2023 tarihli bir Google patenti, yapay zeka sistemlerinin web sitelerinden ve kamuya açık verilerden işletmeler, markalar, ürünler ve diğer varlıklar hakkında nasıl bir anlayış oluşturabileceğini açıklıyor.
Başvuruda, bilgilerin çıkarılması, ilişkilerin belirlenmesi ve Google'ın bir varlığın "derin, bütünsel karakterizasyonu" olarak adlandırdığı şeyin sentezlenmesine yönelik bir süreç özetleniyor.
Bunun gibi sistemler aramada daha etkili hale gelirse SEO, Google'ın yalnızca içeriğin kendisini değil, içeriğinizin arkasındaki varlığı anlamasına yardımcı olmayı giderek daha fazla gerektirebilir.
Belgelerden varlıklara geçiş
Google, kullanıcıların web sayfalarında yayınlanan bilgileri bulmalarına yardımcı olmak için yirmi yıldan fazla zaman harcadı. Geleneksel arama sonuçları, öne çıkan snippet'ler veya yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlar aracılığıyla süreç genellikle belgeleri anlamakla başladı.
Google'ın arama ürünleri daha fazla konuşmaya dayalı ve öneri odaklı hale geldikçe, tek tek dokümanları anlamak artık yeterli olmayabilir.
Bir yapay zeka sisteminin bir işletmeyi tavsiye edebilmesi, ürünleri karşılaştırabilmesi, bir markayı açıklayabilmesi veya bir hizmet sağlayıcı önerebilmesi için öncelikle içeriğin arkasındaki varlığı anlaması gerekir.
Google’ı “Yüksek Lisans kullanarak veri çıkarma” patenti ilginç.
İlk bakışta patent başka bir içerik çıkarma sistemi gibi görünebilir. Arama motorları yıllardır web sayfalarından bilgi çekiyor. Ancak Google daha geniş bir hedef tanımlıyor.
Başvuruya göre:
- "Bu spesifikasyon boyunca açıklanan teknikler, yapay zekanın belirli bir varlığın derin, bütünsel bir karakterizasyonunu oluşturmasına ve geliştirmesine olanak tanır."
Google, kişileri, şirketleri, işletmeleri, yerleri, nesneleri ve kavramları içerecek şekilde bir varlığı geniş anlamda tanımlar.
Sistem, yalnızca gerçekleri tanımlamak veya içeriği indekslemek yerine, bilgileri yorumlamak, ilişkileri belirlemek, özetler oluşturmak ve bu bilgilerin temsil ettiği varlık hakkında bir anlayış geliştirmek için tasarlanmıştır.
Google'ın patenti, web sitelerinden ve halka açık kaynaklardan bilgi toplayan, bunları bir yapay zeka sistemiyle işleyen ve bir varlığın anlaşılmasını sağlayan bir sistemi tanımlıyor.
Markanızın yapay zeka aramasında nerede göründüğünü, rakiplerin nerede kazandığını ve yapay zekanın önerdiği cevap olmak için ne gerektiğini görün.
Google'ın patenti bir varlığın anlaşılmasını nasıl sağlıyor?
Yüksek düzeyde patent, birden fazla kaynaktan bilgi toplamak, bu bilgiyi yorumlamak ve bir varlığın anlaşılmasını sentezlemek için bir sistemi tanımlar.
Google'ın patentinde anlatılan sürecin basitleştirilmiş bir yorumu. Web sayfalarından ve diğer kaynaklardan alınan bilgiler toplanır, yorumlanır, ek bağlamla zenginleştirilir ve bir varlığın anlaşılmasını geliştirmek için kullanılır.
1. Adım: Varlığı tanımlayın
Süreç, bir etki alanını ve ilişkili varlığı tanımlayarak başlar. Sistem daha sonra o alanla ilişkili web sayfalarından bilgi toplar ve bunu büyük bir dil modeli (LLM) içeren bir yapay zeka sistemi kullanarak işler.
2. Adım: Bilgileri yorumlayın
Sistem, tek tek sayfalardan gerçekleri basitçe çıkarmak yerine, patentin varlığın karakterizasyonu olarak adlandırdığı şeyi oluşturmak için tasarlanmıştır.
