برای کلیک کردن پرداخت می شود

ابزار

از ویکیپدیا، دانشنامه آزاد

این مقاله در مورد دریافت پول کاربران برای مشاهده تبلیغات است. نباید با پرداخت به ازای کلیک اشتباه شود .

Paid to click ( PTC ) یک مدل کسب و کار آنلاین است که ترافیک آنلاین را از افرادی که قصد کسب درآمد از خانه را دارند جذب می کند. وب سایت های PTC به عنوان واسطه بین تبلیغ کنندگان و مصرف کنندگان عمل می کنند. تبلیغ کننده برای نمایش تبلیغات در وب سایت PTC هزینه می پردازد و بخشی از این پرداخت در هنگام مشاهده آگهی به بیننده تعلق می گیرد. [ نیازمند منبع ]

مدل PTC شباهت هایی با پرداخت به موج سواری دارد زیرا هر دوی این مدل ها از بازاریابی ارجاع به عنوان یک روش تبلیغاتی استفاده می کنند. علاوه بر این، مدل PTC معمولاً با انواع روش‌های اضافی برای کسب درآمد ترکیب می‌شود، مانند تکمیل نظرسنجی و کارهای ساده، بازی کردن، خرید و غیره. کاربران می‌توانند درآمد خود را برای پول نقد از طریق پردازشگرهای پرداخت و همچنین هدیه‌های مختلف بازخرید کنند. کارت ها [ نیازمند منبع ]

جنجال ها و انتقادات [ ویرایش ]

دوام مدل کسب و کار PTC زیر سوال رفته است، زیرا کلیک های تقلبی هزینه های تبلیغ کنندگان را افزایش داده است. [1] با شکایت هایی که علیه شرکت های جستجوی اینترنتی تنظیم شده است، مسئولیت تعیین کلیک های معتبر از کلیک های تقلبی و درخواست بازپرداخت بر عهده تبلیغ کنندگان گذاشته شده است. [2]

انتقادی که نسبت به مدل کسب‌وکار PTC وارد می‌شود این مفهوم را شامل می‌شود که یک طرح Ponzi می‌تواند به طور بالقوه تلاش کند تا خود را به عنوان یک شرکت خدمات تبلیغات اینترنتی موفق تحت پوشش وب‌سایت PTC معرفی کند. قابل توجه ترین مورد این Traffic Monsoon است که با این تاکتیک از طریق شکایت ارائه شده توسط کمیسیون بورس و اوراق بهادار ایالات متحده (SEC) متهم شده است. [3]

همچنین ببینید [ ویرایش ]

• ابزارهای تبلیغاتی مزاحم
• بازاریابی وابسته
• نوار ابزار مرورگر
• هزینه هر نمایش
• کلاهبرداری اینترنتی
• برنامه وفاداری
• برای موج سواری پرداخت کنید
• وب سایت پاداش
• طرح کار در خانه

منابع [ ویرایش ]

1. ^ روی تقلب کلیک کنید . بلومبرگ بیزینس ویک 2 اکتبر 2006. بازیابی شده در 30 اکتبر 2011.
2. ↑ کیت دوبوز توماسی (9 مارس 2006) حل و فصل تقلب کلیکی گوگل به عنوان غیر رویداد تلقی می شود . فوربس​ بازبینی شده در 9 مه 2006.
3. ↑ «Case 2:16-cv-00832-DB» (PDF) . کمیسیون بورس و اوراق بهادار ایالات متحده . 26 جولای 2016 . بازبینی شده در 17 سپتامبر 2017 .

دسته بندی :

• مدل های کسب و کار

https://en.wikipedia.org/wiki/Paid_to_click

فرصت برای دیدن

از ویکیپدیا، دانشنامه آزاد

فرصت برای دیدن (OTS) اصطلاحی است که به یک کمپین تبلیغاتی و تعداد قرار گرفتن در معرض یا فرصت هایی که یک مخاطب خاص برای دیدن یک تبلیغ خاص دارد، اشاره دارد. [1] [2] [3] [4] [5] در زمینه تبلیغات رادیویی، اصطلاح مربوطه قابل استفاده فرصت شنیدن (OTH) است. [6]

به عنوان مثال، پوشش OTS 40٪ به این معنی است که 40٪ از مخاطبان هدف تبلیغات را دیده اند (یا انتظار می رود فرصتی برای دیدن داشته باشند). [1]

OTS یک معیار سنتی است که ارزش تبلیغات را تعیین می کند، اگرچه در عصر اینترنت با معیار پرداخت به ازای کلیک نیز تکمیل می شود . [7]

منابع [ ویرایش ]

1. ^پرش به بالا:آلن کوپر (1997). چگونه برای تبلیغات برنامه ریزی کنیم . Cengage Learning EMEA. ص 191–. شابک 0-8264-5740-1.
2. ^ ریچارد هاموند؛ ریک دی هردر; دیک بلات (14 اوت 2013). استراتژی های محبوب خرده فروشی (مجموعه) را بیاموزید . FT Press. ص 4–. شابک 978-0-13-374248-0.
3. ^ گالپین، جیمز؛ گولن، فیل (2000-07-01). "فراتر از OTS: اندازه گیری کیفیت قرار گرفتن در معرض رسانه". مجله بین المللی تحقیقات بازار . 42 (4): 1-16. doi : 10.1177/147078530004200408 . ISSN 1470-7853 . S2CID 166488373 .
4. ^ هانسن، فلمینگ؛ هانسن، لوته یسینگ؛ گرونهولت، لارس (2002-01-01). "خریدهای مدل سازی به عنوان تابعی از تبلیغات و تبلیغات". مجله بین المللی تبلیغات . 21 (1): 115-135. doi : 10.1080/02650487.2002.11104919 . ISSN 0265-0487 . S2CID 155838554 .
5. ^ کانن، هیو ام. ریوردان، ادوارد A. (01-03-1994). "دسترسی و فرکانس موثر: آیا واقعا منطقی است؟" . مجله تحقیقات تبلیغات . 34 (2): 19-29.
6. ^ نورمن هارت؛ جان استپلتون (12 نوامبر 2012). فرهنگ لغت بازاریابی CIM . راتلج. ص 210–. شابک 978-1-136-00833-7.
7. ↑ ریچارد جی. واری (2002). ارتباطات بازاریابی: اصول و تمرین . انتشارات روانشناسی. ص 283–. شابک 978-0-415-23040-7.

این مقاله مربوط به تبلیغات یک خرد است . شما می توانید با گسترش ویکی پدیا به آن کمک کنید .

دسته بندی ها :

• خردهای تبلیغاتی
• شاخص های تبلیغاتی

https://en.wikipedia.org/wiki/Opportunity_to_see

تبلیغات پرداخت به ازای تماس

پرداخت به ازای تماس (PPCall که هزینه به ازای تماس نیز نامیده می‌شود) یک مدل تبلیغاتی است که به شرکت‌ها اجازه می‌دهد در تلویزیون تبلیغ کنند و برای هر تماسی که از هر تبلیغ تلویزیونی پخش می‌شود بر اساس مدل عملکرد و هزینه هر تماس توافق شده پرداخت کنند. مدل پرداخت به ازای تماس به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا از هزینه‌های گران‌قیمت رسانه‌های نقدی برای تلویزیون و رادیو اجتناب کنند و فقط برای تماس‌های واجد شرایط پرداخت کنند.

شرکت‌هایی که به دنبال دسترسی به مکان‌های خاص یا کسب‌وکارهای محلی/منطقه‌ای هستند می‌توانند از کمپین‌های Pay Per Call بهره ببرند، زیرا به مشتریان اجازه می‌دهد قبل از خرید یک محصول یا خدمات با فروشنده صحبت کنند. فروشندگان تبلیغات پرداخت به ازای تماس، رشد این مدل را به محبوبیت تلفن‌های هوشمند [1] نسبت می‌دهند و ادعا می‌کنند که هزینه‌های کلاهبرداری کلیک آنلاین را کاهش می‌دهد . [2]

تبلیغات پرداخت به ازای تماس را نباید با شماره های تلفن با نرخ برتر اشتباه گرفت . [3] پرداخت به ازای تماس، معکوس یک شماره تلفن پریمیوم است، به این معنا که تبلیغ کننده ای که تماس را دریافت می کند، نه تماس گیرنده، هزینه خدمات را دریافت می کند. از آنجایی که هزینه به ازای تبلیغات سرنخ است، نرخ ها بالاتر از خدمات شماره تلفن رایگان است . به طور کلی، آگهی دهنده فقط برای تماس هایی که حداقل یک دقیقه طول می کشد صورتحساب دریافت می کند.

مدت زمان تعامل (از آنجایی که تماس‌گیرندگان زمان بیشتری را صرف تعامل با کسب‌وکار از طریق تلفن می‌کنند تا اینکه به وب‌سایت خود نگاه کنند) و احتمال کلاهبرداری از طریق تماس‌ها به میزان قابل توجهی کاهش می‌یابد، عواملی هستند که ممکن است قیمت پرداخت به ازای تماس را افزایش دهند، اما اثربخشی آن را نیز افزایش می‌دهند.

توضیحات [ ویرایش ]

بازرگانان عبارات کلیدی مرتبط خود را تعریف می کنند، دسته بندی های مورد نظر و منطقه جغرافیایی را برای نمایش آگهی (محلی، منطقه ای یا ملی) انتخاب می کنند. از آنجا، آنها آگهی خود را ایجاد می کنند که حاوی نام شرکت، آدرس، توضیحات کوتاه و یک شماره تلفن رایگان قابل ردیابی از ارائه دهنده PPCall است که به شماره تلفن واقعی تبلیغ کننده هدایت می شود. [4] این نوع تبلیغات در بین شرکت های Yellow Pages محبوب است.

نرم افزار ردیابی تماس به ارائه دهندگان تبلیغات پرداخت به ازای تماس اجازه می دهد تا نتایج را محاسبه کنند. برای ردیابی، ضبط، فوروارد و حسابرسی برای هر تماس استفاده می شود. تماس‌ها را می‌توان به‌طور خودکار برای تبلیغ‌کننده ارسال کرد یا به مرکز تماسی فرستاد که در آن مشتریان بالقوه قبل از ارسال به تبلیغ‌کنندگان واجد شرایط هستند. [5] میانگین مدت زمان تماس بین 2 تا 4 دقیقه است. [6]

ارائه‌دهندگان پرداخت به ازای تماس، نرخ‌های بالاتری نسبت به ارائه‌دهندگان پرداخت به ازای کلیک آنلاین دارند، به این دلیل که قصد خرید مصرف‌کننده بالاتر و نرخ تبدیل بالاتری دارند . ارائه‌دهندگان همچنین گزارش می‌دهند که داده‌های تماس گرفته‌شده جزئی‌تر و قابل اجراتر از داده‌های مربوط به کلیک هستند. PPCall فراتر از تبلیغات آنلاین است. می توان از آن در تبلیغات چاپی، تلویزیونی و فضای باز استفاده کرد. برای مشاغلی که وب سایت ندارند در دسترس است، زیرا مشتریان احتمالی را به یک شماره تلفن هدایت می کند. [7]

این به کسب و کارها از هر اندازه امکان می دهد کمپین های پرداخت به ازای تماس بسیار هدفمند را ارائه دهند که از منابع آنلاین و آفلاین برای آنها سرنخ های واجد شرایط به ارمغان می آورد.

PPCall با ویژگی‌های کلیک به تماس در تلفن‌های هوشمند تقویت شده است، که به کاربر اجازه می‌دهد با ضربه زدن روی یک پیوند، بدون نیاز به شماره‌گیری دستی، با شماره‌ای تماس بگیرد. Mac OS X Yosemite اپل همین عملکرد را در رایانه رومیزی امکان پذیر می کند. [8] شبکه های بازاریابی وابسته PPCall را در بریتانیا معرفی کرده اند.

منابع [ ویرایش ]

1. ↑ «رشد پرداخت به ازای تماس منتسب به موبایل» . MediaPost 12 آوریل 2012.
2. ↑ «Click Fraud Will 'Compel' Pay-Per-Call Adoption» ، انتشارات Media Post، ژوئن، 2005.
3. ↑ «راهنمای 900 پرداخت به ازای هر تماس و سایر خدمات اطلاعاتی» . کمیسیون ارتباطات فدرال.
4. ↑ «پرداخت به ازای تماس چگونه کار می‌کند» ، دیده‌بان موتور جستجو، فوریه، 2005.
5. ↑ «درک بازاریابی پرداخت به ازای تماس» وابسته به X Files اکتبر 2009
6. ↑ «پرداخت برای هر تماس و مدت زمان تماس» . ساعت موتور جستجو، 12 آوریل 2012.
7. ↑ «کسب و کارهایی که آمار وب سایت ندارند» . مغز آماری، 5 سپتامبر 2012.
8. ↑ " http://mashable.com/2014/06/02/apple-mac-os-x-10-10-yosemite/ "

https://en.wikipedia.org/wiki/Pay-per-call_advertising

پرداخت برای هر کلیک

(از پرداخت به ازای کلیک هدایت شد )

برای کاربردهای دیگر، PPC را ببینید .

بخشی از یک سریال در

بازاریابی اینترنتی

• بهینه سازی موتور جستجو
• بهینه سازی موتورهای جستجوی محلی
• بازاریابی از طریق رسانه های اجتماعی
• بازاریابی ایمیلی
• بازاریابی ارجاعی
• بازاریابی محتوا
• تبلیغات بومی

بازاریابی موتورهای جستجو

• پرداخت برای هر کلیک
• هزینه هر نمایش
• تجزیه و تحلیل جستجو
• تجزیه و تحلیل وب

نمایش تبلیغات

• مسدود کردن تبلیغات
• تبلیغات متنی
• هدف گذاری رفتاری

بازاریابی وابسته

• هزینه هر عمل
• تقسیم درآمد

تبلیغات موبایل

• v
• تی
• ه

پرداخت به ازای کلیک ( PPC ) یک مدل تبلیغات اینترنتی است که برای هدایت ترافیک به وب‌سایت‌ها استفاده می‌شود، که در آن تبلیغ‌کننده به ناشر (معمولاً یک موتور جستجو ، مالک وب‌سایت یا شبکه‌ای از وب‌سایت‌ها) هنگام کلیک روی آگهی، پول می‌پردازد. [1] [2]

پرداخت به ازای هر کلیک معمولاً با موتورهای جستجوی ردیف اول (مانند تبلیغات گوگل ، تبلیغات آمازون و تبلیغات مایکروسافت که قبلاً تبلیغات بینگ بود) مرتبط است. در موتورهای جستجو، تبلیغ‌کنندگان معمولاً روی عبارات کلیدی مرتبط با بازار هدف خود پیشنهاد می‌دهند و زمانی که روی تبلیغات (تبلیغات جستجوی مبتنی بر متن یا تبلیغات خرید که ترکیبی از تصاویر و متن هستند) کلیک می‌کنند، مبلغی را پرداخت می‌کنند. در مقابل، سایت‌های محتوا معمولاً به‌جای استفاده از سیستم مناقصه، قیمت ثابتی را برای هر کلیک دریافت می‌کنند.

تبلیغات نمایشی PPC ، که به عنوان تبلیغات بنری نیز شناخته می‌شوند، در وب‌سایت‌هایی با محتوای مرتبط نشان داده می‌شوند که با نمایش تبلیغات موافقت کرده‌اند و معمولاً تبلیغاتی به ازای هر کلیک نیستند، اما در عوض، معمولاً هزینه‌ای برای هر هزار نمایش ( CPM ) دریافت می‌کنند.

شبکه های اجتماعی مانند فیس بوک ، اینستاگرام ، لینکدین ، ردیت ، پینترست ، تیک تاک و توییتر نیز پرداخت به ازای کلیک را به عنوان یکی از مدل های تبلیغاتی خود در نظر گرفته اند. مبلغی که تبلیغ‌کنندگان می‌پردازند به ناشر بستگی دارد و معمولاً توسط دو عامل اصلی هدایت می‌شود: کیفیت آگهی و حداکثر پیشنهادی که تبلیغ‌کننده مایل است به ازای هر کلیک بپردازد که نسبت به پیشنهادات رقبای خود اندازه‌گیری می‌شود. به طور کلی هرچه کیفیت تبلیغ بالاتر باشد، هزینه هر کلیک کمتر می شود و بالعکس.

با این حال، وب سایت ها می توانند تبلیغات PPC را ارائه دهند. وب‌سایت‌هایی که از تبلیغات PPC استفاده می‌کنند، زمانی که یک پرس و جو (کلمه یا عبارت) با فهرست کلمات کلیدی تبلیغ‌کننده که در گروه‌های تبلیغاتی مختلف اضافه شده است، مطابقت داشته باشد، یا زمانی که یک سایت محتوا محتوای مرتبط را نمایش می‌دهد، یک آگهی نمایش می‌دهد. چنین تبلیغاتی پیوندهای حمایت شده یا تبلیغات حمایت شده نامیده می شوند و در مجاورت، بالا یا زیر نتایج ارگانیک در صفحات نتایج موتورهای جستجو (SERP) یا هر جایی که یک توسعه دهنده وب در یک سایت محتوا انتخاب می کند ظاهر می شوند. [3]

مدل تبلیغاتی PPC برای سوء استفاده از طریق تقلب کلیک باز است ، [4] اگرچه گوگل و دیگران سیستم‌های خودکار [5] را برای محافظت در برابر کلیک‌های سوءاستفاده‌کننده توسط رقبا یا توسعه‌دهندگان وب فاسد پیاده‌سازی کرده‌اند . [6]

هدف [ ویرایش ]

پرداخت به ازای کلیک، همراه با هزینه به ازای نمایش (CPM) و هزینه به ازای هر سفارش ، برای ارزیابی مقرون به صرفه بودن و سودآوری بازاریابی اینترنتی و کاهش هزینه اجرای یک کمپین تبلیغاتی تا حد امکان با حفظ اهداف تعیین شده استفاده می شود. [7] در هزینه به ازای هزار بار نمایش (CPM)، تبلیغ‌کننده فقط به ازای هر 1000 نمایش آگهی پرداخت می‌کند. پرداخت به ازای کلیک (PPC) مزیتی نسبت به هزینه به ازای نمایش دارد، زیرا اطلاعاتی را درباره میزان مؤثر بودن تبلیغات ارائه می دهد. کلیک ها راهی برای سنجش توجه و علاقه هستند. اگر هدف اصلی یک تبلیغ ایجاد یک کلیک، یا به طور خاص تر هدایت ترافیک به مقصد باشد، پس پرداخت به ازای کلیک معیار ترجیحی است. کیفیت و قرارگیری تبلیغات بر نرخ کلیک و در نتیجه کل هزینه پرداخت به ازای کلیک تأثیر می گذارد. [ نیازمند منبع ]

ساخت و ساز [ ویرایش ]

هزینه هر کلیک (CPC) با تقسیم هزینه تبلیغات بر تعداد کلیک های ایجاد شده توسط یک تبلیغ محاسبه می شود. فرمول اصلی این است:

هزینه هر کلیک ($) = هزینه تبلیغات ($) / تبلیغات کلیک شده (#)

دو مدل اصلی برای تعیین پرداخت به ازای کلیک وجود دارد: نرخ ثابت و مبتنی بر پیشنهاد. در هر دو مورد، تبلیغ‌کننده باید ارزش بالقوه یک کلیک از یک منبع مشخص را در نظر بگیرد. این ارزش بر اساس نوع فردی است که تبلیغ‌کننده انتظار دارد به‌عنوان بازدیدکننده از وب‌سایت خود دریافت کند، و آنچه تبلیغ‌کننده می‌تواند از آن بازدید به دست آورد، که معمولاً درآمد کوتاه‌مدت یا بلندمدت است. مانند سایر اشکال تبلیغات، هدف گذاری کلیدی است، و عواملی که اغلب در کمپین های PPC نقش دارند عبارتند از علاقه هدف (اغلب با عبارت جستجویی که در موتور جستجو وارد کرده اند یا محتوای صفحه ای که در حال مرور آن هستند، تعریف می شود)، هدف. (به عنوان مثال، برای خرید یا نه)، مکان (برای هدف گذاری جغرافیایی )، دستگاه مورد استفاده (به عنوان مثال آیا کاربر در حال جستجو از دستگاه دسکتاپ یا تلفن همراه است) و روز و ساعتی که در حال مرور است.

PPC با نرخ ثابت [ ویرایش ]

در مدل نرخ ثابت، تبلیغ‌کننده و ناشر بر سر مبلغ ثابتی توافق می‌کنند که برای هر کلیک پرداخت می‌شود. در بسیاری از موارد، ناشر یک کارت نرخ دارد که پرداخت به ازای کلیک (PPC) را در مناطق مختلف وب سایت یا شبکه خود فهرست می کند. این مقادیر مختلف اغلب به محتوای صفحات مربوط می شود، با محتوایی که عموماً بازدیدکنندگان ارزشمندتری را جذب می کند، هزینه هر کلیک بالاتری نسبت به محتوایی دارد که بازدیدکنندگان با ارزش کمتری را جذب می کند. با این حال، در بسیاری از موارد، تبلیغ‌کنندگان می‌توانند در مورد نرخ‌های پایین‌تر مذاکره کنند، به‌ویژه زمانی که به یک قرارداد بلندمدت یا با ارزش متعهد می‌شوند.

مدل نرخ ثابت به ویژه در موتورهای خرید مقایسه ای رایج است که معمولاً کارت های نرخ را منتشر می کنند. با این حال، این نرخ‌ها گاهی حداقل هستند و تبلیغ‌کنندگان می‌توانند برای دید بیشتر هزینه بیشتری بپردازند. این سایت‌ها معمولاً به‌طور منظم در دسته‌های محصول یا خدمات تقسیم‌بندی می‌شوند، که اجازه می‌دهند درجه بالایی از هدف‌گیری توسط تبلیغ‌کنندگان را فراهم کنند. در بسیاری از موارد، کل محتوای اصلی این سایت ها تبلیغات پولی است.

PPC مبتنی بر پیشنهاد [ ویرایش ]

آگهی‌دهنده قراردادی را امضا می‌کند که به آن‌ها اجازه می‌دهد در یک حراج خصوصی که توسط یک ناشر یا معمولاً یک شبکه تبلیغاتی میزبانی می‌شود، با دیگر تبلیغ‌کنندگان رقابت کنند . هر تبلیغ‌کننده، میزبان را از حداکثر مبلغی که می‌خواهد برای یک مکان تبلیغاتی خاص بپردازد (اغلب بر اساس یک کلمه کلیدی )، معمولاً از ابزارهای آنلاین برای انجام این کار مطلع می‌کند. حراج به صورت خودکار انجام می شود هر بار که یک بازدیدکننده محل تبلیغ را فعال می کند.

هنگامی که مکان تبلیغاتی بخشی از صفحه نتایج موتور جستجو ( SERP ) است، حراج خودکار هر زمان که جستجو برای کلمه کلیدی مورد پیشنهاد انجام شود، انجام می شود. سپس تمام پیشنهادات برای کلمه کلیدی که موقعیت جغرافیایی جستجوگر، روز و ساعت جستجو و غیره را هدف قرار می دهد، مقایسه می شود و برنده مشخص می شود. همه اینها در زمان واقعی اتفاق می افتد، بنابراین به آن پیشنهاد قیمت واقعی یا RTB و در کسری از ثانیه می گویند. در شرایطی که چندین نقطه تبلیغاتی وجود دارد، یک اتفاق رایج در SERP ها، ممکن است چندین برنده وجود داشته باشد که موقعیت آنها در صفحه تحت تأثیر مبلغ پیشنهادی و کیفیت تبلیغ آنها است. قیمت پیشنهادی و امتیاز کیفیت برای دادن رتبه تبلیغ به هر تبلیغ دهنده استفاده می شود. آگهی با بالاترین رتبه آگهی ابتدا نمایش داده می شود. سه نوع تطابق غالب برای Google و Bing عبارتند از Broad، Exact و Phrase Match. Google Ads و Bing Ads نوع تعدیل کننده تطابق گسترده را نیز ارائه می دهند (اگرچه گوگل آن را در ژوئیه 2021 بازنشسته کرد) که با تطابق گسترده تفاوت دارد زیرا کلمه کلیدی باید به هر ترتیبی حاوی عبارات کلمه کلیدی واقعی باشد و شامل تغییرات مرتبط از اصطلاحات نمی شود. [8]

علاوه بر مکان‌های تبلیغاتی در SERP، شبکه‌های تبلیغاتی عمده اجازه می‌دهند تا تبلیغات متنی روی ویژگی‌های اشخاص ثالثی که با آنها شریک شده‌اند قرار داده شود. این ناشران برای میزبانی تبلیغات از طرف شبکه ثبت نام می کنند. در ازای آن، بخشی از درآمد تبلیغاتی که شبکه ایجاد می‌کند، دریافت می‌کنند که می‌تواند از 50% تا بیش از 80% درآمد ناخالص پرداختی توسط تبلیغ‌کنندگان باشد. این ویژگی ها اغلب به عنوان یک شبکه محتوا و تبلیغات روی آنها به عنوان تبلیغات متنی شناخته می شوند ، زیرا نقاط تبلیغاتی بر اساس زمینه صفحه ای که در آن یافت می شوند با کلمات کلیدی مرتبط هستند. به طور کلی، تبلیغات در شبکه های محتوا دارای نرخ کلیک (CTR) و نرخ تبدیل (CR) بسیار پایین تری نسبت به تبلیغات موجود در SERP هستند و در نتیجه ارزش کمتری دارند. ویژگی های شبکه محتوا می تواند شامل وب سایت ها، خبرنامه ها و ایمیل ها باشد. [9]

تبلیغ‌کنندگان به ازای هر کلیکی که دریافت می‌کنند، مبلغ واقعی را بر اساس مبلغ پیشنهادی پرداخت می‌کنند. در بین میزبانان حراج معمول است که از پیشنهاد دهنده برنده کمی بیشتر (مثلاً یک پنی) نسبت به بالاترین قیمت پیشنهادی بعدی یا مبلغ واقعی پیشنهادی، هرکدام که کمتر باشد، هزینه دریافت کنند. [10] با این کار از موقعیت‌هایی جلوگیری می‌شود که پیشنهاد دهندگان دائماً پیشنهادات خود را با مقادیر بسیار کم تنظیم می‌کنند تا ببینند آیا همچنان می‌توانند در حراج برنده شوند در حالی که فقط کمی کمتر به ازای هر کلیک پرداخت می‌کنند.

به منظور به حداکثر رساندن موفقیت و دستیابی به مقیاس، می توان از سیستم های مدیریت پیشنهادات خودکار استفاده کرد. این سیستم‌ها را می‌توان مستقیماً توسط تبلیغ‌کننده استفاده کرد، اگرچه بیشتر توسط آژانس‌های تبلیغاتی که مدیریت پیشنهاد PPC را به عنوان یک سرویس ارائه می‌دهند، استفاده می‌شوند. این ابزارها به طور کلی امکان مدیریت پیشنهاد در مقیاس را فراهم می کنند، با هزاران یا حتی میلیون ها پیشنهاد PPC که توسط یک سیستم بسیار خودکار کنترل می شود. این سیستم به طور کلی هر پیشنهاد را بر اساس هدفی که برای آن تعیین شده است، مانند به حداکثر رساندن سود، به حداکثر رساندن ترافیک، به دست آوردن مشتری بسیار هدفمند و غیره تعیین می کند. این سیستم معمولاً به وب‌سایت تبلیغ‌کننده متصل می‌شود و نتایج هر کلیک را تغذیه می‌کند، که سپس به آن اجازه می‌دهد قیمت‌ها را تعیین کند. اثربخشی این سیستم‌ها مستقیماً با کیفیت و کمیت داده‌های عملکردی مرتبط است که باید با آن کار کنند - تبلیغات کم‌ترافیک می‌تواند منجر به مشکل کمبود داده شود که بسیاری از ابزارهای مدیریت پیشنهادات را در بدترین حالت بی‌فایده یا در بهترین حالت ناکارآمد می‌سازد. .

به عنوان یک قاعده، سیستم تبلیغات متنی (Google Ads، Yandex.Direct و غیره) از رویکرد حراج به عنوان سیستم پرداخت تبلیغات استفاده می کند.

تاریخچه [ ویرایش ]

چندین سایت وجود دارند که ادعا می کنند اولین مدل PPC در وب هستند، [11] که بسیاری از آنها در اواسط دهه 1990 ظاهر شدند. به عنوان مثال، در سال 1996، اولین نسخه شناخته شده و مستند یک PPC در یک فهرست وب به نام Planet Oasis گنجانده شد. این یک برنامه دسکتاپ بود که دارای پیوندهایی به وب سایت های اطلاعاتی و تجاری بود و توسط Ark Interface II، بخشی از Packard Bell NEC Computers توسعه داده شد. با این حال، واکنش‌های اولیه شرکت‌های تجاری به مدل «پرداخت به ازای بازدید» Ark Interface II مشکوک بود. [12] تا پایان سال 1997، بیش از 400 برند اصلی بین 005/00 تا 25/0 دلار به ازای هر کلیک به اضافه هزینه قرار دادن پرداخت می کردند. [ نیازمند منبع ]

در فوریه 1998 جفری بروور از Goto.com ، یک شرکت استارت آپی با 25 کارمند (که بعداً Overture، اکنون بخشی از یاهو! ) بود، یک موتور جستجوی پرداخت به ازای کلیک را برای اثبات مفهوم به کنفرانس TED در کالیفرنیا ارائه کرد . [13] این ارائه و رویدادهای پس از آن سیستم تبلیغاتی PPC را ایجاد کرد. اعتبار مفهوم مدل PPC به طور کلی به بیل گراس بنیانگذار Idealab و Goto.com داده می شود . [14]

گوگل تبلیغات موتورهای جستجو را در دسامبر 1999 آغاز کرد. تا اکتبر 2000 بود که سیستم AdWords معرفی شد و به تبلیغ کنندگان اجازه می داد تبلیغات متنی برای قرار دادن در موتور جستجوی گوگل ایجاد کنند. با این حال، PPC تنها در سال 2002 معرفی شد. تا آن زمان، تبلیغات با هزینه هر هزار نمایش یا هزینه در هر مایل (CPM) محاسبه می شد. Overture شکایتی را برای نقض حق ثبت اختراع علیه گوگل تنظیم کرده است و گفته است که سرویس جستجوی رقیب با ابزارهای تبلیغاتی خود فراتر رفته است. [15]

اگرچه GoTo.com PPC را در سال 1998 راه اندازی کرد، یاهو! تا نوامبر 2001 شروع به همکاری با تبلیغ کنندگان GoTo.com (بعدها Overture) نکرد . وقتی قرارداد سندیکا با یاهو! یاهو در جولای 2003 تمدید شد! قصد خود را برای خرید Overture به مبلغ 1.63 میلیارد دلار اعلام کرد. [17] امروزه شرکت‌هایی مانند adMarketplace ، ValueClick و ارائه خدمات PPC را به عنوان جایگزینی برای AdWords و AdCenter تأیید می‌کنند.

در میان ارائه دهندگان PPC، [18] Google Ads (گوگل ادوردز سابق)، Microsoft adCenter و Yahoo! Search Marketing سه اپراتور بزرگ شبکه بودند که هر سه تحت یک مدل مبتنی بر پیشنهاد فعالیت می کردند. [3] به عنوان مثال، در سال 2014، PPC (AdWords) یا تبلیغات آنلاین تقریباً 45 میلیارد دلار از مجموع 66 میلیارد دلار درآمد سالانه گوگل را نسبت داد [19] در سال 2010، یاهو و مایکروسافت تلاش مشترک خود را علیه گوگل آغاز کردند. بینگ مایکروسافت به موتور جستجویی تبدیل شد که یاهو برای ارائه نتایج جستجوی خود از آن استفاده کرد. [20] از زمانی که آنها به نیروها پیوستند، پلت فرم PPC آنها به AdCenter تغییر نام داد. شبکه ترکیبی آنها از سایت های شخص ثالث که به تبلیغات AdCenter اجازه می دهد تا تبلیغات بنری و متنی را در سایت خود پر کند، BingAds نامیده می شود. [21]

آمار PPC [ ویرایش ]

• مشتریان پس از کلیک بر روی یک تبلیغ پولی، 50٪ بیشتر احتمال دارد چیزی را خریداری کنند. [22]
• SME ها سالانه 108000 تا 120000 دلار برای تبلیغات PPC هزینه می کنند. [23]
• 57.5 درصد از کاربران با دیدن تبلیغات پولی آنها را تشخیص نمی دهند. [24]
• ربات‌های کلیکی و ترافیک جعلی 35 میلیارد دلار برای تبلیغ‌کنندگان آنلاین هزینه دارد [25]

حقوقی [ ویرایش ]

در سال 2012، احتمالاً اولین پرونده حقوقی در نوع خود، در ابتدا حکم شد که گوگل در اقدامی گمراه‌کننده و فریبنده توسط کمیسیون رقابت و مصرف‌کننده استرالیا (ACCC) انجام داده است . ACCC حکم داد که Google مسئول محتوای تبلیغات AdWords حمایت شده خود است که پیوندهایی به وب‌سایت فروش خودرو Carsales نشان داده است . این تبلیغات توسط گوگل در پاسخ به جستجوی هوندا استرالیا نشان داده شده بود . ACCC گفت که تبلیغات فریبنده بودند، زیرا آنها پیشنهاد کردند که Carsales به شرکت هوندا متصل است. این حکم بعداً با درخواست گوگل به دادگاه عالی استرالیا لغو شد . علیرغم اینکه تبلیغات توسط Google ارائه شده و با استفاده از ابزارهای این شرکت ایجاد شده اند، گوگل مسئول تبلیغات گمراه کننده ای نیست که از طریق AdWords اجرا می شود. [26]

روی تقلب کلیک کنید [ ویرایش ]

مقاله اصلی: تقلب کلیک کنید

یکی از نگرانی‌های رایج در میان تبلیغ‌کنندگان، رویه‌ای است که به عنوان «تقلب کلیک» شناخته می‌شود. این به دو شکل است:

1. ناشرانی که به‌طور غیرقانونی روی تبلیغات کلیک می‌کنند یا به‌طور متقلبانه ترتیب ایجاد کلیک روی تبلیغات را می‌دهند تا درآمد ناشر خود را افزایش دهند. در سال 2018، FBI با مشارکت گوگل و دیگر پلتفرم‌های تبلیغاتی بزرگ صنعت، یک طرح کلاهبرداری تبلیغاتی غیرقانونی موسوم به "3ve" را سرکوب کرد، که تخمین زده می‌شد چند میلیون دلار هزینه تبلیغات ترکیبی را از تبلیغ‌کنندگان فریب داده است. این مورد میزان تقلب در تبلیغات را برجسته کرد. از سال 2018، درآمد سالانه کلاهبرداری از تبلیغات در مسیری قرار داشت که ارزشی بیش از تجارت غیرقانونی مواد مخدر داشته باشد، به طوری که تخمین زده می شود بیش از 19 میلیارد دلار توسط کلاهبرداران کلیک به سرقت رفته باشد. [27]
2. تبلیغ‌کنندگانی که سعی می‌کنند تبلیغات رقبا را از مسیر خود خارج کنند، با کلیک بر روی آن‌ها تلاش می‌کنند تا هزینه‌های رقبای خود را افزایش دهند تا مزیت ناعادلانه‌ای را در فضای تبلیغات به خود اختصاص دهند. پلتفرم‌های Google Ads ادعا می‌کنند که می‌توانند چنین کلیک‌هایی را شناسایی کنند و به این ترافیک برچسب «کلیک‌های نامعتبر» می‌زنند. [28]

همچنین ببینید [ ویرایش ]

• تبلیغات
• نرخ کلیک
• بازاریابی دیجیتال
• فرصتی برای دیدن
• تبلیغات پرداخت به ازای تماس
• برای کلیک کردن پرداخت می شود
• بازاریابی موتورهای جستجو
• بهینه سازی موتور جستجو

https://en.wikipedia.org/wiki/Pay-per-click

بازاریابی موتورهای جستجو

از ویکیپدیا، دانشنامه آزاد

بخشی از یک سریال در

بازاریابی اینترنتی

• بهینه سازی موتور جستجو
• بهینه سازی موتورهای جستجوی محلی
• بازاریابی از طریق رسانه های اجتماعی
• بازاریابی ایمیلی
• بازاریابی ارجاعی
• بازاریابی محتوا
• تبلیغات بومی

بازاریابی موتورهای جستجو

• پرداخت برای هر کلیک
• هزینه هر نمایش
• تجزیه و تحلیل جستجو
• تجزیه و تحلیل وب

نمایش تبلیغات

• مسدود کردن تبلیغات
• تبلیغات متنی
• هدف گذاری رفتاری

بازاریابی وابسته

• هزینه هر عمل
• تقسیم درآمد

تبلیغات موبایل

• v
• تی
• ه

بازاریابی موتورهای جستجو ( SEM ) شکلی از بازاریابی اینترنتی است که شامل ارتقای وب سایت ها از طریق افزایش دید آنها در صفحات نتایج موتورهای جستجو (SERP) عمدتاً از طریق تبلیغات پولی است. [1] SEM ممکن است از بهینه‌سازی موتور جستجو (SEO) استفاده کند که محتوای وب‌سایت و معماری سایت را تنظیم یا بازنویسی می‌کند تا به رتبه بالاتری در صفحات نتایج موتورهای جستجو دست یابد تا فهرست‌های پرداخت به ازای کلیک (PPC) را افزایش دهد و Call to action (CTA) را افزایش دهد. در وب سایت. [2]

بازار

در سال 2007، تبلیغ‌کنندگان آمریکایی 24.6 میلیارد دلار برای بازاریابی موتورهای جستجو هزینه کردند. [3] در سه ماهه دوم 2015، گوگل (73.7٪) و یاهو/بینگ (26.3٪) مشارکت تقریباً 100٪ از هزینه موتورهای جستجوی ایالات متحده را به خود اختصاص دادند. [4] از سال 2006، SEM بسیار سریعتر از تبلیغات سنتی و حتی سایر کانال های بازاریابی آنلاین رشد می کرد. [5] مدیریت کمپین های جستجو مستقیماً با فروشنده SEM یا از طریق ارائه دهنده ابزار SEM انجام می شود. همچنین ممکن است خود سرویس یا از طریق یک آژانس تبلیغاتی باشد.

از اکتبر 2016، گوگل با سهم 89.3 درصدی در بازار جهانی موتورهای جستجو پیشتاز است. بینگ با سهم بازار 4.36 درصد دوم، یاهو با سهم بازار 3.3 درصد سوم است و موتور جستجوی چینی بایدو با سهم حدود 0.68 درصد در رتبه چهارم جهان قرار دارد. [6]

بازاریابی موتورهای جستجو نیز روشی برای تجزیه و تحلیل کسب و کار است که عمدتاً با هدف ارائه اطلاعات مفید برای سازمان ها برای یافتن فرصت های تجاری و ایجاد سود است. SEM می تواند به سازمان ها کمک کند تا بازاریابی خود را بهینه کنند و مخاطبان بیشتری را جمع آوری کنند و مشتریان بیشتری ایجاد کنند. [7]

تاریخ

با افزایش تعداد سایت‌ها در وب در اواسط تا اواخر دهه 1990، موتورهای جستجو برای کمک به مردم برای یافتن سریع اطلاعات ظاهر شدند. موتورهای جستجو مدل های کسب و کار را برای تامین مالی خدمات خود توسعه دادند، مانند برنامه های پرداخت به ازای کلیک ارائه شده توسط متن باز [8] در سال 1996 و سپس Goto.com [9] در سال 1998. Goto.com بعداً نام خود را [10] به Overture در سال 2001 تغییر داد. ، توسط Yahoo خریداری شد! در سال 2003، و اکنون فرصت های جستجوی پولی را از طریق یاهو برای تبلیغ کنندگان ارائه می دهد! جستجو در بازاریابی گوگل همچنین در سال 2000 از طریق برنامه Google AdWords شروع به ارائه تبلیغات در صفحات نتایج جستجو کرد . تا سال 2007، برنامه‌های پرداخت به ازای کلیک، پول‌سازان اصلی موتورهای جستجو بودند [11] . در بازاری که گوگل در آن تسلط داشت، در سال 2009 یاهو! و مایکروسافت قصد ایجاد یک اتحاد را اعلام کردند. یاهو و Microsoft Search Alliance سرانجام در فوریه 2010 از رگولاتورهای ایالات متحده و اروپا تأییدیه دریافت کرد. [12]

مشاوران بهینه‌سازی موتورهای جستجو پیشنهادات خود را برای کمک به کسب‌وکارها در یادگیری و استفاده از فرصت‌های تبلیغاتی ارائه شده توسط موتورهای جستجو گسترش دادند و آژانس‌های جدیدی که عمدتاً بر بازاریابی و تبلیغات از طریق موتورهای جستجو تمرکز داشتند، ظهور کردند. اصطلاح "بازاریابی موتورهای جستجو" توسط دنی سالیوان در سال 2001 [13] برای پوشش طیفی از فعالیت های مربوط به انجام سئو، مدیریت لیست های پولی در موتورهای جستجو، ارسال سایت ها به فهرست ها، و توسعه استراتژی های بازاریابی آنلاین برای مشاغل، سازمان ها رایج شد. ، و افراد.

