Semalt ráð um hvernig á að nota djúpt nám til að hámarka sjálfvirkt titilmerki



Fljótleg leið til að taka forystu í SEO röðun þinni er að fela toppröð leitarorð í titilmerki sínu. Og ef þú hugsar um það í eina mínútu áttarðu þig á því að það er örugglega snjöll lausn. Ef þú ert með síðu sem er nú þegar í röðun fyrir leitarorð án þess að það leitarorð sé til staðar í titlinum, ímyndaðu þér mikilvægi þess að hafa leitarorðið í titlinum. Þú verður náttúrulega verðtryggður oftar fyrir það leitarorð; þess vegna raðar þú þér betur.

Nú, ef við tókum þetta leitarorð og bætti því við lýsinguna þína, þá birtast þau auðkennd í leitarniðurstöðum sem þýðir að fleiri notendur leitarvéla eru líklegir til að smella. Þetta mun auðvitað gagnast vefsíðunni.

Ímyndaðu þér að Semalt væri að vinna á vefsíðu með hundruðum, þúsundum eða milljónum síðna. Ef við yrðum að gera þetta handvirkt, þá er það tímafrekt og verður fljótt dýrt. Svo hvernig getum við þá greint það síðu og hagrætt hverri titill og metalýsingu? Lausnin er að nota vél. Með því að kenna vél að finna hæstu leitarorðin á hverri síðu sparar við tíma og kostnað. Notkun vélar getur endað með að skila betri og hraðari árangri en gagnainntökuteymi.

Kynnum aftur Ludwig frá Uber og T5 frá Google

Með því að sameina Ludwig frá Uber og T5 frá Google ertu með ansi öflugt kerfi.

Í stuttu máli er Ludwig opið sjálfvirkt ML tæki sem gerir notendum sínum kleift að þjálfa háþróaðar gerðir án þess að þurfa að skrifa kóða.

Google T5 er aftur á móti betri útgáfa af SERT-stíl gerðum. T5 getur tekið saman, þýtt, svarað spurningum og flokkað leitarfyrirspurnir sem og margar aðrar aðgerðir. Í hnotskurn er það mjög öflugt líkan.

Hins vegar er ekkert sem bendir til þess að T5 hafi verið þjálfaður í hagræðingu fyrir titilmerki. En kannski getum við gert það og hér er hvernig:
  • Við fáum þjálfaðan gagnapakka með dæmum úr:
    • Upprunaleg titilmerki án markleitarorðsins
    • Markmið leitarorð okkar
    • Bjartsýni titilmerki með markleitarorðunum
  • A T5 tunning kóða og námskeið til að nota
  • Hafa sett af titlum sem ekki hafa verið bjartsýni svo að við getum prófað líkan okkar
Við munum byrja með gagnapakka sem þegar hefur verið búinn til og við munum veita leiðbeiningar um hvernig við bjuggum til gagnapakkann.

Höfundar T5 voru nógu gjafmildir til að veita okkur ítarlega Google Colab minnisbók sem við notum til að fínstilla T5. Eftir að hafa eytt tíma í að læra það gátum við svarað handahófskenndum spurningum um trivia. Colab minnisbókin hefur einnig leiðbeiningar um hvernig hægt er að fínstilla T5 fyrir ný verkefni. Hins vegar, þegar þú skoðar kóðabreytingarnar og nauðsynlegan gagnaundirbúning, kemstu að því að það felur í sér mikla vinnu og að hugmyndir okkar geta verið fullkomnar.

En hvað ef það gæti verið einfaldara? Þökk sé Uber Ludwig útgáfu 3, sem kom út fyrir nokkrum mánuðum, höfum við sambland af nokkrum mjög gagnlegum eiginleikum. 3.0 útgáfan af Ludwig kemur með:
  • Hámörkunarbúnaður fyrir háparameter sem dregur viðbótarárangur af gerðum.
  • Kóðalaus samþætting við Transformers geymslu Hugging Face. Þetta veitir notendum aðgang að uppfærðum gerðum eins og GPT-2, T5, DistilBERT og Electra fyrir náttúrulega málvinnsluverkefni. Sum slíkra verkefna fela í sér greiningar á flokkunarviðhorfum, nafngreinda viðurkenningu aðila, svara svara spurninga og fleira.
  • Hann er nýrri, hraðari, mátari og með stækkanlegan stuðning sem styðst við TensorFlow 2.
  • Það veitir stuðning fyrir mörg ný gagnaform eins og Apache Parket, TSV og JSON.
  • Það er út úr reitnum k-falt krossgilding virkt.
  • Þegar það er samþætt með lóðum og hlutdrægni er hægt að nota það til að stjórna og fylgjast með mörgum líkamsþjálfunarferlum.
  • Það hefur nýja vigurgagnategund sem styður hávaðamerki. Það kemur sér vel ef við erum að fást við veikt eftirlit.
Það eru nokkrir nýir möguleikar en við teljum að samþættingin við Transformers Hugging Face sé einn af gagnlegustu eiginleikunum. Faðmlag andlitsleiðslur er hægt að nota til að bæta SEO viðleitni verulega á titlum og Meta lýsingu kynslóð.

Að nota leiðslur er frábært til að keyra spár um líkön sem þegar eru þjálfuð og eru nú þegar fáanleg í líkaninu bub. Hins vegar eru sem stendur engar gerðir sem geta gert það sem við þurfum að gera og því sameinum við Ludwig og Pipeline til að búa til ógurlegan sjálfvirkan titil og Meta Description fyrir hverja síðu á vefsíðu.

Hvernig notum við Ludwig til að fínstilla T5?

