موتور جستجو گوگل چگونه کار می کند؟ الگوریتم های این موتور جستجو کدامند؟ نحوه ارزش گذاری محتوایی گوگل چگونه است؟ معیارهای داشتن یک محتوای قدرتمند چیست؟ بهترین استراتژیهای تبلیغات در گوگل چیست؟
برای اینکه بفهمیم موتور جستجوی گوگل چگونه کار می کند، اجزای کلیدی آن مانند نمایه سازی، خزیدن، الگوریتم های رتبه بندی، رابط کاربری و غیره را بررسی می کنیم.
1. نمایه سازی: مرورگرها به طور مداوم صفحات وب را با استفاده از ربات هایی به نام عنکبوت یا خزنده اسکن می کنند. پس از جمع آوری داده های متنی، این صفحات تحت پردازش قرار می گیرند که در آن کلمات کلیدی مهم شناسایی می شوند (نمایه گذاری). این به کاربران کمک می کند تا نتایج مربوطه را به طور موثر پیدا کنند.
2. خزیدن: وب سایت ها باید به خزنده ها اجازه دهند که بدانند به کدام بخش از وب سایت آنها قابل دسترسی است. فایل های Robots.txt قوانینی را در این رابطه مشخص می کنند. اگر به درستی دنبال شود، خزنده ها اطلاعات را از وب سایت های عمومی جمع آوری می کنند.
3. الگوریتم های رتبه بندی: این الگوریتم ها ترتیب نتایج جستجوی نمایش داده شده در صفحه اصلی گوگل را بر اساس ارتباط تعیین می کنند. آنها عواملی مانند فراوانی کلمات کلیدی، محبوبیت لینک، به موقع بودن، تنوع، اعتبار سایت، سازگاری با موبایل و موارد دیگر را در نظر می گیرند. محبوبترین آنها عبارتند از PageRank، الگوریتم Hilltop، الگوریتم مرغ مگس خوار و غیره.
4. رابط کاربری: نوار جستجوی گوگل درخواست های وارد شده توسط کاربران را می پذیرد. همچنین ابزارهای مختلفی مانند تشخیص صدا، پیشنهادات خودکار، عملکرد نقشه ها، جستجوی تصویر، گزینه های فیلتر اخبار، خدمات ترجمه و غیره را ارائه می دهد.
5. پردازش زبان طبیعی: مدل های یادگیری ماشینی الگوهای زبان را برای کمک به بهبود درک پرس و جو و دقت نتیجه تجزیه و تحلیل می کنند. به عنوان مثال، درک مترادف ها و تشخیص غلط املایی رایج.
6. تنظیمات حریم خصوصی: کاربران بر روی انواع اطلاعات شخصی که Google از طریق تنظیمات حریم خصوصی ارائه شده در داشبورد حساب با اشخاص ثالث جمع آوری، استفاده و به اشتراک می گذارد، کنترل دارند.
موتورهای جستجو سه عملکرد اصلی را انجام می دهند، بهینه سازی دسترسی و کارایی بازیابی اطلاعات آنلاین:
1. گردآوری و سازماندهی اطلاعات: موتورهای جستجو عوامل روباتیک معروف به خزنده های وب را استخدام می کنند تا در اینترنت به دنبال وب سایت ها و اسناد جدید حاوی محتوای ارزشمند حرکت کنند. با خزیدن و فهرستبندی محتوای متنی سایتها، ابردادهها (مانند برچسبهای عنوان)، پیوندها، تصاویر، ویدیوها، کلیپهای صوتی و سایر عناصر جاسازی شده، این دادهها را در پایگاههای داده سازماندهی میکنند.
2. تطبیق پرس و جو و ارزیابی ارتباط: هنگامی که کاربران درخواستی را ارسال می کنند، موتور جستجو آن را با کلمات، عبارات و نمادهای نمایه شده مطابقت می دهد تا منابع بسیار مرتبط را بر اساس فرمول های ریاضی پیچیده مورد استفاده توسط الگوریتم های رتبه بندی برگرداند. هدف الگوریتم ها تخمین احتمال مفید و دقیق بودن یک سند، با در نظر گرفتن جنبه هایی مانند فراوانی کلمه، اهمیت اصطلاح، اعتبار صفحه، تازگی و بسیاری موارد دیگر است.
3. ارائه دسترسی راحت: موتورهای جستجو با ارائه نتایج جستجوی با کیفیت بالا که بر اساس ارتباط مرتب شده اند، ناوبری را برای کاربران ساده می کنند. نتایج همچنین ممکن است شامل بخشهایی از متن یا توضیحات خلاصهای باشد که مستقیماً از منابع اصلی استخراج شدهاند، نرخ کلیک را کاهش میدهند و رضایت را افزایش میدهند.
این عملکردهای اصلی به طور قابل توجهی به بهبود توانایی کاربران برای دسترسی سریع و راحت به اطلاعات قابل اعتماد و به روز در سراسر پلتفرم های دیجیتال کمک می کند.
خزیدن موتورهای جستجو به فرآیندهای خودکاری اطلاق می شود که توسط مرورگرهای وب یا برنامه های نرم افزاری تخصصی (معروف به خزنده های وب) برای عبور سیستماتیک وب جهانی برای کشف و ذخیره تمام صفحات قابل دسترسی برای تجزیه و تحلیل بعدی توسط موتورهای جستجو استفاده می شود. در اینجا نحوه عملکرد آن به طور معمول است:
1. شروع: URL اولیه که معمولاً توسط صاحب نام دامنه ارائه می شود، به عنوان نقطه شروع برای خزیدن عمل می کند. نشانیهای اینترنتی Seed به موتورهای جستجو اجازه میدهد تا فهرستی از وبسایتهای مرتبط را برای بازدید بعدی شروع کنند.
2. دنبال کردن پیوندها: خزنده های وب کدهای HTML موجود در URL اولیه اولیه را بررسی می کنند و مراجع فرامتن (URL) را که به صفحات وب متصل اشاره می کنند، شناسایی می کنند. این پیوندها نشان دهنده مقاصد بالقوه برای کاوش بیشتر است.
3. واکشی محتوا: پس از مواجهه با URL های جدید، خزنده های وب محتوای صفحه وب، از جمله کد منبع HTML، تصاویر، اسکریپت ها، شیوه نامه ها، فایل های رسانه ای و هر منبع دیگری را که در آن صفحات ارجاع داده شده است را دانلود می کنند.
4. تجزیه دادهها: پس از واکشی محتوا، خزندههای وب دادههای خام HTML را برای استخراج محتوای متنی معنیدار در کنار ابردادههای مرتبط (مانند عناوین، توضیحات متا، و نشانهگذاری ساختاریافته)، تجزیه و تحلیل میکنند و درک و دستهبندی جمعآوریشده را برای موتورهای جستجو آسانتر میکنند. مواد
5. نمایه سازی: داده های نمایه شده سپس در پایگاه های داده ای که توسط موتورهای جستجو نگهداری می شوند ذخیره می شوند و به آنها اجازه می دهد تا جستجوهای سریع را در هنگام وارد کردن پرس و جو توسط کاربران تسهیل کنند. این فرآیند شامل ایجاد نمایه های معکوس، نگاشت اصطلاحات منحصر به فرد به مکان های مربوطه در اسناد بازیابی شده است.
6. رعایت قوانین وبسایت: خزندههای وب در طول فعالیت خود به شدت از دستورالعملهای ارائهدهندگان میزبان (پروتکلهای robots.txt) و قوانین مربوط به حفاظت از حق چاپ و شیوههای حذف اخلاقی پیروی میکنند. عدم رعایت می تواند منجر به جریمه، مسدود شدن موقت، یا حذف کامل از نتایج جستجو شود.
