فهرست مطالب
الگوریتم ونیز گوگل یکی از نخستین الگوریتم‌هایی است که توسط این موتور جستجو ارائه شد. در آن زمان، بخشی به نام Google Places در صفحه نتایج وجود داشت که وظیفه آن نمایش نتایج جستجوی محلی بود.
با افزایش تعداد جستجوهای کاربران برای یافتن خدمات و محصولات در نزدیکی محل سکونت خود، گوگل تصمیم گرفت این فرآیند را بهینه کند و بر روی آن تمرکز بیشتری داشته باشد. در نهایت، در فوریه سال 2012، گوگل در وبلاگ Inside Search خود خبر تغییرات در 40 مورد از الگوریتم‌هایش را منتشر کرد. این تغییرات شامل الگوریتم ونیز نیز می‌شد. در این مقاله قصد داریم به بررسی دقیق‌تر الگوریتم ونیز گوگل و به‌روزرسانی‌های مرتبط با آن بپردازیم.
شکل‌گیری سئوی محلی با الگوریتم ونیز
گوگل همواره در تلاش است تا عملکرد خود را بهبود بخشد. طی این سال‌ها، این شرکت سعی کرده اهمیت زیادی به مخاطبان خود بدهد و نظرات آن‌ها را تا حد امکان در الگوریتم‌هایش اعمال کند تا تجربه‌ای بهتر برای کاربران رقم بزند.
در گذشته، اگر عبارتی مانند «رستوران» را در گوگل جستجو می‌کردید، تنها لیستی از نتایج نمایش داده می‌شد و خبری از لوکال پک (Local Pack) نبود. حتی اگر نام منطقه یا شهر موردنظر خود را همراه با کلمه «رستوران» جستجو می‌کردید، باز هم نتایج مرتبط و دقیقی دریافت نمی‌کردید.
گوگل برای حل این مشکل ابتدا سرویس گوگل مپ را ارائه کرد و به توسعه آن پرداخت. پس از راه‌اندازی گوگل مپ، زمانی که جستجویی انجام می‌دادید، موقعیت مکانی نتایج در سمت راست صفحه نتایج گوگل (SERP) به شما نمایش داده می‌شد. این قابلیت، باعث افزایش ترافیک جستجو برای محصولات و خدمات محلی شد. مدتی بعد، کاربران می‌توانستند موقعیت مکانی خود را به صورت دستی تنظیم کنند تا نتایج جستجو بر اساس آن نمایش داده شود.
الگوریتم ونیز، با استفاده از ابزارهایی مانند گوگل مپ، IP و GPS، زمانی که کاربر به اینترنت متصل می‌شد، موقعیت جغرافیایی او را تشخیص می‌داد. گوگل سپس اطلاعات به‌دست‌آمده را ذخیره کرده و هنگام جستجو، نتایجی را به نمایش می‌گذاشت که با موقعیت جغرافیایی کاربر مرتبط بودند.
تأثیرات الگوریتم ونیز بر سئو
همان‌طور که دیگر الگوریتم‌ها و به‌روزرسانی‌های گوگل بر سئو تأثیرگذار بوده‌اند، الگوریتم ونیز نیز تغییرات مهمی را در این زمینه ایجاد کرد. با معرفی این الگوریتم و اهمیت یافتن موقعیت مکانی در نتایج جستجو، کسب‌وکارهای کوچک توانستند با برندهای بزرگ رقابت کنند. این امکان باعث شد که آن‌ها بتوانند در نتایج گوگل دیده شوند و مشتریانی را که در نزدیکی‌شان حضور دارند، به خود جذب کنند.
الگوریتم ونیز ابتدا برای زبان انگلیسی عرضه شد و سپس به سایر زبان‌ها گسترش یافت. پس از پیاده‌سازی این الگوریتم، اگر بعد از نام مکان‌ها، نام شهر خود را جستجو می‌کردید، نتایجی که موقعیت مکانی نزدیک‌تر و ارتباط بیشتری با جستجوی شما داشتند، نمایش داده می‌شدند. این ویژگی نقش مهمی در افزایش اهمیت سئوی محلی ایفا کرد و تجربه جستجوی کاربران را به شکل قابل توجهی بهبود بخشید.
اسپم‌های مرتبط با الگوریتم ونیز
پس از معرفی الگوریتم ونیز، اسپم‌های مرتبط با آن نیز افزایش یافتند. کسب‌وکارها وقتی متوجه شدند گوگل به موقعیت مکانی و آدرسی که در سایت ثبت می‌کنند اهمیت می‌دهد، به روش‌های اسپمی روی آوردند.
