الإشارات والعوامل الرئيسية ضمن أنظمة ترتيب بحث Google

نشرت: 2023-01-26

مع إجراء الأعمال اليومية في جميع أنحاء العالم عبر الإنترنت ، أصبح تحسين محرك البحث الفعال (SEO) عاملاً مهمًا في نجاح العلامة التجارية. حتى الشركات الأكثر تقليدية لم تعد قادرة على تجاهل هذه الطريقة الحاسمة للوصول إلى العملاء في اللحظات الحرجة من رحلة الشراء. بالإضافة إلى تحسين الرؤية الشاملة لموقع الويب وإمكانية البحث فيه ، يمكن أن يساعد في بناء الثقة والمصداقية والمشاركة.

لا توجد صيغة واحدة مجربة وحقيقية لنجاح مُحسّنات محرّكات البحث. تتطور أفضل الممارسات التي يجب اتباعها باستمرار وتعتمد على عوامل مختلفة. ومع ذلك ، هناك بعض الإشارات الرئيسية التي اعتمدت عليها Google منذ فترة طويلة في تقييم مواقع الويب وتحديد المواقع التي تكافأ بالمراكز الأعلى المرغوبة في استعلامات البحث.

الغوص العميق في أنظمة ترتيب بحث Google

تستخدم Google شبكة معقدة من أنظمة التصنيف التلقائي لتقييم العديد من الإشارات والعوامل المتعلقة بمئات المليارات من صفحات الويب على الإنترنت. تمكنهم هذه الأنظمة من منح الباحثين النتائج الأكثر قيمة والأكثر صلة بسرعة البرق. فيما يلي نظرة على أكثر الإشارات أهمية في أنظمة ترتيب بحث Google.

تمثيلات التشفير ثنائي الاتجاه من المحولات (BERT)

تم إطلاق تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من Transformers ، أو BERT ، في عام 2019 بواسطة Google ومثلت تطورًا مهمًا في فهم اللغة الطبيعية. يمكّن هذا النموذج Google من فهم كيف تنقل مجموعات الكلمات المقاصد والمعاني المختلفة.

بدلاً من البحث عن سياق يتطابق مع الكلمات الفردية المستخدمة في البحث ، يتمتع BERT بفهم أفضل لكيفية استخدام مجموعات الكلمات للتعبير عن أفكار أكثر تعقيدًا. نظرًا لأنه يأخذ في الاعتبار الكلمات الموجودة في تسلسل معين وكيفية ارتباطها ببعضها البعض ، فلن يتم حذف الكلمات الأساسية من الاستعلامات لمجرد أنها صغيرة.

تستخدم مدونة Google الرسمية مثال البحث عن طلب البحث "هل يمكنك الحصول على دواء من صيدلية شخص ما". قبل تنفيذ BERT ، كان من المحتمل أن يؤدي هذا إلى نتائج توضح كيفية ملء وصفة طبية بشكل عام ، حيث كان من الممكن التغاضي عن حرف الجر "لـ". ومع ذلك ، باستخدام BERT ، يمكن لـ Google فهم أن الباحث يريد معرفة ما إذا كان مسموحًا له بأخذ الدواء لشخص آخر في الصيدلية ، وبالتالي يمكنه إرجاع نتائج بحث أكثر فائدة.

تعتمد Google الآن بشكل كبير على BERT بفضل قدرتها الفائقة على تصنيف الصفحات واستردادها. إنه عامل مهم في جميع الاستفسارات الإنجليزية تقريبًا بفضل قدرته على تنظيم المستندات بسرعة ذات صلة. ومع ذلك ، فقد أشاروا بسرعة إلى أن BERT يعمل مع أنظمة أخرى لتوليد نتائج بأعلى جودة ممكنة لاستعلام معين.

