İnternetin dili değişti. Arama motorları artık sadece ne söylediğinizi değil, ne demek istediğinizi de anlıyor. Kelimelerin ardındaki anlamları çözen algoritmalar, bugüne kadar uygulanan çoğu klasik SEO çalışmalarını bozdu.
Tam bu dönüşümün merkezinde, içeriklerin arama niyetiyle kusursuz eşleşmesini sağlayan güçlü bir araç var: NLP tabanlı SEO.
Eğer Google’ın içeriğinizi nasıl “okuduğunu” ve “anladığını” gerçekten kavramak istiyorsanız, SEO’ya artık sadece strateji değil, bir dil bilimi gibi yaklaşmalısınız. Lafı çokta uzatmadan başlayalım.
NLP Nedir?
NLP, yani Natural Language Processing (Doğal Dil İşleme), bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama ve üretme yeteneğini ifade eder. Dilbilim, yapay zeka ve makine öğrenimi disiplinlerinin birleşiminden oluşur.
NLP Ne İşe Yarar?
NLP teknolojileri, yazılı veya sözlü verileri analiz ederek:
- Anlam ilişkilerini çözer.
- Kelimeler arasındaki bağlamı kurar.
- Cümle yapısını matematiksel olarak işler.
- Duygu, niyet ve konu tespiti yapar.
NLP Hangi Alanlarda Kullanılır?
NLP, sadece dijital pazarlama alanında değil birçok sektörde varlığını sürdürmektedir.
| Sektör | Uygulama Örnekleri |
|---|---|
| Arama Motorları | Sorgu anlama, sonuç sıralama, snippet üretimi |
| E-ticaret | Ürün yorum analizi, öneri sistemleri |
| Finans | Haber tarama, metin tabanlı analiz |
| Sağlık | Hasta notları analizi, semptom sınıflandırma |
| Müşteri Hizmetleri | Chatbot’lar, duygu analizi, otomatik cevaplama |
NLP SEO ile Nasıl İlişkilidir?
Google gibi arama motorları, web sitelerindeki içerikleri NLP modelleriyle analiz eder.
- Kullanıcının arama niyetini anlamak için NLP kullanır.
- Sayfa içeriğini anlamlandırırken sözdizimi, bağlam ve anlamı değerlendirir.
- Anahtar kelimeden çok, anlamlı ifadeler ve konu bütünlüğü ön plana çıkar.
NLP SEO Ne Anlama Gelir?
NLP SEO, içeriklerin arama motorları tarafından anlamsal olarak anlaşılabilir hale getirilmesini sağlayan SEO uygulamaları bütünüdür. Bu yaklaşımda hedef, yalnızca anahtar kelimelere değil, kullanıcı niyeti (search intent), dil yapısı, ve anlam ilişkileri gibi kavramlara odaklanmaktır.
NLP SEO Ne Yapar?
NLP SEO, SEO stratejilerini aşağıdaki alanlarda geliştirir:
- Arama motorunun içeriği nasıl “okuduğunu” öngörür.
- İçeriği semantic relevance temelinde yapılandırır.
- Sorgularla içerikler arasında anlamsal eşleşme sağlar.
- Entity tanıma, leksikal analiz, bağlam belirleme gibi NLP tekniklerini kullanır.
NLP SEO’nun Bileşenleri Nelerdir?
Aşağıdaki tablo, NLP SEO uygulamalarında sık kullanılan teknik bileşenleri ve SEO’ya katkılarını özetler:
| NLP Bileşeni | Açıklama | SEO’ya Katkısı |
|---|---|---|
| Named Entity Recognition (NER) | Metin içindeki kişi, marka, yer gibi varlıkları tanımlar | Konu bütünlüğü ve topical authority artırır |
| Sentiment Analysis | Metnin duygu durumunu analiz eder | Ürün/hizmet içeriklerinde kullanıcı tonu eşleşir |
| Lemmatization | Kelimeleri köklerine ayırır | Anlamsal tutarlılığı optimize eder |
| POS Tagging | Kelimenin dilsel görevini tanımlar (isim, fiil, zarf) | Google’ın dil yapısını daha iyi anlamasını sağlar |
| Salience Score | İçerikteki konuların göreceli önemini ölçer | Google için konu önceliğini belirler |
NLP SEO Klasik SEO’dan Nasıl Farklıdır?
NLP SEO ile klasik SEO arasındaki temel fark anlam odaklılık düzeyidir. Klasik SEO genellikle anahtar kelime sıklığı, başlık etiketleri ve meta açıklamalar gibi yüzeysel faktörlere odaklanırken, NLP SEO ise aşağıdaki maddelere odaklanır:
- Cümle içindeki anlam ilişkilerini çözer.
- Kavramsal bağlamı analiz eder.
- İçeriği, kullanıcının ne demek istediğini anlayacak şekilde optimize eder.
Kıyas Tablosu: NLP SEO vs Klasik SEO
| Özellik | Klasik SEO | NLP SEO |
|---|---|---|
| Anahtar Kelime | Yoğunluk önemli | Anlamsal eşleşme öncelikli |
| Dil Yapısı | Göz ardı edilir | Sözdizimi ve yapı analiz edilir |
| Search Intent | Tahmine dayalı | NLP ile modellenmiş niyet eşleşmesi |
| Entity Kullanımı | Belirsiz | Entity Saturation ve Named Entity kullanımı zorunlu |
| Anlam Yoğunluğu | Ölçülmez | Salience ve contextual relevance ile ölçülür |
NLP SEO Hangi Problemleri Çözer?
- İçeriğin sıralama alamaması
→ Anlamsal boşluklar, konu bütünlüğü eksiklikleri nedeniyle. - Anahtar kelimeyle sıralanamayan sayfalar
→ İçerik, arama motoruna anlamsal olarak bağlanmıyorsa, görünmez hale gelir. - Kopya içerik cezaları
→ NLP algoritmaları içerikteki özgünlüğü yalnızca cümle yapısıyla değil, bağlamsal anlamla değerlendirir.
NLP SEO Hangi Durumlarda Uygulanmalıdır?
- İçeriğin rekabet seviyesi yüksek sorgularda sıralama alması gerekiyorsa
- Arama sonuçlarında featured snippet, PAA (People Also Ask – Kullanıcılar Bunları da Sordu) hedefleniyorsa
- E-E-A-T uyumlu (uzmanlık, deneyim, güvenilirlik) içerik gerekiyorsa
- İçeriğin semantik haritasının oluşturulması planlanıyorsa
- Web sitesi topical authority kazanmak istiyorsa
Basit Bir Örnek
Sorgu: “Yapay zeka nasıl çalışır?”
