“PageRank”: Axtarış Nəticələrinin Etibarlılıq Qiymətləndirilməsi

“PageRank”: Axtarış Nəticələrinin Etibarlılıq Qiymətləndirilməsi

Rəqəmsal dünyanın bizə verdiyi limitsiz resurslardan hansının etibarlı olduğunu bilmək istifadəçiləri ən çox maraqlandıran mövzulardandır. Xüsusilə axtarış motorlarında etibarlı mənbələri tapmaq düzgün məlumatları almaq və lazımi xidmət sahəsindən rahatlıqla istifadə etməyə imkan yaradır.

 

Bəs etibarlı saytlar axtarış motorlarına necə məlum olur olur? Gəlin bu suala cavab tapaq.

 

“Google”un “PageRank” patenti veb-saytların etibarlılığını qiymətləndirərək axtarış sıralamasını nizamlayır və axtarış prosesinə təsir edir. Eyni zamanda patent qiymətləndirmələrlə bəzi məhdudiyyətlər də tətbiq edə bilir.

 

“Google”, “PageRank” sistemi ilə internet axtarış sistemlərindəki səhifələrdən aldığı keçidlərə əsasən veb-saytın nə dərəcədə əhəmiyyətli olduğunu və buna əsasən də onun etibarlılığını hesablayır. 

 

Bu sistem internetə “authority network” kimi baxır. Yəni sayta nə qədər keyfiyyətli link verilsə, həmin sayt bir o qədər əhəmiyyətli və etibarlı sayılır.

 

“PageRank” patentinin əsas prinsipləri

 

“PageRank” mahiyyət etibarilə internetə "keçidlərlə bağlı şəbəkə" kimi baxır. Bu şəbəkə daxilində veb-saytın başqa sayta keçidi həmin səhifə üçün “bal”  hesab olunur. Qeyd edim ki, hər bir keçid eyni dəyərə malik deyil və keçərli bal hesab olunmur. 

 

Səhifənin aldığı "balların" dəyəri həmin balları verən səhifələrin fərdi əhəmiyyəti ilə müəyyən edilir. Yəni daha vacib və etibarlı bir səhifənin keçidi daha az tanınan səhifənin keçidindən daha dəyərlidir.

 

Daha sadə desək, tutaq ki, bir universitetin veb-saytının ana səhifəsində bir çox nüfuzlu akademik mənbələrdən bağlantılar var. Bu zaman “PageRank” sistemi bu keçidləri səs kimi qiymətləndirir və universitetin internet səhifəsinin əhəmiyyətini artırır. Bu artan əhəmiyyət səhifənin axtarış sistemlərində daha irəlidə olmasını təmin edir və istifadəçilərin daha etibarlı mənbələrə yönləndirilməsinə səbəb olur.

 

“PageRank” sisteminin məhdudiyyətləri

 

Yenilikçi olsa da, “PageRank” sisteminin bəzi məhdudiyyətləri var. Bu məhdudiyyətlərin axtarış motorlarındakı veb-saytların etibarlılığına təsirləri: 

 

Yeniləmə tezliyi

 

“PageRank” dəyərləri ildə bir neçə dəfə yenilənir. Bu sürətlə dəyişən rəqəmsal aləmdə yeniliklərin davamlı qiymətləndirilməməsi və etibarlılıq balının vaxtında verilməməsin səbəb olur. 

 

Əlaqələrin birölçülü olması

 

Bu sistem səhifələrə keçidlərin sayını və keyfiyyətini nəzərə alır, kontentin keyfiyyəti və ya yeniliyi kimi digər vacib amilləri nəzərə almır.

 

Loqarifmik hesablama mürəkkəbliyi

 

Sistemdə ballar loqarifmik miqyasda hesablanır, yəni hər vahid artım əvvəlki artımdan daha böyükdür. Yəni, kiçik hesab dəyişiklikləri aşağı dəyərlərə böyük təsir edir, lakin siz daha yüksək dəyərlərə doğru irəlilədikcə eyni təsirə nail olmaq üçün daha böyük artımlar tələb olunur. Belə ki, 4-dən 5-ə keçmək 3-dən 4-ə keçməkdən daha böyük dəyişiklik olduğu üçün bu istifadəçilərə olduqca mürəkkəb gəlir və tam anlaşılmazsa, nəticə aldadıcı olur.

 

“Microsoft Research”ün veb-sayt qiymətlərindən nəticə çıxardıb axtarış nəticələrini təkmilləşdirməsi

 

“Microsoft Research” axtarış nəticələrinin etibarlılığını qiymətləndirmək üçün istifadə edilə bilən müxtəlif xüsusiyyətləri ortaya qoyur. Bu funksiyalar axtarış motorlarının sıralama alqoritmlərinə inteqrasiya olunaraq istifadəçilərə daha etibarlı məlumat mənbələrinə çatmağa imkan yaradır. 

 

Etibarlılıq qiymətləndirilməsi adətən 3 formada olur:

 

1.Səhifədəki xüsusiyyətlər

 

  • Orfoqrafiya xətaları. Daha az orfoqrafik səhvlər veb-saytın daha etibarlı olduğunu göstərir.
  • Səhifədə reklamların sayı. Çoxlu reklamlar səhifənin etibarlılığını şübhə altına ala bilər.
  • Domen adı tipi (.com, .gov, .az və s.). Məsələn, .gov uzantısı olan sayt rəsmi və etibarlı mənbə kimi görünür.

 

2.Səhifədənkənar xüsusiyyətlər

 

  • Mükafatlar və sertifikatlar. Tanınmış mükafatlara sahib olmaq veb-saytın etibarlılıq göstəricilərindən biridir.
  • Sosial şəbəkə məlumatları. “Facebook”da bəyənmələr, paylaşımlar, şərhlər və kliklər, “Twitter”də qısaldılmış URL-lərdən kliklər, "Instagram"da bəyənmələr, yadda saxlamalar, şərhlər və s.

 

3. Alətlər panelindən istifadədən toplanan istifadəçi məlumatları

 

  • Ümumi tanınmışlıq. Saytda ziyarətçilərin sayı.
  • Coğrafi “reach”. Müxtəlif coğrafi bölgələrdən gələn ziyarətçilərin sayı.
  • Saytda qalma vaxtı: URL-nin brauzerdə açıq saxlanma müddəti.
  • Təkrar ziyarət. Ortalama sayta istifadəçinin hansı sıxlıqda daxil olduğu.
  • İstifadəçinin uyğunluğu. Həmin sahədə tanınmış olan istifadəçinin sayta ziyarəti.

 

“Microsoft Research” veb-saytların etibarlılığını artırmaq və istifadəçilərə dəqiq məlumat vermək üçün istifadə edilə bilən innovativ üsullar təklif edir. Rəqəmsal informasiya dövründə etibarlılığın vacibliyini vurğulayan bu sistem, istifadəçilərin etibarını qazanmaq və qorumaq üçün praktik addımlar təklif edir ki, onları tətbiq etmək saytımıza daxil olan istifadəçilərin davamlılığını qorumaqda bizə kömək edir.

Muzaffar Garakhanli

Digər yazılar

“Frame Semantics”in Əlaqədə Olduğu Dil Modelləri. SEO-ya Təsiri

“Frame Semantics”in Əlaqədə Olduğu Dil Modelləri. SEO-ya Təsiri

SEO ANALİZ üçün PULSUZ  "13 Chrome Extension"u

SEO ANALİZ üçün PULSUZ "13 Chrome Extension"u

Google-un 100 Sıralama Faktoru (2020 TAM SİYAHI)

Google-un 100 Sıralama Faktoru (2020 TAM SİYAHI)