أنظمة إلغاء البيانات المكررة

يمكن للعديد من استعلامات البحث إرجاع الملايين من صفحات الويب المتطابقة. ومع ذلك ، فمن الشائع أن يتشابه عدد كبير من هذه الصفحات. وجدت Google طريقة لمواجهة هذا من خلال عرض النتائج الأكثر صلة فقط بفضل أنظمة إلغاء البيانات المكررة التي تهدف إلى تجنب التكرار غير المفيد.

ومع ذلك ، لا يزال بإمكان المستخدمين رؤية النتائج الصادرة عن هذه الأنظمة إذا رغبوا في ذلك. على سبيل المثال ، يصلون إلى نهاية النتائج المتاحة لاستعلام ما. في هذه الحالة ، قد يواجهون رسالة تخبرهم أن بعض الإدخالات قد تم حذفها من النتائج المعروضة بسبب تشابهها مع تلك المعروضة بالفعل. يوجد ارتباط في هذه الرسالة يمكن للمستخدمين النقر فوقه إذا كانوا يرغبون في رؤية النتائج.

يُستخدم إلغاء البيانات المكررة أيضًا مع مقتطفات Google المميزة. عندما تعرض Google قائمة بصفحة ويب كمقتطف مميز ، فلن تتكرر نفس الصفحة لاحقًا ضمن صفحة النتائج الأولى للمساعدة في تسهيل عثور المستخدمين على المعلومات التي يبحثون عنها.

نظام مجال المطابقة التامة

يأخذ نظام التصنيف في Google أيضًا في الاعتبار الكلمات الموجودة في اسم مجال موقع الويب لتحديد مدى الصلة. ومع ذلك ، فهم يدركون أهمية عدم منح الكثير من الفضل للمحتوى المستضاف على اسم مجال ربما تم اختياره كمطابقة مثالية لاستعلام معين لاستغلال هذا النظام.

إذا قام فرد أو شركة بإنشاء اسم مجال مثل "top-places-to-buy-jewelry.com" لدفع محتواها إلى أعلى في الترتيب ، فلن يتم تصنيفها تلقائيًا في مرتبة عالية لهذا الاستعلام.

أنظمة الحداثة

نفذت Google العديد من أنظمة التحديث التي تهدف إلى عرض محتوى أحدث عند الاقتضاء. على سبيل المثال ، عندما يبحث شخص ما عن فيلم تم إصداره للتو ، فمن المحتمل أن يبحث عن مراجعة حديثة بدلاً من مقالات حول بداية إنتاجه.

قد ينطبق هذا أيضًا على الأحداث الجارية. على سبيل المثال ، قد يُظهر البحث عن مصطلح "إعصار" معلومات حول الاستعداد لهذه العواصف في ظل الظروف العادية. ومع ذلك ، في الحالات التي يكون فيها الإعصار قد وصل مؤخرًا إلى اليابسة ، قد يظهر المحتوى الأحدث ، مثل المقالات الإخبارية حول مسار العاصفة والأضرار التي تسببت بها ، أعلى في النتائج.

نظام محتوى مفيد

يهدف نظام المحتوى المفيد من Google إلى مساعدة الباحثين في العثور على محتوى قيم وأصلي كتبه أشخاص بدلاً من آلات بقصد حقيقي لمساعدة الآخرين بدلاً من مجرد اللجوء إلى خوارزميات البحث لجذب المزيد من حركة المرور.

إنه يعمل عن طريق إنشاء إشارة تستخدمها أنظمة التصنيف الآلية من Google لمكافأة المحتوى الذي يمنح القراء تجربة مرضية ويحافظ على المحتوى الذي لا يلبي التوقعات من الظهور في مرتبة عالية جدًا في النتائج. يمكن أن تحدد أنظمتها تلقائيًا المحتوى ذي القيمة المنخفضة أو لا تكون مفيدة للأشخاص الذين يبحثون عن المصطلحات المعنية.

