SEO İçerik performansını %30 artırmak için Yapay Zeka ve Makine Öğrenimini nasıl kullanıyoruz?

Son dokuz ayda benimle konuşan herkes, AI'nın tavşan deliğinin derinliklerinde olduğumu bilecek. Kendimi tamamen yapay zekanın nasıl çalıştığına verdim ve Ellipsis'te bunu hızla süreçlerimize dahil ettik.

En büyük fayda, günlük çalışmalarımızın çoğunu oluşturan SEO İçerik çalışmamız oldu. Artık WordPress işletmeleri için içerik oluşturmak üzere özel olarak optimize edilmiş bir dizi dahili aracımız var. Bu araç seti, ticari olarak mevcut olan her şeyden önemli ölçüde daha iyidir ve içeriğimizin sıralama ve dönüşüm almasını sağlamamıza yardımcı olur.

Sisteme FALCON diyoruz ve bununla birlikte SEO İçeriği sonuçlarını yaklaşık %30 oranında iyileştirdik. Hepsi bu şekilde çalışıyor.

Genel Bakış: AI ne yapabilir?

Burada dört tür AI ile ilgileniyoruz:

• metin sınıflandırması (bir metin hangi kategoridedir?)
• metin oluşturma (çoğunlukla orijinal bir yanıt oluşturun)
• tahmin (geçmiş verilere dayanarak bundan sonra ne olacak?)
• doğal dil anlayışı (metin ne anlama geliyor?)

2021'deki AI, bu kullanım örneklerine çok uygundur. Bu türlerin her biri, çıktıyı oluşturmak için kullanılan bir "model" gerektirir. Bunların iki türü vardır: kendi kendine eğitilmiş ve önceden eğitilmiş.

Kendi kendine eğitimli, kullanım durumunuz için kendi verilerinize dayalı özel modellerdir. Bu, Makine Öğrenimi (ML) tarafından desteklenmektedir, bu nedenle burada sıklıkla ML'nin birbirinin yerine kullanıldığını görürsünüz. Önceden eğitilmiş modeller başka birinin verileriyle eğitilir. Bunlar çok daha genel olma eğilimindedir, ancak iyi bir genel model çok güçlüdür.

Yeni bir iletişim formu sorgusunun bir satış e-postası mı yoksa müşteri desteği talebi mi olduğunu bilmek istiyorsanız, önceden eğitilmiş bir model kullanmanız büyük olasılıkla sorun değil. Belirli bir destek mesajının hangi ekibe yönlendirileceğini bilmek istiyorsanız, muhtemelen kendi kendini eğiten bir özel modele ihtiyacınız olacaktır.

Geçen yıldaki büyük atılım, önceden eğitilmiş modellerin önemli ölçüde daha iyi hale gelmesiydi. Metin oluşturmayı son derece iyi yapan Open AI'nın GPT-3'ünün beğenileri, çok daha fazla olasılık açtı. Bu, eğitim özel modellerinin çok daha erişilebilir hale gelmesiyle birleştirildi (Ellipsis müşterisi Akkio'ya sesleniyorum): daha önce bunu yapmak için bir Veri Bilimcisi'ne ihtiyacınız vardı.

Bu, AI'nın neler yapabileceği ve bizim onu ​​nasıl kullanabileceğimiz bağlamıdır. Şimdi, SEO İçeriği sürecimizde Ellipsis'in bunların her biri için sahip olduğu özel kullanım durumlarına bakalım.

Anahtar kelime ve başlık kombinasyonlarının başarı oranını artırmak için makine öğrenimi

SEO İçerik üretim sürecindeki ilk aşamalardan biri anahtar kelime seçimidir. Müşterinin içeriğinin hangi konu kümesine uymasını istediğimizi belirleyeceğiz ve ardından gönderi için iyi bir hedef anahtar kelime arayacağız. Yanlış anahtar kelimeyi seçerseniz, içerik oluşturma ile yapabileceğiniz hiçbir şey gönderiyi çalıştırmaz.

