आपकी वेबसाइट पर ट्रैफिक बढ़ाने के लिए 10 आसान लेकिन शक्तिशाली SEO टिप्स

 अभी एक शानदार वेबसाइट बनाई है? महान। लेकिन अगर कोई नहीं देखता तो कौन परवाह करता है? ये सरल SEO ट्रिक्स और ट्वीक्स आपको Google, Bing और अन्य सर्च इंजन में अच्छी रैंक करने और आपकी साइट को देखने में मदद करेंगे।

हो सकता है कि आपने अपना मैग्नम ओपस लिखा हो, एक व्यक्तिगत निबंध जो इंटरनेट पर अपलोड होने के बाद निश्चित रूप से पुलित्जर को जीत लेगा। हो सकता है कि आप सिर्फ अपने शौक को दुनिया के साथ साझा करना चाहते हों। दुर्भाग्य से, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता अगर कोई आपकी वेबसाइट पर नहीं जाता है।

अगर आप चाहते हैं कि लोग आपकी वेबसाइट खोजें, तो सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन (एसईओ) जरूरी है। SEO उन प्रक्रियाओं के लिए एक व्यापक शब्द है जिसका उपयोग वेबमास्टर अपनी साइटों की बिंग और Google जैसे खोज इंजनों में अच्छी रैंकिंग की संभावनाओं को बढ़ाने के लिए करते हैं। चाहे आपकी साइट एक साझा, वीपीएस, या समर्पित सर्वर पर चल रही हो, आपको एसईओ का लाभ उठाना चाहिए ताकि आपकी साइट (उम्मीद है!) किसी खोज इंजन में किसी शब्द की कुंजी के बाद पहले परिणाम पृष्ठ पर दिखाई दे। निम्नलिखित SEO युक्तियाँ शानदार परिणाम प्लेसमेंट की गारंटी नहीं देतीं, लेकिन वे खोज इंजनों की मदद करने के लिए आवश्यक हैं—और लोगों को, विस्तार से—अपनी साइट खोजने में।

एक अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई वेबसाइट बनाएं

यदि आपकी साइट नई है, बड़ी है, या इसमें कई मल्टीमीडिया फ़ाइलें हैं, तो साइटमैप बनाने पर विचार करें। यह एक फ़ाइल है जो खोज इंजनों को वह जानकारी प्रदान करती है जिसकी उन्हें साइट पृष्ठों, वीडियो और ऑडियो को तेज़ी से क्रॉल और अनुक्रमित करने के लिए आवश्यक है। Google के पास एक उपयोगी साइटमैप जनरेटर है। बिंग भी करता है। वास्तव में, Google समाचार में प्रदर्शित होने के लिए आपकी वेबसाइट में एक साइटमैप होना चाहिए।

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इसके अलावा, आपकी वेबसाइट को विज़िटर को आपकी सामग्री को एक्सप्लोर करने और साझा करने के लिए प्रोत्साहित करना चाहिए। उत्पाद बेचना? आपके मुखपृष्ठ को कम से कम कुछ अनुकूलित उत्पाद छवियों पर प्रकाश डालना चाहिए (उस पर बाद में अधिक)। ब्लॉग चला रहे हैं? अपने नवीनतम पोस्ट और मार्की निबंधों के लिंक। ये क्रियाएं न केवल आगंतुकों को, बल्कि खोज इंजनों को भी आकर्षित करती हैं। यह उन्हें दिखाता है कि आप क्या महत्वपूर्ण मानते हैं।

बैकएंड पर, आपकी वेबसाइट के शीर्षक फ़ील्ड को पूरी साइट को उसके नाम और प्रासंगिक कीवर्ड तक डिस्टिल करना चाहिए, जैसा कि खोज परिणामों में दिखाई देता है। इसलिए, लोगों और मकड़ियों को आकर्षित करने के लिए अपनी साइट का नाम और कीवर्ड सावधानी से चुनें। हम आपको दिखाएंगे कि यह कैसे करना है, बस थोड़ी देर में।

अंत में, एक आकर्षक वेबसाइट के मूल्य को कम मत समझो। यदि आपकी साइट एक पुराने जियोसिटीज पृष्ठ की तरह दिखती है, तो लोग चले जाएंगे, कभी वापस नहीं आएंगे, और अधिक पेशेवर दिखने वाले प्रतियोगी की तलाश करेंगे। यह खोए हुए आगंतुक, मूल्यवान बाहरी लिंक, सोशल मीडिया चर्चा और राजस्व है। हमारे अनुशंसित वेबसाइट निर्माता आपको जल्दी से एक आकर्षक, कार्यात्मक वेबसाइट बनाने के लिए टूल प्रदान करते हैं।

एक विशिष्ट विषय पर ध्यान दें

खोज इंजन लोगों को सबसे अधिक आधिकारिक और सही परिणामों की ओर इंगित करना चाहते हैं। इसलिए, यदि आप किसी विशेष विषय के विशेषज्ञ हैं, जिसे आप एक्सप्लोर करना चाहते हैं, तो आपकी वेबसाइट की सामग्री को यह प्रतिबिंबित करना चाहिए। अपने व्यंजनों को दुनिया के साथ साझा करना चाहते हैं? फिर भोजन आपकी साइट का फोकस होना चाहिए। पैनकेक सामग्री को धातु के काम के साथ मिश्रित न करें। आखिरकार, यह संभावना नहीं है कि आपकी वेबसाइट एक विशाल बहुराष्ट्रीय निगम या एक बड़ा समाचार संगठन है जिसे सभी लोगों के लिए सब कुछ होना चाहिए।

विशिष्टता भी महत्वपूर्ण है। यदि आप गहरे समुद्र में मछली पकड़ने के विपरीत मक्खी मछली पकड़ने के उत्कृष्ट दृष्टिकोण वाले मछुआरे हैं, तो आपकी वेबसाइट के बारे में यही होना चाहिए। आप मेज पर जो लाते हैं उसमें झुक जाओ; यह आपकी वेब उपस्थिति में मदद करेगा। 

 

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प्रासंगिक कीवर्ड चुनें

एक केंद्रित विषय आपकी साइट के कीवर्ड चुनना आसान बनाता है। कीवर्ड क्या हैं? वे मुख्य शब्द हैं जो लोगों को आपकी साइट पर ले जाते हैं। कीवर्ड का ठीक से उपयोग करने के लिए, आप अपनी वेबसाइट के विभिन्न तत्वों-लेखों, छवियों, वीडियो, पॉडकास्ट- को लेते हैं और उन्हें एसईओ-अनुकूल शब्दों में सारांशित करते हैं। आपको अपनी साइट के URL में कीवर्ड, हेडर टैग, मेटा विवरण और ऑल्ट एट्रिब्यूट भी चाहिए। बस अपनी वेबसाइट के बैकएंड तक पहुंचें और शब्दों को कीवर्ड फ़ील्ड में रखें (यदि आप वेबसाइट बिल्डर का उपयोग कर रहे हैं) या कोड संपादित करें (यदि आप वेब होस्टिंग सेवा के बैकएंड में प्रवेश करना और HTML के साथ छेड़छाड़ करना पसंद करते हैं)।

लोगों की खोजों से मेल खाने के लिए आपको खोजशब्दों को अनुकूलित करना चाहिए। यदि आपकी वेबसाइट हाथ से बुने हुए स्कार्फ बेचती है, तो "स्कार्फ" और "बुनाई" आपके कीवर्ड होने चाहिए। जैसा कि आपने शायद अनुमान लगाया था, जब कोई खोज करता है तो वही कीवर्ड अन्य साइटों को खींच लेंगे। परिणामस्वरूप, आपको मानक खोजशब्दों का लंबी-पूंछ वाले खोजशब्दों के साथ बैकअप लेना चाहिए, जो अधिक विशिष्ट खोज हैं।

हमारे पहले के उदाहरण का उपयोग करते हुए, एक प्रासंगिक, लंबी-पूंछ वाला कीवर्ड "सर्वश्रेष्ठ हाथ से बुना हुआ पोकेमोन स्कार्फ" होगा। यह एक विशेष रूप से विशिष्ट खोज है जिसका लाभ आप अपनी साइट को पैक से अलग बनाने के लिए उठा सकते हैं। Google के पास एक टूल है, कीवर्ड प्लानर, जो आपको शक्तिशाली कीवर्ड खोजने में मदद करता है। हालांकि, बहुत अस्पष्ट मत बनो; आप उन खोजशब्दों का उपयोग नहीं करना चाहते हैं जो खोज इंजन में कम लोग करते हैं।

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लगातार आधार पर गुणवत्तापूर्ण सामग्री बनाएं

