Avtomatlashtirilgan sarlavha tegini optimallashtirish uchun chuqur o'rganishni qanday ishlatish haqida Semalt maslahati



SEO reytingida etakchilik qilishning tezkor usuli bu yuqori darajadagi kalit so'zni ularning sarlavhasiga kiritishdir. Va agar siz bir daqiqa o'ylab ko'rsangiz, bu haqiqatan ham aqlli echim ekanligini tushunasiz. Agar sizda kalit so'z uchun sarlavhada mavjud bo'lgan sahifangiz bo'lsa, unda ushbu kalit so'z mavjud emas, sarlavhada kalit so'z bo'lishi muhimligini tasavvur qiling. Tabiiyki, siz ushbu kalit so'z uchun tez-tez indekslangan bo'lasiz; shuning uchun siz yaxshiroq mavqega ega bo'lasiz.

Endi biz ushbu kalit so'zni olib, Meta Description-ga qo'shgan bo'lsak, ular qidiruv natijalarida ta'kidlangan ko'rinadi, ya'ni ko'proq qidiruv tizimining foydalanuvchilari bosishi mumkin. Bu, albatta, veb-saytga foyda keltiradi.

Tasavvur qiling, Semalt yuzlab, minglab yoki millionlab sahifalar bo'lgan veb-saytda ishlayapti. Agar biz buni qo'lda qilishimiz kerak bo'lsa, bu ko'p vaqt talab etadi va tezda juda qimmatga tushadi. Xo'sh, qanday qilib biz uni sahifani tahlil qilib, har bir sarlavha va meta tavsifini optimallashtirishimiz mumkin? Yechim mashinani ishlatishdir. Mashinani har bir sahifada eng yuqori darajadagi kalit so'zlarni topishga o'rgatish orqali biz vaqt va xarajatlarni tejaymiz. Mashinadan foydalanish ma'lumotlar kiritish guruhiga qaraganda yaxshiroq va tezroq ishlashi mumkin.

Keling, Uber-ning Lyudvig va Google-ning T5-ni qayta tiklaylik

Uber-ning Lyudvig va Google-ning T5-ni birlashtirib, siz juda kuchli tizimga egasiz.

Xulosa qilib aytganda, Lyudvig o'z foydalanuvchilariga hech qanday kod yozmasdan zamonaviy modellarni tayyorlashga imkon beruvchi ochiq manbali avtomatik ML vositasi.

Google T5, aksincha, SERT uslubidagi modellarning ustun versiyasidir. T5 qidiruv so'rovlarini va boshqa ko'plab funktsiyalarni umumlashtirishi, tarjima qilishi, savollarga javob berishi va tasniflashi mumkin. Bir so'z bilan aytganda, bu juda kuchli model.

Biroq, T5 sarlavha tegini optimallashtirish uchun o'qitilganligi haqida hech qanday ma'lumot yo'q. Ehtimol, biz buni qila olamiz va bu erda:
  • Quyida keltirilgan misollar bilan o'qitilgan ma'lumotlar to'plamini olamiz:
    • Bizning maqsad kalit so'zimizsiz asl sarlavha teglari
    • Bizning maqsad kalit so'zimiz (lar)
    • Maqsadli kalit so'zlar bilan optimallashtirilgan sarlavha teglari
  • T5-ni sozlash kodi va qo'llanmalar
  • O'z modelimizni sinab ko'rishimiz uchun optimallashtirilmagan sarlavhalar to'plamiga ega bo'ling
Biz allaqachon yaratilgan ma'lumotlar to'plamidan boshlaymiz va ma'lumotlar to'plamini qanday yaratganligimiz to'g'risida ko'rsatma beramiz.

T5 mualliflari bizga T5-ni aniq sozlash uchun foydalanadigan batafsil Google Colab daftarini taqdim etish uchun saxiy edilar. Uni o'rganish uchun vaqt sarflaganimizdan so'ng, biz o'zboshimchalik bilan ahamiyatsiz savollarga javob berishga muvaffaq bo'ldik. Colab daftarida T5-ni yangi vazifalar uchun qanday qilib aniq sozlash bo'yicha ko'rsatmalar mavjud. Biroq, kodning o'zgarishi va ma'lumotlarni tayyorlashni ko'rib chiqsangiz, bu juda ko'p ishlarni o'z ichiga oladi va bizning g'oyalarimiz mukammal bo'lishi mumkin.

