جدیدترین مقالات
بازاریابی موتورهای جستجو چیست و چگونه کار می کند؟
بازاریابی موتورهای جستجو چیست و چگونه کار می کند؟
تصور کنید یک سایت راه اندازی کرده، مقدار قابل توجهی محتوا در آن بارگذاری کرده...
جدیدترین مقالات
چگونه یک نام مناسب برای دامنه خود انتخاب کنیم؟
چگونه یک نام مناسب برای دامنه خود انتخاب کنیم؟
زمانی که قرار است یک نوزاد متولد باشد، پیش از هر چیز برای  او یک نام انتخاب م...
جدیدترین مقالات
10 ابزار فشرده سازی تصاویر
10 ابزار فشرده سازی تصاویر
بارگذاری تصاویر با حجم بالا در سایت، سرعت بارگذاری آنرا کاهش داده و تاثیر بدی...
جدیدترین مقالات
LCP یا Largest Contentful Paint چیست؟
LCP یا Largest Contentful Paint چیست؟
موتورهای جستجو در سال های اخیر سیاست های رتبه بندی خود را بر اساس جلب هر چه ب...
جدیدترین مقالات
 CLS چیست؟ بهینه سازی CUMULATIVE LAYOUT SHIFT
 CLS چیست؟ بهینه سازی CUMULATIVE LAYOUT SHIFT
CLS یا CUMULATIVE LAYOUT SHIFT یکی از معیارهای رتبه بندی صفحات است و جا به جا...
الگوریتم برت گوگل

الگوریتم برت گوگل الگوریتمی بر پایه هوش مصنوعی است که به گوگل کمک می کند معنای دقیق عبارت های جستجو شده را همچون یک انسان بفهمد. به کمک این الگوریتم گوگل، جستجوی اینترنتی اکنون به بهترین و کامل ترین شکل ممکن انجام می شود. اگر می خواهید بیشتر با نحوه عملکرد و تاثیرگذاری این الگوریتم آشنا شوید، تا انتهای این مطلب، همراه ما باشید.

الگوریتم برت چیست؟

خب ابتدا به سراغ نام این الگوریتم میرویم. BERT در انگلیسی کوتاه شده عبارت Bidirectional Encoder Representations from Transformers به معنای نمایش رمزگذاری دو طرفه ترانسفورماتورها است. اما این عبارت ترسناک و طولانی اصلا یعنی چه؟

الگوریتم برت نتیجه تحقیق گوگل درباره ترانسفورماتورها و پردازش زبان طبیعی (NLP) است. ترانسفورماتور در واقع یک مدل یادگیری هوش مصنوعی است که کلمات را با توجه به سایر کلمات یک جمله پردازش می کند؛ نه تک به تک. به بیان دیگر، به جای اینکه تمرکز آن بر روی کلمات به صورت جداگانه باشد، آنها را در کنار هم و در یک عبارت پردازش می کند.

این الگوریتم مبتنی بر هوش مصنوعی، در پردازش زبان انسان و درک عمیق معنایی پشت کوئری به گوگل کمک می کند. مهم نیست اگر در املای کوئری اشتباه کنید یا ترتیب کلمات را در یک عبارت به درستی رعایت نکنید؛ الگوریتم برت منظور شما را می فهمد و نتایج مرتبط را نشان می دهد. حتی اگر موقع جستجو در گوگل، از زبان عامیانه و خودمانی نیز استفاده کنید، گوگل می تواند منظور شما را بفهمد.

چه شد که گوگل الگوریتم برت را راه اندازی کرد؟

گوگل متوجه شد که سوالات و کنجکاوی های کاربران تمامی ندارد. روزانه هزاران عبارت جستجو شده یا کوئری (query) جدید از گوگل پرسیده می شد که گوگل هیچ ایده ای از معنای آنها نداشت و در نشان دادن نتایج مرتبط به کاربران درمانده بود. در آن زمان گوگل معنای کلمات را می دانست. اما نمی دانست بعضی کلمات که در یک عبارت در کنار هم قرار بگیرند، ممکن است معنای متفاوتی پیدا کنند. در نتیجه به فکر افتاد تا راه حلی برای این موضوع پیدا کند. در نتیجه گوگل شروع به تحقیق بر روی ترانسفورماتورها کرد تا بتواند به کمک آنها معنای عمیق پشت کلمات را در یک عبارت بفهمد. نتیجه این تلاش های گوگل به معرفی الگوریتم برت در اکتبر سال 2018 منجر شد.

البته قبل از برت، گوگل الگوریتم رنک برین را داشت. رنک برین اولین الگوریتم مبتنی بر هوش مصنوعی گوگل برای درک بهتر معنای کوئری ها بود که در سال 2015 معرفی شد. هدف رنگ برین و برت یکی است، درک بهتر معنای کوئری. اما برت کمی پیشرفته تر است و در مواقعی بهتر از رنک برین عمل می کند. البته این موضوع به این معنا نیست که گوگل رنک برین را کنار گذاشته و اکنون فقط از الگوریتم برت استفاده می کند. این دو الگوریتم در کنار هم کار می کنند و در مواقعی که رنک برین کم می اورد، برت به کمک آن می آید. گفته می شود تنها 10 درصد نتایج جستجو تحت تاثیر الگوریتم برت قرار می گیرند. یعنی از هر ده جستجو یک مورد را برت جواب می دهد.

برت چه کوئری هایی را تحت تاثیر قرار می دهد؟

برت زمانی معرفی شد که گوگل نمی توانست معنای 15 درصد از کوئری ها را بفهمد. کاربران عباراتی را سرچ می کردند که گوگل معنای آنها را نمی دانست. حتی با داشتن رنک برین، همچنان 15 درصد کوئری ها بی جواب باقی می ماندند. یکی از دلایل این موضوع این بود که کاربران به زبان عامیانه و محاوره ای جستجو می کردند. گوگل هم هرچه می گشت نمی توانست در محتوای صفحات کلمه ای منطبق با کلمات آن کوئری پیدا کند.

گوگل این الگوریتم را برای فهمیدن چنین عبارتی راه اندازی کرد. بنابراین می توان نتیجه گرفت که این الگوریتم بیشتر کوئری های محاوره ای و طولانی را هدف قرار می دهد. این نوع کوئری ها کمتر در سئو به عنوان کلمه کلیدی استفاده می شوند. بنابراین با برت گوگل توانست معنای این کوئری ها را پردازش کرده و با پیداکردن مترادف های آنها در محتوای صفحات مختلف، نتایج مرتبط به کاربر نشان دهد.

الگوریتم دزد دریایی گوگل از دیگر مواردی است که میتوانید با آن آشنا شوید.

تاثیر الگوریتم برت بر صفحه نتایج جستجو

موقعی که گوگل این الگوریتم را راه اندازی کرد، ادعا کرد که چیزی حدود 10 درصد از جستجوها را در آمریکا تحت تاثیر قرار می دهد. طبق روال معمول موقع هر بروزرسانی در گوگل، همهمه ای در بین صاحبان وب سایت به وجود آمد؛ چرا که همه نگران از دست دادن رتبه سایت خود بودند.

با این حال، الگوریتم برت هیچ سایتی را جریمه نکرد. هدف آن اصلا مقابله با سایت خاصی نبود. اما بعضی سایت ها افت رتبه را بای بعضی صفحات خود تجربه کردند که البته دلیلش این بود که پاسخ مناسبی را برای یک کوئری خاص ارائه نکرده بودند. اما چه اتفاقی برای صفحه نتایج افتاد؟

با کمک الگوریتم برت، صفحه نتایج پر شد از سایتهای مرتبط با کوئری. دقت گوگل در فهمیدن زبان انسان بیشتر شده بود، در نتیجه توانست صفحاتی را که صد در صد به عبارت جستجو شده مرتبط هستند را به کاربران نشان دهد. بگذارید با ذکر یک مثال این موضوع را برایتان شفاف تر کنیم.

نمونه ای از تاثیر الگوریتم برت

قبل از الگوریتم برت اگر در گوگل عبارت «سفر توریست برزیلی به آمریکا نیاز به ویزا دارد» را سرچ می کردید، گوگل گمان می کرد منظور شما این است که «آیا آمریکایی ها برای مسافرت به برزیل نیاز به ویزا دارند؟». دلیل این اشتباه این بود که گوگل فقط به کلمات آمریکا، برزیل، ویزا و مسافرت توجه می کرد و حرف اضافه «به» و نقش آن در معنای جمله را نادیده می گرفت. بنابراین نتایج مربوط به ویزای توریستی برزیل برای شهروندان آمریکایی را نشان می داد.

