Google MUM Alqoritmi Axtarış Nəticələrinə Necə Təsir Edir

Google MUM alqoritmi və ya Multitask Unified Model, məlumatları mətn, şəkillər və digər formatlar üzrə emal etməklə mürəkkəb axtarış sorğularını başa düşmək üçün bir çərçivə rolunu oynayır. O, axtarış sisteminə çox mərhələli sualların arxasındakı niyyəti anlamağa imkan verir və istifadəçilərin tək bir cavab tapmaq üçün bir neçə axtarış aparması ehtiyacını azaldır. Bir çox dillər və tapşırıqlar üzrə təlim keçməklə, o, məzmun üzrə dəqiq açar sözlər mövcud olmasa belə, aktual olan məlumatları müəyyənləşdirir.

Google MUM-un əsas funksiyası nədir?

MUM BERT-ə bənzər, lakin əhəmiyyətli dərəcədə daha qabiliyyətli olan transformatora əsaslanan arxitektura üzərində qurulub. BERT tək bir sorğuda dil kontekstini başa düşməyə diqqət yetirdiyi halda, MUM birdən çox tapşırığı eyni vaxtda yerinə yetirə bilər. O, əlaqəli cavab təqdim etmək üçün müxtəlif mənbələrdən gələn məlumatları təfsir edir.

Model eyni anda geniş çeşidli tapşırıqlar üzrə öyrədildiyi üçün, o, sadəcə statik mətn uyğunluğundan əlavə konseptlərin dərindən anlaşılmasını inkişaf etdirir. Bu, sistemə qışda Fudzi dağını dırmanmaqla bağlı sorğunun xüsusi avadanlıq, hava təhlükəsizliyi və fiziki məşq səviyyələri haqqında məlumat tələb etdiyini tanımağa imkan verir. O, bunları ayrı axtarış sətirləri kimi deyil, tək, əlaqəli maraq mövzusu kimi nəzərdən keçirir.

Bu modelin səmərəliliyi onun dillər arasında bilik ötürmək qabiliyyətindədir. İstanbuldakı istifadəçi İngilis dilində texniki təlimat axtara bilər və MUM sorğunun özü Türk dilində ifadə edilsə belə, həmin dildə yazılmış uyğun, nüfuzlu mənbəni müəyyən edə bilər. Bu darlararası imkan hər bir istifadəçi sorğusu üçün resurs hovuzunu genişləndirir, nəticələri daha əhatəli və qlobal səviyyədə məlumatlı edir.

Google Axtarış indeksimizdəki yüz milyardlarla veb səhifə və digər məzmun haqqında bir çox amillərə və siqnallara baxan avtomatlaşdırılmış reytinq sistemlərindən istifadə edir.

Google Search Central

MUM axtarış tərzimizi necə dəyişdirir?

Bu modellərdən əvvəl axtarış sistemləri tez-tez müəyyən sözləri uyğunlaşdırmaqla məhdudlaşırdı. MUM sistemə əlaqəli konsepsiyalar arasındakı boşluqları aradan qaldırmağa imkan verir. Əgər istifadəçi müəyyən ərazi və hava şəraitini əhatə edən yürüş avadanlığı haqqında sual verərsə, MUM faydalı cavab sintez etmək üçün bələdçilərdən, məhsul rəylərindən və video məzmundan fikirlər ala bilər.

Bu dəyişiklik o deməkdir ki, məzmun yaradıcılarının kəşf olunmaq üçün səhifələri dəqiq uyğun gələn açar sözlərlə doldurmasına artıq ehtiyac yoxdur. Bunun əvəzinə, sistem istifadəçinin əsas ehtiyacını nüfuz və dərinliklə cavablandıran məzmunu üstün tutur. Məsələn, kranın necə təmir olunacağını nümayiş etdirən video, hər ikisi istifadəçinin xüsusi problemini həll etmək üçün lazım olan konteksti təmin edərsə, mətn əsaslı santexnika bələdçisi ilə yanaşı indeksləşdirilə bilər.

Bundan əlavə, sistem tək bir düzgün cavabın olmadığımız sorğuları idarə etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. İstifadəçi iki mürəkkəb proqram təminatının müqayisəsini tələb etdikdə, model müsbət və mənfi cəhətlərin xülasəsini təqdim etmək üçün bir neçə təhlil mənbəsini qiymətləndirir. Bu funksionallıq alqoritm üçün əsas mənbə olaraq qalmağınızı təmin etmək üçün səhifələrinizdə yüksək keyfiyyətli, orijinal tədqiqatlar təqdim etməyin vacibliyini vurğulayır.

• Məlumatları eyni vaxtda bir neçə dildə emal etmək bacarığı.
• Mətn və şəkillər daxil olmaqla media formatlarının dərindən başa düşülməsi.
• Mürəkkəb, çox hissəli sorğular üçün axtarış addımlarının azaldılması.
• Məhdud tarixi məlumatları olan sorğular üçün təkmilləşdirilmiş kontekst uyğunluğu.

