Merhabalar, bu ayki makalemde günümüz Google algoritmasının temel yapı taşı olan yapay zeka teknolojileri ve makine öğreniminden bahsedeceğim. Google yapay zekayı nasıl kullanır? Bu bizi ilgilendirmeli?
Eğer bir web siteniz varsa, web siteniz için farklı pazarlama çalışmaları (SEO, SEM, ADS gibi) yapıyorsanız, Google arama sonuçlarında rakiplerinizin önüne geçmek istiyorsanız kesinlikle sizi ilgilendiren bir konudur.
Google makine öğrenimi ile günlük işlerinin büyük kısmını yapay zekaya yükleyerek arama motoru pazarındaki liderliğini sağlamlaştırmaya devam etmektedir. Birkaç yıl öncesine kadar bir bebek zekasına sahip olan bu yapay zeka günümüzde öğrenmenin ilerisinde, düşündüklerimizi bile tahmin edebilecek aşamaya geldi. Üstelik hangi dili kullandığımızın ve nerede olduğumuzun bir önemi yok.
Konuya başlamadan önce dip not olarak “Neden bu teknolojiler sadece Google’da sorusuna cevap vermek istiyorum. Google’ın rakipleri olan Bing, Yandex veya DuckDuckGo gibi arama motorlarında bu kadar iyi yazılım mühendisleri yok mu? Tabiki var ve belki Google mühendislerinden bile iyi çalışanları vardır. Burada asıl olay yazılım değil verilerin oluşturduğu bigdatadır.
Şöyle ki Google dışındaki arama motorlarında 5-10 arama yapıldığı sürede Google’da 80-90 arama yapılıyor. Diğer arama motorları sadece kendi sitelerinde yapılan arama sorgularını analiz ederken, Google Chrome, Android telefonlar, televizyonlar, Gmail vs gibi birçok kanaldan inanılmaz büyük veriler topluyor ve yapay zeka bunları analiz ederek çok daha hızlı öğreniyor.
İşin özü dünyanın en iyi yazılım mühendislerini de çalıştırsanız, kusursuz yapay zeka algoritmanız bile olsa, onun besleyecek datanız olmadıkça elinizden bir şey gelmez. Google’ın başarısının temelinde yatanda bu bigdatadır.
Google kendi yapay zeka algoritması ile yapılan herhangi bir sorguda ne demek istendiğini, neyin aradığını ve hangi amaçla arama yapıldığını, arama yapan kişiden bile iyi biliyor desem yeridir. Peki Google bunu nasıl yapıyor ve Google yapay zekası nasıl gelişti?
Google Yapay Zekasının Yolculuğu
Google arama algoritmalarında yapay zeka ve makine öğrenimini devreye aldığını ilk kez 2015 yılında gerçekleştirdiği RankBrain güncellemesi ile duyduk. Bu güncelleme sonrası Google’ın arama sonuçlarını listelemede yapay zekadan faydalanacağı ve bu yapay zekanın makine öğrenimi sayesinde sürekli kendi kendini geliştirip zaman içinde Google’ın günlük işlerini üstleneceği söylendi.
RankBrain ilk zamanlarında arama sonuçlarını çok fazla etkilemezken günümüzde Google sıralama sonuçlarını direkt belirleyen algoritmanın bir parçasıdır. Bu makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojisi özetle Google kullanıcıların yaptığı aramaları daha iyi anlamasına yardımcı olabilmek için geliştirilen makine öğrenim tabanlı bir yapay zekadır.
2015 yılında Google’ın yaptığı aslında insanların yaptığı aramaları daha iyi anlayarak onlara daha alakalı sonuçları gösterebilmekti. Bunu da başardı ve 2018 yılında bir sonraki adıma geçti.
Google RankBrain sonrası bir sonraki hamlesi olan “Sinirsel (Nöral) Eşleşme” güncellemesini 2018 yılında devreye alarak yapay zekanın öğrendiklerini farklı dillerde daha iyi bir şekilde analiz edebilmesini sağladı.
Sinirsel eşleşme özet olarak aslında yapılan sorgunun gerçekten yazıldığı gibi bir anlam içerip içermediğini anlayabilmekti. Benim anladığım aslında Google yapay zekasının deyimleri anlamaya çalışmasıydı.
