معرفی 20 تا از الگوریتم های گوگل | مهمترین الگوریتم های گوگل

الگوریتم‌های گوگل مکانیزم‌های پیچیده‌ای هستند که برای بازیابی اطلاعات از فهرست جستجوی آن و ارائه اطلاعات به یک پرس‌وجو استفاده می‌شوند. الگوریتم‌ها میلیاردها محتوا را در فهرست گوگل جستجو می‌کنند و به دنبال عبارات و کلمات کلیدی منطبق با پرس و جو می‌گردند.

گوگل جزئیات الگوریتم رتبه بندی جستجوی خود را خصوصی نگه می دارد اما از صدها معیار خاص برای رتبه بندی محتوا از جمله بک لینک ها، سرعت صفحه و کیفیت محتوا استفاده می کند. این شرکت جستجو همچنین به طور مرتب الگوریتم خود را به روزرسانی می کند تا کیفیت نتایج جستجو را بهبود بخشد و از هرزنامه ها در پلتفرم جلوگیری کند. در این صفحه قصد داریم شما را با انواع الگوریتم های گوگل آشنا کنیم .

20 تا از مهمترین الگوریتم های گوگل که در رنکینگ تاثیر زیادی دارند :

الگوریتم پاندا

اوایل سال 2011، گوگل الگوریتم پاندا را راه‌اندازی کرد، الگوریتمی که هدف آن فیلتر کردن وب‌سایت‌هایی با محتوای نازک و بی‌کیفیت بود. گوگل تا به امروز به طور مستمر در حال مبارزه با محتوای بی‌کیفیت است و به‌طور مرتب به‌روزرسانی‌های جدیدی برای مقابله با این مشکل منتشر می‌کند.

با این حال، الگوریتم پاندا یکی از مهم‌ترین به‌روزرسانی‌های تاریخ گوگل بود. این آغاز یک سری بررسی‌های کنترلی عمده بود. گوگل پاندا میزان محتوای ضعیف و اسپم را در صفحات نتایج جستجو (SERPs) کاهش داد و به وب‌سایت‌های باکیفیت‌تر کمک کرد تا به صدر نتایج برسند.

یکی از اهداف اصلی الگوریتم پاندا، «مزارع محتوا» بود. این سایت‌ها محتوای بی‌کیفیت زیادی تولید می‌کردند که صرفاً به دلیل حجم زیاد محتوا رتبه بالایی داشتند. برای گوگل که همواره در تلاش برای ارائه نتایج با کیفیت و تجربه کاربری بهینه بود، این مسئله اهمیت زیادی داشت. با استفاده از الگوریتم پاندا، گوگل ضربه بزرگی به اسپمرهای محتوا وارد کرد و در حذف مزارع محتوا گام‌های جدی برداشت.

از زمان راه‌اندازی، الگوریتم پاندا به یکی از سیگنال‌های اصلی رتبه‌بندی گوگل تبدیل شده است. این الگوریتم به‌طور مداوم در حال توسعه است تا ارزیابی آن از محتوای بی‌کیفیت پیچیده‌تر شود و سطح مورد نیاز برای وب‌سایت‌هایی که مایل به کسب رتبه خوب هستند را افزایش دهد.

الگوریتم پنگوئن

در ادامه‌ی به‌روزرسانی الگوریتم پاندا، به‌روزرسانی الگوریتم پنگوئن در سال 2012 توسط گوگل اعلام شد. هدف از طراحی و اجرای این الگوریتم، حذف و از بین بردن لینک‌های اسپم و مقابله با سایت‌هایی بود که با استفاده از تکنیک‌های سئو کلاه سیاه به دنبال ایجاد لینک‌های غیرطبیعی و رشد غیرمجاز بودند.

الگوریتم پنگوئن که بر اساس هوش مصنوعی ساخته شده است، مانند یک کودک همواره در حال یادگیری است و قدرت تحلیل و درک آن به مرور زمان ارتقا می‌یابد. از سال ۲۰۱۷، این الگوریتم به عنوان بخشی از الگوریتم اصلی گوگل شناخته شده است . الگوریتم پنگوئن در فواصل زمانی مختلف وب‌سایت‌ها را مورد آنالیز و بررسی قرار میدهد و در صورت شناسایی لینک‌سازی اسپم یا غیرطبیعی، ممکن است سایت متخلف را جریمه و یا از نتایج جستجو حذف نماید.

برای اطلاعات بیشتر از الگوریتم پنگوئن پیشنهاد میشود که مقاله راهنمای کامل بروز رسانی الگوریتم پنگوئن گوگل Google Penguin نیز مطالعه شود

الگوریتم مرغ مگس خوار

الگوریتم مرغ مگس‌خوار (Hummingbird Algorithm) یکی از الگوریتم‌های مهم گوگل است که در سال 2013 معرفی شد. هدف اصلی این الگوریتم، بهبود دقت نتایج جستجو و فراهم کردن پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تر به کاربران بود. برخلاف به‌روزرسانی‌های قبلی گوگل که بیشتر روی بهینه‌سازی و فیلتر کردن محتوای با کیفیت پایین تمرکز داشتند، الگوریتم مرغ مگس‌خوار یک بازنگری اساسی در چگونگی فهمیدن و پردازش درخواست‌های جستجو توسط گوگل بود.

ویژگی‌های اصلی الگوریتم مرغ مگس‌خوار

1. فهم بهتر معانی:

این الگوریتم به گوگل کمک می‌کند تا درخواست‌های جستجوی کاربران را بهتر بفهمد و معنای آن‌ها را دقیق‌تر درک کند. به جای تمرکز کردن صرفاً بر روی کلمات کلیدی، مرغ مگس‌خوار سعی می‌کند تا مفهوم کلی جستجو را درک کند.

