Ushauri wa Semalt juu ya Jinsi ya Kutumia Mafunzo ya Kina Kuongeza Kichwa chako cha Kichwa cha Kujiendesha



Njia ya haraka ya kuongoza katika kiwango chako cha SEO ni pamoja na neno kuu la kiwango cha juu kwenye lebo yao ya kichwa. Na ikiwa utafikiria juu yake kwa dakika, utagundua kuwa ni suluhisho nzuri. Ikiwa una ukurasa ambao tayari umesimamia neno kuu bila neno hilo kuu kuwapo kwenye kichwa, fikiria umuhimu wa kuwa na neno kuu katika kichwa. Kwa kawaida utarekodiwa mara nyingi kwa neno hilo kuu; kwa hivyo unakuwa bora zaidi.

Sasa, ikiwa tutachukua neno kuu na kuiongeza kwenye Maelezo yako ya Meta, zitaonekana zimeangaziwa katika matokeo ya utaftaji ikimaanisha kuwa watumiaji zaidi wa injini za utaftaji wanaweza kubofya. Hii, kwa kweli, itafaidisha wavuti.

Fikiria Semalt alikuwa akifanya kazi kwenye wavuti na mamia, maelfu, au mamilioni ya kurasa. Ikiwa ilibidi tufanye hivi kwa mikono, itachukua muda mwingi na itapata gharama kubwa haraka. Kwa hivyo basi tunawezaje kuchambua ukurasa na kuboresha kila maelezo ya Kichwa na Meta? Suluhisho ni kutumia mashine. Kwa kufundisha mashine kupata maneno ya kiwango cha juu kwenye kila ukurasa, tunaokoa wakati na gharama. Kutumia mashine kunaweza kumaliza kufanya vizuri na haraka kuliko timu ya kuingiza data.

Wacha tulete tena Uber Ludwig na T5 ya Google

Kwa kuchanganya Uber Ludwig na T5 ya Google, una mfumo mzuri sana.

Kwa muhtasari, Ludwig ni chombo cha ML cha chanzo cha wazi ambacho kinaruhusu watumiaji wake kufundisha mifano ya hali ya juu bila kuandika nambari yoyote.

Google T5, kwa upande mwingine, ni toleo bora zaidi la mitindo ya mtindo wa SERT. T5 inaweza kufupisha, kutafsiri, kujibu maswali, na kuainisha maswali ya utaftaji na kazi zingine nyingi. Kwa kifupi, ni mfano wa nguvu sana.

Walakini, hakuna dalili kwamba T5 imefundishwa kwa uboreshaji wa lebo ya kichwa. Lakini labda tunaweza kufanya hivyo, na hii ndio jinsi:
  • Tunapata daftari la mafunzo na mifano iliyotengenezwa na:
    • Vitambulisho halisi vya kichwa bila neno letu kuu lengwa
    • Lengo letu Keyword (s)
    • Vitambulisho vya kichwa vilivyoboreshwa na maneno muhimu
  • Nambari ya kurekebisha T5 na mafunzo ya kutumia
  • Kuwa na seti ya majina ambayo hayajaboreshwa ili tuweze kujaribu mtindo wetu
Tutaanza na hifadhidata ambayo tayari imeundwa, na tutatoa mwongozo wa jinsi tulivyounda hifadhidata.

Waandishi wa T5 walikuwa wakarimu wa kutosha kutupatia daftari la kina la Google Colab, ambalo tunatumia kurekebisha T5. Baada ya kutumia wakati kuisoma, tuliweza kujibu maswali holela ya kijinga. Daftari la Colab pia lina miongozo ya jinsi ya kurekebisha T5 kwa kazi mpya. Walakini, unapoangalia mabadiliko ya nambari na utayarishaji wa data unahitajika, unaona inajumuisha kazi nyingi na kwamba maoni yetu yanaweza kuwa kamili.

