„Semalt“ patarimai, kaip naudoti gilų mokymąsi, norint optimizuoti automatizuotą pavadinimo žymą



Greitas būdas užimti pirmaujančią poziciją jūsų SEO reitinge yra įtraukti aukščiausią reitingą turintį raktinį žodį į jų pavadinimo žymą. Ir nors minutę pagalvoję suprasite, kad tai tikrai protingas sprendimas. Jei turite puslapį, kuris jau yra reitinguojamas pagal raktinį žodį, be to, kad jo nėra pavadinime, įsivaizduokite, koks reikšmingas yra raktinis žodis pavadinime. Jūs, žinoma, būsite dažniau indeksuojami pagal šį raktinį žodį; taigi jūs reitinguojate geriau.

Jei paimtume tą raktinį žodį ir pridėtume jį prie jūsų metaaprašo, jie pasirodys paryškinti paieškos rezultatuose, o tai reiškia, kad greičiausiai spustelės daugiau paieškos sistemos vartotojų. Tai, žinoma, bus naudinga svetainei.

Įsivaizduokite, kad Semalt dirbo svetainėje, kurioje buvo šimtai, tūkstančiai ar milijonai puslapių. Jei tai turėtume daryti rankiniu būdu, tai užims daug laiko ir greitai brangs. Taigi, kaip tada galime analizuoti jo puslapį ir optimizuoti kiekvieną pavadinimą ir meta aprašą? Išeitis yra naudoti mašiną. Išmokę mašiną kiekviename puslapyje rasti aukščiausio lygio raktinius žodžius, sutaupome laiko ir išlaidų. Mašinos naudojimas gali baigtis geriau ir greičiau nei duomenų įvedimo komanda.

Vėl pristatykime „Uber“ „Ludwig“ ir „Google“ T5

Derindami „Uber“ „Ludwig“ ir „Google“ T5, turite gana galingą sistemą.

Apibendrinant galima pasakyti, kad „Ludwig“ yra atviro kodo automatinis ML įrankis, leidžiantis jo vartotojams mokyti pažangius modelius nereikalaujant rašyti jokio kodo.

Kita vertus, „Google T5“ yra geresnė „SERT“ stiliaus modelių versija. T5 gali apibendrinti, išversti, atsakyti į klausimus ir klasifikuoti paieškos užklausas bei daugelį kitų funkcijų. Trumpai tariant, tai labai galingas modelis.

Tačiau nėra jokių požymių, kad T5 būtų mokytas optimizuoti pavadinimo žymas. Bet galbūt mes galime tai padaryti ir štai kaip:
  • Gauname apmokytą duomenų rinkinį su pavyzdžiais:
    • Originalios pavadinimo žymos be mūsų tikslinio raktinio žodžio
    • Mūsų tiksliniai raktiniai žodžiai
    • Optimizuotos pavadinimų žymos su tiksliniais raktiniais žodžiais
  • T5 tuningo kodas ir instrukcijos, kurias reikia naudoti
  • Turėkite optimizuotų pavadinimų rinkinį, kad galėtume išbandyti savo modelį
Pradėsime nuo jau sukurto duomenų rinkinio ir pateiksime vadovą, kaip sukūrėme duomenų rinkinį.

„T5“ autoriai buvo pakankamai dosnūs, kad suteiktų mums išsamų „Google Colab“ užrašų knygelę, kurią naudojame T5 koreguoti. Praleidę laiką tai studijavę, galėjome atsakyti į savavališkus smulkmenos klausimus. „Colab“ nešiojamame kompiuteryje taip pat yra gairių, kaip suderinti T5 naujoms užduotims. Tačiau, pažvelgę ​​į kodo pakeitimus ir reikalingus duomenų paruošimus, sužinosite, kad tai reikalauja daug darbo ir kad mūsų idėjos gali būti tobulos.

