SEO News You Can Blog：内容和模式自动化的自然语言生成

如果您希望在搜索引擎结果页面 (SERP) 的第一页上排名并提高您的现场转化率，那么高质量的内容至关重要。 制作优质内容一直是​​一项艰巨的任务，但技术正在助一臂之力。 自然语言理解 (NLU) 和生成 (NLG) 已被证明有助于这项特定活动，并且结果显着。 Hamlet Batista在SEJ eSummit 上的演讲中分享了他对这个主题的专家意见，就在上周，他发表了一篇文章，扩展了他关于自动化内容生成的想法。 Batista 介绍了他在使用 Python 编程语言生成常见问题解答和常见问题解答页面模式方面的发现。

让我们回顾一下 NLG、机器学习、深度学习和谷歌之间的关系。 搜索引擎的主要功能是提供相关的 URL 来回答用户的问题。 近年来，搜索引擎（尤其是谷歌）已经开始在提供深入对应内容的 URL 之前提供快速且易于理解的答案。 Think Featured Snippets, People Also Ask 手风琴内容和 SERP 右上角的知识图。 最近围绕这些功能存在一些严重的争议，但由于用户意图在每个人的议程中都占据重要位置，网站管理员和网站所有者正在努力确保他们的内容以用户意图为中心。 最终，在线品牌正在努力在这些功能中展示。 一直以来，谷歌一直致力于 NLG，并在其平台上采用了这项技术。

您是否注意到您在 Google 文档、环聊和电子邮件中输入的句子是自动完成的，并且它与您尝试交流的内容是准确的？

不过，这项技术并非谷歌独有。 它可以在多种平台上被采用和使用。 Batista 的观点是，自动化内容很可能是 SEO 专业人员和网站管理员采用的下一个技术。 为什么？ 因为创建高质量的内容以获取 SERP 上的特色片段房地产会占用太多时间和资源。 此外，因为所写的内容很可能已经存在，但作为专有知识存在于私人客户电子邮件、聊天和内联网类型的平台中，因此公众无法获得。 然而，可以通过采用“迁移学习”技术来利用这些知识。 这属于机器学习领域，但被认为是深度学习。 它不是简单地处理现有的和已知的信息，而是将其与隐藏的信息结合起来。 通过深度学习技术，它挖掘了机器学习的常识和逻辑方面。 所以我们离人工智能越来越近了……

在这篇文章和他的演讲中，Batista 解释了如何自动生成内容。 但在他上周的文章中，巴蒂斯塔放弃了识别和寻找用户问题（意图）以生成内容的想法。 相反，他使用 Python 自动创建问题/答案对和必要的模式——从而产生高质量的常见问题解答内容和常见问题解答模式。 考虑到网站的常见问题页面对其用户及其搜索引擎优化和内容营销策略非常重要，这是非常具有开创性的。

他的文章中列出了使这成为可能的技术计划，具体如下：

• 我们将从示例 URL 中获取内容。
• 我们将该内容提供给基于 T5 的问题/答案生成器。
• 我们将生成一个带有问题和答案的FAQ 页面模式对象。
• 我们将验证生成的架构并生成预览以确认它按预期工作。
• 我们将回顾使这成为可能的概念。

Batista 提供了在自动创建常见问题解答和常见问题解答模式的各个阶段调整代码的实用技巧和窍门。 他标识了他在此构建中使用的每个工具，并包含图像来支持他的声明。

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