ייעוץ לסמלט כיצד להשתמש בלמידה עמוקה כדי לייעל את תג הכותרת האוטומטי שלך



דרך מהירה לקחת את ההובלה בדירוג ה- SEO שלך היא לכלול בתג הכותרת שלה מילת מפתח מהשורה הראשונה. ואם תחשוב על זה לרגע, תבין שזה אכן פיתרון חכם. אם יש לך דף שכבר מדורג עבור מילת מפתח מבלי שמילת מפתח זו נמצאת בכותרת, דמיין את המשמעות של מילת המפתח בכותרת. באופן טבעי, תתווסף לעיתים קרובות יותר עבור מילת מפתח זו; מכאן שאתה מדרג טוב יותר.

כעת, אם לקחנו את מילת המפתח הזו והוספנו אותה לתיאור המטא שלך, היא תופיע מודגשת בתוצאות החיפוש, כלומר סביר יותר שמשתמשים במנועי חיפוש ילחצו. זה כמובן יועיל לאתר.

תאר לעצמך ש- Semalt עובד באתר עם מאות, אלפי או מיליוני עמודים. אם היינו צריכים לעשות זאת ידנית, זה ייקח זמן ויהיה די יקר במהירות. אז איך נוכל לנתח את הדף ולבצע אופטימיזציה של כל תיאור כותרת ומטה? הפיתרון הוא להשתמש במכונה. על ידי לימוד מכונה למצוא את מילות המפתח המדורגות את הדף הגבוה ביותר בכל עמוד, אנו חוסכים זמן ועלות. שימוש במכונה יכול בסופו של דבר לבצע ביצועים טובים ומהירים יותר מצוות הזנת נתונים.

בואו ונציג מחדש את לודוויג של אובר ו- T5 של גוגל

על ידי שילוב של לודוויג של אובר ו- T5 של גוגל, יש לך מערכת די חזקה.

לסיכום, לודוויג הוא כלי ML פתוח אוטומטי המאפשר למשתמשים בו להכשיר דגמים מתקדמים מבלי לכתוב קוד כלשהו.

לעומת זאת, גוגל T5 היא גרסה מעולה לדגמי SERT. ה- T5 יכול לסכם, לתרגם, לענות על שאלות ולסווג שאילתות חיפוש וכן פונקציות רבות אחרות. בקצרה, זהו דגם חזק ביותר.

עם זאת, אין שום אינדיקציה לכך ש- T5 הוכשרה לאופטימיזציה של תגיות כותרות. אבל אולי אנחנו יכולים לעשות את זה, וכאן:
  • אנו מקבלים מערך נתונים מאומן עם דוגמאות העשויות:
    • תגי כותרת מקוריים ללא מילת המפתח היעד שלנו
    • מילות המפתח היעד שלנו
    • תגי כותרת ממוטבים עם מילות המפתח היעד
  • קוד כוונון T5 והדרכות לשימוש
  • הכן ערכת כותרות שלא עברו אופטימיזציה כדי שנוכל לבדוק את המודל שלנו
נתחיל עם מערך נתונים שכבר נוצר, ונספק מדריך כיצד יצרנו את מערך הנתונים.

מחברי ה- T5 היו נדיבים מספיק כדי לספק לנו מחברת מפורטת של Colab של גוגל, בה אנו משתמשים כדי לכוונן את ה- T5. לאחר שבילינו זמן בלימוד זה, הצלחנו לענות על שאלות טריוויה שרירותיות. במחברת Colab יש גם הנחיות כיצד לכוונן את ה- T5 למשימות חדשות. עם זאת, כאשר אתה מסתכל על שינויי הקוד והכנת הנתונים הנדרשים, אתה מגלה שזה כרוך בעבודה רבה ושהרעיונות שלנו עשויים להיות מושלמים.

