Google, son beş yılın en önemli güncellemesi olarak adlandırdıkları şeyi açıkladı. Google BERT algoritması, arama sorgularının %10’unu etkiler. Google BERT, iş üzerinde büyük etkisi olan ve olmaya devam eden arama devinin algoritmasında yapılan bir güncellemedir. BERT’yi anlarsanız rekabette bir adım öne geçebilir ve kendinizi gelecekteki arama başarısı için hazırlayabilirsiniz. BERT’i anlamak için ise SEO Eğitimi almak son derece yararlı olacaktır.
Google BERT Nedir?
Google BERT, arama motorunun insan dilini anlamasını artıran bir algoritmadır. İnsanlar kendilerini arama terimlerinde ve sayfa içeriklerinde ifade ettikleri için bu, çok önemlidir. Çünkü bu sayede Google, ikisi arasında doğru eşleşmeyi yapmak için çalışır. BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers kelimelerinin kısaltmasıdır. Basitçe söylemek gerekirse BERT robotik bir sinir ağıdır.
BERT örneğinde, sinir ağının insan dilinin ifade biçimlerini öğrenme yeteneğini bulunur. Transformer adlı bir Doğal Dil İşleme (NLP) modeline dayanmaktadır. Bu model, sırayla tek tek görüntülemek yerine bir cümle içindeki kelimeler arasındaki ilişkileri anlar.
BERT, doğal dil işlemenin bir ön eğitim modelidir. Bu, modelin veri setinin bir metin korpusunda eğitildiği ve çeşitli sistemler geliştirmek için kullanılabileceği anlamına gelir.
Google BERT Ne Zaman Çıktı?
Kasım 2018’de Google, GitHub platformunda açık kaynak olarak BERT’yi başlatmıştır. Ardından Google, arama sisteminde BERT’yi kullandı. Ekim 2019’da Google, son zamanlardaki en büyük güncellemesini duyurdu: BERT’nin arama algoritmasında benimsenmesi.
Google zaten insan dilini anlamak için modeller benimsemişti ancak bu güncelleme arama motoru tarihindeki en önemli sıçramalardan biri olarak duyuruldu. Başlangıçta Google BERT yalnızca Amerika Birleşik Devletleri’nde ve İngilizce olarak piyasaya sürülmüştür. Ancak Aralık 2019’a kadar, 70’in üzerinde dile genişletilmiştir. Bu şekilde tüm dünyadaki arama sonuçları büyük bir kaliteye sahip olmuştur.
NLP Nedir?
NLP, insan ve hesaplamalı dillerin etkileşimlerini incelerken dilbilim ile yakınlaşan bir yapay zeka alanıdır. Amaç bir dil ile diğeri arasındaki boşlukları doldurmaktır. Ayrıca bunların iletişim kurmalarını sağlamak da amaçlanır. Bu tür bir sistem, Alan Turing’in 1950’lerdeki çalışmasından bu yana uzun süredir var olmuştur.
O zamandan beri bilgisayarlar, insanlarla makineler arasındaki ilişkide devrim yaratan büyük hacimli verileri işlemektedir. Günlük hayatımızda fark etmeyebiliriz, ancak sözlü ifademiz son derece karmaşık ve çeşitlidir. O kadar çok dil, sözdizim kuralı, anlamsal ilişki, argo, deyim, kısaltma ve günlük hatalar vardır ki, bazen insanlar dahi birbirini zor anlar. Bu, bilgisayarlar için daha da zordur çünkü onlar için yapılandırılmamış bir dil kullanmaktayız. Bunun için NLP, metinde alakasız olanı soyutlamak, yazım hatalarını düzeltmek, kelimeleri mastar biçimlerine indirgemek gibi bir dizi teknik benimser. Oradan, parçaların birlikte nasıl anlamlı olduğunu anlamak için içeriği yapılandırır. Buna ek olarak bölümlere ayırmak ve kategorilere ayırmak da mümkündür. Ardından sistem, kullanıcıyla etkileşime geçmek için doğal dilde bir yanıt da hazırlar.
Bu tür bir sistem, örneğin; “Alexa, bana çikolatalı kek tarifini söyle” demenize olanak tanır ve Amazon’un sanal asistanı, malzemeler ve hazırlama yöntemi ile yanıt verir. Bu çözüm günümüzde sohbet robotlarıyla etkileşim, metinlerin otomatik çevirisi, sosyal medya izlemede duygu analizi ve tabii ki Google’ın arama sistemi gibi çeşitli kaynaklarda kullanılmaktadır.
BERT, RankBrain’in Yerini Aldı Mı?
Google, kullanıcı deneyimini iyileştirmenin ve en iyi sonuçları sunmanın yollarını sürekli olarak araştırıyor. Bu Google BERT ile başlamaz veya bitmez. 2015 yılında arama motoru, arama evrenini dönüştüren bir güncelleme duyurdu: RankBrain.
Algoritma, içeriği anlamak ve aramak için yapay zekayı ilk kez benimsemiştir. Google BERT gibi, RankBrain de makine öğrenimini kullanır ancak NLP yapmaz.
Google’da yeni bir sorgu yapıldığında RankBrain geçmiş aramaları analiz eder. Ardından tam olarak eşleşmeseler veya hiç aranmamış olsalar bile bu aramayla en iyi eşleşen kelime ve kelime öbeklerini belirler.
Botlar, kullanıcı etkileşim sinyalleri aldıkça, kelimeler arasındaki ilişkiler hakkında daha fazla şey öğrenir ve sıralamayı iyileştirir. Bu nedenle bu, Google’ın insan dilini anlamadaki ilk adımıydı. Ancak BERT, RankBrain’in yerini almamıştır. Sadece insan dilini anlamanın başka bir yöntemini getirmiştir. Aramaya bağlı olarak, Google’ın algoritması, kullanıcıya en iyi yanıtı vermek için iki yöntemden birini kullanabilir.
Sonuç olarak Google’ın algoritmasının çok çeşitli kurallar ve işlemlerden oluştuğunu unutmamak gerekir. RankBrain ve BERT önemli bir rol oynamaktadır. Ancak bunlar bu sağlam arama sisteminin yalnızca parçalarıdır.
Bert NLP Nedir?
BERT, Google Research’teki araştırmacılar tarafından 2018’de önerilen bir Doğal Dil İşleme Modelidir. Önerildiği zaman, aşağıdakiler gibi birçok NLP ve NLU görevinde en gelişmiş doğruluğu sağlar:
- Genel Dil Anlama Değerlendirmesi
- Stanford Q/A veri kümesi SQuAD v1.1 ve v2.0
Yayınlandıktan birkaç gün sonra, yayınlanan kod, önceden eğitilmiş BERTBASE ve BERTLARGE modellerinin büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş iki sürümüyle açık kaynaklı hale getirmiştir. BERT ayrıca yarı denetimli eğitim, OpenAI transformatörleri, ELMo Embeddings, ULMFit, Transformers gibi birçok önceki NLP algoritmasını ve mimarisini kullanır.
Google BERT Nasıl Çalışır?
Google’ın diğer dil işleme sistemlerinden farkı çift yönlü karakteridir. Diğer sistemler sadece tek yönlüdür. Yani, sözcükleri yalnızca metinde sollarında veya sağlarında bulunan terimleri kullanarak anlam kazanırlar.
Google BERT her iki yönde de çalışır: kelimenin solundaki ve sağındaki bağlamı analiz eder. Bu, terimler ve cümleler arasındaki ilişkilerin daha iyi anlaşılmasını sağlar. Diğer bir fark ise BERT’nin küçük bir metin bütünü ile bir dil modeli oluşturabilmesidir.
Diğer modeller, makine öğrenimini eğitmek için büyük miktarda veri kullanır. Ancak BERT’nin çift yönlü yaklaşımı, sistemi daha doğru ve çok daha az veri ile eğitmenize olanak tanır. Yani model bir metin korpusunda (Wikipedia gibi) eğitildikten sonra bir ‘ince ayardan’ geçer.
Bu noktada, BERT, yapmak istediğiniz şeye göre girdiler ve çıktılar alır. İşte o zaman sorular ve cevaplar veya duygu analizi gibi farklı taleplere uyum sağlamaya başlar. BERT’nin birçok uygulamada kullanılabilen bir algoritma olduğunu unutmamak gerekir. Yani Google BERT hakkında konuştuğumuzda, arama motoru sistemindeki uygulamasından bahsetmiş oluyoruz.
Google BERT, kullanıcıların arama niyetlerini ve arama motoru tarafından dizine eklenen içerikleri anlamak için kullanılır. RankBrain’den farklı olarak, aratılanların ne anlama geldiğini anlamak için geçmiş sorguları analiz etmez. BERT kelimeleri, cümleleri ve tüm içeriği insanların anladığı gibi anlar.
Ancak bu NLP modelinin algoritmanın sadece bir parçası olduğunun da farkında olmak gerekir. Google BERT, kelimelerin ne anlama geldiğini ve birbirleriyle nasıl ilişkili olduklarını anlar. Ancak Google, aramayı dizin sayfalarıyla ilişkilendirmek, en iyi sonuçları seçmek ve bunları kullanıcıyla alaka düzeyine göre sıralamak için tüm çalışmalara ihtiyaç duyar.
Google BERT, Arama Deneyimi için Neden Önemlidir?
Algoritmanın Google’ın insan dilini deşifre etmesine yardımcı olduğunu anlamak mümkündür. Ancak kullanıcının arama deneyiminde ne fark yaratır?
Google’ın misyonunun, kullanıcılara en iyi yanıtları sunmak için internetteki tüm içeriği düzenlemek olduğunu hatırlamak önemlidir. Bunun için arama motorunun insanların ne aradığını anlaması gerekir. Böylece anahtar kelimeler ile web içeriği arasında doğru eşleşmeyi yaparlar.
Örneğin; ‘gıda bankası’ için arama yaptığınızda arama yapan kişi, sorgunuzdaki ‘banka’ sözcüğünün bir bir finans kuruluşuna atıfta bulunmadığını anlar. Ayrıca ‘gıda bankaı’ (yazım yanlışı ile) veya ‘banka gıdası’ (ters sırada) için arama yaptıysanız da ne demek istediğinizi de anlayacaktır.
Google BERT ile arama terimlerinizde ve indekslenen sayfaların içeriklerinde o kelimenin anlamını anlar. ‘Banka’ kelimesi ile bir sayfayı indekslerken, algoritma gıda bankası, mobilya ve bankacılık sayfalarını farklı kutulara yerleştirir.
Google bu aramayı yaparak, bulunduğunuz yere yakın gıda bankalarını aradığınızı anlar. Bu nedenle sonuçlar sayfası, özellikle iyi bir yerel SEO stratejisine sahiplerse bölgenizde bu tür hizmetler sunan kurumları muhtemelen gösterecektir. Bu şekilde Google, daha akıllı hale gelerek kullanıcıların gerçekten bulmak istediklerini sağlayan sonuçlar sunar. Bu, Google’ın sunmak istediği arama deneyimidir. Ancak Google’ın ilk günlerinde tüm aramalar kullanıcının aradığını sağlamamıştır. Yani, örneğin kişi ‘yüz bakımı’ yazdığında, yalnızca tam olarak bu terimi kullanan sayfalar için sonuç verebiliyordu. RankBrain çıktığından beri Google, ‘bakım’ sözcüğünün ‘nasıl bakım yapılır’ kelime öbeğine çok yakın olduğunu anlamaya başlamıştır. Bu nedenle, arama motoru ‘yüz bakımı bakımı nasıl yapılır’ terimlerini içeren sayfaları da gösterir.
