جادوی سازماندهی محتوا برای هوش مصنوعی: چارچوبی سه سطحی

https://searchengineland.com/ai-search-content-organizing-framework-462740
[“Content”,”Generative Engine Optimization (GEO)”,”SEO”,”Opinion”]

تکنولوژی‌های FastSearch و RankEmbed گوگل نشون میدن که چرا شفافیت، کلید دیده شدن در جستجوی هوش مصنوعیه. تو این مقاله یاد می‌گیریم چطور سیگنال‌های مهم رو تقویت کنیم.

موتورهای جستجوی سنتی برای اینکه مرتبط‌ترین جواب‌ها رو به کاربرا نشون بدن، به بی‌شمار سیگنال رتبه‌بندی تکیه می‌کنن.

اما تو عصر هوش مصنوعی، به نظر میاد این سیگنال‌ها ساده‌تر شدن؛ حداقل فعلاً اینطوره.

اسناد دادگاه پرونده ضدانحصار گوگل نشون میده که AI Overviews (نمای کلی با هوش مصنوعی) به سیگنال‌های سبک‌تر و تعداد اسناد کمتری تو ایندکس متکیه.

با این حال، شفافیت محتوا و ارتباطات موضوعی، از همیشه مهم‌تر شدن.

برای اینکه تو عصر جستجوی هوش مصنوعی دیده بشین، محتوایی لازم دارین که:

  • ساختار خیلی خوبی داشته باشه تا ارتباط بین موضوعات کاملاً واضح باشه.
  • ماهرانه و تخصصی نوشته شده باشه تا معنی و عمق اون مشخص باشه.
  • برای ماشین‌ها قابل خوندن باشه تا موجودیت‌ها (entities) و روابط بین اون‌ها به راحتی تفسیر بشن.

به عبارت دیگه، همون چارچوبی که سال‌هاست سئو رو هدایت کرده – یعنی معماری سایت، محتوای تخصصی و بهینه‌سازی – امروز هم به همون اندازه مهمه.

تو این مقاله بهتون نشون می‌دیم که هر کدوم از این موارد چطور می‌تونن سیگنال‌هایی که تو جستجوی هوش مصنوعی بیشترین اهمیت رو دارن، تقویت کنن.

نگاهی سریع به FastSearch و RankEmbed

در پرونده ایالات متحده علیه گوگل، دادگاه توضیح میده که چطور تکنولوژی FastSearch گوگل برای پایه‌ریزی پاسخ‌های هوش مصنوعی مولد گوگل استفاده میشه.

خلاصه بگم، این تکنولوژی فقط زیرمجموعه‌ای از نتایج جستجو رو بازیابی می‌کنه و به سیگنال‌های رتبه‌بندی سبک‌تری تکیه داره.

بر اساس اسناد دادگاه:

  • «گوگل برای پایه‌ریزی مدل‌های Gemini خودش، از یک تکنولوژی اختصاصی به نام FastSearch استفاده می‌کنه… FastSearch بر اساس سیگنال‌های RankEmbed – که مجموعه‌ای از سیگنال‌های رتبه‌بندی جستجو هستن – کار می‌کنه و نتایج وب خلاصه‌شده و رتبه‌بندی‌شده‌ای تولید می‌کنه که مدل هوش مصنوعی می‌تونه برای تولید یک پاسخ مستند از اون استفاده کنه… FastSearch نتایج رو سریع‌تر از جستجوی معمولی ارائه می‌ده چون اسناد کمتری رو بازیابی می‌کنه، اما کیفیت نهایی پایین‌تر از نتایج وب کاملاً رتبه‌بندی‌شده‌ی جستجوی اصلیه.»

این موضوع می‌تونه توضیح بده که چرا بعضی از AI Overviewsها محتوای بی‌کیفیت رو نشون دادن – نکته‌ای که رایان جونز (Ryan Jones) هم تو لینکدین بهش اشاره کرده بود:

دادگاه، RankEmbed رو به‌عنوان یکی از سیگنال‌های «سطح بالای» یادگیری عمیق گوگل توصیف می‌کنه که می‌تونه «الگوها رو در مجموعه داده‌های عظیم پیدا و از اون‌ها استفاده کنه.»

