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请记住，这已经是通过自然语言生成创建的结构良好且主题丰富的内容。 我在第一个小节标题和第一段中输入了 GPT-3 引擎的初始材料。我对文章中的每个附加小节重复了此过程，本质上是逐节将生成内容拼接在一起。 当您结合两个 NLG 平台 埃及电子邮件列表 1.7 万个联系人线索 来创建一段长篇内容时，就会发生以下情况。

#contentmarketing #NLG 点击推文 在我们查看结果之前，这里是 MarketMuse 提供的一些统计数据和 KPI。 MarketMuse为该主题创建了一个主题模型，并根据该模型对前 20 个搜索结果进行了评分。 平均内容得分为23，平均字数为 2,226。

没有人想成为平庸之辈，因此 MarketMuse 还建议目标内容得分和字数分别为 35 和 4,962。达到该内容得分可确保内容全面，并且您很可能需要使用目标字数来实现这一点。 结果 内容分数 字数统计 MarketMuse NLG 技术 31 1,760 GPT-3（时髦） 二十六 953 总体而言，结果相当不错。

通常情况下，MarketMuse NLG 技术的输出会达到目标内容分数。但在这种情况下，我保旧输出，而主题模型（目标内容分数由此得出）是最新的。 GPT-3 的输出表现良好，内容得分仅比 MarketMuse NLG 技术低 20%。

而且它用更少的单词实现了这一目标。 上下文似乎是从 GPT-3 获得可接受的 NLG 输出的关键。提供足够的内容（比如一两段话），你就会增加获得有用内容的机会。#内容营销 #NLG 点击推文 MarketMuse NLG 技术 这是 MarketMuse NLG 技术的片段。