Google'dan Liz Reid geçtiğimiz günlerde Yapay Zeka Arama'nın perde arkasında neler olup bittiğini, özellikle de karmaşık sorguların daha küçük sorgulara bölünmesi ve nispeten yeni bir kavram olan Browsy Sorguları'nı tartıştı. Geri bildirimleri, AI arama yüzeylerinde daha iyi performans gösterebilmek için SEO'ların şu anda neye odaklanması gerektiğine dair bilgiler sunuyor.
Arama Davranışı Tek Parça Değil, Çeşitlidir
Sunucu Joe Wazenthal, Liz Reid'e aramadaki kullanıcı davranışı kalıpları, kullanıcıların klasik aramayı veya AI aramayı nasıl kullanmayı tercih ettiği ve bir platformun diğerine tercih edilmesinin sorgularda ne gibi farklılıklar yarattığı hakkında sorular sordu.
Liz Reid, önce neden bahsettiğini tanımlayarak, klasik arama ile AI Modunu Arama olarak birbirine bağlayarak, ardından Gemini'yi temelde farklı olan başka bir şey olarak konumlandırarak yanıt verdi.
Ayrıca, arama davranışları tüm arama yüzeylerinde farklılık gösteren çok sayıda kullanıcı olduğunu belirtti; özünde, insanların tam olarak aynı aramaları yaptığı, görüşmecinin sorusunda aradığı kalıpların olduğu yekpare bir kullanıcı davranışı modelinin olmadığını söyledi.
Liz Reid cevapladı:
Bir nevi ana arama sayfanız var. Yapay Zeka Modu var. Bu aramanın bir parçası.
Ve sonra Gemini uygulaması var.
Ve çok fazla kullanıcı olduğunu söyleyebilirim, bu nedenle davranışları hepsinde farklılık gösteriyor.”
Arama ve Yapay Zeka Kullanım Kalıpları Karmaşıktır
SEO ve yayıncılık topluluğu genellikle Arama'yı Google olarak düşünüyor ancak Liz Reid, kullanıcı davranış kalıplarının, kullanıcıların birden fazla platforma güvendiği daha karmaşık bir arama ekosistemine işaret ettiğini söylüyor.
Cevabına şöyle devam etti:
“Ancak bazı modeller var. Bunları birlikte kullanan çok sayıda insan var. Şu anda, yalnızca Google'da bile değil, genel olarak birçok yapay zeka ürününü kullanan çok sayıda insan var.
Gemini ve Arama genelinde daha bilgilendirici olanlar… Örneğin, eğer bu bilgilendirici bir sorguysa, Arama veya Yapay Zeka Modunu kullanma olasılıkları daha yüksek olacaktır.
Eğer bu yaratıcı bir sorguysa, daha çok üretkenlik sorusuna benzer: Lütfen bunu daha resmi görünmesi için yeniden yazın, değil mi? Bu tür sorular daha çok İkizler odaklı olacak.
Ana arama sayfası olan AI Modu ve Arama arasında, bazı kişiler AI Modunu çoğunlukla AI genel bakışları aracılığıyla kullanır. Yapay zeka genel bakışlarında başlarlar ve geçiş yaparlar.
Doğrudan Yapay Zeka Moduna gidenler, bunu daha karmaşık, daha uzun sorular, daha fazla takip yapmalarını bekledikleri sorular için yapma eğilimindedirler; buna karşın çok göz alıcı bir sorgu yapıyorsanız SERP'nin tamamını tercih etmeyi seçebilirsiniz.”
Göz Atma Sorguları ve Arama Amacına Göz Atma
Aramayı düşündüğümüzde insanların yalnızca platformlar arasında arama yapmadığını, bunu farklı nedenlerle yaptığını düşünmek faydalı olabilir.
İnsanların Yapay Zekayı Nasıl Kullandığına İlişkin Çıkarımlar
- Ortak Kullanıcılar
İnsanlar aynı anda birden fazla platformu kullanıyor (ortak kullanım) - Bilgi Sorgulamaları
Bunlar genellikle Klasik Arama ve Yapay Zeka Modunda meydana gelir - Yaratıcı Sorgular
Bunlar genellikle İkizler'de olur - AI Modu Doğrudan
İnsanların AI Moduna gittiği AI Modundan kaynaklanan sorgular, geleneksel olarak uzun kuyruk olarak adlandırılan karmaşık olma eğilimindedir. - Göz Atma Sorguları
Bu, görünüşe göre Google çalışanlarının kullandığı nispeten yeni bir ifadedir.
