SEO میں مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت کو سمجھنا - Semalt ماہر مشورہ

جب ہماری دنیا ہمیشہ بہتر اور ترقی کے نئے طریقے تلاش کرتی ہے ، مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ نے SEO کو بہتر بنانے میں اہم کردار ادا کیا ہے۔ تاہم ، ان کے راستے پر مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت کے کردار کو سمجھنا ضروری ہے۔ ہمیں یہ پوچھنا چاہئے کہ کیا یہ تصورات SEO کے پیشہ سے ہماری ملازمت کو بہتر انداز میں انجام دینے میں معاون ہیں۔ ٹھیک ہے ، ہمارے پاس آپ کے لئے کچھ جوابات ہیں۔

قارئین جنہوں نے مشین لرننگ کا مطالعہ کیا ہے وہ اعتراف کریں گے کہ یہ اتنا سیدھا نہیں ہے جتنا اسے لگتا ہے۔ ہمارے راستے پر ، ہم اس بات پر تبادلہ خیال کریں گے کہ مشین سیکھنے سے کس طرح تلاش بہتر ہوتی ہے ، لیکن اس کے علاوہ ، آپ اس مضمون میں بہت کچھ سیکھ رہے ہوں گے۔

آج ، آپ مشینی لرننگ ماہر سے سرچ عمل درآمد پر پڑھ رہے ہوں گے۔ ہم کچھ بنیادی تصورات پر توسیع کر رہے ہیں جن سے آپ کو کوئی شک نہیں۔ شروعات کرنے والوں کے لئے ، SEO میں AI استعمال کرنے کے کیا فوائد ہیں؟

فوری گولیوں میں ، AI:

آج ، گوگل ، بنگ ، ایمیزون ، فیس بک ، اور زیادہ جیسی کمپنیاں ، AI سے رقم کماتی ہیں۔

لہذا اس میں ڈوبکی لگانے سے پہلے ، آئیے اس بات پر تبادلہ خیال کریں کہ مشین لرننگ کیسے تلاش کو بہتر بناتی ہے۔

مشین لرننگ اس کی ریڑھ کی ہڈی ہے کہ SERP کیسے رکھا جاتا ہے اور کیوں صفحات اسی طرح درجہ بندی کرتے ہیں۔ سرچ انجنوں میں مشین لرننگ کے استعمال کی بدولت نتائج بہتر اور مفید ہیں۔ SEO کی دنیا میں ، کچھ تفصیلات کو سمجھنا ضروری ہے جیسے:

پروگرامنگ ٹکنالوجی کی ترقی کے ساتھ ، مشین لرننگ کی اصطلاح اکثر و بیشتر پھینک دی جاتی ہے۔ لیکن ایس ای او میں اس کا تذکرہ کیوں کیا گیا ہے ، اور آپ کو اس کے بارے میں مزید کیوں جاننا چاہئے؟

مشین لرننگ کیا ہے سیکھے بغیر ، SEO میں اس کے فنکشن کو سمجھنا انتہائی مشکل ہوگا۔ مشینی لرننگ کی وضاحت کمپیوٹر کے بغیر کسی واضح پروگرامنگ کے عمل کرنے کے سائنس کی تعریف کی جاسکتی ہے۔ ہمیں ایم ایل سے اے آئی سے فرق کرنا چاہئے کیونکہ اس مرحلے پر ، اس لائن کو دھندلا ہونا شروع ہوجاتا ہے۔

جیسا کہ ہم نے ابھی ذکر کیا ہے ، مشین لرننگ کے ساتھ ، کمپیوٹر مہیا کی گئی معلومات کی بنیاد پر نتیجہ اخذ کرسکتے ہیں اور ان میں کاموں کو کس طرح انجام دینے کے بارے میں کوئی خاص ہدایت موجود نہیں ہے۔ مصنوعی ذہانت ، دوسری طرف ، نظام کی تخلیق کے پیچھے سائنس ہے۔ اے آئی کا شکریہ ، سسٹمز کو انسان جیسے ذہانت اور اسی طرح معلومات پر عملدرآمد کرنے کے لئے تشکیل دیا گیا ہے۔

ان کی تعریف اب بھی اپنے اختلافات کی نشاندہی کرنے میں زیادہ کام نہیں کرتی ہے۔ ان کے اختلافات کو سمجھنے کے ل you ، آپ اسے اس طرح دیکھ سکتے ہیں۔

مشین لرننگ ایک ایسا نظام ہے جو مسائل کے حل کی فراہمی کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ریاضی کا استعمال کرکے ، یہ حل تیار کرنے میں کام کرسکتا ہے۔ اس حل کو خاص طور پر پروگرام کیا جاسکتا ہے ، ایک انسان کے ذریعہ تیار کیا گیا تھا۔ دوسری طرف ، مصنوعی معلومات ، ایک ایسا نظام ہے جو تخلیقی صلاحیت کی طرف بڑھتا ہے ، اور اس طرح ، اس کی پیش گوئی بھی کم ہوتی ہے۔ مصنوعی ذہانت کو کسی دشواری کا کام سونپا جاسکتا ہے اور اس میں کوڈ دی گئی ہدایات کا حوالہ دے سکتا ہے اور اس سے گذشتہ مطالعات سے کوئی نتیجہ اخذ کیا جاسکتا ہے۔ یا ، یہ حل میں کچھ نیا شامل کرنے کا فیصلہ کرسکتا ہے یا اپنے ابتدائی کام کو چھوڑتے ہوئے نئے نظام پر کام شروع کرنے کا فیصلہ کرسکتا ہے۔ ٹھیک ہے ، یہ خیال کرنے میں جلدی نہ کریں کہ فیس بک پر دوستوں کے ذریعہ اس سے دخل ہوجائے گا ، لیکن آپ کو اندازہ ہوگا۔

تاہم ، AI ایم ایل کے مقابلے میں بارڈر ہے ، در حقیقت ، مشین لرننگ کو مصنوعی ذہانت کے سبسیٹ کے طور پر دیکھا جاتا ہے۔

اس مشین لرننگ پر سرچ انجنوں ، سائنسدانوں اور انجینئرز بینک کی کارکردگی ، رفتار اور قابل اعتماد کو بہتر بنانے کے ل.۔

اس سے پہلے کہ ہم اس پر تبادلہ خیال کریں ، آئیے پہلے یہ نوٹ کریں کہ یہ سیکشن آپ کو یہ بتانے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے کہ اگر مشین لرننگ کا اطلاق براہ راست SEO پر کیا جاسکتا ہے اور نہ کہ اگر مشین کے سیکھنے سے SEO ٹولز بنائے جاسکیں۔ پچھلے زمانے میں ، مشین سیکھنے کا SEO کے پیشہ ور افراد کے لئے بہت کم یا کوئی فائدہ نہیں تھا۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ مشین لرننگ ماہرین کو درجہ بندی کے سگنل کو بہتر سمجھنے میں مدد نہیں دیتی ہے۔ حقیقت میں ، مشین لرننگ صرف آپ کو اس نظام کو سمجھنے میں مدد دیتی ہے جس کا وزن اور درجہ بندی کے اشارے کو ماپا جاتا ہے۔

اب آپ کو ابھی فاتح کی طرح کودنا نہیں چاہئے۔ اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ اس کا احساس ہونے کے بعد آپ خود بخود پہلے صفحے پر پہنچ جائیں گے۔ جتنا فائدہ مند ہوسکتا ہے اس نظام کو جاننے کے ، اگر مناسب طریقے سے ملازمت نہ کی گئی ہو تو ، آپ صرف اپنی پیٹھ پر گر پڑیں گے۔

سسٹم اس کو شکست دینے کے لئے کس طرح کام کرتا ہے سیکھیں۔ کامیابی کی پیمائش کیسے کی جاتی ہے؟ اس مشابہت کو استعمال کریں ، کسی ایسے منظر نامے کا تصور کریں جہاں مائیکروسافٹ بنگ اپنے سرچ انجن کو ملائشیا میں گھومتا ہے ، اور وہ سرچ انجن کو بوٹسٹریپ کرتے ہیں۔

نوٹ: اس منظر نامے میں ، بوٹسٹریپنگ سے مراد کسی سسٹم کی ابتدا اور کسی کاروبار کو کچھ بھی نہیں شروع کرنا ہے۔ اور نہ ہی یہ اسی طرح کے سابقہ ​​نمونوں کی بنیاد پر تخمینے لگانے کے لئے ڈیٹا سائنس تکنیک ہے۔ یہاں ، ایک دانشمندانہ خیال یہ ہوگا کہ ابتدائی تربیتی گروپ کی حیثیت سے خدمات انجام دینے کے لئے مقامی بولنے والوں کے ایک گروپ میں شامل ہوں۔

وہ آزمائشی ٹیسٹ سے جمع کردہ اعداد و شمار کا تجزیہ کریں گے ، اور سسٹم ان سے سیکھے گا ، جیسا کہ پروگرامرز بھی سیکھیں گے۔ ایک بار جب نظام کافی حد تک سیکھ لیتا ہے جہاں یہ موجودہ نتائج سے محض بہتر ہوتا ہے تو ، کمپنی سرچ انجن کو تعینات کرسکتی ہے۔

ایک اور عمدہ مثال انٹرپرائز اتھارٹی اور اعتماد ہے۔ گوگل سوالات پوچھتا ہے جیسے یہ ویب سائٹ مستند ہے۔ کیا ہم اس ویب سائٹ کے کمپنی یا مالک پر اعتماد کرسکتے ہیں؟ ان سوالات کے جوابات ویب سائٹ کے معیار اور درجہ بندی کی حیثیت کے تعین میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ تاہم ، ہمارے پاس یہ بتانے کا کوئی حقیقی راستہ نہیں ہے کہ گوگل کن عوامل پر غور کرتا ہے۔ ہم صرف یہ فرض کر سکتے ہیں کہ الگورتھم کو صارفین کے تاثرات اور ان کے معیار کی شرحوں کا احترام کرنے کی تربیت دی گئی ہے جو وہ ای-اے-ٹی ہیں۔

ہمیں ای-اے-ٹی پر توجہ دینی چاہئے کیونکہ تلاشی الگورتھم مشینیں یہی کرتی ہیں۔

مشین لرننگ کا ایک متعلقہ پہلو اسی طرح سے ہے جس میں مشین لرننگ کام کرتی ہے۔ کچھ معاملات میں ، مشین سیکھنے صرف مستحکم الگورتھم کی تربیت نہیں کی جاتی ہے اور پھر اسے اپنی آخری شکل میں تعینات کیا جاتا ہے۔ اس کے بجائے ، یہ ایک بن جاتا ہے جو تعیناتی سے قبل پہلے سے تربیت یافتہ ہوتا ہے۔ پھر ، الگورتھم اپنے آپ کو جانچنے اور مطلوبہ اختتامی مقصد اور پچھلی کامیابی اور ناکام نتائج کو موازنہ کرکے ضروری ایڈجسٹمنٹ کرتا رہتا ہے۔

سرچ انجن مشین لرننگ تعارف کے آغاز میں ، "اچھی اچھی جانیں" کے سوالات اور متعلقہ نتائج کا ایک شروعاتی سیٹ ہوگا۔ اس کے بعد ، اسے اپنے نتائج تیار کرنے کے لئے "اچھ knowے اچھے" نتائج کے سوالات دئے جائیں گے۔ اس کے بعد یہ سسٹم انکشاف کی بنیاد پر اسکور تیار کرے گا "خوب جانئے۔"

یہ نظام جب بھی مثالی کے قریب تر ہوتا جارہا ہے یہ کام جاری رکھے گا۔ یہ درستگی کے لئے ایک قدر تفویض کرتا ہے ، سیکھتا ہے ، اور پھر اگلی کوشش کے ل proper مناسب ایڈجسٹمنٹ کرتا ہے۔ اس کے بارے میں سوچو کہ "اچھی بات کو جان لو" کے قریب تر قریب جانے کی کوشش کرنے کا ایک طریقہ ہے۔