7. مقیاس پذیری: رشد مستمر اینترنت به زیرساخت خزنده قوی نیاز دارد که بتواند حجم زیادی از درخواست های دریافتی را با حفظ زمان پاسخگویی معقول انجام دهد. تکنیکهای پیشرفته شامل معماریهای محاسباتی توزیعشده، متعادلکنندههای بار، و مکانیسمهای ذخیرهسازی برای اطمینان از عملکرد مقیاسپذیر حتی در دورههای اوج استفاده است.
8. خود بهبودی: با گذشت زمان، الگوریتم های موتورهای جستجو برای شناسایی تغییرات، حذف ها یا اضافات ایجاد شده در وب سایت ها تکامل می یابند. در پاسخ، خزندهها با بهروزرسانی دورهای ورودیهای موجود، حذف سوابق قدیمی، و افزودن صفحات تازه کشفشده برای حفظ شاخصهای جستجوی جامع، سازگار میشوند.
نمایه سازی موتورهای جستجو شامل فرآیند تبدیل داده های بدون ساختار (محتوای صفحه وب، ورودی های کاربر و غیره) به فرمت سازمان یافته و ساختار یافته است که امکان جستجو و بازیابی کارآمد را توسط یک برنامه کامپیوتری به نام سرور فهرست یا به سادگی «نمایه ساز» می دهد. مراحل زیر اجزای کلیدی درگیر در نمایه سازی را مشخص می کند:
1. خزیدن: قبل از اینکه نمایه سازی رخ دهد، موتورهای جستجو باید ابتدا صفحات وب کافی را با استفاده از روش های مختلف مانند خزنده های وب، ربات های عنکبوتی یا API جمع آوری کنند. دادههای خزیده نشاندهنده پایهای است که نمایهسازی بر اساس آن ساخته میشود.
2. استخراج داده: پس از دانلود و پردازش صفحات وب توسط خزنده ها، محتوای متنی در کنار ابرداده مرتبط (عناوین، سرصفحه ها، پیوندها، تاریخ ها، نویسندگان و غیره) باید از این اسناد تجزیه شود. استخراج کننده ها HTML خام، XML، JSON یا فرمت های دیگر را به متن ساده قابل خواندن و مناسب برای پردازش تبدیل می کنند.
3. توکنسازی: دادههای متنی خام تحت توکنسازی قرار میگیرند که در آن به واحدهای کوچکتری که به عنوان نشانهها شناخته میشوند، تجزیه میشوند - کلمات جداگانه، اعداد، علائم نقطهگذاری، کاراکترهای خاص، ایموجیها، هشتگها، نامهای کاربری، آدرسهای ایمیل، آدرسهای اینترنتی، قالبهای تاریخ و غیره.
4. حذف کلمات توقف: کلمات رایج (مانند حروف اضافه، حروف ربط، ضمایر، مقالات، افعال کمکی) که معنی قابل توجهی ندارند از نشانه ها حذف می شوند تا نویز کاهش یابد و تمرکز بر کلمات کلیدی ضروری افزایش یابد.
5. ریشه / Lemmatization: اشکال مختلف کلمه ریشه یکسان می تواند در زمینه های مختلف ظاهر شود، اما اغلب معانی مشابهی را منتقل می کند. روشهای عادیسازی متن مانند ریشهیابی (کاهش کلمات عطفشده به شکل پایه یا ریشهشان) یا واژهسازی (شناسایی شکل متعارف واژگانی صحیح هر کلمه) تغییرات یک مفهوم را با هم گروهبندی میکند.
6. تخصیص وزن: در طول نمایه سازی، موتورهای جستجو به نشانه های فردی بر اساس اهمیت آنها در یک سند خاص یا مجموعه ای از اسناد، وزن تعیین می کنند. برخی از عوامل در نظر گرفته شده در تخصیص وزن ممکن است شامل تعداد موارد، مکان در داخل سند، طول دوره، و اینکه آیا منحصراً در انواع خاصی از محتوا (عنوان، کپی متن، عناوین و غیره) ظاهر می شود یا خیر.
7. ایجاد نمایه های معکوس: یک نمایه معکوس ایجاد می شود که در آن هر کلمه کلیدی متمایز (ژتون) با لیستی از تمام اسناد (یا ورودی های پایگاه داده) که در آن ظاهر می شود مرتبط است. فهرست ها حاوی جزئیات اضافی درباره وقوع هر کلمه، مانند موقعیت آن در سند(ها) هستند.