Google, bu karakterizasyonun "çıkarılan içeriğin birebir kopyası olmaktan ziyade, çıkarılan ilk içerik ve çıkarılan ikinci içeriğin yorumlanması" olduğunu açıklıyor.
Yani sistem bilgi toplamanın ötesine geçiyor. Bu bilgiyi yorumlar ve arkasındaki varlık hakkında sonuçlar çıkarır.
3. Adım: Nitelikleri ve ilişkileri çıkarın
Patent ayrıca, AI sisteminin bir varlığın varlığı, yaşı, ilkeleri, hizmetleri, itibarı, sosyal medya duyarlılığı ve kuruluşla ilişkili farklı unsurlar arasındaki ilişkiler gibi bilgileri çıkarmak için web sayfalarını analiz edebileceğini açıklıyor.
Bu sinyaller, sistemin bireysel web sayfalarını anlamanın ötesine geçerek varlığın kendisini anlamaya doğru ilerlemesine yardımcı olur.
4. Adım: Üçüncü taraf bilgileriyle destekleyin
Daha da önemlisi, patent bir şirketin kendi web sitesinde bulunan bilgilerle sınırlı değildir. Google notları:
- "Yapay zeka sistemleri, yapay zeka sistemi tarafından üretilen karakterizasyonun oluşturulmasına yönelik bağlam sağlamak amacıyla çevrimiçi harita verilerini, iş listeleme verilerini, iş bilgilerini veya diğer uygun üçüncü taraf verilerini ek veya artırıcı girdi olarak kullanabilir."
Birlikte ele alındığında amaç, varlık hakkında herhangi bir web sayfasından elde edilebilecekten daha kapsamlı bir anlayış oluşturmak gibi görünmektedir.
Patentin varlıkları nasıl temsil ettiği
Sistem, bir varlık hakkındaki bilgileri yorumlanabilecek, genişletilebilecek ve diğer sistemler tarafından kullanılabilecek bir formatta düzenlemek için tasarlanmıştır.
Varlık özetleri
Web sayfalarından ve diğer kaynaklardan bilgi topladıktan sonra patent, bir varlık özetinin oluşturulmasını açıklar. Başvuruda sunulan örnekler sayfa özeti değildir. Bunun yerine daha çok bir şirketin kimliğinin, konumunun, değerlerinin ve özelliklerinin tanımlarına benziyorlar.
Patentte yer alan bir örnek, varsayımsal bir şirketin marka kimliğini tanımlıyor ve basitlik, erişilebilirlik, güven, yenilikçilik ve sosyal sorumlulukla olan ilişkilere dikkat çekiyor.
- "Example Search Co'nun marka kimliği basitlik, netlik ve erişilebilirlikten oluşur. Şirketin renkli, sans-serif E şeklindeki logosu anında tanınabilir ve hatırlanması kolaydır. Renk paleti de basittir; güven ve güvenilirlikle ilişkilendirilen mavi ve yeşile odaklıdır. Örnek Search Co'nun tipografisi de küçük boyutlarda bile net ve okunması kolaydır. Örnek Arama Şirketi'nin marka kimliğinin genel tonu samimi ve ulaşılabilirdir. Şirketin pazarlama materyalleri genellikle, Sample Search Co.'nun ürün ve hizmetlerini kullanıcılarla daha bağdaştırıcı hale getirmeye yardımcı olan basit, esprili resimler içerir. Sample Search Co. ayrıca, geçmişleri veya teknik uzmanlıkları ne olursa olsun, bilgiyi herkes için erişilebilir kılma konusundaki kararlılığını da vurguluyor."
Başka bir örnek, aynı kavramları bir anlatı özeti yerine bir dizi temel özellik olarak sunuyor.
"Örnek Arama Şirketi'nin marka kimliğinin bazı önemli yönleri şunlardır:
– Güvenilirlik: Örnek Arama Şirketi güvenilir ve güvenilir arama motoruyla tanınır. Şirketin ayrıca gizlilik ve güvenlik konusunda da güçlü bir taahhüdü var.
– Yenilik: Örnek Arama Şirketi sürekli olarak yenilikler yapıyor ve yeni ürün ve hizmetler sunuyor. Şirket, kullanıcı ihtiyaçlarını tahmin etme ve yenilikçi çözümler sunma becerisiyle tanınıyor.
