John Giannandrea Google Arama Makine Öğreniminin Yeni Başkanı
Yayınlanan: 2016-02-05Ben Gomes, Google Aramada Liderlik Rolünü Üstleniyor
Google'ın arama ve yapay zeka birimlerine liderlik eden iki yıl sonra Google, çevik pazarlama sergiliyor .
John Giannandrea'nın rolü artık iki yönetici tarafından paylaşılacak: Şirketin yapay zeka araştırma kollarından biri olan Google Brain'in kurucu ortağı Jeff Dean. Google'ın 2014 yılında 600 milyon dolarlık büyük Deep Mind AI satın alımının kuzenleri var; Teknoloji devi 2018'de Halli Labs, AIMatter ve Banter'ı da satın aldı, hepsi Yapay Zeka ile ilgili, yani yerinde doğru personel Google için kritik öneme sahip. Dean'in yanı sıra, 2000 yılında Google'a katılan ve arama mühendisliği ekibine liderlik eden, ancak şimdi lider arama organizasyonu rolünü üstlenecek olan Ben Gomes.
Giannandrea, 2016 yılının başlarında Amit Singhal'in gitmesine izin verdikten sonra rolü üstlendiğinde, Google'ın makine öğrenimi ve yapay zekayı sesli ve görsel aramanın özüne entegre etmeye verdiği önemin sinyalini verdi. Ancak Google CEO'su Sundar Pichai, AI'nın tüm şirketin operasyonları için önemini vurgulamaya devam ediyor. Rollerdeki şans, AI'nın kendi iş birimini oluşturması için çok fazla büyüklük kazandığını gösteriyor.
TheInformation.com* bugün bildirimde bulundu ve Giannandrea'yı, belki de daha bütünleyici bir şekilde, Google'da devam eden istihdam olarak işaret etti. AI modellerini eğitmek için kullanılan verilerde AI'nın insan önyargılarını kopyalayan ve sürdüren algoritma riski oluşturduğuna dair konuşma dalgasını durdurmaya çalıştı.
John Giannandrea, 2016'da Google Arama Makinesi Öğreniminin Yeni Başkanı
İki yıl önce Amit Singhal, dün Google+'da hayatına devam ettiğini duyurdu. “26 Şubat, Google'daki son günüm olacak” dedikten sonra, John Giannandrea'nın Google Arama'nın başına geçeceği çabucak açıklandı.
Google'da bu kadar uzun süre olmanın ve aramaya bu kadar katkıda bulunmanın dikkate değer bir başarı olduğu konusunda hepimiz hemfikiriz ve Singhal'ı hayırseverliğe odaklanarak hayatında yeni bir döneme adım atarken tebrik ediyoruz. Yeni liderlik genellikle çok önemli bir yeniden odaklanma anlamına geldiğinden, SEO uzmanları, Giannandrea bu konumu üstlendiğinde kazanılan aramanın nasıl değişebileceğini ve değişimin bir bütün olarak teknoloji dünyasında dalgalanmalar yaratıp yaratmayacağını merak ediyor. GoogleBot'un web içeriğini nasıl taradığının ve yorumladığının geleceği, onun liderliğinde umut verici görünüyor, çünkü makine öğreniminin geleceğini haberlerde nasıl etkilediğini ve Metaweb'in nasıl örüldüğünü gözlemliyoruz.
Amit sözlerine şöyle devam etti: “Arama her zamankinden daha güçlü ve yalnızca gösteriyi her gün yürüten seçkin bir dizi üst düzey liderin elinde daha iyi hale gelecek. İnsanları bilgiyle güçlendirme misyonumuz ve bunun bu dünya üzerindeki etkisi göz ardı edilemez.” Google Algorithm RankBrain'de olduğu gibi yapay zekanın öncüsü olan John Giannandrea, altı yıldır Google'da çalışıyor ve şu anda mühendislik başkan yardımcısı.
Forbes tarafından Kasım 2015'te açıklandığı gibi, RankBrain'in rolü, arama motorundan geçen milyonlarca sorgunun “çok büyük bir bölümünü” aldı. Ekibi, Google Arama'da makine öğrenimi biçimlerini değerlendiriyor. Önceden Google, insanlar tarafından yönetilen katı bir dizi arama kuralına bağlı kalan algoritmalara büyük ölçüde bağımlıydı.
