क्या शब्द एक रैंकिंग कारक है?
नहीं, बिल्कुल नहीं!
कोई भी सुझाव जो शब्द गणना एक रैंकिंग कारक है, खराब एसईओ है और पूरी तरह से गलत है। वास्तव में, यह Google और बिंग का अपमान है कि वह इस तरह का सुझाव दे।
कोई सीमा नहीं है, छोटी या लंबी, या यहां तक कि एक सीमा भी है जो हास्यास्पद को छोड़कर खोज को प्रभावित करती है। उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री को खड़ा करने की सलाह। लघु और संक्षिप्त सामग्री, अगर अच्छी तरह से किया जाता है, पूरी तरह से ठीक है।
तार्किक रूप से प्रश्न को देख रहा है।
Google रैंकिंग कारकों को निर्धारित करने में एक नियम का उपयोग करता है। क्या कारक को कृत्रिम रूप से खोज प्रदर्शन को बढ़ावा देने के लिए हेरफेर किया जा सकता है?
क्या शब्द गणना में हेरफेर किया जा सकता है? एक शब्द में, हाँ। बेशक। यदि शब्द गणना एक रैंकिंग कारक थी, तो रैंक हासिल करने के लिए अधिकांश साइटों पर सामग्री को लंबे समय तक लगातार बनाया जाएगा। यह नहीं किया जाता है। वास्तव में, छोटी सामग्री बहुत अच्छी तरह से रैंक कर सकती है। यह उन लोगों के लिए स्वयं स्पष्ट है जो किसी भी लम्बाई के लिए Google खोज करते हैं।
चरम की कमी, बेहद छोटी या बहुत लंबी सामग्री, सामग्री का आकार यह नहीं बताता है कि यह कितना अच्छा प्रदर्शन करता है। बहुत सारे कारक हैं जो सामग्री की लंबाई के लिए सामग्री को अनुक्रमित करने और मूल्यांकन करने में जाते हैं, अगर इसका कोई प्रभाव पड़ता है। इस मामले का स्पष्ट तथ्य यह है कि सामग्री की लंबाई, कम से कम, इतनी महत्वहीन होगी कि यदि उसका उपयोग अन्य लोगों की तुलना में किया जाए, तो वह एक मीट्रिक है।
एक रैंकिंग कारक का निर्धारण करने के लिए Google एक और नियम का उपयोग करता है। सामग्री के बारे में मीट्रिक क्या कहता है? उदाहरण के लिए, सामग्री की गुणवत्ता या सामग्री कैसे पाई जानी चाहिए, आदि सामग्री की लंबाई शाब्दिक रूप से सामग्री के बारे में कुछ भी नहीं कहती है। फिर से, चरम सीमा से कम, सामग्री की लंबाई सामग्री की गुणवत्ता, सामग्री कैसे पाई जानी चाहिए, सामग्री की लोकप्रियता आदि को इंगित करने के लिए तार्किक रूप से उपयोग नहीं किया जा सकता है।
एक तरफ सहसंबंध, यह मानते हुए कि किसी भी संबंध का तर्क दिया जाना है, एक मीट्रिक के रूप में सामग्री की लंबाई कोई निश्चित नियम नहीं है। लंबी सामग्री कचरा जितना मूल्यवान हो सकता है। छोटी सामग्री के लिए भी यही मौजूद है। अपने आप से पूछें, किस नियम के तहत सामग्री की लंबाई निश्चित रूप से सामग्री की गुणवत्ता, मूल्य, लोकप्रियता, आदि को इंगित कर सकती है? तुम एक को न पा सकोगे।
उसे नंगा करने के लिए।
कुछ साल पहले जब NSF I के लिए एक सुरक्षा प्रणाली अनुसंधान परियोजना के लिए ट्रस्ट कारकों पर शोध कर रहे थे, तो Google ने कुछ आंतरिक दस्तावेज़ साझा किए जो कि विस्तृत डेटाबेस स्कीमा, एल्गोरिदम, व्यावसायिक तर्क, आदि थे। दस्तावेज़ को साझा करने का कारण सरल था। डोमेन ट्रस्ट कारकों के बीच एक बड़ा ओवरलैप है जिसका उपयोग हम Google और इंटरनेट पर डोमेन ट्रस्ट को निर्धारित करने के लिए कर रहे थे और Google यह देखना चाहता था कि क्या हमारे द्वारा विकसित किए जा रहे कोई नए कारक थे और Google द्वारा डोमेन ट्रस्ट को निर्धारित करने में मदद करने के लिए सांख्यिकीय रूप से कौन से अनुभव मदद करते हैं। कारकों।
इन दस्तावेजों के आधार पर, कहीं भी कोई मीट्रिक या एल्गोरिथ्म नहीं था जो सामग्री की लंबाई को संबोधित करता था। यह दोहराता है। सामग्री की लंबाई एक रैंकिंग कारक या यहां तक कि एक कारक नहीं है।
शब्द गणना धारणा कहां से आती है?
