搜尋引擎行銷人員應該將機器學習(Machine learning)和盈利預測(profitability forecasting)整合，用來評估網上營銷策略和目標。
Google的高級管理層在發表演講時分享，在人工智能時代(The age of AI)要優化搜尋引擎行銷，就應該要學習駕馭機器學習的功能，並且更精明地利用它。
1. 共同衡量
比起測量每一位客戶反應，營銷人員應該全面地調查數據，將每個接觸點視為達成長遠目標的一部份，通過衡量每種策略的投資回報率(ROI)，並將其與所有Google的投資回報率相對應，營銷人員能夠更輕鬆地找到新的商機，並看到所有網上廣告系列的綜合價值。
2. 優化正確的目標
企業應根據其潛在客戶和市場定位，確立獨特的營銷策略，憑著明確的目標，機器學習技術可以幫助品牌更有效率地找到理想的消費者。
3. 優化正確的指標(Metric)
指標是用來評估績效的資料和數字，根據被優化的目標，您的搜尋引擎行銷結果會出現極大的差異，在評估網上廣告系列整體效果時，了解要優化的指標非常重要。由於機器只能跟從營銷人員的指示去學習，對於搜尋引擎團隊來說，了解要測試和調整哪些指標以完成搜尋引擎行銷目標就顯得非常重要。
4. 優化要更長遠
有些品牌只關注短期目標和機會，經常優先考慮獲取新客戶，但是舊有客戶的保留率和忠誠度同樣重要。作為可持續發展的關鍵組成部分，營銷人員應該在積極獲取新客戶的同時，優化提升客戶忠誠度的策略。
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