İnsanlar Nasıl Arama Yapar: Kullanıcı Amacını Anlamak

 

Google ilk dönemlerinde, düzenli aylık yenilemeler (o zamanlar Google Dansı olarak biliniyordu) yoluyla sıralamaları belirlemek için büyük ölçüde düz metin verilerine ve geri bağlantılara güveniyordu.

O günlerden bu yana Google Arama , kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılayan içerik ve sonuçları öne çıkarmak için tasarlanmış çok sayıda algoritmaya sahip, gelişmiş bir ürün haline geldi.

Bir bakıma, SEO'nun çoğu bir sayı oyunudur. Şunlara odaklanıyoruz:

• Sıralamalar.
• Arama hacimleri.
• Organik trafik seviyeleri.
• Yerinde dönüşümler.

Ayrıca arama görünürlüğü veya PageRank'i taklit etmede en iyi girişim gibi üçüncü taraf ölçümlerini de ekleyebiliriz . Ancak çoğunlukla, temel bir niceliksel ölçüm kümesine varsayılan olarak yöneliyoruz.

Bunun nedeni, bu ölçümlerin SEO profesyonelleri olarak genellikle değerlendirildiğimiz ölçütler olması ve bunların rakip web sitelerinde (üçüncü taraf araçları aracılığıyla) ölçülebilmesidir.

Müşteriler daha üst sıralarda yer almak ve organik trafiğinin arttığını görmek isterler ve buna bağlı olarak potansiyel müşteriler ve satışlar da artacaktır.

Hedef anahtar kelimeleri seçerken, en yüksek arama hacmine sahip olanlara yönelme eğilimi ve çekiciliği vardır, ancak anahtar kelimenin arama hacminden çok daha önemli olan, arkasındaki niyettir.

Ayrıca, düşük veya hiç arama hacmi olmayan herhangi bir arama ifadesini veya anahtar kelimeyi, "SEO değeri" sunmadığı yanılgısına dayanarak göz ardı etme eğilimi de vardır, ancak bu çok niş bağımlıdır. Bu terimlerin gerçek bir değeri olup olmadığını anlamak için bir iş zekası katmanı gerekir.

İçerik üretirken sıklıkla göz ardı edilen denklemin önemli bir parçasıdır. Belirli bir terim için sıralama yapmak istemeniz harika, ancak içerik alakalı olmalı ve kullanıcı amacını karşılamalıdır.

Kullanıcı Amacının Arkasındaki Bilim

2006 yılında Hong Kong Üniversitesi tarafından yapılan bir araştırma, birincil düzeyde arama amacının iki arama hedefine bölünebileceğini buldu.

• Bir kullanıcı özellikle kullandığı anahtar kelime(ler)le ilgili bilgi bulmaya çalışır.
• Bir kullanıcı bir konu hakkında daha genel bilgi arıyor.

Daha ileri bir genelleme yapılabilir ve niyetler, arayanın ne kadar spesifik ve ne kadar kapsamlı olduğuna göre ikiye ayrılabilir.

Belirli kullanıcıların dar bir arama amacı vardır ve bundan sapmazlar, oysa kapsamlı bir kullanıcının belirli bir konu veya konular etrafında daha geniş bir kapsamı olabilir.

Lagun ve Agichtein (2014), kullanıcıların çevrimiçi olduklarında başarmayı amaçladıkları "görev"in karmaşıklığını ve kapsamını araştırdı. Kullanıcı memnuniyetini ve arama sonuçları sayfalarıyla etkileşimini daha iyi anlamak için göz takibi ve imleç hareketlerini kullandılar.

Çalışmada, görev karmaşıklığına (görevi tamamlamak için gereken bilişsel yük düzeyi) ve arama alanına (örneğin, sağlık ve finansla ilgili sonuçlar spor ayakkabı alışverişine göre daha fazla incelenebilir) bağlı olarak kullanıcı dikkat kalıplarında önemli farklılıklar bulundu.

Arama motorları da her iki arama amacını da anlamada ilerleme kaydediyor. 

Google ve Arama Amacı

Bir sorgunun ardındaki amacı anlamak için birçok çalışma yürütülmüştür ve bu, Google'ın görüntülediği sonuç türlerine yansır.

Google'dan Paul Haahr, 2016'da Google'ın sonuçları bir sıralama mühendisinin bakış açısından nasıl döndürdüğüne dair harika bir sunum yaptı.

Aynı "çok iyi karşılıyor" ölçeği Google Arama Kalitesi Derecelendirme Yönergeleri'nde de bulunabilir.

Sunumda Haahr, belirli bir mağazayı (örneğin Walmart) arayan bir kullanıcının Arkansas'taki markanın genel merkezini değil, en yakın Walmart mağazasını arama olasılığının daha yüksek olduğuna ilişkin temel teorileri açıklıyor.

Arama Kalitesi Derecelendirme Yönergeleri, Bölüm 3'te bunu yansıtarak "İhtiyaçların Karşılanması Derecelendirme Yönergeleri"ni ve bunların içerik için nasıl kullanılacağını ayrıntılı olarak açıklamaktadır.

Ölçek, Tamamen Karşılıyor (FullyM) ile Karşılayamıyor (FailsM) arasında değişiyor ve içeriğin porno, yabancı dil, yüklenmiyor veya rahatsız edici/rahatsız edici olup olmadığına dair işaretler bulunuyor.

Derecelendiriciler yalnızca web sonuçlarında gösterilen web sitelerini değil, aynı zamanda Zengin Parçacıklar olarak da bilinen özel içerik sonucu bloklarını (SCRB) ve "10 mavi bağlantıya" ek olarak görünen diğer arama özelliklerini de eleştiriyorlar.

Bu yönergelerin en ilgi çekici bölümlerinden biri, “Tam Olarak Karşılanan Sonuçlara Sahip Olunamayan Sorgulara Örnekler” başlıklı 13.2.2'dir.

Google, bu bölümde "Kullanıcının net bir amacı veya baskın bir yorumu olmayan belirsiz sorguların" Tam Olarak Karşılar derecelendirmesine ulaşamayacağını ayrıntılı olarak açıklamaktadır.

Örnek olarak [ADA] sorgusu verilebilir ki bu Amerikan Diyabet Derneği, Amerikan Diş Hekimleri Derneği veya 1980'de geliştirilmiş bir programlama dili olabilir. İnternetin veya sorgunun baskın bir yorumu olmadığından kesin bir cevap verilemez.

Topluluk Tabanlı Soru Cevaplama (CQA) Web Siteleri

Google son zamanlarda arama sonuçlarında Reddit'e öncelik veriyor.

2011 yılında yayınlanan bir makalede, web arama sonuçlarında kullanıcı memnuniyetini artırmak için topluluk tabanlı soru-cevap (CQA) platformlarının kullanılma potansiyeli incelendi.

Çalışma, isimsiz bir arama motorundan ve isimsiz bir CQA web sitesinden veri topladı ve kullanıcı memnuniyetini tahmin etmek için makine öğrenimi modelleri kullandı. Memnuniyeti tahmin etmeye çalışmak için kullanılan veri noktaları şunları içeriyordu:

• Metinsel özellikler (örneğin, cevabın uzunluğu, okunabilirlik).
• Kullanıcı/yazar özellikleri (örneğin, cevaplayanın itibar puanı).
• Topluluk özellikleri (örneğin oy sayısı).

Çalışmada, cevapların netliği ve eksiksizliği gibi faktörlerin kullanıcı memnuniyetinin önemli belirleyicileri olduğu bulundu.

Birden Fazla Anlamı Olan Sorgular

Dil çeşitliliği nedeniyle birçok sorgunun birden fazla anlamı vardır. Örneğin, [elma] bir tüketici elektrikli mal markası veya bir meyve olabilir.

