اپنے خودکار عنوان والے ٹیگ کو بہتر بنانے کے لئے گہری سیکھنے کا استعمال کرنے کے بارے میں Semalt مشورہ



آپ کی SEO کی درجہ بندی میں برتری حاصل کرنے کا ایک تیز طریقہ یہ ہے کہ ان کے عنوان والے ٹیگ میں اعلی درجہ والے مطلوبہ الفاظ کو شامل کیا جائے۔ اور اگر آپ اس کے بارے میں ایک منٹ کے لئے سوچتے ہیں تو ، آپ کو احساس ہوگا کہ واقعتا یہ ایک زبردست حل ہے۔ اگر آپ کے پاس کوئی ایسا صفحہ ہے جو پہلے سے ہی کسی مطلوبہ الفاظ کی درجہ بندی کر رہا ہے اس عنوان کے بغیر اس کی ورڈ کے موجود ہے تو ، عنوان میں مطلوبہ الفاظ کی اہمیت کا تصور کریں۔ آپ اس مطلوبہ الفاظ کے لئے قدرتی طور پر زیادہ مرتبہ اشاریہ سازی پائیں گے۔ لہذا آپ بہتر درجہ بندی کرتے ہیں۔

اب ، اگر ہم نے اس کی ورڈ کو لے لیا اور اسے آپ کے میٹا ڈسٹریکشن میں شامل کیا تو ، وہ تلاش کے نتائج میں نمایاں ہوجائیں گے جس کے معنی ہیں کہ مزید سرچ انجن استعمال کرنے والوں کے کلک کرنے کا امکان ہے۔ یقینا. اس سے ویب سائٹ کو فائدہ ہوگا۔

تصور کیجئے کہ Semalt ایک ویب سائٹ پر سیکڑوں ، ہزاروں ، یا لاکھوں صفحات پر مشتمل کام کر رہا تھا۔ اگر ہم نے یہ کام دستی طور پر کرنا ہے تو ، یہ وقت طلب ہوگا اور جلدی سے مہنگا ہوجائے گا۔ تو پھر ہم کیسے اس صفحے کا تجزیہ کرسکتے ہیں اور ہر عنوان اور میٹا کی تفصیل کو بہتر بنا سکتے ہیں؟ حل یہ ہے کہ کسی مشین کا استعمال کیا جائے۔ ہر صفحے پر اعلی درجے کے مطلوبہ الفاظ تلاش کرنے کے لئے مشین کی تعلیم دے کر ، ہم وقت اور لاگت کی بچت کرتے ہیں۔ کسی مشین کا استعمال ڈیٹا انٹری ٹیم سے بہتر اور تیز کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتا ہے۔

آئیے اوبر کے لڈ وِگ اور گوگل کے ٹی 5 کو دوبارہ پیش کریں

اوبر کے لڈ وِگ اور گوگل کے ٹی 5 کو یکجا کرکے ، آپ کا ایک خوبصورت طاقتور سسٹم ہے۔

خلاصہ یہ کہ ، لڈوگ ایک اوپن سورس آٹو ایم ایل ٹول ہے جو اپنے صارفین کو بغیر کوڈ لکھے جدید ترقی یافتہ ماڈل کی تربیت فراہم کرتا ہے۔

دوسری طرف ، گوگل T5 ، SERT طرز کے ماڈلز کا ایک اعلی ورژن ہے۔ ٹی 5 کا خلاصہ ، ترجمہ ، سوالات کے جوابات ، اور تلاش کے سوالات کے ساتھ ساتھ بہت سے دوسرے افعال کی درجہ بندی کی جاسکتی ہے۔ مختصرا. یہ ایک بہت ہی طاقت ور ماڈل ہے۔

