SEO Yapay Zeka

BERT Algoritması Nedir? Yapay Zekanın Search Ekosistemindeki Hakimiyeti, Örneklerle BERT Algoritması

Hosting Fiyatları

Google, her yıl birkaç kez arama algoritmasında güncellemeler yapar. Panda ve Penguin gibi büyük güncellemeler, arama motoru optimizasyonu ve içeriğinin arama motoru sonuç sayfalarındaki (SERP’ler) sıralaması hakkında bildiğiniz veya bildiğinizi sandığımız her şeyi değiştirir. Ancak diğer güncellemeler, Google aramanın işlevselliğini ve kullanıcı deneyimini ayarlamayı amaçlayan daha küçük ince ayar değişiklikleridir.

Google’ın 2019’un sonlarında yaptığı BERT güncellemesi de son güncellemelerden biridir, ancak bunun önümüzdeki birkaç yıl içinde SEO için içerik yazmaya yaklaşımımız üzerinde küçük bir etkisi olacaktır.

Peki nasıl?

BERT Nedir?

BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers anlamına gelir. Doğal dil işleme (NLP) ön eğitimi için Google’ın sinir ağı tabanlı tekniğidir. Bu, BERT’nin bilgisayarların insanlar gibi dilin nüanslarını anlamasına yardımcı olmayı amaçladığı anlamına gelir. Bu algoritma, potansiyel olarak Google’ı kullanıcılara daha alakalı ve değerli sonuçlar sunma konusunda daha iyi hale getirir.

Basitçe ifade etmek gerekirse, BERT, Google’ın, belirli bir bağlama dayalı olarak kullanıcıların sorgularındaki dilsel varyasyonları anlamasını sağlayan bir yapay zekadır. Algoritma, kısaca bir metindeki kelimeler arasındaki bağlamsal ilişkiyi anlamak için bir mekanizma olan sözde bir dönüştürücü kullanır.

Eskiden Google, genellikle kullanıcıların sorgularındaki anahtar kelimelere odaklanırdı. Fakat şimdi, arama sonuçlarının her zaman kullanıcının aradığıyla eşleşmediği anlamına gelir. BERT ile Google artık sorgudaki tek tek kelimeleri okumakla kalmaz, bunun yerine tüm dilsel bağlama ve kullanıcıların sorgularındaki kelimeler arasındaki dahili dilsel tutarlılığa odaklanır.

Google Bert Tarihçesi

BERT, Google araştırmacıları tarafından 2018’de tanıtılan bir sinir ağı mimarisidir. BERT, yine Google araştırmacıları tarafından 2017’de tanıtılan Transformer mimarisine dayanmaktadır.

Transformer mimarisi, dil çevirisi ve metin oluşturma gibi doğal dil işleme (NLP) görevleri için kullanılan önceki sinir ağı modellerinin sınırlamalarını gidermek üzere tasarlanmıştır. Özellikle, Transformer mimarisi, modelin tahminlerde bulunurken sadece her kelimenin etrafındaki yerel bağlam yerine tüm girdi dizisini dikkate almasına izin veren self-attention kavramı üzerine kuruludur.

BERT, piyasaya sunulduğundan beri en yaygın kullanılan NLP modellerinden biri haline gelmiştir ve duygu analizi, metin sınıflandırma ve soru yanıtlama gibi çok çeşitli görevlere uygulanır. Ayrıca, bir dizi NLP kıyaslamasında son teknoloji performans elde etmiş olan GPT-2 ve RoBERTa gibi diğer NLP modelleri için bir ön eğitim modeli olarak kullanılmıştır.

Rankbrain Nedir?

Rankbrain Nedir?

Google RankBrain algoritması makine öğrenimi sistemini temel aldığı için yapay zeka kullanarak internette aramaları destekleyen ve insan davranışını ölçerek onu taklit etmeye çalışan bir sisteme sahiptir. Google RankBrain, sorulan soruları kaydederek mantıklı ve doğru cevaplar veren bir algoritma türüdür. Google tarafından özellikle arama sonuçlarını iyileştirmek için oluşturulmuştur.

BERT algoritması ile Google, kullanıcıların ne istediğini, ne aradığını öğrenir ve daha iyi sonuçlar vermeye çalışır. Arama konumu, girilen anahtar kelimeler gibi değişkenleri dikkate alarak kullanıcının ne aradığını, nasıl bir sonuca ulaşmaya çalıştığını belirlemeyi amaçlar. Yani kullanıcılar için mükemmel bir deneyim sunan bir hizmettir. Ayrıca, Google RankBrain algoritması, Google kaynaklarına dayalı herhangi bir aramada hangi sonuçların gösterilmesi gerektiğini değerlendiren üçüncü önemli faktör olarak kabul edilir.

