Notícias de SEO que você pode postar no blog: geração de linguagem natural para automação de conteúdo e esquema

Não é nenhum segredo que o conteúdo de qualidade é de extrema importância se você deseja classificar na primeira página das páginas de resultados do mecanismo de pesquisa (SERPs) e aumentar suas conversões no site. Produzir conteúdo de qualidade sempre foi uma tarefa trabalhosa, mas a tecnologia está dando uma ajudinha. Foi comprovado que a compreensão e geração de linguagem natural (NLU) (NLG) auxilia nessa atividade específica e os resultados são notáveis. Hamlet Batista compartilhou sua opinião de especialista sobre o assunto em sua apresentação no SEJ eSummit e na semana passada publicou um artigo expandindo sua ideia de automatizar a geração de conteúdo. Batista apresentou suas descobertas sobre a geração de FAQs e esquemas de página de FAQ usando a linguagem de programação Python.

Vamos voltar um pouco e considerar a relação entre NLG, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e Google. A principal função dos mecanismos de pesquisa é fornecer URLs relevantes que respondam às perguntas dos usuários. Nos últimos anos, os mecanismos de pesquisa (em particular o Google) começaram a fornecer respostas rápidas e fáceis de entender antes das URLs que fornecem o conteúdo correspondente aprofundado. Pense em Featured Snippets, People Also Ask acordeon content e Knowledge Graph no canto superior direito das SERPs. Tem havido alguma controvérsia séria sobre esses recursos nos últimos tempos, mas com a intenção do usuário no topo da agenda de todos, webmasters e proprietários de sites estão trabalhando duro para garantir que seu conteúdo seja focado na intenção do usuário. Por fim, as marcas online estão lutando para serem exibidas nesses recursos. Enquanto isso, o Google tem trabalhado no NLG e adotou essa tecnologia em suas plataformas.

Você notou que suas frases que você digita em documentos do Google, em Hangouts e em seus e-mails são preenchidas automaticamente e são precisas para o que você está tentando comunicar?

Essa tecnologia não está isolada do Google, no entanto. Ele pode ser adotado e usado em várias plataformas. O ponto de Batista aqui é que o conteúdo automatizado é provavelmente a próxima tecnologia a ser adotada por profissionais de SEO e webmasters. Por que? Porque a criação de conteúdo de alta qualidade para capturar o snippet em destaque nas SERPs consome muito tempo e recursos. Também porque o conteúdo escrito provavelmente já existe, mas como conhecimento proprietário que não está disponível ao público como existe em e-mails privados de clientes, chats e plataformas do tipo intranet. Esse conhecimento, no entanto, pode ser aproveitado pela adoção da tecnologia de “aprendizado por transferência”. Isso está dentro dos domínios do aprendizado de máquina, mas é considerado aprendizado profundo. Em vez de simplesmente trabalhar com informações existentes e já conhecidas, ele as combina com as informações ocultas. Por meio da tecnologia de aprendizado profundo, ele explora o senso comum e o lado lógico do aprendizado de máquina. Assim, nos aproximamos cada vez mais da inteligência artificial…

Neste artigo e em sua apresentação, Batista explica como automatizar a geração de conteúdo. Mas em seu artigo da semana passada, Batista abre mão da ideia de identificar e buscar as questões (intenção) dos usuários para a geração de conteúdo. Em vez disso, ele usa Python para criar automaticamente pares de perguntas/respostas e o esquema necessário — resultando em conteúdo de FAQs de alta qualidade e esquemas de FAQs. É bastante inovador, considerando que a página de perguntas frequentes de um site é incrivelmente importante para o usuário e para a estratégia de SEO e marketing de conteúdo.

Seu plano técnico para tornar isso possível é apresentado em seu artigo exatamente da seguinte forma:

• Buscaremos o conteúdo de um URL de exemplo.
• Alimentaremos esse conteúdo em um gerador de perguntas/respostas baseado em T5 .
• Vamos gerar um objeto de esquema de página de perguntas frequentes com as perguntas e respostas.
• Vamos validar o esquema gerado e produzir uma visualização para confirmar se funciona conforme o esperado.
• Veremos os conceitos que tornam isso possível.

Batista oferece dicas e truques práticos para ajustar o código em vários estágios da criação automatizada de FAQs e do esquema de FAQs. Ele identifica todas as ferramentas que usou nesta construção e incluiu imagens para apoiar suas reivindicações.

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