LSI anahtar kelimelerinin Google sıralamalarını hızla yükseltme gibi bir gücü olduğu söylenmektedir. Bu doğru mu yoksa başka bir SEO efsanesi mi?
LSI anahtar kelimeleri hakkında hemen hemen tüm makalelere baktığınızda size şu iki şey söylenir:
1- Google, web sayfalarını dizine eklemek için LSI adlı bir teknoloji kullanır.
2- Site içeriğinde LSI anahtar kelimeleri kullanmak Google’da daha üst sıralarda yer almanıza yardımcı olacaktır.
Ancak bu varsayımların her ikisi de teknik olarak yanlıştır.
Bu rehberde neden yanlış olduğunu ve bu konuda ne yapmanız gerektiğini öğreneceksiniz.
Öncelikle, temel kavramlarla başlayalım…
İçerik Tablosu
LSI (Latent Semantic Indexing) Anahtar Kelimeler Nedir?
LSI anahtar kelimeleri, Google’ın bir konuyla anlamsal olarak ilişkili gördüğü kelimeler ve kelime gruplarıdır (En azından SEO alanınında çalışan birçok kişiye göre). Buna göre eğer otomobillerden bahsediyorsanız, LSI anahtar kelimeleri otomobil, motor, yol, lastik, araç ve otomatik şanzıman olabilir.
Ancak, Google’dan John Mueller’e göre, LSI anahtar kelimeleri diye bir şey yok:
LSI anahtar kelimeleri diye bir şey yoktur, üzgünüz ama bunu iddia edenler yanılıyorlar.
Peki burada bahsedilen şey nedir?
Bu soruya cevap vermeden önce, ilk olarak LSI kavramının kendisini anlamaya çalışalım.
LSI (Latent Semantic Indexing) Gizli Semantik İndeksleme nedir?
Gizli Semantik İndeksleme (LSI) veya Gizli Semantik Analiz (LSA), 1980’lerde geliştirilen bir doğal dil işleme tekniğidir.
Ancak maalesef özdeğerler, vektörler ve tekil değer ayrışımı gibi matematiksel kavramlara pek alışkın değilseniz, teknolojinin kendisini anlamak o kadar kolay değildir.
Bu nedenle, LSI tekniğinin nasıl çalıştığını ele almayacağız. Bunun yerine, çözmek için yaratıldığı soruna odaklanacağız.
LSI’yı yaratan kişiler bahsettiğimiz sorunu şu şekilde tanımlar:
Bir kullanıcının arama yaparken kullandığı kelimeler genellikle istenen bilginin indekslendiği kelimelerle aynı değildir.
Peki ama bu ne anlama geliyor?
Yazın ne zaman bittiğini ve güz mevsiminin ne zaman başladığını öğrenmek istediğinizi düşünelim. İnternete erişiminiz yok, bu yüzden bir okula gittiniz ve elinize bir ansiklopedi aldınız. Binlerce sayfada rastgele gezinmek yerine, dizinde “güz” kelimesini ararsınız ve o sayfaya geçersiniz.
Gördüğünüz şey ise:
Güz’ün farklı anlamları diyelim.
Ve sonrasında aradığınız şeyin aslında “sonbahar” altında indekslendiğini fark edersiniz — çünkü güz ile eş anlamlı bir kelimedir.
Güz, sonbahar ile eş anlamlıdır ve aslında çok anlamlı bir kelimedir, işte sorun bu.
Eş Anlamlı Kelimeler Nedir?
Eş anlamlı kelimeler, başka bir kelime veya kelime grubuyla aynı veya neredeyse aynı anlama gelen kelimeler veya kelime öbekleridir.
Örnekler arasında zengin ve varlıklı, güz ve sonbahar ile araba ve otomobil sayılabilir.
LSI patentine göre eşanlamlıların neden sorunlu kavramlar olduğu aşağıdaki şekilde açıklanmıştır:
İnsanların aynı objeyi veya kavramı tanımlamak için kullandıkları sözcüklerde çok fazla farklılık vardır; buna da eş anlamlı denir. Farklı bağlamlarda yaşayan veya farklı ihtiyaçları olan, farklı bilgi veya dil alışkanlıkları olan kullanıcılar, aynı tanımları bile farklı terimler kullanarak açıklayacaktır. Örneğin, herhangi iki kişi seçildiğinde bilinen bir obje için aynı ana anahtar kelimeyi seçtikleri durumlar, tüm olasılıklara kıyasla ortalama olarak 20’den daha azdır.
Ancak bu konunun arama motorları ile ilişkisi nedir?
Arabalar hakkında iki adet web sayfamız olduğunu düşünelim. Her ikisi de aynı, ancak biri “otomobiller” kelimesinin tüm örneklerini arabalar kelimesini kullanarak yerine getiriyor.
Yalnızca bu iki sayfadaki kelimeleri ve kelime öbeklerini dizine alan ilkel bir arama motoru kullanacak olsaydık, bu sayfalardan yalnızca birini “arabalar” sorgusu için getirirdi.
Bu durum kötü, çünkü her iki sonuç da soru ile alakalı; sadece aradığımız şeyi farklı bir şekilde tarif etmekteler. Araba yerine otomobil kelimesini kullanan sayfa belki de daha iyi sonuç veriyor bile olabilir.
Sonuç olarak: arama motorlarının en iyi sonuçları getirmesi için eş anlamlı kelimeleri anlaması gerekir.
Polisemik (çok anlamlı) Kelimeler Nelerdir?
Çok anlamlı kelimeler ve deyimler; çok farklı anlamları olan sözcüklerdir.
Örnek olarak; bırakmak (teslim etmek/ ertelemek/ miras kalması /yere koymak) veya ağız (organ / suyun denize döküldüğü yer, çuvalın açık olan uç kısmı) sayılabilir.
LSI’nin bulan kişilere göre, bu durumun neden sorun yarattığı aşağıda açıklanmıştır:
Farklı bağlamlarda veya farklı insanlar tarafından kullanıldığında, aynı sözcük farklı bir referans anlam ve önem kazanır (Örneğin, hasta yatağı’ndaki “yatak” ve pil yatağı’ndaki “yatak”). Dolayısıyla, bir arama sorgusunda bir terimin kullanılması, mutlaka aynı terimi içeren veya etiketlenen bir metin nesnesinin konuyla alakalı olduğu anlamına gelmez.
Bu çok anlamlı kelimeler, eş anlamlılara benzer bir problemle arama motorlarının karşısına çıkar. Örneğin, “vize” kelimesini aradığımızı düşünelim. Aradığımız şey açık bir şekilde ilçe olan “vize” olmasa da, ilkel arama motorumuz bu sayfaların her ikisini de sonuç olarak getirebilir.
Sonuç olarak: çok anlamlı kelimelerin farklı anlamlarını bilmeyen / algılamayan arama motorlarının alakasız sonuçlar getirmesi çok muhtemeldir.
LSI nasıl çalışır?
Bilgisayarlar aptaldır. İnsanların yaptığı gibi kelime ilişkileri konusunda doğal bir anlamsal kavrayışa sahip değildirler.
Örneğin, herkes “büyük” ve “iri” ’nin aynı anlama geldiğini bilir veya herkes John Lennon’un The Beatles’ın üyesi olduğunu da biliyor.
Ancak bir bilgisayar ona söylenmeden bu bilgiye sahip değildir.
Sorun şu ki, bir bilgisayara her şeyi anlatmanın olası bir yolu yok. Bu, çok fazla zaman ve çaba gerektiren bir süreç olacaktır.
LSI; bu sorunun çözümü için, bir dizi belgeyi kullanarak kelimeler ve deyimler arasındaki anlamsal ilişkileri kurmak için karmaşık matematiksel formüller kullanır.
Basit bir şekilde düşünürsek, LSI’ı mevsimlerle ilgili bir dizi belge üzerinde çalıştırırsak, bilgisayarımız muhtemelen birkaç sonuca ulaşabilir:
1- İlk olarak, sonbahar kelimesi güz ile eş anlamlıdır:
2- İkinci olarak, mevsim, yaz, kış, sonbahar ve bahar gibi kelimelerin tümü anlamsal olarak birbiri ile ilişkilidir:
3- Üçüncü olarak, güz semantik olarak iki farklı kelime grubuyla ilişkilidir.(payiz, hazan gibi…)
Arama motorları bir sonraki aşamada tam sorgu eşleşmesinin ötesine geçmek ve anlamsal olarak daha alakalı arama sonuçları sunmak için bu bilgileri kullanabilir.
