Collaborative Filtering In SEO

Collaborative Filtering হলো একটি সুপারিশকৃত সিস্টেম বা রেকমেন্ডেশন অ্যালগরিদম, যা ব্যবহারকারীর আগ্রহ ও আচরণগত প্যাটার্নের ভিত্তিতে নির্দিষ্ট কন্টেন্ট বা পণ্য সুপারিশ করে। এটি মূলত ব্যবহারকারীদের অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে অন্যান্য ব্যবহারকারীদের পছন্দের অনুমান করে কাজ করে, যেমন Amazon, Netflix-এর রেকমেন্ডেশন সিস্টেম যেখানে আপনার আগের পছন্দ এবং অন্যান্য ব্যবহারকারীদের একই ধরনের পছন্দের ভিত্তিতে সুপারিশ দেওয়া হয়।

Collaborative Filtering এর ধারণা

Collaborative Filtering পদ্ধতি ব্যবহারকারীদের পছন্দ এবং আগ্রহের উপর ভিত্তি করে সুপারিশ প্রদান করে। এর মূল ধারণা হলো:

• যদি দুটি ব্যবহারকারীর একই ধরনের পছন্দ থাকে, তবে ভবিষ্যতে তাদের পছন্দের বিষয়েও মিল থাকবে।
• কোনো ব্যবহারকারী যদি পূর্বে একাধিক পণ্যের প্রতি আগ্রহ দেখিয়ে থাকে, তবে তাকে সেই পণ্যের মতো অন্য পণ্যও সুপারিশ করা যায়।

Collaborative Filtering এর ধরণ:

Collaborative Filtering প্রধানত দুই ধরনের হয়:

1. User-based Collaborative Filtering:
   • এই পদ্ধতিতে ব্যবহারকারীদের মিলের উপর ভিত্তি করে সুপারিশ তৈরি করা হয়।
   • যদি দুজন ব্যবহারকারী একই ধরনের কন্টেন্ট পছন্দ করেন, তবে এক ব্যবহারকারীর পছন্দের নতুন কন্টেন্ট অন্য ব্যবহারকারীকে সুপারিশ করা হয়।
2. Item-based Collaborative Filtering:
   • এখানে পণ্যের মিলের উপর ভিত্তি করে সুপারিশ তৈরি করা হয়।
   • দুটি পণ্য যদি আগের ব্যবহারকারীদের দ্বারা একই সময়ে ব্যবহৃত হয়, তবে একটি পণ্য পছন্দ করলে দ্বিতীয়টিও সুপারিশ করা হয়।

উদাহরণ

ধরা যাক Netflix-এর সুপারিশ ব্যবস্থা: যদি ব্যবহারকারী A এবং ব্যবহারকারী B একই রকম মুভি পছন্দ করেন, তবে Netflix ধারনা করে যে তাদের ভবিষ্যতেও একই ধরনের মুভির প্রতি আগ্রহ থাকতে পারে। সেক্ষেত্রে ব্যবহারকারী A-এর দেখানো মুভি ব্যবহারকারী B কে এবং ব্যবহারকারী B-এর পছন্দগুলো ব্যবহারকারী A কে সুপারিশ করা হবে।

Collaborative Filtering এর গাণিতিক ভিত্তি: Cosine Similarity

SEO তে Collaborative Filtering এর ব্যবহার

Collaborative Filtering SEO তে সরাসরি ব্যবহৃত না হলেও, এটি ই-কমার্স ওয়েবসাইট এবং কন্টেন্ট ভিত্তিক সাইটে প্রয়োজনীয় এবং কার্যকর। এটির মাধ্যমে SEO-তে সুবিধা নেওয়া যায়:

1. ব্যবহারকারীদের জন্য প্রাসঙ্গিক কন্টেন্ট সুপারিশ:
   • ব্যবহারকারীর আগ্রহের উপর ভিত্তি করে সম্পর্কিত ব্লগ পোস্ট, প্রোডাক্ট পেজ বা ভিডিও সাজেশন দেওয়া যায়।
2. প্রবণতা বিশ্লেষণ:
   • কোন ধরনের কন্টেন্ট, পণ্য বা কিওয়ার্ড ব্যবহারকারীদের আকর্ষণ করছে তা Collaborative Filtering-এর মাধ্যমে বিশ্লেষণ করে আগ্রহ অনুযায়ী কন্টেন্ট সাজানো সম্ভব।
3. CTR (Click-Through Rate) বৃদ্ধি:
   • ব্যবহারকারীর পছন্দ অনুযায়ী প্রাসঙ্গিক কন্টেন্ট বা পণ্যের সুপারিশের মাধ্যমে সাইটের CTR বাড়ানো যায়।
4. ব্যবহারকারীর সময় বৃদ্ধি:
   • প্রাসঙ্গিক কন্টেন্ট সুপারিশের মাধ্যমে ব্যবহারকারীর ওয়েবসাইটে অবস্থান সময় বৃদ্ধি করা যায়, যা SEO-তে ভালো প্রভাব ফেলে।