Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userSearch Engine optimization ( SEO ) - The Beginner's Guide
تحسين محرك البحث - دليل المبتدئين
1550
1 24
5.0
(
1
)
Authors
Google( باحث )
Created by
Shadi Saleh
Ask ChatGPT about the research
أساسيات محسن محركات البحث - انشاء عناوين صفحات فريدة ودقيقة - تحسين بنية الموقع - تحسين المحتوى - التعامل مع برامج الزحف - تحسين محركات البحث لهواتف الجوال - التحليلات وعمليات الترويج
The basics of sEO, create unique page titles, improve the website structure, improve the content, dealing with crawlers, improve SEO for mobile devices, using analytics and promotional operating
Artificial intelligence review:
Research summary
دليل تحسين محركات البحث من Google هو مستند تم تصميمه في الأصل لمساعدة فرق العمل داخل Google، ولكنه أصبح متاحًا لمشرفي المواقع غير الخبراء في تحسين محركات البحث. يهدف الدليل إلى تقديم أفضل الممارسات لتحسين تفاعل المواقع مع المستخدمين ومحركات البحث. يتناول الدليل مجموعة من المواضيع مثل إنشاء عناوين صفحات فريدة، تحسين بنية الموقع، تحسين المحتوى، استخدام الصور بشكل فعال، التعامل مع برامج الزحف، وتحسين محركات البحث لهواتف الجوال. كما يقدم نصائح حول الترويج للموقع واستخدام أدوات مشرفي المواقع من Google لتحليل وتحسين أداء الموقع. الدليل يشدد على أهمية تحسين الموقع بناءً على ما هو أفضل للمستخدمين، وليس فقط لمحركات البحث، ويقدم أمثلة عملية وتوضيحات حول كيفية تطبيق هذه الممارسات على المواقع من جميع الأحجام والأنواع.
Critical review
دراسة نقدية: على الرغم من أن دليل تحسين محركات البحث من Google يقدم معلومات شاملة ومفيدة، إلا أنه يمكن أن يكون معقدًا بعض الشيء للمبتدئين. قد يكون من الأفضل تقديم مزيد من الأمثلة العملية والتوضيحات البسيطة لتسهيل الفهم. كما أن الدليل يركز بشكل كبير على تحسين الموقع لمحركات البحث، وقد يكون من المفيد تضمين نصائح حول كيفية تحسين تجربة المستخدم بشكل عام. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يكون هناك مزيد من التركيز على كيفية التعامل مع التحديثات المستمرة لخوارزميات محركات البحث، حيث أن هذه التحديثات يمكن أن تؤثر بشكل كبير على ترتيب المواقع.
Questions related to the research
-
ما هو الهدف الرئيسي من دليل تحسين محركات البحث من Google؟
الهدف الرئيسي هو تقديم أفضل الممارسات لتحسين تفاعل المواقع مع المستخدمين ومحركات البحث، ومساعدة مشرفي المواقع غير الخبراء في تحسين مواقعهم.
-
ما هي بعض المواضيع التي يتناولها الدليل؟
يتناول الدليل مواضيع مثل إنشاء عناوين صفحات فريدة، تحسين بنية الموقع، تحسين المحتوى، استخدام الصور بشكل فعال، التعامل مع برامج الزحف، وتحسين محركات البحث لهواتف الجوال.
-
لماذا يشدد الدليل على أهمية تحسين الموقع بناءً على ما هو أفضل للمستخدمين؟
لأن المستخدمين هم المستفيدون الرئيسيون من المحتوى، وهم الذين يستخدمون محركات البحث للعثور على الموقع. تحسين تجربة المستخدم يؤدي إلى نتائج إيجابية على المدى الطويل.
-
ما هي بعض الأدوات التي يقدمها Google لمشرفي المواقع لتحليل وتحسين أداء مواقعهم؟
يقدم Google أدوات مثل أدوات مشرفي المواقع من Google، Google Analytics، ومحسن مواقع الويب من Google لتحليل وتحسين أداء المواقع.
References used
Google
rate research
Read More
Although there are many studies on neural language generation (NLG), few trials are put into the real world, especially in the advertising domain. Generating ads with NLG models can help copywriters in their creation. However, few studies have adequa
tely evaluated the effect of generated ads with actual serving included because it requires a large amount of training data and a particular environment. In this paper, we demonstrate a practical use case of generating ad-text with an NLG model. Specially, we show how to improve the ads' impact, deploy models to a product, and evaluate the generated ads.
Recognizing named entities in short search engine queries is a difficult task due to their weaker contextual information compared to long sentences. Standard named entity recognition (NER) systems that are trained on grammatically correct and long se
ntences fail to perform well on such queries. In this study, we share our efforts towards creating a cleaned and labeled dataset of real Turkish search engine queries (TR-SEQ) and introduce an extended label set to satisfy the search engine needs. A NER system is trained by applying the state-of-the-art deep learning method BERT to the collected data and its high performance on search engine queries is reported. Moreover, we compare our results with the state-of-the-art Turkish NER systems.
Word embedding techniques depend heavily on the frequencies of words in the corpus, and are negatively impacted by failures in providing reliable representations for low-frequency words or unseen words during training. To address this problem, we pro
pose an algorithm to learn embeddings for rare words based on an Internet search engine and the spatial location relationships. Our algorithm proceeds in two steps. We firstly retrieve webpages corresponding to the rare word through the search engine and parse the returned results to extract a set of most related words. We average the vectors of the related words as the initial vector of the rare word. Then, the location of the rare word in the vector space is iteratively fine-tuned according to the order of its relevances to the related words. Compared to other approaches, our algorithm can learn more accurate representations for a wider range of vocabulary. We evaluate our learned rare-word embeddings on the word relatedness task, and the experimental results show that our algorithm achieves state-of-the-art performance.
This research designs web search engine kernel overrule in searching of specific
fields and indexing indicated sites.
This research contain information about search in web , retrieval system , types of
search engines and basic architectures of bui
lding search engines .It suggests search engine
architecture kernel of dedicated search engine to do final planner of search engine
architecture ,and build parts of search engine and execute test to get results .
Ubuntu Server Guide contains information on how to install and configure various server applications on your Ubuntu system to fit your needs.
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