אבל מה אם זה יכול להיות פשוט יותר? בזכות גרסת 3 של אובר לודוויג, שיצאה לאור לפני מספר חודשים, יש לנו שילוב של כמה תכונות מאוד שימושיות. גרסת ה- 3.0 של לודוויג מגיעה עם:
  • מנגנון אופטימיזציה של היפר-פרמטר שמפיק ביצועים נוספים מדגמים.
  • שילוב ללא קוד עם מאגר הרובוטריקים של Hugging Face. זה נותן למשתמשים גישה למודלים מעודכנים כמו GPT-2, T5, DistilBERT ו- Electra למשימות עיבוד שפה טבעית. חלק ממשימות כאלה כוללות ניתוח רגש סיווג, זיהוי ישויות בשם, מענה על שאלות ועוד.
  • הוא חדש יותר, מהיר יותר, מודולרי ובעל גב אחורי מורחב המסתמך על TensorFlow 2.
  • הוא מספק תמיכה בפורמטי נתונים חדשים רבים כמו Apache Parquet, TSV ו- JSON.
  • יש לו מהקופסה הפעלת אימות צולב ב- k.
  • כאשר הוא משולב עם משקולות והטיות, ניתן להשתמש בו לניהול וניטור של תהליכי אימון מודל מרובים.
  • יש לו סוג נתונים וקטורי חדש התומך בתוויות רועשות. זה שימושי אם עסקינן בפיקוח חלש.
יש כמה תכונות חדשות, אך אנו מוצאים את האינטגרציה לרובוטריקים של Face Hugging כאחת התכונות השימושיות ביותר. ניתן להשתמש בצינורות חיבוק פנים לשיפור משמעותי של מאמצי SEO בכותרות ותיאור מטא.

השימוש בצינור נהדר להפעלת חיזויים על מודלים שכבר הוכשרו וכבר זמינים במודל bub. עם זאת, כרגע אין מודלים שיכולים לעשות את מה שאנחנו צריכים שהם יעשו, ולכן אנו משלבים את לודוויג וצינור ליצירת כותרת אוטומטית אדירה ותיאור מטא לכל עמוד באתר.

כיצד נשתמש בלודוויג כדי לכוונן את T5?

זו שאלה חשובה כאשר אנו מנסים להראות ללקוחותינו בדיוק מה קורה ברקע האתר שלהם. מסביב לכאן יש קלישאה: "השימוש בלודוויג לאימון T5 הוא כל כך פשוט, שאנחנו צריכים לשקול להפוך אותו לבלתי חוקי." האמת היא שהיינו מחייבים את הלקוחות שלנו הרבה יותר גבוה אם היינו צריכים לשכור מהנדס AI שיעשה את המקבילה.

כאן תגלה כיצד אנו מכוונים את T5.
  • שלב 1: פתח מחברת חדשה של Google Colab. לאחר מכן אנו משנים את זמן הריצה לשימוש ב- GPU.
  • אנו מורידים את מערך הנתונים של Hootsuite שכבר הורכב.
  • לאחר מכן אנו מתקינים את לודוויג.
  • לאחר ההתקנה, אנו מעמיסים את מערך האימונים למסגרת נתונים של פנדה ובודקים אותו כדי לראות כיצד הוא נראה.
  • ואז אנו ניצבים בפני המכשול המשמעותי ביותר, שהוא יצירת קובץ התצורה המתאים.
בניית המערכת המושלמת דורשת תיעוד ל- T5 וניסוי וטעייה מתמיד עד שנגיע נכון. (זה יעבור דרך ארוכה אם תוכלו למצוא את קוד הפייתון שייוצר כאן.)

הקפד לבדוק את מילוני תכונות הקלט והפלט וודא שההגדרות שלך נאספות כהלכה. אם נעשה זאת נכון, לודוויג יתחיל להשתמש ב- 't5-small' כדגם הרץ. עבור דגמי T5 גדולים יותר, קל יותר לשנות את רכזת הדגמים ואולי לשפר את דורו.

לאחר אימון של מודל במשך מספר שעות, אנו מתחילים לקבל דיוק אימות מרשים.

חשוב לציין שלודוויג בוחר אוטומטית מדידות חיוניות אחרות ליצירת טקסטים, בעיקר תמיהה ומרחק עריכה. שניהם מספרים נמוכים שמתאימים כראוי עבורנו.

