Ev / Google / Google Arama Nasıl Çalışır

Google Arama Nasıl Çalışır

Arama oldukça karmaşık bir ekosistemdir.

Bir kullanıcı bir arama sorgusu girdiğinde, arama motoru, sorguyla en iyi eşleşen sayfaları göstermek için güçlü bir algoritma uygular; böylece kullanıcının bilgi ihtiyacını karşılar.

Ancak arama motoru, hangi sayfaların bir sorguya karşı ve hangi sırada gösterileceğini nasıl belirler?

Başka bir deyişle, arama sıralamasını belirleyen algoritmaların ardında ne var?

Eğer biri Google’ın algoritmasını kırabilseydi, her sorgu için her arama sonucunu tahmin edilebilirdi.

sihir gibi mi?

Değil.

Tek gereken, gelişmiş veri biliminin SEO’ya uygulanmasıdır.

Arama Algoritmalarının Karmaşıklığını Anlamak

Sorgudan bağımsız olarak, arama algoritmaları tek bir tanımlayıcı sıraya ulaşmak için birçok farklı parametrede birden fazla özellik göz önünde bulundurur ve puanlar.

Anlamlı arama sonuçları üretebilmek ve sayfaları doğru sıralamak için, arama motorları, aşağıdakilere yayılan sayısız parametreyi değerlendirmek zorundadır :

  • Sorgunun yorumlanması
    • Sorgunun arkasındaki amaç nedir? Kullanıcı gerçekte ne arıyor?
  • İçerik kalitesi ve derinliği
    • Web sayfası kullanıcının sorgusuna net ve doğru cevap veriyor mu?

Detaylı Bilgi için

  Adresini İnceleyebilirsiniz.

  • Sayfanın kullanıcı deneyimi
    • Gerekli bilgileri bulmak kolay mı?
    • Sayfa hızlı yükleniyor ve kesintisiz bir deneyim sunuyor mu?
  • Uzmanlık, Otorite ve Güvenilirlik (EAT)
    • Web sayfası, etki alanı / alt etki alanı, bu konuda bir otorite ve uzman olarak mı kabul edilir?
    • Bilgi ve etki alanı güvenilir olabilir mi?
  • Markanın İtibarı

Arama motoru optimizasyonu (SEO) bu sorunları giderdi ve sonuçta arama sıralamasında kazancı artırdı.

Uygulamada, SEO içeriğe değer katmayı, sayfa kalitesini iyileştirmeyi ve teknik iyileştirmelerle arama kolaylığı geliştirmeyi gerektirir.

Tarihsel olarak, SEO, kesin bir bilimden çok bir tahmin oyunuydu.

Arama algoritmalarının arkasındaki anahtar parametreleri anlayabilmeksizin, SEO uygulayıcıları ve web sitesi sahipleri, tutarlı ve tekrarlanabilir bir temelde arama için optimizasyon yapmakta zorlandılar.

İyi haber şu ki , SEO’yu öngörülebilir hale getirmek mümkün.

Bununla birlikte, bunun için gereken, ölçüm yapmak, raporlamak ve SEO için bir durum oluşturmak için var olan zorlukların keskin bir şekilde anlaşılmasıdır.

En Önemli 5 Öngörülebilirlik Faktörleri

Öngörülebilirlik Çözümü: Arama Parametrelerinin Belirlenmesi ve Değerlendirilmesindeki Zorluklar

1. Veri Ekosistemi Çok Silinebilir

Hem ücretsiz hem de ücretli birçok kurumsal SEO aracı ve tarayıcı eklentisi vardır, bu da rütbe, trafik ve geri bağlantılar gibi SEO performans ölçütlerini bildirmek için iyi bir işdir. Örneğin:

  • Teknik SEO: Screaming Frog, Google Arama Konsolu, Google Analytics.
  • Link Araştırması: Ahrefs, Majestic SEO, BuzzSumo.
  • Anahtar Kelime Araştırma: Google Anahtar Kelime Planlayıcı, SEMrush, Ubersuggest, KeywordTool.io.
  • SEO Rekabet Analizi: Searchmetrics, SEMrush, Ahrefs, BrightEdge.

