Num mar de conteúdos, como impactar o SEO com conteúdo interativo?

Em termos mais simples, os conteúdos interativos são materiais dinâmicos com os quais os utilizadores do site são incentivados a se envolver. Pensemos num conteúdo que requer participação ativa para ser usado e que é capaz de se adaptar de acordo as pesquisas do utilizador. Alguns desses tipos de conteúdo incluem:

Infográficos animados.
Testes.
Ebooks.
Assessments.
Calculadoras.

As marcas e outros projetos estão a investir cada vez mais em conteúdo interativo para manter os utilizadores no site, bem como para transmitir as suas mensagens
mais efetivamente. Quando as pessoas interagem com o conteúdo de um site, é mais provável que permaneçam no site por mais tempo – o que é ótimo para ´engadgement´, envolvimento – porque a experiência dada ao utilizador é mais divertida, emocionante e personalizada, e as informações são apresentadas de forma que o utilizador fique mais motivado a ler. Esse tipo de conteúdo também permite saber quando e como uma pessoa interage com esses materiais, e o que gera dados mais ricos para suas estratégias.

O que lhe vem à mente quando pensa sobre a sua estratégia de SEO? ´Linkbuilding´? Backlinks? Palavras-chave? Bem, embora esses sejam os grandes pilares de uma estratégia de SEO, eles também são aqueles em que todos estão a focar a sua atenção. E não quer usar as mesmas táticas da competição, certo? Deseja investir o seu tempo e dinheiro em algo novo, mas eficaz, como conteúdo interativo. Sim, pode parecer uma ideia estranha no início. Poderá não acreditar, mas a interatividade é um elemento crucial para aumentar o envolvimento e melhorar o desempenho geral da experiência de um leitor com um conteúdo. Isso significa que o conteúdo interativo pode responder melhor à intenção do usuário, favorecendo sua estratégia de SEO. 

Como o conteúdo interativo beneficia uma estratégia de SEO? Quando bem feito, o conteúdo interativo pode ser um elemento envolvente que fornece muito valor para o utilizador. Afinal, uma mensagem personalizada para cada pessoa pode se tornar mais relevante para o seu público. E a relevância não é o ponto principal do SEO? O envolvimento não é importante apenas para o SEO, mas também muito importante para a sua marca. Ter conteúdo interativo no seu site torna mais provável que as pessoas passem mais tempo nas suas páginas – e também são mais propensos a fornecer as suas informações pessoais.

No final das contas, não se trata apenas das informações que fornece , mas também da maneira como as pessoas as recebem. Poderá inclusive criar calculadoras, questionários, avaliações e muitas outras experiências que irão envolver e encantar o seu público, o que leva a: 

Links para o seu conteúdo.
Partilhas nas redes sociais
Mais tempo no seu site e mais páginas visitadas.

Todos os dias, novas marcas começam a produzir conteúdo para o seu público-alvo, a tentar descobrir como vencer a concorrência e o conteúdo interativo pode ser um fator único para diferenciar e posicionar a sua marca e garantir um público que gosta e partilha o seu conteúdo. O Link bait é um termo que simplesmente significa que está induzindo os utilizadores a criarem um link para o conteúdo que está a oferecer. Como? Ao oferecer um conteúdo tão excelente e único que as pessoas teriam o prazer de criar um link para ele.

O conteúdo interativo pode gerar um nível de interação e reconhecimento da marca que não é fornecido pelo conteúdo estático padrão. É uma experiência memorável, e experiências memoráveis ​​provavelmente receberão mais links. Por exemplo, um gerador de persona é um conteúdo interativo que os utilizadores adoram e atraiu um grande número de backlinks, no caso estudado do Searchenginejournal, refere o autor do artigo. Este é um grande sucesso com o público americano, brasileiro e espanhol, ajudando as pessoas a criarem a sua persona e proporcionando um grande experiência no processo, refere o autor do artigo. Outro exemplo, os links do gerador de personalidade, são um exemplo de quanta autoridade e reconhecimento que uma experiência interativa bem feita pode gerar para sua marca e domínio.

