RankBrain Nedir? Nasıl Çalışır? Neden Sıralama Faktörü?

RankBrain, Google tarafından geliştirilen arama sonuçları etkileyen makine öğrenim sistemi. Google, RankBrain’in üçüncü sıralama sinyali olduğunu duyurdu. SEO adımları atarken en çok unutulan, geri planda bırakılan algoritmadır. SEO kaderini yapay zeka belirlemeye devam ediyor. 2015 yılında atılan bu algoritma atağı SERP sonuçlarını SEO durumunu, makale oluşturmayı doğrudan etkiledi.

Google algoritma güncellemesi temelinde iki durumdan beslenir:

• Doğal Dil İşleme (NLP)
• Yapay zeka

RankBrain (RB) güncellemesinde birden fazla anlatım yöntemi kullanacağım. Bunlar; blog şeklinde, maddeleme, video, resim ve tablo. Tamamen daha iyi anlamanız için oluşturacağım.

Bu yazıyı hazırlarken şunu fark ettim. Türkiye’de bu kelimenin aranması oldukça düşük. Galiba sadece olaylara temel optimizasyon ve backlink tarafından bakıyoruz. Müşteri zaten bilmez. Lakin bizim iyi bir şekilde öğrenip yol haritamızı buna göre çizmemiz gerekiyor.

RankBrain Nedir?

RankBrain bir yapay zeka programıdır. Hummingbird bir parçası olarak doğmuş ve ondan ayrılmıştır. Büyük bir bilgisayar olarak düşünebilirsiniz. Her şeyi anlayabilen yapısı bulunur. Soruları anlayarak arama sonuçlarında daha ilgili cevaplar çıkarır. Kaynağı: internet üzerindeki bilgiler olurken niyet kavramı ile döngüyü tamamlar.

RankBrain algoritması, niyete göre; içeriği ve backlinkleri analiz edebilir. Bu analize göre anahtar kelimenin önem derecesini azaltabilir ya da yükseltebilir. Bu da web sitesinin arama sonuçlarında daha ideal bir konumda yer almasını sağlar.

2015 yılının Ekim ayında piyasaya sürülen bu güncelleme, yapay zekanın arama sonuçlarına dahilinin ilk örneği.

RankBrain Nasıl Çalışır?

Google, ilk olarak tam eşleşme metodunu kullanıyordu. Nedir bu tam eşleşme; bir kelime arattığınızda o kelime ile ilgili sonuçlar size gösteriliyordu. Artık geniş eşleşme kullanıyor. Ne demek istediğinizi yüzde yüz anlıyor.

Yapay zekadan önce arama sonuçları %100 elle kodlanıyordu. RB, ile bu tamamen değişti. Google tarafından paylaşılan bir yazıda “Word2vec” teknolojisinden bahsediyor. Örneğin; “Galatasaray futbol, Fenerbahçe basketbol ve Beşiktaş bilardo” gibi bir durum arattığınızda Google hangi takımın nerede başarılı olduğunu anlıyor. “Beşiktaş bilardo” eşleşmesinin yanlış olduğunu biliyor.

Google tarafından birçok açıklama yapıldı. Sıralamasından nasıl çalıştığına kadar. Belki şunu düşünebilirsiniz: Google arama sonuçlarında bazı kelimeler, cümleler hiç aratılmamış olabilir. Google bunları bulmak için yapay zeka gücünden yararlanıyor.

Aşina olmadığı bir kelime öbeği görürse, makine öğrenimi benzer bir anlama sahip olup olmayacağını tahmin edebiliyor. En büyük avantajı burada başlıyor.

RankBrain için yayınlanan patent biraz daha bilgi sağlıyor. https://patents.google.com/patent/US9104750 tarafından patente göz atabilirsiniz.

Rank Brain bazı kelimeleri değiştirebilme gücüne sahiptir. Bir kelime marka ile eşleşmişse yapay zeka bunu kolaylıkla fark edip kullanıcı aramasında gösterir. Arama sorgularında “futbol” kelimesini “şampiyonluk” kelimesiyle ilişkilendirir. RB bu durumu anlayıp “futbol” kelimesiyle birlikte “şampiyonluk” kelimesi de gösterir. Temel mantık anlamdır. Kullanıcının neyi aradığını daha çabuk anlayarak bu duruma aksiyon alır.

Arama sonuçlarını daha iyi anlamak ve kullanıcının niyetini buna uygun hale getirmek için çalışır. Farklı bir örnek vereyim. “Nasıl araba kullanılır?” şeklinde bir arama yaptığınızda Google bu sorunun arkasındaki niyeti anlar. Araba kullanma hakkında ipuçları ve rehber sayfaları ön plana getirir. Kullanıcı arama niyeti yapay zeka ile kolaylaşıyor.

RankBrain algoritması konum bazlı aramayı genişletti. Kullanıcının etkileşimi de dikkate alınmaya başlandı. TO durumunun bu algoritma güncellemesine yardım ettiği ortaya çıktı.

Google Tarafından RB Nasıl Çalıştığı Açıklaması

Google Analisti Gary illyes, bu güncellemenin nasıl çalıştığını Reddit üzerinden gelen bir soruyla açıkladı. Gelen soruda siteye gelen insanların bekleme süresi, hemen çıkma ve tıklama oranı gibi UX sinyallerine göre şekil alıp almadığını sordu. Gary ise şöyle cevap verdi:

RankBrain, bir kullanıcının daha önce görülmemiş bir sorgu için büyük olasılıkla neyi tıklayacağını tahmin etmek için geçmiş arama verilerini kullanan makine öğrenimi sıralama bileşenidir.

Gary Illyes

Hem o soru hem de Gary’nin cevabı reddit üzerinde şöyle:

Kullanıcıların daha önceki arama verilerini kullanarak tahmin yapabilen bir yapay zeka bileşeni olduğunu ifade ediyor. Bu tahminler, önceki deneyimlere dayanır ve arama sonuçlarının şekillenmesine yardımcı olduğunu görüyoruz. Arama motorlarının eğitimi ve eğilimini yönetmek amaçlandı.

Arama Başkan Yardımcısı Pandu Nayak da Google Blog üzerinden bir paylaşım yaparak yapay zekanın arama sonuçlarında nasıl çalıştığını ifade etti. AI harika arama sonuçlarını nasıl destekler? adlı yazısı RankBrain daha akıllı bir sıralama sistemi kullandıklarını net olarak ifade ediyor.

“Bir besin zincirinin en üst seviyesindeki tüketicinin unvanı nedir” diye ararsanız, sistemlerimiz çeşitli sayfalarda bu sözcükleri görerek besin zinciri kavramının hayvanlarla değil hayvanlarla ilgili olabileceğini öğrenir. insan tüketiciler. RankBrain, bu kelimeleri anlayarak ve ilgili kavramlarla eşleştirerek, genellikle “tepe noktası avcısı” olarak adlandırılan şeyi aradığınızı anlar.

Arama Başkan Yardımcısı Pandu Nayak

SEO İçin Neden RankBrain Önemli?

Ai ile SEO arasında derinlemesine bir ilişki bulunuyor. İkisinin de ortak sinir ağları mevcut. Google tarafından çıkarılan Ai destekli bu güncelleme, SEO’nun daha iyi gelişmesine yol gösterdi. SEO, siteleri optimize ederek kullanıcıyı web sitesine çekme, SERP sonuçlarında sıralama yükseltme gibi ifade ediliyor. Google tarafından çıkartılan yapay zeka ise; arama sonuçlarını daha iyi anlayarak kullanıcı niyetine göre işlem disiplini.

Bir web siteniz bulunuyorsa; SEO temelleri için çizdiğiniz planı Ai yol haritasına göre değiştirmelisiniz. Yapay zekaya göre çalışma şartlarınızı güncellemek zorundayız. “Kumdan kaleniz varsa denizin insafına kalmışsınız” durumuna maruz kalmamak istiyorsanız bu gelişmeleri yapmak zorundasınız.

Yıllar yıllar önce yani 2016 yılında Google mühendisi Andrey Lipattsev bu duruma netlik kazandırdı. RankBrain SEO için en önemli üçüncü sinyal olarak kabul ediliyor. Birincisinin içerik ikincisinin backlink üçüncüsünün de RankBrain olduğunu ifade ediyor.

RankBrain Güncellemesine Karşı Yapılacaklar (Tablo Halinde)

Eğer yukarıdaki yazdıklarımı TL;DR demeyerek okuduysanız bu tablo özet niteliğinde olduğunu anlayacaksınız. Temel yaklaşımın şu olduğunu bilmelisiniz: Kullanıcı, “Paris’teki demirin yüksekliği” gibi bir arama yaparsa Google, “Eyfel Kulesi” hakkında bilgi aradığını anlayabiliyor.

Uzun kuyruklu ya da kısa kelimeler yerine orta olan lakin çevresinin geniş olduğu anahtar kelimeleri hedeflemelisiniz.

Hedeflenen kelime öbekleri long tail yerine daha geniş bir havuzda inceleme yapmalısınız. Farklı bir örnek ise; anahtar kelime doldurma işlemidir. Eğer keyword stuffing yapıyorsanız mutlaka bundan vazgeçmeniz gerekiyor. RB yapay zekasının niyet anlama olduğundan bu seo hatası ile sitenize zarar verebilirsiniz.

RankBrain ile Diğer Güncelleme Farkları

RankBrain ile panda, bert, mum ve penguen arasında farklar bulunuyor. Her bir algoritma güncellemesi farklı bir şeyi geliştirmek için kullanıldı. RB temelinde kullanıcı niyetini anlama amacı taşırken Panda güncellemesi daha düşük içeriği belirlemede kullanılıyor.

Uzun uzun yazmak yerine ChatGPT kaynaklı bir resim tablosu oluşturdum. Her birine ayrı ayrı konularda değineceğim için temel mantığını bilmeniz önem arz ediyor.

Her bir güncelleme temelinde farklı bir kapıya yol açıyor. Lakin hepsinin temel amacı denetlemek. Kullanıcının niyetini, spam durumunu, kaliteli içeriği denetleme üzerine kurulu.

Bu yazımızda bir algoritma güncellemesinden ziyade SEO durumunu etkileyen bir faktöre değindim. Rankbrain algoritma güncellemesi yazısında bilgi ve eylemi öncelik olarak belirledim. Mutlaka geri dönüşlerinizi bekliyor olacağım.