[ad_1]

Google telah mengintegrasikan metode baru kueri data di GA4 di mana Anda cukup mengetik pertanyaan atau frasa, dan itu membuat dasbor.

Bayangkan jika Anda dapat melakukan hal yang sama dengan data SEO Anda sendiri – apa pengaruhnya terhadap produktivitas Anda?

Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari cara mengonfigurasi dasbor Anda sendiri menggunakan frasa dan pertanyaan, membuat AnswerBox Anda sendiri dengan GPT-3 Codex dan Streamlit.

Kotak Jawaban Google

Di Google Analytics v4, Anda mungkin memperhatikan bilah pencarian pintar yang memungkinkan Anda mendapatkan:

  • Jawaban instan.
  • Laporan.
  • Jawaban pada konfigurasi.
  • Membantu.

Jawaban instan sangat berguna. Dengan mengajukan pertanyaan tentang data Anda, Anda mendapatkan jawaban dan – yang paling penting – laporan siap pakai.

Tidak ada yang ajaib tentang itu. Teknologi ini mengandalkan pemrosesan bahasa alami (NLP), jadi Anda harus tepat tentang metrik, dimensi, dan waktu saat meminta jawaban.

Misalnya, Anda dapat mencari [conversions last week from the United States] dan lihat hasilnya di panel pencarian yang muncul di sebelah kanan.

mencari konversi menggunakan GA4 Tangkapan layar dari Google Analytics v4, Februari 2022

Cara baru menggunakan alat visualisasi data ini sangat kuat dan pasti akan diintegrasikan ke dalam semua solusi jenis ini.

Penghematan waktu bagi pengguna sangat mengesankan, karena pengguna tidak perlu menelusuri semua tampilan alat dan tidak lagi harus mengonfigurasi tampilan.

Semuanya dilakukan secara otomatis berdasarkan petunjuk yang diberikan di kotak pencarian.

Bisakah kita melakukan hal yang sama dengan mudah? Dan data mana yang harus kita gunakan?

Dasbor SEO Cerdas

Sebelum meminta laporan, Anda perlu memikirkan data-data penting yang harus diperhatikan.

Saya sarankan Anda melihat konsep Dasbor SEO Cerdas.

  • Syarat pertama adalah buat grafiknya tetap sederhana dan spesifik. Lebih sedikit selalu lebih.
  • Selanjutnya, absis atau ordinat harus mengacu pada data terukur. Kalau tidak, tidak mungkin untuk melihat evolusi.
  • Selain itu, grafik harus fokus pada parameter yang berarti. Tidak ada gunanya memantau parameter yang tidak akan memengaruhi aktivitas Anda. Cuaca adalah contoh yang sangat baik: cuaca memainkan peran penting di beberapa situs dan tidak ada di situs lain.
  • Dasbor harus selalu menyertakan ringkasan yang relevan agar cepat dibaca dan dipahami. Secara umum, jika diperlukan lebih dari tiga detik untuk memahami dasbor, itu pasti dapat ditingkatkan.
  • Akhirnya, data yang paling penting adalah waktu. Sangat penting untuk melacak data waktu dengan membandingkan setiap hari, bulan, tahun, dll.

Sekarang, Anda perlu mengidentifikasi teknologi terbaik untuk menghasilkan jenis dasbor ini.

Kodeks GPT-3

GPT-3 Codex adalah pembuat kode komputer yang dibuat pada Agustus 2021.

Akses ke GPT-3 Codex diberikan jauh lebih cepat daripada akses ke GPT-3.

Tidak mengherankan, GPT-3 Codex telah menyediakan jutaan kode sumber berkualitas yang tersedia di GitHub – yaitu, lebih dari 54 juta Repositori GitHub.

Seperti GPT-3, ini adalah jaringan saraf canggih yang mampu belajar mandiri.

GPT-3 Codex tidak hanya bekerja dengan Python. Anda juga dapat membuat kode di Go, Javascript, Perl, dan PHP.

Di samping itu, Kodeks GPT-3 hanya memiliki 12 miliar parameter, tidak seperti kakaknya GPT-3 Da Vinci yang memiliki 175 miliar.

Mari kita lihat lebih dekat rasio ukuran versus biaya ini.

Eksperimen OpenAI menunjukkan bahwa rasio ukuran versus kinerja Codex mengikuti skala logaritmik.

Ini berarti bahwa peningkatan kinerja secara bertahap menurun seiring dengan meningkatnya ukuran model.

