Các giai đoạn xử lý truy vấn Multi-Stage Query Processing

SEO SEO khác
1

Giai đoạn 0:

  • Query (502): Đây là bước khởi đầu nơi người dùng nhập truy vấn vào hệ thống.

  • Global Lexicon (508): Một bộ từ điển toàn cầu có thể được sử dụng để phân tích truy vấn.

  • Ví dụ:

  • Query (502): Người dùng nhập truy vấn: “Cách nấu phở Việt Nam”.

  • Global Lexicon (508): Hệ thống sử dụng từ điển toàn cầu để hiểu rằng “phở” là một món ăn Việt Nam.

Giai đoạn 1:

  • List of Query Terms (GTokenSet) (506): Truy vấn được chia nhỏ thành các từ hoặc cụm từ.

  • New Query Expansion Terms (510): Mở rộng truy vấn với các thuật ngữ mới có thể liên quan để tăng cơ hội tìm kiếm thành công.

  • First Stage Query Processor (516): Xử lý truy vấn ban đầu, có lẽ bằng cách đánh chỉ số và sắp xếp thông tin.

Ví dụ:

  • List of Query Terms (GTokenSet) (506): Truy vấn được chia thành các từ hoặc cụm từ: [“Cách”, “nấu”, “phở”, “Việt Nam”].

  • New Query Expansion Terms (510): Mở rộng truy vấn với các từ như “bí quyết”, “nguyên liệu”, “công thức”.

  • First Stage Query Processor (516): Xử lý các từ và cụm từ này, đánh chỉ số và sắp xếp thông tin liên quan.

Giai đoạn 2:

  • Stage 1 Result Set of DocIDs, Positions in the Docs, Scores S1 (514): Kết quả của Giai đoạn 1, bao gồm các ID tài liệu, vị trí trong tài liệu và điểm số.

  • Second Stage Query Processor (520): Xử lý tiếp kết quả từ Giai đoạn 1, có thể bằng cách lọc hoặc phân tích sâu hơn dựa trên điểm số.

  • Ví dụ:
    (514): Kết quả bao gồm danh sách các bài viết về cách nấu phở, vị trí của thông tin liên quan trong bài, và điểm đánh giá.

  • (520): Xem xét kết quả, lọc các bài viết không chính xác hoặc ít liên quan.

  • Giai đoạn 3:

    • Stage 2 Result Set of DocIDs, Positions in the Docs, Scores S2 (514): Kết quả của Giai đoạn 2, có thể đã được lọc hoặc cải thiện.

    • Third Stage Query Processor based on Attribute Selection Types (518): Giai đoạn này dựa trên việc chọn lựa các thuộc tính, có thể để tinh chỉnh kết quả tìm kiếm.

  • Giai đoạn 4:

    • Stage 3 Result Set of DocIDs, Positions in the Docs, Scores S3 (522): Kết quả của Giai đoạn 3, có lẽ là một tập hợp đã được tối ưu hóa hơn của các tài liệu và vị trí trong các tài liệu cùng điểm số của chúng.

    • Fourth Stage Query Processor based on Context (526): Xử lý dựa trên ngữ cảnh (semantic) có thể là để hiểu ngữ cảnh của truy vấn một cách sâu sắc hơn và lựa chọn các tài liệu phù hợp nhất.

  • Ví dụ:
    (522): Kết quả cuối cùng bao gồm những công thức phở được đánh giá cao và phổ biến.

  • (526): Xem xét ngữ cảnh của truy vấn để chọn lựa các bài viết cung cấp thông tin đầy đủ và dễ hiểu nhất.

  • Hệ thống giải mã (Decoding System) (524):

    • Có thể được sử dụng để chuyển đổi kết quả đã được xử lý thành dạng có thể hiển thị cho người dùng.

  • Hệ thống phản hồi người dùng (User Feedback System) (516):

    • Cho phép người dùng cung cấp phản hồi về độ liên quan của kết quả, có thể được sử dụng để cải thiện các truy vấn tương lai.

Áp dụng vào SEO như thế nào?

