सभी दैनिक खोज क्वेरी के लगभग 15 % नए या अद्वितीय हैं – रैंकब्रेन अन्य Google एल्गोरिदम से कैसे भिन्न होता है? – छवि: Xpert.digital
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 नए और अद्वितीय हैं – एक आकर्षक घटना जो दिखाती है कि जानकारी के लिए खोज की दुनिया कितनी गतिशील है। लेकिन Google इन नई पूछताछ के साथ भी प्रासंगिक परिणाम देने में कैसे सफल होता है? इसका उत्तर Google एल्गोरिथ्म के सबसे महत्वपूर्ण घटकों में से एक रैंकब्रेन में है। RankBrain केवल एक और एल्गोरिथ्म नहीं है, बल्कि खोज इंजन को समझने और पूछताछ की व्याख्या करने के तरीके में एक प्रतिमान बदलाव है।
RankBrain आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग के अपने अभिनव उपयोग द्वारा अन्य Google एल्गोरिदम से काफी भिन्न होता है। यह Google को खोज क्वेरी को बेहतर ढंग से समझने और अधिक प्रासंगिक परिणाम देने में सक्षम बनाता है – विशेष रूप से नए, जटिल या अस्पष्ट रूप से तैयार किए गए पूछताछ के साथ।
रैंकब्रेन का विकास: पीछे मुड़कर देखें
रैंकब्रेन को 2015 में मौजूदा Google एल्गोरिथ्म के विस्तार के रूप में पेश किया गया था और शुरू में लगभग 15 % खोज क्वेरी के लिए उपयोग किया गया था। इसका उद्देश्य नई और अद्वितीय पूछताछ के लिए खोज परिणामों की गुणवत्ता में सुधार करना था। एक वर्ष के भीतर, हालांकि, रैंकब्रेन इतना शक्तिशाली हो गया कि इसने लगभग हर खोज क्वेरी को प्रभावित किया। यह Google की पहली AI- आधारित प्रणाली थी, जो लगातार सीखने के लिए – खोज इंजन अनुकूलन (SEO) के इतिहास में एक मील का पत्थर था।
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 गतिशील रूप से वजन रैंकिंग कारकों के लिए उनकी क्षमता है। जबकि पारंपरिक एल्गोरिदम स्थैतिक भार का उपयोग करते हैं, रैंकब्रेन खोज क्वेरी के आधार पर प्राथमिकताओं को अपनाता है। इसका मतलब यह है कि कुछ कारक – जैसे कि कीवर्ड की प्रासंगिकता या किसी वेबसाइट के अधिकार – संदर्भ के आधार पर अलग -अलग 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।
एक उदाहरण: "मेरे क्षेत्र के बर्गर में कहाँ हैं जैसे कि महंगे नहीं हैं?" रैंकब्रेन द्वारा पास में किफायती बर्गर रेस्तरां की खोज के रूप में व्याख्या की जाती है – भले ही अनुरोध व्याकरणिक रूप से सही न 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 एल्गोरिथ्म से बहुत अधिक है – यह बुद्धिमान खोज इंजन के विकास में एक मील का पत्थर है। एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करके, Google ने जानकारी की तलाश के एक नए युग के लिए आधार बनाया है। रैंकब्रेन से पता चलता है कि जटिल समस्याओं को हल करने और उपयोगकर्ता के अनुभव में लगातार सुधार करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग कैसे किया जा सकता है। ऐसी दुनिया में जिसमें सूचना परिदृश्य लगातार बदल रहा है, रैंकब्रेन उपयोगकर्ताओं की जरूरतों के साथ बनाए रखने के लिए एक अपरिहार्य उपकरण बना हुआ है।
के लिए उपयुक्त: