Nasalt Semalt mengenai Cara Menggunakan Pembelajaran Dalam Untuk Mengoptimumkan Tag Tajuk Automatik Anda



Cara cepat untuk memimpin dalam peringkat SEO anda adalah dengan memasukkan kata kunci peringkat teratas dalam tag tajuk mereka. Dan jika anda memikirkannya selama satu minit, anda akan menyedari bahawa ia memang penyelesaian yang bijak. Sekiranya anda mempunyai halaman yang sudah mempunyai peringkat untuk kata kunci tanpa kata kunci itu ada dalam tajuk, bayangkan pentingnya mempunyai kata kunci tersebut dalam tajuk. Anda secara semula jadi akan lebih kerap diindeks untuk kata kunci tersebut; oleh itu anda berpangkat lebih baik.

Sekarang, jika kita mengambil kata kunci itu dan menambahkannya ke Keterangan Meta anda, kata kunci tersebut akan kelihatan diserlahkan dalam hasil carian yang bermaksud bahawa lebih banyak pengguna enjin carian cenderung mengklik. Ini tentu saja akan menguntungkan laman web.

Bayangkan Semalt bekerja di laman web dengan beratus-ratus, ribuan, atau berjuta-juta halaman. Sekiranya kita melakukan ini secara manual, ia akan memakan masa dan akan menjadi sangat mahal dengan cepat. Oleh itu, bagaimana kita boleh menganalisisnya dan mengoptimumkan setiap tajuk dan Meta deskripsi? Penyelesaiannya adalah dengan menggunakan mesin. Dengan mengajar mesin untuk mencari kata kunci peringkat tertinggi di setiap halaman, kami menjimatkan masa dan kos. Menggunakan mesin dapat berkinerja lebih baik dan lebih pantas daripada pasukan kemasukan data.

Mari memperkenalkan semula Uber's Ludwig dan T5 Google

Dengan menggabungkan Uber's Ludwig dan T5 Google, anda mempunyai sistem yang cukup hebat.

Ringkasnya, Ludwig adalah alat ML auto sumber terbuka yang membolehkan penggunanya melatih model lanjutan tanpa perlu menulis kod apa pun.

Google T5, sebaliknya, adalah versi model SERT yang unggul. T5 dapat merangkum, menerjemahkan, menjawab soalan, dan mengklasifikasikan pertanyaan carian serta banyak fungsi lain. Ringkasnya, ia adalah model yang sangat hebat.

Namun, tidak ada petunjuk bahawa T5 telah dilatih untuk pengoptimuman tag tajuk. Tetapi mungkin kita dapat melakukannya, dan inilah caranya:
  • Kami mendapat set data terlatih dengan contoh yang terdiri daripada:
    • Tag tajuk asal tanpa kata kunci sasaran kami
    • Kata kunci sasaran kami
    • Tag tajuk yang dioptimumkan dengan kata kunci sasaran
  • Kod penalaan T5 dan tutorial untuk digunakan
  • Mempunyai sekumpulan tajuk yang belum dioptimumkan sehingga kami dapat menguji model kami
Kami akan memulakan dengan set data yang telah dibuat, dan kami akan memberikan panduan bagaimana kami membuat set data.

Pengarang T5 cukup murah hati untuk memberi kami buku nota Google Colab terperinci, yang kami gunakan untuk menyempurnakan T5. Setelah meluangkan masa untuk mempelajarinya, kami dapat menjawab soalan-soalan sepele yang sewenang-wenangnya. Buku nota Colab juga mempunyai garis panduan mengenai bagaimana menyempurnakan T5 untuk tugas baru. Walau bagaimanapun, apabila anda melihat perubahan kod dan penyediaan data yang diperlukan, anda dapati bahawa ia memerlukan banyak kerja dan idea kami mungkin sempurna.

