SEO Optimizasyonu: Google'ın Yapay Zekası Nasıl Çalışır (Eylül 2025)

Arama Motoru Optimizasyonu (SEO), bir web sayfasının belirli bir arama terimi için ne kadar yüksek sıralandığını etkileyen sayfa içi ve sayfa dışı faktörleri optimize etme sürecidir. Bu, sayfa yükleme hızını optimize etmeyi, bir bağlantı kurma stratejisi oluşturmayı içeren çok yönlü bir süreçtir. SEO araçlarıve Google'ın yapay zekasını tersine mühendislik yoluyla nasıl kullanacağınızı öğrenmenin yanı sıra hesaplamalı düşünme.

Hesaplamalı düşünme, bilgisayar programcılarının kod ve algoritma yazarken kullandıkları gelişmiş bir analiz ve problem çözme tekniğidir. Hesaplamalı düşünürler, bir sorunu parçalara ayırarak ve ilk düşünme ilkelerini kullanarak analiz ederek temel gerçeği arayacaklardır.

Google gizli sosunu kimseyle paylaşmadığı için, hesaplamalı düşünceye güveneceğiz. Google tarihinde kullanılan algoritmaları şekillendiren bazı önemli anları ele alacağız ve bunun neden önemli olduğunu öğreneceğiz.

Bir Zihin Nasıl Oluşturulur

2012 yılında yayınlanan “adlı bir kitapla başlayacağız.Akıl Nasıl Yaratılır: İnsan Düşüncesinin Sırrı Açığa Çıktı” ünlü fütürist ve mucit Ray Kurzweil tarafından. Bu kitap insan beynini parçalara ayırdı ve çalışma biçimlerini bozdu. Beynin bir tahmin makinesi olmak için örüntü tanımayı kullanarak kendini nasıl eğittiğini, her zaman geleceği tahmin etmeye, hatta bir sonraki kelimeyi tahmin etmeye çalıştığını sıfırdan öğreniyoruz.

İnsanlar günlük yaşamdaki kalıpları nasıl tanır? Beyinde bu bağlantılar nasıl oluşuyor? Kitap, hiyerarşik düşünceyi anlamakla başlar, bu, bir modelde düzenlenmiş çeşitli öğelerden oluşan bir yapıyı anlamaktır, bu düzenleme daha sonra bir harf veya karakter gibi bir sembolü temsil eder ve daha sonra bu, daha gelişmiş bir modelde düzenlenir. bir kelime ve sonunda bir cümle gibi. Sonunda bu modeller fikirleri oluşturur ve bu fikirler, insanların inşa etmekten sorumlu olduğu ürünlere dönüştürülür.

İnsan beynini taklit ederek, yayınlandığı sırada etrafta olan sinir ağlarının mevcut yeteneklerinin ötesinde gelişmiş bir yapay zeka yaratmanın bir yolu ortaya çıktı.

Kitap, dünyadaki verileri toplayarak ölçeklenebilen ve çok katmanlı desen tanıma işlemini kullanarak metin, resim, ses ve videoyu ayrıştırabilen bir yapay zeka yaratmanın bir taslağıydı. Bulutun avantajları ve paralel işleme yetenekleri sayesinde ölçeklendirme için optimize edilmiş bir sistem. Başka bir deyişle, veri girişi veya çıkışında bir üst sınır olmayacaktı.

Bu kitap o kadar önemliydi ki, yayımlanmasından kısa bir süre sonra yazar Ray Kurzweil, Google tarafından işe alındı Makine öğrenimi ve dil işleme odaklı Mühendislik Direktörü olmak. Yazdığı kitapla mükemmel uyum sağlayan bir rol.

Bu kitabın Google'ın geleceği üzerinde ne kadar etkili olduğunu ve web sitelerini nasıl sıraladığını inkar etmek imkansız. Bu AI kitabı SEO uzmanı olmak isteyen herkes için zorunlu okuma olmalıdır.

DeepMind

2010'da piyasaya sürülen DeepMind, dünyayı kasıp kavuran devrim niteliğinde yeni bir yapay zeka algoritması kullanan yeni ve yeni bir girişimdi, buna pekiştirmeli öğrenme deniyordu. DeepMind bunu en iyi şöyle tanımladı:

"Takviyeli öğrenmeyi kullanarak kontrol politikalarını doğrudan yüksek boyutlu duyusal girdiden başarılı bir şekilde öğrenmek için ilk derin öğrenme modelini sunuyoruz. Model, girdisi ham pikseller ve çıktısı gelecekteki ödülleri tahmin eden bir değer fonksiyonu olan, Q-öğrenmenin bir çeşidi ile eğitilmiş evrişimli bir sinir ağıdır.”