Lakini vipi ikiwa inaweza kuwa rahisi? Shukrani kwa toleo la 3 la Uber Ludwig, ambalo lilitolewa miezi michache iliyopita, tuna mchanganyiko wa huduma muhimu sana. Toleo la 3.0 la Ludwig linakuja na:
  • Utaratibu wa utumiaji wa hyperparameter ambayo hupata utendaji wa ziada kutoka kwa modeli.
  • Ujumuishaji usio na nambari na ghala ya Kubadilisha Sura ya Uso. Hii inawapa watumiaji ufikiaji wa modeli zilizosasishwa kama GPT-2, T5, DistilBERT, na Electra kwa kazi za usindikaji lugha asili. Baadhi ya majukumu kama haya ni pamoja na uchambuzi wa maoni ya uainishaji, utambuzi wa chombo, kujibu maswali, na zaidi.
  • Ni mpya, ya haraka, ya kawaida, na ina backend inayoweza kurekebishwa ambayo inategemea TensorFlow 2.
  • Inatoa msaada kwa fomati nyingi mpya za data kama Apache Parquet, TSV, na JSON.
  • Ina nje ya kisanduku k-mara uwezeshaji wa uthibitishaji wa msalaba.
  • Inapounganishwa na Uzito na Upendeleo, inaweza kutumika kwa kusimamia na kufuatilia michakato mingi ya mafunzo ya modeli.
  • Ina aina mpya ya data ya vector inayounga mkono lebo zenye kelele. Hiyo inakuja kwafaa ikiwa tunashughulika na usimamizi dhaifu.
Kuna huduma kadhaa mpya, lakini tunapata ujumuishaji kwa Transformers ya uso wa kukumbatia kama moja ya huduma muhimu zaidi. Bomba za uso za kukumbatia zinaweza kutumiwa kuboresha kwa kiasi kikubwa juhudi za SEO kwenye majina na kizazi cha maelezo ya Meta.

Kutumia bomba ni nzuri kutekeleza utabiri juu ya mifano ambayo tayari imefundishwa na tayari inapatikana katika bub ya mfano. Walakini, kwa sasa hakuna modeli ambazo zinaweza kufanya kile tunachohitaji wao kufanya, kwa hivyo tunaunganisha Ludwig na Bomba kuunda kichwa cha kutisha cha otomatiki na Maelezo ya Meta kwa kila ukurasa kwenye wavuti.

Je! Tunatumiaje Ludwig kwa Fine-Tune T5?

Hili ni swali muhimu tunapojaribu kuonyesha wateja wetu haswa kile kinachoendelea nyuma ya wavuti yao. Karibu hapa, kuna picha "ambayo inasema," kutumia Ludwig kwa mafunzo ya T5 ni rahisi sana, tunapaswa kuzingatia kuifanya iwe haramu. " Ukweli ni kwamba tungekuwa tukitoza wateja wetu juu zaidi ikiwa tungetakiwa kuajiri mhandisi wa AI kufanya sawa.

Hapa, utapata jinsi tu tunakagua T5.
  • Hatua ya 1: fungua daftari mpya ya Google Colab. Baada ya hapo, tunabadilisha wakati wa kutumia muda ili kutumia GPU.
  • Tunapakua seti ya data ya Hootsuite ambayo tayari imewekwa pamoja.
  • Kisha tunasakinisha Ludwig.
  • Baada ya usanikishaji, tunapakia hifadhidata ya mafunzo kwenye fremu ya data ya pandas na kukagua ili kuona jinsi inavyoonekana.
  • Kisha tunakabiliwa na kikwazo muhimu zaidi, ambacho kinaunda faili sahihi ya usanidi.
Kuunda mfumo kamili inahitaji nyaraka za T5 na jaribio la kila wakati na makosa hadi tuipate sawa. (ingeenda mbali ikiwa unaweza kupata nambari ya chatu ya kuzalisha hapa.)

Hakikisha kukagua kamusi na vifaa vya kuingiza na kutoa na uhakikishe kuwa mipangilio yako imechukuliwa kwa usahihi. Ikiwa imefanywa sawa, Ludwig ataanza kutumia 't5-ndogo' kama mfano wa kukimbia. Kwa mifano kubwa ya T5, ni rahisi kubadilisha katika kitovu cha mfano na inaweza kuboresha kizazi chake.

Baada ya kufundisha modeli kwa masaa kadhaa, tunaanza kupata usahihi wa uthibitisho wa kuvutia.

