تجربیات یک علاقه مند به سئو

اینجا یه نمونه اضافه کردم میتونید ببینید.

با سلام و احترام روز جمعه تون بخیر چند وقتی هست تعداد پیام های در مورد ِگزارش های فیک به دستم میرسه خیلی زیاد هست و متاسفانه نمیشد کاریش کرد ولی بعداز بررسی های که کردم میشه برای سایتتون و هر صفحه ای که ایجاد میکنید از قبل معرفی کنید که کسی نتونه بر اساس گزارش های فیک سایت شما رو حذف کنه. این سایت علاو بر بخش رایگان بخش پولی هم داره که تعداد رو زیاد میکنه همچنین برای تمامی سرویسهای دیگه مثل یوتوب و سوشال ها و ... داره . https://www.dmca.com/Compliant.aspx ادرس سایتتون رو اضافه کنید ، ویرفای کنید ، بعدش صفحاتتون رو دونه به دونه ادد کنید در بخش پست یا پیج . من خودم بیشتر از این الاعات ندارم بخار همین لفا از دادن پیام خوداری کنید ، اگر چیزهای جدید بفهمم بهتون در کانال اطلاع میدم.

دوستان لطفا صبور باشید به همه پیام‌ها پاسخ میدیم لطفا پشت سرهم پیام ندید

با سلام و احترام خدمت همه عزیزان ما قبلا قیمت‌های کلاس‌هارو افزایش دادیم و قیمت‌ها تغییر کردن ولی به دلیل اینکه خیلی‌ها پیام میدن که تخفیف بدید متاسفانه امکان تخفیف وجود نداره ولی بخاطر اینکه هنوز آپدیت هسته تموم نشده بعداز ۱ ماه و حس می‌کنم خیلی گوگل قرار تغییرات بده و دوستانی که این کلاس‌هارو ندارن واجب براشون کلاس رو تهیه کنن با همون قیمت قبل تا پایان آپدیت هسته در دسترس شما هست. دوستانی که کل کلاس‌هارو باهم خریداری کنند مبلغ ۶۴۹ هزار تومان تخفیف میگیرن، یعنی کلاس اصول لینک‌سازی، نقطه صفر رپورتاژ، ریکاوری ۱ و ۲ رو به مبلغ ۵ میلیون میتونن بخرن. لینک هر کلاس رو میذارم که سرفصل‌هارو مشاهده کنید: کلاس اصول لینک‌سازی https://shahram.in/link-building/ کلاس نقطه صفر رپورتاژ https://shahram.in/reportage/ کلاس ریکاوری رنک ۱ و ۲ https://shahram.in/recovery-ranking/ جهت خرید فقط به ایدی زیر پیام دهید: Id: @@webmasterii متاسفانه شرایط فروش اقساطی نداریم. امیدوارم تز کلاس‌ها نهایت استفاده رو ببرید.

سلام وقت بخیر خدمت همه دوستان پیام‌های دریافت میکن که کی کلاس سئو سایت‌های فروشگاهی رو برگزار می‌کنید، آیا پشیمون شدید؟ واقعیت من منتظر پایان آپدیت هسته بخاطر شما و گرنه برای من و محتوام فرقی نمیکنه چون کاملا براساس پتنت‌ها و دایکومنت‌هاس که هر ۱۰ سال شاید تغییر کنن... اگر میخواید کلاس رو بزودی شروع کنم که لطفا لایک این پست رو به همون عدد ۱۰۰ برسونید اگر هم مینواید بعداز آپدیت باشه بیخیال این پست بشید، ادامه پتنت sge هم بعداز تعامل بالا ادامه میدیم.

در این حد تعامل نشون میده که چنان براتون مهم نیست این پتنت 😂 پس ادامه‌ش رو خودتون بخونید یا تعامل رو بالا ببرید

