ستساعدك المقالة التالية: أنشئ صندوق إجابات SEO الخاص بك باستخدام GPT-3 Codex وStreamlit
قامت Google بدمج طريقة جديدة للاستعلام عن البيانات في “إحصاءات Google” 4 حيث يمكنك ببساطة كتابة سؤال أو عبارة، ثم يتم إنشاء لوحة البيانات.
تخيل لو كان بإمكانك فعل الشيء نفسه مع بيانات تحسين محركات البحث الخاصة بك – ما الذي سيفعله ذلك لإنتاجيتك؟
في هذه المقالة، ستتعلم كيفية تكوين لوحات المعلومات الخاصة بك باستخدام العبارات والأسئلة، وإنشاء صندوق إجابات خاص بك باستخدام GPT-3 Codex وStreamlit.
صندوق إجابات جوجل
في الإصدار الرابع من Google Analytics، ربما لاحظت وجود شريط بحث ذكي يسمح لك بالحصول على:
- إجابات فورية.
- التقارير.
- إجابات على التكوين.
- يساعد.
الإجابات الفورية مفيدة بشكل خاص. من خلال طرح أسئلة حول بياناتك، تحصل على إجابات – والأهم من ذلك – تقارير جاهزة للاستخدام.
لا يوجد شيء سحري حول هذا الموضوع. تعتمد هذه التقنية على معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، لذا عليك أن تكون دقيقًا بشأن المقاييس والأبعاد والتوقيت عند طلب الإجابة.
على سبيل المثال، يمكنك البحث عن [conversions last week from the United States] وشاهد النتائج في لوحة البحث التي تظهر على اليمين.
تعتبر هذه الطريقة الجديدة لاستخدام أداة تصور البيانات قوية بشكل لا يصدق وسيتم دمجها بالتأكيد في جميع الحلول من هذا النوع.
يعد توفير الوقت بالنسبة للمستخدم أمرًا مثيرًا للإعجاب، حيث لا يتعين على المستخدمين البحث في جميع طرق عرض الأداة ولم يعد عليهم تكوين طريقة العرض.
ويتم كل شيء تلقائيًا بناءً على الإرشادات المتوفرة في مربع البحث.
هل يمكننا أن نفعل نفس الشيء بسهولة؟ وما هي البيانات التي يجب أن نستخدمها؟
لوحة تحكم SEO الذكية
قبل طلب التقرير، عليك أن تفكر في البيانات المهمة التي يجب أخذها بعين الاعتبار.
أقترح عليك النظر في مفهوم Smart SEO Dashboard.
- المطلب الأول هو أن حافظ على الرسوم البيانية بسيطة ومحددة. الأقل هو دائما أكثر.
- التالي، يجب أن تشير الإحداثيات أو الإحداثيات إلى بيانات قابلة للقياس. وإلا فإنه من المستحيل أن نرى التطور.
- فضلاً عن ذلك، يجب أن تركز الرسوم البيانية على معلمات ذات معنى. من غير المجدي مراقبة المعلمات التي لن يكون لها أي تأثير على نشاطك. يعد الطقس مثالاً ممتازًا: فهو يلعب دورًا حاسمًا في بعض المواقع ولا يلعب أي دور في مواقع أخرى.
- يجب أن تتضمن لوحات المعلومات دائمًا ملخصات ذات صلة لكي يتم قراءتها وفهمها بسرعة. بشكل عام، إذا استغرق الأمر أكثر من ثلاث ثوانٍ لفهم لوحة المعلومات، فيمكن بالتأكيد تحسينها.
- أخيراً، أهم البيانات هو الوقت. من الضروري تتبع بيانات الوقت من خلال مقارنة كل يوم وشهر وسنة وما إلى ذلك.
الآن، أنت بحاجة إلى تحديد أفضل التقنيات لإنشاء هذا النوع من لوحات المعلومات.
جي بي تي-3 كوديكس
GPT-3 Codex هو منشئ أكواد الكمبيوتر الذي تم إنشاؤه في أغسطس 2021.
تم منح الوصول إلى GPT-3 Codex بشكل أسرع بكثير من الوصول إلى GPT-3.
ليس من المستغرب أن يتم تغذية GPT-3 Codex بملايين أكواد المصدر عالية الجودة المتوفرة على GitHub – أي أكثر من 54 مليونًا مستودعات جيثب.
مثل GPT-3، فهي شبكة عصبية متطورة قادرة على التعلم الذاتي.
لا يعمل GPT-3 Codex في لغة Python فقط. يمكنك أيضًا إنشاء تعليمات برمجية بلغات Go وJavascript وPerl وPHP.
على الجانب الآخر، جي بي تي-3 كوديكس يحتوي على 12 مليار معلمة فقط، على عكس أخيه الأكبر جي بي تي-3 دافنشي التي لديها 175 مليار.
