چرا در نالج‌پنل اشتباه رخ می‌دهد؟ شناخت ریشه‌های خطای الگوریتم

اصلاح نالج پنل | نالج‌پنل گوگل یکی از دقیق‌ترین سیستم‌های نمایش اطلاعات در فضای اینترنت است، اما با وجود دقت بالا، همچنان ممکن است شامل اطلاعات اشتباه، ناقص یا قدیمی باشد. بسیاری از افراد تصور می‌کنند این اشتباهات از بی‌توجهی گوگل یا نقص فنی ناشی می‌شود، اما در واقع ماجرا پیچیده‌تر است. نالج‌پنل بر پایه Knowledge Graph ساخته می‌شود؛ یعنی شبکه‌ای عظیم از موجودیت‌ها (Entities) و ارتباطات میان آن‌ها. وقتی هرکدام از این داده‌ها دچار تناقض، ضعف یا اشتباه باشند، خروجی نهایی نیز تحت‌تأثیر قرار می‌گیرد.

در این بخش توضیح می‌دهیم چرا اشتباهاتی مانند شغل اشتباه، عکس اشتباه، تاریخ تولد غلط، لینک‌های نادرست یا توضیحات ناقص در نالج‌پنل اتفاق می‌افتد و الگوریتم گوگل دقیقاً در کدام نقاط دچار خطا یا اشتباه برداشت می‌شود.

۱. دلیل اول — تناقض بین منابع مختلف (Source Conflict)

اصلاح نالج پنل | مهم‌ترین علت خطا در نالج‌پنل، وجود تناقض بین داده‌هایی است که از منابع مختلف به گوگل می‌رسد.
گوگل اطلاعات خود را از هزاران نقطه جمع می‌کند:

• سایت رسمی
• Structured Data
• Wikipedia
• Wikidata
• LinkedIn
• PR و خبرها
• شبکه‌های اجتماعی
• دیتابیس‌های تجاری (Crunchbase، Bloomberg و…)
• رفتار کاربران در سرچ

وقتی هرکدام از این منابع اطلاعات متفاوتی ارائه دهند، گوگل باید تشخیص دهد کدام صحیح است.

مثال‌های واقعی تناقض:

• سایت رسمی می‌نویسد «مؤسس: A»، اما ویکی‌پدیا می‌نویسد «مؤسس: B»
• LinkedIn یک عنوان شغلی دارد، اما خبرها عنوان دیگری نشان می‌دهند
• تاریخ ثبت شرکت در سامانه رسمی متفاوت از تاریخ ذکر شده در رسانه‌هاست
• عکس‌های مختلفی از فرد در پروفایل‌ها وجود دارد

وقتی این تضاد جدی باشد، گوگل معمولاً به‌جای حذف یا پنهان‌کردن اطلاعات، یک گزینه اشتباه را انتخاب می‌کند.
این انتخاب اشتباه منجر به خطا در نالج‌پنل می‌شود.

۲. دلیل دوم — ضعف در Structured Data یا نبود آن

Structured Data ستون فقرات شناخت موجودیت‌هاست.
اگر این لایه ناقص، اشتباه یا صفر باشد:

• گوگل نمی‌تواند به سایت رسمی اعتماد کند
• الگوریتم مجبور می‌شود به منابع جانبی (گاهی نامطمئن‌تر) رجوع کند
• احتمال انتخاب اطلاعات اشتباه بالا می‌رود

مثلاً:

• اگر در اسکیما تصویر درست ثبت نشده باشد → گوگل عکس اشتباهی را از شبکه‌های اجتماعی انتخاب می‌کند
• اگر شغل ثبت نشده باشد → گوگل از یک مقاله قدیمی شغل اشتباهی را می‌کشد
• اگر “sameAs” لینک نداشته باشد → ارتباط با منابع دیگر قطع می‌شود

نکته جالب اینجاست که حتی اگر ویکی‌پدیا درست باشد، اما Structured Data وجود نداشته باشد، احتمال اشتباه افزایش می‌یابد.

۳. دلیل سوم — Entity Ambiguity (اختلاط هویت‌ها)

یکی از پیچیده‌ترین مشکلات گراف گوگل، ابهام موجودیت‌ها است.
این موضوع زمانی رخ می‌دهد که:

• چند فرد با نام مشابه وجود داشته باشند
• چند برند اسم یکسان داشته باشند
• نام هنری، نام واقعی و نام تجاری با هم متفاوت باشند
• یک شخص در چند حوزه فعالیت کند (مثلاً هم موزیسین باشد، هم کارآفرین)

در چنین شرایطی:

گوگل ممکن است بخشی از داده‌ها را از پروفایل شخص A و بخشی از پروفایل شخص B ترکیب کند.

نتیجه؟
یک نالج‌پنل اشتباه، ناقص و ترکیبی.

این مشکل در ایران بسیار دیده می‌شود، چون نام‌های مشابه زیادند و بسیاری از افراد پروفایل رسمی و لینک‌سازی درست ندارند.

۴. دلیل چهارم — اطلاعات قدیمی در منابع معتبر

گاهی منابع اصلی کاملاً درست هستند، اما قدیمی.
مثلاً:

• شغل قبلی در LinkedIn باقی مانده
• یک عکس قدیمی هنوز در Wikipedia وجود دارد
• PR سال ۲۰۱۸ هنوز در نتایج دیده می‌شود
• سایت رسمی به‌روزرسانی نشده

گوگل نیز طبق الگوریتم «اعتماد تاریخی» (Historical Trust Score) ممکن است اطلاعات قدیمی را همچنان معتبر بداند.

در نتیجه:

• بخش Bio اشتباه می‌شود
• لوگوی قدیمی نشان داده می‌شود
• اطلاعات تماسی قدیمی نمایش داده می‌شود

این یک مشکل رایج است، مخصوصاً برای هنرمندان یا برندهایی که مسیر شغلی‌شان تغییر کرده اما داده‌ها به‌روزرسانی نشده.

