Yüksek Lisans Derecelerinde Hizmetlerinizi Sıralamanın Yolunu Açmak

Yapay zeka ve Yüksek Lisans (Geniş Dil Modelleri) ile ilgili son gelişmelerle birlikte, bunun insanların arama motorlarını kullanma ve SEO'yu anlama şekli üzerindeki etkilerini göz ardı edemeyiz.

Geri bağlantıların ve web sitelerinin değerliliğinin sınıflandırılması için ilk olarak Google tarafından geliştirilen geleneksel sayfa sıralama modeli 1996 yılında büyük bir atılım olduysa, web sitelerini nasıl sıraladığımızın temeli, web sitelerini ve web sitelerini etkileyen diğer daha az önemli ancak yine de alakalı faktörler dışında pek değişmedi. arama motorlarındaki karşılık gelen sorgu sıralamaları.

Yüksek Lisans'lar, özellikle de ön saflardaki GPT, bu geleneksel modellere meydan okumaya başladı ve kullanıcılara bilgi arayabilecekleri yeni yollar sunmaya başladı. Belirli gerçekleri veya bilgileri elde etmek için ChatGPT'yi kullanmak, önemli ölçüde daha az zaman ve tıklama gerektirir ve LLM'lerin doğası büyük miktarda bilgiyi "tüketmek" olduğundan, çoğu zaman bu bilgiler nesnel gerçekleri daha iyi temsil eder.

Bu, LLM'leri yalnızca şiir yazmak, kodlamak ve seyahat programları hazırlamak için değil, aynı zamanda çok sayıda yararlı bilgi "arama" sağlamak için de çok pratik hale getirir.

İnsanların, hedeflenen soruların yanıtlarını hızlı ve verimli bir şekilde almak için Yüksek Lisans ve GPT'yi kullanmayı nasıl öğrendiğine ve bunun SEO'nun geleceği için ne anlama gelebileceğine dair bazı örneklere bakalım.

Uygulamada Yüksek Lisanslar

ChatGPT'ye "Fiyat, doğruluk ve müşteri hizmetleri açısından uçuş aramak ve karşılaştırmak için en güvenilir web siteleri hangileri?" diye sorduk.

GPT, her hizmetin kısa bir özetiyle birlikte tüm seçenekleri güzel bir şekilde listeledi. Yalnızca zamandan tasarruf sağlamakla kalmayıp aynı zamanda inceleme sitelerindeki önyargılı görüşleri de ortadan kaldıran bu yaklaşımın verimliliğinin farkına varan kullanıcılar, bilgiye erişmek için giderek daha fazla GPT'ye yöneliyor.

Bununla, SEO'ya benzer şekilde, potansiyel müşteri adaylarımızın ve kullanıcılarımızın ürünlerimizin veya hizmetlerimizin çözdüğü sorunlara çözüm aramak için kullandıkları soruları anlamaya yönelik teknik ve yaklaşımları içeren yeni bir bilgi optimizasyonu alanını ortaya çıkarıyoruz.

Ortaya çıkan bu disiplin - buna LLMO (Büyük Dil Modeli Optimizasyonu) diyebiliriz - bu sorguların daha alakalı, görünür olması ve daha üst sıralarda yer alması için konumumuzu optimize etmenin yollarına odaklanır.

Aşağıdaki bölümlerde, bu GPT sorularının, kullanıcıların arama motorlarına koyduğu arama sorgularından ne kadar farklı olduğunu, bunları neden önemsememiz gerektiğini ve bu yenilikten işimizin büyümesi için yararlanmak amacıyla optimizasyona nasıl hazırlanmamız gerektiğini daha derinlemesine inceleyeceğiz veya müşterilerimizin hizmetleri ve ürünleri.

Kullanıcılar neden ChatGPT'yi tercih ediyor?

Geleneksel bir arama motoru kullanmaktan sorunuzu ChatGPT'ye yönlendirmeye geçiş yeni bir trend değil, avantajlarına doğrudan bir yanıttır. Kullanıcıların GPT döndürme yanıtlarını kendi gereksinimlerine daha uygun bulmasının temel nedenlerinden bazıları şunlardır:

• Kapsamlı ve bilgilendirici. Arama motorları, kullanıcının manuel olarak incelemesi gereken web sitelerine olan bağlantıların bir listesini döndürürken, GPT, sorgularına doğrudan yanıt veren metinler oluşturma yeteneğine sahiptir. Bu, özellikle ilk sayfa sonuçlarındaki bir dizi bağlantıyı açıp okuyabilecek zamanı veya yeteneği olmayan, hızlı ve kapsamlı bir yanıt arayan kullanıcılar için faydalıdır.

