AI ve NLP, İçerik Pazarlamasını ve SEO'yu Nasıl Etkiler?

Yıllar geçtikçe, arama algoritmaları sürekli olarak gelişti ve daha akıllı hale geldi. On veya on beş yıl önce web siteleri için işe yarayan şey artık çalışmıyor.

SEO için içerik pazarlaması da gelişti. Google aramalarının ve SEO'nun nasıl değiştiğini gözlemlediyseniz, bunu bir polis ve hırsız oyunuyla karşılaştırdığınız için sizi suçlayamam.

Google'ın arama algoritmasının eski yinelemeleri, standart altı içerikle bile oyun oynamak kolay olsa da, doğal dil işlemenin (NLP) ve yapay zekanın (AI) ortaya çıkması, içerik pazarlamacılarının anlamlı, bilgilendirici ve alakalı içerik üretmesini zorunlu hale getirdi. onların izleyicileri.

Dijital pazarlama uzmanları, içerik kalitesi ile arama sıralamaları arasındaki ilişkiyi sürekli olarak inceler, ardından öğrendiklerini içeriklerine uygular. Bir makaleyi bugünün aramalarında neyin sıraladığını merak etmiş olabilirsiniz.

Ancak dijital pazarlamacıların AI ve NLP'yi kampanyalarına nasıl uyguladıklarını öğrenmeden önce, her iki kavramın da ne anlama geldiğini ve SEO'yu nasıl etkilediğini anlamamız gerekiyor.

Yapay zeka ve doğal dil işleme nedir?

Yapay zeka, yeni kavramları öğrenmek ve sorunları çözmek için tasarlanmış bilgisayarları veya bilgisayar programlarını ifade eder.

Yapay zeka ile programlanmış bir bilgisayar çok büyük miktarda veri alır, faydalı bilgiler ortaya çıkarmak için analiz eder ve analizine dayalı olarak kalıpları tahmin etme veya tespit etme yeteneğini geliştirir.

Öte yandan, doğal dil işleme, bilgisayarların insan konuşmasını veya dilini parçalayarak bilgisayarlar tarafından anlaşılmasını ve manipüle edilmesini sağlar.

Uygulamalar ve arama motorları, belirli kelimeleri ve dil kalıplarını tanımak ve insan kullanıcıların sorgularına yanıt olarak daha doğru ve alakalı bilgiler sunmak için verileri kullanır.

NLP üç ana görevi yerine getirir: metni tanıma, metni anlama ve metin oluşturma.

AI ve NLP, kullanıcı deneyiminin SEO'yu nasıl etkilediğini belirlemede rol oynar. Bir sitenin anlaşılması kolay faydalı bilgiler sunduğunu varsayalım.

Bu durumda, arama algoritmaları, bu içeriğe, bir kullanıcı için o kadar anlaşılır veya değerli olmayan bir şekilde sunulan benzer içerik sunan sayfalara göre öncelik verir.

BERT ve SMITH Güncellemeleri

2019'da Google, Transformers veya BERT algoritmasından Çift Yönlü Kodlayıcı Temsillerini başlattı. Bu yeni algoritma, bilgisayarların NLP kullanarak insan dilini tanımasını ve anlamasını sağlar.

Google'a göre, BERT algoritması, arama dizelerindeki kelime bağlamlarını ve dizilerini etkili bir şekilde keşfedebilir ve bunları kullanıcının aramasına daha yakın sonuçlarla eşleştirebilir.

BERT, Google arama motorunun herhangi bir alakalı arama için öne çıkan snippet'ler oluşturmasına da olanak tanır.

Google, güncellemeden bu yana arama sonuçlarının kalitesinin önemli ölçüde arttığını iddia edecektir. Kullanıcılar, arama amaçlarıyla eşleşen iyileştirilmiş arama sonuçları alır.

SMITH, Nisan 2020'de yayınlanan ve Ekim 2020'de güncellenen bir Google Araştırma makalesinde açıklanmıştır, ancak henüz algoritmanın bir parçası gibi görünmüyor.

Her kelimenin metinsel anlamına odaklanmak yerine, amaçlanan anlamı bulmak için kelimeleri derinlemesine analiz edebilir.

Uzun biçimli içerik söz konusu olduğunda dizin oluşturma kalitesinde düşüş yaşayan BERT'den farklı olarak SMITH, daha uzun metin bloklarıyla daha iyi performans gösterir.

SMITH, BERT'in tamamen yerini alacak şekilde tasarlanmamıştı. Bunun yerine, BERT'in şu ana kadar başardıklarını temel alır.