2. پاسخ به جستجوهای محاوره‌ای:

یکی از اهداف اصلی این الگوریتم، پاسخگویی به جستجوهای محاوره‌ای یا طبیعی است. به عبارت دیگر، وقتی کاربران سوالات خود را به صورت محاوره‌ای و طبیعی می‌پرسند، گوگل با استفاده از این الگوریتم می‌تواند پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهد.

3. تطبیق معنایی:

الگوریتم مرغ مگس‌خوار سعی می‌کند تا نتایج جستجو را بر اساس تطبیق معنایی (Semantic Matching) بین جستجوی کاربر و محتوای وب تنظیم کند.

4. تاثیر روی سئو:

به روز رسانی الگوریتم مرغ مگس‌خوار باعث شد که بهینه‌سازی وب‌سایت‌ها (SEO) نیز به سمت تولید محتوای باکیفیت و متناسب با نیاز کاربر تغییر کند. دیگر تمرکز صرفاً روی کلمات کلیدی و تعداد آن‌ها نبود، بلکه ارتباط محتوای صفحه با درخواست‌های جستجوی کاربران اهمیت بیشتری پیدا کرد.

به طور کلی، الگوریتم مرغ مگس‌خوار نشان‌دهنده تغییر رویکرد گوگل از جستجوی کلمات کلیدی به جستجوی معنایی بود، که به بهبود تجربه کاربری و ارائه نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تر منجر شد.

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی VERTEX  گوگل

الگوریتم رنک برین (Rank Brain)

الگوریتم رنک‌برین بخش مهمی از الگوریتم گوگل است که از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ برای یادگیری درباره کاربران و نحوه پاسخ‌دهی آنها به نتایج جستجو، به‌ویژه در مورد جستجوهای جدید و نادیده‌گرفته‌شده، استفاده می‌کند. این برنامه به بررسی واکنش‌های افراد می‌پردازد، معنی جستجو و اطلاعات مورد نیاز کاربران را درک می‌کند.

این فناوری به منظور کمک به گوگل در پردازش تقریباً ۱۵٪ از جستجوهایی که هر روز وارد می‌شود و قبلاً هرگز دیده نشده است، توسعه یافته است. رنک‌برین در اکتبر ۲۰۱۵ معرفی شد و از آن زمان به سومین سیگنال مهم رتبه‌بندی تبدیل شده است. اکنون، رنک‌برین در اکثر جستجوهایی که وارد گوگل می‌شود، نقش دارد.

ویژگی‌های اصلی RankBrain

1. یادگیری ماشین (Machine Learning):

الگوریتم رنک برین از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای پردازش و تحلیل جستجوهای پیچیده و غیرمعمول استفاده می‌کند. به این معنی که این الگوریتم می‌تواند با یادگیری از داده‌های جستجو و تعاملات                کاربران، نتایج جستجو را بهینه کند.

2. پردازش زبان طبیعی:

این الگوریتم به گوگل کمک می‌کند تا معنای دقیق پرسش‌های جستجو را بهتر درک کند، حتی اگر پرسش‌ها به‌طور غیر معمولی فرموله شده باشند.

3. سازگاری با تغییرات زبان:

الگوریتم رنک برین قادر است به تغییرات زبانی و اصطلاحات جدید واکنش نشان دهد و نتایج جستجو را بر اساس این تغییرات مرتب و تنظیم کند.

4.  بهبود تجربه کاربری:

هدف نهایی RankBrain بهبود تجربه کاربری با ارائه نتایج جستجو است که با نیت و هدف واقعی کاربران بهتر هم‌راستا باشد.  با استفاده از RankBrain، گوگل قادر است جستجوهای پیچیده‌تری را پردازش کند و      نتایج بهتری ارائه دهد، که به نوبه خود باعث افزایش دقت و رضایت کاربران از نتایج جستجو می‌شود.

الگوریتم موبایل فرست ایندکس (Mobile-First Indexing)

الگوریتم موبایل فرست ایندکس (Mobile-First Index) یکی از الگوریتم‌های گوگل است که از سال ۲۰۱۶ به صورت تدریجی معرفی و پیاده‌سازی شد. هدف اصلی این الگوریتم بهبود تجربه کاربری در دستگاه‌های موبایل است.

در گذشته، گوگل ابتدا نسخه دسکتاپ یک وب‌سایت را برای ایندکس و رتبه‌بندی در نتایج جستجو بررسی می‌کرد و سپس، در صورتی که نسخه موبایل وجود داشت، آن را نیز مورد ارزیابی قرار می‌داد. اما با افزایش استفاده کاربران از دستگاه‌های موبایل برای جستجو و مرور اینترنت، گوگل تصمیم گرفت که تمرکز خود را به نسخه موبایلی سایت‌ها معطوف کند.

الگوریتم موبایل فرست ایندکس به این معناست که گوگل ابتدا نسخه موبایل یک وب‌سایت را برای ایندکس و رتبه‌بندی مورد بررسی قرار می‌دهد. اگر یک وب‌سایت دارای نسخه موبایل مناسبی نباشد، ممکن است در نتایج جستجو رتبه‌ی پایین‌تری کسب کند، حتی اگر نسخه دسکتاپ آن بسیار بهینه و مناسب باشد.

الگوریتم مدیک (Medic)

الگوریتم مدیک (Medic) یکی از الگوریتم‌های جستجو در گوگل است که به‌ویژه بر روی کیفیت و صحت محتوای مرتبط با موضوعات پزشکی و سلامت تمرکز دارد. این الگوریتم به طور خاص برای ارزیابی و رتبه‌بندی محتوای پزشکی طراحی شده است تا کاربران اطلاعات دقیق و معتبر دریافت کنند.

ویژگی‌های اصلی الگوریتم مدیک شامل موارد زیر است:

1. اولویت به منابع معتبر:

این الگوریتم به منابعی که از نظر علمی و پزشکی معتبر و شناخته‌شده هستند، اهمیت بیشتری می‌دهد. برای مثال، مقالات منتشرشده درمجلات معتبر پزشکی و وب‌سایت‌های بهداشت و درمان معتبر،            رتبه بهتری خواهند داشت.