• Objektif ve tarafsız . Geleneksel arama motoru sonuçları, herkes için aynı şekilde geçerli olmayabilecek bazı faktörlerden etkilenebilir; örneğin, bağlantı satın almak için harcayabilecekleri bir web sitesi bütçesi veya daha üst sıralarda yer almalarına yardımcı olacak diğer şüpheli stratejiler gibi. Öte yandan Yüksek Lisans'lar devasa veri kümeleri üzerinde eğitilir ve şirketin bütçelerine değil gerçeklere ve kanıtlara dayalı bir yanıt üretmek için gelişmiş sınıflandırma ve korelasyon algoritmaları kullanır.

• Kişiselleştirilmiş. Bir kullanıcının aradığı cevaplar için gerekli olan daha karmaşık, kişisel arka plan bilgilerinden bahsetmek, genellikle herkese uyan tek bir yaklaşım kullanan ve belirli bir sorgu için aynı arama sonuçlarını sunan geleneksel arama motorları için iyiye işaret değildir. . GPT, kullanıcı gizliliğine müdahale etmeden, açık ve bağlam açısından zengin girdi yoluyla kullanıcı tercihlerini ve gereksinimlerini anlayıp bunlara uyum sağlayabildiği için bu bakımdan çığır açıcıdır.

• Dinamik. LLM'ler, çok yönlü görüşmelere katılma, kullanıcıları sorgularını hassaslaştırmaya teşvik etme ve takip soruları aracılığıyla ek bağlam sağlama yeteneğine sahiptir. Bu, sanki her kullanıcı için özel olarak tasarlanmış gibi hissettiren, giderek daha iyi hale getirilmiş yanıtlar bulmalarını sağlar.

Yüksek Lisans'lar arama şeklimizi nasıl değiştiriyor?

Geleneksel arama motorlarıyla çalışan kullanıcılar, aradıkları bilgilerle eşleşen kesin anahtar kelimeleri girmeyi öğrendiler; bu, çoğu zaman sorguları birden çok anahtar kelimeye bölmeyi gerektiren bir yaklaşımdır; bu da genellikle verimsizdir ve istenen sonuçları vermeyebilir.

Yüksek Lisans'ların arama motorlarına entegrasyonuyla bile, özellikle sonuçların daha alakalı olmasını sağlama hedefiyle, arama motorları hala zorluk yaşıyor ve çoğu zaman alakasız ve eksik sonuçlar sunuyor.

GPT gibi modellerin ortaya çıkmasıyla birlikte, arama sürecine ilişkin yeni bakış açıları açılıyor ve parçalı anahtar kelimeye dayalı yaklaşımdan daha doğal ve sezgisel soru sormaya doğru kesin bir geçiş görüyoruz. Bu evrim, şu anda Google'ın mobil arama sorgularının %20'sini oluşturan sesli arama teknolojilerinin yükselişiyle eşzamanlıdır.

Chat GPT gibi LLM'lerle etkileşimler, kullanıcılara bilgi arama sürecini aktif olarak şekillendirme ve yönlendirme yetkisi veriyor; İhtiyaç duydukları bilgilere ilişkin daha derin bir anlayış geliştirmek ve istenen sonuçları elde etmek için sorularını nasıl etkili bir şekilde ifade edebileceklerini geliştirmek.

Basit, bağlantısız anahtar kelimeler dizisine güvenmek yerine şunları öğreniyorlar:

• Belirsizlikten ve muğlak dilden kaçınarak sorularını açık ve öz bir şekilde ifade edin;
• İlgili arka plan bilgileri, tercihler ve durumsal faktörler de dahil olmak üzere bağlam ve spesifik ayrıntıları sağlayın.

İnsanlar ne tür sorular soruyor?