AI ve NLP, içerik pazarlamasını ve SEO'yu nasıl etkiler?

AI ve NLP'nin arama algoritmalarına sürekli entegrasyonu, içerik pazarlamasını ve SEO uygulamalarını etkilemeye devam edecek.

Özellikle BERT ve SMITH, dijital pazarlamacıların içeriklerini yapılandırma ve optimize etme şeklini değiştirecek. AI ve NLP'nin içerik pazarlamasını ve SEO'yu değiştirmeye devam etmesinin beş yoluna bakalım.

1. Özelleştirilmiş Arama Sonuçları

Tahmine dayalı zeka, SEO bağlamında daha fazla önem kazanıyor. Google'ın Google Trends gibi tahmine dayalı zeka özellikleri, popüler anahtar kelimelere ve arama ifadelerine dayalı olarak daha iyi tahminler sunabilir.

Nişinizde en çok aranan anahtar kelimeleri bulmak ve kullanıcıların arama dizelerini nasıl ifade etme eğiliminde olduklarını keşfetmek için tahmine dayalı zekayı kullanabilirsiniz.

Tahmine dayalı zeka, Google'a önceki aramalara dayalı içerik önerileri konusunda da yardımcı olur. Bunu, Google'da bir kelime öbeği aradığınızda ve arama motoru sorgunuzu tamamlamaya çalıştığında çalışırken görebilirsiniz.

Örneğin, birisi "Mark Zuckerberg" ve ardından "net değer" için arama yaparsa, Google'ın algoritması bunu Mark Zuckerberg'in net değeriyle ilgili bir sorgu olarak yorumlayacaktır.

Tahmine dayalı zeka, kullanıcıların aynı anahtar kelimeleri arka arkaya ikiden fazla kullanma olasılığının çok yüksek olmadığı sesli aramalar için özellikle yararlıdır.

Tahmine dayalı zeka, diğer Google hizmetleri için kullanılır. Örneğin, tahmine dayalı analitiği kullanan birçok Gmail uzantısı vardır.

2. Terim Frekansı-Ters Belge Frekansı

Google, sayfa sıralaması için Terim Sıklığı-Ters Belge Sıklığı adı verilen bir tür metin analizi kullanır.

TF-IDF ile Google AI, bir belgedeki veya blogdaki bir kelimenin veya tümceciklerin önemini bulabilir. TF-IDF, Google'ın yalnızca anahtar kelimelere dayanmadan daha derin arama yapmasına ve alakalı içeriği bulmasına olanak tanır.

TF-IDF ile bir arama sonucu sizi doğrudan bir makaledeki en alakalı noktaya götürebilir.

İçerik oluşturucular için AI ve NLP ile ilgili en büyük yeniliklerden biri Clearscope, Frase ve Surfer gibi araçların yükselişidir. Bu araçlar, TF-IDF ve diğer sıralama sinyallerini kullanarak arama sıralamalarını tersine çevirmeye çalışır.

Araçlar şunları yapar:
● SERP'lerin ilk sayfalarında görünen içeriğin uzunluğunu analiz edin.
● Bu makalelerde kullanılan en yaygın alakalı ifadeleri tanımlayın.

Araçlar daha sonra makaleye dahil edilecek anahtar kelimelerin bir listesini, ifadelerin ne sıklıkla dahil edileceğini, içerik için önerilen başlıkları ve daha fazlasını sağlar. Aşağıda, "teknik SEO" arama terimini kullanan Frase'den bir örnek verilmiştir.

Bunun, bir anahtar kelime belirlemenizi isteyen ve ardından bu ifadeleri makaleye kaç kez dahil edeceğinizi öneren önceki araçlarda ne kadar büyük bir ilerleme olduğunu görebilirsiniz.

Bu tür bir teknoloji emekleme aşamasındayken, profesyoneller için SEO araç setinin standart bir parçası haline geliyor.

3. Sesli aramanın yükselişi

Sesli arama, bazı sektörlerde giderek daha önemli hale geliyor. Bir içerik oluşturucu olarak sesli aramanın işletmenizi nasıl etkileyebileceğini düşünmeniz gerekir.

SEO uzmanlarının artık sesli aramanın kelime öbeklerini ve anahtar kelimeleri nasıl kullandığını ve arama motoru sonuçlarını nasıl etkilediğini keşfetmesi gerekiyor. Sesli aramanın mekanizmasını ve amacını anlamak, daha geniş bir kitleye ulaşmanıza yardımcı olabilir.

