فاطمه حاجی هاشمی
در دنیای پرتلاطم سئو، همه به دنبال راه‌هایی برای بهبود رتبه سایت خود در نتایج جستجو هستند. یکی از تکنیک‌های پیشرفته‌ای که این روزها نقش مهمی در سئو بازی می‌کند، استفاده از کلمات کلیدی LSI یاLatent Semantic Indexingاست. این کلمات به موتورهای جستجو کمک می‌کنند تا بهتر بفهمند محتوای شما درباره چیست و به شما کمک می‌کنند تا رتبه بهتری کسب کنید. در مهام، ما همیشه به دنبال بهترین راهکارها برای بهبود سئو هستیم و در این مقاله می‌خواهیم شما را با مفهوم کلمات کلیدی LSI و تأثیر آن بر سئو آشنا کنیم. آماده‌اید تا گامی جدید در مسیر بهینه‌سازی سایت خود بردارید؟ پس همراه ما باشید!
طراحی سایت حرفه‌ای توسط آژانس مهام، به برند شما اعتبار و قابلیت‌های جدید اضافه خواهد کرد.
به نقل از ویکی دمی:
Latent Semantic Indexing یک متد ریاضی است که در سال 1980 به منظور افزایش دقت در بازیابی اطلاعات ارائه شد. این روش از یک تکنیک به نام singular value decomposition برای اسکن داده‌های بدون ساختار استفاده می‌کند تا روابط بین مفاهیمی که در آنها وجود دارد را شناسایی کند. در واقع، روابط پنهان (Latent) بین کلمات (Semantic) را کشف می‌کند تا بتواند درک بیشتری از مفاهیم داشته باشد (Indexing).
کلمات کلیدی LSI، طبق نظر بسیاری در جامعه سئو، کلمات و عباراتی هستند که گوگل آنها را از نظر معنایی با یک موضوع مرتبط می‌داند. برای مثال، اگر در حال صحبت درباره ماشین‌ها هستید، کلمات کلیدی LSI ممکن است شامل خودرو، موتور، جاده، تایرها، وسیله نقلیه و گیربکس اتوماتیک باشد.
با بهره‌مندی از خدمات سئو در مشهد توسط آژانس مهام، می‌توانید جایگاه سایت خود را در نتایج موتورهای جستجو بهبود دهید.
اما طبق گفته جان مولر از گوگل، کلمات کلیدی LSI اصلاً وجود ندارند:
هیچ چیزی به نام کلمات کلیدی LSI وجود ندارد، هر کسی که چیز دیگری به شما بگوید، در اشتباه است، متأسفم.
پیشنهاد می‌کنم سری هم به مقاله انکرتکست چیست از آژانس بازاریابی مهام بزنید.
شاخص‌گذاری معنایی پنهان (LSI) یا تحلیل معنایی پنهان (LSA) یک تکنیک پردازش زبان طبیعی است که در دهه ۱۹۸۰ توسعه یافته است.
متأسفانه، اگر با مفاهیم ریاضیاتی مثل مقادیر ویژه (eigenvalues)، بردارها و تجزیه مقدار منفرد آشنا نباشید، درک این فناوری چندان آسان نیست.
در دوره آموزش طراحی سایت مهام، با روش‌های نوین طراحی سایت و بهینه‌سازی آن آشنا شوید.
به همین دلیل، ما قرار نیست به توضیح چگونگی کارکرد LSI بپردازیم. در عوض، روی مشکلی تمرکز می‌کنیم که LSI برای حل آن ایجاد شد.
در اینجا خالقان LSI این مشکل را این‌گونه تعریف می‌کنند:
کلماتی که یک جستجوگر استفاده می‌کند، اغلب با کلماتی که اطلاعات مورد نظر با آنها فهرست شده، یکسان نیستند.
فرض کنید می‌خواهید بدانید تابستان چه زمانی به پایان می‌رسد و پاییز کی شروع می‌شود. وای‌فای شما قطع است، پس به سبک قدیمی یک دایره‌المعارف را برمی‌دارید. به جای ورق زدن هزاران صفحه به‌صورت تصادفی، کلمه fall (پاییز) را در فهرست جستجو می‌کنید و به صفحه مربوطه می‌روید.