– Erişilebilirlik: Örnek Search Co.'nun ürünleri ve hizmetleri, geçmişleri veya teknik uzmanlıkları ne olursa olsun herkesin erişebileceği şekilde tasarlanmıştır.
– Sosyal sorumluluk: Örnek Arama Şirketi, teknolojisini dünya üzerinde olumlu bir etki yaratmak için kullanmaya kararlıdır. The company has a number of initiatives in place to promote sustainability, diversity, and inclusion.”
Burada önemli olan genel formattır. Sistem, birden fazla kaynağa dağıtılan bilgiyi alır, onu varlığın yorumuna dönüştürür ve onu varlığın daha üst düzey anlayışına göre sentezler.
Varlık grafikleri
Google bu anlayışı hiyerarşik grafik yapıları aracılığıyla oluşturur. Patente göre oluşturulan karakterizasyon şunları içerebilir:
- "[A] karakterizasyonun birinci niteliğini temsil eden en az bir ana düğümü ve karakterizasyonun ikinci niteliğini temsil eden en az bir yaprak düğümü içeren hiyerarşik grafik yapısı."
Patentin ekteki rakamları bunun pratikte ne anlama geldiğini daha iyi anlıyor.
Sistemin iş niteliklerini ve ilişkilerini hiyerarşik bir grafik yapısı halinde nasıl düzenlediği.
Yukarıdaki şekilde hizmet tabanlı bir şirket için oluşturulmuş örnek bir grafik gösterilmektedir.
Aşağıdaki şekil ürün bazlı bir şirket için benzer bir örnek sunmaktadır. Her iki durumda da sistem, bilgiyi yalıtılmış gerçekler yerine bağlantılı ilişkiler halinde düzenler.
Ürünler için benzer bir grafik yapısı; nitelikleri, özellikleri, kategorileri ve ilgili kavramları birbirine bağlar.
Sistem, yalnızca bir işletmenin bir hizmet sunduğunu bilmek yerine, bu hizmeti hedef kitleler, konumlar, itibar sinyalleri, farklılaştırıcılar ve diğer ilgili özelliklerle ilişkilendirir.
Sistem yalnızca bir ürünü tanımlamak yerine onu özelliklere, kategorilere, kullanım senaryolarına ve ilgili tekliflere de bağlayabilir.
Varlık modelleri
Patent, bir içerik çıkarma sisteminden çok bir varlık modelleme sistemine benzemeye başlar.
- Bilgilerin çıkarılması bir soruyu yanıtlıyor: Bu web sitesinde hangi bilgiler görünüyor?
- Varlık modelleme farklı bir soruyu yanıtlıyor: Bu işten ne anlıyoruz?
Google'ın sistemin analiz edebileceğini söylediği bilgi türlerine baktığınızda bu fark açıkça ortaya çıkıyor.
Patent özellikle bir kuruluşun varlığı, yaşı, ilkeleri, hizmetleri, itibarı, sosyal medya duyarlılığı ve işle ilgili farklı unsurlar arasındaki ilişkilerle ilgili bilgilerin çıkarılmasına atıfta bulunuyor. Ayrıca harita verileri, kullanıcı incelemeleri, iş bilgileri ve iş listeleri gibi harici kaynaklardan gelen bilgilerin dahil edilmesi de tartışılmaktadır.
Hepsi birlikte ele alındığında bunlar yalnızca web sitesi özellikleri değildir. Bunlar aynı zamanda bir varlığın kimliğini tanımlamaya yardımcı olan sinyallerdir.
Sonuç, bir organizasyon hakkında geleneksel ekstraksiyon sistemlerinin ele almak üzere tasarlandığı daha geniş soruları yanıtlayabilen bir modeldir.
Sistem, ürünleri, hizmetleri veya gerçekleri tanımlamak yerine, varlığın kim olduğuna, ne yaptığına, nasıl algılandığına ve diğer varlıklarla nasıl ilişki kurduğuna ilişkin bağlamsal bir anlayış geliştirir.
Patentin SEO açısından özellikle ilgi çekici hale geldiği yer burasıdır.