Por outro lado , provavelmente sabe que ter os seus links compartilhados nas redes sociais não ajuda propriamente, e diretamente na classificação de pesquisa orgânica. Mas isso não significa que os seus resultados não sejam afetados por isso. As partilhas sociais, como backlinks, mostram que as pessoas gostam do site e querem “votar” nele. Isso aumenta a visibilidade do seu conteúdo e ajuda o seu projeto a ser notado pelos mecanismos de pesquisa. Quanto mais menções online a sua marca recebe, mais autoridade e notoriedade obtém. Isso traz mais tráfego para o seu site / blog. Este post foi patrocinado pela Rock Content. As opiniões expressas neste artigo são do próprio patrocinador.

Fonte: Searchenginejournal

Como a IA redefinirá a publicidade em 2021

A adoção levará tempo para alguns, enquanto outros verão os benefícios imediatamente. Temos de garantir que a IA já não é vista como um chavão, mas sim como uma solução tangível que possa produzir resultados reais de uma forma de privacidade para a frente. Impulsionar esta narrativa permitirá organicamente explicar os benefícios da IA e explicar por que esta tecnologia será uma força do bem.

Greg Nichols, autor e jornalista que colabora com a ZDNet, escreve sobre robotics, AI, and AR/VR , e agora falou com Sheri Bachstein, ´Global Head of Watson Advertising and The Weather Company´.

Greg: Qual tem sido o ritmo de adoção no marketing? Se há alguma resistência à adoção, quais são as razões para isso?

Sheri: Como em qualquer nova tecnologia, o ritmo de adoção está ligado à educação e experimentação da própria tecnologia. Embora não tenha havido uma verdadeira resistência à IA, apenas cerca de 25% das empresas globais entendem o verdadeiro valor da IA, e hoje não é amplamente utilizada em todo o ecossistema de publicidade digital.

Greg: A publicidade programática mudou todo o livro de jogadas para os marketers. Quando é que a IA pode ter um grau de impacto semelhante? Por que vai ser uma mudança de jogo?

Sheri: Quando a programática entrou em cena há 10 anos, a indústria demorou algum tempo a adotá-la verdadeiramente. Acreditamos que a IA será adotada mais rapidamente. Na verdade, não se surpreenda se dentro do próximo ano a IA se tornar a tecnologia transformadora que não só fornece uma solução para um ecossistema pós-cookie, como também se torna a tecnologia fundamental porque é aberta e transparente. A indústria de anúncios não precisa de uma variedade de soluções pontuais, precisa evoluir e alavancar a IA como nova categoria de publicidade.

Greg: Que avanços ou avanços tecnológicos podemos esperar nos próximos anos que ajudem a IA a transformar o marketing?

Sheri: Uma tecnologia em que estou especialmente interessada em manter um olho é a realidade aumentada (AR), especialmente no ecommerce. Dado o clima atual, a capacidade de pegar numa peça de roupa, joias, maquilhagem, etc. e colocá-la em praticamente todos os contextos, é extremamente valiosa. Não substitui totalmente a experiência de experimentá-lo na loja, mas irá melhorar a experiência de compra online e será interativo e envolvente… talvez até viciante e certamente social. Espere ver os anunciantes (assim como as marcas) procurar aproveitar mais esta tecnologia para se conectarem mais aos consumidores e acelerarem as vendas de e-commerce.

A publicidade enquanto sector é notória para grandes mudanças de paradigma. Isto porque o jogo da concha de captar a atenção dos consumidores nunca para, e como a publicidade programática deu lugar a influenciadores, que deram lugar a conteúdos de marca que deram lugar a … e assim, assim o jogo vai sempre rolar à frente à medida que os marketers experientes quebram novo terreno e as legiões seguem para trás numa oferta desesperada de ouvidos e olhos.