Derin öğrenmeyi takviyeli öğrenme ile birleştirerek, derin takviye öğrenme sistem. 2013 yılına gelindiğinde, DeepMind bu algoritmaları Atari 2600 oyunlarında insan oyunculara karşı zafer kazanmak için kullanıyordu.

Tıpkı bir insanın tekrarla öğrenmesi gibi, ister top tekmelemek ister Tetris oynamak olsun, yapay zeka da öğrenecektir. Yapay zekanın sinir ağı performansı takip edecek ve kademeli olarak kendini geliştirerek bir sonraki yinelemede daha güçlü hamle seçimi sağlayacaktır.

DeepMind teknolojik liderliğinde o kadar baskındı ki, Google teknolojiye erişimi satın almak zorunda kaldı. DeepMind satın alındı 500'te 2014 milyon dolardan fazla.

Satın almanın ardından yapay zeka endüstrisi, o zamandan beri görülmemiş bir tür olan art arda atılımlara tanık oldu. 11 Mayıs 1997, satranç büyük usta Garry Kasparov kaybetti IBM'deki bilim adamları tarafından geliştirilen satranç oynayan bir bilgisayar olan Deep Blue'ya karşı altı maçlık bir maçın ilk oyunu. 

2015 yılında DeepMind, algoritmayı Atari'nin 49 oyunluk paketinde test edecek şekilde geliştirdi ve makine, bunların 23'ünde insan performansını geride bıraktı.

Bu sadece başlangıçtı, daha sonra 2015'te DeepMind şu konulara odaklanmaya başladı: AlphaGo, profesyonel bir Go Dünya Şampiyonunu yenmeyi amaçlayan bir program. İlk olarak yaklaşık 4000 yıl önce Çin'de görülen antik Go oyunu, sahip olduğu potansiyel ile insanlık tarihinin en zorlu oyunu olarak kabul ediliyor. 10³⁶⁰ olası hamleler

DeepMind, AlphaGo sistemini insan oyunculardan öğrenerek eğitmek için denetimli öğrenmeyi kullandı. Kısa bir süre sonra DeepMind, AlphaGo yenildikten sonra manşetlere girdi Lee Sedol, Mart 2016'da beş maçlık bir maçta dünya şampiyonu.

Aşılmamak, Ekim 2017'de DeepMind, sıfır gerektirdiği temel farklılaştırıcıya sahip yeni bir model olan AlphaGo Zero'yu piyasaya sürdü. insan eğitimi. İnsan eğitimi gerektirmediği için, veri etiketleme de gerektirmedi, sistem esasen kullanıldı. denetimsiz öğrenme. AlphaGo Zero, selefini hızla geride bıraktı. DeepMind tarafından açıklanan.

"AlphaGo'nun önceki sürümleri, Go oynamayı öğrenmek için başlangıçta binlerce amatör ve profesyonel insan oyunu üzerinde eğitildi. AlphaGo Zero bu adımı atlıyor ve tamamen rastgele oyundan başlayarak, sadece kendisine karşı oyun oynayarak oynamayı öğreniyor. Bunu yaparken, hızlı bir şekilde insan oyun seviyesini aştı ve önceden yayınlanmış AlphaGo'nun şampiyonları 100'e karşı 0 yenen versiyonu.”

Bu arada SEO dünyası, Google'ın bel kemiği olan PageRank'e aşırı derecede odaklanmıştı. 1995 yılında, Larry Page ve Sergey Brin'in Ph.D. oldukları zaman başlar. Stanford Üniversitesi'ndeki öğrenciler. İkili, "" lakaplı yeni bir araştırma projesi üzerinde işbirliği yapmaya başladı.Sırt masajı”. Amaç, geri bağlantı verilerini dönüştürerek web sayfalarını bir önem ölçüsüne göre sıralamaktı. Bir geri bağlantı, oldukça basit bir şekilde, buna benzer şekilde, bir sayfadan diğerine herhangi bir bağlantıdır. Link.

Algoritma daha sonra hem "web sayfası" hem de kurucu ortak Larry Page'in adını taşıyan PageRank olarak yeniden adlandırıldı. Larry Page ve Sergey Brin, tüm web'e yalnızca geri bağlantılarla güç sağlayabilecek bir arama motoru oluşturmak gibi iddialı bir hedefe sahipti.

