SEO için Vektör Gömme Nedir: Mike King'den İçgörüler
- Sezer DEMİR
- 2 gün önce
- 4 dakikada okunur
Arama motorları yapay zeka genel bakışları gibi LLM teknolojilerini entegre ederek aramada daha sohbet benzeri deneyimler sunuyor. Ancak bu yakınsamanın etkisi burada bitmiyor. Arama motorları artık anahtar kelime eşleştirmesine daha az, hem kullanıcı sorgularını hem de değerlendirilen belgeyi (örneğin web sayfası) anlamak için semantik aramaya daha fazla güvenebiliyor.
Konuşma odaklı arama için SEO konulu webinarımızda, iPullRank CEO'su ve kurucusu Mike King, modern LLM destekli arama motorlarının teknik temellerini açıkladı. Bu açıklamada vektör gömmelerinin kritik rolünü vurguladı.
Bu yazıda, King'in sunumundan elde edilen içgörüler ve örneklerden yararlanarak vektör gömmelerinin ne olduğunu ve SEO'daki önemini açıklayacağım.
İçindekiler:
SEO için vektör gömmeleri nedir?
Vektör gömmesinin kısa ve öz bir açıklamasını isteyenler için, SEO Uzmanı Kwame Shorter webinar sırasında bu mükemmel tanımı sundu.
LLM'ler farklı içerik parçaları arasındaki ilişkileri değerlendirmek için vektör gömme yöntemini kullanır. Bunlar, çok boyutlu bir uzayda kelimelerin, ifadelerin veya belgelerin sayısal temsilleridir. Bu temsiller metnin semantik anlamını yakalar ve arama motorlarının bu ilişkileri neredeyse insan gibi anlamasını sağlar.
King webinar sırasında şöyle dedi: "Arama motorları vektör uzay modeli denilen bir şey üzerinde çalışır."
"Yaptıkları şey sorgunuzun vektör temsillerini ve belgelerin vektör temsillerini oluşturmak—bunlar aslında çok boyutlu uzayda koordinatlardır. Ve böylece, sorguya uzayda fiziksel olarak en yakın olan belgeler en alakalı olarak kabul edilir." — Mike King, Kurucu ve CEO, iPullRank
Bu teknik, alakalılığın geleneksel görünümünü (genellikle nitel bir kavram) nicel bir ölçüye dönüştürür.
Alakalılık artık (2025 ve sonrasında SEO uzmanları için) sadece anahtar kelimeleri eşleştirmekle ilgili değil. Metnin altında yatan anlam ve bağlamını kavramakla ilgili.
Vektör gömmeleri nasıl çalışır?
King şöyle açıkladı: "Bu belgeleri kelimenin tam anlamıyla alıyorsunuz, cümleleri parçalara ayırıyorsunuz, bunları sayılara dönüştürüyorsunuz. Ve sonra bu sayılara dayanarak, aynı şeyi söyleyen iki şey çok boyutlu uzayda benzer temsillere sahip olacak."
Örneğin, "'kral' kelimesinin vektör temsilini alırsanız ve 'erkek' kelimesi için vektör temsilini çıkarırsanız, sonra 'kadın' kelimesi için vektör temsilini eklerseniz, en yakın eşleşme 'kraliçe' kelimesi için vektör temsili olacaktır" diye açıkladı. Bu, vektör gömmeleri üzerindeki matematiksel işlemlerin kelimeler arasındaki semantik ilişkileri nasıl ortaya çıkarabileceğini gösterir.
Kosinüs benzerliği ile alakayı ölçün
Vektörleştirildikten sonra, bu çok boyutlu uzaydaki vektörler arasındaki mesafeyi ölçmek için kosinüs benzerliğini kullanabilirsiniz.
"[Kosinüs benzerliği] temelde açılar arasındaki mesafeyi ölçer. Yani bire yakın bir kosinüs benzerliği elde ederseniz, bu gerçekten benzer veya oldukça alakalı demektir. Sıfıra yakınsa, bu dik veya ilgisiz demektir. Ve negatif bire yakınsa, bu zıt demektir." — Mike King, Kurucu ve CEO, iPullRank
Bu, arama motorlarının bir belgenin vektör temsilinin kullanıcının sorgusunun vektör temsiline ne kadar yakın olduğunu belirleyerek içeriğin alakalılığını hesapladığını gösteriyor. Vektörler ne kadar yakınsa, belge o kadar alakalı kabul edilir.
SEO için vektör tabanlı teknikler kullanmalı mısınız?
