अपने स्वचालित शीर्षक टैग को अनुकूलित करने के लिए दीप सीखने का उपयोग करने के लिए सेमल्ट सलाह



अपने एसईओ रैंकिंग में बढ़त लेने का एक त्वरित तरीका है कि उनके शीर्षक टैग में एक शीर्ष-रैंकिंग कीवर्ड शामिल किया जाए। और यदि आप इसके बारे में एक मिनट के लिए सोचते हैं, तो आप महसूस करेंगे कि यह वास्तव में एक स्मार्ट समाधान है। यदि आपके पास एक पृष्ठ है जो पहले से ही उस खोजशब्द के बिना किसी कीवर्ड के लिए रैंकिंग कर रहा है, तो शीर्षक में कीवर्ड होने के महत्व की कल्पना करें। आप स्वाभाविक रूप से उस कीवर्ड के लिए अधिक बार अनुक्रमित हो जाएंगे; इसलिए आप बेहतर रैंक करते हैं।

अब, यदि हमने वह कीवर्ड लिया और उसे आपके मेटा विवरण में जोड़ दिया, तो वे खोज परिणामों में हाइलाइट दिखाई देंगे, जिसका अर्थ है कि अधिक खोज इंजन उपयोगकर्ताओं को क्लिक करने की संभावना है। यह, निश्चित रूप से, वेबसाइट को लाभान्वित करेगा।

कल्पना कीजिए कि सेमल्ट सैकड़ों, हजारों या लाखों पृष्ठों वाली वेबसाइट पर काम कर रहा था। अगर हमें इसे मैन्युअल रूप से करना है, तो यह समय लेने वाला होगा और जल्दी से बहुत महंगा हो जाएगा। तो फिर हम कैसे इस पृष्ठ का विश्लेषण कर सकते हैं और प्रत्येक शीर्षक और मेटा विवरण का अनुकूलन कर सकते हैं? समाधान एक मशीन का उपयोग करना है। प्रत्येक पृष्ठ पर उच्चतम-रैंकिंग कीवर्ड खोजने के लिए एक मशीन सिखाकर, हम समय और लागत बचाते हैं। एक मशीन का उपयोग करने से डेटा प्रविष्टि टीम की तुलना में बेहतर और तेज़ प्रदर्शन हो सकता है।

आइए उबर के लुडविग और Google के T5 को फिर से प्रस्तुत करें

Uber के लुडविग और Google के T5 को मिलाकर, आपके पास एक बहुत शक्तिशाली प्रणाली है।

सारांश में, लुडविग एक ओपन-सोर्स ऑटो एमएल उपकरण है जो अपने उपयोगकर्ताओं को किसी भी कोड को लिखने के बिना उन्नत मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।

दूसरी ओर, Google T5, SERT- स्टाइल मॉडल का एक बेहतर संस्करण है। T5 सारांश, अनुवाद, सवालों के जवाब, और खोज प्रश्नों को वर्गीकृत करने के साथ-साथ कई अन्य कार्यों को भी कर सकता है। संक्षेप में, यह एक बहुत शक्तिशाली मॉडल है।

हालांकि, इस बात के कोई संकेत नहीं हैं कि T5 को टाइटल टैग ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए प्रशिक्षित किया गया है। लेकिन शायद हम ऐसा कर सकते हैं, और यहाँ है:
  • हमें निम्न उदाहरणों के साथ एक प्रशिक्षित डेटा प्राप्त होता है:
    • हमारे लक्ष्य कीवर्ड के बिना मूल शीर्षक टैग
    • हमारा लक्ष्य कीवर्ड
    • लक्ष्य कीवर्ड के साथ अनुकूलित शीर्षक टैग
  • एक T5 ट्यूनिंग कोड और उपयोग करने के लिए ट्यूटोरियल
  • शीर्षक का एक सेट है जिसे अनुकूलित नहीं किया गया है ताकि हम अपने मॉडल का परीक्षण कर सकें
हम एक डेटासेट के साथ शुरुआत करेंगे जो पहले ही बनाया जा चुका है, और हम एक गाइड प्रदान करेंगे कि हमने कैसे डेटासेट बनाया।

