SEO Optimization- Google ၏ AI အလုပ်လုပ်ပုံ (မေလ 2024)

Search Engine Optimization (SEO) သည် တိကျသောရှာဖွေမှုအသုံးအနှုန်းအတွက် ဝဘ်စာမျက်နှာတစ်ခုအဆင့်မည်မျှ မြင့်မားသည်ကို အကျိုးသက်ရောက်စေသည့် စာမျက်နှာပေါ်နှင့် စာမျက်နှာပြင်ပအချက်များအား ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စာမျက်နှာဖွင့်ခြင်းအမြန်နှုန်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ လင့်ခ်တည်ဆောက်ခြင်းဗျူဟာကို အသုံးပြု၍ စာမျက်နှာဖွင့်ခြင်းဆိုင်ရာ ဗျူဟာတစ်ခုဖန်တီးခြင်း ပါဝင်သော ဘက်စုံမျက်နှာစာ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ SEO ဆိုသည်မှာ tools များထို့အပြင် Google ၏ AI ကိုအသုံးပြု၍ အင်ဂျင်နီယာချုပ်လုပ်နည်းကို ပြောင်းပြန်လှန်နည်းကို လေ့လာခြင်း။ ကွန်ပျူတာစဉ်းစားတွေးခေါ်.

Computational Thinking သည် ကုဒ်နှင့် algorithms များကို ရေးသားရာတွင် ကွန်ပျူတာ ပရိုဂရမ်မာများ အသုံးပြုသည့် အဆင့်မြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု နှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းနည်း အမျိုးအစားတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ကွန်ပြူတာတွေးခေါ်သူများသည် ပြဿနာတစ်ခုကို ခွဲခြမ်းခွဲခြမ်းကာ ပထမမူများကို တွေးခေါ်ခြင်းဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် အခြေခံအမှန်တရားကို ရှာဖွေကြလိမ့်မည်။

Google သည် ၎င်းတို့၏ လျှို့ဝှက်ဆော့စ်များကို မည်သူ့ကိုမျှ မထုတ်ပြန်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ တွေးခေါ်မှုအပေါ် အားကိုးပါမည်။ အသုံးပြုသည့် algorithms များကိုပုံဖော်ပေးသည့် Google ၏သမိုင်းတွင် အရေးကြီးသောအခိုက်အတန့်အချို့ကို ဖြတ်သန်းသွားမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသည်ကို လေ့လာပါမည်။

စိတ်ကိုဘယ်လိုဖန်တီးမလဲ။

2012 ခုနှစ်မှာ ထုတ်ဝေခဲ့တဲ့ စာအုပ်တစ်အုပ်နဲ့ စတင်ပါမယ်။စိတ်ကိုဖန်တီးနည်း- လူ့အတွေး၏လျှို့ဝှက်ချက်ကို ထုတ်ဖော်ခဲ့သည်။"နာမည်ကြီး အနာဂတ်ပညာရှင်၊ တီထွင်သူ Ray Kurzweil မှ။ ဒီစာအုပ်က လူ့ဦးနှောက်ကို ပိုင်းဖြတ်ပြီး အလုပ်လုပ်ပုံတွေကို ချိုးဖျက်ထားပါတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အနာဂတ်ကို ဟောကိန်းထုတ်ရန်၊ နောက်စကားလုံးကို ဟောကိန်းထုတ်သည့်တိုင် အနာဂတ်ကို ဟောကိန်းထုတ်ရန် အမြဲတမ်းလုပ်ဆောင်နေသည့် ပုံစံမှတ်သားမှုအား အသုံးပြု၍ ဦးနှောက်က လေ့ကျင့်ပေးပုံကို အခြေခံမှ သင်ယူပါသည်။

လူသားများသည် နေ့စဉ်ဘ၀တွင် ပုံစံများကို မည်သို့မှတ်မိကြသနည်း။ ဒီချိတ်ဆက်မှုတွေကို ဦးနှောက်ထဲမှာ ဘယ်လိုဖွဲ့စည်းထားလဲ။ စာအုပ်သည် အထက်အောက် တွေးခေါ်မှုကို နားလည်ခြင်းဖြင့် အစပြုသည်၊ ၎င်းသည် ပုံစံတစ်ခုတွင် စီထားသည့် ကွဲပြားသော ဒြပ်စင်များ ပေါင်းစပ်ထားသည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံကို နားလည်ခြင်းဖြစ်ပြီး၊ ဤအစီအစဥ်သည် ထို့နောက် အက္ခရာ သို့မဟုတ် အက္ခရာကဲ့သို့သော သင်္ကေတကို ကိုယ်စားပြုသည်၊ ထို့နောက် ၎င်းကို ပိုမိုအဆင့်မြင့်သည့် ပုံစံအဖြစ် စီစဥ်ထားသည်။ စကားလုံးတစ်လုံးနဲ့ နောက်ဆုံးမှာ ဝါကျတစ်ခုလိုမျိုးပေါ့။ နောက်ဆုံးတွင် အဆိုပါပုံစံများသည် စိတ်ကူးများဖြစ်လာပြီး အဆိုပါစိတ်ကူးများသည် လူသားများတည်ဆောက်မှုအတွက် တာဝန်ရှိသည့် ထုတ်ကုန်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသွားကြသည်။

လူ့ဦးနှောက်ကို အတုယူခြင်းဖြင့်၊ ထုတ်ဖော်ပြသမှုသည် ထုတ်ဝေချိန်ဝန်းကျင်ရှိ အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ လက်ရှိစွမ်းဆောင်ရည်ထက် ကျော်လွန်၍ အဆင့်မြင့် AI ကို ဖန်တီးရန် လမ်းကြောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

စာအုပ်သည် ကမ္ဘာ့ဒေတာကို စုပ်ယူခြင်းဖြင့် အတိုင်းအတာအထိ အတိုင်းအတာပေးနိုင်သည့် AI ဖန်တီးမှုအတွက် အသေးစိတ်ပုံစံဖြစ်ပြီး စာသား၊ ရုပ်ပုံများ၊ အသံနှင့် ဗီဒီယိုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ၎င်း၏ အလွှာပေါင်းများစွာ ပုံစံအသိအမှတ်ပြုမှု လုပ်ဆောင်ခြင်းကို အသုံးပြုထားသည်။ cloud ၏ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် ၎င်း၏ အပြိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုများကြောင့် တိုးမြှင့်ခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ထားသော စနစ်။ တစ်နည်းဆိုရသော် Data Input သို့မဟုတ် Output တွင် အများဆုံးဖြစ်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။

ဤစာအုပ်သည် စာရေးသူထုတ်ဝေပြီးနောက် မကြာမီတွင် အလွန်အရေးပါသောအချက်ဖြစ်သည်။ Ray Kurzweil ကို Google မှ ငှားရမ်းခဲ့သည်။ machine learning နှင့် language processing ကို အဓိကထား၍ အင်ဂျင်နီယာ ဒါရိုက်တာ ဖြစ်လာရန်။ သူရေးတဲ့စာအုပ်နဲ့ လုံးဝလိုက်ဖက်တဲ့ အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုပါ။

ဤစာအုပ်သည် Google ၏အနာဂတ်အတွက် မည်မျှသြဇာကြီးကြောင်း၊ ဝဘ်ဆိုက်များကို အဆင့်သတ်မှတ်ပုံတို့ကို ငြင်းဆိုရန်မှာ မဖြစ်နိုင်ပေ။ ဒီ AI စာအုပ် SEO ကျွမ်းကျင်သူဖြစ်လိုသူတိုင်းအတွက် မဖြစ်မနေဖတ်သင့်ပါတယ်။

DeepMind

2010 ခုနှစ်တွင် စတင်ခဲ့ပြီး DeepMind သည် ကမ္ဘာကြီးကို မုန်တိုင်းဖြင့်တိုက်ထုတ်နေသော AI algorithm အမျိုးအစားသစ်ကို အသုံးပြု၍ အရှိန်အဟုန်ပြင်းသော စတင်တည်ထောင်သူဖြစ်ပြီး ၎င်းအား အားဖြည့်သင်ယူမှုဟုခေါ်သည်။ DeepMind က ၎င်းကို အကောင်းဆုံးအဖြစ် ဖော်ပြခဲ့သည်။

"အားဖြည့်သင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ မြင့်မားသောအဖက်ဖက်မှ အာရုံခံထည့်သွင်းမှုမှ တိုက်ရိုက်ထိန်းချုပ်မှုမူဝါဒများကို အောင်မြင်စွာလေ့လာနိုင်ရန် ပထမဆုံး နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို ကျွန်ုပ်တို့တင်ပြပါသည်။ မော်ဒယ်သည် Q-learning ၏ ပုံစံကွဲတစ်မျိုးဖြင့် လေ့ကျင့်ထားသော ပေါင်းစပ်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ထည့်သွင်းမှုမှာ အကြမ်း pixels ဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ output သည် အနာဂတ်ဆုလာဘ်များကို ခန့်မှန်းသည့် တန်ဖိုးလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။"

နက်နဲသောသင်ယူမှုကို အားဖြည့်သင်ယူခြင်းနှင့်အတူ ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ၎င်းသည် သင်ယူမှုတစ်ခုဖြစ်လာခဲ့သည်။ နက်ရှိုင်းသော အားဖြည့်သင်ကြားမှု စနစ်။ 2013 ခုနှစ်တွင်၊ DeepMind သည် Atari 2600 ဂိမ်းများတွင် လူသားကစားသမားများအား အောင်ပွဲများရယူရန် ဤ algorithms များကို အသုံးပြုနေပါသည် - ၎င်းသည် လူ့ဦးနှောက်ကို အတုယူကာ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ခြင်းမှ သင်ယူပုံဖြင့် အောင်မြင်ခဲ့သည်။

ဘောလုံးကန်တာပဲဖြစ်ဖြစ် Tetris ကစားတာပဲဖြစ်ဖြစ် ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ခြင်းအားဖြင့် လူသားသင်ယူပုံနဲ့ ဆင်တူပြီး AI လည်း လေ့လာနိုင်ပါတယ်။ AI ၏ အာရုံကြောကွန်ရက်သည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ခြေရာခံပြီး နောက်တစ်ကြိမ် ထပ်ခါထပ်ခါတွင် ပိုမိုအားကောင်းသော ရွေ့လျားရွေးချယ်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။

DeepMind သည် ၎င်း၏နည်းပညာဆိုင်ရာ ဦးဆောင်မှုတွင် လွှမ်းမိုးထားသောကြောင့် Google သည် နည်းပညာကို အသုံးပြုခွင့်ကို ဝယ်ယူရမည်ဖြစ်သည်။ DeepMind ကို ရယူခဲ့သည်။ 500 တွင် $ 2014 သန်းကျော်ရရှိခဲ့သည်။

ဝယ်ယူပြီးနောက်တွင် AI လုပ်ငန်းသည် ဆက်တိုက်အောင်မြင်မှုများကို မြင်တွေ့ခဲ့ရပြီး နောက်ပိုင်းတွင် မတွေ့ရသည့် အမျိုးအစားဖြစ်သည်။ ၁၉၉၇ ခုနှစ် မေလ ၁၁ ရက် စစ်တုရင် ကစားသည်။ အမေ Garry Kasparov ရှုံးတယ်။ IBM မှ သိပ္ပံပညာရှင်များ တီထွင်ဖန်တီးထားသော စစ်တုရင်ကစားသည့် ကွန်ပျူတာ Deep Blue နှင့် ခြောက်ခုမြောက် ပွဲစဉ်၏ ပထမဆုံးဂိမ်းဖြစ်သည်။ 

2015 ခုနှစ်တွင်၊ DeepMind သည် Atari ၏ဂိမ်းပေါင်း 49 ခုတွင် ၎င်းကိုစမ်းသပ်ရန် algorithm ကို သန့်စင်ခဲ့ပြီး စက်သည် ၎င်းတို့ထဲမှ 23 ခုတွင် လူသားစွမ်းဆောင်ရည်ကို အနိုင်ယူခဲ့သည်။

အဲဒါက အစပဲရှိသေးတယ်၊ နောက်ပိုင်း 2015 ခုနှစ်မှာ DeepMind က အာရုံစိုက်လာခဲ့တယ်။ AlphaGoပရော်ဖက်ရှင်နယ် Go World Champion ကို အနိုင်ယူရန် ဖော်ပြထားသော အစီအစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လွန်ခဲ့သောနှစ်ပေါင်း 4000 ခန့်က တရုတ်နိုင်ငံတွင် ပထမဆုံးမြင်တွေ့ခဲ့သော Go of ရှေးဟောင်းဂိမ်းသည် လူ့သမိုင်းတွင် စိန်ခေါ်မှုအရှိဆုံးဂိမ်းဟု သတ်မှတ်ခံထားရပြီး၊ 10³⁶⁰ ဖြစ်နိုင်သောရွေ့လျားမှုများ။

လူသားကစားသမားများထံမှ သင်ယူခြင်းဖြင့် AlphaGo စနစ်အား လေ့ကျင့်ရန် DeepMind သည် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ များမကြာမီတွင်၊ DeepMind သည် AlphaGo ကို အနိုင်ယူပြီးနောက် ခေါင်းကြီးပိုင်းများ ထုတ်ခဲ့သည်။ Lee Sedol2016 ခုနှစ် မတ်လတွင် ငါးပွဲကစားပြီးသည့် ကမ္ဘာ့ချန်ပီယံဖြစ်သည်။

လွန်စွာမဖြစ်ပါစေနှင့်၊ 2017 ခုနှစ် အောက်တိုဘာလတွင် DeepMind သည် သုညလိုအပ်သော အဓိကကွဲပြားသည့်ပုံစံအသစ်ဖြစ်သော AlphaGo Zero ကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ လူ့လေ့ကျင့်ရေး။ ၎င်းသည် လူသားလေ့ကျင့်ရန် မလိုအပ်သောကြောင့်၊ ၎င်းသည် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းလည်း မလိုအပ်သောကြောင့် ယင်းစနစ်ကို အခြေခံအားဖြင့် အသုံးပြုသည်။ ထိန်းချုပ်မှုမရှိသင်ယူမှု. AlphaGo Zero သည် ၎င်း၏ ရှေ့က မျိုးဆက်များကို လျင်မြန်စွာ ကျော်တက်သွားခဲ့သည်။ DeepMind မှဖော်ပြသည်။.

“AlphaGo ၏ ယခင်ဗားရှင်းများသည် Go ကို မည်သို့ကစားရမည်ကို လေ့လာရန် ထောင်ပေါင်းများစွာသော လူသားအပျော်တမ်းနှင့် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဂိမ်းများကို ကနဦးလေ့ကျင့်ပေးထားသည်။ AlphaGo Zero သည် ဤအဆင့်ကိုကျော်သွားကာ လုံးဝကျပန်းကစားခြင်းမှစတင်ကာ သူ့အလိုလိုဆန့်ကျင်သည့်ဂိမ်းများကိုကစားခြင်းဖြင့် ရိုးရိုးရှင်းရှင်းကစားရန် သင်ယူသည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် လူ့ကစားနည်းကို လျင်မြန်စွာ ကျော်ဖြတ်ကာ အနိုင်ယူခဲ့သည်။ ယခင်ကထုတ်ဝေခဲ့သည်။ 100 မှ 0 ဖြင့် AlphaGo ၏ချန်ပီယံ-အနိုင်ယူဗားရှင်း။

ထိုအချိန်တွင်၊ SEO လောကသည် Google ၏ကျောရိုးဖြစ်သော PageRank ကို အလွန်အာရုံစိုက်နေပါသည်။ Larry Page နှင့် Sergey Brin တို့သည် Ph.D ဖြစ်ကြသော ၁၉၉၅ ခုနှစ်တွင် စတင်ခဲ့သည်။ စတန်းဖို့ဒ် တက္ကသိုလ်မှ ကျောင်းသား၊ ၎င်းတို့နှစ်ဦးသည် ဝတ္ထုရှည်သုတေသနပရောဂျက်တစ်ခုတွင် စတင်ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ခဲ့သည်BackRub” ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဝဘ်စာမျက်နှာများကို ၎င်းတို့၏ backlink ဒေတာကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် အရေးပါမှုအတိုင်းအတာတစ်ခုအဖြစ် အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းဖြစ်သည်။ Backlink သည် စာမျက်နှာတစ်ခုမှ နောက်တစ်ခုသို့ မည်သည့်လင့်ခ်မဆို ရိုးရှင်းသည်၊ ၎င်းနှင့်ဆင်တူသည်။ လင့်ခ်.

အယ်လဂိုရီသမ်ကို နောက်ပိုင်းတွင် “ဝဘ်စာမျက်နှာ” နှင့် ပူးတွဲတည်ထောင်သူ Larry Page ဟူသော ဝေါဟာရနှစ်ခုစလုံးကို အစွဲပြု၍ PageRank ဟု အမည်ပြောင်းခဲ့သည်။ Larry Page နှင့် Sergey Brin တို့သည် backlinks သက်သက်ဖြင့် ဝဘ်တစ်ခုလုံးကို စွမ်းအားပေးနိုင်သော ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ကို တည်ဆောက်ရန် ရည်မှန်းချက်ကြီးကြီးထားကြသည်။

ထိုသို့အလုပ်လုပ်ခဲ့ပါတယ်။

PageRank သည် ခေါင်းစီးသတင်းများကို လွှမ်းမိုးထားသည်။

SEO ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် PageRank ကို အသုံးပြု၍ ဝဘ်စာမျက်နှာတစ်ခုအတွက် အရည်အသွေးအဆင့်သတ်မှတ်ချက်ကို Google က တွက်ချက်ပုံ၏ အခြေခံများကို ချက်ချင်းနားလည်သဘောပေါက်ခဲ့သည်။ အချို့သော Savvy black hat SEO စွန့်ဦးတီထွင်သူများသည် ၎င်းတို့ကို အော်ဂဲနစ်နည်းဖြင့် ရယူရန်စောင့်ဆိုင်းမည့်အစား လင့်ခ်များကို ဝယ်ယူရန် အဓိပ္ပာယ်ရှိစေမည့် အကြောင်းအရာကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ချဲ့ထွင်ရန် နားလည်သဘောပေါက်လာခဲ့သည်။

နောက်ခံလင့်ခ်များအနီးတွင် စီးပွားရေးအသစ်တစ်ခု ပေါ်ထွက်လာသည်။ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်အဆင့်ကို သက်ရောက်မှုရှိရန် လိုအပ်သော စိတ်အားထက်သန်သော ဝဘ်ဆိုဒ်ပိုင်ရှင်များသည် လင့်ခ်များကို ဝယ်ယူကြမည်ဖြစ်ပြီး ရလဒ်အနေဖြင့် ဝဘ်ဆိုဒ်များကို ငွေရှာရန် စိတ်အားထက်သန်စွာဖြင့် ၎င်းတို့အား လင့်ခ်များကို ရောင်းချမည်ဖြစ်သည်။

လင့်ခ်များကို ဝယ်ယူသည့် ဝဘ်ဆိုဒ်များသည် နေ့ချင်းညချင်း မကြာခဏဆိုသလို တည်ထောင်ထားသော အမှတ်တံဆိပ်များကို Google ထက် သာလွန်ကျူးကျော်ခဲ့သည်။

ဤနည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းသည် အချိန်အတော်ကြာအောင် ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည် - ၎င်းသည် အလုပ်မလုပ်တော့သည့်တိုင်အောင်၊ စက်သင်ယူမှု စတင်ဝင်ရောက်ပြီး အရင်းခံပြဿနာကို ဖြေရှင်းလိုက်သည့် အချိန်တွင် ဖြစ်နိုင်သည်။ နက်ရှိုင်းသော အားဖြည့်သင်ကြားမှု၏ နိဒါန်းဖြင့်၊ PageRank သည် ကြီးကြီးမားမားအချက်မဟုတ်ဘဲ အဆင့်သတ်မှတ်ချက်တစ်ခု ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။

ယခုအချိန်တွင် SEO အသိုင်းအဝိုင်းသည် လင့်ခ်ဝယ်ယူခြင်းကို ဗျူဟာတစ်ခုအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသည်။ လင့်ခ်ဝယ်ယူခြင်းသည် အကောင်းဆုံးရလဒ်များကို ပေးဆောင်သည်နှင့် backlinks များရယူရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းများသည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အလိုက် ကွဲပြားသည့် variable များပေါ်တွင် အခြေခံသည်ဟု ကျွန်ုပ်ကိုယ်တွေ့ယုံကြည်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်အကြံပြုနိုင်သည့်တရားဝင်ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဟုခေါ်သည်။ HARO (သတင်းထောက်ကို ကူညီပါ)။ HARO ၏အခွင့်အရေးမှာ မီဒီယာတောင်းဆိုမှုများကို ဖြည့်ဆည်းပေးခြင်းဖြင့် backlinks များရယူရန်ဖြစ်သည်။

တည်ထောင်ထားသောကုန်အမှတ်တံဆိပ်များသည် ၎င်းတို့၏မျက်နှာသာပေးကာ အလုပ်လုပ်ချိန်၏အကျိုးကျေးဇူးများရရှိထားသောကြောင့် အရင်းအမြစ်ချိတ်ဆက်ခြင်းအတွက် စိတ်ပူစရာမလိုပါ။ ဝဘ်ဆိုဒ်တစ်ခု အသက်ကြီးလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းသည် အရည်အသွေးမြင့် နောက်ခံလင့်ခ်များကို စုဆောင်းရန် အချိန်ပိုလိုအပ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် မက်ထရစ်ကို အသုံးပြု၍ တွက်ချက်ပါက ဝဘ်ဆိုဒ်တစ်ခု၏ သက်တမ်းအပေါ်မူတည်၍ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်သည် များစွာမူတည်ပါသည်။ အချိန် = မဖြစ်ဘူးလား.

ဥပမာအားဖြင့်၊ CNN သည် ၎င်း၏အမှတ်တံဆိပ်၊ ၎င်း၏ယုံကြည်မှုတို့ကြောင့် သတင်းဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်အတွက် နောက်ခံလင့်ခ်များကို သဘာဝအတိုင်း လက်ခံရရှိမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းကို စတင်ရန် မြင့်မားသောစာရင်းသွင်းထားသောကြောင့် - ထို့ကြောင့် သဘာဝအားဖြင့် ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်ကို ရှာဖွေနေသူများထံမှ နောက်ခံလင့်ခ်များ ပိုမိုရရှိပြီး ၎င်းတို့တွေ့ရှိသည့် ပထမဆုံးရှာဖွေမှုရလဒ်သို့ ချိတ်ဆက်ခြင်းအား သဘာဝအားဖြင့် ရရှိခဲ့သည်။ .

အဆင့်မြင့်သော ဝဘ်စာမျက်နှာများသည် အော်ဂဲနစ်အားဖြင့် နောက်ခံလင့်ခ်များ ပိုမိုရရှိသည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ ဤသည်မှာ ဝဘ်ဆိုဒ်အသစ်များသည် backlink စျေးကွက်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် backlink algorithm ကို အလွဲသုံးစားလုပ်ရန် မကြာခဏ တွန်းအားပေးခံရသည်ဟု ဆိုလိုပါသည်။

2000 ခုနှစ်များအစောပိုင်းတွင်၊ backlinks များဝယ်ယူခြင်းမှာ သိသိသာသာကောင်းမွန်ခဲ့ပြီး ၎င်းသည် ရိုးရှင်းသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လင့်ခ်ဝယ်သူများသည် အခွင့်အာဏာမြင့်မားသော ဝဘ်ဆိုက်များမှ လင့်ခ်များ၊ မကြာခဏ ဆိုက်ဝဘ်အောက်ခြေလင့်ခ်များ သို့မဟုတ် ဆောင်းပါးအခြေခံ (မကြာခဏ ဧည့်သည်ပို့စ်အဖြစ် အသွင်ယူထားသော) နှင့် ဝယ်ယူသူများသည် ၎င်းတို့၏ဝဘ်ဆိုဒ်များကို ငွေရှာရန် စိတ်အားထက်သန်နေကြသည်- ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ မကြာခဏဆိုသလို ယဇ်ပူဇော်ခြင်းတွင် အရည်အသွေး။

နောက်ဆုံးတွင် စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာများ၏ Google စွမ်းရည်အုပ်စုမှ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ရလဒ်များကို လက်ဖြင့်ကုဒ်လုပ်ခြင်းသည် အချည်းနှီးဖြစ်ကြောင်း နားလည်လာပြီး PageRank အများအပြားသည် လက်ရေးဖြင့် ကုဒ်လုပ်ခြင်းဖြစ်သည်ဟု နားလည်ခဲ့သည်။ ယင်းအစား AI သည် လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုအနည်းငယ်မျှမရှိဘဲ အဆင့်များကို အပြည့်အ၀ တွက်ချက်ရာတွင် နောက်ဆုံးတွင် တာဝန်ရှိလာမည်ဟု ၎င်းတို့ နားလည်ခဲ့ကြသည်။

အပြိုင်အဆိုင်ရှိနေစေရန် Google သည် ၎င်းတို့၏လက်နက်တိုက်ရှိ ကိရိယာတိုင်းကို အသုံးပြုပြီး ၎င်းတွင်ပါဝင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသော အားဖြည့်သင်ကြားမှု - ကမ္ဘာပေါ်တွင် အဆင့်မြင့်ဆုံး machine learning algorithm အမျိုးအစား။

ဒီစနစ်က အပေါ်ထပ်မှာ ရှိတယ်။ Google ၏ MetaWeb ကို ဝယ်ယူမှု ဂိမ်းလဲလှယ်သူဖြစ်ခဲ့သည်။ 2010 MetaWeb ကို ရယူခြင်းမှာ အလွန်အရေးကြီးသော အကြောင်းရင်းမှာ Google က သော့ချက်စာလုံးများပေါ်တွင် တင်ထားသော အလေးချိန်ကို လျှော့ချလိုက်ခြင်းကြောင့် ဖြစ်သည်။ အကြောင်းအရာသည် ရုတ်ချည်းအရေးကြီးသည်၊ ၎င်းကို 'entities' ဟုခေါ်သော အမျိုးအစားခွဲခြင်းနည်းစနစ်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အောင်မြင်ခဲ့သည်။ အမျှ Fast Company မှ ဖော်ပြထားပါသည်။:

Metaweb သည် သင်ရည်ညွှန်းနေသော မည်သည့်အကြောင်းအရာကို တွက်ချက်ပြီးသည်နှင့် ၎င်းသည် ရလဒ်အစုအဝေးကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောရှာဖွေမှုများကိုပင် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်- "အသက် 40 ကျော်မင်းသမီးများ" သည် တစ်ခုတည်းဖြစ်နိုင်သည်၊ "နယူးယောက်စီးတီးတွင်နေထိုင်သောမင်းသမီးများ" သည်အခြားဖြစ်နိုင်သည်၊ "လက်ရှိသရုပ်ဆောင်နေသောရုပ်ရှင်နှင့်မင်းသမီးများ" သည်အခြားတစ်ခုဖြစ်နိုင်သည်။ “

ဤနည်းပညာကို အဓိက algorithm update အဖြစ် ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ RankBrain 2015 ခုနှစ် နွေဦးပေါက်တွင် လွှင့်တင်ခဲ့သည်။ RankBrain သည် သော့ချက်စာလုံးသက်သက်ကို အခြေခံထားခြင်းနှင့် ဆက်စပ်အကြောင်းအရာများကို နားလည်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်ခဲ့ပြီး RankBrain သည် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများ (ဥပမာ၊ ရှာဖွေသူတည်နေရာ) ကိုလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး ယခင်က မရှိခဲ့ဖူးသည့် အဓိပ္ပါယ်ကို အပိုဆောင်းပေးမည်ဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ အထူးသဖြင့် မိုဘိုင်းအသုံးပြုသူများအတွက် အရေးကြီးသောအပ်ဒိတ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

Google သည် ဤနည်းပညာများကို မည်သို့အသုံးပြုသည်ကို ယခု ကျွန်ုပ်တို့နားလည်လာသောအခါ၊ မည်သို့လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်ကို ခန့်မှန်းရန် တွက်ချက်မှုသီအိုရီကို အသုံးပြုလိုက်ကြပါစို့။

Deep Learning ဆိုတာဘာလဲ။

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု အသုံးအများဆုံး စက်သင်ယူမှု အမျိုးအစား ဖြစ်ပါသည် - Google အတွက် ဤ အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးမပြုရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုသည် လူ့ဦးနှောက်လည်ပတ်ပုံက သိသာထင်ရှားစွာ လွှမ်းမိုးထားပြီး အရာဝတ္ထုများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် ပုံစံအသိအမှတ်ပြုမှုကို မည်သို့အသုံးပြုပုံဖြင့် ဦးနှောက်၏အပြုအမူကို ထင်ဟပ်စေရန် ကြိုးပမ်းသည်။

ဥပမာအားဖြင့် စာကိုမြင်ရရင် aထို့နောက် စာလုံးအဖြစ် သတ်မှတ်ရန် သင့်ဦးနှောက်သည် လိုင်းများနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်များကို အလိုအလျောက် မှတ်မိသည်။ a. စာလုံးများဖြင့်လည်း အလားတူပင်ဖြစ်သည်။ apသင့်ဦးနှောက်သည် အနာဂတ်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် အလိုအလျောက် ကြိုးပမ်းနေပါသည်။ app ကို or ပန်းသီး. အခြားပုံစံများတွင် နံပါတ်များ၊ လမ်းဆိုင်းဘုတ်များ၊ သို့မဟုတ် လူစည်ကားသောလေဆိပ်တွင် ချစ်ရသူအား ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်သည်။

နက်နဲသောသင်ယူမှုစနစ်တစ်ခုရှိ အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်မှုများကို လူ့ဦးနှောက်က နျူရွန်များနှင့် synapses ချိတ်ဆက်မှုဖြင့် လုပ်ဆောင်ပုံနှင့် ဆင်တူသည်ဟု သင်ယူဆနိုင်သည်။

Deep learning သည် နောက်ဆုံးတွင် multilayer perceptron အများအပြားကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် machine learning Architecture များအတွက် ပေးထားသော ဝေါဟာရဖြစ်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် လျှို့ဝှက်အလွှာတစ်ခုတည်းသာမက ဝှက်ထားသော အလွှာများစွာပါရှိသည်။ နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်ဖြစ်သည့် “ပိုမိုနက်ရှိုင်းသော” သည် ကွန်ရက်တွင် သင်ယူနိုင်သည့် ဆန်းပြားသောပုံစံများ ပိုများလေဖြစ်သည်။

အပြည့်အဝချိတ်ဆက်ထားသော ကွန်ရက်များသည် မတူညီသော နက်နဲသောသင်ယူမှုတည်ဆောက်ပုံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် အခြားသော စက်သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။

Google သည် Deep Learning ကိုအသုံးပြုပုံ

Google သည် ဝဘ်ဆိုက်များကို တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ချိတ်ဆက်ပေးသည့် ဟိုက်ပါလင့်ခ်များ (ထင်မြင်ရွန်များ) ကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် ကမ္ဘာ့ဝဘ်ဆိုက်များကို ပင့်ကူပေးသည်။ ဤသည်မှာ Google မှ စတင်အသုံးပြုခဲ့သော မူလနည်းစနစ်ဖြစ်ပြီး ယခုထိ ဆက်လက်အသုံးပြုနေဆဲဖြစ်သည်။ ဝဘ်ဆိုဒ်များကို အညွှန်းခံပြီးသည်နှင့် ဤရတနာသိုက်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် AI အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကို အသုံးပြုပါသည်။

Google ၏စနစ်သည် သေးငယ်သော လူသားထည့်သွင်းမှု သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုဖြင့်သာ အမျိုးမျိုးသော အတွင်းမက်ထရစ်များအလိုက် ဝဘ်စာမျက်နှာများကို အညွှန်းတပ်ပါသည်။ စွက်ဖက်မှုတစ်ခု၏ ဥပမာတစ်ခုသည် a ကြောင့် သီးခြား URL တစ်ခုကို ကိုယ်တိုင်ဖယ်ရှားခြင်းဖြစ်လိမ့်မည်။ DMCA ဖယ်ရှားရေး တောင်းဆိုချက်.

