Analytics అంటే ఏమిటి
Analytics అనేది ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు మరియు మెరుగైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి డేటాను సేకరించడం, ప్రాసెస్ చేయడం మరియు విశ్లేషించడం.
సారాంశంలో, విశ్లేషణలు ముడి డేటాను సమాచారంగా మారుస్తాయి, ఇది వ్యాపార పనితీరును మెరుగుపరచడానికి, కస్టమర్‌లను బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు మరింత సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
Analyticsని విస్తృత శ్రేణి అప్లికేషన్‌లలో ఉపయోగించవచ్చు, వాటితో సహా:
- బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ (BI): వ్యాపార పనితీరు యొక్క అవలోకనాన్ని అందించే నివేదికలు మరియు డాష్‌బోర్డ్‌లను రూపొందించడానికి విశ్లేషణలు ఉపయోగించబడతాయి.
- మార్కెటింగ్ విశ్లేషణలు: మార్కెటింగ్ ప్రచారాల ప్రభావాన్ని కొలవడానికి మరియు లక్ష్య వ్యూహాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి విశ్లేషణలు ఉపయోగించబడతాయి.
- సేల్స్ అనలిటిక్స్: అమ్మకాలను విశ్లేషించడానికి మరియు మెరుగుదల అవకాశాలను గుర్తించడానికి విశ్లేషణలు ఉపయోగించబడతాయి.
- కస్టమర్ అనలిటిక్స్: కస్టమర్‌లను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన అనుభవాలను సృష్టించడానికి విశ్లేషణలు ఉపయోగించబడతాయి.
- కార్యాచరణ విశ్లేషణలు: సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి మరియు ఖర్చులను తగ్గించడానికి విశ్లేషణలు ఉపయోగించబడతాయి.
అనలిటిక్స్ అనేది కంపెనీలు మెరుగైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో మరియు పోటీతత్వ ప్రయోజనాన్ని పొందడంలో సహాయపడే శక్తివంతమైన సాధనం.
వాస్తవ ప్రపంచంలో విశ్లేషణలు ఎలా ఉపయోగించబడుతున్నాయో ఇక్కడ కొన్ని ఉదాహరణలు ఉన్నాయి:
- ఇ-కామర్స్ కంపెనీ కొనుగోలుదారు ప్రవర్తనను ట్రాక్ చేయడానికి మరియు మార్పిడుల కోసం దాని వెబ్‌సైట్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి విశ్లేషణలను ఉపయోగిస్తుంది.
- సోషల్ మీడియా ప్రచారాల విజయాన్ని కొలవడానికి మరియు కొత్త ప్రేక్షకులను గుర్తించడానికి మార్కెటింగ్ కంపెనీ విశ్లేషణలను ఉపయోగిస్తుంది.
- ఉత్పాదక సంస్థ యంత్రాలను పర్యవేక్షించడానికి మరియు అవి సంభవించే ముందు సంభావ్య సమస్యలను గుర్తించడానికి విశ్లేషణలను ఉపయోగిస్తుంది.
Analytics అనేది ఎప్పటికప్పుడు అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగం, కొత్త సాంకేతికతలు మరియు సాంకేతికతలు నిరంతరం అభివృద్ధి చేయబడుతున్నాయి. ఇది విశ్లేషణలను మరింత శక్తివంతమైన మరియు అధునాతన ప్రక్రియగా చేస్తుంది.
విశ్లేషణల చరిత్ర
విశ్లేషణల చరిత్రను XNUMXవ శతాబ్దంలో గుర్తించవచ్చు, ప్రారంభ గణాంకవేత్తలు డేటాను సేకరించడం మరియు విశ్లేషించడం కోసం పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయడం ప్రారంభించారు.
1920లో, అనలిటిక్స్ మార్గదర్శకుడు ఫ్రెడరిక్ విన్స్‌లో టేలర్ తయారీ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి గణాంకాలను ఉపయోగించడం ప్రారంభించాడు.
50లలో, కంప్యూటర్ల ఆగమనం పెద్ద మొత్తంలో డేటాను విశ్లేషించడం సాధ్యపడింది.
60వ దశకంలో, వ్యాపార డేటాను విశ్లేషించడానికి సాధనాలు మరియు సాంకేతికతలను రూపొందించడంతో వ్యాపార మేధస్సు (BI) రంగం అభివృద్ధి చెందడం ప్రారంభమైంది.
70లలో, డైరెక్ట్ మార్కెటింగ్ మరియు బిహేవియరల్ టార్గెటింగ్ వంటి టెక్నిక్‌ల అభివృద్ధితో మార్కెటింగ్‌లో విశ్లేషణలు మొదట ఉపయోగించబడ్డాయి.
80లలో, చిన్న మరియు మధ్య తరహా వ్యాపారాలకు విశ్లేషణలు మరింత అందుబాటులోకి వచ్చాయి, సులభంగా ఉపయోగించగల అనలిటిక్స్ సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు సేవల ఆవిర్భావానికి ధన్యవాదాలు.
90లలో, ఇంటర్నెట్ వ్యాప్తి ఆన్‌లైన్ వ్యాపారాల కోసం విశ్లేషణల యొక్క ప్రాముఖ్యతను పెంచడానికి దారితీసింది.
XNUMXవ శతాబ్దంలో, కృత్రిమ మేధస్సు మరియు యంత్ర అభ్యాసం వంటి కొత్త సాంకేతికతలు మరియు సాంకేతికతలు ఆవిర్భవించడంతో విశ్లేషణలు అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నాయి.
నేడు, ఆన్‌లైన్ మరియు ఆఫ్‌లైన్‌లో ఏదైనా వ్యాపారంలో విశ్లేషణలు ముఖ్యమైన భాగం.
విశ్లేషణల చరిత్రను గుర్తించిన కొన్ని ప్రధాన సంఘటనలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
- 1837: చార్లెస్ బాబేజ్ "ఆన్ ది ఎకానమీ ఆఫ్ మెషినరీ అండ్ మాన్యుఫ్యాక్చర్స్"ను ప్రచురించాడు, ఇది అనువర్తిత గణాంకాలపై మొదటి పుస్తకాలలో ఒకటి.
- 1908: ఫ్రెడరిక్ విన్స్‌లో టేలర్ "ది ప్రిన్సిపల్స్ ఆఫ్ సైంటిఫిక్ మేనేజ్‌మెంట్"ను ప్రచురించాడు, ఇది తయారీ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి అతని పద్ధతులను వివరిస్తుంది.
- 1954: జాన్ టుకే "ది ఎక్స్‌ప్లోరేటరీ అప్రోచ్ టు ఎనాలిసిస్ ఆఫ్ డేటా"ను ప్రచురించాడు, ఇది అన్వేషణాత్మక డేటా విశ్లేషణ భావనను పరిచయం చేస్తుంది.
- 1962: IBM పెద్ద మొత్తంలో డేటాను విశ్లేషించడానికి అనుమతించే మొదటి మెయిన్‌ఫ్రేమ్ కంప్యూటర్ సిస్టమ్/360ని పరిచయం చేసింది.
- 1969: హోవార్డ్ డ్రెస్నర్ "బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్" అనే పదాన్ని రూపొందించాడు.
- 1974: పీటర్ డ్రక్కర్ "ది ఎఫెక్టివ్ ఎగ్జిక్యూటివ్" అనే పుస్తకాన్ని ప్రచురించాడు, ఇది నిర్ణయం తీసుకోవడంలో సమాచారం యొక్క ప్రాముఖ్యతను నొక్కి చెబుతుంది.
- 1979: గ్యారీ లవ్‌మాన్ "మార్కెట్ షేర్ లీడర్‌షిప్: ది ఫ్రీ క్యాష్ ఫ్లో మోడల్," మార్కెట్ విలువ విశ్లేషణ భావనను పరిచయం చేసే పుస్తకాన్ని ప్రచురించారు.
- 1982: SAS SAS ఎంటర్‌ప్రైజ్ గైడ్‌ను పరిచయం చేసింది, ఇది మొదటి సులభంగా ఉపయోగించగల అనలిటిక్స్ సాఫ్ట్‌వేర్‌లలో ఒకటి.
