SEO'nun Geleceği: Neural Networks, AI Ve Makine Öğrenimi

Neural Networks SEO’nun Geleceğini Nasıl Tanımlıyor?

Neural Networks SEO

Arama motoru optimizasyonu (SEO), modern girişimciliğin adeta dayanak noktası, güven kaynağıdır. Çünkü müşterilerin yarısı bir arama motoru kullanarak bir marka aramaya başlar.

Google, arama motoru net payını neredeyse % 75’lerde tuttuğu için bu alanda özellikle önemlidir. Hatta yükselen mobil pazarda % 90’ın üzerinde bir orana sahip dominasyonla daha da hakim konumdadır. Ancak, web sitesi optimizasyonuyla ilgili asıl sorun, Google’ın algoritmalarının sürekli değişmeye devam etmesidir.

Peki buna neden olan şey nedir?

Cevap “Neural Networks“dür. (Türkçe karşılığı sinir ağları)

Bir Neural Network(sinir ağı), insan beyninin çalışma şeklini taklit eden bir süreç aracılığıyla bir veri kümesindeki temel ilişkileri tanımaya çalışan bir dizi algoritmadır. Bu yapay zeka tabanlı model, Google’ın kullanıcı deneyimini iyileştirmek için yararlandığı makine öğreniminin temel taşıdır. Ancak sinir ağları diğer süreçleri de etkiler.

Teknoloji, programlı medya satın alma, pazar analizleri, müşteri hizmetleri sohbet robotları, ürün önerileri ve diğer birçok özelliği etkinleştirir. Ancak bu yazıda optimizasyona odaklanacağız ve size sinir ağlarının SEO’nun geleceğini nasıl tanımladığını göstereceğiz. Hadi başlayalım!

DeepMind Nedir?

Sinir ağlarının arama motoru algoritmalarını nasıl yeniden şekillendirdiğini açıklamaya başlamadan önce, Google’ın 2014 yılında 600 milyon dolara satın aldığı yapay zeka odaklı bir şirket olan DeepMind ile tanışmanızı sağlamalıyım.

DeepMind, yapay zeka araştırmalarında ve olumlu etki uygulamasında dünya lideridir. Google’ın veri merkezlerinin enerji verimliliğini şimdiden iyileştirdiler ve soğutma için gereken elektriği %40’a kadar düşürdüler. Bununla birlikte, DeepMind’ın birincil rolü sinir ağları geliştirmektir.

Yani şirket, nasıl olduğunu öğretmeye gerek kalmadan herhangi bir karmaşık sorunu çözmeyi öğrenebilen programlar geliştiriyor. Çok çeşitli projelerle ilgileniyorlar, en önemlileri şunlar. Türkçeleri gerçekten İngilizce’sinden de karmaşık olduğu için sizin direk Google’lamanız için orijinal isimleriyle zikrediyorum.

  • Massively Parallel Methods for Deep Reinforcement Learning
  • Deep Reinforcement Learning in Large Discrete Action Spaces
  • Adaptive Lambda Least-Squares Temporal Difference Learning
  • Value-Decomposition Networks For Cooperative Multi-Agent Learning
  • Risk-Constrained Reinforcement Learning with Percentile Risk Criteria

Çok karmaşık gelebilir, çünkü gerçekten öyle! Bununla birlikte, sürdürdükleri çalışmalar oldukça pratik faydalar sağlar. Sinir ağlarının SEO evrenini nasıl değiştirdiğini öğrenmek için aşağıya doğru okumaya devam edebilirsiniz.

Neural Networks SEO’yu Nasıl Etkiliyor?

Konuya girmeden önce içerikte bahsettiğim şeyin genel çerçevesinin oluşması, kafanızda ışığın yanması adına makine öğreniminin ve yapay zekanın arama sonuçlarını nasıl geliştirdiğine dair güzel bir örnek sunmak istiyorum.

Google - BERT
BERT Güncellemesi – Neural Networks

Bu örnekte BERT güncellemesinden önce bir kullanıcı arama motoruna başka birisi sizin için eczaneden ilaç alamayacığını soruyor. İlk sonuçta genel bir cevap verilirken BERT güncellemesi sonrası kullanıcının aradığı kavramı daha iyi anlıyor ve bu durumda “birisi için” kelimelerini içeriyor.

Makineler, her arama sorgusuyla hangi sonuçların eşleşeceğini bulmada daha iyi hale geldikçe, pazarlamacıların buna yardımcı olan, yani kullanıcıların gerçekten okumak istediği içerik oluşturmada daha iyi hale gelmesi gerekir.

SEO ya da SEM farketmeksizin, SERP’lere daha fazla dikkat ederek ve daha önce uygulanan her geleneksel SEO tekniğini sorgulayarak RankBrain ve BERT’in etkisinin ne olduğunu kendiniz de öğrenebilirsiniz. Başlıklar, anahtar kelimeler, en çok listelenen sayfalardaki bağlantı kaynakları ve en iyi performans gösteren sayfaların yaşı gibi genel verileri toplayabilirsiniz.

Bu örnekle umarım ne demek istediğimi daha net anladınız.

Makine öğrenimi, web sitesi içeriğinin özünü daha derinlemesine inceleyebilir. Bu nedenle, yeni bir SEO formülü oluşturabilir ve web sayfalarınızı sıralamanın daha iyi bir yolunu bulabilir. Bu karmaşık bir süreçtir, ancak Google bunun muazzam avantajlarından yararlanır. İşte sinir ağlarının SEO’yu etkilemesinin 7 yolu:

1. İçerik İyileştirmeleri

AI, web sitesi içeriği üzerinde en büyük etkiyi yapar çünkü kaliteyi anahtar kelime doldurmaya nazaran daha çok artırır. Google’ın ilk günlerinde, SEO başarımını en üst düzeye çıkarmak için bir gönderiyi anahtar kelimelerle aşırı doldurabilirdiniz. Ancak, zaman değişti ve şimdi içerik kalitesine ve alaka düzeyine daha fazla dikkat etmeniz gerekiyor.

Örneğin, blog yayınlarının uzamasının nedeni budur. Araştırmaya göre bir blog yazısının ideal uzunluğu artık 1600 kelime(okuması süresi yaklaşık 7 dk) hatta bunu 2400 kelimelere çıkaranlar da var. Ortalama bir kullanıcı, konuları her açıdan kapsayan son derece analitik gönderileri okumak ister. Aynı şey görsel öğeler için de geçerlidir. Çünkü artık ziyaretçilerin genel stok fotoğraflar veya videolarla etkileşime girmesini bekleyemezsiniz.

Oluşturduğunuz ve yayınladığınız her şey, daha yüksek bir sıralama elde etmek için kalabalıktan sıyrılmalıdır. Ancak bu tip içerikleri sunamazsanız AI bunu algılar ve sıralama alma umutlarınızı tam olarak yıkar.

Benim de bloğumda tam olarak yapmak istediğim de budur. Elimden geldiğince bir konuyu bütün alt başlıklarıyla ziyaretçilere sunmayı amaçlarım.

2. İçeriğe Dayalı Arama Sonuçları

İkinci gelişme, aslında birincisi ile el ele gider. Makine öğrenimi, her arama sorgusunun bağlamını anlar. Böylece kullanıcının ihtiyaçlarına mükemmel bir şekilde karşılık gelen sonuçları görüntüleyebilir. Bu ne demek?

Bu, kullanıcıların tam olarak aradıklarını aldıkları anlamına gelir. Diyelim ki yeni bir yağmurluk almak istiyorsunuz, ancak aramayı “mavi” ekleyerek belirlediniz. Bu durumda, AI size herhangi bir renkteki yağmurluklar yerine gerçekten mavi yağmurlukların olduğu içerik odaklı sonuçlar gösterecektir.

Bu, içeriğe dayalı arama sonuçlarının basit ama çok açık bir örneğidir. Bu şekilde, sistem daha yüksek seviyede kişiselleştirme sağlar ve arama yapan kişinin alakalı içeriği bulmasını kolaylaştırır.