2. ارزیابی تخصص و اعتبار نویسنده:

الگوریتم مدیک به تخصص و اعتبار نویسندگان مقالات پزشکی توجه می‌کند. نویسندگانی که دارای مدارک تخصصی و تجربه‌های معتبر در زمینه پزشکی هستند، محتواهای آن‌ها بالاترین رتبه را دریافت می‌کند.

3. توجه به صحت اطلاعات:

صحت و دقت اطلاعات پزشکی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. الگوریتم مدیک محتوایی که شامل اطلاعات نادرست یا غیر علمی باشد، کاهش رتبه خواهد داشت.

4. به‌روزرسانی محتوا:

در الگوریتم مدیک اطلاعات پزشکی باید مطابق با به روزترین و جدیدترین یافته‌های علمی باشد. این الگوریتم به طور منظم به‌روزرسانی‌های محتوای پزشکی را در نظر و مورد بررسی قرار میدهد.

در نتیجه، هدف اصلی الگوریتم مدیک این است که اطمینان حاصل کند که کاربران به اطلاعات پزشکی معتبر و علمی دسترسی پیدا کنند و از دریافت اطلاعات نادرست و غیر دقیق جلوگیری شود.

الگوریتم برت(Bert)

الگوریتم (BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers یکی از مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق است که توسط گوگل توسعه یافته است. BERT به ویژه برای پردازش زبان طبیعی (NLP) طراحی شده و به طور گسترده‌ای در جستجو و تحلیل متون مورد استفاده قرار می‌گیرد.

ویژگی‌های کلیدی BERT به شرح زیر است:

1.مدل دوجهته (Bidirectional):

برخلاف بسیاری از مدل‌های قبلی که به صورت یک‌طرفه متن را پردازش می‌کردند (از چپ به راست یا از راست به چپ)، BERT به صورت همزمان متن را از هر دو طرف بررسی می‌کند. این ویژگی به مدل کمک       می‌کند تا زمینه‌های معنایی و روابط بین کلمات را بهتر درک کند.

2. پیش‌آموزش و انتقال یادگیری:

الگوریتم برت ابتدا با استفاده از یک فرآیند به نام پیش‌آموزش، روی حجم زیادی از متن‌ها آموزش می‌بیند تا دانش عمومی درباره زبان را کسب کند. سپس، این مدل می‌تواند برای وظایف خاص‌تر مانند                     طبقه‌بندی متون، شناسایی موجودیت‌های نامدار، یا پاسخ‌دهی به سوالات، با استفاده از تکنیک‌های انتقال یادگیری (transfer learning) تنظیم شود.

3. سازوکار توجه (Attention Mechanism):

BERT از سازوکار توجه (Attention Mechanism) در معماری Transformer بهره می‌برد، که به مدل اجازه می‌دهد تا به هر کلمه یا بخش از متن توجه کرده و ارتباطات مهم را شناسایی کند.

4. پشتیبانی از چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning):

Bert قادر است که برای چندین وظیفه مختلف NLP به طور همزمان آموزش ببیند، از جمله پیش‌بینی کلمات پنهان و درک روابط بین جملات.

BERT به عنوان یک پیشرفت بزرگ در پردازش زبان طبیعی به شمار می‌رود و به طور قابل توجهی دقت مدل‌های NLP را در بسیاری از وظایف بهبود بخشیده است. این مدل به طور گسترده در جستجوی گوگل و     دیگر کاربردهای تحلیل متنی استفاده می‌شود.

 الگوریتم کر ( core)

الگوریتم Core گوگل به مجموعه‌ای از الگوریتم‌های اصلی جستجو و رتبه‌بندی گوگل اطلاق می‌شود که برای بهبود نتایج جستجو و ارزیابی کیفیت وب‌سایت‌ها استفاده می‌شود. این الگوریتم‌ها به طور مداوم به‌روزرسانی و بهینه‌سازی می‌شوند تا بتوانند نتایج بهتری را برای کاربران ارائه دهند.

برخی ویژگی‌های کلیدی الگوریتم‌های Core گوگل عبارتند از:

1.بهبود کیفیت محتوا:

الگوریتم‌ Core به ارزیابی کیفیت و اصالت محتوا پرداخته و سایت‌هایی با محتوای باکیفیت و مرتبط را در نتایج جستجو بالا می‌آورند.

2. توجه به تجربه کاربری:

این الگوریتم‌ها به عوامل مختلفی از جمله سرعت بارگذاری صفحات، طراحی واکنش‌گرا و قابلیت دسترسی توجه می‌کنند تا تجربه کاربری بهتری را فراهم کنند.

3. درک بهتر مفاهیم و جستجو:

الگوریتم‌های Core به کمک تکنولوژی‌هایی مانند ماشینی لرنینگ و پردازش زبان طبیعی، توانایی بهتری در درک مقصود کاربران و محتوای صفحات پیدا کرده‌اند.

4. پیشرفت‌های مداوم:

الگوریتم‌های Core به طور منظم به‌روزرسانی می‌شوند تا با تغییرات وب و نیازهای کاربران هماهنگ باشند.  به طور کلی، الگوریتم‌های Core گوگل برای ارائه نتایج جستجو بهینه و مرتبط طراحی شده‌اند و به           مرور زمان با بهبود تکنولوژی‌های جستجو و تغییرات در رفتار کاربران، تغییر و بهبود می‌یابند.

الگوریتم هلپ فول کانتنت (Helpful Content)

گوگل به روز رسانی محتوای مفید(Helpful content)  را در اواسط سال 2022 راه اندازی کرد. این به‌روزرسانی جدید و بزرگ الگوریتم «محتوا را مورد هدف قرار می‌دهد که به نظر می‌رسد در درجه اول برای رتبه‌بندی خوب در موتورهای جستجو ایجاد شده و بعد برای کمک یا اطلاع‌رسانی به مردم میباشد». این الگوریتم در سراسر سایت اعمال می شود.