۵. دلیل پنجم — برداشت اشتباه الگوریتم از روابط بین موجودیت‌ها

Knowledge Graph یک شبکه پیچیده از روابط است:
«این شخص عضو این شرکت است»
«این برند زیرمجموعه این گروه است»
«این فرد نویسنده این کتاب است»

اگر الگوریتم برداشت اشتباه کند، خروجی این می‌شود:

• شرکت اشتباه به فرد لینک می‌شود
• کتاب اشتباه به نویسنده اشتباه وصل می‌شود
• یک عکس یا ویدیو اشتباهی نمایش داده می‌شود
• یک موقعیت شغلی اشتباه نمایش داده می‌شود

این نوع خطا جزو خطاهای سیستمی داخلی گوگل است و معمولاً با feedback قابل اصلاح است.

۶. دلیل ششم — نبود «سیگنال غالب» برای تشخیص داده صحیح

گاهی همه چیز درست است، اما داده غالب وجود ندارد.
گوگل دنبال سیگنالی است که بگوید:

«این داده باید در نالج‌پنل نمایش داده شود.»

اگر هیچ‌کدام از منابع وزن بیشتری نداشته باشند، گوگل گاهی:

• اطلاعات کم‌اهمیت از یک مقاله قدیمی
• یا داده اشتباه از صفحات غیررسمی
  را وارد نالج‌پنل می‌کند.

این اتفاق بیشتر برای سلبریتی‌های سطح متوسط، برندهای کوچک و کسب‌وکارهای جدید رخ می‌دهد.

۷. دلیل هفتم — رفتار کاربران (User Interaction Signals)

گاهی کاربران با کلیک‌ها و جستجوهای خود، به گوگل سیگنال اشتباه می‌دهند.

مثال:

• کاربران اسم فرد را اشتباه سرچ کنند
• یا روی عکس اشتباهی کلیک کنند
• یا یک شغل اشتباهاً ترند شود

در چنین شرایطی، گوگل «تصمیم اشتباه مردم» را به‌عنوان سیگنال برداشت می‌کند.

جمع‌بندی بخش اول

ریشه خطاهای نالج‌پنل ترکیبی از این عوامل است:

• تناقض منبع
• نبود اسکیما
• ابهام در موجودیت
• داده قدیمی
• برداشت اشتباه الگوریتم
• نبود داده غالب
• رفتار اشتباه کاربران

سیستم Internal Feedback گوگل چگونه کار می‌کند و فرایند اصلاح داده‌های نالج‌پنل دقیقاً چگونه انجام می‌شود؟

سیستم Internal Feedback یکی از پیچیده‌ترین و درعین‌حال کم‌اطلاع‌ترین بخش‌های Google Knowledge Graph است.
کاربران در ظاهر فقط روی یک دکمه کلیک می‌کنند:
“Report wrong information”
اما در پشت‌صحنه، این گزارش وارد یک شبکه چندلایه از سیستم‌های اعتبارسنجی، هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی، بررسی منبع و الگوریتم‌های تشخیص موجودیت می‌شود.

در این بخش با جزئیات کامل توضیح می‌دهیم:
وقتی شما یک اشتباه در نالج‌پنل را گزارش می‌کنید، این اطلاعات کجا می‌رود، چه سیستم‌هایی آن را بررسی می‌کنند، و گوگل چطور تصمیم می‌گیرد یک داده را اصلاح کند یا نکند.

۱. اولین مرحله: دریافت اطلاعات از کاربر (User Feedback Layer)

وقتی کاربر روی گزینه “Feedback” کلیک می‌کند، سه نوع داده جمع‌آوری می‌شود:

۱) نوع اشتباه

کاربر مشخص می‌کند که مشکل چیست:

• تصویر اشتباه
• بیوگرافی غلط
• لینک اشتباهی
• شغل نادرست
• تاریخ اشتباه
• نسبت دادن اشتباه به فرد دیگر

۲) دلیل اشتباه

کاربر انتخاب می‌کند:

• اطلاعات قدیمی است
• شخص موردنظر نیست
• گزارش غلط است
• اطلاعات منبع اشتباه است

۳) optional note

کاربر می‌تواند توضیح اضافی بنویسد.

چیزی که کاربران نمی‌دانند:
در همین مرحله، گوگل User Reputation Score شما را ذخیره می‌کند.

اگر شما سابقه گزارش‌های صحیح داشته باشید → امتیاز شما بیشتر است
اگر همیشه گزارش‌های اشتباه داده باشید → امتیاز شما پایین است

این امتیاز در تصمیم‌گیری نهایی مهم است.

۲. مرحله دوم: Semantic Analysis – پردازش معنایی گزارش

در این مرحله، گزارش شما وارد سیستم NLP داخلی گوگل می‌شود:

سیستم بررسی می‌کند:

• کاربر چه نوع اصلاحی خواسته؟
• متن توضیح چه معنایی دارد؟
• آیا گزارش واقعی است یا اسپم؟
• آیا گزارش مشابه قبلاً ثبت شده؟

گوگل از مدل‌های پیشرفته LLM (مشابه Gemini) برای تحلیل معنایی استفاده می‌کند.

۳. مرحله سوم: Cross-Checking – مقایسه گزارش با منابع واقعی

سیستم حالا گزارش شما را با تمام منابع مرتبط مقایسه می‌کند:

منابعی که بررسی می‌شوند:

• Structured Data سایت رسمی
• Wikipedia
• Wikidata
• Google News
• خبرگزاری‌ها
• LinkedIn / Crunchbase
• شبکه‌های اجتماعی
• Image Graph
• و حتی اطلاعات کاربران دیگر

اگر ۲ یا چند منبع با گزارش شما هماهنگ باشند → گزارش وارد مرحله بعدی می‌شود.

اگر گزارش شما با منابع قوی تناقض داشته باشد → رد می‌شود.

