Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Google Sıralamalarını Nasıl Şekillendiriyor?

Giriş

Google, algoritmalarını gelişmiş yapay zeka ve makine öğrenimi modelleriyle geliştirdikçe, basit anahtar kelime hedefleme artık başarıyı garanti etmiyor. Günümüz algoritmaları kelimeler, konular ve varlıklar arasındaki bağlamı, amacı ve ilişkileri anlıyor. Rekabetçi kalabilmek için içeriğinizi bu yapay zeka odaklı faktörlerle uyumlu hale getirerek arama motorlarının sayfalarınızı doğru şekilde yorumlamasını ve sıralamasını sağlamak çok önemlidir.

Aşağıda, oyundaki temel yapay zeka ve makine öğrenimi faktörlerini ve bunlar için nasıl optimize edileceğini keşfediyoruz.

1. RankBrain: Sorgu Yorumlama

Nedir: RankBrain, kullanıcı sorgularını daha iyi anlamak için Google tarafından 2015 yılında tanıtılan bir makine öğrenme sistemidir. Arama motorunun daha önce hiç görülmemiş aramaları işlemesine ve belirsiz veya konuşmaya dayalı sorguları yorumlamasına yardımcı olur.

Neden önemli?

• Geliştirilmiş Alaka Düzeyi: RankBrain, karmaşık veya bilinmeyen sorguları anladığı kavramlara çevirerek daha doğru sonuçlar sunar.
• Niyetin Karşılanması: RankBrain, yalnızca anahtar kelimeleri eşleştirmek yerine kullanıcı amacına odaklanarak, sizi arama yapanların ihtiyaçlarını gerçekten karşılayan içerikler üretmeye teşvik eder.

Nasıl Optimize Edilir?

• İçerik oluştururken kullanıcı amacına odaklanın.
• Doğal dil kullanın ve bir kullanıcının sahip olabileceği ilgili soruları veya kavramları ele alın.
• Gelişen arama davranışlarıyla uyumlu kalmak için içeriği sürekli analiz edin ve güncelleyin.

2. Doğal Dil İşleme (NLP) Optimizasyonu

Nedir: NLP, makinelerin insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlar. Google, metni ayrıştırmak, varlıkları tanımlamak ve dildeki nüansları anlamak için NLP'ye güvenir.

Neden önemli?

• Bağlamsal Anlama: NLP, Google'ın bir sayfanın genel anlamını değerlendirerek tam anahtar kelime eşleştirmesinin ötesine geçmesini sağlar.
• Geliştirilmiş Okunabilirlik: İyi yapılandırılmış, okunması kolay içerik genellikle NLP odaklı algoritmalarla daha iyi puan alır.

Nasıl Optimize Edilir?

• Konuşmaya dayalı, insani bir tonda yazın.
• Eşanlamlıları, ilgili terimleri ve varyasyonları doğal bir şekilde dahil edin.
• İçerik yapısını iyileştirmek için net başlıklar, madde işaretleri ve kısa paragraflar kullanın.

3. Bağlam Eşleştirme için BERT Algoritması

Nedir: BERT (Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri), Google'ın bir cümledeki kelimelerin etrafındaki bağlamı anlamasına yardımcı olur. 2019 yılında kullanıma sunulan BERT, izole anahtar kelimeler yerine tüm ifadeleri analiz eder.

Neden önemli?

• Bağlamsal Doğruluk: BERT, Google'ın bir sorgunun gerçek anlamını yansıtan sonuçlar sunma becerisini geliştirir.
• Doğal Sorgular: Sesli arama ve uzun kuyruklu sorgular arttıkça, BERT'in bağlam anlayışı, kullanıcı sorularını doğrudan ve kapsamlı bir şekilde ele almayı gerekli kılar.

Nasıl Optimize Edilir?

• Belirli soruları açık bir şekilde yanıtlayın.
• İnsanların doğal olarak nasıl soru sorduğunu yansıtan içerikler oluşturun (örneğin, kim, ne, neden, nasıl).
• Anahtar kelimeleri zorlamaktan kaçının; bunun yerine genel anlatımın açık ve tutarlı olduğundan emin olun.

4. MUM Algoritması (Çok Görevli Birleşik Model)

Nedir: MUM, Google'ın farklı format ve dillerdeki karmaşık sorguları anlamak için tasarlanmış yeni nesil yapay zeka sistemidir. Metinleri, görüntüleri ve potansiyel olarak diğer medyaları işleyebilir ve çok dilli kaynaklardan öğrenebilir.