ویژگی‌های کلیدی الگوریتم Helpful Content:

1.تمرکز بر تجربه کاربری:

الگوریتم هلپ فول کانتنت به دنبال این است که محتوای تولید شده به طور خاص برای کاربران ایجاد شده باشد و تنها برای جلب رتبه بالا در نتایج جستجو نباشد . این به معنای این است که محتوای مفید و با        کیفیت که نیازهای واقعی کاربران را برآورده می‌کند، شانس بیشتری برای نمایش در نتایج را جستجو دارد.

2. ارزیابی تخصصی بودن محتوا:

این الگوریتم به دنبال شناسایی محتوای معتبر و تخصصی است. محتوایی که به درستی به سوالات کاربران پاسخ می‌دهد و اطلاعات دقیق و قابل اطمینان ارائه می‌دهد، بیشتر مورد توجه قرار می‌گیرد.

3. جلوگیری از استفاده از تکنیک‌های فریبنده:

این الگوریتم به دنبال کاهش تأثیر صفحاتی است که از تکنیک‌های سئو کلاه سیاه یا فریبنده استفاده می‌کنند تا رتبه بالاتری کسب کنند، بدون اینکه محتوای ارزشمندی ارائه دهند.

4. فراخوان به تولید محتوای واقعی:

این الگوریتم از وب‌مستران و نویسندگان محتوا می‌خواهد که به تولید محتوای اصلی و مفید بپردازند و از کپی‌برداری و محتوای سطحی خودداری کنند.

ویژگی های الگوریتم هلپ فول کانتنت الگوریتم:

افزایش کیفیت جستجو:

با اعمال این الگوریتم، گوگل تلاش می‌کند که نتایج جستجو را بهبود بخشد و محتوای با کیفیت بالا را در اولویت قرار دهد.

تغییر در رتبه‌بندی نتایج:

وب‌سایت‌هایی که محتوای مفید و اصلی دارند، احتمالاً رتبه بهتری خواهند داشت. برعکس، صفحاتی که محتوای کم‌کیفیت یا تکراری دارند، ممکن است کاهش رتبه را تجربه کنند.

با استفاده الگوریتم هلپ فول کانتنت ، گوگل به دنبال ایجاد تجربه جستجویی بهتر برای کاربران است و اطمینان می‌یابد که کاربران به محتوای مفید و مرتبط دسترسی پیدا کنند.

الگوریتم اسپم (Spam Update )

در ژوئن 2024 گوگل از یک به روز رسانی دیگر به نام اسپم (Spam) رونمایی کرد. به‌روزرسانی الگوریتم اسپم گوگل بخشی از تلاش‌های مداوم این شرکت برای پاک‌سازی نتایج جستجو است که به وب‌سایت‌هایی هدف می‌زند که از روش‌های فریبکارانه برای بالا بردن رتبه خود استفاده می‌کنند. این روش‌ها معمولاً شامل شیوه‌های اسپم یا فریبنده‌ای مانند پر کردن صفحات با کلمات کلیدی، پنهان‌سازی (زمانی که نسخه‌های مختلف وب‌سایت شما به موتورهای جستجو و کاربران نمایش داده می‌شود) و محتوای کم‌کیفیت که تنها برای فریب سیستم طراحی شده است، می‌باشد.

 تغییرات کلیدی Spam

در اینجا برخی از تغییرات اصلی که توسط به‌روزرسانی ضد اسپم گوگل معرفی شده است، آمده است:

1.بهبود شناسایی اسپم:

گوگل الگوریتم‌های خود را برای شناسایی بهتر روش‌های اسپم و جریمه کردن وب‌سایت‌هایی که از این روش‌ها استفاده می‌کنند، ارتقا داده است. این به این معنی است که وب‌سایت‌هایی که محتوای                 کم‌ارزش، تبلیغات زیاد یا طرح‌های پیوندی مشکوک دارند، احتمال دارد بیشتر جریمه شوند.

2. تمرکز بر تجربه کاربری:

الگوریتم ضد اسپم بر اهمیت تجربه کاربری تاکید دارد. وب‌سایت‌هایی که محتوای باکیفیت و مرتبط و تجربه کاربری مثبت ارائه می‌دهند، بیشترین بهره را خواهند برد. عناصری که تجربه کاربری را بهبود می‌بخشند. شامل طراحی مناسب برای موبایل، زمان‌های بارگذاری سریع و ناوبری آسان هستند.

3. افزایش شفافیت:

آخرین به‌روزرسانی ضد اسپم گوگل همچنین به دنبال افزایش شفافیت است. وب‌سایت‌ها باید اطلاعات تماس واضح، صفحه “درباره ما” و سیاست‌های حریم خصوصی داشته باشند. این امر به ایجاد اعتماد با کاربران و موتورهای جستجو کمک می‌کند.

الگوریتم پاساژ ایندکسینگ (Passage Indexing)

الگوریتم پاساژ ایندکسینگ یک ویژگی جستجوی گوگل است که به الگوریتم‌های گوگل این امکان را می‌دهد که تنها به صفحات وب به‌طور کلی برای مرتبط بودن با یک جستجوی خاص توجه نکنند، بلکه بخش‌ها یا پاراگراف‌های خاص درون آن صفحات را نیز مد نظر قرار دهند.

ویژگی های الگوریتم passage indexing

1.افزایش رتبه محتوای طولانی‌تر:

این تغییر به محتوای طولانی‌تر کمک می‌کند تا برای کلمات کلیدی خاص‌تر رتبه بالاتری کسب کند.