Ve işe yaradı.

PageRank Manşetlere Hakimdir

SEO uzmanları, Google'ın PageRank kullanarak bir web sayfası için kalite sıralamasını nasıl hesapladığının temellerini hemen anladı. Bazı Bilgili siyah şapka SEO girişimcileri, içeriği ölçeklendirmek için bağlantıları organik olarak elde etmeyi beklemek yerine satın almanın mantıklı olabileceğini anlayarak bunu bir adım daha ileri götürdüler.

Geri bağlantılar etrafında yeni bir ekonomi ortaya çıktı. Arama motoru sıralamalarını etkilemesi gereken hevesli web sitesi sahipleri, bağlantılar satın alır ve karşılığında, web sitelerinden para kazanmak için umutsuzca onlara bağlantılar satardı.

Bağlantı satın alan web siteleri, genellikle bir gecede Google'ı işgal ederek yerleşik markaları geride bıraktı.

Bu yöntemi kullanarak sıralama yapmak uzun süre gerçekten işe yaradı – Çalışmayı durdurana kadar, muhtemelen aynı zamanda makine öğrenimi devreye girdi ve temel sorunu çözdü. Derin takviyeli öğrenmenin kullanıma sunulmasıyla birlikte PageRank baskın faktör değil, bir sıralama değişkeni haline gelecektir.

Şimdiye kadar SEO topluluğu, bir strateji olarak bağlantı satın alma konusunda bölünmüş durumda. Şahsen, bağlantı satın almanın optimumun altında sonuçlar sunduğuna ve geri bağlantı elde etmenin en iyi yöntemlerinin sektöre özgü değişkenlere dayandığına inanıyorum. Önerebileceğim meşru hizmetlerden biri Uzman satış noktanızdan (Bir Muhabire Yardım Edin). HARO'daki fırsat, medya isteklerini yerine getirerek geri bağlantılar elde etmektir.

Yerleşik markalar, kendi lehlerine çalışan zamanın avantajlarına sahip olduklarından, bağlantı tedarik etme konusunda hiçbir zaman endişelenmek zorunda kalmadı. Bir web sitesi ne kadar eskiyse, yüksek kaliteli geri bağlantılar toplamak için o kadar fazla zamanı vardır. Başka bir deyişle, metriği kullanarak hesaplarsanız, bir arama motoru sıralaması büyük ölçüde bir web sitesinin yaşına bağlıydı. zaman = geri bağlantılar.

Örneğin, CNN, markası, güveni ve başlangıçta yüksek listelendiği için bir haber makalesi için doğal olarak geri bağlantı alırdı - Dolayısıyla doğal olarak, bir makaleyi araştıran ve buldukları ilk arama sonucuna bağlantı veren insanlardan daha fazla geri bağlantı kazandı. .

Daha yüksek dereceli web sayfalarının organik olarak daha fazla geri bağlantı aldığı anlamına gelir. Ne yazık ki, bu, yeni web sitelerinin genellikle bir geri bağlantı pazarına dönerek geri bağlantı algoritmasını kötüye kullanmaya zorlandığı anlamına geliyordu.

2000'lerin başında, geri bağlantı satın almak oldukça iyi çalıştı ve basit bir süreçti. Bağlantı alıcıları, yüksek yetkili web sitelerinden, genellikle site çapında altbilgi bağlantılarından veya belki de makale bazında (genellikle bir konuk gönderisi kılığında) bağlantılar satın aldı ve satıcılar, web sitelerinden para kazanma konusunda çaresizdi. kalite.

Sonunda, Google'ın makine öğrenimi mühendislerinden oluşan yetenek havuzu, arama motoru sonuçlarını elle kodlamanın beyhude olduğunu ve PageRank'in çoğunun el yazısıyla kodlandığını anladı. Bunun yerine, AI'nın eninde sonunda sıralamaları hiç veya çok az insan müdahalesi olmadan tam olarak hesaplamaktan sorumlu olacağını anladılar.

Google, rekabetçi kalabilmek için cephaneliğindeki her aracı kullanır ve buna şunlar dahildir: derin takviye öğrenme – Dünyanın en gelişmiş makine öğrenimi algoritması türü.

