Kelime Vektörleri nedir ve Yapılandırılmış İşaretleme onları Nasıl Güçlendirir?

Kelime vektörlerini nasıl tanımlarsınız? Bu yazıda size kelime vektörleri kavramını tanıtacağım. Farklı türdeki sözcük yerleştirmelerini ve daha da önemlisi sözcük vektörlerinin nasıl çalıştığını inceleyeceğiz. Daha sonra, kelime vektörlerinin SEO üzerindeki etkisini görebileceğiz ve bu da, yapılandırılmış veriler için Schema.org işaretlemesinin SEO'da kelime vektörlerinden yararlanmanıza nasıl yardımcı olabileceğini anlamamıza yol açacaktır.

Bu konular hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız bu yazıyı okumaya devam edin.

Hemen dalalım.

Kelime vektörleri nelerdir?

Kelime vektörleri (Kelime yerleştirmeleri olarak da adlandırılır), benzer anlamlara sahip kelimelerin eşit temsile sahip olmasına izin veren bir kelime temsili türüdür.

Basit bir ifadeyle: Bir kelime vektörü, belirli bir kelimenin vektör temsilidir.

Wikipedia'ya göre:
Doğal dil işlemede (NLP) metin analizi için kelimeleri temsil etmek için kullanılan bir tekniktir, tipik olarak kelimenin anlamını kodlayan gerçek değerli bir vektör olarak, böylece vektör uzayında yakın olan kelimelerin benzer anlamlara sahip olması muhtemeldir.

Aşağıdaki örnek bunu daha iyi anlamamıza yardımcı olacaktır:

Şu benzer cümlelere bakın:

iyi günler . ve iyi günler.

Neredeyse farklı bir anlam ifade etmiyorlar. Kapsamlı bir kelime dağarcığı oluşturursak (buna V diyelim), tüm kelimeleri birleştiren V = {Have, a, good, great, day} olur. Sözcüğü aşağıdaki gibi kodlayabiliriz.
Bir kelimenin vektör temsili, tek-sıcak kodlanmış bir vektör olabilir; burada 1, kelimenin bulunduğu konumu temsil eder ve 0, geri kalanını temsil eder.
Sahip = [1,0,0,0,0]
a=[0,1,0,0,0]
iyi=[0,0,1,0,0]
harika=[0,0,0,1,0]
gün=[0,0,0,0,1]

Diyelim ki kelime dağarcığımızda sadece beş kelime var: Kral, Kraliçe, Erkek, Kadın ve Çocuk. Kelimeleri şu şekilde kodlayabiliriz:

Kral = [1,0,0,0,0]
Kraliçe = [0,1,0,0,0]
Adam = [0,0,1.00]
Kadın = [0,0,0,1,0]
Alt = [0,0,0,0,1]

Kelime Gömme Türleri (Kelime Vektörleri)

Kelime Gömme, vektörlerin metni temsil ettiği böyle bir tekniktir. İşte daha popüler kelime Gömme türlerinden bazıları:

• Frekansa Dayalı Gömme
• Tahmine dayalı Gömme

Burada Frekansa Dayalı Gömme ve Tahmine Dayalı Gömme konularına derinlemesine girmeyeceğiz, ancak aşağıdaki kılavuzları her ikisini de anlamanıza yardımcı olabilir:

Kelime Gömmelerinin Sezgisel Anlayışı ve Metinden Özellikler Yaratmak için Kelime Torbası (BOW) ve TF-IDF'ye Hızlı Giriş

WORD2Vec'e kısa bir giriş

Frekansa Dayalı Gömme popülerlik kazanmış olsa da, kelimelerin bağlamını anlamada hala bir boşluk var ve kelime temsillerinde sınırlı.

Tahmine Dayalı Gömme (WORD2Vec), Google'da Tomas Mikolov liderliğindeki bir araştırma ekibi tarafından 2013 yılında oluşturuldu, patentlendi ve NLP topluluğuna tanıtıldı.

Wikipedia'ya göre, word2vec algoritması, büyük bir metin topluluğundan (büyük ve yapılandırılmış metinler kümesi) kelime ilişkilerini öğrenmek için bir sinir ağı modeli kullanır.

Böyle bir model bir kez eğitildikten sonra eşanlamlı kelimeleri tespit edebilir veya kısmi bir cümle için ek kelimeler önerebilir. Örneğin, Word2Vec ile şu sonuçları kolayca oluşturabilirsiniz: Kral – erkek + kadın = Kraliçe, neredeyse sihirli bir sonuç olarak kabul edildi.

Görüntü kaynağı: Tensorflow

• [kral] – [adam] + [kadın] ~= [kraliçe] (bunun hakkında düşünmenin başka bir yolu, [kral] – [kraliçe]'nin [hükümdar]'ın yalnızca cinsiyetlendirilmiş kısmını kodlamasıdır)
• [yürüme] – [yüzme] + [yüzme] ~= [yürüme] (veya [yüzme] – [yüzme] fiilin sadece “geçmiş zamanını” kodlar)
• [madrid] – [ispanya] + [fransa] ~= [paris] (veya [madrid] – [ispanya] ~= [paris] – [fransa] muhtemelen kabaca “sermaye”)

Kaynak: Brainslab Dijital

Bunun biraz teknik olduğunun farkındayım ama Stitch Fix anlamsal ilişkiler ve kelime vektörleri hakkında harika bir gönderi hazırladı.

Word2Vec algoritması tek bir algoritma değil, insan kavrayışı ile makine kavrayışı arasında köprü kurmak için birkaç yapay zeka yöntemi kullanan iki tekniğin birleşimidir. Bu teknik ‌ ‌çözme‌‌ ‌çok‌‌ ‌NLP‌ ‌problemler için gereklidir.

Bu iki teknik şunlardır:

• – CBOW (Sürekli kelime torbası) veya CBOW modeli
• – Skip-gram modeli.

Her ikisi de kelimeler için olasılıklar sağlayan ve kelime karşılaştırma ve kelime analojisi gibi görevlerde yardımcı olduğu kanıtlanmış sığ sinir ağlarıdır.

Kelime vektörleri ve word2vecs nasıl çalışır?

Word Vector, Google tarafından geliştirilen bir AI modelidir ve çok karmaşık NLP görevlerini çözmemize yardımcı olur.

"Word Vector modellerinin bilmeniz gereken tek bir temel amacı vardır:

Google'ın kelimeler arasındaki anlamsal ilişkileri tespit etmesine yardımcı olan bir algoritmadır."

Her kelime, benzer bir bağlamda görünen kelimelerin vektörleriyle eşleşmesi için bir vektörde (birden çok boyutta temsil edilen bir sayı olarak) kodlanır. Dolayısıyla metin için yoğun bir vektör oluşur.

Bu vektör modelleri, anlamsal olarak benzer ifadeleri, fikirlerin ve dilin eşdeğerliğine, benzerliklerine veya akrabalıklarına dayalı olarak yakındaki noktalara eşler.

[Örnek Olay] Sayfa içi SEO ile yeni pazarlarda büyüme sağlamak

Springly, Kuzey Amerika pazarına açılmaya başladığında, sayfa içi SEO, yeni bir pazarda başarılı bir başlangıcın anahtarlarından biri olarak tanımlandı. İçerik stratejiniz için teknik SEO ile 0'dan başarıya nasıl gideceğinizi öğrenin.

Örnek olayı okuyun

Word2Vec-Nasıl çalışır?

Görüntü kaynağı: Seopressor

Word2Vec'in Artıları ve Eksileri

Word2vec'in dağılım benzerliği oluşturmak için çok etkili bir teknik olduğunu gördük. Diğer bazı avantajlarını burada listeledim:

• Word2vec kavramlarını anlamakta zorluk yoktur. Word2Vec, perde arkasında neler olup bittiğinin farkında olmadığınız kadar karmaşık değildir.
• Word2Vec'in mimarisi çok güçlü ve kullanımı kolaydır. Diğer tekniklerle karşılaştırıldığında, eğitilmesi hızlıdır.
• Eğitim burada neredeyse tamamen otomatiktir, bu nedenle insan tarafından etiketlenen verilere artık gerek yoktur.
• Bu teknik hem küçük hem de büyük veri kümeleri için çalışır. Sonuç olarak, ölçeklenmesi kolay bir modeldir.
• Kavramları biliyorsanız, tüm kavramı ve algoritmayı kolayca çoğaltabilirsiniz.
• Anlamsal benzerliği son derece iyi yakalar.
• Doğru ve hesaplama açısından verimli
• Bu yaklaşım denetimsiz olduğu için efor açısından çok zaman kazandırmaktadır.

Word2Vec'in Zorlukları

Word2vec konsepti çok verimlidir, ancak birkaç noktayı biraz zorlayıcı bulabilirsiniz. İşte en yaygın zorluklardan birkaçı.

• Veri kümeniz için bir word2vec modeli geliştirirken, word2vec modelinin geliştirilmesi kolay ancak hata ayıklaması zor olduğundan hata ayıklama büyük bir zorluk olabilir.
• Belirsizliklerle uğraşmaz. Bu nedenle, birden çok anlamı olan sözcükler söz konusu olduğunda, Gömme, vektör uzayındaki bu anlamların ortalamasını yansıtacaktır.
• Bilinmeyen veya OOV sözcükleri işlenemiyor: Word2vec ile ilgili en büyük sorun, bilinmeyen veya kelime dağarcığındaki (OOV) sözcüklerin işlenememesidir.

Kelime Vektörleri: Arama Motoru Optimizasyonunda Oyun Değiştirici mi?

Birçok SEO uzmanı, Word Vector'ün bir web sitesinin arama motoru sonuçlarındaki sıralamasını etkilediğine inanıyor.

Son beş yılda Google, içerik kalitesine ve dilin anlaşılırlığına net bir şekilde odaklanan iki algoritma güncellemesi sundu.

Bir adım geriye gidelim ve güncellemeler hakkında konuşalım:

sinek kuşu

2013 yılında Hummingbird, arama motorlarına semantik analiz yeteneği kazandırdı. Anlambilim teorisini algoritmalarına dahil ederek ve kullanarak, arama dünyasına yeni bir yol açtılar.

Google Hummingbird, 2010'daki Kafein'den bu yana arama motorunda yapılan en büyük değişiklikti. Adını “kesin ve hızlı” olmasından alıyor.

Search Engine Land'e göre, Hummingbird bir sorgudaki her bir kelimeye daha fazla dikkat ederek, yalnızca belirli kelimeler yerine tüm sorgunun dikkate alınmasını sağlar.

Hummingbird'ün temel amacı, belirli anahtar kelimeler için sonuçlar döndürmek yerine sorgunun bağlamını anlayarak daha iyi sonuçlar sunmaktı.

"Google Hummingbird Eylül 2013'te piyasaya sürüldü."

Sıra Beyin

2015 yılında Google, yapay zekayı (AI) içeren bir strateji olan RankBrain'i duyurdu.

RankBrain, Google'ın karmaşık arama sorgularını daha basit olanlara ayırmasına yardımcı olan bir algoritmadır. RankBrain, arama sorgularını "insan" dilinden Google'ın kolayca anlayabileceği bir dile dönüştürür.

Google, 26 Ekim 2015'te Bloomberg tarafından yayınlanan bir makalede RankBrain'in kullanıldığını doğruladı.

BERT

21 Ekim 2019'da BERT, Google'ın arama sisteminde kullanıma sunuldu
BERT, Google tarafından doğal dil işlemede (NLP) ön eğitim için kullanılan sinir ağı tabanlı bir teknik olan Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri anlamına gelir.

Kısacası, BERT bilgisayarların dili insanlar gibi anlamasına yardımcı olur ve Google'ın RankBrain'i tanıtmasından bu yana aramadaki en büyük değişikliktir.

RankBrain'in yerine geçmez, bunun yerine içeriği ve sorguları anlamak için ek bir yöntemdir.

Google, sıralama sisteminde ek olarak BERT kullanır. RankBrain algoritması bazı sorgular için hala var ve var olmaya devam edecek. Ancak Google, BERT'nin bir sorguyu daha iyi anlayabileceğini hissettiğinde bunu kullanır.

BERT hakkında daha fazla bilgi için, Barry Schwartz'ın bu gönderisine ve Dawn Anderson'ın derinlemesine dalışına göz atın.

Word Vektörleri ile sitenizi derecelendirin

Zaten benzersiz içerik oluşturup yayınladığınızı ve tekrar tekrar cilaladıktan sonra bile sıralamanızı veya trafiğinizi iyileştirmediğini varsayıyorum.
Bunun sana neden olduğunu merak ediyor musun?

Bunun nedeni, Word Vector: Google'ın AI modelini eklememiş olmanız olabilir.

• İlk adım, nişiniz için en iyi 10 SERP sıralamasının Kelime Vektörlerini Belirlemektir.
• Rakiplerinizin hangi anahtar kelimeleri kullandığını ve neleri gözden kaçırıyor olabileceğinizi bilin.

Gelişmiş Doğal Dil işleme teknikleri ve makine öğrenimi çerçevesinden yararlanan Word2Vec'i uygulayarak her şeyi ayrıntılı olarak görebileceksiniz.

Ancak bunlar makine öğrenmesi ve NLP tekniklerini biliyorsanız mümkündür ancak aşağıdaki aracı kullanarak içerikte kelime vektörlerini uygulayabiliriz :

WordGraph, Dünyanın İlk Kelime Vektör Aracı

Bu yapay zeka aracı, Doğal Dil İşleme için Sinir Ağları ile oluşturulmuş ve Makine Öğrenimi ile eğitilmiştir.

Yapay Zekayı temel alan WordGraph, içeriğinizi analiz eder ve en iyi 10 sıralama web sitesiyle alaka düzeyini artırmanıza yardımcı olur.

Ana anahtar kelimenizle matematiksel ve bağlamsal olarak alakalı anahtar kelimeler önerir.
Şahsen, WordGraph ile iyi çalışan güçlü bir SEO aracı olan BIQ ile eşleştiriyorum.

İçeriğinizi Biq'te yerleşik olarak bulunan içerik zekası aracına ekleyin. En üst konumda yer almak istiyorsanız ekleyebileceğiniz sayfa içi SEO ipuçlarının tam bir listesini size gösterecektir.

Bu örnekte içerik zekasının nasıl çalıştığını görebilirsiniz. Listeler, sayfa içi SEO'da ustalaşmanıza ve eyleme geçirilebilir yöntemler kullanarak sıralamanıza yardımcı olacaktır!

Kelime Vektörlerini Nasıl Güçlendirirsiniz: Yapılandırılmış Veri İşaretlemeyi Kullanma

Şema işaretlemesi veya yapılandırılmış veriler, arama motorlarının içeriğinizi taramasına, düzenlemesine ve görüntülemesine yardımcı olan schema.org sözlüğü kullanılarak oluşturulan bir kod türüdür (JSON, Java-Script Object Notation ile yazılmıştır).

Yapılandırılmış veriler nasıl eklenir

Yapılandırılmış veriler, html'nize bir satır içi komut dosyası ekleyerek web sitenize kolayca eklenebilir.
Aşağıdaki örnek, kuruluşunuzun yapılandırılmış verilerini mümkün olan en basit biçimde nasıl tanımlayacağınızı gösterir.

Şema İşaretlemesini oluşturmak için bu Şema İşaretleme Oluşturucusunu (JSON-LD) kullanıyorum.

İşte https://www.telecloudvoip.com/ için şema işaretlemesinin canlı örneği. Kaynak kodunu kontrol edin ve JSON'u arayın.

Şema işaretleme kodu oluşturulduktan sonra, sayfanın zengin sonuçları destekleyip desteklemediğini görmek için Google'ın Zengin Sonuçlar Testini kullanın.
Her bir URL için Yapılandırılmış Veri öğelerini keşfetmek ve Zengin Sonuçlarda hangi sayfaların uygun olduğunu belirlemek için Semrush Site Denetimi aracını da kullanabilirsiniz.

Yapılandırılmış Veriler SEO İçin Neden Önemlidir?

Yapılandırılmış Veriler SEO için önemlidir çünkü Google'ın web sitenizin ve sayfalarınızın ne hakkında olduğunu anlamasına yardımcı olur ve içeriğinizin daha doğru bir şekilde sıralanmasını sağlar.
Yapılandırılmış Veri, SERP'yi (arama motoru sonuç sayfaları) daha fazla bilgi ve doğrulukla geliştirerek hem Arama Botunun deneyimini hem de kullanıcı deneyimini geliştirir.
Google aramadaki etkiyi görmek için Search Console'a gidin ve Performans > Arama Sonucu > Arama Görünümü altında, "videolar" ve "SSS" gibi tüm zengin sonuç türlerinin dökümünü görüntüleyebilir ve bunların sağladığı organik gösterimleri ve tıklamaları görebilirsiniz. içeriğiniz için.

