Birçok şirket, ABD web sitelerini kopyalayarak, dili çevirerek ve pazarlar arasında aynı mimari, navigasyon ve içerik yapısını koruyarak uluslararası alanda genişlemektedir.
Daha sonra performans düşer. Uluslararası sürümler, orijinal sitenin yarısı oranında dönüşebilir veya tamamen ilgi çekmek için mücadele edebilir.
Sorun genellikle çeviri değildir. Farklı pazarlardaki kullanıcıların bilgileri aynı şekilde aradığını, yönlendirdiğini ve değerlendirdiğini varsayar.
Google SERP'lerden ve LLM'lerden elde edilen bilgileri kullanarak, web sitesi mimarisini ve gezinmeyi şu şekilde yerelleştirebilirsiniz:uluslararası SEOHer gün
İçeriği yerelleştirmek için Google nasıl kullanılır?
Google'ın serp arayüzü bireysel pazarlar için yerelleştirilmiştir. Her öğe — menü sırası, konu filtreleri, sorular, etiketler, yapay zeka yapıları — öğrenilen kullanıcı davranışını yansıtır.
Örneğin, Birleşik Krallık ve İtalya'da bir konu veya ürün ararsanız, farklı arayüzler elde edersiniz: İtalyan sitesi iki alışveriş seçeneği gösterebilirken, Birleşik Krallık sitesi görüntüleri ikinci konuma getirir. Bunlar keyfi değildir — her bir bölgedeki gözlemlenen davranışlara dayanan algoritmik tahminlerdir.
Google, kullanıcı araştırmasını zaten yaptı. Sadece sinyalleri sistematik olarak çıkarmanız gerekir. Her serp öğesi davranışsal verilerle optimize edilir, örneğin:
- Menü sırası, milyonlarca kullanıcıdaki tıklama analizini yansıtır.
- Konu filtreleri, gözlemlenen iyileştirme modellerini temsil eder.
- People Also Ask (PAA) kutuları, gerçek kullanıcı karışıklık noktalarını toplar.
- Resim etiketleri küme arama davranış kalıpları.
- Yapay Zeka Genel Bakışları, bir modelin öğrendiği varlık ilişkisi örüntülerini kodlar.
Yerelleştirme çerçevesi oluşturmak için 9 sinyal
Yerelleştirme zekasını içermek için bu dokuz serp arayüz öğesini kullanın.
- Sipariş filtreleribirincil ve ikincil arama amacını ortaya çıkarır. Yerel ve dinamiktirler — mevsimsellikler, niyet değişiklikleri, içerik davranışları ve son dakika haberleri nedeniyle sıraları değişir.
- Konu filtrelerihiyerarşik iyileştirme modellerini gösterir (2 -3 seviye derinliğinde). Trendlerden ve mevsimselliklerden etkilenirler ve Google, klasik arama konularını alışveriş filtreleriyle karıştırır.
- People Also Ask (PAA):Kümeleme yoluyla örüntüleri ve yinelenen varlıkları keşfetmek için üç seviye yeterlidir.
- Ayrıca Aranan Kişiler (PASF)pAA'lara benzer, ancak yolculuk bağlantılarını gösteren ilgili aramalardır. Bu durumda anlamlı veri elde etmek için üç seviyeli bir derinlik yeterlidir.
- Varlık araması için görsel arama etiketleri:Her etiket aynı zamanda aranan varlıkla ilgili bir varlıktır veya o varlığın bir özelliğidir. Varlık ilişkilerini görsel bir arama bağlamına yerleştirirler.
- Yapay Zekaya Genel Bakış fan çıkışlarıgoogle'ın yapay zeka tarafından öngörülen takip sorularıdır.
- AI Modu fan çıkışlarıvarlıkları ve üçüzleri keşfetmek için ideal olan konuşmalı arama yolu tahminleridir.
- Google web kılavuzlarıbir konuyu alt konulara ayıran sütun sayfalarıdır. Google'ın bir konuyu nasıl gerekçelendirdiğini anlamak için idealdir.
- Multi - LLM karşılaştırmalı analizlerchatGPT, İkizler ve Şaşkınlığın cevaplarını nasıl yapılandırdığını inceleyin. LLM cevapları, hem bölgeler arasında paylaşılan evrensel anlamsal çekirdeği hem de yerel bağlamla istendiğinde ortaya çıkan bölgeye özgü varlıkları tanımlamaya yardımcı olur. Bu, hangi kuruluşların küresel ve yerel olarak önemli olduğunu ortaya koymaktadır.