Tüm olası SEO tekniklerine odaklanmanıza gerek yok; sadece belirli işiniz, nişiniz ve rekabet seviyeniz için doğru olanlara. Vektör tabanlı iş akışlarının markanız için doğru olup olmadığını değerlendirirken bunu aklınızda bulundurun. Örneğin, henüz Google Search Console'u bile kurmamış küçük bir işletmeyseniz, gelişmiş stratejilere geçmeden önce bu SEO temellerini ele almalısınız.
King, "Vektör gömmeleri hem modern arama motorlarının hem de konuşma odaklı aramanın içeriği anlamlandırmasının temelidir" dedi. Hangi tür işletmelerin SEO için vektör gömmeyi benimsemesi gerektiği sorulduğunda şöyle açıkladı: "Bunlarda görünmek isteyen herhangi bir işletme için bunları kullanmada değer var."
"İçeriğinizin alakalılığını daha iyi performans gösterecek şekilde tasarlamak istiyorsanız, [vektör gömme] başlamak için iyi bir yerdir. Bununla birlikte, küçük bir işletmeyseniz, önce markanızı oluşturmaya ve kitle beklentilerinizle uyum sağlamaya odaklanmalısınız. Sağlam bir temele sahip olduğunuzda bunun gibi gelişmiş tekniklere dalın." — Mike King, Kurucu ve CEO, iPullRank
Webinar sırasında, vektör gömmesinin 'ruhunun' gazetecilik ve içerik oluşturma en iyi uygulamalarına çok benzediğini yorumladım. Peki, ben (diğer birçok editör ve içerik pazarlamacısı gibi) zaten bu standartlara uyuyorsam, vektör tabanlı teknikleri takip etmeli miyim?
Bu taktikler birbirini dışlamasa da, King yaptığım şeyi yapmaya devam etmemi önerdi: "Bu, Google'ın yaptığınız şeyi nasıl modellediğidir. Açıkladığınız şey tam olarak yapmaya devam etmeniz gereken şeydir (örneğin, konu hakkında derinlemesine araştırma, bu konuyla ilgili çok fazla bilgi ekleme)."
Mike King'den bir alıntı: "Google'ın matematiksel olarak sahip olduğu temsil, onların internetin tamamı üzerinde eğitim yapması ve bu ilişkilerin nasıl göründüğünü bilmesidir. Yani doğal dil işlemenin arkasında dünyadaki kelimelerin gerçek kullanımını yansıtan birçok farklı ilke vardır
Yani Google'ın yaptığı sadece şöyle demek: 'Tamam, kelimelerin genellikle dünyadaki tüm kitaplarda ve internetteki tüm belgelerde nasıl kullanıldığını biliyoruz ve bunu modelledik. İçeriğiniz bu modele ne kadar iyi uyuyor?
Bu benim 'Hey, birinin söylediği şeyi kelimesi kelimesine kopyalamalısınız' demem değil; sadece bu fikirleri başkalarının yaptığı kadar iyi temsil etmelisiniz—farklı kelimeler kullansanız bile."
Screaming Frog kullanarak vektörleştirmeye başlayın
İçeriğinizi vektörleştirmek, kümeleme, sınıflandırma, önerilerde bulunma, benzerlik/çeşitlilik ölçme, anormallikleri tespit etme, bilgi alma ve metin oluşturma ve çevirme dahil olmak üzere çeşitli SEO kullanım durumlarına hizmet edebilir.
Başlamak için, King'in Screaming Frog'u vektör analizi için kurma konusunda bir eğitim sağladığı (kodunuzu yazmanıza yardımcı olacak özel bir GPT dahil) Vektör Gömmeleri İhtiyacınız Olan Her Şey: Screaming Frog ile Web'i Vektörleştirmek için SEO Kullanım Durumları makalesine göz atın.
Google zaten vektör gömmeyi benimsedi—siz de yapmalısınız
İçeriği (metin, görseller vb.) sayısal vektörler olarak temsil ederek, arama motorları kelimeler ve belgeler arasındaki semantik anlam ve ilişkileri yakalayabilir. Arama motorları semantik arama ve konuşma odaklı yapay zekaya doğru daha da ilerledikçe, içeriği alakalılık için optimize etmek basitçe anahtar kelimeleri kullanmanın ötesine geçer. Anlam ve bağlamı açıkça ileten içerik oluşturmayı içerir.
"Doğal dil işleme teknolojisi daha yoğun gömmeler (TF-IDF gibi yaklaşımlarda yer alan seyrek gömmelere kıyasla) sağladıkça, Google bilgileri pasaj, sayfa, site ve yazar düzeyinde yakalama ve ilişkilendirme yeteneğini geliştirdi. Google uzun zaman önce ilerledi, ancak vektör gömmelerindeki hızlı ilerlemelerle yakalayabiliriz." — Mike King, Kurucu ve CEO, iPullRank