T5 के लेखक हमें एक विस्तृत Google कोलाब नोटबुक प्रदान करने के लिए पर्याप्त उदार थे, जिसका उपयोग हम T5 को ठीक करने के लिए करते हैं। इसका अध्ययन करने में समय बिताने के बाद, हम मनमाने ढंग से सामान्य ज्ञान के सवालों के जवाब देने में सक्षम थे। कोलाब नोटबुक में नए कार्यों के लिए T5 को ठीक करने के लिए दिशानिर्देश भी हैं। हालाँकि, जब आप कोड परिवर्तन और आवश्यक डेटा तैयारी को देखते हैं, तो आपको पता चलता है कि इसमें बहुत सारे काम शामिल हैं और हमारे विचार सही हो सकते हैं।

लेकिन क्या होगा अगर यह सरल हो सकता है? उबेर लुडविग संस्करण 3 के लिए धन्यवाद, जो कुछ महीने पहले जारी किया गया था, हमारे पास कुछ बहुत उपयोगी सुविधाओं का एक संयोजन है। लुडविग के 3.0 संस्करण के साथ आता है:
  • एक हाइपरपैरिमेट ऑप्टिमाइज़ेशन मैकेनिज़्म जो मॉडल से अतिरिक्त प्रदर्शन प्राप्त करता है।
  • हगिंग फेस के ट्रांसफॉर्मर रिपॉजिटरी के साथ कोड-मुक्त एकीकरण। यह उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों के लिए GPT-2, T5, DistilBERT, और इलेक्ट्रा जैसे अद्यतन मॉडल तक पहुँच प्रदान करता है। ऐसे कार्यों में से कुछ में वर्गीकरण भावना विश्लेषण, इकाई मान्यता, प्रश्न उत्तर, और बहुत कुछ शामिल हैं।
  • यह नया, तेज, मॉड्यूलर है, और इसमें एक अतिरिक्त विस्तारक बैकेंड है जो TensorFlow 2 पर निर्भर करता है।
  • यह Apache Parquet, TSV और JSON जैसे कई नए डेटा प्रारूपों के लिए समर्थन प्रदान करता है।
  • यह बॉक्स k- गुना क्रॉस सत्यापन सक्षमता से बाहर है।
  • जब वेट्स और बायसेस के साथ एकीकृत किया जाता है, तो इसका उपयोग कई मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रियाओं के प्रबंधन और निगरानी के लिए किया जा सकता है।
  • इसमें एक नया वेक्टर डेटा प्रकार है जो शोर लेबल का समर्थन करता है। यदि हम कमजोर पर्यवेक्षण से निपट रहे हैं तो यह काम आता है।
कई नई विशेषताएं हैं, लेकिन हम सबसे उपयोगी सुविधाओं में से एक के रूप में हगिंग फेस के ट्रांसफॉर्मर के एकीकरण को देखते हैं। शीर्षकों और मेटा विवरण पीढ़ी पर एसईओ प्रयासों को बेहतर बनाने के लिए हगिंग फेस पाइपलाइनों का उपयोग किया जा सकता है।

पाइपलाइन का उपयोग करना उन मॉडलों पर भविष्यवाणियों को चलाने के लिए बहुत अच्छा है जो पहले से ही प्रशिक्षित हैं और मॉडल बब में पहले से ही उपलब्ध हैं। हालांकि, वर्तमान में ऐसे कोई मॉडल नहीं हैं जो हम कर सकते हैं कि उन्हें क्या करना है, इसलिए हम लुडविग और पाइपलाइन को एक वेबसाइट पर हर पृष्ठ के लिए एक दुर्जेय स्वचालित शीर्षक और मेटा विवरण बनाने के लिए जोड़ते हैं।

हम लुडविग को फाइन-ट्यून टी 5 का उपयोग कैसे करते हैं?