Bu sistem üst üste Google'ın MetaWeb'i satın alması Oyunun kurallarını değiştiren bir gelişmeydi. 2010 yılında MetaWeb'in satın alınmasının bu kadar önemli olmasının nedeni, Google'ın anahtar kelimelere verdiği önemi azaltmasıydı. Bağlam birdenbire önemli hale geldi ve bu, "varlıklar" adı verilen bir kategorileştirme metodolojisi kullanılarak sağlandı. Hızlı Şirket açıkladı:

Metaweb, hangi varlığa atıfta bulunduğunuzu anladığında, bir dizi sonuç sağlayabilir. Hatta daha karmaşık aramalar için varlıkları birleştirebilir - "40 yaşın üzerindeki aktrisler" bir varlık olabilir, "New York'ta yaşayan aktrisler" başka bir varlık olabilir ve "şu anda oynayan bir filmi olan aktrisler" başka bir varlık olabilir. “.

Bu teknoloji, adı verilen büyük bir algoritma güncellemesine aktarıldı. RankBrain RankBrain, tamamen anahtar kelimeye dayalı olmak yerine bağlamı anlamaya odaklandı ve RankBrain ayrıca çevresel bağlamları (örneğin, arama yapan kişinin konumu) dikkate alacak ve daha önce olmayan yerlerde anlam tahmininde bulunacaktı. Bu, özellikle mobil kullanıcılar için önemli bir güncellemeydi.

Artık Google'ın bu teknolojileri nasıl kullandığını anladığımıza göre, bunun nasıl yapıldığına dair tahminlerde bulunmak için hesaplama teorisini kullanalım.

Derin Öğrenme nedir?

Derin öğrenme en yaygın kullanılan makine öğrenimi türüdür – Google'ın bu algoritmayı kullanmaması imkansızdır.

Derin öğrenme, insan beyninin çalışma biçiminden önemli ölçüde etkilenir ve nesneleri tanımlamak ve kategorilere ayırmak için desen tanımayı nasıl kullandığı konusunda beynin davranışını yansıtmaya çalışır.

Örneğin, mektubu görürseniz a, beyniniz çizgileri ve şekilleri otomatik olarak tanır ve ardından bunu harf olarak tanımlar a. Aynısı harfler için de geçerlidir. ap, beyniniz otomatik olarak, gibi potansiyel sözcükleri bularak geleceği tahmin etmeye çalışır. uygulamayı yükleyeceğiz or elma. Diğer modeller, sayıları, yol işaretlerini veya kalabalık bir havaalanında sevilen birini tanımlamayı içerebilir.

Bir derin öğrenme sistemindeki ara bağlantıları, insan beyninin nöronlar ve sinapslar arasındaki bağlantıyla çalışmasına benzer şekilde düşünebilirsiniz.

Derin öğrenme, nihayetinde birçok çok katmanlı algılayıcıyı bir araya getiren ve böylece tek bir gizli katman değil, birçok gizli katman oluşturan makine öğrenimi mimarilerine verilen addır. Derin sinir ağı ne kadar "derin" olursa, ağın öğrenebileceği desenler de o kadar karmaşık olur.

Tamamen bağlı ağlar, farklı derin öğrenme mimarileri oluşturmak için diğer makine öğrenimi işlevleriyle birleştirilebilir.

Google, Derin Öğrenmeyi Nasıl Kullanır?

Google, web sitelerini birbirine bağlayan köprüleri (nöronları düşünün) izleyerek dünyadaki web sitelerini tarar. Bu, Google'ın ilk günden beri kullandığı ve hâlâ kullandığı orijinal metodolojiydi. Web siteleri dizine eklendikten sonra, bu veri hazinesini analiz etmek için çeşitli yapay zeka türleri kullanılır.

Google'ın sistemi, web sayfalarını çeşitli dahili metriklere göre etiketler ve bunu yaparken çok az insan müdahalesi veya girdisi kullanır. Müdahaleye örnek olarak, belirli bir URL'nin manuel olarak kaldırılması verilebilir. DMCA Kaldırma Talebi.

Google mühendisleri, katılımcıları sinirlendirmekle ünlüdür. SEO konferanslarıBunun nedeni, Google yöneticilerinin Google'ın nasıl işlediğini asla doğru bir şekilde ifade edememeleridir. Belirli web sitelerinin neden sıralamada başarısız olduğu sorulduğunda, neredeyse her zaman aynı kötü ifade edilmiş yanıtlar verilir. Yanıtlar o kadar sık ​​​​verilir ki, katılımcılar genellikle aylarca hatta yıllarca iyi içerik oluşturmaya çalıştıklarını ancak olumlu bir sonuç alamadıklarını önceden belirtirler.

