"Query Context": "Query Definition" Və "Query Aspect" Yanaşmaları

"Query Context": "Query Definition" Və "Query Aspect" Yanaşmaları

"Query Context" alqoritmin istifadəçinin axtarış sisteminə daxil etdiyi sorğunun hansı niyyətə, nə məqsədə olduğunu anlamasıdır. Belə ki, istifadəçi axtarış motorunda axtarış edərkən uzun və detallı deyil, qısa-konkret sözlər yazır. Həmin sözlər içərisində çoxmənalılığı olan sözlər olur ki, onların mənasını anlayıb, düzgün məzmunun tapılıb təqdim olunması “Query Context” ilə mümkündür. 

 

Məsələn, biz axtarış motoruna “qəhvə” yazdıqda, bu sorğumuzun konteksti çox geniş ola bilər. Yəni "Qəhvə dənələri necə hazırlanır?”, “Qəhvə satılan mağazalar”, “Qəhvə hansı ölkədə yaranıb?” və s. xeyli sayda fərqli mənalar bura daxildir. Bu zaman sorğu konteksti bizim bütün datamızı təhlil edir və “qəhvə” sözü axtararkən hansı məqsədə axtardığımızı anlayır, nəticəni də ona uyğun təqdim edir. 

 

"Query Context" axtarış niyyətini anlamaq üçün iki yanaşmadan istifadə edir:

1."Query Definition"

2."Query Aspect"

 

"Query Definition" yanaşması necə işləyir?

 

SEO daxilində “Query Definition” yanaşması axtarış sorğusunun söz və ya ifadələrinin arxasındakı məna və kontekstin müəyyən edilməsinə yönəlir. Bu yanaşma axtarış sorğularında işlənən sözləri təhlil edir və bu sözlərin kontekstdə necə şərh edilməli olduğunu müəyyən edir.

 

Gəlin “Query Definition” yanaşmasının işləmə prinsiplərilə ətraflı tanış olaq.

 

  • Sözün mənalarının təhlili. Yanaşma axtarışda yazılan sözlərin həm lüğətlərdəki mənalarını, həm də istifadə olunduğu kontekstdən asılı olaraq yaranmış müxtəlif mənalarını araşdırmaqla çoxmənalı sözlərin düzgün şərh edilməsini təmin edir.
  • İstifadəçi niyyətinin müəyyən edilməsi. İstifadəçi niyyətinin təhlili axtarış sorğusunun arxasındakı niyyəti başa düşmək üçün vacibdir. Sorğunun təsviri bunu düzgün təhlil etməklə istifadəçinin məlumat axtarıb axtarmadığını, məhsul və ya xidmət almaq istəyib-istəmədiyini və ya müəyyən veb-sayta daxil olmağa çalışdığını müəyyən edir.
  • Kontekstdə şərh. Axtarış olunan söz, axtarışın olunduğu yeri, vaxtı, dili və istifadəçinin keçmiş axtarış datası kimi müxtəlif amillərlə kontekstdə şərh olunur. Bunun nəticəsində sistem istifadəçinin axtarışla bağlı ehtiyacını anlayır. 
  • Axtarış motoru alqoritmləri. Axtarış motorları istifadəçi sorğularını başa düşmək və dəqiq nəticələr vermək üçün “Query Definition” yanaşmasından istifadə edir. Bu prosesə təbii dil emalı (NLP) və semantik analiz üsulları daxil ola bilər.

 

Daha sadə desək, tutaq ki, stifadəçi axtarış sisteminə “Jaguar” sözünü daxil edir. Sorğu daxil edildikdən sonra yanaşma bu etaplardan keçərək nəticələri təqdim edir:

 

Sözün mənaları. "Jaquar" sözünün bir çox mənası var. Bura heyvan, avtomobil markası və ya şirkət adları ola bilər. Sistem bu mənaların hər birini detallı analiz edir.

 

İstifadəçi niyyəti. “Query Definition” yanaşması burada işə düşür. Sistem itifadəçinin axtarış tarixçəsinin datasını, axtarış etdiyi yeri və vaxtı analiz edir. 

 

Əgər istifadəçini keçmişdə təbiət, heyvanlarla bağlı axtarışı çox edibsə, heyvan, avtomobil markaları, saytları axtarıbsa, avtomobil markası axtardığını alqoritm başa düşür. 

