Otomatik Başlık Etiketinizi Optimize Etmek İçin Derin Öğrenmenin Nasıl Kullanılacağına Dair Semalt Önerileri



SEO sıralamanızda öne geçmenin hızlı bir yolu, başlık etiketlerine en üst sıradaki bir anahtar kelimeyi eklemektir. Ve bir dakika düşünürseniz, bunun gerçekten akıllı bir çözüm olduğunu anlayacaksınız. Bir anahtar kelime için zaten sıralama yapan bir sayfanız varsa, o anahtar kelime başlıkta yer almıyorsa, anahtar kelimenin başlıkta yer almasının önemini hayal edin. Doğal olarak, bu anahtar kelime için daha sık dizine alınacaksınız; bu nedenle daha iyi sıralanırsınız.

Şimdi, bu anahtar kelimeyi alıp Meta Açıklamanıza eklersek, arama sonuçlarında vurgulanmış olarak görünecekler, bu da daha fazla arama motoru kullanıcısının tıklama olasılığının yüksek olduğu anlamına gelir. Bu, elbette web sitesine fayda sağlayacaktır.

Semalt'ın yüzlerce, binlerce veya milyonlarca sayfalık bir web sitesinde çalıştığını hayal edin. Bunu manuel olarak yapmak zorunda kalsaydık, zaman alıcı olur ve kısa sürede oldukça pahalı hale gelir. Öyleyse bu sayfayı nasıl analiz edebilir ve her bir Başlığı ve Meta açıklamasını nasıl optimize edebiliriz? Çözüm, bir makine kullanmaktır. Bir makineye her sayfada en yüksek sıralamalı anahtar kelimeleri bulmayı öğreterek, zamandan ve maliyetten tasarruf ediyoruz. Bir makine kullanmak, bir veri girişi ekibinden daha iyi ve daha hızlı performans gösterebilir.

Uber'in Ludwig ve Google'ın T5'ini yeniden tanıtalım

Uber'in Ludwig ve Google'ın T5'ini birleştirerek oldukça güçlü bir sisteme sahip olursunuz.

Özetle, Ludwig, kullanıcılarının herhangi bir kod yazmak zorunda kalmadan gelişmiş modelleri eğitmesine olanak tanıyan açık kaynaklı bir otomatik makine öğrenimi aracıdır.

Google T5 ise SERT tarzı modellerin üstün bir sürümüdür. T5 özetleyebilir, tercüme edebilir, soruları cevaplayabilir ve arama sorgularının yanı sıra diğer birçok işlevi sınıflandırabilir. Özetle, çok güçlü bir modeldir.

Ancak, T5'in başlık etiketi optimizasyonu için eğitildiğine dair hiçbir gösterge yoktur. Ama belki bunu yapabiliriz ve işte nasıl:
  • Aşağıdakilerden örnekler içeren eğitimli bir veri kümesi elde ederiz:
    • Hedef anahtar kelimemiz olmadan orijinal başlık etiketleri
    • Hedef Anahtar Kelimelerimiz
    • Hedef anahtar kelimelerle optimize edilmiş başlık etiketleri
  • Bir T5 ayar kodu ve kullanılacak öğreticiler
  • Modelimizi test edebilmemiz için optimize edilmemiş bir dizi başlığa sahip olun
Önceden oluşturulmuş bir veri kümesiyle başlayacağız ve veri kümesini nasıl oluşturduğumuza dair bir rehber sağlayacağız.

T5'in yazarları, bize T5'e ince ayar yapmak için kullandığımız ayrıntılı bir Google Colab not defterini sağlayacak kadar cömert davrandılar. Çalışmak için zaman harcadıktan sonra, keyfi önemsiz soruları cevaplayabildik. Colab not defterinde ayrıca yeni görevler için T5'in ince ayarının nasıl yapılacağına dair yönergeler de vardır. Bununla birlikte, kod değişikliklerine ve gereken veri hazırlığına baktığınızda, bunun çok fazla çalışma gerektirdiğini ve fikirlerimizin mükemmel olabileceğini görüyorsunuz.

