DOJ ile Google arasındaki antitröst davasından yakın zamanda yapılan açıklamalar, Google'ın gelişmiş yapay zeka sıralama sistemlerine önemli ölçüde ışık tuttu ve SEO profesyonelleri için kritik bir içgörünün altını çizdi: kullanıcı memnuniyeti her şeyden önemlidir ve çoğu zaman teknik vektör optimizasyonundan daha ağır basar. Bu anlayış, günümüz arama ortamında gerçekten başarılı olmayı hedefleyen herkes için hayati önem taşımaktadır.
Google'ın Üç Bileşenli Sıralama Süreci
Duruşmadan elde edilen bilgiler, Google'ın arama sıralama sürecinin üç temel bileşen üzerinde çalıştığını ortaya koydu:
- Geleneksel sistemler ilk sıralama için kullanılır.
- RankBrain, DeepRank ve RankEmbed BERT gibi Yapay Zeka Sistemleri daha sonra ilk 20-30 belgeyi yeniden sıralar.
- Bu yapay zeka sistemleri, Kalite Değerlendirici puanlarıyla ince ayar yapılır ve kritik olarak, canlı kullanıcı testlerinden elde edilen sonuçlarla geliştirilir.
Google'ın karara yaptığı itiraz, kullanıcı verilerini rakipleriyle paylaşma konusundaki isteksizliğini vurguladı; Navboost'u kullanıcı tıklamalarını ve etkileşimini analiz etmek için kullanan Glue gibi sistemlerdeki ayrılmaz rolünü ve Navboost ile RankEmbed modelini gerekçe gösterdi.
RankEmbed ve Kullanıcı Verileri Aramayı Nasıl İnce Ayar Yapıyor?
RankEmbed özellikle büyüleyici bir sistemdir. Bir kullanıcının sorgusunu bir vektör uzayına yerleştirir ve ilgili içeriği yakına konumlandırır. Bu model iki ana mekanizma ile ince ayar yapılır:
- Kalite Değerlendiricilerinden Gelen Puanlar: Bu değerlendiriciler, "Donmuş" Google sonuçlarını (mevcut algoritmalardan) "Yeniden Eğitilmiş" sonuçlarla (yeni geliştirilmiş yapay zeka güdümlü algoritmalardan) karşılaştırır. Puanları, Google'ın sistemlerinin yeniden eğitilmiş algoritmaların daha yüksek kaliteli arama sonuçları üretip üretmediğini belirlemesine yardımcı olur.
- Gerçek dünya canlı deneyleri: Gerçek arayıcıların küçük bir yüzdesine hem eski hem de yeniden eğitilmiş algoritmaların sonuçları gösterilir. Tıklamaları ve eylemleri, sistemi daha da geliştiren kritik geri bildirim sağlar.
Bu karmaşık sistemlerin nihai amacı, arayıcının amacını gerçekten karşılayan sıralamaların üretimini sürekli olarak iyileştirmektir.
Canlı Testler: Sadece Sayfaları Değil, Desenleri Tanıma
Google'ın canlı kullanıcı testlerinin sadece tek tek sayfalar hakkında veri toplamaktan öteye geçtiğini anlamak çok önemlidir. Temel işlevleri, sistemi desenleri tanımak üzere eğitmektir. Google, belirli bir URL'yi sıralamak için her tek kullanıcı etkileşimini mutlaka izlemez. Bunun yerine, bu verileri yapay zekasına "yardımcı" olmanın neye benzediğini öğretmek için kullanır. Sistem, kullanıcı amacını karşılayan içerik türlerini belirlemeyi öğrenir, ardından belirli bir sitenin bu başarılı kalıba uyup uymadığını tahmin eder. Bu süreç, Google'ın kullanıcı amacını anlama ve bunu karşılama konusunda yeni yollar buldukça sürekli olarak gelişir ve basit vektör aramasının çok ötesine geçer.
SEO Profesyonelleri İçin Çıkarımlar
En üst arama sonuçlarında bir konum elde etmek, Google'ın geleneksel sıralama sistemleriyle başarıyı gösterir. Oraya ulaşıldığında, çok sayıda yapay zeka sistemi, bu en iyi sonuçlardan hangisinin arayıcı için gerçekten en iyi deneyimi sunduğunu tahmin etmek için çalışır. Bu kullanıcı odaklı yaklaşım, arama sonuçlarını bireysel kullanıcı tercihlerine göre uyarlayan Gemini'daki Kişisel Zeka ve Yapay Zeka Modu entegrasyonuyla daha da belirgin hale geliyor.
Yapay zeka sistemlerinin aramayı, özellikle vektör arama yoluyla nasıl gerçekleştirdiğini anlamak tersine mühendislik için cazip olsa da, vektör arama mekaniklerine aşırı optimizasyon konusunda bir uyarıda bulunmak gerekir. Yapay zeka sistemlerine "iyi görünmek" için sadece kosinüs benzerliği gibi teknik yönlere odaklanmak yanıltıcı olabilir. As