روش ها و معیارها

بازاریابی موتورهای جستجو حداقل از پنج روش و معیار برای بهینه سازی وب سایت ها استفاده می کند. [14]

1. تحقیق و تجزیه و تحلیل کلمات کلیدی شامل سه "مرحله" است: اطمینان از ایندکس شدن سایت در موتورهای جستجو، یافتن مرتبط ترین و محبوب ترین کلمات کلیدی برای سایت و محصولات آن، و استفاده از آن کلمات کلیدی در سایت به گونه ای که تولید و تبدیل شود. ترافیک اثر بعدی تجزیه و تحلیل کلمات کلیدی و تحقیق، تأثیر ادراک جستجو است. تأثیر ادراک جستجو تأثیر شناسایی شده نتایج جستجوی یک نام تجاری را بر ادراک مصرف کننده توصیف می کند، از جمله عنوان و متا تگ ها، نمایه سازی سایت و تمرکز بر کلمات کلیدی. از آنجایی که جستجوی آنلاین اغلب اولین گام برای مصرف کنندگان/مشتریان بالقوه است، تأثیر ادراک جستجو، تصور برند را برای هر فرد شکل می دهد.
2. اشباع و محبوبیت وب سایت یا میزان حضور یک وب سایت در موتورهای جستجو را می توان از طریق تعداد صفحات سایت که توسط موتورهای جستجو ایندکس شده است (اشباع) و تعداد بک لینک های سایت (محبوبیت) تجزیه و تحلیل کرد. این نیاز به صفحات دارد که حاوی کلمات کلیدی مورد نظر مردم باشند و اطمینان حاصل شود که آنها به اندازه کافی در رتبه بندی موتورهای جستجو قرار می گیرند. اکثر موتورهای جستجو در الگوریتم های رتبه بندی خود نوعی محبوبیت لینک را لحاظ می کنند. ابزارهای زیر ابزارهای اصلی اندازه‌گیری جنبه‌های مختلف اشباع و محبوبیت پیوند هستند: محبوبیت پیوند، 10 تجزیه و تحلیل برتر گوگل، و محبوبیت لینک و اشباع موتور جستجو در Marketleap.
3. ابزارهای Back end، از جمله ابزارهای تجزیه و تحلیل وب و اعتبار سنجی HTML، داده هایی را در مورد یک وب سایت و بازدیدکنندگان آن ارائه می دهند و امکان اندازه گیری موفقیت یک وب سایت را فراهم می کنند. آنها از شمارشگرهای ترافیک ساده گرفته تا ابزارهایی که با فایل‌های گزارش کار می‌کنند و تا ابزارهای پیچیده‌تر که مبتنی بر برچسب‌گذاری صفحه هستند (قرار دادن جاوا اسکریپت یا یک تصویر در صفحه برای ردیابی اقدامات) هستند. این ابزارها می توانند اطلاعات مربوط به تبدیل را ارائه دهند. اعتباربخش‌ها قسمت‌های نامرئی وب‌سایت‌ها را بررسی می‌کنند، مشکلات بالقوه و بسیاری از مشکلات قابلیت استفاده را برجسته می‌کنند و اطمینان می‌دهند که وب‌سایت‌ها استانداردهای کد W3C را دارند. سعی کنید از بیش از یک اعتبار سنجی HTML یا شبیه ساز عنکبوت استفاده کنید زیرا هر کدام جنبه های کمی متفاوت از وب سایت شما را آزمایش می کنند، برجسته می کنند و گزارش می دهند.
4. ابزار Whois صاحبان وب‌سایت‌های مختلف را نشان می‌دهد و می‌تواند اطلاعات ارزشمندی را در رابطه با مسائل مربوط به کپی رایت و علائم تجاری ارائه دهد.
5. Google Mobile-Friendly Website Checker: این تست URL را تجزیه و تحلیل می کند و گزارش می دهد که آیا صفحه دارای طراحی سازگار با موبایل است. [15]

بازاریابی موتورهای جستجو راهی برای ایجاد و ویرایش یک وب سایت به طوری که موتورهای جستجو آن را بالاتر از سایر صفحات قرار دهند. همچنین باید بر بازاریابی کلمات کلیدی یا تبلیغات پرداخت به ازای کلیک (PPC) متمرکز شود. این فناوری به تبلیغ‌کنندگان امکان می‌دهد برای کلمات کلیدی یا عبارات خاصی پیشنهاد بدهند و تضمین می‌کند که تبلیغات با نتایج موتورهای جستجو ظاهر می‌شوند.

با توسعه این سیستم، قیمت در سطح بالایی از رقابت در حال رشد است. بسیاری از تبلیغ کنندگان ترجیح می دهند فعالیت های خود را گسترش دهند، از جمله افزایش موتورهای جستجو و افزودن کلمات کلیدی بیشتر. هر چه تبلیغ‌کنندگان بیشتر مایل به پرداخت برای کلیک‌ها باشند، رتبه بالاتری برای تبلیغات دارند که منجر به ترافیک بالاتر می‌شود. [16] PPC هزینه دارد. موقعیت بالاتر احتمالاً 5 دلار برای یک کلمه کلیدی معین و 4.50 دلار برای مکان سوم هزینه خواهد داشت. سومین تبلیغ کننده 10٪ کمتر از تبلیغ کننده برتر درآمد دارد در حالی که ترافیک را 50٪ کاهش می دهد. [16]

سرمایه گذاران باید هنگام مشارکت در کمپین های PPC، بازگشت سرمایه خود را در نظر بگیرند. خرید ترافیک از طریق PPC زمانی که کل هزینه به ازای هر کلیک برای یک تبدیل زیر حاشیه سود باقی بماند، بازگشت سرمایه مثبتی را به همراه خواهد داشت . به این ترتیب مقدار پولی که برای درآمدزایی صرف می شود کمتر از درآمد واقعی تولید شده است.

دلایل زیادی وجود دارد که توضیح می دهد چرا تبلیغ کنندگان استراتژی SEM را انتخاب می کنند. اول، ایجاد یک حساب SEM آسان است و می تواند بر اساس میزان رقابت، به سرعت ترافیک ایجاد کند. خریداری که از موتور جستجو برای یافتن اطلاعات استفاده می کند، تمایل دارد به پیوندهایی که در صفحات نتایج نشان داده شده است اعتماد کرده و روی آنها تمرکز کند. با این حال، تعداد زیادی از فروشندگان آنلاین بهینه سازی موتورهای جستجو را برای به دست آوردن لیست های رتبه بندی بالاتر نتایج جستجو نمی خرند، بلکه پیوندهای پولی را ترجیح می دهند. تعداد فزاینده ای از ناشران آنلاین به موتورهای جستجو مانند Google اجازه می دهند تا محتوا را در صفحات خود بخزند و تبلیغات مرتبط را در آن قرار دهند. [17] از نقطه نظر یک فروشنده آنلاین، این گسترش تسویه پرداخت و یک انگیزه اضافی برای سرمایه گذاری در پروژه های تبلیغاتی پولی است. بنابراین، برای تبلیغ کنندگان با بودجه محدود عملاً غیرممکن است که بالاترین رتبه را در بازار رقابتی فزاینده جستجو حفظ کنند.

بازاریابی موتور جستجوی گوگل یکی از رهبران بازاریابی در جهان غرب است، در حالی که بازاریابی موتور جستجوی آن بزرگترین منبع سود آن است. [18] ارائه دهندگان موتور جستجوی گوگل به وضوح از شبکه یاهو و بینگ جلوتر هستند . نمایش نتایج جستجوی ناشناخته رایگان است، در حالی که تبلیغ کنندگان مایلند برای هر کلیک آگهی در نتایج جستجوی حمایت شده هزینه بپردازند.

گنجاندن پولی

گنجاندن پولی شامل یک شرکت موتور جستجو است که برای گنجاندن یک وب سایت در صفحات نتایج خود هزینه دریافت می کند. همچنین به عنوان فهرست های حمایت شده شناخته می شود، محصولات گنجاندن پولی توسط اکثر شرکت های موتور جستجو یا در منطقه نتایج اصلی یا به عنوان یک منطقه تبلیغاتی شناسایی شده جداگانه ارائه می شوند.

ساختار کارمزد هم فیلتری در برابر ارسال‌های اضافی و هم عامل درآمدزایی است. به طور معمول، هزینه اشتراک سالانه یک صفحه وب را پوشش می دهد که به طور خودکار به طور منظم فهرست می شود. با این حال، برخی از شرکت ها در حال آزمایش ساختارهای هزینه غیر مبتنی بر اشتراک هستند که در آن لیست های خریداری شده به طور دائم نمایش داده می شوند. هزینه هر کلیک نیز ممکن است اعمال شود. هر موتور جستجو متفاوت است. برخی از سایت‌ها فقط گنجاندن پولی را مجاز می‌دانند، اگرچه موفقیت کمی داشته‌اند. اغلب، بسیاری از موتورهای جستجو، مانند Yahoo! ، [19] گنجاندن پولی (هزینه هر صفحه و هر کلیک) را با نتایج خزیدن وب ترکیب می کند. دیگران، مانند Google (و از سال 2006، Ask.com [20] [21] )، به مدیران وب‌سایت‌ها اجازه نمی‌دهند در فهرست موتورهای جستجوی خود پول پرداخت کنند (تبلیغات به طور جداگانه نشان داده می‌شوند و به این صورت برچسب زده می‌شوند).

برخی از مخالفان گنجاندن پولی ادعا می‌کنند که باعث می‌شود جستجوها بیشتر بر اساس موقعیت اقتصادی منافع یک وب‌سایت، و کمتر بر اساس ارتباط آن سایت با کاربران نهایی، نتایجی را به دست آورند .

اغلب مرز بین تبلیغات پرداخت به ازای کلیک و گنجاندن پولی قابل بحث است. برخی لابی کرده‌اند تا فهرست‌های پولی به‌عنوان یک آگهی برچسب‌گذاری شوند، در حالی که مدافعان اصرار دارند که این فهرست‌ها واقعاً آگهی نیستند، زیرا مدیران وب‌سایت‌ها محتوای فهرست، رتبه‌بندی آن یا حتی نمایش آن را به کاربرانی کنترل نمی‌کنند. یکی دیگر از مزایای گنجاندن پولی این است که به صاحبان سایت اجازه می دهد تا زمان بندی خاصی را برای خزیدن صفحات مشخص کنند. در حالت کلی، شخص هیچ کنترلی در مورد زمان خزیدن یا اضافه شدن صفحه به فهرست موتور جستجو ندارد. ثابت می کند که گنجاندن پولی به ویژه برای مواردی که صفحات به صورت پویا تولید می شوند و اغلب اصلاح می شوند مفید است.

گنجاندن پولی به خودی خود یک روش بازاریابی موتور جستجو است، اما همچنین ابزاری برای بهینه‌سازی موتورهای جستجو است، زیرا کارشناسان و شرکت‌ها می‌توانند رویکردهای مختلف برای بهبود رتبه را آزمایش کنند و نتایج را اغلب در عرض چند روز مشاهده کنند، نه هفته‌ها یا ماه‌ها. دانش به دست آمده از این طریق می تواند برای بهینه سازی صفحات وب دیگر، بدون پرداخت هزینه به شرکت موتور جستجو، استفاده شود.

مقایسه با سئو

SEM رشته گسترده تری است که سئو را در خود جای داده است . SEM شامل هر دو نتایج جستجوی پولی (با استفاده از ابزارهایی مانند Google AdWords یا Bing Ads، که قبلا به عنوان Microsoft adCenter شناخته می شد) و نتایج جستجوی ارگانیک (SEO) است. SEM از تبلیغات پولی با AdWords یا Bing Ads ، پرداخت به ازای کلیک (به ویژه برای ارائه دهندگان محلی سودمند است، زیرا به مصرف کنندگان بالقوه امکان می دهد مستقیماً با یک کلیک با یک شرکت تماس بگیرند)، ارسال مقاله، تبلیغات و اطمینان از انجام SEO استفاده می کند. تجزیه و تحلیل کلمات کلیدی هم برای SEO و هم برای SEM انجام می شود، اما نه لزوما در یک زمان. SEM و SEO هر دو نیاز به نظارت و به روز رسانی مکرر دارند تا بهترین شیوه های در حال تکامل را منعکس کنند.

در برخی زمینه‌ها، اصطلاح SEM منحصراً به معنای تبلیغات پرداخت به ازای کلیک استفاده می‌شود ، [2] به‌ویژه در جوامع تبلیغاتی تجاری و بازاریابی که علاقه خاصی به این تعریف محدود دارند. چنین استفاده‌ای جامعه وسیع‌تری از بازاریابی جستجو را که در سایر اشکال SEM مانند بهینه‌سازی موتور جستجو و هدف‌گیری مجدد جستجو درگیر هستند، مستثنی می‌کند .

ایجاد پیوند بین SEO و PPC بخشی جدایی ناپذیر از مفهوم SEM است. گاهی اوقات، به‌ویژه زمانی که تیم‌های جداگانه روی SEO و PPC کار می‌کنند و تلاش‌ها همگام‌سازی نمی‌شوند، نتایج مثبت همسویی استراتژی‌های آنها از بین می‌رود. هدف SEO و PPC به حداکثر رساندن دید در جستجو است و بنابراین، اقدامات آنها برای دستیابی به آن باید به طور متمرکز هماهنگ شود. هر دو تیم می‌توانند از تعیین اهداف مشترک و معیارهای ترکیبی، ارزیابی داده‌ها با هم برای تعیین استراتژی آینده یا بحث در مورد اینکه کدام یک از ابزارها برای به دست آوردن ترافیک کلمات کلیدی انتخابی در نتایج جستجوی ملی و محلی بهتر عمل می‌کند، سود ببرند. به لطف این، می توان دید جستجو را همراه با بهینه سازی تبدیل ها و هزینه ها افزایش داد. [22]

بخش دیگری از SEM بازاریابی رسانه های اجتماعی (SMM) است. SMM نوعی بازاریابی است که شامل بهره برداری از رسانه های اجتماعی برای تأثیرگذاری بر مصرف کنندگان است که محصولات و/یا خدمات یک شرکت ارزشمند هستند. [23] برخی از آخرین پیشرفت های نظری شامل مدیریت بازاریابی موتورهای جستجو (SEMM) است. SEMM به فعالیت هایی از جمله SEO مربوط می شود، اما به جای ایجاد ترافیک مرتبط (همانطور که در مورد سئو جریان اصلی است) بر مدیریت بازگشت سرمایه (ROI) تمرکز دارد. SEMM همچنین سئوی ارگانیک را ادغام می‌کند، سعی می‌کند به رتبه‌بندی برتر بدون استفاده از ابزارهای پولی برای دستیابی به آن و پرداخت به ازای هر کلیک SEO دست یابد. به عنوان مثال، بخشی از توجه به طراحی صفحه وب و نحوه نمایش محتوا و اطلاعات به بازدیدکنندگان وب سایت معطوف می شود. SEO و SEM دو رکن یک کار بازاریابی هستند و هر دو در کنار هم اجرا می شوند تا نتایج بسیار بهتری نسبت به تمرکز بر یک ستون داشته باشند.

سوالات اخلاقی

تبلیغات جستجوی پولی بدون بحث نبوده است و این موضوع که چگونه موتورهای جستجو تبلیغات را در صفحات نتایج جستجوی خود ارائه می دهند، هدف یک سری مطالعات و گزارشات [24] [25] [26] توسط Consumer Reports WebWatch بوده است. کمیسیون تجارت فدرال (FTC) همچنین در سال 2002 نامه ای [27] درباره اهمیت افشای تبلیغات پولی در موتورهای جستجو، در پاسخ به شکایت Commercial Alert، یک گروه حمایت از مصرف کننده با رالف نادر ، صادر کرد .

یکی دیگر از مناقشات اخلاقی مرتبط با بازاریابی جستجو، موضوع نقض علامت تجاری است . بحث در مورد اینکه آیا اشخاص ثالث باید حق ارائه مناقصه برای نام تجاری رقبای خود را داشته باشند، سالهاست که در جریان است. در سال 2009 گوگل سیاست خود را تغییر داد، که قبلاً این تاکتیک‌ها را ممنوع می‌کرد و به اشخاص ثالث اجازه می‌داد تا زمانی که صفحه فرود آنها در واقع اطلاعاتی در مورد علامت تجاری ارائه می‌دهد، بر اساس شرایط مارک تجاری پیشنهاد دهند. [28] اگرچه سیاست تغییر کرده است، این همچنان منبع بحث های داغ است. [29]

در 24 آوریل 2012، بسیاری متوجه شدند که گوگل شروع به جریمه کردن شرکت هایی کرده است که به منظور رد شدن از رتبه، لینک ها را خریداری می کنند. Google Update پنگوئن نام داشت . از آن زمان، چندین به‌روزرسانی مختلف پنگوئن/پاندا توسط Google منتشر شده است. با این حال، SEM هیچ ارتباطی با خرید لینک ندارد و بر SEO ارگانیک و مدیریت PPC تمرکز دارد . تا 20 اکتبر 2014، گوگل سه نسخه رسمی از به‌روزرسانی پنگوئن خود را منتشر کرد.

در سال 2013، دادگاه استیناف ناحیه دهم در Lens.com, Inc. v. 1-800 Contacts, Inc. اعلام کرد که فروشنده آنلاین لنز تماسی Lens.com هنگام خرید تبلیغات جستجو با استفاده از رقیب 1-800 Contacts مرتکب نقض علامت تجاری نشده است. علامت تجاری 1800 CONTACTS به عنوان یک کلمه کلیدی به صورت فدرال ثبت شده است. در آگوست 2016، کمیسیون تجارت فدرال یک شکایت اداری علیه 1-800 Contacts ارائه کرد و از جمله این ادعا را مطرح کرد که شیوه های اجرای علامت تجاری آن در فضای بازاریابی موتورهای جستجو به طور غیرمنطقی رقابت را با نقض قانون FTC محدود کرده است. 1-800 Contacts همه تخلفات را رد کرده و در آوریل 2017 در برابر قاضی قانون اداری FTC ظاهر شد . [30]

مثال ها

AdWords به عنوان ابزار تبلیغاتی مبتنی بر وب شناخته می شود زیرا از کلمات کلیدی استفاده می کند که می تواند تبلیغات را به طور صریح به کاربران وب ارائه دهد که به دنبال اطلاعات مربوط به یک محصول یا خدمات خاص هستند. انعطاف‌پذیر است و گزینه‌های قابل تنظیمی مانند افزونه‌های تبلیغات، دسترسی به سایت‌های غیرجستجو، استفاده از شبکه نمایش برای کمک به افزایش آگاهی از برند را فراهم می‌کند . این پروژه به قیمت گذاری هزینه به ازای کلیک (CPC) بستگی دارد که در آن حداکثر هزینه در روز برای کمپین می تواند انتخاب شود، بنابراین پرداخت خدمات تنها در صورتی اعمال می شود که روی تبلیغ کلیک شده باشد. شرکت های SEM پروژه های AdWords را به عنوان راهی برای عمومی کردن خدمات SEM و SEO خود آغاز کرده اند. یکی از موفق ترین رویکردها برای استراتژی این پروژه، تمرکز بر اطمینان از سرمایه گذاری محتاطانه وجوه تبلیغاتی PPC بود. علاوه بر این، شرکت‌های SEM AdWords را ابزاری عملی برای افزایش درآمد سرمایه‌گذاری مصرف‌کننده در تبلیغات اینترنتی توصیف کرده‌اند. استفاده از ردیابی تبدیل و ابزارهای Google Analytics برای ارائه عملکرد بوم به مشتریان از کلیک تا تبدیل عملی تلقی می‌شود. پروژه AdWords شرکت‌های SEM را قادر می‌سازد تا مشتریان خود را در مورد ظروف آموزش دهند و عملکرد بهتری را به بوم ارائه دهند. کمک AdWord canvass می‌تواند به رشد ترافیک وب برای تعدادی از وب‌سایت‌های مصرف‌کننده‌اش تا 250 درصد تنها در 9 ماه کمک کند. [31]

روش دیگری که بازاریابی موتورهای جستجو را مدیریت می کند، تبلیغات متنی است . در اینجا بازاریابان تبلیغاتی را در سایت‌ها یا پورتال‌های دیگری قرار می‌دهند که اطلاعات مربوط به محصولاتشان را حمل می‌کنند تا تبلیغات به دایره دید مرورگرهایی که به دنبال اطلاعات از آن سایت‌ها هستند، بپرند. یک طرح موفق SEM رویکردی برای به دست آوردن روابط بین جستجوگران اطلاعات، مشاغل و موتورهای جستجو است. موتورهای جستجو در گذشته برای برخی از صنایع مهم نبودند، اما در سال های گذشته استفاده از موتورهای جستجو برای دستیابی به اطلاعات برای افزایش فرصت های کسب و کار حیاتی شده است. [32] استفاده از ابزارهای استراتژیک SEM برای مشاغلی مانند گردشگری می تواند مصرف کنندگان بالقوه را برای مشاهده محصولات خود جذب کند، اما همچنین می تواند چالش های مختلفی را ایجاد کند. [33] این چالش ها می تواند رقابتی باشد که شرکت ها در بین صنعت خود و سایر منابع اطلاعاتی با آن مواجه هستند که می تواند توجه مصرف کنندگان آنلاین را جلب کند. [32] برای کمک به مبارزه با چالش‌ها، هدف اصلی کسب‌وکارهایی که از SEM استفاده می‌کنند، بهبود و حفظ رتبه‌شان در بالاترین سطح ممکن در SERP است تا بتوانند دیده شوند. بنابراین، موتورهای جستجو در حال تنظیم و توسعه الگوریتم‌ها و معیارهای جابه‌جایی هستند که براساس آن صفحات وب به ترتیب رتبه‌بندی می‌شوند تا با استفاده نادرست موتورهای جستجو و ارسال هرزنامه مقابله کنند و مرتبط‌ترین اطلاعات را به جستجوگران ارائه دهند. [32] این می تواند با درک استراتژی های بازاریابی برای جذب کسب و کار، رابطه بین جستجوگران اطلاعات، مشاغل و موتورهای جستجو را تقویت کند.

همچنین ببینید

• درج کلمه کلیدی پویا
• بازاریابی اینترنتی
• اثر دستکاری موتور جستجو
• مدیریت شهرت موتورهای جستجو
• بازاریابی وب
• قصد کاربر
• حریم خصوصی موتور جستجو
• بازاریابی موبایلی

https://en.wikipedia.org/wiki/Search_engine_marketing

بازاریابی ایمیلی

از ویکیپدیا، دانشنامه آزاد

پنهان شدناین مقاله دارای مشکلات متعددی است. لطفاً به بهبود آن کمک کنید یا درباره این مسائل در صفحه بحث بحث کنید . ( با نحوه و زمان حذف این پیام های الگو آشنا شوید ) این متن به منابع بیشتری برای معتبر بودن نیاز دارد . ( سپتامبر 2014 ) این مقاله احتمالاً حاوی تحقیقات اصلی است . ( ژانويه 2015 )

بخشی از یک سریال در

بازاریابی اینترنتی

• بهینه سازی موتور جستجو
• بهینه سازی موتورهای جستجوی محلی
• بازاریابی از طریق رسانه های اجتماعی
• بازاریابی ایمیلی
• بازاریابی ارجاعی
• بازاریابی محتوا
• تبلیغات بومی

بازاریابی موتورهای جستجو

• پرداخت برای هر کلیک
• هزینه هر نمایش
• تجزیه و تحلیل جستجو
• تجزیه و تحلیل وب

نمایش تبلیغات

• مسدود کردن تبلیغات
• تبلیغات متنی
• هدف گذاری رفتاری

بازاریابی وابسته

• هزینه هر عمل
• تقسیم درآمد

تبلیغات موبایل

• v
• تی
• ه

بازاریابی ایمیلی عمل ارسال یک پیام تجاری ، معمولا برای گروهی از افراد، با استفاده از ایمیل است . در مفهوم گسترده آن، هر ایمیلی که به مشتری بالقوه یا فعلی ارسال می شود ، می تواند بازاریابی ایمیلی در نظر گرفته شود . این شامل استفاده از ایمیل برای ارسال تبلیغات ، درخواست کسب و کار، یا درخواست فروش یا کمک مالی است. استراتژی های بازاریابی ایمیلی معمولاً به دنبال دستیابی به یک یا چند مورد از سه هدف اصلی هستند: ایجاد وفاداری ، اعتماد یا آگاهی از برند . این اصطلاح معمولاً به ارسال پیام‌های ایمیل با هدف تقویت رابطه یک تاجر با مشتریان فعلی یا قبلی، تشویق وفاداری مشتری و کسب و کار تکراری، جذب مشتریان جدید یا متقاعد کردن مشتریان فعلی برای خرید فوری چیزی و به اشتراک‌گذاری تبلیغات شخص ثالث اشاره دارد.

تاریخ

بازاریابی ایمیلی در کنار رشد تکنولوژیکی قرن بیست و یکم به سرعت تکامل یافته است. قبل از این رشد، زمانی که ایمیل‌ها برای اکثر مشتریان تازگی داشتند، بازاریابی ایمیلی چندان موثر نبود. در سال 1978، گری تورک از شرکت تجهیزات دیجیتال (DEC) اولین ایمیل انبوه [1] را برای تقریباً 400 مشتری بالقوه از طریق شبکه آژانس پروژه های تحقیقاتی پیشرفته (ARPANET) ارسال کرد. او ادعا کرد که این منجر به فروش 13 میلیون دلاری محصولات DEC شد، [2] و پتانسیل بازاریابی از طریق ایمیل های انبوه را برجسته کرد.

با این حال، همانطور که بازاریابی ایمیلی به عنوان یک ابزار موثر ارتباط مستقیم توسعه یافت، در دهه 1990، کاربران به طور فزاینده ای از آن به عنوان " هرزنامه " یاد کردند و شروع به مسدود کردن محتوا از ایمیل ها با فیلترها و برنامه های مسدود کردند. برای برقراری ارتباط موثر یک پیام از طریق ایمیل، بازاریابان باید راهی برای انتقال محتوا به کاربر نهایی بدون حذف فیلترهای خودکار و نرم افزارهای حذف هرزنامه ایجاد می کردند.

از لحاظ تاریخی، اندازه گیری اثربخشی کمپین های بازاریابی آسان نبوده است زیرا بازارهای هدف را نمی توان به اندازه کافی تعریف کرد. بازاریابی ایمیلی این مزیت را به همراه دارد که به بازاریابان امکان می دهد بازده سرمایه گذاری را شناسایی کرده و کارایی را اندازه گیری و بهبود بخشند. [ نیاز به نقل از ] بازاریابی ایمیلی به بازاریابان این امکان را می دهد که بازخورد کاربران را در زمان واقعی ببینند و نظارت کنند که کمپین آنها چقدر در دستیابی به نفوذ به بازار مؤثر است و دامنه کانال ارتباطی را آشکار می کند. اما در عین حال به این معناست که ماهیت شخصی‌تر روش‌های تبلیغاتی خاص، مانند تبلیغات تلویزیونی، قابل درک نیست.

انواع

بازاریابی ایمیلی را می توان از طریق انواع مختلف ایمیل انجام داد:

ایمیل های معاملاتی

ایمیل های تراکنش معمولاً بر اساس اقدام مشتری با یک شرکت ایجاد می شوند. برای واجد شرایط شدن به عنوان پیام های تراکنشی یا ارتباطی، هدف اصلی این ارتباطات باید «تسهیل، تکمیل یا تأیید تراکنش تجاری باشد که گیرنده قبلاً موافقت کرده است که با فرستنده انجام دهد» همراه با چند تعریف محدود دیگر از پیام تراکنشی. [3] پیام‌های تراکنش فعال شامل پیام‌های سبد حذف شده، ایمیل‌های بازنشانی رمز عبور، ایمیل‌های تأیید خرید یا سفارش، ایمیل‌های وضعیت سفارش، ایمیل‌های سفارش مجدد، و رسیدهای ایمیل هستند.

هدف اصلی یک ایمیل تراکنشی، انتقال اطلاعات مربوط به اقدامی است که باعث ایجاد آن شده است. اما، به دلیل نرخ باز شدن بالای آنها (51.3٪ در مقایسه با 36.6٪ برای خبرنامه های ایمیل)، ایمیل های تراکنشی فرصتی برای معرفی یا گسترش روابط ایمیل با مشتریان یا مشترکان هستند. برای پیش بینی و پاسخ به سوالات؛ یا برای فروش متقابل یا افزایش فروش محصولات یا خدمات. [4]

بسیاری از فروشندگان نرم‌افزار خبرنامه ایمیل، پشتیبانی از ایمیل تراکنشی را ارائه می‌دهند که به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که پیام‌های تبلیغاتی را در بدنه ایمیل‌های تراکنشی قرار دهند. همچنین فروشندگان نرم افزاری هستند که خدمات تخصصی بازاریابی ایمیلی تراکنشی را ارائه می دهند که شامل ارائه پیام های ایمیل تراکنشی هدفمند و شخصی شده و اجرای کمپین های بازاریابی خاص (مانند برنامه های ارجاع مشتری ) می شود. [ نیازمند منبع ]

ایمیل های مستقیم

ایمیل مستقیم شامل ارسال یک ایمیل صرفاً برای برقراری ارتباط یک پیام تبلیغاتی (به عنوان مثال، یک پیشنهاد ویژه یا یک کاتالوگ محصول) است. شرکت‌ها معمولاً فهرستی از آدرس‌های ایمیل مشتریان یا مشتریان احتمالی را برای ارسال پیام‌های تبلیغاتی مستقیم به آن‌ها جمع‌آوری می‌کنند، یا فهرستی از آدرس‌های ایمیل را از شرکت‌های خدماتی اجاره می‌کنند. [ نیازمند منبع ]

مقایسه با پست سنتی

استفاده از ایمیل مارکتینگ در مقایسه با ایمیل های تبلیغاتی سنتی دارای مزایا و معایبی است .

مزایای

بازاریابی ایمیلی به دلایل مختلفی در بین شرکت ها محبوب است:

• بازاریابی ایمیلی به طور قابل توجهی ارزان تر و سریعتر از ایمیل سنتی است، عمدتاً به این دلیل که با ایمیل، بیشتر هزینه بر عهده گیرنده است. [5]

• پلتفرم‌های بازاریابی ایمیلی تجزیه و تحلیل دقیقی را ارائه می‌دهند و به کسب‌وکارها اجازه می‌دهند تا نرخ‌های باز ، نرخ کلیک و سایر معیارهای مهم را برای ارزیابی عملکرد کمپین ردیابی کنند. [ نیازمند منبع ]
• ابزارهای اتوماسیون زمان‌بندی و ارسال ایمیل‌ها را در زمان‌های خاص یا بر اساس اقدامات کاربر آسان‌تر می‌کنند و در زمان و تلاش صرفه‌جویی می‌کنند. [6]

• شرکت‌ها و سازمان‌هایی که حجم بالایی از ایمیل‌ها را ارسال می‌کنند، می‌توانند از ESP (ارائه‌دهنده خدمات ایمیل) برای جمع‌آوری اطلاعات درباره رفتار گیرندگان استفاده کنند. بینش های ارائه شده توسط پاسخ مصرف کننده به بازاریابی ایمیلی به کسب و کارها و سازمان ها کمک می کند تا رفتار مصرف کننده را درک کنند و از آن استفاده کنند . [7]
• تقریباً نیمی از کاربران اینترنت آمریکایی در یک روز معمولی ایمیل را چک می‌کنند یا ایمیل ارسال می‌کنند، [8] با ایمیل‌هایی که بین ساعت 1 صبح تا 5 صبح به وقت محلی تحویل داده می‌شوند، نسبت به ایمیل‌هایی که در زمان‌های دیگر در نرخ باز و کلیک ارسال می‌شوند، بهتر عمل می‌کنند. [9] [10]

معایب

• از اواسط سال 2016، تحویل ایمیل هنوز برای بازاریابان قانونی یک مشکل است. بر اساس این گزارش، سرورهای ایمیل قانونی به طور متوسط ​​نرخ تحویل 73% در ایالات متحده را داشتند. شش درصد به عنوان هرزنامه فیلتر شدند و 22 درصد مفقود شدند. این نسبت به سایر کشورها عقب است: استرالیا با 90 درصد، کانادا با 89 درصد، بریتانیا با 88 درصد، فرانسه با 84 درصد، آلمان با 80 درصد و برزیل با 79 درصد. [11]
• شرکت هایی که استفاده از یک برنامه بازاریابی ایمیلی را در نظر می گیرند باید مطمئن شوند که برنامه آنها قوانین مربوط به هرزنامه ها مانند قانون کنترل حمله به هرزه نگاری غیر درخواستی و بازاریابی ایالات متحده ( CAN-SPAM )، [12] حریم خصوصی اروپا و مقررات ارتباطات الکترونیکی 2003، یا خط مشی استفاده قابل قبول ارائه دهنده خدمات اینترنتی آنها .
• حجم زیادی از ایمیل های تجاری یا ایمیل های بدون هدف می تواند برای مصرف کنندگان آزاردهنده باشد. این عصبانیت می‌تواند منجر به لغو اشتراک مشتریان از همه پیام‌ها یا ایجاد ارتباط منفی با نام تجاری شود. ایمیل‌های بدون هدف منجر به نرخ کلیک پایین می‌شوند که مانع عملکرد کمپین بازاریابی می‌شود. [13]

تبلیغات ایمیلی انتخابی

تبلیغات ایمیلی انتخابی یا بازاریابی مجوز ، تبلیغات از طریق ایمیل است که به موجب آن گیرنده آگهی با دریافت آن موافقت کرده است. [14]

یک مثال رایج از بازاریابی مجوز، خبرنامه ای است که برای مشتریان یک شرکت تبلیغاتی ارسال می شود. چنین خبرنامه هایی مشتریان را از رویدادها یا تبلیغات آتی یا محصولات جدید مطلع می کند. [15] در این نوع تبلیغات، شرکتی که می خواهد برای مشتریان خود خبرنامه ارسال کند، ممکن است در محل خرید از آنها بپرسد که آیا مایل به دریافت خبرنامه هستند یا خیر.

با پایه ای از اطلاعات تماس انتخاب شده ذخیره شده در پایگاه داده خود، بازاریابان می توانند مطالب تبلیغاتی را به طور خودکار با استفاده از پاسخگوی خودکار ارسال کنند - معروف به بازاریابی قطره ای . آنها همچنین می توانند تبلیغات خود را به بخش های خاص بازار تقسیم کنند . [16]

الزامات قانونی

استرالیا

قانون هرزنامه استرالیا 2003 توسط اداره ارتباطات و رسانه استرالیا که به طور گسترده به عنوان "ACMA" شناخته می شود، اجرا می شود. این قانون اصطلاح پیام‌های الکترونیکی ناخواسته را تعریف می‌کند ، بیان می‌کند که چگونه عملکرد لغو اشتراک برای پیام‌های تجاری باید کار کند، و سایر اطلاعات کلیدی را ارائه می‌دهد. جریمه‌ها شامل سه جریمه 110000 دلار استرالیا برای خطوط هوایی Virgin Blue (2011)، Tiger Airways Holdings Limited (2012) و Cellar master Wines Pty Limited (2013) است. [17]

کانادا

"قانون ضد هرزنامه کانادا" (CASL) در 1 ژوئیه 2014 اجرا شد. [18] CASL مستلزم انتخاب صریح یا ضمنی از سوی کاربران است و حداکثر جریمه برای عدم رعایت 1 میلیون دلار کانادا برای افراد و 10 دلار است. میلیون برای مشاغل [19]

اتحادیه اروپا و انگلستان

در سال 2002 اتحادیه اروپا (EU) دستورالعمل مربوط به حریم خصوصی و ارتباطات الکترونیکی را معرفی کرد . ماده 13 این دستورالعمل استفاده از آدرس های ایمیل شخصی را برای اهداف بازاریابی ممنوع می کند. این دستورالعمل رژیم انتخاب را ایجاد می کند، که در آن ایمیل های ناخواسته فقط با توافق قبلی گیرنده ارسال می شوند. این برای آدرس‌های ایمیل تجاری اعمال نمی‌شود. بریتانیا به تاجران انحصاری و اعضای شراکت های غیرشرکتی مانند افراد خصوصی حمایت می کند.

این دستورالعمل از آن زمان به بعد در قوانین کشورهای عضو گنجانده شده است. در انگلستان تحت مقررات حریم خصوصی و ارتباطات الکترونیکی (دستورالعمل EC) 2003 [20] پوشش داده می شود و برای همه سازمان هایی که بازاریابی را از طریق نوعی ارتباط الکترونیکی ارسال می کنند اعمال می شود.

GDPR در سال 2018 «تعدادی الزامات جدید را بر شرکت‌هایی که داده‌های شخصی کاربران اتحادیه اروپا را جمع‌آوری، ذخیره و پردازش می‌کنند، تحمیل کرد که بر بازاریابان ایمیل تأثیر می‌گذارد» - به‌ویژه، حق کاربران برای دسترسی به اطلاعات نگهداری شده در مورد آنها؛ و حق حذف تمام این اطلاعات به درخواست آنها. [ نیازمند منبع ]

ایالات متحده

قانون CAN-SPAM در سال 2003 به عنوان پاسخی مستقیم به تعداد فزاینده شکایات در مورد ایمیل های هرزنامه توسط کنگره تصویب شد. [ نیاز به نقل از ] کنگره تشخیص داد که دولت ایالات متحده علاقه فزاینده‌ای به تنظیم نامه‌های الکترونیکی تجاری در سطح ملی نشان می‌دهد، کسانی که ایمیل‌های تجاری ارسال می‌کنند نباید گیرندگان را در مورد منبع یا محتوای آنها گمراه کنند، و همه گیرندگان چنین ایمیل‌هایی حق رد آنها این قانون 16000 دلار جریمه برای هر تخلف برای ارسال هرزنامه برای هر گیرنده مجزا مجاز می کند. [21] با این حال، ایمیل‌های هرزنامه را مستقیماً ممنوع نمی‌کند، بلکه قوانینی را برای استفاده از روش‌های بازاریابی فریبنده از طریق عناوین «از لحاظ مادی نادرست یا گمراه‌کننده» وضع می‌کند. علاوه بر این، شرایطی وجود دارد که بازاریابان ایمیل باید از نظر قالب، محتوا و برچسب گذاری آن ها را رعایت کنند. در نتیجه، بسیاری از بازاریابان ایمیل تجاری در ایالات متحده از یک سرویس یا نرم افزار ویژه برای اطمینان از انطباق با این قانون استفاده می کنند. انواعی از سیستم های قدیمی وجود دارند که انطباق با این قانون را تضمین نمی کنند. برای پیروی از مقررات این قانون در مورد ایمیل تجاری، سرویس‌ها معمولاً از کاربران می‌خواهند که آدرس برگشتی خود را احراز هویت کنند و یک آدرس فیزیکی معتبر درج کنند، یک ویژگی لغو اشتراک با یک کلیک ارائه دهند، و فهرست‌هایی از آدرس‌های خریداری‌شده را که ممکن است مجوز معتبر نداده‌اند ممنوع کنند. [ نیازمند منبع ]

علاوه بر ارضای الزامات قانونی، ارائه دهندگان خدمات ایمیل (ESP) شروع به کمک به مشتریان کردند تا کمپین های بازاریابی ایمیلی خود را ایجاد و مدیریت کنند. ارائه‌دهندگان خدمات، الگوهای ایمیل و بهترین شیوه‌های عمومی، و همچنین روش‌هایی را برای مدیریت خودکار اشتراک‌ها و لغوها ارائه می‌کنند. برخی از ESP ها بینش و کمکی را در مورد مسائل تحویلی برای ارائه دهندگان ایمیل اصلی ارائه می دهند. آنها همچنین آماری در مورد تعداد پیام های دریافت شده و باز شده و اینکه آیا گیرندگان روی پیوندهای موجود در پیام ها کلیک کرده اند ارائه می دهند.

قانون CAN-SPAM با برخی مقررات جدید از جمله مقررات بدون کارمزد برای انصراف، تعریف بیشتر «فرستنده»، دفتر پست یا صندوق های پستی خصوصی به عنوان «آدرس پستی فیزیکی معتبر» و تعریف «شخص» به روز شد. این مقررات جدید در 7 ژوئیه 2008 اجرا شد. [22] [23]

همچنین ببینید

• CAUCE - ائتلاف علیه ایمیل تجاری ناخواسته
• تعامل با مشتری
• لیست سرکوب
• هرزنامه ایمیل - بازاریابی ایمیل ناخواسته

منابع

1. ^ "هرزنامه | ایمیل ناخواسته" . بازبینی شده در 19 سپتامبر 2016 .
2. ↑ اسمیت، جینا (3 دسامبر 2007). "مبتکران گمنام: گری تورک، پدر هرزنامه" . دنیای کامپیوتر بازبینی شده در 30 اکتبر 2018 .
3. ↑ «قانون عمومی 108–187—16 دسامبر 2003 117 STAT. 2699» (PDF) . GPO دولت ایالات متحده.
4. ↑ آدیکساوان، تی (21 اوت 2014). سیستم های اطلاعات مدیریت بهترین شیوه ها و کاربردها در تجارت . PHI Learning Pvt. شابک 978-8120348967. بازیابی شده در 10 جولای 2015 .
5. ↑ «بازاریابی ایمیل: عوامل موفقیت» . eprints.kingston.ac.uk . بازیابی شده در 2023-07-28 .
6. ↑ بابت، آدو (2020). "استفاده از شخصی سازی در اتوماسیون بازاریابی و بازاریابی ایمیلی" .
7. ^ فابیان، بنیامین؛ بندر، بندیکت؛ وایمن، لارس (2015-03-04). "ردیابی ایمیل در بازاریابی آنلاین - روش ها، تشخیص و استفاده" . مجموعه مقالات Wirtschaftsinformatik 2015 .
8. ↑ Pew Internet & American Life Project، "Tracking Racings" بایگانی شده در 2009-03-12 در Wayback Machine ، مارس 2000 - مارس 2009
9. ↑ چگونه زمان‌بندی بر نرخ‌ها تأثیر می‌گذارد. آرشیو 18-05-2013 در Wayback Machine . Mailermailer.com (ژوئیه 2012). بازبینی شده در 28 ژوئیه 2013.
10. ↑ BtoB Magazine ، "Early Email Blasts Results in Higher Click & Open Rates" آرشیو 22-11-2011 در Wayback Machine ، سپتامبر 2011
11. ^ رابرتز، A. "تحویل ایمیل در حال کاهش است: گزارش"، ClickZ
12. ↑ «اطلاعات مصرف کننده» . اطلاعات مصرف کننده بایگانی شده از نسخه اصلی در 16 ژانویه 2007 . بازبینی شده در 12 اوت 2017 .
13. ^ هسین چانگ، هسین؛ ریزال، حمید; امین، هانودین (2013-01-01). "عوامل تعیین کننده رفتار مصرف کننده نسبت به تبلیغات ایمیلی" . تحقیق اینترنتی 23 (3): 316-337. doi : 10.1108/10662241311331754 . ISSN 1066-2243 .
14. ↑ Fairhead, N. (2003) "همه از دنیای جدید و شجاع بازاریابی مجوز از طریق ایمیل استقبال می کنند" ( رسانه 16، اوت 2003)
15. ↑ دیلوورث، دیانا (2007). "خانه کریس استیک روث، ایمیل‌های داغی را برای مناسبت‌های خاص ارسال می‌کند . " دی ام نیوز بایگانی شده از نسخه اصلی در 18 فوریه 2010 . بازیابی شده در 19 فوریه 2008 .
16. ↑ O'Brian J. & Montazemia, A. (2004) سیستم های اطلاعات مدیریت (کانادا: McGraw-Hill Ryerson Ltd.)
17. ↑ «هرزنامه: اقدامات اجرایی» . اداره ارتباطات و رسانه استرالیا بایگانی شده از نسخه اصلی در 29 فوریه 2016 . بازبینی شده در 15 آگوست 2015 .
18. ^ مورکرافت، بیتان. "قانون می تواند دلالان بیکار را مجبور به بازگشت به دوران تاریک کند . " تجارت بیمه . بازبینی شده در 12 اوت 2017 .
19. ↑ «قانون کانادا در مورد هرزنامه» . دولت کانادا . بازبینی شده در 19 جولای 2014 ..
20. ^ [1] PECR 2003، با اصلاح.
21. ↑ «قانون CAN-SPAM: راهنمای انطباق برای تجارت» . FTC.gov . مرکز تجاری BCP. 2 سپتامبر 2009 . بازبینی شده در 10 اوت 2017 .
22. ↑ «FTC مقررات جدید قانون را تحت قانون CAN-SPAM تأیید می‌کند» . FTC.gov. 24 ژوئن 2011.
23. ↑ «۱۶ CFR قسمت ۳۱۶ تعاریف و پیاده‌سازی تحت قانون CAN–SPAM؛ قانون نهایی» (PDF) . FTC.gov. 21 مه 2008.

https://en.wikipedia.org/wiki/Email_marketing

SEO - بهینه سازی موتور جستجو چیست؟

SEO - بهینه سازی موتور جستجو چیست؟


SEO مخفف "بهینه سازی موتور جستجو" است. به عبارت ساده، سئو به معنای فرآیند بهبود وب سایت شما برای افزایش دیده شدن آن در گوگل، مایکروسافت بینگ و سایر موتورهای جستجو هر زمان که افراد به جستجو می‌پردازند:

محصولاتی که می فروشید

خدماتی که ارائه می کنید

اطلاعات در مورد موضوعاتی که در آن تخصص و/یا تجربه عمیقی دارید.