تاہم ، اس بات کا کوئی اشارہ نہیں ہے کہ ٹی 5 کو ٹائٹل ٹیگ کی اصلاح کے لئے تربیت دی گئی ہے۔ لیکن شاید ہم یہ کر سکتے ہیں ، اور یہاں یہ ہے کہ:
  • ہمیں ایک تربیت یافتہ ڈیٹاسیٹ ملتا ہے جس کی مثالوں کے ساتھ:
    • ہمارے ٹارگٹ مطلوبہ الفاظ کے بغیر اصل عنوان والے ٹیگز
    • ہمارا ہدف مطلوبہ الفاظ (زبانیں)
    • مطلوبہ الفاظ کے ساتھ مطلوبہ عنوانی ٹیگز
  • ایک T5 ٹیوننگ کوڈ اور استعمال کرنے کے لئے سبق
  • عنوانات کا ایک مجموعہ رکھیں جو بہتر نہیں ہوا ہے تاکہ ہم اپنے ماڈل کی جانچ کرسکیں
ہم ایک ڈیٹاسیٹ شروع کریں گے جو پہلے ہی تیار کیا گیا ہے ، اور ہم ایک گائیڈ فراہم کریں گے کہ ہم نے ڈیٹاسیٹ کو کیسے بنایا۔

T5 کے مصنفین نے اتنی فراخدلی سے ہمیں ایک تفصیلی گوگل کولاب نوٹ بک مہیا کیا ، جسے ہم T5 کو ٹھیک بنانے کے لئے استعمال کرتے ہیں۔ اس کا مطالعہ کرنے میں وقت گزارنے کے بعد ، ہم معمولی معمولی سوالات کے جوابات دینے میں کامیاب ہوگئے۔ کولاب نوٹ بک میں نئے کاموں کے لئے T5 کو ٹھیک بنانے کے طریقہ کار کے بارے میں رہنما خطوط بھی موجود ہیں۔ تاہم ، جب آپ کوڈ میں ہونے والی تبدیلیوں اور اعداد و شمار کی تیاری کو دیکھیں تو آپ کو پتہ چل جائے گا کہ اس میں بہت سارے کام شامل ہیں اور یہ کہ ہمارے خیالات کامل ہوسکتے ہیں۔

لیکن کیا ہوگا اگر یہ آسان ہو؟ Uber Ludwig ورژن 3 کا شکریہ ، جو کچھ مہینے پہلے ریلیز ہوا تھا ، ہمارے پاس کچھ بہت ہی مفید خصوصیات کا مجموعہ ہے۔ لوڈوگ کا 3.0 ورژن ساتھ آتا ہے:
  • ایک ہائپر پارامیٹر آپٹیمائزیشن میکانزم جو ماڈل سے اضافی کارکردگی حاصل کرتا ہے۔
  • ہینگنگ چہرے کے ٹرانسفارمرز ذخیرے کے ساتھ کوڈ فری انضمام۔ اس سے صارفین کو قدرتی زبان پر کارروائی کرنے والے کاموں کے لئے جی پی ٹی 2 ، ٹی 5 ، ڈسٹل برٹ ، اور الیکٹرا جیسے اپ ڈیٹ ماڈل تک رسائی مل جاتی ہے۔ اس طرح کے کچھ کاموں میں درجہ بندی کے جذبات کا تجزیہ ، نامزد ہستی کی شناخت ، سوال کا جواب دینا اور بہت کچھ شامل ہیں۔
  • یہ جدید تر ، تیز ، ماڈیولر ہے ، اور اس میں ٹنسرفلو 2 پر انحصار کرنے والا ایک حد سے زیادہ قابل توسیع بیکینڈ ہے۔
  • یہ بہت سے نئے ڈیٹا فارمیٹس جیسے اپاچی پارکیٹ ، TSV ، اور JSON کیلئے معاونت فراہم کرتا ہے۔
  • اس میں K فولڈ کراس کی توثیق کی اہلیت موجود ہے۔
  • جب وزن اور تعصب کے ساتھ مربوط ہوتا ہے تو ، اس کا استعمال متعدد ماڈل کی تربیت کے عمل کے نظم و نسق اور نگرانی کے لئے کیا جاسکتا ہے۔
  • اس میں ایک نیا ویکٹر ڈیٹا ٹائپ ہے جو شور لیبلوں کی حمایت کرتا ہے۔ اگر ہم ضعیف نگرانیوں سے نمٹ رہے ہیں تو یہ فائدہ مند ہوگا۔
اس میں متعدد نئی خصوصیات ہیں ، لیکن ہمیں ہینگنگ چہرے کے ٹرانسفارمرز میں انضمام کو ایک انتہائی مفید خصوصیات کے طور پر پایا جاتا ہے۔ گلے لگانے والے چہرے کی پائپ لائنوں کا استعمال عنوانات اور میٹا ڈسٹریکشن جنریشن کے بارے میں SEO کوششوں کو نمایاں طور پر بہتر بنانے کے لئے کیا جاسکتا ہے۔

