तपाइँको स्वचालित शीर्षक ट्यागलाई अनुकूलन गर्नको लागि गहन शिक्षाको कसरी प्रयोग गर्ने बारेमा Semalt सल्लाह



तपाईंको एसईओ रैंकिंगमा नेतृत्व लिन द्रुत तरिका भनेको उनीहरूको शीर्षक ट्यागमा शीर्ष-श्रेणीकरण कुञ्जी शब्द समावेश गर्नु हो। र यदि तपाईं यसको बारे एक मिनेट को लागी सोच्नुहुन्छ भने, तपाईंले बुझ्नुहुनेछ कि यो वास्तवमै स्मार्ट समाधान हो। यदि तपाईंसँग पहिले नै एक पृष्ठ छ जुन किवर्डको शीर्षकमा अवस्थित नभई एक कुञ्जी शब्दको लागि पहिले नै क्रमबद्ध हुन्छ, शीर्षकमा कुञ्जी शब्द राख्नुको महत्त्व कल्पना गर्नुहोस्। तपाइँ कुञ्जी शब्दको लागि प्राकृतिक रूपमा प्राय: अनुक्रमित हुनुहुनेछ; यसैले तपाईले राम्रो दर्जा पाउनुहुन्छ।

अब, यदि हामीले त्यो कुञ्जी शब्द लिएका थियौं र तपाईंको मेटा विवरणमा यो थपेमा, ती खोज परिणामहरूमा हाइलाइट हुनेछन् जसको मतलब अधिक खोज इञ्जिन प्रयोगकर्ताहरूले क्लिक गर्न सक्ने सम्भावना हुन्छ। यसले अवश्य पनि वेबसाइटलाई फाइदा पुर्‍याउँछ।

कल्पना गर्नुहोस् Semalt वेबसाइटमा सयौं, हजारौं, वा लाखौं पृष्ठहरूको साथ काम गर्दै थियो। यदि हामीले यो मेनुअल्ली गर्नु भयो भने, यो समय खपत हुने छ र चाँडै धेरै महँगो हुनेछ। त्यसोभए हामी कसरी यो पृष्ठ विश्लेषण गर्न सक्दछौं र प्रत्येक शीर्षक र मेटा विवरणलाई अनुकूलित गर्न सक्छौं? समाधान भनेको मेशिन प्रयोग गर्नु हो। एक मेशिनलाई सिकाई प्रत्येक पृष्ठमा सब भन्दा उच्च-रैंकिंग कीवर्डहरू फेला पार्न, हामी समय र लागत बचत गर्छौं। मेशिन प्रयोग गर्दा डाटा एन्ट्री टोली भन्दा राम्रो र छिटो प्रदर्शन गर्न सक्दछ।

उबरको लुडविग र गुगलको टी T पुन: प्रस्तुत गर्नुहोस्

उबरको लुडविग र गुगलको टी comb संयोजन गरेर, तपाईंसँग एक शक्तिशाली शक्तिशाली प्रणाली छ।

सारांशमा, लुडविग एक खुला स्रोत अटो एमएल उपकरण हो जसले यसको प्रयोगकर्ताहरूलाई कुनै कोड लेख्न बिना उन्नत मोडेलहरू तालिम दिन अनुमति दिन्छ।

Google T5, अर्कोतर्फ, SERT- स्टाइल मोडेलको एक उत्कृष्ट संस्करण हो। T5 ले सारांशित गर्न सक्छ, अनुवाद गर्न सक्छ, प्रश्नहरूको उत्तर दिन सक्छ, र खोज क्वेरीका साथसाथै अन्य धेरै कार्यहरू वर्गीकृत गर्न सक्छ। संक्षेपमा भन्नुपर्दा यो एक धेरै शक्तिशाली मोडल हो।

जे होस्, त्यहाँ कुनै संकेत छैन कि T5 शीर्षक ट्याग अनुकूलनको लागि प्रशिक्षण गरिएको थियो। तर हुनसक्छ हामी त्यो गर्न सक्छौं, र यहाँ छ:
  • हामी उदाहरणका साथ प्रशिक्षित डाटासेट पाउँदछौं:
    • हाम्रो लक्षित कुञ्जी शब्द बिना मूल शीर्षक ट्यागहरू
    • हाम्रो लक्षित किवर्ड (हरू)
    • लक्ष्य कुञ्जी शब्दहरूको साथ अनुकूलित शीर्षक ट्यागहरू
  • T5 ट्युनिंग कोड र प्रयोग गर्नका लागि पाठहरू
  • शीर्षकहरूको सेट छ जुन अप्टिमाइजेसन गरिएको छैन ताकि हामी हाम्रो मोडेलको परीक्षण गर्न सक्दछौं
हामी डाटासेटको साथ शुरू गर्नेछौं जुन पहिले नै सिर्जना गरिएको हो, र हामी कसरी डेटासेट बनाउँदछौं भन्ने बारे गाइड प्रदान गर्नेछौं।

