جستجوی معنایی چیست؟

در دنیای امروز، رقابت در فضای آنلاین بسیار دشوار شده است. هر روزه میلیون‌ها وبسایت برای جذب ترافیک وبسایت خود و بهبود جایگاه سایت خود در موتورهای جستجو در حال رقابت با یکدیگر می باشند. یکی از روش‌های مؤثر برای این منظور استفاده از جستجوی معنایی است. در این مقاله، با مفهوم جستجوی معنایی آشنا می‌شویم و نحوه استفاده از آن برای بهبود سئو و جذب ترافیک سایت را بررسی می‌کنیم.

با پیشرفت موتورهای جستجو، روش‌های جدیدی برای پردازش جستجوهای کاربران و نمایش بهترین نتایج پیدا می‌کنند. جستجوی معنایی یا همان Semantic Search یک پیشرفت بسیار بزرگی بود که به موتورهای جستجو کمک کرد تا به جای پیدا کردن فقط کلمات کلیدی، مفهوم واقعی این کلمات و سرچ کاربر را به او نشان دهد.

جستجوی معنایی چیست؟

جستجوی معنایی Semantic Search به روشی گفته می‌شود که به موتورهای جستجو کمک می‌کند تا مفهوم و معنای دقیق جستجوهای کاربران را درک کنند. در گذشته، موتورهای جستجو معمولاً بر اساس کلمات کلیدی تعیین می‌کردند که یک وبسایت به چه موضوعی اشاره دارد. اما با توسعه هوش مصنوعی و الگوریتم‌های پیشرفته، موتورهای جستجو به معناهای دیگر و مترادف های کلمات کلیدی نیز دقت می کنند و نتایج جستجو را بر اساس این معنا به کاربران نشان می دهند.

به عنوان یک مثال فرض کنید که شما در حال جستجوی اطلاعاتی درباره ی “موسیقی جاز” هستید. در جستجوی سنتی، شما ممکن است کلمات کلیدی “موسیقی جاز” را وارد کنید و سپس نتایج جستجو را بررسی کنید. با این روش، نتایج ممکن است شامل مقالات، ویدئوها، صفحات وب و غیره باشد، اما شما همچنان باید تلاش کنید تا به دنبال اطلاعات دقیق و مفید بگردید.

اما در جستجوی معنایی، به جای جستجوی کلمات کلیدی، موتور جستجو می‌کوشد تا به مفهوم واقعی پشت این کلمات بپردازد. به عنوان مثال، شما ممکن است به جستجوی “تاریخچه موسیقی جاز” یا “آثار مشهور موسیقی جاز” بپردازید. در این روش، موتور جستجو می‌تواند به شما اطلاعات دقیق‌تر و مرتبط‌تر را ارائه دهد، به عنوان مثال، تاریخچه و برخی از هنرمندان مشهور موسیقی جاز. به این ترتیب، جستجوی معنایی به شما کمک می‌کند تا به اطلاعات دقیق‌تر و با کیفیت بالاتری دسترسی پیدا کنید.

چرا جستجوی معنایی مهم است؟

استفاده از Semantic Search در بهینه‌سازی سئو وبسایت شما بسیار مهم است. با تأکید بر مفهوم و معنای دقیق کلمات کلیدی، موتورهای جستجو قادر خواهند بود بهترین و مرتبط‌ترین نتایج را به کاربران ارائه دهند. این به شما کمک می‌کند تا جایگاه وبسایت خود در نتایج جستجو بهبود دهید و در نتیجه ترافیک و بازدیدکنندگان خود را افزایش دهید.

جستجوی معنایی بر چه اساسی نتایج را به کاربران نشان می دهد؟

جستجوی معنایی تحت تاثیر عوامل مختلفی قرار دارد و با توجه به فاکتورهای زیادی آنها را در نتایج جستجو به کاربران نشان می دهد، همانطور که میدانید نتایج جستجو می تواند برای یک کلمه کلیدی برای دو کاربر متفاوت باشد و تحت تأثیر موارد مختلفی قرار می گیرد، از جمله می توان به این موارد اشاره کرد:

1. موقعیت مکانی
2. سابقه جستجوی شما
3. اخبار و رویدادهای روز
4. ترندها

همه این عوامل بر جستجوی معنایی تاثیر می گذارند. به عنوان مثال، زمانی که “محمدرضا گلزار” را در گوگل سرچ کنید، احتمالا با توجه به اخبار و موضوعاتی که این اواخر ترند شده است، “عکس های عروسی محمدرضا گلزار” و …  را مشاهده خواهید کرد.

جستجوی معنایی از چه زمانی آغاز شد؟

در این بخش می خواهیم نگاهی به تاریخچه جستجوی معنایی بپردازیم.

گراف دانش Knowledge Graph (2012)

Knowledge Graph یکی از ابزارهای مهم و روش‌های مورد استفاده در موتور جستجوی گوگل است که برای بهبود جستجوی کاربران در وب و تحلیل داده‌های موجود در آن استفاده می‌شود.