2. تمرکز بر کاربران به جای ربات‌های گوگل:

این بدان معناست که گوگل می خواهد به ما نشان بدهد که می‌خواهد صاحبان سایت‌ها بیشتر بر روی ایجاد محتوایی که برای کاربران مفید است، تمرکز کنند تا بر روی آنچه که ربات‌های جستجو می‌خواهند.

3.کلمات کلیدی بلندتر از همیشه مهم‌ترند:

کلمات کلیدی طولانی و اصطلاحات مرتبط احتمالاً به تحریک شاخص‌گذاری گذرگاه‌ها کمک می‌کنند، بنابراین اطمینان حاصل کنید که عبارات و اصطلاحات طولانی را مانند جستجوی صوتی در محتوای خود                 بگنجانید.

الگوریتم موش کور (Possum)

الگوریتم موش کور (Possum) یکی از به‌روزرسانی‌های مهم در الگوریتم‌های جستجوی گوگل است که در سپتامبر ۲۰۱۶ معرفی شد. این الگوریتم با هدف بهبود نتایج جستجوی محلی (Local Search) طراحی شده است و تأثیر قابل‌توجهی بر رتبه‌بندی وب‌سایت‌ها در نتایج جستجوی محلی داشته است.

این الگوریتم با سایر الگوریتم‌ها متفاوت است، زیرا صفحات وب را ایندکس و رتبه‌بندی نمی‌کند. در عوض، این الگوریتم از طریق Google Maps و Local Finder جستجو می‌کند تا اسپم‌ها را شناسایی و حذف کند. این الگوریتم تنها یکی از چندین رباتی است که گوگل برای حفظ اعتبار نتایج جستجوی خود به کار می‌برد.

الگوریتم گوگل دنس (Google Dance)

الگوریتم  گوگل دنس (Google Dance) به پدیده‌ای اشاره دارد که در آن رتبه‌بندی وب‌سایت‌ها در صفحات نتایج جستجوی گوگل به‌طور قابل توجهی در یک دوره کوتاه نوسان می‌کند. این اتفاق زمانی رخ می‌دهد که گوگل فهرست خود را به‌روزرسانی کرده و رتبه‌بندی صفحات را مجدداً ارزیابی می‌کند.

اگرچه اکنون با پیشرفت الگوریتم‌ها و بهبود فرآیندهای گوگل، این نوع تغییرات و نوسانات کمتر محسوس هستند، اما هنوز هم به‌روزرسانی‌های الگوریتمی می‌تواند باعث تغییرات قابل‌توجهی در رتبه‌بندی نتایج جستجو شود. با این حال، گوگل دنس به عنوان یک مفهوم تاریخی در بهینه‌سازی موتورهای جستجو (SEO) باقی مانده است.

الگوریتم فرشنس (Freshness)

در دنیای سئو (بهینه‌سازی موتورهای جستجو)، الگوریتم (Freshness) یک بخش حیاتی است که به موتورهای جستجو کمک می‌کند تا تعیین کنند که محتوا تا چه اندازه به‌روز و مرتبط است. این الگوریتم طراحی شده تا اطمینان حاصل شود که کاربران اطلاعاتی که به‌روزترین و مرتبط‌ترین هستند را برای جستجوهای خود دریافت کنند.

الگوریتم فرشنس اغلب ارزش بیشتری دارد زیرا احتمال دارد که شامل جدیدترین داده‌ها، بینش‌ها و روندها باشد. برای فعالان سئو، درک نحوه کار الگوریتم تازگی می‌تواند به ایجاد استراتژی‌هایی کمک کند که محتوا را به‌روز و جذاب نگه دارد. این ممکن است شامل به‌روزرسانی منظم مقالات، پست‌های وبلاگ و دیگر انواع محتوا باشد تا رتبه‌بندی جستجو حفظ یا بهبود یابد.

الگوریتم فرشنس می‌تواند به ویژه برای مقالات خبری، پست‌های وبلاگ و موضوعاتی که به طور مداوم در حال تغییر هستند مهم باشد. با بهره‌گیری از این الگوریتم، وب‌سایت‌ها می‌توانند دیدگاه خود را بهبود داده و ترافیک ارگانیک بیشتری جذب کنند.

الگوریتم E-A-T

الگوریتم E-A-T مخفف سه کلمه Expertise (تخصص)، Authoritativeness (اعتبار) و Trustworthiness (قابلیت اطمینان) است که گوگل از آن‌ها برای ارزیابی کیفیت محتواهای وب استفاده می‌کند. این الگوریتم به‌طور مستقیم به رتبه‌بندی صفحات وب در نتایج جستجوی گوگل مرتبط نیست، اما به‌طور غیرمستقیم تأثیر مهمی در بهبود یا کاهش رتبه‌بندی سایت‌ها دارد.

توضیح اجزای E-A-T

ارزیابان کیفیت جستجوی گوگل سه عامل را در نظر می‌گیرند: تخصص، اعتبار، و اعتماد (E-A-T).

تخصص (Expertise):

به معنی داشتن دانش و مهارت‌های لازم در زمینه‌ای است که محتوا درباره آن نوشته شده است. برای مثال، اگر یک مقاله درباره سلامت نوشته شده باشد، باید توسط کسی نوشته شود که دانش لازم در زمینه پزشکی داشته باشد

اعتبار(Authoritativeness):

به اعتبار و شناخت نویسنده یا سایت در میان دیگران اشاره دارد. گوگل به دنبال محتوایی است که توسط منابع معتبر و شناخته شده ارائه شود. لینک‌های ورودی از سایت‌های معتبر به یک سایت یا نویسنده می‌تواند نشان‌دهنده اعتبار بالای آن باشد.

قابلیت اطمینان:(Trustworthiness):

به سطح اطمینانی اشاره دارد که کاربران به محتوای ارائه شده دارند. این شامل شفافیت در اطلاعات، منابع قابل اعتماد و معتبر، و همچنین ارائه محتوای صحیح و دقیق است.