NLP Nedir? Google Algoritmaları İçin Doğal Dil İşleme Neden Bu Kadar Önemli?

NLP Nedir? Google Algoritmaları İçin Doğal Dil İşleme Neden Bu Kadar Önemli?
Kaynak: researchgate

Doğal Dil İşleme, Google algoritmaları için önemlidir çünkü internette önemli miktarda bilgi insan dili biçimindedir. Google algoritmaları, arama sorgularının ve web içeriğinin anlamını ve bağlamını anlamak ve daha doğru ve alakalı arama sonuçları sağlamak için NLP’yi kullanır.

İlgili İçerik: Doğal Dil İşleme, NLP (Natural Language Processing) Nedir?

NLP, Google algoritmalarına aşağıdaki şekillerde yardımcı olur:

1. Sorgu Anlama

NLP algoritmaları, Google’ın arama sorgularının ardındaki amacı anlamasına ve sorgunun bağlamına göre alakalı web sayfalarını belirlemesine yardımcı olur.

2. İçeriği Anlama

NLP algoritmaları, Google’ın tartışılan konular, bahsedilen varlıklar ve ifade edilen duygu dahil olmak üzere web sayfalarının içeriğini anlamasına yardımcı olur.

3. Dil Çevirisi

NLP algoritmaları, Google’ın içeriği bir dilden diğerine çevirmesine yardımcı olur, bu da Google’ın birden çok dilde alakalı arama sonuçları sağlamasına olanak tanır.

4. Sesli Arama

NLP algoritmaları, Google’ın kullanıcıların doğal dil komutlarını kullanarak arama yapmasını sağlayan sesli arama teknolojisinde de kullanılmaktadır.

Google Algoritma Güncellemeleri

Google Algoritma Güncellemeleri

İlgili İçerik: Google Algoritması Nedir?

Google’ın son yıllarda yayınladığı önemli algoritma güncellemelerinden bazıları aşağıdakileri içerir:

1. Panda (2011)

Panda, zayıf, yinelenen veya düşük kaliteli içeriğe sahip web sitelerini cezalandırarak düşük kaliteli içeriği hedef alır.

2. Penguin (2012)

Penguin, anahtar kelime doldurma, bağlantı şemaları ve gizleme dahil olmak üzere web spam’ı hedef alır.

3. Hummingbird (2013)

Hummingbird, Google’ın doğal dil sorgularını anlamasını iyileştirmeyi ve daha alakalı arama sonuçları sağlamayı amaçlar.

4. Pigeon (2014)

Pigeon, yerel arama sonuçlarının doğruluğunu ve alaka düzeyini iyileştirir.

5. Mobile-Friendly Update (2015)

Bu güncelleme, mobil uyumlu web sitelerinin mobil arama sonuçlarındaki sıralamasını iyileştirmeyi amaçlar.

İlgili İçerik: Mobile Uyumlu Web Site Nasıl Yapılır?

6. RankBrain (2015)

RankBrain (2015), Google’ın arama sorgularının ardındaki amacı daha iyi anlamasına ve daha alakalı arama sonuçları sağlamasına yardımcı olacak bir makine öğrenimi algoritması sunmasına olanak tanır.

7. Fred (2017)

Fred (2017), düşük kaliteli içeriğe ve agresif para kazanma taktiklerine sahip web sitelerini hedef alır.

8. BERT (2019)

BERT (2019), arama sorgularının bağlamını ve anlamını daha iyi anlayabilen, önceden eğitilmiş bir dil modelini kullanıma sunar.

9. Core Algorithm Updates (devam ediyor)

Google, her yıl çok çeşitli web sitelerini ve arama sorgularını etkileyebilecek kapsamlı güncellemeler olan birkaç temel algoritma güncellemesi yayınlar.

Google BERT Nasıl Çalışıyor?

BERT, Google tarafından geliştirilmiş, arama ifadesinin tamamının ilişkisine dayalı olarak arama sorgusunun amacını ve içeriğini yorumlayabilen, açık kaynaklı, önceden eğitilmiş bir Doğal Dil İşleme (NLP) Modelidir. BERT modeli, çevreleyen diğer tüm kelimelere dayalı olarak bir kelimenin bağlamını anlamaya çalışır ve konuşma sorgularının arama sonuçlarını daha doğru hale getirir.

Google BERT Nasıl Çalışıyor?
Kaynak: Turing

Örneklerle BERT Algoritması

BERT’nin farklı NLP görevlerinde nasıl kullanılabileceğine dair bazı örnekler aşağıdaki şekildedir:

1. Soru Yanıtlama

BERT, bir metin parçasını okuduğu ve soruları bu metne dayalı olarak yanıtladığı soru yanıtlama görevlerinde ince ayar yapılabilir. Örneğin, “Fransa’nın başkenti Paris’tir. Paris pek çok müze ve anıtın bulunduğu güzel bir şehirdir.” içeriği verildiğinde BERT, “Fransa’nın başkenti neresidir?” içeriğinde “Paris” kelimesini seçebilir.

2. Duyarlılık Analizi

BERT, bir metin parçasının duyarlılığını (olumlu, olumsuz veya nötr) belirlendiği duygu analizi için kullanılabilir. Örneğin, “Filmi sevdim. Muhteşemdi!” cümlesi verildiğinde BERT, duyguyu olumlu olarak sınıflandırabilir.

3. Adlandırılmış Varlık Tanıma

BERT, adlandırılmış varlıkları (kişiler, işletmeler ve konumlar gibi) bir metin parçasında tanımlayıp sınıflandırdığı, adlandırılmış varlık tanıma için kullanılabilir. Örneğin, “Ali Google’da Mountain View, California’da çalışıyor” cümlesi verildiğinde BERT, “Ali”nin bir kişi, “Google”ı bir kuruluş ve “Mountain View, California”yı bir konum olarak tanımlayabilir.

4. Doğal Dil Çıkarımı

BERT, belirli bir öncül temelinde bir ifadenin doğru, yanlış veya belirsiz olup olmadığını belirlediği doğal dil çıkarımı için kullanılabilir. Örneğin, “Köpek kediyi kovaladı” öncülü verildiğinde, BERT “Kedi köpeği kovaladı” ifadesinin yanlış olduğunu belirleyebilir.

5. Makine Çevirisi

BERT, metni bir dilden diğerine çevirmeye yardımcı olan makine çevirisi için de kullanılabilir. Örneğin verilen “Bonjour, comment ça va?” (Fransızca’da “Merhaba, nasılsın?” anlamına gelir), BERT bunu “Merhaba, nasılsın?” olarak çevirebilir. 

BERT Algoritması Sonrasında Dikkat Edilmesi Gerekenler

BERT algoritmasının tanıtılmasından sonra doğal dil işleme (NLP) araştırma ve uygulamalarında çeşitli iyileştirmeler olmuştur. Önemli iyileştirmelerde bazıları aşağıdaki şekildedir:

1. Bağlamsallaştırılmış Kelime Temsilleri

BERT, her kelimenin anlamını daha iyi yakalamak için bir cümleyi çevreleyen kelimeleri hesaba katan bağlamsallaştırılmış kelime temsillerinin gücünü gösterir. Bu yaklaşım, daha da büyük eğitim veri kümeleri ve daha gelişmiş mimariler kullanan GPT-3 ve T5 gibi modellerle daha da geliştirilmiştir.

2. Çok Dilli NLP

BERT ve diğer modeller, birden çok dilde metin anlayabilen ve üretebilen çok dilli NLP sistemleri oluşturma potansiyelini göstermiştir. Bununla birlikte, düşük kaynaklı dilleri ve lehçeleri işleyebilen modellerin geliştirilmesinde hala iyileştirme yapılması gereken yerler vardır.

3. Alan Adına Özgü NLP

BERT ve diğer modeller büyük genel amaçlı veri kümeleri üzerinde eğitilirken, finans veya sağlık gibi belirli alanlarda metinleri anlayabilen ve üretebilen alana özgü NLP modellerine ihtiyaç vardır.

4. Model Yorumlanabilirliği

NLP modelleri daha karmaşık hale geldikçe, çıktılarını yorumlamak ve nasıl tahmin yaptıklarını anlamak için daha iyi yöntemlere olan ihtiyaç artmaktadır. Bu modellerin iç işleyişini görselleştirmek ve dili nasıl temsil ettiklerini anlamak için teknikler geliştirme çabaları olmuştur.

5. Etik Hususlar

NLP modelleri daha güçlü hale geldikçe, gizliliği sağlamak gibi kullanımlarla ilgili daha büyük etik hususlara ihtiyaç vardır.