دعونا نلقي نظرة فاحصة على نسبة الحجم مقابل التكلفة هذه.
تُظهر تجارب OpenAI أن نسبة الحجم مقابل الأداء في Codex تتبع مقياسًا لوغاريتميًا.
وهذا يعني أن مكاسب الأداء تنخفض تدريجياً مع زيادة حجم النموذج.
ولذلك، فإن التكاليف الإضافية لجمع البيانات والتدريب وتشغيل نموذج أكبر لا تستحق على الإطلاق الزيادة الطفيفة في الأداء.
تفسر كل هذه الأسباب سبب احتواء النموذج على 12 مليار معلمة فقط في نسخته الأولى.
لقد وجدنا الذكاء الاصطناعي لإنشاء الكود.
لنبحث الآن عن أفضل إطار عمل متاح حاليًا لتنفيذ كل ذلك في واجهة سهلة الاستخدام من خلال النقرات والسحب والإفلات.
ستريمليت
ستريمليت هي تقنية مفتوحة المصدر تسمح لك ببناء واجهات مستخدم متقدمة جدًا بسرعة.
يتضمن Streamlit أيضًا العديد من المكونات المفيدة جدًا للحصول على المزيد من التفاعلات مثل:
- إدارة الجلسة.
- إدارة كلمة المرور.
- إدارةالمستخدم.
المجتمع نشط بشكل خاص ويشارك العديد من الوحدات المخصصة المفيدة لتحسين محركات البحث.
للبدء، سنستخدم GPT-3 Codex لإنشاء رسوم بيانية باستخدام Streamlit، ثم نحاول إنتاج تطبيق Streamlit الذي يقوم بإنشاء التعليمات البرمجية وتشغيله تلقائيًا.
مثالان ممتازان للاستعلام عن البيانات
أولاً، نحتاج إلى إنشاء تطبيق لـ Streamlit وتشغيله.
1. مع OpenAI (شبه تلقائي)
أول شيء يجب إنشاؤه هو تطبيق ويب Streamlit الذي يسترد جميع السجلات من شهر مايو 1995 من NASA ويعرض عدد عناوين URL التي يتم الزحف إليها يوميًا.
أولاً، نحتاج إلى استرداد ملف CSV عن طريق تحديد اسم الأعمدة والتنسيق إذا لزم الأمر.
على سبيل المثال، من المهم أن يكون التاريخ بتنسيق UTC.
ثم يمكنك أن تطلب من OpenAI عرض الرسم البياني الذي تختاره، بمجرد فهم بياناتك.
من هذه التعليمات، سيكون لديك رمز العمل.
تذكر أننا لا نريد نسخ ولصق التعليمات البرمجية، ولكننا ننفذ كل شيء من خلال تعليمات اللغة الإنجليزية دون الحاجة إلى تعليمات برمجية.
2. مع Streamlit (تلقائي كامل)
هنا مثال مفتوح المصدر بناءً على أحد تطبيقات Streamlit.
إنه تطبيق متصل مباشرة بـ GPT-3 Codex الذي يقوم بإنشاء كود الكمبيوتر ويسمح لك بتنفيذه.
مع تشارلي وارجنييهلقد فعلنا نفس الشيء ولكن بالنسبة لحالات استخدام تحسين محركات البحث (SEO) في تطبيق يسمى “Codex for SEO”.
بنقرة واحدة، يمكنك استيراد البيانات الخاصة بك.
بعد ذلك، يمكنك وصف محتوى الملف المستورد: ما هي الأعمدة؟ ما هي أنواع البيانات؟
ثم قمت بتحديد التعليمات الخاصة بك.
في مثالنا، نطلب منه تجميع الاستعلامات معًا وجمع النقرات ومرات الظهور.
سنطلب منه الاحتفاظ فقط بالأعمدة التي نهتم بها (و الأعمدة)، ثم انقر فوق الزر.
ليست هناك حاجة إلى سطر من التعليمات البرمجية للحصول على النتائج، ويتم إنشاء كل شيء بواسطة OpenAI Codex ويتم تنفيذه بواسطة Streamlit.
ولذلك يتم التحقق من صحة إثبات المفهوم الخاص بنا من خلال العديد من حالات الاستخدام المختلفة.
علاوة على ذلك، إذا كنت بحاجة إلى المساعدة، فكل ما تحتاجه لذلك يمكن الوصول إليه من خلال برنامج تدريبي يتضمن 150 دقيقة من الفيديو.
لأسباب تعليمية وشفافية، قمنا بتوفير الكود الذي تم إنشاؤه بالإضافة إلى النتائج.
وبهذا، أصبح SEO AnswerBox متاحًا الآن للجميع لإنشائه!
المزيد من الموارد:
