Lời khuyên Semalt về cách sử dụng Học sâu để tối ưu hóa thẻ tiêu đề tự động của bạn



Một cách nhanh chóng để dẫn đầu trong xếp hạng SEO của bạn là bao gồm một từ khóa xếp hạng cao nhất trong thẻ tiêu đề của chúng. Và nếu bạn nghĩ về nó trong một phút, bạn sẽ nhận ra rằng nó thực sự là một giải pháp thông minh. Nếu bạn có một trang đã được xếp hạng cho một từ khóa mà không có từ khóa đó trong tiêu đề, hãy tưởng tượng tầm quan trọng của việc có từ khóa trong tiêu đề. Bạn sẽ tự nhiên được lập chỉ mục thường xuyên hơn cho từ khóa đó; do đó bạn xếp hạng tốt hơn.

Bây giờ, nếu chúng tôi lấy từ khóa đó và thêm nó vào Meta Description của bạn, chúng sẽ xuất hiện được đánh dấu trong kết quả tìm kiếm, nghĩa là nhiều người dùng công cụ tìm kiếm có khả năng nhấp vào. Điều này, tất nhiên, sẽ có lợi cho trang web.

Hãy tưởng tượng Semalt đang làm việc trên một trang web với hàng trăm, hàng nghìn hoặc hàng triệu trang. Nếu chúng ta phải làm điều này theo cách thủ công, nó sẽ mất thời gian và sẽ khá tốn kém. Vậy làm cách nào sau đó chúng ta có thể phân tích trang đó và tối ưu hóa từng tiêu đề và mô tả Meta? Giải pháp là sử dụng máy. Bằng cách dạy máy tìm các từ khóa có thứ hạng cao nhất trên mỗi trang, chúng tôi tiết kiệm thời gian và chi phí. Sử dụng máy có thể hoạt động tốt hơn và nhanh hơn so với nhóm nhập dữ liệu.

Hãy giới thiệu lại Ludwig của Uber và T5 của Google

Bằng cách kết hợp Ludwig của Uber và T5 của Google, bạn có một hệ thống khá mạnh mẽ.

Tóm lại, Ludwig là một công cụ ML tự động mã nguồn mở cho phép người dùng đào tạo các mô hình nâng cao mà không cần phải viết bất kỳ mã nào.

Mặt khác, Google T5 là một phiên bản cao cấp của các mô hình theo kiểu SERT. T5 có thể tóm tắt, dịch, trả lời câu hỏi và phân loại các truy vấn tìm kiếm cũng như nhiều chức năng khác. Tóm lại, nó là một mô hình rất mạnh mẽ.

Tuy nhiên, không có dấu hiệu cho thấy T5 đã được đào tạo để tối ưu hóa thẻ tiêu đề. Nhưng có lẽ chúng ta có thể làm điều đó, và đây là cách:
  • Chúng tôi nhận được một tập dữ liệu được đào tạo với các ví dụ được làm từ:
    • Thẻ tiêu đề gốc không có từ khóa mục tiêu của chúng tôi
    • (Các) Từ khoá mục tiêu của chúng tôi
    • Các thẻ tiêu đề được tối ưu hóa với các từ khóa mục tiêu
  • Mã tunning T5 và hướng dẫn sử dụng
  • Có một bộ tiêu đề chưa được tối ưu hóa để chúng tôi có thể kiểm tra mô hình của mình
Chúng tôi sẽ bắt đầu với tập dữ liệu đã được tạo và chúng tôi sẽ cung cấp hướng dẫn về cách chúng tôi tạo tập dữ liệu.

Các tác giả của T5 đã đủ hào phóng để cung cấp cho chúng tôi một sổ ghi chép chi tiết của Google Colab, mà chúng tôi sử dụng để tinh chỉnh T5. Sau khi dành thời gian nghiên cứu nó, chúng tôi đã có thể trả lời các câu hỏi đố tùy ý. Máy tính xách tay Colab cũng có hướng dẫn về cách tinh chỉnh T5 cho các tác vụ mới. Tuy nhiên, khi bạn xem xét các thay đổi mã và việc chuẩn bị dữ liệu cần thiết, bạn sẽ thấy rằng nó liên quan đến rất nhiều công việc và ý tưởng của chúng tôi có thể hoàn hảo.