  الگوریتم کبوتر (Pigeon)

الگوریتم Pigeon(کبوتر) یک الگوریتم است که در تاریخ 24 جولای 2014 معرفی شد و برای نتایج جست وجوی محلی کارآمدتر در گوگل ایجاد شده است. بنابراین، وظیفه اصلی آن تطابق صحیح نتایج محلی با پرسش های دقیق کاربران است. زمانی که الگوریتم Pigeon به روز رسانی شد، نتایج ارگانیک با گوگل مپ ادغام  شدند که در نتیجه، موقعیت شرکت هایی که سایت های خود را به خوبی برای یک مکان خاص بهینه سازی کرده بودند بهبود یافتند.

مزایای به‌روزرسانی الگوریتم Pigeon گوگل، به‌روزرسانی Pigeon گوگل مزایای زیادی برای جستجوگران و کسب‌وکارها به همراه داشت. در ادامه به برخی از این مزایا می‌پردازیم:

1. بهبود کیفیت جستجوی محلی Pigeon پارامترهای دقیق‌تری را برای فاصله و مکان به جستجوی محلی اضافه کرد. این امر به گوگل اجازه داد تا نتایج مرتبط و دقیقی را بر اساس موقعیت مکانی کاربر ارائه دهد. این ویژگی به‌طور قابل توجهی به کاربرانی که به دنبال مکان‌های نزدیک بودند، کمک کرد.
2. ادغام با الگوریتم اصلی Pigeon الگوریتم اصلی جستجوی گوگل را با سیگنال‌های جستجوی محلی یکپارچه کرد. این ادغام باعث شد عوامل سئو مانند کیفیت وب‌سایت، ارتباط محتوا و لینک‌های ورودی نقش مهمی در رتبه‌بندی جستجوی محلی ایفا کنند. در نتیجه، سایت‌هایی که حضور وب معتبرتری داشتند، بهبودهایی در دیده‌شدن خود مشاهده کردند.
3. بهبود درک از هدف جستجو Pigeon توانایی گوگل در درک هدف جستجوهای محلی را بهبود بخشید. این به گوگل اجازه داد تا نتایجی ارائه دهد که بهتر با عبارت‌های جستجو و هدف کاربر هماهنگ باشند. در نتیجه، جستجوگران نتایج مفیدتر و دقیق‌تری دریافت کردند.

الگوریتم کافئین (Caffeine algorithm )

الگوریتم گوگل کافئین یک به‌روزرسانی بزرگ در الگوریتم جستجوی گوگل بود که در سال 2010 عرضه شد. این به‌روزرسانی برای بهبود سرعت و دقت نتایج جستجوی گوگل طراحی شده بود و از تکنولوژی‌های جدیدی استفاده می‌کرد که به گوگل اجازه می‌داد صفحات وب را سریع‌تر و کارآمدتر خزش، فهرست‌بندی و رتبه‌بندی کند.

یکی از ویژگی‌های اصلی گوگل کافئین توانایی آن در پردازش اطلاعات به صورت فوری بود. این ویژگی به این معنا بود که محتوای جدید یا به‌روزرسانی شده وب‌سایت‌ها تقریباً بلافاصله فهرست‌بندی شده و در نتایج جستجو نمایش داده می‌شد، که تجربه جستجو را برای کاربران سریع‌تر و مرتبط‌تر می‌کرد.

گوگل کافئین همچنین بهبودهای دیگری را نیز در الگوریتم جستجوی گوگل معرفی کرد، از جمله فهرست‌بندی بهتر تصاویر و ویدئوها، پشتیبانی بهبود یافته از فرمت‌های رسانه‌ای غنی، و درک جامع‌تری از پرسش‌های جستجو و نیت کاربران.

چند ویژگی الگوریتم کافئین

1. سرعت بیشتر ایندکس کردن:

یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های کافئین، افزایش سرعت ایندکس‌کردن محتواهای جدید بود. به‌جای این که گوگل تمام وب‌سایت را یکجا ایندکس کند، با کافئین این کار به‌صورت بخش بخش انجام می‌شود، که این          باعث می‌شود محتوای جدید سریع‌تر در نتایج جستجو نمایش داده شود.

2. پوشش وسیع‌تر وب:

کافئین به گوگل اجازه داد که محتوای بیشتری را از وب ایندکس کند و در نتیجه پایگاه داده گوگل بزرگ‌تر و جامع‌تر شد.

3. بهبود نتایج جستجو:

با این به‌روزرسانی، گوگل قادر بود نتایج جستجو را بر اساس محتوا های جدیدتر و مرتبط‌تر ارائه دهد، که باعث شد کاربران نتایج دقیق‌تر و به‌روزتری دریافت کنند.

4. پشتیبانی بهتر از محتوای چندرسانه‌ای:

کافئین توانایی گوگل در ایندکس‌کردن و پردازش محتوای چندرسانه‌ای مانند تصاویر، ویدئوها و فایل‌های صوتی را افزایش داد.

5. پایداری و انعطاف‌پذیری بیشتر:

ساختار جدید ایندکس‌کردن باعث شد که سیستم جستجوی گوگل پایدارتر و انعطاف‌پذیرتر شود، به این معنی که می‌تواند به تغییرات سریع‌تر واکنش نشان دهد. به طور کلی، الگوریتم کافئین نقطه عطفی در          تاریخ جستجوی گوگل بود که باعث بهبود قابل‌توجهی در تجربه کاربری و کارایی موتور جستجوی این شرکت شد.

الگوریتم دزد دریایی (pirate)

گوگل در آگوست ۲۰۱۲ بروزرسانی‌ای به نام Pirate Update را منتشر کرد تا به اتهاماتی که می‌گویند این شرکت به اندازه کافی با دزدی محتوا مبارزه نمی‌کند، پاسخ دهد. این سیستم سایت‌هایی که احتمالاً قوانین کپی‌رایت را نقض می‌کنند، جریمه می‌کرد.