3. Geliştirilmiş Algoritma Verimliliği

Sinir ağlarının arama motoru algoritmalarını güçlendirdiğini muhtemelen şimdiye kadar kafanızda oturttunuz. Google, kullanıcı sorgularının her yinelemesinde daha akıllı hale geliyor ve böylece uzun vadede genel deneyimi iyileştiriyor.

Örneğin Google, internette aradığınız her kitabı bilir. Bu tür bilgiler, arama motorlarının bir dahaki sefere yeni bir kitap aramaya başladığınızda size daha alakalı sonuçlar sunmasını sağlar. Size benzer tarzları besleyen veya aynı çağdan gelen yazarlar önerecektir.

Algoritmalar, sorgulamaların ve konumların tüm geçmişini analiz eder, böylece sistem zamanla daha güçlü hale gelir. SEO artık yalnızca anahtar kelimelere dayanmıyor çünkü içeriksel bilgi, arama sonuçlarının alaka düzeyine daha da fazla katkıda bulunuyor. Bu tür durumlarda, sistemi neredeyse hiç geçemezsiniz ve alakasız içerikle üst sıralar kazanamazsınız.

4. Sayfa İçi Optimizasyon

Gelişmiş sıralama algoritmalarından bahsetmişken, SEO’nun başka bir bölümünden de bahsetmeliyiz: sayfa içi optimizasyon. Etiketler, meta veriler veya URL’ler gibi öğeler geleneksel olarak bir web sitesinin optimizasyon stratejisinde çok önemli bir rol oynadı. Ancak işler değişti.

Geri bağlantılar kaybolmayacak olsa da, daha az önemli hale gelecektir. Gönderilerinize düzinelerce bağlantı da ekleyebilirsiniz, ancak Google bunların gerçek değerini bilecek ve alakasız olması durumunda sizi cezalandıracaktır.

Sistem, geri bağlantı kalitesini belirlemek için tıklama oranlarını, hemen çıkma oranlarını ve diğer ilgili göstergeleri analiz edebilir. Bunu yaparak kullanıcıları korurlar ve onlara yalnızca en güvenilir sonuçları sağlarlar.

Bir web yöneticisi olarak iki şeyi aklınızda tutmanız gerekecek:

  • Domain otoritesi ve alaka düzeyi hala önemli olduğundan geri bağlantılar ek değer sunmalıdır. Kaliteli geri bağlantılar bulamıyorsanız, bırakın öylece kalsın. İçeriğin hiç bağlantı almaması kalitesiz bağlantı almasından daha iyidir.
  • İçerik çok daha önemlidir ve bu nedenle kusursuz olması gerekir.

5. Web Sayfası Testi

Sonuçları ölçmek, bir web sayfasının üretkenliğini gerçekten anlamanın tek yoludur. Yapılan araştırmalara göre ne yazık ki, şirketlerin yalnızca % 44’ü ihtiyaç duyulan sonuçları elde etmek için test yazılımlarını kullanıyor. Makine öğrenimi ile bu süreç her zamankinden daha kolay hale gelmiş durumda.

Yapay zeka destekli bir sistem, farklı seçenekleri karşılaştırmak için analizi otomatik olarak gerçekleştirebilir. Örneğin, iki farklı başlığa sahip bir açılış sayfası veya sayfadaki diğer öğelerden (ürün resimleri, metin içeriği, vb.) yararlanabilirsiniz. Sonuçları anında gösterecek ve hangi seçeneklerin daha yüksek sıralanabileceğini veya daha fazla müşteri adayını müşteriye dönüştürebileceğini size gösterecektir.

Pazarlamacıların %40’ının %0,5’in altında bir dönüşüm oranından bahsettiği bir dünyada, sayfalarınızı test etmek ve avantajları ve eksiklikleri belirlemek çok önemlidir. Sinir ağları yakında size bunu yapmak için en iyi modeli verecek, bu yüzden güncel kaldığınızdan emin olun.

