SEO ဆိုသည်မှာစက်သင်ယူခြင်းနှင့်အတတ်ပညာဆိုင်ရာနားလည်ခြင်းကိုနားလည်ခြင်း - Semalt Expert Advice



ကျွန်ုပ်တို့၏ကမ္ဘာကြီးသည်တိုးတက်ရန်နှင့်ဖွံ့ဖြိုးရန်နည်းလမ်းအသစ်များကိုအမြဲရှာဖွေနေသည်နှင့်အမျှအတုပိုင်းဆိုင်ရာဉာဏ်ရည်နှင့်စက်သင်ကြားမှုသည် SEO ကိုတိုးတက်စေရန်အဓိကအခန်းကဏ္ played မှပါ ၀ င်သည်။ သို့သျောလညျး, ကသူတို့လမ်းကြောင်းအပေါ်စက်သင်ယူမှုနှင့် Artificial ထောက်လှမ်းရေး၏အခန်းကဏ္understandကိုနားလည်ရန်အရေးကြီးပါသည်။ ဤအယူအဆများသည် SEO ကျွမ်းကျင်သူများအားကျွန်ုပ်တို့၏အလုပ်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ကူညီခြင်းရှိမရှိကျွန်ုပ်တို့မေးရမည်။ ကောင်းပြီ၊ သင့်အတွက်အဖြေတွေအများကြီးရှိတယ်။

စက်သင်ယူမှုကိုလေ့လာခဲ့သောစာဖတ်သူများသည်၎င်းသည်အသံကဲ့သို့ရှေ့သို့မဟုတ်ကြောင်းဝန်ခံလိမ့်မည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏လမ်းကြောင်းတွင်စက်သင်ယူမှုသည်ရှာဖွေမှုကိုမည်သို့တိုးတက်စေကြောင်းကျွန်ုပ်တို့ဆွေးနွေးကြမည်။ သို့သော်၎င်းအပြင်၊ ဤဆောင်းပါးတွင်သင်ပိုမိုလေ့လာသင်ယူနိုင်လိမ့်မည်။

ယနေ့သင်သည်စက်သင်ယူမှုကျွမ်းကျင်သူထံမှရှာဖွေခြင်းအကောင်အထည်ဖော်မှုကိုဖတ်နေလိမ့်မည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည်သင်ကြိုက်နှစ်သက်မည်မှာသေချာသည့်အဓိကသဘောတရားအချို့ကိုချဲ့ထွင်လိမ့်မည်။ စတင်သူများအတွက် SEO ကို AI အသုံးပြုခြင်း၏အကျိုးကျေးဇူးများကားအဘယ်နည်း။

အမြန်ကျည်ဆံအချက်များတွင် AI:
  • ၀ က်ဘ်ဆိုက်များကိုမဟာဗျူဟာမြောက်အားသာချက်တစ်ခုပေးသည်
  • မြင့်မားသော ROI AI စီမံကိန်းများကိုမည်သို့ရွေးချယ်ရမည်ကိုဝက်ဘ်ဆိုက်များအားအသိပေးပါ
  • မဟာဗျူဟာမြောက် AI ပဏာမခြေလှမ်းကိုထောက်ပံ့ပါ
ဒီကနေ့ Google, Bing, Amazon, Facebook စသည့်ကုမ္ပဏီများသည် AIs မှငွေရှာသည်။

ဒါကြောင့်ကျွန်တော်တို့မ ၀ င်ခင်စက်သင်ယူမှုကရှာဖွေမှုကိုဘယ်လိုတိုးတက်စေသလဲဆိုတာကိုဆွေးနွေးကြပါစို့။

စက်သင်ကြားခြင်းသည် SERP မည်သို့ချထားသည်နှင့်အဘယ်ကြောင့်စာမျက်နှာများသည်၎င်းတို့ပြုလုပ်သည့်အဆင့်ကိုအဆင့်အတန်းသတ်မှတ်ထားသနည်း။ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များတွင်စက်သင်ကြားမှုကိုအသုံးပြုခြင်းကြောင့်ရလဒ်များသည်ပိုမိုထိရောက်ပြီးပိုမိုအသုံးဝင်သည်။ SEO လောကတွင်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုနားလည်ရန်အရေးကြီးသည်။
  • ဘယ်လိုရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ဝဘ်ဆိုက်တွားသွားနှင့် index
  • ရှာဖွေရေး algorithms လုပ်ဆောင်ချက်များကို
  • ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်သည်သုံးစွဲသူများအားမည်သို့ရည်ရွယ်သည်ကိုနားလည်ပြီးဆက်ဆံသည်
ပရိုဂရမ်းမင်းနည်းပညာတိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှစက်သင်ယူခြင်းဟူသောဝေါဟာရကိုမကြာခဏဆိုသလိုအသုံးချလာကြသည်။ သို့သော် SEO ဆိုသည်မှာအဘယ်ကြောင့်ဖော်ပြသနည်း၊ ၎င်းကိုသင်အဘယ်ကြောင့်ထပ်မံလေ့လာသင့်သနည်း။