Google bu sorunu sorguyu yorumuna göre sınıflandırarak ele alır. Sorgunun yorumu daha sonra amacı tanımlamak için kullanılabilir.

Sorgu yorumları aşağıdaki üç alana sınıflandırılır:

Baskın Yorumlar

Kullanıcıların belirli bir sorguyu aradıklarında kastettikleri şeyin ne olduğu, hakim yorumdur.

Google arama değerlendiricilerine, baskın yorumun daha da net olması gerektiği açıkça söylenir, hatta daha fazla çevrimiçi araştırma yapıldıktan sonra daha da netleşir.

Yaygın Yorumlar

Verilen herhangi bir sorgunun birden fazla ortak yorumu olabilir. Google'ın yönergelerindeki örnek [mercury]'dir - bu gezegen veya element anlamına gelebilir.

Bu durumda Google, kullanıcının arama amacını "Tam Olarak Karşılayan" bir sonuç sağlayamaz, bunun yerine hem yorumlama hem de amaç açısından farklılık gösteren sonuçlar üretir (tüm alanları kapsayacak şekilde).

Küçük Yorumlar

Birçok sorgunun daha az yaygın yorumları da olacaktır ve bunlar sıklıkla yerel ayarlara bağlı olabilir.

Gerçek dünyadaki olaylar, değiştirilen yoruma yönelik yeterli kamuoyu ilgisini zorlarsa, küçük yorumların baskın yorumlar haline gelmesi de mümkün olabilir.

Yap – Bil – Git

Yap, Bil, Git; arama sorgularının üç kategoriye ayrılabileceği bir kavramdır: Yap, Bil ve Git.

Bu sınıflandırmalar, bir ölçüde Google'ın kullanıcılarına sunduğu sonuçların türünü belirler.

Yapın (İşlemsel Sorgular)

Cihaz eylem sorguları da bir tür "yap" sorgusudur ve akıllı telefonlarımız ve diğer teknolojilerle nasıl etkileşim kurduğumuz göz önüne alındığında giderek daha da önemli hale gelmektedir.

Apple, 2007'de ilk iPhone'u piyasaya sürdü ve bu da taşınabilir cihazlarla ilişkimizi değiştirdi. Akıllı telefon, sadece bir telefondan daha fazlası anlamına geliyordu. İnternete kendi şartlarımıza göre erişimimizi açtı.

Elbette iPhone'dan önce 1G, 2G ve WAP vardı; ancak gerçekte 2003 civarında ortaya çıkan ve davranışlarımızı değiştiren, internete erişimi ve kullanılabilirliğini çok sayıda kullanıcıya artıran widget'lar ve uygulamaların doğuşu 3G'ydi.

Cihaz Eylem Sorguları ve Mobil Arama

Mayıs 2015'te mobil arama, dikeylerin büyük çoğunluğunda küresel olarak masaüstü aramayı geçti. 2024'e hızlıca ilerleyelim, trafiğin %59,89'u mobil ve tablet cihazlardan geliyor.

Google da zamanla hareket ederek mobil uyumlu bir sitenin önemini vurguladı ve bunun açık bir göstergesi olarak mobil öncelikli dizine geçiş yaptı.

İnternet erişiminin artması aynı zamanda gerçek zamanlı olaylara dayalı olarak daha sık arama yapabileceğimiz anlamına geliyor.

Sonuç olarak Google, günlük olarak ele aldığı sorguların %15'inin yeni ve daha önce hiç görülmemiş sorgular olduğunu tahmin ediyor.

Bu durum kısmen dünyada erişilebilen yeni imkânların ve küresel çapta akıllı telefon ve internet kullanımının yaygınlaşmasının bir sonucu.

