الگوریتم های سرچ گوگل
در دنیای دیجیتال امروز، گوگل نه تنها یک موتور جستجو، بلکه یک اکوسیستم پیچیده و هوشمند است که به طور مداوم تغییر می‌کند. این موتور جستجو با استفاده از مجموعه‌ای از الگوریتم‌های پیچیده و قدرتمند، محتواهای موجود در وب را ارزیابی می‌کند و نتایج جستجو را بر اساس آن رتبه‌بندی می‌کند. برای اینکه وب‌سایت شما بتواند در صدر نتایج جستجو قرار گیرد، لازم است که با این الگوریتم‌ها آشنا شوید و استراتژی‌های مناسبی را برای تطبیق با آنها به کار بگیرید. در این مقاله، تمامی الگوریتم‌های مهم گوگل را بررسی خواهیم کرد، راهکارهایی برای بهینه‌سازی سایت مطابق با هر الگوریتم ارائه می‌دهیم و نکاتی که باید از آنها پرهیز کنید تا از افت رتبه جلوگیری کنید را شرح خواهیم داد. با ما همراه باشید تا به کامل‌ترین و تخصصی‌ترین مطلب درباره الگوریتم‌های گوگل دست یابید. در صفحه تماس با ما می توانید سفارش طراحی سایت و سفارش سئو سایت خود را ثبت کنید.
معرفی تمام الگوریتم های گوگل به همراه روش های بهینه سازی مطابق با هر الگوریتم
الگوریتم‌های گوگل مجموعه‌ای از سیستم‌های پیچیده هستند که برای انتخاب بهترین و مرتبط‌ترین نتایج جستجو طراحی شده‌اند. این الگوریتم‌ها، مانند پاندا، پنگوئن و مرغ مگس‌خوار، بر کیفیت محتوا، طبیعی بودن لینک‌ها و تطابق سایت‌ها با جستجوهای کاربران تمرکز دارند. پاندا با محتواهای ضعیف و تکراری مقابله می‌کند، پنگوئن سایت‌هایی را که از تکنیک‌های ناعادلانه لینک‌سازی استفاده می‌کنند جریمه می‌کند و مرغ مگس‌خوار به درک بهتر معنای جستجوهای کاربران کمک می‌کند. هدف کلی این الگوریتم‌ها ارتقاء تجربه کاربری با نمایش سایت‌های باکیفیت و مرتبط، و حذف سایت‌های با محتوای ضعیف و اسپم است.
الگوریتم پیج رنک (1998 - PageRank)
الگوریتم پیج رنک توسط لری پیج و سرگئی برین در دانشگاه استنفورد توسعه یافت. این الگوریتم بر اساس تعداد و کیفیت لینک‌هایی که به یک صفحه وب اشاره می‌کنند، اهمیت آن صفحه را تعیین می‌کند. لینک‌ها به عنوان رای‌های اعتماد در نظر گرفته می‌شوند و صفحاتی که لینک‌های بیشتری دریافت می‌کنند، معتبرتر به حساب می‌آیند و رتبه بالاتری می‌گیرند.
الگوریتم فلوریدا (2003 - Florida)
الگوریتم فلوریدا در نوامبر 2003 معرفی شد و هدف آن کاهش رتبه‌بندی سایت‌هایی بود که از تکنیک‌های اسپم و سئو کلاه‌سیاه استفاده می‌کردند. این به‌روزرسانی بسیاری از سایت‌های کوچک و فروشگاهی را که به تکنیک‌های نامناسب وابسته بودند، تحت تاثیر قرار داد و منجر به کاهش شدید رتبه‌بندی آنها شد.
سندباکس گوگل (2003 - Google Sandbox)
الگوریتم سندباکس به عنوان یک فیلتر برای سایت‌های جدید عمل می‌کند و آنها را از رسیدن به رتبه‌های بالا در نتایج جستجو برای مدت زمانی معین باز می‌دارد. هدف از این الگوریتم جلوگیری از رتبه‌گیری سریع سایت‌هایی است که به روش‌های اسپم و نامناسب سئو متکی هستند.
الگوریتم هیلتاپ (2003 - Hilltop)
الگوریتم هیلتاپ بر اساس صفحات مرجع یا “صفحات متخصص” عمل می‌کند. این الگوریتم صفحاتی را که به چندین صفحه دیگر با محتوای مشابه لینک داده‌اند، به عنوان منابع معتبر شناسایی می‌کند و رتبه‌بندی آنها را بر اساس این لینک‌ها تعیین می‌کند.
