Semantik Arama – Değişim Rüzgarı

Semantik Arama nedir?

Ham teknik terimin altında insanlık kadar eski masum bir arzu yatar.

Her zaman geçmiş görünüşlere bakmaya ve bizi çevreleyen şeyin daha derin anlamlarına ulaşmaya çalıştık.

Zaman zaman, bu bizi derin kavrayışlara götürdü. Diğer zamanlarda, olağanüstü bir şekilde başarısız olmayı başardık.

Artık anlam arayışımızı güçlendirecek ve derinleştirecek teknolojiye sahibiz.

Anlamsal aramaya girin.

Kelimelerin Büyüsü ve Semantik Arama

Anlambilim, anlam arama göreviyle yüklenen dilbilimin büyüleyici yanıdır.

Kelimelerin anlamları ve birbirleriyle olan ilişkileri. Semantik, bir şeyleri tanımlamak için neden belirli kelimeleri ve cümleleri seçtiğimizi açıklamak zorundadır.

Ne anlamsal arama önemli bir parçası olarak anlamını tanımlar aradığımız ve bağlantıları oluşturmak zorunda özlemdir.

Samanlıkta iğne aradığınızı hayal edin – inkar edilemez derecede sinir bozucu bir deneyim.

Hızlı ve sezgisel sonuçlara olanak tanıyan araçlar olmadan internette yaklaşık olarak aynı başarı düzeyine sahip şeyler arıyor olacaksınız.

Neyse ki, hayatımızı yapılandırılmış ve bağlantılı hale getirme dürtüsü, web'deki şeyleri nasıl aradığımızı bile ifade ediyor. Semantik arama böyle ortaya çıktı.

Hannah Bast ve ortak yazarların bir yayınından semantik aramanın ne olduğuna dair daha ayrıntılı bir açıklama alıyoruz .

Onlara göre semantik arama “anlamlı arama”dır. Ve arama sürecinin en azından birkaç bölümünde anlam bulabiliriz.

İlk olarak, sorgunun kendisinde. Burada, talebin arkasındaki gerçek amacı bulmamız gerekiyor.

Ardından, almamız gereken verileri ve gerçekten aradığımız şeye uyup uymadığını düşünmeliyiz.

Veya, arama için bir anlam ifade etmesi için bilgiyi uygun şekilde sunarsak.

Semantik Aramanın Anlamını Yıkmak

Layman'ın terimleriyle ifade etmek gerekirse, semantik arama, doğal dili bir insanın yapacağı gibi anlamayı ve uygun semantik web arama sonuçları vermeyi amaçlar .

Bu ne anlama geliyor?

Eh, ben et en Google'ın arama alanına yazın demek “en küçük memelidir.”

Arama motoru, yazdığım ifadenin tam eşleşmelerini aramak yerine, en küçük memelinin hangisi olduğunu bulmak istediğim varsayımına dayanarak sorumu anlaşılır bir şekilde yanıtlayacaktır.

“Dünyanın En Küçük 6 Memelisi” adlı bir makalenin ilk sonucu olarak bu şekilde, Etrüsk kır faresinin - bu arada, gezegendeki bilinen en küçük memelinin - fotoğraflarının ilk sonucunu elde ediyorum.

Sorgumun anlamını anlamak, anlamsal arama motorlarının yanlış yazılmış kelimeler için de düzeltmeler önermesine yardımcı olur .

Yani, eğer memeli kelimesini yanlış yazarsam, Google, "memeli" yerine muhtemelen "memeli" aradığımı önerecektir.

Semantik Arama Nasıl Ortaya Çıktı?

Türümüz düzen aramaya yönelmiştir ve eğer böyle bir şey yoksa, onu yaratmaya çalışmadan edemeyiz.

Bu nedenle, sipariş ve optimize edilmiş zaman ihtiyacımıza cevap veren sanal bir dünya inşa ediyor olmamız anlaşılabilir bir durum.

Arama motorları doğru cevapları vermenin yanı sıra yapay zeka yardımıyla onlara anlam katar.