T5 का लेखकहरू हामीलाई विस्तृत गुगल कोलाब नोटबुक प्रदान गर्न पर्याप्त उदार थिए जुन हामी T5 लाई फाइन-ट्यून गर्न प्रयोग गर्दछौं। यसको अध्ययन गर्न समय दिए पछि, हामी मनमानी ट्रिभिया प्रश्नहरूको जवाफ दिन सक्षम भयौं। कोलाब नोटबुकमा नयाँ कार्यहरूको लागि कसरी T5 लाई फाइन-ट्यून गर्ने बारेमा दिशानिर्देशहरू छन्। जे होस्, जब तपाई कोड परिवर्तन र आवश्यक डाटा तयारी हेर्नुहुन्छ, तपाईले पत्ता लगाउनुहुन्छ कि यसमा धेरै काम समावेश छ र हाम्रो विचारहरू उत्तम हुन सक्छन्।

तर के यो सजिलो हुन सक्छ भने? Uber Ludwig संस्करण to लाई धन्यवाद, जुन केहि महिना अगाडि रिलीज गरिएको थियो, हामीसँग केहि धेरै उपयोगी सुविधाहरूको संयोजन छ। लुडविगको version.० संस्करण आउँछ:
  • एक हाइपरपारामिटर अनुकूलन संयन्त्र जसले मोडेलहरूबाट थप प्रदर्शन लिन्छ।
  • हगिंग अनुहारको ट्रान्सफार्मर रिपोजिटरीको साथ कोड-मुक्त एकीकरण। यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई अद्यावधिक मोडेलहरूमा पहुँच प्रदान गर्दछ जस्तै GPT-2, T5, DistilBERT, र इलेक्ट्रा प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यहरूको लागि। केहि कार्यहरूमा वर्गीकरण भावना विश्लेषण, नामित इकाई मान्यता, प्रश्न उत्तर, र अधिक समावेश छ।
  • यो नयाँ, छिटो, मोड्युलर हो, र टेन्सरफ्लो २ मा निर्भरता बढी एक्स्टेन्सिबल ब्याकएन्ड छ।
  • यसले धेरै नयाँ डेटा ढाँचाहरू जस्तै अपाचे पार्क्वेट, TSV, र JSON को लागि समर्थन प्रदान गर्दछ।
  • योसँग बाकस बाहिर K-fold क्रस मान्यकरण सक्षमता छ।
  • जब तौल र पूर्वाग्रहहरूको साथ एकीकृत गरिन्छ, यो बहु मोडेल प्रशिक्षण प्रक्रियाहरू प्रबन्ध र अनुगमनको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
  • यो सँग एक नयाँ भेक्टर डाटा प्रकार छ कि लेबल लेबल समर्थन गर्दछ। यो काम आउँछ यदि हामी कमजोर पर्यवेक्षणको साथ व्यवहार गरिरहेका छौं।
त्यहाँ धेरै नयाँ सुविधाहरू छन्, तर हामी अति उपयोगी सुविधाहरू मध्ये एकको रूपमा अ the्गाली अनुहारको ट्रान्सफार्मरमा एकीकरण पाउँछौं। अनुहार अनुहार पाइपलाइन शीर्षक र मेटा वर्णन जेनरेशन मा एसईओ प्रयास उल्लेखनीय सुधार गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।

पहिले नै प्रशिक्षित र मोडल बबमा पहिले नै उपलब्ध छन् भनेर मोडलहरूमा भविष्यवाणीहरू चलाउन पाइपलाइन प्रयोग गर्नु राम्रो हो। जहाँसम्म, त्यहाँ हाल कुनै मोडेलहरू छैनन् जसले हामीलाई उनीहरूले गर्नुपर्ने काम गर्न सक्दछन्, त्यसैले हामी लुडविग र पाइपलाइनलाई एकसाथ एक वेबसाइटमा प्रत्येक पृष्ठको लागि स्वचालित शीर्षक र मेटा वर्णन सिर्जना गर्न मिल्छौं।

हामी कसरी लुडविगलाई फाइन-ट्यून T5 मा प्रयोग गर्ने?

