ما هو BERT SEO ومعالجة اللغة الطبيعية؟

نظرًا لـ BERT ، فإن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي المكون الجديد الذي يجب توفره في كل حملة تحسين محركات بحث للجوّال .

ربما سمعت المثل القائل "كلماتك تحدد مصيرك". وبالمثل ، في Search Marketing ، تعتبر كيفية استخدامنا للكلمات في الصفحة أمرًا مهمًا. يقدم BERT من Google رؤى حول تنظيم نتائج البحث. يوضح كيف تعمل العلاقة بين كيانات الكلمات واستخدام اللغة على تشكيل مستقبل مُحسنات محركات البحث.

يؤثر Mobile-First Indexing على اعتماد Google المتزايد على الموقع الفعلي (GPS / خرائط Google) للباحث. كما أنه يعرف إعدادات لغة الباحث على هواتفه وداخل حسابه على Google. يساعد هذا في إعلام نتائج البحث التي يتم إرجاعها ويقدم نتائج بحث أكثر تخصيصًا.

بمجرد أن أصدرت Google بيانها الذي أعلنت فيه أن خوارزمية BERT أثرت على تنسيق البحث ، عرفنا أن هذا الأمر يستحق الوقت والاهتمام. نظرًا لأنه يهدف إلى تحسين تفسير استعلامات البحث المعقدة الطويلة وعرض نتائج بحث أكثر صلة ، فهو يعد أكبر تحديث بحث منذ 5 سنوات. فقط بعد استيعاب ما تعنيه الكلمات التي تتضمنها BERT ، يمكننا القيام بالتسويق عبر البحث بشكل أفضل.

هذا ما توصلنا إليه حتى اليوم.

ما هو بيرت؟

بيرت ، هو اختصار لتمثيلات التشفير ثنائي الاتجاه من المحولات. إنها تقنية قائمة على الشبكة العصبية للتدريب المسبق على معالجة اللغة الطبيعية. بعبارات أبسط ، يمكن استخدامه لمساعدة محركات البحث على فك تشفير سياق الكلمات بشكل أفضل في استعلامات البحث.

تتجاوز طرز BERT القدرات السابقة. إنهم يقيمون السياق الكامل للكلمة من خلال النظر في كلتا الكلمتين اللتين تسبقها وبعدها. يساعد ذلك في تجميع السياق الذي يكون مفيدًا بشكل خاص لفهم القصد الذي دفع استعلام البحث.

ما هو كيان جوجل؟

حصلت Google على براءة الاختراع رقم US 9،477،759 B2 في 25 تشرين الأول (أكتوبر) 2016. وهي تعرّف كيان Google على أنه: "شيء أو مفهوم فريد وفريد ​​ومحدد ومميز." كما تتناول سؤالها عن قدرات الإجابة التي تعتمد على مراجع الكيانات في البيانات غير المهيكلة. تشرح براءة الاختراع كيف تعثر Google على المعلومات ذات الصلة داخل صفحات الويب.

من المهم أن نفهم أن الكيان لا يحتاج إلى أن يكون شيئًا ماديًا ، بل يمكن أيضًا أن يكون لونًا وتاريخًا وعطرًا وغير ذلك. الكيان هو أي شيء: فردي. على سبيل المثال ، قد يكون الكيان عبارة عن فرد أو مبنى مادي أو موقع جغرافي أو عنصر منتج أو صوت أو فكرة معرفية أو مفهوم مجرد أو عنصر واقعي أو أشياء أخرى موجودة. يمكن أيضًا أن يكون أي مزيج من هذه العناصر للمساعدة في كيفية قيام Google بالزحف إلى موقع وفهرسته.

لا ينتمي الكيان إلى العقدة الأصلية ؛ بدلا من ذلك ، نسله للقراءة فقط. يتم الاحتفاظ باسم الكيان في الخاصية nodeName . بالإضافة إلى ذلك ، الكيان هو كائن عقدة ، وبالتالي يرث منه بعض الخصائص والطرق.