Google BERT vs. Google MUM Algoritması Arasındaki Farklar

BERT ve MUM, Google tarafından geliştirilen doğal dil işleme (NLP) algoritmalarıdır, ancak farklı mimarileri ve kullanım durumları vardır.

BERT, Google tarafından 2018’de kullanıma sunulan bir dil modelidir. Metnin çift yönlü temsilini önceden eğitmek için dönüştürücü tabanlı bir mimari kullanır. BERT, büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiştir ve soru yanıtlama ve duygu analizi gibi çeşitli aşağı akış NLP görevlerinde ince ayar yapılabilir. BERT, NLP topluluğunda geniş çapta benimsenmiştir ve çeşitli görevlerdeki güçlü performansıyla bilinir.

MUM ise Multitask Unified Model anlamına gelir ve Google tarafından 2021’de kullanıma sunulmuştur. MUM, daha geniş bir görev yelpazesini işlemek ve büyük miktarda veriyi işlemede daha verimli olmak için tasarlanmış daha gelişmiş bir BERT sürümüdür. BERT’den farklı olarak MUM, birden çok dili ve yöntemi (resimler ve video gibi) anlayabilir ve daha kapsamlı yanıtlar oluşturmak için birden çok kaynaktan gelen bilgileri entegre edebilir. MUM ayrıca, daha büyük miktarda verinin daha verimli işlenmesine izin veren yeni bir tür transformatör mimarisi kullanır.

Daha Fazla Dilde Search Ekosistemini İyileştirme

Arama ekosistemini daha fazla dilde geliştirmek, Google ve diğer arama motorları için önemli bir odak alanıdır. Arama motorlarının arama ekosistemlerini daha fazla dilde iyileştirmesinin bazı yolları aşağıdaki şekildedir:

1. Makine Çevirisi

Arama ekosistemini daha fazla dilde geliştirmenin en etkili yollarından biri makine çevirisi kullanmaktır. Makine çevirisi teknolojisi, web sayfalarının ve arama sorgularının bir dilden diğerine çevrilmesine yardımcı olabilir, bu da arama motorlarının birden çok dilde arama sonuçları sağlamasına olanak tanır.

2. Çok Dilde Sorgu Anlama

Arama motorları, birden çok dilde yapılan arama sorgularını daha iyi anlamak için sorgu anlama yeteneklerini geliştirebilir. Bu, farklı dillerin nüanslarını anlayabilen ve bu dillerdeki arama sorgularının ardındaki amacı belirleyebilen doğal dil işleme algoritmalarının geliştirilmesini içerir.

3. Dile Özgü Dizin Oluşturma

Arama motorları, farklı dillerdeki arama sonuçlarının doğruluğunu artırmak için dile özgü dizinler oluşturabilir. Bu, her dil için ayrı dizinler geliştirmeyi ve o dildeki sonuçlara öncelik vermek için arama algoritmalarını optimize etmeyi içerir.

4. Dile Özgü Algoritmalar

Arama motorları, farklı dillerdeki arama sonuçlarının doğruluğunu artırmak için dile özgü algoritmalar da geliştirebilir. Bu, arama sonuçlarının alaka düzeyini artırmaya yardımcı olabilecek, her dilin belirli dilbilimsel ve kültürel nüanslarına göre uyarlanmış algoritmalar oluşturmayı içerir.

5. Yerelleştirilmiş İçerik

Arama motorları, yerelleştirilmiş içeriği teşvik ederek ve önceliklendirerek arama ekosistemini daha fazla dilde geliştirebilir. Buna, kullanıcının dilinde yazılmış ve haberler, etkinlikler ve kültürel bilgiler gibi kullanıcının yerel bağlamıyla ilgili içerik dahildir.

İlgili İçerikler: Multisearch (Çoklu Arama) Nedir, Nasıl Kullanılır? Google Lens ile Arama Dünyasını Yeniden Keşfedin, Google Lens Nedir? Multisearch Sistemi İle Nasıl Kullanılır?

Google BERT İçin Optimizasyonlar, SEO Çalışmaları Yapabilir Misiniz?

BERT’yi optimize etmek için web sitesi sahipleri, kullanıcının arama amacı ile açık, öz ve alakalı içerik oluşturmaya odaklanmalıdır. Bu, doğal bir dil kullanmak ve arama motorları tarafından spam olarak görülebilecek anahtar kelime doldurma veya diğer SEO taktiklerinden kaçınmak anlamına gelir.

