আমরা প্রতিদিন বিভিন্ন তথ্য খুঁজতে সার্চ ইঞ্জিন ব্যবহার করি। এই সার্চ ইঞ্জিনগুলোতে কিছু বিশেষ অ্যালগরিদম থাকে, যা আমাদের প্রশ্নের সঠিক উত্তর খুঁজে বের করতে সাহায্য করে।
গুগলে প্রতিদিন প্রায় ৮.৫ বিলিয়ন সার্চ হয়, যার মধ্যে প্রায় ৬৩% সার্চ মোবাইল থেকে করা হয়। এত বড় পরিমাণ তথ্যের ভেতর থেকে আমাদের প্রয়োজনীয় তথ্য দ্রুত এবং সঠিকভাবে খুঁজে বের করতে গুগল বেশ কিছু পদ্ধতি ব্যবহার করে।
এখানে আমি গুরুত্বপূর্ণ র্যাঙ্কিং পদ্ধতি যেমন — BM25, ভেক্টর র্যাঙ্কিং, সেমান্টিক র্যাঙ্কিং ও হাইব্রিড র্যাঙ্কিং মেথড সম্পর্কে সহজ ভাবে তুলে ধরার চেষ্টা করেছি।
নতুন এসইও প্রফেশনালদের জন্য র্যাঙ্কিং পদ্ধতি জানা খুব বেশি ধারণা রাখা বাধ্যতামূলক নয়, তবে এগুলো সম্পর্কে জানলে ওয়েবসাইট র্যাঙ্কিং ও কনটেন্ট অপটিমাইজেশনের দক্ষতা বৃদ্ধি পাবে।
এস এম লুতফর রহমান
সারমর্ম
- BM25 একটি ক্লাসিক ইনফরমেশন রিট্রিভাল সিস্টেম , যেখানে কোনো ডকুমেন্টের থাকা শব্দের বা ফ্রেজের গুরুত্ব বিশ্লেষণ করা হয় টার্ম ফ্রিকোয়েন্সি (TF) এবং ইনভার্স ডকুমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সি (IDF) এর মাধ্যমে।
- ভেক্টর র্যাঙ্কিং মেথডে প্রতিটি শব্দকে ভেক্টর হিসেবে গণনা করা হয়। প্রশ্নের সাথে ডকুমেন্টের মিল খুঁজে বের করতে ভেক্টরের কোণ মেলানো হয়।
- সেমান্টিক র্যাঙ্কিং শব্দের অর্থ বোঝার চেষ্টা করে, যেন প্রশ্নের সাথে বেশি প্রাসঙ্গিক উত্তর দেওয়া যায়।
- হাইব্রিড র্যাঙ্কিং-এ প্রথমে BM25 দিয়ে রেজাল্ট সাজানো হয়, এরপর ভেক্টর ও সেমান্টিক র্যাঙ্কিং ব্যবহার করে সঠিক ও মানসম্মত উত্তর বাছাই করা হয়।
১. BM25 র্যাঙ্কিং পদ্ধতি
BM25 বা Okapi best matching 25 হলো একটি জনপ্রিয় র্যাঙ্কিং সিস্টেম, যা সরাসরি কিওয়ার্ডের উপর ভিত্তি করে কাজ করে।
BM25 পদ্ধতিতে কোনো প্রশ্নের (query) সাথে ডকুমেন্টগুলোর প্রাসঙ্গিকতা নির্ধারণে ডকুমেন্টে শব্দটির উপস্থিতির ঘনত্ব, ডকুমেন্টের দৈর্ঘ্য এবং শব্দের গুরুত্বকে বিবেচনা করে প্রাসঙ্গিকতা নির্ধারণ করে।
অর্থাৎ, কোন কন্টেন্ট এর গুরুত্বপূর্ণ শব্দগুলোকে চিনতে ও গুরুত্ব বুঝতে এই পদ্ধতিতে প্রতিটি ডকুমেন্টকে টার্ম স্কোর দিয়ে বিশ্লেষণ করা হয়। যার ফলে অনুসন্ধান ফলাফল দ্রুত ও নির্ভুল হয়। Statista অনুসারে, কনটেন্ট-ভিত্তিক সার্চগুলোতে প্রায় ৪০% ক্ষেত্রে BM25 আদর্শ ফলাফল দিতে পারে।
