Öncelikle Makine Öğrenmesi’nin literatürdeki orijinal adı “Machine Learning” şeklindedir. Makine öğrenmesi bilgisayar mühendisliği alanındaki yapay zekanın bir alt bölümüdür. Makine öğrenmesi ile yapay zekanın veri üzerinde tahmin yapması ve bu tahminde başarılı olması amaçlanır. Google’da arama sonuçlarında bu yapıyı kullanmaya başladı, bu durumda makine öğrenmesi SEO’yu nasıl değiştirecek?
Geleneksel SEO yöntemleri link profilleri, başlık etiketleri, robots.txt dosyaları vb. işlemleri içermektedir ve SEO hizmeti verenlerin çoğu halen bunlarla ilgilenmektedir. Ancak Makine Öğrenmesi ile SEO alanında yapılan işlemlerde temel bir değişim yaşanacaktır.
Bu değişim ancak algoritma güncellemesi olarak görünmeyecektir. Muhtemelen sıralamaları da değiştirmeyecektir. Bu durumda nasıl SEO’yu değiştirecek?
Makine Öğrenmesi nedir?
Makine öğrenmesi(Bakınız: wikipedia) bir tür yapay zeka türüdür. Bu durumdaki bilgisayarlar özel olarak öğrenmeye programlanmamış olsalar dahi kendi başlarına öğrenebilirler. Bunun ile amaçlanan mevcut veriler değiştikçe kendini buna göre otomatik eğitebilen makineler oluşturmaktır.
Ancak bilgisayarların kendilerini programlamasına ulaşmak için gerekli bir çok uygulama vardır. Bu uygulamalar bilgisayarların kendilerini değişikliklere hızlıca adapte etmesi için tasarlanmaktadır. Programlamayı yapan kişilerde bilgisayara kasti olarak girilen içeriğe cevap vermekten daha fazlasını istemektedirler.
Makine öğrenmesi bize SEO dışında bir çok alanda da büyük fırsatlar sunmaktadır. Kendi kendini süren arabalar geleceğimizin icatlarıdır, bunlar trafik kazalarını çok büyük oranda düşürebilecek uygulamalar olacaktır ve evet bu da makine öğrenmesi ile mümkün olacaktır. Google ve Tesla’nın kendi kendini süren arabalar ile ilgili ciddi çalışmaları vardır.
Eski programla mantığı ile tüm yolları bilgisayara öğretmek oldukça zordur. Burada önemli olan hantal programlar yerine kendini hızlıca değişikliğe adapte edebilen programlar oluşturabilmektir.
İnternet dünyasında sadece Google makine öğrenmesini kullanmıyor. Facebook haber beslemesi için EdgeRank adı verilen bir algoritma kullanıyor. Bunun ile kişinin ilgilendiği haber türleri, ilgilendiği içerikleri ona göstererek; onun Facebook hesabı daha da kişiselleştirilir.
Facebook bunun ile kişilerin Facebook’un zaman tünelindeki gösterilen içerikleri kişilerin ilgilerine göre sırlamaktadır. Bu sıralama bir çok faktöre göre değişmektedir. Etkileşime geçtiğiniz içerik türü ve kaynakları zaman tünelinizde daha çok yer kaplıyor. A kişisinin fotoğraflarını bugün beğenince, yarın A kişisinin paylaşımlarını Facebook zaman tünelinizde daha fazla sayıda göreceksiniz.
Bu konuda daha fazla bilgi için Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Öğretim Üyesi Doç. Dr. Hacer Karacan’ın “Yapay Zeka & Makine Öğrenmesi” isimli sunumuna göz atabilirsiniz ve bu konuda internette çok daha ayrıntıya sahip kaynalar bulunmaktadır.
Makine Öğrenmesi SEO’yu Nasıl Değiştirecek?
Bilgisayar mühendisliğinin ve çevrim içi pazarlamanın diğer alanlarına baktığımızda, SEO’da makine öğrenmesinin kullanılmasının çok da gerekli olmadığı gibi bir görüntü oluşuyor.
Buna rağmen SEO’ya sınır çizmek zordur. Önceleri sadece anahtar kelimeyi içerikte doldurma, toplu link inşası gibi yöntemler iş görürken, şu anda dönüşüm oranı, kullanıcı deneyimi, link metni oranı gibi eskiye göre çok uç noktalara gidiyoruz. SEO giderek daha çok kişi tarafından bilinir hale gelirken, aslında bununla orantılı olarak daha da karmaşık bir hal alıyor.
Makine öğrenimi zaten SEO’yu geri dönüşümü olmadan ve etkileyici şekilde değiştirdi. Şu anda makine öğrenmesi Google algoritmalarında en önemli üçüncü faktör durumundadır: Rank Brain
Rank Brain, direk girişlerden ziyade yorumlara dayanan Google’ın kendi algoritmik öğrenme sistemidir. Hummingbird’e benzer ancak daha kolay adapte olabilme özelliğine sahiptir.
Bloomberg raporuna göre Rank Brain mevcut durumda Google’ın en önemli üçüncü algoritmasıdır. Google’dan Greg Corrado:
Ancak Rank Brain’in etkisini yüzde veya kesirlerle ölçmek zordur. Herhangi bir yapay zeka sistemi gibi Rank Brain’de otomatik bir temelde devam etmek için girdi ve yanıta adapte olur.
Verge, Rank Brain’in “muğlak” soruları yanıtlamak için kullanıldığını ancak bunun Rank Brain’in yaptığı ve olduğu şeyin ancak küçük bir kısmı olduğunu söylemiştir. Son zamana kadar Google’ın arama sonuçları 200 civarında sinyale göre şekilleniyordu, Rank Brain ile bunlara öğrenme de eklendi.
Bu yeni sinyal ile ani bir şok etkisi görmedik bunu yerine büyüyen bir etki görüyoruz. Ancak daha büyük değişiklik gelecek. Google’da kıdemli arama araştırmacııs olan Greg Corrado, bunun daha tuhaf bir hal alacağını söylemiştir.
SEO hizmeti verenler makine öğrenmesi ile ilgili ne yapmalıdır?
Makine öğrenmesi yıllardır SEO açısından arka planda bir yerlerde duruyordu. Şimdi ise sahneye çıkma zamanı geldi.
Kademeli bir değişim beklentisi
Son bir kaç yıldır yaşanan ani değişimler ve dalgalanmalardan sonra SEO hizmeti ile uğraşanlar için “kademeli” kelimesi biraz inandırıcı gelmeyebilir. Evet Google’ın genelde izlediği yol herhangi bir uyarı yapmadan, ani değişiklikler yapmaktır.
Gelen algoritma değişiklikleri genelde sıralamaları alt üst ederdi. Ancak bunun nedeni Google çalışanlarının bir algoritma güncellemesi yapmaları ve bunu uygulamaya koyunca, ani bir değişim olması idi. Ancak makine öğrenmesi ile artık daha küçük etkilerle değişimler gerçekleşecek ve bu değişim sürekli olacak.
İnsanlar için optimize edin
Google’ın makine öğrenmesinin altında yatan düğüm notası insanların hükümdarlığıdır. Yapay zeka, kendi aklını geliştirecek ve medeniyetimizi yapay zekanın elektronik baskınlığının altında ezecek bir güç imiş gibi gösterilmeye çalışılıyor.
Bu bir bilim-kurgu senaryosudur. Bunun adı makine öğrenmesidir çünkü bu sadece soyut çevrelerden değil insanların davranışlarını öğrenmektir aslında.
Bir Quora tartışmasında Google’ın reklamcılık ve arama sonuçlarında neden ağırlıklı olarak makine öğrenmesini kullandığı sorulmuş. Cevaplardan birisi şu şekilde olmuş:
Arama sıralaması sistemi çok öznel (objektif olmayan) bir hedefe sahip, kullanıcı mutluluğu. Link tıklama oranı, sorgu yoğunluğu vb. gibi ölçüler bu hedef için çok belirsizdir, özellikle de düşük arama yoğunluğu olan arama terimlerinde. Karar verme işlemlerinin çoğu otomatik olarak gerçekleşse de hala bir çok arama sonucu için insan sezgisine ihtiyaç vardır.
Bu “insan sezgisi” konusu ise insanların yaptığı aramalar ile Rank Brain ile öğrenilmektedir.
Makine öğrenmesinin karmaşıklığına göz atında, gözümüzün önündeki bir gerçek bizi şaşırtacaktır. Sadece insanlar için optimize etmeye ihtiyacımız var.
Algoritmaları unutun. O öğrenecek, şeklini değiştirecek ve geliştirecek ama insanlardan öğrendiklerine daha çok bağlı olacak. Yani insanlar için optimizasyon yaptığınız sürece bir sıkıntı olmayacaktır.
İnsanlar için optimize etmek için aşağıda bir kaç öneri vardır:
- Kullanıcı deneyimi konusunda bilgi sahibi kişilerle çalışın.
- Site ve uygulamalarda kullanıcı testi sistemine olanak sağlayın.
- İlgi çekici içerik oluşturmak için çalışın.
- En iyi site deneyimini sağlamak için siteniz ile kullanıcıların etkileşimlerini izleyin.
Sonuç
Makine öğrenmesi SEO açısından çok güçlüdür ve giderek daha da büyüyecektir.
Google kesin olarak makine öğreniminin gelecek algoritma değişikliklerine hükmettiğini ve de hükmedeceğini gösterdi. Ne panik yapmaya ne de yaptığınız şeyi değiştirmeye gerek vardır, sadece insanlar için optimize etmeye devam etmelisiniz.
İnsanlar aramadaki en güçlü etkendir. SEO ortaya çıktığından beri varlardı ve var olacaklar. İnsanlarla derin bir bağ kuracak içerikler oluşturduğumuz sürece, çalışmalarımızda başarılı olacağız.