الگوریتم های گوگل از ابتدا تاکنون

در دنیای دیجیتال امروز، گوگل به عنوان غول جستجو، نقشی تعیین کننده در سرنوشت وب سایت ها ایفا می کند. الگوریتم های پیچیده گوگل، حکم دروازه بانان دنیای اطلاعات را دارند و رتبه بندی وب سایت ها در نتایج جستجو را بر عهده دارند.

سئو، به عنوان علم بهینه سازی وب سایت برای موتورهای جستجو، به شما کمک می کند تا با درک و رمزگشایی از الگوریتم های گوگل، رتبه خود را در نتایج جستجو ارتقا داده و ترافیک بیشتری جذب کنید.

الگوریتم های گوگل از جمله مهم‌ترین عواملی هستند که تعیین‌کننده موفقیت یا شکست یک وب‌سایت در جستجوی گوگل محسوب می‌شوند. هرساله، گوگل به منظور بهبود الگوریتم‌های خود، تغییراتی در آن‌ها ایجاد می‌کند که برای صاحبان وب‌سایت و متخصصان سئو چالش‌هایی را به دنبال دارد. در این وبلاگ، به بررسی جزئیات الگوریتم های رتبه بندی گوگل از ابتدا تاکنون می‌پردازیم و به سفری در دنیای الگوریتم های گوگل خواهیم رفت و با مهم ترین الگوریتم ها و تاثیر آنها بر سئو آشنا خواهیم شد. همچنین، نقشه راهی برای سئوی قدرتمند و رسیدن به رتبه های برتر در گوگل به شما ارائه خواهیم داد.

با مطالعه این مقاله، شما به درک عمیق تری از سئو و الگوریتم های گوگل خواهید رسید و می توانید با استفاده از این دانش، رتبه وب سایت خود را در نتایج جستجو ارتقا دهید.

 الگوریتم گوگل چیست؟

الگوریتم های گوگل مجموعه‌ای پیچیده از قوانین و فرمول‌هایی است که رتبه‌بندی صفحات وب را در صفحات نتایج موتورهای جستجو (SERP) تعیین می‌کند. گوگل از چندین الگوریتم برای ایندکس کردن و رتبه‌بندی وب‌سایت‌ها بر اساس عوامل مختلفی مانند ارتباط، اعتبار، تجربه کاربر و موارد دیگر استفاده می‌کند. الگوریتم‌ها به طور مداوم، به‌روز و اصلاح می‌شوند تا دقیق‌ترین و مفیدترین نتایج جستجو را در اختیار کاربران قرار دهند. هر الگوریتم، بر جنبه‌های خاصی از کیفیت وب‌سایت تمرکز می‌کند و مجموعه‌ای از معیارها را برای رتبه‌بندی صفحات وب در نظر می‌گیرد. درک این الگوریتم های گوگل برای سئو و بهینه‌سازی وب‌سایت بر اساس آن‌ها، برای دستیابی به رتبه‌های بالاتر در نتایج جستجوی گوگل بسیار مهم است.

دسته‌ بندی الگوریتم های گوگل

دسته‌بندی الگوریتم های گوگل به درک بهتر نحوه عملکرد و تاثیر آن‌ها بر نتایج جستجو کمک می‌کند. این الگوریتم‌ها را می‌توان به دسته‌های زیر تقسیم کرد:

• الگوریتم های اصلی: الگوریتم‌های اصلی گوگل برای ارزیابی و رتبه‌بندی وب‌سایت‌ها استفاده می‌شوند. نمونه‌هایی از الگوریتم‌های اصلی عبارت‌اند از پاندا و پنگوئن.
• الگوریتم های متمرکز بر محتوا: این الگوریتم‌ها ارتباط و کیفیت محتوای یک وب‌سایت را ارزیابی می‌کنند. نمونه‌هایی از الگوریتم‌ های گوگل که متمرکز بر محتوا هستند، عبارت‌اند از مرغ مگس خوار و رنک برین.
• الگوریتم های مبتنی بر لینک: این الگوریتم‌ها کمیت و کیفیت لینک‌هایی را که به یک وب‌سایت اشاره می‌کنند، آنالیز می‌کنند. نمونه‌هایی از الگوریتم‌های مبتنی بر لینک، عبارت‌اند از پنگوئن و کبوتر.
• الگوریتم های تجربه کاربری: این الگوریتم‌ها تجربه کلی کاربر یک وب‌سایت را ارزیابی می‌کنند، از جمله عواملی مانند سرعت صفحه، سازگاری با موبایل و غیره. نمونه‌هایی از الگوریتم‌های تجربه کاربر عبارت‌اند از الگوریتم‌های Mobile-Friendly و PageSpeed Update.
• الگوریتم های محلی: این الگوریتم‌ها بر نتایج جستجوی محلی متمرکز هستند و عواملی مانند مکان، نزدیکی و ارتباط را ارزیابی می‌کنند. نمونه‌هایی از الگوریتم‌های محلی عبارت‌اند از کبوتر و Google Local Carousel.
• الگوریتم های متمرکز بر تبلیغات: این الگوریتم‌ها بر اساس فاکتورهای مختلفی مانند ارتباط، مبلغ پیشنهادی و امتیاز کیفیت تبلیغ، تعیین می‌کنند که کدام تبلیغات برای کاربران نمایش داده می‌شود. نمونه‌هایی از الگوریتم‌های متمرکز بر تبلیغات عبارت‌اند از الگوریتم های AdRank و Quality Score.

