Saran Semalt Tentang Cara Menggunakan Deep Learning Untuk Mengoptimalkan Tag Judul Otomatis Anda



Cara cepat untuk memimpin dalam peringkat SEO Anda adalah dengan memasukkan kata kunci peringkat teratas di tag judul mereka. Dan jika Anda memikirkannya sebentar, Anda akan menyadari bahwa ini memang solusi yang cerdas. Jika Anda memiliki halaman yang sudah diberi peringkat untuk kata kunci tanpa ada kata kunci tersebut di judul, bayangkan pentingnya memiliki kata kunci tersebut di judul. Anda secara alami akan lebih sering diindeks untuk kata kunci itu; maka peringkat Anda lebih baik.

Sekarang, jika kami mengambil kata kunci itu dan menambahkannya ke Deskripsi Meta Anda, kata kunci itu akan muncul disorot dalam hasil pencarian yang berarti bahwa lebih banyak pengguna mesin pencari cenderung mengklik. Hal ini tentunya akan menguntungkan website tersebut.

Bayangkan Semalt sedang mengerjakan situs web dengan ratusan, ribuan, atau jutaan halaman. Jika kita harus melakukan ini secara manual, akan memakan waktu dan akan menjadi sangat mahal dengan cepat. Jadi bagaimana kita bisa menganalisis halaman dan mengoptimalkan setiap Judul dan deskripsi Meta? Solusinya adalah dengan menggunakan mesin. Dengan mengajari mesin untuk menemukan kata kunci dengan peringkat tertinggi di setiap halaman, kami menghemat waktu dan biaya. Menggunakan mesin bisa berkinerja lebih baik dan lebih cepat daripada tim entri data.

Mari kita perkenalkan kembali Ludwig dari Uber dan T5 Google

Dengan menggabungkan Ludwig dari Uber dan T5 Google, Anda memiliki sistem yang cukup kuat.

Singkatnya, Ludwig adalah alat ML otomatis sumber terbuka yang memungkinkan penggunanya melatih model tingkat lanjut tanpa harus menulis kode apa pun.

Google T5, di sisi lain, adalah versi superior dari model gaya SERT. T5 dapat meringkas, menerjemahkan, menjawab pertanyaan, dan mengklasifikasikan permintaan pencarian serta banyak fungsi lainnya. Singkatnya, ini adalah model yang sangat kuat.

Namun, tidak ada indikasi bahwa T5 telah dilatih untuk pengoptimalan tag judul. Tapi mungkin kita bisa melakukannya, dan begini caranya:
  • Kami mendapatkan kumpulan data terlatih dengan contoh yang terbuat dari:
    • Tag judul asli tanpa kata kunci target kami
    • Kata kunci target kami
    • Tag judul yang dioptimalkan dengan kata kunci target
  • Kode tunning T5 dan tutorial untuk digunakan
  • Memiliki sekumpulan judul yang belum dioptimalkan sehingga kami dapat menguji model kami
Kami akan memulai dengan kumpulan data yang telah dibuat, dan kami akan memberikan panduan tentang cara kami membuat kumpulan data tersebut.

Penulis T5 cukup murah hati untuk memberi kami notebook Google Colab terperinci, yang kami gunakan untuk menyempurnakan T5. Setelah menghabiskan waktu mempelajarinya, kami dapat menjawab pertanyaan sepele yang sewenang-wenang. Notebook Colab juga memiliki pedoman tentang cara menyempurnakan T5 untuk tugas-tugas baru. Namun, saat Anda melihat perubahan kode dan persiapan data yang diperlukan, Anda mengetahui bahwa ini melibatkan banyak pekerjaan dan bahwa ide kami mungkin sempurna.

