فهرست محتوا
الگوریتم های گوگل (Google Algorithm) هسته‌ی اصلی عملکرد موتور جستجوی این شرکت و سئو را تشکیل می‌دهند و به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که بتوانند اطلاعات مرتبط، دقیق و باکیفیت را از میان میلیاردها صفحه وب شناسایی کرده و به کاربران نمایش دهند. این الگوریتم‌ها مجموعه‌ای پیچیده از قوانین، مدل‌های ریاضی و یادگیری ماشین هستند که به طور مداوم به‌روزرسانی و تکامل می‌یابند تا تجربه کاربری بهینه‌تری فراهم کنند.
گوگل برای دستیابی به هدف خود که ارائه مرتبط‌ترین پاسخ‌ها به نیازهای کاربران است، الگوریتم‌های متنوعی را پیاده‌سازی کرده است که هر کدام به طور خاص بر جنبه‌های متفاوت جستجو تمرکز دارند. الگوریتم‌هایی مانند پیچ رنک که در ابتدا هسته اصلی گوگل بود، بر اساس لینک‌های بین صفحات وب و میزان اعتبار آنها کار می‌کرد.
اما با پیشرفت فناوری و پیچیده‌تر شدن نیازهای کاربران، الگوریتم‌های جدیدتری معرفی شدند که جنبه‌های مختلفی مانند کیفیت محتوا، رفتار کاربران و درک مفهومی جستجو را بررسی می‌کنند. در خصوص انواع الگوریتم های گوگل و کارکردشان، در ادامه بیشتر و دقیق‌تر خواهیم گفت.
لیست الگوریتم های گوگل و نقش آنها در سئو
الگوریتم گوگل مجموعه‌ای از قوانین، مدل‌های ریاضی، و فناوری‌های هوش مصنوعی است که برای رتبه‌بندی صفحات وب و ارائه مرتبط‌ترین نتایج به کاربران طراحی شده است. این الگوریتم به‌عنوان مغز متفکر موتور جستجوی گوگل، اطلاعات موجود در وب را تحلیل کرده و با استفاده از معیارهایی نظیر ارتباط، کیفیت محتوا، اعتبار و تجربه کاربری، بهترین صفحات را بر اساس نیاز جستجو نمایش می‌دهد.
این سیستم پیچیده شامل الگوریتم‌های اصلی (مانند پیج رنک برای بررسی لینک‌ها) و الگوریتم‌های بهینه‌سازی شده (مانند رنک برین برای یادگیری ماشین و تحلیل معنایی) است که جنبه‌های مختلفی از جستجو را مدیریت می‌کنند. الگوریتم های گوگل به طور مداوم به‌روزرسانی می‌شوند تا بتوانند با تغییرات وب و نیازهای کاربران همگام شوند و از نمایش محتوای کم‌کیفیت یا اسپم جلوگیری کنند. در ادامه به معرفی و بررسی مهم‌ترین الگوریتم های گوگل و کارکرد آنها در سئو می‌پردازیم.
1. الگوریتم PageRank: بنیان‌گذار سیستم رتبه‌بندی گوگل
الگوریتم پیج رنک که به‌عنوان اولین و بنیادی‌ترین سیستم رتبه‌بندی گوگل شناخته می‌شود، بر اساس ایده‌ی «لینک‌ها به‌عنوان رأی اعتماد» عمل می‌کند. این الگوریتم توسط لری پیج و سرگئی برین، بنیان‌گذاران گوگل، توسعه یافت و وظیفه آن ارزیابی اهمیت صفحات وب بر اساس تعداد و کیفیت لینک‌هایی است که به آن صفحه ارجاع داده می‌شوند.
پیچ رنک فرض می‌کند که یک لینک از یک صفحه معتبر به صفحه دیگر نشان‌دهنده ارزش و اعتبار آن صفحه است. هرچند این الگوریتم در حال حاضر دیگر به‌تنهایی برای رتبه‌بندی کافی نیست، اما همچنان بخشی از ساختار پیچیده رتبه‌بندی گوگل را تشکیل می‌دهد.
2. الگوریتم Panda: کیفیت محتوا، دشمن محتوای بی‌ارزش
الگوریتم پاندا که در سال 2011 معرفی شد، به‌صورت خاص برای مقابله با محتوای بی‌کیفیت، کپی‌شده و کم‌ارزش طراحی شده است. این الگوریتم محتوای یک وب‌سایت را از نظر عمق، اصالت، و ارزش افزوده بررسی می‌کند. پاندا تأکید دارد که صفحات وب باید برای کاربران ارزشمند باشند، نه فقط برای رتبه‌بندی در گوگل. اگر سایتی شامل محتوای تکراری، پر از تبلیغات آنلاین یا کم‌کیفیت باشد، توسط این الگوریتم جریمه شده و رتبه آن در نتایج جستجو کاهش می‌یابد.
3. الگوریتم Penguin: محافظ لینک‌های طبیعی
الگوریتم پنگوئن که اولین‌بار در سال 2012 معرفی شد، بر نظارت و تنظیم کیفیت لینک‌های ورودی به وب‌سایت‌ها تمرکز دارد. هدف اصلی این الگوریتم شناسایی و مقابله با تاکتیک‌های اسپم و لینک‌سازی غیرطبیعی است که با هدف دستکاری رتبه‌بندی انجام می‌شوند. پنگوئن لینک‌هایی که از سایت‌های کم‌کیفیت، غیرمرتبط یا به‌صورت خریداری‌شده ایجاد شده‌اند را شناسایی و بی‌اثر می‌کند. این الگوریتم باعث شد که کیفیت لینک‌سازی در فضای وب اهمیت بیشتری پیدا کند و تأکید بر طبیعی بودن و مرتبط بودن لینک‌ها افزایش یابد.
4. الگوریتم Hummingbird
الگوریتم مرغ مگس‌خوار در سال 2013 با هدف بهبود درک معنایی جستجو معرفی شد. این الگوریتم تلاش می‌کند تا فراتر از کلمات کلیدی، معنای واقعی جستجوی کاربران را درک کند. به کمک مرغ مگس‌خوار، گوگل توانایی پیدا کردن نتایج مرتبط با جستجوهای طولانی و پرسش‌های پیچیده را پیدا کرد. این الگوریتم با تمرکز بر مفهوم جستجو به جای کلمات کلیدی منفرد، بنیان‌گذار سیستم‌های پیشرفته‌تر معنایی مانند RankBrain و BERT شد.
5. الگوریتم RankBrain
RankBrain که در سال 2015 معرفی شد، یکی از اولین الگوریتم های گوگل بود که از یادگیری ماشین بهره گرفت. این الگوریتم به گوگل کمک می‌کند تا جستجوهای پیچیده و حتی ناشناخته را درک کرده و مرتبط‌ترین نتایج را ارائه دهد. RankBrain داده‌های قبلی جستجو را تحلیل کرده و رفتار کاربران را برای ارائه نتایج بهینه‌تر پیش‌بینی می‌کند. یکی از ویژگی‌های کلیدی این الگوریتم توانایی تفسیر و رتبه‌بندی صفحات بر اساس میزان تطابق آنها با نیاز واقعی کاربر است، حتی اگر کلمات کلیدی جستجو مستقیماً با محتوا تطابق نداشته باشند.
6. الگوریتم BERT: پردازش زبان طبیعی برای درک بهتر متن
الگوریتم BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) در سال 2019 معرفی شد و نقطه عطفی در درک زبان طبیعی توسط گوگل بود. این الگوریتم از فناوری پیشرفته یادگیری عمیق برای تحلیل دقیق‌تر زمینه و مفاهیم متن بهره می‌گیرد. BERT می‌تواند تفاوت‌های ظریف معنایی در جملات را تشخیص دهد و نتایجی مرتبط‌تر با مقصود کاربر ارائه دهد. برای مثال، در جملاتی که از کلمات چندمعنایی استفاده می‌شود، این الگوریتم می‌تواند با توجه به متن اطراف کلمات، معنای دقیق‌تر را استخراج کند.