Bilgileri işlemeye ve sıralamaya yardımcı olmak için semantik arama makinesi öğrenimini kullanırlar ve ayrıca doğal insan konuşmasını anlayabilirler.

Bütün bunlar, sonunda, sorgularımıza yeterli sonuçları sağlar.

Ama "Dünyanın En Büyük Donut'u" gibi soruları tam olarak nasıl cevaplayabilirler?

Semantik arama, semantik ağdan ortaya çıktı, bu yüzden benim düzen arayan doğama sadık kalmak için , önce semantik ağın ne olduğuna bakalım .

Semantik Web Menşei

Kısaca: Semantik Web, World Wide Web'in bir uzantısıdır.

Ve World Wide Web Consortium'a (W3C) göre, verilerin paylaşılması ve yeniden kullanılması için ortak bir çerçeve sağlar.

Bu, uygulamalar, işletmeler ve topluluklar arasında geçerlidir.

Bilgi bilimi alanında bilindiği gibi çerçeve veya “ontoloji”, sonunda bir bilgi sistemi haline gelen gerçekleri ve bilgileri toplar.

Basitçe söylemek gerekirse, semantik web yapıları ve verileri bilgisayarların okuyabileceği şekilde etiketler.

Semantik web, ağ veya ilgili faktörlere dayalı olarak belirli girdilerin analizine izin verir. Web'i oluşturan büyük miktardaki veriyi anlamlandırmak için kümeleri, özellikleri ve ilişkileri kullanır.

Bunu kendi soy ağacımı oluşturmaya çalışırken karşılaştırırdım.

Büyükannemin anne tarafından uzak kuzenlerim olduğunu iddia ettiği kişilerin kim olduğunu kesinlikle çözemeyeceğim. Onları bilmediğim için bağlamdan yoksunum.

Ancak anlamsal web, işleri sıralamak için daha iyi bir iş çıkarır.

Semantik Web için Vizyon

Kurucusu Tim Berners-Lee tarafından görüldüğü gibi Semantik Web'in nihai amacı, bilgisayarların bizim adımıza bilgiyi daha iyi manipüle etmesini sağlamaktır.

Semantik web'in ne olduğu kavramı, bugün onu oluşturan iki önemli veri türüne dönüşmüştür – Bağlantılı Açık Veri ve Semantik Meta Veri .

Kaosta Düzen- Semantik Arama Araçları ile Düzenleme

Bağlantılı Açık Veri (LOD), bir grafik olarak modellenir ve sunucular arasında bağlantıya izin verecek şekilde yayınlanır.

Esasen yapılandırılmış verileri temsil eder . 2006'da Tim Berners-Lee , bağlantılı verilerin Dört kuralını şu şekilde resmileştirdi :

1. Nesnelerin adları olarak evrensel kaynak tanımlayıcılarını (URI'ler) kullanın.
2. İnsanların bu adları arayabilmesi için HTTP URI'lerini kullanın.
3. Birisi bir URI aradığında, standart biçimlendirmeyi (RDF, SPARQL) kullanarak faydalı bilgiler sağlayın.
4. Diğer URI'lere bağlantılar ekleyin. böylece daha fazla şey keşfedebilirler.

LOD, hem insanların hem de makinelerin farklı sunuculardaki verilere erişmesini ve anlamlarını daha kolay yorumlamasını sağlar.

Sonuç olarak, Semantik Web bağlantılı belgelerden oluşan bir alandan bağlantılı bilgilerden oluşan bir alana kayar.

Bu da, bir makine tarafından işlenebilen, birbirine bağlı bir anlam ağına izin verir.

Farklı sektörlerde LOD olarak yayınlanan binlerce veri seti vardır.

Bazı örnekler ansiklopediler, coğrafi veriler, hükümet verileri, bilimsel veri tabanları ve makaleler, eğlence, seyahat vb.

Birbirleriyle bağlantılı olduklarından, bu veri kümeleri dev bir veri ağı veya bir Bilgi Grafiği oluşturur.