اما با معرفی الگوریتم برت، گوگل اکنون می دادند منظور شما این است که «آیا یک شهروند برزیلی برای سفر به آمریکا نیاز به ویزا دارد؟». این الگوریتم از اهمیت حرف اضافه ها و تاثیر آنها بر معنای یک عبارت آگاه است و دیگر مانند گذشته آنها  را نادیده نمی گیرد. در نتیجه الان با در نظر گرفتن حروف اضافه یک عبارت را پردازش می کند و نتایج مرتبط را نشان می دهد.

علاوه بر توجه به حروف اضافه، گوگل توانست معنی کلمات هم شکل را نیز با توجه به بستر معنایی تشخیص دهد. برای مثال انگلیسی کلمه «cow» دو معنی دارد؛ هم به معنای گاو است و هم به معنای نوعی ماهی خاردار. با توجه به عبارت یا جمله ای که این کلمه در آن به کار رفته، گوگل می تواند معنای آن را تشخیص دهد و نتایج مرتبط با آن را نشان دهد.

الگوریتم برت

اهمیت الگوریتم برت در تجربه کاربر از جستجو

تا اینجا فهمیدیم که برت به گوگل کمک می کند زبان انسان را رمزگشایی کند. اما این موضوع چه ربطی به تجربه کاربر دارد؟ بیایید اول رسالت گوگل را باهم مرور کنیم. ماموریت اصلی گوگل این است که تمام محتوای موجود در اینترنت را سازماندهی کند تا بهترین پاسخ را به کاربران ارائه دهد. برای این کار، گوگل ابتدا باید بفهمد که کاربران به دنبال چه چیزی هستند و موضوع صفحات وب در چه مورد است. در این صورت می تواند معنای کلمات کلیدی کوئری را با معنا و مفهوم محتوای موجود تطابق داده و نتیجه مرتبط را به آنها نشان دهد.

برای مثال هنگامی که کلمه «شیر» را در گوگل جستجو می کنید، با توجه به سایر کلمات عبارت، گوگل می تواند تشخیص دهد منظور شما از شیر کدام است؟ گربه سان درنده؟ مایع سفید؟ شیر آب؟ حتی اگر به اشتباه مثلا تایپ کنید «شیز» گوگل می فهمد در واقع منظور شما همان «شیر» است و نتایج مرتبط با آن را نشان می دهد.

همچنین گوگل به کمک الگوریتم برت اکنون فراتر می رود و حتی فروشگاه های شیرآلات اطراف شما را – البته در صورتی که سئوی محلی خوبی داشته باشند – به شما پیشنهاد می دهد. یعنی حتی مقصود شما از جستجوی این کلمه را درک می کند. بنابراین گوگل با پیش بینی قصد و نیاز کاربر، سعی می کند بهترین نتایج را به او نشان دهد و بهترین تجربه کاربری را برایش رقم بزند.

تجربه کاربران از جستجو در گوگل در ابتدا چگونه بود؟

در روزهای اول، گوگل اینقدر دقیق نبود. یعنی تنها به کلمه کلیدی کوئری و کلمه کلیدی محتوا توجه می کرد و اگر این دو باهم تطابق داشتند، آن به کاربر نشان می داد. به همین دلیل در آن زمان تعدادی از سایت ها شروع به سوء استفاده از این کمبود گوگل کردند و متن خود را پر از کلمه کلیدی کردند – بدون اینکه در متن معنی بدهد. در نتیجه کاربرا اصلا تجربه خوبی از جستجو نداشتند و مدام با این سایت های کلاهبردار روبرو می شدند.

در نهایت بهبود مهارت گوگل در درک زبان انسان و پردازش آن، تجربه کاربری را بسیار تقویت کرد. ظهور الگوریتم برت، به طور خودکار باعث حذف سایت های متخلف که با روش های سئوی کلاه سیاه بالا آمده بودند، از نتایج جستجو شد.

تاثیر الگوریتم برت بر سئو

سئو شامل اصولی است که یک وب سایت را برای موتورهای جستجو بهینه سازی می کند. بنابراین هر تغییر در الگوریتم های گوگل یا هر موتور جستجوی دیگر، بر این فرایند تاثیر می گذارد. اما همانطور که کمی قبل تر هم اشاره کردیم، الگوریتم برت الگوریتمی برای جریمه یا مقابله با سایت خاصی نیست. اما بدون شک منجر به تغییراتی در صفحه نتایج و متعاقبا تاثیراتی بر سئو شده است. در ادامه نمونه هایی از این تاثیرات را با هم بررسی می کنیم:

تفکیک مرجع

تفکیک مرجع به زبان ساده یعنی تشخیص اینکه آیا دو کلمه یا عبارت به یک موجودیت بر می گردند یا خیر. برت قادر است مرجع تمام اسم ها و ضمیرهای موجود در یک متن را ردیابی کند. این موضوع به ویژه در متن های طولانی که در آنها اسم ها و ضمایر مختلف به کار رفته است بسیار کارایی دارد.