Neden önemli?

• Çok Dilli Anlayış: MUM dil engellerini ortadan kaldırır, bu nedenle küresel değer sağlayan içerikler daha iyi sıralanabilir.
• Karmaşık Sorgu İşleme: MUM karmaşık, çok parçalı sorguları işleyebilir, bu da içeriğin derinliği ve genişliğinin her zamankinden daha önemli olduğu anlamına gelir.

Nasıl Optimize Edilir?

• Konuları çeşitli açılardan ele alan kapsamlı, derinlemesine içerik üretin.
• Uluslararası erişim için çok dilli içerik veya çevirileri göz önünde bulundurun.
• Daha geniş sorgu yorumlarını desteklemek için yapılandırılmış verileri ve medyayı (resimler, videolar) kullanın.

5. Varlık İlişkileri ve Konu Kümeleme

Nedir: Varlıklar, Google'ın tanıdığı kişiler, yerler, nesneler veya kavramlardır. Konu kümeleme, ilgili varlıkları ve içerik parçalarını gruplandırarak Google'ın bilgi grafiklerini haritalandırmasına ve fikirlerin nasıl bağlandığını anlamasına yardımcı olur.

Neden önemli?

• Daha İyi Topikal Otorite: İlgili konular kümesinde uzmanlık göstermek sitenizin algılanan otoritesini artırır.
• Geliştirilmiş Keşfedilebilirlik: İlgili içeriklere bağlantı vermek, arama motorlarının gezinmesine ve bir konudaki bilginizin derinliğini anlamasına yardımcı olur.

Nasıl Optimize Edilir?

• Ayrıntılı küme sayfalarına bağlantı veren içerik merkezleri veya sütun sayfaları oluşturun.
• Konular arasındaki ilişkileri vurgulamak için ilgili makaleler ve kaynaklar arasında bağlantı kurun.
• Google'ın temel varlıkları ve bunların niteliklerini tanımlamasına yardımcı olmak için yapılandırılmış verileri kullanın.

6. Anlamsal Uygunluk

Nedir: Anlamsal alaka düzeyi, içeriğinizin anlam, amaç ve bağlam açısından kullanıcının sorgusuyla ne kadar uyumlu olduğunu ölçer - yalnızca anahtar kelimelerle eşleşmeyi değil.

Neden önemli?

• Daha Derin Anlayış: Google'ın yapay zekası geliştikçe, sadece anahtar kelimelerle eşleşen içeriklere kıyasla kullanıcı amacına daha yakın olan içerikleri tanımlar.
• Sürekli Görünürlük: Anlamsal alaka düzeyini tutarlı bir şekilde karşılayan içeriklerin zaman içinde iyi bir sıralama elde etme şansı daha yüksektir.

Nasıl Optimize Edilir?

• Anahtar kelimelerin ötesinde düşünün; kavramlara, kullanıcı sorularına ve sorguların arkasındaki "neden "e odaklanın.
• Konuyu zenginleştiren ilgili anahtar kelimeleri, eş anlamlıları ve örnekleri ekleyin.
• Yeni içgörüleri, trendleri ve verileri yansıtmak için içeriği sürekli güncelleyin ve alaka düzeyinin devamlılığını sağlayın.

Sonuç

Yapay zeka ve makine öğrenimi, Google'ın içeriği nasıl yorumladığını ve sıraladığını yeniden tanımladı. RankBrain'den MUM'a, bu algoritmalar bağlamı, kaliteyi ve kullanıcı amacını ödüllendiriyor. Gerçek kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayan, anlamsal açıdan zengin, iyi yapılandırılmış ve derinlemesine içerikler oluşturarak sitenizi yapay zeka odaklı arama çağında uzun vadeli başarı için konumlandırabilirsiniz.

Anahtar Çıkarımlar:

• İçeriğinizi yalnızca tek tek anahtar kelimelere odaklanmak yerine kullanıcı amacını ve bağlamını karşılayacak şekilde uyarlayın.
• Bütünsel yanıtlar sağlamak için doğal dil, konu kümeleme ve zengin medya kullanın.
• İçeriğinizi sürekli olarak iyileştirin ve genişletin, nişinizde derinlik ve otorite gösterin.

Bu yapay zeka ve makine öğrenimi faktörlerini benimsemek, algoritmalar geliştikçe içeriğinizin keşfedilebilir, yetkili, alakalı ve ötesinde kalmasını sağlar.