अव्यक्त शब्दार्थ अनुक्रमण (LSI): क्या यह Google रैंकिंग कारक है?

अव्यक्त अर्थ अनुक्रमण (LSI) एक अनुक्रमण और सूचना पुनर्प्राप्ति विधि है जिसका उपयोग शब्दों और अवधारणाओं के बीच संबंधों में पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जाता है।

एलएसआई के साथ, एक गणितीय तकनीक का उपयोग पाठ के संग्रह (एक सूचकांक) के भीतर शब्दार्थ से संबंधित शब्दों को खोजने के लिए किया जाता है, जहां वे संबंध अन्यथा छिपे (या गुप्त) हो सकते हैं।

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और उस संदर्भ में, ऐसा लगता है कि यह SEO के लिए अति महत्वपूर्ण हो सकता है।

सही?

आखिरकार, Google सूचनाओं का एक विशाल सूचकांक है, और हम सिमेंटिक खोज और खोज रैंकिंग एल्गोरिथम में प्रासंगिकता के महत्व के बारे में सभी प्रकार की बातें सुन रहे हैं।

यदि आपने SEO में गुप्त अर्थ अनुक्रमण के बारे में गड़गड़ाहट सुनी है या आपको LSI कीवर्ड का उपयोग करने की सलाह दी गई है, तो आप अकेले नहीं हैं।

लेकिन क्या LSI वास्तव में आपकी खोज रैंकिंग को बेहतर बनाने में मदद करेगा? चलो एक नज़र डालते हैं।

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दावा: रैंकिंग कारक के रूप में गुप्त अर्थपूर्ण अनुक्रमण

दावा सरल है: एलएसआई कीवर्ड का उपयोग करके वेब सामग्री को अनुकूलित करने से Google को इसे बेहतर ढंग से समझने में मदद मिलती है और आपको उच्च रैंकिंग के साथ पुरस्कृत किया जाएगा।

बैकलिंको एलएसआई कीवर्ड को इस तरह परिभाषित करता है:

     "LSI (लेटेंट सिमेंटिक इंडेक्सिंग) कीवर्ड अवधारणात्मक रूप से संबंधित शब्द हैं जिनका उपयोग सर्च इंजन किसी वेबपेज पर सामग्री को गहराई से समझने के लिए करते हैं।"

प्रासंगिक रूप से संबंधित शब्दों का उपयोग करके, आप अपनी सामग्री के बारे में Google की समझ को गहरा कर सकते हैं। या तो कहानी इस प्रकार है।

वह संसाधन एलएसआई कीवर्ड के लिए कुछ बहुत ही आकर्षक तर्क देता है:

     "गूगल इतने गहरे स्तर पर सामग्री को समझने के लिए एलएसआई कीवर्ड पर निर्भर करता है।"
     “LSI कीवर्ड समानार्थी नहीं हैं। इसके बजाय, वे ऐसे शब्द हैं जो आपके लक्षित कीवर्ड से निकटता से जुड़े हुए हैं।"

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     "Google केवल बोल्ड शब्द नहीं है जो आपके द्वारा अभी खोजे गए (खोज परिणामों में) से बिल्कुल मेल खाता है। वे बोल्ड शब्द और वाक्यांश भी हैं जो समान हैं। कहने की जरूरत नहीं है, ये एलएसआई कीवर्ड हैं जिन्हें आप अपनी सामग्री में छिड़कना चाहते हैं।"

क्या आपके लक्षित कीवर्ड से निकटता से संबंधित "छिड़काव" शब्दों का यह अभ्यास एलएसआई के माध्यम से आपकी रैंकिंग में सुधार करने में मदद करता है?

रैंकिंग फैक्टर के रूप में एलएसआई के लिए साक्ष्य

प्रासंगिकता को पांच प्रमुख कारकों में से एक के रूप में पहचाना जाता है जो Google को यह निर्धारित करने में सहायता करता है कि किसी दिए गए प्रश्न के लिए कौन सा परिणाम सबसे अच्छा उत्तर है।

जैसा कि Google अपने हाउ सर्च वर्क्स संसाधन में बताता है:

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     "आपकी क्वेरी के लिए प्रासंगिक परिणाम वापस करने के लिए, हमें पहले यह स्थापित करने की आवश्यकता है कि आप कौन सी जानकारी खोज रहे हैं - आपकी क्वेरी के पीछे का इरादा।"

एक बार इरादा स्थापित हो जाने के बाद:

     "...एल्गोरिदम यह आकलन करने के लिए वेबपृष्ठों की सामग्री का विश्लेषण करता है कि क्या पृष्ठ में ऐसी जानकारी है जो आप जो खोज रहे हैं उसके लिए प्रासंगिक हो सकती है।"

Google आगे बताता है कि प्रासंगिकता का "सबसे बुनियादी संकेत" यह है कि खोज क्वेरी में उपयोग किए गए कीवर्ड पृष्ठ पर दिखाई देते हैं। यह समझ में आता है - यदि आप खोजकर्ता की तलाश में खोजशब्दों का उपयोग नहीं कर रहे हैं, तो Google आपको सबसे अच्छा जवाब कैसे बता सकता है?

