با کدکس GPT-3 و Streamlit پاسخ سئوی خود را بسازید

در این مقاله، نحوه به دست آوردن بهره وری را با پیکربندی داشبوردهای سئوی هوشمند خود با استفاده از عبارات و سؤالات کشف خواهید کرد.
گوگل یک روش جدید برای جستجوی داده ها در GA4 ادغام کرده است که به موجب آن شما به سادگی یک سوال یا یک عبارت را تایپ می کنید و داشبورد را ایجاد می کند.
تصور کنید اگر بتوانید همین کار را با داده های سئوی خود انجام دهید – چه کاری برای بهره وری شما انجام می شود؟
در این مقاله، یاد خواهید گرفت که چگونه داشبوردهای خود را با استفاده از عبارات و سؤالات پیکربندی کنید و یک AnswerBox خود را با GPT-3 Codex و Streamlit ایجاد کنید.
در Google Analytics نسخه 4 ، احتمالاً متوجه نوار جستجوی هوشمندانه ای شده اید که به شما امکان می دهد:
پاسخ های فوری به ویژه مفید هستند. با پرسیدن سوال در مورد داده های خود، پاسخ ها و – مهمتر از همه – گزارش های آماده برای استفاده را دریافت می کنید.
هیچ چیز جادویی در مورد آن وجود ندارد. این فناوری بر پردازش زبان طبیعی (NLP) متکی است، بنابراین هنگام درخواست پاسخ باید در مورد معیارها، ابعاد و زمان بندی دقیق باشید.
برای مثال، می‌توانید [تبدیل‌های هفته گذشته از ایالات متحده] را جستجو کنید و نتایج را در پانل جستجویی که در سمت راست ظاهر می‌شود، ببینید.