1. دریافت پرس و جو از کاربر: این فرآیند با دریافت پرس و جو از کاربر آغاز می شود. این پرس و جو را می توان از طریق یک کادر متنی، ورودی صدا یا روش های دیگر وارد کرد. 2. ارسال پرس و جو به موتور جستجو: پس از دریافت پرس و جو، برای بازیابی نتایج جستجوی مرتبط، به یک موتور جستجو ارسال می شود. موتور جستجو می تواند یک موتور جستجوی عمومی مانند گوگل یا یک موتور جستجوی تخصصی باشد که برای یک دامنه خاص طراحی شده است. 3. دریافت نتایج جستجو از موتور جستجو: موتور جستجو لیستی از نتایج جستجو را که با پرس و جو مرتبط هستند را برمی گرداند. این نتایج به طور معمول شامل صفحات وب، مقالات و سایر اسنادی است که حاوی اطلاعات مرتبط با پرس و جوی کاربر هستند. 4. انتخاب اسناد نتیجه جستجوی مرتبط با پرس و جو: ممکن است همه نتایج جستجو به طور مساوی به پرس و جوی کاربر مرتبط نباشند. بنابراین، سیستم زیرمجموعه‌ای از اسناد نتیجه جستجو را انتخاب می‌کند که به احتمال زیاد اطلاعات مفیدی را برای کاربر فراهم می‌کند. این انتخاب می تواند بر اساس عواملی مانند مرتبط بودن عنوان و محتوای سند، اعتبار منبع و تازگی اطلاعات باشد. 5. پردازش محتوای اسناد نتیجه جستجوی انتخاب شده با استفاده از LLM: سپس محتوای اسناد نتیجه جستجوی انتخاب شده با استفاده از LLM پردازش می شود. LLM متن را تجزیه و تحلیل می کند و اطلاعات کلیدی مانند موجودیت ها، مفاهیم و روابط را استخراج می کند. همچنین احساس کلی و لحن اسناد را شناسایی می کند. 6. تولید خلاصه پاسخ مبتنی بر NL برای پرس و جو با استفاده از LLM: بر اساس محتوای پردازش شده اسناد نتیجه جستجو، LLM یک خلاصه پاسخ مبتنی بر NL برای پرس و جو ایجاد می کند. خلاصه باید مختصر، آموزنده و مرتبط با پرس و جوی کاربر باشد. همچنین باید از زبان طبیعی استفاده کند که درک آن برای کاربر آسان باشد. 7. ارائه خلاصه مبتنی بر NL در پاسخ به پرس و جو: در نهایت، خلاصه مبتنی بر NL ارائه و به کاربر نمایش داده می شود. این کار را می توان از طریق یک کادر متنی، یک رابط گرافیکی یا روش های دیگر انجام داد. خلاصه باید به گونه ای قالب بندی شود که خواندن و درک آن آسان باشد. ملاحظات: این نمودار نمونه‌ای ساده از فرآیند را نشان می‌دهد. در عمل، ممکن است مراحل و پیچیدگی‌های بیشتری وجود داشته باشد، مانند رسیدگی به چندین پرس و جو، فیلتر کردن اطلاعات نامرتبط یا تکراری، و تطبیق خلاصه بر اساس ترجیحات کاربر. اثربخشی این روش به کیفیت نتایج جستجو و قابلیت های LLM بستگی دارد. یک LLM باکیفیت می تواند خلاصه های دقیق تر، آموزنده تر و جذاب تری ایجاد کند. این روش را می توان در طیف وسیعی از برنامه ها، مانند موتورهای جستجو، دستیارهای مجازی و چت بات ها به کار برد. همچنین می توان از آن برای ایجاد خلاصه هایی از اسناد طولانی یا موضوعات پیچیده استفاده کرد. امیدوارم این ترجمه دقیق و روان به شما در درک نمودار و فرآیند تولید خلاصه‌های مبتنی بر زبان طبیعی با استفاده از LLM ها و نتایج جستجو کمک کند. لطفا در صورت داشتن هر گونه سوال دیگر به من اطلاع دهید.

این نمودار شامل بلوک های زیر است: بلوک 1: یک پرس و جو را از یک کاربر دریافت می کند. بلوک 2: پرس و جو را به یک موتور جستجو ارسال می کند. بلوک 3: نتایج جستجو را از موتور جستجو دریافت می کند. بلوک 4: اسناد نتایج جستجو را که به پرس و جو پاسخ می دهند، انتخاب می کند. بلوک 5: محتوای اسناد نتایج جستجو را با استفاده از یک مدل زبان بزرگ (LLM) پردازش می کند. بلوک 6: یک خلاصه پاسخ مبتنی بر زبان طبیعی (NL) به پرس و جو با استفاده از LLM تولید می کند. بلوک 7: خلاصه پاسخ مبتنی بر NL را به کاربر ارائه می دهد. جزئیات بیشتر: بلوک 1 می تواند شامل یک رابط کاربری باشد که کاربر می تواند پرس و جو خود را در آن وارد کند. بلوک 2 می تواند شامل یک موتور جستجو مانند Google Search باشد. بلوک 3 می تواند شامل فهرستی از اسناد مرتبط با پرس و جو باشد. بلوک 4 می تواند شامل الگوریتمی باشد که اسناد مرتبط ترین با پرس و جو را انتخاب می کند. بلوک 5 می تواند شامل LLM مانند LaMDA یا GPT-3 باشد. بلوک 6 می تواند شامل الگوریتمی باشد که خلاصه ای از محتوای اسناد نتایج جستجو را تولید می کند. بلوک 7 می تواند شامل یک رابط کاربری باشد که خلاصه پاسخ مبتنی بر NL را به کاربر نشان می دهد. ملاحظات: این فقط یک نمونه از نحوه پیاده سازی این روش است. پیاده سازی های دیگری نیز ممکن است. این روش می تواند با سایر روش های تولید خلاصه پاسخ مبتنی بر NL ترکیب شود.

خوب تا اینجا متوجه شدید که مدل LLM چیکار می کنه حالا عکس هارو میذارم بعدش در مورد اصل پتنت مینویسم فقط اگر اعداد رو دید مثل FIG 8 یا 500 باید به عکس ها مراجعه کنید که متوجه بشید که در مورد چه بخشی صحبت میشه .

پیاده سازی: این روش می تواند به روش های مختلفی پیاده سازی شود. در یک پیاده سازی، LLM می تواند به عنوان یک مدل یادگیری عمیق پیاده سازی شود که بر روی مجموعه داده ای از متن و کد آموزش دیده است. مجموعه داده می تواند شامل متن از منابع مختلف، مانند کتاب ها، مقالات و وب سایت ها باشد. کد می تواند شامل کد از منابع مختلف، مانند مخازن GitHub و پروژه های منبع باز باشد. LLM می تواند با استفاده از الگوریتم های مختلف یادگیری عمیق، مانند یادگیری تقویتی یا یادگیری نظارت شده، آموزش دیده باشد. در یک پیاده سازی دیگر، LLM می تواند به عنوان یک مدل مبتنی بر قاعده پیاده سازی شود. مدل مبتنی بر قاعده می تواند شامل مجموعه ای از قوانین باشد که برای تولید خلاصه بر اساس زبان طبیعی از یک یا چند منبع استفاده می شود. قوانین می توانند بر اساس دانش انسانی یا با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین ایجاد شوند. مثال: فرض کنید که LLM بر روی مجموعه داده ای از متن و کد مربوط به فرانسه آموزش دیده باشد. اگر پرس و جو "پایتخت فرانسه چیست؟" باشد، LLM می تواند از دانش خود در مورد فرانسه برای بازیابی اطلاعات مربوط به پاریس، از جمله پایتخت آن (پاریس) استفاده کند. علاوه بر این، LLM می تواند از دانش خود در مورد کد برای تولید خلاصه ای از اطلاعات مربوط به پاریس، مانند پرچم آن، جمعیت آن یا جاذبه های گردشگری آن استفاده کند. مزایای پیاده سازی های مختلف: مدل های یادگیری عمیق: مدل های یادگیری عمیق می توانند از حجم عظیمی از داده ها یاد بگیرند و می توانند برای تولید خلاصه هایی دقیق و مرتبط استفاده شوند. مدل های مبتنی بر قاعده: مدل های مبتنی بر قاعده می توانند سریعتر و کارآمدتر از مدل های یادگیری عمیق باشند و می توانند برای تولید خلاصه هایی با وضوح و لحن طبیعی استفاده شوند. انتخاب پیاده سازی مناسب: بهترین پیاده سازی برای یک برنامه خاص به نیازها و الزامات خاص آن برنامه بستگی دارد. به عنوان مثال، اگر دقت مهم باشد، یک مدل یادگیری عمیق ممکن است انتخاب بهتری باشد. اگر کارایی مهم باشد، یک مدل مبتنی بر قاعده ممکن است انتخاب بهتری باشد. موارد دیگر: این فقط یک نمونه از نحوه پیاده سازی این روش است. پیاده سازی های دیگری نیز ممکن است. علاوه بر این، این روش می تواند با سایر روش های تولید خلاصه بر اساس زبان طبیعی ترکیب شود. نتیجه گیری: این اختراع روشی جدید برای تولید خلاصه ای بر اساس زبان طبیعی در پاسخ به یک پرس و جو ارائه می دهد. این روش از LLM برای پردازش محتوای پرس و جو و همچنین محتوای اضافی مرتبط با پرس و جو استفاده می کند. این امر به تولید خلاصه هایی دقیق تر، مرتبط تر و طبیعی تر کمک می کند.