گوگل برای شناسایی متخلفان جدید و رفع مجازات سایت‌هایی که ممکن است محتوای خود را اصلاح کرده باشند، در نهایت این سیستم را به‌روزرسانی خواهد کرد.

مانند سایر بروزرسانی‌ها مانند پاندا و پنگوئن، بروزرسانی Pirate نیز به عنوان یک فیلتر عمل می‌کند. اگر گوگل از طریق این بروزرسانی متوجه نقض قوانین توسط سایتی شود، آن سایت تا زمان اجرای دوباره بروزرسانی، تنزل رتبه خواهد یافت.

الگوریتم Pirate تأثیر قابل توجهی بر رتبه‌بندی موتورهای جستجو دارد. این الگوریتم سایت‌هایی که حجم بالایی از اطلاعیه‌های معتبر حذف حق‌تکثیر دارند را بی‌ارزش کرده و آن‌ها را در نتایج جستجو به پایین می‌برد. بنابراین، برای شرکت‌های حقوقی مهم است که این الگوریتم را به‌خوبی درک کرده و با آن سازگار شوند تا ضمن رعایت قوانین حق‌تکثیر، بهینه‌سازی حضور آنلاین خود را نیز انجام دهند.

اگر سایتی شکایات کمتری دریافت کند یا اصلاً شکایتی نداشته باشد، ممکن است مجدداً در نظر گوگل امتیاز مثبت کسب کند. گوگل تاکنون هرگز فیلتر Pirate Update را دوباره اجرا نکرده است و به همین دلیل، متخلفان جدید تاکنون از مجازات فرار نکرده‌اند.

الگوریتم فرد (Fred)

به‌روزرسانی الگوریتم فرد (Fred Update) یک به‌روزرسانی مهم الگوریتمی بود که توسط گوگل در مارس 2017 اجرا شد.

هدف از این به‌روزرسانی بهبود کیفیت کلی نتایج جستجو از طریق مقابله با محتوای بی‌کیفیت یا به‌اصطلاح “نازک” بود.

محتوای نازک به صفحاتی اطلاق می‌شود که ارزش کمی برای کاربران دارند و عمدتاً برای دستکاری رتبه‌بندی‌های جستجو ایجاد شده‌اند.

این صفحات ممکن است اسپم‌گونه باشند، پر از کلمات کلیدی شده باشند یا محتوای اصلی کمی داشته باشند. به‌روزرسانی فرد این نوع صفحات را هدف قرار داد تا تجربه بهتری برای کاربران فراهم کند و مدیران وب را تشویق کند که محتوای ارزشمندتر و مفیدتری ایجاد کنند.

به‌روزرسانی فرد یک تغییر اساسی در نحوه رتبه‌بندی صفحات توسط گوگل بود و اولین به‌روزرسانی از این نوع پس از به‌روزرسانی پاندا در سال 2011 بود. این به‌روزرسانی تأثیر زیادی بر تعداد زیادی از وب‌سایت‌ها داشت و برخی گزارش‌ها حاکی از آن است که تا 90٪ از وب‌سایت‌ها به دلیل این به‌روزرسانی کاهش ترافیک را تجربه کردند.

تأثیر به‌روزرسانی فرد بسته به نوع وب‌سایت و کیفیت محتوای آن متفاوت بود. وب‌سایت‌هایی که به شدت به تاکتیک‌های بی‌کیفیت یا اسپم‌گونه مانند پر کردن کلمات کلیدی یا طرح‌های لینک وابسته بودند، بیشتر تحت تاثیر قرار گرفتند. از سوی دیگر، وب‌سایت‌هایی که دارای محتوای باکیفیت و متمرکز بر تجربه کاربر بودند، کمتر تحت تأثیر قرار گرفتند و حتی ممکن است افزایش ترافیک را تجربه کرده باشند.

هدف از به‌روزرسانی فرد بهبود کیفیت کلی نتایج جستجو از طریق امتیاز دادن به وب‌سایت‌هایی بود که محتوای ارزشمند و مفیدی به کاربران ارائه می‌دادند. این به‌روزرسانی راهی برای گوگل بود تا با محتوای اسپم و بی‌کیفیت مقابله کند و مدیران وب را تشویق کند تا محتوای مفیدتر و ارزشمندتری ایجاد کنند.

در حالی که به‌روزرسانی فرد تاثیر زیادی بر بسیاری از وب‌سایت‌ها داشت، در نهایت یک تغییر مثبت برای کاربران بود. این به‌روزرسانی به بهبود کیفیت کلی نتایج جستجو کمک کرد و پیدا کردن اطلاعات مفید و مرتبط را برای کاربران آسان‌تر کرد.

در نتیجه، به‌روزرسانی فرد یک به‌روزرسانی الگوریتمی مهم بود که توسط گوگل در مارس 2017 با هدف بهبود کیفیت کلی نتایج جستجو از طریق مقابله با محتوای بی‌کیفیت یا “نازک” اجرا شد.

این به‌روزرسانی تأثیر زیادی بر تعداد زیادی از وب‌سایت‌ها داشت و تغییرات مهمی در نحوه رتبه‌بندی صفحات توسط گوگل ایجاد کرد. با این حال، هدف نهایی آن فراهم کردن تجربه کاربری بهتر و تشویق مدیران وب به ایجاد محتوای مفیدتر و ارزشمندتر بود.

بیشتر بخوانید:الگوریتم فلوریدا گوگل 

الگوریتم ناوبوست (Navboost)

الگوریتم ناوبوست (Navboost) یک الگوریتم پیشرفته رتبه‌بندی جستجوی گوگل است که در جریان محاکمه ضد انحصار بین گوگل و وزارت دادگستری ایالات متحده به وجود آمد. این الگوریتم به طور خاص برای بهبود نتایج جستجو های ناوبری طراحی شده است.

