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।

https://takneekivichar.blogspot.com/2022/09/seo.html

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।

https://takneekivichar.blogspot.com/2022/09/blog-post.html

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।"

https://takneekivichar.blogspot.com/2022/08/google-analytics.html

     "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:

https://uchgyaan.blogspot.com/2022/09/google-ux.html

     "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।

https://uchgyaan.blogspot.com/2022/09/seo-11.html

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।

https://uchgyaan.blogspot.com/2022/08/wordpress-seo-silo.html

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।

https://www.bloggalot.com/technology/what-is-cloaking--how-many-types-of-cloaking-are-there

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।

https://www.articlecluster.com/decoding-affiliate-marketing-know-what-and-why/

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।

https://www.toduhs.com/how-seo-is-affected-by-frequent-redirects/

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/

SEO में पोगो-स्टिकिंग: यह क्या है और इसके बारे में क्या करना है

पोगो-स्टिकिंग एक एसईओ शब्द है जिसका उपयोग उस स्थिति का वर्णन करने के लिए किया जाता है जहां एक खोजकर्ता खोज परिणामों में पृष्ठों के बीच जल्दी से आगे और पीछे नेविगेट करता है।

यह एक ऐसी स्थिति है जो कुछ SEO से डरती है। उनका मानना ​​है कि इस उपयोगकर्ता व्यवहार को Google द्वारा ट्रैक किया जाता है और इसके परिणामस्वरूप वेबसाइटों को दंडित किया जाता है।

लेकिन क्या Google वास्तव में पोगो-स्टिकिंग को दंडित कर रहा है? और क्या आपको वास्तव में इसकी चिंता करनी चाहिए? इस लेख में, आप निम्नलिखित सीखेंगे:

 

पोगो-स्टिकिंग बनाम बाउंस दर

सबसे पहले, चीजों को थोड़ा स्पष्ट करते हैं और पोगो-स्टिकिंग और बाउंस रेट के बीच की रेखा खींचते हैं, क्योंकि लोग अक्सर उन्हें भ्रमित करते हैं:

    पोगो-स्टिकिंग, जैसा कि परिचय में परिभाषित किया गया है, तब होता है जब कोई उपयोगकर्ता SERP (खोज इंजन परिणाम पृष्ठ) से किसी साइट में प्रवेश करता है और जल्दी से SERP पर वापस जाने के लिए उसे छोड़ देता है।
    बाउंस दर तब होती है जब कोई उपयोगकर्ता किसी स्रोत से साइट में प्रवेश करता है और उस पर कोई कार्रवाई नहीं करता है (उदाहरण के लिए, लिंक पर क्लिक करना, फॉर्म भरना, या कार्ट में कोई आइटम डालना)। इसलिए यदि कोई इस लेख को खोलता है, इसे पूरी तरह से पढ़ता है, और जाने से पहले कुछ और नहीं करता है - यह एक उछाल के रूप में गिना जाता है।

 

 http://volatileread.azurewebsites.net/Wiki/Index?id=2383
https://www.addbusinessnow.com/kinex-media-digital-marketing-agency/
https://mssg.me/gs69y
https://rockdavid.talentlms.com/
https://taplink.cc/rockwebdesigner
https://rockdavid23.gitbook.io/shopify/
https://kinexmedia.lineupr.com/web-agency/page/ppc-management-services
https://kinexmedia.godaddysites.com/
https://audpop.com/kinex-media.276749

https://community.today.com/user/kinex-media
https://topsitenet.com/profile/kinexmedia/46162/
https://esplor.io/kinexmediaweb
https://expatkidskorea.com/profile/kinex-media-web-design-pickering/ 

https://agreatertown.com/canada_ky/kinex_media_0005202758
https://companylistingnyc.com/listings/kinex-media/
https://drooble.com/kinex.media
https://www.lessbro.com/Kinex-Media-Web-Design-Company/785

https://kinexmedia.8b.io/
https://webbuilderzone.com/agencies/seo-search-optimization/kinex-media/
https://businesspkr.com/listing/kinex-media/
https://greenhomeguide.com/users/kinex-media-0
https://www.napo.net/member/kinexmedia

https://www.nazrein.com/story-preview.php?storyid=1661333189
http://theymakeapps.com/appmakers/view/13328/kinex-media/
https://gygzy.com/company/kinex-media/
https://www.getrecommended.com/kinexmedia/
https://www.omnesmedia.com/en/company/kinex-media
https://www.hire-freelancers.com/profile/420/f/KinexMedia

 

 

पोगो-स्टिकिंग का क्या कारण है?

