Google Algoritmaları
Google kurulduğu günden bu güne sürekli gelişiyor ve algoritmalar tarafından besleniyor. Yıllar içerisinde temel arama, spam ve kalite, kullanıcı deneyimi, lokal arama, görsel aramaları ve güncel içerik alanlarında algoritma geliştirdi ve güncelledi. Bazı algoritmalar hala kullanıma devam etse de Google önceki yıllarda geliştirdiği birkaç algoritmayı kullanımdan kaldırdı.
Aşağıda kategorizelendirilmiş bir şekilde Google’ın yayınladığı arama algoritmalarını listeledik.
Not: Google yayınladığı her algoritmaya isim vermiyor fakat SEO sektöründeki insanlar algoritmaları isimlendiriyor ve algoritmalar o isimlerle anılıyor.
PageRank Algoritması (1998)
Bir web sitesinin sahip olduğu kaliteli link sayısına göre sıralama almasını sağlayan eski bir arama sıralama algoritması.
PageRank eski bir algoritma ve yıllar içerisinde geliştirilmiş, günümüzde Google bu algoritmayı hala kullanıyor fakat eskiden olduğu kadar yoğun bir şekilde değil. Artık çok daha güçlü sistemler var.
Google Hummingbird Algoritması (2013)
Kullanıcıların arama niyetini (user intent veya search intent) anlayıp arama sonuç sayfasında kullanıcılara daha isabetli sonuçlar göstermek için çalışan bir algoritmadır. Hummingbird algoritması özellikle uzun ve kompleks arama terimlerini işleyip sonuçlarla ilişkilendirmeyi hedefler.
Google RankBrain Algoritması (2015)
Google’ın ilk derin öğrenme (deep learning) sistemidir.
RankBrain kullanıcıların arama yaptıkları sorguların hangi kavramlarla ilişkili olduğunu anlamlandırma amacıyla oluşturulmuş bir yapay zeka algoritmasıdır.
Google Neural Matching Algoritması (2018)
Neural Matching algoritması kelime bazlı algoritmaların dışında semantik anlamda kullanıcıların arama yaptıkları terimlerle web sitelerindeki içerikleri ilişkilendiren bir algoritmadır.
Algoritma, derin öğrenme (deep learning) sistemini kullanarak kullanıcı arama sorgularındaki mânâyı yorumlar ve arama teriminde birebir eşlesen sorgu olmasa bile bağlamsal olarak kullanıcıyı istediği sonuçla ilişkilendirir.
Google SMITH Algoritması (2020)
Google SMITH (Siamese Multi-depth Transformer-based Hierarchical) uzun dokümanları ve sorguları anlamlandırmak ve işlemek için oluşturulmuş bir algoritmadır.
Google BERT Algoritması (2019)
Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers, NPL (nature language processing) için yeni bir tekniktir ve diğer arama algoritmaları gibi kullanıcıların arama yaptıkları sorgulardaki anlamlandırmaya çalışır.
BERT algoritması search aramalarındaki küçük detaylara ve anlamlara odaklanır.
Google MUM Algoritması (2021)
Google MUM (Multitask Unified Model) yapay zeka destekli başka bir arama algoritması. Kullanıcıların arattıkları karmaşık sorguları anlamlandırarak en alakalı sonuçlarla eşleştirme üzerine çalışır.
Doğal dil anlayışı (NLU) modeli ve multitask teknikleri (içeriği anlama, diller arası anlayış…) ile kullanıcıların daha az sorgular yaparak aradıkları sonuçlara ulaşmalarını hedefler.
Google Penguin Algoritması (2012)
Google web üzerinde spamle mücadele etmek için 2012 yılında Penguen algoritmasını yayımladı. Spam bağlantılar üzerinde eleme yaparak kullanıcılara daha iyi bir gezinme deneyimi sunmaya çalışan bir algoritmadır.
Google Panda Algoritması (2011)
Panda algoritması kaliteli içeriğe sahip kaynakların arama sonuç sayfalarında sıralama almasını sağlayan bir algoritmadır. Yıllar içerisinde yeni versiyonları ile geliştirilmiştir.
Google Freshness Algoritması
Google freshness algoritması kullanıcıların Google üzerinde aradıkları sorgularda listelenen sonuçların güncel olmasına dikkat eden bir arama algoritmasıdır. Kullanıcılar taze ve güncel içerikleri görmek isterler.
Örnek olarak “son dakika” sorgusu ile arama yapan bir kullanıcı en güncel haberleri görmek ister, birkaç gün öncesinin haberleri kullanıcı için önemli değildir.
Freshness algoritması içeriklerin güncelliğini koruyup korumadıklarını kontrol eder. Bir diğer örnek ise “otoyol ve köprü fiyatları” sorgusunda listenen sonuçlar güncel ve en yeni bilgilere sahip sonuçlardan listelenir. İçerik üreticilerinin bu tür sayfaları güncel tutması gerekir.
Google Pirate Algoritması
Google Pirate algoritması sayfa sıralamalarında korsan içerikleri (korsan müzik, film, video vb.) barındıran sayfaların kullanıcılara gösterimini düşüren arama algoritması.
Google arama telif hakkına sahip olan kaynakları kullanıcıların karşısına çıkarmaya çalışıyor.
Helpful Content Update (2022)
Helpful Content Update web sayfalarında oluşturulan içeriklerin değerlendirilirken kullanıcı odaklı ve fayda sağlayan içerikler olmasına dikkat eden Google güncellemesi.
Google içeriklerin arama motorunda yukarı çıkmak için yazılmasını değil, kullanıcılara gerçekten fayda sağlamasını, deneyim sunmasını, doğru bilgiye ulaştırıcı nitelikte olmasını istiyor, Helpful Content Update de içerikleri niteliğine göre değerlendiriyor.
Page Layout Algorithm Update veya Google Top Heavy Algoritması
Web sayfalarında çok fazla reklam olması, özellikle sayfasının üst kısmında fazla reklam olması ve kullanıcıların içeriğe ulaşmalarını engelleyen sayfaları cezalandıran algoritma. Page Layout Algorithm Update veya Top Heavy algoritması olarak da bilinir.
2012 yılında yayınlanıp 2014 yılında güncellenmiştir.
Google E-E-A-T (2022)
Google E-E-A-T Experience (Deneyim), Expertise (Uzmanlık), Authoritativeness (Yetkililik) ve Trust (Güven) kelimelerinin baş harflerinden oluşan sayfa kalitesini belirlemek üzerine çalışan bir modeldir.
Not: 1 Ağustos 2019 tarihinde yayınlanan çekirdek güncellemesi (Core Update) ile ilk olarak E-A-T olarak duyurulan kavrama sonrasında 15 Aralık 2022 tarihinde Expertise de eklenerek E-E-A-T halini aldı.
Google Caffeine (2010)
Google Caffeine yeni paylaşılan içeriklerin daha kısa sürede indekslenip Google arama motorunun daha güncel ve yeni bilgilere sahip olmasını sağlayan bir indeksleme sistemidir.
Yıllar içerisinde web’in büyümesiyle, video, fotoğraf, haberler, gerçek zamanlı güncellemelerin artmasıyla kullanıcıların arama motorundan beklentileri de arttı. Gerçek zamanlı bilgilerin hızlıca indekslenmesi için geliştirilen sistemlerden biri olan Google Caffeine o yıllar için önemli bir geliştirmeydi. 8 Haziran 2010 tarihinde sistemin tamamlandığı duyuruldu.
