Semalt-neuvoja syvän oppimisen käyttämisestä automatisoidun otsikkotunnisteen optimointiin



Nopea tapa ottaa johtoasema SEO-sijoituksessa on sisällyttää ylimmän tason avainsana otsikkotagiinsa. Ja jos ajattelet sitä hetken, huomaat, että se on todellakin älykäs ratkaisu. Jos sinulla on sivu, joka on jo sijoittunut avainsanalle ilman, että avainsana on otsikossa, kuvittele avainsanan merkitys otsikossa. Luonnollisesti indeksoidaan tälle avainsanalle useammin; joten voit sijoittua paremmin.

Jos nyt otimme kyseisen avainsanan ja lisäsimme sen Sisällönkuvaukseen, ne näkyvät korostettuna hakutuloksissa, mikä tarkoittaa, että useampi hakukoneiden käyttäjä todennäköisesti napsauttaa. Tästä on tietysti hyötyä verkkosivustolle.

Kuvittele, että Semalt työskenteli verkkosivustolla, jolla oli satoja, tuhansia tai miljoonia sivuja. Jos meidän on tehtävä tämä manuaalisesti, se on aikaa vievää ja tulee melko kalliiksi nopeasti. Joten miten voimme sitten analysoida sen sivun ja optimoida jokaisen otsikon ja metakuvauksen? Ratkaisu on käyttää konetta. Opettamalla koneen etsimään korkeimpien avainsanojen kullakin sivulla säästämme aikaa ja kustannuksia. Koneen käyttö voi loppua paremmin ja nopeammin kuin tietojen syöttöryhmä.

Otetaan käyttöön Uberin Ludwig ja Googlen T5

Yhdistämällä Uberin Ludwig ja Googlen T5, sinulla on melko tehokas järjestelmä.

Yhteenvetona voidaan todeta, että Ludwig on avoimen lähdekoodin automaattinen ML-työkalu, jonka avulla käyttäjät voivat kouluttaa edistyneitä malleja tarvitsematta kirjoittaa koodia.

Toisaalta Google T5 on ylivoimainen versio SERT-tyylisistä malleista. T5 voi tiivistää, kääntää, vastata kysymyksiin ja luokitella hakulausekkeet sekä monia muita toimintoja. Lyhyesti sanottuna se on erittäin tehokas malli.

Ei ole kuitenkaan viitteitä siitä, että T5 olisi koulutettu otsikkotunnisteen optimointiin. Mutta ehkä voimme tehdä sen, ja tässä on, miten:
  • Saamme koulutetun tietojoukon, jossa on esimerkkejä:
    • Alkuperäiset otsikkotagit ilman kohdesanaa
    • Kohde-avainsanamme
    • Optimoidut otsikkotagit kohdesanalla
  • T5-tunnelikoodi ja käytettävät oppaat
  • Sinulla on joukko otsikoita, joita ei ole optimoitu, jotta voimme testata malliamme
Aloitamme jo luotu tietojoukolla ja annamme oppaan siitä, miten luomme tietojoukon.

T5: n kirjoittajat olivat riittävän anteliaita toimittamaan meille yksityiskohtaisen Google Colab -muistikirjan, jota käytämme T5: n hienosäätöön. Vietettyään aikaa sen tutkimiseen pystyimme vastaamaan mielivaltaisiin trivia-kysymyksiin. Colab-muistikirjassa on myös ohjeet T5: n hienosäätöön uusille tehtäville. Kun kuitenkin tarkastelet koodimuutoksia ja tarvittavaa tietojen valmistelua, huomaat, että siihen liittyy paljon työtä ja että ideomme voivat olla täydellisiä.