Ammo bu oddiyroq bo'lishi mumkin bo'lsa-chi? Bir necha oy oldin chiqarilgan Uber Ludwig 3-versiyasi tufayli bizda juda foydali xususiyatlarning kombinatsiyasi mavjud. Lyudvigning 3.0 versiyasi quyidagilar bilan birga keladi:
  • Modellardan qo'shimcha ishlashga olib keladigan giperparametrni optimallashtirish mexanizmi.
  • Hugging Face Transformers ombori bilan kodsiz integratsiya. Bu foydalanuvchilarga tabiiy tilni qayta ishlash vazifalari uchun GPT-2, T5, DistilBERT va Electra kabi yangilangan modellardan foydalanish imkoniyatini beradi. Bunday vazifalarning ba'zilari tasniflash hissiyotlarini tahlil qilish, nomni tan olish, savollarga javob berish va boshqalarni o'z ichiga oladi.
  • Bu yangi, tezroq, modulli va TensorFlow 2-ga tayanadigan kengaytirilgan orqa tomonga ega.
  • Apache Parquet, TSV va JSON kabi ko'plab yangi ma'lumotlar formatlarini qo'llab-quvvatlaydi.
  • U k-katlama xochni tekshirishni tasdiqlash imkoniyatidan tashqarida.
  • Og'irliklar va xatoliklar bilan birlashtirilganda, u bir nechta modellarni o'qitish jarayonlarini boshqarish va nazorat qilish uchun ishlatilishi mumkin.
  • Unda shovqinli yorliqlarni qo'llab-quvvatlaydigan yangi vektorli ma'lumotlar turi mavjud. Agar zaif nazorat bilan shug'ullanadigan bo'lsak, bu juda foydali.
Bir nechta yangi xususiyatlar mavjud, ammo biz Hugging Face Transformers-ga integratsiyani eng foydali xususiyatlardan biri deb bilamiz. Hujjatli yuz quvurlari sarlavhalar va Meta tavsifini yaratish bo'yicha SEO harakatlarini sezilarli darajada yaxshilash uchun ishlatilishi mumkin.

Quvur liniyasidan foydalanish allaqachon o'qitilgan va allaqachon modeldagi mavjud modellarda bashorat qilish uchun juda yaxshi. Biroq, hozirda biz kerakli narsalarni qila oladigan modellar mavjud emas, shuning uchun biz veb-saytning har bir sahifasi uchun dahshatli avtomatik nom va Meta Description yaratish uchun Lyudvig va Quvur liniyasini birlashtiramiz.

Biz Lyudvigni Fine-Tune T5-ga qanday ishlatamiz?

Bu juda muhim savol, chunki biz mijozlarimizga veb-saytlari fonida nimalar sodir bo'lishini aniq ko'rsatishga harakat qilamiz. Bu erda "T5-ni o'qitish uchun Lyudvigdan foydalanish juda oddiy, biz uni noqonuniy deb hisoblashimiz kerak" degan so'z bor. Haqiqat shuki, agar biz sun'iy intellekt muhandisini yollashimiz kerak bo'lsa, biz mijozlarimizdan ancha yuqori haq olamiz.

Bu erda siz T5-ni qanday sozlayotganimizni bilib olasiz.
  • 1-qadam: yangi Google Colab daftarini oching. Shundan so'ng biz GPU-dan foydalanish uchun ish vaqtini o'zgartiramiz.
  • Biz allaqachon birlashtirilgan Hootsuite ma'lumotlar to'plamini yuklab olamiz.
  • Keyin Lyudvigni o'rnatamiz.
  • O'rnatishdan so'ng, biz o'quv ma'lumotlar to'plamini pandas ma'lumotlar ramkasiga yuklaymiz va ko'rinishini tekshirish uchun tekshiramiz.
  • Keyin biz eng muhim to'siqqa duch kelmoqdamiz, bu to'g'ri konfiguratsiya faylini yaratadi.
Barkamol tizimni yaratish T5 uchun hujjatlarni talab qiladi va biz uni to'g'ri qabul qilgunga qadar doimiy sinov va xatolar. (agar siz bu erda ishlab chiqarish uchun Python kodini topsangiz, bu juda uzoq davom etadi.)

Kirish va chiqish xususiyatlari lug'atlarni ko'rib chiqing va sozlamalaringiz to'g'ri tanlanganligiga ishonch hosil qiling. Agar to'g'ri bajarilgan bo'lsa, Lyudvig ishlaydigan model sifatida 't5-small' dan foydalanishni boshlaydi. Kattaroq T5 modellari uchun model markazida o'zgartirish osonroq va uning avlodini yaxshilash mumkin.

Modelni bir necha soat davomida o'qitgandan so'ng, biz ta'sirchan tasdiqlash aniqligini olishni boshlaymiz.

Shuni ta'kidlash kerakki, Lyudvig matn yaratish uchun boshqa muhim o'lchovlarni avtomatik ravishda tanlaydi, asosan chalkashlik va tahrir qilish masofasi. Bu ikkalasi ham bizga mos keladigan past raqamlar.

