الگوریتم رنک برین

الگوریتم رنک ‌برین به عنوان یکی از برجسته‌ترین الگوریتم‌های گوگل، با هدف تشویق مدیران وب ‌سایت ‌ها به تولید محتوای ارزشمند و کاربرمحور به جای تکرار مکرر کلمات کلیدی در اکتبر سال ۲۰۱۵ معرفی گردید. این الگوریتم با تمرکز بر شناسایی مفهوم صفحات به جای صرفاً کلمات کلیدی نتایج جستجویی را به کاربران ارائه می ‌دهد که بهترین پاسخ را به مفاهیم مورد نظر آن‌ها ارائه می‌ کنند. سئو۱۱ در این مقاله می خواهد شما را با الگوریتم رنک برین آشنا کند تا بتوانید محتواهای کاربر محور تولید نمایید.

الگوریتم ‌های گوگل با هدف ارائه مرتبط ‌ترین و دقیق ‌ترین اطلاعات به کاربران به جمع‌آوری و تحلیل و تفسیر داده‌ های موجود در وب می‌ پردازند. در طول سالیان گذشته الگوریتم‌ های متعددی به این سیستم اضافه شده‌ که هر یک وظیفه ارزیابی جنبه‌ های خاصی از محتوا را بر عهده دارند تا رتبه ‌بندی نتایج جستجو به بهترین نحو انجام شود. در میانه سال ۲۰۱۳ پس از اعمال اصلاحات و تغییرات قابل توجه الگوریتم اصلی گوگل با نام مرغ مگس‌خوار یا Hummingbird معرفی گردید.

الگوریتم رنک‌برین به عنوان جدیدترین رویکرد گوگل در راستای پردازش بهینه داده ‌ها و ارائه نتایج و رتبه‌ بندی دقیق‌تر در اکتبر سال ۲۰۱۵ به طور رسمی توسط این شرکت معرفی گردید. این الگوریتم به عنوان یک سیستم کمکی برای الگوریتم مرغ مگس‌خوار عمل می‌کند.

در نسخه ‌های اولیه الگوریتم‌ های گوگل تمرکز اصلی بر روی کلمات نحوه نگارش و حضور آن‌ ها در صفحات وب بود. در واقع الگوریتم‌ های پیشین مانند پنگوئن و پاندا با هدف یافتن ارتباط مستقیم بین عبارت جستجو شده و کلمات کلیدی موجود در صفحات طراحی شده بودند.

این رویکرد منجر به تلاش مدیران وب ‌سایت‌ ها برای تکرار مکرر کلمات کلیدی در بخش ‌های مختلف صفحات به منظور افزایش شانس حضور در نتایج جستجو و ارتقاء رتبه گردید. نتیجه این امر عدم رضایت کاربران و تولید محتوای کم‌ ارزش بود. الگوریتم رنک ‌برین با هدف جایگزینی تمرکز بر کلمات با درک مفهوم آن ‌ها و ارائه صفحاتی که بهترین پاسخ را به این مفاهیم ارائه می‌ دهند معرفی شد.

رنک برین

رنک‌ برین مبتنی بر فناوری نوین هوش مصنوعی و با استفاده از الگوریتم ‌های یادگیری ماشین طراحی شده است. یادگیری ماشین به فرآیندی اشاره دارد که در آن یک سیستم کامپیوتری بدون نیاز به آموزش مستقیم توسط انسان یا استفاده از برنامه‌ های با جزئیات فنی دقیق به طور خودکار نحوه عملکرد یک موضوع را فرا می ‌گیرد.

الگوریتم‌ های یادگیری ماشین در فرآیند عملکرد خود به تحلیل و ارزیابی داده‌ های موجود پرداخته و با بهره‌گیری از هوش مصنوعی به طور مستمر از نتایج و آزمایشات خود آموزش دیده و یاد می‌ گیرند. به عبارت دیگر، با استفاده از الگوریتم‌ های یادگیری ماشین و ادغام آن ‌ها با هوش مصنوعی سیستم‌ های کامپیوتری و موتورهای جستجو به طور پیوسته دانش خود را افزایش داده و به سطح بالاتری از هوشمندی دست می ‌یابند.