لیست کامل الگوریتم های گوگل

در این قسمت به معرفی کامل الگوریتم های گوگل می‌پردازیم. این الگوریتم‌ها به ترتیب تاریخ انتشار آن‌ها مرتب شده و شامل اطلاعات کاملی از عملکرد و فاکتورهای مورد توجه آن‌ها است. توجه داشته باشید که برخی از این الگوریتم‌ها ممکن است به‌روزرسانی الگوریتم‌های قبلی یا تغییراتی در الگوریتم اصلی گوگل باشند. علاوه بر این، گوگل به طور رسمی همه این الگوریتم‌ها را تایید نکرده است؛ اما به طور گسترده، توسط متخصصان سئو شناخته شده و مورد بحث قرار گرفته‌اند.

الگوریتم پیج رنک (PageRank Algorithm)

PageRank یکی از اولین و شناخته‌شده‌ترین الگوریتم هایی است که توسط بنیان‌گذاران گوگل، لری پیج و سرگئی برین توسعه یافته است. در واقع به عنوان روشی برای ارزیابی اهمیت صفحات وب، بر اساس تعداد و کیفیت لینک‌های اشاره شده به آن‌ها از صفحات دیگر معرفی شد. ایده اصلی این الگوریتم این است که صفحه‌ای با لینک‌های باکیفیت احتمالاً مهم‌تر و مرتبط‌تر از صفحه‌ای با لینک‌های کمتر و بی‌کیفیت‌تر است.

الگوریتم پیج رنک با اختصاص یک مقدار عددی (به نام امتیاز پیج رنک) به هر صفحه بر اساس تعداد و کیفیت لینک‌هایی که به آن اشاره می‌کنند، عمل می‌کند. این امتیاز به صورت بازگشتی و با در نظر گرفتن امتیازات پیج رنک تمام صفحاتی که به آن لینک دارند، محاسبه می‌شود. پیج رنک اکنون تنها یکی از فاکتورهایی است که گوگل برای رتبه‌بندی صفحات وب در نتایج جستجوی خود استفاده می‌کند؛ اما در روزهای اولیه، این موتور جستجو نقش مهمی ایفا می‌کرد و امروزه نیز بخش مهمی از الگوریتم آن است.

الگوریتم Helpful Content

در دنیای امروز که سیل اطلاعات به سوی کاربران سرازیر می‌شود، گوگل به دنبال راهی برای ارائه محتوای مفید و باکیفیت به کاربران خود است. الگوریتم helpful content یا محتوای مفید گوگل، به عنوان ابزاری جدید برای شناسایی و رتبه‌بندی محتوای باارزش و مفید برای کاربران معرفی شده است.

این الگوریتم با تمرکز بر نیازها و خواسته‌های کاربران، به دنبال آن است که صفحات وب را بر اساس میزان مفید بودن و ارزش آنها برای کاربران رتبه‌بندی کند. به عبارت دیگر، محتوایی که به طور خلاقانه و با هدف پاسخگویی به سوالات و نیازهای کاربران تولید شده باشد، در رتبه‌های بالاتری از نتایج جستجو قرار خواهد گرفت.

الگوریتم helpful content گوگل: پاداش به محتوای مفید و باکیفیت

الگوریتم helpful content گوگل، به نوعی پاداش به تولیدکنندگان محتوای باکیفیت و ارزشمند است. این الگوریتم به صاحبان وب‌سایت‌ها انگیزه می‌دهد تا به جای تمرکز صرف بر سئو و بهینه‌سازی برای موتورهای جستجو، بر تولید محتوای مفید و جذاب برای کاربران تمرکز کنند.

با به‌روزرسانی الگوریتم‌های گوگل و تمرکز بیشتر بر محتوای مفید، شاهد تغییراتی در نتایج جستجو خواهیم بود. صفحات وب با محتوای کپی‌شده، بی‌کیفیت و غیر مفید، رتبه خود را در نتایج جستجو از دست خواهند داد و صفحات با محتوای خلاقانه، ارزشمند و مفید، جایگاه آنها را در رتبه‌های برتر خواهند گرفت.

این تغییر رویکرد گوگل، نویدبخش آینده‌ای روشن برای دنیای وب و کاربران است. دنیایی که در آن، کاربران به اطلاعات مفید و باکیفیت دسترسی آسان‌تر خواهند داشت و صاحبان وب‌سایت‌ها برای موفقیت، به تولید محتوای ارزشمند و خلاقانه تشویق خواهند شد.

آیا شما هم برای تولید محتوای مفید و باکیفیت برای کاربران خود آماده هستید؟ اگر چنین هدفی دارید، محتوا را برای رضایت کاربر و بر اساس نیاز او بنویسید! سپس الگوریتم محتوای مفید گوگل، به شما پاداش خواهد داد.

الگوریتم Product Review

یکی از الگوریتم های جدید گوگل ، الگوریتم Product Review، با هدف بهینه‌سازی نتایج مرتبط با محصولات است. این الگوریتم، سایت‌هایی را که محتوای باکیفیت در مورد محصولات و خدمات خود ارائه می‌دهند، تشویق کرده و سایت‌هایی را که محتوای غیرتخصصی و اسپم در مورد محصولات دارند، جریمه می‌کند. این الگوریتم با استفاده از معیارهایی مانند تخصص نویسنده، جامعیت بررسی و معتبر بودن منبع، محتوای بررسی محصول را ارزیابی می‌کند. هدف نهایی این الگوریتم، ارائه بهترین و کامل‌ترین بررسی‌های محصول به کاربران در هنگام جستجوی محصولات است.

تصور کنید به دنبال خرید یک محصول جدید هستید، اما انبوه اطلاعات و نظرات ضد و نقیض در دنیای مجازی شما را سردرگم کرده است. الگوریتم Product Review گوگل در اینجاست تا به شما کمک کند! این الگوریتم با تمرکز بر بررسی دقیق و تخصصی محصولات، به شما در یافتن بهترین گزینه یاری می‌رساند.

Product Review، دروازه ورود به دنیای نقد و بررسی های اصیل و تخصصی است. این الگوریتم، محتواهای کم ارزش و صرفاً تبلیغاتی را کنار زده و بررسی‌های عمیق و مفید را در رتبه‌های برتر نتایج جستجو قرار می‌دهد. به این ترتیب، شما می‌توانید با خیالی آسوده به اطلاعات و نظرات ارائه شده در این نوع محتواها اعتماد کنید و خریدی مطمئن و رضایت‌بخش را تجربه کنید.

الگوریتم Product Review گوگل: راهنمای خریدی مطمئن در دنیای دیجیتال

الگوریتم Product Review، گامی بلند در جهت ارتقای تجربه کاربری و افزایش اعتماد به موتور جستجوی گوگل است. با اتکا به این الگوریتم، شما می‌توانید با صرف کمترین زمان و تلاش، بهترین و مناسب‌ترین محصول را برای نیازهای خود پیدا کنید و از خرید خود لذت ببرید.

الگوریتم اسپم برین (Spam Brain)

در دنیای پر از اطلاعات امروز، گوگل همواره در تلاش است تا بهترین و مفیدترین نتایج را به کاربران خود ارائه دهد. در این میان، یکی از بزرگترین چالش های گوگل، مبارزه با محتوای هرزنامه (اسپم) است که به دنبال فریب موتور جستجو و کسب رتبه های برتر هستند.

مغز متفکر گوگل در مبارزه با هرزنامه ها: الگوریتم اسپم برین

اینجاست که الگوریتم اسپم برین، به عنوان مغز متفکر گوگل، وارد میدان می شود. این الگوریتم که از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بهره می برد، به طور مداوم در حال یادگیری و شناسایی الگوهای جدید هرزنامه است. اسپم برین با تجزیه و تحلیل محتوای وب سایت ها، رفتار کاربران و لینک های ورودی، به طور هوشمندانه وب سایت های اسپم را شناسایی و رتبه آنها را در نتایج جستجو کاهش می دهد.

به لطف الگوریتم اسپم برین، کاربران گوگل می توانند با خیالی آسوده به جستجوی اطلاعات مورد نیاز خود بپردازند و از شر محتوای هرزنامه و گمراه کننده خلاص شوند.

اسپم برین، به عنوان یک الگوریتم پویا و دائما در حال تکامل، نقشی کلیدی در حفظ کیفیت و اعتبار نتایج جستجوی گوگل ایفا می کند.

الگوریتم مرغ مگسخوار

در سال ۲۰۱۳، گوگل با معرفی الگوریتم مرغ مگس خوار، دنیای سئو را متحول کرد. این الگوریتم، نقطه عطفی در تاریخ جستجوی گوگل بود و به این موتور جستجو توانایی درک عمیق تر و ظریف تر مفاهیم و عبارات جستجو را اعطا کرد.

مرغ مگس خوار، مانند پرنده ای ظریف و تیزبین، به جای تمرکز صرف بر کلمات کلیدی، به دنبال درک مفهوم و هدف جستجوی کاربر است. این الگوریتم، با استفاده از هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، به روابط معنایی بین کلمات و عبارات پی می برد و نتایج جستجو را بر اساس تناسب با نیاز واقعی کاربر ارائه می دهد.

الگوریتم مرغ مگس خوار: رقص ظریف گوگل در دنیای معنا

به عنوان مثال، اگر کاربر عبارت "طرز تهیه کیک شکلاتی" را جستجو کند، مرغ مگس خوار به جای نمایش صرف صفحات شامل این عبارت، نتایجی را به کاربر نشان می دهد که به طور کامل به نیاز او پاسخ می دهند، مانند:

• دستور پخت های مختلف کیک شکلاتی با سطوح دشواری متفاوت
• مقالاتی در مورد انتخاب مواد اولیه مناسب برای کیک شکلاتی
• ویدیوهایی از مراحل پخت کیک شکلاتی
• نقد و بررسی بهترین دستور پخت های کیک شکلاتی

معرفی الگوریتم مرغ مگس خوار، گامی بزرگ در جهت ارائه نتایج جستجو مرتبط تر، مفیدتر و دقیق تر بود و به کاربران کمک کرد تا به اطلاعات مورد نیاز خود به سرعت و سهولت بیشتری دست پیدا کنند.

**این الگوریتم، به طور مداوم در حال به روز رسانی و پیشرفت است و به سئوکاران و تولیدکنندگان محتوا، اهمیت درک عمیق تر از نیاز و هدف کاربر را بیش از پیش گوشزد می کند.