بسیاری از وب‌سایت‌ها برای نمایش در نتایج جستجوی شهرها و مناطق مختلف، نام تمام شهرها یا مناطق را در بخشی از سایت خود درج می‌کردند. در ابتدا، گوگل توانایی تشخیص این رفتارهای اسپمی را نداشت و سایت‌هایی که از این روش استفاده می‌کردند، به صدر نتایج جستجو می‌رسیدند.
اما با گذشت زمان و انتشار به‌روزرسانی‌های جدید، گوگل مراحل اعتبارسنجی را سخت‌تر کرد و مانع این روش‌های غیرمجاز شد. یکی از راه‌حل‌های مهم گوگل برای مقابله با این اسپم‌ها، معرفی سرویس Google My Business و توسعه گوگل مپ بود. اکنون، ثبت آدرس کسب‌وکارها در گوگل تنها از طریق این سرویس‌ها امکان‌پذیر است.
به‌روزرسانی‌های الگوریتم ونیز
الگوریتم ونیز به تنهایی برای پیاده‌سازی و ارتقای سئوی محلی کافی نبود. این الگوریتم، نقش آغازگر را در این مسیر ایفا کرد و مانند جرقه‌ای بود که فرآیند سئوی محلی را فعال کرد. با این حال، برای تکمیل این فرآیند، نیاز به معرفی الگوریتم‌های دیگری وجود داشت.
دو الگوریتم کبوتر (Pigeon) و موش کور (Possum) از جمله آپدیت‌هایی بودند که به تقویت سئوی محلی و رشد آن کمک شایانی کردند.
الگوریتم کبوتر: نجات‌دهنده الگوریتم ونیز
الگوریتم کبوتر پس از الگوریتم ونیز و به‌روزرسانی‌های آن ارائه شد. این الگوریتم به طور ویژه بر سئوی محلی تمرکز دارد و نتایجی را که مبتنی بر موقعیت مکانی هستند، به کاربران نمایش می‌دهد. زمانی که کاربر در جستجوهای خود بر مکان تأکید دارد، الگوریتم کبوتر به کمک او می‌آید و نتایجی دقیق‌تر و مرتبط‌تر ارائه می‌دهد.
الگوریتم کبوتر، نقش مهمی در رشد سئوی محلی و ایجاد لوکال پک (Local Pack) داشته و به بهبود تجربه کاربران کمک زیادی کرده است.
الگوریتم موش کور: حامی کسب‌وکارهای محلی
الگوریتم موش کور (Possum) بخش دیگری از این فرآیند را تکمیل می‌کند. این الگوریتم به کسب‌وکارهای کوچک و محلی اهمیت بیشتری می‌دهد و آن‌ها را شناسایی کرده و در نتایج جستجوی کاربران نمایش می‌دهد. هدف اصلی این الگوریتم، آسان‌تر کردن فرآیند یافتن کسب‌وکارهای اطراف توسط کاربران است.
این دو الگوریتم، در کنار الگوریتم ونیز، باعث رشد سئوی محلی شده‌اند و با به‌روزرسانی‌های مداوم، به بهبود و دقت بیشتر دست یافته‌اند. با این وجود، گوگل همچنان تلاش می‌کند این سیستم‌ها را پیشرفته‌تر و کارآمدتر کند.
سخن پایانی
سئوی محلی یکی از تحولات مهم و کاربردی است که توسط گوگل به وجود آمد و به کسب‌وکارهای کوچک و فروشگاه‌های حضوری این امکان را داد تا همچون شرکت‌ها و سازمان‌های بزرگ، فرصت دیده شدن و رقابت در فضای آنلاین را پیدا کنند. این تغییر نه تنها به رشد کسب‌وکارهای محلی کمک کرد، بلکه به کاربران نیز امکان داد تا سریع‌تر و راحت‌تر به خدمات و محصولات مورد نظر خود دسترسی پیدا کنند.
در این مقاله تلاش کردیم الگوریتم ونیز گوگل و تأثیرات آن بر سئوی محلی را به همراه به‌روزرسانی‌ها و الگوریتم‌های مرتبط برای شما توضیح دهیم. امیدواریم این مطلب برایتان مفید بوده باشد. خوشحال می‌شویم اگر نظرات، تجربیات یا سؤالات خود را با ما به اشتراک بگذارید.