Mutta entä jos se voisi olla yksinkertaisempi? Muutama kuukausi sitten julkaistun Uber Ludwig version 3 ansiosta meillä on yhdistelmä joitain erittäin hyödyllisiä ominaisuuksia. Ludwigin 3.0-version mukana tulee:
  • Hyperparametrien optimointimekanismi, joka tuottaa lisäsuorituskykyä malleista.
  • Kooditon integrointi Hugging Face's Transformers -tietovarastoon. Tämä antaa käyttäjille pääsyn päivitettyihin malleihin, kuten GPT-2, T5, DistilBERT ja Electra luonnollisen kielen käsittelytehtäviin. Jotkut tällaisista tehtävistä sisältävät luokittelun mielipiteen analyysin, nimettyjen olioiden tunnistamisen, kysymyksiin vastaamisen ja paljon muuta.
  • Se on uudempi, nopeampi, modulaarinen ja siinä on enemmän laajennettavaa taustaa, joka perustuu TensorFlow 2: een.
  • Se tukee monia uusia datamuotoja, kuten Apache Parquet, TSV ja JSON.
  • Siinä on k-kertainen ristiinvahvistuksen käyttöönotto laatikosta.
  • Integroituna painojen ja ennakkoluulojen kanssa sitä voidaan käyttää useiden malliharjoitteluprosessien hallintaan ja seurantaan.
  • Siinä on uusi vektoritietotyyppi, joka tukee meluisia tarroja. Se on kätevää, jos kyseessä on heikko valvonta.
On olemassa useita uusia ominaisuuksia, mutta mielestämme integrointi Hugging Face's Transformersiin on yksi hyödyllisimmistä ominaisuuksista. Kasvavia putkilinjoja voidaan käyttää parantamaan merkittävästi hakukoneoptimoinnin pyrkimyksiä otsikoiden ja metakuvausten luomisen suhteen.

Putkilinjan käyttö on hienoa suorittaa ennusteita jo koulutetuissa malleissa, jotka ovat jo käytettävissä mallipussissa. Tällä hetkellä ei kuitenkaan ole malleja, jotka voisivat tehdä mitä tarvitsemme, joten yhdistämme Ludwigin ja Pipelinein luomaan pelottavan automaattisen otsikon ja metakuvauksen jokaiselle verkkosivuston sivulle.

Kuinka käytämme Ludwigia T5: n hienosäätöön?

Tämä on tärkeä kysymys, kun yritämme näyttää asiakkaillemme tarkalleen, mitä heidän verkkosivustonsa taustalla tapahtuu. Täällä on klisee, joka kertoo: "Ludwigin käyttäminen T5-koulutukseen on niin yksinkertaista, että meidän pitäisi harkita sen laitonta tekemistä". Totuus on, että olisimme veloittaneet asiakkaitamme paljon korkeammalla, jos meidän olisi palkattava tekoälyinsinööri tekemään vastaava.

Täältä löydät kuinka hienosäätää T5.
  • Vaihe 1: Avaa uusi Google Colab -muistikirja. Sen jälkeen vaihdamme ajonaikaa käyttämään GPU: ta.
  • Ladataan jo koottu Hootsuite-tietojoukko.
  • Asennamme sitten Ludwigin.
  • Asennuksen jälkeen lataamme harjoittelutiedot pandas-tietokehykseen ja tarkastamme sen nähdäksesi miltä se näyttää.
  • Sitten kohtaamme merkittävimmän esteen, joka on oikean kokoonpanotiedoston luominen.
Täydellisen järjestelmän rakentaminen edellyttää dokumentaatiota T5: lle ja jatkuvaa kokeilua ja virheitä, kunnes saamme sen oikein. (se menisi pitkälle, jos löydät täällä tuotettavan Python-koodin.)

Tarkista syöttö- ja lähtöominaisuuksien sanakirjat ja varmista, että asetuksesi on noudettu oikein. Jos se tehdään oikein, Ludwig alkaa käyttää mallia 't5-small'. Suuremmissa T5-malleissa on helpompi vaihtaa mallikeskusta ja mahdollisesti parantaa sen sukupolvea.

Kun olemme harjoittaneet mallia useita tunteja, alamme saada vaikuttavaa validointitarkkuutta.