ما هو التعرف على الكيانات؟

التعرف على الكيانات هو ما يرفع البحث من سلاسل إلى أشياء. يساعد Google Search Appliance في تحديد وتصنيف الكيانات المهمة في المستندات ثم تخزين هذه الكيانات في مكتبتها أو فهرس البحث الخاص بها. يمكن لمُحسّنات محرّكات البحث إثراء محتوى البيانات الوصفية الفقير لزيادة فرص الفوز بنتائج غنية باستخدام النص باستخدام البرمجة اللغوية العصبية. يمكن أن يكون المصطلح اسمًا لكيان ، والذي يشار إليه بعد ذلك باسم "كيان مسمى".

ما هي مطابقة استعلام الكيان؟

تعمل مطابقة Entity-Query على توسيع قدرات إدراك المحتوى المتقدمة في Google. أصبحت كيفية استخدام البرمجة اللغوية العصبية في التحسين في الموقع من أهم الأسئلة في عام 2020. ابدأ كل حملة تسويقية للمحتوى بأبحاث سوقية مكثفة. سيساعدك هذا على فهم السياق الذي قد تربطه محركات البحث باستفسارات المستخدم حول كل موضوع.

كيف تعرف الصفحات ذات المصداقية الكافية لرؤية النتائج باستخدام تحسين البرمجة اللغوية العصبية؟

إذا كان لديك بالفعل محتوى عالي الجودة حول موضوع ما وترتبت عليه ، فلديك فرص أفضل. ابحث عن صفحة بها محتوى ضعيف ولكن قد يتم تصنيفها بسبب الروابط الواردة وابدأ بتحسين تلك الصفحات. سيخدم المحتوى الخاص بك احتياجات المشاهدين الحقيقيين بشكل أفضل إذا تمت كتابته بلغة طبيعية.

ما هي معالجة اللغة الطبيعية القائمة على السياق؟

تبدأ معالجة اللغة الطبيعية القائمة على السياق بكيفية محاولة محركات البحث تحديد السياقات التي يمكن استخدامها لمطابقة طلبات مستخدم معينة. يتضمن معالجة طلبات المستخدم هذه من خلال الاستفادة من محرك نظام الحوار الذي يعتمد على السياقات. تشير هذه عادةً إلى سياقات الكلام التي تُصدر سلسلة من طلبات المستخدم أو إجابات نظام الحوار التي يتم تخزينها وتصنيفها

كيف يمكن لجهات التسويق البحثية استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لزيادة الإيرادات؟

تعكس البيانات المنظمة موضوع المحتوى الخاص بك. إذا تم تنفيذه بشكل صحيح وتم تحديثه ، فيجب أن يفعل ذلك. بالنسبة لمواقع التجارة الإلكترونية ، قم بتضمين محتوى سياقي يمكنه الإجابة على استفسارات البحث بقصد الشراء. تجنب كيانات البرمجة اللغوية العصبية التي قد يكون لها تأثير سلبي ، مثل "مكتئب" أو "مجنون". يتطلب الأمر الحصول على الصورة الكبيرة مقابل القيم نفسها. سيساعد هذا في فك الاختلافات الحبيبية في الكيانات.

صفحة نتائج البحث ، المعروفة باسم SERP ، تحظى بشعبية كبيرة. يمكن أن يساعد المحتوى الصحيح عملك على الظهور في ميزات مثل الحزم المحلية من Google والمقتطفات المميزة. من خلال تبني عقلية تركز على BERT ، يمكن لشركتك أن تكسب مكالمات العملاء حتى من عمليات البحث بدون نقرة. تتضمن إضافة المعالجة الدلالية في سير عمل نشر المحتوى الخاص بك استخدام معالجة اللغة الطبيعية لإضافة معلومات هيكلية مفيدة تصف المحتوى الخاص بك. يمكن أن تتضمن العديد من استراتيجيات البحث البرمجة اللغوية العصبية لتحسين مُحسّنات محرّكات البحث ومشاركة المستخدم.

ينمو مجال معالجة اللغة الطبيعية بخطوات واسعة. تظهر أنماط استخدام الكلمات جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي وبدافع من تقنيات التعلم العميق. تنتج الكيانات والعقد بنية محتوى من مجموعات ضخمة من النصوص. ثم تختار Google كيف تريد استخدامها أيضًا.

تعرض الرسوم البيانية المعرفية من Google الكيانات ذات الصلة. قد تعرض بطاقة المعلومات الخاصة بشخص معروف على نطاق واسع صلة بين هذا الشخص بما يتناسب مع استعلام البحث الخاص بك وفرد آخر. بالنقر فوق "انظر الاتصال" ، سيتم ملء مزيد من المعلومات بما في ذلك كلا الشخصين. لتجربة نفسك ، ابحث عن المشاهير المفضلين لديك ثم حدد أحد المشاهير المقترحين ضمن نتائج SERP "الأشخاص أيضًا يبحثون عن". هذه طريقة واحدة لتشغيل عقد الكيانات ذات الصلة.

تعتمد روبوتات الدردشة والمساعدات الصوتية للمحادثة بالذكاء الاصطناعي على أحدث نماذج اللغة الطبيعية للإجابة على أسئلة الأشخاص عندما لا يكون العمل التجاري متاحًا. يمكن تدريب هذه النماذج لتسهيل اتباع نهج يركز على المستهلك للإجابة على الأسئلة المتداولة.

هل يحتاج كل عمل إلى الاهتمام بكيانات بحث Google؟

نعم ، أولئك الذين يريدون أن يتم العثور عليهم في البحث العضوي. يجب أن يتضمن الهدف من كيفية استخدامك للكيانات في المحتوى الخاص بك تحفيز الأشخاص على اتخاذ إجراءات تتعلق مباشرة بأهداف عملك.

يساعد تمثيل اسم نشاطك التجاري وكياناتك بدقة العملاء في العثور على نشاطك التجاري عبر الإنترنت. يبدأ هذا بقائمة Google My Business المحسّنة تمامًا مع ملء جميع الكيانات.

ربما لن يفكروا في الأمر بهذه الطريقة. الميكروفون على هاتفك يستمع دائمًا. في الخلفية ، يقوم التعلم الآلي بتقييم ما يسمعه من الكيانات التي يلتقطها. تُظهر لك الإصدارات الحديثة من iPhone و Android المسافة إلى آخر مكان سمعت فيه أنك تتحدث. أو مكان مشاهدة الفيلم الذي سمعته آخر مرة معلن عنه في إعلان إذاعي / تلفزيوني تستمع إليه. ما الذي يستمع إليه أيضًا؟

لقد قال لي Cortana المثبت على جهاز الكمبيوتر الخاص بي مؤخرًا عدة مرات ، "يمكنني أن أتعلم كيف أفهمك بشكل أفضل إذا كان بإمكاني التعرف على الطريقة التي تتحدث بها." ومع ذلك ، لم أكن أتحدث إليه ولم أفكر في أنه كان "يستمع".

في الأشهر القليلة الماضية ، نشهد المزيد والمزيد من الأدلة على أن فهرسة Google للجوال أولاً ليست مجرد تغيير في الزاحف الأساسي ، ولكنها تحول كبير في إستراتيجية Google لتنظيم المعلومات ومعالجة الاستعلامات. لا يمكن المبالغة في العلاقة بين اللغات والكيانات في "فهرسة الجوال أولاً" ، "فهرسة الكيان أولاً". " - سيندي كروم من Mobile Moxie

ما هي أفضل الطرق لاستخدام الكلمات والعبارات في المحتوى؟

تصبح الكلمات في المحتوى الخاص بك أزواج من الكيانات.

يجب أن تتدفق الكلمات في محتوى الويب بنفس الطريقة التي يتحدث بها الأشخاص ، ومع ذلك يجب أن تكون صحيحة من الناحية اللغوية من حيث ما يبحث عنه BERT. سيساعدك هذا في الحصول على أكثر النتائج شمولاً في SERPs.

ابحث عن الكيانات الفردية التي ترتبط بشكل أفضل بعبارة البحث الرئيسية. تحقق من كيفية استخدام الكيانات بشكل صحيح لإضافة قيمة سياق للقراء. تمتلك Google حاليًا أفضل مجموعات البيانات لمساعدة الخوارزميات على التعلم.

مُحسّنات محرّكات البحث الذين كانوا يفتقرون سابقًا إلى الفطنة التجارية اليوم مجبرون على فهم استراتيجيات الأعمال ولديهم مهارات تسويق رقمية شاملة. الكلمات أو عبارات البحث المستخدمة في المحتوى والاتصالات الخاصة بك مهمة. يجب أن تكون كل جملة مفيدة ومهمة.

