ಬೆರ್ಟ್ ಚಾಲಿತ ವಿಷಯ ಖಾಲಿ: ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಕಾಣೆಯಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಸಂದರ್ಭದ ಆಳವಾದ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಧ್ಯಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ವಿಷಯವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುವ ರೀತಿಯನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಮಾಡಿದೆ. ಪರಂಪರাগত ಕೀವರ್ಡ್ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, BERT ಭಾಷೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಅರ್ಥಾತ್ಮಕ ಹುಡುಕಾಟ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಷನ್ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಗತಿಯಲ್ಲಿ BERT-ಚಾಲಿತ ವಿಷಯದ ಖಾಲಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಹೊಸ ದಾರಿಗಳು ತೆರೆಯಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಅವು ಅಂದರೆ ಇತ್ತೀಚಿನ ವೆಬ್ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿರುವ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾದ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಘಟಕಗಳು.

ವಿಷಯದ ಖಾಲಿಗಳು SEO ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ತೊಡಕು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮಹತ್ವದ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನ ವಿಷಯವು ಬಳಕೆದಾರರು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಸಂಗಿಕತೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. SEO ನಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಾರರು ಮತ್ತು ವಿಷಯ ರಚನೆದಾರರು ಈ ಖಾಲಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿರುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರ, ಪ್ರಾಧಿಕಾರ ಹೊಂದಿದ ವಿಷಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು.

BERT ಅನ್ನು ವಿಷಯದ ಖಾಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಸರಳ ಕೀವರ್ಡ್ ಆವರ್ತನೆಯಿಂದ ಅರ್ಥಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧಗಳ ಸಮಗ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಕ್ಕೆ ಗಮನವನ್ನು ಬದಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಒಂದು ಪುಟವು ವಿಷಯವನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಶಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಿದ್ಧವಾಗುತ್ತವೆ, ಕೇವಲ ಕೆಲವು ಪದಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ಮಟ್ಟವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, BERT-ಚಾಲಿತ ವಿಷಯದ ಖಾಲಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ವಿಷಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಷಯದ ಪ್ರಾಧಿಕಾರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ, ಸ್ಥಿರ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸಂಚಾರದ ವೃದ್ಧಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

BERT ಚಾಲಿತ ಅರ್ಥಾತ್ಮಕ ಹುಡುಕಾಟ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಷನ್ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ತಮ್ಮ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇಲ್ಲದಿರುವ ಘಟಕಗಳನ್ನು—ಜನರು, ಸ್ಥಳಗಳು, ಕಲ್ಪನೆಗಳು ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು—ಹುಡುಕುವುದರಿಂದ, ಅವು ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದರೂ ಪ್ರಸ್ತುತ ವಿಷಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿರುವವು. ಈ ವಿಧಾನವು ಹುಡುಕಾಟ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸುಧಾರಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಶ್ರೀಮಂತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಒಟ್ಟಾರೆ, ಸುಧಾರಿತ ವಿಷಯದ ಖಾಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ BERT ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದು ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳನ್ನು ಮೀರಲು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಾಸಂಗಿಕ ವಿಷಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಬಯಸುವ SEO ವೃತ್ತಿಪರರಿಗಾಗಿ ಪರಿವರ್ತನಾತ್ಮಕ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ಖಾಲಿಗಳನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡು, ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ ತುಂಬಬಹುದು, ಇದರಿಂದ ಹುಡುಕಾಟದ ದೃಶ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ತೊಡಕು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿರುವ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಬಳಕೆ

ಮೇಲ್ಮಟ್ಟದ ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಷಯದ ಖಾಲಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ, ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ. ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು ನಿಜಜೀವನದ ಘಟಕಗಳ—ಜನರು, ಸ್ಥಳಗಳು, ಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳು—ಸಂರಚಿತ ಪ್ರತಿನಿಧನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಇವು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಘಟಕಗಳ ಸಾಂದರ್ಭಿಕತೆ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಅರ್ಥಾತ್ಮಕ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಹೀಗೆ ವಿಭಜಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಸಂಬಂಧಿತ, ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಜ್ಞಾನವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ.