Göz Atma Sorguları Nelerdir?
“Gözatma sorguları” ifadesi, Google çalışanlarının şirket içinde kullandığı bir şey olmalı ve belki de Tıklama Başına Ödeme reklamı yapan kişilere daha aşinadır. Bu ifadenin pek fazla örneği yok, ancak Google'ın bunu nasıl kullandığı aşağıda açıklanmıştır.
Eskiden DeepMind ve Google'da çalışan bir yazılım mühendisi, LinkedIn Profilinde, tıklama oranlarını %5 artıran bir buluş olan Google Arama'daki “göz atma amacı” sorgularını tanımlayan bir makine öğrenimi modeli oluşturduğunu anlatıyor.
Şöyle yazdı:
“Google Arama'daki 'göz atma amacı' sorgusunu tanımlamak için, arama sonucu sayfalarında göz atma sorguları (örneğin, “Orlando'da ziyaret edilecek en iyi yerler”) için ilgi çekici içerik sunan bir makine öğrenimi modeli oluşturduk. Küresel arama sonucu tıklama oranını %5 artırdık”
“Göz atma sorguları” ifadesi aynı zamanda bir ticari yazılım mühendisi için Google'ın iş tanımında da kullanılıyor ve bu ifade alışveriş sorguları bağlamına yerleştiriliyor.
“Commerce Retrieval, sıkı gecikme süresi ve bilgi işlem kısıtlamaları altında ürün sorguları için arama alanını 8 kat azaltmak amacıyla yüksek hassasiyetli algoritmalar araştırıyor ve geliştiriyor. Çözümlerimiz, göz atma sorguları, hiyerarşik bir şema ve kısa çok modlu belgeler dahil olmak üzere Alışveriş alanının benzersiz karmaşıklıklarına göre uyarlanmıştır.”
Ayrıca video reklamlara yönelik bir Google destek sayfasındaki video reklamlar bağlamında da kullanılır:
“Bu yeni alışveriş yapılabilir biçimler, potansiyel müşterilere alışveriş yolculuklarının başlarında daha düşük niyetli, daha “göz alıcı” Arama yerleşimlerinde gösterilecek.”
Göz Atma Sorgularının Anlamı ve Bunun İçin Nasıl Optimize Edileceği
Her üç kullanımda da tutarlı olan şey, “göz atma sorgularının” keşif düzeyinde bir amaç aşaması tarafından tanımlanmasıdır.
Her örnekte Google, kullanıcının neyi keşfetmesini sağladığını belirliyor:
- DeepMind örneği, göz atma sorgularını doğrudan yanıtlara değil, kullanıcının göz atmak istediği ilgi çekici içeriğe bağlar.
- Ticaret işi rolü, göz atma sorgularını ticari aramanın kalitesi olarak konumlandırır.
- Reklam örneği, göz atma sorgularını alışveriş yolculuğunun daha önceki keşif aşamasına yerleştirir.
Faydalı sonuç, Google'ın bu sorguları keşif sorunları olarak ele almasıdır. Göz atma sorgularını karmaşık hale getiren şey, bunların kullanıcı amacının yeterince belirtilmemiş olması ve ilham arayan tüketicilerin sonuçları olmasıdır.
Bir SEO veya çevrimiçi satıcı için bu, kullanıcının niyeti olduğu ancak istediklerini daraltmadığı anlamına gelir. “Yaz İçin Şık Kıyafetler” gibi bağlamların işe yaradığı yer burasıdır. Geniş anahtar kelime öbekleri burada muhtemelen faydalıdır. Kullanıcının bir sayfada ne kadar derine inerse sayfanın o kadar spesifik hale gelebileceği piramit yapısını seviyorum.
Yapay Zeka Aramasında Anahtar Kelime Parçalanması
Liz Reid, kullanıcıların her zaman daha uzun doğal dil sorguları ifade etmek istediklerini ancak gerçekte istedikleri şeyin vegan seçenekleri olan bir restoran ve beş kişilik bir partinin açılışı gibi daha spesifik olmasına rağmen bunları “New York'un en iyi restoranları” gibi anahtar kelimelere daraltmak zorunda kaldıklarını açıkladı.
SEO'da olduğum ve bu sektörde neredeyse 30 yılım olduğu sürece, anahtar kelime araştırması dijital pazarlamanın temeli olmuştur. Sıralamak istediğiniz anahtar kelimeleri seçersiniz ve ardından içeriği o anahtar kelime için optimize edilmiş bir şekilde oluşturursunuz. Kısa bir anahtar kelime öbeği için optimizasyon yapmanın sorunu, o anahtar kelimenin içinde gizli anlamların bulunmasıdır ve bu her zaman böyle olmuştur.
Google'ın anahtar kelimelerdeki gizli anlamlar sorununu kullanma şekli, kullanıcıların “New York'taki restoranlar” gibi belirsiz anahtar kelime öbekleri yazdıklarında ne demek istediklerini daha iyi anlamak için tıklamalar gibi şeyleri kullanmaktır. Bazı SEO'lar, tıklamaların web sitelerini sıralamak için kullanıldığına inanır ancak tıklamaların başka bir kullanımı da, insanların belirsiz ifadeler yazdıklarında ne demek istediğini anlamaktır. Google'ın bir süredir yaptığı şey, anahtar kelime öbeğinin en popüler anlamını ilk sırada sıralamaktı ve bir sayfanın aldığı bağlantı sayısı ne kadar olursa olsun, içerik daha az popüler bir anlamla uyumluysa sayfa sıralamada yer alamazdı.
Liz Reid, yapay zeka tabanlı aramayı kullanan kişilerin, sorunun veya bilgi ihtiyacının ne olduğunu ifade eden daha uzun sorgular kullandığını ve bunun da Google'ın aradıkları bilgiyi getirmesini kolaylaştırdığını söyledi. Bu değişiklik, yapay zeka aramasının çözdüğü organik arama sorununun özüne iniyor ve SEO açısından etkileri derin.
Liz Reid şöyle başlıyor:
“Yapay zeka genel bakışlarında anlamlı derecede daha uzun sorgular gördük. Daha fazla doğal dil sorgusu görüyoruz, ancak bu aynı zamanda bu kadar basit bir şey bile değil.
Aynı zamanda restoran arıyormuşsunuz gibi de olabilir. Ben arama üzerinde çalışmaya başlamadan önce buna benzer şeylere gülerdik, haritalar ve yerel, arama ile bazı kesişme noktaları üzerinde çalıştım ve insanlar tıpkı “New York restoranları” gibi olurdu.
Ve sen, bu sorguyla ne yapmamı istiyorsun? Tamam, New York'taki en iyi restoranların açılması üç ay sürecek ve nüfusun %99,9'unun oraya gitmeye gücü yetmeyecek.
Tamam ama rastgele 10 tane falan mı seçiyorsun?
Ancak insanların bunu yapmasının bir nedeni de çok daha karmaşık bir yapıya sahip olmalarıydı; bu yerde beş kişilik bir restoran istiyorum. Çok pahalı olamaz. Vegan bir üyem var. Benim de çocuklarım var. Akıllarındaki soru buydu.
Ve eski anahtar kelime dünyasında bu bilgi web'e yayılırdı. Ve böylece soruyu sorabileceğinizden emin olmazsınız.
Ve şimdi Yapay Zeka Genel Bakışları ve Yapay Zeka Modu ile gerçekten başlayabilirsiniz ve insanların bunu yaptığını görüyorsunuz, size asıl sorunu anlatıyorlar, değil mi?
İhtiyaçlarını alıp bilgisayarın anladığı şeye tercüme etmiyorlar. Bilgisayara asıl ihtiyacını vermeye çalışıyorlar ve çeviriyi bizden bekliyorlar.”
Burada ortaya çıkarılacak büyük fikirler şunlardır:
- AI Arama'da sorulan tipik karmaşık bir soru, tek bir web sayfasıyla çözülemeyebilir.
- Karmaşık sorular tek seferlik olabilir ve nadiren tekrarlanabilir; bu da çoğu durumda bu ifadeleri optimize etmenin değerini azaltabilir, çünkü bunları hazırlamak için kullanılan zaman başka bir şey yaparak daha karlı bir şekilde harcanabilir.
