15 najvećih eksperata za SEO optimizaciju koje treba pratiti

Ako je SEO optimizacija tema vašeg interesovanja, dobro je da imate uvid u najnovija saznanja i praksu svetski poznatih eksperata. Predstavljamo vam 15 imena – proverite sajtove i blogove njihovih kompanija, i lično se uverite da su veliki SEO stručnjaci uvek spremni da podele informacije sa vama.

Bruce Clay veoma dugo, od 1996. godine, pomaže vlasnicima veb sajtova u rangiranju njihovih prezentacija na pretraživačima. Autor je prvog alata za analizu veb strana. Njegov Search Engine Relationship Chart® imao je čak 300 hiljada preuzimanja u prvom mesecu. Zbog brojnih edukacija koju pruža zainteresovanima, adresa BruceClay.com postala je pouzdano mesto za sticanje znanja. Kompanija Bruce Clay Inc. sa sedištem u Kalforniji danas ima kancelarije širom sveta. Pored SEO usluga, konsaltinga i kurseva, u ponudi su upravljanje PPC advertajzing kampanjama, razvoj sadržaja i usluge marketinga na društvenim mrežama. Tim Bruce Clay Inc. kreirao je svoj SEOToolSet® – plugin za WordPress. Read more „15 najvećih eksperata za SEO optimizaciju koje treba pratiti“

Šta je zabranjeno kod Fejsbuk oglašavanja

Pet zabranjenih fraza koje obavezno morate izbegavati u Facebook oglašavanju

Pisanje isključivo velikim slovima i previše znakova uzvika, samo su početak. Facebook, takođe, sankcioniše sadržaje vezane za „slabe tačke“ i šeme brzog bogaćenja.

Ukoliko to još uvek niste čuli, ili sami iskusili, Facebook biznis korisnicima širom sveta ne dozvoljava objavljivanje pojedinih advertajzing sadržaja. Male kompanije i preduzetnici, pre svih, trebalo bi da ublaže oglase koji preterano ciljaju na nešto, ili obmanjuju na bilo koji način, pošto je platforma počela da odbacuje reklamne sadržaje više nego ikada ranije. Read more „Šta je zabranjeno kod Fejsbuk oglašavanja“

Ne žurite sa apdejtom na WP 5.0

WordPress 5.0 nam donosi zaista veliku izmenu. Uobičajeni editor za postove i stranice se menja. Umesto starog, na koji smo navikli, dolazi Gutenberg editor. On omogućuje postavljanje blokova, nešto kao Elementor plugin, samo malo drugačije.

Obzirom da je gutenberg editor na WP 5.0 podešen automatski, ko želi i dalje da koristi stari, moraće da instalira plagin za to.

Elem, ovo je zaista veliki apdejt, nije još dovoljno testiran sa svim plaginovima koje ljudi koriste, te se može desiti da, ukoliko apdejtujete wordpress, bude koflikata sa nekim od plagina koje imate. Zato najpre proverite jesu li svi dodaci kompatibilni sa wp 5.0, i tek onda možete da pređete na njega.

Evo spiska nekih od uobičajenih pluginova koji jesu apdejtovani zadnjih dana, tako da budu kompatibilni sa peticom. Bar autori plaginova tako tvrde:

Akismet Anti-Spam
All in one SEO
AMP
Autoptimize
CHL-Change HTML Lang
Contact form 7
Easy HTTPS Redirection
Elementor page builder
List category posts
Jetpack by WordPress.com
List category posts
Mailchimp Forms by Optin Cat
Open Graph for Facebook, Google+ and Twitter Card Tags
Polylang
Shareaholic – Share Buttons, Analytics, Related Posts
Social Media Share Buttons & Social Sharing Icons
WooCommerce
Wordfence Security – Firewall & Malware Scan
WP Google Maps
WP Mail SMTP by WPForms
WPFront Scroll Top
XML Sitemap & Google News
Yoast SEO

Besplatni sajtovi za humanitarna udruženja

Razmišljamo o ovome već neko vreme, a sada smo konačno i odlučili da pokrenemo ovu akciju. Neparno 10 nudi potpuno besplatnu izradu WordPress ili HTML/CSS sajta za humanitarna udruženja i organizacije. Posebno pozivamo udruženja čiji rad je usmeren na decu, na hendikepirane osobe, ali i sve ostale koji se bave humanitarnim radom, da ukoliko nemaju sajt, a planiraju ga, mogu da nam se jave. Vaše je samo da zakupite hosting i domen kod nekog od provajdera (Ninet, Istanco, …), pripremite tehtove i slike za sajt, a naše je da sve to sklopimo u kodove i popnemo uživo. Sajt je ograničen na par stranica, uz naš predložen izgled i funkcionalnost. Možda nećemo biti u mogućnosti da budemo super-brzi, te jedino molimo za strpljenje.

Uskoro nevidljivi hashtagovi

TechCrunch je otkrio da Instagram priprema zanimljivu novinu. Radi se na tome da se profilima omogući da postavljaju skrivene haštagove. Ovo bi se obavljalo kroz nov, „Hashtag selector tool“, i moglo bi da se izabere koje hashtagove će svi videti, a koji će biti samo za Instagram algoritam. Ovo bi trebalo da pomogne poslovnom nalozima i agencijama koje vode naloge na društvenim mrežama, pa i na ovoj mreži. Veliki broj vidljivih tagova, nekako kvari sliku objave, a ovako će se ostaviti, recimo jedan ili dva da budu svima vidljivi, ali dvadesetak ostalih bi pomoglo veće organic reachu.

Naročito je bitno prilikom vođenja Instagram profila, kako za firme tako i za poznate ličnosti. Bilo one iz oblasti šoubiznisa, politike, ili nečeg trećeg.

Google My Business apdejtovao svoje mejlove

Upoznajte se sa novim fensi email dopisima koje Google šalje poslovnim korisnicima, sa analitikom za lokalne listinge.

Ukratko, Google My Business je apdejtovao svoj mesečni email za uvid, u kojem sumira statističke i analitičke podatke o tome koliko dobro funcioniše lokalni listing korisnika.

Read more „Google My Business apdejtovao svoje mejlove“

Video u vrhu Fejsbuk strane

Svi znamo da je naslovna slika na Fejsbuk stranicama, takozvani „cover photo“, prilično važna. Za brending, privlačenje pažnje, … Prilikom održavanja facebook stranice, to je jedna od stavki koja se rešava u početku, ali povremeno eventualno i ažurira.

Facebook je upravo uveo mogućnost da kao cover umesto fotografije možete postaviti i video. Funkcija je, bar za sada, vidljiva na pojedinim stranicama koje imaju dosta lajkova. Ukoliko odete na button „change cover“, i umesto „upload photo“ vidite „upload photo/video“, možete isprobati mogućnost. Video treba biti između 20 i 90 sekundi dug, i rezolucije bar 820×312 piksela.

Instagram bolji od Fejsbuka za brendove i poznate

Facebook ima dvostruko više korisnika u svetu od Instagrama, ali za određene „niše“ već donosi više. Na Engage konferenciji u Pragu, SocialBakers agencija je iznela veoma zanimljive podatke. Nalozi brendova, na Instagramu dobijaju 3 puta više reakcija pratilaca nego na Fejsbuku (like, share, komentar, …). Kod naloga poznatih ličnosti, ovaj odnos je 3,6 puta.

Read more „Instagram bolji od Fejsbuka za brendove i poznate“

Automatsko apdejtovanje Google mapa

Svakoga dana Google mape (Google Maps) obezbeđuju milionima ljudi korisna uputstva kako stići do određene lokacije, snabdevaju ih biznis informacijama, pružaju uvid u saobraćaj u realnom vremenu…

Jasno je da Google mora kontinuirano da osvežava podatke, pošto se na terenu situacija neprekidno menja. Poznat vam je rad Street View automobila, koji prikupljaju milione snimaka svakog dana, ali kako pronaći i apdejtovati informacije kada je nemoguće manuelno obrađivati više od 80 milijardi do sada prikupljenih fotografija u visokoj rezoluciji?

Zadatak da reši problem i učini Google mape što tačnijim, uz pomoć automatskog čitanja iz geo-lokacijskih snimaka, dobio je Ground Truth Google tim.

Pristup velikom izazovu danas je dostupan, i objašnjen u prigodnom naučnom radu. U centru pažnje je model duboke neuronske mreže, sposoban da tačno čita imena ulica iz Street View snimaka, na mnogim jezicima. Predloženi algoritam dostigao je tačnost od 84,2% na komplikovanom uzorku fotografija francuskih saobraćajnih tabli, što je bolji rezultat od ranijih najnaprednijih rešenja. Što je još važnije, sistem se pokazao kao lako primenljiv i na druge informacije iz Street View materijala, pa je tako uz pomoć njega moguće čitati automatski nazive prodavnica i natpise na drugim biznis objektima. Veoma zanimljiva informacija za zainteresovane je da je model javno dostupan i može se preuzeti sa interneta.

Objasnićemo ukratko rešenje, uz nekoliko fotografija koje ga ilustruju.

Prepoznavanje teksta u prirodnom okruženju, u otvorenom prostoru, veliki je problem u oblasti mašinskog učenja i kompjuterskog “vida”. Dok se tradicionalni OCR (Optical Character Recognition) sistemi uglavnom fokusiraju na “viđenje” teksta u skeniranim dokumentima, natpise na ulicama je teže prepoznati, zbog distorzija, okluzija, nedostatka oštrine, ometajuće pozadine, ili dejstva mesta, odnosno ugla pod kojim je snimano.

U Google-u su istraživanje problema započeli 2008. godine, kada su neuronske mreže korišćene da bi se zaštitila privatnost zamagljivanjem lica i registarskih tablica u Street View fotografijama. Iz ovog posla zaključeno je  da se, sa dovoljnom količinom podataka, mašinsko učenje može koristiti i za automatsko apdejtovanje Google mapa.