Não surpreende, pois, que os ventos voltem a mudar, e desta vez a vanguarda da indústria está a virar a sua atenção para a IA. E por tal,com esta conversa, ´apanhei´ a Sheri Bachstein, Global Head of Watson Advertising e a The Weather Company, para discutir o impacto transformador que a IA terá no jogo publicitário, bem como o que podemos esperar em termos de adoção em publicidade tradicional e ecossistemas não testados como o AR/VR.

E continuei: Qual será o papel da IA no marketing nos próximos anos? Onde é que estamos a ver a IA já a desempenhar um papel de sucesso? Pode dar alguns exemplos concretos?

Sheri: Estamos a viver um período significativo de transformação em toda a indústria de marketing e publicidade com a depreciação dos cookies e rastreadores de terceiros. Embora esta mudança cause um pouco de perturbação em todo o nosso ecossistema, acreditamos que há uma oportunidade para a IA moldar a indústria com o mesmo impacto que a programática teve anos atrás.

Aproveitando a capacidade da IA de oferecer uma análise preditiva sobre o comportamento do consumidor, ao mesmo tempo que aproveitamos os dados de forma responsável, sentimos que é a solução certa para a frente. A IA transformou indústrias como finanças, seguros e cuidados de saúde só para citar alguns. E já estamos a assistir a um sucesso na publicidade na nossa plataforma de editores, o The Weather Channel.

Fonte: ZDNet

Novas funcionalidades Android 11: como algumas mudanças farão bem aos smartphones

O novo sistema operativo não traz nenhuma revolução, mas pequenas melhorias , e o Android 11 está oficialmente entre (alguns de) nós. O Google lançou a versão final do sistema operativo, que ficou disponível esta terça-feira (8 de Setembro), e está agora em lançamento para os smartphones Pixel, do próprio Google, mas ainda este ano alguns outros aparelhos irão juntar-se à seleta lista do dia 1: OnePlus, Xiaomi, Realme, Oppo e Vivo já confirmaram que alguns dos seus dispositivos receberão a atualização imediatamente.

Para a maioria das pessoas, a oportunidade de usar o Android 11 virá mais tarde; quem usa um telemóvel topo de gama deverá receber uma atualização ao longo dos próximos meses, mas para uma boa parte do público, que usa modelos mais antigos, isso acontecerá apenas no fim de 2021, ou a atualização pode até nunca chegar, e o primeiro contato virá apenas quando um modelo mais atual for adquirido. Mesmo assim, uma nova versão do Android é sempre motivo de celebração… mas o que ela tem de novo, afinal de contas? E a atualização Android 11 valerá a pena?

> Novas funcionalidades de conversas
Um dos destaques do Android 11 é o ´Bubbles´, que soa muito como uma funcionalidade emprestada do Facebook Messenger; manter as conversas à vista no ecrã até que as descarte. Enquanto aguarda a próxima resposta de um amigo, poderá continuar com outras coisas, sem esquecer tudo sobre a conversa em curso. ´Bubbles´ também pode consolidar várias conversas de diferentes aplicações de chat ´num ponto´, que poderá mover ao longo do ecrã.

> O menu suspenso de notificações também sofreu uma pequena renovação; primeiro com uma nova secção dedicada às ‘Conversas’, que facilita a continuação das conversas com os amigos e, em segundo lugar, com a capacidade de copiar e colar imagens em respostas dentro da notificação. Pode tocar num toggle para promover uma conversa , criar um atalho de ecrã principal para a conversa, silenciar notificações para a conversa, e marcar uma conversa como muito importante.

> Rastreio de chamadas
O Android 11 oferece um ecrã pós-chamada para adicionar o contacto ou marcar como spam.

> Controlos dos meios de comunicação
Se tiver várias fontes de media (Spotify, Netflix, YouTube, etc.) abertas no seu dispositivo, pode agora passar entre esses controlos de cada fonte, dentro das notificações.

> Encaminhamento de áudio
Temos agora a opção de encaminhar o áudio de qualquer meio de comunicação que esteja ativo para qualquer fonte de saída de áudio local ou conectada – como altifalantes e auscultadores – através dos novos controlos de media no painel de notificações.