Giannandrea için Google Arama başkanı olarak yeni pozisyon, Alphabet Inc'in (AI) bir birimi olan Google için yapay zekanın önemine daha fazla vurgu yapıyor. Teknolojideki öngörüsü, mobil cihazlarda arama ve konuşma tanımayı uygulayan aramalardaki en son çabaların anahtarıdır. Makine öğrenimi, bir girişimi üstlenmek için ayrıntılı bir bilgisayar programı yazmaktan farklı bir yaklaşımdır; bunun yerine bir bilgisayara birden çok iş örneği verir ve otomatik olarak öğrenmesini sağlamaya çalışırsınız.
Arama, Google Makine öğreniminin temelidir
Arama, Google'ın temelidir. Google her ay 100 milyardan fazla arama yapıyor. Makine öğrenimi yeni veya aramadaki eksikliklere yardımcı olmaya çalışan çok uzak bir algoritma değil; kesinlikle yönetmeyi kolaylaştırır. Makine öğrenimi, dijital pazarlamanın daha hızlı gelişmesini ve anlamsal arama dünyasını daha iyi hale getirdiğini kanıtlıyor. Bunun gibi semantik arama dünyasında devrim yaratabilecek bir şey inşa etmek için çok fazla düşünce, pazarlama araştırması ve test ve özen gerektirir.
Arama ve makine öğreniminin, insan mühendisler tarafından elle kodlanmış algoritmik kurallardan daha iyi arama sorgularını işlemesi bekleniyor. Moz'daki arama uzmanlarına göre, "makine öğrenimi zaten birçok büyük platform tarafından kullanılıyor." Dolayısıyla, Google Arama'nın geleceği yapay zekaysa, SEO dünyasında çok daha fazlasının ucunda olabiliriz.
Google, şirket içindeki makine öğreniminin öncelikleriyle uyumlu hale getirmek için tüm arama alanındaki araştırma çabalarını birleştiriyor. Arama deneyimi göz önüne alındığında, Google'ın genişleyen araştırma ve yapay zeka kanadına liderlik eden mevcut mühendislik başkan yardımcısı John Giannandrea, kritik alfabede başarılı olma olasılığı en yüksek olan kişidir ve algoritma ileride değişir. Singhal tarafından denetlenen Google arama geliştirmeleri, dev web arama aracını daha hızlı, daha akıllı ve mobil cihazlarda çalışan yazılımların iç kısımlarına bakabilir hale getirdi. Giannandreas, Google Arama'nın bu temel taşını ileriye taşıyacak en iyi kişi olmaya hazırlanıyor.
Makine öğrenimi, Google'ın arama ve kullanıcı amacına odaklanması kapsamında şu anda çok daha gelişmiş durumda ve şüphesiz devam edecek. Aramanın karmaşıklığı nedeniyle, SEO uzmanları konu Google arama olduğunda herhangi bir gecede devrim beklemiyorlar. Yeni web ziyaretleri, daha iyi kullanıcı deneyimleri ve dolayısıyla daha yüksek gelir fırsatları sağlayan daha fazla arama görünürlüğü kazanma tutkumuzu sürdürmenin ayrıntılı ayrıntılarına ve zamanına çok bağlıyız. Google'ın RankBrain'e ayırdığı tüm önem göz önüne alındığında, Google'ın sıralama şansını etkilemede gerçekten nasıl çalıştığını gösteren ayrıntılar hala gelecek. Google şu anda geniş genellemelerdeki RankBrain değişiklikleri hakkında iki veya üç gerçek örnek sunmuştur.
Singhal: Google'ın Arama Algoritmasının Denetçisi
Singhal, şu ana kadar Google'da geçirdiği süre boyunca Google aramasıyla büyük ölçüde iç içe oldu. Google'ın kurucu ortakları Larry Page ve Sergey Brin tarafından oluşturulan algoritmaları yeniden yazmak için rehberlik gerektiğinde katıldığı biliniyor. Aramalara yanıt olarak Google'ın arama motoru sonuç sayfalarında (SERP'ler) ne göstereceğini deşifre etmeyle ilgili görevler, arama devinin özü için çok önemlidir.
Makine öğrenimi, SEO'nun ne olduğuna dair manzarayı hızla değiştiriyor. John Giannandrea geçen sonbaharda Google merkezinde gazetecilere verdiği demeçte. "Giderek artan bir şekilde, kod yazmak yerine bir şeyler öğrenebilirsek, bunları çok daha iyi ölçeklendirebileceğimizi keşfediyoruz." Ancak, makine öğrenimi yeni değil. 1957'de Amerikalı matematikçi ve yapay zeka araştırmacısı Ray Solomon, historyofinformation.com***'a göre “Bir Endüktif Çıkarım Makinesi” yayınladı. IRE Sözleşmesi Kaydı, Bilgi Teorisi Bölümü, Bölüm 2 (1957) 56-62. Bu, makine öğrenimi üzerine yazılmış ilk makaleydi.
