به نقل از دیجیتال مارکتینگ ایران، ظهور هوش مصنوعی مولد، تولید و انتشار هزاران صفحه وب را در زمانی کوتاه و با هزینهای بسیار پایین ممکن کرده است. بسیاری از کسبوکارها نیز از این فرصت برای اجرای سئوی برنامهمحور یا Programmatic SEO استفاده میکنند؛ روشی که در صورت اجرای اصولی میتواند ترافیک ارگانیک و درآمد قابلتوجهی ایجاد کند. اما یک مشکل اساسی وجود دارد: هر محتوایی که با قالب تکرارشونده و بهصورت خودکار تولید شود، لزوماً سئوی برنامهمحور نیست.
نیتین مانچاندا، متخصص بینالمللی سئو و بنیانگذار Botpresso، در تحلیلی با تکیه بر بیش از یک دهه تجربه ساخت سیستمهای تولید محتوای مقیاسپذیر، مرز میان pSEO واقعی و انتشار انبوه صفحات کمارزش را بررسی کرده است. از نگاه او، مسئله اصلی تعداد صفحات یا استفاده از هوش مصنوعی نیست؛ بلکه این است که هر صفحه چه اطلاعات منحصربهفردی در اختیار مخاطب قرار میدهد و چرا اساساً باید در وبسایت وجود داشته باشد.
این تمایز در شرایطی اهمیت بیشتری پیدا میکند که گوگل سیاستهای خود را در برابر محتوای انبوه و کمکیفیت سختگیرانهتر کرده و جستوجوی مبتنی بر هوش مصنوعی نیز سهم بیشتری از پاسخگویی به کاربران را به خود اختصاص داده است. در چنین فضایی، تولید هزاران صفحه مشابه دیگر مزیت رقابتی محسوب نمیشود؛ ارزش واقعی از داده اختصاصی، کاربرد مشخص و کنترل کیفی مستمر به دست میآید.
سئوی برنامهمحور چیست و چه تفاوتی با تولید انبوه محتوا دارد؟
سئوی برنامهمحور یک نوع محتوای خاص نیست، بلکه روشی برای انتشار صفحات وب در مقیاس بزرگ است. این روش معمولاً بر سه پایه اصلی استوار است:
- الگوی تکرارشونده جستوجو: مجموعهای از پرسشها یا جستوجوهای مشابه که کاربران با تغییر یک یا چند متغیر مطرح میکنند.
- داده ساختاریافته و ارزشمند: اطلاعاتی که باعث میشود هر صفحه واقعاً محتوای متفاوت و کاربردی داشته باشد.
- قالب محتوایی: ساختاری استاندارد که دادهها را به شکلی قابلفهم و متناسب با نیاز جستوجوکننده نمایش میدهد.
برای مثال، یک ابزار تبدیل ارز را در نظر بگیرید. الگوی جستوجو در اینجا «تبدیل ارز X به ارز Y» است. داده اصلی شامل نرخ تبدیل بهروز برای جفتارزهای مختلف میشود و قالب صفحه نیز اطلاعات مربوط به هر تبدیل را نمایش میدهد. به این ترتیب، لازم نیست هزاران صفحه بهصورت دستی نوشته شوند؛ دادهها محتوای اختصاصی هر صفحه را شکل میدهند.
نکته مهم این است که تعداد صفحات منتشرشده باید متناسب با ظرفیت دادههای موجود باشد. اگر یک سیستم اطلاعات معتبر برای ۲۰۰ ترکیب دارد، نباید صرفاً به دلیل امکان فنی، برای ۲۰ هزار ترکیب صفحه تولید کند.
لوسیا لِسِسنه، مدیر بازاریابی شرکت Wise، که از چنین مدلی استفاده میکند، تأکید دارد هدف اصلی باید حل یک مسئله واقعی در مسیر مشتری باشد. از نگاه او، سئوی برنامهمحور به کسبوکار کمک میکند یک راهحل مفید را برای جستوجوها و عبارتهای مختلف در دسترس کاربران قرار دهد؛ نه اینکه بهانهای برای انتشار حجم زیادی از صفحات کمکیفیت باشد.
تولید انبوه محتوا با هوش مصنوعی چه زمانی به اسپم تبدیل میشود؟
تولید انبوه مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است از بیرون بسیار شبیه سئوی برنامهمحور به نظر برسد. در هر دو روش، یک قالب ثابت وجود دارد و صفحات زیادی با تغییر متغیرهایی مانند نام شهر، محصول یا صنعت ساخته میشوند. تفاوت اصلی در منبع اطلاعاتی است که هر صفحه را از صفحه دیگر متمایز میکند.