Bet kas būtų, jei būtų paprasčiau? Dėl „Uber Ludwig 3“ versijos, kuri buvo išleista prieš kelis mėnesius, turime keletą labai naudingų funkcijų. 3.0 versijos „Ludwig“ yra:
  • Hiperparametrų optimizavimo mechanizmas, gaunantis papildomą modelių našumą.
  • Be kodo integracija su „Hugging Face's Transformers“ saugykla. Tai suteikia vartotojams prieigą prie atnaujintų modelių, tokių kaip GPT-2, T5, DistilBERT ir Electra natūralios kalbos apdorojimo užduotims atlikti. Kai kurios tokios užduotys apima klasifikavimo nuotaikų analizę, įvardijamų subjektų atpažinimą, atsakymus į klausimus ir kt.
  • Jis yra naujesnis, greitesnis, modulinis ir turi daugiau išplėstinę vidinę sistemą, kuri remiasi „TensorFlow 2“.
  • Tai palaiko daugelį naujų duomenų formatų, tokių kaip „Apache Parquet“, TSV ir JSON.
  • Iš dėžutės k-kartų kryžminis patvirtinimas įgalintas.
  • Integruotas su svoriais ir šališkumu, jis gali būti naudojamas valdant ir stebint kelių modelių mokymo procesus.
  • Jis turi naują vektorinių duomenų tipą, kuris palaiko triukšmingas etiketes. Tai praverčia, jei susiduriame su silpna priežiūra.
Yra keletas naujų funkcijų, tačiau integracija į „Hugging Face's Transformers“ yra viena iš naudingiausių funkcijų. Apkabinami veido vamzdynai gali būti naudojami žymiai pagerinti SEO pastangas dėl pavadinimų ir meta aprašų generavimo.

Naudojant dujotiekį galima prognozuoti modelius, kurie jau yra apmokyti ir kurie jau yra modelio burbuliuke. Tačiau šiuo metu nėra modelių, kurie galėtų padaryti tai, ko mums reikia, todėl deriname „Ludwig“ ir „Pipeline“, kad sukurtume didžiulį automatinį pavadinimą ir „Meta Description“ kiekvienam svetainės puslapiui.

Kaip „Ludwig“ naudoti „T5 Tune-Tune“?

Tai yra svarbus klausimas, nes mes stengiamės savo klientams tiksliai parodyti, kas vyksta jų svetainės fone. Čia yra klišė, sakanti: „Ludwigą naudoti T5 treniruotėms yra taip paprasta, turėtume apsvarstyti galimybę tai padaryti neteisėta“. Tiesa, mes būtume apmokestinę savo klientus daug brangiau, jei turėtume samdyti dirbtinio intelekto inžinierių, kuris atliktų tą patį.

Čia sužinosite, kaip mes deriname T5.
  • 1 veiksmas: atidarykite naują „Google Colab“ bloknotą. Po to mes pakeisime Runtime naudoti GPU.
  • Atsisiunčiame jau sukomplektuotą „Hootsuite“ duomenų rinkinį.
  • Tada mes įdiegiame „Ludwig“.
  • Po įdiegimo įkeliame mokymo duomenų rinkinį į pandų duomenų rėmelį ir apžiūrime, kaip jis atrodo.
  • Tada susiduriame su svarbiausia kliūtimi, kuri yra tinkamo konfigūracijos failo kūrimas.
Norint sukurti tobulą sistemą, reikia T5 dokumentų ir nuolatinių bandymų ir klaidų, kol mes ją tinkamai suprasime. (tai būtų ilgas kelias, jei čia galite rasti gaminamą „Python“ kodą.)

Būtinai peržiūrėkite įvesties ir išvesties funkcijų žodynus ir įsitikinkite, kad jūsų parametrai teisingai paimti. Jei viskas bus padaryta teisingai, Ludwigas pradės naudoti „t5-small“ kaip bėgimo modelį. Didesniems T5 modeliams lengviau pakeisti modelio stebulę ir potencialiai pagerinti jo generavimą.

Keletą valandų treniravę modelį, mes pradedame gauti įspūdingą patvirtinimo tikslumą.

Svarbu atkreipti dėmesį į tai, kad Ludwigas automatiškai pasirenka kitus svarbiausius teksto generavimo matavimus, daugiausia sumišimą ir redagavimo atstumą. Tai abu nedideli skaičiai, kurie mums tinka.

