به لطف پیشرفت در حوزه‌هایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده، انقلاب بزرگی در حال وقوع است. شاخه پردازش زبان طبیعی یکی از حوزه‌های هوش مصنوعی در حال پیشرفت است: امروزه دیگر از مرحله تفسیر یک متن یا گفتار بر اساس کلمات کلیدی آن گذشتیم و به دنبال درک معنای پشت آن کلمات هستیم. به این ترتیب می‌توان اشکال گفتاری مانند کنایه را تشخیص داد یا حتی با کمک پردازش زبان، احساسات را تحلیل کرد. زبان انسان مملو از ابهاماتی است که نوشتن نرم افزاری را که به طور دقیق معنای متن را تعیین کند، بسیار دشوار می‌سازد. همنام‌ها، هم آواها، کنایه‌ها، اصطلاحات، استعاره‌ها، گرامر و استثناهای کاربرد، تغییرات در ساختار جملات و... تنها تعداد کمی از بی نظمی‌های زبان انسان هستند که یادگیری آن سال‌ها طول می‌کشد، اما برنامه نویسان باید برنامه‌های کاربردی مبتنی بر زبان طبیعی را به گونه‌ای آموزش دهند تا مفید باشند. اما به راستی پردازش زبان طبیعی به چه چیزی گفته میشود؟ این مقاله یک راهنمای کلی درباره همه چیزهایی است که باید در مورد پردازش زبان و ورود به این زمینه بدانید.
پردازش زبان طبیعی چیست؟پردازش زبان طبیعی یا NLP (Natural Language Processing) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها این امکان را میدهد تا زبان‌های رایج میان انسانها را بخوانند، داده‌ها را درک کرده و سپس از آنها معنی استخراج کنند. روش کلی کار به این صورت است که NLP زبان شناسی و مدل سازی مبتنی بر قوانین زبان انسانی را با مدلهای آماری، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ترکیب میکند. این فناوری‌ها با هم، رایانه‌ها را قادر می‌سازند تا زبان انسان را در قالب متن پردازش کنند و در نهایت معنای دقیق را با هدف و احساسات نویسنده «درک» کنند. NLP زمینه‌ای است که بر تعامل بین علم داده و زبان طبیعی میان انسانها تمرکز میکند و در صنایع زیادی در حال گسترش است. امروزه NLP به لطف پیشرفت‌های عظیم در دسترسی به داده‌ها و افزایش قدرت محاسباتی به جنبه‌های مختلف زندگی وارد میشود. برای مثال NLP به پزشکان اجازه میدهد تا در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، رسانه، مالی و منابع انسانی و غیره به نتایج معناداری دست یابند که در بخش‌های بعدی به طور کامل به آن پرداخته میشود.
اهمیت نیاز به پردازش زبان طبیعیهر چیزی که ما انسانها بیان می‌کنیم (چه به صورت شفاهی و چه به صورت نوشتاری) حاوی حجم عظیمی از اطلاعات است. موضوعی که انتخاب می‌کنیم، لحن ما، کلمات ما و... همگی شکلی از داده است که می‌تواند تفسیر شود و از آن اطلاعات استخراج شود. در نهایت، ما می‌توانیم رفتار را با استفاده از آن اطلاعات درک کرده و حتی پیش بینی کنیم. اما یک مشکل وجود دارد: یک نفر ممکن است صدها یا هزاران کلمه را ایجاد کند و یا هر جمله را با پیچیدگی مخصوص به خود بسازد. داده‌های تولید شده از مکالمات، اعلامیه‌ها یا حتی توییتها نمونه‌هایی از داده‌های بدون ساختار هستند. داده‌های بدون ساختار به خوبی در ساختار سطر و ستون سنتی پایگاه‌های داده رابطهای قرار نمی‌گیرند و جالب است بدانید که داده‌های موجود در دنیای واقعی اغلب در این دسته قرار دارند. برای پردازش این نوع از داده به NLP نیاز داریم.
تاریخچه پردازش زبان طبیعیتاریخچه NLP به قرن هفدهم برمی‌گردد، زمانی که فیلسوفانی مانند لایب نیتس و دکارت پیشنهاداتی را برای کدهایی ارائه کردند که کلمات را بین زبانها مرتبط می‌کرد. البته تمامی این پیشنهادات در حد تئوری باقی ماندند و هیچ یک به توسعه‌ی ماشینی واقعی منجر نشد. اولین حق ثبت اختراع در حوزه پردازش زبان در اواسط دهه 1930 انجام شد. این اختراع یک فرهنگ لغت دوزبانه خودکار با استفاده از نوار کاغذی بود که توسط ژرژ آرتسرونی توسعه یافته بود. پیشنهاد دیگر، از جانب پیتر ترویانسکی روسی و مفصل‌تر بود. این اختراع شامل فرهنگ لغت دوزبانه و هم روشی برای پرداختن به نقش‌های دستوری بین زبانها بود. در سال 1950، آلن تورینگ مقاله معروف خود را با عنوان " ماشین آلات محاسباتی و هوش مصنوعی" منتشر کرد که امروزه آزمون تورینگ نامیده میشود. این معیار به توانایی یک برنامه رایانه ای برای جعل هویت انسان در یک مکالمه مکتوب در لحظه با یک داور انسان می‌پردازد.
در سال 1957، ساختارهای نحوی نوام چامسکی، زبان‌شناسی را با « گرامر جهانی » متحول کرد. این ساختارها سیستمی مبتنی بر قوانین نحوی یک زبان بودند. سپس بودجه برای مدتی در حوزه پردازش زبان طبیعی به طور چشمگیری کاهش یافت و در نتیجه تحقیقات کمی در این زمینه تا اواخر دهه 1980 انجام شد. پس تا دهه 1980، اکثر سیستم‌های NLP براساس مجموعه‌ای پیچیده از قوانین دست نوشته بودند. با شروع از اواخر دهه 1980، با معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در زمینه پردازش زبان، انقلابی در NLP رخ داد. بسیاری از موفقیت‌های قابل توجه بعدی در این زمینه به واسطه مدلهای آماری پیچیده‌تری توسعه یافتند، اتفاق افتاد. تحقیقات اخیر نیز به طور فزاینده‌ای بر روی الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت و نیمه نظارتی متمرکز شده است.
کاربردهای NLPدر حوزه متنNLP به برنامه‌های کامپیوتری کمک میکند تا متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند، به مکالمات متنی پاسخ دهند و حجم زیادی از متن را به سرعت خلاصه کنند (حتی به صورت درلحظه یا real time). دستیارهای دیجیتال، نرم‌افزار تصحیح، چت‌ربات‌های خدمات مشتری و سایر امکانات رفاهی مبتنی بر متن همگی از NLP استفاده می‌کنند. در این بخش به توضیح فواید به کارگیری پردازش زبان طبیعی در حوزه متن می‌پردازیم.
تشخیص هرزنامهدر نگاه اول ممکن است تشخیص اسپم یا هرزنامه را به عنوان یکی از کاربردهای NLP در نظر نگیرید، اما بهترین فناوری‌های حال حاضر (برای مثال گوگل در بخش جیمیل) برای تشخیص هرزنامه از قابلیت‌های طبقه بندی متن با کمک NLP استفاده می‌کنند. برخی از شاخص‌های طبقه بندی متن عبارتند از استفاده بیش از حد از برخی از اصطلاحات تبلیغاتی، گرامر بد، زبان تهدیدآمیز، موضوع نامناسب، نام شرکت‌ها با املای اشتباه و... .