Singhal bu dümenden asla sapmadı. Çalışmaları, dikey aramanın genişlemesindeki geçişler boyunca Google aramasına rehberlik etmeye devam ediyor, sosyal sinyalleri entegre etmeye çalışıyor, arama daha anlamsal hale geldikçe Google'ın doğrudan yanıtları ve belki de en önemlisi, Google'ı mobil arama dünyasında başarılı kılıyor.
Makine öğrenimi, yalnızca tıklamayı almaya odaklanan SEO'dan daha fazlasıdır. Günümüzün yeni Google arama motorları, insanların web sitenizle nasıl etkileşime girdiğini tablo haline getiriyor: Geri düğmesine basıp diğer siteleri mi tıklıyorlar, yoksa sitenizdeyken aradıkları yanıtlardan memnunlar mı? Makine öğrenimi, aramayı daha çok tıklama sonrası etkinlikle ilgili bir yere götürür. SERPS'de göründükten sonra tıklamayı kazanmakla kalmaz, aynı zamanda sitenizde harika bir deneyim ile kullanıcıyı memnun etmeniz gerekir.
Google Arama, Müşteri Deneyimlerini Daha İyi Değerlendirmek için Makine Öğrenimine Geçiyor
Arama'da Google'da büyük bir değişim mi var? Müşteri deneyimi birinci öncelik olmaya devam ediyor ve Google'ın yönetimindeki değişiklik, Pazarlamacıların stratejik önceliklerini, yapılandırılmış veri ve makine öğrenimi konusunda daha merkezli bir yaklaşıma doğru etkileyebilir. Kullanıcı etkileşimini kolaylaştırmak için bir web sitesinin her sayfasına giden web içeriğini etkili bir şekilde optimize etmek için SEO'nun en iyi uygulamalarını arayan web yöneticileri, ancak site ziyaretçisini bu içeriği nasıl tükettikleri ve bunlara nasıl tepki verdiklerini tamamlar. Crazy Egg gibi ısı haritaları, kullanıcıların sitenizde tercih ettiği sıcak noktaları ortaya çıkarmak için son derece yararlıdır. Bir arama yapan kişi Google'a her şeyi sorabilir ve bir yanıt alabilir gibi görünse de, web sitenize ulaştığında yanıttan memnun olup olmadığını bilmek daha zor bir şeydir.
İleride derin öğrenmeyi veya makine öğrenimini Google Arama'nın daha büyük bir parçası olarak görmeyi bekleyebiliriz. Algoritmaların ne kadar karmaşık olduğu göz önüne alındığında, makine öğreniminin büyümesi, Google Arama'nın çalışma biçiminin yalnızca bir bileşeni olacaktır. Temel olarak, John Giannandrea ve ekibinin çalışmaları, bir arama sorgusunun parçası olan kelimeleri ve kelime öbeklerini analiz etmede daha usta olması için Google'ın makine öğrenimi motorunu geliştirdi. Yeni Google Arama, hangi ilgili kelimelerin ve ifadelerin hemen hemen aynı anlama geldiğine karar vermede daha sezgisel olarak, yepyeni sorguları ele alırken eski kurallara dayalı sistemi geliştiriyor. Şema biçimlendirme , web sayfası içeriğini anlamayı ve bu sorgularla eşleştirmeyi kolaylaştırma sürecinde yardımcı olur. Google'ın her gün aradığı, daha önce hiç görmediği birçok yeni sorgu var.
Ben yazarken saat 12:58 ve Google Aramalarının bugün şu ana kadar aradığı sorgu sayısı 2.464.000.000 ve hızla artıyor. Google artık her saniye ortalama 42.000'den fazla arama sorgusu işliyor ve bu da dünya çapında günde 3,5 milyar arama ve yılda 1,2 trilyon aramayla sonuçlanıyor.
John Giannandrea, yapay zeka konusundaki uzmanlığıyla, Google'ın arama algoritmalarının sorumluluğunu üstlendiğinden, Google'ın, Google Arama'nın geleceğinin makine öğrenimine büyük ölçüde bağımlı hale geldiğini kabul etmesi mantıklıdır. Bu kadar çok yeni aramayı yönetmek çok büyük bir iştir. www.internetlivestats.com*, "2013 comScore genel yayınına göre, Aralık 2012 itibariyle Google, o ay 114,7 milyar arama ile dünya çapında web arama hacminde %65,2 paya sahipti", diyor.
Makinelerin ve Kullanıcıların İçeriğinizi Nasıl Derecelendirdiğini Birleştirin 
John Giannandrea, Google Arama için RankBrain'i Nasıl Etkiledi?
Singha, Google'ın arama mühendislerine verdiği en büyük onur olan Google Üyesi seçildi. Google'da çalıştığı süre boyunca, şirketin arama motorunu yönetti ve hepimizin bildiği gibi, Google arama motoru İnternet'e oldukça hakim oldu.
Başlık etiketlerinden açıklama Meta etiketlerine ve yapılandırılmış verilere kadar her biri web sitenizin içeriğine kısa bir genel bakış sağlamaya yardımcı olur. Doğru şekilde optimize edildiğinde, bu tür veriler, sayfaların zengin bir snippet ile SERP'lerde tanıtılmasına yardımcı olabilir. Bir kullanıcı sorguyu gerçekleştirir ve benzersiz içeriğiyle derin bir sayfa bile makine öğreniminde daha sık görünebilir.
John Giannandrea'nın bugüne kadar Google'daki çabaları, arama motorlarının sayfanın ne hakkında olduğuna ilişkin özetini ilerletmek için çok şey yaptı. Daha 2016'nın ilk çeyreğinde, Google Web Yöneticisi Araçları, SEO uzmanlarının HTML belgelerini iyileştirmelerine yardımcı olmak için zengin bir içerik analizi bölümü sağlayarak genişletti.
Google'da yapay zeka , makine öğreniminin en ucunda yer alır. Google, John Giannandreas yönetiminde makine öğrenimine büyük yatırım yaptı: buna videolar, konuşma, çeviri ve son zamanlarda arama için Google Arama dahildir. Kişilerin bir Google arama kutusuna yazdıkları her saniye milyonlarca arama sorgusu, RankBrain lakaplı yapay zeka sistemi tarafından yorumlanır. Kıdemli bir Google araştırma bilimcisi olan Greg Corrado, "RankBrain, büyük miktarda yazılı dili, bilgisayarın anlayabileceği vektörler olarak adlandırılan matematiksel varlıklara yerleştirmek için yapay zeka kullanıyor" diyor. RankBrain yeni bir kelime veya kelime öbeği gördüğünde, makine arama sorgusunu yanıtlamak için hangi kelimelerin veya ifadelerin benzer bir anlama sahip olabileceğini tahmin eder.
Bloomberg haberine göre, denetlediği ek arama çalışmaları, kullanılan açık arama terimleri yerine, kullanıcıların cihazlarıyla ne yaptıklarına dayalı bilgi sağlayan görüntü tanıma ve teknolojilerdeki gelişmeleri içeriyor.
SORU: Makine öğrenimi nedir?
CEVAP: “Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren ve yapay zekadaki örüntü tanıma ve hesaplamalı öğrenme teorisi çalışmasından evrimleşen bilgisayar biliminin alt alanıdır; makine öğrenimi, öğrenebilen algoritmaların incelenmesini ve oluşturulmasını araştırır. verilerden ve veriler üzerinde tahminlerde bulunur - bu tür algoritmalar, kullanılan açık arama terimlerine göre Wikipedia'ya göre, örnek girdilerden bir model oluşturarak, veriye dayalı tahminler veya kararlar vererek katı statik program talimatlarını takip etmenin üstesinden gelir.
Makine Öğrenimine Bağlı SEO Uzmanları
Gelişmiş SEO uzmanları, makine öğreniminin arkasındaki lineer cebiri bir dereceye kadar anlıyor. Ürettiği sonuçlar, kullanıcı amacını karşılamak için çok doğru sonuçlar alabilir. Onları bu doğru sonuçlara neyin götürdüğünü ve Google Arama'nın nereye gittiğini açıklamak çok daha zordur. Alphabet, ilk olarak dördüncü çeyrek kazanç raporuna kadar Pazartesi ortasında Apple'ın en yüksek piyasa değeri pozisyonunu çaldı. Google Arama, bazıları tarafından Alphabet'in ana Google birimi etrafında üstünlük kazandığı şeklinde yorumlanır.
John Giannandrea'nın sezgi, daha fazla araştırma, deneme ve yanılma yoluyla matematiği ayarlamak için sinir ağlarının davranışını değiştirmeye öncülük etmeye devam edeceği varsayılmaktadır. Onları daha fazla deneme yanılma yöntemiyle yeni verilerle yeniden eğitmelisiniz. Google, aramayı bu karmaşık makine öğrenimi modeline taşırken, aramada ileride ne olduğu belirsizdir. İnsan beyni bu makinelerin arkasındaki rehber olmaya devam ediyor, ancak nasıl değişti. Daha dün, Google, yapılandırılmış veri işaretlemesi için daha kapsamlı JSON-LD desteği ekledi; Google arama makinesi öğrenimindeki güncellemelerle mükemmel bir şekilde örtüşen bir veri olabilir.
Sitenizde binlerce web sayfası varsa, ek yapılandırılmış verileri elle işlemek muhtemelen mümkün değildir. Temel hizmet sayfalarınızla başlamanızı öneririz ve Google Analytics'in zaten gösterdiği temel sayfalar, izleyiciler tarafından en çok tercih edilenlerdir.
Google'ın , Google Hızlı Yanıt Kutusunda sunulan soruları yanıtlamak için makine öğrenimini nasıl kullanabileceği hakkında daha fazla şey öğreniyoruz. Yapay zeka yönü, bazı arama motorlarının, aksi takdirde kullanıcı amacına uyacak şekilde sunulabilecek tek şey bir püre olduğunda uğraştığı bulanıklıkları azaltmak için akıllı makineler sunar. Her şeyin standartlaştırılmasını ne kadar istesek de, arama endüstrisindeki sonuçlar doğrudan kesin kurallara dayanmaz. Derin bilimsel ve mühendislik zorluklarını ateşlemeye devam eden anlamsal dil, konuşma tanıma, çeviri ve görsel işleme çalışmalarına büyük ölçüde dayanır.
Kullanıcı Etkileşimini Kullanıcı Deneyimi ile Karıştırmayın
seo.theory.com'un sahibi Michael Martinez bunu şöyle ifade ediyor; “İnsanlar 'kullanıcı etkileşimi' ile 'kullanıcı deneyimi'ni karıştırmaya devam ediyor. Kullanıcı deneyimi, sayfaya koyduğunuz şeydir. Kullanıcı katılımı, ziyaretçinin sayfada yaptığı şeydir”. Google, bu kişilerin, yerinde Google Analytics olmadan var olduklarında Web sayfalarının büyük çoğunluğunda ne yaptıklarını izleyemez.
Gelen trafiğinizi Google Analytics aracılığıyla analiz ederseniz, Google arama, ziyaretçilerin web sitenize ulaşmasının birçok yolundan biridir. Kullanıcıların dijital dönüşüm huninizde sayfadan sayfaya nasıl gezindiğini öğrenmek için "ziyaret başına ortalama sayfa görüntülemelerini" izlediğinizde, bu iki sayfadan fazla olduğunda, içeriğiniz Google araması değil, kullanıcıların ilgisini çeker. İşletmelerin yararlandığı tahmine dayalı veriler, daha önce Google Bot tarafından tahmin edilen çok küçük veri miktarından daha fazla olmalıdır.
Google, diğer arama motorları gibi, kendi arama sonuçlarında kullanıcı memnuniyetini ölçer. Web mesajlaşmanızla kullanıcı memnuniyetinin kapsamını anlamak, tüm sosyal ağlarınız, haber yayınlarınız, Buzzsumo ve daha fazlası dahil olmak üzere tam dijital arenaya uzanır. Aramanın nereye gittiğini bilmek, içerik pazarlaması ve SEO kampanya planlaması için çok önemlidir. Yapay Zeka ve derin öğrenmeye olan güveni giderek daha önemli hale geliyor.
Google Arama Değişirken İşletmenizin Neye İhtiyacı Var?
Bize gelen çok sayıda talep, işletmelerin arama ve dijital pazarlama konusunda bir sonraki adımı nereye atacaklarını ne sıklıkla kafa karıştırıcı bulduğunu ortaya koyuyor. SEO çok hızlı büyüdüğü için, bir işletme ister yeni başlıyor isterse çevrimiçi görünürlük kazanmak için ne yapması gerektiğini arıyor olsun, kazanılmış ve ücretli aramada güncel kalan bir SEO uzmanından rehberlik istiyorlar.
Her dijital alandaki pazarlamacılar, gelişen müşteri deneyimi gerçekliğini benimsiyor. Yeni Google Arama'yı adım adım ilerletmek, SEO stratejilerine, yaratıcılığa, coşkuya ve nihayetinde müşterimizin başarısına yaklaşımımıza ilham veriyor.