8. به روز رسانی و نگهداری: از آنجایی که وب به طور مداوم تکامل می یابد، هم محتوا و هم ترجیحات کاربر به طور مکرر تغییر می کنند. بهروزرسانیهای منظم در طول روز اتفاق میافتد و تضمین میکند که نمایههای جستجو بدون تأثیر منفی بر عملکرد کلی، جاری میمانند.
9. یکپارچه سازی الگوریتم رتبه بندی: جستجوی سنتی مبتنی بر کلمه کلیدی برای بازیابی نتایج مرتبط به شدت به نمایه سازی متکی است. با این حال، موتورهای جستجوی مدرن از الگوریتمهای یادگیری ماشینی برای افزایش دقت و یادآوری فراتر از تطبیق ساده کلمات کلیدی استفاده میکنند. این الگوریتمها جنبههای مختلفی مانند روابط معنایی، محبوبیت پیوند، نزدیکی جغرافیایی، تازگی، تنوع، قابل اعتماد بودن و غیره را در نظر میگیرند و رتبهبندی جستجوی پیچیدهای را ارائه میکنند.
10. توزیع در سراسر گره ها: برای مدیریت کارآمد مجموعه داده های عظیم و ارائه تجربیات جستجوی پاسخگو، ا *** ر موتورهای جستجو عملیات نمایه سازی خود را در چندین سرور یا گره توزیع می کنند. هر گره به طور مستقل عمل می کند و با ایجاد نمایه های جزئی محلی به فهرست جستجوی جهانی کمک می کند.
نمایه سازی نقش مهمی در فعال کردن عملکرد جستجوی سریع، دقیق و مرتبط در موتورهای جستجو دارد. این ستون فقرات را برای ارائه سریع نتایج جستجوی با کیفیت به جای اسکن دستی کل وب سایت ها فراهم می کند.
رتبه بندی موتورهای جستجو به فرآیندهای الگوریتمی مورد استفاده توسط موتورهای جستجو برای تعیین ترتیب نمایش نتایج جستجو برای یک رشته پرس و جو یا عبارات جستجوی معین اشاره دارد. هنگامی که یک کاربر کلمات کلیدی خاصی را در یک جعبه جستجو وارد می کند، موتور جستجو این ورودی را تجزیه و تحلیل می کند و استراتژی ها، معیارها و معیارهای مختلفی را برای محاسبه ارتباط و اهمیت اعمال می کند و در نهایت مکان نتایج صفحه وب برگشتی را در SERP (صفحه نتایج موتور جستجو) تعیین می کند. . در اینجا کاوش دقیقی از نحوه عملکرد رتبه بندی موتورهای جستجو آورده شده است:
1. درک پرس و جو: گام اولیه در رتبه بندی شامل درک آنچه کاربر هنگام وارد کردن عبارات جستجوی خود است، می باشد. این شامل تشخیص مترادف ها، کلمات اختصاری، غلط املایی، عبارت های جایگزین رایج و سایر تفاوت های زبانی است که ممکن است عمدی یا تصادفی به کار رفته باشند. فنآوریهای پردازش زبان طبیعی (NLP) به درک پرسشهای پیچیده، گسترش آنها برای دربرگرفتن مفاهیم گستردهتر، و حذف کلمات کلیدی نامربوط یا اضافی کمک میکنند.
2. امتیازدهی مرتبط: پس از شناسایی هدف اصلی در پشت پرس و جو، موتورهای جستجو مرتبط بودن صفحات وب نامزد را با عبارات جستجوی ارائه شده ارزیابی می کنند. عوامل متعددی در محاسبه امتیاز مربوطه نقش دارند. برخی از این موارد عبارتند از:
- فراوانی کلمات کلیدی: تعداد دفعاتی که عبارات جستجوی خاص در یک صفحه وب در مقایسه با دیگران ظاهر می شوند.
