এসইও

গুগল কিভাবে গুগল সার্চে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে

যেহেতু Google Google অনুসন্ধানে আরও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে চলেছে, কেউ ভাবতে পারে যে এআই এবং মেশিন লার্নিং কী উপায়ে Google অনুসন্ধানকে তার দৈনন্দিন কাজগুলি সম্পাদন করতে সহায়তা করে৷ 2015 সাল থেকে, যখন Google র‍্যাঙ্কব্রেইন নামে অনুসন্ধানে তার প্রথম AI প্রবর্তন করে, তখন Google ভাষাকে আরও ভালভাবে বোঝার জন্য AI সিস্টেমগুলি স্থাপন করা অব্যাহত রেখেছে এবং এইভাবে Google তার অনুসন্ধানগুলিতে যে অনুসন্ধান ফলাফলগুলি উপস্থাপন করে তা উন্নত করে৷

বেশ কয়েক মাস আগে আমরা Google-কে অনেক প্রশ্ন পাঠিয়েছিলাম যে Google কীভাবে অনুসন্ধানে তার AI ব্যবহার করে, যার মধ্যে রয়েছে RankBrain, নিউরাল ম্যাচিং, BERT এবং Google-এর সর্বশেষ AI ব্রেকথ্রু – MUM। Google কখন AI ব্যবহার করে, AI কী করে, Google Search-এ কী করে, কীভাবে এই বিভিন্ন AI অ্যালগরিদম একসঙ্গে কাজ করতে পারে, বছরের পর বছর ধরে এগুলি কীভাবে পরিবর্তিত হয়েছে এবং কী, যদি কিছু হয়, সার্চ বিপণনকারীদের কী প্রয়োজন সে সম্পর্কে আমরা আরও অনেক কিছু নিয়ে এসেছি। Google অনুসন্ধানে কীভাবে এআই ব্যবহার করে তা জানুন।

আমরা ড্যানি সুলিভানের সাথে কথা বলেছি, Google সার্চের পাবলিক লিয়াজন, এই ধরনের অনেক প্রশ্নের উত্তর দিতে সাহায্য করতে। সংক্ষেপে, Google-এর র‍্যাঙ্কিং সিস্টেমে RankBrain, নিউরাল ম্যাচিং এবং BERT ব্যবহার করা হয়, অনেকের মধ্যেই, যদি বেশির ভাগই না হয়, ক্যোয়ারী এবং কন্টেন্ট উভয়ের ভাষা বোঝার জন্য এটি র‍্যাঙ্কিং করে। যাইহোক, MUM বর্তমানে র‌্যাঙ্কিংয়ের উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা হয় না, এটি বর্তমানে শুধুমাত্র COVID ভ্যাকসিনের নামকরণের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং ভিডিও ফলাফলে সম্পর্কিত বিষয়গুলিকে ক্ষমতা দেয়।

এটি মানুষের জন্য বিষয়বস্তু লেখার মাধ্যমে শুরু হয়

আপনি এটি সর্বদা Google প্রতিনিধিদের কাছ থেকে এবং অনেক SEO-এর কাছ থেকে শুনতে পান: মানুষের জন্য সামগ্রী লিখুন। এসইওর পুরোনো দিনে, যখন অ্যালগরিদমগুলি হয়তো সহজ ছিল, তখন আপনার কাছে অনেক এসইও থাকবে যারা প্রতিটি সার্চ ইঞ্জিনের জন্য কন্টেন্ট তৈরি করবে (তখন কয়েক ডজন বিভিন্ন সার্চ ইঞ্জিন ছিল)। এখন, প্রাথমিকভাবে Google আছে, যেখানে কিছুটা Bing এবং DuckDuckGo-এর কিছু রফলিং রয়েছে – কিন্তু অ্যালগরিদমগুলি অনেক বেশি জটিল এবং মেশিন লার্নিং এবং AI সহ, অ্যালগরিদমগুলি ভাষা বোঝে যেমন একজন মানুষ ভাষা বোঝে।

