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Google और Bing जैसे सर्च इंजन परिणामों की रैंकिंग और प्रदर्शन कैसे करते हैं
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संक्षेप में
सर्च इंजन दो अलग-अलग प्रक्रियाओं के माध्यम से आपको परिणाम दिखाते हैं: वेब पेजों को खोजने के लिए क्रॉलिंग और इंडेक्सिंग, फिर स्वचालित रैंकिंग सिस्टम जो उन पेजों को क्वेरी के अर्थ, सामग्री की गुणवत्ता और उपयोगकर्ता के संदर्भ जैसे संकेतों पर स्कोर करते हैं। Google और Microsoft इन सिस्टम की आंशिक आधिकारिक व्याख्या प्रकाशित करते हैं लेकिन प्रत्येक संकेत को दिए गए सटीक वजन को प्रकट नहीं करते हैं। परिणाम अब केवल रैंक की गई नीली लिंक के रूप में नहीं बल्कि AI-जनित सारांश के रूप में भी प्रदर्शित हो रहे हैं जो उनके ऊपर रखे जाते हैं।
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हर बार जब कोई व्यक्ति Google या Bing में कोई क्वेरी दर्ज करता है, तो पर्दे के पीछे दो अलग-अलग काम होते हैं। पहला, इंजन को पहले से ही प्रासंगिक पेजों को खोज और संग्रहीत करना होता है। दूसरा, इसे एक सेकंड के अंश में यह निर्णय लेना होता है कि उन संग्रहीत पेजों में से कौन से पहले दिखाएं। दोनों कंपनियां इसके बारे में आधिकारिक व्याख्या प्रकाशित करती हैं, हालांकि ये अधूरी हैं।
पेज खोजना: क्रॉलिंग और इंडेक्सिंग
Microsoft Bing की प्रक्रिया को तीन चरणों में वर्णित करता है। 'Bingbot' लगातार अरबों URLs को क्रॉल करता है, उन पेजों को प्राथमिकता देते हुए जिन्हें अभी इंडेक्स नहीं किया गया है या जो बदल गए प्रतीत होते हैं। जो पेज मिलते हैं उन्हें Bing इंडेक्स में जोड़ा जाता है, जहां एल्गोरिदम परिणामों में प्रदर्शित होने के पात्र होने से पहले उनकी सामग्री का विश्लेषण करते हैं। Microsoft के समर्थन दस्तावेज़ के अनुसार, केवल तीसरे चरण में ही Bing की रैंकिंग सिस्टम उपयोगकर्ता की क्वेरी को पहले से ही इंडेक्स की गई सामग्री के विरुद्ध मेल करता है।
Google की अपनी रैंकिंग दस्तावेज़ क्रॉलिंग और इंडेक्सिंग को उसी तरह से चरणबद्ध तरीके से वर्णित नहीं करती हैं, लेकिन यह कहती है कि इसकी रैंकिंग सिस्टम 'सैकड़ों अरब वेब पेजों' का मूल्यांकन करती है जो पहले से ही इसके इंडेक्स में हैं, दिए गए सर्च के लिए सबसे प्रासंगिक खोजने के लिए, और रैंकिंग मुख्य रूप से साइट के आधार पर नहीं बल्कि पेज-दर-पेज के आधार पर होती है।
वे संकेत जो क्रम का निर्धारण करते हैं
Google के आधिकारिक 'सर्च कैसे काम करती है' पृष्ठ अपने रैंकिंग संकेतों को पाँच श्रेणियों में विभाजित करते हैं: क्वेरी का अर्थ, पेज की सामग्री की प्रासंगिकता, उस सामग्री की गुणवत्ता, पेज की उपयोगिता, और खोजकर्ता के स्थान, भाषा और सेटिंग जैसा संदर्भ। अर्थ के बारे में, Google कहता है कि एक भाषा-समझ प्रणाली जिसे इसने पाँच साल से अधिक समय में बनाया है, पूरी भाषाओं में 30% से अधिक सर्च में परिणामों में सुधार लाई है। गुणवत्ता के लिए, Google अन्य प्रमुख साइटों को इंगित करता है या किसी पेज का संदर्भ देने वाले को विश्वसनीयता के संकेत के रूप में देखता है।