Sorun şu ki, Google’ın anahtar kelimelerin tam olarak eşleştirilmesine ilişkin ilk modeli internet kusurları yaratmıştır. Arama motorunda görünmek için birçok site, metindeki anahtar kelimeleri tam olarak kullanıcının aradığı şekilde kullanmaya başlamıştır. Ancak, bu okuma deneyimini çok zayıf hale getirir. Bu nedenle, Google’ın arama amaçlarını anlama yönündeki değişimi, kullanıcının okuma deneyimini de geliştirir.
Siteler, okuyucunun anlayabileceği terimler kullanarak doğal bir dille içerik üretmeye yöneliktir. Bununla Google, arama motoru politikalarını ihlal eden siyah bir şapka uygulaması olan anahtar kelime doldurma ile de mücadele eder. Bu nedenle, yalnızca kullanıcı yarar elde eder.
BERT’in SERP’ler Üzerindeki Etkileri Nelerdir?
Google, BERT’yi başlattığında güncellemenin Amerika Birleşik Devletleri’ndeki aramaların yaklaşık %10’unu etkileyeceğini söylemiştir. Her algoritma güncellemesinde olduğu gibi, birçok site pozisyon kaybetmekten korktuğu için duyuru SEO sektöründe de bir hareket yaratmıştır. Ancak kötü uygulamalara karşı koymayı amaçlayan güncellemelerin aksine, Google BERT hiçbir siteyi cezalandırmamıştır. Bu güncellemenin yaptığı şey, kullanıcı aramaları ve sayfa içeriği arasındaki hizalamayı iyileştirmektir. Öte yandan sayfa Google için doğruysa, muhtemelen başka bir sorguyla daha uyumlu hale gelmiş ve trafiğinin kalitesini artırmayı başarmıştır. Böylece ziyaretçilerin içerikten daha fazla keyif almasını sağlamıştır. Google, BERT’nin SERP’lerde neden olduğu değişiklikleri açıklamak için bir örnek göstermiştir. Google’ın örneğinde anahtar kelime ‘2019 brazil traveler to USA need a visa’ cümlesidir. BERT, kullanıcının Brezilya yolcularının Amerika Birleşik Devletleri’ne girmek için vizeye ihtiyacı olup olmadığını bilme niyetini anlar. Ancak güncellemeden önce Google, aramanın Brezilya’ya ABD turist vizeleri hakkında bilgi için olduğunu anlamıştır. Büyük fark bir ayrıntıdadır: yolculuğun yönünü gösteren ‘to’ kelimesi (Brezilya’dan ABD’ye). BERT’den önce, bu kelime botlar tarafından yok sayılır ve arama yapan kişiye yanlış sonuçlar getirirdi. Şimdi tüm kelimeler bağlamlarında analiz edilir. Bu durumda, edat, ifadenin tüm anlamını değiştirir. BERT’nin duyurusunda Google, güncellemenin SERP’in ‘sıfır konumunda’ görünen vurgulanan bölümler olan öne çıkan snippet’leri etkileyeceğini de söylemiştir.
Sonuç olarak Google, aramalar için en alakalı snippet’leri seçmeye başlamıştır. Bu nedenle bir kez daha, öne çıkan snippet’leri kaybedenler cezalandırılmamıştır.
İçerik ve SEO: BERT için Nasıl Optimize Edilir?
Ziyaretçilerinizi daha iyi bir deneyim sunmak ve içeriğinizi optimize etmek için aşağıdaki ipuçlarını takip edebilirsiniz:
-
Dil Bilgisini Doğru Kullanın
Hem RankBrain hem de Google BERT kararı, içeriğin botlar için değil, insanlar için yapılması gerektiğidir. Bu nedenle, dil bilgisini doğru kullanmak gerekir.
