Këshilla për Semalt se si të përdorni mësimin e thellë për të optimizuar etiketën tuaj të automatizuar të titullit



Një mënyrë e shpejtë për të marrë drejtimin në renditjen tuaj SEO është të përfshini një fjalë kyçe të rangut të lartë në etiketën e tyre të titullit. Dhe nëse e mendoni për një minutë, do ta kuptoni se me të vërtetë është një zgjidhje e zgjuar. Nëse keni një faqe që tashmë renditet për një fjalë kyçe, pa e pasur atë fjalë në titull, imagjinoni domethënien e fjalës kyçe në titull. Ju natyrshëm do të indeksoheni më shpesh për atë fjalë kyçe; prandaj renditeni më mirë.

Tani, nëse e morëm atë fjalë kyçe dhe e shtuam në përshkrimin tuaj Meta, ato do të shfaqen të theksuara në rezultatet e kërkimit, që do të thotë se më shumë përdorues të motorëve të kërkimit ka të ngjarë të klikojnë. Kjo, sigurisht, do të përfitojë nga faqja e internetit.

Imagjinoni që Semalt ishte duke punuar në një faqe në internet me qindra, mijëra ose miliona faqe. Nëse do të duhej ta bënim këtë manualisht, do të kërkojë shumë kohë dhe do të kushtojë shumë shpejt. Atëherë, si mund ta analizojmë faqen e saj dhe të zgjedhim secilin përshkrim të Titullit dhe Metës? Zgjidhja është të përdorni një makinë. Duke mësuar një makinë për të gjetur fjalët kyçe të rangut më të lartë në secilën faqe, ne kursejmë kohë dhe kosto. Përdorimi i një makine mund të përfundojë duke performuar më mirë dhe më shpejt se një ekip i futjes së të dhënave.

Le të prezantojmë përsëri Ludwig të Uber dhe T5 të Google

Duke kombinuar Ludwig të Uber dhe T5 të Google, ju keni një sistem mjaft të fuqishëm.

Si përmbledhje, Ludwig është një mjet automatik ML me burim të hapur i cili u lejon përdoruesve të saj të trajnojnë modele të përparuara pa pasur nevojë të shkruajnë ndonjë kod.

Nga ana tjetër, Google T5 është një version superior i modeleve të stilit SERT. T5 mund të përmbledhë, përkthejë, përgjigjet në pyetje dhe klasifikojë pyetjet e kërkimit, si dhe shumë funksione të tjera. Me pak fjalë, është një model shumë i fuqishëm.

Sidoqoftë, nuk ka asnjë tregues që T5 është trajnuar për optimizimin e etiketës së titullit. Por mbase ne mund ta bëjmë atë, dhe këtu është mënyra se si:
  • Ne marrim një set të të dhënave të trajnuar me shembuj të bërë nga:
    • Etiketat origjinale të titullit pa fjalën tonë të synuar
    • Fjala kyçe (et) tona kryesore
    • Etiketat e optimizuara të titullit me fjalët kyçe të synuara
  • Një kod akordimi T5 dhe udhëzime për t'u përdorur
  • Keni një grup titujsh që nuk janë optimizuar në mënyrë që të mund të provojmë modelin tonë
Ne do të fillojmë me një set të të dhënave që është krijuar tashmë, dhe do të sigurojmë një udhëzues se si e krijuam databazën.

Autorët e T5 ishin mjaft bujarë për të na ofruar një fletore të hollësishme Google Colab, të cilën ne e përdorim për të rregulluar T5. Pasi kaluam kohën duke e studiuar, ne ishim në gjendje t'u përgjigjeshim pyetjeve të vogëlsirave arbitrare. Fletorja Colab gjithashtu ka udhëzime se si të rregulloni me kujdes T5 për detyra të reja. Sidoqoftë, kur shikoni ndryshimet e kodit dhe përgatitjen e të dhënave të kërkuara, zbuloni se kjo përfshin shumë punë dhe se idetë tona mund të jenë perfekte.