ترجمه ماشینیگوگل ترنسلیت (Google Translate) نمونه‌ای از کاربرد مستقیم NLP است که به طور گسترده در دسترس همه قرار دارد. ترجمه ماشینی چیزی بیشتر از جایگزینی کلمات یک زبان با کلمات زبانی دیگر است. یک ترجمه مناسب باید معنی و لحن زبان ورودی را به دقت دریافت کرده و آن را به متنی با همان معنا و تاثیر دلخواه در زبان دوم ترجمه کند. ابزارهای ترجمه ماشینی از نظر دقت پیشرفت خوبی دارند. یک راه عالی برای آزمایش هر ابزار ترجمه ماشینی، ترجمه متن به یک زبان و سپس ترجمه مجدد خروجی به زبان اصلی است.
چت بات‌های گفتگودستیارهای مجازی مانند سیری در سیستم عامل اپل و الکسا در آمازون از تشخیص گفتار برای تشخیص الگوهای دستورات صوتی و تولید زبان طبیعی استفاده می‌کنند تا با اقدامات مناسب یا نظرات مفید پاسخ دهند. چت بات‌ها همان رویکرد را در پاسخ به نوشته‌های متنی تایپ شده در پیش می‌گیرند. بهترین چت‌باتها یاد می‌گیرند تا سرنخ‌های متنی را در درخواست‌های انسانها تشخیص دهند و از آنها برای ارائه پاسخها یا گزینه‌های بهتر در طول زمان استفاده کنند. گام بعدی برای این برنام‌ها پاسخگویی به سؤالات می‌باشد که شامل توانایی پاسخگویی به هر نوع سوالی - پیش بینی شده یا نشده - با پاسخ‌های مرتبط و مفید است.
در صورت نیاز به طراحی سایت در تبریز کلیک کنید.
تجزیه و تحلیل احساساتدر سالهای اخیر NLP به یک ابزار تجاری ضروری برای کشف تاثیر داده‌های پنهان به خصوص در رسانه‌های اجتماعی تبدیل شده است. با استفاده از تحلیل احساسات می‌توان نوشته‌های موجود در رسانه‌های اجتماعی، پاسخها و.... را برای استخراج نگرش‌ها و احساسات در پاسخ به محصولات، تبلیغات و رویدادها تجزیه و تحلیل کرد. همچنین شرکت‌ها می‌توانند از این اطلاعات در طراحی محصول، کمپین‌های تبلیغاتی و موارد دیگر استفاده کنند.
خلاصه‌سازی متنخلاصه‌سازی متن از تکنیک‌های NLP برای هضم حجم عظیمی از متن دیجیتالی و ایجاد خلاصه‌هایی برای نمایه‌ها، پایگاه‌های اطلاعاتی تحقیقاتی یا خوانندگان پرمشغله‌ای که وقت خواندن متن کامل را ندارند، استفاده میکند. بهترین برنامه‌های خلاصه‌سازی متن از استدلال معنایی و تولید زبان طبیعی (NLG) برای تولید متن با توجه به زمینه متن (اینکه متن ورزشی است یا خبری و...) و نتیجه‌گیری و جمع بندی استفاده می‌کنند.
ابهام زداییفرآیند ابهام زدایی عبارت است از انتخاب معنای یک کلمه از میان معانی چندگانه از طریق یک رویکرد تحلیل معنایی. بر این اساس کلمه‌ای انتخاب میشود که معنایش بیشترین انطباق را براساس متن داده شده دارد. برای مثال، ابهام زدایی از معنای کلمات موجود در متن استفاده میکند تا معنای کلمه "شیر" در متن را تشخیص دهد.
شناسایی موجودیتشناسایی موجودیت نامگذاری شده یا NEM، کلمات یا عبارات را به عنوان موجودیت‌های مفید شناسایی میکند. NEM "شیراز" را به عنوان یک مکان یا "بابک" را به عنوان نام یک مرد شناسایی میکند. هرساله الگوریتم‌های مفیدی در این زمینه توسعه داده می‌شوند.
کاربردهای NLPدر سایر حوزه‌هابه زبان ساده، یک ماشین با استفاده از NLP می‌تواند زبان طبیعی انسان را از روی متن به طور کامل تشخیص داده و آن را درک کند. هرچند اینکه یک ماشین چطور می‌تواند این مسائل را تشخیص دهد به خودی خود جذاب است، اما نتایج پردازش زبان طبیعی دارای کاربردهای زیادی در زندگی روزمره است. برای مثال از NLP همچنین در هر دو مرحله جستجو و انتخاب جذب استعداد، شناسایی مهارت‌های استخدام‌های بالقوه و همچنین شناسایی افراد ماهر قبل از ورود به بازار کار استفاده میشود. در ادامه به چند نمونه دیگر اشاره می‌کنیم.
پردازش زبان طبیعی در پزشکیNLP تشخیص و پیش بینی بیماری‌ها را بر اساس پرونده الکترونیکی سلامت و گفتار خود بیمار امکان پذیر میکند. این قابلیت در شرایط سلامتی مختلفی بررسی میشود؛ از بیماری‌های قلبی عروقی گرفته تا افسردگی و حتی اسکیزوفرنی. به عنوان مثال، Comprehend Medical یکی از سرویسهای آمازون است که از NLP برای استخراج شرایط بیماری، داروها و نتایج درمان از یادداشت‌های بیمار، گزارش‌های کارآزمایی بالینی و سایر سوابق سلامت الکترونیکی استفاده میکند.
پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های توصیه‌گردست اندرکاران در IBM یک دستیار شناختی ایجاد کردند که با یادگیری همه چیز در مورد شما مانند یک موتور جستجوی شخصی عمل کرده و نام، آهنگ یا هر چیزی را که در لحظه ای که به آن نیاز دارید به یاد نمی‌آورید را به شما یادآوری میکند. یا شرکت‌هایی مانند یاهو و گوگل ایمیل‌های شما را با تجزیه و تحلیل متن با کمک NLP فیلتر و طبقه‌بندی می‌کنند. برای کمک به شناسایی اخبار جعلی ، گروه NLP در MIT سیستم جدیدی را برای تعیین درستی یا مغرضانه بودن یک منبع ایجاد کرد و تشخیص داد که آیا می‌توان به یک منبع خبری اعتماد کرد یا خیر. الکسای آمازون و سیری اپل نمونه‌هایی از رابطهای صوتی هوشمند هستند که از NLP برای پاسخ به اعلان‌های صوتی استفاده می‌کنند و هر کاری را انجام می‌دهند؛ مانند یافتن یک فروشگاه خاص، اطلاع از پیش‌بینی آب و هوا، پیشنهاد بهترین مسیر به دفتر یا روشن کردن چراغ‌های خانه.
