Google algoritması nedir

Yazar: Sezer Demir

Google'ın milyarlarca web sayfasını manuel olarak sıralayarak belirli bir arama terimiyle en iyi eşleşenleri bulması imkansızdır. Bu nedenle Google, arama yapanlara ölçeklenebilir bir şekilde alakalı bir sonuç kümesi sağlamak için algoritmalar kullanır.

Daha doğrusu Google, belirli arama terimi için doğru türde bilgiyi sunmak üzere uyumlu bir şekilde çalışan bir algoritma koleksiyonu kullanır. Bu, Google'ın algoritmalarının ne olduğunu ve neden var olduklarını anlamayı her dijital pazarlamacı, marka, işletme sahibi veya web sitesine aramadan trafik almaya ihtiyaç duyan herkes için hayati önem taşır.

Bilmeniz gereken her şeyle başlayalım.

İçindekiler:

• Google algoritması nedir?

• SEO uzmanları neden Google'ın algoritmalarına dikkat eder

• Google algoritmalarını neden günceller

• Google'ın en önemli algoritmaları ve sıralama sistemleri

• Sıralama faktörleri Google'ın algoritmalarını etkiler mi?

Google algoritması nedir

Dijital pazarlamacıların "Google Algoritması" olarak atıfta bulunduğu şey, Google'ın belirli bir arama terimi veya anahtar kelime için hangi sonuçları ve özellikleri göstereceğini belirleyen entegre algoritmalar ve sıralama sistemlerinin bir koleksiyonudur.

Bu sistemler, web taramalarından, kullanıcı davranışından, makine öğreniminden ve diğer sinyallerden gelen verileri kullanarak web içeriğini sıralar ve sıralar. Dolayısıyla sözde "Google Algoritması" statik bir varlık olmaktan ziyade sürekli hareket eden birçok parçadan oluşur.

SEO uzmanları neden Google'ın algoritmalarına dikkat eder

Google algoritmasındaki değişiklikler (aynı zamanda "algoritma güncellemeleri" olarak da bilinir) bazen web siteleri için ani trafik ve görünürlük düşüşlerine neden olabilir. Dijital pazarlama ajanslarında veya danışmanlıklarında arama motoru optimizasyonu müşterilerini destekleyen profesyoneller, SEO stratejilerini ve yaklaşımlarını ince ayarlamak için bu güncellemeleri takip eder.

Web sitenizde Google algoritma güncellemelerinin etkisini izleyerek ve değerlendirerek, organik trafiğinizdeki değişiklikleri ele almak için bir plan oluşturabilirsiniz.

Google algoritmalarını neden günceller

Web'e sürekli olarak yeni içerik eklendiğinden, algoritmaların arkasındaki makine öğrenimi, içeriği nasıl anladığını sürekli olarak yeniden kalibre eder, karışıma ek değerlendirmeler ekler ve değişiklikler yapar.

Google ayrıca kullanıcıların değişen ihtiyaçlarını karşıladığından emin olmak ister ve algoritmasını gelişen tüketim trendleriyle uyumlu hale getirmeye çalışır. Google sıralama sistemlerinde büyük veya küçük değişiklikler yaptığında, bunlara algoritma güncellemeleri denir.

Google'ın en önemli algoritmaları ve sıralama sistemleri

Google sıralama için kullandığı kriterlerin tam bir listesini hiçbir zaman açıklamasa da, şirket en önemli sıralama sistemlerinin bazıları etrafında bazı bilgiler paylaşıyor.

Bugün SEO'da çalışanlar için aşağıdaki algoritmaların bilgisi SEO önceliklerinizi daha iyi yönetmenize yardımcı olabilir: PageRank, Hummingbird ve RankBrain, BERT, MUM, Faydalı İçerik Sistemi ve Çekirdek Algoritma.

PageRank

Google'ın orijinal arama algoritmasına PageRank adı verilir ve şirket kurulduğundan beri algoritmasının merkezi bir parçası olmuştur. Bu algoritma, içeriği sıralamak için bir sitenin veya sayfanın aldığı geri bağlantıların sayısına ve kalitesine büyük ölçüde dayanır.

Bu model, bağlantıları bir sayfanın içerik kalitesinin bir onayı olarak görür; yüksek kaliteli siteler bir sayfaya sık sık bağlantı veriyorsa, Google'ın bunun kaliteli içerik içermesi gerektiğini varsayması gerekir.

Ancak sorun, bağlantıların ikincil bir sinyal olmasıdır. Bağlantı sayısı arama motoruna gerçek içerik kalitesi hakkında değil, yalnızca kaliteli içerik içerme olasılığı hakkında bilgi verir (çünkü birçok kişi ona bağlantı vermiştir). Web siteleri, spamcı bağlantılar ve yasadışı içerik uygulamaları yoluyla algoritmayı kolayca manipüle edebilirdi.

Hummingbird ve RankBrain

2013'te Google, çekirdek algoritmasını doğrusal yorumlamaya daha az, anlamsal anlayışa daha fazla odaklanacak şekilde esasen yeniden yapılandırdı. Hummingbird olarak bilinen güncelleme, SEO terminolojisine "şeyler, dizeler değil" kavramını tanıttı.

Kısacası, Hummingbird Google'a çeşitli kavramları ve "şeyleri" daha iyi bir araya getirmek için bağlamı anlama yeteneği verdi. Bu, arama motorunun bir arama sorgusunda kullanılan terimleri bir sayfadaki içerikle doğrudan eşleştirmenin ötesine geçebilmesine neden oldu.

Bu şekilde Google, birisi örneğin "New York'un en eski profesyonel hokey takımı" araması yaptığında niyetin New York Rangers'ı bulmak olduğunu anlayabildi. Dahası, sıralama sayfalarının Hummingbird'ün anlamsal bağlantıyı kurabildiği için mutlaka "New York'un en eski profesyonel hokey takımı" terimini içermesi gerekmiyordu.

Daha sonra 2015'te RankBrain'in piyasaya sürülmesi makine öğrenimi çağını başlattı. RankBrain, Hummingbird ile mümkün olanı genişletti ve güçlendirdi (anlayabildiğimiz kadarıyla RankBrain "Hummingbird içinde" çalışır).

RankBrain ile Google, belirli bir sorgu için hangi sayfaların kullanıcıların niyetini karşıladığını görmek için büyük miktarda kullanıcı verisi analiz edebilir. Bu bilgiyle RankBrain, hangi sayfa içi faktörlerin veya içerik sinyallerinin bir arama yapan için daha önemli (veya daha az önemli) olduğunu anlamak için modeller oluşturabilir ve bunları arama sonuçlarını yapılandırmak için kullanabilirdi.

Örneğin, RankBrain'den önce "araba sigortası satın al" araması yaptığınızda, arama sonuçları sayfası araba sigortası sağlayıcılarını listelerdi. Ancak Google, bu tür sorgular için kullanıcıların genellikle ürün veya hizmeti satın alma hakkında bilgi istediğini hızla fark etti. Şimdi Google, kullanıcıları en iyi sigortayı nasıl seçecekleri konusunda eğiten sağlayıcıların sağlıklı bir karışımını gösteriyor.

Benzer şekilde, RankBrain sayesinde Google, kullanıcıların tarif sonuçlarının yanında bitmiş yemeğin bir görselini tercih ettiğini keşfetti. Artık bir tarif ile ilgili bir anahtar kelime için sıralamak için bir sayfanın bir görsel içermesi gerekir (diğer tüm hususlar eşit olduğunda).

İkincil sinyallerin ötesine geçerek Google, kullanıcı sorgularını daha iyi anlamak için nöral eşleştirme, BERT (Çift Yönlü Kodlayıcı Temsil Dönüştürücülerden) ve MUM (Çok Görevli Birleşik Model) gibi teknolojiler uygulamıştır.

BERT

Google'ın BERT'i (Çift Yönlü Kodlayıcı Temsil Dönüştürücülerden), Google'ın içeriğin anlamını daha iyi yorumlamak için kelimeler ve kelime dizileri arasındaki ilişkileri kodlamasına yardımcı olan bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Bunun temel bir algoritma olduğu kabul edilir ve duyguyu, soruları tanımlamak ve metni daha doğal dille tahmin etmek için kullanılır.

2019'da Google Arama'ya resmi olarak tanıtılan BERT modelleri, şirketin Arama Başkan Yardımcısı Pandu Nayak'ın açıkladığı gibi, "bir kelimenin tam bağlamını, ondan önce ve sonra gelen kelimelere bakarak değerlendirebilir; özellikle arama sorgularının arkasındaki niyeti anlamak için yararlıdır."

SEO uzmanları için bu değişiklik, anlamsal arama, anahtar kelimelerin arkasındaki niyet ve ayrıca belirli bir aramanın örtük niyeti üzerinde daha fazla vurgunun tanıtılmasına işaret eder.

MUM

2021'de halka açık olarak başlatılan Google'ın Çok Görevli Birleşik Modeli (MUM), BERT'ten bin kat daha fazla makine öğrenimi gücüne sahiptir ve Google'dan arama sorgularına ve kullanıcı yolculuklarına multimedyayı daha iyi entegre etme niyetine işaret etmiştir.

Şirket, bu yeni algoritmanın potansiyel uygulamalarını Google Lens ve görsel arama ile önemli entegrasyonlar yoluyla Google'da arama yapmanın yolları olarak gösterdi.

Kendisinden önceki BERT gibi, bu algoritma multimedya dahil olmak üzere içeriği daha iyi anlamak için tasarlanmıştır; bir web sitesinin kalitesini değerlendirmek için değil.

Bugüne kadar MUM'un uygulaması diğer algoritmalara ve sıralama sistemlerine kıyasla sınırlı kalmıştır. MUM ilk olarak Google'ın arama yapanların dünya çapında COVID aşılarına atıfta bulundukları çeşitli yolları daha iyi anlamasına yardımcı olmak için uygulandı. MUM ayrıca Google'ın web üzerinde fikir birliğini belirleyerek kaliteyi iyileştirmesine yardımcı olur. Zaman geçtikçe, en mantıklı varsayım Google'ın MUM'un sıralama sürecinde rol oynaması için ek yollar bulacağıdır.

Faydalı İçerik ve Çekirdek Algoritma

Ağustos 2022'de Google, düşük kaliteli "öncelikle arama motorlarında iyi sıralanmak için oluşturulmuş gibi görünen ancak insanlara yardımcı olmak veya onları bilgilendirmek için oluşturulmamış" içeriği hedeflemek üzere tasarlanmış bir algoritma olan Faydalı İçerik Güncellemesini (HCU) yayınladı.

HCU, algılanan kaliteye dayalı olarak alan adlarını ödüllendirme (ve değerini düşürme) eğiliminde olan Panda gibi artık kullanımdan kaldırılmış tarihi algoritmaların geleneğini takip eder. Ancak bu güncellemelerin aksine, Faydalı İçerik sınıflandırıcısı "sürekli çalışır ve yeni başlatılan siteleri ve mevcut olanları izlemesine olanak tanır." Google, "faydasız içeriğin uzun vadede geri dönmediğini belirlediğinde, sınıflandırma artık geçerli olmayacaktır" diye açıkladı.

Şubat 2023'teki Pubcon'da, Google Arama ekibinde analist Gary Illyes, HCU'dan olumsuz etkilendikten sonra organik görünürlüğü geri kazanmanın özellikle zor olabileceğini öne sürdü. Ve SEO uzmanları HCU'nun ilk sürümünden minimum etki gözlemlese de, 2023'teki takip güncellemeleri bu algoritmanın önemini gösterdi.

Mart 2024'te Google, artık "yardımcılığı" belirlemek için tek bir sisteme güvenmeyeceğini, bunun yerine "yardımcılığı" çok sayıda şekilde değerlendireceğini duyurdu; yukarıda bahsedilen Panda güncellemesi ve ayrıca spamcı bağlantı uygulamalarını değerden düşürmeye odaklanan Penguin gibi önceki ağır siklet algoritmalarının yolunu izledi.

Çekirdek algoritmanın yardımcılığı belirlemesi, HCU'nun diğer algoritmalarla rekabet ettiği bir senaryoyu önler. "Çekirdek algoritma"yı, her baharatın ve malzemenin birbirleriyle göreceli uyum içinde çalıştığı bir güveç olarak düşünün. Çekirdek algoritmaya yapılan bir güncelleme, bu çeşitli bileşenlerin birbirlerine nasıl faktör olduğunda ve genel güveçte oynadıkları rolde bir değişiklik anlamına gelebilir; diğer şeylerin yanı sıra (çekirdek algoritma içindeki öğelerin daha yüksek bir seviyede çalışmasını sağlayan gelişmeler gibi).

Sıralama faktörleri Google'ın algoritmalarını etkiler mi

Karıştırmayın: SEO sektörü uzun zamandır belirli "sıralama faktörleri" veya "sıralama sinyalleri" hakkında tartışırken, dışarıda çok fazla yanlış bilgi var ve ben bütünsel bir yaklaşımı güçlü bir şekilde savunuyorum.

Google'ın bir sorgu için hangi içeriğin sıralanması (veya sıralanmaması) gerektiğine karar vermek için iki yüzden fazla resmi sıralama sinyali kullandığı iddia ediliyor. Bu faktörler, bağlantılardan içerik alakalılığına kadar her şeyi içerir. Birçok SEO uzmanı bir sıralama faktörünün önemine karşı başka birinin önemini tartışırken, diğerleri mümkün olduğunca çok "faktör" için "optimize etmeye" çalışacaktır.

Bu bir hatadır.

Başlangıç olarak, en ağırlıklı faktörlerin evrensel bir listesi yoktur. Google'ın kullandığı faktörler sorguden sorguya ve sektörden sektöre değişir. Google, içeriği değerlendirmek için karmaşık bir süreç kullanır; dili anlamak ve kalitesini belirlemek için içeriği daha iyi sınıflandırmak ve profil çıkarmak üzere makine öğrenimini kullanır.

Google'da Kıdemli Arama Analisti John Mueller şöyle açıkladı: "Web'in tamamına (veya web'in büyük bir bölümüne) genel bir bakışınız varsa ve belirli konular için hangi tür içeriğin makul olduğunu görürseniz, bu muhtemelen bundan çıkarım yapabileceğiniz bir şeydir. Bu belirli konu için, bu alt konuları kapsamamız gerekiyor, bu bilgiye sahip olmamız gerekiyor, bir sayfaya daha fazla veya daha az görsel eklememiz gerekiyor. Bu belki böyle bir şeye bakabileceğiniz bir şeydir. Ancak eminim ki algoritmalarımız bundan oldukça daha karmaşıktır."

Örneğin, güvenilir tıbbi içerik bir okuyucunun sağlığını büyük ölçüde etkileyebilir, bu nedenle bir dedikodu sütunundan farklı görünmeli, kulağa gelmeli ve hissettirmeli. Dolayısıyla sağlık bilgileri için Google, Mayo Clinic gibi liderlerine dayalı bir içerik profili tanımlamak üzere bir makine öğrenimi modeli eğitir.

"İyi" ve "kötü" içeriğin değerlendirmesi, benim "ön-algoritmik" veya "meta-algoritmik" aşama olarak adlandıracağım şeyde gerçekleşir ve belirli bir sıralama faktörünün ötesinde hangi tür sayfaların sıralandığını etkiler.

Basitçe söylemek gerekirse, "sıralama faktörleri" konusunda endişelenmeyin. Bunun yerine, son derece hedefli, önemli içerik yazın. İçeriğinizi hedef kitlenizin ihtiyaçlarına, bilgi düzeyine ve referans çerçevesine göre uyarlayın. İçeriğinizin onlara gerçekten yardımcı olduğundan emin olun. En önemli şey budur.

Google algoritmalarını kullanıcılara uyumlu hale getirir

Araçlar değişebilse de nihayetinde her Google algoritması kullanıcı davranışını daha yakından anlamak, kullanıcıları ilk sıraya koymak için çalışır. Dolayısıyla Google'ın algoritmalarını daha iyi anlamak için sitenize ve sayfalarınıza yeni bir kullanıcının bakış açısından bakmak yardımcı olur.

Hangi sinyalleri gizlice gönderiyorsunuz? Tonunuz yeterince ciddi değilse (veya belki de nişe göre çok ciddi ise) kullanıcılar ne hissedecek?

Bir adım geri çekilip sayfalarınızın verdiği ince sinyallere baktığınızda, Google ile uyum sağlıyorsunuz demektir. Kendinizi Google'ın mevcut yeteneklerinin ötesine geçecek bir konuma koyuyorsunuz; bu da sitenizi algoritmalar değiştiğinde veya bir çekirdek güncelleme yayınlandığında sıralamalarını iyileştirmek için başlıca bir konuma getiriyor.