کالرایز؛ سرویسی که با استفاده از هوش مصنوعی، تصاویر سیاه‌و‌سفید را رنگی می‌کند

مهندسین سنگاپوری مدتی پیش به‌صورت رسمی وب‌سایت Colourise.sg را راه‌اندازی کردند.کالرایز که درواقع سرویسی مبتنی بر وب است، توانایی این را دارد که با بهره‌گیری از هوش مصنوعیمتکی به یادگیری عمیق، تصاویر سیاه‌و‌سفید را رنگی کند.

جالب اینجا است که کار با وب‌سایت موردبحث هیچ‌گونه مهارت فنی لازم ندارد و سرویس‌ این سایت به‌صورت رایگان ارائه می‌شود. درضمن، تبدیل تصاویر سیاه‌و‌سفید به تصاویر رنگی در عرض تنها چند ثانیه صورت می‌پذیرد و نتیجه‌ی کار به‌شما نشان داده می‌شود. نتایج به‌دست‌آمده نیز در اغلب مواقع، بسیار واقع‌گرایانه و جالب به‌نظر می‌رسند. 

پرستون لیم، یکی از مهندسینی که روی این پروژه کار کرده، می‌گوید یکی از اهداف اصلی او تیمش برای طراحی سرویس کالرایز، رنگی‌کردن تصاویر تاریخی سیاه‌و‌سفید مربوط‌به کشور سنگاپور بوده است. جالب است بدانید که سرویس کالرایز از جوانبی با دیگر سرویس‌های مشابه مبتنی بر هوش مصنوعی نظیر Algorithmia تفاوت دارد. 

البته این سرویس با برخی محدودیت‌ها نیز رو‌به‌رو است؛ برای مثال، کاربر نمی‌تواند خودش رنگ بخش‌های مختلف تصویر را مشخص کند. این یعنی نتیجه‌ی نهایی ممکن است در اغلب مواقع، واقع‌گرایانه به‌نظر برسد؛ اما این احتمال وجود دارد که رنگ‌های آن با رنگ‌های حقیقی سوژه، تفاوت داشته باشد.

طبق اطلاعات منتشرشده از سوی دست‌اندرکاران این پروژه، سرویس کالرایز با تصاویری که وضوح بالایی دارند و در آن‌ها سوژه‌هایی نظیر انسان یا مناظر طبیعی وجود دارد، بهتر کار می‌کند. این سرویس تحت‌وب دارای یک پایگاه داده‌ی بزرگ است و براساس اطلاعات موجود در آن، می‌تواند اشیاء موجود در تصاویر را تشخیص دهد و آن‌ها را رنگی کند.

اگر در تصویری، یک شیء وجود داشته باشد که هوش مصنوعی کالرایز نتواند آن را شناسایی کند، ممکن است نتیجه‌ی نهایی چندان واقع‌گرایانه نباشد. با مراجعه به این مقاله در وب‌سایت مدیوم، می‌توانید به برخی نتایج به‌دست‌آمده ازطریق این سرویس، دسترسی پیدا کنید.

گوگل و هوش مصنوعی درگیر انیمیشن‌های واقعیت افزوده هستند

ماسک‌‌ها، عینک‌ها، کلاه‌ها و انواع دیگر محتوای مجازی که در اپلیکیشن‌های مختلف از اینستاگرامگرفته تا یوتیوب استوریز روی چهره‌های کاربران اضافه می‌شوند، جذابیت و زیبایی خاصی دارند. تابه‌حال از خود پرسیده‌اید این جلوه‌ها چگونه اجرا می‌شوند؟ بخش هوش مصنوعی گوگل به‌تازگی مقاله‌ای درباره‌ی همین جلوه‌ها منتشر کرده که جزئیات آن را به بهترین نحو برای علاقه‌مندان توضیح می‌دهد.

مهندسان شاغل در مانتین ویو در مقاله‌ای بلند، جزئیات فناوری هوش مصنوعی در هسته‌ی استوری اپلیکیشن‌های مختلف را فاش و نکاتی نیز درباره‌ی API مشهور آن ARCore ذکر کردند. طبق ادعای آن‌ها، API مذکور می‌تواند انواع حالات از بازتاب نور محیط تا حالت چهره و حتی بازتاب نور از هر چهره را شبیه‌سازی کند. همه‌ی آن موارد هم فقط به کمک دوربین و به‌‌طور زنده اتفاق می‌افتند.

آرتیسام آبلاواتسکی و ایوان گریشنکو، متخصصان گوگل در بخش هوش مصنوعی، در مقاله‌ی خود توضیح می‌دهند:

یکی از مشکلات اصلی در تولید قابلیت‌های واقعیت افزوده‌، قراردادن محتوای مجازی در تصاویر دنیای واقعی است. آن فرایند به چندین فناوری به‌هم‌پیوسته نیاز دارد که توانایی ردگیری هندسه‌ی سطوح در حالت‌های بسیار پویای چهره‌ی افراد را داشته باشند؛ حالت‌هایی همچون خنده یا اخم یا پوزخند که هرکدام تغییراتی در سطوح چهره‌ی افراد ایجاد می‌کنند.

بخش اختصاصی گوگل در حوزه‌ی واقعیت افزوده، از فناوری TensorFlow Lite استفاده می‌کند. آن فناوری نمونه‌ای سبک از فریم‌ورک یادگیری ماشین گوگل به‌نام TensorFlow محسوب می‌شود که برای کاربردهای خاص بهینه‌سازی شد. در موقعیت‌های مناسب، آن‌ها از پردازش بهینه‌سازی‌شده‌ی سخت‌افزارها بهره می‌برند که دو شبکه‌ی عصبی را باهم ترکیب می‌کند.

اولین شبکه‌ی عصبی در فناوری اشاره‌شده تشخیص‌دهنده است که روی داده‌های دوربین فعالیت و موقعیت‌های چهره را پردازش می‌کند. شبکه‌ی دوم مدل مِش سه‌بعدی نام دارد که از داده‌های دریافت‌شده‌ی موقعیتی، برای پیش‌بینی هندسه‌ی سطوح بهره می‌برد.

چرا از رویکردی با دو مدل استفاده می‌شود؟ متخصصان گوگل دو دلیل را برای آن توضیح می‌دهند. استفاده از آن رویکرد نیاز به تقویت دیتاسِت با داده‌های مصنوعی را کاهش می‌‌دهد و درنتیجه، سیستم هوش مصنوعی می‌تواند حداکثر ظرفیت خود را برای بهبود پیش‌بینی مختصات مِش به‌کار گیرد. هر دو بخش، برای جانمایی دقیق محتوای مجازی در جلوه‌ها حیاتی هستند.

سیستم ادراکی روباتیک دانشگاه برکلی اجسام را با لمس آن‌ها شناسایی می‌کند

این واقعیتی ثابت شده است که انسان‌ها خیلی از دانسته‌های خود درباره‌ی جهان پیرامون را ازطریق لمس‌کردن می‌آموزند. پژوهش‌ها نشان می‌دهند یادگیری حرکتی‌لمسی باعث تقویت نتایج یادگیری، حتی در کسانی می‌شود که آموزش به سایر سبک‌های دیداری یا شنیداری یا خواندن‌ونوشتن را ترجیح می‌دهند. یادگیری حرکتی‌لمسی نوعی سبک یادگیری است که دانش‌آموزان در آن به‌جای گوش‌دادن به معلم یا نگاه‌کردن به کارهایی که وی انجام می‌دهد، درگیر انجام فعالیت‌های فیزیکی می‌شوند.

دانشمندان دانشگاه کالیفرنیا در برکلی با الهام‌گرفتن از حس لامسه‌ی انسان‌ها، نوعی سیستم ادراکی برای ربات‌ها طراحی کردند که نتیجه‌ی آن بیشتر متکی به قابلیت لمس‌کردن اشیاء است، نه توانایی مشاهده‌کردن آن‌ها. آن‌ها با مبنا قراردادن کار پژوهشگران دانشگاه کارنگی ملون، نوعی سیستم هوش مصنوعی (AI) طراحی کردند که بتواند رابطه‌ی بین مشاهد‌ه‌های فیزیکی و  شیئی خاص را تشخیص دهد.