۴. مرحله چهارم: Entity Disambiguation – رفع ابهام

بیشتر اشتباهات در نالج‌پنل به‌خاطر ambiguity رخ می‌دهد.
در این مرحله، گوگل بررسی می‌کند:

• آیا این داده واقعاً به این Entity تعلق دارد یا نه؟
• آیا این شخص با فرد دیگری اشتباه گرفته شده؟
• آیا این تصویر یا بیو متعلق به شخص دیگری است؟

اگر الگوریتم تشخیص دهد که اختلاط هویتی رخ داده، دو کار انجام می‌دهد:

1. موجودیت‌ها را از هم جدا می‌کند
2. یا پنل را موقتاً مخفی می‌کند تا داده اصلاح شود

۵. مرحله پنجم: Data Confidence Evaluation – ارزیابی اعتماد به داده

در این مرحله، گوگل تعیین می‌کند:

آیا داده جدید «قابل اعتمادتر» از داده فعلی است؟

برای این کار، سیستم از نمره‌ای به نام Data Confidence Score استفاده می‌کند.
این نمره از ترکیب موارد زیر محاسبه می‌شود:

• قدرت منبع اصلی (Primary Source)
• تعداد منابع تأییدکننده
• اعتبار شخص گزارش‌دهنده
• هم‌خوانی با Structured Data سایت
• هم‌خوانی با Wikipedia و Wikidata
• رفتار کاربران در سرچ

اگر نمره > ۶۵٪ باشد → وارد مرحله اصلاح می‌شود.
اگر نمره پایین‌تر باشد → گزارش رد می‌شود یا وارد حالت انتظار می‌شود.

۶. مرحله ششم: Human Review (در موارد حساس)

برای داده‌های حساس مانند:

• سیاست
• پزشکی
• رفتار فردی
• بیوگرافی‌های مهم
• مواردی با گزارش‌های متعدد متناقض

گوگل یک لایه بررسی انسانی دارد.
این مرحله توسط تیم‌هایی در Google Trust & Safety یا Data Quality انجام می‌شود.

اما برای سلبریتی‌ها، هنرمندان، برندها و افراد عمومی، معمولاً این مرحله لازم نیست.

۷. مرحله هفتم: Update Knowledge Graph – به‌روزرسانی گراف

بعد از عبور از تمام مراحل بالا، داده وارد Knowledge Graph Updater می‌شود.

در این مرحله:

• گره (Node) مربوط به موجودیت اصلاح می‌شود
• ارتباط‌ها (Edges) دوباره محاسبه می‌شوند
• گراف بازسازی می‌شود
• نسخه جدید وارد دیتابیس می‌شود

این کار معمولاً بین:

۳ روز تا ۶ هفته

طول می‌کشد.

برای سلبریتی‌ها و برندهای پرفشار → سریع‌تر
برای افراد با حضور دیجیتال ضعیف → طولانی‌تر

۸. مرحله هشتم: Refresh در SERP و نمایش پنل جدید

در آخرین مرحله، نالج‌پنل جدید در نتایج جستجو «refresh» می‌شود.

نکات:

• گاهی فقط بخشی از پنل آپدیت می‌شود
• گاهی نیاز به چند گزارش دیگر دارد
• گاهی آپدیت در موبایل سریع‌تر دیده می‌شود
• گاهی باید Structured Data اصلاح شود تا پنل به‌روز شود

۹. نکته خیلی مهم: گزارش کاربر کافی نیست؛ ساختار داده باید درست باشد

حتی اگر شما ۱۰۰ بار گزارش دهید که یک اطلاعات اشتباه است،
اما:

• سایت رسمی شما ناقص باشد
• Structured Data اشتباه باشد
• ویکی‌پدیا اشتباه باشد
• شبکه‌های اجتماعی داده غلط داشته باشند

گوگل اصلاح را انجام نمی‌دهد.

Internal Feedback فقط یک رأی است، نه یک فرمان قطعی.

جمع‌بندی بخش دوم

زمانی که کاربر یک اشتباه را گزارش می‌دهد:

1. گزارش ثبت می‌شود
2. معنایی تحلیل می‌شود
3. با منابع مقایسه می‌شود
4. ambiguity رفع می‌شود
5. اعتمادسنجی انجام می‌شود
6. در صورت نیاز بررسی انسانی انجام می‌شود
7. گراف دانش آپدیت می‌شود
8. پنل به‌روزرسانی می‌شود

فرایند پیچیده است، اما اگر داده‌های برند صحیح و یکپارچه باشند، اصلاح معمولاً سریع و دقیق انجام می‌شود.

نقش سایت رسمی، Structured Data و Entity Linking در اصلاح سریع‌تر نالج‌پنل

حتی اگر صدها کاربر به گوگل گزارش بدهند که اطلاعات نالج‌پنل اشتباه است، باز هم سایت رسمی، Structured Data و Entity Linking مهم‌ترین فاکتورهایی هستند که سرعت و دقت اصلاح را تعیین می‌کنند.
شاید این جمله عجیب به‌نظر برسد، اما حقیقت این است:

«گوگل بیش از گزارش انسان‌ها، به داده‌های ساختاریافته اعتماد می‌کند.»

در این بخش توضیح می‌دهیم چرا این سه عنصر، قوی‌ترین ابزار برای اصلاح اشتباهات نالج‌پنل هستند و چطور می‌توان از آن‌ها برای هدایت رفتار الگوریتمی گوگل استفاده کرد.

۱. سایت رسمی؛ منبع شماره یک برای تصحیح اطلاعات نالج‌پنل

در الگوریتم‌های جدید گوگل (۲۰۲۴–۲۰۲۵)، Official Website بالاترین سطح اعتبار را دارد.
در صورت تضاد بین منابع، گوگل تقریباً همیشه این ترتیب را رعایت می‌کند:

۱) سایت رسمی (Official Website)

۲) Structured Data همان سایت

۳) Wikidata

۴) Wikipedia

۵) اخبار معتبر (PR)

۶) شبکه‌های اجتماعی تأییدشده

به همین دلیل است که اصلاح داده‌ها تنها از طریق “Feedback” کافی نیست؛
سایت رسمی باید «مرجع اصلی» باشد.