الگوریتم بوستون (Boston Algorithm)

الگوریتم بوستون، یک به‌روزرسانی بزرگ بود که توسط گوگل در سال 2003 معرفی شد. تمرکز اصلی آن مبارزه با هرزنامه‌ها و شیوه‌های دور زدن الگوریتم است که توسط وب‌سایت‌ها برای افزایش رتبه بندی در موتورهای جستجو استفاده می‌شود. الگوریتم بوستون برای تجزیه و تحلیل و جریمه کردن وب‌سایت‌هایی طراحی شده است که از تکنیک‌هایی مانند Keyword Stuffing، متن پنهان و مزرعه لینک برای ارتقای رتبه‌شان استفاده می‌کنند.

یکی از ویژگی‌های کلیدی الگوریتم بوستون، توانایی آن در شناسایی و جریمه کردن وب‌سایت‌هایی بود که از تکنیک‌های سئو کلاه سیاه استفاده می‌کردند. این کار، دست‌کاری در نتایج را برای صاحبان وب‌سایت‌های خاطی دشوارتر می‌کرد و تضمین می‌کرد که محتوای باکیفیت و مرتبط، رتبه بالاتری خواهد داشت. الگوریتم بوستون، گام مهمی در تلاش‌های مداوم برای بهبود کیفیت و ارتباط نتایج جستجوی گوگل بود.

الگوریتم فلوریدا (Florida Algorithm)

الگوریتم فلوریدا در نوامبر 2003 منتشر شد. این یکی از الگورتیم های گوگل است که برای کاهش تاثیر تکنیک‌های سئوی دست‌کاری شده، مانند کیورد استافینگ و ارسال لینک‌های اسپم، روی رتبه‌بندی نتایج طراحی شده است. این به‌روزرسانی باعث تغییرات قابل توجهی در رتبه‌بندی شد و بسیاری از وب‌سایت‌هایی که از این تکنیک‌ها استفاده می‌کردند، با کاهش شدید رتبه مواجه شدند.

الگوریتم برندی (Brandy Algorithm)

برندی، یک به‌روزرسانی الگوریتم گوگل است که در فوریه 2004 منتشر شد. تمرکز اصلی آن، بهبود توانایی موتور جستجو برای درک زمینه و هدف کلمات و عبارات جستجوی کاربران و ارائه نتایج مرتبط‌تر بود. برندی همچنین تأکید بیشتری بر تجزیه و تحلیل محتوای یک صفحه به جای متا تگ‌ها و بک لینک‌های آن داشت. همچنین مفهوم جست‌ و جوی معنایی (Semantic Search) را معرفی کرد که شامل تجزیه و تحلیل روابط بین کلمات در یک صفحه برای درک بهتر معنای آن بود.

الگوریتم Big Daddy

Big Daddy یک به‌روزرسانی قابل توجه برای الگوریتم جستجوی گوگل بود که در سال 2005 معرفی شد. این به‌روزرسانی در درجه اول بر بهبود نحوه کراول و ایندکس کردن وب‌سایت‌ها توسط گوگل متمرکز بود. Big Daddy نشان‌دهنده تغییر قابل توجهی در روشی است که گوگل، تگ‌های کنونیکال را مدیرت و به حذف مشکلات محتوای تکراری در وب‌سایت‌ها کمک می‌کند. همچنین تغییراتی را در نحوه مدیریت ریدایرکت‌ها توسط گوگل ایجاد کرد که باعث کارآمدی بیشتر و قابل اعتمادتر شدن آن‌ها شد. علاوه بر این، Big Daddy سرعت و کارایی فرآیند کراول و ایندکس شدن توسط گوگل را بهبود بخشید که به نتایج جستجوی دقیق‌تری منجر شد.

الگوریتم وینس (Vince Algorithm)

الگوریتم وینس که با نام «به‌روزرسانی برند» نیز شناخته می‌شود، در سال 2009 برای بهبود ارتباط و اعتبار نتایج جستجو با افزایش رتبه‌بندی برندهای معتبر و شناخته‌شده معرفی شد. این الگوریتم، تاکید بیشتری به سیگنال‌های برند مانند منشن‌ها، لینک‌ها و حجم جستجو می‌کرد و در نتیجه باعث افزایش رتبه برندها در نتایج جستجو می‌شد. این به‌روزرسانی، تأثیر قابل‌توجهی بر سئو برندها داشت؛ زیرا صاحبان این سایت‌ها را وادار کرد تا بیشتر روی ایجاد شناخت و اعتبار برند تمرکز کنند که در نهایت، منجر به افزایش ترافیک وب‌سایت شد. بااین‌حال، کسب‌وکارهای کوچک‌تر و وب‌سایت‌های جدیدتر که برندهای معروفی نیستند، دچار کاهش رتبه و در رقابت با برندهای معتبر، درگیر چالش بیشتری شدند.