> Notificações silenciadas durante a gravação de vídeo
O Android 11 é capaz de desligar alertas de vibração para toques, alarmes e notificações enquanto a câmara estiver a funcionar. Outras melhorias de imagem e câmara incluem tabelas de desenho animados HEIF, um descodificador de imagem nativo e a capacidade de as aplicações acederem ao modo bokeh de uma câmara para vídeo e fotos.

> Permissões pontuais
Os utilizadores Android existentes estarão familiarizados com os pop-ups que exigem a sua permissão para uma aplicação para fazer uma determinada coisa -como aceder à sua localização. Depois de no ano passado ter adicionado a capacidade de conceder permissões apenas enquanto a app estiver aberta, no Android 11 a Google assume esta ação com a capacidade de conceder essa permissão apenas nessa ocasião.

> Permissões de reset automático
Se não utilizar uma determinada aplicação a que já tinha dado permissões selecionadas, o Android revogará automaticamente essas permissões; ou seja, terá de os voltar a retomar manualmente se voltar à aplicação há muito intocada em questão.

> Suporte 5G melhorado
A Google atualizou as suas APIs de conectividade para tirar mais proveito das velocidades mais rápidas do 5G. Em particular, a API de medição dinâmica pode verificar se está numa tarifa aberta, e fornecer conteúdo de alta resolução e de maior qualidade, conforme apropriado, enquanto o estimador de largura de banda API facilita a obtenção de dados de velocidade de descarregamento e upload sem necessidade de medir a rede ou o dispositivo.

> O Pinhole (onde a câmara selfie está alojada num pequeno corte de buraco de perfuração no ecrã) e ecrãs waterfall (onde os ecrãs curvam em torno da moldura do telefone) já são atendidos em APIs existentes, mas sem funcionalidade completa. As novas APIs permitem que os ecrãs waterfall utilizem todo o ecrã – incluindo as bordas – com ´insets´ utilizados para evitar complicar qualquer interação nas bordas.

> Controlos domésticos inteligentes do menu de energia
No Android 11, além de ser capaz de desligar ou reiniciar o seu dispositivo, juntamente com o acesso ao botão de emergência, a longa pressão na tecla de alimentação apresenta-lhe agora controlos de smartphones, tal como configurados no Google Home.

> Segurança reforçada
Com o Android 11, a Google pode fornecer mais dispositivos com atualizações mensais de segurança, bem como construir mais proteções na plataforma. Chama especificamente API´s para a biometria, atingindo agora mais dispositivos e suportando três níveis de granularidade para tipos de autenticadores;

Nem todos os dispositivos Android 11 terão todas as funcionalidades no lançamento. Uma ressalva para o Android 11 é que nem todas as novas funcionalidades são uma adição obrigatória que os OEMs (fabricantes de
equipamentos originais), como a Samsung ou a Oppo, têm de incluir. As definições de controlo do novo dispositivo, atalhos de menu de energia, a funcionalidade de conversas de notificações e a necessidade de armazenar
documentos como as cartas de condução no dispositivo serão todos extras opcionais.

Fonte: Techadvisor

Como resolver o problema atual dos dados da Inteligência Artificial

Por mais inteligente que o colega de trabalho algorítmico possa ser, ainda vai precisar de ajuda humana de vez em quando. E se isso soa ou não como uma relação de trabalho natural, o conceito de um problema de dados humanos parece certamente um passo em frente, e potencialmente uma solução para o grande problema de dados da IA.

O novo nível de interação entre humanos e IA é suscetível de jogar a favor do algoritmo: Yilmaz argumentou que o método poderia superar o medo de que alguns trabalhadores podem sentir-se na perspetiva de implantar a tecnologia no local de trabalho. A IA ativa, neste contexto, poderia fornecer uma opção mais suave pela qual o algoritmo atua como um colega de trabalho, e não como um substituto.