اگر سایت رسمی:

• اطلاعات قدیمی داشته باشد
• ناقص باشد
• چندسال آپدیت نشده باشد
• اطلاعات ضدونقیض بین صفحات داشته باشد

گوگل هرگز پنل را اصلاح نمی‌کند—even اگر ۵۰ نفر گزارش بدهند.

۲. Structured Data؛ زبان رسمی گفتگو با گوگل

یکی از بزرگ‌ترین اشتباهات برندها این است که فقط محتوا را به‌روزرسانی می‌کنند اما اسکیما را نه.
در حالی‌ که اسکیما همان چیزی است که:

• گوگل به آن «اعتماد ماشینی» دارد
• داده را از محتوای متنی جدا می‌کند
• ambiguity را کاهش می‌دهد
• روابط بین موجودیت‌ها را تعریف می‌کند

اسکیما به‌تنهایی می‌تواند:

✔ شغل اشتباه را اصلاح کند
✔ تاریخ اشتباه را درست کند
✔ لینک‌های اشتباه را جایگزین کند
✔ عکس اشتباه را حذف یا اصلاح کند
✔ بیوگرافی نادرست را از بین ببرد

این موارد با یک خط اسکیما قابل اصلاح هستند ولی با ۲۰ گزارش کاربری نه!

اسکیماهایی که بیشترین قدرت اصلاح دارند:

• Person Schema
• Organization Schema
• Brand Schema
• sameAs links
• ImageObject Schema
• Article Schema (برای اثبات داده‌های بیوگرافی)
• knowsAbout / worksFor / memberOf

۳. Entity Linking؛ قوی‌ترین راه برای هدایت گوگل به سمت داده صحیح

Entity Linking یعنی ایجاد یک شبکه گسترده از لینک‌های معتبر که همه اطلاعات موجودیت را به یکدیگر متصل می‌کند.
نکته مهم:

هرچه ارتباطات یک Entity قوی‌تر باشد، گوگل بهتر می‌تواند اشتباهات را تشخیص دهد.

برای اصلاح نالج‌پنل، باید این لینک‌ها ایجاد شوند:

• لینک از سایت رسمی به شبکه‌های اجتماعی
• لینک از شبکه‌های اجتماعی به سایت رسمی
• لینک از PRها به سایت رسمی
• لینک از سایت رسمی به PRها
• لینک از Wikipedia/Wikidata به سایت رسمی
• لینک میان صفحات داخلی سایت

این شبکه باعث می‌شود الگوریتم:

• موجودیت شما را درست تشخیص دهد
• منابع اشتباه را حذف کند
• منابع درست را تقویت کند

نتیجه؟

اطلاعات نالج‌پنل خیلی سریع‌تر و دقیق‌تر اصلاح می‌شود.

۴. تاثیر «وزن رسانه‌ای» (Media Authority Score) در اصلاح داده‌ها

اگر برند یا شخص شما در رسانه‌های معتبر معرفی شده باشد:

• اصلاح اشتباهات سریع‌تر انجام می‌شود
• الگوریتم جرأت تغییر داده را بیشتر پیدا می‌کند
• Data Confidence Score بالاتر می‌رود
• Cross-check سریع‌تر انجام می‌شود

برخی رسانه‌هایی که بیشترین تاثیر را دارند:

• Yahoo Finance
• MarketWatch
• Benzinga
• Daily Herald
• Apple News
• APNews
• Medium (با Author Page)
• Crunchbase

هرچه وزن رسانه‌ای بیشتر باشد → احتمال اصلاح داده بیشتر است.

۵. نقش «ثبات داده» (Data Stability) در اصلاح نالج‌پنل

Google از داده‌هایی که پایدار و ثابت باشند بیشتر استقبال می‌کند.
یعنی داده‌ای که:

• روی سایت رسمی قرار دارد
• در اسکیما تکرار شده
• در خبرها آمده
• در LinkedIn و سایر پروفایل‌ها نیز مشابه است

هرچه تکرار داده بیشتر باشد → سرعت اصلاح بیشتر است.

اگر داده‌ای فقط در یک منبع صحیح باشد و در منابع دیگر نیاید، اصلاح انجام نمی‌شود.

۶. چه داده‌هایی از طریق Structured Data سریع‌تر اصلاح می‌شوند؟

بر اساس داده‌های میدانی در ۲۰۲۵:

این موارد خیلی سریع اصلاح می‌شوند:

• تصویر
• شغل
• لینک‌های اشتباه
• نام برند
• لوگو
• توضیحات کوتاه
• شبکه‌های اجتماعی

این موارد نیاز به Cross-check چندمنبعی دارند:

• تاریخ تولد
• بیوگرافی عمیق
• Awards
• تحصیلات
• اعضای تیم
• Founders

این موارد معمولاً سخت‌تر اصلاح می‌شوند:

• حوزه فعالیت (Industry)
• تفاوت شغل در چند حوزه
• روابط سازمانی
• ادغام اشتباه موجودیت‌ها (Entity Merge)

اما با Entity Linking قوی و PR معتبر، این موارد نیز قابل حل هستند.

۷. تاثیر نداشتن ویکی‌پدیا در اصلاح نالج‌پنل

ویکی‌پدیا گزینه خوبی برای Cross-check است اما ضروری نیست.
در صورتی ‌که:

• سایت رسمی قوی باشد
• اسکیما درست باشد
• شبکه Entity Linking برقرار باشد
• رسانه معتبر وجود داشته باشد

اصلاح داده حتی بدون ویکی‌پدیا نیز ممکن است.

در بسیاری از پروژه‌های سی‌پرشین، اصلاح نالج‌پنل بدون Wikipedia انجام شده و گوگل به سرعت تغییر را اعمال کرده است.

جمع‌بندی بخش سوم

سریع‌ترین و دقیق‌ترین راه اصلاح نالج‌پنل:

✔ سایت رسمی قوی

✔ Structured Data کامل و بدون خطا

✔ Entity Linking گسترده

✔ حضور رسانه‌ای معتبر

✔ عدم تناقض در پروفایل‌ها

این چهار عامل، backbone اصلی اصلاح نالج‌پنل هستند و ۱۰ برابر مؤثرتر از Feedback ساده کاربران عمل می‌کنند.