- 1995: Google Google Analyticsను ప్రారంభించింది, ఇది ప్రపంచంలోని అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన విశ్లేషణ సాధనాలలో ఒకటి.
- 2009: మెకిన్సే "బిగ్ డేటా: ది నెక్స్ట్ ఫ్రాంటియర్ ఫర్ ఇన్నోవేషన్, కాంపిటీషన్ మరియు ప్రొడక్టివిటీ"ని విడుదల చేసింది, ఇది వ్యాపారాల కోసం పెద్ద డేటా యొక్క ప్రాముఖ్యతను తెలియజేస్తుంది.
- 2012: IBM వాట్సన్‌ను పరిచయం చేసింది, ఇది డేటా విశ్లేషణ కోసం ఉపయోగించగల కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థ.
- 2015: Google Google Analytics 360, కృత్రిమ మేధస్సు మరియు యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించే ఒక అధునాతన విశ్లేషణ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ప్రారంభించింది.
Analytics అనేది ఎప్పటికప్పుడు అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగం, కొత్త సాంకేతికతలు మరియు సాంకేతికతలు నిరంతరం అభివృద్ధి చేయబడుతున్నాయి. ఇది విశ్లేషణలను మరింత శక్తివంతమైన మరియు అధునాతన ప్రక్రియగా చేస్తుంది.
ఫీచర్స్
విశ్లేషణ యొక్క సాధారణ లక్షణాలు
Analytics అనేది సంక్లిష్టమైన ప్రక్రియ, ఇందులో అనేక కార్యకలాపాలు ఉంటాయి:
- వివరాల సేకరణ: CRM సిస్టమ్‌లు, మార్కెటింగ్ డేటాబేస్‌లు, వెబ్‌సైట్‌లు మరియు సోషల్ మీడియాతో సహా వివిధ మూలాల నుండి డేటాను సేకరించవచ్చు.
- డేటా ప్రాసెసింగ్: డేటా విశ్లేషించబడే ఫార్మాట్‌గా మార్చబడుతుంది. ఈ ప్రక్రియలో డేటా క్లీన్సింగ్, డేటా డీనార్మలైజేషన్ మరియు కీలక పనితీరు సూచికలను (KPIలు) సృష్టించడం వంటి పనులు ఉంటాయి.
- డేటా విశ్లేషణ: నమూనాలు, పోకడలు మరియు సంబంధాలను గుర్తించడానికి డేటా విశ్లేషించబడుతుంది. ఈ ప్రక్రియ గణాంక విశ్లేషణ, ప్రిడిక్టివ్ విశ్లేషణ మరియు వచన విశ్లేషణతో సహా వివిధ పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు.
- ఫలితాల వివరణ: విశ్లేషణ ఫలితాలు ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని అందించడానికి వివరించబడ్డాయి.
విశ్లేషణలు అనేక అంశాల ద్వారా వర్గీకరించబడతాయి, వీటిలో:
- లక్ష్యం: మెరుగైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని అందించడమే విశ్లేషణల లక్ష్యం.
- సమాచారం: విశ్లేషణలు డేటాపై ఆధారపడి ఉంటాయి. విశ్లేషణ ఫలితాల ప్రామాణికతకు డేటా నాణ్యత కీలకం.
- సాంకేతికతలు: డేటాను విశ్లేషించడానికి విశ్లేషణలు వివిధ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తాయి. తగిన సాంకేతికత యొక్క ఎంపిక విశ్లేషణ యొక్క లక్ష్యం మరియు అందుబాటులో ఉన్న డేటా రకంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
- వివరణ: ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని అందించడానికి విశ్లేషణ ఫలితాలను తప్పనిసరిగా అర్థం చేసుకోవాలి.
విశ్లేషణ యొక్క సాంకేతిక లక్షణాలు
Analytics అనేది మానవీయంగా లేదా విశ్లేషణ సాధనాలు మరియు సాంకేతికతలను ఉపయోగించి నిర్వహించగల ప్రక్రియ.
