“Google”un Şəkil Axtarış Sıralaması

“Google”un Şəkil Axtarış Sıralaması

“Google” alqoritmlərini daim təkmilləşdirdiyindən, xüsusən də maşın öyrənməsinə diqqət yetirməklə, şəkil axtarışı reytinqlərinə təsir edir. Bu adətən iki üsulla olur: ənənəvi və maşın öyrənmə metodu.

 

1. Ənənəvi üsul

 

Şəkillərin sıralanmasının ənənəvi üsulları bir neçə fundamental xüsusiyyəti əhatə edir ki, onların hər biri uyğunluğun müəyyən edilməsində mühüm rol oynayır:

 

Şəkillərin aktuallığı. Şəkillər istifadəçi sorğuları ilə sıx uyğunlaşaraq veb-saytın məzmununu mənalı şəkildə əks etdirməlidir.

 

Optimallaşdırılmış fayl adları. Aydınlıq üçün tire ilə ayrılmış təsviri və müvafiq şəkil fayl adları. 

 

Yəni, aydın məsələdir ki, şəkli kontentə uyğun hər hansı başqa proqramlarda hazırlayıb yadda saxlayırsınız və daha sonra həmin şəkli sayta əlavə edirsiniz. Bu zaman proqramda hazırladığınız şəkli cihaza yükləyərkən kontentə uyğun adla adlandırmalısınız.

 

Alternativ mətn. Açar söz doldurmağa müraciət etmədən kontenti qısa şəkildə təsvir edən məlumatlandırıcı alt mətn.

 

Başlıqlar. Səhifənin məzmunu ilə birbaşa əlaqəli faydalı başlıqlar.

 

Başlıq və mətn uyğunluğu. Həm səhifənin başlığının, həm də əlaqəli mətnin məzmun və vizual elementlərlə uyğunluğunu təmin etmək.

 

Bu ənənəvi üsullar uzun müddətdir mövcud olsa da, hələ də aktualdır və şəkil axtarışı reytinqlərinin müəyyən edilməsində təsirlidir.

 

2. Maşın öyrənmə modeli

 

“Google”un əsas yeniliklərdən biri olan maşın öyrənmə, şəkil axtarışı sıralamasına da təsir edir Bu alqoritmin xüsusiyyətləri açıq şəkildə açıqlanmasa da, patent təsvirin uyğunluğunu yaxşılaşdırmaq üçün maşın öyrənmə modellərinin və xüsusiyyətlərinin istifadəsini vurğulayır.

 

Maşın öyrənmə modellərinin bir neçə növü var, o cümlədən:

 

1.Dərin maşın öyrənməsi. Mürəkkəb, qeyri-xətti əməliyyatlar üçün çox qatlı neyron şəbəkələrinin cəlb edilməsi.

 

2.Digər modellər. Ümumiləşdirilmiş xətti modellər, təsadüfi meşələr, qərar ağacı modelləri və s.

 

Şəkil sıralamasında onun əsas məqsədi indeks verilənlər bazasında şəkil-enmə səhifə cütləri üçün uyğunluq xalları yaratmaqdır.

 

Maşın öyrənmə modeli sıralama zamanı necə işləyir?

 

Patent görüntü axtarış sistemi daxilində təlim mühərrikini təsvir edir. Bu mühərrik məlum uyğunluq xalları ilə şəkil açılış səhifəsi cütlərindən istifadə edərək maşın öyrənmə modelini öyrədir. Model daha sonra şəkil xüsusiyyətlərinə, açılış səhifəsi xüsusiyyətlərinə və sorğu xüsusiyyətlərinə əsaslanaraq uyğunluq xalları yaradır.

 

Şəkil nəticələrinin sıralanmasında istifadə olunanlar:

 

  • Şəkil xüsusiyyətləri
  • Açılış səhifəsi xüsusiyyətləri

 

Bunların hər bir axtarış sorğusu üçün sabit çəki sxeminə uyğun olaraq birləşdirilir. Patent şəkil axtarış nəticələrinin sıralanmasına sistematik yanaşmanı təsvir edir, bu sıralamaya aşağıdakılar daxildir:

 

1.Verilmiş sorğu üçün çoxsaylı şəkilli axtarış nəticələrinin əldə edilməsi

 

2.Şəkil axtarış sorğusunun, müəyyən edilmiş şəklin və müvafiq açılış səhifəsinin xüsusiyyətlərini nəzərə alaraq hər bir şəklin nəticəsinin işlənməsi

 

3.Hər bir namizəd şəkil nəticəsinə uyğunluq xalları yaratmaq üçün təlim keçmiş maşın öyrənmə modelindən istifadə.

