Serp یا صفحه نتایج موتورهای جستجو چیست؟**

Serp یا صفحه نتایج موتورهای جستجو چیست؟

یکشنبه , ۱۱ مهر , ۱۳۹۵   موتورهای جستجو   بدون نظر

مفهموم SERP مخفف واژگان search engine result page میباشد و به صفحه ی نتایج موتور جستجو در هنگام جستجوی یک عبارت گفته میشود. در واقع به صفحه ی نتایج حاصل از جستجو serp میگویند. هر serp منحصربفرد است، حتی در هنگامی که جستجو برای یک کلمه کلیدی مشابه توسط دو نفر صورت میگیرد. زیرا موتورهای جستجو معیارهای فراتر از واژه ها را برای نمایش نتایج مرتبط تر به کار میگرند. مثلا مکان فیزیکی، تاریخچه مرورگر، علایق و حتی معانی کلمات کلیدی را مورد بررسی قرار میدهند. بصورت کلی در صفحه نتایج موتورهای جستجوی معروف دو جایگاه مختلف برای نمایش حاصل از جستجو وجود دارد.

معمولا برترین رتبه های نتیجه جستجو مربوط به سایت هایی میشوند که بابت قرارگیری در این فهرست پول پرداخت میکنند(نتایج پولی)نتایج پولی فهرست هایی هستند که در بالا و طرفین سرپ، با برچسب مخصوص آگهی مشخص می شوند.سایت های تازه تاسیس که می خواهند جلوی چشم باشند و در سرپ ها جایگاه مناسبی کسب کنند، باید از جستجو و نتایج پولی استفاده کنند.

گروه دیگر مربوط به فهرستی می باشند که توسط ربات ها ایندکس شده اند(نتایج ارگانیک)

نتایج ارگانیک فهرست خامی است که بر اساس یک سری معیارها توسط موتور جستجو تولید می شود و با کلمه ی مورد جستجو در ارتباط است.سایت هایی که بر اساس الگوریتم یک موتور جستجو امتیاز بیشتری دارند، در رأس فهرست ارگانیک نمایش داده می شوند.

اهمیت serp

سئو سایت همواره از اهمیت بالایی برای قرارگیری در صفحات و رتبه های برتر برخوردار بوده است. آمارها نیز حکایت از این امر دارند که بیش از ۹۱ درصد کاربران فقط صفحه اول موتور جستجو را بررسی میکنند و هیچگاه به صفحه ی دوم نتایج مراجعه نمیکنند. با این تفاسیر اهمیت صفحه ی اول نتایج جستجو به حدی میباشد که میتوان قرار گیری در صفاحات دیگر را یکجور شکست سئو بشمار آورد. استراتژی مناسب کلمات کلیدی و انتخاب رقابتی ترین کلمات کلیدی برای قرارگیری در صفحه اول نتایج گوگل بسیار موثر میباشند. همچنین میتوان از ابزارهایی برای بررسی serp استفاده کرد.

بهبود serp

موقعی که صحبت از بهبود صفحه نتایج موتور جستجو (serp) میشود، میتوان محتوای با کیفیت همراه با استراتژی درست کلمات کلیدی را بسیار موثر دانست. در گام نخست باید رقبای خود را بشناسیم. برای بررسی و شناخت رقبای خود میبایست عواملی را مدنظر داشته باشیم که عبارتند از:

• تعیین کلمات کلیدی با بیشترین اهمییت (معمولا تک کلمه ای با رقابت سنگین)
• موقعیت serp رقبا برای مجموعه ای از کلمات کلیدی (میتوان به نقاط ضعف و قوت رقبا پی برد)
• کلمات کلیدی تک سیلابی و چند سیلابی (بهترین انتخاب برای شروع عباراتی هستند که رقبا در آن ضعیف ترند)
• استفاده از کلمات کلیدی ترکیبی (استراتژی مناسب تا رسیدن به کلمات کلیدی اصلی)

---

منبع:akairan.com

عظیم و قدرتمند، اما رایگان!

برنامه‌نویسان دیوانه نرم‌افزارهای رایگانی‌اند که کامپیوترهای خودیادگیر می‌سازند

06 اردیبهشت 1395

• حمیدرضا تائبی

• شاهراه اطلاعات

برنامه‌نویسان عاشق نرم‌افزار ویژه گوگل هستند. نرم‌افزاری که به کامپیوتر‌ها قابلیت خودیاگیری را اهدا می‌کند. یک پروژه منبع باز هوشمند که به افراد عضو گیت‌هاب این توانایی را می‌دهد تا برای مصارف شخصی خود آن‌را دانلود کرده و بنا بر نیازهای خود آن‌را سفارشی سازند.

گوگل نرم‌افزار رایگان خود را که برای هوشمندسازی و تخصیص قابلیت خودیادگیری کامپیوترها مورد استفاده قرار می‌گیرد، توسعه داده است. برای این منظور گوگل قابلیت جدیدی به نرم‌افزار خود اضافه کرده است. نرم‌افزاری که همگان آن‌را به نام TensorFlow می‌نامند. شبکه‌ای متصل از کامپیوترها که درست به همان شیوه‌ای کار می‌کند که گوگل برای انجام فعالیت‌های خود از آن استفاده می‌کند. این حرف بدان معنا است که هر برنامه‌نویسی به گروهی از کامپیوترهای سرور دسترسی دارد که با استفاده از آن‌ها توانایی هوشمند کردن کامپیوتر خود را برای ساخت برنامه‌های زیربنایی دارد.

---

مطلب پیشنهادی

راه‌کار تازه گوگل برای توسعه‌دهنده‌گان

ساخت ساده‌تر اپلیکیشن با Android Studio 2.0 + لینک دانلود

---

کافی است برنامه کامپیوتری خود را برای آن چیزی که تمایل دارید، آن‌را یاد بگیرد تنظیم کنید. در ادامه باید به برنامه کامپیوتری خود گروهی از داده‌ها که برای مطالعه مورد استفاده قرار می‌گیرد را اهدا کنید. اکنون کامپیوتر شما می‌داند که با این داده‌ها باید چه کند، کارهایی همچون صحبت کردن، تشخیص چهره، نقاشی و... که تنها در حیطه قدرت انسان‌ها بود، اکنون به لطف توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در حیطه قدرت کامپیوترها قرار گرفته است. هر سازنده بزرگ فناوری به سبک خاص خودش یادگیری ماشینی را در اختیار دارد و آن‌را به شکل خاص خود و در قالب سرویس‌هایی که با برنامه‌ها یکپارچه می‌شوند در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد. اما امروزه رابطه برنامه‌نویسان و گوگل یک تعامل نزدیک و دو طرفه است، این تعامل به ویژه در ارتباط با برنامه‌های هوش مصنوعی گوگل حال و هوای خاص خود را دارد.

گوگل برای اولین بار در نوامبر سال گذشته میلادی TensorFlow را به صورت رایگان و در قالب پروژه منبع‌بازی که در گیت‌هاب قرار گرفته بود در معرض دید عموم کاربران قرار داد. گیت‌هاب مکانی است که همه چیز در آن به اشتراک گذاشته می‌شود. آمارها و گزارش‌ها نشان می‌دهند که در مدت زمان چند هفته‌ای که این پروژه در گیت‌هاب در دسترس کاربران قرار داشت به یکی از پر استفاده‌ترین برنامه‌های گیت‌هاب در سال 2015 تبدیل شده بود. به این معنا که تعداد زیادی از طراحان آن‌را دانلود کرده و نسخه خاص خود را از روی آن ساخته‌اند. به‌طوری که در مقایسه با 4335 پروژه قرار گرفته روی گیت هاب، تعداد بیشتری را به خود اختصاص داده بود.

چنین به اشتراک‌گذاری‌هایی از سوی شرکت‌هایی نظیر گوگل و فیس‌بوک یک دلیل منطقی دارد. ایده این‌کار به ساخت گروهی متشکل از کاربران که هر فردی توانایی ویرایش این چنین پروژه‌هایی را داشته باشد، باز می‌گردد. به‌طور معمول تعدادی از کاربران ویژگی‌هایی را طراحی کرده و دو مرتبه به پروژه اصلی باز می‌گردانند. در مورد این پروژه، نزدیک به 187 نفر روی پروژه اصلی مشارکت داشته‌اند، به‌طوری که نزدیک به 3000 تغییر روی پروژه اصلی پیاده‌سازی کردند.

با نسخه جدید TensorFlow که روی طیف گسترده‌ای از کامپیوترها اجرا می‌شود، فرآیند آموزش کامپیوترها سریع‌تر و آسان‌تر از قبل انجام خواهد شد. حجم بیشتر داده‌هایی که توسط TensorFlow جمع‌آوری می‌شود، این پتانسیل را به وجود می‌آورد تا این سیستم هوش مصنوعی کارهای پیچیده‌تر و قدرتمندتری را انجام دهد. به‌طور مثال، در یک پروژه TensorFlow از شبکه‌ای از کامپیوترها به منظور نوشتن دستی اعداد استفاده کرد. دانشمندان در این پروژه سعی کردند به کامپیوتر یاد دهند چگونه می‌تواند همانند انسان‌ها به نوشتن اعداد بپردازد.

بدون شک یادگیری ماشینی پایه و اساس آینده است. اریک اشمیت از گوگل پیش‌بینی کرده است که یادگیری ماشینی تبدیل به پروژه بعدی شرکت‌هایی همچون گوگل، فیس‌بوک و شرکت‌های بزرگی خواهد شد که در پنج سال آینده پا به عرصه ظهور خواهند نهاد.

---

===================================

شاید به این مطالب هم علاقمند باشید:

CES 2016: کِرم روباتی که به کودکان سه ساله کدنویسی آموزش می‌دهد

CES 2016: توپ اسباب‌بازی که اصول پایه برنامه‌نویسی را به کودکان آموزش می‌دهد + تصویر

بهترین کتاب‌های رایگان آموزش برنامه‌نویسی وب 2015 + لینک دانلود

بهترین ابزارهای CSS مناسب برنامه‌نویسان وب

چهارده زبان برنامه‌نویسی برای شغل آینده شما

ساخت برنامه‌های ویندوز 10 بدون یک خط کدنویسی

اینفوگرافی: انتخاب اولین زبان برنامه‌نویسی بر اساس زندگی که می‌خواهید

نگاهی به Galaxy S6 Edge Plus

برنامه‌نویسی بر فراز ابرها

انقلاب برنامه‌نویسی گرافیکی

قیام NoSQL ادامه دارد

با این سایت زبان SQL را رایگان و کلاسیک بیاموزید

---

برچسب: 

• گوگل - یادگیری ماشینی - هوش مصنوعی - TensorFlow - برنامه‌نویسی

الگوریتم‌ها، کلاود، اینترنت اشیا، داده‌ها

آینده یادگیری ماشینی به کجا خواهد رسید؟

11 مرداد 1395

• حمیدرضا تائبی

ماهنامه شبکه - شماره 181

هیچ انسانی نمی‌تواند آینده دنیای فناوری را با قاطعیت پیش‌بینی کند. اما بدون شک چهار عنصر کلاود، اینترنت اشیا، داده‌ها و از همه مهم‌تر الگوریتم‌ها (یادگیری ماشینی) چهار ستونی هستند که در سال‌های آتی در خط مقدم نوآوری‌‌ها قرار خواهند گرفت.

---

این مطلب یکی از مجموعه مقالات پرونده ویژه «یادگیری ماشینی» شماره ۱۸۱ ماهنامه شبکه است. علاقه‌مندان می‌توانند کل این پرونده ویژه را از روی سایت شبکه دانلود کنند. 

---

در رویداد یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی که چهارشنبه هشتم آوریل 2016 در سیاتل به میزبانی «Madrona Venture Group» برگزار شد، «جوزف سیراش»، معاون گروه داده‌های مایکروسافت، در سخنرانی خود با اشاره به اینکه چهار حوزه کلاود، اینترنت اشیا، داده‌ها و الگوریتم‌ها جهان را دستخوش تغییرات اساسی خواهند ساخت، به تحولاتی اشاره کرد که در سال‌های آینده این حوزه‌ها را تحت تأثیر خود قرار خواهند داد. تحولاتی که تأثیرات ملموسی بر روند زندگی ما خواهند گذاشت. اما سؤال اصلی این است: «یادگیری ماشینی در آینده به کجا خواهد رسید؟» در این مقاله به صورت مختصر و کوتاه نگاهی واقع‌بینانه به فناوری‌های مرتبط با داده‌ها می‌اندازیم؛ فناوری‌هایی که در آینده رهبری کسب‌وکارها را بر عهده خواهند گرفت.

---

مطلب پیشنهادی

تعریف‌ها، کاربردها و بررسی حوزه‌های هم‌پوشان

یادگیری ماشینی و سیستم‌های شناختی: نسل آینده هوشمندی سازمانی

---

فرض اساسی در یادگیری ماشینی بر این اصل استوار است که راه‌حل‌های تحلیلی ظرفیت این را دارند که بر مبنای مدل‌های داده‌ای که در گذشته مطالعه شدند، پایه‌ریزی شوند. یادگیری ماشینی از هر نوع تجزیه‌وتحلیل‌ داده‌ای که از مدل‌های داده‌ای قبلی، روندها، الگوها و الگوریتم‌های سیستمی که مطالعاتی درباره آن‌ها انجام گرفته است، پشتیبانی می‌کند. در حالی که یادگیری ماشینی برای تجزیه‌وتحلیل‌ها و پیش‌بینی رخدادها منحصراً به الگوریتم‌های ازپیش‌ساخته‌شده متکی است، اما ادعا کرده است می‌تواند به عنوان جایگزینی برای وظایف تحلیلی و پیش‌بینی‌ها به جای انسان‌ها وارد میدان شود و وظایف آن‌ها را بر عهده بگیرد. در یادگیری ماشینی، الگوریتم‌ها می‌توانند به مطالعه داده‌های قبلی بپردازند، نکاتی را از آن‌ها بیاموزند و در نهایت به جای انسان‌ها تصمیم‌گیری کنند. برای این منظور الگوریتم‌های یادگیری ماشینی از درخت‌های تصمیم‌گیری و تجزیه‌وتحلیل‌های شبیه‌سازی‌شده استفاده می‌کنند. جوزف سیراش در سخنرانی خود به این نکته اشاره کرد که ما در دورانی زندگی می‌کنیم که دنیای رایانشی شاهد عالی‌ترین تغییرات است؛ تغییراتی که به‌سرعت این حوزه را دستخوش دگرگونی ساخته‌اند. در این روند دگردیسی شاهد تأثیرگذاری بی‌بدیل الگوریتم‌ها، کلاود، اینترنت اشیا و داده‌ها در حوزه‌های کاربردی هستیم. این تغییر به گونه‌ای بوده است که حتی رویکرد ما در قبال ساخت برنامه‌ها و مدت‌زمان سپری‌شده برای ساخت‌ برنامه‌ها را دستخوش تغییراتی کرده است. اما نکته‌ای که در خصوص یادگیری ماشینی یا در حالت کلی‌تر فناوری‌های اشاره‌شده وجود دارد، به این اصل بازمی‌گردد که حتی اگر در مسیر درستی قرار داشته باشید، اما نتوانید از ابزارها و راهکارهای کارآمد امروزی در جهت ساخت و استقرار استراتژی‌های خود استفاده کنید، در روند کاری خود تغییر محسوس و مؤثری را مشاهده نخواهید کرد. سیراش در جریان این رویداد به مثال‌های متعددی اشاره کرد که در آن‌ها عنوان شد چگونه کارآفرینان و شرکت‌ها موفق شده‌اند با استفاده از فناوری‌های جدید کسب‌وکار خود را بهبود بخشند. از کشاورزان ژاپنی که در مزارع، وضعیت سلامت گاوها را نظارت و ارزیابی می‌کنند تا شرکت‌هایی همچون «آبر» و «ایربی‌ان‌بی» که به‌شدت به یادگیری ماشینی وابسته‌ هستند، همه و همه سعی می‌کنند از فناوری‌های هوشمند به بهترین شکل ممکن بهره ببرند. او در صحبت‌های خود به این نکته اشاره کرد که حسگرها و دستگاه‌های مختلف به شکل باور نکردنی داده‌ها را تولید می‌کنند، اما این تنها الگوریتم‌ها هستند که می‌توانند داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل کنند. 

هر کسب‌وکاری مدل الگوریتمیک خود را خواهد داشت 
سیراش در این خصوص گفته است: «مدیریت دستی فرایندهای کسب‌وکار منسوخ شده است و فناوری در نظر دارد مدیریت خاص خود را در این حوزه آغاز کند. هر فرایندی در هر مقیاسی در این جهان با استفاده از الگوریتم‌ها و داده‌ها قابل مدیریت است. برای این منظور به پلتفرم‌های مؤثری نیاز است تا این کسب‌وکارهای الگوریتمیک را مدیریت کند.» او در صحبت‌های خود به اهمیت زبان برنامه‌نویسی R به عنوان عاملی پیش‌برنده در این زمینه اشاره کرد.

داده‌های خام و مدل‌های داده‌ای
یادگیری ماشینی تلاقی داده‌های خام و مدل‌های داده‌ای است. سیستم‌های تصمیم‌گیر داده‌محور می‌توانند به کمک یادگیری ماشینی، به‌طور مداوم از داده‌های جدید، نکات تازه یاد بگیرند. این راهکار به سیستم‌های تصمیم‌گیر کمک می‌کند تا خود را با داده‌های جدید هماهنگ کرده و در ادامه، نتایج قابل اعتماد و تکرارشونده‌ای را ارائه کنند. بر همین اساس پیش‌بینی می‌شود فناوری‌های نوین‌تری همچون کلان‌ داده‌ها و اینترنت اشیا در آینده باعث به وجود آوردن تغییرات و به وجود آمدن چهارچوب‌های جدیدی در زمینه شیوه‌های سنتی یادگیری ماشینی شوند. از جمله برنامه‌های شناخته‌شده یادگیری ماشینی که در مقطع فعلی از چنین الگویی تبعیت می‌کنند می‌توان به این موارد اشاره کرد:
1. مکانیزم مورد استفاده توییر در جهت دریافت بازخورد مشتریان ویژه کسب‌وکارها 
2. مکانیزم مورد استفاده آمازون و نتفلیکس به‌منظور ارائه توصیه‌های آنلاین برای سایت‌های تجارت الکترونیک
3. مکانیزم مورد استفاده در ماشین خودران گوگل
4. مکانیزم مورد استفاده در سیستم‌های کشف تقلب

روندهای در حال ظهور در زمینه قابلیت استنتاجی یادگیری ماشینی
امروزه یادگیری ماشینی از طیف گسترده‌ای از برنامه‌های کاربردی همچون موتورهای جست‌وجو، تشخیص تصاویر، تحلیل گفتار، ابزارهای فیلترینگ و روباتیک پشتیبانی می‌کند. در شرایطی که این روزها یادگیری ماشینی در قالب هدایت‌گر در دنیای نرم‌افزار شناخته می‌شود، پیش‌بینی می‌شود که در سال‌های پیش‌رو جامعه جهانی رشد فوق‌العاده برنامه‌های هوشمند و دستیاران دیجیتالی را تجربه خواهد کرد؛ به طوری که بخش عمده‌ای از جریان اصلی دنیای کسب‌وکار از هوش مصنوعی استفاده کنند. پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهند که یادگیری ماشینی به طور گسترده‌ای در بازار تلفن‌های هوشمند و در سرزمین هواپیماهای بدون سرنشین و ماشین‌های خودران وارد خواهد شد. جالب‌تر آنکه «ایان برترام»، از «گارتنر» پیش‌بینی کرده است که در سال جدید شاهد حضور فناوری‌های جدیدی خواهیم بود که به لطف یادگیری ماشینی پا به عرصه ظهور خواهند نهاد. «Mark Koh» در این باره گفته است: «روند فراگیر کردن هوش مصنوعی یا یادگیری ماشینی در سال جدید پرشتاب‌تر از گذشته ادامه پیدا خواهد کرد.» تقاضا برای ساخت الگوریتم‌های جدید، ساده‌تر از قبل انجام خواهد شد و همین موضوع به تولیدکنندگان فشار خواهد آورد تا ابزارهای یادگیری ماشینی جدیدی را عرضه کنند. اگر این چنین محصولات حاضر و آماده‌ای به بازار عرضه شود، بسیاری از شرکت‌ها به مهارت‌هایی نیاز خواهند داشت تا با این چنین الگوریتم‌هایی کار کنند. در این صورت تقاضا برای متخصصانی که مهارت‌ کار کردن با داده‌‌ها و طراحی مدل‌های پیشرفته را داشته باشند، روبه‌فزونی خواهد نهاد. این روند تقاضا همچنان پابرجا خواهد بود.

پیش‌بینی گارتنر از چرخه وابستگی به فناوری‌های نوظهور
به گزارش ‌گارتنر، تعدادی از فناوری‌های امروزی که در مرحله نابالغی قرار دارند، به سرعت مسیر رشد را پشت سر خواهند نهاد، به بلوغ کامل خواهند رسید و در آینده کنترل بازار را به دست خواهند گرفت، از جمله این فناوری‌ها به رابط مغز و کامپیوتر و فناوری زیست‌آکوستیکی می‌توان اشاره کرد. فناوری رابط مغز-کامپیوتر ادعا کرده است می‌تواند الگوهای مغزی خاصی برای کامپیوترها ارائه کند؛ به گونه‌ای که بتوانند دستگاه‌ها یا برنامه‌ها را کنترل کنند. این فناوری بدون شک در آینده با محبوبیت زیادی روبه‌رو خواهد شد. در حوزه زیست‌آکوستیکی که جزو فناوری‌های پیش‌رو در دنیای اومانیسم دیجیتال (digital humanism) به حساب می‌آید نیز می‌تواند کسب‌وکار دیجیتالی و محل کار انسان‌ها را به یکدیگر متصل کند. جدای از خانه‌های متصل، روبات‌های هوشمند و ماشین‌های خودران این چنین فناوری‌هایی که به‌طور کامل بر مبنای الگوریتم‌های هوشمند کار می‌کنند، در آینده نقش مهمی در زندگی انسان‌ها خواهند داشت.

هوشمندی ابرمحور
سیراش در این باره خاطره جالبی را بازگو کرده است: «روزگاری که در هند زندگی می‌کردم، پارچه‌ای را می‌خریدم و سپس به خیاط مراجعه می‌کردم. خیاط اندازه من را می‌گرفت و بعد از گذشت چند هفته لباس دوخته‌شده را به من تحویل می‌داد. اما امروزه اوضاع فرق کرده است و دیگر این روش مرسوم نیست. به دلیل اینکه امروزه لباس‌ها به‌طور خودکار و در مقیاس انبوه تولید می‌شوند و از همه مهم‌تر هزینه تولید لباس‌های انبوه کاملاً مقرون‌به‌صرفه هستند. در مقطع فعلی تجزیه‌و‌تحلیل و علم داده‌ها شبیه به چهل سال پیش دنیای خیاطی است و ورود به این حوزه به تلاش و زمان بسیار نیاز دارد.

آینده یادگیری ماشینی در نظر دارد تا همانند الگویی که در خصوص لباس‌ها به آن اشاره کردم، این فرایند وقت‌گیر را پشت سر نهد؛ به نحوی که در آینده تلاش‌ها برای ساخت و گسترش مدل‌های یادگیری ماشینی با دشواری کمتری همراه باشد. در آن زمان می‌توانید مدل‌های یادگیری ماشینی را به تولید انبوه برسانید. برای این منظور به حجم بسیار گسترده‌ای از داده‌ها که در مراکز داده‌محور ذخیره‌سازی خواهند شد نیاز دارید. پیش‌بینی ما این است که پلتفرم‌های کلاود در آینده شبیه به فروشگاه خواهند شد. نتیجه این تلاش‌ها در زمینه ساخت و گسترش مدل‌های یادگیری ماشینی باعث تسهیل دسترسی به آن‌ها خواهد شد و در آینده شاهد به وجود آمدن بازار بزرگ آنلاینی از برنامه‌های کاربردی و توابعی خواهیم بود که اجازه ساخت سریع‌تر برنامه‌ها و خودکارسازی فرایندها را می‌دهند.»

برنامه‌های هوشمند ویژه مأموریت‌های حیاتی
سیراش از برنامه «DocuSign» به عنوان مثال خوبی استفاده کرد که نشان می‌دهد چگونه یادگیری ماشینی و الگوریتم‌ها برای طراحی برنامه‌های هوشمند در زمینه موقعیت‌های خاص مفید واقع می‌شوند. او در این باره گفت: «مشتریان DocuSign به این موضوع اذعان دارند که چگونه این برنامه توانسته است نزدیک به 93 درصد از زمان بستن قراردادها کم کند.» برنامه DocuSign ابزاری است که امروزه در بیش از 188 کشور جهان استفاده می‌شود. با کمک این ابزار می‌توانید اسناد خود را در سریع‌ترین زمان امضا کرده و ارسال کنید. 

صنعت اینترنت اشیا
مشتریان اینترنت اشیا بر این باور هستند که شرکت‌هایی همچون مایکروسافت، فیت‌بیت و مانند این‌ها باید بخش عمده‌ای از وقت خود را صرف رسیدگی به اینترنت اشیا کنند. اما صنعت اینترنت اشیا باید به این نکته توجه کند زمانی که 50 میلیارد ماشین به شبکه متصل شود، چه اتفاقی رخ خواهد افتاد؟ هر موجودیتی از بیمارستان‌ها تا کارخانه‌ها و بزرگ‌راه‌ها می‌توانند قابلیت‌های خود را با استفاده از اینترنت اشیا بهبود بخشند. جالب آنکه آمارهای ارائه‌شده در فوتبال و مدیریت شبکه انرژی با پیشرفت‌های انجام‌گرفته در اینترنت اشیا متحول خواهد شد. اما برای نیل به این هدف ابزارهایی که در خصوص مدیریت کلان‌ داده‌ها استفاده می‌شوند، باید دستخوش تغییراتی شوند.

تجزیه‌وتحلیل در مقیاس فوق‌العاده
سیراش در بخش پایانی صحبت‌های خود از فقدان داده‌‌ها سخن گفت. می‌توانید در دریاچه‌ای از اطلاعات که از جریان‌های مختلف داده‌ای به دست آمده است، شیرجه بروید. اما شناگران چه کسانی هستند؟ شناگران ابزارهایی همچون هادپ، آپاچی اسپارک، NoSQL و دیگر برنامه‌های کاربردی هستند که در مقیاس وسیع توانایی ارائه بینش عملی در این زمینه را دارند. در نتیجه انتظار داریم تا در آینده یادگیری ماشینی به مدد این ابزارهای فوق‌تحلیلی، بتواند حجم گسترده‌ای از اطلاعات تولیدشده را تجزیه کند.
 
بینش ماشینی، دقیق‌تر از بینش انسانی 
در اجلاس اقتصاد که چندی پیش در داووس برگزار شد، «اندرو مک آفی»، کارشناس داده‌ها، با بیان اینکه انقلاب صنعتی که حاصل کار دستی انسان بوده رو به افول گذاشته است، اعلام کرد که اکنون انقلاب دیجتالی کار خود را آغاز کرده است؛ انقلابی که احتمالاً به کاهش برتری مغز انسان منجر خواهد شد. در آلمان، از الگوریتمی برای خواندن علائم نصب‌شده در خیابان‌ها استفاده شد. عملکرد این الگوریتم در تشخیص درست علائم 99.4 درصد اعلام شده است. در حالی که همین نرخ در نمونه مشابه انسانی تنها پنج درصد بوده است. با توجه به گزارش «Kaggle» الگوریتم‌های یادگیری ماشین که در حال حاضر استفاده می‌شوند، کارایی بهتری در مقایسه با انسان‌ها در بعضی از زمینه‌ها دارند. حوزه‌هایی که در گذشته تنها در تسلط انسان‌ها بود. گوگل، آمازون، نتفلیکس به‌طور فزاینده‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشینی تکیه کرده‌اند. این الگوریتم‌ها در عمل نشان داده‌اند که در بعضی از حوزه‌ها بهتر از نیروی‌های متخصص می‌توانند استراتژی‌های کسب‌وکار شرکت‌ها را در مسیر رشد قرار دهند.
 
پرسشی بنیادی: آیا یادگیری ماشینی مجموعه‌ای از تناقضات است؟
در حالی که این روزها همه‌جا صحبت از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی در میان است و بسیاری از شرکت‌ها و سازمان‌ها بزرگ برای افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌های خود سعی دارند در سریع‌ترین زمان ممکن خود را به این فناوری‌ها مجهز سازند، اما یک پرسش اساسی مطرح می‌شود: «آیا این احتمال وجود دارد که یادگیری ماشینی در دراز مدت بر روند فکری انسان‌ها تأثیر سوئی بر جا گذارد؟» توماس فری، از مؤسسه داوینچی به سه پیامد اجتناب‌ناپذیر عصر ماشینی اشاره کرده است؛ معایبی که در دراز مدت کسب‌وکارها را تحت تأثیر خود قرار خواهد داد. او در این باره گفته است: «شیوه زندگی امروزی به‌طور فزاینده‌ای بر پایه سیستم‌های یادگیری ماشینی استوار شده است. این سیستم‌ها به‌تدریج باعث فرسایش انسان‌ها در رویارویی با مشکلات خواهند شد. اگر زندگی ساده‌تر و بدون دردسرتر شود، کل نژاد بشر در برابر تهدیدات و حوادث ناگهانی آسیب‌پذیر خواهند شد. راه‌حل‌های ماشین‌محور عمدتاً به سمت ارائه راه‌حل‌های آماده یا به عبارت دقیق‌تر کنسروشده متمایل هستند. همین موضوع باعث می‌شود اصالت انسانی رو به تنزل نهاده و شانس ارائه راه‌حل‌های نوآورانه به‌طرز محسوسی کاهش پیدا کند. وابستگی بیش از اندازه به دستگا‌هها به آسانی انسان‌ها را در خود حل خواهد کرد؛ حتی ممکن است هسته اصلی تمدن بشری را دستخوش تغییر کند. آیا این راه‌حل مطلوبی است که به دنبال آن هستیم؟

==============================

شاید به این مقالات هم علاقمند باشید:

۱۳ چارچوب منبع‌باز برای کسب مهارت در یادگیری ماشینی (بخش اول)

آیا یادگیری ماشینی امنیت اینترنت اشیا را تضمین خواهد کرد؟

۱۳ چارچوب منبع‌باز برای کسب مهارت در یادگیری ماشینی (بخش پایانی)

یادگیری ماشینی: جولانگاه تجربیات و خلاقیت‌ها

ماشین‌های هوشمند چگونه زندگی ما را بهبود بخشیده‌اند؟

ای‌بی استارت‌آپ یادگیری ماشینی SalesPredict را تصاحب کرد

رقیب واتسون آی‌بی‌ام از راه رسید!

همکاری وزارت ارتباطات و شهرداری‌ها روی اینترنت اشیا و شهرهای هوشمند

برچسب: 

• پرونده ویژه - یادگیری ماشینی - یادگیری عمیق - هوش مصنوعی - روبات

یک نرم افزار تحلیل‌گر آنلاین شخصیت

تحلیل‌گر آنلاین شخصیت

این استارت‌آپ زیر یک دقیقه شخصیت آنلاین شما را تحلیل می‌کند!

08 مهر 1395

• حمیدرضا تائبی

زمانی که نرم‌افزار Scale Model را مورد آزمایش قرار دهید، درست مثال آن است که فردی به صورت زیرچشمی تمامی فعالیت‌های شما را زیر نظر گرفته و به شکلی ترسناک و به صورت آنلاین شخصیت شما را مورد ارزیابی قرار دهد.

فناوری Scale Model قادر است شما یا شبکه سازمان شما را در ارتباط با مواردی همچون تصاویر، موضوعات، مردم و مکان‌هایی که اغلب به صورت آنلاین در ارتباط با آن‌ها صحبت می‌کنید مورد تحلیل قرار می‌دهد. تحلیل‌ها با این پیش‌فرض انجام می‌شوند که یک شبکه می‌تواند اطلاعات مفیدی در ارتباط با کاربران در اختیار این فناوری قرار دهد. این اطلاعات تحلیلی به بازاریابان کمک می‌کند به شکل تاثیرگذاری به شبکه‌ها ورود پیدا کرده و فعالیت‌های بازاریابی خود را به شکل هدف‌مندی انجام دهند. اگر تصور می‌کنید که این حرف کمی اغواگرانه است، باید بگویم درست فکر کرده‌اید. اما این تحلیل یک رویکرد بسیار فنی است.

---

مطلب پیشنهادی

الگوریتم‌ها، کلاود، اینترنت اشیا، داده‌ها

آینده یادگیری ماشینی به کجا خواهد رسید؟

---

تیمی که در پس زمینه طراحی Scale Model قرار دارند از ابتدای سال جاری میلادی فرآیند بازسازی مجدد محصول خود را آغاز کرده‌اند. نسخه اصلی Scale Model اولین بار در ماه می 2015 میلادی کار خود را آغاز کرد. نسخه اولیه هدف اصلی‌اش در ارتباط با تبلیغات توییتری بود، اما این استارت‌آپ متوجه شد با استفاده از فناوری ابداعی خود قادر است کارهای به مراتب قدرتمندتری را انجام دهد. در نتیجه فرآیند بازسازی را از ابتدای سال جاری میلادی یکبار دیگر از سر گرفت. این شرکت در ماه جولای نسخه آزمایشی جدید و بهبود یافته محصول خود را عرضه کرد و اکنون آماده است تا نسخه اصلی را عرضه کند.

---

مطلب پیشنهادی

سفری به اعماق هوشمندی

یادگیری ماشینی: جولانگاه تجربیات و خلاقیت‌ها

---

Scale Model از جمله استارت‌آپ‌هایی است که توسط کارگاه استارت‌آپی Betaworks به دنیای کسب و کار وارد شده است. این کارگاه استارت‌آپی تا به امروز زمینه‌ساز حضور شرکت‌هایی همچون Giphy، Chartbeat بوده است و در استارت‌آپ‌هایی همچون Tumblr، Product Hunt و Everlane سرمایه‌گذاری کرده است. استارت‌آپ Scale Model توسط گیلاد لوطان متخصص علم داده‌ها، و ملحق شدن پیتر مارگولیس به این تیم حدود یک سال پیش پا به عرصه ظهور نهاد. Scale Model با سرمایه اولیه سی هزار دلار کار خود را آغاز کرد.

در حالی که این نرم‌افزار قادر است ویژگی‌های شخصیتی افراد را به صورت آنلاین مورد تحلیل قرار دهد، اما در حقیقت تمرکزش بر شرکت‌ها و برندها متمرکز شده است. اگر به این نرم‌افزار اطلاعاتی دهید، از تحلیل‌هایی که دریافت خواهید کرد، شگفت‌زده خواهید شد. به‌طور مثال اگر یک کلمه کلیدی یا هشتگ توییتر را در اختیار آن قرار دهید، این فناوری قادر است فرازها و فرودهای حساب کاربری شما در ارتباط با فعالیت‌های اجتماعی که انجام داده‌اید را در قالب یک نمودار تعاملی و رنگی در اختیارتان قرار دهد. نموداری که شبیه به شکل زیر در اختیار شما قرار می‌گیرد، به وضوح تحلیل‌های جالبی در ارتباط با فعالیت آنلاین شما ارائه می‌کند.

حباب‌های رنگی که در تصویر مشاهده می‌کنید، تمامی فعالیت‌های آنلاینی که توسط کاربر انجام شده‌اند را توصیف می‌کند. در شکل فوق این حباب‌ها به وضوح اعلام می‌دارند که کاربر ما در شهر نیویورک زندگی می‌کند، در دانشگاه سیراکیوز حضور داشته، در The Daily Orange کار می‌کند و با جمع‌آوری این چنین اطلاعاتی قادر است شخصیت یک کاربر را به تفسیر بکشد. این اطلاعات تحلیلی تنها یک جنبه کوچک از توانایی‌های Scale Model هستند و باید بدانید این فناوری تازه در آغاز راه است.

---

مطلب پیشنهادی

تعریف‌ها، کاربردها و بررسی حوزه‌های هم‌پوشان

یادگیری ماشینی و سیستم‌های شناختی: نسل آینده هوشمندی سازمانی

---

پیتر مارگولیس، مدیرعامل این شرکت در این ارتباط گفته است: «در حالی که در گام اول این فناوری در قالب یک ابزار بازاریابی مورد استفاده قرار می‌گیرد، در گام بعد این فناوری قادر خواهد بود، داده‌های درون سازمانی را تحلیل کند. این فناوری برای شرکتی همچون Tinder که با حجم انبوهی از داده‌های کاربری روبرو است، ارزشمند خواهد بود. این فناوری حتا قادر است برای تجزیه و تحلیل مباحث مورد استفاده قرار گیرد. اینکار با جمع‌آوری اطلاعاتی از درون شبکه‌ای که شما در آن قرار دارید انجام می‌شود. تحلیل ساختار یک شبکه، اطلاعاتی زیادی در ارتباط با مردمی که درون یک شبکه قرار دارند ارائه کرده و حتا به شما اعلام می‌دارد، این مردم درباره خودشان چه چیزی می‌گویند.» فناوری Scale Model قادر است داده‌ها را تحلیل کرده، الگوهایی از آن‌ها استخراج کرده، ارتباطات یا شباهت‌های میان کاربران را شناسایی کرده یا یک جامعه هدف کوچک را شناسایی کند. 

برچسب: 

• استارت آپ - یادگیری ماشین - Scale Model - تحلیل داده ها - تبلیغات - بازاریابی آنلاین

بهینه سازی سایت

بهینه سازی سایت و ساختار سایت

نویسنده دکتر علی قوامی

بهینه سازی سایت فرایندی از ارتقای ‫وب سایت به صورتی است که بیشتر در معرض دید‬ نتایج موتورهای جستجو قرار گیرند. هرچه وب سایت بیشتر در معرض دید نتایج جستجو قرار گیرد بازدید کنندگان بیشتری آن را پیدا کرده و به آن سر میزنند. برای درک بهبودی های انجام گرفته بر نتایج موتورهای جستجو اول از همه باید هدف موتورهای جستجو را درک کنیم. به طور کلی، موتورهای جستجو سعی میکنند که محتویات موجود در ‫اینترنت را پیدا و درک کنند ‫و سپس نتایج معتبر و مرتبطی را بر اساس ‫عبارتی که کاربر آن را جستجو کرده است ارایه دهند. ‫ابتدا میخواهیم در مورد مرتبط بودن صحبت کنیم. برای نمونه وقتی کاربری عبارتی همچون‬‬‬‬‬ بهینه سازی سایت را جستجو میکند، موتورهای جستجو لیستی از نتایج مرتبط با مبحث بهینه سازی سایت رابه او نشان میدهند. ‫موتورهای جستجو تمامی صفحات وب که بازدید میشوند را تحلیل کرده و ‫مرتبط ترین صفحات به‬‬‬ بهینه سازی وب سایت را انتخاب میکند. آنها اینکار را با عوامل مختلفی ارزیابی میکنند، از جمله چگونگی نوشتار محتوا‬، ‫پیاده سازی آن در کدها و همچنین لینک کردن دیگر وبسایتهای  موجود در اینترنت به شما ‫و تمامی اینها در یک الگوریتم اولویت بندی شده ی ‫بسیار بزرگ و پیچیده قرار میگیرد ‫و در نهایت در کسری از ثانیه موتور جستجو میتواند ‫صفحات وب را بر اساس ارتباطش با عبارت مورد جستجوی شما- ‫در این نمونه بهینه سازی سایت – رتبه بندی کند درک این موضوع از اهمیت فراوانی برخوردار است، چون موتورهای جستجو ‫به شکل دقیقی محتویات در مورد‬‬‬‬‬‬‬‬ ‫بهینه سازی سایت را ‫با محتویات مرتبط با عبارتهای دیگر همچون‬‬ ‫بهینه سازی یا عبارتی مثل‬ سئو تفکیک میکند ‫موتورهای جستجو میتوانند درکی معنایی و موضوعی از واژه ها ومفاهیم داشته باشند. ‫بگذارید مثال دیگری بزنم :‬‬‬ خانه سگ. موتورهای‬ ‫جستجو میدانند صفحاتی که خانه سگ میفروشند ‫ارتباط خیلی زیادی به کوئری جستجو‬‬ ‫دارند ولی همچنین میدانند که ‫وب سایتهایی در مورد تجهیزات حیوانات‬‬ خانگی نیز ارتباط خوبی با آن دارند ‫همچنین میدانند وب سایتی که غذا یا‬‬ ‫اسباب بازی حیوانات را معرفی میکند نیز ‫به این کوئری جستجو ارتباط دارد، ولی ارتباطش کمتر است.

عامل دیگری که بر رتبه بندی موتورهای جستجو تاثیر دارد اعتبار است. ‫به عبارت دیگر، در شبکه جهانی ارتباطات که هر کسی میتوا‫ند پستی در مورد هر چیز بگذارد ‫آیا وب سایت شما یک مکان مطمئن در اینترنت است که ‫موتورهای جستجو بخواهند آن را به کاربران نشان دهند؟ ‫یکی از راه های متداولی که موتورهای جستجو اعتبار یک صفحه یا دامین را تعیین میکنند ‫با استفاده از ارزیابی وب سایتهای دیگر از شما میباشد و ‫این کار توسط لینکهایی که به شما اشاره می‌کند سنجیده میشود ‫شما میتوانید به لینک به عنوان رای در اینترنت نگاه کنید ‫وقتی که وب سایتی لینک سایت شما را قرار میدهد ‫به این معناست که من به‫ محتویات سایت شما اطمینان دارم و برای همین آن را در سایت قرار میدهم ‫و افراد را ترغیب به بازدید از سایتتان میکنم. ‫این راه اعتماد است و موتورهای جستجو از آن برای ارزیابی و مرتب سازی تمامی داده های موجود در صفحات‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬ اینترنت میتوانند استفاده کنند ‫ولی باید پیش از هرچیزی بدانید که این مسابقه ی محبوبیت نیست که در آن تلاش برای دریافت رای بیشتر در اینترنت کنید موتورهای جستجو نگهبانهایی برای پیشگیری از اینگونه تقلبها دارند و ‫آنها بر ارتقای کیفی یک لینک تاکید میکنند. ‫برای نمونه، موتورهای جستجو اگر لینکی از یک سایت معتبر یا شرکتی دریافت کنید ‫مانند شرکتی که دارای وبلاگ یا آژانس دولتی یا غیرخصوصی بوده و در عرصه ی کاری شما قرار دارد اعتماد بیشتری میکنند. لینکی که از سایتی با قدمت یک ماهه باشد که هیچ ارتباطی به شما یا شرکت شما ندارد و زیر‫ متن ” من هر چیزی که بخواهید را به قیمت 5 دلار لینک میکنم” به همان اندازه ارزش نخواهد داشت ‫از نقطه نظر موتورهای جستجو لینکها در رای دادن به سایت شما و تعیین اعتبار سایت شما تاثیر بیشتری دارند ‫بنابراین میتوانید سیستم را به عنوان یک دموکراسی در نظر بگیرید که در آن‫ برخی از رای ها ‫ارزششان از رای های دیگر بیشتر است. حال که درکی از اهمیت مرتبط و معتبر بودن سایت برای موتورهای جستجو بدست آوردید ‫میتوانید این عوامل را بهتر ارتقا دهید به این صورت بهتر از پیش در معرض دید نتایج موتورهای جستجو قرار گرفته ‫و بازدید کنندگان بیشتری خواهید داشت‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬.‫‬

‫

ساختار در بهینه سازی سایت

‫ساختار در بهینه سازی سایت از اهمیت ویژه ای بر خوردار است. هر چه بیشتر و بیشتر بر کلیدواژه ها‬ و قالبها تمرکز کنید، محتوای بیشتری در‬ سایت میسازید و صفحات بسیاری برای‬ نگهداری این محتوا خواهید داشت.‬ ساختار بندی درست این صفحات اهمیت بسیاری دارد‬ چون برای اینکه موتورهای جستجو بتوانند‬ شما را در پاسخ به کوئری های جستجوی مر‫بوطه نشان دهند باید بتوانند ارتباط صفحات شما با‬ یکدیگر را درک کنند. فرض کنید که برای اولین‬ بار کتاب فروشی را می بینید،‬ شما به دنبال کتاب تخیلی هستید که نویسنده آن‬ نامش با حرف ج شروع میشود‫ از آنجایی که اولین بار ‬است که به این کتاب فروشی سر میزنید‬ نمیدانید هرچیزی کجاست بنابراین سعی میکنید‬ آرایش کتاب فروشی دستتان بیاید.‬ خوشبختانه کتاب فروشی راهنماهای خوبی دارد.‬ شما به قفسه کتاب نگاه میکنید‬ و سعی میکنید تا بخش تخیلی را پیدا کنید‬ وقتی به بخش کتابهای تخیلی رسیدید، قفسه ای که‬ در آن کتاب ها نام نویسندگانشان‬ با ج شروع میشود را پیدا می کیند‬ سپس به قفسه نگاه کرده و‬ آن کتاب مورد نظر را پیدا میکنید‬ حال فرض کنید که شما با‫ این فرایند سعی میکنید‬ آرایش تمام کتاب فروشی را یاد بگیرید‬ شما تمامی بخشها و قفسه ها،‬ دسته بندی ها و نویسندگان را یاد میگیرید‬ و درنهایت در مورد تمامی کتابها خواهید دانست این همان عملکرد موتورهای جستجو است.‬ آنها در وب سایت میگردند تا چیزی‫ که میخواهند را یاد بگیرند‬ و سازمان دهی و مکان قرار گیری محتوا‬ و موضوع آنها را ثبت میکنند.‬ حال تصور کنید به جای بازدید‬ از کتاب فروشی، شما در کتاب فروشی کار میکیند‬ شما میدانید که فروشگاه چطور آرایش شده و‬ هرکدام از کتاب ها در کجا قرار دارند،‬ اگر مشتری وارد شود بپرسد‬ که دنبال یک کتاب تخیلی میگردد ولی‬ نام نویسنده اش یادم نیست ولی‬ میدانم که با حرف ج شروع میشود،‬ میتوانید او را به سمت قفسه مورد نظر راهنمایی کنید.‬ حالا شما یک موتور جستجو هستید که‬ مردم برای کسب اطلاعات به شما‬ رجوع میکنند و شما مسیر را نشانشان میدهید‬ و شما میتوانید این کار را‬ سریع انجام دهید چون شما محتوا‬ و ساختار را درک کرده اید‬. در فضای اینترنت موتورهای جستجو صفحه‬ خانگی شما را پیدا میکنند‬ و در بین وب سایت و لینکهای شما میگردند.‬ نحوه لینک کردن صفحات در سایت‬ اهمیت زیادی دارد و اینکار با نام‬ "لینک بیلدینگ داخلی" شناخته میشود‬.

اگر شما در فروشگاهی آنلاین هستید‬ ممکن است سیستمی از دسته بندی محصولات‬ داشته باشید که به زیر دسته ها‬ لینک میکنند که لینکهای محصول خاصی را دارند‬. اگر شما در یک سایت اطلاع‫ رسانی هستید، ممکن است با‬ مباحث و زمان انتشار دسته بندی را انجام دهید.‬ نوع ساختار و روشی که‬ انتخاب میکنید مهم است و با یک ساختار تمیز‬ میتوانید به موتورهای جستجو در درک‬ وب سایت کمک کنید تا محتوای شما را پیدا کرده‬ و جستجوگران را راهنمایی نماید‬. از طرف دیگر، یک ساختار‬ بد برای سایت، درک سایت شما را برای‬ موتورهای جستجو غیر ممکن میسازد‬. ممکن است با سایتهایی برخورد کرده‬ باشید که هیچ راهنمایی ندارند یا‬ اینکه مجبور میشوید ساعتها یک صفحه‬ را بالا و پایین کنید‬ تا به چیزی که میخواهید برسید‬. ممکن است لینکهایی را باز کنید‬ که بن بست باشند و دیگر راه بر‫گشتی هم برای آن تعبیه نشده باشد‬ یا اینکه بر لینکهایی کلیک کنید که صفحه ی آن دیگر موجود نباشد. اگر موتور جستجو نتواند صفحه آرایی‬ سایت شما را درک کند، یا اینکه به نظر‬ ساختار آن منطقی نباشد یا اینکه‫ صفحات آن از دست رفته باشند‬ ممکن است دیگر به آن سر نزنند‬ و ممکن است دیگر آن را‬ به افراد دیگر پیشنهاد نکنند‬ چون وب سایتها و اهداف افراد مختلف متفاوت است و‬ ساختار همه کاره وجود ندارد.‬ موضوعی که باید به یاد بسپرید‬ این است که ساختار سایت باید‬ برای شما و افراد دیگر واضح باشد‬. به یاد داشته باشید که موتورهای‬ جستجو تنها تلاش میکنند که فرا‫یند انسانی را شبیه سازی کنند‬ بنابراین وقتی که به طراحی و توسعه ساختاری پرداختید که‬ منطقی بود و مردم میتوانستند مسیرهای آن را پیدا کنند‬ میتوانید مطمئن باشید که موتورهای جستجو‬ نیز میتوانند آن ساختار را درک نمایند‬.

تنظیم انتظارات بهینه سازی سایت

‫بهینه سازی سایت نیاز به تلاش بسیار، زمان‬ و صبوری بسیاری دارد. در این بخش قصد داریم که‬ به چگونگی استفاده از بهینه سازی وب سایت بپردازیم‬ ولی پیش از شروع باید انتظارات خود را مشخص کنید.‬ بهینه سازی سایت کمی با استراتژیهای دیگر بازرگانی متفاوت است و‬ درک این تفاوتها میتواند به ما کمک کند تا‬ یک کمپین سئوی موفق را راه اندازی کنیم‬. صبوری یک اصل است و هیچ‬ چیز از آن مهمتر نیست.‬ این را یک فرایند بلند مدت‬ در نظر بگیرید که مزایای بلند مدتی برای شما دارد.‬ دلیلی وجود دارد که تمامی این‬ حقه های ” در گوگل رتبه اول را بدست آورید”‬ تنها یک حقه است. توسعه و اجرای یک استراتژی با‬ گذر زمان ممکن میشود، برای پیدا کردن کلیدواژه های شما‬ برای ساخت محتوای منحصر به فرد،‬ برای ساخت لینکها و اعتبار بیشتر‬ و حل مشکلات فنی سایتتان باید زمان زیادی صرف کنید‬. این فرایند هرگز پایانی ندارد و همیشه‬ باید کاری برای آن انجام شود.‬ بهینه سازی سایت یک پروژه ی یک باره‬ نیست، فرایندی است که برای مدتی طولانی ادامه دارد،‬ همچنین باید به یاد داشته باشید که موتورهای جستجو دفعتا‬ با وب سایت شما ارتباط نمی یابند.‬ دریافتن تغییرات محتوایی شما، لینکهای جدید صفحات‬ و ساختار کلی وب سایت زمانگیر است‬ ‫و قرار دادن تمامی این عوامل‬ در الگوریتم برای بررسی مجدد ارتباط‬ و اعتبارشان پیش از تغییرات و تاثیرشان‬ بر نتایج جستجو حتی زمان بیشتری میبرد.

‬برای موفقیت فرایند بهینه سازی سایت باید‬ پیش از هرچیزی صبور باشید.‬ یکی از موضوعات دیگری که باید‫ در سئو در نظر داشته باشید،‬ تغییرات موتورهای جستجو میباشد‬ و باید به یاد داشته باشید‬ که شما هیچ کنترلی بر آن ندارید.‬ موتورهای جستجو همیشه تلاش میکنند تا‬ برای بدست آوردن نتایج بهتر‬ محصولات خود را ارتقا بخشند و‬ همیشه چیزهای جدیدی را امتحان میکنند.‬ گاهی این تغییرات الگوریتمی است، تغییرات دیگر بیشتر در مورد‬ قابلیتها و روشهای مختلف نماییش محتوای متفاوت به کاربران است‬ موتورهای جستجو برای ارتقای تجربه ی‬ کاربران به تغییرات ادامه میدهند،‬ بنابراین همیشه باید تا حد امکان‬ با این تغییرات همراه شوید‬ ولی یکی از بزرگترین انتظارات برای یک کمپین موفق سئو‬ ،بهینه سازی سایت برای دو بیننده است:‬ موتورهای جستجو و انسانهای واقعی‬. تمرکز بر علاقه مندی های موتورهای جستجو خیلی آسان است‬ ولی مخاطبین اصلی سایت ما مردم هستند.‬ با وجودی که ممکن است اگر‬ در نتایچ جستجو نباشیم، هرگز ما را پیدا نکند،‬ این مردم هستند که نتیجه ی‬ نهایی را ممکن می سازند و باید امیدوارم باشیم‬ که موتورهای جستجو این موضوع را بدانند.‬ هدف اصلی موتورهای جستجو این است‬ که نتایجی را پیدا کنند که مردم فکر میکنند مفید و کارآمد است. اگر اعتبار خود و محتویات مورد‬ علاقه ی مردم را بسازید‬ و اگر اینکار را به صورتی‬ انجام دهید که نظر مخاطبین کامپیوتری را جلب کند‬ هدف اصلی و همیشگی موتورهای جستجو‬ پاداش دادن به شما برای آن میباشد‬.

چه زمانی بهینه سازی سایت را آغاز کنیم؟

همیشه بهتر است که پیش از ساخت وب سایت در مورد سئو و بهینه سازی سایت فکر کنید ولی اکثر اوقات اینکار را بعد از ساخت وب سایت انجام میدهند و پیش از شروع، آن را در نظر نمیگیرند. با وجودی که این کار اشکالهای زیادی دارد ولی همچنان ممکن است اکثر مراجعه کننده ها بعد از ساخت سایتشان به ما مراجعه کنند و من میدانم که بسیاری از شماها نیز چنین وضعیتی دارید. شما همین الان وب سایتی دارید احتمالا از کارمند دیگری از شرکتتان به شما رسیده است یا اینکه خیلی وقت پیش وب سایت‫ را برای خودتان ساخته اید یا به تازگی آن را ساخته اید ولی در مورد سئو و بهینه سازی آن هیچ فکری نکرده اید و حال به ما نیاز پیدا کرده اید. شما میخواهید سایتتان رنک (رتبه) خوبی در موتور جستجو دریافت کند امیدوارم که به موقع کار را شروع کرده باشید. در اکثر موارد شما میتوانید‫ سایت را به صورتی تصحیح کنید تا مطابق معیارهای موتور جستجو باشد. غالبا شما میتوانید کاری کنید که سایت در موتور جستجو به نمایش درآید. چند چیز را تصحیح کنید تا ارتقای خوبی بدست آورد. البته انجام آن در اولین مراحل ساخت سایت ارزانتر است ولی شما نمیتوانید تاریخ را عوض کنید بنابراین در این دوره ما به تصحیح سایت ساخته شده میپردازیم، آن را تحلیل میکنیم و برای بهبود عملکردش در موتور جستجو آن را تصحیح میکنیم تا به عبارتی موتور جستجوپسندتر (Search Engine Friendly) شود و البته ما میخواهیم کاری کنیم که سایت مورد پسند موتور جستجو قرار بگیرد.

اول باید مقدمه ای بگویم، امروزه دو موتور جستجو مهم به نامهای گوگل و بینگ وجود دارد که اگر شما در این موتورهای جستجو رنک خوبی دریافت کنید در اکثر موتور جستجوهای دیگر حدودا بیش از 97% از جستجوها رتبه ی خوبی بدست می آورید. در مورد یاهو چطور؟ یاهو نتایج جستجو را از بینگ دریافت میکند. در مورد AOL یا EarthLink و Comcast چطور؟ این سایتها نتایج خود را از گوگل دریافت میکنند بنابراین اگر عملکرد خوبی در این‫ دو سیستم داشته باشید در اکثر سایتهای جستجو نتیجه ی خوبی میگیرید و کارهایی که شما برای بهینه سازی سایت برای گوگل و بینگ انجام میدهید در موتورهای جستجو دیگر مانند ask.com نیز کمکتان میکند.

منظور از بهینه سازی وب سایت چیست ؟ منظور این است که در موتور جستجو بهترین نمایش را از خود به تصویر بکشیم به این معنا که باید سایت‫ خود را ساختار بندی کنیم و به صورتی محتوای جستجو را بسازیم که در موتور جستجو قرار بگیریم تا وقتی کسی برای خدمات، کسب و کارها و اطلاعات جستجو میکند وب سایت شما رنک بالا یا نزدیک به بالایی را دریافت نماید. به عملکرد موتورهای جستجو در زمان جستجوها فکر کنید. آنها باید فکر کنند که از بیش از یک تریلیون صفحه ایندکس شده ای که دارند کدام یک برای جستجوی انجام شده مناسبتر است و آنها اینکار را به دو صورت انجام میدهند: اول متن موجود در وب سایت‫ را بررسی میکنند و دوم لینکهای اشاره کننده به وب سایت را میشمارند البته اصل ماجرا در جزئیات اینکار است و موتورهای جستجو برای اینکار از صدها معیار مختلف استفاده میکنند. آیا کلیدواژه های جستجوگر در این وب سایت وجود دارد اگر اینطور است در کجا است؟، در آدرس، متن عنوان، سرتیتر صفحه یا متن بدنه ؟ ساختار واژه ها به چه صورت است؟ در متن پر رنگ در نزدیکی بالای صفحه قرار دارد یا در پایین صفحه ؟ آیا کلیدواژه هایی به سایت اشاره کرده اند؟ لینکهایی که به سایت اشاره میکنند از کجا می آیند؟ همانطور که من ذکر کردم نزدیک‫ به صدها چیز مختلف وجود دارد که موتور جستجو آنها را بررسی میکند و متاسفانه موتورهای جستجو جزئیاتی درموردش ارایه نمیکنند به همین علت است که اطلاعات اشتباه زیادی در این کسب و کار وجود دارد چون اطلاعات مخفی زیادی وجود داشته و افراد بیشتر در موردش حدس میزنند. این کار مانند مهندسی بدون درک قوانین فیزیک میباشد و هر هفته نیز قوانین تغییر میکند. همانطور که میدانید عرصه بهینه سازی سایت دائما در حال تغییر است و این کار نیازمند توجه همه ساعته است. این موضوع تقریبا صحت دارد البته برنامه نویسان بینگ و گوگل دائما ابداعات جدیدی دارند. از طرف دیگر اکثر اصول اساس بهینه سازی وب سایت همیشه ثابت می ماند.