الگوریتم جاگر (2005 - Jagger)
الگوریتم جاگر در سال 2005 معرفی شد و تمرکز آن بر روی بهبود تحلیل بک‌لینک‌ها و کاهش تاثیر لینک‌های اسپم بود. این به‌روزرسانی به ویژه بر روی سایت‌هایی که از تکنیک‌های لینک‌سازی نامناسب استفاده می‌کردند، تاثیرگذار بود.
الگوریتم بیگ ددی (2005 - Big Daddy)
الگوریتم بیگ ددی تغییرات مهمی در زیرساخت‌های گوگل ایجاد کرد و به بهبود شاخص‌گذاری و ذخیره‌سازی داده‌ها کمک کرد. این به‌روزرسانی بر روی مدیریت لینک‌ها و برخورد با محتوای تکراری و اسپم تمرکز داشت.
الگوریتم کافئین (2009 - Caffeine)
الگوریتم کافئین در سال 2009 معرفی شد و هدف آن افزایش سرعت شاخص‌گذاری و بهبود نتایج جستجو بود. این به‌روزرسانی باعث شد گوگل بتواند صفحات وب را سریع‌تر و با دقت بیشتری ایندکس کند.
الگوریتم تازگی محتوا (2010 - Freshness)
الگوریتم تازگی محتوا در سال 2010 معرفی شد و هدف آن ارائه نتایج جستجوی جدیدتر و مرتبط‌تر برای کاربران بود. این به‌روزرسانی به محتوای تازه و به‌روزتر اهمیت بیشتری می‌داد.
الگوریتم پاندا (2011 - Panda)
الگوریتم پاندا در سال 2011 معرفی شد و هدف آن کاهش رتبه سایت‌هایی با محتوای ضعیف و تکراری بود. این الگوریتم به کیفیت محتوا، درصد تکراری بودن و تجربه کاربری اهمیت زیادی می‌داد.
الگوریتم ونیز (2012 - Venice)
الگوریتم ونیز در سال 2012 معرفی شد و هدف آن ارائه نتایج جستجوی محلی برای کاربران بود. این به‌روزرسانی باعث شد نتایج جستجو بر اساس موقعیت جغرافیایی کاربر نمایش داده شوند.
الگوریتم پنگوئن (2012 - Penguin)
الگوریتم پنگوئن در سال 2012 برای مبارزه با تکنیک‌های سئوی کلاه سیاه و لینک‌سازی‌های اسپم معرفی شد. این الگوریتم به سایت‌هایی که از روش‌های ناعادلانه برای بهبود رتبه استفاده می‌کردند، جریمه‌های سنگینی اعمال می‌کرد.
الگوریتم دزد دریایی (2012 - Pirate)
الگوریتم دزد دریایی برای مبارزه با نقض حق‌نشر و سایت‌هایی که محتوای کپی‌شده و غیرقانونی ارائه می‌دادند، معرفی شد. این الگوریتم سایت‌هایی که محتوای دزدی ارائه می‌دادند را جریمه و از نتایج جستجو حذف می‌کرد.
الگوریتم EMD (2012)
الگوریتم EMD در سال 2012 معرفی شد و هدف آن کاهش رتبه سایت‌هایی بود که تنها به دلیل داشتن دامنه با تطابق دقیق کلمه کلیدی، رتبه بالایی داشتند. این الگوریتم به کیفیت محتوا و ارتباط بیشتر اهمیت می‌داد.
الگوریتم Page Layout (2012)
الگوریتم Page Layout در سال 2012 معرفی شد و هدف آن جریمه سایت‌هایی بود که تبلیغات زیاد و محتوای کم در بالای صفحات خود داشتند. این الگوریتم به بهبود تجربه کاربری و دسترسی آسان‌تر به محتوای اصلی کمک می‌کرد.
الگوریتم گورخر (2013 - Zebra)
الگوریتم گورخر در سال 2013 معرفی شد و هدف آن مبارزه با سایت‌های تجارت الکترونیک بی‌کیفیت و اسپم بود. این الگوریتم به کیفیت فروشگاه‌های آنلاین و اعتماد مشتریان به آنها اهمیت می‌داد.
