جستجو کردن
بستن این جعبه جستجو.
مقدمه ای بر سئو پایتون ، آموزش مقدماتی سئو پایتون

مقدمه ای بر سئو پایتون

آنچه در این مقاله خواهید خواند

همونجوری که میدونین پایتون برای تقویت سیستم عامل ها، انجام دادن یسری تجزیه تحلیل های داده هاتون و اجرای مدل های یادگیری ماشینی مورد نظرتون استفاده میشه. بهتره بدونین که برای سئو فنی بهتره با استفاده از پایتون کار خودتون رو شروع کنین. بنابراین با ما در این مطلب همراه باشین تا یه مقدمه ی مفید رو در این زمینه براتون توضیح بدیم. پایتون از دو سال قبل تا الان پیشرفت های زیادی داشته و تونسته محبوبیت زیادی رو در بین مردم پیدا کنه. این روزا افراد بیشتری برای کارای خودشون از پایتون استفاده میکنن.

و این موضوع که شما میتونین به اشتراک گذاشتن تجربه سئو کار ها در این زمینه و مطالب جالبی که نوشتن رو ببینین، و میتونین با تاثیرات پایتون بر کسب و کارشون آشنا بشین، واقعا یه موضوع هیجان انگیزه. اما درست نیست که بخوایم یه مطلب در این زمینه بنویسیم و به نام های بزرگی که در این زمینه فعالیت داشتن اشاره نکنیم. مثلا میشه به هملت باتیستا اشاره کرد که میخواست مردم پایتون رو به طور مناسبی یاد بگیرن و از اون استفاده کنن. و اون خیلی خوشحال خواهد بود که ببینه خیلیا دارن مطالبی رو در زمینه پایتون به اشتراک میذارن. اما برای شروع کار بهتره با تعریف پایتون شروع کنیم.

پایتون دقیقا چیه؟

اگه بخوایم به طور خلاصه این موضوع رو براتون توضیح بدیم، بهتره بدونین که پایتون یه زبان برنامه نویسی تعاملی و متن باز محسوب میشه که به طور خط به خط هم تفسیر میشه. و اون تونسته به دلایل زیادی مثل دستور زبان ساده برای یاد گرفتنش، خوانایی پیشرفته ای که داره و پشتیبانی از چندین ماژول و کتابخانه، محبوبیت خودش رو در زمینه سئو افزایش بده.

بهتره بدونین که پایتون توسط یسری از بزرگ ترین سازمان های جهان هم برای تقویت پلتفرم ها و انجام یسری تجزیه و تحلیل داده های اونا استفاده میشه. شرکت هایی مثل گوگل، یوتیوب، نتفلیکس و خیلی شرکت های دیگه به طور عمومی اعلام کردن که پایتون به دلیل ساده بودن و ویژگی های مفید دیگه ای که داره در پیشرفتشون کمک های زیادی بهشون رسونده. و در واقع اولین کراولر گوگل به زبان پایتون نوشته شده بود و یکی از زبان های رسمی از سمت سرور اونا هم باقی مونده.

چجوری میتونین پایتون رو اجرا کنین؟

با توجه به اون مواردی که برای وبسایتتون موثر هستن، شما میتونین اسکریپت های پایتون رو به روش های مختلفی اجرا کنین. خیلی از سیستم ها هم از قبل پایتون رو همراه خودشون دارن و به احتمال زیاد پایتون 3 هستن. اما شما میتونین با یه جست و جو ببینین که دقیقا کدوم نسخه از اون رو دارین.

با توجه به اون مواردی که برای وبسایتتون موثر هستن، شما میتونین اسکریپت های پایتون رو به روش های مختلفی اجرا کنین. خیلی از سیستم ها هم از قبل پایتون رو همراه خودشون دارن و به احتمال زیاد پایتون 3 هستن. اما شما میتونین با یه جست و جو ببینین که دقیقا کدوم نسخه از اون رو دارین. اگه دیدین که شما پایتون 2 رو نصب کردین، میتونین پایتون 3 رو از وبسایت اون دانلود و نصب کنین و با این کار اقدام به بروزرسانی نسخه پایتون خودتون کنین. چرا که نسخه 2 پایتون به طور رسمی در سال 2020 منسوخ شد و تفاوت های زیادی هم بین این نسخه ها وجود داره. بنابراین بهتره مطمئن بشین که از آخرین نسخه اون استفاده میکنین. شما میتونین پایتون رو با استفاده از ترمینال و یا خط فرمان IDE (محیط توسعه یکپارچه) و همچنین یسری پلتفرم مبتنی بر دسکتاپ مثل Pycharm و یا VSCode اجرا کنین. همچنین شما میتونین از یسری جایگزین دیگه که مبتنی بر فضای ابری هستن مثل گوگل Colab و یا نوت بوک های Jupyter هم استفاده کنین. این موارد میتونن یه تجربه راحت تر رو برای مبتدیان در زمینه یادگیری و آزمایش عناصر کدنویسی به طور خط به خط رو فراهم کنن و همینطور میتونن بهتون در اشتراک گذاری و همکاری با افراد دیگه تیم خودتون هم کمک های زیادی برسونن.

اگه دیدین که شما پایتون 2 رو نصب کردین، میتونین پایتون 3 رو از وبسایت اون دانلود و نصب کنین و با این کار اقدام به بروزرسانی نسخه پایتون خودتون کنین. چرا که نسخه 2 پایتون به طور رسمی در سال 2020 منسوخ شد و تفاوت های زیادی هم بین این نسخه ها وجود داره. بنابراین بهتره مطمئن بشین که از آخرین نسخه اون استفاده میکنین. شما میتونین پایتون رو با استفاده از ترمینال و یا خط فرمان IDE (محیط توسعه یکپارچه) و همچنین یسری پلتفرم مبتنی بر دسکتاپ مثل Pycharm و یا VSCode اجرا کنین.

همچنین شما میتونین از یسری جایگزین دیگه که مبتنی بر فضای ابری هستن مثل گوگل Colab و یا نوت بوک های Jupyter هم استفاده کنین. این موارد میتونن یه تجربه راحت تر رو برای مبتدیان در زمینه یادگیری و آزمایش عناصر کدنویسی به طور خط به خط رو فراهم کنن و همینطور میتونن بهتون در اشتراک گذاری و همکاری با افراد دیگه تیم خودتون هم کمک های زیادی برسونن.

نحوه یادگیری پایتون

روش های زیادی برای یادگیری پایتون وجود دارن که بهترین اونا بستگی به یادگیری خودتون با استفاده از هر کدوم از این روش ها داره. مثلا اگه شما بیشتر به دنبال کردن و برنامه نویسی ویدئو ها علاقه دارین، freeCodeCamp میتونه یه انتخاب مناسب براتون باشه. ولی اگه دوست دارین پایتون رو به شیوه ی پروژه ای یاد بگیرین، Codecademy و Sololearn میتونن براتون مناسب باشن.

همچنین این وبسایت ها میتونن بهتون یه راه رو برای پیگیری یادگیری خودتون در این زمینه ارائه بدن تا شما بتونین بهتر با موضوعات مختلف آشنا بشین. بعضی از وبسایت ها هستن که میتونن مسیر یادگیری این روش رو براتون بازسازی کنن، مثل CodeCombat و یا Checkio.

این ابزار ها میتونن یه راه مناسب باشن که شما بوسیله اونا عادت به روش های کدنویسی پیدا کنین و بتونین این روش ها رو بهتر یاد بگیرین. اما اگه بخواین میتونین در بخش های دیگه هم به طور گروهی کدنویسی خودتون رو تمرین کنین. و وقتی که شما با اصول پایتون آشنا شدین و احساس کردین اونا رو به طور کامل یاد گرفتین، وقتش رسیده که کار خودتون رو شروع کنین.

شما میتونین پروژه خودتون رو شروع کنین و یا از اسکریپت های دیگه ای که در جامعه پایتون گذاشته میشن استفاده کنین. این پروژه ها حتما لازم نیست با سئو ارتباط داشته باشن، اما بعضی وقتا اگه یسری مثال های عملی رو هم به مخاطبان ارائه بدن میتونن مفید تر باشن. در نتیجه اگه به تجزیه و تحلیل داده های پایتون علاقه داشته باشین، میتونین از داده های رایگانی که در Kaggle وجود دارن هم برای خودتون استفاده کنین.

