ChatGPT, içeriğinizi varlıklar için optimize etmenize nasıl yardımcı olabilir?

Stratejik olarak kullanıldığında ChatGPT, çıktı kalitesinde manuel insan çabasını geride bırakabilir.

Hayır, araçlar daha iyi içerik yazmayacak.

Bunun yerine, bu teknolojiyle donanmış bir yazarın, Google'ın sıralama kriterleriyle daha uyumlu optimize edilmiş içerik üretebileceğine inanıyorum.

Çeşitli içerik puanlama ve varlık ayıklama yöntemlerini keşfederek, araçların faydalarını en üst düzeye çıkarma konusunda size rehberlik etmeyi hedefliyorum.

“Anahtar kelimelerin ötesinde: Varlıklar, modern SEO stratejilerini nasıl etkiler” bölümünde ilgili varlıkları web sitenize nasıl ve neden dahil edeceğiniz tartışıldı (yani, güncel harita).

Bu makale, daha iyi sıralamaya sahip SEO içeriği oluşturmak için varlıkların neden ve nasıl kullanılacağına odaklanacaktır.

Varlık SEO'su ve OpenAI nasıl ilişkilidir?

Yazılımın arama sonuçları için varlık kullanımını nasıl optimize ettiğini tartışmadan önce, varlık SEO'su ile OpenAI'nin ChatGPT'si arasındaki benzerlikleri anlayalım.

Dilin yapı taşları

En temel düzeyde, dil şunlar üzerine kuruludur:

• Konular: Cümlenin ne (veya kimin) hakkında olduğu.
• Yüklemler: Konu hakkında bir şeyler söyler.

Örneğin “Kedi hasırın üzerine oturdu” cümlesinde “kedi” özne, “matın üzerine oturdu” yüklemdir.

Hem Google'ın arama motoru hem de OpenAI'nin ChatGPT'si, dilin temel yapısını anlamak için tasarlanmıştır.

Semantik arama motorları, içeriği hesaplama açısından verimli bir şekilde anlamaya odaklanır.

ChatGPT, içerik oluşturmak için çok daha fazla hesaplama kullanarak bir adım daha ileri gider.

Semantik arama motorları

Google'ın arama motoru, temelde bir web sayfasındaki cümlelerin öznesi olan varlıkları tanımlar.

Daha sonra, yüklemleri veya bu varlıklar hakkında söylenenleri anlamak için bu varlıkların etrafındaki bağlamı kullanır.

Bu, Google'ın sayfanın içeriğini ve bir kullanıcının arama sorgusuyla nasıl alakalı olabileceğini anlamasına olanak tanır.

Söz konusu ilişkiler, Google'ın Bilgi Grafiği'nde gösterilmektedir.

Google bir makaleyi analiz ettiğinde, daha derin içgörüler elde etmek için Bilgi Grafiği'ni kullanır.

İçerikteki ilgili varlıkları ve yüklemleri tanımlar, bu da parçanın hangi anahtar kelimenin arandığına en uygun olduğunu ayırt etmesine olanak tanır.

OpenAI'nin ChatGPT'si

Öte yandan ChatGPT, hem özneleri hem de yüklemleri anlamak için dönüştürücü modelini ve yerleştirmelerini kullanır.

Spesifik olarak, modelin dikkat mekanizması, yüklemi etkili bir şekilde anlayarak, bir cümledeki farklı kelimeler arasındaki ilişkileri anlamasına olanak tanır.

Bu arada yerleştirmeler, modelin, konuların anlaşılması da dahil olmak üzere, kelimelerin ilişkilerini ve anlamlarını anlamasına yardımcı olur.

Büyük farklılıklarına rağmen, ChatGPT ve varlık SEO'su ortak bir yeteneğe sahiptir:

Bir konuyla ilgili varlıkları ve yüklemleri tanıma. Bu ortaklık, varlıkların dili anlamamız için ne kadar hayati olduğunun altını çiziyor.

