Aşağıdaki makale size yardımcı olacaktır:Google, Uzmanlık ve Yetki ile Sınıflandırmak için Web Sitesi Temsil Vektörlerini Kullanıyor
1. “Doktor” güncellemesi – Barry Schwartz’ın 2018 yılının Ağustos ayında tıbbi web sitelerini etkilediği göründüğü için adlandırdığı, diğer web sitesi türlerini de etkiledi. Ağustos 2018’de yapılan bu patent başvurusu, örnek olarak sağlık ve yapay zeka siteleri de dahil olmak üzere bir dizi sektörü kapsadığını belirtiyor. Sağlık sitelerinin yazarlarının uzman olarak doktor, çırak olarak tıp öğrencisi ve uzman olmayan olarak meslekten olmayan insanlar olduğu hakkında bir örnek kullanıyor, bu nedenle bir Go Fish Digital grafik tasarımcısından bu gönderi için bunlardan birini gösteren manşet görüntüsünü istedim. Bu patentte farklı endüstriler ve farklı uzmanlık seviyeleri bulunmaktadır. Patentteki sürecin “tıbbi” yönünü yansıtan bir çizime sahip olmayı seçtim çünkü bunun, patentin kapsadığı şeyi doğru bir şekilde yansıttığına inanıyordum.
2. Kalite Puanları – Patent, kalite puanlarına dayalı eşikleri karşılayıp karşılamadıklarına göre web sitelerini nasıl daha fazla sınıflandırabileceğini açıklıyor. Patent özel olarak bir “kalite puanı” tanımlamaz, ancak Google’ın web siteleri için kalite puanlarıyla ilgili birkaç patenti vardır. Yüksek kaliteli bir web sitesinin neler içerdiğiyle ilgili harika bir Google sayfası, Amit Singhal’ın bir Google blog gönderisidir: Yüksek kaliteli siteler oluşturmaya ilişkin daha fazla rehberlik.
3. Sonuçların Sıralaması – Siteler bu patent sürecinde nasıl sıralanabilir? Belirli bilgi alanlarından (belirli konuları kapsayan) yapılan sorgular, aynı Bilgi alanındanmış gibi sınıflandırılmış siteleri kullanan sonuçlar döndürebilir. Örneğin, bir tıbbi bilgi alanındaki mononükleoz semptomlarının neler olduğu gibi bir tıbbi sorgu, en iyi tıbbi bilgi alanından olarak sınıflandırılan bir site tarafından yanıtlanır. Patent ayrıca, bu patentin arkasındaki amacın bir kısmının, yeterli kalite eşiklerini karşılayan endüstri ve uzmanlığı içeren sınıflandırmalara dayalı olası sonuç sayfalarını sınırlamak olduğunu da söyler. Bu sayfaları alaka düzeyi ve otorite puanlarına göre sıralayın:
Web Sitelerinin Sınıflandırılması
Google bize, siteleri bu sitelerde bulunan özelliklere göre sınıflandırmak için Web Sitesi Temsil Vektörlerini kullanabileceklerini söylüyor.
Bu gönderi, Ağustos 2018’de yapılan ve Dünya Fikri Mülkiyet Örgütü’nde (WIPO) geçen hafta yayınlanan yeni bir Google patent başvurusu hakkındadır.
Patent başvurusu, bu siteleri sınıflandırmak için web sitelerinin arkasındaki kalıpları ve özellikleri anlamak için Sinir Ağlarını kullanır.
Bu web sitesi sınıflandırma sistemi, “belirli bir bilgi alanındaki bir web sitesi sınıflandırması için bir bileşik temsil, örneğin vektör” anlamına gelir.
Bu bilgi alanları sağlık, finans ve diğerleri gibi konular olabilir. Belirli bilgi alanlarında sınıflandırılan siteler, bir arama sorgusu almaya yanıt verirken arama sonuçlarını döndürmek için bu sınıflandırmayı kullanma avantajına sahip olabilir.
