خوارزميات جوجل الآلية الأساسية التي تنظِّم بيتابايت من المعلومات على الإنترنت وتعتبر هذه الخوارزميات أهم أشكال قواعد اللعبة في صفحات نتائج البحث (SERPs). فمن يلتزم بهذه القواعد تزيد احتمالات تصنيفه في نتائج محرك بحث جوجل ونظرًا لأن كلمة "خوارزميات جوجل" قد تكون معقدة وغامضة بالنسبة للكثيرين، حتى أن بعض العاملين في جوجل نفسها لا يفهمون كل ما يحدث في محرك البحث الأكثر هيمنة على الإنترنت، يجب تناول هذا الموضوع بالتفصيل لفهم أنظمة الترتيب التي تستخدمها جوجل.
النشأة والتعريف والهدف من الخوارزمية كمحرك لحل المشكلات
لفهم كيفية ترتيب نتائج البحث واختيار أفضل المحتوى على الإنترنت، من الضروري التعرف أولًا على مفهوم الخوارزميات، نشأتها، وكيف تعمل كمحرك لحل المشكلات في محركات البحث مثل جوجل. تابع:
التعريف والنشأة التاريخية للمفهوم
ابتكر عالم الرياضيات والفلك أبو جعفر الخوارزمي قبل ما يقرب من ثلاثة عشر قرنًا طريقة لحل المسائل الرياضية، تعتمد على اتباع خطوات متتالية بعدد محدد، سُميَت ب"الخوارزمية". تطورت هذه الطريقة وأُعيد استخدامها مرات ومرات بأشكال مختلفة للمساعدة في حل المشكلات. تستخدم جوجل هذا المفهوم في عصرنا هذا؛ لتضبط كيفية ظهور نتائج البحث فيما أُطلِق عليه: خوارزميات جوجل (Google Algorithms).
مفهوم خوارزميات جوجل وأنظمة الترتيب
- خوارزميات جوجل: هي سلسلة من الخوارزميات التي تتكون منها أنظمة ترتيب مئات المليارات من صفحات الويب في فهرس بحث جوجل. وتُستخدم هذه الآليات المعقدة لاسترجاع المعلومات من فهرس البحث الخاص بها، وعرضها بناءً على استعلام مُحدد.
يكمن الهدف الرئيسي لجوجل في تنظيم المعلومات في جميع أنحاء العالم، وتمكين الجميع من الوصول إليها والاستفادة منها. لذا يجب على كل مالك موقع أو متجر إلكتروني التعرف على أهمية تحسين محركات البحث.
- أنظمة الترتيب (Ranking Systems): تشير إلى الآليات أو الخوارزميات التي تُستخدم لتصنيف العناصر أو النتائج حسب أهميتها أو ملاءمتها وفقًا لمعايير محددة.
تركز الخوارزميات على العديد من العوامل، مثل: كلمات طلب البحث، سهولة استخدام الصفحات، خبرة المصادر، اللغة والموقع الجغرافي.
المشكلة التي تحلها الخوارزمية في محرك البحث
المشكلة التي تواجه محرك البحث في عالم الإنترنت، هي كيفية العثور على أكثر صفحات الويب ملائمة لكلمة البحث من بين البيتابايت (Petabyte) وهي وحدة قياس ضخمة جدًا لسعة تخزين البيانات الرقمية.
هنا يأتي دور خوارزميات جوجل.. إذ يساعد محرك البحث في العثور على النتائج ذات الصلة وترتيبها واسترجاعها في أي وقت. ومن ثَمَّ تعمل الخوارزميات على تطبيق المعايير والقواعد التي يستخدمها جوجل لإظهار المواقع في نتائج البحث.
المراحل الثلاثة لعملية البحث وعوامل التصنيف الخمسة
يشرح هذا القسم كيف تحدد جوجل ترتيب الصفحات عبر مراحل البحث وعوامل تقييم المحتوى لضمان نتائج دقيقة وتجربة مستخدم أفضل.
أولاً: كيف تعمل خاصية البحث؟ المراحل الثلاثة
- الزحف (Crawling): تُوجّه خوارزمية محرك البحث وبرامج الزحف (برنامج يقوم بفحص المحتوى وفهرسته تلقائيًا) لاكتشاف عناوين المواقع الإلكترونية على الإنترنت وفحص محتواها.
- الفهرسة (Indexing): يتم وضع علامات على المحتوى الموجود في عناوين URL، باستخدام سمات وبيانات وصفية تساعد محرك البحث على تصنيف المحتوى.
