ਸੇਮਲਟ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਸਈਓ ਵਿੱਚ ਗ਼ਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਕੀ ਕਾਰਨ ਹੈ

ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਉੱਦਮੀ ਅਤੇ ਖੋਜ ਇੰਜਨ optimਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਹੋਮਪੇਜ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕੀਵਰਡ ਇਨਪੁਟ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਬਲੈਕਲਿਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਨਾਲ ਹੀ, ਕੁਝ ਲੋਕ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਦਰਜਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਕਈ ਵਾਰ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਸੱਚਾਈਆਂ ਹਨ. ਕੀਵਰਡ ਫਿਲਿੰਗ ਗੂਗਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਲੈਕਲਿਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੀ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸੰਬੰਧ ਹੈ ਕਿ ਜੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਾਰ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਲਿੰਕ ਹਨ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਲਗਾਤਾਰ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਖੰਡਨ ਕੀਤਾ ਕਿ ਸੋਸ਼ਲ ਸ਼ੇਅਰ ਰੈਂਕਿੰਗ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨਾ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਉੱਚ ਰੈਂਕਿੰਗ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ ਇਕੱਲੇ ਅੱਧੇ ਸੱਚ ਅਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਤੱਥ ਹਨ.

ਸੇਮਲਟ ਦੇ ਗਾਹਕ ਸਫਲਤਾ ਮੈਨੇਜਰ, ਜੈਕ ਮਿਲਰ ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ ਕਿ ਅੱਜ ਕੱਲ੍ਹ ਐਸਈਓ ਵਿੱਚ ਗ਼ਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਉਂ ਇੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਫੈਲ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਚਿਆ ਜਾਵੇ.

ਅੱਧ-ਸੱਚ ਦਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼

ਇਥੇ ਅਧੂਰਾ ਸੱਚ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅੱਧ-ਸੱਚ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਹੋਣ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ. ਮਿਥਿਹਾਸ ਅਤੇ ਗ਼ਲਤਫ਼ਹਿਮੀਆਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦਯੋਗ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਐਸਈਓ ਉਦਯੋਗ ਅੱਧੀਆਂ ਸੱਚਾਈਆਂ ਨਾਲ ਭੜਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਿੱਧੇ ਤੱਥਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ. ਇਹ ਤੱਥ ਕਿ ਗੂਗਲ ਸਮੇਤ ਸਾਰੇ ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚੋਟੀ ਦੇ ਰਾਜ਼ ਹਨ, ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਰੈਂਕਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਉਹ ਕੀ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪ੍ਰਗਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਪਰ ਉਹ ਸਿਰਫ ਸੁਰਾਗ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਕੋਈ ਵਿਚਾਰ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਵੀਕਾਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਨਹੀਂ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੋਸ਼ਲ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਵਾਲੀ ਸਮਗਰੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਲਿੰਕ ਕਮਾਉਣ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਕੰਮ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੀ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸਮਾਜਿਕ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿਚ ਉਚਿਤ ਸੁਰਾਗਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਇਹ ਇਕ ਅੱਧ-ਸੱਚਾਈ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਸਹਿਮਤੀ ਦੇਣਾ ਸੌਖਾ ਹੈ.

ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਗਤੀ

ਐਸਈਓ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਰਫਤਾਰ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਉਭਾਰ ਵੱਲ ਖੜਦੀ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਗੂਗਲ ਇੱਕ ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਸ਼ਡਿ .ਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅਤੇ ਖੋਜ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਦੀ ਵਾਧਾ, ਸਪੁਰਦਗੀ ਸਰਚ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰਜ਼ ਨੂੰ ਫੜਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ. ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਫੈਲਣ 'ਤੇ ਇਸ ਦੇ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਏ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੁਰਾਣੀ ਵੈਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪੁਰਾਣੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਕਿਸੇ ਖੋਜ ਕਹਾਣੀ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਤਾਜ਼ਾ ਅਪਡੇਟ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਹਿਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਅਤਿ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿਚ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਬਿੱਟ ਵਿਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ, ਪਰ ਇਕ ਜਲਦੀ ਧਾਰਨਾ ਅਸਲ ਵਿਚ ਕੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ ਬਾਰੇ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੇਜ਼ ਰਫਤਾਰ ਨਾਲ, ਮਾੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਥੋੜੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਮਿ theਨਿਟੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਵਾਰ ਇਸਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਵਿੱਚ ਦੇਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ.

ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚੀਏ

  • ਅੰਤਰ-ਹਵਾਲਾ. ਹਮੇਸ਼ਾ ਵੱਖ ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ. ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ.
  • ਸਖ਼ਤ ਸਬੂਤ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ. ਜੇ ਕੋਈ ਰਿਪੋਰਟ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ, ਤੱਥਾਂ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ ਜੋ ਹੋਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਹਨ.
  • ਆਪਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਜੇ ਕੋਈ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵਿਅਕਤੀ ਐਸਈਓ ਦੀਆਂ ਚਾਲਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹੋਏਗਾ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਐਸਈਓ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਕਰੀਅਰ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਤੋਂ ਖੋਜਦੇ ਹੋ.
  • ਆਪਣੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿਓ. ਅੰਤਮ ਸੱਚ ਦੇ ਨੇੜੇ ਜਾਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ ਦਾ ਖੰਡਨ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ.

mass gmail