الگوریتم مرغ مگس خوار (2013 - Hummingbird)
الگوریتم مرغ مگس خوار در سال 2013 معرفی شد و هدف آن بهبود درک مفهوم و معنای جستجوهای کاربران بود. این الگوریتم تمرکز بیشتری بر روی پردازش زبان طبیعی و درک مفهومی از کوئری‌های کاربران داشت.
الگوریتم Payday Loan (2013)
الگوریتم Payday Loan در سال 2013 معرفی شد و هدف آن مقابله با سایت‌های اسپم و تبلیغاتی در زمینه وام‌های کوتاه‌مدت و خدمات مالی مشابه بود. این الگوریتم به کاهش رتبه سایت‌های اسپم در این حوزه کمک کرد.
الگوریتم کبوتر (2014 - Pigeon)
الگوریتم کبوتر در سال 2014 معرفی شد و هدف آن بهبود نتایج جستجوی محلی بود. این الگوریتم با ترکیب نتایج جستجوی محلی و جهانی، نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری برای کاربران ارائه می‌داد.
الگوریتم موبایل گدون (2015 - Mobilegeddon)
الگوریتم موبایل گدون در سال 2015 معرفی شد و هدف آن بهینه‌سازی سایت‌ها برای دستگاه‌های موبایل بود. این الگوریتم سایت‌هایی که برای نمایش در موبایل بهینه نشده بودند را جریمه می‌کرد.
الگوریتم رنک برین (2015 - RankBrain)
الگوریتم رنک برین در سال 2015 معرفی شد و از یادگیری ماشین برای بهبود نتایج جستجو استفاده می‌کرد. این الگوریتم به گوگل کمک می‌کرد تا بهتر متوجه نیت کاربران از جستجوهایشان شود.
الگوریتم موش کور (2016 - Possum)
الگوریتم موش کور در سال 2016 معرفی شد و هدف آن بهبود نتایج جستجوی محلی بود. این الگوریتم به کسب‌وکارهای محلی کمک می‌کرد تا در نتایج جستجوی مرتبط با موقعیت جغرافیایی بهتر دیده شوند.
الگوریتم فِرد (2017 - Fred)
الگوریتم فِرد در سال 2017 معرفی شد و هدف آن کاهش رتبه سایت‌هایی بود که محتوای کم‌کیفیت و تبلیغاتی داشتند. این الگوریتم به بهبود تجربه کاربری و ارائه محتوای باکیفیت‌تر کمک می‌کرد.
الگوریتم مدیک یا طبی (2018 - Medic)
الگوریتم مدیک در سال 2018 معرفی شد و هدف آن بهبود رتبه سایت‌های مرتبط با حوزه سلامت و پزشکی بود. این الگوریتم به کیفیت محتوا و اعتماد کاربران به اطلاعات پزشکی ارائه شده توجه می‌کرد.
الگوریتم برت (2019 - BERT)
الگوریتم برت در سال 2019 معرفی شد و از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی برای بهبود درک معنای جستجوهای کاربران استفاده می‌کرد. این الگوریتم به گوگل کمک می‌کرد تا بهتر متوجه نیت
الگوریتم E-A-T (2020)
الگوریتم E-A-T در سال 2020 معرفی شد و بر سه اصل تخصص، اعتبار و اعتماد تمرکز دارد. هدف این الگوریتم بهبود کیفیت محتوای ارائه شده در نتایج جستجو و مقابله با اطلاعات نادرست و بی‌کیفیت است.
الگوریتم MUM (2021)
الگوریتم MUM در سال 2021 معرفی شد و به گوگل امکان می‌دهد تا به سوالات پیچیده‌تر کاربران با دقت بیشتری پاسخ دهد. این الگوریتم از هوش مصنوعی برای درک و تفسیر بهتر محتوا در زبان‌های مختلف و انواع مختلف رسانه‌ها استفاده می‌کند.
الگوریتم Product Reviews (2021)
الگوریتم Product Reviews در سال 2021 معرفی شد و هدف آن ارتقاء کیفیت بررسی‌های محصولاتی است که در نتایج جستجو نمایش داده می‌شوند. این الگوریتم به بررسی‌هایی که اطلاعات عمیق و مستند دارند اولویت می‌دهد.
بروزرسانی E-E-A-T (2022)
بروزرسانی E-E-A-T در سال 2022 معرفی شد و تجربه به عنوان چهارمین فاکتور به سه فاکتور اصلی E-A-T اضافه شد. هدف این بروزرسانی بهبود تجربه کاربری و ارائه محتوای باکیفیت‌تر و قابل اعتمادتر است.