Bu araçların yapamadığı şey ise, SEO anahtar kelimelerini arama performansını bütünsel bir bakış açısıyla birleştirmektir.

SEO için tek bir “doğruluk noktası” yokluğunda, arama uzmanları anlamlı analizler yapmak ve önerilerde bulunmak için birden fazla kaynaktan veri toplamak zorundadır.

Bu, tüm SEO uygulayıcılarının sahip olmadığı büyük veri setlerini kullanma (ve yorumlama) becerisini gerektirir.

Bu nedenle birçok SEO uzmanı sezgisel kararlar alır: bazen işe yarayan ancak ölçeklenebilir ve tutarlı bir başarıya engel olabilecek bir yaklaşım .

2. Çok Fazla Metrik, Çok Az İçgörü

Bir kişi tüm bu veri öğelerini tek bir yerde bir araya getirmeyi başarsa bile, onları ele geçirmek ve anlamlı eylem öğelerini objektif bir şekilde tanımlamak insanca mümkün değildir.

Ayrıca, tüm özellikler puanlama için eşit öneme sahip olmayacaktır .

Bu çoklu bağlantı sorunlarına değinmeden, arama uygulayıcıları analizlerine önyargı getirme ve hatalı sonuçlara ulaşma riskini alır.

3. Optimizasyon Çabalarında İstenmeyen Teminat Hasarı

Bir sayfa birden fazla anahtar kelime için sıralama potansiyeline sahiptir.

Doğru içerik, doğru hedef anahtar kelimeler ve doğru optimizasyon çabaları arasındaki dengeyi bulmak zor bir iştir.

Bir SEO pratisyeni olarak, aşağıdaki senaryolar size tanıdık gelebilir:

  • Bir web sitesi, aynı ana temayı kapsayan, bu sayfalara dağıtılmış harici geri bağlantılar ve hedef anahtar kelimeler ve doğru hedef anahtar kelimeler için optimize edilmemiş en iyi kalitede bağlantılar içeren birden fazla sayfa içerecektir.
  • Bir site, SEO’yu olumsuz yönde etkileyen yeniden yapılanma veya yeniden tasarımdan geçer.
  • Optimizasyon öncelikleri konusunda çeşitli iş birimleri arasında çıkar çatışmaları ortaya çıkmaktadır. Hangi optimizasyon çabalarının arama sıralaması ve iş sonuçları üzerinde en büyük etkiye sahip olacağını belirleyen bir mekanizma olmadan, bir optimizasyon stratejisi için diğerine göre bir iş durumu oluşturmak zordur.

4. Standart TO Kriterlerinin Güvenilmezliği

Her URL’nin arama motoru sonuç sayfasında (SERP) farklı konumlarda alacağı tıklama sayısında belirgin bir belirsizlik var.

Bunun nedeni, bir sayfanın oluşturduğu tıklama oranının (TO) SERP mizanpajındaki birden çok öğenin bir işlevi olmasıdır:

  • Belirli bir anahtar kelime için SERP’deki URL’nin göreceli konumu.
  • Hedef anahtar kelime için organik sonuçların üzerindeki reklam sayısı.
  • Görüntülenen paketler (cevap kutusu, yerel paket, marka paketi vb.).
  • Küçük resimlerin gösterilmesi (resimler, videolar, incelemeler, puanlama puanları vb.).
  • Kullanıcının markayla marka ilişkisi.

TO’yu sıralama pozisyonuna göre hesaplamak sadece bir ölçüm zorluğudur.

Bir sayfanın üreteceği dönüşüm oranını ve her bir dönüşümün tahmini değerini belirleme zorluğundan dolayı SEO’nun gerçek ticari etkisini de yakalamak zordur.

