AI, SEO, personalisering och martech 2019

Jag har läst 50+ blog­gin­lägg och artik­lar från namn­kun­ni­ga influ­en­sers, före­tag och medi­er och iden­ti­fi­e­rat någ­ra åter­kom­man­de för­ut­sä­gel­ser och trendspa­ning­ar som jag per­son­li­gen tror är bety­del­se­ful­la för dig som arbe­tar med mak­nads­kom­mu­ni­ka­tion eller presa­les. I den här arti­keln ska jag bor­rar jag lite dju­pa­re i sju av dem och ger dig råd om saker att tän­ka på eller göra under 2019.

Sist i arti­keln tip­sar jag om var du kan höra “The Soci­al Media Pro­fes­sor” Niklas Myhr, min kol­le­ga Pia Teg­borg och mig spa­na om nio and­ra tren­der och för­ut­sä­gel­ser som vi tror är bety­del­se­ful­la för dig. Mis­sa inte det!

Men nu till min sam­man­ställ­ning av tren­der och för­ut­sä­gel­ser 2019.

Martech: Köp inte rattar, knappar och spakar

Mar­tech är lin­go för tek­nis­ka lös­ning­ar för mark­nads­kom­mu­ni­ka­tion. Det är ett telesko­pord base­rad på eng­els­kans mar­ke­ting tech­no­lo­gy. Det är ock­så ett para­ply­be­grepp som omfat­tar pro­gram­va­ra och webb­tjäns­ter för alla aspek­ter av mark­nads­kom­mu­ni­ka­tion, inklu­si­ve con­tent mar­ke­ting, inbound mar­ke­ting, account based mar­ke­ting, mar­ke­ting auto­ma­tion, sales auto­ma­tion, con­tent mana­ge­ment, soci­al media mana­ge­ment, pro­gram­ma­tics, ana­ly­tics med mera.

Data­ve­ta­ren Scott Brin­ker har gjort det till sin livs­upp­gift att kart­läg­ga mar­tech-land­ska­pet. Hans förs­ta kart­lägg­ning pub­li­ce­ra­des 2011. Då iden­ti­fi­e­ra­de och kate­go­ri­se­ra­de han cir­ka 150 pro­gram­va­ror och webb­tjäns­ter. Det var säkert ett ansen­ligt arbe­te, men ing­et mot det han gör nu. 2018 iden­ti­fi­e­ra och kate­go­ri­se­ra han nära 7000 pro­gram­va­ror och webb­tjäns­ter inom mar­tech. Och jag för­ut­spår att att han i år kom­mer ha med drygt 8000. Det skul­le inne­bä­ra en fort­satt absurd till­växt, men avta­gan­de takt.

När du ser alla pro­gram och tjäns­ter, och anar poten­ti­a­len som onek­li­gen finns där, är det lätt att lura sig själv att man behö­ver alla rat­tar, knap­par och spa­kar. Men om du inte har en genom­tänkt plan för hur du ska använ­da verk­ty­get, och avsat­ta resur­ser för det, så är san­no­lik­he­ten hög för att du kas­tar peng­ar i sjön.

Ha is i magen. Vän­ta med att köpa ett nytt system eller abon­ne­ra på en ny tjänst till dess du har en klar bild av vem som ska använ­da det till vad. Och köp inte en lös­ning med funk­tio­ner som kan vara bra att ha eller som du pla­ne­rar att använ­da läng­er fram. Det är bort­kas­ta­de peng­ar eftersom dina behov kom­mer för­änd­ras och bätt­re lös­ning­ar kom­ma innan du redo.

AI: Bländas inte av artificiell intelligens

De sista åren har det pra­tats myc­ket om maski­nin­lär­ning och arti­fi­ci­ell intel­li­gens (AI). Men forsk­nings­fäl­tet är inte så nytt som man kan tro. Det upp­kom på 50-talet. Schack­da­to­rer och optisk tec­ken­läs­ning (av till exem­pel OCR-kod på inbe­tal­nings­kort) är tidi­ga resul­tat av den­na forskning.

Men var­för all upp­stån­del­se sista åren? Det beror på två genom­brott inom deep lear­ning – som är det rik­tigt heta inom AI.

Det ena genom­brot­tet är veten­skap­ligt: En del av forsk­ning­en inom AI har för­sökt ska­pa arti­fi­ci­el­la neu­ra­la nät­verk som ska efter­lik­na sam­man­kopp­la­de hjärn­cel­ler. Men de för­sö­ken har gäc­kats av ett pro­blem känt som “vanishing gra­di­ent”. I prak­ti­ken inne­bär det neu­ra­la nät­verk slu­tar att lära sig på grund av allt sva­ga­re sig­na­ler. Det pro­ble­met är nu löst.

Det and­ra genom­brot­tet är tek­niskt: Allt data­spe­lan­de har dri­vit på utveck­ling­en av gra­fis­ka pro­ces­so­rer som sit­ter i spel­kon­so­ler, spel­da­to­rer (och van­li­ga dato­rer.) De behövs för att beräk­na hur ljus reflek­te­ras och skug­gor fal­ler när spe­la­re snabbt rör sig i foto­re­a­lis­tis­ka land­skap (till exem­pel i GTA, Assassin’s Creed och For­za. Det krä­ver blixt­snab­ba och paral­lel­la beräk­ning­ar. Det har dri­vit utveck­ling­en av gra­fis­ka pro­ces­so­rer så att den som sit­ter i ditt barns spel­kon­sol slår går­da­gens super­da­to­rer på fing­rar­na. Per­fekt för att göra de tusen­tals beräk­ning­ar som arti­fi­ci­el­la neu­ra­la nät­verk kräver.

De två genom­brott har gjort det både möj­ligt och bil­ligt att byg­ga dju­pa neu­ra­la nät­verk som kla­rar av allt svå­ra­re upp­gif­ter. Dess­utom har tek­ni­ken bli­vit till­gäng­li­ga för van­li­ga pro­gram­me­ra­re, som kan byg­ga AI-lös­ning­ar med fär­di­ga kod­bib­li­o­tek som finns onli­ne och som öppen käll­kod.

Det är den­na utveck­ling (plus MYCKET hajp) som får alla mar­tech-bolag att självut­näm­na sig som AI-exper­ter. Det är för­stås mest snack. Deras pro­gram­va­ra eller webb­tjänst är inte intel­li­gent (se fak­taru­ta). De använ­der bara tek­nik som har utveck­lats inom AI-forsk­ning­en. Och pre­cis som schack­da­to­rer och OCR-koder, är det ing­et vi kom­mer impo­ne­ras av om någ­ra år.

AI: Skriv för smarta högtalare, digitala assistenter och chatbotar

Ett av de älds­ta områ­de­na inom AI är natu­ral-lan­gu­age pro­ces­sing (NLP) som hand­lar om att för­stå natur­ligt språk i tal eller skrift och att sva­ra på sam­ma sätt. Det är den tek­ni­ken som gör det möj­ligt att pra­ta med smar­ta hög­ta­la­re (till exem­pel Ama­zon Echo och Goog­le Home) och digi­ta­la assi­sten­ter (till exem­pel Siri och Goog­le Assi­stent). NLP används ock­så av lite klips­ka­re chat­bo­tar (till exem­pel Mitsu­ku) och av röst­styr­da talsvar­s­y­stem (till exem­pel när du ring­er Teli­as kundtjänst).

Näs­tan alla artik­lar och blog­gin­lägg med spa­ning­ar om 2019 berör på något sätt tren­den att allt fler appa­ra­ter och tjäns­ter kan sty­ras med van­ligt språk (talat eller skri­vet). Men vad inne­bär det för oss som job­bar med kommunikation?