- تگ عنوان و توضیحات متا: عناصر مهمی که موضوع اصلی و توضیحات مختصر یک صفحه وب را در بر می گیرد.
- ساختار URL: شیوههای سئوی باکیفیت شامل مسیرهای فهرست راهنمای سازمانیافته و آموزنده به بهبود نرخ کلیک و سطوح تعامل کمک میکنند.
- رتبهبندی و بازخورد انسانی: کاربرانی که قبلاً از طریق کلیکها، نشانکها، بررسیها، رتبهبندیها، اشتراکگذاریهای اجتماعی و مشارکت در انجمن با یک وبسایت تعامل مثبت داشتهاند، میتوانند بر رتبهبندیهای آینده تأثیر بگذارند.
- تشابه معنایی: اندازه گیری نزدیکی بین تفسیر متنی عبارات جستجو و محتوای ارائه شده در یک صفحه وب با استفاده از مدل های زبانی و تکنیک های یادگیری عمیق.
3. ارزیابی کیفیت: در حالی که امتیازدهی ارتباط عمدتاً بر تطابق مستقیم بین عبارات جستجو و محتوای صفحه وب متمرکز است، ارزیابی کیفیت چندین عامل دیگر مرتبط با سلامت و اعتبار وب سایت را در نظر می گیرد:
- بهینه سازی موبایل: وب سایت هایی که به طور خاص برای دستگاه های تلفن همراه طراحی شده اند، به دلیل افزایش نسبت ترافیک اینترنت از دستگاه های تلفن همراه، اولویت بیشتری دارند.
- سرعت و عملکرد: سرعت بارگذاری سریع تجربه کاربر یکپارچه را تضمین می کند و از ناامیدی در بین بازدیدکنندگان احتمالی جلوگیری می کند.
- یکپارچهسازی فنی: افزونهها، ابزارکها و خدمات شخص ثالث با پیادهسازی دقیق، عملکرد و امنیت وبسایت را افزایش میدهند.
- محتوای روی صفحه: محتوای جامع و با کیفیت به ایجاد هویت برند قوی کمک می کند و دید طولانی مدت سایت را بهبود می بخشد.
- لینک های برگشتی: لینک های خروجی از منابع معتبر ترافیک ارگانیک بیشتری را جذب می کنند و به اعتبار موتور جستجو کمک قابل توجهی می کنند.
4. عوامل روانی: فراتر از جنبه های فنی، اصول روانشناختی نیز نقش مهمی در شکل دادن به رتبه بندی موتورهای جستجو دارند. به عنوان مثال:
- Anchor Text: متن هایپرلینک که در کنار پیوندهای ورودی خارجی ظاهر می شود، بیش از هر نوع محتوای دیگری که در خود صفحه وب هدف یافت می شود، بر رفتار کلیکی تأثیر می گذارد.
- سیگنال های اعتماد: برندهای معتبر، ناشران معتبر و دامنه های معتبر عموماً به دلیل قابلیت اطمینان و قابل اعتماد بودنشان، رتبه های بهتری دریافت می کنند.
5. الگوریتم های یادگیری ماشین: موتورهای جستجوی مدرن از فناوری های پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای بهینه سازی استراتژی های رتبه بندی در طول زمان استفاده می کنند. رویکردهای یادگیری بدون نظارت، مانند فیلتر کردن مشارکتی، الگوها و همبستگیهای بین علایق و ترجیحات کاربر را بدون دستورالعملهای صریح در مورد نتایج مورد نظر شناسایی میکنند. یادگیری تحت نظارت از نمونههای آموزشی برچسبگذاری شده برای توسعه مدلهای پیشبینی استفاده میکند و به موتورهای جستجو اجازه میدهد تا وزن بهینه را برای ویژگیها و تنظیمات مختلف بر اساس رفتارهای مشاهدهشده بیاموزند. شبکههای عصبی عمیق، شناسایی اتصالات و نمایشهای پنهان در حجم عظیمی از دادهها را امکانپذیر میکنند و دقت و اثربخشی در محاسبات رتبهبندی را بهبود میبخشند.
6. تنظیم پویا: با توجه به چشم انداز همیشه در حال تغییر دنیای دیجیتال، موتورهای جستجو به طور مداوم الگوریتم های خود را برای رسیدگی به چالش ها و فرصت های نوظهور نظارت و به روز می کنند. حلقههای بازخورد کاربر، تجزیه و تحلیل رقابتی و بینشهای بیدرنگ حاصل از تحقیقات بازار به موتورهای جستجو اجازه میدهد تا روشهای رتبهبندی خود را در پاسخ به شرایط متغیر تنظیم کنند و در نتیجه سودمندی را برای کاربران نهایی به حدا *** ر برسانند.
7. ملاحظات جهانی: از آنجایی که موتورهای جستجو به میلیونها کاربر در سطح جهان خدمات ارائه میکنند، انصاف و فراگیری به نگرانیهای مهمی تبدیل میشوند. توزیع عادلانه منابع و فرصتها باید در مناطق، زبانها، فرهنگها و جمعیتشناسی اولویتبندی شود و دیدگاههای متنوع را ترویج کند و تعامل مثبت با فناوری جستجو را ایجاد کند.
به طور خلاصه، رتبهبندی موتورهای جستجو از الگوریتمهای پیچیدهای استفاده میکند که عوامل متعددی از جمله ارتباط، کیفیت، جذابیت روانشناختی و تاریخچه تعامل کاربر را برای تولید فهرستهای مرتب شده از نتایج جستجو تجزیه و تحلیل میکند. موتورهای جستجو با اصلاح مستمر رویکرد خود، بهینهسازی سیستمهای زیربنایی و استفاده از پیشرفتها در هوش مصنوعی، تلاش میکنند تا جستجوهای اطلاعاتی بسیار شخصیشده و مفیدی را در اختیار کاربران قرار دهند.
الگوریتم گوگل به طور مکرر تغییر می کند زیرا به دنبال تطبیق مداوم روش های خود به منظور موثر ماندن در ارائه نتایج جستجوی مرتبط و با کیفیت بالا و در عین حال کاهش اثرات ناخواسته مانند ارسال هرزنامه، نرخ های تبلیغاتی متورم و تاکتیک های بازاریابی فریبنده است. در اینجا دلایل اصلی اصلاح الگوریتم های گوگل آورده شده است:
1. افزایش ارتباط نتایج جستجو: با هر بار تکرار، هدف گوگل بهبود نتایج جستجو با ترکیب اکتشافیها و ویژگیهای جدید است که نیازها و انتظارات کاربران را در نظر میگیرد. این بهروزرسانیها ممکن است شامل تغییراتی در تطبیق کلمات کلیدی، شباهت معنایی، تجزیه و تحلیل پیوند، هدفگیری جغرافیایی یا قابلیتهای تشخیص تصویر باشد.
2. رسیدگی به مشکلات سوء استفاده و سوء استفاده: نظارت مستمر مواردی را شناسایی می کند و به آنها پاسخ می دهد که در آن افراد از پلت فرم Google برای اهداف مخرب سوء استفاده می کنند، مانند انتشار بدافزار از طریق وب سایت های آلوده یا دستکاری رتبه های جستجو به نفع کسب و کارها یا سازمان های خاص. هنگامی که فعالیتهای سوءاستفادهکننده شناسایی میشوند، Google الگوریتمهای خود را بر این اساس برای کاهش اثرات مضر، جلوگیری از حوادث آینده و حفظ امنیت عمومی آنلاین تغییر میدهد.
3. تشویق به رشد و نوآوری ارگانیک: برای تشویق رشد ارگانیک و ترویج تولید محتوای اصلی، Google به طور دورهای الگوریتم رتبهبندی صفحه را که برای خزیدن، نمایهسازی و رتبهبندی صفحات استفاده میشود، بهبود میبخشد. بهعلاوه، ابزارهای جدیدی مانند Knowledge Graph و حاشیهنویسی Schema.org نمایش دادههای ساختاریافته غنی را تسهیل میکنند و به کاربران کمک میکنند تا پاسخهای دقیق و جامع برای سؤالات خود پیدا کنند.
4. ایجاد تعادل در چالشهای کلیک و بررسی واقعیت: هر روز اخبار، روندها و بحثهای منحصربهفردی را به همراه دارد که نیازمند ارزیابی سریع حقیقت و ارزش مرتبط با محتوای خاص است. Google با یکپارچهسازی سرویسهای حقیقتسنجی، مانند Politifact، Snopes و TruthFinder، در کنار فرآیندهای بررسی خودکار برای ارزیابی دقیق ادعاها و فیلتر کردن اطلاعات نادرست یا گمراهکننده، با این چالش مقابله میکند.
5. بهینه سازی استراتژی های تبلیغات: گوگل به عنوان یک پلتفرم تبلیغاتی باید اطمینان حاصل کند که تبلیغات با هدف و ترجیحات کاربران مطابقت دارد. در نتیجه، بهروزرسانیهای مکرر الگوریتم با هدف به حدا *** ر رساندن تأثیرات تبلیغاتی، تبدیلها و رضایت کلی مشتری در حالی که اختلالات ناشی از تقلب تبلیغاتی یا کمپینهای با کیفیت پایین را به حداقل میرساند. تغییرات ممکن است شامل توصیههای بهینهسازی هدفمند، بهبود مکانیسمهای ارائه آگهی و اقدامات تشخیص و پیشگیری در برابر حسابهای جعلی و طرحهای تبلیغاتی باشد.
6. پاسخ به فرصت های نظارتی: افزایش مقررات جهانی در مورد حریم خصوصی، بی طرفی شبکه، امنیت سایبری و قوانین ضد تبعیض چالش هایی را برای شرکت های فناوری مانند Google ایجاد می کند. همانطور که الزامات انطباق تکامل می یابد، Google باید مدل کسب و کار، محصولات و خدمات خود را تغییر دهد تا به طور موثر با دستورات قانونی مطابقت داشته باشد، شفافیت، انصاف و استفاده مسئولانه از پلتفرم های اینترنتی را تضمین کند.
7. نظارت بر پیشرفت های فناوری: بهبود مستمر برای حفظ موقعیت رهبری در زمینه هایی مانند پردازش زبان طبیعی، تشخیص صدا، یادگیری ماشین و وسایل نقلیه خودران ضروری است. ارزیابیهای منظم، روندهای نوظهور، برنامههای کاربردی جدید و بهترین شیوهها را از تحقیقات پیشرفته علوم رایانه برای اطلاع از توسعه الگوریتم و ارائه محصول تشخیص میدهند.
8. پشتیبانی از تجربه کاربر: ارائه تجربیات جستجوی برتر مستلزم پرداختن به مسائل مربوط به قابلیت استفاده، اندازه گیری رضایت کاربر، جمع آوری بازخورد، و بهبودهای تکراری در طراحی رابط، زمان بارگذاری، گزینه های دسترسی و عملکرد تلفن همراه است. ممیزیها و آزمایشهای منظم به Google اجازه میدهد اولویتهای پایگاه کاربر خود را درک کند و بر این اساس عملکردهای جستجو را بهینه کند.
9. جلوگیری از فریب حمایتی: به عنوان بخشی از تعهد خود به شفافیت، شیوههای تبلیغات اخلاقی، و حمایت از مصرفکننده، Google مرتباً موارد مشکوک فریب حمایتشده را بررسی میکند – موقعیتهایی که تبلیغکنندگان نتایج جستجو را دستکاری میکنند تا کاربران را فریب دهند تا روی پیشنهادات به ظاهر واقعی اما بالقوه گمراهکننده کلیک کنند. پس از کشف، Google فهرستهای مشکلساز را حذف میکند، حسابهای مشکوک را موقتاً به حالت تعلیق در میآورد، و گزارشهای شفافسازی را ارائه میکند که جزئیات این مشکل را شرح میدهد.