सर्च एपीआई क्या है?

Scrapeless Deep SerpApi उन्हें अदृश्य पृष्ठ इंटरफेस को स्वयं व्यक्त किए बिना वर्तमान Google सर्च परिणामों की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए संरचित सर्च-एंगिन डेटा प्रदान करता है।

सर्च एपीआई की परिभाषा और मुख्य श्रेणियाँ

सर्च एपीआई एक प्रोग्रामेटिक इंटरफेस है जो एक क्वेरी स्वीकार करता है और एक मशीन-पठनीय प्रतिक्रिया जैसे JSON में सर्च से संबंधित परिणाम या मेटाडाटा लौटाता है।

यह शब्द कई उत्पादों को कवर करता है। एक साइट-सर्च एपीआई एक अनुप्रयोग द्वारा स्वामित्व वाली सामग्री को खोजता है। एक एंटरप्राइज-सर्च एपीआई निजी दस्तावेज़ों और जुड़े भंडारों को खोजता है। एक वेब-सर्च एपीआई एक प्रदाता के अनुक्रमणिका की खोज करता है। एक एसईआरपी डेटा एपीआई एक सर्च एंजिन द्वारा उत्पन्न सार्वजनिक परिणाम पृष्ठ को एकत्र करता है। ये श्रेणियाँ स्रोत, रैंकिंग सिस्टम, अनुमतियों, कवरेज, और प्रतिक्रिया स्कीमा में भिन्न होती हैं, इसलिए 'सर्च एपीआई' एक अदला-बदली के रूप में एक समान क्षमता नहीं है।

परिभाषा अधिक उपयोगी हो जाती है जब यह अवलोकनीय प्रमाण से जुड़ी होती है। यह रिकॉर्ड करें कि क्या दिखाई दिया, इसे कैसे लेबल किया गया, यह पृष्ठ पर कहां बैठा, किस पृष्ठ या इकाई ने जानकारी प्रदान की, और इंटरफेस ने क्या कार्रवाई की। Google कस्टम सर्च JSON एपीआई संदर्भ सही समय में वास्तविक सर्च उत्पाद के साथ टर्मिनॉलजी को एंकर करने के लिए आवश्यक पहले पक्ष का विवरण प्रदान करता है, न कि तीसरे पक्ष की रिपोर्टिंग लेबल।

क्वेरी पैरामीटर से संरचित परिणामों तक

एक क्लाइंट एक क्वेरी के साथ अनुरोध भेजता है जिसमें समर्थन किए गए नियंत्रण जैसे भाषा, भूगोल, पृष्ठ गणना, फ़िल्टर, या सर्च प्रकार शामिल होते हैं। सेवा कॉलर को प्रमाणित करती है, सर्च चलाती है या प्राप्त करती है, प्रतिक्रिया को सामान्य बनाती है, और मेटाडाटा के साथ परिणाम लौटाती है। एपीआई के आधार पर, परिणाम वस्तुओं में शीर्षक, गंतव्य URL, स्निपेट्स, रैंक, चित्र, स्थानीय क्षेत्रों या विशेषताओं-विशिष्ट ब्लॉकों शामिल हो सकते हैं।

कुछ एपीआई एक नियंत्रित अनुक्रमणिका को क्वेरी करते हैं, जो स्थिर स्कीमा और स्पष्ट दायरा प्रदान करता है। एसईआरपी एपीआई एक बाहरी सर्च इंटरफेस का प्रतिनिधित्व करते हैं, इसलिए फ़ील्ड क्वेरी और बाजार के आधार पर भिन्न हो सकते हैं। सर्च सुविधाएँ अनुपस्थित, भिन्न क्रम में या समय के साथ जोड़ी जा सकती हैं। उत्पादन क्लाइंट को वैकल्पिक फील्ड को नल के रूप में मानना चाहिए और अपनी स्वयं की सामान्यीकृत स्कीमा को संस्करण दें बजाय इसके कि हर प्रतिक्रिया में समान मॉड्यूल होने की उम्मीद करें।