Dokuz yerelleştirme çerçevesi sinyali tablosu
| Sinyal | Ne | Niçin? | Nasıl yapılır (manuel) | Nasıl yapılır (araçlarla) |
| 1. Arama Menüsü Sırası | Birincil ve ikincil arama amacını ortaya çıkarır | Menü konumu, Google'ın pazar başına sorgu amacını nasıl sınıflandırdığını gösterir | Gizli tarayıcıyı açın, konumu hedef şehre ayarlayın, arama sorgusu yapın, görünür menü öğelerini tam sırayla kaydedin | Konum simülasyonu için BrightLocal |
| 2. Konu Filtreleri | Hiyerarşik iyileştirme modellerini gösterir (2 -3 seviye derinliğinde) | Doğrudan içerik merkezi kuruluşuna yönlendirir | "Bu aramayı iyileştir" bölümüne gitmek için arama çubuğunun altına kaydırın, belge filtresi çipleri, alt seviyeleri görmek için her birine tıklayın | Topically.io, Chrome DevTools (filtre elemanlarını inceleyin), otomasyon için Python/Selenyum |
| İnsanlar Ayrıca Soruyor | Gerçek aramalardan elde edilen kullanıcı kafa karışıklığı noktaları ve kaygı | SSS bölümleri ve sütun sayfası H2 yapısı için doğrudan taslak | PAA kutusunu bulun, görünür soruları belgeleyin, ilgili soruları genişletmek ve ortaya çıkarmak için her birine tıklayın (2 seviye derinliğinde), kişiselleştirmeyi önlemek için gizli kullanın | AlsoAsked.com (PAA ağaçlarını görselleştirir), ValueSERP API, otomasyon için SerpAPI |
| 4. İnsanlar Ayrıca Şunları da Arar: | Sıralı davranışı gösteren yolculuk yolları ve ilgili aramalar | Kullanıcıların bağlı bulmayı beklediği ilgili kuruluşları ortaya çıkarır; dahili bağlantıyı bilgilendirir | Arama sonuçlarının en altına gidin, ilgili aramalarla ilgili 8 -12 arası belge otomatik olarak gösterilir | Topically.io, Semrush (“ İlgili Anahtar Kelimeler ”), Ahrefs (“ Ayrıca hakkında konuşmak ”), SerpAPI |
| 5. Görsel Arama Etiketleri | Varlık arama ilişkilendirmeleri (görsel ve genel); çok kelimeli etiketler birlikte oluşan varlıkları ortaya çıkarır | Etiket sıklığı = varlık belirginliği; hangi kuruluşların görsel içeriğe ihtiyacı olduğunu bildirir | Görseller sekmesine tıklayın, arama çubuğunun altındaki etiket yongalarını gözlemleyin, tüm görünür etiketleri belgeleyin (8 -15), çok kelimeli etiketleri not edin | Topically.io, SerpAPI (etiketlerle resim arama), Selenyum komut dosyaları |
| 6. Yapay Zekaya Genel Bakış Hayran Çıkışları | Google'ın yapay zeka tarafından öngörülen takip soruları; modelin öğrendiği varlık ilişkileri | Özellikle Google AI Genel Bakış, AI Modu ve Web Kılavuzu yapısını bilgilendirir; kullanıcı yolculuğu için içerik sıralamasını gösterir | Yok | Qforia by iPullRank, Gemini API with Python/Colab |
| 7. AI Modu Fan Çıkışları | Konuşmalı arama yolu tahminleri; Google'ın öngördüğü çok turlu yolculuk | Karmaşık konu keşif yollarını ortaya çıkarır; Google AI Modunu yoğun bir şekilde zorladıkça önemi artar | Yok | Qforia by iPullRank, Python/Colab'da konuşma bağlamına sahip Gemini API |
| 8. Google Web Kılavuzu | Google'ın editoryal içerik organizasyonu; Google'ın kapsamlı olarak değerlendirdiği H2 düzeyinde yapı | Navigasyon yapısı için doğrudan şablon (URL yolları değil); kategoriler, kullanıcıların ihtiyaç duyduğu bilgi türlerini ortaya çıkarır | Arama yapın, “Web Kılavuzu” veya “Kılavuz” serp özelliğini arayın (sorguların ~%20 -30 'u görünür), bölümleri genişletin, H2 başlıklarını belgeleyin | Yok (alet yok) |
| 9. Multi - LLM Karşılaştırmalı Analiz | ChatGPT, İkizler, Şaşkınlık yapısı aynı sorgulara nasıl cevap verir; fikir birliğine karşı benzersiz varlıklar | Konsensüs varlıkları = sahip olunması gereken içerik; zayıf/eksik cevaplar = bilgi kazanma fırsatları; alıntıya değer içeriği doğrular | Her LLM arayüzüne aynı sorguyu girin, tam yanıtları kopyalayın, belge yanıt uzunluğu/formatı/varlıkları/alıntıları (Şaşkınlık için), pazar başına yerel dilde gerçekleştirin | OpenAI API (ChatGPT), Google Gemini API, Perplexity API – toplu işleme ve varlık çıkarma için hepsi Python/Colab üzerinden |
Uluslararası SEO ile ölçeklendirme
İşte uluslararası siteler arasındaki ürün dağılımına bir örnek:
- 148 ürün × 6 sorgu varyantı = 888 sorgu
- Dört pazar = 3.552 kombinasyon
- Dokuz sinyal = 31.968 veri noktası
Ancak, 31.968 veri noktasının tümüne ihtiyacınız yoktur. Desenler, kataloğun kabaca % 10 ila % 15 'i olan 15 ila 20 ürün arasında ortaya çıkar. Varlık ilişkileri ürün kategorileri arasında tekrarlanır, bu nedenle gruplar arasında 15 ürünü örneklemek kritik yerelleştirme modellerini ortaya çıkarabilir.
Veriler taksonomiye nasıl dönüştürülür?
Diyelim ki Star Wars filmlerine dayanan ve masa üstü savaş oyunu minyatürleri satan “SWLegion.com” adlı varsayımsal bir web sitesi var. Gruplar, dönemler ve türler arasında çeşitli ürünlere sahiptir.
SWLegion.com'un dört pazardaki tam URL yapısı aşağıdadır.
| Kategori | ABD (kök) | UK (/ en - gb /) | İtalya (/ it - it /) | İspanya (/ es - es /) |
| MAĞAZA EVİ | Mağaza | /tr - tr/store/ | /it - it/negozio/ | /es - es/tienda/ |
| ÜNİTE KATEGORİLERİNİN TÜRÜ | ||||
| Aksesuarlar | /mağaza/aksesuarlar/ | /tr - tr/mağaza/aksesuarlar/ | /it - it/negozio/accessori/ | /es - es/tienda/accesorios/ |
| Savaş Gücü Paketleri | /store/battle - force - packs/ | /en - gb/store/battle - force - packs/ | /it - it/negozio/pacchetti - forza - bataglia/ | /es - es/tienda/paquetes - fuerza - batalla/ |
| Battlefield Genişletmeleri | /store/battlefield - extensions/ | /tr - TR/mağaza/BATTLEFIELD - EXPANSIONS/ | /it - it/negozio/espansioni - campo - battaglia/ | /es - es/tienda/expansiones - campo - batalla/ |
| Komutan Genişletmeleri | /store/commandander - extensions/ | /en - gb/store/commandander - extensions/ | /it - it/negozio/espansioni - comandante/ | /es - es/tienda/expansiones - comandante/ |
| Maça Setleri | /store/core - sets/ | /tr - tr/store/core - sets/ | /it - it/negozio/set - base/ | /es - es/tienda/sets - basicos/ |
| Operasyonel Genişlemeler | /store/operative - extensions/ | /en - gb/store/operative - extensions/ | /it - it/negozio/espansioni - operatif/ | /es - es/tienda/expansiones - operativas/ |
| Personel Genişlemeleri | /mağaza/personel - açılımlar/ | /en - gb/store/personnel - extensions/ | /it - it/negozio/espansioni - personal/ | /es - es/tienda/expansiones - personal/ |
| Başlangıç Setleri | /store/starter - sets/ | /tr - tr/store/starter - sets/ | /it - it/negozio/set - siziniali/ | /es - es/tienda/sets - iniciales/ |
| Birim Genişlemeleri | /store/unit - extensions/ | /en - gb/store/unit - extensions/ | /it - it/negozio/espansioni - unita/ | /es - es/tienda/expansiones - unidad/ |
| Genişletmeleri Yükselt | /store/upgrade - extensions/ | /en - gb/store/upgrade - extensions/ | /it - it/negozio/espansioni - potenziamento/ | /es - es/tienda/expansiones - mejora/ |
| FRAKSİYON FİLTRELERİ | ||||
| Gölge Kolektif | /store/shadow - collective/ | /tr - tr/store/shadow - collective/ | /it - it/negozio/collettivo - ombre/ | /es - es/tienda/colectivo - sombra/ |
| Paralı Askerler | /mağaza/paralı askerler/ | /en - gb/store/mercenaries/ | /it - it/negozio/mercenari/ | /es - es/tienda/mercenarios/ |
| Galactic Empire | /store/galactic - empire/ | /tr - tr/store/galactic - empire/ | /it - it/negozio/impero - galattico/ | /es - es/tienda/imperio - galactico/ |
| Galaktik Cumhuriyet | /mağaza/galaktik - cumhuriyet/ | /tr - tr/mağaza/galaktik - cumhuriyet/ | /it - it/negozio/repubblica - galattica/ | /es - es/tienda/cumhuriyet - galactica/ |
| Asi İttifakı | /store/rebel - alliance/ | /en - gb/store/rebel - alliance/ | /it - it/negozio/alleanza - ribelle/ | /es - es/tienda/alianza - rebelde/ |
| Ayrılıkçı İttifakı | /mağaza/ayrılıkçı - ittifak/ | /tr - tr/store/ayrılıkçı - ittifak/ | /it - it/negozio/alleanza - separatista/ | /es - es/tienda/alianza - separatista/ |
| TİPOLOJİ FİLTRELERİ | ||||
| Kahramanlar | /store/heroes/ | /en - gb/store/heroes/ | /it - it/negozio/eroi/ | /es - es/tienda/kahramanlar/ |
| Değişir | /mağaza/değişir/ | /tr - tr/store/varyantlar/ | /it - it/negozio/varie/ | /es - es/tienda/varios/ |
| Piyade Er | /mağaza/piyade/ | /en - gb/store/infantry/ | /it - it/negozio/fanteria/ | /es - es/tienda/infanteria/ |
| Araçlar | /store/tools/ | /tr - tr/store/tools/ | /it - it/negozio/strumenti/ | /es - es/tienda/herramientas/ |
| Taşıtlar | /mağaza/araçlar/ | /en - gb/store/vehicles/ | /it - it/negozio/veicoli/ | /es - es/tienda/vehiculos/ |
| ÇAĞ FİLTRELERİ | ||||
| Tüm Eras | /store/all - eras/ | /en - gb/store/all - eras/ | /it - it/negozio/tutte - ere/ | /es - es/tienda/todas - eras/ |
| İsyan Çağı | /mağaza/isyan çağı/ | /en - gb/store/age - of - rebellion/ | /it - it/negozio/era - ribellione/ | /es - es/tienda/çağ - isyanı/ |
| Yeni Cumhuriyet | /mağaza/yeni - cumhuriyet/ | /en - gb/store/the - new - republic/ | /it - it/negozio/nuova - repubblica/ | /es - es/tienda/nueva - republica/ |
| Jedi'ın Düşüşü | /store/fall - of - jedi/ | /tr - tr/store/fall - of - jedi/ | /it - it/negozio/caduta - jedi/ | /es - es/tienda/caida - jedi/ |
| İmparatorluk Hükümdarlığı | /store/reign - of - the - empire/ | /tr - TR/mağaza/imparatorluk saltanatı/ | /it - it/negozio/regno - immpero/ | /es - es/tienda/reino - imperio/ |
| İçerik Bölümleri | ||||
| Lore Bölümü | İrfan | /en - gb/lore/ | /it - it/lore/ | /es - es/lore/ |
| Kurallar Bölümü | /star - wars - lejyon/kurallar/ | /en - gb/star - wars - lejyon/kurallar/ | /it - it/star - wars - lejyon/regole/ | /es - es/star - wars - lejyon/reglas/ |
| Mini Resim Akademisi | /mini - resim - akademi/ | /en - gb/mini - painting - academy/ | /it - it/accademia - pittura - minyatür/ | /es - es/academia - pintura - miniaturas/ |
| About Us | / HAKKIMIZDA | /tr/hakkımızda | /it - it/chi - siamo/ | /es - es/sobre - nosotros/ |
Sinyaller arasında varlıkları ayıkla
Yukarıdaki ürün kataloğunu örnek olarak kullanarak, her ürünü bir sorgu tohumu olarak kullanın.
