RankBrain बैकलिंक्स: दावों में क्या गलत है

तीन दावे, एक-एक करके जाँचे गए

मशीन लर्निंग रैंकिंग के बारे में अधिकांश अफवाहें एक ही आकार साझा करती हैं। एक सिस्टम जिसका एक सार्वजनिक नाम है, उसका एक निजी फॉर्मूला होता है। फॉर्मूला, सुविधाजनक रूप से, कुछ बेचता है। सामान्य तीन दावों को लें और प्रत्येक के लिए एक ही सवाल पूछें: क्या परीक्षण है?

क्या RankBrain एंकर टेक्स्ट पढ़ता है?

एक मार्केटर की कल्पना करें जो एक एक्ज़ैक्ट एंकर के साथ लिंक्स बना रहा है, उम्मीद करते हुए कि RankBrain उस पेज को सीख जाएगा। Google RankBrain को ऐसे क्वेरीज़ को इंटर्प्रेट करने के सिस्टम के रूप में वर्णित करता है जिन्हें उसने पहले नहीं देखा है। यह एंकर पढ़ने का वर्णन नहीं करता, इसलिए दावा सिस्टम से एक ऐसा काम करने के लिए कहता है जिसका दस्तावेज़ किसी ने नहीं बनाया।

एक अधिक उचित परीक्षण यह पूछता है कि आपके प्रतिस्पर्धी कौन से एंकर उपयोग करते हैं और क्या वे पेज रैंक करते हैं। वह सवाल आपकी सैंपल के बारे में है, न कि किसी छिपे हुए वेट के बारे में, और हमारा anchors कॉल एक साइट के लिए शब्दावली 2 क्रेडिट्स के लिए लौटाता है।

क्या BERT स्टफ्ड एंकर को सजा देता है?

BERT एक लैंग्वेज मॉडल है जो क्वेरी और एक पैसाज के शब्दों को संदर्भ में पढ़ता है। Google ने इसे भाषा को समझने के तरीके के रूप में दस्तावेज़ किया था, दोहराए गए वाक्यांशों के लिए एक सजा के रूप में नहीं।

स्पैम पॉलिसी एक अलग मामला है। एक अचानक समान वाणिज्यिक एंकरों का समूह एक लिंक-साइड सवाल उठाता है, और स्पैम रनबुक उस चेक को समझाता है।

Google का BERT पर दस्तावेज़ीकरण क्वेरीज़ और पैसाज के बारे में बात करता है, जो एक लिंक से एक अलग ऑब्जेक्ट है। किसी लिंक पिच में BERT का हवाला देते समय उस अंतर को ध्यान में रखें।

क्या एक उच्च लिंक काउंट हमेशा जीतता है?

काउंट्स एक छोटे परीक्षण में आकर्षक लगते हैं। हालाँकि, Google कई सिग्नल्स की सूची बनाता है, और अधिक रेफरिंग डोमेन वाला साइट एक ऐसे साइट से हार सकता है जो क्वेरी को बेहतर तरीके से हल करता है।

काउंट्स को अपनी क्वेरीज़ में पोजीशन्स के साथ तुलना करें। यदि संबंध कमजोर है, तो काउंट कभी भी पूरी कहानी नहीं था, और सिद्धांत को खड़े रहने के लिए एक अन्य कारण की आवश्यकता है।

जानने योग्य तारीखें

अक्टूबर 2015: Google RankBrain की पुष्टि करता है। फिर 2018 में अगस्त का कोर अपडेट आता है, और अक्टूबर 2019 में BERT आता है। अगस्त 2022 में हमें सहायक सामग्री सिस्टम मिलता है, जिसके बाद दिसंबर में SpamBrain का लिंक स्पैम अपडेट आता है।

मार्च 2024 में सहायक सामग्री कोर रैंकिंग का हिस्सा बन गया और Google ने उसी दिन, 5 मार्च को एक स्पैम अपडेट चलाया। उन प्रविष्टियों को एक साथ पढ़ने से पता चलता है कि लिंक-साइड और कंटेंट-साइड सिस्टम अलग-अलग घड़ियों पर चलते हैं।

उस टाइमलाइन को किसी भी ट्रैफिक चार्ट के साथ रखें। ML कारणात्मकता के अधिकांश दावे तब गायब हो जाते हैं जब तारीखें मेल नहीं खातीं।

Google ने क्या दस्तावेज़ीकृत किया, और क्या नहीं

सार्वजनिक रिकॉर्ड अधिकांश आर्टिकल्स से संकीर्ण है। इस पर एक सिद्धांत बनाने से पहले इसे धीरे-धीरे पढ़ना मूल्यवान है।

रिकॉर्ड पर क्या है

Google ने RankBrain, BERT और सहायक सामग्री सिस्टम के संक्षिप्त विवरण प्रकाशित किए हैं। उन नोट्स में क्वेरीज़, भाषा और कंटेंट क्वालिटी को प्रत्येक सिस्टम के काम के रूप में नामित किया गया है। उनमें से किसी के लिए एक लिंक फॉर्मूला प्रकाशित विवरणों में से नहीं है।

शब्दावली को ध्यान से पढ़ें। एक सिस्टम के मौजूद होने का घोषणा आपको उसका उद्देश्य बताती है। यह आपको उसके वेट्स नहीं बताती।

जो कभी प्रकाशित नहीं किया गया

Google ने यह प्रकाशित नहीं किया है कि RankBrain लिंक्स को कंटेंट के सापेक्ष कैसे वेट करता है, या किसी भी तीन सिस्टम से किसी दिए गए क्वेरी के लिए एक पेज को कैसे रैंक किया जाता है। जो कोई भी उन वेट्स को नामित करता है, वह अनुमान लगा रहा है, चाहे उसका टोन कुछ भी हो।

वह मौन दोनों तरफ कटता है। कोई यह भी साबित नहीं कर सकता कि एक लिंक उन सिस्टम के अंदर कुछ भी नहीं करता, इसलिए ईमानदार स्थिति संकीर्ण है: अज्ञात, और मानने के बजाय परीक्षण के योग्य।

जब एक स्रोत आपको एक सटीक वेट देता है, तो पूछें कि वह नंबर कहाँ से आया। एक नंबर जिसके पीछे कोई दस्तावेज़ नहीं है, एक बिक्री लाइन है, चाहे चार्ट कितना ही वैज्ञानिक दिखे।

अफवाहें कहाँ से आती हैं

मशीन लर्निंग जादू जैसा लगता है। लोग जो खाली जगह भरते हैं, वह वही है जो वे पहले से बेच रहे हैं। लिंक वेंडर्स कहते हैं लिंक्स, कंटेंट एजेंसियां कहती हैं कंटेंट।

Google की अपनी शब्दावली संकीर्ण है। मार्च 2016 में एक Google सर्च लीड ने लिंक्स, कंटेंट और RankBrain को तीन शीर्ष सिग्नल्स के रूप में नामित किया, फिर भी कंपनी ने कभी यह प्रकाशित नहीं किया कि RankBrain की गणना कैसे की जाती है या यह लिंक्स के सापेक्ष क्या वेट करता है।

तो सावधान संस्करण पढ़ें: एक सिस्टम मौजूद है, यह मायने रखता है, और इसकी आंतरिक कार्यप्रणाली अप्रकाशित है। किसी भी दावे से उसका परीक्षण नामित करने को कहें। यदि वह नहीं कर सकता, तो आगे बढ़ें।

वेंडर्स और कंसल्टेंट ही एक कहानी को मोड़ने वाले एकमात्र नहीं हैं। उत्साही एक चतुर व्याख्या को तब तक दोहराते हैं जब तक कि वह एक तथ्य जैसा न लगे, इसलिए किसी भी साफ व्याख्या को एक ड्राफ्ट के रूप में मानें जब तक कि आपने उसका स्रोत नहीं देखा।

एक साफ कहानी फैलने का कारण

एक साफ व्याख्या दोहराने में आसान है, और यह एक स्लाइड में फिट बैठती है। असली सिस्टम दुर्लभ रूप से उस प्रकार की साफ जवाब देते हैं। दोनों के बीच की खाड़ी जहाँ से अधिकांश आत्मविश्वासी दावे आते हैं।

जब आप कारण और प्रभाव की एक सुंदर श्रृंखला देखें, तो पूछें कि किस कदम को मापा गया और किस कदम को केवल माना गया।

एक किस्सा नमूना क्यों नहीं है

एक साइट जो एक लिंक पुश के बाद ठीक हुई, यह साबित करती है कि एक साइट ठीक हुई। यह उन साइट्स के बारे में कुछ नहीं कहता जो उसी चीज़ कर रहे थे और फ्लैट रहे। कहानी को स्वीकार करने से पहले हर भाग मांगें।

तीस तुलनीय साइट्स का एक नमूना एक अकेले नाटकीय मामले से अधिक सिखाता है।

एक मार्केटर इसके साथ वास्तव में क्या कर सकता है

सिद्धांत छोड़ें और एक तुलना चलाएं। हमारा कार्य उदाहरण कॉल्स दिखाता है, काल्पनिक साइट्स का उपयोग करके ताकि कोई इसे एक खोज के रूप में न समझे।

फिर दूसरी तरफ देखें। यदि एक अचानक गिरावट अजीब एंकरों की एक लहर के बाद आई, तो स्पैम रनबुक आपको बताता है कि एक्शन लेना है या इंतजार करना। अक्सर आप इंतजार करते हैं।

BERT ओवर-रीडिंग को अच्छी तरह दिखाता है। हाइप बहुत ऊपर था। अक्टूबर 2019 में यह अमेरिका में अंग्रेजी खोजों तक पहुँचा और दिसंबर तक 70 से अधिक भाषाओं में, और कई साइट्स को कुछ भी नहीं दिखा। हर पेज को इसके लिए फिर से लिखना एक क्वार्टर की बर्बादी थी।

यदि आपकी टीम लगातार बहस कर रही है कि किस बदलाव ने गिरावट का कारण बना, तो दो उम्मीदवार कारणों को एक पेज पर तारीखों के साथ लिखें। पेज बहस से छोटा है, और यह आमतौर पर जाँच के क्रम को तय करता है।

लेखन को सरल रखें। तारीखों और एक टेबल वाला एक छोटा मेमो एक स्लाइड डेक से कठिन है जिसे गलत तरीके से पढ़ा जा सके।

अगले परीक्षण को छोटा बनाएं

यदि पहला परीक्षण पढ़ने के लिए बहुत व्यापक था, तो इसे एक क्वेरी ग्रुप और एक तारीख रेंज तक काट दें। एक संकीर्ण परीक्षण बोरिंग लग सकता है, लेकिन यह एकमात्र प्रकार है जो साफ असफल हो सकता है।

परीक्षण चलाने से पहले अपेक्षित परिणाम लिखें। एक परीक्षण जिसका कोई अपेक्षित परिणाम नहीं है, बाद में आसानी से पुनः व्याख्या किया जा सकता है।