Analytics సాధనాలు అనలిటిక్స్ ప్రక్రియలో పాల్గొన్న అనేక పనులను స్వయంచాలకంగా చేయగలవు, ఇది మరింత సమర్థవంతంగా మరియు ఖచ్చితమైనదిగా చేస్తుంది.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ వంటి అనలిటిక్స్ టెక్నాలజీలు విశ్లేషణలకు చాలా ముఖ్యమైనవిగా మారుతున్నాయి. ఈ సాంకేతికతలను పెద్ద మొత్తంలో డేటాను విశ్లేషించడానికి మరియు సాంప్రదాయ విశ్లేషణ పద్ధతులతో గుర్తించలేని నమూనాలు మరియు ధోరణులను గుర్తించడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
విశ్లేషణల యొక్క కొన్ని సాంకేతిక లక్షణాలు:
- డేటా వాల్యూమ్: పెద్ద మొత్తంలో డేటాను విశ్లేషించడానికి విశ్లేషణలను ఉపయోగించవచ్చు.
- ప్రాసెసింగ్ వేగం: విశ్లేషణలు తప్పనిసరిగా డేటాను త్వరగా మరియు సమర్ధవంతంగా ప్రాసెస్ చేయగలగాలి.
- ఖచ్చితత్వం: విశ్లేషణ ఫలితాలు ఖచ్చితంగా మరియు విశ్వసనీయంగా ఉండాలి.
- వశ్యత: విశ్లేషణలు తప్పనిసరిగా విభిన్న డేటా మరియు లక్ష్యాలకు అనుగుణంగా ఉండాలి.
- సౌలభ్యాన్ని: విశ్లేషణలు తప్పనిసరిగా విస్తృత శ్రేణి వినియోగదారులకు అందుబాటులో ఉండాలి.
Analytics అనేది వ్యాపారాలకు మరింత ముఖ్యమైనదిగా మారుతున్న ఒక సంక్లిష్ట ప్రక్రియ. విశ్లేషణల యొక్క సాధారణ మరియు సాంకేతిక లక్షణాలు వాటి సామర్థ్యాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు వాటిని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడానికి ప్రాథమికంగా ఉంటాయి.
ఎందుకు
మీరు విశ్లేషణలను ఎందుకు ఉపయోగించాలో అనేక కారణాలు ఉన్నాయి. సంక్షిప్తంగా, విశ్లేషణలు మీకు సహాయపడతాయి:
- వ్యాపార పనితీరును మెరుగుపరచండి: కంపెనీ పనితీరును మెరుగుపరచగల ప్రాంతాలను గుర్తించడంలో విశ్లేషణలు మీకు సహాయపడతాయి. ఉదాహరణకు, అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన ఉత్పత్తులు లేదా సేవలు, అత్యంత విశ్వసనీయ కస్టమర్‌లు మరియు అత్యంత ప్రభావవంతమైన మార్కెటింగ్ ఛానెల్‌లను గుర్తించడానికి విశ్లేషణలను ఉపయోగించవచ్చు.
- ప్రివిజన్లు చేయండి: భవిష్యత్తు ట్రెండ్‌ల గురించి అంచనాలు వేయడానికి విశ్లేషణలు మీకు సహాయపడతాయి. ఉదాహరణకు, ఉత్పత్తులు లేదా సేవల డిమాండ్, విక్రయాల పనితీరు లేదా కస్టమర్ ప్రవర్తనను అంచనా వేయడానికి విశ్లేషణలను ఉపయోగించవచ్చు.
- సమాచారంతో నిర్ణయాలు తీసుకోండి: అనలిటిక్స్ కంపెనీలకు మరింత సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి అవసరమైన సమాచారాన్ని అందిస్తుంది. ఉదాహరణకు, మార్కెట్‌లో ఏ ఉత్పత్తులు లేదా సేవలను ప్రారంభించాలో, ఏ మార్కెటింగ్ ప్రచారాలను ప్రారంభించాలో మరియు ఏ ధరల వ్యూహాలను అనుసరించాలో నిర్ణయించడానికి విశ్లేషణలను ఉపయోగించవచ్చు.