Grafik, varlıkların ve genel öneme sahip kavramların çok sayıda tanımını birbirine bağlar.

A Game of Tag – Semantic Search Tools Vol. 2

Semantik web'in güvendiği ikinci önemli araç Semantik Metadata'dır.

Bu, temel olarak anlamlarını daha iyi açıklamak için normal Web sayfalarına eklenen anlamsal etiketlerdir.

Örneğin, Nobel Ödülü'nün ana sayfasına, diğerlerinin yanı sıra İsveç, akademik ilerlemeler, kültür ve ödül gibi çeşitli ilgili kavram ve varlıklara atıfta bulunularak anlamsal olarak açıklama eklenebilir.

Konular ve karşılık gelen sonuçlar arasındaki bu iyi belirlenmiş ilişkiler, en iyi Schema.org gibi yapılandırılmış üst veri şemaları aracılığıyla temsil edilir.

Meta veriler, anlamsal ölçütlere dayalı olarak Web sayfalarını bulmayı çok daha kolay hale getirir.

Bir arama motoru, geçmiş sonuçlardan öğrenerek ve varlıklar arasında bağlantılar oluşturarak, doğru yanıtı içerebilecek veya içermeyebilecek birkaç bağlantı sağlamak yerine, arama yapan kişinin sorgusunun yanıtını çıkarabilir.

Meta veriler, olası belirsizliği çözer ve Prince'i (müzisyen) aradığımızda, kraliyet mensubu birçok prens hakkında sayfalar almamamızı sağlar, örneğin .

Bunun için anlamsal web'e teşekkür edebilirsiniz .

Şimdi.

Semantik ağın yapısı bize semantik aramanın ne olduğu hakkında fikir verir . Hatta bize bir arama motorunun dünyanın en büyük çöreğinin hangisi olduğunu nasıl belirlediğini anlatıyor.

Fakat

Tarihine bir göz atalım.

Semantik Arama Alanında Vizyonerler

Herhangi bir büyük ölçekli harekette olduğu gibi, değişimin arkasında bir lider var. Semantik aramanın arkasındaki adam olduğunu iddia eden Tim Berners-Lee'nin adından daha önce bahsetmiştik.

1998'de, modern web'in emekleme döneminde, Berners-Lee, Semantik Web Yol Haritası başlıklı yayınladığı bir raporda bu fikirden zaten bahsediyordu.

21 yıl sonra fikirleri benimsendi ve anlam arayışı gerçek oldu.

Google , değişimi sağlayan ve anlamsal aramanın yükselişine yol açan şirket oldu .

Berners-Lee, “Makineler, tıpkı insanlar gibi birbirleriyle iletişim kurabilmelidir” dedi.

Google şimdi vizyonunu gerçekleştirmek için çalışıyor.

Nasıl?

Semantik Arama için Dönüm Noktası

1998'den bu yana çok şey yaşanmış olsa da 2012, anlamsal arama için dönüm noktası oldu.

Bu yıl boyunca tüm Google aramalarının %20'si yeniydi. Sadece bu da değil, uzun kuyruklu anahtar kelimeler tüm aramaların yaklaşık %70'ini oluşturuyordu .

Bu, Google'a, kullanıcıların arama motorlarını soruları yanıtlamak ve sorunları çözmek için bir araç olarak kullanmakla ilgilenmeye başladıklarını söyledi.

Artık sadece gerçekleri araştırmak ve tek tek web siteleri bulmak değildi.

Ve böylece anlamsal bir güncellemeye doğru ilk adım atılmış oldu.

Bilgi Grafiği

2012'de tanıtılan Bilgi Grafiği, Google'ın anahtar kelime dizilerini düşüncesizce karşılaştırmak yerine varlıkları ve bağlamı anlama yönündeki değişimine işaret ediyordu.

Veya Google'ın ifade ettiği gibi, "kelimeler değil, şeyler".

Bilgi Grafiği nedir?