Google की अलग Search Central दस्तावेज़ें उन विशिष्ट सिस्टम का नाम देती हैं जो यह काम करते हैं, जिनमें PageRank-शैली की लिंक विश्लेषण, अवधारणाओं की व्याख्या के लिए RankBrain और neural matching सिस्टम, एक passage-ranking सिस्टम जो किसी पेज के व्यक्तिगत अनुभागों को रैंक कर सकता है, और SpamBrain शामिल हैं, जिसका उपयोग उस सामग्री और व्यवहार को खोजने के लिए किया जाता है जो Google की spam नीतियों का उल्लंघन करता है। वही दस्तावेज़ नोट करता है कि कुछ मजबूत साइट-व्यापी संकेत रखने का यह मतलब नहीं है कि किसी साइट से सभी सामग्री हमेशा उच्च रैंक दी जाएगी।
Microsoft महत्व के क्रम में Bing के रैंकिंग पैरामीटर सूचीबद्ध करता है: क्वेरी इरादे की प्रासंगिकता (समानार्थी शब्दों को पहचानना सहित), सामग्री की गुणवत्ता और विश्वसनीयता, क्लिक-थ्रू दर और परिणाम पर समय व्यतीत करने के माध्यम से मापी गई उपयोगकर्ता की मशगूली, सूचना की ताजगी, स्थान और भाषा मिलान, और पेज लोड समय।
| संकेत समूह | Google (Search Central / सर्च कैसे काम करती है) | Bing (Microsoft समर्थन) |
|---|---|---|
| क्वेरी समझ | क्वेरी का अर्थ — भाषा मॉडल इरादे और समानार्थी शब्दों की व्याख्या करते हैं | प्रासंगिकता — क्वेरी इरादे से मेल, शब्दार्थ समतुल्य सहित |
| सामग्री की गुणवत्ता | गुणवत्ता — विशेषज्ञता, सत्ता और विश्वसनीयता संकेत | गुणवत्ता और विश्वसनीयता — सत्ता, पारदर्शिता, मौलिकता |
| उपयोगकर्ता व्यवहार | प्रासंगिकता आंशिक रूप से एकीकृत, गुमनाम इंटरैक्शन डेटा द्वारा सूचित | उपयोगकर्ता की मशगूली — क्लिक-थ्रू दर और परिणाम पर समय व्यतीत |
| ताजगी | एक समर्पित ताजगी सिस्टम समय-संवेदनशील क्वेरी के लिए नई सामग्री को प्राथमिकता देता है | ताजगी — सूचना कितनी वर्तमान है |
| पेज उपयोगिता | उपयोगिता — मोबाइल-अनुकूलता और लोड गति को टाई-ब्रेकर के रूप में उपयोग किया जाता है | पेज लोड समय — कार्यक्षमता सीधे रैंकिंग को प्रभावित करती है |
| संदर्भ | संदर्भ और सेटिंग — स्थान, भाषा और सर्च इतिहास | स्थान और भाषा — भौगोलिक और भाषाई मिलान |
लिंक की सूची से परे
Microsoft की दस्तावेज़ कहती है कि Bing सादी 'नीली लिंक' से अधिक प्रदर्शित करता है: तथ्यात्मक प्रश्नों के सीधे उत्तर, छवि और वीडियो वर्टिकल, क्यूरेट किए गए समाचार परिणाम, खरीदारी गाइड, और नक्शा-आधारित स्थानीय परिणाम। कंपनी कहती है कि यह बाल शोषण, कॉपीराइट उल्लंघन, spam और गैर-सहमति वाली अंतरंग छवियों से जुड़ी सामग्री को भी कम करता है या हटाता है, और ऐसी हटाने की अनुरोधों पर पारदर्शिता रिपोर्ट प्रकाशित करता है।
Google पर, परिणाम पृष्ठ का प्रारूप स्वयं स्थानांतरित हो रहा है। Similarweb डेटा का हवाला देते हुए, TechCrunch ने रिपोर्ट किया कि Google की AI Overviews — AI-जनित सारांश जो पारंपरिक परिणाम सूची से ऊपर दिखाई देते हैं — लगभग 15% सर्च से बढ़कर मध्य-2026 तक लगभग 43% में विकसित हुए हैं। एक ही रिपोर्ट ने कहा कि Google की बातचीत 'AI Mode' विशेषता से विज़िट जून 2025 में 126 मिलियन से मई 2026 तक 279 मिलियन तक बढ़ गए, यह भी कहते हुए कि उपयोगकर्ता तेजी से परिणाम पृष्ठ पर AI-जनित उत्तरों को पढ़ने में समय बिता रहे हैं बजाय बाहरी साइटों पर क्लिक करने के।
