Google खोज रैंकिंग में नया BERT मॉडल लागू करता है

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Google यह कह रहा है कि पिछले 5 वर्षों में खोज के लिए यह सबसे बड़ा कदम है, और पूरी तरह से खोज के इतिहास में सबसे बड़ा कदम है।

Google खोज क्वेरी को समझने के लिए BERT नामक एक नई तकनीक का उपयोग कर रहा है।

BERT ट्रांसफॉर्मर से द्विदिश एनकोडर अभ्यावेदन के लिए खड़ा है। ट्रांसफ़ॉर्मर्स उन मॉडलों को संदर्भित करते हैं जो एक वाक्य में अन्य सभी शब्दों के संबंध में शब्दों को संसाधित करते हैं।

इसका मतलब है कि BERT मॉडल पहले और बाद में आने वाले शब्दों को देखकर किसी शब्द के उपयुक्त अर्थ की व्याख्या कर सकते हैं। यह एक-एक करके शब्दों को संसाधित करने की तुलना में प्रश्नों की बेहतर समझ को बढ़ावा देगा।

इसका मतलब है कि BERT मॉडल पहले और बाद में आने वाले शब्दों को देखकर किसी शब्द के उपयुक्त अर्थ की व्याख्या कर सकते हैं। यह एक-एक करके शब्दों को संसाधित करने की तुलना में प्रश्नों की बेहतर समझ को बढ़ावा देगा।

एसईओ और साइट मालिकों के लिए इसका क्या मतलब है?

प्रश्नों को समझने के लिए BERT मॉडल का उपयोग करने वाली Google खोज रैंकिंग और चुनिंदा स्निपेट दोनों को प्रभावित करेगी। हालांकि, 100% खोजों के लिए BERT का उपयोग नहीं किया जाएगा।

अभी के लिए, BERT का उपयोग अमेरिका में अंग्रेजी में 10 में से 1 खोज पर किया जाएगा। Google का कहना है कि BERT इतना जटिल है कि यह Google के हार्डवेयर की सीमाओं को धक्का देता है, यही वजह है कि शायद इसका उपयोग सीमित मात्रा में खोजों पर किया जा रहा है।

यूएस में Google खोज उपयोगकर्ताओं को खोज परिणामों में अधिक उपयोगी जानकारी का उपयोग करना शुरू करना चाहिए:

"विशेष रूप से लंबे समय तक, अधिक संवादात्मक प्रश्न, या खोज जहां" के लिए "और" के लिए "जैसे प्रस्ताव बहुत मायने रखते हैं, खोज आपकी क्वेरी में शब्दों के संदर्भ को समझने में सक्षम होगी। आप ऐसे तरीके से खोज सकते हैं जो आपके लिए स्वाभाविक लगे। "

चुनिंदा स्निपेट के लिए, Google उन सभी दो दर्जन देशों में परिणामों को बेहतर बनाने के लिए BERT मॉडल का उपयोग कर रहा है जहाँ फ़ीचर्ड स्निपेट उपलब्ध हैं।

Google का कहना है कि BERT यह सुनिश्चित करने के लिए कठोर परीक्षण से गुजरा कि परिवर्तन वास्तव में खोजकर्ताओं के लिए अधिक सहायक हैं। आप अगले खंड में उदाहरणों से पहले और बाद में कुछ देख सकते हैं।

कार्रवाई में BERT के उदाहरण

परीक्षण में, Google ने पाया कि बीईआरटी ने अपने एल्गोरिदम को प्रश्नों की बारीकियों को बेहतर ढंग से समझने में मदद की और उन शब्दों के बीच कनेक्शन को समझा, जो पहले नहीं हो सकते थे।

यहां “2019 ब्राज़ील ट्रैवलर टू यूएसए” के लिए एक खोज की आवश्यकता है। ” आप देख सकते हैं कि कैसे बीईआरटी ने Google को यह समझने में मदद की कि क्वेरी यूएसए की यात्रा के बारे में है, न कि दूसरे तरीके से।

यहाँ एक और उदाहरण दिया गया है “क्वेरी का उपयोग करने वाले एस्थेटिशियन बहुत काम करते हैं”। पहले, Google “स्टैंड” और “स्टैंड-अलोन” शब्दों को एक ही चीज़ के रूप में व्याख्या करेगा, जिससे अप्रासंगिक खोज परिणाम उत्पन्न होते हैं।

BERT का उपयोग करके, Google बेहतर तरीके से व्याख्या कर सकता है कि “स्टैंड” शब्द का उपयोग कैसे किया जा रहा है और यह समझें कि क्वेरी एक एस्टीशियन होने की भौतिक मांगों से संबंधित है।

BERT के साथ और उसके बिना प्रश्नों के उदाहरणों के पहले / बाद कुछ और भी हैं।

“क्या आप किसी फार्मेसी के लिए दवा प्राप्त कर सकते हैं”: बीईआरटी मॉडल के साथ, हम बेहतर तरीके से समझ सकते हैं कि “किसी के लिए” इस क्वेरी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, जबकि पहले हमने अर्थ को याद किया था, जिसमें नुस्खे भरने के बारे में सामान्य परिणाम दिखाए गए थे।
“बिना अंकुश के एक पहाड़ी पर पार्किंग”: अतीत में, इस तरह की एक क्वेरी हमारे सिस्टम को भ्रमित करती थी – हमने “अंकुश” शब्द पर बहुत अधिक महत्व दिया और “नहीं” शब्द को अनदेखा कर दिया, यह समझ में नहीं आया कि यह शब्द कितना महत्वपूर्ण था। इस क्वेरी के लिए उचित रूप से प्रतिक्रिया दे रहा है। तो हम एक अंकुश के साथ एक पहाड़ी पर पार्किंग के लिए वापसी के परिणाम हैं!
“वयस्कों के लिए गणित अभ्यास पुस्तकें”: जबकि पिछले परिणाम पृष्ठ में “यंग एडल्ट” श्रेणी में एक पुस्तक शामिल थी, बीईआरटी बेहतर समझ सकता है कि “वयस्क” को संदर्भ से बाहर किया जा रहा है, और अधिक उपयोगी परिणाम निकाल सकते हैं।

इन उदाहरणों के बारे में ध्यान देने वाली एक बात यह है कि वे Google के मूल्यांकनों से थे, और शायद 100% दर्पण न हों जो खोज परिणामों में लाइव प्रदर्शित हों।

Google के प्रवक्ता ने मुझे बताया कि उदाहरण केवल BERT के साथ मदद करने वाली भाषा समझ चुनौतियों के प्रकारों को चित्रित करने के लिए हैं, लेकिन निश्चित रूप से कई अन्य प्रश्न हैं जहां BERT का प्रभाव पड़ेगा।

Looking Ahed


इस बदलाव के साथ Google का उद्देश्य प्रश्नों की समझ को बेहतर बनाना, अधिक प्रासंगिक परिणाम प्रदान करना और खोजकर्ताओं को अधिक स्वाभाविक तरीके से प्रश्नों को दर्ज करने की आदत डालना है।

Google ने यह नहीं बताया कि यह परिवर्तन खोज रैंकिंग को किस हद तक प्रभावित करेगा। यह देखते हुए कि अमेरिका में BERT का उपयोग केवल 10% अंग्रेजी प्रश्नों पर किया जा रहा है, प्रभाव पूर्ण-स्केल एल्गोरिथ्म अपडेट की तुलना में न्यूनतम होना चाहिए।

भाषा को समझना एक सतत चुनौती है, और Google स्वीकार करता है कि, BERT के साथ भी, यह सब कुछ सही नहीं हो सकता है। यद्यपि कंपनी प्रश्नों के अर्थ की व्याख्या करने में बेहतर होने के लिए प्रतिबद्ध है।

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