వ్యాపారాన్ని మెరుగుపరచడానికి విశ్లేషణలను ఎలా ఉపయోగించవచ్చో ఇక్కడ కొన్ని నిర్దిష్ట ఉదాహరణలు ఉన్నాయి:
- కొనుగోలుదారు ప్రవర్తనను ట్రాక్ చేయడానికి మరియు మార్పిడుల కోసం దాని వెబ్‌సైట్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఇ-కామర్స్ కంపెనీ విశ్లేషణలను ఉపయోగించవచ్చు.
- సోషల్ మీడియా ప్రచారాల విజయాన్ని కొలవడానికి మరియు కొత్త ప్రేక్షకులను గుర్తించడానికి మార్కెటింగ్ కంపెనీ విశ్లేషణలను ఉపయోగించవచ్చు.
- ఉత్పాదక సంస్థ యంత్రాలను పర్యవేక్షించడానికి మరియు అవి సంభవించే ముందు సంభావ్య సమస్యలను గుర్తించడానికి విశ్లేషణలను ఉపయోగించవచ్చు.
మొత్తంమీద, అనలిటిక్స్ అనేది కంపెనీలు మెరుగైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో మరియు పోటీతత్వ ప్రయోజనాన్ని పొందడంలో సహాయపడే శక్తివంతమైన సాధనం.
విశ్లేషణల యొక్క కొన్ని నిర్దిష్ట ప్రయోజనాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
- కస్టమర్ అవగాహనను మెరుగుపరచండి: విశ్లేషణలు మీ కస్టమర్‌లు, వారి అవసరాలు మరియు వారి ప్రవర్తనలను బాగా అర్థం చేసుకోవడంలో మీకు సహాయపడతాయి. ఇది వారి అవసరాలకు బాగా సరిపోయే ఉత్పత్తులు మరియు సేవలను రూపొందించడంలో మరియు వారితో మీ సంబంధాన్ని మెరుగుపరచడంలో మీకు సహాయపడుతుంది.
- కార్యాచరణ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచండి: మీరు మీ కార్యకలాపాల సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచగల ప్రాంతాలను గుర్తించడంలో విశ్లేషణలు మీకు సహాయపడతాయి. ఇది ఖర్చులను తగ్గించడానికి మరియు ఉత్పాదకతను మెరుగుపరచడంలో మీకు సహాయపడుతుంది.
- లాభదాయకతను మెరుగుపరచండి: అమ్మకాలు మరియు లాభాలను పెంచుకునే అవకాశాలను గుర్తించడంలో విశ్లేషణలు మీకు సహాయపడతాయి. ఇది మీ వ్యాపార లక్ష్యాలను సాధించడంలో మీకు సహాయపడుతుంది.
మీరు మీ కంపెనీ పనితీరును మెరుగుపరచాలనుకుంటే, మీరు విశ్లేషణలను ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించాలి.
మేము అందించేవి
Agenzia వెబ్ ఆన్‌లైన్ Analytics కోసం WordPress ప్లగిన్‌ను అభివృద్ధి చేస్తోంది.
మార్కెట్‌లో Analytics కోసం ఇప్పటికే అనేక WordPress ప్లగిన్‌లు ఉన్నప్పటికీ, Agenzia వెబ్ ఆన్‌లైన్ ఈ ప్రయోజనం కోసం అంకితమైన దాని స్వంత ప్లగ్‌ఇన్‌ను రూపొందించాలని నిర్ణయించుకుంది.
రిలీజ్ డేట్ ఇంకా సెట్ కాలేదు.