- Bir sitenin AI Genel Bakış (AIO) alanını büyük olasılıkla başka bir siteyle paylaşacağı göz önüne alındığında, olumlu bir şekilde öne çıkan marka simgeleri, alakalı görsellerin kullanımı ve hatta mümkün olduğunca fazla AIO alanı talep etmek için videoların kullanılması gibi diğer faktörlerin optimize edilmesi ihtiyacı artar.
- Ve yine de, belki de en büyük çıkarım, bunların hepsinin uzun kuyruklu olmamasıdır çünkü Google, uzun kuyruklu cümleleri, bilgi ihtiyacının bir kısmını yansıtan, sorgu kapsamını genişleten ve bunları klasik aramaya yönlendiren daha küçük, son derece spesifik anahtar kelime öbeklerine böler. Google'ın yapay zekası daha sonra her sorgu için ilk üç arasından seçim yapıyor ve bunu bir yanıt sentezlemek için kullanıyor.
Dolayısıyla, SEO'ların uzun kuyruklu sorgular için optimizasyon yapması gerektiği anlamına gelmez, çünkü sorgu yayma işlemi Klasik Arama'yı kullanır ve hepsini web sayfalarının alakalı ve optimize edildiği belirli sorgulara geri getirir.
Gerçek İhtiyaçların Karşılanması
Reid bu nokta hakkında ayrıntıya girmedi ama yine de ilginç çünkü karmaşık bir doğal dil sorgusunu daha küçük sorgulara bölme sürecinin bir kalite sorunu haline geldiğini söyledi. AI Arama ile ilgili sorunlardan biri, insanların aynı anahtar kelime öbekleriyle arama yapmamasıdır; bu, Google'ın benzer sorguları, organik aramada olduğu gibi önbelleğe alamayacağı anlamına gelir.
Şöyle açıkladı:
“Sanırım bu, yapmanız gerektiği anlamına geliyor; kalite açısından daha zor bir iş, değil mi?
Bu soruyu ele almalısınız, birçok parça var ve onu nasıl parçalara ayıracağınızı bulmanız gerekiyor. Gecikme gibi şeyleri düşünmek için çalışmanız gerekir, çünkü herkes aynı anahtar kelimeyi kullanıyorsa ve kişiselleştirilmemişse, hepsini önbelleğe alamazsınız. Eğer bir anda sorular çok daha çeşitlenirse, bunun sonuçları da oluyor biliyorsunuz.
Ama sanırım bunun insanları çok güçlendirdiğini görüyoruz, değil mi? Bu, arama işinin bir kısmını gerektiriyor.
Birkaç yıl önce şöyle dediler: Google aramayla daha fazla ne yapabilirsiniz? Ama onlara gerçekten sorarsanız, en son ne zaman 20 dakikayı arama yapmak için harcadınız, oysa 2 dakikayı harcamayı tercih ederdiniz? Aslında benim için o kadar da zor değil. … Ve bu yüzden… insanların gerçek ihtiyaçlarını karşılamalarına yardımcı olarak hayatlarını kolaylaştırmak biraz heyecan vericiydi.”
Görünüşte, kullanıcının gerçek ihtiyaçlarını karşılama fikri, işe yaramayan “harika ol” veya “içerik kraldır” tarzı sloganlardan biri gibi görünüyor. Ancak bu aslında her SEO'nun web sayfalarını denetlemesi gereken bir yoldur. Kapsamlarını anahtar kelimelerle, başlıklarla, teknik konularla sınırlamak yerine, bir tür ihtiyacı nasıl karşıladığına bir göz atın.
Bugün biri benden indekslenme sorunu yaşayan web sitesine bakmamı istedi. Bunun teknik bir sorun olabileceğinden şüphelendiler. Cevabım şu: evet, herkes bunun teknik bir sorun olmasını umuyor ancak birçok durumda, özellikle de benim baktığım bu olayda, şu soruyu sorma merceğinden bakıldığında sorun açıkça görülüyor: “bu sayfanın dolmasına ne gerek var?” hem de şunu sorarak: “Bu nasıl başka bir sayfadan farklı değil, aynı zamanda farklı ve daha iyi?”
Liz Reid röportajını buradan izleyin:
Google'dan Liz Reid, Yapay Zeka Dünyasında Aramaya Kimin Sahip Olacağı Konusunda
Shutterstock/Summit Art Creations'tan Öne Çıkan Görsel
Bir yanıt yazın