Emre Gökhan Vuran

Emre Gökhan Vuran

Cumartesi, 30 Kasım 2019 23:12

SEO Uyumlu Makale Nasıl Hazırlanır?

SEO uyumlu makale yazmanın ilk şartı özgünlük ve içerik kalitesidir. Sadece kurallara uygun kelimeler topluluğu yazmanın bir web sitesine ziyaretçi trafiği kazandırmayacağı açıktır. Bir ziyaretçinin sitede kalma süresini ancak içeriğin kalitesi ile arttırabilirsiniz. Elbette içeriğin özgünlük oranı ne kadar yüksek ise Google tarafından o derece ödüllendirilecektir. İçeriğinizin kalitesinden ve özgünlüğünden eminseniz yazım kuralları başta olmak üzere içerik SEO kurallarına dikkat etmeniz içeriğin hem okunmasını kolaylaştıracak hem Google tarafından ilk sıralara taşınacaktır.

SEO Uyumlu Makale Hakkında Püf Noktalar

  • İyi bir makale içeriği yazmış olsanız dahi beklentiniz bu makalenin hemen ilk sayfalarda yer alması ise bu mümkün olmayabilir. Sitenizin genel rank değerlendirmesi içeriğin ilk sıralamasını etkileyecektir. Ancak makaleniz hem algoritmalar hem okuyucusu tarafından keşfedildikçe çok daha iyi sıralara doğru yükselecektir. Bu sürenin bazen bir seneye kadar uzadığını gördüm. Ancak makale yazımında okuyucunun yararını gözeten her makale başarılı oldu.
  • İçerik girişinde istikrar başarıyı getirir. Sürekli ve düzenli makale yazma ve web sitesine ekleme alışkanlığı kazanın.
  • 100 makaleyi bilgisayarda yazıp sonra web sitesine yükleme yapmayın. Google algoritmaları bunu doğal ve iyi bir iş olarak algılamayacaktır. Doğrusu her makale biter bitmez web sitesine eklemektir.
  • Anahtar kelime oranı çok önemlidir. Birçok yerde farklı değerler okusanız da doğru değer %5 ila % 8 arasındadır. Bu değerler yazı madenciliği (text mining) biliminden gelen değerlerdir. SEO uyumlu makalede daha fazla anahtar kelime kullanımı spam işlemi görecektir.
  • Bir kelime teriminin anahtar kelime olarak değerlendirilmesi için sayfa içinde ondan daha fazla kelime geçmemesi gerekir. Burada dikkat edilecek Türkçe de sık kullanılan bağlaç ve sıfatların da orana dahil olduğudur. Yani “bir”, “çok”, “ve”, “veya” kelimelerini anahtar kelimeden fazla kullanmayın.
  • Arama terimlerini birkaç kelimeden oluşuyorsa makale içinde sıralı kullanıldığından ve mümkünse araya başka kelimelerin girmemesine dikkat edin. Örneğin “araç kiralama firmaları” bu şekilde sayfa da olmalıdır. “Araç…(başka kelimeler)…kiralama firmaları” etkisi arama sonuçlarında aynı olmaz.
  • Yazım kurallarını hatırlayın. Tüm başlıkların büyük harf ile yazılması iyi değildir. Başlıklarda ilk har büyük büyük harf sonrası küçük harf ile devam edin. Noktalama işaretlerinden sonra bir boşluk bırakmayı unutmayın.
    İstanbul Türkçesi kullanın. “Gidicem”, “Gelecem” değil, “Gideceğim”, “Geleceğim” yazın. Kendi şivenize uygun değil, Türkçe Dil Kurumu’nun kurallarına göre yazı yazın. Her cümleniz bir özne, nesne, sıfat ve sonda fiil kuralına uygun olarak yazın. Fiil olmayan muallak ve havada cümleler kullanmaktan kaçının.
  • Tek cümleden oluşan paragraflar kurmaktan kaçının. Bir paragraf en az 4 ila 5 cümleden oluşmalıdır. Amaca hizmet etmiyorsa da illa ki paragraf ile akıcı bir metni bölmenin de anlamı yoktur.
  • SEO uyumlu makale yazmayı hedeflediyseniz akademik dünyanın diline yakın bir dil kullanın. Sonuçta Google’ı ortaya çıkaran Larry Page ve Sergey Brin dahil ve Google çalışanları da akademi kökenli insanlardır. Doğru makale kriterlerinin akademi tez yazım kurallarına yakın olmasından daha doğru ve doğal anlayış ne olabilir ki?
  • Kişisel hitaplardan ve argodan mümkün olduğunca kaçının.
  • Makaleleriniz ortak bir konuya değiniyorsa hepsini, başlığında yükselmek istediğiniz anahtar terimleri içeren ortak bir kategoride toplamak en doğru düzenleme olacaktır.
  • Makalenizde sektörünüz ile bir soruna odaklanmak iyi bir ziyaretçi trafiği sağlayacaktır.
  • Makalenizi yazdıktan sonra Google Search Console ile hemen makalenizi Google’a indeksletin.
  • Birçok SEO firmasının sitesinde 300 kelime olarak okumuş olsanız da uzun, konu başlığından uzaklaşmayan okuyuculara yararlı makalelerin etkisi daha fazladır.
  • SEO uyumlu bir makalenin temel şartlarından biri de tek bir konusunun olmasıdır. İçerik odağının ilerledikçe değişmediğine emin olun. Makalelerinizi sandviç yöntemi ile yazın. Başlangıç paragrafında konunun genel bir özetini verdikten sonra konuyu içerikte geliştirin. Yine son paragrafta konunun kısa bir özetini yapıp sonuçları yazarak neticelendirin

SEO Uyumlu Makalenin Yapısal Özellikleri

SEO uyumlu makaleyi link, başlık, tanımlama ve gövde metni olarak değerlendirdim. Buna göre;

Makale Linki

Anahtar kelime terimlerini hem makale linkinde, hem makale başlığında (title), hem tanımlama “meta description”, hem de makalenin ilk cümlesinde ve son paragrafta geçmesini sağlayın.
Makale linkinde ve başlığında sadece büyük harf kesinlikle kullanmayın.

Makaleye olan linklerdeki karakter sayısı mümkün olduğunca kısa ve makale (title) başlığı 60 ila 70 karakter arasında olmalıdır.

Makale Arama Motoru Tanımlamaları

Meta Description” yani meta tanımlamasını web siteniz imkan veriyorsa başka bir yazılım ile 150 ila 160 karakter arasında olacak şekilde yazın.

Makale Link Aliası

Burada ilginç bir deneyim ve farklı bir kullanım önerisi yapacağım. Makale “alias” ı yani görünen linkte Türkçe karakter kullanmanın SEO kontrol sitelerinin verdiği uyarı aksine Google için bir sakıncası olduğunu görmedim. Aslında yararı olduğunu bile gözlemledim.
Örneğin;
“https://www.ankailaclama.com/b%C3%B6cek-t%C3%BCrleri.html”
Bu şekilde gözüken linkim,
“Böcek” araması gibi çok temel bir kelime aramasında ilk sayfada gelmektedir. Ve linki aslı https://www.ankailaclama.com/böcek-türleri.html” dir.Web tarayıcılarında bu şekilde gözükmektedir.
Bu ve birçok örnekte, “alias’ta Türkçe karakter kullanmanın”, SEO analiz sitelerinin önerilerinin aksini gösterdiğini gördüm. Analiz konusunda İngilizceye dayalı analiz yapan SEO analiz yazılım ve sitelerinin Türkçe analiz yapamamasının ve UTF-8 karakter kodlamasını yok saymasının bu sonucu doğurduğunu düşünüyorum. Hatta SEO analiz sitelerinin “meta title” ve “meta description”da da yine hatalı sonuçlar verdiğini görüyorum. Örneğin “ü” harfini “%C3%BC” şeklinde görmesinden kaynaklı fazla karakter kullanımı var diye uyarı veren birçok SEO analiz sitesi ile karşılaştım.

Makale Gövde Metni

SEO uyumlu makale de Google'ın tavsiyesi H etiketleri kullanılmasıdır. O yüzden makale içeriğiniz hakkında yukarıda verdiğim temellerin yanı sıra H etiketleri ve <strong>, <bold> etiketleri kullanımına da değinelim.
Makale sayfanızın sadece bir H1 etiketi olması tavsiye edilmektedir. Ancak H2 Etiketi veya H3 Etiketleri konusunda tartışmalar vardır. Yurtdışı SEO analiz sitelerinden gelen bir alışkanlık ile 4 H2, 6 H3, 8 H4 gibi sayılar mevcuttur. Ancak bunlar bağlayıcı değildir. Ancak sıralama konusu gereklilik ile ilgilidir. Yukarıdan aşağıya başta tek bir H1 etiketi olacağı açıktır. Ardından H2 etiketleri ve H2 etiketleri arasında H3 ve H4 etiketleri kullanılabilir.
Bir makalede tavsiyem mutlaka 1 H1, en az 3-4 H2 etiketi kullanın. H3 ve H4 etiketlerinin kullanımı ise makale içeriğinin uzunluğuna ve düzenine kalır.
Burada temeli tez yazım kuralları olarak görmek akla gelen nasıl olmalı sorularına cevap verecektir. Tez yazımında sadece büyük harf kullanılan bölüm başlıklarını ihmal ederek bir tez yazım kılavuzunu makale içi H etiketlerini yerleştirmek için baz alabilirsiniz.
Önemli anahtar terimleri yine cümle içinde olsa da H içine alabilirsiniz.
Diğer anahtar terimleriniz için <strong> ve <bold> etiketleri kullanın. Bir cümleyi vurgulamak için de yine bu etiketlerden yararlanabilirsiniz. Ancak bunu %5 ve %8 kuralını unutmadan yapın. Yani 1000 kelimelik bir makalede en fazla 50 ila 80 anahtar kelime teriminin olduğuna göre <strong> ve <bold> etiketini de bu düzeyde kullanın.

Makale İçinde Site İçi Linkleme

Makale konusu içinde site içi link kullanımı yararlıdır. Kullanıcıyı sitede daha fazla tutma şansınızın oluşmasını sağlayacaktır. Bu da sitede geçirilen süreyi artıracaktır.

Makale de Kaynak Gösterme ve Linkleme

Yine tecrübe ile gördüğüm bir özellik uzun makalelerde makale altında kaynak gösterme ve bu kaynağa “nofollow” link ile bağlantı kurma sayfanın güvenirliliğini hem okuyucu hem algoritmalar için arttırdığından dolayı yararlı bir uygulamadır. Zaten bir içeriği bir başka yerden alıntılamış ve değiştirerek yazmışsanız etik olan da bu davranış olacaktır.

Makale Yapısal Verisini Oluşturun

SEO uyumlu makale denildiğinde artık rich snippet olarak adlandırılan yeni yapısal veri tanımlamalarını önemli hale gelmiştir. Schema.org kaynaklı bu sistemdir. Google halen bu zengin veri işaretlemesini bir rank sinyali olarak görmese de indekslemede kolaylık sağladığını ilan etmiştir. Yani SEO uyumlu bir makale yazmak hedef ise rich snippet'lar Google’a makalenizi uygun bir şekilde indeksletmenin önemli bir yoludur. Yapısal veri tanımlaması yapmak için Google Yapısal Veri İşaretleyici’yi, doğru bir şekilde işaretleme yaptığınızı anlamak için de Google Yapısal Veri Testi'ni kullanabilirsiniz. Daha etkin ve verimli yol web sitesi yazılımınız Wordpress veya Joomla ise yapısal veri işaretleme konusunda sizi yönlendirecek bileşen yazılımları kullanmaktır. SEO hakkındaki yazılarımda hem rich snippet hem bu yapıal veri tanımlamaları yapmayı kolaylaştıran yazılımlar hakkında ayrıntılı bilgi vermeye devam edeceğim.

Makalede Etiket Kullanımı

Makale sonunda yer alan etiketler (tag) ler kullanıcıları site içinde dolaştırmak adına faydalıdır. Ancak bu etiketleri Google’a indeksletmek kötüdür. Bu etiketler sayfa oluşturucusu tarafından istenilen sayıda oluşturulduğu için bir nevi sahte linktir. <tag> lerin Robot.txt dosyası ile indekslenmesini sağlayamıyorsanız örneğin engelleyecek robot.txt ye müdahale eden arabirim yazılım yoksa kullanılmaması daha yararlıdır.

SEO Uyumlu Makale Yazmak ve SEO Kriteleri

SEO uyumlu makale yazarken bu tavsiyelerin işinize yarayacağını umarım. Yine de kullanıcı deneyimini olumlu yönde arttıran içerik kalitesinin ve özgünlüğünün her kuraldan daha önce geldiğini Google net şekilde ilan etmiştir. Google arama motoru optimizasyon temelleri dokümanında “özgün ve kaliteli içerik oluşturmayı” tüm SEO kriterleri içinde en önemlisi olarak ilan edilmiştir. Kaliteli SEO uyumlu makale size sadece Google algoritmalarınca yüksek sıra getirmez. Yüksek ve organik bir ziyaretçi trafiği ile diğer tüm anahtar kelime terimleriniz için de motor olacak bir ziyaretçi trafiği getirir.

Türkiye'de ilk defa olarak ve Dokuz Eylül Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı'nda "Arama Motoru Optimizasyon" yöntemlerinin uygulaması halinde Google arama sonuç sıralamalarında web siteleri arasında oluşan genel başarı ve özel olarak özgün içeriğin yarattığı farklar deneye dayalı bir "Master Tezi" ile analiz edilmiş oldu. Çalışmamız bilimsel bir juri ile oybilirliği ile kabul edildi ve yayınlandı. Çalışmamızın Türkiye'deki "Arama Motoru Optimizasyon" sektörüne analize dayalı SEO yöntemleri uygulamalarına katkı vermesini ve özellikle web sitelerine SEO çalışması yaptırmak isteyen herkese yarar sağlamasını dilerim.