सामग्री गुणवत्ता कारक एसईओ में भी। उदाहरण के लिए, कार इंजनों के बारे में एक ब्लॉग को सवालों के जवाब देने या आला विषयों पर रोशनी डालने की जरूरत है। इंजनों के बारे में जुगाड़ करने के बजाय, जानकारी से भरे लेखों के साथ गहराई से जाना सबसे अच्छा है, जैसे कि "ट्रांसमिशन रिपेयर के 5 फंडामेंटल" या "वे चीजें जो आप कार्बोरेटर सफाई के बारे में नहीं जानते होंगे।"

खोज इंजन नई, बदलती सामग्री वाली वेबसाइटों को प्राथमिकता देते हैं। आप किसी अन्य साइट से सामग्री को कॉपी और पेस्ट नहीं करना चाहते हैं। वास्तव में, खोज इंजन आपकी साइट को उसके लिए दंडित करेंगे। उच्च गुणवत्ता, मूल सामग्री पर ध्यान दें।

इसके अलावा, आपको अपनी वेबसाइट को लगातार अपडेट करना होगा, चाहे वह नए लेखों, कला या उत्पादों के रूप में हो। आगंतुक आपकी साइट पर लौटने या फेसबुक, ट्विटर, इंस्टाग्राम या अन्य सोशल मीडिया नेटवर्क पर आपकी सामग्री साझा करने का एक कारण चाहते हैं। सर्च इंजन स्पाइडर भी ताजा सामग्री की जांच करने के लिए उत्सुक हैं।

मूल्यवान प्राधिकरण के निर्माण के लिए ऑफ-साइट लिंक स्थापित करना आवश्यक है। खोज इंजन अन्य विश्वसनीय साइटों से आपकी साइट के लिंक खोजते हैं, जिसमें वे उपरोक्त सोशल मीडिया नेटवर्क या अन्य अत्यधिक तस्करी वाली वेबसाइटें शामिल हैं। यदि आपकी साइट केंद्रित, गुणवत्तापूर्ण सामग्री प्रदान करती है जिसके परिणामस्वरूप द न्यूयॉर्क टाइम्स से एक लिंक मिलता है, तो खोज इंजन आपकी साइट को उल्लेखनीय के रूप में देखेंगे और इसकी रैंक बढ़ाएंगे।

हालाँकि, आप इसे कृत्रिम रूप से नहीं कर सकते। अपनी सामग्री को जानें, उस ज्ञान को सामने और केंद्र में रखें, उसे स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करें, और अपनी वेबसाइट को नियमित रूप से अपडेट करें। यह मानते हुए कि लोग तरसते हैं, आपकी साइट अंततः SEO कर्षण प्राप्त करेगी।

आकर्षक पेज टाइटल और हेडलाइंस बनाएं

एक पृष्ठ का शीर्षक और शीर्षक समान हैं, लेकिन एक ही वेबसाइट पृष्ठ को नाम देने के अलग-अलग तरीके हैं। पहला एक कीवर्ड-केंद्रित शीर्षक है जिसे खोज इंजन देवताओं को खुश करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि बाद वाले को उन लोगों को खुश करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो पृष्ठ पर क्लिक करते हैं।

उदाहरण के लिए, "2021 होंडा सिविक रिव्यू" एक सख्त, एसईओ-अनुकूल पृष्ठ शीर्षक है जो केवल खोज परिणामों में दिखाई देता है। आखिर पेज टाइटल बिंग और गूगल लव के लिए ही लिखे जाते हैं। "10 कारण क्यों 2021 सिविक होंडा की सर्वश्रेष्ठ कार है" एक महान, ऑन-पेज शीर्षक है जो शेयरों और लौटने वाले पाठकों को प्रोत्साहित करता है। यह भी अच्छा SEO है। बेशक, पेज और हेडलाइन के शीर्षक एक जैसे हो सकते हैं. यह देखने के लिए प्रयोग करें कि कौन सी विधि सबसे अच्छा काम करती है।

एहतियात के तौर पर, सुनिश्चित करें कि आपके पृष्ठ का शीर्षक और शीर्षक पृष्ठ पर क्या है, इसका सटीक वर्णन करता है। यदि सामग्री में यह प्रतिबिंबित नहीं होता है, तो "2021 होंडा सिविक रिव्यू" पृष्ठ का नाम न दें। यह पाठक से झूठ बोल रहा है, जिस पर Google और अन्य खोज इंजन भड़कते हैं। आप विश्वास, अधिकार और SEO रैंक खो देंगे।

अपनी छवियों को अनुकूलित करें

वेब पर, छवियों को हम लाइनों के अंदर रंगते हैं; उज्ज्वल, स्वच्छ चित्र एक वेबसाइट को आमंत्रित करते हैं। इसके अलावा, छवियां उस उत्पाद या सेवाओं को हाइलाइट करती हैं जिन्हें आप बेचना चाहते हैं, और पाठकों को जोड़े रखने के लिए बड़े टेक्स्ट ब्लॉक को तोड़ते हैं। छवियां महत्वपूर्ण हैं, इसलिए आपको उन्हें अनुकूलित करने के लिए समय निकालना चाहिए।

वेब के लिए अपनी छवियों को अनुकूलित करने का पहला चरण उन्हें एक प्रबंधनीय आकार में छोटा करना है। आपको प्रत्येक छवि को मेगाबाइट के आकार में रखना चाहिए; यदि आपके पास छवि-भारी पृष्ठ है तो और भी छोटा। छवियों को अधिकतम 1920 गुणा 1080-पिक्सेल रिज़ॉल्यूशन में आकार देना और JPG या WEBP प्रारूपों का उपयोग करने से आपके पृष्ठों को जल्दी लोड होने में मदद मिलेगी। सर्च इंजन स्लो-लोडिंग साइट्स को पसंद नहीं करते हैं।

सुनिश्चित करें कि आपकी छवियों में उचित Alt विशेषताएँ भी हैं। उदाहरण के लिए, Google वास्तव में आपके द्वारा अपनी साइट पर अपलोड की गई छवियों को नहीं देख सकता है, लेकिन Alt विशेषताएँ आपकी फ़ोटो को श्रेणीबद्ध करने में खोजकर्ता की मदद करती हैं। Alt विशेषताएँ छवि का विवरण होनी चाहिए, लेकिन बहुत लंबी नहीं होनी चाहिए। लगभग 125 वर्णों का लक्ष्य रखें, अधिकतम।

सामग्री प्रबंधन प्रणाली (सोचें वर्डप्रेस) में आमतौर पर Alt फ़ील्ड होते हैं, जिससे आप आसानी से एक छवि कीवर्ड टाइप कर सकते हैं। यदि आप HTML संपादित करना पसंद करते हैं, तो alt विशेषताएँ इस तरह काम करती हैं:

    <img src="cool_dude.jpg" alt="एक लेख लिखने वाला आदमी" चौड़ाई = "1920" ऊंचाई = "1080">

इस स्पष्ट पाठ को अपनी सभी वेबसाइट छवियों में जोड़ने की आदत डालें।

अपनी वेबसाइट का लोड समय कम करें

Google के मार्केट रिसर्च के अनुसार, 53 प्रतिशत मोबाइल ऑडियंस किसी साइट को लोड होने में तीन सेकंड से अधिक समय लेने पर छोड़ देते हैं। उनका समय मूल्यवान है, इसलिए उन्हें धीमी गति से चलने वाली वेबसाइट के साथ उछाल के लिए प्रोत्साहित न करें।

आप Google PageSpeed Insights, Google की Test My Site, या Pingdom से अपनी साइट की गति का विश्लेषण कर सकते हैं। ये उपकरण इस बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करते हैं कि आप अपनी वेबसाइट के लोड समय को कैसे बेहतर बना सकते हैं। इसमें उन छवियों या स्क्रिप्ट को बदलना शामिल है जिन्हें लोड होने में कुछ समय लग सकता है।

यदि आप वर्डप्रेस का उपयोग कर रहे हैं, तो आप किसी भी ऐसे प्लग-इन को हटाना चाहेंगे जो आपकी साइट के लिए महत्वपूर्ण नहीं हैं। आपको WP-Rocket भी देखना चाहिए, एक वर्डप्रेस प्लग-इन जो तेजी से लोड समय के लिए पृष्ठों को कैश करता है।