Karmaşıklıklara rağmen, SEO uzmanları çabalarını varlıklara, konulara ve yüklemlerine odaklamalıdır.

Peki bu yeni anlayışı içeriğimizi optimize etmek için nasıl kullanırız?

Varlıklar için yeni içeriği optimize etme

Google, varlıkları ve yüklemlerini bir web sayfasında tanımlar. Ayrıca bunları potansiyel olarak alakalı sayfalarda karşılaştırır.

Özünde, bir kullanıcının arama sorgusu ile web'de bulunan içerik arasındaki en iyi eşleşmeyi bulmaya çalışan bir çöpçatan gibidir.

Google'ın algoritmasının yüksek kaliteli sonuçlar için optimize edildiğini düşünürsek, optimizasyon sürecinize Google'ın en iyi 10 sonucunu inceleyerek başlayın.

Bu, size Google'ın belirli bir arama terimi için tercih ettiği özellikler hakkında fikir verecektir.

Ajansımızda, aşağıda paylaşacağım makalelerimizi %10-20 daha iyi hale getirebilecek potansiyel geliştirmeleri belirlemek için bir çerçeve uyguluyoruz.

Doğru yönlere öncelik veren bir çerçeve, içeriğinizle en üst düzey materyal arasındaki farkı gösterebilir.

İçerik oluştururken bu çerçeveyi takip ediyor ve bu öncelikli maddeleri yerine getiriyoruz.

Tüm bu kriterleri karşılarsak kendimizi anında başarıya hazırlarız.

Kontrol listesinin varlık kısmına dalmak

Şöyle düşünün:

Google'ın belirli varlıkların ve yüklemlerinin ne sıklıkta bir arada göründüğünü takip ettiğini hayal edin.

Belirli konuları arayan kullanıcılar için hangi kombinasyonların en önemli olduğu belirlendi.

Bir SEO uzmanı olarak amacınız, Google'ın size zaten beğendiğini gösterdiği en iyi sonuçları tersine mühendislik yaparak tanımlayabileceğiniz bu temel varlıkları içeriğinize dahil etmek olmalıdır.

Web sayfanız Google'ın belirli bir kullanıcı araması için beklediği varlıkları ve yüklemleri içeriyorsa, içeriğiniz daha yüksek bir puan alacaktır.

Gelecekteki bir tartışmada yeni varlık ilişkileri istisnasına değineceğiz.

ChatGPT ve NLP tekniklerini stratejik olarak kullanan araçların en iyi 10 sonucu analiz etmeye yardımcı olduğu yer burasıdır.

Bunu manuel olarak denemek, tüketmeniz gereken verilerin ölçeği nedeniyle zaman alıcı ve zor olabilir.

1. Adım: Varlıkları çıkarma

Bu analizi yapmak için, Google'ın yerel varlığını ve yüklem çıkarma işlemlerini taklit etmeniz ve ardından bulgularınızı uygulanabilir bir eylem planına/yazar kılavuzuna dönüştürmeniz gerekir.

Teknik dilde, bu alıştırma varlık tanıma olarak bilinir ve çeşitli NLP kitaplıklarının kendi benzersiz yaklaşımları vardır.

Şans eseri, piyasada bu adımları otomatikleştiren birçok içerik yazma aracı bulunmaktadır.

Ancak, bir SEO aracının önerilerini körü körüne uygulamadan önce, onun neleri yapıp neleri yapmayacağını anlamakta fayda var.

Adlandırılmış varlık tanıma (NER)

NER'yi iki adımlı bir süreç olarak düşünün: belirleme ve kategorize etme.

lekelenme

• İlk adım, "I Spy" oyunu gibidir. Algoritma, varlık olabilecek kelimeleri veya cümleleri arayarak metni kelime kelime okur. Bu, kitap okuyan ve kişilerin, yerlerin veya tarihlerin adlarını vurgulayan birine benzer.

