Google'ın Arama Üretken Deneyimi'nin (SGE) ortaya çıkışı, çevrimiçi aramada devrim yaratıyor ve bilgi keşfinde yeni bir bağlamsallaştırma ve sezgi çağını başlatıyor.
Bu teknolojik ilerleme, SEO stratejilerini temelden değiştiriyor ve profesyonellerin içerik oluşturma konusunda yeni bir yaklaşım benimsemesini gerektiriyor.
Yapay zekanın arama sonuçlarına erişimi büyük ölçüde kolaylaştırmasıyla kullanıcılar üzerindeki etkisi de aynı derecede önemlidir.
Bu makale, bu teknolojilerin SEO'daki etkinliğini en üst düzeye çıkarmak için gelişmiş bir tematik haritalama yaklaşımı önermektedir.
Ayrıca OpenAI'nin GPT'si, Google'ın Bard'ı ve Microsoft'un Bing AI'si gibi büyük dil modellerinin (LLM'ler) bilgisini de tartışıyor ve bunların SEO içeriği oluşturmadaki sınırlamalarını ve potansiyelini vurguluyor.
Google SGE'nin Gelişi
Google SGE, çevrimiçi aramada devrim niteliğinde bir değişime işaret ediyor. Bu yenilik, Google'ın bilgi erişimine daha bağlamsal ve sezgisel bir yaklaşım getirmesini sağlıyor.
Bu gelişme, SEO profesyonellerinin içerik stratejilerini nasıl düşünmeleri ve planlamaları gerektiği üzerinde önemli bir etkiye sahiptir.
Yapay zeka destekli arama sonuçlarının bulunması daha kolay olduğundan kullanıcı deneyimi de değişiyor.
Yanıtlara, birden fazla sekme ve sayfayı incelemeye gerek kalmadan hızlı bir şekilde erişilebilir.
Bu yapay zekanın nasıl çalıştığını anlamak ve yeni yöntemler kullanarak bilgisini elde etmek, kendinizi etkili bir şekilde konumlandırmak ve sınırlamalarını anlamak için çok önemlidir.
Büyük Dil Modellerini Anlamak (LLM)
GPT, Bard ve Bing AI gibi Yüksek Lisanslar, etkileyici doğal dil oluşturma ve anlama yeteneklerine sahip güçlü araçlardır.
Ancak bu modellerin, özellikle belirli bağlamları anlama ve bilgileri güncelleme konusunda sınırlamaları vardır.
SEO proje personelinin, içerik oluşturma verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için bu sınırlamaları anlaması gerekir.
İki tür bilgi vardır: eğitim için kullanılan verilerden gelen bilgi ve arama motoru dizininde bulunan ve yanıtların bir parçası olarak kullanılan bilgi.
Bunu açıklamak için size bu bilginin haritasını nasıl çıkarabileceğimizi göstermek istiyorum.
Tematik Haritalamanın Önemi
Tematik haritalama, SEO'da içeriği mantıksal ve sezgisel bir şekilde düzenleyen ve yapılandıran kritik bir araçtır.
Bir konunun tüm yönlerinin kapsanmasını sağlayarak içeriğin alaka düzeyini ve kalitesini artırır. Tematik haritalama için Yüksek Lisans kullanmak, yeni fikirler ve bakış açıları üretmede benzersiz avantajlar sunar.
Tematik Haritanın Yapılandırılması
Konu haritalama, tutarlı ve kapsamlı içerik oluşturulmasını kolaylaştırmak için ilgili fikirleri ve konuları kümeler halinde gruplama uygulamasıdır.
Bu yaklaşım yalnızca fikirlerin mantıksal bir şekilde düzenlenmesine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda mevcut içerikteki boşlukların belirlenmesine de yardımcı olur.
Konu Harita Mimarisi
Konu ve Anahtar Kelime Seçimi
Bir niş konu seçin ve alakalı anahtar kelimeleri belirleyin. İstediğiniz LLM ile başlayabilirsiniz, ancak ben bir yaklaşımı tercih ediyorum.
Birincisi, Google'ın araçlarına iyi derecede hakimseniz, PaLM 2 gibi Google'ın yapay zekasını kullanmaktır (bilginiz olsun diye, Veri Pazarlama Laboratuvarları üzerine bir eğitim kursu hazırladım).
ChatGPT'de mevcut ontolojileri elde etmek için çok basitleştirilmiş bir bilgi istemi:
- Bana “KAVRAMINIZ” etrafındaki ontolojilerin bir tablosunu verin.
Beyin fırtınası
Her ifade için Yüksek Lisans'tan ifadeyle ilgili birkaç pasaj oluşturarak beyin fırtınası yapmasını isteyeceksiniz.
Bana sık sık neden birkaç pasaj yazdığım soruluyor. Cevap basitçe, yaratıcılık eşiğine ve Google'ın dizinindeki cevaplara bağlı olarak Yüksek Lisans'ın biraz farklı cevaplara sahip olabilmesidir ve bu da olasılıklar alanının dahil edilmesine olanak tanır.
İşte yapay zekanın çok iyi bildiği ve web kullanıcıları tarafından aranan konuları oluşturmak için PaLM 2'yi kullandığım bir resim. Ne kadar çok konu sorarsanız konunuzun kapsamı o kadar iyi olur.
çıkarma
Daha sonra bir kavramla ilgili olarak bahsedilen tüm varlıkları çıkarabilirsiniz.
Başlangıçta Python kütüphanelerini kullandım ama artık yüksek lisans kullanabilirsiniz çünkü görev onun için çok basit.
Sonuçta her şey bir dizide depolanır ve bir kavramın kaç kez göründüğünü sayabilirsiniz. Bu kısmı daha detaylı anlatmak istiyorum.
Bu resimde, önceki konuların her biri için, zihin haritasını oluşturmama yardımcı olacak, mümkün olduğu kadar çok ilgili unsuru kurtarmaya çalışmak için beş nesil yaptığımı görebilirsiniz.
Oluşturulan her metin için, önemli terimleri çıkarmak için PaLM 2 kullanıyorum ve her şey bir tabloda saklanıyor.
Gördüğünüz gibi her adım, kullanıma hazır tablolar sunan ve birkaç tıklamayla verilerinizi sıralamanızı kolaylaştıran bir Google Colab'da gerçekleşiyor.
Daha sonra bu istemden tematik haritayı oluşturabilirsiniz.
İşte olası bir sonuç:
**1. Adım: Konusal Harita Oluşturma**
**Konu:** Bisiklet
**İsimler/Yüklemler:**
**1. Bisiklet Türleri**
– Peloton bisikleti
– Elektrikli bisiklet
– Dağ bisikleti
– Yol Bisikleti
**2. Bisiklet Bileşenleri**
– Bisikletli çocuk zilinin sesi
– Bisiklet klipsleri
– Bisiklet pedalları
– Yol bisikleti pedalları
**3. Bisiklet Aktiviteleri**
– Düzenli olarak yürüyüş bisikleti çalıştırın
– Tamamen bilinçli insan bisikleti
**4. Bisiklet Aksesuarları**
– Dağ bisikleti lastikleri
**5. Bisiklet Güvenliği**
**2. Adım: Anlamsal Grafik**
| Alt Konu 1 | Alt konu 2 | Anlamsal Bağlantı |
|—|—|—|
| Peloton bisikleti | Elektrikli bisiklet | Her ikisi de elektrikle çalışan bisiklet türleridir. |
| Elektrikli bisiklet | Ses bisikletli çocuk zili | Her ikisi de bisiklete eklenebilecek bileşenlerdir. |
| Ses bisikletli çocuk zili | İnsan tamamen farkında bisiklet | Her ikisi de sürücünün güvenliğiyle ilgilidir. |
| İnsan tamamen farkında bisiklet | Düzenli olarak yürüyüş bisikleti çalıştırın | Her ikisi de bisiklet sürmenin fiziksel aktivitesiyle ilgilidir. |
| Düzenli olarak yürüyüş bisikleti çalıştırın | Dağ bisikleti lastikleri | Her ikisi de bisikletin sürülebileceği araziyle ilgilidir. |
| Dağ bisikleti lastikleri | Yol bisikleti pedalları | Her ikisi de bisiklete eklenebilecek bileşenlerdir. |
| Yol bisikleti pedalları | Bisiklet klipsleri | Her ikisi de bisiklete eklenebilecek bileşenlerdir. |
