Semalt Poradenství o tom, jak využít Deep Learning k optimalizaci vaší automatické značky názvu



Rychlým způsobem, jak se dostat do čela žebříčku SEO, je zahrnout do jejich názvu značky klíčové slovo s nejlepším hodnocením. A pokud o tom budete chvíli přemýšlet, uvědomíte si, že jde skutečně o chytré řešení. Pokud máte stránku, která již má hodnocení klíčového slova, aniž by bylo toto klíčové slovo v názvu uvedeno, představte si, jak důležité je mít klíčové slovo v názvu. Přirozeně budete pro toto klíčové slovo indexováni častěji; proto se řadíte lépe.

Pokud jsme nyní toto klíčové slovo převzali a přidali do vašeho Meta Description, zobrazí se ve výsledcích vyhledávání zvýrazněné, což znamená, že na něj pravděpodobně klikne více uživatelů vyhledávače. To samozřejmě prospěje webové stránce.

Představte si, že Semalt pracoval na webu se stovkami, tisíci nebo miliony stránek. Pokud bychom to museli udělat ručně, bude to časově náročné a rychle se to dražší. Jak tedy můžeme analyzovat tuto stránku a optimalizovat každý nadpis a popis meta? Řešením je použití stroje. Když naučíte stroj vyhledávat nejvýše hodnocená klíčová slova na každé stránce, ušetříme čas a náklady. Použití stroje může nakonec fungovat lépe a rychleji než tým pro zadávání dat.

Pojďme znovu představit Uber's Ludwig a Google T5

Kombinací Uber's Ludwig a Google T5 získáte docela výkonný systém.

Stručně řečeno, Ludwig je open-source automatický nástroj ML, který svým uživatelům umožňuje trénovat pokročilé modely bez nutnosti psát jakýkoli kód.

Google T5 je na druhé straně vynikající verzí modelů ve stylu SERT. T5 umí shrnout, přeložit, odpovědět na otázky a klasifikovat vyhledávací dotazy, stejně jako mnoho dalších funkcí. Stručně řečeno, jedná se o velmi výkonný model.

Nic však nenasvědčuje tomu, že by byl T5 vyškolen pro optimalizaci značky názvu. Ale možná to dokážeme, a tady je postup:
  • Získáváme trénovaný datový soubor s příklady z:
    • Originální značky názvu bez našeho cílového klíčového slova
    • Naše cílová klíčová slova
    • Optimalizované značky názvu s cílovými klíčovými slovy
  • Ladicí kód T5 a výukové programy k použití
  • Mějte sadu titulů, které nebyly optimalizovány, abychom mohli otestovat náš model
Začneme s datovou sadou, která již byla vytvořena, a poskytneme průvodce, jak jsme datovou sadu vytvořili.

Autoři T5 byli dost velkorysí, aby nám poskytli podrobný notebook Google Colab, který používáme k doladění T5. Poté, co jsme strávili čas jeho studiem, jsme byli schopni odpovědět na libovolné maličkosti. Notebook Colab má také pokyny, jak vyladit T5 pro nové úkoly. Když se však podíváte na změny kódu a požadovanou přípravu dat, zjistíte, že to vyžaduje hodně práce a že naše nápady mohou být dokonalé.

Ale co kdyby to mohlo být jednodušší? Díky Uber Ludwig verze 3, která byla vydána před několika měsíci, máme kombinaci několika velmi užitečných funkcí. Verze Ludwig 3.0 přichází s:
  • Mechanismus optimalizace hyperparametru, který odvozuje další výkon z modelů.
  • Integrace bez kódu s úložištěm Hugging Face's Transformers. To umožňuje uživatelům přístup k aktualizovaným modelům, jako jsou GPT-2, T5, DistilBERT a Electra pro úkoly zpracování přirozeného jazyka. Některé z těchto úkolů zahrnují analýzu sentimentu klasifikace, rozpoznávání pojmenovaných entit, odpovědi na otázky a další.
  • Je novější, rychlejší, modulární a má více rozšiřitelný backend, který se spoléhá na TensorFlow 2.
  • Poskytuje podporu mnoha nových datových formátů, jako jsou Apache Parquet, TSV a JSON.
  • Má out-of-box k-fold křížové ověření povolení.
  • Když je integrován s váhami a předpětím, může být použit pro správu a monitorování více tréninkových procesů modelu.
  • Má nový vektorový datový typ, který podporuje hlučné štítky. To přijde vhod, pokud máme co do činění se slabým dohledem.
Existuje několik nových funkcí, ale integraci s transformátory Hugging Face považujeme za jednu z nejužitečnějších funkcí. Objímání potrubí lze použít k výraznému zlepšení úsilí SEO u titulů a generování metadatových popisů.

Používání kanálu je skvělé ke spouštění předpovědí na modelech, které jsou již vyškolené a jsou již k dispozici v modelu bub. V současné době však neexistují žádné modely, které by dokázaly dělat to, co od nich potřebujeme, a tak kombinujeme Ludwig a Pipeline a vytvoříme impozantní automatický název a metaznačku pro každou stránku na webu.

Jak používáme Ludwig k doladění T5?

