Zeo yöntemi

Fırsat ve Veri Modelleme

Şablon kurulmadan önce sayfa setinin var olmayı hak ettiğine dair kanıt: doğrulanmış talep, sorumlusu belli kaynaklara bağlı alanlar ve kararı çürütecek deney.

Bir arama deseni, tek bir sayfayı haklı çıkaran gerekçe geçerli olmasa bile binlerce URL'de tekrarlanabilir; bu yüzden herhangi bir şablon kurulmadan önce talebin gerçek, arkasındaki verinin de güvenilir olduğunu kontrol ediyoruz. Talep desenini gerçek kanıtla doğruluyor, kaynak verinin tam olarak nerede zayıfladığını haritalıyor ve önerilen sayfa setini indekslenmeyi hak ettiğinden emin olana kadar zorlu senaryolarla sınıyoruz. Şablon yatırımından önce önerilen sayfa setinin doğrulanmış talebe, sorumlusu belli veri kaynaklarına ve indekslenmeyi savunabilecek ayrı bir değere dayanıp dayanmadığını görüyorsunuz.

Veri modelini değerlendirelimProgramatik SEO
Bir Zeo uzmanı, arama sorgusu kümeleriyle eşleştirilmiş varlık kayıtlarını geçer, bekler ve reddedilir gruplarına ayırıyor.

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • Lexus
  • Sabancı Üniversitesi
  • Yemeksepeti
  • Albaraka Türk
  • Doremusic
  • Doritos
  • Turna.com
  • Amazon
  • BMW
  • Shell
  • Hyundai
  • PepsiCo
  • Red Bull
  • MediaMarkt
  • Decathlon
  • Trendyol
  • Hepsiburada
  • Sahibinden.com
  • Bayer
  • Sanofi
  • EY
  • KPMG
  • DenizBank
  • Acıbadem Sağlık Grubu

Aşamalar ve onay noktaları

Nasıl çalışıyoruz

Dört aşama, zayıf bir fikri pahalı bir geliştirmeye dönüşmeden önce görünür kılıyor.

  1. Talep kalıbını doğruluyoruz

    Farklı pazarları, cihazları ve uzun kuyruklu aramaları temsil eden sorguları topluyor, bu sorgularda sıralanan sayfaları inceliyoruz. Arama hacmini tek başına karar ölçütü yapmıyoruz. Araştırma sorumlusu, model kurulmadan önce sıralama kalıbının süreklilik gösteren talebe mi yoksa geçici bir SERP durumuna mı dayandığına karar veriyor.

    Farklı örneklerde de geçerliliğini koruyan sorgu kalıplarıyla yakından bakıldığında dağılanları ayırıyoruz.

  2. Verinin hangi sayfaları destekleyebileceğini belirliyoruz

    Her varlığı ve özelliği gerçek, sorumlusu belli bir kaynağa kadar izliyoruz. Eksik ya da yinelenen alanı olan, sayfa oluşturmaya yetmeyen kayıtları da ayrıca işaretliyoruz. Veri sorumlusu, işaretlenen alanlardan hangisinin zenginleştirmeyle düzeltilebileceğini ve hangisinin kaydı doğrudan eleyeceğini belirliyor.

    Hangi alanın yayında kullanılabilecek kadar güvenilir olduğu, hangisinin yalnızca varsayıma dayandığı ortaya çıkıyor.

  3. Ayrı bir sayfayı hak eden kayıtları modelliyoruz

    Doğrulanmış talebi gerçek veriyle birleştiriyor, her kaydı geçer, bekler, zenginleşir ya da reddedilir durumlarından birine atıyoruz. Elimizdeki her veri satırı için otomatik URL açmıyoruz. Uygunluk sınırını veri sorumlusu belirliyor ve ortaya çıkan sayfa seti tahmininin gerekçesini onaylıyor.

    Savunulabilir bir sayfa seti tahmini ortaya çıkıyor, dışarıda bıraktığımız her kaydın gerekçesi de görünür kalıyor.

  4. Modelin sınırlarını zorluyoruz

    En güçlü kayıtların yanında, özellikle içerik açısından yetersiz, yinelenen ve sınırda kalan kayıtları da test ediyoruz. Olumlu görünen puanların arkasında gizlenen hatalı geçişleri arıyoruz. İlerle, daralt ya da dur kararını veri sorumlusu veriyor ve bu kararı değiştirecek tek gözlemi kayda alıyor.

    İlerle, daralt ya da dur kararına, bu kararı tersine çevirecek somut gözlemle birlikte ulaşıyoruz.

Hacimde kümeleyen, izleyen ve puanlayan yapay zeka; eşiği koyan ve savunan insan.

Yapay zeka farklı pazarları, cihazları ve uzun kuyruklu aramaları temsil eden sorguları elle yapılamayacak ölçekte toplayıp kümeliyor, her varlığı ve özelliği kaynak sistemlere kadar izleyip eksik, yinelenen ya da yetersiz alanları işaretliyor, doğrulanmış talep ve veri kurallarını birlikte uygulayarak kayıtları tek seferde puanlıyor, modeli kasıtlı olarak en zayıf kayıtlarda çalıştırıp iyi görünen puanların ardındaki hatalı geçişleri ortaya çıkarıyor. Eşiği koymak insanın işi. İçeriği yetersiz bir kaydı tamamlanmış göstermek için eksik alanları üretilmiş metinle doldurmuyoruz, sayfa seti tahmini bir karar modeli, trafik garantisi değil ve kalıbı güçlü göstermek için kişisel ya da kısıtlı veriyi kazımıyoruz.

