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SEO的无障碍机器学习-星期五白板

机器学习-人工智能的一个分支,研究计算机算法的自动改进-似乎超出了您的SEO工作范围。 MozCon演讲者(以及全能的SEO天才)与小甜甜布兰妮(Britney Muller)一起在周五特别版白板上,告诉您为什么这不是真的,并通过一些步骤来使您入门。

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无障碍机器学习

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视频转录

嘿,莫兹迷。 欢迎使用本周五特别版。 今天我们来偷看一下我在 2020年MozCon,在那里我使机器学习到处都是SEO。

这是如此令人兴奋,因为今天它很容易触手可及,而我将向您确切演示如何入门。

因此,为了揭开序幕,我在今年夏天了解了这个奇怪的概念,称为寄生虫,它令人着迷。 基本上,这是一种动物欺骗另一种相同物种的动物抚养幼仔的地方。

它令人着迷,而且我对它了解的越多,我越意识到:哦,天哪,在编程和机器学习方面,我有点像寄生虫! 我锁定并找到了可以完成所有工作(所有提升)的出色模型,并输入了数据和想法,并为我做了事情。

因此,我们将利用这一概念来获得优势。 实际上,我已经能够教给我的父亲这些模型中的大多数,这些模型今天又可以在称为Colab的工具中使用。 让我向您介绍一下它的外观。

使您入门的模型

因此,如果您想立即开始预热,请开始练习单击“ Shift”,然后单击“ Enter”。

现在就开始练习。 这是成功的一半。 您将要推出一些非常酷的模型。

行。 有哪些例子? 看起来像什么? 因此,您今天可以使用的某些型号包括 取消旧版,您可以在其中修复旧照片并为其着色。 真的非常有趣。

另一个是文本生成器。 我用GTP-2创建了一个-超级傻瓜,这就是这个借口发生器。 您可以操纵它并使它为您做不同的事情。

还有一个非常非常有用的预测模型,您基本上可以输入大量时间序列数据,并且可以预测未来的存储量。 它确实非常强大且有趣。

您可以总结文本,这确实很有价值。 考虑一下元描述,所有这些好东西。

您还可以自动执行关键字研究分组,稍后我将在这里向您展示。

您可以进行真正强大的内部链接分析,并为此设置一个笔记本。

也许最强大的功能之一就是您可以根据Google的理解提取实体和类别。 这是我最喜欢的API之一。 通过Google的NLP API。 我将其放入笔记本中,然后您基本上将要从中提取此信息的URL放入其中,并且可以比较URL与竞争对手的比较方式。

这是非常非常有价值的有趣的东西。 因此,最重要的是,您不能破坏任何一个。 请勿被任何代码吓到。 许多经验丰富的开发人员都不知道其中一些代码块中正在发生什么。 没关系。

使用Colab

我们可以在这种环境中发挥作用。 它托管在Google云端硬盘中,因此不必担心这会破坏您计算机上的任何内容或数据或其他任何内容。 所以就准备和我一起潜水吧。 拜托,它将变得非常有趣。 好的,就像我说的,这是通过一个名为 合作实验室。 您知道Google基本上是如何使用Excel制作Google表格的吗?

他们用称为Jupyter的笔记本做同样的事情。 因此这些都是在本地计算机上。 它是最受欢迎的笔记本电脑环境之一。 但这需要一些设置,而且可能有些笨拙。 它与不同版本和yada,yada混淆。 Google将其放入云端,现在将其称为Colab。 令人难以置信的强大。

因此,它又是免费的。 如果您想在新标签页中打开它,现在可以使用。 设置为零。 Google还为您提供免费的GPU和TPU计算的访问权限,这很棒。 它具有12小时的运行时间。

一些缺点是您可以达到极限。 因此,我达到了极限,现在我每月为Pro版本支付9.99美元,而且我没有遇到任何问题。

同样,我与此无关。 我对此非常有热情,他们为您提供免费版本的事实真是令人兴奋。 我已经看到很多人开始这样做了。 还需要注意的是,它可能不如Google企业解决方案安全或强大。 因此,如果您正在为一家大型公司这样做,或者对此真的很认真,则可能应该考虑其他一些选择。 但是,如果您只是一种涉猎,想探索并享受乐趣,那么让我们继续这场聚会吧。

使用熊猫

行。 同样,这基本上是一个云托管的笔记本环境。 因此,我想真正关注的一件事是该库,它被称为“ pandas”,因为它对SEO最有价值。

熊猫是一个数据框库,您基本上在其中运行一到两行代码。 您可以从本地计算机上选择文件,因此我通常只上传CSV。 这个愚蠢的例子是我确实使用Google Search Console数据运行的一个例子。

因此,您可以在笔记本中运行它。 同样,今天我将与您共享整个笔记本。 因此,如果您只是去做并且做到了,它将带您通过各个单元。 它并不像看起来那样令人生畏。 因此,即使您只是单击第一个单元格,即使只是该文本单元格“ Shift + Enter”,它也会带您进入笔记本。

因此,一旦您过去了,并在此处启动了这段代码,请上载CSV。 然后,一旦上传,就将命名数据框。

因此,这是您真正需要更改或执行任何操作的仅有的两个单元。 好吧,你需要。

因此,我们正在上传您的文件,然后获取该文件名。 在这种情况下,我的只是“ gsc-example.csv”。 同样,一旦上传,您将在此处的输出中看到该名称。 因此,您只需将其放入此代码块中,然后运行它,然后可以执行一些非常简单的代码行来检查以确保您的数据在其中。

因此,大多数人最先做的事情之一就是“ df”。 这是您在此处使用文件命名的数据框。 因此,您只需执行“ df.head()”。 这将显示数据框的前五行。 您也可以执行“ df.tail()”,它向您显示数据帧的最后五行。

您甚至可以在此处输入数字来修改要浏览的行数。 因此,也许您执行“ df.head(30)”,然后看到前30行。 只需将它放到那里并查看它就很容易。 现在出现了真正有趣的东西,这只是冰山一角。

因此,您可以在这里运行这个非常非常酷的代码单元,以创建一个可过滤的表。 这样做的强大功能,尤其是使用Google Search Console数据时,可以轻松地提取和探索点击率高,搜索排名低的关键字。 这是我最喜欢的为客户探索关键字机会的方法之一,而且再简单不过了。

所以检查一下。 这就是这里的金钱部分。

如果您要进行大量的关键词研究,那么,您正试图对关键词进行分类,正试图组织主题以及所有这些好东西,您可以立即使用带有品牌关键词的熊猫创建一个新列。

因此,为了逐步引导您,我们将“ df[“Branded”]“。这是我们要创建的新列的名称。我们有此查询字符串“ contains”,而这只是正则表达式(“ moz | rand | ose”)。因此,任何包含其中之一的关键字在“品牌”列中,单词为“真”。

因此,这使得筛选和浏览速度变得更快。 您甚至可以通过创建完全不同的数据框架表的方式来执行此操作。 因此,有时如果您有很多数据,则可以在该示例中使用其他单元格。 所有这些示例将在笔记本中。

您可以使用它并将关键字导出到类似的存储桶中,并且没有停顿时间。 事情不会像Excel那样冻结。 您可以使用正则表达式轻松地解释拼写错误和各种各样的好东西。 太棒了,太酷了。

结论

再次,这只是冰山一角,我的朋友们。 我非常高兴能在所有人中种下这种种子,以便你们可以回来教我您已经取得的成就。 我认为我们在这个领域还有很多事情要做。 这将非常有趣。 如果您对此感到满意,并且希望继续探索Colab中的不同模型,不同程序,则强烈建议您下载Colab Chrome扩展程序。

它只是使打开笔记本变得如此容易。 您可以将副本保存到驱动器,然后随心所欲地播放它。 非常有趣。 我希望这种方法能激发您的灵感,而我很高兴听到你们所有人的想法和创造。 非常感谢您的观看。

非常感谢您。 下次见。 再见

视频转录 通过 Speechpad.com

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