چکیده استفاده گزینشی از یک مدل زبانی بزرگ (LLM) در تولید خلاصه ای بر اساس زبان طبیعی (NL) در پاسخ به یک پرس و جو. در برخی از پیاده سازی ها، هنگام تولید خلاصه بر اساس زبان طبیعی، محتوای اضافی با استفاده از LLM پردازش می شود. این محتوای اضافی علاوه بر محتوای پرس و جوی خود است و می تواند در فرآیند تولید خلاصه بر اساس زبان طبیعی، همراه با محتوای پرس و جو یا حتی به طور مستقل از آن، با استفاده از LLM پردازش شود. پردازش محتوای اضافی می تواند به عنوان مثال، به کاهش نادرستی ها در خلاصه بر اساس زبان طبیعی و/یا جلوگیری از بیش از حد یا کم بودن جزئیات در آن کمک کند. شرح مفصل: این اختراع به طور کلی به روشی برای تولید خلاصه ای بر اساس زبان طبیعی (NL) در پاسخ به یک پرس و جو مربوط می شود. طبق این روش، یک مدل زبانی بزرگ (LLM) برای تولید خلاصه ای بر اساس زبان طبیعی از یک یا چند منبع مرتبط با پرس و جو استفاده می شود. LLM می تواند برای پردازش محتوای پرس و جو و همچنین محتوای اضافی مرتبط با پرس و جو استفاده شود. محتوای اضافی می تواند شامل اطلاعاتی باشد که به طور صریح در پرس و جو ذکر نشده است، اما ممکن است برای تولید خلاصه ای دقیق و مرتبط مفید باشد. به عنوان مثال، اگر پرس و جو "پایتخت فرانسه چیست؟" باشد، LLM می تواند برای دسترسی به پایگاه داده دانش خود و بازیابی اطلاعات مربوط به فرانسه، از جمله پایتخت آن (پاریس) استفاده شود. علاوه بر این، LLM می تواند برای پردازش اطلاعات اضافی مرتبط با فرانسه، مانند پرچم آن، جمعیت آن یا جاذبه های گردشگری آن استفاده شود. این اطلاعات اضافی می تواند برای تولید خلاصه ای جامع تر و آموزنده تر از پاریس استفاده شود. یکی از مزایای استفاده از LLM برای تولید خلاصه بر اساس زبان طبیعی این است که می توان از آن برای تولید خلاصه هایی با وضوح و لحن طبیعی استفاده کرد. علاوه بر این، LLM ها می توانند برای تولید خلاصه هایی از منابع مختلف، از جمله متن، تصاویر و ویدیو استفاده شوند. یکی دیگر از مزایای استفاده از LLM برای تولید خلاصه بر اساس زبان طبیعی این است که می توان از آنها برای تولید خلاصه های متناسب با نیازها و ترجیحات خاص کاربر استفاده کرد. به عنوان مثال، LLM می تواند برای تولید خلاصه هایی با طول های مختلف یا با تمرکز بر جنبه های خاص یک موضوع استفاده شود. مزایای استفاده از روش حاضر: خلاصه های دقیق تر و مرتبط تر: استفاده از LLM برای پردازش محتوای اضافی می تواند به کاهش نادرستی ها و/یا جلوگیری از بیش از حد یا کم بودن جزئیات در خلاصه ها کمک کند. خلاصه های طبیعی تر: LLM ها می توانند برای تولید خلاصه هایی با وضوح و لحن طبیعی استفاده شوند. خلاصه های جامع تر: LLM ها می توانند برای تولید خلاصه هایی از منابع مختلف، از جمله متن، تصاویر و ویدیو استفاده شوند. خلاصه های شخصی سازی شده: LLM ها می توانند برای تولید خلاصه هایی متناسب با نیازها و ترجیحات خاص کاربر استفاده شوند. کاربردهای بالقوه: این روش می تواند در طیف گسترده ای از برنامه ها، از جمله موتورهای جستجو، دستیاران مجازی و سیستم های آموزشی استفاده شود. مثال هایی از کاربردهای خاص: در یک موتور جستجو، این روش می تواند برای تولید خلاصه هایی از صفحات وب مرتبط با پرس و جو کاربر استفاده شود. در یک دستیار مجازی، این روش می تواند برای تولید خلاصه هایی از دستورالعمل ها یا اطلاعات مربوط به یک کار خاص استفاده شود. در یک سیستم آموزشی، این روش می تواند برای تولید خلاصه هایی از مواد درسی یا سایر منابع آموزشی استفاده شود. موارد نوآوری: یکی از جنبه های نوآورانه این روش استفاده از LLM برای پردازش محتوای اضافی در فرآیند تولید خلاصه بر اساس زبان طبیعی است. این امر به تولید خلاصه هایی دقیق تر، مرتبط تر و طبیعی تر کمک می کند. جنبه نوآورانه دیگر این روش استفاده از LLM برای تولید خلاصه هایی متناسب با نیازها و ترجیحات خاص کاربر است.

این هم لینک پتنت هرکسی زبان انگلیسی بلده میتونه ازش استفاده کنه بالاخره من دانشم محدود هست شاید هرکسی توانای بیشتری داشته باشه خودش استفاده کنه . https://patents.google.com/patent/US11769017B1/en

قرار چند پست اینده در مورد پتنت SGE باشه بخاطر همین نیاز هست شما اول در مورد NL ( زبان طبیعی Natural language) و LLM (مدل زبان بزرگ Large Language Model) بدون بخاطر همین نیاز هست این دوتا مقاله ویکی پدیا رو بخونید برای درک بیشتر میتونید در این مورد جستجو کنید . https://fa.wikipedia.org/wiki/%D8%B2%D8%A8%D8%A7%D9%86_%D8%B7%D8%A8%DB%8C%D8%B9%DB%8C https://fa.wikipedia.org/wiki/%D9%85%D8%AF%D9%84_%D8%B2%D8%A8%D8%A7%D9%86%DB%8C_%D8%A8%D8%B2%D8%B1%DA%AF

با سلام خدمت همه عزیزان تقریبا دو روزی هست به من تعدادی پیام دادن و در مورد آینده سئو سوال پرسیدن و من نخواستم اون لحظه پاسخ بدم، از نظر اخلاقی درست نبود که هنگام تبلیغ شخص دیگه من میومدم پاسخ میدادم. تا زمانی که گوگل وجود داره سئو هست، هرچی جلوتر بریم گوگل دنبال بهترین پاسخ ها با کمترین زمان ممکنه، همون حرفی که قبلا عرض کردم خدمتتون، هرکسی بتونه کاربرش رو تنبل کنه جایگاه بالاتری داره، همه اینها به کیفیت و واقعیت ربط داره ، یعنی محتوای که به واقعیت نزدیکتر باشه... هر ساله میبینیم گوگل فیچرهای جدید رو نمایش میده حتی چند سال پیش وقتی گوگل زیرو پوزیشن «جایگاه صفر» رو اضافه کرد به سرپ متخصصین خارجی صداشون در اومد و گفتن سئو در خطر و گوگل میخواد به سایتای دیگه بازدید نده و یوزر توی سرپ بمونه، یا همون اوایل کلاب هاووس هالستیک سئو مد شده بود که سئو قدیم مرد و سئو جدید اومده و ... در مورد SGE هم ما همون روز اول در موردش و همه جیزش توضیح دادیم و با قلم جناب ناجی. https://t.me/ShahramRahbari/1160 https://t.me/ShahramRahbari/1161 https://t.me/ShahramRahbari/1174 https://t.me/ShahramRahbari/1175 https://t.me/ShahramRahbari/1176 https://t.me/ShahramRahbari/1177 https://t.me/ShahramRahbari/1178 https://t.me/ShahramRahbari/1180 https://t.me/ShahramRahbari/1181 https://t.me/ShahramRahbari/1182 https://t.me/ShahramRahbari/1224 الانم هیچ اتفاقی نیوفتاده و بکارتون ادامه بدید، ماها هنوز توی تولید محتوای با کیفیت موندیم نیاز نیست نگران چیزای جدید باشیم، هر وقت خودمون رسیدیم سطح گلوبال اون موقع باید در مورد چیزای جدید فکر کنیم. امیدوارم این پست من باعث اختلافی نشه ، هرجا محتوای جدیدی بود ازش استقبال کنید . یاعلی