گوگل به طور مداوم الگوریتمهای جستجوی خود را بروز میکند تا بهترین و مرتبطترین نتایج را به کاربران ارائه دهد. در سال ۱۴۰۳ نیز چندین بهروزرسانی مهم در این زمینه انجام شده است. در این مقاله، به بررسی این الگوریتمها و تأثیرات آنها بر بهینهسازی موتورهای جستجو (SEO) میپردازیم.
کسب اطلاعات بیشتر: گوگل و بینگ بر اهمیت lastmod در نقشه های سایت XML تاکید دارند
الگوریتم MUM – Multitask Unified Model
الگوریتم MUM یا مدل چندکاره یکپارچه یکی از تحولات بزرگ در زمینه جستجوهای گوگل است. این الگوریتم با استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، میتواند یکباره به چندین سوال مربوط به یک موضوع پاسخ دهد. به عبارت دیگر، MUM قادر است تا به عمیق ترین جزئیات یک موضوع نفوذ کند و به سوالات پیچیدهتری پاسخ دهد که این به معنای بهبود تجربه کاربری است.
MUM در حدی پیشرفته است که میتواند نه تنها به زبانهای مختلف پاسخ دهد، بلکه محتوای چندرسانهای مانند تصاویر و ویدئوها را نیز در فرآیند جستجو به کار گیرد. این موضوع باعث میشود کاربران بتوانند پاسخهای جامعتری برای سوالات ترکیبی خود دریافت کنند.
الگوریتم Core Web Vitals
الگوریتم Core Web Vitals یا شاخصهای حیاتی وب، معیارهای جدیدی است که گوگل برای سنجش تجربه کاربری صفحات وب استفاده میکند. این معیارها شامل سرعت بارگذاری صفحات (Largest Contentful Paint – LCP)، تعامل کاربران با صفحه (First Input Delay – FID) و پایداری بصری (Cumulative Layout Shift – CLS) میشود.
- LCP: سرعت بارگذاری محتوای اصلی صفحه که باید کمتر از ۲.۵ ثانیه باشد.
- FID: مدت زمانی که از ارسال اولین بازخورد به صفحه تا زمان تعامل کامل آن میگذرد که باید کمتر از ۱۰۰ میلیثانیه باشد.
- CLS: مقدار تغییرات ناپایدار در صفحه که باعث میشود تا محتوای صفحه جابهجا شود؛ این مقدار باید کمتر از ۰.۱ باشد.
این شاخصها تاثیر زیادی بر رتبهبندی سایتها دارند و اهمیت آنها به مرور زمان بیشتر خواهد شد.
الگوریتم BERT — Bidirectional Encoder Representations from Transformers
الگوریتم BERT یکی از تحولاتی است که نحوه درک گوگل از زبان طبیعی را به طور قابل توجهی بهبود بخشیده است. این الگوریتم توانایی تحلیل بهتری از محتوای متنی دارد و میتواند مفاهیم پیچیده و ضمنی را درک کند. در سال ۱۴۰۳، بهبودهای بیشتری در BERT اعمال شده که دقت نتایج جستجو را بالاتر برده است.
BERT با استفاده از مدلهای پیشرفته یادگیری عمیق، میتواند معنی یک عبارت را در زمینهای که در آن استفاده شده است، بهتر درک کند. به عبارت دیگر، این الگوریتم به گوگل امکان میدهد تا نه تنها کلمات کلیدی بلکه معنای ضمنی آنها را نیز تحلیل کند.
الگوریتم Passage Ranking
یکی دیگر از تغییرات مهم در سال ۱۴۰۳، الگوریتم Passage Ranking است که به گوگل امکان میدهد تا به جای ارزیابی کل صفحه، بخشهای خاصی از یک محتوا را مورد ارزیابی قرار دهد. این به معنای افزایش فرصت برای محتواهای کوچکتر و دقیقتر است که بتوانند در نتایج جستجو بهتر دیده شوند.
این الگوریتم به ویژه برای محتوای بلند و جامع مفید است، زیرا به گوگل امکان میدهد بخشهای خاصی از این محتوا را که بهترین پاسخ به سوال کاربر هستند، شناسایی و رتبهبندی کند. این تغییر باعث میشود نتایج جستجو دقیقتر و کاربردیتر شوند.
الگوریتم Mobile-First Indexing
الگوریتم Mobile-First Indexing اهمیت بیشتری به نسخه موبایل سایتها میدهد. از آنجا که تعداد کاربران موبایل نسبت به کاربران دسکتاپ بیشتر شده است، گوگل به این نکته توجه ویژهای نشان داده است. با این الگوریتم، اولین و اصلیترین نسخهای که گوگل برای رتبهبندی به آن توجه میکند، نسخه موبایل سایت است.
این به این معناست که اگر سایت شما برای موبایل بهینه نشده باشد، احتمال دارد رتبهبندی شما در نتایج جستجو کاهش یابد. برای سازگاری با این الگوریتم، باید اطمینان حاصل کنید که نسخه موبایل سایت شما سرعت بارگذاری بالا، طراحی رسپانسیو و ناوبری آسان دارد.
الگوریتم EAT – Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness
الگوریتم EAT، که مخفف تخصص، اعتبار و قابلاطمینان بودن است، یکی دیگر از معیارهای مهم گوگل در ارزیابی سایتها است. این الگوریتم به نحوه ارائه اطلاعات صحیح و معتبر توجه ویژهای دارد و سایتهایی که محتواهای تخصصی و معتبر تولید میکنند، مورد توجه بیشتری قرار میگیرند.
