Duyu-Dil Programlamanın (Doğal dil işleme) SEO üzerindeki etkisi nedir? Bu terimi daha önce duymuş olabilirsiniz. Çünkü Temeli 2011 yılına kadar bu geliştirmenin gün geçtikçe gelecek güncellemelerde SEO üzerine etkisine değineceğim.

2011 yılından beri araştırmalar yapılıyor ve 2015 yılında sinir ağı modelinin artan popülaritesi ile NLP’ye dayalı bir dil modeli geliştirmek için araştırma ve geliştirme kanadı tüm hızıyla devam etti.

Ancak, arama motoru devi Google, 2019 yılına kadar bir atılım gerçekleştiremedi. BERT (Transformers’dan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri), Google tarafından geliştirilen ve arama motorunda başarıyla uygulanan ilk NLP sistemiydi. BERT, Google’ın Sinir Ağı mimarisine dayanan kendi Transformer NLP modelini kullanır.

BERT’nin duyurusu çok önemliydi, küresel arama sorgularının %10’una anında bir etkisi olacağını söyledi. BERT’yi uyguladıktan iki yıl sonra 2021’de Google, BERT’nin artık tüm İngilizce arama sonuçlarının %99’unu desteklediğini açıkladı.

BERT’den sonra Google, 2020’de BERT modelinden daha rafine bir başka Google NLP tabanlı model olan SMITH’i (Siyam Çok Derinlikli Transformer Tabanlı Hiyerarşik) duyurdu.

• Google SMITH; bu yeni modeli daha iyi yapan şey, BERT’in kelimeleri ve cümleleri anladığı gibi belgelerdeki pasajları anlayabilmesi, bu da algoritmanın daha uzun belgeleri anlamasına olanak sağlıyor. SMITH, tüm belgeleri anlamaya çalışmak için yeni bir modeldir. BERT, cümleler bağlamında kelimeleri anlamak için geliştirilmiştir. Çok basitleştirilmiş bir tanımla, SMITH algoritması, tüm belge bağlamında pasajları anlamak için geliştirilmiştir. BERT algoritması, rastgele gizlenmiş kelimeleri cümleler içindeki bağlamdan tahmin etmek için veri kümeleri üzerinde eğitilirken, SMITH algoritması bir sonraki cümle bloğunun ne olduğunu tahmin etmek için eğitilir.

BERT ile karşılaştırıldığında, SMITH daha iyi bir işleme hızına, Google’ın arama sonuçlarının kalitesini iyileştirmesine ve veri kümeleri oluşturmasına daha fazla yardımcı olan uzun biçimli içeriği daha iyi anlama özelliğine sahiptir.

Ardından aynı yıl, Google, insan benzeri metinler üretmek için derin öğrenme konusunda eğitilmiş olan GTP-3’ü (Generative Pre-trained Transformer 3) başlatmak için transformatör tabanlı açık kaynaklı NLP modelini yeniledi.

• Generative Pre-trained Transformer 3 kısaca GPT-3, insanların yazdığı metinlere benzer içerik üretmek için derin öğrenmeyi kullanan özbağlanımlı dil modelidir.

2020’de Google, doğal dil işleme alanındaki araştırma ve geliştirmeyi ilerletme niyetini belirten bir duyuru daha yaptı. Daha sonra Arama motoru devi, geliştirdiği BERT ve GPT-3 dahil olmak üzere birden çok dil modelini kullanan bir başka Google NLP algoritması olan LaMDA’yı (Diyalog Uygulamaları için Dil Modeli) duyurdu.

LaMDA, BERT’den 1000 kat daha hızlı olarak lanse edilir ve adından da anlaşılacağı gibi, bu model diyaloglar üzerinde eğitildiği için doğal konuşmalar yapabilir. Google, açık uçlu bir konuşma başlatma yeteneğiyle övünüyor.

Bunun anlamı, LaMDA’nın birçok kelimeyi ve hatta bir paragrafın tamamını okumak ve anlamak için eğitildiği ve kullanılan kelimelerin nasıl ilişkili olduğuna bakarak bağlamı anlayabildiği ve ardından takip etmesi gereken sonraki kelimeleri tahmin edebileceğidir.

BERT Güncellemesi Nasıl Çalışır?

Tarihsel olarak, dil modelleri metin girişini yalnızca soldan sağa veya sağdan sola sırayla okuyabilir, ancak aynı anda okuyamaz.

Ancak BERT, aynı anda her iki yönde de okumak üzere tasarlanmıştır. Bu çift yönlü yeteneği kullanan BERT, ilgili iki NLP görevi konusunda önceden eğitilmiştir:

Maskeli Dil Modelleme

Maskeli Dil Modeli (MLM), gizli kelimenin bağlamına dayalı olarak bir cümledeki gizli (maskeli) kelimeyi tahmin ederek çalışır.

Sonraki Cümle Tahmini

Sonraki Cümle Tahmini eğitim programının amacı, verilen iki cümlenin mantıksal bir bağlantısı olup olmadığını veya rastgele ilişkili olup olmadığını tahmin etmektir.

BERT güncellemesinin yayınlanmasıyla, Doğal Dil İşleme (NLP), her SEO çalışmasının temel bileşeni haline geldi.

Son zamanlarda, gözlemlediyseniz, Google oldukça sık geniş çekirdek algoritma güncellemeleri başlatmaya odaklanıyor. En son Bağlantı Spam Güncellemesi ve Sayfa Deneyimi güncellemesi gibi diğer güncellemelerin aksine, Geniş Çekirdek Güncellemenin etkisi daha büyüktür.