စက်သင်ယူမှုဆိုတာဘာလဲ

စက်သင်ယူမှုဆိုသည်မှာအဘယ်နည်းကိုသင်ယူခြင်းမရှိဘဲ၊ SEO တွင်၎င်း၏လုပ်ဆောင်မှုကိုနားလည်ရန်အလွန်ခက်ခဲလိမ့်မည်။ စက်လေ့လာခြင်းကိုကွန်ပျူတာများအားရှင်းလင်းပြတ်သားသောပရိုဂရမ်မပါဘဲလုပ်ဆောင်ရန်သိပ္ပံပညာဟုသတ်မှတ်နိုင်သည်။ ML ကို AI နဲ့ခွဲခြားရမယ်၊ ဘာလို့လဲဆိုတော့ဒီအချိန်မှာဒီမျဉ်းကြောင်းကမှုန်ဝါးလာတယ်။
ကျွန်ုပ်တို့လေ့လာခဲ့ပြီးသည့်အတိုင်းစက်သင်ယူခြင်းဖြင့်ကွန်ပျူတာများသည်သတင်းအချက်အလက်များကို အခြေခံ၍ ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။ လုပ်ငန်းများကိုမည်သို့ပြီးမြောက်နိုင်ကြောင်းနှင့် ပတ်သက်၍ တိကျသောညွှန်ကြားချက်များမရှိပါ။ Artificial Intelligence သည်အခြားတစ်ဖက်တွင်စနစ်ဖန်တီးမှုနောက်ကွယ်ရှိသိပ္ပံပညာဖြစ်သည်။ AI မှကျေးဇူးတင်ပါသည်၊ စနစ်များကိုလူသားကဲ့သို့သောဉာဏ်ရည်နှင့်သတင်းအချက်အလက်များကိုအလားတူနည်းလမ်းများရရှိရန်ဖန်တီးထားသည်။

သူတို့ရဲ့အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ကကွဲပြားခြားနားမှုတွေကိုထောက်ပြဖို့အများကြီးမလွယ်ကူပါဘူး။ သူတို့၏ကွဲပြားခြားနားမှုများကိုနားလည်ရန်၊ သင်ဤနည်းကိုကြည့်နိုင်သည်။

စက်သင်ယူမှုသည်ပြproblemsနာများအတွက်အဖြေများပေးရန်ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားသောစနစ်ဖြစ်သည်။ သင်္ချာကိုသုံးခြင်းအားဖြင့်၎င်းသည်အဖြေထုတ်ပေးနိုင်သည်။ ဒီအဖြေကိုအထူးပရိုဂရမ်ဆွဲပြီး၊ အတုသတင်းအချက်အလက်, အခြားတစ်ဖက်တွင်, တီထွင်ဖန်တီးမှုဆီသို့ ဦး တည်လေ့သောစနစ်တစ်ခုဖြစ်တယ်, ဒါကြောင့်, သူကကြိုတင်ခန့်မှန်းနည်းသည် အတုထောက်လှမ်းရေးသည်ပြproblemနာတစ်ခုနှင့်အတူတာ ၀ န်ယူနိုင်ပြီး၎င်းတွင်ပါ ၀ င်သည့်ညွှန်ကြားချက်များကိုရည်ညွှန်းပြီး၎င်းသည်ယခင်လေ့လာမှုများမှကောက်ချက်ချနိုင်သည်။ သို့သော်၎င်းသည်ဖြေရှင်းချက်သို့အသစ်သောအရာတစ်ခုထည့်ရန်ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်သို့မဟုတ် ၄ င်း၏ကန ဦး လုပ်ငန်းစဉ်ကိုစွန့်လွှတ်သောစနစ်သစ်တစ်ခုကိုစတင်လုပ်ကိုင်ရန်ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ ကောင်းပြီ၊ Facebook ရှိသူငယ်ချင်းများကအာရုံပျံ့လွင့်သွားလိမ့်မည်ဟုမမြန်ပါနှင့်၊ သို့သော်သင်စိတ်ကူးရသည်။

အဓိကခြားနားချက်မှာဉာဏ်ရည်ဖြစ်သည်။

သို့သော် AI သည် ML ထက်နယ်နိမိတ်ချင်းထိစပ်နေသည်။ တကယ်တော့စက်သင်ကြားမှုသည်အတုထောက်လှမ်းရေး၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