FALCON ile, önceki gönderi başarısına ilişkin dahili verilerimize dayanarak bir anahtar kelime ve başlık kombinasyonunun ne kadar iyi performans göstereceğini tahmin etmek için özel bir Makine Öğrenimi modeli kullanıyoruz. SEO İçerik Performansımızdaki %30'luk artışın aslan payından tek başına bu özel model tek başına sorumludur.

Kontrol etmek için bunun dört versiyonumuz var:

1. Mevcut anahtar kelimeler
2. İlgili anahtar kelimeler
3. Uzun kuyruklu anahtar kelimeler
4. Zaten yayında olan içerikteki anahtar kelimeler

İlki, verdiğiniz anahtar kelimenin basit bir kontrolünü yapar ve aynı anda 100'e kadar anahtar kelimeyi kontrol edebilir. İkincisi, ilgili anahtar kelimeleri arar ve bunları geniş ölçekte (bir seferde 100'e kadar) tahmin yoluyla çalıştırır ve size işe yarayacak alakalı anahtar kelimeleri gösterir. Bu da bir seferde 100 temel anahtar kelimeyi işleyebilir, bu nedenle 1000 anahtar kelimeyi dakikalar içinde kontrol ediyoruz. Üçüncüsü benzerdir ancak uzun kuyruklu anahtar kelimelerin derinliklerine iner. Son sürüm, mevcut bir gönderideki farklı bir hedef anahtar kelimenin daha iyi performans gösterip göstermeyeceğini kontrol eder.

FALCON kullanımımız sayesinde, hem yayının sıralanacağından emin olduğumuz için ürettiğimiz içeriğin performansının arttığını hem de AI'nın anahtar kelimeleri ortaya çıkarmayı kolaylaştırdığı için bulabileceğimiz anahtar kelimelerde iyileştirmeler görüyoruz.

BERT kullanarak arama amacını sınıflandırma

Google, arama yapan kişiye mümkün olan en iyi kullanıcı deneyimini sağlamakla ilgilenmektedir. Bu, aradıkları her şeye hızlı bir şekilde eksiksiz bir cevap sağlamak anlamına gelir. Bunu yapabilmek için Google, arama yapan kişinin ne aradığını ve gösterdiği sonuçların buna cevap verip vermediğini anlamalıdır. Biz buna arama niyeti diyoruz.

Google'ın gösterdiği sonuçlara bakarak arama yapan kişinin ne aradığını anlıyoruz.

BERT, 2018'de Google tarafından açık kaynaklı bir Doğal Dil Anlama (NLU) metodolojisidir. BERT, Google tarafından bağlam içindeki arama amacını anlamak için kullanılır: "Queen albümleri" için arama yaparsanız, Queen'in bu bağlamda grup anlamına geldiğini anlarsınız, kişi Kraliçe değil.

Google, arama yapan kişinin ne aradığını anlamak için metodolojiyi kullanıyor. Sonuçlara bakarak ve bunları arama amacını sınıflandırmak için kullanarak FALCON ile aynı şeyi yapmak için kullanıyoruz. Bunu yapmak için önceden eğitilmiş bir BERT modeli kullanıyoruz.

Bu, anahtar kelime araştırma sürecimize giriyor. Bunu manuel olarak yapabilirsiniz, ancak manuel olarak arama sonuçlarında değil arama sorgusunda yapılır: oldukça sezgiseldir “WordPress temaları satın alın” satın alma amaçlı bir anahtar kelimedir. Google, gerçek dünyadaki kullanıcılara yanıt verdiği için giderek daha fazla beklenmedik sonuçlar veriyor, bu nedenle BERT kullanmak en iyi 10 sonuca bakmamıza ve hepsine dayalı bir sınıflandırma yapmamıza izin veriyor - ve bunu yaklaşık yarım saniyede yapıyor.

Konuları belirlemek için Doğal Dil İşleme

Google, arayan kişinin ne aradığını anlamak ister. İçeriğin nerede sıralanacağını belirlemek için, bir sayfada ne olduğunu anlaması gerekir, böylece sonucun arama yapan kişinin ihtiyacına ne ölçüde uyduğunu anlayabilir.