ಗೂಗಲ್‌ನ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್, ಪ್ರಮುಖ ಉದಾಹರಣೆ, ಅದರ ಅನೇಕ ಹುಡುಕಾಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಳಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿದ್ದು, ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ ಸಮೃದ್ಧ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಗೂಗಲ್ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ API SEO ವೃತ್ತಿಪರರು ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರು ಈ ವಿಶಾಲ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ವೆಬ್‌ಪುಟಗಳಿಂದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಈ API ಅನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿ, ಅವುಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.

ವಿಷಯದ ಖಾಲಿ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ವಿಷಯದಲ್ಲಿರುವ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸಮಗ್ರ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟಕಗಳು ಇಲ್ಲದಿರುವುದು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿರುವುದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕ್ ವಾಹನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಪುಟದಲ್ಲಿ "ಟೆಸ್ಲಾ," "ಬ್ಯಾಟರಿ," ಮತ್ತು "ಚಾರ್ಜಿಂಗ್ ಸ್ಟೇಷನ್ಸ್" ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದರೂ, "ರೆಂಜ್ ಆಂಜೈಟಿ," "ಸರ್ಕಾರಿ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಗಳು," ಅಥವಾ "ಬ್ಯಾಟರಿ ಮರುಬಳಕೆ" ಎಂಬ ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಹೋಗಬಹುದು. ಈ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗದ ಘಟಕಗಳು ವಿಷಯದ ಖಾಲಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಷಯದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಬಹುಮಾನವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

ಘಟಕ ಪೂರ್ಣತೆ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನ ವಿಷಯ ಪ್ರಾಧಿಕಾರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ—ಹುಡುಕಾಟ ದೃಶ್ಯತೆಯಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶ. ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಆವರಿಸುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಅದರ ಪರಿಣಿತಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಸಂಗಿಕತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬಹುಮಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು ವೆಬ್ ಪುಟವು ಎಲ್ಲಾ ಅಗತ್ಯ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವಿಷಯ ರಚನೆದಾರರು ತಮ್ಮ ತಾಣವನ್ನು ಆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನಂಬಿಗಸ್ತ ಮೂಲವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು.

ಇನ್ನಷ್ಟು, ಘಟಕ ಆಧಾರಿತ ವಿಷಯವು ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಅರ್ಥಾತ್ಮಕ ಹುಡುಕಾಟ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೆಷನ್ ಅನ್ನು ಶ್ರೀಮಂತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿ ಈ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಇಲ್ಲದಿರುವ ಘಟಕಗಳು ವಿಷಯ ವಿಸ್ತರಣೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಒಳನೋಟಗಳಾಗುತ್ತವೆ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ:

• ಇಲ್ಲದಿರುವ ಘಟಕಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮೂಲಕ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬಂದ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಧಿಕಾರ ಹೊಂದಿರುವ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಖಾಲಿಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವುದು.
• ಗೂಗಲ್ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ API ಮೂಲಕ ಘಟಕ ಹೊರತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ, ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು.
• ಘಟಕಗಳ ಮೂಲಕ ವಿಷಯ ಪ್ರಾಧಿಕಾರ ಖಚಿತಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಷಯವು ಸಂಬಂಧಿತ ಕಲ್ಪನೆಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು, ಇದು ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್‌ನ ನಂಬಿಕೆ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ಅರ್ಥಾತ್ಮಕ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೆಯನ್ನು ಸಂರಚಿತ ಘಟಕ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಾರರು ಮತ್ತು SEO ತಜ್ಞರು ಪರಂಪರাগত ಕೀವ

ಗೂಗಲ್ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ API ಮತ್ತು spaCy ಬಳಸಿ ವಿಷಯದ ಖಾಲಿ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದು

ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ವಿಷಯದ ಖಾಲಿ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಗೂಗಲ್ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ API ಮತ್ತು spaCy ಮುಂತಾದ ಉನ್ನತ ಸ್ವಭಾವದ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸಾಧನಗಳ ಶಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಚೆನ್ನಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಸಂಯೋಜನೆ ನಿಖರ ಘಟಕ ಹೊರತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಾದ್ಯಮಾಡಿ, SEO ತಂಡಗಳಿಗೆ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿರುವ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವರ್ಡ್‌ಪ್ರೆಸ್ ಮುಂತಾದ ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ.