Google အင်ဂျင်နီယာများသည် စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေသော တက်ရောက်သူများကြောင့် နာမည်ကြီးသည်။ SEO ညီလာခံများအဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းမှာ Google အမှုဆောင်အရာရှိများသည် Google ၏လည်ပတ်ပုံအား တိကျသေချာစွာ မဖော်ပြနိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ အချို့သောဝဘ်ဆိုဒ်များသည် အဘယ်ကြောင့် အဆင့်သတ်မှတ်ရန်ပျက်ကွက်သနည်းဟု မေးခွန်းများမေးသောအခါ၊ ၎င်းသည် အမြဲတမ်းနီးပါး တူညီသော ညံ့ဖျင်းသောတုံ့ပြန်မှုဖြစ်သည်။ တုံ့ပြန်မှုသည် မကြာခဏဆိုသလို မကြာခဏဆိုသလို တက်ရောက်လာသူများသည် ရလဒ်ကောင်းများမရရှိဘဲ လပေါင်းများစွာ သို့မဟုတ် နှစ်များကြာသည်အထိ ကောင်းမွန်သောအကြောင်းအရာကို ဖန်တီးရန် ကတိကဝတ်ပြုထားသောကြောင့် ကြိုတင်ကြိုတင်ပြောလေ့ရှိသည်။

ခန့်မှန်းနိုင်သော်လည်း၊ ဝဘ်ဆိုဒ်ပိုင်ရှင်များသည် တန်ဖိုးကြီးသောအကြောင်းအရာကို တည်ဆောက်ရန် အာရုံစိုက်ရန် ညွှန်ကြားထားပါသည် - အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်မဖြစ်နိုင်ပါ။

ဤအဖြေမရှိခြင်းသည် အမှုဆောင်အရာရှိများသည် မေးခွန်းကို ကောင်းစွာမဖြေနိုင်ခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ Google ၏ algorithm သည် black box တွင် လုပ်ဆောင်သည်။ သွင်းသွင်းခြင်း ၊ ထို့နောက် အထွက်များ ရှိသည် - ၎င်းသည် နက်နဲသော သင်ယူမှု လုပ်ဆောင်ပုံ ဖြစ်ပါသည်။

ဝဘ်ဆိုဒ်ပိုင်ရှင်ကို မသိဘဲ မကြာခဏ ဝဘ်ဆိုဒ် သန်းပေါင်းများစွာကို အပျက်သဘောဆောင်သည့် အဆင့်သတ်မှတ်ပြစ်ဒဏ်သို့ ပြန်သွားကြပါစို့။

PageSpeed ​​Insights

Google သည် မကြာခဏ ပွင့်လင်းမှုမရှိပါ၊ PageSpeed ​​Insights သည် ချွင်းချက်ဖြစ်သည်။ ဤအမြန်နှုန်းစမ်းသပ်မှု ပျက်ကွက်သော ဝဘ်ဆိုဒ်များကို နှေးကွေးစွာ တင်ရန်အတွက် ပြစ်ဒဏ်ဘောက်စ်သို့ ပေးပို့ပါမည် - အထူးသဖြင့် မိုဘိုင်းလ်အသုံးပြုသူများ ထိခိုက်ခံရပါက၊

သံသယဖြစ်စရာမှာ လုပ်ငန်းစဉ်တွင် တစ်ချိန်ချိန်၌ မြန်ဆန်သောဝဘ်ဆိုက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာသည့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်သစ်ပင်၊ နှေးကွေးစွာတင်ခြင်း (PageSpeed ​​Insights ကျရှုံးခြင်း) ဝဘ်ဆိုက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်သည် အခြေခံအားဖြင့် ဒေတာအစုံကို မတူညီသော စံနှုန်းများအပေါ်အခြေခံ၍ တစ်ဦးချင်းဒေတာအမှတ်များအဖြစ် ပိုင်းခြားပေးသည့် အယ်လ်ဂိုရီသမ်နည်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ စံသတ်မှတ်ချက်များသည် မိုဘိုင်းနှင့် ဒက်စတော့အသုံးပြုသူများအတွက် စာမျက်နှာတစ်ခု၏ အဆင့်သတ်မှတ်ချက် မည်မျှမြင့်မားသည်ကို အပျက်သဘောဆောင်သော လွှမ်းမိုးမှု ဖြစ်နိုင်သည်။

သဘာဝအတိုင်း အဆင့်သတ်မှတ်ရမှတ်တွင် ပင်နယ်တီသည် ပင်နယ်တီကို အသုံးချနိုင်သည်ဟု ဟန်ဆောင်ထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒဏ်ကြေးမရရှိဘဲ နံပါတ် 5 တွင် အဆင့်သတ်မှတ်မည့် ဝဘ်ဆိုက်တွင် AI မှရွေးချယ်ထားသည့်အတိုင်း အဆင့်ကို လျှော့ချမည့် -20၊ -50 သို့မဟုတ် အခြားအမည်မသိကိန်းရှင်အချို့ ရှိနိုင်ပါသည်။

Google သည် ၎င်းတို့၏ AI ကို ပိုမိုယုံကြည်လာသောအခါတွင် PageSpeed ​​Insights ၏အဆုံးသတ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ မြင်တွေ့နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ Google ၏ အရှိန်အဟုန်တွင် လက်ရှိဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုသည် အကောင်းမွန်ဆုံးဖြစ်မည့် ရလဒ်များကို ဖယ်ရှားပစ်နိုင်သည့်အပြင် ၎င်းသည် နည်းပညာကျွမ်းကျင်မှုနည်းသောသူများကို ခွဲခြားဆက်ဆံခြင်းကြောင့် အန္တရာယ်ရှိသည်။

လုပ်ငန်းအသေးစားကို လည်ပတ်နေသူတိုင်း အရှိန်စမ်းသပ်မှု ပြဿနာများကို အောင်မြင်စွာ အဖြေရှာရန်နှင့် ဖြေရှင်းရန် ကျွမ်းကျင်မှုရှိရန် တောင်းဆိုချက်မှာ ကြီးမားသော တောင်းဆိုချက်ဖြစ်သည်။ ရိုးရှင်းသောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုသည် wordpress အသုံးပြုသူများအတွက် မြန်နှုန်းပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ထားသော plug-in တစ်ခုကို Google အတွက် ရိုးရှင်းစွာထုတ်ပြန်ရန်ဖြစ်လိမ့်မည်။ wordpress ကို စွမ်းအား ၄၃ ရာခိုင်နှုန်း၊ အင်တာနက်၏

ကံမကောင်းစွာပဲ၊ ဝဘ်ဆိုဒ်တစ်ခုမအောင်မြင်ပါက SEO ကြိုးပမ်းမှုအားလုံးသည် အချည်းနှီးဖြစ်သည်။ Google ၏ PageSpeed ​​Insights. လောင်းကြေးများသည် Google မှ ပျောက်ကွယ်သွားသော ဝဘ်ဆိုက်တစ်ခုထက် မနည်းပါ။

ဤစာမေးပွဲကို မည်ကဲ့သို့ ကျော်ဖြတ်ရမည်ဆိုသည်မှာ အခြားအချိန်တစ်ခုအတွက် ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်ဖြစ်သော်လည်း အနည်းဆုံးတော့ သင့်ဟုတ်မဟုတ် စစ်ဆေးသင့်ပါသည်။ ဝဘ်ဆိုဒ်ကိုဖြတ်သန်းပါ။.

စိုးရိမ်စရာ နောက်ထပ် အရေးကြီးသော နည်းပညာဆိုင်ရာ မက်ထရစ်သည် လုံခြုံရေးပရိုတိုကောဟုခေါ်သော အရာဖြစ်သည်။ SSL ကို (Secure Sockets Layer)။ ၎င်းသည် ဒိုမိန်းတစ်ခု၏ URL ကို http မှ https သို့ ပြောင်းပေးပြီး ဒေတာများ လုံခြုံစွာ ပေးပို့ခြင်းအား သေချာစေသည်။ SSL ဖွင့်ထားခြင်းမရှိသော မည်သည့်ဝဘ်ဆိုဒ်မဆို အပြစ်ပေးခံရမည်ဖြစ်သည်။ ဤစည်းမျဉ်းတွင် ခြွင်းချက်အချို့ရှိနေသော်လည်း၊ ecommerce နှင့် ဘဏ္ဍာရေးဝဘ်ဆိုဒ်များသည် အကြီးအကျယ်သက်ရောက်မှုရှိလိမ့်မည်။

ကုန်ကျစရိတ်နည်းသော ဝဘ်ဟို့စ်များသည် SSL အကောင်အထည်ဖော်မှုအတွက် နှစ်စဉ်အခကြေးငွေကို ကောက်ခံသည်၊ ထိုအတောအတွင်း ကောင်းသော ဝဘ်ဟော့စ်များကဲ့သို့သော siteground SSL လက်မှတ်များကို အခမဲ့ထုတ်ပေးပြီး ၎င်းတို့ကို အလိုအလျောက် ပေါင်းစပ်ပါ။

ဒေတာအချက်အလက်

ဝဘ်ဆိုက်ရှိ နောက်ထပ်အရေးကြီးသည့်အရာမှာ မက်တာခေါင်းစဉ်နှင့် မက်တာဖော်ပြချက်ဖြစ်သည်။ ဤအကြောင်းအရာအကွက်များသည် စာမျက်နှာတစ်ခု၏အကြောင်းအရာတစ်ခုလုံးကဲ့သို့ စာမျက်နှာတစ်ခု၏အောင်မြင်မှု သို့မဟုတ် ကျရှုံးမှုကို များစွာအထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည့် အရေးပါမှုအစီအစဥ်တစ်ခုရှိသည်။

