• 19 दिसंबर: हमारे स्पैम नीतियों और रैंकिंग सिस्टम गाइड में गैर-सहमति वाले स्पष्ट चित्रों के उच्च अनुपात वाले साइटों को Google कैसे संभालता है, इस पर और स्पष्ट किया गया।

Google खोज रैंकिंग सिस्टम का एक गाइड

Google स्वचालित रैंकिंग सिस्टम का उपयोग करता है जो हमारी खोज अनुक्रमणिका में सैकड़ों अरबों वेब पृष्ठों और अन्य सामग्री के बारे में कई कारकों और संकेतों को देखता है ताकि सबसे प्रासंगिक, उपयोगी परिणाम प्रस्तुत कर सके, और यह सब एक सेकंड के एक अंश में होता है।

हम नियमित रूप से इन प्रणालियों को कठोर परीक्षण और मूल्यांकन के माध्यम से सुधारते हैं और जब ये सामग्री निर्माताओं और अन्य के लिए उपयोगी हो सकती हैं, तब हमारी रैंकिंग प्रणालियों में अपडेट के नोटिस प्रदान करते हैं।

यह पृष्ठ कुछ हमारी अधिक उल्लेखनीय रैंकिंग प्रणालियों को समझने के लिए एक गाइड है। यह उन प्रणालियों को कवर करता है जो हमारी कोर रैंकिंग प्रणालियों का हिस्सा हैं, जो खोज परिणाम उत्पन्न करने वाली आधारभूत तकनीकें हैं। यह कुछ विशिष्ट रैंकिंग आवश्यकताओं से संबंधित प्रणालियों को भी शामिल करता है।

आप हमारी “कैसे खोज कार्य करती है” साइट पर भी जा सकते हैं ताकि समझ सकें कि हमारी रैंकिंग प्रणालियाँ, अन्य प्रक्रियाओं के साथ मिलकर, कैसे काम करती हैं ताकि Google खोज दुनिया की जानकारी को व्यवस्थित करने और उसे सार्वभौमिक रूप से सुलभ और उपयोगी बनाने के हमारे मिशन को पूरा कर सके।

BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) एक AI प्रणाली है जिसका उपयोग Google करता है, जो हमें यह समझने की अनुमति देती है कि शब्दों के संयोजन विभिन्न अर्थों और इरादों को कैसे व्यक्त करते हैं।

संकट जानकारी प्रणाली

Google ने संकट के समय में उपयोगी और समय पर जानकारी प्रदान करने के लिए प्रणालियाँ विकसित की हैं, चाहे वे व्यक्तिगत संकट की स्थितियाँ हों, प्राकृतिक आपदाएँ हों, या अन्य व्यापक संकट स्थितियाँ:

• व्यक्तिगत संकट: हमारी प्रणालियाँ यह समझने का प्रयास करती हैं कि लोग व्यक्तिगत संकट की स्थितियों के बारे में जानकारी खोज रहे हैं ताकि आत्महत्या, यौन हमले, विषाक्तता, लिंग-आधारित हिंसा, या नशा की लत से संबंधित कुछ प्रश्नों के लिए विश्वसनीय संगठनों से हॉटलाइन और सामग्री प्रदर्शित की जा सके। Google खोज में व्यक्तिगत संकट जानकारी कैसे प्रदर्शित की जाती है, इसके बारे में अधिक जानें।
• SOS अलर्ट: प्राकृतिक आपदाओं या व्यापक संकट की स्थितियों के दौरान, हमारी SOS अलर्ट प्रणाली स्थानीय, राष्ट्रीय, या अंतर्राष्ट्रीय अधिकारियों से अपडेट दिखाने का काम करती है। इन अपडेट में आपातकालीन फोन नंबर और वेबसाइट, मानचित्र, उपयोगी वाक्यांशों के अनुवाद, दान के अवसर, और भी बहुत कुछ शामिल हो सकता है। SOS अलर्ट कैसे काम करते हैं और ये कैसे बाढ़, वन आग, भूकंप, तूफान, और अन्य आपदाओं के समय में Google’s संकट अलर्ट का हिस्सा होते हैं, इसके बारे में अधिक जानें।

डेडुप्लिकेशन सिस्टम

Google पर खोजें हजारों या यहां तक कि लाखों मिलान करने वाले वेब पृष्ठों को पा सकती हैं। इनमें से कुछ एक-दूसरे के बहुत समान हो सकते हैं। ऐसी स्थितियों में, हमारी प्रणालियाँ अनुपयोगी पुनरावृत्ति से बचने के लिए केवल सबसे प्रासंगिक परिणाम दिखाती हैं। जानें कि डेडुप्लिकेशन कैसे काम करता है और यदि आवश्यक हो, तो कैसे छोड़ दिए गए परिणाम देखे जा सकते हैं।