چطور اشتباهات نالج‌پنل را سریع‌تر و مؤثرتر به گوگل گزارش کنیم تا اصلاح انجام شود؟

تا اینجا فهمیدیم که سیستم Internal Feedback گوگل چگونه کار می‌کند و چه نقش مهمی برای سایت رسمی، Structured Data و Entity Linking وجود دارد.
اما سؤال اصلی این است:

«اگر نالج‌پنل من اطلاعات اشتباه دارد—من دقیقاً باید چه کاری انجام دهم تا گوگل سریع‌تر آن را اصلاح کند؟»

در این بخش، یک دستورالعمل کامل و کاربردی می‌دهم:
چطور اشتباهات نالج‌پنل را با بیشترین شانس ممکن برای اصلاح گزارش کنیم.
این راهنما بر اساس تجربه‌های واقعی و عملی آژانس سی‌پرشین نوشته شده است.

۱. قدم اول: قبل از گزارش، مطمئن شوید که منابع رسمی شما درست هستند

بزرگ‌ترین اشتباه افراد این است که:

❌ به گوگل گزارش می‌دهند
❌ اما سایت رسمی هنوز اطلاعات اشتباه دارد

وقتی شما هنوز در سایت رسمی خودتان اطلاعات نادرست یا ناقص دارید،
گوگل گزارش شما را رد می‌کند چون:

• منبع رسمی با گزارش تناقض دارد
• Cross-check ناموفق می‌شود
• Data Confidence Score پایین می‌آید

پس قبل از هرکاری:

✔ سایت رسمی را اصلاح کنید
✔ اسکیما را اصلاح کنید
✔ لینک‌های شبکه‌های اجتماعی را درست کنید
✔ اگر ویکی‌پدیا دارید، هماهنگ کنید
✔ اگر PR دارید، لینک‌ها را آپدیت کنید

وقتی «تمام منابع رسمی» هم‌زمان همان اصلاح را بیان کنند،
گزارش شما ۵ تا ۱۰ برابر سریع‌تر جواب می‌دهد.

۲. قدم دوم: گزارش را از دستگاهی بدهید که “Search Profile” مرتبط داشته باشد

این نکته خیلی مهم است و اغلب کسی نمی‌داند:

گوگل به گزارش کاربری اهمیت می‌دهد که «الگوی جستجوی مرتبط» با آن Entity دارد.

یعنی اگر شما:

• زیاد نام خودتان را سرچ کرده‌اید
• زیاد نتایج مربوط به خودتان را دیده‌اید
• زیاد به پروفایل‌های خودتان وارد شده‌اید

گوگل امتیاز بیشتری به گزارش شما می‌دهد.

اما اگر:

• یک دوست
• یک اکانت دیگر
• یا کاربران ناشناس

برای شما گزارش بدهند، احتمال پذیرش بسیار کمتر است.

بنابراین:

✔ گزارش را با همان اکانتی بدهید که معمولاً برای سرچ نام خودتان استفاده می‌کنید.

۳. قدم سوم: دسته‌بندی صحیح انتخاب کنید

وقتی روی Feedback می‌زنید، سه مرحله انتخاب دارید:

نوع اشتباه

دلیل اشتباه

توضیح

انتخاب گزینه اشتباه → باعث رد گزارش می‌شود.

۴. قدم چهارم: دقیق‌ترین نوع اشتباه را انتخاب کنید

مثال:

❌اگر عکس اشتباه است، گزینه «This is not the person» را انتخاب نکنید
✔ گزینه «Wrong image» را انتخاب کنید

❌اگر لینک اشتباه است، گزینه «Outdated info» اشتباه است
✔ گزینه «Incorrect URL» را انتخاب کنید

❌اگر شغل اشتباه است، گزینه «Other» اشتباه است
✔ گزینه «Incorrect job» را انتخاب کنید

هرچقدر انتخاب شما دقیق‌تر باشد → دقت پردازش بیشتر می‌شود.

۵. قدم پنجم: دلیل اشتباه را با دقت انتخاب کنید

گوگل می‌خواهد بداند چرا داده اشتباه است.

۴ دلیل اصلی وجود دارد:

● Outdated — اگر اطلاعات قدیمی است

● Incorrect — اگر ذاتاً غلط است

● Not this person — اگر متعلق به شخص دیگری است

● Misleading — اگر ترام اطلاعات اشتباه اتصال دارد

غلط انتخاب کردن دلیل باعث می‌شود الگوریتم حس کند گزارش «مشکوک» است و آن را رد کند.

۶. قدم ششم: متن کوتاه، دقیق و قابل تأیید بنویسید

متن باید:

• کوتاه
• واضح
• دقیق
• قابل Cross-check

باشد.

مثال‌های صحیح:

✔ “This image belongs to another actor with the same name.”
✔ “The current job title is outdated. The official website lists the updated role.”
✔ “This URL is incorrect. The correct official website is: https://example.com”

مثال‌های اشتباه:

❌ “این چی هست؟ این چیه؟ اینو درست کنین”
❌ “لیاقت من این نیست”
❌ “اطلاعات اشتباهه لطفاً درست کنید”

گوگل فقط گزارش‌هایی را می‌پذیرد که قابل پردازش الگوریتمی باشند.

۷. قدم هفتم: گزارش‌های تکراری ندهید (بسیار مهم)

این یکی از اشتباهات بزرگ است.

خیلی‌ها فکر می‌کنند اگر چندبار گزارش بدهند، اصلاح سریع‌تر انجام می‌شود.