- البحث والتصنيف (Ranking): يقوم المستخدم بإدخال استعلام، ويقوم محرك البحث بتصنيف وعرض المحتوى المتعلق بهذا الاستعلام (الشيء الذي يبحث به المستخدم في محرك البحث).
يوجد مئات من معايير جوجل في ترتيب المحتوى، حيث يوجد أكثر من 200 عامل تصنيف، ويقوم كل عامل بالتحقق من صحة أحد المبادئ الخمسة الأساسية في المحتوى.
ثانيًا: المبادئ الخمسة الأساسية لترتيب النتائج
تحدد خوارزمية البحث نتائجها بناءً على المبادئ الخمسة التالية:
- المعنى (Semantics): يستخدم هذا النظام نماذج لغوية لتحليل الكلمات في الاستعلامات ومطابقتها مع المحتوى المفيد.
- الصلة بالموضوع (Relevance): تستخدم الخوارزمية بيانات التفاعل لتقييم مدى صلة المحتوى بالموضوع، وأبسط مؤشر هو مطابقة الكلمات المفتاحية.
- الجودة (Quality): تبحث الخوارزمية عن مؤشرات الخبرة والمصداقية والجدارة بالثقة، ومن مؤشراتها وجود الروابط الخلفية وطول المحتوى.
- سهولة الاستخدام (Usability): تُعطي الخوارزمية الأولوية للمواقع الإلكترونية سهلة الاستخدام، مثل سرعة تحميل الصفحات والتوافق مع الأجهزة المحمولة.
- السياق (Context): تعتمد الخوارزمية على معلومات مثل الموقع وسجل البحث وإعدادات البحث؛ لعرض محتوى مُخصّص بناءً على ملف تعريف المستخدم.
أنظمة الترتيب الأساسية وأنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة
يستخدم Google أنظمة ترتيب مبرمَجة، تستند إلى مجموعة متنوعة من الإشارات والأنظمة لفهم كيفية ترتيب الصفحات الفردية، وتشكّل بعضها جزءًا من أنظمة الترتيب الأساسية.
أنظمة الذكاء الاصطناعي لفهم اللغة (Semantic Understanding)
- نموذج BERT: هو نظام ذكاء اصطناعي يسمح لجوجل بفهم كيفية تعبير مجموعات الكلمات عن معانٍ ودلالات مختلفة.
- RankBrain: نظام يعتمد على الذكاء الاصطناعي، ويساعد في معرفة مدى صلة الكلمات بالمفاهيم. ويساهم في عرض المحتوى ذي الصلة بطلب البحث، حتى لو لم يتضمّن جميع الكلمات المستخدَمة بالضبط.
- المطابقة العصبونية (Neural Matching): نظام ذكاء اصطناعي يستخدمه جوجل لفهم تصوّرات المفاهيم في طلبات البحث والصفحات، ومطابقتها مع بعضها البعض.
- نظام لترتيب الفقرات: نظام نستخدمه لتحديد الأقسام الفردية أو الفقرات ضمن صفحة الويب؛ لتكوين فهم أفضل مدى صلة الصفحة بعبارة البحث.
أنظمة الجودة والموثوقية
- أنظمة المحتوى الأصلي: تساعد في ضمان عرض المحتوى الأصلي، بما في ذلك التقارير الأصلية بشكلٍ بارز في نتائج البحث، وفي ترتيب أعلى من الصفحات التي تقتبس هذا المحتوى.
- نظام المراجعات: يهدف هذا النظام إلى تعزيز ترتيب المراجعات عالية الجودة. وهي عبارة عن محتوى يقدّم تحليلاً مفيدًا ويكون صادرًا عن خبراء في المجال.
- أنظمة لتحليل الروابط وترتيب الصفحات: طوّرت Google أنظمة مختلفة بإمكانها فهم طريقة ارتباط الصفحات ببعضها بهدف معرفة محتواها، ومن بينها "نظام ترتيب الصفحات" (PageRank).
- أنظمة المعلومات الموثوق بها: تعمل هذه الأنظمة على إظهار المعلومات الأكثر موثوقية، وذلك من خلال المساعدة في عرض المزيد من الصفحات الموثوقة، وخفض ترتيب المحتوى منخفض الجودة.