Tahmin edilebileceği gibi, web sitesi sahiplerine değerli içerik oluşturmaya odaklanmaları talimatı verilir – Bu önemli bir bileşendir, ancak kapsamlı olmaktan uzaktır.

Bu cevap eksikliği, yöneticilerin soruyu doğru bir şekilde cevaplayamamasından kaynaklanıyor. Google'ın algoritması kara bir kutuda çalışıyor. Önce girdi, sonra çıktı var ve derin öğrenme de böyle çalışıyor.

Şimdi, çoğu zaman web sitesi sahibinin bilgisi dışında milyonlarca web sitesini olumsuz etkileyen bir sıralama cezasına geri dönelim.

Pagespeed Insights

Google genellikle şeffaf değildir, PageSpeed ​​Insights istisnadır. Bu hız testinde başarısız olan web siteleri, özellikle mobil kullanıcılar etkilenirse, yavaş yüklenmeleri için bir ceza kutusuna gönderilir.

Şüphelenilen şey, sürecin bir noktasında hızlı web sitelerini yavaş yüklenen (PageSpeed ​​Insights başarısız) web sitelerinden ayıran bir karar ağacının olmasıdır. Karar ağacı, esasen veri kümesini farklı kriterlere göre ayrı veri noktalarına ayıran algoritmik bir yaklaşımdır. Bu kriter, bir sayfanın mobil ve masaüstü kullanıcıları için sıralamasını olumsuz etkileyebilir.

Varsayımsal olarak, doğal sıralama puanına bir ceza uygulanabilir. Örneğin, ceza olmadan 5. sırada yer alan bir web sitesinde -20, -50 veya sıralamayı 25., 55. veya AI tarafından seçilen başka bir sayıya düşürecek başka bir bilinmeyen değişken olabilir.

Gelecekte, Google yapay zekasına daha fazla güvendiğinde PageSpeed ​​Insights'ın sonunu görebiliriz. Google'ın hıza yönelik bu mevcut müdahalesi, optimal olabilecek sonuçları potansiyel olarak ortadan kaldırabileceği ve teknolojiden daha az anlayanlara karşı ayrımcılık yaptığı için tehlikelidir.

Küçük bir işletmeyi yöneten herkesin hız testi sorunlarını başarıyla teşhis edip çözebilecek uzmanlığa sahip olmasını talep etmek büyük bir talep. Basit bir çözüm, Google'ın WordPress kullanıcıları için bir hız optimizasyonu eklentisi yayınlaması olabilir. wordpress güçler %43 İnternet

Ne yazık ki, bir web sitesi geçemezse, tüm SEO çabaları boşunadır. Google'ın PageSpeed ​​Insights. Bahisler, Google'dan kaybolan bir web sitesinden daha az değildir.

Bu testi nasıl geçeceğiniz başka bir zaman için bir makaledir, ancak en azından web sitesi geçişleri.

Endişelenecek bir diğer önemli teknik ölçüm, adı verilen bir güvenlik protokolüdür. SSL (Güvenli Yuva Katmanı). Bu, bir etki alanının URL'sini http'den https'ye değiştirir ve verilerin güvenli iletimini sağlar. SSL etkin olmayan herhangi bir web sitesi cezalandırılacaktır. Bu kuralın bazı istisnaları olsa da, e-ticaret ve finansal web siteleri en çok etkilenecek.

Düşük maliyetli web barındırıcıları, SSL uygulaması için yıllık bir ücret talep ederken, bu arada aşağıdaki gibi iyi web barındırıcıları Siteground SSL sertifikalarını ücretsiz olarak yayınlayın ve bunları otomatik olarak entegre edin.

Meta Veri

Web sitesindeki bir diğer önemli unsur ise Meta Başlık ve Meta açıklamasıdır. Bu içerik alanları, bir sayfanın başarısına veya başarısızlığına o sayfanın tüm içeriği kadar katkıda bulunabilecek çok büyük bir önem sırasına sahiptir.

Bunun nedeni, Google'ın arama sonuçlarında gösterilecek Meta Başlığı ve Meta açıklamayı seçme olasılığının yüksek olmasıdır. Bu nedenle meta başlık ve meta açıklama alanını olabildiğince dikkatli bir şekilde doldurmak önemlidir.