- تخصص (Expertise): مطالب باید توسط نویسندگان با تجربه و کارشناسان حوزه مورد نظر نوشته شوند.
- اعتبار (Authoritativeness): سایت باید اعتبار بالایی در جامعه خود داشته باشد و به عنوان منبع موثق شناخته شود.
- قابلاعتماد بودن (Trustworthiness): اطلاعات باید صحیح و قابل اعتماد باشند و سیاستهای حفظ حریم خصوصی سایت باید واضح و جامع باشد.
الگوریتم RankBrain
الگوریتم RankBrain یکی از اجزای هوش مصنوعی گوگل است که برای درک بهتر سیگنالهای مختلف جستجو و ارزیابی تغییرات ورودیها استفاده میشود. این الگوریتم با توجه به تکنیکهای یادگیری ماشین میتواند رفتار کاربران را تحلیل کند و نتایج مناسبتری ارائه دهد. در سال ۱۴۰۳، گوگل از تکنیکهای پیشرفتهتری برای بهبود کارکرد RankBrain استفاده کرده است.
RankBrain با استفاده از دادههای کاربری و تعامل کاربران با نتایج جستجو، میتواند الگوهایی شناسایی کند که به گوگل امکان میدهد نتایج بهتری ارائه دهد. این الگوریتم به ویژه در مواردی که درخواستهای جستجو مبهم هستند یا کلمات مشابه دارند، بسیار مؤثر است.
الگوریتم Knowledge Graph
الگوریتم Knowledge Graph یا نمودار دانش گوگل به بهبود نمایهسازی اطلاعات و نمایش سریعتر و جامعتر اطلاعات مرتبط کمک میکند. این الگوریتم میتواند اطلاعات مربوط به موضوعات مختلف را در قالب یک نمایش گرافیکی همراه با دادههای مرتبط ارائه دهد.
بهروزرسانیهای سال ۱۴۰۳ شامل بهبود دقت و جامعیت این نمودارها میشود که به کاربران کمک میکند تا سریعتر به اطلاعات دقیق و جامع دسترسی پیدا کنند. الگوریتم Knowledge Graph به گوگل امکان میدهد تا ارتباطات بین مفاهیم مختلف را بهتر درک کند و نتایج جامعتری ارائه دهد.
الگوریتم SpamBrain
یکی دیگر از الگوریتمهای مهم گوگل در سال ۱۴۰۳، الگوریتم SpamBrain است که به شناسایی و مقابله با وبسایتها و محتوای اسپم میپردازد. این الگوریتم با استفاده از تکنیکهای یادگیری عمیق توانایی شناسایی بهتر و فیلتر کردن محتوای بیکیفیت و اسپم را دارد، که این به معنای بهبود کلی کیفیت نتایج جستجو برای کاربران است.
SpamBrain توانایی شناسایی محتوای تکراری، بیکیفیت و اسپم را دارد و تلاش میکند تا نتایج جستجو را پاکتر و معتبرتر کند. این تغییر مهم باعث خواهد شد تا سایتهایی که به روشهای نامطلوب برای جلب ترافیک روی میآورند، جریمه شوند و سایتهای با کیفیت بالاتر رتبهبندی شوند.
الگوریتم Local Search
الگوریتم Local Search یا جستجوی محلی گوگل، جهت بهبود نمایش نتایج مربوط به موقعیت جغرافیایی کاربران بهروزرسانی شده است. این الگوریتم به بررسی بهتر اطلاعات محلی مانند نقدها، رتبهبندیها و اطلاعات کسبوکارهای محلی میپردازد و نتایج دقیقتری را ارائه میدهد.
بهبودهای انجام شده در این زمینه باعث میشود تا کاربران نتایج محلی متناسبتری دریافت کنند. این الگوریتم از دادههای بهروز و معتبر برای نمایش نتایج استفاده میکند و به کاربران کمک میکند تا تجربه جستجوی محلی بهتری داشته باشند.
الگوریتم Freshness
الگوریتم Freshness یا تازگی، یکی دیگر از معیارهای مهم گوگل برای ارزیابی محتوای وب است. این الگوریتم به بررسی و ارزیابی میزان بهروزرسانی محتواها میپردازد و اولویت بیشتری به محتوای تازه و جدید میدهد. در سال ۱۴۰۳، این الگوریتم با دقت بیشتری محتواهای جدید و بهروز را ارزیابی میکند و این به معنای افزایش مشاهدهپذیری محتواهای تازه و بهروز است.
الگوریتم Freshness به ویژه برای سایتهایی که به طور مداوم محتوای جدید منتشر میکنند، اهمیت دارد. این الگوریتم به مقالات خبری، وبلاگها و محتواهای دیگری که به طور مرتب بهروزرسانی میشوند، اولویت بیشتری میدهد.
الگوریتم Video and Image Search
بهروزرسانیهای الگوریتم جستجوی تصاویر و ویدئوها نیز در سال ۱۴۰۳ بسیار مهم بوده است. گوگل با استفاده از تکنیکهای پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری عمیق توانسته است دقت و کیفیت نمایش تصاویر و ویدئوها را بهبود بخشد. این الگوریتمها به بررسی بهتر محتواهای مالتیمدیا و نمایش دقیقتر آنها در نتایج جستجو میپردازند.
این تغییرات باعث میشود تا کاربران بتوانند سریعتر به محتوای بصری مرتبط و با کیفیت دسترسی پیدا کنند. الگوریتمهای جستجوی تصاویر و ویدئوها به ویژه برای کسانی که به دنبال محتوای گرافیکی و ویدئویی هستند، بسیار مفید خواهند بود.
