Akıllı Modelleme ve Şematik Bağlantılar

Modelleme ve şematik bağlantılar, 2015 yılında SEO açısından özellikle dikkat edilmesi gereken en önemli konular arasında yer alıyor. Şematik bağlantı ve modelleme, ilk bakışta süslü ve biraz da göz boyamaya yönelik terimler gibi görünmesine karşın önümüzdeki uzun vadeli süreçte arama motorlarını anlamak için oldukça önemli terimler.

Bu kısa girişin ardından şematik bağlantıların SEO açısından önemi ve dinamik arama motoru kullanımına göre modelleme yapmaktan bahsetmeden önce birkaç uyarı yapmakta yarar var. Bu konunun tam manasıyla uzmanı olmak için gereken matematik, programlama ve istatistik derslerinin tamamını almak gerekiyor. Bu kadar ileri derecede bilgi sahibi olmasak da, yüzeysel bir bakış açısıyla bile konunun ne kadar önemli olduğunu anlayabilir ve 2015 yılında SEO planlarımızı bu doğrultuda daha kararlı adımlarla atabilir. Nitekim arama motoru optimizasyonunu ilgilendiren konularda yapılan çalışmalardan fayda sağlamak için “çoğu zaman” istatistik, matematik veya istatistik gibi alanlarda lisans derecesinde uzman olmaya da gerek yok. Konuyla ilgili daha somut ve temeli matematiksel anlatımlara dayalı daha fazla bilgi almak isteyenler şüphesiz ki, bu yazıyı okuduktan sonra uzun saatler geçirmek üzere arama motoru başında araştırmaya girişebilir. Tam SEO olarak geçmişte olduğu gibi, bugün de pek çok farklı başlıkla ilgili araştırmalar yapıyor ve bugünün değil, geleceğin optimizasyon trendlerini şimdiden anlamaya çalışıyoruz. Bugünden geleceğe bakarak, bu gibi konular hakkında edinebildiğiniz kadar fazla bilgi edinmenin sizin de yararınıza olacağına şüphe yok…

Akıllı Modelleme

Modellemenin temel mantığı; Google arama motorunun sadece yazılan kelimeleri anlayan basit bir motordan çok daha akıllı olduğu ve yapılan aramayı “tahmin ettiğimizden” çok daha kompleks bağlantılarla ilişkilendirerek, bazen sizi sizden iyi anlayabileceğini unutmadan çalışma yapmaktır. Kullanıcı olarak Google başına geçip; “Kemal Sunal ile Şener Şen’in köyde geçen filmi” şeklinde bir arama yaptığınızda artık ilk sırada “Davaro” filmiyle ilgili video paylaşımlarını ve ilk sıralarda filmin Vikipedia sayfasını görüyorsunuz. Siz filmin adını hatırlayamıyor olmanıza rağmen arama motoru neyi aradığını “şıp diye” anlıyor ve sonuçları da şematik olarak ilişkilendireme yapan algoritması sayesinde hemen sıralıyor. Tabi hala aklınıza gelmeyen her konuda bu kadar başarılı şekilde sonuç sıralaması yapamıyor olsa da

ohne-rezeptkaufen.com

, Google’ın günden güne şematik ilişkilendirmede daha başarılı olduğu bir gerçek.

Modellemenin Kullanıcıya Endeksli Yapılması

Yukardaki örnekte bahsi geçen durum, aslında insanın insanla iletişim kurduğunda geçerli olan temel diyalog esaslarına dayalı. Zira arkadaşınıza adını hatırlamadığınız Davaro filmiyle ilgili bir şey söylemek istediğinizde arama motoru kullanır gibi eksiz iki kelimeyi ardı ardına sıralamazsınız. “Hani şu Kemal Sunal’la Şener Şen’in oynadığı bir film vardı ya, köyde geçiyor ve hani kan davası yüzünden Kemal Sunal köyü terk ediyor…” gibi bir konuşmayla arkadaşınızdan unuttuğunuz filmin adını hatırlamasını beklersiniz. İşte Google’ın yapmak istediği de tam olarak bu. SEO ile uzaktan yakından ilgili olan ve az çok Adwords kullanan hemen herkes zaten uzun zamandır internet kullanıcılarının Google’a, bir arkadaşıyla konuşurmuş gibi ve bazen de gerçekten çok komik sorular yönelttiğini biliyor. Tüm bu örnekleme, uzun vadede başarılı sonuçlar elde etmenizi sağlayacak bir optimizasyon çalışmasına imza atmanız için her şeyden ama her şeyden önce kendinizi kullanıcıların yerine koymanız gerektiğini gösteriyor. Tıklanmasını istediğiniz sayfada daha önce olduğu gibi sıralı bir şekilde onlarca anahtar kelimeyi geçirmek ve bunları da kullanıcının gözünü tırmalayacak şekilde kalın, italik veya altı çizili yapmaya çalışmak yerine, arama motoru kullanıcısının ulaşmak istediği sonuca nasıl vardığına göre içerik oluşturmaya çalışmak buradaki can alıcı nokta. Zira bu şekilde onlarca anahtar kelimeyi peşi sıra yazmak uzun yıllar öncesinde kalmış durumda.