Klasik SEO içeriği:
Yapay zeka, verileri işler. Yapay zeka algoritmaları kullanılır. Yapay zeka öğrenebilir.
NLP SEO uyumlu içerik örneği:
Yapay zeka, girdileri işlemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Girdi–çıktı eşleşmesini optimize ederek özyinelemeli öğrenme süreci oluşturur. Bu sistem, verilerden örüntü tanır ve karar mekanizması geliştirir.
NLP SEO içeriği, kavramsal bağ kurar, teknik terimleri kullanır ve sorgu amacına net karşılık verir.
Google NLP Temelli İçeriği Nasıl Anlar?
Google, içerikleri yalnızca anahtar kelime eşleşmeleriyle değil; bağlam, niyet, varlık ilişkileri ve anlamsal yapılar üzerinden değerlendirir. Bu süreci gerçekleştirmek için Natural Language Processing (NLP) algoritmaları kullanır.
Google Hangi NLP Algoritmalarını Kullanır?
Google, NLP süreçlerinde aşağıdaki teknolojik sistemleri aktif olarak kullanır:
| Algoritma / Model | İşlevi |
|---|---|
| BERT | Sorgu ve içerik bağlamını iki yönlü olarak analiz eder |
| MUM | Farklı diller ve formatlar arası anlam transferi yapar |
| RankBrain | Makine öğrenimiyle kullanıcı davranışlarını içerik eşlemesiyle öğrenir |
| T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) | Sorguları anlamlandırarak dilsel dönüşümler yapar |
Bu algoritmalar sayesinde Google, “anlam eşleştirme”yi sadece kelime düzeyinde değil, kavramsal düzeyde gerçekleştirir.
Google NLP API İçeriği Nasıl Analiz Eder?
Google Cloud Natural Language API, bir metni analiz ederken şu çıktıları üretir:
- Entity Extraction: Metindeki kişi, yer, organizasyon gibi varlıkları tespit eder.
- Salience Score: Her entitenin içerikteki önem düzeyini belirler.
- Sentiment Analysis: Metnin duygusal tonunu analiz eder.
- Syntax Analysis: Cümlelerin yapısını çözümler.
- Category Classification: Metni konuya göre kategorize eder.
{
"entity": "OpenAI",
"type": "ORGANIZATION",
"salience": 0.91,
"sentiment": {
"score": 0.3,
"magnitude": 0.8
}
}Bu çıktılar sayesinde Google, içeriğin:
- Hangi konuda yazıldığını,
- Hangi varlıkların öne çıktığını,
- Anlatımın olumlu, olumsuz ya da nötr olup olmadığını çözümler.
Entite Tanıma (NER) SEO’da Neyi Değiştirir?
Named Entity Recognition (NER), Google’ın içerikte geçen kavramları belirlemesini sağlar.
SEO etkisi:
- Google içeriğin neyle ilgili olduğunu anlar.
- Sayfa ile sorgu arasında doğrudan kavramsal bağlantı kurar.
- Topical authority inşasını destekler.
Örnek:
İçerik: “Tesla, elektrikli araç teknolojisinde lider markalardan biridir.”
Tespit edilen entity: Tesla → ORGANIZATION
Bu durumda Google, sayfayı otomatik olarak “otomotiv teknolojisi” bağlamında değerlendirir.
Sözdizimi (Syntax) ve Sentiment Analizi SEO’yu Nasıl Etkiler?
Google, içeriklerin dilbilgisel yapısını ve duygusal tonunu analiz ederek kalite sinyalleri çıkarır.
1. Syntax Analysis
- Özne, yüklem, nesne ilişkisini çözer.
- Deyim, bağlaç, zamir kullanımlarını ayıklar.
- Anlatım netliğini değerlendirir.
SEO açısından:
- Cümleler ne kadar açık ve yapısal olarak sağlamsa, algoritmalar tarafından o kadar kolay anlaşılır.
2. Sentiment Analysis
- İçeriğin olumlu, nötr ya da olumsuz tavrını belirler.
- Özellikle ürün incelemelerinde veya yorumlarda kullanılır.
SEO açısından:
- Olumlu duygu içeren açıklamalar, E-E-A-T sinyallerini destekler.
- Negatif dilin kontrolsüz kullanımı, içeriği düşük kaliteli gösterebilir.
Google İçeriği Kategorilere Nasıl Ayırır?
Google NLP API, içerikleri ön tanımlı konu kategorilerine göre sınıflandırır.
Örneğin:
- /Finance/Investing
- /Health/Fitness
- /Technology/Artificial Intelligence
Bu sınıflandırma sayesinde:
- İçerik, doğru konu grubu altında değerlendirilir.
- Topical clustering yapılabilir.
- Sayfa, uygun kategorilerde daha görünür hale gelir.
NLP Tabanlı Anlama Sürecinde Google Neyi Ölçer?
Aşağıdaki tablo, Google’ın içerik anlama sürecinde ölçtüğü temel NLP sinyallerini gösterir:
| Sinyal Türü | Açıklama |
|---|---|
| Entity Diversity | İçerikte geçen varlıkların çeşitliliği |
| Entity Salience | Hangi varlığın içeriğe en çok katkı sağladığı |
| Syntactic Coherence | Cümlelerin yapısal bütünlüğü |
| Sentiment Polarity | Duygusal ton (pozitif, nötr, negatif) |
| Topic Consistency | Başlık ile içerik arasında anlamsal uyum |
Özet Semantik Üçlüler (Triplet Examples)
| Özne | Yüklem | Nesne |
|---|---|---|
| analiz eder | içerikteki entity’leri | |
| BERT | anlar | sorgu bağlamını |
| NLP API | ölçer | salience skorunu |
| Arama motoru | eşleştirir | içerik ile kullanıcı niyetini |
NLP SEO’nun Temel Bileşenleri Nelerdir?
NLP SEO, içeriklerin arama motorları tarafından doğru analiz edilmesini sağlamak için farklı doğal dil işleme bileşenlerine dayanır. Bu bileşenler, Google’ın metin içindeki anlamı çözümlemesini, bağlam kurmasını ve kullanıcı sorgusuyla eşleştirmesini mümkün kılar.
1. Named Entity Recognition (NER)
Named Entity Recognition, metindeki özel adları (kişi, yer, marka, organizasyon) tanımlar.
SEO’ya etkisi:
- İçeriğin konusunu netleştirir.
- Entity yoğunluğu topical authority oluşturur.
- Featured snippet ve knowledge panel uyumunu artırır.
Örnek:
- Google → tanımlama → Tesla’yı “ORGANIZATION” olarak.
Kullanım Örneği:
“OpenAI, yapay zekâ araştırmaları konusunda liderdir.”