सूचना-पैक मेटा विवरण लिखें

एक मेटा विवरण, जिसे स्निपेट के रूप में भी जाना जाता है, आपके प्रत्येक पृष्ठ के HTML कोड में एक छोटा पैराग्राफ है। मेटा विवरण खोज इंजन परिणामों में पृष्ठ शीर्षक के नीचे दिखाई देते हैं, और एक पृष्ठ के उद्देश्य को अधिक गहराई से समझाते हैं। यह यहां है कि आप लंबे विवरण (लगभग 150 वर्ण!) लिख सकते हैं जो पृष्ठ शीर्षकों में फिट नहीं होंगे। चेतावनी: अपने सभी कीवर्ड वहां न डालें। वह है कीवर्ड स्टफिंग, और सर्च इंजन उस पर फिदा हैं। इसके बजाय, अपना मेटा विवरण सरल भाषा में लिखें।

यदि आप HTML को संपादित करने में सहज हैं, तो प्रत्येक पृष्ठ के "शीर्षक" अनुभाग में मेटा विवरण छोड़ दें। यहाँ एक उदाहरण है।

    <सिर>

    <मेटा नाम = "विवरण" सामग्री = "मुफ़्त वेब ट्यूटोरियल">

    <मेटा नाम = "कीवर्ड" सामग्री = "एचटीएमएल, सीएसएस, जावास्क्रिप्ट">

    <मेटा नाम = "लेखक" सामग्री = "जॉन डो">

    </सिर>

विवरण और कीवर्ड के लिए मेटा टैग पर ध्यान दें। वे प्राथमिक क्षेत्र हैं जहां आपको अपने एसईओ प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

कई सामग्री प्रबंधन प्रणालियाँ आपको HTML में खोदे बिना मेटा विवरण संपादित करने देती हैं। यदि आप वर्डप्रेस का उपयोग कर रहे हैं, तो कई अलग-अलग प्लग-इन हैं, जैसे ऑल इन वन एसईओ पैक या योस्ट एसईओ, जो आपको कोड से निपटने के बिना मेटा विवरण जोड़ने देता है।

अपने यूआरएल को संबोधित करें

हां, आपको यूआरएल पर भी एसईओ रणनीति लागू करनी होगी। खोज इंजन आपकी साइट के URL में खोजशब्दों को उतना ही मानते हैं जितना वे किसी पृष्ठ पर खोजशब्दों पर विचार करते हैं।

क्या आपकी वेबसाइट डायनामिक URL, पतों का उपयोग करती है जो क्रमांकित पृष्ठों पर निर्भर करते हैं? यदि ऐसा है, तो उन्हें स्थिर URL से बदलें। इस काल्पनिक ब्लॉग पोस्ट को लें, उदाहरण के लिए: http://thebestsiteever.com/post/detail?id=27869। URL के अंत में दी गई संख्या उस विशिष्ट पोस्ट का प्रतिनिधित्व करती है, लेकिन यह बिल्कुल भी वर्णनात्मक नहीं है।

इसे ठीक करने के लिए, अपनी साइट के बैकएंड में डुबकी लगाएं और स्थिर URL सक्षम करें, ताकि आप अपनी साइट के पते में महत्वपूर्ण कीवर्ड जोड़ सकें। स्थिर URL के साथ, स्मार्ट कारों के बारे में वही पोस्ट http://thebestsiteever.com/post/smart-cars के रूप में दिखाई देगी। खोज इंजन इस अधिक जानकारीपूर्ण URL संरचना को पसंद करते हैं। याद रखें, संक्षिप्तता महत्वपूर्ण है, इसलिए URL को कीवर्ड-पैक वाक्य न बनाएं। अंत में, सभी शब्दों को एक साथ समेटने के बजाय, URL में शब्दों को तोड़ने के लिए हाइफ़न का उपयोग करें।.

मास्टर इंटरनल लिंकिंग

आपकी साइट को खोज-इंजन अधिकार प्राप्त होता है जब अन्य साइटें इससे लिंक होती हैं, खासकर यदि उन बाहरी पृष्ठों को भरोसेमंद और लोकप्रिय के रूप में देखा जाता है। इन्हें बैकलिंक्स कहा जाता है, और सच्चाई यह है कि इन पर आपका ज्यादा नियंत्रण नहीं है। अपना सर्वश्रेष्ठ काम आगे रखें, और आशा करते हैं कि वे आपके रास्ते में आएंगे।

दूसरी ओर, इंटरनल लिंकिंग पर आपका पूरा नियंत्रण होता है। आप विज़िटर्स को अपनी साइट पर और गहराई तक ले जाने के लिए संबंधित लेखों को लिंक करना चाहते हैं। आम तौर पर, आप एंकर टेक्स्ट से लिंक करना चाहते हैं, वे शब्द जिन्हें विज़िटर एक पृष्ठ से दूसरे पृष्ठ पर ले जाने के लिए क्लिक करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपकी साइट में स्पार्क प्लग के बारे में कोई पोस्ट है, और आप इसे इंजन रखरखाव के बारे में किसी पोस्ट से लिंक करना चाहते हैं, तो अतिरिक्त एसईओ रस के लिए काल्पनिक "अपने स्पार्क प्लग बदलें" एंकर टेक्स्ट का उपयोग करें।

आंतरिक कड़ियाँ प्राकृतिक और संयम से उपयोग की जानी चाहिए। एक पैराग्राफ जो कुछ भी नहीं है लेकिन लिंक बहुत पठनीय नहीं है, इसलिए खोज इंजन इसे खारिज कर देंगे। आपको यह भी सुनिश्चित करना चाहिए कि आपके लिंक काम करते हैं। टूटे हुए लिंक इंगित करते हैं कि आप उचित साइट रखरखाव की अनदेखी कर रहे हैं, इसलिए खोज इंजन आपकी साइट को दंडित करेंगे। यदि आपको टूटी कड़ियों के लिए अपनी वेब साइट को स्कैन करने में सहायता की आवश्यकता है, तो डेड लिंक चेकर पर जाएं।

ये 10 SEO टिप्स सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन हिमशैल की नोक हैं, लेकिन वे एक उत्कृष्ट प्रारंभिक बिंदु हैं। बिंग, गूगल और अन्य सर्च इंजनों में अच्छी रैंकिंग रातोंरात नहीं होगी, इसलिए धैर्य रखें क्योंकि आप इन युक्तियों को अपनी वेबसाइट पर लागू करते हैं। और यहाँ अक्सर लौटो! हम इस पृष्ठ को नियमित आधार पर अधिक उपयोगी SEO युक्तियों के साथ अपडेट करेंगे।

स्रोत: https://www.pcmag.com/how-to/easy-but-powerful-seo-tips-to-boost-traffic-to-your-website

खोज में मशीन सीखने के लिए एक गाइड: मुख्य शब्द, अवधारणाएं और एल्गोरिदम

समझना चाहते हैं कि मशीन लर्निंग खोज को कैसे प्रभावित करता है? जानें कि Google कैसे खोज में मशीन लर्निंग मॉडल और एल्गोरिदम का उपयोग करता है।

जब मशीन लर्निंग की बात आती है, तो कुछ व्यापक अवधारणाएं और शब्द होते हैं जिन्हें खोज में सभी को पता होना चाहिए। हम सभी को पता होना चाहिए कि मशीन लर्निंग का उपयोग कहाँ किया जाता है, और विभिन्न प्रकार की मशीन लर्निंग मौजूद है।

मशीन लर्निंग कैसे खोज को प्रभावित करती है, सर्च इंजन क्या कर रहे हैं और काम पर मशीन लर्निंग को कैसे पहचानें, इसकी बेहतर समझ हासिल करने के लिए आगे पढ़ें। आइए कुछ परिभाषाओं से शुरू करें। फिर हम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और मॉडल में शामिल होंगे।

मशीन सीखने की शर्तें

कुछ महत्वपूर्ण मशीन सीखने की शर्तों की परिभाषा इस प्रकार है, जिनमें से अधिकांश पर लेख में किसी बिंदु पर चर्चा की जाएगी। यह प्रत्येक मशीन लर्निंग टर्म की व्यापक शब्दावली होने का इरादा नहीं है। यदि आप ऐसा चाहते हैं, तो Google यहां एक अच्छा प्रदान करता है।

    एल्गोरिथम: आउटपुट उत्पन्न करने के लिए डेटा पर चलने वाली गणितीय प्रक्रिया। विभिन्न मशीन सीखने की समस्याओं के लिए विभिन्न प्रकार के एल्गोरिदम हैं।
    आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई): कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र कंप्यूटर को ऐसे कौशल या क्षमताओं से लैस करने पर केंद्रित है जो मानव बुद्धि से दोहराते हैं या प्रेरित होते हैं।
    कॉर्पस: लिखित पाठ का संग्रह। आमतौर पर किसी न किसी तरह से आयोजित किया जाता है।
    इकाई: एक चीज या अवधारणा जो अद्वितीय, एकवचन, अच्छी तरह से परिभाषित और अलग है। आप इसे संज्ञा के रूप में शिथिल रूप से सोच सकते हैं, हालाँकि यह इससे थोड़ा व्यापक है। लाल रंग का एक विशिष्ट रंग एक इकाई होगा। क्या यह अद्वितीय और विलक्षण है कि इसके जैसा कुछ और नहीं है, यह अच्छी तरह से परिभाषित है (हेक्स कोड सोचें) और यह अलग है कि आप इसे किसी अन्य रंग से अलग बता सकते हैं।
    मशीन लर्निंग: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक क्षेत्र, कार्यों को करने के लिए एल्गोरिदम, मॉडल और सिस्टम के निर्माण पर केंद्रित है और आम तौर पर स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना उस कार्य को करने में खुद को बेहतर बनाने के लिए।

