SEO آپٹیمائزیشن: گوگل کا اے آئی کیسے کام کرتا ہے (ستمبر 2025)

سرچ انجن آپٹیمائزیشن (SEO) صفحہ پر اور آف پیج عوامل کو بہتر بنانے کا عمل ہے جو اس بات پر اثر انداز ہوتا ہے کہ کسی مخصوص سرچ ٹرم کے لیے ویب صفحہ کی درجہ بندی کتنی اونچی ہے۔ یہ ایک کثیر جہتی عمل ہے جس میں صفحہ لوڈ کرنے کی رفتار کو بہتر بنانا، لنک بنانے کی حکمت عملی تیار کرنا، SEO کے اوزارکے ساتھ ساتھ یہ سیکھنا کہ گوگل کے AI کو استعمال کرکے ریورس انجنیئر کیسے کیا جائے۔ کمپیوٹیشنل سوچ.

کمپیوٹیشنل سوچ ایک جدید قسم کا تجزیہ اور مسئلہ حل کرنے کی تکنیک ہے جسے کمپیوٹر پروگرامرز کوڈ اور الگورتھم لکھتے وقت استعمال کرتے ہیں۔ کمپیوٹیشنل مفکرین کسی مسئلے کو توڑ کر اور پہلے اصولوں کی سوچ کا استعمال کرتے ہوئے اس کا تجزیہ کرکے زمینی سچائی تلاش کریں گے۔

چونکہ گوگل اپنی خفیہ چٹنی کسی کو بھی جاری نہیں کرتا، اس لیے ہم کمپیوٹیشنل سوچ پر انحصار کریں گے۔ ہم گوگل کی تاریخ کے کچھ اہم لمحات سے گزریں گے جنہوں نے استعمال کیے جانے والے الگورتھم کو شکل دی، اور ہم یہ سیکھیں گے کہ یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے۔

دماغ کیسے بنایا جائے۔

ہم ایک کتاب سے شروعات کریں گے جو 2012 میں شائع ہوئی تھی، جس کا نام ہے "ذہن کیسے بنائیں: انسانی فکر کا راز انکشاف ہوا"معروف مستقبل دان، اور موجد رے کرزویل کے ذریعہ۔ اس کتاب نے انسانی دماغ کو جدا کیا، اور اس کے کام کرنے کے طریقوں کو توڑ دیا۔ ہم زمین سے سیکھتے ہیں کہ کس طرح دماغ پیٹرن ریکگنیشن کا استعمال کرتے ہوئے پیشین گوئی کی مشین بننے کے لیے خود کو تربیت دیتا ہے، ہمیشہ مستقبل کی پیشین گوئی کرنے پر کام کرتا ہے، یہاں تک کہ اگلے لفظ کی بھی پیشین گوئی کرتا ہے۔

انسان ہر روز کی زندگی میں نمونوں کو کیسے پہچانتے ہیں؟ دماغ میں یہ کنکشن کیسے بنتے ہیں؟ کتاب کا آغاز درجہ بندی کی سوچ کو سمجھنے کے ساتھ ہوتا ہے، یہ ایک ایسے ڈھانچے کو سمجھنا ہے جو متنوع عناصر پر مشتمل ہے جو ایک پیٹرن میں ترتیب دیے گئے ہیں، یہ ترتیب پھر کسی علامت کی نمائندگی کرتی ہے جیسے کہ حرف یا حرف، اور پھر اسے مزید جدید پیٹرن میں ترتیب دیا جاتا ہے۔ جیسے ایک لفظ، اور آخر میں ایک جملہ۔ آخر کار یہ نمونے خیالات کی تشکیل کرتے ہیں، اور یہ خیالات ان مصنوعات میں تبدیل ہو جاتے ہیں جن کی تعمیر کے لیے انسان ذمہ دار ہیں۔

انسانی دماغ کی تقلید کے ذریعے، انکشاف ایک جدید ترین AI تخلیق کرنے کا ایک راستہ ہے جو عصبی نیٹ ورکس کی موجودہ صلاحیتوں سے باہر ہے جو اشاعت کے وقت موجود تھے۔

یہ کتاب ایک ایسا AI بنانے کا خاکہ تھا جو دنیا کے ڈیٹا کو ویکیوم کرکے پیمانہ بنا سکتا ہے، اور متن، تصاویر، آڈیو اور ویڈیو کو پارس کرنے کے لیے اس کی کثیر پرتوں والی پیٹرن ریکگنیشن پروسیسنگ کا استعمال کر سکتا ہے۔ کلاؤڈ کے فوائد اور اس کی متوازی پروسیسنگ کی صلاحیتوں کی وجہ سے ایک نظام کو اپ اسکیلنگ کے لیے بہتر بنایا گیا ہے۔ دوسرے الفاظ میں ڈیٹا ان پٹ یا آؤٹ پٹ پر کوئی زیادہ سے زیادہ نہیں ہوگا۔

یہ کتاب اتنی اہم تھی کہ اس کے شائع ہونے کے فوراً بعد مصنف رے کرزویل کی خدمات گوگل نے لی تھیں۔ مشین لرننگ اور لینگویج پروسیسنگ پر توجہ مرکوز کرنے والے انجینئرنگ کے ڈائریکٹر بننے کے لیے۔ ایک ایسا کردار جو اس کی لکھی ہوئی کتاب سے بالکل مطابقت رکھتا تھا۔

اس سے انکار کرنا ناممکن ہو گا کہ یہ کتاب گوگل کے مستقبل کے لیے کتنی بااثر تھی، اور وہ ویب سائٹس کی درجہ بندی کیسے کرتی ہے۔ یہ AI کتاب SEO کے ماہر بننے کے خواہشمند ہر کسی کے لیے لازمی پڑھنا چاہیے۔

Deepmind

2010 میں شروع کیا گیا، ڈیپ مائنڈ ایک انقلابی نئی قسم کے AI الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ایک گرما گرم نیا اسٹارٹ اپ تھا جو دنیا کو طوفان کی لپیٹ میں لے رہا تھا، اسے کمک سیکھنے کا نام دیا گیا۔ ڈیپ مائنڈ نے اسے بہترین طور پر بیان کیا:

"ہم کمک سیکھنے کا استعمال کرتے ہوئے اعلی جہتی حسی ان پٹ سے براہ راست کنٹرول پالیسیوں کو کامیابی کے ساتھ سیکھنے کے لیے پہلا ڈیپ لرننگ ماڈل پیش کرتے ہیں۔ ماڈل ایک کنولوشنل نیورل نیٹ ورک ہے، جس کی تربیت Q- لرننگ کے مختلف قسم کے ساتھ کی گئی ہے، جس کا ان پٹ خام پکسلز ہے اور جس کا آؤٹ پٹ مستقبل کے انعامات کا تخمینہ لگانے والا ویلیو فنکشن ہے۔"

کمک سیکھنے کے ساتھ گہری سیکھنے کو ملا کر یہ ایک بن گیا۔ گہری کمک سیکھنے نظام 2013 تک، DeepMind Atari 2600 گیمز پر انسانی کھلاڑیوں کے خلاف فتوحات حاصل کرنے کے لیے ان الگورتھم کا استعمال کر رہا تھا – اور یہ انسانی دماغ کی نقل کر کے اور یہ تربیت اور تکرار سے کیسے سیکھتا ہے۔

جیسا کہ ایک انسان تکرار سے سیکھتا ہے، چاہے وہ گیند کو لات مار رہا ہو، یا Tetris کھیل رہا ہو، AI بھی سیکھے گا۔ AI کے اعصابی نیٹ ورک نے کارکردگی کو ٹریک کیا اور بتدریج خود کو بہتر بنائے گا جس کے نتیجے میں اگلی تکرار میں مضبوط اقدام کا انتخاب ہوگا۔

ڈیپ مائنڈ اپنی تکنیکی برتری میں اتنا غالب تھا کہ گوگل کو ٹیکنالوجی تک رسائی خریدنی پڑی۔ ڈیپ مائنڈ حاصل کیا گیا تھا۔ 500 میں $2014 ملین سے زیادہ کے لیے۔

حصول کے بعد AI صنعت نے پے در پے کامیابیاں دیکھی، ایک قسم اس کے بعد سے نہیں دیکھی گئی۔ 11 مئی 1997، جب شطرنج دادا گیری کاسپاروف ہار گئے۔ ڈیپ بلیو کے خلاف چھ گیمز کے میچ کا پہلا گیم، ایک شطرنج کھیلنے والا کمپیوٹر جسے IBM کے سائنسدانوں نے تیار کیا ہے۔ 

2015 میں، ڈیپ مائنڈ نے اٹاری کے 49 گیمز کے سوٹ پر جانچنے کے لیے الگورتھم کو بہتر کیا، اور مشین نے ان میں سے 23 پر انسانی کارکردگی کو مات دی۔

یہ صرف شروعات تھی، بعد میں 2015 میں ڈیپ مائنڈ نے توجہ مرکوز کرنا شروع کی۔ AlphaGoایک پروگرام جس کا مقصد ایک پیشہ ور گو ورلڈ چیمپئن کو شکست دینا ہے۔ گو کا قدیم کھیل، جو تقریباً 4000 سال قبل چین میں پہلی بار دیکھا گیا تھا، اپنی صلاحیتوں کے ساتھ انسانی تاریخ کا سب سے چیلنجنگ گیم سمجھا جاتا ہے۔ 10³⁶⁰ ممکنہ حرکتیں.

ڈیپ مائنڈ نے انسانی کھلاڑیوں سے سیکھ کر AlphaGo سسٹم کو تربیت دینے کے لیے زیر نگرانی سیکھنے کا استعمال کیا۔ اس کے فوراً بعد ڈیپ مائنڈ نے AlphaGo کو شکست دینے کے بعد سرخیاں بنائیں لی سیڈول، عالمی چیمپئن، مارچ 2016 میں پانچ کھیلوں کے میچ میں۔

ختم نہ ہو، اکتوبر، 2017 میں ڈیپ مائنڈ نے AlphaGo Zero جاری کیا، کلیدی تفریق کے ساتھ ایک نیا ماڈل جس کے لیے صفر کی ضرورت تھی۔ انسانی تربیت. چونکہ اسے انسانی تربیت کی ضرورت نہیں تھی، اس لیے اسے ڈیٹا کے لیبل لگانے کی بھی ضرورت نہیں تھی، جو نظام بنیادی طور پر استعمال ہوتا ہے۔ غیر زیر نگرانی تعلیم. AlphaGo زیرو نے تیزی سے اپنے پیشرو کو پیچھے چھوڑ دیا۔ ڈیپ مائنڈ نے بیان کیا۔.

"AlphaGo کے پچھلے ورژن نے ابتدائی طور پر ہزاروں انسانی شوقیہ اور پیشہ ورانہ گیمز کی تربیت حاصل کی تاکہ یہ سیکھ سکیں کہ Go کیسے کھیلا جائے۔ AlphaGo Zero اس مرحلے کو چھوڑ دیتا ہے اور مکمل طور پر بے ترتیب کھیل سے شروع کرتے ہوئے، صرف اپنے خلاف گیمز کھیل کر کھیلنا سیکھتا ہے۔ ایسا کرنے میں، اس نے تیزی سے کھیل کی انسانی سطح کو پیچھے چھوڑ دیا اور اسے شکست دی۔ پہلے شائع ہوا الفاگو کے چیمپیئن کو شکست دینے والا ورژن 100 گیمز سے 0۔

اس دوران، SEO کی دنیا گوگل کی ریڑھ کی ہڈی، PageRank پر زیادہ توجہ مرکوز کر رہی تھی۔ یہ 1995 میں شروع ہوتا ہے، جب لیری پیج اور سرجی برن پی ایچ ڈی تھے۔ اسٹینفورڈ یونیورسٹی کے طلباء۔ دونوں نے ایک ناول ریسرچ پروجیکٹ پر تعاون کرنا شروع کیا جس کا نام "BackRub" مقصد ویب صفحات کو ان کے بیک لنک ڈیٹا کو تبدیل کرکے اہمیت کی پیمائش میں درجہ بندی کرنا تھا۔ ایک بیک لنک بالکل سادگی سے ایک صفحہ سے دوسرے صفحہ تک کا کوئی بھی لنک ہے، اس سے ملتا جلتا ہے۔ لنک.

الگورتھم کا نام بعد میں پیج رینک رکھ دیا گیا، جس کا نام "ویب پیج" اور شریک بانی لیری پیج دونوں کے نام پر رکھا گیا۔ لیری پیج اور سرگئی برن کا ایک ایسا سرچ انجن بنانے کا مہتواکانکشی ہدف تھا جو پورے ویب کو خالصتاً بیک لنکس کے ذریعے طاقت دے سکے۔

اور یہ کام کیا.

