الأخبار التكنولوجية والاستعراضات والنصائح!

كيف تجيب محركات البحث على الأسئلة

ستساعدك المقالة التالية: كيف تجيب محركات البحث على الأسئلة

الهدف الأساسي لمحرك البحث هو مساعدة المستخدمين على إكمال المهمة (وبالطبع بيع الإعلانات).

في بعض الأحيان قد تتضمن هذه المهمة الحصول على معلومات معقدة. في بعض الأحيان يحتاج المستخدم ببساطة إلى إجابة واحدة لسؤال ما.

ستتعلم في هذا الفصل كيف تحدد محركات البحث الفئة التي يندرج الاستعلام ضمنها ثم كيف تحدد الإجابة.

كيف تقوم محركات البحث بتأهيل أنواع الاستعلام

يمكن كتابة مقالات كاملة، أو كتب محتملة، حول هذا السؤال وحده.

لكننا سنحاول تلخيص ذلك كله في بضع مئات من الكلمات.

فقط لإبعاد الأمر عن الطريق، ليس لدى RankBrain أي دور يذكر هنا.

إذن ما الذي يحدث بالفعل؟

في جوهرها، الخطوة الأولى في العملية هي فهم المعلومات المطلوبة.

أي تصنيف الاستعلام على أنه استعلام من وماذا وأين ومتى ولماذا وكيف.

يمكن أن يتم هذا التصنيف بغض النظر عما إذا كانت تلك الكلمات المحددة مضمنة في الاستعلام كما هو موضح بواسطة:

إذن فإن ما نراه يحدث هنا هو أمران:

  • قررت Google أن المستخدم يبحث عن إجابة لسؤال باعتباره القصد الأساسي المحتمل.
  • قررت Google أنه إذا لم تكن هذه هي النية الأساسية للمستخدم، فمن المحتمل أن تكون النوايا الثانوية مختلفة.

ربما تتساءل كيف يمكن لمحركات البحث تحديد أن المستخدم يطرح سؤالاً في المثال الثاني أعلاه. إنه ليس مدمجًا في الاستعلام، بعد كل شيء.

وفي المثال الأول، كيف يستنتجون أن المستخدم يبحث عن معلومات حول الطقس في موقعه بدلاً من البحث بشكل عام فقط.

هناك عدد من الأنظمة التي تتصل وتوفر البيانات لإنشاء هذه البيئة. ويعتمد في جوهره على ما يلي:

الاستعلامات الكنسية

نحن نميل إلى التفكير في الاستعلام باعتباره طلبًا واحدًا له استجابة واحدة. ليست هذه هي القضية.

عند تشغيل استعلام، إذا لم تكن هناك نية محتملة معروفة أو عندما قد يرغب المحرك في اختبار افتراضاته، فإن إحدى الطرق المتوفرة لديه هي إنشاء استعلامات أساسية.

أوضحت Google العملية في براءة اختراع منحت في عام 2016 بعنوان “تقييم التفسيرات الدلالية لاستعلام البحث“(الرابط لتحليلي لتسهيل القراءة).

باختصار المشكلة تتلخص في الصورة التالية:

استعلام واحد مع عدة معاني محتملة.

في براءة الاختراع، تحدد الخطوط العريضة لعملية يمكن من خلالها استخدام جميع التفسيرات الممكنة لتحقيق نتيجة. وباختصار، فإنها ستنتج مجموعة نتائج لجميع الاستعلامات الخمسة.

سيقومون بمقارنة النتائج من الاستعلامات 204a و204b و204c و204d مع النتائج من 202. وسيتم اعتبار النتيجة من سلسلة 204 التي تتطابق بشكل وثيق مع الاستعلامات من 202 هي النية المحتملة.

انطلاقا من النتائج الحالية، يبدو أن 204c فاز:

الأمر الذي كان يتطلب جولتين من هذه العملية.

الأول لتحديد الأفلام، والثاني لتحديد أي فيلم.

وكلما قل عدد الأشخاص الذين ينقرون على نتيجة بحث من هذه الصفحة، كلما تم اعتبار النتيجة أكثر نجاحًا وهو ما هو موضح في براءة الاختراع في البيان:

“استخدام نتائج البحث لتقييم التفسيرات الدلالية المختلفة، يتم أخذ مصادر البيانات الأخرى مثل بيانات النقر والبيانات الخاصة بالمستخدم وغيرها التي يتم استخدامها عند إنتاج نتائج البحث في الاعتبار دون الحاجة إلى إجراء تحليل إضافي.”

بالنسبة إلى سياق براءة الاختراع، هذا لا يعني أن نسبة النقر إلى الظهور هي مقياس مباشر. في الواقع، هذا البيان أقرب إلى ما قصده جون مولر عندما أجاب على سؤال حول Google باستخدام مقاييس المستخدم:

“… هذا شيء ننظر إليه عبر ملايين الاستعلامات المختلفة، وملايين الصفحات المختلفة، ونرى بشكل عام ما إذا كانت هذه الخوارزمية تسير في الاتجاه الصحيح أم أن هذه الخوارزمية تسير في الاتجاه الصحيح.”

في الأساس، لا يستخدمونها لنجاح نتيجة واحدة فقط، بل يستخدمونها للحكم على نجاح SERPs (بما في ذلك التخطيط) ككل.

