جهان در حال تغییر است و همه چیز در حال پیشرفت است. این که بخواهیم بگویم چه کسی و یا چه تیمی در حوزه سئو به صورت دائمی نفراول است اشتباه محض است. پس بهتر است رتبه بندی یک تیم را با توجه به توانایی اونها بسنجیم. یک تیم خدماتی سئو از نظر شما باید چه ویژگی داشته باشد؟!

پیدا کردن یک تیم خدماتی سئو بسیار کار دشواری است،شما باید با توجه به فاکتور هایی که در بخش پایین گفته شده بهترین تیم خدمات سئو در تهران ، و دیگر شهر ها پیدا کنین. این فاکتور هایی است که یک شرکت خدمات سئو لاکچری میتواند به شما ارائه دهد.

خدمات یک شرکت سئو

1. ارزیابی کسب و کار و تجزیه و تحلیل سایت
2. توسعه استراتژی و اهداف SEO
3. راه اندازی ابزار سئو 
4. اجرای بهینه سازی 
5. بهینه سازی مداوم برای موتورهای جستجو
6. گزارش دهی منظم 
7. صداقت و شفافیت
8. و....

تفاوت بین SEO و SEM چیست؟

تفاوت اصلی این است که بهینه سازی موتورهای جستجو (SEO) بر بهینه سازی وب سایت به منظور دریافت ترافیک از نتایج جستجوی ارگانیک متمرکز است. از سوی دیگر، هدف بازاریابی موتورهای جستجو (SEM) دریافت ترافیک و دیده شدن از جستجوی ارگانیک و پولی است.

به عبارت دیگر: نتایج جستجوی گوگل به دو دسته اصلی تقسیم می شوند: نتایج جستجوی پولی و نتایج جستجوی ارگانیک.

SEO در مقابل SEM: ویژگی های اصلی

بررسی اجمالی SEO:

سئو عمل بهینه سازی مداوم یک وب سایت به منظور رتبه بندی در صفحات نتایج موتورهای جستجوی ارگانیک و بدون پرداخت (SERP) است.

گوگل از بیش از 200 سیگنال رتبه بندی در الگوریتم خود استفاده می کند. همانطور که گفته شد، سئو را می توان به چهار زیرمجموعه اصلی تقسیم کرد: سئوی داخلی، سئوی خارج از صفحه، سئو فنی و سیگنال های تعامل کاربر.

سئو داخلی:

این جایی است که شما وب سایت خود را بر اساس کلمات کلیدی که مشتری هدف شما در گوگل، بینگ و سایر موتورهای جستجو جستجو می کند، بهینه می کنید. به عنوان مثال، یکی از بهترین روش های سئو در صفحه این است که کلمه کلیدی اصلی خود را در تگ عنوان، توضیحات متا و URL صفحه وب قرار دهید. 

سئوی خارجی:

سئوی خارج از صفحه به معنای دریافت سیگنال های اعتماد و اعتبار از سایر وب سایت ها است. این عمدتا شامل ایجاد بک لینک های با کیفیت بالا به سایت شما است. اما گوگل ممکن است از سیگنال‌های خارج از صفحه دیگری نیز برای افزایش اعتبار سایت شما استفاده کند، مانند E-A-T و اشتراک‌گذاری رسانه‌های اجتماعی.

سئوی فنی یا تکنیکال سئو:

اینجا جایی است که مطمئن می شوید گوگل و سایر موتورهای جستجو می توانند تمام صفحات وب سایت شما را بگردند و لیست کنند. سئوی فنی یا تکنیکال سئو همچنین شامل مواردی مانند اطمینان از بارگیری سریع صفحات شما می شود. و اینکه معماری سایت شما به درستی تنظیم شده باشد.

سیگنال‌های تعامل کاربر:

روشی که کاربران با سایت شما تعامل می‌کنند به Google کمک می‌کند تا بفهمد آیا صفحه شما با جستجوی دیگران مطابقت دارد یا خیر. به عنوان مثال، اگر صفحه شما دارای نرخ پرش بالایی است، این می تواند نشانه آن باشد که صفحه شما به کسی پاسخی به درخواست او نمی دهد. و اگر گوگل صفحه شما را برای آن کلمه کلیدی مناسب نمی داند، می تواند رتبه شما را کمی پایین بیاورد. یا کاملاً از صفحه اول خارج شده است

یکی از اصطلاحات رایج در بازار ارزهای دیجیتال توکن سوزی است. بر همه افرادی که در این بازار به صورت تریدر حرفه ای مشغول هستند و یا هولدر ارزهای دیجیتال هستند، واجب است که از این اصطلاح مهم اطلاعات کافی داشته باشند. همانطور که می‌دانید مناسبات اقتصادی در ارزهای دیجیتال بر اعتماد کاربران به تیم سازنده یک کوین یا توکن بستگی دارد. در حقیقت در این بازار شیء مادی و یا چیز خارجی بین کاربران دست به دست نمی ‌شود. بلکه کلیه تراکنش ها بر بستر بلاک چین مبتنی بر اعتمادی است که افراد به آن شبکه بلاک چین دارند.

فرایند توکن سوزی چگونه است؟

توکن سوزی در حقیقت فرآیندی است که در آن بخشی از توکن های یک بلاک چین و یا یک ارز دیجیتال از درون تراکنش ها خارج می شود. این به آن معنا نیست که واقعاً توکن از بین می ‌رود. بر خلاف چیزی که از اسم آن بر می ‌آید در حقیقت توکن سوزی حذف خارجی توکن نمی ‌باشد. مساله این است که یک کیف پول تعریف شده با آدرس مشخص که رمز آن در دسترس کسی قرار ندارد، وجود دارد. توکن های مورد نظر با تعداد لازم به این آدرس انتقال داده می ‌شوند و برای همیشه از دسترس خارج می شوند. به این کار توکن سوزی می گویند. در حقیقت توکن های از رده خارج شده، برای همیشه در درون یک شبکه تراکنشی بلاک چین قفل می ‌شوند و هرگز نمی شود از آنها استفاده کرد.

توکن سوزی بایننس

یکی از شبکه های بسیار مشهور بلاک چین که صرافی بسیار بزرگی نیز دارد بایننس است. برای درک توکن سوزی می‌شود از مثال توکن سوزی بایننس استفاده کرد. در حقیقت اولین و مشهورترین نوع سوزاندن توکن ها مربوط به بایننس می باشد. در ابتدا قرار بر این بوده است که چیزی در حدود 200 میلیون کوین از بایننس تولید شود. اما در حال حاضر این تعداد بسیار کاهش یافته است.

در حقیقت تولید توکن بایننس همان 200 میلیون خواهد بود اما به دلیل توکن سوزی های مداوم و مستمر این تعداد بسیار کاهش یافته است. بایننس حدود هر سه ماه یک بار به انجام این کار می پردازد. به این طریق که بر اثر اجماع نظر کاربران و تایید صرافی بایننس از موجودی کیف پول، توکن های مورد نظر با تعداد خواسته شده به آدرس یک کیف پول خارج از دسترس انتقال داده می‌ شوند. به این ترتیب هرچند که تعداد توکن های تولید شده توسط بایننس همان 200 میلیون است اما تعداد کل توکن های در دسترس و قابل تراکنش بسیار کمتر از این تعداد خواهد بود.

آیا توکن سوزی بر دارایی تک تک افراد تاثیر دارد؟

یکی از سوال های بسیار شایعی که در این باره به وجود می ‌آید این است که آیا توکن های سوخته شده از دارایی کاربران و تریدرها در شبکه خارج می شود؟ پاسخ این سوال منفی است. در حقیقت بخشی از کوین ها و یا توکن ها به گونه ای از دسترس خارج می شود که در اختیار کسی نباشد. این بدان معناست که اگر در کیف پول خود فرضا مقداری شیبا دارید با توکن سوزی تیم توسعه دهنده هیچ تغییری در تعداد توکن های کیف پول شما ایجاد نمی ‌شود. به عبارت دیگر شما به همان تعدادی شیبا خواهید داشت که قبلا داشته اید. تمرکز بر توکن سوزی معمولاً توسط توسعه دهندگان به گونه ای است که آسیبی به کاربران و دارایی آنها وارد نکند.

گوگل برت درک موتور جستجو از زبان انسان‌ها را افزایش می‌دهد. در واقع برت برای رفع نیاز جستجوگران ساخته شده است. هر کسی موقع سرچ مطلب مورد نظر خود، با زبان خودش موضوع را عنوان می‌کند و گوگل با کمک این الگوریتم تطابق بین عبارت درخواست شده‌ی کاربر و محتوایی که واقعا نیاز دارد را ایجاد می‌کند.

BERT مخفف عبارت Representations Encoder Bidirectional from Transformers است.

“برت یک شبکه عصبی اینترنتی است که باعث می‌شود گوگل بافت کلمات را بشناسد و زبان سرچ کاربران را به درستی تحلیل کند.“

شبکه عصبی یا Neural networks چیست؟

شبکه‌ی عصبی مجموعه‌ای از دستورات و کدهایی است که برای تشخیص الگوهای سرچ و زبان طراحی شده‌اند. دسته‌بندی محتوای تصاویر، تشخیص دست‌خط و حتی پیش‌بینی ترندهای بازارهای مالی، برنامه‌های رایج در دنیای واقعی برای شبکه‌های عصبی هستند. البته برنامه‌های کاربردی سرچ مثل مدل‌های کلیکی در گروه شبکه عصبی قرار نمی‌گیرند.

NLP چیست؟

الگوریتم برت، مدلی از پردازش زبان طبیعی NLP است. NLP یکی از حوزه‌ای هوش مصنوعی است که هنگام مطالعات تعاملات انسانی و زبان‌های محاسباتی با زبان‌شناسی همگرا می‌شود. هدف آن هم از بین بردن شکاف‌های بین یک زبان با زبانی دیگر است تا تمام افراد بتوانند با هم ارتباط برقرار کنند. این سیستم از زمان کار آلن تورینگ در دهه 1950 میلادی برای مدت زیادی وجود داشته است.

اما در دهه 1980 بود که دست‌نوشته‌های مدل‌های NLP وارد حوزه کاری هوش مصنوعی شدند. از آن زمان، کامپیوترها حجم زیادی از داده‌ها را پردازش می‌کنند که همین آنالیز داده، باعث برپا شدن یک انقلاب بزرگ در روابط انسانی و ماشین‌ها شده است.

شاید در زندگی روزمره خود متوجه آن نباشیم، اما بیان کلامی ما بسیار پیچیده و متنوع است. زبان‌ها، قواعد، روابط معنایی، عامیانه‌ها، نقل‌قول‌ها، اختصارات و اشتباهات روزانه آنقدر زیاد است که حتی در برخی موارد خود ما انسان‌ها هم یکدیگر را درک نمی‌کنیم.

در این شرایط قطعا کار کامپیوترها سخت‌تر می‌شود، چون عملا زبان ما ساختاری ندارد که آن‌ها بتوانند کلمات و عبارات ما را درک کنند. بنابراین نیاز دارند تا از سیستم‌هایی برای درک آن کمک بگیرند. یکی از این سیستم‌ها که کارآیی فوق‌العاده‌ای هم دارد، NLP است که از تکنیک‌هایی مثل تفکیک مطالب نامربوط در متن، تصحیح غلط‌های املایی، کاهش کلمات ریشه‌ای یا مصدرها استفاده می‌کند.

از طریق این هوش مصنوعی می‌توانیم محتوا را ساختار، بخش‌بندی و دسته‌بندی کنیم تا بفهمیم چطور بخش‌های مختلف با هم ارتباط دارند. سپس پاسخی را به زبان طبیعی برای تعامل با کاربر تولید می‌کند که تا حد زیادی جواب کاربر را شرح می‌دهد.

NLPای مثل الگوریتم برت به شما اجازه می‌دهد که مثلا به دستگاه هوشمندی مثل الکسا بگویید: ((الکسا! موسیقی همه‌ی اون روزا گذشت رضا صادقی رو پخش کن.)) و الکسا هم همان موسیقی را برای شما پخش کند.

NLP در حال حاضر در منابع متعددی مثل تعامل با چت بات‌ها، ترجمه خودکار متن‌ها، تجزیه و تحلیل احساسات در نظارت بر سوشال مدیا و حتی سیستم سرچ گوگل استفاده می‌شود.

نحوه عملکرد الگوریتم برت

یکی از تفاوت‌های بزرگ گوگل با سایر سیستم‌های پردازش زبان، ویژگی دو طرفه بودن آن است. بقیه سیستم‌ها فقط یک طرفه هستند. یعنی فقط می‌توانند کلمات را با کمک عباراتی که در سمت چپ یا راست آن‌ها در متن قرار دارند، توصیف کنند.

گوگل برت در هر دو قطب کار می‌کند: متن سمت راست و چپ کلمه را تجزیه و تحلیل می‌کند. همین مسئله باعث می‌شود درک بسیار عمیق‌تری از روابط بین اصطلاحات و جملات به وجود بیاید.

تفاوت بعدی این است که Google BERT با بررسی یک مجموعه متن کوچک، یک مدل زبان را می‌سازد.

اما مدل‌های دیگر برای این کار نیاز به مقادیر زیادی داده برای آموزش یادگیری ربات‌ها دارد. رویکرد دو قطبی برت به شما کمک می‌کند با داده‌های بسیار کمتر و دقت بیشتر الگوریتم و سیستم را به راه بیاندازید.

بنابراین زمانی که مدل الگوریتم برت نظر در یک مجموعه متنی منبع، مثل ویکی پدیا آموزش داده شد، از طریق ” fine tuning” به کار می‌افتد.

در این مرحله، برت با توجه ورودی‌ها و خروجی‌های الگوریتم، به سمت فرآیند پیدا کردن محتوای مناسب می‌رود.

“الگوریتم برت در بسیاری از برنامه‌ها قابل استفاده است، پس کاربرد آن به طور گسترده در سیستم موتورهای جستجو تعریف می‌شود.”

الگوریتم برت (Google BERT) چیست؟

گوگل برت درک موتور جستجو از زبان انسان‌ها را افزایش می‌دهد. در واقع برت برای رفع نیاز جستجوگران ساخته شده است. هر کسی موقع سرچ مطلب مورد نظر خود، با زبان خودش موضوع را عنوان می‌کند و گوگل با کمک این الگوریتم تطابق بین عبارت درخواست شده‌ی کاربر و محتوایی که واقعا نیاز دارد را ایجاد می‌کند.

BERT مخفف عبارت Representations Encoder Bidirectional from Transformers است.

“برت یک شبکه عصبی اینترنتی است که باعث می‌شود گوگل بافت کلمات را بشناسد و زبان سرچ کاربران را به درستی تحلیل کند.“

شبکه عصبی یا Neural networks چیست؟

شبکه‌ی عصبی مجموعه‌ای از دستورات و کدهایی است که برای تشخیص الگوهای سرچ و زبان طراحی شده‌اند. دسته‌بندی محتوای تصاویر، تشخیص دست‌خط و حتی پیش‌بینی ترندهای بازارهای مالی، برنامه‌های رایج در دنیای واقعی برای شبکه‌های عصبی هستند. البته برنامه‌های کاربردی سرچ مثل مدل‌های کلیکی در گروه شبکه عصبی قرار نمی‌گیرند.

NLP چیست؟

الگوریتم برت، مدلی از پردازش زبان طبیعی NLP است. NLP یکی از حوزه‌ای هوش مصنوعی است که هنگام مطالعات تعاملات انسانی و زبان‌های محاسباتی با زبان‌شناسی همگرا می‌شود. هدف آن هم از بین بردن شکاف‌های بین یک زبان با زبانی دیگر است تا تمام افراد بتوانند با هم ارتباط برقرار کنند. این سیستم از زمان کار آلن تورینگ در دهه 1950 میلادی برای مدت زیادی وجود داشته است.

اما در دهه 1980 بود که دست‌نوشته‌های مدل‌های NLP وارد حوزه کاری هوش مصنوعی شدند. از آن زمان، کامپیوترها حجم زیادی از داده‌ها را پردازش می‌کنند که همین آنالیز داده، باعث برپا شدن یک انقلاب بزرگ در روابط انسانی و ماشین‌ها شده است.

شاید در زندگی روزمره خود متوجه آن نباشیم، اما بیان کلامی ما بسیار پیچیده و متنوع است. زبان‌ها، قواعد، روابط معنایی، عامیانه‌ها، نقل‌قول‌ها، اختصارات و اشتباهات روزانه آنقدر زیاد است که حتی در برخی موارد خود ما انسان‌ها هم یکدیگر را درک نمی‌کنیم.

در این شرایط قطعا کار کامپیوترها سخت‌تر می‌شود، چون عملا زبان ما ساختاری ندارد که آن‌ها بتوانند کلمات و عبارات ما را درک کنند. بنابراین نیاز دارند تا از سیستم‌هایی برای درک آن کمک بگیرند. یکی از این سیستم‌ها که کارآیی فوق‌العاده‌ای هم دارد، NLP است که از تکنیک‌هایی مثل تفکیک مطالب نامربوط در متن، تصحیح غلط‌های املایی، کاهش کلمات ریشه‌ای یا مصدرها استفاده می‌کند.

از طریق این هوش مصنوعی می‌توانیم محتوا را ساختار، بخش‌بندی و دسته‌بندی کنیم تا بفهمیم چطور بخش‌های مختلف با هم ارتباط دارند. سپس پاسخی را به زبان طبیعی برای تعامل با کاربر تولید می‌کند که تا حد زیادی جواب کاربر را شرح می‌دهد.

NLPای مثل الگوریتم برت به شما اجازه می‌دهد که مثلا به دستگاه هوشمندی مثل الکسا بگویید: ((الکسا! موسیقی همه‌ی اون روزا گذشت رضا صادقی رو پخش کن.)) و الکسا هم همان موسیقی را برای شما پخش کند.

NLP در حال حاضر در منابع متعددی مثل تعامل با چت بات‌ها، ترجمه خودکار متن‌ها، تجزیه و تحلیل احساسات در نظارت بر سوشال مدیا و حتی سیستم سرچ گوگل استفاده می‌شود.

نحوه عملکرد الگوریتم برت

یکی از تفاوت‌های بزرگ گوگل با سایر سیستم‌های پردازش زبان، ویژگی دو طرفه بودن آن است. بقیه سیستم‌ها فقط یک طرفه هستند. یعنی فقط می‌توانند کلمات را با کمک عباراتی که در سمت چپ یا راست آن‌ها در متن قرار دارند، توصیف کنند.

گوگل برت در هر دو قطب کار می‌کند: متن سمت راست و چپ کلمه را تجزیه و تحلیل می‌کند. همین مسئله باعث می‌شود درک بسیار عمیق‌تری از روابط بین اصطلاحات و جملات به وجود بیاید.

تفاوت بعدی این است که Google BERT با بررسی یک مجموعه متن کوچک، یک مدل زبان را می‌سازد.

اما مدل‌های دیگر برای این کار نیاز به مقادیر زیادی داده برای آموزش یادگیری ربات‌ها دارد. رویکرد دو قطبی برت به شما کمک می‌کند با داده‌های بسیار کمتر و دقت بیشتر الگوریتم و سیستم را به راه بیاندازید.

بنابراین زمانی که مدل الگوریتم برت نظر در یک مجموعه متنی منبع، مثل ویکی پدیا آموزش داده شد، از طریق ” fine tuning” به کار می‌افتد.

در این مرحله، برت با توجه ورودی‌ها و خروجی‌های الگوریتم، به سمت فرآیند پیدا کردن محتوای مناسب می‌رود.

“الگوریتم برت در بسیاری از برنامه‌ها قابل استفاده است، پس کاربرد آن به طور گسترده در سیستم موتورهای جستجو تعریف می‌شود.”