**3. Adım: Zihin Haritası**
**Konu:** Bisiklet
**Alt kategoriler:**
1. Bisiklet Çeşitleri
– Peloton bisikleti
– Elektrikli bisiklet
– Dağ bisikleti
– Yol Bisikleti
– BMX bisikleti
2. Bisiklet Bileşenleri
– Bisikletli çocuk zilinin sesi
– Bisiklet klipsleri
– Bisiklet pedalları
– Yol bisikleti pedalları
– Bisiklet koltuğu
3. Bisiklet Aktiviteleri
– Düzenli olarak yürüyüş bisikleti çalıştırın
– Tamamen bilinçli insan bisikleti
– Bisiklet yarışı
– Bisiklet turu
– Bisikletle işe gidip gelme
4. Bisiklet Aksesuarları
– Dağ bisikleti lastikleri
– Bisiklet kaskı
– Bisiklet ışıkları
– Bisiklet pompası
– Bisiklet rafı
5. Bisiklet Güvenliği
– Bisiklet frenleri
– Bisiklet reflektörleri
– Bisiklet kilitleri
– Bisiklet sigortası
– Bisiklet bakımı
6. Bisiklet Markaları
– Uzmanlaşmış
– Trek
– Devasa
– Cannondale
– Scott
7. Bisiklet Mağazaları
– REI
– Performans Bisikleti
– Dick'in Spor Malzemeleri
– Walmart
– Hedef
8. Bisiklet Etkinlikleri
– Fransa Turu
– Giro d'Italia
– Vuelta ve España
– Kaliforniya Turu
– ABD Bisiklet Ulusal Şampiyonası
9. Bisiklet Kulüpleri
– Amerikan Bisikletçiler Birliği
– Sierra Kulübü
– Ulusal Bisiklet Kulübü
– Macera Bisikleti Derneği
– Bisikletçiler Çocuk İstismarına Karşı
10. Bisiklet Savunuculuğu
– Bisikletli İnsanlar
– Raylardan Yollara Koruma
– Bisiklet Yürüyüşü İttifakı
– Okula Giden Güvenli Yollar Ulusal Merkezi
– Uluslararası Bisiklet Fonu
Görselleştirme
Zihin haritalama araçlarını kullanarak her şeyi görselleştirebilirsiniz ve sonuçlar oldukça öğreticidir.
Kolay görselleştirme için ChatGPT'de AI Diyagramları adı verilen ücretsiz bir Asistan bulunmaktadır.
Sizi aramaya davet ediyorum ve daha sonra önceki adımlardan zihin haritanızın oluşturulmasını tablodan talep edebilirsiniz.
Şimdi Google SGE'yi öngörmek için bazı gelişmiş eylemler önermek istiyorum.
Google SGE İçin Gelişmiş Stratejiler
- Haritanın konunuzun tüm yönlerini kapsadığını kontrol etmek için Google'ın PaLM 2'sini kullanın.
- Haritayı içerik araştırma ve yazma sürecinize entegre edin.
- Her alt temayı bir web sayfasına, blog gönderisine veya başka bir içerik biçimine dönüştürün ve birbirine bağlı bir içerik ağı oluşturmak için bunları birbirine bağlayın.
Bu metodoloji, üretken yapay zekanın arama motorlarındaki rolünü anlamak ve üretken yapay zeka arama özelliklerini optimize etmek için sağlam bir yol sağlar.
Ayrıntılı örnekler ve açıklamalarla zenginleştirilmiştir ve yalnızca konu optimizasyonuna değil, içerik kalitesinin önceliklendirilmesine ve belirli arama amaçlarının hedeflenmesine de odaklanmaktadır.
İnsan müdahalesi, arama amacı ve içerik kalitesi açısından kritik olmaya devam ediyor.
Yetenekli bir yazar ile yapay zekanın birleşimi, ekosisteminizin verimliliğini ve alaka düzeyini en üst düzeye çıkaracak araçları kullanarak içerik optimizasyonunu geliştirebilir.
Üretken yapay zekanın ortaya çıkışıyla birlikte her SEO uzmanı kendi aracını oluşturabilir.
Daha fazla kaynak:
Öne Çıkan Resim: Zirve Sanat Eserleri/Shutterstock
Bir yanıt yazın