7 مرحله + روش آیا الگوریتم Rank Brain گوگل کار می کند؟ 24 نکته
الگوریتم رنک برین گوگل یک سیستم یادگیری ماشینی است که نقش مهمی در تعیین رتبه بندی موتورهای جستجو دارد. از هوش مصنوعی برای درک و تفسیر پرسشهای جستجو استفاده میکند و نتایج دقیقتر و مرتبطتری را به کاربران ارائه میدهد. در حالی که عملکرد دقیق رنک برین توسط گوگل به طور عمومی فاش نمی شود، مراحل و روش های مختلفی وجود دارد که اعتقاد بر این است که در عملکرد آن دخیل هستند.
1. جمع آوری و پیش پردازش داده ها
اولین مرحله در الگوریتم رنک برین شامل جمع آوری و پیش پردازش داده ها است. گوگل حجم عظیمی از داده ها را از منابع مختلف از جمله صفحات وب، رفتار کاربر و داده های جستجوی تاریخی جمع آوری می کند. سپس این داده ها پیش پردازش می شوند تا برای تجزیه و تحلیل بیشتر مناسب شوند.
2. درک پرس و جو
هدف رنک برین درک هدف پشت سؤالات جستجو است، به ویژه آنهایی که مبهم هستند یا قبلاً با آنها مواجه نشده اند. از تکنیک های پردازش زبان طبیعی برای تجزیه و تحلیل زمینه، معناشناسی و تفسیرهای احتمالی پرس و جو استفاده می کند. با درک بهتر پرس و جو، رنک برین میتواند نتایج مرتبط تری ارائه دهد.
3. استخراج ویژگی
پس از درک پرس و جو، رنک برین ویژگی های مرتبط را هم از خود پرس و جو و هم از صفحات وب نمایه شده استخراج می کند. این ویژگی ها میتواند شامل کلمات کلیدی، موجودیت ها، مترادف ها و سایر عناصر زبانی باشد که به تعیین محتوا و ارتباط یک صفحه کمک می کند.
4. آموزش شبکه عصبی
رنک برین از یک مدل شبکه عصبی برای آموزش بر اساس ویژگی های استخراج شده استفاده می کند. شبکه عصبی با مقادیر وسیعی از دادههای برچسبگذاری شده تغذیه میشود که هم از پرس و جوها و هم از نتایج جستجوی مربوطه تشکیل شده است. از طریق این فرآیند آموزشی، رنک برین الگوها و روابط بین پرس و جوها و نتایج آنها را یاد می گیرد.
5. یکپارچه سازی سیگنال های رتبه بندی
پس از آموزش، رنک برین درک خود از پرس و جوها را با سایر سیگنال های رتبه بندی مورد استفاده توسط الگوریتم جستجوی گوگل ادغام می کند. این سیگنال ها شامل عواملی مانند اعتبار صفحه، ارتباط، بک لینک ها، معیارهای تعامل کاربر و بسیاری موارد دیگر است.
6. پردازش پرس و جو در زمان واقعی
هنگامی که کاربر یک عبارت جستجو را وارد می کند، رنک برین آن را در زمان واقعی با استفاده از مدل شبکه عصبی آموزش دیده خود پردازش می کند. این پرس و جو را در برابر درک آن ارزیابی می کند و مجموعه ای از نتایج جستجوی بالقوه را بر اساس ارتباط پیش بینی شده ایجاد می کند.
7. تحلیل بازخورد کاربران
همانطور که کاربران با نتایج جستجو تعامل دارند، رنک برین داده های بازخورد را برای ارزیابی کیفیت پیش بینی های خود جمع آوری می کند. معیارهایی مانند نرخ کلیک، زمان ماندن، نرخ پرش و سایر سیگنالهای تعامل کاربر را اندازهگیری میکند تا به طور مداوم درک خود را اصلاح کند و نتایج جستجوی آینده را بهبود بخشد.
روش شناسی رنک برین
متدولوژی رنک برین اساساً مبتنی بر تکنیکهای یادگیری ماشین، بهویژه شبکههای عصبی است. با آموزش مجموعه داده های بزرگ و انطباق مداوم از طریق بازخورد کاربر، میتواند توانایی خود را در تفسیر دقیق پرس و جوها و ارائه نتایج جستجوی مرتبط تری افزایش دهد.
24 نکته برای بهینه سازی برای رنک برین
در حالی که جزئیات دقیق عملکرد درونی رنک برین توسط گوگل فاش نشده است، چندین روش برتر وجود دارد که میتواند به بهینه سازی محتوا برای مشاهده بهتر در نتایج جستجو تحت تأثیر رنک برین کمک کند:
- روی ایجاد محتوای با کیفیت و ارزشمند که با هدف کاربر مطابقت دارد تمرکز کنید.
- از زبان طبیعی استفاده کنید و از پر کردن کلمات کلیدی اجتناب کنید.
- عناوین صفحه، توضیحات متا، و سرفصلها را برای انعکاس دقیق محتوا بهینه کنید.
- با اطمینان از زمان بارگذاری سریع صفحه و سازگاری با موبایل، تجربه کاربر را بهبود بخشید.
- از نشانه گذاری داده های ساخت یافته برای ارائه زمینه اضافی به موتورهای جستجو استفاده کنید.
- محتوای طولانیتری را هدف قرار دهید که اطلاعات جامعی را ارائه میکند.
- کلمات کلیدی و مترادف های مرتبط را به طور طبیعی در سراسر محتوا بگنجانید.
- پیمایش وب سایت و ساختار پیوند داخلی را برای خزیدن بهتر بهبود دهید.
- بک لینک معتبر از وب سایت های معتبر در صنعت خود کسب کنید.
- از طریق سرفصلهای جذاب و محتوای با قالببندی مناسب، تعامل کاربر را تشویق کنید.
- تصاویر را با برچسبهای alt توصیفی و نام فایلهای مناسب بهینه کنید.
- مرتباً محتوای خود را بهروزرسانی و بهروزرسانی کنید تا مرتبط بماند.
- معیارهای کاربر مانند نرخ کلیک و زمان ماندن را برای شناسایی زمینههای بهبود مشاهده کنید.
- از پلتفرم های رسانه های اجتماعی برای تبلیغ محتوای خود و جذب ترافیک ارگانیک استفاده کنید.
- از محتوای تولید شده توسط کاربر، مانند نظرات و توصیهها استفاده کنید.
- برای جستجوی محلی با گنجاندن کلمات کلیدی خاص مکان، بهینه سازی کنید.
- به سوالات متداول پاسخهای واضح و مختصر ارائه دهید.
- حضور و شهرت نام تجاری قوی به صورت آنلاین ایجاد کنید.
- نظرات و بازخوردهای کاربر را به سرعت بررسی کرده و به آنها پاسخ دهید.
- با استفاده از زبان محاورهای و کلمات کلیدی طولانی، جستجوی صوتی را بهینه کنید.
- محتوای ایجاد کنید که با قطعه های برجسته و نتایج غنی همسو باشد.
- برای درک الگوهای جستجوی کاربر، تحقیقات کاملی برای کلمات کلیدی انجام دهید.
- استراتژی های رقبا را تجزیه و تحلیل کنید و زمینه های فرصت را شناسایی کنید.
- از آخرین روندهای سئو و تغییرات الگوریتم به روز بمانید.