SEOGoogle'da ilk sayfa için her zaman bir mücadele olmuştur. Her araç zinciri, denetim ve içerik özeti, Google'ın sıralama sistemlerinin, nihai sıralamalar belirlenmeden önce yaklaşık 20 ila 30 aday sayfadan oluşan nispeten sabit bir diziyi değerlendirdiğini varsayar.
Daha fazla sayfayı değerlendirmek hesaplama açısından pahalı olduğundan Google bu grubu küçük tuttu.
Google'ın Aramadan Sorumlu Başkan Yardımcısı, federal mahkemedeki kısıtlamayı kabul etti. Şirketin CEO'su daha sonra bunun arkasındaki donanım darboğazını doğruladı. Google'ın araştırma bölümü şimdi bu maliyetleri azaltmak için tasarlanmış bir teknik yayınladı.
Aday kümesi genişlerse son on yılın kuralları işlemez hale gelir.
Sıralama penceresi neden 20 ila 30 sonuç genişliğindedir?
İşte önemli olan takasEkim 2023'te Amerika Birleşik Devletleri - Google davasının 24. Günü. Adalet Bakanlığı danışmanı Kenneth Dintzer, Google Arama'dan sorumlu başkan yardımcısı Pandu Nayak'ı çapraz sorguya çekiyor, transkript sayfası 6431'den:
Q:RankBrain ilk 20 veya 30 belgeye bakar ve başlangıç puanlarını ayarlayabilir. Bu doğru mu?
C: Bu doğru.S: RankBrain'in çalıştırılması pahalı bir süreç mi?
C: Diğer sıralama bileşenlerimizden kesinlikle daha pahalıdır.S: Yani RankBrain'i çalıştırmadan önce son 20 veya 30'a kalana kadar beklemenizin sebeplerinden biri de bu mu?
C: Bu doğru.S: RankBrain yüzlerce veya binlerce sonuç üzerinde çalıştırılamayacak kadar pahalı mı?
C: Bu doğru.
Art arda dört onay. SEO'ların etrafında on yıllık bir teori oluşturduğu Google sıralamasının derin öğrenme bileşeni, Google'ın bunu daha geniş bir şekilde uygulamaya gücü yetmediği için kasıtlı olarak endeksin büyük kısmından uzak tutuluyor.
Bu yeniden sıralama penceresini besleyen mimari de aynı derecede açıklayıcıdır. Aynı ifadenin önceki bölümlerinde, transkripsiyonun 6406. sayfasında Nayak, Yargıç Mehta'ya klasik ilan listesi erişimini anlattı:
- "Geri getirme mekanizmasının özü, sorgudaki kelimelere bakmak, listede aşağı doğru yürümektir; buna ilan listesi denir... [Y]listelerin sonuna kadar yürüyemezsiniz çünkü çok uzun olacaktır."
Derlem, sıralama başlamadan önce "onbinlerce" sayfaya ayrılır ve bu havuzdan yalnızca ilk 20 ila 30 sonuç derin öğrenme katmanına ulaşır.
Bu, çoğu SEO yorumunun Google'ı nasıl tanımladığına aykırıdır. Sektör, RankBrain, BERT ve diğer derin öğrenme bileşenlerini Google'ın sıralamasının tanımı olarak görüyor. Nayak, yeminli olarak bunları, klasik erişimin zaten ortadan kaldırdığı, dar bir pencereye uygulanan pahalı isteğe bağlı katmanlar olarak tanımladı.
Bu sektördeki ilk 20 ila 30'u rekabet yüzeyi olarak ele alan her uygulama, bu büyüklükte kalacağını varsayar. Tanıklık, varsayımın temel değil, koşullu olduğunu açıkça ortaya koyuyor. Sayı 50 ya da 500 olabilirdi. 20 ila 30'a indi çünkü Google'ın donanım bütçesi bunu destekleyecekti ve kısıtlama devam etti.
Oradaki sayıyı tutan kısıtlama artık kamuoyunun görüşünde ve Google bundan sonra ne olacağını yayınladı.
Duvar ve ona tırmanan algoritma
7 Nisan'da Sundar Pichai, John Collison ve Elad Gil ile masaya oturdu.Arsız Pint podcast'ive hiçbir sermaye harcamasının kısa vadede çözemeyeceği bir dizi sabit tedarik kısıtlamasını açıkladı. Operasyon hattı:
- "Açıkçası arz kısıtlılığı yaşıyoruz. Tüm yüzey alanlarında talebi görüyoruz."
Pichai beş spesifik darboğaz belirledi: dökümhanelerde levha başlangıcı, bellek, güç ve enerji, veri merkezlerine izin verilmesi ve vasıflı işgücü. Beşi arasında hafızaya en çok baskı yapan oydu:
- "Önde gelen bellek şirketlerinin kapasitelerini önemli ölçüde artırmalarına imkan yok."
2026'dan 2027'ye kadar Google, bellek darboğazını aşamayacak. Daha yüksek fiyatlar daha fazla kapasite yaratmayacaktır.
Bu önemlidir çünkü modern anlamsal erişimin arkasındaki mekanizma olan en yakın komşu vektör araması belleğe bağlıdır. Bir sistemin dikkate alabileceği aday sayfa kümesi ne kadar geniş olursa, o kadar fazla belleğe ihtiyaç duyar. Nayak'ın ifade ettiği maliyet sınırını belirleyen şey, bellek kaynağı ile erişim genişliği arasındaki sıkı bağlantıdır.
24 Mart'ta, yani Cheeky Pint bölümünden iki hafta önce, Google Research, adı verilen bir tekniği anlatan bir blog yazısı yayınladı.TurboQuant. İlgili arXiv kağıdı, “TurboQuant: Optimuma Yakın Bozulma Oranıyla Çevrimiçi Vektör Niceleme", Google Research, Google DeepMind ve NYU'daki araştırmacılar tarafından yazılmıştır.
Başlık şunu iddia ediyor:
- LongBench kıyaslamasında "kuantize edilmemiş modellerle karşılaştırılabilir" performansla vektör temsillerinin 4 ila 4,5 kat sıkıştırılması.
- En yakın komşu arama indeksleme süresi "neredeyse sıfıra" düşürüldü.
- Geri çağırmada mevcut ürün niceleme tekniklerinden daha iyi performans gösterir.
Makale iki uygulamayı kapsıyor: Gemini içindeki KV önbellek sıkıştırması ve vektör veritabanlarında en yakın komşu araması. Kapsamın çoğu Gemini uygulamasına odaklandı. Arama yığını uygulaması en yakın komşu arama yarısıdır ve Nayak'ın tanımladığı maliyet sınırıyla alakalı olanıdır.
İndeksleme neredeyse ücretsizse ve vektör başına bellek 4 kat düşerse, RankBrain'i 20 ila 30 aday arasında tutan ekonomi artık geçerli olmaz. Aynı donanım üzerinde çalışan bir sistem, birkaç kat daha büyük bir aday kümesini makul bir şekilde değerlendirebilir.
TurboQuant'ın Google Arama'da dağıtıldığı onaylanmadı. TechCrunch, duyuru sırasında bunun bir laboratuvar atılımı olarak kaldığını bildirmişti ve Mart 2026 temel güncellemesi, Google'ın onu geri alma verimliliği veya vektör nicemlemeyle ilişkilendiren hiçbir kamuya açık yorumunu içermiyordu. Google algoritmayı yayınladı ancak henüz uygulamaya koymadı.
Google, ScaNN aracılığıyla yıllardır üretimde nicemlenmiş vektör araması yürütüyor. TurboQuant bu yaklaşımı tanıtmak yerine genişletiyor.
Soru, maliyet sınırının taşınıp taşınamayacağından SEO'ların hareket etmeden önce ne yapacağına doğru değişti.
Sınır taşınmadan önce ne yapılmalı
Ayarlamadan önce SERP'lerin erişimin genişlediğini doğrulamasını beklemek kaybetme stratejisidir. Rekabet yüzeyi değişiyor. Sıralama izleme araçlarında görünür hale geldiğinde, bir sonraki döngünün konumlandırma işi zaten yapılmış demektir.
Şimdi üç pratik değişiklik yapmaya değer.
