Bot Dataset

e. 以编程方式进行更新：
使用 LLM，我可以比较数据点，并让 LLM 根据数据趋势编写报告的初稿。以下是代码片段：

以编程方式进行更新的代码片段
这使我能够从报告中提取元素，根据需要编辑它们并以编程方式更新它们，从而使得整个报告过程高效。

6. 使用 LLM 实现 ETL 流程自动化
在 SEO 中，我们执行的许多任务都遵循 ETL（提取、转换、加载）流程。本质上，这涉及从源中提取数据、对其进行转换或情境化，然后将其加载到格式或工具中以进行分析或报告。

当我将 LLM（大型语言模型）与 Google Cloud Workflows、Cloud Functions 和 App Script 集成时，我可以自动化整个过程，使数据管理更加高效、准确。

以下是我实现 ETL 自动化的方法：

a. 萃取：

我从各种来源（例如 Google Analytics、Search Console 或网页抓取工具）提取 柬埔寨手机号码数据 数据。我 使用 API将这些数据直接拉入 Google 表格或 BigQuery，而不是手动下载数据文件。
例如，我利用 Google Cloud Functions 通过 API 调用 SERP，自动提取排名数据，无需手动输入。
b. 转型：

提取数据后，我会使用 LLM 对其进行转换或情境化。这可能涉及数据清理、关键字分类或创建 内容集群。LLM 会读取原始数据并根据定义的参数对其进行结构化。
例如，如果我正在处理关键字数据，我可以提示 LLM 根据意图对关键字进行分类，从而创建更有条理、更可操作的数据集。
c. 加载：

数据转换完成后，我会将其加载到适当的工具中，以便进一步分析或可视化。这可能是 Google Sheets、Google Data Studio，甚至可以直接加载到 PowerPoint 演示文稿中，用于向客户报告。