تخطى إلى المحتوى
الرئيسية » المدونة » ما هي خوارزميات محرك البحث وكيف تعمل؟

ما هي خوارزميات محرك البحث وكيف تعمل؟

  • بواسطة

هناك ما يقرب من 2 مليار موقع على الإنترنت، وهذا الرقم في تزايد مستمر، ويتم تسجيل المجالات الجديدة كل يوم، فعندما يكون هناك الكثير من المعلومات، يكون البحث الفعال أمرًا مهمًا، ويتم تحديد فعاليتها من خلال مدى سرعة حصول الجميع على إجابات لأسئلتهم. 

كيف تحدد مواقع الويب المحتملة التي تقدم المعلومات الأكثر دقة؟ في بعض الأحيان يصبح الغرض من البحث هو البحث، وفي هذه الحالة، تعتبر الروابط العشرة إلى العشرين الأولى المعروضة في النتائج هي المهمة.

ما هي خوارزميات محرك البحث؟

ضع في اعتبارك مدى الصلة بالموضوع، وخاصة عندما يتعلق الأمر بالأخبار، ولذلك، نادرًا ما تكون نتائج البحث من أشخاص مختلفين متشابهة مع بعضها البعض، حتى عندما يبحثون عن نفس الشيء. 

تعرض صفحة النتائج، التي تسمى أيضًا SERP، مصادر المعلومات المختارة بعناية والتي تناسب كل حالة، ولتحديد ترتيب تقديم مجموعة من الروابط المتشابهة، ضع في الاعتبار عشرات العوامل على الأقل، يتضمن ذلك سلطة كل موقع، وموضوع البحث، أو المكانة، أو الصناعة، وأهمية كل صفحة، وموثوقية مصدر المعلومات وسلامته.

تسمى عملية تحديد الترتيب الذي تظهر به الروابط في صفحة نتائج البحث بالترتيب، وهذا مفهوم واسع إلى حد ما، فعلى سبيل المثال، ستكون هناك مجموعة واحدة من عوامل الترتيب للنتائج العضوية، ويمكن أيضًا أن تتنافس الإعلانات أو نتائج البحث المدفوعة مع بعضها البعض.

 إذا كان من الممكن عرض عدة خيارات للإعلان لطلب واحد، فسيتم أيضًا استعراضهم في الترتيب لتحديد الخيار الأنسب، ويمكن أن يتعلق الترتيب أيضًا بالتوصيات غير المباشرة، مثل قائمة عمليات البحث المماثلة أو التطبيقات الموصى بها. 

من السهل تحديد النجاح أو الفعالية في الترتيب، فكلما اقترب المركز من أعلى القائمة، كان ذلك أفضل، ومن المهم أن تتذكر أن معادلة النجاح في كل حالة ستكون فريدة.

القواعد المسؤولة عن الترتيب في محركات البحث

يتضمن ذلك خوارزميات محركات البحث، المصممة لإدارة العملية بأكبر قدر ممكن من الكفاءة، وفي هذه المقالة، سنلقي نظرة على ماهية الخوارزمية وما يجب مراعاته لترتيب الروابط الخاصة بك بنجاح.

 يجب أن يفهم ما يريد المستخدم أن يجد ويخرج بنتائج مناسبة في أسرع وقت ممكن، فعلى سبيل المثال، حاول كل منا مرة واحدة على الأقل العثور على كتاب أو فيلم أو أغنية بناءً على مقطع صغير أو عبارة تذكرها. 

لم يكن من الممكن حتى تذكر الكلمات، اللحن فقط، وتحظى عمليات البحث هذه بشعبية كبيرة حتى أن Google أطلقت ميزة خاصة في إصدار البحث المحمول.

 يحدث كل هذا بفضل خوارزميات مدروسة جيدًا ومعقدة إلى حد ما مثل ماذا وكيف وأين ستبحث خدمة البحث عن ذلك يعتمد عليها، وحتى لو لم نقرر بعد بشكل كامل ما نريد العثور عليه. 