Tetapi bagaimana jika lebih mudah? Terima kasih kepada Uber Ludwig versi 3, yang dilancarkan beberapa bulan yang lalu, kami mempunyai gabungan beberapa ciri yang sangat berguna. Ludwig versi 3.0 dilengkapi dengan:
  • Mekanisme pengoptimuman hyperparameter yang memperoleh prestasi tambahan dari model.
  • Integrasi tanpa kod dengan repositori Hugging Face's Transformers. Ini memberi pengguna akses ke model yang dikemas kini seperti GPT-2, T5, DistilBERT, dan Electra untuk tugas pemprosesan bahasa semula jadi. Beberapa tugas tersebut merangkumi analisis sentimen klasifikasi, pengenalan entiti bernama, menjawab soalan, dan banyak lagi.
  • Ini lebih baru, lebih cepat, modular, dan mempunyai backend yang lebih luas yang bergantung pada TensorFlow 2.
  • Ini memberikan sokongan untuk banyak format data baru seperti Apache Parquet, TSV, dan JSON.
  • Ia mempunyai pengesahan pengesahan silang k-fold out of the box.
  • Apabila disatukan dengan Berat dan Bias, ia dapat digunakan untuk mengurus dan memantau proses latihan pelbagai model.
  • Ia mempunyai jenis data vektor baru yang menyokong label yang bising. Itu sangat berguna sekiranya kita menghadapi pengawasan yang lemah.
Terdapat beberapa ciri baru, tetapi kami mendapati penyatuan ke Transformers Face Hugging sebagai salah satu ciri yang paling berguna. Memeluk saluran paip muka dapat digunakan untuk meningkatkan usaha SEO pada tajuk dan penghasilan deskripsi Meta dengan ketara.

Menggunakan saluran paip sangat bagus untuk menjalankan ramalan pada model yang sudah terlatih dan sudah tersedia dalam model bub. Namun, pada masa ini tidak ada model yang dapat melakukan apa yang perlu kami lakukan, jadi kami menggabungkan Ludwig dan Pipeline untuk membuat tajuk automatik yang hebat dan Meta Description untuk setiap halaman di laman web.

Bagaimana kita menggunakan Ludwig untuk Fine-Tune T5?

Ini adalah soalan penting kerana kami cuba menunjukkan kepada pelanggan kami apa yang sebenarnya berlaku di latar belakang laman web mereka. Di sini, ada klise © yang mengatakan, "menggunakan Ludwig untuk melatih T5 sangat mudah, kita harus mempertimbangkan menjadikannya tidak sah." Yang benar adalah kita akan membebankan pelanggan kita jauh lebih tinggi jika kita harus mengupah jurutera AI untuk melakukan yang setara.

Di sini, anda akan mengetahui bagaimana kita memperincikan T5.
  • Langkah 1: buka buku nota Google Colab baru. Selepas itu, kami mengubah Runtime untuk menggunakan GPU.
  • Kami memuat turun set data Hootsuite yang telah disatukan.
  • Kami kemudian memasang Ludwig.
  • Selepas pemasangan, kami memuatkan set data latihan ke dalam bingkai data panda dan memeriksanya untuk melihat seperti apa.
  • Kemudian kita menghadapi rintangan yang paling ketara, iaitu membuat fail konfigurasi yang betul.
Untuk membina sistem yang sempurna memerlukan dokumentasi untuk T5 dan percubaan dan ralat berterusan sehingga kita dapat melakukannya dengan betul. (Akan jauh jika anda dapat mencari kod Python yang akan dihasilkan di sini.)

Pastikan untuk mengkaji kamus ciri input dan output dan pastikan tetapan anda diambil dengan betul. Sekiranya dilakukan dengan betul, Ludwig akan mula menggunakan 't5-small' sebagai model berjalan. Untuk model T5 yang lebih besar, lebih mudah untuk menukar hub model dan berpotensi meningkatkan penjanaannya.

Setelah melatih model selama beberapa jam, kami mula mendapat ketepatan pengesahan yang mengagumkan.

