تأثير وسائل التواصل الاجتماعي المباشر على تصنيف محرك البحث

ستساعدك المقالة التالية: تأثير وسائل التواصل الاجتماعي المباشر على تصنيف محرك البحث

أصبح التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي جزءًا مقبولًا من مزيج التسويق عبر الإنترنت نظرًا لقدرته على زيادة حركة المرور على موقع الويب والروابط الواردة إلى المواقع. من المعروف أن تقنيات مثل اصطياد الروابط، وDigg-baiting، وتقديم المواقع إلى الإشارات المرجعية أو خدمات التصويت الاجتماعي مثل Del.icio.us، وDigg، وStumbleUpon، وReddit تحقق قيمة قصيرة وطويلة المدى للمواقع التي تستهدفها مثل هذه الحملات.

ومع ذلك، في بعض الأحيان، يمكن أن تفوق التأثيرات قصيرة المدى التأثيرات طويلة المدى، وإذا لم تنتهي حملة وسائل التواصل الاجتماعي بالكثير من الروابط الخارجية التي تساعد في تصنيفات محرك البحث، فقد تكون النتيجة النهائية انتقادات. الشكاوى المتعلقة بالتسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي مثل “لا يشير أي من الروابط إلى الصفحة الرئيسية”، أو “حركة المرور لا قيمة لها”، أو “إنها مجرد نكهة الشهر” يتم حجبها بشكل كبير ويتم إهمالها بواسطة بعض التطورات الجديدة في محركات البحث الرئيسية .

التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي له تأثير مباشر على تصنيفات محركات البحث وتستخدم المحركات أنظمة التصويت الاجتماعي واتجاهات الإشارات المرجعية لتحديد مواقع الجودة.

في محاولة لفتح عيون مجتمع البحث والتسويق عبر الإنترنت على أهمية وسائل التواصل الاجتماعي في المزيج التسويقي عبر الإنترنت، سأناقش ما يلي:

• الاتجاهات الحالية مع Google وYahoo تعطي تصنيفًا أعلى للمواقع أو المحتوى بناءً على التصويت عبر وسائل التواصل الاجتماعي.
• الطرق التي يمكن لمحركات البحث من خلالها استخدام خدمة الإشارات المرجعية والأخبار الاجتماعية لتحسين نتائجها. وقد قدم محركا البحث براءات الاختراع التي تدعم توسيع هذه الاتجاهات.
• الخطوات التي يمكنك اتخاذها للتسويق الأساسي عبر وسائل التواصل الاجتماعي والتي ستساعدك في تصنيفات البحث الحالية والمستقبلية.

مراجعات وإحصائيات وسائل التواصل الاجتماعي تؤدي إلى أعلى نتائج البحث

جوجل يرتب الفيديوهات في نتائج الصفحة الأولى

يؤثر التصويت عبر وسائل التواصل الاجتماعي ومشاهدات المستخدمين حاليًا بشكل مباشر على نتائج محرك البحث في الصفحة الأولى من Google. يقوم Google Universal Search بدمج نتائج البحث على الويب والصور والفيديو والأخبار والمدونة ونتائج البحث الرأسية الأخرى من Google في صفحة واحدة تحتوي على معلومات ذات صلة.

في موقع Search Engine Strategies في سان خوسيه، قام شيروود سترانيري من موقع Catalyst Online بالاطلاع على نتائج محرك البحث Google بحثًا عن Criss Angel، الساحر الشهير. عند إجراء بحث حاليًا على Google عن Criss Angel، فإن 4 من أفضل 10 نتائج بحث هي نتائج فيديو موجودة في YouTube و ميتا كافيه.

إذا قمت بمقارنة إحصائيات تحسين محركات البحث التقليدية لمقاطع الفيديو، فستلاحظ أن الصفحات ذات أعلى تصنيف للصفحات أو الروابط الواردة لا يتم تصنيفها في المرتبة الأولى:

1. YouTube فيديو Criss Angel: تصنيف الصفحات 3، 120 رابطًا واردًا
2. YouTube فيديو Criss Angel 2: تصنيف الصفحات 3، 246 رابطًا واردًا
3. فيديو Metacafe Criss Angel: تصنيف الصفحات 5، 340 رابطًا واردًا
4. Metacafe Criss Angel Video 2: تصنيف الصفحات 4، 214 رابطًا واردًا

ومع ذلك، إذا نظرت إلى متغيرات الفيديو الاجتماعي الخاصة بالمشاهدات والتعليقات، فإن هذه التصنيفات تبدو أكثر منطقية:

1. YouTube فيديو Criss Angel: 5.4 مليون مشاهدة و10 آلاف تعليق
2. YouTube فيديو Criss Angel 2: 2.3 مليون مشاهدة و4 آلاف تعليق
3. فيديو Metacafe Criss Angel: 17 مليون مشاهدة و416 تعليقًا
4. فيديو Metacafe Criss Angel 2: 3 ملايين مشاهدة و478 تعليقًا

تلعب التعليقات دورًا مهمًا جدًا في ترتيب مقاطع الفيديو هذه، وكذلك المشاهدات. التعليقات التي ينشئها المستخدمون، وهي في الأساس مراجعات للوسائط، لها تأثير مباشر على تصنيفات الصفحة الأولى في Google. إذا كان عملك يستخدم فيديو الويب الفيروسي الناجح لتسويقه، فمن الطبيعي أن تأتي التعليقات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يعمل هذا أيضًا ضد صورة العلامة التجارية؛ ما عليك سوى البحث في Google عن “mentos”.

Note : حتى لو كان عملك لا يستخدم تحميلات الفيديو YouTube أو وسائل الإعلام الأخرى لتسويق علامتك التجارية أو خدماتك، ضع في اعتبارك أن استخدام التعليقات كخوارزمية تصنيف قد لا يقتصر دائمًا على الفيديو. تقوم المزيد والمزيد من المواقع بتنفيذ تعليقات المستخدمين كشكل من أشكال التعليقات والتواصل وبناء المجتمع. يمكن لجوجل أن تحدد بسهولة أن التعليقات عالية الجودة على المواقع الإخبارية أو المدونات يمكن أن تحدث فرقًا في نتائج محرك البحث؛ وهذا سبب إضافي لحث القراء على المساهمة.

ياهو ترتيب المطاعم والفنادق حسب المراجعات

للحصول على مثال أكثر وضوحًا لكيفية تأثير التعليقات والمراجعات والتصنيفات على وسائل التواصل الاجتماعي حاليًا على نتائج محرك البحث، دعنا نلقي نظرة على عمليات البحث عن الأنشطة التجارية المحلية على Yahoo Search واستخدامها لاختصارات المطاعم والفنادق.

تفتخر Yahoo Local بملاءمتها للبحث بناءً على المشاركة في وسائل التواصل الاجتماعي، ويعكس اختصار المطاعم في بحث Yahoo هذا الأمر.

على سبيل المثال، عند إجراء بحث على Yahoo عن “مطاعم تامبا”، يتم تقديم اختصار مع روابط لفئات المطاعم والأحياء والمطاعم مرتبة حسب عدد تقييمات المستخدمين ومراجعاتهم.

كما ترون، تم تصنيف Bern’s Steak House في المرتبة الأولى على بحث Yahoo هذا لأنه حصل على أكبر عدد من تقييمات المستخدمين. بشكل أساسي، إذا أراد منافسوهم تجاوز المركز الأول، فيمكنهم القيام بذلك بسهولة عبر التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي: تحفيز أو تحفيز قاعدة عملائهم لتقييم وكتابة تعليقات حول مطعمهم وخدماتهم في ملفهم الشخصي على Yahoo Local. على سبيل المثال، يحتاج مطعم Charley’s Steak House إلى 22 تقييمًا فقط ليتفوق على مطعم Bern’s في نتائج تامبا. لو كنت مدير التسويق لديهم، لأخذت المبادرة الكاملة للقيام بذلك وسأحتل المرتبة الأولى ليس فقط على Yahoo، ولكن أيضًا جوجل الذي يجمع مراجعات الأعمال من مختلف المواقع الاجتماعية المحلية بما في ذلك CitySearch وAOL وTripAdvisor.