पोगो-स्टिकिंग के कई संभावित कारण हैं। ध्यान दें कि ये सभी खराब सामग्री या खराब UX (उपयोगकर्ता अनुभव) के कारण नहीं हैं।
क्लिकबेट सामग्री

इस परिदृश्य में, एक खोजकर्ता एक ऐसी साइट में प्रवेश करता है जो अधिक वादे करती है और कम वितरित करती है। दूसरे शब्दों में, खोजकर्ता को क्लिकबैट सामग्री मिलती है।

हम सभी ने वेब पर ऐसी सामग्री देखी है, और हम सभी को तुरंत उन पर क्लिक करने का पछतावा होता है: "यू विल नेवर बिलीव दिस (...)," "डू दिस वन थिंग फॉर 6 वीक एंड (...),", "वे डॉन' टी वांट यू टू नो दिस (...),," और इसी तरह। और जब हम ऐसा करते हैं, तो हम ठगा हुआ महसूस करते हैं, इसलिए हम SERP पर वापस "पोगो" करते हैं।

उदाहरण के लिए, मान लें कि आप यह जांचना चाहते हैं कि SEO के मृत होने के बारे में इंटरनेट का क्या कहना है। आप कुछ इस तरह से आते हैं:

https://uchgyaan.blogspot.com/2022/09/seo-11.html

दफन या बंद जानकारी 

दूसरे शब्दों में, खोजकर्ता को वह नहीं मिल रहा है जिसकी वे तलाश कर रहे हैं, भले ही जानकारी वास्तव में हो। समस्या यह है कि जानकारी टन के नीचे दबी हुई है, भ्रमित करने वाली भाषा से अस्पष्ट है, या कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए अनुपलब्ध है।

यहाँ एक उदाहरण है। यह स्क्रीनशॉट एक वेबपेज से आया है जो "टर्बोचार्जर की विफलता के लक्षणों" के लिए शीर्ष परिणामों में से एक था। हमें शायद मान्य जानकारी वाले टेक्स्ट की एक दीवार मिली है। लेकिन लक्षणों का कोई जिक्र नहीं है।

Poor UX 

इस परिदृश्य में, खोजकर्ता तुरंत निराश (या संदिग्ध) हो जाता है कि साइट कैसी दिखती है और कैसे काम करती है, इसलिए वे SERP की सुरक्षा में वापस आ जाते हैं।

आइए एक उदाहरण देखें। यहां, न केवल वेबसाइट धीरे-धीरे लोड होती है, बल्कि हमें एक बहुत ही कष्टप्रद इंटरस्टीशियल पॉप-अप भी मिलता है। 

Is pogo-sticking a ranking factor?

अब बड़े सवाल के लिए: क्या पोगो-स्टिकिंग एक रैंकिंग कारक है? टीएल; डॉ: पोगो-स्टिकिंग लगभग निश्चित रूप से रैंकिंग कारक नहीं है। कुछ साल पहले, जॉन म्यूएलर ने Google वेबमास्टर सेंट्रल हैंगआउट में इसकी पुष्टि करते हुए कहा:

    हम कोशिश करते हैं कि जब खोज की बात हो तो उस तरह के संकेतों का उपयोग न करें। तो यह कुछ ऐसा है जहां कई कारण हैं कि उपयोगकर्ता आगे और पीछे क्यों जा सकते हैं, या खोज परिणामों में अलग-अलग चीजों को देख सकते हैं, या एक पृष्ठ पर बस कुछ ही समय में रह सकते हैं और फिर से वापस आ सकते हैं। मुझे लगता है कि इसे परिष्कृत करना और कहना वास्तव में कठिन है 'ठीक है, हम इसे रैंकिंग कारक में बदल सकते हैं।'

