Совет за Семалт за тоа како да користите длабоко учење за да ја оптимизирате ознаката за автоматски наслов



Брз начин да го преземете водството во рангирањето за оптимизација е да вклучите клучен збор од највисок ранг во нивната ознака И, ако размислите за тоа една минута, ќе сфатите дека тоа е навистина паметно решение. Ако имате страница што веќе рангира за клучен збор без тој клучен збор да биде присутен во насловот, замислете го значењето на клучниот збор во насловот. Вие природно ќе се индексирате почесто за тој клучен збор; па оттука и вие рангирате подобро.

Сега, ако го земеме тој клучен збор и го додадеме на вашиот Мета опис, тие ќе се појават обележани во резултатите од пребарувањето, што значи дека повеќе корисници на машини за пребарување веројатно ќе кликнат. Ова, се разбира, ќе биде од корист на веб-страницата.

Замислете дека Семалт работи на веб-страница со стотици, илјадници или милиони страници. Ако требаше да го сториме ова рачно, тоа ќе одземе многу време и брзо ќе поскапи. Па, како тогаш можеме да ја анализираме нејзината страница и да ги оптимизираме секој опис на Наслов и Мета? Решението е да користите машина. Предавајќи машина за наоѓање клучни зборови со највисок ранг на секоја страница, заштедуваме време и трошоци. Користењето машина може да заврши подобро и побрзо од тимот за внесување податоци.

Да ги воведеме повторно Лудвиг на Убер и Т5 на Гугл

Комбинирајќи ги Лудвиг на Убер и Т5 на Гугл, имате прилично моќен систем.

Сумирајќи, Лудвиг е автоматска МЛ алатка со отворен извор што им овозможува на своите корисници да тренираат напредни модели без да мора да пишуваат никаков код.

Google T5, од друга страна, е супериорна верзија на модели во стилот на SERT. T5 може да сумира, преведува, одговара на прашања и класифицира пребарувања, како и многу други функции. Накратко, тоа е многу моќен модел.

Сепак, нема индикации дека T5 е обучен за оптимизација на ознаката за наслов. Но, можеби можеме да го направиме тоа, и еве како:
  • Добиваме обучена база на податоци со примери направени од:
    • Оригинални ознаки за наслови без наш клучен збор
    • Нашите целни клучни зборови
    • Оптимизирани ознаки со наслови со целните клучни зборови
  • T5 код за прилагодување и упатства за употреба
  • Имајте збир наслови кои не се оптимизирани за да можеме да го тестираме нашиот модел
Willе започнеме со веќе креирана база на податоци и ќе обезбедиме водич за тоа како го создадовме базата на податоци.

Авторите на Т5 беа доволно дарежливи да ни обезбедат детална тетратка за Google Colab, која ја користиме за да го дотераме во ред Т5. Откако поминавме време проучувајќи го, можевме да одговориме на произволни тривијални прашања. Колаб лаптопот има и упатства за тоа како да го наместите Т5 за нови задачи. Меѓутоа, кога ќе ги разгледате промените на кодот и потребната подготовка на податоци, дознаете дека тоа вклучува многу работа и дека нашите идеи можат да бидат совршени.

Но, што ако може да биде поедноставно? Благодарение на верзијата 3 на Uber Ludwig, која беше објавена пред неколку месеци, имаме комбинација од неколку многу корисни функции. Верзијата 3.0 на Лудвиг доаѓа со:
  • Хиперпараметарски механизам за оптимизација кој произведува дополнителни перформанси од моделите.
  • Интеграција без кодови со складиштето Hugging Face's Transformers. Ова им овозможува на корисниците пристап до ажурирани модели како што се GPT-2, T5, DistilBERT и Electra за задачи за обработка на природен јазик. Некои од таквите задачи вклучуваат анализа на расположение на класификација, име на препознавање на ентитет, одговарање на прашања и многу повеќе.
  • Тој е понов, побрз, модуларен и има повеќе растегливи задни страни што се потпираат на TensorFlow 2.
  • Обезбедува поддршка за многу нови формати на податоци како Apache Parquet, TSV и JSON.
  • Има излез од полето к-пати, вкрстено потврдување.
  • Кога е интегриран со тегови и пристрасност, може да се користи за управување и следење на повеќе модели на процеси на обука.
  • Има нов тип на векторски податоци што поддржува бучни етикети. Тоа добро ни доаѓа ако имаме работа со слаби надзори.
Постојат неколку нови функции, но сметаме дека интеграцијата во трансформаторите на Hugging Face е една од најкорисните одлики. Прегратките на цевководи за лице може да се користат за значително подобрување на напорите за оптимизација за наслови и генерирање на Мета описи.

Користењето на гасоводот е одлично за да се извршат предвидувања на модели кои се веќе обучени и веќе се достапни во моделот. Сепак, во моментов нема модели што можат да го направат она што ни требаат, па ги комбинираме Лудвиг и Гасоводот за да создадеме застрашувачки автоматски наслов и Мета опис за секоја страница на веб-страница.

Како го користиме Лудвиг до Fine-Tune T5?

Ова е важно прашање бидејќи се обидуваме да им покажеме на нашите клиенти што точно се случува во позадината на нивната веб-страница. Околу овде, има клише што вели: „користењето на Лудвиг за обука на Т5 е толку едноставно, треба да размислиме да го направиме нелегално“. Вистината е дека ќе им наплаќавме на нашите клиенти многу повисоко ако требаше да ангажираме инженер за вештачка интелигенција да го направи еквивалентот.

Еве, ќе дознаете како точно го усогласуваме T5.
  • Чекор 1: отворете нова тетратка на Google Colab. После тоа, го менуваме Траењето за да користиме графички процесор.
  • Ние го преземаме множеството податоци Hootsuite што е веќе составено.
  • Потоа го инсталираме Лудвиг.
  • По инсталацијата, ја вчитуваме збирката податоци за обуки во рамката за податоци за панди и ја проверуваме за да видиме како изгледа.
  • Тогаш се соочуваме со најзначајната пречка, што е создавање на соодветна конфигурациска датотека.
За изградба на совршен систем потребна е документација за T5 и постојани обиди и грешки сè додека не го справиме како што треба. (би одел далеку ако можете да го најдете Python-кодот за производство тука.)

Проверете ги речниците за карактеристиките за влез и излез и осигурете се дека правилно се подигнати поставките. Ако се направи како што треба, Лудвиг ќе започне да го користи „t5-small“ како модел што работи. За поголемите модели T5, полесно е да се промени во центарот на моделите и потенцијално да се подобри неговата генерација.

По обука на модел неколку часа, започнуваме да добиваме импресивна точност на валидација.

Важно е да забележите дека Лудвиг автоматски избира други клучни мерења за генерирање на текст, главно збунетост и растојание за уредување. Овие се и ниски броеви кои соодветно се вклопуваат за нас.

Како ги користиме нашите обучени модели за да ги оптимизираме насловите

Ставањето на нашите модели на тест е вистинскиот интересен дел.

Прво, преземаме тест база на податоци со неоптимизирани наслови на Hootsuite што останаа невидени од моделот додека беа на обука. Theе можете да ја прегледате базата на податоци користејќи ја оваа команда:

! главата

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

Многу е импресивно што Лудвиг и Т5 можат да направат толку многу со кој било мал сет за обука, и за нив не е потребно напредно подесување на Хиперпараметарот. Соодветниот тест се сведува на тоа како тој комуницира со нашите целни клучни зборови. Колку добро се меша?

Изградба на апликација за оптимизација на ознака со наслов со Стримичар

На писателите на содржини оваа апликација им е најкорисна. Зарем не би било неверојатно да имате едноставна апликација за која не е потребно многу техничко знаење? Па, за тоа е тука само Streamlight.

Неговата инсталација, како и употребата, е прилично исправена напред. Може да го инсталирате користејќи:

! pip инсталирај насоки

Создадовме апликација која го користи овој модел. Кога е потребно, можеме да го извршуваме од истото место каде тренираме модел или може да преземеме веќе обучен модел до местото каде што планираме да ја извршиме скриптата. Подготвивме и CSV-датотека со наслови и клучни зборови, за кои се надеваме дека ќе ги оптимизираме.

Сега ја стартуваме апликацијата. За да го извршиме моделот, треба да ја обезбедиме патеката до CSV-датотеката, која има наслови и клучни зборови, за кои се надеваме дека ќе ги оптимизираме. Имињата на колоната CSV мора да одговараат на имињата додека го тренирате Лудвиг. Ако моделот не ги оптимизира сите наслови, не треба да паничите; да се добие пристоен број правилно е исто така одличен чекор напред.

Како експерти во Пајтон, многу се возбудуваме кога работиме со ова, бидејќи тоа обично ни пумпа крв.

Како да се произведе сопствена база на податоци за обука

Користејќи наслови на Hootsuite, можеме да обучиме модели кои би функционирале добро за нашите клиенти, но може да бидат стандардни за нивните конкуренти. Затоа, осигуруваме дека произведуваме сопствен сет на податоци, и еве како го правиме тоа.
  • Ние ги користиме нашите сопствени податоци од Конзолата за пребарување на Google или Bing Webmaster Tools.
  • Како алтернатива, ние исто така можеме да ги повлечеме податоците за конкуренција на нашиот клиент од SEMrush, Moz, Ahrefs, итн.
  • Потоа пишуваме скрипта за ознаки на наслови и потоа ги делиме насловите што го имаат и го немаат целниот клучен збор.
  • Ги земаме насловите што се оптимизирани со користење клучни зборови и ги заменуваме клучните зборови со синоними или користиме други методи за насловот да биде „деоптимизиран“.

Заклучок

Семалт е тука за да ви помогне автоматски да ги оптимизирате ознаките на вашите наслови, како и мета-описите. Со тоа, можете да останете напред на SERP. Анализата на веб-страница никогаш не е лесна задача. Затоа, обуката на машина да ни помогне во ова не само што заштедува трошоци, туку и заштедува време.

На „Семалт“ има професионалци кои ќе ги постават вашите бази на податоци, Лудвиг и Т5 за да можете секогаш да победувате.

Јавете ни се денес.

mass gmail