Teknoloji gün geçtikçe ilerliyor ve şimdi arama şeklimizi değiştiriyor. Sesli asistanlar, tüketicilerin arama şeklini değiştirmede çok etkili bir rol oynamaktadır. Bu, kullanıcıların interneti kullanırken birisiyle konuşuyormuş gibi sorgu oluşturmalarının habercisiydi.
Bununla birlikte, kullanıcılar tüm edatları ve bağlaçları kaldırmayı, kısa kelimeleri özetlemeyi ve Google’ın anahtar kelimenin merkezine ulaşmak için ihtiyaç duyduğu şekilde çalışmayı çabucak öğrendi. Google’ın kullanıcı deneyimini ilk sıraya koyduğunu herkes bilir. Bu nedenle, kullanıcıların konuşma yoluyla doğal bir şekilde iletişim kurmasını sağlamak istiyor.
Bu kılavuz, sesli aramanın ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve bir dijital pazarlamacı olarak web sitenizi sesli arama için nasıl etkin bir şekilde optimize edeceğinizi açıklamaktadır.
Sesli Arama Nedir?
Sesli arama, kullanıcıların bir sesli asistan veya cihaz üzerinden sorgulama yapmalarını sağlayan özel bir ses/konuşma tanıma teknolojisidir. Asistan daha sonra kullanıcının amacını yerine getirmek için doğru yanıtla yanıt verir. Alexa, Google Home, Cortana ve Siri dahil olmak üzere bu asistanların birden fazla sürümü vardır.
Sesli Arama Motoru Nasıl Çalışır?
Sesli arama, konuşma tanımayı karmaşık bir NLP (Doğal Dil İşleme) sistemine bağlayarak çalışır. Bu sistemlerin, bir bireyin ne aradığını doğru bir şekilde tanımlaması ve anlaması ve ardından nasıl yanıt verileceğini yorumlaması gerekir. NLP, metni tam olarak anlamak için yapay zeka tarafından kontrol edilen bir sistemdir.
2012 yılında, sesli arama, genel konuşma tanıma sürecini iyileştirmek için Derin Sinir Ağlarını (DNN) kullanmaya başladı. Google’ın güçlü arama algoritmaları ile gelişmiş NLP teknolojisinin birleşimi kuşkusuz sonuçların doğruluğunu artırdı.
Son beş yılda, konuşma tanımanın doğruluğunu geliştirmek için girişimlerde bulunuldu. Doğruluğunu artırmak için, zaman sınıflandırmalı modeller ve dizi tanımlama eğitim teknikleri kullanılır.
Zaman sınıflandırması, zamanlamanın önemli bir değişken olduğu diziler sorununu ele alan bir eğitim sinir ağından elde edilen belirli bir çıktı türüdür. Sıralı ayrım eğitimi, farklı dil modellerinin sıralı kısıtlamalarını analiz ederek konuşma tanıma performansını daha iyi ayarlamayı ve iyileştirmeyi amaçlar. Bu modeller, gürültülü ve kirli ortamlarda aramayı daha hızlı ve daha doğru hale getiren tekrarlayan sinir ağlarının uzantılarıdır.
Sesli Arama SEO Nedir?
Kullanıcılar sesli arama asistanlarıyla düşük riskli satın alma işlemleri yapmaya çalıştıkça arama motoru pazarlaması dünyası değişiyor. 2019 yılının en popüler konularından birinin sesli aramalar olduğu biliniyor. Sesli aramayı optimize etmek, geleneksel SEO tekniklerinin uygulanmasını, aynı zamanda kullanıcı tabanlı talebi karşılamak için katmanlı içerik stratejilerini değiştirmeyi veya birleştirmeyi gerektirir. , Kim şu anda sesle arama yapıyor.
Bu nedenle, sesli arama SEO, sitenizin içeriğini optimize etmenin bazı yollarının yerini alır. Sıralanması gereken anahtar kelimeler, kullanıcı sesli arama konuşmaları açısından uzun kuyruklu olmalıdır. Bu özellik, öne çıkan snippet’ler gibi öne çıkan snippet’leri görmenizi daha olası hale getirir. Burası, sesli asistanların arama sonuçlarını alma olasılığının en yüksek olduğu yerdir ve ayrıca sesli arama sorgularını sıralamaları daha olasıdır.
BERT Modeli
Ekim 2018’de Google’ın AI dil araştırmacıları BERT’i tanıttı. Bu, herkesin son teknoloji bir yanıt sistemini eğitmesine yardımcı olur. Google kısa süre önce NLP için sinir ağı tabanlı BERT yönteminin arama algoritmasının bir parçası olarak uygulandığını duyurdu. Bu, organik aramalardaki kelimelerin bağlamını daha iyi anlamanıza ve sorgularınızı en alakalı sonuçlarla eşleştirmenize olanak tanır.
BERT Arama Algoritması Güncellemesi Nasıl Çalışır?
BERT modelleme sistemi, her bir kelimeyi ayrı ayrı değerlendirmek yerine, kelimeleri cümledeki diğer tüm kelimelerle ilişki içinde işleyerek çalışır. Bir cümledeki kelimeleri kapsamlı bir şekilde analiz ederek, bu özellikle sorgunun arkasındaki amacı anlamak için kullanılır.
Bu güncellemeden önce Google, belirli bir kullanıcı sorgusuna her zaman yanıt vermeyen dikkate değer snippet sonuçları sağladı. Google BERT modelini algoritmaya entegre ederek kullanıcılar daha detaylı aramalar yapabilir ve kullanıcılara en kısa ve en değerli detaylı cevapları verebilirler. Bu, özellikle sesli ve görsel asistanlarda fark edilir. Bu durumda, yanıtlanan arama sonuçları gerçek bir kişiyle konuşuyormuş gibi konuşacaktır.