الگوریتم Helpful Content (2022)
الگوریتم Helpful Content در سال 2022 معرفی شد و تمرکز آن بر ارائه محتوای مفید و مرتبط به کاربران است. این الگوریتم سایت‌هایی که محتوای باکیفیت و کاربردی تولید می‌کنند را تشویق و سایت‌های با محتوای ضعیف را جریمه می‌کند.
به‌روزرسانی هسته مارس (2023)
به‌روزرسانی هسته مارس 2023 تغییرات گسترده‌ای در الگوریتم‌های گوگل ایجاد کرد و هدف آن بهبود نتایج جستجو از طریق به‌روزرسانی سیستم‌های رتبه‌بندی بود. این به‌روزرسانی بر بهبود کیفیت محتوا و کاهش محتوای اسپم تمرکز داشت.
به‌روزرسانی بررسی محصولات آوریل (2023)
به‌روزرسانی بررسی محصولات آوریل 2023 به بهبود رتبه‌بندی بررسی‌های محصولاتی که اطلاعات جامع و مفیدی ارائه می‌دهند کمک کرد. این به‌روزرسانی به بررسی‌هایی که تجربه واقعی کاربران را منعکس می‌کنند، اولویت می‌دهد.
به‌روزرسانی هسته اوت (2023)
به‌روزرسانی هسته اوت 2023 تغییرات مهمی در الگوریتم‌های گوگل ایجاد کرد و هدف آن بهبود دقت و مرتبط بودن نتایج جستجو بود. این به‌روزرسانی بر بهبود تجربه کاربری و ارائه محتوای باکیفیت تمرکز داشت.
به‌روزرسانی محتوای مفید سپتامبر (2023)
به‌روزرسانی محتوای مفید سپتامبر 2023 به گوگل کمک کرد تا محتوای مفیدتر و مرتبط‌تری را به کاربران ارائه دهد. این به‌روزرسانی سایت‌هایی که محتوای باکیفیت تولید می‌کنند را تشویق می‌کند و سایت‌های با محتوای ضعیف را جریمه می‌کند.
به‌روزرسانی اسپم اکتبر (2023)
به‌روزرسانی اسپم اکتبر 2023 به گوگل کمک کرد تا محتوای اسپم و سایت‌های با کیفیت پایین را از نتایج جستجو حذف کند. این به‌روزرسانی به بهبود کیفیت نتایج جستجو و تجربه کاربری کمک می‌کند.
به‌روزرسانی هسته اکتبر (2023)
به‌روزرسانی هسته اکتبر 2023 تغییرات گسترده‌ای در الگوریتم‌های گوگل ایجاد کرد و هدف آن بهبود دقت و مرتبط بودن نتایج جستجو بود. این به‌روزرسانی بر بهبود کیفیت محتوا و کاهش محتوای اسپم تمرکز داشت.
به‌روزرسانی هسته نوامبر (2023)
به‌روزرسانی هسته نوامبر 2023 به بهبود الگوریتم‌های گوگل و ارائه نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تر کمک کرد. این به‌روزرسانی بر بهبود تجربه کار
به‌روزرسانی هسته مارس (2024)
به‌روزرسانی هسته مارس 2024 به بهبود کیفیت نتایج جستجو و کاهش محتوای بی‌کیفیت و تکراری تمرکز داشت. این به‌روزرسانی شامل بهبود سیستم‌های رتبه‌بندی گوگل بود تا محتوای مفیدتر و با کیفیت‌تری را به کاربران ارائه دهد و محتوای غیر مفید را کاهش دهد.
به‌روزرسانی اسپم مارس (2024)
این به‌روزرسانی به منظور مقابله با محتوای اسپم و تکنیک‌های دستکاری رتبه‌بندی ایجاد شد. هدف اصلی این به‌روزرسانی، کاهش محتوای تولید شده در مقیاس وسیع با کیفیت پایین بود که تنها برای افزایش رتبه‌بندی در نتایج جستجو ایجاد شده‌اند.
به‌روزرسانی اسپم ژوئن (2024)
این به‌روزرسانی در 20 ژوئن 2024 شروع شد و هدف آن بهبود کیفیت نتایج جستجو از طریق شناسایی و حذف محتوای اسپم بود. این به‌روزرسانی به مدت یک هفته طول می‌کشد و بر روی سایت‌هایی که سیاست‌های اسپم گوگل را نقض می‌کنند، تمرکز دارد.