واضح است که این نوع fall (افتادن) همان چیزی نیست که به دنبال آن بودید. اما شما به این راحتی‌ها تسلیم نمی‌شوید! به عقب برمی‌گردید و متوجه می‌شوید آنچه به دنبالش هستید، تحت عنوان autumn (نام دیگر پاییز) فهرست شده است.
دوره آموزش سئو مهام، فرصتی مناسب برای یادگیری مهارت‌های لازم برای بهبود عملکرد سئوی سایت شماست.
مترادف‌ها کلماتی یا عباراتی هستند که همان معنا یا معنایی نزدیک به معنای یک کلمه یا عبارت دیگر دارند.
مثال‌هایی از مترادف‌ها شامل ثروتمند و پولدار، پاییز و خزان، و ماشین و خودرو می‌شوند.
در اینجا دلیل مشکلاتی که مترادف‌ها ایجاد می‌کنند، طبق حق اختراع LSI آمده است:
تنوع زیادی در کلماتی که مردم برای توصیف یک شیء یا مفهوم استفاده می‌کنند وجود دارد؛ این مسئله هم‌معنایی یا synonymy نامیده می‌شود. کاربران در زمینه‌های مختلف یا با نیازها، دانش یا عادات زبانی متفاوت، یک اطلاعات واحد را با اصطلاحات مختلف توصیف می‌کنند. به عنوان مثال، نشان داده شده است که دو نفر به‌طور متوسط کمتر از ۲۰٪ مواقع از یک کلمه اصلی مشابه برای توصیف یک شیء مشخص استفاده می‌کنند.
اگر می‌خواهید بدانید سئو چیست، آژانس مهام توضیحی جامع از این مفهوم ارائه کرده است.
اما این موضوع چگونه به موتورهای جستجو مرتبط است؟
فرض کنید دو صفحه وب درباره خودرو داریم. هر دو صفحه دقیقاً یکسان هستند، اما در یکی از صفحات به جای ماشیناز خودرو استفاده شده است.
اگر از یک موتور جستجوی ابتدایی استفاده کنیم که فقط کلمات و عبارات موجود در صفحه را فهرست می‌کند، تنها یکی از این صفحات را برای جستجوی ماشین نمایش می‌دهد.
این مشکل‌ساز است، زیرا هر دو نتیجه مرتبط هستند؛ تنها تفاوت این است که یکی موضوع مورد جستجو را به شکلی متفاوت توصیف کرده است. حتی ممکن است صفحه‌ای که به جای “ماشین” از “خودرو” استفاده کرده، نتیجه بهتری باشد.
نتیجه نهایی: موتورهای جستجو باید مترادف‌ها را درک کنند تا بهترین نتایج را ارائه دهند.
درباره کلمه کلیدی برند بیشتر بدانید.
کلمات و عبارات چندمعنایی (Polysemic) آن‌هایی هستند که چندین معنی مختلف دارند.
به عنوان مثال می‌توان به mouse (موش / ابزار کامپیوتر)، bank (موسسه مالی / ساحل رودخانه) و bright (نورانی / باهوش) اشاره کرد.
در اینجا توضیحی درباره مشکلاتی که این کلمات ایجاد می‌کنند، از دیدگاه خالقان LSI آمده است:
در زمینه‌های مختلف یا زمانی که توسط افراد مختلف استفاده می‌شوند، یک کلمه ممکن است معانی ارجاعی متفاوتی داشته باشد (مثلاً bank در ساحل رودخانه در مقابل bank در بانک پس‌انداز). بنابراین، استفاده از یک اصطلاح در یک جستجو لزوماً به این معنی نیست که متنی که آن اصطلاح را شامل می‌شود، برای کاربر جالب است.
این کلمات برای موتورهای جستجو مشکلی مشابه مترادف‌ها ایجاد می‌کنند.
برای مثال، فرض کنید apple computer را جستجو کنیم. یک موتور جستجوی ابتدایی ممکن است هر دو این صفحات را نمایش دهد، حتی اگر یکی از آنها کاملاً چیزی نباشد که به دنبالش هستیم.
کامپیوترها واقعاً ساده‌لوح‌اند. آنها درک ذاتی از روابط بین کلمات مانند ما انسان‌ها ندارند. به عنوان مثال، همه می‌دانند که بزرگ و عظیم به یک معنی هستند. همچنین همه می‌دانند که جان لنون عضو گروه بیتلز بود. اما یک کامپیوتر بدون اینکه به آن گفته شود، این اطلاعات را ندارد.