כיצד אנו משתמשים במודלים המאומנים שלנו כדי לייעל כותרים

הצבת המודל שלנו היא החלק המעניין האמיתי.

ראשית, אנו מורידים מערך בדיקה עם כותרות Hootsuite לא אופטימליות שנותרו בלתי נראות על ידי המודל בזמן האימון. תוכל להציג תצוגה מקדימה של מערך הנתונים באמצעות פקודה זו:

!רֹאשׁ

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

זה מרשים מאוד שלודוויג ו- T5 יכולים לעשות כל כך הרבה עם כל מערך אימונים קטן, והם אינם דורשים כיוונון Hyperparameter מתקדם. הבדיקה המתאימה מסתכמת באופן האינטראקציה עם מילות המפתח שלנו. עד כמה זה משתלב?

בניית אפליקציית אופטימיזציה לתג כותרת באמצעות Streamlight

כותבי תוכן מוצאים את היישום הזה שימושי ביותר. האם זה לא יהיה מדהים שיש אפליקציה פשוטה לשימוש שלא מצריכה ידע טכני רב? ובכן, בדיוק לשם כך נועד Streamlight.

ההתקנה שלו, כמו גם השימוש, די ישר קדימה. אתה יכול להתקין אותו באמצעות:

! pip להתקין לייעל

יצרנו אפליקציה שממנפת את המודל הזה. במידת הצורך נוכל להריץ אותו מאותו מקום בו אנו מכשירים מודל, או שנוכל להוריד מודל שהוכשר כבר למקום בו אנו מתכננים להריץ את הסקריפט. הכנו גם קובץ CSV עם הכותרות ומילות המפתח שאנו מקווים לייעל.

כעת אנו משיקים את האפליקציה. על מנת להריץ את המודל, עלינו לספק את הנתיב לקובץ ה- CSV, המכיל את הכותרות ואת מילות המפתח שאנו מקווים לייעל. שמות עמודות ה- CSV חייבים להתאים לשמות בזמן אימון לודוויג. אם המודל לא מייעל את כל הכותרות, אתה לא צריך להיכנס לפאניקה; השגת מספר הגון נכון היא גם צעד נהדר קדימה.

כמומחים בפייתון, אנו מתרגשים מאוד כשעובדים עם זה, מכיוון שבדרך כלל זה גורם לשאיבת הדם שלנו.

כיצד לייצר מערך נתונים מותאם אישית לאימון

באמצעות כותרות של Hootsuite, אנו יכולים לאמן מודלים שיעבדו טוב עבור לקוחותינו אך עשויים להיות ברירת מחדל עבור מתחרותיהם. לכן אנו מבטיחים כי אנו מייצרים מערך נתונים משלנו, וכאן אנו עושים זאת.
  • אנו ממנפים את הנתונים שלנו מ- Google Search Console או מכלי מנהלי האתרים של בינג.
  • כחלופה, אנו יכולים גם לשלוף את נתוני התחרות של הלקוח שלנו מ- SEMrush, Moz, Ahrefs וכו '.
  • לאחר מכן אנו כותבים סקריפט לתגי כותרת ואז מפצלים כותרות שיש להם ולא קיימת מילת המפתח היעד.
  • אנו לוקחים את הכותרות שעברו אופטימיזציה באמצעות מילות מפתח ומחליפים את מילות המפתח במילים נרדפות, או אנו משתמשים בשיטות אחרות כך שהכותרת תהיה "אופטימיזציה".

סיכום

סמל נמצא כאן כדי לעזור לך לבצע אופטימיזציה אוטומטית של תגי הכותרת שלך, כמו גם תיאורי מטא. בכך תוכל להישאר קדימה ב- SERP. ניתוח אתר הוא אף פעם לא משימה קלה. בגלל זה אימון של מכונה שתעזור לנו לעשות זאת לא רק חוסך עלות, אלא גם חוסך זמן.

ב- Semalt ישנם אנשי מקצוע שיגדירו את מערך הנתונים שלך, לודוויג ו- T5 כך שתוכל להישאר מנצח תמיד.

התקשר אלינו עוד היום.

mass gmail