7. الگوریتم Mobile-First Indexing: سازگاری با دنیای موبایل
با رشد چشمگیر استفاده از دستگاه‌های موبایل، گوگل در سال 2016 الگوریتم Mobile-First Indexing را معرفی کرد. این الگوریتم تأکید دارد که نسخه موبایلی یک سایت باید بهینه باشد، زیرا گوگل رتبه‌بندی سایت‌ها را بر اساس نسخه موبایلی آنها انجام می‌دهد. این تغییر باعث شد که طراحی واکنش‌گرا (Responsive Design) و سرعت بارگذاری صفحات موبایلی اهمیت بیشتری پیدا کند. سایت‌هایی که نسخه موبایلی ضعیفی دارند ممکن است رتبه پایین‌تری در نتایج جستجو کسب کنند.
8. الگوریتم E-A-T: تخصص، اعتبار، و اعتماد
E-A-T که مخفف Expertise (تخصص)، Authoritativeness (اعتبار) و Trustworthiness (اعتماد) است، یکی از اصول کلیدی در الگوریتم های گوگل برای ارزیابی کیفیت محتوا است. این سیستم به‌ویژه در موضوعات حساس مانند سلامت، مالی و حقوقی (که با عنوان YMYL یا Your Money Your Life شناخته می‌شوند) اهمیت دارد. محتوایی که توسط افراد متخصص و معتبر نوشته شده باشد و درعین‌حال اطلاعات دقیقی ارائه دهد، از دید این الگوریتم ارزشمندتر خواهد بود. این الگوریتم باعث شد که اعتبار نویسنده و منابع محتوا اهمیت بیشتری پیدا کند.
9. الگوریتم Core Updates: تغییرات اساسی در رتبه‌بندی
الگوریتم‌های Core Updates مجموعه‌ای از تغییرات بزرگ و اساسی هستند که گوگل چندین بار در سال برای بهبود کیفیت نتایج جستجو معرفی می‌کند. این به‌روزرسانی‌ها معمولاً تأثیر گسترده‌ای بر رتبه‌بندی صفحات وب دارند و ممکن است منجر به تغییر جایگاه بسیاری از سایت‌ها شوند. هدف Core Updates ارتقای تجربه کاربری و تطبیق الگوریتم های گوگل با جدیدترین استانداردهای کیفیت و مرتبط بودن است.
10. الگوریتم Local Search: جستجوی مکان‌محور
الگوریتم Local Search به طور خاص برای ارائه نتایج جستجو بر اساس موقعیت جغرافیایی کاربر طراحی شده است. این سیستم اطلاعاتی مانند نظرات کاربران، نزدیکی به موقعیت جغرافیایی و میزان فعالیت کسب‌وکارها را تحلیل می‌کند تا بهترین نتایج محلی را ارائه دهد. بهینه‌سازی پروفایل Google My Business و مدیریت نظرات کاربران برای بهره‌مندی از این الگوریتم بسیار مهم است.
11. الگوریتم Google Dance: رقص گوگلی!
الگوریتم Google Dance به تغییرات موقتی رتبه‌بندی صفحات در نتایج جستجوی گوگل متکی است که معمولاً در زمان به‌روزرسانی الگوریتم‌ها یا ایندکس‌ها رخ می‌دهد. این الگوریتم به گوگل اجازه می‌دهد نتایج جستجو را بازتنظیم کند و بررسی کند کدام سایت‌ها شایستگی بیشتری برای نمایش در موقعیت‌های بالاتر دارند. گوگل دنس معمولاً در دوره‌های کوتاه رخ می‌دهد و در واقع بخشی از فرآیند بررسی و متعادل‌سازی الگوریتم‌های اصلی است.