Ama ya daha basit olabilseydi? Birkaç ay önce piyasaya sürülen Uber Ludwig sürüm 3 sayesinde çok kullanışlı bazı özelliklerin bir kombinasyonuna sahibiz. Ludwig'in 3.0 sürümü şunlarla birlikte gelir:
  • Modellerden ek performans elde eden bir hiperparametre optimizasyon mekanizması.
  • Hugging Face'in Transformers deposu ile kodsuz entegrasyon. Bu, kullanıcıların doğal dil işleme görevleri için GPT-2, T5, DistilBERT ve Electra gibi güncellenmiş modellere erişimini sağlar. Bu tür görevlerden bazıları, sınıflandırma duyarlılığı analizi, adlandırılmış varlık tanıma, soru yanıtlama ve daha fazlasını içerir.
  • Daha yeni, daha hızlı, modüler ve TensorFlow 2'ye dayanan bir adet genişletilebilir arka uca sahip.
  • Apache Parquet, TSV ve JSON gibi birçok yeni veri formatı için destek sağlar.
  • Kutunun dışında k-katlamalı çapraz doğrulama etkinleştirmesine sahiptir.
  • Ağırlıklar ve Önyargılar ile entegre edildiğinde, birden çok model eğitim sürecini yönetmek ve izlemek için kullanılabilir.
  • Parazitli etiketleri destekleyen yeni bir vektör veri türüne sahiptir. Zayıf denetimlerle uğraşıyorsak bu kullanışlı olur.
Birkaç yeni özellik var, ancak Hugging Face'in Transformers'ına entegrasyonu en kullanışlı özelliklerden biri olarak görüyoruz. Yüz hatlarını kucaklamak, başlıklar ve Meta açıklama oluşturma konusundaki SEO çabalarını önemli ölçüde iyileştirmek için kullanılabilir.

Ardışık düzen kullanmak, önceden eğitilmiş ve bub modelinde zaten mevcut olan modeller üzerinde tahmin yürütmek için harikadır. Ancak, şu anda yapmalarını istediğimiz şeyi yapabilecek bir model yok, bu yüzden bir web sitesindeki her sayfa için müthiş bir otomatik başlık ve Meta Açıklama oluşturmak için Ludwig ve Pipeline'ı birleştiriyoruz.

İnce Ayar T5 için Ludwig'i nasıl kullanıyoruz?

Müşterilerimize web sitelerinin arka planında tam olarak neler olup bittiğini göstermeye çalıştığımız için bu önemli bir sorudur. Buralarda, "Ludwig'i T5 eğitimi için kullanmak o kadar basit ki, onu yasadışı yapmayı düşünmeliyiz" diye bir klişe var. Gerçek şu ki, eşdeğerini yapmak için bir yapay zeka mühendisi tutmamız gerekse, müşterilerimizden çok daha yüksek ücretler alırdık.

Burada, T5'e nasıl ince ayar yaptığımızı öğreneceksiniz.
  • 1. Adım: Yeni bir Google Colab not defteri açın. Bundan sonra, Runtime'ı GPU kullanacak şekilde değiştiriyoruz.
  • Zaten bir araya getirilmiş Hootsuite veri setini indiriyoruz.
  • Daha sonra Ludwig'i kuruyoruz.
  • Kurulumdan sonra, eğitim veri kümesini bir pandalar veri çerçevesine yükler ve neye benzediğini görmek için inceleriz.
  • Ardından en önemli engelle karşı karşıyayız, bu da uygun yapılandırma dosyasını oluşturmaktır.
Mükemmel sistemi oluşturmak, T5 için dokümantasyon ve biz doğru olana kadar sürekli deneme ve yanılma gerektirir. (Burada üretmek için Python kodunu bulabilirseniz çok işinize yarayacaktır.)

Giriş ve çıkış özellikleri sözlüklerini gözden geçirdiğinizden ve ayarlarınızın doğru şekilde seçildiğinden emin olun. Doğru yapılırsa, Ludwig çalışan model olarak 't5-small' kullanmaya başlayacaktır. Daha büyük T5 modelleri için, model hub'ında değişiklik yapmak ve üretimini potansiyel olarak iyileştirmek daha kolaydır.

Bir modeli birkaç saat eğittikten sonra, etkileyici bir doğrulama doğruluğu elde etmeye başlarız.

