TDK对SEO有重要作用，GPT助力自动生成相关元素

[id_1848146042]id_1174251285]曾经幻想有这样一个工具，它既能读懂文章的意思，又对 SEO 较为了解，还能根据文章内容自动生成 SEO 友好的 TDK。一直以来，这都只是幻想。然而，随着 AI 的出现以及 GPT 的普及，原本几乎不太可能实现的这件事情，如今也变得容易了许多。

把文章写好后丢给 GPT，同时配上一段提示词，这样 GPT 就能依据文章的内容生成 SEO 友好的 slug、title、keywords 和 description 等信息。例如，我将上篇文章的内容丢给 DeepSeek，让它从 SEO 友好的角度生成文章的 TDK 等信息。

可以看到，DeepSeek 生成的内容非常专业。利用 AI 来生成 SEO 友好的 TDK，这已经是可以实现的了。功能可以实现，然而每次都得把文章内容复制给 GPT，这是很麻烦的。因此就考虑借助 API 来实现自动化。许多 AI 模型都提供 API，但几乎都是收费的，能提供 API 且免费的并不多。经过一番调研，决定试用硅基流动，主要是因为当前邀请注册会送 2000 万 Token，并且还支持 Json 格式输出，这对后续拿到数据进行自动化处理非常重要。想试用的朋友可以通过以下两种方式进行操作：一是用我的推荐链接注册；二是填写我的推荐码：tqPo40nB，这样就能免费获得 2000 万的 Token。

实际体验后发现 2000 万的 Token 根本用不完。我有 300 多篇文章，近 60 万字，再加上前期的调试调用，把全部文章重新生成一遍 SEO 友好的描述信息，也仅仅用了大概 180 万 Token，用不完，确实用不完。

过程

实现流程大概如下：调用 AI 的 API，将文章内容喂给它，同时让它输出 Json 格式的结果。拿到结果后，把相应的 TDK 描述信息，如 Keywords 和 Description 写入数据库。接着调用生成程序，把文章连带这些描述生成 HTML 文件。最后将生成的文件上传到 github 并自动发布，整个流程即完成。其中的基本流程已经实现完毕，主要需要修改的是依据文章内容，调用 AI 来生成 SEO 友好的描述信息，接着将这些信息写入数据库。具体的实现过程较为简单，主要分为两步，就以我所使用的硅基流动平台为例。

先去注册平台账号并完成登录。登录之后，点击页面左侧的 API 密钥，接着选择新建 API 密钥。填写完描述信息后，就成功创建了一个 API 密钥。

接着能够调用 API 并传入文章内容与需求，以让其生成数据。硅基流动并非某一个具体的模型，而是提供了一个模型市场。该模型市场里的模型都可被调用，部分模型支持使用 openai 库进行调用，这样会较为便利。我们通过 python 进行调用时，需要 Python 版本高于 3.7.1，在调用之前要先安装 openai 库，执行以下命令。

pip install --upgrade openai

安装完成后，就可以调用，一个简单的调用示例如下：

import json  
from openai import OpenAI


def generate_seo_data(content):
    client = OpenAI(
        api_key="sk-xxxxxxxx", # 替换成自己的密钥
        base_url="https://api.siliconflow.cn/v1" 这个字符串表示一个特定的网络地址。它由协议 "https"、域名 "api.siliconflow.cn" 和版本号 "v1" 组成。通过这个地址，可以进行与相关服务的交互和数据传输等操作。
    )

    try:
client 发起了聊天补全操作并创建了一个 response 。
            model="deepseek-ai/DeepSeek-V2.5",
            messages=[
                {"role": "system", "content": 你是一个被设计用来输出 JSON 的有用助手。},
                {"role": "user", "content": description：对文章内容的简要描述，包含主要信息和关键要点{content}"
                请按照{"slug": …, "title": …, "keywords": …, "description": …}的格式进行回复。}
            ],
            response_format={"type": "json_object"}
        )

        return json.loads(response.choices[0].message.content)
    except Exception as e:
        print("Error generating SEO data:", str(e))
        return {"slug": "", "title": "", "keywords": [], "description": ""}

将代码里的 api_key 替换为第一步中生成的 key，对 content 的内容稍作调整，便可供你使用。输出的结果即为如此。

>>blog 是通过 Blog.objects.get(title= 这个方式获取到的'运维自动化系统各模块介绍')
>>生成 SEO 数据的操作是针对博客内容进行的，生成的 SEO 数据为 seo_data
>>> 
>>> seo_data.get('slug')
devops 自动化平台概述
>>> 
>>> seo_data.get('title')
'运维自动化平台功能模块全面解析'
>>> 
>>> seo_data.get('keywords')
['运维自动化', '资产管理', '容器管理', '监控告警', '作业系统', '任务系统', '域名管理', '备份系统', '数据库服务', '费用中心', '审计中心', '用户管理']
>>> 
>>> seo_data.get('description')
并且详细解析了每个模块是如何解决实际运维中的问题的。

然后我只需将这些输出的数据保存至数据库，这样就会自动触发页面生成的方法并且进行上传，整个流程便完成了。

后记

当初花费很长时间寻找工具，尝试了众多方法来达成 SEO 友好型 TDK 信息的自动生成，可一直都没有找到很好的方案。现在，终于找到了能够完美解决这个问题的方式。然而，如今已经进入了 AI 的时代，传统网站正逐渐走向没落，这已经是一个不可否认的事实。那么，即便生成了再完美的 TDK，做了再好的 SEO，其意义还大吗？

AI用的越多，越是感叹其强大，同时带来的打击也越大