प्रकाशित: दिसंबर 8, 2024 / अद्यतन: दिसंबर 8, 2024 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन
सभी दैनिक खोजों में से लगभग 15% नई या अनोखी होती हैं - रैंकब्रेन अन्य Google एल्गोरिदम से कैसे भिन्न है? - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल
रैंकब्रेन: Google के खोज एल्गोरिदम का अभिनव हृदय
सभी खोज क्वेरी में से 15% नई हैं। कैसे Google का AI नई और जटिल खोजों में भी महारत हासिल कर लेता है
Google पर सभी दैनिक खोजों में से लगभग 15% पूरी तरह से नई और अनोखी हैं - एक आकर्षक घटना जो दर्शाती है कि सूचना खोज की दुनिया कितनी गतिशील है। लेकिन Google इन नए प्रकार की क्वेरी के लिए भी प्रासंगिक परिणाम देने का प्रबंधन कैसे करता है? इसका उत्तर रैंकब्रेन में निहित है, जो Google के एल्गोरिदम के सबसे महत्वपूर्ण भागों में से एक है। रैंकब्रेन सिर्फ एक और एल्गोरिदम नहीं है, बल्कि खोज इंजनों द्वारा प्रश्नों को समझने और व्याख्या करने के तरीके में एक आदर्श बदलाव है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग के अभिनव उपयोग के माध्यम से रैंकब्रेन अन्य Google एल्गोरिदम से काफी भिन्न है। यह Google को खोज क्वेरी को बेहतर ढंग से समझने और अधिक प्रासंगिक परिणाम देने की अनुमति देता है - विशेष रूप से नई, जटिल या अस्पष्ट शब्दों वाली क्वेरी के लिए।
रैंकब्रेन का विकास: पीछे मुड़कर देखें
रैंकब्रेन को 2015 में मौजूदा Google एल्गोरिदम के विस्तार के रूप में पेश किया गया था और शुरुआत में इसका उपयोग लगभग 15% खोज क्वेरी के लिए किया गया था। लक्ष्य नई और अनूठी क्वेरी के लिए खोज परिणामों की गुणवत्ता में सुधार करना था। हालाँकि, एक वर्ष के भीतर, रैंकब्रेन इतना शक्तिशाली हो गया कि इसने लगभग हर खोज क्वेरी को प्रभावित किया। यह Google का पहला AI-संचालित सिस्टम था जो लगातार सीख सकता था - खोज इंजन अनुकूलन (SEO) के इतिहास में एक मील का पत्थर।
रैंकब्रेन अन्य एल्गोरिदम से किस प्रकार भिन्न है?
रैंकब्रेन और हमिंगबर्ड या पांडा जैसे पारंपरिक एल्गोरिदम के बीच अंतर मुख्य रूप से गतिशील रूप से काम करने और स्वयं सीखने की क्षमता में निहित है। जबकि पिछली प्रणालियाँ स्थिर नियमों पर आधारित थीं, रैंकब्रेन खोज इंजन की दुनिया में एक नया आयाम लाता है।
1. मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता
रैंकब्रेन मशीन लर्निंग पर आधारित Google की पहली प्रणाली है। इसका मतलब यह है कि यह मैन्युअल प्रोग्रामिंग के बिना, अपने आप विकसित हो सकता है। यह बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करता है, पैटर्न का पता लगाता है और भविष्य की खोज क्वेरी को बेहतर ढंग से समझने के लिए निष्कर्ष निकालता है। हमिंगबर्ड के विपरीत, जो मुख्य रूप से सिमेंटिक खोज पर केंद्रित था, रैंकब्रेन एक कदम आगे जाता है और वैचारिक स्तर पर शब्दों के बीच संबंधों को समझता है।
उदाहरण के लिए: यदि कोई व्यक्ति "जलवायु परिवर्तन आर्कटिक को कैसे प्रभावित कर रहा है?" खोजता है, तो रैंकब्रेन न केवल "जलवायु परिवर्तन" और "आर्कटिक" जैसे प्रमुख शब्दों को पहचानता है, बल्कि कारण और प्रभाव के अंतर्निहित प्रश्न को भी समझता है।
2. नई और जटिल खोज क्वेरी से निपटना
दैनिक खोजों में से लगभग 15% पूरी तरह से नई हैं। यह पारंपरिक एल्गोरिदम के लिए चुनौतियां खड़ी करता है क्योंकि कोई पूर्व डेटा उपलब्ध नहीं है। रैंकब्रेन सिमेंटिक विश्लेषण और पैटर्न पहचान के माध्यम से इसे संभालता है। केवल कीवर्ड पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, रैंकब्रेन खोज क्वेरी के संपूर्ण संदर्भ का विश्लेषण करता है। यह उपयोगकर्ता के इरादे की पहचान करता है और प्रासंगिक परिणाम देता है, भले ही क्वेरी अस्पष्ट या जटिल हो।
एक उदाहरण: "500 यूरो से कम में रात की फोटोग्राफी के लिए सबसे अच्छा फोन" जैसी क्वेरी के साथ, रैंकब्रेन एक ऐसा स्मार्टफोन ढूंढने के इरादे को पहचानता है जो रात की फोटोग्राफी के लिए एक अच्छा कैमरा प्रदान करता है और एक विशिष्ट बजट में फिट बैठता है।