GPT sorgu sürecinde bir adım geriye gidersek, insanların yanıtlar için neden ve ne zaman yapay zekaya başvurduklarını değil, aynı zamanda sorgularını nasıl ifade ettiklerini ve bundan başka hangi bağlamsal bilgilerin çıkarılabileceğini de anlamak önemlidir.

Bu anlayış, bu kullanıcı sorgularının modellerine odaklanan ve belirli kullanıcı ihtiyaçlarına doğrudan hitap eden içeriğin gerekliliğini vurgulayan, yeni ortaya çıkan AEO (Yanıt Motoru Optimizasyonu) disiplininin temelini oluşturur.

Bu sorular, GPT optimizasyonu girişimlerinde anlaşılması gereken belirli kalıpları ve yapıları takip etmektedir. Kullanıcıların belirli ürün veya hizmetleri ararken ChatGPT'de yönelttiği sorguların bazı yaygın ifadeleri şunlardır :

Kişiselleştirilmiş öneriler arıyorum

Kullanıcılar sık ​​sık GPT'ye başvurarak öneriler/kişiselleştirilmiş öneriler veya uzman tavsiyesi istiyor ve sorularını " En iyileri nelerdir... " veya " Bazılarını önerebilir misiniz? " gibi ifadelerle ifade ediyor. -

Fiyata duyarlı sorgular

Yüksek Lisans'lar, paranızın karşılığını en iyi şekilde almak istediğinizde danışabileceğiniz harika bir araçtır. Çeşitli senaryolar için fiyatlandırma, indirimler ve uygun maliyetli seçenekler hakkında gerçek zamanlı bilgi sağlayabilirler.

Sorular “ En ucuzu hangisi… .”, “ En uygun maliyetlisi hangisi …” veya “ Nerede uygun fiyata bulabilirim… ” şeklinde ifade ediliyor. -

Özelliğe özgü istekler

Kullanıcılar genellikle hizmet ve ürünlerin belirli özellikleri veya nitelikleri hakkında bilgi isterler.

Örneğin, " Hangi [ürün/hizmet] en iyi [belirli özelliğe] sahip? " veya " [Belirli özellik] sunan bir [ürün/hizmet] adını verebilir misiniz? " diye sorabilirler.

Karşılaştırmalı sorular

Bu tür sorgulamalar özellikle LLM'ler için çok uygundur çünkü kullanıcının belirttiği ihtiyaç ve tercihlere göre farklı ürünlerin ayrıntılı analizini sağlayabilirler.

Sorularını " X, Y'den daha mı iyi ?", " [Belirli özellik] açısından X, Y ile nasıl karşılaştırılır? " veya " X ile Y arasındaki fark nedir? " şeklinde ifade ediyorlar.

Konum bazlı aramalar

Yüksek Lisans'lar, yakınlardaki seçenekler, hizmetler veya faaliyetler hakkında gerçek zamanlı bilgiler sunan, coğrafi unsurları içeren sorgular açısından mükemmeldir.

Sorular şu şekilde ifade edilir: " Yakınımdaki X'i nereden satın alabilirim? " veya " [Konum]'da mevcut en iyi [hizmetler] nelerdir? "

Sorun çözme sorguları

Birçok kullanıcı Yüksek Lisans'a belirli bir sorunla gelir ve " X'i nasıl çözebilirim? " veya " Y ile başa çıkmanın en iyi yolu nedir? " diye sorar.

Bu sorular çözüm olarak ürün veya hizmet aradıklarını gösteriyor.

-

Bu öngörülere yanıt olarak işletmelere proaktif bir içerik stratejisi benimsemeleri ve kullanıcı sorgularının vurguladığı belirli ihtiyaçları tam olarak karşılayan materyaller oluşturmaya odaklanmaları tavsiye ediliyor. Bunu yapmak, ürün ve hizmetlerin yalnızca arama sonuçlarında görünür olmasını değil, aynı zamanda çeşitli senaryolarda hedef kitlenin ihtiyaçlarına doğrudan yanıt vermesini de sağlar.