Formattan bağımsız olarak bilgiyi anlama
Google, makinelerin web'deki bilgileri anlamasına yardımcı olacak sistemler geliştirmek için yıllarını harcadı. Yapılandırılmış veriler, şema işaretlemesi, ürün yayınları, işletme listeleri ve bilgi grafiklerinin tümü kısmen bilgilerin düzenlenmesini, yorumlanmasını ve bağlantılandırılmasını kolaylaştırmak için mevcuttur.
Patentin defalarca vurguladığı yönlerden biri, makine tüketimi için özel olarak yapılandırılmamış bilgilerin çıkarılması yeteneğidir.
Patent, AI sisteminin "yapay zeka sistemi tarafından ayrıştırılmak üzere yapılandırılmamış" içeriği çıkarabildiğini ve geleneksel içerik çıkarma sistemlerinin gereksinimlerine göre düzenlenmemiş web sayfalarındaki bilgileri işleyebildiğini açıklıyor.
Google bunu yaklaşımın temel avantajlarından biri olarak tanımlıyor.
Başvuruya göre, mevcut içerik çıkarıcılar genellikle önceden tanımlanmış yapıları takip eden içerikle sınırlıyken, önerilen sistem "formatından bağımsız olarak" bilgileri çıkarabiliyor ve yorumlayabiliyor. Sistem, çıkarılan metni yeniden üretmek yerine, bulduğu bilgileri yorumlayan ve sentezleyen yeni içerik oluşturabilir.
Patent, Google'ın bir varlığın daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için bu yeteneği kullanmanın yollarını araştırdığını öne sürüyor. Bu anlayış, bir şirketin kendi web sitesinde bulunan bilgilerle sınırlı değildir.
Patent, web sitesi içeriğinin harita verilerinden, iş bilgilerinden, iş listelerinden ve diğer üçüncü taraf kaynaklardan alınan bilgilerle desteklenmesini açıkça tartışıyor.
Birlikte ele alındığında süreç, bir web sayfası analiz sisteminden ziyade bir varlık analiz sistemine benzemeye başlar. Web sitesi hâlâ hayati önem taşıyor ancak artık gerçeğin tek kaynağı değil. Bunun yerine web sitesi, arkasındaki varlığın anlaşılmasını sağlamak için kullanılan çeşitli girdilerden biri haline gelir.
Yapay zeka destekli arama deneyimleri soruları yanıtlamaya, önerilerde bulunmaya ve kullanıcıların seçenekleri değerlendirmesine yardımcı olmaya daha fazla odaklandıkça, bu çıktıların kalitesi sistemin anlayış kalitesine bağlı hale geliyor.
Bir yapay zeka sisteminin bir işletmeyi tavsiye edebilmesi, bir markayı özetleyebilmesi, ürünleri karşılaştırabilmesi veya bir seçeneğin neden diğerinden daha uygun olabileceğini açıklayabilmesi için öncelikle ilgili varlıkların bir modeline ihtiyacı vardır. Patent, bu modeli oluşturmak için olası bir yaklaşımı açıklamaktadır.
Web sayfalarından varlıklara: Bunun SEO açısından anlamı nedir?
Patentler bize Google'ın bir teknolojiyi tam olarak nasıl kullanacağını söylemez. Pek çok patent hiçbir zaman ürün haline gelmez ve ürün haline gelse bile uygulama çoğu zaman başvuruda açıklanandan farklı görünür.
Patentlerin yapabileceği şey, Google'ın bir sorun hakkında nasıl düşündüğünü ortaya çıkarmaktır. Bu durumda sorun, varlıkları anlamakta ortaya çıkıyor.
Varlık anlayışı Google Arama'da yeni bir kavram olmadığı için bu size tanıdık gelebilir. On yıldan fazla bir süre önce tanıtılan Google Bilgi Grafiği, varlıkları ve ilişkileri birbirine bağlamak üzerine inşa edildi.
Son zamanlarda Google'ın E-E-A-T, ürün incelemeleri, iş bilgileri ve itibar sinyallerine yaptığı vurgu benzer bir hedefi yansıtıyordu: yalnızca bir sayfanın ne söylediğini değil, arkasında kimin olduğunu ve bu kaynağa güvenilip güvenilemeyeceğini anlamak.
Hukuk Yüksek Lisansı, Google'ın varlıkları anlama becerisini genişletiyor
Bu patenti incelemeye değer kılan şey, büyük dil modellerinin bu süreçte oynadığı roldür.
Bu patent, bir yapay zeka sisteminin şunları yapabileceği bir süreci açıklamaktadır:
- Web sitelerini ve kamuya açık bilgileri analiz edin.
- Bulduğu bilgileri yorumlayın.
- Bilginin belirli bir formatta sunulmasını gerektirmeden bir varlığa ilişkin anlayışı sentezleyin.
Google'ın arama deneyimleri belge almanın ötesine geçtikçe bu yetenek giderek daha önemli hale geliyor.
AI Genel Bakışları gibi bir sistemin bir şirket, ürün veya hizmetle ilgili bir soruyu yanıtlaması için nelerin gerekli olduğunu düşünün. Sistem öncelikle o varlığın ne olduğunu, ne sunduğunu, kime hizmet ettiğini, alternatiflerden nasıl farklılaştığını ve kullanıcının sorgusuyla alakalı olup olmadığını belirlemelidir.
Aynı zorluk AI Mode, Gemini ve Ask Maps gibi öneri odaklı deneyimlerde de mevcut. Bir yapay zeka sisteminin bir varlığı tavsiye edebilmesi için öncelikle onu anlaması gerekir.
Bu fikir patentin tamamında karşımıza çıkıyor. Google, birden fazla kaynaktan bilgi toplamayı, özetler oluşturmayı, nitelikleri ilişkiler halinde organize etmeyi ve varlığın bir bütün olarak anlaşılmasını geliştirmeyi defalarca anlatır.
Patent, sistemin hizmetler, itibar, ilkeler, sosyal duyarlılık ve kuruluşla ilişkili farklı unsurlar arasındaki ilişkiler gibi özellikleri tanımlayabildiğini açıklıyor.
Web sayfalarından varlıklara kadar: içerik, incelemeler, profiller ve diğer sinyaller, yapay zeka sistemlerinin işletmeleri, ürünleri ve kuruluşları nasıl anladığı ve önerdiğine katkıda bulunur.
Web sayfaları delil haline geliyor
SEO açısından bakıldığında bu, web sayfalarının nasıl çalışabileceği konusunda bir değişiklik olduğunu gösteriyor.
Geleneksel olarak web sayfaları sorgular için sıralamaya göre optimize edilmiştir. Bir hizmet sayfası bir hizmet anahtar sözcüğünü hedefler. Kategori sayfası bir ürün kategorisini hedefler. Konum sayfası coğrafi bir pazarı hedefler. Bu hedefler önemini koruyor.
Ancak bu patentte açıklanana benzer sistemler daha etkili hale gelirse web sayfaları giderek ikinci bir amaca hizmet edebilir. Arkalarındaki varlığın anlaşılmasını sağlamak için kullanılan kanıtlar haline gelirler.
- Bir hizmet sayfası bir anahtar kelimeyi hedeflemekten daha fazlasını yapar. Bir işletmenin hangi hizmetleri sunduğunu belirlemeye yardımcı olur.
- Bir vaka çalışması trafiği çekmekten daha fazlasını yapar. Deneyim ve uzmanlığı gösterir.
- Ekip sayfası, kuruluşun arkasındaki kişilerin belirlenmesine yardımcı olur.
- Müşteri yorumları itibar hakkında bilgi sağlar.
- Basında çıkan haberler, sosyal medya ve sektör referansları, sistemin gelişen anlayışını güçlendiren veya buna meydan okuyan ek sinyaller sağlar.
Patentin çoklu veri kaynaklarına yaptığı vurgunun bu kadar ilginç olmasının bir nedeni de budur. Başvuru, tek bir web sayfasından bir anlayış oluşturmayı açıklamıyor. Kuruluşun daha eksiksiz bir resmini oluşturmak için web sitelerinden, harita verilerinden, iş bilgilerinden, iş listelerinden ve diğer kamu kaynaklarından alınan bilgilerin birleştirilmesini açıklar.
Görünürlük giderek daha fazla varlığın anlaşılmasına bağlı olabilir
Buradaki sonuç, görünürlüğün giderek Google'ın bu anahtar kelimelerle ilişkili varlığı ne kadar etkili anladığına bağlı olabileceğidir. Bu, kullanıcıların artık 10 mavi bağlantıdan oluşan listeden seçim yapmadığı ortamlarda özellikle önem kazanıyor.
