İki Algoritma Dünyasında SEO: Rand Fishkin'den Pubcon Keynote

Rand, bu sunumu her zaman bizimle olacak olan Dana Lookadoo'ya adadı.

Bu yazarın TL:DR değerlendirmesi: Geleneksel SEO optimizasyon faktörlerinin (anahtar kelime hedefleme, kalite ve benzersizlik, tarama/bot dostu olma, snippet optimizasyonu, UX/çoklu cihaz optimizasyonu gibi sıralama girdileri) üzerine, SEO'ların arama sonuçları için optimize etmesi gerekir ( TO, uzun tıklamalar, içerik boşluğu doldurma, büyütme ve sadakat, görev tamamlama başarısı gibi).

Sunuma buradan ulaşabilirsiniz: http://bit.ly/twoalgo

Sadece bir işimiz olduğu zamanları hatırlıyor musun? Mükemmel optimize edilmiş sayfalar yapmak zorundaydık. Arama kalitesi ekibi onu sıralayacaktı ve bağlantıları önemli bir sinyal olarak kullandılar. 2007 yılına kadar, bağlantı spam'ı her yerdeydi. Optimize etmeyi sevdiğimiz için her SEO, kule savunma oyunlarına takıntılıdır. 2012'de bile, Google'ın beyaz şapka SEO dünyasından (-Wil Reynolds) yalancı çıkardığını hissetti.

Rand bugün bu ifadenin artık doğru olmadığını söylüyor. Özgün, harika içerik, Google tarafından hiç olmadığı kadar iyi ödüllendirilir. Google, bağlantı spam'i gibi şeylerle mücadele ederek eski okul uygulamalarını sildi. Ve siteleri hizada tutmak için cezalandırma korkusu ve belirsizliğinden yararlandılar. Reddetme yöntemlerini kullanmak genellikle o kadar tehlikelidir ki, çoğumuz cezalardan çok korktuğumuz için sitelerimize değer sağlayan bağlantıları öldürüyoruz.

Google Daha Akıllı Oldu

Google, niyeti anlamakta da başarılı oldu. Sadece anahtar kelimelere değil dile de bakarlar.

Farklı sonuçları tahmin ederler.

Ne zaman tazelik istediğimizi anladılar.

Gezinmeyi bilgi sorgularından ayırabilirler. Varlıkları konulara ve anahtar kelimelere bağlarlar. Markalar bile birer varlık biçimi haline geldi. Bill Slawski, Google'ın bir dizi patent başvurusunda markalardan bahsettiğini belirtti.

Google, genel açıklamalarıyla çok daha uyumludur. Çoğunlukla, bugün arama pazarlamacılığı yapmanın en iyi yolu ile eşleşen politikalara sahiptirler.

Google'ın Makine Öğrenimi Konusundaki Duruşu Değişti

Bu gelişmeler sırasında, Google'ın arama kalitesi ekibi bir devrim yaşadı. Başlangıçta Google, organik sıralama algoritmasında makine öğrenimini reddetti. Google, makine öğreniminin algoritmadaki faktörleri sahiplenmelerine, kontrol etmelerine ve anlamalarına izin vermediğini söyledi. Ancak daha yakın zamanlarda, Amit Singhal'in yorumları, bunların bir kısmının değiştiğini gösteriyor.

2012'de Google, reklam tıklama oranını tahmin etmek için makine öğrenimini nasıl kullandıklarına dair bir makale yayınladı. Google mühendisleri SmartASS sistemlerini aradılar (görünüşe göre sistemin adı GERÇEKTEN bu!). 2013'te Matt Cutts, Pubcon'da Google'ın makine öğrenimini (ML) organik aramada herkese açık olarak nasıl kullanabileceği hakkında konuştu.

ML, Google'ın algoritmasının çoğunu devraldıkça, sıralamaların temelleri değişir. Google, görüntü tanıma ve sınıflandırmada ML'yi nasıl kullandıkları konusunda halka açıktır. Görüntüleri sınıflandırmak için kullanabilecekleri faktörleri alırlar ve ardından eğitim verilerini eklerler (makineye bir şeyin kedi, köpek, maymun vb. olduğunu söyleyen şeyler) ve onları en uygun algoritmaya götüren bir öğrenme süreci vardır. Daha sonra bu kalıbı canlı verilere her yerde uygulayabilirler.

Google temsilcisi Jeff Dean'in Derin Öğrenme ile ilgili slayt sunumu, SEO'lar için mutlaka okunması gereken bir eser. Rand, bunun temel bir okuma olduğunu ve tüketmenin çok zor olmadığını söylüyor. Jeff Dean bir Google üyesi ve Google'da dalga geçmekten çok hoşlandıkları biri: "Işığın boşluktaki hızı, eskiden saatte yaklaşık 35 mil idi. Jeff Dean fiziği optimize etmek için bir hafta sonu geçirene kadar.”

Sıçrama, tıklamalar, bekleme süresi - tüm bunlar makine öğrenme sürecindeki niteliklerdir ve algoritma iyi SERP deneyimlerini taklit etmeye çalışır. Algoritmalar oluşturmak için bir algoritmadan bahsediyoruz. Google çalışanları sıralama faktörlerinden beslenmezler. Bunları makine kendisi belirler. Eğitim verileri iyi arama sonuçlarıdır.

Derin Öğrenme SEO için Ne Anlama Geliyor?

Google çalışanları, bir şeyin neden sıralandığını veya algoritmada bir değişken olup olmadığını bilemez. Okuyucu ile Rand arasında, kulağa Google çalışanlarının şu anda söylediklerine pek benzemiyor mu? ;)

Sorgu başarısı metrikleri, makineler için önemli olan tek şey olacaktır:

• Uzundan kısaya tıklama oranı
• Göreli TO ve diğer sonuçlar
• Ek ilgili aramalar yapan arama yapanların oranı
• Paylaşım/amplifikasyon oranı ve diğer sonuçlar
• Alan genelinde kullanıcı etkileşimi metrikleri
• Sayfadaki kullanıcı etkileşimi metrikleri (Nasıl? Chrome ve Android kullanarak)

Bir SERP'deki birçok sonuç yukarıdakilerin hepsini yapıyorsa, bunu dahil etmeye devam edeceklerdir. Arayıcı çıktıları için daha fazlasını optimize edeceğiz. Bunların gelecekte site içi SEO'ların kriterleri olması muhtemeldir.

Tamam - ama bu ölçümler bugün bizi etkiliyor mu? 2014 yılında Moz, bir sorgu ve tıklama testi yaptı. O zamandan beri, ham sorgular ve tıklamalarla iğneyi hareket ettirmek çok daha zor oldu. Google, ham tıklamaları yakalıyor ve manipülasyonları sorguluyor.

SMX Advanced'de Gary Illyes, tıklamaları doğrudan sıralamalarda kullanmanın bu gürültüyle pek anlamlı olmayacağını söyledi. Tıklamalarda gürültü çıkaran ve Rand Fishkin'i çağıran insanlar olduğunu söyledi. - Dava kapandı! Yoksa öyle mi … ?

Peki ya uzun tıklamalar yerine kısa tıklamalar denersek? 21 Haziran sabahı saat 11: ^39'da Rand, insanlardan 1 No'lu sonuca hızlıca geri tıkladıkları ve ardından tıklayıp 4 No'lu sonuca odaklandıkları bir test yapmalarını istedi. 4 numaralı sonuç yaklaşık 12 saat SERP 1 numaralı konumunda kaldı. Bu bize, araştırmacı çıktılarının sıralamaları etkilediğini söyler. (Not: Bunu kopyalamak zor. Yapmayın çünkü bu kara büyü.)

Yapmanız gereken, doğal olarak insanların SERP'deki sonucunuzu tıklamak istemesini sağlayacak şeylerdir.

İki Algoritma Seçimi

Rand'ın iki algoritma için optimizasyon yaptığımızı söylemesinin nedeni budur. İşimizi nasıl dengeleyeceğimizi seçmeliyiz. Eski sinyaller üzerinde çekiç? Hala çalışıyorlar. Linkler hala çalışıyor. Bağlantı metni hala iğneyi hareket ettiriyor. Ancak ufukta Google'ın nereye gittiğini her zamankinden daha net görebiliyoruz.

Klasik Site İçi SEO (sıralama girdileri) ile Yeni Site İçi SEO (arama çıktıları) karşılaştırması:

İki algoritma olduğu için her iki konuyu da kullanmak.

SEO'nun Yeni Unsurları

Modern SEO'nun beş yeni unsurundan bahsedelim.

1. Ortalama TO'nuzun üzerinde delme

Başlık, meta açıklama ve URL'yi anahtar kelimeler için biraz, tıklamalar için çok optimize etmek. 3. sıradaysanız ancak TO'nuzu artırabiliyorsanız, sıralamada bir artış elde edebilirsiniz. Her öğe önemlidir. Arama yapanlar alan adınızı tanıyor ve tıklamak istiyor mu? URL çekici görünüyor mu? Bir marka açılır menüsü alıyor musunuz?

Marka bilinci oluşturma veya markalı aramalar yoluyla TO'yu artırın; bu size ekstra bir destek sağlayabilir. Markalaşma çabalarının (TV, radyo, PPC reklamları gibi) TO üzerinde etkisi vardır. Marka bütçesi, göreceli tıklama oranına ve diğer her türlü sıralama sinyaline yardımcı olur ve bu artış, bunun bir kısmına neden olur.

Google Trends'in daha doğru, özelleştirilebilir aralıklarıyla, etkinliklerin ve reklamların arama sorgusu hacmi üzerindeki etkilerini gerçekten izleyebilirsiniz. Örneğin, Fitbit Pazar günü NFL'de reklam yayınladıktan sonra "fitbit" sorgularında ani bir artış var.

2. Katılımda diğer SERP listelerini yenmek

Birlikte, pogo-sticking ve uzun tıklamalar, nerede (ve ne kadar süreyle) sıraladığınızı büyük ölçüde belirleyebilir. Onları ne etkiler? İşte daha iyi katılım için bir SEO kontrol listesi:

• Arayan kişinin bilinçli ve bilinçsiz ihtiyaçlarını karşılayan içerik
• Hız, hız ve daha fazla hız
• Her tarayıcıda en iyi UX'i sunma
• Ziyaretçileri sitenizde daha derine inmeye ikna etmek
• Ziyaretçileri rahatsız eden veya caydıran özelliklerden kaçınmak

Örnek: New York Times, ziyaretçilerden bir grafiğin en iyi tahminlerini çizmelerini isteyen yüksek etkileşimli grafiklere sahiptir.

3. Ziyaretçilerin bilgilerindeki boşlukları doldurmak

Google'ın bir sayfayı gösteren sinyalleri araması, arama yapan kişinin tüm ihtiyaçlarını karşılar. ML modelleri, belirli kelimelerin, kelime öbeklerinin ve konuların varlığının daha başarılı aramaları öngördüğünü not edebilir. Sıralamalar, arama yapanların bilgilerindeki boşlukları dolduran sayfalara/sitelere gider. İPUCU: Alchemy API veya MonkeyLearn'e göz atın. ML perspektifinden nasıl performans gösterdiğini görmek için içeriğinizi bunlar arasında çalıştırın.

4. Ziyaret başına daha fazla paylaşım, bağlantı ve sadakat kazanmak

Buzzsumo ve Moz'dan alınan veriler, çok az makalenin paylaşım/bağlantı kazandığını ve bu ikisinin hiçbir ilişkisinin olmadığını gösteriyor. İnsanlar hiç okumadıkları birçok şeyi paylaşıyorlar. Google, farklı SERP türlerini neredeyse kesinlikle farklı şekilde sınıflandırır. Örneğin, tıbbi bilgilerle ilgili çok sayıda paylaşım, sonucu sıralamada yukarı taşımaz; doğruluk daha önemli olacaktır.

Yeni bir KPI: 1000 ziyaret başına paylaşım ve bağlantı. Paylaşımlar + bağlantılar üzerinden benzersiz ziyaretler.

İnsanları neyin geri döndürdüğünü veya geri döndürmelerini neyin engellediğini bilmek de çok önemlidir.

Daha iyi içeriğe ihtiyacımız yok, 10X içeriğe ihtiyacımız var (yani, şu anda piyasadaki en iyi içerikten 10 kat daha iyi içerik).

5. Arayıcının görevini yerine getirmek (yalnızca sorgusunu değil)

Görev = bu sorguyu yaptıklarında başarmak istedikleri şey. Google, sürekli olarak odaklanmış sorgulardan oluşan bir çoklu arama yolu istemez. Tüm adımları doldurdukları geniş bir arama istiyorlar ve siz de görevinizi tamamlıyorsunuz.

Arama motoru, geleneksel sıralama sinyallerine sahip olmasa bile bir sitenin daha üst sıralarda yer almasına yardımcı olmak için tıklama verilerini kullanabilir. Özellikle rakipler görevin tamamlanmasına izin veriyorsa, ilk sorguyu yanıtlayan bir sayfa yeterli olmayabilir.

Algo 1: Google

Algo 2: İçeriğinizle etkileşime giren insanlığın alt kümesi (arama sonuçlarının içinde ve dışında)

"Motorlar için değil, insanlar için sayfalar yapın" korkunç bir tavsiyedir.

Motorların her zaman yaptığımız birçok şeye ihtiyacı var ve bunu yapmaya devam etmeliyiz. İnsanların ek şeylere ihtiyacı var ve bunu da yapsak iyi olur.

Bonus bağlantıları:

• http://bit.ly/10Xiçerik
• http://bit.ly/sharesvslinks