Notizie SEO che puoi blog: generazione di linguaggio naturale per l'automazione di contenuti e schemi

Non è un segreto che i contenuti di qualità siano della massima importanza se speri di posizionarti in una delle pagine dei risultati dei motori di ricerca (SERP) e aumentare le conversioni sul sito. Produrre contenuti di qualità è sempre stato un compito laborioso, ma la tecnologia sta dando una mano. È stato dimostrato che la comprensione e la generazione del linguaggio naturale (NLU) e la generazione (NLG) aiutano in questa particolare attività ei risultati sono notevoli. Hamlet Batista ha condiviso la sua opinione di esperto su questo argomento nella sua presentazione al SEJ eSummit e proprio la scorsa settimana ha pubblicato un articolo che espande la sua idea di automatizzare la generazione di contenuti. Batista ha presentato le sue scoperte sulla generazione di FAQ e schemi di pagine FAQ utilizzando il linguaggio di programmazione Python.

Facciamo un piccolo backup e consideriamo la relazione tra NLG, machine learning, deep learning e Google. La funzione principale dei motori di ricerca è fornire URL pertinenti che rispondano alle domande degli utenti. Negli ultimi anni, i motori di ricerca (in particolare Google) hanno iniziato a fornire risposte rapide e di facile comprensione prima degli URL che forniscono i contenuti corrispondenti approfonditi. Pensa ai Featured Snippets, People Also Ask Accordion Content e al Knowledge Graph in alto a destra nelle SERP. Ci sono state alcune serie polemiche su queste funzionalità negli ultimi tempi, ma con l'intenzione dell'utente in cima all'agenda di tutti, i webmaster e i proprietari di siti stanno lavorando duramente per garantire che il loro contenuto sia focalizzato sull'intenzione dell'utente. In definitiva, i marchi online stanno lottando per essere messi in mostra in queste funzionalità. Nel frattempo, Google ha lavorato su NLG e ha adottato questa tecnologia su tutte le sue piattaforme.

Hai notato che le tue frasi che digiti in Google Documenti, su Hangouts e nelle tue e-mail si completano automaticamente ed è accurato rispetto a ciò che stai cercando di comunicare?

Tuttavia, questa tecnologia non è isolata da Google. Può essere adottato e utilizzato su una moltitudine di piattaforme. Il punto di Batista qui è che il contenuto automatizzato è probabilmente la prossima tecnologia che verrà adottata dai professionisti SEO e dai webmaster. Perché? Perché la creazione di contenuti di alta qualità per catturare lo snippet in primo piano nelle SERP richiede troppo tempo e risorse. Inoltre, perché il contenuto scritto molto probabilmente esiste già, ma come conoscenza proprietaria che non è disponibile al pubblico in quanto esiste nelle e-mail dei clienti privati, nelle chat e nelle piattaforme di tipo intranet. Questa conoscenza, tuttavia, può essere sfruttata adottando la tecnologia del "transfer learning". Questo rientra nei regni dell'apprendimento automatico, ma è considerato apprendimento profondo. Invece di lavorare semplicemente con informazioni esistenti e già note, le combina con le informazioni nascoste. Attraverso la tecnologia di deep learning, attinge al buon senso e al lato logico dell'apprendimento automatico. Quindi ci avviciniamo sempre di più all'intelligenza artificiale...

In questo articolo e nella sua presentazione, Batista spiega come automatizzare la generazione di contenuti. Ma nel suo articolo della scorsa settimana, Batista rinuncia all'idea di identificare e reperire le domande (intento) degli utenti per la generazione di contenuti. Invece, usa Python per creare automaticamente coppie di domande/risposte e lo schema necessario, ottenendo contenuti di FAQ di alta qualità e schemi di FAQ. È piuttosto rivoluzionario considerando che la pagina delle FAQ di un sito web è incredibilmente importante per il suo utente e per la sua strategia SEO e di content marketing.

Il suo piano tecnico per renderlo possibile è esposto nel suo articolo esattamente come segue:

• Recupereremo il contenuto da un URL di esempio.
• Inseriremo quel contenuto in un generatore di domande/risposte basato su T5 .
• Genereremo un oggetto schema della pagina FAQ con le domande e le risposte.
• Convalideremo lo schema generato e produrremo un'anteprima per confermare che funzioni come previsto.
• Esamineremo i concetti che lo rendono possibile.

Batista offre suggerimenti pratici e trucchi per modificare il codice in varie fasi della creazione automatizzata delle FAQ e dello Schema delle FAQ. Identifica ogni strumento che ha utilizzato in questa build e ha incluso immagini a supporto delle sue affermazioni.

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