SEO 뉴스 You Can Blog: 콘텐츠 및 스키마 자동화를 위한 자연어 생성

검색 엔진 결과 페이지(SERP) 중 하나의 페이지에서 순위를 매기고 사이트 전환을 높이려면 양질의 콘텐츠가 가장 중요하다는 것은 비밀이 아닙니다. 양질의 콘텐츠를 제작하는 것은 항상 힘든 작업이었지만 기술이 도움의 손길을 빌려주고 있습니다. 자연어 이해(NLU) 및 생성(NLG)은 이 특정 활동을 지원하는 것으로 입증되었으며 그 결과는 놀랍습니다. Hamlet Batista는 SEJ eSummit에서의 프레젠테이션 에서 이 주제에 대한 전문가 의견을 공유했으며 지난 주에 콘텐츠 생성 자동화에 대한 자신의 아이디어를 확장하는 기사를 발표했습니다. Batista는 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 FAQ 및 FAQ 페이지 스키마 생성에 대한 연구 결과를 발표했습니다.

조금 백업하고 NLG, 기계 학습, 딥 러닝 및 Google 간의 관계를 고려해 보겠습니다. 검색 엔진의 주요 기능은 사용자의 질문에 답하는 관련 URL을 제공하는 것입니다. 최근 몇 년 동안 검색 엔진(특히 Google)은 깊이 있는 해당 콘텐츠를 제공하는 URL보다 빠르고 이해하기 쉬운 답변을 제공하기 시작했습니다. Featured Snippets, People Also Ask 아코디언 콘텐츠 및 지식 그래프를 SERP의 오른쪽 상단에 생각하십시오. 최근 이러한 기능에 대해 심각한 논란이 있었지만 모든 사람의 의제에서 사용자 의도가 높은 상황에서 웹마스터와 사이트 소유자는 콘텐츠가 사용자 의도에 초점을 맞추도록 열심히 노력하고 있습니다. 궁극적으로 온라인 브랜드는 이러한 기능을 선보이기 위해 고군분투하고 있습니다. 그 동안 Google은 NLG에 대해 작업해 왔으며 플랫폼 전체에서 이 기술을 채택했습니다.

Google 문서, 행아웃 및 이메일에 입력하는 문장이 자동 완성되고 전달하려는 내용과 정확히 일치하는 것을 보셨나요?

그러나이 기술은 Google에만 국한되지 않습니다. 다양한 플랫폼에서 채택 및 사용할 수 있습니다. 여기서 Batista의 요점은 자동화된 콘텐츠가 SEO 전문가와 웹마스터가 채택할 다음 기술일 가능성이 높다는 것입니다. 왜? SERP에서 추천 스니펫 부동산을 확보하기 위해 고품질 콘텐츠를 만드는 데 너무 많은 시간과 리소스가 필요하기 때문입니다. 또한 작성된 콘텐츠는 이미 존재하지만 비공개 클라이언트 이메일, 채팅 및 인트라넷 유형 플랫폼에 존재하기 때문에 대중이 사용할 수 없는 독점 지식이기 때문입니다. 그러나이 지식은 "전이 학습"기술을 채택하여 활용할 수 있습니다. 이것은 기계 학습의 영역 내에 있지만 딥 러닝으로 간주됩니다. 단순히 기존 정보와 이미 알려진 정보로 작업하는 대신 숨겨진 정보와 결합합니다. 딥 러닝 기술을 통해 기계 학습의 상식과 논리 측면을 활용합니다. 그래서 우리는 인공 지능에 점점 더 가까워지고 있습니다…

이 기사 와 프레젠테이션에서 Batista는 콘텐츠 생성을 자동화하는 방법을 설명합니다. 그러나 지난 주 기사에서 Batista는 콘텐츠 생성을 위해 사용자의 질문(의도)을 식별하고 소싱한다는 생각을 포기했습니다. 대신 그는 Python을 사용하여 질문/답변 쌍과 필요한 스키마를 자동으로 생성하여 고품질 FAQ 콘텐츠 및 FAQ 스키마를 생성합니다. 웹사이트의 FAQ 페이지가 사용자와 SEO 및 콘텐츠 마케팅 전략에 매우 중요하다는 점을 고려하면 상당히 획기적입니다.

이를 가능하게 하기 위한 그의 기술 계획은 그의 기사에서 정확히 다음과 같이 설명됩니다.

• 예제 URL에서 콘텐츠를 가져옵니다.
• 해당 콘텐츠를 T5 기반 질문/답변 생성기 에 공급합니다 .
• 질문과 답변이 포함된 FAQ 페이지 스키마 개체를 생성합니다 .
• 생성된 스키마의 유효성을 검사하고 미리 보기를 생성하여 예상대로 작동하는지 확인합니다.
• 이를 가능하게 하는 개념에 대해 살펴보겠습니다.

Batista는 FAQ 및 FAQ 스키마의 자동화된 생성의 다양한 단계에서 코드 조정에 대한 실용적인 팁과 요령을 제공합니다. 그는 이 빌드에서 사용한 모든 도구를 식별하고 자신의 주장을 뒷받침하는 이미지를 포함했습니다.

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