"Search Entities" Əlaqələrin Analizi. Üstünlükləri Nələrdir?

"Search Entities" Əlaqələrin Analizi. Üstünlükləri Nələrdir?

“Google”un ən innovativ patentlərindən biri "search entities", yəni “axtarış obyektləri” adlı unikal aktiv kateqoriyaya yönəlib. Bu patentin köməyilə biz axtarış nəticəsi olan veb-saytlar arasında əlaqələri tam anlaya bilirik.

 

Axtarış nəticələri adətən konkret insanları, məkanları və ya obyektləri təmsil edir. Lakin “Google”un bu patentində “aktiv axtarış” anlayışı daha konkret nəticələri təklif edir. Bu istifadəçilərin etdiyi bir sıra sorğular, həmin sorğulara cavab olaraq qaytarılan cavablar, təqdimetmə vaxtları, göstərilən reklamlar və hətta linklərdəki lövbər mətnin köməkliyilə həyata keçirilir.

 

“Google” bu kimi müxtəlif axtarış nəticələrinə əsaslanaraq “probability score” təyin edir.  Ehtimal xalları dediyimiz bu ölçü sistemi axtarış sistemi nəticələri arasındakı əlaqələri ölçməyə xidmət edir.

 

Yəni, istifadəçi “dünyanın ən rahat ölkəsi” deyə axtarış etdikdə ehtimal xalları bu sorğu ilə bağlı ən çox kliklənən və ən çox baxılan veb-saytlar arasında əlaqələri qiymətləndirir.

 

Bu zaman, "Dünyanın ən təmiz ölkələri" başlığı ilə təqdim olunan, ümumi başlıqlı bir kontent ilk açılarsa deməli, həmin mətn istifadəçilər tərəfindən kliklədikdən sonra orada uzun müddət qalınıb və ehtimal xalı yüksəkdir. Eyni zamanda axtarılan ölkə də həmin kontentdə yer alır.

 

Bu ehtimal xalları axtarış nəticələrini təşkil etmək üçün istifadə olunur. Yüksək ballar istifadəçiyə istədikləri məlumatı daha yaxşı əldə etməyə kömək edən kontentləri önə salır. Başqa sözlə desək, xallar sayəsində axtarış sistemi istifadəçinin istəklərini anlayır və istifadəçilər daha sürətli və daha dəqiq məlumat əldə edə bilirlər.

 

Veb-saytlar arasında əlaqələrin müəyyən edilməsi

 

Patent axtarış subyektləri arasında əlaqələr bu amillər sayəsində müəyyən edir: 

  • Sorğular
  • Əldə edilmiş nəticələr
  • Axtarışla əlaqəli sahələr
  • Sorğu sessiyaları
  • Reklamlar
  • Təqdimetmə vaxtları və s.

 

Əlaqələr axtarış sistemləri daxilindəki saytlar arasındakı əlaqəni başa düşməkdə və məlumatı daha səmərəli təşkil etmək üçün bu əlaqələrdən istifadə etməkdə mühüm rol oynayır. Ona görə də veb-sayt əlaqələrini daha yaxşı anlamaqla saytın kontentini ona uyğun istifadə edib trafiki artıra bilərik. 

 

Bəs bunun üçün nələr etməliyik?

 

Xüsusiyyətlərin yayılması

 

İki sayt arasındakı əlaqə onlardan birinin xüsusiyyətlərinin digərinə ötürülməsinin əsas vasitəsidir.

 

Tutaq ki, axtarış sistemi istifadəçilərin sorğularına cavab olaraq təqdim etdikləri kontentləri qiymətləndirir. Bu zaman əgər axtarış etdiyiniz mövzu ilə nəticə olaraq göstərilən mövzunun klik sayı azdırsa, deməli onun ehtimal xalı azdır və etibarlı mənbə deyil.

 

Bu halda, axtarış sistemi axtardığınız mövzunu sizdən başqa axtaran istifadəçilərin axtarış tarixini nəzərdən keçirir. Sizdən başqa istifadəçilər həmin mövzunu axtarış edərkən hansı sayta daxil olub, həmin saytda daha çox qalıb, rəy yazıb və hətta həmin saytın xidmətindən yararlanıbsa, sizin də qarşısınıza o çıxacaq. Çünki axtarış sistemi daha çox klik edilən, vaxt keçirilən və rəyləri olan saytı ehtibarlı sayt hesab edir.