المطابقة العصبية

تستخدم Google المطابقة العصبية لتحديد المرادفات بشكل أساسي.

في الأساس، المطابقة العصبية هي عملية تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتسمح لـ Google (في هذه الحالة) بفهم المرادفات من مستوى عالٍ جدًا.

لاستخدام مثالهم، فإنه يسمح لجوجل بإنتاج نتائج مثل:

يمكنك أن ترى أن الاستعلام يهدف إلى إجابة لماذا يبدو جهاز التلفزيون الخاص بي غريبًا والذي تعرف عليه النظام كمرجع إلى “تأثير المسلسلات التلفزيونية”.

صفحة التصنيف لا تحتوي على كلمة “غريب”.

الكثير لكثافة الكلمات الرئيسية.

تبحث أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم عن مرادفات على مستوى معقد للغاية لفهم المعلومات التي ستعالج غرضًا ما، حتى عندما لا يتم طلبها على وجه التحديد.

التشابه الظرفي

هناك مجموعة متنوعة من الأمثلة والمجالات التي يلعب فيها السياق الظرفي دورًا، ولكن في جوهره، نحتاج إلى التفكير في كيفية اختلاف غرض الاستعلام حسب الظروف الظرفية.

لقد ذكرنا أعلاه براءة اختراع حول الأنظمة التي تنشئ استعلامات أساسية. تتضمن براءة الاختراع هذه فكرة إنشاء قالب.

قالب يمكن استخدامه لاستعلامات أخرى مماثلة لبدء العملية بشكل أسرع.

لذلك، إذا تطلب الأمر موارد لتحديد أنه عندما يقوم شخص ما بإدخال كلمة واحدة تميل إلى أن يكون لها سياق واسع، فمن المحتمل أنه يريد تعريفًا، فيمكنه تطبيق تلك النتائج المنتجة عالميًا مثل:

ومن هناك نبدأ بالبحث عن أنماط الاستثناءات، مثل الطعام.

وبالحديث عن الطعام، فهو بمثابة مثال رائع يدعم اعتقادي (وأعتقد المنطق) أنه من المحتمل جدًا أيضًا أن تستخدم المحركات أحجام البحث.

إذا كان عدد الأشخاص الذين يبحثون عن مطاعم أكبر من عدد الأشخاص الذين يبحثون عن وصفات لمصطلح مثل “البيتزا”، فأعتقد أنه من الآمن القول إنهم سيستخدمون ذلك كمقياس ويعرفون ما إذا كان المنتج الغذائي لا يتبع هذا النمط، فقد لا يتم تطبيق القالب.

مجموعات البذور

بناءً على النماذج، أعتقد أنه من المحتمل جدًا، إن لم يكن من المؤكد، أن يتم استخدام مجموعات البيانات الأولية.

يتم إنشاء سيناريوهات تقوم فيها المحركات بتدريب الأنظمة بناءً على الفهم الواقعي لما يريده الأشخاص، والتي تتم برمجتها بواسطة المهندسين، ويتم إنشاء القوالب.

جلس ديف في Googleplex، وأراد بعض البيتزا، فبحث في Google [pizza]، حصلت على قائمة العشرة الأوائل، فكرت، “هذا سخيف،” وبدأت العمل مع الفريق على قالب.

لم أقرأ في الواقع أي شيء عن مجموعات البذور في هذا السياق، لكنه منطقي وموجود بالتأكيد.

التفاعلات الماضية

ستختبر محركات البحث ما إذا كان فهمها للنية صحيحًا عن طريق وضع نتيجة ضمن تخطيط قابل للتطبيق ورؤية ما يفعله المستخدمون.

في سياقنا أعلاه، إذا كان القصد المحتمل من الاستعلام “كيف يبدو الطقس” هو أنني أبحث عن إجابة لسؤال، فسوف يختبرون هذا الافتراض.

يبدو أن هذه هي الإجابة التي يريدها الناس على نطاق واسع.

إذًا، ما علاقة هذا بالإجابة على الأسئلة؟

سؤال عظيم.

لفهم كيفية إجابة Google على الأسئلة، كان علينا أن نفهم أولاً كيف يمكنهم جمع البيانات معًا لفهم ما إذا كان الاستعلام سؤالاً أم لا.

بالتأكيد، يكون الأمر سهلاً عندما يتعلق الأمر بالاستعلام عن من أو ماذا أو أين أو متى أو لماذا أو كيف.

ولكننا بحاجة إلى التفكير في كيفية معرفة أن استعلامًا مثل “الطقس” أو “meme” هو استعلام عن جزء محدد من المعلومات.

إنه استعلام Five Ws بدون أي Ws (أو H لهذه المسألة).

بمجرد إنشاء ذلك باستخدام الترابط بين التقنيات التي تمت مناقشتها أعلاه مجتمعة (وأنا متأكد من أنني فاتني القليل منها)، كل ما تبقى هو العثور على الإجابة.

لذلك، قام المستخدم بإدخال كلمة واحدة وقفز المحرك عبر العديد من الخطوات لإثبات أنه من المحتمل أن يكون طلبًا لإجابة محددة. لقد تركوا الآن لتحديد ما هي هذه الإجابة.

ولهذا، أنصحك بالبدء بقراءة ما يقوله جون مولر حول المقتطفات المميزة والمضي قدمًا بما ينطبق على عملك.