Arama uzmanları bu ölçümleri hesaplamak için güçlü analitik becerilere sahip olmalıdır.

5. Veri Bilimine Daha Fazla Yatırım

Yatırım kararları verirken, işletme paydaşları bireysel girişimlerin işletme sonuçları üzerindeki etkisini anlamak ister.

Bir inisiyatifin nicelleştirilmesi durumunda, gerekli yatırım seviyesini elde etmek ve işe öncelik vermek daha kolaydır.

Bu SEO sık sık mücadele ettiği yerdir. İş dünyası liderleri SEO çabalarını yinelemeli ve birleştirici bulurken, arama uygulayıcıları trafik, dönüşüm, potansiyel müşteri ve gelir üzerindeki etkiyle rütbe arasında ilişki kurmaya çalışırken yetersiz kalıyor.

SEO’un YG’si, diğer kanalların ürettiği daha öngörülebilir, ölçülebilir ve acil sonuçlarla karşılaştırıldığında, liderlikte minimum görünebilir.

Diğer bir komplikasyon, SEO öngörülebilirliğini çözmeye başlamak için kurum içi veri bilimi süreçlerini kurmak için gereken yatırım ve kaynaklar.

Beceriler, insanlar, puanlama modelleri, kültür: zorluklar göz korkutucu.

SEO’yu Tahmin Edilebilir Yapma: Puanlama Modellerine İhtiyaç

Şimdi, tahmin edilebilirliğe giden yolu belirlediğimize göre, zorluklarla dolu biri, ilk soruma geri dönelim.

SEO öngörülebilir hale getirilebilir mi?

SEO öngörülebilirliğini gerçeğe dönüştürmek için yatırım yapmakta fayda var mı?

Kısa cevap: evet !

İQuanti’de özel veri bilimi ekibimiz SEO ile ilgili öngörülebilirlik çözümünü üç adımda gerçekleştirdi:

  • Adım 1: SEO başarısının göstergesi olan metrikleri tanımlayın ve en iyi kaynaklardan gelen kapsamlı verileri tek bir depoya entegre edin.
  • Adım 2: Alaka düzeyi, otorite ve erişilebilirlik sinyalleri için puanlama modelleri ve makine öğrenme algoritmaları geliştirerek Google’ın arama sonuçlarını tersine çevirin.
  • Adım 3: Sayfa / site performansıyla ilgili belirli ve işlem yapılabilir içgörüler elde etmek için algoritmadan gelen çıktıları kullanın ve üretime geçmeden önce bir stratejiyi (bir backlink eklemek veya bir içerik değişikliği yapmak gibi) test etmek için simülasyon yetenekleri geliştirin – böylece SEO’yu öngörülebilir hale getirin.

Adım 1: Kritik Değişkenlerin ve Veri Entegrasyonunun Belirlenmesi

Daha önce de belirtildiği gibi, SEO başarısının önündeki en büyük engellerden biri, gerekli tüm ölçümleri tek bir yerde birleştirememektir.

SEO ekipleri performans verilerini toplamak için sayısız araç ve tarayıcı uzantısı kullanır – hem kendi hem de karşılaştırmalı / rekabetçi verileri.

Ancak çoğu kurumsal SEO platformunun başarısız olduğu nokta, belirli bir anahtar kelime veya sayfanın tüm SEO değişkenlerini ve ölçümlerini tek bir görünümde erişilebilir hale getirmektir.

Bu ilk ve en kritik adımdır. Ve çeşitli SEO araçlarına ve temel veri depolama yeteneklerine erişim gerektiriyor olsa da, bu temel ilk adım pratikte hayata geçirmek için nispeten daha kolaydır.