Alternatif olarak Google, daha fazla tıklamayla sonuçlanacağını tahmin ettiği verileri otomatik olarak oluşturmak için meta başlığı ve meta açıklamayı yok saymayı seçebilir. Google, hangi başlığın otomatik olarak oluşturulacağını zayıf bir şekilde tahmin ederse, bu, arama yapanlar tarafından daha az tıklamaya katkıda bulunacak ve sonuç olarak bu, kayıp arama motoru sıralamalarına katkıda bulunacaktır.

Google, dahil edilen meta açıklamanın tıklama almak için optimize edildiğine inanıyorsa, arama sonuçlarında gösterecektir. Bu başarısız olursa, Google web sitesinden rastgele bir metin parçası alır. Genellikle Google sayfadaki en iyi metni seçer, sorun şu ki bu piyango sistemi ve Google hangi açıklamayı seçeceğini seçme konusunda sürekli olarak kötü.

Elbette, sayfanızdaki içeriğin gerçekten iyi olduğuna inanıyorsanız, bazen Google'ın kullanıcı sorgusuyla en iyi eşleşen optimize edilmiş meta açıklamayı seçmesine izin vermek mantıklı olabilir. Zengin içerikli olduğu için bu makale için meta açıklama seçmeyeceğiz ve Google muhtemelen iyi bir açıklama seçecektir.

Bu arada, milyarlarca insan en iyi arama sonuçlarını tıklıyor – Bu, insan-in-the-loop, Google'ın son geri bildirim mekanizması – Ve bu noktada takviyeli öğrenme devreye giriyor.

Pekiştirmeli Öğrenme Nedir?

Takviye öğrenimi eylemlerin ve ilgili ödüllerin tekrarı yoluyla bir yapay zeka aracısının eğitilmesini içeren bir makine öğrenimi tekniğidir. Takviyeli bir öğrenme ajanı, bir ortamda deneyler yapar, harekete geçer ve doğru eylemler yapıldığında ödüllendirilir. Ajan zamanla ödülünü en üst düzeye çıkaracak eylemlerde bulunmayı öğrenir.

Ödül, önerilen bir sayfada harcanan süreyi hesaplayan basit bir hesaplamaya dayalı olabilir.

Bu metodolojiyi bir Döngüdeki İnsan alt rutiniyle birleştirirseniz, bu, YouTube, Netflix, Amazon Prime gibi dijital yaşamlarımızın tüm yönlerini kontrol eden mevcut tavsiye motorlarına çok benzer. haklısın bir arama motoru çalışmalı.

Google Takviyeli Öğrenimi Nasıl Kullanır?

Google volanı her aramada gelişir, insanlar kendi sorgularına ve diğer milyonlarca kullanıcının benzer sorgusuna en iyi yanıt veren en iyi sonucu seçerek yapay zekayı eğitir.

Pekiştirici öğrenme aracısı, yalnızca arama ve sağlanan arama sonucu arasındaki en olumlu etkileşimleri güçlendirerek sürekli olarak kendini geliştirmeye çalışır.

Google, bir kullanıcının sonuçlar sayfasını, tıkladığı URL'yi taraması için geçen süreyi ölçer ve ziyaret edilen web sitesinde geçirilen süreyi ölçer ve geri dönüş tıklamasını kaydeder. Bu veriler daha sonra benzer bir veri eşleşmesi veya kullanıcı deneyimi sunan her web sitesi için derlenir ve karşılaştırılır.

Düşük tutma oranına (sitede geçirilen süre) sahip bir web sitesine, takviyeli öğrenme sistemi tarafından negatif bir değer verilir ve sunulan sıralamaları iyileştirmek için diğer rakip web siteleri test edilir. Google tarafsızdır ve manuel bir müdahale olmadığı varsayıldığında, Google sonunda istenen arama sonuçları sayfasını sunar.

Kullanıcılar, Google'a ücretsiz veri sağlayan döngüdeki insandır ve derin pekiştirmeli öğrenme sisteminin son bileşeni haline gelir. Bu hizmet karşılığında Google, son kullanıcıya bir reklama tıklama fırsatı sunar.

Gelir elde etmenin dışındaki reklamlar, bir kullanıcının tıklamak istemesine neden olan şeyler hakkında daha fazla veriyi yüzdürerek ikincil bir sıralama faktörü olarak işlev görür.