စက်သင်ယူမှုသည်အကောင်းအဆိုးများကိုမည်သို့ကူညီသနည်း။

ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များ၏စွမ်းဆောင်ရည်၊ အမြန်နှုန်းနှင့်ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတိုးတက်စေရန်သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့်အင်ဂျင်နီယာများသည်ဤစက်သင်ကြားမှုတွင်သိသိသာသာဘဏ်ချသည်။

ဤအရာကိုကျွန်ုပ်တို့မဆွေးနွေးမီ၊ ဤအပိုင်းသည်စက်သင်ကြားမှုကို SEO သင်ခန်းစာတွင်တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်ခြင်းရှိ၊ မရှိ၊ SEO သင်ယူခြင်းကိုစက်သင်ကြားခြင်းဖြင့်တည်ဆောက်နိုင်ခြင်းရှိမရှိသင်သိစေရန်ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားကြောင်း ဦး စွာသတိပြုပါ။ အတိတ်ကာလများတွင်စက်သင်ကြားမှုသည် SEO ပညာရှင်များအတွက်အနည်းငယ်သာအသုံးမ ၀ င်ပါ။ ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့စက်သင်ကြားမှုကကျွမ်းကျင်သူများကိုအဆင့်သတ်မှတ်ချက်အချက်ပြများကိုပိုမိုနားလည်ရန်အထောက်အကူမပြုသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ လက်တွေ့တွင်စက်သင်ယူခြင်းသည်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်အချက်ပြများကိုတိုင်းတာသောစနစ်ကိုနားလည်ရန်သာသင့်အားကူညီသည်။

အခုတော့သင်ဟာ Champ လိုမခုန်သင့်ဘူး။ ၎င်းသည်သင်သဘောပေါက်ပြီးနောက်ပထမစာမျက်နှာသို့အလိုအလျောက်ရောက်လိမ့်မည်ဟုမဆိုလိုပါ။ စနစ်ကိုသိရှိခြင်းသည်အကျိုးဖြစ်ထွန်းသည်မှန်လျှင်အလုပ်ကောင်းကောင်းမလုပ်ပါကသင့်ကျောပေါ်တွင်သာကျသွားလိမ့်မည်။

အောင်မြင်သော AI တိုင်းတာခြင်း

စနစ်က၎င်းကိုအနိုင်ယူရန်မည်သို့လုပ်ဆောင်သည်ကိုလေ့လာပါ။ အောင်မြင်မှုကိုဘယ်လိုတိုင်းတာသလဲ။ ဒီနှိုင်းယှဉ်ချက်ကိုသုံးပါ၊ Microsoft Bing သည်သူတို့ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ကိုမလေးရှားသို့စတင်ဖြန့်ချိပြီးမြင်ကွင်းကိုမြင်ယောင်ကြည့်ပါ။

မှတ်ချက် - ဤအခြေအနေတွင် bootstrapping သည်စနစ်တစ်ခုစတင်ခြင်းကိုရည်ညွှန်းသည်။ ထို့အပြင်ယခင်အလားတူနမူနာများအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းတွက်ချက်ခြင်းအတွက်ဒေတာသိပ္ပံနည်းစနစ်သည်လည်းမဟုတ်ပါ။ ဤနေရာတွင်ပညာရှိသောအကြံဥာဏ်တစ်ခုမှာကန ဦး လေ့ကျင့်ရေးအဖွဲ့အဖြစ်အမှုဆောင်ရန်မိခင်ဘာသာစကားပြောသောအုပ်စုတစ်စုကိုဆွဲဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။

သူတို့ကစမ်းသပ်စစ်ဆေးမှုမှရရှိသောအချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမည်ဖြစ်ပြီးပရိုဂရမ်မာများအနေဖြင့်လည်းစနစ်မှသူတို့ထံမှလေ့လာလိမ့်မည်။ စနစ်သည်လက်ရှိရလာဒ်များထက်သာလွန်သည်အထိအချက်အလုံအလောက်လေ့လာပြီးပါကကုမ္ပဏီသည်ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ကိုစတင်အသုံးပြုနိုင်သည်။

စက်သင်ယူမှုအတွက် E-A-T က

နောက်ထပ်ကောင်းမွန်သောဥပမာတစ်ခုမှာစီးပွားရေးအခွင့်အာဏာနှင့်ယုံကြည်မှုဖြစ်သည်။ ဂူဂဲလ်သည်ဤဝက်ဘ်ဆိုက်၏ခွင့်ပြုချက်ကဲ့သို့သောမေးခွန်းများကိုလည်းမေးသည်။ ဤဝက်ဘ်ဆိုက်၏ကုမ္ပဏီသို့မဟုတ်ပိုင်ရှင်ကိုကျွန်ုပ်တို့ယုံကြည်စိတ်ချနိုင်ပါသလား။ ဝက်ဘ်ဆိုက်၏အရည်အသွေးနှင့်အဆင့်အတန်းကိုဆုံးဖြတ်ရာတွင်ဤမေးခွန်းများ၏အဖြေများသည်အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ play မှပါ ၀ င်သည်။ သို့သော်ကျွန်ုပ်တို့ Google သည်မည်သည့်အချက်များအကြောင်းထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်ကိုမှန်ကန်စွာပြောဆိုရန်ကျွန်ုပ်တို့အတွက်နည်းလမ်းမရှိပါ။ သုံးစွဲသူများ၏တုန့်ပြန်မှုနှင့် E-A-T ဟုသူတို့ယူမှတ်သောအရည်အသွေးအရည်အသွေးများကိုလေးစားရန် algorithm ကိုလေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည်ဟုကျွန်ုပ်တို့သာယူဆနိုင်သည်။

E-A-T ကိုကျွန်ုပ်တို့အာရုံစိုက်သင့်သည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော်၎င်းသည်ရှာဖွေရေး algorithm စက်များလုပ်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။

စက်သင်ယူခြင်း၏သက်ရှိနှင့်အသက်ရှူစနစ်

စက်သင်ကြားခြင်းနှင့်သက်ဆိုင်သောသွင်ပြင်လက္ခဏာကိုစက်သင်ကြားခြင်းလုပ်ငန်းတွင်အမြစ်တွယ်စေသည်။ အချို့သောကိစ္စရပ်များတွင်စက်သင်ယူခြင်းသည် static algorithm တစ်ခုမဟုတ်ပါ။ ယင်းအစား၎င်းသည်ဖြန့်ကျက်ခြင်းမပြုမီကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသောသင်တန်းတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ ထို့နောက် algorithm သည်အလိုအလျောက်စစ်ဆေးပြီးလိုချင်သောအဆုံးပန်းတိုင်နှင့်ယခင်အောင်မြင်မှုနှင့်ပျက်ကွက်သောရလဒ်များကိုနှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့်လိုအပ်သောချိန်ညှိမှုများပြုလုပ်သည်။

ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်စက်၏နိဒါန်းအစတွင်“ know know” မေးမြန်းချက်များနှင့်သက်ဆိုင်ရာရလဒ်များကိုစတင်လိမ့်မည်။ ထိုနောက်မှ၎င်းသည်၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ရလဒ်များကိုထုတ်လုပ်ရန်“ သိသောကောင်းသော” ရလဒ်များမပါဘဲမေးမြန်းချက်များပေးလိမ့်မည်။ ထို့နောက်စနစ်သည်ထင်ရှားပေါ် မူတည်၍ ရမှတ်ကိုထုတ်လုပ်လိမ့်မည်။

စနစ်သည်၎င်းကိုဆက်လက်လုပ်ဆောင်မည်ဖြစ်ပြီး၎င်းသည်စံပြနှင့်ပိုမိုနီးကပ်လာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းသည်တိကျမှုအတွက်တန်ဖိုးသတ်မှတ်သည်၊ သင်ယူသည်၊ ထို့နောက်နောက်ထပ်ကြိုးစားမှုအတွက်သင့်လျော်သောချိန်ညှိမှုများပြုလုပ်သည်။ ၎င်းကို“ ကောင်းသောသိကျွမ်းခြင်း” နှင့်ပိုမိုနီးကပ်စေရန်နှင့်ကြိုးပမ်းရန်နည်းလမ်းတစ်ခုအဖြစ်စဉ်းစားပါ။

ဆိုပါစို့။ အရည်အသွေးနှုန်း (သို့) SERP အချက်ပြစနစ်သည်စနစ်တစ်ခုအတွင်းသို့ဆွဲတင်လိုက်သောမစုံလင်သောအချက်ပြမှုရလဒ်များကိုပြသပြီးအချက်ပြအလေးများ၏အသေးစိတ်ညှိသည်။ ကောင်းမွန်သောအချက်ပြမှုကအောင်မြင်မှုကိုအားဖြည့်ပေးလိမ့်မည်။ ၎င်းသည် system ကို cookie တစ်ခုပေးခြင်းကဲ့သို့ဖြစ်သည်။