أهمية نموذج معالجة اللغة الطبيعية

لماذا قد تستخدم معالج NLP API لتحسين مطابقة استعلام الكيان؟

إن فوائد التحرك نحو نهج لغوي أكثر طبيعية تنقسم أساسًا إلى شقين.

• إنه يجعل المحتوى الخاص بك أسهل للقراءة والعمل على أساسه.
• إنه يجعل المحتوى الخاص بك أسهل لفهمه وتصنيفه على محركات البحث.

عودة إلى سؤال الإجابة عن استخدام مراجع الكيانات في براءة اختراع البيانات غير المهيكلة. يخبرنا أن الكيان هو أساسًا ما يبحث عنه الأشخاص على Google. يمكن أن يكون تبني البرمجة اللغوية العصبية أمرًا ضخمًا بالنسبة لمواقع التجارة الإلكترونية. قم بتنفيذ واختبار ترميز منتجك للمساعدة في تنظيم صفحاتك المقصودة بطريقة محددة مسبقًا.

ضع في اعتبارك ما تنص عليه البراءة أعلاه:

ضع في اعتبارك ما تنص عليه البراءة أعلاه:

"ترتيب مرجع واحد أو أكثر للكيان بناءً على المبالغ المرجحة ذات الصلة: اختيار كيان ينتج من كيان واحد أو أكثر إلى مراجع تستند جزئيًا على الأقل إلى تصنيف مرجع واحد أو أكثر للكيان ؛ وتقديم إجابة على الاستعلام بناءً على نتيجة الكيان جزئيًا على الأقل ".

كيف يستخدم "مساعد Google" معالجة اللغة الطبيعية

تركز براءة اختراع Google الأخرى بشكل أكبر على معالجة استعلامات البحث الخاصة بالمحادثات عبر الهاتف المحمول.

Google Assistant هو مساعد افتراضي يعمل بالذكاء الاصطناعي يمكنه المشاركة في محادثة مخصصة مع الباحث. إنه يتفوق على جميع الآخرين في الاستجابة بشكل صحيح لطلبات بحث المحادثة. يعتمد جزئيًا على السياق من جلسات البحث السابقة.

تم منح براءة اختراع أحدث لشركة Google في 19 نوفمبر 2019 ، وهي تتعلق بشكل مباشر بمساعد Google. إنه بعنوان معالجة اللغة الطبيعية القائمة على السياق ويعلمنا بأساليب معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تتضمن معالجة متعددة الوسائط لطلبات المستخدم. تم توقيت ذلك مع الإعلان عن أنهم يستخدمون BERT لفهم اللغة الطبيعية بشكل أكثر كفاءة.

تسعى التكنولوجيا العملاقة للتغلب على تحدياتها عندما تواجه طلبات استعلام "ليست مفهومة بشكل معقول إذا تم تناولها بمفردها أو بمعزل عن غيرها". نشر زميل Pandu Nayak في Google ونائب رئيس البحث مقالًا في 25 أكتوبر 2019 بعنوان فهم عمليات البحث بشكل أفضل من أي وقت مضى. قال: "نرى مليارات من عمليات البحث كل يوم ، و 15 بالمائة من طلبات البحث تلك هي تلك التي لم نشاهدها من قبل ، لذلك قمنا ببناء طرق لإرجاع نتائج لطلبات البحث التي لا يمكننا توقعها".

باستخدام خوارزمية BERT ، يمكن حتى للكلمات الصغيرة الآن أن تساعد في فهم هدف البحث بشكل أفضل.

تعتبر كلمة "إلى" وعلاقتها بالكلمات الأخرى في الاستعلام ذات أهمية خاصة لفهم المعنى. يتعلق الأمر بالسفر البرازيلي إلى الولايات المتحدة ، وليس العكس. في السابق ، لم تكن خوارزمياتنا تفهم أهمية هذا الاتصال ، وأعدنا نتائج عن مواطنين أمريكيين يسافرون إلى البرازيل. باستخدام BERT ، يمكن لـ "البحث" استيعاب هذا الفارق الدقيق ومعرفة أن الكلمة الشائعة جدًا "إلى" مهمة جدًا هنا ، ويمكننا تقديم نتيجة أكثر صلة بهذا الاستعلام ". - غوغل

يوفر BERT فهمًا أفضل للكلمات واللغة

قال باندو ناياك: "فهم اللغة هو مفتاح كل شيء نقوم به في البحث". "هذا هو التغيير المنفرد والأكبر والأكثر إيجابية الذي شهدناه في السنوات الخمس الماضية."