Bir yapay zeka sistemi kullanıcı adına seçenekleri özetlerken, önerilerde bulunurken veya seçenekleri daraltırken, anlayışın kalitesi hangi varlıkların ortaya çıkacağını ve bunların nasıl tanımlanacağını belirlemede kritik bir faktör haline gelir.
SEO'nun zorluğu artık Google'ın bir sayfayı anlamasına yardımcı olmakla sınırlı olmayabilir. Bu, Google'ın kim olduğunuzu anlamasına giderek daha fazla yardımcı olmayı içerebilir.
Markalar varlık anlayışını nasıl etkileyebilir?
Google'ın amacı, bir işletmeye ilişkin anlayışı kendi web sitesinden ve diğer kamu kaynaklarından sentezlemekse pratik soru şu olur: Kuruluşlar bu anlayışı şekillendirmeye yardımcı olmak için ne yapabilir?
Patent, varlık anlayışının tek bir web sayfası, profil veya sinyalden ziyade birden fazla kaynaktaki bilgilerin birikmesinden ve yorumlanmasından ortaya çıktığını öne sürüyor.
Patent optimizasyon önerileri sunmasa da işletmelerin dikkat etmesi gereken çeşitli alanlara işaret ediyor.
Kaynaklar arasında tutarlılığı koruyun
Patent, bir varlığın karakterizasyonunu oluşturmak için birden fazla kaynaktan gelen bilgilerin kullanılmasına defalarca atıfta bulunuyor.
Bu karakterizasyon "çıkarılan içeriğin aynen kopyalanması yerine, çıkarılan birinci ve ikinci içeriğin yorumlanması" olduğundan tutarlılık giderek daha önemli hale geliyor.
İşletmenizin aşağıdakiler arasında nasıl tanımlandığını inceleyin:
- Web siteniz.
- İşletme profilleri ve listeleri.
- Sosyal medya hesapları.
- Basın kapsamı.
- İşe alım ve iş ilanları.
- Endüstri dizinleri.
Amaç her yerde aynı ifadeler değildir. Amaç, yapay zeka sistemlerinin kim olduğunuz, ne yaptığınız ve kime hizmet ettiğiniz konusunda tutarlı bir anlayışla karşılaşmasını sağlamaktır.
Markanızla ilişkilendirilmesini istediğiniz özellikleri tanımlayın
Patentin örnek varlık özetleri güvenilirlik, yenilikçilik, erişilebilirlik ve sosyal sorumluluk gibi özelliklere odaklanıyor.
Kendinize şunu sorun:
- Neyle anılmak istiyoruz?
- Bizi rakiplerimizden ayıran şey nedir?
- Markamızla hangi özellikler ilişkilendirilmelidir?
Örnekler şunları içerebilir:
- Kurumsal yazılım: güvenlik, uyumluluk ve ölçeklenebilirlik.
- E-ticaret:kalite, değer ve sürdürülebilirlik.
- Yerel hizmetler:uzmanlık, yanıt verme yeteneği ve itibar.
Bu farklılaştırıcı unsurlar ne kadar net bir şekilde iletilirse yapay zeka sistemlerinin varlığı tanımlaması ve onunla ilişkilendirmesi o kadar kolay olur.
İddiaları kanıtlarla destekleyin
Patent, bir varlığın birden fazla kaynaktan anlaşılmasını anlatıyor. Bu, tek başına iddiaların, bu iddiaları güçlendiren kanıtlardan daha az ağırlık taşıyabileceği anlamına gelir.
Destekleyici kanıt örnekleri şunları içerir:
- Müşteri yorumları.
- Vaka çalışmaları.
- Referanslar.
- Basın kapsamı.
- Endüstri alıntıları.
- Ödüller ve sertifikalar.
- Yazar profilleri ve uzmanlık sinyalleri.
Amaç sadece daha fazla içerik yayınlamak değil. Amaç, varlığınız ile ilişkilendirilmesini istediğiniz nitelikleri destekleyen kanıtlar sağlamaktır.