Det blir vik­tigt att kom­plet­te­ra webb­plat­ser­na med inne­håll som svar på frå­gor som inleds med inter­ro­ga­ti­va pro­no­men (vem, vad, vil­ken) och inter­ro­ga­ti­va adverb (när, var, hur). Det är typiskt för frå­gor som som män­ni­skor stäl­ler till smar­ta hög­ta­la­re och digi­ta­la assi­sten­ter. Någ­ra exempel:

• Vad är con­tent marketing?
• Vem är Joe Pulizzi?
• Vil­ka con­tent­by­rå­er finns i Göteborg?
• Hur hit­tar jag till Knt­nts kontor?
• Vem kan jag kon­tak­ta på Kntnt?
• När fyl­ler Tho­mas Bar­re­gren år?

SEO: Optimera för sökintention

Även sök­mo­to­rer använ­der NLP. Goog­le använ­der det för att för­stå vad dina sidor hand­lar om, och för att för­stå vad du frå­gar efter. Det är där­för du nume­ra kan frå­ga “Vem är kung i baren?” och få Mag­nus Ugg­la som svar istäl­let för den rik­ti­ga kungen.

https://​www​.youtu​be​.com/​w​a​t​c​h​?​v​=​r​H​T​4​V​h​I​e​utk

För bara någ­ra år sedan fun­ge­ra­de sök­mo­to­rer som regist­ret bak i en bok. Använ­da­ren fyll­de i sökru­tan med ett eller fle­ra sökord och Goog­le lis­ta­de sidor som inne­höll alla sökord (eller böj­ning­ar eller syno­ny­mer av dem).

Men de senas­te åren har Goog­le varit på väg bort från sådant meka­niskt regis­ter­sla­gan­de. I stäl­let använ­der Goog­le NLP för att för­stå din sökin­ten­tion (att du är intres­se­rad av Kung för en dag och inte Carl XVI Gustaf) och pre­sen­te­rar sidor som Goog­les arti­fi­ci­el­la intel­li­gens tror mat­char din intention.

Det­ta är ytter­li­ga­re ett skäl att ska­pa inne­håll som sva­rar på enk­la och rätt­fram­ma frå­gor som de ovan. Men det stan­nar inte vid det.

Även inne­håll som inte är tänkt att ge ett kort och rakt svar på en enda frå­ga bör opti­me­ras för att mat­cha en tänk­bar sökin­ten­tion hos mål­grup­pen. Se till att titel-tagg, meta-beskriv­ning, huvud­ru­bri­ken, de förs­ta rader­na, de förs­ta mel­lan­ru­bri­ker­na, bild­tex­ter­na, län­kar­na och tex­ten i stort kon­se­kvent sig­na­le­rar att arti­keln hand­lar om ett spe­ci­fikt koncept.

Men använd inte sam­ma ord eller fras om och om igen för att sig­na­le­ra kon­cep­tet. Det är dålig använ­darupp­le­vel­se och ogil­las av Goog­le. Använd istäl­let oli­ka ord och vari­e­ran­de fra­ser som uttryc­ker sam­ma koncept.

SEO: Lägg till strukturerad data på din webbplats

Struk­tu­re­rad data är infor­ma­tion som webb­lä­sa­re inte ska visa men som botar från sök­mo­to­rer och and­ra tjäns­ter kan läsa av för att förstå

• hur en webb­si­dan bör presenteras
• vad den hand­lar om
• vem som är författare
• vil­ken orga­ni­sa­tion som är avsändare
• med mera

Struk­tu­re­rad data är en kon­ven­tion för hur infor­ma­tion om en webb­si­da ska pre­sen­te­ras. Det kan jäm­fö­ras med kon­ven­tio­nen att på bak­si­dan och insi­dan av skydds­om­sla­get runt en bok beskri­va bokens inne­håll och författare.

Tänk dig att du går in i en bok­han­del och söker efter en bok om ett sär­skilt ämne. Någ­ra böc­ker har pär­mar kläd­da med bomulls­tyg (klot­band) men sak­nar skydds­om­slag. Då är den enda infor­ma­tion du kan få om boken (utan att läsa den) dess titel, för­fat­ta­re och för­lag. And­ra klot­band har ett färg­glatt skydds­om­slag med utför­lig pre­sen­ta­tion av bokens inne­håll och för­fat­tar på bak­si­dan och insi­dan. Då vet du myc­ket mer.