Ludwig'in, başta şaşkınlık ve düzenleme mesafesi olmak üzere diğer önemli metin oluşturma ölçümlerini otomatik olarak seçtiğini not etmeniz önemlidir. Bunların ikisi de bizim için tam olarak uyan düşük sayılardır.

Başlıkları optimize etmek için eğitimli modellerimizi nasıl kullanıyoruz?

Modellerimizi test etmek asıl ilginç kısımdır.

İlk olarak, eğitim sırasında model tarafından görülmeyen, optimize edilmemiş Hootsuite başlıklarına sahip bir test veri kümesi indiriyoruz. Bu komutu kullanarak veri kümesini önizleyebileceksiniz:

kafa

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

Ludwig ve T5'in herhangi bir küçük eğitim setiyle bu kadar çok şey yapabilmesi çok etkileyici ve gelişmiş Hiperparametre ayarı gerektirmiyor. Doğru test, hedef anahtar kelimelerimizle nasıl etkileşim kurduğuna bağlıdır. Ne kadar iyi karışıyor?

Streamlight ile bir başlık etiketi optimizasyon uygulaması oluşturma

İçerik yazarları bu uygulamayı en kullanışlı buluyor. Çok fazla teknik bilgi gerektirmeyen, kullanımı basit bir uygulamaya sahip olmak harika olmaz mıydı? Eh, işte Streamlight bunun için burada.

Kurulumu ve kullanımı oldukça basittir. Şunları kullanarak kurabilirsiniz:

! pip install streamline

Bu modeli kullanan bir uygulama yarattık. İhtiyaç duyulduğunda, modeli eğittiğimiz yerden çalıştırabiliriz veya önceden eğitilmiş bir modeli betiği çalıştırmayı planladığımız yere indirebiliriz. Ayrıca optimize etmeyi umduğumuz başlıkları ve anahtar kelimeleri içeren bir CSV dosyası hazırladık.

Şimdi uygulamayı başlatıyoruz. Modeli çalıştırmak için, optimize etmeyi umduğumuz başlıkları ve anahtar kelimeleri içeren CSV dosyasına giden yolu sağlamamız gerekir. CSV sütun adları, Ludwig eğitimi sırasında adlarla eşleşmelidir. Model tüm başlıkları optimize etmezse paniğe kapılmamalısınız; doğru bir sayıyı elde etmek de ileriye doğru atılmış büyük bir adımdır.

Python uzmanları olarak, genellikle kanımızı pompaladığı için bununla çalışırken çok heyecanlanırız.

Eğitmek için özel bir veri kümesi nasıl oluşturulur?

Hootsuite başlıklarını kullanarak müşterilerimiz için iyi sonuç verecek, ancak rakipleri için varsayılan olabilecek modeller eğitebiliriz. Bu yüzden kendi veri setimizi oluşturduğumuzdan emin oluyoruz ve işte bunu nasıl yapıyoruz.
  • Google Arama Konsolu veya Bing Web Yöneticisi Araçlarından kendi verilerimizden yararlanıyoruz.
  • Alternatif olarak, müşterimizin rekabet verilerini SEMrush, Moz, Ahrefs vb. Alanlardan da alabiliriz.
  • Daha sonra başlık etiketleri için bir komut dosyası yazarız ve ardından hedef anahtar kelimeye sahip olan ve olmayan başlıkları böleriz.
  • Anahtar kelimeler kullanılarak optimize edilmiş başlıkları alır ve anahtar kelimeleri eş anlamlılarla değiştiririz veya başlığın "deoptimize edilmiş" olması için başka yöntemler kullanırız.

Sonuç

Semalt başlık etiketlerinizi ve meta açıklamalarınızı otomatik olarak optimize etmenize yardımcı olmak için burada. Bunu yaparak, SERP'de önde kalabilirsiniz. Bir web sitesinin analizi asla kolay bir iş değildir. Bu nedenle, bunu yapmamıza yardımcı olacak bir makineyi eğitmek yalnızca maliyetten değil, aynı zamanda zamandan da tasarruf sağlar.

Semalt'ta, her zaman kazanmaya devam edebilmeniz için veri kümenizi, Ludwig ve T5'i kuracak profesyoneller var.

Bugün bizi arayın.

mass gmail