الگوریتم کافئین (Caffeine Algorithm)

الگوریتم کافئین یک به‌روزرسانی بزرگ برای بهبود زیرساخت ایندکس جستجوی گوگل است که در سال 2010 عرضه شد. هدف آن بهبود سرعت، دقت، جامعیت و تازگی نتایج جستجو با به‌روزرسانی ایندکس در بخش‌های کوچک‌تر و با سرعت بیشتر است. این الگوریتم، باعث شد تا محتوای جدید و به‌روز شده در نتایج جستجو بسیار سریع‌تر از قبل ظاهر شود که تأثیر قابل توجهی بر سئو داشت. وب‌سایت‌هایی که به طور منظم محتوای تازه و باکیفیت تولید می‌کردند، بیشترین سود را از این الگوریتم داشتند؛ زیرا محتوای آن‌ها سریع‌تر ایندکس می‌شد و در نتایج جستجو، رتبه بالاتری داشت. این به‌روزرسانی همچنین بر اهمیت سرعت و عملکرد سایت تأکید و آن را به یک عامل مهم برای موفقیت در سئو تبدیل کرد.

الگوریتم Mayday

الگوریتم Mayday در سال 2010 توسط گوگل منتشر شد که برای بهبود نتایج جستجو برای جستجوهای طولانی (Long-tail Queries) طراحی شده بود. این الگوریتم بر کیفیت و ارتباط محتوا برای عبارات جستجوی طولانی، تمرکز دارد که معمولاً دقیق‌تر هستند. الگوریتم Mayday صاحبان وب‌سایت را تشویق می‌کرد تا بر ایجاد محتوای باکیفیت و تخصصی‌تر که با هدف جستجوی کاربر مرتبط است، تمرکز کنند. سایت‌هایی با محتوای کم کیفیت یا محتوای تکراری، تحت تأثیر منفی این به‌روزرسانی الگوریتم قرار گرفتند.

الگوریتم پاندا (Panda Algorithm)

الگوریتم پاندا یکی دیگر از الگورتیم های گوگل است که در سال 2011 راه‌اندازی شد تا کیفیت نتایج جستجو را با هدف قرار دادن و کاهش رتبه سایت‌ های کم کیفیت یا محتوای ضعیف، بهبود ببخشد. این الگوریتم، کیفیت و ارتباط محتوای یک وب‌سایت را ارزیابی می‌کند و سایت‌هایی را که کیفیت محتوای آن‌ها کم است، کپی شده و تجربه کاربری ضعیفی دارد، شناسایی و جریمه می‌کند. الگوریتم پاندا بر عواملی مانند منحصربه‌فرد بودن، مرتبط بودن و جامعیت محتوا و همچنین معیارهای تعامل کاربر مانند نرخ پرش، زمان حضور در سایت و نرخ کلیک تمرکز دارد. تاثیر الگوریتم پاندا بر سئو، بسیار قابل توجه بود به طوری که منجر شد تا بسیاری از سایت‌ها به تولید محتوا ی باکیفیت، منحصربه‌فرد و جذاب که هدف جستجوی کاربر را برآورده می‌کند، روی آورند.

به‌روزرسانی Freshness

به‌روزرسانی Freshness، در سال 2011 منتشر شد و هدف آن بهبود نتایج جستجو با اولویت دادن به محتوای تازه به محتوای قدیمی در برخی موضوعات بود. با این به‌روزرسانی، گوگل شروع به استفاده از صفحات به‌روز شده اخیر و محتوای جدید در نتایج جستجوی خود کرد. به‌روزرسانی Freshness بر طیف گسترده‌ای از جستجوها، از جمله اخبار، رویدادها و اطلاعات زنده تأثیر گذاشت.

از منظر سئو، به‌روزرسانی Freshness بر اهمیت به‌روزرسانی منظم محتوا در وب‌سایت‌ها تأکید می‌کند. برای حفظ رتبه بالا در موتورهای جستجو، به‌روز و تازه نگه داشتن محتوا، ضروری است. وب‌سایت‌هایی که به طور مکرر محتوای خود را به‌روز می‌کنند، شانس بیشتری برای رتبه‌بندی خوب در نتایج جستجو دارند. علاوه بر این، به‌روزرسانی Freshness اهمیت محتوای به‌روز و سیگنال‌های شبکه‌های اجتماعی را در نتایج جستجو افزایش داد.

الگوریتم ونیز (Venice Algorithm)

الگوریتم ونیز در سال 2012 معرفی شد و هدف آن، ارائه نتایج جستجوی محلی بیشتر به کاربران بود. این الگوریتم تغییر قابل توجهی در استراتژی رتبه بندی گوگل ایجاد کرد، زیرا بر ارائه نتایج بر اساس موقعیت مکانی کاربر و نه صرفاً عبارت جستجوی او متمرکز بود.

الگوریتم ونیز، کسب‌وکارهای محلی را به سمت بهینه‌سازی محتوا برای جستجوهای محلی، سوق داد. همچنین داشتن یک پروفایل دقیق و به‌روز در «Google My Business» برای نمایش در نتایج جستجوی محلی برای کسب‌وکارها را ضروری کرد. این الگوریتم به کسب‌وکارهای کوچک و متوسط که مخاطبان هدفشان محدود به یک موقعیت جغرافیایی خاص مانند یک شهر بودند، اجازه داد با برندهای بزرگ‌تر رقابت کنند.