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿಷಯ ಖಾಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಹಂತ ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ

1. ವರ್ಡ್‌ಪ್ರೆಸ್ ತಾಣದ ವಿಷಯವನ್ನು ಕ್ರಾಲ್ ಮಾಡುವುದು
   ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ವರ್ಡ್‌ಪ್ರೆಸ್ ತಾಣವನ್ನು ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿ ಕ್ರಾಲ್ ಮಾಡಿ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಪಠ್ಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಸೇರಿದೆ. ಇದನ್ನು ವೆಬ್ ಸ್ಕ್ರಾಪಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳು ಅಥವಾ ಪುಟ ಮತ್ತು ಪೋಸ್ಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡುವ ವರ್ಡ್‌ಪ್ರೆಸ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ಲಗಿನ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಉದ್ದೇಶವು ಘಟಕ ಹೊರತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಷಯದ ಸಮಗ್ರ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದು.

2. ಗೂಗಲ್ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ API ಬಳಸಿ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು
   ನಂತರ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ವಿಷಯವನ್ನು ಗೂಗಲ್ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ API ಮೂಲಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ API ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಹೊರತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಘಟಕ ಪ್ರಕಾರ, ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಸಂಗಿಕತೆ ಅಂಕೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವರವಾದ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಜನರು, ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಕಲ್ಪನೆಗಳಾದ ವಿವಿಧ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ API ಯ ಶಕ್ತಿ ವಿಷಯದ ಅರ್ಥಾತ್ಮಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸಲು ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ.

3. ಹೆಸರಿತ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (NER) ಮತ್ತು ಘಟಕ ಲಿಂಕಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ spaCy ಬಳಕೆ
   ಗೂಗಲ್ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ API ಬಲವಾದ ಘಟಕ ಹೊರತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿದರೂ, spaCy ಜೊತೆಗೆ ಬಳಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಶ್ರೀಮಂತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. spaCy ಯ NER ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು API ಮೂಲಕ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹಿಡಿಯಲಾಗದ ಘಟಕಗಳನ್ನು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಶ್ಚಿತ ಕ್ಷೇತ್ರ ಅಥವಾ ವಿಸೇಷ ಪದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಜೊತೆಗೆ, spaCy ಯ ಘಟಕ ಲಿಂಕಿಂಗ್ ಈ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಮಾನ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸुसಂಗತತೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

4. ಹೊರತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ ವಿಷಯದ ಖಾಲಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು
   ಎರಡೂ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಹೊರತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ನಂತರ, ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ ಅಥವಾ ಸಮಗ್ರ ವಿಷಯ ಭೂದೃಶ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಆಯ್ದ ಘಟಕಗಳ ಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು. ಮಾಸ್ಟರ್ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಇದ್ದು, ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿರುವ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿತವಾಗಿರುವ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಇಲ್ಲದಿರುವ ಘಟಕಗಳು ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇವು ವಿಷಯದ ಖಾಲಿಗಳಾಗಿದ್ದು, ಸರಿಪಡಿಸಿದಾಗ ವಿಷಯ ಪ್ರಾಧಿಕಾರವನ್ನು ಬಹುಮಾನವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.

ಸ್ವಯಂಚಾಲನೆ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಣಾ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ನಿರಂತರ SEO ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳಲು, ಈ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಾನ್ ಜಾಬ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ಲೌಡ್ ಆಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಗಳಂತಹ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ವಿಷಯ ಕ್ರಾಲ್ ಮಾಡುವುದು, ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲನೆ ವಿಷಯದ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳು ಪ್ರಮುಖತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವಂತೆ ಉದಯಿಸುವ ಖಾಲಿಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅನುಕೂಲವಾಗುತ್ತದೆ.