کتابخانه های پایتون

کتابخانه های پایتون

یه قدرت اصلی پایتون رو میتونین در کتابخانه های اون ببینین که با استفاده از اونا میتونین به یسری عملکرد اضافه تر هم مثل موارد زیر دسترسی داشته باشین:

  • استخراج داده های مورد نظرتون
  • تجزیه تحلیل و آماده سازی اونا
  • محاسبات علمی
  • پردازش زبان های طبیعی
  • یادگیری ماشین

در ادامه هم براتون یسری از اون کتابخانه های مفید رو آوردیم تا شما بتونین بهتر با اونا آشنا بشین و ازشون استفاده کنین.

  • پاندا ها: برای دستکاری و تجزیه تحلیلی داده های مورد نظرتون استفاده میشن
  • NumPy: برای محاسبات علمی مفیده
  • SciPy: برای محاسبات علمی و فنی استفاده میشه
  • SciKit Learn: برای یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل داده ها مفیده
  • SpaCy: یه کتابخانه عالی برای پردازش زبان های طبیعی محسوب میشه
  • خواسته ها: یه کتابخانه برای درست کردن درخواست های HTTP
  • Beautiful Soup: برای استخراج کردن داده ها از فایل های HTML و XML استفاده میشن
  • Matplotlib: برای ایجاد یه تجسم از داده های مورد نظرتون استفاده میشه

چرا پایتون انقدر در بین افرادی که در سئو کار میکنن محبوب شده؟

درک اون دسته از زبان هایی که دارین روی اونا در وبسایت مورد نظرتون کار میکنین (مثل HTML، CSS و جاوا اسکریپت) مهمه. و در این زمینه پایتون میتونه فرصت های اتوماسیون زیادی رو برای کار های سطح پایین تر خودتون فراهم کنه. که معمولا شما چندین ساعت رو برای اونا وقت میذاشتین. پایتون همچنین میتونه از روش های زیادی بهتون کمک کنه. اون میتونه بهتون کمک کنه تا یسری از کار های تکراری رو در وبسایتتون انجام ندین و همچنین باعث میشه بتونین داده های زیادی رو تجزیه و تحلیل کنین.

میزان کار بازاریاب های داده هم داره افزایش پیدا میکنه. بنابراین استفاده از پایتون میتونه بهشون کمک کنه تا بتونن در مدت زمان کمتر کار های مفید تر و بیشتری رو انجام بدن و به نتایج بهتری دست پیدا کنن. این باعث میشه تا شما بتونین وقت خودتون رو برای موارد ارزشمند تر مصرف کنین و به کار های مهم تری در زمینه سئو برسین. و همه این عوامل ر کنار همدیگه باعث شدن تا سئو بتونه محبوبیت بیشتری رو در جامعه سئو پیدا کنه. همچنین اگه شما بتونین داده های مورد نظرتون رو بهتر درک کنینن، میتونین تصمیمات بهتری هم برای کسب و کارتون بگیرین. و این تصمیماتتون میتونن شما رو به سمت پیشرفت کسب و کارتون هدایت کنن.

محتوای دست چین شده برای شما:
ابزارهای رایگان سئو

مزایایی که شما میتونین با خودکار سازی پایتون بدست بیارین

با وجود محدودیت هایی که پایتون داره ولی شما میتونین از اون برای خودکار سازی یسری از کار های وقت گیر خودتون استفاده کنین. لیست کار هایی که شما میتونین با استفاده از پایتون اونا رو به طور خودکار انجام بدین به طور پیوسته داره رشد میکنه. ولی در ادامه براتون یه لیست از اونا رو آوردیم تا شما بهتر بتونین با فایده های این روش برای کسب و کارتون آشنا بشین:

  • شناسایی هدف کاربراتون
  • درست کردن و مشخص کردن URL ها
  • تجزیه و تحلیل لینک های داخلی
  • انجام دادن تحقیقات کلمات کلیدی
  • بهینه سازی تصاویر
  • اسکرپ وبسایت ها