مشکل این است که امکان توضیح دادن همه چیز به کامپیوتر وجود ندارد. این کار به زمان و تلاش بسیار زیادی نیاز دارد.
LSI (شاخص‌گذاری معنایی پنهان) این مشکل را با استفاده از فرمول‌های ریاضی پیچیده حل می‌کند تا روابط بین کلمات و عبارات را از یک مجموعه اسناد به دست آورد.
به زبان ساده، اگر ما از LSA (تحلیل معنایی پنهان) بر روی مجموعه‌ای از اسناد درباره فصل‌ها استفاده کنیم، کامپیوتر می‌تواند چند موضوع را به‌احتمال زیاد تشخیص دهد:
اول، کلمه fall مترادف با autumn است.
دوم، کلماتی مثل فصل، تابستان، زمستان، پاییز و بهار همگی از نظر معنایی به یکدیگر مرتبط هستند.
سوم، fall به دو مجموعه مختلف از کلمات به‌صورت معنایی مرتبط است:
موتورهای جستجو می‌توانند از این اطلاعات استفاده کنند تا فراتر از مطابقت دقیق عبارات جستجو حرکت کنند و نتایج مرتبط‌تری را ارائه دهند.
با توجه به مشکلاتی که LSI (شاخص‌گذاری معنایی پنهان) حل می‌کند، درک این موضوع که چرا مردم تصور می‌کنند گوگل از این فناوری استفاده می‌کند، آسان است. به هر حال، تطبیق دقیق عبارات جستجو راه قابل اعتمادی برای ارائه مستندات مرتبط توسط موتورهای جستجو نیست.
علاوه بر این، هر روز شواهدی می‌بینیم که گوگل درک عمیقی از هم‌معنی بودن کلمات دارد:
و همچنین از چندمعنی بودن:
اما با وجود این شواهد، گوگل تقریباً به طور قطع از فناوری LSI استفاده نمی‌کند.
چطور این موضوع را می‌دانیم؟ نمایندگان گوگل خودشان این را گفته‌اند.
اگر باور نمی‌کنید، در اینجا سه دلیل دیگر برای اثبات این ادعا آورده شده است:
LSI در دهه ۱۹۸۰ اختراع شد، قبل از اینکه شبکه جهانی وب وجود داشته باشد. بنابراین، این فناوری هرگز برای استفاده در مجموعه اسناد بزرگ و پویا مانند وب طراحی نشده بود.
به همین دلیل است که گوگل از آن زمان به بعد، فناوری‌های بهتری برای حل همان مشکلات توسعه داده است.
بیل اسلاوسکی به بهترین شکل این موضوع را توضیح داده است:
«فناوری LSI برای چیزی به اندازه وب طراحی نشده بود […] گوگل یک رویکرد مبتنی بر بردار کلمات (که در RankBrain استفاده می‌شود) توسعه داده است که بسیار مدرن‌تر است، بهتر مقیاس می‌شود و در وب کار می‌کند. استفاده از LSI در حال حاضر مانند مسابقه دادن با یک کارتینگ در مقابل یک فراری است.»
وب جهانی نه تنها بسیار بزرگ است، بلکه پویایی نیز دارد.
این یعنی میلیاردها صفحه‌ای که در فهرست گوگل قرار دارند، به طور منظم تغییر می‌کنند.
این یک مشکل است، زیرا حق ثبت اختراع LSI به ما می‌گوید که تحلیل باید “هر بار که تغییری مهم در فایل‌های ذخیره‌سازی انجام می‌شود” اجرا شود.
اجرای این کار به توان پردازشی زیادی نیاز دارد.
حق ثبت اختراع LSI در سال ۱۹۸۹ به Bell Communications Research, Inc اعطا شد. سوزان دوماز، یکی از مخترعانی که روی این فناوری کار می‌کرد، در سال ۱۹۹۷ به مایکروسافت پیوست و در آنجا روی نوآوری‌های مرتبط با جستجو کار کرد.
با این حال، حق ثبت اختراع در آمریکا پس از ۲۰ سال منقضی می‌شود، به این معنی که حق ثبت اختراع LSI در سال ۲۰۰۸ منقضی شده است.
با توجه به اینکه گوگل قبل از سال ۲۰۰۸ در درک زبان و ارائه نتایج مرتبط بسیار خوب عمل می‌کرد، این دلیل دیگری است که نشان می‌دهد گوگل از LSI استفاده نمی‌کند.
