اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها

مدیریت محتوا در اینستاگرام یک راهکار طلایی!

جان ووئبن نویسنده کتاب”محتوا وجه رایج است” معتقد است ما از طریق محتوا ارتباط برقرار می‌کنید. محتوا وجه رایجی است که ارتباط را تقویت می‌کند، با ما حرف می‌زند، ما را به اشتراک آن سوق می‌دهد و مردم را به خرید ترغیب می‌کند. اکنون با توجه به جمله جان ووئبن به اهمیت بیشتر محتوا پی می‌بریم. مدیریت محتوا در اینستاگرام به‌عنوان بستری که کاربران زمان زیادی را در آن مشغول به فعالیت هستند بسیار حائز اهمیت است.

در بازاریابی محتوای رسانه‌های اجتماعی، محتوا متناسب با زمینه پلتفرم شبکه اجتماعی باید منتشر شود. مدیریت محتوا در اینستاگرام با توجه به مخاطبان زیاد بسیار مهم است و همواره باید در انتشار آن دقت کرد. قطعا زمانی که معیارهای عملکرد در اینستاگرام را بشناسید، موفق‌تر عمل می‌کنید.

مدیریت تولید محتوا در اینستاگرام

همان‌طور که گفتیم در حال حاضر اینستاگرام به‌عنوان تأثیرگذارترین شبکه اجتماعی شناخته می‌شود. اینستاگرام قابلیت‌های بسیاری را برای تولید محتواهای جذاب در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این قابلیت باعث شده که هر روزه کاربران محتواهای باکیفیت و جذابی را از خود منتشر کنند.

خلاقیت

محتوایی ارزشمند است که در آن خلاقیت به کار رود. هرچه محتوا توأم با خلاقیت بیشتری باشد مطابق با الگوریتم‌های اینستاگرام کاربران بیشتری امکان مشاهده آن را پیدا می‌کنند. در شبکه‌های اجتماعی که ارتباط تنها با تولید محتوا ممکن است. محتوا در شکل گیری اعتماد مخاطب تأثیرگذار می‌باشد. در نتیجه مدیریت محتوا در اینستاگرام بسیار حائز اهمیت است.

برنامه‌ریزی

جهت مدیریت بهتر تولید محتوا حتماً تقویم محتوایی تهیه کنید و برای نگارش هر محتوا زمان مشخصی را در نظر بگیرید و خود را مقید به پیروی از آن کنید. این کار باعث تسلط بیشتر شما بر مدیریت محتوا در اینستاگرام می‌شود. از برنامه‌ریزی به‌عنوان راهکاری برای ارتقا سطح کیفیت مطالب استفاده کنید.

مدیران محتوا صفحات اینستاگرام قبل شروع سال باید تقویم محتوایی را متناسب با مناسبت‌ها و رویدادهای سال تنظیم کنند تا بازخورد بهتری را از مخاطب دریافت کنند.

جمع‌آوری ایده

برای هر موضوعی که قصد تولید محتوا دارید بهتر است چند ایده در نظر بگیرید و برای همهٔ آن‌ها محتوا بنویسید. در این صورت شما چند محتوا تولید کرده‌اید و با بررسی تمام آن‌ها بهترین محتوا اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها را به اشتراک می‌گذارید. تهیه لیست از ایده‌های محتوا توسعه برند شما را تضمین می‌کند.

اهمیت مدیریت محتوا

شناخت مخاطب

نسبت به مخاطبان صفحه‌تان شناخت پیدا کنید. شناخت مخاطب شما را با سلیقه آن‌ها آشنا می‌کند. محتوا صفحه خود را مطابق باسلیقه کاربر هدف یا همین پرسونای مخاطب‌تان تولید کنید. جهت آشنایی باسلیقه کاربران باید با آن‌ها از طریق پرسش و پاسخ و همچنین نظرسنجی ارتباط برقرار کنید.

نوع محتوا

پرمخاطب‌ترین نوع محتوا را متناسب با موضوع صفحه اینستاگرامی تولید کنید. به‌عنوان مثال اگر صفحه شما برای شرکت خاصی فعالیت می‌کند بهتر است از مراحل کاری و دستاوردها سازمان در قالب محتوا تصویری، ویدئویی و متنی محتوا تولید کنید. این یکی از مهم‌ترین آموزش‌های دیجیتال مارکتینگ است.

الگوریتم‌های اینستاگرام و مدیریت محتوا

مدیریت محتوا بخشی از مدیریت و رهبری پروژه شما در اینستاگرام است که باید به آن توجه کنید. بر اساس الگوریتم‌های اینستاگرام هرچه مخاطبان زمان بیشتری را بابت تماشای محتوا بگذارند، مطالب شما از نظر الگوریتم‌های اینستاگرام ارزشمندتر است. به‌عنوان مثال پست‌های اسلایدی آموزشی و یا استوری‌هایی که در آن‌ها به تعامل با کاربران پرداخته می‌شود موفقیت شماپرا رقم می‌زنند.

کپشن نویسی

کپشن نویسی قوانین خاص خودش را دارد. برای اینکه بتوانید مخاطب را مجاب به خواندن کپشن کنید،‌باید قوانین خاصی را در کپشن‌تان رعایت کنید. از طرفی شما می‌توانید با نوشتن یک کپشن خوب دعوت به اقدام موثری نیز داشته باشید.

تلاش کنید در کپشنی که می‌نویسید موارد زیر را رعایت کنید:

جمله اول کپشن را به طور خلاقانه و جذاب نگارش کنید.
محتوا متنی هیجان‌انگیز و یا حتی داستانی به اشتراک بگذارید، این کار باعث افزایش اشتیاق مخاطب به مطالعه می‌شود.
call to action: در حقیقت CTA همان دعوتی به کاری هست که شما از مخاطب می‌خواهید. به‌عنوان مثال هنگامی که شما در انتها و یا ابتدا کپشن نظر مخاطب را می‌پرسید و یا از او درخواست انتشار پست را می‌کنید. CTA در افزایش تعامل تأثیرگذار است.

نکات مدیریت محتوا در پیج اینستاگرام

هدف تولید محتوا: هدف خود را تولید محتوا تعیین کنید.
محتوا قابل درک: محتوا را به نحو قابل درکی نگارش کنید تا مخاطب به‌راحتی متوجه منظور شما شود.
تصاویر باکیفیت: برای تولید محتواهای تصویری از عکس‌های باکیفیت استفاده کنید.
محتوا غیر کپی: محتوا کپی شده اعتبار ندارد و مخاطب امروزی مطالب کپی شده را تشخیص می‌دهند.
کیفیت محتوا: مدیریت محتوا در اینستاگرام یعنی انتشار مطالب باکیفیت بسیار خوب
ارتباط با مخاطبان: مدیر محتوا برای انتشار مطالب بهتر باید با مخاطبان صفحه در ارتباط باشد.
محتوا منحصربه‌فرد: لازمه انتشار محتوا منحصربه‌فرد در اینستاگرام داشتن خلاقیت است.
نرم‌افزارها: با توجه به نوع محتوا از ابزارهای مناسب استفاده کنید.
تداوم: بدون وقفه برای انتشار محتوا زمان بگذارید.
تبلیغات: در ارتباط با مسائلی صحبت کنید که برای مخاطب مفید است. از تبلیغات زیاد استفاده نکنید.
محتوا آموزشی: انتشار مطالب آموزشی باعث ایجاد تعامل بین شما و کاربر می‌شود.

ضورت مدیریت محتوا در اینستاگرام

چگونه محتوای پیج را مدیریت کنیم

امروزه مدیریت محتوا در اینستاگرام به‌سادگی قبل نیست که شما تنها تصویری از محصولات یا خدمات ارائه کنید و منتظر دریافت نتیجه مطلوب باشید.

مهم‌ترین وظیفه مدیران صفحات اینستاگرام تولید محتوا ارزشمند و خلاق است. با توجه به اینکه بسیاری از کاربران اینستاگرام به دنبال سرگرمی هستند بهتر است علاوه بر تولید محتوا مرتبط با کسب و کارتان زمانی را برای انتشار مطالب سرگرم‌کننده در نظر بگیرید.

مدیران صفحات اینستاگرام به دنبال برقراری ارتباط به‌وسیله محتوا هستند در نتیجه برقراری ارتباط اصل مهمی در تولید محتوا است. سعی در برقراری تعامل با مخاطب داشته باشید.

تحلیل صفحات بیزینسی را به‌راحتی توسط خود اینستاگرام می‌توان انجام داد. مدیران صفحات باید با تحلیل صفحه اقدام به تولید محتوا خلاق کنند. با استفاده از این تحلیل‌ها می‌توانید به اطلاعاتی مانند زمان مناسب انتشار پست، جنسیت مخاطب، ریزش و یا افزایش فالوور دسترسی پیدا کنید.

فراموش نکنید برای تولید محتوا نوین همواره باید اطلاعات خود را بروزرسانی کنید.

استراتژی مدیریت محتوا صفحه اینستاگرام

مدیریت محتوا در اینستاگرام باید بر اساس اصول استراتژی محتوا انجام شود. استراتژی تولید محتوا اینستاگرام یعنی ما مطلب متناسب باسلیقه مخاطب را توأم با خلاقیت به طور پیوسته انتشار کنیم.

تولید محتوا باید منظم انجام شود. شما برای انتشار مطالب به طور منظم به دسته‌بندی محتواها نیاز دارید. به‌عنوان مثال امروز بخشی از یک مطلب آموزشی را در قالب پست به مخاطب ارائه می‌کنیم تا 3 روز آینده جهت خرید پکیج آموزشی به ما مراجعه کند. مدیریت پیج اینستاگرام در مشهد اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها نیز به این نکات توجه دارد.

اهمیت مدیریت محتوا در اینستاگرام

با توجه به مطالبی که گفته شد دریافتیم که مدیریت محتوا در اینستاگرام بسیار حائز اهمیت است زیرا توسعه کسب و کار شما وابسته به محتوایی است که انتشار می‌کنید. اگر قصد دارید محتوا صفحات خود را مطابق با اصول استراتژی انتشار دهید استودیو دیجیتال مارکتینگ چکاد مدیریت صفحه اینستاگرام شما را به صورت حرفه‌ای انجام می‌دهد.

سوالات متداول

جمله اول کپشن را اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها به طور خلاقانه و جذاب نگارش کنید.
محتوا متنی هیجان‌انگیز و یا حتی داستانی به اشتراک بگذارید، این کار باعث افزایش اشتیاق مخاطب به مطالعه می‌شود.
call to action: در حقیقت CTA همان دعوتی به کاری هست که شما از مخاطب می‌خواهید. به‌عنوان مثال هنگامی که شما در انتها و یا ابتدا کپشن نظر مخاطب را می‌پرسید و یا از او درخواست انتشار پست را می‌کنید. CTA در افزایش تعامل تأثیرگذار است.

یک مدیر محتوا باید حداقل به موارد زیر اشراف داشته باشد:
خلاقیت
برنامه ریزی
جمع آوری ایده
شناخت مخاطب
انواع محتوا
الگوذیتم‌های اینستاگرام
کپشن نویسی

خوشه بندی در داده کاوی

خوشه بندی در داده کاوی Clustering : یکی از روشهای کاوش در داده های انبوه و کشف اطلاعات و دانش از این داده ها، داده کاوی میباشد. برای استخراج الگو از این داده ها الگوریتم های متعددی مورد استفاده قرار میگیرند و هرکدام موارد استفاده مخصوص به خود را دارند. یکی از مهمترین و پرکاربرد ترین تکنیکهای داده کاوی استفاده از الگوریتم های خوشه بندی است. خوشه بندی یا دسته بندی داده ها با استفاده از شباهت های ذاتی آنها داده های مشابه را در یک گروه قرار میدهد. و بر اساس این دسته بندی و شباهت به کشف الگو و استخراج نهفته در ذات داده ها میپردازد. و یافتن این الگوها مدیریت داده ها برای کاربردهای مختلف بسیار آسان میکند.

روش طبقه بندی در داده کاوی را که یک روش یادگیری با نظارت است را نیز در این خصوص مطالعه فرمایید.

خوشه بندی یا دسته بندی داده ها

خوشه بندی یا دسته بندی داده ها : خوشه بندی یک روش یادگیری بدون نظارت است. یک روش یادگیری بدون نظارت روشی است که در آن دیتاست مورد نظر حاوی داده هایی است بدون برچسب هدف یا گروهی که داده اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها به آن متعلق است. به طور کلی، از آن به عنوان فرایندی برای یافتن ساختار یا الگویی معنی دار برای دسته بندی داده ها بکار میرود.

خوشه بندی وظیفه تقسیم جمعیت یا نقاط داده به تعدادی گروه است به گونه ای كه نقاط داده در گروهی که عضو است بیشترین شباهت را به سایر نقاط داده در همان گروه داشته باشد و با نقاط داده در گروههای دیگر شباهتی نداشته باشد. در اصل مجموعه ای از اشیا یا داده ها بر اساس شباهت و عدم شباهت تقسیم بندی میشوند؛ این یک وظیفه اصلی برای کاوش داده و یک روش برای تجزیه و تحلیل داده های کلان است که در بسیاری از زمینه ها از جمله شناخت الگو، تجزیه و تحلیل تصویر، بازیابی اطلاعات، بیوانفورماتیک، فشرده سازی داده ها، گرافیک رایانه و یادگیری ماشین مورد استفاده قرار میگیرد.

الگوریتم های خوشه بندی داده هایی را که ویژگیهای مشابه به هم و نزدیک دارند را در دسته‌های جداگانه که به آن خوشه گفته می‌شود قرار می‌دهند. با نگاهی ساده تر به مسئله خوشه بندی در میابیم که خوشه بندی میتواند همان دسته بندی باشد که روزانه بارها بدون توجه به اینکه این عمل را انجام میدهیم از آن برای دستهبندی وسایل استفاده میکنیم. زمانیکه با تعدادی اشیاء با صفات مختلف ولی محدود رو به رو هستیم به راحتی اشیاء را دسته بندی میکنیم.

به طور مثال کودکی تعدادی تیله دارد و تیله ها را روی زمین میریزد. با نگاهی به تیله ها متوجه میشود تعدادی تیله آبی رنگ، تعدادی زرد و تعدادی قرمز رنگ است به راحتی آنها را از روی رنگ در سه دسته قرار میدهد. زمانی که دقیقتر نگاه میکند تعدادی تیله بزرگتر و تعدادی کوچکتر است باز هم میتواند تیله ها را به دلخواه بر اساس سایز دسته بندی کند. و زمانی که مجدد به تیله های دسته بندی شده با دقت بیشتری نگاه میکند متوجه ترک و ساییدگی روی بعضی از تیله ها میشود و اگر بخواهد همه ی این ویژگیها اعم از سایز تیله ها، رنگ، و سالم بودن را در دسته بندی خود دخیل کند کار مشکل میشود و دچار سردرگمی میگردد. و به احتمال زیاد دسته بندی را رها کرده و به بازی مشغول میشود!

هنگامی که با یک مجموعه کوچک و با ویژگیهای محدودی از این مجموعه رو به رو هستیم، دسته بندی این مجموعه کاری اسان است و به راحتی میتوانیم آن را انجام دهیم. اکنون فرض کنید در یک مجموعه متشکل از هزاران داده و با تعداد زیادی ویژگی رو به رو هستید و قصد دسته بندی این داده ها را دارید؛ این کار برای انسان بسیار سخت و طاقت فرسا است. این جاست که کار دسته بندی با تعداد ویژگی های زیاد از صبر و حوصله ی انسان خارج میشود و الگوریتم های خوشه بندی بهترین ابزار برای حل این گونه مشکلات است، از این الگوریتمها در مجموعه داده‌های بزرگ و در مواردی که تعداد ویژگی‌های داده زیاد باشد استفاده می‌شود.

عمل تجزیه و تحلیلی که توسط الگوریتم های خوشه بندی انجام میشود تفاوت زیادی با دسته بندی داده توسط انسان دارد چون این الگوریتمها درک دقیقی از داده ها و تشکیل یک خوشه و چگونگی یافتن کارآمد یک خوشه دارند.

ویژگیهایی که این الگوریتمها بر اساس آن، این خوشه ها را ایجاد میکنند شامل خوشه هایی با فاصله کم بین اعضای خوشه، خوشه هایی با تراکم بالای داده، فاصله ها و توزیع های اماری خاص است. نقاط داده را در نمودار زیر که بصورت خوشه ای در کنار هم جمع شده اند را میتوان به عنوان یک خوشه در نظر گرفت. میتوان خوشه ها را از هم تفکیک کرد و همچنین میتوان تشخیص داد که در تصویر زیر 3 خوشه وجود دارد.

انواع روشهای خوشه بندی در داده کاوی

اگر چه بیشتر الگوریتم‌ها یا روش‌های خوشه‌بندی مبنای یکسانی دارند ولی تفاوت‌هایی در شیوه اندازه‌گیری شباهت یا فاصله و همچنین انتخاب برچسب برای اشیاء هر خوشه در این روش‌ها وجود دارد.

1-روش های مبتنی بر تراکم (Density-Based Methods):

خوشه‌ها در مناطقی با چگالی بیشتر هستند (نقاط داده متراکم‌تر) که با نواحی دارای چگالی کم‌تر (تراکم داده کم) از هم جدا شده‌اند. در این روش‌ها، نقاطی که در یک محدوده معین (یک شعاع همسایگی خاص) از هم قرار دارند در یک خوشه قرار می‌گیرند . در روش‌های مبتنی بر چگالی، معمولا یک حداقل چگالی در نظر گرفته می‌شود و در نواحی که این حداقل رعایت شده، خوشه‌بندی انجام می‌شود. این روش‌ها ذاتا برای فضای پیوسته تعریف شده‌اند. در شکل زیر تعدادی داده داریم در هر منطقهای که تراکم دادهها بیشتر است دادهها تشکیل یک خوشه داده اند.

2-روشهای پارتیشن بندی (Partition methods):

روشهای پارتیشن بندی ب دین شرح است که یک زیرمجموعه از مجموعه دادههای مورد نظر را به تعداد K تا مجموعه از پیش تعیین شده از زیرمجموعه های دارای داده تقسیم میکنیم. آنها برای بدست آوردن گروههایی با یک شکل کروی یا حداکثر محدب مناسب هستند و می توانند در مجموعه داده هایی با اندازه ی کوچک یا متوسط استفاده شوند. در این روش، براساس n‌ مشاهده و k گروه، عملیات خوشه‌بندی انجام می‌شود. به این ترتیب تعداد خوشه‌ها یا گروه‌ها از قبل در این الگوریتم مشخص است. با طی مراحل خوشه‌بندی تفکیکی، هر شیء فقط و فقط به یک خوشه تعلق خواهد داشت و هیچ خوشه‌ای بدون عضو باقی نمی‌ماند. از انواع روشهای پارتیشنبندی میتوان به k-means ,k-median ,Fuzzy C-means اشاره کرد.

خوشه بندی k-means

خوشه بندی k-means : الگوریتم k-means یکی از ساده‌ترین و محبوب‌ترین الگوریتم‌های خوشه بندی است که در داده‌کاوی بخصوص در حوزه ی یادگیری نظارت نشده به کار می‌رود. معمولا در حالت چند متغیره، باید از ویژگی‌های مختلف اشیا به منظور طبقه‌بندی و خوشه‌ کردن آن‌ها استفاده کرد. به این ترتیب با داده‌های چند بعدی سروکار داریم که معمولا به هر بعد از آن، ویژگی یا خصوصیت گفته می‌شود. با توجه به این موضوع، استفاده از توابع فاصله مختلف در این جا مطرح می‌شود. ممکن است بعضی از ویژگی‌های اشیا کمی و بعضی دیگر کیفی باشند.

3-روشهای سلسله مراتبی (Hierarchical methods):

روشهای سلسله مراتبی، روش درختی داده ها را به زیر گروه هایی تقسیم میکند در این الگوریتمها نیازی به تعیین تعداد زیر گروه ها نیست. انواع روشهای سلسله مراتبی شامل روش تقسیمی (Divisive hierarchical methods) و روش تجمعی ( Agglomerative hierarchical methods) است. روش تقسیمی یک روش خوشه بندی از بالا به پایین است و از کل داده شروع میشود و در نهایت به کوچکترین جزء میرسد. و روش تجمعی دقیقا عکس روش تقسیمی است و یک روش پایین به بالا است از کوچکترین جزء شروع میکند و در نهایت تمامی دادهها در یک دسته قرار میگیرند.

4- روشهای شبکه ای (Grid methods):

روش شبکه ای، دسته خاصی از روش‌های مبتنی بر چگالی هستند که در آن‌ها هر منطقه مجزا در فضای داده که جست‌و‌جو می‌شود، در ساختار شبکه مانندی قرار می‌گیرد. به طور مثال نقاط داده شده در صفحه مختصات رسم شده و سپس صفحه به شبکه هایی تقسیم میشود و نقاطی که با هم در یک شبکه قرار بگیرند در یک خوشه قرار دارند این روش به نسبت دیگر روشها درصد صحت پایین تری دارد ولی زمان بسیار مناسبی در خوشه بندی دارد.

کاربردهای خوشه بندی در داده کاوی

از کاربرد خوشه بندی می توان به موارد زیر اشاره کرد:

بازاریابی: خوشه بندی میتواند در زمینه های مختلف بازاریابی کاربرد داشته باشد به طور مثال از خوشه بندی برای توصیف و کشف رفتار مشتری، توانایی خرید مشتری و برای انجام تبلیغات بهینه از اهداف بازاریابی میتوان استفاده کرد.
زیست شناسی: یکی دیگر از توانایی های خوشه بندی این است که آن را برای طبقه بندی در میان گونه های مختلف گیاهان و حیوانات استفاده کرد و این خود به زیست شناسان بسیار کمک میکند.
کتابخانه ها: در خوشه بندی کتاب های مختلف بر اساس موضوعات و اطلاعات استفاده می شود و بسیار کار جست و جوی کتاب را راحت تر کرده است.
بیمه: برای تأیید مشتریان ، بیمه نامه های آنها و شناسایی کلاهبرداری ها به کار می رود.
برنامه ریزی شهری: برای ساختن گروه هایی از اطلاعات خانه ها و بررسی ارزش های آنها بر اساس موقعیت جغرافیایی و سایر عوامل موجود استفاده میشود و از این گروه ها برای قیمت گذاری استفاده میشود تا نظر اشخاص در تعیین قیمت کمتر تاثیرگذار باشد.
مطالعات زلزله: با بررسی مناطق اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها زلزله زده و بررسی وضعیت صفحات زمین میتوان مناطق خطرناک را تعیین کرد.
تقسیم بندی بازار: بخش بندي بازار، هدف گيري شرکت ها را به سمت بازارهاي مشخص تري هدايت مي کنند تا ارتباط موثرتري با مشتريان صورت پذيرد. که بدین وسیله بتوانند زمينه تصميم گيري سريع و منطبق با واقعيت را فراهم کند.
تحلیل شبکه اجتماعی: تشخیص انجمنها و خوشه بندی گراف در یک شبکه اجتماعی به ساده سازی و تحلیل بهتر آن کمک می‌کند. انجمنها گروه‌ هایی از نودهای شبکه هستند که ارتباط تنگاتنگی با هم دارند و با نودهای بیرون از شبکه ارتباط نسبتا کمی دارند. بعنوان مثال اگر ارتباطات اجتماعی افراد را در یک شبکه اجتماعی داشته باشیم دوستان هم کلاس در یک دانشکده از یک دانشگاه ممکن است تشکیل یک گروه با ارتباطات تنگاتنگ بدهند و در حقیقت یک انجمن در این شبکه اجتماعی باشند.
گروه بندی نتایج جستجو: گروه بندی و به نظم درآوردن نتايج جستجو در بازيابي اطلاعات، بخصوص وقتي حجم منابع پیشنهاد شده بسيار زياد است به كاربران در بدست آوردن اطلاعات مورد نظر کمک میکند. بازآرايي و سازماندهي مدارك همواره بر اساس ويژگي هاي هر مدرك صورت مي‌پذيرد.
تصویربرداری پزشکی و پزشکی: در تصویربرداری PET تجزیهی خوشهای می‌تواند برای تمایز بین انواع مختلف بافت در یک تصویر سه بعدی برای بسیاری از اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرد. کاربرد خوشهبندی در پزشکی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل الگوهای مقاومتی آنتی‌بیوتیکی، طبقه‌بندی ترکیبات ضد میکروبی مطابق با مکانیسم عمل آن‌ها، طبقه‌بندی آنتی‌بیوتیک‌ها بر اساس فعالیت ضد باکتری آن‌ها استفاده شود.
سیستم توصیه گر: سیستم‌های توصیه شده به منظور توصیف ایتم جدید بر اساس سلیقه کاربر طراحی شده‌اند. با استفاده از الگوریتم های خوشه بندی میتوان سیستم های اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها پیشنهاد دهنده ای طراحی کرد که بر اساس سلیقه و ذائقه مخاطب به او کالای مورد نیاز، فیلم و یا موزیک و غیره پیشنهاد دهند. بر اساس جست و جوهای قبلی یا برای پیش‌بینی ترجیحات کاربر بر اساس ترجیحات دیگر کاربران در خوشه کاربر استفاده می‌کنند.
در زمینه رباتیک الگوریتم خوشه بندی برای آگاهی موقعیت رباتیک برای ردیابی اشیاء و تشخیص خروجی‌ها در داده‌های سنسور استفاده می‌شود.
بخش بندی تصویر: خوشه بندی می‌تواند برای تقسیم یک تصویر دیجیتال به مناطق مشخص برای تشخیص مرز یا تشخیص شی مورد استفاده قرار گیرد.

اهمیت خوشه بندی در هوش تجاری

در تحقیقات بازار استفاده از تجزیه و تحلیل به روش خوشه بندی میتواند به طور گسترده کاربرد داشته باشد؛ کارشناسان و محققان در زمینه ی پژوهش های بازار از الگوریتم های خوشه بندی استفاده میکنند. به طور مثال در تحقیقات حوزه بازاریابی برای تقسیم بندی مخاطبانِ تبلیغات مختلف و همچنین در دسته بندی نتایج نظرسنجی کاربرد فراوان دارد.
بدین وسیله محققان، مشتریان و مصرف کنندگان بخشهای مختلف بازار را به گروه هایی مشخص تقسیم کنند تا روابط بین گروه های مختلف مصرف کنندگان بالقوه، گروه بندی اقلام خریداری شده توسط مشتری، برای دسته بندی اقلام موجود در فروشگاههای اینترنتی استفاده میشود.

به عنوان مثال، تمام اقلام مشابه موجود در یک فروشگاه اینترنتی را می‌توان با استفاده از روشهای خوشه بندی در یک گروه قرار داد و با استفاده از این خوشه بندی مشتری راحت تر کالای مورد نیاز خود را جست و جو کند و همچنین با پیگیری خرید مشتری میتوان پیشنهادهایی نزدیک به سلیقه مشتری به او داد و این خود باعث تشویق خرید از محصولات مورد نظر میشود و همچنین مصرف کننده احساس میکند از طرف سیستم به خوبی نیازها و سلیقه ی اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها او درک شده است و این امر موجب تبدیل شدن مشتری معمولی به یک مشتری وفادار میشود . با استفاده از دسته بندی فرمهای نظرسنجی بخصوص فرمهای انلاین میتوان نظرات مصرف کنندگان و مخاطبان را دسته بندی کرد و به راحتی میزان رضایت و نارضایتی و همچنین دلایل رضایت و نارضایتی را بدست آورد و در راستای افزایش رضایت مصرف کننده تلاش کرد. بنابراین الگوریتم های داده کاوی جزء جدایی ناپذیر تجزیه و تحلیل داده ها در حوزه ی کسب و کار است.

جمع بندی خوشه بندی در داده کاوی

خوشه بندی در داده کاوی یکی از مهم ترین الگوریتم های یادگیری بدون ناظر در داده کاوی است. ما با داده های بسیاری در حوزه های مختلف سر و کار داریم که بسیاری از این داده ها نیاز به دسته بندی دارند. تعدادی از این داده ها، بدون برچسب هستند یعنی گروهی که این دادهها به آن تعلق دارند برخلاف الگوریتمهای یادگیری با ناظر مشخص نیست. بنابراین ما برای تجزیه و تحلیل این داده ها نیاز به روشهای خوشه بندی داریم و به طور کلی خوشه بندی، گروهبندی ذاتی را در بین داده های بدون برچسب تعیین میکند؛ و این گروه بندی ذاتی داده ها در رفع مسائل کنونی برای یافتن الگو در این حجم وسیع داده بسیار میتواند در همه ی زمینه ها مفید باشد.

الگوریتم های گوگل: بررسی کامل الگوریتم های جذاب گوگل

در مقاله تاریخچه موتور های جستجو شرح دادیم که دلیل اصلی پیشرفت گوگل نسبت به سایر موتور های جستجو، آپدیت های مکرر الگوریتم های گوگل طی سال ها بوده است. الگوریتم هایی که در نهایت به بهبود تجربه کاربری و علاقه بالای کاربران به جستجو در این سرچ انجین شده است. اما پشت هر الگوریتم داستانی نهفته است و ما سعی داریم در این مقاله پس از بررسی هر الگوریتم، به تمامی آپدیت های الگوریتمی تایید شده و تایید نشده از طرف گوگل بپردازیم.

الگوریتم گوگل چیست؟

قبل از اینکه هر الگوریتم و تغییراتی که در رتبه بندی گوگل ایجاد کرد را بیان کنیم، بهتر است کمی در مورد الگوریتم ها و نحوه عملکرد آن ها بدانیم. الگوریتم موتور های جستجو سیستم رتبه بندی پیچیده ای دارند که بینهایت محتوای وب را بر اساس جستجوی کاربر مرتب می کنند.

همانطور که در مقاله سئو چیست نیز به نحوه فهرست بندی صفحات وب اشاره کردیم، سه مرحله اصلی Discover، Index و Ranking پیش روی هر موتور جستجوست و گوگل در چند میلی ثانیه شاید میلیون ها نتیجه را برای کاربر به نمایش می گذارد. نقش الگوریتم ها در ایندکس کردن مطالب و رتبه بندی آن ها بسیار پر رنگ است و نه تنها نزدیک ترین نتایج به جستجوی شما را نشان می دهند بلکه کیفیت جستجو را هم افزایش داده اند.

الگوریتم های رتبه بندی گوگل چگونه کار می کنند؟

الگوریتم های رتبه بندی گوگل دارای مجموعه ای از استاندارد های کدنویسی شده هستند که با استفاده از یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی و … مرتبط ترین نتایج را به شما نشان می دهند. نتایج هر جستجویی معمولا به موارد زیر بستگی دارد:

عبارت یا کلمه کلیدی سرچ شده
مرتبط بودن محتوای وبسایت با عبارت جستجو شده
کیفیت محتوای ایندکس شده (رعایت موارد مربوط به سئو محتوا)
کدنویسی و ناوبری وبسایت
کمیت و کیفیت بک لینک هایی که وبسایت ها دریافت کرده اند.
لوکیشن و زبان جستجوی شما

گوگل پاسخ به جستجوی شما را در صفحاتی که اصطلاحاً SERP نامیده می شود، رتبه بندی می کند. برای کسب و کار های اینترنتی که بر سئو تکیه دارند و ورودی اصلی آن ها از طریق گوگل است، الگوریتم های این موتور جستجو اهمیت بالایی دارد. الگوریتم های گوگل تعیین می کنند که کدام سایت ها از نظر کیفیت و کمیت، محتوایی مرتبط با عبارت جستجو شده دارند.

الگوریتم های مهم گوگل کدامند؟

خب تا اینجای کار با اساس کار الگوریتم ها و چرایی وجود آن ها آشنا شدیم بهتر است به سراغ برخی از معروف ترین الگوریتم های گوگل برویم:

الگوریتم FRED
الگوریتم تازگی محتوا | Freshness
الگوریتم مدیک | Medic
الگوریتم BERT
گوگل دنس
الگوریتم رنک برین | RankBrain
Mobile Friendly Update
الگوریتم گوگل کافئین
الگوریتم Payday
الگوریتم تطبیق دقیق دامنه (EMD)
Florida الگوریتم
الگوریتم Florida 2
الگوریتم Jagger
الگوریتم Vince
الگوریتم Page Layout

الگوریتم فرد | Fred algorithm (توسط گوگل تایید نشده)

اول از همه مشخص کنیم اسم Fred در آن سال از طرف یکی از وبمستران (Gary Illyes) به آن داده شد. یکی از قوی ترین تاثیرات روی SERP را با الگوریتم Fred در اواخر سال 2017 میلادی تجربه کردیم. الگوریتم فرد بطور مشخص و سرسختانه جلوی ورود کاربر به وبسایت هایی که با تکنیک های کلاه سیاه به رتبه های برتر رسیده بودند را گرفت.

این الگوریتم بیشتر با قصد جریمه کردن وبسایت های با محتوای بی ارزش، با تبلیغات زیاد و اذیت کننده برای کاربر بودند وارد هسته رتبه بندی گوگل شد و بسیاری از پروژه های سئو را با شکست فاجعه باری روبرو کرد.

الگوریتم فرد گوگل

الگوریتم پاندا | Panda algorithm (توسط گوگل تایید شده)

در سال 2011 فضای وب توسط پاندا پاکسازی شد. اولین تلاش گوگل برای مقابله با محتوای بی ارزش، کپی و اسپم، کمی بعد از معرفی الگوریتم کافئین (افزایش قدرت ایندکس گوگل) با موفقیت پشت سر گذاشته شد و تا الان هم آپدیت های زیادی برای الگوریتم پاندا عرضه شده است.

برخی محتوای کم ارزش را با محتوایی با تعداد کلمات کم اشتباه می گیرند. در بسیاری از موارد تعداد بالایی از صفحات با کلمات زیر 300-400 کلمه که به سوال مشخصی پاسخ دقیق و با ارزشی داده باشند، در هنگام جستجوی کاربر نشان داده می شوند.

جالب است بدانید الگوریتم پاندا تا سال 2016 فقط حدود 28 بار آپدیت شد و هر روز دقیق تر محتوا های کرول شده را تحت نظر می گیرد.

الگوریتم پنگوئن | Penguin algorithm (توسط گوگل تایید شده)

مقابله با تکنیک های اصلی سئو کلاه سیاه و جریمه کردن وبسایت هایی با بهینه سازی بیش از حد، کیورد استافینگ، لینک سازی اسپم و … رسما در سال 2012 به عهده الگوریتمی قرارداده شد که بلافاصله به نام پنگوئن لقب گرفت. همانطور که در مقالات قبلی به آن اشاره شد، موتور جستجوگر گوگل با ایده نشان دادن صفحاتی که بیشتر از همه بک لینک از سایز سایت ها داشتند ایجاد شد.

همین قابلیت، امکان ایجاد تعداد بالایی لینک سازی اسپم مانند لینک های کامنتی، لینک های فوتر، وبسایت های لینک فارم و … را فراهم کرد و عملا در آن سال ها در بسیاری از کلمات کلیدی، کاربر وارد سایت هایی می شد که با تکرار کلمه کلیدی و دریافت لینک های زیاد، علی رغم محتوای بی کیفیت به لینک های بالا می رسید.

الگوریتم EAT گوگل چیست؟

همیشه یکی از چالش ها و دغدغه های مهم کارشناسان سئو این است که گوگل چگونه با استفاده از الگوریتم های خود کیفیت سایت، محتوا و لینک سازی های آن را بررسی می کند؟ همان طور که در اکثر مقالات کلیک اول ذکر شده، مهم ترین فاکتور تاثیر گذار در افزایش رتبه سایت و افزایش بازدید سایت، محتوا است. اهمیت تولید محتوا و نکات ضروری و مهم در تولید محتوا به گونه ای است که به عنوان پادشاه سایت محسوب می شود. اما نکته حائز اهمیت این است که میزان کیفیت محتوا چگونه توسط گوگل بررسی و تایید می شود؟

ربات های گوگل با وجود این که بسیار قدرتمند شده اند و امکان تشخیص مفهوم سوالات و جستجوها را دارند. اما هنوز هم توانایی درک دقیق کیفیت محتوا را ندارد. به همین دلیل باید راهی باشد که بتواند حداقل کمی پیشرفته تر بتواند به توانایی مغز انسان برسد. به همین دلیل گوگل برای برطرف کردن این موضوع نیز یک الگوریتم جدید به نام الگوریتم EAT یا الگوریتم E-A-T را وارد کار کرده است. این الگوریتم راه حلی برای گوگل برای فکر کردن مانند مغز انسان است. در این مقاله به طور دقیق و کامل با عملکرد این الگوریتم آشنا خواهید شد. به گونه ای که دیگر دغدغه و چالش چگونه محتوای با کیفیت تولید کنیم؟ نداشته باشید.

دلیل نام گذاری الگوریتم E-A-T چیست؟

E-A-T مخفف کلمات Expertise به معنای تخصص، Authoritativeness به معنای اعتبار، و Trustworthiness به معنای اعتماد پذیری است. با دانستن معنی مخفف این عبارت بهتر متوجه می شوید که منظور از محتوای با کیفیت چیست؟ در واقع اعتبار داشتن محتوا، تخصص و مهارت در محتوای نوشته شده، و … شما در نوشتن یک محتوای با کیفیت کمک می کند. اما به طور کلی توجه داشته باشید که حتی دانش بالا در سئو هم به شما کمکی در بهبود رتبه سایت و سئو شدن سایت نمی کند. نکته حائز اهمیت این است که باید بدانید چطور از این دانشی که دارید، استفاده کنید؟ باید به گونه ای از دانش خود استفاده کنید که نیاز کاربران به طور کامل برطرف شود؟ آشنایی با سه مراحل زیر به شما کمک می کند تا در رفع نیاز کاربران بهترین اقدامات را انجام دهید:

نام گذاری الگوریتم E-A-T

اصل اول تولید محتوای با کیفیت Expertise (تخصص)

توجه به جستجوی کاربران: در قدم اول باید بدانید که مخاطبان و کاربران چه جستجویی انجام می دهند؟ سپس تولید محتوا را مطابق با جستجوی کاربران انجام دهید. بخش زیادی از روند تولید محتوا و بهبود کیفیت محتوا با تحقیق کلمه کلیدی انجام می شود.
بررسی هدف جستجو کاربران: حتی اگر با استفاده از بهترین ابزار تحقیق کلمه کلیدی، کلمات کلیدی پر تکرار و کاربردی را پیدا کنید، کافی نیست. در واقع باید به صورت دقیق تر و مفهومی تر درک کنید که هدف کاربر از جستجو کردن یک عبارت چیست؟ برای مثال توجه داشته باشید که زمانی که کاربر عبارت الگوریتم EAT چیست؟ را جستجو کند، نشان می دهد که کاربر به دنبال یک محتوای ابتدایی و ساده است. اما زمانی که کاربر جستجو می کند که الگوریتم EAT چه تاثیری در سئو سایت دارد؟ باید از جوانب پیچیده تر و به صورت دقیق تر پاسخگوی نیاز کاربر باشید.
برقراری تعادل بین ساده و عمیق بودن موضوع: سعی کنید برای جلب نظر کاربران بین ساده بودن و عمیق بودن موضوع یک تعادل برقرار کنید. به همین منظور توصیه می شود محتوای متنی، و محتوای تصویری و حتی ویدئویی را به موازات یک دیگر با حفظ کیفیت محتوا تولید و منتشر کنید. در واقع زمانی که از انواع محتوا در سایت استفاده می کنید، نشان می دهد که سایت شما از نظر گوگل و کاربران به عنوان یک سایت متمایز شناخته شود.

