בינה מלאכותית לקידום אתרים: איך עושים את זה?

רוצה להשתמש ב – AI באתר האינטרנט שלך כדי לקדם אותו מבלי לבזבז יותר מדי כסף? במדריך הבא אני אסביר איך אפשר להטמיע תהליכי למידת מכונה באתר / אפליקציה שלך ולתת לתוכן של האתר שלך חיים משלו.

נניח שיש לי אתר שבו אני מעלה תוכן מקורי שאני כותב בנושא או בתחום מסוים. ונניח שאני רוצה שתהיה לי באתר שלי פונקציה שלומדת את הטקסטים שיש בו ושיכולה להסיק ממנו מסקנות בדרך שבה אני מסיק מסקנות. איך אני עושה את זה?

שלבים ראשונים ליצירת בינה מלאכותית באתר שלך

כדי ליישם פונקציה באתר שלך שמנתחת את התוכן שלך ומסיקה מסקנות דומות למסקנות שעולות מהתכנים שלך ולאופן שבו אתה עושה זאת, צריך להבין שאנחנו מדברים כאן על שילוב של טכניקות עיבוד שפה (NLP) ולמידת מכונה (ML). על אף המורכבות של הדברים, אני אנסה לפשט אותם לשלבים הבאים:

איסוף והכנת נתונים

ביאור נתונים: אסוף דוגמאות לתוכן המקורי שלך יחד עם המסקנות שהסקת מהם. מערך נתונים זה יהיה חיוני להכשרת מודל ML.

הגדלת נתונים: כדי להגדיל את מערך הנתונים שלך, שקול לשכתב חלקים מסוימים מהתוכן או המסקנות שלך, או לאסוף משוב מהקוראים שיכולים לשמש כנקודות נתונים נוספות.

חילוץ מאפיינים

משימות של קישור תוכן מתחילות לעתים קרובות על ידי הפיכת טקסט לייצוגים מספריים, הידועים כמאפיינים. שיטות נפוצות כוללות TF-IDF – (תדירות מונח-תדירות מסמך הפוכה), הטמעת מילים (כמו Word2Vec או GloVe), וטכניקות מתקדמות יותר באמצעות טרנספורמרים כמו BERT.

בניין מודל

השתמש במערך הנתונים המוכן שלך כדי לאמן מודל למידת המכונה. בהתאם לגודל הנתונים שלך, אתה יכול להתחיל באלגוריתמים קלאסיים כמו Random Forests או SVMs. עבור מערכי נתונים גדולים יותר, או משימות מורכבות יותר, מודלים של למידה עמוקה כמו רשתות ניהול תוכן או מערכות ניהול תוכן יכולות להתאים לך בשלב הזה.

התפתחות המודל והערכה

פיצול וביצוע בדיקות: פצל את מערך הנתונים שלך לקבוצות משנה של אימונים ובדיקות. לאחר אימון על ערכת האימונים, תוכל להעריך את הביצועים של המודל.

חזור על הפעולה: חזור שוב על מערך המודל שלך, הוסף נתונים נוספים או אפילו שנה את ארכיטקטורת המודל על סמך מדדי הביצועים.

שילוב באתר האינטרנט שלך

ברגע שאתה מרוצה מביצועי המודל שלך, אתה יכול לפרוס אותו כשירות אינטרנט, בפלטפורמת האירוח שלך או באמצעות ספקי ענן כמו AWS, Google Cloud או Azure.

השתמש בשירות האינטרנט שבחרת כדי לנתח תוכן חדש בזמן שאתה מפרסם אותו באתר שלך. הצג את המסקנות או התובנות שנוצרו על ידי המודל לצד התוכן שלך.

שיקולי SEO

בתור חברה מובילה בישראל לקידום אתרים, אנחנו יכולים להגיד מניסיון שמה שהכי חשוב לנו בתוכנה הם הדברים הבאים:

סימון נתונים מובנים: שפר את הנראות של המסקנות / התובנות שלך באמצעות נתונים מובנים, שיכולים לעזור למנועי חיפוש להבין את ההקשר ולדרג אותו גבוה יותר.

מעורבות משתמשים: ככל שהמסקנות שלך מעניינות ורלוונטיות יותר, כך המשתמשים עשויים להישאר בדף שלך זמן רב יותר. זה יכול להוות אות חיובי עבור מנועי החיפוש.

למידה מתמשכת

יהיה עליך לאמן מחדש את המודל שלך מדי פעם עם נתונים חדשים, במיוחד אם אתה מבחין בסטיה בין המסקנות שלך למסקנות של המודל, בין הטון, הסגנון או כל דבר אחר שחשוב לך שהמודל שלך יעביר.

לולאת משוב

אפשר למשתמשים לספק משוב על המסקנות שהסיק המודל. זה יכול להוות מכרה זהב עבורך לשיפור המודל. אם משתמשים מסכימים לעתים קרובות עם התובנות של המודל או מוצאים את המסקנה שהוא מציעה מועילה, זהו אימות. אם הם לעתים קרובות לא מסכימים, אולי הגיע הזמן לבדוק את התוכן שלך מחדש ולחדד את המודל שלך.

אינטראקציה עם המשתמש

שקול ליישם תכונות אינטראקטיביות שבהן משתמשים יכולים להזין טקסט משלהם ולראות את המסקנות שהמודל מסיק. זו יכולה להיות תכונה ייחודית המבדילה את האתר שלך מהמתחרים.