मुख्य रूप से SEO ब्लॉगर्स से। एसईओ ब्लॉगर्स, अधिकांश भाग के लिए, यह नहीं जानते हैं कि खोज में तकनीक का उपयोग कैसे किया जाता है। जो कुछ पोस्ट किया गया है, वह या तो दूसरों से तोता है या उपाख्यानात्मक है। बहुत कम लोगों ने वास्तव में शोध किया है कि खोज कैसे काम करती है। वे अपने स्वयं के अनुभव से जाते हैं। हालांकि, वे एक साधारण तथ्य को भूल जाते हैं। लघु सामग्री भी बहुत अच्छा प्रदर्शन कर सकती है।
Google क्या कहता है?
संतोषजनक सामग्री के बारे में Google के पास बहुत कुछ है। जो कुछ कहा गया है, वह विशुद्ध रूप से वैचारिक है और मानव उपभोग के लिए बनाया गया है। यह वास्तव में नहीं है कि खोज इंजन सामग्री को कैसे देख सकते हैं। यह एक मशीन afterall है। यह हमारे द्वारा किए जाने वाले तरीके का मूल्यांकन नहीं कर सकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग कर किसी भी कंप्यूटर की संज्ञानात्मक क्षमता बेहद कम है। इसके बजाय, खोज इंजन वैज्ञानिक उपायों का उपयोग करते हैं, जिनमें से कई वापस 70 के दशक में आते हैं। विभिन्न प्रकारों के भरोसेमंद विश्लेषण, ट्रस्ट नेटवर्क, लिंक मैप्स, पुरानी तकनीक है जो सर्च इंजनों पर बहुत भरोसा करते हैं। उपयोग की जाने वाली प्रौद्योगिकियाँ और AI ऐसी हैं जो पाठ्य सूचनाओं के बड़े पैमाने पर ऑन्कोलॉजी का मूल्यांकन और प्रस्तुत करने के लिए विशिष्ट हैं, जिनमें से कुछ का परीक्षण इस बात के लिए किया गया था कि मानव भाषा का उपयोग, प्रक्रिया और अनुभव कैसे करता है। अन्य जानकारी को एक तरीके से संसाधित करने के बारे में हैं जो सूचना पुनर्प्राप्ति (आईआर) की अनुमति देता है।
शुरू करने से पहले।
मैंने सोचा कि मैं मेट्रिक्स में शामिल हुए बिना कैसे सामग्री पर चर्चा कर सकता हूं? मैंने अपनी मैट्रिक्स की सूची को देखा और यह इस प्रश्नोत्तर प्रारूप के लिए बहुत भारी है। फिर मैंने सोचा कि मैं ऊपर वर्णित तकनीकों में कैसे नहीं मिल सकता हूं? फिर, बहुत दूर। मैं एक किताब लिख सकता था! इसके बजाय, मैं कुछ चीजों के बारे में बताऊंगा जिनके बारे में आपने नहीं सोचा होगा। मैं इसे सरल रखूंगा। मैं स्मृति से काम कर रहा हूं।
सामग्री का मूल्यांकन कैसे किया जाता है।
सामग्री का मूल्यांकन कई चीजों के लिए किया जाता है जिनमें सामयिक शक्ति, विशेषज्ञता, पढ़ने का स्तर, लक्ष्य बाजार, तथ्य कथन, शब्दार्थ संरचना, उद्धरण विश्लेषण इत्यादि, बस कुछ ही नाम के लिए।
सामयिक शक्ति एक विशिष्ट ऑन्कोलॉजी में पाए जाने वाले विशिष्ट महत्वपूर्ण शब्दों का विश्लेषण है जो यह बताता है कि किसी दिए गए पाठ के विषय क्या हैं। सामयिक शक्ति सभी विषयों, विशेष रूप से संबंधित विषयों का स्कोर है, और किसी विशेष विषय पर किसी पाठ को कैसे केंद्रित और पूरा किया जाता है।
विशेषज्ञता एक विशिष्ट ऑन्कोलॉजी और तथ्य लिंक विश्लेषण में पाए जाने वाले विशिष्ट प्रमुख शब्दों का विश्लेषण है जो किसी दिए गए पाठ को प्रस्तुत करने वाले विशेषज्ञता के स्तर को इंगित करता है। यह अन्य लेखन की तुलना में है जहां विशेषज्ञता स्थापित की गई है। इसके लिए किसी भी विषय पर विशेषज्ञों के ज्ञात लेखन के साथ तुलनात्मक स्कोर की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, आपके लेखन की तुलना किसी ज्ञात विशेषज्ञ के शोध पत्रों से की जा सकती है। इस मामले में, शब्दार्थ विश्लेषण, सामयिक शक्ति स्कोर, तथ्य लिंक विश्लेषण, और मूल्यांकन के अन्य रूपों का उपयोग करके शर्तों का उचित उपयोग किसी विषय पर आपकी विशेषज्ञता का संकेत देगा।