Google-ov Ground Truth team je 2014. godine objavio tehnološki najsavremeniji metod za čitanje uličnih brojeva, u bazi podataka Street View House Numbers (SVHN), čiji je autor Ian Goodfellow. Rad nije bio namenjen samo akademskoj javnosti – zahvaljujući njemu danas je više od dve trećine adresa širom sveta preciznije. U nekim zemljama, kao što je Brazil na primer, algoritam je poboljšao podatke o više od 90% adresa, u velikoj meri unapređujući upotrebljivost mapa.

Sledeći logičan korak bio je da se metod proširi i na imena ulica. Kako bi ga izveli, u Google-u su kreirali i objavili test bazu podataka French Street Name Signs (FSNS), sa više od milion naziva ulica u Francuskoj. Baza je bila mnogo komplikovanija od prethodne, pošto se tačno prepoznavanje ulica zasnivalo na velikom broju različitih slika.

Primeri komplikovanih tabli koje je sistem tačno prepoznao uz pomoć izbora i kombinovanja različitih snimaka. Drugi primer je bio izrazito složen, ali je model uz pomoć obrasca prethodnog „jezičkog iskustva” uspeo da eliminiše višestuki smisao i tačno pročita ime ulice. U FSNS bazi podataka šum je korišćen kada je bilo dostupno manje od četiri snimka iste table.

Konačno, Zbigniew Wojna iz Google-a uspeo je, u toku leta 2016. da razvije arhitekturu modela dubinskog učenja koja automatski obeležava nove Street View fotografije. Jedna od interesantnih karakteristika modela je da može da prilagodi tekst čak i pravilima imenovanja, ignorišući pritom neodgovarajuće podatke.

Primer normalizacije teksta na podacima iz Brazila. “AV” je promenjeno u “Avenida”, a “Pres.” u “Presidente”, što je upravo ono što su istraživači želeli.

U ovom primeru model nije bio zbunjen činjenicom da postoje dva imena ulice, tačno tumačeći “Av” kao “Avenue” i, što je bitno, ignorišući broj “1600”.

Novi sistem, u kombinaciji sa onim koji prepoznaje ulične brojeve, dozvoljava da budu kreirane adrese direktno iz snimljenog materijala tamo gde prethodno nije bio poznat naziv ulice ili lokacija adrese. Konkretno, kad god Street View automobil prođe kroz novoizgrađene saobraćajnice, sistem može da analizira desetine hiljada snimaka koje napravi, prepozna i izdvoji iz njih imena ulica i brojeve, ispravno kreira nove adrese, i automatski ih locira u Google mapama.

Automatsko kreiranje Google Maps adresa za programere u Google-u nije bio jedini cilj – njihov zadatak je i da obezbede navigaciju do biznis objekata, pretragom na osnovu imena. U 2015. godini objavljeno je rešenje za tačno prepoznavanje biznis poslovnica na osnovu istaknutih firmi (natpisa) u Street View snimcima. Postupak je složen – pošto se otkrije natpis na ulici, potrebno je tačno izolovati deo koji je koristan (u Google-u ovo nazivaju izolovanje “strukturiranog teksta”). Model mora, dakle, da razlikuje poslovno ime od drugih reči u tekstu koje su nevažne, odnosno ne samo da razlikuje tekst, nego da ima u vidu značenje koje mu se pridaje.

Sistem je tačno kao poslovno ime obeležio “Zelina Pneus”, iako nije imao nikakav podatak o poziciji imena na slici. Nisu ga zbunili ni brendovi pneumatika na tabli, koji informišu kupca koje gume može da kupi u prodavnici!

Arhitektura modela koja se koristi za čitanje imena ulica, zaključak je, može da se upotrebi i za tačno prepoznavanje biznis imena sa fasade. Kada se poslovno ime izoluje, proverava se postoji li ono već u Google mapama, a krajnji cilj su – što tačniji i ažurniji biznis listinzi za korisnike.

Primena navedenih modela na više od 80 milijardi Street View snimaka zahteva moćne kompjutere. Zbog toga je Ground Truth tim prvi korisnik Google TPU (Tensor Processing Unit) čipova veštačke inteligencije, koji su se pojavili početkom godine. Njihove performanse obezbeđuju drastično ubrzanje procesa zaključivanja u neuronskoj mreži.

Vratimo se na početak. Ljudi se oslanjaju na tačnost Google mapa i očekuju da im one pomognu. Apdejtovanje Google mapa u uslovima stalno promenljive situacije u gradovima, na putevima i u biznis podacima predstavlja tako složen tehnički izazov da je potpuno rešenje još uvek daleko.

Google Truth tim nastavlja da radi na tehnološki najsavremenijim inovacijama u mašinskom učenju, kako bi obezbedio bolje iskustvo za više od milijardu korisnika Google mapa. Pratićemo njihova otkrića i ubuduće.

Call Now Button