در یک سیستم pSEO واقعی، دادهها باعث تفاوت محتوایی صفحات میشوند. اما در تولید انبوه کمارزش، معمولاً فقط دستور متنی یا پرامپت تغییر میکند. برای مثال، اگر نام شهر لیسبون در یک متن با نام شهر دیگری جایگزین شود، صفحه جدید ممکن است همچنان همان جملات عمومی را تکرار کند و اطلاعات تازهای به مخاطب ندهد.
گوگل نیز مرز اصلی را بر اساس مفید بودن محتوا تعیین میکند، نه ابزار تولید آن. در سیاستهای اسپم این موتور جستوجو، اصطلاح «سئوی برنامهمحور» بهعنوان یک تخلف مستقل تعریف نشده است؛ اما مفهوم «سوءاستفاده از محتوای انبوه» (Scaled Content Abuse) به تولید تعداد زیادی صفحه با هدف اصلی دستکاری رتبهبندی و بدون کمک واقعی به کاربران اشاره دارد.
در پنجم مارس ۲۰۲۴، گوگل سیاست مربوط به سوءاستفاده از محتوای انبوه را تقویت کرد و دامنه آن را به محتوایی گسترش داد که با اتوماسیون، نیروی انسانی یا ترکیبی از هر دو تولید میشود. این شرکت بعدتر اعلام کرد میزان محتوای بیکیفیت و غیر原创 در نتایج جستوجو ۴۵ درصد کاهش یافته است.
جان مولر، از چهرههای شناختهشده تیم جستوجوی گوگل، نیز در هفتم سپتامبر ۲۰۲۶ در پاسخ به وبسایتی که برای ترکیبهای مختلف نام دامنه، فناوری و ویژگیها صفحه ساخته بود، هشدار داد چنین رویکردی اغلب به سایتی اسپم، نزدیک به اسپم یا کمکیفیت منجر میشود. او همچنین اشاره کرد صفحاتی که قبلاً منتشر شدهاند، ممکن است همچنان بر ارزیابی گوگل از کل وبسایت اثر بگذارند.
یک مثال ساده برای تشخیص pSEO خوب از بد
فرض کنید دو صفحه با موضوع «هزینه زندگی در لیسبون» ساخته شدهاند. هر دو از یک الگوی محتوایی استفاده میکنند و بخشهایی درباره اجاره مسکن، حملونقل و هزینه خرید مواد غذایی دارند. در نگاه اول، ممکن است هر دو کامل و حرفهای به نظر برسند؛ اما تفاوت مهمی میان آنها وجود دارد.
صفحه اول، بازه واقعی اجاره مسکن، قیمت بلیت حملونقل عمومی و هزینه مواد غذایی را از یک پایگاه داده بهروز دریافت میکند. اطلاعات آن منبع مشخص دارد و با تغییر قیمتها بهروزرسانی میشود. بنابراین کاربر میتواند از دادههای صفحه برای برنامهریزی سفر یا بررسی هزینه مهاجرت استفاده کند.
صفحه دوم نیز اعداد و توضیحاتی درباره هزینه زندگی ارائه میدهد، اما ارقام آن صرفاً حدس مدل هوش مصنوعی هستند. هیچ منبع یا تاریخ بهروزرسانی مشخصی وجود ندارد و جملات مشابهی در صفحات مربوط به شهرهای دیگر نیز تکرار شدهاند.
صفحه اول نمونهای از سئوی برنامهمحور ارزشمند است؛ اما صفحه دوم بیشتر به تولید انبوه محتوای ظاهراً کامل شباهت دارد. برای تشخیص این دو، کافی است درباره هر عدد یا ادعای مهم بپرسیم: این اطلاعات از کجا آمدهاند و آخرین بار چه زمانی بهروزرسانی شدهاند؟ اگر صفحه نتواند به این دو سؤال پاسخ دهد، ارزش دادهمحور آن زیر سؤال میرود.
شش معیار برای ارزیابی کیفیت سئوی برنامهمحور
از نگاه مانچاندا، تشخیص کیفیت یک پروژه pSEO نباید بر اساس ظاهر صفحات یا استفاده از هوش مصنوعی انجام شود. باید سازوکار تولید، کیفیت داده و تجربه نهایی کاربر بررسی شود. شش معیار زیر میتوانند بهعنوان یک چارچوب ارزیابی به کار روند:
۱. هر صفحه باید اطلاعات منحصربهفرد داشته باشد
اگر صفحات فقط نام شهر، محصول یا دستهبندی را تغییر میدهند و اطلاعات تازهای ارائه نمیکنند، احتمالاً ارزش مستقلی ندارند. هر صفحه باید بر پایه دادهای ساخته شود که آن را از سایر صفحات متمایز کند.
۲. دادهها باید معتبر و قابلردیابی باشند
اطلاعات هر صفحه باید منبع مشخص، تاریخ و در صورت نیاز روش محاسبه داشته باشد. دادههای حدسی یا تولیدشده صرفاً برای پرکردن قالب، پایه مناسبی برای انتشار در مقیاس بزرگ نیستند.
۳. هر قالب باید یک هدف جستوجوی مشخص را پاسخ دهد
ساخت صفحات جداگانه برای تغییرات جزئی یک کلمه کلیدی، بدون تفاوت در نیاز کاربر، میتواند به تولید صفحات تکراری منجر شود. قالب باید با یک هدف جستوجوی مستقل ارتباط داشته باشد، نه اینکه صرفاً برای پوشش شکلهای مختلف یک عبارت طراحی شود.
۴. محتوا باید فراتر از متن عمومی ارزش ایجاد کند
داده اختصاصی، محاسبه، مقایسه، ابزار تعاملی یا اطلاعات محلی میتواند به صفحه مزیت واقعی بدهد. اگر مخاطب همان اطلاعات را بدون مراجعه به صفحه از دهها منبع دیگر دریافت کند، دلیل ضعیفی برای انتشار یک صفحه جدید وجود دارد.
۵. کیفیت باید پیش از انتشار کنترل شود
وجود قالب و فرایند خودکار نباید به معنای انتشار بدون بررسی باشد. هر صفحه باید حداقل استانداردهای مشخصی از نظر کامل بودن داده، صحت اطلاعات و تناسب با نیاز مخاطب را رعایت کند.
۶. صفحات باید در طول زمان ارزش خود را حفظ کنند
صفحهای که در روز انتشار مفید است، ممکن است چند ماه بعد به دلیل قدیمی شدن دادهها یا تغییر نیاز کاربران ارزش خود را از دست بدهد. سیستم pSEO باید برای بهروزرسانی، ادغام یا حذف صفحات برنامه مشخصی داشته باشد.
این معیارها به ابزار تولید محتوا وابسته نیستند. یک صفحه که با کمک هوش مصنوعی نوشته شده، اگر داده واقعی و ساختار مناسبی داشته باشد، میتواند موفق شود. در مقابل، محتوای کاملاً دستنویس نیز اگر اطلاعات اختصاصی و کاربردی نداشته باشد، صرفاً به دلیل انسانی بودن نویسنده شایسته رتبه گرفتن نیست.
سیر تحول pSEO؛ از قالبهای ثابت تا خط تولید هوش مصنوعی
مانچاندا از سال ۲۰۱۶ در ساخت سیستمهای سئوی برنامهمحور فعالیت داشته است. در نسلهای اولیه، صفحات عمدتاً با قالبهای ثابت و دادههای ساختاریافته تولید میشدند. بعدها ابزارهای تولید زبان طبیعی مانند Rosae NLG امکان ساخت جملات خودکار بر اساس دادهها را فراهم کردند.
در این مدل، سیستم فقط میتوانست اطلاعاتی را بیان کند که در دادهها وجود داشت و نویسنده قالب برای آن تعریف کرده بود. توسعه چنین سازوکاری زمانبر بود، اما همین محدودیت تا حدی نقش یک فیلتر کیفیت را ایفا میکرد. اگر دادهای وجود نداشت، سیستم نمیتوانست بهسادگی یک پاراگراف ظاهراً معتبر درباره آن بسازد.
مدلهای زبانی جدید این محدودیت را کاهش دادهاند. هوش مصنوعی میتواند حتی برای یک ردیف داده ناقص نیز متنی روان و مطمئن تولید کند. مشکل اینجاست که خواننده ممکن است نتواند تشخیص دهد کدام بخش بر اساس اطلاعات واقعی نوشته شده و کدام بخش صرفاً خروجی احتمالی مدل است.
