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ChatGPT SEO examples
请参考
https://pickled-beaufort-d7d.notion.site/ChatGPT-examples-e8d928e235b94e3eb0f9a5289bb0f322
微调chatgpt3.5开发SEO潜能
Andrea Volpini’s article explores the potential of fine-tuning GPT-3.5 Turbo for SEO enhancement, focusing on integrating it with WordLift’s knowledge graph or existing structured data. After introducing the revolutionary nature of GPT-3.5 Turbo, the author dives into the fine-tuning process, highlighting its simplicity and benefits. The piece covers data preparation, validation, API calls, and quality testing while providing a link to a Colab notebook for hands-on experience. Additionally, the article presents several SEO-centric use cases and WordLift’s content generation tool, which takes advantage of fine-tuned models for producing high-quality, SEO-optimized content. Lastly, the author briefly introduces a new approach to fine-tuning using Llama Index and the WordLift Reader.
- 介绍由 OpenAI 推出的 GPT-3.5 Turbo 模型及其对内容创作的影响。
- 对 GPT-3.5 Turbo 模型进行精细调整以实现 SEO 优化的重要性。
- 使用 WordLift 的知识图谱和结构化数据对模型进行精细调整的过程。
- 精细调整模型在内容生成、关键词分析和链接构建中的用例。
- 将精细调整的模型与检索增强生成系统和 Llama 索引集成。
- 使用 Llama 索引和 WordLift Reader 进行进一步精细调整的代码更新。
- 精细调整实验的关键发现。
- GPT-4 精细调整的未来前景。
- 在精细调整中考虑成本和令牌使用。
- 关于精细调整 GPT 模型的参考资料和额外资源。
https://wordlift.io/blog/en/fine-tuning-gpt-3-5-for-seo/
NLP技巧
This article delves into the application of Natural Language Processing (NLP) techniques within modern SEO methodologies. As search engines continue evolving towards refined natural language understanding, comprehending underlying NLP principles becomes increasingly essential for effective content optimization. The article covers fundamental aspects, such as machine processing of human languages, and elaborates on emerging NLP trends influencing search algorithms. Key topics consist of tokenization, vectorization, limitations of older latent semantic indexing (LSI) techniques, expanding roles of entities, and novel NLP methods like neural matching and BERT surpassing conventional keyword-oriented approaches. Furthermore, the article explores upcoming frontiers, namely large language models (LLMs) and retrieval-augmented generation (RAG), highlighting potential benefits and applications for enhancing SEO outcomes.
- SEO 已经随着现代搜索引擎依赖先进的自然语言处理（NLP）而发展。
- 机器以信号和噪音的形式处理人类语言，而不是单词和概念。
- 过时的潜在语义索引（LSI）技术存在局限性。
- 实体、命名实体识别、神经匹配和BERT正在塑造现代 SEO。
- 实体在搜索中至关重要，可以分为知识图实体和小写实体。
- 命名实体识别（NER）是一种识别人物、组织和地点等实体的 NLP 技术。
- 类似神经匹配和BERT等高级 NLP 技术超越了关键词，以理解用户意图。
- 像 GPT 和检索增强生成（RAG）这样的大型语言模型正在为 NLP 设定新的基准。
- RAG 将LLM的生成能力与信息检索的精度相结合。
- 理解和利用这些技术可以为 SEO 中的内容创作和优化开辟新的途径。
https://searchengineland.com/nlp-seo-techniques-tools-strategies-437392
AI在提升内容上的帮助
This article guides on utilizing generative AI for updating old content, covering essential aspects such as identifying content needing revision, implementing AI suggestions, integrating AI recommendations with human creativity, and preserving brand voice consistency. Additionally, the text highlights various benefits of incorporating AI into content creation processes, providing examples and sample prompts throughout the discussion.
- 刷新老旧内容对于 SEO 和观众参与的重要性。
- 使用 AI 工具识别过时内容并提出改进建议。
- 通过指标和行业趋势评估哪些内容需要更新的过程。
- 更新旧内容的步骤：识别过时信息，利用生成 AI 进行增强。
- 利用生成 AI 进行内容增强的方法：研究辅助、内容重写、添加多媒体元素、优化搜索、可读性检查。
- 将 AI 建议与人类创造力相结合，实现有效的内容更新。
- 人类监督在确保品牌一致性、编辑判断、创造力和内容更新中的道德考虑等方面的好处。
https://searchengineland.com/generative-ai-improve-existing-content-437376