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    मॉडल: एक मॉडल अक्सर एल्गोरिथम के साथ भ्रमित होता है। भेद धुंधला हो सकता है (जब तक कि आप मशीन लर्निंग इंजीनियर न हों)। अनिवार्य रूप से, अंतर यह है कि जहां एक एल्गोरिदम केवल एक सूत्र है जो आउटपुट मान उत्पन्न करता है, एक मॉडल एक विशिष्ट कार्य के लिए प्रशिक्षित होने के बाद उस एल्गोरिदम का प्रतिनिधित्व करता है। इसलिए, जब हम "बीईआरटी मॉडल" कहते हैं, तो हम उस बीईआरटी का जिक्र कर रहे हैं जिसे एक विशिष्ट एनएलपी कार्य के लिए प्रशिक्षित किया गया है (कौन सा कार्य और मॉडल आकार किस विशिष्ट बीईआरटी मॉडल को निर्धारित करेगा)।
    प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी): किसी कार्य को पूरा करने के लिए भाषा-आधारित जानकारी को संसाधित करने में कार्य के क्षेत्र का वर्णन करने के लिए एक सामान्य शब्द।
    तंत्रिका नेटवर्क: एक मॉडल वास्तुकला, जिसमें मस्तिष्क से प्रेरणा लेते हुए, एक इनपुट परत शामिल होती है (जहां सिग्नल प्रवेश करते हैं - एक मानव में आप इसे किसी वस्तु को छूने पर मस्तिष्क को भेजे गए सिग्नल के रूप में सोच सकते हैं)), कई छिपी हुई परतें (कई अलग-अलग पथ प्रदान करते हुए इनपुट को आउटपुट का उत्पादन करने के लिए समायोजित किया जा सकता है), और आउटपुट परत। सिग्नल प्रवेश करते हैं, आउटपुट परत का उत्पादन करने के लिए कई अलग-अलग "पथ" का परीक्षण करते हैं, और हमेशा बेहतर आउटपुट स्थितियों की ओर बढ़ने के लिए प्रोग्राम किए जाते हैं। नेत्रहीन इसे द्वारा दर्शाया जा सकता है:

 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाम मशीन लर्निंग: क्या अंतर है?

अक्सर हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग जैसे शब्दों को एक दूसरे के स्थान पर इस्तेमाल करते हुए सुनते हैं। वे बिल्कुल समान नहीं हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों को मिमिक इंटेलिजेंस बनाने का क्षेत्र है, जबकि मशीन लर्निंग सिस्टम की खोज है जो किसी कार्य के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीख सकते हैं।

नेत्रहीन, आप इसके बारे में इस तरह सोच सकते हैं:

Google का मशीन लर्निंग-संबंधित एल्गोरिदम

सभी प्रमुख सर्च इंजन मशीन लर्निंग का उपयोग एक या कई तरीकों से करते हैं। वास्तव में, माइक्रोसॉफ्ट कुछ महत्वपूर्ण सफलताओं का उत्पादन कर रहा है। तो वेबफॉर्मर जैसे मॉडलों के साथ मेटा एआई के माध्यम से फेसबुक जैसे सामाजिक नेटवर्क हैं।

लेकिन यहां हमारा फोकस SEO पर है। और जबकि बिंग एक खोज इंजन है, 6.61% अमेरिकी बाजार हिस्सेदारी के साथ, हम इस लेख में इस पर ध्यान केंद्रित नहीं करेंगे क्योंकि हम लोकप्रिय और महत्वपूर्ण खोज-संबंधित तकनीकों का पता लगाते हैं।

Google मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के ढेर सारे उपयोग करता है। सचमुच ऐसा कोई तरीका नहीं है जिससे आप, मैं या कोई Google इंजीनियर उन सभी को जान सके। इसके शीर्ष पर, कई खोज के अनसंग नायक हैं, और हमें उन्हें पूरी तरह से तलाशने की आवश्यकता नहीं है क्योंकि वे अन्य प्रणालियों को बेहतर तरीके से काम करते हैं।

संदर्भ के लिए, इनमें एल्गोरिदम और मॉडल शामिल होंगे जैसे:

Google FLAN - जो सरलता से गति देता है, और एक डोमेन से दूसरे डोमेन में सीखने के हस्तांतरण को कम्प्यूटेशनल रूप से कम खर्चीला बनाता है। ध्यान देने योग्य: मशीन लर्निंग में, एक डोमेन किसी वेबसाइट को संदर्भित नहीं करता है, बल्कि कार्य या कार्यों के समूहों को संदर्भित करता है, जैसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में भावना विश्लेषण या कंप्यूटर विजन (सीवी) में ऑब्जेक्ट डिटेक्शन।
     वी-एमओई - इस मॉडल का एकमात्र काम कम संसाधनों वाले बड़े विजन मॉडल के प्रशिक्षण की अनुमति देना है। यह इस तरह का विकास है जो तकनीकी रूप से जो किया जा सकता है उसका विस्तार करके प्रगति की अनुमति देता है।
     उप-छद्म लेबल - यह प्रणाली वीडियो में कार्रवाई की पहचान में सुधार करती है, वीडियो से संबंधित विभिन्न समझ और कार्यों में सहायता करती है।

इनमें से कोई भी सीधे रैंकिंग या लेआउट को प्रभावित नहीं करता है। लेकिन वे प्रभावित करते हैं कि Google कितना सफल है।

तो अब आइए Google रैंकिंग से जुड़े मुख्य एल्गोरिदम और मॉडलों को देखें।

रैंकब्रेन

यहीं से यह सब शुरू हुआ, Google के एल्गोरिदम में मशीन लर्निंग का परिचय।

2015 में पेश किया गया, रैंकब्रेन एल्गोरिथम उन प्रश्नों पर लागू किया गया था जिन्हें Google ने पहले नहीं देखा था (उनमें से 15% के लिए लेखांकन)। जून 2016 तक सभी प्रश्नों को शामिल करने के लिए इसका विस्तार किया गया था।

हमिंगबर्ड और नॉलेज ग्राफ़ जैसी बड़ी प्रगति के बाद, रैंकब्रेन ने Google को दुनिया को स्ट्रिंग्स (कीवर्ड और शब्दों और वर्णों के सेट) से लेकर चीज़ों (इकाइयाँ) तक विस्तारित करने में मदद की। उदाहरण के लिए, इससे पहले Google अनिवार्य रूप से उस शहर (विक्टोरिया, बीसी) को दो शब्दों के रूप में देखता है जो नियमित रूप से सह-अस्तित्व में होते हैं, लेकिन नियमित रूप से अलग-अलग होते हैं और जब वे करते हैं तो हमेशा कुछ अलग नहीं होता है।

रैंकब्रेन के बाद उन्होंने विक्टोरिया, बीसी को एक इकाई के रूप में देखा - शायद मशीन आईडी (/ एम / 07ypt) - और इसलिए भले ही वे "विक्टोरिया" शब्द को हिट करते हों, अगर वे संदर्भ स्थापित कर सकते हैं तो वे इसे उसी इकाई के रूप में मानेंगे। विक्टोरिया, ई.पू.

इसके साथ वे केवल खोजशब्दों और अर्थों से परे "देखते हैं", बस हमारे दिमाग करते हैं। आखिरकार, जब आप "मेरे पास पिज्जा" पढ़ते हैं, तो क्या आप तीन अलग-अलग शब्दों के संदर्भ में समझते हैं या क्या आपके पास पिज्जा के सिर में एक दृश्य है, और आप जिस स्थान पर हैं, उसकी समझ है?