الگوریتم رنک‌ برین به عنوان سیستمی نوین به گوگل امکان می‌دهد تا مقصود کاربران را در حین جستجو با دقت بیشتری تشخیص دهد. این الگوریتم با بهبود فرآیند پردازش داده‌ ها مرتبط ‌ترین نتایج را به موضوعات مورد نظر کاربران ارائه می ‌کند. الگوریتم رنک ‌برین یک سیستم یادگیری ماشین است که با کمک به الگوریتم مرغ مگس‌خوار گوگل را قادر می ‌سازد تا با تحلیل رشته ‌های اطلاعات به سمت شناسایی داده‌ های هدف حرکت کند.

هنگامی که یک عبارت کلیدی یا محتوا در گوگل جستجو می ‌شود الگوریتم جستجو تلاش کرده تا با یافتن بهترین محتوا در قالب‌ های مناسب نتیجه جستجو را با هدف کاربر مطابقت دهد.

گوگل و الگوریتم رنگ برین

در سال‌ های گذشته گوگل با معضلی مواجه بود که حدود ۱۵ درصد از عبارات جستجو شده توسط کاربران پیش‌ تر در پایگاه داده این شرکت ثبت نشده بود. در نگاه نخست این رقم ممکن است ناچیز به نظر برسد اما با توجه به پردازش روزانه میلیارد ها جستجو توسط گوگل این ۱۵ درصد معادل ۴۵۰ میلیون عبارت جستجوی جدید در روز که گوگل قادر به ارائه پاسخ مناسب برای آن ‌ها نبود.

پیش از ظهور رنک ‌برین گوگل صفحات وب را به منظور یافتن مطابقت دقیق با عبارت جستجو شده توسط کاربر اسکن می ‌نمود. با این حال به دلیل جدید بودن این عبارات گوگل قادر به استخراج هیچ‌ گونه اطلاعات مفیدی در خصوص مقصود کاربر نبود. الگوریتم رنک ‌برین به جای تمرکز کامل بر عبارت کلیدی به درک مفهوم آن می ‌پردازد و همچنین موقعیت جغرافیایی کاربر نیز در ارائه نتایج مرتبط نقش بسزایی ایفا خواهد نمود.

گوگل از بیش از ۲۰۰ سیگنال جستجو برای تعیین رتبه‌ بندی وب ‌سایت ‌ها و محتوای آن‌ ها استفاده کرده و سومین سیگنال مهم گوگل به شمار می ‌رود. به همین دلیل می‌ توان ادعا کرد که هوش مصنوعی تحولی شگرف در نحوه درک پرسش ‌های پیچیده و طولانی توسط موتورهای جستجو ایجاد کرده است. اکنون کاربران می ‌توانند اطمینان حاصل کنند که در حین جستجو موضوعات مورد نظر خود را به آسانی پیدا خواهند کرد حتی اگر عبارات جستجوی آن ‌ها مبهم باشد.

پیش از ظهور الگوریتم رنک ‌برین تیم مهندسی گوگل از یک الگوریتم ریاضی ثابت برای تعیین رتبه ‌بندی نتایج جستجو استفاده می ‌کرد. این الگوریتم علی ‌رغم به‌روزرسانی ‌های دوره ‌ای روندی نسبتاً ثابت و دائمی داشته و در مقابل الگوریتم رنک‌ برین به ‌طور مداوم در حال یادگیری و تطبیق با شرایط جدید است.

این ویژگی الگوریتم رنک‌ برین را قادر می‌ سازد تا نتایجی را به کاربران ارائه دهد که بیشترین تطابق را با عبارت جستجو شده داشته باشند. در واقع این الگوریتم توانایی یادگیری و تشخیص الگوهای نوین را داراست و در مقایسه با الگوریتم مرغ مگس‌خوار عملکرد پیشرفته ‌تر و کارآمدتری در اصلاح نتایج جستجو از خود نشان می‌ دهد.

