Korelasyon analiziyle SEO karar alma sürecini nasıl artırabilirsiniz?

Matematiğin sadece adı bile bitmemiş sınavların ve karmaşık denklemlerin rahatsız edici anılarını geri getirebilir. Peki ya size keşfetmek üzere olduğumuz matematiğin SEO hakkında sezgisel olarak bildiğiniz birçok şeyi doğruladığını söylesem ? 

SEO’lar olarak, sıralamaları etkileyen faktörler hakkında sıklıkla tahminlerde bulunuruz. Belki de daha fazla geri bağlantısı olan sayfaların daha yüksek sıralamalara sahip olduğunu veya daha hızlı yüklenen sitelerin arama sonuçlarında daha iyi performans gösterdiğini fark etmişsinizdir. 

Bugün, bu tahminleri doğrulamamıza (veya bazen sorgulamamıza) yardımcı olabilecek matematiksel araçlara bakacağız. Bu makalenin sonunda, bu araçların SEO gerçeğini kurgudan ayırmanıza ve stratejiler önerme konusunda güveninizi artırmanıza nasıl yardımcı olacağını göreceksiniz. 

SEO’da uygulamalı matematiğin değeri

1985 yılında yapılan “Cebir Kelime Problemlerini Çözmek İçin Benzer Çözümlerin Kullanışlılığı” adlı çalışmada araştırmacılar, öğrencilerin matematiksel kavramları benzer problemlere uygulamada, hatta bu kavramların faydalı olabileceği gerçek yaşam durumlarına uygulamada bile sıklıkla zorlandıklarını buldular.

Bu zorluk, bu kavramların genellikle izole bir şekilde öğrenilmesinden kaynaklanır. Bu kavramların belirli, gerçek yaşam bağlamlarında nasıl uygulandığını görerek, öğrenciler bunları pratik olarak kullanmak için daha fazla fırsat tanımaya başlayabilir. 

Bugün bu araçları SEO bağlamında inceleyerek, matematiksel kavramların uygulanmasından fayda sağlayabilecek diğer SEO senaryolarını belirlemeye başlayabiliriz.

Ajansımızda korelasyon analizini birkaç kritik alanda uyguluyoruz:

• Belirli bir sektörde yönlendiren alan adlarının niceliği ve niteliğinin rolü.
• İçerik ve trafik arasındaki ilişki . Bir sektörde içerik miktarı önemli midir?
• Belirli SERP sonuç sayfalarında çeşitli sıralama faktörlerinin önemi . Belirli bir sonuca yönlendiren alan adları ne kadar önemlidir?

Yukarıdaki görsel Ahrefs’in metriklerinin trafiğe ve anahtar kelime sıralamalarına Spearman korelasyonunu göstermektedir. Bu, bir niş tıbbi alan içindir ancak korelasyonun, yönlendiren alan adlarının, içerik miktarının veya bağlantı kalitesinin nişteki trafiğe ilişkin olup olmadığını anlamak için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir.

SEO’da korelasyon analizinin vaadi ve sınırlamaları

Google algoritmasının belirli sıralama özelliklerine sahip olduğundan eminsek, bunların etkisini görmek için arama sonuçlarının korelasyon analizini kullanabilir miyiz?

Çoğu SEO sorusunda olduğu gibi, cevap “duruma bağlı”dır.

Sıralama faktörlerinin rolünü ve SERP için önemini belirlemek zordur, çünkü farklı sıralama faktörleri sıralamalara doğrusal veya tutarlı bir şekilde artan/azalan bir şekilde karşılık gelmeyebilir. 

Örneğin, sayfa yükleme hızının sıralamalar üzerindeki etkisini düşünün. Bir web sitesi, yükleme süresini 10 saniyeden üç saniyeye düşürdüğünde önemli sıralama iyileştirmeleri görebilir, ancak üç saniyeden bir saniyeye daha fazla iyileştirme, azalan getiriler sağlayabilir. 

