机器学习——人工智能的一个分支，研究计算机算法的自动改进——似乎超出了您的 SEO 工作范围。 MozCon 演讲者（和全能 SEO 天才）与 Britney Muller 一起在周五的特别版白板上告诉您为什么这不是真的，并引导您完成一些步骤以帮助您入门。
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视频转录
嘿，Moz 粉丝。欢迎收看本周五的特别版。今天，我们将先睹为快我在 MozCon 2020 上的演讲，我在那里让机器学习搜索引擎优化无处不在。
这太令人兴奋了，因为今天它很容易上手，我将向您展示如何开始。
所以，首先，我在今年夏天了解了这个叫做寄生虫的奇怪概念，它很吸引人。基本上，这是一只动物欺骗另一只同种动物抚养幼崽的地方。
这很吸引人，我了解得越多，我就越意识到：天哪，在编程和机器学习方面我有点像寄生虫！我锁定并找到了一个很好的模型，它完成了所有的工作（所有的提升）并输入了数据和想法，它为我做了一些事情。
所以我们将利用这个概念来发挥我们的优势。事实上，我已经能够教我父亲大部分这些模型，这些模型今天在一个名为 Colab 的工具中再次可用。让我告诉你它的样子。
入门模型
因此，如果您想立即开始热身，请点击“Shift”然后点击“Enter”开始练习。
现在开始练习。这是成功的一半。您即将推出一些非常酷的模型。
好的。有哪些例子？它看起来像什么 所以您今天可以使用的一些模型包括 Unlegging，您可以在其中恢复和着色旧照片。真的很有趣。
另一个是文本生成器。我用 GTP-2 创建了一个 - 超级骗子，就是这个借口生成器。你可以操纵它，让它为你做不同的事情。
还有一个非常非常有用的预测模型，你基本上可以输入很多时间序列数据，它可以预测未来的存储。它真的很强大而且很有趣。
可以对文进行总结，真的很有价值。想想元描述，所有这些好东西。
您还可以自动化关键字研究分组，稍后我将在此处向您展示。
您可以进行非常强大的内部链接分析并为此设置笔记本。
也许最强大的功能之一是您可以根据 Google 的理解提取实体和类别。这是我最喜欢的 API 之一。通过谷歌的 NLP API。我把它放在一个笔记本里，然后你基本上把你从中提取这些信息的 URL 放在那里，你可以比较这个 URL 与你的竞争对手的比较。
这是非常非常有价值和有趣的东西。所以最重要的是你不能破坏它们中的任何一个。不要被任何代码吓倒。许多经验丰富的开发人员不知道其中一些代码块中发生了什么。没关系。
使用Colab
我们可以在这个环境下运行。它托管在 Google 云端硬盘中，因此不必担心这会破坏您计算机或任何东西上的任何内容或数据。所以准备和我一起潜水吧。来吧，这将是非常有趣的。好吧，就像我说的，这是通过一个叫做 Collab 的程序。您知道 Google 基本上是如何使用 Excel 来制作 Google 表格的吗？
他们用一个叫做 Jupyter 的笔记本做同样的事情。所以这些都在本地电脑上。它是最流行的笔记本电脑环境之一。但这需要一些设置，而且可能有点笨拙。它与不同的版本和 yada, yada 混淆了。谷歌把它放在云端，现在称之为 Colab。难以置信的强大。
再次重申，它是免费的。如果您想在新选项卡中打开它，现在可以使用它。设置为零。 Google 还允许您免费访问 GPU 和 TPU 计算，这很棒。它的运行时间为 12 小时。
一些缺点是你可以达到你的极限。所以，我达到了限额，现在我为专业版每月支付 9.99 美元，而且我没有遇到任何问题。
再说一次，我与此无关。我真的很热衷于此，他们为您提供免费版本这一事实非常令人兴奋。我看到很多人开始这样做。同样重要的是要注意，它可能不像谷歌的企业解决方案那样安全或强大。因此，如果您正在为一家大公司做这件事，或者真的很认真地对待它，您可能应该考虑其他一些选择。但是，如果您只是涉足并想探索和玩得开心，那就让派对继续下去吧。
使用pandas
行。同样，这基本上是一个云托管的笔记本环境。所以我真正想关注的事情之一是这个库，它被称为“pandas”，因为它对 SEO 最有价值。
Pandas 是一个数据框库，您基本上可以在其中运行一两行代码。您可以从本地计算机中选择文件，所以我通常只上传 CSV 文件。这个愚蠢的例子是我用 Google Search Console 数据运行的例子。
所以你可以在笔记本上运行它。同样，今天我将与您分享一整本笔记本。因此，如果您只是努力去做并且成功了，它将带您完成各个单元。它并不像看起来那么吓人。所以即使你只是点击第一个单元格，即使它只是那个文本单元格“Shift+Enter”，它也会带你到笔记本。
所以一旦你通过了在这里开始代码，请上传 CSV。然后，一旦上传，数据框将被命名。
因此，这是你的只有两个真正需要改变或做任何事情的单位。嗯，你需要。
所以我们正在上传您的文件，然后获取该文件名。在这种情况下，我的只是“gsc-example.csv”。同样，上传后，您将在此处的输出中看到该名称。所以你只要把它放在这个代码块中，然后运行它，你就可以做一些非常简单的代码行来检查以确保你的数据在那里。
因此，大多数人一要做的第一件事是“df”。这是您在此处使用文件命名的数据框。所以你只需执行“df.head()”。这将显示数据框的前五行。您还可以执行“df.tail()”，它会显示数据框的最后五行。
您甚至可以在这里输入一个数字来修改要浏览的行数。所以也许你执行“df.head(30)”，你会看到前 30 行。很容易把它放进去看看。现在真正有趣的东西出来了，而这只是冰山一角。
因此，你可以在这里这个非常非常酷的代码单元运行来创建一个可过滤的表。这样做的力量，尤其是在使用 Google Search Console 数据时，可以轻松提取和探索具有高点击率和低搜索排名的关键字。这是我最喜欢的为客户探索关键字机会的方法之一，而且再简单不过了。
所以检查一下。这就是钱的部分。
如果您正在进行大量关键字研究，那么，您正在尝试对关键字进行分类，您正在尝试组织主题和所有好的东西，您可以立即创建一个新专栏。
因此，为了一步步引导您，我们将“df["Branded"]”。这是我们要创建的新列的名称。我们有这个查询字符串“包含”，这只是一个正则表达式（“moz|rand|ose”）。因此，包含其中之一的任何关键字都在“品牌”列中带有“true”一词。
因此，这使得过滤和浏览速度更快。您甚至可以通过创建一个完全不同的数据框表来做到这一点。所以有时候如果你有很多数据，你可以在那个例子中使用其他单元格。所有这些示例都将在笔记本中。
您可以使用它并将关键字导出到类似的存储桶中，而无需停机。事情不会像 Excel 那样冻结。您可以使用正则表达式轻松解决拼写错误和各种好东西。很棒很酷。
结论
再次重申，这只是冰山一角，我的朋友们。我很高兴能在你们所有人心中种下这颗种子，这样你们就可以回来告诉我你们所取得的成就。我认为我们在这方面还有很多工作要做。这将非常有趣。如果您对此感到满意并希望继续探索 Colab 中的不同模型、不同程序，我强烈建议您下载 Colab Chrome 扩展程序。
它只是让打开笔记本变得如此简单。您可以将副本保存到您的驱动器并根据需要播放。很有意思。我希望这种方法能激励你，我很高兴听到你们所有人的想法和创作。非常感谢您的收看。
非常感谢。下次见。再见
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