交易。根據 Salesforce 的數據,74% 的客戶使用多種管道啟動並完成購買,比
其中包括 LIN3S 高級數位分析師 Ubaldo Hervás、Semrush 西班牙和拉丁美洲國際主管 Ricardo Mendoza 或 Cyberclick 聯合創始人 David Tomás 等級別的演講者。 2022年對於數位行銷來說是非常積極的一年 根據Gartner的數據,2022年行銷預算已增至公司總收入的9.5%,比2021年增長了6.4%,一切都表明它將繼續增長。在我們生活的科技場景中,競爭非常激烈。新工具的不斷出現給行銷部門帶來了挑戰。因此,為了分析 2023 年該行業將面臨的挑戰和趨勢,IEBS 數位學校將於 1 月 19 日舉辦新一期的數位行銷與成長日。 就數位策略而言特 別重要的一年開始了。產品已經飽和,沒有差異化,你可以在亞馬遜或全球速賣通的數百家商店中找到相同的東西,無論是小型還是中型。這種情況意味著,為了讓企業脫穎而出,他們必須付出更多的努力來制定良好的品牌體驗策略。 2023 年數位行銷與成長日 因此,IEBS 慶祝數位行銷和成長日,這是一項在數位行銷和成長駭客領域的偉大專家的 自營資料庫 幫助下分析該行業的挑戰和趨勢並發現參考成功案例的活動。這一天充滿了新聞和良好實踐,與會者將能夠將其應用到日常生活中,從而大大提高他們的專業表現。 演講將討論人工智慧在內容生成 中的作用、每個企業都應該擁有的自動化、增強行銷的擴增實境體驗以及 2023 年的主要數位行銷趨勢等相關主題。 數位行銷和成長日的 演講嘉賓包括LIN3S 高級數位分析師Ubaldo
正了解您的買家角色這是我們行銷人員面臨的巨大挑戰之一。僅了解性別或年齡等人口統計數據是不夠的;為了使您的行銷活動真正有效,您必須徹底了解他們的需求和願望,並以此為基礎來建立真正的聯繫。 好消息是天我們比以往 任何時候有更多的手段來實現這一目標。在這篇文章中,我們將討論一個非常有用的策略:客戶社群。我們將了解它們是什麼、為什麼要考慮它們以及如何一步一步地創建它們。 您想創建理想的買家角色但不知道從哪裡開始? 點擊此處並下載我們的問題列表 ,以正確創建您的買家角色,即代表您理想的半虛構消費者的角色。 客戶社群 客戶社群 什麼是方法論以及為什麼需要一種方法論 什麼是客戶社群或客戶群? 客戶社群是品牌或公司與其客戶之間建立關係的專用空間。功能包括問答、知識分享、顧客教育、促銷機會、產品支援、評論等。 近年來,由於網路和智慧型手機的普及,線上客戶社群的實力不斷增強。此外,公司已經轉向 股東資料庫 更加以客戶為中心的行銷。客戶在這種關係中扮演著更重要的角色,因此權力的流動已經平等。 線上資訊不受品牌或專家控制 但客戶評論和意見發揮了基礎性作用。客戶轉向社群尋求即時資訊並與公司進行第一手互動,而不是使用更傳統的溝通管道。 為什麼應該考慮客戶社群? 客戶社群幫助用戶充分利用您的產品並享受更好的體驗。例如,許多與烹飪世界相關的產品都有旨在分享食譜的社群。 它們是第一手了解客戶對您的產品和服務的看法並發現尚未涵蓋的可能需求的絕佳場所。它最有趣的用途之一是詢問客戶問題並使用他們提供的資訊來開發新產品和服務。 它可以透過改善客戶體驗幫助您在競爭中脫穎而出。使用者以資訊和內容的形式受益,並與其他有共同興趣的人進行積極互動。所有這一切最終都會使品牌受益。 從客戶社群中的使用者行為獲得的數據可以幫助您以更高的細節水平個性化每個客戶接觸點,從而實現更有效的營銷和更高的客戶滿意度。 創建客戶社群的方法 您是否正在考慮為您的品牌創建 個客戶社群?以下是一些可以幫助您的管道: 部落格:企業部落格可以作為客戶發布對您的產品和服務的意見並相互交流印象的平台。 調查:調查一直是收集顧客意見的明星工具。如今,有許多工具可以建立線上調查並透過個人化控制面板分析結果。 