SEO News You Can Blog : Génération de langage naturel pour l'automatisation de contenu et de schéma

Ce n'est un secret pour personne qu'un contenu de qualité est de la plus haute importance si vous espérez vous classer sur la première page des pages de résultats des moteurs de recherche (SERP) et augmenter vos conversions sur site. Produire un contenu de qualité a toujours été une tâche laborieuse, mais la technologie prête main forte. Il a été prouvé que la compréhension et la génération du langage naturel (NLU) et la génération (NLG) aident dans cette activité particulière et les résultats sont remarquables. Hamlet Batista a partagé son opinion d'expert sur ce sujet dans sa présentation au SEJ eSummit et la semaine dernière, il a publié un article développant son idée d'automatiser la génération de contenu. Batista a présenté ses découvertes sur la génération de FAQ et de schémas de pages de FAQ à l'aide du langage de programmation Python.

Revenons un peu en arrière et considérons la relation entre NLG, machine learning, deep learning et Google. La fonction principale des moteurs de recherche est de proposer des URL pertinentes qui répondent aux questions de leurs utilisateurs. Ces dernières années, les moteurs de recherche (en particulier Google) ont commencé à fournir des réponses rapides et faciles à comprendre avant les URL qui fournissent le contenu correspondant approfondi. Pensez aux extraits en vedette, au contenu accordéon de People Also Ask et au Knowledge Graph en haut à droite des SERP. Il y a eu une sérieuse controverse autour de ces fonctionnalités ces derniers temps, mais avec l'intention de l'utilisateur en tête de l'agenda de tout le monde, les webmasters et les propriétaires de sites travaillent dur pour s'assurer que leur contenu est axé sur l'intention de l'utilisateur. En fin de compte, les marques en ligne se battent pour être mises en valeur dans ces fonctionnalités. Pendant tout ce temps, Google a travaillé sur NLG et a adopté cette technologie sur toutes ses plateformes.

Avez-vous remarqué que les phrases que vous saisissez dans Google Documents, sur Hangouts et dans vos e-mails se complètent automatiquement et correspondent exactement à ce que vous essayez de communiquer ?

Cette technologie n'est cependant pas isolée de Google. Il peut être adopté et utilisé sur une multitude de plateformes. Le point de Batista ici est que le contenu automatisé est probablement la prochaine technologie à adopter par les professionnels du référencement et les webmasters. Pourquoi? Parce que la création de contenu de haute qualité pour attraper l'immobilier d'extrait de code sur les SERP prend trop de temps et de ressources. Aussi, parce que le contenu écrit existe très probablement déjà, mais en tant que connaissance exclusive qui n'est pas accessible au public car elle existe dans les e-mails, les chats et les plates-formes de type intranet des clients privés. Ces connaissances peuvent cependant être exploitées en adoptant la technologie « d'apprentissage par transfert ». Cela relève du domaine de l'apprentissage automatique, mais est considéré comme un apprentissage en profondeur. Au lieu de simplement travailler avec des informations existantes et déjà connues, il les combine avec les informations cachées. Grâce à la technologie d'apprentissage en profondeur, il exploite le bon sens et la logique de l'apprentissage automatique. Nous nous rapprochons donc de plus en plus de l'intelligence artificielle...

Dans cet article et dans sa présentation, Batista explique comment automatiser la génération de contenu. Mais dans son article de la semaine dernière, Batista renonce à l'idée d'identifier et de sourcer les questions (intention) des utilisateurs pour la génération de contenu. Au lieu de cela, il utilise Python pour créer automatiquement des paires de questions/réponses et le schéma nécessaire, ce qui se traduit par un contenu de FAQ et des schémas de FAQ de haute qualité. C'est assez révolutionnaire étant donné que la page FAQ d'un site Web est extrêmement importante pour son utilisateur et pour sa stratégie de référencement et de marketing de contenu.

Son plan technique pour rendre cela possible est présenté dans son article exactement comme suit :

• Nous allons récupérer le contenu d'un exemple d'URL.
• Nous alimenterons ce contenu dans un générateur de questions/réponses basé sur T5 .
• Nous allons générer un objet de schéma de page FAQ avec les questions et les réponses.
• Nous validerons le schéma généré et produirons un aperçu pour confirmer qu'il fonctionne comme prévu.
• Nous passerons en revue les concepts qui rendent cela possible.

Batista propose des conseils pratiques et des astuces pour peaufiner le code à différentes étapes de la création automatisée des FAQ et du schéma des FAQ. Il identifie chaque outil qu'il a utilisé dans cette version et a inclus des images pour étayer ses affirmations.

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