ستقل احتمالية تصنيف كل المحتوى الموجود على المواقع التي تحتوي على كميات كبيرة من المحتوى غير المفيد في نتائج البحث ، طالما أن هناك محتوى آخر على الإنترنت تعتقد Google أنه من الأفضل عرضه للباحثين. بمعنى آخر ، قد يحتاج الموقع بأكمله إلى مزيد من المحتوى المفيد. هذا يعني أيضًا أن إزالة المحتوى غير المفيد من موقع ما يمكن أن يساعد في تعزيز تصنيف كل المحتوى على هذا الموقع. بالإضافة إلى ذلك ، يتم ترجيح هذه الإشارة ، مما يعني أن المناطق التي تحتوي على نسبة عالية من المحتوى غير المفيد قد تشهد تأثيرًا أكثر فاعلية.

ذكرت Google أن عملية المصنف الخاصة بها مؤتمتة بالكامل مع نموذج التعلم الآلي الذي يعمل في كل لغة. ومع ذلك ، فقد أكدوا أنها مجرد واحدة من العديد من الإشارات الهامة التي يستخدمونها لتصنيف المحتوى. لذلك ، إذا حددت إشارات أخرى صفحة ويب معينة باعتبارها ذات صلة وثيقة باستعلام ما ومفيدة للقراء ، فقد تظل مرتبة جيدًا على الرغم من وجودها على موقع تم تصنيفه على أنه يحتوي على محتوى غير مفيد في الماضي.

توفر Google قائمة بالأسئلة التي يمكن لمسؤولي الويب وضعها في الاعتبار للتأكد من أن محتوى الويب الخاص بهم مفيد ويتبع نهج الأشخاص أولاً. على سبيل المثال ، يقترحون تقديم محتوى يحتوي على بحث أو تحليل أو معلومات أصلية ويقدم نظرة شاملة على الموضوع برؤية ثاقبة. من المرجح أن يحتل المحتوى الذي يريد الأشخاص وضع إشارة مرجعية عليه أو التوصية به أو مشاركته مع الآخرين مرتبة أعلى. تقوم سلطة أو متحمس بكتابة مصادر دقيقة ، والتأكد من أن المحتوى مفيد أيضًا.

ربط أنظمة التحليل و PageRank

لطالما كانت PageRank إشارة رئيسية تستخدمها Google وكانت ذات يوم مصدر القلق الرئيسي لتحسين محركات البحث. لقد تطورت على مر السنين ولكنها تظل جزءًا أساسيًا من تحديد ماهية الصفحات وأيها يمكن أن يكون أكثر فائدة للباحثين عن استعلام معين.

إنه يأخذ في الاعتبار كيفية ارتباط الصفحات ببعضها البعض في تحديد محتواها. في الماضي ، كان لعدد الروابط المؤدية إلى صفحة من مواقع أخرى أهمية كبيرة ، ولكن نظام ترتيب الصفحات قد تطور وأصبح الآن يأخذ في الاعتبار عوامل مختلفة. لا يمكن للمواقع ذات الجودة الرديئة أن تحتل مرتبة أعلى من خلال الانخراط في أنشطة القبعة السوداء مثل زراعة الروابط.

المطابقة العصبية

المطابقة العصبية هي نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها Google لفهم الطرق المختلفة التي يمكن بها تمثيل المفهوم في صفحات واستعلامات مختلفة حتى يتمكن من إنتاج تطابق أفضل.

ليست كل إشارات بعض المفاهيم واضحة ومباشرة ، مما يعني أن الاعتماد ببساطة على الكلمات الرئيسية لا يكفي لتصوير المعنى الحقيقي للمحتوى بدقة. تستشهد مدونة Google بمثال طلب البحث "رؤى حول كيفية إدارة اللون الأخضر". قد يكون من الصعب على معظم الناس فهم ذلك ، لكن المطابقة العصبية يمكن أن تجعل هذا النوع من الاستعلام أفضل. يمكن أن يخبرنا أن الشخص الذي كتب في استعلام البحث هذا يبحث عن نصائح إدارية بناءً على فئات الشخصية المستندة إلى اللون. يساعد هذا الفهم Google في العثور على المحتوى ذي الصلة في فهرس المعلومات الهائل والمتطور باستمرار.

أنظمة المحتوى الأصلية

واجه معظم الناس معلومات معاد تدويرها على الإنترنت. تمتلك Google أنظمة تساعد في ضمان عرض المحتوى الأصلي بشكل بارز أكثر من المحتوى الذي يستشهد ببساطة بهذا المحتوى الأصلي.

على سبيل المثال ، ليس من غير المألوف أن تنشر المواقع الإخبارية منخفضة الميزانية إعادة صياغة لما نشرته وسائل الإعلام الأكثر شهرة ، حيث لن تتاح لجميع الصحفيين الفرصة لإجراء مقابلات مع صانعي الأخبار. تهدف Google إلى مكافأة التقارير الأصلية بنتائج بحث أعلى ، نظرًا للجهد المبذول في إجراء التحقيقات الصحفية وتعقب المصادر. قد تظل هذه الصفحات في موضع واضح في نتائج البحث لفترة أطول ، مما يتيح للباحثين رؤية التقارير الأصلية جنبًا إلى جنب مع المزيد من المقالات الحديثة حول الخبر أو الموضوع.

هناك ترميز أساسي يمكن لمنشئي المحتوى استخدامه لمساعدة Google في تحديد الصفحة الأساسية في الحالات التي يتم فيها تكرار الصفحة عبر عدة أماكن أخرى. على سبيل المثال ، في المواقع التي تستخدم صفحة بها إصدار سطح مكتب وإصدار محمول ، قد يعرض Google الصفحتين على أنهما نسختان مكررتان من نفس الصفحة. سيعتبر Google عنوان URL واحدًا أساسيًا ويتم الزحف إليه ، بينما سيتم اعتبار عناوين URL الأخرى نسخًا ولن يتم الزحف إليها كثيرًا. يمكن لمشرفي المواقع إخبار Google بما هو أساسي ، مما يمنحهم مزيدًا من التحكم في عنوان URL الذي سيراه الأشخاص في نتائج البحث وتبسيط مقاييس التتبع.

أنظمة خفض الرتبة القائمة على الإزالة

لقد سنت Google سياسات تسمح بإزالة أنواع معينة من المحتوى من نتائج البحث الخاصة بها. بمجرد معالجة Google للعديد من عمليات الإزالة لموقع معين ، فإنها تعيد تقييم موقعها في التصنيف.

هناك نوعان رئيسيان من عمليات الإزالة: الإزالة القانونية وإزالة المعلومات الشخصية.

عمليات الإزالة القانونية

عندما تتلقى Google عددًا كبيرًا من طلبات الإزالة المتعلقة بحقوق الطبع والنشر لموقع معين ، فإنها ستقوم بعد ذلك بتخفيض ترتيب محتوى آخر من نفس المكان ضمن نتائج البحث. هذا يعني أنه إذا حدث أن الموقع يحتوي على محتوى مخالف آخر لم يتم الإبلاغ عنه بعد ، فسيقل احتمال عثور الباحثين عليه. تستخدم Google نفس الإجراءات للرد على شكاوى السلع المقلدة والتشهير وعمليات الإزالة بأمر من المحكمة.

عمليات إزالة المعلومات الشخصية

في الحالات التي تعالج فيها Google العديد من عمليات إزالة المعلومات الفردية على موقع يُعتبر أنه يستخدم ممارسات إزالة استغلالية ، سيتم تخفيض ترتيب المحتوى الآخر من الموقع المحدد ضمن نتائج البحث الخاصة به. إذا اكتشفوا نفس نمط السلوك مع المواقع الأخرى ، فسيخضع المحتوى الموجود على تلك المواقع أيضًا لنفس أنواع خفض الترتيب. المواقع التي تحتوي على عدد كبير من عمليات الإزالة doxing قد يتم تخفيض ترتيبها بالمثل. نفذت Google أيضًا إجراءات حماية تلقائية تمنع الصور الشخصية الفاضحة غير الرضائية من تحقيق مراتب عالية في استعلامات البحث عن الأسماء.