Aynı zamanda, kullanıcı deneyimini buna göre ayarlamanıza yardımcı olur, bu da uzun vadede hemen çıkma oranını azaltabileceğiniz anlamına gelir. Sonuç olarak, SEO potansiyeli de büyüyecek, bu nedenle uzun vadeli perspektifte daha yüksek bir sıralama bekleyebilirsiniz.

6. Yapay Zeka Destekli Reklamcılık

Çevrimiçi reklamcılık, makine öğreniminin veri analizi potansiyeli nedeniyle en büyük iyileştirmelerden birini yaşadı. Öncelikli olarak öneri motorları, hedef kitleye ürün önerirken inanılmaz derecede etkilidir. Tam olarak kimi arayacaklarını ve ne sunacaklarını bilirler, böylece yatırım getirisini artırırlar.

İkinci olarak, en son yazılım çözümleri, yazım hatalarını tespit edip gerekli düzeltmeleri yapabilmektedir. Örneğin, “mavi yağmurluk” yerine “mavi mont” yazabilirsiniz, ancak arama motorları bu hatayı fark edecek ve size doğru bağlantıları sağlayacaktır.

Bunun yanı sıra, programatik reklamcılık gerçek zamanlı kampanya optimizasyonuna izin verir. Sistem bir sivrisinek öldürmek için koca bir bazukayı kullanmıyor, uzmanlaşmaya çalışıyor. Bu dijital reklamcılık açısından doğru zamanda doğru reklamları sunmak anlamına gelir.

Ancak sinir ağları pazarlama kampanyalarının sonucunu tahmin etme potansiyeline sahip olduğu için hepsi bu kadar değil. Bu tahminleri içeriği düzenlemek ve resimler, videolar veya metin gibi farklı unsurları iyileştirmek için kullanabilirsiniz, böylece promosyon faaliyetlerinizi daha da karlı hale getirebilirsiniz.

7. Gelişmiş Kullanıcı Deneyimi

Bu, listemizdeki son öğe, ancak kesinlikle en az önemli değil. Gelişmiş kullanıcı deneyimi, SEO’da makine öğreniminin nihai hedefidir ve muhtemelen önceki bölümlerin her birinin bir şekilde bundan bahsettiğini fark etmişsinizdir.

Rapora göre, içerik veya düzen çekici değilse, insanların neredeyse% 40’ı bir web sitesiyle etkileşim kurmayı bırakıyor. Hemen çıkma oranları arama motoru sıralamasını önemli ölçüde etkilediğinden, kullanıcı deneyimini iyileştirmek için en son teknolojiyi kullandığınızdan emin olmalısınız.

Kullanıcıların üçte ikisinin aynı gün alışveriş yapmak istediğini biliyorsanız, onlara gereksinimlerini karşılayan kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmanın ne kadar önemli olduğunu anlarsınız. Sinir ağı sistemini kullanarak, SEO otoritenizi en üst düzeye çıkarmanın ve yeni müşteriler kazanmanın hemen kıyısında olacaksınız.

Sonuç

Web sitesi optimizasyonu işinize değer katıp yükseltebilir veya bozabilir. Bu nedenle en verimli SEO taktiğini bulmak size kalmıştır. Ancak, sinir ağlarının arama motoru algoritmaları üzerinde büyük bir etkisi olduğu için eski stratejilerin artık işe yaramadığını unutmayın. İçerik kalitesine daha fazla önem vererek öğrenmeniz, ayarlamanız ve geliştirmeniz gerekir.

Bu makale ile, sinir ağlarının ve makine öğreniminin SEO’nun geleceğini nasıl tanımladığını ortaya koyduğunu size aktarmak istedim. Son teknoloji çözümlerini benimsemeli ve web sitenizi yeni gereksinimlere uyacak şekilde yeniden düzenlemelisiniz.

Konu hakkında görüşlerinizi yorumlar kısmına bırakabilir, yakın gelecekte SEO çalışmalarınızı iyileştirmek için neler yaptığınızı ve yapacağınızı benimle paylaşabilirsiniz.

Fayda sağlaması dileğiyle.

Kaynak: https://devrix.com/tutorial/how-neural-networks-define-future-seo/

Yorum bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

shares
Scroll to Top