Google Ne Kadar Akıllı?

Davaro’nun ardından yine filmler üzerinden, dünya çapında tanınan bir diğer filmden örnek verelim. “Yüzüklerin efendisinde Gandalf’ı oynayan adam” şeklinde bir arama, gerçekten de tam da arkadaşa sorulacak türden bir soru. Ancak bu tip insanın arkadaşıyla konuşurken kurduğu bir cümle karşısında dahi hayal kırıklığına uğratmayan Google, karşımıza hem Yüzüklerin Efendisi filmini hem de filmde Gandalf’ı oynayan Ian McKellen’ın biyografisinin yazılı olduğu Vikipedia sayfasını çıkartıyor. Bu tür bir arama yaptığınızda, doğru modellemeyle inşa edilen sayfaları hemen algılayan Google adeta “Hmm sanırım kullanıcı Ian McKellen ile ilgili bir şeyler arıyor” diyor…
İçerik odaklı modelleme yapan algoritma, şematik indeksleme girdilerini yorumlamada her yıl biraz daha detaycı hale geliyor. Burada bizi ilgilendiren asıl konu, modelleme yapılırken algoritmanın bazı kelimelerin “nasıl kullanıldığına” diğerlerinden daha fazla önem verdiği, sadece tek bir kelimenin kaç defa kullanıldığına değil. Kelimeleri; ilgisiz, ilgili ve daha çok ilgili kelime olmak üzere çeşitli gruplara ayıran arama motoru bu sayede kullanıcıya aradığını sunma konusunda olduğu gibi, ters şekilde ilgisiz içerikleri ayıklamayı da başarıyor. Bizim istediğimiz, algoritma tarafından asla ilgisiz içerik olarak tanımlanan grupta yer almamak. Yüzlerce linkinin anchor text üzerinden işaret ettiği bir sayfa dahi algoritma tarafından yapılan aramayla ilgisiz olarak görülebilir. Geçmişte webmasterların belki de her şeyden daha fazla önem verdiği PR değerinin yüksek olması ve hatta domain otoritesi gibi avantajlar bile bazen sayfanın Google tarafından “ilgisiz” olarak gruplandırılmasına sebep olabiliyor. Kaldı ki, hepimiz bu şekilde yapılan SEO çalışmalarına rağmen istenen aramalarda hala bir arpa boyu yol alamamış siteler olduğunu biliyoruz…

Ne Yapmak Lazım?

Artık arama motoru (arama motoru teriminden ekseriyetle Google’dan bahsediyoruz ancak Bing gibi diğer motorlar da bu tanımlamaya dahildir) modellemeye yaparak kullanıcıya ilgili içerik sunma konusunda oldukça akıllanmış durumda. Ön Hummingbird çalışmalarından başlayarak günümüze ulaşan küçük büyük güncellemelerin tamamı da zaten modellemenin daha akıllı hale getirilmesini amaçlıyordu. Akıllı modelleme yoluyla arama motorunun “alakalı” bağlantıları bulma konusunda giderek daha akıllı hale gelmesi hepimizin arama terimleriyle anahtar kelimeler, içerik ve başlıklar arasındaki ilişki hakkında daha fazla bilgi edinmek zorunda olduğumuzu gösteriyor. Bunu nasıl yaptıklarını tam olarak bilmemiz, optimizasyon çalışmaları için atılacak birkaç adımı veya tamamen tüm yol haritasını değiştirerek çok daha başarılı sonuçlar almamızı sağlayabilecek kadar önemli. Tam da bu aşamada yukarda verdiğim ikinci örneği düşünerek, şu soruyu sormamızda yarar var; Google “Ian McKellen” terimini site içinde pek çok sayfada ve genel olarak “Yüzüklerin Efendisi” teriminin yakınında geçer şekilde mi buldu yoksa siteye sadece “Ian McKellen” kelimesi üzerinden yüzlerce link mi geliyor?

Örnekte adı geçen oyuncuyla ilgili nette içerik üreten insanlar mutlaka yazılarında Yüzüklerin Efendisi filminden ve sadece filmin değil, kitabın da can alıcı karakterlerinden olan Gandalf’tan mutlaka bahseder. Modelleme yapılırken sayfanın ilgisiz, ilgili ve daha çok ilgili şeklinde gruplandırılması için algoritma da insan davranışlarını esas almaya çalışır. Dolayısıyla başlıktan linklere, anahtar kelimelerden sosyal medya üzerinden yapılan paylaşımlarda kullanılan terimlere kadar detaylı bir inceleme yaptıktan sonra kullanıcının Ian McKellen ismini aradığını anlar. Google yapay zekâ çalışmalarına bu kadar fazla para harcarken ekmek kapısı olan arama motorunun modelleme yapması için insan davranışlarını esas alan bir algoritma kullanmaması zaten düşünülemez… Yüzüklerin Efendisi gibi popüler bir oyunla ilgili sayfalarda da şüphesiz ki Gandalf karakterinden dolayı oyuncunun adı geçiyor olmasına rağmen görüldüğü gibi Google bu tip oyun sayfalarını değil, doğrudan gerçek kişiyle ve filmle alakalı sayfaları sıralamakta.