SEO Tezi Dokuz Eylül Üniversitesi

Perşembe, 21 Kasım 2019 11:08

Pakel Endüstri İnşaat Enerji Makina Sanayi

Pakel Endüstri İnşaat Enerji Makina Sanayi, ağır sanayi inşaat teknolojilerinde İzmir'in güçlü endüstri kuruluşlarından biridir. Onlarında tercihi Smartien oldu.

www.pakelendustri.com

Cumartesi, 26 Ekim 2019 02:22

SEO Kriterleri Nelerdir?

Bir internet sitesini SEO açısından değerlendirilmesinde ve geliştirilmesinde yararlanılan SEO yöntemlerinin belirleyicisi SEO kriterlerdir. Google SEO kriterleri için üç kaynak, kriterlerinin oluşmasında ve bir kriter sayılmasında etkilidir. Birinci kaynak, arama algoritmalarının SERP sıralamalarını belirlemek için sinyal aldığı Google tarafından ilan ve kabul edilmiş SERP sıralama (rank) faktörleridir. İkinci kaynak, Google tarafından yararlanıldığı ilan edilmemiş olsa da arama algoritmalarının SERP sıralamaları için o rank faktörlerinden yararlandığı konusunda SEO uzmanlarında ortak fikir birliği oluşmuş rank faktörleridir (Search Engine Ranking Factors 2015 b.t). Üçüncü kaynak ise SEO uzmanlarının bir internet sitesini SEO yönünden değerlendirirken yararlandığı, arama motorları SEO uyumu üzerine otorite kabul edilmiş organizasyon ve kuruluşların oluşturduğu değerlendirme SEO kriterleridir.

Site İçi SEO ve Site Dışı SEO

Oluşum kaynakları açısından SEO kriterleri öte yandan Google sıralama (Rank) faktörlerini de sıralamalara etki ettiği varsayılan uygulamadaki SEO yöntemleri üzerinden incelenmektedir. SEO yöntemleri açısından da SEO kriterleri iki sahada incelenir. Bunlar; “Site İçi SEO” yöntemleri ve “Site Dışı SEO” uygulamalarıdır.

A) Site İçi SEO Uygulamaları

Site İçi SEO (sayfa içi SEO), bir internet sitesinde (internet üzerinde "site dışı SEO" olarak bilinen diğer harici arama motoru rank sinyallerini aldığı faktörlerin aksine) öğeleri daha iyi duruma getirme uygulamasıdır. Arama motorlarından daha yoğun ve içerik ile alakalı ziyaretçi trafiği kazanmak için yapılır. Site içi SEO, bir sayfanın hem içeriğini hem de kaynak kodunu optimize etmek anlamına gelir. Arama motorlarının sayfa içeriğini yorumlamasına yardım etmenin ötesinde, site içi SEO, kullanıcıların bir sayfanın ne hakkında olduğunu ve arama sorgularını ele alıp almadıklarını hızlı ve net bir şekilde anlamalarına yardımcı olur. Temelde iyi bir SEO çalışması, arama motorlarına, site ziyaretçisinin görecekleri konusunda yardımcı olur. Böylece arama motorları insan ziyaretçilerinin yüksek kaliteli içeriğe odaklanabilmesi için güvenilir bir hizmet verebilir. Site içi SEO’nun asıl hedefi, site içeriğine ulaşılmasını ve site kullanımını hem arama motorları hem de kullanıcılar için mümkün olduğu kadar kolaylaştırmaya çalışmak olarak düşünülebilir. Site içi SEO çalışmaları da anahtar kelimeler ile ilgili olan ve anahtar kelimeler ile ilgili olmayan SEO çalışmaları olarak iki ana başlığa ayrılabilir.

1) Anahtar Kelimeler ile İlgili Olan Site İçi SEO Uygulamaları

Anahtar kelimeler bir sitenin, özel de bir sayfanın içeriğini en basit halde özetleyen kelimelerdir. Bir sayfanın içinde ne olduğunu özetleyen bu kelimeleri “meta keywords” olarak kod içinde arama motorlarına sunmak, ilk SEO çalışması olarak kaydedilmiştir. Ancak bu yöntemin ilk manüpüle edilen olması, arama motorlarının bu kod-tanımlardan ziyade tamamen sayfanın başlık ve içeriğine odaklanmasına yol açmıştır. Google da artık içerik kalitesine odaklanmıştır. Panda algoritması derinlemesine içerik analizi için kullandığı algoritmalardan biridir. Artık arama motoru sonuç sayfalarında daha iyi sıralamalar elde etmek için daha kapsamlı ve kaliteli içeriklere sahip olunması gerektiğini açıktır. Kullanıcılar için sayfa içeriğinin belirli bir konuyla ilgili güvenilir bir kaynak olup olmadığı önemlidir. Kaliteli içerik yaratmak ve optimize etmek arama motoru optimizasyonu amacı açısından önemlidir. Kaliteli içerik, arama sorgularıyla aynı doğrultuda olmalıdır bu şekilde site içinde düzenlenmelidir. Site içeriğinin kalitesinden sonra bu içeriğe nasıl ulaşıldığı da arama motorlarının isteklerinin olduğu diğer bir sahadır. Bu istekleri “Kullanıcı Dostu” site kavramları içinde tanımlar. Site ziyaretçileri için kolay gezinmeyi sağlamak, reklamsız içerik ve linklerinden arındırılmış sayfalar gibi konular kullanıcı dostu site kavramları içindedir.

2) Anahtar Kelimeler ile İlgili Olmayan Site İçi SEO Uygulamaları

Bir internet sayfasındaki içerikte kullanılan anahtar kelimelerin ve konuların dışında olan rank faktörleridir. Bir sayfada link kullanımı başlıca ilgi alanıdır. Site de kaç tane link olduğu, bu linklerin site içi mi site dışına mı link verdiği arama motorları algoritmaları için rank faktörü olarak değerlendirilir. Sayfa yükleme hızı, Schema.org yapılandırılmış verilerinin veya diğer işaretlemelerin kullanımı, sayfa URL yapısı, mobil cihaz kullanım kolaylığı, sayfa meta verileri gibi unsurlar iyi bir kullanıcı deneyimi yaratma temel fikrine dayanır. Bir sayfa hem teknik hem de teknik olmayan bir bakış açısına göre ne kadar kullanılabilir olursa, site içi arama motoru optimizasyonu o kadar iyi anlamına gelir.

B) Site Dışı SEO Uygulamaları

Site dışı SEO (ayrıca "sayfa dışı SEO" olarak da bilinir), arama motoru sonuç sayfaları (SERP'ler) içindeki sıralamanızı etkilemek için kendi internet sitenizin dışında gerçekleştirilen eylemleri ifade eder. Site dışı sıralama faktörlerini optimize etmek, arama motorunu ve bir sitenin popülerliğini, alaka düzeyini, güvenilirliğini ve itibarının kullanıcı algısını yönünden geliştirmeyi içerir. Bu, İnternet'teki yerler (sayfalar, siteler, insanlar vb.)  ile internet sitenize bağlantı veren ya da tanıtan ve içeriğinizin kalitesi için etkin bir şekilde arama motorlarına sinyal verme ile gerçekleştirilir. Arama algoritmaları ve sıralama faktörleri sürekli değişmekle birlikte, SEO topluluğundaki genel fikir birliği, güvenilirlik ve otoritenin hala bir sayfanın sıralama yeteneğinde önemli bir rol oynadığı yönündedir (Search Engine Ranking Factors 2015, b.t).

1) Dahili bağlantılar

Dahili bir bağlantı aynı internet sitesindeki başka bir sayfaya işaret eden bağlantıdır. Dahili (iç) bağlantılar, kullanıcı dostu site mimarisi oluşturmak ve bağlantı eşitliğini yaymak için de kullanılır. Site dışı SEO yöntemlerinin içinde sayılmasının nedeni PageRank algoritmasındaki hesaplamada site içi dahili bağlantıların hesaplama içine dahil edilmesindendir.

2) Harici Bağlantılar

Eğer başka bir internet sitesi size link veriyorsa, bu o site için harici (dış) bağlantı olarak kabul edilir. Benzer şekilde, internet sitenizden başka bir internet sitesine bağlantı yaparsanız, bu aynı zamanda bir harici bağlantı olarak kabul edilir. Bir sayfanın PageRank hesabında yine dahili bağlantılar gibi önemli bir yere sahiptir. Eğer başka bir internet sitesine ait bir sayfadan sizin internet sitenizdeki bir sayfaya bağlantı vermiş ise, bu sitenize ait geri bağlantı “backlink” kabul edilir. Bir sayfadan başka bir internet sitesine verilmiş “backlinkleri” analiz etmek, bağlantı veren internet sitesinin güvenilirliği, konu ile alakası ve http durumu gibi bir çok kriter “backlink”lerin kalitesini ve etkisini belirler. Özetle sayfanızın linkinin bulunduğu siteniz dışındaki sayfaların kalitesi (PageRank Puanı) sizin PageRank puanınızı da etkiler. Veya diğer bir anlatımla PageRank’i düşük bir sayfada bulunan bağlantınızın size yararı çok yoktur. Ancak “backlink”iniz Microsoft gibi bir sitede Follow link ( Follow ve NoFollow link durumu aşağıdaki SEO kriterlerinde detayları ile okuyabilirsiniz) verilmiş olsa idi bu sayfanıza bağlı olarak ta sitenize büyük PageRank puanı getirirdi.
Harici bağlantılarda dikkat edilecek önemli bir nokta ise bağlantı metninin durumudur. Bağlantı metni, köprüdeki görünür, tıklanabilir metindir. Modern tarayıcılarda, genellikle mavi ve altı çizilidir. Metin ile bağlantı arasında spam olarak algılanacak farklılıklardan kaçınılıp kaçınılmadığı arama motorları için önemlidir. Siteniz dışındaki sitelerde arakaplan rengi ile yaklaşık veya aynı kullanılan bağlantı renkleri, bağlantı metninin çok küçük kullanılması gibi uygulamalar bağlantılarınızın spam olarak gözükmesine yol açacaktır.
Bunun yanı sıra resim yüklemeleri içine yoluyla yüklenen bağlantılar, başka sitelerin açıklarını kullanarak gizli sayfalara yerleştirilen bağlantılar Hacklink ismi verilen bağlantılardır. Bu bağlantılar ise Google tarafından her geçen gün daha iyi analiz edilip tespit edilmektedir. Hacklink uygulayan sitelerde ciddi yaptırım riskleri ile karşı karşıyadır.

3) Sosyal Medya Kullanımı

Google son yıllarda sosyal medya aktivitelerini ciddi bir SEO kriteri yapmış durumdadır. Sosyal medya aktiviteleri olarak Facebook beğenileri ve Twitter takipçi sayısı gibi kriterler SEO kriterleri arasında yer almıştır. Bunun yanında Youtube izlenme sayısı ve yorumlarda bir sitenin Google arama sıralamalarında yükselmesini sağlayan önemli kriterlerden sayılmaktadır. Sosyal medya kullanımının bir diğer önemli etkisi ise sitenize gerçek IP’lerden ziyaretçi trafiği kazandırmasıdır. Siteniz üzerinden Facebook, Linkedin gibi sosyal medya sitelerine yapılan paylaşımların tıklanarak tekrar siteye gelinmesi ile ciddi bir ziyaretçi trafiği kazandırılır. Web sitenizin sosyal medya üzerinden ziyaretçi kazanması sitenizin arama sıralamalarında yükselmesini sağlayan önemli SEO yöntemlerinden biridir.

4) Sitenize Organik ve Yapay Ziyaretçi Trafik Yönlendirmesi Yapmak

SEO manipülasyonlarında, SEO uygulaması yapan kişilerin kestirmeden sonuca ulaşmak için son yıllarda sıklıkla tercih edilen riskli yöntemlerden biridir. SEO çalışmalarının genel amacı web sitesine ziyaretçi trafiği yaratmak ise bu ziyaretçi trafiğini organik ve yapay şekilde programlar yoluyla sağlanması varsayımına dayanır. Google SERP sıralamalarında yükselmesi istenen site ve anahtar kelime ile ilgili alt sayfalara genellikle IP değiştiren TOR gibi programlar ile sürekli ziyaretçi trafiği sağlanır. Yapay trafik sahte IP kullanımı ile Organik trafik ise bu IP’lerin gerçek olması ile oluşan trafiklere verilen isimdir. Google tarafından tespit edilmemesi gibi bir durum yoktur. Sadece bu yöntem için Google aynı “Backlink” çiftliklerinin yaratıldığı günlerdeki gibi esnek bir bakış açısı ile davranmaktadır. Ancak yoğun ve istikrarsız bir şekilde bu yöntemin kullanılması halinde ciddi yaptırımlar getirmektedir. Bu konudaki uyarısını da Search Console üzerinden Manuel İşlemler bölümünden trafik yönlendiren site sahibine uyarı olarak yapmaktadır. Bu uyarılara rağmen işlemlere devam edilmesi halinde sitenin bağlantılarını Google web dizininden silmeye kadar ciddi yaptırımlar uygulamaktadır.

Başlıca SEO Kriterleri Nelerdir?

Site içi ve Site Dışı SEO kriterleri önemli SEO analiz sitelerinde 200 kadar kriterin üzerinden listelenmiştir. Google algoritma değişimleri ile beraber bu sayı her geçen gün artmaktadır. Bu çalışmada başlıca SEO Kriterleri ve SEO yöntemlerini aşağıda listeledik. SEO kriterleri sıralamasında herhangi bir düzen bulunmamaktadır. Yine de belirtmeliyim ki tüm SEO kriterleri içinde Google tarafından da en çok önem verilen kriter kesinlikle “Özgün İçerik” kriteridir. Sıralamada ardından “Backlink” kalitesi ve sayısı diğer önemli bir SEO kriteri olarak yer almaktadır.

1) Alan Adı

Etki alan adları (Domain) internet sitelerinin benzersiz, insan tarafından okunabilen internet adresleridir. SEO açısından kısa, yazması ve söylemesi kolay alan adlarının siteler için tercih edilmesi önerilmektedir (What are domains?, bt). Alan adının tescil geçmişinin arama motoru optimizasyonu açısında büyük bir önemi olmadığı Google tarafından ilan edilmiştir (Cutts, 2010).

2) SSL Kullanımı

SSL (Secure Sockets Layer), internete bağlı bir web sunucusuyla kullanıcıya ait tarayıcı arasında iletilen verileri şifrelendiren teknolojidir. Bu şifrelendirme sayesinde, web sunucusu ve internet tarayıcıları arasındaki verilerin üçüncü bir taraf tarafından okunamaz şekilde olmasını sağlar. SSL, artık tüm internet üzerinde standart bir güvenlik özelliği olmuştur. Google, SSL ile korunan sitelerin arama sonuçlarında öncelikli olacağını ilan etmiştir (Bahajji ve Illyes, 2014; How does an SSL certificate affect search engine rankings?, bt).

3) Etki Alanı Değeri, (DA)

Moz tarafından geliştirilen arama motoru sıralama puanıdır. Bir alan yetki puanı, daha yüksek bir sıralama yeteneğine karşılık gelen daha yüksek puanlarla 1 ila 100 arasında değişir. Etki alanı yetkisi, kök etki alanları ve toplam bağlantı sayısı dahil olmak üzere birden fazla faktörü tek bir DA puanı olarak değerlendirerek hesaplanır. Bu puan daha sonra internet sitelerini karşılaştırırken veya bir internet sitesinin zaman içindeki "sıralama gücünü" takip ederken kullanılmaktadır (Domain Authority, bt).

4) Sayfa İtibar Değeri, (PA)

Moz tarafından geliştirilen başka bir puandır. Sayfa itibar değeri puanları 1 ila 100 arasındadır. Daha yüksek puanlar, daha yüksek bir sıralama yeteneğine karşılık gelir. Sayfa itibar değeri, internet sitesindeki verilere dayanmaktadır. Etki alanı değeri (Domain Authority) gibi, binlerce SERP arasındaki sıralamalarla en iyi şekilde eşleşen algoritmayı tanımlamak için bir makine öğrenme modeli kullanır. Ardından bu belirli hesaplamayı kullanarak sayfa itibar puanları oluşturur. Moz.com’un siteler için ilan ettiği, etki alanı değeri ve sayfa itibar değerlerinin SEO açısından önemli hale gelmesinin temel nedeni Google’ın sitelerin pagerank değerinin ilan kullanıcılara ilanının kapatılmasından sonra önem kazanmış, yaygın kabul olarak, bir SEO rank karşılaştırma değeri olarak kabul edilmiştir (Page Authority, bt).

5) Bağlantı ve SEO İlişkisi

SEO çalışmalarının belirleyici ve başlangıç noktası internet sitelerinin URL olarak tanımlanan bağlantılarıdır. Bağlantıların kullanıcıya gösterimi ve arama motorları tarafından nasıl okunduğu, anlamsal olarak metin içerikleri SEO çalışması adına önemli kriterlerdir. Bu bağlantıların nasıl olması gerektiği konusunda açık ve kabul edilmiş kriterler vardır. Bunlar;

5.1 Kolay Okunur Bağlantılar

Kullanıcı dostu tanımı olarak tanımlanacak bir internet sayfası bağlantısı, hem insanlara hem de arama motorlarına, bağlantı ile ulaşılacak, sayfanın en özet şekilde anlatımını içeren bir göstergedir. Bu sebeple;
http://OTOEE01.com/index.php?option=com_k2&view=item&layout=item&id=1&Itemid=104

Örnekte olduğu gibi içinde kod, işaret ve arama motorlarında sonu gözükemeyecek kadar çok uzun olan bağlantılar, site ziyaretçileri için olduğu kadar arama motorları tarafından da rahatsız edici kabul edilmektedir. İçeriği anlatmaktan ziyade gereksiz parametreler içermesi SEO adına olumsuz kabul edilir. Bunun yerine internet sitesi bağlantıları, “https://OTODD02.com/hakkımızda” gibi kullanıcılara ve arama motorlarına gösterimi yapılırsa, arama motorları ve bağlı olarak  SEO çalışmaları adına etkili bir gösterim kabul edilmektedir  (Gupta ve diğer. 2016).

5.2 Sıralamalar

Bağlantılar içinde kullanıcılar için bağlantı içeriği ile ilgili olan ve içeriği en özet şekilde kullanıcıya anlatan anahtar kelime yerleştirme bir rank faktörü görevi görmektedir. Bağlantılar oluşturulurken, tekrar eden, sürekli anahtar kelime içeren kötüye kullanımından kaçınılması da önerilmektedir (Gupta ve diğer. 2016; URLs, bt).

6) Dahili ve Harici Bağlantı Sayı ve Nitelikleri

Sitede bir sayfadan yine o sitedeki başka sayfaya verilen bağlantıların sayısı ve nitelikleri, başka sitelerdeki sayfalara verilen bağlantıların sayı ve nitelikleri Google arama motoru için temel ve önemli rank faktörlerindendir. İyi yazılmış URL'ler, forumlara, bloglara, sosyal medya ağlarına veya diğer çevrimiçi mekanlara bağlantı olarak kopyalanıp yapıştırıldığında kendi bağlantı metinleri olarak hizmet verebilir.

7) Geri Bağlantılar (Backlinkler)

Başka sayfalardan internet sitenizdeki sayfalara gelen bağlantılar, Google için en önemli rank faktörlerinden biridir. Geri bağlantılar, Google temel algoritması PageRank algoritmasını etkileyen belirleyici bir unsurdur.

8) Özgün Sayfa Başlıkları Oluşturmak

İnternet sayfalarını oluştururken sayfa başlık etiketlerinin kullanılması, doğru oluşturulması etkilli ve önemli SEO faktörlerinden biridir. Başlık site kullanıcılarına sayfanın ne ile ilgili olduğunu anlatan ilk göstergedir.  Bir HTML sayfasında başlık (title) etiketi sayfanın <head> tanımlamaları arasında olmalıdır (Arama motoru optimizasyonu (SEO) başlangıç kılavuzu bt).

<html>
<head>
<title>OTOAA05 İzmir Araç Kiralama Firmaları, Rent A Car, Otomobil Sitesi</title>
<meta name="description" content="İzmir'de Araç Kiralama Firması, Oto Kiralama ve Rent a Car Adıyla İzmir'de Faaliyet Gösteren Şirketleri İlçelere Göre Tanıtan Kiralık Araba, Otomobil Sitesiyiz.”/>
</head>
<body>

Google arama sonuçlarını gösterirken bu etiketi kalın stilde font olarak gösterir. Ana sayfa başlığında internet sitesinin veya firmanın ismi, bölge, sektör veya hizmetler gibi tanımlayıcı önemli bilgileri eklenmesi tavsiye edilir.

<head> etiketi HTML belgedeki üstbilgiyi gösteren bir öğedir. Bu öğenin içeriği tarayıcıda görüntülenmez. Sayfadaki içerikle ilgisi olmayan bir başlık seçilmesi veya  “adsız” veya “yeni sayfa 1” gibi anlamsız başlıkların kullanılması SEO çalışmalarını olumsuz etkiler. Her sayfa için ona özgü başlık etiketleri oluşturulması tavsiye edilir.

Sayfaların her birisinin ideal olarak kendine özgü bir başlık etiketi olması sayesinde Google bu sayfanın sitedeki diğer sayfalardan nasıl farklı olduğunu anlayabilir. Sitedeki bütün sayfalarda veya sayfaların çoğunda aynı başlık etiketini kullanılmamalıdır. Sayfa başlıkları kısa ancak tanımlayıcı olmalıdır. Başlıklar hem kısa hem de bilgilendirici olabilir. Eğer başlık çok uzunsa, Google arama sonuçlarında sadece bir bölümü görüntülenecektir. W3 standartlarına göre başlıkların 60 karakteri geçmemesi tavsiye edilir (Title, bt).

9) Tanım (Description) Meta Etiketi

Sayfa tanımı (meta description) bir sayfayı arama motoruna anlatmak için en önemli özet bilgidir. Tanımlamalar önemlidir. Arama sonuçlarını gösterirken her zaman bu metin kullanılmasa dahi çoğunlukla bu kısım arama motoru kullanıcılarına gösterilen kısımdır. Bu tanımların yanı sıra her sayfaya ayrı ayrı tanımlanan snippet kullanımı da arama motoru kullanıcılarına kolaylık sağlar. İçerik Snippetları, bir arama motorunun arama sonuçlarındaki sayfalarda ilgili internet sayfasının başlığı altında görüntülenen metin, yıldızlı yorumlardır. Sayfalara bu snippet tanımlarının da girilmesi SEO açısından yararlıdır.

Arama sonuçları için, sayfa içeriği ile ilgisi olmayan tanım meta etiketi yazılmaması, “Bu bir internet sayfasıdır” veya “Otomobil hakkında sayfa” gibi genel tanımlar yazılması, bütün sayfanın içeriğinin tamamen etikete yapıştırılması, tanımın sadece anahtar kelimelerden oluşması, SEO çalışmasını olarak olumsuz etki yaratacaktır. Her sayfa için özgün tanımlar kullanılmalıdır. Farklı tanım meta etiketleri kullanımının etkisi çok sayıda sayfa sonucu getiren aramalarda (örneğin; site:OTOAA05.com gibi yapılan aramalarda) büyüktür (Meta Description, bt).

10) Yapısal Veri, Schema.org Kullanımı

Schema.org, HTML'ye şema ekleyerek, sayfanın altında görüntülenen “rich snippet” olarak adlandırılan sayfa tanımlamalarını kullanan yapıdır. Temel olarak bir internet sayfasının arama motoru sayfa sıralamalarında (SERP) görünme biçimini iyileştirir. Google aramalarında, sayfaya ait linklerin ve o linklere ait içeriklerin, yıldızlı yorumlar, puanlamalar ve hedefe yönelik özet bilgiler şekillinde kullanıcıya gösterilmesini sağlar (Schema.org markup, b.t).

11) Basit Dizin Yapısı Oluşturmak

İçeriğin iyi organize edilmesi, kullanıcılara sitenin neresinde olduğunu açıklayan dizin yapısının kullanılması, SEO açısından önemlidir. Bir URL’de bulunan içerik türünü belirtirken ağaç dizin yapısı kullanılmalıdır. Bir dokümana ulaşmak için tek URL versiyonu kullanılması da önemlidir.

Eğer aynı içeriğe iki veya daha fazla farklı linkten ulaşılıyorsa arama motoruna sadece tek linki indekslemesi için yardımcı olunmalıdır. Arama motorunun aynı içeriğe ait linkler arasından indeksleyeceği doğru olan linke “canonical URL” denir. Bu linki tanımlamak için rel=“canonical” etiketi kullanılır. Link yapısı oluşturulurken alt alan adından ve kök dizininden gelen sayfaların, örneğin “alanadi.com/sayfa.htm” ve “altalanadi-alanadi.com/sayfa.htm”) aynı içeriğe erişmediğine dikkat etmek gerekir. URL’leri büyük harflerle yazılması tavsiye edilmez (Yinelenen URL'leri birleştirme, bt).

12) Site İçi Gezinmeyi Kolaylaştırma

Bir bağlantı için, onunla ilgili diğer bağlantı ve başlıkları listelemek önemlidir. Örneğin, anasayfa>ilgili link>ilgili diğer alt link şeklinde gösteriminin olması kullanıcıların kaldıkları ve dönecekleri yeri göstermesi açısından yararlıdır. Bu tip bağlantılara takip bağlantısı (Breadcrumb) denir. (Arama motoru optimizasyonu (SEO) başlangıç kılavuzu, bt).

13) XML Site Haritası Kullanılması

XML Site Haritası, internet sitesindeki sayfa, görsel, video ve dil kodlarının Google dizinine eklenemesi amacı ile hazırlanmış listeleridir. Internet sitesi bu dosya ile dizine eklenmesini istediği linkleri Google’a bildirmiş olur. Google arama yazılımlarının siteyi ziyaretini beklemesine gerek kalmaz. Aynı şekilde kullanıcıların sayfaları nasıl görmesin istediğini de bu listeler ile belirleyebilir (Site haritası oluşturma ve gönderme, bt).

14) Navigasyonun Metin Formatında Kullanılması

Site için menü oluştururken, navigasyonda kullanılacak sistemin görsellerden ziyade metin formatında olması tavsiye edilir. Flash, resim ve işaret kullanımını arama motorları tararken göremez. Aynı şekilde flash ve kullanılmayan javascript tercihi gerçek kullanıcılarında bu menüleri cihazlarında görememesine sebep olur. Bu SEO açısından olumsuz bir durumdur (Arama motoru optimizasyonu (SEO) başlangıç kılavuzu, bt).

15) Kaliteli, İnandırıcı Özgün İçerik

Bir internet sayfası için en önemli kullanıcı çeken kriter kaliteli özgün içeriktir. Kaliteli içerik anlamında belirleyici faktör ise kullanıcılardır. Kullanıcılar özgün ve işe yarayan içeriği diğer internet sayafalarındaki benzer içeriklerden ayırt edecekleridir. Bu sebeple içerik oluştururken zorlama işlemlerinden kaçınmak gerekir. Burayı tıklayın, sayfanın devamı gibi terimlerin sıklıkla sayfa içinde yer alması bu zorlama durumları oluşturacaktır. Üstelik metin ile ilgili tanımların belirtildiği anahtar kelimelerin yoğunluk oranını bozacaktır. Uzun cümleler veya çok kısa paragraflar şekilde uzun sayfa bağlantıları oluşturmakta yine içerik kalitesini bozan faktörlerdir. Anahtar kelimeleri makale başlıklarına, metin içlerine homojen şekilde ve sayfa sonlarındaki paragraflara koymak tavsiye edilir. En uygun anahtar kelime yoğunluğu % 5-7 arasındadır. Sadece arama motorlarını yanıltmak amacıyla, anahtar kelime yoğunluğunu arttırmak kaçınılması gereken işlemlerin başında gelir.  Verilen bağlantılarında metin ile aynı stil özelliklerine sahip olmaması da tavsiye edilir (Yalçın ve Köse, 2010).

16) Görsel Kullanımının Optimize Edilmesi

Bir internet sitesiden görsellerde arama sonuçlarına dahil edildiğinden itibaren bu görsellerinde kullanıcıya tanımının yapılması önemli hale gelmiştir. Bu bilgiler kullanıcıya “alt” etiketi ile sağlanmaktadır. Bu şekilde görseller hakkında bilgi verilmesi arama motorları için bir gereklilik olmuştur.  “Alt” değerleri, düşük internet hızlarından dolayı resimlerin yüklenemesi durumunda da kullanıcıya bilgi veren metinler olmaktadır. Bu yönlerden görsellerin bilgi metini olan “alt” değerleri sayfanın SEO açısından önemli bir göstergedir. Görsel dosylarının yüklenmesini kolaylaştırmak adına da tüm görsellerin tek dizinde yer alması tavsiye edilmektedir (Google image best practices, bt).

17) Görselleri Optimize Etme

Resimler kayıt esnasında görsel özelliklerini korumak için yüksekten, düşüğe doğru farklı boyutlarda kaydedilir. Görsel özelliklerini fazla kaybetmeden uygun boyutlarda kullanılması internet sayfası açılış hızları için önemlidir. Hem görsellikten fazla taviz vermeden, hem de olabildiğince hızlı yüklenmesini sağlayan boyutlarda resimlerin işlenmesine görsel optimizasyonu denir. Bu işleme imkan veren en uygun format JPEG formatıdır. Sıkıştırma oranı yüksektir. Kullanıcılar bu görselleri daha kısa zamanda görüntülerler (Google image best practices, bt).

18) H1,H2...H6 Etiketlerinin Kullanılması

İçerik içinde kullanılan başlık stilleri kullanıcının metni okumasını ve aradığını bulmasını kolaylaştıran bir bildirim yöntemidir. HTML kaynak dosyasında yer alan sitenin başlık ve diğer http başlıklarından ayrıdır.  H1, H2, H3,...,H6 şeklinde kullanılan bu etiketler Google içinde yararlı bir etiket sistemidir. Metin içinde sırasıyla H1’den başlayarak, H6 ya doğru kullanılan bu etiketlerin doğru ve özenli kullanılmasını Google desteklemektedir (Arama motoru optimizasyonu (SEO) başlangıç kılavuzu, bt).

19) Robots.txt Dosyası

Google web dizininin sağlıklı bir şekilde oluşturulması için gerçek linkler ile dosya yolları gibi linkleri ayırabilmelidir. Robot.txt dosyası örümceklerin hangi adresleri indeksleyip, indekslememesi gerektiğini arama motoruna iletildiği dosyadır (Atay ve diğer. 2010). Böylece ilgisiz bağlantıların taranmamasını ve oluşabilecek sayfa bulanamadı hatalarından kaçınılmış olur. Site içi arama sonuçları, alışveriş sitelerindeki sipariş ve ödeme sayfaları gibi sorgulardan dolayı otomatik oluşan linklerin indekslenmesinin engellenmesi tavsiye edilir.

20) Bağlantılarda Nofollow Etiketi Kullanma

Nofollow etiketi kullanılan linkler kullanıldığı sitenin rank değerinden link verilmiş sayfaların yararlanamasını sağlar.  Nofollow etiketi arama motorlarının ortak kararı ile devreye alınmış bir bildirim yöntemidir. Bu etiketin çıkış amacı backlink çiftlikleri oluşturulmasını engel olunmasıdır. Örneğin blog ve forum internet sitelerindeki yorum bölümlerine eklenen linklerin eklenen sitenin rank değerinden pay almamasını sağlar. Google web dizinine bağlantıları eklerken, eğer varsa bu etiketi okuyarak linkleri değerlendirir. Spam sitelerin haksız rank değeri almasını engeller (Cutts, 2009b).

21) Bağlantılarda Canonical Etiketi Kullanma

Cannonical etiketi, arama motorlarına belirli bir bağlantının bir sayfanın ana kopyasını temsil ettiğini söylemenin bir yoludur. Etiketi kullanmak ile aynı sayfaya yönlenen birden çok bağlantının yarattığı yinelenen içerik sorunlarını önler. Basit olarak bağlantılara ve sayfa kod yapısına koyulan canonical etiketi arama motorlarına arama sonuçlarında görünmesini istediğiniz bağlantının hangisi olduğunu söyler.

22) Mobil Siteler İçin XML Haritası Oluşturmak

Mobil “xml” site haritaları, mobil uyumlu cihazlar, cep telefonları, tablet gibi cihazlarda gösterilen internet sitesi linklerini Google arama motoruna ileten site haritalarıdır. Bu ayrımın yapılmasının sebebi, internet sitesinin her linki mobil cihazlarda gösterilmeye uygun olmayabilir veya mobil cihazlar için internet siteleri linkleri, sitenin masaüstü linklerinden farklılıklar gösterebilir. Bunu Google dizinine ayrıca bildirmek bu linklerin dizine eklenmesini kolaylaştırır (Arama motoru optimizasyonu başlangıç kılavuzu, bt).

23) Mobil Uyumlu Site ve Responsive Tasarım Kullanımı

Mobil cihaz kullanımının her geçen gün artması internet sitelerinin mobil cihazlara uyumlu olmasını neredeyse bir şart haline getirmiştir. Google arama motoru mobil uyumlu olmayan siteleri de arama sonuçlarında “bu site mobil uyumsuz” ibaresi ile kullanıcılara sunmaktadır. Her mobil cihaza uygun mobil uyumlu tasarımlar (Responsive) tasarım olarak bilinmektedir. Bu tür internet sitesi tasarımları, arama motorları için uygun çözümler sunar (Duyarlı web tasarımı, bt).

24) Sosyal Medya Sitelerinin Farkında Olunması

Sosyal medya bağlantısı olan sitelerin site içeriklerini bu mecralarda paylaşmasının internet sitesine değer getirecektir. Benzer içerikler ile ilgilenen kişileri sosyal medyadan internet sitelerine çekerek, içerik ve ilgili makaleler ile buluşturmayı kolaylaştırır (Arama motoru optimizasyonu (SEO) başlangıç kılavuzu, bt). Sosyal medya paylaşımlarını kolaylaştıran open graph ve twitter card protokollerini kullanmak önerilmektedir.

25) Sayfa Hızı

Sayfa hızı, bir internet sitesi sayfasının içeriğin ne kadar hızlı yüklendiğinin bir ölçüsüdür. Sayfa hızı genellikle, bir sitedeki sayfa görüntüleme örneklerinin sayfa hızı olan "site hızı" ile karıştırılır. Sayfa hızı, içeriği belirli bir sayfada tam olarak görüntülemek için geçen süre "sayfa yükleme süresi" veya tarayıcınızın ilk bayt bilgisini alması ne kadar sürdüğü "ilk bayt süresi" olarak tanımlanabilir. Bir internet sitesinin sayfalarının hızını Google kullanıcılara, Google'ın PageSpeed Insights hizmetini sunmuştur. PageSpeed Insights Hız Puanı, CrUX'tan (Chrome Kullanıcı Deneyimi Raporu) gelen verileri içerir ve iki önemli hız ölçümü First Contentful Paint (FCP) ve DOM Content Loaded (DCL) olarak raporlardır (Arama motoru optimizasyonu (SEO) başlangıç kılavuzu, bt). Sayfa hızını belirleyen faktörler,in yazılımın kalitesini yükseltmek adına da önemlidir. Sayfanın HTML yazılımının düzensizliği, dizin yapısı yerine sayfa kodlaması için de açık halde bir çok CSS ve JS’nin yer alması site hızını olumsuz etkilemektedir.

Sayfa Hızı için En İyi SEO Uygulamaları

Google, site hızını algoritmalarının sayfa sıralamalarını sağlamak için kullandığı bir sinyal olarak belirtmiştir. Araştırmalar, Google’ın sayfa hızını ölçerken ilk bayta kadar geçen zamanı özel olarak ölçtüğünü göstermiştir. Ayrıca, yavaş bir sayfa hızı, arama motorlarının daha çok zamanda daha az sayfayı tarayacağı anlamanına geleceğinden sayfaların indekslenmesini de olumsuz etkileyebilir. Sayfa hızı da kullanıcı deneyimi için de önemlidir (Arama motoru optimizasyonu SEO başlangıç kılavuzu, bt). Özellikle mobil cihazların internet erişiminde büyük etkinliğini göz önüne alan Google, sitelerin sadece masaüstü değil mobil cihazlarda da sayfa açılış hızlarını da önemli bir SERP faktörü kabul ettiğini ilan etmiştir (Using page speed in mobile search ranking, bt). Yükleme süresi daha uzun olan sayfalar, site ziyaretçilerinin siteyi çok daha hızlı terk etmelerine (hemen çıkma oranı) ve sayfaya ulaşsalar dahi sayfada zaman geçirme sürelerini olumsuz etkileme eğilimindedir. Sayfa hızınızı artırmanın birçok yolundan bazıları şunlardır:

25.1) Sıkıştırmayı Etkinleştirme

CSS, HTML ve JavaScript dosyalarınızın boyutunu 150 bayttan büyük olarak azaltmak için dosya sıkıştırma için bir yazılım uygulaması olan Gzip'i kullanımı SEO için yararlıdır. Görüntü dosyalarında gzip kullanılması tercih edilmez. Bunun yerine, bunları görüntünün kalitesi üzerinde kontrol sahibi olunan bir programda sıkıştırılması önerilmektedir.

25.2) CSS, JavaScript ve HTML'yi Boyutlarını Küçültme

İnternet sitesinin kodunuzu optimize ederek (boşluk, virgül ve diğer gereksiz karakterleri kaldırma dahil), sayfa hızı önemli ölçüde artırabilir. Ayrıca kod yorumlarını, biçimlendirmeyi ve kullanılmayan kodu da kaldırmak yararlıdır.

25.3) Yönlendirmeleri Azaltma

Bir sayfa başka bir sayfaya yönlendirildiğinde, sayfa ziyaretçisi HTTP istek yanıt döngüsünün tamamlanmasını bekleyerek ek bir süre daha bekler. Örneğin, sitenin mobil yönlendirme düzeni şuna benziyorsa: "OTOAA05.com -> www.OTOAA05.com -> m.OTOAA05.com -> m.OTOAA05.com/ana-sayfa", bu iki ek yönlendirmenin her biri sayfanın daha yavaş yüklenmesine sebep olacaktır.

25.4) Sayfa Oluşturmayı Engelleyen JavaScript’leri Kaldırma

Tarayıcıların, bir sayfayı oluşturmadan önce HTML'yi ayrıştırıp bir DOM ağacı oluşturması gerekir. Tarayıcınız bu işlem sırasında bir komut dosyasıyla karşılaşırsa, devam etmeden önce durdurması ve o kodu yürütmesi gerekir.
Google, PageSpeed testlerinde, sitelerin yavaşlığına karşı kaynakların oluşumunu engelleyen başlıklar altında, siteyi yavaşlatan JavaScript uygulamalarından kaçınmanızı tavsiye etmektedir.

25.5) Tarayıcı Önbelleğini Kaldırarak Yararlanma

Tarayıcılar çok fazla bilgi önbelleğe alır (stil sayfaları, resimler, JavaScript dosyaları ve daha fazlası), böylece bir ziyaretçi sitenize geri döndüğünde, tarayıcının tüm sayfayı yeniden yüklemesi gerekmez. Önbelleğiniz için belirlenmiş bir son kullanma tarihi olup olmadığını görmek için YSlow gibi bir araç kullanılması tavsiye edilir. Ardından, bu bilgilerin önbelleğe alınmasını istediğiniz süre ayarlanır. Çoğu durumda, sitenizin tasarımı sık sık değişmiyorsa, bir yıl makul bir süredir.

25.6) Sunucu Yanıt Süresini İyileştirme

Sunucu yanıt süresi, alınan trafik miktarından, her sayfanın kullandığı kaynaklardan, sunucunun kullandığı yazılımdan ve kullandığı barındırma çözümünden etkilenir. Sunucu yanıt süresini iyileştirmek için, yavaş veritabanı sorguları, yavaş yönlendirme veya yeterli bellek eksikliği gibi performans darboğazlarını aranmalı ve düzeltilmelidir. En uygun sunucu yanıt süresi 200ms'nin altındadır.

25.7) Bir İçerik Dağıtım Ağı Kullanma

İçerik dağıtım ağları (CDN'ler), içerik sağlama yükünü dağıtmak için kullanılan sunucu ağlarıdır. Özellikle yoğun ve büyük çaplı bir siteniz varsa çok yararlıdır. Sitenizin kaynak dosya kopyaları birden fazla, coğrafi olarak farklı veri merkezlerinde saklanır, böylece kullanıcılar sitenize daha hızlı ve daha güvenilir bir şekilde erişebilir (Pfeiffer A. 2018).

Kaynaklar:

Perşembe, 24 Ekim 2019 01:49

PageRank Algoritması

PageRank, büyük ölçekli internet verilerinin anlaşılmasına yardımcı olmak ve araştırmacıların yeni arama teknolojilerini kolayca denemelerini sağlamak için Stanford Üniversitesi araştırma platformunda akademik bir projenin parçası olarak Larry Page ve Sergey Brin tarafından geliştirilmiştir. Brin ve Page, 1995 ile 1998 yılları arasında yapılan çalışmaları neticesinde nihayetinde Google adını alacak işlevsel bir arama motoru prototipi oluşturduğu 1998'e kadar tüm internet belgelerin içinde bir sorgu terimi ile en uygun sonucu bulmak için yapılan aramalarda sayfa içi faktörlere (On-Page Factors) bağlı çözümler kullanılmaktaydı. Bu çözümlerdeki ortak büyük problem internet’in büyüyen yapısına yetişememesi ve kalitesiz arama sonuçları sağlamasıydı. Larry Page ve Sergey Brin, bir sayfaya bağlantı veren sayfaların sayısına ve kalitesine bağlı olarak bir sayfanın (Sayfa Sıralaması) mutlak değerinin hesaplanmasını önermiştir. PageRank, Google’ın bir sayfanın önemini ölçme yöntemidir. Başlık etiketi ve anahtar kelimeler gibi diğer tüm faktörler göz önüne alındığında, Google sonuçları düzenlemek için PageRank'i kullanır. Böylece daha "önemli" olan siteler, sorgu yapan kullanıcıya gösterilen arama sonuç sayfasında buna göre ilerler (Brin ve Page, 1998; Ridings ve Shishigin, 2002).