संक्षेप में, रैंकब्रेन एल्गोरिदम को कीवर्ड के बजाय चीजों पर अपने सिग्नल लागू करने में मदद करता है।

बर्ट

BERT (ट्रांसफॉर्मर से द्विदिश एनकोडर प्रतिनिधित्व)।

2019 में Google के एल्गोरिदम में BERT मॉडल की शुरुआत के साथ, Google अवधारणाओं की यूनिडायरेक्शनल समझ से द्विदिश में स्थानांतरित हो गया।

यह कोई सांसारिक परिवर्तन नहीं था।

2018 में BERT मॉडल के अपने ओपन-सोर्सिंग की घोषणा में शामिल दृश्य Google चित्र को चित्रित करने में मदद करता है:

मशीन लर्निंग में टोकन और ट्रांसफॉर्मर कैसे काम करते हैं, इस बारे में विस्तार से बताए बिना, हमारी जरूरतों के लिए यहां केवल तीन छवियों और तीरों को देखना और यह सोचना पर्याप्त है कि कैसे बीईआरटी संस्करण में, प्रत्येक शब्द किसी से भी जानकारी प्राप्त करता है पक्ष, उन कई शब्दों सहित दूर।

जहां पहले एक मॉडल केवल एक दिशा में शब्दों से अंतर्दृष्टि लागू कर सकता था, अब वे दोनों दिशाओं में शब्दों के आधार पर एक प्रासंगिक समझ प्राप्त करते हैं।

एक साधारण उदाहरण "कार लाल है" हो सकता है।

BERT के लाल होने के बाद ही कार का रंग ठीक से समझा गया, क्योंकि तब तक कार शब्द के बाद लाल शब्द आया था, और वह जानकारी वापस नहीं भेजी गई थी।

एक तरफ, यदि आप BERT के साथ खेलना चाहते हैं, तो GitHub पर विभिन्न मॉडल उपलब्ध हैं।

लाएमडीए

LaMDA को अभी तक जंगली में तैनात नहीं किया गया है, और पहली बार मई 2021 में Google I/O में इसकी घोषणा की गई थी।

स्पष्ट करने के लिए, जब मैं लिखता हूं "अभी तक तैनात नहीं किया गया है" मेरा मतलब है "मेरे सर्वोत्तम ज्ञान के लिए।" आखिरकार, हमने रैंकब्रेन महीनों के बारे में पता लगाया जब इसे एल्गोरिदम में तैनात किया गया था। उन्होंने कहा, जब यह होगा तो क्रांतिकारी होगा।

LaMDA एक संवादी भाषा मॉडल है, जो प्रतीत होता है कि वर्तमान अत्याधुनिक को कुचल देता है।

LaMDA के साथ फोकस मूल रूप से दो गुना है:

बातचीत में तर्कशीलता और विशिष्टता में सुधार करें। अनिवार्य रूप से, यह सुनिश्चित करने के लिए कि चैट में प्रतिक्रिया उचित और विशिष्ट है। उदाहरण के लिए, अधिकांश प्रश्नों के उत्तर "मुझे नहीं पता" उचित है लेकिन यह विशिष्ट नहीं है। दूसरी ओर, "आप कैसे हैं?" जैसे प्रश्न का उत्तर। अर्थात्, “मुझे बरसात के दिनों में बत्तख का सूप पसंद है। यह काफी कुछ पतंग उड़ाने जैसा है।" बहुत विशिष्ट है लेकिन शायद ही उचित है।
     LaMDA दोनों समस्याओं का समाधान करने में मदद करता है।
     जब हम संवाद करते हैं, तो यह शायद ही कभी एक रैखिक बातचीत होती है। जब हम सोचते हैं कि कोई चर्चा कहाँ से शुरू हो सकती है और कहाँ समाप्त हो सकती है, भले ही वह किसी एक विषय के बारे में ही क्यों न हो (उदाहरण के लिए, "इस सप्ताह हमारा ट्रैफ़िक कम क्यों है?"), हम आम तौर पर अलग-अलग विषयों को कवर करेंगे जो हमारे पास नहीं होंगे। अंदर जाने की भविष्यवाणी की।
     चैटबॉट का उपयोग करने वाला कोई भी व्यक्ति जानता है कि वे इन परिदृश्यों में अबाध हैं। वे अच्छी तरह से अनुकूलन नहीं करते हैं, और वे पिछली जानकारी को भविष्य में अच्छी तरह से नहीं ले जाते हैं (और इसके विपरीत)।
     LaMDA आगे इस समस्या का समाधान करता है।

हम इसे चैटबॉट से अपेक्षा से कहीं बेहतर तरीके से अपनाते हुए देख सकते हैं।

मुझे लगता है कि LaMDA को Google Assistant में लागू किया जा रहा है। लेकिन अगर हम इसके बारे में सोचते हैं, तो यह समझने की क्षमताओं में वृद्धि हुई है कि व्यक्तिगत स्तर पर प्रश्नों का प्रवाह कैसे काम करता है, निश्चित रूप से खोज परिणाम लेआउट की सिलाई और उपयोगकर्ता के लिए अतिरिक्त विषयों और प्रश्नों की प्रस्तुति दोनों में मदद मिलेगी।

मूल रूप से, मुझे पूरा यकीन है कि हम LaMDA से प्रेरित तकनीकों को खोज के गैर-चैट गैर-चैट क्षेत्रों में देखेंगे।

केल्मो

ऊपर, जब हम रैंकब्रेन पर चर्चा कर रहे थे, हमने मशीन आईडी और संस्थाओं को छुआ। खैर, केईएलएम, जिसे मई 2021 में घोषित किया गया था, इसे एक नए स्तर पर ले जाता है।

KELM का जन्म खोज में पूर्वाग्रह और विषाक्त जानकारी को कम करने के प्रयास से हुआ था। चूंकि यह विश्वसनीय जानकारी (विकिडेटा) पर आधारित है, इसलिए इस उद्देश्य के लिए इसका अच्छी तरह से उपयोग किया जा सकता है।

एक मॉडल होने के बजाय, केईएलएम एक डेटासेट की तरह है। मूल रूप से, यह मशीन लर्निंग मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा है। यहां हमारे उद्देश्यों के लिए अधिक दिलचस्प यह है कि यह हमें उस दृष्टिकोण के बारे में बताता है जिसे Google डेटा के लिए लेता है।

संक्षेप में, Google ने अंग्रेजी विकिडाटा ज्ञान ग्राफ लिया, जो त्रिगुणों (विषय इकाई, संबंध, वस्तु इकाई (कार, रंग, लाल) का एक संग्रह है और इसे विभिन्न इकाई उप-अनुच्छेदों में बदल दिया और इसे मौखिक रूप दिया। इसे सबसे आसानी से समझाया गया है एक छवि:

इस छवि में हम देखते हैं:

     ट्रिपल एक व्यक्तिगत संबंध का वर्णन करता है।
     इकाई सबग्राफ एक केंद्रीय इकाई से संबंधित त्रिगुणों की बहुलता का मानचित्रण करती है।
     निकाय सबग्राफ का टेक्स्ट संस्करण।
     उचित वाक्य।

इसके बाद अन्य मॉडलों द्वारा उन्हें तथ्यों को पहचानने और विषाक्त सूचनाओं को फ़िल्टर करने के लिए प्रशिक्षित करने में मदद करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।

Google ने कॉर्पस को ओपन-सोर्स किया है, और यह GitHub पर उपलब्ध है। यदि आप अधिक जानकारी चाहते हैं, तो उनके विवरण को देखने से आपको यह समझने में मदद मिलेगी कि यह कैसे काम करता है और इसकी संरचना।

गेंदा

मई 2021 में Google I/O में MUM की भी घोषणा की गई थी।

हालांकि यह क्रांतिकारी है, इसका वर्णन करना भ्रामक रूप से सरल है।

MUM का मतलब मल्टीटास्क यूनिफाइड मॉडल है और यह मल्टीमॉडल है। इसका मतलब यह है कि यह विभिन्न सामग्री प्रारूपों जैसे परीक्षण, छवियों, वीडियो आदि को "समझता" है। यह इसे कई तौर-तरीकों से जानकारी प्राप्त करने के साथ-साथ प्रतिक्रिया देने की शक्ति देता है।

इसके अलावा: यह मल्टीमॉडल आर्किटेक्चर का पहला प्रयोग नहीं है। इसे पहली बार 2017 में Google द्वारा पेश किया गया था।

इसके अतिरिक्त, क्योंकि एमयूएम चीजों में काम करता है और स्ट्रिंग्स में नहीं, यह सभी भाषाओं में जानकारी एकत्र कर सकता है और फिर उपयोगकर्ता के अपने उत्तर में प्रदान कर सकता है। यह सूचना पहुंच में व्यापक सुधार के द्वार खोलता है, विशेष रूप से उन लोगों के लिए जो ऐसी भाषाएं बोलते हैं जिन्हें इंटरनेट पर पूरा नहीं किया जाता है, लेकिन यहां तक ​​​​कि अंग्रेजी बोलने वालों को भी सीधे लाभ होगा।