    इसलिए मैं इस तरह की चीजों की चिंता नहीं करूंगा। जब हम समग्र रूप से अपने एल्गोरिथम को देखते हैं, जब हम समीक्षा करते हैं कि कौन से एल्गोरिथम परिवर्तन हम लॉन्च करना चाहते हैं, तो हम यह देखते हैं कि उपयोगकर्ता इन परिवर्तनों पर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं। लेकिन ऐसा कुछ है जिसे हम लाखों अलग-अलग प्रश्नों, और लाखों अलग-अलग पृष्ठों पर देखते हैं, और सामान्य रूप से देखते हैं कि क्या यह एल्गोरिदम सही तरीके से जा रहा है या क्या यह एल्गोरिदम सही तरीके से चल रहा है।

    लेकिन अलग-अलग पृष्ठों के लिए, मुझे नहीं लगता कि यह कुछ ध्यान देने योग्य है। 

Should you worry about pogo-sticking?

हम कोशिश करते हैं कि जब खोज की बात हो तो उस तरह के संकेतों का उपयोग न करें। तो यह कुछ ऐसा है 
जहां कई कारण हैं कि उपयोगकर्ता आगे और पीछे क्यों जा सकते हैं, 
या खोज परिणामों में अलग-अलग चीजों को देख सकते हैं, या एक पृष्ठ पर बस कुछ ही समय में रह सकते हैं 
और फिर से वापस आ सकते हैं। मुझे लगता है कि इसे परिष्कृत करना 
और कहना वास्तव में कठिन है 'ठीक है, हम इसे रैंकिंग कारक में बदल सकते हैं।'

    इसलिए मैं इस तरह की चीजों की चिंता नहीं करूंगा। जब हम समग्र रूप से अपने एल्गोरिथम को देखते हैं, 
जब हम समीक्षा करते हैं कि कौन से एल्गोरिथम परिवर्तन हम लॉन्च 
करना चाहते हैं, तो हम यह देखते हैं कि उपयोगकर्ता इन परिवर्तनों पर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं। लेकिन ऐसा 
कुछ है जिसे हम लाखों अलग-अलग प्रश्नों, और लाखों अलग-अलग पृष्ठों पर देखते हैं, 
और सामान्य रूप से देखते हैं कि क्या यह एल्गोरिदम सही तरीके से जा रहा है या क्या यह एल्गोरिदम सही तरीके 
से चल रहा है।

    लेकिन अलग-अलग पृष्ठों के लिए, मुझे नहीं लगता कि यह कुछ ध्यान देने योग्य है। 

 

बाउंस दर बनाम निकास दर: क्या अंतर है?

दुर्भाग्य से, दो मेट्रिक्स को अक्सर गलत समझा जाता है और एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किया जाता है, जब यह उनके सूक्ष्म अंतर होते हैं जो उन्हें उपयोगी मेट्रिक्स बनाते हैं।

यह लेख आपको बाउंस दर और निकास दर के बीच अंतर, दो मीट्रिक के महत्व और निकास दर को कम करने के तरीके के बारे में बताएगा।

https://takneekivichar.blogspot.com/2022/08/9.html

बाउंस रेट क्या है?

अधिक मानवीय शब्दों में, किसी पृष्ठ पर कुल पृष्ठदृश्यों की तुलना में बाउंस की संख्या की गणना करके बाउंस दर निर्धारित की जाती है। एक बाउंस तब होता है जब कोई उपयोगकर्ता पृष्ठ में प्रवेश करता है और बाद में वेबसाइट पर किसी अन्य पृष्ठ पर जाकर या पृष्ठ पर किसी भी तत्व के साथ बातचीत किए बिना बाहर निकलता है (उदाहरण के लिए टिप्पणी करना)।
निकास दर क्या है?

दूसरी ओर, बाहर निकलने की दर उन लोगों की संख्या से निर्धारित होती है जो किसी पृष्ठ पर उतरने के बाद आपकी वेबसाइट से बाहर निकलते हैं और इसकी तुलना पृष्ठ को प्राप्त होने वाले दृश्यों की कुल संख्या से करते हैं। 

बाउंस रेट और एग्जिट रेट में क्या अंतर है?

हमारे पास पहले से ही परिभाषाएँ हैं:

     बाउंस दर: एकल-सहभागिता सत्रों का प्रतिशत
     निकास दर: किसी पृष्ठ पर निकास का प्रतिशत

दुर्भाग्य से, Google की इन मेट्रिक्स की परिभाषा से दोनों को भ्रमित करना बहुत आसान हो जाता है क्योंकि वे एक जैसे लगते हैं। आखिरकार, इन मीट्रिक का मूल लक्ष्य एक ही है: उन लोगों के प्रतिशत की गणना करें, जो किसी पृष्ठ को खोलने के बाद छोड़ देते हैं। एक महत्वपूर्ण अंतर है।

https://takneekivichar.blogspot.com/2022/08/blog-post_16.html

बाहर निकलने की दर उन विज़िट का प्रतिशत है जो सत्र में अंतिम थीं जबकि बाउंस दर उन विज़िट का प्रतिशत है जो केवल एक सत्र में थीं।

इसका मतलब है, बाउंस केवल तभी रिकॉर्ड किए जाते हैं जब कोई उपयोगकर्ता आपके द्वारा दर्ज किए गए पृष्ठ से सीधे बाहर निकलता है, जबकि आपकी वेबसाइट पर उपयोगकर्ता की पूर्व गतिविधि की परवाह किए बिना निकास दर दर्ज की जाती है। इसलिए, सभी बाउंस एक्ज़िट हैं लेकिन सभी एक्ज़िट बाउंस नहीं हैं।

अंतर को स्पष्ट करने के लिए, हम चार पृष्ठों वाली एक साधारण वेबसाइट पर विचार कर सकते हैं: होम पेज, उत्पाद पृष्ठ, पुष्टिकरण पृष्ठ, और हमसे संपर्क करें पृष्ठ। हम इस वेबसाइट पर एक सप्ताह के दौरान पांच अलग-अलग सत्रों की कल्पना कर सकते हैं।

https://takneekivichar.blogspot.com/2022/08/blog-post_4.html

    सोमवार: नया विज़िटर > होम पेज > EXIT
    मंगलवार: नया आगंतुक > मुख पृष्ठ > उत्पाद पृष्ठ > पुष्टिकरण पृष्ठ > बाहर निकलें
    बुधवार: नया विज़िटर > होम पेज > उत्पाद पेज > EXIT
    गुरुवार: नया आगंतुक > हमसे संपर्क करें पृष्ठ > EXIT
    शुक्रवार: नया विज़िटर > पुष्टिकरण पृष्ठ > हमसे संपर्क करें पृष्ठ > EXIT

उपरोक्त पांच सत्रों में से केवल दो बाउंस थे।

भले ही सभी पांच दिनों में निकास हुआ हो, बाउंस केवल सोमवार और गुरुवार को हुआ क्योंकि वे केवल दो दिन थे जहां आगंतुक साइट में प्रवेश करते ही बाहर निकल गए थे। प्रत्येक दूसरे दिन, आगंतुक बाहर निकलने से पहले कम से कम दो पृष्ठों का दौरा करता था।

https://uchgyaan.blogspot.com/2022/08/google-9.html

इन पांच सत्रों के लिए, निम्नलिखित Google Analytics रिपोर्ट तैयार की जाएगी।

    होम पेज: 3 प्रवेश द्वार | 3 पृष्ठ दृश्य | 33% बाउंस दर | 33% निकास दर
    उत्पाद पृष्ठ: 0 प्रवेश द्वार | 2 पृष्ठ दृश्य | 0% बाउंस दर | 50% निकास दर
    पुष्टि पृष्ठ: 1 प्रवेश द्वार | 2 पृष्ठ दृश्य | 0% बाउंस दर | 50% निकास दर
    हमसे संपर्क करें पृष्ठ: 1 प्रवेश द्वार | 2 पृष्ठ दृश्य | 100% बाउंस दर | 100% निकास दर

