SEO Optimizasyonu: Google’ın AI Nasıl Çalışır (Ağustos 2026)

Arama Motoru Optimizasyonu (SEO), bir web sayfasının belirli bir arama terimi için nasıl yüksek sıralamaya ulaştığını etkileyen sayfa içi ve sayfa dışı faktörlerin optimize edilmesidir. Bu, sayfa yükleme hızını optimize etmek, bir bağlantı oluşturma stratejisi oluşturmak, SEO araçları kullanmak ve hesaplamalı düşünme kullanarak Google’ (GOOGL ) ın AI’sini tersine mühendislik yaparak öğrenmeyi içeren çok yönlü bir süreçtir.

Hesaplamalı düşünme, bilgisayar programcılarının kod ve algoritmalar yazarken kullandıkları gelişmiş bir analiz ve problem çözme tekniğidir. Hesaplamalı düşünürler, bir problemi parçalayarak ve ilk prensipler düşünme kullanarak analiz ederek temel gerçeği ararlar.

Google gizli sosunu hiç kimseye açıklamadığından, hesaplamalı düşünmeye güveneceğiz. Google algoritmalarının kullanıldığı bazı önemli anlara göz atacağız ve neden önemli olduğunu öğreneceğiz.

Bir Zihin Nasıl Oluşturulur

2012 yılında yayınlanan ve ünlü gelecekçi ve mucit Ray Kurzweil tarafından yazılan “Bir Zihin Nasıl Oluşturulur: İnsan Düşüncesinin Sırları” adlı bir kitaptan başlayacağız. Bu kitap, insan beynini parçaladı ve nasıl çalıştığını açıkladı. Temel düzeyde, beynin nasıl çalıştığını ve geleceği tahmin etmeye çalışan bir tahmin makinesi olarak kendini eğittiğini öğreniyoruz.

İnsanlar günlük hayatta desenleri nasıl tanır? Bu bağlantılar beynimizde nasıl oluşur? Kitap, hiyerarşik düşünme anlayışıyla başlar, bu da çeşitli unsurlardan oluşan ve bir desen oluşturan bir yapının anlaşılmasını sağlar. Bu düzenleme, bir sembolü temsil eden bir harf veya karakteri temsil eder ve daha sonra bir kelime veya cümle oluşturmak için daha gelişmiş bir desen oluşturur. Sonunda bu desenler fikirleri oluşturur ve bu fikirleri insanların inşa ettiği ürünler haline getirir.

İnsan beynini taklit ederek, o zamanlar mevcut olan sinir ağlarından daha gelişmiş bir AI oluşturmanın bir yolu ortaya çıktı.

Kitap, dünyanın verilerini emen ve metin, resim, ses ve videoyu işlemek için çok katmanlı desen tanıma işlemini kullanan bir AI oluşturmak için bir plan sundu. Bulutun ve paralel işlem kapasitesinin avantajları nedeniyle ölçeklenebilir bir sistemdi. Diğer bir deyişle, veri girişi veya çıkışı için bir sınır olmayacaktı.

Kitap o kadar önemliydi ki, yayınlanmasından kısa bir süre sonra yazar Ray Kurzweil, Google’a makine öğrenimi ve dil işleme üzerine odaklanan mühendislik direktörü olarak katıldı. Kitabında yazdıklarıyla mükemmel bir şekilde uyumlu bir roldü.

Google’ın geleceği ve web sitelerinin nasıl sıralandığı üzerinde bu kitabın ne kadar etkili olduğu inkar edilemez. Bu AI kitabı, bir SEO uzmanı olmak isteyen herkes için zorunlu okumadır.

Derin Zeka

2010 yılında kurulan Derin Zeka, pekiştirmeli öğrenme adı verilen devrimci yeni bir AI algoritması kullanarak dünyanın dikkatini çekiyordu. Derin Zeka, bunu şöyle açıkladı:

“İlk derin öğrenme modelini, yüksek boyutlu duyusal girdiden doğrudan kontrol politikalarını öğrenmek için pekiştirmeli öğrenme kullanarak sunuyoruz. Model, ham piksellerin girdisi ve gelecekteki ödülleri tahmin eden bir değer işlevi çıkışı olan bir convolutional sinir ağıdır.”

Derin öğrenmeyi pekiştirmeli öğrenmeyle birleştirerek derin pekiştirmeli öğrenme sistemine dönüştü. 2013 yılına gelindiğinde, Derin Zeka, Atari 2600 oyunlarında insan oyunculara karşı zaferler kazanmak için bu algoritmaları kullanıyordu – ve bu, insan beynini taklit ederek ve tekrarlayarak öğrenerek başarıldı.

İnsanların tekrarlayarak öğrendiği gibi, topu tekmelemek veya Tetris oynamak gibi, AI de öğrenecekti. AI’nın sinir ağı, performansı izleyerek ve sonraki iterasyonda daha güçlü hamle seçimi sağlayarak kendini geliştirecekti.

Derin Zeka, teknolojik liderliğinde o kadar baskındı ki, Google bu teknolojiye erişmek için Derin Zeka’yı satın almak zorunda kaldı. Derin Zeka, 2014 yılında 500 milyondan fazla dolara satın alındı.

Satın alındıktan sonra, AI endüstrisi ardışık atılımlar gördü, bu tür bir atılıma 11 Mayıs 1997’de, satranç ustası Garry Kasparov’un altı oyunluk maçın ilk oyununu Deep Blue adlı bir satranç oynayan bilgisayara kaybetmesiyle görülmemişti.

2015 yılında Derin Zeka, algoritmayı Atari’nin 49 oyunluk oyun paketinde test etmek için geliştirdi ve makine, 23 oyunun tamamında insan performansını geçti.

Bu sadece başlangıçtı, 2015’in ilerleyen döneminde Derin Zeka, profesyonel bir Go Dünya Şampiyonunu yenmek amacıyla tasarlanmış bir program olan AlphaGo üzerinde çalışmaya başladı. Çin’de yaklaşık 4000 yıl önce ortaya çıkan eski bir oyun olan Go, insan tarihinde en zor oyun olarak kabul edilir ve 10³⁶⁰ mümkün hamle vardır.

Derin Zeka, AlphaGo sistemini eğitmek için insan oyunculardan öğrenen denetimli öğrenmeyi kullandı. Kısa süre sonra Derin Zeka, AlphaGo’nun Lee Sedol adlı dünya şampiyonunu Mart 2016’da beş oyunluk bir maçta yenmesiyle manşetlere çıktı.

Kendini aşmak istemeyen Derin Zeka, Ekim 2017’de AlphaGo Zero adlı yeni bir modeli piyasaya sürdü. Bu modelin ana farklılığı, insan eğitimi gerektirmemesiydi. AlphaGo Zero, hızlı bir şekilde selefini geçti, Derin Zeka’nın açıklamasına göre:

“Önceki AlphaGo sürümleri, nasıl oynanacağını öğrenmek için binlerce insan amatör ve profesyonel oyununa dayandı. AlphaGo Zero, bu adımı atlar ve tamamen rastgele oynamaya başlayarak oyunu oynayarak öğrenir. Bunu yaparak, insan seviyesini hızla geçer ve daha önce yayınlanan şampiyonluk kazanan AlphaGo sürümünü 100-0 yener.”

Bu arada, SEO dünyası PageRank’e odaklanmıştı, Google’ın omurgası. 1995 yılında, Larry Page ve Sergey Brin, Stanford Üniversitesi’nde doktora öğrencisiyken başladı. İkili, ” BackRub” adlı bir araştırma projesi üzerinde işbirliği yapmaya başladı. Amacı, web sayfalarını backlink verilerine dayanarak önemlilik ölçüsü olarak sıralamaktı. Bir backlink, basitçe bir sayfadan başka bir sayfaya link vermektir, bu linke benzer.

Algoritma daha sonra “web sayfası” terimi ve kurucu Larry Page’in adının birleşiminden oluşan PageRank olarak adlandırıldı. Larry Page ve Sergey Brin, yalnızca backlink’ler aracılığıyla tüm web’i güçlendirerek bir arama motoru oluşturmak gibi iddialı bir hedefi vardı.

Ve işe yaradı.

PageRank Manşetlere Hakim

SEO profesyonelleri, Google’ın bir web sayfası için kalite sıralamasını nasıl hesapladığını anladı. Bazı kurnaz siyah şapka SEO girişimcileri, içeriği ölçeklendirmek için link satın almak yerine organik olarak edinmeyi beklemeyi anladı.

Backlink’ler etrafında yeni bir ekonomi ortaya çıktı. Arama motoru sıralamalarını etkilemek isteyen web sitesi sahipleri link satın alacaktı ve para kazanmak isteyen web siteleri link satacaktı.

Link satın alan web siteleri genellikle bir gecede Google’ı ele geçirdi ve kurulmuş markaları geride bıraktı.

Bu yöntem uzun süre çok iyi çalıştı – Ta ki durana kadar. Muhtemelen makine öğrenimi devreye girdiğinde ve temel sorunu çözdüğünde. Derin pekiştirmeli öğrenme ile birlikte, PageRank bir sıralama değişkeni haline geldi, baskın faktör değil.

Şimdi SEO topluluğu, link satın alma stratejisi konusunda bölünmüş durumda. Kişisel olarak, link satın almanın alt düzeyde sonuçlar verdiğine ve en iyi backlink edinme yönteminin endüstriye özgü değişkenlere dayandığına inanıyorum. Tavsiye edebileceğim bir hizmet, HARO (Help a Reporter Out) adlı bir hizmettir. HARO’da opportunity, medya taleplerini karşılayarak backlink elde etmektir.

Kurulmuş markalar, link kaynağı olarak zamanın avantajına sahipti. Bir web sitesinin yaşı ne kadar uzunsa, yüksek kaliteli backlink’leri toplamak için o kadar fazla zamanı vardır. Diğer bir deyişle, bir arama motoru sıralaması büyük ölçüde web sitesinin yaşına bağlıdır, “zaman = backlink” ölçütünü hesapladığınızda.

Örneğin, CNN, markası, güveni ve zaten yüksek sıralamaya sahip olması nedeniyle doğal olarak bir haber makalesi için backlink alacaktı – Dolayısıyla doğal olarak daha fazla backlink edinecekti çünkü insanlar bir makale hakkında araştırma yapıp ilk arama sonucuna link verecekti.

Manası, daha yüksek sıralamaya sahip web sayfaları doğal olarak daha fazla backlink alacaktı. Maalesef, bu durum yeni web sitelerinin backlink algoritmasını suistimal etmek için backlink pazarına yönelmesine neden olacaktı.

2000’lerin başlarında, backlink satın almakremarkably iyi çalışıyordu ve basit bir işlemdi. Link alıcılar, genellikle site genelinde altbilgi linkleri veya belki de bir makale başına (çoğunlukla bir konuk yazı olarak gizlenmiş) olarak, yüksek otorite web sitelerinden link satın alacaktı ve web sitelerini para kazanmak için satmak isteyenler de memnuniyetle uyacaklardı – Maalesef, genellikle kaliteyi feda ederek.

Sonunda Google’ın makine öğrenimi mühendisleri, arama motoru sonuçlarını elle kodlamanın boşuna olduğunu anladı ve PageRank’in büyük kısmı elle yazılmış koddu. Bunun yerine, AI’nin sonunda sıralamaları insan müdahalesi olmadan tamamen hesaplayacağına karar verdiler.

Google, her türlü aracı kullanarak rekabetçi kalıyor ve bunlar arasında derin pekiştirmeli öğrenme de var – Dünyadaki en gelişmiş makine öğrenimi algoritması.

Bu sistem, Google’ın MetaWeb’i satın alması ile birlikte bir oyun değiştiriciydi. 2010’da MetaWeb’in satın alınmasının önemli olmasının nedeni, Google’ın anahtar kelimelere verdiği ağırlığı azaltmasıydı. Bağlam aniden önemli hale geldi, bu da “varlıklar” olarak adlandırılan bir kategorileme metodolojisi kullanılarak gerçekleştirildi. Fast Company’nin açıklamasına göre:

“MetaWeb, hangi varlığa atıfta bulunduğunuzu belirledikten sonra, bir dizi sonuç sunabilir. Ayrıca varlıkları daha karmaşık aramalar için birleştirebilir – ’40 yaş üstü aktrisler’ bir varlık olabilir, ‘New York’ta yaşayan aktrisler’ başka bir varlık olabilir ve ‘şu an oynayan bir filmi olan aktrisler’ başka bir varlık olabilir.”

Bu teknoloji, 2015 ilkbaharında başlatılan RankBrain adlı büyük bir algoritma güncellemesine entegre edildi. RankBrain, salt anahtar kelime tabanlı olmaktan ziyade bağlamı anlama ve çevresel bağlamları (örneğin, arayanın konumu) dikkate alma üzerine odaklandı. Bu, özellikle mobil kullanıcılar için önemli bir güncellemeydi.

Şimdi, hesaplama teorisini kullanarak Google’ın bunu nasıl yaptığını tahmin edelim.

Derin Öğrenme Nedir?

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

Derin öğrenme, insan beyninin nasıl çalıştığından büyük ölçüde etkilenir ve nesneleri tanımlamak ve sınıflandırmak için desen tanıma kullanma şeklini taklit etmeye çalışır.

Örneğin, “a” harfini gördüğünüzde, beyniniz otomatik olarak çizgileri tanır ve “a” harfini tanımlar. Aynı şey “ap” harfleri için de geçerlidir, beyniniz otomatik olarak geleceği tahmin etmeye çalışır ve “app” veya “apple” gibi kelimeler üretilir. Diğer desenler, rakamlar, trafik işaretleri veya kalabalık bir havalimanında bir sevdiğiniz kişiyi tanımlamak olabilir.

Derin öğrenme sistemindeki bağlantılar, nöronlar ve sinapslarla birlikte çalışan insan beyninin çalışmasıyla benzerdir.

Derin öğrenme, temel olarak, birçok çok katmanlı perceptron’u birleştiren makine öğrenimi mimarilerine verilen addır, böylece sadece bir gizli katman değil, birçok gizli katman vardır. Derin sinir ağı ne kadar “derin” olursa, ağın öğrenebileceği desenler o kadar karmaşık olur.

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

Google Derin Öğrenmeyi Nasıl Kullanır

Google, world wide web’deki web sitelerini, web sitelerini birbirine bağlayan hiperlink’leri (nöronlar gibi düşünün) takip ederek tarar. Bu, Google’ın başlangıcından beri kullandığı orijinal metodolojiydi ve hala kullanımda. Web siteleri dizine eklendikten sonra, çeşitli iç metriklere göre web sayfalarını etiketleyen çeşitli AI türleri kullanılır.

Google sistemleri, yalnızca küçük insan müdahalesi veya araya girmesiyle, web sayfalarını çeşitli iç metriklere göre etiketler. Bir müdahale örneği, bir DMCA Kaldırma Talebi nedeniyle belirli bir URL’nin manuel olarak kaldırılması olabilir.

Google mühendisleri, SEO konferanslarında katılımcıları sinirlandırmasıyla ünlüdür ve bu, Google’ın nasıl çalıştığı hakkında doğru bir şekilde konuşamadıkları içindir. Bir web sitesinin neden sıralamaya giremediği sorulduğunda, genellikle aynı kötü ifade edilen cevap verilir. Cevap o kadar sık verilir ki, katılımcılar genellikle aylar veya yıllar boyunca iyi içerik oluşturmaya çalıştıklarını, ancak olumlu sonuç alamadıklarını önceden belirtirler.

Tahmin edilebileceği gibi, web sitesi sahiplerine, değerli içerik oluşturmaya odaklanmaları talimatı verilir – Önemli bir bileşen, ancak kapsamlı olmayan.

Bu cevap verilmesinin nedeni, yöneticilerin soruyu doğru bir şekilde cevaplayamamasıdır. Google’ın algoritması bir kara kutudur. Girdi vardır, sonra çıktı vardır – ve bu, derin öğrenmenin nasıl çalıştığıdır.

Şimdi, milyonlarca web sitesini olumsuz etkileyen bir sıralama cezasine geri dönelim.

PageSpeed Insights

Google nadiren şeffaftır, ancak PageSpeed Insights bir istisnadır. Bu hız testini geçmeyen web siteleri, özellikle mobil kullanıcılar etkilendiğinde, bir ceza kutusuna gönderilecektir.

Şüphelenilen şey, bir yerlerde hızlı web sitelerini, PageSpeed Insights’te başarısız olan yavaş yüklenen web sitelerinden ayıran bir karar ağacının olmasıdır. Bir karar ağacı, temel olarak, farklı kriterlere göre veri setini bireysel veri noktalarına ayıran bir algoritmik yaklaşımdır. Kriter, mobil kullanıcılar için sıralamayı olumsuz etkilemek olabilir.

Teorik olarak, doğal sıralama puanına bir ceza uygulanabilir. Örneğin, ceza olmadan #5’te sıralanacak bir web sitesi, #25 veya #55’e düşürülmesine neden olan -20, -50 veya bilinmeyen bir değişkenle sıralama puanı düşebilir.

Gelecekte, Google AI’si daha da güven kazandığında, PageSpeed Insights’in sonuna tanık olabileceğiz. Google’ın şu anda hız üzerine yaptığı bu müdahale tehlikelidir, çünkü optimal olabilecek sonuçları ortadan kaldırabilir ve teknoloji bilgisi az olanları ayırt edebilir.

Küçük bir işletme sahibi olan herkesin, hız testi sorunlarını başarıyla teşhis etmek ve düzeltmek için uzmanlık sahibi olması istemek büyük bir taleptir. Basit bir çözüm, Google’ın WordPress kullanıcıları için bir hız optimizasyon eklentisi yayınlaması olabilir, çünkü WordPress, internetin %43’ünü güçlendiriyor.

Maalesef, tüm SEO çabaları boşa gidecek, Google’ın PageSpeed Insights testini geçemezseniz. Bahis, bir web sitesinin Google’dan completely消失etmesinden başka bir şey değildir.

Bu testi geçmenin yolu, başka bir makale konusudur, ancak en azından web sitenizin testi geçip geçmediğini kontrol etmelisiniz.

Endişelenmeniz gereken başka bir önemli teknik ölçüt, SSL (Güvenli Yuva Katmanı) adlı bir güvenlik protokolüdür. Bu, bir alan adının URL’sini http’den https’ye değiştirir ve verilerin güvenli iletimini sağlar. SSL’yi etkinleştirmeyen herhangi bir web sitesi cezalandırılacaktır. Bu kuralın bazı istisnaları olsa da, e-ticaret ve finans web siteleri en çok etkilenecektir.

Düşük maliyetli barındırma hizmetleri, SSL uygulaması için yıllık bir ücret alırlar, oysa iyi barındırma hizmetleri gibi Siteground, SSL sertifikaları ücretsiz olarak sağlar ve bunları otomatik olarak entegre eder.

Meta Verileri

Web sitesinde başka bir önemli unsur, Meta Başlığı ve Meta açıklamasıdır. Bu içerik alanları, bir sayfanın başarısı veya başarısızlığı kadar önemli olabilecek bir öncelik derecesine sahiptir.

Bunun nedeni, Google’ın Meta Başlığını ve Meta açıklamasını arama sonuçlarında görüntüleme olasılığının yüksek olmasıdır. Ve bu nedenle, Meta başlığı ve Meta açıklama alanını mümkün olduğunca dikkatli bir şekilde doldurmak önemlidir.

Alternatif, Google’ın Meta başlığını ve Meta açıklamasını görmezden gelmesi ve arama sonuçlarında tıklamaları artıracağından tahmin edilen verileri otomatik olarak oluşturmasıdır. Eğer Google, öngörüsü kötü ise, bu, aramalarda daha az tıklama ve sonuç olarak arama motoru sıralamasında kayba neden olacaktır.

Eğer Google, dahil edilen meta açıklamasının tıklamaları almak için optimize edildiğine inanıyorsa, arama sonuçlarında görüntülenecektir. Başarısız olursa, Google web sitesinden bir dizi rastgele metin parçasını seçer. Çoğu zaman Google, sayfanın en iyi metnini seçer, ancak sorun, bu bir şans oyunu ve Google’nin seçeceği açıklamayı sürekli olarak kötü seçmesidir.

Tabii ki, eğer sayfanızdaki içeriğin gerçekten iyi olduğunu düşünüyorsanız, bazen Google’nin en iyi meta açıklamasını seçmesine izin vermek mantıklıdır, bu da kullanıcı sorgusuna en iyi uyanıdır. Bu makale için meta açıklamasını boş bırakacağız, çünkü içerik zengini ve Google’nin uygun bir açıklama seçecektir.

Bu arada, milyarlarca insan en iyi arama sonuçlarına tıklıyor – Bu, insan-döngü, Google’ın son geri bildirim mekanizması – Ve burada pekiştirmeli öğrenme devreye giriyor.

Pekiştirmeli Öğrenme Nedir?

Pekiştirmeli öğrenme, bir AI aracını, eylemlerin tekrarını ve bunlarla ilişkili ödülleri içeren bir makine öğrenimi tekniğidir. Bir pekiştirmeli öğrenme aracı, bir ortamda dener, eylemler gerçekleştirir ve doğru eylemler gerçekleştirildiğinde ödüllendirilir. Zamanla, aracı, ödülünü en üst düzeye çıkarmak için eylemleri öğrenir.

Ödül, basit bir hesaplamayla, önerilen bir sayfada geçirilen zamanın miktarıyla hesaplanabilir.

Eğer bu metodolojiyi bir İnsan-döngü alt rutini ile birleştirecek olursanız, bu, zaten dijital hayatımızın tüm yönlerini kontrol eden öneri motorlarına benzeyen bir şey gibi görünür – Ve bir arama motorunun nasıl çalışması gerektiği doğruysa, haklısınız.

Google Pekiştirmeli Öğrenmeyi Nasıl Kullanır

Google döngüsü, her aramayla gelişir, insanlar en iyi sonucu seçerek AI’yi eğitiyor ve milyonlarca diğer kullanıcının benzer sorgularını eğitir.

Pekiştirmeli öğrenme aracı, yalnızca en olumlu etkileşimleri pekiştirerek kendini sürekli olarak geliştirir.

Google, bir kullanıcı tarafından tarama sonuçları sayfasının taranması için gereken süreyi, tıklanan URL’yi, ziyaret edilen web sitesine harcanan süreyi ve geri tıklamayı ölçer. Bu veriler daha sonra her bir web sitesinin benzer veri eşleştirmesi veya kullanıcı deneyimi için derlenir ve karşılaştırılır.

Düşük bir tutma oranına (web sitesinde geçirilen süre) sahip bir web sitesi, pekiştirmeli öğrenme sistemi tarafından negatif bir değerle beslenir ve diğer rakip web siteleri sıralamaları geliştirmek için test edilir. Google tarafsızdır, elbette manuel müdahale yoksa, sonunda arzu edilen arama sonuçları sayfasını sağlar.

Kullanıcılar, AI’yi geliştirmelerine yardımcı olan ve sınırsız olarak iyileştirilen derin pekiştirmeli öğrenme sisteminin son bileşeni olan insan-döngüdür. Bu hizmetin karşılığında, Google kullanıcılara bir reklam tıklama fırsatı sunar.

Reklamlar, gelir elde etmek dışında, birincil sıralama faktörü olarak hizmet eden, kullanıcıların neye tıklamak istediği hakkında daha fazla veri sunar.

Google temel olarak ne istediğini öğrenir. Bu, bir video akış hizmeti tarafından kullanılan bir öneri motoruna benzetilebilir. Bu durumda, bir öneri motoru, bir kullanıcıya, aynı komedyenleri paylaştıkları için romantik komedileri sever gibi içerik sunardı.

Bu, SEO’ya Nasıl Yardımcı Olur?

Hesaplama düşünceyi sürdürürsek, Google’ın en iyi sonuçları sunmayı öğrendiğini varsayabiliriz ve bu genellikle insan önyargılarını genelleyerek ve karşılayarak elde edilir. Aslında, Google’ın AI’sinin bu önyargılara uymayan sonuçlar sunmaması imkansızdır, aksi takdirde sonuçlar alt düzeyde olacaktır.

Özetle, bir sihir formülü yoktur, ancak bazı en iyi uygulamalar vardır.

SEO uygulayıcısının, Google’ın endüstrisine özgü önyargılarını tanımlamakla sorumlu olduğu, bu önyargılara uymaktır. Örneğin, bir seçim sonuçları için tarih belirtmeden arama yapan biri, muhtemelen en son sonuçları arıyordur – bu, bir tazelik önyargısıdır. Bir tarifi arayan biri, muhtemelen en yeni sayfaya ihtiyaç duymaz ve aslında zamanın testine dayanmış bir tarifi tercih edebilir.

SEO uygulayıcısının sorumluluğu, ziyaretçilere aradıkları sonuçları sunmaktır. Bu, Google’da sıralamada kalmak için en sürdürülebilir yoldur.

Web sitesi sahipleri, kullanıcıya istedikleri her şeyi sunma umuduyla belirli bir anahtar kelimeye ulaşmaya çalışmamalıdır. Arama sonucu, kullanıcıların ihtiyacını tam olarak karşılamalıdır.

Önyargı nedir? Bir ülkenin ülkesine uygun bir etki alanı adı olabilir, yani alan adında “Hindistan” gibi bir kelime olabilir ve bu, bir ülkenin ülkesinde yaşayan kullanıcıların güven önyargısı nedeniyle URL’ye tıklamaktan caydırabilir. Bir kelime alan adı da otorite izlenimi verebilir.

En önemli önyargı, bir kullanıcı arama sorgusuna uyan nedir? Bir SSS, bir ilk 10 listesi, bir blog gönderisi midir? Cevap kolayca bulunabilir, sadece hedef pazarınızda bir Google araması yapmanız gerekir.

Siyaht Şapka SEO Öldü

Bunu, web sitelerini, backlink satın alma, backlink sahteciliği, web sitesi hackleme, sosyal işaretlerin toplu olarak otomatik oluşturulması ve diğer karanlık metodolojilerin uygulanması gibi hileli teknikleri kullanan agresif bir web sitesi sıralama yöntemi olan Siyah Şapka SEO ile karşılaştırın.

Araçlar, genellikle arama motoru pazarlama forumlarında yeniden satılan ve son kullanıcılara minimal değer sunan ürünlerdir. Şu anda, bu araçların satıcıları zengin olurken, son kullanıcılara minimal değer sunarlar.

Bu nedenle Siyah Şapka SEO’yu bırakmanızı tavsiye ederim. SEO’nuzu, makine öğreniminden yana görerek odaklanın. Her seferinde bir arama sonucunu atlayıp, daha derinde bir sonucu tıkladığınızda, insan-döngü ile derin pekiştirmeli öğrenme sistemine işbirliği yaptığınızı unutmayın. İnsan, AI’yi geliştirmesine yardımcı oluyor ve zaman ilerledikçe sınırsız olarak iyileştiriliyor.

Bu, insan tarihinde başka hiçbir sistem tarafından eğitilmeyen bir makine öğrenimi algoritmasıdır.

Google, dünya çapında ortalama 3,8 milyon arama işler – Bu, 228 milyon aramaya karşılık gelir her saat ve 5.6 milyar aramaya karşılık gelir her gün. Bu, çok fazla veri ve bu nedenle Siyah Şapka SEO’ya çalışmaya devam etmek aptallık.

Google’ın AI’sı o kadar güçlü hale geliyor ki, sonunda ilk AI olabilecek ve Yapay Genel Zeka (AGI) olarak adlandırılan şey olacak. AGI, aktarım öğrenimi kullanmak için bir alana hakim olmak ve sonra bu öğrenilen zekayı birden fazla alana uygulamak için yeterli zekaya sahip bir zekadır. Google’ın gelecekteki AGI çabaları hakkında spekülasyon yapmak ilginç olabilir, ancak şimdilik Google, dar bir AI’dir, bu da başka bir makale konusudur.

Bunun bilincinde olarak, Siyah Şapka SEO’ya bir saniye daha harcama, aptallık.

Beyaz Şapka SEO

Eğer Google’ın AI’sinin sürekli olarak kendini geliştireceğini kabul ediyorsak, o zaman Google’ı aşmaya çalışmaktan vazgeçmek zorundayız. Bunun yerine, bir web sitesini, Google’ın aradığı şeyi optimal olarak sunmak için optimize etmeye odaklanın.

Bu, SSL’yi etkinleştirmeyi, sayfa yükleme hızını optimize etmeyi ve Meta Başlığını ve Meta Açıklamasını optimize etmeyi içerir. Bu alanları optimize etmek için, Meta Başlığı ve Meta Açıklaması, rakip web siteleriyle karşılaştırılmalıdır – Yüksek tıklama oranı sağlayan kazanan unsurları tanımlayın.

Eğer tıklanma oranını optimize ederseniz, bir sonraki kilometre taşı, en iyi giriş sayfasını oluşturmaktır. Hedef, benzer rakiplerle yarışan bir giriş sayfası oluşturmak ve ortalama zaman geçirme süresini geçmektir.

Sadece kullanıcı experience’i en üst düzeye çıkararak bir web sayfası sıralamasını artırabilir.

Şimdiye kadar, en önemli metriklere aşağıdaki öğeleri tanımladık:

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

Giriş sayfası en zor unsur, çünkü dünyayla yarışıyorsunuz. Giriş sayfası nhanh yüklenmeli, beklentileri karşılamalı ve kullanıcıyı daha fazlasıyla şaşırtmalıdır.

Son Düşünceler

Google’ın kullandığı diğer AI teknolojilerini ve SEO’nun daha derinlerine inmeyi anlatmak için başka 2000 kelimeyle doldurmak kolay olur. Ancak amacımız, en önemli metriklere dikkat çekmektir.

SEO uygulayıcıları, sistemi oynamaya o kadar odaklanıyorlar ki, günün sonunda SEO’nun en önemli unsurunun kullanıcıya mümkün olduğunca fazla değer sunması olduğunu unutuyorlar.

Bir yol, önemli içeriğin asla eskimeyeceğinden emin olmaktır. Bir ay içinde önemli bir katkı düşünürsem, bu makaleye eklenecektir. Google, içeriğin ne kadar taze olduğunu ve sayfanın değer sunma geçmişini tanımlayabilecektir.

Eğer hala backlink satın alma konusunda endişeleniyorsanız, çözüm basittir. Ziyaretçilerinize zamanını saygı gösterin ve onlara değer verin. Backlink’ler doğal olarak gelecektir, çünkü kullanıcılar içeriğinizi paylaşmak isteyecektir.

Soru, web sitesi sahibine, en iyi kullanıcı değerini ve kullanıcı deneyimini nasıl sunacağını sormaya kayar.