العوامل التقنية والتجريبية التي تحكم جودة المحتوى
تُقاس جودة المحتوى ليس فقط بما يقدمه من معلومات، بل بكفاءة الموقع نفسها وتجربة المستخدم، ومدى قدرة الزائر على التفاعل والبقاء فيه.
العوامل المتعلقة ببنية الموقع والجودة التقنية
- الروابط الخلفية: تُظهر الروابط الخلفية (Backlinks) من مواقع أخرى لجوجل.. أن المواقع الأخرى تثق في محتواك، وهي من مؤشرات الجدارة بالثقة.
- سلطة النطاق (Domain Authority): هذا هو المقياس الذي يقيس مدى سلطة موقع إلكتروني في موضوع معين، ويتحقق ذلك من خلال محتوى عالي الجودة وذي صلة، مدعومًا بروابط خلفية من مواقع أخرى ذات صلة.
- سهولة الاستخدام والأداء: استخدام بروتوكول HTTPS يُعطي الخوارزمية إشارة إيجابية. كما أن تجنب الإعلانات المزعجة يساهم في تحسين أداء الصفحة.
- تنظيم المحتوى: استخدام العناوين الفرعية والعناوين الرئيسية، بما في ذلك القوائم النقطية.. يرسل إشارة إيجابية لتجربة المستخدم. كما أن القوائم النقطية أكثر عرضة للظهور في المقتطف المميز.
- بنية الموقع الإلكتروني: يمكن أن تساعد البنية التي لا تحتوي على الكثير من المجلدات الفرعية محرك البحث في فهرسة الصفحة.
العوامل التجريبية والسلوكية
تتضمن العوامل السلوكية والمقاييس التي يمكن لمنشئي المحتوى قياسها ما يلي:
- نسبة النقر إلى الظهور (CTR): هي عدد المستخدمين الذين ينقرون على رابط الموقع الإلكتروني في مقابل عدد مرات ظهوره كنتيجة في محركات البحث.
- معدل الارتداد (Bounce Rate): يقيس هذا المعدل عدد الزوار الذين يصلون إلى الموقع ثم ينقرون على زر الرجوع.
- مدة التواجد (Dwell Time): يقيس هذا المقياس المدة التي يقضيها الزائر داخل الموقع.
أهم تحديثات خوارزميات جوجل الكبرى: الاختبارات التاريخية
للتصدر في خوارزميات جوجل نوعان من التحديثات هما: تحديثات طفيفة غزيرة، وتحديثات كبرى رئيسية. التحديثات الكبرى هي التحولات الهامة التي يجب على جميع أصحاب المواقع وصانعي المحتوى الاطلاع عليها، وهي:
الباندا (The Panda Update)
تاريخ الإصدار: 23 فبراير 2011
الهدف الرئيسي (التحدي): محاربة المحتوى السطحي والمكرر والمنسوخ، حشو الكلمات الرئيسية ومزارع المحتوى. بهدف ضمان ظهور المحتوى الأصلي والعالي الجودة.
الإجراءات المطلوبة للمواكبة:
- استخدام أداة فحص المحتوى المكرر لمعالجته أو حذفه.
- إضافة وسم noindex للصفحات منخفضة القيمة عند الحاجة.
- التركيز على كتابة مقالات أصلية تقدّم قيمة حقيقية وفريدة للقارئ.
البطريق (The Penguin Update)
تاريخ الإصدار: 24 أبريل 2012
الهدف الرئيسي (التحدي): التصدي لأساليب بناء الروابط الخلفية غير المشروعة، مثل روابط السبام وشراء الروابط؛ بهدف تحسين جودة نتائج البحث.
الإجراءات المطلوبة للمواكبة:
- تجنب شراء الروابط أو أي ممارسات احتيالية لبناء الروابط.
- العمل على الحصول على روابط خلفية طبيعية وعالية الجودة من مواقع موثوقة وذات صلة.
الطائر الطنان (The Hummingbird Update)
تاريخ الإصدار: 20 أغسطس 2013
الهدف الرئيسي (التحدي): تحسين فهم نية الباحث من خلال تحليل السياق والمعنى والمرادفات، وليس الاكتفاء بالكلمات المفتاحية فقط.
الإجراءات المطلوبة للمواكبة:
- استخدام المرادفات والمصطلحات الشائعة والأسئلة ذات الصلة داخل المحتوى.
- تحديد الكلمات المفتاحية المناسبة وخاصة الطويلة (Long-tail Keywords).
- كتابة محتوى يجيب بوضوح عن نية البحث.
