खोज की नई दुनिया को अपनाने के लिए तैयार हैं?
एसजीई (सर्च जेनरेटिव इंजन) को आपके इरादे को समझने और स्पष्ट, संक्षिप्त और मानवीय उत्तर देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। फिर भी, अपने सीमित एक्सेस बीटा चरण में, Google SGE एक अच्छा संकेत देता है कि भविष्य हमारे लिए क्या मायने रखता है। ऐसे में, जल्द ही आने वाली इस क्रांति के लिए तैयार रहना और उसके अंदर और बाहर को समझना महत्वपूर्ण है।
आइए खोज इंजनों के विकास के एक संक्षिप्त इतिहास से शुरुआत करें और Google SGE बीटा खोज परिणामों के स्वरूप और अनुभव और SGE की आंतरिक कार्यप्रणाली की बुनियादी समझ पर आगे बढ़ें।
अराजकता से व्यवस्था तक : निर्देशिका युग (1990 के दशक की शुरुआत) एक विशाल इंटरनेट फोन निर्देशिका के बारे में सोचें, जिसे एक मानव संपादक द्वारा अंतिम टी तक व्यवस्थित किया गया था। याहू जैसे आरंभिक खोज इंजन मूलतः यही हैं! और अल्टाविस्टा थे। हालांकि अपने समय के लिए क्रांतिकारी, मैन्युअल रूप से व्यवस्थित जानकारी का मॉडल केवल तब तक स्केलेबल था जब तक कि वेब अंततः विस्फोटक वृद्धि के बिंदु तक नहीं पहुंच गया।
क्रॉलर दर्ज करें : अनुक्रमण युग (1990 के दशक के अंत-2000 के दशक) Google और AltaVista जैसे खोज इंजनों के आगमन के साथ, "क्रॉलर" के रूप में जाने जाने वाले रोबोटों ने स्वचालित रूप से वेब को स्कैन किया और कीवर्ड के आधार पर वेबसाइटों को अनुक्रमित किया। इसने एक महत्वपूर्ण छलांग लगाई, जिससे अधिक गतिशील और व्यापक खोज परिणाम सामने आए।
कीवर्ड से परे : सिमेंटिक्स का उदय (2000-2010 के दशक) जैसे-जैसे कीवर्ड सीमाएं स्पष्ट हो गईं, खोज इंजनों ने कीवर्ड के पीछे के अर्थ को समझने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) को शामिल करना शुरू कर दिया, जिससे अधिक सहज और प्रासंगिक परिणामों का मार्ग प्रशस्त हुआ। केवल "पिज्जा" के बजाय "मेरे निकट सबसे अच्छा पिज़्ज़ा" के बारे में सोचें।
वैयक्तिकरण और ध्वनि खोज का युग: (2010-वर्तमान) सिरी और एलेक्सा जैसे वैयक्तिकृत खोज और ध्वनि खोज सहायकों की शुरूआत ने उपयोगकर्ता के इरादे और संदर्भ को समझने की दिशा में एक बदलाव को चिह्नित किया। खोज इंजनों ने प्राकृतिक बातचीत की नकल करते हुए, व्यक्तिगत प्राथमिकताओं और ध्वनि प्रश्नों के अनुरूप परिणाम देना शुरू कर दिया।
प्रतिमान बदलाव : एसजीई दर्ज करें (2020-वर्तमान) और अंत में, हम सर्च जेनरेटर इंजन की शुरुआत में पहुंचे। अपने पूर्ववर्तियों की प्रगति के आधार पर, एसजीई न केवल अनुक्रमणित करने और समझने के लिए, बल्कि व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुरूप प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए परिष्कृत एआई और मशीन लर्निंग का लाभ उठाता है। जैसा कि नीचे दिए गए उदाहरण में दिखाया गया है, यह लिंक प्रदान करने से कहीं आगे जाता है; यह जानकारी को संश्लेषित करता है, मुख्य अंतर्दृष्टि निकालता है, और उपयोगकर्ता जो चाहता है उसे सर्वोत्तम रूप से फिट करने के लिए उन्हें व्यवस्थित करता है। कम से कम, उपयोगकर्ता को प्रोफ़ाइल करने के लिए Google द्वारा संग्रहीत डेटा के अनुसार।
