SEO'da Konu Modelleme - Daha Yüksek Sıralamanın Yeni Yolu

SEO'da konu modelleme, bir belge koleksiyonundaki konuları keşfetmek için istatistiksel modellerin kullanılmasıdır. Algoritmalar, binlerce sayfada kelimelerin ve ifadelerin birlikte oluşumunu inceleyerek, bir sayfaya güncel alaka düzeyi atayabilir ve sayfayı bir arama sorgusuna göre sıralayabilir.

Anahtar Kelimelerden Konulara

Arama motorlarının ilk günlerinde - 1990'ların sonlarında - algoritmalar, sonuçlardaki anahtar kelimeleri sorgudaki anahtar kelimelerle eşleştirmekten biraz daha fazlasını yaptı. Arama motorları, sorgunun içeriğini veya anahtar kelimenin arkasındaki amacı anlamadı.

Ancak arama motorları o zamandan beri çok yol kat etti. Arama motoru algoritmaları artık sadece anahtar kelimeleri değil, anahtar kelimelerin arkasındaki konuyu da anlıyor. Anahtar kelimelerden ziyade konulara yapılan bu vurguya semantik SEO denir.

Konuları anlamaya yönelik ilk büyük ilerleme, 2013'teki Google Hummingbird Güncellemesi ile geldi. İşte o zaman Google, yalnızca tek tek anahtar kelimeleri değil, tüm ifadeleri analiz etmeye başladı.

Bir sonraki büyük adım, 2015 yılında, arama sorgularının arkasındaki bağlamı ve amacı anlamak için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanan Google'ın RankBrain algoritmasıyla geldi.

Bu zamana kadar, bir alaka ölçüsü olarak anahtar kelime yoğunluğu dikiz aynasında hızla kayboluyordu. Bunun yerini topikal alaka düzeyi alıyordu. Artık Google'da ne kadar iyi sıraladığınız, içeriğinizin konuyu ne kadar kapsamlı bir şekilde kapsadığına bağlıdır.

O zamandan beri, Google ve diğer arama motorları, konuları anlamada giderek daha iyi hale geldi. Bunu konu modelleme adı verilen bir teknikle yaparlar.

Konu Modelleme ve Konu Sınıflandırma

Konu modelleme, kelimeler ve ifadeler arasında var olan ilişkileri keşfetmek için istatistiksel bir yöntemdir.

Konu modelleme ile algoritma, denetimsiz olarak bilgi kategorilerini keşfeder. Bunu, bir dizi belgeyi tarayarak ve sözcükleri ve tümceleri, diğer sözcük ve deyimlerle birlikte ne sıklıkta ortaya çıktıklarına göre kümeleyerek yapar. Konu modelleme, 'denetimsiz' bir öğrenme tekniğidir: algoritma, bulduğu kalıplara dayalı olarak kategorilerin kendisini keşfeder.

Konu modelleme, insanların algoritmayı belirli kurallar vererek 'eğitmesi' gereken bir makine öğrenme tekniği olan konu sınıflandırmasından farklıdır.

Konu sınıflandırması ile öncelikle kullanmak istediğiniz bilgi kategorilerini tanımlamanız gerekir. Daha sonra algoritmaya bu önceden tanımlanmış kategorilerle etiketlenmiş bazı ham veri örnekleri verirsiniz. Algoritma daha sonra verileri analiz etmek için bu önceden tanımlanmış kategorileri kullanır.

İki teknik arasındaki fark şudur: konu sınıflandırmasında, insanlar algoritmaya kategorilerin ne olduğunu söylerken, konu modellemede algoritma, kelimelerin ve ifadelerin belirli kalıplarda nasıl bir araya toplandığının istatistiksel analizi yoluyla kategorilerin ne olduğunu keşfeder.

Bu metin analizi yöntemleri, yalnızca arama motorları tarafından değil, İnternet'te de kullanılmaktadır.

Örneğin, yüksek hacimli çevrimiçi müşteri geri bildirimi alan bir işletme, geri bildirimlerini satın alma sonrası bildirimler, deneyim takipleri, marka bağlılığı geri bildirimi, müşteri şikayetleri ve müşteri incelemeleri gibi kategorilere ayırmak için konu modellemeyi veya konu sınıflandırmasını kullanabilir.

İki Tür Konu Modelleme

Şimdiye kadar 'konu modelleme' terimini sanki tek bir şeymiş gibi kullandım. Ama aslında bir dizi farklı tekniği kapsayan bir şemsiye terimdir.

Şimdi farklı konu modelleme türlerinden bazılarına bakalım.

Gizli Dirichlet tahsisi (LDA)

Gizli Dirichlet Tahsisi (LDA) iki varsayıma dayanır: benzer konuların benzer sözcükleri kullandığı ve belgelerin istatistiksel bir dağılımın saptanabileceği birkaç konu hakkında konuştuğu.

LDA, n-gram gibi kelimelerin düzenlemelerine konu atayarak belgeleri bir konu listesiyle eşleştirir. Bir n-gram, Doğal Dil İşleme'de kullanılan bir kelime dizisidir.

Gösterge 'n', n-gramdaki kelime sayısını ifade eder. N=1 olduğunda, n-gram bir kelime içerir, burada N=2, n-gram iki kelime içerir, vb.

Örneğin, "İnek ayın üzerinden atlar" cümlesi aşağıdaki 2 kelimelik n-gramları (bi-gram olarak bilinir) içerecektir:

• inek
• inek atlar
• üzerinden atlar
• üzerinde
• ay

n-gramlarınız olduğunda, belirli kelimelerin aynı cümlede veya aynı paragrafta veya birbirinden belirli bir mesafede bulunma olasılığını tahmin eden hesaplamalar yapabilirsiniz.

Gizli Dirichlet Tahsisi, belgelerin belirli kelime düzenlemelerinden oluştuğu ve bu düzenlemelerin belgenin konusunu belirlediği varsayımı üzerine çalışır.

Gizli anlamsal analiz

LDA gibi, gizli anlamsal analiz de dağıtım hipotezine dayanır: kelimelerin anlamı, kelimelerin göründüğü bağlamlara bakılarak kavranabilir. İngiliz dilbilimci JR Firth'in dediği gibi: “Bir kelimeyi, sahip olduğu şirketten bileceksiniz” (Firth, JR 1957:11).

Konuları belirli sözcük düzenlemelerine atayan LDA'dan farklı olarak, gizli anlamsal analiz, sözcüklerin bir dizi belgede ne sıklıkta ortaya çıktığını basitçe hesaplar. Benzer konulara ait belgelerin, belirli kelimeler için yaklaşık olarak aynı kelime frekans dağılımını içereceğini varsayar.

Kelime frekansını hesaplamak için kullandığı yöntem Terim Frekansı-Ters Belge Frekansı veya tf-idf'dir.

Terim Sıklığı (TF), bir anahtar kelimenin tek bir belgede kaç kez göründüğünü ifade eder.

Ters Belge Sıklığı (IDF), bir belge koleksiyonunda terimin kaç kez göründüğünü ölçer.

Terim Frekansı (TF), daha sonra TF-IDF değerini elde etmek için Ters Belge Frekansı'na (IDF) bölünür.

Hem LDA hem de LSA denetimsiz tekniklerdir.

Konu Kümeleri - Daha Yüksek Sıralamanın Anahtarı

Gördüğünüz gibi, arama motorları dikkatlerini anahtar kelimelerden konulara çeviriyorlar. Belirli kelimelerin diğer kelimelerle birlikte bulunma biçimindeki kalıpları belirlemek için çeşitli istatistiksel yöntemler kullanıyorlar. Bu kalıplar, arama motorlarının konuları tanımlamasına izin verir.

İşte bu yüzden konu kümeleri artık arama sonuçlarında üst sıralarda yer almanın hayati bir parçası.

Google, yetkili arama sonuçları sunmak istiyor. Bu, bir konuyu hem derinlemesine hem de geniş kapsamlı olarak kapsayan içerik sunmak anlamına gelir.

Sütun gönderileri ve konu kümeleri

Bunu yapmanın en iyi yolu konu kümesi modelini kullanmaktır. Bu, sütun gönderisi adı verilen merkezi bir sayfaya sahip bir sayfa koleksiyonudur. Sütun gönderisi konuyu derinlemesine kapsar ve genellikle en az 3000 kelime uzunluğundadır.

Sütun gönderisinde, konunuzla ilişkili tüm alt konuları ele alırsınız. Ancak bu alt konulara mutlaka ayrıntılı olarak girmezsiniz. Her bir alt konuyu tanıtan birkaç paragraf ayırın ve ardından bu alt konuyu daha ayrıntılı olarak ele alacağınız ayrı bir blog gönderisine bağlantı verin.

Örneğin, sütun yazınız 'bahçe aletleri' ile ilgili olabilir. Bu, tüm ana bahçe aletleri türlerini kısaca açıkladığınız ortalamadan daha uzun bir makale olacaktır: çim biçme makineleri, misina düzelticiler, çit düzelticiler, budama makasları, malçlama makineleri, yaprak üfleyiciler, kenar kesme aletleri, sprinkler vb.

Ardından, bu alt konuların her biri için ayrı bir içerik parçası oluşturacak ve sütun gönderisinden bu makalelere bağlantı vereceksiniz.

Konu kümeleri neden SEO'ya yardımcı olur?

Bir konu kümesi daha üst sıralarda yer almanıza nasıl yardımcı olur? Arama motorlarına web sitenizin belirli bir konu için topikal yetkiye sahip olduğunu gösterir. Bir konu kümesi oluşturduğunuzda, içeriğiniz ilgili anahtar kelimelerle dolu olacaktır. Ve arama motoru algoritmalarının şimdi aradığı şey tam olarak bu. Genellikle bir arada bulunan anahtar kelimelerle dolu, birbiriyle yakından ilişkili on veya on beş sayfalık içeriğe sahip bir web sitesi, algoritmadan yeşil ışık alacaktır.

Şimdiye kadar bu makalede, konuların SEO'nun odak noktası olarak neden anahtar kelimelerin yerini aldığına ve arama motorlarının konuları ve alt konularını anlamak için çeşitli konu modelleme araçlarını nasıl kullandığına baktık.

Bir içerik oluşturucu olarak, belirli bir konuyu 'haritalandırmanıza' yardımcı olacak konu modelleme araçları olup olmadığını merak ediyor olabilirsiniz, böylece o konuyu kapsamlı bir şekilde kapsayan içerik oluşturabilirsiniz.

Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, bu tür araçlar zaten var. Ve bir sonraki bölümde, size iki tanesini göstereceğim.

Konu Modelleme Araçları

Bu bölüm, yüksek konu otoritesine sahip içerik yazmanıza yardımcı olacak iki konu modelleme aracı hakkında genel bilgiler sunar.

PazarMuse

MarketMuse, yapay zeka destekli bir içerik araştırması ve anahtar kelime planlayıcı aracıdır. İçeriği analiz etmek, ele alınacak konular önermek ve daha iyi içerik oluşturmanıza yardımcı olacak özetler geliştirmek için makine öğrenimi ve yapay zeka kullanır.

MarketMuse'da oturum açtığınızda, soldaki menüde Araştır, Rekabet Et, Optimize Et, Sorular ve Bağlan adlı beş araç göreceksiniz:

Bu araçları tek tek inceleyelim.

Araştırma aracı

Araştırma aracına anahtar kelimenizi yazın ve MarketMuse o anahtar kelime için ana konuları belirleyecektir:

Konular sol sütunda görünür. Sağdaki sütunda, ilgili her bir konu için tahmini arama hacmini ve bu konuyla ilgili arama eğilimini gösteren bir grafiği göreceksiniz.

En sağdaki sütun, ilgili konuyu içeriğinizde kaç kez belirtmeniz gerektiğini size önerilen sayıyı gösterir. MarketMuse bunun için bir renk kodu kullanır:

• Sarı = 1 ila 2 söz
• Yeşil = 3 ila 10 söz
• Mavi = 10+ söz

Konuya tıklayarak ilgili her konuyu ayrıntılı olarak inceleyebilirsiniz. Bu konu için bir çeşitler listesi göreceksiniz:

Bu değişkenleri içeriğinize dahil etmek, birden çok anahtar kelime için sıralamanıza yardımcı olacaktır. Ayrıca, arama motorları artık bir konuyu derinlemesine kapsayan içerikte belirli kelimelerin bir arada göründüğünü bildiğinden, makalenizin topikal otoritesini de artıracaktır.

Rekabet aracı

Rekabet aracı, binlerce belgeyi analiz ederek bir konu modeli oluşturur. Ardından, bu modele göre en iyi 20 sonucu analiz eder ve sonuçları bir ısı haritası olarak sunar.

Rekabet, belirli bir konu için rekabeti değerlendirmek ve analiz etmek ve o konu için sahip olmak istediğiniz kapsam hakkında kararlar almak için kullanılır.

Compete'in ısı haritası, hakkında yazmak istediğiniz bir konuya rekabetin nasıl yaklaştığını, hangi ilgili konuları dahil etmeniz gerektiğini ve içeriğinizi diğerlerinden farklı kılmak için hangilerini kapsamanız gerektiğini hızlı bir şekilde anlamanıza yardımcı olur:

Rekabet ekranının üst kısmında, o konu için en iyi 20 arama sonucunu göreceksiniz. Her arama sonucunun altında o makalenin MarketMuse içerik puanı bulunur. Bu, MarketMuse tarafından geliştirilen ve sayfanın bir konuyu ne kadar iyi kapsadığını gösteren tescilli bir puandır.

Isı haritasındaki renk kodları, her bir içeriğin konuyu ne kadar iyi kapsadığını size gösterir:

• Kırmızı = 0 bahsetme
• Sarı = 1-2 söz
• Yeşil = 3-10 söz
• Mavi = 10+ söz

Bir sayfanın bir konuyu ne kadar iyi kapsadığını değerlendirmenin hızlı bir yolu, bir sütunu dikey olarak aşağı doğru taramaktır:

Aynı şekilde, bir satır boyunca yatay olarak tarayarak yarışmanın belirli bir konuyu nasıl kapsadığını görebilirsiniz:

Rekabet aracında aranacak başka bir şey de içerik puanlarıdır. Bunlar, en üst sıradaki içeriğin o konuyu ne kadar iyi kapsadığını bir bakışta görmenizi sağlar:

Puanlar düşükse, bu, iyi araştırılmış bir içerikle o konu için üst sıralarda yer alma şansınızın yüksek olduğunun bir göstergesidir.

Yarışma ekranının sol tarafında, konu modelini oluşturan tüm konuları göreceksiniz.

Rekabet aracını kullanırken aranacak iki şey vardır: sahip olunması gereken konular ve konu boşlukları.

Olması gereken konular , arama sonuçlarında sürekli olarak en üst sıralarda yer alan sayfalarda bulunanlardır. İyi performans gösterebilmek için, bu konuların parçanıza dahil edilmesi gerekir.

Konu boşlukları , yarışmanın kapsamadığı konulardır. Rakiplerinizin eksik olduğu konuları ekleyerek içeriğinizi optimize etmek için mükemmel bir fırsattır.

Optimize aracı

Optimize aracı, içeriğinizin bir konuyu ne kadar iyi kapsadığı konusunda size gerçek zamanlı geri bildirim sağlayan bir metin düzenleyicidir. Anahtar kelimenizi ve makalenizin URL'sini yazmanız yeterlidir; MarketMuse görünecektir

Sağ taraftaki paneldeki renk kodları, o terimi kaç kez kullandığınızı ve o terimi kaç kez kullanmanız gerektiğini gösterir.

İçerik parçanıza önerilen terimleri eklediğinizde, renk kodları o terim için optimum söz sayısına yaklaştığınızı gösterecek şekilde güncellenecektir.

'Feed' sekmesi, siz sayfayı aşağı kaydırırken içeriğinizin konuları ne kadar iyi ele aldığına dair sürekli bir değerlendirme sunar:

Rekabet ekranının üst kısmında, içerik puanınızı, ortalama puanınızı, hedef puanınızı, sözcük sayınızı, ortalama sözcük sayınızı ve hedef sözcük sayınızı söyleyen bir durum çubuğu göreceksiniz:

Sorular aracı

MarketMuse'daki Sorular aracı, makalenizi yazarken araştırma aşamasındayken kullanışlıdır. Konunuzla ilgili en sık sorulan soruları size gösterir:

İçeriğinize ilgili soruları dahil etmek, makalenizin topikal otoritesini artırmanın başka bir yoludur.

Ekranın sağ tarafında, "Çalıştır" yazan bir düğme içeren bir sütun göreceksiniz. Bu size her soruyu diğer dört araçtan birinde çalıştırma seçeneği sunar:

MarketMuse, bir konuyu analiz etmek ve parça içeriğinizin konuyu olabildiğince fazla kapsamasını sağlamak için güçlü bir araçtır. MarketMuse'u özellikle yararlı yapan şey, söz konusu anahtar kelime için en üst sıradaki sonuçlara dayanmasıdır.

Size yalnızca arama sonuçlarının en üstünde yer alan sayfaların hangi konuları kapsadığını göstermekle kalmaz. Ayrıca size konu boşluklarını gösterir. Konu boşluklarını gidererek içeriğinizin diğer sayfalardan öne çıkmasını sağlayabilirsiniz.

Makale Bilgileri

Makale Bilgileri, başka bir konu modelleme aracıdır.

Belirli bir konu için ilk 10 arama sonucunda görünen anahtar kelimeleri belirlemenize yardımcı olur. İçeriğinizi rakiplerinizinkiyle karşılaştırarak rakip analizine yardımcı olur, böylece hangi anahtar kelimeleri kullanıp kullanmadığınızı görebilirsiniz. Anahtar kelimeleri kişi, ürün, şirket veya yer olarak etiketleyerek varlık algılamaya yardımcı olur.

Article Insights'ta yapmanız gereken ilk şey bir proje oluşturmaktır. Projenize bir ad verin ve ardından hedeflemek istediğiniz anahtar kelimeyi ekleyin:

Anahtar kelime daha sonra bir işleme kuyruğuna girer - analizi tamamlamak birkaç dakika sürebilir.

Anahtar kelime işlendikten sonra, Görüntüle düğmesine tıklamanız gerekir.

Ardından iki bölümden oluşan bir ekran göreceksiniz: solda yazma arayüzü ve sağda analitik:

Makale düzenleyicide iki sekmeniz vardır: 'Makale' ve 'Kısa':

Özet, makale hakkında not bırakabileceğiniz yerdir. Makaleyi yazarlarınızla paylaşmak için bir bağlantı alabileceğiniz bir paylaş düğmesi var.

Sağ tarafta, içeriğiniz için tüm analizleri içeren bir panel bulunur:

Bunlar şunları içerir:

• kelime sayısı
• makalenizde kullandığınız anahtar kelimeler
• rakiplerinizin kullandığı anahtar kelimeler (boşluk analizi)
• kullandığınız başlıklar ve rakiplerinizin kullandığı başlık sayısı.
• içeriğinizin benzersizliği
• okunabilirlik puanı

Makalenizi sıfırdan yazmaya başlayabilir veya devam etmekte olan bir makaleyi bir URL'den içe aktarabilirsiniz:

Makale düzenleyicisine içerik yükledikten sonra araç, içeriğinizi o anahtar kelime için en iyi 10 arama sonucuna göre analiz eder:

• Panel 1 ve 2 , makalenizin ne kadar eksiksiz olduğunu ve hedeflemeniz gereken kelime sayısını gösterir.
• Panel 3 , içeriğinizde kullanılan ilk 15 anahtar kelimeyi gösterir.
• Panel 4 , rakiplerinizin kullandığı anahtar kelimeleri ve bunlardan kaç tanesini kullandığınızı gösterir.
• Panel 5 , kullandığınız başlıkları gösterir ve bunları rakiplerinizin kullandığı başlıklarla karşılaştırır.

Başlıklar panelinin altında bir 'Benzersizlik' puanını gösteren bir panel ve size bir Flesch okuma puanı veren bir araç bulunur:

'Benzersizlik' aracı, 'Makale Yeniden Yazar' adlı bir düğme içerir.

Buna tıkladığınızda, 'araştırma' sekmesinden eklediğiniz parçacıkları yeniden yazmak için kullanabileceğiniz eş anlamlılar için faydalı önerilerle birlikte makale düzenleyicisini açar. İmlecinizi vurgulanan herhangi bir kelimenin üzerine getirin ve araç size o kelime için alternatif eş anlamlılar verir:

Bu, içeriğinizi hızla yeniden yazmanıza yardımcı olan çok kullanışlıdır.

Sağ panelin üst kısmında yedi sekme bulunur. Şimdiye kadar Skor sekmesinde çalışıyorduk.

Rakipler sekmesine tıklarsanız, her bir rakip için bir anahtar kelime gruplaması ile birlikte o anahtar kelime için en iyi 10 rakibin bir listesini görürsünüz. Bu anahtar kelime gruplamaları, size her bir rakip tarafından kullanılan en iyi anahtar kelimeleri gösterir:

İçeriğinizle alakalı olmadığına inandığınız sonuçlar varsa yararlı olan rakipleri seçebilir ve seçimini kaldırabilirsiniz.

Bir sonraki sekme 'Araştırma'dır. Bu sekme, en üst sıradaki içerikten snippet'leri alır:

Bir araştırma snippet'ine tıklayın, makale editörüne eklenecektir. Daha sonra kendi içeriğinizin bir parçası yapmak için yeniden yazmanız gerekir.

Bir sonraki sekme 'Başlıklar'. Bu sekme, seçtiğiniz her bir yarışmacı için kullanılan başlıkları gösterir. Sayfalarında tam olarak kaç başlık olduğunu ve başlığın ne düzeyde olduğunu görebilirsiniz.

Sonraki 'Sorular' sekmesi.

Bu sekme, Google'dan ana anahtar kelimenizle ilgili soruları çeker. Bunlar, güncel otorite kazanmak için makalenize ekleyebileceğiniz alt konulardır:

Bir sonraki sekme 'Konular'. Bu araç, konulara göre gruplandırılmış ilgili anahtar kelimeleri gösterir. Bu konularla eşleşen paragraflar sizin için o konu paneline yerleştirilir:

Konu taslağı, paragraflarınıza kolayca ekleyebileceğiniz ilgili anahtar kelimeleri keşfetmenize yardımcı olur. Bu ilgili kelimeleri paragrafınıza eklemek, içeriğinizin topikal otoritesini artıracak ve makalenizin kalitesini büyük ölçüde artıracaktır.

Son sekme 'Yinelenenler'. Bu araç, içeriğinizde yinelenen parçaları algılar. Bu araç tarafından kırmızı ile işaretlenen her şeyi yeniden yazmanız gerekir.

Şimdi 'Puan' sekmesindeki anahtar kelime paneline geri dönelim çünkü kullanışlı bir özelliği var. Bu panelde bir anahtar kelimeye tıklayın:

Bu anahtar kelime daha sonra Rakip sekmesinde vurgulanacaktır. Ardından, rakiplerinizin o anahtar kelimeyi kaç kez kullandığını görebilirsiniz:

Aynı anahtar kelime, 'Araştırma' sekmesinde de vurgulanacaktır:

Bu, içeriğinizi belirli bir anahtar kelime için optimize etmeye çalıştığınızda kullanışlı bir özelliktir.

Çözüm

Algoritmalar anahtar kelimelere odaklanmaktan uzaklaştıkça ve konuları anlamaya çalıştıkça, içeriğinizin bir konuyu kapsamlı bir şekilde kapsaması giderek daha önemli hale geliyor.

Bu, arama sonuçlarının en üstünde yer almanın anahtarı haline geliyor.

Bu makalede, bir belgede ve bir belge kümesinde kelimelerin birlikte oluşumunu daha iyi anlamak için arama motorlarının şu anda kullandığı çeşitli konu modelleme tekniklerine baktık.

Bir belgedeki benzer anahtar kelimelerin varlığının, sıklığının ve yakınlığının arama motorları tarafından konuları anlamak için nasıl kullanıldığını gördük.

Arama motorları topikal otoriteyi anlamak için bu araçları kullanıyorsa, içerik oluşturucuların içeriklerinin bir konuyu düzgün bir şekilde kapsadığından emin olmak için aynı teknikleri kullanmaları gerekir.

İşte burada MarketMuse ve Article Insights gibi araçlar devreye giriyor. Yazdığınız konuyu analiz etmek için AI kullanıyorlar ve size o konu içindeki alt konuların neler olduğunu ve o konu için iyi sıralamak için hangi anahtar kelimeleri kullanmanız gerektiğini gösteriyorlar.

alakalı kaynaklar

• Konu Kümeleri ve SEO – İçerik Merkezleri Oluşturmak İçin 5 Kolay İpucu
• Semantik SEO - Başlangıç ​​Kılavuzu
• 5 Kolay Adımda Web Sitenizde Bir Silo Yapısı Oluşturun
• Gizli Semantik İndeksleme Nedir: 7 Önemli Gerçek
• LSI Anahtar Kelimeleri Nedir ve Daha Üst Sıralarda Yer Almak İçin Nasıl Kullanılır?