స్క్రోల్ చేయండి పేజీలు
పేజీలు
- ఐరన్ SEO 3 - WordPress ప్లగ్ఇన్: "ది మ్యూల్". (17 / 03 / 2024)
- వ్యక్తిగత డేటా విధానం (04 / 05 / 2023)
- డేటా ప్రాసెసింగ్ (04 / 05 / 2023)
- కాంటాక్ట్స్ (04 / 05 / 2023)
- WordPress SEO ప్లగిన్ (04 / 05 / 2023)
- సెర్చ్ ఇంజన్ ఫ్రెండ్లీ (15 / 10 / 2023)
- Woocommerce కోసం WordPress PERMALINK టూల్‌కిట్ (15 / 10 / 2023)
- WordPress PERMALINK టూల్‌కిట్ (15 / 10 / 2023)
- మార్పిడుల మాడ్యూల్ (24 / 09 / 2023)
- మార్పిడి రేటు ఆప్టిమైజేషన్ కోసం Bing టూల్‌కిట్ (03 / 10 / 2023)
- మార్పిడి రేటు ఆప్టిమైజేషన్ కోసం Google టూల్‌కిట్ (03 / 10 / 2023)
- మార్పిడి రేటు ఆప్టిమైజేషన్ కోసం Yandex టూల్‌కిట్ (03 / 10 / 2023)
- మార్పిడి రేటు ఆప్టిమైజేషన్ కోసం Baidu టూల్‌కిట్ (03 / 10 / 2023)
- మార్పిడి రేటు ఆప్టిమైజేషన్ కోసం Naver టూల్‌కిట్ (03 / 10 / 2023)
- Analytics మాడ్యూల్ (24 / 09 / 2023)
- Analytics కోసం Bing టూల్‌కిట్ (03 / 10 / 2023)
- Analytics కోసం Google టూల్‌కిట్ (03 / 10 / 2023)
- Analytics కోసం Yandex టూల్‌కిట్ (03 / 10 / 2023)
- Analytics కోసం Baidu టూల్‌కిట్ (03 / 10 / 2023)
- Analytics కోసం Naver టూల్‌కిట్ (03 / 10 / 2023)
- ఐరన్ SEO 3 కాన్ఫిగరేషన్‌లు (23 / 09 / 2023)
- SEO కన్సల్టెంట్ (04 / 05 / 2023)
- పథకాల మాడ్యూల్ (04 / 05 / 2023)
- RDF/JSON-LD పార్సింగ్ మరియు సీరియలైజేషన్ (16 / 01 / 2024)
- బహుభాషా పథకాలు (16 / 11 / 2023)
- ఇ-కామర్స్ పథకాలు (16 / 11 / 2023)
- RDF/JSON పార్సింగ్ మరియు సీరియలైజేషన్ (03 / 10 / 2023)
- N-ట్రిపుల్స్ పార్సింగ్ మరియు సీరియలైజేషన్ (03 / 10 / 2023)
- RDF/XML పార్సింగ్ మరియు సీరియలైజేషన్ (03 / 10 / 2023)
- తాబేలు పార్సింగ్ మరియు సీరియలైజేషన్ (03 / 10 / 2023)
- ARC2ని అన్వయించడం (03 / 10 / 2023)
- పార్సింగ్ రాపర్ (03 / 10 / 2023)
- ఐరన్ SEO మెటాడేటా (04 / 05 / 2023)
- ఇ-కామర్స్ ఫారమ్ (04 / 05 / 2023)
- పేజీలు మరియు కథనాలు మరియు అనుకూల ఫీల్డ్‌లలో ఫారమ్‌లు (04 / 05 / 2023)
- సాధారణ రూపం (04 / 05 / 2023)
- ఆర్కిటెక్చర్ (04 / 05 / 2023)
- ఆర్కిటెక్చర్: యాక్సెస్ సమయం (31 / 03 / 2024)
- సెర్చ్ ఇంజన్ ఫ్రెండ్లీ (15 / 10 / 2023)
- మెను ప్రిన్సిపల్ (04 / 05 / 2023)
- 👋 WordPress కోసం ఉత్తమ SEO ప్లగిన్ | ఐరన్ SEO 3 (04 / 05 / 2023)
- గోప్యతా విధానం (Privacy Policy) (04 / 05 / 2023)
ఐరన్ SEO నుండి మరింత తెలుసుకోండి
ఇమెయిల్ ద్వారా తాజా కథనాలను స్వీకరించడానికి సభ్యత్వాన్ని పొందండి.