Mobil cihazlar yalnızca arama şeklimizde değil, aynı zamanda çevrimiçi alanla etkileşim şeklimizde de giderek daha fazla yer ediniyor. Aslında, 16-64 yaş aralığındaki küresel internet kullanıcılarının %95,6'sı internete mobil bir cihaz aracılığıyla erişiyor.

Mobil aramayla ilgili temel anlayışlardan biri, kullanıcıların sorgularını bu cihaz üzerinden de karşılayamayabilecekleridir.

Deneyimime göre, birçok sektörde çalışıyorum ve mobil arama sorgularının çoğu daha çok araştırma ve bilgilendirme odaklı oluyor ve daha sonra satın alma işlemini tamamlamak için masaüstü veya tablete geçiyor.

Google'ın Arama Kalitesi Derecelendirme Kılavuzuna göre:

“Cep telefonlarının kullanımı zor olabileceğinden, SCRB'ler cep telefonu kullanıcılarının özellikle belirli Bilinmesi Gereken, Şahsen Ziyaret Edin ve Soruları Yapın gibi görevlerini çok hızlı bir şekilde tamamlamalarına yardımcı olabilir.”

Mobil de Google Arama Kalitesi Yönergeleri'nin önemli bir bölümünü oluşturuyor ve 2. Bölüm'ün tamamı buna ayrılmış durumda.

Bil (Bilgisel Sorular)

"Bilgi" sorgusu, kullanıcının belirli bir konu hakkında bilgi edinmek istediği bilgilendirici bir sorgudur.

Sorguların mikro anlarla yakından bağlantılı olduğunu biliyorum.

Google, Eylül 2015'te akıllı telefon kullanımının ve internet erişiminin artmasıyla ortaya çıkan mikro anlara ilişkin bir rehber yayınladı.

Mikro anlar, bir kullanıcının orada belirli bir sorguyu yanıtlaması gerektiğinde ortaya çıkar ve bunlar genellikle tren saatlerini veya borsa fiyatlarını kontrol etmek gibi zaman faktörünü içerir.

Kullanıcılar artık her yerden, her zaman internete erişebildiğinden, markalara ve gerçek zamanlı bilgilere de her yerden, her zaman erişilebilmesi beklentisi var.

Mikro anlar da evrim geçiriyor. Bilinen sorgular, [tom cruise kaç yaşında] gibi basit sorulardan, her zaman basit bir cevabı olmayan daha geniş ve daha karmaşık sorgulara kadar değişebilir.

Bilgi sorguları neredeyse her zaman bilgi amaçlıdır. Ne ticari ne de işlemsel niteliktedirler. Ürün araştırmasının bir yönü olabilirken, kullanıcı henüz işlemsel aşamada değildir.

Saf bilgi amaçlı bir sorgu [Londra'ya araba ile gitmek ne kadar sürer] ile [gabriel macht imdb] arasında değişebilir.

Bunlar belirli bir ölçüde doğrudan işlemsel veya ticari sorgularla aynı önemde görülmez - özellikle e-ticaret web siteleri tarafından. Yine de, Google'ın aradığı kullanıcı değerini sağlarlar.

Örneğin, bir kullanıcı tatile gitmek istiyorsa, [kış güneşi tatilleri avrupa] şeklinde arama yaparak başlayabilir ve daha sonra belirli yerlere kadar daraltabilir.

Kullanıcılar varış noktasını daha detaylı araştıracaklardır ve eğer web siteniz onlara aradıkları bilgiyi sağlıyorsa, büyük ihtimalle size de soracaklardır.

Öne Çıkan Parçacıklar ve Tıklamasız Aramalar

Zengin snippet'ler ve özel içerik sonuç blokları (yani öne çıkan snippet'ler) bir süredir SEO'nun ana parçası olmuştur ve bir SCRB alanında görünmenin web sitenize büyük hacimli trafik çekebileceğini biliyoruz.