قد تقوم Google بفك تشفير طلبات المستخدم بشكل أفضل من خلال تحديد نوع الكلام أو عقد الكيان أو السياق البيئي الذي يتماشى مع بحث المستخدم. يمكنك استخدام رؤى الكيانات هذه لإثبات خبرتك المتخصصة في المجال. تشير براءات الاختراع إلى "أنظمة الحوار" وتطبيقات الهاتف المحمول.

تستخدم أنظمة الحوار التقليدية على نطاق واسع في صناعة تكنولوجيا المعلومات ، وخاصة في شكل تطبيقات الهاتف المحمول للهواتف اللاسلكية وأجهزة الكمبيوتر اللوحية. بشكل عام ، يشير نظام الحوار إلى وكيل قائم على الكمبيوتر له واجهة تتمحور حول الإنسان للوصول إلى المعلومات ومعالجتها وإدارتها وتسليمها. تُعرف أنظمة الحوار أيضًا باسم أنظمة معلومات الدردشة وأنظمة الحوار المنطوقة ووكلاء المحادثة وروبوتات الدردشة وروبوتات الدردشة وروبوتات المحادثة ووكلاء الدردشة والمساعدين الشخصيين الرقميين والمساعدين الآليين عبر الإنترنت وما إلى ذلك. " - براءة الاختراع US20160259775A1

الآن هذه قائمة شاملة بكيانات الاتصال التي تندرج تحت "نظام الحوار"! توضح براءة الاختراع كيف تم تصميم Google Assistant للتواصل مع الباحثين عبر البرمجة اللغوية العصبية.

يتفاعل نظام الحوار مع مستخدميه بلغة طبيعية لمحاكاة محادثة ذكية وتقديم مساعدة مخصصة للمستخدمين. على سبيل المثال ، قد ينشئ المستخدم طلبات إلى نظام الحوار في شكل أسئلة المحادثة ، مثل "أين يقع أقرب فندق؟" أو "ما هو الطقس في الإسكندرية؟" ، وتلقي الإجابات المقابلة من نظام الحوار في شكل رسائل صوتية و / أو رسائل قابلة للعرض. يمكن للمستخدمين أيضًا توفير أوامر صوتية لنظام الحوار ... - براءة الاختراع US20160259775A1

الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أساسي لكيفية استخدام بحث Google للغة البرمجة اللغوية العصبية ، من الرائع كيف يمكن أن يؤثر ذلك على نهجنا في إنشاء المحتوى وتحسين محركات البحث.

التعرف على الكيان المحدد في الاستعلام عن براءة اختراع Google رقم US9009134B2

حالة التطبيق نشطة اعتبارًا من اليوم ، 11 فبراير 2020. يشرح أيضًا جزءًا من علامات الكلام في علوم الكمبيوتر وتحليل المشاعر.

ما هو الاستعلام التجزئة؟

تجيب براءة الاختراع هذه وتحدد ماهية تجزئة الاستعلام. مع العلم أنه يشير عادةً إلى تقسيم استعلام معين إلى وحدات ذات حجم أصغر. يخبرنا أنه "في كثير من الأحيان قد تكون هناك قيود على أنواع الوحدات المجزأة الممكنة ، مما يؤدي إلى وظائف محدودة في الطريقة. يركز التحليل النحوي بشكل عام على تحديد البنية اللغوية للاستعلام. ينقسم تصنيف الاستعلام عمومًا إلى مجموعتين: التصنيف وفقًا لهدف البحث ، مثل المعلومات أو الملاحية أو المعاملات ؛ والتصنيف وفقًا لدلالات الاستعلام ".

يمكن تطبيق هذا على "الشراء" أو "المشترين". كلا الشكلين من تصنيف الاستعلام يأخذ في الاعتبار الاستعلام بأكمله. بمجرد التصنيف ولا يوجد عادة المزيد من التشخيصات على الهيكل الداخلي للاستعلام.

نتعلم أيضًا المزيد حول كيفية سعيها للتغلب على كيانات الموضوع الغامضة والتحديات عند استخدام طريقة تعلم غير خاضعة للإشراف.