چجوری باید پایتون رو به کار سئوی خودتون اضافه کنین؟

اولین کاری که شما باید در این زمینه انجام بدین اینه که فکر کنین و ببینین که چه کار های میتونن خودکار بشن، مخصوصا اونایی که براتون خیلی وقت گیرن. همچنین باید به یسری از راه هایی فکر کنین که میتونن براتون موثر تر بشن و با استفاده از داده هایی که الان دارین به یه نتیجه گیری ای در این زمینه برسین. یه راه عالی هم برای شروع کارتون اینه که از داده های وبسایتتون که قبلا بهشون دسترسی داشتین استفاده کنین و از کراول وبسایت و یا ابزار تجزیه و تحلیل خودتون استفاده کنین.

و در زمینه تمرین های خودتون نگران موضوعات دیگه نباشین. در زمینه سئو یه کاری که انجام میدین اینه که مشکلات وبسایت رو پیدا میکنین و سعی میکنین اونا رو برطرف کنین، بنابراین در این زمینه هم باید به همین موضوعات فکر کنین تا بتونین پایتون رو به بهترین شکل اجرا کنین. همچننین مقاله های عملی زیادی هم وجود دارن که میتونن بهتون استفاده از پایتون و روش کامل اون رو توضیح بدن و شما میتونین ازشون استفاده کنین. ما بهتون توصیه میکنیم که برای دیدن یسری از اونا از SEO Pythonistas استفاده کنین. در ادامه براتون یسری مثال و روش های راه اندازی پایتون رو آوردیم تا شما بتونین به بهترین شکل مراحل رو یاد بگیرین.

برای شروع پایتون آماده باشین

در ادامه یسری از اسکریپت های مهم رو آوردیم که بنظر ما میتونن براتون مفید باشن:

Redirect Relevancy

اولین راه عملی ای که شما میتونین از پایتون استفاده کنین، اینه که یسری اسکریپت مربوط به تغییر مسیر درست کنین تا ببینین آیا اون مواردی که از قبلا در این بخش درست شدن به اندازه کافی دقیق هستن یا نه. این موضوع میتونه شامل کراول وبسایتتون قبل و بعد از مهاجرت و تقسیم بندی دسته های مختلف اون بر اساس ساختار URL اونا محسوب میشه. بعد از این کارتون میتونین از یسری از عملکرد های مقایسه داخلی پایتون استفاده کنین و ببینین که آیا پوشه و عمق صفحه مورد نظرتون به دنبال مهاجرت تغییر کرده یا نه.

شروع پایتون با اسکریپت های مهم

این اسکریپت هر کدوم از URL های خودتون رو دریافت میکنه و اونا رو قبل و بعد از مهاجرتشون مقایسه میکنه تا بتونه تشخیص بده یکسان  هستن یا نه. بعد از این کار نتایج رو به صورت یه جدول خروجی بهتون نشون میده و اگه یکسان باشه به معنی درست بودنه. همچنین شما میتونین از کتابخانه ی پاندا در پایتون هم استفاده کنین تا بتونین یسری از جدول های محوری رو برای خودتون درست کنین. با این کارتون میتونین تعداد URL های مربوط به هر دسته رو هم نشون بدین و تغییرات اونا رو ببینین. این موضوع میتونه بهتون کمک کنه تا تغییرات رو در این زمینه بهتر درک کنین و تاثیرات اونا رو بررسی کنین.

تجزیه و تحلیل لینک های داخلی

یکی دیگه از اون اسکریپت هایی که میتونه از داده های مورد نظرتون برای کراول استفاده کنه، استفاده کردن از پایتون برای تجزیه و تحلیل لینک های داخلی محسوب میشه. این مورد میتونه بهتون کمک کنه تا بتونین یسری از بخش های وبسایتتون رو که بیشترین لینک های داخلی دارن پیدا کنین و فرصت های زیاد تری برای بهبود دادن لینک های داخلی در بخش های مختلف وبسایتتون داشته باشین.

