Yapay zeka genel bakışlarının nasıl çalıştığını anladık (bunu kanıtlamak için bir araç inşa ettik)

Bu yazı Market Brew tarafından desteklendi. Bu makalede ifade edilen görüşler sponsorun kendisidir.

AI Genel Bakışlarında (AIO) maksimum SERP görünürlüğü için SEO stratejinizi nasıl yeniden düzenleyeceğinizi mi merak ediyorsunuz?

AI'nın alaka düzeyini nasıl anladığını yansıtan teknikler olmasını ister misiniz?

Google'ın size AI genel bakışları için planı verip vermediğini düşünün:

• Her sinyal.
• Her puanlama mekanizması.
• Hangi içeriğin kesilmesini sağladığına karar vermek için kullandığı her anlamsal desen.

Arama mühendislerimizin yaptığı bu.

Google'ın yapay zekasının genel bakışının nasıl çalıştığını tersine çevirdiler ve size tam olarak neyi düzelteceğinizi gösteren bir model oluşturdu.

Artık yüzeysel ince ayarlarla ilgili değil; Bu, AI'nın anlam ve alaka düzeyini gerçekten nasıl değerlendirdiğiyle uyumlu olmakla ilgilidir.

Bu makalede, içeriğiniz için eklemeler oluşturarak AIO SERP'lerde nasıl sıralanacağınızı ve arama mühendisleri tarafından oluşturulan AIO araçlarını kullanarak içeriğinizi maksimum görünürlük için nasıl yeniden düzenleyeceğinizi göstereceğiz.

Sıralamalarınızı yapabilen veya kırabilecek AI Genel Bakışlarının 3 Temel Özelliği

Bir Google AI Genel Bakışları (AIO) yanıtının temel yapı taşlarıyla başlayalım:

Gömme nedir?

Girişler metnin yüksek boyutlu sayısal gösterimleridir. AI sistemlerinin kelimelerin, ifadelerin ve hatta tüm sayfaların anlamını sadece kelimelerin ötesinde anlamasına izin verir.

Kesin terimleri eşleştirmek yerine, gömeçler dili kavramlar arasındaki anlamsal ilişkileri yakalayan dili vektörlere veya sayı dizilerine dönüştürür.

Örneğin“Araba”, “Araç” ve “Otomobil” farklı kelimelerdir, ancak benzer şeyler anlamına geldiği için gömlekleri vektör alanına yakın olacaktır.

ChatGPT veya Google Gemini gibi büyük dil modelleri (LLM'ler) dili “anlamak” için gömme kullanır; Sadece kelimeleri görmüyorlar, anlam kalıplarını görüyorlar.

Girişler neden SEO için önemlidir?

Büyük dil modellerinin (LLMS) içeriği, özellikle Google'ın yapay zeka genel bakışlarında, yapay zeka odaklı arama sonuçlarında kazanmanın anahtarı olduğunu anlamak.

Arama motorları, basit anahtar kelime eşleşmesinden daha derin semantik anlayışa geçti. Şimdi, içeriği bağlamsal alaka düzeyine, konu kümelerine ve sadece izole kelimeler değil, kullanıcı niyetine anlamsal benzerliğe göre sıralıyorlar.

Girişler bu evrimi güçlendirir.

Arama motorlarının içeriği gruplamasını, karşılaştırmasını ve sıralamasını sağlarlar, geleneksel yöntemlerin (TF-IDF, anahtar kelime yoğunluğu veya varlık SEO gibi) eşleşemeyeceği bir hassasiyet seviyesiyle.

Embedilerin nasıl çalıştığını öğrenerek, SEO'lar içeriklerini arama motorlarının gerçekte nasıl düşündüğü ile hizalamak için araçlar kazanarak, anlamsal aramada daha iyi sıralamalara kapıyı açar.

Yerleştirmeler oluşturarak AIO serps'da nasıl sıralanır

1. Adım: Openai Hesabınızı Kurun

• Kaydolun veya giriş yapın: Henüz yapmadıysanız, https://platform.openai.com/signup adresindeki Openai platformunda bir hesaba kaydolun.
• API Anahtarı: Oturum açtıktan sonra, Openai'nin hizmetlerine erişmek için bir API anahtarı oluşturmanız gerekir. Bunu API bölümünün altındaki hesap ayarlarınızda bulabilirsiniz.

Adım 2: SEO Profesyonelleri için bu adımı basitleştirmek için Openai Python istemcisini yükleyin

Openai, API'larıyla etkileşim sürecini basitleştiren bir Python istemcisi sağlar. Yüklemek için aşağıdaki komutu terminal veya komut isteminizde çalıştırın:

pip install openai

Adım 3: API Anahtarınızla Kimlik Doğrulun

İstekler yapmadan önce, API anahtarınızı kullanarak kimlik doğrulamanız gerekir. İşte Python betiğinizde nasıl ayarlayabilirsiniz:

import openai

openai.api_key = 'your-api-key-here'

4. Adım: Gömme modelinizi seçin

Zamanında Bu makalenin yaratımı, Openai's Metin Embeding-3-Small en gelişmiş gömme modellerinden biri olarak kabul edilir. BT çok çeşitli metin işleme görevleri için yüksek verimlidir.

Adım 5: İçeriğiniz için gömme oluşturun

Metin için gömme oluşturmak için:

response = openai.Embedding.create(

model="text-embedding-3-small",

input="This is an example sentence."

)

embeddings = response['data'][0]['embedding']

print(embeddings)

Sonuç, yüksek boyutlu alandaki girdinizin anlamsal anlamını temsil eden sayıların bir listesidir.

Adım 6: Gömülü Depolama

Gelecekte kullanım için gömme yerleri bir veritabanında saklayın; PGVector ile Pinecone veya PostgreSQL gibi araçlar harika seçeneklerdir.

Adım 7: Büyük metin girişlerinin kullanılması

Büyük içerik için, paragraflara veya bölümlere ayırın ve her yığın için gömme oluşturun.

Daha iyi kosinüs benzerlik hesaplamaları için benzer boyutta parçalar kullanın. Bir belgenin tamamını temsil etmek için, her bir yığın için gömülmeleri ortalama olabilirsiniz.

💡Profesyonel ipucu: Market Brew'in Ücretsiz AI Genel Bakışları Visuizer'ı kullanın. Market Brew'daki arama mühendisi ekibi bu görselleştiriciyi yarattı Dördüncü nesil metin sınıflandırıcılarının nasıl kullanıldığını tam olarak anlamanıza yardımcı olmak için Arama motorları tarafından.

Anlambilim: Gömülü kosinüs benzerliği ile karşılaştırmak

Kosinüs benzerlik önlemleri İki vektör arasındaki benzerlik (gömme)büyüklüklerine bakılmaksızın.

Bu, iki metin parçası arasındaki anlamsal benzerliği karşılaştırmak için gereklidir.

Tipik arama motoru karşılaştırmaları şunları içerir:

1. Paragraflı anahtar kelimeler,
2. Diğer paragraflarla paragraf grupları ve
3. Paragraf gruplarına sahip anahtar kelime grupları.

Ardından, arama motorları bu gömlekleri kümelendirir.

Arama Motorları Nasıl Kümelenmeleri Gömme

Arama motorları, içerik kümelerine göre içerik düzenleyebilir.

Aşağıdaki videoda, Google'ın yapay zekasında veya hatta normal arama sonuçlarında görünmenizi engelleyebilecek içerik hizalama sorunlarını düzeltmek için Market Brew'in Ücretsiz AI Genel Bakışları Görselleştiricisini kullanarak gömme kümelerini neden ve nasıl kullanabileceğinizi göstereceğiz!

https://www.youtube.com/watch?v=vf_nubrs9zo

Kümeleri veya “semantik bulutları” gömme, bugün arama mühendisleri için en güçlü sıralama araçlarından birini oluşturur.

Anlamsal bulutlar binlerce boyuttaki konu kümeleridir. Yukarıdaki resim, anlayışı basitleştirmek için bir 3D temsilini göstermektedir.

Konu kümeleri, semantik bulutların gömülmeleri için varlıklara yöneliktir. Anlamsal bir bulutu steroidler üzerine bir konu kümesi olarak düşünün.