Beceri ve kaynak ağırlıklı veri modelleme aşamasına henüz girmedik, ancak doğru veri analitiği ekibi ile, verilerin entegrasyonu SEO’nun tahmin edilebilirliğine doğru atılmış değerli bir ilk adım olabilir.

Nasıl?

Bir örnekle açıklayayım.

URL’nizle ilgili tüm SEO metriklerini www.example.com’un her metrinin değerini anlayarak bir araya getirebiliyorsanız, URL’nizi en iyi performans gösteren URL’lerle karşılaştırmanıza olanak sağlayan basit bir karşılaştırmalı puanlama modeli oluşturmak kolaydır. arayış içinde olmak. Aşağıya bakınız.

 

PRO İPUÇLARI : Metin verileri (veya içerik) için aşağıdaki değişkenlerin bir karışımını düşünün:

  • Kelime kullanım sıklığı.
  • Anahtar kelimelerin tam ve kısmi eşleşmeleri.
  • TF-IDF, Word2Vec veya GLoVe kullanarak alaka düzeyi ölçümleri.

Bağlantı verileri için şunları göz önünde bulundurun:

  • Bağlantıların hedef sayfa ile alaka düzeyi.
  • Bağlanan sayfaların / alanların yetki dağılımı.
  • Takip / takip etmeyen bağlantıların yüzdesi.

Bunu otomatikleştirin; emrinizde, güvenilir ve sürekli bir kıyaslama işlemi gerçekleştirin. Optimizasyona yönelik değişiklikleri her uyguladığınızda, SERP’ler üzerinde hareket eden iğneyi gerçekten görebilirsiniz (ve ölçün).

Puanınızı ve bileşenlerini belli bir süre boyunca takip etmek, rakipler tarafından konuşlandırılan taktikler (örneğin, sayfa alaka düzeyini artırıp artırmadıklarını veya agresif bir şekilde oluşturma otoritesi olsunlar) ve sitenizin sürekli olarak rekabet halinde olmasını sağlamak için ilgili karşı hareketler hakkında fikir verebilir. yüksek seviye.

Adım 2: Algoritmik Puanlama Modelleri Oluşturma

Arama sıralamaları, bir kerede birden fazla değişkenin kolektif etkisini yansıtır.

Herhangi bir değişkenin sıralamadaki etkisini anlamak için, bu yalıtılmış değişken değiştikçe diğer tüm parametrelerin sabit kalmasını sağlamalıyız.

Ardından, “puan” a ulaşmak için, modelleme sorunu geliştirmenin iki yolu vardır:

  • Bir sınıflandırma problemi olarak [iyi ve iyi değil]
    • Bu yaklaşımda, ilk 10 sıradaki URL’leri (örneğin, ilk SERP’deki olanlar) 1 ve diğerlerini 0 olarak etiketlemeniz ve farklı değişkenlerin URL’lerin ana sayfada olmasının nasıl katkıda bulunduğunu anlamaya / tersine çevirmeye çalışın .
  • Bir sıralama problemi olarak
    • Bu yaklaşımda, sıra sürekli metrik olarak kabul edilir ve modeller değişkenlerin önemini daha yükseğe ya da altına almanın önemini anlar.

Çoklu değişkenlerin bireysel ve kolektif etkilerini tanımlayabildiğimiz böyle bir ortam yaratmak, çok büyük bir veri kaynağını gerektirir.

Arama motorlarının sıralama sayfaları için göz önünde bulundurdukları yüzlerce değişken olsa da, genel olarak içerik (sayfa içi), yetki (sayfa dışı) ve teknik parametreler olarak sınıflandırılabilir.

Bu dört unsurdaki puanları tayin etmenize ve ölçmenize yardımcı olacak bir puanlama modeli geliştirmeye odaklanmayı öneriyorum:

1. Alaka Düzeyi

Bu puan, aşağıdakiler de dahil olmak üzere sayfa içi içerik öğelerini incelemelidir:

  • Hedeflenen arama anahtar kelimesine kıyasla, sayfanın ana içeriğinin alaka düzeyi.
  • Sayfanın içerik sinyallerinin, sayfanın işaretli öğeleriyle ne kadar iyi iletildiği (örn. Başlık, H1, H2, görüntü alt-metin, meta açıklama vb.).