مقاله‌ی آنان با عنوان «یادگیری برای شناسایی اشیاء با لمس آن‌ها: تشخیص لمسی ازطریق تطبیق چندحالتی» در Arxiv.org منتشر شده است. در این مقاله، این دانشمندان توضیح می‌دهند:

این پژوهش نخستین گام امیدوارکننده در مسیر ساختن سیستمی ادراکی است که بتواند مانند انسان‌ها، اشیاء را فقط با لمس‌کردن آن‌ها شناسایی کنند

انسان‌ها به‌طور طبیعی می‌توانند رابطه‌ی بین ظاهر و ویژگی‌های مادی اشیاء را در حالت‌های مختلف تشخیص بدهند. ادراک ما ماهیتی چندحالتی دارد. وقتی اسباب‌بازی نرمی می‌بینیم، آنچه انگشتانمان در زمان لمس سطح نرم حس خواهد کرد، در ذهن تصور می‌کنیم یا وقتی لبه‌های قیچی را حس می‌کنیم، می‌توانیم آن‌ها را در ذهنمان تجسم کنیم. آنچه در ذهن ما نقش می‌بندد، فقط هویت آن‌ها نیست؛ بلکه شکل و اندازه‌ی حدسی و نسبت‌های آن‌ها را هم می‌بینیم. در این پروژه، میزان دقت در فراگیری روابط چندحالتی حاصل از لمس روباتیک را بررسی می‌کنیم.

حرف‌زدن درباره‌ی این کار خیلی آسان‌تر از انجام‌دادنش بود. به‌گفته‌ی پژوهشگران، حسگرهای لمسی از قدرت دید همه‌جانبه‌ی حسگرهای تصویری برخوردار نیستند و فقط باتوجه‌به ویژگی‌های سطحی محلی عمل می‌کنند. همچنین، تفسیر یافته‌های آن‌ها کار سخت‌تری است. آن‌ها برای برطرف‌کردن این محدودیت و مواردی مشابه آن، حسگر لمسی GelSight با رزولوشن بالا را با شبکه‌ی عصبی پیچشی (Convolutional Neural Network) ترکیب کردند که نوعی هوش مصنوعی برای تحلیل تصاویر بصری است. حسگر لمسی GelSight با استفاده از دوربینی که تغییرشکل‌های ناشی از لمس شیء را مشاهده می‌کند، تولید اطلاعات را شروع می‌کند. دانشمندان دو حسگر GelSight را روی انگشتان گریپر (Gripper) نصب کردند تا علاوه‌بر داده‌های به‌دست‌آمده از مشاهده‌های دوربین، در‌صورتی‌که گریپر موفق شد انگشتان خود را دور شیء هدف حلقه کند، یافته‌های حاصل از تماس‌های حسگر لمسی را نیز جمع‌آوری کنند.

مقاله‌های مرتبط:

• بینایی ماشین چیست؟
• ساخت رباتی با توانایی خودشناسی
• ربات مینی چیتا MIT، اولین ربات چهارپایی که می‌تواند پشتک بزند

روی‌هم‌رفته، پژوهشگران موفق شدند نمونه‌هایی از ۹۸ شیء مختلف به‌دست بیاورند که از ۸۰ شیء آن (شامل ۲۷,۳۸۶ مثال) برای آموزش شبکه‌ی عصبی استفاده کردند. ۱۸ نمونه و ۶,۸۴۴ مثال دیگر هم برای آزمایش‌ها نگه داشته شدند. در آزمایش‌ها، سیستم‌های هوش مصنوعی توانستند در ۶۴.۳ درصد از موارد به‌درستی هویت اشیا‌ی مختلف را با لمس آن‌ها تشخیص بدهند. این آمار حتی مواردی را هم شامل می‌شود که در زمان آموزش، خود با آن‌ها روبه‌رو نشده بودند. افزون‌براین، پژوهشگران ادعا می‌کنند سیستم مذکور عملکرد خیلی بهتری درمقایسه‌با روش‌های مشابه داشته است؛ ازجمله روشی که دانشجویان کارشناسی دانشگاه برکلی به‌کار گرفتند و از ۱۱ انسان داوطلب در ۴۲۰ آزمایش خواستند تا اشیاء را با نگاه‌کردن به حالت انگشتانشان، با این فرض حدس بزنند که اشیاء در دستان آن‌ها است.

پژوهشگران معتقدند می‌توان این پروژه را بهبود بخشید. همه‌ی تصاویری که آن‌ها در آزمایششان استفاده کردند به یک محیط متعلق بودند. آنان به این نکته اشاره می‌کنند که کارشان فقط باتوجه‌به یافته‌های فردی انجام شد و به تعاملات حسی چندگانه توجهی نکردند؛ اما بازهم مدعی هستند که این پژوهش نخستین گام امیدوارکننده در مسیر ساختن سیستم‌های ادراکی هوش مصنوعی است که می‌توانند مانند انسان‌ها، اشیاء را فقط با لمس‌کردن شناسایی کنند.

الگوریتم‌ها چگونه به‌جای ما تصمیم‌گیری می‌کنند

دیونیسوس دمیتس، مدرس مدیریت سیستم‌ها از دانشگاه هال است. او در مقاله‌ای به‌دنبال پژوهش‌های خود به بررسی تاثیر الگوریتم‌ها در قدرت تصمیم‌گیری انسان می‌پردازد. آنچه در ادامه می‌خوانید، از زبان او بیان شده است.

هنوز می‌توانم شگفتی خودم را به‌یاد بیاورم؛ هنگامی‌که کتاب The making of a fly از پیتر لارنس، متخصص زیست‌شناس فرگشتی با قیمت نجومی ۲۳٬۶۹۸٬۶۵۵.۹۳ دلار به اضافه ۳/۹۹ دلار هزینه حمل‌ونقل در سایت آمازون ارائه شد. درحالی‌که همکاران من در سراسر دنیا به همان نسبت افسرده می‌شوند که یک کتاب علمی می‌تواند به چنین بازیچه‌ای تبدیل شود، در حقیقت این قیمت گزاف را باید نتیجه الگوریتم‌های اصلاحی دانست که یک‌دیگر را پشتیبانی می‌کنند و گاهی مارپیچی را بنا می‌کنند که هر لحظه با نسبت بیشتری از روال معمول خارجی می‌شود. این نشان می‌دهد که فقط کارکنان فروش شخصیتی خلاق ندارند بلکه الگوریتم‌ها نیز می‌توانند بلندپروازی شگفت‌آوری را تجربه کنند.

این نمونه فراموش‌نشدنی تشخیص داده و اصلاح شد؛ اما اگر چنین تداخل الگوریتمی‌ به‌طور پیوسته اتفاق می‌افتد و البته دفعاتی نیز وجود داشته باشد که ما متوجه وقوع آن‌ها نشویم، چه سرانجامی در‌پی خواهد داشت؟ اگر واقعیت زندگی ما به‌طور فزاینده‌ای با قدرت الگوریتم‌ها ساخته شود چقدر طول می‌کشد تا هویت انسانی و اختیار ما از بین برود؟

من و همکارم، پروفسور آلن لی با الهام از چنین نمونه‌هایی، اخیراً کشفی مطرح کردیم و آثار عمیق‌تری از تاثیر فناوری الگوریتم را در مقاله‌ای در ژورنال Association for Information Systems منتشر کردیم. کشف ما باعث شد به‌ این نتیجه برسیم که در طول زمان نقش فناوری اطلاعات و انسان‌ها به‌جای پیشرفت نوعی پسرفت است. در گذشته ما انسان‌ها از فناوری همچون ابزاری استفاده می‌کردیم، اکنون فناوری پیشرفته به نقطه‌ای رسیده است که از ما استفاده می‌کند و حتی فراتر از آن، ما را کنترل می‌کند.