Tapi bagaimana jika bisa lebih sederhana? Berkat Uber Ludwig versi 3, yang dirilis beberapa bulan lalu, kami memiliki kombinasi beberapa fitur yang sangat berguna. Ludwig versi 3.0 hadir dengan:
  • Mekanisme pengoptimalan hyperparameter yang memperoleh performa tambahan dari model.
  • Integrasi bebas kode dengan repositori Transformers Hugging Face. Ini memberi pengguna akses ke model yang diperbarui seperti GPT-2, T5, DistilBERT, dan Electra untuk tugas pemrosesan bahasa alami. Beberapa tugas tersebut termasuk analisis sentimen klasifikasi, pengenalan entitas, menjawab pertanyaan, dan banyak lagi.
  • Ini lebih baru, lebih cepat, modular, dan memiliki lebih banyak backend yang dapat diperluas yang mengandalkan TensorFlow 2.
  • Ini memberikan dukungan untuk banyak format data baru seperti Apache Parquet, TSV, dan JSON.
  • Ini memiliki pengaktifan validasi silang k-fold out of the box.
  • Saat diintegrasikan dengan Bobot dan Bias, ini dapat digunakan untuk mengelola dan memantau beberapa proses pelatihan model.
  • Ini memiliki tipe data vektor baru yang mendukung label berisik. Itu berguna jika kita berurusan dengan pengawasan yang lemah.
Ada beberapa fitur baru, tetapi kami menemukan integrasi ke Hugging Face's Transformers sebagai salah satu fitur yang paling berguna. Pipeline pelukan wajah dapat digunakan untuk meningkatkan upaya SEO secara signifikan pada judul dan pembuatan deskripsi Meta.

Penggunaan pipeline sangat bagus untuk menjalankan prediksi pada model yang sudah dilatih dan sudah tersedia di model bub. Namun, saat ini tidak ada model yang dapat melakukan apa yang kami perlukan, jadi kami menggabungkan Ludwig dan Pipeline untuk membuat judul otomatis dan Deskripsi Meta yang tangguh untuk setiap halaman di situs web.

Bagaimana kami menggunakan Ludwig untuk menyempurnakan T5?

Ini adalah pertanyaan penting saat kami mencoba menunjukkan kepada klien kami apa yang sebenarnya terjadi di latar belakang situs web mereka. Di sekitar sini, ada klise yang berbunyi, "menggunakan Ludwig untuk pelatihan T5 sangat sederhana, kita harus mempertimbangkan menjadikannya ilegal." Yang benar adalah kami akan menagih klien kami jauh lebih tinggi jika kami harus mempekerjakan seorang insinyur AI untuk melakukan hal yang sama.

Di sini, Anda akan mengetahui cara kami menyempurnakan T5.
  • Langkah 1: Buka notebook Google Colab baru. Setelah itu, kami mengubah Runtime untuk menggunakan GPU.
  • Kami mengunduh kumpulan data Hootsuite yang telah disatukan.
  • Kami kemudian menginstal Ludwig.
  • Setelah penginstalan, kami memuat kumpulan data pelatihan ke dalam bingkai data pandas dan memeriksanya untuk melihat seperti apa tampilannya.
  • Kemudian kami menghadapi rintangan paling signifikan, yaitu membuat file konfigurasi yang tepat.
Membangun sistem yang sempurna membutuhkan dokumentasi untuk T5 dan coba-coba terus menerus sampai kami melakukannya dengan benar. (akan sangat membantu jika Anda dapat menemukan kode Python untuk diproduksi di sini.)

Pastikan untuk meninjau kamus fitur masukan dan keluaran dan pastikan bahwa pengaturan Anda diambil dengan benar. Jika dilakukan dengan benar, Ludwig akan mulai menggunakan 't5-small' sebagai model berjalan. Untuk model T5 yang lebih besar, lebih mudah untuk mengubah hub model dan berpotensi meningkatkan pembuatannya.

Setelah melatih model selama beberapa jam, kami mulai mendapatkan akurasi validasi yang mengesankan.