2. Yetki Puanı

Bu, aşağıdakiler dahil olmak üzere, otorite sinyallerini yakalamalıdır:

  • Sayfaya gelen bağlantıların sayısı.
  • Bu bağlantıları sağlayan sitelerin kalitesi.
  • Bu bağlantıların verildiği bağlam.
  • Bağlam, hedef sayfa ve sorgu ile ilgiliyse.

3. Erişilebilirlik Puanı

Bu, sitenin tüm teknik parametrelerini iyi bir deneyim için gerekli – sayfanın taranabilirliği, sayfa yükleme süreleri, kanonik etiketler, sayfanın coğrafi ayarları vb.

4. TO Algoritması / Eğrisi

TO, anahtar kelime talebi, endüstri, anahtar kelimenin marka adı olup olmadığı ve SERP’in düzeni gibi çeşitli faktörlere bağlıdır (yani, SERP’in bir cevap kutusu, videolar, görüntüler veya haber içeriği içerip içermediği).

Buradaki amaç, SEO uzmanlarına her bir anahtar kelimenin genel sayfa trafiğine nasıl katkıda bulundukları hakkında bilgi sağlayarak, her bir sıralama konumu için tahmini tıklama oranını belirlemektir.

Bu, SEO programının en önemli anahtar kelimeleri izlemesini kolaylaştırır.

 

Bu üç alt puanı ve altta yatan nitelikleri karşılaştırabilirseniz, performans eksikliğinin nedenlerini – hedef sayfanın yeterince alakalı olup olmadığını veya sitenin konuyla ilgili yeterli yetkiye sahip olup olmadığını açıkça belirleyebilirsiniz. Teknik deneyimde sayfanın sıralamasını durduracak herhangi bir şey yoktur .

Ayrıca, bu boşluğun, içerik ekiplerinin ele alması için spesifik işlem yapılabilir içgörüler sağlamasına yol açan kesin nitelikleri de belirleyecektir.

Adım 3: Strateji ve Simülasyon

İdeal bir sistem, SEO profesyonellerinin yalnızca eyleme geçirilebilecek bilgileri açığa çıkaramayacağı, aynı zamanda canlı ortamdaki değişiklikleri gerçekten uygulamadan önce etkisini değerlendirerek önerilen değişiklikleri simüle edebileceği bir ortamın geliştirilmesini sağlamak için bir adım daha ileriye gidebilir .

Değişiklikleri simüle etme ve etkiyi değerlendirme yeteneği sonuçlara öngörülebilirlik kazandırır. Böyle bir simülatif yeteneklerin potansiyel uygulamaları bir SEO programında çok büyük.

1. Planlama ve Önceliklendirmede Öngörülebilirlik

Kaynaklar ve bütçeler her zaman sınırlıdır. Paranın karşılığını en iyi şekilde almak için optimizasyon çabalarını nereye uygulayacağınızı tanımlamak çok zordur.

Tahmini bir model, dikey olarak markanızdaki tüm anahtar kelimeler için sayfalarınız ve üst sıradaki sayfalar arasındaki boşluğu hesaplayabilir.

Bu boşluğun kapsamı, kapatılması gereken kaynaklar ve çeşitli kademelerde kazanılabilecek potansiyel trafik, kısa, orta ve uzun vadeli optimizasyon çabalarınızı önceliklendirmenize yardımcı olabilir.

2. İçerik, Otorite ve Erişilebilirlik Simülasyonuyla Sıralama ve Trafikte Öngörülebilirlik

Bir içerik simülasyon modülü, içerik değişikliklerinin simüle edilmesine ve sonuçta alaka düzeyi puanlarındaki iyileşmenin – ve sıralamadaki potansiyel kazanımların – tahmin edilmesine olanak sağlayacaktır.

