SEO için Makine Öğreniminden nasıl yararlanabilirsiniz?

Hemen hemen her sektör, Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenmenin (DL) avantajlarından yararlanıyor. O zaman neden dijital pazarlama ve SEO olmasın? Kuşkusuz, makine öğrenimi, Arama Motoru Optimizasyonu (SEO) ile ilgili bazı derinlemesine sorunların üstesinden gelmeye de yardımcı oluyor. Bu gelişmiş teknolojiler, yapay zekanın (AI) bir alt kümesidir ve temel bir dijital pazarlama motoru haline gelmiştir. Birçok yüksek hacimli ve yoğun veri içeren görev, makine öğrenimi ile işlenir ve çözülür. SEO'nun makine öğreniminden ve yapay zekadan nasıl yararlandığı hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız bu makale tam size göre.

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi, Yapay Zekanın bir dalıdır ve bir makineyi veya modeli eğitmek için verilerden yararlanan bilgisayar algoritmalarının incelenmesidir. Makine öğrenimi, yeni veri kümelerinden yararlanarak kendi başlarına öğrenebilen bilgisayar programları ve algoritmalarla ilgilenir. İşletmeler ayrıca geçmiş verilerden geleceği tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. İstenmeyen posta filtreleme, iş süreci otomasyonu, öneri motorları, kötü amaçlı yazılım algılama vb. karmaşık iş görevlerini anlamak için makine öğreniminden yararlanır.

Arama Motoru Optimizasyonu Nedir?

Bir web sitesinin arama motorlarına göre konumunu ve görünümünü iyileştirmesine yardımcı olan bir dizi uygulama ve tekniktir. Kullanıcılar arama motorunda o siteyi aradığında görünürlüğünü artırmak için web sitesinin izlenimini optimize eder. Web sayfalarını ve siteleri Google ve Bing gibi popüler arama motorlarında daha üst sıralarda sıralamak için çeşitli tekniklerden yararlanır.

SEO, Makine Öğrenimi (ML) tekniklerinden nasıl yararlanabilir?

Bugün tüm kullanıcılar, bilgilerinin beklendiği gibi iletilmesini istedikleri anlık bir dünyada yaşıyor. Bu nedenle büyük kuruluşlar yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerine daha fazla yatırım yapıyor. SEO uzmanları ve dijital pazarlama uzmanları olarak, makine öğreniminden mümkün olan en iyi şekilde yararlanmamız gerekiyor. Arama motoru optimizasyonu, makine öğrenimi yoluyla web sitesi aramalarını geliştirmek için bot taramalarından ve diğer arama mekanizmalarından gelen veri kümelerinden yararlanabilir. Şimdi, optimize edilmiş arama sonuçlarında makine öğreniminin yardımcı olabileceği bazı alanlara bakalım.

• Kalıp Tespiti: Arama Motoru Optimizasyonu uzmanları, diğer içerik ve web sitelerinde zaten var olan benzerlikleri arayarak düşük kaliteli içeriği manuel olarak bulmaya çalışır. Genellikle içerik arasındaki benzerlikleri bulmaya yardımcı olan araçlar kullanırlar. Ayrıca, içerik, kaynak sayfa içeriğiyle bağlantısı olmayan veya alakasız bir sayfaya giden giden bağlantılara gittiğinde düşük içerik kalitesi ortaya çıkar. Düşük SEO içeriği oluşturan başka bir durum, içeriğin uygun sıklıkta spam gönderilmiş gereksiz anahtar kelimeler içermesidir. Tüm bunları manuel olarak aramak sıkıcı bir iştir. Bu nedenle, makine öğreniminin rolü ortaya çıkıyor.

SEO uzmanları, makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla bu kalıpları tanımlayabilir ve modelin hangisinin SEO için iyi olduğunu anlayabilmesi için bunları işaretleyebilir. Ayrıca profesyoneller, ML modelinin hangi içeriğin SEO açısından sıralanmasının uygun olmadığını anlamasını sağlamak için kullanıcı etkileşimlerinden veri besleyebilir. Bu tür veri kümelerini koymak, makine öğrenimi algoritmalarının anahtar kelime tabanlı spam yapılarını ve yinelenen içeriğe sahip web sitelerini algılamasına yardımcı olur. Makine öğrenimi, manuel olarak yapıldığında şirketlerin genellikle ihtiyaç duyduğu büyük bir iş gücünü bu şekilde ortadan kaldırabilir.