Ni muhimu utambue kuwa Ludwig huchagua kiotomatiki vipimo vingine muhimu vya kizazi cha maandishi, haswa kuchanganyikiwa na kuhariri umbali. Hizi ni nambari za chini ambazo zinatoshea vizuri kwetu.

Jinsi tunavyotumia mifano yetu ya mafunzo kuboresha vichwa

Kuweka mifano yetu ni sehemu ya kupendeza ya kweli.

Kwanza, tunapakua daftari la jaribio na vichwa vya Hootsuite visivyo na kipimo ambavyo vilibaki visivyoonekana na mtindo wakati wa mafunzo. Utaweza kukagua hifadhidata ukitumia amri hii:

kichwa

Hootsuite_titles_kwa_kuongeza.csv

Inashangaza sana kuwa Ludwig na T5 wanaweza kufanya mengi sana na seti yoyote ndogo ya mafunzo, na hawahitaji upangiaji wa hali ya juu wa Hyperparameter. Jaribio sahihi linatokana na jinsi inavyoingiliana na maneno yetu lengwa. Inachanganya vizuri vipi?

Kuunda programu ya uboreshaji wa lebo ya kichwa na Stlightlight

Waandishi wa yaliyomo wanaona matumizi haya kuwa muhimu sana. Je! Haitakuwa ajabu kuwa na programu rahisi ya kutumia ambayo haiitaji maarifa mengi ya kiufundi? Kweli, hiyo ndio tu Stlightlight iko hapa.

Ufungaji wake, pamoja na matumizi, ni sawa kabisa mbele. Unaweza kuiweka kwa kutumia:

kusanikisha bomba

Tumeunda programu ambayo hutumia mfano huu. Inapohitajika, tunaweza kuiendesha kutoka mahali palepale tunapofundisha modeli, au tunaweza kupakua mfano uliofunzwa tayari hadi mahali tunapopanga kutumia hati. Tumeandaa pia faili ya CSV na vichwa na maneno muhimu tunatarajia kuboresha.

Sasa tunazindua programu. Ili kuendesha mtindo, tunahitaji kutoa njia ya faili ya CSV, ambayo ina majina na maneno tunayotarajia kuboresha. Majina ya safu wima ya CSV lazima yalingane na majina wakati wa kufundisha Ludwig. Ikiwa mtindo haukuboresha majina yote, haupaswi kuogopa; kupata nambari nzuri haki pia ni hatua nzuri mbele.

Kama wataalam katika Chatu, tunafurahi sana tunapofanya kazi na hii, kwani kawaida hupumua damu yetu.

Jinsi ya kutengeneza mkusanyiko wa data ya kawaida ili kufundisha

Kutumia vyeo vya Hootsuite, tunaweza kutoa mafunzo kwa mifano ambayo ingefanya kazi vizuri kwa wateja wetu lakini inaweza kukosa kwa washindani wao. Ndio sababu tunahakikisha kuwa tunatoa seti yetu ya data, na hii ndio jinsi tunavyofanya hivyo.
  • Tunatafuta data yetu wenyewe kutoka kwa Dashibodi ya Utafutaji wa Google au Zana za Wasimamizi wa Wavuti wa Bing.
  • Kama mbadala, tunaweza pia kuvuta data ya mashindano ya mteja wetu kutoka SEMrush, Moz, Ahrefs, nk.
  • Kisha tunaandika hati ya vitambulisho vya kichwa na kisha kugawanya majina ambayo hayana neno kuu la lengo.
  • Tunachukua vyeo ambavyo vimeboreshwa kwa kutumia maneno muhimu na kubadilisha maneno muhimu na visawe, au tunatumia njia zingine ili jina "limepunguzwa."

Hitimisho

Semalt iko hapa kukusaidia kuboresha vitambulisho vyako vya kichwa na maelezo ya meta kiatomati. Kwa kufanya hivyo, unaweza kubaki mbele kwenye SERP. Uchambuzi wa wavuti sio kazi rahisi. Kwamba ni kwa nini kufundisha mashine kutusaidia kufanya hivyo sio tu kuokoa gharama, lakini pia kunaokoa wakati.

Kwa Semalt, kuna wataalamu ambao wataweka seti yako ya data, Ludwig, na T5 ili uweze kukaa kushinda kila wakati.

Tupigie simu leo.

mass gmail