“Frame Semantics”in Əlaqədə Olduğu Dil Modelləri. SEO-ya Təsiri

“Frame Semantics”in Əlaqədə Olduğu Dil Modelləri. SEO-ya Təsiri

“Frame semantics” axtarış motorlarında axtarılan söz və ifadələri ayrı-ayrı varlıqlar kimi deyil, ümumi olaraq onları əhatə edən, daha geniş mənalarını anlayıb qiymətləndirən sistemdir. 

 

Belə ki, “alma” sözü meyvə və texnologiya (“apple”) kimi fərqli mənalar ifadə edə bilər. Siz alma sözünü axtaran zaman bu semantika “Google” dil modellərilə əlaqə quraraq, axtarışınızdakı bütün sözləri analiz edir, daha sonra axtardığınız “alma”nın hansı kontekstə aid olduğunu anlayır və nəticələri də ona uyğun verir. 

 

“Frame semantics”in əlaqədə olduğu dil modelləri

 

“Frame semantics” təbii dil emalı (NLP) sahəsində, xüsusilə semantik analiz və mətnin anlaşılması zamanı bir çox dil modellərinə təsir göstərir ki, onlardan bəzi önəmliləri bunlardır: 

 

  • BERT (“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”). BERT, söz və ifadələrin mənalarının mətndəki mövqeyindən asılı olaraq necə dəyişdiyini daha yaxşı başa düşmək üçün “Frame Semantics” prinsiplərindən istifadə edir.
  • GPT (“General Pre-Trained Transformator”). OpenAI tərəfindən hazırlanmış GPT, xüsusən də GPT-4 seriyası “frame semantics” köməkliyilə sorğudakı müxtəlif mənalı sözləri anlayıb qısa müddətdə təhlil edə bilir.
  • ELMo (“Embeddings from Language Models”). ELMo sözlərin mənasının istifadə olunduğu kontekstdən asılı olaraq dəyişə biləcəyini qəbul edən dil modeildir. O, semantika ilə sözün hər istifadəsinda unikal əlavələr yaratmaqla onların müxtəlif kontekstlərdə hansı mənalarda olduğunu başa düşür. 

 

SEO-ya “frame semantics” təsirləri nələrdir?

 

“Frame semantics", axtarış motorlarına istifadəçilərin daxil etdiyi açar sözlərin səthi mənasını deyil, həmin sözün işləndiyi bütün kontentlərin mənasını analiz edərək düzgün anlamasına kömək edir. 

 

Sistem məzmun və istifadəçi niyyəti arasında əlaqəni anlamaqla sayt optimallaşdırılmasına aşağıda qeyd etdiyim təsirləri edir:  

 

Kontekstual mənanın düzgün bilinməsi

 

Axtarış motorları istifadəçilərin sorğularına ən uyğun və dəyərli cavabları təqdim etməyi hədəfləyir. “Frame semantics” istifadə edərək yaradılan məzmun xüsusi açar sözləri, eləcə də həmin sözlərin kontekstual istifadəsini nəzərə alır. Bu, axtarış motorlarına məzmunu daha dəqiq indeksləşdirməyə və istifadəçi sorğularına daha yaxşı uyğunlaşdırmağa imkan verir.

 

İstifadəçi niyyəti və axtarış sorğuları

 

“Frame semantics” istifadəçi niyyəti və axtarış sorğularının kontekstual aspektləri əsasında məzmunu optimallaşdırmağı asanlaşdırır. 

 

Yəni "ən yaxşı çay istehsalçısı" axtaran istifadəçinin axtarış niyyətini sistem dil modellərinin təsirilə dəqiq anlayır. Nəticədə məzmunu geniş kontekstdə hazlayaraq istifadəçiyə maraqlı ola biləcək, məsələn, həm məhsul rəyləri, həm də satın alma seçimləri haqqında məlumatları təqdim edir. 