Bu durumda, sayfa hızı ile sıralama arasındaki ilişki doğrusal değildir; etkinin daha az belirgin hale geldiği bir eşik vardır ve bu da basit korelasyon yöntemlerini kullanarak önemini doğru bir şekilde değerlendirmeyi zorlaştırır.

Bir SERP için belirli sıralama faktörlerini analiz etmeye başlamadan önce, korelasyonun temellerini ve hangi yöntemin bize en iyi sonuçları vereceğini ve hangi sıralama faktörleri için vereceğini anlamamız gerekir. Matematik kullansak bile, alan uzmanlığımızın ve veriler hakkındaki beklentilerimizin matematiği etkili bir şekilde kullanmada kritik bir rol oynadığını hızla öğreneceksiniz.

Peki, korelasyon nedir? En popüler iki stratejiyi inceleyelim. 

SEO’da Pearson korelasyonu

Pearson korelasyonu iki faktör arasındaki düz çizgi ilişkilerini arar. SEO’da bu, sıralamalarla birlikte sürekli olarak artma veya azalma eğiliminde olan faktörler için yararlı olabilir.

Örnek: Belirli bir anahtar kelime için içerik uzunluğu ile arama motoru sıralamaları arasındaki ilişkiye bakalım.

• Sıralama 1: 2000 kelime
• Sıralama 2: 1800 kelime
• Sıralama 3: 1600 kelime
• Sıralama 4: 1400 kelime
• 5. Sıra: 1200 kelime

Python kodunu çalıştır 

import numpy as npfrom scipy.stats import pearsonr# Dataranks = [1, 2, 3, 4, 5]word_counts = [2000, 1800, 1600, 1400, 1200]# Calculate Pearson correlationcorrelation, p_value = pearsonr(ranks, word_counts)print(f"Pearson correlation coefficient: {correlation}")print(f"P-value: {p_value}")

Bu örnekte, mükemmel bir Pearson korelasyonu görüyoruz. İçerik uzunluğu azaldıkça, sıralama pozisyonu sürekli olarak artar (kötüleşir). Her 200 kelimelik düşüş, bir sıralama pozisyonunun düşüşüne karşılık gelir.

(Matematiksel olarak bu, -1 değerine sahip mükemmel bir negatif doğrusal korelasyon olurdu.)

Ancak gerçek SEO verileri nadiren bu kadar mükemmeldir. Sıralama 3’teki sayfa 1.600 yerine 1.750 kelimeye sahip olsaydı, yine de güçlü bir korelasyona sahip olurduk, ancak mükemmel olmazdı.

SEO’da Pearson korelasyonu, bir faktörün sıralamalarla tutarlı ve doğrusal bir ilişkiye sahip olmasını beklediğimizde en yararlıdır.

İstatistiksel anlamlılık hakkında faydalı ipucu 

Pearson korelasyonu için “30 kuralı”, bir korelasyonun istatistiksel olarak anlamlı olması için genellikle en az 30 kişilik bir örneklem büyüklüğüne ihtiyaç duyulduğunu ileri sürer.

Bu, yeterince büyük bir örneklem büyüklüğü (n ≥ 30) ile korelasyon katsayısının örnekleme dağılımının yaklaşık olarak normal dağılacağını ve daha güvenilir ve geçerli anlamlılık testine olanak tanıyacağını belirten Merkezi Limit Teoremi’ne dayanmaktadır.

SEO’da Spearman korelasyonu

Spearman korelasyonu genellikle SEO’da daha faydalıdır çünkü bir faktörün diğerinin artmasıyla (veya azalmasıyla) artma eğiliminde olup olmadığını inceler, ilişki mükemmel bir şekilde sabit olmasa bile. Spearman’ın güzelliği, bunun sadece sıralanmış veriler üzerinde bir Pearson korelasyonu olmasıdır.