Başarılı SEO taktikleri son aylarda sismik olarak değişti. John Giannandrea'nın yeni liderliği altında, SEO'nun mevcut durumu gelişmek için yaşayacak. 2016'da arama ve Google içerik okuma konusundaki derin deneyimi, arama motoru pazarlamacılarının Google Arama'nın değişen manzarasını öğrenmek için yeni zaman ve çaba harcaması gerektiği anlamına geliyor. Optimize edilmiş başlıklar ve özenle seçilmiş anahtar kelimelerle sitenize trafik çekmeye yönelik önceki stratejilerin, artık Google mobil algoritmasını içeren yeni SEO stratejilerine dönüşmesi için değerlendirilmesi gerekiyor. Google'da yeni bir yıl ve yeni nesil arama motoru optimizasyonu liderliği ortaya çıkarken, bu raporun sizin için yararlı olduğuna ve belki de şirketiniz için işe yarayan pazarlama fikirlerine daha fazla odaklanmayı ateşleyeceğine inanıyoruz.
İnterneti kullanan pek çok kişi, bulut eğitimini çevreleyen devam eden yönlere dahil değildir. John Giannandrea gibi, dili ve görüntüleri anlayan algoritmalar yapmak için Google Arama'nın başında olması, etkileşimlerinde ve yorumlarında biraz daha az bilgisayar benzeri ve daha insani bir şekilde açıkça iyi bir şey. Google'da bulut eğitimli birçok personele liderlik etme deneyimi, aramanın geleceği, bu yeni liderlik altında makine öğreniminden her zamankinden daha fazla etkilenebilir.
Makinelerin ve Kullanıcıların İçeriğinizi Nasıl Derecelendirdiğini Birleştirin
Hem Google arama makinesi öğrenimindeki gelişmelerin hem de web sayfası ziyaretçilerinin içeriğinizi nasıl görüntülediğini anlamak önemlidir.
SEO uzmanları için makine öğreniminin anlamı, insanlar web kopyası yazdığında neyin iyi bir eşleşme olduğunu belirlemeyi ve ürünlerini arayan potansiyel alıcıların ilgili sayfalarını bulabilmelerini ummayı içerir. Ürün karuselleri için kullanılan bir varlık grafiği verilerini tanımlar. İlgili içeriği arayan kişiyi ödüllendirebilmek için makinelerin bu sayfanın ne hakkında olduğunu öğrenmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış kodlar yazarlar.
Daha önce, Google'ın algoritması, tüketicilerin arama sorgularına iyi yanıtlar olacağını düşündüklerini bulmaya çalışıyordu. Bir izleyici web sitenize ulaştığında, bir web sayfasından başka bir sayfaya giden bağlantıları takip ederse, bu, değerli sayfalarınızı bulan bir makine değil, bir insandır. Yapılandırılmış veri işaretleme , içeriğinizin makinelerin deşifre etmesini kolaylaştırmak için yazılan koddur. Bir sayfada metin kullanımı, hangi anahtar kelimenin kullanıldığı, ne sıklıkta ve nerede, ilgi çekici görüntüler ve kullanıcıya sağladığı faydalar, insanlar tarafından algılanan kaliteyi yansıtabilen ek öğelerdir. Search Engine Land'den Danny Sullivan, "Büyük ölçüde basitleştirmek için, (makinenin Aramayı öğrenmesi), arama motoruna kendi başına nasıl harika bir sanatçı olunacağını öğretmek yerine sayılarla boyamayı öğretmek gibidir."
RankBrain algoritmasının aramaya katkısı, şirket teknolojiyi arama çekirdeğine daha derine yerleştirmeye çalışırken, Google'ın makine zekasına yaptığı yarım on yıllık çabanın bir parçasıdır. Makine öğrenimi, Google Haritalar entegrasyonu ve Google Asistan'ın sesle etkinleştirilen iş sonuçlarını nasıl sunduğu da dahil olmak üzere, aramayla ilgili her şeyi yeniden yapılandırmak için Google'ın kullandığı temel dönüştürücü bir yoldur. John Giannandrea, aramanın her yönüne ilişkin kapsamlı bilgisini araştıran kapsamlı teknik geçmişiyle birçokları arasında saygı görmüştür. Google'ın araması, yeni rolünde öngördüğümüz gibi SEO uzmanları için merkezidir, ekibini geliştirmeye ve özellikle mobil SERP'lerde Google Arama'yı ilerletmeye devam edecektir.
Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır? 
Temel olarak, makine öğrenimi iki aşamalı bir süreçte çalışır.
Adım 1 , bir görevi gerçekleştirmek için bir Google algoritması kullanılarak bir dizi veri üzerinde gerçekleştirilen bir değerlendirme sürecidir, bir çıktıdır. RankBrain kullanıldığında, oluşturulan algoritma Google Arama'da daha iyi doğal dil ayrıştırma yeterlilikleri elde eden bir algoritmadır.
Makine öğrenimindeki 2. Adım , edinilen algoritmayı alır ve onu yeni veri kümelerine uygular. Yine RankBrain kullanıldığında, bu algoritma, bu sorguların içeriğini ve amacını daha iyi tespit etmeye yardımcı olmak için alınan kullanıcı arama sorgularını işler ve ardından bu sorguyla ilgili belgeleri ayırt eder.
Google Arama makine öğrenimi, tıpkı bir uçağın veya traktörün kendisine güç sağlayan bir motora sahip olması gibi, Hummingbird algoritmasıyla ilgilidir. Motorun kendisi, her biri birbiriyle ilişkili olan çok sayıda çeşitli parçadan oluşan karmaşık bir birimdir. Benzer şekilde, Hummingbird çeşitli bölümleri kapsar, RankBrain en yenilerinden biridir.
Özellikle, RankBrain'in makine öğreniminin genel Hummingbird algoritmasının bir bileşeni olduğunu ve giderek tüm Google aramalarının daha yüksek bir yüzdesini yönettiğini biliyoruz.
Hummingbird'ün algoritması, SEO endüstrisindekilere tanıdık gelen ilgili isimlerle sıkça konuşulur. Bunlar, SERP'lerde reklam ağırlıklı sayfaları düşürmeyi amaçlayan Google Penguin, Panda, Pigeon, Payday, Pirate ve Top Heavy gibi terimleri içerir. Makine öğrenimi, özellikle Hızlandırılmış Mobil Sayfalar (AMP) olmak üzere mobil uyumlu sayfalara güzel ödüller getiren Mobil Öncelikli algoritmanın özüdür.
RankBrain Makine Öğrenimi Ne Yapar?
Stone Temple , RankBrain'e derinlemesine bir araştırma yaptı ve "Google'ın bağlantıları, içeriği, alaka düzeyinin diğer yönlerini, spam'i veya diğer algoritmalardan herhangi birini yorumlama şeklini DEĞİŞTİRMEZ" sonucuna vardı. RankBrain'in ne yaptığını ve ne yapmadığını deşifre etmek yararlıdır. Her şeyden önce, vardıkları sonuç, bu algoritmaları hiç değiştirmediğidir. Bugün mevcut olan bilgilere dayanarak, RankBrain'in web sayfalarını sınıflandırmadığını anlıyoruz. Sınıflandırması, sorgu analizi ile ilgilidir.
Yaptığı şey, sorgu yorumlama ve sayfa içeriğini anlama konusunda daha iyi bir iştir ve bu nedenle RankBrain makine öğrenimi, alaka eşleştirmesini büyük ölçüde geliştirir. Yapay zekanın insan davranışını daha iyi öğrenmesinin sonucu, kullanıcı amacını çözme biçiminin SEO sonuçlarında birçok değişikliğe yol açmasıdır. Hepimiz makine öğreniminin aramanın evrimini nasıl etkilediğini ve bunun SEO'nun geleceği için ne anlama geldiğini öğrenmeye çalışıyoruz.
Modern arama mühendisliği, anahtar kelimelerin ve çok daha fazlasının karmaşık bir anlamsal analizidir ; HTMM (Gizli Konu Markov Modelleri) ve PLSA dahil. Kullanıcının ne aradığını daha iyi anlamaya çalışan pazarlamacılar, içeriklerini aramanın işleyişindeki ilerlemelerle daha uyumlu bulacaklardır.
RankBrain'in çözmeye çalıştığı ana endişeyi anlayarak, AI sisteminin ne yaptığına dair daha tuhaf spekülasyonları ekarte edebiliriz. Semantik arama, makine öğrenimi ve vaka tabanlı yapıları anlamaya çalışan herhangi bir SEO uzmanı, kendilerini heyecan verici, yüksek talep gören anlamsal SEO alanının ortasında bulacaktır. Bunu, AdWords ve Analytics Raporlarınızı okuma yeteneğiyle birleştirin ve işletmeniz, web içeriğinizi oluşturmak ve zaman içinde iyileştirecek şekilde uyarlamak için verilerinizden alınan tahminlerden yararlanabilir. En son makine öğrenimi algoritmaları veya Google'ın Mobil Arama Algoritmasına dayanan uygulamalar hakkında bildiklerimizi içeren yeni arama stratejilerini yakından takip ediyor ve uygulamaya çalışıyoruz.