Google bunun için Doğal Dil İşleme'yi (NLP) kullanır. NLP, Google'ın bir URL almasına ve sayfada yer alan varlıkları ve konuları anlamasına izin verir. Sayfada ne olduğunu öğrendikten sonra, onu nerede sıralayacağını anlayabilir.

NLP, uzun süredir SEO'nun en yeni alanı olmuştur ve son üç yıldır içerik sürecimizin temel bir parçası olmuştur. Clearscope, MarketMuse ve Frase gibi ticari araçlar, metodolojiyi popüler hale getirdi: bir hedef anahtar kelime için ilk 10-30 sonuca bakacaklar ve ardından bu sonuçların içindeki konuları toplayacaklar. Bu size gönderide ele almanız için 30-50 konunun bir listesini verecek ve bunları kapsamak, bir araştırmacının sahip olacağı tüm soruları yanıtlamak için iyi bir iş çıkardığınızdan emin olmanızı sağlar.

Bu denenmiş ve test edilmiş bir süreçtir ve bundan birkaç yıldır iyi sonuçlar aldık.

Ancak ticari araçların bazı sınırlamaları vardır. Birincisi AI: NLP iyidir, ancak sınırlamaları vardır. Araçlar, kullandıkları NLP'den alınan iyi sonuçlara bağlıdır. Örneğin Google, bir sayfadaki konuların yalnızca yaklaşık %18'ini belirleyebilir ve genellikle bunları yanlış tanımlar.

Aynı şeyi ticari araçlarda da görüyoruz: Tek bir NLP sağlayıcısı kullanmaları normaldir, bu nedenle gönderilerin kapsaması gereken konuları ve varlıkları kaçırırlar. İçeriğinizi eksik bir konu listesine dayandırıyorsanız, kaçırıyorsunuz.

Bu örnekte görebileceğiniz gibi, "en iyi WordPress barındırma" için en üst sıradaki gönderide Google'ın NLP demosunu çalıştırdım:

Sınıflandırma çoğunlukla işe yaradı, ancak Google, Hostinger'ın bir şirket değil bir kişi olduğunu düşünüyor.

Bu, WordPress'e özgü konuları daha iyi almak için kendi FALCON NLP çözümümüzü geliştirmemize yol açtı .

Kurum içi NLP çözümümüzle daha iyi konu tanımlaması elde edebiliyoruz. Bu, ticari araçlarla üretilen rakip içerikten bile daha eksiksiz içerik üretmemizi sağlar.

Ele alınacak konuları daha iyi tanımlayabilir ve içeriğinizin Google'ın konularınızı tanımlamasına izin verdiğinden emin olabilirseniz, rekabet avantajınız olur. İçeriğimizde bu var.

Anahtar kelimeleri konu kümeleri halinde otomatik olarak gruplandırmak için anahtar kelime araştırma aşamamızda da NLP kullanıyoruz. Önceden bu yavaş bir manuel işlemdi, bu nedenle otomasyon son derece kullanışlıdır.

Başlık oluşturma için özel GPT-3 modelleri

Yukarıda GPT-3'ü vurguladım. GPT-3, Open AI tarafından yapılan olağanüstü bir teknolojidir. Metin oluşturma yapar ve iyi bir iş çıkarır. GPT-3, 175 milyar parametre üzerinde eğitilmiştir ve bir insanın yapabileceğinden ayırt edilemeyen kısa metinler yazabilir. Oldukça inanılmaz.

Daha sonra değineceğim gibi, uzun biçimli içerik üretimi için GPT-3 kullanmıyoruz. Bununla birlikte, içerik sürecinin belirli bölümleri için özel modeller kullanıyoruz. Bu oldukça güçlü bir şey.

GPT-3'ün heyecanının çoğu onunla yapabileceklerinizden geliyor. Üzerine inşa edilmiş uzun bir uygulama listesi var. “AI metin yazarlığı”, GPT-3'ün en belirgin alanlarından biridir ve şu anda bunları yapan araçlar geliştirmek için bir silahlanma yarışı vardır. Bu araçların tümü, Open AI'dan GPT-3 API'si üzerine inşa edilmiştir.