ವಿಸ್ತರಣೆ ಕೂಡ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು ವೃದ್ಧಿಯಾಗುತ್ತಾ ಹೋಗುವಂತೆ, ಕೈಯಿಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗುತ್ತದೆ. APIs ಮತ್ತು NLP ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಷಯವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಆಧಾರಿತ ಒಳನೋಟಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಷಯ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕತೆ ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಮಾದರಿ ಪ್ಸ್ಯೂಡೋಕೋಡ್

import requests
import spacy
# NER ಗಾಗಿ spaCy ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
def crawl_wordpress_site(url_list):
    # ಕ್ರಾಲ್ ಲಾಜಿಕ್‌ಗಾಗಿ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್
    content_list = []
    for url in url_list:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            content_list.append(response.text)
    return content_list
def extract_entities_gkg_api(text):
    # ಗೂಗಲ್ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ API ಕರೆಗಾಗಿ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್
    api_url = "https://kgsearch.googleapis.com/v1/entities:search"
    params = {
        'query': text,
        'key': 'YOUR_API_KEY',
        'limit': 10,
        'indent': True,
    }
    response = requests.get(api_url, params=params)
    if response.ok:
        entities = response.json().get('itemListElement', [])
        return [item['result']['name'] for item in entities]
    return []
def extract_entities_spacy(text):
    doc = nlp(text)
    return [ent.text for ent in doc.ents]
def identify_content_gaps(existing_entities, master_entities):
    return set(master_entities) - set(existing_entities)
# ಉದಾಹರಣೆಯ ಬಳಕೆ
wordpress_urls = ['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2']
contents = crawl_wordpress_site(wordpress_urls)
all_entities = []
for content in contents:
    gkg_entities = extract_entities_gkg_api(content)
    spacy_entities = extract_entities_spacy(content)
    all_entities.extend(gkg_entities + spacy_entities)
# master_entities ಎನ್ನುವುದು ಪೂರ್ಣাঙ্গವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟಕಗಳ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಪಟ್ಟಿ ಎಂದು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ
content_gaps = identify_content_gaps(all_entities, master_entities)
print("ಇಲ್ಲದಿರುವ ಘಟಕಗಳು:", content_gaps)

ಈ ಪ್ಸ್ಯೂಡೋಕೋಡ್ ಗೂಗಲ್ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ API ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹದ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು spaCy ಯ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, SEO ತಜ್ಞರು ವಿಷಯ ವಿಸ್ತರಣೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವ ಸ್ವಯಂಕ್ರ

ವರ್ಡ್‌ಪ್ರೆಸ್ SEO ಅನ್ನು ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಸುಧಾರಿಸುವುದು

ಈ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವರ್ಡ್‌ಪ್ರೆಸ್ ಸೈಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಜನಪ್ರಿಯ ವಿಷಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಗಮ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅವು ಜಾಲತಾಣದ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಘಟಕ ಹೊರತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಖಾಲಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಣಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವಿಷಯ ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತರು BERT-ಚಾಲಿತ ವಿಷಯ ಖಾಲಿಗಳನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ತುಂಬಿ, semantic ಪ್ರಾಸಂಗಿಕತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬಹುದು.

spaCy ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ ಒಳನೋಟಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಈ ವಿಧಾನವು ನಿರಂತರ ವಿಷಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವರ್ಡ್‌ಪ್ರೆಸ್ SEO ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಮೀರಿಸಿ, ಆಧುನಿಕ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ವಿಷಯವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುವ ರೀತಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಘಟಕ ಆಧಾರಿತ ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನ: ಘಟಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೇಶನ್ ಮೂಲಕ ಒಂದು ರೆಸಿಪಿ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಫೀಚರ್ಡ್ ಸ્નಿಪೆಟ್‌ಗಳನ್ನು 150% ವೃದ್ಧಿಸುವುದು

ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ರೆಸಿಪಿ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ತನ್ನ ಉನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಡುಗೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದರ باوجود ತನ್ನ ಹುಡುಕಾಟ ದೃಶ್ಯತೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಿತು. ಈ ಸೈಟ್‌ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಫೀಚರ್ಡ್ ಸ্নಿಪೆಟ್‌ಗಳು ಸಿಕ್ಕಿದ್ದು, ಅವು ಗೂಗಲ್ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಸ್ಥಳವಾಗಿದ್ದು, ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಉತ್ತರ ನೀಡುತ್ತವೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ತಿಳಿದುಬಂದಿದ್ದು, ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅಪೂರ್ಣ ಘಟಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಇತ್ತು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಅಡುಗೆ ಘಟಕಗಳಾದ ಪದಾರ್ಥಗಳು, ಅಡುಗೆ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಆಹಾರ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರತಿನಿಧಾನ ಕೊರತೆಯಿತ್ತು.

ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಒಳನೋಟಗಳು

ಅದು ರೆಸಿಪಿ ಸೈಟ್‌ನ ವಿಷಯವು ರೆಸಿಪಿಗಳಲ್ಲಿ ಶ್ರೀಮಂತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಬಳಕೆದಾರರು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಬಹುಶಃ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡಿತ್ತು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೆಸಿಪಿಗಳು “ಕೋಳಿ” ಅಥವಾ “ಟೊಮೇಟೋ” ಮುಂತಾದ ಜನಪ್ರಿಯ ಪದಾರ್ಥಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದರೂ, “ಗ್ಲೂಟನ್-ರಹಿತ”, “ಸೂ ವೀಡ್” ಅಥವಾ “ಸಂಸ್ಥಿತ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರ” ಮುಂತಾದ ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿರಲಿಲ್ಲ. ಈ ಖಾಲಿ ಸೈಟ್‌ಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿತು, ಇದರಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ತೊಡಕು ಪ್ರಮಾಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಸ್ಯಜೀವ ಸಂಚಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬಿದ್ದಿತು.

ಇದಲ್ಲದೆ, ಆಹಾರ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅಡುಗೆ ತಂತ್ರಗಳು ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಇಲ್ಲದಿರುವುದರಿಂದ ವಿಷಯವು ಅನೇಕ ರೆಸಿಪಿ ಹುಡುಕಾಟಗಳ ಹಿನ್ನೆಲೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಉದ್ದೇಶದೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಿತ್ತು. ಗೂಗಲ್‌ನ BERT ಮಾದರಿ,

ಗೂಗಲ್ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ API + spaCy ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರುವಿಕೆ

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ತಂಡವು ಗೂಗಲ್ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ API ಅನ್ನು spaCy ನಾಮಿತ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ, ಸುಧಾರಿತ BERT-ಚಾಲಿತ ವಿಷಯ ಖಾಲಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತಂದಿತು.

• ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅವರ ವರ್ಡ್‌ಪ್ರೆಸ್ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ರೆಸಿಪಿ ಕ್ಯಾಟಲೋಗ್ ಅನ್ನು ಕ್ರಾಲ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು.
• ಪ್ರತಿಯೊಂದು ರೆಸಿಪಿಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಗೂಗಲ್ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ API ಮೂಲಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ, ಗುರುತಿಸಲಾದ ಅಡುಗೆ ಘಟಕಗಳನ್ನು spaCy ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಯಿತು, ಅದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ, ಕ್ಷೇತ್ರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪದಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಿತು.
• ಸಂಗ್ರಹಿತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ರೆಸಿಪಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಸ್ಟರ್ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಾಗಿ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು, ಇದರಲ್ಲಿ ಆಹಾರ ಪದ್ಧತಿಗಳು, ಅಡುಗೆ ಶೈಲಿಗಳು ಮತ್ತು ಪದಾರ್ಥ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಸೇರಿವೆ.