ان ماڈل پر پیش گوئیاں چلانے کے لئے پائپ لائن کا استعمال بہت اچھا ہے جو پہلے ہی تربیت یافتہ ہیں اور ماڈل بلب میں پہلے سے ہی دستیاب ہیں۔ تاہم ، فی الحال ایسے ماڈل نہیں ہیں جو وہ کام کرسکیں جو ہمیں ان کی ضرورت ہے ، لہذا ہم لڈ وِگ اور پائپ لائن کو یکجا کرکے ایک ویب سائٹ کے ہر صفحے کے لئے ایک خود کار طریقے سے خود کار عنوان اور میٹا ڈیسٹرک تیار کریں۔

ہم Ludwig کا استعمال کس طرح ٹھیک Tune T5 کرنے کے لئے کر سکتے ہیں؟

یہ ایک اہم سوال ہے کیوں کہ ہم اپنے مؤکلوں کو بالکل وہی ظاہر کرنے کی کوشش کرتے ہیں جو ان کی ویب سائٹ کے پس منظر میں ہوتا ہے۔ یہاں کے آس پاس ، ایک جھنڈ ہے جو کہتا ہے ، "T5 کی تربیت کے ل L لوڈوگ کا استعمال بہت آسان ہے ، ہمیں اسے غیر قانونی بنانے پر غور کرنا چاہئے۔" سچ تو یہ ہے کہ اگر ہم مساوی کام کرنے کے لئے کسی AI انجینئر کی خدمات حاصل کرتے تو ہم اپنے موکلین سے بہت زیادہ معاوضہ لیتے۔

یہاں ، آپ کو معلوم ہوگا کہ ہم T5 کو کس طرح ٹھیک کرتے ہیں۔
  • مرحلہ 1: ایک نیا گوگل کولاب نوٹ بک کھولیں۔ اس کے بعد ، ہم GPU استعمال کرنے کے لئے رن ٹائم تبدیل کرتے ہیں۔
  • ہم Hootsuite ڈیٹا سیٹ ڈاؤن لوڈ کرتے ہیں جو پہلے ہی ایک ساتھ رکھ دیا گیا ہے۔
  • اس کے بعد ہم لڈویگ انسٹال کرتے ہیں۔
  • تنصیب کے بعد ، ہم ٹریننگ ڈیٹاسیٹ کو پانڈا ڈیٹا فریم میں لوڈ کرتے ہیں اور یہ معائنہ کرتے ہیں کہ یہ کیسا لگتا ہے۔
  • تب ہمیں سب سے اہم رکاوٹ کا سامنا کرنا پڑا ، جو مناسب ترتیب فائل تشکیل دے رہا ہے۔
کامل سسٹم کی تعمیر کے لئے T5 اور مستقل آزمائش اور غلطی کی دستاویزات کی ضرورت ہوتی ہے جب تک کہ ہم اسے درست نہ کریں۔ (اگر آپ یہاں ازگر بنانے کے لئے ازگر کوڈ تلاش کرسکتے ہیں تو یہ بہت طویل فاصلہ طے کرے گا۔)