12. الگوریتم Freshness: تأکید بر محتوای تازه
الگوریتم Freshness در سال 2011 معرفی شد و با هدف اولویت‌بندی محتواهای تازه و به‌روز شده در نتایج جستجو طراحی شده است. در لیست الگوریتم های گوگل، این الگوریتم به‌ویژه برای جستجوهای مرتبط با اخبار، رویدادهای جاری یا موضوعات متغیر اهمیت دارد. برای مثال، در جستجوهای مرتبط با یک رویداد ورزشی یا عرضه محصول جدید، صفحات با محتوای تازه شانس بیشتری برای قرار گرفتن در صدر نتایج دارند. این الگوریتم بر اهمیت به‌روزرسانی منظم محتوا تأکید دارد.
13. الگوریتم Pirate: مقابله با محتوای دزدی
همان‌طور که اشاره شد، این تنوع در طول زمان بسیار وسیع بود. الگوریتم Pirate که در سال 2012 معرفی شد، به‌طور خاص برای مقابله با نقض حقوق مالکیت معنوی طراحی شده است. این الگوریتم سایت‌هایی را که محتوای دزدی یا بدون مجوز منتشر می‌کنند، شناسایی و رتبه آنها را در نتایج جستجو کاهش می‌دهد.
Pirate تأثیر زیادی در کاهش دسترسی کاربران به سایت‌های تورنت، پلتفرم‌های غیرقانونی دانلود و سایت‌هایی که حقوق کپی‌رایت را نقض می‌کنند، داشته است.
14. الگوریتم Possum: بهبود جستجوی محلی
علاوه بر سیزده مورد قبلی، الگوریتم Possum در سال 2016 معرفی شد و به بهبود نتایج جستجوی محلی کمک کرد. این الگوریتم نتایج جستجو را بر اساس موقعیت مکانی کاربر و همچنین مکان کسب‌وکارها تنظیم می‌کند. برای مثال، اگر دو کسب‌وکار مشابه در یک منطقه فعالیت کنند، Possum تلاش می‌کند نتایج را متنوع‌تر کرده و کسب‌وکارهای نزدیک به موقعیت کاربر را در اولویت قرار دهد. این الگوریتم همچنین به کاهش اسپم در جستجوهای محلی کمک کرده است.
15. الگوریتم Caffeine: سرعت در ایندکس و به‌روزرسانی
الگوریتم Caffeine در سال 2010 لانچ شد و تمرکز آن بر افزایش سرعت ایندکس کردن صفحات وب و نمایش سریع‌تر محتوای جدید در نتایج جستجو بود. این الگوریتم ساختار ایندکس گوگل را بهینه کرد و امکان به‌روزرسانی لحظه‌ای اطلاعات را فراهم آورد. Caffeine به گوگل این قابلیت را داد که محتوای تازه را به‌سرعت پردازش و در دسترس کاربران قرار دهد که برای سایت‌های خبری و وبلاگ‌ها بسیار مفید بود.
16. الگوریتم Medic: تمرکز بر سایت‌های YMYL
این الگوریتم سایت‌هایی که به موضوعات حساس مانند سلامت، مالی، و حقوقی می‌پردازند را به‌دقت بررسی می‌کند تا از ارائه اطلاعات نادرست جلوگیری شود. Medic کیفیت محتوا، تخصص نویسنده و اعتبار منابع را ارزیابی می‌کند و سایت‌هایی که در این حوزه‌ها بی‌کیفیت هستند را جریمه می‌کند.
17. الگوریتم Top Heavy: مقابله با تبلیغات زیاد
الگوریتم Top Heavy در سال 2012 معرفی شد و برای جریمه کردن سایت‌هایی طراحی شد که بیش از حد از تبلیغات در بخش بالای صفحه استفاده می‌کنند. این الگوریتم بر تجربه کاربری تمرکز دارد و سایت‌هایی که محتوای اصلی آنها به دلیل تبلیغات فراوان قابل دسترسی نیست را در رتبه‌های پایین‌تری قرار می‌دهد. این تغییر باعث شد که سایت‌ها به تعادل در نمایش تبلیغات و ارائه محتوای مفید توجه بیشتری کنند.
18. الگوریتم Mobile-Friendly: بهینه‌سازی برای دستگاه‌های موبایل
در رتبه بعدی، الگوریتم Mobile-Friendly که در سال 2015 معرفی شد، به‌طور خاص بر رتبه‌بندی سایت‌هایی تأثیر می‌گذارد که برای دستگاه‌های موبایل بهینه شده‌اند. سایت‌هایی که طراحی واکنش‌گرا، سرعت بارگذاری بالا، و تجربه کاربری مناسبی در موبایل دارند، در جستجوهای انجام‌شده از طریق موبایل رتبه بالاتری کسب می‌کنند.
19. الگوریتم Brackets: بهینه‌سازی نتایج مرتبط
در همین جریان، الگوریتم Brackets در سال 2018 معرفی شد و هدف آن بهبود ارائه نتایج مرتبط در پاسخ به جستجوهای کلی و چندمنظوره بود. این الگوریتم تأثیر زیادی بر نمایش بهتر سایت‌های کوچک‌تر و محتوای مفید ولی کمتر شناخته‌شده داشت. Brackets به محتوایی که نیازهای خاص کاربران را برآورده می‌کند، حتی اگر به‌اندازه سایت‌های بزرگ معروف نباشد، شانس بیشتری برای دیده شدن می‌دهد.
20. الگوریتم Neural Matching
و گزینه بیستم لیست، الگوریتم Neural Matching در سال 2018 معرفی شد و با استفاده از فناوری یادگیری ماشین، ارتباط معنایی عمیق بین عبارت جستجو و محتوای صفحات وب را شناسایی می‌کند. این الگوریتم به گوگل کمک می‌کند تا حتی اگر کلمات کلیدی دقیق در متن وجود نداشته باشند، مفاهیم مشابه و مرتبط را پیدا کرده و نمایش دهد.
سخن پایانی
در این راهنمای تخصصی، در خصوص همه الگوریتم های گوگل از گذشته تاکنون و کارکرد آنها گفتیم. الگوریتم های گوگل ستون فقرات موتور جستجوی این شرکت هستند که با استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و تحلیل داده، تجربه‌ای بهینه و دقیق برای کاربران فراهم می‌کنند.
این الگوریتم‌ها به طور مداوم به‌روزرسانی می‌شوند تا محتوای باکیفیت و مرتبط را برجسته کرده و با محتوای بی‌کیفیت یا اسپم مقابله کنند. هر الگوریتم، از پیج رنک تا برت، نقشی مشخص در بهبود نتایج جستجو دارد و بر ابعاد مختلفی مانند کیفیت محتوا، لینک‌ها، تجربه کاربری و درک معنایی جستجو تمرکز می‌کند. هدف نهایی این سیستم‌ها، ارائه اطلاعات دقیق و مفید به کاربران، و ارتقای استانداردهای وب است.
سوالات متداول
الگوریتم گوگل چیست؟
سیستمی از قوانین و فناوری‌های هوش مصنوعی است که صفحات وب را برای نمایش در نتایج جستجو رتبه‌بندی می‌کند.
چگونه الگوریتم گوگل محتوا را ارزیابی می‌کند؟
بر اساس معیارهایی مانند ارتباط، کیفیت، اعتبار و تجربه کاربری.
آیا الگوریتم های گوگل ثابت هستند؟
خیر، گوگل به طور مداوم الگوریتم‌های خود را به‌روزرسانی می‌کند تا نتایج جستجو بهینه شوند.
چگونه می‌توان تأثیر الگوریتم‌ها بر سایت خود را فهمید؟
از ابزارهای تحلیل سئو مانند گوگل آنالیتیکس و گوگل سرچ کنسول استفاده کنید.
چگونه از جریمه‌های الگوریتم گوگل جلوگیری کنیم؟
تولید محتوای باکیفیت، لینک‌سازی طبیعی و رعایت اصول سئو.
دیدگاهتان را بنویسید