पढ़ना स्तर किसी दिए गए पाठ को समझने के लिए आवश्यक शिक्षा स्तर का विश्लेषण है। जबकि कुछ ओर यह आत्म व्याख्यात्मक है, यह पाया जाता है कि उच्च शिक्षित लोग लक्षित स्तर पर लिखेंगे। उदाहरण के लिए, पीएचडी वाले लोग अक्सर अपने साथियों के लिए लिखेंगे। यह विशेष रूप से पाठ से संबंधित शिक्षा और विशेषज्ञता के स्तर को इंगित करता है। इसके बजाय, यह इंगित करेगा कि पाठ किसकी ओर लक्षित है।
लक्ष्य बाजार उन बाजारों का विश्लेषण है जो यह संकेत देते हैं कि किसी दिए गए पाठ को अपील करने के लिए कौन है। यह स्पष्ट हो सकता है, हालांकि, बाजार विश्लेषण का उपयोग इरादे के लिए अधिक सटीक रूप से खोज क्वेरी से मिलान करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, एसईओ सलाह की तलाश में आने वाली क्वेरीज़ एसईओ केंद्रित सामग्री की ओर बहुत अधिक झुकाव करेगी। ऐसे खोज क्वेरी जो विशिष्ट नहीं हैं, परिणाम को पूरे बाजार की ओर आसानी से बढ़ा सकते हैं।
फैक्ट स्टेटमेंट्स किसी दिए गए टेक्स्ट से फैक्ट स्टेटमेंट्स को निकालने के लिए सिमेंटिक्स का इस्तेमाल करके दूसरे टेक्स्ट में इसी तरह के फैक्ट स्टेटमेंट्स के साथ तुलना करने का एनालिसिस है। फैक्ट स्टेटमेंट जो छानबीन से गुजरते हैं और स्वीकार किए जाते हैं, वे खोज में अनुकूलता से तुलना करते हैं। उदाहरण के लिए, जॉर्ज वाशिंगटन का जन्मदिन 22 फरवरी, 1732 है। यदि आपकी सामग्री जॉर्ज वॉशिंगटन के जन्मदिन को कुछ अलग बताती है, तो यह खोज में नहीं मिलेगा। फैक्ट स्टेटमेंट को फैक्ट लिंक में बदला जाता है जिसमें नॉलेज ग्राफ होता है। ज्ञान ग्राफ केवल विश्वसनीय जानकारी के साथ वरीयता प्राप्त तथ्यों का एक विज्ञान है। किसी भी तथ्य को ज्ञान ग्राफ में शामिल करने के लिए, इसे कई विश्वसनीय स्रोतों द्वारा पुष्टि की जानी चाहिए। जब आपकी सामग्री के भीतर एक तथ्य कथन को पुष्टि की जा सकती है, सामग्री को उस विशिष्ट तथ्य के लिए एक विश्वसनीय स्रोत के रूप में ज्ञान ग्राफ (जिसे ज्ञानकोष के रूप में भी जाना जाता है) के भीतर एक लिंक प्राप्त होता है। अधिक तथ्य कथन जो किसी दिए गए पाठ के भीतर मौजूद होते हैं, जो ज्ञान ग्राफ में बेहतर रूप से संबद्ध और लिंक किए जा सकते हैं, जो सामग्री तथ्यात्मक होने के नाते खोज में बेहतर प्रदर्शन करेगी।
सिमेंटिक संरचना का विश्लेषण और विभिन्न तरीकों से उपयोग किया जाता है। सिमेंटिक संरचना का उपयोग करने के तरीकों में से एक तथ्य बनाना है। तथ्य हमेशा स्पष्ट नहीं होते हैं। उदाहरण के लिए, "एक दर्जन 12. है" स्पष्ट है जबकि, "ब्रायन का एक चाचा है जिसका नाम पीट है। पीट की एक बेटी डायने है।", शब्दार्थ संरचना और तथ्य विश्लेषण यह निर्धारित कर सकता है कि डायने ब्रायन के चचेरे भाई हैं और इसके विपरीत। एक और तरीका है शब्दार्थ विश्लेषण का उपयोग भाषाई विशेषज्ञता के लिए दिए गए पाठ का विश्लेषण करना है। जटिल वाक्य, यदि सही ढंग से संरचित हैं, तो ठीक से समझा और स्कोर किया जा सकता है। यह न केवल किसी दिए गए विषय पर विशेषज्ञता को इंगित कर सकता है, बल्कि तथ्यों के बीच जटिल संबंधों को भी मौजूद होने की अनुमति देता है।
उद्धरण विश्लेषण वह विश्लेषण है जहाँ उद्धरणों और संदर्भों का उपयोग किसी दिए गए पाठ के भीतर किया जाना पाया जाता है जो किसी अन्य पाठ को संदर्भित करता है। यह अक्सर एक उद्धरण के रूप में होता है, लेकिन किसी दिए गए काम के शीर्षक या लेखक का उल्लेख कर सकता है जो विशेषज्ञता का स्तर दिखाता है या नहीं। एक या अधिक आधिकारिक कार्यों से उद्धरण खोज में मदद करता है।
मैंने इस सब का जिक्र क्यों किया?