Google LSI Kullanıyor mu?
LSI’ın hangi sorunları çözdüğü düşünüldüğünde, insanların Google’ın neden LSI teknolojisini kullandığını düşündüğünü anlamak zor değildir. Sonuç olarak,, tam sorguları eşleştirmesinin, arama motorlarının ilgili dökümanları sonuç olarak sunabilmesi için güvenilir olmayan bir yol olduğu oldukça aşikardır.
Ayrıca, Google’ın eş anlamlı kelimeleri anladığı yönünde kanıtlarla sürekli karşılaşıyoruz:
Ve çok anlamlılık için de aynı şekilde:
Ancak buna rağmen Google’ın neredeyse kesinlikle LSI teknolojisini kullanmadığını söyleyebiliriz.
Bunu nasıl bilebiliriz? Google çalışanları bize böyle söylüyor.
Onlara inanmıyor musunuz?
İşte bu gerçeği destekleyen üç kanıt daha:
LSI eski bir teknolojidir
LSI, 1980’lerde World Wide Web’in (İnternet) bile kurulmasından daha önce icat edildi. Bu nedenle, asla bu kadar büyük belge grupları üstünde uygulanması hedeflenmemişti.
Bu nedenle Google; LSI yerine, aynı sorunları çözmeyi hedefleyen ama daha iyi, daha ölçeklenebilir bir teknoloji geliştirdi.
Bill Slawski bunu çok güzel bir şekilde ifade ediyor:
LSI teknolojisi internetin boyutundaki bir şey için tasarlanmadı. Google, çok daha modern, daha iyi ölçeklenen ve internet üzerinde çalışan bir kelime vektörü yaklaşımı (Rankbrain için de kullanılır) geliştirdi. Elinizde Word2vec gibi bir teknoloji varken, LSI kullanmak, bir Ferrari’ye karşı go-cart ile yarışmak gibi olacaktır.
LSI, bilinen belge koleksiyonlarını dizinleyebilmek için tasarlanmıştır
World Wide Web (İnternet) sadece büyük değil aynı zamanda dinamiktir.
Bu, Google’ın dizinindeki milyarlarca sayfanın düzenli olarak değiştiği ve sürekli indekslendiği anlamına gelir.
Bu LSI için bir sorun, çünkü bu patente göre “depolama dosyalarında önemli bir güncelleme olduğu zaman” her defasında analizin yeniden çalışması gerektiği belirtilmiştir. Bu da çok fazla işleme gücü gerektirecektir.
LSI patentli bir teknolojidir
Gizli Semantik İndeksleme (LSI) patenti 1989’da Bell Communications Research, Inc. firmasına verildi. Bu teknolojinin yaratılmasında çalışanlardan biri olan Susan Dumais, daha sonra 1997’de Microsoft’a katıldı ve arama motoruyla ilgili inovasyonlar üzerinde çalıştı.
Bununla birlikte, ABD’deki patentlerinin 20 yıl sonra süresi dolar, bu da LSI patentinin 2008 yılında sona erdiği anlamına gelmektedir.
Google’ın 2008 yılından çok daha önce, dili anlamada ve ilgili sonuçları kullanıcıya sunmada başarılıydı, ve bu da aslında Google’ın LSI kullanmadığını gösteren başka bir kanıttır.
Bir kez daha, Bill Slawski’nin ifade ettiği gibi:
Google’ın, kelimelerin eş anlamlılarını ve diğer anlamlarını dizine eklemeye çalıştığı doğrudur. Ancak bunu yaparken Google LSI teknolojisini kullanmıyor. Bunu LSI olarak adlandırmak insanları yanlış yönlendiriyor. Google, 2003’ten beri eş anlamlı bilgilerine dayanarak eş anlamlı olan kelimeleri ve sorgu düzeltmeleri sunmaktadır, ancak bu durum, LSI kullandıkları anlamına gelmez. Google’ın bu işi LSI ile başardığını söylemek, mobil internete bağlanmak için akıllı bir telgraf cihazı kullandığınızı söylemek gibi bir şey olur.