→ Entity: OpenAI / Type: ORGANIZATION
2. Lemmatization ve Stemming
Bu iki işlem, kelimeleri kök formuna indirger:
| Özellik | Lemmatization | Stemming |
|---|---|---|
| Yöntem | Dilbilgisel analiz | Kaba kesme işlemi |
| Örnek | “koşuyorum” → “koşmak” | “koşuyorum” → “koş” |
| SEO katkısı | Anlam bütünlüğünü korur | Hızlı ama yüzeysel analiz sağlar |
SEO açısından önerilen: Lemmatization
→ Çünkü anlamsal bağlam korunur, dil yapısı bozulmaz.
3. Dependency Parsing
Dependency Parsing, kelimeler arasındaki sözdizimsel ilişkileri tanımlar.
Ne işe yarar?
- Cümle yapısındaki özne–yüklem–nesne bağlantılarını ortaya çıkarır.
- Anlamsal üçlü (semantic triple) çıkarımı yapmayı kolaylaştırır.
SEO katkısı:
- Google, içeriği anlamsal düzeyde daha doğru analiz eder.
- İçerik yapaylık hissi vermeden semantik olarak zenginleşir.
Örnek:
“Yapay zekâ, verileri analiz ederek karar verir.”
→ [Yapay zekâ (özne)] → [karar verir (yüklem)] → [verileri (nesne)]
4. Part of Speech Tagging (POS Tagging)
POS Tagging, kelimelerin dilsel görevlerini belirler (isim, fiil, sıfat vb.)
SEO katkısı:
- Google cümle içindeki vurgu noktalarını tespit eder.
- İçerikteki dil kalitesi ve netlik artırılır.
- Syntax analizine katkı sağlar.
Örnek:
“Google, içerikleri anlamak için NLP kullanır.”
→ Google (isim), kullanır (fiil), içerikleri (nesne), anlamak (infinitive)
5. Sentiment Analysis
Sentiment Analysis, içerikteki duygusal tonu (pozitif, negatif, nötr) tespit eder.
SEO katkısı:
- Özellikle inceleme ve karşılaştırma sayfalarında içerik tonu önemli hale gelir.
- İçerikteki pozitif dil kullanımı, kullanıcı güvenini ve etkileşimini artırır.
Örnek triple:
- Sistem → algılar → cümlenin duygusal eğilimini (+0.6 / -0.3)
6. Salience Score
Salience, bir varlığın içerikteki göreli önemini ölçen değerdir (0.0 – 1.0 arası).
Google, hangi varlıkların içeriğin merkezinde olduğunu anlamak için bu skoru kullanır.
| Entity | Type | Salience |
|---|---|---|
| OpenAI | Organization | 0.88 |
| ChatGPT | Product | 0.77 |
| Python | Language | 0.41 |
SEO katkısı:
- Ana konunun yeterince işlendiğini gösterir.
- İçeriğin konu odaklı olup olmadığını analiz eder.
- Konu dışı sapmaların tespiti sağlanır.
7. Co-reference Resolution
Google, metindeki zamirlerin veya tekrar eden ifadelerin kime/neyi işaret ettiğini çözümleyebilir.
Örnek:
“OpenAI, yeni bir model tanıttı. O, önceki sürümlere göre daha hızlıydı.”
→ “O” zamiri → OpenAI’nin tanıttığı model
SEO etkisi:
- İçerikteki bütünlük korunur.
- Anlamsal takip kabiliyeti artar.
- Özellikle uzun içeriklerde konu sapması azalır.
8. Topic Classification
Google, NLP ile içerikleri ön tanımlı konu etiketlerine ayırır.
Örnek Kategoriler:
- /Technology/AI
- /Finance/Cryptocurrency
- /Health/Nutrition
SEO katkısı:
- Sayfa, uygun sorgularla eşleştirilir.
- İçerik, konusuna uygun şekilde gruplandırılır.
- Topical clustering ve site architecture için temel sağlar.
Bileşen–Katkı Tablosu
| Bileşen | SEO’ya Katkısı |
|---|---|
| NER | Topical authority, entity uyumu |
| Lemmatization | Anlamsal tutarlılık |
| Dependency Parsing | Cümle çözümlemesi, semantic triple oluşturma |
| POS Tagging | Dil yapısı optimizasyonu |
| Sentiment Analysis | İçerik tonu kontrolü |
| Salience Score | Konu önceliği belirleme |
| Coreference Resolution | Anlam bütünlüğü, özellikle uzun içeriklerde |
| Topic Classification | Kategori uyumu ve topical relevance |
NLP SEO ile Anahtar Kelime Optimizasyonu Nasıl Yapılır?
Klasik SEO’da anahtar kelime sıklığı ve konumlandırma önemlidir. Ancak NLP SEO’da odak, kelimelerin ne dediğinden çok ne anlama geldiğindedir. Google, anahtar kelimeleri değil, kullanıcının niyetini ve içerikteki anlam derinliğini değerlendirir.
Klasik Anahtar Kelime Yoğunluğu Neden Yetersizdir?
- Yüzeysel eşleşmeler yapar.
- Cümle içindeki bağlamı dikkate almaz.
- Aşırı optimizasyon riskini artırır.
- Google’ın NLP modelleri, artık anlam uyumuna öncelik verir.
Örnek:
| Sorgu | Klasik SEO Cümlesi | NLP Uyumlu Cümle |
|---|---|---|
| “en iyi SEO araçları” | SEO araçları en iyi sonuçları verir. | Ahrefs, Semrush ve Screaming Frog, teknik SEO için öne çıkan araçlardır. |
NLP SEO’da Anahtar Kelimeler Nasıl Ele Alınır?
NLP tabanlı içerik optimizasyonunda anahtar kelimeler, semantik olarak zenginleştirilmiş varyasyonlar, konu alt kümeleri, ve niyetle uyumlu sözcük grupları üzerinden değerlendirilir.
Kullanılması gereken anahtar kelime türleri:
| Tür | Açıklama | Örnek |
|---|---|---|
| LSI Keywords | Anahtar kelimeyle birlikte sık geçen kavramlar | semantic SEO, BERT, içerik analizi |
| Synonyms | Eşanlamlı terimler | içerik = yazı, metin, doküman |
| Hyponyms | Alt kavramlar | NLP > entity recognition, sentiment analysis |
| Search Intent Phrases | Sorgu odaklı ifade kalıpları | nasıl yapılır, nedir, örnekleri, araçları |
| Verb Phrases | Eylem odaklı ifadeler | anlamlandırmak, çözümlemek, analiz etmek |
Word Embeddings ve Anlam Eşlemesi
Google, kelimeleri artık vektör uzayında temsil eder. Bu temsil biçimi sayesinde, benzer anlamlara sahip kelimeleri aynı bağlamda değerlendirebilir.