پیج رینک شہ سرخیوں پر غالب ہے۔

SEO کے پیشہ ور افراد نے فوری طور پر بنیادی باتوں کو سمجھ لیا کہ گوگل کس طرح پیج رینک کا استعمال کرکے کسی ویب صفحہ کے لیے معیار کی درجہ بندی کا حساب لگاتا ہے۔ کچھ سیوی بلیک ہیٹ SEO کاروباریوں نے اسے ایک قدم اور آگے بڑھایا، یہ سمجھتے ہوئے کہ مواد کو پیمانہ کرنے کے لیے، یہ سمجھ میں آسکتا ہے کہ لنکس کو حاصل کرنے کا انتظار کرنے کے بجائے اسے خرید لیا جائے۔

بیک لنکس کے گرد ایک نئی معیشت ابھری۔ ویب سائٹ کے شوقین مالکان جنہیں سرچ انجن کی درجہ بندی پر اثر انداز ہونے کی ضرورت ہوتی ہے وہ لنکس خریدیں گے، اور بدلے میں ویب سائٹس کو منیٹائز کرنے کے لیے بے چین انہیں لنکس فروخت کریں گے۔

وہ ویب سائٹس جنہوں نے لنکس خریدے ہیں اکثر راتوں رات گوگل کے قائم کردہ برانڈز پر حملہ کر دیتے ہیں۔

اس طریقہ کار کو استعمال کرتے ہوئے درجہ بندی نے کافی عرصے تک بہت اچھا کام کیا – جب تک کہ اس نے کام کرنا بند کر دیا، شاید اسی وقت مشین لرننگ شروع ہوئی اور بنیادی مسئلہ حل ہو گیا۔ گہری کمک سیکھنے کے تعارف کے ساتھ، PageRank ایک درجہ بندی کا متغیر بن جائے گا، نہ کہ غالب عنصر۔

اب تک SEO کمیونٹی ایک حکمت عملی کے طور پر لنک خریدنے پر منقسم ہے۔ میں ذاتی طور پر یقین رکھتا ہوں کہ لنک خریدنا ذیلی بہترین نتائج پیش کرتا ہے، اور یہ کہ بیک لنکس حاصل کرنے کے بہترین طریقے ان متغیرات پر مبنی ہیں جو صنعت کے لیے مخصوص ہیں۔ ایک جائز خدمت جس کی میں سفارش کر سکتا ہوں اسے کہا جاتا ہے۔ HARO (ایک رپورٹر کی مدد کریں)۔ HARO میں موقع میڈیا کی درخواستوں کو پورا کرکے بیک لنکس حاصل کرنے کا ہے۔

قائم کردہ برانڈز کو کبھی بھی لنکس کو سورسنگ کے بارے میں فکر کرنے کی ضرورت نہیں تھی، کیونکہ ان کے پاس وقت کے فوائد تھے جو ان کے حق میں تھے۔ ایک ویب سائٹ جتنی پرانی ہوگی، اسے اعلیٰ معیار کے بیک لنکس جمع کرنے میں اتنا ہی زیادہ وقت پڑے گا۔ دوسرے لفظوں میں، سرچ انجن کی درجہ بندی ویب سائٹ کی عمر پر بہت زیادہ منحصر تھی، اگر آپ میٹرک کا استعمال کرتے ہوئے حساب لگاتے ہیں۔ وقت = بیک لنکس.

مثال کے طور پر، CNN کو فطری طور پر اس کے برانڈ، اس کے اعتماد کی وجہ سے کسی خبر کے مضمون کے لیے بیک لنکس موصول ہوں گے، اور اس لیے کہ یہ شروع کرنے کے لیے اعلی درجے کی فہرست میں تھا - اس لیے قدرتی طور پر اس نے کسی مضمون پر تحقیق کرنے والے لوگوں سے زیادہ بیک لنکس حاصل کیے اور انھیں تلاش کے پہلے نتائج سے جوڑا۔ .

اس کا مطلب یہ ہے کہ اعلی درجہ کے ویب صفحات کو باضابطہ طور پر زیادہ بیک لنکس موصول ہوتے ہیں۔ بدقسمتی سے، اس کا مطلب یہ تھا کہ نئی ویب سائٹس کو اکثر بیک لنک مارکیٹ پلیس کا رخ کرکے بیک لنک الگورتھم کا غلط استعمال کرنے پر مجبور کیا جاتا ہے۔

2000 کی دہائی کے اوائل میں، بیک لنکس خریدنے نے بہت اچھا کام کیا اور یہ ایک سادہ عمل تھا۔ لنک کے خریداروں نے اعلیٰ اتھارٹی کی ویب سائٹس سے لنکس خریدے، اکثر سائٹ وائڈ فوٹر لنکس، یا شاید فی مضمون کی بنیاد پر (اکثر مہمان پوسٹ کے طور پر بھیس بدل کر)، اور بیچنے والے اپنی ویب سائٹس کو منیٹائز کرنے کے خواہشمند تھے، اس بات پر خوش تھے - بدقسمتی سے، اکثر اس کی قربانی پر معیار

بالآخر مشین لرننگ انجینئرز کے گوگل ٹیلنٹ پول نے سمجھ لیا کہ سرچ انجن کے نتائج کو ہاتھ سے کوڈنگ کرنا بے کار ہے، اور پیج رینک کا بہت سا حصہ ہاتھ سے لکھا ہوا کوڈنگ تھا۔ اس کے بجائے وہ سمجھ گئے کہ AI بالآخر کسی انسانی مداخلت کے بغیر درجہ بندی کا مکمل حساب لگا کر ذمہ دار بن جائے گا۔

مسابقتی رہنے کے لیے گوگل اپنے ہتھیاروں میں ہر ٹول کا استعمال کرتا ہے اور اس میں شامل ہے۔ گہری کمک سیکھنے - دنیا میں مشین لرننگ الگورتھم کی سب سے جدید قسم۔

اس نظام کے سب سے اوپر پرتوں گوگل کا میٹا ویب کا حصول ایک گیم چینجر تھا. 2010 میٹا ویب کا حصول بہت اہم ہونے کی وجہ یہ ہے کہ اس نے وہ وزن کم کیا جو گوگل نے کلیدی الفاظ پر رکھا تھا۔ سیاق و سباق اچانک اہم تھا، یہ 'اداروں' نامی درجہ بندی کے طریقہ کار کو استعمال کرکے حاصل کیا گیا تھا۔ جیسا کہ فاسٹ کمپنی نے بیان کیا۔:

ایک بار جب Metaweb یہ جان لے کہ آپ کس ہستی کا حوالہ دے رہے ہیں، تو یہ نتائج کا ایک سیٹ فراہم کر سکتا ہے۔ یہ مزید پیچیدہ تلاشوں کے لیے اداروں کو بھی جوڑ سکتا ہے- "40 سال سے زیادہ عمر کی اداکارائیں" ایک ہستی ہو سکتی ہیں، "نیو یارک سٹی میں رہنے والی اداکارہ" دوسری ہو سکتی ہیں، اور "ابھی چل رہی فلم والی اداکارہ" دوسری ہو سکتی ہیں۔ "

اس ٹیکنالوجی کو ایک بڑے الگورتھم اپ ڈیٹ میں شامل کیا گیا جسے کہا جاتا ہے۔ RankBrain جو کہ 2015 کے موسم بہار میں شروع کیا گیا تھا۔ RankBrain نے سیاق و سباق کو سمجھنے پر توجہ مرکوز کی بمقابلہ کلیدی الفاظ پر مبنی ہونا، اور RankBrain ماحولیاتی سیاق و سباق (مثلاً، تلاش کرنے والے کی جگہ) اور ایکسٹرا پولیٹ معنی پر بھی غور کرے گا جہاں پہلے کوئی نہیں تھا۔ یہ خاص طور پر موبائل صارفین کے لیے ایک اہم اپ ڈیٹ تھا۔

اب جب کہ ہم سمجھ گئے ہیں کہ گوگل ان ٹیکنالوجیز کو کس طرح استعمال کرتا ہے، آئیے کمپیوٹیشنل تھیوری کا استعمال کرتے ہوئے قیاس کرتے ہیں کہ یہ کیسے ہوتا ہے۔

ڈیپ لرننگ کیا ہے؟

گہرے سیکھنے مشین لرننگ کی سب سے زیادہ استعمال ہونے والی قسم ہے - گوگل کے لیے یہ الگورتھم استعمال نہ کرنا ناممکن ہوگا۔

گہری تعلیم انسانی دماغ کے کام کرنے کے طریقے سے نمایاں طور پر متاثر ہوتی ہے اور یہ دماغ کے طرز عمل کو آئینہ دینے کی کوشش کرتا ہے کہ وہ اشیاء کی شناخت اور درجہ بندی کرنے کے لیے پیٹرن کی شناخت کو کس طرح استعمال کرتا ہے۔

مثال کے طور پر، اگر آپ خط دیکھتے ہیں a، آپ کا دماغ خود بخود لائنوں اور شکلوں کو پہچانتا ہے اور پھر اسے خط کے طور پر پہچانتا ہے۔ a. اسی کا اطلاق حروف سے ہوتا ہے۔ ap، آپ کا دماغ خود بخود ممکنہ الفاظ کے ساتھ آکر مستقبل کی پیش گوئی کرنے کی کوشش کرتا ہے جیسے اپلی کیشن or سیب. دوسرے نمونوں میں نمبر، سڑک کے نشانات، یا ہجوم والے ہوائی اڈے میں کسی عزیز کی شناخت شامل ہو سکتی ہے۔

آپ گہرے سیکھنے کے نظام میں باہمی روابط کے بارے میں سوچ سکتے ہیں کہ انسانی دماغ نیوران اور Synapses کے کنکشن کے ساتھ کیسے کام کرتا ہے۔

ڈیپ لرننگ بالآخر مشین لرننگ آرکیٹیکچرز کو دی جانے والی اصطلاح ہے جو بہت سے ملٹی لیئر پرسیپٹرون کو ایک ساتھ جوڑ دیتی ہے، تاکہ صرف ایک پوشیدہ پرت نہیں بلکہ کئی پوشیدہ پرتیں موجود ہوں۔ گہرا نیورل نیٹ ورک جتنا "گہرا" ہے، نیٹ ورک اتنے ہی نفیس نمونے سیکھ سکتا ہے۔

مکمل طور پر جڑے ہوئے نیٹ ورکس کو دوسرے مشین لرننگ فنکشنز کے ساتھ ملا کر مختلف ڈیپ لرننگ آرکیٹیکچرز بنائے جا سکتے ہیں۔

گوگل ڈیپ لرننگ کا استعمال کیسے کرتا ہے۔

گوگل دنیا کی ویب سائٹس کو ہائپر لنکس (سوچتے ہیں نیوران) کی پیروی کرتے ہوئے جو ویب سائٹس کو ایک دوسرے سے جوڑتا ہے اسپائڈر کرتا ہے۔ یہ اصل طریقہ کار تھا جو گوگل نے پہلے دن سے استعمال کیا تھا، اور اب بھی استعمال میں ہے۔ ایک بار ویب سائٹس کو انڈیکس کرنے کے بعد ڈیٹا کے اس خزانے کا تجزیہ کرنے کے لیے مختلف قسم کے AI استعمال کیے جاتے ہیں۔

گوگل کا نظام صرف معمولی انسانی ان پٹ یا مداخلت کے ساتھ مختلف اندرونی میٹرکس کے مطابق ویب صفحات کو لیبل کرتا ہے۔ مداخلت کی ایک مثال a کی وجہ سے کسی مخصوص URL کو دستی طور پر ہٹانا ہے۔ DMCA ہٹانے کی درخواست.

گوگل کے انجینئرز حاضرین کو مایوس کرنے کے لیے مشہور ہیں۔ SEO کانفرنسیںاور اس کی وجہ یہ ہے کہ گوگل کے ایگزیکٹوز کبھی بھی صحیح طریقے سے یہ نہیں بتا سکتے کہ گوگل کیسے کام کرتا ہے۔ جب اس بارے میں سوالات پوچھے جاتے ہیں کہ کچھ ویب سائٹس کیوں درجہ بندی کرنے میں ناکام رہتی ہیں، تو یہ تقریباً ہمیشہ ایک جیسا ہی ہوتا ہے۔ جواب اتنا کثرت سے ملتا ہے کہ اکثر حاضرین پہلے سے ہی یہ بتاتے ہیں کہ انہوں نے مہینوں یا سالوں تک اچھا مواد تخلیق کرنے کا عہد کیا ہے بغیر کسی مثبت نتائج کے۔