یقینی بنائیں کہ ان پٹ اور آؤٹ پٹ کی خصوصیات کے لغتوں کا جائزہ لیں اور یقینی بنائیں کہ آپ کی ترتیبات کو صحیح طرح سے اٹھایا گیا ہے۔ اگر ٹھیک کام کیا گیا تو ، لڈوگ چلانے والے ماڈل کے بطور 't5-small' استعمال کرنا شروع کردیں گے۔ بڑے T5 ماڈلز کے ل the ، ماڈل مرکز میں تبدیل کرنا اور اس کی نسل کو ممکنہ طور پر بہتر بنانا آسان ہے۔

کئی گھنٹوں تک کسی ماڈل کی تربیت کے بعد ، ہمیں متاثر کن توثیق کی درستگی حاصل کرنا شروع ہوجاتی ہے۔

یہ ضروری ہے کہ آپ نوٹ کریں کہ لڈوگ دیگر اہم ٹیکسٹ جنریشن پیمائش ، خاص طور پر پریشانی اور ترمیم کی دوری کو خود منتخب کرتا ہے۔ یہ دونوں کم نمبر ہیں جو ہمارے لئے مناسب طریقے سے فٹ ہیں۔

ہم اپنے تربیت یافتہ ماڈل کو عنوانوں کو بہتر بنانے کے لئے کس طرح استعمال کرتے ہیں

ہمارے ماڈلز کو جانچنے کے لئے رکھنا اصل دلچسپ حصہ ہے۔

پہلے ، ہم بغیر جانچے ہوئے ہٹسسوائٹ ٹائٹلز کے ساتھ ایک ٹیسٹ ڈیٹاسیٹ ڈاؤن لوڈ کرتے ہیں جو تربیت کے دوران ماڈل کے ذریعہ نظر نہیں آتا تھا۔ آپ اس کمانڈ کا استعمال کرکے ڈیٹاسیٹ کا پیش نظارہ کرسکیں گے:

سر!

Hootsuite_titles_to_optimize.csv

یہ بہت متاثر کن ہے کہ لڈوگ اور ٹی 5 کسی بھی چھوٹے ٹریننگ سیٹ کے ساتھ بہت کچھ کرسکتے ہیں ، اور انھیں کسی بھی جدید ہائپرپارامیٹر ٹننگ کی ضرورت نہیں ہے۔ مناسب جانچ اس بات پر آتی ہے کہ یہ ہمارے ہدف کے مطلوبہ الفاظ کے ساتھ کس طرح عمل کرتا ہے۔ یہ کتنی اچھی طرح سے ملاوٹ کرتا ہے؟

اسٹریم لائٹ کے ساتھ ٹائٹل ٹیگ آپٹیمائزیشن ایپ بنانا

مشمول مصنفین اس درخواست کو سب سے زیادہ کارآمد سمجھتے ہیں۔ کیا ایسی ایپ استعمال کرنے میں حیرت کی بات نہیں ہوگی جس میں زیادہ تکنیکی معلومات کی ضرورت نہیں ہوتی؟ ٹھیک ہے ، بس یہی وہ چیز ہے جس کے لئے یہاں اسٹریم لائٹ ہے۔

اس کی تنصیب کے ساتھ ساتھ استعمال بھی بالکل سیدھا ہے۔ آپ اسے استعمال کرکے انسٹال کرسکتے ہیں:

! پائپ انسٹال اسٹریم لائن

ہم نے ایک ایپ بنائی ہے جو اس ماڈل کا فائدہ اٹھاتی ہے۔ ضرورت پڑنے پر ہم اسے اسی جگہ سے چلا سکتے ہیں جہاں ہم ماڈل کی تربیت کرتے ہیں ، یا ہم پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل ڈاؤن لوڈ کرسکتے ہیں جہاں ہم اسکرپٹ چلانے کا ارادہ رکھتے ہیں۔ ہم نے عنوان اور مطلوبہ الفاظ کے ساتھ ایک CSV فائل بھی تیار کی ہے جس کی ہمیں امید ہے کہ وہ اصلاح کریں گے۔