Örnek Word Embedding Eşleşmesi:
| Kullanıcı Sorgusu | Google’ın Anlam Eşleştirmesi |
|---|---|
| “doğal dil analizi” | NLP, dil işleme, metin analizi, linguistik analiz |
| “Google içerik okuma” | NLP, entity extraction, BERT, semantic indexing |
Bu yaklaşım, anahtar kelime eşleşmesi değil, anlam eşleşmesi üzerinden sıralama yapılmasını sağlar.
NLP SEO’da Search Intent Nasıl Yakalınır?
Her anahtar kelimenin arkasında bir niyet (intent) vardır. NLP SEO, bu niyeti anlar ve içerik ile eşleştirir.
| Intent Türü | Açıklama | Örnek Sorgular |
|---|---|---|
| Bilgilendirici | Tanım, açıklama, süreç öğrenme | “NLP SEO nedir?”, “entity nasıl çalışır?” |
| İşlemsel | Araç, çözüm, rehber | “en iyi NLP araçları”, “semantic analiz yap” |
| Gezinme amaçlı | Belirli bir sayfa ya da marka arayışı | “Google NLP API”, “OpenAI blog” |
| Karşılaştırmalı | Alternatif arayışı | “SurferSEO vs Frase”, “BERT vs GPT” |
İçerik, hedeflenen sorgu niyetiyle doğrudan eşleşmeli, başlık yapısı ve cümle formu buna göre kurgulanmalıdır.
K2Q (Keyword to Question) Nasıl Uygulanır?
Anahtar kelimeler, kullanıcının kafasındaki gizli soruya çevrilmelidir. Bu yaklaşım içerikte daha güçlü semantic relevance sağlar.
Örnek K2Q Dönüşümleri:
| Anahtar Kelime | İlgili Soru Formatı |
|---|---|
| “entity extraction” | “Google entity’leri içerikte nasıl tanır?” |
| “NLP SEO” | “NLP SEO nedir ve nasıl uygulanır?” |
| “semantic relevance” | “Google içerikte anlamsal uyumu nasıl ölçer?” |
NLP SEO Uyumlu Anahtar Kelime Stratejisi Nasıl Kurulur?
- Ana konuyu ve alt başlıkları belirle.
→ NLP SEO > NER, salience, intent eşleştirme, entity yoğunluğu - LSI, eşanlamlı ve kavramsal varyasyonları topla.
→ SurferSEO, NLP API, Frase gibi araçlar kullanılabilir. - K2Q dönüşümleri oluştur.
→ Her anahtar kelimeye karşılık gelen soru cümleleri üret. - Başlık ve alt başlıklarda semantic query yapısı kur.
→ Her başlık, olası bir sorguya yanıt versin. - Semantic triple’lara dayalı içerik inşa et.
→ Her paragrafta özne–eylem–nesne ilişkisi yer alsın.
NLP SEO ile Anahtar Kelime Optimizasyonunda Yapılan Hatalar
| Hata | Açıklama |
|---|---|
| Tek kelimeye odaklanmak | Konu çeşitliliği ve topical depth eksik kalır |
| LSI kavramlarını göz ardı etmek | İçeriğin semantik zenginliği düşer |
| Niyet uyumsuzluğu | Kullanıcı aradığı cevabı bulamaz, hemen çıkma artar |
| Anahtar kelime yoğunluğunu abartmak | Google tarafından manipülatif içerik olarak algılanır |
| K2Q dönüşümünü kullanmamak | Featured snippet ve PAA görünürlüğü azalır |
NLP SEO Uyumlu İçerik Yapısı Nasıl Kurulur?
Google, bir içeriği değerlendirirken yalnızca ne yazıldığını değil, nasıl yapılandırıldığını da analiz eder. NLP SEO uyumlu içerik, hem insanın kolayca okuyabileceği hem de arama motorunun anlamlandırabileceği bir yapıda olmalıdır.
NLP SEO İçerik Yapısında Hangi Unsurlar Olmalı?
Aşağıdaki yapı taşları, NLP tabanlı bir SEO içeriği için temel bileşenlerdir:
| Bileşen | İşlevi |
|---|---|
| Başlık Hiyerarşisi | Konu akışını düzenler, semantik bağ kurar |
| Semantic Triple | Her cümlede özne–eylem–nesne ilişkisi kurar |
| Entity Yoğunluğu | Google’ın anlam çıkarmasını kolaylaştırır |
| K2Q Dönüşümleri | Kullanıcı niyetiyle başlık yapısını hizalar |
| IQQI Formatı | Başlıklarda gizli sorguları ortaya çıkarır |
| Bağlamsal Tutarlılık | Paragraflar arası anlam akışını sürdürür |
Başlık Hiyerarşisi Nasıl Kurulmalı?
Semantik SEO’da başlıklar, kullanıcının arama niyetini yansıtacak şekilde yapılandırılır. Her başlık, arka planda bir soruyu yanıtlamalıdır.
Örnek IQQI Uyumlu Başlık Yapısı:
| H Seviyesi | Başlık Metni | Arka Plandaki Gizli Soru |
|---|---|---|
| H2 | NLP SEO Ne Anlama Gelir? | “NLP SEO tam olarak nedir?” |
| H3 | NLP SEO neden klasik SEO’dan farklıdır? | “Aralarındaki fark ne?” |
| H3 | Google NLP bileşenleri içerikte nasıl yer alır? | “Google neye dikkat ediyor?” |
Bu yapı sayesinde, içerik hem sıralama hem de featured snippet’lar için uygun hale gelir.
Semantic Triple Kullanımı Nasıl Olmalı?
Her paragraf, en az bir tane açık semantic triple (özne–eylem–nesne) içermelidir.
Bu, Google’ın içerikteki kavramsal yapıları anlamlandırmasını kolaylaştırır.
Örnek Semantic Triple’lar:
| Özne | Eylem | Nesne |
|---|---|---|
| analiz eder | cümle içindeki entiteleri | |
| NLP algoritması | belirler | kelimeler arası ilişkiyi |
| İçerik yazarı | optimize eder | başlık hiyerarşisini |
Cümleler pasif değil, aktif yapıda ve factual olmalıdır.
IQQI Formatı İçerikte Nasıl Uygulanır?
IQQI (Implicit Question Query Identification), her başlığın bir sorguya cevap verir biçimde yazılmasını sağlar. Google, “bu başlık neye yanıt veriyor?” sorusuna açık bir yanıt bulmak ister.
Uygulama Örnekleri:
| Kötü Başlık | İyi Başlık (IQQI Uyumlu) |
|---|---|
| NLP SEO Temelleri | NLP SEO’nun temel bileşenleri nelerdir? |
| Google NLP Kullanımı | Google içeriği nasıl analiz eder? |
| Anahtar Kelime Kullanımı | NLP SEO ile anahtar kelime optimizasyonu nasıl yapılır? |
Her başlık, görünmeyen bir kullanıcı sorusuna direkt cevap taşımalıdır.
K2Q (Keyword to Question) Nasıl Entegre Edilir?
K2Q, içeriği anahtar kelimeye değil, o kelimeyle ilişkilendirilen kullanıcı sorusuna göre yapılandırır.
Uygulama Adımları:
- Hedef anahtar kelimeyi belirle: “entity optimization”
- Soruya çevir: “Entity optimizasyonu nedir ve SEO’ya katkısı nedir?”
- Cevabı H2 altında başlat:
Entity optimizasyonu, arama motorunun içeriği anlamlandırma sürecinde…
Bu yöntem:
- PAA kutularında görünme şansını artırır.
- Google’ın “soru–cevap eşleşme modeli”ne katkı sağlar.
İçerikte Entity Yoğunluğu Nasıl Kurulur?
Google, metindeki entitelerin çeşitliliğine, önem düzeyine (salience) ve ilişkilerine bakar.
Optimum Entity Kullanımı İçin:
- En az 3 ana entity: (örn. Google, NLP, BERT)
- Salience yüksek olacak şekilde sık tekrar: (ana konuya göre oranla)
- İç bağlam içinde geçişlerle ilişkilendirilmeli:
→ “Google, NLP algoritmalarında BERT modelini kullanır.”
Entity zenginliği, topical authority sinyali üretir.
İçeriğin Bağlamsal Bütünlüğü Nasıl Sağlanır?
Her paragraf, bir öncekiyle bağlantılı bir anlam zinciri kurmalıdır.
- Ani konu geçişlerinden kaçınılmalı
- Her H3 altındaki ilk cümle, üst başlıkla bağlantı kurmalı
- Anahtar terimler her alt başlıkta doğal şekilde yer almalı
Örnek:
H2: NLP SEO ile Anahtar Kelime Optimizasyonu
H3: Word Embeddings ile Anlam Uyumu
İlk cümle: Anahtar kelime optimizasyonu, anlam tabanlı yapıların kullanımıyla gelişir. Word embeddings, bu noktada devreye girer…
NLP SEO İçerik Şablonu Örneği
| Bölüm | Açıklama |
|---|---|
| Giriş | Kullanıcı niyetini karşılayan kısa bir giriş |
| H2 Başlık (IQQI) | Gizli soruyu net cevaplayan açıklayıcı başlık |
| H3 Alt Başlık (K2Q) | Anahtar kelimeyi soruya çeviren yapıda |
| Paragraf (Semantic triple) | Özne–eylem–nesne yapısıyla net açıklama |
| Liste / Tablo | Veri yoğunluğu ve örnekleme |
| Bağlantılı Paragraf | Üst başlıkla semantik geçiş sağlayan ara cümle |
NLP SEO için En Etkili Araçlar Nelerdir?
NLP SEO stratejilerini etkili şekilde uygulayabilmek için içerik analizi, entity tanıma, semantik yapı çıkarımı ve içerik optimizasyonunu destekleyen araçlara ihtiyaç vardır. Bu araçlar, hem içerik üretimi hem de teknik SEO süreçlerinde kritik rol oynar.
NLP SEO için Araç Kategorileri
NLP SEO’da kullanılan araçları iki ana grupta incelemek mümkündür:
| Kategori | Tanım |
|---|---|
| Açık Kaynak NLP Araçları | Programlama bilgisiyle entegre edilen doğal dil işleme kütüphaneleri |
| Ticari SEO Araçları | Arayüz üzerinden kullanılabilen, NLP tabanlı SEO platformları |
1. Açık Kaynak NLP Kütüphaneleri
Aşağıdaki araçlar, geliştiriciler ve ileri düzey SEO uzmanları tarafından teknik analizlerde kullanılır:
| Araç | Açıklama | SEO Kullanımı |
|---|---|---|
| spaCy | Python tabanlı hızlı ve hassas NLP kütüphanesidir. | Entity extraction, POS tagging, lemmatization |
| Stanza | Stanford NLP ekibinin geliştirdiği çok dilli NLP analiz aracıdır. | Dil bağımsız içerik analizi |
| NLTK | Eğitim ve araştırma amaçlı kapsamlı dil işleme modülleri sunar. | Sözcük türü analizi, parsing, corpus analizi |
| Gensim | Vektörel kelime temsili (Word2Vec, Doc2Vec) modellerini destekler. | Kelime gömme ile anlamsal yakınlık ölçümü |
| Hugging Face Transformers | BERT, RoBERTa, T5 gibi modern dil modellerini içerir. | İçerik sınıflandırma, intent analizi |
Örnek Kullanım – spaCy ile Entity Extraction
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("Google uses NLP models like BERT and MUM.")
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)
Çıktı: Google → ORG, BERT → PRODUCT, MUM → PRODUCT
2. Ticari NLP Tabanlı SEO Araçları
Programlama bilgisi gerektirmeyen, kullanıcı dostu arayüzlerle çalışan NLP destekli SEO araçları:
| Araç | Özellikleri | NLP SEO Katkısı |
|---|---|---|
| SurferSEO | NLP analiziyle kelime önerisi, entity önerisi ve içerik skoru sağlar. | SERP’te NLP uyumlu içerik oluşturmayı kolaylaştırır. |
| Frase.io | NLP temelli soru-cevap çıkarımı, içerik briefları üretir. | Featured snippet ve PAA için yapılandırma sağlar. |
| MarketMuse | Konu kümeleri ve içerik derinliği analizini NLP ile yapar. | Topical authority artırımı için kullanılır. |
| INK Editor | NLP destekli içerik editörü, anlık SEO skoru verir. | İçerik optimizasyonunu yazım sırasında destekler. |
| WriterZen | NLP temelli keyword clustering ve topic modeling yapar. | Semantic content planning sağlar. |
Google NLP API
Google Cloud Natural Language API, doğrudan içerik analizine imkan tanır.
API çıktıları arasında şunlar bulunur:
- Entity ve salience skorları
- Sentiment analizi
- Syntactic dependency tree
- Konu sınıflandırması
SEO’da Kullanım:
- İçerikteki hangi entity’lerin öne çıktığını görmek
- Sayfanın topical focus’unu test etmek
- Salience skoru düşük olan başlıkları iyileştirmek
Araç Karşılaştırma Tablosu
| Araç / Kütüphane | Entity Tanıma | Intent Analizi | Kullanım Kolaylığı | SEO Odaklı |
|---|---|---|---|---|
| spaCy | ✔️ | ❌ | Orta | ⚙️ Teknik |
| SurferSEO | ✔️ | ✔️ | Yüksek | ✅ |
| Frase.io | ✔️ | ✔️ | Yüksek | ✅ |
| Hugging Face | ✔️ | ✔️ | Düşük | ⚙️ Teknik |
| MarketMuse | ✔️ | ❌ | Orta | ✅ |
| Google NLP API | ✔️ | ✔️ | Orta | ⚙️ Teknik |
Hangi Araç Hangi Durumda Kullanılmalı?
| Kullanım Senaryosu | Önerilen Araç / Kütüphane |
|---|---|
| Teknik analiz yapmak isteyen geliştirici | spaCy, Hugging Face, Stanza |
| İçerik üretimi ve optimizasyon süreci | SurferSEO, Frase, INK |
| Topical authority oluşturmak | MarketMuse, WriterZen |
| NLP uyumlu brief oluşturmak | Frase.io, MarketMuse |
| Mevcut içeriğin salience skorunu test etmek | Google NLP API |
NLP SEO ve Search Intent Nasıl Eşleştirilir?
Google, bir sorguyu sıralarken anahtar kelimeden çok kullanıcının niyetini (search intent) anlamaya çalışır. NLP algoritmaları, sorguların arkasındaki gerçek amacı belirler ve buna uygun içerikleri öne çıkarır. NLP SEO’nun temel işlevi, içerikle bu niyetler arasında doğru semantik köprüleri kurmaktır.
Search Intent Nedir?
Search intent, bir kullanıcının Google’da yaptığı aramanın arkasındaki gerçek amacı ifade eder.
Başlıca Niyet Türleri:
| Intent Türü | Açıklama | Örnek Sorgular |
|---|---|---|
| Bilgilendirici | Kullanıcı bir kavramı öğrenmek ister | “NLP SEO nedir?”, “Google BERT ne işe yarar?” |
| İşlemsel | Kullanıcı bir eylem gerçekleştirmek ister | “En iyi NLP araçları”, “SurferSEO satın al” |
| Gezinme amaçlı | Belirli bir site veya marka arar | “Ahrefs giriş”, “Google NLP API dokümantasyon” |
| Karşılaştırmalı | Alternatifler arasında seçim yapmak ister | “Frase vs SurferSEO”, “BERT vs GPT-4” |
Google NLP ile Arama Niyetini Nasıl Tespit Eder?
Google, NLP modelleri (BERT, MUM, T5) aracılığıyla sorgunun:
- Dil yapısını
- Semantik bağlamını
- Kullanılan fiil ve isim öbeklerini
- Sorgunun geçmiş davranışlarla benzerliğini
analiz eder.
Örnek:
Sorgu: “NLP SEO nasıl yapılır?”
Google analizi:
- Fiil: “yapılır” → işlemsel niyet
- Terim: “NLP SEO” → teknoloji/SEO kategorisi
- Sonuç: Rehber niteliğinde içerikler öncelik kazanır
NLP SEO’da Intent Eşleşmesi Neden Kritiktir?
Arama motoru, niyetle uyuşmayan içerikleri görmezden gelir.
Yanlış intent eşleşmesi, sıralama ve etkileşim kaybına yol açar.
Tipik Uyuşmazlık Örneği:
| Sorgu | İçerik Başlığı | Eşleşme Durumu |
|---|---|---|
| “NLP SEO örnekleri” | NLP SEO nedir? | ❌ Niyet uyuşmaz |
| “NLP SEO nasıl yapılır?” | En iyi NLP araçları | ❌ Amaç farklı |
| “En iyi NLP tabanlı SEO araçları” | NLP araçları listesi | ✅ Uyumlu |
İçeriğin başlığı ve içeriği, hem kelime düzeyinde hem anlam düzeyinde sorguyla örtüşmelidir.
NLP SEO ile Intent Eşleşmesi Nasıl Sağlanır?
1. Sorgu Analizi Yap
→ Sorguyu dilsel yapısına göre çözümle:
- Fiil içeriyor mu? (nasıl yapılır, al, kullan)
- Bilgi mi istiyor? (nedir, avantajları, örnekleri)
2. K2Q Dönüşümü Uygula
→ Anahtar kelimeyi niyeti içeren bir soruya dönüştür:
Anahtar kelime: NLP SEO
Dönüşüm: NLP SEO neden önemlidir? / Nasıl uygulanır?
3. Başlıkları Intent’e Göre Şekillendir
| Intent Türü | Uyumlu Başlık Örnekleri |
|---|---|
| Bilgilendirici | “NLP SEO nedir?”, “BERT nasıl çalışır?” |
| İşlemsel | “En iyi NLP SEO araçları”, “Entity analizi nasıl yapılır?” |
| Karşılaştırmalı | “SurferSEO vs Frase: Hangisi daha iyi?” |
4. Paragraf Açılışlarını Niye Dayandır
İlk cümlede kullanıcıya net ve doğrudan cevap ver:
“NLP SEO, arama motorlarının içerikleri daha iyi anlamasını sağlayan bir optimizasyon yaklaşımıdır.”
NLP ile Intent Sınıflandırma Nasıl Yapılır?
Açık kaynak modellerle intent sınıflandırması mümkündür. Örneğin Hugging Face üzerinden erişilebilen hazır modeller ile aşağıdaki gibi sınıflandırmalar yapılabilir:
Örnek Kod (Python / Transformers):
from transformers import pipeline
classifier = pipeline('text-classification', model='monologg/bert-base-cased-goemotions-original')
result = classifier("How to optimize content for NLP SEO?")
print(result)Çıktı: {label: “informational”, score: 0.92}
Bu sınıflandırma, içeriğin hedeflenen sorguyla uyumlu olup olmadığını test etmek için kullanılabilir.
İçerikte Intent Eşleşmesi İçin En İyi Pratikler
- Her H2 başlık bir intent türünü hedeflemeli
- H3 başlıklar altındaki cümleler, sorguya direkt cevap vermeli
- K2Q dönüşümle oluşturulmuş alt başlıklar kullanılmalı
- “Nasıl yapılır”, “Nedir”, “En iyi X”, “Karşılaştırma” gibi kalıplar net şekilde yer almalı
- İçerik içindeki CTA’lar da intent ile uyumlu olmalı (örneğin: rehber sonunda araç önerisi vermek)
NLP SEO ile Topical Authority Nasıl Sağlanır?
Topical authority, bir web sitesinin veya içeriğin, belirli bir konu etrafında bilgi derinliği, kavram çeşitliliği ve semantic bütünlük ile öne çıkması anlamına gelir. Google, otoriteyi sadece backlink’lerle değil, içerikteki anlam yoğunluğu ve kapsamlılık üzerinden ölçer.
NLP SEO bu noktada devreye girer:
→ Google’ın “anlıyor gibi yaptığı” değil, gerçekten anladığı içerikler üretmeyi mümkün kılar.
Google Topical Authority’yi Nasıl Ölçer?
Google, bir içeriğin veya sitenin otoritesini belirlerken şu NLP kriterlerini analiz eder:
| NLP Tabanlı Ölçüm | Açıklama |
|---|---|
| Entity Coverage | Konuyla ilişkili ana ve alt varlıkların içerikte yer alması |
| Semantic Density | Anlamlı ifadelerin konuya odaklanma düzeyi |
| Salience Score | Ana konunun içerikteki baskınlık oranı |
| Lexical Diversity | Farklı kelime ve terim kullanım oranı |
| Topic Clustering | Aynı konuyla ilişkili içeriklerin grup yapısı |
| Internal Linking Relevance | İçerikler arası semantik bağlantı kalitesi |
Topical Authority İçin NLP SEO Nasıl Kullanılır?
1. Topical Map Oluştur
Kapsayıcı bir konu haritası oluştur:
→ Ana konu → Alt konular → Mikro konular
Örnek NLP SEO Topical Map:
| Seviye | Başlık |
|---|---|
| Ana Konu | NLP SEO |
| Alt Konular | Entity Extraction, BERT, Salience, Word Embedding |
| Mikro Konular | Tokenization, Lemmatization, Coreference Resolution |
2. Her Alt Başlık için İçerik Üret
Her kavrama özel içerik oluşturulmalı.
→ Parçalı bilgi değil, anlamsal zincir oluştur.
3. Semantic Triple Yapısı Kullan
İçerikteki her paragraf, konuyla ilgili en az bir anlamlı ilişki (özne–eylem–nesne) taşımalı.
Örnek:
- Google → analiz eder → entity salience skorlarını
- NLP modeli → belirler → içerikteki anahtar kavramları
4. Entity Saturation Sağla
Ana varlıklar içerikte yeterince yer almalı.
| Entity | Rolü | Vurgulama Sıklığı |
|---|---|---|
| NLP | Ana konu | Çok yüksek |
| Analiz eden aktör | Yüksek | |
| BERT, MUM | NLP modelleri | Orta–Yüksek |
| Salience | Kavramsal ölçüm | Orta |
5. Bağlantı (Internal Linking) Kur
İlgili içerikler arasında anlamlı bağlantılar oluştur.
→ Anchor text, bağlantılı sayfanın entity’sini içermeli.
Örnek:
Daha fazla bilgi için BERT modeli nasıl çalışır? içeriğini inceleyin.
Semantic Clustering ile Konu Derinliği Nasıl Artırılır?
Semantic clustering, aynı konuya ait terim, alt başlık ve entity’leri anlamsal kümeleme yöntemiyle içerik yapısına yerleştirmektir.
Adımlar:
- Ana terimi belirle: NLP SEO
- Bağlantılı terimleri çıkar:
→ entity extraction, intent analysis, syntax parsing - Her bir terim için alt başlık oluştur
- Aralarındaki ilişkiyi netleştir
Örnek:
- Entity recognition → destekler → topical authority oluşumunu
- Semantic clustering → derinleştirir → konu kapsamını
NLP SEO ile Topical Authority Sağlama Check Listi
| Adım | Açıklama | Kontrol |
|---|---|---|
| Konu haritası çıkarıldı mı? | Alt başlıklar net şekilde belirlendi mi? | ✅ |
| Her alt konu için içerik üretildi mi? | Mikro konular ihmal edilmedi mi? | ✅ |
| Entity’ler yeterince geçti mi? | Salience skorları dengeli mi? | ✅ |
| Cümlelerde semantic triple yapısı var mı? | Her paragraf bir anlam ilişkisi içeriyor mu? | ✅ |
| İç linkler semantik olarak ilişkili mi? | Anchor text’ler entity içeriyor mu? | ✅ |
NLP SEO ile Featured Snippet ve People Also Ask Kazanma Stratejileri
Google, featured snippet (öne çıkan alıntı) ve People Also Ask kutularında, sorguya en kısa, en net ve en anlamlı cevabı veren içerikleri öne çıkarır. Bu görünürlük alanları, NLP modelleri tarafından anlamlandırılabilir içeriklere öncelik tanır. NLP SEO stratejileri, bu sonuçları hedeflemek için doğrudan kullanılabilir.
Featured Snippet Nedir?
Featured snippet, kullanıcının sorgusuna SERP’te en üstte kısa bir yanıt veren, Google tarafından seçilmiş içerik parçasıdır.
Formatları şunlardır:
- Paragraf (tanım veya açıklama)
- Liste (sıralı veya madde işaretli)
- Tablo
- Görsel + metin birleşimi
Örnek:
Sorgu: “NLP SEO nedir?”
Featured Snippet Formatı:
NLP SEO, doğal dil işleme tekniklerinin içerik optimizasyonunda kullanılmasıdır. Bu yaklaşım, Google’ın içeriği anlamasına yardımcı olur.
NLP SEO ile Featured Snippet Kazanma Stratejileri
1. K2Q Formatında Alt Başlıklar Kullan
Anahtar kelimeleri, kullanıcıların sorduğu şekle dönüştür:
| Anahtar Kelime | K2Q Soru Formatı |
|---|---|
| NLP SEO | NLP SEO nedir ve nasıl uygulanır? |
| entity salience | Entity salience neyi ölçer? |
2. Cevapları 40 kelime içinde ver
Google, featured snippet için genellikle 30–50 kelime arası net cevapları tercih eder.
Örnek:
NLP SEO, doğal dil işleme teknikleriyle içeriklerin anlam analizine uygun şekilde yapılandırılmasıdır. Bu sayede Google içeriği daha doğru eşleştirir.
3. İlk cümlede net tanım yap
- Konunun tanımı → örnek → bağlantılı kavram
- Passive cümlelerden kaçın
- Semantic triple kullan: Özne–yüklem–nesne
Kötü örnek:
NLP SEO’yu anlamak için önce NLP’yi bilmek gerekir.
İyi örnek:
NLP SEO, arama motorlarının içeriği anlamlandırmasını kolaylaştıran optimizasyon modelidir.
4. Yapısal Veri (Schema) Kullan
Google, structured data ile featured snippet adaylarını daha iyi sınıflandırır:
| Schema Türü | Kullanım Alanı |
|---|---|
FAQPage | Soru-cevap içerikleri |
HowTo | Adım adım anlatımlar |
Article | Bilgilendirici içerikler |
Speakable | Sesli arama uyumlu bölümler |
People Also Ask (PAA) Kutuları İçin NLP Stratejisi
PAA kutuları, Google’ın dinamik olarak oluşturduğu sorgu–cevap kartlarıdır. NLP SEO burada da güçlü bir rol oynar.
Google PAA Sorularını Nasıl Seçer?
- Sorguya semantik olarak yakın sorular
- NLP ile modellenmiş arama niyetine uygun içerikler
- Featured snippet benzeri netlikte cevaplar
PAA Uyumu İçin Uygulanacak Adımlar:
- IQQI formatında başlıklar oluştur
→ Başlık: “Google NLP API ne işe yarar?” - Soruya direkt cevapla başla
→ İlk cümle: “Google NLP API, metinlerdeki entity ve duygu analizini yapar.” - Liste ve tablo ile genişlet
→ Liste: API çıktıları
→ Tablo: Kullanım senaryoları - PAA veri analizi için araç kullan
→ AlsoAsked, AnswerThePublic, Frase gibi araçlarla People Also Ask varyasyonlarını topla.
NLP Uyumlu Cümle Yapıları ile Snippet Şansı Artırma
Google’ın NLP algoritmaları, aşağıdaki özelliklere sahip cümleleri daha kolay analiz eder:
| Özellik | Açıklama |
|---|---|
| Semantic triple | Cümlede özne–eylem–nesne ilişkisi bulunmalı |
| Kısa cümle | 20–25 kelime civarında olmalı |
| Doğrudan cevap | Soruya ilk cümlede cevap verilmeli |
| Bağlamsal bağlantı | Cevap cümlesi bir önceki paragrafla ilişkili olmalı |
NLP SEO ile Snippet Kazanımında Kullanılabilecek Araçlar
| Araç | Özelliği |
|---|---|
| SurferSEO | NLP destekli içerik skoru ve snippet önerileri |
| Frase | PAA kutularını analiz eder, K2Q önerir |
| AlsoAsked | Google PAA yapısını çıkarır |
| Google NLP API | İçerikteki entity, salience, syntax yapılarını gösterir |
Snippet Hedefleme Örneği
H2 Başlık: NLP SEO nedir?
Paragraf (40 kelime):
NLP SEO, Google’ın içerikleri daha iyi anlaması için doğal dil işleme yöntemlerinin kullanıldığı bir SEO uygulamasıdır. Semantic triple yapısı, entity kullanımı ve search intent uyumu ile sıralama şansı artırılır.
Ek:
- Alt başlığa uygun
FAQ schema - Görsel açıklama veya ikon
- İlgili içeriğe iç link (örn. NLP SEO araçları listesi)
İçerik Planlama Aşamasında
- Ana konuyu semantic map ile parçalara ayır
→ Özne: İçerik planı → Eylem: oluşturur → Nesne: semantic topical map - Alt başlıkları kullanıcı sorgularına dönüştür (K2Q)
→ “Google NLP API” yerine “Google NLP API ne işe yarar?” kullan - Niyet türlerini belirle (informational, transactional, navigational)
→ Sorgu → analiz edilir → niyet belirlenir
İçerik Yazım Aşamasında
- Başlıkları IQQI formatına göre yapılandır
→ Her H2 ve H3, görünmeyen bir kullanıcı sorusunu cevaplamalıdır - Her paragrafta semantic triple kur
→ Google → analiz eder → entity ilişkilerini
→ NLP → çözümler → dil yapısını - İlk cümlede net cevap ver, sonra detaylandır
→ Kullanıcı sorgusu → ilk 40 kelimede → karşılık bulmalı - Anahtar kelime varyasyonlarını doğal yerleştir
→ LSI, eşanlamlı, niyet bazlı ifadeleri içerikte dağıt - Salience yüksek entity’leri sık ve bağlamlı kullan
→ NLP, Google, BERT gibi ana varlıklar dengeli şekilde tekrarlanmalı
İçeriği Yapılandırırken
- Başlık hiyerarşisine sadık kal (H1 > H2 > H3)
→ Her başlık → bir alt başlıkla desteklenmeli - Listeler ve tablolarla bilgi yoğunluğunu artır
→ NLP SEO bileşenleri → tablo ile özetlenmeli - İçerikler arasında semantik iç linkler kur
→ Anchor text → hedef sayfanın entity’sini içermeli
Örnek: Google NLP API nasıl çalışır? - Snippet uyumlu cümleler kullan (40 kelime, net, aktif)
→ Semantic triple + kısa cümle = featured snippet şansı
Teknik Detaylarda
- Yapısal veri (schema.org) kullan
→FAQPage,HowTo,Speakable,Articleschema’ları uygulanmalı - Google NLP API veya SurferSEO ile içerik analiz et
→ Salience skoru düşük alanlar → revize edilmeli - Content layering yap (tanım → örnek → teknik detay → araç)
→ Her bölüm, bilgi düzeyini katmanlı artırmalı - Kelime çeşitliliğini artır (lexical diversity)
→ Tekrar eden ifadelerden kaçın
→ Synonyms + n-gram varyasyonları kullan
Kaçınılması Gereken Yaygın Hatalar
| Hata | Etkisi |
|---|---|
| Anahtar kelimeye odaklanıp anlamı ihmal etmek | Semantic uyum bozulur, sıralama alamaz |
| Niyet analizi yapmadan içerik oluşturmak | Yanlış kitleye hitap edilir |
| Entity yoğunluğu zayıf içerik yazmak | Google konuyu algılayamaz, otorite oluşmaz |
| Cümlelerde pasif, anlamsız yapılar kullanmak | NLP modeli cümleyi çözümlenemez hale getirir |
| Başlıklar ile paragraf içeriği arasında kopukluk | Konu bütünlüğü zayıflar, E-E-A-T sinyali düşer |
NLP SEO Uyumlu İçerik Üretimi İçin Hızlı Kontrol Listesi
| Kontrol Sorusu | Evet/Hayır |
|---|---|
| Başlıklar sorgu formatında mı (K2Q / IQQI)? | ✅ / ❌ |
| Her paragrafta semantic triple kuruldu mu? | ✅ / ❌ |
| Anahtar entity’ler içeriğe yeterince dağıldı mı? | ✅ / ❌ |
| Salience score yüksek yapılar öncelikli mi? | ✅ / ❌ |
| İç linkler semantik olarak ilişkili mi? | ✅ / ❌ |
| Featured snippet için uygun kısa cevaplar var mı? | ✅ / ❌ |
| Yapısal veri kullanımı uygulandı mı? | ✅ / ❌ |