Resmi Google bloguna göre, bir web sitesi geniş bir çekirdek güncellemeden etkilenirse, bu sitenin önemli SEO sorunları olduğu anlamına gelmez. Google, bu tür sitelerin içerik kalitesini artırmaya odaklanmasını tavsiye ediyor.

Google’ın temel algoritmasının bir parçası olan BERT ve SMITH, kullanıcılar tarafından her saniye sağlanan veri kümesine dayalı olarak sürekli bir şeyler öğreniyor ve Google’a tüketmek istedikleri içerik türü hakkında öneriler sunuyor.

Bu öneriler, uzun vadeli bir arama sorgusu yazan veya sesli arama yapan kullanıcının amacı hakkında da olabilir.

Google, içerik alaka düzeyi daha yüksek olan sitenin geniş temel güncellemelerle üstünlük sağladığını belirtiyor. Arama motorunun arama sorgusuna ve üst sıralarda yer aldığı içeriğin amacına daha yakından baktığının bir göstergesidir.

Google, 2019’da BERT Güncellemesini başlattığında, etkisi çok büyük değildi ve arama sorgularının yalnızca %10’u bu etkiyi görüyordu. Ancak, bu sadece büyük bir güncellemenin başlangıcıydı.

Bir makine öğrenimi algoritması olan BERT, daha fazla yeni veri kümesi aktıkça zamanla gelişen kendi kendine öğrenme yeteneklerine sahiptir.

Yeni veri kümelerinden bahseden Google, karşılaştığı arama sorgularının %15’inin yeni olduğunu ve ilk kez kullanıldığını doğruladı. İnsanlar tahmine dayalı aramayı kullanmadığından, bu daha çok sesli aramada geçerlidir.

Google’a göre, BERT artık aramada her yerde mevcut ve İngilizce dilindeki arama sonuçlarının %99’unu belirliyor. İki yılda üretilen daha fazla veri seti ile BERT, kendisinin daha iyi bir versiyonu haline geldi. BERT, Google’ın dilsel AI yeteneklerinin ilerlemesine yönelik en önemli gelişme olarak adlandırılabilir.

Google NLP Algoritması Arama Sonuçlarını Nasıl Şekillendiriyor?

Google geleceğini haklı olarak NLP’de görüyor, çünkü kullanıcıların amacını anlamak eskisinden daha önemli. Buda demek oluyor ki, web yöneticilerinin ve içerik geliştiricilerin, kullanıcıların gerçekten ne istediğine odaklanması gerekir.

İçeriği anahtar kelime perspektifinde düşünmenin önemi azalıyor ve daha fazla kabul gören şey, spesifik, açıklayıcı ve Google araması yaparken kullanıcıların kafasında canlanan acil soruları yanıtlayan içerik.

Basitçe söylemek gerekirse, Google, içeriğinizde tek tek ifadeler aramıyor, bunun yerine, zaten en üst sıralarda yer alan sonuçlardan daha iyi olup olmadığını belirlemek için cümlelerin bağlamını ve anlamını bulmaya çalışıyor.

Size daha ilginç bir şey söyleyeyim BERT, bir makaleye yerleştirilen bağlantıların bağlamını bile anlayabilir, bu da bir kez daha kaliteli geri bağlantıları sıralamanın önemli bir parçası haline getirir.

Nitekim, bir sayfa içeriğini tek bir anahtar kelime için optimize etmek ileriye dönük bir yol değildir, bunun yerine ilgili konular için optimize edin ve destekleyici içerik eklediğinizden emin olun.

Bunu göz önünde bulundurarak, ele aldığınız konunun türüne bağlı olarak içeriği olabildiğince bilgilendirici hale getirin ve en önemlisi, kullanıcıların yanıtlamak istediği kritik soruları yanıtladığınızdan emin olun.

NLP’nin Geri Bağlantılar Üzerindeki Etkisi

Elbette, içeriğin kalitesi ve konunun işlendiği derinlik çok önemlidir. Fakat bu durum iç ve dış bağlantıların artık önemli olmadığı anlamına gelmez.

NLP ve BERT, Google’a hem dahili hem de harici bağlantıların kalitesini anlamada önemli fayda sağlamaktır. Google NLP algoritması ile artık bağlantı yapısının ve yerleşimin doğal olup olmadığını belirleyebiliyor. Bağlantı metnini ve içerik içindeki bağlamsal geçerliliğini anlar.

Bunun anlamı, bir bağlantı metninin etrafındaki duygu olumsuzsa, etki olumsuz olabilir. Buna ek olarak, eğer link backlinkten faydalanmak için bağlamsal olarak alakasız bir paragrafa yerleştirilirse, Google artık bu tür backlinkleri görmezden gelmek için yeterli donanıma sahiptir.

Bu, herhangi bir web sitesine bir bağlantı yerleştirerek sıralama faktörünü değiştiremeyeceğiniz anlamına gelir. Google NLP algoritması, bağlantının ilgili içeriği yayınlayan ilgili bir siteye ve doğal olarak oluşan bir bağlamda yerleştirilip yerleştirilmediğini belirleyecektir.

Google’ın amacı, bir sayfaya yerleştirilen bağlantıların daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunmasını sağlamak ve aradıkları ek bilgilere erişmelerini sağlamaktır.

NLP’de yapılan ilerlemelerle Google, sıralamaları manipüle etmeye yönelik bu tür girişimleri izleyebilir. Bu nedenle, bir dahaki sefere geri bağlantı kurduğunuzda, yatırım için ayırdığınız paranızı harcamadan önce bu faktörleri aklınızda bulundurun.