هذا هو الفرق الرئيسي بين كيفية عمل الخوارزميات والصيغ، تعرض الصيغة نسبة أو قاعدة رياضية، وهذا ليس دائمًا بسيطًا، ولكنه دائمًا ما يكون محددًا، فيجب أن تعرف الصيغة على وجه اليقين ما يجب القيام به وبأي تسلسل. 

يمكن للخوارزمية نفسها اختيار المجموعة المناسبة من المعايير أو القواعد ليتم تطبيقها في حالة معينة، فعلى سبيل المثال، تحسب الصيغة الوقت التقريبي للوصول إلى المكان بعد استدعاء سيارة أجرة من خلال تطبيق الهاتف المحمول.

 لتحديد الخوارزميات في هذه الحالة، يمكننا القول إنهم هم الذين يحللون حالة المرور لاقتراح طريق، فالطريق الفعال ليس بالضرورة الأقصر.

يحدث نفس الشيء عندما ندخل بحثًا في شريط البحث، تعمل خوارزميات البحث أحيانًا حتى قبل أن نملأ سطر الإدخال، وبعضها مسئول عن التعرف على الطلب، والبعض الآخر مسئول عن إيجاد خيارات الإجابة الممكنة. 

تحتاج إلى تحليل البحث نفسه وفهم ما يجب أن تتحدث عنه نتائج البحث، ويتيح لك ذلك العثور على نتائج مفيدة حقًا ويحدد كيفية إجراء البحث بشكل عام. 

إذا كنت بحاجة إلى معرفة النتيجة في إحدى المباريات، فسيقوم المقتطف بالإجابة على هذا السؤال على الفور، ومن المرجح أن تحتوي أقرب الروابط على تعليقات مفصلة على اللعبة، وستكون أهمية المعلومات عالية لأن هذه المعلومات لن تكون ذات قيمة لك غدًا، وعندما يتعلق الأمر بكتابة ورقة بحثية عن نظرية كرة القدم،

فهم عمليات البحث بشكل أفضل

تعلق خدمات البحث الحديثة أهمية كبيرة على دلالات اللغات الطبيعية، ويتيح لك التطبيق الواسع للتطورات في هذا المجال من العلوم فهمًا أفضل لمعنى الكلمات. 

لفك رموز التركيبات الدلالية التي قد تكون ضمنية في كل حالة، ومن أجل أن نفهم بشكل فعال ما لا يمكننا أن نصوغه بشكل كامل، فمن الضروري أن نأخذ في الاعتبار كل شيء حرفيًا.

 يمكن أن تكون هذه أخطاء مطبعية ومفاهيم خاطئة شائعة وكلمات غالبًا ما يتم الخلط بينها، بالإضافة إلى الخصوصية الإقليمية واللهجات وتعدد المعاني والوحدات اللغوية وما إلى ذلك.

عندما تتم معالجة الطلب وتعرف الخوارزمية ما يبحث عنه المستخدم، فقد بدأ العمل للتو، وحان الآن دور البحث عن التطابقات المناسبة في قاعدة الروابط المفهرسة. 

عند إدخال “المال”، من المحتمل أن تتضمن نتائج البحث أيضًا مطابقات للكلمات “تمويل” أو “ثروة”، وذلك لأن محركات البحث لا تقتصر على كلمة أو معنى واحد. كذلك عند إدخال كلمة “مكافحة حشرات”، فمن الطبيعي وجود كلمات مثل قوارض أو مبيدات حشرية أو رش البيوت أو غيرها من الكلمات ذات الصلة.

 يحتاجون أيضًا إلى معالجة المرادفات، ومقارنة جميع الخيارات مع بعضها البعض، واختيار الأنسب منها، ثم مقارنة القائمة النهائية بالطلب نفسه. 

ستتغير باستمرار مجموعة العوامل التي تؤثر على موضع نفس الرابط في الترتيب، فعلى سبيل المثال، بناءً على سجل بحث المستخدم والموقع الجغرافي والمنطقة واللغة.

تحديث خوارزميات البحث لفهرسة المواقع وترتيبها باستمرار

نظرًا لأن الإنترنت بيئة معلومات ديناميكية للغاية، إذا كانت الخوارزمية عبارة عن مجموعة من القواعد أو الإجراءات، فكيف يمكن تحديثها وتحسينها؟

 تحتاج إلى إنشاء نظام عالي الجودة لتقييم فعالية نتائج الخوارزمية، ويمكنك فهم ما إذا كان البحث قد تحسن وإلى أي مدى، فالمكون الثاني سيكون منصة تعليمية. 

لا يزال Google يعتمد على المساعدة البشرية، ومن أجل تقييم مدى الصلة، يتم اختبار نتائج الخوارزميات من قبل متخصصين مؤهلين، ويصف دليل Google المفصل الأساسيات والطرق لفهم الخوارزميات بشكل صحيح.

 الميزة الرئيسية لهذه الطريقة هي أن البشر فقط هم القادرون على مطابقة مفهوم أو فكرة البحث بدقة مع الروابط المقترحة في صفحة النتائج، ولجعل العملية أسرع وأكثر كفاءة، ترى Google أن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يمثلان أولوياتها القصوى لجميع المنتجات، بما في ذلك البحث.

هذا مفيد لأنه يمكنك أتمتة كل ما يتعلق بمؤشرات أكثر موضوعية بالإضافة إلى المعايير الذاتية التي تتطلب من الشخص تقييمها، فعدد الروابط وسرعة معالجة البحث واختيار معلمات الفهرسة هي أمثلة. 

هذا هو المكان الذي يلعب فيه التعلم الآلي، فتحديث خوارزميات البحث المساعدة البشرية المطلوبة في عدد من المراحل، وتمت صياغة فرضية حول ماذا وكيف يمكن تحسينه، فعلى أساس الفرضية، تم تطوير معايير لتقييم النتائج “قبل” و “بعد”، وعلاوة على ذلك، تم تشكيل مجموعة من التحديثات والمواد التدريبية لقواعد ومنطق الخوارزمية. 

تمت مقارنة نتائج النسخة الجديدة بالأصل وتم تقييم وجود تغييرات نوعية، عندها فقط تم اتخاذ قرار بشأن ما إذا كان التحديث فعالاً أم لا.

يعد تحديث الخوارزمية أيضًا خوارزمية من نوعها، وهذا هو السبب في أن التعلم الآلي أصبح مكونًا فعالًا لمحرك التعلم الأساسي في Google، فبدلاً من إشراك الأشخاص في كل مرحلة من المراحل الموصوفة، تم تطوير مجموعة من القواعد تهدف إلى هدف واحد: تدريب خوارزميات البحث، وتقييم النتائج، واتخاذ القرارات بشكل مستقل قدر الإمكان.

المبادئ الأساسية لخوارزميات البحث

يحدد محرك بحث Google عدة مراحل رئيسية لخدمة البحث عند إنشاء صفحة نتائج:

  1. تحليل الكلمات والعبارات
  2. اختيار الصفحات المناسبة
  3. ترتيب المواد ذات الصلة
  4. اختيار وعرض النتائج الأكثر صلة
  5. المحاسبة لمعلومات المستخدم

كما ترى، فإن المهمة الأولى هي صياغة معايير لتقييم فعالية النتائج، لهذا، من الضروري فهم ما كتبه المستخدم وما قصده. 

أحد المكونات العديدة التي يتم أخذها في الاعتبار عند حل هذه المشكلة هو حساب الأخطاء الشائعة والأخطاء المطبعية. 

خوارزمية محرك البحث تحاول تحديد طبيعة المعلومات من خلال تحليل نية بحث المستخدم، وتحدد التصنيفات المختلفة من أربعة إلى ستة مقاصد بحث رئيسية، وجوهر هذا النهج هو أنه عند البحث عن المعلومات.

يكون الأشخاص عادةً في إحدى المراحل القياسية، يظهرون مصلحة عامة لا أساس لها، إنهم يبحثون عن معلومات أكثر دقة حول مشكلة قائمة، أو يدرسون خيارات لحل محتمل، أو يريدون معلومات أكثر دقة حول خيار واحد فقط. 

يتم توفير المساعدة من خلال كلمات خاصة غالبًا ما تحدد طبيعة الطلب: الشراء، والمراجعة، والتسليم، والمراجعات، والإرشادات، وما إلى ذلك. 

من المهم أيضًا مراعاة أهمية الطلب لتحديد نوع المواد بشكل أفضل، على سبيل المثال، يجب إعطاء الأولوية للأخبار وآخر المستجدات أو المقالات الإخبارية ذات الطابع العام.

خوارزميات Google الشهيرة وكيف تعمل؟

تعمل Google باستمرار على تطوير نتائج البحث وتحسينها، ولمعرفة كيفية عمل خوارزمية محرك بحث Google ،من الجدير بالذكر أن هناك أكثر من خوارزمية.

 هناك عدد غير قليل منهم وكل منهم مسؤول عن المتغيرات الفردية أو التقييمات أو التقييم أو التدريب، في حديثه عن عدد المرات التي يتم فيها إجراء التغييرات، أشار جون مولر إلى أن هذا يحدث بشكل شبه دائم في هذه المرحلة.

 التحديثات المتكررة ولكن المهمة تسمى أيضًا تحديثات Google الأساسية، ونادراً ما تكون مثل هذه التحديثات مصحوبة بتعليقات رسمية؛ فمن نواحٍ عديدة، يقع تتبع العواقب على عاتق مجتمع مُحسّنات محرّكات البحث وعشاقها. 

المبدأ الكامن وراء التحليل بسيط إلى حد ما – مقارنة مقاييس مواقع الويب الرئيسية قبل تاريخ الإصدار المقدر وبعده، وتكمن الصعوبة الرئيسية في التفسير لأنه بدون أدلة على ما تبحث عنه بالضبط، قد يستغرق الأمر أسابيع للعثور على عوامل مهمة. 

مرت خوارزميات Google بالعديد من التحديثات الرئيسية، حصل أهمها على أسمائها الخاصة: Penguin و Panda و Hummingbird وما إلى ذلك، وغالبًا ما تتمحور التحديثات الرئيسية حول موضوع أو مشكلة معينة تهدف إلى معالجتها، لذلك غالبًا ما يقسم أيّ خبير سيو متخصص في تحسين محركات البحث نتائج البحث حسب الفترة التي تسبق تحديث الاسم وبعده.

Panda (2011)

كان التركيز الرئيسي على مكافحة الانتحال والمحتوى المكرر والبريد العشوائي وإساءة استخدام الكلمات الرئيسية، وتم تصنيف الصفحات على مقياس جودة المحتوى، واستخدمت الدرجات كعامل تصنيف مهم. 

بعد خمس سنوات، أصبح Panda جزءًا من خوارزمية الجذر في Google ، مما أدى إلى تسريع تنفيذ التحديثات الطفيفة وسرعة معالجة محتوى الصفحة بشكل كبير.

Penguin (2012)

بهدف مكافحة مزارع الروابط، وشبكات المدونات الخاصة، والروابط غير الملائمة والروابط غير المرغوب فيها، تناول Penguin أيضًا قضية النصوص المثبتة بشكل مفرط. 

أثرت إجراءات الخوارزمية بشكل أساسي على تلك المواقع التي لم يجتاز ملف الارتباط الخاص بها الاختبار وتم تمييزها على أنها غير طبيعية، وكان هذا بسبب الشراء الهائل للروابط الخلفية الرخيصة منخفضة الجودة. 

وفقًا لأحدث الإرشادات ، يجب أن يكون ملف تعريف الارتباط الخلفي الصحي متوازنًا وأن يحتوي على أكبر عدد ممكن من المصادر المختلفة ، مع تجنب المصادر المشبوهة أو الخطيرة.

Hummingbird (2013)

كان هذا تحديثًا رئيسيًا آخر لمعالجة إساءة استخدام الكلمات الرئيسية والمحتوى منخفض الجودة، وكان هناك انتقال من معالجة الكلمات الرئيسية الفردية إلى تحديد نوايا بحث المستخدم. 

بدلاً من تخمين الكلمات الرئيسية التي ستحصل على أفضل النتائج ، ركز على المعلومات نفسها وكيفية تطبيقها، فعند معالجة الروابط وترتيبها ، زادت أهمية المرادفات والموضوعات المماثلة وعمليات البحث المتشابهة لغويًا بشكل ملحوظ.

اقرأ أيضاً: أفضل مواقع قياس سرعة الانترنت.

نتائج بحث الجوال (2015، 2018)

لم يتم إعطاء هذا التحديث اسمًا مطلقًا، على الرغم من أنه غيّر استخدام البحث بعدة طرق، وكان التركيز الأساسي على الصفحات التي لا تحتوي على إصدارات الجوال المقابلة وأداء الموقع على الأجهزة المحمولة بشكل عام. 

كان هناك تحول مهم في تحديد الأولويات في التصنيف نحو الصفحات التي تم تكييفها جيدًا للعرض والعمل على الأجهزة المحمولة، وتضمن التحسين العديد من الجوانب: من حجم المحتوى وأنواعه، إلى مدى جودة عرض المحتوى على الصفحة، وما إذا لم يتم حظر التحميل بواسطة ملفات خارجية، وما إلى ذلك.

 حتى الآن، لا يزال أداء إصدارات الجوال من الصفحات يمثل مشكلة خطيرة إلى حد ما بالنسبة للعديد من المواقع.

Rank Brain (2015)

استمرارًا في الكفاح ضد المحتوى غير الملائم ومنخفض الجودة، ركزت Google أيضًا كثيرًا على تجربة المستخدم مع هذا التحديث. Rank Brain هو نظام درجات مبني على مبدأ التعلم الآلي والتحليل.

 يعتبر التحديث إضافة Hummingbird ، مصممة لتحسين جودة تفسير طلبات المستخدم ومقارنتها اللاحقة مع الصفحات المفهرسة، والتقييم بواسطة خوارزمية RankBrain هو أحد العوامل الرئيسية الكامنة وراء الترتيب الفعال في تشكيل نتائج البحث.

Medic (2018)

يؤثر هذا التحديث في المقام الأول على مواقع الرعاية الصحية، فالجمهور المستهدف للخوارزمية الجديدة أوسع بكثير ويتضمن أي موارد عبر الإنترنت تحتوي على معلومات يمكن أن تؤثر على جوانب مهمة من حياة المستخدمين. 

على سبيل المثال الجوانب المالية والقانون والتعليم وما إلى ذلك. 

الإشارات الرئيسية التي أخذها التحديث في الاعتبار لتشكيل التقييم: أموالك أو حياتك (YMYL) و Expertise-Authority-Trust (EAT)، وأصبح إشراك الخبراء من كل صناعة والإسناد جزءًا من تقييم محتوى الصفحة منذ إطلاق هذه الخوارزمية.

BERT (2018)

تُعد الجهود المشتركة لـ Panda و Hummingbird و RankBrain أساس الخطوة التالية في مكافحة المحتوى منخفض الجودة، وتنطبق خوارزمية أنشأتها Google على أحدث التطورات في معالجة اللغة الطبيعية لتقييم محتوى النص وأسلوبه. 

يعد محرك البحث أفضل في تحديد الكلمات الرئيسية المناسبة لتوليد النتائج العضوية، وأصبح الافتقار إلى السياق والموضوع الواضح والأسلوب إشارات مهمة عند ترتيب الصفحات.

الخوارزميات وتأثيرها على الترتيب

تقوم الخوارزمية بتقييم محتوى الصفحة وفقًا لمعايير مثل الملاءمة والجودة والأسلوب، ومن المستحيل تحديد حصة وأهمية كل عامل في تقييم كل صفحة. 

الإرشادات والممارسات المهمة التي يجب الانتباه إليها

تؤثر ثلاث معلمات رئيسية على أداء ترتيب الصفحة، فالجودة هي مجموع الأداء الفني وأهمية المحتوى، وتساعد القيمة في تحديد مدى استعداد زوار الموقع لمناقشة المحتوى ومشاركته، وتشير السلطة إلى مدى ملاءمة المحتوى داخل صناعة أو مكانة متخصصة.

دعنا نلقي نظرة فاحصة على هذه المعلمات:

عند تقييم جودة الصفحة، انتبه إلى عدة نقاط فنية، تتضمن بعض الأبسط منها العنوان والوصف التعريفي للصفحة وكيفية تنظيم محتواها، وتشمل عمليات الفحص المتطورة وجود روابط خارجية وداخلية، واستخدام بروتوكولات الاتصال الآمنة، وغياب سلاسل إعادة التوجيه. 

وفقًا لأحدث إرشادات Google ، سيعتمد نجاح الصفحة على مدى فائدتها ودقتها للمستخدم النهائي، ويرتبط التنفيذ الفني ارتباطًا وثيقًا بتجربة المستخدم، مثل تحسين الصورة، والاستخدام الصحيح للنصوص الخارجية، وأوراق الأنماط بالحكم على المدة التي سيتم تحميل الصفحة على جهاز معين. 

تلعب جودة المحتوى أيضًا دورًا كبيرًا

كيف يتم تنظيم المحتوى، ووضع النص، وحتى مكان الصور سيحدد إلى حد كبير ما إذا كانت مشاركتك مفيدة أم لا، ويمكن أن تؤثر أوقات التحميل الطويلة بشكل مباشر على نمو معدل الارتداد، وسيؤدي تحسين الهاتف المحمول حسن التنفيذ إلى زيادة الوقت الذي يقضيه موقعك على الويب، لذلك من أجل الحصول على تصنيف ناجح وفعال، قم بإنشاء مواقع للأشخاص وليس للروبوتات.

 بعد كل شيء، في النهاية، المستخدمون الحقيقيون هم من سيصبحون جمهورك ويحققون النجاح للمشروع، فعندما يتعلق الأمر بقيمة الارتباط أو المحتوى للمستخدم، فأنت لا تعرف أبدًا أيهما يعمل بشكل أفضل. 

من الأمثلة الجيدة على مقياس موضوعي مفيد لخوارزميات البحث سجل البحث الشخصي، يمكن أن تخبر هذه البيانات خوارزميات البحث حول كيفية العثور على تطابقات لعمليات البحث المستلمة وإضافة سياق عندما يكون البحث عامًا جدًا أو عندما يكون هناك العديد من التطابقات. 

تتأثر قيمة المادة بعدد مرات مشاركتها واقتباسها، وتساعد كمية ونوعية الروابط الخلفية في إبراز النتائج الأكثر صلة، فلا تؤثر الروابط الخلفية دائمًا بشكل مباشر على موضع صفحتك في البحث، ولكن كلما تمت مشاركة المزيد من المحتوى على الشبكات الاجتماعية والمنتديات والاقتباس من الموارد المتخصصة، زادت فرص ارتفاعه بشكل أكبر.

تعكس سلطة الرابط أو وزنه مدى فائدته ليس فقط للمستخدمين العاديين والمحترفين، فعند تقييم هذا العامل، يأخذون في الاعتبار عدد المرات التي تمت فيها الإشارة إلى محتوى الصفحة بواسطة موارد الملف الشخصي ومدى أهمية قيمتها داخل قطاع الصناعة أو السوق. 

كما تعلق أهمية كبيرة على تصنيف وسلطة المجالات التي وضعت روابط وموضوعات ومؤشرات اقتباسها بين الجمهور المستهدف المحتمل لصفحتك.

الخوارزميات وأنواع المحتوى

لطالما كانت معالجة المعلومات النصية أسهل من معالجة ملفات الوسائط، فمع تطور التعرف وتحليل البيانات والشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي، تفتح فرص جديدة، هذه الفرص تتعلق بعمل خدمات البحث. 

تطورت معالجة اللغات الطبيعية بسبب نمو قوة الحوسبة وقوة المعدات التي تقوم بإجراء العمليات الحسابية، ويجعل تطوير الرؤية الآلية من الممكن تدريب الشبكات العصبية على التعرف على الصور ووصفها ليس فقط بشكل عام ولكن أيضًا أجزائها والعلاقة بينها وسياق ما يحدث. 