အကြောင်းမှာ Google သည် ရှာဖွေမှုရလဒ်များတွင် ပြသရန် Meta Title နှင့် Meta ဖော်ပြချက်ကို ရွေးချယ်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေများသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ထို့အတွက်ကြောင့် meta title နှင့် meta description field ကို တတ်နိုင်သမျှ ဂရုတစိုက် ဖြည့်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

အခြားရွေးချယ်စရာမှာ Google သည် မက်တာခေါင်းစဉ်နှင့် မက်တာဖော်ပြချက်တို့ကို လျစ်လျူရှုရန် ရွေးချယ်နိုင်ပြီး ၎င်းအစား ကလစ်များပိုမိုရရှိမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည့် ဒေတာကို အလိုအလျောက်ထုတ်ပေးပါသည်။ Google သည် မည်သည့် ခေါင်းစဉ်ကို အလိုအလျောက် ဖန်တီးမည်ကို ညံ့ဖျင်းစွာ ခန့်မှန်းပါက၊ ၎င်းသည် ရှာဖွေသူများ၏ ကလစ်နှိပ်ခြင်းများကို လျော့နည်းစေမည်ဖြစ်ပြီး အကျိုးဆက်အနေဖြင့် ၎င်းသည် ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်အဆင့်များ ဆုံးရှုံးသွားစေသည်။

ကလစ်များလက်ခံရရှိရန် ထည့်သွင်းထားသော meta ဖော်ပြချက်အား Google က ယုံကြည်ပါက ၎င်းကို ရှာဖွေမှုရလဒ်များတွင် ပြသမည်ဖြစ်သည်။ ဤ Google ကို ပျက်ကွက်ပါက ဝဘ်ဆိုက်မှ ကျပန်းစာတို အပိုင်းများကို ဖမ်းယူပါသည်။ မကြာခဏဆိုသလို Google သည် စာမျက်နှာပေါ်ရှိ အကောင်းဆုံးစာသားကို ရွေးသည်၊ ပြဿနာမှာ ဤကံစမ်းမဲစနစ်ဖြစ်ပြီး Google သည် မည်သည့်ဖော်ပြချက်အား ရွေးချယ်ရမည်နည်း။

သင့်စာမျက်နှာရှိ အကြောင်းအရာသည် တကယ်ကောင်းသည်ဟု သင်ယုံကြည်ပါက၊ အသုံးပြုသူ၏မေးမြန်းချက်နှင့် အကိုက်ညီဆုံးဖြစ်သော အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ထားသော meta ဖော်ပြချက်ကို Google အား ရွေးချယ်ခွင့်ပြုရန် တစ်ခါတစ်ရံတွင် အဓိပ္ပာယ်ရှိပါသည်။ အကြောင်းအရာ ကြွယ်ဝသောကြောင့် ဤဆောင်းပါးအတွက် မက်တာဖော်ပြချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ရွေးချယ်မည်ဖြစ်ပြီး၊ Google သည် ကောင်းမွန်သော ဖော်ပြချက်တစ်ခုကို ရွေးချယ်ဖွယ်ရှိသည်။

ဤအတောအတွင်း၊ သန်းပေါင်းများစွာသော လူသားများသည် အကောင်းဆုံးရှာဖွေမှုရလဒ်များကို ကလစ်နှိပ်နေကြသည် - ဤသည်မှာ၊ လူသား-အတွင်း-ကွင်းဆက်Google ၏နောက်ဆုံးတုံ့ပြန်ချက်ယန္တရား – ဤနေရာတွင် အားဖြည့်သင်ကြားမှုစတင်သည်။

Reinforcement Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။

အားဖြည့်သင်ယူမှု လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ဆက်နွှယ်သည့် ဆုလာဘ်များမှတစ်ဆင့် AI အေးဂျင့်အား လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခြင်း ပါ၀င်သည့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အားဖြည့်သင်ကြားရေးအေးဂျင့်တစ်ဦးသည် မှန်ကန်သောလုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်သည့်အခါတွင် ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုတွင် စမ်းသပ်မှုများပြုလုပ်ပြီး ဆုချီးမြှင့်ခြင်းခံရသည်။ အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ အေးဂျင့် ၎င်း၏အကျိုးကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေမည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို သင်ယူပါ။

ဆုကြေးသည် အကြံပြုထားသော စာမျက်နှာတွင် အသုံးပြုသည့်အချိန်ပမာဏကို တွက်ချက်သည့် ရိုးရှင်းသောတွက်ချက်မှုတစ်ခုအပေါ် အခြေခံထားနိုင်သည်။

ဤနည်းလမ်းကို Human-in-the-loop လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်ခွဲတစ်ခုနှင့် ပေါင်းစပ်ပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဘဝများဖြစ်သည့် YouTube၊ Netflix၊ Amazon Prime ကဲ့သို့သော ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဘဝဆိုင်ရာ ကဏ္ဍအားလုံးကို ထိန်းချုပ်သည့် ရှိပြီးသား အကြံပြုပေးအင်ဂျင်များကဲ့သို့ အလွန်အသံထွက်လိမ့်မည်၊ ရှာဖွေရေး အင်ဂျင်တစ်ခု လည်ပတ်သင့်သည်မှာ မှန်ပါသည်။

Google က Reinforcement Learning ကိုအသုံးပြုပုံ

Google flywheel သည် ရှာဖွေမှုတစ်ခုစီတိုင်းတွင် တိုးတက်ကောင်းမွန်လာကာ လူသားများသည် ၎င်းတို့၏မေးခွန်းများကို အကောင်းဆုံးဖြေကြားပေးသည့် အကောင်းဆုံးရလဒ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် AI ကို လေ့ကျင့်ပေးကာ အခြားအသုံးပြုသူ သန်းပေါင်းများစွာ၏ အလားတူမေးမြန်းမှုဖြစ်သည်။

အားဖြည့်သင်ကြားရေးအေးဂျင့်သည် ရှာဖွေမှုနှင့် ပေးပို့ထားသော ရှာဖွေမှုရလဒ်ကြားတွင် အပြုသဘောဆောင်သည့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကိုသာ အားဖြည့်ပေးခြင်းဖြင့် မိမိကိုယ်ကို တိုးတက်အောင် အဆက်မပြတ်လုပ်ဆောင်ပါသည်။

Google သည် အသုံးပြုသူတစ်ဦးအတွက် ရလဒ်စာမျက်နှာကိုစကင်န်ဖတ်ရန် အချိန်ပမာဏ၊ ၎င်းတို့နှိပ်လိုက်သည့် URL နှင့် ၎င်းတို့သည် ဝင်ကြည့်ခဲ့သည့်ဝဘ်ဆိုက်တွင် အသုံးပြုသည့်အချိန်ပမာဏကို တိုင်းတာပြီး ၎င်းတို့သည် ပြန်နှိပ်ခြင်းကို စာရင်းသွင်းသည်။ ထို့နောက် အလားတူဒေတာကိုက်ညီမှု သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ပေးဆောင်သည့် ဝဘ်ဆိုက်တိုင်းအတွက် ဤဒေတာကို စုစည်းပြီး နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။

ထိန်းထားနှုန်းနည်းသော ဝဘ်ဆိုက်တစ်ခုအား အားဖြည့်သင်ကြားမှုစနစ်မှ အနုတ်လက္ခဏာတန်ဖိုးဖြင့် ကျွေးမွေးပြီး ကမ်းလှမ်းထားသည့် အဆင့်များကို မြှင့်တင်ရန် အခြားပြိုင်ဘက် ဝဘ်ဆိုက်များကို စမ်းသပ်ထားသည်။ Google သည် ကိုယ်တိုင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု မရှိသောကြောင့် Google သည် ဘက်မလိုက်ဘဲ၊ နောက်ဆုံးတွင် Google သည် အလိုရှိသော ရှာဖွေမှုရလဒ်များ စာမျက်နှာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

အသုံးပြုသူများသည် အခမဲ့ဒေတာဖြင့် Google ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် လူသားများအတွင်းမှဖြစ်ပြီး နက်နဲသောအားဖြည့်သင်ကြားမှုစနစ်၏ နောက်ဆုံးအစိတ်အပိုင်းဖြစ်လာပါသည်။ ဤဝန်ဆောင်မှုအတွက် လဲလှယ်ရာတွင် Google သည် သုံးစွဲသူအား ကြော်ငြာတစ်ခုအား ကလစ်နှိပ်ရန် အခွင့်အရေးတစ်ခု ပေးပါသည်။