RankEmbed طوری طراحی شده که با تشخیص روابط معنایی بین کوئری‌ها و اسناد، مفهوم رو درک کنه.

برخلاف سیگنال‌های دیگه‌ای که محبوبیت یا تعداد بک‌لینک‌ها رو اندازه می‌گیرن، RankEmbed روی این تمرکز داره که یک محتوا چقدر با معنی چیزی که کاربر پرسیده، هم‌راستاست.

و RankEmbed بخش کلیدی FastSearch محسوب میشه.

این می‌تونه توضیح بده که چرا FastSearch، که پایه‌ی AI Overviews هست، گاهی نتایجی رو نشون می‌ده که با رتبه‌بندی جستجوی سنتی فرق دارن.

این سیستم، شفافیت معنایی رو به سیگنال‌های مبتنی بر اعتبار (Authority) ترجیح می‌ده.

اگه RankEmbed برای FastSearch انقدر مهمه، پس چیزهایی که برای دیده شدن در جستجوی هوش مصنوعی اهمیت دارن، همون‌هایی هستن که ارتباطات معنایی رو تقویت می‌کنن.

و این دقیقاً همون استراتژی‌هایی هست که در ادامه در موردشون صحبت می‌کنم.

۱. زیربنای کار: یک معماری محتوای مستحکم

نحوه سازماندهی محتوا تو سایت، روابطی رو ایجاد می‌کنه که این روابط، تفسیر میزان ارتباط (relevance) رو هم برای موتورهای جستجو و هم برای سیستم‌های هوش مصنوعی راحت‌تر می‌کنه.

و همزمان، یک معماری اطلاعات واضح به بازدیدکننده‌های سایت اجازه می‌ده عمیق‌تر با وب‌سایت درگیر بشن، چون جواب‌های کاملی برای سوالاتشون در طول سفر جستجو پیدا می‌کنن.

این یه مفهوم جدید نیست. سایلوبندی در سئو (SEO siloing) کاریه که ما تو آژانس‌مون ۲۵ ساله داریم انجام می‌دیم.

اما تو عصر هوش مصنوعی، این کار کمک می‌کنه تا به سیستم‌ها سیگنال بدیم که یک سایت از نظر معنایی شفاف و از نظر متنی مرتبطه.

خب، حالا این یعنی چی؟ بیاین سریع به این استراتژی در عمل نگاه کنیم.

تحلیل کسب‌وکار

قدم اول شاید ساده به نظر برسه، اما شگفت‌زده می‌شین اگه بدونین چقدر می‌تونه تو سازماندهی اطلاعات یک وب‌سایت، شفافیت ایجاد کنه.

این مرحله شامل تحلیل محصولات، خدمات و انواع اطلاعاتی میشه که یک برند ارائه می‌ده.

ما از این اطلاعات به‌عنوان نقطه شروع برای تحقیقات بیشتر استفاده می‌کنیم.

این تحقیقات شامل بررسی اینه که سایت در حال حاضر برای چه موضوعاتی تو نتایج جستجو دیده میشه و چه کوئری‌هایی باعث این دیده شدن میشن.

بعد، به سراغ فرصت‌های از دست رفته می‌ریم. اگه وب‌سایت شما یک کتاب بود، چه داستانی رو روایت می‌کرد؟ چه فصل‌هایی به طور طبیعی تو این داستان جا می‌گرفتن؟ و چه فصل‌هایی الان جاشون خالیه؟

در پایان این تحقیق، شما این موارد رو در اختیار دارین:

  • یک نقشه راه برای ساختار سایت.
  • درک درستی از اینکه محتوای فعلی شما کجای این ساختار قرار می‌گیره.
  • یک برنامه برای موضوعاتی که باید ایجاد بشن.

پیاده‌سازی ساختار

«سایلو» (Silo) اسمیه که برای این ساختار به کار می‌بریم. بهش می‌گیم سایلو چون تم‌های موضوعی رو کاملاً به هم مرتبط نگه می‌داره، بدون اینکه با موضوعات دیگه‌ای که ارتباط موضوعی رو کم می‌کنن، قاطی بشن.

وقتی موضوعات درهم‌تنیده باشن، هم برای کاربرا و هم برای موتورهای جستجو گیج‌کننده هستن. اما وقتی شروع به سازماندهی اون‌ها می‌کنین، شفافیت ایجاد میشه.

این ساختار به دو روش مشخص قابل اجراست: یا از طریق دایرکتوری فیزیکی (ساختار URL) یا از طریق ارتباطات مجازی (لینک‌سازی داخلی).

حالا بیاین این دو تاکتیک رو دقیق‌تر بررسی کنیم.

سایلوهای فیزیکی

سایلوهای فیزیکی ساختار URLهایی رو ایجاد می‌کنن که یک سلسله‌مراتب از ارتباط موضوعی رو به وجود میارن.

اگه تمرکز اصلی یک شرکت روی نرم‌افزار CRM باشه، تم اصلی «تکنولوژی CRM» خواهد بود.

زیر این موضوع، دسته‌بندی‌ها می‌تونن بر اساس کارکردهای اصلی یا موارد استفاده‌ای باشن که برای مشتری‌ها مهمن، مثل:

  • اتوماسیون فروش.
  • ابزارهای پشتیبانی مشتری.
  • تجزیه و تحلیل و گزارش‌دهی.

این یعنی سه تا سایلو. بعد، هر دسته لندینگ پیج خودش رو داره و با زیرصفحه‌ها/زیردسته‌هایی که ویژگی‌ها یا راه‌حل‌های خاصی رو پوشش می‌دن، پشتیبانی میشه.

مثلاً، سایلو اتوماسیون فروش می‌تونه شامل این موارد باشه:

  • لندینگ پیج اصلی: companycrm.com/crm/sales-automation
  • زیردسته‌ها:
    • companycrm.com/crm/sales-automation/lead-scoring
    • companycrm.com/crm/sales-automation/email-tracking
    • companycrm.com/crm/sales-automation/opportunity-management

برای این سایت فرضی، این ساختار به موتورهای جستجو و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) سیگنال می‌ده که این سایت منبع خوبی برای نرم‌افزار CRM هست.

سایلوهای مجازی

از طرف دیگه، سایلوهای مجازی صفحات مرتبط رو از طریق لینک‌های داخلی به هم وصل می‌کنن، حتی اگه تو یک دایرکتوری نباشن.

این روش برای مواقعی که دایرکتوری فیزیکی به هیچ وجه قابل تغییر نیست، خیلی مناسبه.

این روش همچنین یک رویکرد ترکیبی مؤثره که بین محتواهایی که خارج از دایرکتوری فیزیکی قرار دارن (مثل وبلاگ) ارتباط ایجاد می‌کنه.

مثلاً، تو یک وب‌سایت CRM، یک پست وبلاگ در مورد بهبود حفظ مشتری می‌تونه مستقیماً به لندینگ پیج اصلی ابزارهای پشتیبانی مشتری لینک بده، حتی اگه وبلاگ تو یک دایرکتوری جداگانه مثل /blog/ قرار داشته باشه.

این لینک‌های متنی، سایلوهای مجازی رو می‌سازن.

حتی اگه وبلاگ به صورت فیزیکی زیر /crm/ نباشه، لینک‌سازی داخلی اون رو به تم اصلی مرتبط می‌کنه و اعتبار موضوعی رو تقویت می‌کنه.

این کار همچنین به بازدیدکننده‌های سایت فرصت‌های بیشتری می‌ده تا لینک‌ها رو دنبال کنن و در ادامه سفر مشتری، عمیق‌تر با سایت درگیر بشن.

اهمیت سایلوبندی برای مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

مدل‌های هوش مصنوعی به احتمال زیاد محتوایی رو بازیابی می‌کنن که پوشش موضوعی واضحی داره و سایت‌هایی رو نمایش می‌دن که در تمام صفحات مرتبط، ثبات معنایی دارن.

اما یه عالمه محتوا در مورد یک موضوع که تو کل سایت پخش شده، به تنهایی نمی‌تونه این اعتبار رو بسازه. محتوا باید با قصد کاربر (intent) مطابقت داشته باشه و به درستی لینک‌سازی بشه.

استراتژی سایلوبندی شاید در ظاهر خیلی ساده به نظر برسه، اما هنوز ملاحظات فنی زیادی وجود داره.

بعد هم مسئله‌ی دردسرهای اجراییه. سایلوبندی یک وب‌سایت بزرگ کار آسونی نیست. اینجاست که همکاری با یک متخصص می‌تونه حیاتی باشه.

۲. لایه اعتبار: تخصص واقعی

ما تو دنیایی زندگی می‌کنیم که محتوای تولیدشده با هوش مصنوعی داره کم‌کم نتایج جستجو رو تسخیر می‌کنه.

بعضی‌ها حدس می‌زنن که طولی نمی‌کشه که محتوای ماهرانه و تولیدشده توسط انسان، ارزش فوق‌العاده‌ای پیدا کنه.

و اگه اینطور بشه، اگه شما واقعاً تلاش کنین، متمایز شدن از محتوای ژنریک و ماشینی کار سختی نخواهد بود.

وقتی برای سایلوهای خودتون محتوا تولید می‌کنین، هر صفحه باید به یک کوئری به صورت تخصصی، کامل و با منابع اضافی به بخش‌های دیگه سایت جواب بده.

به این فکر کنین که چطور می‌تونین محتواتون رو ارتقا بدین، نه اینکه فقط تولیدش رو بهینه‌تر کنین. تو عصر هوش مصنوعی، این موضوع دوباره برای خیلی‌ها به یک چالش واقعی تبدیل میشه.

اما ما هنوز برای این کار راهنماهایی داریم. پس بیاین به استراتژی‌های محتوایی پایه‌ای نگاه کنیم که به یک برند کمک می‌کنه تا متخصص باقی بمونه.

با نویسندگی حرفه‌ای برخورد کنید

افرادی رو استخدام کنین که نویسنده‌های حرفه‌ای هستن، حتی اگه قراره با شما برای اصلاح محتوای هوش مصنوعی کار کنن.

اون‌ها باید ذاتاً درک درستی از خوب نوشتن داشته باشن و مواردی مثل این‌ها رو مدیریت کنن:

  • انسجام منطقی: مطمئن بشین که با تحقیق کامل در مورد موضوع و بازبینی اظهارات متناقض، هرگونه تضاد یا تناقض در محتواتون رو برطرف می‌کنین.
  • نوشتن متقاعدکننده: همیشه می‌تونین با استفاده از تحقیقات قوی و مثال‌های مرتبط، استدلال‌های خودتون رو تقویت کنین و مطمئن بشین که به خوبی پشتیبانی میشن.
  • دقت: حتماً قبل از انتشار، صحت اطلاعاتتون رو از طریق چندین منبع معتبر بررسی کنین. راستی‌آزمایی برای جلوگیری از انتشار اطلاعات نادرست ضروریه.
  • استانداردهای اخلاقی: با استانداردهای اخلاقی، از جمله عدم سرقت ادبی و پیروی از دستورالعمل‌های موتورهای جستجو، آشنا بشین و به اون‌ها پایبند باشین. اخلاق در حوزه هوش مصنوعی یک موضوع در حال تکامله که متخصصان سئو و بهینه‌سازی برای موتورهای جستجوی مولد (GEO) باید با اون آشنا باشن.

محتوای مفید تولید کنید، طبق تعریف گوگل

تا الان دیگه اکثر ما با راهنمای گوگل در مورد محتوای مفید آشنا هستیم که شامل سوالات خودارزیابی مفیدی میشه، مثل:

  • آیا محتوا اطلاعات، گزارش، تحقیق یا تحلیل اورجینال ارائه می‌ده؟
  • آیا محتوا توصیف قابل توجه، کامل یا جامعی از موضوع ارائه می‌ده؟
  • آیا محتوا تحلیل عمیق یا اطلاعات جالبی فراتر از موارد بدیهی ارائه می‌ده؟
  • اگه محتوا از منابع دیگه استفاده می‌کنه، آیا از کپی یا بازنویسی ساده اون منابع خودداری کرده و در عوض ارزش و اصالت قابل توجهی به اون اضافه می‌کنه؟
  • آیا محتوا در مقایسه با صفحات دیگه تو نتایج جستجو، ارزش قابل توجهی ارائه می‌ده؟

مدیران بازاریابی باید این موارد رو به‌عنوان دستورالعمل‌های اساسی در هر بازبینی محتوای تولیدشده توسط یک برنامه سئو/GEO در نظر بگیرن.

به چارچوب E-E-A-T گوگل پایبند باشید

E-E-A-T یک چارچوب کیفی و جامع برای محتواست.