Kategorilere ayırma

• Algoritma potansiyel varlıkları tespit ettikten sonraki adım, her birinin ne tür varlık olduğunu bulmaktır. Bu, vurgulanan kelimeleri farklı gruplara ayırmaya benzer: biri Kişiler için, biri Konumlar için, biri Tarihler için vb.

Bir örnek düşünelim. Elimizde şu cümle varsa: "Elon Musk 1971'de Pretoria'da doğdu."

Tespit adımında, algoritma potansiyel varlıklar olarak "Elon Musk", "Pretoria" ve "1971"i tanımlayabilir.

Kategorileştirme adımında, "Elon Musk"ı Kişi olarak, "Pretoria"yı Konum olarak ve "1971"i Tarih olarak sınıflandırır.

Algoritma, büyük miktarda metin üzerinde eğitilmiş kurallar ve makine öğrenimi modellerinin bir kombinasyonunu kullanır.

Bu modeller, farklı varlık türlerinin neye benzediğini örneklerden öğrendiler, böylece yeni metinle karşılaştıklarında eğitimli tahminler yapabilirler.

İlişki çıkarma (RE)

NER bir metindeki varlıkları tanımladıktan sonra, bir sonraki adım bu varlıklar arasındaki ilişkileri anlamaktır.

Bu, ilişki çıkarma (RE) adı verilen bir işlemle yapılır. Bu ilişkiler esas olarak varlıkları birbirine bağlayan yüklemler olarak işlev görür.

NLP bağlamında, bu bağlantılar genellikle üç öğeden oluşan kümeler olan üçlü olarak temsil edilir:

• Bir konu.
• Bir yüklem.
• Bir obje.

Özne ve nesne tipik olarak NER aracılığıyla tanımlanan varlıklardır ve yüklem, RE aracılığıyla tanımlanan, aralarındaki ilişkidir.

İlişkileri deşifre etmek ve anlamak için üçlüleri kullanma konsepti çok basit. Minimum hesaplama, zaman veya hafıza ile sunulan temel fikirleri kavrayabiliriz.

Sadece varlıklara ve yüklemlerine odaklanarak söylenenleri iyi bir şekilde anlamamız, dilin doğasının bir kanıtıdır.

Fazladan tüm kelimeleri çıkarın ve geriye kalan şey temel bileşenlerdir - yazarın ördüğü ilişkilerin bir anlık görüntüsü.

İlişkileri ayıklamak ve onları üçlü olarak temsil etmek, NLP'de çok önemli bir adımdır.

Bilgisayarların metnin anlatımını ve tanımlanan varlıklar etrafındaki bağlamı anlamasını sağlayarak insan dilinin daha incelikli anlaşılmasını ve üretilmesini sağlar.

Google'ın hala bir makine olduğunu ve dil anlayışının insan anlayışından farklı olduğunu unutmayın.

Ayrıca, Google'ın içerik yazması gerekmez, ancak hesaplama taleplerini dengelemesi gerekir. Bunun yerine, içeriği arama sorgusuna bağlama hedefine ulaşan minimum miktarda bilgiyi çıkarabilir.

2. Adım: Bir yazar kılavuzu oluşturmak

Yararlı bir analiz ve yol haritası oluşturmak için Google'ın varlıkları ve bunların ilişkilerini ayıklama sürecini taklit etmeliyiz.

İlk 10 arama sonucunda bu iki temel fikri anlamalı ve kullanmalıyız. Neyse ki, yol haritası oluşturmaya yaklaşmanın birçok yolu var.

• Varlık çıkarımına güvenebiliriz
• Anahtar kelime öbeklerini çıkarabiliriz.

Varlık yolu

Test edilebilecek bir yol, InLinks gibi araçlara benzer bir metodolojidir.

Bu platformlar, muhtemelen Google Cloud'un NER API'sini kullanan ilk 10 sonuçta varlık ayıklamayı kullanır.

Daha sonra, içerik içindeki ayıklanan varlıkların minimum ve maksimum frekanslarını belirlerler.

Bu varlıkları kullanımınıza bağlı olarak, içeriğinizi derecelendirirler.