بر اساس اعلام رسمی گوگل الگوریتم رنک ‌برین مسئولیت پاسخگویی به ۱۵ درصد از کل جستجو های آنلاین را بر عهده دارد و به عنوان یکی از مهم ‌ترین سیگنال ‌های تعیین ‌کننده رتبه ‌بندی وب‌ سایت ‌ها شناخته می ‌شود. در حال حاضر الگوریتم رنک‌ برین سومین عامل تأثیرگذار در تعیین نتایج جستجو پاسخگویی به درخواست ‌های کاربران و رتبه‌ بندی وب ‌سایت‌ ها محسوب می ‌شود.

الگوریتم رنک برین چه وظایفی دارد؟

الگوریتم رنک ‌برین دارای دو وظیفه اصلی است به این صورت که رنک ‌برین تلاش می‌ کند تا با تطبیق عبارات کلیدی جدید با عبارات کلیدی ثبت شده در پایگاه داده گوگل مقصود کاربر را به صورت انسانی درک کند و دیگر اینکه رنک ‌برین با مشاهده رفتار کاربران میزان رضایت آن‌ ها از نتایج ارائه شده را ارزیابی می‌ کند.

رنک ‌برین با نمایش نتایج جستجو از طریق مشاهده رفتار کاربران میزان رضایت آن‌ ها را ارزیابی می ‌کند. به عبارت دیگر نتایجی که به نظر رنک‌ برین برای کاربران جذاب هستند به آن‌ ها نمایش داده می ‌شوند. اگر تعداد زیادی از کاربران یک صفحه را در نتایج جستجوی یک موضوع خاص مطلوب ارزیابی کنند گوگل رتبه آن صفحه را ارتقا می ‌دهد. در مقابل اگر کاربران از یک صفحه ناراضی باشند آن را ترک کرده و صفحه دیگری را انتخاب می‌ کنند. رنک ‌برین این رفتار را ثبت کرده و رتبه آن صفحه را کاهش می ‌دهد.

ارزیابی رنک برین بر اساس نرخ کلیک ارگانیک (Organic Click-Through Rate)، مدت زمان حضور کاربر در صفحه (Dwell Time)، نرخ پرش (Bounce Rate)، رفتار پرش مکرر (Pogo-sticking)خواهد بود.

مدت زمان حضور کاربر در صفحه یکی از عوامل کلیدی برای الگوریتم رنک‌ برین است. حضور کاربران به مدت حداقل سه دقیقه در یک صفحه منجر به ارتقای رتبه آن صفحه در گوگل می ‌شود.

برای مثال کاربری در حین بازی تنیس دچار کشیدگی عضله می‌ شود و عبارت کشیدگی عضله را در گوگل جستجو می ‌کند. کاربر بر روی اولین نتیجه کلیک کرده اما محتوای آن صفحه را نامناسب تشخیص می‌ دهد. سپس به صفحه نتایج بازگشته و نتیجه دوم را بررسی می‌ نماید اما آن صفحه نیز محتوای مناسبی ارائه نمی ‌دهد. در نهایت کاربر بر روی نتیجه سوم کلیک کرده و محتوای آن صفحه را مفید می ‌یابد و به مدت پنج دقیقه در آن صفحه باقی می‌ ماند.

این رفتار رفت و برگشت مکرر Pogo-sticking نامیده می ‌شود. رنک ‌برین به این رفتار توجه ویژه ‌ای دارد. اگر گوگل متوجه شود که کاربران به سرعت یک صفحه را ترک می‌ کنند این امر به عنوان نشانه ‌ای از نامناسب بودن محتوای آن صفحه تلقی می ‌شود. در مقابل اگر گوگل متوجه شود که کاربران پس از این رفت و برگشت ‌ها در یک وب ‌سایت خاص توقف می ‌کنند رتبه آن وب ‌سایت را ارتقا می ‌دهد.