Wikipedia, Google'ın ve hizmetlerinin, arama motorunun sonuçlarını çeşitli kaynaklardan gelen bilgilerle geliştirmek için Bilgi Grafiği'ni kullandığını belirtir.

Başka bir deyişle, bir bilgi grafiği, bir bilgi alanını modellemenin programlı bir yoludur - konuyla ilgili uzmanların yardımıyla, veriler arasında bağlantı kurma ve makine öğrenimi algoritmaları.

Bu grafiği anlamsal bir arama aracı yapan şey, bilgi toplama şekliydi.

Kamusal alan olarak kabul edilen verileri (örneğin, Dünya'nın büyüklüğünden bir grubun üyelerinin isimlerine kadar), her bir varlığın özellikleriyle (doğum günleri, kardeşler, ebeveynler, meslekler - bununla ilişkilendirilebilecek her şey) topladı. varlık.)

Veya

Hem yapılandırılmış bilgileri (listeler) hem de yapılandırılmamış bilgileri birleştirerek, büyük miktarda veriyi birbirine bağlamak için mevcut veritabanlarının üzerine inşa edildiğini söyleyebiliriz.

Bilgi grafiği, arama motorlarının mantıklı cevaplar vermek için ihtiyaç duyduğu bilgileri toplar.

Google'ın grafiği, gelecek büyük ölçekli algoritmik değişiklikler için zemin hazırlıyor. Ve çok geçmeden onu Hummingbird izledi.

Sinek Kuşu ile Başarıya Hızlanmak

Sinek kuşu bir dönüm noktasıydı. Algoritma , dünya çapındaki aramaların yaklaşık %90'ını etkiledi.

Kesin ve hızlı olacak şekilde tasarlanmıştır ve çoğu kişi buna arama etkinliğine "konuşma araması" getiren araç olarak atıfta bulunur.

Bu semantik arama teknolojisi 'in yıldızı oldu.

Bununla birlikte, Hummingbird, konuşma sorgularına yanıt vermekten daha fazlasını yapar.

Algoritma, bir sorgudaki her kelimeye dikkat eder.

Ardından , belirli kelimelerden ziyade tüm sorgunun, tüm cümlenin veya anlamın dikkate alınmasını sağlar.

Amaç, yalnızca gerçek kelimelerden ziyade daha derin anlamlarla eşleşen sayfalar elde etmektir.

Fazlası var.

Hummingbird güncellemesinin hız ve doğruluğundaki iyileştirmelere ek olarak Google, anlamsal aramayı entegre ettiğinden emin oldu.

Arama sorguları - hatta uzun kuyruklu arama - anlayışlarını ve dolayısıyla kullanıcı niyetini önemli ölçüde geliştirdiler.

Sonuç olarak:

Tüm sorgular ve arama sorgularındaki kelime gruplarının ilişkileri belirlendi, hedeflendi ve yorumlandı.

Sinek Kuşu Algoritmasının Etkileri

Hummingbird geliştirmeleri, özellikle bağlamsal ve konuşma aramasına odaklandı.

Her iki alan da temel anlambilim ve kelimeler arasındaki ilişki ile güçlü bir şekilde bağlantılıdır.

Şimdi.

Algoritma, hem baş hem de uzun kuyruk düzeyinde sorgular için niş sonuçlar almak için doğal dili işler.

Başka bir deyişle, Google'ın sorgunun arkasındaki niyetle eşleşen sonuçları giderek daha fazla döndürdüğü bağlamsal aramayı kullanır.

Sonuçlar artık kelimelerle sınırlı değil, arama terimlerinin amacının bir yorumunu da içeriyor.

Tam olarak nasıl?

Aracın yaptığı, açıkça modellenmemiş ilişkileri kontrol etmektir.

Süreç, ilişkisel etiketleme elde etmek için dilbilgisi, istatistik ve sözlükleri birleştirir.