تجزیه و تحلیل لینک های داخلی

شرح تصویر های مورد نظرتون با Pythia

این اسکریپت توسط فیس بوک درست شده و میتونه یه عنوان رو برای URL تصاویر مختلف درست کنه. همچنین میتونین از اون برای یسری از تصاویر مورد نظرتون که تگ های alt ندارن هم استفاده کنین، و همونجوری که میدونین اونا برای دسترسی داشتن و جست و جوی تصاویر مهمن. و همینطور بهتره بدونین که این اسکریپت نتایج رو با تمرکز بر یسری عنصر مختلف در تصاویر محاسبه میکنه.

شرح تصویر های مورد نظرتون با Pythia

هر کلمه ای که با استفاده از اون درست میشه، بر اساس پیکسل های جداگانه ای که در تصاویر وجود دارن ارزش گذاری شده و میتونه یسری از مناطق که حداکثر توجه رو دارن مشخص کنه. یه مورد ساده تری که در این اسکریپت وجود داره اینه که شما میتونین اون رو مستقیما با استفاده از Google Colab هم اجرا کنین و نیازی به کدنویسی مستقیم در این زمینه ندارین.

وقتی که یه کپی از کد های لازم رو در درایو Google Colab ذخیره شده باشه، میتونه بهتون در زمینه اجرای مراحل مختلف کار های خودتون کمک های زیادی برسونه. و با این کار منابع ضروری برای کار دانلود میشن و همچنین تمام مرحله هایی که باید به صورت دستی در این قسمت وارد میکردین به طور خودکار انجام میشن.

هر کلمه ای که با استفاده از اون درست میشه، بر اساس پیکسل های جداگانه ای که در تصاویر وجود دارن ارزش گذاری شده و میتونه یسری از مناطق که حداکثر توجه رو دارن مشخص کنه. یه مورد ساده تری که در این اسکریپت وجود داره اینه که شما میتونین اون رو مستقیما با استفاده از Google Colab هم اجرا کنین و نیازی به کدنویسی مستقیم در این زمینه ندارین. وقتی که یه کپی از کد های لازم رو در درایو Google Colab ذخیره شده باشه، میتونه بهتون در زمینه اجرای مراحل مختلف کار های خودتون کمک های زیادی برسونه. و با این کار منابع ضروری برای کار دانلود میشن و همچنین تمام مرحله هایی که باید به صورت دستی در این قسمت وارد میکردین به طور خودکار انجام میشن.

این کار میتونه براتون یه جایگاهی رو درست کنه تا بتونینURL تصویرتون رو وارد کنین و یه کلید هم برای عنوان گذاری تصویر بوجود میاد.

بعد از این کار برای هر تصویر مورد نظرتون یه عنوان ظاهر میشه که میتونه به طور مستقیم به عنوان یه تگ alt و یا برای موثر واقع شدن در درست کردن یه مورد از اونا بهتون کمک کنه.

شرح تصویر های مورد نظرتون با Pythia

API ها

پایتون میتونه بهتون کمک کنه تا با API ها به درستی کار کنین و ازشون استفاده کنین. مثلا قسمت بینش های API سرعت صفحه ی گوگل میتونه بهتون کمک کنه تا بتونین معیار های مهم عملکرد رو در مقیاس های مختلف اندازه گیری کنین و در زمانتون برای انجام دادن آزمایش های URL صرفه جویی میشه. همچنین شما میتونین از یه فایل CSV استفاده کنین تا تمام معیار های URL خودتون رو داشته باشین.

بعد از این کار میتونین یسری معیار خاص تر رو مثل LCP، CLS و FID استخراج کنین تا بتونین یه جدول مفید برای نمایش دادن این معیار ها برای هر URL مورد نظرتون داشته باشین. همچنین با استفاده از اون میتونین موارد مفید دیگه رو هم از API ها بدست بیارین. مثلا شما میتونین عناصر تغییر چیدمان هر صفحه، مهم ترین عنصر در رنگ های محتواتون و خیلی از موارد دیگه رو با استفاده از این روش برای خودتون بدست بیارین.

