Machine Learning accessible pour les référenceurs & mdash; Vendredi tableau blanc

Posté par BritneyMuller

L'apprentissage automatique – une branche de l'intelligence artificielle qui étudie l'amélioration automatique des algorithmes informatiques – peut sembler bien en dehors du cadre de votre travail de référencement. La conférencière MozCon (et le génie du référencement complet) Britney Muller est ici avec une édition spéciale de Whiteboard Friday pour vous dire pourquoi ce n'est pas vrai et pour passer par quelques étapes pour vous aider à démarrer. Vous pouvez accéder au cahier Colab décrit dans la vidéo ici .

Pour en savoir plus sur l'apprentissage automatique de Britney et de nos autres présentations MozCon 2020, consultez l'offre vidéo de cette année.

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Transcription vidéo

Salut, fans de Moz. Bienvenue dans cette édition spéciale de Whiteboard Friday. Aujourd'hui, nous jetons un aperçu de ce dont j'ai parlé à MozCon 2020 où j'ai rendu l'apprentissage automatique accessible aux référenceurs partout dans le monde.

C'est tellement excitant parce que c'est facilement à portée de main aujourd'hui, et je vais vous montrer exactement comment commencer.

Donc, pour commencer, j'ai appris cet été ce concept étrange appelé parasites du couvain, et c'est fascinant. C'est essentiellement là où un animal trompe un autre animal de la même espèce pour élever ses petits.

C'est fascinant, et plus j'en ai appris, plus je me suis rendu compte: oh mon Dieu, je suis un peu comme un parasite de couvée en matière de programmation et d'apprentissage automatique! Je m'accroche et trouve ces super modèles qui font tout le travail – tout le relèvement – et je mets mes données et mes idées, et ça fait des choses pour moi.

Nous allons donc utiliser ce concept à notre avantage. En fait, j'ai pu enseigner à mon père la plupart de ces modèles qui, encore une fois, sont facilement disponibles pour vous aujourd'hui dans un outil appelé Colab . Laissez-moi vous expliquer à quoi cela ressemble.

Modèles pour vous aider à démarrer

Donc, pour commencer, si vous voulez commencer à vous échauffer tout de suite, commencez simplement à vous entraîner en maintenant "Shift" et appuyez sur "Enter".

Commencez simplement à pratiquer cela dès maintenant. C'est la moitié de la bataille. Vous êtes sur le point de lancer des modèles vraiment cool.

Très bien. Quels sont quelques exemples de cela? A quoi cela ressemble-t-il? Ainsi, certains des modèles avec lesquels vous pouvez jouer aujourd'hui sont des choses comme DeOldify où vous réparez et colorisez d'anciennes photos. C'est vraiment très amusant.

Un autre est un générateur de texte. J'en ai créé un avec GTP-2 – super idiot, c'est ce générateur d'excuse. Vous pouvez le manipuler et lui faire faire des choses différentes pour vous.

Il existe également un très très bon modèle de prévision, dans lequel vous insérez essentiellement un morceau de données de séries chronologiques et il prédit ce que l'avenir pourrait vous réserver. C'est vraiment, vraiment puissant et amusant.

Vous pouvez résumer du texte, ce qui est vraiment précieux. Pensez aux méta descriptions, à toutes ces bonnes choses.

Vous pouvez également automatiser le regroupement de recherche de mots clés, que je vais vous montrer ici dans une seconde.

Vous pouvez faire une analyse de lien interne vraiment puissante, avoir un ordinateur portable pour cela.

L'une des choses les plus puissantes est peut-être que vous pouvez extraire des entités et des catégories telles que Google les perçoit. C'est l'une de mes API préférées. C'est via l'API NLP de Google . Je le mets dans un cahier, et vous mettez essentiellement les URL dont vous souhaitez extraire ces informations et vous pouvez comparer la façon dont votre URL se compare aux concurrents.

C'est vraiment intéressant et amusant.

Plus important encore, vous ne pouvez rien casser!

Ne vous laissez intimider par aucun des codes. De nombreux développeurs chevronnés ne savent pas ce qui se passe dans certains de ces blocs de code. Ça va.

Utilisation de Colab

Nous pouvons jouer dans cet environnement. Il est hébergé dans Google Drive, et il n'y a donc aucune crainte que cela ne casse quoi que ce soit sur votre ordinateur ou avec vos données ou quoi que ce soit. Alors plongeons-nous. Comme je l'ai dit, c'est grâce à un outil gratuit appelé Colab .

Vous savez comment Google a pris Excel et créé Google Sheets?

Ils ont fait la même chose avec ce qu'on appelle les cahiers Jupyter. Jupyter est installé localement sur votre ordinateur. C'est l'un des environnements d'ordinateurs portables les plus populaires. Mais cela nécessite une configuration et peut être quelque peu maladroit. Il se confond avec différentes versions et yada, yada. Google a mis cela dans le cloud (aucune configuration requise) et l'appelle désormais Colab Notebooks. C'est incroyablement puissant.

Donc, encore une fois, c'est gratuit. Il est disponible pour vous dès maintenant si vous souhaitez l'ouvrir dans un nouvel onglet. Il n'y a aucune configuration. Google vous donne également accès à des GPU et TPU gratuits, ce qui est génial. Il a une durée d'exécution de 12 heures.

Certains inconvénients sont que vous pouvez atteindre des limites. J'ai donc atteint les limites, et maintenant je paie 9,99 $ par mois pour la version Pro et je n'ai eu aucun problème.