PageRank'in Matematik İfadesi

Google’ın PageRank algoritması, internet sayfaları arasındaki bağlantıların yapısını, önemini yansıtan her sayfaya puan atamak için kullanan matematiksel bir reçetedir. Aslında, bir sayfadan diğerine giden her bağlantı, hedef sayfa için bir “oy” olarak sayılır. Her sayfanın puanı, kendisine bağlantı veren sayfaların puanlarına bağlıdır. PageRank, tüm internet sayfalarını kenarlar ve köprüler olarak oluşturduğu internetgrafı temel alan bir matematik algoritmasından güç alır. PageRank algoritması, milyarlarca internet sayfasının her birine bir PageRank puanı atar. Algoritma, idealize edilmiş rastgele sayfaları ziyaret eden bir internet sitesi sörfçüsünün davranışını modellemektedir. Bu modelde, sayfalar arasında gezinen sörfçü, rastgele olarak bir internet sayfasını seçer. Ardından, rastgele o internet sayfasından başka bir internet sayfasına olan bir bağlantıyı seçerek gezinmeye devam eder. Sörfçü, art arda gelen internet sayfalarından rastgele bağlantı seçme işlemini, başka bir internet sayfasına bir bağlantı seçmekten başka yollarla taşıma işlemi bitinceye kadar devam eder. İdealize edilmiş internet sörfçüsü, internet sayfalarını ziyaret etmekten asla bıkmaz. PageRank algoritması bu modeli kullanarak, bağlantıları rasgele tıklayan bir kişinin belirli bir sayfaya ulaşma olasılığını temsil etmek için kullanılan bir olasılık dağılımı sunmuş olur.

PageRank Algoritmasının Matris Gösterimi

PageRank, internet üzerindeki her sayfaya reel sayı atar. Atanmış değeri yüksek olan sayfa PageRank için daha önemlidir. Bu internet grafiği olarakta gösterilebilir (Şekil 1). Sayfalar node, linkler ise kenarlardır. Bir random surfer (rastgele seçim yapan kullanıcı) A düğümünde ise, B, C ve D düğümlerini seçme olasılığı 1/3’tür. A’da kalma olasılığı ise 0’dır. Bu gösterimi matris (1) olarak gösterirsek,

 

PageRank Bağlantı
Şekil 1. Sayfaların bağlantı durum şeması

 

PageRank Matris

(1)

mij = 1/k

 

ise, “j” sayfada k tane dış bağlantı vardır ve bir tanesi “i” sayfaya verilmiştir. Değeri, sıfır ise link verilmemiştir.

M matrisinin her sütunundaki değerler toplamı 1’e eşittir (stokastik matris). Herhangi bir sütundaki olasılık dağılımı PageRank fonksiyonu verir.

Bir random surfer başlangıçta İnternet’teki n sayfadan birisinde başlasın. Başlangıç vektörü V0 her eleman için değerine sahiptir.

M, İnternet’teki transition matrix (geçiş matrisi) olsun. Bir adım sonraki olasılık dağılımı Mv0 olur. İki adım sonra eşitlik (2);

PageRank Formül

(2)

Random surfer’ın sonraki adımda i node’una geçme olasılığı xi değerinin hesaplama formülü (3):

PageRank Formül

(3)

vj, rastgele sörfçünün önceki adımdan node j’de olma olasılığıdır.

mij, rastgele sörfçünün j node’unda iken i node’una geçme olasılığıdır. Aşağıdaki şartlar altında v dağılımının limit değeri (4);

v = M × v

(4)

eşitliğini sağlar. Sonuçta;

  • Herhangi bir node’a herhangi bir node’dan ulaşılabilir.
  • Bağlantı olmayan sayfa yoktur.

v vektörüne M matrisinin özvektörü denir (principal eigenvector).

v vektörü rastgele sörfçünün uzun bir süre sonunda hangi sayfada olacağını gösterir.

Başlangıç vektörü v0 kullanılarak v vektörünün değeri belirli bir yenileme sonrası için hesaplanır. M transition matrisi ve v0 başlangıç vektörü (5):

PageRank Formül

(5)

Özvektör (Eigenvector) değerlerinin yineleme değişimi (6) gibi olur.

PageRank Formül

(6)

İlk satır değeri A düğümüne aittir ve diğerlerinin 3/2 katı çıkmıştır. Matris anlatımı ile PageRank yineleme içeren hesaplamasının anlatımı bu şekildedir (Leskovec, Rajaraman ve Ullman, 2011).

Bu olasılık, 0 ile 1 arasında sayısal bir değer olarak ifade edilir. 0,5 olasılık genellikle meydana gelen bir şeyin "%50 şansı" olarak ifade edilir. Bu nedenle, bir belgenin 0,5 PageRank değeri, rastgele bir bağlantı tıklayan bir kişinin belgeye yönlendirilmesi olasılığının %50 olduğu anlamına gelir. Ziyaret edilecek internet sayfasının seçimi, daha önce ziyaret edilen internet sayfalarına bağlı değildir. Dolayısıyla, bir internet sayfasının PageRank puanı, rastgele bir İnternet sörfçüsünün internet sayfasını görüntülemek için seçtiği olasılığı temsil eder.

Rastgele İnternet sörfçüsünün etkinliğini modellemek için PageRank algoritması, İnternet'in bağlantı yapısını yönlendirilmiş grafik olarak gösterir. İnternet sayfaları grafiğin düğümleridir ve internet sayfalarından diğer internet sayfalarına bağlantılar, hareket yönünü gösteren çizgilerdir. Yönlendirilmiş İnternet grafiği çok büyük olmasına rağmen, PageRank algoritması herhangi bir boyuttaki yönlendirilmiş grafiğe uygulanabilir (Brin ve Page, 1998).

Formül Üzerinden PageRank Hesaplama

Google, bir internet sayfasının PageRank değerini hesaplarken üç faktörü göz önünde bulundurur:

  • Gelen bağlantı sayfalarının miktarı ve kalitesi;
  • Her bir bağlantı sayfasındaki giden bağlantıların sayısı;
  • Her bir bağlantı sayfasının PageRank değeri

Temel olan fikri formüle uygularsak, bir sayfanın asıl PageRank değerini bulmak için diğer sayfalardan gelen bu sayfaya gelen PageRank değerleri toplanır.

PR(A), Sayfa A'nın PageRank'i (PageRank’ini bulmak istediğimiz sayfa)

PR(Tn); Tn Sayfasının PageRank Değeri

C(Tn); Tn sayfasından diğer sayfalara giden bağlantı sayısıdır.

PageRank Formül (7)

Sayfa A'ya işaret eden her sayfanın PageRank değeri formül (8) ile hesaplanır. Ardından bulunan değer kazanılan toplam PageRank değeri olarak bulunacaktır. Mi, Sayfa A'ya bağlantı veren sayfaların toplam PageRank sayısı olarak belirtilir.

PageRank Formül (8)

Basit bir düzeyde, PageRank'in nasıl hesaplandığı hakkında oldukça fazla şey söylenebilir. Bunun temel sebebi, Google’ın yalnızca bir üniversite araştırma projesi olduğu zaman, PageRank’in yaratıcıları onu hesaplamak için bu formülü tanıtan bir makale yayınladılar (Brin ve Page, 1998).

3.5.7 Rastgele Sörfçü Modeli ve Sönümleme Faktörü

PageRank, bir kullanıcı davranış modeli olarak düşünüldüğünü belirmiştik. Burada kendisine rastgele bir internet sayfası verilmiş ve sayfadaki bağlantıları tıklayıp, asla geriyi tıklamayan, ancak sonunda sıkılıp, başka bir rastgele sayfadan devam eden bir rastgele sörfçü varsayılmıştır. Bu Rastgele sörfçünün bir sayfayı ziyaret etme olasılığı PageRank’tir. Ve “d” sönümleme faktörü, her sayfada rastgele sörfçünün sıkılma ve başka bir rastgele sayfa talep etme olasılığıdır. Sönümleme katsayısı “1” değerinden çıkartılarak PageRank değerine eklenir (9).

PageRank Formül (9)

PR(A), Sayfa A'nın PageRank'i (PageRank’ini bulmak istediğimiz sayfa) d, sönümleme faktörüdür. Nominal olarak bu 0,85 olarak alınmaktadır. Bu rakam Stanford makalesinde belirtilen değerdir (Brin ve Page, 1998).

PR(T1), Sayfa A'ya işaret eden (link veren) bir siteye ait PageRank değeridir. C(T1) bu sayfadaki bağlantı sayısıdır.

PR(Tn) / C(Tn), Sayfa A'ya işaret eden her sayfa için yaptığımız anlamına gelir. Yukarıdaki formül orijinal makalede yayınlanan formüldür.

Algoritmanın bazı varyasyonlarında (10), sönümleme faktörü (d) doküman koleksiyonundaki toplam sayfa sayısına bölünür (N) ve sonuca eklenir (Brin ve Page, 1998).

PageRank Formül (10)

PageRank Hesaplama Uygulaması

Google teorisine göre, Sayfa A, Sayfa B'ye bağlanırsa, Sayfa A, Sayfa B'nin önemli bir sayfa olduğunu söylüyor demektir. PageRank ayrıca bir sayfaya işaret eden bağlantıların önemini de etkiler. Bir sayfanın kendisine işaret eden önemli bağlantıları varsa, diğer sayfalara olan bağlantıları da önemli hale gelir. Bağlantının asıl metni, PageRank’i tartışırken anlamsızdır. Sayfa A'yı işaret eden Sayfa B'ye verilen PageRank, Sayfa B'de bulunan herhangi bir yerdeki başka her bir bağlantıyla azaltılır. Bu, her bir sayfanın PageRank'ının esasen oy ölçütünün bir parçası olduğu anlamına gelir. Bu oylamayı bir veya iki ya da daha fazla sayı arasında bölebilir, ancak sayfanın genel oy kullanma gücü her zaman aynı kalacaktır. Sayfa B'nin PageRank değeri 5 olarak kabul edelim. Ve Sayfa A'yı işaret eden tek bir bağlantısı vardır. Sayfa A’nın PageRank değeri, Sayfa B’nin değeri 5 olan bir oranla iyileştirilir. Sayfa B hiçbir şey kaybetmez, ancak Sayfa A kazanır. B Sayfasında iki bağlantı varsa, bu PageRank iyileştirmesi bölünür ve Sayfa A, daha önce yaptığı PageRank’in yalnızca yarısını kazanır.

Diyelim ki, Sayfa A, Sayfa B, Sayfa C ve Sayfa D başlıklı, varsayımsal bir sayfa grubumuz var.

PageRank Sayfalar
Şekil 2. Sayfaların başlangıç rank değerleri ve bağlantı durum şeması

Başlangıç olarak, örneğimizde, sayfanın başlangıç PageRanks'ın ne olduğunu bilmiyoruz. Bu sebeple istediğimiz bir rakamı ilk PageRank değeri olarak atayabiliriz. Aslında, formül ile ilgili ilginç bir özelliği de göstermiş olacağız. Sayfalara başlangıç değeri olarak seçilen PageRank değeri, ne seçilirse seçilsin, yenileme hesaplamalarından sonra sayfaların doğru PageRank değerine ulaşmamıza bir etkisi olmamaktadır. Bu örnekte sayfaların ilk başlangıç PageRank değerini 1 olarak aldık. Ardından hesaplama için kuralları hatırlarsak:

  • Bir sayfanın yeni PageRank değeri 0,85 olarak alınır. Diğer sayfalara kazandırılacak PageRank değeri, o sayfadaki bağlantı sayısına bölünerek bulunur.
  • Bu miktar, geçtiği her sayfa için yeni toplamalara eklenecektir.
  • Bu toplamların her birine (1-d yani 1-0,85= 0,15) olan puanı da son olarak eklenir.

Hesaplama başlangıcın da ilk yenileme hesaplaması kolaydır. Çünkü her sayfaya 1 PageRank değerini vererek başlanır.

1 × 0,85 = 0,85'dir. Böylece her sayfanın PageRank puanı 0,15 + 0,85 = 1 olur. Yani her sayfa hala 1 olan PageRank puanına sahiptir. Bu hesaplamada bağlantılara dayanarak her sayfanın önemini göstermek istiyoruz. Ama şu an için hepsinin puanı aynı; bu yüzden hesaplamayı tekrar yapmamız gerekir. İkinci yineleme hesabında, Sayfa A bu diyagrama göre Sayfa B ve Sayfa C’ye bağlantı vermektedir. Sayfa A’nın ilk hesaplama sonucu bulduğumuz yeni PageRank değeri “1”di. Bu nedenle bağlantı verdiği sayfaların yeni PageRank puanlarına 0,85 × 1 = 0,85 eklenir. Sayfa A’dan diğer sayfalara toplam iki bağlantı olduğuna göre bu puan ikiye bölünür. Böylece diğer sayfaların her biri Sayfa A’dan gelen 0,425 PageRank puanını alır. Sayfa B, Sayfa C'ye bağlanır. Sayfa B’nin başlangıç PageRank puanı 1'dir. Bu nedenle bağlandığı sayfaların yeni PageRank puanına 0.85 × 1 = 0.85 ekler. Sayfa B yalnızca sayfa C'ye bağlantı verdiğinden bu puanın tamamını Sayfa C alır. Sayfa C, Sayfa A'ya bağlanmaktadır. Bu durumda Sayfa C’ye ait PageRank, 0,85 × 1 = 0,85 olan değeri, Sayfa A kazanır. Sayfa D, Sayfa C'ye bağlanmaktadır. Bu durumda Sayfa D ya ait PageRank, 0,85 × 1 = 0,85 olan değeri, Sayfa C kazanır. Sayfa D’ye diğer sayfalar bağlantı vermemiştir. Bu durumda diğer sayfalardan artı bir PageRank puanı kazanmayacaktır. Bu durumda her sayfa için yeni toplamlar (11,12,13,14):

Sayfa A: 0.15 (Temel Değer) + 0,85 (Sayfa C'den) = 1

(11)

Sayfa B: 0,15 (Temel Değer) + 0,425 (Sayfa A'dan) = 0,575

(12)

Sayfa C: 0,15 (Temel Değer) + 0,425 (Sayfa A'dan) + 0,85 (Sayfa B'den Gelen Değer) + 0,85 (Sayfa D'den Gelen Değer) = 2,275

(13)

Sayfa D: 0,15 (Temel Değer) + Başka Bir Sayfadan Değer Gelmedi = 0,15

(14)

Sonuç ilk hesaplamaya göre biraz daha açıklayıcı olmaya başlar. Sayfa C’nin sistemdeki en önemli sayfa olduğunu görmeye başlarız. Ancak sonuçtan emin olmak için bu hesaplamaları, her sayfanın değeri artık değişmeyecek hale gelinceye kadar sürdürüyoruz. Bu yenilemelerin bir noktadan sonra sonuçların büyük oranlarda değişmeyecek duruma gelme anına “yakınsama” denmektedir. Uygulamada, Google’ın bu yakınsama sonucuna kadar beklemesine gerek yoktur. Muhtemel birkaç hesaplama yinelemesi ile sonuca geçer. Verilen örnek için tüm hesaplamaları yaparsak, 20 yenilemeden sonra yakınsama noktasına gelmekteyiz. Bu değerleri de Şekil 2.3’te gösterdiğimizde durum daha iyi anlaşılacaktır.

PageRank Yineleme
Şekil 3. Sayfaların yinelemeler sonrasındaki rank değer değişimi

Son durumda sayfaların PageRank puanları, Sayfa A için 1,490, Sayfa B için 0,783, Sayfa C için 1,577, Sayfa D için 0,150 olarak ortaya konar.

PageRank Sayfalar 2
Şekil 4. Sayfaların son rank değerleri

Bu sonuçlara göre, Sayfa C’nin, bu varsayımsal sayfa grubunun en değerli sayfası olduğu kesinleşir. Sayfa A, en değerli sayfa Sayfa C’den bağlantı alması sebebi ile PageRank değerlerine göre bu grubun en değerli ikinci sayfası olmuştur. Sayfa B üçüncü sırada yer alırken, Sayfa D, hiçbir sayfadan bağlantısının olmaması sebebi sonuncu site olarak yer almıştır.

Yakınsama (Convergence)

Yakınsama, Google'ın diğer arama algoritmalarına göre üstünlük sağlayan arama kalitesini nispeten düşük maliyetlerle sunmasını sağlayan PageRank'in en önemli bir matematik yönüdür. Bu yarı karmaşık bir konudur. Ancak PageRank'in nasıl ve neden çalıştığını anlamak açısından önemlidir. Hesaplama örneğinde olabildiğince basit hale getirilerek anlatılan konu uygulamada bu derece basit olmasa da anlaşılması çok zor bir konu da değildir.

Örnek hesaplamada da gösterildiği gibi, hesaplamanın bir aşamasının çıkış değerlerinin (son değerler) bir sonraki aşamanın giriş değerleridir (başlangıç değerleri). Bu hesaplamanın sürekli yapıldığı hesaplamaya özyinelemeli prosedür olarak bilinir. Fakat asıl büyük soru, bu özyinelemeli prosedürün nasıl ve ne zaman sona ereceğine karar verilen andır. Bu sorunun cevabı “Yakınsama”dır. Sönümleme faktörünün (denklemdeki d değeri) birden fazla olması şartıyla yakınsama gerçekleşir. Bu yakınsama, temel olarak, hangi başlangıç PageRank değerleri ile başlanırsa başlansın, hesaplamayı birkaç kez çalıştırdıktan sonra aynı son PageRank değerlerine ulaşmayı garantiler. Hesaplama da daha fazla yineleme yapılsa dahi bu değerlerin artık değişmeyeceği anlamına da gelir.

Bu son değerler, sınırlayıcı değerler olarak bilinir. Sınırlama değerlerine ulaşıldığında, Google'ın artık PageRank’i hesaplamak için işlemci gücünü kullanmasına gerek kalmaz. İşlemler o noktada bitirilebilir. Bunu göstermek için 20 yinelemede kesilen işlem serisini devam ettirip ondalık gösterim kısmı detaylandırıp, 10 ondalık basamaklı olarak gösterilirse, 48. yinelemeden sonraki değer ne kadar hesaplanmaya çalışırsa çalışılsın, değerlerin değişmediği görülür. Değerler sınır değerlerde birleşirler. Gerçek uygulamada, hesaplamalar durdurmadan önce hiç değişmeyen değerleri buluncaya kadar beklemeye gerek yoktur. Sadece değerler çok anlamlı halde değişmeyene kadar beklenir (Tablo 3.1).

Tablo 1 Pagerank hesaplama yineleme tablosu

Yineleme

A

B

C

D

Toplam

21

1,4901259564

0,7833035315

1,5765705121

0,1500000000

4,00

46

1,4901074052

0,7832956473

1,5765969475

0,1500000000

4,00

47

1,4901074054

0,7832956472

1,5765969474

0,1500000000

4,00

48

1,4901074053

0,7832956473

1,5765969474

0,1500000000

4,00

49

1,4901074053

0,7832956473

1,5765969474

0,1500000000

4,00

50

1,4901074053

0,7832956473

1,5765969474

0,1500000000

4,00

51

1,4901074053

0,7832956473

1,5765969474

0,1500000000

4,00

52

1,4901074053

0,7832956473

1,5765969474

0,1500000000

4,00

53

1,4901074053

0,7832956473

1,5765969474

0,1500000000

4,00

54

1,4901074053

0,7832956473

1,5765969474

0,1500000000

4,00

PageRank Algoritmasının Fark Yaratan Noktaları

İnternet’in giderek büyüyen yapısına uyum sağlayan bağlantıya dayalı bir algoritma olması, özetle verimliliği, PageRank arama algoritmasını diğer arama algoritmalarının önüne geçirmiştir. İndeksleme temeli, metin içinden bilgi almaya dayalı (IR) algoritmalar internet’in her saniye büyüyen yapısını analiz edip indeksleme de ve doğru sonuçlara ulaşmada oldukça yetersiz kalmaya başladığı bir anda ortaya konan PageRank hızlı ve kaliteli arama sonuçları ile Google arama motoru şirketini dünyanın en büyük arama motoru şirketi yapmıştır.

Bir internet sayfasının PageRank puanı, o internet sayfasına, diğer internet sayfalarının ne kadar sayıda bağlantı verdiğine ve o bağlantı veren sayfaların da PageRank puanına bağlıdır. Bu tanımlamadan çıkan ana fikir, birincisi bir çok internet sayfasından bağlantı almanın yanısıra, PageRank’i yüksek bir internet sitesinden bağlantı almak, bağlantı alan internet sayfasının PageRank puanını yükseltecektir.

PageRank matematik hesaplamalarında yakınsama değeri bulur. Ve hesaplama yinelemelerini belli bir sayıda keserek diğer internet sayfalarına puan verme işlemine hızlıca geçebilir. Bu zaten verimli olan algoritmaya daha çok verimlilik katan bir yöntemdir. PageRank, metin içinden bilgi almaya dayalı arama algoritmalarının manipülelerine karşı daha dayanıklıdır. İnternet tasarımcıları zaten kendi yayınladıkları internet siteleri metinleri içine spam olan hareketler ile metin analizine dayalı algoritmaları kolayca manipüle edebilmekte olduğu bir dönemde ortaya çıkan PageRank, internet bağlantı yapısını kullanarak verdiği puanlama yöntemi ile adil, kaliteli sonuçlar veren ve manipüleye daha dayanıklı bir algoritma ortaya koymuştur.

PageRank kullandığı rastgele sörfçü modeli ile internet sayfalarının içeriğinden bağımsız “oylamaya” dayalı olarak daha adil bir şekilde puanlama yapabilmektedir. PageRank’in sönümleme faktörü ile indeskleme ve puanlama işlemlerin kesintisiz sürmesini sağlamıştır. Sönümleme faktörü yardımı ile rastgele sörfçü tıklanacak link kalmayan internet sayfalarında tıkanıp kalma sorununa çözüm olarak sunulmuştur (Ridings ve Shishigin 2002).

PageRank Algoritmasının Dezavantajları

PageRank algoritmasının Google’ı dünyanın en büyük arama motoru yapmasının yanında manipüleye açık noktaları sebebi ile sürekli geliştirilmiş, başka koruma algoritmaları ile desteklenmiştir. PageRank algoritmasını yanıltmak için internet tasarımcıları kendi internet sayfalarına çok sayıda dış bağlantı veren sayfa oluşturabilir. Ancak, PageRank algoritmasında bu sayfaların da önemi düşük olarak değerlendirilir. Algortima üzerinde kötüye kullanımın çok fazla yayılması sebebi ile Google 2016 yılından itibaren sayfaların halka açık olarak Pagerank değerini ilan etmekten vazgeçmiştir (Schwartz, 2016). Google bu tür bir kötüye kullanımdan kaçınmaları konusunda ısrarla webmasterları uyarmaktadır. Ve bunu deneyen pek çok sitenin PageRank etkisini engelleyen farklı yollar izlemektedir.

Temel PageRank manipülasyonlardan bazıları şunlardır;

  • Benim siteme link verin, bende sizin sitenize link vereceğim gibi anlaşmalı karşılıklı bağlantılar alma.
  • Komut dosyalarıyla veya ödül yöntemleri ile bağlantı sağlama.
  • Aile ve arkadaş çevresi yardımıyla bağlantılar sağlama.
  • Ücretsiz ve ücretli sayfa linkleri sağlayan siteler.

Sayfalara verilen PageRank değeri web tasarımcı ve uzmanlarının manipülasyonlarından dolayı alınan bu karar ile PageRank değeri arama sonuçlarındaki etkisi de düşmeye başlamıştır. Google PageRank değeri üzerindeki manipülasyonları tespit etmek ve gidermek amacı ile pek çok farklı algoritmayı ve çözümü de devreye almıştır. Yine de arama motoru optimizasyonu ile ilgilenen uzmanların PageRank algoritmasının öneminin ve etkinliğinin hala çok değerli olduğu hakkında fikir değişikliği yoktur (Google PageRank, bt).

Kaynaklar:

  • Brin S. ve Page L. (1998). The anatomy of a large-scale hypertextual internet search engine. 10 Ağustos 2018, http://www-db.stanford.edu/~backrub/google.html.
  • Google PageRank, (b.t.). 20 Ağustos 2018, https://ahrefs.com/blog/google-pagerank/.
  • Leskovec J., Rajaraman A. ve Ullman J.D. (2011). Mining of massive datasets (2. Baskı). Cambridge: Cambridge Universty Press.
  • PageRank algoritması, (b.t.). 20 Ağustos 2018, https://www.wikiwand.com/en/PageRank.
  • Ridings C. ve Shishigin M. (2002). PageRank uncovered. 3 Ekim 2018, http://www.voelspriet2.nl/PageRank.pdf.
Salı, 22 Ekim 2019 00:38

Google ve SEO

Arama motoru, internet siteleriyle ilgili verileri toplayan bir tür yazılımdır. Arama motorları, bu verileri toplamak için örümcek veya bot olarak adlandırılan özel programlar kullanır. Bu programlar internetin bağlantı yapısını kullanarak hareket eder. Periyodik olarak internet sayfaları arasında gezinirler. Buldukları verileri arama motorlarının kendi veritabanı dizinlerini oluşturmak için kullanırlar. Bu veritabanı arama motorunun indeksi olarak adlandırılır. Yapılan işlem ise indeksleme olarak adlandırılır. Toplanan tüm veriler, internet sayfasına bağlantısına, internet sayfasının içeriğini tanımlayan anahtar kelimelere veya anahtar kelime gruplarına, internet sayfasının kod yapısına dahil edilir. İlgili toplanan bu verilerde indekslenir ve veritabanında saklanır (İyiler, 2009). Kullanıcılar bazı verileri veya bilgileri almak için arama motoru kutusu aracılığıyla bir sorgu gerçekleştirdiğinde, işlem arama motorunun veritabanı dizininde gerçekleşir. Buradan alınan sonuçlar kullanıcılara gösterilir. Arama motorları arasındaki temel rekabet faktörü, ilgili sonucu gösterme, sıralama süreci sırasında oluşur. Bu rekabet faktöründe arama motoru algoritmaları önemli bir rol üstlenir. Algoritmalar, kullanıcılar için en uygun sonuçları göstermeye çalışırlar (Atay ve diğer. 2010; Yalçın ve Köse 2010).

Google Arama Motoru

Sergey Brin ve Larry Page, 1995’te, Page’in Stanford Üniversitesi’nin Bilgisayar Bilimi bölümünü ziyaret ettiği bir araya geldi. O zamanlar yüksek lisans öğrencisi olan Brin, öğrenciler için rehberlik yapıyordu. Page de grubunun bir parçasıydı. Page, Stanford'da lisansüstü çalışmasına başladıktan kısa bir süre sonra, internet'in bağlantı yapısını kullanan BackRub adlı bir projesi üzerinde çalışmaya başladı. Brin, Page’in BackRub’daki çalışmalarını ilginç buldu. Böylece ikisi internet aramasını kalıcı olarak değiştirecek bir proje üzerinde birlikte çalışmaya başladı. Brin ve Page, kısa süre sonra İnternet'in gittikçe artan boyutuna adapte olmuş bir arama motoru oluşturduklarını anladılar. BackRub adını Google olarak değiştirdiler. Projeye verilen bu isim aslında yazım hatasından kaynaklanmıştı. Yazılımcılar, projelerine, Googol yani 1 rakamına yüz sıfır ekleyerek yazılan matematik terimini vermek isterken, ortak yaptıkları bir hata sonucu, Google arama motorunu ortaya çıkarmış oldular.

Brin ve Page ise internet sayfalarının önemini belirleyen, arama sonuçlarını sıralamada, metin içinden bilgi almanın yanısıra, internet'in bağlantı yapısını kullanan, Google’ın kalbi olacak, PageRank sıralama algoritmasını geliştirdi. Böylece bir arama sorgunun işlenmesi sırasında, Google, her internet sayfası için genel bir sıralama puanı almak üzere önceden hesaplanmış PageRank puanlarını metin eşleme puanlarıyla birleştiriyordu. Mevcut arama motoru şirketlerini geliştirdikleri teknolojiyi benimsemeye ikna edemeyen ancak teknolojilerinin kullanılmakta olanlardan üstün olduğuna emin olan Brin ve Page kendi şirketlerini kurmaya karar verdi. Edindikleri mali destekle beraber, Brin ve Page, Eylül 1998’de ismi Google olan Google arama motoru şirketini kurdu (Wills, 2006).