Malzemenizde başarılı varlık kullanımını belirlemek için bu platformlar genellikle kendi varlık tanıma algoritmalarını geliştirir.

Lehte ve aleyhte olanlar

Bu yöntem etkilidir ve daha yetkili içerik oluşturmanıza yardımcı olabilir. Bununla birlikte, önemli bir yönü gözden kaçırır: ilişki çıkarma.

Varlıkların kullanımını en üst sıradaki makalelerle eşleştirebilsek de, içeriğimizin bu varlıklar arasındaki tüm ilgili yüklemleri veya ilişkileri içerip içermediğini doğrulamak zordur. (Not: Google Cloud, ilişki çıkarma API'sini herkese açık olarak paylaşmaz.)

Bu stratejinin bir diğer potansiyel dezavantajı, ilk 10 maddede bulunan her varlığın dahil edilmesini teşvik etmesidir.

İdeal olarak, her şeyi kapsamak istersiniz, ancak gerçek şu ki, bazı varlıklar diğerlerinden daha fazla ağırlık taşır.

Konuları daha da karmaşık hale getiren, arama sonuçlarının genellikle karışık amaçlar içermesidir; bu, bazı varlıkların yalnızca belirli arama amaçlarına yönelik makaleler için uygun olduğu anlamına gelir.

Örneğin, bir ürün listeleme sayfasının varlık yapısı, bir blog gönderisinden önemli ölçüde farklı olacaktır.

Bir yazar için tek kelimelik varlıkları içerikleriyle ilgili konulara dönüştürmek de zor olabilir. Belirli rakipleri açıp kapatmak bu sorunların giderilmesine yardımcı olabilir.

Beni yanlış anlamayın, bu araçların hayranıyım ve bunları analizimin bir parçası olarak kullanıyorum.

Burada paylaşacağım her yaklaşımın, içeriğinizi bir dereceye kadar geliştirebilecek kendi avantajları ve dezavantajları vardır.

Ancak amacım, varlıkları optimize etmek için teknolojiyi ve ChatGPT'yi kullanabileceğiniz çeşitli yolları sunmaktır.

Anahtar kelime öbeği yolu

Araçlarımızda benimsediğimiz başka bir strateji, en önemli 10 rakipten en önemli anahtar kelime öbeklerini çıkarmayı içerir.

Anahtar kelime öbeklerinin güzelliği, son kullanıcının bunların neyi temsil ettiğini anlamasını kolaylaştıran şeffaflıklarında yatmaktadır.

Ayrıca, yalnızca özneler veya varlıklar yerine genellikle konuyu ve temel konuların yüklemini yakalarlar.

Bununla birlikte, bir dezavantajı, kullanıcıların genellikle bu anahtar kelimeleri içeriklerine sorunsuz bir şekilde dahil etmekte zorlanmasıdır.

Bunun yerine, anahtar kelimelerde ayakkabı çekeceği eğilimindedirler ve anahtar kelime öbeğinin somutlaştırdığı şeyin özünü kaçırırlar.

Ne yazık ki geliştiriciler açısından bakıldığında, bir yazarın bir anahtar kelime öbeğinin özünü yakalama becerisine göre ölçülmesi ve puanlanması zordur.

Bu nedenle, geliştiriciler, gerçek amaçlanan davranışı engelleyen bir anahtar kelime öbeğinin tam kullanımına dayalı olarak puanlama yapmalıdır.

Anahtar kelime öbeği yaklaşımının bir diğer önemli avantajı da, anahtar kelimelerin genellikle ChatGPT gibi yapay zeka araçları için yol gösterici olarak hizmet etmesi ve böylece üretken metin modelinin anahtar varlıkları ve yüklemlerini (ör. üçlüler) yakalamasını sağlamasıdır.

Son olarak, uzun bir isim listesi ile anahtar kelime öbekleri listesi verilmesi arasındaki farkı düşünün.

