Gerando Conteúdo Local em Escala – Whiteboard Friday

Gerando Conteúdo Local em Escala - Whiteboard Friday
cupom com desconto - o melhor site de cupom de desconto cupomcomdesconto.com.br


Construir páginas locais em qualquer quantidade pode ser uma tarefa dolorosa. É difícil encontrar a combinação certa de conteúdo, experiência e localização no tópico, e a tentação de usar atalhos sempre foi moderada pelo fato de que um conteúdo bom e exclusivo é quase impossível de ser dimensionado.

Na edição desta semana do Whiteboard Friday, Russ Jones compartilha sua técnica favorita de chapéu branco usando a geração de linguagem natural para criar páginas locais para o conteúdo do seu coração.

Gerando Conteúdo Local em Escala - Whiteboard Friday 1

Clique na imagem do quadro acima para abrir uma versão de alta resolução em uma nova guia!

Transcrição de Vídeo

Ei, pessoal, aqui é Russ Jones, aqui novamente com a Moz, para falar sobre importantes questões de otimização de mecanismos de pesquisa. Hoje vou falar sobre uma das minhas técnicas favoritas, algo que inventei há vários anos para um cliente em particular e que se tornou cada vez mais importante ao longo dos anos.

Usando a geração de linguagem natural para criar conteúdo hiperlocal

Eu chamo isso de geração de linguagem natural para criar conteúdo hiperlocal. Agora eu sei que há um monte de palavras longas lá. Alguns de vocês estão familiarizados com eles, outros não.

Gerando Conteúdo Local em Escala - Whiteboard Friday 2

Então, deixe-me apenas apresentar o cenário, que provavelmente é um que você já conhece em algum momento ou outro. Imagine que você tem um novo cliente e esse cliente tem algo como 18.000 locais nos Estados Unidos.

Gerando Conteúdo Local em Escala - Whiteboard Friday 3

Então o Google informa que você precisa criar um conteúdo exclusivo. Agora, é claro, não precisa ser 18.000. Até 100 locais podem ser difíceis, não apenas para criar conteúdo exclusivo, mas para criar conteúdo exclusivamente valioso que tenha algum tipo de relevância para esse local específico.

Gerando Conteúdo Local em Escala - Whiteboard Friday 4

Então, o que eu quero fazer hoje é discutir uma metodologia específica que usa a geração de linguagem natural para criar esses tipos de páginas em escala.

O que é geração de linguagem natural?

Agora, pode haver algumas perguntas que precisamos seguir em frente e sair de nossos pratos no começo. Então, primeiro, o que é geração de linguagem natural? Bem, a geração de linguagem natural foi realmente originada com o objetivo de gerar avisos meteorológicos. Você provavelmente já viu isso 100.000 vezes.

Sempre que há uma tempestade ou, digamos, um aviso de vento forte ou algo assim, você vê na parte inferior da televisão, se for mais velho como eu, ou você pegou um no seu celular e diz que o Serviço Nacional de Meteorologia emitiu algum tipo de aviso sobre algum tipo de alerta climático perigoso e você precisa se esconder.

Leia Também  Como consultar a API do Google Search Console

Bem, a linguagem que você vê lá é gerada por uma máquina. Ele leva em consideração todos os dados a que chegaram sobre o clima e, em seguida, os coloca em frases que os humanos entendem automaticamente. É como Mad Libs, mas muito mais técnico no sentido de que o que sai disso, em vez de ser engraçado ou bobo, é realmente uma informação realmente útil.

Esse é o nosso objetivo aqui. Queremos usar a geração de linguagem natural para produzir páginas locais para uma empresa que possui informações muito úteis.

Não é esse chapéu preto?

Agora, a pergunta que quase sempre temos ou que eu pelo menos quase sempre é: É este chapéu preto? Uma das coisas que não devemos fazer é gerar automaticamente o conteúdo.

Então, vou levar um momento para o final para discutir exatamente como diferenciamos esse tipo de criação de conteúdo do estilo padrão Mad Libs, inserindo diferentes palavras da cidade na geração de conteúdo e o que estamos fazendo aqui. O que estamos fazendo aqui é fornecer conteúdo exclusivamente valioso aos nossos clientes e, por isso, passa no teste de ser um conteúdo de qualidade.

Vejamos um exemplo

Então vamos fazer isso. Vamos falar sobre provavelmente o que eu acredito ser a metodologia mais fácil e chamo isso de método do Google Trends.

1. Escolha itens para comparar

Então, vamos voltar um pouco e falar sobre esse negócio que possui 18.000 locais. Agora, o que sabemos sobre esse negócio? Bem, as empresas têm algumas coisas em comum, independentemente do setor em que se inserem.

Eles têm produtos ou serviços semelhantes e esses produtos e serviços podem ter estilos, sabores ou coberturas, apenas todo tipo de coisa que você pode comparar sobre os diferentes itens e serviços que eles oferecem. Aí reside a nossa oportunidade de produzir conteúdo exclusivo em quase todas as regiões dos Estados Unidos.

A ferramenta que usaremos para fazer isso é o Google Trends. Portanto, o primeiro passo que você fará é levar esse cliente e, neste caso, vou dizer que é uma cadeia de pizzas, por exemplo, e identificaremos os itens que podemos querer comparar. Nesse caso, eu provavelmente escolheria coberturas, por exemplo.

Portanto, estaríamos interessados ​​em calabresa, lingüiça e anchova, e Deus não permita abacaxi, apenas todo tipo de cobertura que pode variar de região para região, de cidade para cidade e de local para local em termos de demanda. Então, o que faremos é ir diretamente para o Google Trends.

Leia Também  O melhor guia para o Google Meu Negócio para 2020
cupom com desconto - o melhor site de cupom de desconto cupomcomdesconto.com.br

A melhor parte do Google Trends é que eles não estão apenas fornecendo informações em nível nacional. Você pode reduzi-lo ao nível da cidade, ao estado ou até, em alguns casos, ao código postal, e por isso nos permite coletar informações hiperlocal sobre essa categoria específica de serviços ou produtos.

Então, por exemplo, essa é realmente uma comparação da demanda por calabresa versus cogumelos versus coberturas de lingüiça em Seattle no momento. Assim, a maioria das pessoas, quando pesquisam pizza no Google, procuraria pepperoni.

2. Colete dados por local

Então, o que você faria é pegar todos os locais diferentes e coletar esse tipo de informação sobre eles. Então você deve saber que, por exemplo, aqui provavelmente há 2,5 vezes mais interesse em pepperoni do que em pizza de salsicha. Bem, isso não será o mesmo em todas as cidades e em todos os estados. De fato, se você escolher várias coberturas diferentes, encontrará todo tipo de coisa, não apenas a comparação de quantas pessoas as encomendam ou desejam, mas talvez como as coisas mudaram ao longo do tempo.

Gerando Conteúdo Local em Escala - Whiteboard Friday 5O que outras pessoas estão dizendoO que outras pessoas estão dizendo

Por exemplo, talvez o pepperoni tenha se tornado menos popular. Se você procurar em algumas cidades, provavelmente é esse o caso, já que o vegetariano e o veganismo aumentaram. Bem, o interessante da geração de linguagem natural é que podemos extrair automaticamente esses tipos de relacionamentos únicos e usá-los como dados para informar o conteúdo que acabamos colocando nas páginas do nosso site.

Então, por exemplo, digamos que pegamos Seattle. O sistema seria capaz de identificar automaticamente esses diferentes tipos de relacionamentos. Digamos que sabemos que o pepperoni é o mais popular. Também pode ser capaz de identificar que, digamos, as anchovas saíram de moda nas pizzas. Quase ninguém mais os quer.

Algo desse tipo. Mas o que está acontecendo é que, lenta mas seguramente, estamos apresentando essas tendências e pontos de dados que são interessantes e úteis para as pessoas que estão prestes a pedir pizza. Por exemplo, se você vai dar uma festa para 50 pessoas e não sabe o que elas querem, você pode fazer o que todo mundo faz, ou seja, um terço de pepperoni, um terço simples e um terço do vegetariano, que é o padrão se você gosta de dar uma festa de aniversário ou algo assim.

Mas se você chegou à página da Pizza Hut ou à página do Domino e disse que na cidade onde você mora as pessoas realmente gostam dessa cobertura em particular, você pode realmente tomar uma decisão melhor sobre o que vai pedir. Então, na verdade, estamos fornecendo informações úteis.

Leia Também  Cinco dicas para estabelecer um processo bem-sucedido de criação de conteúdo Search Engine Watch

3. Gere texto

Portanto, é aqui que estamos falando sobre gerar o texto a partir das tendências e dos dados que coletamos de todos os locais.

Encontre tendências locais

Agora, o primeiro passo, é claro, é apenas olhar para as tendências locais. Mas as tendências locais não são o único lugar em que podemos procurar. Nós podemos ir além disso. Por exemplo, podemos compará-lo com outros locais. Portanto, pode ser igualmente interessante que em Seattle as pessoas realmente gostem de cogumelos como cobertura ou algo desse tipo.

Compare com outros locais

Mas também seria realmente interessante ver se as coberturas preferidas, por exemplo, em Chicago, onde as regras de pizza ao estilo de Chicago e Nova York são diferentes. Isso seria algo interessante e poderia ser automaticamente desenhado pela geração da linguagem natural. Finalmente, outra coisa que as pessoas tendem a sentir falta ao tentar implementar essa solução é que pensam que precisam comparar tudo de uma vez.

Escolha subconjunto de itens

Não é assim que você faria. O que você faria é escolher as idéias mais interessantes em cada situação. Agora, podemos ser técnicos sobre como isso pode ser feito. Por exemplo, podemos dizer, ok, podemos olhar para tendências. Bem, se todas as tendências forem uniformes, provavelmente não escolheremos essas informações. Mas vemos que a relação entre uma cobertura e outra cobertura nesta cidade é excepcionalmente diferente em comparação com outras cidades, bem, isso pode ser o que é selecionado.

4. Revisão humana

Agora é aqui que entra a pergunta sobre chapéu branco versus chapéu preto. Então, nós temos essa página local e agora geramos todo esse conteúdo textual sobre o que as pessoas querem de uma pizza nessa cidade ou cidade em particular. Precisamos garantir que esse conteúdo seja realmente de qualidade. É aí que entra o passo final, que é apenas uma revisão humana.

Na minha opinião, o conteúdo gerado automaticamente, desde que seja útil e valioso e tenha passado pelas mãos de um editor humano que identificou isso como verdade, é tão bom quanto se esse editor humano tivesse procurado o mesmo ponto de dados e escreveu as mesmas frases.

Então, acho que, neste caso, especialmente quando estamos falando sobre o fornecimento de dados para um conjunto tão diversificado de localidades em todo o país, faz sentido tirar vantagem da tecnologia de uma maneira que nos permita gerar conteúdo e também nos permita servir ao usuário o melhor conteúdo possível e mais relevante possível.

Portanto, espero que você entenda isso, gaste algum tempo pesquisando a geração de idioma natural e, finalmente, seja capaz de criar páginas locais muito melhores do que você jamais teve antes. Obrigado.

Transcrição de vídeo por Speechpad.com

cupom com desconto - o melhor site de cupom de desconto cupomcomdesconto.com.br

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *