SEO'nuzu Google Rankbrain'e nasıl uyarlarsınız?

Google, 2015 yılında bu algoritmayı resmileştirmiş olsa bile, SEO topluluğu son aylarda Rankbrain hakkında çok şey duydu. Peki Rankbrain, SEO stratejiniz için pratikte gerçekte neleri değiştiriyor ve bunu nasıl uygulayacaksınız? İşte bazı tavsiyeler.

Rankbrain nedir: hatırlatıcılar

Rankbrain, Google'ın ana sıralama algoritmalarını tamamlayan bir AI algoritmasıdır. OnCrawl'ın Rankbrain'i tanımlamaya yönelik ilk girişiminde açıkladığı gibi, bunu bir filtre veya ceza olarak değil, daha çok arama motorundan yeni bir düzenleme veya faktör olarak düşünmeniz gerekir.
Böylece, Rankbrain AI ile birlikte çalışır ve Google'ın SERP'lerinin aradığınızı anlamasına yardımcı olur - eğer sorgunuzu tanımıyorsa, ki bu sıklıkla olur - veya sayfa istekle eşleşirse. Rankbrain, a priori insan müdahalesi olmadan öğrenebilir ve gelişebilir.
Özetlemek gerekirse, Rankbrain Google'ın pragmatik ve dolayısıyla daha akıllı olmasını sağlar.

Google neden Rankbrain'e ihtiyaç duyar?

Rankbrain, ilk günden beri Google için çok önemli: bir nedeni olmalı. Sıklıkla (bilgi yeni olmasa da) içerik ve dış bağlantılardan sonra önem sırasına göre Google için 3. sıralama faktörü olduğunu okuruz.
2015'ten önce Google, kullanıcılar tarafından yapılan yazma (veya dikte) araştırmalarının yaklaşık %15'inin daha önce hiç yazı yazılmadığını tespit etti. Arama motoru tarafından bilinmiyorlardı ve bu nedenle Google onlara nasıl doğru bir şekilde davranacağını bilmiyordu. Yine de %15'i günde 500 milyon talebe karşılık geliyor! 2007 yılında bu oran %20-25 idi.
Google bu bilinmeyen sorguları nasıl ele aldı? Bazı durumlarda Google, isteğin adlandırılmış varlıklarını tanımlamak için “Bilgi Grafiği”ni kullandı: konum, şirketler, etkinlikler vb. Ama yine de yeterli değildi. Google'ın kelimelerin anlamlarını tahmin etmek için bir zekaya ihtiyacı vardı.
Bu, Rankbrain'in geliştirildiği zamandı: Mountain View arama motorunun yeni beyni.
Özelliği: uyum sağlayın ve hatalarını anlayın. Gerçekten de Rankbrain'de kullanılan yapay zeka, onun gelişmesine izin veriyor. Bir sorgu yazarsınız, Google size arama sonuçları sayfaları verir. Oraya kadar her şey normal. Ancak Rankbrain, klasik SEO faktörlerine (sayfa içi ve sayfa dışı kriterler) karşı birkaç yeni parametreyi hesaba katar:

• Algoritma, sorgunun kelimelerini içeren sayfaları göstermek yerine, bu kelimelerin ve sorunuzun anlamını anlamaya çalışır ve size sorunuzla eşleşen sonuçları verir. Bu, özellikle “Baykuşun çığlığı nedir” veya “Jaguarlar neden siyahtır” gibi hatalı sorgular için geçerlidir. Burada kullanılan yöntemi geliştirmeyeceğiz, ancak özellikle Rankbrain'in sözcükleri kavramlara getirerek aralarındaki sözcükleri nasıl bağlayacağını öğrendiğini, bilinen sözcüklerin içerikle aralarındaki ilişki biçimini inceleyerek öğrendiğini hatırlamanız gerekir. Böylece “siyah jaguarlar” ile “melanizm” kavramları arasında bağlantı kurabilmektedir.

• Kullanıcı memnuniyeti: Rankbrain, kullanıcıların sunulan sonuçlardan memnun olup olmadıklarını bilmek için sayfalarla nasıl etkileşime girdiğini gözlemler. Google'dan hiçbir şeyi gizleyemediğimiz için çok çeşitli parametreler kullanır: organik tıklama oranı, harcanan zaman, "pogo-sticking" etkisi (hızlı bir şekilde Google sorgusuna geri dönme ve diğer sonuçlara bakma gerçeği), vb.

Pratikte neyi değiştirir?

Kendinizi uyarlamak için algoritmayı anlayın

Açıkta kalan iki parametre, SEO stratejileriniz için iki doğrudan sonuç içerir.
Bir yandan, konuyla alakalı olarak algılanacak bir sayfada bir anahtar kelimenin tekrarını hedeflemek artık alakalı değil. Aksine. Anahtar kelime doldurma ön yargılı olabilir ve sayfanın konusunu anlamaya yardımcı olmaz.
Aşağıdaki durumlarda sayfanız bir sorguyla alakalı olarak algılanacaktır:

• Sorgunun arkasına saklanan kavramı “desteklemek” için ilgili ifadeleri içeren zengin bir içeriğe sahiptir;
• Kullanıcının isteğine, beklentisine ve niyetine doğru cevap verir;
• Kullanıcıyı tatmin eder: sayfa hızı, çekici içerik, tıklayıp kaydırma isteği uyandırır, vb…

Başka bir deyişle, sayfanız konusuyla eşleşmeyen bir sorgu için istem dışı öne çıkıyorsa, kullanıcının hayal kırıklığı, Rankbrain'in sayfanın bu belirli sorgunun sonuçlarına - belirli bir kullanıcı için - ait olmadığını öğrenmesine izin verecektir. , ya da herkes için. Bir zamanlar, sayfanızı Google'ın ilk sayfalarına yerleştirmek için URL'ye, başlık etiketine, H1'e ve içeriğe 20 kez yerleştirilen "dailymotion" terimi için optimize edilmiş bir sayfa yapmanız yeterliydi (hatta ben yahoo.com'da 2. sırada yer alan "dizinler" türünde bir web sitesi biliyordu). Ancak bu terimi arayan kullanıcı aslında belirli bir web sitesini veya en azından videoları arıyor ve bir dizin veya aptalca optimize edilmiş bir sayfa değil, sayfa kullanıcıyı veya daha doğrusu arama motorunu yanıltıcıydı.

İçeriğin uygunluğu ve yeterliliği

Rankbrain ile başa çıkmak için daha önemli tavsiye, içeriğinizi - Wikipedia'nın yaptığı gibi - ne hakkında konuştuğunuzu göz önünde bulundurarak düşünmek ve temaya, konsepte bağlı bir kelime hazinesi kullanmaktır. Elbette, aynı sayfa için birbirinden tamamen farklı birkaç anahtar kelimeyi hedefleyemezsiniz. Örneğin, bir sayfa aynı anda "Netflix şovları" ve "video oyunları" hakkında konuşamaz. Veya genel olarak VOD'daki mevcut şovlar hakkında konuşmalı ve her ikisi de konuyla ilgili varlıklar olarak adlandırılan Netflix ve Amazon hakkında konuşmalıdır.
Aslında, adlandırılmış varlıklar, bahsettiğiniz konuyu anlamak için Rankbrain'e endeksler vermenin iyi bir yoludur. Örneğin, JK Rowling, Dumbledore, Hermione, Hogwarts vb. dahil etmeden Harry Potter hakkında bir makale yazamayız.
Adlandırılmış varlıklar, Rankbrain'in sayfa konusundaki herhangi bir belirsizliği ortadan kaldırmasına yardımcı olur: jaguarlar hakkında konuştuğunuzda, La Fleche hayvanat bahçesindekilerden mi yoksa Jacksonville'de futbol oynayanlardan mı yoksa bir sedandan mı bahsediyorsunuz?
Bir metinde veya bir konuda adlandırılmış varlıkları aramak için birkaç araç vardır: IBM aracı, Watson veya OnCrawl'ın SEO Araç Kutusundan varlık algılayıcısı vardır.

OnCrawl SEO Toolbox ile adlandırılmış varlıklar

İçeriğinizi zenginleştirmenin bir başka yolu da arama motorları için konunuza semantik olarak yakın terimler aramaktır: “Gizli Semantik İndeksleme” için LSI dediğimiz şey budur: sözlükteki terimler ve kavramlar arasındaki ilişkiyi belirlemek için kullanılan bir yöntemdir. içerik. Bu, onu sıklıkla tanımlayan bir terim etrafında bir tür "ayak izi" elde etmeyi ve Google'ın "Hangisi kızıl gezegendir" veya "Ölü kel aktörün adı nedir" gibi sorulara doğru yanıt vermesini sağlayan şeydir. Yul Brynner'ı düşünüyordunuz ama bayıldınız).
Son yıllarda, birçok SEO aracı, semantik analizi otomatikleştirmek için ortaya çıktı, konunun web'de moda olduğunu kanıtladı: textfocus.net, cocon.se sadece birkaçını belirtmek gerekirse.
Örnek: Ben, bir masa oyunu hayranı olarak, 'Red Flame' oyununun kurallarını açıklayan bir makale yazmam gerekiyor. “Kırmızı Alev”i ararsam, ilginç terimler bulacağım ama masa oyununa yönelik yeterli olmayan terimler: tur, varış, bisikletçiler, ilk, vb…

Metin odaklı anlam analizi: “Kırmızı Alev”

Aksi takdirde, “Kırmızı alevli masa oyunu” ile ilgili bir sorgu bana, hakkında konuşmak istediğim şey hakkında daha odaklı içerik hakkında bazı fikirler verir: kartlar, oyuncular, taktikler, kutular, kurallar, istek (oyun kurallarının noktalarından biri), vb. …

“Kırmızı Alev masa oyunu” için analiz

Kullanıcı memnuniyeti

Ve son olarak, kullanıcının memnuniyetini her şekilde arttırmayı düşünmelisiniz: sayfa hızı, içerik kalitesi, okuyucu için çekici olan kısa bir giriş, vb. Bu nokta başlı başına bir makale konusudur!