Günümüzde Google’ın arama motoru sonuç sayfa sıralamalarına etki eden pek çok başka faktör ve algoritma olsa da PageRank algoritmasının birçok değişikliğe uğradığı Google yetkililerince kabul edilse de algoritmanın halen Google arama sonuçlarının kalbi olduğu ret edilmemektedir (Cutts, 2009). Google arama motoru arama barı içinde arama sorgusu yapıldığında Google internet dizininde arama yapılmaktadır. Google bu internet dizinini oluşturmak için ismi örümcek olan yazılımlar kullanılır. Örümcek ilk olarak bir kaç internet sayfasını Google web dizinine getirir. Ardından bu sayfalardaki bağlantıları izleyerek bu bağlantıların işaret ettiği başka sayfaları getirir. Milyarlarca sayfa bu şekilde Google web dizinine eklenir. Bir kullanıcı Google arama motorunda arama yaptığında arama terimi Google arama algoritmalarından oluşan başka yazılımlar ile Google web dizininde aranır. Bu arama ilk olarak metin içinden bilgi alma yöntemleri, IR olarak adlandırılan yöntemlerle yapılır. Bu şekilde arama terimine uygun yüzbinlerce olası sonuç bulunur. Arama terimine en kaliteli cevabı getirmek için 200’den fazla arama faktörü göz önüne alınır (Illyes, 2016). Sayfa içi arama faktörleri olarak adlandırılan bu analizden sonra arama teriminin sayfanın kalite puanına bakılır. Bu kalite puanını belirleyen formül PageRank olarak bilinir. PageRank bir internet sayfasının önemini, kendisine kaç bağlantı verildiğine ve bu bağlantıların önem düzeyine bakarak değerlendiren formüldür. Google aramayı son olarak sayfa içi faktörleri (IR) ve sayfa dışı faktörleri (PR) birleştirerek aramayı yapan kişiye yarım saniyenin altında bir sürede getirir. Bu iki çarpan değer ile sayfanın önem değeri (Rank) ortaya çıkmış olur. Bu durumda toplam rank değerini bu iki çarpan belirler (1).

Toplam Skor = IR Skoru x PR Skoru (1)

Google Arama

Google arama motoru indeksleme işlemi ile tüm internetin bir görünümünü kendi web sunucularında oluşturur. Bu görünümün oluştuğu yere Google web dizini ismi verilir. Bu dizini oluşturmak için ilk olarak “spider” yani örümcek ismi verilen yazılımlardan yararlanır. Tarama işlemi Google arama motorunun ilk yıllarında olduğu gibi sadece örümcek isimli bu yazılımlara bağlı değildir. Artık internet sitesi yapımcılarının da Google web dizinine gönderdikleri .xml uzantılı site haritaları ile web dizinine indeksleme işlemlerinin başlangıç noktasını oluşturur. Bu site haritaları yanında Google arama yazılımları sitedeki bağlantıları takip ederek, web dizinini genişletmeye devam ederler. Arama yazılımları, bağlantıları takip ederken geçerli güncel, bağlantıları takip eder. Google arama yazılımlarının bir başka grubu ise sitelerin kaç defa taranacağını ve sıklığını ayarlar. Google, internet site sahiplerine de bu taramaya etki yapma ve yardımcı olma imkanı verir. Site yapımcıları, robot.txt dosyası ile Google web dizinine eklenen bağlantıları, eklenmemesi gerekenleri ve eklenenlerin de nasıl eklenemesi gerektiğini belirleyebilir.

Google, arama yapan kişileri, arama yapılan yerleri ve öğeleri daha iyi anlamak için anahtar kelime eşleştirmenin dışında bilgi grafiğinden de yararlanır. Bu grafiği oluşturmak için sadece internet sayfalarıyla ilgili bilgileri değil, elde ettiği diğer bilgileri de düzenler. Bilgi grafiğinin temeli, arama terimiyle, hangi bilgilerin kullanıcılara sağlanacağını analiz eden algoritmalardır. 2012 yılında devreye alınan “Bilgi Grafiği” aramayı kullanların ortak merak ettikleri konusunda bilgileri içeren bir havuzdur. Her gün daha da artan milyarlarca bağlantıyı içerir. Ortak merak edilen arama sorgularına bu havuzdan daha hızlı cevaplar sağlanır. Piramitler nerededir? “En büyük piramit hangisidir” gibi soruların cevapları web dizinindeki bilgi grafiğin sağlanır. Arama sorgusunun en yararlı cevabı, tek bir sonuçta değil, farklı bağlantılardan oluşan bir kümenin içinde olabilir. Örneğin “ünlü kadın bilimadamları” gibi bir arama yapıldığında sayfanın üstünde bu öğelerin hepsini içeren geniş bir liste arama sonuç sayfasında gösterilmektedir. Bu gösterilen sonuç listesine zengin listeler ismi verilir. Bu listeyi oluşturmak için Google, bilgi grafiği veritabanı başta olmak üzere internette en çok aranan sonuçlardan yararlanılır.

Google sıralama yazılımları, alakalı bilgilere sahip sayfaları bulmak için arama sorgularındaki kelimeleri inceler. Her dil için de farklı dil modelleri kullanır. Bu işlemin amacı, arama terimlerindeki kelimelerin eş ve benzer anlamlılarını, yazım hatalarını bulmaktır. Bu incelemeye göre arama sorgusunun hangi kategoride yapılacağı belirlenir. Arama sorgusundaki içerik anlamı ve isteği belirlendikten sonra eşleşen metin ve sayfalarda arama sorgusu aranır. İlk, temel seviyede uygun sonuçların hepsinde arama sorgusu aranır. Arama sorgu kelimelerinin bir internet sayfasında kaç defa, metin başında mı içinde mi gibi kriterler belirlenir. Arama terimine karşılık gelen sonuçların belirlenmesinden sonra en yararlı sonucu sağlamak için değerlendirme algoritmaları devreye girer. Bulunan bütün sonuçlar içinden en yararlı olanları ayırmak için iki yüzün üzerinde kriter analiz edilir. Güncellik, arama terimi sıklığı ve bulunduğu sayfanın kalitesi bu faktörlerin başında gelir. Aynı konuyla ilgilenmiş başka internet sayfalarının da bu içeriğe bağlantı verip vermediği de önemli bir gösterge kabul edilir. Arama yapılan terim kadar, arama yapılan konum ve arama yapan kişinin önceki yaptığı arama işlemleri de sonuçların getirilmesinde önemli bir faktördür. Arama yapılan dil ve tarayıcıda etkin olan güvenlik sınırlamaları gibi özeliklerde arama sonuçlarını etkiler. Kullanıcıya son sonuçlar sunulmadan önce tüm bilgilerden oluşan bir bilgi kümesi yaratılır. Her zaman bir metin içeriği içermeyen arama sorguları da aramanın konusu içindedir. Yol tarifleri, yer tarifleri Google haritalar ile cevaplanan arama sorgularıdır. Google'a internet sayfalarında da daha hızlı yanıtlar vermek adına da snippet sistemini kullanmaya başlamıştır. Yaklaşık olarak bir sene de, Google arama motorun yazılan ve aranan arama terimlerinin %15'i daha önce hiç aranmamış arama terimlerini içerir. Bu istek artışına uyum sağlamak için Google, her sene içinde yüzlerce kez arama algortimalarında günceleme ve yeniliklere gitmektedir (Arama nasıl çalışır?, bt).

Google Arama Algoritmaları

Google, her sene onlarca farklı algoritma ile arama sürecini geliştirmek için çalışmaktadır. Bu çalışmalar, kullanıcılara daha doğru sonuçları ulaştırmayı sağlayan yeni ve güncellemeler içeren algoritmaların yanı sıra sonuçlarda manipülasyonları önlemeye yönelikte bir çok yeni algoritma ve güncellemelerinden oluşmaktadır. SEO rank faktörlerinin ortaya çıkmasına neden olan ve Google arama sonuç sıralamaları üzerinde büyük etkiye sahip olan ve Google tarafından da yapıldığı kabul edilmiş önemli algoritmik değişikliklerini görebilirsiniz (Google Algorithm Change History, bt). Google aramanın ortaya çıkardığı ortaya çıkış tarihleri ile açıklanan, önemli algoritmalar, Panda, Penguin, Pirate, Hummingbird, Pigeon, Mobilegeddon, RankBrain, Possum, Fred algoritmalarıdır. Google, her yıl arama algoritmasını yaklaşık 500–600 kez değiştirdiğini ilan etmiştir (Google Algorithm Change History, bt). Bu değişikliklerin çoğu küçük olsa da, Google bazen arama sonuçlarını önemli ölçüde etkileyen "büyük" bir algoritmik güncelleme (Google Panda ve Google Penguin gibi) yayınlar. Arama pazarlamacıları için güncellemelerinin tarihini bilmek, sıralamalardaki ve organik web sitesi trafiğindeki değişiklikleri açıklamaya yardımcı olabilir ve sonuçta SEO iyileştirebilir. Bu algoritmaların ilki ve Google arama motorunun ortaya çıkış nedeni olan PageRank algoritması ise Google aramanın nasıl çalıştığını anlamak açısından en önemli algoritmasıdır. Google, PageRank algoritmasının artık güncellenmeyeceğini ilan etmiştir. Ancak PageRank halen Google aramanın temel felsefesini oluşturmadığı yanılgısına düşülmemelidir (Schwartz, 2016).

Kaynak:

SEO üzerine yapılan önceki çalışmaları üç kısımda incelenebilir olduğunu gördük. Birinci kısım çalışmaları, SEO tekniklerinin oluşturulması için arama motorlarının işleyişine ve hangi rank faktörlerini değerlendirdiğini anlamaya ve analiz etmeye yönelik çalışmalar olarak gruplayabiliriz. İkinci kısım çalışmalar ise daha çok içerik kalitesini geliştirmek ve bu odakla SEO yöntemlerini geliştirmek adına yapılan çalışmalar olduğunu söyleyebiliriz. Diğer ilgi çekiçi çalışmalar ise hem site içi hem site dışı SEO yöntemlerinin beraber olarak kullanılarak internet sitelerinin SERP sıralamaları üzerindeki etkilerini araştıran çalışmalar olduğunu söyleyebiliriz.

1.1 Google Arama Motoru ve SEO Rank Faktörlerini Tanımlayan Çalışmalar

Yalçın ve Köse (2010), arama motorları optimizasyonun temel felsefesinden bahsettikleri çalışmalarında, bir internet sitesinin arama motorları tarafından daha indekslenebilir hale getirmek için gerekli bilgileri açıklamışlardır. Sitenin arama motorlarından anahtar kelimelerinin önce listelenmesi için, anahtar kelime analizi, etiketlerde anahtar kelimeler kullanma, SEO dostu internet tasarımı, resim tanımları, iyi bir alan adı kullanarak, iyi bir SEO yapmak için önerilen yöntemlerden bazıları tanıtılmıştır.

Yine bir diğer çalışma da; Wang, Chen, Li. ve Yu (2013) arama sorgusuna cevap gelen ilk sayfalardaki sonuçlar için yeni bir sıralama yöntemi önermektedir. Odaklandıkları temel konu, arama motoru algoritmalarının, hangi sayfaların ortak kullanıcılar tarafından ilgilenildiğini göz önünde bulunduran faktörlerden yoksun olduğunu konusudur. Çalışma bu eksiklik için özgün PageRank sıralama algoritmasına yeni bir parametre faktörü ekleyerek yeni bir sıralama yöntemi sunmaktadır. Yeni parametre faktörüne gri faktör adı verilmiştir. Gri tahmin modeli bilgisini PageRank algoritmasını optimize etmeyi amaçlamışlardır. Böylece kullanıcılar tarafından hangi sayfalara ilgi gösterildiğini dikkate alan faktörü belirlemeye ve arama sonuç sıralamalarına etki değerini arttırmayı amaçlamışlardır. PageRank algoritmasının çalışma şeklini anlama ve detaylandırma anlamında bu çalışmadan yararlanılabilir. PageRank algortimasını açıklamak için, Ridings ve Shishigin (2002) ve Leskovec, Rajaraman ve Ullman (2011) çalışmaları önemlidir.

Bir başka çalışma yine, Gupta, Rakesh, Thakral ve Chaudhary (2016) "Site içi" ve "Site dışı" SEO yöntemlerindeki başarı faktörlerini çeşitli parametreler içeren ve başarı getiren faktörleri periyodik tablo biçiminde sınıflandırmaya çalışmışlardır. Bu makale SEO optimizasyon başarı faktörleri 7 ana kategoride gruplandırılmıştır. (içerik optimizasyonu, link mimarisi optimizasyonu, HTML anahtar kelimeler, güven oluşturma, dış bağlantılar, kişisel veriler ve sosyal sitelere yönelik geri bağlantılar) ve her bir faktörün etkileri tartışılmaktadır. Bu çalışmadan internet sitelerine uygulanacak etkili ve başarılı SEO yöntemlerinin belirlenmesi adına yararlandık.

Yine arama motorlarının sonuçlarını nasıl bulduğuna ve bu çalışmalara göre internet üzerinde işe yaradığı varsayılan SEO yöntemlerini teste tabi tutmaya çalışan diğer bir çalışma ise Su, Hu, Kuzmanovic ve Koh (2014) çalışmalarıdır. Çalışma, Google’ın ve Bing’in sıralama algoritmalarına odaklanarak, diğerlerinin bu popüler sıralama algoritmaları hakkında yaptığı varsayımları sistematik olarak doğrulamak için başka bir sıralama sistemi tasarlamayı, uygulamayı ve değerlendirmeyi amaçlamışlardır.