اکنون، الگوریتم‌ها برای انسان‌ها تصمیم می‌گیرند

ما انسان‌ها تنها در معرض تصمیم‌هایی نیستیم که ماشین‌ها برای ما می‌گیرند. آن‌ها نقش بسیار عمیق‌تری در زندگی ما دارند و به‌واسطه آن‌ها در مسیرهای غیرقابل‌ پیش‌بینی قرار می‌گیریم. به‌جای‌آنکه نقش کارگردان را در سیستم تصمیم‌گیری داشته باشیم، این ما هستیم که بازیچه محیط شدیم. ما به‌تدریج توانایی تصمیم‌گیری خودمان را محدود کردیم و الگوریتم‌ها این فرصت را در اختیار گرفته‌اند. ما تبدیل‌به انسان مصنوعی یا مصنوعات انسانی شدیم که توسط فناوری شکل گرفته‌ایم و البته توسط آن‌ها نیز مورد استفاده قرار می‌گیریم.

مثال‌های از این دست فراوانند، هوش مصنوعی که به‌تدریج جایگزین تحلیل‌گران قانون می‌شود به‌این معنا است که در یک دفاع موفق حقوقی یا پیگیری یک پرونده می‌توان تا حدی به الگوریتم‌ها اعتماد کرد. حتی به نرم‌افزارها این فرصت داده شده که آینده جنایتکاران را پیش‌بینی کنند و درنهایت نیز کنترل آزادی انسان‌ها در رد عفو مشروط یا اعطای آن به زندانیان وابسته به تصمیم آن‌هاست. به‌این‌ترتیب ذهن قاضی با مکانیزم تصمیم‌های از قبل گرفته‌شده شکل می‌‌گیرد. قضات نیز نمی‌توانند آن را درک کنند؛ چراکه فرایندی پیچیده است و داده‌های بسیاری در آن نهفته‌ است.

وابستگی بیش‌ازحد به فناوری در بازار کار، باعث شده که بعضی از بزرگ‌ترین شرکت‌ها به‌وسیله نرم‌افزارها به فیلتر رزومه‌‌ها نیز دست بزنند که نتیجه آن، روال استخدامی است که در آن هرگز حتی به استعدادهای بالقوه در جزئیات رزومه متقاضیان توجه نخواهد شد. این‌کار نه‌تنها باعث‌ می‌شود معاش مردم تحت‌تاثیر تصمیم‌ها و فرصت‌های ماشینی قرار گیرد، بلکه این امکان را نیز ایجاد می‌کند تا مشکلاتی رخ دهد که حتی خود شرکت‌ها نیز تمایلی به مواجهه با آن‌ها ندارند. همانند اتفاقی که در آمازون تجربه شد و سیستم هوشمند استخدام از متقاضیان کار مونث استقبالی نکرد.

همان‌طور که در گزارش‌های خبری نیز منعکس‌ شده، شرکت‌های که در دنیای وب خدمات می‌دهند، از ابزاری به‌نام تجزیه‌وتحلیل احساسات خودکار استفاده می‌کنند و به‌دنبال پیدا کردن یک معنی یا مفهوم از احساسات خوب و بد کاربران هستند تا درنهایت به حقایق بیشتری دست پیدا کنند. این ابزارها نیز به‌نوبه‌خود توسط الگوریتم‌های تجاری مورد استفاده قرار می‌گیرند که به‌صورت خودکار تصمیم‌های مالی را اتخاذ می‌کنند؛ بدون اینکه انسان‌ها واقعا اخبار را بخوانند.

عواقب ناخواسته

در حقیقت، الگوریتم‌های عملیاتی بدون دخالت انسان نقش مهمی را در بازی‌های مالی برعهده دارند. به‌عنوان مثال ۸۵ درصد از همه تجارتی که در بازار ارز خارجی وجود دارد، به‌تنهایی توسط الگوریتم‌ها انجام می‌شود. از سویی مسابقه تسلیحات الگوریتم در حال رشد برای توسعه سیستم‌های پیچیده به‌منظور رقابت در بازاها در جریان است. این بدان معنا است که مبالغ بزرگی از پول براساس تصمیم‌های ماشین‌ها تخصیص داده می‌شود.