 

Kontekstdə şərh. Bu məlumatdan istifadə edərək axtarış sistemi "Jaguar" sorğusunun kontekstini müəyyən edir və istifadəçinin axtardığı məlumatlara ən yaxşı uyğun gələn nəticələri təqdim edir.

 

"Query Aspect" yanaşması necə işləyir?

 

“Query Aspect”, axtarış sorğusunun diqqət yetirdiyi spesifik xüsusiyyətləri, aspektləri və ya mövzuları müəyyən etməyə və anlamağa yönələn yanaşmadır. Bu yanaşma sorğunun daha spesifik aspektlərinə, yəni istifadəçilərin axtarış zamanı ən çox nəyə diqqət yetirdiyi və ya hansı detalları axtardıqlarına diqqət yetirir.

 

Axtarış nəticələrinin istifadəçinin axtardığı məlumat və ya məzmuna daha dəqiq uyğun olması üçün istifadə olunan sorğu istiqaməti belə çalışır: 

 

  • Sorğu xüsusiyyətlərinin və əlaqələrinin müəyyən edilməsi. “Query Aspect” sorğunun hansı xüsusi xüsusiyyətlərə, aspektlərə və ya mövzulara diqqət yetirdiyini müəyyən edir. Bu amillər axtarışda istifadə olunan sözlər və digər ipuçlarından istifadə etməklə müəyyənləşdirilir.
  • İstifadəçi ehtiyaclarının dəqiq anlaşılması. Bu yanaşma istifadəçinin axtardığı sözü səthi anlamır, həm də istidadəçi ehtiyacını başa düşmək daha detallı analiz edir. Detallı analizin nəticəsində istifadəçilərə axtardıqları məlumatları, məhsulları və ya xidmətləri daha tez və asanlıqla tapmağa imkan verir.
  • Axtarış nəticələrinin fərdiləşdirilməsi. Sorğu istiqaməti axtarış motorlarına istifadəçilərə daha fərdiləşdirilmiş və uyğun nəticələr təqdim etməyə kömək edir. 

 

Məsələn, istifadəçi axtarış sisteminə “ən yaxşı kameralı telefon” ifadəsini daxil edir. Axtarış verildikdə sistem bu addımları həyata keçirməyə başlayacaq:

 

 

Sorğunun xüsusiyyəti. Bu axtarışda istifadəçi bazarda olan telefonlar arasında ən yaxşı kameralı olan telefon axtardığı bilinir və sistem “ən yaxşı kamera” ifadəsinə fokuslanaraq axtarışı o yöndə edir.  

 

İstifadəçi ehtiyacları. Axtarışdan göründüyü kimi, istifadəçi keyfiyyətli şəkil çəkən telefon istəyir və bunu anlayan sistem fotoqrafiyada ən çox istifadə olunan telefon markalarını analiz etməyə başlayır. 

 

Axtarış nəticələrinin fərdiləşdirilməsi. Son etapda axtarış motoru bu sorğunun istiqamətini anlayır və kamera keyfiyyəti ilə seçilən telefonları nəticədə təqdim edir. 

 

"Query Context" SEO-da ən vacib konsepsiyalardan biridir. Onun yanaşmaları sayəsində axtarış nəticələri geniş kontekstdən çıxır və daha dəqiq, lazımi məlumatlara malik kontekstdə təqdim olunur. 

 

Qeyd edim ki, "Query Definition" və "Query Aspect" yanaşmaları eyni anda tətbiq olunduğu üçün hər iki yanaşmanın necə işlədiyini bilib SEO strategiyalarında tətbiq etməklə saytı ona trafik gətirəcək istifadəçilərin qarşısına çıxmasına səbəb olmaq mümkündür.

Muzaffar Garakhanli

Другие статьи

Пошаговый практический урок SEO

Пошаговый практический урок SEO

“Structural Semantics”in İndeksləşməyə Təsiri

“Structural Semantics”in İndeksləşməyə Təsiri

Çox Mənalı Sözlərin Fərqləndirilməsi. “Context Vectors”

Çox Mənalı Sözlərin Fərqləndirilməsi. “Context Vectors”