تعد الشبكات العصبية أفضل من أي وقت مضى في معالجة المفاهيم المجردة، وتعلم تحليل البيانات غير المكتملة والمجزأة، وتقليد الوظائف المعرفية للدماغ البشري قدر الإمكان.

في هذه المرحلة من التطور التكنولوجي، تتلاشى الحدود بين معالجة المعلومات النصية والمرئية تدريجياً، وتظل الأدوات الرئيسية لتحليل محتوى الوسائط المتعددة عبارة عن بيانات وصفية مضافة مثل علامات ID3 واستخدام المخطط وعلامات HTML المخصصة. 

عند نشر الصور، استخدم الملفات والتنسيقات المحسّنة وخذ الوقت الكافي لوصفها، اتخذت بعض تنسيقات تصور البيانات الشائعة، مثل الرسوم البيانية، مسارًا مختلفًا. 

تسمح لك الأنظمة الأساسية الحديثة بإنشاء محتوى صديق للسيو ولن يواجه مشكلات فهرسة الصور المعتادة، ويتم تحقيق ذلك غالبًا من خلال استخدام الأنماط المتتالية وأحدث إمكانيات ترميز النص التشعبي لدمج النص القابل للقراءة مع النماذج الرسومية المطلوبة.

حتى البيانات النصية لها عدد من العيوب التي يمكن أن يواجهها المرء عند إنشاء مواقع الويب، ويتعلق هذا بالمحتوى الديناميكي الذي تم إنشاؤه بواسطة برامج JavaScript النصية. 

فقط عدد قليل من محركات البحث لديها القدرة على العمل بشكل صحيح مع تعليمات البرنامج النصي حتى الآن، وتوفر Google دعمًا كاملاً لجافا سكريبت.

 يمكن أن يؤدي استخدام المحتوى الذي تم إنشاؤه ديناميكيًا إلى حدوث تأخيرات في الفهرسة، ويمكن أن تؤدي إساءة استخدام البرامج النصية أو إساءة استخدامها إلى تحذيرات وعقوبات. 

مهما كان نوع المحتوى الذي تنشره، حاول دائمًا إيلاء الاهتمام الواجب للإرشادات الحالية وأفضل الممارسات.

لماذا من المهم فهم كيفية عمل الخوارزميات

ليس عليك أن تكون ميكانيكيًا جيدًا لتصبح سائقًا، فلا يمكن لأي مدرسة لتعليم القيادة الاستغناء عن شرح المبادئ الأساسية للسيارة والمحرك والقابض وعلبة التروس. 

لا تحتاج إلى فهم تعقيدات كيفية عمل محركات البحث لإنشاء المواقع، ةفإن فهم أساسيات تحسين محرك البحث سيساعد مشاريعك على تحقيق النجاح.

 أشارت Google مرارًا وتكرارًا إلى أنه يجب إنشاء المواقع والمحتوى للأشخاص أولاً، ومع ذلك، لا يزال العديد من مشرفي المواقع يرون أن معالجة خوارزميات البحث هي المفتاح الرئيسي للنجاح.

سيو ماستر

من الناحية العملية، تساعد المعرفة المتعمقة لتطوير الويب ومبادئ تحسين محرك البحث ومعرفة كيفية عمل الخوارزميات في أي شركة سيو على تحديد المشكلات وإيجاد حلول فعالة، فإذا قمت بإنشاء منتج عالي الجودة من وجهة نظر فنية ومحتوى، فأنت تعرف جمهورك المستهدف جيدًا وتفهم موضوعك.

فلا ينبغي أن تكون هناك مشاكل، وهناك دائما مجال للتحسين حتى استراتيجية المحتوى الأكثر تعقيدًا ستستفيد من تحليل SEO الإضافي.

مهما كانت المواقع التي تنشئها، حاول إعطاء الأولوية لقيمة المحتوى الذي تنشره لمستخدميك سيساعد هذا النهج في تجنب الأخطاء الأكثر شيوعًا.

اقرأ أيضًا: إنشاء سيرة ذاتية على ويكيبيديا

× تواصل معنا