یک بار دیگر، بیل اسلاوسکی به‌خوبی این موضوع را بیان کرده است:
گوگل سعی می‌کند مترادف‌ها و معانی دیگر کلمات را فهرست‌بندی کند. اما این کار را با استفاده از فناوری LSI انجام نمی‌دهد. نام‌گذاری این فرآیند به عنوان LSI مردم را گمراه می‌کند. گوگل از حداقل سال ۲۰۰۳ جایگزینی مترادف‌ها و اصلاحات جستجو بر اساس مترادف‌ها را ارائه می‌دهد، اما این به معنای استفاده از LSI نیست. این شبیه به گفتن این است که شما از یک دستگاه تلگراف هوشمند برای اتصال به وب موبایل استفاده می‌کنید.»
اکثر متخصصین سئو، کلمات کلیدی LSI را چیزی جز کلمات، عبارات و مفاهیم مرتبط نمی‌دانند.
اگر این تعریف را بپذیریم، با وجود اینکه از نظر فنی نادرست است، باید بگوییم که استفاده از کلمات و عبارات مرتبط در محتوای شما می‌تواند به بهبود سئو کمک کند.
آژانس بازاریابی مهام با ارائه خدمات سئو جامع، به رشد آنلاین کسب‌وکارها کمک می‌کند.
چطور این را می‌دانیم؟ گوگل به‌طور غیرمستقیم این موضوع را به ما گوشزد می‌کند:
فقط به این فکر کنید که وقتی کلمه سگ‌ها را جستجو می‌کنید، احتمالاً نمی‌خواهید صفحه‌ای را ببینید که صدها بار کلمه «سگ‌ها» در آن تکرار شده باشد. به همین دلیل، الگوریتم‌های گوگل بررسی می‌کنند که آیا صفحه شامل محتوای مرتبط دیگری به جز کلمه «سگ‌ها» هست یا نه، مثل تصاویر سگ‌ها، ویدیوها، یا حتی فهرست نژادهای مختلف.
در صفحه‌ای درباره سگ‌ها، گوگل نام نژادهای مختلف سگ را به‌عنوان مفاهیم مرتبط از نظر معنایی تشخیص می‌دهد.
اما چرا این کلمات به صفحات کمک می‌کنند تا برای عبارات مرتبط رتبه بگیرند؟ خیلی ساده: چون این کلمات به گوگل کمک می‌کنند تا موضوع کلی صفحه را بهتر درک کند.
نگاهی به سایر کلمات و عبارات مهم در هر صفحه به ما می‌گوید که تنها صفحه اول درباره سگ‌ها است. صفحه دوم بیشتر درباره گربه‌ها صحبت می‌کند.
گوگل از این اطلاعات استفاده می‌کند تا صفحات مرتبط را برای جستجوهای مرتبط رتبه‌بندی کند.
در مقاله دیجیتال مارکتینگ چیست آژانس مهام، با استراتژی‌های کلیدی بازاریابی دیجیتال آشنا شوید.
اگر در یک موضوع تخصص داشته باشید، به طور طبیعی از کلمات و عبارات مرتبط با آن در محتوای خود استفاده می‌کنید.
بازاریابی محتوا چیست و چگونه می‌توان با آن مشتریان بیشتری جذب کرد؟ آژانس مهام به این سوال پاسخ داده است.
برای مثال، نوشتن درباره بهترین بازی‌های ویدیویی بدون اشاره به عباراتی مثل بازی‌های PS4، Call of Duty، یا Fallout تقریباً غیرممکن است.
اما گاهی اوقات ممکن است برخی از کلمات کلیدی مهم را نادیده بگیرید، خصوصاً در موضوعات پیچیده‌تر. مثلاً در راهنمای ما درباره لینک‌های nofollow به موارد مهمی مثل ویژگی‌های لینک‌های sponsored و UGC اشاره‌ای نشده بود.
احتمالاً گوگل این کلمات و عبارات را به عنوان اصطلاحات مهم و مرتبط از نظر معنایی در نظر می‌گیرد که هر مقاله خوب در این زمینه باید به آنها اشاره کند. شاید همین موضوع دلیل باشد که مقالاتی که این نکات را پوشش داده‌اند، از ما رتبه بهتری گرفته‌اند.