الگوریتم دزد دریایی (Pirate Algorithm)

الگوریتم دزد دریایی، یک به‌روزرسانی الگوریتم گوگل بود که در آگوست 2012 برای هدف قرار دادن وب‌سایت‌هایی که با انتشار مطالب دارای کپی رایت مانند فیلم، موسیقی و نرم‌افزار، قوانین کپی ‌رایت را نقض می‌کردند، راه‌اندازی شد. این الگوریتم، برای کاهش رتبه چنین وب‌سایت‌هایی طراحی شده بود و تعداد قابل توجهی از وب‌سایت‌ها را تحت تأثیر قرار داد. از آنجایی که این الگوریتم بر نقض کپی رایت متمرکز بود، تأثیر مستقیمی بر سئو وب‌سایت‌هایی که قوانین کپی رایت را نقض نمی‌کردند، نداشت.

الگوریتم Page Layout

الگوریتم Page Layout که با نام الگوریتم Top Heavy نیز شناخته می‌شود، در سال 2012 راه‌اندازی شد تا وب‌سایت‌هایی را که تبلیغات زیادی در بالای صفحات سایت قرار می‌دهند، جریمه کند. هدف این الگوریتم، ارائه تجربه کاربری بهتر به کاربران با این هدف بود که کاربران وقتی وارد سایت می‌شوند، اولین چیزی که می‌بینند، تبلیغ نباشد.

الگوریتم EMD

الگوریتم EMD (Exact Match Domain) در سپتامبر 2012 معرفی شد و هدف اصلی آن، جریمه کردن وب‌سایت‌هایی بود که از کلمات کلیدی خود یا نام محصول یا خدمت خود در دامنه سایت استفاده می‌کردند تا رتبه بالاتری در نتایج جستجو کسب کنند؛ حتی اگر محتوای آن‌ها مرتبط با عبارت جستجو نبود. هدف الگوریتم EMD این است که اطمینان حاصل کند وب‌سایت‌هایی با عناوینی مانند «buy-cheap-cars.com» یا «bestpizza.com» به طور خودکار در نتایج جستجو تنها بر اساس نام دامنه، رتبه بالاتری کسب نکنند. در عوض، گوگل قصد دارد بدون در نظر گرفتن نام دامنه و تنها با تمرکز بر کیفیت محتوا و ارتباط آن با عبارت جستجو شده توسط کاربر، نتایج را مرتب کند.

الگوریتم پنگوئن (Penguin Algorithm)

الگوریتم پنگوئن در 24 آوریل 2012 راه‌اندازی شد و هدف آن یافتن و جریمه وب‌سایت‌هایی است که از روش‌های کلاه سیاه مانند خرید لینک اسپم، مزارع لینک و انجمن‌های اسپم استفاده می‌کنند. الگوریتم پنگوئن به طور قابل توجهی بر سئو تأثیر گذاشت؛ زیرا وب‌سایت‌هایی را که به دنبال دور زدن الگوریتم برای افزایش رتبه بودند، جریمه می‌کرد. وب‌سایت‌هایی که تحت تأثیر به‌روزرسانی الگوریتم قرار گرفتند، شاهد کاهش قابل توجهی در ترافیک جستجوی ارگانیک و رتبه‌بندی خود بودند. این الگوریتم، صاحبان وب‌سایت را مجبور کرد تا روی ساخت بک لینک‌های باکیفیت از طریق روش‌های درست و قانونی تمرکز کنند که در نهایت، کیفیت کلی نتایج جستجو را برای کاربران بهبود بخشید.

برای بازیابی از جریمه الگوریتم پنگوئن، مدیران وب‌سایت‌ها باید بررسی کاملی از بک ‌لینک‌های سایت خود انجام دهند و هرگونه لینک اسپم را حذف کنند. همچنین باید اطمینان حاصل کنند که هر لینک جدیدی که به سایت آن‌ها داده می‌شود، مرتبط، معتبر و باکیفیت باشد.

الگوریتم گورخر (Zebra Algorithm)

الگوریتم گورخر، یک به‌روزرسانی برای الگوریتم هسته مرکزی گوگل است که در سال 2013 معرفی شد. این به‌روزرسانی به منظور جریمه سایت‌های فروشگاهی که خدمات بی‌کیفیت ارائه می‌کردند، توسعه داده شد. اگر یک فروشگاه اینترنتی، فاکتورهای لازم را برای ارائه خدمت یا محصول برای کاربر نداشته باشد، الگوریتم گورخر، آن را از نتایج جستجو حذف می‌کند یا به رتبه‌های پایین‌تر می‌فرستد. فاکتورهایی که این الگوریتم در نظر می‌گیرد شامل نرخ پرش، زمان ماندگاری کاربر روی سایت(Dwell time)  و Pogo-sticking (بستن سایت و برگشت به صفحه نتایج) و موارد دیگر است.

الگوریتم Payday Loan

الگوریتم Payday Loan مجموعه‌ای از به‌روزرسانی‌های الگوریتم جستجوی گوگل است که هدف آن کاهش مشاهده سایت‌های با موضوع وام‌های روز پرداخت یا با بهره بالا و سایت‌های قمار است. این الگوریتم در سال 2013 معرفی شد و تاکنون چندین بار به‌روزرسانی شده است.

الگوریتم کبوتر (Pigeon Algorithm)

یکی دیگر از مهم‌ترین الگوریتم های گوگل، الگوریتم کبوتر است که در سال 2014 با هدف بهبود دقت و ارتباط نتایج جستجوی محلی، معرفی شد. این الگوریتم، مکان کاربر و فاصله بین مشاغل محلی را در نظر می‌گیرد تا نتایج مرتبط‌تری ارائه دهد. تأثیر الگوریتم کبوتر بر سئو محلی بسیار قابل توجه بود؛ زیرا بر مشاغل و دایرکتوری‌های محلی تمرکز داشت. وب‌سایت‌هایی که برای جستجوی محلی بهینه‌سازی شده بودند، افزایش رتبه سایت خوبی را تجربه کردند.

به‌روزرسانی Mobile-Friendly

به‌روزرسانی Mobile-Friendly که با نام Mobilegeddon نیز شناخته می‌شود، توسط گوگل در آوریل 2015 عرضه شد. این به‌روزرسانی با هدف بهبود تجربه کاربری کاربران موبایل با اولویت دادن به وب‌سایت‌های بهینه برای موبایل در نتایج جستجو انجام شد. این بدان معنی است که اگر یک وب‌سایت برای دستگاه‌های تلفن همراه بهینه نشده باشد، در رتبه‌بندی جستجوی موبایل، دچار پنالتی گوگل می‌شود. این به‌روزرسانی، صاحبان وب‌سایت‌ها را مجبور می‌کرد تا مطمئن شوند که وب‌سایت‌هایشان برای موبایل مناسب است تا حضور خود را در نتایج جستجو ادامه دهند. همچنین افزایش روزافزون کاربران موبایل و جستجوهای انجام شده توسط آن‌ها، اهمیت این موضوع را برجسته‌تر می‌کند.

الگوریتم RankBrain

الگوریتم RankBrain یک الگوریتم یادگیری ماشینی است که به گوگل کمک می‌کند تا هدف جستجوی کاربر را بهتر درک کند. این الگوریتم از هوش مصنوعی برای تفسیر و تحلیل جستجوهای پیچیده استفاده می‌کند و نتایج جستجوی مرتبط‌تری را ارائه می‌دهد. RankBrain با تغییر تمرکز از بهینه‌سازی کلمات کلیدی به کیفیت محتوا و ارتباط و همچنین تجربه کاربر، بر سئو تأثیر می‌گذارد. این بدان معنی است که وب‌سایت‌هایی با محتوای باکیفیت، آموزنده و کاربرپسند به احتمال زیاد در نتایج جستجو رتبه بالاتری دارند. علاوه بر این، RankBrain عوامل دیگری مانند سرعت وب‌سایت، سازگاری با موبایل و معیارهای تعامل را برای تعیین رتبه‌بندی جستجو در نظر می‌گیرد.

الگوریتم موش کور (Possum Algorithm)

الگوریتم موش کور در سال 2016 با هدف بهبود کیفیت و ارتباط نتایج جستجوی محلی راه‌اندازی شد. الگوریتم موش کور به تمایز بین مشاغل با نام و مکان مشابه؛ اما پیشنهادات یا خدمات متفاوت کمک می‌کند. همچنین به ارائه نتایج جستجوی دقیق‌تر برای کاربرانی که مشاغل محلی را از مکان‌های جغرافیایی مختلف جستجو می‌کنند، تاثیرگذار است. تأثیر الگوریتم موش کور بر سئو این بود که کسب‌وکارها را تشویق می‌کرد تا روی سئو محلی خود تمرکز کنند، پروفایل Google My Business خود را بهینه کنند و اطمینان حاصل کنند که محتوای وب‌سایت آن‌ها برای مکان خاصی که هدف قرار می‌دهند بهینه شده است. الگوریتم موش کور همچنین در افزایش اهمیت بررسی‌ها و نظرات کاربران محلی موثر بود.

الگوریتم فرد (Fred Algorithm)

الگوریتم فرد (FRED) که به عنوان Quality Update نیز معرفی شده است، یکی دیگر از الگوریتم های گوگل است که در مارس 2017 راه‌اندازی شد و محتوای بی‌کیفیت و وب‌سایت‌هایی را که از تکنیک‌های تبلیغاتی مزاحم استفاده می‌کنند، هدف قرار داد. وب‌سایت‌هایی با محتوای ضعیف، بی‌کیفیت و تبلیغاتی که ارزش چندانی برای کاربر ندارند، تحت جریمه این الگوریتم سئو قرار می‌گیرند. هدف این الگوریتم، بهبود کیفیت کلی نتایج جستجو و کاهش رتبه وب‌سایت‌هایی بود که شاخص‌های کیفی را رعایت نمی‌کردند. وب‌سایت‌هایی که تحت جریمه الگوریتم فرد قرار گرفتند، افت قابل توجهی در رتبه‌بندی نتایج جستجو و ترافیک ارگانیک خود داشتند. برای در امان ماندن از جریمه این الگوریتم، صاحبان وب باید روی ایجاد محتوای باکیفیت، ارزشمند و کاربرپسند و همچنین کاهش تعداد تبلیغات در صفحات خود تمرکز کنند.

بیشتر بخوانید: الگوریتم فرد چیست؟

الگوریتم پزشکی (Medic Algorithm)

الگوریتم مدیک در آگوست 2018 معرفی شد و هدف آن بهبود نتایج جستجو برای وب‌سایت‌های مرتبط با حوزه پزشکی است. البته به طور کلی گوگل روی وب‌سایت‌های با موضوعات مالی و پزشکی که به طور مستقیم با سلامت و اقتصاد افراد مرتبط هستند، سختگیرانه‌تر عمل می‌کند. همچنین این نوع سایت‌ها را با عنوان (Your Money Your Life (YMYL)) معرفی می‌کند. این الگوریتم برای اطمینان از اینکه محتوای پزشکی و سلامتی درست و قابلِ اعتماد در نتایج جستجو، رتبه بالاتری دارد، طراحی شده است.