Birbiriyle alakalı kelimelerden, kelime gruplarından ve nesnelerden bahsetmek sıralamaları yükseltebilir mi?
Çoğu SEO’cu “LSI anahtar kelimelerini” ilgili kelimeler, kelime grupları ve nesnelerinden başka bir şey olarak tanımlamaz.
Her ne kadar teknik olarak yanlış olmasına rağmen bu tanımla idare edersek, evet, sitenizin içeriğinde ilgili bazı kelimeleri ve kelime gruplarını kullanmak neredeyse kesinlikle SEO’nuzu geliştirmenizi sağlar.
Bunu nasıl mı biliyoruz? Google aslında dolaylı olarak bize bunu söylüyor:
Bir düşünün: “köpekler” kelimesini aradığınızda, muhtemelen “köpekler” kelimesinin yüzlerce kez kullanıldığı bir sayfayı görmek istemezsiniz. Bunu göz önünde bulundurarak, algoritmalar bir sayfanın ‘köpekler’ anahtar kelimesinin ötesinde bu anahtar kelimeyle alakalı başka içerik içerip içermediğini kontrol eder (köpeklerin resimleri, videoları var mı? ve hatta ırkların bir listesi gibi bilgiler içeriyor mu?). Google, köpeklerle ilgili bir sayfada, köpek ırklarının adlarının ve listesinin bulunmasını anlamsal olarak mantıklı ve alakalı görür.
Peki bu durum, sayfaların ilgili terimler için üstlerde sıralanmasına neden yardımcı oluyor?
Cevap basit: Çünkü Google’ın sayfanın genel konusunu anlamlandırmasında ona yardımcı oluyorlar.
Örneğin, her biri aynı sayıda “köpek” kelimesini geçiren iki sayfa düşünelim:
Her sayfadaki diğer önemli kelimelere ve ifadelere baktığımızda ise aslında sadece ilkinin köpeklerle ilgili olduğunu görüyoruz. İkincisi ise daha çok kedilerle ilgili.
Google da bu bilgileri ilgili sayfaları kendi içerisinde sıralamak için kullanır.
İlgili kelimeler ve kelime grupları nasıl bulunur?
Bir konu hakkında bilgiye sahipseniz doğal olarak ilgili kelimeleri ve kelime öbeklerini içerik metnine dahil edersiniz.
Örneğin, “PS4”, “Call of Duty”, “GTA 5” ve “Fallout” gibi kelimeler ve kelime gruplarını kullanmadan en iyi video oyunları hakkında bir içerik yazmak zor olurdu.
Ancak, daha karmaşık konular hakkında yazarken bazı önemli kelimeleri gözden kaçırmak olasıdır.
Google, ilgili kelimeleri zaten iyi bir makalenin sahip olması gereken anlamsal olarak alakalı terimler olarak görür.
Dolayısıyla bizim bahsetmediğimiz bu kelimeleri içeren yazılar bizim önümüze geçebilir.
Tüm bunları düşünerek potansiyel olarak alakalı kelimeleri, kelime gruplarını ve nesneleri bulmak için 8 yöntemden bahsedeceğiz:
Akıl yürütün
Herhangi bir noktayı atlayıp atlamadığınızı görmek için sayfalarınızı kontrol edin.
Örneğin, sayfa Kemal Sunal hakkında biyografik bir yazıysa ve Kemal Sunal’ın tiyatro geçmişinden bahsetmiyorsa, yazınızı tamamlamak için bunu eklemeniz iyi olacaktır.
Bunu yaparken, doğal olarak “oynadığı tiyatro oyunları”, “Devekuşu kabare” veya “Kenterler tiyatrosu” gibi ilgili kelimeleri de kullanmış olacaksınız.
EK NOT. Google’ın bu kelimeleri ve kelime gruplarını anlamsal olarak ilgili görüp görmediğinden emin olmanın bir yolu var. Zaten Google, insanların doğal olarak anladıklarını, kelimeler ve varlıklar arasında kurduğumuz ilişkileri anlamayı amaçladığı için, sağduyunuza güvenip akıl yürütmek aslında çok önemli bir rol oynamaktadır.