နမူနာအချက်ပြမှုများ

Signals များသည် link များ၊ anchor များ၊ HTTPS၊ speed title များနှင့်အခြားအရာများဖြင့်သာဖွဲ့စည်းထားခြင်းမဟုတ်ပါ။ ရှာဖွေရေးမေးခွန်းများအတွက်, အခြားလက္ခဏာများအများကြီးအချက်ပြ။ အသုံးပြုသောသဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အချက်ပြမှုများမှာ -
  • ရက်သတ္တပတ်၏နေ့
  • တနင်္ဂနွေနှင့်နှိုင်းယှဉ်
  • အားလပ်ရက်သို့မဟုတ်မ
  • ရာသီ
  • ရာသီဥတု
တနင်္လာနေ့တွင်ရှာဖွေမှုနာကျင်မှုနှင့် ပတ်သတ်၍ ရှာဖွေမှုများအရှိန်မြင့်လာသည်နှင့်အမျှတနင်္လာနေ့တွင်နှလုံးပြissuesနာများအသိအမှတ်ပြုခြင်းကဲ့သို့သောအဆင့်မြင့်အချက်အလက်များကိုပိုမိုမြင်သာအောင်ပြုလုပ်ရန်ဖြစ်နိုင်ခြေများရှိသည်။
AI နှင့်စက်သင်ကြားခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်၏ရည်မှန်းချက်

Google ၏ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်အသုံးပြုမှုကိုမြှင့်တင်ရန်လိုလားသည်နှင့်အညီပြောင်းလဲသွားသည့်လမ်းကြောင်းများနှင့်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်အချက်အလက်များပြောင်းလဲခြင်းသည်ဤကိစ္စ၏အချက်ဖြစ်သည်။ ဂူးဂဲလ်ကဒီစနစ်ကိုယုံကြည်လက်ခံနိုင်အောင်စွမ်းရည်ကိုလျှော့ချဖို့ကြိုးစားနေသည်။ သူတို့ကစည်းမျဉ်းစည်းကမ်းတွေကိုပြောင်းလဲဖို့ကြိုးစားတယ်၊ ဒါမှ system ကိုသင်လိမ်လို့မရဘူး။ အခုသူတို့လုပ်နိုင်မယ်ဆိုရင်သူတို့ကဂိမ်းကစားခြင်းကိုရှောင်ကြဉ်ဖို့နဲ့သူတို့ဆက်စပ်မှုကိုတိုးတက်အောင်လုပ်ဖို့ပြင်ဆင်နေတာသေချာပြီ။

နိဂုံး

ဤဖြစ်စဉ်တွင်သုတေသီများလည်းပါ ၀ င်သည် ၎င်းကို CTR သို့မဟုတ် bounce rate သို့သတ်မှတ်ခြင်းမဟုတ်ဘဲ "အသုံးပြုသူကျေနပ်မှု" တွင်အချက်ပြရုံသာမကစက်၏ရည်မှန်းချက်တစ်ခုအဖြစ်သာဆိုလိုသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်းစက်သင်ယူမှုစနစ်အားရည်မှန်းချက်တစ်ခု၊ ရည်မှန်းချက်တစ်ခုနှင့်၎င်း၏ရလဒ်ကိုအဆင့်သတ်မှတ်ရန်တစ်ခုခုလိုအပ်သည်။

ဤအရာသည်လုပ်ငန်းစဉ်များစွာနှင့်တူသည်ကိုကျွန်ုပ်တို့နားလည်ပါသည်၊ ဤဆောင်းပါးသည်သတင်းအချက်အလက်ရရှိကြောင်းသင်မျှော်လင့်ပါသည်။ AI နှင့်စက်သင်ကြားမှုမည်မျှကျယ်ပြန့်သည်ကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းအားဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်သတင်းအချက်အလက်အားလုံးကိုထုတ်ယူနိုင်ခြင်းမရှိသေးပါ။ သို့သော်ကျွန်ုပ်တို့အဖွဲ့သည်သင်၏ ၀ က်ဘ်ဆိုဒ်နှင့်ပတ်သက်သောမေးခွန်းများသို့မဟုတ်စိန်ခေါ်မှုများကိုကူညီရန်အမြဲတမ်းလိုလိုလားလားရှိပြီးအဆင့်သတ်မှတ်ပေးသည်။ ကျွန်ုပ်တို့မည်သို့ကူညီနိုင်သည်ကိုကျွန်ုပ်တို့အားအသိပေးရန်မတွန့်ဆုတ်ပါနှင့်။

SEO ကိုစိတ်ဝင်စားပါသလား ကျွန်တော်တို့ရဲ့အခြားဆောင်းပါးများကိုထွက်စစ်ဆေးပါ Semalt ဘလော့ဂ်