Web sitesi sahipleri ayrıca, hem kullanıcılar hem de arama motorları tarafından anlaşılması kolay ve iyi organize edilmiş içerikle web sitesi yapılarının net ve gezinmesi kolay olmasını sağlamalıdır. Bu, görünürlüğü artırmaya ve bir web sitesine daha fazla trafik çekmeye yardımcı olabilecek öne çıkan snippet’ler ve diğer zengin arama sonuçları için optimizasyonu içerebilir.

Son olarak, web sitesi sahipleri, SEO performansı üzerinde önemli bir etkiye sahip olabileceğinden, Google’ın algoritmalarındaki ve arama sıralama faktörlerindeki en son değişikliklerden haberdar olmalıdır. Web sitesi sahipleri, bilgi sahibi olarak ve stratejilerini buna göre uyarlayarak, daha iyi görünürlük ve arama sonuçlarında daha yüksek sıralamalar elde etmek için sitelerini BERT ve diğer algoritmalar için optimize edebilir.

Google BERT’in SEO Üzerindeki Etkileri

2019’dan sonra kullanıcıların sorularını yanıtlayan alakalı ve değerli içerik, arama motoru optimizasyonunda en iyi uygulama haline gelmiştir. Bu, web içeriğiniz kullanıcı dostu ve iyi yazılmışsa, BERT’in gelişiyle arama sonuçlarında kötü sıralamalardan korkmanıza gerek olmadığı anlamına gelir.

BERT öncelikle bilgi anahtar kelimelerini, yani kullanıcıların belirli bir konuda bilgi ararken Google’da aradıkları anahtar kelimeleri etkileyecektir. Örneğin, “Google BERT Nedir?” sorusunu ele alalım.

Bu, tam eşlemeli anahtar kelimenizin metinde doğal olmayan bir şekilde birçok kez göründüğü uzun açılış sayfaları ve blog gönderileri yazmanın daha az kazançlı hale geldiği anlamına gelir. Bunun yerine, kullanıcılarınıza sorularını nasıl yanıtlayabileceğinize odaklanmanız gerekecek.

Google BERT Algoritmasının SERP Üzerindeki Etkileri

Google, “2019 Brazil traveler to Usa need a visa” için örnek bir arama paylaştı ve sorgudaki “to” kelimesinin sorgunun anlamını anlamak için önemli olduğunu açıkladı.

BERT öncesi Google, Brezilya’ya seyahat eden ABD vatandaşları için sonuç verirdi. Artık BERT, sorgudaki “to” kelimesinin önemini anlıyor ve kullanıcıya gerçekten yardımcı olan sonuçlar veriyor.

Kaynak: Google

İlgili İçerikler:

GPT-3 Nedir? Derin Öğrenmede Yapay Zeka Teknolojileri, GPT-4 Nedir? GPT-3 vs. GPT-4 Arasındaki Farklar, GPT-4 Artık Görselleri de İşleyebiliyor

DALL-E 2 Nedir? Yazılan Yazıyı Görsele Çeviren Yapay Zeka Bir Devrin Başlangıcı Mı?

Yapay Zeka vs. İnsan Tarafından Yazılan İçeriklerin Tespiti, Yapay Zeka ile Üretilen İçerikler SEO Organik Performansı İyileştirir Mi?

OpenAI ChatGPT Nedir, Nasıl Kullanılır? Yen Yapay Zeka Destekli Chatbot Uygulaması Google’ın Yerini Alabilir mi?

Neural Networks Nedir? Nasıl Çalışır?, TensorFlow Nedir, Ne İşe Yarar?

Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir? Makine Öğrenimi ile Arasındaki Farklar, Makine Öğrenimi (Machine Learning) Nedir? Derin Öğrenme ile Arasındaki Farklar

SEO Nedir, Nasıl Yapılır?, SEO Analizi Nasıl Yapılır? Yeni Başlayanlar İçin SEO Analiz Rehberi, Semantik Nedir? Semantik SEO Nasıl Yapılır?, SEO Uyumlu İçerik Nasıl Yazılır?

Helpful Content Update Nedir? Web Siteleri Yararlı İçerik Algoritma Güncellemesinden Nasıl Etkilendi?

Google Spam Update Algoritması Nedir? Web Siteleri SpamBrain Algoritmasından Nasıl Etkilendi?

Algoritma Nedir, Nasıl Çalışır, Nasıl Oluşturulur?

Google Algoritması Nedir?

Yapay Zeka (AI) ile En İyi İçerik Nasıl Üretilir? Uygulamalarla En İyi 6 Yapay Zeka Aracı

SEO Analizi Nasıl Yapılır? Yeni Başlayanlar İçin SEO Analiz Rehberi

Domain Sorgulama