 

Trafik artımı

 

Semantikaya əsaslanan SEO strategiyaları axtarış motoru nəticələri səhifələrində (SERPs) daha yüksək reytinqlərə nail olmağa və bununla da orqanik trafikin artmasına kömək edir. Kontekst baxımından zəngin və niyyətə əsaslanan məzmun istifadəçilərin axtardıqları məlumatı tapmasını asanlaşdırır ki, bu da daha yüksək klik nisbətlərinə (CTR) və saytın “Google”də nüfuzunun artmasına səbəb olur.

 

Açar söz strategiyaları

 

“Frame semantics” açar söz strategiyalarının hazırlanmasında da mühüm rol oynayır. Əvvəldə də qeyd etdiyim kimi sistem axtarış niyyətini anlayır. Bu yanaşma açar sözlərin seçimini təkcə saytın rəqabət həcminə və ya səviyyəsinə görə deyil, həm də sözlərin əlavə mənasına və istifadəçilərin axtarış niyyətinə görə formalaşdırır. 

 

Semantikanın işləmə prinsipi:

 

Çərçivə. Hər bir axtarışda “çərçivə"lər olur, yəni “frame”lər. Onlar axtarışdakı bir vəziyyəti, hadisəni və ya hərəkəti anlamağa kömək edən sözlərdir. Məsələn, axtardığınız “ən yaxşı çay markası” ifadəsi çərçivədir və bu çərçivədə ən yaxşı, çay və marka sözlərinin konkret mənaları var.

 

Rol və doldurma vahidləri. Hər çərçivədə həmin rolları yerinə yetirən müxtəlif “rollar” və “doldurma vahidləri” var. "Ən yaxşı çay markası" çərçivəsində, "çay markası" rol, çay markasının adı olsa, doldurma vahidi olacaq. 

 

Həmin doldurma vahidləri axtarış zamanı axtarışınızı konkretləşdirmək üçün görünür.

 

Kontekstin çoxluğu. Söz və ya ifadələrin mənası istifadə olunduğu kontekstdən asılı olaraq dəyişə bilər. Yəni, axtarış zamanı “ən yaxşı” termini geniş diapazonda qiymətləndirilə bilər. Çünki bu söz müxtəlif formalarda, məsələn, “ən yaxşı yemək”, “ən yaxşı avtomobil”, “ən yaxşı ölkə” və s. bir birindən tamamilə fərqli niyyətlər üçün axtarılır. Bu zaman sistem hansı “ən yaxşı”dan bəhs etdiyinizi başa düşmək üçün sözün hansı çərçivə və rollarda yer aldığını detallı analiz edir.

 

Dil emalı və SEO tətbiqi. Daha sonra “ən yaxşı çay markası” axtarışına cavab verən məzmun müxtəlif istifadəçi niyyətlərini və kontekstlərini əhatə etmək üçün hazırlanır. 

 

Bu zaman axtarış sistemi çayın mənşəyindən tutmuş dadına, qiymət diapazonundan tutmuş istifadəçi şərhlərinə qədər geniş məlumat çeşidini özündə cəmləşdirən məzmun təqdim edir.

 

Son olaraq “frame semantics” həm axtarış motorlarının, həm də istifadəçilərin məzmunu daha uyğun və faydalı tapmasını təmin edir ki, bu da nəticədə daha yaxşı istifadəçi təcrübəsi və SEO performansı deməkdir.

Muzaffar Garakhanli

Digər yazılar

Beynəlxalq Bank (IBAR) Sosial Media Analizi (2021)

Beynəlxalq Bank (IBAR) Sosial Media Analizi (2021)

“On-Device Machine Learning”: Üstünlükləri Və Funksiyaları

“On-Device Machine Learning”: Üstünlükləri Və Funksiyaları

“PageSpeed ​​Insights” Saytı Optimallaşdırmaq Üçün Hansı Təklifləri Verir?

“PageSpeed ​​Insights” Saytı Optimallaşdırmaq Üçün Hansı Təklifləri Verir?