ممکنہ طور پر، ویب سائٹ کے مالکان کو ہدایت کی جاتی ہے کہ وہ قیمتی مواد کی تعمیر پر توجہ مرکوز کریں – ایک اہم جزو، لیکن جامع ہونے سے بہت دور۔

جواب کی یہ کمی اس لیے ہے کہ ایگزیکٹوز سوال کا صحیح جواب دینے سے قاصر ہیں۔ گوگل کا الگورتھم بلیک باکس میں کام کرتا ہے۔ ان پٹ ہے، اور پھر آؤٹ پٹ - اور اس طرح گہری سیکھنے کا کام ہوتا ہے۔

آئیے اب ایک درجہ بندی کے جرمانے پر واپس آتے ہیں جو ویب سائٹ کے مالک کے علم کے بغیر اکثر لاکھوں ویب سائٹس کو منفی طور پر متاثر کر رہا ہے۔

PageSpeed ​​انسائٹس

گوگل اکثر شفاف نہیں ہوتا، PageSpeed ​​Insights اس سے مستثنیٰ ہے۔ اس سپیڈ ٹیسٹ میں ناکام ہونے والی ویب سائٹس کو آہستہ آہستہ لوڈ کرنے کے لیے پینلٹی باکس میں بھیجا جائے گا – خاص طور پر اگر موبائل استعمال کرنے والے متاثر ہوں۔

جس چیز کا شبہ ہے وہ یہ ہے کہ اس عمل میں کسی وقت فیصلہ سازی کا درخت ہوتا ہے جو تیز ویب سائٹس کو پارس کرتا ہے، بمقابلہ سست لوڈنگ (PageSpeed ​​Insights ناکام) ویب سائٹس۔ فیصلہ سازی بنیادی طور پر ایک الگورتھمک نقطہ نظر ہے جو مختلف معیارات کی بنیاد پر ڈیٹاسیٹ کو انفرادی ڈیٹا پوائنٹس میں تقسیم کرتا ہے۔ یہ معیار اس بات پر منفی اثر ڈالنا ہو سکتا ہے کہ موبائل بمقابلہ ڈیسک ٹاپ صارفین کے لیے صفحہ کتنا اونچا ہے۔

فرضی طور پر قدرتی درجہ بندی کے اسکور پر جرمانہ لگایا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک ویب سائٹ جو بغیر جرمانے کے #5 پر رینک کرے گی اس میں -20، -50، یا کوئی اور نامعلوم متغیر ہو سکتا ہے جو رینک کو گھٹا کر #25، #55، یا AI کے منتخب کردہ دوسرے نمبر پر کر دے گا۔

مستقبل میں ہم PageSpeed ​​Insights کا اختتام دیکھ سکتے ہیں، جب Google اپنے AI پر زیادہ پر اعتماد ہو جاتا ہے۔ گوگل کی جانب سے رفتار پر یہ موجودہ مداخلت خطرناک ہے کیونکہ یہ ممکنہ طور پر ایسے نتائج کو ختم کر سکتا ہے جو زیادہ سے زیادہ ہوتے، اور یہ کم ٹیک جانداروں کے خلاف امتیازی سلوک کرتا ہے۔

یہ مطالبہ کرنے کی ایک بڑی درخواست ہے کہ ہر ایک جو ایک چھوٹا کاروبار چلاتا ہے اس کے پاس اسپیڈ ٹیسٹ کے مسائل کی کامیابی سے تشخیص اور تدارک کرنے کی مہارت ہو۔ گوگل کے لیے ایک آسان حل یہ ہوگا کہ وہ ورڈپریس صارفین کے لیے اسپیڈ آپٹیمائزیشن پلگ ان کو جاری کرے۔ ورڈپریس پاورز 43% انٹرنیٹ کے

بدقسمتی سے، SEO کی تمام کوششیں بیکار ہیں اگر کوئی ویب سائٹ گزرنے میں ناکام ہو جاتی ہے۔ گوگل کی پیج اسپیڈ بصیرت. یہ داؤ گوگل سے غائب ہونے والی ویب سائٹ سے کم نہیں۔

اس امتحان کو کیسے پاس کیا جائے یہ ایک اور وقت کے لیے ایک مضمون ہے لیکن کم از کم آپ کو تصدیق کرنی چاہیے کہ آیا آپ کا ویب سائٹ پاس.

ایک اور اہم تکنیکی میٹرک جس کے بارے میں فکر کرنے کی ضرورت ہے وہ سیکیورٹی پروٹوکول ہے۔ SSL (سیکیور ساکٹ لیئر)۔ یہ کسی ڈومین کے URL کو HTTP سے https میں تبدیل کرتا ہے، اور ڈیٹا کی محفوظ ترسیل کو یقینی بناتا ہے۔ کوئی بھی ویب سائٹ جس میں SSL فعال نہیں ہے اسے جرمانہ کیا جائے گا۔ اگرچہ اس اصول میں کچھ مستثنیات ہیں، ای کامرس اور مالیاتی ویب سائٹس سب سے زیادہ متاثر ہوں گی۔

کم لاگت والے ویب ہوسٹس ایس ایس ایل کے نفاذ کے لیے سالانہ فیس وصول کرتے ہیں، اس دوران اچھے ویب ہوسٹس جیسے Siteground مفت میں SSL سرٹیفکیٹ جاری کریں اور خود بخود ان کو مربوط کریں۔

میٹا ڈیٹا

ویب سائٹ پر ایک اور اہم عنصر میٹا ٹائٹل اور میٹا تفصیل ہے۔ ان مواد کے شعبوں کی اہمیت کا ایک بڑا ترتیب ہے جو کسی صفحہ کی کامیابی یا ناکامی میں اتنا ہی حصہ ڈال سکتا ہے جتنا کہ اس صفحہ کے پورے مواد کا۔

اس کی وجہ یہ ہے کہ گوگل کے پاس تلاش کے نتائج میں ظاہر کرنے کے لیے میٹا ٹائٹل اور میٹا تفصیل کو منتخب کرنے کا زیادہ امکان ہے۔ اور یہی وجہ ہے کہ میٹا ٹائٹل اور میٹا ڈسکرپشن فیلڈ کو جتنا ہو سکے احتیاط سے بھرنا ضروری ہے۔