در مقیاسی کوچک‌تر، مردم و شرکت‌هایی که این الگوریتم‌ها را می‌سازنند، هنوز توانایی تاثیرگذاری دارند تا چه‌کاری انجام دهند و حتی چگونگی آن را مشخض کنند؛ اما از آنجا که هوش مصنوعی سهم عمده‌ای در برنامه‌نویسی نرم‌افزارها ایفا می‌کند تا بتواند فرایندها را به‌صورت خودکار تکمیل کند، ما از دانستن بیشتر حقایق پشت‌پرده‌ی عوامل تصمیم‌گیری محروم هستیم. همانند همه تکنولوژی‌ها، این شرایط نیز می‌تواند منجر به‌عواقب ناخواسته‌ای شود که فراتر از انتظارات پیش‌بینی‌شده طراحان است.

نگاهی به سقوط ناگهانی شاخص میانگین صنعتی داو جونز در سال ۲۰۱۰، نمایشی از تاثیر الگوریتم‌ها است. عملکرد الگوریتم‌ها باعث شد که شاخص واحد بزرگ‌ترین سقوط خود را در تاریخ با لغزشی در حدود ۹ درصد در عرض چند دقیقه تجربه کند. اگرچه اکثر این افت تا آخر روز جبران شد اما تنها یک تحقیق ۵ ماهه می‌تواند توضیح دهد دقیقا چه عاملی موجب این نزول شد، چراکه انواع نظریه‌های دیگر نیز مطرح شده است؛ اما مسله اینجا است که الگوریتم‌هایی که مشکلات اولیه را رقم زدند، مشکلی نداشتند و اشکالی نیز در برنامه‌نویسی آن‌ها وجود نداشت.

مقاله‌های مرتبط:

• تعصب نژادی به الگوریتم‌های فناوری خودران رسید
• استفاده از الگوریتم هوش مصنوعی برای پیش‌بینی احتمال خودکشی در افراد

این رفتار، ماحصل اثر متقابل میلیون‌ها الگوریتم تصمیم‌گیری بود که هرکدام مسیرهای غیر‌قابل پیش‌بینی را طبق منطق خودشان پیگیری می‌کردند و درنهایت دست به خلق مارپیچی نزولی یا تجربه‌هراسی برای بازار شدند. اما شرایطی که باعث وقوع و استفاده از این الگوریتم‌ها شد، این بود که در طول سال‌ها، افرادی که سیستم تجاری را مدیریت می‌کردند، به این باور رسیدند که تصمیم‌های انسانی همچون مانعی برای کارآیی بازار هستند.

اگر نگاهی به سقوط سال ۱۹۸۷ داشته باشیم، یعنی هنگامی‌که بازار سهام ایالات متحده در حدود ۲۲/۶۱ درصد افت کرد، آشفته‌بازاری را می‌بینیم که موج وحشت را به همه سطوح جامعه منتقل کرد. از‌همین‌رو برخی از کارگزاران وال استریت از برداشتن گوشی‌های تلفن خود دست برداشتند تا سفارش مشتریان وحشت‌زده برای فروش سهام متوقف شود؛ هرچند به‌اعتبار آن‌ها نیز لطمه می‌خورد. این رفتار آغازگر روندی جدیدی در تصمیمات بود، همان‌طور که مایکل لوئیس در کتابش به‌نام فرزندان شوک (Flash Boys) به آن اشاره کرد و نوشت: «کامپیوترها به‌طور کامل جایگزین مردم شدند.»

دنیای مالی، سرمایه‌گذاری هنگفتی در کابل‌های خیلی سریع و ارتباطات مایکرویو انجام داده تا الگوریتم‌ها بتوانند در کسری از هزارم ثانیه، دستور‌های خود را ارسال کنند. هنگامی این سرعت مهم است که بدانیم یک شخصیت انسانی به ۲۱۵ هزارم ثانیه برای لمس دکمه‌ای که تقریباً بی‌فایده است، نیاز دارد. گویی تنها هدف باقی‌مانده این است که وقتی سیستم با تصمیم‌های فناوری به خطر می‌افتد، به تنظیم مجدد الگوریتم‌ها دست بزنیم.