تولید محتوای مناسب الگوریتم رنک برین

همان ‌طور که پیش ‌تر اشاره شد هدف اصلی الگوریتم رنک‌برین یاری رساندن به گوگل در تحلیل و ارائه نتایج مرتبط با عبارات جستجوی طولانی پیچیده و مبهم است. در ادامه این مقاله راهکارهایی به بازاریابان محتوایی ارائه می‌شود که به آن ‌ها در تولید محتوای سازگار با این الگوریتم کمک می ‌کند.

ایجاد تجربه کاربردی خوب

ضروری است که سرعت بارگذاری محتوای متنی تصاویر و سایر عناصر گرافیکی موجود در صفحات وب به طور کامل بهینه و واکنش‌گرا باشد. باید توجه داشت که کاربران زمان محدودی برای انتظار دارند. در صورت کند بودن سرعت بارگذاری وب‌ سایت کاربران بدون تردید صفحه را ترک کرده و به وب ‌سایت دیگری مراجعه خواهند کرد.

صفحات وب ‌سایت باید به گونه‌ای طراحی شوند که در دستگاه ‌های مختلف از جمله تلفن‌های همراه، تبلت‌ها، رایانه‌های شخصی و لپ‌ تاپ ‌ها به درستی نمایش داده شوند. سرعت جستجو و بارگذاری صفحات نیز از عوامل مهم در رتبه ‌بندی وب ‌سایت ‌ها محسوب می ‌شود.

ایجاد محتوای متناسب با مخاطبان خاص

با توجه به تلاش رنک‌ برین در جهت ارائه نتایج مرتبط‌ تر به گوگل محتوا باید متناسب با مخاطبان هدف خاص تدوین شود تا احتمال نمایش آن در جستجو های مرتبط افزایش یابد. برای مثال در صورت ارائه خدمات بازاریابی دیجیتال مخاطبان می‌ توانند شامل کارآفرینان برندها و کسب ‌و کارهای کوچک در صنایع مختلف باشند. با محدود کردن مخاطبان به یک هدف مشخص محتوایی را ایجاد کنید که شامل پاسخگویی به مسائل و چالش ‌هایی که مخاطبان هدف احتمالاً در جستجوهای خود مطرح می‌ کنند و همچنین هم‌راستایی محصولات یا خدمات با نیازهای منحصر به فرد مخاطبان و جلب توجه مخاطبان از طریق استفاده از موضوعات، کلمات کلیدی و توصیه ‌های تخصصی داشته باشد.

بهینه کردن تایتل ها و تگ های توضیحات

نرخ کلیک ارگانیک به عنوان یکی از عوامل تعیین ‌کننده رتبه ‌بندی در الگوریتم رنک ‌برین محسوب می ‌شود. سوالی که مطرح می‌ شود این است که چگونه می‌ توان کاربران را ترغیب به کلیک بر روی لینک وب‌ سایت در صفحه نتایج جستجو کرد؟ مطالعات نشان داده‌ که کاربران عموماً بر روی لینک‌ هایی که دارای عناوین و توضیحات جذاب و تحریک ‌کننده احساسات هستند کلیک می ‌کنند.

به عنوان مثال افزودن براکت و پرانتز به انتهای عناوین مقالات یکی از تکنیک ‌هایی است که کاربران را به کلیک کردن ترغیب می‌ کند. بر اساس تحقیقات انجام شده توسط HubSpot و Outbrain عناوینی که در آن ‌ها از پرانتز و براکت استفاده شده است عملکردی ۳۳ درصد بهتر داشته ‌اند.

استفاده از اعداد در عناوین محتوا نیز می ‌تواند نرخ کلیک (CTR) را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. به عنوان مثال استفاده از عنوان ۱۰ نکته کلیدی سئو در سال ۲۰۲۱ توجه کاربران بیشتری را به محتوای وب‌ سایت جلب می ‌کند.

توضیحات متا نیز از اهمیت بالایی برخوردار است زیرا گوگل آن را برجسته ‌تر از سایر بخش‌ ها نمایش می ‌دهد و اینگونه توجه کاربران به لینک وب ‌سایت جلب خواهد شد. همچنین خلاصه‌ ای از موضوعات مهم مقاله را در این بخش ارائه داده تا کاربران دید کلی نسبت به محتوای آن پیدا کنند.

تولید محتوای کامل و طولانی

تولید محتوای طولانی به افزایش مدت زمان حضور کاربران در وب ‌سایت کمک می ‌کند. بدیهی است که مطالعه یک محتوای ۲۰۰۰ کلمه ‌ای زمان بیشتری نسبت به یک پست وبلاگ ۴۰۰ کلمه‌ای نیاز دارد و در نتیجه کاربران مدت زمان بیشتری را در وب ‌سایت سپری می ‌کنند. علاوه بر این محتوای طولانی ‌تر امکان پاسخگویی جامع و کامل به پرسش ‌های کاربران را فراهم می‌ آورد.

تقسیم محتوا به بخش های مختلف

مطالعه محتوای ۲۰۰۰ کلمه‌ای به ویژه در قالب متنی یکپارچه و بدون تفکیک دشوار بوده و می ‌تواند منجر به خستگی بصری کاربر شود. برای رفع این مشکل استفاده از عناوین فرعی و غیره پیشنهاد می‌ شود. عناوین فرعی محتوای طولانی را به بخش‌ های کوچک ‌تر و قابل مدیریت ‌تر تقسیم می ‌کند و بدین ترتیب مطالعه آن را برای کاربر تسهیل می‌ نمایند. این امر خوانایی محتوا را بهبود بخشیده و مدت زمان حضور کاربر در صفحه را افزایش خواهد داد. سئو ۱۱ توصیه می کند که هر ۲۰۰ کلمه در یک بخش مجزا با عنوان فرعی قرار داده شود.

استفاده از لینک دهی داخلی

ارتباط مفهومی و موضوعی صفحات یک وب‌ سایت برای متن پیوند از اهمیت بسزایی برخوردار است. توصیه می‌ شود محتوای تولیدی به گونه ‌ای تنظیم شود که امکان استفاده از پیوند های داخلی مرتبط در آن فراهم آید. این امر موجب ایجاد ارتباط بین صفحات و افزایش مدت زمان حضور کاربران در وب‌ سایت می ‌گردد. ساختار پیوند دهی داخلی وب‌ سایت یکی از عوامل مؤثر در رتبه‌ بندی محتوا توسط هوش مصنوعی رنک‌ برین به شمار می‌ رود.

با این حال نحوه صحیح پیوند دهی داخلی چگونه است؟ آیا باید در هر نقطه از محتوا که امکان ‌پذیر است پیوند قرار داد؟

پاسخ منفی است. تلاش نمایید پیوند ها را در نقاطی قرار دهید که احتمال کلیک کاربر بر روی آن‌ها وجود دارد. از به ‌کارگیری پیوندهای نامرتبط و بی‌هدف در محتوای وب ‌سایت اجتناب نمایید زیرا این امر می‌ تواند نتایج معکوس به همراه داشته باشد.

در فرآیند تولید محتوا استفاده از منابع معتبر در حوزه تخصصی شما ضروری است. محتوای شما باید به گونه ‌ای باشد که به کاربران نشان دهد چرا می ‌توانند آن را نه تنها معتبر بلکه مفید و مرتبط با نیازهای خود تلقی کنند.

در نهایت اطمینان حاصل نمایید که محتوای شما تحقیق جامع و دقیق در خصوص موضوع محتوا، ذکر منابع مورد استفاده در فرآیند تولید محتوا و ایجاد اعتبار به عنوان یک منبع موثق در یک حوزه تخصصی را انعکاس می دهد. سئو۱۱ در این مقاله با الگوریتم رنک ‌برین و نحوه عملکرد آن شما را آشنا کرد و همچنین روش‌ های تولید محتوای مناسب برای این الگوریتم مورد بررسی قرارداد. با به ‌کارگیری این تکنیک ‌ها وب‌ سایت شما می ‌تواند در رتبه ‌های برتر نتایج جستجوی گوگل قرار گیرد.