هرچه صفحات شما در نتایج جستجو بهتر دیده شوند، احتمال پیدا شدن و کلیک روی آنها بیشتر می شود. در نهایت، هدف بهینه‌سازی موتور جستجو کمک به جذب بازدیدکنندگان وب‌سایت است که به مشتری، مشتری یا مخاطبی تبدیل می‌شوند که مدام برمی‌گردد.

آنچه در این راهنما خواهید آموخت:

تفاوت SEO با SEM و PPC

چرا سئو مهم است

انواع و تخصص های سئو

نحوه عملکرد سئو

چگونه سئو را یاد بگیریم

سئو چه تفاوتی با SEM و PPC دارد؟
SEM و PPC دو اصطلاح رایج دیگر هستند که در اینجا در سایت موتورهای جستجو مطالب زیادی در مورد آنها خواهید خواند و در جامعه بازاریابی جستجوی بزرگتر درباره آنها خواهید شنید.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد هر دوی این اصطلاحات و نحوه ارتباط آنها با SEO، ادامه مطلب را بخوانید.

سئو در مقابل SEM
SEM مخفف بازاریابی موتور جستجو - یا همانطور که بیشتر شناخته شده است، بازاریابی جستجو است.

بازاریابی جستجو نوعی بازاریابی دیجیتال است. این یک اصطلاح جامع برای ترکیبی از فعالیت‌های SEO و PPC است که به منظور هدایت ترافیک از طریق جستجوی ارگانیک و جستجوی پولی است.

به زبان ساده، بازاریابی جستجو فرآیند به دست آوردن ترافیک و دیده شدن از موتورهای جستجو از طریق تلاش های پولی و بدون مزد است.

بنابراین SEO و SEM چگونه با هم تفاوت دارند؟ از نظر فنی تفاوتی ندارند - سئو به سادگی نیمی از SEM است:

SEO = هدایت ترافیک ارگانیک از موتورهای جستجو.

SEM = هدایت ترافیک ارگانیک و پولی از موتورهای جستجو.

حالا اینجاست که همه چیز کمی گیج کننده می شود.

امروزه بسیاری از افراد از SEM به جای PPC استفاده می کنند (که در بخش بعدی در مورد آن صحبت خواهیم کرد).

به نظر می رسد این ایده سئو را زیر سوال می برد. با این حال، سئو بازاریابی است ، درست مانند بازاریابی PPC.

در اینجا بهترین راه برای فکر کردن در مورد SEO و SEM است:

تصور کنید SEM یک سکه است. سئو یک روی این سکه است. PPC در طرف مقابل است.

سئو در مقابل PPC
PPC مخفف pay-per-click است – نوعی از بازاریابی دیجیتال که در آن هر زمان که بر روی یکی از تبلیغات آنها کلیک شود، مبلغی از تبلیغ کنندگان دریافت می شود.

اساساً، تبلیغ‌کنندگان برای کلمات کلیدی یا عباراتی که می‌خواهند تبلیغاتشان در نتایج موتور جستجو نمایش داده شود، پیشنهاد می‌دهند. هنگامی که کاربر یکی از آن کلمات یا عبارات کلیدی را جستجو می کند، تبلیغ تبلیغ کننده در بین نتایج برتر ظاهر می شود.

بنابراین، اگر بازاریابی جستجو را به عنوان یک سکه در نظر بگیریم، سئو و PPC دو روی یک سکه هستند - سئو طرف بدون پرداخت است، PPC طرف پرداختی است.

نکته کلیدی دیگر: مهم است که هرگز آن را به عنوان "SEO در مقابل PPC" در نظر نگیرید (یعنی کدام یک بهتر است) زیرا اینها کانال های مکمل هستند. این یک سوال یک یا یا نیست - همیشه هر دو را انتخاب کنید (تا زمانی که بودجه شما اجازه می دهد).

همانطور که قبلا ذکر کردیم، اصطلاحات SEM و PPC در صنعت به جای یکدیگر استفاده می شوند. با این حال، در اینجا در سرزمین موتورهای جستجو اینطور نیست.

هر زمان که «SEM» را ذکر می کنیم، به این دلیل است که به SEO (جستجوی ارگانیک) و PPC (جستجوی پولی) اشاره می کنیم.

اگر کنجکاو هستید در مورد تاریخچه ای که در پس آن وجود دارد که چگونه "SEM" با حذف SEO به معنای "PPC" درآمد، می توانید در این مقاله ها عمیق تر شوید:

چگونه ویکی‌پدیا PPC/جستجوی پولی را به SEM تبدیل کرد؟

آیا SEM = SEO + CPC هنوز اضافه می شود؟

چرا سئو مهم است؟
سئو یک کانال بازاریابی مهم است. اول و مهمتر از همه: جستجوی ارگانیک 53 درصد از کل ترافیک وب سایت را ارائه می کند .

این یکی از دلایل بزرگی است که پیش‌بینی می‌شود صنعت سئو جهانی تا سال 2028 به 122.11 میلیارد دلار برسد. سئو نتایج واقعی کسب‌وکار را برای برندها، مشاغل و سازمان‌ها در هر اندازه‌ای به ارمغان می‌آورد.

هر زمان که مردم می خواهند به جایی بروند، کاری انجام دهند، اطلاعاتی بیابند، تحقیق کنند یا محصول/خدمتی بخرند - سفر آنها معمولاً با جستجو آغاز می شود.

اما امروزه، جستجو به طرز باورنکردنی تکه تکه شده است . کاربران ممکن است در موتورهای جستجوی وب سنتی (مانند گوگل، مایکروسافت بینگ)، پلتفرم‌های اجتماعی (مانند YouTube، TikTok) یا وب‌سایت‌های خرده‌فروشی (مانند آمازون) جستجو کنند.

در واقع، 61 درصد از خریداران آنلاین ایالات متحده، جستجوی محصول خود را در آمازون آغاز می کنند، در مقایسه با 49 درصدی که از موتورهای جستجویی مانند گوگل شروع به کار می کنند. همچنین نکته ای از همان تحقیق :

32٪ در Walmart.com شروع می شود.

شروع 20٪ در YouTube.

19 درصد از فیس بوک شروع می شود.

شروع 15% در اینستاگرام.

شروع 11٪ در TikTok.

هر سال تریلیون ها جستجو انجام می شود. جستجو اغلب منبع اصلی ترافیک برای وب‌سایت‌ها است، که باعث می‌شود «دوستانه موتور جستجو» در هر پلتفرمی که مردم می‌توانند نام تجاری یا کسب‌وکار شما را جستجو کنند، ضروری است.

معنی همه اینها این است که بهبود دید شما و رتبه بالاتر در نتایج جستجو نسبت به رقبای شما، می تواند تاثیر مثبتی بر نتیجه شما داشته باشد.

سئو همچنین بسیار مهم است زیرا صفحات نتایج موتور جستجو (یا SERP) فوق العاده رقابتی هستند - پر از ویژگی های جستجو (و تبلیغات PPC). ویژگی های SERP عبارتند از:

پانل های دانش

قطعه های ویژه

نقشه ها.

تصاویر.

فیلم های.

خبرهای برتر (اخبار).

مردم همچنین می پرسند.

چرخ فلک ها

دلیل دیگری که سئو برای برندها و مشاغل حیاتی است: برخلاف سایر کانال های بازاریابی، کار سئو خوب پایدار است. وقتی یک کمپین پولی به پایان می رسد، ترافیک نیز به پایان می رسد. ترافیک از ترافیک رسانه های اجتماعی در بهترین حالت غیرقابل اعتماد است - و کسری از آنچه قبلا بود.

سئو پایه و اساس بازاریابی جامع است، جایی که هر کاری که شرکت شما انجام می دهد اهمیت دارد. هنگامی که متوجه شدید که کاربران شما چه می خواهند، سپس می توانید آن دانش را در سراسر خود پیاده سازی کنید:

کمپین ها (پرداخت و ارگانیک).

محتوای وب سایت.

ویژگی های رسانه های اجتماعی

سئو کانالی است که ترافیک مورد نیاز شما برای دستیابی به اهداف کلیدی کسب و کار (مانند تبدیل، بازدید، فروش) را هدایت می کند. همچنین باعث ایجاد اعتماد می شود – وب سایتی که رتبه خوبی داشته باشد عموماً معتبر یا قابل اعتماد در نظر گرفته می شود، این عناصر کلیدی هستند که گوگل می خواهد با رتبه بندی بهتر پاداش دهد.

انواع سئو
سه نوع سئو وجود دارد:

سئو فنی: بهینه سازی جنبه های فنی یک وب سایت.

سئو در سایت: بهینه سازی محتوای یک وب سایت برای کاربران و موتورهای جستجو.

سئوی خارج از سایت: ایجاد دارایی های برند (مانند افراد، علائم، ارزش ها، چشم انداز، شعارها، عبارات جذاب، رنگ ها) و انجام کارهایی که در نهایت آگاهی و شناخت برند را افزایش می دهد (یعنی نشان دادن و رشد تخصص، اقتدار و قابل اعتماد بودن آن ) و تولید تقاضا.

شما 100% کنترل محتوا و بهینه سازی های فنی را حفظ می کنید. این همیشه در مورد خارج از سایت صدق نمی کند (شما نمی توانید لینک های سایت های دیگر را کنترل کنید یا اگر پلتفرم هایی که به آنها متکی هستید در نهایت بسته شوند یا تغییرات اساسی ایجاد کنند)، اما این فعالیت ها هنوز هم بخش کلیدی این سه گانه موفقیت در سئو هستند.

سئو را به عنوان یک تیم ورزشی تصور کنید. برای پیروزی به حمله و دفاع قوی نیاز دارید - و به طرفداران (معروف به تماشاگر) نیاز دارید. بهینه سازی فنی را به عنوان دفاع خود، بهینه سازی محتوا را به عنوان حمله خود، و بهینه سازی خارج از سایت را به عنوان راه هایی برای جذب، تعامل و حفظ پایگاه طرفداران وفادار در نظر بگیرید.

بهینه سازی فنی
بهینه سازی عناصر فنی یک وب سایت برای موفقیت سئو بسیار مهم و اساسی است.

همه چیز با معماری شروع می شود – ایجاد یک وب سایت که می تواند توسط موتورهای جستجو خزیده و نمایه شود. همانطور که گری ایلیز، تحلیلگر روند گوگل، یک بار آن را در AMA ردیت بیان کرد : "آن سایت لعنتی را قابل خزیدن کنید."

می‌خواهید جستجو و دسترسی موتورهای جستجو به تمام محتوای صفحات شما (متن، تصاویر، ویدیوها) را آسان کنید. چه عناصر فنی در اینجا مهم هستند: ساختار URL، ناوبری، پیوند داخلی و موارد دیگر.

تجربه همچنین یک عنصر حیاتی در بهینه سازی فنی است. موتورهای جستجو بر اهمیت صفحاتی که به سرعت بارگذاری می شوند و تجربه کاربری خوبی را ارائه می دهند تأکید می کنند. عناصری مانند Core Web Vitals، سازگاری با تلفن همراه و قابلیت استفاده، HTTPS، و اجتناب از مطالب بینابینی مزاحم، همه در سئو فنی مهم هستند.

یکی دیگر از حوزه های بهینه سازی فنی، داده های ساخت یافته (با نام مستعار، طرحواره) است. افزودن این کد به وب سایت شما می تواند به موتورهای جستجو کمک کند تا محتوای شما را بهتر درک کنند و ظاهر شما را در نتایج جستجو افزایش دهند.

به علاوه، خدمات میزبانی وب، CMS (سیستم مدیریت محتوا) و امنیت سایت همگی در سئو نقش دارند.

بهینه سازی محتوا
در سئو، محتوای شما باید برای دو مخاطب اصلی بهینه شود: افراد و موتورهای جستجو. این بدان معنی است که شما محتوایی را که مخاطبان شما می بینند (در واقع در صفحه) و همچنین آنچه را که موتورهای جستجو خواهند دید (کد) را بهینه می کنید.

هدف، همیشه، انتشار محتوای مفید و با کیفیت است . شما می توانید این کار را از طریق ترکیبی از درک خواسته ها و نیازهای مخاطبان خود، داده ها و راهنمایی های ارائه شده توسط Google انجام دهید.

هنگام بهینه سازی محتوا برای افراد، باید مطمئن شوید که:

موضوعات مرتبطی را که در آن تجربه یا تخصص دارید پوشش می دهد.

شامل کلمات کلیدی است که افراد برای یافتن محتوا از آنها استفاده می کنند.

منحصر به فرد یا اصلی است.

به خوبی نوشته شده و بدون اشتباهات دستوری و املایی است.

به روز است، حاوی اطلاعات دقیق است.

شامل چند رسانه ای (به عنوان مثال، تصاویر، فیلم ها).

بهتر از رقبای SERP شما است.

قابل خواندن است – به گونه‌ای طراحی شده است که افراد بتوانند اطلاعاتی را که به اشتراک می‌گذارید درک کنند (فکر کنید: عنوان‌های فرعی، طول پاراگراف، استفاده از حروف برجسته/مورب، فهرست‌های مرتب/نامرتب، سطح خواندن و غیره).

برای موتورهای جستجو، برخی از عناصر محتوای کلیدی برای بهینه سازی عبارتند از:

برچسب های عنوان

توضیحات متا

برچسب‌های سرصفحه (H1-H6)

متن جایگزین تصویر

ابرداده های گراف و کارت توییتر را باز کنید

بهینه سازی خارج از سایت
چندین فعالیت وجود دارد که ممکن است به معنای دقیق «SEO» نباشند، اما با این وجود می توانند با موفقیت سئو هماهنگ شوند و به طور غیرمستقیم به آن کمک کنند.

لینک بیلدینگ (فرایند به دست آوردن لینک به یک وب سایت) فعالیتی است که بیشترین ارتباط را با سئوی خارج از سایت دارد. می‌تواند مزایای زیادی (به عنوان مثال، رتبه‌بندی، ترافیک) از دریافت تعداد متنوعی از لینک‌هایی که به وب‌سایت شما از وب‌سایت‌های معتبر، معتبر و قابل اعتماد اشاره می‌کنند، داشته باشد. کیفیت پیوند بر کمیت پیوندها برتری دارد - و تعداد زیادی از پیوندهای با کیفیت هدف است.

و چگونه این لینک ها را دریافت می کنید؟ روش‌های مختلفی برای ارتقای وب‌سایت وجود دارد که با تلاش‌های سئو همکاری می‌کنند. این شامل:

ساخت برند و بازاریابی برند : تکنیک هایی که برای تقویت شناخت و شهرت طراحی شده اند.

روابط عمومی : تکنیک‌های روابط عمومی که برای به دست آوردن لینک‌های ارائه‌شده توسط سرمقاله طراحی شده‌اند.

بازاریابی محتوا : برخی از اشکال محبوب عبارتند از ایجاد ویدیو، کتاب الکترونیکی، مطالعات تحقیقاتی، پادکست (یا مهمان بودن در پادکست های دیگر) و پست مهمان (یا وبلاگ نویسی مهمان).

بازاریابی و بهینه‌سازی رسانه‌های اجتماعی : برند خود را در همه پلت‌فرم‌های مرتبط ادعا کنید، آن را به‌طور کامل بهینه کنید و محتوای مرتبط را به اشتراک بگذارید.

مدیریت فهرست : ادعا، تأیید و بهینه‌سازی اطلاعات در هر پلتفرم‌هایی که اطلاعات مربوط به شرکت یا وب‌سایت شما ممکن است فهرست شده و توسط جستجوگران پیدا شود (مانند دایرکتوری‌ها، سایت‌های بررسی، ویکی‌ها).

رتبه‌بندی‌ها و بررسی‌ها : دریافت آن‌ها، نظارت بر آن‌ها و پاسخ به آنها.

به طور کلی، وقتی در مورد خارج از سایت صحبت می کنید، در مورد فعالیت هایی صحبت می کنید که قرار نیست مستقیماً بر توانایی شما برای رتبه بندی از نقطه نظر فنی کاملاً تأثیر بگذارد.

با این حال، دوباره، هر کاری که برند شما انجام می دهد اهمیت دارد. شما می خواهید نام تجاری شما در هر جایی که مردم شما را جستجو کنند پیدا شود. به این ترتیب، برخی از افراد سعی کرده‌اند نام «بهینه‌سازی موتور جستجو» را به معنای «بهینه‌سازی تجربه جستجو» یا «بهینه‌سازی در همه جا جستجو کنند» تغییر دهند.

تخصص های سئو
بهینه سازی موتورهای جستجو نیز دارای چند زیرمجموعه است. هر یک از این حوزه های تخصصی به روش خود با "سئوی معمولی" متفاوت است، به طور کلی نیاز به تاکتیک های اضافی و ارائه چالش های مختلف دارد.

پنج تخصص از این قبیل سئو عبارتند از:

سئوی تجارت الکترونیک : عناصر اضافی سئو شامل بهینه سازی صفحات دسته بندی، صفحات محصول، ناوبری وجهی، ساختارهای پیوند داخلی، تصاویر محصول، بررسی محصول، طرحواره و موارد دیگر است.

سئوی سازمانی : این سئو در مقیاس گسترده است. معمولاً این به معنای برخورد با یک وب‌سایت (یا چندین وب‌سایت/برند) با بیش از 1 میلیون صفحه است - یا ممکن است بر اساس اندازه سازمان باشد (معمولاً آنهایی که میلیون‌ها یا میلیاردها درآمد در سال دارند). انجام سازمانی معمولاً به معنای تاخیر در تلاش برای اعمال تغییرات سئو توسط تیم توسعه دهنده و همچنین درگیر شدن چندین سهامدار است.

سئوی بین المللی : این سئوی جهانی برای مشاغل بین المللی است – انجام سئو برای وب سایت های چند منطقه ای یا چند زبانه – و بهینه سازی برای موتورهای جستجوی بین المللی مانند Baidu یا Naver.

سئوی محلی : در اینجا، هدف بهینه‌سازی وب‌سایت‌ها برای دیده شدن در نتایج موتورهای جستجوی ارگانیک محلی با مدیریت و به‌دست آوردن بررسی‌ها و فهرست‌های کسب‌وکار است.

سئوی اخبار : در اخبار، سرعت از اهمیت بالایی برخوردار است – به ویژه اطمینان از اینکه در سریع ترین زمان ممکن وارد فهرست گوگل می شوید و در مکان هایی مانند گوگل دیسکاور، داستان های برتر گوگل و اخبار گوگل ظاهر می شوید. نیاز به درک بهترین روش‌ها برای دیوارهای پرداخت، صفحات بخش، داده‌های ساختاری خاص اخبار و موارد دیگر وجود دارد.

سئو چگونه کار می کند؟
اگر این صفحه را از طریق جستجوی Google پیدا کردید، احتمالاً [seo چیست] یا [seo] را در گوگل جستجو کرده اید.

این راهنما در Search Engine Land منتشر شده است، یک وب سایت معتبر با تخصص و تجربه زیادی در موضوع SEO (ما از سال 2006 همه تغییرات سئو، بزرگ و کوچک را پوشش می دهیم).

صفحه "SEO چیست" ما که در ابتدا در سال 2010 منتشر شد، 324203 لینک به دست آورده است.

به بیان ساده، این عوامل (و سایر عوامل) به این راهنما کمک کرده اند تا شهرت خوبی در موتورهای جستجو کسب کند، که به آن کمک کرده سال ها در رتبه 1 قرار گیرد. سیگنال‌هایی انباشته شده است که نشان می‌دهد معتبر و قابل اعتماد است – و به همین دلیل استحقاق رتبه‌بندی را هنگام جستجوی سئو دارد.

اما بیایید سئو را به صورت گسترده تر بررسی کنیم. به طور کلی، سئو واقعاً از طریق ترکیبی از موارد زیر کار می کند:

افراد: فرد یا تیمی که مسئول انجام یا اطمینان از تکمیل کار سئو استراتژیک، تاکتیکی و عملیاتی است.

فرآیندها: اقدامات انجام شده برای کارآمدتر کردن کار.

فناوری: پلتفرم ها و ابزارهای مورد استفاده.

فعالیت ها: محصول نهایی یا خروجی.

بسیاری از چیزهای دیگر بر نحوه عملکرد سئو تأثیر می گذارد. آنچه در ادامه می آید نگاهی سطح بالا به مهم ترین عناصر دانش و فرآیند است.

شش حوزه حیاتی، در ترکیب، باعث می‌شود سئو کار کند:

1. درک نحوه کار موتورهای جستجو
به سادگی، اگر می‌خواهید مردم کسب‌وکار شما را از طریق جستجو پیدا کنند - در هر پلتفرمی - باید فرآیندهای فنی پشت عملکرد موتور را بدانید - و سپس مطمئن شوید که تمام "سیگنال‌های" مناسب را برای تأثیرگذاری بر این دید ارائه می‌دهید.

وقتی در مورد موتورهای جستجوی وب سنتی مانند گوگل صحبت می کنیم، چهار مرحله جداگانه جستجو وجود دارد:

خزیدن: موتورهای جستجو از خزنده ها برای کشف صفحات در وب با دنبال کردن پیوندها و استفاده از نقشه سایت استفاده می کنند.

رندر: موتورهای جستجو با استفاده از اطلاعات HTML، جاوا اسکریپت و CSS ظاهر صفحه را ایجاد می کنند.

نمایه سازی: موتورهای جستجو محتوا و ابرداده صفحاتی را که کشف کرده است تجزیه و تحلیل می کنند و آنها را به پایگاه داده اضافه می کنند (اگرچه هیچ تضمینی وجود ندارد که هر صفحه در وب سایت شما ایندکس شود).

رتبه‌بندی: الگوریتم‌های پیچیده به سیگنال‌های مختلفی نگاه می‌کنند تا تعیین کنند که آیا صفحه مربوطه است یا خیر و کیفیت کافی برای نشان دادن زمانی که جستجوگر وارد یک پرس و جو می‌شود یا خیر.

اما بهینه سازی برای جستجوی گوگل با بهینه سازی برای جستجو در پلتفرم های دیگر مانند یوتیوب یا آمازون متفاوت است.

مثلاً فیسبوک را در نظر بگیریم که عواملی مانند تعامل (لایک، کامنت، اشتراک‌گذاری و غیره) و اینکه چه کسی افراد به آن متصل هستند، اهمیت دارند. سپس، در توییتر، سیگنال هایی مانند تازگی، تعامل، یا اعتبار نویسنده مهم هستند.

و چیزهای پیچیده‌تر: موتورهای جستجو عناصر یادگیری ماشینی را برای نمایش محتوا اضافه کرده‌اند - گفتن «این» یا «آن» را حتی سخت‌تر می‌کند و منجر به عملکرد بهتر یا بدتر می‌شود.

2. تحقیق
تحقیق بخش کلیدی سئو است. برخی از اشکال تحقیق که عملکرد سئو را بهبود می بخشد عبارتند از:

تحقیق درباره مخاطب: درک مخاطب یا بازار هدف بسیار مهم است. آنها چه کسانی هستند (یعنی جمعیت شناسی و روانشناختی آنها)؟ نقاط درد آنها چیست؟ آنها چه سؤالاتی دارند که می توانید به آنها پاسخ دهید؟

تحقیق کلمات کلیدی: این فرآیند به شما کمک می‌کند تا عبارات جستجوی مرتبط و ارزشمندی را که مردم استفاده می‌کنند در صفحات خود بگنجانید - و درک کنید که چقدر تقاضا و رقابت برای رتبه‌بندی این کلمات کلیدی وجود دارد.

تحقیق در مورد رقبا: رقبای شما چه می کنند؟ قوت و ضعف آنها در چیست؟ چه نوع محتوایی را منتشر می کنند؟

تحقیقات برند/کسب و کار/مشتری: اهداف آنها چیست – و سئو چگونه می تواند به آنها در دستیابی به این اهداف کمک کند؟

تحقیق وب سایت: انواع ممیزی های سئو می تواند فرصت ها و مسائلی را در یک وب سایت آشکار کند که از موفقیت در جستجوی ارگانیک جلوگیری می کند. برخی از ممیزی هایی که باید در نظر گرفته شوند: SEO فنی، محتوا، پروفایل پیوند و EEAT.

تجزیه و تحلیل SERP: این به شما کمک می کند تا هدف جستجوی یک پرس و جوی معین را درک کنید (مثلاً آیا تجاری، معاملاتی، اطلاعاتی یا ناوبری است) و محتوایی ایجاد کنید که احتمال بیشتری برای کسب رتبه یا دیده شدن دارد.

3. برنامه ریزی
استراتژی سئو برنامه اقدام بلند مدت شماست. شما باید اهدافی را تعیین کنید - و برنامه ای برای چگونگی رسیدن به آنها.

استراتژی سئوی خود را به عنوان یک نقشه راه در نظر بگیرید. مسیری که طی می کنید احتمالاً در طول زمان تغییر می کند و تکامل می یابد - اما مقصد باید روشن و بدون تغییر باقی بماند.

برنامه سئوی شما ممکن است شامل موارد زیر باشد:

تعیین اهداف (به عنوان مثال، OKRs، SMART) و انتظارات (به عنوان مثال، جدول زمانی / نقاط عطف).

تعریف و تراز کردن KPIها و معیارهای معنادار.

تصمیم گیری در مورد نحوه ایجاد و اجرای پروژه ها (داخلی، خارجی یا ترکیبی).

هماهنگی و ارتباط با ذینفعان داخلی و خارجی.

انتخاب و پیاده سازی ابزار/فناوری.

استخدام، آموزش و تشکیل تیم.

تنظیم بودجه

اندازه گیری و گزارش نتایج.

مستندسازی استراتژی و فرآیند.

4. ایجاد و اجرا
پس از انجام تمام تحقیقات، زمان تبدیل ایده ها به عمل فرا می رسد. یعنی:

ایجاد محتوای جدید: توصیه به تیم محتوای خود در مورد محتوایی که باید ایجاد شود.

توصیه یا اجرای تغییرات یا پیشرفت‌ها در صفحات موجود: این می‌تواند شامل به‌روزرسانی و بهبود محتوا، افزودن پیوندهای داخلی، ترکیب کلمات کلیدی/موضوع/موجودات یا شناسایی راه‌های دیگر برای بهینه‌سازی بیشتر آن باشد.

حذف محتوای قدیمی، قدیمی یا با کیفیت پایین: انواع محتوایی که رتبه خوبی ندارند، ترافیک را تبدیل می کنند یا به شما در دستیابی به اهداف سئو کمک می کنند.

5. نظارت و نگهداری
شما باید بدانید که چه زمانی مشکلی در وب سایت شما پیش می آید یا خراب می شود. نظارت بسیار مهم است.

شما باید بدانید که آیا ترافیک به یک صفحه مهم کاهش می یابد، صفحات کند می شوند، پاسخ نمی دهند یا از فهرست خارج می شوند، کل وب سایت شما آفلاین می شود، لینک ها شکسته می شوند، یا هر تعداد دیگر از مشکلات فاجعه بار دیگر.

6. تجزیه و تحلیل، ارزیابی و گزارش عملکرد
اگر سئو را اندازه نگیرید، نمی توانید آن را بهبود ببخشید. برای اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده در مورد سئو، باید از موارد زیر استفاده کنید:

تجزیه و تحلیل وب سایت: راه اندازی و استفاده از ابزار (حداقل، ابزارهای رایگان مانند Google Analytics، کنسول جستجوی گوگل و ابزار وب مستر بینگ) برای جمع آوری داده های عملکرد.

ابزارها و پلتفرم‌ها: بسیاری از پلتفرم‌ها (یا مجموعه‌ها) «همه در یک» وجود دارند که چندین ابزار را ارائه می‌دهند، اما شما همچنین می‌توانید انتخاب کنید که فقط از ابزارهای انتخابی SEO برای ردیابی عملکرد در کارهای خاص استفاده کنید. یا اگر منابع دارید و هیچ یک از ابزارهای موجود در بازار دقیقاً همان کاری را که می خواهید انجام نمی دهند، می توانید ابزارهای خود را بسازید.

پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید پیشرفت را گزارش دهید. می توانید با استفاده از نرم افزار یا به صورت دستی گزارش ایجاد کنید.

گزارش عملکرد باید داستانی را بیان کند و در فواصل زمانی معنادار انجام شود، معمولاً در مقایسه با دوره های گزارش قبلی (مثلاً سال به سال). این به نوع وب سایت بستگی دارد (معمولاً، این ماهانه، سه ماهه یا برخی بازه های زمانی دیگر خواهد بود)

سئو در حال انجام است
سئو هرگز تمام نمی شود. موتورهای جستجو، رفتار کاربر و رقبای شما همیشه در حال تغییر هستند. وب سایت ها با گذشت زمان تغییر می کنند و جابه جا می شوند (و شکسته می شوند). محتوا کهنه می شود فرآیندهای شما باید بهبود یافته و کارآمدتر شوند.

خط پایانی: همیشه چیزی وجود دارد که می‌توانید آن را کنترل، آزمایش یا بهبود دهید. یا همانطور که بروس کلی بیان کرد: سئو تنها زمانی انجام می شود که گوگل تغییر چیزها را متوقف کند و تمام رقابت شما از بین برود .

چگونه سئو را یاد بگیریم
اکنون که در مورد سئو چیست و چگونه کار می کند بیشتر می دانید - چگونه می توانید بیشتر بیاموزید؟

خواندن (یا، اگر ترجیح می دهید، تماشا یا گوش دادن به) آخرین اخبار سئو، تحقیقات، بهترین شیوه ها و پیشرفت های دیگر باید به یکی از عادت های همیشگی شما تبدیل شود، چه روزانه، چه هفتگی یا ماهانه. همچنین باید برای شرکت در حداقل یک یا دو رویداد در سال سرمایه گذاری کنید.

انتظارات و رفتار جستجوگران دائماً در حال تغییر است، به این معنی که الگوریتم‌ها به طور مداوم در حال تغییر هستند تا همگام باشند. این، در ترکیب با پیشرفت‌های جدید در فناوری (به افزایش انفجاری ChatGPT در اواخر سال 2022 و اضافه شدن ناگهانی هوش مصنوعی مولد به نتایج جستجو در سال 2023 توجه نکنید).

در اینجا چند منبع و نکات قابل اعتماد برای کمک به رشد شما به عنوان یک متخصص سئو وجود دارد.

منابع سئو سایت موتور جستجو
Search Engine Land از سال 2006 SEO را پوشش می دهد. علاوه بر اخبار نوشته شده توسط کارکنان تحریریه ما، Search Engine Land مقالاتی را از گروه متنوعی از کارشناسان موضوعی منتشر می کند که نکات، تاکتیک ها، روندها و تجزیه و تحلیل مفید SEO را ارائه می دهد.

ما مغرضانه هستیم، اما اکیداً به شما پیشنهاد می‌کنیم که برای دریافت خبرنامه ایمیل رایگان Search Engine Land که شامل خلاصه‌ای از آخرین اخبار سئو و بینش هر روز هفته است، ثبت نام کنید .

Search Engine Land همچنین دارای دسته بندی های متعددی در مورد موضوعات اختصاص داده شده به مناطق و پلتفرم های خاص است که ممکن است برای شما مفید باشد:

تمام سئو

بینگ سئو

سئوی محتوا

سئوی تجارت الکترونیک

سئوی سازمانی

گوگل: EEAT

به روز رسانی الگوریتم گوگل

کنسول جستجوی گوگل

ویژگی های جستجوی گوگل

لینک بیلدینگ

سئوی محلی

سئو اخبار

سئو فنی

راهنمای سرزمین موتورهای جستجو برای سئو
(یادداشت سردبیر: ما در حال به روز رسانی این راهنما هستیم، با هدف به روز رسانی کامل فصل ها در سه ماهه اول سال 2024.)

راهنمای سایت موتورهای جستجو برای سئو شما را از اصول بهینه سازی برای جستجو راهنمایی می کند تا بتوانید یک استراتژی قوی برای هدایت ترافیک ارگانیک به وب سایت خود ایجاد کنید.

راهنمای ما این عوامل را عمیق‌تر توضیح می‌دهد و نکات تاکتیکی کارشناسان را در بهینه‌سازی موتورهای جستجو برجسته می‌کند که به وب‌سایت شما کمک می‌کند بازدیدکنندگان بیشتری از جستجوی ارگانیک داشته باشد.

فصل 1: انواع عوامل موفقیت موتور جستجو : اینها عوامل داخلی و خارجی هستند که می توانند بر رتبه بندی جستجوی شما تأثیر بگذارند. ما همچنین به نقاط عمودی در سئو و تاکتیک‌های سمی SEO برای اجتناب از آن نگاه خواهیم کرد.

فصل 2: ​​محتوا و عوامل موفقیت موتور جستجو : برای ایجاد محتوای با کیفیت بالا که موتورهای جستجو و مخاطبان هدف شما را دوست داشته باشند، این عناصر را در ذهن داشته باشید.

فصل 3: معماری سایت و عوامل موفقیت موتور جستجو : بیایید به پشت صحنه برویم و جنبه هایی از سایت شما را بررسی کنیم که دسترسی موتورهای جستجو را آسان می کند و بر تجربه کاربر تأثیر می گذارد.

فصل 4: کد HTML و عوامل موفقیت موتور جستجو : برچسب‌های HTML و داده‌های ساختاریافته به سازماندهی اطلاعات در سایت شما کمک می‌کنند و به موتورهای جستجو کمک می‌کنند تا محتوای شما را درک کنند.

فصل 5: اعتماد، اعتبار، تخصص و رتبه بندی جستجو : نحوه تعامل کاربران شما با سایت شما، و همچنین اعتبار و اعتبار آن، به موتورهای جستجو کمک می کند تا تعیین کنند که آیا ارزش نشان دادن به کاربران را دارد یا خیر.

فصل 6: لینک سازی و رتبه بندی در موتورهای جستجو : چرا بک لینک ها هنوز مهم هستند و چه چیزی در مورد محتوای شما به موتورهای جستجو می گویند.

فصل 7: شخصی‌سازی و رتبه‌بندی موتورهای جستجو : اینها عناصر خاص کاربر مانند مکان و هدف هستند که می‌توانند بر نتایجی که کاربران می‌بینند تأثیر بگذارند.

فصل 8: سموم و جریمه های هرزنامه موتورهای جستجو : مراقب «میانبرهای» SEO باشید. گرفتار شدن با استفاده از این تاکتیک ها به طور بالقوه می تواند منجر به جریمه اقدام دستی شود یا حتی سایت شما را از فهرست جستجو حذف کند.

فصل 9: عمودهای در حال ظهور در جستجو : جستجوی صوتی، محلی، تصویری و ویدیویی راه‌های جدیدی را برای کاربران برای یافتن آنچه به دنبال آن هستند نشان می‌دهد. در حالی که هر کدام فرصت‌های متفاوتی را برای برندها فراهم می‌کنند، اما همچنان بر اساس اصول بنیادی سئو هستند.

منابع سئو گوگل

ضروریات جستجوی گوگل : در این راهنما، گوگل الزامات فنی، سیاست های هرزنامه و بهترین شیوه های کلیدی را مورد بحث قرار می دهد.

راهنمای شروع سئو : مروری بر اصول اولیه سئو، بر اساس بهترین شیوه های گوگل.

دستورالعمل‌های ارزیابی کیفیت جستجو : این سند توضیح می‌دهد که چگونه Google به ارزیابی‌کنندگان انسانی دستور می‌دهد تا کیفیت نتایج جستجوی خود را با بررسی تجربه، تخصص، اعتبار و قابل اعتماد بودن محتوا و وب‌سایت‌ها ارزیابی کنند.

مهارت های SEO خود را توسعه دهید
یکی از بهترین راه ها برای یادگیری سئو، آزمایش است. تجربه عملی یکی از بهترین راه‌ها برای پیشرفت مهارت‌ها و تعمیق دانش سئو است.

وب سایت های خود را بسازید - و آنها را در مورد موضوعاتی بسازید که به آنها علاقه دارید. تاکتیک ها و تکنیک های مختلف را امتحان کنید. ببینید چه چیزی کار می کند و چه چیزی کار نمی کند.

سئو به مهارت های زیادی نیاز دارد. در 13 مهارت ضروری سئو که برای موفقیت به آن ها نیاز دارید، عمیق تر به برخی از آن ها بپردازید .

یکی دیگر از راه های پیشرفت شغلی، شرکت در یک کنفرانس جستجو است. تیم Search Engine Land مجموعه کنفرانس های Search Marketing Expo (SMX) را برنامه ریزی می کند که دارای یک مسیر اختصاصی SEO است که به جنبه های مختلف سئو می پردازد و برخی از سخنرانان و ارائه های عالی را ارائه می دهد. SMX Advanced در ژوئن و SMX Next در نوامبر برگزار می شود.

فراتر از آن، چندین گزینه دیگر (رایگان و پولی) برای یادگیری سئو وجود دارد:

وب سایت ها، وبلاگ ها و نشریات.

کتاب و کتاب الکترونیکی.

فیلم های.

پادکست ها

وبینارها

کنفرانس ها، رویدادها و جلسات.

دوره های آموزشی.

برنامه های آموزشی و صدور گواهینامه.

گروه ها (به عنوان مثال، رسانه های اجتماعی، Slack).

خبرنامه ها

دنبال کردن کارشناسان در شبکه های اجتماعی

انجمن ها

فقط مراقب باش. در حالی که منابع قابل اعتماد زیادی وجود دارد، شما (یا مشتریانتان) در برخی مواقع اطلاعات قدیمی یا اشتباه SEO را کشف خواهید کرد.

خط آخر: هیچ حقیقت «جهانی» یا راز بزرگی برای سئو وجود ندارد. حقیقت این است که شما باید در تمام مراحل سئو کار کنید تا دید، کلیک‌ها، ترافیک، اعتبار، تبدیل‌ها، فروش و درآمد خود را افزایش دهید.

این راهنما توسط دنی گودوین ، مدیر مدیر سایت موتور جستجو Land & SMX نوشته شده است . گودوین با بیش از یک دهه تجربه در صنعت بازاریابی جستجو، اخبار فوری را گزارش می دهد و در مورد همه چیزهای سئو تحلیل و تفسیر ارائه می دهد.

جدید در زمین موتورهای جستجو

Google Ads Editor نسخه 2.6 با 8 ویژگی جدید راه اندازی شد

Google به نگرانی‌های مربوط به حذف کوکی‌های شخص ثالث رسیدگی می‌کند: «زمان حرکت فرا رسیده است»

Google Ads به طور خودکار شروع به توقف موقت گروه های تبلیغاتی با فعالیت کم می کند

TikTok مجموعه‌های گردآوری روندهای ماهانه، از جمله نکات محتوا را راه‌اندازی می‌کند

جدیدترین مشاغل در بازاریابی جستجو



https://searchengineland.com/guide/what-is-seo

3-بهینه سازی موتور جستجو

بازارهای بین المللی

تکنیک های بهینه سازی به شدت با موتورهای جستجوی غالب در بازار هدف تنظیم شده است. سهم بازار موتورهای جستجو از بازاری به بازار دیگر متفاوت است، مانند رقابت. در سال 2003، دنی سالیوان اظهار داشت که گوگل حدود 75 درصد از کل جستجوها را نمایندگی می کند. [ 65] در بازارهای خارج از ایالات متحده، سهم گوگل اغلب بیشتر است، و گوگل از سال 2007 به عنوان موتور جستجوی غالب در سراسر جهان باقی مانده است . [67] در حالی که در آن زمان صدها شرکت SEO در ایالات متحده وجود داشت، تنها حدود پنج شرکت در آلمان وجود داشت. [67] تا ژوئن 2008، سهم بازار گوگل در بریتانیا نزدیک به 90 درصد بود . [68] این سهم بازار در تعدادی از کشورها به دست آمده است.