تشخیص معنای مختلف یک کلمه

گاهی اوقات کلمات در جملات مختلف معنی متفاوتی دارند. برای مثال فعل «ریختن» را در نظر بگیرید. این فعل در یک جمله ممکن است معنای پخش شدن یک ماده به بیرون از ظرفی که در آن قرار دارد باشد. در جایی ممکن است معنای واریز کردن پول بدهد. الگوریتم برت به گوگل کمک می کند این معانی را تشخیص دهد و پیوستگی معنایی یک متن را درک کند.

تشخیص کلمات هم آوا

کلمات هم آوا کلماتی هستند که به یک شکل نوشته و تلفظ می شوند اما معنی متفاوتی دارند. گوگل اکنون قادر است این کلمات را از هم تمییز دهد.

درک مفهوم کلی یک متن

الگوریتم برت می تواند بین مفهوم قسمت های مختلف متن ارتباط معنایی ایجاد کند و مفهوم کلی آن را درک کند. این توانایی به گوگل در پیشنهاد مطالب مشابه و پیش بینی کوئری بعدی کمک می کند.

پاسخ بهتر به سوالات در SERP

زمانی که این الگوریتم معرفی شد، کاربران توانستند پاسخ خود را از قسمت خود صفحه نتایج، پیدا کنند. در نتیجه نرخ کلیک یا CTR سایت ها پایین آمد. همچنین درک عمیق مفهوم کوئری باعث شد گوگل کوئری های مرتبط تری را در قسمت «جستجوهای مشابه» به کاربران پیشنهاد دهد

گوگل دنس از دیگر الگوریتم های گوگل است ، ما در وبلاگ اورجین وب به طور کامل آن را شرح دادیم.

بهینه سازی برای الگوریتم برت گوگل

اگر به یاد داشته باشید، بالاتر اشاره کردیم که برت الگوریتمی برای جریمه کردن نیست. طبقه گفته های دنی سالیوان، کارشناس جستجوی گوگل، الگوریتم برت، الگوریتمی نیست که بتوان برای آن بهینه سازی کرد. یعنی نیازی نیست تغییری در سایت یا محتوای خود ایجاد کنید تا سایت شما برای برت بهینه باشد. چرا که برت بیشتر هدفش بهبود نتایج جستجو است. تنها کاری که سایت ها باید انجام دهند تولید محتوای خوب، مفید، و مرتبط است. در ادامه یکسری نکات را با هم بررسی می کنیم که ممکن است هنگام تولید محتوا برایتان مفید واقع شود:

به جای تراکم کلمه کلیدی، روی بستر معنایی یا context تمرکز کنید

به جای اینکه یک متن بنویسید و کلمه کلیدی را فراوان در آن استفاده کنید، سعی کنید بیشتر به مفهوم اصلی کلمه کلیدی توجه کنید و درباره آن محتوا بنویسید. بهتر است محتوای خود را برای کاربران بنویسید، نه گوگل. البته منظور این نیست که کلمه کلیدی را به کل فراموش کنید. بلکه منظور این است که انسجام محتوایی و مفهوم کلی را فدای توزیع کلمه کلیدی نکنید. می توانید برای جلوگیری از تکرار افراطی کلمه کلیدی در متن، از مترادف های آن استفاده کنید. زیرا الگوریتم برت قادر است کلمات مترادف را تشخیص دهد و به هم وصل کند.

محتوای جامع و کامل بنویسید

بهتر است زمانی که مشغول نوشتن درباره یک موضوع خاص هستید، ابتدا درباره تمام جنبه های مهم آن تحقیق کنید. به جای اینکه تک بعدی پیش بروید، با گنجاندن تمام ابعاد یک موضوع در متن خود، یک محتوای کامل را در اختیار کاربر قرار دهید. در این حالت محتوای شما از همه نظر به کوئری خاصی که برای آن بهینه سازی کرده اید مرتبط است و الگوریتم برت به احتمال زیاد در نتایج جستجو، سایت شما را به کاربر پیشنهاد می دهد.

