當然，幾年前我在 Coursera 上參加了公開演講課程。這取決於您是否也喜歡親自參加。但是，我絕對推薦專業培訓，它會帶來很大的不同。這個確實不錯。它教導了一種對我來說很有效的特定技術。
自從 Google 開始在其搜尋引擎中使用 BERT 以來，您認為它現在對排名的權重有多大？
我不會將其視為他們排名 日本電報數據 的權重。它更像是一種更好地解釋查詢的方法。以前他們無法精確地匹配查詢和文檔，但現在他們在這方面做得更好。我想說這會導致完全不同的排名。請記住，排名與查詢和可能的語義相關。
當我們談論部署最先進的 NLP 模型（如 T5、BART 等）來解決 SEO 任務時，您未來設想的可能性/挑戰是什麼？
當我看到更多的瑣碎工作以更快的速度完成時，我感到很興奮。有許多 SEO 任務無法完成，因為它們既無聊又耗時。我還認為這全面提高了行業的標準，我希望看到更多的尊重和讚賞。我也認為 SEO 會喜歡做更高層次的策略性工作。
有哪些資源可以更好地解釋結構化資料在實體建立和知識圖譜中所扮演的角色？
您新增至網站的結構化資料指定實體和關係。知識圖將所有站點資料綁定在一起形成更大的資料結構。這是一個簡單的教程，您可以按照它從頭開始用 Python建立知識圖。
有與電子表格更相似的關係/表格資料庫，還有層次/圖形資料庫。主要區別在於它們可以輕鬆連接相關實體。使用圖表可以更好地表示 JSON-LD。建立圖表意味著新增和連接相關實體，例如人員、地點等。
知識圖嵌入翻譯模型摘要應該是一個很 仔細看看 MarketMuse 入門規劃儀表板 好的起點，但數學可能有點令人生畏。利用這些帶有代碼的熱門論文來嘗試這些想法。知識圖嵌入總體上是一個複雜的主題，我在演講中要做的事情之一就是簡化並使其實用。 Google 最近發布了一篇關於使用Javascript產生結構化資料的文章。開發人員資源應該是技術 SEO 的必備條件。也嘗試一下這個Codelab。
我還寫了一篇JS 簡介，其中包括一個結構化資料範例。
您是否有任何必備的簡單腳本（即識別 404 等）？
絕對地。我在《如何使用Python分析SEO資料：參考指南》中分享了很多內容。
您知道有哪些分析文件日誌的好資源嗎？
關於這個主題有很多資源：
- 使用伺服器日誌發現 SEO 問題
- 使用 Google Data Studio 進行 SEO
- 利用 Python 和 Google Cloud 從伺服器日誌資料中提取有意義的 SEO 見解
- 日誌檔分析
針對特定的 NLP 任務是否有可遵循的特定方法？有關於該主題的推薦資源嗎？
我建議先嘗試 Hugging Face 管道，以便您 中國新聞 可以了解哪些管道更適合您的用例。這本筆記本應該是一個很好的起點。然後您可以研究如何直接建立管道步驟，因為您將擁有更多控制權。
資源
行銷人工智慧簡介：哈姆雷特·巴蒂斯塔。
保羅·夏皮羅
如何開始運動
如何使用 Python 分析 SEO 數據：參考指南
露絲·埃弗雷特
深度爬行
路德維希
自動意圖分類
變形金剛
貓熊
火車頭 的 JR 奧克斯
使用 Apriori 演算法視覺化搜尋控制台排名的變化
OnCrawl 的 Vincent Terrasi
如何使用 BERT 大規模產生元描述
安德里亞沃爾皮尼
如何使用 BERT 撰寫元描述
皮提亞
如何使用 Python 從圖像生成文本
帶有程式碼的論文
網路研討會文字記錄
[00:00:00] Jeff Coyle：您好，歡迎參加另一場 MarketMuse 內容策略網路研討會。我是主持人，也是 MarketMuse 的共同創辦人兼首席產品長 Jeff Coyle。今天的討論題為「我在向行銷人員和 SEO 教授 Python 時學到了什麼」。我們將討論如何建立一個包含內容、社群管理、專注於參與度的個人品牌，但品牌是一個非常技術性的東西。