तंत्रिका मिलान: Google की वास्तविकताओं के लिए सामग्री को कैसे अनुकूलित करें

सर्च इंजन में ज्यादा तर्क नहीं होते हैं, यह एक सच्चाई है। लेकिन वे कोशिश कर रहे हैं। और एसईओ विशेषज्ञ प्रतिक्रिया में कोशिश कर रहे हैं - वे अनुमान और प्रयोग के आधार पर, पृष्ठों की अधिकतम प्रासंगिकता प्राप्त करने की कोशिश कर रहे हैं।

Google ने हाल ही में एक नए रैंकिंग कारक से प्रसन्न किया - तंत्रिका मिलान। हम पढ़ते हैं कि विशेषज्ञ इस बारे में लिखते हैं, और कुछ ट्रिक्स एकत्र करते हैं जो आपको अनुरोधों के लिए अधिक प्रासंगिक पाठ लिखने में मदद करेंगे।

और वैसे, NM आपके लिए LSI नहीं है, यह थोड़ा अधिक जटिल है।

सितंबर 2018 में, डैनी सुलिवन ने ट्वीट किया कि पिछले कुछ महीनों में, Google एआई न्यूरल मैचिंग विधि का इस्तेमाल अवधारणाओं के साथ बेहतर शब्दों को जोड़ने में कर रहा है। इस एल्गोरिदम ने दुनिया भर में 30% अनुरोधों के परिणामों को प्रभावित किया।

हम नए एल्गोरिथ्म के बारे में लिखने की जल्दी में नहीं थे, हम इस क्षेत्र में Google और शोध से स्पष्टीकरण की प्रतीक्षा कर रहे थे। लेकिन चीजें अभी भी हैं - ज्यादातर टिप्पणीकार एक ही स्क्रीनशॉट दिखाते हैं और शब्दों से खोज से संक्रमण के बारे में बात करते हैं। वे डीप रीलेन्स मैचिंग मॉडल (डीआरएमएम) का भी उल्लेख करते हैं।

आइए यह पता लगाने की कोशिश करें कि यह तंत्रिका मिलान किस प्रकार का जानवर है और इसके लिए साइट पर सामग्री को कैसे अनुकूलित किया जाए।

तंत्रिका मिलान के उदाहरण

डैनी सुलिवन ने बताया कि न्यूरल मैचिंग क्या है। उन्होंने प्रश्न जारी करने का उदाहरण दिया कि "मेरा टीवी अजीब क्यों दिखता है"। उपयोगकर्ता इस तरह के एक प्रश्न में प्रवेश करता है जब उसे अभी तक नहीं पता है कि साबुन ओपेरा प्रभाव क्या है। लेकिन Google, नए एल्गोरिथ्म के लिए धन्यवाद, ठीक-ठीक जानता है कि आपको क्या चाहिए:

रूसी में, एक समान कहानी:

एक और उदाहरण। आप अपार्टमेंट में एक "सुंदर" कीट से मिले और पता नहीं कि इसका नाम क्या है:

हम Google पर जाते हैं, सुविधाओं का एक सेट दर्ज करते हैं और पहली स्थिति में हमें प्रासंगिक उत्तर मिलता है:

तंत्रिका मिलान का कार्यान्वयन इस तथ्य के कारण है कि उपयोगकर्ताओं को हमेशा पता नहीं होता है कि वे क्या देख रहे हैं और हमेशा सही ढंग से अनुरोध नहीं करते हैं। डैनी सुलिवन ने कई ऐसे "गलत" प्रश्न दिखाए:

न्यूरल मैचिंग का कार्य सही खोज के इरादे (इरादे) को निर्धारित करना और सही परिणाम उत्पन्न करना है।

इरादे को निर्धारित करने के लिए, अलग-अलग शब्दों का उपयोग नहीं किया जाता है, लेकिन उन दोनों के बीच निबंध और रिश्ते। देखें कि यह कैसे काम करता है - प्रश्नों के उदाहरण पर "नशे में क्या करना है" और "रात में नशे में हो गया"।

प्रत्येक अनुरोध में एक ही इकाई शामिल है - "नशे में"। लेकिन इसे "ओवरनाइट" के सार के साथ जोड़कर सर्च इंजन को संकेत मिलता है कि उपयोगकर्ता का मतलब ओवरईटिंग है। और "क्या करना है" का सार सबसे अधिक संभावना नशे से जुड़ा हुआ है।

Google इरादे को कैसे परिभाषित करता है - शब्दार्थ समान है? खोज इंजन इस बात की तुलना करता है कि अनुरोधों को संयुक्त रूप से कितनी बार पृष्ठों पर एक साथ पाया जाता है। इसके अलावा, अनुरोधों के आंकड़ों को ध्यान में रखा जाता है (अनुरोध दर्ज करते समय उपयोगकर्ता "रात में नशे में हो गए" अधिक बार विशेष रूप से पिटाई के बारे में लेखों पर क्लिक करते हैं)।

एक और उदाहरण। उपयोगकर्ता "विंडो डालें" वाक्यांश में प्रवेश करता है। यह सिर्फ "गलत" अनुरोध है जिसके बारे में डैनी सुलिवन बात कर रहे हैं। Google समझता है कि "पुट" द्वारा एक व्यक्ति का अर्थ है कि विंडोज़ की एक साधारण स्थापना के अलावा कुछ, और शीर्ष में प्रदर्शित करता है कि परिणाम उसके दृष्टिकोण से सही हैं:

इस स्थिति में, TOP-6 के केवल एक पृष्ठ में "डिलीवर" ("विंडो प्रदाता" के अर्थ में) शब्द होता है, न कि "विंडोज़ को स्वयं इंस्टॉल करें")। TOP-6 के शेष पृष्ठों पर एक शब्द "पुट" नहीं है, और न ही मूल शब्द भी नहीं है। यद्यपि "विंडोज़ को स्वयं कैसे स्थापित करें" आदि जैसे परिणाम पहले से ही नीचे दिए गए हैं।

यह एक प्रतीत होता है कि विरोधाभासी निष्कर्ष है: कई शब्दों में उच्च पदों पर कब्जा करने के लिए, यह एक खोज क्वेरी के समान शब्दार्थ के साथ ग्रंथों को संतृप्त करने के लिए आवश्यक नहीं है। सामग्री की प्रासंगिकता का मूल्यांकन संस्थाओं (मार्कर वाक्यांश) के एक सेट द्वारा किया जाता है, जो खोज के इरादे को पूरा करने की अत्यधिक संभावना है।

यह एसईओ ग्रंथों को लिखने के दृष्टिकोण को बदल देता है: पहले चाबियाँ संदर्भ बिंदु थीं, अब दर्शकों की जरूरत है।

दस्तावेज़ प्रासंगिकता रैंकिंग और तंत्रिका मिलान - यह एसईओ को कैसे प्रभावित करेगा?

रोजर मोंटी ने सर्च इंजन जर्नल के लिए एक लेख में सुझाव दिया कि तंत्रिका मिलान एल्गोरिथ्म दस्तावेज़ प्रासंगिकता रैंकिंग (डीआरआर) विधि के आधार पर काम कर सकता है। इस विधि को Google AI पर प्रकाशित लेख " डीप रेलेवेंस रैंकिंग एन्हांसमेंट डॉक्यूमेंट-क्वेरी इंटरेक्शन का उपयोग करके " में वर्णित किया गया है।

डीआरआर विधि का सार यह है कि किसी दस्तावेज़ की प्रासंगिकता का निर्धारण करते समय, इसका पाठ विशेष रूप से उपयोग किया जाता है। अन्य कारक - लिंक, एंकर, उल्लेख, ऑन-पेज एसईओ - कोई फर्क नहीं पड़ता।

क्या, लिंक की अब आवश्यकता नहीं है? वास्तव में ऐसा नहीं है। वर्णित डीआरआर विधि के अनुसार रैंकिंग सामान्य रैंकिंग एल्गोरिदम का हिस्सा है। पहले चरण में, जारी करने का गठन सभी रैंकिंग कारकों (लिंक, चाबियाँ, "गतिशीलता", जियोलोकेशन, आदि) को ध्यान में रखते हुए किया जाता है। इसलिए खोज इंजन आधार सामग्री को समाप्त कर देता है और प्रतिष्ठित साइटों की पहचान करता है। दूसरे चरण में, डीआरआर काम में प्रवेश करता है - सर्वोत्तम परिणामों के बीच, वह सबसे अधिक प्रासंगिक का चयन करता है (लेकिन केवल पाठ को ध्यान में रखता है)।