Desenleri içselleştirmek için 10 -15 ürünle kılavuzu başlatın. Ardından API'ler/Python ile otomatikleştirin ve bir CSV/JSON'da depolayın. Birlikte ortaya çıkma modellerini belirlemek için varlıklara çapraz referans verin.
Dokuz sinyalin tümünü birleşik bir veri kümesinde birleştirin. Ardından, sinyaller arasında belirtilen varlıkları çıkarın.
Ağırlıklı birlikte meydana gelme analizi
Sinyaller arasında hangi varlıkların birlikte göründüğünü takip edin. Bu, kullanıcıların düşüncelerinde doğal olarak hangi kavramları bağladığını ortaya koymaktadır.
Her sinyal, kullanıcı niyetini ne kadar doğrudan yansıttığına bağlı olarak farklı bir güvenilirlik ağırlığına sahiptir:
- LLM bahseder: 3.0 (yüksek güven — kullanım kalıpları konusunda eğitilmiş modeller)
- Hayran çıkışlarını sorgula: 2.5 (Yapay zeka, gözlemlenen davranıştan ilişkileri tahmin eder)
- PAA: 2.0 (varlıkları birbirine bağlayan gerçek kullanıcı soruları)
- PASF: 2.0 (ardışık yolculuk bağlantıları)
- Resim etiketleri: 1.5 (görsel/varlık arama bağlamı)
- Konu filtreleri: 1.0 (geniş kategorizasyon)
Örneğin, piyasalar arasında varlık ilişkisi karmaşıklığında, toplam ağırlıklı birlikte oluşum puanları (sinyal güvenilirliğine göre ağırlıklandırılan tüm varlık çifti bağlantılarının toplamı) olarak ölçülen önemli bir farklılık olduğunu varsayalım:
- ABD: 2.639,5 toplam ağırlık
- Birleşik Krallık: 2.359,0 toplam ağırlık
- İspanya: 2.266,0 toplam ağırlık
- İtalya: 1.084,5 toplam ağırlık
Bu, ABD ve Birleşik Krallık'ın İtalya'dan 2 kat daha fazla varlık ilişkisi karmaşıklığı gösterdiği anlamına gelir ve bu da daha derin içerik mimarileri gerektiren daha karmaşık kullanıcı yolculuklarına işaret eder.
Çapraz piyasa varlık modelleri
Tüm kuruluşlar pazarlar arasında eşit derecede önemli değildir. İçerik stratejiniz üç farklı örüntüyü tanımaya bağlıdır:
- Evrensel varlıklar (dört pazarın tümü): Bunlar ABD, İngiltere, İspanya ve İtalya'da tutarlı bir şekilde görünür. Her yerdeki kullanıcılar bu içeriği bekliyor.
- Pazara özgü: Bu kuruluşlar, mevcut sinyal doğrulamasına dayalı olarak yalnızca bir pazara yoğun ilgi göstermektedir. Bu kuruluşları referans pazarlarında derinlemesine ele alın, ancak diğer pazarlarda daha hafif kapsama alanı sağlayın. Gelecekteki üç aylık yeniden analizde, kapsama derinliğinin buna göre genişletilip genişletilmeyeceğini belirlemek için hedeflenen diğer pazarlarda bu işletme türlerine olan ilginin artıp artmadığını doğrulayın.
- Bölgesel (2 -3 pazar): Bu kuruluşlar, tüm pazarlarda olmasa da çoğu pazarda ortaya çıkar ve seçici dağıtım gerektirir. Genişlemeden önce içerik oluşturun, 2 -3 pazara dağıtın ve yatırım getirisini değerlendirin.
Ontoloji örüntü tanıma
Bireysel varlıkların ötesinde, farklı varlık türlerinin nasıl bağlandığını takip edin. Bu, her pazarda hangi içerik formatlarının işe yaradığını ortaya koymaktadır.