الحمامة (The Pigeon Update)
تاريخ الإصدار: 24 يوليو 2014
الهدف الرئيسي (التحدي): تعزيز السيو المحلي ومنح أولوية للأنشطة التجارية ذات التواجد الجغرافي الواضح.
الإجراءات المطلوبة للمواكبة:
- ذكر الموقع الجغرافي (المدينة، الحي، الدولة) داخل المحتوى والعناوين.
- إنشاء وتحسين حساب Google My Business (نشاطي التجاري).
- توحيد بيانات الاسم والعنوان ورقم الهاتف (NAP).
تحديث توافق الجوال (Mobile Update)
تاريخ الإصدار: 22 أبريل 2015
الهدف الرئيسي (التحدي): جعل توافق الموقع مع أجهزة الجوال عاملاً أساسيًا في الترتيب لتحسين تجربة مستخدمي الهواتف الذكية.
الإجراءات المطلوبة للمواكبة:
- استخدام تصميم متجاوب (Responsive Design).
- تحسين سرعة تحميل الصفحات على الجوال.
- اختبار الموقع باستخدام أداة جوجل Mobile-Friendly Test.
تحديث ميديك (Medic Update)
تاريخ الإصدار: 1 أغسطس 2018
الهدف الرئيسي (التحدي): تحسين جودة المواقع، خاصة مواقع YMYL، من حيث المحتوى، الموثوقية، تجربة المستخدم وسرعة الأداء.
الإجراءات المطلوبة للمواكبة:
- تحسين السيو التقني (السرعة، الأمان، تجربة المستخدم).
- الاهتمام بعناصر E-E-A-T (الخبرة، الموثوقية، السلطة).
- الاستثمار في محتوى مفيد وعميق يلبي احتياجات المستخدم.
أنظمة متخصصة أخرى
بالإضافة إلى الأنظمة الأساسية المدمجة (مثل Panda و Penguin)، تستخدم جوجل أنظمة متخصصة للتعامل مع سياقات معينة:
- نظام المحتوى المساعِد (Helpful Content System): تم تصميمه لضمان ظهور محتوى أصلي ومفيد للمستخدمين، وللتأكد من أنّ المحتوى المعروض كتبه أشخاص، وموجَّه للمستخدمين ولا يهدف في الأساس إلى جذب الزيارات من محرك البحث. وقد تطوّر النظام ليصبح جزءًا من أنظمة الترتيب الأساسية في مارس 2024.
- أنظمة رصد المحتوى غير المرغوب فيه: يستخدم جوجل مجموعة من هذه الأنظمة، من بينها نظام SpamBrain، لمعالجة أشكال المحتوى والسلوكيات التي تنتهك سياسات المحتوى غير المرغوب فيه.
- أنظمة إزالة النتائج المكررة: لتجنُّب التكرارات غير المفيدة، تعرض أنظمتنا النتائج الأكثر صلة بموضوع البحث فقط.
- نظام نطاقات المطابقة التامة: لا يعطي هذا النظام أفضليةً للمحتوى المستضاف ضمن النطاقات المصمَّمة لمطابقة طلبات بحث معيّنة بشكلٍ تام.
- نظام تنوع المواقع الإلكترونية: يساعد هذا النظام في ضمان ألّا يظهر ضمن أهم النتائج أكثر من بطاقتَي بيانات خاصة بصفحات ويب من الموقع الإلكتروني نفسه، وذلك كي لا يهيمن أي موقع على أهم النتائج.
- أنظمة المعلومات حول الأزمات: طوّر Google أنظمة لتوفير معلومات مفيدة وفي الوقت المناسب عند حدوث الأزمات، سواء كانت أزمات شخصية (مثل الانتحار والاعتداء الجنسي) أو كوارث طبيعية (مثل الفيضانات وحرائق الغابات والزلازل).
العقوبات، الفوائد، ومستقبل الخوارزميات
تحدد خوارزميات جوجل ترتيب المواقع، تكافئ المحتوى الجيد وتعاقب المخالفين، وفهمها أساسي لنجاح أي موقع على الإنترنت.
أولاً: كيف يعاقب جوجل المواقع المخالفة؟
يفرض جوجل عقوباتها بإحدى الطرق الآتية:
- خفض ترتيب الصفحات وعدد الزيارات من نتائج البحث: يعبر الانخفاض المفاجئ والذي يستمر لفترة من الزمن لترتيب موقعك عن عقوبة نالته بسبب أحد تحديثات خوارزميات جوجل.