1. Sayfalarınızın aday kümelerine girip girmediğini ölçün
Sıralama izleme araçları set içindeki konumu ölçer. İlk etapta bir sayfanın sete uygun olup olmadığına dair hiçbir şey söylemiyorlar. Klasik Arama'da küme dar olduğundan ayrım daha az önemlidir. Yapay zeka aracılı erişimde ve daha geniş bir RankBrain tarzı pencere geldiğinde, ayrım oyunun tamamıdır.
En hızlı kontrol sunucu günlük analizidir. İki sınıf erişim kullanıcı aracısı önemlidir.
- Arama dizini tarayıcıları, yapay zeka sistemlerinin çektiği korpusu oluşturur. Bazı örnekler şunları içerir:
- OAI-SearchBot (ChatGPT araması).
- Claude-SearchBot (Claude araması).
- ŞaşkınlıkBot.
- Applebot (aynı zamanda Apple Intelligence'ı da besliyor).
- Kullanıcı odaklı aracılar, birisi sayfanızın kapsadığı bir konu hakkında bir yapay zeka modeline sorduğunda sayfaları isteğe bağlı olarak getirir: ChatGPT-Kullanıcı, Claude-Kullanıcı ve Perplexity-Kullanıcı.
- Bunlar JavaScript'i çalıştırmaz, dolayısıyla GA4 ve istemci tarafı etiketlerine bağlı herhangi bir analiz aracı tarafından görünmezler. Önemsediğiniz sayfalar her iki listede de görünmüyorsa, bu sistemlerin oluşturduğu aday kümelerinde değildirler ve sıralama çalışması onları oraya koyamaz.
2. Sayfaları sıralama kolaylığından ayrı olarak erişim kolaylığı açısından denetleyin
Sıralama ve geri alma, farklı özellikleri ödüllendirir. Zaten bildiğiniz sıralama sinyalleri arasında güncel otorite, bağlantı eşitliği ve sorgu-amaç eşleşmesi yer alır. Erişim sistemleri başka bir şey arar: belgenin tamamını okumadan çıkarılıp değerlendirilebilecek açık, kendi kendine yeten, alıntı yapılabilir bir iddia.
Sıralama için yazılan bir sayfa genellikle ana iddiasını bağlam belirleme, uyarılar ve SEO odaklı giriş kısmına gömer. Erişime hazır bir sayfada iddia, bir erişim sisteminin doğrulayabileceği bir varlığa veya istatistiğe iliştirilmiş ve alıntı yapmaya değer kanıtlarla çevrelenmiş olarak ilk 100 kelimede yer alır. Denetlediğimiz sitelerin çoğu, sıralamaları iyi olsa bile bu testi geçemiyor.
3. İlk 20 ila 30 sayfayı sabit bir hedef olarak görmeyi bırakın
Bu pencere, Google'daki hiç kimsenin onu genişletmeye gücü yetmediği için yıllardır geçerli olan bir donanım kısıtlamasıdır. "Bu sorgu için 1'den 10'a kadar olan konumlarda yer alanlar" ile ilgili brifing içeriği, donanım ekonomisi nedeniyle olması gerekenden daha dar bir pencerenin anlık görüntüsüne karşı brifing vermektir.
Ekonomi değiştiğinde pencere genişleyecektir. Dar bir alanda rekabet edecek şekilde oluşturulan içerik, genişlediğinde daha geniş bir rekabetle karşı karşıya kalacaktır. Marj, başlangıçtan itibaren daha geniş bir aday grubuna girebilecek kadar güçlü olan içeriğe gidiyor.
Üçünün hiçbiri TurboQuant'ın veya onun soyundan gelenlerin ne zaman üretime geçeceğini tahmin etmeyi gerektirmiyor. Geri alma ekonomisinin ilerlediğini kabul etmeyi ve mevcut anlık görüntüden ziyade hareketin diğer tarafında yer alan şeye göre konumlanmayı gerektirirler.
2026 SEO için değişim yılı
Test basittir. Son 30 güne ait sunucu loglarınızı çekin. Önemsediğiniz sayfalara ulaşan erişim kullanıcı aracılarını sayın. Cevap sıfırsa veya ona yakınsa, hiçbir sıralama çalışması bu rakamı değiştirmeyecektir.
Rekabet yüzeyi altınızda değişiyor. Gerisi takip ediyor.
