Semalt nasveti o tem, kako s poglobljenim učenjem optimizirati svojo samodejno oznako naslova



Hiter način, da prevzamete vodilno vlogo pri uvrstitvi SEO, je, da v naslovno oznako vključite ključno besedo z najvišjo uvrstitvijo. In če pomislite na minuto, boste ugotovili, da je to res pametna rešitev. Če imate stran, ki že uvršča ključno besedo, ne da bi bila v naslovu ta ključna beseda, si predstavljajte, kako pomembna je ključna beseda v naslovu. Za to ključno besedo boste naravno pogosteje indeksirani; zato se uvrščate bolje.

Če smo vzeli to ključno besedo in jo dodali vašemu meta opisu, bodo prikazane v rezultatih iskanja, kar pomeni, da bo verjetno kliknilo več uporabnikov iskalnikov. To bo seveda koristilo spletni strani.

Predstavljajte si, da je Semalt delal na spletnem mestu s stotinami, tisoči ali milijoni strani. Če bi morali to storiti ročno, bo to zamudno in se bo hitro podražilo. Torej, kako potem lahko analiziramo to stran in optimiziramo vsak naslov in meta opis? Rešitev je uporaba stroja. S tem, ko stroj naučimo najti najvišje uvrščene ključne besede na vsaki strani, prihranimo čas in stroške. Uporaba stroja lahko na koncu deluje bolje in hitreje kot ekipa za vnos podatkov.

Ponovno predstavimo Uberjev Ludwig in Googlov T5

S kombinacijo Uberjevega Ludwiga in Googlovega T5 imate precej zmogljiv sistem.

Če povzamemo, Ludwig je odprtokodno orodje za samodejno ML, ki svojim uporabnikom omogoča, da urijo napredne modele, ne da bi jim bilo treba pisati kodo.

Google T5 pa je vrhunska različica modelov v stilu SERT. T5 lahko povzema, prevaja, odgovarja na vprašanja in razvršča iskalne poizvedbe ter številne druge funkcije. Na kratko je zelo zmogljiv model.

Vendar pa nič ne kaže, da je bil T5 usposobljen za optimizacijo naslovnih oznak. Morda pa to lahko storimo, in tukaj je tako:
  • Dobimo usposobljen nabor podatkov s primeri iz:
    • Izvirne naslovne oznake brez ciljne ključne besede
    • Naše ciljne ključne besede
    • Optimizirane oznake naslova s ​​ciljnimi ključnimi besedami
  • Koda za nastavitev T5 in vadnice za uporabo
  • Nabor naslovov, ki niso optimizirani, da lahko preizkusimo svoj model
Začeli bomo z naborom podatkov, ki je že bil ustvarjen, in dali bomo navodila o tem, kako smo ustvarili nabor podatkov.

Avtorji T5 so bili dovolj radodarni, da so nam posredovali podroben zvezek Google Colab, ki ga uporabljamo za natančno nastavitev T5. Potem ko smo ga porabili za študij, smo lahko odgovorili na poljubna vprašanja o zanimivostih. V prenosnem računalniku Colab so tudi smernice za natančno prilagajanje T5 za nove naloge. Ko pa pogledate spremembe kode in zahtevano pripravo podatkov, ugotovite, da gre za veliko dela in da so naše ideje lahko popolne.

Kaj pa, če bi lahko bilo bolj preprosto? Zahvaljujoč različici Uber Ludwig 3, ki je bila izdana pred nekaj meseci, imamo kombinacijo nekaj zelo uporabnih funkcij. Različica 3.0 Ludwig prihaja z:
  • Mehanizem za optimizacijo hiperparametrov, ki iz modelov izpelje dodatno zmogljivost.
  • Integracija brez kode s skladiščem Transformers Hugging Face. To uporabnikom omogoča dostop do posodobljenih modelov, kot so GPT-2, T5, DistilBERT in Electra, za naloge obdelave naravnega jezika. Nekatere takšne naloge vključujejo analizo občutja klasifikacije, prepoznavanje imenovanih entitet, odgovore na vprašanja in še več.
  • Je novejši, hitrejši, modularen in ima več razširljivih opornic, ki temeljijo na TensorFlow 2.
  • Zagotavlja podporo številnim novim formatom podatkov, kot so Apache Parquet, TSV in JSON.
  • Na voljo ima k-kratno možnost navzkrižne potrditve.
  • Če je integriran z utežmi in predsodki, se lahko uporablja za upravljanje in spremljanje več modelov procesov treninga.
  • Ima nov vektorski tip podatkov, ki podpira hrupne nalepke. To pride prav, če imamo opravka s šibkim nadzorom.
Obstaja več novih funkcij, vendar se nam zdi integracija v Transformers objemnega obraza ena najbolj uporabnih funkcij. Ogrodja za objemanje obraza lahko uporabimo za znatno izboljšanje prizadevanj za optimizacijo naslovov in generiranje meta opisov.

Uporaba cevovoda je odlična za izvajanje napovedi na modelih, ki so že usposobljeni in so že na voljo v oknu modelov. Vendar trenutno ni modelov, ki bi lahko storili tisto, kar potrebujemo, zato združimo Ludwig in Pipeline, da ustvarimo strašljiv samodejni naslov in metaopis za vsako stran na spletnem mestu.

Kako uporabimo Ludwiga za natančno nastavitev T5?