متبادل یہ ہے کہ گوگل میٹا ٹائٹل اور میٹا ڈسکرپشن کو نظر انداز کرنے کا انتخاب کر سکتا ہے بجائے اس کے کہ وہ خود کار طریقے سے ڈیٹا تیار کرے جس کے نتیجے میں مزید کلکس ہوں گے۔ اگر گوگل غلط پیش گوئی کرتا ہے کہ کون سا عنوان خود کار طریقے سے تیار کرنا ہے، تو یہ تلاش کرنے والوں کے کم کلک کرنے میں حصہ ڈالے گا اور نتیجتاً یہ کھوئے ہوئے سرچ انجن کی درجہ بندی میں حصہ ڈالے گا۔

اگر گوگل کا خیال ہے کہ شامل میٹا تفصیل کو کلکس حاصل کرنے کے لیے بہتر بنایا گیا ہے تو یہ اسے تلاش کے نتائج میں ظاہر کرے گا۔ اس میں ناکام ہونے پر گوگل ویب سائٹ سے متن کا بے ترتیب حصہ پکڑ لیتا ہے۔ اکثر گوگل صفحے پر بہترین متن کا انتخاب کرتا ہے، مسئلہ یہ ہے کہ یہ لاٹری کا نظام ہے اور گوگل اس بات کا انتخاب کرنے میں مسلسل بری ہے کہ کون سی تفصیل منتخب کرنی ہے۔

یقیناً اگر آپ کو یقین ہے کہ آپ کے صفحہ پر موجود مواد واقعی اچھا ہے، تو بعض اوقات یہ سمجھ میں آتا ہے کہ گوگل کو آپٹمائزڈ میٹا ڈسکرپشن لینے کی اجازت دی جائے جو صارف کے استفسار سے بہترین میل کھاتی ہو۔ ہم اس آرٹیکل کے لیے میٹا ڈسکرپشن کا انتخاب نہیں کریں گے کیونکہ یہ مواد سے بھرپور ہے، اور امکان ہے کہ گوگل اچھی تفصیل کا انتخاب کرے گا۔

اس دوران، اربوں انسان بہترین تلاش کے نتائج پر کلک کر رہے ہیں – یہ ہے۔ انسان کے اندر, Google کا آخری فیڈ بیک میکانزم - اور یہ وہ جگہ ہے جہاں کمک سیکھنے کا آغاز ہوتا ہے۔

کمک سیکھنا کیا ہے؟

کمک سیکھنا ایک مشین لرننگ تکنیک ہے جس میں ایک AI ایجنٹ کو اعمال کی تکرار اور متعلقہ انعامات کے ذریعے تربیت دینا شامل ہے۔ ایک کمک سیکھنے والا ایجنٹ ماحول میں تجربات کرتا ہے، کارروائی کرتا ہے اور جب صحیح اقدامات کیے جاتے ہیں تو اسے انعام دیا جاتا ہے۔ وقت کے ساتھ، ایجنٹ وہ اعمال کرنا سیکھتا ہے جو اس کے اجر کو زیادہ سے زیادہ کرے گا۔

انعام ایک سادہ حساب پر مبنی ہو سکتا ہے جو تجویز کردہ صفحہ پر گزارے گئے وقت کا حساب لگاتا ہے۔

اگر آپ اس طریقہ کار کو ہیومن-ان-دی-لوپ سب روٹین کے ساتھ جوڑتے ہیں تو یہ کافی حد تک موجودہ تجویز کنندہ انجنوں کی طرح لگتا ہے جو ہماری ڈیجیٹل زندگی کے تمام پہلوؤں کو کنٹرول کرتے ہیں جیسے یوٹیوب، نیٹ فلکس، ایمیزون پرائم - اور اگر ایسا لگتا ہے کہ یہ کیسے ہے سرچ انجن کو آپریٹ کرنا چاہیے آپ درست ہیں۔

گوگل کس طرح کمک سیکھنے کا استعمال کرتا ہے۔

گوگل فلائی وہیل ہر تلاش کے ساتھ بہتر ہوتا ہے، انسان AI کو بہترین نتیجہ منتخب کرکے تربیت دیتے ہیں جو ان کے سوال کا بہترین جواب دیتا ہے، اور لاکھوں دوسرے صارفین کے اسی طرح کے سوال کا۔

تقویت دینے والا لرننگ ایجنٹ تلاش اور ڈیلیور شدہ تلاش کے نتائج کے درمیان صرف انتہائی مثبت تعاملات کو تقویت دے کر خود کو بہتر بنانے پر مسلسل کام کرتا ہے۔

گوگل صارف کو نتائج کے صفحہ کو اسکین کرنے میں لگنے والے وقت کی پیمائش کرتا ہے، جس URL پر وہ کلک کرتا ہے، اور وہ وزٹ کی گئی ویب سائٹ پر گزارے گئے وقت کی پیمائش کرتا ہے، اور وہ واپسی پر کلک کو رجسٹر کرتے ہیں۔ اس کے بعد اس ڈیٹا کو مرتب کیا جاتا ہے اور اس کا موازنہ ہر اس ویب سائٹ کے لیے کیا جاتا ہے جو اسی طرح کے ڈیٹا میچ، یا صارف کا تجربہ پیش کرتی ہے۔

کم برقرار رکھنے کی شرح والی ویب سائٹ (سائٹ پر وقت گزارا گیا)، پھر کمک سیکھنے کے نظام کے ذریعے منفی قدر فراہم کی جاتی ہے، اور دیگر مسابقتی ویب سائٹس کو پیش کردہ درجہ بندی کو بہتر بنانے کے لیے جانچا جاتا ہے۔ گوگل غیرجانبدار ہے، یہ فرض کرتے ہوئے کہ اس میں کوئی دستی مداخلت نہیں ہے، گوگل بالآخر مطلوبہ تلاش کے نتائج کا صفحہ فراہم کرتا ہے۔

صارفین وہ انسان ہیں جو گوگل کو مفت ڈیٹا فراہم کرتے ہیں اور گہری کمک سیکھنے کے نظام کا حتمی جزو بن جاتے ہیں۔ اس سروس کے بدلے، گوگل آخری صارف کو اشتہار پر کلک کرنے کا موقع فراہم کرتا ہے۔

آمدنی پیدا کرنے سے باہر اشتہارات ایک ثانوی درجہ بندی کے عنصر کے طور پر کام کرتے ہیں، اس بارے میں مزید ڈیٹا فراہم کرتے ہیں کہ صارف کس چیز پر کلک کرنا چاہتا ہے۔