Çıktılar ve kabul koşulları

Elinize ne geçiyor

Kararın neden doğru olduğunu ve hangi gözlemle bozulacağını birlikte görebileceğiniz dört somut çıktı bırakıyoruz.

  • Brief

    Fırsat modeli

  • Karar matrisi

    Varlık-alan kuralları

  • Değerlendirme tablosu

    Uygun sayfa seti tahmini

  • İzleme planı

    Varsayım ve durdurma kaydı

Şu olduğunda tamam sayarız: Fırsat modeli, varlık-alan kuralları, sayfa seti tahmini ve varsayım kaydı; model hedef kitleyi, tekrar eden kararı ve kanıtı karşı örnekleri gizlemeden ortaya koyduğunda, her alan gerçek bir kaynağa, sorumlusuna ve güncellik kuralına bağlandığında, her kayıt geçer, bekler, zenginleşir ya da reddedilir durumunu gerekçesiyle taşıdığında ve kayıt hangi varsayımın ayakta kaldığını, onu neyin çürüteceğini ve sıradaki deneyin sorumlusunu yazdığında tamamlanmış oluyor.

Uyum ve hazırlık

Ne zaman gerekir

Bu yöntem, programatik üretim başlamadan önce talep kalıbını ve onu besleyecek veriyi ayrı ayrı sınar.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Yüzlerce, belki binlerce varlıkta aynı arama kalıbını fark ettiniz. Ama elinizdeki verinin gerçekten farklı ve yararlı sayfalar üretmeye yetip yetmediğini henüz bilmiyorsunuz.
  • Mühendislik ekibiniz şablona zaman ayırmadan önce ilerleme, daraltma ya da durma kararının sağlam bir kanıta dayandığını görmek istiyorsunuz.
  • Eksik alanı olan, birbirini tekrar eden ya da içerik açısından zayıf kalan kayıtların canlı bir sayfaya dönüşmeden önce fark edilmesini istiyorsunuz.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Veri ve talep ne gösterirse göstersin, önceden belirlenmiş bir sayfa sayısına ulaşmak istiyorsanız bu yöntem işinize yaramaz.
  • Alanların hangi kaynaktan geldiği ve kimin güncel tuttuğu belirsizse, bu veri üzerine bir fırsat modeli kuramayız.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Programatik SEO

Şu olduğunda tamam sayarız: Hangi kaydın ayrı bir sayfayı hak ettiği, hangisinin önce zenginleştirilmesi gerektiği ve hangisinin hiçbir zaman sayfaya dönüşmeyeceği nettir. Buna, kararımızı geçersiz kılacak deneyin ne olduğu da dahildir.

Bu SEO çalışmasının arkasındaki uzmanlar

Zeo'nun SEO hikâyesi 2006'da, MENA bölgesinin ilk SEO blogu olarak tanımladığımız yayınla başladı. Aşağıda gördüğünüz danışmanlar bu işi bugün de sürdürüyor ve bu sayfanın konusuna göre burada yer alıyor.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıSamet ÖzsüleymanR ile Search Console API Kullanarak Verileri Çekmek, Görselleştirmek ve YorumlamakYazıSamet ÖzsüleymanSEO'da Korelasyon Analiziyle Nasıl Verimli Karar Alabilirsiniz?VideoYiğit KonurBigQuery for SEO - Yiğit Konur

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Semrush

    temsilî sorgu ve pazar örneklerindeki sıralanan sayfaları inceliyor

  • Ahrefs

    long-tail varyasyonları ve onları karşılayan mevcut sayfaları buluyor

  • Google Keyword Planner

    önerilen entity kalıplarındaki ölçülebilir arama talebini kontrol ediyor

  • Google Trends

    kalıcı talebi mevsimsel veya geçici sorgu artışlarından ayırıyor

  • Keyword Cupid

    sayfa uygunluğu belirlenmeden önce doğrulanmış sorgu örneklerini grupluyor

  • Google Search Console

    modellenen talebi sitenin kazandığı mevcut sorgularla test ediyor

Sonraki adım

Verinin sayfa setini taşıyıp taşımadığını görelim

Sorgu listenizi ve varlık verilerinizi paylaşın. Programatik fırsatın savunulabilir olup olmadığını, şablon yatırımından önce birlikte inceleyelim.
Veri modelini değerlendirelim

Başlamadan önce

Aklınıza takılanlar

Bu çalışmanın ne kadarını AI üstleniyor?

Agent'lar sorgu kanıtlarını kümeliyor ve binlerce kayıttaki varlık verisini profilliyor. Uygunluk sınırını veri sorumlusu belirliyor, kaydın yayına uygun olup olmadığına da insanlar karar veriyor.

Uygun sayfa seti tahmini, yayımlanacak sayfa sayısını mı gösterir?

Hayır. Bu tahmin bir lansman sözü değil, kayıt bazında çalışan bir karar modeli. Prototip, içerik incelemesi ve kalite yönetimi aşamaları ilerledikçe seti daraltabilir, bekletebilir ya da kayıtları birleştirebilir.

Kalıp test sırasında geçerliliğini korumazsa ne olur?

Bunu olduğu gibi söyleriz. Zayıf bir fikri şablona geçmeden daraltmak ya da durdurmak, binlerce zayıf sayfa yayımlandıktan sonra sorunu fark etmekten çok daha ucuza gelir.

Bu çalışma için production veritabanınıza doğrudan erişmemiz gerekir mi?

Hayır. Varlık ve özellik verilerini dışa aktarım, API ya da salt okunur bir kopya üzerinden inceliyoruz. Production sisteminize dokunmuyoruz. İhtiyacımız olan şey, fikri iyi göstersin diye elle seçilmiş bir örnek değil, gerçek kaynak veri.