रैंकिंग क्या है: एक पूर्ण गाइड

खोज इंजन लगातार महत्व और उपयोगिता द्वारा साइटों को सॉर्ट कर रहे हैं । जब आप इंटरनेट पर कुछ खोजते हैं, तो सिस्टम तुरंत आपके अनुरोध के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक लाखों पृष्ठों में से चयन करता है ।
खोज परिणामों के शीर्ष पर सर्वोत्तम परिणाम दिखाई देते हैं - यह रैंकिंग है । खोज इंजन, एक अनुभवी लाइब्रेरियन की तरह, तुरंत आपको उन सामग्रियों को ढूंढता है और दिखाता है जो आपके प्रश्न का सबसे अच्छा उत्तर देते हैं ।

रैंकिंग के मुख्य सिद्धांत

खोज इंजन वेबसाइटों का मूल्यांकन करने और खोज परिणामों में उनकी स्थिति निर्धारित करने के लिए मानदंडों के एक निश्चित सेट का उपयोग करते हैं । इन मानदंडों को रैंकिंग कारक कहा जाता है । सभी कारकों को कई मुख्य श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता:
सामग्री कारकों में शामिल हैं:
* साइट की पाठ सामग्री की गुणवत्ता और विशिष्टता
* उपयोगकर्ता अनुरोधों के लिए सामग्री का पत्राचार
* सामग्री और उसके डिजाइन की सही संरचना
* सूचना अद्यतन की नियमितता
तकनीकी पैरामीटर कवर:
* पृष्ठ लोडिंग गति
* स्मार्टफोन पर साइट का सही प्रदर्शन
* एक सुरक्षित एचटीटीपीएस प्रोटोकॉल की उपलब्धता
* साइट की तार्किक और समझने योग्य संरचना
व्यवहार कारक विशेषताओं का एक समूह है जो दिखाता है कि आगंतुक साइट के साथ कैसे बातचीत करते हैं और वे इस बातचीत से कितने संतुष्ट हैं:
* संसाधन पर रहने की अवधि
* देखे गए पृष्ठों की संख्या
* बाउंस का प्रतिशत
* साइट पर लौटने वाले उपयोगकर्ताओं की आवृत्ति
बाहरी संकेत विशेषता:
* साइट के लिंक की संख्या और अधिकार
* सामाजिक नेटवर्क में गतिविधि
* इंटरनेट पर ब्रांड उल्लेखों की उपलब्धता
ये सभी कारक एक साथ काम करते हैं, और खोज इंजन के एल्गोरिदम के आधार पर उनका महत्व भिन्न हो सकता है । सफल वेबसाइट प्रमोशन के लिए इन सभी पहलुओं पर ध्यान देना जरूरी है ।

रैंकिंग एल्गोरिदम

रैंकिंग एल्गोरिदम वेब संसाधनों के मूल्यांकन की जटिल प्रणाली है जो खोज इंजन खोज क्वेरी के लिए साइटों की प्रासंगिकता निर्धारित करने के लिए उपयोग करते हैं ।
गूगल निम्नलिखित कुंजी एल्गोरिदम का उपयोग करता है:
पेजरैंक एक मौलिक एल्गोरिथ्म है जो लिंक की संख्या और गुणवत्ता के विश्लेषण के आधार पर वेब पेजों की प्रासंगिकता निर्धारित करता है । इसकी स्थापना के बाद से, एल्गोरिदम को न केवल लिंक, बल्कि सामग्री की गुणवत्ता को भी ध्यान में रखने के लिए बार-बार सुधार हुआ है ।
कोर वेब विटल्स एक साइट के साथ उपयोगकर्ता इंटरैक्शन की गुणवत्ता को मापने, पृष्ठ लोडिंग गति, अन्तरक्रियाशीलता के स्तर और दृश्य सामग्री की स्थिरता का मूल्यांकन करने पर केंद्रित है ।
बर्ट प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का एक क्रांतिकारी तरीका है जिसने खोज इंजन के काम करने के तरीके को बदल दिया है । पिछले एल्गोरिदम के विपरीत जो केवल एक दिशा में पाठ का विश्लेषण करते हैं, बर्ट एक साथ बाएं और दाएं दोनों से संदर्भ को संसाधित करता है, जो प्रश्नों और ग्रंथों के अर्थ की अधिक सटीक समझ की अनुमति देता है ।
पांडा एल्गोरिदम साइटों पर सामग्री की गुणवत्ता का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है । यह निम्न-गुणवत्ता और कॉपी की गई सामग्री की पहचान करने में मदद करता है, जिसके कारण खोज परिणामों में मूल और उच्च-गुणवत्ता वाली सामग्री वाले संसाधनों को बढ़ावा दिया जाता है ।
पेंगुइन जोड़ तोड़ के प्रचार के तरीकों का मुकाबला करने में माहिर हैं जो स्पैम लिंक के माध्यम से साइटों की रेटिंग को कृत्रिम रूप से बढ़ाते हैं ।
बदले में, यांडेक्स निम्नलिखित मुख्य एल्गोरिदम का उपयोग करता है:
मैट्रिक्सनेट एक मशीन लर्निंग तकनीक है जो साइटों का मूल्यांकन करते समय और उन्हें रैंकिंग करते समय बड़ी संख्या में मापदंडों का विश्लेषण करती है । खोज प्रश्नों के साथ साइटों के अनुपालन को निर्धारित करने की सटीकता में सुधार करने के लिए सिस्टम लगातार विकसित हो रहा है और अनुकूलित किया जा रहा है ।
पैलेट व्यवहार कारकों का विश्लेषण करने और संसाधन के साथ उपयोगकर्ता बातचीत के आधार पर साइटों की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए जिम्मेदार है ।
टॉक्सिन खोज परिणामों में विभिन्न प्रकार के स्पैम और प्रचार के अनुचित तरीकों से लड़ता है ।
अरहत एक एल्गोरिथ्म है जिसका उद्देश्य खोज परिणामों की गुणवत्ता में सुधार करना और जोड़ तोड़ अनुकूलन तकनीकों का मुकाबला करना है ।
इनमें से प्रत्येक एल्गोरिदम खोज परिणामों के निर्माण में योगदान देता है और उपयोगकर्ताओं को सबसे उपयुक्त और उच्च गुणवत्ता वाले खोज परिणाम प्रदान करने में मदद करता है । एसईओ पर प्रभाव

रैंकिंग के लिए अनुकूलन

साइट के तकनीकी पहलू के अनुकूलन में शामिल हैं:
रोबोट को ठीक करना । टीएक्सटी फाइल;
साइटमैप में सुधार;
परिष्कृत मेटा टैग;
पृष्ठ लोडिंग गति बढ़ाना।

सामग्री अनुकूलन

कीवर्ड का उपयोग करना
उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री बनाना
पाठ संरचना
शीर्षकों के साथ काम करना

बाहरी अनुकूलन

लिंक के साथ काम करना
सामाजिक नेटवर्क में पदोन्नति
पीआर गतिविधियाँ

विकास के रुझान

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का बढ़ता महत्व
परिणामों का निजीकरण
आवाज खोज की बढ़ती भूमिका
शब्दार्थ खोज का विकास
स्थानीय कारकों की भूमिका को मजबूत करना

निष्कर्ष

रैंकिंग एक जटिल और बदलती प्रक्रिया है जो लगातार विकसित हो रही है क्योंकि खोज इंजन उपयोगकर्ता के व्यवहार में नए रुझानों में सुधार और अनुकूलन करते हैं ।