Sohbet GPT Sıralama Mekanizmaları

Artık kullanıcıların GPT'ye yönelttikleri soruların türünü ve yapısını anlamanın önemini araştırdığımıza göre, çözüm tabanlı sorguların sıralamasını hangi faktörlerin belirlediğini görmek için sürecin diğer ucuna bakalım. Bu temel mekanizma, aşağıdakileri içeren kapsamlı ve doğrusal olmayan bir süreci içerir:

Anlamsal Analiz

Anlamsal analiz süreci, sözcüklerin farklı bağlamlarda nasıl bir araya geldiğini anlamak için sözcükleri ve cümleleri daha geniş anlamsal ilişkilerle birleştirir.

Bunu yapmak için GPT, hemen görünmeyen ancak bir sorgunun tam anlamını kavramak için gerekli olan büyük miktardaki metinden haritaya desenleri ve ilişkileri analiz eder. Süreç şunları içerir :

Sorgu analizi

GPT, sorguyu daha sonra kendi kolektif bağlamlarında değerlendirilen öğelerine (kelimeler, ifadeler ve bunların sözdizimsel ilişkileri) ayırmayı içeren derinlemesine bir anlamsal analiz gerçekleştirir. birbirleriyle nasıl ilişki kurdukları. -

Kullanıcı amacının belirlenmesi

Kullanıcının amacını belirlemek için olasılıksal bir yaklaşım kullanan GPT, eğitim verilerindeki sözcük kalıplarının sıklıklarını ve bunların belirli bağlamlarda nasıl ilişkilendirildiğini analiz eder.

Örneğin, "bütçe dostu aile arabaları" ile ilgili bir sorguda GPT, tıpkı "aile dostu" arabaların alan ve güvenlik gibi özelliklerle ilişkilendirilmesi gibi, "bütçe dostu" ile araçlardaki maliyet hususları arasındaki ilişkiyi de tanır. -

Bağlamda değerlendirme

LLM'ler, benzer kelimeler içerseler de sorguların tamamen farklı anlamlara ve gereksinimlere sahip olabileceğini dikkate alır ve sorudaki ifadelerin, kullanıcının tavsiye aradığı, karşılaştırma yaptığı veya belirli özellikler hakkında bilgi aldığı anlamına gelip gelmediğini belirler. Yanıtlar, ister bütçe kısıtlamaları, ister performans özellikleri veya marka tercihleri ​​olsun, temel kullanıcı ihtiyaçlarına göre uyarlanır.

Veri Alma ve Sentez

Anlamsal analizden elde ettiği bulguların yanı sıra ChatGPT, sorguyu kapsamlı eğitim veri setinin yanı sıra gerçek zamanlı web aramasına göre değerlendirir.

Eğitim Veri Seti

GPT'nin veritabanı, bilimsel makalelerden popüler medyaya kadar geniş bir kaynak yelpazesini kapsamakta ve çeşitli alanlarda kapsamlı bir anlayış sağlamaktadır. Ancak eğitim setinde nelerin yer aldığı, kaynakların hangi kurallara göre yer aldığı tam olarak bilinmiyor. -

İnternette arama

GPT'nin eğitim verilerinin önemli bir yönü de zaman sınırlamasıdır; bu makalenin yazıldığı sırada Nisan 2023 ile sınırlıydı. Bunu desteklemek için ChatGPT'nin Pro sürümü artık Bing aracılığıyla web arama özellikleri de sunuyor. Bu entegrasyon özellikle yeni ürün veya hizmetlerin sıklıkla tanıtıldığı alanlarda önemlidir.

Sıralama Faktörleri

GPT, bir sorguya yanıt olarak ürünleri veya hizmetleri sıraladığında bir dizi sıralama faktörüne dayanır. Bunlar, yanıtların yalnızca ilgili değil aynı zamanda güvenilir, çeşitli ve zamanında olmasını sağlamak için tasarlanmıştır. İşte en önemlilerinden bazılarına daha yakından bir bakış:

Sorgu ve Bağlamsal Eşleştirme

GPT, kullanıcının ihtiyaçlarını doğrudan karşılayan çözümlere öncelik verir. Bu alaka düzeyi yalnızca anahtar kelime sıklığına göre değil, sorgunun amacı ile ürün veya hizmetlerle ilişkili bilgiler arasındaki eşleşmenin derinliğine göre belirlenir.