الإشارات المرجعية الاجتماعية وتأثير التصويت على تصنيفات البحث

ما يمكن أن تجلبه وسائل التواصل الاجتماعي للبحث

إن أمثلة عمليات البحث عن المطاعم التي راجعها مستخدم Yahoo أو ترتيب مقاطع الفيديو في بحث Google هي الاستخدامات الحالية لمتغيرات المطاعم القابلة للقياس في وسائل التواصل الاجتماعي من المراجعات والتقييمات والتعليقات و/أو عمليات تشغيل الفيديو التي تعد جزءًا مهمًا من عمليات البحث هذه، ولكن وسائل التواصل الاجتماعي تذهب إلى ما هو أبعد من المطاعم ومقاطع الفيديو.

مراقبة خدمات الإشارات الاجتماعية مثل لذيذ, ستامبل ابون و ما.جنوليا يمكن أن يساعد محركات البحث بطرق متعددة من خلال:

• فهرسة المواقع بشكل أسرع : يقوم البشر بوضع إشارة مرجعية على المواقع التي أطلقها أصدقاؤهم أو زملاؤهم قبل أن يتمكن روبوت محرك البحث من العثور عليها.
• فهرسة أعمق : العديد من الصفحات التي تم وضع إشارة مرجعية عليها تكون عميقة في المواقع وفي بعض الأحيان لا يمكن ربطها بسهولة بواسطة الآخرين، أو يتم العثور عليها من خلال التنقل السيئ أو غير الموجود في الموقع أو يتم ربطها من صفحات خارجية.
• تعريف الجودة : إذا خصص شخص ما وقتًا لوضع إشارة مرجعية على موقع ما، فعادةً ما يكون له بعض الجودة.
• قياس الجودة : بشكل أساسي، إذا قام عدد أكبر من المستخدمين بوضع إشارة مرجعية على الصفحة، زادت جودة هذا الموقع وأهميته. يعد الموقع الذي يحتوي على إشارات مرجعية متعددة عبر خدمات إشارات مرجعية متعددة بواسطة مستخدمين متعددين بمثابة سلطة أكثر بكثير من موقع يحتوي على إشارات مرجعية متعددة فقط لنفس المستخدم.
• بيانات التعريف الخارجية : يقوم المستخدمون الذين يقومون بوضع إشارة مرجعية على المواقع بوضع علامات عليها بكلمات رئيسية وأوصاف تضيف تعريفًا صادقًا وغير متحيز تم إنشاؤه بواسطة الجمهور وليس مالك الموقع.
• الاقتباس المشترك : تميل مواقع الإشارات المرجعية الاجتماعية إلى تصنيف المواقع والصفحات بناءً على العلامات التي يستخدمها البشر لوصف الموقع؛ ولذلك تستطيع خوارزميات البحث تصنيف هذه المواقع مع أقرانها.

بالإضافة إلى ذلك، من خلال فهرسة متغيرات القياس الاجتماعي مثل التعليق والتصويت يسو, رديت, نتسكيب ومختلف التوجهات المتخصصة (جميع تلك المحاور التي تدعمها Pligg)، يمكن لخوارزميات محرك البحث أيضًا الاستفادة من مواقع مشاركة الأخبار الاجتماعية من خلال:

• عدد الأصوات : كما هو الحال مع عدد الإشارات المرجعية، كلما زاد عدد الأصوات التي تتلقاها الصفحة على Digg أو Reddit، زادت فائدة المعلومات عادةً. إذا تلقت نفس الصفحة أصواتًا متعددة عبر مواقع تصويت إخبارية اجتماعية متعددة، زادت جودة الموقع.
• التصنيف : كما هو الحال مع الاقتباس المشترك، يمكن أن يساعد التصنيف في تحديد موضوع الموقع، وبالتالي مساعدة المحرك بشكل أفضل في معالجة هدف البحث.
• التعليق : يمكن مقارنة عدد التعليقات بعدد الأصوات، فكلما ارتفعت نسبة التعليق إلى التصويت، كلما كانت القصة الإخبارية أو الموقع أكثر صلة بالمستخدم؛ وبالتالي أكثر صلة بالباحث.
• المواقع ذات الصلة : يقترح كل من Techmeme وNetscape (ونأمل قريبًا Digg) الصفحات والمواقع ذات الصلة بالقصص التي تجعل صفحاتها الفئوية “شائعة” عبر الارتباط الداخلي أو مراقبة فهرس المدونات. يمكن للمحركات التعلم من هذه المشاريع لمساعدة المستخدمين في العثور على تحديدات بديلة أو ذات صلة في نتائج البحث الخاصة بهم.

على حد علمي، لا توجد محركات بحث تنفذ حاليًا كل هذه النظريات في خوارزمياتها الحالية، ولكن لا يمكننا أن نتجاهل أن Google كانت شريكًا لـ Digg لسنوات، وسوف تكون Microsoft كذلك قريبًا، وتمتلك Yahoo موقع Del.icio.us و تقوم شركة AOL بتشغيل Netscape. توفر هذه الخدمات الاجتماعية أيضًا واجهات برمجة التطبيقات (API) وهي مفتوحة تمامًا لتجميع البحث، مما يجعل هذه المتغيرات المذكورة أعلاه متاحة لمحركات البحث لتأخذها.

براءات الاختراع: محركات البحث باستخدام وسائل التواصل الاجتماعي

من أجل جمع سيناريو أكثر تحديدًا حول كيفية استفادة محركات البحث الرئيسية من مقاييس وسائل التواصل الاجتماعي لتقديم نتائج أكثر صلة بالمستخدم النهائي، تحدثت مع بيل سلاوسكي من SEObytheSEA حول طلبات براءات الاختراع المقدمة من جوجل وياهو وبيل زودنا بما يلي:

ياهو وسائل الإعلام الاجتماعية والبحث عن براءات الاختراع

1. ابحث باستخدام تلوين الرسم البياني ومعالجة الإشارات المرجعية المخصصة

في نظام معالجة البحث، تحديد أوزان سلطة الإدخال لعدد وافر من الصفحات، حيث يمثل وزن سلطة الإدخال وزن المستخدم للصفحة من حيث الاهتمام؛ توزيع وزن سلطة إدخال الصفحة على صفحة واحدة أو أكثر مرتبطة بالصفحة في رسم بياني؛ واستخدام وزن السلطة الناتج للصفحة في التأثير على قائمة نتائج البحث. قد تشتمل قائمة نتائج البحث على واحدة أو أكثر من عمليات إعادة ترتيب نتائج البحث وتمييز نتائج البحث.

ويمكن تطبيق ذلك على مستخدم واحد، أو على شبكة اجتماعية من المستخدمين. راجع المقطع الذي يبدأ بـ: [0122] تطبيق للتخصيص

2. أنظمة وطرق لاقتراحات العلامات التعاونية

يناقش خدمات مثل Flickr، وdel.icio.us، وYahoo’s My Web 2.0، ومقياس “الجودة” للعثور على أفضل العلامات للتعليق على الصفحات والكائنات المختلفة (مثل الصور ومقاطع الفيديو).