Penting bahwa Anda mencatat bahwa Ludwig secara otomatis memilih pengukuran pembuatan teks penting lainnya, terutama kebingungan dan jarak edit. Ini adalah angka rendah yang cocok untuk kita.

Bagaimana kami menggunakan model terlatih kami untuk mengoptimalkan judul

Menguji model kami adalah bagian yang sangat menarik.

Pertama, kami mendownload set data pengujian dengan judul Hootsuite yang tidak dioptimalkan yang tetap tidak terlihat oleh model saat dalam pelatihan. Anda akan dapat melihat dataset menggunakan perintah ini:

!kepala

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

Sangat mengesankan bahwa Ludwig dan T5 dapat melakukan banyak hal dengan set pelatihan kecil apa pun, dan mereka tidak memerlukan penyetelan Hyperparameter lanjutan. Tes yang tepat turun ke bagaimana itu berinteraksi dengan kata kunci target kami. Seberapa baik campurannya?

Membangun aplikasi pengoptimalan tag judul dengan Streamlight

Penulis konten menganggap aplikasi ini paling berguna. Bukankah luar biasa memiliki aplikasi yang mudah digunakan yang tidak membutuhkan banyak pengetahuan teknis? Nah, untuk itulah Streamlight ada di sini.

Pemasangannya, serta penggunaannya, cukup mudah. Anda dapat menginstalnya menggunakan:

! pip install merampingkan

Kami telah membuat aplikasi yang memanfaatkan model ini. Jika diperlukan, kita bisa menjalankannya dari tempat yang sama tempat kita melatih model, atau kita bisa mendownload model yang sudah dilatih ke tempat kita berencana menjalankan skrip. Kami juga telah menyiapkan file CSV dengan judul dan kata kunci yang ingin kami optimalkan.

Sekarang kami meluncurkan aplikasi. Untuk menjalankan model, kami perlu memberikan jalur ke file CSV, yang memiliki judul dan kata kunci yang ingin kami optimalkan. Nama kolom CSV harus sama dengan nama saat melatih Ludwig. Jika model tidak mengoptimalkan semua judul, Anda tidak perlu panik; mendapatkan nomor yang layak dengan benar juga merupakan langkah maju yang bagus.

Sebagai ahli Python, kami menjadi sangat bersemangat saat mengerjakan ini, karena biasanya membuat darah kami terpompa.

Cara menghasilkan set data khusus untuk dilatih

Dengan menggunakan judul Hootsuite, kami dapat melatih model yang akan bekerja dengan baik untuk klien kami tetapi mungkin gagal untuk pesaing mereka. Itulah mengapa kami memastikan bahwa kami menghasilkan kumpulan data kami sendiri, dan inilah cara kami melakukannya.
  • Kami memanfaatkan data kami sendiri dari Google Search Console atau Bing Webmaster Tools.
  • Sebagai alternatif, kami juga dapat mengambil data persaingan klien kami dari SEMrush, Moz, Ahrefs, dll.
  • Kami kemudian menulis skrip untuk tag judul dan kemudian memisahkan judul yang memiliki dan tidak memiliki kata kunci target.
  • Kami mengambil judul yang telah dioptimalkan menggunakan kata kunci dan mengganti kata kunci dengan sinonim, atau kami menggunakan metode lain sehingga judul tersebut "tidak dioptimalkan".

Kesimpulan

Semalt ada di sini untuk membantu Anda mengoptimalkan tag judul serta deskripsi meta Anda secara otomatis. Dengan demikian, Anda dapat tetap unggul di SERP. Analisis situs web bukanlah tugas yang mudah. Itulah mengapa melatih mesin untuk membantu kami melakukan ini tidak hanya menghemat biaya, tetapi juga menghemat waktu.

Di Semalt, ada profesional yang akan mengatur dataset Anda, Ludwig, dan T5 sehingga Anda bisa selalu menang.

Hubungi kami hari ini.

mass gmail