Arama Alaka Düzeyi Nedir?
Arama alaka düzeyi, arama sorgusu ile arama sonuçları arasındaki ilişkinin doğruluğunun ölçüsüdür. Günümüzde çevrimiçi internet kullanıcıları arama sonuçlarında yüksek beklentilere sahiptir.
Google, Amazon ve Netflix gibi siteler tarafından kullanıcılara sunulan yüksek arama düzeyi sayesinde, doğru, alakalı ve hızlı sonuçlar beklerler. Ancak, gerçek şu ki birçok site, kullanıcının amacını anlayan ve ihtiyaçlarını kolaylıkla getiren optimize edilmiş sonuç sayfalarına sahip değildir.
Bir web sitesini yalnızca bir sürü işe yaramaz, alakasız sonuç göstermek için aradıysanız, kullanıcılarınızın nasıl hissedebileceğini bilirsiniz: sonuçları bulmak için bir rakibin sitesine gitmek için sinirli ve hazırsınız. Arama alaka düzeyi, kullanıcı deneyiminin ayrılmaz bir parçasıdır.
Web sitesi sahipleri, arama sonuçlarını kullanıcılara en yararlı şekilde sunmak için arama alaka düzeylerine ince ayar yapabilirler. Bu, arama amacı, iş öncelikleri, metin alaka düzeyi, yazım doğruluğu, kullanıcının coğrafi konumu veya aranan içerikteki anahtar kelimelerin yakınlığı gibi bir dizi faktöre dayanabilir.
Arama Alaka Düzeyini Hassas Şekilde Ayarlama
Alaka düzeyinin doğru olmsı zor olabilir, çünkü büyük ölçüde bazı değişkenlere bağlıdır. Örneğin, sitenin türü önemlidir: içeriklerin bir e-ticaret web sitesinde akademik bir siteye göre nasıl sıralanması gerektiği aynı olmayacaktır. Arama türü de önemlidir. Bir müşteri için alakalı bir sonuç, arama motoruna sahip olan işletme için uygun olmayabilir veya bunun tersi de geçerlidir. Ek olarak, farklı kişiler aradıklarını ifade etmenin farklı yollarına sahip olacak ve aynı sorgu için bile farklı kullanıcılar farklı sonuçlar beklemektedir. Sonuç sıralama formülü bu nüanslarla çalışmak zorundadır.
Arama Alaka Düzeyi Neden Önemlidir?
Arama alaka düzeyini optimize etmek, kullanıcı deneyimi tasarımının son derece önemli ancak göz ardı edilen bir yönüdür. Araştırmalar, web sitesi ziyaretçilerinin %43'ünün hemen arama çubuğuna gittiğini ve bu arama yapanların dönüşüm sağlama olasılığının yaklaşık 2-3 katı olduğunu gösteriyor. Kullanıcılara, sorgularına ve ilgi alanlarına uygun sonuçlar sunulduğunda, daha memnun olurlar, daha etkileşimde olurlar ve dönüşüm sağlama olasılıkları daha yüksek olur.
Buna ek olarak, modern çevrimiçi kullanıcılar web sitesinin kullanılabilirliği konusunda yüksek beklentilere sahiptir ve bu nedenle kullanım kolaylığı ve tasarımın basitliği, müşterilerin bir markayı algılama biçiminde önemli faktörlerdir.
Arama Alaka Düzeyinin Kısa Bir Geçmişi
Arama alaka düzeyinin geçmişi, araştırmacıların bilgi alma yöntemlerinin yanı sıra oluşturulan tüm yeni içeriği nasıl keşfedeceklerini bulmaya çalıştıkları İnternet'in ilk günlerine kadar uzanır. Bu hızlı bir şekilde arama motorunun icat edilmesine yol açtı.
Arama Motorları
1990 yılında McGill Üniversitesi'nde yüksek lisans öğrencisi tarafından oluşturulan Archie ve 1991 yılında Minnesota Üniversitesi'nde araştırmacılar tarafından oluşturulan Gopher gibi erken arama motorları ve protokolleri, modern arama alaka düzeyindeki sistemlerin geliştirilmesinde önemli kilometre taşları olmuştur. Araştırmacıların, internet üzerinden bağlandıkları diğer kurumların dosya sistemlerinde arama yapmak için arama terimlerini kullanmalarını sağladılar.
Yine de, kullanıcıların bilgisayar ve düşük düzeyli internet kavramları hakkında ileri düzeyde bilgi sahibi olmalarını gerektiren çok teknik sistemlerdi. Ancak, sadece birkaç yıl sonra, 1993'te, yüzlerce web sitesi çevrimiçi olmaya başladığında, yepyeni bir arama sistemleri dalgası başlattı.
İlk Web Arama Motorları
Yakında web taraması, web sayfalarını arama motoru dizinlerine otomatik olarak yüklemek ve güncellemek için icat edildi, bu da çok daha fazla içeriğin aranmasına izin verdi. 1993 yılında Excite ve 1994 yılında Yahoo gibi web arama motorları kullanım kolaylıkları nedeniyle hızla popülerlik kazanmıştır. Hatta kullanıcı sorgularını ve içerikle nasıl ilişkili olduklarını anlamayı amaçlayan bazı temel istatistiksel modelleri de dahil ettiler.
Bu yeni erken sistemlerde, kullanıcılara en alakalı arama sonuçlarını sunmak için uygulanabilir ancak sınırlı bir yöntem kullanılmıştır. Yani, alaka düzeyi sıralamasının birçoğu, anahtar kelimelerin web sayfalarında kaç kez göründüğüne ve web sayfalarının kalitesini değerlendirmek için başka bir ölçüt dikkate almadı.
Sonra Google olay yerine geldi. Google, 4 Eylül 1998'de Menlo Park, CA'da kurulmuş ve en son arama motoru teknolojisi oluşturarak arama alaka düzeyini ve arama kutusunu önemli ölçüde geliştirmiştir.
Örneğin, 2000'ler boyunca arama motorları, sorgu semantiğini yorumlamak, farklı anahtar kelimeler arasındaki ilişkileri tahmin etmek ve sonuçları dinamik olarak ayarlamak için tıklama verilerini kullanmak için daha fazla istatistiksel sistem oluşturmaya başladı. Arama motoru optimizasyonu (SEO) uzmanları bu algoritmaların nasıl çalıştığını öğrenmeye başladığında, arama motorları da sistemi "oyun" için daha sofistike girişimlere karşı kendilerini korumak zorunda kaldılar, böylece sonuçlar mümkün olduğunca adil kaldı.
Alakalı Belge Araması Oluşturma
Site sayısı arttıkça, belirli siteler ve veritabanlarında ilgili belgeleri arama ihtiyacı da artmıştır. Doküman araması, bugün sitelerde arama yapma şeklimizin önemli bir öncüsüdür.
Geleneksel sıralama sistemleri, alaka düzeylerini tahmin etmek için genellikle belgelerdeki anahtar kelimelerin sıklığına bakar. Örneğin, TF-IDF olarak bilinen klasik bir algoritma, anahtar kelimelerin ilgili belgelerde kaç kez göründüğüne (Terim Sıklığı) ve anahtar kelimelerin havuzdaki diğer tüm belgelerde kaç kez göründüğüne (Ters Belge Sıklığı) bakar. İkinci analiz, edatlar gibi tipik olarak gürültülü olan yaygın kelimeleri filtrelemeye yardımcı olur.
TF-IDF gibi alaka düzeyine yönelik bu erken yaklaşımlar, genel amaçlı belge aramasında iyi olmakla birlikte, çoğu web sitesinde sağlanan ek yapı ve meta verilerden yararlanamamıştır. Modern içerik, site içeriğini yorumlamak ve arama alaka düzeyini artırmak için kullanılabilecek başlıklar, açıklamalar, kategoriler, etiketler ve daha fazlasına sahiptir.
Bugünün Arama Alaka Düzeyi
Bugün, web siteleri içeriklerini ve ürün tekliflerini büyüttükçe, arama alaka düzeyini optimize etmek, bireysel site arama motorları için önemli bir husustur. Kendi alaka sistemlerini işleten işletmelerin, aramalarını yararlı hale getirmek için belirli işletme ihtiyaçlarını dikkate almaları gerekir.
Örneğin, bir e-ticaret markası binlerce farklı ürüne ve çok farklı demografik özelliklere sahip müşterilere sahip olabilir. Bu nedenle, bir müşteri bir ürün aradığında, dahili arama motoru yalnızca sorgu ile ilgili değil, aynı zamanda belirli bir kullanıcı ile bağlamsal olarak alakalı sonuçlar da sunabilmelidir.
Ayrıca, pazarlamacılar mağaza içi satış çabalarına benzer mevsimlik ürünleri tanıtmak isteyebilir veya işletme operatörleri daha yüksek marjlı malları satmak isteyebilir. Bu nedenle, ilgili bir arama sistemi de bu faktörleri dikkate alabilmeli ve zaman içinde bu ihtiyaçları karşılayacak şekilde ayarlanabilen özel sıralama sağlayabilmelidir.
Bir web sitesinin arama alaka düzeyini optimize etmek karmaşık ve devam eden bir süreçtir. Yalnızca kullanıcıların sorgularıyla eşleşen sonuçlar sağlamakla kalmaz, aynı zamanda kişiselleştirilmiş sonuçlar sunmayı ve belirli işletme ihtiyaçlarını karşılamayı da gerektirir. Ayrıca, kullanıcılar ses özellikli cihazlara ve dijital asistanlara daha fazla yöneldikçe, işletmeler kullanıcılarla doğal bir şekilde konuşabilecek yeni bir arayüz türünün nasıl sağlanacağını bulmak zorunda kalacaklar.
Kaynak: Algolia.com - Matthieu Blandineau