Bir yazar olarak bağlantısız isimler listesinden tutarlı bir anlatı örmeyi kafa karıştırıcı bulabilirsiniz.

Ancak size anahtar kelime öbekleri sunulduğunda, bunların bir paragraf içinde doğal olarak nasıl birbirine bağlanabileceğini, daha tutarlı ve anlamlı bir anlatıma katkıda bulunabileceğini ayırt etmek çok daha kolaydır.

Anahtar kelime öbeklerini ayıklamak için farklı yaklaşımlar nelerdir?

Anahtar kelime öbeklerinin, hangi konularda yazmanız gerektiğine etkili bir şekilde rehberlik edebileceğini belirledik.

Yine de, piyasadaki farklı araçların bu önemli ifadeleri ayıklamak için farklı yaklaşımlara sahip olduğuna dikkat etmek önemlidir.

Anahtar kelime çıkarma, NLP'de bir metnin içeriğini özetleyebilecek önemli kelimeleri veya cümleleri tanımlamayı içeren temel bir görevdir.

Bir sayfadaki varlıkları yakalarken her biri kendi güçlü ve zayıf yönlerine sahip birkaç popüler anahtar kelime çıkarma algoritması vardır.

TF-IDF (Terim sıklığı-ters belge sıklığı)

TF-IDF, SEO'lar arasında popüler bir tartışma konusu olmasına rağmen, genellikle yanlış anlaşılır ve içgörüleri her zaman doğru şekilde uygulanmaz.

Puanlamasına körü körüne bağlı kalmak, şaşırtıcı bir şekilde içerik kalitesini düşürebilir.

TF-IDF, bir belgedeki her kelimeyi, belgedeki sıklığına ve tüm belgelerdeki nadirliğine göre ağırlıklandırır.

Basit ve hızlı bir yöntem olmakla birlikte, kelimelerin bağlamını veya anlamsal anlamını dikkate almaz.

Hangi değeri sağlayabilir?

Yüksek puanlı kelimeler, tek tek sayfalarda sık ve en üst sıradaki sayfaların tüm koleksiyonunda seyrek olarak bulunan terimleri temsil eder.

Bir yandan, bu terimler benzersiz, ayırt edici içeriğin belirteçleri olarak görülebilir.

Hedef anahtar kelime temanızda, rakipler tarafından tam olarak ele alınmayan belirli yönleri veya alt konuları ortaya çıkarabilir ve benzersiz bir değer sağlamanıza olanak tanır.

Ancak, yüksek puanlı terimler de yanıltıcı olabilir.

TF-IDF, belirli sıralama makaleleri için benzersiz derecede önemli olan terimler üzerinde yüksek bir puan gösterebilir, ancak sıralama için genel olarak önemli olan terimleri veya konuları temsil etmez.

Bunun temel bir örneği bir şirketin markası olabilir. Tek bir belgede veya makalede tekrar tekrar kullanılabilir, ancak diğer sıralama makalelerinde asla kullanılamaz.

İçeriğinize dahil etmek sıfır anlam ifade eder.

Öte yandan, yüksek sıralamalı sayfalarda tutarlı bir şekilde görünen, daha düşük TF-IDF puanlarına sahip terimler bulursanız, bunlar, sayfanızın içermesi gereken çok önemli "temel" içeriği gösterebilir.

Benzersiz olmayabilirler, ancak verilen anahtar kelime veya konuyla alaka düzeyi için gerekli olabilirler.

Not: TF-IDF birçok stratejiyi temsil eder, ancak varyasyonlarda ek matematik uygulanabilir. Bunlar, doyum noktalarını veya azalan getiri hesaplamalarını tanıtmak için BM25 gibi algoritmaları içerir.

Ek olarak, TF-IDF, her terim için kelimeyi içeren ilk 10 sayfanın yüzdesini geriye dönük olarak göstererek büyük ölçüde iyileştirilebilir ve çoğu zaman iyileştirilir. Burada algoritma, dikkate değer terimleri belirlemenize yardımcı olur, ancak ardından en üst sıradaki 10 terimin terimleri ne ölçüde paylaştığını göstererek "temel" terimleri daha iyi anlamanıza yardımcı olur.

KORUMA (Hızlı otomatik anahtar kelime çıkarma)

RAKE, tüm ifadeleri, çok kelimeli varlıkları yakalamak için yararlı olabilecek potansiyel anahtar kelimeler olarak kabul eder.

Ancak, anlamsız ifadelere yol açabilecek kelimelerin sırasını dikkate almaz.

RAKE algoritmasını ilk 10 sayfanın her birine ayrı ayrı uygulamak, her sayfa için bir anahtar kelime listesi üretecektir.

Bir sonraki adım, üst sıralarda yer alan birden çok sayfada görünen anahtar ifadeler olan örtüşmeyi aramaktır.

Bu yaygın ifadeler, arama motorlarının hedef anahtar kelimenizle ilgili olarak görmeyi beklediği özel öneme sahip konuları gösterebilir.

Bu cümleleri kendi içeriğinize (anlamlı ve doğal bir şekilde) entegre ederek, potansiyel olarak sayfanızın alaka düzeyini ve dolayısıyla hedeflenen anahtar kelime için sıralamasını artırabilirsiniz.

Ancak, paylaşılan tüm ifadelerin mutlaka faydalı olmadığını not etmek önemlidir. Bazıları, jenerik oldukları veya konuyla geniş ölçüde ilişkili oldukları için yaygın olabilir.

Amaç, belirli anahtar kelimenizle ilgili önemli anlam ve bağlam taşıyan paylaşılan ifadeleri bulmaktır.

Tüm anahtar kelime çıkarma teknikleri, rakiplerinizi veya anahtar kelimeleri açıp kapatmak için beyninizi kullanmanıza izin vererek geliştirilebilir.

Rakipleri ve belirli anahtar kelimeleri açıp kapatabilme özelliği, yukarıda belirtilen sorunların giderilmesine yardımcı olacaktır.

rakipler

anahtar kelimeler  

Bu yaklaşım, temel olarak hem RAKE'nin (bireysel belgelerdeki anahtar ifadeleri belirleme) hem de daha TF-IDF benzeri bir stratejinin (belgeler koleksiyonundaki terimlerin önemini göz önünde bulundurarak) güçlü yönlerini birleştirmenin bir yolunu sağlar.

Bunu yaparak, hedef anahtar kelimeniz için içerik ortamına ilişkin daha bütünsel bir anlayıştan yararlanarak benzersiz ve alakalı içerik oluşturmanıza yardımcı olabilirsiniz.

YAKE (Yine başka bir anahtar kelime çıkarıcı)

son olarak, YAKE, kelimelerin sıklığını ve metindeki konumlarını dikkate alır.

Bu, bir belgenin başında veya sonunda görünen önemli varlıkların belirlenmesine yardımcı olabilir.

Ancak, ortada görünen önemli varlıkları gözden kaçırabilir.

Her algoritma metni tarar ve çeşitli kriterlere (örn. sıklık, konum, anlamsal benzerlik) dayalı olarak potansiyel anahtar kelimeleri tanımlar.

Daha sonra her potansiyel anahtar kelimeye bir puan atarlar; en yüksek puan alan anahtar kelimeler final olarak seçilir.

Bu algoritmalar, varlıkları etkili bir şekilde yakalayabilir, ancak sınırlamalar vardır.

Örneğin, nadir varlıkları gözden kaçırabilir veya metinde anahtar sözcük olarak görünmeyebilirler. Ayrıca, birden çok ada sahip veya farklı şekillerde anılan varlıklarla da mücadele edebilirler.

Özet olarak, anahtar kelimeler, düz NER'ye göre birkaç geliştirme sağlar.

• Bir yazarın anlaması daha kolaydır.
• Hem yüklemleri hem de varlıkları yakalarlar.
• Bir sonraki bölümde göreceğimiz gibi, yapay zekanın varlık için optimize edilmiş içerik yazması için daha iyi kılavuzlar olarak çalışırlar.