To je důležitá otázka, protože se snažíme našim klientům ukázat přesně to, co se děje na pozadí jejich webových stránek. Kolem tady je klišé, které říká: „Používání Ludwiga k trénování T5 je tak jednoduché, měli bychom zvážit jeho nezákonnost.“ Pravdou je, že bychom našim klientům účtovali mnohem vyšší poplatky, kdybychom museli najmout inženýra AI, který by to udělal.

Zde zjistíte, jak vyladíme T5.
  • Krok 1: otevřete nový notebook Google Colab. Poté změníme modul Runtime tak, aby používal GPU.
  • Stahujeme datovou sadu Hootsuite, která již byla sestavena.
  • Poté nainstalujeme Ludwiga.
  • Po instalaci načteme tréninkovou datovou sadu do datového rámce pandy a zkontrolujeme, jak vypadá.
  • Pak čelíme nejvýznamnější překážce, kterou je vytvoření správného konfiguračního souboru.
Budování dokonalého systému vyžaduje dokumentaci pro T5 a neustálé pokusy a omyly, dokud se nedostaneme správně. (Bylo by to dlouhá cesta, pokud zde najdete kód Pythonu, který chcete vytvořit.)

Nezapomeňte zkontrolovat slovníky vstupních a výstupních funkcí a ujistěte se, že je vaše nastavení správně vyzvednuto. Pokud to uděláte správně, Ludwig začne jako běžící model používat 't5-small'. U větších modelů T5 je snazší změnit centrum modelu a potenciálně vylepšit jeho generaci.

Po několikahodinovém zaškolení modelu začneme získávat působivou přesnost ověření.

Je důležité si uvědomit, že Ludwig automaticky vybírá další rozhodující měření generování textu, zejména zmatenost a vzdálenost úprav. Jedná se o obě nízká čísla, která k nám správně zapadají.

Jak používáme naše trénované modely k optimalizaci titulů

Skutečná zajímavá část je testování našich modelů.

Nejprve si stáhneme testovací datovou sadu s neoptimalizovanými tituly Hootsuite, které model zůstal během tréninku neviditelný. Pomocí tohoto příkazu budete moci zobrazit náhled datové sady:

!hlava

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

Je velmi působivé, že Ludwig a T5 dokážou tolik s jakoukoli malou tréninkovou sadou a nevyžadují žádné pokročilé vyladění Hyperparametru. Správný test se zaměřuje na to, jak interaguje s našimi cílovými klíčovými slovy. Jak dobře se mísí?

Vytváření aplikace pro optimalizaci značky názvu pomocí Streamlight

Autoři obsahu považují tuto aplikaci za nejužitečnější. Nebylo by úžasné mít snadno použitelnou aplikaci, která nevyžaduje mnoho technických znalostí? Právě k tomu je tu Streamlight.

Jeho instalace i použití je celkem přímočará. Můžete jej nainstalovat pomocí:

! pip install streamline

Vytvořili jsme aplikaci, která využívá tento model. V případě potřeby jej můžeme spustit ze stejného místa, kde trénujeme model, nebo si můžeme stáhnout již trénovaný model do místa, kde plánujeme spuštění skriptu. Připravili jsme také soubor CSV s názvy a klíčovými slovy, které doufáme optimalizujeme.

Nyní spouštíme aplikaci. Abychom mohli model spustit, musíme poskytnout cestu k souboru CSV, který obsahuje názvy a klíčová slova, která doufáme optimalizovat. Názvy sloupců CSV se musí shodovat se jmény během tréninku Ludwiga. Pokud model neoptimalizuje všechny tituly, neměli byste paniku; získání slušného čísla je také skvělý krok vpřed.

Jako odborníci v Pythonu jsme při práci velmi nadšení, protože nám obvykle pumpuje krev.

Jak vytvořit vlastní datovou sadu k trénování

Pomocí titulů Hootsuite můžeme trénovat modely, které by fungovaly dobře pro naše klienty, ale mohly by být výchozí pro jejich konkurenty. Proto zajišťujeme, abychom si vytvořili vlastní soubor dat, a takto to děláme.
  • Využíváme vlastní data z Google Search Console nebo Bing Webmaster Tools.
  • Alternativně můžeme také vytáhnout konkurenční data našich klientů ze SEMrush, Moz, Ahrefs atd.
  • Poté napíšeme skript pro značky nadpisů a poté rozdělíme tituly, které cílové klíčové slovo nemají a nemají.
  • Vezmeme nadpisy, které byly optimalizovány pomocí klíčových slov, a nahradíme je synonymy, nebo použijeme jiné metody, aby byl název „deoptimalizován“.

Závěr

Semalt je zde, aby vám pomohl automaticky optimalizovat značky nadpisů a meta popisy. Tímto způsobem můžete zůstat na SERPu napřed. Analýza webových stránek není nikdy snadný úkol. Proto trénink stroje, který nám to pomůže, nejen šetří náklady, ale také šetří čas.

Ve společnosti Semalt jsou profesionálové, kteří nastaví vaši datovou sadu, Ludwig a T5, abyste mohli vždy vyhrávat.

Zavolejte nám ještě dnes.

mass gmail