सर्च इंटरफेस स्वतंत्र लेकिन समन्वित प्रणालियों से बनाए गए हैं। यही कारण है कि एक अवलोकन को स्थायी नियम में सामान्यीकृत नहीं किया जाना चाहिए। सामान्यीकृत फ़ील्ड और कच्चे सबूत दोनों को संरक्षित करें। सामान्यीकृत परत रिपोर्टिंग का समर्थन करती है; कच्ची परत विश्लेषकों को वर्गीकरण को पुनर्विज़िट करने देती है जब लेआउट, शब्दावली, या विशेषता व्यवहार बदलता है।

अनुप्रयोगों में सर्च एपीआई कहाँ फिट होते हैं

सर्च एपीआई सॉफ़्टवेयर को उत्तर आधार, दस्तावेज़ खोजने, दृश्यमानता की निगरानी करने, रिकॉर्ड समृद्ध करने, और उपयोगकर्ताओं को प्रासंगिक जानकारी पर रूट करने की अनुमति देते हैं। उनका लाभ केवल HTML से बचने में नहीं हैं। एक अच्छी तरह से डिजाइन की गई एपीआई पूर्वानुमानिक प्रमाणन, पैरामीटर, संरचित क्षेत्र, उपयोग नियंत्रण, और त्रुटि अर्थशास्त्र प्रदान करती है। इससे पृष्ठ-विशिष्ट पार्सिंग की मात्रा को कम किया जा सकता है जिसे एक एप्लिकेशन को स्वामित्व में लेना होगा।

अलग-अलग टीमें समान सर्च सतह के बारे में अलग-अलग प्रश्न पूछती हैं। एक SEO टीम दृश्यता और क्लिक को स्पष्ट करना चाहती है। एक कंटेंट टीम जानना चाहती है कि कौन से प्रश्न और प्रारूप एक पृष्ठ के योग्य हैं। एक ब्रांड टीम जानना चाहती है कि किसी इकाई का वर्णन कैसे किया जाता है। एक उत्पाद टीम अधिग्रहण को सफल उपयोगकर्ता परिणामों के साथ जोड़ना चाहती है। एक उपयोगी रिपोर्ट एक बार साझा अवलोकन को उजागर करती है, फिर प्रत्येक टीम को अपनी स्वयं की निर्णय प्रक्रिया के माध्यम से इसे व्याख्या करने देती है।

एक खोज एपीआई का मूल्यांकन कैसे करें

स्रोत कवरेज, ताजगी, भौगोलिक नियंत्रण, भाषा समर्थन, परिणाम निष्ठा, सुविधा कवरेज, स्कीमा स्थिरता, विलंबता वितरण, उपयोग सीमाएँ, अनुपालन की स्थिति, और कुल लागत का मूल्यांकन करें। वास्तविक काम का प्रतिनिधित्व करने वाले परीक्षण प्रश्नों का उपयोग करें: पर्य navigational, स्थानीय, सूचना, वाणिज्यिक, अस्पष्ट, और कम-परिणाम मामले। मूल्यांकन के दौरान कच्ची प्रतिक्रियाएँ सहेजें ताकि स्कीमा भिन्नताएँ दिखाई दें न कि एक सफलता दर में संकुचित हों।

एक स्थिर प्रश्न सेट और लिखित नमूने की नीति के साथ शुरू करें। डेटा एकत्र करने से पहले बाजारों, भाषाओं, उपकरण मान्यताओं, अवलोकन अनुसchedule, और साक्ष्य प्रारूप को परिभाषित करें। ब्रांडेड, गैर-ब्रांडेड, स्थानीय, सूचना, और वाणिज्यिक प्रश्नों को अलग-अलग समूहों में रखें। इससे एक उच्च-वॉल्यूम श्रेणी को दूसरे में महत्वपूर्ण परिवर्तन छिपाने से रोका जा सकेगा।

दो स्तर की मीट्रिक का उपयोग करें। अवलोकन स्तर परिणाम का स्वयं का वर्णन करता है: उपस्थिति, क्रम, पाठ, प्रारूप, स्रोत, लिंक, और परिवेश मॉड्यूल। परिणाम स्तर वर्णन करता है कि उसके बाद क्या हुआ: छापें, विज़िट, सहभागिता, रूपांतरण, समर्थन समाधान, या कोई अन्य लक्ष्य। गूगल सर्च एसेंशियल्स नीचे की पात्रता या प्रणाली व्यवहार को समझाता है; आंतरिक विश्लेषिकी बताती है कि क्या एक्सपोजर ने ऑडियंस की मदद की।

समान को समान से तुलना करें। एक परिवर्तन विश्वसनीय माना जाता है जब प्रश्न समूह, बाजार, भाषा, डिवाइस धारणा, और कैप्चर विधि स्थिर रहती है। जब इनमें से कोई भी इनपुट बदलता है, तो अवलोकन को नए खंड के रूप में चिह्नित करें बजाय इसके कि इसे पुराने प्रवृत्ति रेखा में मजबूर किया जाए। गायब या अनुपस्थित विशेषताओं को स्पष्ट रूप से स्टोर करें; चुप्पी को संग्रह त्रुटि के साथ भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए।

एक उत्पादन-तैयार खोज एपीआई चयन प्रक्रिया

एक दोहराने योग्य अध्ययन प्रश्न डिज़ाइन, संग्रह, सामान्यीकरण, समीक्षा, और रिपोर्टिंग को अलग करता है। उन चरणों को अलग रखने से परिणाम का ऑडिट की जा सकने योग्य होता है और आश्चर्यजनक चार्ट दिखाई जाने के बाद इतिहास को फिर से लिखने की प्रलोभन को कम करता है।

1. निर्णय परिभाषित करें। व्यापार या संपादकीय प्रश्न पहले लिखें। एक स्पष्ट निर्णय यह निर्धारित करता है कि कौन से प्रश्न, बाजार, क्षेत्र और साक्ष्य आवश्यक हैं और अनियोजित संग्रह को रोकता है।
2. एक प्रतिनिधि प्रश्न सेट बनाएं। मूल शर्तों, लम्बे पूंछ के प्रश्नों, तुलना, नेविगेशनल खोजों, और बाजार-विशिष्ट भिन्नताओं को शामिल करें जो ऑडियंस से मेल खाते हैं। प्रवृत्ति रिपोर्टिंग से पहले एक बुनियादी सेट को स्थिर करें।
3. नियंत्रित अवलोकनों को कैप्चर करें। स्थान, भाषा, डिवाइस धारणा, और समय खिड़कियों को स्थिर रखें। दृश्य सामग्री, लिंक, स्रोत स्वामित्व, और कच्चे पृष्ठ या स्क्रीनशॉट संदर्भ को सहेजें।
4. बिना बारीकियों के सामान्यीकृत करें। अवलोकनों को स्थिर क्षेत्रों में मानचित्रित करें, लेकिन मूल शब्दों और वैकल्पिक मॉड्यूल को बनाए रखें।nullable फ़ील्ड का उपयोग करें क्योंकि खोज विशेषताएँ शर्तीय होती हैं न कि सुनिश्चित।
5. सामग्री के परिवर्तनों की समीक्षा करें। यह पुष्टि करें कि साक्ष्य में एक स्पष्ट लाभ, हानि, या स्रोत परिवर्तन मौजूद है। इंटरफ़ेस परिवर्तनों को सामग्री परिवर्तनों और रैंकिंग परिवर्तनों से अलग वर्गीकृत करें।
6. परिणाम को परिणामों से जोड़ें। साइट विश्लेषिकी, रूपांतरण, समर्थन डेटा, या ब्रांड अनुसंधान के साथ अवलोकन को जोड़ें केवल तभी जब खोज-सतह रिकॉर्ड पूरा हो।

सक्रिपलेस दो उपयोगी संग्रह पथ प्रदान करता है। एक प्रबंधित ब्राउज़र तब उपयुक्त होता है जब दृश्य लेआउट और इंटरएक्शन व्यवहार महत्वपूर्ण होते हैं। एक संरचित खोज डेटा उत्पाद तब उपयुक्त होता है जब प्रलेखित फ़ील्ड उपयोग केस को कवर करते हैं। एआई उत्तर मॉनिटरिंग एक कार्यप्रवाह से लाभान्वित होती है जो प्रांप्ट, प्रतिक्रिया, और संदर्भों को एक साथ संरक्षित करती है। उस सतह का चयन करें जो शोध प्रश्न से मेल खाती है न कि हर कार्य को एक ही स्कीमा के माध्यम से मजबूर कर दें।

एकीकरण तोड़ने वाले खोज एपीआई मान्यताएँ

एक खोज एपीआई स्वचालित रूप से हर लौटाए गए आइटम को पुनः प्रकाशित करने की अनुमति नहीं देता है। गंतव्य सामग्री अपनी स्वयं की अधिकारों, शर्तों, और गोपनीयता सीमाओं के अधीन रहती है। संग्रहीत व्यक्तिगत डेटा को न्यूनतम करें, उपयोग नियमों का सम्मान करें, और जब उत्पाद या लाइसेंस इसकी आवश्यकता करता है, तो श्रेय बनाए रखें। साथ ही एक खोज परिणाम को अंतर्निहित दावे की सच्चाई से अलग पहचानें; पुनर्प्राप्ति और सत्यापन अलग-अलग चरण होते हैं।

• शीर्षक कवरेज द्वारा चयन। सही प्रश्नों, बाजारों, और क्षेत्रों का परीक्षण करें जिनकी आवश्यकता है।
• हर क्षेत्र मौजूद होने का अनुमान लगाना। विशेषता ब्लॉकों और वैकल्पिक गुणों को नल करने वाले के रूप में मॉडल करें।
• उत्पत्ति की अनदेखी करना। रिकॉर्ड करें कि किस इंडेक्स या खोज सतह ने परिणाम उत्पन्न किया।
• पुनर्प्राप्ति को वैधता के रूप में मानना। लौटाया गया परिणाम मूल्यांकन के लिए साक्ष्य है, स्वचालित प्रमाण नहीं।

एक और सामान्य त्रुटि यह है कि विशेषता की मदद करने के लिए यह जांचने से पहले एक विशेषता के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जाता है। दृश्यता मूल्यवान हो सकती है, लेकिन सही गंतव्य को अभी भी अगले कार्य का समाधान करने की आवश्यकता होती है। एक संक्षिप्त उत्तर ध्यान आकर्षित कर सकता है जबकि एक विस्तृत पृष्ठ विश्वास, तुलना, या रूपांतरण अर्जित कर सकता है। दोनों स्तरों को जानबूझकर डिज़ाइन करें।

गूगल सर्च रैंकिंग सिस्टम गाइड इस विषय के चारों ओर व्यापक खोज व्यवहार या डेटा मॉडल की जांच के लिए उपयोगी है। अधिकार संदर्भों को दावा से निकट रखें, और उत्पाद साक्ष्य को सामान्य खोज इंजन तथ्यों से अलग रखें।

निष्कर्ष

एक खोज एपीआई एक प्रश्न को संरचित खोज डेटा में परिवर्तित करता है, लेकिन वह डेटा के पीछे का क्रम, रैंकिंग प्रणाली, और पृष्ठ सतह यह निर्धारित करता है कि प्रतिक्रिया का क्या अर्थ है। पहले श्रेणी का चयन करें, फिर वास्तविक अनुप्रयोग के खिलाफ निष्ठा, नियंत्रण, स्कीमा, और शासन का मूल्यांकन करें।

टिकाऊ अभ्यास सरल है: सतह को ठीक से परिभाषित करें, इसे एक नियंत्रित संदर्भ में अवलोकन करें, कच्चे साक्ष्य को संरक्षित करें, और उपयोगकर्ता परिणामों के साथ परिवर्तनों को केवल तब ही जोड़ें जब खोज रिकॉर्ड साउंड हो। वह अनुशासन विश्लेषण को उत्पन्न करता है जो इंटरफ़ेस परिवर्तनों को सहन करता है और संपादकीय, एसईओ, ब्रांड, और उत्पाद टीमों को साझा तथ्यात्मक आधार देता है।