Yapay Zeka SEO'yu Değiştiriyor

Son birkaç yılda, dünya yapay zeka (AI) alanında hızlı ilerlemeler gördü. Gelişmeler sadece belirsiz, akademik bağlamlarla sınırlı kalmadı, içerik pazarlamasına kadar uzanan geniş kapsamlı etkilere sahip oldu.

Bu teknolojiler, arama motorlarının nasıl çalıştığını ve kullanıcıların arama sorgularını nasıl anladığını daha iyi kavramalarını ve bu bilgiye göre daha etkili sonuçlar sağlamalarını mümkün kılmaktadır. Örneğin, yapay zeka ve makine öğrenimi sayesinde arama motorları daha anlamlı kelimeleri ve cümleleri anlayabilir ve bu bilgiyi kullanarak daha işe yarar sonuçlar sunabilirler. Bu sayede, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri SEO alanında büyük bir değişiklik yaratabilirler. Web tasarım uzmanları için hazırladığımız bu yazıda, yapay zeka destekli seo uyumlu içeriklerin nasıl oluşturulacağını anlatıyoruz.

yapay zeka seoyu değiştiriyor olabilir mi

Bu ilerlemelerin başında, en popüler olanı OpenAI'nin Generative Pre-trained Transformer 3 veya GPT-3 olan, dönüştürücü dil modelleri olarak bilinenlerin yükselişi geliyor. GPT-3, yalnızca modelin gücüyle değil, aynı zamanda herkesin kullanması için erişilebilir olmasıyla da yapay zeka dili oluşturmada yeni bir çağın habercisi oldu. Kendisinden önce gelen herhangi bir modelin çok ötesinde, yüksek kaliteli metin üretme yeteneği ile GPT-3'ün SEO ve içerik oluşturma dünyası için çok büyük etkileri oldu.

GPT-3 Nedir?

Chatgpt özünde bir kelime dizisinin en doğal devamını tahmin etmeye çalışan bir algoritmadır. "Türkiye'nin başkenti" gibi basit bir istemi beslerseniz, "Ankara" ile yanıt verir.

‍GPT-3 bunu yapmıyor çünkü Türkiye'nin ne olduğu, Ankara'nın ne olduğu veya başkentin ne olduğu hakkında doğuştan bir bilgisi var. Daha ziyade, soruyu doğru bir şekilde cevaplayabilir çünkü bir trilyon kelimelik metnin en iyi kısmı üzerinde eğitilmiştir. Bu eğitimin bir sonucu olarak, yukarıdaki gibi sorulara cevap vermesini sağlayan dil kalıplarını fark edebilir.

Tarihsel olarak dil modelleri, temiz veriler, yani insanların yazım hataları, biçimlendirme hataları vb. Buna karşılık, eğitim yöntemlerindeki daha yeni gelişmeler, GPT-3'ün büyük miktarda temizlenmemiş veri üzerinde eğitilebileceği ve bu kusurları hesaba katmayı etkili bir şekilde kendi kendine öğretebileceği anlamına geliyordu.

En yeni GPT-3 modelleri, Haziran 2021'e kadar yakın tarihli verilerle eğitildi; ancak modeller zaman içinde sürekli olarak güncellenir. Bu, GPT-3'ün daha yeni olaylar veya kavramlar hakkında konuşma becerisinde bazı sınırlamalarla karşı karşıya olduğu anlamına gelir; bu, onu kullanırken akılda tutulması gereken bir şeydir.

GPT-3'ün üzerinde eğitildiği gerçek veriler açısından, bunların %80'i genel tarama verileri olarak bilinen verilerdir; bu, temel olarak Google'da bulabileceğiniz her şey anlamına gelir. Bunların çoğu Wikipedia, Reddit veya arXiv gibi iyi bilinen sitelerden geliyor, ancak bu aynı zamanda daha küçük bloglar ve bilgilendirici sitelere kadar her şeyi içeriyor. GPT-3'ün eğitim verilerinin diğer %20'si çeşitli kaynaklardan gelir ancak büyük ölçüde kitaplardan ve diğer uzun biçimli içerik kaynaklarından oluşur.

GPT-3 SEO'ya Nasıl Uygulanır?

GPT-3'ün gerçek gücü, elbette, basit tek satırlık soruları yanıtlamakta değil, karmaşık uzun biçimli istemlere yanıtlar üretmekte. Örneğin, "Fransız Devrimi'nin çok uzun bir tanımını yazın" gibi bir şey sorarsanız, konuyla ilgili birkaç yoğun metin paragrafı alırsınız. GPT-3'ün SEO'ya hazır içerik üretmek için nasıl uygulanabileceğini görmeye başladığımız yer burasıdır.

Bazı yazarlar, GPT-3'ü burada burada tuhaf bir nesir parçası oluşturmaya yardımcı olmak için bir yazma asistanı olarak kullanır. Bu kullanım durumu, GPT-3'ün üzerine inşa edilmiş araçların çoğunu yansıtır; özellikle copy.ai ve Jasper gibi ürünler. Bu araçlar, başlıklar, açıklamalar, blog ana hatları vb. gibi yazma sürecindeki belirli görevleri yerine getirmek için GPT-3'ün gücünden yararlanır.

Bu araçlar, içerik yazma süreçlerini hızlandırmada ve SEO'ya yatırım maliyetlerini düşürmede etkili olsa da, bir şekilde sınırlayıcıdır. Yeni başlayanlar için, yazarların bu araçları atlaması ve OpenAI'nin oyun alanı aracılığıyla (yukarıdaki resimlerde gösterilen) GPT-3'ün kendisiyle etkileşime girmesi genellikle daha mantıklıdır.

Bu, yalnızca maliyetlerden daha fazla tasarruf sağlamakla kalmaz, aynı zamanda yazarlara GPT-3 ile nasıl etkileşim kurdukları üzerinde tam kontrol sağlar ve girdilerini kendi özel kullanım durumlarına göre uyarlamalarına olanak tanır. Bu, ses tonu, uzunluk ve üretilen herhangi bir içerikte belirli fikirlere odaklanıp odaklanmama gibi parametreleri uyarlama becerisini içerir.

SEO'yu Ölçeklendirmek İçin AI Nasıl Kullanılır?

Daha önce bahsedildiği gibi, GPT-3 yazma sürecinde başlıkların, makale yapılarının ve gövde içeriğinin yazılması dahil olmak üzere çeşitli farklı görevleri yerine getirme yeteneğine sahiptir.

Bununla birlikte, bu aracın gücünün özellikle anlamlı hale geldiği nokta, iş bu farklı görevlerin çıktılarını bir arada zincirlemeye geldiğinde gelir.

GPT-3'ün makale başlığını, bir yapıyı ve ardından bu yapının her bir bölümüne eklenecek içeriği oluşturmasını sağlayabilirseniz, birdenbire minimum insan müdahalesi ile makaleler üretme yeteneğine sahip olursunuz.

Bu görevlerin her birinin manuel olarak yapılması nispeten basittir; GPT-3 için talimatlarınızı mümkün olduğunca fazla bağlamla yazmanız yeterlidir. Makaledeki her bir alt başlık için GPT-3'ün daha fazla içerik üretmesini sağlayabiliriz.

İsteminizi her zaman daha uzun paragraflar oluşturacak şekilde değiştirebilirsiniz.

Bu farklı yazma görevlerini birbirine bağlamak için GPT-3'ü kullanarak, otomatik olarak uzun biçimli, yapılandırılmış içerik üretebilecek bir süreç oluşturmaya başlayabileceğimiz netleşmeye başlamalıdır.

Makalenin her bir bölümünü oluşturmak için istemlerinizi her seferinde elle yeniden yazarak tüm bu içeriği manuel olarak oluşturmak gayet yerinde ve iyidir. Bu, bir insanın yazması gereken süreden çok daha kısa sürede çok miktarda içerik üretmek için işin önemli bir bölümünü otomatikleştirmenize olanak tanır.

Bu Otomasyon İçerik Pazarlamacıları Tarafından Nasıl Kullanılıyor?

Giderek artan bir şekilde, uzun kuyruklu SEO çalışmalarının çoğunu otomatikleştirmek için yukarıdaki gibi yaklaşımlar kullanan markalar gördüm. GPT-3, önemli ana terimler üzerine yazmaya gelince (örneğin, karpuz yetiştirmek) bir insanın derinliği ve orijinalliğiyle rekabet edemezken, giderek daha fazla sayıda marka, uzun süre boyunca zengin içerik oluşturmak için GPT-3 gibi modeller kullanıyor. -kuyruk arama terimleri (ör. merkezi Adana'da karpuz nasıl yetiştirilir).

Uzun kuyruklu içerik için GPT-3'ü kullanmanın neden işe yaradığı aşağıda açıklanmıştır:

  • Uzun kuyruklu arama sorguları genellikle çok orijinal yanıtlara ihtiyaç duymaz, ancak GPT-3'ün çok uygun olduğu bir kullanım durumu olan çok özel yanıtlara ihtiyaç duyarlar.
  • Uzun kuyruklu arama terimlerinde çok fazla çeşitlilik vardır ve çoğu markanın içerik yazarlarına hepsini kapsaması için ödeme yapacak bütçesi yoktur.
  • Bu uzun kuyruklu terimlerin bazılarında arama hacmi genellikle o kadar düşüktür ki, markaların insan yazısı içerik için ödeme yapması ekonomik olarak mümkün değildir. Uzman olmayan bir insanın maliyeti 20 ila 200 ABD Doları arasında olabilirken, aynı makaleyi üretmek için GPT-3'ü çalıştırmanın maliyeti bunun yalnızca bir kısmıdır.

