Google'ın Arama Üretken Motorlarına (SGE'ler) Uyum Sağlama - Bölüm 1

Yeni arama dünyasını kucaklamaya hazır mısınız?

SGE'ler (Arama Üretken Motorları), amacınızı anlamak ve açık, özlü ve insana yakın yanıtlar sunmak üzere tasarlanmıştır. Yine de, sınırlı erişimli Beta aşamasında Google SGE , geleceğin bizim için ne getireceğine dair iyi bir gösterge veriyor. Bu nedenle, yakında gelecek olan bu devrime hazırlıklı olmak ve tüm ayrıntılarını anlamak önemlidir.

Arama motorlarının gelişiminin kısa bir geçmişiyle başlayalım ve Google SGE Beta arama sonuçlarının görünümüne ve tarzına ve SGE'nin iç işleyişine ilişkin temel anlayışa geçelim.

Arama Motorlarının Kısa Tarihi

Kaostan Düzene : Dizin Çağı (1990'ların Başı) Bir insan editör tarafından son T harfine kadar düzenlenen devasa bir internet telefon rehberini düşünün. Temel olarak Yahoo! gibi ilk arama motorlarının yaptığı da budur. ve AltaVista vardı. Kendi zamanları için devrim niteliğinde olsa da, manuel olarak düzenlenen bilgi modeli, ancak web nihayet patlayıcı bir büyüme noktasına ulaşana kadar ölçeklenebilirdi.

Tarayıcılara Girin : Dizin Oluşturma Çağı (1990'ların Sonu - 2000'lerin Sonu) Google ve AltaVista gibi arama motorlarının gelişiyle, "gezginler" olarak bilinen robotlar işi devraldı, web'i otomatik olarak taradı ve web sitelerini anahtar kelimelere göre dizine ekledi. Bu, daha dinamik ve kapsamlı arama sonuçları sunan önemli bir sıçramaya işaret ediyordu.

Anahtar Kelimelerin Ötesinde : Anlambilimin Yükselişi (2000'ler-2010'lar) Anahtar kelime sınırlamaları belirginleştikçe, arama motorları, anahtar kelimelerin ardındaki anlamı anlamak için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanmaya başladı ve bu da daha sezgisel ve alakalı sonuçların önünü açtı. Sadece "pizza" yerine "yakınımdaki en iyi pizza"yı düşünün.

Kişiselleştirme ve Sesli Arama Çağı: (2010'lar-Günümüz) Siri ve Alexa gibi kişiselleştirilmiş arama ve sesli arama asistanlarının kullanıma sunulması, kullanıcının amacını ve bağlamını anlama yönünde bir değişime işaret etti. Arama motorları, doğal konuşmayı taklit ederek bireysel tercihlere ve sesli sorgulara göre uyarlanmış sonuçlar sunmaya başladı.

Paradigma Değişimi : SGE'ye Giriş (2020'ler-Günümüz) Ve son olarak, Arama Üretken Motorların şafağına ulaşıyoruz. Önceki modellerin ilerlemelerini temel alan SGE, yalnızca indekslemek ve anlamak için değil, aynı zamanda bireysel ihtiyaçlara göre uyarlanmış yanıtlar oluşturmak için gelişmiş yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanıyor. Aşağıdaki örnekte de görüldüğü gibi bağlantı sağlamanın ötesine geçiyor; bilgileri sentezler, önemli içgörüleri çıkarır ve bunları kullanıcının isteklerine en iyi şekilde uyacak şekilde düzenler. En azından Google tarafından kullanıcının profilini çıkarmak için saklanan verilere göre.

Google SGE Arama Sonuçları Nasıl Görünüyor?

Google SGE hala Beta modunda olduğundan, başlığı kaldırmak ve arama motorlarının geleceğinin iç işleyişine ilişkin ileri düzeyde bilgi edinmek cazip geliyor.

SGE ile belgelerin anahtar kelimelerle ve katı algoritmalarla yazıldığı dönem geride kaldı. Özetle, geleneksel aramanın kavramsal olmaktan çok anahtar kelimeye dayalı olduğu yerlerde SGE, arama yapan kişinin sorgusunun ardındaki anlamı ve bağlamı anlamak için NLP, AI ve ML'yi entegre eder.

Örneğin, "Bir yazar için en iyi dizüstü bilgisayar hangisidir?" dikkate alınacak özelliklerin açıklamasını içeren sentezlenmiş bir yanıt döndürür.

