SEO的無障礙機器學習-星期五白板

機器學習-人工智慧的一個分支,研究計算機演算法的自動改進-似乎超出了您的SEO工作範圍。 MozCon演講者(以及全能的SEO天才)與小甜甜布蘭妮(Britney Muller)一起在周五特別版白板上,告訴您為什麼這不是真的,並通過一些步驟來使您入門。

要從Britney和我們的其他MozCon 2020演講者那裡了解有關機器學習的更多信息,請查看今年的視頻捆綁包。

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無障礙機器學習

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嘿,莫茲迷。 歡迎使用本周五特別版。 今天我們來偷看一下我在 2020年MozCon,在那裡我使機器學習到處都是SEO。

這是如此令人興奮,因為今天它很容易觸手可及,而我將向您確切演示如何入門。

因此,為了揭開序幕,我在今年夏天了解了這個奇怪的概念,稱為寄生蟲,它令人著迷。 基本上,這是一種動物欺騙另一種相同物種的動物撫養幼仔的地方。

它令人著迷,而且我對它了解的越多,我越意識到:哦,天哪,在編程和機器學習方面,我有點像寄生蟲! 我鎖定並找到了可以完成所有工作(所有提升)的出色模型,並輸入了數據和想法,並為我做了事情。

因此,我們將利用這一概念來獲得優勢。 實際上,我已經能夠教給我的父親這些模型中的大多數,這些模型今天又可以在稱為Colab的工具中使用。 讓我向您介紹一下它的外觀。

使您入門的模型

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因此,如果您想立即開始預熱,請開始練習單擊「 Shift」,然後單擊「 Enter」。

現在就開始練習。 這是成功的一半。 您將要推出一些非常酷的模型。

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行。 有哪些例子? 看起來像什麼? 因此,您今天可以使用的某些型號包括 取消舊版,您可以在其中修復舊照片並為其著色。 真的非常有趣。

另一個是文本生成器。 我用GTP-2創建了一個-超級傻瓜,這就是這個借口發生器。 您可以操縱它並使它為您做不同的事情。

還有一個非常非常有用的預測模型,您基本上可以輸入大量時間序列數據,並且可以預測未來的存儲量。 它確實非常強大且有趣。

您可以總結文本,這確實很有價值。 考慮一下元描述,所有這些好東西。

您還可以自動執行關鍵字研究分組,稍後我將在這裡向您展示。

您可以進行真正強大的內部鏈接分析,並為此設置一個筆記本。

也許最強大的功能之一就是您可以根據Google的理解提取實體和類別。 這是我最喜歡的API之一。 通過Google的NLP API。 我將其放入筆記本中,然後您基本上將要從中提取此信息的URL放入其中,並且可以比較URL與競爭對手的比較方式。

這是非常非常有價值的有趣的東西。 因此,最重要的是,您不能破壞任何一個。 請勿被任何代碼嚇到。 許多經驗豐富的開發人員都不知道其中一些代碼塊中正在發生什麼。 沒關係。

使用Colab

我們可以在這種環境中發揮作用。 它託管在Google雲端硬碟中,因此不必擔心這會破壞您計算機上的任何內容或數據或其他任何內容。 所以就準備和我一起潛水吧。 拜託,它將變得非常有趣。 好的,就像我說的,這是通過一個名為 合作實驗室。 您知道Google基本上是如何使用Excel製作Google表格的嗎?

他們用稱為Jupyter的筆記本做同樣的事情。 因此這些都是在本地計算機上。 它是最受歡迎的筆記本電腦環境之一。 但這需要一些設置,而且可能有些笨拙。 它與不同版本和yada,yada混淆。 Google將其放入雲端,現在將其稱為Colab。 令人難以置信的強大。

因此,它又是免費的。 如果您想在新標籤頁中打開它,現在可以使用。 設置為零。 Google還為您提供免費的GPU和TPU計算的訪問許可權,這很棒。 它具有12小時的運行時間。

一些缺點是您可以達到極限。 因此,我達到了極限,現在我每月為Pro版本支付9.99美元,而且我沒有遇到任何問題。

同樣,我與此無關。 我對此非常有熱情,他們為您提供免費版本的事實真是令人興奮。 我已經看到很多人開始這樣做了。 還需要注意的是,它可能不如Google企業解決方案安全或強大。 因此,如果您正在為一家大型公司這樣做,或者對此真的很認真,則可能應該考慮其他一些選擇。 但是,如果您只是一種涉獵,想探索並享受樂趣,那麼讓我們繼續這場聚會吧。

使用熊貓

行。 同樣,這基本上是一個雲託管的筆記本環境。 因此,我想真正關注的一件事是該庫,它被稱為「 pandas」,因為它對SEO最有價值。

熊貓是一個數據框庫,您基本上在其中運行一到兩行代碼。 您可以從本地計算機上選擇文件,因此我通常只上傳CSV。 這個愚蠢的例子是我確實使用Google Search Console數據運行的一個例子。

因此,您可以在筆記本中運行它。 同樣,今天我將與您共享整個筆記本。 因此,如果您只是去做並且做到了,它將帶您通過各個單元。 它並不像看起來那樣令人生畏。 因此,即使您只是單擊第一個單元格,即使只是該文本單元格「 Shift + Enter」,它也會帶您進入筆記本。

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因此,一旦您過去了,並在此處啟動了這段代碼,請上載CSV。 然後,一旦上傳,就將命名數據框。

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因此,這是您真正需要更改或執行任何操作的僅有的兩個單元。 好吧,你需要。

因此,我們正在上傳您的文件,然後獲取該文件名。 在這種情況下,我的只是「 gsc-example.csv」。 同樣,一旦上傳,您將在此處的輸出中看到該名稱。 因此,您只需將其放入此代碼塊中,然後運行它,然後可以執行一些非常簡單的代碼行來檢查以確保您的數據在其中。

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因此,大多數人最先做的事情之一就是「 df」。 這是您在此處使用文件命名的數據框。 因此,您只需執行「 df.head()」。 這將顯示數據框的前五行。 您也可以執行「 df.tail()」,它向您顯示數據幀的最後五行。

您甚至可以在此處輸入數字來修改要瀏覽的行數。 因此,也許您執行「 df.head(30)」,然後看到前30行。 只需將它放到那裡並查看它就很容易。 現在出現了真正有趣的東西,這只是冰山一角。

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因此,您可以在這裡運行這個非常非常酷的代碼單元,以創建一個可過濾的表。 這樣做的強大功能,尤其是使用Google Search Console數據時,可以輕鬆地提取和探索點擊率高,搜索排名低的關鍵字。 這是我最喜歡的為客戶探索關鍵字機會的方法之一,而且再簡單不過了。

所以檢查一下。 這就是這裡的金錢部分。

如果您要進行大量的關鍵詞研究,那麼,您正試圖對關鍵詞進行分類,正試圖組織主題以及所有這些好東西,您可以立即使用帶有品牌關鍵詞的熊貓創建一個新列。

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因此,為了逐步引導您,我們將「 df[“Branded”]「。這是我們要創建的新列的名稱。我們有此查詢字元串「 contains」,而這只是正則表達式(「 moz | rand | ose」)。因此,任何包含其中之一的關鍵字在「品牌」列中,單詞為「真」。

因此,這使得篩選和瀏覽速度變得更快。 您甚至可以通過創建完全不同的數據框架表的方式來執行此操作。 因此,有時如果您有很多數據,則可以在該示例中使用其他單元格。 所有這些示例將在筆記本中。

您可以使用它並將關鍵字導出到類似的存儲桶中,並且沒有停頓時間。 事情不會像Excel那樣凍結。 您可以使用正則表達式輕鬆地解釋拼寫錯誤和各種各樣的好東西。 太棒了,太酷了。

結論

再次,這只是冰山一角,我的朋友們。 我非常高興能在所有人中種下這種種子,以便你們可以回來教我您已經取得的成就。 我認為我們在這個領域還有很多事情要做。 這將非常有趣。 如果您對此感到滿意,並且希望繼續探索Colab中的不同模型,不同程序,則強烈建議您下載Colab Chrome擴展程序。

它只是使打開筆記本變得如此容易。 您可以將副本保存到驅動器,然後隨心所欲地播放它。 非常有趣。 我希望這種方法能激發您的靈感,而我很高興聽到你們所有人的想法和創造。 非常感謝您的觀看。

非常感謝您。 下次見。 再見

視頻轉錄 通過 Speechpad.com

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