अब, यह वह जगह है जहां कुछ लोग मानते हैं कि एलएसआई खेल में आता है।

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यदि कीवर्ड का उपयोग प्रासंगिकता का संकेत है, तो केवल सही कीवर्ड का उपयोग करना एक मजबूत संकेत होना चाहिए।

इन एलएसआई खोजशब्दों को खोजने में आपकी मदद करने के लिए समर्पित उद्देश्य-निर्मित उपकरण हैं, और इस रणनीति में विश्वास करने वाले उन्हें पहचानने के लिए सभी प्रकार की अन्य खोजशब्द अनुसंधान रणनीति का उपयोग करने की सलाह देते हैं।

रैंकिंग फैक्टर के रूप में एलएसआई के खिलाफ साक्ष्य

Google के जॉन मुलर इस पर स्पष्ट हैं:

     "... हमारे पास एलएसआई कीवर्ड की कोई अवधारणा नहीं है। तो ऐसा कुछ है जिसे आप पूरी तरह से अनदेखा कर सकते हैं।"

SEO में एक स्वस्थ संदेह है कि एल्गोरिथ्म की अखंडता की रक्षा के लिए Google हमें भटकाने के लिए कुछ कह सकता है। तो चलिए यहां खुदाई करते हैं।

सबसे पहले, यह समझना महत्वपूर्ण है कि एलएसआई क्या है और यह कहां से आया है।

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अव्यक्त शब्दार्थ संरचना 1980 के दशक के अंत में एक कंप्यूटर सिस्टम में संग्रहीत फाइलों से पाठ्य वस्तुओं को पुनः प्राप्त करने के लिए एक पद्धति के रूप में उभरी। जैसे, यह प्रोग्रामर के लिए उपलब्ध पहले की सूचना पुनर्प्राप्ति (IR) अवधारणाओं में से एक का एक उदाहरण है।

जैसे-जैसे कंप्यूटर भंडारण क्षमता में सुधार हुआ और डेटा के इलेक्ट्रॉनिक रूप से उपलब्ध सेट आकार में बढ़ते गए, यह पता लगाना और भी मुश्किल हो गया कि कोई उस संग्रह में क्या ढूंढ रहा था।

शोधकर्ताओं ने 15 सितंबर, 1988 को दायर एक पेटेंट आवेदन में उस समस्या का वर्णन किया जिसे वे हल करने का प्रयास कर रहे थे:

"अधिकांश प्रणालियों को अभी भी डेटा ऑब्जेक्ट्स या टेक्स्ट ऑब्जेक्ट्स के बीच स्पष्ट संबंधों और लिंक को निर्दिष्ट करने के लिए उपयोगकर्ता या सूचना प्रदाता की आवश्यकता होती है, जिससे सिस्टम को बड़ी, विषम कंप्यूटर सूचना फ़ाइलों का उपयोग करने या लागू करने के लिए कठिन बना दिया जाता है, जिनकी सामग्री उपयोगकर्ता के लिए अपरिचित हो सकती है। "

उस समय IR में कीवर्ड मिलान का उपयोग किया जा रहा था, लेकिन Google के आने से बहुत पहले इसकी सीमाएं स्पष्ट हो गई थीं।

बहुत बार, किसी व्यक्ति द्वारा मांगी गई जानकारी की खोज के लिए उपयोग किए जाने वाले शब्द अनुक्रमित जानकारी में उपयोग किए गए शब्दों से सटीक मेल नहीं खाते थे।

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इसके दो कारण हैं:

    पर्यायवाची: किसी एक वस्तु या विचार का वर्णन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले शब्दों की विविध श्रेणी के परिणामस्वरूप प्रासंगिक परिणाम छूट जाते हैं।
    पॉलीसेमी: एक शब्द के विभिन्न अर्थों के परिणामस्वरूप अप्रासंगिक परिणाम प्राप्त होते हैं।

ये आज भी मुद्दे हैं, और आप कल्पना कर सकते हैं कि Google के लिए यह कितना बड़ा सिरदर्द है।

हालाँकि, प्रासंगिकता के समाधान के लिए Google द्वारा उपयोग की जाने वाली कार्यप्रणाली और तकनीक बहुत पहले LSI से आगे बढ़ गई थी।

एलएसआई ने जो किया वह सूचना पुनर्प्राप्ति के लिए स्वचालित रूप से "अर्थपूर्ण स्थान" बना रहा था।

जैसा कि पेटेंट बताता है, एलएसआई ने एसोसिएशन डेटा की इस अविश्वसनीयता को एक सांख्यिकीय समस्या के रूप में माना।

मातम में जाने के बिना, इन शोधकर्ताओं ने अनिवार्य रूप से माना कि एक छिपी हुई अंतर्निहित अव्यक्त अर्थ संरचना थी जिसे वे शब्द उपयोग डेटा से छेड़ सकते थे।

