आज उपयोगकर्ता भारी मात्रा में जानकारी में डूबे हुए हैं, जिससे उन्हें आवश्यक जानकारी ढूंढना जटिल हो जाता है। खोज प्रासंगिकता किसी व्यक्ति को उनकी खोज क्वेरी और परिणामों की तुलना में आवश्यक जानकारी की सटीकता को मापती है। परिणाम प्रदान करना महत्वपूर्ण नहीं है बल्कि उपयोगकर्ता के खोज इरादे के अनुसार परिणाम प्रदान करना महत्वपूर्ण है। इसलिए, खोज प्रासंगिकता उपयोगकर्ता के लिए आवश्यक जानकारी प्राप्त करना आसान और निर्बाध बनाने में मदद करती है। खोज प्रासंगिकता मालिकों और खोज इंजन समर्थकों के लिए महत्वपूर्ण है ताकि वे अपने उपयोगकर्ताओं को वांछित परिणाम दिखाने में मदद कर सकें।
खोज प्रासंगिकता को समझना
खोज प्रासंगिकता एक साधारण मीट्रिक की तरह लग सकती है जो खोज क्वेरी के साथ खोज परिणामों को मापती है। लेकिन कई परिवर्तनशील कारकों की परस्पर क्रिया होती है जो गुणवत्ता और प्रासंगिकता की डिग्री निर्धारित करने में मदद करती है।
प्रासंगिकता को सही तरीके से प्राप्त करना कठिन है, लेकिन सहज और यादगार खोज उपयोगकर्ता अनुभव के लिए इसे सही तरीके से प्राप्त करना कठिन है। इसके अलावा, यहां तक कि उपयोगकर्ता भी खोज इंजन या वेबसाइटों से अपेक्षा करते हैं कि वे कम से कम शब्दों में उनके खोज इरादे को पूरी तरह से समझें।
एक ऐडसर्च रिपोर्ट के मुताबिक, दुकानदारों का 68% यदि उनका खोज अनुभव ख़राब है तो वे किसी वेबसाइट पर वापस नहीं आएंगे।
खोज प्रासंगिकता को प्रभावित करने वाले कारकों में शामिल हैं:
आशय खोज
यह समझने की क्षमता कि खोजकर्ता क्या जानना चाहता है। यह विश्लेषण करना महत्वपूर्ण है कि खोज क्वेरी लेन-देन संबंधी है, वाणिज्यिक है या सूचनात्मक है।
जियोलोकेशन
यह खोजकर्ता के स्थान की तलाश करता है और क्या प्रदान किए गए परिणाम उनकी खोज क्वेरी के लिए प्रासंगिक हैं।
कीवर्ड निकटता
किसी कीवर्ड की खोज क्वेरी से निकटता भी एक महत्वपूर्ण कारक है। यह खोज के संदर्भ को निर्धारित करने में मदद करता है, जो कीवर्ड में अलग-अलग शब्दों से अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है।
हालांकि ये तीन महत्वपूर्ण कारक हैं, अन्य हैं उपयोगकर्ता का ऐतिहासिक डेटा, खोज की आवृत्ति और वह उपकरण जहां से खोज क्वेरी निकली है।
खोज प्रासंगिकता का विकास
आदिम खोज इंजनों के दिनों में खोज प्रासंगिकता को महत्व नहीं दिया जाता था। यह तब था जब एक कीवर्ड मिलान अलग-अलग शब्दों पर आधारित था, उस समय जब खोज प्रासंगिकता अपने शुरुआती चरण में थी। हालाँकि, जब Google तस्वीर में आया, तो उसने सबसे पहले पेज रैंक की शुरुआत करके खेल को बदल दिया।
Google ने पेज रैंकिंग तंत्र को बदल दिया, जो पहले सामग्री तक ही सीमित था। इसमें वेबसाइट पर पेजों की संख्या, सामग्री की गुणवत्ता, पेज के लिंक आदि जैसे कारक सामने आए। जैसे-जैसे आधुनिक खोज प्रासंगिकता आकार ले रही थी, Google के एल्गोरिदम को अपने एल्गोरिदम को परिष्कृत करने के लिए समय-समय पर अपडेट किया गया।
वर्तमान समय में तेजी से आगे बढ़ते हुए, जहां Google और कई अन्य खोज इंजन उपयोगकर्ता के खोज शब्दों की अधिक विस्तृत समझ के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), और तंत्रिका मिलान एल्गोरिदम का उपयोग कर रहे हैं।
वर्तमान में, Google उपयोगकर्ता के खोज शब्दों को बेहतर ढंग से समझने और प्रासंगिक परिणाम प्रदान करने के लिए BERT का उपयोग कर रहा है।
खोज प्रासंगिकता में तकनीकी प्रगति
आधुनिक समय की खोज प्रासंगिकता प्रणाली कई अद्भुत प्रौद्योगिकियों और तकनीकों द्वारा संचालित है।
टर्म फ़्रीक्वेंसी-व्युत्क्रम दस्तावेज़ फ़्रीक्वेंसी (TF-IDF)
टीएफ-आईडीएफ एक पुरानी तकनीक है, लेकिन अभी भी प्रासंगिक है। यह कई दस्तावेज़ों में उनकी आवृत्ति की पहचान करके दस्तावेज़ में शर्तों के महत्व की जाँच करता है। परिणामस्वरूप, आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले शब्द अद्वितीय शब्दों से भिन्न हो जाते हैं।