بهترین افزونه سئو وردپرس چیست و کدام پلاگین seo را انتخاب کنیم؟

از مهم ترین نکات سئو وردپرس و سایت انتخاب قویترین و بهترین افزونه سئو وردپرس برای بهینه سازی سایت میباشد. تمام وبمستران به دنبال بهترین افزونه سئو وردپرس هستند الی نهایت بهینه سازی داخلی سایت را داشته باشند و بتوانند بیشترین ورودی گوگل را برای مطالب سایت جذب کنند. در این مقاله از ایران تمز دو پلاگین seo محبوب را معرفی و بهترین افزونه سئو وردپرس از نظر بهینه سازی را گزینش میکنیم پس الی پایان به اتفاق ما باشید.

بهترین افزونه سئو وردپرس چیست و کدام پلاگین seo را انتخاب کنیم

معیارهای برگزیدن بهترین افزونه سئو وردپرس چیست؟

بدون شک قویترین افزونه سئو وردپرس توسط بررسی معیارهایی ویژه گزینش خواهد شد.

برخی از گزینه های مقایسه انتخاب قویترین افزونه سئو وردپرس عبارتند از:

میزان محبوبیت و نصب فعال افزونه در سایتها

کدام افزونه بدست سایتهای پربازدید کاربرد میشود

افزونه ای که نصب و راه اندازی آسان داشته باشد

کدام پلاگین امتیاز بیشتری در اندوختگاه وردپرس دارد

رایگان یا بازرگانی (دارای نسخه پولی) بودن افزونه

امکانات و قابلیتهای کدام افزونه اغلب است

سازگاری با زبان پارسی و راست چین بودن پلاگین

و …

موارد بیان شده معیارهایی هستند که اکثر وبمستران برای انتخاب بهترین و قویترین افزونه سئو وردپرس در عقیده دارند، در نتیجه افزونه هایی که معرفی میکنیم را بر اساس این معیارها بررسی خواهیم کرد.

قویترین افزونه سئو وردپرس Yoast SEO

افزونه سئو وردپرس Yoast SEO

اولین افزونه ای که منظور معرفی آنرا داریم یواست Yoast اسم دارد.

افزونه یواست بیشترین نصب فعال در سایتهای وردپرسی را دارد و کم و بیش تمام سایتهای پربازدید ایران از این افزونه برای بهینه سازی سایت و نوشتجات استفاده میکنند. حائز دو نسخه رایگان و بازرگانی است که بیش از ۸۰ درصد قابلیتهای آن در نسخه مجانی در دسترس کاربران قرار میگیرد. از نظر فارسی و راست چین بودن به طور کامل در پنل تنظیمات افزونه و جعبه آنالیز محتوای مطالب، پارسی شده و مشکلی از بابت زبان هستی ندارد. بروزرسانی افزونه مطابق آخرین نکات سئو و الگوریتم گوگل چهره میگیرد، در نسخه بازرگانی هر دو هفته یک بار بروز خواهد شد اما در نسخه رایگان زمان اکثریت باید صبر کرد.

امکانات افزونه سئو وردپرس Yoast

برخی از امکانات افزونه سئو وردپرس یواست عبارتند از:

نصب و تنظیمات آسان و آسان

دارای دسته نقشه گوگل مترقی و پیشه ای

امکان مدیریت و ویرایش فایلهای .htaccess و robots.txt

قابلیت نمایش موقعیت فعلی کاربر Breadcrumbs در سایت و نتایج جستجو گوگل

مدیریت و آنالیز کیفیت نوشته ها بدست جعبه افزونه در انتهای ویرایشگر دیداری

قابلیت ویرایش عنوان و توضیحات سئو هر مطلب

امکان ریدایرکت نوشته ها به لینک اصلی

قابلیت افزودن کد سرچ کنسول گوگل و کد امارگیر گوگل آنالیزر

نمایش شمار لینکهای درونی و خارجی بهره‌گیری شده در نوشته

نمایش قبل نمایش مطلب در نتایج جستجو گوگل و شبکه های اجتماعی

افزودن خودکار متاتگ و لینکهای باره احتیاج سئو برای همه سایت و هر نوشته

امکان مدیریت فید rss سایت و افزودن پیام مد نظر به لینکهای فید

مدیریت شبکه های اجتماعی و افزودن متاتگ Open Graph در سایت

امکان اخذ حامی از تنظیمات افزونه

قابلیت تو ریزی و برون بری تنظیمات در سایت دیگر

نمایش میزان خوانایی و سئو نوشته با چراغ سبز، نارجی یا قرمز

و …

پلاگین یواست اولین گزینه از لیست قویترین یا بهترین افزونه سئو وردپرس است. نسخه مجانی آنرا با مراجعه به انبار- انباشتگاه افزونه های وردپرس در آدرس Yoast SEO دانلود و استفاده کنید.

