SEO News You Can Blog: コンテンツとスキーマの自動化のための自然言語生成

公開: 2020-09-14

検索エンジンの結果ページ (SERP) の 1 ページ目にランク付けし、サイトでのコンバージョンを増やしたい場合、質の高いコンテンツが最も重要であることは周知の事実です。質の高いコンテンツを作成することは常に骨の折れる作業ですが、テクノロジーが助けの手を差し伸べています。自然言語理解 (NLU) と生成 (NLG) は、この特定の活動を支援することが証明されており、その結果は驚くべきものです。 Hamlet Batista は、 SEJ eSummit でのプレゼンテーションでこのテーマに関する専門家の意見を共有し、先週、コンテンツ生成の自動化に関する彼の考えを拡張した記事を公開しました。 Batista は、Python プログラミング言語を使用して FAQ と FAQ ページのスキーマを生成することに関する調査結果を発表しました。

少し戻って、NLG、機械学習、深層学習、Google の関係を考えてみましょう。検索エンジンの主な機能は、ユーザーの質問に答える関連 URL を提供することです。近年、検索エンジン (特に Google) は、対応する詳細なコンテンツを提供する URL よりも先に、迅速でわかりやすい回答を提供し始めています。注目のスニペットを考えてみてください。人々はアコーディオンのコンテンツと SERP の右上にあるナレッジグラフも尋ねます。最近、これらの機能に関していくつかの深刻な論争がありましたが、ユーザーの意図がすべての議題の上位にあるため、ウェブマスターとサイトの所有者は、コンテンツがユーザーの意図に焦点を合わせていることを確認するために懸命に取り組んでいます. 最終的に、オンラインブランドはこれらの機能で紹介されるように戦っています。その間ずっと、Google は NLG に取り組んできており、このテクノロジーをプラットフォーム全体に採用しています。

Google ドキュメント、ハングアウト、メールに入力した文章がオートコンプリートされ、伝えようとしている内容が正確であることに気付きましたか?

ただし、このテクノロジーは Google だけに限定されているわけではありません。多数のプラットフォームで採用および使用できます。 Batista のポイントは、自動化されたコンテンツが、SEO の専門家や Web マスターによって採用される次のテクノロジーである可能性が高いということです。なぜ？高品質のコンテンツを作成して、SERP の強調スニペットの領域を獲得するには、時間とリソースがかかりすぎるためです。また、書かれたコンテンツはすでに存在している可能性が高いため、プライベートクライアントの電子メール、チャット、イントラネットタイプのプラットフォームに存在するため、一般には公開されていない独自の知識として存在します。ただし、この知識は「転移学習」技術を採用することで活用できます。これは機械学習の範囲内ですが、深層学習と見なされます。既存の既知の情報を単に操作する代わりに、それを隠された情報と組み合わせます。ディープラーニングテクノロジーを通じて、機械学習の常識と論理的な側面を活用します。そのため、私たちは人工知能にますます近づいています...

この記事と彼のプレゼンテーションで、Batista はコンテンツ生成を自動化する方法を説明しています。しかし、先週の記事で、Batista は、コンテンツ生成のためにユーザーの質問 (意図) を特定して調達するという考えを放棄しています。代わりに、Python を使用して質問と回答のペアと必要なスキーマを自動的に作成し、高品質の FAQ コンテンツと FAQ スキーマを作成しています。 Web サイトの FAQ ページがユーザーにとっても、SEO とコンテンツマーケティング戦略にとっても非常に重要であることを考えると、これはかなり画期的なことです。

これを可能にする彼の技術的な計画は、彼の記事で正確に次のように説明されています。

サンプル URL からコンテンツを取得します。
そのコンテンツをT5 ベースの質問/回答ジェネレーターにフィードします。
質問と回答を含むFAQ ページスキーマオブジェクトを生成します。
生成されたスキーマを検証し、プレビューを作成して期待どおりに動作することを確認します。
これを可能にするコンセプトについて説明します。

Batista は、FAQ と FAQ スキーマの自動作成のさまざまな段階でコードを微調整するための実用的なヒントとコツを提供します。彼は、このビルドで使用したすべてのツールを特定し、彼の主張を裏付ける画像を含めました。

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