تولید محتوای با کیفیت

اصل دوم تولید محتوای با کیفیت Authoritativeness (اعتبار)

حتی داشتن تخصص بالا در یک حوزه کافی نیست. در واقع زمانی می توانید از داشتن تخصص اطمینان حاصل کنید که دیگران نیز این موضوع را تایید کنند. در واقع زمانی که یک نفر اسم یک حوزه یا کار مشخص را جستجو کند و دیگران شما را معرفی کنند، به واسطه این دانشی که دارید یک اعتبار به دست آورده اید. سوال مهم این است که چگونه می توانید این اعتبار را به دست آورید؟ به نکات زیر دقت کنید:

گرفتن بک لینک: یکی از بهترین روش های افزایش اعتبار در گوگل، گرفتن بک لینک است. حتی تجربه در این زمینه ثابت کرده که هیچ سایتی بدون لینک سازی اصولی و طبیعی نتوانسته رتبه و اعتبار خوبی به دست آورد. نکته حائز اهمیت در لینک گرفتن، دریافت لینک از سایت هایی با اعتبار دامنه بالا است. در واقع زمانی که یک سایت با domain Authority بالا به ما لینک دهد، اعتبار سایت مقصد هم افزایش پیدا می کند. حتی اگر سایت مبدا که به شما لینک می دهد اعتبار پایینی داشته باشد، باز هم به افزایش اعتبار سایت کمک زیادی می کند.
منشن بدون لینک: یکی دیگر از رایج ترین انواع لینک سازی ها به منظور افزایش اعتبار دامنه، منشن بدون لینک یا Linkless Backlink است. این نوع لینک سازی بدون این که حاوی آدرس لینک سایت مقصد باشند، به برند یا اسم سایت اشاره می کند. یکی از مهم ترین و بهترین انواع منشن ها، منشن کردن در گوگل است. در واقع هر چه بیشتر نام برند شما را در گوگل سرچ کنند، این سیگنال به گوگل ارسال می شود که شما اعتبار زیادی از دید کاربران دارید.
استفاده از شبکه های اجتماعی: یکی از بهترین ابزاری که به شناخت بیشتر و بهتر کسب و کار و برند سازی کمک می کند، استفاده از شبکه های اجتماعی است. اگر از طرف شبکه های اجتماعی بتوانید social signal خوبی دریافت کنید، می توانید از طرف گوگل هم اعتبار خود را افزایش دهید.

Trustworthiness (اعتماد پذیری)

اصل سوم Trustworthiness (اعتماد پذیری)

در دنیای واقعی هم اگر بخواهید اعتماد کسی را جلب کنید، باید مدت زمانی از این آشنایی بگذرد. برای جلب اعتماد گوگل هم در بسیاری از موارد فعالیت های چند ماهه کافی نیست. بلکه باید مدت طولانی اقداماتی که منجر به افزایش اعتماد گوگل می شود، انجام دهید. این اقدامات به شرح زیر است:

سایت های وبلاگی: برای افزایش اعتماد کاربران این گونه سایت ها یک بیوگرافی مختصر و کوتاه در مورد نویسنده سایت و مطالب منتشر کنید. همچنین در پایان می توانید لینک مقاله معتبر و مرجع را نیز در زیر پست قرار دهید.
سایت های فروشگاهی: در سایت های فروشگاهی توصیه می شود همراه با مشخصات و ویژگی های محصولات، آن ها را مورد نقد و بررسی قرار دهید. این کار به اعتماد بیشتر کاربران و انتخاب راحت آن ها کمک زیادی می کند.
نوشتن قوانین و مقررات: برای ایجاد نظم در سایت، در پایان صفحه اصلی سایت یا در آخر هر محتوا و مطالب موجود در سایت، قوانین و مقررات مهم سایت، یا کسب و کار خود را بنویسید. همچنین یک مجموعه کامل از سوالات متداولی که ممکن است کاربران بپرسند، جواب دهید.

اعتماد پذیری

ریشه یابی الگوریتم E-A-T در سئو

یکی از موضوعاتی که ممکن است همه شما از آن با خبر نباشید، این است که گوگل برای ارزیابی نتایج جستجو با هزاران نفر در دنیا قرار داد همکاری دارد. این افراد جستجوهای واقعی کاربران و صفحاتی که کاربران روی آن کلیک کرده و وارد آن می شوند، را بررسی می کنند. به این کار اصطلاحا Quality Rater نام دارد. در واقع هر به روز رسانی که در سایت انجام می شود، توسط توسط Search Quality Raters تایید می شود. پس از آن گزارش هایی که متخصصین گوگل در مورد کیفیت محتوا ارائه می دهند، با نتایج ربات های گوگل مقایسه و تطبیق داده می شود. در نهایت گوگل متوجه می شود که این دو نتایج چقدر با یک دیگر شباهت و مطابقت دارد؟ هر چه نتایجی که انسان ها به دست آورده اند، با نتایج ربات های گوگل مشابه و یکسان تر باشد، نشان دهنده عملکرد دقیق ربات های گوگل است. اما اگر این نتایج اختلاف زیادی با یک دیگر داشته باشند، گوگل باید برای بهبود هوش مصنوعی خود کاری انجام دهد. سوال مهم این است که این جستجوگرها یا Quality Raters اطلاعات لازم را برای ارزیابی سایت ها چگونه به دست می آورند؟ گوگل یک کتاب 164 صفحه ای به نام Searcher Quality Guidelines تهیه کرده که منبع اصلی ارزیابی کیفیت محتوای سایت های مختلف است.

دلیل اهمیت الگوریتم E-A-T در سئو سایت ها چیست؟

اگر کارمند یا همکار شما برای فعالیت در حرفه مورد نظرتان، تخصص، اعتبار و اعتماد پذیری کافی نداشته باشد، بدیهی است که دنبال یک کارمند دیگر می گردید. در دنیای سئو و رتبه بندی های گوگل هم چنین موضوعی وجود دارد. اگر یک سایت اعتبار، تخصص و اعتماد پذیری مناسبی نداشته باشد، گوگل یک سایت دیگر جایگزین آن می کند. تا این قسمت از مقاله در مورد اهمیت این اصل سه گانه به طور کامل صحبت شد. در واقع منظور این است که اگر یک سایت با محتوای با کیفیت که نشان دهنده اعتبار، تخصص و اعتماد پذیری شما باشد، سایت یا رقیب دیگری جایگزین شما نخواهد شد. گوگل نیز با استفاده از الگوریتم E-A-T می تواند وارد مغز انسان شود. بدین صورت که تشخیص می دهد چه فاکتورهایی برای انسان مهم است. بدین ترتیب خود را از یک موتور جستجوگر به یک موتور جستجوگر انسانی تبدیل می کند. هدف اصلی گوگل از این کار این است که یک تجربه کاربری بسیار مطلوب برای کاربر رقم بزند. در واقع گوگل با این کار بررسی می کند که آیا کاربر پس از وارد شدن به سایت توانسته نیاز خود را برطرف کند یا خیر؟ اگر جواب مثبت است، توانسته اید نظر و اعتماد گوگل را برای دیده شدن سایت برای کاربران دیگر جلب کنید.

