Семалт савети о томе како да користите дубоко учење за оптимизацију аутоматизоване ознаке наслова



Брзи начин да преузмете водећу улогу у СЕО рангирању је укључивање кључне речи највишег ранга у насловну ознаку. А ако мало размислите, схватићете да је то заиста паметно решење. Ако имате страницу која се већ рангирала за кључну реч, а да та кључна реч није присутна у наслову, замислите значај кључне речи у наслову. Природно ћете се чешће индексирати за ту кључну реч; стога се боље рангирате.

Ако смо узели ту кључну реч и додали је у ваш мета опис, она ће се појавити истакнута у резултатима претраге, што значи да ће вероватно кликнути више корисника претраживача. Ово ће, наравно, бити од користи веб локацији.

Замислите да Семалт ради на веб локацији са стотинама, хиљадама или милионима страница. Ако бисмо ово морали да радимо ручно, то ће потрајати и брзо ће прилично скупо. Па како онда можемо да га анализирамо на страници и оптимизујемо сваки наслов и мета опис? Решење је употреба машине. Учећи машину да проналази најбоље рангиране кључне речи на свакој страници, штедимо време и трошкове. Коришћење машине може на крају имати боље и брже перформансе од тима за унос података.

Поново представимо Уберов Лудвиг и Гоогле-ов Т5

Комбиновањем Уберовог Лудвига и Гоогле-овог Т5 имате прилично моћан систем.

Укратко, Лудвиг је ауто МЛ алатка отвореног кода која омогућава својим корисницима да обучавају напредне моделе без писања било ког кода.

С друге стране, Гоогле Т5 је супериорна верзија модела са стилом СЕРТ. Т5 може да резимира, преведе, одговори на питања и класификује упите за претрагу, као и многе друге функције. Укратко, то је врло моћан модел.

Међутим, нема назнака да је Т5 обучен за оптимизацију ознака наслова. Али можда то можемо, а ево како:
  • Добијамо обучен скуп података са примерима направљеним од:
    • Оригиналне ознаке наслова без циљане кључне речи
    • Наше циљане кључне речи
    • Оптимизоване ознаке наслова са циљним кључним речима
  • Код за подешавање Т5 и упутства за употребу
  • Имајте скуп наслова који нису оптимизовани како бисмо могли да тестирамо свој модел
Почет ћемо са већ креираним скупом података и даћемо водич о томе како смо креирали скуп података.

Аутори Т5 били су довољно великодушни да нам пруже детаљну бележницу Гоогле Цолаб, коју користимо за фино подешавање Т5. Након што смо провели време проучавајући га, могли смо да одговоримо на произвољна тривијална питања. Цолаб бележница такође садржи смернице како да Т5 подесите за нове задатке. Међутим, када погледате промене кода и потребну припрему података, сазнаћете да то укључује много посла и да су наше идеје можда савршене.

Али шта ако може бити једноставније? Захваљујући Убер Лудвиг верзији 3, која је објављена пре неколико месеци, имамо комбинацију неких врло корисних карактеристика. Верзија 3.0 Лудвига долази са:
  • Механизам за оптимизацију хиперпараметара који изводи додатне перформансе из модела.
  • Интеграција без кода са спремиштем Трансформерса Хуггинг Фаце. Ово корисницима даје приступ ажурираним моделима као што су ГПТ-2, Т5, ДистилБЕРТ и Елецтра за задатке обраде природног језика. Неки од таквих задатака укључују анализу расположења за класификацију, препознавање именованих ентитета, одговарање на питања и још много тога.
  • Новији је, бржи, модуларан и има једноставно прошириву позадину која се ослања на ТенсорФлов 2.
  • Пружа подршку за многе нове формате података попут Апацхе Паркует, ТСВ и ЈСОН.
  • Садржи к-фолд могућност унакрсне валидације.
  • Када се интегрише са тежинама и пристрасностима, може се користити за управљање и надгледање вишеструких модела процеса обуке.
  • Има нови тип података вектора који подржава бучне налепнице. То добро дође ако имамо посла са слабим надзором.
Постоји неколико нових функција, али интеграција Трансформерса загрљеног лица сматрамо једном од најкориснијих карактеристика. Цевоводи загрљаја лица могу се користити за значајно побољшање СЕО напора у прављењу наслова и генерисању мета описа.

Коришћење цевовода је сјајно за покретање предвиђања на моделима који су већ обучени и који су већ доступни у оквиру модела. Међутим, тренутно не постоје модели који могу да ураде оно што нам је потребно, па комбинујемо Лудвиг и Пипелине да бисмо створили застрашујући аутоматски наслов и Мета опис за сваку страницу на веб локацији.

Како користимо Лудвига за фино подешавање Т5?