Bu web sitesi sınıflandırmaları, bilgi alanlarındaki web sitesi kategorilerini temsil etmekten daha çeşitli olabilir. Patent, kategorileri çok daha fazla ayrıştırıyor:
SEO Endüstrisindeki tartışmaları hatırladım. Google Kalite Derecelendirme Yönergeleri ve içinde EAT veya Uzmanlık, Otorite ve Güvenilirliğe yapılan atıflar. Yönergeler, farklı EAT seviyelerine sahip Sağlık sitelerine işaret etmektedir; bu, Web sitesi temsil vektörleri hakkındaki bu yeni Google patent başvurusundaki sınıflandırmalara çok benzer:
Yüksek EAT tıbbi tavsiyesi, uygun tıbbi donanıma sahip kişiler veya kuruluşlar tarafından yazılmalı veya üretilmelidir.
uzmanlık veya akreditasyon. Yüksek EAT tıbbi tavsiyelerini veya bilgilerini profesyonel bir tarzda Yazın veya Üretin ve düzenli olarak düzenlenmeli, gözden geçirilmeli ve güncellenmelidir.
Yönergeler, konularda fazla uzmanlığa sahip olmayan kişiler tarafından oluşturulan sitelerin olduğunu söylüyor:
Sınıflandırmalar, sağlık alanındaki sitelerin uzman düzeyinde, sitelerin çırak düzeyinde ve profesyonel olmayan sitelerin düzeyini içerir.
Bu sınıflandırmalar farklı uzmanlık seviyelerinden gelmektedir. Bu patent bize sayfaları otoriteye dayalı olarak sıraladığını söylüyor, ancak güvenilirlik hakkında hiçbir şey söylemiyor, bu nedenle siteleri tamamen EAT’ye göre sıralamıyor. Bu süreç, EAT’nin iki yönünü ele alır; bu nedenle, insan değerlendiricilerin sıralaması iyi olan, yüksek düzeyde yetki ve uzmanlık sergileyen sitelere sahip olmasına izin vererek Kalite Değerlendiricileri Yönergelerinin amacının bir kısmını yerine getirebilir.
Ayrıca, bu işlem, Google’ın hangi bilgi alanında bulunabileceklerine bağlı olarak arama sonuçlarını döndürmek zorunda olduğu sitelerin sayısını sınırlıyorsa, bu, Google’ın sonuç döndürmek için Google’ın tüm web dizininden daha az sitede arama yaptığı anlamına gelir. Bu patent başvurusunun ardındaki sürece biraz daha derinlemesine bakalım.
Birçok web sitesini belirli bilgi alanlarına göre sınıflandırır ve bu belirli bilgi alanlarında farklı düzeylerde siteler bulmaya çalışır:
- Diğer sitelere göre sitelerin kalite ölçümlerini temsil eden web sitelerinin ve kalite puanlarının temsillerini alma
- İlk web siteleri olarak sınıflandırma, her sitenin kalite puanı birinci eşiğin altında, site sayısından en az birinin kalite puanı birinci eşiğin altında olan siteler
- İkinci web sitesi olarak sınıflandırılması, sitelerin her birinin birinci eşikten daha yüksek bir ikinci eşiğin üzerinde kalite puanına sahip olması, sitelerden en az birinin birinci eşikten daha yüksek bir kalite puanına sahip olması.
- İlk web siteleri olarak sınıflandırılan web sitelerinin ilk bileşik temsilinin oluşturulması
- İkinci web siteleri olarak sınıflandırılan web sitelerinin ikinci bir bileşik temsilini oluşturun
- Başka bir web sitesinin temsilini alın
- Birinci bileşik temsil ile temsil arasındaki farkın ilk ölçüsünün belirlenmesi
- İkinci bileşik temsil ile temsil arasındaki farkın ikinci ölçüsünün belirlenmesi
- Birinci fark ölçüsüne ve ikinci fark ölçüsüne göre, diğer web sitesini birinci web siteleri, ikinci web siteleri veya birinci web siteleri veya ikinci web siteleri olarak sınıflandırılmayan üçüncü web siteleri olarak sınıflandırın.
Belirli Bilgi Alanlarından Gelen Yanıtları Talep Eden Sorgular
Patent başvurusu bize, sorgunun belirli bir bilgi alanından yanıt veren verileri talep ettiğini anlamak için sorgudaki terimleri kullanmayı içerdiğini söyler.