On tärkeää huomata, että Ludwig valitsee automaattisesti muut tärkeät tekstinmuodostuksen mittaukset, lähinnä hämmennystä ja muokkausetäisyyttä. Nämä ovat molemmat pieniä lukuja, jotka sopivat meille oikein.

Kuinka käytämme koulutettuja malleja otsikoiden optimointiin

Mallien testaaminen on todellinen mielenkiintoinen osa.

Ensinnäkin lataamme testiaineiston, jossa on optimoimattomat Hootsuite-otsikot, jotka eivät näkyneet mallissa harjoittelun aikana. Voit esikatsella tietoaineistoa tällä komennolla:

!pää

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

On erittäin vaikuttavaa, että Ludwig ja T5 pystyvät tekemään niin paljon millä tahansa pienellä harjoitusryhmällä, eivätkä ne vaadi edistynyttä hyperparametrien viritystä. Oikea testi tulee alas siitä, miten se on vuorovaikutuksessa kohdesanojen kanssa. Kuinka hyvin se sekoittuu?

Rakennetaan otsikkotunnisteen optimointisovellus Streamlightilla

Sisällöntuottajien mielestä tämä sovellus on hyödyllisin. Eikö olisi hämmästyttävää, että meillä olisi yksinkertainen käyttää sovellusta, joka ei vaadi paljon teknistä tietoa? No, Streamlight on juuri sitä varten.

Sen asennus samoin kuin käyttö on melko suoraviivaista. Voit asentaa sen käyttämällä:

! pip install virtaviivainen

Olemme luoneet sovelluksen, joka hyödyntää tätä mallia. Tarvittaessa voimme suorittaa sen samasta paikasta, jossa koulutamme mallia, tai voimme ladata jo koulutetun mallin sinne, missä aiomme suorittaa komentosarjan. Olemme myös laatineet CSV-tiedoston, jonka otsikot ja avainsanat toivomme optimoivan.

Nyt käynnistämme sovelluksen. Mallin ajamiseksi meidän on annettava polku CSV-tiedostoon, jolla on otsikot ja avainsanat, jotka toivomme optimoivan. CSV-sarakkeiden nimien on vastattava nimiä Ludwigia koulutettaessa. Jos malli ei optimoi kaikkia nimikkeitä, sinun ei pitäisi paniikkia; kunnollisen numeron saaminen oikein on myös hieno askel eteenpäin.

Pythonin asiantuntijoina olemme innoissamme työskennellessämme tämän kanssa, koska se yleensä saa veren pumppaamaan.

Kuinka tuottaa mukautettu tietojoukko harjoittelua varten

Hootsuite-nimikkeitä käyttämällä voimme kouluttaa malleja, jotka toimisivat hyvin asiakkaillemme, mutta saattavat olettaa heidän kilpailijoidensa oletusarvot. Siksi varmistamme, että tuotamme oman tietojoukomme, ja teemme sen näin.
  • Hyödynnämme omia tietojasi Google Search Consolesta tai Bing Webmaster Toolsista.
  • Vaihtoehtoisesti voimme myös hankkia asiakkaamme kilpailutiedot SEMrushista, Mozista, Ahrefsista jne.
  • Sitten kirjoitamme komentosarjan otsikkotunnisteille ja jaamme sitten otsikot, joilla on ja joilla ei ole kohdesanaa.
  • Otamme otsikot, jotka on optimoitu avainsanoilla, ja korvataan avainsanat synonyymeillä, tai käytämme muita menetelmiä, jotta otsikko "deoptimoidaan".

Johtopäätös

Semalt on täällä auttaakseen sinua optimoimaan otsikkotunnisteet ja metakuvaukset automaattisesti. Tekemällä näin voit pysyä SERP-ohjelmassa. Sivuston analysointi ei ole koskaan helppoa. Siksi koneen kouluttaminen tämän tekemiseksi auttaa säästämään kustannuksia, mutta myös aikaa.

Semaltissa on ammattilaisia, jotka asettavat tietojoukot, Ludwigin ja T5: n, jotta voit pysyä voittajana aina.

Soita meille tänään.

mass gmail