نظام تجربة الصفحة

يفضل الباحثون إلى حد كبير زيارة صفحات الويب التي تقدم تجربة مستخدم رائعة. استجابةً لذلك ، قامت Google بسن نظام تجربة الصفحة الذي يبحث في معايير مختلفة لتقييم مدى سهولة استخدام صفحة معينة.

حيوية الويب الأساسية

تشير مؤشرات الويب الحيوية الأساسية إلى ما إذا كانت صفحة معينة تقدم تجربة مستخدم إيجابية. تؤخذ في الاعتبار عوامل مثل التحميل والاستقرار البصري والتفاعل. لإجراء هذا التقييم ، تبحث Google في Largest Contentful Paint ، أو LCP ، الذي يقيس أداء التحميل. ويعتقدون أيضًا أن التحول في التخطيط التراكمي ، أو CLS ، يقيس الاستقرار البصري للموقع ، جنبًا إلى جنب مع مقياس التفاعل المعروف باسم تأخير الإدخال الأول ، أو FID.

HTTPS

تفضل Google المواقع التي يتم تقديمها عبر HTTPS ، مما يضمن أمان اتصال الموقع.

عدم وجود الإعلانات البينية المتطفلة

يتم إعطاء الأفضلية لمواقع الويب التي يمكن للمستخدمين الوصول إلى محتواها بسهولة. وهذا يعني أنها تفتقر إلى العناصر البينية المتطفلة أو عناصر الصفحة التي يمكن أن تعرقل رؤية القارئ للمحتوى. غالبًا ما تُستخدم هذه الإعلانات لأغراض ترويجية ، ولكنها يمكن أن تشوش القراء وتشويش الكلمات الموجودة على الصفحة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى صعوبة استخدام المواقع ، لذلك من غير المرجح أن يقوم الزوار بزيارة الموقع مرة أخرى.

التوافق مع الجوّال

في هذه الأيام ، يزور المزيد والمزيد من المستخدمين مواقع الويب على الأجهزة المحمولة ، لذلك تفضل Google الصفحات المتوافقة مع الجوّال. لا تنطبق هذه الإشارة على عمليات بحث سطح المكتب ، لذا ستبني Google إشارة سطح المكتب على عناوين URL التي يعرضها مستخدمو سطح المكتب في الحالات التي يكون فيها الموقع له عناوين URL منفصلة للجوال وسطح المكتب.

في الحالات التي ينتج فيها البحث عددًا كبيرًا من المطابقات المحتملة التي تحمل صلة متساوية نسبيًا ، سيتم إعطاء الأفضلية للمحتوى المرفق للحصول على تجربة صفحة أفضل.

نظام ترتيب المرور

تدرك Google أنه قد يكون من الصعب تقديم نتائج دقيقة لعمليات بحث دقيقة ، نظرًا لأن الجملة الدقيقة التي تجيب على السؤال يمكن دفنها بعمق داخل صفحة ويب معينة. لذلك ، بدأوا في استخدام نظام ترتيب الممرات لتفسير ملاءمة مقاطع معينة بشكل أفضل. لقد شبهوا هذا بالبحث عن إبرة في كومة قش ويفخرون بأنه يمكن أن يحسن 7٪ من طلبات البحث التي يتلقونها عبر جميع اللغات.