از لحن طبیعی در محتوای خود استفاده کنید

سعی کنید پس از نوشتن یک محتوا یک بار آن را بلند بخوانید تا ببینید آیا لحن آن عادی و طبیعی است یا خیر.

با توجه به اینکه گوگل با داشتن الگوریتم برت اکنون می تواند حتی کوئری هایی که به زبان محاوره نوشته شده اند را نیز پردازش کند، تمایل کاربران به استفاده از لحن محاوره و دوستانه در جستجو نیز بیشتر شده است. در نتیجه شما نیز بهتر است خود را با این تغییرات وفق بدهید و از همان لحن در نوشتن محتوا استفاده کنید.

پردازش زبان طبیعی (NLP) و الگوریتم برت

در ابتدای مقاله اشاره کردیم که الگوریتم برت مدلی از سیستم پردازش زبان طبیعی  یا NLP است. اما NLP چیست؟

پردازش زبان طبیعی مفهومی در مبحث هوش مصنوعی است که در واقع نتیجه همگرایی مطالعات تعاملات انسانی با زبان شناسی و زبان های رایانشی است.

بحث پردازش زبان طبیعی به صورت تئوریک از زمان الن تورینگ در سالهای 1950 میلادی مطرح بوده است. در دهه 80 میلادی، سرانجام برای اولین بار جامه عمل به این نظریات پوشانده شد و NLP به هوش مصنوعی پیوست. این پدیده انقلابی بزرگ در حوزه علوم دیجیتال بود.

زبان انسان و NLP

زبان پدیده ای پویا و در حال تغییر است. حتی ما انسان ها نیز گاهی موقع ارتباط با یکدیگر با دشواری هایی روبرو می شویم. درک زبان انسان و توانایی پردازش آن به مراتب برای کامپیوترها و رباتها سخت تر است. NLP توانایی یک کامپیوتر در درک زبان گفتاری و نوشتاری انسان و پردازش آن است. این فناوری در کنار هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی باعث پیشرفت های زیادی در موتورهای جستجو شده است. به لطف NLP است که اکنون می توانید گفتگویی دوستانه با Alexa یا Siri داشته باشید و حتی گاهی اوقات از جواب هایی که می دهند تعجب کنید. پردازش زبان طبیعی انسان آنقدر پیشرفت کرده است که گاهی اوقات ممکن است فراموش کنید که الکسا در واقع یک ربات هوش مصنوعی است.

ساز و کار NLP

هوش مصنوعی برای اینکه بتواند زبان انسان را درک و پردازش کند، مثل ما، در ابتدا باید داده هایی را از دنیای واقعی جمع آوری و پردازش کنند. همانطور که انسان ها حسگرهای مختلفی دارند – مانند گوش برای شنیدن و چشم برای دیدن – کامپیوترها نیز برنامه هایی برای خواندن و میکروفون هایی برای جمع آوری صدا دارند. همانند انسان ها که برای پردازش این اطلاعات ورودی مغز دارند، کامپیوترها نیز برنامه ای برای پردازش ورودی های مربوطه خود دارند. در مرحله ای از پردازش، ورودی به کدهایی تبدیل می شود که کامپیوتر می تواند آن را درک کند.

دو مرحله اصلی برای پردازش زبان طبیعی وجود دارد: پیش پردازش داده ها و پردازش توسعه الگوریتم. در مرحله اول، داده ها به شکلی در می آید که برای کامپیوترها قابل خوانش باشد. پیش پردازنده ها ویژگی هایی را در متن برجسته می کنند به طوری که فهمیدن آنها برای الگوریتم ها راحت تر باشد. در مرحله بعد، الگوریتم داده ها را پردازش می کند و کمک می کنند کامپیوتر معنای کلمات و جملات را بفهمد.

حرف آخر

الگوریتم برت، حاکی از پیشرفت ها و تحولاتی عظیم در حوزه NLP و هوش مصنوعی است. معرفی این الگوریتم قدمی بزرگی برای گوگل در جهت درک معنای کلمات و عبارات کوئری به حساب می آید. با فناوری ها و اختراعات جدیدی که دائما در حوزه NLP اتفاق می افتد، بی شک در آینده نیز شاهد الگوریتم هایی پیشرفته تر و با دقت بیشتر برای درک زبان طبیعی انسان خواهیم بود. درست همانطور که برت سه سال پس از الگوریتم رنک برین معرفی شد و صفحه نتایج را مرتبط تر و دقیق تر از قبل کرد.

