فهرست مطالب

فهرست مطالب

چگونه الگوریتم‌های پیشرفته گوگل، دنیای سئو را متحول کردند

چگونه الگوریتم‌های پیشرفته گوگل، دنیای سئو را متحول کردند

زمان خواندن: 8 دقیقه

1403/8/1

چرا رتبه سایت شما به طور ناگهانی افت می‌کند؟ در دنیای دیجیتال امروز، گوگل به عنوان پیشتاز موتورهای جستجو، نقش اساسی در رتبه‌بندی و نمایش محتواهای آنلاین دارد. الگوریتم‌های این شرکت به‌طور مداوم به‌روزرسانی می‌شوند تا تجربه کاربری بهتری را فراهم کنند و از تقلب در رتبه‌بندی سایت‌ها جلوگیری شود. الگوریتم‌هایی مانند پاندا، پنگوئن و مرغ مگس‌خوار تأثیر زیادی در تغییرات سئو داشتند، اما این تنها بخشی از داستان است. در ادامه به بررسی چندین الگوریتم گوگل و تأثیرات آن‌ها بر سئو خواهیم پرداخت.

بررسی مهم‌ترین الگوریتم‌های گوگل و تأثیر آن‌ها بر سئو

گوگل

الگوریتم پاندا: تمرکز بر کیفیت محتوا

الگوریتم پاندا، معرفی‌شده در سال ۲۰۱۱، با هدف افزایش کیفیت محتوا در وب‌سایت‌ها طراحی شد. این الگوریتم سایت‌هایی که محتوای کم‌ارزش، تکراری یا کپی‌شده داشتند را شناسایی کرده و آن‌ها را جریمه می‌کند. پس از این به‌روزرسانی، سایت‌های با محتوای تکراری و ضعیف، افت شدیدی در ترافیک تجربه کردند. مثال: وب‌سایت‌هایی که به‌صورت گسترده از محتوای تولیدشده به‌صورت خودکار یا تکراری استفاده می‌کردند، با کاهش رتبه مواجه شدند.

eBay یکی از سایت‌هایی بود که پس از به‌روزرسانی پاندا، رتبه خود را به دلیل وجود صفحات بی‌کیفیت از دست داد. eBay مجبور شد استراتژی محتوایی خود را تغییر دهد و صفحات غیرمفید را حذف کند.

گوگل

الگوریتم پنگوئن: مبارزه با لینک‌سازی اسپم

الگوریتم پنگوئن که در سال ۲۰۱۲ معرفی شد، با هدف مقابله با لینک‌سازی غیرطبیعی و اسپم طراحی شده است. این الگوریتم لینک‌های خریداری‌شده یا لینک‌دهی غیرمرتبط را جریمه کرده و سایت‌هایی که به این روش‌ها تکیه داشتند، دچار افت رتبه شدند. مثال: سایت‌هایی که از لینک‌های خریداری‌شده و غیرطبیعی استفاده می‌کردند، پس از این به‌روزرسانی جریمه شدند و مجبور به پاکسازی لینک‌های غیرمعتبر شدند.

J.C. Penney به دلیل استفاده از شبکه‌های لینک اسپم، توسط الگوریتم پنگوئن به شدت جریمه شد. آنها مجبور شدند کل استراتژی لینک‌سازی خود را تغییر دهند و لینک‌های اسپم را حذف کنند تا بتوانند رتبه خود را بازیابی کنند.

گوگل

الگوریتم مرغ مگس‌خوار (Hummingbird): بهبود درک محتوای جستجو

مرغ مگس‌خوار در سال ۲۰۱۳ معرفی شد و تمرکز اصلی آن بر بهبود توانایی گوگل در درک معنای جستجوهای کاربران بود. این الگوریتم به گوگل کمک می‌کند تا نتایج مرتبط‌تری با جستجوهای کاربران، حتی با جملات پیچیده یا محاوره‌ای، ارائه دهد. مثال: اگر کسی جستجو کند “بهترین روش‌های کاهش وزن بدون ورزش”، الگوریتم مرغ مگس‌خوار تلاش می‌کند به معنای کلی جستجو توجه کند و نه فقط به کلمات کلیدی.

Groupon به‌عنوان یکی از مثال‌های موفق الگوریتم مرغ مگس‌خوار، با استفاده از استراتژی‌های جستجوی طولانی‌تر و محاوره‌ای توانست نتایج بهتری در جستجوهای محلی و محاوره‌ای کسب کند.

گوگل

الگوریتم RankBrain: هوش مصنوعی در خدمت جستجو

RankBrain در سال ۲۰۱۵ معرفی شد و یک سیستم یادگیری ماشینی است که به گوگل کمک می‌کند تا جستجوهای پیچیده‌تر را بهتر درک کند. این الگوریتم به جای تطابق دقیق با کلمات کلیدی، تلاش می‌کند مفهوم کلی جستجو را درک کند و نتایج بهتری ارائه دهد. مثال: اگر جستجو کنید “بهترین مکان‌ها برای پیاده‌روی در تابستان”، RankBrain متوجه می‌شود که شما به دنبال پیشنهاداتی برای مقصدهای خنک و مناسب برای تابستان هستید.

Moz با مطالعه RankBrain متوجه شد که برای موفقیت در این الگوریتم، تمرکز بر بهینه‌سازی برای کلمات کلیدی طولانی‌تر و سوالات پیچیده کاربران اهمیت زیادی دارد.

الگوریتم BERT: درک بهتر معنای کلمات

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)، معرفی‌شده در سال ۲۰۱۹، به گوگل کمک می‌کند تا معنای دقیق‌تر کلمات در جملات را به‌ویژه در جستجوهای محاوره‌ای و پیچیده درک کند. این الگوریتم تلاش می‌کند تا کلمات در متن را نه به‌صورت جداگانه، بلکه در کنار یکدیگر و با توجه به معنای کلی جمله بررسی کند. مثال: اگر جستجو کنید “چگونه با یک دوست ناراحت صحبت کنیم”، BERT درک می‌کند که شما به دنبال توصیه‌هایی برای مدیریت این موقعیت حساس هستید، نه فقط تعریف کلمه “ناراحت”.

پس از انتشار BERT، NPR (National Public Radio) دریافت که محتواهایی که از زبان طبیعی و جمله‌های محاوره‌ای استفاده می‌کنند، عملکرد بهتری در نتایج جستجو دارند.

الگوریتم PageRank: پایه و اساس ارزش لینک‌ها

PageRank یکی از قدیمی‌ترین الگوریتم‌های گوگل است که هنوز هم نقشی اساسی در ارزیابی صفحات وب ایفا می‌کند. این الگوریتم براساس تعداد و کیفیت لینک‌های ورودی به یک صفحه، میزان اعتبار آن را ارزیابی می‌کند. مثال: اگر صفحه‌ای درباره “رژیم غذایی سالم” از سایت‌های معتبر زیادی لینک دریافت کند، گوگل آن را به‌عنوان یک منبع قابل اعتماد شناسایی می‌کند و در نتایج جستجو رتبه بالاتری به آن اختصاص می‌دهد.

Wikipedia یکی از نمونه‌های موفق الگوریتم PageRank است که به دلیل دریافت لینک‌های فراوان از منابع معتبر، همواره در صدر نتایج جستجو قرار دارد.

الگوریتم سیستم‌های تازگی (Freshness Systems): اولویت به محتوای جدیدتر

سیستم‌های تازگی گوگل با هدف نمایش محتوای تازه‌تر و به‌روزتر در جستجوهای مرتبط با رویدادهای جدید طراحی شده‌اند. این الگوریتم به کاربران کمک می‌کند تا جدیدترین اطلاعات را دریافت کنند. مثال: اگر جستجو کنید “آخرین اخبار تکنولوژی ۲۰۲۴”، سیستم تازگی اطمینان می‌دهد که جدیدترین مقالات و اخبار مرتبط با تکنولوژی نمایش داده شود.

TechCrunch و سایر وب‌سایت‌های خبری که به سرعت اخبار جدید را منتشر می‌کنند، به لطف الگوریتم Freshness اغلب در بالای نتایج جستجوی گوگل برای موضوعات جدید دیده می‌شوند.

گوگل

الگوریتم تطابق عصبی (Neural Matching): درک بهتر مفاهیم پشت جستجوها

تطابق عصبی یک سیستم هوش مصنوعی است که به گوگل کمک می‌کند تا به‌جای تمرکز صرف بر کلمات کلیدی، مفاهیم پشت جستجوهای کاربران را بهتر درک کند. این الگوریتم باعث می‌شود گوگل نتایج دقیق‌تری برای جستجوهای کلی‌تر ارائه دهد. مثال: اگر جستجو کنید “راهکارهای خواب بهتر”، گوگل مقالاتی درباره بهبود کیفیت خواب را نمایش می‌دهد، حتی اگر دقیقاً همان عبارت جستجو نشده باشد.

IMDB نمونه‌ای است که با استفاده از Neural Matching، جستجوهایی که کاربران به صورت عمومی درباره فیلم‌ها انجام می‌دهند را به نتایج دقیق‌تری هدایت می‌کند.

الگوریتم سیستم‌های حذف نتایج تکراری (Deduplication Systems): جلوگیری از تکرار نتایج

این الگوریتم‌ها برای حذف نتایج تکراری از صفحات جستجو طراحی شده‌اند. گوگل تلاش می‌کند تا فقط مرتبط‌ترین و معتبرترین نسخه از یک محتوا را نمایش دهد. مثال: اگر جستجو کنید “راهنمای سفر به پاریس”، گوگل نسخه اصلی مقاله را نشان می‌دهد و نسخه‌های تکراری را حذف می‌کند.

TripAdvisor به عنوان یک مثال موفق، از الگوریتم Deduplication بهره‌مند شده است، زیرا گوگل محتوای تکراری آن را کاهش داده و نسخه‌های اصلی‌تر و با کیفیت‌تر را برجسته می‌کند.

گوگل

الگوریتم رتبه‌بندی بخش‌ها (Passage Ranking System): نمایش بخش‌های خاص از صفحات

این الگوریتم به گوگل اجازه می‌دهد تا حتی اگر یک صفحه وب کاملاً با جستجوی کاربر مطابقت نداشته باشد، بخش‌های مرتبط آن صفحه را به عنوان نتیجه مناسب نمایش دهد. مثال: اگر جستجو کنید “چگونه خستگی را کاهش دهیم”، گوگل ممکن است یک پاراگراف خاص از یک مقاله بزرگ را که به این سوال پاسخ می‌دهد، نمایش دهد.

Healthline و سایر وب‌سایت‌های پزشکی توانستند از این الگوریتم استفاده کنند تا بخش‌های خاصی از مقالات طولانی‌شان، مانند توضیحات درمان یا نکات سلامتی، مستقیماً در نتایج جستجو به نمایش درآید.

گوگل

تفاوت‌های کلیدی بین الگوریتم‌های گوگل: کدام الگوریتم چه کاری انجام می‌دهد؟

گوگل از الگوریتم‌های مختلفی برای بهبود نتایج جستجو استفاده می‌کند. بعضی از این الگوریتم‌ها ممکن است مشابه به نظر برسند، اما در واقع تفاوت‌های مهمی دارند. در اینجا چند تا از این الگوریتم‌ها را با هم مقایسه می‌کنیم تا بفهمیم هر کدام دقیقاً چه کاری انجام می‌دهند.

RankBrain vs. Neural Matching

چه شباهتی دارند؟

  • هر دو از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند تا معنای پشت جستجوهای کاربران را بفهمند، حتی وقتی که دقیقاً از همان کلمات استفاده نشده باشد.

تفاوت‌ها:

  • RankBrain یاد می‌گیرد که چطور جستجوهای پیچیده را بهتر درک کند. مثلاً وقتی شما به دنبال “بهترین کفش‌های پیاده‌روی برای هوای بارانی” هستید، RankBrain می‌فهمد که شما کفش‌های ضدآب می‌خواهید، حتی اگر دقیقاً این کلمه‌ها را استفاده نکرده باشید.
  • Neural Matching بیشتر به دنبال این است که مفهوم کلی جستجوی شما را بفهمد. اگر شما “راهکارهای خواب بهتر” را جستجو کنید، این الگوریتم می‌تواند مقالات مفیدی درباره بهبود کیفیت خواب پیدا کند، حتی اگر دقیقاً از این عبارت استفاده نشده باشد.

 BERT vs. Hummingbird

چه شباهتی دارند؟

  • هر دو برای این طراحی شده‌اند که به گوگل کمک کنند جستجوهای پیچیده و محاوره‌ای را بهتر بفهمد.

تفاوت‌ها:

  • Hummingbird بیشتر به گوگل کمک می‌کند که معنای کلی یک جمله طولانی را درک کند. مثلاً وقتی کسی می‌پرسد “چطور می‌توانم وزن کم کنم بدون ورزش”، Hummingbird تلاش می‌کند تمام جمله را بفهمد و نتایج مناسبی ارائه دهد.
  • BERT دقیق‌تر عمل می‌کند. این الگوریتم می‌تواند معنی هر کلمه را در متن کامل جمله درک کند. مثلاً وقتی کسی جستجو می‌کند “چگونه با یک دوست ناراحت صحبت کنیم”، BERT می‌فهمد که به دنبال توصیه‌ای برای برخورد با یک دوست ناراحت هستید.

PageRank vs. Penguin

چه شباهتی دارند؟

  • هر دو به لینک‌هایی که به سایت‌ها داده می‌شود توجه دارند و از آن‌ها برای تعیین اعتبار و رتبه سایت‌ها استفاده می‌کنند.

تفاوت‌ها:

  • PageRank به تعداد و کیفیت لینک‌هایی که سایت‌ها از دیگر سایت‌ها دریافت می‌کنند نگاه می‌کند. هر چه لینک‌ها معتبرتر باشند، رتبه سایت بالاتر می‌رود.
  • Penguin بیشتر به دنبال لینک‌های غیرطبیعی یا اسپم است. سایت‌هایی که لینک‌های غیرمعتبر و خریداری‌شده دارند، توسط Penguin جریمه می‌شوند و رتبه‌شان پایین می‌آید.

گوگل

الگوریتم‌های پیشرفته گوگل به‌طور چشمگیری دنیای سئو را تغییر داده‌اند و کسب‌وکارها و تولیدکنندگان محتوا را مجبور کرده‌اند تا خود را با استانداردهای پیچیده‌تری تطبیق دهند. از تمرکز الگوریتم پاندا بر کیفیت محتوا تا استفاده از یادگیری ماشینی در الگوریتم RankBrain، هر یک از این به‌روزرسانی‌ها به هدف بهبود ارتباط و تجربه کاربری در نتایج جستجو طراحی شده‌اند. این تغییرات، استراتژی‌های سنتی سئو را به چالش کشیده و نیازمند تمرکز بیشتر بر نیت کاربر، تولید محتوای معنادار و استفاده از روش‌های سئوی اخلاقی است.

با توجه به تحولات مداوم در دنیای سئو، به‌روز ماندن با تغییرات الگوریتم‌های گوگل برای حفظ دیدپذیری و رقابت‌پذیری ضروری است. آینده سئو به احتمال زیاد شامل ادغام بیشتر هوش مصنوعی و معیارهای تجربه کاربری بهبود یافته خواهد بود، بنابراین کسب‌وکارها باید انعطاف‌پذیری و آمادگی بیشتری برای مواجهه با این تغییرات داشته باشند.

این مقاله توسط تیم تحقیق و توسعه FLEXI NEXA نوشته شده است که متعهد به ارائه بینش‌ها و راه‌حل‌های پیشرو در حوزه بازاریابی دیجیتال و بهینه‌سازی موتورهای جستجو است.

 

سوالات متداول

کاربران به دنبال آخرین به‌روزرسانی‌ها هستند تا بفهمند چگونه این تغییرات بر رتبه‌بندی سایت آن‌ها تأثیر می‌گذارد.

 

با وجود قدیمی بودن این الگوریتم‌ها، همچنان کاربران به دنبال درک تاثیرات آنها بر سئوی مدرن هستند.

بسیاری از کسب‌وکارها پس از افت ترافیک و رتبه‌بندی به دنبال راه‌حل‌هایی برای بازیابی رتبه خود هستند.

 

به‌عنوان یکی از الگوریتم‌های کلیدی گوگل، کاربران اغلب می‌خواهند بفهمند RankBrain چگونه نتایج جستجو را بهبود می‌بخشد.

کاربران به دنبال توصیه‌هایی هستند تا قبل و بعد از هر به‌روزرسانی الگوریتم، سایت خود را آماده کنند.

 

به دلیل اهمیت بک‌لینک‌ها در سئو، این سوال یکی از رایج‌ترین سوالات در بین کاربران است.

با افزایش استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند RankBrain و BERT، کاربران بیشتر به تأثیر آن‌ها بر سئو علاقه‌مندند.

با گسترش جستجوی صوتی، این سوال به یکی از نیازهای ضروری برای سئو تبدیل شده است.

 

با تمرکز گوگل بر معیارهای تجربه کاربری، بسیاری از کاربران به دنبال بهبود امتیاز Core Web Vitals هستند.

 

متخصصان سئو و صاحبان وب‌سایت‌ها همیشه به دنبال روش‌هایی هستند که بتوانند به‌روزرسانی‌های گوگل را دنبال کنند تا از جریمه‌های احتمالی جلوگیری کنند.

انتخاب زبان

English
USA
En
français
Farance
Fr
فارسی
Iran
Fa
हिन्दी
India
Hi
русский
Russia
Ru
Türk
Turkey
Tr
中文
China
Ch
Arabi
Al Alam
Ar
Español
Spania
Es

Digital Journey!

Start to digital Journey success

Select Language

English
USA
En
français
Farance
Fr
فارسی
Iran
Fa
हिन्दी
India
Hi
русский
Russia
Ru
Türk
Turkey
Tr
中文
China
Ch
Arabi
Al Alam
Ar
Español
Spania
Es

Select Language

English

United States

Français

France

中文

China

Türkçe

Türkiye

Select Language

English

United States

Français

France

中文

China

Türkçe

Türkiye