BM25-এর কাজের পদ্ধতি
টার্ম ফ্রিকোয়েন্সি (TF)
কোনো ডকুমেন্টে কোনো শব্দ যতবার আসে, তার গুরুত্ব তত বেশি বলে ধরে নেয়। ধরুন, যদি "অনলাইন মার্কেটিং" শব্দটি একটি লেখায় বারবার আসে, BM25 মনে করবে এটি লেখার একটি গুরুত্বপূর্ণ।
এইটা হলো একটি নির্দিষ্ট শব্দ একটি ডকুমেন্টে কতবার এসেছে। যদি কোনো শব্দ অনেকবার আসে, তবে বুঝা যায় সেই শব্দটা ডকুমেন্টে টপিক হতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, "অ্যাস্ট্রোনট" শব্দটি একটি মহাকাশের বইতে বারবার আসতে পারে, তাই এটি সেই বইয়ের জন্য গুরুত্বপূর্ণ শব্দ। যদি “অ্যাস্ট্রোনট” শব্দটি বইটির ১০০টি বাক্যের মধ্যে ৫ বার আসে, তাহলে TF হবে ৫/১০০ = ০.০৫।
ইনভার্স ডকুমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সি [IDF]
যে শব্দগুলো কম ব্যবহার করা হয়েছে , তাদের জন্য IDF এর মান বেশি হয় এবং সাধারণ শব্দগুলোর জন্য কম হয়।কারণ কম ব্যবহৃত শব্দগুলোকে বেশি গুরুত্বপূর্ণ ধরা হয়।
ধরুন, একটি অনলাইন শপে একটি প্রোডাক্টের জন্য তিনটি রিভিউ রয়েছে। আমরা TF-IDF ব্যবহার করে বুঝতে চাই যে কোন শব্দগুলো এই রিভিউগুলোতে বেশি গুরুত্বপূর্ণ।
রিভিউ ১: “এই ল্যাপটপটি দুর্দান্ত, পারফরম্যান্স অসাধারণ এবং ব্যাটারি লাইফ চমৎকার।”
রিভিউ ২: “দাম অনুযায়ী ল্যাপটপটি বেশ ভালো, তবে ব্যাটারি বেশি সময় ধরে চলে না।”
রিভিউ ৩: “ল্যাপটপটির পারফরম্যান্স দ্রুত এবং এটি ব্যবহার করা সহজ।”
টার্ম ফ্রিকোয়েন্সি (TF) নির্ধারণ -
| Terms | রিভিউ ১ | রিভিউ ২ | রিভিউ ৩ |
|---|---|---|---|
| ল্যাপটপ | 1 | 1 | 1 |
| দুর্দান্ত | 1 | 0 | 0 |
| পারফরম্যান্স | 1 | 0 | 1 |
| অসাধারণ | 1 | 0 | 0 |
| ব্যাটারি | 1 | 1 | 0 |
| চমৎকার | 1 | 0 | 0 |
| দাম | 0 | 1 | 0 |
| ভালো | 0 | 1 | 0 |
| চলে | 0 | 1 | 0 |
| সময় | 0 | 1 | 0 |
| না | 0 | 1 | 0 |
| দ্রুত | 0 | 0 | 1 |
| ব্যবহার | 0 | 0 | 1 |
| সহজ | 0 | 0 | 1 |
ইনভার্স ডকুমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সি (IDF) নির্ধারণ করা
এবার প্রতিটি শব্দ ক’টি রিভিউতে এসেছে তা দেখি:
- "ল্যাপটপ" — ৩টি রিভিউতে আছে (খুব সাধারণ শব্দ)
- "পারফরম্যান্স" — ২টি রিভিউতে আছে
- "ব্যাটারি" — ২টি রিভিউতে আছে