ऐसा करने से अव्यक्त अर्थ प्रकट होगा और सिस्टम को और अधिक प्रासंगिक परिणाम - और केवल सबसे प्रासंगिक परिणाम - वापस लाने में सक्षम होगा, भले ही कोई सटीक कीवर्ड मिलान न हो।

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यहाँ वह LSI प्रक्रिया वास्तव में कैसी दिखती है:

और यहां सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आपको पेटेंट आवेदन से इस पद्धति के उपरोक्त चित्रण के बारे में ध्यान देना चाहिए: दो अलग-अलग प्रक्रियाएं हो रही हैं।

सबसे पहले, संग्रह या सूचकांक अव्यक्त शब्दार्थ विश्लेषण से गुजरता है।

दूसरा, क्वेरी का विश्लेषण किया जाता है और पहले से संसाधित इंडेक्स को समानता के लिए खोजा जाता है।

और यहीं पर Google खोज रैंकिंग संकेत के रूप में LSI के साथ मूलभूत समस्या निहित है।

Google की अनुक्रमणिका सैकड़ों अरबों पृष्ठों में विशाल है, और यह लगातार बढ़ रही है।

हर बार जब कोई उपयोगकर्ता कोई प्रश्न दर्ज करता है, तो Google सबसे अच्छा उत्तर खोजने के लिए एक सेकंड के अंश में अपनी अनुक्रमणिका के माध्यम से छाँट रहा है।

एल्गोरिथम में उपरोक्त कार्यप्रणाली का उपयोग करने के लिए Google की आवश्यकता होगी:

    एलएसए का उपयोग करके उस सिमेंटिक स्पेस को उसके पूरे इंडेक्स में फिर से बनाएं।
    क्वेरी के अर्थ अर्थ का विश्लेषण करें।
    संपूर्ण अनुक्रमणिका के विश्लेषण से बनाए गए सिमेंटिक स्पेस में क्वेरी के अर्थ अर्थ और दस्तावेज़ों के बीच सभी समानताएं खोजें।
    उन परिणामों को क्रमबद्ध और रैंक करें।

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यह एक स्थूल निरीक्षण है, लेकिन मुद्दा यह है कि यह एक मापनीय प्रक्रिया नहीं है।

यह सूचना के छोटे संग्रह के लिए अति उपयोगी होगा। उदाहरण के लिए, कंपनी के तकनीकी दस्तावेज के कम्प्यूटरीकृत संग्रह के अंदर प्रासंगिक रिपोर्टों को सामने लाने के लिए यह मददगार था।

पेटेंट आवेदन दिखाता है कि एलएसआई नौ दस्तावेजों के संग्रह का उपयोग करके कैसे काम करता है। यही वह करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। कम्प्यूटरीकृत सूचना पुनर्प्राप्ति के मामले में एलएसआई आदिम है।

एक रैंकिंग कारक के रूप में गुप्त सिमेंटिक इंडेक्सिंग: हमारा फैसला

जबकि शब्दार्थ प्रासंगिकता निर्धारित करके शोर को खत्म करने के अंतर्निहित सिद्धांतों ने निश्चित रूप से एलएसए/एलएसआई पेटेंट किए जाने के बाद से खोज रैंकिंग में विकास को सूचित किया है, एलएसआई का आज एसईओ में कोई उपयोगी अनुप्रयोग नहीं है।

इसे पूरी तरह से खारिज नहीं किया गया है, लेकिन इस बात का कोई सबूत नहीं है कि Google ने कभी भी परिणामों को रैंक करने के लिए एलएसआई का इस्तेमाल किया है। और Google निश्चित रूप से आज खोज परिणामों को रैंक करने के लिए LSI या LSI कीवर्ड का उपयोग नहीं कर रहा है।

जो लोग एलएसआई कीवर्ड का उपयोग करने की सलाह देते हैं, वे एक अवधारणा पर लेट रहे हैं, वे यह समझाने के प्रयास में काफी समझ में नहीं आ रहे हैं कि एसईओ में जिस तरह से शब्द संबंधित हैं (या नहीं) महत्वपूर्ण हैं।

प्रासंगिकता और आशय Google की खोज रैंकिंग एल्गोरिथम में मूलभूत विचार हैं।

वे दो बड़े प्रश्न हैं जिन्हें वे किसी भी प्रश्न के सर्वोत्तम उत्तर को सामने लाने के लिए हल करने का प्रयास कर रहे हैं।

पर्यायवाची और बहुपत्नी अभी भी बड़ी चुनौतियाँ हैं।

शब्दार्थ - अर्थात्, शब्दों के विभिन्न अर्थों की हमारी समझ और वे कैसे संबंधित हैं - अधिक प्रासंगिक खोज परिणाम तैयार करने के लिए आवश्यक है।

लेकिन एलएसआई का इससे कोई लेना-देना नहीं है।

स्रोत: https://www.searchenginejournal.com/google-chain-of-thought-prompting/450106/