محتوای دست چین شده برای شما:
مشکلات راه اندازی کسب و کار در اینترنت

شرح تصویر های مورد نظرتون با Pythia

امکانات دیگه ای که میتونین ازشون استفاده کنین

یسری موارد دیگه هم هستن که شما میتونین با استفاده از پایتون بهشون برسین مثل:

  • بهینه سازی تصاویر مورد نظرتون
  • ادغام کردن مجموعه های داده برای بدست آوردن نتایج بهتر
  • اعتبار سنجی Hreflang
  • محاسبه رشد کلمات کلیدی ای که ازشون استفاده کردین
  • جمع آوری داده های GSC
  • انجام دادن تجزیه و تحلیل رقباتون

تقویت کردن یادگیری ماشینی

بهتره بدونین که پایتون به دلیل سادگی ای که داره برای برنامه های کاربردی یادگیری ماشینی هم استفاده میشه. علاوه بر همه اینا یسری کتابخانه مفید هم در اون وجود دارن که میتونن در یادگیری ماشین کمک های زیادی داشته باشن. اما بهتره اول یه مقدار درباره یادگیری ماشینی بدونین و یه توضیحاتی درباره اون بدیم. بهتره اینجوری بگیم که یادگیری ماشینی اساسا یه کاربرد از هوش مصنوعی محسوب میشه که میتونه به سیستم های مختلف این امکان رو بده که بتونن از تجربیاتی که بدست میارن یسری موارد رو یاد بگیرن.

و با این کارشون بتونن پیشرفت داشته باشن. یادگیری ماشینی بیشتر برای شناسایی الگو هایی در داده های مختلف استفاده میشه که میشه با استفاده از اونا میشه به یسری از پیش بینی های مختلف رسید. و در حالت کلی دو نوع یادگیری ماشینی وجود داره. یکی از اونا یادگیری نظارتی نامیده میشه که در این نوع از یادگیری ماشینی بر روی یسری از داده های برچسب گذاری شده آزمایشات انجام میشن.

بنابراین الگوریتم های یادگیری از قبل پیش بینی شدن. و این در حالیه که در نوع دیگه از یادگیری ماشینی از یسری داده برچسب گذاری نشده استفاده میشه. بنابراین به الگوریتم این اجازه داده میشه تا بتونه بدون راهنمایی های دیگه خودش عملکرد داشته باشه و بررسی های خودش رو روی اطلاعاتی که بدست میاره کامل تر کنه. و بیشتر برای ارزیابی عملکرد های سیستم و موارد مشابه دیگه استفاده میشه.

پایتون و یادگیری ماشینی

به طور کلی پایتون همراه با یادگیری ماشینی اجرا میشه. و این موضوع میتونه برای تقویت اسکریپت ها و خیلی موارد دیگه مفید باشه. البته بهتره بدونین که یسری از یادگیری های ماشینی هم در دنیای واقعی وجود دارن که ما برای آنایی یه تعدادی از اونا رو براتون در ادامه آوردیم:

  • الگوریتم RankBrain گوگل
  • برنامه Deep Voice بایدو
  • جدول زمانی انتخاب شده توییتر
  • توصیه های Netflix و Spotify
  • ویژگی انیشتین Salesforce

امکاناتی که در سئو با استفاده از یادگیری ماشینی به وجود میاد

با توجه به توانایی ای که یادگیری ماشینی در حل مسئله های پیچیده داره، بنابراین یه موضوع عجیب نیست که بتونه به بازاریابان مختلف هم در کسب و کارشون کمک های زیادی برسونه. همونجوری که بریتنی مولر میگه:

یادگیری ماشینی در دسترس تر میشه و انسان ها رو راحت تر میکنه تا بتونن روی استرتژی های بهتر خودشون تمرکز کنن.

این موضوع میتونه بهتون کمک کنه تا بتونین به جای زمان گذاشتن روی پیدا کردن مشکلات خودتون، روی راه حل های اونا فکر کنین. یسری از مدل های یادگیری ماشینی که در سئو استفاده میشن رو میتونین در ادامه ببینین:

  • ارزیابی کیفیت محتوا های خودتون
  • شناسایی فرصت های کلمات کلیدی
  • درک بینش های تعامل کاربراتون
  • بهینه سازی تگ های عنوان
  • درست کردن خودکار توضیحات متا
  • رونویسی صدا

در ادامه هم یسری از یادگیری های ماشینی رو براتون آوردیم که برای یسری وظایف بخصوص در سئو استفاده میشن و ممکنه با اونا آشنا باشین.