Hummingbird, amacı semantik bir şekilde değerlendirerek ve eşanlamlılara ve temayla ilgili konulara odaklanarak, kullanıcılarının arama yoluyla "abrakadabra" yapmaya çalışmak yerine konuları ve alt konuları güvenle aramalarına olanak tanır.

Algoritma birçok yönden anlamsal aramanın bir tanımıdır.

Hummingbird'ün gerçekte nasıl çalıştığını gösteren bir örnek, “İngiltere Başkanı” gibi bir arama olabilir.

Şimdi.

İngiltere'de bir Cumhurbaşkanı yok, hükümetin başı olan bir Başbakan var. İngiltere'de ayrıca Kraliçe olan bir Devlet Başkanı vardır.

Ve Google bunu biliyor, bu yüzden Başbakan veya Kraliçe ile ilgili sonuçları gösterecek.

Bir bakıma, Hummingbird insanların nasıl soracaklarını bilmedikleri bir soruya yanıt almalarına ve kullanıcıların aradıklarını bulmalarına yardımcı olacak sonuçları seçmelerine olanak tanır.

Konum odaklı

Hummingbird'ün getirdiği bir diğer gelişme de yerel odaklı sonuçlar.

Bağlam kullanımı sayesinde yerel sonuçlar daha kesin hale gelir.

Yani iyi İtalyan restoranları aradığınız w tavuk, Google, şehirdeki yemek yemek isteyen üstlenecek.

Bu nedenle , İtalya'daki restoranları listelemek yerine bölgenizdeki iyi pizzaları önermek için konum verilerinizi kullanır .

Doğru sonuçları elde ettiğimiz kesinliği çoğu zaman doğal kabul ederiz.

Perde arkasında yıllarca süren araştırma ve geliştirmenin verimli hasadı.

Semantik arama rüyası, konuşma dili işleme ve konum verilerine dayalı insan niyetini anlamanın bir kombinasyonu ile şekillendi.

Hummingbird, anlamsal arama için önemli bir atılımdı, ancak Google burada durmadı.

Daha sonra sundukları oldukça önemli bir başka gelişme de RankBrain'di.

Semantik Web Dünyasında Yapay Zeka

RankBrain, Google'ın anahtar kelime sorgularını yanıtlarken karşılaştığı bir soruna yanıt olarak gelen anlamsal arama makinesi öğrenme aracıdır.

Birkaç yıl önce, Google'ın yaptığı aramaların yaklaşık %15'i daha önce hiç görmediği kelimelerden oluşuyordu.

Kullanıcının tam olarak ne aradığını bilmenin hiçbir yolu yoktu.

İlk okumada, %15 çok büyük bir şey gibi görünmeyebilir.

Yine de, Google her gün milyarlarca isteği işler, bu nedenle yüzde mutlak anlamda oldukça önemli bir sayıydı.

Yaklaşık 450 milyon aramada daha önce hiç işlenmemiş anahtar kelimeler vardı.

Peki bir soruya nasıl cevap vereceğinizi bilmediğiniz zaman ne yaparsınız?

Tahmin etmek?

Google, bilinmeyen anahtar kelimelerden herhangi biri için istek aldığında bunu yapardı.

Ne yazık ki, t şapka doğru sonuçlara yol açmadı. Arama motoru, arkasındaki amacı anlamadan, kullanıcının girdiği tüm anahtar kelimeleri içeren sayfaları aradı.

Arama motorunun daha önce hiç almadığı istekler için anlamsal bir aramanın nasıl uygulanacağını ve üretileceğini bilmiyordu .

Bu, Google'ı bir çözüm bulmaya ve hareket halindeyken öğrenebilecek bir araç sunmaya itti.

RankBrain'i girin

Makine öğrenimi tabanlı arama motoru algoritması hakkında işlem arama sonuçlarını yardımcı olur ve kullanıcılar için daha uygun arama sonuçları sağlamak.

Google, AI algoritmasını yalnızca bu arama sorgularını çözmek için değil, aynı zamanda bunları işlemek ve anlamak için kullanır.

RankBrain ile neler değişti?