Google aslında bir kullanıcının ne istediğini öğrenir. Bu, bir video akış hizmeti tarafından bir tavsiye motoruyla gevşek bir şekilde karşılaştırılabilir. Bu durumda, bir tavsiye motoru, ilgi alanlarına göre hedeflenen bir kullanıcı içeriğini besleyecektir. Örneğin, romantik komedi akışından keyif alan bir kullanıcı, aynı komedyenleri paylaşıyorsa bazı parodilerden keyif alabilir.

Bu SEO'ya Nasıl Yardımcı Olur?

Hesaplamalı düşünmeyi sürdürürsek, Google'ın kendini en iyi sonuçları sunacak şekilde eğittiğini ve bunun genellikle genelleme yaparak ve insan önyargılarını tatmin ederek başarıldığını varsayabiliriz. Aslında Google'ın yapay zekasının bu önyargılara uygun sonuçları optimize etmemesi imkansızdır; eğer bunu yapsaydı, sonuçlar yetersiz olurdu.

Başka bir deyişle, sihirli bir formül yoktur, ancak bazı en iyi uygulamalar vardır.

Google'ın kendi sektörlerine özgü olarak aradığı önyargıları tanımak ve bu önyargıları beslemek SEO uygulayıcısının sorumluluğundadır. Örneğin, bir tarih belirtmeden seçim anketi sonuçlarını arayan bir kişi, büyük olasılıkla en son sonuçları arıyordur - bu bir yenilik yanlılığıdır. Bir tarif arayan biri, büyük olasılıkla en son sayfaya ihtiyaç duymaz ve aslında zamanın testinden geçmiş bir tarifi tercih edebilir.

Ziyaretçilere aradıkları sonuçları sunmak SEO uygulayıcısının sorumluluğundadır. Bu, Google'da en sürdürülebilir sıralama yöntemidir.

Web sitesi sahipleri, son kullanıcıya istediklerini sunabilecekleri beklentisiyle belirli bir anahtar kelimeyi hedeflemekten vazgeçmelidir. Arama sonucu, kullanıcının ihtiyacına tam olarak uymalıdır.

Önyargı nedir? Yüksek otoriteli görünen bir alan adına sahip olmak olabilir; yani alan adı, hizmet verdiğiniz pazarla uyumlu mu? İçinde Hindistan kelimesi geçen bir alan adına sahip olmak, kullanıcının ikamet ettiği ülkeden gelen sonuçlara güvenme konusundaki milliyetçilik önyargısı nedeniyle, ABD'li kullanıcıların URL'ye tıklamasını engelleyebilir. Tek kelimelik bir alan adına sahip olmak da otorite yanılsaması yaratabilir.

En önemli önyargı, bir kullanıcının arama sorgusuyla eşleştirmek istediği şeydir. Bir SSS mi, ilk 10 listesi mi, blog yazısı mı? Bunun cevaplanması gerekiyor ve cevabı bulmak çok kolay. Hedef pazarınızda bir Google araması yaparak rekabeti analiz etmeniz yeterlidir.

Siyah Şapka SEO Öldü

Bunu, geri bağlantı satın alma, geri bağlantıları tahrif etme, web sitelerini hackleme, ölçekte otomatik olarak sosyal yer imleri oluşturma ve siyah şapka araçları ağı aracılığıyla uygulanan diğer karanlık metodolojiler dahil olmak üzere dolambaçlı SPAM tekniklerinden yararlanan agresif bir web sitesi sıralama yöntemi olan Black Hat SEO ile karşılaştırın. .

Çeşitli arama motoru pazarlaması forumlarında sıklıkla başka bir amaçla kullanılan ve yeniden satılan araçlar, neredeyse hiçbir değeri olmayan ve başarı şansı çok düşük olan ürünler. Şu anda bu araçlar, son kullanıcıya minimum değer sunarken satıcıların zengin olmalarını sağlıyor.

İşte bu yüzden Black Hat'i terk etmenizi tavsiye ediyorum. SEO'nuzu makine öğrenimi perspektifinden görmeye odaklayın. Birisi bir arama sonucunu atlayıp altında gömülü bir sonuca tıkladığında, döngüdeki insanın derin takviyeli öğrenme sistemiyle iş birliği yaptığını anlamak önemlidir. İnsan, yapay zekanın kendini geliştirmesine yardımcı oluyor ve zaman geçtikçe sonsuz derecede daha iyi hale geliyor.

Bu, insanlık tarihindeki herhangi bir sistemden daha fazla kullanıcı tarafından eğitilmiş bir makine öğrenimi algoritmasıdır.

Google, dünya genelinde dakikada ortalama 3.8 milyon arama gerçekleştirir. Bu, saatte 228 milyon arama anlamına geliyor, Günde 5.6 milyar aramaBu çok fazla veri ve bu yüzden kara şapka SEO'ya girişmek aptalca. Google'ın yapay zekasının durağan kalacağını varsaymak aptalca; sistem, Hızlanan Getiriler Yasası'nı kullanarak kendini katlanarak geliştiriyor.

Google'ın yapay zekası o kadar güçlü hale geliyor ki, sonunda dünyanın ilk yapay zekası haline gelebileceği düşünülüyor. Yapay Genel Zeka (AGİ). Bir AGI, kullanabilen bir zekadır. öğrenme aktarımı Bir alanda uzmanlaşmak ve ardından bu öğrenilmiş zekayı birden fazla alanda uygulamak. Google'ın gelecekteki Yapay Zeka (YG) çalışmalarını incelemek ilginç olsa da, süreç bir kez başladıktan sonra durmanın zor olduğu anlaşılmalıdır. Google şu anda bir tür dar kapsamlı yapay zeka (YG) olduğundan, bu elbette geleceğe yönelik bir tahmindir, ancak bu başka bir makalenin konusu.

Bunu bilerek siyah şapkaya bir saniye daha fazla zaman harcamak aptalca bir iştir.

Beyaz Şapka SEO

Google'ın yapay zekasının sürekli kendini geliştireceğini kabul edersek, Google'ı alt etme çabalarından vazgeçmekten başka çaremiz kalmaz. Bunun yerine, bir web sitesini Google'ın aradığı şeyi en iyi şekilde sağlayacak şekilde optimize etmeye odaklanmalıyız.

Açıklandığı gibi bu, SSL'yi etkinleştirmeyi, sayfa yükleme hızını optimize etmeyi ve Meta Başlık ile Meta Açıklamayı optimize etmeyi içerir. Bu alanları optimize etmek için Meta Başlık ve Meta Açıklama rakip web siteleriyle karşılaştırılmalıdır – Yüksek tıklama oranıyla sonuçlanan kazanan öğeleri belirleyin.

Tıklanmayı optimize ettiyseniz, bir sonraki dönüm noktası en iyi açılış sayfasını oluşturmaktır. Hedef, kullanıcı değerini, sayfada geçirilen ortalama sürenin en iyi arama motoru sonuçları için yarışan benzer rakipleri geride bırakacak şekilde optimize eden bir açılış sayfasıdır.

Bir web sayfası yalnızca en iyi kullanıcı deneyimini sunarak sıralamada yükselebilir.

Şimdiye kadar bu metrikleri en önemlileri olarak belirledik:

• Yükleme Hızı
• SSL Etkin
• Meta Başlığı ve Meta Açıklaması
• Açılış Sayfası

Açılış sayfası, dünyaya karşı yarışırken en zor unsurdur. Açılış sayfası hızlı bir şekilde yüklenmeli ve beklenen her şeyi sunmalı ve ardından kullanıcıyı daha fazlasıyla şaşırtmalıdır.

Son Düşüncelerimiz

Google'ın kullandığı diğer yapay zeka teknolojilerini açıklayan 2000 kelimeyi daha doldurmak ve ayrıca SEO'nun tavşan deliğini daha derine inmek kolay olurdu. Buradaki amaç, dikkati en önemli ölçütlere yeniden odaklamaktır.

SEO bölümleyicileri, sistemi oynamaya o kadar odaklanırlar ki, günün sonunda SEO'nun en önemli unsurunun kullanıcılara mümkün olduğunca çok değer vermek olduğunu unuturlar.

Bunu başarmanın bir yolu, önemli içeriğin eskimesine asla izin vermemektir. Bir ay içinde önemli bir katkı düşünürsem, bu makaleye eklenecektir. Google daha sonra, sayfanın değer sağlayan geçmişiyle eşleşen içeriğin ne kadar yeni olduğunu belirleyebilir.

Hala geri bağlantı alma konusunda endişeleriniz varsa, çözüm basittir. Ziyaretçilerinizin zamanına saygı gösterin ve onlara değer verin. Kullanıcılar içeriğinizi paylaşmanın değerini anlayacaklarından, geri bağlantılar doğal olarak gelecektir.

Daha sonra soru, en iyi kullanıcı değeri ve kullanıcı deneyiminin nasıl sağlanacağı konusunda web sitesi sahibine geçer.