OpenAI

ChatGPT ve OpenAI, SEO'da gerçekten oyunun kurallarını değiştiren unsurlardır.

Tam potansiyelini ortaya çıkarmak için, onu doğru yola yönlendirecek bilgili bir SEO uzmanına ve hakkında yazacağı ilgili konularda rehberlik edecek titizlikle oluşturulmuş bir varlık haritasına ihtiyacı vardır.

Bir senaryo düşünün:

ChatGPT'ye gidip hemen hemen her konuda bir makale yazmasını isteyebileceğinizi fark etmiş olabilirsiniz ve o da hemen uyacaktır.

Ancak soru şu ki, ortaya çıkan makale bir anahtar kelime için sıralanacak şekilde optimize edilecek mi?

Genel içerik ile arama için optimize edilmiş içerik arasında net bir ayrım yapmalıyız.

AI, içeriğinizi yazmak için kendi cihazlarına bırakıldığında, normal bir okuyucuya hitap eden bir makale oluşturma eğilimindedir.

Ancak, SEO için optimize edilmiş içerik farklı bir melodide dans eder.

Google, taranabilir içeriği tercih etme eğilimindedir, tanımlar ve gerekli arka plan bilgilerini içerir ve temel olarak okuyucuların arama sorgularına yanıt bulmaları için pek çok kanca sunar.

Transformatör mimarisi tarafından desteklenen ChatGPT, eğitildiği verilerde gözlemlenen frekans ve kalıplara dayalı içerik üretme eğilimindedir. Bu verilerin küçük bir kısmı, üst sıralarda yer alan Google makalelerinden oluşur.

Buna karşılık, zaman geçtikçe Google, arama sonuçlarını bir kullanıcı için etkili olacak şekilde uyarlar - esasen en uygun içerik parçalarının hayatta kalması.

Bu kalıcı makalelerde bulunan varlıklar, ChatGPT'nin kutudan çıkar çıkmaz ürettiklerinden önemli ölçüde farklı olma eğiliminde olan temel içerik olarak öykünmek için çok önemlidir.

Temel çıkarım, okunabilirlik açısından kazanan içerik ile Google ortamında kazanan içerik arasında bir fark olduğudur. Web içeriği dünyasında, yardımcı program her şeyin önüne geçer.

Uzun zaman önce Nielsen tarafından gösterildiği gibi, taranabilirlik en üst düzeydedir.

Kullanıcı, yukarıdan aşağıya okumaya kıyasla web içeriğini taramayı tercih eder. Bu davranış genellikle F şeklinde bir model izler. Aramada başarılı olan içerik yazmak, yalnızca yukarıdan aşağıya okunacak şekilde yazılmak yerine kolayca taranabilir olmaya odaklanmalıdır.

Kutunun dışında ChatGPT

Puanlama için Noble ve Inlinks'i kullanarak ChatGPT'nin kutudan çıkar çıkmaz nasıl performans gösterdiğini görelim.

ChatGPT, Google'ın ilk sayfasında neyin işe yaradığının bağlamı olmadan, titizlikle hazırlanmış bir komut isteminde bile çoğu zaman hedefi kaçırır ve rekabet etmesi pek mümkün olmayan içerikler üretir.

ChatGPT'den "Seyahat hemşireleri saatte ne kadar kazanıyor" hakkında bir makale yazmasını istedim.

SEO analizi ile eşleştirildiğinde

Ancak ChatGPT, SERP analizi ve sıralama için çok önemli olan anahtar kelimelerle birleştirildiğinde gerçek gücünü gösterebilir.

ChatGPT'den bu terimleri dahil etmesi istendiğinde yapay zeka, konuyla alakalı içerik oluşturmaya yönlendirilir.