Varlık ilişkilerini güçlendirin
Patentin en ilginç yönlerinden biri, farklı nitelikler ve kavramlar arasındaki ilişkileri düzenlemek için hiyerarşik grafiklerin kullanılmasıdır.
İşletmeler, arama motorlarının ve yapay zeka sistemlerinin aşağıdakiler arasındaki ilişkileri anlamasını kolaylaştırmalıdır:
- Ürünler ve hizmetler.
- Konumlar ve hizmet alanları.
- Hedef kitleler ve kullanım örnekleri.
- Markalar ve insanlar.
- Organizasyonlar ve endüstriler.
Bu ilişkilerin belirlenmesi ne kadar kolay olursa, yapay zeka sistemlerinin bir varlığın nereye uygun olduğunu ve ne zaman tavsiye edilmesi gerektiğini anlaması da o kadar kolay olur.
Varlık ayak izinizi denetleyin
Yararlı bir alıştırma şunu sormaktır:
- Bir yapay zeka sisteminin web sitemizdeki, incelemelerimiz, profillerimiz, listelerimiz ve üçüncü taraf sözlerindeki bilgileri kullanarak şirketimizi tanımlaması gerekseydi ne derdi?
Cevap, tek tek sayfalara tek tek bakıldığında tespit edilmesi zor olan boşlukları, tutarsızlıkları veya kaçırılan fırsatları ortaya çıkarabilir.
Yapay zeka destekli arama, varlıkları anlamaya ve önermeye giderek daha fazla odaklandıkça, dijital varlığınıza ilişkin bu daha geniş bakış açısı, geleneksel sayfa düzeyinde optimizasyon kadar önemli hale gelebilir.
Bunun kurumsal, e-ticaret ve yerel işletmeler için anlamı nedir?
Bu patentin güçlü yönlerinden biri, belirli bir kuruluş türüyle sınırlı olmamasıdır. Google'ın tanımı kasıtlı olarak geniş kapsamlı olup işletmeleri, kuruluşları, ürünleri, yerleri, kavramları ve kişileri kapsar.
Bu genişlik, çerçevenin potansiyel olarak birçok farklı arama deneyimi ve sektöre uygulanabileceğini gösteriyor. Varlık anlayışıyla ilgili zorlukların, analiz edilen işin türüne bağlı olarak değişmesi muhtemeldir.
Kurumsal ve B2B organizasyonları
Kurumsal kuruluşlar sıklıkla tutarlılık sorunuyla karşı karşıya kalır. İşletmeyle ilgili bilgiler ürün sayfaları, yatırımcı ilişkileri içeriği, basın bültenleri, ortak web siteleri, işe alım materyalleri, analist raporları ve sosyal medya kanalları aracılığıyla dağıtılabilir. Farklı departmanlar sıklıkla organizasyonu farklı şekillerde tanımlar.
Yapay zeka sistemleri varlık anlayışını birden fazla kaynaktan sentezliyorsa şunları göz önünde bulundurun:
- Konumlandırmamız kanallar arasında tutarlı mı?
- Bir yapay zeka sistemi, analiz ettiği kaynak ne olursa olsun şirketimizi aynı şekilde tanımlar mı?
- Temel fark yaratan unsurlarımız açıkça iletiliyor ve güçlendiriliyor mu?
Yapay zeka sistemleri bilgileri kanallar arasında giderek daha fazla yorumladığından, tutarlı bir varlık kimliğini korumak, tutarlı bir marka kimliğini korumak kadar önemli hale gelebilir.
E-ticaret ve ürün odaklı işletmeler
Patentin ürünle ilgili örnekleri, kuruluş anlayışının kuruluşların ötesinde bireysel ürünlere kadar uzanabileceğini öne sürüyor.
Kullanıcılar sıklıkla geri çağırmak yerine değerlendirme gerektiren sorular sorarlar. Yalnızca bir ürün aramak yerine, belirli bir kullanım durumu, bütçe, hedef kitle veya durum için hangi ürünün en iyi olduğunu soruyorlar.
E-ticaret markaları için şunları göz önünde bulundurun:
- Ürün özellikleri açıkça tanımlanmış mı?
- Kategori ve ürün ilişkilerinin anlaşılması kolay mı?
- İncelemeler ürünün güçlü yönlerini ve kullanım örneklerini güçlendiriyor mu?