افزونه سئو وردپرس All in One SEO Pack

افزونه سئو وردپرس All in One SEO Pack

پلاگین بعدی که سالهاست در حال چشم وهمچشمی با یواست است افزونه All in One SEO Pack نام دارد.

این پلاگین احتمالاً قویترین افزونه سئو وردپرس نباشد اما تمام امکانات یواست را داراست و میتوان گفت انتخاب بین آل این وان سئو پک و یواست اغلب سلیقه ای است. اکثر وبمسترانی که تازه پیشه هستند به انگیزه سهولت در به کارگیری افزونه آل این وان سئو پک استفاده میکنند. این افزونه بعد از یواست دومین افزونه سئو وردپرس با بیشترین نصب و فعال و امتیاز مثبت ۵ ستاره است. از نظر حمایت و بروز بودن نیز بلافاصله بعد از ایجاد تغییر در الگوریتم گوگل یا انتشار آپدیت جدید وردپرس، بروز میشود و مشکلی در به کارگیری آن نیست. افزونه All in One SEO Pack نیز حائز نسخه رایگان و بازرگانی است.

امکان افزونه سئو All in One Seo Pack

آل این وان  نزدیک  تمام خاصیت های یواست را دارد اما در برخی قابلیتها برتر و در بعضی امکانات ضعیفتر عمل میکند.

برخی از خاصیت های بارز افزونه سئو وردپرس AIOSEO بر این پایه اند :

ارسال اتوماتیک پیام به گوگل و بینگ در صورت تغییر در سئو و نوشتن مطلب جدید

بهینه سازی اتوماتیک عنوان پست ها برای سئو بهتر مطالب

پر کردن اتوماتیک متاتگ های مطالب

تنظیمات کامل تر نقشه گوگل xml sitemap نسبت به یواست

دارای نقشه xml گوگل مخصوص فیلم و ویدیوها

سازگاری با گوگل amp بدون دربایستن به افزونه جانبی

و …

این افزونه از سنه ۲۰۰۷ الی کنون پرکار است و جزو قدرتمندترین افزونه های سئو وردپرس به حساب می آید. برای دانلود افزونه آل این وان به اندوختگاه افزونه های وردپرس در ادرس All in One SEO Pack مراجعه کنید.

قویترین و بهترین افزونه سئو وردپرس

قویترین و بهترین افزونه سئو وردپرس کدام است؟

به خاطر دارم نخستین سایتی که تاسیس کردم را توسط افزونه All in One SEO Pack سئو و بهینه سازی کردم آن موعد در مجلس وردپرس فارسی تاپیکی درباره سئو وردپرس و سایت برپایی شده بود که اکثر کاربران پیشنهادشان All in One Seo بود بعد از گذشت چند سنه چه بسا به ناگهان ورق برگشت! پیشرفت Yoast در چند سال اخیر بسیار زیاد بوده که الان غریب به رخداد تمام سایتهای وردپرس فارسی (از جمله همین ایران تمز خودتان) از یواست بهره‌گیری میکنند. برآیند اینکه توصیه ما نیز نصب و تنظیم یواست بجای ال این وان سئو پک میباشد.

اگر به تعقیب نهایت بهینه سازی سایت تان هستید آغاز با طراحی قالب وردپرس استاندارد و بهینه، پوسته ای چیره دست برای سایت طراحی کنید سپس با انجام تنظیمات وردپرس و برگزیدن قویترین یا بهترین افزونه سئو وردپرس اقدام به بهینه سازی مطالب کنید.