ဝင်ငွေထုတ်ပေးခြင်းအပြင် ကြော်ငြာများသည် သုံးစွဲသူတစ်ဦးအား ကလစ်လိုသည့်အရာနှင့်ပတ်သက်သည့် ဒေတာများပိုမိုပေါ်လွင်စေသည်။

Google သည် သုံးစွဲသူတစ်ဦး လိုချင်သောအရာကို အခြေခံအားဖြင့် လေ့လာသည်။ ဗီဒီယိုကြည့်ရှုခြင်းဝန်ဆောင်မှုဖြင့် ၎င်းကို အကြံပြုသူအင်ဂျင်နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ယင်းအခြေအနေတွင် အကြံပြုသူအင်ဂျင်သည် ၎င်းတို့၏ အကျိုးစီးပွားအတွက် ပစ်မှတ်ထားသည့် အသုံးပြုသူအကြောင်းအရာကို ကျွေးမွေးမည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရင်ခုန်စရာ ဟာသဇာတ်မြူးများကို နှစ်သက်လေ့ရှိသော အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် တူညီသောလူရွှင်တော်များကို မျှဝေပါက လှောင်ပြောင်မှုအချို့ကို နှစ်သက်နိုင်သည်။

၎င်းသည် SEO ကိုမည်သို့ကူညီသနည်း။

ကျွန်ုပ်တို့သည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ တွေးခေါ်မှုဖြင့် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ပါက အကောင်းဆုံးရလဒ်များရရှိရန် Google သည် သူ့ကိုယ်သူ လေ့ကျင့်ပေးထားသည်ဟု ယူဆနိုင်ပြီး၊ ၎င်းကို ယေဘုယျအားဖြင့် ကျေနပ်စေခြင်းဖြင့် ၎င်းကို မကြာခဏ ရရှိနိုင်သည်။ Google ၏ AI သည် ဤဘက်လိုက်မှုများကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် ရလဒ်များကို အကောင်းဆုံးမဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်မည်ဆိုပါက၊ ရလဒ်များသည် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်လိမ့်မည်။

တစ်နည်းဆိုရသော် မှော်ပုံသေနည်းမရှိသော်လည်း အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်အချို့ရှိသည်။

Google သည် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းနှင့်သက်ဆိုင်သည့် ဘက်လိုက်မှုများကို အသိအမှတ်ပြုရန် SEO လေ့ကျင့်သူ၏ တာဝန်ဖြစ်သည် - နှင့် ထိုဘက်လိုက်မှုများကို ဖြည့်ဆည်းပေးရန်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရက်စွဲမသတ်မှတ်ဘဲ ရွေးကောက်ပွဲရလဒ်များကို ရှာဖွေနေသူတစ်ဦးသည် လတ်တလောရလဒ်များကို ရှာဖွေနေသည်မှာ ဖြစ်နိုင်ခြေအရှိဆုံးဖြစ်သည် - ဤသည်မှာ ခေတ်သစ်ဘက်လိုက်မှုဖြစ်သည်။ ဟင်းချက်နည်းတစ်ခုကို ရှာဖွေနေသူတစ်ဦးသည် အများစုမှာ လတ်တလောစာမျက်နှာကို မလိုအပ်ဘဲ၊ အချိန်၏စမ်းသပ်မှုကို ခံနိုင်ရည်ရှိသော ဟင်းချက်နည်းကို အမှန်တကယ် နှစ်သက်ပေမည်။

ဧည့်သည်များကို သူတို့ရှာဖွေနေသောရလဒ်များကို ပေးဆောင်ရန် SEO လေ့ကျင့်သူ၏ တာဝန်ဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ Google တွင် အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်း၏ ရေရှည်တည်တံ့ဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည်။

ဝဘ်ဆိုဒ်ပိုင်ရှင်များသည် အသုံးပြုသူထံသို့ ၎င်းတို့လိုချင်သမျှကို ပေးဆောင်နိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်ခြင်းဖြင့် သီးခြားသော့ချက်စကားလုံးကို ပစ်မှတ်ထား၍ စွန့်လွှတ်ရမည်ဖြစ်သည်။ ရှာဖွေမှုရလဒ်သည် အသုံးပြုသူ၏လိုအပ်ချက်နှင့် အတိအကျကိုက်ညီရပါမည်။

ဘက်လိုက်မှုဆိုတာဘာလဲ။ မြင့်မားသောအာဏာပုံပေါက်သည့် ဒိုမိန်းအမည်ရှိခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်၊ တစ်နည်းအားဖြင့် ဒိုမိန်းအမည်သည် သင်ဝန်ဆောင်မှုပေးနေသော စျေးကွက်နှင့် ကိုက်ညီပါသလား။ ၎င်းတွင် India ဟူသော စကားလုံးဖြင့် ဒိုမိန်းအမည်တစ်ခု ပါရှိခြင်းသည် သုံးစွဲသူ၏ နေထိုင်ရာနိုင်ငံမှ ဆင်းသက်လာသော ယုံကြည်စိတ်ချရသော အမျိုးသားရေးဝါဒ၏ ဘက်လိုက်မှုတစ်ခုကြောင့် URL ကို နှိပ်ခြင်းမှ USA သုံးစွဲသူများအား အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေနိုင်သည်။ စကားလုံးတစ်လုံးတည်းရှိခြင်းသည် အခွင့်အာဏာကို ထင်ယောင်ထင်မှားဖြစ်စေနိုင်သည်။

အရေးအကြီးဆုံး ဘက်လိုက်မှုမှာ အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် ၎င်းတို့၏ ရှာဖွေမှုမေးမြန်းချက်နှင့် ကိုက်ညီလိုသည့်အရာဖြစ်သည်။ FAQ တစ်ခု၊ ထိပ်တန်း 10 စာရင်း၊ ဘလော့ပို့စ်တစ်ခုလား။ ဒါကို ဖြေဖို့ လိုအပ်ပြီး အဖြေက ရှာရလွယ်ပါတယ်။ သင်၏ပစ်မှတ်စျေးကွက်တွင် Google ရှာဖွေမှုကိုလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် သင်သည် ပြိုင်ဆိုင်မှုကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်ပါသည်။

Black Hat SEO သည် သေပြီ။

လင့်ခ်များဝယ်ယူခြင်း၊ backlinks အတုပြုလုပ်ခြင်း၊ ဟက်ကာဝဘ်ဆိုဒ်များကို အတိုင်းအတာအလိုက် လူမှုစာညှပ်များ အလိုအလျောက်ထုတ်ပေးခြင်း၊ နှင့် black hat tools များကွန်ရက်မှတစ်ဆင့် အသုံးပြုသည့် အခြားသော မိုက်မဲသောနည်းလမ်းများအပါအဝင် မိုက်မဲသော SPAM နည်းပညာများကို အသုံးချသည့် ဝဘ်ဆိုဒ်များကို အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်း၏ ဤအရာအား Black Hat SEO နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။ .

အမျိုးမျိုးသော ရှာဖွေရေးအင်ဂျင် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဖိုရမ်များတွင် ပြန်လည်အသုံးပြုပြီး ပြန်လည်ရောင်းချသည့် ကိရိယာများ၊ တန်ဖိုးမရှိသော ထုတ်ကုန်များနှင့် အောင်မြင်နိုင်ခြေအနည်းငယ်သာရှိသည်။ လောလောဆယ်တွင် ဤကိရိယာများသည် ရောင်းသူအား နောက်ဆုံးအသုံးပြုသူအား အနည်းဆုံးတန်ဖိုးကို ပေးဆောင်နေချိန်တွင် ရောင်းသူကြွယ်များဖြစ်လာစေသည်။

အဲဒါကြောင့် Black Hat ကို စွန့်လွှတ်ဖို့ အကြံပြုချင်ပါတယ်။ စက်သင်ယူမှုမှန်ဘီလူးမှကြည့်ရန် သင်၏ SEO ကို အာရုံစိုက်ပါ။ တစ်စုံတစ်ယောက်သည် အောက်ရှိ မြှုပ်ထားသော ရလဒ်ကို နှိပ်ရန် ရှာဖွေမှုရလဒ်ကို ကျော်သွားတိုင်း၊ ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းသော အားဖြည့်သင်ယူမှုစနစ်နှင့် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နေသည့် လူသားတစ်ဦးတည်း၏ ကွင်းဆက်ဖြစ်ကြောင်း နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ လူသားသည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ AI ကို မိမိကိုယ်ကို တိုးတက်အောင် ကူညီပေးနေပါသည်။