তাই Google যে পরামর্শ দিয়েছে তা হ'ল মানুষের জন্য লিখুন এবং আপনি BERT বা কোনো AI-এর জন্য আপনার সাইট অপ্টিমাইজ করতে পারবেন না। আপনি যদি এমন বিষয়বস্তু লেখেন যা মানুষ বোঝে, তাহলে অ্যালগরিদম এবং এআই সার্চ ইঞ্জিনগুলিও এটি বুঝতে পারবে। সংক্ষেপে, এই নিবন্ধটি আপনাকে কোন নির্দিষ্ট AI এর জন্য আপনার সাইটগুলিকে কীভাবে অপ্টিমাইজ করতে হয় সে সম্পর্কে SEO টিপস দেওয়ার চেষ্টা করা নয়, বরং Google কীভাবে Google অনুসন্ধানে AI ব্যবহার করে তা যোগাযোগ করা।

Google অনুসন্ধানে ব্যবহৃত AI এর ওভারভিউ

RankBrain. এটি RankBrain দিয়ে শুরু হয়, অনুসন্ধানে AI ব্যবহার করার জন্য Google এর প্রথম প্রচেষ্টা 2015 সালে৷ Google আমাদের বলেছিল RankBrain Google-কে বুঝতে সাহায্য করে কীভাবে শব্দগুলি ধারণাগুলির সাথে সম্পর্কিত এবং একটি বিস্তৃত প্রশ্ন নিতে পারে এবং সেই প্রশ্নটি কীভাবে বাস্তব-বিশ্বের ধারণাগুলির সাথে সম্পর্কিত তা আরও ভালভাবে সংজ্ঞায়িত করতে পারে৷ যদিও এটি 2015 সালে চালু হয়েছিল এবং 15% কোয়েরিতে ব্যবহৃত হয়েছিল, Google বলেছে যে এটি এখন 2022 সালে, অনেক প্রশ্নে এবং সমস্ত ভাষা ও অঞ্চলে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। RankBrain বিশেষভাবে Google র‌্যাঙ্ক সার্চ ফলাফলে সাহায্য করে এবং এটি র‌্যাঙ্কিং অ্যালগরিদমের অংশ।

  • বছরের শুরু: 2015
  • র‌্যাঙ্কিংয়ের জন্য ব্যবহৃত: হ্যাঁ
  • ক্যোয়ারী এবং বিষয়বস্তুর ভাষা দেখে
  • সব ভাষার জন্য কাজ করে
  • অনেক প্রশ্নের জন্য খুব সাধারণভাবে ব্যবহৃত হয়

র‍্যাঙ্কব্রেইন কীভাবে ব্যবহার করা হয় তার একটি উদাহরণ এখানে দেওয়া হল, যদি আপনি "খাদ্য শৃঙ্খলের সর্বোচ্চ স্তরে ভোক্তার শিরোনাম কী" অনুসন্ধান করেন, Google-এর সিস্টেমগুলি বিভিন্ন পৃষ্ঠায় সেই শব্দগুলি দেখে শিখেছে যে একটি খাদ্যের ধারণা শৃঙ্খল প্রাণীদের সাথে করতে পারে, এবং মানুষের ভোক্তাদের সাথে নয়। এই শব্দগুলিকে বোঝার এবং তাদের সম্পর্কিত ধারণাগুলির সাথে মিলে যাওয়ার মাধ্যমে, RankBrain Google কে বুঝতে সাহায্য করে যে আপনি সাধারণভাবে যাকে "শীর্ষ শিকারী" হিসাবে উল্লেখ করা হয় তা খুঁজছেন।