Sitem İçin İçerik Oluşturmak Üzere GPT-3'ü Nasıl Kullanabilirim?

Yukarıdaki bölümler, GPT-3'ü kullanmaya başlamanız için size biraz ilham verdi, ancak dikkate alınması gereken birkaç ek nokta daha var.

Tuhaf makaleler oluşturmak için GPT-3'ü kullanmak eğlenceli ve güzel, ancak bunu geniş ölçekte kullanmak istiyorsanız, o zaman birkaç şeyi düşünmeye değer.

Şu özelliklere sahip içerik oluşturmayı seçin:

GPT-3, makale üretimi için çok uygundur. Bu, gerçeğe uygun, makul ölçüde kapsanan (ve bu nedenle GPT-3'ün üzerinde eğitim almış olacağı bir konu) ve beraberindeki görsel veya çizimlere ihtiyaç duymadan yazılabilen içeriği içerir.

SEO açısından çok rekabetçi olmayan başlıkları seçin. Bir terim ne kadar rekabetçiyse, yüksek kaliteli insan yazarlar tarafından kapsanma olasılığı o kadar yüksektir. Bu, GPT-3'ün burada rekabet edemeyeceği anlamına gelmez; İyi yazılmış insan içeriğini geride bırakan çok sayıda GPT-3 makalesi gördüm. Doğal olarak, birkaç yüksek rekabet terimi yerine, çok sayıda düşük rekabet terimini hedeflediğinizde başarı şansınız en iyisidir.

Benzer bir yapı veya formatı takip eder. Benzer formatta çok sayıda makale üretiyorsanız (nasıl yaparım {x} veya en iyisi nedir {y}), o zaman çok özel ve ayrıntılı ama aynı zamanda geçerli olan istemler yazabilirsiniz. Çok çeşitli makale formatlarında iyi çalışan bir dizi bilgi istemi yazmak çok daha zordur.

İyi çalıştığını gördüğüm birkaç özel kullanım durumu şunlardır:

Yapı sözlükleri. Çevrimiçi olarak kullanılabilen sözlüklerin çoğu içerik açısından oldukça zayıftır ve bu da GPT-3'ün üretebildiği zengin içerikle onları geride bırakmayı kolaylaştırır. Tüm sayfalar çok benzer bir formatı takip eder ({x} nedir), bu nedenle GPT-3'ü nasıl yönlendireceğiniz konusunda çok kuralcı olabilirsiniz ("{x}" teriminin anlamını açıklayan bir dizi olgusal paragraf yazın).

Nasıl yapılır kılavuzları oluşturma. Arama yapanların çok basit bir konuda bile sahip olabileceği çok çeşitli sorular, yalnızca insan tarafından yazılmış içerikle mevcut tüm arama hacmini kapsamayı zorlaştırabilir. Bu aynı zamanda, bu tür arama terimlerinin genellikle daha az rekabetçi olduğu ve GPT-3 gibi bir araçla büyük ölçekte geliştirilmeye hazır olduğu anlamına gelir.

Yukarıdakiler, gerçekten tek sınır hayal gücünüz olsa da, işe yarayan fikir türleri hakkında bazı göstergeler vermelidir. Kitlenizin aradığı ve halihazırda süper rekabetçi olmayan çok sayıda benzer terim düşünebiliyorsanız, muhtemelen iyi bir GPT-3 uygulaması bulmuşsunuzdur.

Bu Teknoloji İleriye Dönük SEO İçin Ne Anlama Geliyor?

Bu, birçok markanın SEO stratejilerini oluşturan temel ana terimler için çok büyük bir miktar anlamına gelmese de, önümüzdeki birkaç yılda, uzun kuyruklu terimlerle sunulan içeriğin kalitesi ve derinliğinde bir devrim görülmesi muhtemeldir. Giderek daha fazla sayıda marka yukarıdakiler gibi yapay zeka odaklı stratejiler kullandıkça, aynı markaların hedef kitlelerinin uzun kuyruklu terimlerine göre sıralama yaparak sunulan fırsatlardan yararlandığını görmemiz muhtemeldir.

Google, AI ile yazılmış içerik kullanan sitelere uyarılar yayınlamış olsa da, karşılık verebilecek bir konumda olduklarına dair çok az gösterge var. AI'ya bağımlı siteleri cezalandırmayı amaçlayan son HCU'ları (Yardımcı İçerik Güncellemesi), yalnızca açıkça düşük kaliteli makalelere sahip sitelere sahip görünüyor. Yapay zeka odaklı SEO projelerinde gördüğüm ve birlikte çalıştığım tüm markaların sıralamaları üzerinde olumsuz hiçbir etkisi olmadı.

Bunu göz önünde bulundurarak, neden bu kadar çok markanın SEO stratejilerinde GPT-3 gibi yapay zeka modellerini kullandığını ve önümüzdeki yıllarda neden daha fazla markanın bu partiye katılacağını anlamak kolay.