Geçen hafta, Cyrus Shepard bir AI alıntı sıralama faktörleri çalışması yayınladı ve bu, X, LinkedIn ve içinde bulunduğum bir dizi özel WhatsApp grubunda çok fazla gürültü yarattı. Özellikle SEO ve AI alanındaki birçok çalışma göz önüne alındığında, yalnızca faktör ve korelasyon arasındaki ayrım değil, çok çeşitlidir ve yüksek düzeyde ölçülemez karmaşıklığa sahiptir. Açık olmak gerekirse, bu Cyrus'un çalışmalarına yönelik bir eleştiri değil; çalışma mükemmel ve korelasyon/nedensellik uyarısı kendisinin açıkça yaptığı bir uyarı.
Bu beni, daha önce yapılan ve doğrudan trafiğin önemli bir geleneksel SEO sıralama faktörü olduğunu ima eden diğer sıralama faktörü çalışmaları ile paralellikler hakkında düşünmeye yöneltti. O zamanlar, bu çalışmalar çok sayıda olumsuz geri bildirim aldı ve Google'ın DOJ denemesindeki belgelerin bir “popülerlik” sinyali ortaya koymasının ardından bu durum birçok çevrimiçi kişi tarafından yeniden tartışıldı.
Doğrudan trafiğin, popülerliğin Chrome aracılığıyla nasıl ölçüldüğünün bir bileşeni olması mantıklıdır. Google, yeni web siteleri bulmak için Chrome verilerini kullanır. Ayrıca, bir sayfanın “kalitesini”, kullanıcıların tıkladıktan sonra sayfayla nasıl etkileşim kurduğuna göre değerlendirir, ancak bunun nasıl yapıldığına ilişkin atomik düzeyler ve buradaki değişkenlerin ne kadar ağırlık taşıdığı, kamuya açık bir bilgi değildir.
Doğrudan Trafik x Popülerlik İlişkisi
Doğrudan trafik, genel olarak, arama sıralamalarının birincil etkeni değil, iyi performansın bir belirtisi olarak kabul edilir.
Doğrudan trafiği bir sıralama faktörü olarak ele almak, popülerliği artırmak için yanlış yönlendirilmiş bir girişimle bot trafiği satın almak gibi yüzeysel, düşük çaba gerektiren taktikleri teşvik eden bir yanlış bilgi döngüsüne yol açar; çünkü yüksek düzeyde doğrudan trafiğe ve zayıf SEO performansına sahip olmak çok mümkündür.
Daha geniş bir bakış açısı, yüksek doğrudan trafiğin tipik olarak güçlü bir markanın göstergesi olduğunu ve çok sayıda marka araması, yüksek kaliteli geri bağlantılar ve güçlü sosyal katılım gibi gerçek sıralama faktörleriyle ilişkili olduğunu göstermektedir.
Bu unsurlar yüksek sıralamanın gerçek nedenleridir; Doğrudan trafik, yalnızca markanın genel sağlığı ve başarısının ölçülebilir bir ölçüsü olarak hizmet ediyor; “tüm gemiler yüksek gelgitte yükselir” etkisi.
Chrome verileri doğrudan bir faktör olsaydı, belirli bir URL'deki tarayıcı etkinliğindeki ani bir artış, onu hemen SERP'lerde yukarı iterdi ve bu, oynanabilir bir istismar olurdu.
Bu aynı zamanda Google'ın, arama sıralamasındaki bariz manipülasyonları ortadan kaldırmaya çalışırken seçeceği bir şey olurdu ve bu yıllar önce gerçekleşmiş olurdu.
DOJ Dosyalarından Diğer Bilgiler
NavBoost ve Glue, Google'ın altyapısında yer alan ve doğrudan trafiğin ham hacminden ziyade kullanıcı etkileşimi sinyallerine odaklanan özel sistemlerdir.
NavBoost, hangi sayfaların belirli sorgularla en alakalı olduğunu belirlemek için geçmiş tıklama akışı verilerine ve arama sonuçlarındaki kullanıcı davranışına bakar ve etkili bir şekilde kullanıcıların yararlı buldukları şeylerin bir anısı olarak hareket eder.
NavBoost geleneksel organik sonuçlara odaklanırken Glue, aynı kullanıcı etkileşimi ilkelerini diğer tüm SERP özelliklerine genişletiyor: bilgi panelleri, video karuselleri, resim paketleri ve öne çıkan snippet'ler.
Google'ın, kullanıcının trafik kaynağından bağımsız olarak, arama ekosisteminde kullanıcıların siteyle nasıl etkileşim kurduğuna bağlı olarak bir sitenin otoritesini ölçmesine olanak tanır.
→ Devamını oku: Google Antitröst Kararı SEO'nun Geleceği İçin Ne Anlama Gelebilir?
Peki nedir Popülerlik?
Çeşitli resmi (ve resmi olmayan) kaynaklardan, araştırmalardan ve genel SEO kovanı düşüncesinden bildiklerimize dayanarak, popülerliği, otomatik tamamlamalar ve yer imleri gibi kullanıcı davranışlarıyla karakterize edilen marka gücünün bir işareti olarak tanımlayabiliriz.
Bir sayfa sıralamasını oluşturan çeşitli sinyallerle doğal olarak uyum sağladığından, yüksek sıralamalarla bir korelasyon görevi görür.
Google, Chrome verilerini doğrudan bir sıralama faktörü olarak kullanmaktan kaçınabilir, bunun yerine bunu yapay zeka modellerini eğitmek veya doğrulamak için bir veri kümesi olarak kullanmayı tercih edebilir. Bunu bilmiyoruz ve muhtemelen araştırma yoluyla kanıtlayamayacağız ya da çürütemeyeceğiz.
Bu konuyla ilgili eğlenceli hafta sonu tartışmaları için Ryan Jones, Mark Williams-Cook, Chris Green, Gerry White, Kristine Schachinger, Charlie Whitworth, Emina Demiri Watson'a (ve kaçırdığım diğer herkese) teşekkür ederim.
Daha Fazla Kaynak:
Öne Çıkan Görsel: PerfectWave/Shutterstock
Bir yanıt yazın