İşte hatırlamanız gereken birkaç önemli nokta

ChatGPT, bir konuyla ilgili birçok önemli varlığı bünyesinde barındıracak olsa da, SERP sonuçlarını analiz eden araçların kullanılması, içeriğinizdeki varlık karışımını önemli ölçüde geliştirebilir.

Ayrıca, bu farklılıklar konuya bağlı olarak daha belirgin olabilir, ancak bu deneyi daha fazla çalıştırırsanız, bunun tutarlı bir eğilim olduğunu göreceksiniz.

Anahtar kelimelere dayalı yaklaşımlar aynı anda iki gereksinimi karşılar:

• En kritik varlıkların dahil edilmesini sağlayın.
• Hem yüklemleri hem de varlıkları kapsadıkları için daha titiz bir derecelendirme sistemi sağlayın.

Ek içgörüler

ChatGPT, gerekli içerik uzunluğuna kendi başına ulaşmada zorluk yaşayabilir.

Sayfanın amacı blog tarzı gönderilerden ne kadar saparsa, ChatGPT ile ChatGPT'yi ayrı ayrı kullanan SEO araçları arasındaki performans farkı o kadar belirgin hale gelir.

Yapay zekanın yeteneklerine rağmen, insan faktörünü hatırlamak önemlidir. Karışık arama sonuçları nedeniyle tüm sayfalar analiz edilmemelidir.

Ek olarak, anahtar kelime çıkarma teknikleri kusursuz değildir ve son durumlar, puanlama sisteminden geçebilecek alakasız özel isimler verebilir.

Bu nedenle, insan müdahalesi ile yapay zeka arasındaki optimum denge, farklı bir niyetle rakip herhangi bir siteyi manuel olarak devre dışı bırakmayı ve göze batan yanlış anahtar kelimeleri budamak için anahtar kelime listenizi taramayı içerir.

Son adımlar: Bir adım daha ileri götürmek

Tartıştığımız yöntemler bir başlangıç ​​noktasıdır ve rakiplerinizin herhangi birinden daha geniş bir varlık yelpazesini ve yüklemlerini kapsayan içerik oluşturmanıza olanak tanır.

Bu yaklaşımı izleyerek, Google'ın zaten tercih ettiği sayfaların özelliklerini yansıtan içerik yazıyorsunuz.

Ama unutma, bu sadece bir atlama noktası. Bu rakip sayfalar muhtemelen bir süredir ortalıkta dolaşıyor ve daha fazla geri bağlantı ve kullanıcı metriği toplamış olabilir.

Amacınız onlardan daha iyi performans göstermekse, içeriğinizin daha da öne çıkmasını sağlamanız gerekir.

Web, yapay zeka tarafından üretilen içerikle giderek daha fazla doygun hale geldikçe, Google'ın yeni varlık ilişkileri kurmak için güvendiği web sitelerini tercih etmeye başlayabileceğini tahmin etmek mantıklıdır. Bu muhtemelen içeriğin değerlendirilme şeklini değiştirecek, orijinal düşünceyi ve yeniliği daha fazla vurgulayacaktır.

Bir yazar olarak bu, yalnızca ilk 10 sonucun kapsadığı konuları birleştirmenin ötesine geçmek anlamına gelir. Bunun yerine kendinize şu soruyu sorun: Mevcut ilk 10'da eksik olan hangi benzersiz bakış açısını sunabilirsiniz?

Bu sadece araçlarla ilgili değil. Bizlerle, stratejistlerle, düşünürlerle, yaratıcılarla ilgili.

Bu araçları nasıl kullandığımız ve yazılımın hesaplama becerisini insan zihninin yaratıcı kıvılcımıyla nasıl dengelediğimizle ilgili.

Tıpkı satranç dünyasında olduğu gibi, gerçekten fark yaratan, makine hassasiyeti ile insan dehasının birleşimidir.

Öyleyse, kitlemizde yankı uyandıran ve uçsuz bucaksız dijital manzarada öne çıkan içerik oluşturduğumuz ve deneyimler ürettiğimiz bu yeni SEO çağını kucaklayalım.