Güvenilirlik ve Popülerlik

Ürün veya hizmetlerden bahsedildiği durumlarda GPT, kaynakların güvenilirliğini değerlendirir. Bu, saygın bağlamlarda sıklıkla alıntı yapılanlara daha fazla ağırlık vererek, bir dizi kaynakta bahsedilenlerin sıklığını ve bağlamını değerlendirmeyi içerir. Model aynı zamanda eğitim verilerindeki yaygınlığının gösterdiği gibi ürünlerin popülerliğini de dikkate alıyor.

Kullanıcı Geri Bildirim Analizi

GPT, eğitim verilerindeki ve son web arama sonuçlarındaki geri bildirimler ve incelemeler üzerine bir duyarlılık analizi gerçekleştirir. Sıralamada ağırlıklı olarak olumlu düşünceye sahip ürün veya hizmetler tercih ediliyor. -

Çeşitlilik ve Kapsam

GPT, çeşitliliği sağlarken bir dengeyi de koruyarak kullanıcılara sorguyla hâlâ son derece alakalı olan geniş bir seçenek yelpazesi sunar. -

Taze Bilgiler

Geçmiş veriler GPT'nin bilgisinin omurgasını oluştururken, bazı sorgular zamanla test edilmiş bilgilerden veya uzun süredir devam eden itibardan yararlanabileceğinden, özellikle gelişmelerin hızla gerçekleştiği pazarlar için yeni bilgileri de dikkate alır.

-

Bunların yanı sıra GPT, daha küçük düzeyde de olsa aşağıdaki gibi diğer faktörleri de dikkate alır:

Kişiselleştirme ve Geri Bildirim

GPT'nin yanıtları statik değildir ve her kullanıcı etkileşimi, modelin öğrenmesi ve uyum sağlaması için bir fırsattır. Kullanıcılar daha spesifik gereksinimler veya geri bildirim sağladığında GPT, yanıtlarını dinamik olarak değiştirir. Bu yinelenen süreç, GPT'nin sıralamasını dinamik olarak ayarlamasına olanak tanıyarak nihai önerilerin mümkün olduğunca alakalı ve kişiselleştirilmiş olmasını sağlar. -

Etik ve Tarafsız Sıralama

GPT, yanıtlarında objektif bir duruş sergilemeye çalışmaktadır. Ücretli promosyonlardan, reklamlardan veya herhangi bir uygunsuz dış etkiden kaynaklanabilecek önyargılardan kaçınmak için programlanmıştır. Odak noktası, değer ve alaka düzeyine dayalı önerilerle birlikte verilerin objektif bir analizidir.

Son sözler

Hiç şüphe yok ki GPT'nin kullanıma sunulması ve sonraki yinelemeleri, arama motoru optimizasyonunun parametrelerini yeniden tanımlıyor. Temel olarak geri bağlantılara ve anahtar kelime yoğunluklarına dayanan geleneksel sıralama modellerinden farklı olarak GPT, kullanıcının bağlamını ve amacını öngörmenin ve anlamanın ve karmaşık sorgular için içeriği proaktif olarak optimize etmenin ön planda olacağı yeni bir sınır sunuyor.

Bunu etkili bir şekilde yapabilmek için yalnızca kullanıcı girişi ve GPT sıralama mekanizmalarını anlamak değil, aynı zamanda ürün ve hizmetlerin çeşitli LLM modellerinde nerede sıralandığını bilmek de önemlidir. İleriye bakanlar, farklı kullanıcı sorularına yönelik sıralama konumları hakkında bilgi edinmek için özellikle GPT sıralamalarını takip etmek üzere tasarlanmış gelişmiş araçların yardımından yararlanmayı düşünmelidir.

Yüksek Lisans'ların yenilikçi yeteneklerini benimserken ve ilerlemelerinin SEO dünyasına getirdiği ilerlemelere hazırlanırken, yapay zeka çağının hâlâ emekleme aşamasında olduğunu ve hızlı değişimlere tabi olduğunu unutmamak önemlidir.

Bu kılavuzun, ortaya çıkan bu teknolojiyi etkili bir şekilde kullanmak için anlaşılması gereken GPT sıralama mekanizmalarının en önemli yönlerinden bazılarına ışık tutmaya yardımcı olduğunu umuyoruz. Her zaman olduğu gibi en son gelişmelerden haberdar olmayı ve daha fazla yenilik için bizi takip etmeyi unutmayın.