 

4.Namizəd şəkil nəticələrinin bu uyğunluq ballarına əsasən sıralanması

 

5.İstifadəçi cihazlarında nümayiş etdirmək üçün sıralamaya görə axtarış nəticələri təqdimatının yaradılması.

 

Daha sadə desək, siz “Google”də maşın şəkli axtarırsınız. Bu zaman “Google” patent sayəsində bütün maşın şəkilləri içərisində ən yaxşılarını seçib tapir və onları da öz aralarında ballarla yaxşıdan pisə doğru sıralayır. Daha sonra sizin axtarışınıza uyğun ən yaxşı şəkilləri nəticə olaraq göstərir.

 

Şəkil axtarışında maşın öyrənmənin üstünlükləri:

 

Şəkil axtarışında maşın öyrənmənin bir sıra üstünlüklər var ki, onlara bunları aid edə bilərik:

 

Təkmilləşdirilmiş uyğunluq. Sorğu xüsusiyyətlərinə əsasən verilən balların dinamik şəkildə tənzimlənməsi şəkil axtarış nəticələrinin uyğunluğunu artırır.

 

Dinamik uyğunlaşma. Model şəkilləri sorğuya uyğun şəkildə uyğunlaşdırır və dəqiqliyi artırır.

 

Nəzarət asanlığı. Təlim edilmiş maşın öyrənmə modeli ilə balları tənzimləmək daha sadədir ki, bu da şəkil axtarış sisteminin ümumi texniki xidmətini yaxşılaşdırır.

 

Şəkil axtarışları üçün SEO optimallaşdırılması

 

“Google” şəkil axtarışları üçün SEO optimallaşdırılması onlayn görmə qabiliyyətini artırmaq və düzgün auditoriyanı cəlb etmək üçün çox vacibdir. 

 

Daha yaxşı axtarış motoru sıralamasına nail olmaq üçün edə biləcəyimiz şəkilləri optimallaşdırmaq təcrübələrindən bəziləri bunlardır:

 

  • Təsviri fayl adları

 

Şəklin məzmununu dəqiq əks etdirən təsviri fayl adlarından istifadə edin. Məsələn, mebel üçün hazırladığınız kontentin dizayn etdiyiniz şəklini yadda saxlayarkən "IMG123.jpg" əvəzinə, "yataq mebelleri.jpg" istifadə edin.

 

  • Şəkil alt mətni

 

Şəkil məzmununu təsvir edən mənalı və qısa alternativ mətn hazırlayın. 

 

  • Müvafiq şəkil məzmunu

 

Veb-saytdakı şəkillərin ümumi məzmunla birbaşa əlaqəli olduğundan əmin olun. Çünki “Google”, səhifənizin xüsusi sorğulara uyğunluğunu müəyyən etmək üçün mətn və şəkillər arasında uyğunluğu nəzərə alır.

 

  • Səhifə uyğunluğu

 

Bütün səhifə məzmununu xüsusi mövzulara uyğunlaşdırmaq üçün optimallaşdırın. “Google” axtarış nəticələrində şəkillərin əhəmiyyətini təyin edərkən səhifənin ümumi kontekstini nəzərə alır.

 

  • Fayl ölçüsü və formatı

 

Yaxşı keyfiyyətli şəkil faylının ölçülərini optimallaşdırın. Daha kiçik fayl ölçüləri səhifənin daha sürətli yüklənməsinə kömək edir, istifadəçi təcrübəsinə müsbət təsir göstərir və axtarış reytinqlərinə potensial təsir göstərir.

 

  • Mobil optimallaşdırma

 

Şəkillərinizin mobil cihazlar üçün optimallaşdırıldığına əmin olun. Günümüzdə demək olar ki, hər kəs veb-saytlara internetlə daxil olduğu üçün şəklin mobil görüntüyə uyğunluğu istifadəçilərin saytdan aktiv istifadəsinə səbəb olacaq.

 

  • Şəklin sıxılması

 

Keyfiyyət və fayl ölçüsü arasında balans saxlamaq üçün şəkilləri sıxın. Sıxılmış şəkillər səhifənin daha sürətli yüklənməsinə kömək edir, həm istifadəçi təcrübəsinə, həm də SEO-ya müsbət təsir göstərir.

 

Muzaffar Garakhanli

Другие статьи

“PageRank”: Axtarış Nəticələrinin Etibarlılıq Qiymətləndirilməsi

“PageRank”: Axtarış Nəticələrinin Etibarlılıq Qiymətləndirilməsi

Анализ социальных сетей Azercell (2020)

Анализ социальных сетей Azercell (2020)

Пошаговый практический урок SEO

Пошаговый практический урок SEO