يمكن للمستخدم تحديد العلامات التعاونية المقترحة لإضافة تعليقات توضيحية إلى عناصر المحتوى الموجودة في مجموعة من المستندات (على سبيل المثال، شبكة الويب العالمية). كما هو مستخدم هنا، يشير المصطلح “التعليق التوضيحي” بشكل عام إلى أي بيانات تعريف وصفية و/أو تقييمية تتعلق بكائن ويب (على سبيل المثال، صفحة ويب أو موقع) يتم جمعها من مستخدم ويتم تخزينها بعد ذلك بالاشتراك مع ذلك المستخدم أو الكائن. قد تتضمن التعليقات التوضيحية مجالات مختلفة من البيانات التعريفية، مثل التقييم (الذي قد يكون مناسبًا أو غير مناسب) للمستند، وقائمة الكلمات الرئيسية التي تحدد موضوعًا (أو موضوعات) للمستند، ووصفًا نصيًا حرًا للمستند، و/ أو مجالات أخرى. قد يكون من المفيد جمع تعليق توضيحي من مستخدم المجموعة وتخزينه بالاشتراك مع معرف المستخدم الذي أنشأ التعليق التوضيحي ومعرف المستند (أو عنصر المحتوى الآخر) الذي يتعلق به.

3. محرك بحث مع تصنيف مدى الصلة المتزايد من خلال مشاركة المجتمع

يعرض جوانب بحث Yahoo الشخصي استنادًا إلى علامات المستخدم والتعليقات التوضيحية على صفحات الويب والشبكات الاجتماعية الموثوقة. يمكن منح تقييمات الثقة لمستخدمي الشبكة الاجتماعية، ويمكن استخدامها في نظام Trustrank المزدوج الذي يوفر قيمة Trustrank للصفحات والمجالات بناءً على سمعة الأشخاص الذين يقومون بوضع إشارة مرجعية على تلك الصفحات وزيارتها وحفظها ووضع علامات عليها والتعليق عليها.

4. * أنظمة وطرق البحث مع دمج شروحات المستخدم
* أنظمة وأساليب البحث مع دمج التعليقات التوضيحية الإجمالية للمستخدم
* نظام وطرق البحث مع دمج تعليقات المستخدم من شبكة الثقة

يبدو أن هذه مرتبطة بصفحات “My Web” الخاصة بشركة Yahoo، والتي تسمح للأشخاص بوضع إشارة مرجعية على الصفحات والتعليق عليها. ملخص طلب براءة الاختراع الثالث المذكور:

تتضمن أنظمة وأساليب الكمبيوتر تعليقات المستخدم (بيانات التعريف) المتعلقة بالصفحات أو المواقع المختلفة، بما في ذلك التعليقات التوضيحية بواسطة المستخدم الذي يستعلم وأعضاء شبكة الثقة المحددة للمستخدم الذي يستعلم في البحث وتصفح مجموعة مثل شبكة الويب العالمية. يتم تحديد شبكة ثقة لكل مستخدم، وتصبح التعليقات التوضيحية لأي عضو في شبكة ثقة المستخدم الأول مرئية للمستخدم الأول أثناء البحث و/أو تصفح المجموعة. يمكن للمستخدمين أيضًا قصر عمليات البحث على المحتوى الذي تم التعليق عليه بواسطة أعضاء شبكات الثقة الخاصة بهم أو بواسطة أعضاء المجتمع الذي اختاره المستخدم.

5. استخدام التعليقات التوضيحية للمجتمع كنص ربط

قد يتم التعامل مع المعلومات الشخصية بطريقة مشابهة للمعلومات الأخرى التي تشتمل على عنصر محتوى لأغراض الفهرسة والبحث والتصنيف. على سبيل المثال، قد يتم التعامل مع المعلومات الشخصية مثل التعليقات التوضيحية والعلامات بشكل مشابه للنص الرابط من صفحة الويب. تتضمن المعلومات الشخصية، مثل النص الرابط، نصًا وصفيًا، ولكن يتم إنشاؤها بواسطة أفراد غير مؤلف عنصر المحتوى. علاوة على ذلك، توفر المعلومات الشخصية أوصافًا وآراء وأشكالًا بديلة للمراجع (بما في ذلك الاختلافات الإملائية وصيغ الكلمات) التي قد لا يتم العثور عليها في عنصر المحتوى الأصلي.

6. ترتيب مثير للاهتمام لكائنات الوسائط

يمكن إنشاء درجة “الاهتمام” للصور الموجودة على Flickr، بناءً على إجراءات المستخدم المتعلقة بتلك الصورة، وكمية البيانات الوصفية التي أدخلها المستخدم وحررها، وأنماط الوصول إلى الصور، والوقت، وإعدادات النظام، وعلاقة المستخدم بالملصق. من الصورة.

[0038] قد تتضمن كمية البيانات التعريفية التي أدخلها المستخدم، على سبيل المثال، معلمات مثل عدد العلامات و/أو التعليقات و/أو التعليقات التوضيحية المخصصة لكائن الوسائط و/أو عدد المستخدمين الذين أضافوا كائن الوسائط إلى مفضلاتهم/إشاراتهم المرجعية . (قد تتضمن إضافة كائن وسائط صوتية إلى مفضلات المستخدم إضافة كائن الوسائط إلى قائمة التشغيل الخاصة بالمستخدم.) وبدلاً من ذلك أو بالإضافة إلى تلك المعلمات، قد تكون كمية البيانات التعريفية التي يدخلها المستخدم مرتبطة بالمستخدم وتتضمن، على سبيل المثال، العدد عدد المستخدمين الذين أضافوا علامات و/أو تعليقات و/أو تعليقات توضيحية إلى كائن الوسائط و/أو أضافوا كائن الوسائط إلى المفضلة/الإشارات المرجعية الخاصة بهم.

جوجل وسائل الاعلام الاجتماعية والبحث براءات الاختراع

7. طرق وأنظمة البحث الشخصي في الشبكة

يصف كيفية استخدام الإشارات المرجعية للشخص والتعليقات التوضيحية لتلك الإشارات المرجعية (وربما التقييمات المستندة إلى تلك الإشارات المرجعية) لإعادة ترتيب الصفحات للبحث المخصص. يمكن أيضًا مشاركة الإشارات المرجعية:

في أحد النماذج، يمكن للمستخدم مشاركة الإشارات المرجعية أو تراكبها. على سبيل المثال، في أحد النماذج، يستطيع المستخدم فتح إشاراته المرجعية ليتمكن الآخرون من عرضها. في نموذج آخر، يستطيع المستخدم تجميع الإشارات المرجعية الخاصة بالمستخدمين الآخرين في مجموعة الإشارات المرجعية الخاصة به (إما عن طريق النسخ أو عبر دلالات مرجعية متراكبة). قد تكون هذه الميزة مفيدة لبناء المجتمع (على سبيل المثال، “أضف الإشارات المرجعية لهذه المجموعة إلى المفضلة” عند الانضمام إلى قائمة بريدية جديدة). في أحد هذه النماذج، تميز مؤشرات الإشارة المرجعية في صفحات النتائج بين تلك الصفحات التي تم وضع إشارة مرجعية عليها بشكل واضح بواسطة المستخدم وتلك التي تم جمعها بواسطة الآخرين. نظرًا لعنوان URL الأساسي الذي يمكن من خلاله الإشارة إلى الإشارات المرجعية لفرد/مؤسسة أخرى، يمكن لمزود الخدمة استخلاص فكرة عن شعبية روابط الشخص ووزن تلك الإشارات المرجعية وفقًا لذلك (يتم تطبيق نظام تصنيف الصفحات على الرسم البياني الفرعي للارتباطات المرجعية).

[0069] أحد تجسيدات الاختراع الحالي يعزز بناء المجتمع والعلاقات. في أحد النماذج، يكون محرك البحث قادرًا على التعرف على مجموعات أو أزواج من المستخدمين الذين لديهم اهتمامات مماثلة. مثل هذا التجسيد قادر على اقتراح مستخدمين آخرين للتواصل معهم.