यो एउटा महत्त्वपूर्ण प्रश्न हो किनकि हामीले हाम्रो ग्राहकहरूको वेबसाइटको पृष्ठभूमिमा के हुन्छ भनेर ठ्याक्कै उनीहरूलाई देखाउन खोज्छौं। यहाँ वरिपरि, त्यहाँ एउटा क्लिचिÃ छ - "T5 प्रशिक्षणका लागि लुडविग प्रयोग गर्नु धेरै सरल छ, हामीले यसलाई अवैध बनाउने कुरा विचार गर्नुपर्छ।" सत्य यो हो कि हामीले हाम्रो क्लाइन्टहरूलाई धेरै माथि चार्ज गर्दैछौं यदि हामीले बराबरको लागि एआई इन्जिनियर भाडामा लिनु परेको थियो।

यहाँ, तपाइँले कसरी हामी T5 लाई राम्रो-ट्यून गर्नुहुन्छ भनेर फेला पार्नुहुनेछ।
  • चरण १: नयाँ गुगल कोलाब नोटबुक खोल्नुहोस्। त्यस पछि, हामी GPU प्रयोग गर्न रनटाइम परिवर्तन गर्दछौं।
  • हामी Hootsuite डाटा सेट डाउनलोड गर्नुहोस् जुन पहिले नै सँगै राखिएको थियो।
  • हामी त्यसपछि लुडविग स्थापना गर्दछौं।
  • स्थापना पछि, हामी ट्रेन्डिंग डाटासेटलाई प्यान्डस डाटा फ्रेममा लोड गर्दछौं र यो कस्तो देखिन्छ भनेर हेर्न यसको निरीक्षण गर्दछौं।
  • त्यसो भए हामी सब भन्दा महत्वपूर्ण अवरोधको सामना गर्छौं, जसले उचित कन्फिगरेसन फाइल सिर्जना गर्दछ।
उत्तम प्रणालीको निर्माणको लागि T5 र स्थिर परीक्षण र त्रुटिको लागि कागजात आवश्यक पर्दछ जबसम्म हामी यसलाई सहि गर्दैनौं। (यो लामो बाटोमा जान्छ यदि तपाईंले यहाँ पाइथन कोड फेला पार्न सक्नुहुनेछ।)

निश्चित गर्नुहोस् कि इनपुट र आउटपुट सुविधाहरूको शब्दकोश समीक्षा गर्नुहोस् र निश्चित गर्नुहोस् कि तपाईंको सेटिंग्स सही छ। यदि सही भयो भने, लुडविगले चलिरहेको मोडेलको रूपमा 't5-सानो' प्रयोग गर्न सुरू गर्दछ। ठूला T5 मोडेलका लागि, यो मोडेल हबमा परिवर्तन गर्न सम्भव छ र सम्भाव्य रूपमा यसको जेनरेशन सुधार गर्दछ।

धेरै घण्टासम्म मोडेललाई प्रशिक्षण दिए पछि हामी प्रभावकारी वैधता सटीकता प्राप्त गर्न सुरु गर्दछौं।

यो महत्त्वपूर्ण छ कि तपाईंले नोट गर्नु पर्दछ कि लुडविगले अन्य महत्त्वपूर्ण पाठ निर्माण मापनको चयन गर्दछ, मुख्यतया व्याकुलता र सम्पादन दूरी। यी दुबै कम संख्याहरू छन् जुन हाम्रो लागि उपयुक्त छ।

हामी कसरी शीर्षकहरू अनुकूलन गर्न हाम्रा प्रशिक्षित मोडेलहरू प्रयोग गर्छौं

हाम्रो मोडेललाई परीक्षणमा राख्नु वास्तविक चाखलाग्दो अंश हो।

पहिले, हामी अनप्टिमाइज्ड हूट्सुइट शीर्षकहरूका साथ एक परीक्षण डाटासेट डाउनलोड गर्छौं जुन प्रशिक्षणमा बखत मॉडलले देख्न नसक्ने गरी रह्यो। तपाईं यो आदेश प्रयोग गरी डाटासेट पूर्वावलोकन गर्न सक्षम हुनुहुनेछ:

! टाउको

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

यो धेरै प्रभावशाली छ कि लुडविग र T5 कुनै पनि सानो प्रशिक्षण सेटको साथ धेरै गर्न सक्दछ, र तिनीहरूलाई उन्नत हाइपरपारामिटर ट्युनिन आवश्यक पर्दैन। उचित परीक्षण तल कसरी आउँदछ यसले हाम्रो लक्षित कुञ्जी शव्दहरूसँग अन्तर्क्रिया गर्दछ। यो कसरी राम्रोसँग मिल्छ?

