SEO News You Can Blog：內容和模式自動化的自然語言生成

如果您希望在搜索引擎結果頁面 (SERP) 的第一頁上排名並提高您的現場轉化率，那麼高質量的內容至關重要。 製作優質內容一直是一項艱鉅的任務，但技術正在助一臂之力。 自然語言理解 (NLU) 和生成 (NLG) 已被證明有助於這項特定活動，並且結果顯著。 Hamlet Batista在SEJ eSummit 上的演講中分享了他對這個主題的專家意見，就在上週，他發表了一篇文章，擴展了他關於自動化內容生成的想法。 Batista 介紹了他在使用 Python 編程語言生成常見問題解答和常見問題解答頁面模式方面的發現。

讓我們回顧一下 NLG、機器學習、深度學習和谷歌之間的關係。 搜索引擎的主要功能是提供相關的 URL 來回答用戶的問題。 近年來，搜索引擎（尤其是谷歌）已經開始在提供深入對應內容的 URL 之前提供快速且易於理解的答案。 Think Featured Snippets, People Also Ask 手風琴內容和 SERP 右上角的知識圖。 最近圍繞這些功能存在一些嚴重的爭議，但由於用戶意圖在每個人的議程中都佔據重要位置，網站管理員和網站所有者正在努力確保他們的內容以用戶意圖為中心。 最終，在線品牌正在努力在這些功能中展示。 一直以來，谷歌一直致力於 NLG，並在其平台上採用了這項技術。

您是否注意到您在 Google 文檔、環聊和電子郵件中輸入的句子是自動完成的，並且它與您嘗試交流的內容是準確的？

不過，這項技術並非谷歌獨有。 它可以在多種平台上被採用和使用。 Batista 的觀點是，自動化內容很可能是 SEO 專業人員和網站管理員採用的下一個技術。 為什麼？ 因為創建高質量的內容以獲取 SERP 上的特色片段房地產會佔用太多時間和資源。 此外，因為所寫的內容很可能已經存在，但作為專有知識存在於私人客戶電子郵件、聊天和內聯網類型的平台中，因此公眾無法獲得。 然而，可以通過採用“遷移學習”技術來利用這些知識。 這屬於機器學習領域，但被認為是深度學習。 它不是簡單地處理現有的和已知的信息，而是將其與隱藏的信息結合起來。 通過深度學習技術，它挖掘了機器學習的常識和邏輯方面。 所以我們離人工智能越來越近了……

在這篇文章和他的演講中，Batista 解釋瞭如何自動生成內容。 但在他上週的文章中，巴蒂斯塔放棄了識別和尋找用戶問題（意圖）以生成內容的想法。 相反，他使用 Python 自動創建問題/答案對和必要的模式——從而產生高質量的常見問題解答內容和常見問題解答模式。 考慮到網站的常見問題頁面對其用戶及其搜索引擎優化和內容營銷策略非常重要，這是非常具有開創性的。

他的文章中列出了使這成為可能的技術計劃，具體如下：

• 我們將從示例 URL 中獲取內容。
• 我們將該內容提供給基於 T5 的問題/答案生成器。
• 我們將生成一個帶有問題和答案的FAQ 頁面模式對象。
• 我們將驗證生成的架構並生成預覽以確認它按預期工作。
• 我們將回顧使這成為可能的概念。

Batista 提供了在自動創建常見問題解答和常見問題解答模式的各個階段調整代碼的實用提示和技巧。 他標識了他在此構建中使用的每個工具，並包含圖像來支持他的聲明。

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