پیشگویی در بازدید ها

بر اساس یسری از الگو هایی که در نحوه تعامل کاربران در تجزیه و تحلیل وبسایت ها بوجود میاد، یسری از ابزار ها مثل guess.js میتونن یه یادگیری ماشینی رو ایجاد کنن که بهتون این امکان رو میده که بتونین پیش بینی کنین که کاربران به احاتمال زیاد از کدوم صفحه های بعدی خودتون بازدید میکنن. نمونه های دیگه ای که در این زمینه وجود دارن، موارد دیگه ای مثل پیش بینی بحث هایی هستن که احتمالا کاربران با اونا تعامل پیدا میکنن و در نتیجه شما میتونین تجربه بهتری رو با درک اهداف اونا بوجود بیارین.

لینک های داخلی

دو روش مختلف وجود داره که یادگیری ماشینی میتونه با استفاده از اونا به لینک های داخلی کمک کنه. اولین مورد اونا بروزرسانی لینک های آسیب دیده محسوب میشه. این کار رو میشه با استفاده از کراول برای شناسایی لینک های داخلی آسیب دیده انجام بدین. و بعد از اون میتونین یسری از لینک های دیگه رو جایگزین کنین. مورد دیگه پیشنهاد دادن لینک های داخلی بر اساس داده های اساسی و مهم محسوب میشه. این دسته از الگوریتم ها به طوری تنظیم شدن تا بتونن بهتون کمک کنن تا بتونین یسری اطلاعات جدیدی رو بدست بیارین و بعد از یه مدت یسری لینک های داخلی بهتر رو بهتون پیشنهاد میدن.

کیفیت محتوا های خودتون

مثال بعدی ای که یادیگری ماشینی میتونه بهتون کمک کنه اینه که با استفاده از الگوریتم هایی که داره میتونه بر اساس پیش بینی ترجیح کاربران و موتور های جست و جو کیفیت محتواتون رو بهبود بده. همچنین یادگیری ماشینی میتونه بهتون کمک کنه تا بتونین تجربه کاربراتون رو بهبود بدین و خدمات بهتری رو بهشون ارائه بدین. مثلا اینستاگرام از تجزیه و تحلیل احساسات و تمایلات برای نشون دادن بهترین نتایج کاربران استفاده میکنه. و توییتر هم از یادگیری ماشینی برای انتخاب بهترین قسمت های تصاویر و نمایش اونا به کاربران استفاده میکنه.

برای مطالعه مقاله ” اسکریپت سئو پایتون” اینجا کلیک کنید

اگه به این تصویر نگاه کنین میبینین که متن اون در نقاط مختلفی از تصویر قرار داره ولی توییتر اونا رو برای نشون دادن متن در پیش نمایش برش میده. این نوع از یادگیری ماشینی بر روی هزاران تصویر آموزش داده شده و قبل از اینکه بتونه بهترین قسمت های یه تصویر رو شناسایی کنه به این شکل شروع شده بود.

دید کامپیوتری میتونه برای بهبود تجربه کاربران، با شناسایی خودکار اون مواردیکه در یه صفحه وجود داره استفاده بشه.

امیدواریم که این مطلب بهتون کمک کرده باشه تا شما یادگیری پایتون رو شروع کنین و متوجه بشین که چقدر میتونه بهتون در خودکار سازی موارد مختلف و وظایف متفاوت و پیچیده کمک کنه. برای نکته ی پایانی بهتره این موضوع رو بدونین که برای داشتن یه سئوی مناسب در وبسایتتون حتما لازم نیست که پایتون رو بلد باشین، اما اگه با خواندن این مطلب واقعا علاقمند به اون شده باشین، امیدواریم که از اجرای اسکریپت های پایتون در کار های خودتون لذت ببرین و بتونین بهترین استفاده رو ازشون ببرین.

به پایان آمد این دفتر حكایت همچنان باقیست

نظر شما برای بهبود کیفیت کار ما ارزشمند است

متاسفیم که این پست برای شما مفید نبود!

Let us improve this post!

چگونه میتوانیم این پست را بهبود بخشیم؟

مسیر موفقیت شما با خدمات VIP وب آنجل

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

وب آنجل
جستجو کردن