電子郵件:您的電子郵件資料庫還可以提供社群功能。建立一份精心策劃的客戶名單,並就您來說最重要 我們的潛在客戶開發關鍵績效指標 (KPI) 是什麼? 的問題徵求他們的意見。通常,最真誠的答案來自忠誠且高度參與的客戶。為了使策略發揮作用,請務必透過對您的產品和服務進行必要的更改來實施他們的答案。 討論小組焦點小組是更好地 了解買家角色的經典方法,現在組織小組比以往任何時候都更容易。在這類群體中,品牌可以從顧客那裡獲得非常有價值的訊息,他們可以直接向品牌專家提出問題。 社群媒體平台-社群媒體是組織社群的自然手段,因為客戶會向社群媒體尋求互動和意見。此外,它們還包括本機功能,例如發佈、上傳和共用檔案或評論。 在建立客戶社群之前您應該問自己的 10 個問題 您想創建客戶社群的主要原因是什麼?例如,提高產品和服務的品質、提高品牌知名度、提高忠誠度等。
面的公司帶來革命性的變化。它最有前途的功能之一是透過商業智慧幫助我們做出更好的決策。 商業智慧是在數位時代做出明智決策的關鍵要素。在本文中,我們將回顧您需要了解的有關該學科的所有內容:它是什麼、它的用途、優點、工具等等。 您想了解更多有關 SEM 和 Google Ads 的資訊嗎?按此並下載有關如何在 Google 上成功進行廣告活動的最完整手冊(2024 年更新版)。 什麼是商業智慧(BI)用途、功能、優點和範例 什麼是商業智慧(BI)? 商業智慧包括使用工具和策略將數據轉換為相關結論,以便做出更明智的業務決策。 公司擁有來自不同來源 涉及不同領域的大量數據。他們不僅從客戶那裡收 股東資料庫 集信息,還從市場、競爭對手、客戶、供應商、利害關係人甚至員工那裡收集資訊。 反過來,這些數據的格式可能非常不同,可能來自競爭對手結果的新聞稿、諮詢公司對市場前景的研究或物聯網設備使用的數據。 所有這些資訊構成了公司最有價值的 資產之一,但為了利用它,必須有系統和工具來收集數據、處理數據、分析數據並以對企業有用的方式呈現數據。這就是商業智慧發揮作用的地方。 商業智慧的用途是什麼以及它的用途是什麼? 商業智慧是一個不斷發展的領域,因此其應用程式會隨著時間的推移而變化。也就是說,目前它的一些最重要的功能是: 數據發現或數據發現。 建立報告,遵循預先定義的範本並定義自訂模組。 自動分發報告,以便定期送達決策者。 預測結果或預測。 透過資料庫或資料倉儲有組織地大量儲存資料。 提出資料請求的查詢工具。 分析和測量工具 與大數據和數據科學的差異 根據Gartner的定義,商業智慧是一個通用術語,涵蓋應用程式、基礎設施、工具和最佳實踐,能夠存取和分析訊息,以改善和優化公司的決策和績效。 如今,商業智慧經常使用大數據,這就是為什麼它有時會與大數據的概念混淆。實際上,大數據涉及捕獲、儲存和處理數據,而商業智慧則專注於利用數據來優化公司內部的報告和決策。 根據資料科學中心的說法 關於資料科學的概念,以下是其與商業智慧的主要區別: 它基於描述性分析和報告,旨在回答「發生了什麼?」的問題。相反,數據科學專 標題:離開公司時如何保留你的電話號碼
由於採用數據科學的發展,我們的行銷方式比以往更加科學、精準。我們擁有大量數據可供使用,我們可以利用它們來提取情報並做出更好的決策。 增強分析是一門將商業智慧(商業智慧或 BI)與人工智慧和機器學習的最新發展相結合的學科。它是一個非常強大的工具,使我們不僅可以推進日常任務的自動化,還可以推進策略決策的自動化。繼續閱讀以了解它是什麼以及為什麼您應該開始使用它。 您想了解新的 Google Ads 效果最大化廣 告活動是什麼嗎?按此處觀看本課程,以了解這些新 SEM 活動的所有秘密。 什麼是增強分析? 什麼是增強分析? 根據 Gartner 的說法,增強分析是利用機器學習和人工智慧等技術來幫助準備資料並產生 博蒂姆資料庫 和解釋見解,以擴展人們在分析和智慧業務中探索和分析資料的方式。