Örnek : Bir sayfanın Ahrefs Alan Adı Derecelendirmesi (DR) ile belirli bir anahtar kelime için sıralaması arasındaki ilişkiye bakalım.

• Sıralama 1: DR 85
• Sıralama 2: DR 78
• Sıralama 3: DR 72
• Sıralama 4: DR 65
• 5. Sıra: DR 45

Şimdi bunu sıralanmış verilere çevirelim:

Adım 1: DR değerlerini sıralayın (en yüksekten en düşüğe):

• 85 (Sıra 1)
• 78 (Sıra 2)
• 72 (Sıra 3)
• 65 (Sıra 4)
• 45 (Sıra 5)

Adım 2: DR sıralamalarını SERP sıralamalarıyla eşleştirin:

• SERP Sıralaması 1: DR Sıralaması 1
• SERP Sıralaması 2: DR Sıralaması 2
• SERP Sıralaması 3: DR Sıralaması 3
• SERP Sıralaması 4: DR Sıralaması 4
• SERP Sıralaması 5: DR Sıralaması 5

Python kodunu çalıştır 

from scipy.stats import spearmanr# Dataserp_ranks = [1, 2, 3, 4, 5]dr_ranks = [1, 2, 3, 4, 5]# Calculate Spearman correlationspearman_correlation, spearman_p_value = spearmanr(serp_ranks, dr_ranks)print(f"Spearman correlation coefficient: {spearman_correlation}")print(f"P-value: {spearman_p_value}")

Bu durumda, orijinal veriler mükemmel doğrusal olmasa da mükemmel bir Spearman korelasyonuna ulaşırız. Spearman korelasyonu, ham değerler yerine bu sıralamalar arasındaki ilişkiye bakar.

Bunun neden güçlü olduğunu açıklayalım: Orijinal DR değerleri çok farklı olsa bile (örneğin 1000, 500, 200, 100, 50), SERP sıralamalarına göre aynı sırayı korudukları sürece Spearman korelasyonu aynı olacaktır.

Bu yaklaşım doğrusal olmayan ilişkileri yumuşatmaya ve aykırı değerlerin etkisini azaltmaya yardımcı olur. Birçok faktörün sıralamalarla mükemmel doğrusal bir ilişkisinin olmadığı SEO’da, Spearman korelasyonu bize genellikle genel eğilimler hakkında daha net bir resim verir.

(Teknik terimlerle, Spearman korelasyonu, ham değerler yerine sıralanmış verileri kullanarak değişkenler arasındaki monoton ilişkiyi inceler.)

Bu sıralama yöntemini kullanarak Spearman korelasyonu, Pearson’ın gözden kaçırabileceği eğilimleri yakalayabilir ve bu da onu SEO analiz araç setimizde değerli hale getirir.

Korelasyonun SEO sıralama faktörlerine uygulanması

Korelasyonla, belirli bir arama sonucu için temel bir sıralama kuralı düşünmeye başlayabiliriz. Örneğin, bunun gibi temel bir formül hayal edelim:

Korelasyon analizine dayanarak bu faktörlerin ağırlıkları (w1, w2, w3, vb.) hakkında eğitimli tahminler yapmaya başlayabiliriz.

Sıralama faktörlerinin çokluğu

Google’ın algoritması inanılmaz derecede karmaşıktır ve yüzlerce sıralama faktörü devreye girer. SEO’lar olarak, kendimizi sıklıkla bu faktörlerden hangisinin en önemli olduğunu çözmeye çalışırken buluruz.

Zaman içinde, deneyim, test ve resmi Google açıklamalarının birleşimiyle, genellikle en etkili olduğuna inandığımız 10-20 faktörden oluşan bir liste geliştiririz.

Bu liste şu unsurları içerebilir :

• İçerik kalitesi ve alakalılığı.
• Backlink profili (miktar ve kalite).
• Kullanıcı deneyimi sinyalleri.
• Sayfa hızı.
• Mobil uyumluluk.
• Anahtar kelime kullanımı ve optimizasyonu.
• İçerik tazeliği.
• SSL güvenliği.
• Şema işaretlemesi.