ಈ ಹೋಲಿಕೆ ಬಹಳಷ್ಟು ಅಪೂರ್ಣ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿತು, ಅವು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಬಂಧಿತವಾಗಿದ್ದರೂ ಈಗಿನ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿತವಾಗಿದ್ದವು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, “ಪ್ಯಾಲಿಯೋ ಡಯಟ್,” “ಪ್ರೆಶರ್ ಕುಕ್ಕಿಂಗ್,” ಮತ್ತು “ಫರ್ಮೆಂಟೇಶನ್” ಮುಂತಾದ ಘಟಕಗಳು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿರಲಿಲ್ಲ.

ಗುರುತಿಸಲಾದ ಖಾಲಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ವಿಷಯ ನವೀಕರಣಗಳು

ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ವಿಷಯ ತಂಡವು ಅಪೂರ್ಣ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸಹಜವಾಗಿ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಿ ರೆಸಿಪಿ ಪುಟಗಳನ್ನು ಸಂಶೋಧಿಸಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿತು. ಅವರು ಅಡುಗೆ ವಿಧಾನಗಳ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ಆಹಾರ ವರ್ಗಗಳೊಂದಿಗೆ ರೆಸಿಪಿಗಳನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ, ಮತ್ತು ಪದಾರ್ಥಗಳ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿದರು.

ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಈ ನವೀಕರಣಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ರಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟವು, ವಿಷಯ ಆಕರ್ಷಕ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಪೂರ್ಣವಾಗಿರಲು, ಮತ್ತು semantic ಪ್ರಾಸಂಗಿಕತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು. ಈ ಘಟಕ-ಸಮೃದ್ಧಿ BERT ನ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು, ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ವಿಷಯದ ಆಳ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿತು.

ಗಮನಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಅಳೆಯುವಿಕೆಗಳು

ಈ ಘಟಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೇಶನ್ ತಂತ್ರದ ಪರಿಣಾಮವು ನಾಟಕರಾಗಿತ್ತು:

• ರೆಸಿಪಿ ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ 150% ವೃದ್ಧಿಯಾದ ಫೀಚರ್ಡ್ ಸ್ನಿಪೆಟ್‌ಗಳು, ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ದೃಶ್ಯತೆಯನ್ನು ಬಹುಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಿತು.
• ರೆಸಿಪಿ ಪುಟಗಳಿಗೆ ಸಸ್ಯಜೀವ ಸಂಚಾರವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿತು, ಉತ್ತಮ ಶ್ರೇಣೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿಕ್-ತ್ರೂ ದರಗಳ ಮೂಲಕ ಚಾಲಿತ.
• ಬಳಕೆದಾರರ ತೊಡಕು ಅಳೆಯುವಿಕೆಗಳು, ಪುಟದಲ್ಲಿ ಕಳೆದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ದರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ, ಸುಧಾರಿತವು, ಇದು ಭೇಟಿ ನೀಡುವವರು ಸಮೃದ್ಧ ವಿಷಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಲಾಭಗಳು ಅಡುಗೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ಬ್ರಾಂಡ್ ಪ್ರಾಧಿಕಾರಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಗೊಂಡವು ಮತ್ತು BERT ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ಚಾಲಿತ SEO ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಲ್ಲಿ ಘಟಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿತು.

ಈ ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನವು semantic ಹುಡುಕಾಟ ಆಪ್ಟಿಮೈಜೇಶನ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ವಿಷಯ ಖಾಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಪೂರ್ಣ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ತುಂಬಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಜಾಲತಾಣಗಳು ತಮ್ಮ ವಿಷಯ ಪ್ರಾಧಿಕಾರವನ್ನು ಬಹುಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು, ಗುರಿತಗೊಂಡ ಸಂಚಾರವನ್ನು ಆಕರ್ಷಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಫೀಚರ್ಡ್ ಸ್ನಿಪೆಟ್‌ಗಳಂತಹ ಪ್ರಖ್ಯಾತ ಹುಡುಕ