它還透過自動化開發、管理和部署資料科學、機器學習和人工智慧模型的許多方面來幫助資料科學家(包括專家和臨時使用者)。 增強分析基於三個分析分支的組合 許以自動方式提取資訊 人工智慧.人工智慧已在行銷領域使用多年,用於收集客戶數據並做出自動化決策。有了它,商業智慧的越來越多的方面都可以實現自動化。 自然語言處理。 人工智慧這個領域允許機器理解 自然語言的查詢,也就是人們說話和寫作的方式,並用它來溝通。能夠正確解釋用戶的搜尋查詢或資料請求是一個重要方面。 機器學習 人工智慧的這個分支負責自動建構分析模型。透過機器學習,人工智慧系統可以從數據中學習、識別模式並以最少的人為幹預做出決策。 為什麼你應該開始使用它?增強分析的好處 更加敏捷。在傳統的商業智慧流程中,手動資料準備和回應時間可能會更長。相反,透過增強分析,我們轉向“機 如何更改行動網路並保持相同的號碼 器速度”而不是“人類速度”。結果是請求立即處理,等待時間大大減少,使整個流程更加敏捷。 更精確 自動化和人工智慧的結合可以最大限度地減少人為錯誤的風險。資料量越大,人為錯誤發生的可能性就越大,更糟的是,執行錯誤檢查所需的時間就越長。透過以自動化方式處理資料可以消除這一障礙。 更多資源。使用增強分析工具意味著手動處理資料所花費的時間要少得多。這使得資料科學家和技術人員能夠專注於更具策略性的任務並增加業務價值。 減少偏見人 類往往更容易識別我們熟悉的模式,而忽略新的或不太熟悉的模式,因此我們可能會對數據做出不完整的解釋。另一方面,人工智慧解決方案毫無偏見地面對相同的數據,並且能夠識別我們可能錯過的元素。 使用起來更加方便。增強分析工具允許任何使用者無需專業知識即可獲得有價值的見解。借助自然語言處理,無需了解 SQL 等語言即可進行查詢,結果將呈現在直觀且易於解釋的儀表板中。
些致力於SEO的專業人員必須不斷地接受再訓練。搜尋引擎及其演算法不斷發展,用戶的期望也隨之不斷發展。 近年來 我們經歷了網路的範式轉變,這意味著我們必須重新思考我們的搜尋引擎優化 (SEO) 方式。當然,我們指的是語意網。為了幫助您完成這項轉變,我們將解釋這種新穎性到底包含什麼以及如何將其應用到行銷領域。 您想知道如何在搜尋引擎中定位您的網站並獲得您的內容的可見性嗎?按此觀看本課程,了解如何在入站行銷策略中成功應用 SEO 什麼是語意網? 什麼是語意網? 語義網是萬維網的演變,其中資訊被收集和處理,以便搜尋引擎能夠理解它們找到和索引的文檔的含義,而不是簡單 GCash 資料庫 地將它們放在列表中。透過這種方式,搜尋能夠解釋資訊的上下文,而不僅僅是其字面含義。 萬維網聯盟(World Wide Web Consortium)是一個為萬維網提供建議的國際聯盟,其官方定義如下: 語意網是一個具有更大意義的擴展網絡 借助更好定義的信息,任何互聯網用戶都能夠更快、更輕鬆地找到問題的答案。 透過賦予網站更多意義 從而獲得更多語義,透過使用通用基礎設施,可以解決資訊搜尋中常見問題的解決方案,透過該基礎設施,可以以簡單的方式共享、處理和傳輸資訊。這個擴展的、基於意義的網站基於通用語言,解決了由於缺乏語義的網站而導致的問題,其中有時訪問資訊變得困難和令人沮喪的任務。 語意網到底是什麼? 語意學是語言學的一個分支,描述符號的意思和符號序列。根據上下文,相同的符號可 如何將電話號碼轉移到沒有 SIM 卡的新手機 以有多種不同的意義,或者不同的符號可以具有相同的意義。 因此,語意網路所做的就是在網路內容中加入語意資訊。透過這種方式,搜尋引擎能夠理解資訊所在的上下文並為其賦予適當的含義。 為了進一步闡明這個概念 我們必須知道有幾個術語指的是語意網: Web 3.0:這種演進源自於為互動式和協作的 Web 2.0 新增頁面可讀意義,而 Web 2.0 又從靜態 Web