Ово је важно питање док покушавамо да покажемо нашим клијентима шта се тачно догађа у позадини њихове веб странице. Овде постоји један клише који каже: "Коришћење Лудвига за обуку Т5 је тако једноставно, требало би размислити о томе да то буде незаконито." Истина је да бисмо много више наплаћивали нашим клијентима да смо морали да ангажујемо АИ инжењера да уради исто.

Овде ћете сазнати како фино подешавамо Т5.
  • Корак 1: отворите нову бележницу Гоогле Цолаб. Након тога, мењамо време извођења тако да користи ГПУ.
  • Преузимамо скуп података Хоотсуите који је већ састављен.
  • Затим инсталирамо Лудвига.
  • Након инсталације, учитавамо скуп података за обуку у оквир података о пандама и прегледавамо га како бисмо видели како изгледа.
  • Тада се суочавамо са најзначајнијом препреком, а то је стварање одговарајуће конфигурационе датотеке.
За изградњу савршеног система потребна је документација за Т5 и стални покушаји и грешке све док то не исправимо. (ишло би далеко ако овде можете пронаћи Питхон код који ћете произвести.)

Обавезно прегледајте речнике карактеристика улаза и излаза и уверите се да су ваша подешавања правилно изабрана. Ако се добро уради, Лудвиг ће почети да користи „т5-смалл“ као трчећи модел. За веће моделе Т5 лакше је променити чвориште модела и потенцијално побољшати његову генерацију.

Након неколико сати тренинга модела, почињемо да добијамо импресивну тачност валидације.

Важно је напоменути да Лудвиг аутоматски бира друга кључна мерења генерисања текста, углавном збуњеност и уређивање удаљености. То су обојица ниски бројеви који нам одговарају.

Како користимо наше обучене моделе за оптимизацију наслова

Тестирање наших модела је заиста занимљив део.

Прво преузимамо тестни низ са неоптимизираним Хоотсуите насловима који су остали невидљиви током тренинга. Помоћу ове наредбе моћи ћете да прегледате скуп података:

!глава

Хоотсуите_титлес_то_оптимизе.цсв

Веома је импресивно да Лудвиг и Т5 могу толико тога да ураде са било којим малим сетом тренинга и не захтевају напредно подешавање хиперпараметара. Исправан тест се своди на то како комуницира са нашим циљним кључним речима. Колико се добро меша?

Изградња апликације за оптимизацију ознака наслова помоћу програма Стреамлигхт

Писци садржаја сматрају да је ова апликација најкориснија. Не би ли било невероватно имати апликацију једноставну за употребу која не захтева пуно техничког знања? Па, управо због тога је Стреамлигхт овде.

Његова инсталација, као и употреба, прилично је једноставна. Можете га инсталирати помоћу:

! пип инсталл стреамлине

Направили смо апликацију која користи овај модел. Када је потребно, можемо га покренути са истог места на којем тренирамо модел или можемо преузети већ обучени модел тамо где планирамо покретање скрипте. Такође смо припремили ЦСВ датотеку са насловима и кључним речима за које се надамо да ћемо их оптимизовати.

Сада покрећемо апликацију. Да бисмо покренули модел, морамо да обезбедимо путању до ЦСВ датотеке која садржи наслове и кључне речи за које се надамо да ћемо их оптимизовати. Имена ЦСВ колона морају се подударати са именима током тренинга Лудвига. Ако модел не оптимизује све наслове, не бисте требали паничити; исправно постављање исправног броја је такође сјајан корак напред.

Као стручњаци за Питхон, веома смо узбуђени када радимо са овим, јер нам то обично пумпа крв.

Како створити прилагођени скуп података за обуку

Користећи Хоотсуите наслове, можемо да обучимо моделе који би добро функционисали за наше клијенте, али можда подразумевају за њихове конкуренте. Због тога осигуравамо да производимо сопствени скуп података, а ево како то радимо.
  • Користимо сопствене податке из Гоогле Сеарцх Цонсоле-а или Бинг Вебмастер Тоолс-а.
  • Као алтернативу, такође можемо да извучемо податке о конкуренцији наших клијената из СЕМрусх-а, Моз-а, Ахрефса итд.
  • Затим напишемо скрипту за ознаке наслова, а затим поделимо наслове који имају и немају циљну кључну реч.
  • Узимамо наслове који су оптимизовани помоћу кључних речи и замењујемо кључне речи синонимима или користимо друге методе тако да је наслов „деоптимизиран“.

Закључак

Семалт је овде да вам помогне да аутоматски оптимизујете ознаке наслова, као и мета описе. На тај начин можете да будете испред СЕРП-а. Анализа веб странице никада није лак задатак. Зато тренирање машине која ће нам помоћи да то учинимо не само да штеди трошкове, већ и време.

У Семалту постоје професионалци који ће поставити ваш скуп података, Лудвиг и Т5, тако да увек можете да побеђујете.

Позовите нас данас.

mass gmail