Alien Road bu texnologiyanı necə tətbiq edir

Alien Road olaraq başa düşürük ki, reytinq sistemləri sadəcə açar sözlərlə zəngin deyil, həqiqətən də faydalı olan məzmun tələb edir. Strategiyamız mövzunu bir neçə tərəfdən əhatə edən hərtərəfli bələdçilərin yaradılmasını əhatə edir. Biz təmin edirik ki, müştəri məzmunumuz mövzunun arxasındakı “necə” və “nə üçün” suallarına cavab versin və istifadəçinin bundan sonra verə biləcəyi sualları qabaqcadan təxmin etsin.

Tipik iş prosesində biz müəyyən məhsul və ya xidmət kateqoriyası ilə bağlı bütün istifadəçi səyahətini xəritələşdirməklə başlayırıq. Tək bir axtarış terminini hədəfləmək əvəzində, istifadəçinin tədqiqatının müxtəlif mərhələlərində niyyətinə cavab verən məzmun klasterləri qururuq. Bu hərtərəfli əhatə dairəsini təmin etməklə biz sistemə işarə edirik ki, səhifələrimiz mövzu üzrə mərkəzi məlumat mərkəzidir.

Biz həmçinin şəkillərin və videonun təsviri, uyğun mətnlə düzgün etiketlənməsini təmin etmək üçün texniki auditlər həyata keçiririk. Bu, sistemə qeyri-mətn mediasının məzmununu başa düşməyə kömək edir və ona həmin məlumatı mövzu haqqında daha geniş anlayışına daxil etməyə imkan verir. Məqsədimiz modelin keyfiyyət siqnallarını dəqiq şərh etmək qabiliyyətini dəstəkləyərək məzmunu mümkün qədər əlçatan və təsviri etməkdir.

• Potensial əlavə sualları xəritələşdirmək üçün niyyət təhlilinin aparılması.
• Məzmunun fərqli istifadəçi ehtiyaclarını qarşılayan aydın başlarla strukturlaşdırılması.
• Mətn əsaslı məlumatları dəstəkləmək üçün yüksək keyfiyyətli görüntülərin və video təsvirlərinin inteqrasiyası.
• Səhifədəki texniki siqnalların Google-a əsas mövzunu müəyyən etməyə kömək etməsinin təmin edilməsi.

MUM mövcud reytinq sistemlərini əvəz edirmi?

MUM əsas reytinq sistemlərini əvəz etmir; əvəzində, daha yaxşı şərhlər təmin etmək üçün onların yanında işləyir. Google səhifənin keyfiyyətini və aktuallığını qiymətləndirmək üçün müxtəlif siqnallardan istifadə etməyə davam edir. Məqsəd hər bir istifadəçi üçün əlçatan və dəqiq olan şəkildə məlumatları təşkil etmək olaraq qalır.

MUM-u mövcud sistemlərə axtarışın arxasındakı niyyəti şərh etməyə kömək edən əlavə kəşfiyyat qatı kimi düşünün. Səhifə sürəti, təhlükəsizlik və yüksək keyfiyyətli əks əlaqələrin mövcudluğu kimi standart reytinq siqnalları aktual olaraq qalır. Bu əsas sistemlər veb-saytın texniki təməlinin möhkəm olmasını təmin edir, MUM isə mühərrikə məzmunun mahiyyətini daha yaxşı başa düşməyə kömək edir.

Məzmun hazırlayarkən istifadəçi təcrübəsinə diqqət yetirin. Aydın, ekspert tərəfindən idarə olunan cavablar verməklə siz müasir reytinq texnologiyalarının məqsədlərinə uyğunlaşırsınız. Sıx axtarış nəticələri səhifəsində fərqlənən orijinal analitika təmin etmələrini təmin etmək üçün cari səhifələrinizi bu həftə nəzərdən keçirin.

Bu həftə haradan başlamaq lazımdır

Müştərinin alışdan əvvəl, alış zamanı və alışdan sonra verə biləcəyi suallara cavab verib-vermədiyini görmək üçün ən vacib məhsul səhifələrinizi audit etməklə başlayın. Əgər səhifədə yalnız məhsul xüsusiyyətləri varsa, ümumi ağrı nöqtələrini və ya müqayisələri əhatə edən FAQ bölməsi əlavə edin. Bu əlavə dərinlik məzmununuzun müasir axtarış sistemlərinin faydalılığı necə şərh etdiyinə uyğun gəlməsinə kömək etməyin sadə yoludur.

Sonra, saytınızın multimedia məzmununu nəzərdən keçirin. Şəkilləriniz onların kontekstini izah edən alt mətnlə təsvir olunubmu? Videonuz varsa, onların transkript və ya ətraflı xülasə ilə müşayiət olunduğundan əmin olun. Məlumatı təqdim etmək üsulunuza edilən kiçik, ardıcıl təkmilləşdirmələr axtarış sistemləri dərin, yaxşı izah edilmiş məzmunu üstün tutmağa davam etdikcə saytınızın görünən qalmasına kömək edəcək.