Google തിരയൽ എഞ്ചിൻ എങ്ങനെ പാഠങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു?

കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി, ടെക്സ്റ്റുകൾ മനസിലാക്കാൻ കഴിവുള്ള ഒരു അൽഗോരിതം Google വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. ഇക്കാരണത്താൽ, ഒരു എസ്.ഇ.ഒ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിന്റെയോ കോപ്പിറൈറ്ററിന്റെയോ സ്പെഷ്യലൈസേഷന്റെ അടിസ്ഥാന വശം എഴുതുന്നതും വായിക്കാവുന്നതുമാണ്. ടെക്സ്റ്റ് ഉപയോക്താക്കളുടെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുകയും എസ്‍ആർ‌പിയിലെ സ്ഥാനം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും വേണം.

Google വാചകം മനസ്സിലാക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പാണോ?

Google വാചകം മനസ്സിലാക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾക്കറിയാം, പക്ഷേ ചില പരിധിക്കുള്ളിൽ. ഏറ്റവും മികച്ച കാര്യം, മികച്ച തിരയൽ ഫലവുമായി തിരയൽ ബാറിൽ ഉപയോക്താവ് ടൈപ്പുചെയ്യുന്നവയെ ശരിയായി പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ Google- ന് കഴിയും എന്നതാണ്. ഇത് ചെയ്യുന്നതിന്, ഉപയോക്താവ് ലഭ്യമാക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ, അതായത് മെറ്റാ ഡാറ്റ മാത്രം Google ന് വിശ്വസിക്കാൻ കഴിയില്ല.

കൂടാതെ, വാചകത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാത്ത ഒരു വാക്യം തരംതിരിക്കാനും ഞങ്ങൾക്കറിയാം (ഒന്നോ അതിലധികമോ നിർദ്ദിഷ്ട കീ ശൈലികൾ തിരിച്ചറിയുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ഇപ്പോഴും നല്ല പരിശീലനമാണെങ്കിലും). അതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ വെബ്‌സൈറ്റിന്റെ ഒരു പേജിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന വാചകം വായിക്കാനും വിലയിരുത്താനും Google എന്തെങ്കിലും ചെയ്യുന്നു.

നിങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ടാകാം: എസ്.ഇ.ഒ സ്ട്രാറ്റജി വോയ്‌സ് തിരയലും പേഴ്‌സണൽ അസിസ്റ്റന്റിന്റെ വിജയവും

നിലവിലെ നില എന്താണ്?

പാഠങ്ങൾ മനസിലാക്കാൻ Google ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതി അജ്ഞാതമാണ്. അതായത്, വിവരങ്ങൾ ലളിതവും സ way ജന്യവുമായ രീതിയിൽ ലഭ്യമല്ല. ഒപ്റ്റിമൽ ഫലം നേടുന്നതിന് ഇനിയും വളരെയധികം ജോലികൾ ചെയ്യാനുണ്ടെന്ന് ഗവേഷണ ഫലങ്ങൾ വിലയിരുത്തി നമുക്കറിയാം. എന്നാൽ ഇവിടെയും അവിടെയും ചില സൂചനകൾ ഉണ്ട്, അതിൽ നിന്ന് നമുക്ക് രസകരമായ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാനാകും.

ഉദാഹരണത്തിന്, സന്ദർഭം മനസിലാക്കുന്നതിൽ Google വലിയ മുന്നേറ്റം നടത്തിയെന്ന് ഞങ്ങൾക്കറിയാം. വാക്കുകളും ആശയങ്ങളും പരസ്പരം എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ Google ശ്രമിക്കുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾക്കറിയാം.

വേഡ് എംബെഡിംഗ്സ്

Google പേറ്റന്റുകൾ ഫയൽ ചെയ്യുകയും പ്രവർത്തിക്കുകയും ചെയ്ത രസകരമായ ഒരു സാങ്കേതികതയെ വിളിക്കുന്നു വേഡ് എംബെഡിംഗ്, "വാക്കുകളുടെ മീറ്റിംഗുകൾ" അല്ലെങ്കിൽ "അനുബന്ധ വാക്കുകൾ". വിശദാംശങ്ങൾക്ക് മുകളിലൂടെ പറക്കുമ്പോൾ, അടിസ്ഥാനപരമായി ഏതൊക്കെ പദങ്ങളാണ് മറ്റ് പദങ്ങളുമായി അടുത്ത ബന്ധമുള്ളതെന്ന് കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. പ്രായോഗികമായി: ഒരു സോഫ്റ്റ്വെയർ ഒരു നിശ്ചിത അളവിലുള്ള വാചകം എടുക്കുകയും അവ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഏതൊക്കെ പദങ്ങളാണ് കൂടുതൽ ഒരുമിച്ച് കാണേണ്ടതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുകയും ഓരോ വാക്കും സംഖ്യകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയാക്കി മാറ്റുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ രീതിയിൽ ഒരു സ്‌കാറ്റർ‌ പ്ലോട്ട് പോലെ ഒരു ഡയഗ്രാമിലെ സ്ഥലത്തെ ഒരു പോയിന്റായി പദങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ‌ കഴിയും.

ഇങ്ങനെ ലഭിച്ച ഡയഗ്രം ഏത് പദങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്നും എങ്ങനെ എന്നും കാണിക്കുന്നു. കൂടുതൽ കൃത്യമായി പറഞ്ഞാൽ, വാക്കുകൾ തമ്മിലുള്ള ദൂരം ഇത് കാണിക്കുന്നു, ഇത് വാക്കുകൾ കൊണ്ട് നിർമ്മിച്ച ഒരു തരം താരാപഥത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.

അതിനാൽ, ഉദാഹരണത്തിന്, "കീവേഡുകൾ" പോലുള്ള ഒരു വാക്ക് "അടുക്കള പാത്രങ്ങൾ" എന്നതിനുപകരം "കോപ്പിറൈറ്റിംഗുമായി" വളരെ അടുത്തായിരിക്കും.

ഈ നടപടിക്രമം വാക്കുകൾക്കും വാക്യങ്ങൾക്കും കൂടാതെ / അല്ലെങ്കിൽ ഖണ്ഡികകൾക്കും ബാധകമാക്കാം.പ്രൊഗ് ഫീഡ് ചെയ്യുന്ന വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റ്, മികച്ച അൽ‌ഗോരിതം വാക്കുകൾ വർഗ്ഗീകരിക്കാനും മനസിലാക്കാനും അവ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് മനസിലാക്കാനും കഴിയും അവർ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്.

പ്രായോഗികമായി, മുഴുവൻ നെറ്റ്‌വർക്കും ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു ഡാറ്റാബേസ് Google- ന് ഉണ്ട്. അതിനാൽ, ഈ വലുപ്പത്തിന്റെ ഒരു കൂട്ടം വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, വാചകത്തിന്റെ മൂല്യവും സന്ദർഭവും വിലയിരുത്താൻ കഴിയുന്ന വിശ്വസനീയമായ മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.

അനുബന്ധ എന്റിറ്റികൾ

വാക്കുകളുടെ പരസ്പരബന്ധത്തിൽ നിന്ന്, അനുബന്ധ എന്റിറ്റികളുടെ ആശയത്തിലേക്ക് ഞങ്ങൾ ഒരു ചെറിയ ചുവടുവെക്കുന്നു. ഞങ്ങൾ ഒരു തിരയൽ നടത്താൻ ശ്രമിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അനുബന്ധ എന്റിറ്റികൾ എന്താണെന്ന് നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. "തരം പാസ്ത" എന്ന് ടൈപ്പുചെയ്യുന്നതിലൂടെ, എസ്‌ആർ‌പിയുടെ മുകളിൽ നിങ്ങൾ "ഐ ഫോർമാറ്റി ഡെല്ലാ പാസ്ത" കാണും. ഈ ഇനം പാസ്തയെയും ഉപ വർഗ്ഗീകരിക്കണം. വാക്കുകളും ആശയങ്ങളും പരസ്പരം ബന്ധപ്പെടുന്ന രീതിയെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന സമാനമായ നിരവധി SERP- കൾ ഉണ്ട്.

ഗൂഗിൾ ഫയൽ ചെയ്ത എന്റിറ്റികളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പേറ്റന്റിൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്റിറ്റികളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സൂചികകളുടെ ഡാറ്റാബേസ് പരാമർശിക്കുന്നു. പാസ്ത പോലുള്ള ആശയങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ എന്റിറ്റികൾ സൂക്ഷിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റാബേസാണിത്. ഈ എന്റിറ്റികൾക്കും സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ ഉണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന് ലസാഗ്ന ഒരു പാസ്തയാണ്. ഇത് പാസ്തയും ഉപയോഗിച്ചാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. അതൊരു ഭക്ഷണമാണ്. ഇപ്പോൾ, എന്റിറ്റികളുടെ സവിശേഷതകൾ വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ, അവയെ എല്ലാ തരത്തിലും തരംതിരിക്കാനും തരംതിരിക്കാനും കഴിയും. വാക്കുകൾ എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്ന് നന്നായി മനസിലാക്കുന്നതിനും സന്ദർഭം നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും ഇത് Google നെ അനുവദിക്കുന്നു.

പ്രായോഗിക നിഗമനങ്ങളിൽ

പേജിന്റെ സന്ദർഭം Google മനസിലാക്കുന്നുവെങ്കിൽ, അത് തീർച്ചയായും അത് വിലയിരുത്തുകയും അതിന്റെ ഉള്ളടക്കത്തെ വിഭജിക്കുകയും ചെയ്യും. ഗൂഗിൾ സന്ദർഭത്തിന്റെ ആശയവുമായി എത്രത്തോളം കത്തിടപാടുകൾ നടക്കുന്നുവോ അത്രയും മികച്ചത് തെളിവായിരിക്കാനുള്ള സാധ്യതയാണ്. ആശയങ്ങൾ സമഗ്രമായി പ്രകടിപ്പിക്കാൻ അത് ആവശ്യമാണ്. വിശാലമായ രീതിയിൽ, അനുബന്ധ ആശയങ്ങളും പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു.
ലളിതമായ പാഠങ്ങൾ, വിവിധ ആശയങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം വ്യക്തമായി പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു, നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങളുടെ വായനക്കാരെ സഹായിക്കുന്നു, ഒപ്പം Google- നെ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതും പൊരുത്തമില്ലാത്തതും മോശമായി ഘടനാപരവുമായ എഴുത്ത് മനുഷ്യർക്കും ഗൂഗിളിനും മനസിലാക്കാൻ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഇതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് നിങ്ങളുടെ പാഠങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ തിരയൽ എഞ്ചിനെ സഹായിക്കണം:

• നല്ല വായനാക്ഷമത, അതായത് നിങ്ങളുടെ സന്ദേശത്തിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ നിങ്ങളുടെ വാചകം കഴിയുന്നത്ര എളുപ്പത്തിൽ വായിക്കാൻ സഹായിക്കുക;
• ഒരു നല്ല ഘടന, അത് സബ്ടൈറ്റിലുകളും വ്യക്തമായ സംക്രമണങ്ങളും ചേർക്കുന്നു;
• നല്ല സന്ദർഭം, അതായത്, നിങ്ങൾ പറയുന്നത് എങ്ങനെയാണ് ഒരു വിഷയത്തെക്കുറിച്ച് ഇതിനകം അറിയപ്പെടുന്നവയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നതെന്ന് വ്യക്തമായ വിശദീകരണങ്ങൾ ചേർക്കുന്നത്

ഒരു നല്ല ഫലം നിങ്ങളുടെ വായനക്കാരെയും Google- നെയും നിങ്ങളുടെ വാചകം മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കും, അതിനാൽ നിങ്ങൾ സ്വയം സജ്ജമാക്കിയ എല്ലാ ലക്ഷ്യങ്ങളും.

ഭാഷയും വിവരങ്ങളും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന രീതിയെ അനുകരിക്കുന്ന ഒരു മാതൃക സൃഷ്ടിക്കാൻ Google ശ്രമിക്കുന്നതായി തോന്നുന്നു.

ഒരു ചോദ്യവുമായി നിങ്ങളുടെ പേജുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് Google ഇപ്പോഴും കീവേഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് ഇത് ഞങ്ങളെ ചിന്തിപ്പിക്കുന്നു.