Endüstri mühendisleri tarafından çıkartılan sinir eşleştirme ingilizcesiyle neural matching arama sorgusuna en iyi sonucu çıkartan teknolojidir. Doğal dil işleme (NLP) ile beslenen bu kavram SEO (arama motoru optimizasyonu) için velinimettir.
Açık bir gerçek: Çoğu arama motoru optimizasyon beyni ChatGPT’yi aktif olarak kullanıyor. ChatGPT ile SEO süreci bambaşka bir boyuta gidiyor. Lakin onu yönlendirmek gerek. Yapay zekayı bu gibi kavramları daha iyi anlamak için kullanabiliriz.
Google tarafından hiçbir zaman arama motorunun nasıl kullanıldığı tam olarak açıklanmaz. Eğer açıklanırsa bu ihmal edilir ve SEO diye bir kavram ortadan kalkar. Bunun için neural matching kullanıp kullanılmadığı tam olarak belli değildir. Fakat güçlü deliller sinir eşleştirmenin Google tarafından aktif olarak kullanıldığıdır.
Bu ağ sistemi aslında SEO ile alakalı olduğu kadar Google algoritmaları ile de önemli. Bundan mütevellit öğreneceğimiz sadece bir alan ile kalmamalı.
İlk olarak bu terimin ne olduğuna, nasıl ortaya çıktığına bakalım. Ardından da SEO için neyi ifade ettiğine geçelim. Son olarak da biraz daha kaynak ile yazıyı sonlandıralım.
Sinir Eşleştirme Nedir?
Doğal Dil İşleme (NLP) dilinde kullanılan bir terimdir. metinleri veya cümleleri anlama ve ilişkilendirme amacıyla sinir ağları kullanarak kelime, cümle veya belgeler arasındaki benzerlikleri ölçmek için kullanılan bir yöntemdir.
Google tarafından kullanılan ve Doğal Dil İşleme adımlarından bir tanesi olan sinir ağını şöyle gösterebiliriz:
Arama motorları, kullanıcıların ne aradığını daha iyi anlamak ve mükemmel sonuçlar çıkartmak için yapay zekanın gücünden yararlanıyor. Bu kaçınılmaz bir gerçek. Google tarafından en büyük örnek: RankBrain.
Arama bölümünden tanıdığımız Danny Sullivan Google’ın arama sonuçlarını daha iyi anlaması için neural matching kullandığını paylaştı. Yıl 2018’di.
İşte Danny Sullivan tarafından paylaşılan o tweet (x)
Sinir eşleştirme tam olarak; kullanıcının arama sorgusunu kullanarak web sayfasındaki eşleştirmeyi yapmayı amaçlar. Leb demeden leblebiyi anlamaya yarayan sistem: sinir eşleştirme.
Mimari olarak da bir görsel paylaşabiliriz. Google Derin İlgi Eşleştirme modelinin tam olarak çalışması şu şekildedir:
Göründüğü üzere sinir eşleştirmede sadece arama bulunmuyor. Ngram analizi, word embedding gibi doğal dil işleme parametreleri de kullanılıyor.
Sinir Eşleştirme Örneği
Neural mathcing hakkında bilgi edindiğimize göre örnekle aklımızda daha iyi kalmasını sağlayalım. Google arama bölümüne yani suggest tarafına “en iyi cep telefonu” yazıyoruz.
Metin: “en iyi cep telefonu”
Google arama algoritması, doğal dil işleme bölümlerinden olan word embedding ile “en iyi cep telefonu” yazısını ayırır. “en iyi”, “cep” ve “telefonu” olarak ayırır. Word embedding ya da kelime gömme anlamsal bir ağ oluşturur.
Kelime gömme: “en iyi” “cep” ve “telefonu”
Nörol eşleştirme yani neural matching burada devreye girer. word embedding gibi kelime anlamlarını alarak girdileri işler. Bu girdiler sonucunda düşükten yükseğe bir gösterim oluşturur. Bu aradaki işlem kelimeleri anlamsal olarak daha iyi ilişkilendirir.
Girdi katmanı ile başlayan süreç, gizli katman, aktivasyon süreci ve çıkış katmanla sonuçlanır. Bu sonuç karmaşık matematiksel işlemlerden geçer. Google’ın temel amacı farklı anlamsal kelimeler ile en iyi sonucu oluşturarak sorguya mükemmel yanıt oluşturmaktır.
Google bu sayede metin tabanlı verileri daha iyi anlar.
Sinir eşleştirmeden sonra benzerlik skoru hesaplanır. Google tarafından tam olarak nasıl hesaplandığı açıklanmadı. “cep telefonu incelemeleri” veya “cep telefonu modelleri” gibi benzerlik skoru yüksek seçenekleri algılayabilir. Kullanıcının karşısına bunu çıkartır.
Son olarak, mühendis harikası arama motoru en iyi sonuçları çıkartır. “en iyi cep telefonu” yazdığınızda karşınıza farklı bir sonuç çıkmaz ve benzerlik skoru en yüksek olan” en iyi cep telefon modelleri, listeleri” gibi sonuçlar çıkar.
John Mueller Youtube üzerinden nöral eşleştirme hakkında bir soruyu yanıtladı. Bu videoda bu ağın kullanıldığı vurgulanıyor. Makine öğrenimin bir parçası olarak arama bölümünde kullanıldığı John tarafından ifade ediliyor.
SEO İçin Sinir Eşleştirme Neyi İfade Ediyor?
Google tarafından sinir eşleştirme tam olarak 2018 yılında paylaşıldı. “Gelecek 20 yıl için Aramayı İyileştirme” yazısında sinir eşleştirme ile ağlar şöyle ifade edildi:
Ancak artık sinir ağlarının, kelimeleri anlamaktan kavramları anlamaya doğru büyük bir adım atmamıza yardımcı olabileceği bir noktaya ulaştık. Sinir ağları alanında geliştirilen bir yaklaşım olan sinir yerleştirmeleri, kelimeleri altta yatan kavramların daha bulanık temsillerine dönüştürmemize ve ardından sorgudaki kavramları belgedeki kavramlarla eşleştirmemize olanak tanır. Bu tekniğe sinir eşleştirme diyoruz. Bu, şu tür soruları yanıtlamamızı sağlayabilir: “Televizyonum neden tuhaf görünüyor?” sayfada tam kelimeler yer almasa bile o soruyla en alakalı sonuçları ortaya çıkarmak için. (Bu arada, sebebin pembe dizi etkisi olduğu ortaya çıktı )
Google, Aramayı İyileştirme
SEO için sinir eşleştirme içeriğin en iyi şekilde yazılması ile ortaya çıkar. “En iyi şekilde” derken kasıt ettiğim detaylar kısaca şöyle (kısaca);
- Google tarafından paylaşılan faydalı içerik
- Metne iyi yerleştirilmiş eş anlamlı ve anlamdaş kelimeler
- Farklı metriklerden oluşturulan topical map kelimeleri
- N-gram, Bigrams gibi algoritmik bölmeye bölerek metne yedirme
- Keyword stuffing ve keyword cannibalization düşmeden metni oluşturma
Bu liste uzayıp gider lakin en önemli detay eş anlam. Sinir eşleştirme ve sinir ağları için eş anlamlı kelimeleri sık sık kullanmanızı tavsiye ederim. Spam olarak kullanmaktan bahsetmiyorum. Bazen metinde bir kere kullanmak oldukça fayda sağlıyor.
Anlamdaş kelimeleri ChatGPT ile kolay şekilde tespit edebilirsiniz.
Nörol Eşleştirmeyi Daha İyi Anlamak
Hem sinir eşleştirmeyle SEO hem de sinir ağının daha iyi çalıştığını anlamak için birkaç kaynak bırakacağım. Bu kaynaklar sayesinde sıralama alan sayfaların nasıl tekrar sıralandığını göreceksiniz.
İlk olarak neural matching konusunu İngilizce kaynaktan okuyabilirsiniz. Derin ilgi eşleştirme modeli hakkında da yayınlanan makaleye göz atabilirsiniz.
Google sinir ağları hakkında birden fazla kez blog paylaştı. Eğer bilmiyorsanız 2021 yılında paylaşılan sinir ağları nedir makalesine bakmanızı öneririm.
SEO için sinir eşleştirme konusunda en önemli paylaşım 2022 yılında paylaşıldı. Çünkü sinir eşleştirmenin gelişmiş bir arama motoru olduğu başlık ile anlatılıyordu. Makale yapay zekanın arama sonuçlarına nasıl güç verdiğini anlatıyor.
Ayrıca Youtube üzerinden de bu teknoloji konusu tartışıldı.
Bu yazımda; sinir eşleştirme ve çerçevesini tanımlarken SEO konusunda nasıl faydalanacağını belirttim.