विशेषताएँ युक्त स्निप्पेट्स के साथ भी डेडुप्लिकेशन होता है। यदि किसी वेब पृष्ठ की सूची को विशेष स्निप्पेट बनने के लिए उन्नत किया जाता है, तो हम पहले पृष्ठ पर उस सूची को फिर से नहीं दोहराते। यह परिणामों को स्पष्ट करता है और लोगों को प्रासंगिक जानकारी अधिक आसानी से खोजने में मदद करता है।

सटीक मेल डोमेन प्रणाली

हमारी रैंकिंग प्रणालियाँ यह निर्धारित करने के लिए डोमेन नामों में शब्दों पर विचार करती हैं कि क्या सामग्री किसी खोज के लिए प्रासंगिक है। हालाँकि, हमारी सटीक मेल डोमेन प्रणाली यह सुनिश्चित करने के लिए काम करती है कि हम उन डोमेन पर होस्ट की गई सामग्री को बहुत अधिक श्रेय न दें, जो विशेष रूप से विशिष्ट प्रश्नों के साथ मेल खाने के लिए डिज़ाइन की गई हैं। उदाहरण के लिए, कोई “सर्वश्रेष्ठ-खाने-के-लिए-स्थान” शब्दों को शामिल करने वाला एक डोमेन नाम बना सकता है, उम्मीद है कि डोमेन नाम में सभी शब्द उच्च रैंकिंग में सामग्री को बढ़ावा देंगे। हमारी प्रणाली इसके लिए समायोजन करती है।

ताजगी प्रणालियाँ

हमारे पास विभिन्न “सर्च को ताजगी की आवश्यकता होती है” प्रणालियाँ हैं जो उन प्रश्नों के लिए ताजा सामग्री दिखाने के लिए डिज़ाइन की गई हैं जहाँ इसकी अपेक्षा की जाती है। उदाहरण के लिए, यदि कोई व्यक्ति अभी हाल ही में जारी की गई फिल्म के बारे में खोज रहा है, तो उन्हें संभवतः उत्पादन की शुरुआत के समय से पुराने लेखों के बजाय हाल की समीक्षाएँ चाहिए। एक अन्य उदाहरण में, सामान्यतः “भूकंप” के लिए खोज से तैयारी और संसाधनों के बारे में सामग्री वापस आ सकती है। हालाँकि, यदि हाल ही में भूकंप आया है, तो समाचार लेख और ताजा सामग्री प्रकट हो सकती है।

फायदेमंद सामग्री प्रणाली

हमारी फायदेमंद सामग्री प्रणाली यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन की गई है कि लोग खोज परिणामों में लोगों द्वारा, लोगों के लिए लिखी गई मूल, उपयोगी सामग्री देखें, न कि सामग्री जो मुख्य रूप से खोज इंजन ट्रैफ़िक प्राप्त करने के लिए बनाई गई हो।

लिंक विश्लेषण प्रणाली और PageRank

हमारे पास विभिन्न प्रणालियाँ हैं जो समझती हैं कि पृष्ठ एक-दूसरे के लिए लिंक कैसे करते हैं, ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि पृष्ठ क्या हैं और कौन से एक प्रश्न के उत्तर में सबसे मददगार हो सकते हैं। इनमें से एक PageRank है, जो Google के पहले लॉन्च होने पर उपयोग की जाने वाली हमारी कोर रैंकिंग प्रणालियों में से एक है। जो लोग जिज्ञासु हैं, वे मूल PageRank शोध पत्र और पेटेंट पढ़कर और अधिक जान सकते हैं। PageRank कैसे काम करता है, तब से बहुत विकसित हुआ है, और यह हमारी कोर रैंकिंग प्रणालियों का हिस्सा बना हुआ है।

स्थानीय समाचार प्रणाली

हमारे पास ऐसी प्रणालियाँ हैं जो स्थानीय समाचार स्रोतों की पहचान करने और उन्हें सतह पर लाने का काम करती हैं, जब भी प्रासंगिक हो, जैसे हमारे “शीर्ष कहानियाँ” और “स्थानीय समाचार” विशेषताओं के माध्यम से।

MUM

Multitask Unified Model (MUM) एक AI प्रणाली है जो भाषा को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम है। इसे वर्तमान में खोज में सामान्य रैंकिंग के लिए उपयोग नहीं किया जाता है, बल्कि कुछ विशेष अनुप्रयोगों के लिए जैसे COVID-19 वैक्सीन जानकारी के लिए खोजों में सुधार करने और दिखाए जाने वाले विशेष स्निप्पेट कॉलआउट्स को सुधारने के लिए उपयोग किया जाता है।