اما E-E-A-T باید در طول زمان از طریق ارائه مداوم ارزش و ایجاد اعتماد واقعی با مخاطبان به دست بیاد.

و این موضوع برای موضوعات “پول یا زندگی شما” (YMYL) بیشترین اهمیت رو داره.

شما می‌تونین E-E-A-T رو با کارهایی مثل این‌ها به دست بیارین:

  • ارائه دیدگاه‌ها یا تحلیل‌های اورجینال: محتوای شما باید دیدگاه‌های منحصربه‌فرد و ارزشمندی فراتر از حرف‌های بقیه ارائه بده.
  • نشان دادن تجربه دست اول یا تخصص: اعتبارنامه‌های معتبر و دانش دنیای واقعی اهمیت دارن. از حکایات و راهنمایی‌های حرفه‌ای به راحتی استفاده کنین.
  • هم‌راستایی با قصد کاربر: روی حل مشکلات واقعی مردم تمرکز کنین، نه فقط دنبال کردن کلمات کلیدی و تولید انبوه محتوا.
  • اجتناب از قالب‌های سطحی یا خروجی‌های ژنریک: محتوای اصیل و با فکر همیشه بر خروجی‌های فرمولی (مثل محتوایی که اغلب از ماشین‌ها بیرون میاد) پیروز میشه.

حرف آخر ساده‌ست. اول برای مردم بنویسین و در طول زمان اعتماد ایجاد کنین.

در نهایت، همه چیز به یک چیز خلاصه میشه: ایجاد نتایج خوب برای جستجوکننده‌ها.

اهمیت محتوای باکیفیت برای مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

می‌دونیم که متخصص بودن در یک موضوع برای کسب رتبه بالا در جستجو حیاتیه. و می‌دونیم که سئوی خوب برای GEO (بهینه‌سازی برای موتور جستجوی مولد) خوب لازمه – حداقل این چیزیه که دنی سالیوان از گوگل میگه.

سالیوان در سخنرانی اصلی خودش تو WordCamp آمریکا در آگوست ۲۰۲۵، دوباره تأکید کرد که:

  • «سئو یعنی شما بفهمین مردم چطور برای محتوا جستجو می‌کنن و بعد بفهمین چطور محتواتون رو اونجا قرار بدین.»

او اضافه کرد:

  • «سئوی خوب در واقع یعنی داشتن محتوای خوب برای مردم.»

یادتون باشه که اگرچه همیشه یک همبستگی مستقیم وجود نداره، اما مطالعات نشون می‌دن که اغلب بین نتایج جستجوی با رتبه بالا و محتوای نمایش داده شده در AI Overview همپوشانی وجود داره، حتی اگه سیستم‌های زیربنایی اون‌ها از سیگنال‌های متفاوتی استفاده کنن.

به عبارت دیگه، شانس خوبی وجود داره که اگه شما در جستجوی سنتی مورد اعتماد باشین، برای نمایش در پاسخ‌های هوش مصنوعی مولد گوگل هم مورد اعتماد قرار بگیرین.

شاید بعضی‌ها بگن که محتوای بدی که توسط ماشین‌ها نوشته شده، همین الان هم در AI Overviews دیده میشه، پس این همه تلاش چه فایده‌ای داره؟

خب، اول از همه، به خاطر اخلاق. ما باید تو بازاریابی‌مون به اخلاق پایبند باشیم.

این باور شخصی من برای دهه‌ها بوده، از زمانی که کلاه‌سیاه‌ها هر روز سیستم رو دور می‌زدن و برنده می‌شدن.

دوم اینکه، همه چیز می‌تونه در یک چشم به هم زدن تغییر کنه. الگوریتم‌ها می‌تونن تغییر کنن و محتوا می‌تونه از صفحه نتایج جستجو پاک بشه. آپدیت‌های مارس ۲۰۲۴ رو فراموش نکنیم.

و در اون لحظه، اگه شما همه کارها رو درست انجام داده باشین، ناگهان به صدر پرتاب می‌شین، جایگاهی که به راحتی پس گرفته نخواهد شد.