Sarlavhalarni optimallashtirish uchun biz o'qitilgan modellardan qanday foydalanamiz

Bizning modellarimizni sinovdan o'tkazish - bu haqiqiy qiziqarli qism.

Birinchidan, biz Hootsuite nomlari noma'lum bo'lgan test ma'lumotlar to'plamini yuklab olamiz, ular mashg'ulot paytida model tomonidan ko'rinmagan. Siz ushbu buyruq yordamida ma'lumotlar bazasini oldindan ko'rishingiz mumkin:

! bosh

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

Lyudvig va T5 har qanday kichik o'quv majmuasi bilan juda ko'p ishlarni amalga oshirishi juda ta'sirli va ular uchun giperparametrni ilg'or sozlash talab qilinmaydi. Tegishli test bizning maqsad kalit so'zlarimiz bilan qanday ta'sir qilishiga bog'liq. U qanchalik yaxshi aralashadi?

Streamlight yordamida sarlavha tegini optimallashtirish dasturini yaratish

Kontent mualliflari ushbu dasturni eng foydali deb bilishadi. Oddiy foydalanish uchun juda ko'p texnik bilimlarni talab qilmaydigan dastur bo'lishi ajablanarli emasmi? Xo'sh, Streamlight bu erda nima uchun kerak.

Uning o'rnatilishi va ishlatilishi juda to'g'ri. Siz uni quyidagilar yordamida o'rnatishingiz mumkin.

! pip install streamline

Ushbu modeldan foydalanadigan dastur yaratdik. Agar kerak bo'lsa, biz uni modelni o'qitadigan joydan ishga tushirishimiz yoki allaqachon o'qitilgan modelni stsenariyni ishlashni rejalashtirgan joyimizga yuklab olishimiz mumkin. Shuningdek, biz optimallashtirishga umid qiladigan sarlavhalar va kalit so'zlar bilan CSV faylini tayyorladik.

Endi biz dasturni ishga tushiramiz. Modelni boshqarish uchun biz optimallashtirishga umidvor bo'lgan sarlavhalar va kalit so'zlarga ega bo'lgan CSV fayliga yo'lni ta'minlashimiz kerak. CSV ustun nomlari Lyudvigni o'qitish paytida ismlarga mos kelishi kerak. Agar model barcha sarlavhalarni optimallashtirmasa, siz vahimaga tushmasligingiz kerak; munosib raqamni to'g'ri olish ham oldinga qadam.

Python-ning mutaxassislari sifatida, biz bu bilan ishlashda juda hayajonlanamiz, chunki bu odatda bizning qonimizni pompalaydi.

O'qitish uchun qanday qilib maxsus ma'lumotlar to'plamini yaratish kerak

Hootsuite sarlavhalaridan foydalanib, biz mijozlarimiz uchun yaxshi ishlaydigan, ammo raqobatchilari uchun sukut saqlashi mumkin bo'lgan modellarni tayyorlashimiz mumkin. Shuning uchun biz o'z ma'lumotlar to'plamimizni ishlab chiqarishni ta'minlaymiz va biz buni qanday qilamiz.
  • Biz Google Search Console yoki Bing Webmaster Tools-dan o'z ma'lumotlarimizdan foydalanamiz.
  • Shu bilan bir qatorda, biz mijozimizning raqobat ma'lumotlarini SEMrush, Moz, Ahrefs va boshqalardan olishimiz mumkin.
  • Keyin sarlavha teglari uchun skript yozamiz, so'ngra maqsadli kalit so'zi bo'lmagan va bo'lmaydigan sarlavhalarni ajratamiz.
  • Biz kalit so'zlar yordamida optimallashtirilgan sarlavhalarni olamiz va kalit so'zlarni sinonimlar bilan almashtiramiz yoki sarlavha "deoptimized" bo'lishi uchun boshqa usullardan foydalanamiz.

Xulosa

Semalt sarlavha teglarini va meta tavsiflarini avtomatik ravishda optimallashtirishga yordam beradigan bu erda. Shunday qilib, siz SERP-da oldinda bo'lishingiz mumkin. Veb-saytni tahlil qilish hech qachon oson ish emas. Shuning uchun bizga yordam beradigan mashinani o'qitish nafaqat xarajatlarni tejaydi, balki vaqtni ham tejaydi.

Semalt, sizning ma'lumotlar to'plamingizni, Lyudvig va T5-ni o'rnatadigan mutaxassislar bor, shunda siz doimo g'alaba qozonishingiz mumkin.

Bugun bizga qo'ng'iroq qiling.

mass gmail