Google SGE अभी भी बीटा मोड में है, इसलिए इसे खोलना और खोज इंजनों के भविष्य की आंतरिक कार्यप्रणाली का उन्नत ज्ञान प्राप्त करना आकर्षक है।
एसजीई के साथ, वह समय चला गया जब दस्तावेज़ कीवर्ड और सख्त एल्गोरिदम के साथ लिखे जाते थे। जहां पारंपरिक खोज, संक्षेप में, वैचारिक से अधिक कीवर्ड-आधारित होती है, एसजीई खोजकर्ता की क्वेरी के पीछे के अर्थ और संदर्भ को समझने के लिए एनएलपी, एआई और एमएल को एकीकृत करता है।
उदाहरण के लिए, यह कहना, "एक लेखक के लिए सबसे अच्छा लैपटॉप कौन सा है?" विचारणीय विशेषताओं के विवरण के साथ एक संश्लेषित उत्तर देता है।
निम्नलिखित अनुशंसित लैपटॉप की सूची ऐसी विशेषताओं पर आधारित है और प्रत्येक को अनुशंसित उत्पाद के आगे प्रदर्शित करती है। यह चयन समय को तेज़ करता है क्योंकि यह प्रत्येक साइट पर क्लिक करने के लिए आवश्यक समय बचाता है और एक नज़र में त्वरित तुलनात्मक मूल्यांकन को सक्षम बनाता है।
अनुशंसित उत्पादों की सूची के आगे "सर्वश्रेष्ठ" वेबसाइटों का सुझाव दिया गया है, जो संभवतः Google SGE द्वारा पेश किए गए उत्पादों के लिए एक वैकल्पिक परिप्रेक्ष्य प्रदान करेंगी।
अनुशंसित उत्पादों की सूची काफी लंबी है, जिसका अर्थ है कि उपयोगकर्ता को नियमित Google खोज परिणामों तक पहुंचने से पहले काफी देर तक स्क्रॉल करना पड़ता है। और फिर भी, केवल सूची तक पहुंचने से पहले, आपको अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न अनुभाग से गुजरना होगा।
मज़ेदार तथ्य: जब मैंने यह लेख लिखा और जब मैंने इसे हैकरनून पर अपलोड किया - 36 घंटे बाद -, इंटरफ़ेस थोड़ा बदल गया था। इसलिए, जैसा कि मैं एक बेहतर स्क्रीनशॉट लेना चाहता था, उसने नीचे दिए गए परिणाम को लौटा दिया जिसमें नए एसजीई इंजन के ऊपर प्रायोजित परिणाम शामिल थे।
यह उन विभिन्न विकल्पों पर प्रकाश डालता है जिनके साथ Google SGE बीटा प्रयोग कर रहा है, जिससे Google SGE को सभी उपयोगकर्ताओं के लिए जारी किए जाने पर इसके प्रारूप का अनुमान लगाना चुनौतीपूर्ण हो जाएगा।
गैर-व्यावसायिक खोजों के लिए, परिणाम काफी भिन्न होते हैं। यह समझ में आता है, क्योंकि सामान्य ज्ञान, हालांकि मूल्यवान है, इसका बाजार मूल्य बहुत कम है। तो, आइए एक यादृच्छिक प्रश्न पूछें जिसका व्यावसायिक प्रभाव न हो। उदाहरण के लिए, "ट्रोग्लोडाइट्स कैसे रहते थे?"