- "দুর্দান্ত", "অসাধারণ", "চমৎকার", "দাম", "ভালো", "চলে", "সময়", "না", "দ্রুত", "ব্যবহার", "সহজ" — এসব শব্দ ১টি করে রিভিউতে এসেছে
TF-IDF বিশ্লেষণ থেকে আমরা বুঝতে পারি - “অসাধারণ,” “চমৎকার,” “দ্রুত,” এবং “সহজ” শব্দগুলো প্রতিটি রিভিউতে প্রোডাক্টের কিছু বিশেষ বৈশিষ্ট্য বোঝাচ্ছে।
TF-IDF গণনা
এখন TF এবং IDF গুণ করে TF-IDF বের করি:
- "ল্যাপটপ" শব্দটি সবার মধ্যে সাধারণ, তাই এটি প্রতিটি রিভিউতে কম গুরুত্বপূর্ণ বলে বিবেচিত হবে।
- কিন্তু "অসাধারণ", "চমৎকার", "দ্রুত" বা "সহজ" এর মত শব্দগুলো আলাদা রিভিউতে ব্যবহৃত হয়েছে এবং খুব সাধারণ নয়, তাই এগুলোর TF-IDF বেশি হবে।
fieldLen/avgFieldLen
এটি নির্দেশ করে ডকুমেন্টটি গড় দৈর্ঘ্যের তুলনায় কত লম্বা। যদি একটি ডকুমেন্ট গড়ের তুলনায় বড় হয়, তবে স্কোর কমে যায় এবং ছোট হলে স্কোর বাড়ে।
- ডকুমেন্টের দৈর্ঘ্য (fieldLen): ডকুমেন্টের মোট শব্দ সংখ্যা। বড় ডকুমেন্টগুলোকে সবসময় বেশি প্রাধান্য না দেওয়ার জন্য দৈর্ঘ্য অনুযায়ী স্কোর সামঞ্জস্য করা হয়।
- গড় ডকুমেন্ট দৈর্ঘ্য (avgFieldLen): ডাটাবেসে থাকা অন্য ডকুমেন্টের গড় দৈর্ঘ্য। এটি ডকুমেন্টগুলোর দৈর্ঘ্যের মধ্যে ভারসাম্য রাখতে সাহায্য করে।
qi হল iতম কুয়েরি টার্ম
উদাহরণস্বরূপ,
যদি আমি "lutfor" সার্চ করি, তাহলে শুধু একটি কুয়েরি টার্ম থাকবে, অর্থাৎ q0 হবে "lutfor"।
যদি "lutfor rahman seo" সার্চ করি, তবে ইলাস্টিকসার্চ এটি দুটি টার্ম হিসেবে দেখবে: q0 হবে "lutfor", q1 হবে "rahman" এবং q2 হবে seo।
b এবং k1 প্যারামিটার
এই দুটি প্যারামিটার দ্বারা টার্ম ফ্রিকোয়েন্সি এবং ডকুমেন্ট দৈর্ঘ্য স্কোরে কতটা প্রভাব ফেলবে তা নির্ধারণ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, b এর মান বেশি হলে ডকুমেন্টের দৈর্ঘ্য বেশি প্রভাব ফেলবে, আর k1 এর মান বেশি হলে টার্ম ফ্রিকোয়েন্সি স্কোরে বেশি ভূমিকা রাখবে।
- b: ডকুমেন্ট দৈর্ঘ্য কতটা প্রভাব ফেলবে তা নির্ধারণ করে। যদি b এর মান বেশি হয়, তাহলে ডকুমেন্টের দৈর্ঘ্য স্কোরে বেশি প্রভাব ফেলে। ইলাস্টিকসার্চে ডিফল্ট মান b = 0.75 সেট থাকে।
- k1: এটি টার্ম ফ্রিকোয়েন্সির উপর সীমা নির্ধারণ করে, যাতে একটি শব্দের অতিরিক্ত উপস্থিতি স্কোরে সীমিত প্রভাব ফেলে। ইলাস্টিকসার্চে এর ডিফল্ট মান 1.2।