Google जिस उदाहरण का उपयोग करता है वह माउंट फ़ूजी पर चढ़ने के लिए एक हाइकर है। कुछ बेहतरीन टिप्स और जानकारी जापानी में लिखी जा सकती हैं और उपयोगकर्ता के लिए पूरी तरह से अनुपलब्ध हो सकती हैं क्योंकि वे नहीं जानते कि इसे कैसे पेश किया जाए, भले ही वे इसका अनुवाद कर सकें।

एमयूएम पर एक महत्वपूर्ण नोट यह है कि मॉडल न केवल सामग्री को समझता है, बल्कि इसका उत्पादन भी कर सकता है। इसलिए किसी उपयोगकर्ता को परिणाम में निष्क्रिय रूप से भेजने के बजाय, यह कई स्रोतों से डेटा के संग्रह की सुविधा प्रदान कर सकता है और प्रतिक्रिया (पृष्ठ, आवाज, आदि) स्वयं प्रदान कर सकता है।

यह कई लोगों के लिए इस तकनीक का एक संबंधित पहलू भी हो सकता है, जिसमें मैं भी शामिल हूं।

अन्य जगहों पर मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाता है

हमने केवल कुछ प्रमुख एल्गोरिदम को छुआ है जिनके बारे में आपने सुना होगा और मेरा मानना है कि जैविक खोज पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल रहे हैं। लेकिन यह उस समग्रता से बहुत दूर है जहां मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाता है।

उदाहरण के लिए, हम यह भी पूछ सकते हैं:

     विज्ञापनों में, स्वचालित बोली-प्रक्रिया कार्यनीतियों और विज्ञापन स्वचालन के पीछे सिस्टम को क्या प्रेरित करता है?
     समाचार में, सिस्टम कैसे जानता है कि कहानियों को समूहीकृत कैसे किया जाता है?
     छवियों में, सिस्टम विशिष्ट वस्तुओं और वस्तुओं के प्रकारों की पहचान कैसे करता है?
     ईमेल में, सिस्टम स्पैम को कैसे फ़िल्टर करता है?
     अनुवाद में, सिस्टम डील नए शब्दों और वाक्यांशों को कैसे सीखता है?
     वीडियो में, सिस्टम कैसे सीखता है कि आगे कौन से वीडियो की सिफारिश करनी है?

ये सभी प्रश्न और सैकड़ों यदि अधिक नहीं तो सभी का एक ही उत्तर है:

यंत्र अधिगम।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और मॉडल के प्रकार

अब मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और मॉडल के दो पर्यवेक्षण स्तरों के माध्यम से चलते हैं - पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षण। हम जिस प्रकार के एल्गोरिदम को देख रहे हैं, और उन्हें कहां देखना है, यह समझना महत्वपूर्ण है।
पर्यवेक्षित अध्ययन

सीधे शब्दों में कहें, पर्यवेक्षित शिक्षण के साथ एल्गोरिथ्म को पूरी तरह से लेबल प्रशिक्षण और परीक्षण डेटा दिया जाता है।

कहने का तात्पर्य यह है कि किसी ने विश्वसनीय डेटा पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए हजारों (या लाखों) उदाहरणों को लेबल करने के प्रयास से गुजरा है। उदाहरण के लिए, लाल शर्ट पहनने वाले लोगों की x संख्या में लाल शर्ट का लेबल लगाना।

पर्यवेक्षित शिक्षण वर्गीकरण और प्रतिगमन समस्याओं में उपयोगी है। वर्गीकरण की समस्याएं काफी सीधी हैं। यह निर्धारित करना कि कुछ समूह का हिस्सा है या नहीं।

एक आसान उदाहरण Google फ़ोटो है।

Google ने मुझे और साथ ही चरणों को वर्गीकृत किया है। उन्होंने इनमें से प्रत्येक चित्र को मैन्युअल रूप से लेबल नहीं किया है। लेकिन मॉडल को चरणों के लिए मैन्युअल रूप से लेबल किए गए डेटा पर प्रशिक्षित किया जाएगा। और जिसने भी Google फ़ोटो का उपयोग किया है, वह जानता है कि वे आपसे समय-समय पर फ़ोटो और उनमें मौजूद लोगों की पुष्टि करने के लिए कहते हैं। हम मैनुअल लेबलर हैं।

क्या आपने कभी रीकैप्चा का इस्तेमाल किया है? सोचो तुम क्या कर रहे हो? ये सही है। आप नियमित रूप से मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद करते हैं।

दूसरी ओर, प्रतिगमन समस्याएं उन समस्याओं से निपटती हैं जहां इनपुट का एक सेट होता है जिसे आउटपुट मान पर मैप करने की आवश्यकता होती है।

एक सरल उदाहरण एक घर के बिक्री मूल्य का अनुमान लगाने के लिए एक प्रणाली के बारे में सोचना है जिसमें वर्ग फुट, शयनकक्षों की संख्या, स्नानघरों की संख्या, समुद्र से दूरी आदि शामिल हैं।

क्या आप किसी अन्य प्रणाली के बारे में सोच सकते हैं जो सुविधाओं/संकेतों की एक विस्तृत श्रृंखला में हो सकती है और फिर प्रश्न में इकाई (/ साइट) को एक मान निर्दिष्ट करने की आवश्यकता हो सकती है?

जबकि निश्चित रूप से अधिक जटिल और विभिन्न कार्यों की सेवा करने वाले अलग-अलग एल्गोरिदम की एक विशाल सरणी में, प्रतिगमन संभवतः एल्गोरिदम प्रकारों में से एक है जो खोज के मुख्य कार्यों को चलाता है।

मुझे संदेह है कि हम यहां अर्ध-पर्यवेक्षित मॉडल में जा रहे हैं - मैन्युअल लेबलिंग (गुणवत्ता रेटर्स सोचें) कुछ चरणों में किया जा रहा है और सिस्टम-एकत्रित सिग्नल उपयोगकर्ताओं की संतुष्टि को निर्धारित करने वाले परिणाम सेट के साथ मॉडल को समायोजित और तैयार करने के लिए उपयोग किए जा रहे हैं। .

अनुपयोगी शिक्षा

बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में, एक सिस्टम को बिना लेबल वाले डेटा का एक सेट दिया जाता है और यह निर्धारित करने के लिए छोड़ दिया जाता है कि इसके साथ क्या करना है।

कोई अंतिम लक्ष्य निर्दिष्ट नहीं है। सिस्टम समान वस्तुओं को एक साथ क्लस्टर कर सकता है, आउटलेयर की तलाश कर सकता है, सह-संबंध ढूंढ सकता है, आदि।

जब आपके पास बहुत अधिक डेटा होता है, तो अप्रशिक्षित शिक्षण का उपयोग किया जाता है, और आप पहले से नहीं जानते या नहीं जानते कि इसका उपयोग कैसे किया जाना चाहिए।

एक अच्छा उदाहरण Google समाचार हो सकता है।

Google समान समाचारों को क्लस्टर करता है और उन समाचारों को भी सामने रखता है जो पहले मौजूद नहीं थे (इस प्रकार, वे समाचार हैं)।

इन कार्यों को मुख्य रूप से (हालांकि विशेष रूप से नहीं) असुरक्षित मॉडल द्वारा सर्वोत्तम रूप से किया जाएगा। मॉडल जिन्होंने "देखा" है कि पिछली क्लस्टरिंग या सरफेसिंग कितनी सफल या असफल रही है, लेकिन वर्तमान डेटा पर इसे पूरी तरह से लागू करने में सक्षम नहीं हैं, जो कि लेबल रहित है (जैसा कि पिछली खबर थी) और निर्णय लेते हैं।

यह मशीन लर्निंग का एक अविश्वसनीय रूप से महत्वपूर्ण क्षेत्र है क्योंकि यह खोज से संबंधित है, खासकर जैसे-जैसे चीजें विस्तारित होती हैं।

Google अनुवाद एक और अच्छा उदाहरण है। एक-से-एक अनुवाद मौजूद नहीं था, जहां सिस्टम को यह समझने के लिए प्रशिक्षित किया गया था कि अंग्रेजी में x शब्द स्पेनिश में शब्द y के बराबर है, बल्कि नई तकनीकें जो दोनों के उपयोग में पैटर्न की तलाश करती हैं, अर्ध के माध्यम से अनुवाद में सुधार -पर्यवेक्षित शिक्षण (कुछ लेबल किए गए डेटा और बहुत कुछ नहीं) और अनुपयोगी शिक्षा, एक भाषा से पूरी तरह से अज्ञात (सिस्टम के लिए) भाषा में अनुवाद करना।