क्योंकि ये सभी प्रभावित करते हैं कि दी गई खोज के लिए सामग्री कैसे दिखाई देती है और सामग्री की लंबाई की परवाह किए बिना समान रूप से लागू होती है। हालांकि, उल्लिखित विश्लेषण का उपयोग करके आपकी सामग्री का स्कोर कैसे प्रभावित करेगा कि आपकी सामग्री कैसे पाई जाती है। यहाँ पैमाने के दो छोर हैं।
छोटा सामग्री तथ्य पर आधारित होता है और संक्षिप्त रूप से एक ही प्रश्न का उत्तर देता है। यह सामग्री ज्ञान ग्राफ का उपयोग करके उत्तर इंजन में अच्छी तरह से काम करती है। ऐसे खोज क्वेरीज़ जो तथ्य आधारित प्रतिक्रिया को हल करते हैं, उनका परिणाम अक्सर छोटी सामग्री में होगा। यह तब सबसे अच्छा काम करता है जब खोज किसी सही तथ्यात्मक उत्तर के साथ खोज क्वेरी का उत्तर देने का प्रयास कर रही हो।
उच्च सामग्री विशेषज्ञता के उच्च स्तर के आधार पर भारी तथ्य की ओर ले जाती है। यह अक्सर उत्तर इंजन में अच्छी तरह से काम नहीं करता है। क्यों? क्योंकि उत्तर उतना स्पष्ट नहीं है। हालाँकि, अधिक विद्वतापूर्ण खोजों के लिए, लंबी सामग्री अक्सर पाई जाती है।
अवश्य ही ये अपवाद हैं। हालांकि, मुझे संदेह है कि मैंने अपनी बात रखी।
तो क्यों एसईओ ब्लॉगर्स यह गलत हो?
क्योंकि अधिकांश SEO ब्लॉग पोस्ट अपेक्षाकृत कम हैं और तथ्यपूर्ण कथनों से शर्माते हैं। कई बार मौजूद आधिकारिक बयानों को अत्यधिक आधिकारिक स्रोतों जैसे कि शोध पत्र और अन्य तथ्य ब्लॉगर्स के बीच केवल अधिकांश तथ्यों के बयानों से ही पुष्टि नहीं की जा सकती है। अन्य विश्लेषण मेट्रिक्स खेल में आते हैं। विशेषज्ञता विश्लेषण सपाट पड़ता है। पठन स्तर मध्यम है। सामयिक स्कोर की कमी है। हालांकि, बाजार विश्लेषण मजबूत है। एसईओ ब्लॉगर्स के अनुभव के आधार पर, संदर्भ की अपेक्षाकृत संकीर्ण खिड़की के भीतर सामग्री बनाई जाती है और इसलिए जो बनाया जाता है, उसके आधार पर संकीर्ण रूप से कार्य करता है। एसईओ ब्लॉग एक ऐसे श्रोता के लिए लिखे जाते हैं जो सूचना के छोटे-छोटे अंशों की तलाश में होता है। अधिकांश एसईओ प्रश्न एक तथ्य आधारित उत्तर की खोज में नहीं हैं और इसलिए अन्य खोज मैट्रिक्स पर अधिक निर्भर हैं। लंबे समय तक पोस्ट अधिक तथ्य बयानों के साथ अच्छा करते हैं, लेकिन सामयिक दायरे में बहुत संकीर्ण हैं। यह एक फितरत है। एसईओ ब्लॉगर एक बड़ी प्रतिध्वनि कक्ष में एक दूसरे को तोता देते हैं और इसलिए कुछ पोस्ट कुछ भी नया या आनंददायक प्रदान करते हैं। कुछ कभी वास्तविक आधिकारिक कार्यों का उल्लेख करते हैं। यही कारण है कि SEO मुझे पागल कर देते हैं। ज्यादातर बस यह नहीं जानते कि खोज कैसे काम करती है।