Quá trình phân tích truy vấn của GOOGLE

VỀ CÁC LOẠI TRUY VẤN:

Entity-seeking Query (Truy vấn tìm kiếm thực thể): Đây là loại truy vấn mà người dùng cố gắng tìm thông tin về một thực thể cụ thể nào đó. Thực thể ở đây có thể là một người, một địa điểm, một sự kiện, một tổ chức, hoặc bất kỳ đối tượng nào có thể được xác định rõ ràng.

Ví dụ, khi một người dùng nhập truy vấn “Thông tin về tháp Eiffel”, hệ thống tìm kiếm sẽ nhận ra rằng “tháp Eiffel” là thực thể cần tìm kiếm.

A Substitute Term (Thuật ngữ thay thế): Đôi khi, người dùng có thể không biết thuật ngữ chính xác để tìm kiếm hoặc họ có thể sử dụng một thuật ngữ thay thế để mô tả ý tưởng hoặc khái niệm tương tự.

Ví dụ: thay vì tìm kiếm “đau đầu”, họ có thể nhập “nhức đầu”. Cả hai thuật ngữ này đều mô tả cùng một triệu chứng nhưng được biểu hiện thông qua các từ ngữ khác nhau.

Synonym Term (Thuật ngữ đồng nghĩa): Đây là việc sử dụng các từ đồng nghĩa trong truy vấn. Hệ thống tìm kiếm sẽ sử dụng ngữ nghĩa để hiểu rằng các từ đồng nghĩa cần phải được xem xét khi tìm kiếm kết quả.

Ví dụ, “car” và “automobile” là hai từ có cùng ý nghĩa và nên trả về các kết quả tìm kiếm tương tự.

Quá trình này giúp tối ưu hóa và cá nhân hóa kết quả tìm kiếm, đồng thời đảm bảo rằng người dùng có thể nhận được thông tin họ cần ngay cả khi họ không sử dụng các từ chính xác hoặc cụm từ chính thống nhất để mô tả truy vấn của họ.

TRUY VẤN CHUẨN HÓA

Canonical Query (Truy vấn chuẩn): Đây là dạng truy vấn được xem là chuẩn mực hoặc “chính thống” cho một nhóm các truy vấn có cùng ý nghĩa hoặc mục đích. Mục đích của việc này là để xác định một phiên bản truy vấn có thể đại diện cho các biến thể khác nhau.

Ví dụ, nếu một người tìm kiếm thông tin về “how to reduce blood sugar”, “ways to lower glucose levels”, và “methods to control blood sugar”, tất cả những truy vấn này có thể được xem là biến thể của một truy vấn chuẩn như “blood sugar control methods”.

Represented Versions: Các phiên bản được đại diện là các biến thể của truy vấn chuẩn, có thể bao gồm các cách diễn đạt khác nhau, từ đồng nghĩa, hoặc các cụm từ có cùng ý nghĩa nhưng được cấu trúc khác nhau.

Trong ví dụ trên, “how to reduce blood sugar”(cách giảm lượng đường trong máu) và "ways to lower glucose levels"cách để giảm mức độ glucose) là các phiên bản được đại diện cho “blood sugar control methods (phương pháp kiểm soát lượng đường trong máu)”.

Các công cụ tìm kiếm thường sử dụng cách tiếp cận này để hiệu quả hóa việc lập chỉ mục và truy xuất thông tin, bằng cách liên kết các truy vấn tương tự hoặc liên quan chặt chẽ với nhau dựa trên ý nghĩa ngữ cảnh của chúng.

Điều này giúp cải thiện chất lượng và độ chính xác của kết quả tìm kiếm, đồng thời giúp tiết kiệm tài nguyên bằng cách tránh lặp lại việc lập chỉ mục cho các truy vấn giống nhau hoặc rất gần giống nhau.

QUERY CHARACTER VÀ ẢNH HƯỞNG LÊN SERP

Query Character chỉ đặc tính của một truy vấn, bao gồm từ ngữ, cấu trúc ngữ pháp, và ý định đằng sau câu hỏi của người dùng. Đặc tính này quyết định cách thức mà một công cụ tìm kiếm sẽ hiểu và xử lý truy vấn để tạo ra trang kết quả tìm kiếm (SERP).

  • Thiết kế SERP: Trang kết quả công cụ tìm kiếm được thiết kế để phản ánh và đáp ứng nhu cầu thông tin cụ thể của người dùng dựa trên truy vấn của họ. Các công cụ tìm kiếm sẽ sắp xếp và hiển thị thông tin một cách hữu ích nhất, dựa trên những gì hệ thống cho là ý định chính (dominant intent) và phụ (minor intent) của người dùng.

  • Search Intent: Được xác định là mục đích đằng sau một truy vấn, chẳng hạn như muốn biết thông tin, mua sắm, tìm địa chỉ, hoặc giải trí. Một truy vấn có thể có một hoặc nhiều ý định, và hiểu đúng ý định sẽ giúp cung cấp kết quả chính xác hơn.