Öte yandan, sıfırıncı sırada görünmek, bir kullanıcının web sitenize tıklamayacağı anlamına gelebilir; bu da trafiği ve web sitenizi keşfetme şansını elde edemeyeceğiniz veya reklam gösterimlerine sayılmayacağınız anlamına gelir.

Bununla birlikte, bu pozisyonlarda görünmek tıklama oranı açısından güçlüdür ve markanızı/web sitenizi yeni kullanıcılara tanıtmak için harika bir fırsat olabilir.

Git (Gezinme Sorguları)

"Git" sorguları genellikle bir kullanıcının belirli bir web sitesine veya konuma gitmek istediği marka veya bilinen varlık sorgularıdır.

Eğer bir kullanıcı özellikle Kroger'ı arıyorsa, ona Food Lion'ı sunmak ihtiyaçlarını tam olarak karşılamayacaktır.

Benzer şekilde, müşteriniz rakip bir marka terimi için sıralamaya girmek istiyorsa, kullanıcı açıkça rakibi ararken Google'ın neden onların sitesini gösterdiğini sorgulamasını sağlamanız gerekir.

Niyeti Tanımlamak Başka Bir Şey, Kullanıcı Yolculukları Başka Bir Şey

Müşteri yolculuğu uzun zamandır hem pazarlama kampanyalarının hem de web sitelerinin planlanması ve geliştirilmesinde temel bir faaliyet olmuştur.

Kullanıcıların web sitesinde nasıl gezineceğini planlamak ve kişileri haritalandırmak önemli olsa da, kullanıcıların nasıl arama yaptığını ve yolculuklarının hangi aşamasında olduklarını anlamak da gereklidir.

Yolculuk kelimesi genellikle düz bir yol çağrışımlarını uyandırır ve birçok temel kullanıcı yolculuğu genellikle iniş sayfası > form veya ana sayfa > ürün sayfası > form yolunu izler. Aynı düşünce, web sitesi mimarisini haritalama eğiliminde olduğumuz yoldur.

Kullanıcıların ne yapmak istediklerini tam olarak bildiklerini varsayıyoruz, ancak mobil ve sesli arama günlük hayatımıza yeni dinamikler getirdi, günlük kararlarımızı ve davranışlarımızı neredeyse bir gecede şekillendirdi.

Akıllı telefon devriminde Google, 2015 yılında Mobilegeddon olarak bilinen olaydan aylar önce, mobil uyumluluğun bir sıralama sinyali olarak genişletildiğini duyurarak buna yanıt verdi .

Bu mikro anlar, kullanıcı yolculuğuna ilişkin anlayışımızı doğrudan sorgular. Kullanıcılar artık tek bir şekilde arama yapmıyor ve Google'ın son yıllardaki gelişimi nedeniyle tek bir arama sonuçları sayfası yok.

Kullanıcının hangi aşamada olduğunu Google'ın gösterdiği arama sonuçlarından ve Google Search Console, Bing Webmaster Tools ve Yandex Metrica'dan gelen tescilli verileri analiz ederek belirleyebiliriz.

Niyet Değişebilir, Sonuçlar ve Alaka Düzeyi de Değişebilir

Unutulmaması gereken bir diğer önemli nokta ise arama amacının ve Google'ın gösterdiği sonuçların da hızla değişebileceğidir.

Bunun bir örneği de Ekim 2016'da gerçekleşen Dyn DDoS saldırısıydı.

Daha önceki diğer DDoS saldırılarının aksine, Dyn saldırısıyla ilgili basın haberleri ana akımdı.

Saldırıdan önce [ddos] veya [dns] gibi terimlerle yapılan aramalarda Incapsula, Sucuri ve Cloudflare gibi şirketlerden sonuçlar elde ediliyordu.

Bu sonuçlar tamamen teknikti ve bu terimleri keşfeden ve araştıran yeni kitle için uygun değildi.