مفاهیم مقدماتی NLPچالش برانگیزترین موردی که در NLP وجود دارد این است که زبان طبیعی و رایج میان انسانها بسیار پیچیده است. فرآیند درک و دستکاری یک زبان بسیار پیچیده است و به همین دلیل از تکنیک‌های مختلفی استفاده میشود. زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون (Python) یا R برای اجرای این تکنیک‌ها بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما قبل از آشنایی با چگونگی کدنویسی با این زبانها، درک مفاهیم مقدماتی نیز بسیار مهم است. به همین دلیل به شرح برخی از الگوریتم‌های پرکاربرد در NLP می‌پردازیم.
کیسه کلماتکیسه کلمات (Bag of Words) یک مدل متداول است که به شما اجازه میدهد تا تمام کلمات موجود در یک متن را بشمارید. این روش یک ماتریس رخداد هر کلمه را (بدون توجه به دستور زبان و ترتیب کلمات) برای جمله یا سند ایجاد میکند. از این فرکانس‌ها یا رخدادها به عنوان ویژگی‌هایی برای آموزش یک مدل طبقه‌بندی کننده متن استفاده میشود. این رویکرد ممکن است موجب ایجاد چندین جنبه منفی مانند از دست رفتن معنای کلمات و زمینه معنایی باشد یا اینکه به برخی از کلمات متداول (مانند the) به اشتباه امتیاز بالایی دهد.
در صورت نیاز به خدمات سئو کلیک کنید.
روش TFIDFبرای حل مشکل کیسه کلمات، یک رویکرد این است که بسامد کلمات را بر اساس تعداد دفعات ظاهر شدن آنها در همه متون (نه فقط متنی که در حال تجزیه و تحلیل ما هستیم) مجددا مقیاس بندی کنیم تا امتیازات کلمات متداول مانند "the" که در سایر متون نیز متداول است، به درستی محاسبه شود. این رویکرد امتیازدهی TFIDF نامیده میشود و مجموعه کلمات را بر اساس وزن می‌سنجد. از طریق TFIDF اصطلاحات مکرر در متن "پاداش" دریافت می‌کنند اما اگر این عبارات در متون دیگری که ما نیز در الگوریتم گنجانده ایم، تکرار شده باشند، "مجازات" می‌شوند. برعکس، این روش با در نظر گرفتن همه متون آزمایشی، اصطلاحات منحصر به فرد یا کمیاب را برجسته میکند و «پاداش» میدهد. هرچند بهتر است بدانید که این رویکرد هنوز هیچ زمینه و معنایی ندارد.
توکن سازیتوکن سازی (Tokenizer) شامل فرآیند تقسیم متن به جملات و کلمات است. در اصل، وظیفه این بخش، برش یک متن به قطعاتی به نام نشانه و در عین حال دور انداختن کاراکترهای خاص مانند علائم نگارشی است. اگرچه ممکن است در زبان‌هایی مانند انگلیسی این فرآیند ابتدایی به نظر برسد (کافی است تا متن را براساس فضای خالی میان هر کلمه تقسیم کنید)، اما باید بدانید که همه زبانها یکسان رفتار نمی‌کنند و حتی در خود زبان انگلیسی هم فضاهای خالی به تنهایی کافی نیستند. برای مثال نام‌های خاص (مانند سانفرانسیسکو) یا عبارات خارجی وارد شده به یک زبان این روند را دچار پیچیدگی می‌کنند. مسئله دیگر این است که اگر فواصل به درستی رعایت نشده باشند حذف کلمات می‌تواند اطلاعات مربوطه را از بین ببرد و مفهوم کلی را در یک جمله خاص تغییر دهد. به عنوان مثال، اگر در حال تجزیه و تحلیل احساسات باشید و کلمه "نه" را به اشتباه حذف کنید، ممکن است الگوریتم خود را از مسیر خارج کنید.
ریشه یابیریشه یابی یا Stemming به فرآیند برش دادن انتهای یا ابتدای کلمات به قصد حذف پیشوندها، میانوندها و پسوندها برای دستیابی به ریشه یک کلمه اشاره دارد. از ریشه یابی می‌توان برای تصحیح غلط‌های املایی استفاده کرد. Stemmerها برای استفاده ساده‌تر و سبکتر هستند، بسیار سریع اجرا می‌شوند و اگر سرعت و عملکرد در مدل NLP مهم است، می‌توان از آن با هدف بهبود عملکرد استفاده کرد.
Lemmatizationهدف این فرآیند تبدیل یک کلمه به شکل اصلی آن و گروه بندی اشکال مختلف یک کلمه است. برای مثال، افعال در زمان گذشته به مصدر تبدیل می‌شوند (مثلا «رفت» به «رفتن» تغییر میکند) و مترادف‌ها یکسان می‌شوند (مثلا صفت بهترین و برترین یکی میشود)، از این رو ریشه کلماتی با معنای مشابه استاندارد می‌شوند. اگرچه به نظر می‌رسد که این روش ارتباط نزدیکی با فرآیند ریشه یابی دارد، اما Lemmatization از رویکرد متفاوتی برای رسیدن به اشکال ریشه‌ای کلمات استفاده میکند. به عنوان مثال، کلمات " run"، "runs" و "ran" همگی اشکال کلمه " run" هستند ، بنابراین " run" لم تمام کلمات قبلی است. Lemmatization همچنین برای حل مشکلات دیگری مانند ابهام زدایی، بافت کلمه را در نظر می‌گیرد، به این معنی که می‌تواند بین کلمات یکسانی که بسته به بافت خاص معانی متفاوتی دارند، تمایز قائل شود. به کلماتی مانند "شیر" (که می‌تواند مربوط به حیوان یا نوشیدنی یا لوله آب باشد) فکر کنید. با ارائه یک معیار (چه اسم، یک فعل و غیره) می‌توان نقشی برای آن کلمه در جمله تعریف کرد و ابهام زدایی را حذف کرد.
مدل‌سازی موضوع برای طبقه‌بندی متون، ایجاد سیستم‌های توصیه‌گر (مثلاً برای توصیه کتاب‌ها بر اساس مطالعه‌های گذشته‌تان) یا حتی تشخیص گرایش‌ها در انتشارات آنلاین بسیار مفید است. مدل سازی موضوع روشی برای کشف ساختارهای پنهان در مجموعه ای از متون یا اسناد است. این روش در اصل متون را خوشه بندی میکند تا موضوعات پنهان را بر اساس محتوای آنها کشف کند، تک تک کلمات را پردازش کند و بر اساس توزیع به آنها مقادیر را اختصاص دهد. این تکنیک بر این فرض استوار است که هر سند از ترکیبی از موضوعات تشکیل شده است و هر موضوع از مجموعه‌ای از کلمات تشکیل شده است، به این معنی که اگر بتوان این موضوعات پنهان را شناسایی کرد، می‌توان به معنای متن اصلی نیز دست یافت. از میان تکنیک‌های مدل‌سازی موضوعی، تخصیص دیریکله پنهان (LDA) احتمالاً رایج‌ترین مورد استفاده است که در ادامه آن را معرفی می‌کنیم.
