以及我们伟大的客户和投资者

我们需要考虑道德问题 与往年一样，我要感谢与我共事的出色同事，这些年度 SEO 趋势不仅是我的预测，也是 WordLift 将关注的趋势，以确保我们客户的成功和我们平台的持续发展。 2023 年 SEO 的主要趋势是什么？ 以下是 2023 年您需要关注的 5 大趋势： 生成内容 EEAT 和结构化数据 多式联运电子商务 意图为王 经济衰退模式：游戏开始 1. 生成内容 生成技术在 2022 年取得了重大进展，深度学习和自然语言处理的进步导致了复杂的人工智能系统的开发，我们已经能够将其用于广泛的 SEO 任务。 许多深度学习领域当前最先进的技术通常依赖于三个关键组成部分： 大型、可扩展的架构 （例如基于 Transformer 的架构） 基于头的迁移学习 ，其中通用头层采用预先训练的表示来预测输出类 提示 设计特定于任务的模式字符串的位置，以诱导模型生成与给定类相对应的文本输出。

这些模型可应用于各种数据类型，包括图像、视频和音频。在人工智能驱动的 SEO 领域，我们使用的一些最 手机号码数据 成功的模型包括 BERT、RoBERTa、BART、DistillBERT、T5 和 GPT-3，这些模型使用掩码语言建模技术对数十亿个英语文本标记进行了训练。 我预计 通过加强提示，外部知识融入学习的方式将得到大力加速 。我们已经测试了多种方法来扩展知识库（即分类法）提示中的单词。Liu等人在研究前沿取得了重大进展 。 使用 LM 在几次设置中生成相关知识语句。值得注意的是通过使用实体描述和实体类型增强训练数据来合并附加知识数据的工作（参见 Arora 等人），或者如何通过在提示中提供更好的解释来提高上下文学习性能，如 Xi Ye 等人提出的等人。。通俗地说，使用精选的外部数据将帮助法学硕士在不牺牲性能的情况下变得更聪明。 我们还可以预见， 数据正在成为训练 LM 时的真正瓶颈。



Jordan Hoffmann 和 DeepMind 团队推出了一种名为“Chinchilla”的 70B LM，它通过扩展训练数据（而不仅仅是参数）来超越更大的 LM（GPT-3、Gopher）。如果添加更多数据有助于提高性能，我们就可以理解为什么 OpenAI 正在开发像“Whisper”这样的语音识别系统，该系统可以从 YouTube 或任何可用的播客中为原本严重饥饿和训练不足的 LM 提供数万亿个文本标记。需要的不仅仅是一般领域的数据；这也适用于微调我们的定制模型；我希望我们将从现有的多媒体内容中获取更多信息。 在更多用户转向 ChatGPT 进行不同查询的压力下， 谷歌将很快推出其对话式 AI 机制。我预计 Google 会尝试利用网络索引和 E- EAT 信号。 通过在 2022 年尝试 SEO 领域的法学硕士，我们学到了一些正在塑造我们前进方向的经验教训： 我们需要关注以 事实为导向的信息， 为最终用户带来价值。