RankBrain'den önce, Google'ın algoritmasının %100'ü elle kodlanmıştı.

Bu nedenle süreç, arama sonuçlarını neyin iyileştireceğini tahmin etmeye çalışan insan mühendislere çok güveniyordu.

Bugün insan mühendisleri hala algoritma üzerinde çalışıyor, ancak RankBrain de arka planda kendi işini yapıyor.

Süreç

Kısacası, RankBrain daha iyi bir yanıt üretmek için kendi algoritmasını değiştirebilir.

Anahtar kelimeye bağlı olarak RankBrain, geri bağlantıların, içerik tazeliğinin, içerik uzunluğunun, etki alanı otoritesinin ve diğer sıralama değişkenlerinin önemini artırır veya azaltır.

Ardından, kullanıcıların yeni arama sonuçlarıyla nasıl etkileşime girdiğini gözlemler. Yeni algoritmayı daha çok beğenirlerse, kalır.

Değilse, RankBrain eski algoritmayı geri alır.

Google , akıllı semantik güncellemesinin yardımıyla , daha önce sorgunuzu birbirine bağlamamış olsa bile ne demek istediğinizi anlayabilir.

Nasıl?

Daha önce görmüş olduğu anahtar kelimelere daha önce hiç görülmemiş anahtar kelimeleri eşleştirerek.

Anlamsal web'in nasıl çalıştığına dair bir örnek olarak , Google RankBrain, insanların “Dünyanın en büyük çöreği”ni aradığını fark etmiş olabilir.

Ve bunu arayan insanların, şimdiye kadar yapılmış en büyük çörekleri bulmaya çalıştıklarını öğrenmişti.

Yani birisi "dünyanın en büyük çörek" için arama yaptığında, RankBrain benzer sonuçlar getirir.

Ve donut örneğinde, her iki arama için de aldığınız ilk üç web sayfası aynıdır.

RankBrain Yöntemi

Google, anahtar kelimeleri kavramlara dönüştüren “ Word2vec ” adlı bir teknoloji aracılığıyla arama yapanların amacını daha iyi anlamak için makine öğrenimini nasıl kullandıkları hakkında yorum yaptı .

Örneğin, bu semantik web teknolojisinin "Paris ve Fransa'nın Berlin ve Almanya (başkent ve ülke) ile aynı şekilde ve Madrid ve İtalya'dan farklı olarak ilişkili olduğunu anladığını söylüyorlar.

RankBrain'in de bu şekilde çalıştığından özellikle bahsetmemiş olsalar bile, benzer bir teknoloji kullandığını hemen hemen tahmin edebiliriz.

Anahtar kelime eşleme yerine kavramlar fikrine geri dönersek – RankBrain, aramanızın amacına göre sonuçlar vermeye çalışır.

Kullanıcı Memnuniyeti vs RankBrain

Elbette, RankBrain yeni anahtar kelimeleri anlama konusunda kumar oynayabilir. Hatta algoritmayı kendi kendine ayarlayabilir.

O zaman bir numaralı soru şudur:

RankBrain bir dizi sonuç gösterdiğinde, bunların iyi olup olmadığını nasıl anlar?

Eh - gözlemler.

RankBrain UX sinyallerini kullanır – en azından teknik terim bu.

Daha basit bir deyişle, bu RankBrain'in hoşunuza gideceğini düşündüğü bir dizi arama sonucu gösterdiği anlamına gelir.

Birçok kişi belirli bir girişi beğenirse, o sayfaya bir sıralama artışı sağlar.

Ya yapmazlarsa?

Ardından algoritma o sayfayı bırakır ve farklı bir sayfayla değiştirir.

RankBrain tam olarak neyi gözlemliyor?

Arama sonuçlarıyla nasıl etkileşime girdiğimize çok dikkat eder.

İzlediği birkaç sinyal var:

1. Organik Tıklama Oranı (TO)
2. Bekleme süresi
3. Çıkma Oranı
4. pogo-yapıştırma

Bunlar, kullanıcı deneyimi sinyalleri (UX sinyalleri) olarak bilinir.