Aşağıdakiler, yapılandırılmış verilerin bazı avantajlarıdır:

• Yapılandırılmış veri semantik aramayı destekler
• Ayrıca E‑AT'nizi de destekler (uzmanlık, yetki ve güven)
• Yapılandırılmış verilere sahip olmak dönüşüm oranlarını da artırabilir, çünkü daha fazla kişi listelerinizi görebilir ve bu da sizden satın alma olasılığını artırır.
• Arama motorları yapılandırılmış verileri kullanarak markanızı, web sitenizi ve içeriğinizi daha iyi anlayabilir.
• Arama motorlarının iletişim sayfaları, ürün açıklamaları, tarif sayfaları, etkinlik sayfaları ve müşteri incelemeleri arasında ayrım yapması daha kolay olacaktır.
• Google, yapılandırılmış verilerin yardımıyla markanız hakkında daha iyi, daha doğru bir bilgi grafiği ve bilgi paneli oluşturur.
• Bu iyileştirmeler, daha fazla organik gösterim ve organik tıklama ile sonuçlanabilir.

Yapılandırılmış veriler şu anda Google tarafından arama sonuçlarını iyileştirmek için kullanılmaktadır. İnsanlar anahtar kelimeler kullanarak web sayfalarınızı aradığında, yapılandırılmış veriler daha iyi sonuçlar almanıza yardımcı olabilir. Şema işaretlemesini eklersek, arama motorları içeriğinizi daha fazla fark eder.
Bir dizi farklı öğeye şema işaretlemesi uygulayabilirsiniz. Aşağıda şemanın uygulanabileceği birkaç alan listelenmiştir:

• Nesne
• Blog Yazıları
• Haber Makaleleri
• Olaylar
• Ürün:% s
• Videolar
• Hizmetler
• incelemeler
• Toplam Puanlar
• Restoranlar
• Yerel işletmeler

İşte şema ile işaretleyebileceğiniz öğelerin tam listesi.

Varlık Gömmeleri ile Yapılandırılmış Veriler

"Varlık" terimi, herhangi bir tür nesne, kavram veya öznenin temsilini ifade eder. Bir varlık bir kişi, film, kitap, fikir, yer, şirket veya olay olabilir.
Makineler varlık gömmeleriyle kelimeleri gerçekten anlayamasalar da kral – kraliçe = karı koca arasındaki ilişkiyi kolayca anlayabilirler.
Varlık yerleştirmeleri, tek etkin kodlamalardan daha iyi performans gösterir

Kelime vektörü algoritması, Google tarafından kelimeler arasındaki anlamsal ilişkileri keşfetmek için kullanılır ve yapılandırılmış verilerle birleştirildiğinde, anlamsal olarak geliştirilmiş bir web ile sonuçlanırız.

Yapılandırılmış verileri kullanarak, daha semantik bir web'e katkıda bulunuyorsunuz. Bu, verileri makine tarafından okunabilir bir biçimde tanımladığımız gelişmiş bir webdir.

Web sitenizdeki yapılandırılmış anlamsal veriler, arama motorlarının içeriğinizi doğru hedef kitleyle eşleştirmesine yardımcı olur. NLP, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmenin kullanılması, insanların aradığı ve mevcut olan başlıklar arasındaki boşluğu azaltmaya yardımcı olur.

Son düşünceler

Artık kelime vektörleri kavramını ve önemini anladığınıza göre, kelime vektörlerini, varlık yerleştirmelerini ve yapılandırılmış anlamsal verileri kullanarak organik arama stratejinizi daha etkili ve daha verimli hale getirebilirsiniz.
En yüksek sıralamayı, trafiği ve dönüşümleri elde etmek için, Google'a web sayfanızdaki içeriğin doğru, kesin ve güvenilir olduğunu göstermek için kelime vektörleri, varlık yerleştirmeleri ve yapılandırılmış anlamsal veriler kullanmalısınız.