हमने इसे ऊपर एमयूएम के साथ देखा, लेकिन यह अन्य कागजात में मौजूद है और मॉडल अच्छी तरह से हैं।

बस शुरुवात है

उम्मीद है, इसने मशीन लर्निंग के लिए एक आधार रेखा प्रदान की है और इसका उपयोग खोज में कैसे किया जाता है।

मेरे भविष्य के लेख केवल इस बारे में नहीं होंगे कि मशीन लर्निंग को कैसे और कहाँ पाया जा सकता है (हालाँकि कुछ होगा)। हम मशीन लर्निंग के व्यावहारिक अनुप्रयोगों में भी गोता लगाएँगे जिनका उपयोग आप एक बेहतर SEO के लिए कर सकते हैं। चिंता न करें, उन मामलों में मैंने आपके लिए कोडिंग की होगी और आम तौर पर उपयोग में आसान Google Colab प्रदान करता हूं, जिससे आपको कुछ महत्वपूर्ण SEO और व्यावसायिक प्रश्नों का उत्तर देने में मदद मिलती है।

उदाहरण के लिए, आप अपनी साइट, सामग्री, ट्रैफ़िक आदि के बारे में अपनी समझ विकसित करने के लिए डायरेक्ट मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। मेरा अगला लेख आपको दिखाएगा कि कैसे। टीज़र: टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग।

स्रोत: https://searchengineland.com/machine-learning-search-terms-concepts-algorithms-383913

पीपीसी या प्रति क्लिक भुगतान: यह कैसे काम करता है, लाभ और उदाहरण

 पीपीसी या भुगतान-प्रति-क्लिक ऑनलाइन अभियानों में एक सामान्य विज्ञापन मॉडल है जो किसी वेबसाइट पर ट्रैफ़िक लाने में मदद करता है। यह बहुत ही कुशल है क्योंकि विज्ञापन पर क्लिक होने पर ही विज्ञापनदाता प्रकाशक को भुगतान करता है। यह विज्ञापनदाताओं को अपने बजट को उन अभियानों में निवेश करने से रोकता है जिन्हें मात्रात्मक रूप से नहीं मापा जा सकता है।

पीपीसी मॉडल डिजिटल मार्केटिंग में समझने के लिए एक महत्वपूर्ण अवधारणा है। तो, चलो गोता लगाएँ!

पीपीसी कैसे काम करता है?

पीपीसी या प्रति क्लिक भुगतान एक डिजिटल विज्ञापन मॉडल है जहां एक विज्ञापनदाता हर बार एक राशि का भुगतान करता है (नीलामी द्वारा निर्धारित या निर्धारित) जब भी कोई उपयोगकर्ता अपने विज्ञापनों में से किसी एक पर क्लिक करता है और अपनी वेबसाइट पर जाता है। भुगतान-प्रति-क्लिक अभियान का विचार किसी विशिष्ट साइट के लिए "विज़िट ख़रीदना" है। इसका उद्देश्य एक विशिष्ट प्रकार की उपयोगकर्ता कार्रवाई उत्पन्न करना है, जैसे किसी उत्पाद को पंजीकृत करना या खरीदना।

हालांकि पीपीसी एक बहुत ही सामान्य विकल्प है, यह ऑनलाइन अभियानों के लिए एकमात्र भुगतान मॉडल नहीं है। इसलिए, इसे दूसरों से अलग करना महत्वपूर्ण है जिसमें शामिल हो सकते हैं:

पीपीएम (प्रति हजार भुगतान)। यहां, विज्ञापनदाता प्रत्येक हजार छापों के लिए एक निश्चित राशि का भुगतान करता है, अर्थात हर बार विज्ञापन उपयोगकर्ताओं को एक हजार बार दिखाया जाता है। ध्यान रखें कि इस मॉडल के साथ आप यह नहीं जानते हैं कि आप प्रत्येक विज़िट के लिए कितना भुगतान करेंगे, इसका अनुमान लगाने में कठिनाइयों के कारण प्रत्येक अतिरिक्त हजार इंप्रेशन कितने क्लिक उत्पन्न होंगे।

पीपीए (अधिग्रहण के लिए भुगतान)। इस मामले में, विज्ञापनदाता हर बार भुगतान करता है जब कोई उपयोगकर्ता एक निश्चित कार्रवाई करता है, जैसे ऐप डाउनलोड करना। इसलिए, पीपीसी के मामले की तुलना में लागत और उद्देश्यों के बीच की कड़ी और भी स्पष्ट है।

https://takneekivichar.blogspot.com/2022/04/google.html

पीपीसी के बारे में समझने के लिए प्रमुख अवधारणाएं

सीपीसी या मूल्य प्रति क्लिक

सीपीसी एक विज्ञापन पर प्रत्येक क्लिक के लिए विज्ञापनदाता द्वारा भुगतान की जाने वाली कीमत है। यहां आप प्रत्येक क्लिक के लिए एक निश्चित मूल्य पर सहमत हो सकते हैं या नीलामी के माध्यम से मूल्य निर्धारित कर सकते हैं। बाद के मामले में, विज्ञापनदाता एक बोली या अधिकतम मूल्य निर्धारित करता है जिसे वे प्रत्येक क्लिक के लिए भुगतान करने को तैयार हैं। सिस्टम विज्ञापन की गुणवत्ता और कीमत के आधार पर समान विज्ञापनों से तुलना करता है और विजेता विज्ञापन को सबसे पहले दिखाता है।

सीपीसी = लागत क्लिक

सीपीसी = (सीपीएम ÷ 1000) सीटीआर

सीपीसी = रूपांतरण दर x सीपीए

सीटीआर

CTR (क्लिक-थ्रू दर) उन उपयोगकर्ताओं का प्रतिशत है, जो किसी विज्ञापन को देखने वाले कुल उपयोगकर्ताओं में से उस पर क्लिक करते हैं। सामान्य तौर पर, एक विज्ञापन जितना बेहतर होगा, उसकी सीटीआर उतनी ही अधिक होगी।

कुछ पीपीसी प्रणालियों में, सीटीआर एक विज्ञापन की कीमत निर्धारित करने के लिए एक निर्धारित मीट्रिक है, क्योंकि सिस्टम उच्च गुणवत्ता वाले विज्ञापनों को पुरस्कृत करता है और इसलिए उच्च सीटीआर।

सीपीसी = क्लिक इंप्रेशन

सीटीआर = (सीपीएम 1000) सीपीसी

छापे

शब्द "इंप्रेशन" एक विज्ञापन को प्राप्त होने वाले प्रत्येक दृश्य को संदर्भित करता है, चाहे उपयोगकर्ता उस पर क्लिक करता हो या नहीं।

विभाजन

ऑनलाइन विज्ञापन के साथ, आप अपने विज्ञापनों के साथ लक्षित दर्शकों पर बहुत अधिक नियंत्रण रखते हैं। आप उम्र, लिंग, स्थान, रुचियों आदि जैसे कारकों के आधार पर आपके पीपीसी अभियानों को देखने वाले दर्शकों को विभाजित कर सकते हैं। प्रत्येक भुगतान-प्रति-क्लिक प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न विकल्प प्रदान करता है जिन्हें आप उच्च स्तर की सटीकता प्राप्त करने के लिए जोड़ सकते हैं। इस तरह आप सुनिश्चित करते हैं कि आप केवल उन उपयोगकर्ताओं के क्लिक के लिए भुगतान कर रहे हैं जिनके पास आपके ग्राहक बनने का अच्छा मौका है।

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लैंडिंग पेज

लैंडिंग पृष्ठ वह वेबपृष्ठ है जिस पर उपयोगकर्ता आपके विज्ञापन पर क्लिक करने के बाद निर्देशित होता है। यहां, उपयोगकर्ता कुछ ही सेकंड के बाद परिवर्तित हो सकता है या छोड़ सकता है। इसका मतलब है कि साइट का अच्छी तरह से अनुकूलित होना बहुत जरूरी है।

एक अच्छे लैंडिंग पृष्ठ की मुख्य विशेषताएं विज्ञापन के संबंध में स्पष्टता, सरलता और प्रासंगिकता हैं।

परिवर्तन

पीपीसी अभियान में रूपांतरण शायद सबसे महत्वपूर्ण मीट्रिक है क्योंकि इसमें आर्थिक दृष्टि से आपके विज्ञापन के प्रदर्शन को मापना शामिल है। शब्द "रूपांतरण" किसी विज्ञापन पर क्लिक करने के बाद उपयोगकर्ता द्वारा की गई प्रत्येक खरीदारी को संदर्भित करता है। रूपांतरण अनुपात विज्ञापन पर क्लिक करने वाले सभी उपयोगकर्ताओं में से ग्राहकों में परिवर्तित उपयोगकर्ताओं का प्रतिशत है।

रूपांतरण अनुपात = रूपांतरणों की संख्या वेब विज़िट

आवृत्ति

इस मामले में, फ़्रीक्वेंसी का अर्थ है कि एक निश्चित समय अवधि के दौरान प्रत्येक विज्ञापन किसी विशिष्ट उपयोगकर्ता को कितनी बार दिखाया जाता है। आवृत्ति की गणना करने के लिए, अद्वितीय उपयोगकर्ताओं की संख्या से छापों की संख्या को विभाजित करें।

आवृत्ति = छापों की संख्या ÷ अद्वितीय उपयोगकर्ताओं की संख्या

आमतौर पर, उपयोगकर्ता किसी विज्ञापन को कई बार देखते हैं क्योंकि इससे यह सुनिश्चित होता है कि वे वास्तव में उस विज्ञापन से प्रभावित हैं। हालांकि, आवृत्ति का मतलब यह नहीं है कि आपको अपने संभावित ग्राहकों पर विज्ञापनों की बौछार कर देनी चाहिए क्योंकि अत्यधिक लक्ष्यीकरण से अस्वीकृति उत्पन्न हो सकती है।

https://uchgyaan.blogspot.com/2022/04/blog-post_26.html

पीपीसी के 7 लाभ

आप केवल आपके द्वारा प्राप्त विज़िट के लिए भुगतान करते हैं। अन्य विज्ञापन मॉडल में, विज्ञापनदाता विज्ञापन दिखाने के लिए एक शुल्क का भुगतान करते हैं, लेकिन यह गारंटी नहीं है कि यह परिणाम उत्पन्न कर रहा है। प्रति क्लिक भुगतान के साथ, लागत और प्रदर्शन (विज़िट) के बीच एक सीधा संबंध है।

आपके पास विज्ञापन के प्रदर्शन के बारे में बहुत सारी जानकारी है। भुगतान-प्रति-क्लिक प्लेटफ़ॉर्म विज्ञापनदाता को विज्ञापन के साथ क्या हो रहा है, इसके बारे में पूरी जानकारी प्रदान करता है, जिसमें छापों, क्लिकों और रूपांतरणों की संख्या शामिल है।

अच्छा अनुकूलन संभावनाएं। इस सभी डेटा के साथ, यह जानना बहुत आसान है कि कोई विज्ञापन काम कर रहा है या नहीं और पाठ्यक्रम को वास्तविक समय में सही करें। वास्तव में, सबसे उचित रणनीति यह है कि प्रत्येक विज्ञापन की कई विविधताएं बनाई जाएं और उनकी तुलना करके देखें कि कौन सा सबसे अच्छा काम करता है। इस तरह, आप हर बार बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।

विज्ञापन सही दर्शकों तक पहुंचते हैं। कई विभाजन विकल्पों के लिए धन्यवाद, आपने एक भी क्लिक बर्बाद नहीं किया। केवल वे उपयोगकर्ता ही विज्ञापन देखेंगे जिन्हें आप लक्षित करना चाहते हैं। यह बेहतर परिणाम देता है क्योंकि एक उपयोगकर्ता जो लक्षित दर्शकों का हिस्सा है, उसके विज्ञापन पर क्लिक करने की अधिक संभावना है। क्लिक का प्रतिशत जितना अधिक होगा, विज्ञापन की लागत उतनी ही कम होगी।

आप अपने बजट को बहुत सटीक रूप से नियंत्रित कर सकते हैं। पीपीसी मॉडल आपको प्रति दिन अधिकतम बजट निर्धारित करने की अनुमति देते हैं, और कुछ मामलों में, आप केवल $ 1 से शुरू कर सकते हैं। इसका मतलब है कि उन्हें सभी आकार के विज्ञापनदाताओं के अनुकूल बनाया जा सकता है और आप पहले से नियंत्रित कर सकते हैं कि आप प्रत्येक अभियान पर कितना खर्च करते हैं।

आप तय कर सकते हैं कि आपका विज्ञापन कहां और कब दिखाया जाएगा। भुगतान-प्रति-क्लिक मॉडल के अंतर्गत, आप अपने विज्ञापन कई अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म और स्थानों पर दिखा सकते हैं और अपनी सबसे अधिक रुचि वाले विज्ञापन चुन सकते हैं। कुछ साइटें आपको अपने विज्ञापन दिखाए जाने के दिन और समय चुनने की अनुमति भी देती हैं।

आप बेहतर स्थिति और दृश्यता प्राप्त करेंगे। पीपीसी के लिए धन्यवाद, आप अपने विज्ञापन उन कुछ साइटों पर दिखा सकते हैं, जिन पर उपयोगकर्ता सबसे अधिक बार जाते हैं, जैसे खोज इंजन और सामाजिक नेटवर्क।

उदाहरण जहां भुगतान-प्रति-क्लिक का उपयोग किया जाता है

पीपीसी एक भुगतान मॉडल है, जो किसी निश्चित साइट या स्थान के लिए विशिष्ट नहीं है। इसलिए यह तय करते समय कि आप अपने विज्ञापन कहां दिखाना चाहते हैं, आपके पास कई विकल्प हैं। मुख्य निम्नलिखित हैं:

खोज इंजन में पीपीसी विज्ञापन

खोज इंजन विज्ञापन, जिसे खोज इंजन विपणन (SEM) के रूप में भी जाना जाता है, आपको खोज बार में दर्ज किए गए कीवर्ड के आधार पर उपयोगकर्ताओं को विज्ञापन दिखाने की अनुमति देता है (उदाहरण के लिए, "लंदन में कार-शेयरिंग")। मुख्य खोज इंजन, जैसे कि Google और बिंग, नीलामी के माध्यम से पीपीसी पर आधारित मॉडल का उपयोग करते हैं।

विज्ञापनदाताओं के लिए, खोज विज्ञापन दो बड़े लाभ प्रदान करता है:

यह अत्यधिक दृश्यमान है, क्योंकि विज्ञापन खोज इंजन परिणाम पृष्ठ (SERP) के प्रथम पृष्ठ पर प्रदर्शित होते हैं, जिसका अर्थ Google पर पृष्ठ एक है। अपनी वेबसाइट को ऑर्गेनिक तरीके से स्थापित करने में सक्षम होने के कारण आपको वर्षों तक काम करना पड़ सकता है, लेकिन विज्ञापनों के लिए धन्यवाद, आप कम लागत पर अपनी उपस्थिति स्थापित कर सकते हैं।

यह बहुत प्रभावी है क्योंकि इसका उद्देश्य उन उपयोगकर्ताओं के लिए है जो एक विशिष्ट आवश्यकता को पूरा करना चाहते हैं जो आपके उत्पादों या सेवाओं से संबंधित है।

सामाजिक नेटवर्क पर पीपीसी विज्ञापन

सामाजिक नेटवर्क पर मुख्य विज्ञापन उपकरण, जैसे कि फेसबुक विज्ञापन या इंस्टाग्राम विज्ञापन, भुगतान-प्रति-क्लिक विकल्प प्रदान करते हैं।

इस प्रकार के विज्ञापन उपयोगकर्ता के सामाजिक नेटवर्क अनुभव में एकीकृत होते हैं, या तो उनके समाचार अनुभाग में या साइड कॉलम में। उनके मुख्य लाभों में से एक यह है कि वे आपको उस जानकारी का लाभ उठाने की अनुमति देते हैं जो सोशल नेटवर्क के पास उनके उपयोगकर्ताओं के बारे में है ताकि आप अत्यधिक खंडित पीपीसी विज्ञापन लॉन्च कर सकें (उदाहरण के लिए, "विवाहित पुरुष जो हाल ही में एक्स में चले गए हैं")।

 

पीपीसी प्रदर्शन विज्ञापन

अंत में, पीपीसी का उपयोग किसी ब्रांड के उत्पादों और सेवाओं या उसके लक्षित दर्शकों के हितों से संबंधित वेबसाइटों पर बैनर विज्ञापन प्रदर्शित करते समय भी किया जाता है।

इस प्रकार के अभियान बहुत प्रभावी हो सकते हैं यदि उन्हें अच्छी तरह से लागू किया जाए, लेकिन आपको दखल देने वाले विज्ञापनों में पड़ने से बचने के लिए सावधान रहना होगा। यह भी ध्यान में रखने योग्य है कि सीटीआर आमतौर पर अन्य प्रकार के विज्ञापनों की तुलना में बहुत कम होते हैं, इसलिए अधिक दर्शकों की आवश्यकता होती है।

स्रोत:  https://www.cyberclick.net/numericalblogen/ppc-or-pay-per-click-how-it-works-advantages-and-examples