اب ہم ایپ لانچ کرتے ہیں۔ ماڈل چلانے کے ل we ، ہمیں CSV فائل کا راستہ فراہم کرنے کی ضرورت ہے ، جس کے عنوان اور مطلوبہ الفاظ موجود ہیں جن کی ہمیں اصلاح کی امید ہے۔ لڈ وِگ کی تربیت کے دوران CSV کالم کے ناموں کو مماثلت سے ملنا چاہئے۔ اگر ماڈل تمام عنوانوں کو بہتر نہیں بناتا ہے تو ، آپ کو گھبرانا نہیں چاہئے۔ مہذب نمبر حاصل کرنا بھی آگے بڑھنا ہے۔

ازگر کے ماہرین کی حیثیت سے ، ہم اس کے ساتھ کام کرتے وقت بہت پرجوش ہوجاتے ہیں ، کیوں کہ اس سے عام طور پر ہمارا بلڈپمپنگ ہوتا ہے۔

تربیت کے ل a کسٹم کسٹم ڈیٹاسیٹ تیار کریں

ہٹسوائٹ ٹائٹلز کا استعمال کرتے ہوئے ، ہم ایسے ماڈلز کی تربیت کرسکتے ہیں جو ہمارے مؤکلوں کے لئے بہتر کام کریں لیکن وہ اپنے حریفوں کے لئے پہلے سے طے کرسکتے ہیں۔ یہی وجہ ہے کہ ہم یہ یقینی بناتے ہیں کہ ہم اپنا ڈیٹا سیٹ تیار کریں ، اور ہم یہاں یہ کرتے ہیں۔
  • ہم گوگل سرچ کنسول یا بنگ ویب ماسٹر ٹولس سے اپنا ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں۔
  • متبادل کے طور پر ، ہم SEMrush ، Moz ، Ahrefs ، وغیرہ سے بھی اپنے مؤکل کے مسابقت کا ڈیٹا کھینچ سکتے ہیں۔
  • اس کے بعد ہم عنوانی ٹیگز کے ل a اسکرپٹ لکھتے ہیں اور پھر ان عنوانات کو تقسیم کرتے ہیں جو ہدف مطلوبہ الفاظ کی حیثیت رکھتے ہیں اور نہیں رکھتے ہیں۔
  • ہم وہ عنوان لیتے ہیں جو مطلوبہ الفاظ کا استعمال کرتے ہوئے بہتر بنائے گئے ہیں اور کی ورڈ کو مترادفات کے ساتھ بدل دیتے ہیں ، یا ہم دوسرے طریقے استعمال کرتے ہیں تاکہ عنوان "غیر موثر" ہو۔

نتیجہ اخذ کرنا

Semalt یہاں آپ کو اپنے عنوانی ٹیگز کے ساتھ ساتھ میٹا کی وضاحت کو خودکار طریقے سے بہتر بنانے میں مدد کرنے کے لئے ہے۔ ایسا کرنے سے ، آپ SERP پر آگے رہ سکتے ہیں۔ کسی ویب سائٹ کا تجزیہ کرنا کبھی بھی آسان کام نہیں ہوتا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ کسی مشین کی تربیت سے ہمیں ایسا کرنے میں مدد ملے گی نہ صرف لاگت کی بچت ہوگی بلکہ اس سے وقت کی بچت بھی ہوگی۔

سیمالٹ میں ، ایسے پیشہ ور افراد موجود ہیں جو آپ کا ڈیٹاسیٹ ، لڈویگ اور ٹی 5 مرتب کریں گے تاکہ آپ ہمیشہ جیتتے رہیں۔

آج ہمیں کال کریں۔

mass gmail