نظام مراجعات المنتج

من وقت لآخر ، تقوم Google بتحديث أنظمة التصنيف التلقائي الخاصة بها للتأكد من أنها تقدم مراجعات عالية الجودة للمنتج مع بحث مفصل بدلاً من الملخصات الأساسية لمجموعة واسعة من المنتجات التي تفشل في تقديم التفاصيل التي يبحث عنها الباحثون.

تساعد تحديثات مراجعة المنتج المنتظمة على تحسين قدرتها على مكافأة التقييمات عالية الجودة بمراكز البحث الأعلى. يقومون بتقييم محتوى المراجعة على مستوى الصفحة ، والبحث عن المراجعات المكتوبة من قبل المتحمسين أو الخبراء ذوي المعرفة العميقة بالموضوع ، ويقدمون الكثير من البصيرة والتحليل. على الرغم من أنهم يستخدمون البيانات المنظمة لمساعدتهم في تحديد مراجعات المنتج ، إلا أنهم لا يعتمدون على البيانات المنظمة وحدها.

الرتبة

عندما تم إطلاق أداة RankBrain AI من Google في عام 2015 ، كانت هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها استخدام نظام التعلم العميق في البحث. لقد مثلت خطوة كبيرة إلى الأمام في فهم كيفية ارتباط الكلمات بالمفاهيم. على الرغم من أن هذا شيء يمكن للبشر فهمه بسهولة ، إلا أن أجهزة الكمبيوتر غالبًا ما تحتاج إلى مساعدة لإجراء هذه الاتصالات. ومع ذلك ، باستخدام RankBrain ، تمكنت Google من فهم كيفية ارتباط الكلمات التي يستخدمها الأشخاص في استعلامات البحث بالمفاهيم الموجودة في العالم الحقيقي بشكل أفضل.

تستشهد مدونة Google بمثال البحث عن العبارة "ما هو عنوان المستهلك على أعلى مستوى في سلسلة غذائية". عندما ترى أنظمة Google هذه الكلمات عبر صفحات مختلفة ، فإنها تعلم أن سلاسل الغذاء يمكن أن تكون مرتبطة بالحيوانات بدلاً من المستهلكين البشر ، ويمكنها بعد ذلك مطابقة الكلمات مع المفاهيم ذات الصلة لفهم أن الإجابة التي يبحث عنها الفرد هي "مفترس القمة".

يساعد RankBrain أيضًا Google في تحديد المحتوى ذي الصلة بشكل أفضل ، حتى لو لم يكن يحتوي على كل كلمة يستخدمها الباحث. يستخدم الروابط بين المصطلحات والمفاهيم لتأسيس علاقة.

نظم معلومات موثوقة

تستخدم Google باستمرار أنظمة متعددة للعثور على المعلومات الأكثر صلة والتي يمكن الاعتماد عليها. تسعى خططهم باستمرار إلى تحديد المزيد من الصفحات الموثوقة والترويج للصحافة عالية الجودة مع خفض جودة المحتوى الأقل جودة.

قد تكون هناك أحيانًا عمليات بحث يكون من الصعب إرجاع معلومات موثوق بها. في هذه الحالات ، يتم تعيين أنظمة Google لإظهار إرشادات المحتوى للمستخدمين عندما لا تكون لديهم درجة عالية من الثقة في جودة النتائج المتاحة لهذا البحث المعين أو أن الموقف يتغير بسرعة. كما ينصحون المستخدمين بأساليب البحث التي يمكن أن توفر تأثيرات مفيدة أكثر.

نظام تنوع الموقع

تمتلك Google بعض الإجراءات الوقائية المعروفة باسم تنوع الموقع والتي تتجنب المواقف التي تظهر فيها أكثر من صفحتين ويب من موقع واحد في أفضل النتائج. هذا يمنع موقعًا معينًا من السيطرة على جميع النتائج العليا. ومع ذلك ، إذا حددت أنظمتهم أن عدة صفحات على نفس الموقع وثيقة الصلة بالبحث بشكل خاص ، فقد تعرض أحيانًا أكثر من قائمتين.