Penting untuk anda perhatikan bahawa Ludwig secara automatik memilih ukuran penghasilan teks penting lain, terutamanya kebingungan dan jarak edit. Kedua-duanya adalah nombor rendah yang sesuai untuk kita.

Cara kami menggunakan model terlatih kami untuk mengoptimumkan tajuk

Menguji model kami adalah bahagian yang menarik.

Pertama, kami memuat turun set data ujian dengan tajuk Hootsuite yang tidak dioptimumkan yang tetap tidak dapat dilihat oleh model semasa dalam latihan. Anda akan dapat melihat set data menggunakan arahan ini:

kepala

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

Sangat mengagumkan bahawa Ludwig dan T5 dapat melakukan banyak hal dengan set latihan kecil, dan mereka tidak memerlukan penalaan Hyperparameter yang maju. Ujian yang tepat datang ke bagaimana ia berinteraksi dengan kata kunci sasaran kami. Sejauh manakah ia sebati?

Membangun aplikasi pengoptimuman tag tajuk dengan Streamlight

Penulis kandungan menganggap aplikasi ini paling berguna. Bukankah mengagumkan apabila mempunyai aplikasi mudah digunakan yang tidak memerlukan banyak pengetahuan teknikal? Nah, hanya itulah yang digunakan oleh Streamlight.

Pemasangannya, serta penggunaannya, agak lurus ke hadapan. Anda boleh memasangnya dengan:

! pip pasangkan arus

Kami telah membuat aplikasi yang memanfaatkan model ini. Apabila diperlukan, kita dapat menjalankannya dari tempat yang sama di mana kita melatih model, atau kita dapat memuat turun model yang sudah terlatih ke tempat kita berencana menjalankan skrip. Kami juga telah menyediakan fail CSV dengan tajuk dan kata kunci yang kami harap dapat dioptimumkan.

Sekarang kami melancarkan aplikasi. Untuk menjalankan model, kita perlu memberikan jalan ke fail CSV, yang mempunyai tajuk dan kata kunci yang diharapkan dapat dioptimumkan. Nama lajur CSV mesti sepadan dengan nama semasa melatih Ludwig. Sekiranya model tidak mengoptimumkan semua tajuk, anda tidak perlu panik; mendapatkan nombor yang betul juga merupakan langkah maju yang baik.

Sebagai pakar di Python, kami sangat bersemangat ketika bekerja dengan ini, kerana ia biasanya mengepam darah kita.

Cara menghasilkan set data khusus untuk dilatih

Dengan menggunakan tajuk Hootsuite, kami dapat melatih model yang berfungsi dengan baik untuk pelanggan kami tetapi mungkin menjadi pesaing bagi mereka. Itulah sebabnya kami memastikan bahawa kami menghasilkan set data kami sendiri, dan inilah cara kami melakukannya.
  • Kami memanfaatkan data kami sendiri dari Konsol Carian Google atau Alat Webmaster Bing.
  • Sebagai alternatif, kami juga dapat menarik data persaingan pelanggan kami dari SEMrush, Moz, Ahrefs, dll.
  • Kami kemudian menulis skrip untuk tag tajuk dan kemudian membahagikan tajuk yang mempunyai dan tidak mempunyai kata kunci sasaran.
  • Kami mengambil tajuk yang telah dioptimumkan menggunakan kata kunci dan mengganti kata kunci dengan sinonim, atau kami menggunakan kaedah lain sehingga tajuknya "dinyahoptimumkan."

Kesimpulannya

Semalt ada di sini untuk membantu anda mengoptimumkan tag tajuk anda dan juga deskripsi meta secara automatik. Dengan melakukannya, anda boleh terus maju di SERP. Analisis laman web bukanlah suatu perkara yang mudah. Oleh itu, mengapa melatih mesin untuk membantu kita melakukan ini bukan sahaja menjimatkan kos, tetapi juga menjimatkan masa.

Di Semalt, ada profesional yang akan mengatur set data anda, Ludwig, dan T5 agar anda tetap menang selalu.

Hubungi kami hari ini.

mass gmail