নিউরাল ম্যাচিং। নিউরাল ম্যাচিং ছিল সার্চের জন্য গুগলের পরবর্তী এআই রিলিজ, এটি 2018 সালে রিলিজ করা হয়েছিল এবং তারপর 2019 সালে স্থানীয় সার্চ ফলাফলে প্রসারিত হয়েছিল। আসলে, এখানে আমাদের কাছে RankBrain এবং নিউরাল ম্যাচিংয়ের মধ্যে পার্থক্য ব্যাখ্যা করে একটি নিবন্ধ রয়েছে। Google আমাদের বলেছে নিউরাল ম্যাচিং Google-কে বুঝতে সাহায্য করে যে পৃষ্ঠার সম্পূর্ণ ক্যোয়ারী বা বিষয়বস্তু দেখে এবং সেই পৃষ্ঠা বা কোয়েরির প্রেক্ষাপটে এটি বোঝার মাধ্যমে কীভাবে প্রশ্নগুলি পৃষ্ঠাগুলির সাথে সম্পর্কিত। আজ, নিউরাল ম্যাচিং সব ভাষার জন্য, সব অঞ্চলে, সার্চের বেশিরভাগ উল্লম্ব জুড়ে অনেকগুলি, যদি বেশির ভাগ না হয়, কোয়েরিতে ব্যবহার করা হয়।নিউরাল মিল বিশেষভাবে Google র‌্যাঙ্ক সার্চ ফলাফলে সাহায্য করে এবং এটি র‌্যাঙ্কিং অ্যালগরিদমের অংশ।

  • বছরের শুরু: 2018
  • র‌্যাঙ্কিংয়ের জন্য ব্যবহৃত: হ্যাঁ
  • ক্যোয়ারী এবং বিষয়বস্তুর ভাষা দেখে
  • সব ভাষার জন্য কাজ করে
  • অনেক প্রশ্নের জন্য খুব সাধারণভাবে ব্যবহৃত হয়

এখানে Google দ্বারা দেওয়া একটি উদাহরণ দেওয়া হল কিভাবে নিউরাল ম্যাচিং ব্যবহার করা হয়, যদি আপনি "অন্তর্দৃষ্টি কিভাবে একটি সবুজ পরিচালনা করবেন" অনুসন্ধান করেন। গুগল বলেছে "যদি কোন বন্ধু আপনাকে এটি জিজ্ঞাসা করে, আপনি সম্ভবত স্তব্ধ হয়ে যাবেন।" “কিন্তু নিউরাল মিলের সাথে, আমরা এই কুইজিকাল অনুসন্ধানটি বোঝাতে সক্ষম হয়েছি। ক্যোয়ারীতে ধারণার বিস্তৃত উপস্থাপনা দেখে — ব্যবস্থাপনা, নেতৃত্ব, ব্যক্তিত্ব এবং আরও অনেক কিছু — স্নায়বিক ম্যাচিং বুঝতে পারে যে এই অনুসন্ধানকারী একটি জনপ্রিয়, রঙ-ভিত্তিক ব্যক্তিত্ব গাইডের উপর ভিত্তি করে পরিচালনার টিপস খুঁজছেন,” Google আমাদের জানিয়েছে।

BERT। BERT, ট্রান্সফরমার থেকে দ্বিমুখী এনকোডার প্রতিনিধিত্ব, 2019 সালে এসেছে, এটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ প্রাক-প্রশিক্ষণের জন্য একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক-ভিত্তিক কৌশল।Google আমাদের বলেছে BERT Google কে বুঝতে সাহায্য করে কিভাবে শব্দের সংমিশ্রণ বিভিন্ন অর্থ এবং অভিপ্রায় প্রকাশ করে, যার মধ্যে একটি পৃষ্ঠায় শব্দের ক্রম দেখাও রয়েছে, তাই আপনার প্রশ্নের মধ্যে আপাতদৃষ্টিতে গুরুত্বহীন শব্দগুলিও গণনা করা হয়। যখন BERT চালু হয়েছিল, তখন এটি সমস্ত ইংরেজি প্রশ্নের 10% তে ব্যবহৃত হয়েছিল কিন্তু আরও বেশি ভাষায় প্রসারিত হয়েছিল এবং প্রথম দিকে প্রায় সমস্ত ইংরেজি প্রশ্নে ব্যবহৃত হয়েছিল। আজ এটি বেশিরভাগ প্রশ্নে ব্যবহৃত হয় এবং সমস্ত ভাষায় সমর্থিত৷BERT বিশেষভাবে Google র‌্যাঙ্ক সার্চ ফলাফলে সাহায্য করে এবং এটি র‌্যাঙ্কিং অ্যালগরিদমের অংশ।