ניהול עלויות

בתחילת הדרך תוכל להשתמש בפלטפורמות כמו Google Colab לפיתוח מודלים והדרכה בחינם.

פלטפורמות ללא שרת כמו AWS Lambda יכולות להיות חסכוניות עבורך בשלב הראשון, מכיוון שאתה משלם רק עבור זמן החישוב שהשירות שלך משתמש בו.

לסיכום: יצירת מודל שמשקף בצורה מושלמת את תהליך החשיבה שלך היא מאתגרת. זה בלתי אפשרי לקבל את זה נכון 100% מהזמן, במיוחד בהתחלה. עם זאת, עם חידוד ומשוב מתמשכים, הוא יכול להפוך לכלי רב ערך עבור האתר שלך, ולשפר את מעורבות המשתמשים ואת נגישות התוכן.

מחפש דרכים יעילות לחשוף את תוכן האתר שלך ליותר אנשים? אנחנו ב – Webs לא מסתפקים בלהביא אתרים למקומות הראשונים בגוגל – אנחנו נעזור לאתר שלך להכניס יותר כסף. השאר פרטים כאן >>

שילוב של למידת מכונה באתר

שילוב של למידת מכונה (ML) באתר האינטרנט שלך מבלי לשבור את הבנק דורש איזון בין שימוש בכלים זמינים והבטחת התוצאות בהתאמה לתוצאות הרצויות שלך. הנה לך גישה שתאפשר לך לעשות את זה שלב אחר שלב:

• התחל פשוט

  • לפני שצוללים לעומק מודלים מותאמים אישית של ML, שקול שיטות פשוטות יותר. כלים לחילוץ מילות מפתח או לסיכום טקסט יכולים לעזור להדגיש תוכן ולהפוך אותו לנגיש יותר.

• נצל מודלים מאומנים מראש

  • ישנם מודלים רבים שהוכשרו מראש שיכולים לנתח טקסט ולספק תובנות. לדוגמה, ניתוח סנטימנטים, זיהוי ישויות בשם או מודלים של נושאים.
  • Cloud Natural Language של גוגל או Comprehend של אמזון מציעות יכולות כאלה, לרוב עם שכבה חינמית.

• כוונן את הנתונים שלך

  • לאחר שניסית מודלים מאומנים מראש, ייתכן שתבחין שהם לא תופסים את הסגנון הספציפי שלך או את שיטת הסקת המסקנות שלך. במקרים כאלה, אתה יכול לכוונן אותם עם מערך נתונים קטן יותר של ההערות שלך.

• השתמש בכלי קוד פתוח

  • ספריות כמו TensorFlow, PyTorch ו- spaCy הן קוד פתוח ויכולות לעזור לך לבנות, לאמן ולפרוס מודלים.
  • ישנם אפילו כלים כמו TextCategorizer של spaCy שניתן לאמן לסווג טקסט בדרכים ספציפיות לצרכים שלך.

• מארח מבחינה כלכלית

  • פריסת מודלים של ML יכולה להיות יקרה, אבל פלטפורמות כמו Google Cloud Run, AWS Lambda, או ספקים קטנים יותר כמו DigitalOcean מציעות פתרונות חסכוניים.
  • השתמש בטכניקות אופטימיזציה של מודלים כדי להקטין את גודל המודל, מה שהופך אותם לזולים יותר להפעלה. טכניקות כמו קוונטיזציה יכולות להועיל.

• תכונות אינטראקטיביות

  • שקול להוסיף צ'אט בוט אינטראקטיבי או תכונת חיפוש באמצעות ML. ספריות כמו Rasa יכולות לעזור לך לבנות צ'אט בוט מותאם אישית. האינטראקציה המשופרת של המשתמש יכולה לתת לך יתרון על פני המתחרים.

• SEO (אופטימיזציה למנועי חיפוש)

  • נתונים מובנים: ודא שהתוכן שלך מובנה היטב ומשתמש במטא נתונים המתאימים. זה יעזור למנועי החיפוש להבין ולדרג את התוכן שלך טוב יותר.
  • תובנות מונחות ML: הדגש את המסקנות או התובנות שהתקבלו מהטקסטים שלך בצורה בולטת, כך שהם ייחשבו בדירוג החיפוש.

• מעקב וחזרה

  • עקוב אחר אופן הפעולה של תכונות למידת המכונה. אסוף משוב מהמשתמשים ועקוב אחר מדדים כמו מעורבות או שיפורים בדירוג החיפוש.
  • צמצם ואימון מחדש של הדגמים שלך מעת לעת על סמך תוכן חדש או משוב.

• לשתף פעולה

  • שקול לשתף פעולה עם חוקרים או סטודנטים שעשויים להיות מעוניינים לעבוד על פרויקט בעולם האמיתי. הם עשויים לסייע בעלות נמוכה יותר או אפילו בחינם עבור הניסיון והקרדיט.
  • בעוד שבניית מודלים מותאמים אישית יכולה להיות חסכונית בטווח הארוך, התחלה עם כלי כמו OpenAI יכול לעזור לך אבטיפוס ולבדוק את הרעיונות שלך ללא מאמץ פיתוח מראש.

זכור, בעוד ש-ML יכול לעזור לאתר שלך לבלוט, חווית משתמש היא ערך חשוב לא פחות. ודא שכל תכונה שתוסיף משפרת את חוויית המשתמש ואינה הופכת את האתר למסובך או קשה יותר לניווט. כמו כן, שים לב לדאגות הפרטיות בעת ניתוח אינטראקציות או נתונים של משתמשים.