Makine Öğrenimi Neden Oluşturuldu?
Google Arama'nın nasıl ilerlediğini daha iyi anlamak için süreçlerin aşağıdakileri gidermeye yardımcı olmak üzere tasarladığı düzeltmeleri dikkate almak yardımcı olur:
• Karmaşık aramaları ve artan sayıda yeni aramayı yönetmek için oluşturuldu.
Google günlük olarak, arama kutusuna daha önce hiç girilmemiş uzun ve çok yönlü yeni aramalarla (tüm arama sorgularının %15'i) karşı karşıyadır. Bu tür aramaları kolayca yönetecek bir geçmiş geçmişi olmadığından, Google, en alakalı sonuçları görüntülemek için bunları önceki arama kullanıcılarının ilgi alanlarıyla nasıl ilişkilendireceğini belirlemelidir.
• Belirsiz arama sorgularını yönetme
İnternet kullanıcıları, çeşitli bağlama dayalı olarak birden fazla anlama gelebilen sesli aramada genellikle belirsiz kelime biçimleri veya konuşma dili kullanır. Mevcut arama geçmişlerini nasıl işleyeceğini bilen bir makineye sahip olmak, Google'ın kullanıcının amacını daha iyi tahmin etmesine olanak tanır.
• Doğruluğu ve doğruluğu iyileştirme
Eski anahtar kelime eşleme taktiklerinden bağlamı anlamaya geçiş, aynı anahtar kelimenin türevleriyle (tekil ve çoğul, eş anlamlılar, kısaltmalar, kısaltmalar, yazım hataları vb.)
Makine öğrenimi, arama sorgularını daha doğal bir şekilde ele alıyor ve sesli arama artıyor. Siri, Google Now ve Cortana gibi sesli arama teknolojileri daha geniş çapta kabul görmekten keyif alıyor. RankBrain'in makine öğrenimi, ilk başladığında amacı nerede olursa olsun, sesli aramalar için sonuçlar sağlarken sesli arama asistanlarının gelişmiş doğruluk elde etmelerine yardımcı olmada merkezi bir rol oynar.
“Muhtemelen bu da adil bir değerlendirme. Makine öğrenimi Google'da zaten çok büyüdü ve devam edecek gibi görünüyor. Ancak, Google arama söz konusu olduğunda, bunun bir gecede devrim olması pek olası değildir. Bunun yerine, göreceğimiz yorgun ama gerçek “evrim değil, evrim” olması daha muhtemel.” – Danny Sullivan
Google'ın AI'yı aramaya yerleştirme kararı, şirketlerin en değerli işlerini kısmen makine zekası tarafından kontrol edilen sistemlere emanet etmeye başladığını gösteriyor. Facebook Inc., sosyal ağın kişiselleştirilmiş ana sayfasını oluşturan haber akışını filtrelemek için yapay zeka tekniklerini kullanıyor ve Microsoft Corp., Bing arama motorunun yeteneklerini artırmak için yapay zeka kullanıyor.” – Bloomberg Haberleri**
“Rolü devralmak için yapay zekanın başına geçmeleri gerçeği, gelecekte nerede gelişmeyi umduklarını çok iyi anlatıyor.” – Sameet Sinha, B. Riley & Co.'da kıdemli sermaye analisti
ÇÖZÜM
Ve her zamanki gibi, özellikle SEO gibi hızla gelişen endüstrilerde hiçbir şey kesin değildir. Şimdilik makine öğrenimi, hepimizin kavramaya çalıştığı bir şey. Gelecekte pek çok kişi RankBrain'in sürekli genişleyen uygulamalarda - yalnızca arama sorgularını yorumlamanın ötesinde - kullanılmasını bekliyor. Her türlü çevrimiçi içeriği gerçekten kavrayacak kadar ilerlerse, bugün öngörebileceğimizden çok daha geniş dalgalara sahip endüstride dev bir yenilik olacaktır.
SEO'nun en iyi taktikleri ve stratejileri hakkındaki test edilmiş bilgimize dayanarak işletmeniz için özel bir pazarlama planı formüle etme rehberliğinden yararlanmak için bizi 651-206-2410 numaralı telefondan arayın.