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Ce n’est un secret pour personne qu’un contenu de qualité est de la plus haute importance si vous espérez vous classer sur la première page des pages de résultats des moteurs de recherche (SERP) et augmenter vos conversions sur site. Produire un contenu de qualité a toujours été une tâche laborieuse, mais la technologie donne un coup de main. Il a été prouvé que la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération (NLG) aident dans cette activité particulière et les résultats sont remarquables.  Hamlet Batista a partagé son opinion d’expert sur ce sujet dans son présentation au SEJ eSummit et la semaine dernière, il a publié un article développant son idée d’automatiser la génération de contenu. Batista a présenté ses résultats sur la génération de FAQ et de schémas de page FAQ à l’aide du langage de programmation Python.

Revenons un peu en arrière et considérez la relation entre NLG, l’apprentissage automatique, l’apprentissage en profondeur et Google. La fonction principale des moteurs de recherche est de proposer des URL pertinentes qui répondent aux questions de leurs utilisateurs. Ces dernières années, les moteurs de recherche (en particulier Google) ont commencé à proposer des réponses rapides et faciles à comprendre avant les URL qui fournissent le contenu correspondant en profondeur. Pensez aux extraits en vedette, les gens demandent également le contenu de l’accordéon et le graphique de connaissances en haut à droite des SERPs. Il y a eu des sérieuse controverse autour de ces fonctionnalités ces derniers temps, mais avec l’intention de l’utilisateur en tête de l’agenda de tout le monde, les webmasters et les propriétaires de sites travaillent d’arrache-pied pour s’assurer que leur contenu est axé sur l’intention de l’utilisateur. En fin de compte, les marques en ligne se battent pour être mises en valeur dans ces fonctionnalités. Pendant tout ce temps, Google a travaillé sur NLG et a adopté cette technologie sur ses plates-formes.

Avez-vous remarqué vos phrases vous tapez dans Google Documents, sur Hangouts et dans vos e-mails, la saisie semi-automatique correspond à ce que vous essayez de communiquer?

Cette technologie n’est cependant pas isolée de Google. Il peut être adopté et utilisé sur une multitude de plates-formes. Le point de Batista ici est que le contenu automatisé est probablement la prochaine technologie à être adoptée par les professionnels du référencement et les webmasters. Pourquoi? Parce que la création de contenu de haute qualité pour récupérer l’extrait de code présenté sur les SERPs prend trop de temps et de ressources. En outre, parce que le contenu écrit existe probablement déjà, mais en tant que connaissance propriétaire qui n’est pas accessible au public, car elle existe dans les e-mails de clients privés, les chats et les plates-formes de type intranet. Cependant, ces connaissances peuvent être mises à profit en adoptant une technologie d ‘«apprentissage par transfert». Cela relève du domaine de l’apprentissage automatique, mais est considéré comme un apprentissage en profondeur. Au lieu de simplement travailler avec des informations existantes et déjà connues, il les combine avec les informations cachées. Grâce à la technologie d’apprentissage en profondeur, il puise dans le bon sens et le côté logique de l’apprentissage automatique. Nous nous rapprochons donc de plus en plus de l’intelligence artificielle…

Dans ce article et dans sa présentation, Batista explique comment automatiser la génération de contenu. Mais dans son article de la semaine dernière, Batista renonce à identifier et à trouver les questions (l’intention) des utilisateurs pour la génération de contenu. Au lieu de cela, il utilise Python pour créer automatiquement des paires de questions / réponses et le schéma nécessaire, ce qui se traduit par un contenu de FAQ de haute qualité et des schémas de FAQ. C’est assez révolutionnaire étant donné que la page FAQ d’un site Web est extrêmement importante pour son utilisateur et pour sa stratégie de référencement et de marketing de contenu.

Son plan technique pour rendre cela possible est présenté dans son article exactement comme suit:

  • Nous allons récupérer le contenu à partir d’un exemple d’URL.
  • Nous intégrerons ce contenu dans un Basé sur T5 générateur de questions / réponses. < / em>
  • Nous allons générer un Objet de schéma de page FAQ avec les questions et réponses.
  • Nous validerons le schéma généré et produirons un aperçu pour confirmer qu’il fonctionne comme prévu.
  • Nous allons passer en revue les concepts qui rendent cela possible.

Batista propose des trucs et astuces pratiques sur la modification du code à différentes étapes de la création automatisée des FAQ et du schéma des FAQ. Il identifie chaque outil qu’il a utilisé dans cette version et a inclus des images pour étayer ses affirmations.

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traduit de https://www.seoblog.com/seo-news-you-can-blog-natural-language-generation-for-content-and-schema-automation/ avec le générateur de contenu infinity reborn