Google’ın metni anladığını ancak belirli sınırlar içinde olduğunu biliyoruz. En önemlisi, Google’ın, kullanıcının arama çubuğunda yazdıklarıyla en iyi arama sonucunu doğru şekilde eşleştirebilmesidir. Bunu yapmak için, Google yalnızca kullanıcının sağladığı bilgilere, yani meta verilere güvenemez.
Ayrıca, metinde kullanılmayan bir cümleyi sınıflandırmanın mümkün olduğunu da biliyoruz (bir veya daha fazla anahtar kelime tanımlamak ve kullanmak hala iyi bir uygulama olsa da). Dolayısıyla Google, web sitenizin bir sayfasında yer alan metni okumak ve değerlendirmek için bir şeyler yapar.
Google tarafından metinleri anlamak için kullanılan yöntem bilinmemektedir. Yani, bilgi basit ve ücretsiz bir şekilde mevcut değildir. Ayrıca, araştırma sonuçlarına göre, optimal bir sonuç elde etmek için hala yapılacak çok iş olduğunu biliyoruz. Fakat burada ve oradan ilginç sonuçlar çıkarabileceğimiz bazı ipuçları var.
Örneğin, Google’ın içeriği anlama konusunda büyük adımlar attığını biliyoruz. Ayrıca Google’ın sözcüklerin ve kavramların birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu belirlemeye çalıştığını da biliyoruz.
Google’ın patent aldığı ve üzerinde çalıştığı ilginç bir teknik denir Kelime Gömme, "Kelimelerin buluşması" veya "İlgili Kelimeler". Ayrıntıların üzerinden geçerek, amaç temel olarak hangi kelimelerin diğer kelimelerle yakından ilişkili olduğunu bulmaktır. Pratik olarak: bir yazılım belirli miktarda metin alır, bunları analiz eder ve hangi kelimelerin daha sık birlikte olma eğiliminde olduğunu belirler ve her kelimeyi bir dizi sayıya dönüştürür. Bu şekilde, kelimeleri bir dağılım grafiği gibi bir diyagramdaki uzayda bir nokta olarak göstermek mümkündür.
Bu şekilde elde edilen diyagram hangi kelimelerin ilişkili olduğunu ve nasıl olduğunu göstermektedir. Daha doğrusu, kelimelerden oluşan bir tür galaksiyi temsil eden kelimeler arasındaki mesafeyi gösterir.
Dolayısıyla, örneğin, "anahtar kelimeler" gibi bir kelime "mutfak eşyaları" yerine "metin yazarlığına" çok daha yakın olacaktır.
Bu prosedür hem kelime hem de cümle ve / veya paragraflara uygulanabilir .. Programı besleyen veri seti büyüdükçe, algoritma ne kadar iyiyse algoritma kelimeleri nasıl sınıflandırabilir ve anlayabilir, nasıl kullanıldıklarını anlayabilir ve ne anlama geldiklerini.
Pratik olarak, Google'ın tüm ağı içeren bir veritabanı vardır. Böylece, bu boyutta bir bilgi seti ile, metnin değerini ve içeriğini değerlendirebilen güvenilir modeller oluşturmak mümkündür.
Kelimelerin korelasyonundan, ilişkili varlıklar kavramına doğru küçük bir adım atıyoruz. Bir arama yapmaya çalışırsak, ilgili varlıkların ne olduğunu görebiliriz. "Makarna türleri" yazarak, SERP'in üst kısmında "I Formati della Pasta" görmelisiniz. Bu makarna çeşitleri de alt kategorilere ayrılmalıdır. Sözcüklerin ve kavramların birbirleriyle olan ilişkilerini yansıtan pek çok benzer SERP vardır.
Google’ın yapmış olduğu kuruluşlarla ilgili patent, aslında kuruluşlarla ilgili endeks veritabanından bahseder. Bu, makarna gibi kavramların veya varlıkların depolandığı bir veritabanıdır. Bu varlıklar da özelliklere sahiptir. Lazanya, örneğin, bir makarna. Aynı zamanda makarnadan da yapılır. Ve bu bir yemek. Şimdi, varlıkların özelliklerini analiz ederek, her türlü farklı şekilde gruplandırılabilir ve sınıflandırılabilir. Bu, Google’ın kelimelerin nasıl ilişkili olduğunu daha iyi anlamasını ve dolayısıyla bağlamı daha iyi anlamasını sağlar.
Google sayfanın içeriğini anlarsa, kesinlikle onu değerlendirecek ve içeriğini değerlendirecektir. Google bağlamı kavramıyla yazışmalar ne kadar iyi olursa, kanıt olma şansı da o kadar iyi olacaktır. Kavramları ayrıntılı bir şekilde ifade etmek gerekecektir. Daha geniş bir şekilde, ilgili kavramları da ifade etmek.
Çeşitli metinler arasındaki ilişkileri açıkça ifade eden basit metinler, okuyucularınızın daha iyi anlamalarına yardımcı olur ve ayrıca Google’a yardımcı olur.
Zor, tutarsız ve kötü yapılandırılmış yazıyı hem insanlar hem de Google için anlamak daha zordur. Aşağıdakilere odaklanarak arama motorunun metinlerinizi anlamasına yardımcı olmalısınız:
İyi bir sonuç, okuyucularınızın ve Google'ın metninizi ve dolayısıyla kendiniz için belirlediğiniz tüm hedefleri anlamasına yardımcı olacaktır.
Özellikle Google, insanların dil ve bilgiyi işleme biçimimizi taklit eden bir model oluşturmaya çalışıyor gibi görünüyor.
Bu da, sayfanızı bir sorgu ile eşleştirmek için Google’ın hala anahtar kelimeler kullandığını düşündürüyor.
Veeam Coveware, siber şantaj olaylarına müdahale hizmetleri sağlamaya devam edecek. Coveware adli tıp ve iyileştirme yetenekleri sunacak…
Kestirimci bakım, tesis yönetimine yenilikçi ve proaktif bir yaklaşımla petrol ve gaz sektöründe devrim yaratıyor.…
İngiltere CMA, Big Tech'in yapay zeka pazarındaki davranışları hakkında bir uyarı yayınladı. Orada…
Avrupa Birliği'nin binalarda enerji verimliliğini artırmak amacıyla formüle ettiği "Yeşil Evler" Kararnamesi yasama sürecini tamamladı...