Por çka nëse mund të jetë më e thjeshtë? Falë versionit 3 të Uber Ludwig, i cili u lëshua disa muaj më parë, ne kemi një kombinim të disa veçorive shumë të dobishme. Versioni 3.0 i Ludwig vjen me:
  • Një mekanizëm i optimizimit të hiperparametrit që nxjerr performancë shtesë nga modelet.
  • Integrim pa kod me depon e Hugging Face's Transformers. Kjo u jep përdoruesve akses në modelet e azhurnuara si GPT-2, T5, DistilBERT dhe Electra për detyrat e përpunimit të gjuhës natyrore. Disa nga detyrat e tilla përfshijnë analizën e sentimenteve të klasifikimit, njohjen e emëruar të entitetit, përgjigjen e pyetjeve dhe më shumë.
  • Shtë më e re, më e shpejtë, modulare dhe ka një prapavijë të zgjerueshme që mbështetet në TensorFlow 2.
  • Ai siguron mbështetje për shumë formate të reja të të dhënave si Apache Parquet, TSV dhe JSON.
  • Ka jashtë kutisë mundësimin e kryqëzimit të k-palës.
  • Kur integrohet me Peshat dhe Paragjykimet, mund të përdoret për menaxhimin dhe monitorimin e proceseve të shumta të trajnimit të modelit.
  • Ka një lloj të ri të të dhënave vektoriale që mbështet etiketat e zhurmshme. Kjo ju ndihmon nëse kemi të bëjmë me mbikëqyrje të dobët.
Ka disa veçori të reja, por ne e gjejmë integrimin në Transformuesit e Hugging Face's si një nga tiparet më të dobishme. Tubacionet përqafuese të fytyrës mund të përdoren për të përmirësuar ndjeshëm përpjekjet e SEO për titujt dhe gjenerimin e përshkrimit Meta.

Përdorimi i tubacionit është i shkëlqyeshëm për të ekzekutuar parashikime në modelet që janë trajnuar tashmë dhe janë tashmë të disponueshëm në modelin bub. Sidoqoftë, aktualisht nuk ka asnjë model që mund të bëjë atë që na duhet për të bërë, kështu që ne kombinojmë Ludwig dhe Pipeline për të krijuar një titull të frikshëm automatik dhe Meta Përshkrimi për çdo faqe në një faqe në internet.

Si ta përdorim Ludwig për Fine-Tune T5?

Kjo është një pyetje e rëndësishme pasi ne përpiqemi t'u tregojmë klientëve tanë saktësisht se çfarë ndodh në sfondin e faqes së tyre të internetit. Rreth këtu, ekziston një klishe që thotë: "përdorimi i Ludwig për trajnimin e T5 është kaq i thjeshtë, sa duhet ta konsiderojmë të paligjshëm". E vërteta është që ne do të kishim akuzuar klientët tanë shumë më lart nëse do të duhej të punësonim një inxhinier të UA për të bërë ekuivalentin.

Këtu, ju do të zbuloni se si e rregullojmë saktë T5.
  • Hapi 1: hapni një fletore të re Google Colab. Pas kësaj, ne ndryshojmë Runtime për të përdorur GPU.
  • Ne shkarkojmë grupin e të dhënave Hootsuite që është bashkuar tashmë.
  • Më pas instalojmë Ludwig.
  • Pas instalimit, ne vendosim të dhënat e trajnimit në një kornizë të dhënash pandas dhe e inspektojmë atë për të parë se si duket.
  • Pastaj përballemi me pengesën më domethënëse, e cila është krijimi i skedarit të duhur të konfigurimit.
Ndërtimi i një sistemi perfekt kërkon dokumentacionin për T5 dhe prova dhe gabime të vazhdueshme derisa ta kuptojmë si duhet. (do të shkonte shumë nëse mund të gjeni kodin Python për të prodhuar këtu.)

Sigurohuni që të rishikoni fjalorët e karakteristikave të hyrjes dhe daljes dhe të siguroheni që cilësimet tuaja janë marrë në mënyrë korrekte. Nëse bëhet siç duhet, Ludwig do të fillojë të përdorë 't5-small' si model drejtues. Për modelet më të mëdha T5, është më e lehtë të ndryshosh në qendrën e modelit dhe të përmirësosh potencialisht gjenerimin e tij.

Pas trajnimit të një modeli për disa orë, ne fillojmë të marrim saktësi mbresëlënëse të vlerësimit.

Importantshtë e rëndësishme që të vini re se Ludwig zgjedh automatikisht matje të tjera thelbësore të gjenerimit të tekstit, kryesisht hutim dhe distancë redaktimi. Këta janë të dy numra të ulët që përshtaten si duhet për ne.