Ayrıca, daha iyi bir sayfa sıralaması elde edebilecek ve kullanıcıların istediği bilgileri sağlayabilecek bilgilendirici içerik sunmanıza da olanak tanır.

Sesli arama muhtemelen uygulama geliştiricilerini başlangıçta web sitelerini çalıştıran kişilerden daha fazla etkileyecektir. Alexa gibi bir araca sağladığınız sesli komut türlerini göz önünde bulundurun.

Genellikle belirli eylemlere dayanırlar. Örneğin, Alexa'dan bir ışığı açmasını veya kapatmasını veya belirli bir şarkı talep etmesini isteyebilirsiniz.

4. Duygu Analizi

Herhangi bir hizmetin veya markanın ardındaki duyguyu analiz etmek, içerik pazarlamasını daha anlamlı ve etkili hale getirmeye yardımcı olabilir. Analiz, pazarlamacıların tüketici görüşlerini keşfetmesine ve onlara yanıt veren içerik bulmasına yardımcı olur.

Yapay zekayı kullanmak, kullanıcı tarafından oluşturulan içerik ve ürün yorumlarında saklı olan duyguları anlamanıza yardımcı olabilir. Bu süreç aşağıdaki adımlardan oluşur:

Tüketicilerin sosyal medya platformları, inceleme siteleri veya e-ticaret platformları dahil olmak üzere markanız hakkındaki görüşlerini nerede paylaştığını keşfedin.

AI ve NLP ile tüketicilerin ne istediğini ve markanız veya ürünleriniz hakkında nasıl düşündüklerini anlamak için bu platformlardan veri toplayabilirsiniz. Bu, hedef kitlenizi çekmek için içeriği daha iyi yollarla pazarlamanıza olanak tanır.

Duygusal belirteçler olarak hizmet eden dil ve cümle yapılarını tanımlayarak izleyici duyarlılığını ve tonunu bulmak için AI ve NLP'yi de kullanabilirsiniz.

Satın alımından gerçekten memnun olan bir müşteri ile olmayan bir müşteri arasında ayrım yapabilmelidir.

Duygu analizi ile tüketicilerinizi ve hedef kitlenizi marka pazarlamanızın bir parçası yapar ve onlardan değerli veriler toplarsınız.

5. Kullanıcı Amacı

Arama algoritmaları, içeriği sıralama biçimlerine kullanıcı amacını da dahil etmeye başlıyor. NLP, ister bilgi amaçlı, ister gezinme amaçlı veya işlemsel olsun, kullanıcı amacı hakkında daha fazla bilgi almak için anahtar kelimeler kullanır.

Bilgi bulmak için bir arama kullanılıyorsa, kullanıcının amacı bilgi amaçlıdır. Bir kullanıcı, belirli bir siteye gitmek istediği için bir anahtar kelimeyle arama yaparsa, gezinme amaçlı olur.

İşlemsel arama amacı, bir kullanıcının istediği öğeyi çevrimiçi bulmak için anahtar kelimeler kullandığı çevrimiçi alışveriş sırasında daha yaygındır.

Kullanıcı amacını anlamak, doğru anahtar kelimeleri bulmanızı ve insanların anahtar kelimeleri nasıl kullandığını görmenizi sağlar. Bu, içeriği hedef kitlesine ulaşması için optimize etmenin mümkün olan en iyi yolunu bulmanıza yardımcı olabilir.

Özetliyor
Google'ın arama algoritması sürekli gelişiyor. BERT güncellemesinin ve SMITH ile ilgili araştırma makalesinin tanıtımıyla Google, özellikle kullanıcıları sorulara insan yanıtlarını taklit eden arama sonuçları talep ettiğinden, AI ve NLP'nin algoritmasının temel bileşenleri olacağı açıklamasını yapıyor.

Ancak AI ve NLP, yalnızca Google platformu üzerinden yapılan aramalarla sınırlı değildir. Dijital pazarlamacılar, içerik oluştururken her iki teknolojinin de varlığını hesaba katmalıdır.

Örneğin, bir işletme Google aramalarında üst sıralarda yer almak istiyorsa, iyi bir metin tabanlı içerik oluşturmak artık yeterli olmayacaktır.

Google'ın bundan bir veya beş yıl sonra AI ve NLP'yi nasıl kullanacağı hala bir muamma. Ancak kesin olan bir şey var: Google ve diğer arama motorlarının, kullanıcıların yararlı ve uygulanabilir bulacağı arama sonuçları oluşturmaya devam etmek için en son AI ve NLP teknolojilerine ayak uydurması gerekecek.