• Ses tabanlı arama optimizasyonu: Ses tabanlı arama tekniği son birkaç yılda ivme kazandı ve Google bu arama modunu optimize etmek için büyük yatırımlar yaptı. Ses tabanlı aramayı anlamak için çeşitli ölçümler el ele gider. Bu tür bir ölçüm, kullanıcıları seslerinden ve özelliklerinden tanıyarak makine öğrenimi teknolojisini geliştirmeye yardımcı olmak için kelime hata oranı verilerini kullanan ses tabanlı arama sistemidir. Yani mesele şu ki – ses tabanlı arama tekniklerinde bile SEO önemlidir. Kullanıcılar, yazarak istediklerini arayarak cihazları aracılığıyla konuşurlar. SEO uzmanları, kullanıcı sorgularına göre doğru web sayfaları sunmak için ses tanıma sistemini (ML aracılığıyla) daha iyi hale getirmeye çalışıyor. Makine öğrenimi ayrıca, SEO uzmanlarının konuşulan anahtar kelimelerdeki ve yazılı anahtar kelimelerdeki eğilimleri tanımasına ve doğru web sitesi kümesini verimli bir şekilde aramasına yardımcı oluyor.
  
• SERP'yi optimize etmede bağlantı kurma: Belirli bir bağlantı veya bağlantı kümesi oluşturmak, makine öğreniminin rolünü oynayabileceği önemli bir alan haline geldi. Google'ın yapay zekası, belirli bir içeriğin tarandığı diğer bağlantıya ne kadar aşina olduğunu kontrol etmek için farklı web sitesi bağlantıları arasında gezinmek için makine öğreniminden yararlanır. Anahtar kelime sıklığına göre alaka düzeyi için eşleşir ve bir bağlantının diğerine olan bağlamını otomatik olarak anlar. Bağlam, alaka düzeyi ve birkaç ek kritere bağlı olarak, çoğu arama motoru web sitelerini SERP'de sıralar. İlgili içeriği sıralamada makine öğreniminin ortaya çıkmasıyla birlikte, profesyoneller SEO anahtar kelimeleri, bağlantı metinleri vb. seçme ve uygulama konusunda daha düşünceli hale geldi.

• Kullanıcı sorgularını anlamak için NLP: Her web sitesi, web sitesinin amacına uygun içerik aracılığıyla belirli bir anlam ifade eder. SEO uzmanları, arama motorunun, sayfayı/siteyi SERP'in en üstüne getirmek için web sitesinin neye hizmet ettiğini anlamasını sağlamak için anahtar kelimeler, etiketler, geri bağlantılar, meta açıklamalar ve diğer SEO öğelerinden yararlanmaya çalışır. Google, sitenin anahtar kelimeler ve meta veriler aracılığıyla iletmek istediklerinin hassasiyetini anlamak için Transformers'dan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsillerini (BERT) kullanır. Bu doğal dil işleme çerçevesi, arama motorunun herhangi bir arama sorgusunun içeriğini güzel bir şekilde anlamasına yardımcı olur. Kullanıcılar genellikle farklı anlamları temsil etmek için aynı kelimeyi kullanırlar. SEO uzmanları, tam hedef kitleye ulaşmak için web sitesi içeriğini çerçevelemek için ek çaba sarf etmek için NLP ve ML'den yararlanır. Makine öğrenimi, SEO uzmanlarının kullanıcının arama sorgusu aracılığıyla ne görmek istediğini anlamasına yardımcı olur. Öte yandan, arama motoru teknisyenleri, kullanıcılarının aradıklarını bir sorgu olarak almalarını sağlamak için AI, NLP ve ML modellerini eğitiyor.

SEO ve makine öğrenimi, web sitelerimizi SERP'in en üstünde çıkarmamıza yardımcı olmak için yakın bir şekilde çalışabilir. Google ve Bing gibi birçok arama motoru şirketi, kullanıcıların arama modellerini anlamak için makine öğrenimi ile yakın bir şekilde çalışıyor. Eğitimli makine öğrenimi modelleri, bu web sayfalarını en optimize edilmiş formlarında sıralamaya yardımcı olur. SEO uzmanları, SEO'nun hassas kullanımı yoluyla web sitelerini daha iyi optimize etmek için makine öğreniminden nasıl yararlanılacağını da öğrenmelidir.