سوالات متداول 

الگوریتم برت چیست؟

برت یک الگوریتم مبتنی بر هوش مصنوعی است که به کامپیوترها در پردازش زبان طبیعی کمک می کند. به زبان ساده تر، الگوریتمی است که به گوگل در درک بهتر و عمیق تر معنای پشت کلمات و عبارت کوئری کمک می کند. برای انسان ها خیلی راحت است که با توجه به سایر لغات یک جمله و بستر معنایی آن حتی معنای کلماتی که نمی دانند را حدس بزنند. اما برای کامپیوترها این کار بسیار دشوار بود. البته تا سال 2018 که الگوریتم برت معرفی شد. برت کمک می کند گوگل کلمات هم معنی، کلمات هم آوا و کلمات چند معنی را تشخیص دهد و متناسب با هر کدام نتایجی را ارائه دهد.

پردازش زبان طبیعی یا NPL چیست؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) به شاخه‌ ای از هوش مصنوعی اشاره می‌ کند که با زبان‌ شناسی سر و کار دارد و هدف آن کمک به کامپیوترها در درک روابط و زبان انسان است. NLP به خودی خود یک ویژگی جدید برای موتورهای جستجو محسوب نمی شود. اما الگوریتم برت ناشی از پیشرفت ها و توسعه های چشمگیر در حوزه NLP است.

الگوریتم برت چگونه می تواند اینقدر دقیق معنا پشت کوئری را بفهمد؟

تمرکز این الگوریتم به جای اینکه به صورت تک به تک و جداگانه بر روی کلمات باشد، بر کل جمله یا عبارت است. به بیان دیگر، به جای اینکه تک تک معنی کلمات را پیدا کند، معنی هر کلمه را به کمک کلمات اطراف آن پیدا کرده و پردازش می کند. مثلا به جای اینکه تا در یک کوئری کلمه «شیر» را دید، خیلی سریع و بدون معطلی نتایج مربوط به گربه سانان درنده دشت های آفریقا را نشان دهد، به کلمات اطراف آن دقت می کند و سعی می کند به کمک آنها تشخیص دهد منظور کاربر از جستجوی «شیر»، دقیقا کدام شیر بوده است.

آیا الگوریتم برت برای زبان فارسی نیز فعال است؟

این الگوریتم ابتدا برای زبان انگلیسی فعال شد و مثل همه الگوریتم همای دیگر مدتی طول می کشد برای جستجوهای فارسی نیز فعال شود. اما بر اساس ادعای خود گوگل، این الگوریتم به زودی برای همه زبان ها فعال می شود. اگرچه این فعالسازی طی یک روند تدریجی و مرحله به مرحله در حال انجام است.

لینک کوتاه مطلب :
10 ابزار فشرده سازی تصاویر
10 ابزار فشرده سازی تصاویر
10 ابزار فشرده سازی تصاویر
10 ابزار فشرده سازی تصاویر
 CLS چیست؟ بهینه سازی CUMULATIVE LAYOUT SHIFT
 CLS چیست؟ بهینه سازی CUMULATIVE LAYOUT SHIFT
 CLS چیست؟ بهینه سازی CUMULATIVE LAYOUT SHIFT
 CLS چیست؟ بهینه سازی CUMULATIVE LAYOUT SHIFT
کسب درآمد از سئو با 7 روش فوق العاده
کسب درآمد از سئو با 7 روش فوق العاده
کسب درآمد از سئو با 7 روش فوق العاده
کسب درآمد از سئو با 7 روش فوق العاده
سئو سایت فروشگاهی با 10 تکنیک طلایی
سئو سایت فروشگاهی با 10 تکنیک طلایی
سئو سایت فروشگاهی با 10 تکنیک طلایی
سئو سایت فروشگاهی با 10 تکنیک طلایی
تاپیک کلاستر (Topic cluster) چیست؟
تاپیک کلاستر (Topic cluster) چیست؟
تاپیک کلاستر (Topic cluster) چیست؟
تاپیک کلاستر (Topic cluster) چیست؟
{{ reviewsTotal }}{{ options.labels.singularReviewCountLabel }}
{{ reviewsTotal }}{{ options.labels.pluralReviewCountLabel }}
{{ options.labels.newReviewButton }}
{{ userData.canReview.message }}