فرض کیج quality کہ معیار کی شرحیں یا ایس ای آر پی سگنل کسی بھی نامکمل سگنل کے اشارے کی نشاندہی کرتے ہیں جو کسی سسٹم میں کھینچے جاتے ہیں ، اور سگنلز کے وزن کو ٹھیک بناتے ہیں۔ ایک اچھا اشارہ کامیابی کو تقویت بخشے گا۔ یہ سسٹم کو کوکی دینے کی طرح ہے۔

سگنل صرف لنکس ، اینکرز ، ایچ ٹی ٹی پی ایس ، اسپیڈ ٹائٹلز ، اور بہت کچھ پر مشتمل نہیں ہیں۔ تلاش کے سوالات میں ، بہت سے دوسرے اشارے اشارے دیتے ہیں۔ استعمال ہونے والے ماحولیاتی اشارے میں سے کچھ یہ ہیں:

جہاں پیر کو تلاش کے درد کے آس پاس تلاشی کا رجحان بڑھتا ہے ، امکانات یہ ہیں کہ یہ پیر کے روز دل کے معاملات کو تسلیم کرنے کے اشارے جیسے ترتیبی اعداد و شمار کی بڑھتی ہوئی نمائش کو متحرک کرے گا۔

اس معاملے کی حقیقت رجحانات اور درجہ بندی کے عوامل کی تبدیلی ہے جو Google ان کے مطابق سرچ انجن کے استعمال کو بہتر بنانے کے ل do جھکاؤ اور شفٹ کرتا ہے۔ گوگل سسٹم کو راضی کرنے کی ہماری صلاحیت کو کم کرنے کی کوشش کر رہا ہے۔ وہ قواعد کو تبدیل کرنے کی کوشش کرتے ہیں تاکہ آپ سسٹم کو دھوکہ نہ دے سکیں۔ اب ، اگر وہ یہ کام کرسکتے ہیں تو ، یہ بات یقینی طور پر یقینی ہے کہ وہ گیمڈ ہونے سے بچنے اور اپنی مطابقت کو بہتر بنانے کے ل adjust ایڈجسٹمنٹ کررہے ہیں۔

تلاش کرنے والے بھی اس عمل میں اپنا کردار ادا کرتے ہیں۔ اس کی وضاحت CTR یا اچھال کی شرح سے نہیں کی گئی بلکہ "صارف کی اطمینان" میں صرف سگنل ہی نہیں بلکہ مشین کے ایک مقصد کے طور پر بھی ہے۔ جیسا کہ ہم نے ذکر کیا ہے ، مشین لرننگ سسٹم کو ایک مقصد ، ایک مقصد اور اس کے نتائج کی درجہ بندی کرنے کے لئے کچھ دینے کی ضرورت ہے۔

ہم سمجھتے ہیں کہ اس پر عمل درآمد کرنے کے لئے بہت کچھ لگتا ہے ، اور ہم امید کرتے ہیں کہ آپ کو یہ مضمون معلوماتی تھا۔ اس بات پر غور کرتے ہوئے کہ AI اور مشین لرننگ کتنی وسیع ہے ، ہمیں یہ بھی یقین ہے کہ ہم تمام معلومات حاصل نہیں کرسکے ہیں۔ تاہم ، ہماری ٹیم آپ کی اپنی ویب سائٹ اور بہتر درجہ بندی سے متعلق کسی بھی سوال یا چیلنجوں میں مدد فراہم کرنے کے لئے ہمیشہ تیار ہے۔ ہمیں یہ بتانے میں ہچکچاہٹ نہ کریں کہ ہم کس طرح مدد کرسکتے ہیں۔

SEO میں دلچسپی ہے؟ پر ہمارے دوسرے مضامین چیک کریں Semalt بلاگ.