Struk­tu­re­rad data på en webb­si­da har sam­ma funk­tion som tex­ten på skydds­om­sla­get – att ge snabb över­blick av inne­hål­let. Den störs­ta skill­na­den är att tex­ten på skydds­om­slag är tänkt att läsas av män­ni­skor medan struk­tu­re­rad data är tänk att läsas av botar.

Goog­les bot använ­der struk­tu­re­ra­de data till att visa webb­si­dor som know­led­ge graph eller som sökre­sul­tat med rich snip­pet. Soci­a­la medi­er använ­der struk­tu­re­ra­de data för att för­hands­vi­sa webb­si­dor som delas.

Alla webb­plat­ser har redan struk­tu­re­rad data i form av titel-tagg och san­no­likt ock­så en meta-beskriv­ning. De ska du använ­da för att opti­me­ra hur sidan pre­sen­te­ras i sökre­sul­ta­tet. Använd titel-tag­gen för att ge sökre­sul­ta­tet en rubrik skild från arti­kelns rubrik och som mat­char den tro­li­gas­te sökin­ten­tio­nen. Använd meta-beskriv­ning­en för att skri­va en text som “säl­jer” sidan till den som har en sökintention.

Många webb­plat­ser, men långt ifrån alla, har ock­så struk­tu­re­rad data i form av tag­gar som oli­ka soci­a­la medi­er läser av. Har din? Jag tän­ker på Open Graph, Twit­ter Card och Rich Pins. Använd dem för att sty­ra hur sidor pre­sen­te­ras när de delas i soci­a­la medier.

Utö­ver ovanstå­en­de bör du ock­så tag­ga sidan med Sche​ma​.org och Micro​for​mats​.org voka­bu­lä­rer. Det sak­nar många webb­plat­ser. De mis­sar en möj­lig­het att synas bätt­re i sökre­sul­tat. När vi för någ­ra år sedan la till mer struk­tu­re­ra­de data på www​.knt​nt​.se/​m​a​g​a​s​i​n​et/ upp­lev­de vi att våra sidor syn­tes tyd­li­ga­re och hög­re upp i sökresultatet.

Näs­tan alla SEO-spa­ning­ar jag har läst tar upp vik­ten av att 2019 ha struk­tu­re­rad data på sin webb­plats. Skä­len är de jag har nämnt. Men det har bli­vit extra ange­lä­get 2019 eftersom intå­get av smar­ta hög­ta­la­re leder till fler röst­styr­da sökningar.

Så gör dig själv en tjänst: Se till att dina webb­si­dor har struk­tu­re­rad data av slag, och se till att onli­ne redak­tö­ren sät­ter dem indi­vi­du­ellt för var­je arti­kel eller blogginlägg.

SEO: Visa att du har expertis, auktoritet och trovärdighet

När vi ändå är inne på sök­mo­to­rop­ti­me­ring så pas­sar jag på att berät­ta om en annan för­ut­sä­gel­se som prak­tiskt taget alla SEO-exper­ter gör: Goog­le drar åt tum­skru­var­na på saj­ter som inte lever upp till nya och tuf­fa­re kvalitetskrav.

Goog­le skärp­te sina Search Qua­li­ty Eva­lu­a­tor Gui­de­li­nes i som­ras. Det är rikt­lin­jer till de män­ni­skor jor­den runt som manu­ellt bedö­mer webb­si­dors kva­li­tet. Bland annat ställs föl­jan­de krav (fritt översatt):