الگوریتم LDAاین الگوریتم نسبتا جدید (که کمتر از 20 سال پیش اختراع شده است) به عنوان یک روش یادگیری بدون نظارت عمل میکند که موضوعات مختلف اسناد را کشف میکند. در روش‌های یادگیری بدون نظارت مانند این، هیچ متغیر خروجی برای هدایت فرآیند یادگیری وجود ندارد و داده‌ها توسط الگوریتم‌ها برای یافتن الگوها کاوش می‌شوند. برای دقیق‌تر بودن، LDA گروه هایی از کلمات مرتبط را بر اساس موارد زیر پیدا میکند:
اختصاص دادن هر کلمه به یک موضوع تصادفی
تعداد موضوعاتی که کاربر می‌خواهد کشف کند
الگوریتم همه اسناد را به‌گونه‌ای به موضوعات مرتبط میکند که کلمات در هر سند عمدتاً توسط آن موضوعات خیالی گرفته می‌شوند. الگوریتم هر کلمه را به صورت تکراری مرور میکند و با در نظر گرفتن احتمال تعلق کلمه به یک موضوع و احتمال ایجاد سند توسط یک موضوع، کلمه را دوباره به یک موضوع اختصاص میدهد. این احتمالات چندین بار تا زمان همگرایی الگوریتم محاسبه می‌شوند. برخلاف سایر الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-means که خوشه‌بندی قطعی را انجام می‌دهند (موضوعات از هم جدا هستند)، LDA هر سند را به ترکیبی از موضوعات اختصاص میدهد، به این معنی که هر سند را می‌توان با یک یا چند موضوع توصیف کرد و باعث میشود تا نتایج واقعی‌تری منعکس شود.
ابزارها و رویکردهای NLP
پایتون و the Natural Language Toolkit (NLTK)زبان برنامه نویسی پایتون طیف وسیعی از ابزارها و کتابخانه‌ها را برای به کارگیری در وظایف خاص NLP فراهم میکند. بسیاری از این موارد در Natural Language Toolkit یا NLTK، مجموعه ای منبع باز از کتابخانه ها، برنامه‌ها و منابع آموزشی برای ساخت برنامه‌های NLP پیدا می‌شوند. NLTK شامل کتابخانه‌هایی برای بسیاری از وظایف NLP ذکر شده در بخش‌های قبلی و همچنین کتابخانه‌هایی برای وظایف فرعی، مانند تجزیه جملات، تقسیم‌بندی کلمات، ریشه‌یابی و ریشه یابی و توکن سازی است. پایتون همچنین شامل کتابخانه‌هایی برای پیاده‌سازی قابلیت‌هایی مانند استدلال معنایی، توانایی رسیدن به نتایج منطقی بر اساس حقایق استخراج‌شده از متن است.
NLP آماری، یادگیری ماشین و یادگیری عمیقاولین برنامه‌های پردازش طبیعی متن، سیستم‌های مبتنی بر قواعد و کدگذاری دستی بودند که می‌توانستند وظایف NLP خاصی را انجام دهند، اما نمی‌توانستند به راحتی مقیاس‌پذیر شوند تا جریان به ظاهر بی‌پایانی از استثناها یا حجم فزاینده متن را در خود جای دهند. NLP آماری الگوریتم‌های کامپیوتری را با مدلهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ترکیب میکند تا به طور خودکار عناصر متن را استخراج، طبقه‌بندی و برچسب‌گذاری کند و سپس احتمال آماری را به هر معنای احتمالی آن عناصر اختصاص دهد. امروزه، مدلهای یادگیری عمیق و تکنیک‌های یادگیری مبتنی بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) سیستم‌های NLP را قادر می‌سازند که در حین کار «یاد بگیرند» و معنای دقیق‌تری را از حجم عظیمی از متن خام، بدون ساختار و بدون برچسب استخراج کنند.
جمع بندیدر حال حاضر NLP در حال تلاش برای تشخیص تفاوت‌های ظریف در معنای زبان است. (به دلیل کمبود متن، اشتباهات املایی یا تفاوت‌های گویش) در مارس 2016 مایکروسافت Tay را راه اندازی کرد ، یک چت ربات هوش مصنوعی (AI) که در توییتر به عنوان یک آزمایش NLP منتشر شد. ایده این بود که هرچه کاربران بیشتر با Tay صحبت کنند، هوشمندتر میشود. خوب، نتیجه این شد که پس از 16 ساعت، تای به دلیل اظهارات نژادپرستانه و توهین آمیزش حذف شد J مایکروسافت از تجربه خود استفاده کرد و چند ماه بعد Zo را منتشر کرد، نسل دوم چت‌بات انگلیسی زبان که دچار اشتباهات مشابه قبلی نمی‌شد. Zo از ترکیبی از رویکردهای نوآورانه برای شناسایی و ایجاد مکالمه استفاده میکند و سایر شرکت‌ها در حال بررسی با ربات‌هایی هستند که می‌توانند جزئیات خاص یک مکالمه را به خاطر بسپارند. اگرچه آینده برای NLP بسیار چالش برانگیز و پر از تهدید به نظر می‌رسد، این حوزه با سرعتی بسیار سریع در حال توسعه است و با ترکیب با یادگیری عمیق در سالهای آینده به سطحی از پیشرفت خواهیم رسید که ساخت برنامه‌های پیچیده (مانند chatgpt) ممکن میشود. اگر درمورد اینکه پردازش زبان طبیعی چیست سوال دارید یا در این حوزه تجربه‌ای دارید که می‌تواند مفید باشد، میتوانید آن را در بخش نظرات با ما و سایر کاربران سون لرن درمیان بگذارید.
منبع: سون لرن
رنگها یکی از مهمترین المان‌هایی هستند که می‌توانند باعث جذب مخاطب شوند. در واقع کاربران با استفاده از تفاوت‌های رنگی می‌توانند زودتر به محتوا نزدیک شوند و با آن حس نزدیک بودن بکنند. هر کدام از این رنگها نیز تاثیر متفاوت خود را دارد و به همین دلیل است که درک کردن کارایی هر کدام بسیار مهم است. چیزی که متخصصین حوزه تجربه کاربری و رابط کاربری باید از آن آگاهی داشته و با روانشناسی هر کدام‌شان آشنایی داشته باشند.
بخش بسیار مهمی از بازاریابی مربوط به روانشناسی و چگونگی تاثیر رنگها روی وضعیت احساسات افراد است. به این موضوع در مطالعات مختلف روانشناسی پرداخته شده است. هر طراحی که ما روی آن تصمیم می‌گیریم باید روی هدف مشتری تمرکز داشته باشد. بحث‌های مربوط به رنگ در این مورد بسیار به ما کمک میکند.
البته این موضوع که یک طرح رنگی بسیار عالی را برای وبسایت انتخاب کنیم، می‌تواند چالش برانگیز باشد. شما از مردم می‌خواهید که آن را دوست داشته باشند، به این دلیل که آنها چیزی که شما به آنها پیشنهاد کرده‌اید را به یاد نخواهند داشت. برای این موضوع شما باید از یک استراتژی برای انتخاب رنگ استفاده کنید.
برای مثال رنگ قرمز یکی از رنگ‌های پرهیجان و انرژی بخش است. برای اینکه بتوانید بهتر از رنگها متوجه شوید باید ابتدا چیزی که پیشنهاد می‌دهید را به خوبی درک کنید.
ارائه‌های‌تان را رنگی کنید
این موضوع که بتوانید چیزی که ارائه می‌دهید را با یک رنگ مناسب ترکیب کنید ایده خلاقانه‌ای است. محوطه سازان معمولا از رنگ سبز یا قهوه‌ای استفاده می‌کنند. این بدان دلیل است که اغلب این رنگها را میشود در طبیعت و محیط کاری‌شان یافت.
تا به حال به یک جعبه پیتزا نگاه کرده‌اید؟ آنها از میزان زیادی رنگ قرمز استفاده می‌کنند، به این دلیل که رنگ قرمز می‌تواند اشتهای افراد را تحریک کند. در حالتی که بخواهید غذا بفروشید این موضوع یک ایده خوب است، اینگونه نیست؟ این موارد نمونه‌های بسیار خوبی از رابطه رنگها و بازاریابی است.
بازاریابی‌تان را رنگی کنید
در نظر گرفتن درک کردن رنگها در بازاریابی موضوع بسیار مهمی است. طراحی سایت در تبریز در حقیقت این مورد یکی از قسمت‌های بسیار مهم ابزار کاری شماست. با استفاده مناسب از رنگها شما میتوانید نظرات کاربران را به خوبی به خود جلب کنید. با این کار حتی میتوانید تجربه کاربری بهتری را ارائه دهید.
اگر رنگها به درستی انتخاب شوند، توجه بازدیدکنندگان به وبسایت جلب نمی‌شود و مشتاق به دیدن پیشنهاداتتان نخواهند بود. بسیاری از جنبه‌های خرید کردن و مواردی مشابه این، جنبه احساسی دارند. چیزی که شما را به سمت خریدن یک شئ سوق میدهد در بسیاری از حالت‌ها رگ است.
نفوذ کردن با رنگها
انواع مختلف از مصرف‌کنندگان با چیزهای متفاوت تاثیر می‌گیرند. افرادی که به صورت تکان‌دهنده‌ای خرید می‌کنند، بیشتر به رنگ‌هایی مانند سیاه یا قرمز و نارنجی پاسخ می‌دهند. به تبلیغات فست فود‌ها و موارد دیگر نگاه کنید. مطمئنا میتوانید در این تبلیغات رنگ‌های ذکر شده را پیدا کنید.
خریدارانی که در رابطه با بودجه سخت‌گیر هستند بیشتر به رنگ‌های آبی یا سبز واکنش نشان می‌دهند، این رنگی است که در بانک‌ها نیز استفاده میشود.
خریداران درجه عادی نیز معمولا به رنگ‌های صورتی، آبی آسمانی و یا رنگ گل رز واکنش نشان می‌دهند. فروشگاه‌های لباس معمولا سعی می‌کنند که از این رنگها بیشتر استفاده کنند.
جنسیت‌های متفاوت، رنگ‌های متفاوت
مانند بسیاری از چیزها، رنگها نیز معمولا در بین جنسیت‌های مختلف، متفاوت است. زنان بیشتر از رنگ‌های نرم با یک ته رنگ خاص خوششان می‌آید، سبز و بنفش رنگ‌هایی است که معمولا زن‌ها خوششان می‌آید. نارنجی، قهوه‌ای و خاکستری رنگ‌هایی است که معمولا زن‌ها را جذب نمی‌کند. با این حال مردها از رنگ‌های پر رنگ‌تر و قوی‌تر خوششان می‌آید. آبی، سیاه و سبز رنگ‌هایی هستند که معمولا مردها به آنها علاقه دارند. بنفش، قهوه‌ای و نارنجی معمولا با روحیه آن ها سازگار نیست.
با عبور کردن از این موارد حال بسیار خوب است که بتوانیم نگاه منحصر به فردتری را به هر کدام از این رنگها داشته باشیم.
سفید
از نظر علمی رنگ سفید نمایانگر روشنایی است و می‌تواند چشمان انسان را به خود جلب کند. در زمینه تجارت نیز رنگ سفید نمایانگر برابری و عدالت است. سازمان‌دهی و برابری ارتباطاتی است که توسط رنگ سفید برقرار می‌شوند.
قرمز
رنگ قرمز می‌تواند نمادی از بالارفتن ضربان قلب و میزان دم و باز دم باشد. قرمز رنگ بسیار قدرتمندی است. رنگ قرمز می‌تواند اشتهای افراد را به کار بیاندازد.
صورتی
صورتی رنگی مهربان و آرام است. این رنگ موجب آرامش و آسایش میشود. برخی صورتی را نمادی از عشق می‌دانند.
آبی
سایه‌هایی نرمی از رنگ آبی می‌تواند باعث آرامش باشد. اما درست برعکس در حالت پر رنگ این رنگ آبی می‌تواند تاثیر هیجانی روی ذهن داشته باشد. رنگ آبی می‌تواند حالت فکر کردن را بهتر نشان دهد. البته برای افرادی نیز آبی می‌تواند رنگ افسردگی باشد.
سبز
سبز یکی از راحت‌ترین حالت‌ها برای مشاهده کردن است. رنگ سبز یکی از رنگ‌هایی است که مردها و زن‌ها به آن علاقه دارند. همچنین رنگ سبز می‌تواند باعث آرامش شود. به همین دلیل سعی میشود که اتاق‌های انتظار را بیشتر به رنگ سبز در بیاورند.
زرد
رنگ زرد، رنگی است که می‌تواند جلب توجه کند. همین موضوع باعث میشود که اگر در رابطه با استفاده از رنگ زرد مراقب نباشید، دچار مشکل شوید. استفاده درست از رنگ زرد می‌تواند باعث بالا رفتن روحیه شود و استفاده نا صحیح از آن احساسات افراد را آزار میدهد.
نارنجی
نارنجی رنگی خوشحال کننده است. نارنجی می‌تواند تاثیرگذار و راهی برای برقراری ارتباط باشد. همچنین این رنگ اشتها را تحریک میکند و در تجارت‌ها به شما روحیه میدهد.
بنفش
بنفش ثروت را بدنبال دارد. این مورد می‌تواند حس تفکر و ذهنیت را شبیه سازی کند. البته استفاده اشتباه از این رنگ نیز می‌تواند به تجارت و وبسایت‌تان صدمه وارد کند.
قهوه‌ای
به عنوان یک رنگ بازتابنده، از این رنگ می‌توان برای حمایتی نیز استفاده کرد. رنگ قهوه‌ای همواره همراه با موارد طبیعی و زمینی می‌آید.
خاکستری
هیچ واکنش آشکاری با رنگ خاکستری وجود ندارد. اما اگر به صورت ناشیانه از این رنگ استفاده شود می‌تواند رنگ‌های اطراف خود را نیز تحت تاثیر قرار بدهد.
سیاه
قدرت و سلطه همواره همراه با رنگ سیاه می‌آید. براساس حالت نمایشی که از آن استفاده می‌کنید، رنگ سیاه می‌تواند پیچیده و گاهی ترسناک به نظر بیاید.
در نهایت
اگر قصد دارید که توجه کاربران را جلب کنید و آنها را به یک هدف خاص سوق دهید، بسیار ایده جذابی است اگر روی رنگها سرمایه‌گذاری نمایید. تاثیری که آنها روی مشتری‌ها دارند اغلب اوقات تاثیرگذار و قابل توجه است.
وقتی وبسایت تان را طراحی می‌کنید، رنگها نباید یک بحث خودسرانه باشد. انتخاب کردن رنگها باید با دقت انجام شود تا بتواند یک پروسه را به موفقیت برساند.
منبع: راکت
ما معمولا علاقه ای به خواندن متن‌های طولانی نداریم اما جملات کوتاه و عنوان‌ها را دنبال می‌کنیم. تبلیغاتی که توجه ما را جلب می‌کنند معمولا کوتاه و تاثیرگذار هستند و این نیازمند تجربه و مهارت نویسنده در نوشتن است. به این مدل از نویسندگی، کپی رایتینگ میگویند. در ادامه با هم یاد می‌گیریم کپی رایتینگ چیست و چگونه می‌توان کپی رایتینگ انجام داد.
کپی رایتینگ چیست ؟
ممکن است شما نویسنده خوبی باشید و یکی از بهترین اعضای تیم تولید محتوا محسوب شوید. اما لزوما نتوانید متن‌های کوتاه، خلاقانه و یا ترغیب کننده بنویسید که در تبلیغات استفاده شود. کپی رایتینگ (Copy Writing) شیوه ای خلاقانه در نوشتن است تا بتوانید مفاهیم عمیق و مهم کسب و کار خود را به شکلی ساده و البته به یاد ماندنی بنویسید. کپی رایتینگ را با کپی رایت اشتباه نگیرید زیرا تفاوت زیادی دارند و ما در این مطلب قصد داریم مورد اول را بررسی کنیم.
کپی رایتینگ ممکن است به عنوان یکی از مشاغل فریلنسری نیز شناخته شود. این کار نیازمند تمرکز بسیاری است اما لزوما نباید در محل کار حضور داشته باشید مگر آنکه عضوی از تیم کپی رایتینگ باشید. شما برای کپی رایتینگ همواره باید با گروه هم فکری کنید تا بتوانید به بهترین شکل ممکن صدای برند خود را به گوش مخاطبان برسانید. کپی رایتینگ در تیزرنویسی و تبلیغات بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرد و در مارکتینگ اهمیت بسیار زیادی دارد.
کپی رایتر کیست ؟
کپی رایترها با تکیه بر مهارت نویسندگی و اصول کپی رایتینگ، مسئول کنترل کیفیت تمام متن هایی هستند که در عنوان بلاگ، بروشورها، ایمیل‌ها و صفحات وب سایت نوشته می‌شوند. کپی رایترها باید هر متن را با هدفی که شرکت دارد تطبیق داده و مخاطب را تشویق کنند تا به تبلیغ واکنش نشان دهد.
شما میتوانید یک متن خبری را با هدف آگاهی کاربران منتشر کنید طراحی سایت های وردپرسی در تبریز اما کپی رایتر باید آن متن را تجاری سازی کند و بازخوردهای دریافت شده را بسنجد. یک کپی رایتر می‌تواند متنی با چند هزار کلمه را تنها در یک جمله تاثیرگذار خلاصه کرده و مخاطب را تحریک کند که نسبت به آن عکس العمل نشان دهد.
اهمیت کپی رایتینگ در کسب وکارها
کپی رایتینگ در کسب و کارهای دیجیتالی امروز نقشی بسیار کلیدی دارد و کپی رایترها در تولید محتوا برای شبکه‌های اجتماعی و اجرای کمپین‌ها قدرت نمایی می‌کنند. گاهی ایده‌های به ظاهر معمولی که ممکن است به چشم نیایند، با یک کپی رایتینگ قوی تیدبل به سکوی پرتاب شرکت‌ها شده و به آنها کمک میکند تا رقیبان را یک شبه جا بگذارند.
معمولا شرکت‌های کمی حاضر به استخدام شخصی به عنوان کپی رایتر هستند و بیشتر سعی می‌کنند از توان موجود در شرکت استفاده کنند اما اگر اهمیت وجود یک کپی رایتر خوب را در تیم مارکتینگ بدانند، هیچ کمپینی را بدون نظارت یک کپی رایتر اجرا نخواهند کرد.
یکی از موفق‌ترین کمپین‌های تبلیغاتی، کمپین متفاوت فکر کن (Think Different) مربوط به کمپانی اپل است که حدود 22 سال قبل اجرا شد و در سراسر جهان بسیار موفق بود. کپی رایتینگ موفق این کمپین هنوز هم یکی از محبوب‌ترین شعارهای اپل محسوب میشود.
شرایط و مهارت‌های لازم برای کپی رایتر شدن چیست ؟
برای کپی رایتر شدن به پیش نیاز و یا تحصیلات خاصی نیاز ندارید اما لازم است که سطح مطالعه خود را افزایش داده و همواره به روز باشید. همچنین تعامل با دیگران و مشارکت در بحث‌های مختلف می‌تواند سطح فکری شما را ارتقا دهد و باعث شود طیف بیشتری از کاربران را بشناسید. برای اینکه کپی رایتر موفقی باشید داشتن این ویژگی‌ها به شما کمک زیادی خواهد کرد:
صبور بودن
گاهی ممکن است در یک لحظه ایده ای خوب برای کارتان پیدا کنید و گاهی هم کاملا برعکس، ممکن است به ساعت‌ها فکر و مطالعه نیاز داشته باشید تا یک جمله تبلیغاتی بنویسید. نباید ذهن خود را با فشار بیشتر خسته کنید معنی float در پایتون بلکه بهتر است برای خود زمان کافی برای تمرکز و تصمیم گیری در نظر بگیرید.
امکان پاره وقت کار کردن
کپی رایتر بودن در بیشتر موارد یک شغل تمام وقت محسوب نمی‌شود و به شما این امکان را میدهد که در کنار سایر فعالیت‌های خود، به این کار نیز بپردازید. همچنین میتوانید به طور همزمان درگیر چند پروژه متفاوت بوده و درآمد خود را افزایش دهید.
به روز بودن
باید از ترندها و همچنین فعالیت رقبای خود به خوبی آگاه باشید و فرصت‌های تبلیغاتی را بشناسید. کپی رایترها ممکن است گاهی چنان خوب عمل کنند که باعث صرفه جویی در سایر روش‌های تبلیغاتی شده و فروش شرکت را چند برابر کنند.
بازار کار کپی رایتینگ
همیشه پس از ارائه یک ایده خوب، ایده بهتری نیز وجود دارد که اگر آن را قبل از رقبا کشف کنید، برنده خواهید بود. کپی رایترها با ایده‌ها سروکار دارند و کسی که ایده بهتری داشته باشد، مسلما مورد استقبال قرار خواهد گرفت.
می توان گفت تعداد کپی رایترهای خوب به ویژه در کشور ما تقریبا کم است و همین مسئله، فضای خوبی را در اختیار کسانی قرار میدهد که هدفمند و آگاهانه در این زمینه تلاش می‌کنند.
محدودیت‌ها در استخدام کپی رایتر
در استخدام کپی رایتر هیچ محدودیتی وجود ندارد. شما ممکن است یک مادر خانه دار باشید و یا دانشجویی که تمام هفته درگیر دانشگاه است. حتی ممکن است شرکت خود را داشته باشید اما هیچ کدام از این موارد برای کپی رایتر شدن مشکلی ایجاد نمی‌کند اگر مهارت و آمادگی ذهنی کافی داشته باشید. این آمادگی ذهنی هم با مطالعه و دنبال کردن ترندهای روز به دست می‌آید.
راهکارهای تقویت کپی رایتینگ چیست ؟
هرچیزی که با ذهن و خلاقیت شما سروکار داشته باشد تمرینی خوب برای یادگیری کپی رایتینگ محسوب میشود. شما با انجام تمرین‌های زیر به طور روزانه میتوانید روی مهارت کپی رایتینگ خود، کار کنید:
یک پاراگرف از یک کتاب را بخوانید و سعی کنید آن را در یک جمله خلاصه کنید، به طوریکه بیشترین مفهوم را به مخاطبان منتقل کند.
در قدم بعدی سعی کنید یک صفحه کامل را در یک جمله خلاصه کنید و حتی از دیگران بپرسید چه برداشتی از جمله ای که نوشتید دارند.
از روزنامه‌ها و اخبار روز غافل نشوید. به این فکر کنید که اگر شما مسئول نوشتن سرخط خبرها در شبکه خبر بودید، مهمترین اتفاقات را چگونه در جمله ای کوتاه بیان می‌کردید که مخاطب را جذب کند.
وقتی تبلیغی می‌بینید، به این فکر کنید که چگونه میتوانید آن را بهتر کنید. تا جای ممکن جملات بلند را کوتاه بنویسید.
اگر حساب توییتر دارید میتوانید ایده زیادی از توییت‌های افراد بگیرید. محدودیت تعداد کاراکتر در توییتر، بسیاری از افراد را تبدیل به کپی رایترهای خلاق کرده است.
جمع بندی
ما در این مطلب دانستیم که کپی رایتینگ چیست و چه شرایط و ویژگی هایی دارد. شاید در نگاه اول کپی رایتر شدن امری اسان به نظر برسد اما گول ظاهر ساده آن را نخورید. شما ممکن است هزاران جمله خوب بنویسید و احساس کنید که آماده انجام این کار به صورت حرفه ای هستید، اما رسیدن به یک ایده طلایی که ارزش روی بیلبورد رفتن را داشته باشد کاری سخت است که وقتی به آن برسید، متوجه می‌شوید هزار جمله قبلی فقط دست گرمی بوده است. اگر احساس می‌کنید توانایی این کار را دارید همین الان دست به کار شوید و برای همین مقاله، به عنوان کپی رایتر یک عنوان خوب و کاربر پسند بنویسید
حتما شنیده اید که : احتیاط شرط عقل ست. در دنیای امروزی با توجه به گسترده شدن فعالیت‌ها و تخصصی شدن هر کدام، نیازمند داشتن یک چهارچوب و خط مشی برای مشخص کردن حوزه فعالیت‌ها به شدت احساس می شود.
حساب حساب ست، کاکا برادر! چطور قرارداد سئو اصولی داشته باشیم؟اگر شما هم به دنبال تدوین قرارداد سئو هستید، احتمالا فرد دنیا دیده و هوشمندی هستید که می‌داند در هر کاری، قرارداد پشتوانه ایمن سازی ارتباط و انجام تعهدات است و در این زمانه، هر کاری اصول و شرایط خاص خودش را دارد. سئو سایت نیز از این قضیه مستثنی نیست؛ برای داشتن یک قرارداد سئو بی نقص، امروز نکاتی را با هم یاد گرفته تا با اطمینان حرکت کنیم؛ بیایید شروع کنیم.
جزئیات قرارداد سئو | ۷ بند حیاتی قراردادتفاوتی ندارد که سئوکار باشید یا کارفرما، ما برای سئو سایت یک قرارداد کامل را با نکات آن برای شما توضیح خواهیم داد تا منافع هر دو طرف حفظ شده و سو برداشتی در انتظارات طرفین رخ ندهد. همه قراردادها با معرفی طرفین قرارداد آغاز میشود.
معرفی طرفین قرارداد سئو
در ابتدای هر قرارداد باید طرفین قرارداد سئو به همراه جزئیات تماس و راه‌های ارتباطی و … معرفی شوند؛ دقت کنید که سایت کارفرما هم بخشی از طرفین قرارداد بوده و باید در این بخش ذکر شود.
مثال:
این قرارداد مابین آقای x و آقای y با موضوع بهینه سازی سایت برای موتور جستجو (SEO) نوشته میشود.
آقا/خانم …………. به شماره ملی …………. با شماره تماس ……… به آدرس ……………… ازین پس به عنوان مجری شناخته میشود.
آقا/خانم ………….. (به نمایندگی از …………..) به شماره ملی …………. با شماره تماس ………. به آدرس ……… ازین پس به عنوان کارفرما شناخته میشود.
وب سایت مورد نظر برای انجام پروژه: سایت example.com
تعهدات طرفین در قرارداد سئودر این بخش باید هم تعهدات کارفرما و هم تعهدات مجری ذکر شود تا شرح وظایف هر طرف مبهم نبوده و طرفین قرارداد سئو بدونن که چیکار باید بکنن و چه اطلاعاتی رو در اختیار میذارن و چه اطلاعاتی رو نه. قطعا خروج از این محدوده توسط کارفرما ممکنه به سئوکار ضرر برسونه و یا برعکس، بی مسئولیتی سئوکار ممکنه باعث ضرر رسیدن به کارفرما بشه؛ پس بهتره برای جلوگیری از این اتفاقات حتما این بخش با دقت نوشته بشه و برای اطمینان هم ذکر بشه در صورتی که حالا به هر دلیلی اتفاق افتاد، چه تغییر در قرارداد سئو به وجود خواهد اومد.
تعهدات کارفرمامعمولا در این بخش اطلاعاتی که لازم است در اختیار مجری قرارداده شود، وظایف تیم فنی حاضر برای سایت کارفرما و … ذکر می شوند.
مثال:
تولید ۲۵ محتوا مطابق اصول سئو، تا تاریخ …….. هر ۴ روز یک مقاله به طول ۱۳۰۰ تا ۱۶۰۰ کلمه، هر روز تاخیر تا ۵ روز باعث افزوده شدن یک روز به تاریخ قرارداد و پس از آن ۳ روز به تاریخ قرارداد خواهد شد.
در اختیار گذاشتن اطلاعات کاربری و رمز عبور هاست و پنل مدیریت محتوا به مجری
نام برده متعهد میشود تیم فنی/تولید محتوا سایت توصیه‌های مجری را انجام داده و در صورت تخطی از آن، به ازای هر روز، ۳ روز به تاریخ قرارداد سئو اضافه خواهد شد.
تعهدات مجریدر قدم بعدی، باید تعهد سئوکار ذکر شود. در این قدم باید به طور دقیق شرح داده شود که سئوکار چه کاری قرار است انجام دهد؟ به طور کلی قراردادهای سئو یکی از این ۴ تعهد را دارند:
محبوب ترین تعهد هم تعهد افزایش رتبه کلمات است. در این روش سئوکار بین ۱۰ تا چند ده کلمه کلیدی را مشخص کرده و متعهد میشود که ۴۰ تا ۶۰ درصد از این کلمات بعد از انتهای کار به صفحه اول رسیده باشند. البته برخی سئوکارها تعهد رساندن کلمات به لینک ۱ را می‌دهند! به هیچ عنوان چنین تعهداتی را پیشنهاد نمیکنم!
مثال:
مجری متعهد میشود برای تکمیل بهینه سازی و سئو سایت، امکانات مکانی از کارفرما نخواسته و در مکان خود اقدام به تکمیل پروژه نماید.
مجری متعهد میشود که هر ماه گزارشی مبنی بر رتبه کلیدواژه‌ها و بازدید و تغییرات سایت به کارفرما به صورت مکتوب ارائه دهد.
مدت قرارداد سئو و تعیین مراحل و فاز های قراردادیکی از مهمترین بخش‌های یک قرارداد سئو، تعهد زمانی است. در قدم سوم باید در قرارداد نوشته شود که تعهد نوشته شده در متن، تا چه مدت زمانی عملی میشود؟ مثلا اینکه ۳۰ کلمه کلیدی به صفحه اول برسند، تا ۶ ماه آینده عملی خواهد شد. مثال:
مدت این قرارداد از تاریخ امضاء قرارداد بمدت ۱۸۰ روز کاری و مطابق با برنامه ذیل می‌باشد :
فاز اول: طراحی سایت با ساختاری کاملا بهینه (۶۰ روز کاری از تاریخ امضاء قرارداد)
فاز دوم: آپلود محتوا بهینه شده در سایت (۱۲۰ روز کاری پس از تکمیل فاز اول)
فار سوم: لینک سازی داخلی و خارجی سایت ( ۱۲۰ روز کاری پس از تکمیل فاز اول)
مبلغ قرارداد سئو و نحوه پرداخت آن
قراردادهای سئو بنا به شیوه پرداخت به دو دسته تقسیم می‌شوند: ماهیانه و مرحله‌ای.
در این مرحله ابتدا باید تعیین کنید که کل مبلغ این قرارداد چقدر است؟ مثلا ممکن است توافق روی ۵۰ میلیون تومان برای عقد قرارداد بوده باشد. یعنی:
هزینه کل این قرارداد با تعهدات ذکرشده، برابر با ۵۰ میلیون تومان (معادل ۵۰۰ میلیون ریال) است.
بعد از این بخش، نحوه پرداخت مشخص خواهد شد.
پرداخت ماهیانه در قرارداد سئو
در این نوع قرارداد ذکر میشود که طبق قسط بندی توافق شده، کارفرما مبلغ کل قرارداد را به صورت ماهیانه به مجری پرداخت میکند مثلا اگر زمان قرارداد ۸ ماه باشد داریم:
مبلغ کل قرارداد سئو معادل ۵۰ میلیون تومان طی ۸ قسط به صورت ماهیانه و هر قسط به مبلغ ۶٫۲۵۰٫۰۰۰ تومان (شش میلیون و دویست و پنجاه هزار تومان) به شماره حساب ……….. یا شماره کارت ………… به نام ………… واریز خواهد شد.
پرداخت مرحله ای در قرارداد سئودر این نوع قرارداد سئو با توجه به توافق طرفین، با فاز بندی های مشخص پرداخت ها صورت می‌گیرد برای مثال داریم:
۴۰ درصد از مبلغ کل به عنوان پیش پرداخت به حساب مجری واریز شده و پس از انجام فاز اول، ۳۰ درصد آن و ۳۰ درصد باقیمانده نیز در پایان قرارداد به حساب مجری واریز خواهد شد.
کسور قانونیهزینه هایی مانند مالیات، بیمه، تجهیزات و … در این بخش مشخص میشود که بر عهده کدام یک از طرفین خواهد بود؛ مثال:
هزینه خرید هاست و دامنه بر عهده کارفرما و قالب و افزونه‌های لازم بر عهده مجری پروژه خواهد بود.
قیمت سئو سایتدانستن این موارد و مطالبی که در ادامه میخوانید، شما را تا ۹۰ درصد مسیر راه پیش خواهد برد، اما همواره بهتر است که آشنایی بیشتری در این حوزه کسب کنید؛ برای آشنایی بیشتر، میتوانید قیمت سئو را مطالعه کنید تا بازه قیمت سئو سایت شرکت ها نیز در دستتان باشد و بتوانید تصمیمات بهتری را برای کسب و کار خود داشته باشید.
قوانین محرمانگی و عدم افشا در قرارداد سئو
نه در همه پروژه‌ها ولی در برخی از آن ها، اطلاعاتی در دست کارفرما و یا مجری محرمانه شمرده شده و افشا آن ممکن ست باعث ضرر رسیدن به هر یک از طرفین شود؛ در نتیجه در این بخش قرارداد سئو این دسته اطلاعات مشخص شده و جریمه افشا شدن آن و حقوق قانونی هر یک از طرفین نیز مشخص میشود؛ مثلا:
مجری متعهد میشود که از تمامی اطلاعات درون سایت نگهداری کرده و آن را در اختیار هیچ کدام از اعضای مجموعه خودش و دیگران قرار ندهد؛ مگر اینکه کارفرما این اجازه را به شکل کتبی برای او صادر کند.
مجری تعهد میدهد که در صورت فاش کردن اطلاعات محرمانه سایت، کارفرما را محق شکایت قانونی می‌داند و بابت این کار باید خسارت پرداخت کند.
همچنین اطلاعات فرآیند سئو انجام شده توسط کارفرما نیز نباید در اختیار شخصی غیر از مجری گذاشته شود و در صورت افشا، خسارت وارده به مجری، توسط کارفرما باید پرداخت شود.
بند حل اختلاف در قرارداد سئودر طول روند پروژه به هر دلیلی ممکن است در روند انجام تعهدات هر یک از طرفین مشکلی پیش بیاید؛ این بخش از قرارداد سئو مشخص میکند که چطور این حل اختلاف صورت بگیرد. در صورت اهمیت بالای پروژه میتوانید حل اختلاف را به مراجع قضایی و یا اتاق بازرگانی ایران بسپرید. در غیر این صورت میتوانید از طریق داوری توسط ۳ نفر نیز حل اختلاف را انجام دهید و در صورتی که ساده‌تر باشد، می‌توان با مذاکره میان طرفین اختلاف را حل نمود؛ مثال:
در مواردی که برای طرفین این قرارداد در تعبیر و تفسیر و یا اجرای کامل یا قسمتی از قرارداد اختلاف نظری حادث گردد، موضوع توسط ۲ نفر از اساتید مرضی الطرفین (یک نفر از طرف کارفرما و یک نفر از طرف مجری)، بررسی و حکم آنها برای طرفین لازم الرعایه می‌باشد. و در صورتی که مساعی طرفین و نمایندگان آنان به نتیجه نرسد، هریک از طرفین حق خواهند داشت جهت احقاق حقوق خود به مراجع ذیصلاح قضایی شهرشان مراجعه نمایند .
تعداد مفاد و بندهابهتر است در انتهای قرارداد تعداد بندهای نوشته شده را مشخص کنید تا دیگر کسی نتواند چیزی به متن اضافه کند. مثلا:
این قرارداد در ۷ بند نوشته و مورد توافق هر دو طرف بوده است.