SEO News You Can Blog: Generación de lenguaje natural para contenido y automatización de esquemas

No es ningún secreto que el contenido de calidad es de suma importancia si espera clasificarse en la primera página de las páginas de resultados del motor de búsqueda (SERP) y aumentar sus conversiones en el sitio. Producir contenido de calidad siempre ha sido una tarea laboriosa, pero la tecnología está echando una mano. Se ha demostrado que la comprensión del lenguaje natural (NLU) y la generación (NLG) ayudan en esta actividad en particular y los resultados son notables. Hamlet Batista compartió su opinión experta sobre este tema en su presentación en el SEJ eSummit y apenas la semana pasada publicó un artículo ampliando su idea de automatizar la generación de contenido. Batista ha presentado sus hallazgos sobre la generación de preguntas frecuentes y esquemas de página de preguntas frecuentes utilizando el lenguaje de programación Python.

Retrocedamos un poco y consideremos la relación entre NLG, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y Google. La función principal de los motores de búsqueda es ofrecer URL relevantes que respondan a las preguntas de sus usuarios. En los últimos años, los motores de búsqueda (en particular, Google) han comenzado a ofrecer respuestas rápidas y fáciles de entender antes que las URL que brindan el contenido correspondiente en profundidad. Piense en fragmentos destacados, la gente también pregunta contenido de acordeón y el gráfico de conocimiento en la parte superior derecha de los SERP. Ha habido una gran controversia en torno a estas funciones en los últimos tiempos, pero dado que la intención del usuario es una prioridad en la agenda de todos, los webmasters y los propietarios de sitios están trabajando arduamente para garantizar que su contenido se centre en la intención del usuario. En última instancia, las marcas en línea luchan por ser exhibidas en estas funciones. Mientras tanto, Google ha estado trabajando en NLG y ha adoptado esta tecnología en todas sus plataformas.

¿Has notado que las oraciones que escribes en Documentos de Google, en Hangouts y en tus correos electrónicos se autocompletan y son precisas para lo que intentas comunicar?

Sin embargo, esta tecnología no está aislada de Google. Se puede adoptar y utilizar en una multitud de plataformas. El punto de Batista aquí es que el contenido automatizado es probablemente la próxima tecnología que adoptarán los profesionales de SEO y los webmasters. ¿Por qué? Porque crear contenido de alta calidad para capturar el fragmento destacado en los SERP requiere demasiado tiempo y recursos. Además, porque el contenido escrito muy probablemente ya existe, pero como conocimiento propietario que no está disponible para el público como existe en correos electrónicos de clientes privados, chats y plataformas tipo intranet. Este conocimiento, sin embargo, se puede aprovechar mediante la adopción de tecnología de "aprendizaje de transferencia". Esto está dentro del ámbito del aprendizaje automático, pero se considera aprendizaje profundo. En lugar de simplemente trabajar con información existente y ya conocida, la combina con la información oculta. A través de la tecnología de aprendizaje profundo, aprovecha el sentido común y el lado lógico del aprendizaje automático. Así que nos acercamos cada vez más a la inteligencia artificial...

En este artículo y en su presentación, Batista explica cómo automatizar la generación de contenido. Pero en su artículo de la semana pasada, Batista renuncia a la idea de identificar y obtener las preguntas (intención) de los usuarios para la generación de contenido. En su lugar, utiliza Python para crear automáticamente pares de preguntas/respuestas y el esquema necesario, lo que da como resultado contenido y esquemas de preguntas frecuentes de alta calidad. Es bastante innovador considerando que la página de preguntas frecuentes de un sitio web es increíblemente importante para su usuario y para su estrategia de SEO y marketing de contenido.

Su plan técnico para hacer esto posible se presenta en su artículo exactamente como sigue:

• Obtendremos el contenido de una URL de ejemplo.
• Introduciremos ese contenido en un generador de preguntas/respuestas basado en T5 .
• Generaremos un objeto de esquema de página de preguntas frecuentes con las preguntas y respuestas.
• Validaremos el esquema generado y produciremos una vista previa para confirmar que funciona como se esperaba.
• Repasaremos los conceptos que lo hacen posible.

Batista ofrece consejos y trucos prácticos para ajustar el código en varias etapas de la creación automatizada de las preguntas frecuentes y el esquema de preguntas frecuentes. Identifica todas las herramientas que ha utilizado en esta compilación y ha incluido imágenes para respaldar sus afirmaciones.

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