QUERY PROCESS LÀ TÊN KHÁC CỦA QUERY PARSING

Query Process thường được sử dụng như một thuật ngữ đồng nghĩa với Query Parsing. Cả hai đều mô tả quá trình mà công cụ tìm kiếm phân tích và hiểu truy vấn của người dùng.

CÁC BƯỚC XỬ LÝ TRUY VẤN

Phía trên cùng bên phải của hình ảnh là một sơ đồ minh họa cho thấy quá trình xử lý truy vấn, bao gồm ba bước chính:

DOMAIN CLASSIFIER
  • Phân loại lĩnh vực (Domain classifier): Là bước đầu tiên, nơi mà truy vấn được phân loại vào một lĩnh vực cụ thể, như y tế, giáo dục, hoặc tài chính. Điều này giúp hệ thống tập trung vào nguồn thông tin và dữ liệu liên quan đến lĩnh vực đó.
SEMANTIC PARSING
  • Phân tích cú pháp ngữ nghĩa (Semantic parsing): Tiếp theo, hệ thống sẽ phân tích cấu trúc ngữ nghĩa của truy vấn để xác định ý nghĩa của từng từ và cụm từ, cũng như mối quan hệ giữa chúng.
INTENT DETECTION
  • Phát hiện ý định (Intent detection): Bước cuối cùng là xác định ý định của người dùng - họ đang tìm kiếm thông tin, muốn thực hiện một giao dịch, hoặc có nhu cầu nào khác. Điều này quan trọng để đảm bảo rằng kết quả được trình bày phù hợp với nhu cầu thực sự của người dùng.

Mỗi bước trong quá trình này đều quan trọng và cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo rằng kết quả tìm kiếm cung cấp thông tin đúng và hữu ích nhất cho người dùng.

OUTPUT CỦA QUÁ TRÌNH PHÂN TÍCH CÚ PHÁP TRUY VẤN

Phần “output” trên hình ảnh mô tả kết quả đầu ra sau khi truy vấn đã được phân tích cú pháp. Đây là thông tin cụ thể mà hệ thống tìm kiếm sử dụng để hiểu và cung cấp kết quả phù hợp:

DOMAIN
  • “domain”:“medical”: Truy vấn được xác định thuộc lĩnh vực y tế. Điều này cho biết rằng truy vấn có liên quan đến sức khỏe hoặc chăm sóc y tế.
ENTITIES
  • “entities” “diabetes”]: Trong truy vấn, thực thể “diabetes” (tiểu đường) được nhận diện. Đây là chủ đề cụ thể mà người dùng muốn tìm hiểu thông tin.
PATIENT
  • “patient”:“Pregnant woman”: Truy vấn cụ thể đề cập đến một nhóm bệnh nhân - phụ nữ mang thai. Điều này giúp hệ thống tập trung vào thông tin liên quan đến tiểu đường trong bối cảnh của thai kỳ.
INTENT
  • “intent”:“diet”: Ý định “diet” cho thấy người dùng đang tìm kiếm thông tin về chế độ ăn uống, có thể là liên quan đến việc quản lý tiểu đường trong thai kỳ.
SCORE
  • “score”:103.74: Điểm số này có thể đại diện cho độ chính xác hoặc mức độ liên quan của kết quả truy vấn. Số cao có thể chỉ ra rằng kết quả này rất phù hợp với các tiêu chí đã được phân tích.
SƠ ĐỒ HỆ THỐNG XỬ LÝ TRUY VẤN

Phía dưới cùng của hình ảnh là sơ đồ mô tả hệ thống xử lý truy vấn từ người dùng thông qua hai bộ phận chính:

FRONT-END PROCESSOR
  • Front-end processor: Phần này chịu trách nhiệm xử lý tương tác trực tiếp với người dùng cuối. Nó nhận kết quả từ hệ thống tìm kiếm và hiển thị chúng trên giao diện người dùng. Các công việc bao gồm việc định dạng kết quả, cung cấp giao diện trực quan, và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
BACK-END PROCESSOR
  • Back-end processor: Đây là nơi diễn ra quá trình xử lý hậu cần, bao gồm việc thực hiện truy vấn, truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, và xử lý các thuật toán xếp hạng để đánh giá và sắp xếp kết quả. Phần này không trực tiếp tương tác với người dùng nhưng là nơi xử lý dữ liệu và thông tin quan trọng để cung cấp kết quả tìm kiếm.

Quá trình từ front-end đến back-end này tạo thành một chu trình hoàn chỉnh từ khi người dùng nhập truy vấn cho đến khi họ nhận được kết quả tìm kiếm. Mỗi bước trong chu trình này đều cần được thực hiện một cách chính xác và hiệu quả để đảm bảo rằng kết quả cuối cùng phản ánh chính xác ý định và nhu cầu thông tin của người dùng.


:hash: Author: Nhật Tấn - Nghiện SEO