TF-IDF ব্যবহার করে BM25 মডেল একটি ডকুমেন্টে থাকা বিভিন্ন টার্মের স্কোর নির্ধারণ করে এবং দ্রুত ফলাফল প্রদান করতে সহায়তা করে।
২. ভেক্টর র্যাঙ্কিং
ভেক্টর র্যাঙ্কিং একটি আধুনিক র্যাঙ্কিং পদ্ধতি, এটি কিওয়ার্ড-ভিত্তিক সার্চের সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে আরও ভালো ফলাফল প্রদান করে। ভেক্টর র্যাঙ্কিং প্রায় ৬৫% ক্ষেত্রে বেশি নির্ভুল ফলাফল প্রদান করতে সক্ষম।
এটি সার্চারের প্রশ্ন (কিওয়ার্ড) এবং ডকুমেন্টের মধ্যে সম্পর্ক নির্ণয় করতে শুধু কিওয়ার্ড নির্ভর না হয়ে, প্রতিটি ডকুমেন্ট এবং প্রশ্নকে (কিওয়ার্ড) বিশেষভাবে একটি সংখ্যার তালিকা বা ভেক্টরে রূপান্তর করা হয় । এবং এরপর প্রশ্নের সাথে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক ফলাফলকে নির্ধারণ করা হয়।
ভেক্টর সার্চ হলো এমন একটি সিস্টেম , যা নির্দিষ্ট কিওয়ার্ড নয়, বরং ডেটার অর্থ বা প্রাসঙ্গিকতা বুঝে information retrieval - এ সাহায্য করে।
ভেক্টর স্পেস মডেলটি একটি বীজগাণিতিক মডেল যেখানে ডকুমেন্ট এবং প্রশ্নগুলোকে মাল্টি-ডাইমেনশনাল ভেক্টর স্পেসে প্রকাশ করা হয়। এই পদ্ধতিতে কোসাইন সিমিলারিটি ব্যবহার করে, দুটি ভেক্টরের কোণ নির্ধারণ করা হয়। অর্থাৎ, প্রশ্ন এবং ডকুমেন্টের মধ্যে সম্পর্ক বুঝতে এই কোসাইন সিমিলারিটি ব্যবহার করা হয়।
উদাহরণ
ধরুন, আপনি "প্রজেক্ট ম্যানেজমেন্ট টুল" খুঁজছেন। ভেক্টর র্যাঙ্কিংয়ে, প্রতিটি ডকুমেন্টে থাকা শব্দগুলোকে ভেক্টরে রূপান্তরিত করা হয় এবং আপনার প্রশ্নের ভেক্টরের সাথে মিলিয়ে দেখা হয়। যেসব ডকুমেন্টে “টাস্ক ম্যানেজমেন্ট” বা “টাইম ম্যানেজমেন্ট” সম্পর্কিত তথ্য আছে, সেগুলোর সাথে আপনার প্রশ্নের ভেক্টরের কোণ কম হবে এবং এ ধরনের ডকুমেন্টগুলো বেশি প্রাসঙ্গিক বলে প্রথমে দেখানো হবে।
ভেক্টর র্যাঙ্কিং কিভাবে কাজ করে
ডকুমেন্ট-টার্ম ম্যাট্রিক্স
ডকুমেন্টগুলোর ভেক্টর তৈরির জন্য প্রথমে একটি ডকুমেন্ট-টার্ম ম্যাট্রিক্স (Document-Term Matrix) তৈরি করা হয়। ডকুমেন্ট-টার্ম ম্যাট্রিক্স একটি গাণিতিক ম্যাট্রিক্স যা একটি সংগ্রহের প্রতিটি ডকুমেন্টে উপস্থিত টার্মগুলোর ফ্রিকোয়েন্সি বর্ণনা করে।
উদাহরণ
- D1 = "আমি ডাটাবেস পছন্দ করি"
- D2 = "আমি ডাটাবেস অপছন্দ করি",
তাহলে ডকুমেন্ট-টার্ম ম্যাট্রিক্স হবে:
| আমি | পছন্দ | অপছন্দ | ডাটাবেস | করি | |
|---|---|---|---|---|---|
| D1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 |
| D2 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 |
এই ম্যাট্রিক্সে সারিগুলি ডকুমেন্ট এবং কলামগুলো টার্মকে নির্দেশ করে। প্রতিটি ঘরে নির্দিষ্ট সংখ্যার মান থাকে যা একটি টার্মের একটি ডকুমেন্টে থাকা ফ্রিকোয়েন্সি বা গুরুত্ব প্রকাশ করে।
টার্ম ফ্রিকোয়েন্সি-ইনভার্স ডকুমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সি (TF-IDF)
ডকুমেন্ট-টার্ম ম্যাট্রিক্স তৈরির পর, সাধারণত TF-IDF প্রয়োগ করা হয়। এটি একটি পরিমাপ যা একটি ডকুমেন্টের মধ্যে একটি টার্মের গুরুত্ব প্রকাশ করে যা পুরো করপাসে এর গুরুত্বের তুলনায়। এটি গুরুত্বপূর্ণ টার্মগুলোকে হাইলাইট করতে এবং সাধারণ টার্মগুলোর গুরুত্ব কমাতে সাহায্য করে।
ভেক্টর রিপ্রেজেন্টেশন
TF-IDF প্রয়োগের পর, প্রতিটি ডকুমেন্ট একটি ভেক্টর আকারে উপস্থাপিত হয়।প্রতিটি ডকুমেন্ট এবং প্রশ্নকে একটি মাল্টি-ডাইমেনশনাল স্পেসে ভেক্টর আকারে রূপান্তরিত করে। অর্থাৎ, প্রতিটি শব্দ বা ধারণাকে নির্দিষ্ট মানের ভিত্তিতে ভেক্টর হিসেবে সংরক্ষণ করা হয়। এই ভেক্টরগুলো তথ্যের অর্থ বা প্রসঙ্গ বোঝাতে সাহায্য করে।
কোসাইন সিমিলারিটি মাপা
ভেক্টর র্যাঙ্কিংয়ে মূলত কোসাইন সিমিলারিটি নামের একটি গাণিতিক পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। এই পদ্ধতিতে প্রশ্ন এবং ডকুমেন্টের ভেক্টরের মধ্যে কোণ পরিমাপ করা হয়।
যদি —
- কোণ ছোট হয়, তবে সেই ডকুমেন্ট এবং প্রশ্নের মধ্যে সম্পর্ক বেশি।
- কোণ বড় হলে ডকুমেন্টটি প্রশ্নের সাথে কম প্রাসঙ্গিক বলে বিবেচিত হয়।
র্যাঙ্কিং
প্রতিটি ডকুমেন্টের সিমিলারিটি স্কোর (মিল) নির্ধারণের পর, সার্চ ইঞ্জিন এই স্কোর অনুযায়ী ডকুমেন্টগুলোকে সাজায়। বেশি স্কোর পাওয়া ডকুমেন্টগুলো প্রথমে দেখানো হয় এবং কম স্কোর পাওয়া ডকুমেন্টগুলো পরের দিকে দেখানো হয়।
৩. সেমান্টিক র্যাঙ্কিং
সময়ের সাথে সাথে মানুষের সার্চ করার প্যাটার্নে অনেক পরিবর্তন এসেছে। বিশেষ করে ভয়েস সার্চের ক্ষেত্রে। যেমন-
- "why people hire LutforPro for SEO?"
- "পরিবার নিয়ে এই সপ্তাহে আশেপাশে কোথায় ঘুরতে যাওয়া যায়।"
- "বর্ষাকালে কক্সবাজারে ভ্রমণ কেমন হবে?"