 

İstifadəçi təcrübəsinin təkmilləşdirilməsi

 

Əlaqələr istifadəçilərin axtarış sorğularını daha yaxşı başa düşmək və oxşar sorğulara əvvəlki cavabları qiymətləndirmək üçün istifadə olunur. Bu, axtarış motoruna istifadəçilərə daha unikal və uyğun sorğu təklifləri təqdim etməyə kömək edir.

 

Məsələn, əgər istifadəçi “bel ağrısı üçün idman” axtarışı edirsə, əlaqələr oxşar sorğuları olan digər istifadəçilərin üstünlük verdiyi saytları təklif edəcək. 

 

Çeşidləmə və şaquli axtarış

 

Əlaqədar səhifələrin qruplaşdırıldığı şaquli axtarış funksiyası konkret mövzu və ya sektorla maraqlanan istifadəçilər üçün əhəmiyyətli üstünlük təmin edir.

 

Yəni, “baytarlıq” üçün şaquli axtarış funksiyası baytarlıqla bağlı nəticələri çeşidləyə və istifadəçilərə daha konkret və müvafiq nəticələr təqdim edə bilər.

 

İnnovasiyaların qiymətləndirilməsi və sahə təsnifat

 

Əlaqələr tədqiq edilməmiş uzun quyruq sənədlərinin, yəni az axtarılan məlumatların qiymətləndirilməsini yaxşılaşdırmaq üçün istifadə olunur. 

 

Belə ki, istifadəçi müəyyən bir mövzu ilə bağlı ətraflı məlumat axtarırsa və bu mövzu əvvəllər çox axtarılmayıbsa, əlaqələr bu mövzuda olan kontentlərin ehtimal xalını artıra bilər. Bu müəyyən bir mövzu ilə bağlı sorğuların nəticələrinin həmin mövzuya nə dərəcədə uyğun olduğunu qiymətləndirməkdə faydalıdır.

 

Bu qiymətləndirmə nəticəsində xüsusi sahələr və ya mövzular aid oxşar kontentlər bir araya gətirilir. Məsələn, aşbazlıqla bağlı sənədlər bir klasterə, reseptlərlə bağlı sənədlər isə başqa klasterə ayrıla bilər. Bu, internetdəki məzmunu daha ətraflı başa düşməyə və istifadəçilərə daha konkret, müvafiq nəticələr təqdim etməyə imkan verir.

 

Beləliklə, istifadəçilər axtardıqları mövzu nə qədər az axtarılsa da, onunla bağlı daha çox fərdiləşdirilmiş və məlumatlandırıcı saytları asanlıqla tapa bilərlər.

 

Trendlərin proqnozlaşdırılması

 

Əlaqələr sorğular üzrə populyarlıq meyllərini təhlil edərək, gələcəkdə populyar mövzuları proqnozlaşdıra bilər. Məsələn, müəyyən bir mövzu anidən populyarlaşırsa və ona maraq artarsa, əlaqələr bu tendensiyanı qiymətləndirə və gələcəkdə bu mövzunun nə qədər axtarılacağını proqnozlaşdırar. Bunun nəticəsində, axtarış nəticələri həmin gələcək tələblərə cavab vermək üçün təkmilləşdirilir və günün tələbinə uyğunlaşdırılır.

 

Spamın azaldılması

 

Eyni zamanda əlaqələr spam seansları və sorğuları aşkar edərək spamla mübarizə aparmaq üçün də istifadə olunur. Yəni, axtarış nəticələri ardıcıl olaraq mənasız və ya aşağı keyfiyyətli sorğulardan ibarətdirsə, habelə axtarış edilən mövzu ilə heç bir uyğunluğu yoxdursa, əlaqələr həmin sessiyanı spam kimi müəyyən edə bilir. Bu, istifadəçilərin arzuolunmaz məzmuna məruz qalmasını azaldır və axtarış nəticələrinin keyfiyyətini artırır.

Muzaffar Garakhanli

Другие статьи

BERT Dil Modeli Və Onun İşləmə Prinsipi

BERT Dil Modeli Və Onun İşləmə Prinsipi

"Inverted Index of the Web" Necə Çeşidləmə Edir?

"Inverted Index of the Web" Necə Çeşidləmə Edir?

Кто такой специалист по социальным сетям и как он называется? Что вы должны знать?

Кто такой специалист по социальным сетям и как он называется? Что вы должны знать?