يعتبر نظام تنوع مواقع Google النطاقات الفرعية جزءًا من نطاق جذر معين لهذه الأغراض افتراضيًا. ومع ذلك ، قد يقوم أحيانًا بعمل استثناء ويعامل النطاقات الفرعية كمواقع منفصلة لأسباب تتعلق بالتنوع.

أنظمة الكشف عن البريد العشوائي

مثلما توفر العديد من خدمات البريد الإلكتروني للأشخاص عوامل تصفية للرسائل غير المرغوب فيها ، يستخدم بحث Google أيضًا عوامل تصفية لمساعدته على تجنب الحاجة إلى الفرز عبر البريد العشوائي ، مما قد يضر بقدرته على عرض النتائج الأكثر صلة وقيمة لاستعلام البحث للمستخدمين. يستخدمون أنظمة الكشف عن البريد العشوائي مثل SpamBrain لتحديد المحتوى والنشاط الذي ينتهك سياساتهم ضد البريد العشوائي. تقوم Google بانتظام بتحديث هذه الأنظمة لمواكبة أساليب البريد العشوائي المتطورة.

سبامبرين

يعد SpamBrain أحد الحلول الأكثر إثارة للإعجاب في ترسانة Google في مكافحة البريد العشوائي. بفضل نظام منع البريد العشوائي المستند إلى الذكاء الاصطناعي ، اكتشفت Google 200 ضعف عدد مواقع البريد العشوائي في عام 2021 كما فعلت عندما انطلقت لأول مرة منذ ما يقرب من 20 عامًا.

تم إطلاق SpamBrain في عام 2018 ، وسرعان ما صنع اسمًا من خلال تحديد العديد من مواقع البريد العشوائي أكثر من الأدوات السابقة. أدى تقديمها إلى انخفاض بنسبة 70٪ في البريد العشوائي المخترق و 75٪ في البريد العشوائي المبهم الموجود على منصات الاستضافة.

نظرًا لأن مرسلي البريد العشوائي أصبحوا متطورين بشكل متزايد استجابة لفعالية هذه الأدوات ، يستمر SpamBrain في تحسين قدرته على تحديد السلوكيات الخبيثة والتخريبية. لقد ساعدت Google في الحفاظ على أكثر من 99٪ من عمليات البحث خالية من البريد العشوائي.

استخدام معلومات الخوارزمية المعروفة ضمن حملة تحسين محركات البحث الخاصة بك

يمكن أن يساعد فهم الإشارات والعوامل الرئيسية في أنظمة تصنيف بحث Google الشركات على تحسين حملات تحسين محركات البحث (SEO) الخاصة بهم. قدمت Google الكثير من المعلومات المفيدة التي يمكن أن توجه القرارات حول كيفية إنشاء مواقع الويب والمحتوى الذي تحتويه للحصول على ترتيب أعلى في نتائج البحث.

ومع ذلك ، فإن هذه العوامل تتطور باستمرار ، وهناك حاجة إلى فهم أعمق للتفاعل بين العديد من الإشارات الحيوية المختلفة لتحقيق أقصى استفادة من هذه المعلومات. يعتمد محترفو تحسين محركات البحث في 321 Web Marketing على سنوات خبرتهم ورؤاهم لمساعدة الشركات على زيادة جهود تحسين محركات البحث الخاصة بهم بكفاءة وفعالية.

لقد عملنا مع عدد لا يحصى من الشركات في مختلف الصناعات لتحسين مُحسّنات محرّكات البحث على الصعيدين الوطني والمحلي والتأكد من أن مواقعهم تقدم للزائرين أفضل تجربة ممكنة. لمعرفة المزيد حول كيف يمكن لخدماتنا أن تساعد عملك في التميز في البحث والوصول إلى المزيد من العملاء المحتملين ، اتصل بفريق تحسين محركات البحث على 321 Web Marketing اليوم.