Bir zamanlar ticari veya işlemsel amaçlı bir sorgu olan şey hızla bilgilendirici hale geldi. Saldırıdan 12 saat sonra arama sonuçları değişti ve bir DDoS saldırısının nasıl çalıştığını açıklayan haber sonuçları ve blog makaleleri haline geldi.

Bu nedenle, yalnızca dönüşüm sağlayan trafiği yönlendiren anahtar kelimeleri değil, aynı zamanda alan adına kullanıcı değeri ve konu alakalılığı sağlayabilen anahtar kelimeleri de optimize etmek önemlidir.

Haber döngüsü sırasında niyet değişebilse de, Dyn DDoS saldırısı ve arama sonuçları üzerindeki etkisi bize, yeterli kullanıcı talebi ve ilgiyle niyetteki değişimin kalıcı olabileceğini de öğretti.

Yapay Zeka Niyeti ve Kullanıcı Arama Davranışını Nasıl Değiştirebilir?

Müşteri Search Console profillerini inceleyip anahtar kelime eğilimlerine baktığımızda, geçen yıl içinde ortaya çıkan bir model gördük.

Ev elektroniği müşterisinde nasıl/ne/nedir ile başlayan sorguların sayısı artmış, mevcut sorgu kümeleri genişletilmiştir.

Örneğin, tarihsel olarak sorgu [üretim modeli özelliği] iken, [üretim modelinin özelliği var mı] ifadesinde bir artış var.

Yıllardır, düzenli bir arama sorgusu oldukça tekdüze bir örüntüyü takip etti. Google, bu örüntüden niyet sınıflandırıcılarını nasıl tanımlayıp belirleyeceğini öğrendi.

Bunu Google patentine ilişkin anlayışımızdan çıkarabiliriz: otomatik sorgu deseni üretimi .

Yazar tarafından Temmuz 2024'te çekilen görüntü

Bunu yapmak için Google'ın sorguyu açıklaması gerekir ve bir açıklama, dil tanımlayıcısı, durdurma sözcüğü kaldırıcısı, güven değerleri ve varlık tanımlayıcısından oluşan bir dizi öğeye sahiptir.

Bunun nedeni, yukarıdaki görselin gösterdiği gibi, [proxy scraping services] sorgusunun başka bir dizi sorgu ve permütasyon da içermesidir. Bunlar açıkça aranmamış olsa da, [proxy services], [scraping services] ve [proxy scraping services] için sonuçlar önemli düzeyde örtüşme gösterebilir ve üç ayrı sonucu tek bir sonuç olarak döndürmek için gereken kaynakları zorlayabilir.

Bu önemlidir çünkü yapay zeka ve değişen teknolojiler kullanıcıların arama yapma biçimini değiştirme potansiyeline sahiptir. Kısmen ihtiyaçlarımızı karşılamak için LLM'lere ek bağlam sağlamamız gerektiği içindir.

Bu eğilim ana akıma dönüşürse, Google ve arama motorlarının sorgu türündeki değişikliği işleme biçimi de mevcut SERP yapılarını değiştirebilir.

Makine Öğrenmesi ve Amaç Sınıflandırması

Bu madalyonun diğer yüzü ise farklı (ve daha fazla) içerik üreten web sitelerinin arama davranışlarını nasıl etkileyebileceği ve değiştirebileceğidir.

Platformların yeni araçları ve özellikleri nasıl pazarladığı da bu değişiklikleri etkileyecektir. Google'ın Circle to Search için ünlülerin desteklediği büyük kampanyaları bunun iyi bir örneğidir.

Makine öğrenimi zamanla daha etkili hale geldikçe, bu durum Google'ın diğer algoritmalarıyla birleşince arama sonuçları sayfaları değişebilir.

Bu durum Google'ın finansal ürün karşılaştırmaları, gayrimenkul veya otomotiv alanında daha ileri adımlar gibi farklı dikeylerde SCRB'ler ve diğer SERP özelliklerini denemesine de yol açabilir.