व्यवहार में, ऐसा लग सकता है। दो साइटें हैं: एक बहुत ही प्रतिष्ठित और युवा। युवा साइट में सुपर कंटेंट होता है जिसमें आला में कोई एनालॉग नहीं होता है, विवरण और बारीकियों से भरा होता है। लेकिन चूंकि एक आधिकारिक साइट के लिए अधिक लिंक हैं, इसलिए इसका पृष्ठ पहले स्थान पर है, और एक युवा साइट का पृष्ठ दसवां लेता है। और यहां डीआरआर ऑपरेशन में आता है - खोज इंजन ग्रंथों को स्कैन करता है और महसूस करता है कि आधिकारिक साइट की तुलना में युवा साइट की सामग्री अधिक सार्थक है। परिणाम युवा साइट की एक उच्च स्थिति के लिए कदम है।

तंत्रिका मिलान के तहत सामग्री कैसे करें

डीआरआर के आधार पर न्यूरल मैचिंग कार्य करता है या नहीं यह महत्वपूर्ण नहीं है। यह महत्वपूर्ण है कि खोज आशय यहां "ड्राइव" करता है। लंबे समय तक "फुटक्लॉथ" नहीं, कीवर्ड का घनत्व नहीं, पर्यायवाची नहीं।

सामग्री बनाने से पहले, तय करें:

• वह किसके लिए है (अनुसंधान का संचालन करना, उपयोगकर्ताओं के चित्र बनाना और उनके लिए लिखना सबसे अच्छा है);
• इसकी आवश्यकता क्यों है (यह किस कार्य को बंद करता है);
• इसमें ऐसा क्या है जो प्रतियोगियों के पास नहीं है (इसका क्या मूल्य है)।

मूल प्रश्नों के अलावा, ग्रंथों की प्रासंगिकता बढ़ाने के लिए, संबंधित संस्थाओं का उपयोग करें। यदि पाठ एक विशेषज्ञ द्वारा लिखा गया है, तो ऐसी संस्थाएं सबसे अधिक संभावना पाठ में होंगी। यह एक और मामला है जब कॉपीराइटर को टीके दिया जाता है - इस मामले में संस्थाओं को निर्धारित करना और उन्हें कार्य में इंगित करना आवश्यक है।

आइए ऑनलाइन स्टोर "गैसोलीन जेनरेटर" की श्रेणी के उदाहरण का उपयोग करके संस्थाओं को इकट्ठा करने के तरीकों पर विचार करें।

1. सवाल / जवाब के लिए खोजें

आप मंचों, ब्लॉग लेखों पर टिप्पणियों और सामाजिक नेटवर्क पर चर्चा करके उपयोगकर्ता की जरूरतों की पहचान कर सकते हैं। यह सब काम करता है। लेकिन Answer@Mail.ru (या पश्चिमी समकक्ष - Quora ) पर जाना, एक खोज क्वेरी दर्ज करना, प्रश्नों के माध्यम से जाना और मुख्य कुंजियों से जुड़ी संस्थाओं को उजागर करना आसान है।

"गैसोलीन जनरेटर" के अनुरोध पर mail.ru 1624 प्रश्न जारी करता है। हम सूची के माध्यम से जाते हैं और उन संस्थाओं का चयन करते हैं जो लक्षित दर्शकों की जरूरतों को चिह्नित करती हैं।

संस्थाओं का चयन करने के बाद, हम सोचते हैं कि उनके लिए क्या सामग्री उपयुक्त है। उदाहरण के लिए, प्रति घंटे गैसोलीन की खपत और जनरेटर का उपयोग करने के तरीके (वेल्डिंग के लिए, बॉयलर के लिए, प्रकाश व्यवस्था आदि के लिए) विशिष्ट सामानों के विवरण में दर्शाए जाने चाहिए। "गैसोलीन जेनरेटर" रूब्रिक के वर्णन में, आप संक्षेप में बता सकते हैं कि गैस, इन्वर्टर आदि से गैसोलीन जनरेटर कैसे भिन्न होते हैं, ब्लॉग के लिए लेख में जनरेटर के संचालन के साथ एक समस्या का वर्णन किया गया है।

क्यूए सेवाओं में प्रसंस्करण सवाल श्रमसाध्य है, लेकिन यह आपको दर्शकों की वास्तविक जरूरतों को उजागर करने की अनुमति देता है, जिसके बारे में आपने अनुमान नहीं लगाया होगा।

आप उत्तर सार्वजनिक सेवा का उपयोग करके कार्य को सरल बनाने का प्रयास कर सकते हैं। वह दिए गए वाक्यांश की घटना के साथ नेटवर्क पर होने वाले प्रश्नों, तुलनाओं और विभिन्न योगों को एकत्र करता है।