Þetta er mikilvæg spurning þar sem við reynum að sýna viðskiptavinum okkar nákvæmlega hvað gerist í bakgrunni vefsíðu þeirra. Hérna í kring er klisja sem segir: „Að nota Ludwig til að þjálfa T5 er svo einfalt, við ættum að íhuga að gera það ólöglegt.“ Sannleikurinn er sá að við hefðum rukkað viðskiptavini okkar miklu hærra ef við hefðum ráðið gervigreindarverkfræðing til að gera það sem samsvarar.

Hér munt þú komast að því hvernig við fínstilla T5.
  • Skref 1: opnaðu nýja Google Colab minnisbók. Eftir það breytum við Runtime í að nota GPU.
  • Við sækjum Hootsuite gagnasettið sem þegar hefur verið sett saman.
  • Við setjum svo upp Ludwig.
  • Eftir uppsetningu hlaðum við þjálfunargagnagrunninn inn í pandagagnaramma og skoðum hann til að sjá hvernig hann lítur út.
  • Þá stöndum við frammi fyrir mikilvægasta hindruninni, sem er að búa til rétta stillingarskrá.
Til að byggja upp hið fullkomna kerfi þarf skjöl fyrir T5 og stöðuga reynslu og villu þar til við fáum það rétt. (það myndi ganga langt ef þú finnur Python kóðann til að framleiða hér.)

Gakktu úr skugga um að fara yfir orðabækur fyrir inntak og framleiðsla og sjá til þess að stillingar þínar séu réttar upp. Ef það er gert rétt mun Ludwig byrja að nota 't5-small' sem hlaupandi fyrirmynd. Fyrir stærri T5 gerðir er auðveldara að breyta í líkanamiðstöðinni og mögulega bæta kynslóð hennar.

Eftir að hafa þjálfað líkan í nokkrar klukkustundir byrjum við að fá áhrifamikla löggildingarnákvæmni.

Það er mikilvægt að þú athugir að Ludwig velur sjálfkrafa aðrar mikilvægar mælingar á textagerð, aðallega flækju og fjarlægðar fjarlægð. Þetta eru báðar lágar tölur sem passa rétt fyrir okkur.

Hvernig við notum þjálfaðar gerðir okkar til að fínstilla titla

Að setja líkön okkar í próf er raunverulega áhugaverður hluti.

Í fyrsta lagi halum við niður prófunargagnapakka með ómeðhöndluðum Hootsuite titlum sem sáust ekki fyrirmyndina meðan á þjálfun stóð. Þú munt geta forskoðað gagnapakkann með þessari skipun:

! höfuð

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

Það er mjög áhrifamikið að Ludwig og T5 geta gert svo mikið með hvaða litlu æfingasetti sem er og þeir þurfa enga háþróaða Hyperparameter stillingu. Rétt próf kemur niður á því hvernig það hefur samskipti við markleitarorð okkar. Hversu vel blandast það saman?

Að byggja upp titill tag hagræðingarforrit með Streamlight

Efnishöfundum finnst þetta forrit gagnlegast. Væri ekki ótrúlegt að hafa forrit sem er einfalt í notkun sem krefst ekki mikillar tækniþekkingar? Jæja, það er bara það sem Streamlight er hérna fyrir.

Uppsetning þess, sem og notkun, er alveg blátt áfram. Þú getur sett það upp með því að nota:

! pip setja upp straumlínulaga

Við höfum búið til app sem nýtir þetta líkan. Þegar þörf er á getum við keyrt það frá sama stað þar sem við þjálfum líkan eða við getum hlaðið niður þegar þjálfuðu líkani þangað sem við ætlum að keyra handritið. Við höfum einnig útbúið CSV skrá með titlum og leitarorðum sem við vonumst til að hagræða.

Nú ræsum við forritið. Til þess að keyra líkanið verðum við að veita slóðina að CSV skránni, sem hefur titla og leitarorð sem við vonumst til að hagræða. CSV dálkaheitin verða að passa við nöfnin meðan þeir þjálfa Ludwig. Ef líkanið hagræðir ekki alla titla ættirðu ekki að örvænta; að ná almennilegri tölu rétt er líka mikið skref fram á við.

Sem sérfræðingar í Python verðum við mjög spenntir þegar unnið er með þetta, þar sem það fær blóðið okkar venjulega til að dæla.

Hvernig á að framleiða sérsniðið gagnapakka til að þjálfa

Með því að nota titla frá Hootsuite getum við þjálfað líkön sem myndu virka vel fyrir viðskiptavini okkar en geta sjálfgefið keppinauta sína. Þess vegna tryggjum við að við framleiðum eigið gagnasafn og hér er hvernig við gerum það.
  • Við nýtum okkar eigin gögn úr Google Search Console eða Bing Webmaster Tools.
  • Í staðinn getum við einnig dregið samkeppnisgögn viðskiptavinarins frá SEMrush, Moz, Ahrefs o.s.frv.
  • Við skrifum síðan handrit fyrir titilmerki og skiptum síðan titlum sem eiga og hafa ekki markorðið.
  • Við tökum titlana sem hafa verið fínstilltir með leitarorðum og skiptum um leitarorðin fyrir samheiti, eða við notum aðrar aðferðir svo titillinn sé „afbjargaður“.

Niðurstaða

Semalt er hér til að hjálpa þér að fínstilla titilmerki sem og metalýsingar sjálfkrafa. Með því að gera það geturðu verið áfram á SERP. Greining á vefsíðu er aldrei auðvelt verkefni. Að það sé ástæða þess að þjálfa vél til að hjálpa okkur að gera þetta sparar ekki aðeins kostnað heldur sparar líka tíma.

Hjá Semalt eru sérfræðingar sem munu setja upp gagnapakkann þinn, Ludwig og T5 svo að þú getir haldið áfram að vinna.

Hringdu í okkur í dag.

mass gmail