সেমান্টিক র্যাঙ্কিং শব্দের আক্ষরিক অর্থের চেয়ে তার অন্তর্নিহিত অর্থকে গুরুত্ব দিয়ে কাজ করে। এটি সার্চারের প্রশ্নের উত্তর দিতে — গুগল BERT-এর মতো NLP (Natural Language Processing) মডেলের সাহায্যে প্রশ্ন (query) এবং ডকুমেন্টের অর্থকে প্রাধান্য দিয়ে র্যাঙ্কিং করে থাকে।
সেমান্টিক ইনফরমেশন রিট্রিভাল হলো এমন একটি প্রক্রিয়া যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) প্রশ্নের অর্থ বা কনটেক্সট বোঝার মাধ্যমে প্রাসঙ্গিক তথ্য খুঁজে বের করে। এটি সাধারণ কিওয়ার্ড-ভিত্তিক সার্চ থেকে আলাদা, কারণ এখানে প্রশ্নের পিছনের উদ্দেশ্য ও প্রসঙ্গের উপর জোর দেয়া হয়।
সাধারণ কিওয়ার্ড সার্চে শুধু প্রশ্নে ব্যবহৃত শব্দগুলো মিলিয়ে ফলাফল দেখায়। উদাহরণস্বরূপ, "বই কেনার উপায়" লিখলে যেকোনো বই কেনার ওয়েবসাইট বা স্টোর দেখাতে পারে। কিন্তু যদি কেউ "সস্তা দামে বই কেনার উপায়" লিখেন, সেমান্টিক সার্চ বুঝতে পারবে যে ব্যবহারকারী সস্তা দামে বই কিনতে চাচ্ছেন এবং সেই অনুযায়ী ছাড় দেওয়া দোকান বা অফার দেখাবে।
কিভাবে এটি কাজ করে
সেমান্টিক র্যাঙ্কিং একটি উন্নত র্যাঙ্কিং পদ্ধতি, যা প্রশ্নের প্রকৃত অর্থ ও প্রাসঙ্গিকতা বোঝার মাধ্যমে BM25 বা RRF (Reciprocal Rank Fusion)-এর ভিত্তিতে র্যাঙ্ক করা সার্চ ফলাফলের মান বাড়ায়। এটি টেক্সট-ভিত্তিক, ভেক্টর-ভিত্তিক এবং হাইব্রিড প্রশ্নে ভালো ফলাফল দেয়।
কার্যপ্রক্রিয়া -
ভেক্টর এম্বেডিং
সেমান্টিক সার্চে প্রতিটি শব্দ বা বাক্যাংশকে সংখ্যায় রূপান্তরিত করে একটি ভেক্টর স্পেসে রাখা হয়। সহজ ভাষায় বলতে গেলে, প্রতিটি শব্দের একটি আলাদা "সংখ্যায় রূপান্তরিত পরিচয়" তৈরি করা হয়, যা শব্দটির অর্থ ও প্রসঙ্গ বোঝায়। উদাহরণস্বরূপ, "শিক্ষক" এবং "স্কুল" শব্দ দুটি কাছাকাছি অর্থ বহন করে। সেমান্টিক সার্চে এই দুই শব্দকে কাছাকাছি ভেক্টর হিসেবে রাখা হয়, যাতে কনটেন্টে এসব শব্দ থাকলে তা শিক্ষার সাথে প্রাসঙ্গিক হিসেবে দেখা যায়।
ভেক্টর সাদৃশ্য (similarity) নির্ধারণ
ব্যবহারকারীর প্রশ্ন বা সার্চ টার্মকে একটি ভেক্টরে রূপান্তরিত করা হয় এবং তারপর এটি সার্চ ইন্ডেক্সে থাকা অন্যান্য ভেক্টরের সাথে মিলিয়ে দেখা হয়। ভেক্টরগুলোর মধ্যে মিল যত বেশি, ফলাফল ততই প্রাসঙ্গিক। উদাহরণস্বরূপ, "শীতকালীন পোশাক" সার্চ করলে সার্চ ইঞ্জিন প্রায় একই অর্থ বহনকারী ফলাফল দেখাবে, যেমন "শীতের জন্য উপযুক্ত পোশাক"।
NLP মডেল ব্যবহার
উন্নত সেমান্টিক ইঞ্জিনগুলো ভেক্টর পদ্ধতির পাশাপাশি NLP (Natural Language Processing) মডেলও ব্যবহার করে, যা প্রশ্নের উদ্দেশ্য এবং এন্টিটি (ব্যক্তি, স্থান, বস্তু) সম্পর্ক বোঝাকে আরও উন্নত করে।