Arama mühendisleri bunu konu kümeleri gibi kullanırlar.

İçeriğiniz en iyi semantik bulutun dışına çıktığında – AI'nın en alakalı olarak gördükleri – AI genel bakışlarından (ve hatta düzenli arama sonuçlarından) tamamen göz ardı edilir, indirgenir veya hariç tutulur.

Sayfanız ne kadar iyi yazılmış veya optimize edilmiş olursa olsun, geleneksel anlamda olabilir, ince ayarlanmış AI sisteminin aradığı doğru semantik küme ile hizalanmazsa ortaya çıkmaz.

AI Genel Bakışları Visuizer'ı kullanarak, içeriğinizin belirli bir sorgu için baskın semantik bulutla uyumlu olup olmadığını görebilirsiniz. Değilse, araç bir yeniden düzenleme stratejisi Bu boşluğu kapatmanıza yardımcı olmak için.

Yapay zekanın gösterildiğine karar verdiği bir dünyada, bu görünürlük seviyesi sadece yararlı değildir. Bu çok önemli.

Ücretsiz AI Genel Bakış Görselleştirici: İçerik Hizalaması Nasıl Düzeltilir

https://www.youtube.com/watch?v=ucgjzo_9cuq

1. Adım: Visualer'ı kullanın

URL'nizi bu AI'ya girin Bu AI Genel Bakış Görselleştirici Aracı, Arama Motorlarının İçeriğinizi Göstergeleri kullanarak Görüntüleyin. . Küme analizi Sekme, sayfanız için gömme kümelerini görüntüler ve içeriğinizin doğru kümeyle uyumlu olup olmadığını belirtir.

2. Adım: Yeniden Hız Stratejisini Okuyun

Araç gerekirse bir yeniden düzenleme stratejisi sağlar. Bu, AI'nın alaka düzeyini yorumlamasına daha iyi uyum sağlamak için içeriğinizi ayarlamak için net bir yol haritası sağlar.

Örnek: Sayfanız en üst gömme kümesinden anlamsal olarak uzaksa, yeniden hizalama stratejisi içeriğinizi yeniden işleme veya değişim odağı gibi değişiklikler önerecektir.

Adım 3: Yeni değişiklikleri test edin

İçeriğinizin AIO'nun en iyi gömme kümesine ne kadar iyi uyduğunu kontrol etmek için “Yeni İçeriği Test” özelliğini kullanın. Yapay zeka genel bakışları geliştikçe yinelemeli test ve iyileştirme önerilir.

İçeriğinizi bir arama motoru gibi görün ve bir profesyonel gibi ayarlayın

Modern SEO'nun kaputunun altında gördünüz – gömme, kümeler ve yapay zeka genel bakışları. Bunlar soyut teoriler değildir. Google'ın neleri belirlemek için kullandığı temel sistemlerle aynıdır.

Sadece sahip kılavuzuna değil, Porsche Hizmet Kılavuzuna erişmek gibi düşünün. Aniden, hangi ince ayarların önemli olduğunu tahmin etmeyi bırakabilir ve iğneyi gerçekten hareket ettiren ayarlamalar yapmaya başlayabilirsiniz.

Market Brew'da, yirmi yılı aşkın bir süredir bu algoritmaları modellemek için harcadık. Ücretsiz AI Genel Bakışları Visuizer gibi araçlar, arama motorlarının içeriğinizi nasıl yorumladığına dair mekanik-göz görünümünü size verir.

Daha da ileri gitmek isteyen ekipler için, ücretli bir lisans, AIO tabanlı metriklerin kosinüs benzerliği ve en iyi gömme kümeleri gibi sıralamalarınızı en çok etkilemeye ve öncelik vermeye yardımcı olmak için sıralama planlarının kilidini açar.

Şimdi kılavuzunuz var. Bir sonraki hareket senin.

---

Resim kredileri

Öne Çıkan Resim: Market Brew tarafından görüntü. İzinle kullanılır.

Post İçi Resim: Market Brew tarafından görüntüler. İzinle kullanılır.