Post by account_disabled on Dec 30, 2023 5:16:55 GMT
工作流程由 4 个步骤组成，如下图所示 要了解有关SEO 中自动生成内容的更多信息， 谷歌对人工智能生成内容的看法 谷歌今年 8 月发布的 有用内容更新，重新引发了围绕人工智能生成内容以及谷歌如何解决这一问题的讨论。 尽管没有明确表示，但谷歌在更新中确认了它对人工智能生成的内容的厌恶，并谈论高质量且满足用户需求的内容，即由人为人编写的内容。谷歌希望避免为搜索引擎而非用户编写低质量的内容。 谷歌厌恶人工智能生成内容的原因可能有很多，但事实是有一些事实需要考虑。首先，如果人工智能生成的内容质量高，那么它在搜索中表现良好。其次，人工智能生成的内容仍然不容易扩展。训练模型非常繁琐，而且对获得的结果仍然没有完全的信心。 那么有什么区别呢？是什么使得人工智能生成的高质量内容不会面临谷歌（和用户）处罚的风险？答案很简单：数据。
正如凯文·英迪格（Kevin Indig）所说：最大的区别在于公司可以使用什么输入（数据）来创建内容。这就是 手机号码数据 结构化数据的用武之地。 数据到文本生成 关键是构建一个可以不断添加并提供潜在见解的大型数据集。GPT-3 将帮助您从中提取有价值的见解。 丹尼尔·埃里克森 (Daniel Erickson)，Viable 首席执行官。 在 SEO 中使用 NLG 处理人工智能生成的内容的关键部分是语义丰富的数据（这也可能对结构化数据有益）。经过数十亿句子训练的语言模型可以学习常见的语言模式，并可以通过预测可能的单词序列来生成听起来自然的句子。然而，在生成文本数据时，我们希望生成的语言不仅流畅，而且能够准确反映内容。 结构化数据使这成为可能。它们在语义上得到了丰富，从而为模型提供了可以使内容生成更加准确的信息和属性。以 GPT-3 为例，任何数据都会转换为文本以使其更可用。
但如果没有结构化数据及其包含的信息，GPT-3 甚至会混淆最好的提示。如果您使用结构化数据，您可以获得更好的结果并超越竞争对手，考虑到在线有多少开放的自动化内容编写工具，该领域的竞争对手非常大。 构建知识图对于有效使用 GPT-3 等 NLG 系统至关重要。知识图是网站背后的动态基础设施。它代表实体（即对象、事件、情况或概念）的网络，并说明它们之间的关系。结构化数据用于描述这些实体。这样，您的内容就更容易被搜索引擎理解，并且在 Google 上排名更高。 借助知识图，您就可以获得训练模型所需的语义丰富的数据集，并创建尊重品牌标识和语气的独特且原创的人工智能生成内容。 尝试我们的人工智能问答工具，从 URL 中提取相关问题，然后自动回答！ AI 生成的 SEO 内容：真实案例 我们如何将 NLG 用于电子商务 在这里，我们想向您展示一个真实的案例，说明我们如何使用人工智能来创建对 SEO 有积极影响的内容。
正如凯文·英迪格（Kevin Indig）所说：最大的区别在于公司可以使用什么输入（数据）来创建内容。这就是 手机号码数据 结构化数据的用武之地。 数据到文本生成 关键是构建一个可以不断添加并提供潜在见解的大型数据集。GPT-3 将帮助您从中提取有价值的见解。 丹尼尔·埃里克森 (Daniel Erickson)，Viable 首席执行官。 在 SEO 中使用 NLG 处理人工智能生成的内容的关键部分是语义丰富的数据（这也可能对结构化数据有益）。经过数十亿句子训练的语言模型可以学习常见的语言模式，并可以通过预测可能的单词序列来生成听起来自然的句子。然而，在生成文本数据时，我们希望生成的语言不仅流畅，而且能够准确反映内容。 结构化数据使这成为可能。它们在语义上得到了丰富，从而为模型提供了可以使内容生成更加准确的信息和属性。以 GPT-3 为例，任何数据都会转换为文本以使其更可用。
但如果没有结构化数据及其包含的信息，GPT-3 甚至会混淆最好的提示。如果您使用结构化数据，您可以获得更好的结果并超越竞争对手，考虑到在线有多少开放的自动化内容编写工具，该领域的竞争对手非常大。 构建知识图对于有效使用 GPT-3 等 NLG 系统至关重要。知识图是网站背后的动态基础设施。它代表实体（即对象、事件、情况或概念）的网络，并说明它们之间的关系。结构化数据用于描述这些实体。这样，您的内容就更容易被搜索引擎理解，并且在 Google 上排名更高。 借助知识图，您就可以获得训练模型所需的语义丰富的数据集，并创建尊重品牌标识和语气的独特且原创的人工智能生成内容。 尝试我们的人工智能问答工具，从 URL 中提取相关问题，然后自动回答！ AI 生成的 SEO 内容：真实案例 我们如何将 NLG 用于电子商务 在这里，我们想向您展示一个真实的案例，说明我们如何使用人工智能来创建对 SEO 有积极影响的内容。