- تخفيض ترتيب الصفحات بشكل يدوي: تَحدُث عندما تتخذ جوجل إجراءات يدوية ضد المواقع المخالفة إذا كانت تشك أنها تتحايل للوصول إلى أعلى نتائج البحث، كالتي تمارس تقنيات القبعة السوداء "Black Hat". (هي مجموعة من الأساليب غير القانونية أو المخادعة في مجال السيو SEO).
الحظر: عندما يطبق جوجل أقصى عقوباته، فعلى الأرجح ستكون بسبب خطأ خطير مثل: شراء روابط غير مرغوب فيها أو حشو مفرط للكلمات الرئيسية، أو ارتكاب خطأ قانوني بنشر فيروس أو برنامج ضار على الموقع.
ثانيًا: الفائدة من الخوارزميات لمواقع الويب
تشجع الخوارزميات على وضع استراتيجية تحسين محرك بحث أفضل ستؤتي ثمارها على المدى الطويل وتستفيد المواقع بشكل رئيسي من خلال أمرين:
- ارتفاع تصنيف المحتوى المتعمق: فقد أصبح المحتوى المتعمق، الذي يسعى لتثقيف القراء ويتقمص فيه الكاتب دور "حلّال المشاكل" للقارئ، هو سيد الموقف.
- ارتفاع تصنيف المحتوى الجديد: تكافئ خوارزميات جوجل المحتوى الجديد بمنحه تصنيفًا أعلى في نتائج البحث.
ثالثًا: الخطوة التالية للخوارزميات ومستقبل البحث
يتمثل الهدف الرئيسي في تحديثات خوارزمية جوجل في رغبتها بتقديم محتوى عالي الجودة، متعمق، موثوق وبأعلى مستوى ممكن. ومن التطورات النظرية أن جوجل قد تنتقل إلى خوارزمية تعمل في الوقت الفعلي، مع عدد أقل من التحديثات المتقطعة ومع ازدياد كفاءة روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، قد تدمجها جوجل في محرك البحث وتُحدّث خوارزميتها تبعًا لذلك.
استراتيجية "الماستر" لمواكبة التحديثات
عندما يصدر تحديث جديد لخوارزميات جوجل، فإننا نتخذ إجراءات مطلوبة هي:
- التأكد من الأسباب: نتأكد من تأثُّرك فعليًا بتحديث الخوارزميات وليس بأي شيء آخر مثل: وجود أخطاء في التهيئة لمحركات البحث أو في تصميم الموقع.
- جمع البيانات: نتحلَّ بالصبر ونجمع بيانات تفصيلية عن الآثار التي طالت الموقع، ونحرص على عدم التّسرع في القيام بتغييرات.
- قراءة توصيات الخبراء: نقرأ ما يوصي به خبراء تحسين محرك البحث عن التحديث الجديد لنُكوِن تصورًا للإجراءات المطلوب عملها.
- التعديل الضروري: نجري التعديلات المطلوبة على تقنيات تحسين محرك البحث بحسب الضرورة.
أهم مصادر معرفة تحديثات خوارزميات جوجل الجديدة
من المهم متابعة أخبار التحديثات بشكل دوري للتعرف على التحديثات الرئيسية منها:
- Google Algorithm Update History (أداة MOZ): توفر تفاصيل غنية ومرتبة ترتيبًا زمنيًا لتحديثات خوارزميات جوجل التي صدرت من عام 2000 وإلى الآن.
- مدونة مشرفي المواقع من جوجل (Google Webmaster Central Blog): تعد مصدرًا موثوقًا تعلن فيه جوجل عن التحديثات الكبرى حتى قبل إصدارها بفترة.
- تويتر: يوجد من بين العاملين بجوجل بعض الأسماء التي اعتادت الإعلان أو التأكيد على صدور تحديثات خوارزميات جوجل ومشاركة بعض التفاصيل الهامة بشأنها، مثل داني سوليفان (@Danny Sullivan) وجون مولر (@John Mueller).
الخلاصة
بعد العرض التفصيلي السابق، يتبين أن الخوارزميات بالرغم من تغيراتها المتتالية وتفاصيلها الكثيرة، تحاول إرساء قواعد اللعب النظيف بين المواقع بتحسين المحتوى وتقديم أفضل تجربة استخدام، ليكون المجال مفتوحاً أمام الجميع للمنافسة الشريفة.