Ticari araçlarla ilgili sınırlama, genel istemlere bağımlı olmanızdır. Bir "AI metin yazarı" SaaS'dan alacağınız "blog yazısı başlık oluşturucu"nun her tür başlıkla çalışması gerekir. WordPress içeriği için özel olarak optimize edilmiş bir şeye ihtiyacımız var.

Son derece iyi SEO için optimize edilmiş başlıklar oluşturmak için AI kullanıyoruz. FALCON ile bir hedef anahtar kelime alabilir, en iyi sonuçlara bakabilir ve ardından en üst sıradaki içerik sonuçlarına benzer başlıklar oluşturmak için GPT-3'ü kullanabiliriz (blog dışı gönderi sonuçlarını filtreleriz). Çıktı, zaten sıralamaya dayalı olduğundan, Google için mükemmel şekilde optimize edilmiş bir başlıktır .

AI'nın insanlardan çok daha iyi olduğu yer burasıdır: AI, sonuçların nüanslarına bakabilir ve anında birden fazla sürüm oluşturabilir. Bu nedenle birden fazla başlık seçeneği oluşturuyoruz ve bunları yukarıda açıklanan makine öğrenimi adımından geçiriyoruz: FALCON daha sonra kazanan başlığı çıkaracak.

Burada herhangi bir zaman veya maliyet tasarrufu sağlamıyoruz (eğer daha fazla zaman alıcı ve pahalıysa), ancak artık çok daha fazla seçeneği geniş ölçekte değerlendirebilir ve müşterilerimize en iyilerini verebiliriz. Bu konudaki desteği için Oxford Üniversitesi'nden Dr Oliver Crook'a teşekkür ederim.

Açık bir soru şudur: AI tarafından oluşturulan içerik ne olacak? Bir sonrakine geleceğim gibi, bunun korkunç bir fikir olduğu konusunda oldukça iyimserim.

AI tarafından oluşturulan içerik ne olacak?

Uzun biçimli içerik üretimi için GPT-3 KULLANMIYORUZ. GPT-3, ne hakkında konuştuğunu bilmediğinden uzun biçimli içerik için korkunçtur. Gerçeğin ne olduğu hakkında hiçbir fikri yoktur: kelimeleri birbirine bağlayabilir, ancak ne anlama geldikleri hakkında hiçbir fikri yoktur.

Google konu otoritesine giderek daha fazla değer verdiğinde, neden bahsettiği hakkında hiçbir fikri olmayan bir yapay zeka kullanmak felaket için bir reçetedir.

Bu nedenle, iyileştirmeler yapmak ve verimlilikleri bulmak için içerik sürecimizin kenarlarında metin oluşturmayı kullanıyoruz, ancak uzun biçimli içerik üretimi için GPT-3 kullanmıyoruz.

Bilakis, bunun yükselişi bizi konu uzmanlarıyla çalışmayı ikiye katlamaktan daha mutlu ediyor. Bu uzmanlar pahalıdır, ancak diğerleri anlamsız olabilecek içeriği otomatik olarak oluşturmaya çalışırsa, biz ve müşterilerimiz daha da fazla rekabet avantajına sahip olacağız. Onu getirmek!

FALCON sistemi ve nasıl edinebilirsiniz

AI'yı içerik sürecimize ciddi şekilde uygulamaya başladığımızdan beri , sonuçlarımız SEO İçeriği sonuçlarında %30'luk bir iyileşme gösterdi . Bu yılın başından beri, bu sonuçları müşteriler için gerçekleştirmeye başladık.

Sistem bir bütün olarak FALCON sistemi olarak etiketlenmiştir. Müşteriler için yaptığımız SEO İçeriği çalışmalarının başarısını artırmak için tasarlanmış şirket içi araçlar koleksiyonumuzdur.

FALCON artık SEO İçeriği için tüm İçerik Geliştirme paketlerimize dahil edilmiştir. Ayrıntıları burada görebilir veya size nasıl yardımcı olabileceğimizi görmek için iletişime geçebilirsiniz.