कुछ अच्छे साइट-व्यापी संकेत रखने का यह मतलब नहीं है कि किसी साइट से सभी सामग्री हमेशा उच्च रैंक दी जाएगी।
परिणाम पढ़ने वाले किसी के लिए इसका क्या मतलब है
न तो कंपनी प्रत्येक रैंकिंग कारक को दिए गए सटीक गणितीय वजन को प्रकट करती है, और दोनों अपने सिस्टम को कई स्वचालित संकेतों के संयोजन के रूप में वर्णित करते हैं न कि एक एकल सूत्र के रूप में। Microsoft Bing की रैंकिंग को मशीन लर्निंग के साथ बनाया गया के रूप में वर्णित करता है जो आंशिक रूप से मानव-न्याय किए गए आदर्श परिणामों के उदाहरणों पर प्रशिक्षित है। Google तुलनीय स्वचालित सिस्टमों के मिश्रण का वर्णन करता है, कुछ लगातार चल रहे हैं और अन्य, जैसे आवधिक 'core updates', इसकी Search Central दस्तावेज़ के अनुसार, अलग-अलग घटनाओं के रूप में चल रहे हैं।
प्रश्न
- परिणाम दिखाने से पहले सर्च इंजन किन मुख्य चरणों से गुजरता है?
- Bing पर Microsoft की दस्तावेज़ के अनुसार, प्रक्रिया में तीन चरण होते हैं: पेज खोजने के लिए वेब को क्रॉल करना, उन पेजों को इंडेक्स करना ताकि उनका विश्लेषण किया जा सके, और फिर मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके इंडेक्स की गई पेजों को विशिष्ट क्वेरी के विरुद्ध रैंक करना।
- Google कहता है कि यह पेजों को रैंक करने के लिए कौन से कारक उपयोग करता है?
- Google के आधिकारिक 'सर्च कैसे काम करती है' पृष्ठ पाँच संकेत समूहों को सूचीबद्ध करते हैं: क्वेरी का अर्थ, पेज की सामग्री की प्रासंगिकता, उस सामग्री की गुणवत्ता, पेज की उपयोगिता, और खोजकर्ता के स्थान और भाषा जैसा संदर्भ।
- क्या उपयोगकर्ता क्लिक व्यवहार वास्तव में रैंकिंग को प्रभावित करता है?
- हां। Microsoft कहता है कि Bing क्लिक-थ्रू दर और परिणाम पर समय व्यतीत करने को सीधे मशगूली संकेत के रूप में उपयोग करता है, और Google कहता है कि यह प्रासंगिकता को आंकने के हिस्से के रूप में एकीकृत, गुमनाम इंटरैक्शन डेटा का उपयोग करता है, प्रत्येक कंपनी की अपनी दस्तावेज़ के अनुसार।
- सर्च परिणामों में AI-जनित सारांश अब सादे परिणामों से ऊपर क्यों दिखाई दे रहे हैं?
- Google ने अपनी AI Overviews विशेषता का विस्तार किया है; Similarweb से TechCrunch द्वारा उद्धृत डेटा दिखाता है कि ये AI सारांश लगभग 15% से मध्य-2026 तक लगभग 43% सर्च तक विकसित हुए हैं, Google की बातचीत 'AI Mode' के बढ़ते उपयोग के साथ।
- क्या कोई वेबसाइट एक कारक को ठीक करके, जैसे साइट-व्यापी विश्वास संकेत, शीर्ष रैंकिंग की गारंटी दे सकता है?
- नहीं। Google की Search Central दस्तावेज़ स्पष्ट रूप से कहती है कि मजबूत साइट-व्यापी संकेत रखने का यह मतलब नहीं है कि उस साइट की सभी सामग्री हमेशा उच्च रैंक दी जाएगी, क्योंकि रैंकिंग मुख्य रूप से पेज-दर-पेज के आधार पर मूल्यांकन किया जाता है।
स्रोत
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