Google Ranking Signals: Google BERT क्या है ? | BERT के लिए SEO कैसे करें?

Google BERT एक ऐसा अपडेट है जो Google के एल्गोरिदम में बड़े बदलाव लाया, और इसका बिज़नेस पर आज भी गहरा असर है। अगर आप BERT को समझ लेते हैं, तो आप अपने प्रतिस्पर्धियों से आगे निकल सकते हैं और भविष्य में सर्च रिजल्ट्स में सफल होने के लिए खुद को तैयार कर सकते हैं।

इसलिए, आपकी मदद के लिए यह पोस्ट BERT और उसके महत्व के बारे में पूरी जानकारी प्रदान करती है। इसमें हमने इस अपडेट के बारे में तीन विशेषज्ञों से बात की है और उनकी सलाह भी शामिल की है।

Google BERT Google का एक Ranking Signal है।

Google’s Core Ranking Systems

1. BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
2. Crisis information systems
3. Deduplication systems
4. Exact match domain system
5. Freshness systems
6. Link analysis systems and PageRank
7. Local news systems
8. MUM
9. Neural matching
10. Original content systems
11. Removal-based demotion systems
12. Passage ranking system
13. RankBrain
14. Reliable information systems
15. Reviews system
16. Site diversity system
17. Spam detection systems

Google BERT का मतलब क्या है?

BERT के बारे में जानने से पहले, आपको यह समझना चाहिए कि BERT का क्या मतलब है।

BERT का पूरा नाम है “Bidirectional Encoder Representations from Transformers”। यह एक AI-पावर्ड भाषा मॉडल का हिस्सा है, जो प्राकृतिक भाषा को समझने में मदद करता है। यह नाम काफी लंबा है, इसलिए Google ने इसे BERT के रूप में संक्षिप्त कर दिया है।

Google BERT क्या है?

Google BERT, यानी Bidirectional Encoder Representations from Transformers, एक न्यूरल नेटवर्क-आधारित तकनीक है, जो नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) के लिए प्री-ट्रेनिंग में उपयोग होती है। इसे 2018 में Google AI के शोधकर्ताओं ने पेश किया था, और अब यह NLP कार्यों के लिए एक प्रमुख मानक बन गया है।

BERT एक bidirectional, unsupervised भाषा मॉडल है, जो केवल साधारण टेक्स्ट डेटा का उपयोग करके प्री-ट्रेन होता है। इसका मतलब है कि यह किसी शब्द के पहले और बाद में आने वाले शब्दों को देखकर पूरे वाक्य का अर्थ समझ सकता है, जो खोज क्वेरी के पीछे के इरादे को समझने में विशेष रूप से उपयोगी है।

Google BERT को मुफ़्त में उपयोग किया जा सकता है और इसे NLP कार्यों जैसे प्रश्नोत्तरी, भावनाओं का विश्लेषण, और टेक्स्ट क्लासिफिकेशन में लागू किया जा सकता है। इन कार्यों की परफॉर्मेंस को बेहतर बनाने में BERT का उपयोग काफी प्रभावी साबित हुआ है, और अब कई कंपनियां और संगठन अपने NLP एप्लिकेशंस को बेहतर बनाने के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं।

Google BERT के उपयोग के लाभ

Google BERT का उपयोग करने के कई फायदे हैं, जिनमें शामिल हैं:

1. बेहतर सर्च परिणाम
   BERT आपके सर्च क्वेरी के पीछे के इरादे को बेहतर तरीके से समझ सकता है, जिससे यह अधिक प्रासंगिक और उपयोगी सर्च परिणाम प्रदान कर सकता है। इससे यूजर्स को वही जानकारी मिलती है जो वे खोज रहे होते हैं।
2. जटिल क्वेरी का बेहतर प्रबंधन
   BERT जटिल क्वेरीज़ को समझने में सक्षम है, जिससे यह लंबी और जटिल खोजों के लिए भी सटीक परिणाम दे सकता है। यह विशेष रूप से लंबे-पूंछ वाले कीवर्ड्स के लिए प्रभावी है।
3. फीचर स्निपेट्स में सुधार
   BERT का उपयोग फीचर स्निपेट्स को अधिक सटीक और उपयोगी बनाने में मदद करता है। ये छोटे उत्तर सर्च परिणामों में शीर्ष पर दिखाए जाते हैं, जिससे यूजर्स को तुरंत उत्तर मिल जाता है।
4. भाषा समझ में प्रगति
   BERT भाषा को गहराई से समझ सकता है, जिससे यह विभिन्न भाषाओं और संदर्भों में भी सटीक परिणाम प्रदान कर सकता है। यह कई भाषाओं में प्रभावी ढंग से काम करता है।
5. व्यवसायों के लिए लाभ
   BERT का उपयोग व्यवसायों को बेहतर ग्राहक सेवा देने, अधिक प्रभावी मार्केटिंग करने और डेटा का बेहतर विश्लेषण करने में मदद कर सकता है। यह व्यवसायों को उनकी ऑनलाइन उपस्थिति को सुधारने में भी सहायता करता है।
6. NLP कार्यों में सुधार
   BERT का उपयोग कई अन्य NLP कार्यों में भी किया जा सकता है, जैसे चैटबॉट्स, भाषा अनुवाद, और भावना विश्लेषण। यह इन कार्यों की परफॉर्मेंस को बेहतर बनाता है।

Google BERT के उपयोग की सीमाएं

1. कंप्यूटेशनल खर्च
   BERT को ट्रेनिंग देने के लिए उच्च स्तर की कंप्यूटेशनल पावर की आवश्यकता होती है, जो महंगा हो सकता है। यह छोटे व्यवसायों या सीमित संसाधनों वाले संगठनों के लिए चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
2. दूसरे NLP मॉडल्स के मुकाबले सीमाएं
   कुछ स्थितियों में, BERT हमेशा अन्य NLP मॉडल्स, जैसे कि ELMo के मुकाबले बेहतर नहीं हो सकता। यह खासकर तब होता है जब खास कार्यों या संदर्भों के लिए अधिक अनुकूल मॉडल की आवश्यकता होती है।

BERT का उपयोग कब और कैसे किया जाता है?

Google BERT एक अत्याधुनिक भाषा मॉडल है जो शब्दों के संदर्भ और उनके बीच के संबंध को समझने में मदद करता है। इसे विशेष रूप से उन स्थितियों में उपयोग किया जाता है जहां सटीकता और संदर्भ की सही समझ आवश्यक होती है। आइए जानें, BERT का उपयोग कब और कैसे किया जाता है:

जटिल खोज क्वेरी:

लंबे वाक्य: जब कोई उपयोगकर्ता लंबी और जटिल खोज क्वेरी डालता है, तो BERT उस वाक्य को समझकर सटीक अर्थ निकालने में मदद करता है।

विशिष्ट शब्द: BERT शब्दों के बीच के संबंध को समझता है। उदाहरण के लिए, “बेस्ट कैमरा फोन अंडर 30000” जैसी क्वेरी में, BERT “बेस्ट”, “कैमरा”, “फोन”, और “अंडर 30000” के बीच संबंध समझकर सबसे प्रासंगिक परिणाम प्रदान करता है।

न्यूआंस और संदर्भ:

बहु अर्थ वाले शब्द: BERT उन शब्दों के विभिन्न अर्थों को समझ सकता है, जो अलग-अलग संदर्भों में इस्तेमाल होते हैं।

व्यंजना और उपमा: BERT अलंकारिक भाषा, जैसे व्यंजना और उपमा, को भी समझने में सक्षम है, जिससे यह सही संदर्भ में सही जानकारी प्रदान करता है।

फीचर्ड स्निपेट्स:

सटीक उत्तर: BERT का उपयोग फीचर्ड स्निपेट्स तैयार करने में होता है, जहां सटीक और संक्षिप्त उत्तर देने की आवश्यकता होती है। यह उन प्रश्नों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जो सरल और सीधे उत्तर की मांग करते हैं।

विशिष्ट जानकारी: जब कोई क्वेरी बहुत विशिष्ट जानकारी मांगती है, तो BERT इसका उपयोग सही जानकारी को फीचर्ड स्निपेट के रूप में प्रदर्शित करने के लिए करता है।

विभिन्न भाषाएं:

बहुभाषी खोज: BERT का उपयोग कई भाषाओं में खोज को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है। यह वैश्विक उपयोगकर्ताओं को एक सहज और सटीक खोज अनुभव प्रदान करता है।

अन्य NLP कार्य:

चैटबॉट: BERT का उपयोग चैटबॉट्स को अधिक समझदार और मानवीय बनाने के लिए किया जाता है। यह यूज़र के प्रश्नों को बेहतर तरीके से समझता है और अधिक सटीक उत्तर देता है।

भाषा अनुवाद: BERT का उपयोग भाषा अनुवाद को अधिक सटीक बनाने के लिए भी किया जाता है। यह अनुवाद के दौरान संदर्भ और अर्थ को सही रखने में मदद करता है।

भावना विश्लेषण: BERT टेक्स्ट में व्यक्त भावनाओं को पहचानने में सक्षम है, जिससे यह भावना विश्लेषण जैसे कार्यों में उपयोगी साबित होता है।

BERT और RankBrain में अंतर:

• RankBrain: यह Google का पहला AI मॉडल था जो खोज क्वेरी को समझने के लिए इस्तेमाल किया जाता था। RankBrain मुख्य रूप से ऐतिहासिक डेटा और यूज़र के व्यवहार पर निर्भर करता है।
• BERT: BERT एक अधिक उन्नत मॉडल है जो भाषा को गहराई से समझता है। यह शब्दों के बीच के संबंध और संदर्भ को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम है।

निष्कर्ष: BERT ने सर्च इंजन तकनीक में क्रांति ला दी है। यह Google को यूज़र्स की क्वेरी को बेहतर ढंग से समझने और अधिक प्रासंगिक परिणाम देने में सक्षम बनाता है। BERT के माध्यम से Google ने खोज को अधिक प्राकृतिक और मानवीय बना दिया है।

अतिरिक्त जानकारी:

• BERT का उपयोग केवल Google द्वारा ही नहीं, बल्कि अन्य कई कंपनियों और संगठनों द्वारा भी किया जा रहा है।
• BERT को लगातार विकसित किया जा रहा है और भविष्य में इसके और भी अधिक उन्नत होने की उम्मीद है।

BERT के बारे में कुछ दिलचस्प तथ्य

आपने BERT के बारे में बहुत कुछ जान लिया है। अब आइए कुछ और रोचक तथ्यों पर नज़र डालते हैं:

• BERT का जन्म: BERT का जन्म 2018 में हुआ था और इसे Google AI द्वारा विकसित किया गया था।
• ओपन सोर्स: BERT को ओपन सोर्स बना दिया गया है, जिसका मतलब है कि कोई भी इसका उपयोग कर सकता है और इसमें सुधार कर सकता है।
• BERT परिवार: BERT के आधार पर कई अन्य मॉडल विकसित किए गए हैं, जैसे कि RoBERTa, ALBERT, और DistilBERT।
• BERT की ताकत: BERT शब्दों के बीच के संबंधों को समझने में बहुत अच्छा है। यह उन शब्दों के अर्थ को भी समझ सकता है जो एक साथ सामान्य रूप से नहीं आते हैं।
• BERT का प्रभाव: BERT ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में एक क्रांति ला दी है। इसका उपयोग कई अलग-अलग क्षेत्रों में किया जा रहा है, जैसे कि चैटबॉट्स, भाषा अनुवाद, और भावना विश्लेषण।
• BERT का भविष्य: BERT को लगातार विकसित किया जा रहा है और भविष्य में इसके और भी अधिक उन्नत होने की उम्मीद है।

BERT के लिए SEO कैसे ऑप्टिमाइज़ कैसे करें?

Google BERT अपडेट के बाद, SEO में कुछ महत्वपूर्ण बदलाव आए हैं। अगर आप अपनी वेबसाइट को BERT के लिए ऑप्टिमाइज़ करना चाहते हैं, तो निम्नलिखित रणनीतियों को अपनाना उपयोगी होगा:

1. प्राकृतिक और संवादात्मक भाषा का उपयोग करें

• long-tail keywords: उन कीवर्ड्स का उपयोग करें जो अधिक विशिष्ट और उपयोगकर्ता के खोज इरादे को दर्शाते हों। उदाहरण के लिए, “बेस्ट कैमरा फोन अंडर 30000” जैसे वाक्यों का उपयोग करें जो यूज़र्स की वास्तविक खोजों से मेल खाते हों।
• conversational language: आपका कंटेंट ऐसी होनी चाहिए जो स्वाभाविक और आसान भाषा में लिखी गई हो। यह सुनिश्चित करता है कि BERT इसे सही तरीके से समझ सके और relevant Results प्रदान कर सके।
• question-answer format: अपनी कंटेंट को प्रश्न और उत्तर के रूप में तैयार करें। इससे BERT यह समझने में सक्षम होगा कि आप किस प्रश्न का उत्तर दे रहे हैं, जो इसे बेहतर ढंग से ऑप्टिमाइज़ करेगा।