3. रैंकिंग कारकों का गतिशील भार
रैंकब्रेन के सबसे क्रांतिकारी पहलुओं में से एक इसकी रैंकिंग कारकों को गतिशील रूप से भारित करने की क्षमता है। जबकि पारंपरिक एल्गोरिदम स्थिर भार का उपयोग करते हैं, रैंकब्रेन खोज क्वेरी के आधार पर प्राथमिकताओं को समायोजित करता है। इसका मतलब यह है कि कुछ कारक - जैसे किसी कीवर्ड की प्रासंगिकता या किसी वेबसाइट का अधिकार - संदर्भ के आधार पर अलग-अलग महत्व रखते हैं।
उदाहरण के लिए: "बर्लिन में सर्वश्रेष्ठ पिज़्ज़ेरिया" जैसी स्थानीय खोज के लिए, रैंकब्रेन "पिज्जा का इतिहास" जैसी सामान्य खोज की तुलना में उपयोगकर्ता के स्थान को अधिक ध्यान में रखेगा।
4. अर्थ संबंधी खोज में एकीकरण
रैंकब्रेन हमिंगबर्ड अपडेट की प्रगति पर आधारित है, जिसने सिमेंटिक खोज की शुरुआत की। हालाँकि, यह न केवल खोज क्वेरी के अर्थ को समझने के द्वारा बल्कि यह सीखने से भी आगे जाता है कि विभिन्न अवधारणाएँ एक-दूसरे से कैसे जुड़ी हुई हैं। यह क्षमता रैंकब्रेन को समान या संबंधित शब्दों को पहचानने और उन्हें खोज परिणामों में शामिल करने की अनुमति देती है।
उदाहरण के लिए, रैंकब्रेन समझता है कि "कार" और "वाहन" का उपयोग अक्सर एक दूसरे के स्थान पर किया जाता है, या कि "लैपटॉप" और "नोटबुक" का मतलब एक ही है।
5. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
रैंकब्रेन का एक अन्य महत्वपूर्ण लाभ इसकी प्राकृतिक भाषा को समझने की क्षमता है। यह इसे लंबी-पूंछ वाली खोजों, ध्वनि खोजों और वार्तालाप संबंधी प्रश्नों के लिए विशेष रूप से उपयोगी बनाता है। बोलचाल की अभिव्यक्तियों और नए नवशास्त्रों को पहचानकर, रैंकब्रेन ऐसे मामलों में सटीक परिणाम भी देता है।
उदाहरण के लिए, "मुझे अपने आस-पास ऐसे बर्गर कहां मिल सकते हैं जो महंगे नहीं हैं?" जैसी खोज की व्याख्या रैंकब्रेन द्वारा आस-पास के किफायती बर्गर रेस्तरां की खोज के रूप में की जाती है - भले ही क्वेरी व्याकरणिक रूप से गलत हो।
6. ध्वनि खोज और मोबाइल उपकरणों के लिए अनुकूलन
गूगल असिस्टेंट जैसे वॉयस असिस्टेंट के बढ़ने और मोबाइल उपकरणों के बढ़ते उपयोग के साथ, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण महत्वपूर्ण है। रैंकब्रेन को बोले गए प्रश्नों के साथ-साथ टाइप किए गए प्रश्नों को समझने के लिए भी अनुकूलित किया गया है। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि ध्वनि खोजें अक्सर पारंपरिक खोज क्वेरी की तुलना में लंबी और अधिक अनौपचारिक होती हैं।
रैंकब्रेन इतना महत्वपूर्ण क्यों है?
रैंकब्रेन एआई-संचालित नवाचारों के साथ पारंपरिक दृष्टिकोण को पूरक करके खोज इंजन के काम करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव ला रहा है। यह खोज परिणामों की प्रासंगिकता में सुधार करता है, उपयोगकर्ता-मित्रता को बढ़ावा देता है और यह सुनिश्चित करता है कि नए या जटिल प्रश्नों के लिए भी उपयोगी जानकारी प्रदान की जाती है।
हालाँकि, कंपनियों और एसईओ के लिए, इसका मतलब यह भी है कि अकेले पारंपरिक अनुकूलन तरीके अब पर्याप्त नहीं हैं। केवल कीवर्ड पर निर्भर रहने के बजाय, ऐसी सामग्री बनाना महत्वपूर्ण है जो उपयोगकर्ता के इरादे को समझे और वास्तविक अतिरिक्त मूल्य प्रदान करे।
खोज के भविष्य की कुंजी के रूप में रैंकब्रेन
रैंकब्रेन सिर्फ एक एल्गोरिदम से कहीं अधिक है - यह बुद्धिमान खोज इंजन के विकास में एक मील का पत्थर है। एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करके, Google ने सूचना खोज के एक नए युग की नींव तैयार की है। रैंकब्रेन दिखाता है कि जटिल समस्याओं को हल करने और उपयोगकर्ता अनुभव को लगातार बेहतर बनाने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग कैसे किया जा सकता है। ऐसी दुनिया में जहां सूचना परिदृश्य लगातार बदल रहा है, रैंकब्रेन उपयोगकर्ता की जरूरतों को पूरा करने के लिए एक आवश्यक उपकरण बना हुआ है।
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