Kuruluşlar dört kategoriye ayrılır:
- Ürünler (gerçek satılabilir ürünler)
- Lore (Star Wars evren varlıkları)
- Kurallar (oyun mekaniği)
- Boyama (teknikler ve süreçler)
Çapraz - ontoloji birlikteliği, kullanıcıların hangi içerik türlerini beklediğini ortaya koymaktadır:
- Ürünler ve irfan varlıkları sinyaller arasında sık sık birlikte göründüğünde, kullanıcılar satın alımlar için anlatı bağlamı açısından düşünür:
- Ürün × Bilgi = Savaş senaryosu içeriği (örnek: “AT - ST” + “Hoth Savaşı” = Hoth savaş rehberi)
- Ürünler ve boyama varlıkları birlikte ortaya çıktığında, kullanıcılar belirli modeller için teknikleri araştırır:
- Ürün × Resim = Üniteye özgü teknik kılavuzlar (örnek: “Klon Askeri” + “mavi işaretler” = 501. resim öğreticisi)
- Boyama ve irfan varlıkları bağlandığında, kullanıcılar tematik estetik rehberlik ister:
- Resim × Lore = Temalı resim içeriği (örnek: “arazi” + “Scarif” = tropikal gezegen arazi öğreticisi)
- Lore varlıkları birlikte kümelendiğinde, kullanıcılar hikaye öğelerini karşılaştırır veya bunlar arasında gezinir:
- Lore × Lore = Dönem/hizip karşılaştırmaları (örnek: “Klon Savaşları” + “Galaktik İç Savaş” = zaman çizelgesi kılavuzu)
Pazara özgü patern farklılıkları
Bu ontoloji kalıpları, hangi varlıkların önemli olduğunu, kullanıcıların bağlantılar hakkında nasıl düşündüklerini ve dahili bağlantı mimarisinin nasıl optimize edileceğini ortaya koyarak pazara göre önemli ölçüde değişir. İşte örnek bir ağırlıklı birlikte meydana gelme analizi
ABD: Product × Lore, ağırlık 60.0 (herhangi bir pazarın en yükseği)
- Bunun anlamı şudur:Amerikalı kullanıcılar ürünleri efsanevi anlatılar aracılığıyla keşfediyor — hikayeyi minyatürlere bağlayan savaş senaryoları oluşturun.
- Dahili bağlantı stratejisi:“AT - ST Walker” ürün sayfasından, anlatı bağlamını vurgulayan çapa metniyle belirgin bir şekilde/lore/battle - of -oth/ ile bağlantı kurun (“ AT - ST'yi ikonik Hoth Savaşı'nda dağıtın ”). Bilgi sayfalarından, savaş senaryosu açıklamaları içindeki ilgili ürünlere geri dönün.
Birleşik Krallık: Boyama × Lore, ağırlık 15.0 (yalnızca Birleşik Krallık ve ABD'ye özgü)
- Bunun anlamı şudur:Britanyalı kullanıcılar savaş temalı resim rehberleri istiyor — "Hoth kar üssünü boyamak" gibi içerikler burada işe yarıyor ancak başka yerlerde daha az alakalı.
- Dahili bağlantı stratejisi:From /mini - painting - academy/snow - base - tutorial /, link to /lore/battle - of -oth/ and to relevant product pages like “Snowtrooper Unit Expansion.“ Resim teknikleri ile bu tekniklerin uygulandığı irfan/savaş bağlamları arasında çift yönlü bağlantılar oluşturun.
İspanya: Product × Lore, her biri 27.0 'da dengelenmiş
- Bunun anlamı şudur:İspanyol kullanıcılar, hikaye ilgisini ürün odağı ile dengeliyor — eşit vurgu gerekiyor.
- Dahili bağlantı stratejisi:Ürün ve bilgi sayfaları arasında orta derecede dahili bağlantı. “Luke Skywalker Commander” ürün sayfasından, hem /lore/luke - skywalker/hem de ilgili ürünlere bağlantılar ekleyin. Her iki bağlantı türünü de aşırı vurgulamaktan kaçının.
İtalya: Product × Lore weight 10.5 (weakest)
- Bunun anlamı şudur:İtalyan kullanıcılar eski bilgileri ürünlere bağlamaz — ayrıntılı savaş senaryolarını atlayın. Ürün özelliklerine ve boyama temellerine odaklanın.
- Dahili bağlantı stratejisi:Üründen ürüne iç bağlantıları en aza indirin. Ürün sayfalarından, grup veya birim türüne göre /mini - resim - akademi/ eğitimlere ve ilgili ürünlere bağlanmaya öncelik verin. Lore sayfalarını ürün keşif yollarından ayrı tutun.
Çerçevenizi doğrulama
Varlıklar, doğrulanacak 3+ sinyalde görünmelidir. Bir görünüm bir anormallik veya gürültü olabilir.
Yanlış pozitif kontrol
Sinyaller, kullanıcıların her zaman ne istediklerini değil, neye atıfta bulunduklarını ortaya çıkarır. Örneğin, bir site çeşitli sinyallerde birden fazla pazarda görünür, bu nedenle tüm pazarlardaki LLM yanıtlarında evrensel bir varlık olarak doğrulanır. Ancak Görsel Arama etiketlerindeki varlığı minimum düzeydedir.
- Sonuç:Kullanıcılar siteyi referans noktası olarak soruyor, ancak ürünlerinin resimlerini kapsamlı bir şekilde aramıyor.
- Strateji:Kapsamlı resim galerileri veya ayrıntılı bilgi içeriği değil, bir karşılaştırma makalesi/SSS oluşturun.
- Doğrulama sorusu:Sinyal, kullanıcıların ne istediğini veya bağlam için ne kullandıklarını gösteriyor mu?