۳. لایه سیگنال: داده‌های ساختاریافته (اسکیما)

داده‌های ساختاریافته یا اسکیما، لایه‌ایه که می‌تونه به ترجمه محتوای شما به سیگنال‌هایی کمک کنه که ماشین‌ها بهتر بتونن تفسیرشون کنن.

این کار می‌تونه اتصال نقاط به هم رو برای سیستم‌های هوش مصنوعی راحت‌تر کنه.

با این حال، برخی تحقیقات نشون می‌دن که ممکنه نقش مستقیمی در دیده شدن در AI Overview نداشته باشه.

با این وجود، گوگل توصیه می‌کنه که از داده‌های ساختاریافته استفاده کنین تا مطمئن بشین محتوا در تجربه‌های هوش مصنوعی گوگل عملکرد خوبی داره، پس این یکی از اون کارهاییه که نیاز به آزمایش داره.

این چیزیه که گوگل میگه:

خیلی از فعالان این صنعت در حال حاضر در حال پیاده‌سازی یا برنامه‌ریزی برای پیاده‌سازی اسکیما/داده‌های ساختاریافته به عنوان بخشی از استراتژی‌های GEO خودشون هستن.

نظرسنجی «وضعیت بهینه‌سازی جستجوی هوش مصنوعی SEOFOMO، نسخه ۲۰۲۵» نشون می‌ده که داده‌های ساختاریافته/اسکیما بیشترین اشاره رو به عنوان راهی برای بهینه‌سازی برای جستجوی هوش مصنوعی داشته.

چالش اینه که اسکیما رو به صورت روشمند پیاده‌سازی کنیم.

مثلاً، فقط تو صفحه اصلی یا چند تا از محصولاتتون از اسکیما استفاده نکنین؛ هر جا که منطقی به نظر می‌رسه اون رو اضافه کنین.

اما از اون سوءاستفاده یا زیاده‌روی نکنین.

داده‌های ساختاریافته باید به طور دقیق محتوای اصلی صفحه رو نشون بدن، بنابراین انتخاب مرتبط‌ترین نوع داده ساختاریافته برای محتوا، کلیدیه.

(یادتون باشه که گوگل میگه مشکلات داده‌های ساختاریافته می‌تونه منجر به جریمه دستی (manual action) بشه.)

و مهم‌تر از همه، تست و اعتبارسنجی کنین.

اهمیت داده‌های ساختاریافته برای مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

AI Overviews به درک موجودیت‌هایی مثل افراد، مکان‌ها، محصولات، سازمان‌ها و مفاهیم متکیه.

داده‌های ساختاریافته به تعریف این موجودیت‌ها کمک می‌کنه و باعث میشه موتورهای جستجو مثل گوگل (و تکنولوژی مبتنی بر هوش مصنوعی اون) راحت‌تر به اطلاعات اعتماد کنن.

Schema.org تقریباً ۱۵ ساله که وجود داره، پس با اینکه تاکتیک جدیدی نیست، اما برای شفاف‌سازی محتوا مفیده، حتی اگه تأثیرش روی دیده شدن در هوش مصنوعی هنوز در حال آزمایش باشه.

در هر صورت، داده‌های ساختاریافته دارن به عنوان راهی برای کاهش ابهام در عصر جستجوی هوش مصنوعی، دوباره مطرح میشن.

برای دیده شدنِ پایدار، شفافیت ایجاد کنید

واقعاً برای متمایز شدن در جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی چی لازمه؟ جواب، شفافیته.

ساختار، تخصص و سیگنال‌های واضح به مخاطبان و تکنولوژی‌های جستجو کمک می‌کنه تا نقاط رو به هم وصل کنن.

این همون زیرساختیه که موتورهای جستجو و سیستم‌های هوش مصنوعی بهش وابسته هستن.

حرف آخر اینه که برای موفقیت لازم نیست دنبال هر ترفند جدید GEO باشین.

اصول بنیادی که دهه‌هاست سئو رو هدایت کردن، هنوز هم مسیر پیش رو هستن.

تمرکز بر معماری اطلاعات سایت، ایجاد محتوای تخصصی و استفاده از تکنیک‌های کلیدی بهینه‌سازی مثل اسکیما، به ایجاد ارتباطاتی کمک می‌کنه که مردم، موتورهای جستجو و سیستم‌های هوش مصنوعی می‌تونن به اون‌ها اعتماد کنن.

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *