Автоматтандырылған тақырып тегін оңтайландыру үшін терең оқуды қалай пайдалануға болатыны туралы Semalt кеңесі



Сіздің SEO рейтингіңізде көшбасшылықтың жылдам тәсілі - олардың атауларына жоғары деңгейлі кілт сөздерін қосу. Егер сіз бұл туралы бір минут ойлансаңыз, бұл шынымен де ақылды шешім екенін түсінесіз. Егер сізде кілт сөзінің тақырыбында ондай кілт сөзі жоқ рейтинг болатын парағыңыз болса, кілт сөзінің тақырыпта болуының маңыздылығын елестетіп көріңіз. Әрине, сіз бұл кілт сөз үшін жиі индекстелетін боласыз; сондықтан сіз жоғары деңгейге көтерілесіз.

Енді, егер біз бұл кілт сөзді алып, оны Meta Description-ке қосқан болсақ, олар іздеу нәтижелерінде бөлектелген болып шығады, яғни іздеу жүйесін пайдаланушылар көбірек басуы мүмкін. Бұл, әрине, веб-сайтқа пайда әкеледі.

Елестетіп көріңізші, Semalt жүздеген, мыңдаған немесе миллиондаған парақтары бар веб-сайтта жұмыс істеді. Егер біз мұны қолмен жасауымыз керек болса, онда бұл көп уақытты қажет етеді және тез қымбатқа түседі. Сонымен, оны қалай талдап, әрбір тақырып пен мета сипаттаманы оңтайландыруға болады? Шешім - машинаны пайдалану. Машинаны әр беттен жоғары деңгейлі кілт сөздерді табуға үйрету арқылы біз уақыт пен шығынды үнемдейміз. Машинаны пайдалану деректерді енгізу тобына қарағанда жақсы және жылдамырақ жұмыс істей алады.

Uber-дің Людвигі мен Google-дың T5-ті қайта енгізейік

Uber-дің Людвигі мен Google-дің T5-ті біріктіру арқылы сізде өте қуатты жүйе бар.

Қысқаша айтқанда, Людвиг - бұл пайдаланушыларға ешқандай код жазбай озық үлгілерді үйретуге мүмкіндік беретін ашық бастапқы ML құралы.

Google T5, керісінше, SERT стиліндегі модельдердің ең жақсы нұсқасы. T5 көптеген басқа функциялар сияқты қорытындылауға, аударуға, сұрақтарға жауап беруге және іздеу сұраныстарын жіктей алады. Қысқаша айтқанда, бұл өте қуатты модель.

Алайда, T5 титулды оңтайландыру үшін дайындалған деген белгі жоқ. Бірақ біз мұны істей алатын шығармыз, міне, осылай:
  • Біз мысалдар келтірілген дайындалған мәліметтер жиынтығын аламыз:
    • Біздің мақсатты кілт сөзсіз түпнұсқа тақырып тегтері
    • Біздің мақсатты кілт сөз (дер)
    • Мақсатты кілт сөздері бар оңтайландырылған тақырып тегтері
  • T5 баптау коды және оқулықтар
  • Өз моделімізді тексеру үшін оңтайландырылмаған тақырыптар жиынтығын алыңыз
Біз қазірдің өзінде жасалған деректер жиынтығынан бастаймыз және біз оларды қалай құрғанымыз туралы нұсқаулық береміз.

T5 авторлары бізге T5-ті дәл баптау үшін пайдаланатын Google Colab детальдарын егжей-тегжейлі ұсынды. Оны зерттеуге уақыт жұмсағаннан кейін, біз тривиальды сұрақтарға жауап бере алдық. Colab дәптерінде T5-ті жаңа тапсырмаларды қалай дәл баптауға болатындығы туралы нұсқаулар бар. Алайда, кодтың өзгеруіне және деректерді дайындауға қараған кезде, сіз бұл жұмыстың көптігін және біздің идеяларымыздың мінсіз болуы мүмкін екенін білесіз.

Бірақ неғұрлым қарапайым болса ше? Бірнеше ай бұрын шығарылған Uber Ludwig 3 нұсқасының арқасында бізде өте пайдалы функциялар бар. Людвигтің 3.0 нұсқасы:
  • Модельдерден қосымша өнімділік алатын гиперпараметрді оңтайландыру механизмі.
  • Hugging Face's Transformers репозиторийімен кодсыз интеграция. Бұл пайдаланушыларға GPT-2, T5, DistilBERT және Electra сияқты жаңартылған модельдерге табиғи тілді өңдеу тапсырмалары үшін қол жеткізуге мүмкіндік береді. Мұндай міндеттердің кейбіреулері классификациялық сезімдерді талдауды, нысанды тану, сұраққа жауап беру және басқаларын қамтиды.
  • Бұл TensorFlow 2-ге негізделген жаңа, жылдам, модульді және кеңейтілген артқы жағына ие.
  • Ол Apache Parquet, TSV және JSON сияқты көптеген жаңа деректер форматтарын қолдайды.
  • Мұнда k-еселенген кроссты тексеру мүмкіндігі бар.
  • Салмақ пен шектермен біріктірілгенде, оны оқытудың бірнеше моделі процестерін басқару және бақылау үшін пайдалануға болады.
  • Оның шулы белгілерді қолдайтын жаңа векторлық деректер түрі бар. Егер біз әлсіз бақылаулармен айналысатын болсақ, бұл сізге ыңғайлы.
Бірнеше жаңа мүмкіндіктер бар, бірақ біз Hugging Face трансформаторларының интеграциясын ең пайдалы мүмкіндіктердің бірі деп санаймыз. Құбырларды құшақтау тақырыптар мен мета сипаттамаларын жасау кезінде SEO күштерін айтарлықтай жақсарту үшін қолданыла алады.

Құбырды пайдалану қазірдің өзінде дайындалған және модельдер бубінде бар модельдерге болжам жасау үшін өте жақсы. Алайда, қазіргі уақытта бізде қажет нәрсені орындай алатын модельдер жоқ, сондықтан біз Людвиг пен Құбыр желісін біріктіріп, веб-сайттағы әр параққа керемет автоматты тақырып және Meta сипаттамасы жасаймыз.

Fly-Tune T5 үшін Людвигті қалай қолданамыз?

Бұл өз клиенттерімізге олардың веб-сайтының аясында не болатынын дәл көрсетуге тырысқан кездегі маңызды сұрақ. Осы жерде «Людвигті T5 жаттығуы үшін қолдану өте қарапайым, оны заңсыз деп санау керек» деген клише бар. Шындығында, егер біз балама жасау үшін жасанды интеллектуалды инженерді жалдауға тура келсе, біз өз клиенттерімізден әлдеқайда жоғары ақша алатын едік.

Мұнда T5-ті қалай дәл баптайтынымызды білетін боласыз.
  • 1-қадам: жаңа Google Colab дәптерін ашыңыз. Осыдан кейін біз GPU пайдалану үшін жұмыс уақытын өзгертеміз.
  • Біз қазірдің өзінде біріктірілген Hootsuite деректер жиынтығын жүктейміз.
  • Содан кейін біз Людвигті орнатамыз.
  • Орнатқаннан кейін біз жаттығулар жиынтығын pandas деректер қорына жүктеп, оның қалай көрінетінін тексереміз.
  • Содан кейін біз ең маңызды кедергімен бетпе-бет келеміз, ол тиісті конфигурация файлын жасайды.
Мінсіз жүйені құру үшін T5 үшін құжаттама қажет және біз оны дұрыс түсінгенше тұрақты сынақ пен қателік қажет. (егер сіз осы жерден шығаратын Python кодын тапсаңыз, бұл өте ұзақ болар еді.)

Сөздіктерді енгізу және шығару мүмкіндіктерін тексеріп, параметрлердің дұрыс алынғанына көз жеткізіңіз. Егер дұрыс жасалса, Людвиг жұмыс моделі ретінде 't5-small' қолдана бастайды. Үлкен T5 модельдері үшін модель хабын өзгерту оңай және оның генерациясы жақсарады.

Үлгіні бірнеше сағат бойы оқытып болғаннан кейін, біз валидацияның дәлдігін аламыз.

Людвиг мәтінді генерациялаудың басқа да маңызды өлшемдерін, негізінен, абыржушылық пен өңдеу қашықтығын автоматты түрде таңдайтынын ескеру маңызды. Бұл екеуі де бізге сәйкес келетін төмен сандар.