راهحل پیشنهادی مانچاندا، تقسیم مسئولیت میان انسان و هوش مصنوعی است: انسانها تحقیق میکنند، داده و ساختار صفحه را تعیین میکنند و مدل هوش مصنوعی بخشهایی از متن را بر اساس همان ساختار پیشنویس میکند. در نهایت نیز متخصص موضوع باید صحت اطلاعات، کیفیت محتوا و تناسب آن با لحن برند را بررسی کند.
به بیان دیگر، هوش مصنوعی بهخودیخود pSEO را بهتر یا بدتر نکرده است. این فناوری فقط هزینه و زمان تولید را کاهش داده و مسئولیت کنترل کیفیت را بیش از گذشته بر عهده تیم اجرا گذاشته است.
چکلیست اجرای سئوی برنامهمحور پیش از انتشار صفحات
برای جلوگیری از تبدیل یک پروژه pSEO به کارخانه تولید محتوای کمارزش، مانچاندا مجموعهای از کنترلها را در سه مرحله پیشنهاد میکند.
پیش از ساخت اولین صفحه
- منبع داده منحصربهفرد پیدا کنید: اگر نمیتوانید منبع اصلی اطلاعات را مشخص کنید، هنوز پایه مناسبی برای اجرای pSEO ندارید.
- حداقل میزان کامل بودن داده را تعیین کنید: مشخص کنید هر ردیف داده برای تولید صفحه باید چه فیلدهایی داشته باشد و این شرط را در کد اعمال کنید.
- هدف جستوجوی هر قالب را تعریف کنید: مطمئن شوید هر قالب به یک نیاز مستقل پاسخ میدهد، نه صرفاً شکل متفاوتی از یک کلمه کلیدی.
- قواعد متادیتا را مشخص کنید: عنوان صفحه، توضیحات متا و دادههای ساختاریافته باید با همان دقت محتوای اصلی طراحی شوند.
- درباره شفافیت تصمیم بگیرید: مشخص کنید دادهها چگونه جمعآوری میشوند و هر چند وقت یکبار بهروزرسانی خواهند شد.
- ارزش افزوده اختصاصی ایجاد کنید: بررسی کنید آیا میتوانید دادههای داخلی، اندازهگیریهای اختصاصی یا ترکیبی از چند پایگاه داده را در اختیار مخاطب قرار دهید.
هنگام راهاندازی پروژه
- ابتدا یک نمونه محدود منتشر کنید: بهجای انتشار همزمان هزاران صفحه، کار را با ۲۵ تا ۵۰ صفحه آزمایشی آغاز کنید.
- وضعیت ایندکس را از روز اول بسنجید: فقط به گزارش سرچ کنسول متکی نباشید و در صورت امکان، لاگهای سرور را نیز برای بررسی رفتار خزندهها تحلیل کنید.
- صفحات را بهصورت دستی بررسی کنید: خواندن دقیق ۱۰ صفحه نمونه میتواند مشکلاتی را آشکار کند که امتیازهای خودکار یا بررسی سطحی قادر به شناسایی آنها نیستند.
پس از انتشار و در طول زمان
- خزش هر الگوی صفحه را ماهانه بررسی کنید: تعداد دفعات مراجعه رباتهای موتور جستوجو به URLها را بر اساس قالب دستهبندی کنید.
- قانون حذف صفحات را از قبل بنویسید: تعیین کنید اگر مجموعهای از صفحات در یک بازه مشخص هیچ ایمپرشنی دریافت نکرد، باید حذف، ادغام یا بازطراحی شود.
- پس از تغییر قالب، دوباره نمونهبرداری کنید: اصلاح یک قالب میتواند همزمان روی صدها یا هزاران صفحه اثر بگذارد؛ بنابراین تغییرات باید دوباره کنترل شوند.
- هر دوره صفحات را پاکسازی کنید: حذف صفحات کمارزش را به زمان انتشار آپدیتهای الگوریتمی گوگل موکول نکنید.
مانچاندا معتقد است پروژههایی که در طول چندین بهروزرسانی گوگل دوام آوردهاند، معمولاً پیش از بروز مشکل، قانون مشخصی برای حذف صفحات داشتهاند. کوین ایندیگ نیز در همین زمینه تأکید میکند که شکست pSEO اغلب زمانی رخ میدهد که تیمها بدون آزمایش، بهروزرسانی یا بررسی تعامل کاربران، تعداد زیادی صفحه را بهصورت یکباره منتشر میکنند. راهحل این است که سئوی برنامهمحور مانند یک محصول مستقل مدیریت شود، نه یک محموله تولید محتوا.