जैसा कि आप देख सकते हैं, "लोग भी पूछते हैं" अनुभाग की राह वाणिज्यिक उत्पादों की तुलना में बहुत छोटी है। दिलचस्प बात यह है कि शुरुआती अनुभाग के "और पढ़ें" तीर पर क्लिक करने पर, जीएसई डिफ़ॉल्ट रूप से बार्ड-जैसे इंटरफ़ेस के संयोजन पर वापस आ जाता है - सुझाए गए अनुवर्ती प्रश्नों और आपके अनुवर्ती प्रश्न बनाने के निमंत्रण के साथ - और इसकी स्निपेट परिभाषा के आगे सूचना के अतिरिक्त स्रोतों तक पहुंच।
इसलिए, हाल के बार्ड जैसे दोनों प्रारूपों के लिए, 'लोग भी पूछते हैं', और अनुक्रमित अनुभाग अभी भी उपलब्ध हैं, वे अब रिवर्स कालानुक्रमिक क्रम में रखे गए हैं।
एक दिन के अंतराल पर दो खोज परिणाम प्रारूपों के बीच पिछले आश्चर्यजनक अंतर को देखते हुए, मैंने उसी खोज क्वेरी के साथ एक नई खोज की कोशिश की। हालाँकि परिणाम का प्रारूप पिछले परिणाम जैसा ही है, लेकिन इसकी सामग्री बदल गई है। आगे के विचारों को एसजीई के उस विशिष्ट पहलू पर निवेश करना होगा।
इस स्तर पर, आज हम जिन खोज इंजनों के आदी हैं, उनके सटीक भविष्य का कोई भी अनुमान नहीं लगा सकता है। यहां तक कि Google SGE के इस संस्करण पर फिर से विचार कर रहा है और अपने SGE मॉडल को बेहतर बनाने के लिए बीटा उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रिया, स्क्रॉलिंग और क्लिकिंग पैटर्न का उपयोग कर रहा है और पिछले संस्करण से उनकी तुलना कर रहा है।
अभी के लिए, अनुमान लगाने के लिए हम जो सबसे अच्छा काम कर सकते हैं वह प्रक्रिया के पीछे के इंजन पर एक नज़र डालने का प्रयास करना है।
एसजीई में तीन अंतर्निहित घटक हैं, प्रत्येक पिछली क्षमताओं पर आधारित है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी): यह एसजीई को आपके प्रश्नों की प्राकृतिक भाषा, शब्द बारीकियों, व्याकरण और भावना को समझने की क्षमता से लैस करता है। ऐसा करने पर, यह आपकी खोज के पीछे के वास्तविक अर्थ और इरादे को निकालकर, किसी भी इंसान की तरह ही आपके प्रश्न को "पढ़ता" है।
मशीन लर्निंग: एसजीई पैटर्न और रिश्तों को निकालने के लिए भारी मात्रा में टेक्स्ट और डेटा के विश्लेषण से लगातार सीखता है और अपनाता है। यह मॉडल को उस जानकारी की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाता है जिसे आप खोजना चाहते हैं, भले ही क्वेरी ठीक से न की गई हो।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: एआई एनएलपी और एमएल से न केवल ऑन-पॉइंट उत्तरों के लिए लेखक तक अंतर्दृष्टि लेता है, बल्कि जानकारीपूर्ण और आपके अनुरूप भी होता है। एसजीई का मतलब नवीनतम तकनीक और लगातार बढ़ते ज्ञान आधार के साथ आपका व्यक्तिगत अनुसंधान सहायक होना है। यह केवल जानकारी प्राप्त करने से कहीं अधिक कार्य करता है। यह आपकी ज़रूरतों को समझता है, अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो आपके सवालों का जवाब देता है, और आपको आगे खोजने, सीखने और सूचित निर्णय लेने में मदद करता है।