Aşağıdaki önerilen dizüstü bilgisayarlar listesi bu özelliklere dayanmaktadır ve her biri önerilen ürünün yanında gösterilmektedir. Bu, her siteye tıklamak için gereken süreyi koruyarak seçim süresini hızlandırır ve bir bakışta hızlı bir karşılaştırmalı değerlendirme yapılmasına olanak tanır.

Önerilen ürünler listesinin yanında, muhtemelen Google SGE tarafından sunulana alternatif bir bakış açısı sağlayacak olan "En İyiler" web siteleri önerilmektedir.

Önerilen ürünlerin listesi oldukça uzundur; bu, kullanıcının normal Google arama sonuçlarına ulaşmadan önce uzun bir süre kaydırma yapması gerektiği anlamına gelir. Ve o zaman bile, yalnızca listeye geçmeden önce SSS bölümünü incelemelisiniz.

Bu, Google SGE Beta'nın denemekte olduğu farklı seçenekleri öne çıkarıyor ve Google SGE tüm kullanıcılara sunulduğunda sahip olacağı biçimi tahmin etmeyi zorlaştırıyor.

Ticari olmayan aramalarda sonuçlar oldukça farklıdır. Genel bilginin değerli olmasına rağmen piyasa değeri çok az olduğundan bu mantıklıdır. O halde, ticari sonuçları olması muhtemel olmayan rastgele bir soru soralım. Örneğin, "İlkel insanlar nasıl yaşadı?"

Gördüğünüz gibi “İnsanlar da soruyor” bölümüne giden yol ticari ürünlere göre çok daha kısa. İlginç olan, açılış bölümünün "daha fazlasını oku" okuna tıkladığınızda, GSE varsayılan olarak Bard benzeri arayüzün bir kombinasyonuna geri döner - önerilen takip soruları ve takip sorunuzu oluşturma daveti ile - ve snippet tanımının yanında ek bilgi kaynaklarına erişim.

Dolayısıyla, son zamanlarda çıkan BARD gibi her iki formatta da 'İnsanlar şunu soruyor' ve indekslenmiş bölümler hâlâ mevcuttur; bunlar artık ters kronolojik sıraya göre dizilmiştir.

İki arama sonucu biçimi arasında bir gün arayla önceki şaşırtıcı fark göz önüne alındığında, aynı arama sorgusuyla yeni bir arama yapmayı denedim. Sonucun formatı önceki sonuçla aynı olsa da içeriği değişmiştir. SGE'lerin bu spesifik yönüne daha fazla yatırım yapılması gerekecektir.

Bu aşamada bugün alışık olduğumuz arama motorlarının kesin geleceği herkesin tahminidir. Google bile SGE'nin bu sürümünü yeniden gözden geçiriyor ve Beta kullanıcılarının geri bildirimlerini, kaydırma ve tıklama modellerini kullanıyor ve SGE modellerine ince ayar yapmak için bunları önceki sürümle karşılaştırıyor.

Şimdilik tahminde bulunmak için yapabileceğimiz en iyi şey, sürecin arkasındaki motora bir göz atmaya çalışmaktır.

İç Çalışmalar Google SGE'ye Göz Atma

SGE'nin her biri bir öncekinin yeteneklerini temel alan üç temel bileşeni vardır.

• Doğal Dil İşleme (NLP): Bu, SGE'ye sorgularınızın doğal dilini kelime incelikleri, dil bilgisi ve duyguyla anlama yeteneği kazandırır. Bunu yaparken, aramanızın ardındaki gerçek anlamı ve niyeti ortaya çıkararak sorunuzu tıpkı herhangi bir insanın yapacağı gibi "okur".

  
  

• Makine Öğrenimi: SGE, kalıpları ve ilişkileri çıkarmak için muazzam miktarda metin ve verinin analizinden sürekli olarak öğrenir ve uyarlanır. Bu, sorgu düzgün şekilde sorulmasa bile modelin aramak isteyeceğiniz bilgileri tahmin etmesini sağlar.