در حقیقت:

❌ ارسال گزارش تکراری باعث کاهش User Reputation Score می‌شود

❌ و باعث می‌شود گوگل گمان کند گزارش شما «اسپم» است

❌ و اصلاح را به تعویق می‌اندازد

بهترین حالت:

✔ یک بار گزارش دقیق بدهید
✔ ۱۰ تا ۱۵ روز صبر کنید
✔ اگر اصلاح نشد، منابع رسمی را تقویت کنید
✔ سپس یک گزارش دیگر بدهید

۸. قدم هشتم: بعد از گزارش، باید دستور اصلاح را به گوگل “اثبات” کنید

برای اینکه گوگل گزارش شما را جدی بگیرد:

● اسکیما را بعد از گزارش اصلاح کنید

● اخبار جدید منتشر کنید

● پروفایل LinkedIn را آپدیت کنید

● سایت رسمی را به‌روز کنید

● شبکه‌های اجتماعی را هماهنگ کنید

● اگر Wikipedia دارید، اصلاح کنید

وقتی الگوریتم ببیند:

• «گزارش کاربر»
• و «به‌روزرسانی منبع رسمی»

با هم هم‌زمان اتفاق خرده‌اند،
آن‌وقت اصلاح را با سرعت بالا انجام می‌دهد.

۹. قدم نهم: درخواست Verify Knowledge Panel (در صورت امکان)

در برخی موارد که پنل شخصی یا شرکتی از قبل وریفای شده باشد، گوگل درخواست‌های اصلاح را سریع‌تر بررسی می‌کند.

اگر دسترسی Verify دارید:

✔ تصویر
✔ عنوان شغلی
✔ لینک‌ها
✔ بیو
✔ پروفایل‌های رسمی

سریع‌تر اصلاح می‌شوند.

۱۰. قدم دهم: صبر + هماهنگی مداوم

اصلاح نالج‌پنل بین ۳ روز تا ۶ هفته زمان می‌برد.
گوگل نیاز دارد:

• داده را دریافت کند
• مقایسه کند
• Cross-check کند
• گراف را بازسازی کند

پس صبر لازم است.
اما مهم‌تر از صبر، هماهنگی کلی همه منابع است.

جمع‌بندی بخش چهارم

برای سریع‌ترین و دقیق‌ترین اصلاح نالج‌پنل:

✔ قبل از گزارش، سایت رسمی و اسکیما باید درست باشند
✔ گزارش باید دقیق، کوتاه و قابل تأیید باشد
✔ از حسابی گزارش دهید که سابقه جستجوی مرتبط دارد
✔ گزارش تکراری ندهید
✔ بعد از گزارش منابع رسمی را تقویت کنید
✔ صبر داشته باشید چون Knowledge Graph با تأخیر به‌روز می‌شود

اشتباهات خطرناکی که باعث می‌شوند گوگل هرگز اشتباهات نالج‌پنل را اصلاح نکند

اصلاح اشتباهات نالج‌پنل همیشه به سادگی ارسال یک گزارش نیست.
بسیاری از برندها و افراد فکر می‌کنند اگر Feedback بدهند، گوگل فوراً اصلاح می‌کند؛
اما واقعیت این است که بخش زیادی از اصلاحات هیچ‌وقت تأیید نمی‌شود —
نه به‌خاطر سخت‌گیری بیش از حد گوگل، بلکه به‌دلیل اشتباهات بنیادی که کاربران ناخواسته مرتکب می‌شوند.

در این بخش، مهم‌ترین اشتباهاتی را بررسی می‌کنیم که اگر آن‌ها را انجام دهید،
فرآیند اصلاح نالج‌پنل یا ناممکن می‌شود یا برای ماه‌ها قفل می‌ماند.

۱. ناهماهنگی اطلاعات در منابع مختلف (BIG RED FLAG)

این اشتباه رایج‌ترین دلیل رد شدن گزارش‌هاست.

وقتی اطلاعات یک موجودیت (شخصی یا برند) در منابع مختلف با هم مغایرت داشته باشند، گوگل:

• گزارش شما را رد می‌کند
• Entity Confidence Score را پایین می‌آورد
• و حتی باعث می‌شود پنل اشتباه قفل شود و تغییر نکند

مثال واقعی:

🔸 سایت رسمی می‌گوید «Founder of X»
🔸 LinkedIn می‌گوید «Co-Founder»
🔸 ویکی‌پدیا می‌گوید «Music Producer»
🔸 خبرها چیز دیگری می‌گویند

در این حالت، گوگل گزارش اصلاح را «غیر معتبر» تشخیص می‌دهد.

۲. وجود دو یا چند Entity مشابه که باعث اشتباه الگوریتم شده‌اند

گاهی فرد یا برند:

• نام مشابه دارد
• یا قبلاً دو موجودیت مختلف ساخته شده
• یا داده‌های مختلف ادغام شده‌اند

وقتی کاربر بدون فهم این موضوع، درخواست اصلاح می‌دهد، گوگل گزارش را رد می‌کند زیرا:

اول باید مشکل «Entity Disambiguation» برطرف شود.

این اتفاق معمولاً در افراد با نام‌های مشابه یا برندهایی با نام عمومی رخ می‌دهد.

۳. استفاده از متن طولانی و احساسی در گزارش (مهم)

گوگل به هیچ متن احساسی توجه نمی‌کند.
هر گزارش باید ماشین‌خوان باشد.

مثال‌های اشتباه:

❌ «خواهش می‌کنم شغل من را درست کنید، این موضوع خیلی مهم است»
❌ «این اطلاعات آبروی من را برده»
❌ «این عکس به من صدمه می‌زند لطفاً بردارید»

مثال‌های درست:

✔ “This image belongs to another person with the same name.”
✔ “The official website lists the updated job title as Founder.”
✔ “This URL is incorrect. The correct one is https://example.com.”

متن اگر احساسی، داستانی، یا طولانی باشد →
گزارش رد می‌شود.

۴. ارسال گزارش‌های متعدد در بازه زمانی کوتاه

یکی از خطرناک‌ترین اشتباهات کاربران.

وقتی شما:

• چندین بار
• با فاصله چند دقیقه یا چند ساعت
• یا حتی چند روز

Feedback ارسال کنید، سیستم Internal Feedback شما را «اسپمر» تشخیص می‌دهد.