जैसा कि हम उपरोक्त उदाहरणों में देख सकते हैं, एसजीई टेक्स्ट प्रारूपों तक ही सीमित नहीं हैं। वे विभिन्न प्रतिक्रिया प्रारूप उत्पन्न कर सकते हैं, एक एसजीई अनुशंसित स्थलों को उजागर करने वाला एक इंटरैक्टिव मानचित्र प्रस्तुत कर सकता है, या आपकी रुचियों के आधार पर एक व्यक्तिगत वीडियो यात्रा कार्यक्रम तैयार कर सकता है। जल्द ही रिलीज़ होने वाले वॉयस नैरेशन के बारे में अपुष्ट अफवाहें हैं जो, उदाहरण के लिए, आपको अवश्य देखे जाने वाले स्थानों के बारे में मार्गदर्शन कर सकता है।
एसजीई उपयोगकर्ता अनुभव क्रांति की शुरुआत करने का वादा करता है। जैसा कि ऊपर देखा गया, इस क्रांति की मुख्य विशेषताएं हैं:
सटीकता और प्रासंगिकता को बढ़ावा देना
स्टेरॉयड पर वैयक्तिकरण
बातचीत करने की क्षमता
लेकिन इसके सभी निर्विवाद लाभों के लिए, एसजीई की जांच करने की आवश्यकता होगी:
पूर्वाग्रह और निष्पक्षता: हम यह कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि एसजीई पूर्वाग्रह से मुक्त हैं और सभी उपयोगकर्ताओं को निष्पक्ष और समावेशी परिणाम प्रदान करते हैं?
पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता : उपयोगकर्ता कैसे समझ सकते हैं कि एसजीई उनके उत्तरों पर कैसे पहुंचते हैं और यह सुनिश्चित करते हैं कि उन्हें प्राप्त जानकारी सटीक और विश्वसनीय है?
गोपनीयता और डेटा सुरक्षा : हम उपयोगकर्ता की गोपनीयता की सुरक्षा कैसे कर सकते हैं और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि एसजीई द्वारा एकत्र किए गए डेटा की विशाल मात्रा का उपयोग जिम्मेदारी से और नैतिक रूप से और कॉपीराइट स्रोतों पर भरोसा किए बिना किया जाए?
ऐसा कहा जा रहा है कि, एसईओ निश्चित रूप से वह पहला क्षेत्र होगा जिसे नए खोज परिदृश्य के लिए तेजी से अनुकूलित होना होगा।
आज, खोज योग्यता के लिए एसईओ को अनुकूलित करना व्यवसायों की सफलता या किसी वेबसाइट पर ट्रैफ़िक पर निर्भर किसी प्रोजेक्ट के लिए एक मूलभूत आवश्यकता है। एसईओ पेशेवर पहले से ही कीवर्ड से लॉन्गटेल कीवर्ड की ओर बढ़ने, क्लिक को प्रेरित करने के लिए अपने शीर्षकों के आकर्षण को अधिकतम करने (कम सहभागिता दर वाले क्लिकबेट शीर्षकों से बचने), एच शीर्षकों के साथ सामग्री को संरचित करने आदि, बैकलिंक्स प्राप्त करने और अनुकूलन करने से परिचित हैं। तेज़ लोडिंग, प्रतिक्रियाशीलता आदि के लिए वेबसाइट।
यह सब उनकी सामग्री को प्रतिष्ठित खोज परिणामों के पहले पृष्ठ पर रखने के लिए है। एसजीई के नए युग को अपनाने के लिए तेजी से अनुकूलन की आवश्यकता होगी। एसजीई पर मेरा पिछला लेख विशेष रूप से एलएलएम-संचालित खोज इंजन युग में एसईओ के लिए समर्पित है। उस लेख को लिखने के समय, Google SGE बीटा अभी तक उपलब्ध नहीं था, लेकिन मुख्य सिद्धांत अभी भी बने हुए हैं।
लेख में इस बारे में अधिक विस्तार से बताया गया है कि कीवर्ड से संदर्भ में बदलाव करके तेजी से अनुकूलन करने के लिए क्या करना चाहिए।
मेरा अगला लेख इस बात पर केंद्रित होना चाहिए कि रणनीतिक व्यावसायिक लाभ के लिए एसजीई का लाभ कैसे उठाया जाए।
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