  
  

• Yapay Zeka: Yapay zeka, yalnızca yerinde yanıtlar yazmakla kalmayıp aynı zamanda bilgilendirici ve size özel olarak tasarlanmış yanıtlar yazmak için NLP ve ML'den elde edilen içgörüleri alır. SGE, en son teknolojiye ve sürekli büyüyen bilgi tabanına sahip kişisel araştırma asistanınız olmayı amaçlamaktadır. Sadece bilgi almaktan çok daha fazlasını yapar. İhtiyaçlarınızı anlar, sorularınızı yanıtlayan bilgiler sunar ve daha fazla keşfetmenize, öğrenmenize ve bilinçli kararlar vermenize yardımcı olur.

Metnin Ötesinde: Çok Modlu Bir Deneyim

Yukarıdaki örneklerde de görebileceğimiz gibi SGE'ler metin formatlarıyla sınırlı değildir. Çeşitli yanıt formatları oluşturabilirler. Bir SGE, önerilen varış noktalarını vurgulayan etkileşimli bir harita sunabilir veya ilgi alanlarınıza göre kişiselleştirilmiş bir video güzergahı düzenleyebilir. Örneğin, mutlaka görülmesi gereken yerler konusunda size rehberlik edebilecek bir sesli anlatımın yakında yayınlanacağına dair doğrulanmamış söylentiler var.

SGE'ler Gelecekte SEO'yu Nasıl Etkileyebilir?

SGE'ler kullanıcı deneyimi devriminin müjdesini vaat ediyor. Yukarıda görüldüğü gibi bu devrimin temel özellikleri şunlardır:

• Doğruluğu ve Uygunluğu Artırma

• Steroidlerde Kişiselleştirme

• Konuşma yetenekleri

  
  

Ancak tüm inkar edilemez avantajlarına rağmen SGE'lerin aşağıdaki hususlar açısından incelenmesi gerekecektir:

• Önyargı ve Adillik: SGE'lerin önyargıdan arınmış olmasını ve tüm kullanıcılara adil ve kapsayıcı sonuçlar sunmasını nasıl sağlayabiliriz?

• Şeffaflık ve Açıklanabilirlik : Kullanıcılar SGE'lerin yanıtlarına nasıl ulaştığını nasıl anlayabilir ve aldıkları bilgilerin doğru ve güvenilir olduğundan nasıl emin olabilirler?

• Gizlilik ve Veri Koruma : Kullanıcı gizliliğini nasıl koruyabiliriz ve SGE'ler tarafından toplanan büyük miktarda verinin sorumlu ve etik bir şekilde ve telif hakkıyla korunan kaynaklara dayanmadan kullanılmasını nasıl sağlayabiliriz?

  
  

Bununla birlikte, SEO'nun yeni arama ortamına hızla uyum sağlaması gereken ilk alan olacağı kesindir.

SGE'ler için SEO'yu optimize etme

Günümüzde SEO'nun keşfedilebilirlik açısından optimize edilmesi, işletmelerin başarısı veya bir web sitesine gelen trafiğe bağlı herhangi bir proje için temel bir gerekliliktir. SEO profesyonelleri, anahtar kelimelerden uzun kuyruklu anahtar kelimelere geçmeyi, tıklamaları teşvik etmek için başlıklarının çekiciliğini en üst düzeye çıkarmayı (bu arada düşük etkileşim oranlarına sahip tıklama tuzağı başlıklarından kaçınarak), içeriği H başlıklarla yapılandırmayı vb., geri bağlantıları elde etmeyi ve optimizasyonu optimize etmeyi zaten biliyorlar. Hızlı yükleme, yanıt verme vb. için web sitesi.

Bütün bunlar, içeriklerini imrenilen arama sonuçlarının ilk sayfasına yerleştirmek içindir. SGE'lerin yeni çağına uyum sağlamak, hızlı uyum sağlamayı gerektirecektir. SGE'ler hakkındaki önceki makalem yalnızca Yüksek Lisans Destekli Arama Motoru çağındaki SEO'ya adanmıştır. Bu makalenin yazıldığı sırada Google SGE Beta henüz mevcut değildi, ancak ana prensipler geçerliliğini koruyor.

Makale, anahtar kelimelerden bağlama geçerek hızlı uyum sağlamak için ne yapılması gerektiği konusunda daha ayrıntılı bilgi veriyor.

Bir sonraki makalem, stratejik iş avantajı için SGE'lerden nasıl yararlanılacağına odaklanmalı.

Beni Hackernoon'da (yukarıdaki profilimin altındaki Abone ol düğmesi) ve LinkedIn'de takip ederek hiçbir makaleyi kaçırmadığınızdan emin olun.