2. कंटेंट की गुणवत्ता पर ध्यान दें

• Unique and original content: हमेशा नई और ओरिजिनल सामग्री बनाएं जो उपयोगकर्ताओं के लिए मूल्यवान हो। BERT ऐसे कंटेंट को प्राथमिकता देता है जो उपयोगी और Unique हो।
• विस्तृत और गहराई से जानकारी: अपनी सामग्री में विषय को विस्तार से समझाएं। BERT गहरे और व्यापक कंटेंट को बेहतर ढंग से समझता है और उसे प्राथमिकता देता है।
• सटीक जानकारी: सुनिश्चित करें कि आपकी जानकारी Accurate, authentic and up to date हो। गलत या पुरानी जानकारी से आपके SEO पर बुरा असर पड़ सकता है।

3. फीचर्ड स्निपेट्स के लिए ऑप्टिमाइज़ करें

• स्पष्ट और संक्षिप्त उत्तर: अपनी सामग्री में ऐसे उत्तर दें जो सीधे और स्पष्ट हों। इससे BERT इन्हें फीचर्ड स्निपेट्स के रूप में चुन सकता है।
• H1 और H2 टैग: अपनेHeadings and Subheadings में प्रमुख कीवर्ड्स का उपयोग करें ताकि Google आपकी सामग्री को समझ सके और उसे सही ढंग से इंडेक्स कर सके।
• बॉक्स या टेबल: महत्वपूर्ण जानकारी को बॉक्स या टेबल में प्रदर्शित करें, जिससे यूजर्स को उसे पढ़ने और समझने में आसानी हो।

4. तकनीकी SEO

• पेज स्पीड: आपकी वेबसाइट की गति तेज होनी चाहिए। धीमी वेबसाइटें यूजर्स के अनुभव को खराब कर सकती हैं और SEO को प्रभावित कर सकती हैं।
• मोबाइल-फ्रेंडली: सुनिश्चित करें कि आपकी वेबसाइट मोबाइल उपकरणों पर सही से काम करती हो। मोबाइल फ्रेंडली वेबसाइट्स Google पर बेहतर रैंक करती हैं।
• XML साइटमैप: एक XML साइटमैप बनाएं ताकि Google आपकी वेबसाइट को आसानी से क्रॉल कर सके और सही तरीके से इंडेक्स कर सके।

5. यूजर इंटेंट को समझें

• यूजर रिसर्च: अपने दर्शकों को समझने के लिए रिसर्च करें कि वे क्या खोज रहे हैं और किस तरह की सामग्री उन्हें पसंद है।
• कीवर्ड रिसर्च: उन कीवर्ड्स का उपयोग करें जो आपके दर्शकों की खोज के इरादे के अनुसार हों।

6. अतिरिक्त सुझाव

• स्थानीय SEO: यदि आप एक स्थानीय व्यवसाय चला रहे हैं, तो स्थानीय SEO पर ध्यान दें। यह आपके स्थानीय ग्राहकों तक पहुंचने में मदद करेगा।
• वॉइस सर्च: वॉइस सर्च के लिए अपनी वेबसाइट को ऑप्टिमाइज़ करें। वॉइस सर्च के उपयोग में वृद्धि के साथ, यह एक महत्वपूर्ण SEO पहलू बन गया है।
• विज़ुअल कंटेंट: अपनी सामग्री में इन्फोग्राफिक्स, वीडियो और इमेजेस का उपयोग करें। ये आपके कंटेंट को अधिक आकर्षक बनाते हैं और उपयोगकर्ताओं का ध्यान आकर्षित करते हैं।

याद रखें: BERT एक मशीन लर्निंग मॉडल है जो लगातार विकसित हो रहा है। इसलिए, SEO के लिए सर्वोत्तम तरीका यही है कि आप उच्च गुणवत्ता वाली, उपयोगकर्ता केंद्रित सामग्री बनाएं।

Google BERT FAQ’s