To je pomembno vprašanje, saj skušamo strankam natančno pokazati, kaj se dogaja v ozadju njihove spletne strani. Tukaj je nek kliše, ki pravi: "Uporaba Ludwiga za trening T5 je tako preprosta, zato bi morali razmisliti o njeni nezakonitosti." Resnica je, da bi našim strankam zaračunavali veliko višje, če bi morali najeti inženirja umetne inteligence, da bi naredil enako.

Tukaj boste izvedeli, kako natančno nastavimo T5.
  • 1. korak: odprite nov zvezek Google Colab. Po tem spremenimo Runtime za uporabo GPU.
  • Prenesemo nabor podatkov Hootsuite, ki je že sestavljen.
  • Nato namestimo Ludwiga.
  • Po namestitvi naložimo nabor podatkov o vadbi v podatkovni okvir pand in ga pregledamo, da vidimo, kako je videti.
  • Nato se soočimo z najpomembnejšo oviro, ki je ustvarjanje ustrezne konfiguracijske datoteke.
Za izdelavo popolnega sistema potrebujemo dokumentacijo za T5 in nenehne preizkuse in napake, dokler ne popravimo. (Če bi tukaj našli kodo Python, ki bi jo ustvarila, bi bilo zelo daleč.)

Preglejte slovarje vhodnih in izhodnih funkcij in se prepričajte, da so vaše nastavitve pravilno pobrane. Če naredite pravilno, bo Ludwig začel uporabljati 't5-small' kot delujoči model. Pri večjih modelih T5 je lažje spremeniti pesta modela in potencialno izboljšati njegovo generacijo.

Po nekaj urnem treningu modela začnemo pridobivati ​​impresivno natančnost preverjanja.

Pomembno je, da upoštevate, da Ludwig samodejno izbere druge ključne meritve za ustvarjanje besedila, predvsem zmedenost in urejanje razdalje. To sta obe nizki številki, ki nam ustrezata.

Kako uporabljamo naše usposobljene modele za optimizacijo naslovov

Preizkusiti naše modele je resnično zanimiv del.

Najprej prenesemo testni nabor podatkov z neoptimiziranimi naslovi Hootsuite, ki jih model med treningom ni videl. S pomočjo tega ukaza si boste lahko ogledali nabor podatkov:

! glava

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

Zelo impresivno je, da lahko Ludwig in T5 naredita toliko s katerim koli majhnim treningom in ne zahtevata nobenega naprednega uglaševanja hiperparametrov. Ustrezen test se nanaša na interakcijo z našimi ciljnimi ključnimi besedami. Kako dobro se meša?

Izdelava aplikacije za optimizacijo naslovne oznake z Streamlightom

Pisci vsebin menijo, da je ta aplikacija najbolj uporabna. Ali ne bi bilo neverjetno imeti preprosto aplikacijo, ki ne zahteva veliko tehničnega znanja? No, ravno zato je tu Streamlight.

Njegova namestitev, pa tudi uporaba, je povsem neposredna. Lahko ga namestite z uporabo:

! pip install streamline

Ustvarili smo aplikacijo, ki uporablja ta model. Po potrebi ga lahko zaženemo z istega mesta, kjer treniramo model, ali prenesemo že usposobljen model tja, kjer načrtujemo izvajanje skripta. Pripravili smo tudi datoteko CSV z naslovi in ​​ključnimi besedami, za katere upamo, da jih bomo optimizirali.

Zdaj zaženemo aplikacijo. Za zagon modela moramo zagotoviti pot do datoteke CSV, ki vsebuje naslove in ključne besede, za katere upamo, da jih bomo optimizirali. Imena CSV stolpcev se morajo ujemati z imeni med treningom Ludwiga. Če model ne optimizira vseh naslovov, ne bi smeli biti v paniki; pravilno pridobiti dostojno številko je tudi velik korak naprej.

Kot strokovnjaki za Python smo pri delu s tem zelo navdušeni, saj nam navadno črpa kri.

Kako ustvariti nabor podatkov po meri za usposabljanje

Z uporabo naslovov Hootsuite lahko treniramo modele, ki bi dobro delovali za naše stranke, morda pa bodo privzeti za njihove konkurente. Zato poskrbimo, da si izdelamo lastni nabor podatkov, in tako to naredimo.
  • Uporabljamo lastne podatke iz Google Search Console ali Bing Webmaster Tools.
  • Kot alternativo lahko pridobimo tudi podatke o konkurenci naših strank iz SEMrush, Moz, Ahrefs itd.
  • Nato napišemo skript za oznake naslovov in nato razdelimo naslove, ki imajo in nimajo ciljne ključne besede.
  • Vzamemo naslove, ki so bili optimizirani z uporabo ključnih besed, in ključne besede nadomestimo s sopomenkami ali pa uporabimo druge metode, tako da je naslov "deoptimiziran".

Zaključek

Semalt je tukaj, da vam pomaga samodejno optimizirati oznake naslovov in metaopise. S tem lahko ostanete v prednosti pri SERP. Analiza spletnega mesta ni nikoli lahka naloga. Zato usposabljanje stroja, ki nam pomaga pri tem, ne samo prihrani stroške, ampak tudi prihrani čas.

V podjetju Semalt obstajajo strokovnjaki, ki bodo nastavili vaš nabor podatkov, Ludwig in T5, tako da boste vedno lahko zmagali.

Pokličite nas danes.

mass gmail