روش های کاربردی برای جلب رضایت الگوریتم E-A-T

همان طور که می دانید گوگل نهایت تلاش خود را می کند که رضایت کاربر را به دست آورد. به همین دلیل همواره از الگوریتم های جدید و پیشرفته تری استفاده می کند. الگوریتم E-A-T نیز از این قاعده مستثنی نیست و تمرکز خود را روی ارائه یک محتوای با کیفیت به کاربر گذاشته است. در ادامه راه کارها و روش های کاربردی برای جلب رضایت این الگوریتم را معرفی می کنیم.

1- محتوای کامل و جامع بنویسید.

کاربران برای پیدا کردن پاسخ سوالات ساده هم از گوگل استفاده می کنند. این نشان از اعتماد کاربران به این موتور جستجو دارد. بنابراین زمانی که کاربر در مورد یک موضوع مانند نحوه نگه داری از یک گیاه جستجو می کند، توقع دارد که یک محتوای جامع و کامل در مورد نحوه نگه داری در آپارتمان، یا در منزل ویلایی یا با هر شرایط آب و هوایی را بخواند. در غیر این صورت شک نکنید که از سایت خارج می شود. به همین دلیل ابتدا لازم است که با استفاده از ابزار تحقیق کلمه کلیدی بررسی کنید که کاربران دقیقا چه چیزی جستجو می کنند؟ هدف جستجوی کاربران چیست؟ محتوای شما چه نیازی از آن ها را رفع می کند؟ سپس با استفاده از کلمات کلیدی که پیدا کرده اید به صورت طبیعی و کاملا کاربردی استفاده کنید. توجه داشته باشید که شما برای کاربران که انسان های واقعی هستند می نویسید، نه برای ربات های گوگل.

جلب رضایت الگوریتم E-A-T

2- نوشتن محتوای صحیح در قسمت درباره ما

شاید از اهمیت نوشتن محتوای صحیح و جامع در مورد قسمت درباره ما مطلع نباشید. متن های کلیشه ای در صفحه درباره ما، خدمات ما، و ارتباط با ما ننویسید. مستقیما و به صورت جامع و کامل و صحیح و واضح به کاربر بگویید چه خدماتی دارید؟ با این کار به گوگل و کاربران می فهمانید که دقیقا چه کاری انجام می دهید؟ همچنین سبب می شود که اعتماد بیشتر کاربران و گوگل را به دست آورید. در این صفحات در مورد نقاط قوت خود، دستاوردهای مهم تان، نظرات کاربران و مشتریان، رضایت آن ها و … صحبت کنید. همچنین برای دستیابی بهتر می توانید آدرس و شماره تماس را هم درج کنید.

3- افزایش اعتبار با معرفی نویسنده

یکی از راه کاری مهم برای افزایش اعتماد کاربران معرفی کردن نویسنده، سابقه کاری و دانش او در زمینه ای است که برای آن محتوا نوشته است. همچنین لازم است که به گوگل هم نشان دهید که این محتوا را چه کسی نوشته است. در پایان محتوای سایت یک بیوگرافی از نویسنده همراه با عکس، و حتی اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها آدرس شبکه های اجتماعی منتشر کنید.

4- افزایش اعتماد با برند سازی

مررم ترجیح می دهند از کسانی خرید کنند که از قبل آن ها را می شناسند. به همین منظور از طریق برند سازی نیز می توانید اعتماد تعداد بیشتری از کاربران را جلب کنید. در شرایط در جستجوهای اینترنتی هم صدق می کند. برای افزایش اعتماد و اعتبار برند سازی کنید تا قبل از وارد شدن به سایت، کاربران و مخاطبان واقعی کلیک کردن روی سایت شما را ترجیح دهند. برای اعتماد سازی و برند سازی به روش ها و نکات زیر دقت کنید:

لوگو و نام مناسب برای کسب و کارتان استفاده کنید.
در مورد خدمات، محصولات و نحوه ارائه آن ها به مشتریان و کاربران به طور کامل توضیح دهید.
اطلاعات کامل و مورد نیاز در صفحه تماس با ما، ارتباط با ما، درباره ما و … بنویسید.
با استفاده از کلمات کلیدی که کاربران جستجو می کنند، یک محتوای کاربردی و مفید و جامع بنویسید.
استفاده از سئو محلی و راه کارهای آن
در شبکه های اجتماعی فعالیت کنید.
از طریق چت آنلاین با مشتریان ارتباط برقرار کنید.
برای افزایش اعتماد مشتریان از تصاویر یونیک و واقعی استفاده کنید.

افزایش اعتماد با برند سازی

5- بک لینک بگیرید

همان طور که در پاراگراف های بالاتر ذکر شد، یکی از روش های افزایش اعتبار معرفی شدن توسط افراد دیگر است . به همین منظور با تدوین استراتژی خوب در زمینه سئو داخلی و سئو خارجی، از سایت های معتبر بک لینک بگیرید. برای این کار می توانید از تکنیک پست مهمان استفاده کنید. همچنین می توانید در شبکه های اجتماعی فعالیت کرده و لینک مقالات و مطالب و محصولات سایت را در بیو یا استوری صفحات منتشر کنید.

سخن پایانی

از ابتدای راه اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها اندازی گوگل تاکنون، هدف این موتور جستجو جلب رضایت کاربران بوده است. هدف کاربران نیز از جستجو در گوگل دریافت پاسخ سوالات ساده و حرفه ای و تخصصی از سایت های مختلف است. به همین منظور گوگل نیز با استفاده از الگوریتم های مختلف خود و هوش مصنوعی همواره سعی در افزایش رضایت کاربران دارد. در این مقاله با یکی از الگوریتم های جدید و پیشرفته گوگل به نام E-A-T آشنا شدید. این الگوریتم مانند مغز انسان عمل می کند و فاکتورهایی که برای انسان مهم و رضایت بخش است را شناسایی می کند. همچنین در این مقاله راه کارهایی برای جلب نظر این الگوریتم معرفی شد. با مطالعه این مقاله با اهمیت تولید محتوای با کیفیت و اهمیت آن در افزایش اعتبار سایت آشنا شدید. با اجرای راه کارهای ارائه شده می توانید شاهد افزایش رتبه سایت و جلب رضایت کاربران بیشتر باشید.