इसलिए, एक उच्च निकास दर अनिवार्य रूप से उच्च बाउंस दर के बराबर नहीं होती है क्योंकि उपयोगकर्ता साइट पर कहीं और से पृष्ठ पर आ सकते हैं। इसी तरह, कम बाउंस दर का मतलब कम निकास दर नहीं है क्योंकि बाउंस दर अधिकांश निकास के लिए जिम्मेदार नहीं है, केवल वे पहले पृष्ठ पर होते हैं जिस पर उपयोगकर्ता आता है।

हमेशा याद रखें कि एक्ज़िट एक-पृष्ठ विज़िट से अधिक हो सकता है जबकि बाउंस हमेशा एक-पृष्ठ विज़िट होते हैं।

कौन सा मीट्रिक अधिक महत्वपूर्ण है?

संक्षिप्त उत्तर: दोनों।

बाउंस दर और निकास दर के बारे में बात यह है कि वे अवधारणा और सार में बेहद उपयोगी लगते हैं, लेकिन सही ढंग से व्याख्या करना मुश्किल है।

https://uchgyaan.blogspot.com/2022/08/blog-post_17.html

उदाहरण के लिए, औसत बाउंस दरें आपको अधिक कार्रवाई योग्य जानकारी नहीं देती हैं क्योंकि कुछ पृष्ठ उच्च बाउंस दरों (जैसे संपर्क जानकारी पृष्ठ) से लाभान्वित हो सकते हैं और कुछ प्रकार की वेबसाइट उच्च बाउंस दरों (जैसे ब्लॉग) के लिए पूर्वनिर्धारित हो सकती हैं। बाउंस दर बेंचमार्क देखें: एक अच्छी बाउंस दर क्या है? आपको किस आधार रेखा की शूटिंग करनी चाहिए, इसकी अधिक गहन चर्चा के लिए।

कहा जा रहा है, आइए मूल प्रश्न पर वापस जाएं: कौन सा मीट्रिक अधिक महत्वपूर्ण है?

आपके लिए यह आश्चर्यजनक नहीं होना चाहिए कि उद्देश्य के आधार पर दोनों मीट्रिक महत्वपूर्ण हैं। जबकि एक उच्च बाउंस दर आमतौर पर उपयोगकर्ता संतुष्टि के साथ समस्याओं का संकेत देती है - चाहे वह सामग्री, साइट की गुणवत्ता, लोडिंग गति आदि के संदर्भ में हो - एक उच्च निकास दर आमतौर पर आपके रूपांतरण फ़नल में समस्याओं का संकेत देती है। इसलिए, आप जिस समस्या क्षेत्र से निपटने का प्रयास कर रहे हैं, उसके आधार पर आपको उस मीट्रिक का चयन करना चाहिए जिसके लिए आप अनुकूलित करते हैं।

आइए एक सेकंड के लिए बाहर निकलने की दर पर ध्यान दें, क्योंकि हमने इस गाइड के अन्य अनुभागों में बड़े पैमाने पर बाउंस दर को कवर किया है।

आपकी वेबसाइट फ़नल और उपयोगकर्ता यात्रा का विश्लेषण करते समय बाउंस दर के स्थान पर निकास दर को प्राथमिकता देने का कारण है। जबकि बाउंस दर केवल उपयोगकर्ताओं के नुकसान को रिकॉर्ड करती है जब उपयोगकर्ता सीधे उस पृष्ठ पर आते हैं, बाहर निकलने की दर सभी निकासों के लिए होती है। निम्नलिखित परिदृश्य इस अंतर के निहितार्थ को स्पष्ट करने में मदद करता है।

https://uchgyaan.blogspot.com/2022/08/wordpress-seo-silo.html

एक ईकामर्स वेबसाइट पर विचार करें…

अधिकांश उपयोगकर्ता होम पेज से साइट पर पहुंचेंगे।

यहां से, वे फिर एक उत्पाद पृष्ठ पर जाएंगे, जिसमें उस आइटम की विशेषता होगी जिसे वे खरीदने में रुचि रखते हैं।

यहां आपकी निकास दर अधिक अंतर्दृष्टि प्रकट करेगी। यदि इस तरह के किसी पृष्ठ पर आपकी निकास दर अधिक है, तो इसका मतलब है कि आपके उत्पाद पृष्ठ या यहां तक कि उत्पाद में कुछ गड़बड़ है जिसके कारण मूल रूप से इच्छुक खरीदार आपके उत्पाद की जांच करने के बाद छोड़ देते हैं।

https://chwawa.com/blog/888836/what-is-magento-2-how-is-it-better-than-magento-1/

इसलिए सावधान रहें कि बाउंस रेट के पक्ष में एग्जिट रेट को नज़रअंदाज़ न करें।

आप निकास दर को कैसे कम करते हैं?

