اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدتحسين محرك البحث - دليل المبتدئين
Search Engine optimization ( SEO ) - The Beginner's Guide
1532
1 24
5.0
(
1
)
تأليف
Google( باحث )
تمت اﻹضافة من قبل
Shadi Saleh
اسأل ChatGPT حول البحث
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
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
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.
قراءة نقدية
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.
أسئلة حول البحث
-
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.
المراجع المستخدمة
Google
قيم البحث
اقرأ أيضاً
على الرغم من وجود العديد من الدراسات حول توليد اللغة العصبية (NLG)، إلا أن القليل من التجارب يتم وضعها في العالم الحقيقي، وخاصة في مجال الإعلان.يمكن أن تساعد توليد الإعلانات مع نماذج NLG في تصفيات الأوجه في إنشائها.ومع ذلك، قامت دراسات قليلة بتقييم ت
أثير الإعلانات التي تم إنشاؤها بشكل كاف مع وجود خدمة فعلية مضمنة لأنها تتطلب كمية كبيرة من بيانات التدريب وبيئة معينة.في هذه الورقة، نوضح حالة الاستخدام العملي لتوليد نص الإعلان بنموذج NLG.خصيصا، نعرض كيفية تحسين تأثير الإعلانات، ونشر النماذج إلى منتج، وتقييم الإعلانات التي تم إنشاؤها.
الاعتراف بالكيانات المسماة في استفسارات محرك البحث القصيرة هي مهمة صعبة بسبب معلومات السياق الأضعف مقارنة بالجمل الطويلة.فشلت أنظمة التعرف على الكيان المسماة القياسية (NER) التي يتم تدريبها على الجمل الصحيحة والطويلة بشكل جيد على أداء هذه الاستفسارات
بشكل جيد.في هذه الدراسة، نشارك جهودنا نحو إنشاء مجموعة بيانات تنظيفها ومصممة من استفسارات محرك البحث التركية الحقيقية (TR-SEQ) وإدخال ملصق ممت طويل لإرضاء احتياجات محرك البحث.يتم تدريب نظام NER من خلال تطبيق أحدث طريقة التعلم العميقة من أحدث برت إلى البيانات التي تم جمعها وإبلاغ أدائها العالي على استعلامات محرك البحث.علاوة على ذلك، قمنا بمقارنة نتائجنا مع أنظمة NER التركية التي من بين الفن.
تعتمد تقنيات AdgeDDing Word بشدة على ترددات الكلمات في Corpus، وتتأثر سلبا بفشل في تقديم تمثيلات موثوقة للكلمات ذات التردد المنخفض أو الكلمات غير المرئية أثناء التدريب. لمعالجة هذه المشكلة، نقترح خوارزمية لتعلم Admeddings عن الكلمات النادرة على أساس
محرك بحث الإنترنت وعلاقات الموقع المكاني. خوارزميتنا عائدات في خطوتين. نقوم أولا باسترجاع صفحات الويب المقابلة للكلمة النادرة من خلال محرك البحث وتحليل النتائج المرسلة لاستخراج مجموعة من أكثر الكلمات ذات الصلة. نحن متوسط ناقلات الكلمات ذات الصلة باعتبارها المتجه الأولي للكلمة النادرة. بعد ذلك، فإن موقع الكلمة النادرة في مساحة المتجه يتم ضبطه بشكل متكرر وفقا لترتيب ما له في الكلمات ذات الصلة. بالمقارنة مع النهج الأخرى، يمكن للخوارزمية لدينا معرفة تمثيلات أكثر دقة لمجموعة واسعة من المفردات. نقوم بتقييم شركاتنا النادرة المستفادة من الكلمات النادرة على مهمة كلمة متعلقة، وتظهر النتائج التجريبية أن خوارزميتنا تحقق الأداء الحديث من بين الفن.
يتضمن هذا البحث بناء نواة محرك بحث يمكنه العمل ضمن شبكة الانترنت , قادر على التحكم بالبحث عن معلومات بمجالات محددة و فهرسة مواقع معينة .
تم في هذا البحث دراسة مسألة البحث عن المعلومات عبر الانترنيت و نظم استرجاع المعلومات و أنواع محركات البحث و المع
ماريات الأساسية لبناء المحركات و من ثم اقتراح معمارية محرك بحث يصلح نواة لمحرك البحث المرغوب و تحديد المخطط النهائي لمعمارية محرك البحث حيث تم بناء مقاطع محرك البحث و إجراء الاختبارات و النتائج.
يوفر دليل إدارة مخدمات اوبنتو دليل كامل حول كيفية تنصيب وإعداد عدة تطبيقات خدمية على نظام اوبنتو لتناسب احتياجاتك.
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