سئوی برنامهمحور در عصر جستوجوی هوش مصنوعی
تغییر رفتار جستوجو باعث شده معیار موفقیت صفحات برنامهمحور نیز در حال تحول باشد. بر اساس تحلیل SparkToro از دادههای Similarweb، در چهار ماه نخست سال ۲۰۲۶ حدود ۶۸ درصد جستوجوهای گوگل در آمریکا بدون کلیک به وبسایتها پایان یافتهاند. این سهم در سال ۲۰۲۴ حدود ۶۰ درصد و در سال ۲۰۱۶ نزدیک به ۴۵ درصد بود.
SparkToro بخشی از این روند را به گسترش قابلیت AI Overviews نسبت میدهد و میگوید این پاسخهای هوش مصنوعی اکنون در بیش از ۲۰ درصد جستوجوها ظاهر میشوند. از سوی دیگر، Ahrefs برآورد کرده است که حضور AI Overviews میتواند کلیک روی نتیجه اول جستوجو را ۵۸ درصد کاهش دهد.
در چنین شرایطی، صرفاً افزایش تعداد بازدیدها نمیتواند معیار کاملی برای سنجش ارزش یک صفحه باشد. ممکن است محتوای یک وبسایت در پاسخ هوش مصنوعی استفاده شود، اما کاربر هرگز روی لینک آن کلیک نکند. بنابراین باید علاوه بر ترافیک، میزان دیدهشدن و اثرگذاری محتوا در پاسخهای هوش مصنوعی نیز بررسی شود.
رند فیشکین نیز به این نکته اشاره میکند که محتوای وبسایتها حتی در شرایط کاهش بازدید مستقیم، همچنان میتواند پاسخهای هوش مصنوعی و قابلیتهای بدون کلیک گوگل را شکل دهد. این مسئله اهمیت داشتن دادههای اختصاصی و قابلاستناد را بیشتر میکند.
سه راهبرد برای موفقیت pSEO در جستوجوی بدون کلیک
۱. صفحات کمتر، اما با دادههای اختصاصیتر بسازید
اگر یک پاسخ هوش مصنوعی برای ارائه اطلاعات درباره هزینه اجاره در لیسبون به منبع نیاز داشته باشد، احتمال دارد به صفحهای ارجاع دهد که دادههای واقعی و بهروز درباره اجاره مسکن ارائه میکند. اما صفحهای که صرفاً توضیحات عمومی و تکراری دارد، دلیل مشخصی برای انتخاب شدن بهعنوان منبع نخواهد داشت.
بنابراین بهجای افزایش بیرویه تعداد صفحات، روی تولید دادههایی تمرکز کنید که رقبا بهراحتی در اختیار ندارند. اطلاعات اختصاصی، تحلیل چند منبع داده و محاسبات کاربردی میتوانند به صفحه هویت مستقل بدهند.
۲. پیش از طراحی قالب، الگوی جستوجو را بررسی کنید
همه جستوجوها به یک صفحه مستقل نیاز ندارند. اگر کاربر فقط به دنبال دانستن یک عدد یا واقعیت ساده باشد، ممکن است گوگل پاسخ را مستقیماً نمایش دهد. اما اگر قصد مقایسه، محاسبه، رزرو یا پیدا کردن یک کسبوکار محلی را داشته باشد، صفحهای که این نیاز را بهطور کامل پاسخ دهد همچنان میتواند مقصد ارزشمندی باشد.
به همین دلیل، پیش از ساخت قالب باید مشخص شود کاربر دقیقاً چه کاری میخواهد انجام دهد. جستوجوهای برندمحور، محلی و دارای قصد خرید یا اقدام نیز همچنان میتوانند فرصتهای مناسبی برای سئو ایجاد کنند.
۳. عملکرد را بر اساس قالب بسنجید، نه فقط کل سایت
اگر یک وبسایت صدها یا هزاران صفحه برنامهمحور داشته باشد، بررسی میانگین عملکرد کل دامنه ممکن است مشکلات یک قالب خاص را پنهان کند. بهتر است صفحات بر اساس نوع قالب دستهبندی شوند و شاخصهایی مانند ایمپرشن، کلیک، خزش و حضور در قابلیتهای هوش مصنوعی برای هر گروه جداگانه تحلیل شوند.