A IA tem um grande problema de dados. Aqui está como consertá-lo
Algoritmos supervisionados requerem muitos dados, e muitas vezes resultam em previsões tremidas. Está na hora da próxima fase da IA? A inteligência artificial tem, literalmente, um grande problema de dados – e que a crise covid-19 tornou agora impossível ignorar por mais tempo. Para empresas, governos e indivíduos, a pandemia global redefiniu efetivamente a vida “normal”; mas enquanto a maioria de nós já se ajustou à mudança, o mesmo não se pode dizer dos sistemas de IA, que baseiam as suas previsões no que o passado costumava parecer.

Falando na conferência CogX 2020, o matemático britânico David Barber afirmou: “A implementação de sistemas de IA é atualmente desajeitada. Normalmente, incia-se o processo, recolhe-se o conjunto de dados, rotula-se, treina-se o sistema e, em seguida, implemante-se. E é isso – não se revisita o sistema implementado. Mas isto não é feito da melhor forma se o ambiente está a mudar.” Barber referia-se ao machine learning supervisionado, a que chamou “paradigma clássico” de hoje em IA, e que consiste em ensinar algoritmos com exemplos. Num modelo supervisionado, um sistema de IA é alimentado por um grande conjunto de dados que já foi rotulado por humanos, e que é usado para treinar a tecnologia para reconhecer padrões e fazer previsões.

Acrescentou que um uso de alto perfil da tecnologia está nos automóveis sem condutor, onde os vídeos ainda precisam de ser segmentados e rotulados em “pedestre”, “carro”, “árvore” e noutros objetos que o carro precisa de reconhecer. Anotar milhões destes vídeos é moroso e dispendioso; por outro lado, deixar os algoritmos aprenderem e fazerem perguntas pode acelerar significativamente o processo. E, quando uma pandemia global ataca, os sistemas de IA “ativos”, deverão ser capazes de integrar novos dados em tempo real, juntamente com algumas entradas humanas, e depois adaptar-se suas previsões – em vez de esperar que grandes conjuntos de dados sejam anotados manualmente para a aprendisagem.

“Se está a desenvolver IA usando a abordagem tradicional de recolher grandes quantidades de dados e, em seguida, treinar um modelo de deep-learning, há apenas uma forma rápida a ir”, disse Barber à ZDNet. “Com o modelo tradicional, terias a sorte de ter um novo modelo a viver em produção em menos de alguns meses. Mas com aprendizagem ativa, isto pode levar apenas alguns dias no máximo.” Poderíamos treinar um algoritmo para automatizar a decisão de empréstimo num banco, por exemplo, com base em rendimentos de particulares ou pontuações de crédito. Propondo integrar o COVID-19, junto com um novo conjunto de padrões bancários, e o sistema de IA provavelmente irá baralhar-se para decidir quem recebe o dinheiro. Da mesma forma, alguns meses após a crise do covid-19, um investigador dos EUA salientou que os algoritmos, apesar de todos os dados de treino que foram alimentados, ainda assim não conseguiria “compreender” a natureza do surto ou da sua propagação por todo o mundo. Devido à falta de dados de treino sobre coronavírus passados, explica a pesquisa, a maioria das previsões geradas por ferramentas de IA foram encontrando falta de fiabilidade, e resultados muitas vezes longe da gravidade da crise.

Enquanto isso, na ´healthtech´, os fabricantes de ferramentas de saúde de IA lutaram para atualizar os seus algoritmos devido à falta de dados relevantes sobre o vírus, resultando em muitos chatbots de “symptom finder” fora das referências. Com os dados de um ambiente pré-COVID não correspondendo ao mundo real, os algoritmos supervisionados estão a ficar sem exemplos para basear as suas previsões. E para piorar as coisas, os sistemas de IA não sinalizam as suas incertezas para o seu operador humano. “A IA não lhe dirá quando na verdade não está confiante sobre a precisão da sua previsão e precisa da envolvência de um humano” disse Barber. “Há muitas incertezas nestes sistemas. Por isso, é importante que a IA possa alertar o ser humano quando não está confiante na sua decisão.”