Bir örneğe bakalım ve Google'ın anlamsal ağının aramamı nasıl yorumlayacağını görelim .

“Çocuklar için en iyi drone” diye aratsam, ilk olarak Haziran ortasında yayınlanan bir makaleyle karşılaşıyorum.

Bu, RankBrain'in sorgulara yanıtlar önerirken değerlendirdiği içeriğin tazeliğini geri çağırır.

Ama bunu şimdilik bırakalım.

Algoritma açtığım web sitesine dikkat edecek. Benzer sonuçlar için daha önce kaç kez açıldığını karşılaştıracak ve böylece TO'yu verecektir.

Sayfayı açtığımda, RankBrain bekleme süremi gözlemleyecek. Bu sitede geçirdiğim zaman. Bu şekilde, bilgiyi yararlı bulup bulmadığımı algoritma tahmin edecek.

Sorgumla ilgisi olmayan içeriği görmek için açarsam veya kötü sunulursa, hızlı bir şekilde sonuç sayfasına geri döneceğim.

Yeterince insan bunu yaparsa, web sitesinin sıralaması düşecektir.

Ve sayfa zamanında yüklenmezse, hemen çıkma şansı artar ve bununla birlikte sayfanın sıralaması düşer.

Şimdi diyelim ki bir sayfaya ilk tıkladığımda aradığımı bulamıyorum. Muhtemelen bulana kadar aldığım sonuçları araştırmaya devam edeceğim.

Ve bu, RankBrain'in çalışmasının başarısını analiz etmek için kullandığı bir başka faktördür - pogo-sticking.

Ne kadar ileri geri gidersem, RankBrain'in bu talihsiz sayfaları benzer aramalarla bir sonraki kullanıcıya önerme olasılığı o kadar azalıyor.

Şimdi.

Google gibi arama motorlarının, kullanıcılarının isteklerine yeterli yanıtları anlamak ve önermek için kullandığı temel anlamsal araçları ele aldık .

Böylece, bunları kendi yararımıza nasıl kullanabileceğimize bir göz atabiliriz.

Semantik SEO için İçerik Nasıl Optimize Edilir?

SEO'lar için anlamsal aramayı anlamanın büyük faydaları vardır. Büyük bir kısmı, yarışta önde kalma yeteneğidir.

Her yerde uzmanlar tarafından önerilen iyi bir anlamsal SEO stratejisi için birkaç adım vardır .

Anlamsal arama zaman geçtikçe daha etkili hale geldiğinden, bu adımlar, herkesin içeriğini optimize etmesine ve web sitelerini daha iyi sıralamaya yardımcı olmak için iyi tavsiyelerdir.

1. Sadece anahtar kelimeler yerine konuları düşünün
2. İçeriği arama amacı ile eşleştirin
3. İçeriğinize alakalı anahtar kelimeler ekleyin
4. İçeriğinizi öne çıkan snippet'ler için optimize edin
5. İçeriğe yapılandırılmış verileri dahil et
6. Sadece anahtar kelimeler yerine konuları düşünün

Makalede daha önce gördüğümüz gibi, her şey konularla ilgilidir – kişinin arama bağlamı. Google ve diğer arama motorları da bize en alakalı sonuçları sağlamaya çalışıyor.

Bu nedenle içerik her zamankinden daha kapsamlı ve bilgilendirici olmalıdır.

Geniş bir arama sorgusunun her varyasyonu için kısa ve düz içerik sayfaları oluşturmayı düşünüyorsanız, zahmet etmeyin. Bunun yerine, tüm konuyu kapsayan kapsamlı ve kalıcı bir rehber oluşturmalısınız.

Ardından, içeriğin hem arama motorları hem de okuyucular için tamamen optimize edildiğinden emin olmak için en iyi anahtar kelime optimizasyon uygulamalarını kullanmalısınız.