यह एक महत्वपूर्ण सवाल है क्योंकि हम अपने ग्राहकों को उनकी वेबसाइट की पृष्ठभूमि में जाने के लिए बिल्कुल दिखाने की कोशिश करते हैं। यहाँ के आसपास, एक क्लिच है © जो जाता है, "टी 5 के प्रशिक्षण के लिए लुडविग का उपयोग करना बहुत सरल है, हमें इसे अवैध बनाने पर विचार करना चाहिए।" सच तो यह है कि अगर हम एआई इंजीनियर को समकक्ष करने के लिए नौकरी पर रखना चाहते हैं तो हम अपने ग्राहकों से बहुत अधिक शुल्क लेते हैं।

यहां, आपको पता चलेगा कि हम टी 5 को कैसे ठीक करते हैं।
  • चरण 1: एक नया Google कोलाब नोटबुक खोलें। उसके बाद, हम GPU का उपयोग करने के लिए रनटाइम को बदलते हैं।
  • हम Hootsuite डेटा सेट को डाउनलोड करते हैं जो पहले से ही एक साथ रखा गया है।
  • हम फिर लुडविग स्थापित करते हैं।
  • स्थापना के बाद, हम प्रशिक्षण डेटासेट को पांडा डेटा फ्रेम में लोड करते हैं और निरीक्षण करते हैं कि यह कैसा दिखता है।
  • तब हम सबसे महत्वपूर्ण बाधा का सामना करते हैं, जो उचित कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल बना रहा है।
सही प्रणाली के निर्माण के लिए T5 और निरंतर परीक्षण और त्रुटि के लिए दस्तावेज़ीकरण की आवश्यकता होती है जब तक कि हम इसे सही न कर लें। (यदि आप यहां उत्पादन करने के लिए पायथन कोड पा सकते हैं तो यह एक लंबा रास्ता तय करेगा।)

इनपुट और आउटपुट सुविधाओं के शब्दकोशों की समीक्षा करना सुनिश्चित करें और सुनिश्चित करें कि आपकी सेटिंग्स को सही ढंग से उठाया गया है। यदि सही किया जाता है, तो लुडविग 't5-small' को रनिंग मॉडल के रूप में उपयोग करना शुरू कर देगा। बड़े T5 मॉडल के लिए, मॉडल हब में बदलाव करना और संभावित रूप से इसकी पीढ़ी में सुधार करना आसान है।

कई घंटों के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के बाद, हम प्रभावशाली सत्यापन सटीकता प्राप्त करना शुरू करते हैं।

यह महत्वपूर्ण है कि आप ध्यान दें कि लुडविग ऑटो अन्य महत्वपूर्ण टेक्स्ट जनरेशन मापों का चयन करता है, मुख्य रूप से अस्पष्टता और संपादित दूरी। ये दोनों कम संख्याएं हैं जो हमारे लिए ठीक से फिट हैं।

हम शीर्षकों को अनुकूलित करने के लिए अपने प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग कैसे करते हैं

परीक्षण के लिए हमारे मॉडल को रखना वास्तविक दिलचस्प हिस्सा है।

सबसे पहले, हम अडॉप्टेड हूट्सुइट खिताब के साथ एक परीक्षण डेटासेट डाउनलोड करते हैं जो प्रशिक्षण के दौरान मॉडल द्वारा अनदेखी रहता है। आप इस आदेश का उपयोग कर डेटासेट का पूर्वावलोकन करने में सक्षम होंगे:

!सिर

Hootsuite_tmarks_to_optimize.csv

यह बहुत प्रभावशाली है कि लुडविग और टी 5 किसी भी छोटे प्रशिक्षण सेट के साथ बहुत कुछ कर सकते हैं, और उन्हें कोई उन्नत हाइपरपैरेट ट्यूनिंग की आवश्यकता नहीं है। उचित परीक्षण नीचे आता है कि यह हमारे लक्ष्य कीवर्ड के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है। यह कितनी अच्छी तरह से मिश्रण करता है?