با خواندن مقاله سئو خارجی چیست در مهام، از تأثیرات آن بر رتبه سایت خود مطلع شوید.
با توجه به این مسئله، در ادامه ۹ روش برای پیدا کردن کلمات، عبارات و مفاهیم مرتبط را با هم بررسی می‌کنیم:
ابتدا صفحات خود را بررسی کنید تا ببینید آیا نکات واضحی را جا انداخته‌اید یا خیر.
برای مثال، اگر صفحه‌ای درباره زندگی‌نامه دونالد ترامپ نوشته‌اید و به استیضاح او اشاره‌ای نکرده‌اید، احتمالاً باید بخشی را به آن اضافه کنید.
در این فرآیند، به طور طبیعی به کلمات، عبارات و مفاهیمی مانند گزارش مولر، نانسی پلوسی و افشاگر اشاره خواهید کرد.
فقط به یاد داشته باشید که هیچ راه قطعی وجود ندارد که بدانید آیا گوگل این کلمات و عبارات را به‌عنوان اصطلاحات مرتبط از نظر معنایی در نظر می‌گیرد یا خیر. با این حال، از آنجا که گوگل سعی دارد روابط بین کلمات و مفاهیمی را درک کند که ما انسان‌ها به‌طور طبیعی متوجه می‌شویم، استفاده از منطق می‌تواند ارزشمند باشد.
نتایج تکمیل خودکار همیشه کلیدواژه‌های مرتبط را نشان نمی‌دهند، اما می‌توانند سرنخ‌هایی در مورد عباراتی بدهند که ارزش اشاره کردن دارند.
اگر به دنبال طراحی سایت در مشهد هستید، آژانس بازاریابی مهام می‌تواند بهترین راهکارها را برای کسب‌وکار شما ارائه دهد.
برای مثال، هنگام جستجوی عبارت دونالد ترامپ، نتایج تکمیل خودکار عبارت‌هایی مانند همسر دونالد ترامپ، سن دونالد ترامپ و توییتر دونالد ترامپ را نشان می‌دهند.
جستجوهای مرتبط معمولاً در پایین نتایج جستجوی گوگل نمایش داده می‌شوند.
مشابه نتایج تکمیل خودکار، این جستجوها می‌توانند سرنخ‌هایی در مورد کلمات، عبارات و مفاهیم مرتبطی که ارزش اشاره کردن دارند، ارائه دهند.
به عنوان مثال، جستجوی مرتبط با عبارت تحصیلات دونالد ترامپ به دانشگاه وارتون (The Wharton School) در دانشگاه پنسیلوانیا اشاره دارد که او در آنجا تحصیل کرده است.
اگر به دنبال یادگیری سئو فنی هستید، آژانس مهام بهترین منابع آموزشی را در اختیار شما قرار می‌دهد.
ابزارهای محبوب تولید کلمات کلیدی LSI در واقع ارتباطی با مفهوم واقعی LSI ندارند، اما گاهی اوقات ایده‌های مفیدی را به شما ارائه می‌دهند.
برای نمونه، اگر عبارت دونالد ترامپ را در یکی از این ابزارها وارد کنیم، افراد مرتبط مانند همسرش، ملانیا ترامپ، و پسرش، بارون ترامپ، به عنوان نتایج مرتبط نمایش داده می‌شوند.
از گزارش Also rank for در ابزار Keywords Explorer از Ahrefs استفاده کنید تا کلمات، عبارات و مفاهیم مرتبط احتمالی که ممکن است ارزشمند باشند را پیدا کنید.
اگر تعداد کلمات کلیدی خیلی زیاد بود و کار با آنها دشوار شد، می‌توانید از تحلیل Content Gap استفاده کنید. کافی است سه صفحه برتر را انتخاب کرده و تعداد تداخلات (Intersections) را روی عدد ۳ تنظیم کنید.
این کار کلمات کلیدی‌ای را نشان می‌دهد که همه صفحات برتر برای آنها رتبه دارند و معمولاً لیستی دقیق‌تر از کلمات و عبارات مرتبط به شما ارائه می‌دهد.
اگرچه TF-IDF به LSI یا تحلیل معنایی پنهان (LSA) ارتباطی ندارد، اما گاهی می‌تواند به کشف کلمات، عبارات و مفاهیم گمشده در محتوای شما کمک کند.
