seo生成，SEO如何大规模生成本地内容？-营销圈

建立任何数量的本地页面都是一项艰巨的任务。很难找到合适的主题内容，专业知识和位置组合，而采用快捷方式的诱惑总是因几乎无法扩展优质，独特的内容而受到抑制。

使用自然语言生成来创建超本地内容

我称其为使用自然语言生成来创建超本地内容。现在我知道那里有一堆长字。你们有些人熟悉它们，有些人却不熟悉。

因此，让我为您提供一些情况，这可能是您在某个时候或某些时候已经熟悉的情况。假设您有一个新客户，并且该客户在美国各地有大约18,000个地点。

然后Google告诉您您需要制作独特的内容。现在，当然不必是18,000。即使是100个位置也可能很困难，不仅要创建独特的内容，还要创建与该特定位置具有某种相关性的独特有价值的内容。

因此，我今天要做的是通过一种使用自然语言生成以大规模创建这些类型的页面的特定方法进行讨论。

什么是自然语言生成？

现在可能有几个问题，我们需要继续前进并从一开始就摆脱困境。那么首先，什么是自然语言生成？好吧，自然语言生成实际上是出于生成天气警报的目的而起源的。您实际上可能已经看过100,000次。

每当有雷雨或强风警告之类的东西时，您就会在电视底下看到它，如果您像我这样年纪大一点，或者您已经在手机上放了一个，这表明国家气象局已经发布了有关危险天气警报的某种警告，您需要掩盖。

好吧，您在那里看到的语言是由机器生成的。它考虑到了有关天气的所有数据，然后将其放入人类可以自动理解的句子中。但从某种意义上讲，它的技术性要强得多，而不是有趣或愚蠢的，而是真正有用的信息。

这就是我们的目标。我们希望使用自然语言生成来为具有非常有用信息的企业生成本地页面。

那不是黑帽子吗？

现在，我们几乎总是会遇到的问题或者我至少几乎总是会遇到的问题是：这是黑帽子吗？我们不应该做的事情之一就是自动生成内容。

因此，我将花一点时间讨论到底如何将这种类型的内容创建与标准的Mad Libs风格区别开来，如何将不同的城市单词插入内容生成过程中以及我们在这里所做的事情。我们在这里所做的是为客户提供独特有价值的内容，因此它通过了高质量内容的测试。

让我们看一个例子

因此，让我们这样做。让我们讨论一下我认为最简单的方法，我称其为Google趋势方法。

1.选择要比较的项目

因此，让我们退后一步，谈谈拥有18,000个地点的这项业务。现在，我们对这项业务了解多少？好吧，无论从事哪个行业，企业都有一些共同点。

它们要么具有相似的产品或服务，要么这些产品和服务可能具有样式，风味或浇头，您可以就它们提供的不同项目和服务进行各种比较。我们有机会在美国几乎所有地区制作独特的内容。

我们将用来实现这一目标的工具是Google趋势。因此，您要做的第一步就是要吸引这个客户，在这种情况下，我只想说这是一个比萨连锁店，我们将确定那些我们可能要比较。在这种情况下，我可能会选择例如浇头。

因此，我们会对意大利辣香肠，香肠和凤尾鱼感兴趣，而上帝禁止菠萝，只是各种不同类型的浇头，这些浇头可能因地区而异，因需求而异。因此，我们要做的就是直接进入Google趋势。

关于Google趋势的最好之处在于，它们不只是在全国范围内提供信息。您可以将其范围缩小到城市级别，州级别，甚至在某些情况下可以缩小到邮政编码级别，因此，它使我们可以收集有关此特定类别的服务或产品的超本地信息。

因此，举例来说，这实际上是目前西雅图对意大利辣香肠，蘑菇和香肠浇头的需求的比较。因此，当人们在谷歌搜索披萨时，大多数人会搜索意大利辣香肠。

2.按位置收集数据

因此，您要做的就是将所有不同的地点都收起来，并收集有关它们的此类信息。因此，您会知道，例如，意大利辣香肠的兴趣大约是香肠比萨饼的2.5倍。好吧，在每个城市和每个州，情况都不一样。实际上，如果您选择许多不同的浇头，您会发现各种各样的东西，不仅是人们订购或想要它们的数量的比较，而且还可能是随着时间的变化。

例如，意大利辣香肠也许已经不那么受欢迎了。如果您要去某些城市看看，那可能是素食主义者和素食主义者增多的情况。好吧，关于自然语言生成的一件很酷的事情是，我们可以自动提取出那种独特的关系，然后将其用作数据来告知我们最终放置在网站页面上的内容。

例如，假设我们乘西雅图。系统将自动能够识别这些不同类型的关系。假设我们知道意大利辣香肠最受欢迎。也许还可以识别出an鱼在披萨上已经过时了。几乎没有人想要他们了。

这样的东西。但是，正在发生的事情是，我们正在缓慢而确定地提出这些趋势和数据点，这些趋势和数据点对于将要订购比萨饼的人们来说非常有趣且有用。例如，如果您要举办一个50人的聚会，而您不知道他们想要什么，则您可以做每个人都做的很多事，也就是说，有三分之一的意大利辣香肠，三分之一的平原和三分之一的素食，如果您想举办生日派对或其他活动，这是一种标准。

但是，如果您进入了必胜客页面或多米诺骨牌页面，并且它告诉您在居住的城市中，人们确实非常喜欢这种浇头，那么您实际上可能会对要订购的商品做出更好的决定。因此，我们实际上正在提供有用的信息。

3.产生文字

因此，这就是我们在讨论从趋势和从所有语言环境中获取的数据生成文本的地方。

寻找当地趋势

当然，现在的第一步只是关注本地趋势。但是本地趋势并不是我们唯一可以看到的地方。我们可以超越这一点。例如，我们可以将其与其他位置进行比较。因此，在西雅图人们真的很喜欢蘑菇作为浇头或类似的配料，这可能同样有趣。

与其他位置比较

但是，看看首选的浇头（例如，在芝加哥，芝加哥风格的比萨饼规则与纽约相比）是否不同，这也将非常有趣。那将是一件有趣的事情，并且可以通过自然语言生成自动提取出来。最后，人们在尝试实施此解决方案时往往会错过的另一件事是，他们认为必须一次比较所有内容。

选择项目子集

那不是你要做的方式。您要做的是在每种情况下都选择最有趣的见解。现在我们可以获得有关如何实现的技术。例如，我们可能会说，好的，我们可以查看趋势。好吧，如果所有趋势都持平，那么我们可能不会选择该信息。但是我们看到，与其他城市相比，该城市中一个浇口与另一个浇口之间的关系异常不同，这很可能是我们选择的。

4.人工审查

现在是关于白帽与黑帽的问题。因此，我们有了此本地页面，现在，我们生成了所有有关该城镇或城市中人们想要披萨的文字内容。我们需要确保该内容实际上是质量。这就是最后一步，这只是人工审查。

在我看来，自动生成的内容，只要有用且有价值，并且经过人工编辑的确认，就可以确定，这就像人工编辑刚刚查过的一样。数据指向和写相同的句子。

因此，我认为在这种情况下，尤其是当我们正在谈论向全国如此广泛的地区提供数据时，以一种使我们能够生成内容并且还使我们能够为用户提供尽可能最好和最相关的内容。

因此，我希望您能花些时间，花一些时间查找自然语言，并最终能够构建比以前更好的本地页面。谢谢。

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