الگوریتم Mobile-First Indexing

Mobile-First Indexing الگوریتمی است که گوگل از آن برای ایندکس و رتبه‌بندی صفحات وب بر اساس نسخه موبایل آن‌ها به جای نسخه دسکتاپ استفاده می‌کند. این به این معنی است که نسخه موبایل یک وب‌سایت اولویت بالاتری نزد گوگل برای ایندکس و رتبه‌بندی دارد. وب‌سایت‌هایی که برای دستگاه‌های تلفن همراه بهینه نشده‌اند، ممکن است در رتبه‌بندی موتورهای جستجو، ترافیک و رتبه کمتری پیدا کنند؛ بنابراین، مطمئن شوید که وب‌سایت شما برای دستگاه‌های موبایل بهینه شده است.

الگوریتم برت (BERT Algorithm)

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) یک الگوریتم پردازش زبان طبیعی است که در سال 2019 منتشر شد. الگوریتم BERT از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای درک بهتر زمینه و معنای عبارت‌های جستجو استفاده می‌کند و باعث می‌شود تا نتایج مرتبط را برای عبارات پیچیده ارائه دهد. BERT بر 10٪ از تمام عبارات جستجو تأثیر گذاشت و به ویژه برای جستجوهای صوتی، جستجوهای طولانی و جستجوهای محاوره‌ای مفید است. BERT تمرکز وب‌سایت‌ها را بر تولید محتوای باکیفیت که با هدف کاربر مطابقت دارد، به جای صرفا هدف قرار دادن کلمات کلیدی خاص، هدایت کرده است.

بیشتر بخوانید: الگوریتم برت چیست؟

مفهوم E-E-A-T

EEAT به معنای تجربه (Experience)، تخصص (Expertise)، اعتبار (Authority) و اعتماد (Trustworthiness) است و مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های کیفی برای وب‌سایت‌ها است. هدف الگوریتم EEAT ارزیابی کیفیت و ارتباط محتوا در وب‌سایت‌ها با ارزیابی تخصص، اعتبار و قابلیت اعتماد نویسندگان و وب‌سایت است. این الگوریتم به وب‌سایت‌هایی که دارای محتوای باکیفیت و مطابق با معیارهای EEAT هستند، پاداش داده و باعث می‌شود رتبه‌های بالاتری کسب کنند. درحالی‌که وب‌سایت‌هایی را که فاقد اعتبار یا تخصص در زمینه‌های مربوطه هستند، جریمه می‌کند؛ بنابراین، برای وب‌سایت‌ها بسیار مهم است که با ارائه محتوای باکیفیت و اطمینان از معتبر و قابل اعتماد بودن نویسندگان خود، بر ایجاد اعتبار قوی تمرکز کنند.

الگوریتم MUM

الگوریتم MUM (Multitask Unified Model) یک الگوریتم پردازش زبان طبیعی (NLP) است که در سال 2021 راه‌اندازی شد. این الگوریتم برای درک زمینه و هدف جستجوهای پیچیده و ارائه نتایج جستجوی دقیق‌تر و مرتبط‌تر طراحی شده است. MUM یک الگوریتم چندوظیفه‌ای است که می‌تواند چندین کار را به طور هم‌زمان انجام دهد، مانند ترجمه زبان، تشخیص تصویر و حتی پاسخ دادن به سوالات بر اساس محتوای ویدیویی. تاثیر MUM بر سئو به دلیل جدید بودن آن هنوز به طور دقیق مشخص نیست،؛ اما انتظار می‌رود که کیفیت نتایج جستجو را بهبود ببخشد و یافتن اطلاعات مرتبط را برای کاربران آسان‌تر کند.

بیشتر بخوانید: الگوریتم مام چیست؟

چرا آشنایی با الگوریتم های گوگل مهم است؟

آشنایی با الگوریتم های گوگل در سئو بسیار مهم است؛ زیرا تعیین می‌کنند که نتایج جستجو چگونه رتبه‌بندی و به کاربران نمایش داده می‌شوند. با درک الگوریتم های جدید گوگل، صاحبان وب‌سایت‌ها و بازاریابان دیجیتال می‌توانند وب‌سایت‌ها و محتوای خود را برای افزایش رتبه در نتایج جستجو بهینه کنند. این موضوع می‌تواند منجر به افزایش ورودی سایت، افزایش نرخ کلیک، آگاهی از برند و درآمد بالقوه شود. به‌علاوه، به‌روز ماندن با تغییرات الگوریتم های گوگل می‌تواند به صاحبان وب‌سایت کمک کند تا از جریمه‌های گوگل در امان باشند و اطمینان حاصل کنند که وب‌سایت آن‌ها برای کاربران در دسترس و قابل اعتماد است.

البته به این موضوع دقت داشته باشید که توجه به الگوریتم‌ها لازم است؛ اما کافی نیست. شما باید برخی موارد سئو را نیز در سایت خود رعایت کنید. مواردی مانند استفاده از اسکیما مارک اپ و دریافت گواهینامه SSL و سایر موارد مربوط به سئو داخلی و سئو فنی که باعث بهبود رتبه شما خواهد شد.