8. استرجاع المعلومات بناء على البيانات التاريخية

[0114] وفقًا لتنفيذ يتوافق مع مبادئ الاختراع، يمكن استخدام البيانات التي يحتفظ بها المستخدم أو التي تم إنشاؤها لإنشاء (أو تغيير) درجة مرتبطة بالمستند. على سبيل المثال، قد يقوم محرك البحث 125 بمراقبة البيانات التي يحتفظ بها المستخدم أو ينشئها، مثل “الإشارات المرجعية” أو “المفضلة” أو أنواع أخرى من البيانات التي قد توفر بعض المؤشرات للمستندات التي يفضلها المستخدم أو تهمه. قد يحصل محرك البحث 125 على هذه البيانات إما بشكل مباشر (على سبيل المثال، عبر مساعد المتصفح) أو بشكل غير مباشر (على سبيل المثال، عبر المتصفح). قد يقوم محرك البحث 125 بعد ذلك بتحليل عدد من الإشارات المرجعية/المفضلة التي يرتبط بها المستند بمرور الوقت لتحديد أهمية المستند.

[0115] قد يقوم محرك البحث 125 أيضًا بتحليل الاتجاهات الصعودية والهبوطية لإضافة أو إزالة المستند (أو بشكل أكثر تحديدًا، المسار إلى المستند) من قوائم الإشارات المرجعية/المفضلة، ومعدل إضافة المستند إلى الإشارات المرجعية/المفضلة أو إزالتها منها القوائم، و/أو ما إذا كان المستند قد تمت إضافته إلى قوائم الإشارات/المفضلة أو حذفها منها أو الوصول إليها من خلالها. إذا قام عدد من المستخدمين بإضافة مستند معين إلى قوائم الإشارات المرجعية/المفضلة الخاصة بهم أو غالبًا ما يصلون إلى المستند من خلال هذه القوائم مع مرور الوقت، فقد يعتبر هذا مؤشرًا على أن المستند مهم نسبيًا. من ناحية أخرى، إذا كان عدد المستخدمين يصلون بشكل متناقص إلى المستند المشار إليه في قائمة الإشارات المرجعية/المفضلة الخاصة بهم أو يقومون بشكل متزايد بحذف/استبدال المسار إلى هذا المستند من قوائمهم، فقد يتم اعتبار ذلك بمثابة إشارة إلى أن المستند قديم، لا تحظى بشعبية، وما إلى ذلك. وقد يقوم محرك البحث 125 بعد ذلك بتسجيل المستندات وفقًا لذلك.

9. طرق وأنظمة لتحسين ترتيب البحث باستخدام معلومات المقالة

تم وصف الأنظمة والأساليب التي تعمل على تحسين البحث من جانب العميل. في أحد الجوانب، يكون هناك نظام وطريقة لتلقي استعلام بحث، وتحديد مقالة ذات صلة مرتبطة باستعلام البحث، وتحديد درجة تصنيف للمقالة ذات الصلة استنادًا جزئيًا على الأقل إلى بيانات السلوك من جانب العميل المرتبطة بالمقالة ذات الصلة. الموصوفة.

يتم عرض العديد من الجوانب المختلفة لسلوك المستخدم في هذا المستند لتحديد درجة تصنيف المقالات، مثل عدد مرات الوصول إلى المقالة أو طباعتها أو مدى قيام شخص ما بالتمرير لأسفل الصفحة. تم وصف نشاط الإشارة المرجعية في هذا القسم:

[0044] يتبع الكتلة 211 الكتلة 212، حيث يتم تحديد بيانات الإشارات المرجعية المرتبطة بمقال ما. قد تشتمل معلومات الإشارات المرجعية، على سبيل المثال، على معلومات حول الإشارات المرجعية لعنوان URL على الإنترنت، أو الإشارات المرجعية داخل مقالة نصية إلى أجزاء أخرى من نفس المقالة أو من مقالة منفصلة، ​​وعدد الإشارات المرجعية المرتبطة بمقال معين، والنص النصي محتوى العلامة الكتابية المرتبطة بالمقالة، أو أي معلومات أخرى تتعلق بالعلامات الكتابية المرتبطة بالمقالة أو المقالة.