این ابزار به صورت یک پایگاه داده از اطلاعات ساختاری و مفهومی درباره موجودیت‌های مختلف (مانند افراد، شرکت‌ها، مکان‌ها و غیره) ساخته شده است و به کاربران اجازه می‌دهد تا با جستجو در این داده‌ها، به سرعت به اطلاعات دقیق‌تری درباره موضوعات مختلف دسترسی پیدا کنند.

مزیت این ابزار در این است که به جای اینکه به دنبال مجموعه‌ای از کلمات کلیدی مشخص در یک صفحه وب باشد، از داده‌های ساختاری استفاده می‌کند تا به کاربران در فهم بهتر موضوعات کمک کند. با این روش، کاربران به سرعت می‌توانند به اطلاعات دقیق‌تر و با کیفیت بالاتری دسترسی پیدا کنند.

Knowledge Graph در سال ۲۰۱۲ به عنوان یک قابلیت جدید در موتور جستجوی گوگل معرفی شد و تا به حال بهبودهای چشمگیری در فرآیند جستجو و نتایج آن ایجاد کرده است.

الگوریتم مرغ مگس خوار Hummingbird (2013)

الگوریتم مرغ مگس خوار یکی از به‌روزرسانی‌های مهم الگوریتم جستجوی گوگل است که در سال ۲۰۱۳ معرفی شد. این به‌روزرسانی یکی از بزرگترین تغییراتی بود که در الگوریتم جستجوی گوگل اعمال شده و باعث بهبود عملکرد جستجوی گوگل شد.

در این به‌روزرسانی، گوگل سعی کرد تا به جای تمرکز بر روی کلمات کلیدی، به مفهوم جستجوهای کاربران توجه کند. بدین منظور، الگوریتم Hummingbird از تکنولوژی پردازش زبان طبیعی NLP  استفاده می‌کند تا مفهوم جستجوهای کاربران را بهتر درک کند و بهترین نتایج را ارائه دهد.

به‌طوری ‌که با این به‌روزرسانی، گوگل قادر شد تا به جستجوی مفهومی ترکیبی از کلمات کلیدی بپردازد و تنها به جستجوی کلمات کلیدی محدود نماند. این به معنای این است که الگوریتم مرغ مگس خوار قادر است به سوالات و جستجوهای کاربران با توجه به مفهوم کلی آن‌ها بهترین پاسخ را نشان دهد.

هدف اصلی از این به‌روزرسانی، بهبود تجربه کاربری کاربران در جستجوی گوگل بوده است. با این به‌روزرسانی، کاربران می‌توانند به نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری دسترسی پیدا کنند و به سرعت به اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی پیدا کنند.

الگوریتم رنک برین

RankBrain در سال ۲۰۱۵ معرفی شد. این به‌روزرسانی از تکنولوژی هوش مصنوعی AI  و ماشین لرنینگ استفاده می‌کند تا به جستجوی مفهومی و بهتری برای کاربران پرداخته و به نتایج بهتری دسترسی دهد.

رنک برین عمدتاً برای پردازش جستجوهای بلند و پیچیده استفاده می‌شود. با استفاده از ماشین لرنینگ، این الگوریتم قادر است بهترین نتایج را برای جستجوهای پیچیده که قبلاً در جستجوی گوگل وجود نداشته‌اند، ارائه دهد.

هدف اصلی از این به‌روزرسانی، بهبود دقت و کیفیت نتایج جستجو بوده است. با استفاده از رنک برین، گوگل قادر است به سرعت به سوالات و جستجوهای پیچیده کاربران پاسخ دهد و بهترین نتایج را ارائه دهد. به عنوان یکی از به‌روزرسانی‌های مهم الگوریتم جستجوی گوگل، رنک برین باعث بهبود تجربه کاربری کاربران در جستجوی گوگل شده است.

الگوریتم برت BERT (2019)

BERT یک تکنیک پردازش زبان است که توسط شرکت گوگل در سال 2019 اجرا شد. این کلمه مخفف عبارت Representations Encoder Bidirectional from Transformers می باشد.

به عبارت دیگر می توان گفت با آمدن این الگوریتم گوگل در درک جستجوهای محاوره ای قدرتش دو برابر شد.

به‌ عنوان مثال، فرض کنید که شما به دنبال پاسخی برای سوال “چطور می‌توان فرش‌های قدیمی را تمیز کرد؟” هستید. با استفاده از BERT، گوگل می‌تواند بهترین نتیجه را برای این سوال پیدا کند، به‌ طوری ‌که ممکن است نتایجی شامل مقالات، ویدئوها و صفحات وب باشد که به شستن فرش‌های قدیمی مربوط هستند.

با استفاده از BERT، گوگل قادر است بهترین نتایج را برای جستجوهای پیچیده و طولانی‌تر ارائه دهد و به کاربران کمک می‌کند تا به سرعت به اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی پیدا کنند. هدف اصلی از این به‌روزرسانی، بهبود دقت و کیفیت نتایج جستجو بوده است، الگوریتم گوگل ارتباط را درک نمی کرد. اما بعد از الگوریتم برت توانست منظور جستجوگر را بهتر بفهمد.

الگوریتم مام MUM (2021)

MUM که مخفف عبارت Multitask Unified Model  میباشد یک چارچوب پردازش زبان است که توسط گوگل در سال 2021 به روی کار آمد.

گوگل می گوید که MUM هزار برابر قدرتمندتر از BERT است.

MUM می تواند تصاویر، ویدئو و فایل های صوتی را درک کند. همچنین چند زبانه است. بنابراین می تواند اطلاعات مربوط به درخواست جستجوی شما را پیدا کند، حتی زمانی که آن اطلاعات به زبان دیگری باشد باز هم متوجه منظور شما خواهد شد.

با استفاده از الگوریتم مام گوگل می‌تواند جستجو و تصویر را همزمان پردازش کند.

همانطور که می بینید، گوگل در یک بازه زمانی کوتاه پیشرفت های بزرگی داشته است. فقط برای درک بهتر جستجوگران و ارائه نتایج دقیق تر به بهبود ادامه خواهد داد و از این چیزی که در حال حاضر است نیز پیشرفت خواهد کرد.

روش‌های جستجوی معنایی

برای انجام جستجوی معنایی، روش‌های مختلفی وجود دارند که از آن‌ها می‌توان برای بهینه ‌سازی جستجو استفاده کرد. یکی از روش‌های رایج، استفاده از الگوریتم‌های هوشمند مبتنی بر ماشین لرنینگ است. در این روش، سیستم با تحلیل داده‌ها و معنای کلمات، مدلی را تشکیل می‌دهد که بتواند مفاهیم و ارتباطات معنایی را درک کند و در نتیجه، نتایج بهتری را ارائه دهد.

استفاده از جستجوی معنایی در بهینه‌سازی وب

یکی از کاربردهای مهم جستجوی معنایی، بهینه‌سازی وب است. با استفاده از این روش جستجو، می‌توان بهبود قابل توجهی در نتایج جستجو وب داشت باشیم. با توجه به اینکه جستجوی معنایی تلاش می‌کند تا معنای دقیق جستجو را درک کند، می‌توان با استفاده از این روش، رتبه سایت‌ در نتایج جستجو را بهبود بخشید.

مزایا و معایب جستجوی معنایی

جستجوی معنایی به دلایل زیادی مورد توجه قرار گرفته است. برخی از مزایا و معایب این روش عبارتند از:

مزایای جستجوی معنایی چیست؟

دقت بالاتر: با توجه به تحلیل مفهوم واقعی جستجو، دقت نتایج جستجو بسیار بالاتر می رود.

تفاوت جستجوی معنایی با جستجوی کلمه‌ای: جستجوی معنایی به مفهوم کلمات نیز می پرازد و بر همین اساس به کاربران به نمایش می گذارد، اما در جستجوی کلمه ای تنها کلمه سرچ شده را به کاربران نشان می دهد.

بهبود تجربه کاربری: نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تر باعث بهبود تجربه کاربری در جستجو می‌شود و کاربران هدف به راحتی می توانند شما را پیدا کنند.

معایب جستجوی معنایی چیست؟

پردازش پیچیده: جستجوی معنایی نیازمند پردازش‌های پیچیده و الگوریتم‌های پیشرفته است که ممکن است نیازمند دانش و مطالعه بیشتری باشد.

امکان خطا: هنوز جستجوی معنایی آن پیشرفتی که مد نظرمان است را نداشته و ممکن است در برخی موارد خطاها و ناهماهنگی‌ها وجود داشته باشد.

جستجوی معنایی به عنوان یک رویکرد پیشرفته در جستجو، توانسته است تا با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند و تحلیل دقیق معنای واقعی جستجو، نتایجی را ارائه دهد که با توجه به نیازهای کاربران شما می باشند. با توجه به مزایا و معایب این روش، استفاده از جستجوی معنایی در بهینه‌سازی وب و بهبود نتایج جستجو می‌تواند برای شما ترافیک زیادی را جذب نماید.

سوالات متداول

جستجوی معنایی چرا با جستجوی کلمه ‌ای متفاوت است؟

جستجوی معنایی بر اساس تحلیل و فهم مفهوم کلمات است و نتایج متفاوتی را ارائه می‌دهد که با جستجوی کلمه ‌ای تفاوت دارد.

آیا جستجوی معنایی دقیق‌تر است؟

بله، جستجوی معنایی با توجه به تحلیل معنای واقعی جستجو دقت بالاتری دارد.

آیا جستجوی معنایی بر روی تمامی زبان‌ ها قابل انجام است؟

بله، جستجوی معنایی می‌تواند بر روی زبان ‌های مختلف انجام شود.

آیا جستجوی معنایی بهینه‌سازی وب را تحت تأثیر قرار می‌دهد؟

بله، جستجوی معنایی می‌تواند در بهبود نتایج جستجو وب و بهینه‌سازی وب تأثیرگذار باشد.

چگونه می‌توانم از جستجوی معنایی در سایت خود استفاده کنم؟

می‌توانید از الگوریتم‌های هوشمند مبتنی بر ماشین لرنینگ برای پیاده‌سازی جستجوی معنایی در سایت خود استفاده کنید و نتایج بهتری را برای کاربران ارائه دهید.