Otomatik tamamlama sonuçlarına bakın
Otomatik tamamlama sonuçları size her zaman gerçekten önemli ve alakalı anahtar kelimeler göstermez, ancak bahsetmeye değer anahtar kelimelerle ilgili ipuçları verebilir.
Örneğin, “donald trump kimdir”, “donald trump jr”, “donald trump boy“, “melania trump”, “donald trump eşi” tüm bu öneriler “donald trump” kelimesi için otomatik tamamlama sonuçları olarak çıkıyor.
Bunlar kendi başlarına bakıldığında alakalı anahtar kelimeler değildir, ancak söz ettikleri kişiler ve şeyler alakalı olabilir. Dolayısıyla, eşinin Melania Trump, yaşının 73 ve twitter adının @realDonaldTrump olduğundan biyografik bir makalede bahsetmeniz mantıklı olandır.
İlgili aramalara bakın
İlgili aramalar, arama sonuçları sayfasının altında gösterilmektedir.
Otomatik tamamlama sonuçları gibi bunlar da potansiyel olarak alakalı kelimeler, kelime grupları ve varlıklar hakkında değerli ipuçları verebilirler.
Aynı örnekten gidersek “donald trump eğitim”, okuduğu Pennsylvania University Wharton School olarak gösteriliyor.
Üst sıradaki sayfaların sıralandığı diğer anahtar kelimelere bakın
Rakiplerinizin sıralandığı anahtar kelimeleri gösteren veya anahtar kelime fikirleri gösteren toolları kullanarak bir analiz yapın.Bu sayede içeriğinizi nasıl oluşturacağınıza dair daha fazla içgörüye sahip olursunuz.
TF * IDF (arama terimi frekansı) analizi yapın
TF-IDF’nin gizli-semantik indeksleme (LSI) veya gizli-semantik analiz (LSA) ile bir ilgisi yoktur, ancak bazen “eksik” kelimeleri, cümleleri ve objeleri gösterebilir.
Bilgi veri tabanlarına göz atın
Wikidata.org ve Wikipedia gibi bilgi veri tabanları, ilgili terimler bulmada mükemmel kaynaklardır. Google ayrıca bu iki bilgi veri tabanından bilgi grafiği verileri de alır.
Bilgi grafiğine tersine mühendislik uygulayın
Google, birçok insan, obje ve kavram arasındaki ilişkileri bilgi grafiği adı verilen bir formatta saklar. Bilgi grafiğindeki sonuçlar genellikle Google arama sonuçlarında gösterilir.
Anahtar kelimenizi arayın ve bilgi grafiğindeki verilerin gösterilip gösterilmediğini kontrol edin. Bu veriler, Google’ın konuyla ilişkilendirdiği varlıklar ve veri noktaları olduğu için size bir anlam ifade ediyorsa gerekli olanları mutlaka kullanın.
Varlıkları bulmak için Google’ın Neural Language Processing (Doğal Dil İşleme) API’sini kullanın
Üst sıralarda çıkan bir sayfanın içindeki metni Google’ın Doğal Dil API’si demosuna kopyalayıp yapıştırın. Gözden kaçmış alakalı ve potansiyel olarak önemli varlıkları belirleyin. Ancak Şu an için Türkçe dili için sonuç vermemektedir.
Son olarak,
LSI anahtar kelimeleri diye bir şey maalesef yok, ancak anlamsal olarak alakalı kelimeler, kelime öbekleri ve varlıklar gerçekten var ve arama sonuçları sıralamalarını artırma gücüne gerçekten sahipler.
Bu kelimeleri mantıklı bir şekilde kullandığınızdan ve her yere serpmediğinizden emin olun.
Bazı durumlarda, bu, web sitenize yeni bölümler eklemek anlamına da gelebilir.
Örneğin, Donald Trump hakkındaki bir makaleye “sahibi olduğu şirketler” gibi kelimeler ve varlıklar eklemek istiyorsanız, bu yüksek ihtimal yeni bir alt başlık açarak içerisine birkaç yeni paragraf ekleyerek çözülecektir.