10. أولوية عرض الكيان في نظام المعلومات الجغرافية الموزع

قد تكون التعليقات التوضيحية من المستخدمين مفيدة في التوصل إلى تصنيف “مثير للاهتمام” الذي يحدد ما إذا كانت العلامات الموضعية ستظهر لمواقع معينة على خرائط Google أو Google Earth.

شرح الويب اللامركزي : يصف طريقة للسماح للأشخاص بإضافة تعليقات توضيحية لصفحات الويب من داخل منشوراتهم على المدونات. قد يكون شيئًا قد نراه يومًا ما في Blogger.

تنفيذ التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي في حملة التسويق عبر البحث أو بناء الروابط

تثبت المعلومات المذكورة أعلاه أن سمات وسائل التواصل الاجتماعي لها تأثير مباشر على تصنيف محرك البحث. فيما يلي بعض تقنيات وموارد التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي الأساسية حول التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي من مجلة محرك البحث والمدونات الإعلامية الأخرى.

بناء وصلة : كما ناقشنا أعلاه، يلعب التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي دورًا أساسيًا في تصنيفات محركات البحث الحالية والمستقبلية، بدءًا من الإشارات المرجعية وحتى بناء الروابط. أوه نعم، لماذا بناء الارتباط؟ لأن صفحات الملف الشخصي للموقع على هذه المواقع الاجتماعية عادة ما تمر بعصير الارتباط (خاصة Netscape) وتحظى أيضًا بفهرسة عالية في محركات البحث نفسها؛ خاصة بالنسبة للشروط الطويلة.

لمزيد من المعلومات حول بناء الروابط عبر المدونات ومواقع الأخبار الاجتماعية والإشارات المرجعية، راجع:

المراجعات المحلية : إذا كان لنشاطك التجاري واجهة متجر مثل مطعم أو فندق أو متجر متخصص، فقم بتحفيز العملاء على تقييم خدماتك على Yahoo Local وCitySearch وTripAdvisor وخدمات تقييم الأعمال الأخرى. كما هو موضح أعلاه، فإن الحصول على المزيد من التقييمات التي تشير إلى منافسيك سيساعد في تحقيق أعلى تصنيفات البحث.

لمزيد من المعلومات حول تحسين ظهور البحث الخاص بك من خلال المراجعات والتقييمات، يرجى الاطلاع على:

يقدم إلى StumbleUpon : يشجع StumbleUpon مالكي المواقع على تقديم مواقعهم وصفحاتهم الخاصة لمجتمع StumbleUpon لتقييمها ومراجعتها. إذا لم يعجبهم موقعك، فلن تحصل على الكثير من الزيارات. ولكن إذا أعجب المجتمع بذلك، توقع أن يقوم الآلاف والآلاف من المستخدمين بزيارة موقعك ومراجعته بأنفسهم.

لمزيد من المعلومات حول StumbleUpon يرجى الاطلاع على:

أرسل إلى Digg وNetscape وReddit : إذا كان لديك محتوى جيد وجذاب لهذه المجتمعات، فأرسل القصة بنفسك، أو اسأل صديقًا، أو مستخدمًا بارزًا في هذه المجتمعات. لكن افعل ذلك بشكل متناثر، فقد يؤدي إرسال الكثير من الأشياء الخاصة بك أو المعلومات غير المفيدة إلى حظرك أو حظر موقعك بواسطة هذه الخدمات.

لمزيد من المعلومات حول التسويق عبر هذه المواقع راجع:

• دليل المبتدئين إلى Digg
• استخدام Digg وNetscape للحصول على حركة المرور
• كيفية كتابة العنوان الصحيح لـ Digg
• بيع الجنس، وخاصة على Digg!
• دليل المواقع المدعومة من Niche Pligg

لا تتردد في مشاركة أفكارك حول تأثير وسائل التواصل الاجتماعي على تصنيفات محركات البحث في التعليقات أدناه.