  • বছরের শুরু: 2019
  • র‌্যাঙ্কিংয়ের জন্য ব্যবহৃত: হ্যাঁ
  • ক্যোয়ারী এবং বিষয়বস্তুর ভাষা দেখে
  • সব ভাষার জন্য কাজ করে কিন্তু গুগল বলেছে BERT "প্রায় প্রতিটি ইংরেজি প্রশ্নের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে"
  • অনেক প্রশ্নের জন্য খুব সাধারণভাবে ব্যবহৃত হয়

এখানে BERT কীভাবে ব্যবহার করা হয় তার Google দ্বারা দেওয়া একটি উদাহরণ দেওয়া হল, যদি আপনি "যদি আপনি "আপনি কারো ফার্মেসির জন্য ওষুধ পেতে পারেন" অনুসন্ধান করেন, তাহলে BERT আমাদের বুঝতে সাহায্য করে যে আপনি ওষুধ নিতে পারেন কিনা তা বোঝার চেষ্টা করছেন। অন্য কারো জন্য BERT-এর আগে, আমরা সেই সংক্ষিপ্ত অব্যয়টিকে মঞ্জুর করে নিয়েছিলাম, বেশিরভাগই প্রেসক্রিপশন কীভাবে পূরণ করতে হয় সে সম্পর্কে ফলাফল প্রকাশ করে,” Google আমাদের বলেছিল।

MUM MUM, মাল্টিটাস্ক ইউনিফাইড মডেল, অনুসন্ধানে গুগলের সাম্প্রতিকতম এআই। MUM 2021 সালে চালু করা হয়েছিল এবং তারপরে আরও অ্যাপ্লিকেশনের জন্য 2021-এর শেষে আবার প্রসারিত করা হয়েছিল, ভবিষ্যতে এটির জন্য অনেক আশাব্যঞ্জক ব্যবহার রয়েছে। Google আমাদের বলেছে যে MUM Google-কে শুধু ভাষা বোঝার ক্ষেত্রেই নয়, ভাষা তৈরিতেও সাহায্য করে, তাই এটি নতুন পদ এবং ভাষার ভিন্নতা বোঝার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। MUM এই মুহূর্তে Google অনুসন্ধানে কোনো র‌্যাঙ্কিংয়ের উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা হয় না তবে সব ভাষা এবং অঞ্চল সমর্থন করে।

  • বছরের শুরু: 2021
  • র‍্যাঙ্কিংয়ের জন্য ব্যবহৃত: না
  • কোয়েরি বা ভাষা নির্দিষ্ট নয়
  • সমস্ত ভাষার জন্য কাজ করে কিন্তু Google আজ র‌্যাঙ্কিংয়ের উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা হয় না
  • সীমিত সংখ্যক উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়

বর্তমানে, MUM-কে COVID-19 ভ্যাকসিনের তথ্য অনুসন্ধানের উন্নতির জন্য ব্যবহার করা হয়, এবং Google বলেছে যে এটি "আগামী মাসগুলিতে Google Lens-এ টেক্সট এবং ছবি উভয়ের সমন্বয় ব্যবহার করে অনুসন্ধান করার আরও স্বজ্ঞাত উপায় অফার করার জন্য উন্মুখ।"

AI অনুসন্ধানে একসাথে ব্যবহৃত হয় তবে অনুসন্ধান উল্লম্বগুলির জন্য বিশেষায়িত হতে পারে

Google-এর ড্যানি সুলিভান আরও ব্যাখ্যা করেছেন যে যদিও এগুলি স্বতন্ত্র AI-ভিত্তিক অ্যালগরিদম, তারা প্রায়শই একই প্রশ্নের র‌্যাঙ্কিং এবং বুঝতে সাহায্য করার জন্য একসাথে কাজ করে।