न्यूरल मिलान

न्यूरल मिलान एक AI प्रणाली है जिसका उपयोग Google यह समझने के लिए करता है कि प्रश्नों और पृष्ठों में अवधारणाओं के प्रतिनिधित्व कैसे हैं और उन्हें एक-दूसरे से कैसे मिलाना है।

मूल सामग्री प्रणाली

हमारे पास यह सुनिश्चित करने के लिए प्रणाली है कि हम खोज परिणामों में मूल सामग्री को प्रमुखता से दिखा रहे हैं, जिसमें मूल रिपोर्टिंग शामिल है, उन लोगों से पहले जो केवल इसका उल्लेख करते हैं। इसमें एक विशेष कैनोनिकल मार्कअप का समर्थन शामिल है जिसे निर्माता इसका प्राथमिक पृष्ठ क्या है, यदि एक पृष्ठ कई जगहों पर डुप्लिकेट किया गया हो, यह बेहतर समझने के लिए उपयोग कर सकते हैं।

हटाने पर आधारित नकारात्मक रैंकिंग प्रणाली

Google की नीतियाँ हैं जो कुछ प्रकार की सामग्री को हटाने की अनुमति देती हैं। यदि हम किसी विशेष साइट से संबंधित ऐसे हटाने की उच्च मात्रा को प्रोसेस करते हैं, तो हम इसे हमारे परिणामों में सुधार के लिए एक संकेत के रूप में उपयोग करते हैं। विशेष रूप से:

• कानूनी हटाने: जब हमें एक निश्चित साइट से संबंधित उच्च मात्रा में मान्य कॉपीराइट हटाने के अनुरोध प्राप्त होते हैं, तो हम इसे अपनी परिणामों में साइट की अन्य सामग्री को नकारात्मक रैंकिंग देने के लिए उपयोग करते हैं। इस तरह, यदि अन्य उल्लंघनकारी सामग्री है, तो लोग मूल सामग्री की तुलना में उससे कम सामना करेंगे। हम दुष्प्रचार, नकली सामान, और न्यायालय द्वारा आदेशित हटाने से संबंधित शिकायतों पर समान नकारात्मक रैंकिंग संकेत लागू करते हैं। बाल यौन शोषण सामग्री (CSAM) के मामले में, हम हमेशा ऐसी सामग्री को हटाते हैं जब यह पहचान ली जाती है और हम CSAM सामग्री वाले साइटों से सभी सामग्री को नकारात्मक रैंकिंग देते हैं।
• व्यक्तिगत जानकारी हटाने: यदि हम एक साइट से संबंधित व्यक्तिगत जानकारी हटाने की उच्च मात्रा को प्रोसेस करते हैं जिसमें शोषणकारी हटाने के प्रथाएँ होती हैं, तो हम परिणामों में साइट की अन्य सामग्री को नकारात्मक रैंकिंग देते हैं। हम यह भी देखते हैं कि क्या अन्य साइटों पर समान व्यवहार का पैटर्न हो रहा है और, यदि हां, तो उन साइटों पर सामग्री पर नकारात्मक रैंकिंग लागू करते हैं। हम उच्च मात्रा में डॉक्सिंग सामग्री हटाने या रज़ा के बिना स्पष्ट चित्र हटाने वाली साइटों के लिए समान नकारात्मक रैंकिंग प्रथाओं को लागू कर सकते हैं।

पैसेज रैंकिंग प्रणाली

पैसेज रैंकिंग एक AI प्रणाली है जिसका उपयोग हम वेब पृष्ठ के व्यक्तिगत अनुभागों या “पैसेज” की पहचान करने के लिए करते हैं ताकि यह बेहतर ढंग से समझ सकें कि एक पृष्ठ एक खोज के लिए कितना प्रासंगिक है।

रैंकब्रेन

रैंकब्रेन एक AI प्रणाली है जो हमें यह समझने में मदद करती है कि शब्द अवधारणाओं से कैसे संबंधित हैं। इसका मतलब है कि हम प्रासंगिक सामग्री को बेहतर ढंग से वापस कर सकते हैं, भले ही इसमें खोज में उपयोग किए गए सभी सटीक शब्द न हों, यह समझकर कि सामग्री अन्य शब्दों और अवधारणाओं से संबंधित है।

विश्वसनीय जानकारी प्रणालियाँ

कई प्रणालियाँ संभावित रूप से सबसे विश्वसनीय जानकारी दिखाने के विभिन्न तरीकों में काम करती हैं, जैसे अधिक प्राधिकृत पृष्ठों को सतह पर लाना और निम्न गुणवत्ता की सामग्री को नकारात्मक रैंकिंग देना और गुणवत्ता वाली पत्रकारिता को बढ़ावा देना। जहाँ विश्वसनीय जानकारी की कमी हो सकती है, हमारी प्रणालियाँ स्वचालित रूप से तेजी से बदलते विषयों के बारे में सामग्री सलाह दिखाती हैं या जब हमारी प्रणालियों को खोज के लिए उपलब्ध परिणामों की कुल गुणवत्ता पर उच्च विश्वास नहीं होता है। ये सुझाव प्रदान करते हैं कि कैसे ऐसे तरीके से खोजें जो अधिक मददगार परिणामों की ओर ले जा सकते हैं। खोज में उच्च गुणवत्ता की जानकारी प्रदान करने के हमारे दृष्टिकोण के बारे में अधिक जानें।

समीक्षाएँ प्रणाली

समीक्षाएँ प्रणाली उच्च गुणवत्ता वाली समीक्षाओं, सामग्री जो अंतर्दृष्टिपूर्ण विश्लेषण और मूल अनुसंधान प्रदान करती है, और विषय को अच्छी तरह से जानने वाले विशेषज्ञों या उत्साही लोगों द्वारा लिखी गई सामग्री को बेहतर ढंग से पुरस्कृत करने का लक्ष्य रखती है।

साइट विविधता प्रणाली

हमारी साइट विविधता प्रणाली इस तरह से काम करती है कि हम सामान्यतः अपने शीर्ष परिणामों में एक ही साइट से दो से अधिक वेब पृष्ठों की सूचियाँ नहीं दिखाएंगे, ताकि कोई एकल साइट सभी शीर्ष परिणामों पर हावी न हो। हालाँकि, हम तब भी दो से अधिक सूचियाँ दिखा सकते हैं जब हमारी प्रणालियाँ यह निर्धारित करती हैं कि किसी विशेष खोज के लिए ऐसा करना विशेष रूप से प्रासंगिक है। साइट विविधता सामान्यतः उपडोमेन को एक मूल डोमेन का हिस्सा मानती है। उदाहरण: एक उपडोमेन (subdomain.example.com) और मूल डोमेन (example.com) से सूचियों को एक ही साइट से माना जाएगा। हालाँकि, कभी-कभी विविधता के उद्देश्यों के लिए उपडोमेन को अलग साइटों के रूप में माना जाता है जब ऐसा करना प्रासंगिक होता है।

स्पैम पहचान प्रणाली

कोई भी नहीं चाहता कि उनका ईमेल इनबॉक्स स्पैम से भरा हो, यही कारण है कि स्पैम फ़िल्टर इतने सहायक होते हैं। खोज को भी इसी तरह की चुनौती का सामना करना पड़ता है, क्योंकि इंटरनेट में बहुत सारे स्पैम होते हैं जो, यदि नहीं निपटा गया, तो हमें सबसे मददगार और प्रासंगिक परिणाम दिखाने से रोक देंगे। हम सामग्री और व्यवहारों को संभालने के लिए विभिन्न स्पैम पहचान प्रणालियों, जिसमें स्पैमब्रेन शामिल है, का उपयोग करते हैं, जो हमारी स्पैम नीतियों का उल्लंघन करते हैं। ये प्रणालियाँ लगातार अपडेट की जाती हैं ताकि स्पैम खतरे के विकसित होने के नवीनतम तरीकों के साथ बने रहें।

सेवानिवृत्त प्रणाली

नीचे दिए गए प्रणालियाँ ऐतिहासिक उद्देश्यों के लिए नोट की गई हैं। इन्हें या तो उत्तराधिकारी प्रणालियों में शामिल किया गया है या हमारे कोर रैंकिंग प्रणालियों का हिस्सा बना दिया गया है।

हमिंगबर्ड

यह हमारे समग्र रैंकिंग प्रणालियों में अगस्त 2013 में किए गए एक प्रमुख सुधार था। तब से हमारी रैंकिंग प्रणालियाँ विकसित होती रही हैं, जैसे वे पहले से ही विकसित हो रही थीं।

पांडा प्रणाली

यह एक प्रणाली थी जो यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन की गई थी कि उच्च गुणवत्ता और मूल सामग्री हमारे खोज परिणामों में दिखाई दे। 2011 में घोषित किया गया और “पांडा” उपनाम दिया गया, यह विकसित हुआ और 2015 में हमारी कोर रैंकिंग प्रणालियों का हिस्सा बन गया।

पेंगुइन प्रणाली

यह एक प्रणाली थी जो लिंक स्पैम से लड़ने के लिए डिज़ाइन की गई थी। 2012 में घोषित किया गया और “पेंगुइन अपडेट” उपनाम दिया गया, इसे 2016 में हमारी कोर रैंकिंग प्रणालियों में एकीकृत किया गया।