Nhưng nếu nó có thể đơn giản hơn thì sao? Nhờ Uber Ludwig phiên bản 3, được phát hành cách đây vài tháng, chúng tôi đã có sự kết hợp của một số tính năng rất hữu ích. Phiên bản 3.0 của Ludwig đi kèm với:
  • Cơ chế tối ưu hóa siêu tham số tạo ra hiệu suất bổ sung từ các mô hình.
  • Tích hợp không cần mã với kho Transformers của Hugging Face. Điều này cho phép người dùng truy cập vào các mô hình cập nhật như GPT-2, T5, DistilBERT và Electra cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Một số nhiệm vụ như vậy bao gồm phân tích tình cảm phân loại, nhận dạng thực thể được đặt tên, trả lời câu hỏi và hơn thế nữa.
  • Nó mới hơn, nhanh hơn, mô-đun và có phần phụ trợ mở rộng hơn dựa trên TensorFlow 2.
  • Nó cung cấp hỗ trợ cho nhiều định dạng dữ liệu mới như Apache Parquet, TSV và JSON.
  • Nó có khả năng xác nhận chéo gấp k-lần.
  • Khi được tích hợp với Trọng số và Độ lệch, nó có thể được sử dụng để quản lý và giám sát nhiều quy trình đào tạo mô hình.
  • Nó có kiểu dữ liệu vectơ mới hỗ trợ các nhãn nhiễu. Điều đó có ích nếu chúng ta đang đối phó với những người giám sát yếu.
Có một số tính năng mới, nhưng chúng tôi nhận thấy việc tích hợp với Người biến hình của khuôn mặt ôm là một trong những tính năng hữu ích nhất. Đường ống khuôn mặt ôm có thể được sử dụng để cải thiện đáng kể nỗ lực SEO trên tiêu đề và tạo mô tả Meta.

Sử dụng đường ống dẫn là cách tuyệt vời để chạy dự đoán trên các mô hình đã được đào tạo và đã có sẵn trong mô hình. Tuy nhiên, hiện tại không có mô hình nào có thể làm những gì chúng tôi cần chúng làm, vì vậy chúng tôi kết hợp Ludwig và Pipeline để tạo tiêu đề tự động và Meta Description cho mỗi trang trên trang web.

Làm cách nào để chúng ta sử dụng Ludwig để Tinh chỉnh T5?

Đây là một câu hỏi quan trọng vì chúng tôi cố gắng cho khách hàng thấy chính xác những gì đang diễn ra trên nền trang web của họ. Xung quanh đây, có một câu nói sáo rỗng rằng, "việc sử dụng Ludwig để huấn luyện T5 quá đơn giản, chúng ta nên xem xét việc làm nó bất hợp pháp." Sự thật là chúng tôi sẽ tính phí khách hàng của mình cao hơn nhiều nếu chúng tôi phải thuê một kỹ sư AI để làm việc tương tự.

Tại đây, bạn sẽ tìm hiểu cách chúng tôi tinh chỉnh T5.
  • Bước 1: Mở sổ ghi chép Google Colab mới. Sau đó, chúng tôi thay đổi Thời gian chạy để sử dụng GPU.
  • Chúng tôi tải xuống bộ dữ liệu Hootsuite đã được tập hợp lại với nhau.
  • Sau đó chúng tôi cài đặt Ludwig.
  • Sau khi cài đặt, chúng tôi tải tập dữ liệu huấn luyện vào khung dữ liệu gấu trúc và kiểm tra xem nó trông như thế nào.
  • Sau đó, chúng tôi phải đối mặt với rào cản quan trọng nhất, đó là tạo tệp cấu hình thích hợp.
Việc xây dựng một hệ thống hoàn hảo cần có tài liệu cho T5 và liên tục thử và sai cho đến khi chúng tôi làm đúng. (Sẽ rất lâu nếu bạn có thể tìm thấy mã Python để tạo ở đây.)

Đảm bảo xem lại từ điển các tính năng đầu vào và đầu ra và đảm bảo rằng cài đặt của bạn được chọn chính xác. Nếu làm đúng, Ludwig sẽ bắt đầu sử dụng 't5-small' làm mô hình đang chạy. Đối với các mô hình T5 lớn hơn, việc thay đổi trung tâm mô hình dễ dàng hơn và có khả năng cải thiện thế hệ của nó.

Sau khi đào tạo một mô hình trong vài giờ, chúng tôi bắt đầu nhận được độ chính xác xác thực ấn tượng.

Điều quan trọng mà bạn cần lưu ý là Ludwig tự động chọn các phép đo tạo văn bản quan trọng khác, chủ yếu là độ phức tạp và khoảng cách chỉnh sửa. Đây là cả hai con số thấp phù hợp với chúng tôi.