 

Bu tür bir simülasyon aracıyla kullanıcılar, düşük performans gösteren nitelikleri geliştirmeye odaklanabilir ve yüksek saflıktaki ve trafikteki sayfa öğelerini koruyabilir.

Bir simülasyon ortamı, kullanıcılara varsayımsal optimizasyon taktiklerini (örn. Güncellenmiş geri bağlantılar ve teknik parametreler) test etme ve bu değişikliklerin etkisini tahmin etme yeteneği verebilir.

SEO uzmanları daha sonra mevcut yüksek performanslı sayfa öğelerini korurken performansta iyileştirmeler sağlamak için hangi değişikliklerin uygulanacağı konusunda bilinçli seçimler yapabilir.

3. SEO Çabalarının Ticari Etkisinde Öngörülebilirlik

SEO uzmanları, modellerinde, değişikliklerinin herhangi bir sonuç etkisi yaratıp yaratmadığını anlamak için bu modeli kullanabilir.

Herhangi bir belirli veya öngörülen sıralamada, SEO profesyonelleri, etki alanının belirli bir konumda ne tür tıklama alabileceğini bulmak için TO eğrisini kullanabilir.

Bunu web sitesi analitiği ve dönüşüm oranı verileriyle entegre etmek, dönüşümlerin arama sıralamasına bağlanmalarını sağlar – böylece SEO çabalarınızın dönüşümler veya gelirler açısından ticari etkisini tahmin eder.

Sonuç olarak

SEO puanlama modelleri geliştirmek söz konusu olduğunda, herkese uyan tek bir strateji yoktur. Benim girişimim neyin mümkün olduğuna dair üst düzey bir görüş vermekti .

Verileri en ayrıntılı düzeyde yakalayabiliyorsanız, istediğiniz şekilde toplayabilirsiniz.

Deneyimimiz şudur:  Bu yolculuğa çıktıktan sonra, daha fazla sorunuz olacak, yeni çözümler bulabilecek ve kendi verileriniz için bu verileri kullanmanın yeni yollarını geliştireceksiniz.

Basit doğrusal modellerle başlayabilir, ancak yakında hassasiyetlerini yükseltebilirsiniz. Doğrusal olmayan modelleri, farklı model gruplarını, farklı anahtar kelime kategorileri için modelleri – yüksek hacimli, uzun kuyruklu, endüstri kategorisine göre vb. Düşünebilirsiniz.

Bu algoritmaları oluşturamasanız bile, bu alıştırmada hala değer görüyorum.

Yalnızca birkaç SEO uzmanı, öngörülebilirliği artırmaya yardımcı olmak için verilerin gücünden dolayı heyecanlanırsa, arama optimizasyonuna yaklaşım yöntemimizi tamamen değiştirebilir.

Günlük SEO aktivitelerinize daha fazla veri getirmeye başlayacak ve ölçülebilir, raporlanabilir ve tahmin edilebilir bir nicel egzersiz olarak SEO hakkında düşünmeye başlayacaksınız.  Levent YURTSEVEN

 

No votes yet.
Please wait...

hakkında Levent YURTSEVEN

Dijital Pazarlama Uzmanı Aynı zamanda Yurtseven Teknoloji Dijital pazarlama ve İnternet Reklam Ajansı kurucusudur.

Güncel Bilgi

İyi Bir Web Sitesi Nasıl Olmalı ?

Hem arama motorlarının hem de kullanıcıların beğendiği iyi bir web sitesi nedir? Web sitenizi diğerlerinden ayırmanıza …

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Call Now ButtonHEMEN ARA
Dijital Pazarlama Uzmanı Levent YURTSEVEN © Copyright 2018, Tüm Hakları Saklıdır.
WhatsApp chat