Çalışma, özyinelemeli bir bölümleme sıralama şemasıyla birlikte doğrusal öğrenme modellerinin, sıralama sonuçlarını yüksek doğrulukla tahmin edebildiğini kanıtlamıştır. Daha sonra, yeni bir sıralama sistemi geliştirmiş ve İnternet sayfalarını optimize etmek, yeni sıralama özelliklerini doğrulamak veya reddetmek ve olası arama motoru sıralama sonuçlarını değerlendirmek için SEO uzmanları ve internet yöneticileri için kılavuzlar sunmuşlardır.

1.2 Google İçerik Kalitesi Üzerine Yapılan Çalışmalar

SEO yöntemlerini anlamak ve analiz etmek için yapılan araştırma çalışmalarının önemli bir bölümünü içerik kalitesi analizi çalışmaları oluşturmaktadır. Cheng-Jye, Sheng-An ve Ting-Li (2016) çalışmalarında SEO çalışmalarının önemli rank faktörlerinden olan içerik kalitesine odaklanmışlardır. Karşılaştırmalı metinler ile bir arama sonucunun sorgu eşleşmesi puanını sınırlı bir faktör grubundan elde edilen puanların ağırlıklı toplamı olarak tanımlayan bir tahmin işlevi önermektedirler. Bir sorgu için arama sonuçları, sorgu eşleşme puanlarına göre yeniden sıralanır. Etkinlik, yeni dereceleri, orijinal arama sonuçları dereceleriyle karşılaştırarak ölçülmüştür.

Mavridis ve Symeonidis (2014) de çalışmalarında içerik kalitesine odaklanmışlardır. Bir belgenin kalitesini değerlendirmek için, arama motorlarında internet sitelerinin ve internet sayfalarının optimum sıralanması için etkili stratejiler oluşturmasını amaçlayan SEO yöntemleri etrafında anlamsal analiz kullanarak sonuçlar çıkaran denemeler oluşturulmuştur. Bu çalışma internet içeriğinin anlamsal analizini sorgulamaktadır. İnternet içeriğinin semantik analizi ve verilen sorgular için en uygun içeriğin üretilmesi için Gizli Dirichlet Ayrımı (LDA) kullanan bir mekanizma olan LDArank mekanizması daha ayrıntılı ele alınmıştır. Buna göre yeni bir mekanizma LSHrank'i önerilip, uygulanmış, kaliteli internet sitesi içeriğinin oluşturmanın etkisini çeşitli SEO faktörleri ile araştırmışlardır. Çalışma, farklı anlamsal analiz tabanlı SEO yaklaşımlarına kıyasla, anlamsal olarak öne çıkan içerik üretmek için LSHrank'in güvenilirliğini göstermiştir.

Al-Shammari (2015), çalışmasın da, farklı arama motoru temsilcilerine gönderilen aynı sorgu, farklı önerilere ve sonuçlara yol açtığı sorununa odaklanmıştır. Belirli bir sorgu için en iyi arama motorunu seçmek için bir araç oluşturmayı amaçlamıştır. Çalışmada, belirli bir sorgu için hangi arama motorunun konuşlandırılacağını öneren bir araç oluşturmak için bir geri besleme harmanlama algoritması kullanılmıştır. Çalışmada birden fazla kaynaktan elde edilen arama sonuçlarını birleştirmek için üç algoritma önerilmiştir. Her yöntem için, girişin, her veri kaynağı boyunca aynı olan bir biçimde sağlanan sıralı bir sonuç kümesinden oluştuğu varsayılır. Her üç yöntemi de göstermek için, numune verilerinin arama motorları tarafından sağlandığı ve önceden işlendiği varsayılmıştır. Her bağlantıya, veri setinde bulunduğu yere karşılık gelen bir ağırlık atanır. Arama motoru sonuçlarına uygulandığında, URL'ler oyuncu olarak kabul edilir. Ve sıralamalarına göre birbirleriyle rekabet ederler. Yüksek rütbeli URL kazanır. Bu işlem tek bir URL bırakılana kadar tekrar edilir. Kazanan URL, son cevap setine dahil edilir ve daha sonra dikkate alınmaz; işlem daha sonra son cevap setindeki ikinci girişte ve ardından tam bir sonuç elde edilinceye kadar tekrar edilir.

1.3 SEO Çalışmalarının Verimine Yönelik Çalışmalar

Kong, Fu, Yang, Xu ve Han (2017), çalışmalarında sosyal medya kullanımının arama motorlara etkisini anlamak istemişlerdir. Makalede, bir arama motorunun kolektif etkisinin dinamik bir sosyal ağ üzerindeki etkisini nicel olarak karakterize etmek amaçlanmıştır. Çalışmamızda SEO rank faktörleri arasında, SERP sıralamaları belirlemede yeni sayılacak sosyal medyanın etkilerine değinmesi açısından bu makaleden yararlanıldı.

Arama motoru çalışma prensiplerine, SEO rank faktörlerine ve işe yaradığı varsayılan SEO yöntemlerini belirlemeye odaklı bu çalışmalardan sonra internet site içeriklerine odaklanan çalışmaların literatürde, SEO araştırmalarının önemli bir kısmını oluşturmuş durumda olduğunu gözlemledik. İçerik kalitesinin SEO üzerine etkilerini araştıran ve geliştirme adına öneriler ve yöntemler sunan çalışmaları şu şekilde sıralayabiliriz.

Üniversite başarı sıralamalarında kullanılan webometrics sıralamaları üzerinden SEO yöntemlerini iredeleyen Elgharabawy ve Ayu (2011), çalışmalarında, Webometrics sıralamaları ile WCAG (İnternet İçeriği Erişilebilirlik kuralları) uygunluğunun arama motorları açısından ilişkiyi araştırmışlardır. Erişilebilirliğin, SEO yöntemi olarak bir araç olarak kullanılıp kullanılamayacağı, webometrics ve WCAG uygunluğu arasında pozitif bir ilişki olduğunu göstermişlerdir. Webometrics sıralaması ve web erişilebilirliği arasındaki ilişkiyi araştırmak için, Webometrics'ten toplam 150 yüksek kurum internet sitesi seçilmiş, 50 üst düzey kurum, 50 orta düzey kurum, 50 düşük düzey kurum olarak kategorize edilmiştir. Bu kategorilerdeki üç örnekten gelen tüm hatalar kaydedilmiş, tüm test gruplarının çizimleri, sıralama ve başarı kriterleri hataları arasındaki korelasyon ile karşılaştırılmıştır. İnternet erişilebilirliği ile arama motorları sıralaması arasındaki ilişkiyi araştırmak için, akademik alan adlarından 600 örnek Google, Yahoo! Ve Bing olmak üzere üç arama motorunu kullanarak incelemiştir.

Arora ve Bhalla (2014), yine içerik odaklı olarak SEO için eşanlamlı tabanlı veri madenciliği yaklaşımı kullanan bir algoritma geliştirmeyi amaçlamıştır. Çalışma, SEO için internet sitesinin sıralamasını daha kolay bir şekilde iyileştirme görevini yerine getiren ve kullanıcının pazardaki arama motorlarından herhangi biriyle kolayca sorgularına cevap verebilecekleri SEO'ya eşanlamlı bir veri madenciliği yaklaşımı sunar.

Bir diğer makale ise, tüm SEO yöntemlerinin deneysel bir ortamda kullanıldığı SEO üzerine yapılan çalışmalar içinde metodoloji oluşturmak için yararlandığımız bir çalışmadır. Clarke ve Clarke (2014), Çalışmalarında, rekabetçi yaklaşım ile doğru SEO yöntemlerinin hangileri olduğunu ortya koymanın yanı sıra SEO uzmanlığının pazarlama stratejilerindeki öneminden bahsetmektedir. SEO konusunda uzmanlığa sahip çalışanlar için reklam harcamalarında ve talepte artış olmasına rağmen, bu önemli pazarlama stratejisini öğretme yöntemleri literatürde çok az yer kapladığına değinilmiş ve SEO eğitimcileri için rehberlik sağlamayı amaçlamaktadır. Bloom’un bilişsel hedefleri hiyerarşisini bir çerçeve olarak kullanan bir deney tasarlanmıştır. Deneyde, mümkün olduğunca gerçekçi olabilmek ve arama motorlarında en iyi organik sıralamayı elde etmek için birbirlerine karşı yarışan aktif internet siteleri kullanılmıştır.

Bir e-Pazarlama kursundaki öğrencilere, atanmış bir cümleyi kullanarak bir arama sorgusu için diğer rakiplerini organik aramada geçme hedefi verilmiştir. Çalışmayı yönlendiren öğretici, öğrencilerden, belirli kelimeleri içeren bir internet sitesi ve 250-300 kelimeyi bulan birer açılış sayfası hazırlamasını istemiştir. Eşit koşullar sağlanması için anahtar kelimeler standart seçilmiştir. Ardından 1-2 hafta sonra Google’da indekslenen sayfaların durumlarına göre öğrencilere puan atanmıştır. Daha sonra öğrencilere SEO hakkında bir test uygulanmıştır. Bu şekilde öğrencilerden, SEO hakkında ne öğrenmek istersiniz cevapları istenmiştir. Bir yarı yıl boyunca sürdürülen araştırma ile sayfaların Google.com daki durumları değerlendirilmiştir. Makalede SEO için kullanılmaması gereken yöntemlerden de bahsedilmektedir. Böylece öğrencilerin Black Hat denen zararlı SEO yöntemlerinden uzaklaştırmak gerektiğinden de bahsedilmiştir. Bu çalışma, bize atıf yapabileceğimiz, rekabetçi ve deneye dayalı bir ortam tasarlanmak için yararlandığımız bir metodoloji sunmaktadır. Neredeyse tüm SEO üzerine yapılan çalışmaların atıf yaptığı önemli kaynaklarda çalışmamızda yararlandığımız başlıca kaynaklar oldu. Bu kaynakların en başında arama motoru endüstrisinin tartışmasız lideri olan Google arama motorunun yayınları, kaynakları ve analiz-tavsiye siteleridir. Arama motoru optimizasyonu (SEO) başlangıç kılavuzu ve Google Analytics, Google Webmaster ve Google Ads siteleri de yararlanılan kaynaklardır. Bunun dışında SEO’yu bir endüstri olarak tanımlarsak, Moz ve AHref firma-organizasyonları SEO çalışmalarını takip eden ve tavsiye veren endüstrinin şu an için en önemli kaynaklarıdır.

Kaynaklar:

  • Al-Shammari, E.T. (2015). Towards search engine optimization: feedback collation. Procedia Computer Science, 62, 395-402., https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.432.
  • Arora P. ve Bhalla T. (2014). A synonym based approach of data mining in search engine optimization. International Journal of Computer Trends and Technology (IJCTT), 12, (4) 201-205. 14 Eylül 2018, http://www.ijcttjournal.org/archives/ijctt-v12p140.
  • Cheng-Jye L., Sheng-An Y. ve Ting-Li D.H. (2016). Estimating Google’s search engine ranking function from a search engine optimization perspective. Online Information Review, 40, 239-255. 28 Ağustos 2018, https://doi.org/10.1108/OIR-04-2015-0112.
  • Clarke T.B ve Clarke I. III. (2014). A competitive and experiential assignment in search engine optimization strategy. Marketing Education Review, 24, 25-30. 14 Eylül 2018, ERIC Veritabanı.
  • Elgharabawy M.A. ve Ayu M.A. (2011). Web Content Accessibility and its Relation to Webometrics Ranking and Search Engines Optimization. 2011 International Conference on Research and Innovation in Information Systems, 1, 1-6. 14 Eylül 2018, IEEE Veritabanı.
  • Gupta S., Rakesh N., Thakral A. ve Chaudhary D.K. (2016). Search engine optimization: success factors. 2016 Fourth International Conference on Parallel, Distributed and Grid Computing (PDGC), 1, 17-21. 2 Ekim 2018, IEEE Veritabanı.
  • Kong D., Fu C., Yang J., Xu D. ve Han L. (2017). The impact of the collective influence of search engines on social networks. IEEE Access, 5, 24920-24930. 18 Eylül 2018, IEEE Veritabanı.
  • Mavridis T. ve Symeonidis A.L. (2014). Semantic analysis of internet documents for the generation of optimal content. Journal Engineering Applications of Artificial Intelligence, 35, 114-130. 14 Eylül 2018. ACM DL Veritabanı.
  • Ridings C. ve Shishigin M. (2002). PageRank uncovered. 3 Ekim 2018, http://www.voelspriet2.nl/PageRank.pdf.
  • Su A.J., Hu Y.C., Kuzmanovic A., ve Koh C.K. (2010). How to improve your search engine ranking: myths and reality. 2010 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, 1, 50-57. 5 Eylül 2018, IEEE Veritabanı.
  • Yalçın N. ve Köse U. (2010). What is search engine optimization: SEO?. Procedia Social and Behavioral Sciences, 9, 487-493. 8 Ağustos 2018, https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2010.12.185.
  • Wang R., Chen Y., Li T. ve Yu Y. (2013). The optimization of search engines ranking technology based on grey system, Computational and Information Sciences (ICCIS), 2013 Fifth International Conference, 1, 1698-1700. 5 Eylül 2018, IEEE Veritabanı.

Edremit Benlioğlu Çiftliği ve Zeytincilik İşletmesi için tasarladığımız online alışveriş web sitesi. Başta zeytinyağı olmak üzere bir çok iyi tarımile üretilmiş ürünü online olarak satın alabilirsiniz.

www.benliogluzeytin.com

Pazartesi, 21 Ekim 2019 01:35

Usta Mesleki Yeterlilik Sınav Merkezi

İESOB | İzmir Esnaf ve Sanatkarlar Odaları Birliği iktisadi işletmesi Usta Mesleki Yeterlilik Sınav Merkezi için hazırladığımız web sitesi. Bu web sitesi İzmir Esnaf ve Sanatkarlar Odaları Birliğine yıllardır devam eden hizmetlerimizin bir başka ürünüdür.

www.ustabelgelendirme.com.tr

Pazartesi, 21 Ekim 2019 01:18

İşte Esnaf, Eleman ve CV Sitesi

İşte Esnaf, İzmir Esnaf ve Sanatkarlar Odaları Birliği için yaptığımız iş ve eleman arama sitesidir.

www.isteesnaf.com

Page 1 of 10