Cách chúng tôi sử dụng các mô hình được đào tạo của mình để tối ưu hóa tiêu đề

Đưa các mô hình của chúng tôi vào thử nghiệm là một phần thực sự thú vị.

Đầu tiên, chúng tôi tải xuống bộ dữ liệu thử nghiệm với các tiêu đề Hootsuite chưa được tối ưu hóa mà mô hình vẫn chưa thấy trong khi đào tạo. Bạn sẽ có thể xem trước tập dữ liệu bằng lệnh này:

!cái đầu

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

Điều rất ấn tượng là Ludwig và T5 có thể làm được nhiều điều như vậy với bất kỳ bộ đào tạo nhỏ nào và chúng không yêu cầu điều chỉnh Hyperparameter nâng cao. Thử nghiệm thích hợp đi xuống cách nó tương tác với các từ khóa mục tiêu của chúng tôi. Nó pha trộn tốt như thế nào?

Xây dựng ứng dụng tối ưu hóa thẻ tiêu đề với Streamlight

Người viết nội dung thấy ứng dụng này hữu ích nhất. Sẽ không tuyệt vời khi có một ứng dụng sử dụng đơn giản mà không cần nhiều kiến ​​thức kỹ thuật phải không? Vâng, đó chỉ là những gì Streamlight ở đây để làm.

Quá trình cài đặt, cũng như sử dụng của nó khá đơn giản. Bạn có thể cài đặt nó bằng cách sử dụng:

! pip cài đặt hợp lý

Chúng tôi đã tạo ra một ứng dụng thúc đẩy mô hình này. Khi cần, chúng tôi có thể chạy nó từ cùng một nơi mà chúng tôi đào tạo một mô hình hoặc chúng tôi có thể tải xuống một mô hình đã được đào tạo đến nơi chúng tôi định chạy tập lệnh. Chúng tôi cũng đã chuẩn bị một tệp CSV với các tiêu đề và từ khóa mà chúng tôi hy vọng sẽ tối ưu hóa.

Bây giờ chúng tôi khởi chạy ứng dụng. Để chạy mô hình, chúng tôi cần cung cấp đường dẫn đến tệp CSV có tiêu đề và từ khóa mà chúng tôi hy vọng sẽ tối ưu hóa. Tên cột CSV phải khớp với tên khi huấn luyện Ludwig. Nếu mô hình không tối ưu hóa tất cả các tiêu đề, bạn không nên hoảng sợ; nhận được một con số phù hợp cũng là một bước tiến lớn.

Là các chuyên gia về Python, chúng tôi rất hào hứng khi làm việc với nó, vì nó thường giúp chúng ta bơm máu.

Cách tạo tập dữ liệu tùy chỉnh để đào tạo

Sử dụng các tiêu đề của Hootsuite, chúng tôi có thể đào tạo các mô hình hoạt động tốt cho khách hàng của mình nhưng có thể mặc định cho các đối thủ cạnh tranh của họ. Đó là lý do tại sao chúng tôi đảm bảo rằng chúng tôi sản xuất tập dữ liệu của riêng mình và đây là cách chúng tôi thực hiện điều đó.
  • Chúng tôi tận dụng dữ liệu của riêng mình từ Google Search Console hoặc Bing Webmaster Tools.
  • Thay vào đó, chúng tôi cũng có thể lấy dữ liệu cạnh tranh của khách hàng từ SEMrush, Moz, Ahrefs, v.v.
  • Sau đó, chúng tôi viết một kịch bản cho các thẻ tiêu đề và sau đó tách các tiêu đề có và không có từ khóa mục tiêu.
  • Chúng tôi lấy các tiêu đề đã được tối ưu hóa bằng cách sử dụng các từ khóa và thay thế các từ khóa bằng các từ đồng nghĩa hoặc chúng tôi sử dụng các phương pháp khác để tiêu đề được "vô hiệu hóa".

Phần kết luận

Semalt ở đây để giúp bạn tối ưu hóa thẻ tiêu đề cũng như mô tả meta một cách tự động. Bằng cách đó, bạn có thể dẫn đầu trên SERP. Phân tích một trang web không bao giờ là một nhiệm vụ dễ dàng. Đó là lý do tại sao việc đào tạo một chiếc máy giúp chúng ta làm được điều này không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn tiết kiệm thời gian.

Tại Semalt, có những chuyên gia sẽ thiết lập tập dữ liệu của bạn, Ludwig và T5 để bạn có thể luôn chiến thắng.

Gọi cho chúng tôi ngay hôm nay.

mass gmail