উদাহরণস্বরূপ, "ঢাকায় আজকের আবহাওয়া" প্রশ্নে সঠিক অর্থ নির্ধারণের জন্য এনএলপি মডেল প্রশ্নের বর্তমান প্রসঙ্গ ও পরিস্থিতি বিবেচনা করে ফলাফল দেয়।
প্রসঙ্গগত সংকেত
সেমান্টিক সার্চ ইঞ্জিন প্রায়ই প্রসঙ্গগত সংকেতগুলোর উপরও কাজ করে, যেমন: - ব্যবহারকারীর বর্তমান অবস্থান, সার্চ হিস্টরি, ইত্যাদি
সেমান্টিক ইনফরমেশন রিট্রিভালে মূলত বিষয়গুলো গুরুত্ব পায়
- অর্থ: প্রশ্নের অর্থ বোঝার জন্য NLP ব্যবহার করা হয়।
- প্রাসঙ্গিকতা: ব্যবহারকারীর প্রশ্নের নির্দিষ্ট প্রসঙ্গ বোঝা এবং সঠিক তথ্য সরবরাহ করা।
- সেন্টিমেন্ট এনালাইসিস: সার্চ ইঞ্জিন কনটেন্টের অনুভূতি বা সেন্টিমেন্টও বোঝার চেষ্টা করে।
- এন্টিটি: কনটেন্টে ব্যবহৃত এন্টিটি (যেমন ব্যক্তি, স্থান, ঘটনা) চিহ্নিত করে, যা কোয়েরির সাথে আরও ভালোভাবে মিলিয়ে দেখতে সহায়ক।
- কনসেপ্ট-বেজড রিট্রিভাল: শুধু শব্দের সাথে মিলানো নয়, বরং প্রশ্নের ধারণা এবং প্রসঙ্গ বুঝে তথ্য বের করা।
সেমান্টিক ইনফরমেশন রিট্রিভাল সিস্টেম - চ্যাটবট, প্রশ্ন-উত্তর , এবং জটিল সার্চের ক্ষেত্রে কার্যকর। গুগলের তথ্যমতে, গুগলে প্রতিদিন ১৫% সার্চ নতুন হয়, যা সেমান্টিক র্যাঙ্কিং ব্যবহারে করে রিলেভেন্ট রেজাল্ট দেয়।
হাইব্রিড র্যাঙ্কিং
বর্তমানে বেশিরভাগ সার্চ ইঞ্জিনে হাইব্রিড র্যাঙ্কিং পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়, যেখানে BM25, ভেক্টর এবং সেমান্টিক র্যাঙ্কিং একত্রে কাজ করে। এতে প্রাথমিকভাবে BM25 দ্বারা প্রাথমিক র্যাঙ্কিং এবং পরবর্তী ধাপে সঠিক ফলাফল নিশ্চিত করতে সেমান্টিক এবং ভেক্টর পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।
এই সমন্বিত পদ্ধতি বর্তমানে সার্চ ইঞ্জিনের মান উন্নয়ন ও দ্রুত ফলাফল দিতে ৮০% ক্ষেত্রে সফল ফলাফল সরবরাহ করতে পারে, যা ব্যবহারকারীদের সার্চ অভিজ্ঞতাকে আরও উন্নত করেছে।
মন্তব্য
এই আর্টিকেলটি যারা এসইও তে আর একটু ভালো করতে চান তাদের উদ্দেশে লেখা হয়েছে। র্যাঙ্কিং এর উপরের পদ্ধতিগুলোর সাথে কিছু পপুলার থিওরি ও এসইও স্ট্রাটেজির সম্পর্কে ধারণা স্পষ্ট করা যায়।
যেমনঃ
স্টেটমেন্ট ১ঃ সিমেন্টিক এসইওতে ভালো ফলাফল পেতে সময় লাগে।
গুগলের হাইব্রিড র্যাঙ্কিং সম্পর্কে ধারণা পেলে এটা পরিষ্কার বোঝা যায়।
স্টেটমেন্ট ২ঃ বেসিক অনপেজ এর প্রয়োজনীয়তা ঠিক আগের মত আছে
এটা ফেলে দেবার মত উক্তি নয়। আমার মতে সিমেন্টিক এসইও বা চলমান পদ্ধতি দুটোর যেকোন একটি ফোকাস করলে সেটা সব সময় ভালো ফলাফল নাও দিতে পারে।
এই আর্টিকেলটি যদি গুগল বা এসইও র্যাংকিং ফ্যাক্টর এর মত কিওয়ার্ডে SERP - এ পাওয়া গেলে অবাক হবার কোন কারণ থাকবে না।
BM25 এবং TF-IDF এর মধ্যে মূল পার্থক্য কি?
