كيف تستخدم محركات البحث الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

[hmonower998]

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد المواقع؟ وكثفت محركات البحث، وخاصة جوجل، التي تهيمن على السوق، في السنوات الأخيرة بشكل كبير من استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين خدماتها. وكانت إحدى أهم الخطوات في هذا الاتجاه هي تقديم RankBrain في عام 2015.

RankBrain وخوارزميات Google الأخرى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي

تساعد هذه الخوارزمية القائمة على التعلم الآلي Google على تفسير استعلامات المستخدم بشكل أفضل، خاصة الجديدة أو النادرة، من خلال فهم السياق الذي تمت صياغتها فيه. بفضل هذا، يستطيع محرك البحث تقديم نتائج أكثر دقة وذات صلة حتى بالنسبة للاستعلامات التي كان من الصعب التنبؤ بها في السابق. ولكن هذه ليست الطريقة الوحيدة التي تستخدم بها جوجل الذكاء الاصطناعي. تعتبر الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي حاسمة أيضًا في تحليل نوايا المستخدم.

تغييرات الخوارزمية في عام 2022 الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحث
الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحثتغييرات خوارزمية جوجل في عام 2022
تحليل نية المستخدم

وهذا يعني أن Google لا تحاول التعرف على الكلمات الحرفية في الاستعلام فحسب، بل تحاول أيضًا فهم ما يريد المستخدم العثور عليه بالفعل. ارقام ايرانيه الهدف النهائي هو تقديم إجابة تتوافق بشكل وثيق مع احتياجات الباحث الفعلية. هل يستطيع الذكاء الاصطناعي تخمين النوايا أم يمكنه التنبؤ بالتغيرات في النوايا؟

تخصيص نتائج البحث

علاوة على ذلك، يتيح لك الذكاء الاصطناعي تخصيص نتائج البحث وتكييفها مع التفضيلات الفردية وسجل التصفح وموقع المستخدم. وبفضل هذا، يتلقى كل واحد منا مجموعة مختلفة قليلاً من النتائج، المصممة خصيصًا لتلبية احتياجاته - مما يجعل البحث في الإنترنت أكثر فعالية وملاءمًا لاحتياجاتنا.

خوارزميات أخرى مدعومة بالذكاء الاصطناعي من Google
على الرغم من أن RankBrain اكتسبت الكثير من الشهرة باعتبارها واحدة من أولى وأهم خوارزميات Google المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، إلا أنها ليست الطريقة الوحيدة التي يستخدم بها عملاق البحث الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) هي خوارزمية رئيسية أخرى تم تقديمها لفهم سياق استعلامات المستخدم بشكل أفضل.

نظرة عامة على خوارزميات Google الرئيسية الأخرى التي تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي

بفضل تقنية التعلم العميق، يقوم BERT بتحليل الاستعلامات بأكملها، بدلاً من التركيز على الكلمات الفردية، مما يسمح بفهم أكثر دقة لنوايا المستخدم. هناك خوارزمية أخرى مهمة وهي المطابقة العصبية، والتي تساعد محرك البحث على فهم المعنى الدلالي للعبارات حتى لو كانت لا تحتوي على الكلمات الرئيسية بالضبط.

كيف تعمل الخوارزميات الأخرى مع RankBrain

بالإضافة إلى ذلك، يركز DeepRank على فهم محتوى الصفحة في سياق استعلامات المستخدم، مما يسمح له بتقديم نتائج أكثر دقة. تعمل كل هذه الخوارزميات، جنبًا إلى جنب مع RankBrain، معًا لإنشاء شبكة معقدة ولكنها فعالة للغاية لصنع القرار.

يمكن أن يكون RankBrain مسؤولاً عن تفسير الاستعلامات غير المعروفة، بينما يركز BERT وNeural Matching على الفهم العميق للغة والسياق. تعمل هذه الخوارزميات معًا، من خلال الذكاء الاصطناعي، على تمكين Google من التحسين المستمر في تقديم النتائج الأكثر ملاءمة ودقة للمستخدمين في جميع أنحاء العالم.

تحليل نوايا المستخدم في سياق الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحث
أصبح تحليل نوايا المستخدم أحد الجوانب الرئيسية لتحسين محركات البحث الحديثة، ويلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أساسيًا في هذه العملية. عندما يقوم المستخدم بإدخال استعلام في شريط البحث، فإن الكلمات الرئيسية الحرفية لا تنقل دائمًا الصورة الكاملة لما يبحث عنه بالفعل.

كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في فهم ما يبحث عنه المستخدم ؟

ولهذا السبب تم تصميم الخوارزميات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي مثل RankBrain وBERT لفك رموز النوايا الفعلية للمستخدمين من خلال تحليل السياق وسجل البحث السابق وعوامل أخرى. على سبيل المثال، يعد الاستعلام "كيفية رعاية بساتين الفاكهة في المنزل" استعلامًا حرفيًا، ولكن قد يكون المقصود "أحتاج إلى دليل للمبتدئين لزراعة بساتين الفاكهة". يتيح لنا الذكاء الاصطناعي التمييز بين هذه التفاصيل الدقيقة.

الفرق بين الاستفسارات الحرفية والنوايا الفعلية.

بالإضافة إلى ذلك، وبفضل التعلم الآلي، أصبحت خوارزميات محرك البحث أكثر تعقيدًا في فهم الاختلافات بين الكلمات الحرفية ونية المستخدم. على سبيل المثال، إذا كتب شخص ما عبارة "بيتزا بالقرب مني"، يفهم الذكاء الاصطناعي أن المستخدم من المحتمل أن يبحث عن مطعم بيتزا في موقعه الحالي، بدلاً من معلومات عامة حول البيتزا. هذه القدرة على التفسير والتكيف بناءً على الإشارات والبيانات الدقيقة تدعم فعالية محركات البحث الحديثة وتؤكد أهمية تحليل نية المستخدم في عصر الذكاء الاصطناعي.