İçeriği Arama Amacıyla Eşleştirin

Hedeflemek istediğiniz SEO anahtar kelimeleri için içerik oluşturmadan önce, kullanıcının neden bu kelime öbeğini aradığını sormalısınız. Anahtar kelime temsil niyet neyi kurulması ve ayrıca da çok daha kolay kitlenizi çekici olacak.

Anahtar kelimenin amacı şunlar olabilir:

1. Bilgilendirici – kullanıcı bir şeyler öğrenmeye çalışıyor, bu nedenle bilgi aramak ve yanıtlar almak için “biliyorum” anahtar kelimelerini kullanıyorlar;
2. Gezinme - kullanıcı belirli bir siteye gitmeye veya belirli bir öğeyi bulmaya çalışıyor, bu nedenle tanıdık bir markanın web sitesini bulmak için "git" anahtar kelimelerini kullanıyorlar;
3. İşlemsel – kullanıcı bir satın alma işlemi gerçekleştirmeye çalışıyor, bu nedenle satın alınacak bir ürün veya işlem yapmak için bir sayfa bulmak için “yap” anahtar kelimelerini kullanıyorlar.

İçeriğe İlgili Anahtar Kelimeleri Dahil Edin

Semantik aramanın semantik çubuğunu kontrol etmek için içeriğe ilgili veya Latent Semantic Indexing anahtar sözcükleri (LSI) eklemelisiniz.

LSI anahtar sözcükleri, bir hedef anahtar sözcükle yakından ilişkili sözcük öbekleridir. İçeriğe bağlam sağlarlar ve arama motorlarının içeriğin ne anlama geldiğini ve izleyicilere nasıl hizmet ettiğini daha iyi anlamalarına yardımcı olurlar.

Bu yüzden çikolata hakkında konuşurken en azından kakao ile ilişkilendirmelisiniz.

Öne Çıkan Snippet'ler için İçeriği Optimize Edin

Arama motorları, kullanıcılara istedikleri bilgileri doğrudan sonuç sayfalarında veren zengin sonuçları görüntülemeyi sever.

Arama görünürlüğünü artırmak için şunları yapmak isteyebilirsiniz:

1. Yanıt kutuları ve paragraf, liste ve tablo özellikli snippet'ler için içeriği optimize edin
2. Uzun kuyruklu anahtar kelimelere odaklanan içerikteki soruları net bir şekilde yanıtlayın
3. Bilgileri öne çıkan snippet'ler için çekici bir seçenek haline getirmek için biçimlendirmeyi kullanın

Son olarak, İçeriğe Yapılandırılmış Verileri Dahil Edin

Arama motorlarının içeriğinizin anlamını ve alaka düzeyini anlamasına yardımcı olmanın bir başka yolu da yapılandırılmış verilerdir.

Yapılandırılmış veriler veya şema işaretlemesi, bir web sayfasına kopyalamak için ek bağlam ekleyen bir mikro veri biçimidir.

Arama motorları için içeriği kategorize eden bir dizi standart veri yapısı kullanır.

Bu ekstra bilgi, arama motorlarının içeriği sıralamasına ve zengin arama sonuçlarında görüntülenebilecek bilgileri tanımlamasına yardımcı olur.

Pratik açıdan, şimdiye kadar tüm söylediklerimiz tek bir şeye indirgeniyor.

Çevrimiçi varlığımızdan en iyi şekilde yararlanmak için yayınladığımız bilgiler anlamsal olarak düzenlenmelidir.

Bağlam, anlamsal web aramasının geleceğidir . Hala toplanacak yapboz parçaları olsa da, anlamsal ağ zaten canlıdır.

Belki de yeni nesil akıllı bir ağın randevularımızı planlayarak, alışverişimizi yaparak, ihtiyacımız olan bilgiyi bularak ve benzer düşünen insanlarla bağlantı kurarak bize yardımcı olacağı gün çok uzakta değil.

Üstüne üstlük, bunu otonom olarak yapıyor.

O zaman semantik aramanın ne olduğunu sormamıza gerek kalmayacak elbette. Günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline gelecek.