گوگل بنیادی طور پر سیکھتا ہے کہ صارف کیا چاہتا ہے۔ اس کا موازنہ ویڈیو اسٹریمنگ سروس کے ذریعہ تجویز کنندہ انجن سے کیا جاسکتا ہے۔ اس صورت میں ایک تجویز کنندہ انجن صارف کے ایسے مواد کو کھلائے گا جو ان کے مفادات کو نشانہ بنائے گا۔ مثال کے طور پر، ایک صارف جو عادتاً رومانوی کامیڈیز کے سلسلے سے لطف اندوز ہوتا ہے اگر وہ ایک ہی مزاح نگار کا اشتراک کرتے ہیں تو وہ کچھ پیروڈیز سے لطف اندوز ہو سکتے ہیں۔

یہ SEO کی مدد کیسے کرتا ہے؟

اگر ہم کمپیوٹیشنل سوچ کے ساتھ جاری رکھیں تو ہم یہ فرض کر سکتے ہیں کہ گوگل نے بہترین نتائج فراہم کرنے کے لیے خود کو تربیت دی ہے، اور یہ اکثر انسانی تعصبات کو عام اور مطمئن کر کے حاصل کیا جاتا ہے۔ درحقیقت گوگل کے AI کے لیے یہ ناممکن ہوگا کہ وہ نتائج کو بہتر نہ بنائے جو ان تعصبات کو پورا کرتے ہیں، اگر اس نے کیا تو نتائج سب سے زیادہ بہتر ہوں گے۔

دوسرے لفظوں میں کوئی جادوئی فارمولا نہیں ہے، لیکن کچھ بہترین طریقے ہیں۔

یہ SEO پریکٹیشنر کی ذمہ داری ہے کہ وہ ان تعصبات کو پہچانے جو Google تلاش کرتا ہے جو ان کی صنعت کے لیے مخصوص ہیں – اور ان تعصبات کو پورا کرنا۔ مثال کے طور پر، کوئی شخص تاریخ بتائے بغیر انتخابی رائے شماری کے نتائج تلاش کر رہا ہے، زیادہ تر ممکنہ طور پر حالیہ نتائج تلاش کر رہا ہے – یہ ایک رجعت پسندی ہے۔ کوئی نسخہ تلاش کر رہا ہے، غالباً اسے حالیہ صفحہ کی ضرورت نہیں ہے، اور درحقیقت کسی ایسی ترکیب کو ترجیح دے سکتا ہے جو وقت کی کسوٹی پر کھڑی ہو۔

یہ SEO پریکٹیشنر کی ذمہ داری ہے کہ وہ زائرین کو وہ نتائج پیش کرے جس کی وہ تلاش کر رہے ہیں۔ یہ گوگل میں درجہ بندی کا سب سے پائیدار طریقہ ہے۔

ویب سائٹ کے مالکان کو اس امید کے ساتھ کسی مخصوص مطلوبہ الفاظ کو نشانہ بنانا چھوڑ دینا چاہیے کہ وہ آخری صارف تک جو چاہیں پہنچا سکتے ہیں۔ تلاش کا نتیجہ صارف کی ضرورت کے عین مطابق ہونا چاہیے۔

تعصب کیا ہے؟ یہ ایک ایسا ڈومین نام ہو سکتا ہے جو اعلیٰ اختیار کا نظر آتا ہو، دوسرے لفظوں میں کیا ڈومین کا نام اس مارکیٹ سے میل کھاتا ہے جو آپ پیش کر رہے ہیں؟ اس میں لفظ انڈیا کے ساتھ ڈومین نام رکھنے سے یو ایس اے کے صارفین کو URL پر کلک کرنے کی حوصلہ شکنی ہو سکتی ہے، جس کی وجہ قوم پرستی کے تعصب پر بھروسہ کرنے والے نتائج ہیں جو کہ صارف کے رہائشی ملک سے نکلتے ہیں۔ ایک لفظی ڈومین رکھنے سے اختیار کا بھرم بھی ہو سکتا ہے۔

سب سے اہم تعصب یہ ہے کہ صارف اپنی تلاش کے استفسار سے کیا مماثل کرنا چاہتا ہے؟ کیا یہ اکثر پوچھے گئے سوالات، ٹاپ 10 کی فہرست، ایک بلاگ پوسٹ ہے؟ اس کا جواب دینے کی ضرورت ہے، اور جواب تلاش کرنا آسان ہے۔ آپ کو صرف اپنے ٹارگٹ مارکیٹ میں گوگل سرچ کرکے مقابلے کا تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے۔

بلیک ہیٹ SEO مر چکا ہے۔

اس کا موازنہ بلیک ہیٹ SEO سے کریں، ویب سائٹس کی درجہ بندی کرنے کا ایک جارحانہ طریقہ جو منحرف سپیم تکنیکوں کا استحصال کرتا ہے، بشمول بیک لنکس خریدنا، بیک لنکس کو غلط بنانا، ویب سائٹس کو ہیک کرنا، پیمانے پر سماجی بک مارکس خود کار طریقے سے پیدا کرنا، اور بلیک ہیٹ ٹولز کے نیٹ ورک کے ذریعے لاگو کیے جانے والے دیگر تاریک طریقے۔ .

ٹولز جو اکثر مختلف سرچ انجن مارکیٹنگ فورمز پر دوبارہ تیار کیے جاتے ہیں اور دوبارہ فروخت کیے جاتے ہیں، ایسی مصنوعات جن کی کوئی قیمت نہیں ہے اور کامیابی کے چند امکانات ہیں۔ اس وقت یہ ٹولز بیچنے والوں کو دولت مند بننے کے قابل بناتے ہیں جبکہ وہ آخری صارف کو کم سے کم قیمت پیش کرتے ہیں۔

یہی وجہ ہے کہ میں بلیک ہیٹ کو ترک کرنے کا مشورہ دیتا ہوں۔ اپنے SEO کو مشین لرننگ کے لینز سے دیکھنے پر توجہ دیں۔ یہ سمجھنا ضروری ہے کہ جب بھی کوئی تلاش کے نتیجے کو چھوڑ کر نیچے دبے ہوئے کسی نتیجے پر کلک کرتا ہے، تو یہ گہرے کمک سیکھنے کے نظام کے ساتھ تعاون کرنے والا انسان ہے۔ انسان خود کو بہتر بنانے میں AI کی مدد کر رہا ہے، وقت کے ساتھ ساتھ لامحدود طور پر بہتر ہوتا جا رہا ہے۔