از سال 2009، تنها چند بازار بزرگ وجود دارد که گوگل موتور جستجوی پیشرو در آنها نیست. در بیشتر موارد، زمانی که گوگل در بازار معینی پیشرو نیست، از یک بازیکن محلی عقب است. شاخص ترین بازارهای نمونه عبارتند از چین، ژاپن، کره جنوبی، روسیه و جمهوری چک که به ترتیب بایدو ، یاهو! ژاپن ، ناور ، یاندکس و سزنم رهبران بازار هستند.

بهینه سازی موفقیت آمیز جستجو برای بازارهای بین المللی ممکن است به ترجمه حرفه ای صفحات وب، ثبت نام دامنه با دامنه سطح بالا در بازار هدف و میزبانی وب که یک آدرس IP محلی ارائه می دهد نیاز داشته باشد . در غیر این صورت، عناصر اساسی بهینه سازی جستجو، صرف نظر از زبان، اساساً یکسان هستند. [67]

سوابق قانونی

در 17 اکتبر 2002، SearchKing در دادگاه منطقه ای ایالات متحده ، ناحیه غربی اوکلاهاما، علیه موتور جستجوی Google شکایت کرد . ادعای SearchKing این بود که تاکتیک‌های Google برای جلوگیری از spamdexing یک تداخل بد در روابط قراردادی است. در 27 مه 2003، دادگاه با درخواست Google برای رد شکایت موافقت کرد، زیرا SearchKing "در بیان ادعایی که ممکن است بر اساس آن تخفیف اعطا شود، کوتاهی کرد." [69] [70]

در مارس 2006، KinderStart علیه گوگل به دلیل رتبه بندی موتورهای جستجو شکایت کرد. وب سایت KinderStart قبل از شکایت از فهرست گوگل حذف شد و میزان بازدید از سایت تا 70 درصد کاهش یافت. در 16 مارس 2007، دادگاه منطقه ای ایالات متحده برای ناحیه شمالی کالیفرنیا ( بخش سن خوزه ) شکایت KinderStart را بدون اجازه اصلاح رد کرد و تا حدی با درخواست Google برای تحریم قانون 11 علیه وکیل KinderStart موافقت کرد و او را ملزم به پرداخت بخشی از حقوق قانونی Google کرد. هزینه ها [71] [72]

همچنین ببینید

• شبکه وبلاگ
• بک لینک دادن رقبا
• لیست موتورهای جستجو
• بازاریابی موتورهای جستجو
• بی طرفی جستجو ، برعکس دستکاری جستجو
• قصد کاربر
• ارتقاء وب سایت

منابع

1. ^ "SEO – بهینه سازی موتورهای جستجو" . وبوپدیا . 19 دسامبر 2001. بایگانی شده از نسخه اصلی در 9 مه 2019 . بازبینی شده در 9 مه 2019 .
2. ↑ جیوملکیس، دیمیتریوس؛ Veglis, Andreas (2 آوریل 2016). "بررسی عوامل بهینه سازی موتورهای جستجو در وب سایت های رسانه ای: مورد یونان" . روزنامه نگاری دیجیتال . 4 (3): 379-400. doi : 10.1080/21670811.2015.1046992 . ISSN 2167-0811 . S2CID 166902013 . بایگانی شده از نسخه اصلی در 30 اکتبر 2022 . بازبینی شده در 30 اکتبر 2022 .
3. ^ بیل، جوران؛ گیپ، بلا; وایلد، اریک (2010). "بهینه سازی موتورهای جستجوی آکادمیک (ASEO): بهینه سازی ادبیات علمی برای Google Scholar and Co" (PDF) . مجله انتشارات علمی. صص 176-190. بایگانی شده از نسخه اصلی (PDF) در 18 نوامبر 2017 . بازیابی شده در 18 آوریل 2010 .
4. ^ Ortiz-Cordova، A. and Jansen، BJ (2012) طبقه بندی پرسش های جستجوی وب به منظور شناسایی مشتریان با درآمد بالا . بایگانی‌شده در 4 مارس 2016، در Wayback Machine . مجله انجمن علوم و فناوری اطلاعات آمریکا. 63 (7)، 1426 - 1441.
5. ↑ برایان پینکرتون. "پیدا کردن آنچه مردم می خواهند: تجربیات با WebCrawler" (PDF) . دومین کنفرانس بین المللی WWW شیکاگو، ایالات متحده آمریکا، 17 تا 20 اکتبر 1994. بایگانی شده (PDF) از نسخه اصلی در 8 مه 2007 . بازیابی شده در 7 مه 2007 .
6. ^ "معرفی بهینه سازی موتورهای جستجو | دیده بان موتورهای جستجو" . searchenginewatch.com _ 12 مارس 2007. بایگانی شده از نسخه اصلی در 9 اکتبر 2020 . بازیابی شده در 7 اکتبر 2020 .
7. ↑ دنی سالیوان (14 ژوئن 2004). "چه کسی اصطلاح "بهینه سازی موتور جستجو" را اختراع کرد؟" . ساعت موتور جستجو بایگانی شده از نسخه اصلی در 23 آوریل 2010 . بازیابی شده در 14 مه 2007 .به رشته گروه‌های Google بایگانی شده در 17 ژوئن 2013، در Wayback Machine مراجعه کنید .
8. ↑ «چالش باز است» ، مغز در مقابل رایانه ، جهان علمی، صفحات 189–211، 17 نوامبر 2020، doi : 10.1142/9789811225017_0009 ، ISBN 978-981-12-2500-0، S2CID 243130517 ، بایگانی شده از نسخه اصلی در 14 اوت 2022 ، بازیابی شده در 20 سپتامبر 2021
9. ↑ پرینگل، جی.، آلیسون، ال. و دوو، دی (آوریل 1998). "کوکنار بلند در میان صفحات وب چیست؟" . Proc. 7th Int. کنفرانس جهانی وب. بایگانی شده از نسخه اصلی در 27 آوریل 2007 . بازیابی شده در 8 مه 2007 .
10. ↑ Laurie J. Flynn (11 نوامبر 1996). "ناامیدانه به دنبال موج سواران" . نیویورک تایمز . بایگانی شده از نسخه اصلی در 30 اکتبر 2007 . بازیابی شده در 9 مه 2007 .
11. ↑ جیسون دمرز (۲۰ ژانویه ۲۰۱۶). "آیا تراکم کلمات کلیدی هنوز برای سئو مهم است" . فوربس _ بایگانی شده از نسخه اصلی در 16 آگوست 2016 . بازبینی شده در 15 اوت 2016 .
12. ↑ دیوید کسمودل (۲۲ سپتامبر ۲۰۰۵). "سایت ها پس از تلاش برای "بهینه سازی" رتبه بندی توسط موتورهای جستجو حذف می شوند . مجله ی وال استریت . بایگانی‌شده از نسخه اصلی در ۴ اوت ۲۰۲۰ . بازیابی شده در 30 جولای 2008 .
13. ↑ آدام ال. پننبرگ (8 سپتامبر 2005). "نمایش حقوقی در بخش های جستجو" . مجله سیمی . بایگانی شده از نسخه اصلی در 4 مارس 2016 . بازبینی شده در ۱۱ اوت ۲۰۱۶ .
14. ↑ مت کاتز (۲ فوریه ۲۰۰۶). "تأیید پنالتی" . mattcutts.com/blog. بایگانی شده از نسخه اصلی در 26 ژوئن 2012 . بازیابی شده در 9 مه 2007 .
15. ^پرش به بالا:a b "دستورالعمل های گوگل در طراحی سایت". بایگانی شدهاز نسخه اصلی در 9 ژانویه 2009. بازیابی شده در 18 آوریل 2007.
16. ^پرش به بالا:a b "دستورالعمل های وب مستر بینگ". bing.com بایگانی شدهاز نسخه اصلی در 9 سپتامبر 2014. بازبینی شده در 11 سپتامبر 2014.
17. ↑ «نقشه‌های سایت» . بایگانی‌شده از نسخه اصلی در ۲۲ ژوئن ۲۰۲۳ . بازیابی شده در 4 جولای 2012 .
18. ^ "«با داده ها: برای مصرف کنندگان، موبایل اینترنت است» استارتاپ گریند گوگل برای کارآفرینان 20 سپتامبر 2015. بایگانی شده از نسخه اصلی در 6 ژانویه 2016. بازیابی شده در 8 ژانویه 2016 .
19. ↑ برین، سرگی و پیج، لری (1998). "آناتومی یک موتور جستجوی وب فرامتنی در مقیاس بزرگ" . مجموعه مقالات هفتمین کنفرانس بین المللی وب جهانی. صص 107-117. بایگانی شده از نسخه اصلی در 10 اکتبر 2006 . بازیابی شده در 8 مه 2007 .
20. ↑ «ممکن است بنیانگذاران گوگل نام بیل گیتس را به رسمیت نشناسند، اما به آنها زمان بدهید: گوگل تقریباً به اندازه مایکروسافت وجود نداشته است» . 15 اکتبر 2008. بایگانی شده از نسخه اصلی در 31 مه 2014 . بازبینی شده در 30 مه 2014 .
21. ↑ تامپسون، بیل (19 دسامبر 2003). "آیا گوگل برای شما خوب است؟" . اخبار بی بی سی . بایگانی شده از نسخه اصلی در 25 ژانویه 2009 . بازبینی شده در 16 مه 2007 .
22. ↑ Zoltan Gyongyi & Hector Garcia-Molina (2005). "پیوند پیوندهای هرزنامه" (PDF) . مجموعه مقالات سی و یکمین کنفرانس VLDB، تروندهایم، نروژ. بایگانی شده (PDF) از نسخه اصلی در 12 ژوئن 2007 . بازیابی شده در 9 مه 2007 .
23. ↑ هانسل، سائول (3 ژوئن 2007). "Google به اصلاح موتور جستجوی خود ادامه می دهد" . نیویورک تایمز . بایگانی شده از نسخه اصلی در 10 نوامبر 2017 . بازیابی شده در 6 ژوئن 2007 .
24. ↑ سالیوان، دنی (29 سپتامبر 2005). "مجموعه عوامل رتبه بندی جستجو" . ساعت موتور جستجو بایگانی شده از نسخه اصلی در 28 مه 2007 . بازیابی شده در 8 مه 2007 .
25. ↑ کریستین چرچیل (۲۳ نوامبر ۲۰۰۵). "درک اختراعات موتورهای جستجو" . ساعت موتور جستجو بایگانی شده از نسخه اصلی در 7 فوریه 2007 . بازیابی شده در 8 مه 2007 .
26. ↑ «جستجوی شخصی‌شده Google از آزمایشگاه‌های Google خارج می‌شود» . searchenginewatch.com _ دیده بان موتور جستجو بایگانی شده از نسخه اصلی در 25 ژانویه 2009 . بازیابی شده در 5 سپتامبر 2009 .
27. ↑ «۸ چیزی که درباره رتبه صفحه گوگل یاد گرفتیم» . www.searchenginejournal.com. 25 اکتبر 2007. بایگانی شده از نسخه اصلی در 19 اوت 2009 . بازیابی شده در 17 اوت 2009 .
28. ↑ «مجسمه‌سازی رتبه صفحه» . مت کاتز. بایگانی شده از نسخه اصلی در 6 ژانویه 2010 . بازیابی شده در 12 ژانویه 2010 .
29. ↑ «Google «سازگاری به عقب» را در مسدود کردن پیوندهای پولی و مجسمه‌سازی رتبه صفحه از دست می‌دهد» . searchengineland.com. 3 ژوئن 2009. بایگانی شده از نسخه اصلی در 14 آگوست 2009 . بازیابی شده در 17 اوت 2009 .
30. ↑ «جستجوی شخصی برای همه» . بایگانی شده از نسخه اصلی در 8 دسامبر 2009 . بازیابی شده در 14 دسامبر 2009 .
31. ↑ «شاخص جستجوی جدید ما: کافئین» . گوگل: وبلاگ رسمی بایگانی شده از نسخه اصلی در 18 ژوئن 2010 . بازبینی شده در 10 مه 2014 .
32. ↑ «ارتباط با وب بی‌درنگ ملاقات می‌کند» . وبلاگ گوگل بایگانی شده از نسخه اصلی در ۷ آوریل ۲۰۱۹ . بازیابی شده در 4 ژانویه 2010 .
33. ↑ «به‌روزرسانی‌های کیفیت جستجوی Google» . وبلاگ گوگل بایگانی‌شده از نسخه اصلی در ۲۳ آوریل ۲۰۲۲ . بازیابی شده در 21 مارس 2012 .
34. ↑ «آنچه باید درباره به‌روزرسانی پنگوئن Google بدانید» . Inc.com _ 20 ژوئن 2012. بایگانی شده از نسخه اصلی در 20 دسامبر 2012 . بازیابی شده در 6 دسامبر 2012 .
35. ↑ «گوگل می‌گوید «گوگل پنگوئن بیشتر به منبع پیوند شما نگاه می‌کند» . زمین موتور جستجو 10 اکتبر 2016. بایگانی شده از نسخه اصلی در 21 آوریل 2017 . بازبینی شده در 20 آوریل 2017 .
36. ↑ «سؤالات متداول: همه چیز درباره الگوریتم «مرغ مگس خوار» جدید گوگل» . www.searchengineland.com . 26 سپتامبر 2013. بایگانی شده از نسخه اصلی در 23 دسامبر 2018 . بازبینی شده در 17 مارس 2018 .
37. ^ "درک جستجوها بهتر از همیشه" . گوگل . 25 اکتبر 2019. بایگانی شده از نسخه اصلی در 27 ژانویه 2021 . بازبینی شده در 12 مه 2020 .
38. ↑ «ارسال به فهرست‌ها: Yahoo & The Open Directory» . ساعت موتور جستجو 12 مارس 2007. بایگانی شده از نسخه اصلی در 19 مه 2007 . بازیابی شده در 15 مه 2007 .
39. ^ "فایل نقشه سایت چیست و چرا باید آن را داشته باشم؟" . بایگانی شده از نسخه اصلی در 1 ژوئیه 2007 . بازیابی شده در 19 مارس 2007 .
40. ^ "Search Console - Crawl URL" . بایگانی‌شده از نسخه اصلی در ۱۴ اوت ۲۰۲۲ . بازبینی شده در 18 دسامبر 2015 .
41. ↑ سالیوان، دنی (12 مارس 2007). «ارسال به خزنده‌های جستجو: Google، Yahoo، Ask و جستجوی زنده مایکروسافت» . ساعت موتور جستجو بایگانی شده از نسخه اصلی در 10 مه 2007 . بازیابی شده در 15 مه 2007 .
42. ^ چو، جی. گارسیا-مولینا، اچ. پیج، ال (1998). "خزیدن کارآمد از طریق سفارش URL" . هفتمین کنفرانس بین المللی وب جهانی . بریزبن، استرالیا: Stanford InfoLab Publication Server. بایگانی شده از نسخه اصلی در ۱۴ ژوئیه ۲۰۱۹ . بازیابی شده در 9 مه 2007 .
43. ↑ «فهرست اول موبایل» . بایگانی شده از نسخه اصلی در 22 فوریه 2019 . بازبینی شده در 19 مارس 2018 .
44. ↑ Phan, Doantam (4 نوامبر 2016). "نمایه سازی اول موبایل" . وبلاگ رسمی وب مستر گوگل . بایگانی شده از نسخه اصلی در 22 فوریه 2019 . بازبینی شده در 16 ژانویه 2019 .
45. ↑ «Googlebot همیشه سبز جدید» . وبلاگ رسمی وب مستر گوگل . بایگانی‌شده از نسخه اصلی در ۶ نوامبر ۲۰۲۰ . بازیابی شده در 2 مارس 2020 .
46. ^ "به روز رسانی عامل کاربر Googlebot" . وبلاگ رسمی وب مستر گوگل . بایگانی‌شده از نسخه اصلی در ۲ مارس ۲۰۲۰ . بازیابی شده در 2 مارس 2020 .
47. ↑ "روزنامه آموک! نیویورک تایمز به گوگل هرزنامه می فرستد؟ LA Times ربودن Cars.com؟" . زمین موتور جستجو 8 مه 2007. بایگانی شده از نسخه اصلی در 26 دسامبر 2008 . بازیابی شده در 9 مه 2007 .
48. ↑ جیل کوچر براون (24 فوریه 2020). "Google دستورالعمل Nofollow را کاهش می دهد. حالا چه؟" . تجارت الکترونیک عملی بایگانی‌شده از نسخه اصلی در ۲۵ ژانویه ۲۰۲۱ . بازیابی شده در 11 فوریه 2021 .
49. ^پرش به بالا:a b c Morey, Sean (2008). نویسنده دیجیتال. پرس سر چشمه. صص 171-187.
50. ↑ «بینگ – مشارکت برای کمک به حل مشکلات محتوای تکراری – وبلاگ مدیر وب – انجمن بینگ» . www.bing.com. 12 فوریه 2009. بایگانی شده از نسخه اصلی در 7 ژوئن 2014 . بازیابی شده در 30 اکتبر 2009 .
51. ^ اندرو گودمن. "نمایش موتور جستجو: کلاه سیاه در مقابل کلاه سفید در SES" . SearchEngineWatch. بایگانی شده از نسخه اصلی در 22 فوریه 2007 . بازیابی شده در 9 مه 2007 .
52. ↑ Jill Whalen (16 نوامبر 2004). "بهینه سازی موتور جستجو کلاه سیاه/کلاه سفید" . searchengineguide.com. بایگانی شده از نسخه اصلی در 17 نوامبر 2004 . بازیابی شده در 9 مه 2007 .
53. ^ "سئو چیست؟ آیا گوگل همکاری با شرکت هایی را توصیه می کند که سایت من را برای گوگل دوست داشتنی کنند؟" . بایگانی شده از نسخه اصلی در 16 آوریل 2006 . بازیابی شده در 18 آوریل 2007 .
54. ↑ اندی هاگانز (8 نوامبر 2005). "دسترسی بالا بهینه سازی موتور جستجو موثر است" . یک لیست جدا بایگانی شده از نسخه اصلی در 4 مه 2007 . بازیابی شده در 9 مه 2007 .
55. ↑ مت کاتز (4 فوریه 2006). "افزایش در وب هرزنامه بین المللی" . mattcutts.com/blog. بایگانی شده از نسخه اصلی در 29 ژوئن 2012 . بازیابی شده در 9 مه 2007 .
56. ↑ مت کاتز (7 فوریه 2006). "درج مجدد اخیر" . mattcutts.com/blog. بایگانی شده از نسخه اصلی در 22 مه 2007 . بازیابی شده در 9 مه 2007 .
57. ↑ تاپان، پاندا (2013). "بازاریابی موتورهای جستجو: آیا فرآیند کشف دانش به خرده فروشان آنلاین کمک می کند؟". IUP Journal of Knowledge Management . 11 (3): 56-66. ProQuest 1430517207 .
58. ↑ Melissa Burdon (13 مارس 2007). "نبرد بین بهینه سازی موتورهای جستجو و تبدیل: چه کسی برنده است؟" . Grok.com. بایگانی شده از نسخه اصلی در 15 مارس 2008 . بازبینی شده در 10 آوریل 2017 .
59. ↑ «نکات سئو و استراتژی های بازاریابی» . بایگانی شده از نسخه اصلی در 30 اکتبر 2022 . بازبینی شده در 30 اکتبر 2022 .
60. ^ "«دستورالعمل‌های ارزیابی کیفیت جستجو» چگونه جستجو در ۱۲ نوامبر ۲۰۱۵ کار می‌کند» (PDF) . بایگانی‌شده (PDF) از نسخه اصلی در ۲۹ مارس ۲۰۱۹. بازیابی شده در ۱۱ ژانویه ۲۰۱۶ .
61. ↑ تیتکام، جیمز (نوامبر ۲۰۱۶). "استفاده از وب موبایل برای اولین بار از دسکتاپ پیشی گرفت" . تلگراف _ بایگانی شده از نسخه اصلی در 10 ژانویه 2022 . بازبینی شده در 17 مارس 2018 .
62. ↑ اندی گرینبرگ (30 آوریل 2007). "محکوم به جهنم گوگل" . فوربس _ بایگانی شده از نسخه اصلی در 2 می 2007 . بازیابی شده در 9 مه 2007 .
63. ↑ مت مک گی (۲۱ سپتامبر ۲۰۱۱). "شهادت اشمیت نشان می دهد که گوگل چگونه تغییرات الگوریتم را آزمایش می کند . " بایگانی شده از نسخه اصلی در 17 ژانویه 2012 . بازیابی شده در 4 ژانویه 2012 .
64. ↑ یاکوب نیلسن (9 ژانویه 2006). "موتورهای جستجو به عنوان زالو در وب" . useit.com. بایگانی شده از نسخه اصلی در 25 اوت 2012 . بازیابی شده در 14 مه 2007 .
65. ↑ گراهام، جفرسون (26 اوت 2003). "موتور جستجویی که می تواند" . USA Today . بایگانی شده از نسخه اصلی در 17 مه 2007 . بازیابی شده در 15 مه 2007 .
66. ↑ گرگ جاربو (۲۲ فوریه ۲۰۰۷). "آمار نشان می دهد که گوگل بر چشم انداز جستجوی بین المللی تسلط دارد" . ساعت موتور جستجو بایگانی شده از نسخه اصلی در 23 مه 2011 . بازیابی شده در 15 مه 2007 .
67. ^پرش به بالا: مایک گرهان ( 3 آوریل 2006). "بهینه سازی موتورهای جستجو برای اروپا". کلیک. بایگانی شدهاز نسخه اصلی در 6 نوامبر 2010. بازیابی شده در 14 مه 2007.
68. ↑ جک شوفیلد (10 ژوئن 2008). «Google UK به 90 درصد از سهم بازار نزدیک شد» . نگهبان . لندن. بایگانی شده از نسخه اصلی در 17 دسامبر 2013 . بازیابی شده در 10 ژوئن 2008 .
69. ↑ «Search King, Inc. v. Google Technology, Inc., CIV-02-1457-M» (PDF) . docstoc.com 27 مه 2003. بایگانی شده از نسخه اصلی در 27 می 2008 . بازیابی شده در 23 مه 2008 .
70. ↑ استفانی اولسن (30 مه 2003). "قاضی شکایت علیه گوگل را رد کرد" . CNET . بایگانی شده از نسخه اصلی در 1 دسامبر 2010 . بازیابی شده در 10 می 2007 .
71. ↑ «وبلاگ قانون فناوری و بازاریابی: KinderStart در مقابل Google رد شد—با تحریم‌ها علیه مشاوره KinderStart» . blog.ericgoldman.org. 20 مارس 2007. بایگانی شده از نسخه اصلی در 11 می 2008 . بازبینی شده در 23 ژوئن 2008 .
72. ↑ «وبلاگ قانون فناوری و بازاریابی: Google Sued Over Rankings—KinderStart.com v. Google» . blog.ericgoldman.org. بایگانی شده از نسخه اصلی در 22 ژوئن 2008 . بازبینی شده در 23 ژوئن 2008 .

لینک های خارجی

به این مقاله گوش کنید ( 22 دقیقه )

مدت زمان: 21 دقیقه و 41 ثانیه.21:41

این فایل صوتی از بازبینی این مقاله در تاریخ 20 مه 2008 ایجاد شده است و ویرایش های بعدی را منعکس نمی کند.

( کمک صوتی · مقالات بیشتر گفتاری )

• دستورالعمل های وب مستر از طرف گوگل
• دستورالعمل‌های ارزیابی کیفیت جستجوی Google (PDF)
• منابع وب مستر از یاهو!
• دستورالعمل های وب مستر از مایکروسافت بینگ
• رازهای کوچک کثیف جستجو در نیویورک تایمز (12 فوریه 2011)

پنهان شدن

• v
• تی
• ه

بهینه سازی موتور جستجو

استانداردهای حذف

• استاندارد حذف ربات ها
• عنصر متا
• nofollow

موضوعات بازاریابی

• تبلیغات آنلاین
• بازاریابی ایمیلی
• نمایش تبلیغات
• تجزیه و تحلیل وب

بازاریابی جستجو

• بازاریابی موتورهای جستجو
• بهینه سازی رسانه های اجتماعی
• مدیریت هویت آنلاین
• گنجاندن پولی
• پرداخت برای هر کلیک
• بمب گوگل

هرزنامه موتور جستجو

• Spamdexing
• خراش دادن وب
• سایت اسکراپر
• مزرعه پیوند
• لینک بیلدینگ

ربط دادن

• بک لینک
• لینک بیلدینگ
• تبادل لینک
• پیوند ارگانیک

مردم

• دنی سالیوان
• مت کاتز
• بری شوارتز

دیگر

• هدف گذاری جغرافیایی
• موتور جستجوی انسان
• کلمات را متوقف کنید
• مزرعه محتوا

پایگاه های کنترل مرجع : ملی

• آلمان
• ژاپن
• لهستان

دسته بندی ها :

• بهینه سازی موتور جستجو
• بازاریابی دیجیتال
• تجزیه و تحلیل وب
• اصطلاحات اینترنتی
• تبلیغات آنلاین
• ارتباطات تبلیغاتی و بازاریابی

https://en.wikipedia.org/wiki/Search_engine_optimization

2-بهینه سازی موتور جستجو

ارتباط با گوگل

در سال 1998، دو دانشجوی فارغ التحصیل دانشگاه استنفورد ، لری پیج و سرگئی برین ، «Backrub» را توسعه دادند، یک موتور جستجو که بر یک الگوریتم ریاضی برای رتبه‌بندی برجستگی صفحات وب متکی بود. عدد محاسبه شده توسط الگوریتم، PageRank ، تابعی از کمیت و قدرت پیوندهای ورودی است . [19] PageRank این احتمال را تخمین می زند که یک کاربر وب که به طور تصادفی در وب گشت و گذار می کند و پیوندها را از یک صفحه به صفحه دیگر دنبال می کند، به صفحه معینی برسد. در واقع، این بدان معنی است که برخی از پیوندها قوی تر از سایرین هستند، زیرا به احتمال زیاد یک وب گرد تصادفی به صفحه رتبه بالاتری می رسد.

پیج و برین گوگل را در سال 1998 تأسیس کردند. [20] گوگل در میان تعداد فزاینده ای از کاربران اینترنت که از طراحی ساده آن خوششان می آمد، طرفداران وفاداری را جذب کرد . [21] عوامل خارج از صفحه (مانند رتبه صفحه و تجزیه و تحلیل هایپرلینک) و همچنین عوامل درون صفحه (مانند فراوانی کلمات کلیدی، متا تگ ها ، عنوان ها، پیوندها و ساختار سایت) در نظر گرفته شدند تا Google را قادر سازد از نوع دستکاری مشاهده شده جلوگیری کند. در موتورهای جستجویی که فقط فاکتورهای روی صفحه را برای رتبه بندی خود در نظر می گیرند. اگرچه بازی رتبه‌بندی دشوارتر بود ، اما مدیران وب‌سایت‌ها قبلاً ابزارها و طرح‌هایی برای ایجاد پیوند برای تأثیرگذاری بر موتور جستجوی Inktomi ایجاد کرده بودند ، و این روش‌ها به طور مشابه برای رتبه‌بندی صفحه بازی نیز قابل استفاده بودند. بسیاری از سایت‌ها بر تبادل، خرید و فروش لینک‌ها، اغلب در مقیاس وسیع، تمرکز می‌کنند. برخی از این طرح‌ها، یا مزرعه‌های پیوند ، شامل ایجاد هزاران سایت با هدف صرفاً ارسال هرزنامه لینک می‌شوند . [22]

تا سال 2004، موتورهای جستجو طیف گسترده ای از عوامل نامعلوم را در الگوریتم های رتبه بندی خود گنجانده بودند تا تأثیر دستکاری پیوندها را کاهش دهند. [23] موتورهای جستجوی پیشرو، گوگل، بینگ و یاهو ، الگوریتم هایی را که برای رتبه بندی صفحات استفاده می کنند، فاش نمی کنند. برخی از متخصصان سئو رویکردهای مختلف برای بهینه سازی موتورهای جستجو را مطالعه کرده اند و نظرات شخصی خود را به اشتراک گذاشته اند. [24] پتنت های مربوط به موتورهای جستجو می توانند اطلاعاتی را برای درک بهتر موتورهای جستجو ارائه دهند. [25] در سال 2005، گوگل شروع به شخصی سازی نتایج جستجو برای هر کاربر کرد. بسته به سابقه جستجوهای قبلی، گوگل نتایجی را برای کاربرانی که وارد سیستم شده بودند ایجاد کرد. [26]

در سال 2007، گوگل کمپینی را علیه لینک های پولی که رتبه صفحه را انتقال می دهند، اعلام کرد. [27] در 15 ژوئن 2009، گوگل فاش کرد که اقداماتی را برای کاهش اثرات پیکربندی رتبه صفحه با استفاده از ویژگی nofollow روی پیوندها انجام داده است. Matt Cutts ، مهندس نرم‌افزار معروف گوگل، اعلام کرد که Google Bot دیگر با لینک‌های بدون دنبال کردن به‌همان شکل رفتار نمی‌کند تا از استفاده ارائه‌دهندگان خدمات سئو برای جلوگیری از استفاده از nofollow برای مجسمه‌سازی PageRank جلوگیری کند. [28] در نتیجه این تغییر، استفاده از nofollow منجر به تبخیر رتبه صفحه شد. به منظور اجتناب از موارد فوق، مهندسان سئو تکنیک‌های جایگزینی را توسعه دادند که برچسب‌های nofollowed را با جاوا اسکریپت مبهم جایگزین می‌کنند و بنابراین اجازه مجسمه‌سازی رتبه صفحه را می‌دهند. علاوه بر این، چندین راه حل پیشنهاد شده است که شامل استفاده از iframes ، فلش و جاوا اسکریپت است. [29]

در دسامبر 2009، گوگل اعلام کرد که از تاریخچه جستجوی وب همه کاربران خود برای پر کردن نتایج جستجو استفاده خواهد کرد. [30] در 8 ژوئن 2010 یک سیستم نمایه سازی وب جدید به نام Google Caffeine اعلام شد. Google Caffeine که به کاربران اجازه می‌دهد نتایج اخبار، پست‌های انجمن و سایر محتواها را خیلی زودتر از قبل پیدا کنند، تغییری در روشی بود که Google فهرست خود را به‌روزرسانی می‌کرد تا همه چیز را سریع‌تر از قبل در Google نشان دهد. به گفته کری گریمز، مهندس نرم‌افزاری که کافئین را برای گوگل اعلام کرد، «کافئین 50 درصد نتایج تازه‌تری نسبت به فهرست قبلی ما برای جستجوهای وب ارائه می‌دهد...» [ 31] Google Instant ، جستجوی بلادرنگ، در اواخر سال 2010 معرفی شد. تلاشی برای به موقع و مرتبط کردن نتایج جستجو. از لحاظ تاریخی، مدیران سایت ماه ها یا حتی سال ها را صرف بهینه سازی یک وب سایت برای افزایش رتبه بندی جستجو کرده اند. با رشد محبوبیت سایت‌ها و وبلاگ‌ها در رسانه‌های اجتماعی، موتورهای پیشرو تغییراتی در الگوریتم‌های خود ایجاد کردند تا به محتوای تازه اجازه دهند به سرعت در نتایج جستجو رتبه‌بندی شوند. [32]

در فوریه 2011، گوگل به روز رسانی پاندا را اعلام کرد که وب سایت های حاوی محتوای کپی شده از سایر وب سایت ها و منابع را جریمه می کند. از لحاظ تاریخی وب سایت ها محتوا را از یکدیگر کپی کرده اند و با درگیر شدن در این عمل در رتبه بندی موتورهای جستجو سود می برند. با این حال، گوگل سیستم جدیدی را پیاده سازی کرد که سایت هایی را که محتوای منحصر به فرد نیستند مجازات می کند. [33] Google Penguin در سال 2012 تلاش کرد وب سایت هایی را که از تکنیک های دستکاری برای بهبود رتبه خود در موتور جستجو استفاده می کردند، جریمه کند. [34] اگرچه Google Penguin به عنوان الگوریتمی با هدف مبارزه با هرزنامه‌های وب معرفی شده است، اما با سنجش کیفیت سایت‌هایی که پیوندها از آن‌ها می‌آیند، واقعاً بر پیوندهای هرزنامه [35] تمرکز می‌کند. به روز رسانی مرغ مگس خوار Google در سال 2013 یک تغییر الگوریتم طراحی شده برای بهبود پردازش زبان طبیعی گوگل و درک معنایی صفحات وب را نشان داد. سیستم پردازش زبان مرغ مگس خوار تحت اصطلاح جدید شناخته شده " جستجوی محاوره ای " قرار می گیرد، که در آن سیستم به هر کلمه در پرس و جو توجه بیشتری می کند تا صفحات را بهتر با معنای پرس و جو تطبیق دهد تا چند کلمه. [36] با توجه به تغییرات ایجاد شده در بهینه سازی موتورهای جستجو، برای ناشران و نویسندگان محتوا، مرغ مگس خوار قصد دارد با خلاص شدن از شر محتوای نامربوط و هرزنامه، مشکلات را حل کند، و به Google اجازه می دهد محتوای با کیفیت بالا تولید کند و به آنها تکیه کند. نویسندگان مورد اعتماد

در اکتبر 2019، گوگل اعلام کرد که استفاده از مدل‌های BERT را برای جست‌وجوی زبان انگلیسی در ایالات متحده آغاز خواهد کرد . بازنمایی رمزگذار دو جهته از ترانسفورماتورها (BERT) تلاش دیگری بود که گوگل برای بهبود پردازش زبان طبیعی خود انجام داد، اما این بار به منظور درک بهتر سؤالات جستجوی کاربران خود. [37] از نظر بهینه‌سازی موتورهای جستجو، BERT قصد داشت کاربران را راحت‌تر به محتوای مرتبط متصل کند و کیفیت ترافیک ورودی به وب‌سایت‌هایی را که در صفحه نتایج موتور جستجو رتبه‌بندی می‌شوند، افزایش دهد.

مواد و روش ها

ایندکس شدن

یک تصویر ساده از الگوریتم Pagerank . درصد اهمیت درک شده را نشان می دهد.

موتورهای جستجوی پیشرو مانند گوگل، بینگ و یاهو، از خزنده ها برای یافتن صفحات نتایج جستجوی الگوریتمی خود استفاده می کنند. صفحاتی که از سایر صفحات فهرست شده توسط موتورهای جستجو لینک شده اند، نیازی به ارسال ندارند زیرا به صورت خودکار پیدا می شوند. یاهو _ Directory و DMOZ ، دو دایرکتوری اصلی که به ترتیب در سال‌های 2014 و 2017 بسته شدند، هر دو به ارسال دستی و بررسی ویرایشی انسانی نیاز داشتند. [38] Google کنسول جستجوی Google را ارائه می‌کند که برای آن می‌توان یک فید نقشه سایت XML ایجاد و به صورت رایگان ارسال کرد تا اطمینان حاصل شود که همه صفحات یافت می‌شوند، به‌ویژه صفحاتی که با دنبال کردن خودکار پیوندها [39] علاوه بر کنسول ارسال URL آنها قابل کشف نیستند. . [40] Yahoo! قبلاً یک سرویس ارسال پولی را اجرا می کرد که خزیدن آن را برای هزینه هر کلیک تضمین می کرد . [41] با این حال، این عمل در سال 2009 متوقف شد.

خزنده های موتورهای جستجو ممکن است هنگام خزیدن یک سایت به عوامل مختلفی توجه کنند . هر صفحه ای توسط موتورهای جستجو ایندکس نمی شود. فاصله صفحات از دایرکتوری ریشه یک سایت نیز ممکن است عاملی در خزیدن یا عدم خزیدن صفحات باشد. [42]

دستگاه های تلفن همراه برای اکثر جستجوهای گوگل استفاده می شوند. [43] در نوامبر 2016، گوگل تغییر عمده‌ای را در نحوه خزیدن وب‌سایت‌ها اعلام کرد و شروع به ایجاد ایندکس خود در ابتدا برای تلفن همراه کرد، به این معنی که نسخه تلفن همراه یک وب‌سایت معین، نقطه شروعی برای آنچه Google در فهرست خود قرار می‌دهد، می‌شود. [44] در ماه مه 2019، گوگل موتور رندر خزنده خود را به‌روزرسانی کرد تا آخرین نسخه Chromium باشد (74 در زمان اعلام). گوگل اعلام کرد که موتور رندر کرومیوم را به‌طور منظم به آخرین نسخه به‌روزرسانی می‌کند . [45] در دسامبر 2019، Google شروع به به روز رسانی رشته User-Agent خزنده خود کرد تا آخرین نسخه Chrome مورد استفاده توسط سرویس رندر خود را منعکس کند. این تأخیر به مدیران وب‌سایت اجازه می‌داد تا کدهای خود را که به رشته‌های عامل ربات خاصی پاسخ می‌داد، به‌روزرسانی کنند. گوگل ارزیابی هایی را انجام داد و مطمئن بود که تاثیر آن جزئی خواهد بود. [46]

جلوگیری از خزیدن

مقاله اصلی: استاندارد حذف ربات ها

برای جلوگیری از محتوای نامطلوب در فهرست‌های جستجو، مدیران وب‌سایت‌ها می‌توانند به عنکبوت‌ها دستور دهند که از طریق فایل استاندارد robots.txt در فهرست اصلی دامنه، فایل‌ها یا فهرست‌های خاصی را نبشند . علاوه بر این، با استفاده از متا تگ مخصوص روبات ها (معمولاً ) می توان به صراحت یک صفحه را از پایگاه داده موتور جستجو حذف کرد . هنگامی که یک موتور جستجو از یک سایت بازدید می کند، robots.txt واقع در فهرست اصلی اولین فایلی است که خزیده می شود. سپس فایل robots.txt تجزیه می‌شود و به ربات دستور می‌دهد که کدام صفحات نباید خزیده شوند. از آنجایی که یک خزنده موتور جستجو ممکن است یک کپی ذخیره شده از این فایل را نگه دارد، ممکن است گاهی اوقات صفحاتی را که مدیر وب مایل به خزیدن آن نیست بخزد. صفحاتی که معمولاً از خزیدن آنها جلوگیری می شود شامل صفحات مخصوص ورود به سیستم مانند سبد خرید و محتوای خاص کاربر مانند نتایج جستجو از جستجوهای داخلی است. در مارس 2007، گوگل به مدیران وب‌سایت هشدار داد که باید از فهرست‌بندی نتایج جستجوی داخلی جلوگیری کنند، زیرا آن صفحات هرزنامه جستجو در نظر گرفته می‌شوند. [47] در سال 2020، گوگل استاندارد را متوقف کرد (و کد آنها را منبع باز کرد) و اکنون با آن به عنوان یک اشاره و نه یک دستورالعمل رفتار می کند. برای اطمینان از اینکه صفحات ایندکس نمی شوند، باید متا تگ ربات در سطح صفحه گنجانده شود. [48]

افزایش برجستگی

روش‌های مختلفی می‌توانند برجستگی یک صفحه وب را در نتایج جستجو افزایش دهند. پیوند متقابل بین صفحات یک وب سایت برای ارائه پیوندهای بیشتر به صفحات مهم ممکن است دید آن را بهبود بخشد. طراحی صفحه باعث می شود که کاربران به یک سایت اعتماد کنند و پس از یافتن آن بخواهند در آن باقی بمانند. هنگامی که افراد از سایتی خارج می شوند، در مقابل سایت به حساب می آید و اعتبار آن را تحت تاثیر قرار می دهد. [49] نوشتن محتوایی که شامل عبارات کلیدی مکرر جستجو شده باشد تا با طیف گسترده ای از جستارهای جستجو مرتبط باشد، باعث افزایش ترافیک می شود. به‌روزرسانی محتوا به‌منظور خزیدن مکرر موتورهای جستجو می‌تواند وزن بیشتری به سایت بدهد. افزودن کلمات کلیدی مرتبط به ابرداده یک صفحه وب، از جمله تگ عنوان و توضیحات متا ، باعث بهبود ارتباط فهرست‌های جستجوی سایت می‌شود و در نتیجه ترافیک را افزایش می‌دهد. متعارف سازی URL صفحات وب قابل دسترسی از طریق چندین URL، با استفاده از عنصر پیوند متعارف [50] یا از طریق تغییر مسیرهای 301 می تواند به اطمینان حاصل شود که پیوندها به نسخه های مختلف URL همگی در امتیاز محبوبیت پیوند صفحه به حساب می آیند. این لینک‌ها به عنوان لینک‌های ورودی شناخته می‌شوند که به URL اشاره می‌کنند و می‌توانند در امتیاز محبوبیت پیوند صفحه حساب شوند و بر اعتبار یک وب‌سایت تأثیر بگذارند. [49]

تکنیک کلاه سفید در مقابل کلاه سیاه

روش های رایج کلاه سفید برای بهینه سازی موتورهای جستجو

تکنیک‌های سئو را می‌توان به دو دسته کلی طبقه‌بندی کرد: تکنیک‌هایی که شرکت‌های موتورهای جستجو به عنوان بخشی از طراحی خوب توصیه می‌کنند ("کلاه سفید")، و تکنیک‌هایی که موتورهای جستجو آن‌ها را تایید نمی‌کنند ("کلاه سیاه"). موتورهای جستجو سعی می‌کنند اثر دومی را به حداقل برسانند، از جمله اسپم‌دکس کردن . مفسران صنعت این روش‌ها و متخصصانی را که از آن‌ها استفاده می‌کنند به عنوان سئو کلاه سفید یا سئو کلاه سیاه طبقه‌بندی کرده‌اند . [51] کلاه سفید تمایل به تولید نتایجی دارد که برای مدت طولانی دوام می‌آورد، در حالی که کلاه سیاه پیش‌بینی می‌کند که سایت‌های آن‌ها ممکن است در نهایت به‌محض اینکه موتورهای جستجو کشف کنند چه می‌کنند، ممکن است به طور موقت یا دائم ممنوع شود. [52]

یک تکنیک سئو در صورتی کلاه سفید در نظر گرفته می شود که با دستورالعمل های موتورهای جستجو مطابقت داشته باشد و فریب نداشته باشد. از آنجایی که دستورالعمل‌های موتور جستجو [15] [16] [53] به‌عنوان مجموعه‌ای از قوانین یا دستورات نوشته نشده‌اند، این تمایز مهمی است که باید به آن توجه داشت. سئو کلاه سفید فقط به دنبال پیروی از دستورالعمل ها نیست، بلکه در مورد اطمینان از این است که محتوایی که موتور جستجو فهرست می کند و متعاقباً رتبه بندی می کند، همان محتوایی است که کاربر مشاهده می کند. توصیه کلاه سفید به طور کلی به عنوان ایجاد محتوا برای کاربران خلاصه می شود، نه برای موتورهای جستجو، و سپس آن محتوا را به راحتی برای الگوریتم های "عنکبوت" آنلاین در دسترس قرار می دهد، به جای تلاش برای فریب دادن الگوریتم از هدف مورد نظر. سئو کلاه سفید از بسیاری جهات شبیه به توسعه وب است که دسترسی را ارتقا می دهد، [54] اگرچه این دو یکسان نیستند.

سئو کلاه سیاه تلاش می کند تا رتبه بندی را به روشی بهبود بخشد که توسط موتورهای جستجو تایید نشده یا شامل فریب است. یک تکنیک کلاه سیاه از متن پنهان استفاده می‌کند، یا به صورت متنی با رنگ مشابه پس‌زمینه، در یک div نامرئی ، یا در موقعیت خارج از صفحه. روش دیگری بسته به درخواست صفحه توسط یک بازدید کننده انسانی یا یک موتور جستجو، صفحه متفاوتی را ارائه می دهد، تکنیکی که به نام cloaking شناخته می شود . دسته دیگری که گاهی اوقات استفاده می شود سئو کلاه خاکستری است . این بین رویکرد کلاه سیاه و کلاه سفید است، که در آن روش‌های به کار رفته از جریمه شدن سایت جلوگیری می‌کنند اما در تولید بهترین محتوا برای کاربران عمل نمی‌کنند. سئو کلاه خاکستری به طور کامل بر روی بهبود رتبه بندی موتورهای جستجو متمرکز است.

موتورهای جستجو ممکن است سایت‌هایی را که با استفاده از روش‌های کلاه سیاه یا خاکستری کشف می‌کنند جریمه کنند، یا با کاهش رتبه‌بندی‌شان یا حذف فهرست‌هایشان از پایگاه‌های داده‌شان. چنین جریمه‌هایی می‌تواند به صورت خودکار توسط الگوریتم‌های موتورهای جستجو یا با بررسی دستی سایت اعمال شود. یک مثال در فوریه 2006 حذف BMW آلمان و Ricoh آلمان توسط گوگل به دلیل استفاده از شیوه های فریبنده بود. [55] با این حال، هر دو شرکت به سرعت عذرخواهی کردند، صفحات توهین‌آمیز را اصلاح کردند و به صفحه نتایج موتور جستجوی Google بازگردانده شدند. [56]

به عنوان استراتژی بازاریابی

سئو استراتژی مناسبی برای هر وب سایتی نیست و سایر استراتژی های بازاریابی اینترنتی بسته به اهداف اپراتور سایت مانند تبلیغات پولی از طریق کمپین های پرداخت به ازای کلیک (PPC) می توانند موثرتر باشند. بازاریابی موتورهای جستجو (SEM) عمل طراحی، اجرا و بهینه سازی کمپین های تبلیغاتی موتور جستجو است. تفاوت آن با سئو به سادگی به عنوان تفاوت بین رتبه بندی اولویت های پولی و بدون پرداخت در نتایج جستجو نشان داده می شود. SEM بیشتر بر اهمیت تمرکز دارد تا ارتباط. توسعه‌دهندگان وب‌سایت باید SEM را با در نظر گرفتن قابلیت مشاهده، در نظر بگیرند، زیرا بیشتر به فهرست‌های اولیه جستجوی خود می‌روند. [57] یک کمپین بازاریابی اینترنتی موفق ممکن است به ساخت صفحات وب با کیفیت بالا برای تعامل و متقاعد کردن کاربران اینترنت، راه اندازی برنامه های تحلیلی برای توانمندسازی صاحبان سایت برای اندازه گیری نتایج و بهبود نرخ تبدیل سایت بستگی داشته باشد . [58] [59] در نوامبر 2015، Google نسخه کامل 160 صفحه‌ای از دستورالعمل‌های رتبه‌بندی کیفیت جستجوی خود را برای عموم منتشر کرد، [60] که تغییری را در تمرکز آنها به سمت «مفید بودن» و جستجوی محلی موبایل نشان داد . در سال‌های اخیر بازار موبایل رشد کرده است و از رایانه‌های رومیزی پیشی گرفته است، همانطور که StatCounter در اکتبر 2016 نشان داد، جایی که آنها 2.5 میلیون وب‌سایت را تجزیه و تحلیل کردند و دریافتند که 51.3 درصد از صفحات توسط دستگاه تلفن همراه بارگذاری شده‌اند. [61] گوگل یکی از شرکت‌هایی بوده است که از محبوبیت استفاده از تلفن همراه با تشویق وب‌سایت‌ها به استفاده از کنسول جستجوی Google خود ، تست دوستدار موبایل، استفاده می‌کند، که به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا وب‌سایت خود را با نتایج موتور جستجو بسنجند و تعیین کنند که چگونه وب سایت های آنها کاربر پسند هستند. هرچه کلمات کلیدی به هم نزدیکتر باشند رتبه آنها بر اساس عبارات کلیدی بهبود می یابد. [49]

سئو ممکن است بازده سرمایه گذاری مناسبی ایجاد کند . با این حال، موتورهای جستجو برای ترافیک جستجوی ارگانیک پولی دریافت نمی‌کنند، الگوریتم‌های آنها تغییر می‌کند و هیچ تضمینی برای ارجاع‌های مداوم وجود ندارد. با توجه به این عدم ضمانت و عدم اطمینان، کسب‌وکاری که به شدت به ترافیک موتورهای جستجو متکی است، در صورت توقف ارسال بازدیدکننده توسط موتورهای جستجو، می‌تواند متحمل ضررهای عمده شود. [62] موتورهای جستجو می‌توانند الگوریتم‌های خود را تغییر دهند، که بر رتبه‌بندی موتور جستجوی وب‌سایت تأثیر می‌گذارد و احتمالاً منجر به از دست دادن ترافیک جدی می‌شود. به گفته مدیر عامل گوگل، اریک اشمیت، در سال 2010، گوگل بیش از 500 تغییر الگوریتم ایجاد کرد - تقریباً 1.5 در روز. [63] رهایی از وابستگی به ترافیک موتورهای جستجو برای اپراتورهای وب سایت یک روش تجاری عاقلانه در نظر گرفته می شود. [64] علاوه بر دسترسی از نظر خزنده‌های وب (به آدرس بالا)، دسترسی به وب کاربر برای SEO اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است.

1-بهینه سازی موتور جستجو

از ویکیپدیا، دانشنامه آزاد

"SEO" به اینجا هدایت می شود. برای کاربردهای دیگر، SEO (ابهام‌زدایی) را ببینید .

بخشی از یک سریال در

بازاریابی اینترنتی

• بهینه سازی موتور جستجو
• بهینه سازی موتورهای جستجوی محلی
• بازاریابی از طریق رسانه های اجتماعی
• بازاریابی ایمیلی
• بازاریابی ارجاعی
• بازاریابی محتوا
• تبلیغات بومی

بازاریابی موتورهای جستجو

• پرداخت برای هر کلیک
• هزینه هر نمایش
• تجزیه و تحلیل جستجو
• تجزیه و تحلیل وب

نمایش تبلیغات

• مسدود کردن تبلیغات
• تبلیغات متنی
• هدف گذاری رفتاری

بازاریابی وابسته

• هزینه هر عمل
• تقسیم درآمد

تبلیغات موبایل

• v
• تی
• ه

بهینه سازی موتور جستجو ( SEO ) فرآیند بهبود کیفیت و کمیت ترافیک وب سایت به یک وب سایت یا یک صفحه وب از موتورهای جستجو است . [1] [2] سئو ترافیک بدون پرداخت (که به عنوان نتایج "طبیعی" یا " ارگانیک " شناخته می شود) به جای ترافیک مستقیم یا ترافیک پولی را هدف قرار می دهد . ترافیک بدون پرداخت ممکن است از انواع جستجوها، از جمله جستجوی تصویر ، جستجوی ویدیویی ، جستجوی دانشگاهی ، [3] جستجوی اخبار، و موتورهای جستجوی عمودی خاص صنعت سرچشمه بگیرد .

به عنوان یک استراتژی بازاریابی اینترنتی ، سئو نحوه کار موتورهای جستجو، الگوریتم های برنامه ریزی شده کامپیوتری که رفتار موتورهای جستجو را دیکته می کنند، آنچه افراد جستجو می کنند، عبارات جستجوی واقعی یا کلمات کلیدی تایپ شده در موتورهای جستجو و اینکه کدام موتورهای جستجو توسط مخاطبان مورد نظر ترجیح داده می شوند را در نظر می گیرد. . سئو به این دلیل انجام می شود که وقتی وب سایت ها در صفحه نتایج موتور جستجو (SERP) رتبه بالاتری دارند، یک وب سایت بازدیدکنندگان بیشتری از موتور جستجو دریافت می کند . این بازدیدکنندگان می توانند به طور بالقوه به مشتریان تبدیل شوند. [4]

تاریخ

وب مسترها و ارائه دهندگان محتوا شروع به بهینه سازی وب سایت ها برای موتورهای جستجو در اواسط دهه 1990 کردند، زیرا اولین موتورهای جستجو فهرست نویسی وب اولیه را انجام دادند . در ابتدا، همه وب مسترها فقط نیاز داشتند آدرس یک صفحه یا URL را به موتورهای مختلف ارسال کنند، که یک خزنده وب را برای خزیدن آن صفحه می فرستد، پیوندهای صفحات دیگر را از آن استخراج می کند، و اطلاعات یافت شده در صفحه را برمی گرداند. نمایه شده . [5] این فرآیند شامل یک موتور جستجوگر عنکبوت است که یک صفحه را دانلود کرده و آن را در سرور خود موتور جستجو ذخیره می کند. برنامه دوم که به عنوان نمایه ساز شناخته می شود، اطلاعات مربوط به صفحه را استخراج می کند، مانند کلماتی که در آن وجود دارد، جایی که آنها قرار دارند، و هر وزنی برای کلمات خاص، و همچنین تمام پیوندهایی که در صفحه وجود دارد. سپس تمام این اطلاعات در یک زمان‌بندی قرار می‌گیرد تا در تاریخ بعدی خزیده شود.

صاحبان وب سایت ارزش رتبه و دیده شدن بالا در نتایج موتورهای جستجو را تشخیص دادند، [6] فرصتی را برای متخصصان سئو کلاه سفید و کلاه سیاه ایجاد کرد . به گفته دنی سالیوان ، تحلیلگر صنعت ، عبارت "بهینه سازی موتور جستجو" احتمالاً در سال 1997 مورد استفاده قرار گرفت. سالیوان از بروس کلی به عنوان یکی از اولین افرادی که این اصطلاح را رایج کرد، نام می برد. [7]

نسخه‌های اولیه الگوریتم‌های جستجو به اطلاعات ارائه شده توسط وب‌مستر مانند متا تگ کلمه کلیدی یا فایل‌های فهرست در موتورهایی مانند ALIWEB متکی بودند . متا تگ ها راهنمای محتوای هر صفحه را ارائه می دهند. با این حال، استفاده از متادیتا برای نمایه سازی صفحات کمتر قابل اعتماد بود، زیرا انتخاب کلمات کلیدی توسط مدیر وب در متا تگ به طور بالقوه می تواند نمایش نادرستی از محتوای واقعی سایت باشد. داده‌های ناقص در متا تگ‌ها، مانند آن‌هایی که نادرست یا ناقص بودند، این پتانسیل را ایجاد می‌کنند که صفحات در جستجوهای نامربوط به اشتباه توصیف شوند. [8] [ مشکوک - بحث ] ارائه دهندگان محتوای وب همچنین برخی از ویژگی ها را در منبع HTML یک صفحه در تلاش برای رتبه بندی خوب در موتورهای جستجو دستکاری کردند. [9] تا سال 1997، طراحان موتورهای جستجو متوجه شدند که مدیران وب‌سایت‌ها تلاش می‌کنند تا در موتور جستجوی خود رتبه خوبی کسب کنند و برخی از مدیران وب‌سایت‌ها حتی رتبه‌بندی خود را در نتایج جستجو با پر کردن صفحات با کلمات کلیدی بیش از حد یا نامربوط دستکاری می‌کنند. موتورهای جستجوی اولیه، مانند Altavista و Infoseek ، الگوریتم های خود را برای جلوگیری از دستکاری مدیران سایت در رتبه بندی تنظیم کردند. [10]

موتورهای جستجوی اولیه با تکیه بر عواملی مانند تراکم کلمات کلیدی که منحصراً در کنترل وب‌مستر بود، از سوء استفاده و دستکاری رتبه‌بندی رنج می‌بردند. برای ارائه نتایج بهتر به کاربران خود، موتورهای جستجو مجبور بودند برای اطمینان از اینکه صفحات نتایج آنها مرتبط‌ترین نتایج جستجو را نشان می‌دهند، به جای صفحات نامرتبط مملو از کلمات کلیدی متعدد توسط وب‌مسترهای بی‌وجدان، سازگار می‌شدند. این به معنای دور شدن از اتکای شدید به تراکم مدت به یک فرآیند جامع تر برای به ثمر رساندن سیگنال های معنایی بود. [11] از آنجایی که موفقیت و محبوبیت یک موتور جستجو با توانایی آن در تولید مرتبط ترین نتایج برای هر جستجو مشخص می شود، نتایج جستجو با کیفیت پایین یا نامربوط می تواند کاربران را به یافتن منابع جستجوی دیگر سوق دهد. موتورهای جستجو با توسعه الگوریتم‌های رتبه‌بندی پیچیده‌تر، با در نظر گرفتن عوامل دیگری که دستکاری آن‌ها برای مدیران وب‌سایت دشوارتر بود، پاسخ دادند.

شرکت‌هایی که از تکنیک‌های بیش از حد تهاجمی استفاده می‌کنند، می‌توانند وب‌سایت مشتریان خود را از نتایج جستجو ممنوع کنند. در سال 2005، وال استریت ژورنال در مورد شرکتی به نام Traffic Power گزارش داد که ظاهراً از تکنیک‌های پرخطر استفاده می‌کرد و نتوانست آن خطرات را برای مشتریانش فاش کند. [12] مجله Wired گزارش داد که همان شرکت از وبلاگ نویس و SEO Aaron Wall به دلیل نوشتن در مورد ممنوعیت شکایت کرد. [13] مت کاتس گوگل بعداً تأیید کرد که گوگل در واقع Traffic Power و برخی از مشتریانش را ممنوع کرده است. [14]

برخی از موتورهای جستجو نیز به صنعت سئو دسترسی پیدا کرده اند و حامیان مالی و مهمانان مکرر کنفرانس های سئو، گفتگوهای اینترنتی و سمینارها هستند. موتورهای جستجوی اصلی اطلاعات و دستورالعمل هایی را برای کمک به بهینه سازی وب سایت ارائه می دهند. [15] [16] Google یک برنامه Sitemaps دارد که به مدیران وب‌سایت کمک می‌کند تا بفهمند آیا Google در فهرست‌بندی وب‌سایت‌شان مشکلی دارد یا خیر و همچنین داده‌هایی را در مورد ترافیک Google به وب‌سایت ارائه می‌دهد. [17] Bing Webmaster Tools راهی را برای وب مسترها فراهم می کند تا نقشه سایت و فیدهای وب را ارسال کنند، به کاربران امکان می دهد «نرخ خزیدن» را تعیین کنند و وضعیت فهرست صفحات وب را ردیابی کنند.

در سال 2015، گزارش شد که گوگل در حال توسعه و ترویج جستجوی موبایل به عنوان یک ویژگی کلیدی در محصولات آینده است. در پاسخ، بسیاری از برندها رویکرد متفاوتی را برای استراتژی های بازاریابی اینترنتی خود اتخاذ کردند. [18]

چگونه با هوش مصنوعی کسب درآمد کنیم

آیا هوش مصنوعی (AI) تهدیدی است یا فرصتی برای خلق ثروت بیشتر؟

توسط متیو دی لالو - به روز شده در 18 ژانویه 2024 در ساعت 19:06

امتیاز کلیدی

• هوش مصنوعی فرصتی نوظهور برای کسانی است که به دنبال کسب درآمد هستند.

• در حال حاضر چندین راه برای کسب درآمد با استفاده از فناوری هوش مصنوعی وجود دارد.

• با بهبود برنامه های مبتنی بر هوش مصنوعی، آنها می توانند فرصت های جدیدی را برای کسب درآمد از این فناوری ایجاد کنند.

• Motley Fool Issues Rare “All In” Buy Alert

• هفت راه برای کسب درآمد با هوش مصنوعی
• 1. محتوای نوشتاری تولید کنید
• 2. هنر خلق کنید
• 3. ویدیوهای یوتیوب ایجاد کنید
• 4. محصولات بصری دیجیتال بسازید
• 5. وب سایت بسازید
• 6. محتوای صوتی تولید کنید
• 7. دوره های آنلاین ایجاد کنید
• سوالات متداول

هوش مصنوعی (AI) این روزها به قدری موضوع داغی است که بسیاری از مردم به این فکر می کنند که چگونه می توان از هوش مصنوعی درآمد کسب کرد. راه‌اندازی عمومی ChatGPT پرطرفدار و سرمایه‌گذاری رو به رشد کسب‌وکارها برای استفاده از فناوری هوش مصنوعی باعث ایجاد یک جنون رسانه‌ای شده است. اگرچه بسیاری از مردم نگران هستند که هوش مصنوعی در نهایت شغل آنها را بگیرد، دیگران می خواهند از قدرت آن برای کسب درآمد استفاده کنند.

منبع تصویر: The Motley Fool.

در اینجا نگاهی به هفت چارچوب اساسی برای تعداد فزاینده روش‌هایی که می‌توانید با استفاده از ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی کسب درآمد کنید، آورده‌ایم .

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی استفاده از ماشین ها برای تقلید از هوش انسان است.

هفت راه برای کسب درآمد با هوش مصنوعی

با تبدیل شدن هوش مصنوعی به بخش بزرگ تری از زندگی روزمره ما، راه های بیشتری برای کسب درآمد با استفاده از این فناوری در دسترس قرار می گیرد. در اینجا هفت راه برای کسب درآمد بالقوه از هوش مصنوعی آورده شده است:

1. محتوای نوشتاری هوش مصنوعی تولید کنید

برنامه های مولد هوش مصنوعی مانند ChatGPT هر کسی را قادر می سازد تا محتوای نوشتاری را به سرعت تولید کند. این می تواند به نوشتن محتوا برای پست های وبلاگ، کپی وب سایت، نسخه فروش برای مشاغل، پست های رسانه های اجتماعی حمایت شده و موارد دیگر کمک کند.

هوش مصنوعی می‌تواند به ایجاد طرح کلی، تولید پاراگراف‌ها، ایده‌های طوفان فکری و حتی نوشتن کل مطالب کمک کند. این فناوری می‌تواند به نویسندگان مستقل کمک کند تا محتوای بیشتری تولید کنند و به آنها کمک می‌کند تا بلاک نویسنده را برای نوشتن سریع‌تر پشت سر بگذارند.

ابزارهای پیشرفته‌تر هوش مصنوعی، مانند Jasper.ai، می‌تواند به هر کسی کمک کند تا نسخه فروش حرفه‌ای ایجاد کند. می‌توانید برای ایمیل‌ها، صفحات فرود بازاریابی و تبلیغات کپی ایجاد کنید. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به توسعه اسکریپت‌هایی برای ویدیوها یا سخنرانی‌ها، کتاب‌های الکترونیکی، کتاب‌های کار و موارد دیگر کمک کند. شما می توانید این خدمات کپی رایتینگ را به مشتریان ارائه دهید و با تولید محتوای نوشتاری تولید شده توسط هوش مصنوعی درآمد کسب کنید.

2. هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی ایجاد کنید

ابزارهای هوش مصنوعی، مانند DALL-E، Stable Diffusion، و Midjourney، هر کسی را قادر می‌سازد تا درخواست‌هایی ایجاد کند که تصاویر را تولید کند. هر چه اعلان دقیق‌تر به هوش مصنوعی بدهید، تصاویر بهتری می‌تواند ایجاد کند. سایت هایی مانند PromptBase به شما این امکان را می دهند که این درخواست ها را فهرست کرده و بفروشید و همچنین آنها را پیدا و ایجاد کنید.

همچنین می‌توانید از هنر خود NFT بسازید و آن‌ها را بفروشید یا هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی خود را به یک میم تبدیل کنید که از آن درآمد کسب می‌کنید. هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی شما حتی می‌تواند به محصولات فیزیکی که می‌فروشید، مانند تی‌شرت، نقاشی دیواری یا تزئینات تبدیل شود.

3. ویدیوهای یوتیوب ایجاد کنید

ابزارهای هوش مصنوعی به هر کسی اجازه می‌دهد برای YouTube ویدیو بسازد تا بتواند یک محصول یا خدمات را تبلیغ یا بفروشد. ChatGPT می‌تواند ایده‌ها و اسکریپت‌های ویدیویی را تولید کند و این برنامه دارای ویژگی تبدیل متن به گفتار برای ایجاد صدای صوتی برای ویدیو است. در همین حال، می‌توانید از برنامه‌هایی مانند Synthesia برای تولید ویدیو برای آپلود در یوتیوب استفاده کنید.

AutoGPT

AutoGPT یک عامل هوش مصنوعی (AI) است که می تواند کارهای پیچیده را بدون دخالت انسان انجام دهد.

اگر ویدیوهای همیشه سبز ایجاد کنید (یعنی آنهایی که محتوایی مرتبط باقی می‌مانند)، می‌توانند درآمد غیرفعال مکرر را از درآمد تبلیغات یا پیوندهای وابسته تعبیه‌شده در ویدیو ایجاد کنند.

4. محصولات بصری دیجیتال تولید شده با هوش مصنوعی بسازید

همچنین می‌توانید از هوش مصنوعی برای کمک به تولید انواع محتوای بصری دیجیتال مانند تبلیغات دیجیتال برای وب‌سایت‌ها، آرم‌های تجاری و مواد بازاریابی استفاده کنید. می توانید از آن برای ویرایش عکس ها و سایر گرافیک ها به راحتی استفاده کنید.

ابزارهایی مانند AdCreative.ai به شما این امکان را می دهند که تبلیغات و محتوای اجتماعی با هوش مصنوعی بسازید که بتوانید آن را به مشاغل بفروشید. در همین حال، Canva دارای ابزارهایی با هوش مصنوعی است که ایجاد و ویرایش گرافیک، ویدیو و ارائه را آسان می کند.

Pitch Decks نوع دیگری از محتوای بصری دیجیتال است که می توانید با کمک هوش مصنوعی تولید کنید. آنها مجموعه ای از اسلایدها هستند که به شرکت های نوپا کمک می کنند تا داستان های خود را برای سرمایه گذاران و شرکای تجاری بالقوه بازگو کنند. ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT و Tome می‌توانند به سازندگان کمک کنند تا پله‌هایی را سریع‌تر برای مشتریان تولید کنند، که می‌توانند آن را در سایت‌های مستقل مانند Fiverr ( FVRR 4.32٪ ) یا Upwork ( UPWK 0.76٪ ) بیابند.

5. وب سایت بسازید

ابزارهای هوش مصنوعی می توانند به شما در ساخت وب سایت کمک کنند. می توانید وب سایت هایی را برای مشتریان مشاغل کوچک بسازید یا آنها را برای خود ایجاد کنید تا از بازاریابی وابسته، تبلیغات یا فروش اشتراک درآمد کسب کنید.

ابزارهای ساخت وب‌سایت، مانند Wix.com ( WIX -1.19٪ )، می‌توانند به هر کسی کمک کنند تا از طریق الگوها یا هوش طراحی مصنوعی Wix (ADI) یک وب‌سایت حرفه‌ای ایجاد کند. شما می توانید به سرعت وب سایت هایی برای مشتریان ایجاد کنید یا آنها را برای فروش محصولات خود یا ترویج لینک های بازاریابی وابسته بسازید.

6. محتوای صوتی AI تولید کنید

هوش مصنوعی می تواند به ایجاد انواع مختلفی از محتوای صوتی از طریق عملکردهای تبدیل متن به گفتار کمک کند. می‌توانید از اعلان‌های هوش مصنوعی برای نوشتن یک اسکریپت برای یک کتاب صوتی و سپس از یک سازنده تبدیل متن به گفتار برای تولید صدای کتاب استفاده کنید. Play.ht، Murf.AI و Listnr از جمله تولیدکنندگان صدای هوش مصنوعی با رتبه برتر هستند.

ابزارهای هوش مصنوعی همچنین می توانند به ترجمه ویدیوها یا محتوای نوشته شده به زبانی دیگر کمک کنند. به عنوان مثال، نرم افزار Nova AI به شما امکان ترجمه و اضافه کردن زیرنویس به یک ویدیو را می دهد. شما می توانید از طریق سایت های مستقل مانند Upwork و Fiverr خدمات ترجمه را به سازندگان ویدیو ارائه دهید . همچنین می توانید از ابزارهای تبدیل متن به گفتار برای ترجمه محتوای نوشته شده به فرمت صوتی یا تبدیل متن نوشته شده به صوتی برای افراد کم بینا استفاده کنید.

7. دوره های آنلاین ایجاد کنید

می‌توانید از نرم‌افزار هوش مصنوعی برای کمک به ایجاد دوره‌های آنلاینی که می‌فروشید، از جمله دوره‌هایی که به دیگران نحوه استفاده از هوش مصنوعی را آموزش می‌دهند، استفاده کنید. ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT می‌توانند به شما کمک کنند تا ایده‌ها و موضوعات را بشناسید و مطالب درسی را توسعه دهید.

ابزارهای هوش مصنوعی می توانند به شما در ایجاد ویدیو، تولید یک اسکریپت، و ضبط دروس صوتی و سایر مطالب دوره با استفاده از ابزار تبدیل متن به گفتار کمک کنند. هوش مصنوعی همچنین می تواند به شما کمک کند تا مطالبی را برای بازاریابی و فروش دوره های آنلاین خود به مشتریان (به طور بالقوه در وب سایتی که با ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی طراحی کرده اید) جمع آوری کنید.

موضوعات مرتبط با سرمایه گذاری

نحوه استفاده از هوش مصنوعی در صنعت سفر

در صنعت سفر، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که همه چیز را از تقاضای مشتری گرفته تا آب و هوای نامطلوب پیش بینی کند.

5 بهترین چت ربات هوش مصنوعی در سال 2024

درباره چت ربات های هوش مصنوعی بیشتر بیاموزید و ببینید بهترین چت ربات ها برای سرمایه گذاری در حال حاضر کدامند.

چگونه هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی استفاده می شود

هوش مصنوعی در حال تغییر مراقبت های بهداشتی است. در مورد پیامدهای این صنعت و سرمایه گذاران در زیر بیاموزید.

10 شرکتی که از هوش مصنوعی (AI) به روشی متقاعد کننده استفاده می کنند

درباره نحوه استفاده برخی از بزرگترین شرکت های جهان از هوش مصنوعی بیاموزید.

آیا می توانید با هوش مصنوعی درآمد کسب کنید؟

با هوش مصنوعی می توانید درآمد کسب کنید. می‌تواند به هر کسی کمک کند محتوایی مانند پست‌های وبلاگ، ویدیوها و دوره‌های آنلاین برای فروش به شرکت‌ها یا از طریق پلتفرم‌های آنلاین برای ایجاد درآمد ایجاد کند. می‌توانید با ابزارهای هوش مصنوعی که برای ایجاد محتوا استفاده می‌شوند، شروع کنید، بهترین دستورات را برای توسعه محتوای با کیفیت بالا بیاموزید و بهترین راه‌ها را برای کسب درآمد از محتوا یا خدمات تولید شده توسط هوش مصنوعی خود تعیین کنید.

با این حال، از آنجایی که هر کسی می‌تواند از هوش مصنوعی برای تولید محتوا استفاده کند، باید خود را از رقبا برای کسب درآمد با هوش مصنوعی متمایز کنید. این می تواند به معنای تمرکز بر روی یک جایگاه خاص، توسعه نام تجاری و صدای شخصی خود، ارائه خدمات درجه یک به مشتریان و انسانی کردن محتوای خود باشد. همچنین باید مطمئن شوید که با آخرین فناوری هوش مصنوعی که دائماً در حال پیشرفت است، همگام هستید.

نحوه کسب درآمد با هوش مصنوعی: سوالات متداول

آیا می توانم از هوش مصنوعی برای کسب درآمد استفاده کنم؟

چگونه می توانم از هوش مصنوعی برای درآمد غیرفعال استفاده کنم؟

چگونه می توانم با OpenAI درآمد کسب کنم؟

چگونه می توانم با استفاده از ChatGPT درآمد کسب کنم؟

https://www.elegantthemes.com/join/

کسب درآمد از هوش مصنوعی

کسب درآمد از هوش مصنوعی | معرفی ۱۰ روش برتر

۲۶
تیر

استفاده از هوش مصنوعی (AI)، به سرعت روش کار و زندگی ما را تغییر می دهد. هوش مصنوعی در بسیاری از مشاغل، از چت بات ها و دستیاران مجازی گرفته تا تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشینی، به ابزاری حیاتی تبدیل شده است. اما آیا متوجه شده اید که کسب درآمد از هوش مصنوعی می تواند بسیار پرسود باشد؟

روش‌های ساده زیادی برای کسب درآمد از هوش مصنوعی وجود دارد. در این مطلب، ما ۱۰ روش برتر را که به شما در کسب درآمد با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی کمک می کند، مورد بحث قرار داده ایم. برای آشنایی بیشتر با این ابزارها تا انتهای مطلب با ما همراه باشید.

نحوه کسب درآمد از هوش مصنوعی

ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT و DALL-E به گونه‌ای طراحی شده‌اند که بصری باشند و برای همه، از جمله مبتدیان، قابل دسترس باشند. اکثر این ابزارها برای استفاده نیاز به یک وب سایت دارند. اما خوشبختانه، با استفاده از Hostinger Website Builder می‌توانید به راحتی یک وب‌سایت حرفه‌ای بسازید و به کارهای خود ادامه دهید.

یکی از روش‌های کسب درآمد از هوش مصنوعی، توسعه و ارائه خدمات و محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی است. می‌توانید به عنوان یک توسعه‌دهنده AI برنامه‌ها و الگوریتم‌های آن را طراحی و پیاده‌سازی کنید و آنها را به شرکت‌ها یا مشتریان فروخته و درآمد کسب کنید.

علاوه بر آن، می‌توانید به عنوان متخصص هوش مصنوعی در پروژه‌های مرتبط با آن همکاری کرده و از طریق پروژه‌های مشتریان کسب درآمد کنید. برخی از مثال‌های این پروژه‌ها شامل تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی الگوها و پردازش زبان طبیعی می‌باشد.

همچنین، می‌توانید به عنوان مشاور هوش مصنوعی فعالیت کنید و به سازمان‌ها و شرکت‌ها در بهینه‌سازی فرآیندها و استراتژی‌های هوشمندانه کمک کنید. در این حالت، می‌توانید از طریق مشاوره و خدمات مرتبط با هوش مصنوعی درآمد کسب کنید.

راه های کسب درامد از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به عنوان یکی از فناوری‌های جذاب و پرکاربرد، امکانات بسیاری را برای کسب درآمد فراهم می‌کند. با پیشرفت تکنولوژی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، به صنایع مختلف ازجمله فناوری اطلاعات و کامپیوتر، بهبود عملکرد فرآیندها و سیستم‌ها کمک کرده است. امروزه می‌توان با استفاده از روش‌های متعددی درآمدی از هوش مصنوعی کسب کرد که در ادامه چند مورد از آنها را بیان می کنیم.

۱- فروش دوره های دیجیتال آموزش هوش مصنوعی

فروش دوره های دیجیتال آموزش هوش مصنوعی یکی از عالی ترین راه های کسب درامد از هوش مصنوعی، با استفاده از ابزارهای آن است. اگر می خواهید فروش دوره های هوش مصنوعی را به صورت آنلاین شروع کنید، چندین مرحله وجود دارد که باید آنها دنبال کنید.

ابتدا، یک پلتفرم دوره دیجیتالی را انتخاب کنید که استفاده از آن آسان بوده و دارای مجموعه ای قوی از ویژگی ها باشد. ClickFunnels یکی از بهترین پلتفرم‌های دوره دیجیتال موجود است. این پلتفرم کاربر پسند، قابل تنظیم است و تمام ویژگی هایی را که برای ایجاد و فروش دوره های خود نیاز دارید، دارد.

هنگامی که پلتفرم دوره دیجیتال خود را انتخاب کردید، باید جایگاه و مخاطب هدف خود را شناسایی کنید. این به شما کمک می کند دوره ای متمرکز و ارزشمند ایجاد کنید که نیازهای مخاطبان شما را برآورده کند. شما باید از مهارت ها و تخصص هوش مصنوعی خود برای ایجاد محتوای دوره ای استفاده کنید که برای مخاطبان شما ارزش ایجاد کند.

برای ایجاد محتوای دوره، می‌توانید از چندین ابزار هوش مصنوعی در دسترس استفاده کنید که می‌تواند به شما در کارهایی مانند ایجاد محتوا، صداگذاری و ویرایش ویدیو کمک کند. این ابزارها ایجاد محتوای باکیفیت را برای شما آسان‌تر می‌کنند.

هنگامی که دوره خود را ایجاد کردید، باید آن را برای مخاطبان هدف خود تبلیغ کنید. شما می توانید از پلتفرم های رسانه های اجتماعی، بازاریابی ایمیلی و سایر کانال های بازاریابی برای تبلیغ دوره خود و جذب دانشجویان بالقوه استفاده کنید.

وقتی نوبت به قیمت گذاری دوره شما می رسد، باید قیمت را بر اساس ارزشی که ارائه می دهد و قیمت دوره های مشابه در حوزه خود تعیین کنید. هنگامی که قیمت خود را تعیین کردید، می توانید دوره خود را راه اندازی کرده و شروع به فروش کنید.

فروش دوره های دیجیتال آموزش هوش مصنوعی یک راه عالی برای کسب درآمد از هوش مصنوعی و مهارت های شما است. با استفاده از قدرت ابزارها و پلتفرم‌های هوش مصنوعی مانند Teachable، می‌توانید دوره‌های با ارزشی را ایجاد و بفروشید. این کار مخاطبانتان کمک می‌کند یاد بگیرند و رشد کنند و در عین حال درآمد غیرفعالی برای شما ایجاد نمایند.

۲- تولید محتوا با هوش مصنوعی

هر کسب و کاری در جهان برای بقا و کسب درآمد به مشتریان نیاز دارد. برای تحقق این امر، مهمترین مهارت تولید محتوا است. محتوانویسان حرفه ای می توانند برای از شغل هزاران دلار درآمد داشته باشند، زیرا هر کسب و کاری به خدمات آنها نیاز دارد. شما می توانید از نویسندگان هوش مصنوعی برای تولید انواع محتواها، برای سایر مشاغل بدون اینکه متخصص باشید، استفاده کنید.

ابزارهای هوش مصنوعی مانند Jasper.ai به شما این امکان را می‌دهند که در چند دقیقه نسخه‌هایی با فروش بالا ایجاد کنید. هنگام استفاده از نرم‌افزار هوش مصنوعی، نیازی نیست ساعت‌ها برای تکمیل نسخه فروش صرف کنید.

برای کسب درآمد از هوش مصنوعی به وسیله تولید محتوا باید کسب و کارهای بیابید که دارای وب سایت هستند، تبلیغات اجرا کرده و یا محتوا برای جذب مشتریان جدید ایجاد می کنند. شما می توانید با این افراد تماس بگیرید و خدمات خود را ارائه دهید. به آنها بگویید چگونه می توانید مشکلات آنها را برطرف کنید و نسخه فروش بهتری برای تجارت آنها ایجاد نمایید.

۳- ساخت و فروش لوگو

چه شما یک کسب و کار داشته یا یک برند شخصی داشته باشید، همه به یک لوگوی چشم نواز نیاز دارند. شما می توانید با ساخت و فروش لوگو با AI، کسب درآمد کنید. برای این کار نیازی نیست که یک طراح گرافیک حرفه ای باشید. با ابزار هوش مصنوعی Logoai می توانید به راحتی و بدون هیچ تجربه ای لوگوهایی با ظاهر حرفه ای ایجاد کنید.

برای کسب درآمد برای ایجاد لوگو برای مشاغل، باید به بازارهایی مانند Fiverr یا ۴۸hourslogo بپیوندید و طراحی لوگو را پیشنهاد دهید. همچنین می توانید با شرکت ها و وبسایت های داخلی که در زمینه سفارش ساخت و فروش لوگو فعالیت می کنند، همکاری کنید.

این مقاله را حتما بخوانید: تولید محتوا عربی + سئو سایت عربی [SEO العربية + إنتاج المحتوى]

قیمت هر لوگو می تواند از ۱۰ دلار تا صدها دلار در دنیا متغیر باشد. به این ترتیب می توانید درامد دلاری با هوش مصنوعی را نیز تجربه کنید. برای کسب درآمد اضافی، می‌توانید به عنوان یک گزینه افزودنی، محتوای رسانه‌های اجتماعی را برای کسب‌وکار ایجاد کنید. برای افزایش فروش خود نیز می توانید بسته های قیمتی ایجاد کنید.

۴- کسب درآمد با فریلنسری

یکی از بهترین کارهای جانبی آنلاین برای کسب درآمد از هوش مصنوعی، نوشتن آزاد یا همانفریلنسری است. این کاری است که می توانید از هر کجای دنیا انجام دهید. نوشتن مقاله به عنوان یک نویسنده آزاد راهی عالی برای کسب درآمد آنلاین است و با کمک هوش مصنوعی می توانید این روند را تسریع کنید.

با استفاده از ابزاری مانند Jasper.ai و ChatGPT شما می توانید مقالات را با سرعت بیشتری بنویسید. با Copysmith نیز می توانید محتواهایی را ایجاد کنید که شامل موارد زیر می باشد:

• محتوای وب سایت
• خبرنامه های ایمیل
• محتوای رسانه های اجتماعی
• آگهی ها
• مقالات سئو
• توضیحات محصول

۵- فروش طرح هنری تولید شده توسط هوش مصنوعی

شما می توانید بدون اینکه یک طراح گرافیک حرفه ای باشید، از فروش آثار هنری تولید شده توسط هوش مصنوعی درآمد کسب کنید. برای مثال PromptBase به شما امکان می دهد از هنرهای تولید شده توسط هوش مصنوعی درآمد کسب کنید.

این امکان در ابزارهای هوش مصنوعی DALL-E، GTP-3، Stable Diffusion و Midjourney نیز وجود دارد. اعلان مجموعه ای از دستورالعمل هایی است که برای ایجاد تصاویر به هوش مصنوعی داده می شود. شما می توانید به برنامه یک دستور بسیار ابتدایی مانند یک رنگ یا شی بدهید و بر اساس ورودی شما یک تصویر گرافیکی یا نقاشی ایجاد می کند.

با سیستم‌های هوش مصنوعی مانند DALL-E، Stable Diffusion و Midjourney نیز می‌توانید این درخواست‌ها را ایجاد کرده و تصاویر را تولید کنید. آنچه PromptBase به شما اجازه می دهد این است که این دستورات را فهرست کرده و بفروشید. همچنین می‌توانید درخواست‌هایی را در پلتفرم پیدا یا ایجاد کنید.

برای شروع کسب درآمد از هوش مصنوعی با هنر دیجیتال، می توانید حساب خود را در PromptBase ایجاد کنید و شروع به فروش محصولات خود در این پلتفرم نمایید.

۶- ساخت تبلیغات با ابزارهای هوش مصنوعی برای سایر مشاغل

بسیاری از کسب و کارها برای ایجاد تبلیغات دیجیتال با مشکل مواجه هستند. با هوش مصنوعی این کار از همیشه ساده تر شده است، اما بسیاری نمی دانند چگونه از آن استفاده کنند. AdCreative.ai پلتفرمی است که به شما امکان می دهد تبلیغات و خلاقیت های اجتماعی را با هوش مصنوعی ایجاد کنید.

شما می توانید از این ابزار برای ایجاد تبلیغات و کمپین های اجتماعی برای کسب و کارها و کسب درآمد از هوش مصنوعی استفاده کنید.

با AdCreative.ai می توانید:

• برای فیس بوک، اینستاگرام، گوگل، لینکدین، توییتر، پینترست و غیره تبلیغات ایجاد کنید.
• صدها خلاقیت را در چند ثانیه بدون هیچ گونه مهارت طراحی ایجاد کنید.
• نسخه ها و اندازه های مختلف تبلیغات خود را در چند ثانیه ارائه دهید.
• رتبه بندی تبلیغات خود را توسط هوش مصنوعی دریافت کنید.

اگر یاد بگیرید که چگونه از یک ابزار هوش مصنوعی مانند AdCreative.ai استفاده کنید، می توانید بسیار سریع تر از یک بازاریاب معمولی تبلیغات بسازید. این به شما امکان می دهد مشتریان بیشتری را جذب کرده و درآمد بیشتری کسب کنید. ایجاد تبلیغات برای سایر مشاغل یک راه بسیار سودآور برای کسب درآمد آنلاین است، زیرا همه باید محصولات یا خدمات خود را تبلیغ کنند.