स्ट्रीमलाइट के साथ एक शीर्षक टैग अनुकूलन ऐप का निर्माण

सामग्री लेखक इस एप्लिकेशन को सबसे उपयोगी पाते हैं। यह बहुत ही तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता नहीं है कि अनुप्रयोग का उपयोग करने के लिए एक सरल होना आश्चर्यजनक नहीं होगा? खैर, यह वही है जो स्ट्रीमलाइट यहाँ है।

इसकी स्थापना, साथ ही उपयोग, काफी सीधे आगे है। आप इसका उपयोग करके स्थापित कर सकते हैं:

पाइप स्ट्रीम स्थापित करें

हमने एक ऐप बनाया है जो इस मॉडल का लाभ उठाता है। जब आवश्यक हो, हम इसे उसी स्थान से चला सकते हैं जहां हम एक मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं, या हम पहले से ही प्रशिक्षित मॉडल डाउनलोड कर सकते हैं जहां हम स्क्रिप्ट चलाने पर योजना बनाते हैं। हमने उन खिताबों और खोजशब्दों के साथ एक सीएसवी फ़ाइल भी तैयार की है, जिन्हें हम ऑप्टिमाइज़ करने की उम्मीद करते हैं।

अब हम ऐप लॉन्च करते हैं। मॉडल को चलाने के लिए, हमें CSV फ़ाइल को पथ प्रदान करने की आवश्यकता है, जिसमें वे शीर्षक और कीवर्ड हैं जिन्हें हम ऑप्टिमाइज़ करने की उम्मीद करते हैं। CSV कॉलम नामों को लुडविग को प्रशिक्षित करते समय नामों से मेल खाना चाहिए। यदि मॉडल सभी खिताबों का अनुकूलन नहीं करता है, तो आपको घबराहट नहीं करनी चाहिए; एक सभ्य संख्या अधिकार प्राप्त करना भी एक अच्छा कदम है।

पायथन में विशेषज्ञों के रूप में, हम इस के साथ काम करते समय बहुत उत्साहित हो जाते हैं, क्योंकि यह आमतौर पर हमारे रक्त पंपिंग को प्राप्त करता है।

ट्रेन करने के लिए एक कस्टम डेटासेट का उत्पादन कैसे करें

Hootsuite शीर्षकों का उपयोग करते हुए, हम उन मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं जो हमारे ग्राहकों के लिए अच्छा काम करेंगे लेकिन अपने प्रतिस्पर्धियों के लिए डिफ़ॉल्ट हो सकते हैं। यही कारण है कि हम यह सुनिश्चित करते हैं कि हम अपना डेटा सेट तैयार करें, और यहां बताया गया है कि हम ऐसा कैसे करते हैं।
  • हम Google खोज कंसोल या बिंग वेबमास्टर टूल से अपने स्वयं के डेटा का लाभ उठाते हैं।
  • एक विकल्प के रूप में, हम अपने ग्राहक के प्रतियोगिता डेटा को SEMrush, Moz, Ahrefs, आदि से भी खींच सकते हैं।
  • हम तब शीर्षक टैग के लिए एक स्क्रिप्ट लिखते हैं और फिर उन शीर्षक को विभाजित करते हैं जो लक्ष्य कीवर्ड नहीं करते हैं।
  • हम उन खिताबों को लेते हैं जिन्हें कीवर्ड का उपयोग करके अनुकूलित किया गया है और कीवर्ड को समानार्थी शब्दों के साथ प्रतिस्थापित किया जाता है, या हम अन्य तरीकों का उपयोग करते हैं ताकि शीर्षक "deoptimized" हो।

निष्कर्ष

सेमलेट आपके शीर्षक टैग के साथ-साथ मेटा विवरणों को स्वचालित रूप से अनुकूलित करने में आपकी सहायता के लिए यहां है। ऐसा करने से, आप SERP पर आगे बने रह सकते हैं। वेबसाइट का विश्लेषण कभी भी आसान काम नहीं है। यही कारण है कि हमें ऐसा करने में मदद करने के लिए एक मशीन का प्रशिक्षण न केवल लागत बचाता है, बल्कि यह समय भी बचाता है।

सेमाल्ट में, ऐसे पेशेवर हैं जो आपके डेटासेट, लुडविग और टी 5 को स्थापित करेंगे ताकि आप हमेशा जीतते रहें।

हमें आज एक फोन करें।

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