၎င်းသည် လူ့သမိုင်းရှိ အခြားစနစ်များထက် အသုံးပြုသူများ ပိုမိုလေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

Google သည် တစ်မိနစ်လျှင် ပျမ်းမျှ ရှာဖွေမှု 3.8 သန်းကို ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် လုပ်ဆောင်သည်။ တစ်နာရီလျှင် ရှာဖွေမှုပေါင်း ၂၂၈ သန်းအထိ ထွက်ပေါ်လာသည်။ တစ်နေ့လျှင် ၃.၅ ဘီလီယံရှာဖွေမှု. ၎င်းသည် ဒေတာများစွာရှိပြီး black hat SEO ကိုကြိုးစားခြင်းသည် မိုက်မဲသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ Google ၏ AI သည် မိုက်မဲနေမည်ဟု ယူဆပါက အဆိုပါစနစ်ကို အသုံးပြုနေသည်။ အမြန်ပြန်လာခြင်းဥပဒေ အဆမတန် တိုးတက်စေရန်။

Google ၏ AI သည် အားကောင်းလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းသည် နောက်ဆုံးတွင် ရောက်ရှိနိုင်သော ပထမဆုံး AI ဖြစ်လာနိုင်သည်ဟု မှန်းဆနိုင်သည်။ အထွေထွေဥာဏ်ရည်တု (AGI)။ AGI သည် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဉာဏ်ရည်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လွှဲပြောင်းသင်ယူမှု နယ်ပယ်များစွာကို ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်စေရန် နယ်ပယ်တစ်ခုမှ သင်ယူပြီးသော အသိဉာဏ်ကို အသုံးချရန်။ Google ၏ အနာဂတ် AGI ကြိုးပမ်းမှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော်လည်း လုပ်ငန်းစဉ်သည် ရွေ့လျားလာသည်နှင့် ရပ်တန့်ရန် ခက်ခဲကြောင်း နားလည်ထားသင့်သည်။ Google သည် လက်ရှိတွင် ကျဉ်းမြောင်းသော AI အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းသည် အနာဂတ်ဆီသို့ မှန်းဆခြင်းဖြစ်သည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် အခြားဆောင်းပါးအတွက် ခေါင်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

ဦးထုပ်အနက်ကို တစ်စက္ကန့်လောက် ဖြုန်းတာကို သိတာက အရူးတစ်ယောက်ရဲ့ အလုပ်ပါ။

White ကဟက် SEO ဆိုသည်မှာ

Google ၏ AI သည် စဉ်ဆက်မပြတ် မိမိကိုယ်ကို တိုးတက်စေမည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့လက်ခံပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Google ကို ထက်မြက်အောင်ကြိုးစားခြင်းမှလွဲ၍ ရွေးချယ်စရာမရှိတော့ပါ။ ယင်းအစား၊ ၎င်းအစား Google ရှာဖွေနေသည့်အရာကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဝဘ်ဆိုက်တစ်ခုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် အာရုံစိုက်ပါ။

ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း ၎င်းတွင် SSL ကိုဖွင့်ခြင်း၊ စာမျက်နှာတင်ခြင်းမြန်နှုန်းကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် Meta ခေါင်းစဉ်နှင့် Meta ဖော်ပြချက်ကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤနယ်ပယ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်၊ မက်တာခေါင်းစဉ်နှင့် မက်တာဖော်ပြချက်ကို ပြိုင်ဆိုင်သောဝဘ်ဆိုက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရပါမည် - မြင့်မားသောကလစ်နှုန်းကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့် အနိုင်ရသောဒြပ်စင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပါ။

သင်က ကလစ်နှိပ်ခြင်းကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ပါက၊ နောက်ထပ်မှတ်တိုင်မှာ အကောင်းဆုံး ဆင်းသက်သည့်စာမျက်နှာကို ဖန်တီးနေသည်။ ပန်းတိုင်သည် အသုံးပြုသူတန်ဖိုးကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ပေးသည့် စာမျက်နှာတစ်ခုဖြစ်ပြီး စာမျက်နှာပေါ်တွင်အသုံးပြုသည့် ပျမ်းမျှအချိန်သည် ထိပ်တန်းရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ရလဒ်များအတွက် အပြိုင်အဆိုင်ယှဉ်ပြိုင်နေသော အလားတူပြိုင်ဘက်များကို စွမ်းဆောင်ရည်ထက် သာလွန်စေသော စာမျက်နှာတစ်ခုဖြစ်သည်။

အကောင်းဆုံးအသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့်သာ ဝဘ်စာမျက်နှာအဆင့်ကို တိုးမြှင့်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ယခုအချိန်အထိ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤမက်ထရစ်များကို အရေးကြီးဆုံးအဖြစ် သတ်မှတ်ဖော်ထုတ်ထားပါသည်။

• Loading Speed
• SSL ကို ဖွင့်ထားသည်။
• Meta ခေါင်းစဉ်နှင့် Meta ဖော်ပြချက်
• ကမ်းတက်စာမျက်နှာ

သင်ကမ္ဘာနှင့်ပြိုင်နေချိန်တွင် ဆင်းသက်သည့်စာမျက်နှာသည် အခက်ခဲဆုံးအရာဖြစ်သည်။ ဆင်းသက်သည့် စာမျက်နှာသည် လျင်မြန်စွာ စတင်ရမည်ဖြစ်ပြီး မျှော်လင့်ထားသည့်အရာအားလုံးကို လုပ်ဆောင်ပေးရမည်၊ ထို့နောက် သုံးစွဲသူအား ပိုမိုအံ့သြစေရမည်ဖြစ်သည်။

နောက်ဆုံးထင်မြင်ချက်များ

Google အသုံးပြုသည့် အခြားသော AI နည်းပညာများကို ဖော်ပြသည့် နောက်ထပ် စကားလုံး 2000 လုံးကို ဖြည့်စွက်ရန်နှင့် SEO ၏ ယုန်တွင်းထဲသို့ ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ တူးဖော်ရန် လွယ်ကူမည်ဖြစ်သည်။ ဤနေရာတွင် ရည်ရွယ်ချက်မှာ အရေးကြီးဆုံး မက်ထရစ်များကို အာရုံစိုက်ရန် ဖြစ်သည်။

SEO partitioners များသည် ဂိမ်းဆော့ခြင်းကို အလွန်အာရုံစိုက်နေကြပြီး တစ်နေ့တာ၏အဆုံးတွင် SEO ၏အရေးကြီးဆုံးအချက်မှာ သုံးစွဲသူများအား တတ်နိုင်သမျှတန်ဖိုးများပေးခြင်းဖြစ်ကြောင်း မေ့သွားကြသည်။

၎င်းကိုအောင်မြင်ရန်နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ အရေးကြီးသောအကြောင်းအရာကို ပျက်သုဉ်းသွားအောင် ဘယ်သောအခါမှ ခွင့်မပြုခြင်းဖြစ်သည်။ တစ်လအတွင်း အရေးကြီးသော အလှူငွေကို စဉ်းစားမိပါက၊ ၎င်းကို ဤဆောင်းပါးတွင် ထည့်သွင်းပါမည်။ ထို့နောက် Google သည် စာမျက်နှာတန်ဖိုးကို ပေးဆောင်သည့် စာမျက်နှာသမိုင်းနှင့် လိုက်ဖက်သော အကြောင်းအရာ မည်မျှ ဆန်းသစ်သည်ကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။

အကယ်၍ သင်သည် backlinks များရယူရန်စိုးရိမ်နေသေးပါက၊ ဖြေရှင်းချက်သည်ရိုးရှင်းပါသည်။ ဧည့်သည်တွေရဲ့ အချိန်ကို လေးစားပြီး သူတို့ကို တန်ဖိုးထားပါ။ အသုံးပြုသူများသည် သင့်အကြောင်းအရာကို မျှဝေရာတွင် တန်ဖိုးရှိသည့်အတွက်ကြောင့် backlinks များသည် သဘာဝအတိုင်း လာပါမည်။

ထို့နောက် မေးခွန်းသည် အကောင်းဆုံးအသုံးပြုသူတန်ဖိုးနှင့် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို မည်သို့ပေးဆောင်ရမည်ကို ဝက်ဘ်ဆိုဒ်ပိုင်ရှင်ထံ ပြောင်းသွားသည်။