۷- ساخت ویدیوهای YouTube

پس از گوگل، یوتیوب دومین وب سایت پربازدید در جهان است. پس چرا از آن برای کسب درآمد آنلاین استفاده نکنید؟ با ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانید بدون نمایش چهره خود و بدون تجهیزات گران‌قیمت ویدیو بسازید.

یوتیوب بهترین بستر برای بازاریابی ویدیویی و افزایش مخاطبان است. شما می توانید از این پلتفرم برای کسب درآمد از تبلیغات یا فروش محصولات استفاده کنید. اگر محصول یا خدماتی برای تبلیغ ندارید، می توانید محصولات وابسته پردرآمد را به مخاطبان خود ارائه دهید.

برای کسب درآمد از هوش مصنوعی از طریق یوتیوب باید یک کانال YouTube ایجاد کرده و در آن ویدیو ارسال کنید.

برای مثال می توانید از ChatGPT برای ایجاد ایده های ویدیویی، اسکریپت های ویدیویی، سرفصل ها و توضیحات محصول استفاده کنید. همچنین با استفاده از AI با Synthesia ویدیو ایجاد کنید. Synthesia پلتفرمی است که از هوش مصنوعی برای ایجاد ویدیوهایی با ظاهر حرفه ای استفاده می کند. این ابزار با آواتارها، قالب‌ها، کتابخانه رسانه رایگان، عناصر طراحی، موسیقی پس‌زمینه بدون حق امتیاز و موارد دیگر همراه است.

برای اطمینان از دریافت بازدیدهای بیشتر، می توانید از ابزاری مانند TubeBuddy برای بهینه سازی کانال و ویدیوهای خود استفاده کنید. TubeBuddy به شما امکان می دهد کلمات کلیدی مناسبی را برای ساختن ویدیوها پیدا کنید، بنابراین بتوانید در نتایج جستجو رتبه بالاتری کسب کنید. بیش از ۱۰ میلیون سازنده به آن اعتماد دارند و دارای برنامه های قیمتی بسیار مقرون به صرفه است.

یوتیوب یک راه عالی برای کسب درآمد آنلاین است، زیرا فرصت های زیادی برای کسب درآمد از مخاطبان خود دارید. هنگامی که ویدیوهای شما در نتایج جستجو رتبه بندی می شوند، ترافیک ارگانیک رایگان نیز دریافت می کنید که می تواند به مشتری تبدیل شود. یوتیوب یکی از بهترین راه‌ها برای ایجاد درآمد غیرفعال است.

۸- ایده های ایجاد نام تجاری

ایجاد نام تجاری با ابزارهای AI یکی دیگر از روش های کسب درآمد از هوش مصنوعی است. شما می توانید از یک ابزار رایگان مانند ChatGPT استفاده کنید و ایده های نام تجاری را برای سایر مشاغل ایجاد نمایید. با سایت Namingforce می توانید ایده های خود را ارسال کنید و در صورت برنده شدن در مسابقات درآمد کسب کنید. این روش نیز یکی دیگر از راه های درامد دلاری با هوش مصنوعی است.

Namingforce وب‌سایتی است که در آن افراد می‌توانند مسابقه‌هایی را برای دریافت ایده‌های نام برای کسب‌وکار خود ایجاد کنند. شما به عنوان یک نام‌گذار می‌توانید نام‌هایی را ایجاد و ارسال کنید تا در مسابقه برنده شوید.

با استفاده از ChatpGPT می‌توانید ایده‌های نامی مرتبط با آن کسب‌وکار خاص ایجاد کنید. این به شما ایده هایی برای نام یک کسب و کار خاص می دهد که می توانید به Namingforce ارسال کنید. می توانید ورودی را تغییر دهید تا نام هایی با سبک ها و طول های مختلف ایجاد کنید.

این مقاله را حتما بخوانید: برنامه ریزی و هدف گذاری در سال 1402 با 10 گام کاملا عملی

۹- یک مشاور سئو شوید خدمات سئو

آیا می خواهید به سازندگان محتوا کمک کنید تا در نتایج جستجو رتبه بالاتری کسب کنند؟ با یادگیری بهینه سازی موتورهای جستجو (SEO) می توانید با کمک به وبلاگ ها در تحقیقات کلمات کلیدی و سئوی درون صفحه درآمد کسب کنید.

با وجود اینکه داشتن تجربه در هنگام تبدیل شدن به یک مشاور سئو مزیت دارد، می توانید بیشتر کارها را با هوش مصنوعی انجام دهید. با استفاده از SEO.ai شما تمام ابزارهای مورد نیاز برای انجام تحقیقات کلمات کلیدی، ایجاد محتوای بهینه شده برای سئو و انجام سئوی درون صفحه را در اختیار دارید. این به مشتریان شما کمک می کند تا رتبه بالاتری در گوگل کسب کنند.

اگر بتوانید به آنها کمک کنید پول بیشتری کسب کنند، مردم پول خوبی می پردازند. با بودن یک مشاور سئو می توانید به وبلاگ نویسان جدید کمک کنید تا وب سایت های خود را در گوگل رتبه بندی کنند و برای انجام این کار پول دریافت کنند.

۱۰- ساخت اسکریپت های ویدیویی برای تولیدکنندگان محتوا

سازندگان محتوا همیشه به دنبال ایده ها و فیلمنامه های ویدئویی هستند. اگر می‌خواهید به ناشران کمک کنید تا محتوای بهتری عرضه کنند، پس این راه کسب درآمد از هوش مصنوعی برای شما مناسب است.

با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی این فرآیند یکپارچه و راحت می شود. برای ایجاد اسکریپت‌های ویدیویی می‌توانید از ابزار رایگان ChatGPT یا نویسندگان هوش مصنوعی پیشرفته‌تر مانند Jasper.ai استفاده کنید.

نوع اسکریپت های ویدئویی که می توانید ایجاد کنید شامل موارد زیر می باشد:

• برای افزایش فروش اسکریپت های ویدیویی ایجاد کنید.
• اسکریپت های ویدیویی برای ویدیوهای یوتیوب بسازید.
• اسکریپت های ویدئویی حرفه ای برای مشاغل بسازید.
• اسکریپت های ویدیویی آموزشی تولید کنید.
• اسکریپت های دوره دیجیتال بسازید.
• اسکریپت های وبینار تولید نمایید.

شما می‌توانید هر آنچه را که می‌خواهید برای خدمات خود شارژ کنید، اما اگر به Fiverr بروید، اکثر سازندگان فیلمنامه از ۵ دلار شروع می‌کنند. برخی حتی از ۱۴۰ دلار یا بیشتر شروع می شوند. با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانید اسکریپت‌های ویدیویی را سریع‌تر بنویسید و درآمد بیشتری به صورت آنلاین داشته باشید.

کسب درآمد از ChatGPT ابزار تولید محتوا

اگر به دنبال ابزارهای هوش مصنوعی برای کسب درآمد هستید، ChatGPT محصول شرکت OpenAI ارزش توجه را دارد. این ربات چت به دلیل موارد استفاده باورنکردنی و متنوعش، دنیای تکنولوژی و اینترنت را متحول کرده است.

این یک مدل زبانی بزرگ است که می تواند به همه سؤالات شما به شیوه ای دقیق پاسخ دهد. از تولید ایده‌ها و طرح‌های کلی برای ایجاد محتوای باکیفیت گرفته تا ارائه پیشنهادات برای بهبود و تصحیح کارتان می توانید از این فناوری جدید استفاده کنید.

روش های کسب درآمد از چت جی پی تی

چگونه با استفاده از ChatGPT درآمد کسب کنیم؟

برای کسب درآمد از چت جی بی تی چند راه وجود دارد که در ادامه به چند مورد از آنها اشاره می کنیم.

ایجاد کسب و کار تولید محتوا به صورت آزاد

ChatGPT یکی از بهترین ابزارهای نوشتن با AI و کسب درآمد از هوش مصنوعی است. این ابزار برای کمک به تولیدکنندگان محتوا برای ایجاد محتوای وب سایت، صفحات اصلی سایت، پست های رسانه های اجتماعی، پست های وبلاگ و غیره است. علاوه بر این، chatGPT به شما کمک می کند تا با ایجاد ایمیل و پیشنهادات با مشتریان خود ارتباط برقرار کنید.

فروش برنامه های چت بات

می توانید از ChatGPT برای ایجاد برنامه های Chatbot و سپس مجوز یا فروش این برنامه ها به افراد یا مشاغل استفاده کنید. این برنامه ها به عنوان کمک مجازی، خدمات مشتری و غیره عمل می کنند.

ساخت و فروش ویدئو

با استفاده از قابلیت تبدیل متن به گفتار ChatGPT، می‌توانید برای ویدیوهای خود صدا ایجاد کنید و می‌توانید این ویدیوها را برای درآمدزایی بفروشید. علاوه بر این، می‌توانید از ChatGPT برای به‌روزرسانی توضیحات ویدیوی یوتیوب خود با تمرکز بر SEO استفاده کنید. همچنین می توانید خدمات خود را به عنوان متخصص بهینه سازی سئو ارائه دهید.

خود انتشار کتاب های الکترونیکی

می‌توانید از ChatGPT برای نوشتن کتاب‌های الکترونیکی استفاده کنید و سپس این کتاب‌ها را بر اساس اشتراک یا دسترسی فروش به محتوای خود، بفروشید.

بازار کار هوش مصنوعی چگونه است؟

بازار کار هوش مصنوعی در حال حاضر در حال رشد و گسترش قابل توجهی است. با توجه به پیشرفت سریع تکنولوژی و نیازهای روزافزون برای حل مسائل پیچیده، فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی به طور مداوم در حال افزایش است. برخی از جوامع شغلی و موقعیت‌های شغلی مرتبط با هوش مصنوعی عبارتند از:

۱- مهندسان هوش مصنوعی: افرادی که در طراحی، توسعه و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها، مدل‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی مهارت دارند. این افراد می توانند به راحتی از طریق روش های بیان شده در بالا، کسب درآمد از هوش مصنوعی را تجربه کنند.

۲- داده‌شناسان: افرادی که تخصص در تجزیه و تحلیل داده‌ها، استخراج اطلاعات و ارزیابی کیفیت داده‌ها را دارند.

۳- متخصصان یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینی: افرادی که توانایی تحلیل داده‌ها، ساخت مدل‌های پیش‌بینی و بهبود الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را دارند و می توانند کسب درآمد از هوش مصنوعی داشته باشند.

۴- متخصصان پردازش زبان: افرادی که در فهم و تفسیر زبان تخصص دارند و قادر به توسعه سیستم‌هایی هستند که قادر به تحلیل و پردازش متون و اطلاعات زبانی هستند.

۵-توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: افرادی که توانایی توسعه و پیاده‌سازی نرم‌افزارهای هوشمند و برنامه‌های کاربردی را دارند.

۶- متخصصان امنیت هوش مصنوعی: افرادی که در امنیت و حفاظت از سیستم‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی تخصص دارند.

درآمد هوش مصنوعی در ایران

بررسی درآمد در حوزه هوش مصنوعی در ایران نشان می‌دهد که این حوزه در کشور در حال رشد است و با توجه به اهمیت و کاربرد گسترده‌ای که دارد، پیش‌بینی می‌شود در آینده نیز رشد خوبی داشته باشد. هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری جذاب و پرکاربرد قابلیت کسب درآمد را به روش‌های مختلفی ارائه می‌دهد.

برای کسب درآمد از هوش مصنوعی، از طریق استفاده از روش‌های مختلفی مانند یادگیری ماشینی و تحلیل داده‌ها می‌توان در حوزه‌های مختلفی مانند فناوری اطلاعات، پزشکی، صنعت و خدمات فعالیت کرد.

در حال حاضر در ایران، افرادی که در حوزه هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند، می‌توانند در شغل‌های مرتبط با تحلیل اطلاعات، مهندسی مدل‌ها، برنامه‌نویسی، هوش تجاری و ماشین لرنینگ، فعالیت کنند. همچنین، با توجه به کاربرد گسترده هوش مصنوعی در صنایع مختلف، نیاز به متخصصان این حوزه در شرکت‌های نرم‌افزاری، شرکت‌های فناوری اطلاعات و سایر صنایع وجود دارد.

این مقاله را حتما بخوانید: برندگان جشنواره برترین پیج های اینستاگرام ایران مشخص شدند - آکادمی کلاته

چرا یادگیری هوش مصنوعی اهمیت دارد؟

اهمیت یادگیری هوش مصنوعی

یادگیری هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارد زیرا:

قادر به حل مسائل پیچیده است: هوش مصنوعی قادر است الگوها و روابط پیچیده را در داده‌ها شناسایی کرده و مسائل پیچیده را حل کند که برای انسان‌ها ممکن است دشوار یا زمان‌بر باشد.

بهبود تصمیم‌گیری: یادگیری هوش مصنوعی می‌تواند به ما در فرآیند تصمیم‌گیری کمک کند. با تجمیع و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند الگوها و روابطی که در تصمیم‌گیری موثر هستند را شناسایی کرده و به ما راهنمایی کند.

افزایش بهره‌وری: استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود عملکرد و بهره‌وری در صنایع و سازمان‌ها کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی، فرآیندها به طور خودکار و هوشمندانه‌تر انجام می‌شوند که منجر به صرفه‌جویی در زمان، هزینه و منابع می‌شود.

توسعه فناوری‌های پیشرفته: یادگیری AI و کسب درآمد از هوش مصنوعی نقش مهمی در توسعه فناوری‌های پیشرفته از قبیل خودران‌ها، ربات‌ها، سیستم‌های پردازش زبان طبیعی و بسیاری از برنامه‌های هوشمند دیگر دارد.

پتانسیل ایجاد تغییرات مثبت: این حوزه علمی و فناوری قدرت بزرگی برای ایجاد تغییرات مثبت در جوامع و جهان دارد.

چند توصیه مهم برای شروع کسب درآمد از هوش مصنوعی

برای شروع کسب درآمد از هوش مصنوعی، بهتر است به توصیه‌های زیر توجه کنید:

۱- آموزش و یادگیری: مهارت‌های هوش مصنوعی را به طور کامل فرا بگیرید. مطالعه در حوزه‌های مرتبط مانند یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های هوشمند اهمیت بسیاری دارد.

۲- انتخاب حوزه مورد علاقه: پیشنهاد می‌شود در حوزه‌ای که به آن علاقه‌مند هستید و تجربه دارید، کار کنید. این به شما کمک می‌کند تا با اشکال و چالش‌های مرتبط با آن حوزه آشنا شوید و بهترین استراتژی‌ها را برای کسب درآمد از هوش مصنوعی تعیین کنید.

۳- ایجاد پروژه‌های عملی: سعی کنید پروژه‌های عملی و قابل اجرا را طراحی و پیاده‌سازی کنید. این پروژه‌ها می‌توانند شامل توسعه نرم‌افزار، تحلیل داده‌ها یا ساخت مدل‌های پیش‌بینی باشند. این کارها به شما در کسب تجربه و نمونه کار قابل نمایش به مشتریان کمک می‌کند.

۴- ایجاد شبکه‌های ارتباطی: ارتباط با افراد و شرکت‌های فعال در حوزه هوش مصنوعی بسیار ارزشمند است. شرکت در جلسات، کنفرانس‌ها و جامعه‌های مرتبط، امکان معرفی به متخصصان و جذب پروژه‌ها و همکاری‌های جدید را فراهم می‌کند.

۵- ارائه خدمات و محصولات: شروع به ارائه خدمات مشاوره، طراحی نرم‌افزارهای هوشمند یا توسعه مدل‌های پیش‌بینی می تواند به شما در کسب درآمد از هوش مصنوعی کمک کند.

تجربیات خود در زمینه کسب درآمد از هوش مصنوعی را با ما در میان بگذارید

در این مطلب به نقد و بررسی تخصصی کسب درآمد از هوش مصنوعی پرداختیم. فناوری هوش مصنوعی طیف گسترده ای از فرصت ها را برای افرادی که به دنبال کسب درآمد هستند باز کرده است. با رشد مداوم صنعت AI، ابزارها و منابع بیشتری برای کمک به افراد برای سرمایه گذاری در این حوزه ایجاد شده است. چه مهارت های برنامه نویسی داشته باشید یا نه، راه های زیادی برای کار با هوش مصنوعی و کسب درآمد با استفاده از این ابزارها وجود دارد.

یکی از هیجان انگیزترین چیزها در مورد کسب درآمد با هوش مصنوعی این است که امکانات در این زمینه تقریباً بی پایان است. همانطور که تکنولوژی به تکامل خود ادامه می‌دهد و کسب‌وکارها و صنایع بیشتری از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، فرصت‌های بیشتری برای افراد وجود خواهد داشت تا از این روند استفاده کنند.

با این حال، مهم است در نظر داشته باشید که هوش مصنوعی یک زمینه به سرعت در حال توسعه است و باید با آخرین پیشرفت ها و روندها در این زمینه بروز باشید. به طور کلی، کسب درآمد با ابزارهای هوش مصنوعی راهی عالی برای استفاده از این صنعت رو به رشد و توسعه مهارت های جدید است.

با کمی خلاقیت و تمایل به یادگیری، هر کسی می تواند با استفاده از فناوری هوش مصنوعی درآمد بیشتری کسب کند. اگر می خواهید برای تولید محتوا از هوش مصنوعی استفاده کنید، پیشنهاد می کنیم مقاله ما در مورد دوره تولید محتوا با هوش مصنوعی را مطالعه کنید. لازم به ذکر است که اگر شما نیز با انواع هوش مصنوعی آشنا هستید و تا به حال تجربه کسب درآمد از هوش مصنوعی را داشته اید، آن را با ما در میان بگذارید.

سوالات متداول

آیا می توان با هوش مصنوعی کسب درآمد کرد؟

بله! می توانید از هوش مصنوعی برای ساخت وب سایت استفاده کنید. سپس می توانید آن سایت ها را بفروشید یا از آنها برای ایجاد درآمد از طریق بازاریابی وابسته، گوگل ادوردز یا اشتراک استفاده کنید.

استارت‌آپ‌های هوش مصنوعی چگونه کسب درآمد می‌کنند؟

شرکت‌های هوش مصنوعی می‌توانند با جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و فروش اطلاعات با ارزش به مشتریان درآمد کسب کنند، به‌ویژه اگر شرکت هوش مصنوعی در برنامه‌های هوش مصنوعی مبتنی بر داده‌ها متخصص باشد.

آیا هوش مصنوعی یک مهارت با درآمد بالا است؟

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی جزو پردرآمدترین مهارت‌ها در سال ۲۰۲۳ هستند. طبق گزارش مجمع جهانی اقتصاد، هوش مصنوعی احتمالاً تا سال ۲۰۲۵، حدود ۹۷ میلیون شغل جدید ایجاد می‌کند. همچنین تقاضای شغلی را تا ۸۵ میلیون در صنایع خاص کاهش می‌دهد.

جایگاه هوش مصنوعی ۱۰ سال دیگر کجا خواهد بود؟

بر اساس تحقیقات جدید، هوش مصنوعی ممکن است بتواند حدود ۳۹ درصد از کارهای خانگی را ظرف ۱۰ سال آینده خودکار کند.

تجارت در بازارهای مالی براساس هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

سیگنال‌های معاملاتی توسط سیستم‌های هوش مصنوعی بر اساس تجزیه و تحلیل پیشرفته شاخص‌های متعدد، مانند عملکرد قیمت، ارزش‌گذاری ارز و حتی تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به دارایی خاص در اخبار و رسانه‌های اجتماعی تولید می‌شوند. تحلیل تکنیکال پویایی قیمت سهام نیز در مجموعه داده گنجانده شده است.

آیا یادگیری هوش مصنوعی سخت است؟

یادگیری هوش مصنوعی برای بسیاری از افراد، به‌ویژه کسانی که پیش‌زمینه علوم کامپیوتر یا برنامه‌نویسی ندارند، دشوار است. با این حال، ممکن است ارزش تلاش لازم برای یادگیری آن را داشته باشد. تقاضا برای متخصصان هوش مصنوعی احتمالاً افزایش می یابدُ زیرا شرکت های بیشتری شروع به طراحی محصولاتی می کنند که از هوش مصنوعی استفاده می کنند.

https://irfoundr.com/making-money-from-ai/

راه های کسب درآمد از هوش مصنوعی – ۱۴ راه برای مبتدی‌ها و حرفه‌ای‌ها

۲۲ شهریور ۱۴۰۲

زمان مطالعه: 9 دقیقه

5023

طی چند سال اخیر هوش مصنوعی دستاوردهایی شگفت‌انگیز داشت و در مدت‌زمانی کوتاه، ساز و کار بسیاری از صنایع را دگرگون کرد. ظهور ابزارهای گوناگون هم باعث شده بتوانیم تقریبا هرکاری را به هوش مصنوعی واگذار کنیم، از تولید محتوا و خدمات مشاوره گرفته تا بازاریابی و آموزش یادگیری ماشین، برنامه‌نویسی و سایر علوم پیچیده. اگر شما هم مثل خیلی‌های دیگر می‌خواهید از این فرصت بی‌نظیر استفاده کنید، در ادامه این مطلب کوئرا بلاگ با بهترین راه های کسب درآمد از هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

فهرست مطالب

• کسب درآمد از هوش مصنوعی با تولید محتوا
• راه های کسب درآمد از هوش مصنوعی در شبکه‌های اجتماعی
• کسب درآمد از هوش مصنوعی با تولید ویدیو
• راه های کسب درآمد از هوش مصنوعی در بازاریابی و تبلیغات
• کسب درآمد از توسعه هوش مصنوعی
• راه های کسب درآمد از هوش مصنوعی با تصاویر هنری
• سوالات متداول

کسب درآمد از هوش مصنوعی با تولید محتوا

تولید محتوا یکی از پرتقاضاترین و سودآورترین روش‌های درآمدزایی آنلاین به حساب می‌آید. به کمک هوش مصنوعی می‌توانید محتوای باکیفیت را به شکلی سریع‌تر، آسان‌تر و ارزان‌تر از همیشه تولید کنید. بیایید برخی از ایده‌ها را بررسی کنیم.

۱. بلاگ‌نویسی

با راه‌اندازی کسب‌وکاری در حوزه بلاگ‌نویسی، می‌توانید دانش خودتان را با توانایی‌های هوش مصنوعی ترکیب و کسب درآمد کنید. گام‌هایی که باید به صورت کلی بردارید را در ادامه آورده‌ایم:

• انتخاب سوژه: موضوعی که روی آن دست می‌گذارید هم باید برای خودتان جذاب باشد و هم نظر تعداد قابل توجهی از کاربران را جلب کند.
• ساخت وب‌سایت: پلتفرم‌هایی مانند WordPress این فرایند را خیلی آسان می‌کنند.
• استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی: ابزارهایی مانند ChatGPT و Jasper AI می‌توانند با نظارت انسانی، متونی با کیفیت تولید کنند.
• بهینه‌سازی محتوا و انتشار: مطمئن شوید که محتوا از قواعد بهینه‌سازی موتور جستجو (SEO) پیروی می‌کند.
• درآمدزایی: سپس از طریق نمایش تبلیغ، بازاریابی مشارکتی (افیلیت مارکتینگ) و همینطور فروش محصولات خودتان قادر به درآمدزایی خواهید بود.
• برخی از بهترین ابزارها: ClickUp ،Copy.ai ،ChatGPT ،Jasper و Grammarly
• مهارت‌های مورد نیاز: تولید محتوا، سئو، بازاریابی

• بیشتر بخوانید: 25 روش‌ کسب درآمد از برنامه نویسی در ایران که همین حالا می‌توانید امتحان کنید

۲. کانال یوتیوب بدون چهره

یکی دیگر از راه های کسب درآمد از هوش مصنوعی که این روزها محبوبیت زیادی پیدا کرده، راه‌اندازی کانال یوتیوب بدون چهره به کمک ابزارهایی از قبیل Veed.io و Synthesia است.

• انتخاب سوژه: چه چیزی شما و شمار زیادی از مخاطبان بالقوه را به هیجان می‌آورد؟ برای شناسایی سوژه‌ها و موضوعات پرمخاطب می‌توانید هم از ابزارهایی مانند Google Bard و Google Trends استفاده کنید و هم به جستجوی صرف در سطح اینترنت و یوتیوب مشغول شوید. هرچه جستجو برای موضوعی بیشتر باشد، مخاطبان بیشتری دارد.
• ساخت اکانت یوتیوب: نامی جذاب برای کانال انتخاب کنید که بازتابگر سوژه ویدیوها باشد.
• استفاده از هوش مصنوعی: تمام فرایند نوشتن متن ویدیو، خواندن متن و ساخت ویدیو را می‌شود با هوش مصنوعی پیش برد.
• بهینه‌سازی و آپلود: پیروی از قواعد سئو در یوتیوب بسیار مهم است.
• درآمدزایی: از طریق نمایش تبلیغ روی ویدیوها، جذب اسپانسر، بازاریابی مشارکتی و یا فروش محصولات اختصاصی می‌توانید به درآمدزایی برسید.
• برخی از بهترین ابزارها: Pictory ،Synthesys ،Synthesia و Veed.io
• مهارت‌های مورد نیاز: ادیت ویدیو، مدیریت محتوا، سئو

۳. ساخت دوره‌های آنلاین

دوره‌های آنلاین همیشه روی بورس هستند و ابزارهایی مانند Copy.ai می‌توانند به شما در ساخت دوره‌های آموزشی آنلاین و سریع کمک کنند:

• انتخاب سوژه: در چه حوزه‌ای دانش یا تخصص دارید؟
• ساخت یا انتخاب پلتفرم: نیاز به انتخاب فضایی برای میزبانی و فروش دوره‌های آنلاین خود دارید.
• استفاده از هوش مصنوعی: محتوا را براساس اهداف خود بسازید.
• انتشار: دوره آموزشی را در دسترس مخاطبان قرار دهید، اما مطمئن شوید که به اندازه کافی درگیرکننده و جذاب باشد.
• تبلیغ: از ظرفیت شبکه‌های اجتماعی برای پیدا کردن مخاطبان هدف خود استفاده کنید.
• برخی از بهترین ابزارها: Mini Course Generator ،CourseBox ،Copy.ai و Pictory
• مهارت‌های مورد نیاز: طراحی دوره آموزشی، تدریس، بازاریابی

راه های کسب درآمد از هوش مصنوعی در شبکه‌های اجتماعی

شبکه‌های اجتماعی برای سالیان سال از بهترین ابزارهای ممکن برای پیدا کردن مخاطبان تازه و تعامل با آن‌ها بوده‌اند. اگر به فعالیت در این حوزه علاقه دارید، هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از فرایندها را به صورت خودکار و بهینه پیش ببرد.

۴. تولید پست برای کسب‌وکارها و اینفلوئنسرها

شبکه‌های اجتماعی مختلف مانند توییتر، فیسبوک و اینستاگرام بهترین گزینه برای اشتراک‌گذاری محتوا به حساب می‌آیند و ابزارهایی نظیر Tweethunter.io و ChatGPT می‌توانند برای شما توییت و محتوای مشابه بنویسند.

• انتخاب سوژه: در چه حوزه‌ای اطلاعات دارید که برای دیگران هم جذاب است؟
• ساخت اکانت اجتماعی: حسابی در شبکه اجتماعی مطلوب خود بسازید که راجع به همان سوژه باشد.
• استفاده از هوش مصنوعی: با استفاده از کلمات کلیدی پرمخاطب و پرجستجو، محتوا را تولید کنید.
• انتشار و تعامل: محتوا را منتشر و سپس با مخاطبان خود تعامل کنید.
• ارائه خدمات تولید محتوا: به همین شکل می‌توانید به دیگران نیز در تولید محتوا یاری برسانید و از این کار درآمدزایی کنید.
• برخی از بهترین ابزارها: ContentStudio ،ChatGPT ،Jasper ،Frase.io و Midjourney
• مهارت‌های مورد نیاز: مدیریت شبکه‌های اجتماعی، نویسندگی، تحقیق کلمه کلیدی

• بیشتر بخوانید: معرفی ۸ هوش مصنوعی چهره که شما را شگفت زده خواهند کرد

۵. فروش پرامپت برای هوش مصنوعی

«پرامپت» (Prompt) به معنی متن کوتاهی است که به ابزار هوش مصنوعی می‌فهماند باید چه خروجی به‌خصوصی در اختیار کاربر بگذارد. با یادگیری روش‌های مهندسی پرامپت می‌توانید فرمان‌هایی قدرتمند برای هوش مصنوعی بسازید و آن‌ها را در پلتفرم‌هایی مانند PromptBase و Promptsideas بفروشید. سایت AIGenPrompt هم می‌تواند پرامپت‌هایی خودکار برای شما تولید کند.

• انتخاب سوژه: به چه حوزه‌ای علاقه دارید؟
• انتخاب پلتفرم: فضایی برای نمایش و فروش پرامپت‌های خود پیدا کنید.
• استفاده از هوش مصنوعی: با آزمون و خطا با ابزارهای هوش مصنوعی، پرامپت‌هایی بسازید که برای مخاطبان ارزش‌سازی می‌کنند.
• تبلیغ: از فروشگاه‌های پرامپت و همینطور شبکه‌های اجتماعی برای پیدا کردن مخاطبان خود کمک بگیرید.
• مهارت‌های مورد نیاز: کار با ابزارهای هوش مصنوعی، بازاریابی

کسب درآمد از هوش مصنوعی با تولید ویدیو

هر روزی که می‌گذرد، مردم بیشتر به محتوای ویدیویی علاقه پیدا می‌کنند. ابزارهایی مانند Veed.io هم می‌توانند فرایند تولید ویدیو را به شکلی بهینه و خودکار پیش ببرند.

۶. ساخت ویدیوهای تبلیغاتی

تبلیغات ویدیویی خیلی از اوقات بهترین نتیجه را برای برندها و کسب‌وکارها به همراه می‌آورند و هوش مصنوعی هم می‌تواند در ساخت این آگهی‌ها کمک‌تان کند. این یکی از بهترین راه های کسب درآمد از هوش مصنوعی است که گاهی حتی نیازی به همکاری رسمی با هیچ شرکتی ندارد. در واقع مردم صرفا از دیدن محتوای باکیفیت راجع به محصولات محبوب خود نیز لذت می‌برند.

• انتخاب محصول: قرار است برای چه برندی و چه محصولی آگهی بسازید؟
• ساخت حساب اجتماعی: در چه پلتفرمی آگهی‌ها را نمایش خواهید داد؟
• استفاده از هوش مصنوعی: آگهی ویدیویی خود را بسازید.
• بهینه‌سازی و آپلود: علاوه بر درپیش‌گیری قواعد سئو لازم است به دنبال بالاترین نرخ تبدیل (Conversion Rate) باشید.
• پایش: عملکرد محتوا را پایش کنید و تغییرات لازم را در استراتژی‌ها پدید آورید.
• برخی از بهترین ابزارها: Pictory ،Synthesys ،Synthesia و Veed.io
• مهارت‌های مورد نیاز: بازاریابی، تبلیغات، ادیت ویدیو

۷. ساخت موسیقی

این روزها انبوهی ابزار مختلف مانند Loudly.ci و Aiva.ai داریم که می‌توانند ظرف چند ثانیه موسیقی بسازند.

• انتخاب سبک: به چه سبک و ژانری علاقه یا نیاز دارید؟
• استفاده از هوش مصنوعی: با آزمون و خطای مداوم، موسیقی ایده‌آل‌ خود را بسازید.
• دانلود: موسیقی‌ها را در پروژه‌های خود به کار بگیرید، در اختیار دیگران بگذارید یا در پلتفرمی مانند یوتیوب منتشر کنید.
• برخی از بهترین ابزارها: AIVA ،Loudly ،Soundraw و WavTool
• مهارت‌های مورد نیاز: آشنایی با موسیقی، کار با ابزارهای هوش مصنوعی

۸. خدمات طراحی وب

طراحی وب عنصری بسیار تاثیرگذار بر موفقیت هر کسب‌وکاری است که می‌خواهد در فضای آنلاین فعالیت کند. با ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی گوناگون مثل 10web.io دیگر لزوما نیازی به آموزش پایتون و CSS و جاوا اسکریپت نخواهید داشت.

• انتخاب حوزه فعالیت: در چه زمینه‌ای تخصص و دانش دارید؟
• استفاده از هوش مصنوعی و ساخت پورتفولیو: چند سایت آزمایشی طراحی کنید و بهترین کارهای خود را در شبکه‌های اجتماعی یا سایت شخصی نمایش دهید.
• تبلیغ: کار خود را تا جای ممکن تبلیغ کنید تا مشتریان از راه برسند.
• برخی از بهترین ابزارها: 10Web ،FramerAI ،Wix ADI و Divi AI
• مهارت‌های مورد نیاز: طراحی وب، طراحی رابط کاربری، طراحی تجربه کاربر

راه های کسب درآمد از هوش مصنوعی در بازاریابی و تبلیغات

تقریبا هیچ کسب‌وکاری نداریم که از استراتژی‌های بازاریابی بی‌نیاز باشد و هوش مصنوعی می‌تواند این استراتژی‌ها را بهبودی چشمگیر دهد. بیایید برخی از بهترین راه های کسب درآمد از هوش مصنوعی را در این حوزه بررسی کنیم.

۹. بازاریابی ایمیلی

با استفاده از هوش مصنوعی موجود در ابزارهایی مانند Mailchimp می‌توانید مخاطبان خود را بشناسید، محتوای سفارشی تولید کنید و استراتژی‌هایی بهینه در پیش بگیرید.

• انتخاب محصول یا سوژه: قرار است برای چه چیزی بازاریابی کنید؟
• ساخت لیست ایمیل: ایمیل‌های افراد ارزشمند برای کسب‌وکار و مرتبط به سوژه را جمع‌آوری کنید.
• استفاده از هوش مصنوعی: کمپین‌هایی هدفمند و شخصی‌سازی شده برای مخاطبان گوناگون بسازید.
• تحلیل نتایج: بسته به عملکرد خود، استراتژی‌ها را تغییر دهید.
• برخی از بهترین ابزارها: Unspam.email ،Seventh Sense ،Phrasee و MailChimp
• مهارت‌های مورد نیاز: بازاریابی، تبلیغات، کار با ابزارهای هوش مصنوعی

۱۰. بازاریابی شبکه‌های اجتماعی

از هوش مصنوعی می‌شود برای نمایش تبلیغات هدفمند در شبکه‌های اجتماعی و همینطور بازاریابی مجدد (Remarketing) استفاده کرد.

• انتخاب محصول یا خدمات: می‌خواهید چه چیزی را تبلیغ کنید؟
• ساخت آگهی: از هوش مصنوعی برای تبلیغ‌نویسی و ساخت عناصر بصری کمک بگیرید.
• هدف‌گذاری، پایش و بهینه‌سازی: مخاطبان را پیدا کنید، عملکرد آگهی‌ها را بسنجید و تغییرات لازم را به وجود آورید.
• برخی از بهترین ابزارها: Pattern89 ،Cortex ،Lately و Persado
• مهارت‌های مورد نیاز: بازاریابی، تبلیغات، تحقیق کلمه کلیدی، تبلیغ‌نویسی

کسب درآمد از توسعه هوش مصنوعی

اگر از مهارت‌های برنامه‌نویسی برخوردار هستید، روش‌هایی که در ادامه آورده‌ایم می‌توانند گزینه‌هایی ایده‌آل برای شما باشند.

۱۱. توسعه چت‌بات هوش مصنوعی

این روزها یادگیری و ساخت چت‌بات برای کسب‌وکارها آسان‌تر از همیشه شده است و در این زمینه می‌توانید روی کمک ابزارهایی مانند BotPress و DialogFlow حساب باز کنید.

• یافتن مشتری: چه کسب‌وکاری نیاز به چت‌بات دارد و روی چه بستری؟
• طراحی و ساخت: از ابزارهای هوش مصنوعی برای ساخت چت‌بات‌های ساده یا پیچیده کمک بگیرید.
• ارائه خدمات طولانی‌مدت: در گذر زمان با مشتری در ارتباط باقی بمانید و چت‌بات را بهبود دهید.
• مهارت‌های مورد نیاز: آشنایی با فریم‌ورک چت‌بات، چند زبان برنامه‌نویسی و پلتفرم‌های گوناگون

۱۲. ساخت اپلیکیشن‌های متکی بر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در ذات قرار است زندگی را برای نوع بشر آسان کند. بنابراین شما هم می‌توانید اپلیکیشن‌هایی ساده بسازید که سردردهایی کوچک اما تکراری را برای کاربران از بین می‌برند. کارکرد این اپلیکیشن می‌تواند هرچیزی باشد، از اصلاح متن و فیلتر کردن ایمیل‌ها گرفته تا محاسبات ریاضیاتی.

• انتخاب سوژه: قرار است چه اپلیکیشنی بسازیم و به چه نیاز یا چالشی پاسخ دهیم؟
• طراحی و توسعه: برای توسعه اپلیکیشن از ابزارهای برنامه‌نویسی گوناگون و حتی ChatGPT کمک بگیرید.
• بازاریابی و فروش: اپلیکیشن را در شبکه‌های اجتماعی تبلیغ کنید و در پلتفرمی داخلی یا خارجی بفروشید.
• مهارت‌های مورد نیاز: برنامه‌نویسی، یادگیری ماشین، دیتابیس

• بیشتر بخوانید: بهترین ترندها و تکنولوژی‌های توسعه اپلیکیشن موبایل در سال ۲۰۲۴

راه های کسب درآمد از هوش مصنوعی با تصاویر هنری

آن دسته از هوش مصنوعی‌هایی که آثار هنری تحویل‌مان می‌دهند، جزو جذاب‌ترین ابزارهای امروزی هستند. و با توجه به علاقه رو به رشد مردم به آثار دیجیتالی، فرصت‌های زیادی برای کسب درآمد در اختیار دارید. دو مورد از سودده‌ترین روش‌ها را در ادامه آورده‌ایم.

۱۳. فروش عکس استوک

عکس استوک (Stock) به تصاویری آماده و ارزان‌قیمت گفته می‌شود که نیاز به هیچ ویرایشی ندارند و می‌توانند در بسترهای مختلف (مانند سایت‌ها یا شبکه‌های اجتماعی) استفاده شوند. با استفاده از فرمان‌های درست می‌توانید تصاویری معرکه بسازید که به راحتی در پلتفرم‌های فروش عکس استوک مشتری پیدا می‌کنند.

• شناخت بازار: بازار تصاویر استوک واقعا اشباع است و بنابراین اول قدم شما، جستجو برای سوژه‌هایی خواهد بود که کمتر به آن‌ها پرداخته شده، اما در عین حال مشتری دارند.
• انتخاب ابزار و سبک: این روزها بی‌شمار هوش مصنوعی برای تولید تصویر داریم و برخی از آن‌ها تصاویری با سبک‌های به‌خصوص تحویل شما می‌دهند. با ابزارهای مختلف آزمون و خطا کنید تا بهترین گزینه را برای خود بیابید.
• ساخت تصویر: عکس‌ها را به کمک هوش مصنوعی تولید کنید.
• کسب درآمد: حالا می‌توانید عکس‌ها را در فروشگاه‌هایی مانند Etsy ،Adobe Stock یا DreamsTime بارگذاری کنید و بفروشید.
• برخی از بهترین ابزارها: Jasper ،StockimgAI ،LucidPic ،Fotor و DALL-E 2
• مهارت‌های مورد نیاز: تحقیق کلمه کلیدی، بازاریابی، درک بصری

• بیشتر بخوانید: 15 ابزار هوش مصنوعی که کیفیت عکس را بالا می‌برند

۱۴. فروش تصاویر تجاری

یک راه دیگر برای درآمدزایی از هوش مصنوعی‌های این‌چنینی، فروش تصاویری است که کاربردهای گوناگون برای مشتریان شخصی و سازمانی دارند، از تصاویری که روی ماگ و تی‌شرت چاپ می‌شوند گرفته تا لوگو و پس‌زمینه برای اینستاگرام.

• شناخت بازار و انتخاب فروشگاه: پیش از هر چیز باید بازار و فروشگاه‌های امروزی مانند Redbubble ،Printful و Printify را بررسی کنید تا متوجه شوید چه طرح‌هایی مخاطب دارند و شما چه سبکی را می‌پسندید.
• ساخت و آپلود تصاویر: به کمک هوش مصنوعی تصاویر خود را بسازید و در فروشگاه‌هایی که از طراحان مستقل حمایت می‌کنند، قرار دهید. مهم‌ترین نکته این است که تصاویر ابعادی بزرگ و کیفیتی بالا داشته باشند.
• تعیین قیمت و فروش: در مرحله آخر مهم است که نگاهی سراسری به قیمت‌گذاری‌ها داشته باشید و طرح‌های خود را نیز با قیمت رقابتی و معقول ارائه کنید. فاکتورهای زیادی مانند محبوبیت سوژه و کیفیت اثر روی قیمت تاثیر می‌گذارند.
• برخی از بهترین ابزارها: Midjourney ،Adobe Firefly ،DreamStudio
• مهارت‌های مورد نیاز: کنجکاوی، تحقیق بازار، درک بصری، کار با ابزارهای هوش مصنوعی

• بیشتر بخوانید: فریلنسر کیست و فریلنسری چیست؟ – معرفی 12 سایت فریلنسری ایرانی و خارجی

سوالات متداول

حالا که با بهترین و موثرترین راه های کسب درآمد از هوش مصنوعی آشنا شده‌ایم، کار را با پاسخ دادن به برخی از سوالات متداول کاربران به پایان می‌رسانیم.

هوش مصنوعی چیست و چطور می‌شود از آن کسب درآمد کرد؟

هوش مصنوعی نوعی تکنولوژی است که به کامپیوتر قدرت تفکر و رفتار شبیه به انسان می‌دهد، مثلا دستگاه می‌تواند تصاویر را تشخیص دهد، زبان انسانی را متوجه شود و تصمیم‌گیری کند. از هوش مصنوعی می‌شود برای بهبود فرایندهای سازمانی، افزایش بهره‌وری، کاهش‌ هزینه‌ها و ایجاد جریان‌های درآمدی تازه کمک گرفت.