Isto é o que Barber descreveu como uma situação de “colega de trabalho da IA”, onde humanos e máquinas interagiriam para garantir que as lacunas não ficassem por preencher. Na verdade, é um método dentro da inteligência artificial que está lentamente a emergir como um método particularmente eficiente. Apelidada de “aprendizagem ativa”, consiste em estabelecer uma relação professor-aprendizagem entre sistemas de IA e operadores humanos. Em vez de alimentar o algoritmo com um enorme conjunto de dados rotulado, e permitindo-lhe tirar conclusões – muitas vezes de forma menos transparente – a aprendizagem ativa permite que o sistema de IA faça a maior parte da rotulagem de dados por si só, e crucialmente, fazer perguntas quando tem dúvidas.

O processo envolve um pequeno conjunto de dados com rótulo humano, chamado ´a semente´, que é usado para treinar o algoritmo. O sistema de IA é então apresentado com um maior conjunto de dados não rotulados, que o algoritmo anota por si só, com base na sua aprendisagem – antes de integrar os dados recentemente rotulados de volta à semente. Quando a ferramenta não está confiante sobre um rótulo específico, pode pedir ajuda a um operador humano sob a forma de uma consulta. As escolhas feitas por especialistas humanos são então alimentados de volta ao sistema, para melhorar o processo de aprendizagem geral. O apelo imediato da aprendizagem ativa reside no volume muito menor de dados rotulados que são necessários para formar o sistema. Algoritmos supervisionados, porque eles não aprendem por si mesmos, requerem um conjunto extenso de exemplos rotulados para serem fornecidos por humanos. Isto traduz-se em processos longos e dispendiosos para rotular manualmente até milhares de milhões de pontos de dados para qualquer conjunto de dados.

Algumas plataformas, como a Amazon’s Mechanical Turk, até se especializaram em conectar organizações com um grande conjunto de mão de obra de baixo custo espalhadas pelo globo. “Turkers”, como são chamados, clicam em milhares de imagens por dia, anotando pontos de dados como solicitado, que irão para a formação de futuros algoritmos. A aprendizagem ativa, por outro lado, só requer a rotulagem de um pequeno conjunto de dados de sementes. Barber, na verdade, estima que o processo envolve anotar até dez vezes menos dados. Ele não é o único a ter apanhado esta regalia específica do método. As grandes empresas tecnológicas, especialmente, têm um forte interesse em reduzir o volume de dados rotulados que precisam para alimentar os seus algoritmos.

A unidade de IA do Facebook está fortemente assente no desenvolvimento de um modelo para uma IA que aprende, e para várias aplicações, incluindo a identificação de conteúdos nocivos. A gigante tecnológica publicou recentemente resultados que mostram que a sua equipa de IA, utilizando um método professor-aluno, tinha treinado com sucesso um algoritmo de classificação de imagem baseado numa coleção de um recorde de mil milhões de imagens não etiquetadas, usando um “conjunto relativamente menor”, de dados rotulados. Mas não se trata apenas de reduzir o processo de rotulagem de dados: a aprendizagem ativa também é mais eficiente, em comparação com a aprendizagem supervisionada. Ser capaz de perguntar ao humano acerca de dicas sobre onde se concentrar quando é confrontado com um pedaço de dados sobre os quais não tem certeza, significa que um sistema de IA “ativo” não só pode responder ao desconhecido, mas também aprender com ele.

Fonte: ZDNet

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Read moreNo caso de moderação de conteúdo, um algoritmo “ativo” tomará decisões mais informadas, uma vez que cada vez mais aprende a captar cada vez mais subtilmente formas de violação de conteúdo. Um sistema de IA “ativo” também seria muito eficiente no processamento de linguagem natural ou na imagem médica. O matemático co-fundou a Re:infer – uma empresa que aproveita a aprendizagem ativa para ajudar as empresas a entenderem melhor e automatizarem o processamento de e-mails, chamadas e conversas que recebem todos os dias de fornecedores. Tradicionalmente, a criação de um algoritmo para esta tarefa específica teria exigido a rotulagem manual de cada frase a partir dos milhares de mensagens de clientes recebido por uma determinada empresa, antes de alimentá-lo como formação para um sistema de IA. of this content when you subscribe today.