- Destekleyici içerik, bir ürünün kime yönelik olduğunu ve ne zaman tavsiye edilmesi gerektiğini açıklamaya yardımcı oluyor mu?
Ürün bilgi mimarisi, incelemeler, kategori ilişkileri ve destekleyici içeriğin tümü, ürünlerin yapay zeka odaklı deneyimlerde nasıl anlaşıldığına ve ortaya çıkmasına katkıda bulunabilir.
Yerel işletmeler
Yerel işletmeler sıklıkla itibar ve uzmanlaşma sorunuyla karşı karşıyadır.
Patentte atıfta bulunulan niteliklerin çoğu, hizmetler, itibar, sosyal duyarlılık ve iş bilgileri dahil olmak üzere halihazırda yerel aramada kullanılan sinyallerle yakından uyumludur.
Yerel işletmeler için şunları göz önünde bulundurun:
- Uzmanlığınız açıkça aktarılıyor mu?
- İncelemeler tanınmak istediğiniz hizmetleri ve uzmanlıkları güçlendiriyor mu?
- Hizmet alanları kaynaklar arasında tutarlı bir şekilde temsil ediliyor mu?
- Web siteniz, Google İşletme Profiliniz ve üçüncü taraf varlığınız aynı hikayeyi mi anlatıyor?
Yerel bir işletme, hizmet sayfaları koleksiyonundan daha fazlasıdır. Web üzerinden toplanan belirli hizmetler, konumlar, uzmanlıklar, incelemeler ve itibar sinyalleriyle ilişkili bir varlıktır.
Ortak iş parçacığı
Kurumsal, e-ticaret ve yerel arama genelinde zorluklar benzerdir. Google'ın bir varlığı tavsiye edebilmesi, bir varlığı karşılaştırabilmesi veya bir varlığı açıklayabilmesi için öncelikle o varlığı anlaması gerekir. Patent, bu anlayışın nasıl inşa edilebileceğine dair şimdiye kadarki en net örneklerden birini sunuyor.
Yapay zeka aramalarında görünürlüğünüzü takip edin, kaçırılan fırsatları ortaya çıkarın ve müşterilerin soru sorduğu yerlerde varlığınızı artırın.
Varlık anlayışının bir sonraki evrimi
Patentler ürün duyuruları değildir. Google binlerce patent başvurusunda bulunuyor ve bunların çoğu hiçbir zaman kullanıcıya yönelik özellikler haline gelmiyor.
Bu patenti görmenin en yararlı yolu gelecekteki sıralama algoritması için bir yol haritası olarak değil, Google'ın yüksek lisans çağındaki varlıkları anlama zorluğuna nasıl yaklaştığına dair bir pencere olarak görmektir.
Başvuru boyunca Google tekrar tekrar aynı hedefe dönüyor: web sitelerinden ve kamuya açık kaynaklardan bilgi toplamak, bu bilgileri yorumlamak ve bir varlık anlayışını sentezlemek için yapay zekayı kullanmak.
Google'ın kendi ifadeleriyle, patentte açıklanan teknikler, yapay zekanın "belirli bir varlığın anlaşılmasını sentezlemek için bir web sitesinden veya alan adından ve diğer kamu kaynaklarından içerik çıkarmasına" olanak tanıyor.
Bu hedef, Google'ın daha yeni arama deneyimlerinin yönü ile yakından uyumludur. Yapay Zeka Genel Bakışları, Yapay Zeka Modu, Haritalara Sor ve diğer yapay zeka destekli sistemlerin tümü, referans aldıkları işletmelerin, ürünlerin, kuruluşların ve kavramların anlaşılmasına bağlıdır. Varlıkları değerlendirir, özetler, karşılaştırır ve önerirler.
SEO'lar için bu en önemli çıkarım olabilir. Geçmişte SEO, Google'ın web sayfalarını anlamasına yardımcı olmaya odaklandı.
Bunun gibi patentler, bir sonraki zorluğun Google'ın bunların arkasındaki varlığı anlamasına yardımcı olmak olduğunu gösteriyor. Bu anlayış kimin ortaya çıkacağını, kimin alıntılanacağını ve sonuçta kimin seçileceğini etkileyebilir.