GIAI ĐOẠN 0: NHẬP TRUY VẤN VÀ SỬ DỤNG GLOBAL LEXICON

Giải thích: Khi bạn nhập một truy vấn vào công cụ tìm kiếm, như “Cách nấu phở Việt Nam”, hệ thống sử dụng một bộ từ điển toàn cầu để hiểu ý nghĩa của từng từ. Điều này giúp nó xác định chính xác nội dung cần tìm.

Ví dụ: Nếu bạn là một blogger ẩm thực, việc sử dụng từ ngữ chính xác như “phở” trong tiêu đề và nội dung bài viết sẽ giúp công cụ tìm kiếm dễ dàng phân loại và hiển thị bài viết của bạn cho những người tìm kiếm cách nấu phở.

GIAI ĐOẠN 1: CHIA NHỎ TRUY VẤN VÀ MỞ RỘNG TRUY VẤN

Giải thích: Sau khi nhận được truy vấn, hệ thống sẽ chia nó thành từng từ hoặc cụm từ rồi tìm kiếm các thuật ngữ liên quan để mở rộng phạm vi tìm kiếm.

Ví dụ: Trong truy vấn “Cách nấu phở Việt Nam”, hệ thống có thể thêm các từ như “bí quyết”, “nguyên liệu”, và “công thức”. Nếu bạn đã bao gồm những từ này trong các bài viết của mình, chúng sẽ có khả năng xuất hiện cao hơn trong kết quả tìm kiếm.

GIAI ĐOẠN 2 VÀ 3: XỬ LÝ VÀ LỌC KẾT QUẢ

Giải thích: Các kết quả từ giai đoạn trước sẽ được xử lý thêm để lọc ra những tài liệu không liên quan và nhấn mạnh những tài liệu chất lượng cao.

Ví dụ: Các bài viết về cách nấu phở với nhiều bình luận tích cực và chia sẻ sẽ được đánh giá cao và có vị trí cao hơn trong kết quả tìm kiếm. Nếu bài viết của bạn có nhiều tương tác tích cực từ độc giả, nó sẽ được coi là chất lượng cao và dễ dàng tìm thấy hơn. Đánh giá cao ở đây có thể hiểu dựa trên time on site trên một session hoặc là những click, scroll khi đọc bài viết ấy.

GIAI ĐOẠN 4: XỬ LÝ DỰA TRÊN NGỮ CẢNH

Giải thích: Ở giai đoạn cuối, hệ thống sẽ đánh giá ngữ cảnh của truy vấn để chọn ra những tài liệu phù hợp nhất. Điều này bao gồm việc hiểu sâu hơn về ý định và nhu cầu của người tìm kiếm.

Ví dụ (tiếp): Nếu trang web của bạn có các bài viết rõ ràng phân biệt cách làm phở truyền thống và phở cho người ăn chay, điều này giúp tăng khả năng trang web bạn được hiển thị trong các truy vấn cụ thể này. Điều này đặc biệt hữu ích khi người dùng sử dụng truy vấn rất chi tiết, chẳng hạn như thêm từ khóa “không thịt” hoặc “thực vật”.

HỆ THỐNG GIẢI MÃ VÀ PHẢN HỒI NGƯỜI DÙNG

Giải thích: Cuối cùng, sau khi đã xử lý và tinh chỉnh kết quả, hệ thống sẽ chuyển đổi chúng thành dạng có thể hiển thị cho người dùng. Ngoài ra, người dùng cũng có thể đánh giá về độ liên quan của kết quả, và phản hồi này có thể được sử dụng để cải thiện các truy vấn trong tương lai.

Ví dụ: Khi một người dùng tìm kiếm “cách nấu phở” và chọn một bài viết từ kết quả tìm kiếm, họ có thể để lại phản hồi về độ hữu ích của bài viết đó. Nếu bài viết được đánh giá cao, nó sẽ được coi là có liên quan và có thể được xếp hạng cao hơn trong các tìm kiếm tương tự sau này. Ngược lại, nếu có phản hồi tiêu cực, điều này có thể dẫn đến việc điều chỉnh kết quả để phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng. Kết quả tiêu cực ở đây chính là khi người dùng trải nghiệm tệ như: Time on site ngắn, và tỉ lê thoát ra và đọc những kết quả khác cao điều này chứng minh rằng bài viết của đang không phù hợp.

Mong rằng các bác góp ý nhẹ nhàng nhé ^^

Author: Nhật Tấn - Nghiện SEO