Şematik Bağlantılar

Modelleme yaparken sayfaların içeriğiyle bu kadar ilgilenen arama motoru tabi ki, anchor text ilişkileri ve domain otoritesi gibi kriterlerle de ilgileniyor. Sadece internette nelerin popüler olduğuna bakarak ve site içeriğini, arama motorunun modelleme mantığına göre güncellemek dışında yapılması gereken başka hiçbir şey yokmuş gibi düşünmemek lazım. Oysa Google linklerin ne kadar güvenilir sitelerden geldiğine ve hangi sayfalara gittiğine, sosyal medyada kullanılan ilgili hashtaglere, domain otoritesine ve daha da pek çok konuya kalınca bir mercekle bakıyor. “Bizim asla bilemeyeceğimiz” ancak ve ancak hayati derecede önemli olan kullanıcı aramalarına dilediği gibi bakabilen Google, bizlerin de bu arama bilgilerinin ne kadarına erişim sağlayabileceğimizi belirliyor. Buysa arama motorunun, aramayı yapan kişi hakkında hepimizden daha fazla bilgi sahibi olduğu ve arama alışkanlıklarına göre aslında neyi aradığını herkesten daha iyi bildiği anlamına gelmekte. Zira ikinci örnekteki aramayı yapan kişi belki de her gün Youtube üzerinden uzun saatlerini, Yüzüklerin Efendisi filmiyle ilgili videolar izlemeye ayırıyor. Kısacası bizim şematik bağlantılara özen göstermemek ve tüm kullanıcıları bu kadar yakından tanımak gibi bir lüksümüz elbette yok…

Yeni Bir Çalışma Planı Yapın

Google tüm bu devasa bilginin harmanlanması neticesinde modelleme yapıyor ki; Chrome ve Android üzerinden kullanıcıların hangi sayfaları ziyaret ettiği, hangi bağlantıları sık kullanılanlara eklediğini, hangi reklamlara tıkladığını, ziyaret geçmişi gibi bizim fikir sahibi olamayacağımız karmaşık bir datadan söz ediyoruz. Bizim bu aşamada odaklanmamız gereken husus, şematik bağlantıları sitemizin içeriğine göre doğru şekilde yönetmek ve bu sayede Google’ın yaptığı modellemede neticesinde yaptığı “daha çok ilgili site” tanımına dahil olabilmek. Kullanıcı alışkanlıklarını doğru şekilde yorumladığınızı düşünüyorsanız ilk bakışta hedefinizle ilgisizmiş gibi görünen uzun kuyruklu anahtar kelimelere odaklanarak dahi çalışma yapabilirsiniz. Kendi alışkanlıklarınız, ilgi alanlarınız ve davranışlarınız üzerinden yola çıkarak belirli tahminlerde bulunmanız ve deneyerek sonuca göre çalışmanın seyrini değiştirmeniz gerekiyor.

Yeni Bir Yıl, Yeni Fırsatlar

Şematik bağlantılar oluşturmak üzere arama motorunun modelleme mantığını referans alırken gözlerinizi hedef anahtar kelimeye dikmemeniz ve başınızı kaldırarak etrafta neler olup bittiğiyle ilgilenmeniz şart. Kahinlik yaparak geleceği öngörmeye çalışmak yerine, satmak istenen ürün veya hizmetin alıcısı olan insanların genel alışveriş alışkanlıklarına bakmak çok önemli. En basit örnekle; köpek sahibi olan birisinin sadece sizin hedef kelimeniz olan “köpek maması” ile ilgilenmediğini, besin takviyelerinden oyuncak ve aksesuarlara kadar diğer pek çok farklı ürünü satın almak için arama motorunu kullandığını unutmayın. Sadece köpek maması yerine tüm bu ürünlerin hepsini satmak zaten ticari anlamda en akıllıca hareket olduğu için herkes tarafından düşünülse de, söz konusu optimizasyon olduğunda durumun tamamen aynı olduğu nedense gözden kaçabiliyor. Arama hacimleri veya kâr marjlarına göre düşünen bazı işletme sahipleri, aslında Google tarafından şematik bağlantılar üzerinden ileri derecede ilişkilendiren birçok kelimeyi önemsemiyor…

Eğer arama motorunun hangi kelimeleri ileri derecede birbiriyle ilişkilendirdiğini tahmin edebilirseniz optimizasyon çalışmalarınızın da derinliğini arttırabilirsiniz. Yüzeyselliktense derin ve geniş kapsamlı bir içeriğe sahip olacak şekilde şematik bağlantı haritası oluşturmak bu bağlamda çok önemli ki; 2015’te bu önem her geçen ay biraz daha artacak. Tabi kullanıcılarla ilgili Google kadar geniş kapsamlı bir dataya erişim imkanımız bulunmuyor ama yine de biraz daha detaylıca düşünerek, tekdüzelikten sıyrılmış ve derinliği bulunan yeni bir optimizasyon planlaması yapmak da imkansız değil. Yeni bir yıl, yeni fırsatlar ve yeni bir çalışma planı…