Oleh karena itu, biaya tambahan untuk mengumpulkan data, pelatihan, dan menjalankan model yang lebih besar sama sekali tidak sebanding dengan sedikit peningkatan kinerja.

Semua alasan ini menjelaskan mengapa model hanya memiliki 12 miliar parameter untuk versi pertamanya.

Kami telah menemukan AI untuk menghasilkan kode.

Sekarang mari kita cari kerangka kerja terbaik yang tersedia saat ini untuk menjalankan semuanya dalam antarmuka yang ramah dengan klik dan drag-and-drop.

merampingkan

merampingkan adalah teknologi open source yang memungkinkan Anda dengan cepat membangun antarmuka pengguna yang sangat canggih.

Streamlit juga menyertakan banyak komponen yang sangat berguna untuk memiliki lebih banyak interaksi seperti:

  • Manajemen sesi.
  • Manajemen kata sandi.
  • Manajemen pengguna.

Komunitas sangat aktif dan berbagi banyak modul khusus yang berguna untuk SEO.

Untuk memulai, kita akan menggunakan GPT-3 Codex untuk membuat grafik dengan Streamlit, lalu mencoba membuat aplikasi Streamlit yang menghasilkan kode dan menjalankannya secara otomatis.

Dua Contoh Luar Biasa Untuk Menanyakan Data

Pertama, kita perlu membuat aplikasi untuk Streamlit dan menjalankannya.

1. Dengan OpenAI (Semi-Otomatis)

Hal pertama yang dihasilkan adalah aplikasi web Streamlit yang mengambil semua log dari bulan Mei 1995 dari NASA dan menampilkan jumlah URL yang dirayapi per hari.

Pertama-tama, kita perlu mengambil file CSV dengan menentukan nama kolom dan formatnya jika perlu.

Untuk contoh kita, penting bahwa tanggal dalam format UTC.

Kemudian Anda dapat meminta OpenAI untuk menampilkan grafik pilihan Anda, setelah ia memahami data Anda.

cara mengkonfigurasi menggunakan OpenAITangkapan layar dari OpenAI, Februari 2022

Dari instruksi ini, Anda akan memiliki kode yang berfungsi.

Ingatlah bahwa kami tidak ingin menyalin dan menempelkan kode, tetapi mengarahkan semuanya melalui instruksi bahasa Inggris dengan pendekatan tanpa kode.

2. Dengan Streamlit (Otomatis Penuh)

Berikut ini adalah contoh sumber terbuka berdasarkan salah satu aplikasi Streamlit.

Ini adalah aplikasi yang terhubung langsung ke GPT-3 Codex yang menghasilkan kode komputer dan memungkinkan Anda untuk menjalankannya.

Dengan Charly Wargnierkami melakukan hal yang sama tetapi untuk kasus penggunaan SEO di aplikasi bernama “Codex for SEO”.

Dalam satu klik, Anda dapat mengimpor data Anda.

Kemudian, Anda dapat menjelaskan konten file yang diimpor: Apa kolomnya? Apa saja tipe datanya?

skrip analisis data dalam kodeks untuk seoTangkapan layar dari Codex Untuk SEO, Februari 2022

Kemudian Anda menentukan instruksi Anda.

Dalam contoh kami, kami memintanya untuk mengelompokkan kueri dan menjumlahkan klik dan tayangan.

Kami akan memintanya untuk hanya menyimpan kolom yang kami minati ( Pertanyaan dan Klik kolom), lalu klik tombol Menjalankan tombol.

Tidak diperlukan baris kode untuk mendapatkan hasilnya, dan semuanya dihasilkan oleh OpenAI Codex dan dieksekusi oleh Streamlit.

Oleh karena itu, bukti konsep kami divalidasi dengan banyak kasus penggunaan yang berbeda.

Selain itu, jika Anda memerlukan bantuan, semua yang Anda butuhkan untuk ini dapat diakses melalui program pelatihan dengan video berdurasi 150 menit.

hasil dari codex untuk skrip seoTangkapan layar dari Codex Untuk SEO, Februari 2022

Untuk alasan pendidikan dan transparansi, kami telah menyediakan kode yang dihasilkan serta hasilnya.

Dan dengan itu, Kotak Jawaban SEO sekarang tersedia untuk dibuat semua orang!

Lebih banyak sumber daya:


Gambar Unggulan: NicoElNino / Shutterstock



[ad_2]

Penting dibaca: Tool Artikel Terbaik dan Keyword Allintitle serta Tips SEO Pageone

By admin

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *