Daha İyi İçerik SEO için Google NLP Algoritmalarını Anlama

Doğal Dil İşleme veya NLP, yapay zeka (AI) ve arama motoru algoritmalarındaki en karmaşık ve yenilikçi gelişmelerden biridir. Ve, şaşırtıcı olmayan bir şekilde, Google, NLP alanında bir lider haline geldi. Google, 2021 yılında SMITH algoritmasını ve önceki doğal dil algoritmasını BERT ekleyerek, insan dilini yetkin bir şekilde anlayan AI geliştirdi. Ve bu teknoloji , AI tarafından oluşturulan içerik oluşturmada kullanılma yeteneğine sahiptir.

Olağanüstü doğrulukla, Google'ın NLP Algoritmaları, AI oyununu değiştirdi. Peki, bu SEO için ne anlama geliyor? Bu makale, Google'ın NLP teknolojilerinin tüm ayrıntılarını ve bunları arama motoru sonuçlarında daha iyi sıralamak için nasıl kullanabileceğinizi ele alacaktır.

Doğal Dil İşleme Nedir?

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini nasıl anlayacağının araştırılmasını içeren bir bilgisayar bilimi ve yapay zeka alanıdır. Önceki AI biçimlerinden farklı olarak, NLP derin öğrenmeyi kullanır.

NLP, bilgisayarların insanlarla doğal hissettirecek bir şekilde etkileşime girmesini sağladığı için yapay zekanın önemli bir bileşeni olarak kabul edilir.

NLP, amacı Google'ın arama sonuçlarını iyileştirmek ve yazarları işsiz bırakmak gibi görünse de, bu teknoloji SEO'nun ötesinde çok çeşitli şekillerde kullanılmaktadır.

İşte en yaygın olanları:

1. Duygu analizi: Müşteri memnuniyeti gibi şeyleri belirlemek için insanların duygusal seviyelerini ölçen NLP.

2. Chatbotlar: Yardım sayfalarında veya genel web sitelerinde açılan sohbet ekranlarıdır. Müşteri destek merkezlerindeki iş yükünü azaltmak için bir hünerleri var.

4. Konuşma tanıma: Bu NLP, sesi alır ve komutlara ve daha fazlasına çevirir.

Metin sınıflandırma, çıkarma ve özetleme: Bu NLP biçimleri metni analiz edebilir ve daha sonra insanların kullanması, analiz etmesi ve anlaması için daha kolay olacak şekilde yeniden biçimlendirebilir. Tıbbi kodlama ve faturalandırmadaki hataları yakalama gibi görevler söz konusu olduğunda metin çıkarma oldukça yardımcı olabilir.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme , insan beynindeki sinir ağları üzerinde modellenen bir makine öğrenimi kategorisidir. Bu makine öğrenimi biçimi, genellikle tipik AI öğrenme modellerinden daha karmaşık olarak kabul edilir.

İnsan beynini yansıttıkları için insan davranışını da yansıtabilirler ve çok şey öğrenebilirler! Genellikle derin öğrenme algoritmaları iki parçalı bir sistem kullanır. Bir sistem tahminlerde bulunurken diğeri sonuçları hassaslaştırır.

Derin öğrenme, bir süredir ev cihazlarında, halka açık ortamlarda ve işyerinde kullanılmaktadır. En yaygın uygulamalar şunları içerir:

• Kendi kendine giden arabalar
• Sesli uzaktan kumandalar
• Kredi kartı dolandırıcılık tespiti
• Tıbbi cihazlar
• Uydu tabanlı ulusal savunma

NLP SEO'yu Nasıl Etkiler?

Google'ın PageRank'inde yapılan birkaç güncelleme, Doğal Dil İşleme botları gibi SEO standartlarını bozmuştur. Google'ın SMITH'inin kullanıma sunulmasıyla birlikte, SEO uzmanlarının algoritmanın nasıl çalıştığını ve algoritmanın standartlarını karşılayan içeriğin nasıl üretileceğini anlamak için çabaladığını gördük. Bununla birlikte, çoğu algoritma güncellemesi gibi, içeriğinizin SERP'lere girme konusunda en iyi şansa sahip olmasını sağlamak için zaman genellikle içerik standartlarını nasıl karşılayacağınızı ve aşacağınızı ortaya çıkarır.

Esasen, NLP, Google'ın arama yapanlara amaçlarına ve site içeriğinin daha net anlaşılmasına dayalı olarak daha iyi arama sonuçları sağlamasına yardımcı olur . Bu, yalnızca en iyi içeriği sağlayan sitelerin SERP'lerde yerlerini koruduğu anlamına gelir. Ayrıca, arama yapan kişinin amacına uygun olmayan çeşitli içerik, daha derin bir SERP'e gömülür veya hiç görünmez.

Google BERT nedir?

BERT (Transformers'dan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri) algoritması 2019'da kullanıma sunuldu ve PageRank'ten bu yana en büyük değişiklik olarak dalgalar yarattı. Bu algoritma, üstün arama sonuçları sağlamak için metni anlamaya çalışan bir NLP'dir.

Daha spesifik olarak, BERT, bir cümledeki kelimelerin bağlamını daha iyi anlamak için tasarlanmış bir sinir ağıdır. Algoritma, ön eğitim adı verilen bir teknik kullanarak bir cümledeki kelimeler arasındaki ilişkileri öğrenebilmektedir.

BERT algoritmasının amacı, makine çevirisi ve soru yanıtlama gibi doğal dil işleme görevlerinin doğruluğunu artırmaktır.

Google BERT algoritması nasıl çalışır?

BERT algoritması transfer öğrenme adı verilen bir teknik kullanarak amacına ulaşabilmektedir. Aktarım öğrenimi, halihazırda büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş önceden eğitilmiş bir ağ kullanarak bir sinir ağının doğruluğunu artırmak için kullanılan bir tekniktir.

Google'ın birçok güncellemesinden farklı olarak, BERT'nin iç işleyişi açık kaynaklıdır. BERT algoritması, Google tarafından 2018'de yayınlanan bir makaleye dayanmaktadır. Bu açık kaynaklı açıklama, BERT'nin tek tek kelimelerin veya kelime öbeklerinin anlamını daha iyi anlamak için çift yönlü bir bağlamsal model kullandığını içerir. Sonuç, ince ayarlanmış içerik sınıflandırmasıdır.

Örneğin:

Bench press ekipmanınız için bir bara karşı mutlu saatler için bir bar arıyorsanız, Google, kelimenin bir sayfa içindeki bağlamda nasıl kullanıldığına bağlı olarak size doğru bar türünü gösterecektir.

BERT'i farklı kılan başka ne var?

BERT , NLP'nin ön eğitim sistemi olarak mevcut metin örneklerinden öğrenme yeteneğini hızlandıran bulut Tensör İşleme Birimlerini (TPU'lar) kullandı. Ön eğitim, verileri işlemek için kullanılmadan önce büyük bir veri kümesinde bir sinir ağını eğitmek için kullanılan bir tekniktir. Önceden eğitilmiş ağ daha sonra ağı eğitmek için kullanılan verilere benzer verileri işlemek için kullanılır. BERT, bulut TPU'larını kullanarak verileri hızlı ve süper hızlı bir şekilde işleyebildi. Ve Google Cloud da test edilebildi.

Milyonlarca eğitim seansından sonra, BERT algoritması, bir cümledeki kelimelerin bağlamını daha iyi anlayabildiği için önceki doğal dil işleme algoritmalarından daha yüksek doğruluk elde edebilmektedir.

BERT'in kaç tane metin örneğine ihtiyacı vardı? BERT, doğal dili (yalnızca İngilizce değil) tam olarak kavramak için milyonlarca, hatta milyarlarca örnek kullandı.

Google'ın Bert Güncellemesi Web Sitelerini Nasıl Etkiledi?

BERT güncellemesinin web siteleri üzerindeki etkisi iki kat oldu. İlk olarak, güncelleme Google'ın arama sonuçlarının doğruluğunu iyileştirdi. Bu, Google'ın arama sonuçlarında daha üst sıralarda yer alan web sitelerinin daha yüksek tıklama oranı (TO) elde ettiği anlamına geliyordu.

İkincisi, BERT güncellemesi web sitesi içeriğinin önemini artırdı. Bu, yüksek kaliteli, alakalı içeriğe sahip web sitelerinin Google'ın arama sonuçlarında daha üst sıralarda yer alma olasılığının daha yüksek olduğu anlamına gelir.

Google Bert'in Sınırlamaları Nelerdir?

BERT güçlü bir araçtır, ancak yeteneklerinde bazı sınırlamalar vardır. Bu NLP modelinin ne kadar düzenli olduğu konusunda kendinizi kandırmak kolay olsa da, BERT modelinin tüm insan bilişsel süreçlerine sahip olmadığını akılda tutmak önemlidir. Ve bunlar, içeriği anlama yeteneklerindeki sınırlamalar olabilir.

BERT Salt Metin Algoritmasıdır

İlk olarak, BERT yalnızca metin içeren doğal dil işleme görevleri için etkilidir. Görüntüleri veya diğer veri biçimlerini içeren görevler için kullanılamaz. Ancak, BERT'nin Google görsel aramalarında görünmenize yardımcı olabilecek alternatif metninizi okuyabileceğini unutmayın .

BERT 'Bütün Resmi' Anlamıyor

İkincisi, BERT, son derece yüksek derecede anlayış gerektiren görevler için etkili değildir. Esasen, BERT cümleler içindeki kelimelerde uzmandır, ancak tüm makaleleri anlama yeteneğine sahip değildir.

Örneğin, BERT, aşağıdaki cümledeki "yarasa"nın tahta bir beyzbol sopası yerine memeliye atıfta bulunduğunu anlayabilir: Yarasa sivrisineği yemiştir. Ancak karmaşık cümlelerin veya paragrafların anlaşılmasını gerektiren görevler için etkili değildir.

Google SMITH Algoritması Nedir?

Google SMITH (veya Siyam Çok Derinlikli Transformer Tabanlı Hiyerarşik) algoritması, Google mühendisleri tarafından tasarlanmış bir sıralama algoritmasıdır. Algoritma, doğal dile bakar, birbirinden uzaklıklarına göre ifadelerle ilişkili anlam kalıplarını öğrenir ve sayfaların daha doğru bir şekilde dizine eklenmesini sağlayan bir bilgi hiyerarşisi oluşturur.

Bu, SMITH'in içerik sınıflandırmasını daha verimli bir şekilde gerçekleştirmesini sağlar.

SMITH'in bir başka ilginç özelliği de metin tahmincisi olarak işlev görebilmesidir. NLP ile büyük dalgalar yaratan başka şirketler de var (geçen yıl Open AI'nın kötü şöhretli GPT-3 betasını düşünün). Bu teknolojilerin bazıları, diğerlerinin kendi arama motorlarını oluşturmasına yardımcı olabilir .

Google'ın SMITH Güncellemesi Web Sitelerini Nasıl Etkiledi?

Google'ın SMITH güncellemesinin web siteleri üzerinde önemli bir etkisi oldu. Güncelleme, arama sonuçlarının doğruluğunu artırmak için tasarlandı ve bunu, sıralamalarını etkilemek için manipülatif teknikler kullanan web sitelerini cezalandırarak yaptı. Spam bağlantılar, siyah şapka SEO ve yapay zeka dahil olmak üzere çok çeşitli manipülatif teknikleri hedeflemek için tasarlanan SMITH, kaliteli içerik ve organik bağlantı oluşturma konusunda çıtayı yükseltti.

SMITH tarafından hedeflenen en yaygın manipülatif tekniklerden bazıları şunlardır:

• anahtar kelime doldurma
• bağlantı satın alma
• bağlantı metninin aşırı kullanımı.

Bu teknikleri kullandığı tespit edilen web siteleri Google tarafından cezalandırıldı ve bu da arama sıralamalarında düşüşe neden oldu.

Google'ın SMITH güncellemesi ile Google BERT arasındaki fark nedir?

Hem BERT modeli hem de SMITH modeli, Google'ın web tarayıcılarına daha iyi dil anlayışı ve sayfa dizine ekleme sağlar. Google'ın uzun biçimli içeriği zaten sevdiğini biliyoruz, ancak SMITH yayınlandığında Google, daha uzun içeriği daha etkili bir şekilde anlar. SMITH, haber önerileri, ilgili makale önerileri ve belge kümeleme alanlarını iyileştirecektir.

Google NLP algoritmaları için SEO Stratejinizi Nasıl Ayarlayabilirsiniz?

Google, BERT veya SMITH için optimize edemeyeceğinizi iddia etse de, NLP için nasıl optimize edeceğinizi anlamak, sitenizin SERP'lerdeki performansını etkileyebilir. Bununla birlikte, BERT'nin kullanıcı amacı sağlamaya odaklandığını bilmek, optimize etmek istediğiniz herhangi bir arama sorgusunun amacını anlamanız gerektiği anlamına gelir.

Google, algoritmalarını ne zaman kullanıma sunacakları konusunda genellikle biraz çekingen davranır ve SMITH'in tam olarak ne zaman kullanıma sunulacağı konusunda gizli kalmaya devam ederler. Ancak, değişiklik için optimize etmeye başladıklarını varsaymak her zaman en iyisidir.

SMITH, Google'ın uzun vadeli NLP ve makine öğrenimi teknolojisindeki hakimiyetlerini sürdürme hedefindeki birçok yinelemeden yalnızca biridir. Google, eksiksiz belgeler anlayışını geliştirdikçe, iyi bilgi mimarisi daha da önemli olacaktır .

İçeriğinizi Google'ın NLP Algoritmaları İçin Nasıl Optimize Edebilirsiniz?

1. İçeriğinizin iyi biçimlendirilmiş ve okunması kolay olduğundan emin olun. Başlıktaki en iyi uygulamaları ve diğer okunabilirlik en iyi uygulamalarını koruyun. Bunlar şunları içerir:

• • • Cümlelerinizi 20 kelimenin altında tutun
    • 2'den büyük listelenen öğeler için madde işareti listelerini kullanın
    • Doğru başlık hiyerarşisini kullanın
    • Okuyuculara aşılmaz bir metin bloğu sunmaktan kaçının

2. Anlaşılması kolay, net ve özlü bir dil kullanın. Cümle yapılarınızı aşırı derecede karmaşıklaştırmayın. Cümle uzunluğunu sınırlayarak, muhtemelen düşüncelerinizi de düzene sokacaksınız.
3. Google'ın algoritmalarını karıştırabilecek karmaşık veya zor kelimeler kullanmaktan kaçının. Eş anlamlıları bir kenara bırakın ve cümlelerinizi basit tutun. Bir şeye giden en kısa yolun genellikle en iyisi olduğunu unutmayın.
4. Konunuza uygun anahtar kelimeler ve Odak Terimleri kullanın . Anlamsal olarak ilişkili Odak terimleri, Google doğal dil işlemcilerinin sayfanızın tamamını daha iyi anlamasına yardımcı olabilir.
5. İçeriğinizin taze ve güncel olduğundan emin olun. Bu NLP algoritmalarının motivasyonunun, spam içerikli, eski içeriği ayıklarken arama sonuçlarını iyileştirmek olduğunu unutmayın.
6. İnsanların okumak isteyeceği ilginç ve ilgi çekici içerikler yazın. Arama yapanlara ihtiyaçları için en iyi içeriği sağlama konusunda asla yanlış gidemezsiniz . Arama amacını ve konu derinliğini unutmayın.
7. Müşteri yorumlarınız önemlidir. Google'ın NLP'si muhtemelen varlık duyarlılığı analizi yapabilir, bu nedenle kötü yorumları görmezden gelmeyin. Olumsuz yorumlar alırsanız (ister İngilizce ister Marslı olsun), Google'ın varlık duyarlılığı analizinin sizi SERP'leri aşağı çekeceğine bahse girebilirsiniz.
8. Arama yapanların sorularına net cevaplar verin. Öne çıkan bir snippet'e girmek istiyorsanız, Google'ın NLP'leri sizi oraya ancak varlık analizi kullanarak metin çıkarma işlemi yaparsanız ulaşır. Bu, Google'ın arama yapanlara göstermek için belirli bilgilere odaklanma yeteneğine sahip olduğu anlamına gelir.

Google NLP'lerin Geleceği

Google doğal dil API'si ve bulut TPU artık herkesin kullanımına sunulmuştur . Dolayısıyla, NLP görevlerini gerçekleştirmek için bir derin öğrenme makine öğrenimi platformu kullanabiliyorsanız, Google'ın doğal dil API'lerini kullanabilirsiniz. Hatta isterseniz Google bulut NLP eğitimlerine katılabilirsiniz !

Google Natural Language API için Optimize Edin ve Sonuç Alın

Bir şey açık: doğal dil API'leri kalıcıdır. BERT modeli ile SMITH modeli arasındaki ilerlemeden görebileceğimiz gibi, Google arama algoritmaları yalnızca içeriğinizi daha iyi ve daha iyi anlamaya devam edecek.

Mantranızın aynı kalmasına izin verin: İçeriğe odaklanın, kaliteye odaklanın. SEO'lar, Google'ın NLP algoritmaları için en iyi olanı bulmak için öğrenmeye ve denemeye devam ederken, her zaman SEO için en iyi uygulamalara bağlı kalın. Yazdıklarınızın sıralamanızı etkileyeceğini, ancak duygu analizi sayesinde müşterilerinizin ve ziyaretçilerinizin yazdıklarının da etkileyeceğini unutmayın. BERT algoritması hakkında daha fazla bilgi edinin.

SearchAtlas'ın AI İçerik Oluşturma aracı , Google'ın Natural Language API'si üzerine kurulmuştur, böylece daha az çabayla en yüksek kalitede içerik üretebilirsiniz.