Google আমাদের বলেছে যে এই সমস্ত AI সিস্টেমগুলি "কোয়েরি এবং সম্ভাব্য প্রাসঙ্গিক ফলাফল সহ ভাষা বোঝার জন্য ব্যবহৃত হয়," যোগ করে যে "এগুলি শুধুমাত্র একটি প্রশ্ন বা একটি পৃষ্ঠা বিশ্লেষণ করার জন্য বিচ্ছিন্নভাবে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়নি।" পূর্বে, এটি অনুমান করা যেতে পারে এবং বোঝা যেত যে একটি AI সিস্টেম পৃষ্ঠার বিষয়বস্তু নয় বরং ক্যোয়ারী বোঝার দিকে আরও বেশি নজর দিয়েছে, তবে এটি এমন নয়, অন্তত 2022 সালে নয়।

Google আরও নিশ্চিত করেছে যে 2022-এ র‍্যাঙ্কব্রেইন, নিউরাল ম্যাচিং এবং BERT বিশ্বব্যাপী, Google সার্চ যে সমস্ত ভাষায় কাজ করে সেই সব ভাষায় ব্যবহার করা হয়েছে।

এবং যখন এটি ওয়েব অনুসন্ধান বনাম স্থানীয় অনুসন্ধান বনাম চিত্র, কেনাকাটা এবং অন্যান্য উল্লম্বের ক্ষেত্রে আসে, তখন Google ব্যাখ্যা করে যে RankBrain, নিউরাল ম্যাচিং এবং BERT ওয়েব অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহৃত হয়। গুগলের মতে, গুগল সার্চের অন্যান্য মোড বা উল্লম্ব যেমন ছবি বা শপিং মোড আলাদা, বিশেষায়িত এআই সিস্টেম ব্যবহার করে।

মূল আপডেট এবং এআই সম্পর্কে কী?

উপরে যেমন ব্যাখ্যা করা হয়েছে, গুগল ব্যবহার করেআপনি Google অনুসন্ধানে প্রবেশ করা বেশিরভাগ প্রশ্নের মধ্যে RankBrain, নিউরাল ম্যাচিং এবং BERT, কিন্তু Google-এরও মূল আপডেট রয়েছে। Google ব্রড কোর আপডেটগুলি যা Google বছরে কয়েকবার রোল আউট করে তা প্রায়শই সাইটের মালিক, প্রকাশক এবং এসইওদের দ্বারা লক্ষ্য করা যায় যখন Google এই বৃহত্তর AI-ভিত্তিক সিস্টেমগুলি প্রকাশ করে।

কিন্তু গুগল বলেছে যে এই সব একসাথে কাজ করতে পারে, মূল আপডেট সহ। গুগল বলেছে এই তিনটি, র‍্যাঙ্কব্রেইন, নিউরাল ম্যাচিং এবং BERT হল তাদের কাছে থাকা বৃহত্তর AI সিস্টেম। কিন্তু তাদের সার্চের মধ্যে অনেক AI সিস্টেম রয়েছে এবং কিছু মূল আপডেটের মধ্যে রয়েছে যা Google রোল আউট করে।

Google আমাদের বলেছে যে তাদের কাছে Google অনুসন্ধানে অন্যান্য মেশিন লার্নিং সিস্টেম রয়েছে। "র‍্যাঙ্কব্রেইন, নিউরাল ম্যাচিং, এবং BERT হল আমাদের আরও শক্তিশালী এবং বিশিষ্ট সিস্টেমগুলির মধ্যে কিছু," Google বলেছে৷ গুগল যোগ করেছে, "অন্যান্য এআই উপাদান রয়েছে যা মূল আপডেটগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে যা সেই নির্দিষ্ট তিনটি এআই সিস্টেমের সাথে সম্পর্কিত নয়।"

সম্পরকিত প্রবন্ধ

답글 남기기

이메일 주소는 공개되지 않습니다.

শীর্ষ বোতামে ফিরে যান