Bu liste kapsamlı olmasa da, korelasyon analizimiz için bize bir başlangıç ​​noktası sağlar.

Sıralama faktörlerinin türleri ve beklentilerimiz

Analizimizde farklı sıralama faktörlerinin nasıl davranabileceğini daha derinlemesine inceleyelim.

Artan faktörler

Bunlar genellikle daha fazlasının daha iyi olduğunu beklediğimiz faktörlerdir. Örneğin, yönlendiren alan adlarında, genellikle daha yüksek kaliteli geri bağlantılara sahip sitelerin daha üst sıralarda yer almasını bekleriz.

Bu faktör önemliyse, yönlendiren alan adı sayısı ile sıralama pozisyonu arasında güçlü bir negatif korelasyon görürüz (daha düşük sıralama sayılarının daha iyi olduğunu unutmayın).

• Beklenen korelasyon: Yönlendiren alan adı sayısı arttıkça sıralama konumu azalır (iyileşir).

Doğrusal sıralama faktörleri

Bu faktörlerin sıralamalarla daha doğrudan bir ilişkisi olma eğilimi vardır. İçerik uzunluğu buna bir örnek olabilir. Önemli bir faktörse, daha uzun içeriklerin daha iyi sıralamalarla bir noktaya kadar ilişkili olduğu tutarlı bir ilişki görebiliriz.

• Beklenen korelasyon: İçerik uzunluğu arttıkça sıralama konumu nispeten tutarlı bir şekilde azalır (iyileşir).

Azalan sıralama ilişkileri

Bunlar, daha düşük değerlerin genellikle daha iyi olduğu faktörlerdir. Site hızı klasik bir örnektir. Daha hızlı yüklenen sitelerin daha üst sıralarda yer almasını bekleriz.

• Beklenen korelasyon: Sayfa yükleme süresi azaldıkça sıralama konumu azalır (iyileşir).

İkili sıralama faktörleri

Bunlar evet/hayır faktörleridir, örneğin bir sitenin SSL’si olup olmadığı gibi. Bunlar için, faktöre sahip olan en üst sıradaki sitelerin oranına, düşük sıradaki sitelere kıyasla bakabiliriz.

• Beklenen model: Üst sıralardaki sitelerin daha yüksek bir oranı, alt sıralardaki sitelere kıyasla faktöre sahip olacaktır.

Eşik tabanlı ve doğrusal olmayan faktörler

Bunlar belki de basit korelasyonla analiz edilmesi en zor olanlardır. Anahtar kelime yoğunluğu iyi bir örnektir. Çok azsa, sayfa alakalı olarak görülmeyebilir. Çok fazlaysa, anahtar kelime doldurma olarak görülebilir.

• Beklenen desen: Burada bir sonraki bölümde daha ayrıntılı olarak ele alacağımız “ters parabol” şeklini görebiliriz.

Korelasyonları kullanmanın zorlukları

Korelasyon analizi inanılmaz derecede faydalı olabilse de anlaşılması gereken bazı önemli zorlukları da beraberinde getirir.

İzole ve birlikte faktörler

Sıralama faktörlerini tek tek incelediğimizde, aralarındaki önemli etkileşimleri gözden kaçırma riskimiz vardır.

Örneğin, yüksek kaliteli içeriğe sahip ancak daha az geri bağlantıya sahip bir web sitesini düşünün. Daha fazla geri bağlantıya sahip ancak daha düşük içerik kalitesine sahip bir siteyi yine de geride bırakabilir.

Bu durum, sıralamaları neyin etkilediğine dair gerçek bir resim elde etmek için birden fazla faktöre bir arada bakmanın gerekliliğini vurguluyor.

Google Sıralama faktörlerinin paralel örneği

Çeşitli sıralama faktörlerinin web sitenizin performansı üzerindeki etkisini değerlendirdiğinizi düşünün. 

Diyelim ki içerik kalitesini, geri bağlantı miktarını ve mobil uyumluluğunu göz önünde bulunduruyorsunuz. Bu faktörlerin her biri sıralamanıza ayrı ayrı katkıda bulunurken, bunların birleşik etkisi gerçekten önemli olan şeydir. 

İçerik kalitesi ve mobil uyumluluk açısından öne çıkan ancak daha az geri bağlantıya sahip olan bir web sitesi, yüksek kaliteli içerik ve kullanıcı dostu mobil deneyim arasındaki sinerji nedeniyle yine de iyi performans gösterebilir .

Sıralama faktörlerini bastırmak

Ayrıca, bazı sıralama faktörlerinin diğerlerinden çok daha önemli olabileceğini anlamak da önemlidir. 

Örneğin, bir web sitesinin olağanüstü sayıda yetkili geri bağlantısı varsa, içerik kalitesi orta düzeyde olsa bile bu, sıralamasını önemli ölçüde artırabilir. 

Bu baskınlık, sayfa yükleme hızı gibi daha küçük faktörlerin etkisini görmeyi zorlaştırabilir. Daha güçlü faktörün etkisi daha zayıf olanı gölgede bıraktığı için, mükemmel geri bağlantılara sahip bir sitenin sıralama iyileştirmeleri görmek için yükleme hızını iyileştirmeye bu kadar fazla odaklanması gerekmeyebilir.

İkinci dereceden doğrusal olmayan ilişkiler

Bazı faktörler “ters parabol” dediğimiz bir şekle sahiptir. Anahtar kelime kullanımı mükemmel bir örnektir. Ürün incelemelerinde “en iyi koşu ayakkabıları” anahtar kelime yoğunluğunu analiz ettiğimizi varsayalım:

• %0 yoğunluk : Sayfanın terim için hiç sıralanma olasılığı düşük.
• %0,5 yoğunluk : Bu ideal olabilir, sayfanın iyi sıralanmasına yardımcı olur.
• %1 yoğunluk : Hala iyi, belki biraz daha düşük sıralamada.
• %2 yoğunluk : Anahtar kelime doldurmaya benzemeye başlıyor, sıralamalar düşüyor.
• %5 yoğunluk : Muhtemelen spam olarak algılanır, sıralamalar düşer.

Bunu çizdiğimizde, en iyi sıralamaların ortada, en kötü sıralamaların ise her iki uçta yer aldığı ters bir U şekli görürüz.

Doğrusal olmayan faktörlerin analizi

Bu gibi faktörleri analiz etmek için yaratıcı olmamız gerekebilir. Ham anahtar kelime yoğunluğuna bakmak yerine şunları yapabiliriz:

• En üst sıradaki sonuçlarda minimum ve maksimum frekansı arayın ve bunun yerine bunu ilişkilendirin. Bu bize bir “en iyi nokta” aralığı verir.
• Bu parabolik ilişkiyi yakalayabilen doğrusal korelasyon yerine ikinci dereceden regresyon kullanın.
• Verileri dönüştürün. Örneğin, “ideal” yoğunluktan mutlak farkı hesaplayabilir (diyelim ki, %0,5) ve bunu sıralamalarla ilişkilendirebiliriz. Bu, her iki yönde de ideale yakın olmanın daha iyi sıralamalarla ilişkili olduğunu gösterecektir.

Diğer sorunlar 

Karıştırıcı değişkenler : Bazen, bir korelasyon gibi görünen şey tamamen başka bir faktörle açıklanabilir. Örneğin, kelime sayısı ile sıralamalar arasında bir korelasyon görebiliriz, ancak bunun nedeni Google’ın bir “kelime sayısı” faktörüne sahip olması değil, daha uzun içeriklerin daha kapsamlı ve değerli olma eğiliminde olması olabilir.

