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量、社交分享、潜在客户还是收入，驱动因素的排名列表都可以帮助您更有效地规划资源、优先事项和预算。 实施细节：Chris 使用 R 编程语言实施马尔可夫链归因。若要详细了解此类实施，请阅读数据科学家 Sergey Bryl 的这篇文章，它将让您充分了解其中涉及的数学和数据科学的程度。 精选相关内容：营销人员为何需要像数据科学家一样思考（以及如何做到这一点） 文本挖掘：揭示主题、关键词和隐藏的问题 文本挖掘是人工智能的一种应用，它提取内容（例如文本）并对其进行分类、归类和理解。 Chris 指出，文本挖掘使用矢量化，将单词转换为数字。它查看这些数字之间的数学关系并确定这些单词的相似程度。


它是一种深度学习。 逆向谷歌以揭示关键主题和术语 谷歌算法 白俄罗斯电话号码数据 本身就大量使用了人工智能，是深度学习系统的一个例子。“谷歌的搜索算法现在非常复杂，没有人知道它是如何工作的，包括谷歌，”克里斯说。“他们的模型几乎没有可解释性。” 您可以使用文本挖掘来逆向工程 Google 算法以找到目标主题。“我们可以部署自己的机器学习模型来判断，‘好吧，对于像内容营销这样的搜索词，排名前 10 或前 20 页的关键词都有哪些共同点？’” #contentmarketing 中的 AI：通过文本挖掘查找#SEO 友好型#content 主题。@cspenn分享至 X 以下是 Google 逆向工程的输出示例： 生成的列表会提示在围绕反向工程关键词开发新内容时要涵盖哪些词或类别。



拥有这组常用词可以提高您在自然搜索中取得成功的几率，而不是简单地说“让我们写一篇关于内容营销的真正好文章”。 实施细节：Chris 通过 R 编程语言实现文本挖掘和主题建模，从文本语料库中提取相关主题（例如，在搜索引擎结果页面中找到的文章内容）。 精选相关内容：如何让您的内容在搜索者（和谷歌）眼中更具影响力 通过文本挖掘提取隐藏的见解 2014 年，Olive Garden 的母公司 Darden Restaurants 更换了董事会。新集团实施了多项改革，包括执行其现行但基本被忽视的面包棒政策（每人限发一根，另加一根）。 正如克里斯所解释的那样，员工们花时间根据桌上的人数来计算篮子里的面包棒数量，以执行这项政策。