यदि आपके वेबपृष्ठ की निकास दर उच्च है, जब पृष्ठ का उद्देश्य उपयोगकर्ता को आपके रूपांतरण फ़नल से और नीचे धकेलना है (उदा. उन्हें वेबसाइट के किसी भिन्न भाग पर ले जाना), तो आप कुछ समायोजन करना चाह सकते हैं।

सबसे पहले, आपको यह निर्धारित करना होगा कि लोग क्यों जा रहे हैं। कुछ सामान्य स्पष्टीकरण हैं:

    ध्यान भंग करने वाली सामग्री: संगीत, वीडियो और आपत्तिजनक पॉप-अप जल्दी बाहर निकलने का कारण बन सकते हैं
    धीमी लोड गति: उपयोगकर्ता (विशेषकर मोबाइल उपयोगकर्ता) लगभग 3 सेकंड के बाद हार मान लेंगे
    खराब यूआई/यूएक्स: खराब पेज डिजाइन और संरचना आपके उपयोगकर्ताओं को भ्रमित कर सकती है
    नेविगेशन मुद्दे: अस्पष्ट पथ और/या लिंक की गई सामग्री की कमी "मृत-अंत" मंत्र

दूसरा, आपको अपने उपयोगकर्ताओं को बने रहने का एक कारण देना होगा।

इसका मतलब केवल नेविगेशन समस्याओं या साइट डिज़ाइन को ठीक करना नहीं है। इसके बजाय, आप अपने रूपांतरण फ़नल पर फिर से जाने पर विचार कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, यह आमतौर पर स्वीकार किया जाता है कि ईकामर्स पुष्टिकरण पृष्ठों में उच्च निकास दर होती है, लेकिन क्या उन्हें इसकी आवश्यकता है? बिलकूल नही। सुधार के लिए हमेशा अवसर रहता है। उदाहरण के लिए, हो सकता है कि आप उन संबंधित उत्पादों को लिंक करना चाहें जिनमें खरीदार की रुचि हो सकती है ताकि उन्हें फ़नल में और नीचे ले जाया जा सके.

https://www.bloggalot.com/technology/what-is-cloaking--how-many-types-of-cloaking-are-there

तीसरा, आप यह समझने में सहायता के लिए लाइव-ट्रैकिंग और/या हीट-मैपिंग सॉफ़्टवेयर स्थापित करने पर विचार कर सकते हैं कि उपयोगकर्ता आपकी साइट के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं, वे कहां क्लिक कर रहे हैं, और उनका फोकस कहां है। इंस्पेक्टलेट, हॉटजर, क्लिकटेल और फुलस्टोरी जैसे सॉफ्टवेयर शुरू करने के लिए अच्छी जगह हैं।

निष्कर्ष

अंत में, आप किस मीट्रिक का उपयोग करते हैं यह आपके विश्लेषण के संदर्भ और आपके अनुकूलन लक्ष्यों पर निर्भर करता है।

हालांकि, समग्र उछाल दरों और त्रुटि दरों पर ध्यान केंद्रित करने से बचें। इसके बजाय, अपने डेटा को विभाजित करें और अपने फ़नल और समस्याग्रस्त क्षेत्रों में छेद खोजने के लिए विशिष्ट पृष्ठों को लक्षित करें।

अंत में, अपनी समग्र साइट संरचना और डिज़ाइन के संदर्भ में निकास दर पर विचार करें। जिन पेजों पर अधिक क्लिक नहीं होते हैं, वे अक्सर अनुकूलन के लिए आदर्श स्थान होते हैं।

स्रोत: https://cxl.com/guides/bounce-rate/bounce-rate-vs-exit-rate/