برای کسب درآمد از هوش مصنوعی چه مهارت‌هایی نیاز داریم؟

برای کسب درآمد از هوش مصنوعی نیاز به هیچ دانش به‌خصوصی در حوزه علوم کامپیوتر، مهندسی، یادگیری ماشین، علم داده و یا ریاضی ندارید. فقط باید خلاقیت به خرج داده و با استفاده از فرمان‌های درست، بیشترین استفاده را از ابزارهای هوش مصنوعی گوناگون ببرید.

بهترین راه های کسب درآمد از هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۳ چیست؟

این روزها می‌شود به ده‌ها روش مختلف از هوش مصنوعی کسب درآمد کرد، از تولید ویدیو در یوتیوب و ساخت دوره‌های آموزشی گرفته تا فروش تصاویر استوک و توسعه چت‌بات. در این مقاله با ۱۴ روش مختلف این کار آشنا شدیم.

آموزش برنامه نویسی با کوئرا کالج

https://quera.org/blog/14-ways-to-make-money-with-ai/

شیوه عالی برای کسب درآمد از هوش مصنوعی

شیوه عالی برای کسب درآمد از هوش مصنوعی

• 1- مهندسی یادگیری ماشین های هوشمند یادگیری ماشینی یکی از مهم‌ترین مباحث در فناوری AI است. ...
• 2- دیتاساینتیست در هوش مصنوعی ...
• 3- مهندسی داده و کسب درآمد از هوش مصنوعی ...
• 4- نویسندگی به صورت فریلنسری ...
• 5- برنامه نویسی به شکل فریلنسری ...

نظریه های الکترومغناطیسی آگاهی

از ویکیپدیا، دانشنامه آزاد

نظریه های الکترومغناطیسی آگاهی پیشنهاد می کنند که آگاهی را می توان به عنوان یک پدیده الکترومغناطیسی درک کرد .

نمای کلی [ ویرایش ]

نظریه پردازان در نحوه ارتباط آگاهی با الکترومغناطیس با یکدیگر تفاوت دارند . تئوری های میدان الکترومغناطیسی (یا "نظریه های میدان EM") آگاهی پیشنهاد می کنند که آگاهی زمانی حاصل می شود که مغز یک میدان الکترومغناطیسی با ویژگی های خاص تولید کند. سوزان پوکت [1] [2] و جانجو مک فادن [3] نظریه های میدان EM را ارائه کرده اند. ویلیام اوتال [4] نظریه های میدانی مک فادن و دیگر را مورد انتقاد قرار داده است.

به طور کلی، نظریه های ذهن کوانتومی ، به استثنای چند مورد، آگاهی را به عنوان یک پدیده الکترومغناطیسی در نظر نمی گیرند. [5] [6]

AR Liboff پیشنهاد کرده است که "ترکیب ارتباطات میدانی EM در مدل‌های عملکرد مغز، این پتانسیل را دارد که بحث‌های پیرامون آگاهی را دوباره چارچوب‌بندی کند". [7]

همچنین کار E. Roy John و نظریه اندرو و الکساندر فینگلکورتس "چارچوب معماری عملیاتی عملکرد مغز-ذهن" مرتبط است. [8]

نظریه Cemi [ ویرایش ]

نقطه شروع نظریه مک فادن و پوکت این واقعیت است که هر بار که یک نورون برای تولید یک پتانسیل عمل و یک پتانسیل پس سیناپسی در نورون بعدی در پایین خط شلیک می کند، همچنین باعث ایجاد اختلال در میدان الکترومغناطیسی اطراف می شود . مک فادن پیشنهاد کرده است که میدان الکترومغناطیسی مغز نمایشی از اطلاعات در نورون ها ایجاد می کند. مطالعات انجام شده در اواخر قرن بیستم نشان می دهد که تجربه آگاهانه نه با تعداد نورون هایی که شلیک می کنند، بلکه با همزمانی آن شلیک همبستگی دارد. [9] مک فادن میدان الکترومغناطیسی مغز را ناشی از میدان EM القایی نورون‌ها می‌داند. در این نظریه استدلال می‌شود که شلیک همزمان نورون‌ها تأثیر نوسانات میدان EM مغز را به میزان بسیار بیشتری نسبت به شلیک ناهمگام نورون‌ها تقویت می‌کند.

مک فادن فکر می کند که میدان EM می تواند از طرق مختلفی بر مغز تأثیر بگذارد. توزیع مجدد یون‌ها می‌تواند فعالیت عصبی را تعدیل کند، با توجه به اینکه کانال‌های یونی دارای ولتاژ یک عنصر کلیدی در پیشرفت اسپایک‌های آکسون هستند . استدلال می‌شود که شلیک عصبی به تغییر یک میلی‌ولت در غشای سلولی یا دخالت یک کانال یونی اضافی حساس است. تحریک مغناطیسی ترانس جمجمه ای به طور مشابه نشان داده است که میدان های ضعیف EM می توانند بر فعالیت مغز تأثیر بگذارند. [ نیازمند منبع ]

مک فادن پیشنهاد می کند که اطلاعات دیجیتالی از نورون ها برای تشکیل یک میدان اطلاعات الکترومغناطیسی آگاهانه (cemi) در مغز یکپارچه شده است. آگاهی بخشی از این میدان است که به نورون‌ها منتقل می‌شود و وضعیت خود را به صورت خارجی مخابره می‌کند. افکار به‌عنوان نمایش‌های الکترومغناطیسی اطلاعات عصبی در نظر گرفته می‌شوند، و استدلال می‌شود که تجربه اراده آزاد در انتخاب اعمال ما، تجربه ذهنی ما از میدان سمی است که روی نورون‌های ما عمل می‌کند.

دیدگاه مک فادن درباره اراده آزاد جبرگرایانه است. نورون ها الگوهایی را در میدان EM تولید می کنند که به نوبه خود شلیک نورون های خاص را تعدیل می کنند. تنها عاملیت آگاهانه به این معنا وجود دارد که میدان یا بارگیری آن به نورون ها آگاهانه است، اما فرآیندهای مغز خود توسط فعل و انفعالات الکترومغناطیسی قطعی هدایت می شوند. احساس تجربه ذهنی یا کیفیات مربوط به پیکربندی خاصی از میدان سمی است. این بازنمایی میدانی در این نظریه به منظور ادغام اجزا در یک کل است که دارای معنی است، بنابراین یک چهره به عنوان مجموعه تصادفی از ویژگی ها دیده نمی شود، بلکه به عنوان چهره یک فرد دیده می شود. ادغام اطلاعات در زمینه نیز برای حل مشکل اتصال/ترکیب پیشنهاد شده است .

در سال 2013، مک فادن دو به روز رسانی برای این نظریه منتشر کرد. در اولین، «تئوری میدان CEMI: بستن حلقه» [10] مک فادن به آزمایش‌های اخیر در آزمایشگاه‌های کریستوف کخ [11] و دیوید مک کورمیک [12] اشاره می‌کند که نشان می‌دهد میدان‌های EM خارجی، که میدان‌های EM درون زا مغز را شبیه‌سازی می‌کنند. ، بر الگوهای شلیک عصبی در برش های مغز تأثیر می گذارد. این یافته‌ها با پیش‌بینی نظریه میدان جمی مطابقت دارد که میدان EM درون‌زای مغز - آگاهی - بر عملکرد مغز تأثیر می‌گذارد. در مورد دوم، «اطلاعات گشتالت نظریه میدان CEMI و معنای معنا»، [13] مک فادن ادعا می کند که نظریه میدان جمی راه حلی برای مشکل الزام آور این است که چگونه اطلاعات پیچیده در ایده ها برای ارائه معنا یکپارچه می شوند: EM مغز. میدان اطلاعات رمزگذاری شده در میلیون ها نورون متفاوت را یکسان می کند.

سوزان پوکت [1] نظریه ای را ارائه کرده است که مبنای فیزیکی مشابهی با مک فادن دارد، با آگاهی که با الگوهای مکانی-زمانی خاصی از میدان EM یکسان است. با این حال، در حالی که مک فادن استدلال می کند که تفسیر قطعی او از میدان EM با تفکر جریان اصلی خارج نیست، پوکت پیشنهاد می کند که میدان EM شامل یک آگاهی جهانی است که احساسات، ادراکات، افکار و عواطف هر موجود آگاه را تجربه می کند. کائنات. با این حال، در حالی که مک‌فادن فکر می‌کند که میدان برای کنش‌ها علی‌العلل است، هرچند جبرگرا، پوکت میدان را به‌عنوان علت اعمال ما نمی‌بیند.

دینامیک مغز کوانتومی [ ویرایش ]

مقاله اصلی: دینامیک مغز کوانتومی

مفاهیم زیربنایی این نظریه از فیزیکدانان هیرومی اومزاوا [14] و هربرت فرولیش [15] در دهه 1960 سرچشمه می گیرد. اخیراً، ایده های آنها توسط Mari Jibu و Kunio Yasue شرح داده شده است. آب 70 درصد مغز را تشکیل می‌دهد و دینامیک مغز کوانتومی (QBD) پیشنهاد می‌کند که دوقطبی‌های الکتریکی مولکول‌های آب یک میدان کوانتومی را تشکیل می‌دهند که به آن میدان قشر مغز می‌گویند و کورتیکون‌ها به‌عنوان کوانتوم‌های میدان شناخته می‌شوند. فرض بر این است که این میدان قشری با امواج منسجم کوانتومی تولید شده توسط مولکول‌های زیستی در نورون‌ها که پیشنهاد می‌شود در امتداد شبکه عصبی منتشر شوند، تعامل دارد. ایده امواج منسجم کوانتومی در شبکه عصبی از Fröhlich گرفته شده است. او این امواج را وسیله‌ای برای حفظ نظم در سیستم‌های زنده می‌دانست و استدلال می‌کرد که شبکه عصبی می‌تواند از همبستگی دوربرد دوقطبی پشتیبانی کند. این نظریه نشان می دهد که میدان قشر نه تنها با شبکه عصبی در تعامل است، بلکه تا حد زیادی آن را کنترل می کند.

طرفداران QBD در مورد نحوه ایجاد آگاهی در این سیستم تا حدودی متفاوت هستند. جیبو و یاسو پیشنهاد می‌کنند که برهم‌کنش بین کوانتوم‌های انرژی (قشر) میدان کوانتومی و امواج بیومولکولی شبکه عصبی باعث ایجاد آگاهی می‌شود. با این حال، نظریه‌پرداز دیگری، جوزپه ویتیو، پیشنهاد می‌کند که حالت‌های کوانتومی دو قطب ایجاد می‌کنند، یک بازنمایی ذهنی از دنیای بیرون و همچنین خود درونی. [ نیازمند منبع ]

اعتراضات [ ویرایش ]

در حدود سال 2002 در نشریه The Journal of Consciousness Studies ، نظریه الکترومغناطیسی آگاهی با یک نبرد سخت برای پذیرش در میان دانشمندان شناختی مواجه شد.

برنارد بارس در ایمیلی نوشت: "هیچ محقق جدی ای که من می شناسم به نظریه الکترومغناطیسی آگاهی اعتقاد ندارد." [ منبع بهتر مورد نیاز است ] بارس یک نوروبیولوژیست و یکی از سردبیران Consciousness and Cognition ، یکی دیگر از مجلات علمی در این زمینه است. از او نقل شده است : «واقعاً ارزش صحبت علمی در مورد آن را ندارد» [16] .

مک فادن تصدیق می کند که نظریه او، که او آن را "نظریه میدان جمی" می نامد، به دور از اثبات است، اما او استدلال می کند که قطعاً یک خط تحقیق علمی مشروع است. مقاله او قبل از انتشار مورد بررسی همتایان قرار گرفت. در واقع، Baars در هیئت تحریریه مجله ای است که آن را منتشر کرده است.

به نظر نمی رسد که نظریه های میدانی آگاهی به اندازه سایر نظریه های آگاهی کوانتومی مانند پنروز ، استپ یا بوهم مورد بحث قرار گرفته باشد . [17] با این حال، دیوید چالمرز [18] علیه آگاهی کوانتومی استدلال می کند. او در عوض درباره چگونگی ارتباط مکانیک کوانتومی با آگاهی دوگانه بحث می کند . [19] چالمرز شک دارد که هر فیزیک جدید بتواند مشکل سخت آگاهی را حل کند . [20] [21] [22] او استدلال می‌کند که نظریه‌های کوانتومی آگاهی از همان ضعف نظریه‌های مرسوم‌تر رنج می‌برند. همانطور که او استدلال می کند که دلیل خاصی وجود ندارد که چرا ویژگی های فیزیکی ماکروسکوپی خاص در مغز باید باعث ایجاد آگاهی شود، همچنین فکر می کند که دلیل خاصی وجود ندارد که چرا یک ویژگی کوانتومی خاص، مانند میدان EM در مغز، باید ایجاد کند. به هوش بیایید [23] علیرغم وجود تحریک مغناطیسی ترانس کرانیال با اهداف پزشکی، YH Sohn، A. Kaelin-Lang و M. Hallett آن را انکار کرده اند، [24] و بعداً جفری گری در کتاب خود آگاهی: خزنده روی مشکل سخت بیان می کند . نتایج آزمایش‌هایی که به دنبال تأثیر میدان‌های الکترومغناطیسی بر عملکرد مغز هستند، به طور کلی منفی بوده است . [ مشکوک - بحث ] [25] با این حال، تعدادی از مطالعات اثرات عصبی واضحی از تحریک EM پیدا کرده اند.

• دابسون و همکاران (2000): 1.8 میلی‌تسلا = 18000 میلی‌گرم [26]
• توماس و همکاران (2007): 400 میکروتسلا = 4000 میلیگاوس [27]
• هوسر و همکاران (1997): 0.1 میلی‌تسلا = 1000 میلی‌گرم [28]
• بل و همکاران (2007) 0.78 گاوس = 780 میلی گرم [29]
• مارینو و همکاران (2004): 1 گاوس = 1000 میلی گرم [29]
• کاروبا و همکاران (2008): 1 گاوس = 1000 میلی گرم [30]
• جاکوبسون (1994): 5 پیکوتسلا = 0.00005 میلی گرم [31]
• سندیک (1999): محدوده پیکوتسلا [32]

در آوریل 2022، نتایج دو آزمایش مرتبط در دانشگاه آلبرتا و دانشگاه پرینستون در کنفرانس علم آگاهی اعلام شد که شواهد بیشتری برای پشتیبانی از فرآیندهای کوانتومی که در میکروتوبول‌ها کار می‌کنند ارائه می‌کند. جک توزینسکی از دانشگاه آلبرتا در مطالعه‌ای که استوارت هامروف بخشی از آن بود، نشان داد که داروهای بیهوشی طول مدت فرآیندی به نام لومینسانس تاخیری را تسریع می‌کنند که در آن میکروتوبول‌ها و توبولین‌ها نور محبوس شده را دوباره ساطع می‌کنند . توشینسکی مشکوک است که این پدیده منشأ کوانتومی دارد و ابرتابش به عنوان یکی از احتمالات مورد بررسی قرار گرفته است. در آزمایش دوم، Gregory D. Scholes و Aarat Kalra از دانشگاه پرینستون از لیزر برای برانگیختن مولکول‌های داخل توبولین استفاده کردند که باعث شد تحریک طولانی‌مدت در میکروتوبول‌ها بیش از حد انتظار منتشر شود، که در صورت تکرار تحت بیهوشی رخ نداد. [33] [34] با این حال، نتایج انتشار باید با دقت تفسیر شود، زیرا حتی انتشار کلاسیک نیز می‌تواند بسیار پیچیده باشد به دلیل طیف وسیع مقیاس‌های طولی در فضای خارج سلولی پر از مایع. [35] با این وجود، فیزیکدان کوانتومی دانشگاه آکسفورد، ولاتکو ودرال، گفت که این ارتباط با هوشیاری واقعاً راه دوری است.

همچنین در سال 2022، گروهی از فیزیکدانان ایتالیایی آزمایش‌های متعددی انجام دادند که نتوانستند شواهدی در حمایت از یک مدل فروپاشی کوانتومی مربوط به گرانش از آگاهی ارائه کنند و امکان توضیح کوانتومی برای آگاهی را تضعیف کرد. [36] [37]

مزایا [ ویرایش ]

مکان یابی هوشیاری در میدان EM مغز، به جای نورون ها ، این مزیت را دارد که به طور دقیق توضیح می دهد که چگونه اطلاعات واقع در میلیون ها نورون پراکنده در مغز می توانند در یک تجربه آگاهانه واحد (که گاهی مشکل اتصال یا ترکیب نامیده می شود ) یکپارچه شوند: اطلاعات در زمینه EM یکپارچه شده است. [ نیاز به منبع ] به این ترتیب آگاهی میدان EM را می توان به عنوان "اطلاعات پیوسته" در نظر گرفت. این نظریه چندین واقعیت گیج‌کننده را توضیح می‌دهد، مانند این که توجه و آگاهی به جای شلیک نورون‌های منفرد، با شلیک همزمان نورون‌های متعدد مرتبط است. وقتی نورون‌ها با هم شلیک می‌کنند، میدان‌های EM آنها اختلالات میدان EM قوی‌تری ایجاد می‌کنند. [38] بنابراین شلیک همزمان نورون تأثیر بیشتری بر میدان EM مغز (و در نتیجه هوشیاری) نسبت به شلیک تک تک نورون‌ها دارد. با این حال، تولید آنها با شلیک همزمان تنها مشخصه مهم میدان های الکترومغناطیسی آگاهانه نیست - در نظریه اصلی پوکت، الگوی فضایی ویژگی تعیین کننده یک میدان آگاه (در مقابل یک میدان غیرآگاهانه) است. [ نیازمند منبع ]

تاثیر بر عملکرد مغز [ ویرایش ]

تئوری های مختلف میدان EM در مورد نقش میدان EM آگاهانه پیشنهادی بر عملکرد مغز اختلاف نظر دارند. در نظریه میدان سمی مک فادن، و همچنین در نظریه معماری عملیاتی مغز و ذهن دکتر فینگلکورت، میدان EM سراسری مغز بارهای الکتریکی را در سراسر غشای عصبی تغییر می‌دهد و در نتیجه بر احتمال شلیک نورون‌های خاص تأثیر می‌گذارد و یک حلقه بازخورد ارائه می‌کند. که اراده آزاد را هدایت می کند . با این حال، در نظریه‌های سوزان پوکت و ای. روی جان، هیچ ارتباط علی ضروری بین میدان EM آگاهانه و اعمال آگاهانه اراده ما وجود ندارد.

ارجاعات به "مگ لگ" همچنین به عنوان تأثیر ظریف بر فرآیندهای شناختی اپراتورهای دستگاه ام آر آی که گاهی مجبورند برای بررسی بیماران به اتاق اسکنر بروند و با مسائلی که در طول اسکن رخ می دهد، بروند، می تواند ارتباط بین میدان های مغناطیسی و هوشیاری را نشان دهد. . از دست دادن حافظه و تاخیر در پردازش اطلاعات، در برخی موارد چندین ساعت پس از قرار گرفتن در معرض گزارش شده است. [39]

یک فرضیه این است که میدان‌های مغناطیسی در محدوده 0.5-9 تسلا می‌توانند بر نفوذپذیری یون غشاهای عصبی تأثیر بگذارند، در واقع این می‌تواند بسیاری از مسائل دیده‌شده را توضیح دهد، زیرا این امر بر بسیاری از عملکردهای مختلف مغز تأثیر می‌گذارد.

مفاهیم هوش مصنوعی [ ویرایش ]

اگر این نظریه درست باشد، پیامدهای عمده‌ای برای تلاش‌ها برای طراحی هوشیاری در ماشین‌های هوش مصنوعی دارد. [40] فن آوری ریزپردازنده فعلی برای انتقال اطلاعات به صورت خطی در امتداد کانال های الکتریکی طراحی شده است و اثرات الکترومغناطیسی عمومی تر به عنوان یک مزاحمت دیده می شود و از بین می رود. با این حال، اگر این نظریه درست باشد، این به طور مستقیم برای ایجاد یک کامپیوتر هوشیار مصنوعی، که در برخی از نسخه‌های این نظریه، میدان‌های الکترومغناطیسی داشته باشد که خروجی‌های آن را همگام می‌کند، مستقیماً معکوس است - یا در نسخه اصلی نظریه، میدان‌های الکترومغناطیسی با الگوی فضایی ایجاد می‌شود. . [41]

همچنین ببینید [ ویرایش ]

• کاهش هدف سازمان یافته
• ذهن کوانتومی
• واقعیت شبیه سازی شده
• شبکه عصبی کوانتومی

منابع

https://en.wikipedia.org/wiki/Electromagnetic_theories_of_consciousness

شبکه عصبی نوری

از ویکیپدیا، دانشنامه آزاد

شماتیک یک شبکه عصبی نوری که به عنوان یک دروازه منطقی عمل می کند (در بالا) و پیاده سازی آن در فرکانس های مایکروویو (در زیر). فراسطح های پراش میانی به عنوان لایه های پنهان عمل می کنند . [1]

شبکه عصبی نوری اجرای فیزیکی یک شبکه عصبی مصنوعی با اجزای نوری است . شبکه های عصبی نوری اولیه از یک هولوگرام حجمی انکساری نوری برای اتصال آرایه های نورون های ورودی به آرایه های خروجی با وزن سیناپسی متناسب با قدرت هولوگرام مالتی پلکس استفاده می کردند. [2] هولوگرام‌های حجمی با استفاده از سوزاندن حفره طیفی برای افزودن یک بعد طول موج به فضا برای دستیابی به اتصالات چهار بعدی آرایه‌های دو بعدی ورودی و خروجی عصبی، چندگانه شدند. [3] این تحقیق منجر به تحقیقات گسترده ای در مورد روش های جایگزین با استفاده از قدرت اتصال نوری برای پیاده سازی ارتباطات عصبی شد. [4]

برخی از شبکه های عصبی مصنوعی که به عنوان شبکه های عصبی نوری پیاده سازی شده اند شامل شبکه عصبی هاپفیلد [5] و نقشه خودسازماندهی کوهونن با تعدیل کننده های نور فضایی کریستال مایع [6] شبکه های عصبی نوری نیز می توانند بر اساس اصول مهندسی نورومورفیک باشند . ایجاد سیستم های فوتونیک نورومورفیک به طور معمول، این سیستم‌ها اطلاعات موجود در شبکه‌ها را با استفاده از اسپیک‌ها رمزگذاری می‌کنند و عملکرد شبکه‌های عصبی اسپک را در سخت‌افزار نوری و فوتونیک تقلید می‌کنند. دستگاه های فوتونیک که عملکردهای نورومورفیک را نشان داده اند عبارتند از (در میان سایرین) لیزرهای ساطع کننده سطح حفره عمودی ، [7] [8] تعدیل کننده های فوتونی یکپارچه، [9] سیستم های نوری الکترونیکی مبتنی بر اتصالات جوزفسون ابررسانا [10] یا سیستم های مبتنی بر دیودهای تونلی رزونانس. . [11]

شبکه های عصبی الکتروشیمیایی در مقابل نوری [ ویرایش ]

شبکه های عصبی بیولوژیکی بر اساس الکتروشیمیایی عمل می کنند، در حالی که شبکه های عصبی نوری از امواج الکترومغناطیسی استفاده می کنند. رابط های نوری برای شبکه های عصبی بیولوژیکی را می توان با اپتوژنتیک ایجاد کرد ، اما شبیه شبکه های عصبی نوری نیست. در شبکه‌های عصبی بیولوژیکی مکانیسم‌های مختلفی برای تغییر پویا وضعیت نورون‌ها وجود دارد که از جمله آنها می‌توان به انعطاف‌پذیری سیناپسی کوتاه‌مدت و بلندمدت اشاره کرد . پلاستیسیته سیناپسی از جمله پدیده های الکتروفیزیولوژیکی است که برای کنترل کارایی انتقال سیناپسی، بلند مدت برای یادگیری و حافظه و کوتاه مدت برای تغییرات گذرا کوتاه در بازده انتقال سیناپسی استفاده می شود. پیاده سازی این کار با اجزای نوری دشوار است و در حالت ایده آل به مواد فوتونیکی پیشرفته نیاز دارد. خواصی که ممکن است در مواد فوتونیکی برای شبکه‌های عصبی نوری مطلوب باشد شامل توانایی تغییر کارایی آنها در انتقال نور، بر اساس شدت نور ورودی است.

عصر ظهور شبکه های عصبی نوری [ ویرایش ]

با افزایش اهمیت بینایی کامپیوتر در حوزه های مختلف، هزینه محاسباتی این وظایف افزایش یافته است و توسعه رویکردهای جدید شتاب پردازش را مهم تر می کند. محاسبات نوری به عنوان یک جایگزین بالقوه برای شتاب GPU برای شبکه های عصبی مدرن، به ویژه با توجه به منسوخ شدن قریب الوقوع قانون مور پدیدار شده است. در نتیجه، شبکه های عصبی نوری توجه بیشتری را در جامعه تحقیقاتی به خود جلب کرده اند. در حال حاضر، دو روش اصلی محاسبات عصبی نوری در دست تحقیق هستند: اپتیک مبتنی بر فوتونیک سیلیکونی و اپتیک فضای آزاد. هر رویکرد مزایا و معایب خود را دارد. در حالی که فوتونیک سیلیکونی ممکن است سرعت بالاتری ارائه دهد، اما فاقد موازی سازی عظیمی است که اپتیک فضای آزاد می تواند ارائه دهد. با توجه به قابلیت‌های موازی قابل توجه اپتیک فضای آزاد، محققان بر روی استفاده از آن تمرکز کرده‌اند. یکی از پیاده‌سازی‌ها، پیشنهاد شده توسط لین و همکاران، [12] شامل آموزش و ساخت ماسک‌های فاز برای یک طبقه‌بندی‌کننده رقمی دست‌نویس است. با کنار هم قرار دادن ماسک های فاز چاپ شده با چاپ سه بعدی، نوری که از شبکه ساخته شده عبور می کند می تواند توسط یک آرایه آشکارساز نوری متشکل از ده آشکارساز، که هر کدام یک کلاس رقمی از 1 تا 10 را نشان می دهد، خوانده شود. زیرا ماسک های فاز برای یک کار خاص ساخته شده اند و نمی توان آنها را دوباره آموزش داد. یک روش جایگزین برای طبقه‌بندی در اپتیک فضای آزاد، که توسط Cahng و همکارانش معرفی شد، [13] از یک سیستم 4F استفاده می‌کند که بر اساس قضیه کانولوشن برای انجام عملیات کانولوشن است. این سیستم از دو عدسی برای اجرای تبدیل فوریه عملیات کانولوشن استفاده می‌کند و تبدیل غیرفعال به حوزه فوریه را بدون مصرف انرژی یا تأخیر امکان‌پذیر می‌سازد. با این حال، هسته‌های عملیات کانولوشن در این پیاده‌سازی نیز ماسک‌های فاز ساخته شده‌اند، که عملکرد دستگاه را فقط به لایه‌های کانولوشنی خاص شبکه محدود می‌کند. در مقابل، لی و همکاران. [14] تکنیکی را شامل کاشی کاری هسته برای استفاده از موازی سازی سیستم 4F در حالی که از دستگاه میکروآینه دیجیتال (DMD) به جای ماسک فاز استفاده می کرد، پیشنهاد کرد. این رویکرد به کاربران اجازه می دهد تا هسته های مختلف را در سیستم 4F آپلود کنند و کل استنتاج شبکه را روی یک دستگاه واحد اجرا کنند. متأسفانه، شبکه‌های عصبی مدرن برای سیستم‌های 4F طراحی نشده‌اند، زیرا در ابتدا در دوران CPU/GPU توسعه یافته‌اند. بیشتر به این دلیل که آنها تمایل دارند از وضوح کمتر و تعداد کانال های بالا در نقشه های ویژگی خود استفاده کنند.

سایر پیاده سازی ها [ ویرایش ]

در سال 2007 یک مدل از شبکه عصبی نوری وجود داشت: آرایه نوری قابل برنامه ریزی/رایانه آنالوگ (POAC). آن را در سال 2000 پیاده سازی کرده بود و بر اساس تغییر Joint Fourier Transform Correlator (JTC) و Bacteriorhodopsin (BR) به عنوان یک حافظه نوری هولوگرافیک گزارش شده بود. موازی بودن کامل، اندازه آرایه بزرگ و سرعت نور سه وعده ارائه شده توسط POAC برای پیاده سازی CNN نوری است. آنها در طول سال های گذشته با محدودیت های عملی و ملاحظات مورد بررسی قرار گرفتند که منجر به طراحی اولین نسخه قابل حمل POAC شد.

جزئیات عملی - سخت افزار (تنظیمات نوری) و نرم افزار (الگوهای نوری) - منتشر شد. با این حال، POAC یک کامپیوتر آرایه‌ای با هدف عمومی و قابل برنامه‌ریزی است که طیف گسترده‌ای از کاربردها از جمله:

• پردازش تصویر
• الگو شناسی
• ردیابی هدف
• پردازش ویدیو در زمان واقعی
• امنیت اسناد
• سوئیچینگ نوری

همچنین ببینید [ ویرایش ]

• محاسبات نوری
• شبکه عصبی کوانتومی

منبع

حافظه تداعی هولوگرافیک

از ویکیپدیا، دانشنامه آزاد

برای ذخیره سازی داده های هولوگرافیک ، حافظه انجمنی هولوگرافیک ( HAM ) یک سیستم ذخیره سازی و بازیابی اطلاعات بر اساس اصول هولوگرافی است . هولوگرام ها با استفاده از دو پرتو نور به نام های "پرتو مرجع" و "پرتو شی" ساخته می شوند. آنها الگویی روی فیلم تولید می کنند که هر دوی آنها را در بر می گیرد. پس از آن، با بازتولید پرتو مرجع، هولوگرام تصویری بصری از شی اصلی را بازسازی می کند. در تئوری، می توان از پرتو جسم برای انجام همین کار استفاده کرد: بازتولید پرتو مرجع اصلی. در HAM، قطعات اطلاعات مانند دو پرتو عمل می کنند. هر کدام را می توان برای بازیابی دیگری از الگو استفاده کرد. می توان آن را به عنوان یک شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفت که نحوه استفاده مغز از اطلاعات را تقلید می کند. اطلاعات به صورت انتزاعی توسط یک بردار پیچیده ارائه می شود که ممکن است مستقیماً توسط یک شکل موج دارای فرکانس و بزرگی بیان شود. این شکل موج شبیه به تکانه های الکتروشیمیایی است که تصور می شود اطلاعات را بین سلول های عصبی بیولوژیکی منتقل می کند .

تعریف [ ویرایش ]

HAM بخشی از خانواده حافظه های آنالوگ، مبتنی بر همبستگی، انجمنی، محرک-پاسخ است که در آن اطلاعات بر روی جهت فاز اعداد مختلط نگاشت می شوند. می توان آن را به عنوان یک شبکه عصبی مصنوعی با ارزش پیچیده در نظر گرفت . حافظه انجمنی هولوگرافیک برخی از ویژگی های قابل توجه را نشان می دهد. نشان داده شده است که هولوگراف ها برای وظایف حافظه انجمنی ، تعمیم و تشخیص الگو با توجه متغیر مؤثر هستند. توانایی محلی سازی جستجوی پویا در حافظه طبیعی مرکزی است. [1] به عنوان مثال، در ادراک بصری، انسان ها همیشه تمایل دارند روی برخی از اشیاء خاص در یک الگو تمرکز کنند. انسان‌ها می‌توانند بدون هیچ زحمتی تمرکز را از شیء به شیء دیگر بدون نیاز به یادگیری مجدد تغییر دهند. HAM یک مدل محاسباتی ارائه می دهد که می تواند این توانایی را با ایجاد نمایش برای تمرکز تقلید کند. در قلب این حافظه جدید یک نمایش دووجهی جدید از الگو و یک فضای حالت-حالت وزن کروی پیچیده شبیه هولوگرام نهفته است. علاوه بر مزایای معمول محاسبات انجمنی، این تکنیک همچنین دارای پتانسیل عالی برای تحقق نوری سریع است زیرا محاسبات ابر کروی زیربنایی را می توان به طور طبیعی بر روی محاسبات نوری پیاده سازی کرد.

این بر اساس اصل ذخیره سازی اطلاعات در قالب الگوهای محرک - پاسخ است که در آن اطلاعات با جهت گیری زاویه فاز اعداد مختلط بر روی سطح ریمان ارائه می شود . [2] تعداد بسیار زیادی از الگوهای محرک-پاسخ ممکن است بر روی یک عنصر عصبی منفرد قرار گرفته یا "تافته" شوند. ارتباط محرک-پاسخ ممکن است در یک تبدیل غیر تکراری هم رمزگذاری و هم رمزگشایی شود. مبنای ریاضی بر خلاف شبکه‌های عصبی اتصال‌گرا ، نیازی به بهینه‌سازی پارامترها یا پس انتشار خطا ندارد . لازمه اصلی این است که الگوهای محرک در حوزه پیچیده متقارن یا متعامد شوند . HAM معمولاً از پیش پردازش سیگموئیدی استفاده می کند که در آن ورودی های خام متعامد شده و به توزیع های گاوسی تبدیل می شوند .

اصول عملیات [ ویرایش ]

در این بخش هیچ منبعی ذکر نشده است . لطفاً با افزودن نقل قول به منابع معتبر به بهبود این بخش کمک کنید . اطلاعات بدون مرجع ممکن است مشکل ایجاد کرده و پاک شوند . ( مارس 2023 ) ( نحوه و زمان حذف این پیام الگو را بیاموزید )

1. ارتباط محرک-پاسخ هم آموخته می شود و هم در یک تبدیل غیر تکراری بیان می شود. بدون انتشار معکوس اصطلاحات خطا یا پردازش تکراری مورد نیاز است.
2. این روش یک مدل غیر پیوندگرا را تشکیل می دهد که در آن توانایی قرار دادن مجموعه ای بسیار بزرگ از الگوهای محرک-پاسخ آنالوگ یا تداعی های پیچیده در درون سلول عصبی فردی وجود دارد .
3. زاویه فاز تولید شده اطلاعات پاسخ را به هم منتقل می‌کند و بزرگی معیاری از تشخیص (یا اطمینان در نتیجه) را نشان می‌دهد.
4. این فرآیند به یک سیستم عصبی امکان می دهد تا مشخصات غلبه اطلاعات ذخیره شده را ایجاد کند، بنابراین یک نمایه حافظه در هر محدوده ای از حافظه کوتاه مدت تا بلند مدت را نشان می دهد .
5. این فرآیند از قانون عدم اغتشاش پیروی می کند، یعنی ارتباط محرک-پاسخ قبلی کمتر تحت تأثیر یادگیری بعدی است.
6. اطلاعات به صورت انتزاعی توسط یک بردار پیچیده ارائه می شود که ممکن است مستقیماً توسط یک شکل موج دارای فرکانس و بزرگی بیان شود. این شکل موج شبیه به تکانه های الکتروشیمیایی است که تصور می شود اطلاعات را بین سلول های عصبی بیولوژیکی منتقل می کند .

همچنین ببینید [ ویرایش ]

• و شرکت
• ذخیره سازی اطلاعات هولوگرافیک
• نظریه هولونومیک مغز
• نقشه خود سازماندهی
• حافظه پراکنده توزیع شده

منابع [ ویرایش ]

1. ^ خان، جی (1998). "ویژگی های حافظه تداعی هولوگرافیک چند بعدی در بازیابی با توجه قابل بومی سازی پویا" . تراکنش های IEEE در شبکه های عصبی 9 (3): 389-406. doi : 10.1109/72.668882 . ISSN 1045-9227 .
2. ↑ ساترلند، جان جی. (1 ژانویه 1990). "مدل هولوگرافیک حافظه، یادگیری و بیان". مجله بین المللی سیستم های عصبی . 01 (3): 259–267. doi : 10.1142/S0129065790000163 .

ادامه مطلب [ ویرایش ]

• گوپالان، آر.پی. لی، جی (2002). مک کی، ری. اسلنی، جی (ویرایش‌ها). نمایه سازی پایگاه های داده تصویر با استفاده از مدل حافظه هولوگرافیک 4 بعدی آموزش ندیده . پانزدهمین کنفرانس مشترک استرالیا در زمینه هوش مصنوعی. اسپرینگر. صص 237-248.
• هندرا، ی. گوپالان، آر.پی. نیر، ام جی (1999). روشی برای نمایه سازی پویا پایگاه داده های تصویری بزرگ . IEEE SMC'99. سیستم ها، انسان و سایبرنتیک
• خان، جی (اوت 1995). توجه مدوله شده محاسبات انجمنی و جستجوی انجمنی محتوا در آرشیو تصویر (PDF) (پایان نامه دکتری). دانشگاه هاوایی
• میشل، او؛ اول، AAS (1999). شبکه های عصبی مصنوعی پیشرفته با استفاده از اعداد مختلط IJCNN'99. کنفرانس مشترک بین المللی شبکه های عصبی مجموعه مقالات (Cat. No.99CH36339. Vol. 1. Washington, DC, USA. pp. 456-461. doi : 10.1109/IJCNN.1999.831538 .
• میشل، او؛ Kunjithapatham، S. (2002). Dasarathy, Belur V. (ویرایش). "پردازش داده های Landsat TM با استفاده از شبکه های عصبی با ارزش پیچیده" (PDF) . مجموعه مقالات SPIE . داده کاوی و کشف دانش: تئوری، ابزارها و فناوری IV. انجمن بین المللی نوری 4730 : 43-51. doi : 10.1117/12.460209 . S2CID 7664487 . بایگانی شده از نسخه اصلی (PDF) در 2017-09-11.
• استوپ، آر. بوچلی، ج. کلر، جی. استیب، WH (2003). "رزونانس تصادفی در تشخیص الگو توسط یک مدل نورون هولوگرافیک" (PDF) . بررسی فیزیکی E. 67 .

دسته بندی :

• ذخیره سازی اطلاعات هولوگرافیک

https://en.wikipedia.org/wiki/Holographic_associative_memory

2-شناخت کوانتومی

بازنمایی دانش [ ویرایش ]

مفاهیم پدیده های شناختی اساسی هستند که محتوایی را برای استنتاج، توضیح و درک زبان فراهم می کنند. روانشناسی شناختی رویکردهای متفاوتی را برای درک مفاهیم از جمله نمونه‌ها، نمونه‌های اولیه و شبکه‌های عصبی مورد تحقیق قرار داده است و مشکلات اساسی مختلفی مانند رفتار غیر کلاسیک آزمایش‌شده تجربی برای پیوند و تفکیک مفاهیم، ​​به‌ویژه مسئله Pet-Fish یا Pet-Fish شناسایی شده است. اثر گوپی، [34] و گسترش بیش از حد و کمتر از حد معمول بودن و وزن عضویت برای ربط و تفکیک. [35] [36] به طور کلی، شناخت کوانتومی به سه روش برای مدل‌سازی مفاهیم از نظریه کوانتومی استفاده کرده است.

1. از زمینه‌ای بودن نظریه کوانتومی برای توضیح زمینه‌ای بودن مفاهیم در شناخت و زبان و پدیده ویژگی‌های نوظهور هنگام ترکیب مفاهیم استفاده کنید [11] [37] [38] [39] [40]
2. از درهم تنیدگی کوانتومی برای مدل‌سازی معنایی ترکیب‌های مفاهیم به روشی غیرتجزیه‌ای، و به حساب آوردن ویژگی‌ها/همبستگان/استنتاج‌های نوظهور در رابطه با ترکیب‌های مفهومی استفاده کنید [41]
3. از برهم نهی کوانتومی برای توضیح ظهور یک مفهوم جدید در هنگام ترکیب مفاهیم استفاده کنید ، و در نتیجه یک مدل توضیحی برای وضعیت مشکل Pet-Fish، و گسترش بیش از حد و زیر بسط وزن عضویت برای پیوند و تفکیک مفاهیم ارائه دهید. [29] [37] [38]

حجم زیادی از داده های جمع آوری شده توسط همپتون [35] [36] در مورد ترکیب دو مفهوم را می توان در یک چارچوب نظری کوانتومی خاص در فضای فوک مدل سازی کرد که در آن انحرافات مشاهده شده از نظریه مجموعه کلاسیک (مجموعه فازی)، موارد فوق الذکر افزایش بیش از حد و کم‌تر وزن‌های عضویت، از نظر تعاملات متنی، برهم‌نهی، تداخل، درهم‌تنیدگی و ظهور توضیح داده می‌شوند. [29] [42] [43] [44] و، بیشتر، یک آزمون شناختی بر روی یک ترکیب مفهومی خاص انجام شده است که به طور مستقیم، از طریق نقض نابرابری‌های بل، درهم تنیدگی کوانتومی بین مفاهیم مؤلفه را نشان می‌دهد. [45] [46]

تحلیل معنایی و بازیابی اطلاعات [ ویرایش ]

تحقیق در (IV) تأثیر عمیقی بر درک و توسعه اولیه یک فرمالیسم برای به دست آوردن اطلاعات معنایی در هنگام برخورد با مفاهیم، ​​ترکیبات آنها و زمینه های متغیر در مجموعه ای از اسناد بدون ساختار داشت. این معمای پردازش زبان طبیعی (NLP) و بازیابی اطلاعات (IR) در وب - و به طور کلی پایگاه های داده - را می توان با استفاده از فرمالیسم ریاضی نظریه کوانتومی حل کرد. به عنوان مراحل اساسی، (الف) K. Van Rijsbergen یک رویکرد ساختار کوانتومی را برای IR معرفی کرد، [47] (ب) Widdows و Peters از یک نفی منطقی کوانتومی برای یک سیستم جستجوی مشخص استفاده کردند، [40] [48] و Aerts و Czachor شناسایی کردند. ساختار کوانتومی در نظریه های فضای معنایی، مانند تحلیل معنایی نهفته . [49] از آن زمان، استفاده از تکنیک ها و رویه های ناشی از فرمالیسم های ریاضی نظریه کوانتوم - فضای هیلبرت، منطق و احتمال کوانتومی، جبرهای غیر تعویضی و غیره - در زمینه هایی مانند IR و NLP، نتایج قابل توجهی ایجاد کرده است. [50]

تاریخچه [ ویرایش ]

ایده هایی برای به کارگیری فرمالیسم های نظریه کوانتومی در شناخت اولین بار در دهه 1990 توسط دیدریک آرتس و همکارانش یان بروکارت، سونیا اسمتس و لیان گابورا توسط هارالد آتمانسپاچر، رابرت بوردلی و آندری خرنیکوف ظاهر شد. یک شماره ویژه در مورد شناخت و تصمیم کوانتومی در مجله روانشناسی ریاضی (2009، جلد 53.) ظاهر شد، که پرچمی را برای این میدان کاشت. چند کتاب مرتبط با شناخت کوانتومی منتشر شده است، از جمله کتاب های Khrennikov (2004، 2010)، Ivancivic and Ivancivic (2010)، Busemeyer and Bruza (2012)، E. Conte (2012). اولین کارگاه تعامل کوانتومی در سال 2007 در استنفورد برگزار شد که توسط پیتر بروزا، ویلیام لاولس، سی جی ون ریجسبرگن و دان سوفج به عنوان بخشی از مجموعه سمپوزیوم های بهار AAAI 2007 برگزار شد. پس از آن کارگاه‌هایی در آکسفورد در سال 2008، زاربروکن در سال 2009، در مجموعه سمپوزیوم‌های پاییزی AAAI در سال 2010 برگزار شد که در واشنگتن دی سی، 2011 در آبردین ، 2012 در پاریس ، و 2013 در لستر برگزار شد . آموزش ها نیز سالانه از سال 2007 تا 2013 در نشست سالانه انجمن علوم شناختی ارائه شد . یک شماره ویژه در مورد مدل های کوانتومی شناخت در سال 2013 در مجله Topics in Cognitive Science منتشر شد .