Тақырыптарды оңтайландыру үшін оқытылған модельдерді қалай қолданамыз

Біздің модельдерді сынақтан өткізу - бұл өте қызықты бөлік.

Біріншіден, біз тестілеу жиынтығын жүктеп алдық, бұл жаттығу кезінде модельде байқалмаған, алайда Hootsuite атаулары жоқ. Сіз мына пәрменді қолданып дерекқорды алдын ала қарауға мүмкіндік аласыз:

! бас

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

Людвиг пен Т5 кез-келген кішігірім жаттығулар жиынтығымен көп нәрсе істей алатындығы өте әсерлі және олар гиперпараметрлердің жетілдірілмеген күйін талап етеді. Тиісті тест біздің мақсатты кілт сөздермен өзара әрекеттесуіне байланысты болады. Ол қаншалықты жақсы үйлеседі?

Streamlight көмегімен тақырып тегін оңтайландыру бағдарламасын құру

Контент жазушылар бұл қолданбаны ең пайдалы деп санайды. Қарапайым қарапайым, техникалық білімді қажет етпейтін қолданбаның болуы ғажап емес пе? Streamlight мұнда дәл осында.

Оны орнату, сондай-ақ пайдалану тікелей алға қарай жүреді. Сіз оны келесі арқылы орнатуға болады:

! pip install streamline

Біз осы модельді қолданатын бағдарлама жасадық. Қажет болған жағдайда біз оны модель дайындайтын жерден немесе сценарийді жоспарлаған жерге жүктеп алуымыз мүмкін. Сонымен қатар біз оңтайландыруға үміттенетін тақырыптар мен кілт сөздері бар CSV файлын дайындадық.

Енді біз қосымшаны іске қосамыз. Модельді іске қосу үшін біз оңтайландыруға үміттенетін тақырыптар мен кілт сөздері бар CSV файлына жол беруіміз керек. CSV бағанының атаулары Людвигке жаттығу жүргізген кезде атауларға сәйкес келуі керек. Егер модель барлық тақырыптарды оңтайландырмаса, сіз үрейленбеуіңіз керек; лайықты нөмірді дұрыс алу - бұл үлкен қадам.

Python-дің мамандары ретінде біз онымен жұмыс істегенде қатты қуанамыз, өйткені бұл біздің қанымызды сорғызады.

Жаттығу үшін пайдаланушы деректер базасын қалай жасауға болады

Hootsuite атауларын қолдана отырып, біз өз клиенттерімізге жақсы жұмыс істейтін, бірақ олардың бәсекелестері үшін дефолтқа ұшырауы мүмкін модельдерді дайындай аламыз. Сондықтан біз өз деректер жиынтығын шығаруды қамтамасыз етеміз және осылай жасаймыз.
  • Біз Google Search Console немесе Bing Webmaster Tools-дің жеке деректерін пайдаланамыз.
  • Сонымен қатар, біз өз клиентіміздің бәсекелестік туралы деректерін SEMrush, Moz, Ahrefs және т.б.
  • Содан кейін біз тақырып тегтері үшін сценарий жазамыз, содан кейін мақсатты кілт сөзі жоқ және жоқ тақырыптарды бөлеміз.
  • Біз кілт сөздерін пайдаланып оңтайландырылған тақырыптарды аламыз және кілт сөздерді синонимдермен алмастырамыз немесе тақырып «димптимизацияланған» етіп басқа әдістерді қолданамыз.

Қорытынды

Semalt бұл сізге тақырып тегтерін және мета сипаттамаларды автоматты түрде оңтайландыруға көмектесу үшін. Осылай жасай отырып, сіз SERP-те алда бола аласыз. Веб-сайтты талдау ешқашан оңай жұмыс емес. Сондықтан машинаны бізге көмектесуге үйрету бұл шығындарды үнемдеуге ғана емес, сонымен қатар уақытты үнемдеуге мүмкіндік береді.

Semalt-те сіздің Людвиг және T5 деректер жиынтығын орнататын кәсіби мамандар бар, сондықтан сіз әрдайым жеңіске жете аласыз.

Бүгін бізге қоңырау шалыңыз.

mass gmail