الگوهای جستجو 

امروزه با رشد نیازهای کاربران از دنیای آنلاین، تکنیک‌های سئو  بسیاری نیز برای بازاریابان سئو وجود دارد که آنها را در مسیر رشد و موفقیت در تولید محتوا و هرچه بیشتر دیده شدن سایت ها یاری می‌کند. در واقع باید بگوییم این روزها بازاریابان مسیرهای متنوعی برای رسیدن به اهداف خود داشته و از این روش ها برای پیشی گرفتن از رقبای خود استفاده می کنند تا با بهره گیری از محتوای مبتنی بر سئو به نتایج ابتدای جست و جو برسند. موتورهای جستجوی تاثیرگذار مانند گوگل، الگوریتم مورد استفاده خود را برای بهره‌گیری از محتوای مبتنی بر موضوع دست خوش تغییرات قرار داده‌اند. از این رو اطلاع از این تغییرات و داشتن عملکرد مناسب قدم اساسی بقا در دنیای اینترنت می باشد. امروز در این مقاله قصد داریم تا تعدادی از الگوهای جستجو (Pattern Searching که String Searching نیز گفته می شوند) را با هم بررسی کنیم. برای این منظور ابتدا به بررسی دلایل تغییر الگوهای جستجو می پردازیم.

تغییرات الگوهای جستجو در طول زمان

بازاریابی محتوا در طی چندین سال گذشته، تغییرات زیادی کرده است. بسیاری از این تغییرات، ناشی از تغییر رفتار کاربران هنگام سرچ کردن است. علاوه بر این، الگوریتم‌های پیچیده موتورهای جستجو نیز بر اساس نحوه استفاده کاربران از موتورهای جستجو، تغییر کرده است. با ‌این ‌وجود، بسیاری از بازاریابان همچنان نتوانسته‌اند خودشان را با این تغییرات وفق دهند و با همان مشکلات معمول قبل روبرو هستند. و هنوز با مشکلاتی نظیر -من نمی‌توانم ROI محتوایی که تولید کرده‌ام را اندازه‌گیری کنم. -ما محتوای بسیار خوبی تولید می‌کنیم، اما هنوز نتوانسته‌ایم برای کلیدواژه‌های خود، رتبه بالایی در گوگل بدست آوریم. -من به اندازه کافی برای انتخاب کلیدواژه‌ها تحقیق کردیم؛ مرحله بعد چیه؟ و … روبرو هستند.

تنها راه‌حلی که به ذهن بسیاری از افراد هنگام مواجه با چنین مشکلاتی،  می‌رسد، این است که محتوای بیشتری مرتبط با کلیدواژه مورد نظر تولید کنند. این کار، یکی از بزرگترین اشتباهاتی است که بازاریابان مرتکب می‌شوند؛ زیرا ایجاد حجم زیادی محتوای ناکارآمد، مشکلی را حل نمی‌کند. سئو در حال تکامل است و بازاریابان باید منطق بر آن، تغییر کنند تا بتوانند نتیجه خوبی از تلاش‌های خود دریافت کنند.

  • الگوریتم موتورهای جستجو همواره در حال تغییر هستند

یکی از راه‌هایی که اغلب بازاریابان برای سنجش عملکرد محتوای خود استفاده می‌کنند، توجه به رتبه‌بندی کلیدواژه‌ها در موتورهای جستجو است. بحث‌ زیادی درباره کارایی و اعتبار این معیار وجود دارد. زیرا، رتبه‌بندی بسته به متن و محتوا تغییر می‌کند. یعنی، به این بستگی دارد که در کجا و چگونه جستجو می‌کنید. به عنوان مثال، در‌صورتی‌که شما در دو شهر مختلف سرچ کنید: «کدوم رستوران پیتزا بخورم؟»، نتایج متفاوتی حاصل می‌شود و این نشان می‌دهد، که متغیرهای بسیار زیادی وجود دارند که بر سرچ تاثیر می‌گذارند. به همین دلیل گوگل برای فراگیری ماشینی (Machine Learning)  و با استفاده از این خصوصیت، راحت‌تر می‌تواند هدف و مفهوم عباراتی که سرچ می‌شوند را بفهمد و نتایج مربوطه را نمایش دهد.

  • نحوه سرچ کردن کاربران همواره در حال تغییر است.

با ظهور دستگاه‌های موبایل و استفاده گسترده از آن‌ها برای جستجو، عباراتی که سرچ می‌شوند بیشتر جنبه محاوره‌ای پیدا کرده‌اند. سالهای قبل، افراد اغلب از واژه‌ها و عبارت‌های رسمی‌تر برای جستجو استفاده می‌کردند. در‌حالی‌که در حال حاضر، کاربران برای سرچ کردن، از سوالات طولانی و پیچیده با جمله‌بندی کامل و محاوره ای استفاده می‌کنند. به‌روز‌رسانی‌های گوگل در ۲ الی ۳ سال گذشته، روی فهمیدن چنین عبارات و جملاتی تمرکز داشته است. معرفی این الگوریتم سرچ جدید که به جای کلیدواژه‌ها، بر تجزیه ‌و ‌تحلیل عبارات تاکید دارد، باعث ایجاد تحول عظیمی شد. الگوریتم جدید، تمرکز اصلی خود را از کلیدواژه‌ها به سئوی مبتنی بر موضوع (topic-based) تغییر داد. بنابراین همان‌طور که دیدگاه مبتنی بر کلیدواژه در موتورهای جستجو تغییر کرده، بازاریابان نیز باید با این تغییر همراه باشند.

  • استراتژی محتوا از سال ۲۰۱۷ به بعد

با توجه به تغییرات موتورهای جستجو و کاربران در طی سال‌ها، بازاریابان محتوایی نیز باید شیوه و استراتژی خود را تغییر دهند، به‌خصوص، زمانی که تمرکز اصلی آن‌ها بر جذب ترافیک ارگانیک است. به عنوان یکی از موفق‌ترین مثال‌ها، می‌توان به بلاگ HubSpot ٫اشاره کرد. این بلاگ از طریق مرتب کردن محتواها با استفاده از مدل topic cluster(مدل خوشه ای)، حجم زیادی ترافیک و بازدید ارگانیک بدست آورد. علاوه بر این پس از مدتی، همه متوجه می‌شوند که وبسایت شما در مورد چه موضوعاتی تخصص دارد و مطلب می‌نویسد. بنابراین، استفاده از مدل خوشه‌ای ، باعث ایجاد میلیون‌ها بازدید می‌شود.

در ادامه این مقاله به معرفی تعدادی از الگوهای جستجو خواهیم پرداخت. بنابراین با استارتاپ ریت تا انتهای این مقاله همراه باشید.

  • الستیک سرچ (Elasticsearch)

الستیک سرچ یک موتور تحلیل و جستجوی متن باز (open source) است که بر اساس تکنولوژی  Apache Lucene ساخته شده است و از سال ۲۰۱۰ که این محصول منتشر شده، مشهورترین موتور جستجو به حساب می آید و در مواردی مثل تحلیل لاگ، جستجوی Full-text، هوش امنیتی، تحلیل تجاری و هوش عملیاتی بیشترین استفاده و محبوبیت را بین رقبای خود بدست آورده است. این نرم افزار رایگان می باشد.

 

  • Solr

Solr یک موتور جستجوی بسیار معروف و مورد استفاده می­باشد. این موتور جستجو متن باز بوده و محصول تیم Lucene از شرکت Apache می­ باشد. ویژگی­ های مهم آن شامل جستجوکننده قدرتمند کاملا متنی، ویژگی نشان دادن کلمات یافت شده درمتن، خوشه بندی پویا، یکپارچه­سازی پایگاه داده، بررسی انواع اسناد (بعنوان مثال: Word, PDF) و جستجوی مبتنی بر اطلاعات جغرافیایی می­باشد. Solr به زبان جاوا نوشته شده است و از کتابخانه جستجوی جاوا Lucene بعنوان هسته جستجو استفاده می­کند.

  • SPLUNK

 Splunk بصورت پلتفرمی قدرتمند به منظور جمع ­آوری لاگ‌ها، جستجو، مشاهده، آنالیز و تحلیل داده‌ها در سازمانها نصب شده و فعالیت می­کند. به بیانی دیگر Splunk داده‌های خام را جمع ­آوری و  فهرست بندی می‌کند و به شما این امکان را می­دهد که بتوانید بر روی تمام داده‌ها عملیات جستجو را انجام دهید و نتایج را به صورت دلخواه مشاهده کنید.

  • کلاستر سرچ یا مدل خوشه ای (Topic Cluster)

در حال حاضر، بهینه‌سازی موتورهای جستجو ، به مدل خوشه‌ای (Topic Cluster) تبدیل شده‌اند. در این روش تکنیک Pillar Page (صفحات ستون) به عنوان یک محور اصلی بر محتوا عمل می‌کند و صفحات مختلف که مرتبط به همان موضوع هستند به یکدیگر متصل می‌شوند. مدل خوشه‌ای (Topic Cluster) به واسطه ماهیت خود می‌تواند برای سازماندهی محتوای صفحات یک راه مناسب باشد. مدل خوشه‌ای، درواقع شامل یک صفحه pillar page و محتواهای subtopic است که برای هر یک از موضوعات اصلی خود در نظر گرفته‌اید. هر مدل خوشه‌ای باید شامل ۶ الی ۸ subtopic باشد که سوالات مشخص و مرتبط با موضوع اصلی را پاسخ می‌دهند. مزیت اصلی این مدل، علاوه بر نظم بخشیدن به برنامه‌ریزی محتوا، باعث بهبود رتبه‌بندی تمامی صفحات لینک داده شده به موضوع اصلی (pillar) می‌شود.