مانچاندا پیشنهاد میکند در صورت دسترسی به گزارش عملکرد جستوجوی مولد گوگل، URLهایی که در AI Overviews و AI Mode نمایش داده میشوند استخراج و بر اساس قالب دستهبندی شوند. سپس این دادهها با گزارش عملکرد عادی سرچ کنسول مقایسه شوند.
برای مثال، یک قالب ممکن است ایمپرشن زیادی در پاسخهای هوش مصنوعی داشته باشد، اما کلیک مستقیم کمی دریافت کند. چنین وضعیتی لزوماً به معنای شکست صفحه نیست؛ ممکن است محتوا در حال ایجاد دیدهشدن و اثرگذاری بدون بازدید مستقیم باشد. در مقابل، قالبی که نه در نتایج عادی و نه در قابلیتهای هوش مصنوعی دیده میشود، میتواند نامزد بررسی، ادغام یا حذف باشد.
آیا صفحات برنامهمحور باید همیشه ترافیک جذب کنند؟
یکی از مهمترین پرسشها در طراحی استراتژی pSEO این است که آیا هر صفحه باید الزاماً بازدیدکننده مستقیم جذب کند؟ در گذشته، رتبه و ترافیک ارگانیک مهمترین معیارهای ارزیابی بودند. اما در محیط جدید جستوجو، ممکن است محتوای یک صفحه در پاسخهای هوش مصنوعی استفاده شود و بدون ایجاد کلیک مستقیم، بر تصمیم یا آگاهی کاربر اثر بگذارد.
با این حال، این موضوع نباید بهانهای برای حفظ صفحات بیاستفاده باشد. اگر صفحهای نه داده منحصربهفرد دارد، نه در پاسخهای جستوجو دیده میشود و نه نیاز مشخصی را برطرف میکند، صرفاً وجود آن در سایت توجیهی ندارد.
دومینیک شوارتز نیز در توضیح این مسئله میگوید مشکل سئوی برنامهمحور، برنامهای بودن آن نیست؛ مشکل زمانی ایجاد میشود که مقیاس انتشار جای محتوای ارزشمند را بگیرد. چالش اصلی فناوری نیست، بلکه حفظ انضباط در برابر وسوسه افزایش تعداد صفحات به بهای کاهش کیفیت است.
جمعبندی؛ مقیاسپذیری بدون ارزش، مزیت سئو نیست
سئوی برنامهمحور میتواند یکی از مؤثرترین روشها برای پوشش نیازهای متنوع جستوجو و جذب ترافیک ارگانیک باشد؛ اما تنها زمانی که هر صفحه بر پایه داده معتبر و کاربرد مشخص ساخته شود. استفاده از قالبهای ثابت، اتوماسیون یا هوش مصنوعی بهخودیخود مشکلساز نیست. آنچه یک پروژه را به محتوای انبوه کمکیفیت تبدیل میکند، انتشار صفحاتی است که صرفاً برای هدفگیری کلمات کلیدی ساخته شدهاند و ارزش مستقلی برای مخاطب ندارند.
در عصر جستوجوی هوش مصنوعی، این تمایز حتی مهمتر شده است. صفحهای که فقط برای رتبه گرفتن ساخته شده باشد، با کاهش کلیکهای مستقیم ممکن است دلیل وجودی خود را از دست بدهد. اما صفحهای که داده اختصاصی، محاسبه معتبر یا اطلاعاتی واقعاً کاربردی ارائه میکند، همچنان میتواند برای کاربران و سامانههای هوش مصنوعی منبع ارزشمندی باشد.
بنابراین، پیش از آنکه یک سیستم تولید انبوه راهاندازی کنید، یک صفحه نمونه را انتخاب کنید و منشأ تکتک دادهها و ادعاهای آن را بررسی کنید. اگر نمیتوانید ارزش اطلاعات آن را توضیح دهید، افزایش تعداد صفحات احتمالاً مشکل را بزرگتر خواهد کرد. آینده pSEO در تولید بیشتر خلاصه نمیشود؛ بلکه به ساخت صفحات کمتر، دقیقتر و مفیدتر وابسته است. برای دنبالکردن تازهترین تحلیلها و راهکارهای سئو، تولید محتوا و بهینهسازی برای جستوجوی هوش مصنوعی به دیجیتال مارکتینگ ایران مراجعه کنید.
“`