این روش جدید استفاده از ابزار تجسم داده ها فوق العاده قدرتمند است و مطمئناً در همه راه حل ها از این نوع ادغام خواهد شد.
صرفه جویی در زمان برای کاربر چشمگیر است، زیرا کاربران مجبور نیستند در تمام نمای ابزار جستجو کنند و دیگر نیازی به پیکربندی نمای ندارند.
همه چیز به طور خودکار بر اساس دستورالعمل های ارائه شده در کادر جستجو انجام می شود.
آیا می توانیم به راحتی همین کار را انجام دهیم؟ و از چه داده هایی استفاده کنیم؟
قبل از درخواست گزارش، باید در مورد داده های مهمی که باید در نظر گرفته شوند فکر کنید.
پیشنهاد می کنم مفهوم داشبورد سئو هوشمند را بررسی کنید.
اکنون، باید بهترین فناوری را برای تولید این نوع داشبورد شناسایی کنید.
GPT-3 Codex یک تولید کننده کد کامپیوتری است که در آگوست 2021 ایجاد شد.
دسترسی به GPT-3 Codex بسیار سریعتر از دسترسی به GPT-3 داده شد.
جای تعجب نیست که GPT-3 Codex به میلیون ها کد منبع با کیفیت موجود در GitHub داده شده است – یعنی بیش از 54 میلیون مخزن GitHub .
مانند GPT-3، یک شبکه عصبی پیچیده است که قادر به خودآموزی است.
کدکس GPT-3 فقط در پایتون کار نمی کند. همچنین می توانید کد را در Go، Javascript، Perl و PHP تولید کنید.
از طرف دیگر، GPT-3 Codex برخلاف برادر بزرگ خود GPT-3 Da Vinci که دارای 175 میلیارد پارامتر است، تنها 12 میلیارد پارامتر دارد.
بیایید نگاهی دقیق تر به این نسبت اندازه به هزینه بیندازیم.
آزمایش‌های OpenAI نشان می‌دهد که نسبت اندازه به عملکرد Codex از مقیاس لگاریتمی پیروی می‌کند.
این بدان معنی است که با افزایش اندازه مدل، سود عملکرد به تدریج کاهش می یابد.
بنابراین، هزینه های اضافی برای جمع آوری داده ها، آموزش، و اجرای یک مدل بزرگتر به هیچ وجه ارزش افزایش جزئی در عملکرد را ندارد.
همه این دلایل توضیح می دهد که چرا این مدل تنها 12 میلیارد پارامتر برای اولین نسخه خود دارد.
ما یک هوش مصنوعی برای تولید کد پیدا کرده ایم.
اکنون بیایید به دنبال بهترین چارچوب موجود در حال حاضر بگردیم تا همه آن را در یک رابط کاربری دوستانه با کلیک و کشیدن و رها کردن اجرا کنیم.
Streamlit یک فناوری متن باز است که به شما امکان می دهد به سرعت رابط های کاربری بسیار پیشرفته بسازید.
Streamlit همچنین شامل بسیاری از مؤلفه‌های بسیار مفید برای داشتن تعاملات بیشتر است مانند:
انجمن به ویژه فعال است و بسیاری از ماژول های سفارشی مفید برای سئو را به اشتراک می گذارد.
برای شروع، ما از GPT-3 Codex برای تولید نمودارها با Streamlit استفاده می کنیم و سپس سعی می کنیم یک برنامه Streamlit تولید کنیم که کد را تولید کرده و به طور خودکار اجرا می کند.
ابتدا باید یک اپلیکیشن برای Streamlit تولید کنیم و آن را اجرا کنیم.
1. با OpenAI (نیمه خودکار)
اولین چیزی که تولید می شود یک برنامه وب Streamlit است که تمام گزارش های ماه می 1995 را از ناسا بازیابی می کند و تعداد URL های خزیده شده در روز را نمایش می دهد.
ابتدا باید فایل CSV را با تعیین نام ستون ها و فرمت در صورت لزوم بازیابی کنیم.
برای مثال، مهم است که تاریخ در قالب UTC باشد.
سپس می‌توانید از OpenAI بخواهید که نمودار مورد نظر شما را پس از اینکه اطلاعات شما را فهمید، نمایش دهد.
از این دستورالعمل ها، یک کد کار خواهید داشت.
به یاد داشته باشید که ما نمی خواهیم کد را کپی و جایگذاری کنیم، بلکه همه چیز را از طریق دستورالعمل های انگلیسی با رویکرد بدون کد هدایت می کنیم.
2. با Streamlit (تمام اتوماتیک)
در اینجا یک مثال منبع باز بر اساس یکی از برنامه های Streamlit آورده شده است.
این یک برنامه است که مستقیماً به GPT-3 Codex متصل است که کد رایانه ای را تولید می کند و به شما امکان می دهد آن را اجرا کنید.
با Charly Wargnier ، ما همین کار را انجام دادیم اما برای سئو از مواردی در برنامه ای به نام "Codex for SEO" استفاده می کنیم.
با یک کلیک می توانید اطلاعات خود را وارد کنید.
سپس، می توانید محتوای فایل وارد شده را توضیح دهید: ستون ها چیست؟ انواع داده ها چیست؟
سپس دستورالعمل های خود را مشخص می کنید.
در مثال ما، از آن می‌خواهیم که کوئری‌ها را با هم گروه‌بندی کند و کلیک‌ها و نمایش‌ها را جمع‌بندی کند.
ما به آن می گوییم که فقط ستون هایی را که به آنها علاقه مندیم (ستون های Queries و Clicks ) نگه دارد و سپس روی دکمه Execute کلیک کنید.
هیچ خط کدی برای دریافت نتایج مورد نیاز نیست و همه چیز توسط OpenAI Codex تولید شده و توسط Streamlit اجرا می شود.
بنابراین، اثبات مفهوم ما با موارد استفاده مختلف تأیید می شود.
علاوه بر این، اگر به کمک نیاز دارید، همه چیزهایی که برای این کار نیاز دارید از طریق یک برنامه آموزشی با 150 دقیقه ویدیو قابل دسترسی است.
به دلایل آموزشی و شفافیت، کد تولید شده و همچنین نتایج را ارائه کرده ایم.
و با آن، SEO AnswerBox اکنون برای ایجاد در دسترس همه است!
منابع بیشتر:
تصویر ویژه: NicoElNino/Shutterstock
خبرنامه روزانه ما را از لورن بیکر بنیانگذار SEJ در مورد آخرین اخبار در صنعت دریافت کنید!
Vincent Terrasi با 10 سال تجربه، تخصص قوی در علم داده و یادگیری ماشین اعمال شده در سئو کسب کرده است. … [بیو کامل را بخوانید]
برای دریافت آخرین اخبار صنعت در خبرنامه روزانه ما مشترک شوید.
برای دریافت آخرین اخبار صنعت در خبرنامه روزانه ما مشترک شوید.

source
سئو سایت

About mohtavaclick

Check Also

7 روش برای اصلاح محتوای خود برای سئوی بهتر

آیا فرصت های ساده ای را برای بهبود بهینه سازی محتوای خود از دست می …

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

قالب وردپرس وردپرس متخصص وردپرس متخصص ووکامرس افزونه وردپرس کابین وردپرس