Kaip mes naudojame apmokytus modelius, norėdami optimizuoti pavadinimus

Mūsų modelių išbandymas yra tikroji įdomi dalis.

Pirmiausia atsisiunčiame bandomąjį duomenų rinkinį su neoptimizuotais „Hootsuite“ pavadinimais, kurių modelis nematė mokydamasis. Duomenų rinkinį galėsite peržiūrėti naudodami šią komandą:

!galva

„Hootsuite_titles_to_optimize.csv“

Labai įspūdinga, kad Ludwigas ir T5 gali tiek daug nuveikti su bet kokiu mažu treniruočių rinkiniu ir jiems nereikia pažangaus „Hyperparameter“ derinimo. Tinkamas testas priklauso nuo to, kaip jis sąveikauja su mūsų tiksliniais raktiniais žodžiais. Kaip gerai jis susimaišo?

Sukurkite pavadinimo žymos optimizavimo programą naudodami „Streamlight“

Turinio rašytojams ši programa yra naudingiausia. Ar nebūtų nuostabu turėti paprastą naudoti programą, kuriai nereikia daug techninių žinių? Na, būtent čia „Streamlight“.

Jo montavimas, taip pat naudojimas, yra gana tiesus. Galite jį įdiegti naudodami:

! pip įdiegti racionaliai

Mes sukūrėme programą, kuri naudoja šį modelį. Kai reikia, galime jį paleisti iš tos pačios vietos, kur mokome modelį, arba atsisiųsti jau apmokytą modelį ten, kur planuojame paleisti scenarijų. Mes taip pat parengėme CSV failą su pavadinimais ir raktiniais žodžiais, kuriuos tikimės optimizuoti.

Dabar mes paleidžiame programą. Norėdami paleisti modelį, turime pateikti kelią į CSV failą, kuriame yra pavadinimai ir raktiniai žodžiai, kuriuos tikimės optimizuoti. Mokydami Liudviką, CSV stulpelių pavadinimai turi sutapti su vardais. Jei modelis neoptimizuoja visų pavadinimų, neturėtumėte panikuoti; gauti tinkamą padorų skaičių taip pat yra puikus žingsnis į priekį.

Kaip „Python“ ekspertai, dirbdami su tuo, labai džiaugiamės, nes tai paprastai verčia kraują.

Kaip sukurti pasirinktinį duomenų rinkinį mokymui

Naudodamiesi „Hootsuite“ titulais, mes galime išmokyti modelių, kurie gerai tiktų mūsų klientams, bet gali būti numatyti jų konkurentams. Štai kodėl mes užtikriname, kad patys sukursime savo duomenų rinkinį ir štai kaip tai darome.
  • Mes naudojame savo duomenis iš „Google Search Console“ arba „Bing Webmaster Tools“.
  • Kaip alternatyvą, mes taip pat galime gauti savo kliento konkurencijos duomenis iš SEMrush, Moz, Ahrefs ir kt.
  • Tada mes parašome pavadinimų žymų scenarijų ir suskirstome pavadinimus, kurie turi ir neturi tikslinio raktinio žodžio.
  • Paimame pavadinimus, kurie buvo optimizuoti naudojant raktinius žodžius, ir pakeičiame raktinius žodžius sinonimais, arba naudojame kitus metodus, kad pavadinimas būtų „deoptimizuotas“.

Išvada

Semalt yra čia, kad padėtų jums automatiškai optimizuoti pavadinimų žymas ir meta aprašymus. Tai darydami galite likti priekyje SERP. Svetainės analizė niekada nėra lengva užduotis. Štai kodėl mašinos mokymas, kuris padėtų mums tai padaryti, taupo ne tik išlaidas, bet ir laiką.

„Semalt“ yra specialistai, kurie sukurs jūsų duomenų rinkinį „Ludwig“ ir „T5“, kad galėtumėte visada laimėti.

Paskambinkite mums šiandien.

mass gmail