Nedensellik ve korelasyon: İki şeyin korelasyonlu olması birinin diğerine neden olduğu anlamına gelmez. Örneğin, sosyal paylaşım sayısı ile sıralamalar arasında bir korelasyon görebiliriz. Ancak bu, sosyal paylaşımların sıralamaları doğrudan etkilediği anlamına gelmez; harika içeriklerin hem iyi sıralandığı hem de daha fazla paylaşıldığı anlamına gelebilir.

Örneklem büyüklüğü ve değişkenlik: Tek bir SERP’e baktığımızda, yanıltıcı sonuçlara yol açabilecek küçük bir örneklem büyüklüğüyle uğraşıyoruz. Aynı nişteki birden fazla SERP’teki kalıpları analiz etmek genellikle daha iyidir.

Zaman gecikmesi: Bazı faktörlerin sıralamalarda gecikmeli bir etkisi olabilir. Örneğin, yeni geri bağlantıların sıralamaları etkilemesi zaman alabilir ve bu da mevcut geri bağlantı sayılarına ve mevcut sıralamalara baktığımızda korelasyonu tespit etmeyi zorlaştırır.

Bu karmaşıklıkları anladığımızda, korelasyon analizini daha etkili bir şekilde kullanabilir, bunu diğer analitik araçlarla ve SEO uzmanlığımızla birleştirerek sıralama faktörleri hakkında anlamlı sonuçlara varabiliriz.

SEO için korelasyon analizinde ek engeller

Bilinmeyen algoritma ağırlıkları: Google’ın farklı faktörlere atadığı kesin ağırlıkları bilmeden, korelasyon analizimiz bunların gerçek önemlerini doğru bir şekilde yansıtmayabilir.

İlgililik etkileri: BM25, adlandırılmış varlık tanıma ve TF-IDF gibi araçlar ilgililiği ölçmeye çalışır, ancak bunların geri bağlantılar gibi diğer faktörlerle nasıl etkileşime girdiği karmaşık olabilir ve basit bir korelasyon analiziyle yakalanması zor olabilir.

Alan düzeyindeki ölçümler: Sızdırılan bilgiler, genel alan ölçümlerinin puanlama algoritmasına dahil edilebileceğini gösteriyor. Sadece SERP’in kendisine ve bireysel sayfa faktörlerine baktığımız için, bu alan düzeyindeki etkiler sıralamaları önemli ölçüde değiştirebilecek bir kara kutu görevi görüyor.

Sahte korelasyonlar: Korelasyonun nedensellik anlamına gelmediğinin farkında olmak önemlidir. Bazı faktörler güçlü korelasyonlar gösterebilir ancak sıralamaları belirlemede gerçekte nedensel olmayabilir.

İlişkili faktörler: Birçok SEO faktörü birbirinden bağımsız değildir ve bu da yalnızca ilişki analizi yoluyla bunların bireysel etkilerini izole etmeyi zorlaştırır.

Bu engeller, alan bilgisi ve uzmanlığının neden önemli olduğunu vurgular. Analizi yürüten kişi olarak, sonuçları anlamlı bir şekilde yorumlayabilmek için bu faktörlerin ne yapmasını beklediğinize dair bir fikre sahip olmanız gerekir.

SERP sonucunda güçlü korelasyon nedir?

Elbette .99’luk bir korelasyon harika, ancak bu kadar çok değişkenin etkileşimi göz önüne alındığında, bir sıralama faktörünü ve onun önemini ne zaman gerçekten dikkate almalıyız?

SEO’nun karmaşık dünyasında, 0,99 (veya -.99) korelasyon şüpheli derecede yüksek olurdu. Daha gerçekçi olarak, özellikle birden fazla analizde tutarlıysa, 0,2 ila 0,5 civarındaki korelasyonlara dikkat etmeye başlamalıyız. 

Sonuç olarak, SEO analizinde korelasyonlar ortaya çıktığında, daha basit ilişkilerde beklediğimizden çok daha küçük olma eğilimindedirler. Ancak bu, onların önemini azaltmaz. 