پایگاه‌های دانش مانند Wikidata.org و Wikipedia منابع عالی برای پیدا کردن اصطلاحات مرتبط هستند.
گوگل نیز برای پر کردن داده‌های نمودار دانش (Knowledge Graph) خود از این دو پایگاه دانش استفاده می‌کند.
گوگل روابط بین افراد، اشیاء و مفاهیم مختلف را در چیزی به نام نمودار دانش (Knowledge Graph) ذخیره می‌کند. نتایج این نمودار معمولاً در نتایج جستجوی گوگل نمایش داده می‌شوند.
سئو داخلی یکی از عوامل مهم بهبود رتبه سایت شماست که توسط آژانس مهام به طور کامل توضیح داده شده است.
برای بررسی این موضوع، کلمه کلیدی خود را جستجو کنید و ببینید آیا داده‌های نمودار دانش در نتایج جستجو ظاهر می‌شوند یا خیر.
از آنجا که این داده‌ها، موجودیت‌ها و نقاط اطلاعاتی هستند که گوگل با موضوع شما مرتبط می‌داند، ارزش آن را دارد که در محتوای خود به موارد مرتبط اشاره کنید.
با سفارش تولید محتوا در مهام، محتوای حرفه‌ای و مناسب برای جذب مخاطبان خود دریافت کنید.
متن یک صفحه برتر در نتایج جستجو را در دمو API زبان طبیعی گوگل (Google’s Natural Language API) کپی کنید. به دنبال موجودیت‌های مرتبط و بالقوه مهمی بگردید که ممکن است در محتوای خود فراموش کرده باشید.
کلمات کلیدی LSI به عنوان ابزاری برای بهبود سئو معرفی شده‌اند، اما گوگل تأیید کرده است که چنین مفهومی وجود ندارد. LSI یک فناوری پردازش زبان طبیعی قدیمی است که در دهه ۱۹۸۰ توسعه یافت و برای مجموعه‌های اسناد کوچک مناسب بود، اما با ظهور وب گسترده و پیچیده امروزی، کاربردی ندارد. به‌جای آن، گوگل از الگوریتم‌های مدرن‌تر مانند RankBrain استفاده می‌کند که ارتباطات معنایی بین کلمات را به‌خوبی درک می‌کنند. هرچند LSI دیگر مورد استفاده نیست، اما استفاده از کلمات مرتبط همچنان اهمیت دارد و می‌تواند به گوگل در فهم بهتر محتوای شما کمک کند.
برای دریافت راهنمایی‌های دقیق در بهبود رتبه سایت خود، از مشاوره سئو آژانس بازاریابی مهام بهره‌مند شوید.
کلمات کلیدی LSI به‌عنوان کلمات و عباراتی تعریف می‌شوند که از نظر معنایی به یک موضوع مرتبط هستند. این کلمات به گوگل کمک می‌کنند تا محتوای یک صفحه را بهتر درک کند، هرچند گوگل اعلام کرده که اصطلاح کلمات کلیدی LSI به‌طور رسمی وجود ندارد.
هرچند کلمات کلیدی LSI به شکل مستقیم وجود ندارند، اما استفاده از کلمات و عبارات مرتبط با موضوع می‌تواند به بهبود سئو کمک کند. گوگل از الگوریتم‌هایی مانند RankBrain برای درک ارتباطات معنایی بین کلمات استفاده می‌کند.
LSI یک فناوری قدیمی است که برای مجموعه‌های اسناد کوچک در دهه ۱۹۸۰ توسعه یافت و برای وب گسترده و پویای امروزی مناسب نیست. گوگل از روش‌های پیشرفته‌تری برای درک معنای کلمات و ارتباطات آنها استفاده می‌کند.
بله، استفاده از کلمات و عبارات مرتبط با موضوع همچنان اهمیت دارد. این به موتورهای جستجو کمک می‌کند تا محتوای شما را بهتر درک کنند و نتایج مرتبط‌تری ارائه دهند.
رسالت ما در مهام، کمک به تیک خوردن اهداف کسب‌وکارها به کمک سئو و بازاریابی محتوا است! بیش از ۷ سال است که در کنار شماییم…
دسترسی سریع
خدمات ما
دوره‌های آموزشی
مقالات منتخب
مشهد، خیابان سجاد ۱۷، بین نمر ۱۴ و ۱۶، گروه علمی صنعتی خراسان، طبقه اول، واحد ۱۲