همچنین ببینید [ ویرایش ]

• رویکردهای بیزی به عملکرد مغز - تبیین توانایی های مغز از طریق اصول آماری
• نظریه های الکترومغناطیسی آگاهی - نظریه هایی که آگاهی را به عنوان یک پدیده الکترومغناطیسی پیشنهاد می کنند
• نظریه مغز هولونومیک - تفسیر کوانتومی علوم اعصاب
• بیزییسم کوانتومی - تفسیر مکانیک کوانتومی
• منطق کوانتومی - نظریه منطق برای توضیح مشاهدات از نظریه کوانتومی
• شبکه عصبی کوانتومی – مکانیک کوانتومی در شبکه های عصبی
• NeuroQuantology – مجله علمی
• کاهش عینی هماهنگ - نظریه منشا کوانتومی آگاهی

منابع [ ویرایش ]

1. ^پرش به بالا:a b Khrennikov, A. (2010). ساختار کوانتومی همه جا حاضر: از روانشناسی تا امور مالی. اسپرینگر. شابک 978-3-642-42495-3.
2. ^پرش به بالا:ب Busemeyer , J.; بروزا، پ. (2012). مدل های کوانتومی شناخت و تصمیم. کمبریج: انتشارات دانشگاه کمبریج. شابک 978-1-107-01199-1.
3. ^ پوتوس، EM; Busemeyer, JR (2013). "آیا احتمال کوانتومی می تواند جهت جدیدی برای مدل سازی شناختی ارائه دهد". علوم رفتاری و مغز . 36 (3): 255-274. doi : 10.1017/S0140525X12001525 . PMID 23673021 . S2CID 53130527 .
4. ^ وانگ، ز. Busemeyer, JR; Atmanspacher، H.; پوتوس، EM (2013). "پتانسیل استفاده از نظریه کوانتومی برای ساخت مدل های شناخت" . مباحث علوم شناختی . 5 (4): 672-688. doi : 10.1111/tops.12043 . PMID 24027215 .
5. ↑ Khrennikov، A. (2006). "مغز کوانتومی: "تداخل ذهن"". Biosystems . 84 (3): 225-241. arXiv : quant-ph/0205092 . doi : 10.1016/j.biosystems.2005.11.005 . PMID 16427733 .
6. ↑ Khrennikov، A. (2004). پویایی اطلاعات در پدیده های شناختی، روانی، اجتماعی و ناهنجار . نظریه های بنیادی فیزیک. جلد 138. کلوور. شابک 1-4020-1868-1.
7. ^ Atmanspacher، H.; رومر، اچ. والاچ، اچ (2002). "نظریه کوانتومی ضعیف: مکمل و درهم تنیدگی در فیزیک و فراتر از آن". مبانی فیزیک . 32 (3): 379-406. doi : 10.1023/A:1014809312397 . S2CID 118583726 .
8. ^ آرتس، دی. Aerts, S. (1994). "کاربردهای آمار کوانتومی در مطالعات روانشناختی فرآیندهای تصمیم گیری". مبانی علم . 1 : 85-97. doi : 10.1007/BF00208726 .
9. ^ بروزا، پ. کیتو، ک. نلسون، دی. McEvoy, C. (2009). "آیا چیزی شبیه به کوانتومی در واژگان ذهنی انسان وجود دارد؟" . مجله روانشناسی ریاضی . 53 (5): 362-377. doi : 10.1016/j.jmp.2009.04.004 . PMC 2834425 . PMID 20224806 .
10. ↑ لامبرت موگیلیانسکی، ا. ضمیر، س. Zwirn، H. (2009). "نامعین بودن نوع: مدلی از KT (Kahneman–Tversky)-man". مجله روانشناسی ریاضی . 53 (5): 349-361. arXiv : فیزیک/0604166 . doi : 10.1016/j.jmp.2009.01.001 . S2CID 15463046 .
11. ^پرش به بالا:a b de Barros, JA; ساپس، پی (2009). "مکانیک کوانتومی، تداخل و مغز". مجله روانشناسی ریاضی. 53(5): 306-313. doi:10.1016/j.jmp.2009.03.005.
12. ↑ Khrennikov، A. (2008). "مغز کوانتومی در مقیاس های زمانی شناختی و نیمه شناختی". مجله مطالعات آگاهی . 15 (7): 39-77. ISSN 1355-8250 .
13. ↑ ون دن نورت، موریتز؛ لیم، سابینا؛ بوش، پگی (26 دسامبر 2016). "در مورد نیاز به یکپارچه سازی علوم اعصاب و فیزیک" . نوروایمونولوژی و التهاب عصبی . 3 (12): 271. doi : 10.20517/2347-8659.2016.55 . hdl : 2066/162618 .
14. ↑ Khrennikov، A. (2009). رویکرد متنی به فرمالیسم کوانتومی . نظریه های بنیادی فیزیک. جلد 160. اسپرینگر. شابک 978-1-4020-9592-4.
15. ↑ Savage، LJ (1954). مبانی آمار . جان وایلی و پسران
16. ^ تورسکی، آ . شفیر، ای (1992). "اثر گسست در انتخاب تحت عدم قطعیت". علم روانشناسی . 3 (5): 305-309. doi : 10.1111/j.1467-9280.1992.tb00678.x . S2CID 144374616 .
17. ^ پوتوس، EM; Busemeyer, JR (2009). "توضیح احتمال کوانتومی برای نقض نظریه تصمیم گیری "عقلانی" . مجموعه مقالات انجمن سلطنتی . ب: علوم زیستی. 276 (1665): 2171-2178. doi : 10.1098/rspb.2009.0121 . PMC 2677606 . PMID 19324743 .
18. ^پرش به بالا:a b Yukalov, VI; Sornette, D. (21 فوریه 2010). "نظریه تصمیم با تداخل و درهم تنیدگی چشم انداز"(PDF). تئوری و تصمیم. 70(3): 283-328. doi:10.1007/s11238-010-9202-y. hdl: 20.500.11850/29070 . S2CID15377072.
19. ↑ موسر، جورج (16 اکتبر 2012). "روشنگری جدید". علمی آمریکایی 307 (5): 76-81. doi : 10.1038/scientificamerican1112-76 .
20. ^ آلیس، ام (1953). "Le comportement de l'homme rationnel devant le risque: Critique des postulats et axiomes de l'ecole Americaine". اقتصادسنجی _ 21 (4): 503-546. doi : 10.2307/1907921 . JSTOR 1907921 .
21. ^ الزبرگ، دی (1961). "ریسک، ابهام، و بدیهیات وحشی" (PDF) . فصلنامه اقتصاد . 75 (4): 643-669. doi : 10.2307/1884324 . JSTOR 1884324 .
22. ^ ماشینا، ام جی (2009). "ریسک، ابهام، و بدیهیات وابستگی رتبه". بررسی اقتصادی آمریکا 99 (1): 385-392. doi : 10.1257/aer.99.1.385 .
23. ^ آرتس، دی. سوزو، اس. تاپیا، جی (2012). "یک مدل کوانتومی برای پارادوکس های السبرگ و ماشین". در Busemeyer، J. دوبوا، اف. Lambert-Mogilansky، A. (ویرایشات). تعامل کوانتومی 2012 . LNCS. جلد 7620. برلین: Springer. ص 48-59.
24. ^ آرتس، دی. سوزو، اس. تاپیا، جی (2014). "شناسایی ساختارهای کوانتومی در پارادوکس الزبرگ". مجله بین المللی فیزیک نظری . 53 (10): 3666-3682. arXiv : 1302.3850 . Bibcode : 2014IJTP...53.3666A . doi : 10.1007/s10773-014-2086-9 . S2CID 119158347 .
25. ^ لا مورا، پی (2009). "فایده مورد انتظار فرافکنی". مجله روانشناسی ریاضی . 53 (5): 408-414. arXiv : 0802.3300 . doi : 10.1016/j.jmp.2009.02.001 . S2CID 12099816 .
26. ^ Kak, S. (2017). درختان اطلاعات ناقص و تصمیم گیری کوانتومی کنفرانس بین المللی IEEE در مورد سیستم ها، انسان و سایبرنتیک. بنف، کانادا، اکتبر doi : 10.1109/SMC.2017.8122615 .
27. ^ تورسکی، ا. Kahneman، D. (1983). "استدلال بسطی در مقابل شهودی: مغالطه ربط در قضاوت احتمال". بررسی روانشناختی . 90 (4): 293-315. doi : 10.1037/0033-295X.90.4.293 .
28. ^ باند، راشل ال. او، یانگ هوی؛ اورمرود، توماس سی (2018). "یک چارچوب کوانتومی برای نسبت های احتمال". مجله بین المللی اطلاعات کوانتومی . 16 (1): 1850002. arXiv : 1508.00936 . Bibcode : 2018IJQI...1650002B . doi : 10.1142/s0219749918500028 . ISSN 0219-7499 . S2CID 85523100 .
29. ^پرش به بالا:a b c Aerts, D. (2009). "ساختار کوانتومی در شناخت". مجله روانشناسی ریاضی. 53(5): 314-348. arXiv: 0805.3850 . doi:10.1016/j.jmp.2009.04.005. S2CID14436506.
30. ^ Busemeyer, JR; پوتوس، ای. فرانکو، آر. Trueblood، JS (2011). "توضیح نظری کوانتومی برای "خطا" قضاوت احتمال" (PDF) . بررسی روانشناختی . 118 (2): 193–218. doi : 10.1037/a0022542 . PMID 21480739 .
31. ^ Trueblood، JS. Busemeyer, JR (2011). "یک حساب احتمال کوانتومی اثرات نظم در استنتاج" . علوم شناختی . 35 (8): 1518-1552. doi : 10.1111/j.1551-6709.2011.01197.x . PMID 21951058 .
32. ^ آرتس، دی. بروکارت، جی. اسمتس، اس. (1999). "پارادوکس دروغگو در دیدگاه مکانیک کوانتومی". مبانی علم . 4 (2): 115-132. doi : 10.1023/A:1009610326206 . S2CID 119404170 .
33. ^ آرتس، دی. آرتس، اس. بروکارت، جی. گابورا، ال (2000). "نقض نابرابری های بل در جهان کلان". مبانی فیزیک . 30 (9): 1387–1414. arXiv : quant-ph/0007044 . Bibcode : 2000quant.ph..7044A . doi : 10.1023/A:1026449716544 . S2CID 3262876 .
34. ^ اوشرسون، DN; اسمیت، EE (1981). "درباره کفایت نظریه نمونه اولیه به عنوان نظریه مفاهیم". شناخت . 9 (1): 35-58. doi : 10.1016/0010-0277(81)90013-5 . PMID 7196818 . S2CID 10482356 .
35. ^پرش به بالا:ب همپتون ، JA (1988). "گسترش بیش از حد مفاهیم ربط: شواهدی برای مدل واحدی برای نوعی بودن مفهوم و شمول طبقاتی". مجله روانشناسی تجربی: یادگیری، حافظه و شناخت. 14(1): 12-32. doi:10.1037/0278-7393.14.1.12.
36. ^پرش به بالا:ب همپتون ، JA (1988). "تفکیک مفاهیم طبیعی". حافظه و شناخت. 16(6): 579-591. doi: 10.3758/BF03197059 . PMID3193889.
37. ^پرش به بالا:a b Aerts، D.; گابورا، ال (2005). "یک مدل حالت-زمینه-ویژگی از مفاهیم و ترکیبات آنها I: ساختار مجموعه های زمینه ها و ویژگی ها". کیبرنتیس_ 34(1و2): 167-191. arXiv: quant-ph/0402207 . doi:10.1108/03684920510575799. S2CID15124657.
38. ^پرش به بالا:a b Aerts، D.; گابورا، ال (2005). "یک مدل حالت-زمینه-ویژگی از مفاهیم و ترکیبات آنها II: بازنمایی فضای هیلبرت". کیبرنتیس_ 34(1و2): 192-221. arXiv: quant-ph/0402205 . doi:10.1108/03684920510575807. S2CID13988880.
39. ^ گابورا، ال. Aerts، D. (2002). زمینه سازی مفاهیم با استفاده از تعمیم ریاضی فرمالیسم کوانتومی. مجله هوش مصنوعی تجربی و نظری . 14 (4): 327-358. arXiv : quant-ph/0205161 . doi : 10.1080/09528130210162253 . S2CID 10643452 .
40. ^پرش به بالا:a b Widdows، D.; پیترز، اس (2003). بردارهای کلمه و منطق کوانتومی: آزمایش هایی با نفی و تفکیک. هشتمین کنفرانس ریاضیات زبان. صص 141-154.
41. ^ بروزا، PD; کول، آر جی (2005). "منطق کوانتومی فضای معنایی: بررسی اکتشافی اثرات زمینه در استدلال عملی". در آرتموف، اس . بارینگر، اچ. d'Avila Garcez، AS ; بره، LC; وودز، جی. ما به آنها نشان خواهیم داد: مقالاتی به افتخار Dov Gabbay . انتشارات کالج. شابک 1-904987-11-7.
42. ↑ Aerts, D. (2009). "ذرات کوانتومی به عنوان موجودات مفهومی: یک چارچوب توضیحی ممکن برای نظریه کوانتومی". مبانی علم . 14 (4): 361-411. arXiv : 1004.2530 . doi : 10.1007/s10699-009-9166-y . S2CID 119209842 .
43. ^ آرتس، دی. بروکارت، جی. گابورا، ال. سوزو، اس (2013). "ساختار کوانتومی و تفکر انسان". علوم رفتاری و مغز . 36 (3): 274-276. doi : 10.1017/S0140525X12002841 . PMID 23673022 .
44. ↑ آرتس، دیدریک؛ گابورا، لیان؛ Sozzo, Sandro (سپتامبر 2013). "مفاهیم و پویایی آنها: مدلسازی کوانتومی-نظری از اندیشه انسان". مباحث علوم شناختی . 5 (4): 737-772. arXiv : 1206.1069 . doi : 10.1111/tops.12042 . PMID 24039114 . S2CID 6300002 .
45. ^ آرتس، دی. سوزو، اس (2012). "ساختارهای کوانتومی در شناخت: چرا و چگونه مفاهیم در هم تنیده می شوند". در آهنگ، دی. ملوچی، ام. Frommholz، I. (ویرایش.). تعامل کوانتومی 2011 . LNCS. جلد 7052. برلین: Springer. صص 116-127. شابک 978-3-642-24970-9.
46. ^ آرتس، دی. سوزو، اس (2014). "درهم تنیدگی کوانتومی در ترکیبات مفهومی". مجله بین المللی فیزیک نظری . 53 (10): 3587-3603. arXiv : 1302.3831 . Bibcode : 2014IJTP...53.3587A . doi : 10.1007/s10773-013-1946-z . S2CID 17064563 .
47. ↑ Van Rijsbergen، K. (2004). هندسه بازیابی اطلاعات . انتشارات دانشگاه کمبریج. شابک 0-521-83805-3.
48. ↑ Widdows، D. (2006). هندسه و معنا . انتشارات CSLI. شابک 1-57586-448-7.
49. ^ آرتس، دی. Czachor، M. (2004). "جنبه های کوانتومی تحلیل معنایی و هوش مصنوعی نمادین". مجله فیزیک الف . 37 (12): L123–L132. arXiv : quant-ph/0309022 . doi : 10.1088/0305-4470/37/12/L01 . S2CID 16701954 .
50. ^ سورا، مایکل. "استخراج بدون تجزیه؛ با استفاده از یک ماشین بردار حالت گذرا چند بعدی" (PDF) .

https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_cognition

1-شناخت کوانتومی

از ویکیپدیا، دانشنامه آزاد

نباید با ذهن کوانتومی اشتباه شود .

این مقاله ممکن است حاوی مقدار بیش از حد جزئیات پیچیده باشد که ممکن است فقط مخاطب خاصی را مورد توجه قرار دهد . لطفاً با حذف یا جابجایی هر گونه اطلاعات مرتبط، و حذف جزئیات بیش از حدی که ممکن است بر خلاف خط مشی گنجاندن ویکی‌پدیا باشد، کمک کنید . ( ژوئن 2013 ) ( نحوه و زمان حذف این پیام الگو را بیاموزید )

شناخت کوانتومی یک رشته نوظهور است که فرمالیسم ریاضی نظریه کوانتومی را برای مدل سازی پدیده های شناختی مانند پردازش اطلاعات توسط مغز انسان ، زبان ، تصمیم گیری ، حافظه انسانی ، مفاهیم و استدلال مفهومی، قضاوت و ادراک انسان به کار می گیرد . [1] [2] [3] [4] این میدان به وضوح خود را از ذهن کوانتومی متمایز می‌کند ، زیرا بر این فرضیه متکی نیست که چیزی میکروفیزیکی کوانتومی-مکانیکی در مورد مغز وجود دارد. شناخت کوانتومی مبتنی بر پارادایم کوانتومی [5] [6] یا پارادایم کوانتومی تعمیم یافته [7] یا پارادایم ساختار کوانتومی [8] است که پردازش اطلاعات توسط سیستم های پیچیده ای مانند مغز، با در نظر گرفتن وابستگی متنی اطلاعات و احتمالات استدلال را می توان به صورت ریاضی در چارچوب اطلاعات کوانتومی و نظریه احتمالات کوانتومی توصیف کرد.

شناخت کوانتومی از فرمالیسم ریاضی نظریه کوانتومی برای الهام بخشیدن و رسمیت بخشیدن به مدل‌های شناختی استفاده می‌کند که هدفشان پیشرفت نسبت به مدل‌های مبتنی بر نظریه احتمال است . این رشته بر روی مدل‌سازی پدیده‌هایی در علوم شناختی تمرکز دارد که در برابر تکنیک‌های سنتی مقاومت کرده‌اند یا به نظر می‌رسد مدل‌های سنتی به مانعی رسیده‌اند (مثلاً حافظه انسانی)، [9] و ترجیحات مدل‌سازی در نظریه تصمیم‌گیری که از دیدگاه عقلانی سنتی متناقض به نظر می‌رسند. (به عنوان مثال، معکوس ترجیحات). [10] از آنجایی که استفاده از چارچوب نظری کوانتومی برای اهداف مدل‌سازی است، شناسایی ساختارهای کوانتومی در پدیده‌های شناختی وجود فرآیندهای کوانتومی میکروسکوپی در مغز انسان را پیش‌فرض نمی‌گیرد. [11]

موضوعات اصلی تحقیق [ ویرایش ]

مدل‌های کوانتومی پردازش اطلاعات ("مغز کوانتومی") [ ویرایش ]

مغز قطعاً یک سیستم فیزیکی ماکروسکوپی است که در مقیاس‌های زمان، مکان و دما کار می‌کند که - از دیدگاه جریان اصلی - به‌شدت با مقیاس‌های کوانتومی مربوطه متفاوت است. پدیده‌های فیزیکی کوانتومی ماکروسکوپی، مانند میعانات بوز-اینشتین ، نیز با شرایط خاصی مشخص می‌شوند که قطعاً در مغز برآورده نمی‌شوند. به ویژه، دمای مغز به سادگی بیش از حد بالا است که قادر به انجام پردازش اطلاعات کوانتومی واقعی نیست، به عنوان مثال، برای استفاده از حامل های کوانتومی اطلاعات مانند فوتون ها، یون ها یا الکترون ها. همانطور که معمولاً در علم مغز پذیرفته شده است، واحد اصلی پردازش اطلاعات یک نورون است. واضح است که یک نورون نمی تواند در برهم نهی دو حالت باشد: شلیک و غیر شلیک. از این رو، نمی تواند برهم نهی ایجاد کند که نقش اساسی را در پردازش اطلاعات کوانتومی ایفا می کند. برهم نهی حالت های ذهنی توسط شبکه های پیچیده ای از نورون ها (شبکه های عصبی کلاسیک) ایجاد می شود. جامعه شناخت کوانتومی بیان می کند که فعالیت چنین شبکه های عصبی می تواند اثراتی ایجاد کند که به طور رسمی به عنوان تداخل (احتمالات) و درهم تنیدگی توصیف می شود . با این حال، در اصل، جامعه سعی نمی‌کند مدل‌های مشخصی از نمایش اطلاعات «کوانتومی» در مغز ایجاد کند. [12]

پروژه شناخت کوانتومی مبتنی بر این مشاهدات است که پدیده‌های شناختی مختلف توسط نظریه اطلاعات کوانتومی و احتمال کوانتومی به اندازه کافی بیشتر از نظریه‌های کلاسیک مربوطه توصیف می‌شوند (نمونه‌های زیر را ببینید). بنابراین، فرمالیسم کوانتومی یک فرمالیسم عملیاتی در نظر گرفته می شود که پردازش غیر کلاسیک داده های احتمالی را توصیف می کند. اشتقاقات اخیر فرمالیسم کامل کوانتومی از اصول عملیاتی ساده برای نمایش اطلاعات، پایه های شناخت کوانتومی را پشتیبانی می کند.

اگرچه، در حال حاضر، ما نمی‌توانیم مکانیسم‌های عصبی فیزیولوژیکی مشخص ایجاد نمایش کوانتومی اطلاعات در مغز را ارائه کنیم، [13] می‌توانیم ملاحظات اطلاعاتی کلی را ارائه کنیم که از این ایده حمایت می‌کند که پردازش اطلاعات در مغز با اطلاعات کوانتومی مطابقت دارد و احتمال در اینجا، زمینه گرایی کلمه کلیدی است (برای نمایش دقیق این دیدگاه به تک نگاری خرنیکوف مراجعه کنید). [1] مکانیک کوانتومی اساساً زمینه ای است. [14] سیستم‌های کوانتومی ویژگی‌های عینی ندارند که بتوان آن را مستقل از زمینه اندازه‌گیری تعریف کرد. همانطور که توسط نیلز بور اشاره شده است ، کل آرایش تجربی باید در نظر گرفته شود. زمینه سازی به معنای وجود متغیرهای ذهنی ناسازگار، نقض قانون کلاسیک احتمال کل، و اثرات تداخل سازنده یا مخرب است. بنابراین، رویکرد شناخت کوانتومی را می‌توان تلاشی برای رسمی‌سازی زمینه‌ای فرآیندهای ذهنی، با استفاده از دستگاه ریاضی مکانیک کوانتومی در نظر گرفت.

تصمیم گیری [ ویرایش ]

فرض کنید به فردی فرصت داده می شود تا دو دور از قمار زیر را بازی کند: با پرتاب سکه مشخص می شود که آیا سوژه 200 دلار برنده می شود یا 100 دلار می بازد. فرض کنید سوژه تصمیم گرفته است که در دور اول بازی کند و این کار را انجام دهد. سپس به برخی از آزمودنی ها نتیجه (برد یا باخت) دور اول داده می شود، در حالی که به سایر افراد هنوز هیچ اطلاعاتی در مورد نتایج داده نمی شود. سپس آزمایشگر می پرسد که آیا آزمودنی مایل به بازی در دور دوم است یا خیر. انجام این آزمایش با افراد واقعی نتایج زیر را به همراه دارد:

1. هنگامی که آزمودنی ها معتقدند که در دور اول پیروز شده اند، اکثریت آزمودنی ها دوباره در دور دوم بازی می کنند.
2. وقتی آزمودنی‌ها معتقدند که در دور اول شکست خورده‌اند، اکثریت آزمودنی‌ها دوباره در دور دوم بازی می‌کنند.

با توجه به این دو انتخاب جداگانه، طبق اصل چیز مطمئن تئوری تصمیم منطقی، آنها باید دور دوم را نیز بازی کنند حتی اگر نتیجه دور اول را ندانند یا به آن فکر کنند. [15] اما، از نظر تجربی، زمانی که به آزمودنی‌ها نتایج دور اول گفته نمی‌شود، اکثریت آنها از بازی در دور دوم خودداری می‌کنند. [16] این یافته قانون احتمال کل را نقض می کند، اما می توان آن را به عنوان یک اثر تداخل کوانتومی به روشی مشابه با توضیح نتایج آزمایش دو شکاف در فیزیک کوانتوم توضیح داد. [2] [17] [18] نقض‌های مشابهی از اصل امر مطمئن در مطالعات تجربی معمای زندانی دیده می‌شود و به همین ترتیب از نظر تداخل کوانتومی مدل‌سازی شده‌اند. [19]

انحرافات فوق از انتظارات منطقی کلاسیک در تصمیم گیری های عامل ها تحت عدم قطعیت، پارادوکس های شناخته شده ای را در اقتصاد رفتاری ایجاد می کند، یعنی پارادوکس های آلایس ، السبرگ و ماچینا. [20] [21] [22] این انحرافات را می توان توضیح داد اگر فرض کنیم که چشم انداز مفهومی کلی بر انتخاب سوژه به روشی نه قابل پیش بینی و نه قابل کنترل تأثیر می گذارد. بنابراین یک فرآیند تصمیم گیری یک فرآیند ذاتا زمینه ای است، از این رو نمی توان آن را در یک فضای احتمال کلموگوروویی مدل کرد، که استفاده از مدل های احتمال کوانتومی را در نظریه تصمیم توجیه می کند. به‌طور واضح‌تر، موقعیت‌های متناقض بالا را می‌توان در فرمالیسم فضایی هیلبرت یکپارچه نشان داد که در آن رفتار انسان در شرایط عدم قطعیت بر اساس جنبه‌های کوانتومی واقعی، یعنی برهم‌نهی، تداخل، زمینه‌سازی و ناسازگاری توضیح داده می‌شود. [23] [24] [25] [18]

با در نظر گرفتن تصمیم گیری خودکار، درخت های تصمیم کوانتومی ساختار متفاوتی در مقایسه با درخت های تصمیم گیری کلاسیک دارند. داده ها را می توان تجزیه و تحلیل کرد تا ببیند آیا یک مدل درخت تصمیم کوانتومی با داده ها مطابقت دارد یا خیر. [26]

قضاوت احتمالی انسان [ ویرایش ]

احتمال کوانتومی راه جدیدی برای توضیح خطاهای قضاوت احتمالی انسانی از جمله خطاهای ربط و تفکیک ارائه می دهد. [27] یک خطای ربط زمانی رخ می دهد که شخصی احتمال یک رویداد محتمل L و یک رویداد بعید U را بزرگتر از رویداد بعید U قضاوت کند. یک خطای تفکیک زمانی رخ می دهد که شخصی احتمال یک رویداد محتمل L را بزرگتر از احتمال رویداد محتمل L یا یک رویداد بعید U را قضاوت کند. نظریه احتمال کوانتومی تعمیم نظریه احتمال بیزی است ، زیرا مبتنی بر مجموعه ای از بدیهیات فون نویمان که برخی از بدیهیات کلاسیک کولموگروف را آرام می کند . [28] مدل کوانتومی یک مفهوم بنیادی جدید را برای شناخت معرفی می‌کند - سازگاری در مقابل ناسازگاری سؤال‌ها و تأثیری که می‌تواند بر ترتیب ترتیبی قضاوت‌ها داشته باشد. احتمال کوانتومی گزارش ساده ای از خطاهای ربط و تفکیک و همچنین بسیاری از یافته های دیگر مانند اثرات ترتیب بر قضاوت های احتمالی ارائه می دهد. [29] [30] [31]

پارادوکس دروغگو - تأثیر متنی سوژه انسانی بر رفتار حقیقت یک موجود شناختی به صراحت توسط به اصطلاح پارادوکس دروغگو نشان داده می شود ، یعنی ارزش صدق جمله ای مانند "این جمله نادرست است". می توان نشان داد که حالت درست-کاذب این پارادوکس در فضای پیچیده هیلبرت نشان داده می شود، در حالی که نوسانات معمولی بین درست و نادرست به صورت دینامیکی توسط معادله شرودینگر توصیف می شوند. [

شبکه های عصبی کوانتومی

از ویکیپدیا، دانشنامه آزاد

نمونه مدل شبکه عصبی پیشخور. برای یک شبکه یادگیری عمیق، تعداد لایه های پنهان را افزایش دهید.

شبکه های عصبی کوانتومی مدل های شبکه عصبی محاسباتی هستند که بر اساس اصول مکانیک کوانتومی بنا شده اند . اولین ایده ها در مورد محاسبات عصبی کوانتومی به طور مستقل در سال 1995 توسط Subhash Kak و Ron Chrisley منتشر شد . با این حال، تحقیقات معمولی در شبکه‌های عصبی کوانتومی شامل ترکیب مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی کلاسیک (که به طور گسترده در یادگیری ماشین برای وظیفه مهم تشخیص الگو استفاده می‌شوند) با مزایای اطلاعات کوانتومی به منظور توسعه الگوریتم‌های کارآمدتر است. [3] [4] [5] یکی از انگیزه‌های مهم برای این تحقیقات، دشواری آموزش شبکه‌های عصبی کلاسیک، به‌ویژه در کاربردهای کلان داده است . امید این است که ویژگی‌های محاسبات کوانتومی مانند موازی‌سازی کوانتومی یا اثرات تداخل و درهم‌تنیدگی بتوان به عنوان منابع استفاده کرد. از آنجایی که پیاده‌سازی فناوری یک کامپیوتر کوانتومی هنوز در مرحله نابهنگام است، چنین مدل‌های شبکه عصبی کوانتومی عمدتاً پیشنهادات نظری هستند که منتظر اجرای کامل آنها در آزمایش‌های فیزیکی هستند.

اکثر شبکه های عصبی کوانتومی به عنوان شبکه های پیشخور توسعه داده می شوند . این ساختار مانند نمونه های کلاسیک خود، ورودی یک لایه کیوبیت را دریافت می کند و آن ورودی را به لایه دیگری از کیوبیت ها منتقل می کند. این لایه کیوبیت این اطلاعات را ارزیابی کرده و خروجی را به لایه بعدی منتقل می کند. در نهایت مسیر به لایه نهایی کیوبیت ها منتهی می شود. [6] [7] لایه‌ها نباید دارای عرض یکسان باشند، به این معنی که لازم نیست تعداد کیوبیت‌های لایه قبل یا بعد از آن را داشته باشند. این ساختار آموزش دیده است که در کدام مسیر مشابه شبکه های عصبی مصنوعی کلاسیک باید طی کند . در بخش پایین تر به این موضوع پرداخته شده است. شبکه های عصبی کوانتومی به سه دسته مختلف اشاره می کنند: کامپیوتر کوانتومی با داده های کلاسیک، کامپیوتر کلاسیک با داده های کوانتومی و کامپیوتر کوانتومی با داده های کوانتومی. [6]

مثالها [ ویرایش ]

تحقیقات شبکه‌های عصبی کوانتومی هنوز در مراحل اولیه است و مجموعه‌ای از پیشنهادات و ایده‌ها با دامنه و دقت ریاضی متفاوت ارائه شده‌اند. بسیاری از آنها بر اساس ایده جایگزینی نورون‌های کلاسیک باینری یا مک‌کالوخ-پیتس با یک کیوبیت (که می‌توان آن را «کورون» نامید) استوار است، که منجر به ایجاد واحدهای عصبی می‌شود که می‌توانند در حالت برهم‌نهی حالت شلیک و استراحت باشند. '.

پرسپترون های کوانتومی [ ویرایش ]

بسیاری از پیشنهادها تلاش می کنند تا معادل کوانتومی برای واحد پرسپترون که شبکه های عصبی از آن ساخته می شوند، بیابند. یک مشکل این است که توابع فعال سازی غیرخطی بلافاصله با ساختار ریاضی نظریه کوانتومی مطابقت ندارند، زیرا یک تکامل کوانتومی با عملیات خطی توصیف می شود و منجر به مشاهده احتمالی می شود. ایده‌هایی برای تقلید تابع فعال‌سازی پرسپترون با فرمالیسم مکانیکی کوانتومی از اندازه‌گیری‌های ویژه [8] [9] به فرض عملگرهای کوانتومی غیرخطی (یک چارچوب ریاضی که مورد بحث است) می‌رسد. [10] [11] اجرای مستقیم تابع فعال سازی با استفاده از مدل مبتنی بر مدار محاسبات کوانتومی اخیراً توسط Schuld، Sinayskiy و Petruccione بر اساس الگوریتم تخمین فاز کوانتومی ارائه شده است . [12]

شبکه های کوانتومی [ ویرایش ]

در مقیاس بزرگتر، محققان تلاش کرده اند شبکه های عصبی را به تنظیمات کوانتومی تعمیم دهند. یکی از راه‌های ساختن یک نورون کوانتومی این است که ابتدا نورون‌های کلاسیک را تعمیم دهیم و سپس آنها را برای ساخت دروازه‌های واحد تعمیم دهیم. برهمکنش‌های بین نورون‌ها را می‌توان به صورت کوانتومی، با دروازه‌های واحد ، یا به‌طور کلاسیک، از طریق اندازه‌گیری حالت‌های شبکه کنترل کرد. این تکنیک نظری سطح بالا را می توان به طور گسترده با در نظر گرفتن انواع مختلف شبکه ها و پیاده سازی های مختلف نورون های کوانتومی، مانند نورون های پیاده سازی شده فوتونیکی [7] [13] و پردازنده مخزن کوانتومی (نسخه کوانتومی محاسبات مخزن) به کار برد . [14] اکثر الگوریتم های یادگیری از مدل کلاسیک آموزش شبکه عصبی مصنوعی برای یادگیری تابع ورودی-خروجی یک مجموعه آموزشی معین پیروی می کنند و از حلقه های بازخورد کلاسیک برای به روز رسانی پارامترهای سیستم کوانتومی استفاده می کنند تا زمانی که به یک پیکربندی بهینه همگرا شوند. یادگیری به عنوان یک مسئله بهینه سازی پارامتر نیز توسط مدل های آدیاباتیک محاسبات کوانتومی مورد توجه قرار گرفته است. [15]

شبکه‌های عصبی کوانتومی را می‌توان برای طراحی الگوریتمی به کار برد: با توجه به کیوبیت‌هایی با برهمکنش‌های متقابل قابل تنظیم، می‌توان تلاش کرد تا برهمکنش‌ها را با پیروی از قانون انتشار پس‌پشتی کلاسیک از یک مجموعه آموزشی از روابط ورودی-خروجی دلخواه، که به عنوان رفتار الگوریتم خروجی مطلوب در نظر گرفته می‌شود، یاد بگیرد. [16] [17] بنابراین شبکه کوانتومی یک الگوریتم را "یاد می گیرد".

حافظه انجمنی کوانتومی [ ویرایش ]

اولین الگوریتم حافظه انجمنی کوانتومی توسط دن ونتورا و تونی مارتینز در سال 1999 معرفی شد. [18] نویسندگان تلاشی برای ترجمه ساختار مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی به نظریه کوانتومی ندارند، اما الگوریتمی را برای یک کامپیوتر کوانتومی مبتنی بر مدار پیشنهاد می‌کنند. حافظه انجمنی را شبیه سازی می کند . حالات حافظه (در شبکه‌های عصبی هاپفیلد که در وزن اتصالات عصبی ذخیره می‌شوند) در یک برهم‌نهی نوشته می‌شوند و یک الگوریتم جستجوی کوانتومی گروور مانند نزدیک‌ترین حالت حافظه به ورودی داده شده را بازیابی می‌کند. به این ترتیب، این یک حافظه کاملاً قابل آدرس دهی محتوا نیست، زیرا فقط الگوهای ناقص را می توان بازیابی کرد.

اولین حافظه کوانتومی واقعاً قابل آدرس دهی محتوا، که می تواند الگوها را نیز از ورودی های خراب بازیابی کند، توسط کارلو تروگنبرگر پیشنهاد شد. [19] [20] [21] هر دو حافظه می‌توانند تعداد نمایی (بر حسب n کیوبیت) از الگوها را ذخیره کنند، اما به دلیل قضیه عدم شبیه‌سازی و تخریب آن‌ها پس از اندازه‌گیری، فقط یک بار می‌توان از آنها استفاده کرد.

تروگنبرگر، [20] با این حال، نشان داده است که مدل احتمالاتی او از حافظه تداعی کوانتومی را می توان به طور کارآمد پیاده سازی کرد و چندین بار برای هر تعداد چند جمله ای از الگوهای ذخیره شده دوباره استفاده کرد، که یک مزیت بزرگ با توجه به حافظه های انجمنی کلاسیک است.

شبکه های عصبی کلاسیک با الهام از نظریه کوانتومی [ ویرایش ]

مقدار قابل توجهی به یک مدل "الهام گرفته از کوانتومی" که از ایده های نظریه کوانتومی برای پیاده سازی یک شبکه عصبی مبتنی بر منطق فازی استفاده می کند، داده شده است . [22]

آموزش [ ویرایش ]

شبکه‌های عصبی کوانتومی را می‌توان از نظر تئوری مشابه آموزش شبکه‌های عصبی کلاسیک/مصنوعی آموزش داد. یک تفاوت کلیدی در ارتباط بین لایه های یک شبکه عصبی نهفته است. برای شبکه های عصبی کلاسیک، در پایان یک عملیات معین، پرسپترون فعلی خروجی خود را به لایه بعدی پرسپترون(های) شبکه کپی می کند. با این حال، در یک شبکه عصبی کوانتومی، که در آن هر پرسپترون یک کیوبیت است، این قضیه قضیه عدم شبیه‌سازی را نقض می‌کند . [6] [23] یک راه‌حل تعمیم‌یافته پیشنهادی برای این، جایگزینی روش fan-out کلاسیک با یک واحد دلخواه است که خروجی یک کیوبیت را به لایه بعدی کیوبیت پخش می‌کند، اما کپی نمی‌کند. با استفاده از این فن-اوت واحد () با یک کیوبیت حالت ساختگی در یک حالت شناخته شده (مثال.|0〉در مبنای محاسباتی )، که به عنوان بیت Ancilla نیز شناخته می شود ، اطلاعات کیوبیت را می توان به لایه بعدی کیوبیت منتقل کرد. [7] این فرآیند به الزامات عملیات کوانتومی برگشت پذیری پایبند است . [7] [24]

با استفاده از این شبکه پیشخور کوانتومی، شبکه های عصبی عمیق را می توان به طور موثر اجرا و آموزش داد. یک شبکه عصبی عمیق اساساً شبکه ای با لایه های پنهان بسیاری است، همانطور که در مدل نمونه شبکه عصبی بالا مشاهده می شود. از آنجایی که شبکه عصبی کوانتومی مورد بحث از عملگرهای واحد fan-out استفاده می کند، و هر اپراتور فقط بر روی ورودی مربوطه خود عمل می کند، در هر زمان معین فقط از دو لایه استفاده می شود. [6] به عبارت دیگر، هیچ اپراتور Unitary در کل شبکه در هر زمان معینی عمل نمی کند، به این معنی که تعداد کیوبیت های مورد نیاز برای یک مرحله معین به تعداد ورودی های یک لایه معین بستگی دارد. از آنجایی که کامپیوترهای کوانتومی به دلیل توانایی خود در اجرای چندین تکرار در مدت زمان کوتاه بدنام هستند، کارایی یک شبکه عصبی کوانتومی صرفاً به تعداد کیوبیت‌ها در هر لایه معین بستگی دارد و نه به عمق شبکه. [24]

توابع هزینه [ ویرایش ]

برای تعیین اثربخشی یک شبکه عصبی، از تابع هزینه استفاده می شود که اساساً نزدیکی خروجی شبکه به خروجی مورد انتظار یا مطلوب را اندازه گیری می کند. در یک شبکه عصبی کلاسیک، وزن های () و تعصبات (ب) در هر مرحله نتیجه تابع هزینه را تعیین کنید. [6] هنگام آموزش یک شبکه عصبی کلاسیک، وزن‌ها و بایاس‌ها پس از هر تکرار تنظیم می‌شوند و معادله 1 در زیر داده می‌شود. خروجی مورد نظر است وآبیرون خروجی واقعی است، تابع هزینه زمانی که بهینه می شود. برای یک شبکه عصبی کوانتومی، تابع هزینه با اندازه گیری وفاداری وضعیت نتیجه تعیین می شود (بیرون) با وضعیت نتیجه مطلوب (بیرون) در معادله 2 زیر مشاهده می شود. در این مورد، عملگرهای Unitary پس از هر تکرار تنظیم می شوند و تابع هزینه زمانی که C = 1 بهینه می شود. [6]

معادله2 

معادله 2

همچنین ببینید [ ویرایش ]

• برنامه نویسی متفاوت
• شبکه عصبی نوری
• حافظه تداعی هولوگرافیک
• شناخت کوانتومی
• یادگیری ماشین کوانتومی

منبع

https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_neural_network