Örneğin deyim olarak kullandığımız “Yaka Silkmek” aslında bir durum ya da kişiden sıkılmak anlamına gelmektedir. İşte Google “Sinirsel (Nöral) Eşleşme” güncellemesi ile yapay zekasına bunu öğretmeye başlattı.
Bir sonraki adım BERT güncellemesi oldu. 2019 yılında devreye alınan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) güncellemesi ile Google; arama sorgusunu sadece kelime olarak değil, ondan önce ve sonra gelebilecek kelimeleri de tahmin ederek, sorgunun bağlamını çok daha iyi bir şekilde anlayıp yorumlamaya başladı. Bu dil algoritması aslında matematiksel modelleme alt yapısına sahiptir.
BERT çok teknik konuları içerdiğinden dolayı sizi sıkmamak için kısa bir şekilde konuyu örnekleyip çalışma mantığını anlatmaya çalışacağım.
BERT sayesinde Google, arama sorgusunu tek başına bir kelime öbeği olarak değil, bir cümlenin içinde nasıl kullanıldığını düşünüp kullanıcılarına buna göre sonuçlar göstermektedir. Örneğin “banka” kelimesini arayan bir kişi “banka hesabı” veya “bir gölün kenarındaki banka oturduk” cümlesini de arıyor olabilir.
İşte Google yapay zekasına eklenen BERT güncellemesi ile arama sorgusunun ne olabileceğini tahmin ederek (Cümle içinde geçebilecek hallerini de dikkate alarak) arama sorgusunun niyetine yakın sonuçları listelemeye başladı.
Google’ın bir sonraki adımı ise Google MuM ile geldi. Mayıs 2021’de Google tarafından duyurulan bu güncelleme, yapay zeka tabanlı bir başka güncelleme olup, çok daha karmaşık arama sorgularına yönelik bir güncellemeydi. Google MuM (Multitask unified Model) güncellemesi Google yapay zekasını bir adım daha ileriye götürdü.
Google MuM, doğrudan bir cevabı olmayan arama sorgularına çok daha hızlı, alternatifler ile cevap verebilmeyi sağlamaktadır.
Örneğin eskiden Türkiye’den bir kişi Google.com.tr alan adında “İtalya Yanardağ” gibi bir arama yaptığında, sadece Türkçe içeriğe sahip web siteleri karşımıza çıkarken (Genelde haber siteleri), günümüzde Google BERT ve Mum algoritmaları devreye girerek; arama sonuç sayfasında İtalya’daki yanardağları isimleri, yükseklikleri ve görselleri ile, altında bu yanardağlar ile ilgili videoları, kullanıcıların bu konudaki yaptığı farklı sorguları, İtalya yanardağ görsellerinden örnekleri, aramayı Türkçe yapmış olsak bile bu konuda en iyi bilgiyi alabileceğimizi düşündüğü İtalyanca birkaç web sitesini karşımıza çıkarmaktadır.
Google RankBrain, sinirsel eşleşme, BERT ve MuM çalışma mantığını ve amaçlarını özet olarak anladığımıza göre web sitemizde ve içeriklerimizde nelere dikkat etmeliyiz?
Google Yapay Zeka ve SEO İçeriklerinizi İnsanlar İçin Yazın
Google veya benim gibi SEO uzmanlarının her zaman söylediği şey; “İçeriklerinizi mutlaka insanlar için hazırlayın.”
Yukarıda da anlattığım gibi Google algoritması içerikleri (72 farklı dilde) bir insan gibi okuyor ve anlıyor. Bu sebeple içerikerinizi sadece insanlara göre ve okuduklarında içeriğinizi anlayabilecekleri şekilde yazmalısınız. Noktalama işaretleri, paragraflar, Türkçe’nin gerektirdiği dil kurallarını dikkate alarak hazırlamalısınız. İçeriğinizi uzatmak için gereksiz cümleler ve kelime tekrarlarından kaçınmalısınız.
Hedef anahtar kelimelerinizin eş anlamları varsa onları kullanmalısınız. İnanın günümüzde Google yapay zekasını kandırmaya çalışmak çok daha zordur.
Bir sonraki makalemde görüşmek dileğiyle…