-
Arama Niyetine Göre Optimize Edin
Anahtar kelimelere odaklanmak yerine, odağı arama amaçlarına kaydırabilirsiniz. İşin sırrı, alıcı kişiliğinizin niyetlerini, yani çözmek istedikleri şüphelerin neler olduğunu ve sitenizin yanıtlayabileceğini anlamaktır. Bunu, anahtar kelime ve karşılaştırmalı aramalar yaparak öğrenebilirsiniz. Ayrıca bölgenizdeki arama trendlerini belirleyerek ve fırsatları sıralayarak da öğrenmeniz mümkündür.
-
Kelimeler Arasında Semantik İlişkiler Arayın
Anahtar kelime arama, güçlü bir planlama aracı olmaya devam etmektedir. Bununla hangi aramaların sitenize yönlendirdiğini ve kullanıcıların hangi terimleri kullandığını anlayabilirsiniz. Aynı zamanda alanınızda hangi konuların yükselişte olduğunu da anlamanız mümkündür. Böylece kılavuzları bu arayışları karşılayacak şekilde planlamak mümkündür.
Kısacası ana arama terimlerini belirlemeli ve onlarla anlamsal ilişkiler kuran kelimeleri aramalısınız. Eş anlamlılar, zıt anlamlılar, argo ve birlikte kullanımlar bir kelimenin anlamsal alanının bir parçasıdır. Bu nedenle, bir anahtar kelimeyi birkaç kez tekrarlamaktan ziyade ana terimlerle birlikte metninizdeki bu varyasyonları kullanabilirsiniz. Bu uygulama, okuma deneyimini zenginleştirir. Ayrıca Google’ın içeriğinizi anlamasına yardımcı olur.
-
Kaliteli İçerik Üretin
Temel olarak Google, insanlar için kaliteli içerik üretmenizi ister. Google BERT bu anlamdaki ana güncellemelerden biridir. Bu nedenle kaliteli içerik üretmeniz gerekir. Arama amaçlarını karşılamanın yanı sıra kendinizi orijinal, güncel, güvenilir ve kullanıcılar için faydalı içerik oluşturmaya adamalısınız. Sonuç olarak okumaya ve paylaşmaya değer içerikler oluşturmalısınız. Google, yüksek kaliteli içeriğin yüksek düzeyde EAT gerektirdiğini önerir. Dolayısıyla stratejinize rehberlik etmesi gereken bunlardır.
-
Okuyucu Deneyimini Üst Düzeye Çıkarın
Son olarak, her zaman okuma deneyimini düşünmeniz gerekir. Bu aşamada okumaktan zevk aldığınız içeriklerin nasıl oluşturulduğunu, nasıl hikayeler anlattıklarını anlamalı ve okuyucuyu dahil etmelisiniz. Bu süreçte örneğin taranabilirlik özellikleri, link ve görsellerin kullanımı ile biçimi ve dili internete uyarlamanız gerekir. Kitleyi meşgul etmek ve okuyucuların geri dönmesini sağlamak için metinlerinizde yapmanız gereken şey budur.
Özet
Google BERT trafiğinizi veya sıralamalarınızı etkilemiş olsa bile bu iyi bir şeydir. Çünkü şöyle düşünün, birisi ‘diyet hapları olmadan nasıl kilo verilir’ diye arama yaptığında ve diyet haplarının ne kadar harika olduğuyla ilgili makalenize denk gelirse sadece geri düğmesine basar ve sitenizden ayrılırlar. Başka bir deyişle; trafiğin bir dönüşüme dönüşmesi olası değildir.
Elbette bu güncellemeden biraz trafik kaybedebilirsiniz ancak Google BERT olmadan bu trafik kullanıcı metriklerinizi mahveder ve bounce rate’i artırır. Eğer trafiği kaybettiyseniz düşen sayfalara, artık sıralamada olmadığınız arama sorgularına bakmalı ve içeriğinizi düzenleyin veya insanların aradığı soruları yanıtlayan yeni içerik oluşturmalısınız. Ayrıca daha kaliteli içerikler oluşturmak için Dijital Pazarlama Danışmanlığı almayı da düşünebilirsiniz.
