Vertical Leap 的服務整合與 SEO (搜尋引擎優化) 主管 Lee Wilson，已有足夠的組織能將精心設計的廣告、內容、指標整合在一起，但始終無法完成想要的目的。所有有正確方向、意圖的公司都在浪費時間。那他們那麼到底犯了哪些重大的錯誤呢？
「基本上來說，內容的創造是基於假設、直覺、和更廣泛的概念『這似乎事當時做的正確的事』」，Wilason 告訴 MarketingTech。「這種想法必定導致公司因無效的部落格、論壇、和大量的數位內容而感到挫折，這些表現不佳的內容根本無法對公司有任何貢獻。」
這個令人沮喪的結果來自本月出版的「Data-Driven Marketing Content: A Practical Guide」，書裡概述了行銷團隊如何檢視每天碰到的各種數據，並挑出可以使用的。
本書探討重點為歷程是由數據到內容而非內容到數據，探討機器學習模型以及設計一個跨行銷頻道的數據導向生態系統。Wilson 認為數位行銷人員對「機器學習」的認知已經很高了，並且這些概念可應用於各種策略，例如影響銷售量和轉換率，以及購買渠道、原因。由此使專家可以將其帶領至更高的領域。
Wilson 說：「機器學習占商業文化以及方法的越多部分，就越容易增加對專門的數據科學和相關專業的投資」，「在沒有投資於快速的傳遞方法和更廣泛的專業知識提供的一部分下，代理機構可有效幫助企業在可接觸及訪問這些特定的角色。」
如同 Lifescale (此出版社發行的另一本書)，本書的編寫考慮了整個過程，包括錯誤的步驟。第五章著重於理解為什麼初始的數據驅動內容起不了作用。Wilson 注意到了原因。「自我評估的觀念對於實際的商業行為和行銷指南相當重要。因為人們必須做到客觀、誠實、並願意改變，以至於能夠藉由努力，快速調整並採取行動阻止他們產生的障礙」。
一月份，MartketingTech 發表了一篇來自於 Clearlink 的 SEO 主管 William Kammer 的文章，他認為SEO人員需要提升技能並接受更多數據的教育。對 Wilson 來說，這種方法對於想要閱讀這本書的人來說非常有意義，「數據思維是SEO最基本的組成，我認為數據是 SEO 的基礎，SEO 可以為客戶和活動提供幾乎所有的見解、行動和有意義的接觸點，」他解釋道。 「數據增強了搜索引擎優化，內容和行銷活動的一切，只要它可靠，準確，有用。」
這本書可以一口氣讀完，也可以分次閱讀。Wilson 來說，它也可以被看作是一個教學指南， 假設理所當然動機是將數據轉換成為 內容行銷策略。
Wilson：「為了使行銷經理能夠更有效的使用數據獲得有意義的結果，需要取得一個平衡」，「公司需要建立數據蒐集和管理的機構，以及技術推動的流程和反饋循環，以便始終如一地反覆提供信息洞察力。」
「另外一方面依賴於行銷經理和和專業人員，他們被驅使和鼓勵並自我成長，提升他們自身的技能，最重要的是必須適應不斷變化的要求，以至於能夠有效的的滿足現在的需求並向前發展。」