نتیجه:

❌ گزارش‌ها نادیده گرفته می‌شوند
❌ User Reputation Score کاهش می‌یابد
❌ شانس اصلاح به ۱۰٪ یا کمتر می‌رسد
❌ گاهی پنل برای مدتی قفل می‌شود

بهترین روش:

✔ یک گزارش دقیق،
✔ سپس ۱۰ تا ۲۰ روز صبر،
✔ بعد از تقویت منابع رسمی، گزارش دوم.

۵. اصلاح نکردن Structured Data بعد از ارسال گزارش

اگر سایت رسمی JSON-LD غلط داشته باشد یا آپدیت نشده باشد:

گوگل گزارش شما را نمی‌پذیرد.

الگوریتم ابتدا چک می‌کند:

• سایت رسمی چه می‌گوید؟
• Schema.org چه می‌گوید؟
• آیا این اطلاعات همان اصلاح درخواست‌شده را تأیید می‌کند؟

اگر نه، گزارش حتی بررسی هم نمی‌شود.

۶. وجود اطلاعات قدیمی در پلتفرم‌های بزرگ (LinkedIn – Crunchbase – IMDB – Wikidata)

اگر یکی از این منبع‌ها هنوز اطلاعات اشتباه داشته باشد:

• گوگل گزارش اصلاح را نادیده می‌گیرد
• چون شبکه‌های بزرگ وزن الگوریتمی بالا دارند
• و تناقض ایجاد می‌کنند

مثلاً اگر LinkedIn شما قدیمی باشد، گوگل گزارش اصلاح عنوان شغلی را نمی‌پذیرد.

۷. اصلاح نکردن لینک‌های مهم در پروفایل‌های اصلی

خیلی‌ها لینک اشتباه را در نالج‌پنل گزارش می‌دهند،
اما:

• اینستاگرام
• یوتیوب
• تیک‌تاک
• فیسبوک

هنوز به لینک قدیمی وصل‌اند.

این یعنی:

❌ Cross-check fail
❌ گزارش رد
❌ پنل بدون تغییر

۸. اصلاح نادرست یا دستکاری اطلاعات “برای منافع شخصی”

یکی از حساس‌ترین نقاط گوگل این است که:

اگر احساس کند اصلاح درخواست‌شده به نفع کاربر و بر خلاف داده‌های واقعی است، آن را رد می‌کند.

مثلاً:

❌ تغییر عنوان شغلی برای بزرگ‌نمایی
❌ حذف بخش‌هایی که نامطلوب هستند اما واقعی‌اند
❌ تغییر تاریخ‌های تأییدشده

گوگل فقط داده‌هایی را اصلاح می‌کند که:

✔ با منابع رسمی
✔ با اسناد
✔ با داده‌های معتبر

تطابق دارند.

۹. عدم هماهنگی داده‌ها بعد از ذکر در گزارش

مثلاً:

• شما می‌گویید شغل جدید «CEO» است
• ولی هفته بعد دوباره بیوی اینستاگرام را عوض می‌کنید و می‌نویسید «Artist»

نیاز به ثبات داده‌ها در یک بازه زمانی ۲ تا ۶ هفته‌ای است.

اگر رفتار دیجیتال شما ثابت نباشد، الگوریتم اصلاح را انجام نمی‌دهد.

۱۰. نداشتن “Entity History” پایدار (یکی از فاکتورهای ۲۰۲۵)

در سال ۲۰۲۵ گوگل یک موتور جدید برای بررسی اعتبار اطلاعات ساخته که به آن:

Behavioral & Entity History Engine

می‌گویند.

اگر:

• هویت دیجیتال ناپایدار
• لینک‌ها مدام تغییر
• بیوها مرتب ویرایش
• شغل‌ها مختلف
• نام برند یکسان نیست

نتیجه:

❌ الگوریتم اعتماد نمی‌کند
❌ اصلاح انجام نمی‌شود

برای اصلاح، ثبات داده ضروری است.

جمع‌بندی بخش پنجم

🔥 خطرناک‌ترین اشتباهات که باعث می‌شوند گوگل هیچ تغییری در نالج‌پنل ایجاد نکند:

• ناهماهنگی اطلاعات در منابع
• وجود دو Entity با نام مشابه
• متن احساسی در گزارش
• ارسال گزارش‌های متعدد
• آپدیت نکردن اسکیما
• داده‌های قدیمی در LinkedIn / Wikidata
• عدم ثبات برند
• اصلاحات بیش از حد یا ساختگی

برای موفقیت:

✔ هماهنگی کامل
✔ ثبات برند
✔ منابع معتبر
✔ گزارش‌های دقیق
✔ و رفتار دیجیتال پایدار

ضروری است.

چرا اصلاح نالج‌پنل یک فرآیند مشترک بین کاربر و الگوریتم است؟

فرآیند اصلاح اشتباهات نالج‌پنل گوگل در نگاه اول ممکن است ساده به‌نظر برسد،
اما در واقعیت، یکی از پیچیده‌ترین فرآیندهایی است که در گراف دانش (Knowledge Graph) انجام می‌شود.
این فرآیند تنها «یک درخواست کاربر» نیست؛ بلکه ترکیبی از:

• الگوریتم‌های اعتبارسنجی داده
• Cross-check خودکار بین منابع مختلف
• مدل‌های تطبیق موجودیت (Entity Matching)
• سیستم Internal Feedback
• ثبات برند و رفتار دیجیتال واقعی کاربر
• Authority و اعتبار منابع رسمی

است.
در نتیجه هر اصلاح یا حذف داده در نالج‌پنل یک تصمیم دقیق و چندمرحله‌ای است که گوگل تنها زمانی آن را انجام می‌دهد که مطمئن شود:

«اطلاعات جدید دقیق‌تر، معتبرتر و قابل تأییدتر از اطلاعات فعلی است.»

در ادامه، یک جمع‌بندی کامل از کل فرآیند ارائه می‌دهیم تا مسیر اصلاح برای برندها و افراد کاملاً روشن شود.

۱. نالج‌پنل بازتاب “هویت دیجیتال واقعی” شماست—not your wishes

بسیاری از افراد فکر می‌کنند نالج‌پنل یک صفحه است که می‌توانند آن را شبیه ویرایش یک پروفایل ویرایش کنند.
اما حقیقت این است:

نالج‌پنل = مدل گراف دیتای گوگل از هویت شما

این مدل از:

• سایت رسمی
• Structured Data
• Wikipedia
• Wikidata
• شبکه‌های اجتماعی
• اخبار معتبر
• پروفایل‌های کاری (LinkedIn, Crunchbase)
• رفتار کاربران
• و Entity Linking

ساخته می‌شود.

بنابراین هر اصلاحی باید:

✔ قابل تأیید
✔ سازگار
✔ مستند
✔ پایدار

باشد تا الگوریتم آن را بپذیرد.

۲. چرا فقط یک “Feedback” کافی نیست؟

گوگل همه موارد را «با گزارش کاربر» اصلاح نمی‌کند.
چرا؟
چون اگر فقط به گزارش تکیه کند:

• برندها اطلاعات را دستکاری می‌کنند
• افراد می‌توانند اطلاعات دروغین بدهند
• اعتبار گراف آسیب می‌بیند

بنابراین گوگل گزارش شما را فقط یکی از فاکتورهای اصلاح می‌داند، نه همه‌چیز.

گزارش شما تنها زمانی پذیرفته می‌شود که:

• سایت رسمی اصلاح شده باشد
• اسکیما هماهنگ باشد
• لینک‌ها درست باشند
• اخبار معتبر داده را تأیید کنند
• رفتار دیجیتال شما ثبات داشته باشد

در غیر این صورت، حتی درست‌ترین گزارش‌ها هم نادیده گرفته می‌شوند.

۳. نقش Golden Sources در موفقیت اصلاح

منابعی وجود دارند که وزن بیشتری در الگوریتم دارند.
به این‌ها می‌گویند:

Golden Sources

مثل:

• سایت رسمی
• Wikidata
• سایت‌های خبری معتبر (NewsOutlets)
• پروفایل‌های رسمی
• Structure Data Schema.org

اگر شما فقط گزارش بدهید و Golden Sources ناقص یا غلط باشند، اصلاح انجام نمی‌شود.

۴. ثبات برند = کلید اصلی اصلاح

گوگل از یک سیستم جدید در سال ۲۰۲۵ به‌نام:

Behavioral & Entity History Engine

(B-EHE)

استفاده می‌کند.

این سیستم بررسی می‌کند:

• آیا برند یا شخص “ثبات داده” دارد؟
• آیا اطلاعات در زمان‌های مختلف یکسان بوده؟
• آیا کاربر خودش این نقش را در جاهای مختلف قید کرده؟
• آیا منابع مختلف هماهنگ هستند؟

اگر ثبات وجود نداشته باشد:

❌ اصلاحات انجام نمی‌شود
❌ گراف اعتماد نمی‌کند
❌ داده قفل می‌شود

به همین دلیل تغییرات پشت‌سر‌هم و نامنظم صدمه‌زننده است.

۵. نقش کاربر در اصلاح نالج‌پنل

کاربر در سه نقطه نقش دارد:

● ۱. ارسال Feedback درست، کوتاه و دقیق

● ۲. هماهنگ کردن داده‌ها در سایت، شبکه‌های اجتماعی، و Schema

● ۳. ایجاد ثبات رفتاری (Entity History)

این سه، ستون‌های اصلی هستند.
اگر یکی ناقص باشد، امکان اصلاح بسیار کاهش پیدا می‌کند.

۶. نقش سیستم داخلی گوگل (Internal Feedback Engine)

وقتی گزارش ارسال می‌شود:

1. نوع اشتباه بررسی می‌شود
2. متن گزارش تحلیل می‌شود
3. Entity Score و Data Confidence ارزیابی می‌شود
4. Cross-check با Golden Sources انجام می‌شود
5. رفتار کاربر بررسی می‌شود
6. اگر داده هماهنگ باشد، به تیم الگوریتمی ارسال می‌شود
7. اصلاح صورت می‌گیرد
8. Knox Graph Rebuild آدرس جدید را وارد می‌کند

این فرآیند ممکن است بین ۳ روز تا ۶ هفته طول بکشد.

۷. چرا اصلاح نالج‌پنل یک همکاری مشترک است؟

زیرا:

• کاربر باید اطلاعات درست و هماهنگ ارائه دهد
• الگوریتم باید صحت را تأیید کند
• منابع خارجی باید هم‌نظر باشند
• رفتار دیجیتال باید پایدار باشد
• بدنه گراف باید بازسازی شود

اگر هرکدام از این‌ها نباشد، اصلاح غیرممکن می‌شود.

۸. نقش آژانس سی‌پرشین در این فرآیند

سی‌پرشین یکی از معدود تیم‌هایی است که:

• نالج‌پنل بدون ویکی‌پدیا می‌سازد
• اصلاح اشتباهات نالج‌پنل را مدیریت می‌کند
• ساختار اسکیما را تقویت می‌کند
• Entity Linking برند را افزایش می‌دهد
• منابع معتبر خارجی را هماهنگ می‌کند
• گراف برند را پایدار می‌کند
• مشکلات Merge، Duplicate و Error Mapping را رفع می‌کند

و تجربه عملی در کار با عامل‌های انسانی گوگل (Google Agents) در مواقع خاص دارد.

اگر نیاز به مشاوره تخصصی دارید یا می‌خواهید نالج‌پنل شما به‌صورت اصولی اصلاح شود:

📞 تماس با سی‌پرشین: 09127079841

Zahra Abdoli

زهرا عبدلی، نویسنده‌ی محتوای فارسی در تیم سی‌پرشین است؛ فردی که با دقت و مسئولیت، نقش مؤثری در تولید محتوای هدفمند و معتبر برای برند ایفا می‌کند. او بخشی از مسیر رشد و کیفیت ماست.