Auto Trendy Keywords

AutoTrendyKeyWords

SEO baseado em tendências acionado por IA em tempo real usando LLMS

Observação

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Processo AutoTrendyKeyWords :

Por que AutoTrendyKeywords:

• As palavras -chave são essenciais para o SEO otimizar o conteúdo dos mecanismos de pesquisa.
• As palavras -chave são decididas com base nas tendências quando o conteúdo é criado.
• As tendências mudam com frequência, e a geração de palavras-chave manual pode não estar atualizada.
• A geração manual de palavras-chave é demorada e requer experiência.
• O projeto usa o LLMS para gerar palavras-chave de SEO em tempo real com base em tendências, economizando tempo e recursos.
• O projeto incorpora as palavras -chave no código HTML para melhor otimização de SEO.

Um experimento foi realizado escrevendo um blog no meu último projeto LML-DAP. Os resultados abaixo mostram as palavras -chave que estavam tendendo.

Tendências das palavras -chave geradas :

Criado por Praneeth Vadlapati (@Prane -th)

? Trabalho de pesquisa

Uma pré -impressão do trabalho de pesquisa está disponível no pré -imprims.org

? Citação

Para usar meu papel para referência, cite -o como abaixo:

 @article { vadlapati2024autotrendykeywords ,
	title = { AutoTrendyKeywords: Real-Time AI-Driven Trend-Based SEO Using LLMs } ,
	author = { Praneeth Vadlapati } ,
	year = { 2024 } ,
	month = { October } ,
	publisher = { Preprints } ,
	journal = { Preprints } ,
	doi = { 10.20944/preprints202410.1164.v1 } ,
	url = { https://www.preprints.org/manuscript/202410.1164 } ,
}

Início rápido

Abra o arquivo experimento-tk.ipynb e encontre as instruções de configuração na primeira célula. Execute o código.

Mais projetos

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Contribuindo

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? Licença

Copyright © 2024 Praneeth Vadlapati
Consulte o arquivo de licença para obter mais informações.
Para solicitar uma permissão para usar meu trabalho, entre em contato comigo usando o link abaixo.

️ Isenção de responsabilidade

O código não se destina ao uso em ambientes de produção. Este código é apenas para fins educacionais e de pesquisa. Nenhum autor é responsável por qualquer uso indevido ou dano causado por este código. Use -o por sua conta e risco. O código é fornecido como está sem garantias ou garantias.

Agradecimentos

• Agradecimentos especiais ao Groq (https://groq.com/) por uma inferência Fast LLM que me economizou tempo para este projeto de pesquisa.
• Créditos da imagem:
  • Conteúdo: https://pixabay.com/vectors/documents-paper-text-iCon-149799/
  • Palavras-chave: https://pixabay.com/vectors/list-checklist-paper-to-do-1778593/
  • Dados de tendências: https://pixabay.com/vectors/Chart-Trend-iCon-arrow-Graph-6759438/
  • Filtrando palavras-chave de tendência: https://pixabay.com/vectors/gui-interface-internet-program-3614763/
  • LLM: https://pixabay.com/vectors/circuits-brain-network-chip-5076887/
  • Meta Descrição: https://pixabay.com/vectors/file-description-tondline-document-6472230/
  • Página da Web: https://pixabay.com/vectors/document-html-web-internet-public-98478/

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