एकमात्र दोष अंग्रेजी-भाषा सेवा है। वांछित वाक्यांश का अनुवाद समस्या को आंशिक रूप से हल करता है। लेकिन वाणिज्यिक क्षेत्र में, यह बाजारों की ख़ासियत (जो भारतीयों को रूसियों के लिए बेकार हो सकती है) के बारे में याद रखने योग्य है।

2. पार्सिंग एसोसिएशन वाक्यांश

खोज परिणामों के तहत, "साथ में ... अक्सर खोजा गया" ब्लॉक प्रदर्शित किया जाता है - वाक्यांश जो कि खोज इंजन खुद को मूल वाक्यांश ("गैसोलीन जनरेटर") से जोड़ते हैं, यहां एकत्र किए जाते हैं।

एसोसिएशन वाक्यांशों का विश्लेषण आपको संबंधित संस्थाओं की पहचान करने की अनुमति देता है: 5 किलोवाट, 3 किलोवाट, 10 किलोवाट, इन्वर्टर, 1 किलोवाट।

यह सोचने के लिए रहता है कि उन्हें सामग्री में कैसे शामिल किया जाए। उदाहरण के लिए, "गैसोलीन-चालित जनरेटर" कॉलम के विवरण में, यह बताने योग्य है कि विभिन्न शक्ति (1, 3, 5, 10 kW) और प्रकार (इनवर्टर, पारंपरिक, आदि) के जनरेटर क्या उपयुक्त हैं।

यदि आपके पास बहुत से प्रारंभिक अनुरोध हैं, तो मैन्युअल रूप से लंबे समय तक एसोसिएशन इकट्ठा करें - पार्सर का उपयोग करें।

3. पार्सिंग खोज संकेत

संकेत संबंधित संस्थाओं के मिलान के लिए एक अन्य स्रोत हैं।

हम संघों से एकत्र की गई संस्थाओं की सूची की भरपाई करते हैं: ऑटोरन, डीजल, 380 वोल्ट, मूक के साथ। ये ऐसे शब्द हैं जो उपयोगकर्ता की समस्याओं को अच्छी तरह से चित्रित करते हैं।

संकेत एकत्र करने के लिए एक पार्सर भी है।

सिद्धांत रूप में, चर्चा की गई विधियाँ दर्शकों की जरूरतों का अंदाजा लगाने के लिए पर्याप्त हैं। लेकिन अगर आप शब्दार्थ को और भी गहरा करना चाहते हैं, तो यहां दो वैकल्पिक तरीके हैं।

4. अर्ध-पर्यायवाची का चयन

अर्ध-पर्यायवाची (शब्दार्थ संघ) ऐसे शब्द हैं जो अर्थ में करीब हैं, लेकिन विभिन्न संदर्भों में विनिमेय नहीं हैं। उदाहरण के लिए, शब्द "जनरेटर" और "ऑटो जनरेटर" ऑटोमोबाइल स्पेयर पार्ट्स पर पाठ में समानार्थी शब्द हैं, लेकिन वे जनरेटर के प्रकारों पर पाठ में ऐसे नहीं होंगे।

ग्रंथों में उनकी घटना की आवृत्ति के आधार पर अर्ध-समानार्थक शब्द निर्धारित किए जाते हैं। इस समस्या को हल करने के लिए, एक RusVect thisr services सेवा है (अनुभाग "समान शब्द")। ब्याज शब्द दर्ज करें, सभी उपलब्ध मॉडल और भाषण के कुछ हिस्सों को चिह्नित करें, और खोज शुरू करें।

नतीजतन, आपको प्रत्येक खोज मॉडल के लिए 10 सबसे महत्वपूर्ण सहयोगी मिलेंगे। टीके के गठन में नेत्रहीन उनका उपयोग करना इसके लायक नहीं है - यहां बहुत अधिक "कचरा" होगा (खोज इंजन से डेटा के आधार पर पार्सिंग संघ अभी भी बेहतर हैं)। फिर भी, आप दिलचस्प शब्दों की पहचान कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, हम देखते हैं कि शब्द "गैस जनरेटर", "इन्वर्टर", "गैस जनरेटर", "संपर्ककर्ता" आदि शब्द "जनरेटर" शब्द से जुड़े हैं।

5. प्रतियोगी पाठों को पार्स करना

दर्शकों की जरूरतों की पहचान करने के लिए, यह तरीका सबसे अच्छा नहीं है। सबसे पहले, यह ज्ञात नहीं है कि प्रतियोगियों की वेबसाइटों पर सामग्री कब बनाई गई थी (इस समय के दौरान, खोज प्राथमिकताएं स्थानांतरित हो सकती हैं)। दूसरे, इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि प्रतियोगियों ने दर्शकों की समस्याओं का सावधानीपूर्वक विश्लेषण किया है और उनके आधार पर ग्रंथों का निर्माण किया है।

दूसरी ओर, यदि आप एक सहायक के रूप में इस पद्धति का उपयोग करते हैं, तो उन संस्थाओं की पहचान करने का एक मौका है जो आपको याद हो सकती हैं।

इसलिए, हम खोज में मुख्य क्वेरी "गैसोलीन जनरेटर" दर्ज करते हैं, साइटों से प्रासंगिक ग्रंथों को टॉप -10 में कॉपी करते हैं और Advego का उपयोग करते हुए शब्दार्थ का चयन करते हैं :

हम संबंधित संस्थाओं की सूची के पूरक हैं: 4-स्ट्रोक, आपातकालीन, स्वायत्त, निर्बाध, गर्मियों में कुटीर के लिए, प्रकृति के लिए, आदि।

यह सब एक साथ रखना और तंत्रिका मिलान के लिए एक TK अनुकूलित करना।

गीत के लिए टीके: तंत्रिका मिलान करें, एलएसआई नहीं

प्रासंगिक संस्थाओं को एकत्र किए जाने के बाद, आपको पाठ लिखना होगा। लेकिन यह केवल टीओआर में कुंजियों और पर्यायवाची शब्दों और संबंधित शब्दों की सूची निर्दिष्ट करने के लिए पर्याप्त नहीं है, जैसा कि आमतौर पर एलएसआई ग्रंथों को आदेश देते समय किया जाता है।

एलएसआई पाठ के लिए टीके का उदाहरण

ऐसे टीके के आधार पर - केवल शब्दों की सूची के साथ - कभी-कभी काफी अजीब ग्रंथ प्राप्त होते हैं।

कॉपीराइटरों के बीच एक आम बात एक टेक्स्ट लिखना है, और उसके बाद ही इसमें दिए गए शब्दों को दर्ज करें। यह आसान है, क्योंकि आपको पाठ की रचना की प्रक्रिया में शब्दों के चयन और प्रविष्टि को बाधित करने की आवश्यकता नहीं है। लेकिन ऐसे सम्मिलन पूर्वव्यापी रूप से टूट सकते हैं - और अक्सर टूट जाते हैं - पाठ के तर्क और शैली।

तंत्रिका मिलान के तहत पाठ उपयोगकर्ताओं और उनकी जरूरतों के बारे में है, न कि चाबियों और प्लस शब्दों के बारे में। इसलिए, विशुद्ध रूप से विपणन विशेषताएं TK में दिखाई देती हैं: उपभोक्ता विवरण और उनके उद्देश्य। कुंजी और प्लस-शब्द पृष्ठभूमि में फीका करते हैं - उनका उपयोग मार्कर के रूप में किया जाता है, और अनिवार्य तत्वों के रूप में नहीं। दर्शकों की सूचना की जरूरतों के आधार पर उनका स्थान है।

उदाहरण तंत्रिका मिलान के तहत टीके

इस तरह के टीके लेखक को स्पष्ट रूप से समझने की अनुमति देता है कि पाठ किसके लिए, क्यों और किन परिस्थितियों में पढ़ा जाएगा। इस तरह के टीके का उपयोग किए जाने वाले शब्दों को केवल वर्तनी नहीं देता है, बल्कि निर्देश देता है - इन शब्दों का उपयोग करने के लिए क्या लिखना है।

तंत्रिका मिलान, जब खोज के लिए पृष्ठों का अनुकूलन करते हैं, तो विशुद्ध रूप से एसईओ यांत्रिकी से विपणन पर जोर दिया जाता है। वास्तव में, यह प्रवृत्ति कई वर्षों से देखी गई है। तंत्रिका मिलान मानव चेहरे के साथ खोज इंजन अनुकूलन की दिशा में सिर्फ एक और कदम है।

तंत्रिका मिलान के लिए सामग्री का अनुकूलन समय और सिर काम करता है। AX से TK में कुंजियों को छोड़ना, अधिक शब्दों को पार्स करना और कॉपीराइटर से कहना बहुत आसान है: "लोगों के लिए लिखें।" लेकिन एआई-खोज के विकास के साथ, यह दृष्टिकोण कम और कम प्रभावी होगा।