Bu belirli bilgi alanından gelen yanıtları arayabilir. Süreç şunları içerir:
- Yetkili veri kaynaklarından gelecekteki sorgulara önceden işlenmiş yanıtlar oluşturma
- Önceden işlenmiş yanıtları oluşturduktan sonra, belirli bir bilgi alanına yönelik olarak belirlenen veya bunu gösteren bir sorgunun alınması
- Yanıt olarak, sorguya önceden işlenmiş yanıtlardan biriyle yanıt verme
Bu Web Sitesinin Avantajları Temsil Vektörleri Yaklaşımı
Arama Sistemi, yalnızca belirli bir sınıflandırmaya sahip web siteleri için verileri seçebilir, arayabilir veya her ikisini birden yapabilir, örneğin, sınıflandırmadan bağımsız olarak herhangi bir web sitesini seçmeyerek, aramayarak veya her ikisini birden yaparak arama sonuçlarını bulmak için gerekli bilgisayar kaynaklarını azaltır. Bu şunları yapabilir:
- Potansiyel arama sonuçları için veri depolamak için gereken depolama miktarını azaltın, örneğin, yalnızca belirli sınıflandırmaya sahip web siteleri için veri depolamaya ihtiyaç duyabilir
- Arama sistemi tarafından analiz edilen birçok web sitesini azaltın, örneğin aramayı belirli sınıflandırmaya sahip sitelerle sınırlandırın
- İstekte bulunan bir cihaza arama sonuçları sağlamak için kullanılan ağ bant genişliğini azaltın
- Daha yüksek bant genişliği kullanımı, bellek, işlemci döngüleri, güç veya bunlardan ikisinin veya daha fazlasının kombinasyonu gibi önceki sistemlerle ilgili olası sorunları ele alın
- Bir arama sistemi tarafından oluşturulan arama sonuçları sayfalarını, oluşturulan arama sonuçları sayfalarına yalnızca belirli bir sınıflandırmaya sahip, örneğin nitel bir sınıflandırmaya sahip sitelerin tanımlanmasını dahil ederek iyileştirin
- Sınıflandırma için kullanıcı girişi gerektirmeden daha önce görülmemiş web sitelerini sınıflandırmak için mevcut sitelerden öğrenilen özellikleri kullanın
- Daha önce görülmemiş web sitelerini sınıflandırarak, bir bilgi alanı için sorgulara yanıt verme olasılığı daha yüksek olan web sitelerini tespit edin; örneğin, bilgi alanı için daha yetkili olan web sitelerini tespit edin
- Mevcut web sitesi sınıflandırmalarına dayalı bileşik bir sunum kullanın; bu, sınıflandırma tarafından kullanılan özelliklerin insan tarafından algılanabilen özelliklerle sınırlı olmadığı ve web sitesinin analiziyle öğrenilebilen herhangi bir özellik olabileceği anlamına gelir.
Farklı bilgi alanları için yetkili olan sitelerin belirlenmesine yardımcı olduğunu unutmayın.
Bu Web Sitesi Temsili Vektörel Patent Başvurusu şu adrestedir:
Arama Sonuçları Oluşturmak ve Web Sitesini Sınıflandırmak için Web Sitesi Temsili Vektörü
Yayın numarası: WO2020033805
Başvuranlar: GOOGLE LLC
Mucitler: Yevgen Tsykynovskyy
Yayın Numarası WO/2020/033805
Dosyalandı: 10 Ağustos 2018
Yayın Tarihi 13 Şubat 2020
Soyut:
Web Sınıflandırma Sisteminden Veriler
Arama motoru, arama sonuçlarını döndürmek için bu web sitesi temsil vektörleri sınıflandırma sisteminden gelen verileri kullanabilir.
Bu sınıflandırma sistemi, birçok AN web sitesinin her biri için temsiller kullanabilir ve bu temsilleri, birçok AN web sitesinin her biri için bir sınıflandırma belirlemek üzere kullanabilir.
Arama motoru, aynı veya benzer bir sınıflandırmaya sahip bir web sitesi kategorisi seçmek için bir arama sorgusu için sınıflandırmayı kullanmaya karar verir.
Bu site kategorisinden arama sonuçları döndürebilir.
Sitelerin sınıflandırılması, sitelerin içerdiği özelliklere bağlıdır.
Web Sitesi Temsil Vektörlerinde Web Sitelerinin Sınıflandırılması Patent
Bu, patent açıklamasının bulmakla en çok ilgilendiğim kısmıydı.
Bize, bu web sitesinin temsil vektörleri sınıflandırma sisteminin, Google’a çok fazla esneklik sağlayan sınıflandırmalar oluşturmak için herhangi bir uygun yöntemi kullanabileceğini söyleyerek başlıyor.
Ancak daha sonra, sınıflandırmanın bu sitelerin temsillerini oluşturmak için web sitelerinden gelen içeriğe bağlı olduğunu söyleyerek daha fazla ayrıntıya giriyor.
