Semalt tanácsok a mély tanulás használatához az automatikus címcímke optimalizálásához



Egy gyors módja annak, hogy vezető szerepet töltsön be a SEO rangsorban, ha egy rangsorolt ​​kulcsszót felvesz a címkéjébe. És ha egy percig gondolkodik rajta, rájön, hogy ez valóban okos megoldás. Ha van olyan oldala, amely már rangsorol egy kulcsszót, anélkül, hogy ez a kulcsszó szerepelne a címben, képzelje el, milyen jelentősége van annak, ha a kulcsszó szerepel a címben. Természetesen gyakrabban fog indexelni ennél a kulcsszónál; ennélfogva jobban állsz.

Ha most átvettük ezt a kulcsszót, és hozzáadtuk a Meta Leírásához, akkor azok kiemelve jelennek meg a keresési eredmények között, vagyis valószínűleg több keresőmotor felhasználó kattint. Ez természetesen előnyös lesz a weboldal számára.

Képzelje el, hogy Semalt egy olyan weboldalon dolgozott, ahol több száz, ezer vagy több millió oldal található. Ha ezt manuálisan kellett elvégeznünk, az időigényes lesz, és gyorsan elég drága lesz. Tehát hogyan elemezhetjük az oldalt, és optimalizálhatjuk az egyes címek és metaadatok leírását? A megoldás egy gép használata. Azáltal, hogy megtanítunk egy gépet megtalálni a legmagasabb rangú kulcsszavakat minden oldalon, időt és költséget takarítunk meg. A gép használata jobb és gyorsabb teljesítményt eredményezhet, mint egy adatbeviteli csapat.

Helyezzük vissza az Uber Ludwigjét és a Google T5-ös verzióját

Az Uber Ludwig és a Google T5 ötvözésével elég erős rendszered van.

Összefoglalva, a Ludwig egy nyílt forráskódú auto ML eszköz, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy fejlett modelleket képezzenek, anélkül, hogy bármilyen kódot kellene írniuk.

A Google T5 viszont a SERT stílusú modellek kiváló verziója. A T5 összefoglalhatja, lefordíthatja, megválaszolhatja a kérdéseket, és osztályozhatja a keresési lekérdezéseket, valamint számos egyéb funkciót. Dióhéjban nagyon erős modell.

Nincs azonban arra utaló jel, hogy a T5-et kiképezték volna a címke címkék optimalizálására. De talán meg tudjuk csinálni, és itt van, hogyan:
  • Képzett adatkészletet kapunk, amely példákat tartalmaz:
    • Eredeti címcímkék a cél kulcsszó nélkül
    • Megcélzott kulcsszavak
    • Optimalizált címcímkék a megcélzott kulcsszavakkal
  • T5-ös tunningkód és használható oktatóanyagok
  • Legyen olyan címkészlet, amelyet nem optimalizáltak, hogy tesztelhessük a modellünket
Kezdjük egy már létrehozott adatkészlettel, és útmutatást adunk az adatkészlet létrehozásának módjáról.

A T5 készítői elég nagylelkűek voltak ahhoz, hogy rendelkezésükre álljon egy részletes Google Colab jegyzetfüzet, amelyet a T5 finomhangolásához használunk. Miután tanulmányozásával töltöttünk időt, önkényes trivia kérdésekre tudtunk válaszolni. A Colab notebook tartalmaz útmutatásokat a T5 finomhangolásához az új feladatokhoz. Amikor azonban megnézi a kódváltozásokat és a szükséges adat-előkészítést, kiderül, hogy ez sok munkával jár és elképzeléseink tökéletesek lehetnek.

De mi lenne, ha egyszerűbb lehetne? Az Uber Ludwig 3-as verziójának köszönhetően, amely néhány hónappal ezelőtt jelent meg, néhány nagyon hasznos funkció kombinációjával rendelkezünk. A Ludwig 3.0 verziója a következőket tartalmazza:
  • Hiperparaméter optimalizációs mechanizmus, amely további teljesítményt nyújt a modellektől.
  • Kód nélküli integráció a Hugging Face Transformers tárházával. Ez a felhasználók számára hozzáférést biztosít olyan frissített modellekhez, mint a GPT-2, T5, DistilBERT és az Electra természetes nyelvi feldolgozási feladatokhoz. Néhány ilyen feladat magában foglalja az osztályozás hangulatának elemzését, az entitás felismerését, a kérdések megválaszolását és egyebeket.
  • Újabb, gyorsabb, moduláris, és kibővíthető háttérrendszerrel rendelkezik, amely a TensorFlow 2-re támaszkodik.
  • Támogatást nyújt számos új adatformátumhoz, mint például az Apache Parquet, a TSV és a JSON.
  • A dobozból k-szeres keresztellenőrzés engedélyezéssel rendelkezik.
  • A súlyokkal és a torzításokkal integrálva többféle képzési folyamat kezelésére és nyomon követésére használható.
  • Új vektor adattípussal rendelkezik, amely támogatja a zajos címkéket. Ez jól jön, ha gyenge felügyelettel van dolgunk.
Számos új funkció létezik, de a Hugging Face Transformers-be való integrációt az egyik leghasznosabb szolgáltatásnak tartjuk. Az átölelő arcvezetékekkel jelentősen javítható a SEO és a Meta leírások létrehozásával kapcsolatos erőfeszítések.

A csővezeték használata jó előrejelzések futtatásához olyan modelleken, amelyek már betanultak, és amelyek már elérhetők a modellbuborékban. Jelenleg azonban nincsenek olyan modellek, amelyek megtehetnék azt, amire nekünk szükségünk van, ezért Ludwig és Pipeline kombinálásával félelmetes automatikus címet és Meta leírást készítünk a weboldal minden oldalához.