1. Sidan ska inne­hål­la till­räck­ligt myc­ket infor­ma­tion för att till­go­do­se använ­da­rens för­vänt­ning­ar på sidans uni­ka ämne och syfte.
2. Sidan och dess asso­ci­e­ra­de inne­håll ska ha till­räck­lig exper­tis, auk­to­ri­tet och tro­vär­dig­het (E‑A-T) i ämnet för handen.
3. Webb­plat­sen har ett posi­tivt omdö­me för sidans ämne.
4. Sidan har till­räck­lig med hjäl­pin­for­ma­tion, till exem­pel infor­ma­tion om “Om oss”, “Kon­tak­ta” eller “Kund­tjänst”.
5. Webb­plat­sen har kom­plet­te­ran­de inne­håll som för­bätt­rar använ­da­rens nöje och upp­le­vel­se av sidan.
6. Sidan är utfor­mad på ett funk­tio­nellt sätt som gör det möj­ligt för använ­da­re at enkelt hit­ta infor­ma­tion de vill ha.
7. Webb­plat­sen under­hålls och upp­da­te­ras regel­bun­det och frekvent.

Kort efter att Goog­le hade skärpt Search Qua­li­ty Eva­lu­a­tor Gui­de­li­nes gjor­de de en stor för­änd­ring i sin sök­mo­tor. SEO-exper­ter kal­lar den för Medic Upda­te, eftersom den slog hår­dast mot webb­plat­ser inrik­tat på häl­sa. Men alla bran­scher påverkas.

SEO-krem­lo­lo­ger tror att Goog­le med Medic Upda­te inför­de ett system för att vär­de­ra webb­plat­sers exper­tis, auk­to­ri­tet och tro­vär­dig­het (E‑A-T). Desto stör­re E‑A-T en sida har, desto hög­re upp ham­nar den i sökresultatet.

Många för­stå­sig­på­a­re tror att Goog­le under 2019 suc­ces­sivt skru­var upp kra­vet på E‑A-T. Det blir allt­så allt vik­ti­ga­re med för­dju­pat innehåll.

För att inte hal­ka ned i sökre­sul­ta­tet under 2019 mås­te du se till att inne­hål­let på din webb­plats visar att ni har exper­tis, auk­to­ri­tet och tro­vär­dig­het. Det finns lika många för­slag på hur man ska göra det som det finns SEO-exper­ter, men någ­ra åter­kom­man­de för­slag är:

1. Skriv länge tex­ter med stör­re djup och tyd­li­ga­re fokus på ett ämne.
2. Ska­pa ämnesklus­ter runt dina vik­ti­ga ämnen.

Jag har dra­git lans förr för den förs­ta pun­ken: Skriv inte för att bli läst. Skriv för affärsnyt­ta. Men den and­ra punk­ten har jag inte skri­vit om förr, även om det länge har ansets “best practice”. Låt mig kort för­kla­ra vad det hand­lar om.

Ett ämnesklus­ter är en sam­ling artik­lar som bely­ser ett och sam­ma ämne från oli­ka vinklar. Var­je arti­kel ska län­ka till fle­ra (men inte alla) rela­te­ra­de artik­lar i klust­ret. Det bör ock­så län­kas från och län­kas till en sida med en över­gri­pan­de text om ämnet (så kal­lad pil­lar con­tent).

Ett klus­ter av läng­re artik­lar som foku­se­rar på sam­ma ämne och går på djupt i oli­ka aspek­ter av det sig­na­le­rar till både för sök­mo­to­rer och besö­ka­re att du har E‑A-T om ämnet. Det ökar san­no­lik­het att de ska län­ka till ditt inne­håll eller dela det, vil­ket bidrar ytter­li­ga­re till sidans E‑A-T.

Ett ämnesklus­ter gör det ock­så lätt för besö­ka­re att hit­ta intres­san­ta artik­lar från just dig. Det ökar san­no­lik­he­ten att de kom­mer till­ba­ka för mer och stan­nar läng­re vid var­je besök. Det i sin tur byg­ger ditt kom­mu­ni­ka­tions­ka­pi­tal som under­lät­tar för dig att nå ut med ditt bud­skap – även sälj­bud­skap och reklam.