Si i përdorim modelet tona të trajnuara për të optimizuar titujt

Vënia në provë e modeleve tona është pjesa e vërtetë interesante.

Së pari, ne shkarkojmë një set të të dhënave provë me tituj të papopimizuar të Hootsuite që mbetën të papara nga modeli gjatë trajnimit. Do të jeni në gjendje të shikoni paraprakisht setin e të dhënave duke përdorur këtë komandë:

! kokën

Titrat Hootsuite_to_optimize.csv

Veryshtë shumë mbresëlënëse që Ludwig dhe T5 mund të bëjnë kaq shumë me ndonjë grup të vogël trajnimi, dhe ato nuk kërkojnë akordim të përparuar të Hyperparametrit. Testi i duhur bie në atë se si ndërvepron me fjalët tona kryesore të synuara. Sa mirë përzihet?

Ndërtimi i një aplikacioni për optimizimin e etiketës së titullit me Streamlight

Shkrimtarët e përmbajtjes e konsiderojnë këtë aplikacion më të dobishëm. A nuk do të ishte e mahnitshme të kishit një aplikacion të thjeshtë për t’u përdorur që nuk kërkon shumë njohuri teknike? Epo, për këtë është vetëm Streamlight.

Instalimi i tij, si dhe përdorimi, është mjaft i drejtë përpara. Mund ta instaloni duke përdorur:

! pip instaloni drejtimin

Ne kemi krijuar një aplikacion që përdor këtë model. Kur është e nevojshme, ne mund ta ekzekutojmë atë nga i njëjti vend ku stërvitim një model, ose mund të shkarkojmë një model tashmë të trajnuar atje ku planifikojmë të ekzekutojmë skenarin. Ne gjithashtu kemi përgatitur një skedar CSV me tituj dhe fjalë kyçe që shpresojmë t'i zgjedhim.

Tani ne fillojmë aplikacionin. Për të ekzekutuar modelin, duhet të sigurojmë rrugën për skedarin CSV, i cili ka tituj dhe fjalë kyçe që shpresojmë t'i zgjedhim. Emrat e kolonave CSV duhet të përputhen me emrat gjatë trajnimit të Ludwig. Nëse modeli nuk i optimizon të gjithë titujt, nuk duhet të trembeni; marrja e një numri të duhur të duhur është gjithashtu një hap i madh përpara.

Si ekspertë në Python, ne entuziazmohemi shumë kur punojmë me këtë, pasi kjo zakonisht na pompon gjakun.

Si të prodhoni një set të të dhënave të personalizuar për tu trajnuar

Duke përdorur tituj Hootsuite, ne mund të trajnojmë modele që do të funksiononin mirë për klientët tanë, por që mund të paracaktonin për konkurrentët e tyre. Kjo është arsyeja pse ne sigurojmë që të prodhojmë grupin tonë të të dhënave, dhe këtu është mënyra se si e bëjmë atë.
  • Ne përdorim të dhënat tona nga Google Search Console ose Bing Webmaster Tools.
  • Si një alternativë, ne gjithashtu mund të tërheqim të dhënat e konkurrencës së klientit tonë nga SEMrush, Moz, Ahrefs, etj.
  • Më pas shkruajmë një skenar për etiketat e titullit dhe më pas ndajmë tituj që bëjnë dhe nuk kanë fjalën kyçe të synuar.
  • Ne marrim tituj që janë optimizuar duke përdorur fjalë kyçe dhe i zëvendësojmë fjalët kyçe me sinonime, ose përdorim metoda të tjera në mënyrë që titulli të "deoptimized".

Përfundim

Semalt është këtu për t'ju ndihmuar të optimizoni automatikisht etiketat tuaja të titullit, si dhe përshkrimet e meta-ve. Duke vepruar kështu, ju mund të qëndroni përpara në SERP. Analiza e një faqe në internet nuk është kurrë një detyrë e lehtë. Kjo është arsyeja pse trajnimi i një makine për të na ndihmuar ta bëjmë këtë jo vetëm që kursen kosto, por gjithashtu kursen kohë.

Në Semalt, ka profesionistë të cilët do të vendosin databazën tuaj, Ludwig dhe T5 në mënyrë që ju të mund të qëndroni gjithmonë fitues.

Na telefononi sot.

mass gmail