یہ ایک مشین لرننگ الگورتھم ہے جسے انسانی تاریخ میں کسی بھی دوسرے نظام سے زیادہ صارفین نے تربیت دی ہے۔

گوگل پوری دنیا میں اوسطاً 3.8 ملین تلاش فی منٹ کرتا ہے۔ یہ فی گھنٹہ 228 ملین تلاشوں پر آتا ہے، روزانہ 5.6 ارب تلاشی. یہ بہت زیادہ ڈیٹا ہے، اور یہی وجہ ہے کہ بلیک ہیٹ SEO کی کوشش کرنا بے وقوفی ہے۔ یہ فرض کر لینا کہ گوگل کا AI جمود کا شکار رہے گا، بے وقوفی ہے، سسٹم تیزی سے خود کو بہتر بنانے کے لیے واپسی کو تیز کرنے کے قانون کا استعمال کر رہا ہے۔

گوگل کا AI اتنا طاقتور ہوتا جا رہا ہے کہ یہ قابل فہم ہے کہ آخر کار یہ پہنچنے والا پہلا AI بن سکتا ہے۔ مصنوعی جنرل انٹیلی جنس (AGI)۔ ایک AGI ایک ذہانت ہے جو استعمال کرنے کے قابل ہے۔ منتقلی سیکھنے ایک فیلڈ میں مہارت حاصل کرنے کے لیے پھر اس سیکھی ہوئی ذہانت کو متعدد ڈومینز میں لاگو کرنا۔ اگرچہ گوگل کی مستقبل کی AGI کوششوں کو تلاش کرنا دلچسپ ہو سکتا ہے، لیکن یہ سمجھنا چاہیے کہ ایک بار جب یہ عمل حرکت میں آجاتا ہے تو اسے روکنا مشکل ہوتا ہے۔ یقیناً یہ مستقبل کی طرف قیاس آرائیاں کر رہا ہے کیونکہ گوگل فی الحال تنگ AI کی ایک قسم ہے، لیکن یہ ایک اور مضمون کا موضوع ہے۔

یہ جاننا کہ کالی ٹوپی پر ایک سیکنڈ مزید خرچ کرنا ایک احمقانہ کام ہے۔

وائٹ ہیٹ SEO

اگر ہم یہ قبول کرتے ہیں کہ گوگل کا AI مسلسل خود کو بہتر بنائے گا، تو ہمارے پاس گوگل کو پیچھے چھوڑنے کی کوشش ترک کرنے کے سوا کوئی چارہ نہیں ہے۔ اس کے بجائے، کسی ویب سائٹ کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کریں تاکہ گوگل کو خاص طور پر وہ چیز فراہم کی جائے جس کی وہ تلاش کر رہی ہے۔

جیسا کہ بیان کیا گیا ہے اس میں SSL کو فعال کرنا، صفحہ لوڈ کرنے کی رفتار کو بہتر بنانا، اور میٹا ٹائٹل اور میٹا تفصیل کو بہتر بنانا شامل ہے۔ ان شعبوں کو بہتر بنانے کے لیے، میٹا ٹائٹل اور میٹا تفصیل کا مقابلہ مسابقتی ویب سائٹس سے کیا جانا چاہیے - جیتنے والے عناصر کی شناخت کریں جن کے نتیجے میں کلک کے ذریعے شرح زیادہ ہوتی ہے۔

اگر آپ نے کلک کرنے کے لیے آپٹمائز کیا تو اگلا سنگ میل بہترین لینڈنگ پیج بنا رہا ہے۔ مقصد ایک لینڈنگ صفحہ ہے جو صارف کی قدر کو اتنا بہتر بناتا ہے کہ صفحہ پر گزارا جانے والا اوسط وقت ایسے ہی حریفوں کو پیچھے چھوڑ دیتا ہے جو سرفہرست سرچ انجن کے نتائج کے لیے کوشاں ہیں۔

صرف بہترین صارف کا تجربہ پیش کرنے سے ہی ویب پیج رینکنگ میں اضافہ کر سکتا ہے۔

اب تک ہم نے ان میٹرکس کو سب سے اہم قرار دیا ہے:

• لوڈنگ سپیڈ
• SSL فعال
• میٹا عنوان اور میٹا تفصیل
• لینڈنگ پیج

لینڈنگ پیج سب سے مشکل عنصر ہے کیونکہ آپ دنیا سے مقابلہ کر رہے ہیں۔ لینڈنگ پیج کو تیزی سے لوڈ ہونا چاہیے، اور ہر وہ چیز پیش کرنی چاہیے جس کی توقع کی جاتی ہے، اور پھر صارف کو مزید حیران کر دینا چاہیے۔

فائنل خیالات

مزید 2000 الفاظ کو بھرنا آسان ہوگا جو کہ گوگل استعمال کرتا ہے دیگر AI ٹیکنالوجیز کو بیان کرتا ہے، نیز SEO کے خرگوش کے سوراخ میں مزید گہرائی تک کھودنا آسان ہوگا۔ یہاں کا مقصد سب سے اہم میٹرکس پر توجہ مرکوز کرنا ہے۔

SEO پارٹیشنرز سسٹم کی گیمنگ پر اس قدر توجہ مرکوز کرتے ہیں کہ وہ یہ بھول جاتے ہیں کہ دن کے اختتام پر، SEO کا سب سے اہم عنصر صارفین کو زیادہ سے زیادہ اہمیت دے رہا ہے۔

اسے حاصل کرنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ کبھی بھی اہم مواد کو باسی نہ ہونے دیں۔ اگر ایک مہینے میں میں کسی اہم شراکت کے بارے میں سوچتا ہوں، تو اسے اس مضمون میں شامل کر دیا جائے گا۔ اس کے بعد گوگل اس بات کی شناخت کر سکتا ہے کہ مواد کتنا تازہ ہے، جو صفحہ ڈیلیور کرنے والی قیمت کی تاریخ سے مماثل ہے۔

اگر آپ اب بھی بیک لنکس حاصل کرنے کے بارے میں پریشان ہیں، تو اس کا حل آسان ہے۔ اپنے زائرین کے وقت کا احترام کریں اور ان کی قدر کریں۔ بیک لنکس قدرتی طور پر آئیں گے، کیونکہ صارفین کو آپ کے مواد کو شیئر کرنے میں قدر ملے گی۔

اس کے بعد سوال ویب سائٹ کے مالک کی طرف منتقل ہوتا ہے کہ صارف کی بہترین قدر اور صارف کا تجربہ کیسے فراہم کیا جائے۔