Personalisering: Gör det med måtta

Ett annat sätt att under­lät­ta för besö­ka­re att hit­ta intres­san­ta artik­lar, hål­la kvar dem läng­re på webb­plat­sen och byg­ga kom­mu­ni­ka­tions­ka­pi­tal är per­so­na­li­se­rad läs­re­kom­men­da­tion. Det är en modul i slu­tet av var­je arti­kel med för­slag på inne­håll som “du” tror den indi­vi­du­el­la läsa­ren kan vara intres­se­rad av.

Jag skri­ver “du” inom cita­tions­tec­ken eftersom det för­stås är en algo­ritm som väl­jer artik­lar, men ska kän­nas som om det vore någon som bryr sig som har gjort urva­let. Där­för är det ock­så vik­tigt att väl­ja en algo­ritm som är bra på att för­stå vad besö­ka­re vill ha, base­rat på vad de har läst tidigare.

Ett exem­pel på en bra algo­ritm är den som Net­flix använ­de sig av. När du tit­tar på Net­flix läm­nar du efter dig digi­ta­la fot­spår, i form av vil­ka fil­mer och tv-seri­er du tit­tar på och hur myc­ket tid du spen­de­rar på var och en av dem. Net­flix ana­ly­se­rar dina fot­spår för att gis­sa hur bra en film eller tv-serie mat­char din smak.

Net­flix använ­der giss­ning­en för att väg­le­da dig. Om du klic­ka på en film så anger Net­flix hur många pro­cents match­ning algo­rit­men tor det är mel­lan din smak och fil­mens inrikt­ning. Net­flix använ­der ock­så giss­ning­en till att före­slå fil­mer och tv-seri­er som du tro­ligt­vis skul­le gil­la att se.

Det­ta är en form av per­so­na­li­se­ring som de fles­ta inte upp­le­ver som när­gång­en eller obe­hag­lig. Tvärtom är det upp­skat­tat! Net­flix har använt dina digi­ta­la fot­spår till att ge dig något vär­de­fullt till­ba­ka; de gör det myc­ket enkla­re för dig att hit­ta en film eller tv-serie att tit­ta på.

Men det är inte bara använ­da­re som vin­ner på att Net­flix använ­der tit­tar­nas digi­ta­la fot­spår. Det gör ock­så Net­flix som attra­he­rar nya tit­ta­re och behål­ler gam­la genom att erbju­da bra innehåll.

Per­so­na­li­se­ring för­ut­spås bli fli­tigt använt under 2019. Men eftersom per­so­na­li­se­ring byg­ger på ana­lys av använ­da­res digi­ta­la fot­spår, med­för det ökad insam­ling och bear­bet­ning av bete­en­de­da­ta. Sam­ti­digt för­ut­spås opi­ni­ons­tryc­ket öka för att före­tag inte ska sam­la in och använ­da data på ett när­gång­et sätt. Där­för blir det vik­tigt att använ­da per­so­na­li­se­ring med måtta.

Jag före­slår att du använ­der per­so­na­li­se­ring på sam­ma sätt som Net­flix – till per­so­na­li­se­rad läs­re­kom­men­da­tion. Det ska­par vär­de för besö­ka­re som får hjälp att hit­ta bra inne­håll på din sajt, och det ska­par vär­de för dig som attra­he­rar och behål­ler fler besö­ka­re, vin­ner deras för­tro­en­de för ditt inne­håll och för­tjä­na deras upp­märk­sam­het för ditt budskap.

Ännu fler spaningar och förutsägelser från Kntnt

Det­ta var någ­ra tren­der och för­ut­sä­gel­ser för 2019 som åter­kom i de 50+ blog­gin­lägg och artik­lar som namn­kun­ni­ga influ­en­sers, före­tag och medi­er har pub­li­ce­rat och jag har läst.

Men det finns fler intres­san­ta tren­der och för­ut­sä­gel­ser att pra­ta om. Och det gjor­de “The Soci­al Media Pro­fes­sor” Niklas Myhr, min kol­le­ga Pia Teg­borg och jag i årets förs­ta avsnitt av Knt­nt Radio. Lyss­na på vårt sam­tal för nio spa­ning­ar till.