ویژگی‌های کلیدی Navboost گوگل:

الگوریتم MUM

الگوریتم (MUM (Multitask Unified Model : یا مدل یکپارچه چندوظیفه‌ای گوگل یکی از پیشرفته‌ترین الگوریتم‌های موتور جستجوی گوگل است که در سال 2021 معرفی شد. این الگوریتم به گوگل کمک می‌کند تا جستجوهای پیچیده‌تری را درک کند و پاسخ‌های بهتری به کاربران ارائه دهد.

ویژگی‌های کلیدی الگوریتم MUM:

1.چندزبانگی( Multi-Language) :

MUM قادر است اطلاعات را به چند زبان مختلف درک و ترجمه کند. به این معنی که اگر یک کاربر جستجویی را به یک زبان خاص انجام دهد، MUM می‌تواند از اطلاعات موجود در سایر زبان‌ها برای ارائه پاسخ استفاده کند.

2. چندوظیفگی(Multi-Tasking ):

MUM قادر است چندین وظیفه مختلف را به‌طور همزمان انجام دهد. برای مثال، می‌تواند محتوای متنی، تصویری، صوتی و ویدیویی را همزمان تحلیل کند و نتایج جامع‌تری ارائه دهد.

3.درک عمیق‌تر محتوا(Deep Content Understanding ):

این الگوریتم به گونه‌ای طراحی شده که می‌تواند مفاهیم پیچیده را بهتر درک کند و پاسخ‌هایی که شامل اطلاعات تخصصی یا دارای لایه‌های معنایی عمیق هستند را ارائه دهد.

4.استفاده از یادگیری ترانسفورمری(Transformer Learning):

MUM بر اساس معماری ترانسفورمر (Transformer) است که مشابه مدل BERT است اما از توانایی‌ها و ظرفیت‌های بسیار بیشتری برخوردار است . این معماری به آن امکان می‌دهد تا ارتباطات معنایی پیچیده‌تری را در محتوا شناسایی کند.

به‌طور خلاصه، MUM به گوگل کمک می‌کند تا جستجوها را دقیق‌تر و هوشمندانه‌تر از قبل انجام دهد و تجربه بهتری برای کاربران ایجاد کند.

نتیجه گیری :

در این مقاله، به بررسی انواع الگوریتم‌های گوگل پرداخته‌ایم که تاثیر بسزایی در رتبه‌بندی وب‌سایت‌ها در نتایج جستجوی گوگل دارند. هر یک از این الگوریتم‌ها با در نظر گرفتن مجموعه‌ای از فاکتورها، صفحات وب را تحلیل کرده و بر اساس معیارهای مختلف به آن‌ها امتیاز می‌دهند. این الگوریتم‌ها با هدف بهبود تجربه کاربری و ارائه نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تر به کاربران، به‌طور مداوم به‌روزرسانی می‌شوند. الگوریتم‌هایی مانند پاندا، پنگوئن، مرغ مگس‌خوار، و …. هر کدام به صورت ویژه به یکی از جنبه‌های کیفیت و مرتبط بودن محتوا، لینک‌ها و رفتار کاربران توجه دارند. شناخت دقیق این الگوریتم‌ها و نحوه عملکرد آن‌ها به وب‌مسترها و سئوکاران کمک می‌کند تا استراتژی‌های مؤثرتری برای بهبود رتبه‌بندی سایت‌های خود در نتایج جستجو تدوین کنند.

سوالات متداول :

1.الگوریتم‌های گوگل چگونه بر رتبه‌بندی سایت‌ها تأثیر می‌گذارند؟

الگوریتم‌های گوگل با تحلیل محتوای سایت‌ها و معیارهای مختلفی مانند کیفیت محتوا، ساختار سایت، لینک‌های ورودی و رفتار کاربران، رتبه‌بندی نتایج جستجو را انجام می‌دهند. این الگوریتم‌ها به طور مداوم
بروزرسانی می‌شوند تا تجربه کاربری بهتر و نتایج دقیق‌تری ارائه دهند.

2. چگونه می‌توان از تاثیرات منفی الگوریتم‌های گوگل جلوگیری کرد؟

بهترین راه برای جلوگیری از تاثیرات منفی الگوریتم‌های گوگل، تولید محتوای باکیفیت، ساختار دهی مناسب سایت و استفاده از تکنیک‌های لینک‌سازی طبیعی است. همچنین پایش مداوم تغییرات الگوریتم‌ها و
تطبیق سایت با آن‌ها ضروری است.

3. الگوریتم‌های جستجو چگونه کار می‌کنند؟

زمانی که کاربر یک درخواست جستجو را به موتور جستجو ارسال می‌کند، موتور جستجو ابتدا صفحات مرتبط را از پایگاه داده خود استخراج می‌کند. سپس، الگوریتمی به کار گرفته می‌شود تا این صفحات را بر اساس اهمیت و مرتبط بودن به صورت سلسله‌مراتبی رتبه‌بندی کند و نتایج نهایی را به کاربر نمایش دهد.

4. برای بهره‌برداری از الگوریتم‌های جستجوی گوگل و افزایش ترافیک وب‌سایت خود، باید به چند نکته کلیدی توجه کنید؟

نخست، محتوای ارزشمند و مرتبط با موضوع سایتتان را تولید کنید. سپس از کلمات کلیدی مناسب و مرتبط استفاده نمایید تا جستجوگران راحت‌تر به محتوای شما دسترسی پیدا کنند.
همچنین، بهبود سرعت بارگذاری وب‌سایت و استفاده از تکنیک‌های سئو فنی نیز از اهمیت بالایی برخوردار است تا تجربه کاربری بهتری ارائه دهید و رتبه سایت خود را در نتایج جستجو افزایش دهید.

منبع: https://www.searchenginejournal.com/google-algorithm-history/