"نظرًا لأن الموضوعات في نموذج ما قد تكون محددة مسبقًا ، ويمكن تقديم الموضوعات المحتملة للوثيقة ، فقد يتم استخدام طريقة جديدة لتعلم نموذج موضوع ، يُشار إليه باسم تخصيص Dirichlet الكامن الخاضع للإشراف الضعيف (WS-LDA).

لكل كلمة

أ. رسم مهمة الموضوع zn˜Multinomial (θ)

ب. ارسم كلمة wn˜Multinomial (βZn) ، توزيع متعدد الحدود مشروط بالموضوع zn. "

نتعلم أن مصدر بيانات واحد للكيانات المطابقة قد يكون "بيانات سجل الاستعلام مثل سجل الاستعلام من محرك بحث ويب تجاري" ، أو شيء مشابه. تقدم براءة الاختراع أمثلة على أشكال تنفيذ تجسيدات مختلفة لفرز الكيانات من وسائط يمكن قراءتها بواسطة الكمبيوتر. يوفر جزءًا يتضمن: "ذاكرة الوصول العشوائي ، أو ذاكرة القراءة فقط ، أو EEPROM ، أو ذاكرة الفلاش أو تقنية الذاكرة الأخرى ، أو القرص المضغوط ، أو الأقراص الرقمية متعددة الاستخدامات (DVD) أو غيرها من وحدات التخزين الضوئية ، أو الكاسيت الممغنط ، أو الشريط المغناطيسي ، أو تخزين القرص الممغنط ، أو أجهزة التخزين المغناطيسية الأخرى ، أو أي وسيلة أخرى يمكن استخدامها لتخزين المعلومات المطلوبة ".

يمكن العثور على مساعدة الترجمة الآلية لاستخراج الكيان في المصادر المفتوحة على الويب. من المثير القفز إلى نمذجة الكيانات المخصصة - خاصة وأن فهم الكيانات يساعدنا على التواصل بشكل أفضل مع المستهلكين الحقيقيين. مخطط الأعمال المحلية هو الأساس لبناء الرسم البياني المعرفي الخاص بك والتواصل مع المستهلكين المحليين. سيندي كروم تقول هذا أفضل ، لذا سأقتبس منها مرة أخرى.

"بشكل عام ، تزود الكيانات Google بفهم أفضل وأعمق للموضوعات لأنها تمنح Google القدرة على تطوير الروابط والعلاقات بسهولة بين الموضوعات (الكيانات) المختلفة. إن الفهم الأعمق للكيان وعلاقاته ، بدوره ، يمنح Google الفرصة لتقديم معلومات حول الكيان بأي لغة (مع ترجمة مباشرة من واجهات برمجة تطبيقات لغة Google إذا لزم الأمر) ، ومنذ ذلك الحين ، أصبح للغة دور داعم فقط لـ الاستعلام - مثل معدل. مهما كان فهم الكيانات وعلاقات الكيانات التي يتعلمها Google بلغة واحدة ، يمكن ترجمتها تلقائيًا إلى لغات أخرى ، لا سيما في النتائج التي تستضيفها Google ، مثل الرسم البياني المعرفي ".

تحاول خوارزميات Google BERT العثور على الروابط الصحيحة بين صفحاتك المنشورة والموضوعات التي تحددها. يمكنك مساعدة Google في العثور على "الكيانات" المناسبة على موقعك.

خاتمة:

يمكن أن تكون البيانات بمثابة معيار جديد. تتضمن تقنية البرمجة اللغوية العصبية الحس السليم تقنيات جديدة ، مثل نماذج المعرفة المنظمة.

يمكن للمحادثات بين البشر أن تفهم بسهولة الأسئلة المطروحة من أجل تحديد الإجابة الصحيحة للرد بها. وضعية الجسم والإيماءات ونبرة الصوت كلها توضح ما تدور حوله المحادثة حقًا. يساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) الآلات على أن تكون أفضل في فعل الشيء نفسه. كلما تعلمت وأجرب أكثر ، سوف أقوم بتحديث هذه المقالة لجعلها أكثر فائدة. رحلتك باستخدام البرمجة اللغوية العصبية والتعليقات مرحب بها.

ابحث عن طرق جديدة لإثراء المحتوى الخاص بك.

اطلب تدقيق ترميز المخطط بواسطة موفر بحث من Minneapolis Pro