मशीन लर्निंग
खोज इंजनों ने प्रश्नों के लिए प्रासंगिक परिणाम प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को एकीकृत करना शुरू कर दिया है। ये सिस्टम भविष्यवाणियों को परिष्कृत करने और बेहतर परिणाम प्रदान करने के लिए पैटर्न का विश्लेषण करके अपने मॉडल को अपडेट करना जारी रखते हैं।
सिमेंटिक सर्च
सिमेंटिक खोज क्षमताओं के साथ, खोज इंजन खोज क्वेरी के पीछे के अर्थ को समझ सकते हैं। सिमेंटिक खोज संदर्भ, समानार्थक शब्द और परिणाम प्रदान करने के इरादे को ध्यान में रखती है।
प्राकृतिक भाषा संसाधन
एनएलपी के साथ, खोज इंजन मानव भाषा को उसके प्राकृतिक रूप में बेहतर ढंग से समझ सकते हैं। आवाज और बातचीत के रूप में खोज क्वेरी एक खोज इंजन को किसी व्यक्ति के भाषण की जटिलताओं को समझने में मदद कर सकती है।
इन प्रौद्योगिकियों और प्रणालियों की मदद से, वेब पर खोज करना अधिक इंटरैक्टिव और आसान हो गया है।
ई-कॉमर्स में प्रासंगिकता खोजें
ईकॉमर्स में खोज अनुकूलन आवश्यक है, विशेष रूप से आज मौजूद उत्पादों और सेवाओं की विविधता के साथ। ऑनलाइन खरीददारों की संख्या दिन-ब-दिन बढ़ती जा रही है, खरीदार की सुविधा और संतोषजनक उपयोगकर्ता अनुभव के लिए खोज प्रासंगिकता आवश्यक है।
उत्पाद रेंज
हमारे पास मौजूद प्रत्येक श्रेणी में कई उत्पाद हैं, और खोज प्रासंगिकता यह सुनिश्चित करने में मदद करती है कि पोलो शर्ट के लिए खोज क्वेरी टी-शर्ट, कॉलर शर्ट, फलालैन आदि के लिए परिणाम उत्पन्न नहीं करती है।
खरीद व्यवहार
ईकॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म ने उपयोगकर्ता के इरादे को समझना शुरू कर दिया है, चाहे वे खरीदने के लिए उत्पाद देख रहे हों या उनके विकल्प तलाश रहे हों।
अद्भुत मूल्य
एयरलाइंस गतिशील मूल्य निर्धारण का सबसे अच्छा उदाहरण देती हैं, जहां टिकट की कीमत उपलब्ध सीटों, मार्गों, वर्ष के समय आदि के अनुसार बदलती है। जब स्टॉक बदलता है और आपूर्ति श्रृंखला के साथ कीमतों में उतार-चढ़ाव होता है तो ईकॉमर्स प्लेटफॉर्म उसी पैटर्न को अपनाते हैं।
निजीकरण
ईकॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म अपने ग्राहकों को उनकी पिछली खरीदारी और खरीदारी व्यवहार के आधार पर व्यक्तिगत उत्पाद अनुशंसाएँ प्रदान कर रहे हैं।
खोज प्रासंगिकता आज एक प्रमुख विशिष्ट कारक बन गई है क्योंकि ईकॉमर्स प्लेटफॉर्म उपयोगकर्ता की जरूरतों के अनुसार विकसित हो रहे हैं। आगे के विकास के साथ, हम उम्मीद कर सकते हैं कि खोज प्रासंगिकता ईकॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म को और भी बेहतर परिणाम उत्पन्न करने में मदद करेगी।
खोज प्रासंगिकता का भविष्य
एलेक्सा, सिरी और गूगल वॉयस असिस्टेंट खोज प्रासंगिकता और उपयोगकर्ता वेब के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं, इस क्षेत्र में अगली पीढ़ी के विकास में से एक हैं। ये प्रणालियाँ प्राकृतिक भाषण को समझने और एक व्यक्ति की तरह बातचीत करने में माहिर हैं। लेकिन वह सब नहीं है; इन आवाज-सक्षम प्रणालियों ने संदर्भ, इरादे और भावना को समझकर ग्राहक की क्वेरी के संदर्भ को समझना सीख लिया है। आगे बढ़ते हुए, हम एनएलपी और मशीन लर्निंग के एक मजबूत विलय की उम्मीद कर सकते हैं क्योंकि स्मार्ट उपकरणों के साथ बातचीत अधिक सहज और सहज हो जाएगी।
निष्कर्ष
जहां खोज प्रासंगिकता सर्वोपरि है, डेटा विश्लेषण किसी भी प्रकार की वेबसाइट, खोज इंजन या संगठन के लिए भी उतना ही महत्वपूर्ण है। सटीक डेटा के साथ, आप खोज प्रासंगिकता में दक्षता और सटीकता को बढ़ावा दे सकते हैं। जानिए कैसे शेप देना उच्च गुणवत्ता वाले डेटा विश्लेषण, सॉर्टिंग और एनोटेशन सेवाओं के साथ संगठनों को खोज के साथ अपनी क्षमताओं को बेहतर बनाने में मदद मिल सकती है।
