Geçtiğimiz on yıl, SEO’nun elektronik tablo odaklı, anekdotsal en iyi uygulamalardan daha veri odaklı bir yaklaşıma geçişine işaret etti; bu, Python öğrenen SEO profesyonellerinin sayısının artmasıyla da kanıtlanıyor.

Google’ın güncellemelerinin sayısı arttıkça (2023’te 11) SEO uzmanları, SEO’ya daha veri odaklı bir yaklaşım benimseme ihtiyacının farkına varıyor ve site mimarileri için dahili bağlantı yapıları da bir istisna değil.

Önceki bir makalede, site mimarisinin istatistiksel olarak nasıl değerlendirileceğine dair Python kodunu sağlayarak dahili bağlantının nasıl daha veri odaklı olabileceğini özetlemiştim.

Veri bilimi, Python’un ötesinde, SEO profesyonellerinin, arama motorlarına bir web sitesindeki içeriğin önceliğini bildirmesine yardımcı olmak için gizli kalıpları ve önemli bilgileri daha etkili bir şekilde ortaya çıkarmasına yardımcı olabilir.

Veri bilimi, bizim durumumuzda alanın SEO olduğu kodlama, matematik ve alan bilgisinin kesişimidir.

Dolayısıyla matematik ve kodlama (her zaman Python’da) önemli olsa da, verilere ilişkin doğru soruları sormak ve sayıların “doğru görünüp görünmediğine” dair içgüdüsel bir hisse sahip olmak inanılmaz derecede önemli olduğundan SEO’nun önemi hiçbir şekilde azalmaz.

Site Mimarisini Altı Bağlantılı İçeriği Destekleyecek Şekilde Hizalayın

Pek çok site bir Noel ağacı gibi inşa edilmiştir; ana sayfa en üsttedir (en önemlisidir) ve diğer sayfalar sonraki düzeylerde önem sırasına göre azalmaktadır.

Aranızdaki SEO bilim adamları için, farklı bakış açılarından bağlantıların dağılımının ne olduğunu bilmek isteyeceksiniz. Bu, önceki makaledeki Python kodu kullanılarak çeşitli şekillerde görselleştirilebilir:

  • Site derinliği.
  • İçerik türü.
  • Dahili Sayfa Sıralaması.
  • Dönüşüm Değeri/Geliri.

Yazara ait resim, Aralık 2023

Kutu grafiği, belirli bir web sitesi için farklı site düzeylerinde kaç bağlantının “normal” olduğunu etkili bir şekilde gösterir. Mavi kutular çeyrekler arası aralığı (yani 25. ve 75. yüzdelik dilimleri) temsil eder; bu, gelen dahili bağlantıların çoğunun (kesin olarak %67’si) bulunduğu yerdir.

Çan eğrisini düşünün, ancak ona yandan bakmak yerine (bir dağ gibi), onu tepenizde uçan bir kuş gibi görüyorsunuz.

Örneğin, grafik, ana sayfanın iki seviye altındaki sayfalar için mavi kutunun, URL’lerin %67’sinin beş ila dokuz arasında gelen dahili bağlantıya sahip olduğunu gösterdiğini göstermektedir. Ayrıca bunun, ana sayfadan bir adım ötedeki sayfalara göre önemli ölçüde (ve belki de şaşırtıcı olmayan bir şekilde) çok daha düşük olduğunu da görebiliriz.

Mavi kutuyu kesen kalın çizgi, orta değeri temsil eden medyandır (50. dilim). Yukarıdaki örnekle devam edersek, site düzeyi 2 sayfalar için ortalama gelen dahili bağlantı sayısı 7’dir; bu, site düzeyi 1’dekilerden yaklaşık 5.000 kat daha azdır!

Bir yandan not olarak, medyan çizgisinin tüm mavi kutular için görünmediğini fark edebilirsiniz; bunun nedeni verilerin çarpık olmasıdır (yani çan şeklindeki bir eğri gibi normal şekilde dağılmamasıdır).

Bu İyi mi? Bu kötü mü? SEO Uzmanları Endişelenmeli mi?

SEO konusunda hiçbir bilgisi olmayan bir veri bilimci, sayfalara olan dahili bağlantıların site düzeyine göre dağılımını hesaplayarak dengeyi düzeltmenin daha iyi olacağına karar verebilir.

Buradan, belirli bir site seviyesi için örneğin medyanın veya yüzde 20’lik dilimin (veri bilimindeki yüzdelik dilim) altındaki herhangi bir sayfa, bir veri bilimci bu sayfaların daha fazla dahili bağlantı gerektirdiği sonucuna varabilir.

Bu nedenle, bu genellikle ana sayfadan aynı sayıda atlama paylaşan sayfaların (yani aynı site derinlik düzeyi) eşit öneme sahip olduğu anlamına gelir.

Ancak, arama değeri açısından bakıldığında, özellikle aynı düzeydeki bazı sayfaların diğerlerinden daha fazla arama talebine sahip olduğu göz önüne alındığında, bunun doğru olması pek mümkün değildir.

Bu nedenle, site mimarisi, seviyeleri ne olursa olsun, hiyerarşideki varsayılan yerlerine bakılmaksızın, daha fazla arama talebi olan sayfalara, daha az talep gören sayfalara göre öncelik vermelidir!

Gerçek Dahili Sayfa Sıralamasını (TIPR) Revize Etme

Kevin Indig tarafından popüler hale getirilen Gerçek Dahili Sayfa Sıralaması (TIPR), harici PageRank’i, yani geri bağlantılardan kazanılanları dahil ederek daha mantıklı bir yaklaşım benimsemiştir. Basit matematik terimleriyle:

bahşiş = Dahili Sayfa Sıralaması x Geri Bağlantıların Sayfa Seviyesi Yetkisi

Yukarıdaki metriğin bilimsel olmayan versiyonu olmasına rağmen, yine de bir web sitesi mimarisi içindeki bir sayfanın değerinin normal değerinin ne olduğunu modellemenin çok daha kullanışlı ve ampirik bir yoludur. Kodun bunu hesaplamasını istiyorsanız lütfen buraya bakın.

Ayrıca bu ölçümü site düzeylerine uygulamak yerine içerik türüne göre uygulamak çok daha öğreticidir. Bir e-ticaret müşterisi için TIPR’nin içerik türüne göre dağılımını aşağıda görüyoruz:

Yazara ait resim, Aralık 2023

Bu çevrimiçi mağazanın durumunda, kategori içeriği veya Ürün Listeleme Sayfaları (PLP’ler) için ortalama TIPR’nin yaklaşık iki TIPR noktası olduğu görülmektedir.

Kuşkusuz, TIPR biraz soyut bir konu; bu, gerekli dahili bağlantıların miktarına nasıl yansıyor? En azından doğrudan değil.

Soyutlamaya rağmen bu, site mimarisini şekillendirmek için hala daha etkili bir yapıdır.

Sıralama konumu potansiyeli açısından hangi kategorilerin düşük performans gösterdiğini görmek istiyorsanız, PLP URL’lerinin 25. yüzdelik dilimin altında olduğunu görebilir ve belki de daha yüksek TIPR değerine sahip sayfalardan dahili bağlantılar arayabilirsiniz.

Kaç bağlantı ve hangi TIPR? Bazı modellemelerle bu başka bir yazının cevabı.

Gelir Dahili Sayfa Sıralamasına (RIPR) Giriş

Cevaplanmaya değer diğer önemli soru şudur: Hangi içerik daha üst sıralarda yer almayı hak ediyor?

Kevin ayrıca iç bağlantı yapılarını dönüşüm değerlerine göre hizalamak için daha aydınlanmış bir yaklaşımı savundu; birçoğunuzun halihazırda müşterilerinize uyguladığını umuyoruz; Yürekten katılmalıyım.

Bilimsel olmayan basit bir çözüm, e-ticaret gelirinin TIPR’ye oranını almaktır;

RIPR = Gelir / bahşiş

Yukarıdaki ölçüm, aşağıda görselleştirildiği gibi, sayfa otoritesi başına normal gelirin nasıl göründüğünü görmemize yardımcı olur:

Yazara ait resim, Aralık 2023

Gördüğümüz gibi tablo biraz değişiyor; birdenbire blog içeriği için bir kutu (yani dağıtım) görmüyoruz çünkü bu içeriğe ilişkin herhangi bir gelir kaydedilmiyor.

Pratik uygulamalar? Bunu içerik türüne göre bir model olarak kullanırsak, ilgili içerik türü için 75. yüzdelik dilimden (yani mavi kutunun kuzeyinde) daha yüksek olan tüm sayfalara daha fazla dahili bağlantı eklenmelidir.

Neden? Çünkü yüksek gelire sahipler ancak Sayfa Otoritesi çok düşük, yani çok yüksek bir RIPR’ye sahipler ve bu nedenle medyana yaklaşmak için daha fazla dahili bağlantı verilmesi gerekiyor.

Buna karşılık, daha düşük gelire sahip ancak çok fazla önemli dahili bağlantıya sahip olanların RIPR’si daha düşük olacaktır ve bu nedenle, arama motorları tarafından daha yüksek gelirli içeriğe daha fazla önem verilmesine olanak sağlamak için bağlantıların kendilerinden alınması gerekir.

Bir uyarı

RIPR’de, modelinizin etkili dahili bağlantı önerilerinin temelini oluşturması için analitik gelir takibinin düzgün şekilde ayarlanması gibi yerleşik bazı varsayımlar bulunur.

Elbette, TIPR’de olduğu gibi, bir dahili bağlantının değerinin, herhangi bir sayfadaki bir dahili bağlantının ne kadar RIPR değerine sahip olduğuna göre modellenmesi gerekir.

Bu, dahili bağlantı yerleşiminin konumuna bile ulaşmadan önce.

Daha fazla kaynak:


Öne Çıkan Görsel: NicoElNino/Shutterstock