Hogyan használjuk a Ludwig-ot a T5 finomhangolásához?

Ez egy fontos kérdés, mivel megpróbáljuk pontosan megmutatni ügyfeleinknek, mi történik a weboldaluk hátterében. Errefelé van egy közhely: "Ludwig felhasználása a T5 képzéséhez olyan egyszerű, meg kell fontolnunk, hogy illegálisvá tegyük". Az az igazság, hogy ügyfeleinket sokkal magasabbra számítottuk volna fel, ha AI mérnököt kell felvenni az egyenértékű tevékenység végzéséhez.

Itt megtudhatja, hogyan finomhangoljuk a T5-et.
  • 1. lépés: nyisson meg egy új Google Colab jegyzetfüzetet. Ezt követően megváltoztatjuk a futásidejét a GPU használatára.
  • Letöltöttük a már összeállított Hootsuite adatsort.
  • Ezután telepítjük a Ludwig-ot.
  • A telepítés után az oktatási adatkészletet egy pandas adatkeretbe töltjük és megvizsgáljuk, hogy néz ki.
  • Ezután szembesülünk a legjelentősebb akadályral, amely a megfelelő konfigurációs fájl létrehozását jelenti.
A tökéletes rendszer kiépítéséhez meg kell adni a T5 dokumentációját és az állandó próbákat és hibákat, amíg rendbe nem hozjuk. (hosszú utat tenne, ha itt találja a gyártandó Python-kódot.)

Ellenőrizze a bemeneti és kimeneti funkciók szótárait, és ellenőrizze, hogy a beállításokat helyesen vették-e fel. Ha jól sikerül, Ludwig a „t5-small” szót kezdi használni futó modellként. Nagyobb T5 modelleknél könnyebb megváltoztatni a modellközpontot, és javítani lehet annak generációján.

Miután egy modellt több órán át edzettünk, lenyűgöző validációs pontosságot kapunk.

Fontos megjegyezni, hogy Ludwig automatikusan kiválaszt más kritikus szöveggenerálási méréseket, elsősorban a zavartságot és a szerkesztési távolságot. Mindkettő alacsony szám, amely megfelelően illeszkedik hozzánk.

Hogyan használjuk képzett modelljeinket a címek optimalizálásához

Modelljeink tesztelése az igazi érdekes rész.

Először letöltenünk egy tesztelési adatsort optimalizálatlan Hootsuite címmel, amelyet a modell az edzés közben nem látott. A következő parancs segítségével tekintheti meg az adatkészlet előnézetét:

!fej

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

Nagyon lenyűgöző, hogy Ludwig és a T5 minden apró edzéskészlettel ennyit képes megtenni, és nem igényelnek fejlett Hyperparameter hangolást. A megfelelő teszt arra vonatkozik, hogy miként hat egymással a cél kulcsszavakkal. Mennyire keveredik össze?

Címkeoptimalizáló alkalmazás készítése a Streamlight segítségével

A tartalomírók ezt az alkalmazást találják a leghasznosabbnak. Nem lenne csodálatos, ha egy egyszerűen használható alkalmazásunk nem igényel sok technikai tudást? Nos, a Streamlight éppen ezért van itt.

Telepítése, valamint felhasználása meglehetősen egyszerű. Telepítheti:

! pip install streamline

Hoztunk létre egy alkalmazást, amely kihasználja ezt a modellt. Ha szükséges, futtathatjuk ugyanarról a helyről, ahol betanítunk egy modellt, vagy letölthetünk egy már betanított modellt oda, ahová a szkript futtatását tervezzük. Előkészítettünk egy CSV fájlt is, amelynek címeivel és kulcsszavakkal reméljük optimalizálni.

Most elindítjuk az alkalmazást. A modell futtatásához meg kell adnunk a CSV fájl elérési útját, amelynek címei és kulcsszavai remélhetőleg optimalizálódnak. A CSV oszlopneveknek meg kell egyezniük a nevekkel Ludwig edzése közben. Ha a modell nem optimalizálja az összes címet, akkor ne essen pánikba; A tisztességes szám helyes megszerzése szintén nagy előrelépés.

Mint a Python szakértői, nagyon izgatottak vagyunk, amikor ezzel dolgozunk, mivel ez általában a vérünket pumpálja.

Hogyan állítsunk elő egy egyéni adatkészletet a képzéshez

A Hootsuite címek felhasználásával olyan modelleket képezhetünk ki, amelyek jól működnek ügyfeleink számára, de alapértelmezés szerint versenytársaik számára. Ezért biztosítjuk, hogy saját adatkészletet állítsunk elő, és ezt így tesszük.
  • Kihasználjuk saját adatainkat a Google Search Console vagy a Bing Webmestereszközök segítségével.
  • Alternatív megoldásként az ügyfelünk versenyadatait a SEMrush, a Moz, az Ahrefs stb.
  • Ezután írunk egy szkriptet a címcímkékhez, majd felosztjuk azokat a címeket, amelyek rendelkeznek és nincsenek megcélzott kulcsszóval.
  • Vesszük azokat a címeket, amelyeket kulcsszavakkal optimalizáltunk, és a kulcsszavakat szinonimákkal helyettesítjük, vagy más módszereket alkalmazunk, hogy a cím "deoptimálva legyen".

Következtetés

Semalt itt van, hogy segítsen a címcímkék és a meta leírások automatikus optimalizálásában. Ezzel előrébb maradhat a SERP-n. A weboldal elemzése soha nem könnyű feladat. Ezért nem csak költségeket, hanem időt is megtakarít egy gép kiképzése a segítségünkre.

A Semaltnél vannak olyan szakemberek, akik úgy állítják be az adatkészletet, a Ludwig-ot és a T5-öt, hogy Ön mindig nyerjen.

Hívjon még ma.

mass gmail