Encore une fois, je ne suis pas du tout affilié à cela. Je suis juste super passionné par ça, et le fait qu'ils vous proposent une version gratuite est tellement excitant. J'ai déjà vu beaucoup de gens s'y lancer. Il est également important de noter que ce n'est probablement pas aussi sûr ou robuste que la solution Enterprise de Google. Donc, si vous faites cela pour une grande entreprise ou que vous devenez vraiment sérieux à ce sujet, vous devriez probablement vérifier d'autres options. Mais si vous êtes juste en train de barboter et que vous voulez explorer et vous amuser, continuons cette fête.

Utilisation de pandas

Très bien. Encore une fois, il s'agit d'un environnement de bloc-notes hébergé dans le cloud. Donc, une chose sur laquelle je veux vraiment me concentrer ici, car je pense que c'est la plus précieuse pour les référenceurs, est cette bibliothèque connue sous le nom de " pandas ".

Pandas est une bibliothèque d'analyse de données construite sur python. Après avoir exécuté seulement deux lignes de code, vous pouvez télécharger un fichier CSV à partir de votre ordinateur local. Cet exemple idiot est celui que j'ai vraiment exécuté avec les données de Google Search Console.

Donc, vous exécutez ceci dans un notebook (Shift + Return). Encore une fois, je partage ce cahier entier avec vous aujourd'hui. Donc, cliquez simplement dans la première cellule de texte et commencez à exécuter Shift + Click pour vous faire descendre dans le cahier. Ce n'est pas aussi intimidant qu'il y paraît.

Une fois que vous avez exécuté le code ci-dessus, téléchargez votre CSV. Ensuite, une fois que vous l'avez téléchargé, vous allez nommer votre bloc de données.

Après avoir téléchargé votre CSV, vous verrez la sortie indiquant votre nom CSV. Copiez cela exactement comme il a été téléchargé et collez-le dans la cellule suivante (ci-dessus) pour le nommer.

Dans ce cas, le mien était juste "gsc-example.csv". Encore une fois, une fois que vous avez importé votre CSV, vous verrez le nom dans la sortie sous la cellule de code "from. Google.colab import files".

Maintenant, exécutons quelques lignes de code simples pour nous assurer que vos données s'y trouvent correctement.

Une première vérification courante que font les gens est "df.head ()". Cela vous montre les cinq premières lignes de votre bloc de données. Vous pouvez également faire "df.tail ()", et il vous montre les cinq dernières lignes de votre bloc de données.

Vous pouvez même mettre un nombre entre parenthèses (ex. Df.head (30)) pour voir les 30 premières lignes. C'est si facile!

Maintenant vient les choses vraiment amusantes, et ce n'est que la pointe de l'iceberg.

Vous pouvez donc exécuter cette cellule de code vraiment, vraiment cool ici pour créer une table filtrable.

Ce qui est puissant à ce sujet, en particulier avec les données de votre console de recherche Google, c'est que vous pouvez facilement extraire et explorer des mots clés qui ont un taux de clics élevé et un mauvais classement dans les recherches. C'est l'une de mes façons préférées d'explorer les opportunités de mots clés pour les clients, et cela ne pourrait pas être plus facile.

Alors, jouez avec la vue filtrable.

Si vous effectuez une recherche par mots clés, vous essayez de regrouper des mots-clés, vous essayez d'organiser les sujets, etc., mais vous pouvez organiser plus facilement vos mots-clés avec Pandas.

Voici comment créer une nouvelle colonne indiquant si un mot-clé est "De marque".

Donc, pour vous guider à travers cela, "df [« Branded »]" crée une nouvelle colonne intitulée "Branded".

Ensuite, "df.Query.str.contains (" moz | rand | ose ")" utilise une expression régulière qui étiquette toute requête avec ces mots-clés comme Branded = True.

Alors maintenant, cela rend le filtrage et l'exploration beaucoup plus rapides! Vous pouvez même le faire de manière à créer une table de blocs de données entièrement différente (des exemples de cela se trouvent également dans ce bloc-notes).

Vous pouvez l'utiliser et exporter vos mots-clés dans des compartiments comme celui-ci, et il n'y a pas de temps d'arrêt. Les choses ne gèlent pas comme Excel. Vous pouvez rendre compte des fautes d'orthographe et de toutes sortes de bonnes choses plus facilement avec des expressions régulières. C'est super cool.

Conclusion

Encore une fois, ce n'est que la pointe de l'iceberg, mes amis. Je suis très enthousiaste à l'idée de planter cette graine en chacun de vous afin que vous puissiez revenir et m'apprendre ce que vous avez pu accomplir. Je pense que nous avons tellement plus à explorer dans cet espace. Ça va être tellement amusant! Si vous aimez cela et que vous souhaitez continuer à explorer différents modèles, différents programmes au sein de Colab, je vous suggère fortement de télécharger l'extension Colab Chrome.

Cela rend simplement l'ouverture du portable beaucoup plus facile.

Vous pouvez enregistrer des copies des blocs-notes que vous découvrez sur votre lecteur et jouer avec tout ce que vous voulez. C'est tellement amusant. J'espère que cela a suscité une certaine inspiration en vous, et je suis tellement excité d'entendre ce que vous pensez et créez tous. -Vraiment apprécié que vous regardiez.

Merci beaucoup. Je vous verrai tous la prochaine fois. Au revoir.

Transcription vidéo par Speechpad.com

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