Özellikle izole bir şekilde değil de daha geniş bir modelin parçası olarak görüldüğünde, bu daha küçük korelasyonlar bile arama sıralamalarını etkileyen faktörler hakkında değerli bilgiler sağlayabilir.

İşte gerçekten dikkat etmeniz gereken nokta:

• Tekrarlanabilirlik: Farklı anahtar kelimeler, zaman dilimleri veya sektörlerde bir faktör için benzer korelasyonlar görüyorsanız, bunun önemli olma olasılığı daha yüksektir.
• SEO bilgisiyle uyumluluk: Eğer korelasyon, SEO en iyi uygulamaları hakkında bildiklerimizle veya Google’ın belirttiği tercihlerle uyumluysa, anlamlı olma olasılığı daha yüksektir.

Korelasyon SEO sezgilerimizin ötesinde nerede yardımcı olabilir?

Şimdi, “Bunların hepsi güzel ve iyi, ama gerçek dünyada bana nasıl yardımcı olacak? Sadece arama sonuçlarına bakıp önemli faktörleri göremez miyim?” diye düşünüyor olabilirsiniz. 

Harika soru! İşte korelasyon analizinin bize içgüdülerimizin ötesine geçen ek içgörüler sağlayabileceği bazı pratik uygulamalar.

• Bazı faktörlerin etkisini dışlamak: Bazen, önemli olduğunu düşündüğümüz şey… önemli değildir. Örneğin, H2 etiketlerinde tam eşleşmeli anahtar kelimeler kullanmanın sıralama için çok önemli olduğuna inanabilirsiniz. Ancak bir korelasyon analizi çalıştırdığınızda, H2 anahtar kelime kullanımı ve sıralamalar arasında anlamlı bir ilişki bulamazsınız. Bu, H2 etiketlerinin işe yaramaz olduğu anlamına gelmez, ancak düşündüğünüz kadar önemli olmayabileceklerini gösterir. 
• Sektöre özel sıralama faktörlerinin açıklanması.
• SEO çalışmalarına öncelik verilmesi.
• Algoritma güncellemelerinin etkisini ölçmek: Korelasyonların algoritma güncellemeleriyle nasıl değiştiğini izlerseniz, güncellemede hangi temel faktörlerin değişmiş olabileceğini belirlemenize yardımcı olabilir. 

Gelişmiş stratejiler ve geleceğe yönelik yönler

Korelasyon analizi sıralama faktörlerini anlamada yararlı bir ilk adım olmakla birlikte, sıralama faktörlerinin çok değişkenli yapısını ve sıralama faktörlerinin puanlamayla sahip olabileceği birçok farklı ilişki türünü daha iyi ele alabilen daha gelişmiş teknikler uygulanabilir. 

• Regresyon analizi: Bu, aynı anda birden fazla faktörün göreceli önemini belirlemeye yardımcı olabilir.
• Karar ağaçları: Bunlar faktörler arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri ve etkileşimleri yakalayabilir.
• Büyük ölçekte makine öğrenimi: Korelasyon tekniklerinin makine öğrenimiyle birleştirilmesi, büyük veri kümelerinde karmaşık desenleri ortaya çıkarabilir.

SEO stratejinizi bilgilendirmek için korelasyon analizini kullanma

Korelasyon analizi, çeşitli sıralama faktörlerinin göreceli önemini anlamaya çalışan SEO’lar için güçlü bir araç olabilir. Ancak, bu analize istatistiksel kavramlara dair sağlam bir anlayış, sınırlamaların farkında olma ve güçlü alan uzmanlığıyla yaklaşmak çok önemlidir. 

Korelasyon analizini diğer gelişmiş tekniklerle birleştirerek ve yorumlarımızı her zaman SEO’nun en iyi uygulamalarına dayandırarak, stratejilerimizi ve kararlarımızı bilgilendirmek için değerli bilgiler elde edebiliriz.