स्ट्रिमलाइटको साथ शीर्षक ट्याग अप्टिमाइजेसन अनुप्रयोग निर्माण गर्दै

सामग्री लेखकहरूले यस अनुप्रयोगलाई सबैभन्दा उपयोगी ठाने। के तपाईं प्राविधिक ज्ञानको आवाश्यकता नभएको अनुप्रयोग प्रयोग गर्न सरल हुनु अचम्मको कुरा होइन र? ठीक छ, यो केवल स्ट्रिमलाइटको लागि हो।

यसको स्थापना, साथ साथै प्रयोग, सीधा अगाडि छ। तपाईं यसलाई प्रयोग गरेर स्थापना गर्न सक्नुहुनेछ:

! पाइप स्थापना स्ट्रीमलाइन

हामीले एउटा अनुप्रयोग सिर्जना गरेका छौं जुन यस मोडेललाई लाभ दिन्छ। आवश्यक भएमा हामी यसलाई उही ठाउँबाट चालू गर्न सक्दछौं जहाँ हामी मोडेललाई प्रशिक्षण दिन्छौं, वा हामी पहिले नै प्रशिक्षित मोडेल डाउनलोड गर्न सक्छौं जहाँ स्क्रिप्ट चलाउने योजना छ। हामीले शीर्षक र कुञ्जीशब्दहरूसहित CSV फाईल पनि तयार गरेका छौं जुन हामी आशावादी हुन्छौं।

अब हामी अनुप्रयोग सुरूवात गर्दछौं। मोडेल चलाउनको लागि, हामीले CSV फाईलमा मार्ग प्रदान गर्नु आवश्यक पर्दछ, जससँग शीर्षकहरू र कीवर्डहरू छन् जुन हामी अनुकूलित गर्न सक्छौं। CSV स्तम्भ नामहरू लुडविग प्रशिक्षणको बेला नामहरूसँग मेल खानुपर्दछ। यदि मोडलले सबै शीर्षकहरू अनुकूलन गर्दैन भने, तपाईं नडराउनु हुँदैन; एउटा सभ्य नम्बर दायाँ पाउनु पनि एक ठूलो कदम हो।

पाइथनका विशेषज्ञहरूको रूपमा हामी यससँग काम गर्दा धेरै उत्साहित हुन्छौं, किनकि यसले प्राय जसो हाम्रो रगत पम्पि। हुन्छ।

कसरी ट्रेनमा कस्टम डाटासेट उत्पादन गर्ने

Hootsuite शीर्षक प्रयोग गरेर, हामी मोडेलहरू तालिम दिन सक्छौं जुन हाम्रो ग्राहकहरूको लागि राम्रो काम गर्दछ तर उनीहरूका प्रतिस्पर्धीहरूका लागि पूर्वनिर्धारित हुन सक्छ। त्यसकारण हामी यो सुनिश्चित गर्छौं कि हामी आफ्नै डेटा सेट उत्पादन गर्छौं, र हामी कसरी गर्छौं भन्ने कुरा यहाँ छ।
  • हामी गुगल खोज कन्सोल वा बिंग वेबमास्टर उपकरणबाट हाम्रो आफ्नै डेटाको लाभ उठाउन सक्छौं।
  • एक विकल्पको रूपमा, हामी हाम्रो ग्राहकको प्रतिस्पर्धा डाटा पनि SEMrush, Moz, Ahrefs, आदिबाट तान्न सक्छौं।
  • हामी त्यसपछि शीर्षक ट्यागहरूको लागि स्क्रिप्ट लेख्दछौं र शीर्षकहरू विभाजित गर्दछौं र लक्षित कुञ्जी शब्द छैन।
  • हामी शीर्षकहरू लिन्छौं जुन किवर्डहरूको प्रयोग गरेर अनुकूलित गरिएको छ र कीवर्डलाई पर्यायवाची प्रतिस्थापन गर्दछ, वा हामी अन्य विधिहरू प्रयोग गर्दछौं ताकि शीर्षक "डिओप्टिमाइज" हो।

निष्कर्ष

Semalt यहाँ छ तपाइँ तपाइँको शीर्षक ट्यागको साथ साथै मेटा वर्णन स्वचालित रूपमा अनुकूलन गर्न। त्यसो गरेर, तपाईं अगाडि SERP मा रहन सक्नुहुन्छ। वेबसाइटको विश्लेषण कहिल्यै सजिलो काम हुँदैन। त्यसकारण हामीलाई मद्दत गर्न मशिनलाई प्रशिक्षण दिँदा यसले लागत बचत मात्र गर्दैन, तर यसले समय बचत गर्दछ।

Semalt मा, त्यहाँ पेशेवरहरू छन् जसले तपाईंको डाटासेट, लुडविग, र T5 सेटअप गर्दछ ताकि तपाईं जहिले पनि जित्दै रहन सक्नुहुन्छ।

आज हामीलाई कल दिनुहोस्।

mass gmail