TF-IDF কনটেন্টের শব্দের গুরুত্ব নির্ধারণ করে, যেখানে BM25 অতিরিক্ত রিলেভেন্স (প্রাসঙ্গিকতা) যোগ করতে ডকুমেন্টের দৈর্ঘ্যেরও প্রভাব নিয়ে আসে। কোনটিকে বেছে নিতে হবে, তা নির্ভর করে সার্চ কুয়েরির ধরণ ও কনটেন্টের প্রকৃতির উপর।
কেন ভেক্টর র্যাঙ্কিং প্রায়ই কিওয়ার্ড-বেসড র্যাঙ্কিং থেকে বেশি নির্ভুল?
ভেক্টর র্যাঙ্কিং শুধু কিওয়ার্ড নয়, বরং কনটেন্টের সমগ্র অর্থ বা রিলেভেন্স বুঝতে সক্ষম। এটি কিয়ারের অর্থ-ভিত্তিক সাদৃশ্য মেট্রিক্সের (যেমন কোসাইন সিমিলারিটি) মাধ্যমে বেশি নির্ভুল ফলাফল প্রদান করে।
সেমান্টিক সার্চ কীভাবে কাজ করে?
সেমান্টিক সার্চ ইঞ্জিন প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP), নলেজ গ্রাফ, এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে সার্চ কোয়েরি ও ওয়েব কনটেন্টের অর্থ বুঝে ফলাফল প্রদান করে।
প্রক্রিয়ার ধাপগুলো হলো:
১. কোয়েরি বিশ্লেষণ: ব্যবহারকারীর কোয়েরি থেকে মূল কিওয়ার্ড, বাক্যাংশ, এবং এন্টিটি সনাক্ত করে সার্চের উদ্দেশ্য বোঝা।
২. নলেজ গ্রাফ ইন্টিগ্রেশন: নলেজ গ্রাফ থেকে এন্টিটি ও তাদের সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে কোয়েরির প্রসঙ্গ স্পষ্ট করা।
৩. কনটেন্ট বিশ্লেষণ: কনটেন্টের মূল বিষয়, অনুভূতি, এবং এন্টিটি বিশ্লেষণ করে কিওয়ার্ড মিলানোর বাইরে গিয়ে গভীর অর্থ খোঁজা।
৪. ফলাফল প্রদান: কোয়েরি ও কনটেন্টের সাদৃশ্য অনুযায়ী প্রাসঙ্গিক ফলাফল প্রদর্শন।
গুগল কিভাবে বুঝে কোন কনটেন্ট সবচেয়ে রিলেভেন্ট?
গুগল প্রথমে প্রতিটি কনটেন্টের শব্দ, বাক্য এবং বিষয়বস্তুর উপর নির্ভর করে। তারা দেখে ব্যবহারকারীর প্রশ্নের সাথে কনটেন্টটি কতোটা সম্পর্কিত। গুগল ডকুমেন্ট লেভেলে (যেমন: নির্দিষ্ট ওয়েবপেজ বা আর্টিকেল) কিওয়ার্ড ব্যবহারের ধরন, লিঙ্ক, কনটেন্টের বিস্তৃতি এবং আপডেটের তারিখ দেখে বুঝে কোন কনটেন্টটি সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক।
ভেক্টর র্যাঙ্কিং ও সেমান্টিক র্যাঙ্কিং পার্থক্য কি?
ভেক্টর র্যাঙ্কিং সরাসরি কিওয়ার্ড সাদৃশ্যের উপর নির্ভরশীল, যেখানে সেমান্টিক র্যাঙ্কিং শব্দের প্রসঙ্গ ও অর্থ বোঝার মাধ্যমে আরও গভীর ও নির্ভুল ফলাফল প্রদান করে।