Bu içerik şunları içerebilir:
- Web sitesinden metin
- Web sitesindeki görseller
- Diğer web sitesi içeriği, örneğin bağlantılar
- Veya bunlardan iki veya daha fazlasının bir kombinasyonu
Patent daha sonra bir sinir ağının nasıl dahil olduğu hakkında ayrıntılar sağlar:
Web Sitesi Temsil Vektörlerinde Kullanılan Etiketler
Web sitesi sınıflandırmasını temel almak, etiketlerin kullanılmasını gerektirebilir. Etiketler:
- Alfanümerik, sayısal veya alfabetik karakterler, semboller veya bunlardan iki veya daha fazlasının bir kombinasyonu olabilir
- Kar amacı gütmeyen veya kar amacı gütmeyen bir işletme gibi, ilgili web sitesinin yayınlandığı bir varlık türünü belirtebilir
- Şovum, yapay zeka veya eğitim gibi bir sitede açıklanan bir endüstri
- Doktor, tıp öğrencisi veya meslekten olmayan biri gibi bir siteyi yazan kişi türünü belirtebilir
- Bir web sitesi sınıflandırmasını temsil eden puanlar da olabilir
Sınıflandırmalar için Puanlar kullanılabilir:
- Kategorileri karşılamak için farklı eşikleri karşılamak
- Belirli bir bilgi alanına özgü olabilir
- Bir siteyi birden fazla bilgi alanını kapsayacak şekilde sınıflandırmak
- Belirli bilgi alanları için birçok sorguya yanıt veren siteleri seçmek
- İlgili web sitesinin belirli bilgi alanına yetkili olması ile
- Ya da her ikisi de
Siteleri Sınıflandırmak için kullanılan Girdi Verileri aşağıdaki gibi şeylere bakabilir:
- Birbiriyle ilgili belirli kelimelerin konumu, örneğin, “yapay” kelimesinin genellikle “zeka” kelimesinin yanında veya yanında olması.
- Web sitesinde yer alan belirli ifadeler
- AB sınıflandırmalarının her biri için, ilgili sınıflandırma ile diğer web sitesi arasındaki benzerliği temsil eden bir farklılık ölçüsü veya benzerlik ölçüsü
- En benzer AB sınıflandırması
- Birkaç örnek vermek gerekirse, en yüksek benzerlik ölçüsüne veya diğer özellik vektörü ile ilgili ortalama özellik vektörü AB arasındaki en kısa mesafeye sahip AB sınıflandırması
- Diğer web sitesi için bir sınıflandırma seçmek için iki benzerlik ölçüsü arasındaki oran
Bu web sitesi temsil vektörleri patenti, verilerin sınıflandırma işlemi sırasında geçebileceği diğer birkaç yolu bize anlatır.
Bir sitenin sınıflandırmasını gösteren Kalite Puanları, aşağıdakilerin ölçüleri olabilir:
- otoriterlik
- Belirli bir bilgi alanı için duyarlılık
- Web sitesinin başka bir özelliği
- Veya bunlardan iki veya daha fazlasının bir kombinasyonu
Bu Web Sitesinden Çıkarımlar Temsil Vektörleri Sınıflandırma Yaklaşımı
Son Güncelleme 23 Şubat 2020
Bill Slawski hakkında
26 yılı aşkın SEO deneyimi ve Hukuk Doktoru Derecesi ile Bill Slawski, Google’ın SEO ile ilgili patentleri konusunda en önde gelen uzmandır. Patent Keşfi, SEO hakkında yeni bilgiler bulmanın en hızlı ve en ayrıntılı yollarından biridir. Bill, önde gelen bir arama motoru optimizasyonu blogu olan SEO by the Sea’nin Editörüdür ve burada 1.300’den fazla gönderinin yazarıdır. Bill’in deneyimi, Fortune 500 markalarını ve dünyanın en büyük web sitelerinden bazılarını içerir. Bill, Moz, Search Engine Land ve Search Engine Journal için katkıda bulunan bir yazardır. 2014-2021’de arama motoru algoritmaları, evrensel ve harmanlanmış arama, aramada kişiselleştirme, arama ve sosyal ve yinelenen içerik sorunları, yapılandırılmış veri ve şema gibi konularda sektör lideri uluslararası konferanslarda konuşma yaptı.