Kapsam boşluğu analizi
Örneğin, sinyal doğrulamasının pazarlar arasında önemli ölçüde farklı varlık manzaralarını ortaya çıkardığını varsayalım — başka bir deyişle, pazar başına 3+ sinyalde kaç farklı, doğrulanmış varlık göründüğünü:
- ABD: 31 kuruluş
- Birleşik Krallık: 28 kuruluş
- İspanya: 29 kuruluş
- İtalya: 16 kuruluş
İtalya, diğer pazarların varlık kapsamının yarısına sahiptir ve İtalyan kullanıcıların bu ürün kategorisine nasıl yaklaştığı konusunda temel bir fark ortaya koymaktadır — bu güçlü bir stratejik sinyaldir.
İtalyan kullanıcılar, derin varlık araştırmasından ziyade temel sorulara (örneğin, PAA'lar) daha fazla vurgu yaparak daha az kuruluşa yoğun ilgi gösteriyorsa, "bu nedir ?" ve" bu nasıl çalışır ?" diye soruyorlar.
Burada bir bilgi edinme fırsatı var: Rakipler 31 ABD kuruluşunun tümünü İtalyanca'ya çevirerek İtalyan kullanıcıların ihtiyaç duymadığı sığ içerikler oluşturabilirken, kapsamlı, başlangıç odaklı içerikle bu pazar için gerçekten önemli olan 16 kuruluşa hükmedebilirsiniz.
Alınacak önlemler
- İtalya'nın derin varlık keşiflerinden ziyade 101 seviyeli temel içeriğe ihtiyacı vardır.
- SSS odaklı yaklaşım, İtalyan sinyallerindeki PAA baskınlığı ile eşleşmektedir.
- Net ürün özelliklerine, temel resim eğitimlerine ve basit kural açıklamalarına yatırım yapın.
- Diğer 15 'i düşünmeden önce 16 doğrulanmış kuruluşun kapsamlı kapsamını oluşturun.
- Üç ayda bir izleyin. İtalya'nın doğrulanmış varlık sayısı artarsa, piyasa vadesi artar ve kapsamı buna göre genişletir.
ABD modellerini İtalyan kullanıcılara zorla uydurmaya çalışmıyorsunuz, bu pazar için gerçek bilgi ihtiyaçlarını karşılıyorsunuz.
İç mimari nasıl yapılandırılır?
Standart etiketler, hreflang, CMS mimarisi ve analitik ile tüm pazarlarda tutarlı bir teknik yapıyı koruyun.
SWLegion.com örneğinin tam yapısı için, tam mimarisine bakın.
E - ticaret bölümü:
- ABD (kök): /store/, /store/{category}/, /store/{filter}/
- İngiltere: /en - gb/store /, /en - gb/store /{ category }/, /en - gb/store /{ filter }/
- İtalya: /it - it/negozio /, /it - it/negozio /{ categoria }/, /it - it/negozio /{ filtro }/
- İspanya: /es - es/tienda /, /es - es/tienda /{ categoría }/, /es - es/tienda /{ filtro }/
İçerik Bölümleri
- ABD (kök): /lore /{ entity }/,/star - wars - legion/rules /{ topic }/,/mini - painting - academy /{ guide }/,/about - us/
- Birleşik Krallık: /en - gb/lore /{ entity }/,/en - gb/star - wars - legion/rules /{ topic }/,/en - gb/mini - painting - academy /{ guide }/,/en - gb/about - us/
- İtalya: /it - it/lore /{ entità }/,/it - it/star - wars - lejyon/regole /{ argomento }/,/it - it/accademia - pittura - minyatür /{ guida }/,/it - it/chi - siamo/
- İspanya: /es - es/lore /{ entidad }/,/es - es/star - wars - legion/reglas /{ tema }/,/es - es/academia - pintura - miniaturas /{ guía }/,/es - es/sobre - nozotros/
Slug lokalizasyonu:
- Salyangozları tamamen lokalize olarak saklayın (/ → store → // negozio // tienda /).
- İçerik bölümü salyangozları doğal (/ rules // regole // reglas /,→/mini - painting → - academy // accademia - pittura - → miniature /) olarak lokalize edilmiştir.
- Resmi çeviriler için yerelleştirilmiş içerik içindeki varlık salyangozları (İspanya: /es - es/lore/conde - dooku/ vs İngilizce /count - dooku /).
Tutarlı kalan şeyler
- Yol yapısı: /lore /, /store /,/rules/varlık kapsamı veya kategori vurgusu farklı olsa bile her yerde mevcuttur.
- Ürün envanteri: Fiziksel ürünler pazarlar arasında aynı kalır (aynı 148 SKU), ancak mağazacılık ve filtreleme vurgusu değişebilir.
- Temel navigasyon bölümleri: Tüm pazarlarda Mağaza, Bilgi, Kurallar, Mini Resim Akademisi, Hakkımızda bulunur, ancak her bölümdeki dahili bağlantı mimarisi ve içerik derinliği pazar sinyallerine uyarlanır.
Tüzel kişilik kapsamı
Piyasa doğrulaması ile işaretlenmiş bir ana varlık listesi oluşturun. Bu, stratejik içerik yol haritanız haline gelecek ve önemli olduğu yerlerde kapsamlı kapsama alanı sağlarken çoğaltmayı önleyecektir.
Kuruluşlar iki stratejik kategoriye ayrılır:
- Evrensel varlıklar4 pazarın hepsinde doğrulanmıştır: Darth Vader, Luke Skywalker, resim, arazi, minyatürler, çekirdek fraksiyonlar (Galaktik İmparatorluk, Asi İttifakı, Ayrılıkçı) — bunlar temelinizi oluşturur ve kullanıcılar her yerde bu içeriği bekler.
- Pazara özgü kuruluşlarbir veya iki pazarda konsantre doğrulamayı gösterir: 501. Lejyon (yalnızca ABD/İngiltere), Shatterpoint karşılaştırması (yalnızca İtalya), Wookiees (yalnızca İspanya) — bunlar yerelleştirme farklılaştırıcılarınızdır.
Aşama 1 oluşturma: Evrensel varlıklarla başlayın. 12 -15 köşe taşı sayfası oluşturun, toplam 48 -60 sayfa için dört pazarın tümüne çevirin. Bunlar, tüm uluslararası ayak iziniz boyunca temel bir kapsama alanı oluşturur.
Aşama 2 oluşturma: Pazara özgü varlıklar ekleyin. Yalnızca doğrulanmış pazarlara seçime bağlı olarak dağıtılacak 25 -35 yerelleştirilmiş sayfa oluşturun. 501. Lejyon derin dalışı ABD ve Birleşik Krallık'ta gerçekleşebilir, ancak İtalya veya İspanya'da gerçekleşemez.
Toplam stratejik içerik:Dört pazarda 73 -95 sayfa. Bu, 148 ürün varlığını × dört pazarı kapsamaktan, tüm pazarlardaki tüm kuruluşlar için bilgi/kural/resim içeriği eklemekten daha iyi, daha rafine bir stratejidir ve bu da düzinelerce boşa harcanmış sayfa oluşturacaktır.
Yapay zeka yol haritası nasıl uygulanır?
Uluslararası SEO'nuzu oluşturmak bazı zorluklar ortaya çıkarabilir. İşte doğru yapmak için bazı engeller ve stratejiler.
Uygulama zorlukları
Arama yapmak için yapay zekayı uygulamanın önündeki bazı engellere bakalım.
CMS sınırlamaları
Çoğu CMS platformu, varlık düzeyinde yerelleştirme için tasarlanmamıştır. İhtiyaç duyulan şey, piyasa doğrulamasına dayalı koşullu sayfa oluşturmaktır.
Örneğin: Örneğimizde ABD, İngiltere, İtalya, İspanya gibi farklı pazarlar için onay kutularıyla birlikte CMS'nize bir "Hedef Pazarlar" özel alanı ekleyin.
İçerik ekibi ölçeklendirme
Düzinelerce yerelleştirilmiş sayfa oluşturmak, konu uzmanlığı, ana dil yazarları ve pazarlar arası koordinasyon gerektirir.
Bir pazarla başlayın — daha düşük bir riskle öğrenmek için en büyük değil, en büyük ikinci pazar. 5 -10 işletme sayfası oluşturun, trafiği ve dönüşümleri doğrulayın ve ardından yalnızca yatırım getirisi kanıtlandığında diğer pazarlara ölçeklendirin.
Bakım
Piyasalar gelişir, yeni ürünler piyasaya sürülür, kuruluşlar alaka düzeyi kazanır veya kaybeder ve sinyallerin periyodik olarak yeniden analiz edilmesi gerekir.
Üç ayda bir ilk 20 kuruluşta kısaltılmış dokuz sinyal analizini yeniden çalıştırın. Önemli kaymalar arayın: Varlıklar 3 'ten fazla sinyalden bir sinyale düşerse, içeriği kullanımdan kaldırmayı düşünün.
Sürekli istihbarat sistemleri
Yapay zeka sistemlerini izlemeye yardımcı olacak bazı araçlar şunlardır:
- Vikipedi düzenleme izleme: Pazar başına 10 -15 temel varlık için izleme listeleri oluşturun ve önemli düzenlemeler için e - posta uyarıları ayarlayın. Büyük eklemeler veya düzenleme savaşları artan ilgiyi işaret eder — bu olursa, kuruluş sayfası içeriğini gözden geçirin ve buna göre güncelleyin.
- Reddit hız takibi:Bahsedilen kuruluştaki yorum hızını takip edin. Bir hafta içinde 5+ iplikte belirtilen varlıklar (olağandışı bir artış) araştırılmalıdır.
- TikTok ve Instagram trend analizi:Ürün kategorilerinizle ilgili trend hashtag'leri ve viral içerik kalıplarını izleyin. Artan hashtag kullanımı veya viral içerik kalıpları, geleneksel arama sinyallerinde görünmeden önce ortaya çıkan kuruluşun ilgisini gösterebilir.
- Google Trends “yükselen” analizi:“Yükselen” sorguları aylık olarak izleyin (mutlak hacim değil). +% 100 haftadan haftaya büyüme gösteren sorgular, ortaya çıkan ilgiye işaret ediyor.
Yol haritası oluşturma
Artık önünüzde hangi engellerin olduğunu bildiğinize göre, planı nasıl uygulayacağınız aşağıda açıklanmıştır.
1. Ay: Kuruluş
- Öğrenme ve prototip oluşturma için bir pazar seçin. Örneklemek ve sistematik dokuz sinyal analizi yapmak için 10 -15 ürün seçin.
- Birlikte oluşma ağırlıkları ve pazara özgü 3 -5 doğrulanmış varlık içeren bir varlık listesi oluşturun.
2 -3. Aylar: İçerik oluşturma
- Evrensel sütun sayfaları oluşturun ve tüm pazarlara çevirin ve başlangıçta bir tanesinden başlayarak pazara özgü varlık merkezleri oluşturun. Birlikte meydana gelen ağırlıklara dayalı olarak dahili bağlantı uygulayın.
4 -6. Aylar: Doğrulama ve genişletme
- Kuruluş kapsama oranlarını, LLM konu görünürlüğünü ve pazara özgü trafik büyümesini izleyin.
7 -12. Aylar: Tam çoklu pazar sunumu
- Tüm pazarlara açılın. Vikipedi izleme listeleri, Reddit izleme, TikTok/Instagram eğilimleri ve üç aylık sinyal yeniden analizini planlama dahil olmak üzere sürekli istihbarat sistemleri çalıştırın.
Başarı nasıl ölçülür?
Değişiklikleri uyguladıktan ve yapay zekayı uluslararası arama stratejinize dahil ettikten sonra, neyin işe yaradığını ve nerede iyileştirileceğini nasıl belirleyeceğinizi burada bulabilirsiniz.
Tüzel kişilik kapsama oranı
Bu metrik, yalnızca sayfaları ayrım gözetmeksizin çevirmekle kalmayıp, her bir pazardaki kullanıcılar için gerçekten önemli olan varlıkları kapsayıp kapsamadığınızı gösterir.
- Formül:(Oluşturulan varlık sayfaları/Sinyal analizinden elde edilen toplam doğrulanmış varlıklar) × 100
- Örnek:Sinyal analiziniz Birleşik Krallık'taki 28 kuruluşu doğruladı (3 'tenfazla sinyalde görünen kuruluşlar). Bu kuruluşlardan 22' si için özel sayfalar oluşturdunuz. Varlık kapsama oranınız: 22/28 veya % 79.
- Hedef:Her öncelikli pazar için % 70 'tenfazla kapsam.
Stratejik farkı göz önünde bulundurun. Örneğin, Birleşik Krallık sitenizin 28 doğrulanmış kuruluşun % 79 'unu veya 22' sini kapsadığını ve kaynakları gerçekten arayan, hakkında soru soran ve birden fazla sinyalle etkileşime giren kuruluşlara odakladığını varsayalım.
Bir rakip 148 ürün kuruluşunu çevirirken, kağıt üzerinde “% 100 kapsama alanı ”elde eder, ancak Birleşik Krallık kullanıcılarının minimum ilgi gösterdiği kuruluşları kapsayan kaynakları israf eder.
% 21 'lik boşluğunuz (ortaya çıkarılan 6 kuruluş) bir başarısızlık değil, stratejik bir önceliklendirmedir.
Bu düşük öncelikli varlıklar, üç aylık yeniden analiz, sinyal doğrulama güçlenmelerini gösterirse eklenebilir — 2 sinyalden 3+' ya veya ek sinyal türlerinde görünür.
Kuruluş kapsamını izlemek için araçlar:
- Screaming Frog: Sitenizi tarayın ve varlık sayfalarını pazar alt klasörüne göre sayın.
- Google E - Tablolar: Canlı URL envanterine karşı çapraz referans doğrulanmış varlık listeleri.
LLM konu görünürlüğü
Sitenizin, bireysel alıntı sayımlarında değil, önemli konular için LLM yanıtlarında görünüp görünmediğini takip edin. Amaç, gösteriş metriklerini değil, güncel otoriteyi ölçmektir.
ChatGPT/Gemini/Şaşkınlık/Claude için:Birden fazla LLM'de görünürlüğünüzü sistematik olarak izlemek için WAIKay.io'yu kullanın. Platform şunları yapmanıza olanak tanır:
- ChatGPT, İkizler, Şaşkınlık ve diğer yapay zeka platformlarındaki belirli sorgular için izleme ayarlayın
- Alan adınızın yanıtlarda (bahsetmeler, özetler, alıntılar) görünüp görünmediğini takip edin
- Geçmiş izleme ile zaman içindeki görünürlük değişikliklerini izleyin
- LLM başına, konu başına varlığı/yokluğu gösteren raporlar oluşturun
AI Genel Bakışları/AI Modu için:Google'ın yapay zeka destekli serp özelliklerini izlemek için Semrush One'ı kullanın. Ahrefs, Advanced Web Rankings ve SISTRIX (AI Overview presence reporting) gibi alternatif araçlar benzer yetenekler sunar.
Hedef ölçütler:
- Evrensel konular: Tüm pazarlarda 2 'den fazla LLM'de görünürlük.
- Pazara özel konular: Belirli bir pazarın dil sorguları için 2 'den fazla LLM'de görünürlük.
Bu, içerik kalitenizin ve varlık kapsamınızın LLM'lerin sizi yanıtlarına dahil etmeye değer yetkili bir kaynak olarak görmeleri için yeterli olup olmadığını doğrular. Görünürlük eksikliği, içerik boşluklarını veya yetersiz topikal derinliği işaret eder.
AI ve LLM'leri bugün uluslararası SEO'nuza dahil edin
Çoğu uluslararası site taksonomiyi altyapı olarak ele alır: bir web sitesi yeniden tasarımı sırasında bir kez oluşturun, minimum düzeyde koruyun ve her 2 -3 yılda bir yenileyin.
SWLegion.com örneğimiz dört pazarda aynı mimariyle başladı. Bu stratejiyi uygulayarak, mimariyi ve navigasyonu nasıl yerelleştireceğimizi ve her pazar için nasıl optimize edeceğimizi gösterdik.
Bu strateji temelde farklı bir şey inşa eder — piyasa davranışıyla nefes alan, varsayımlardan ziyade sinyallere yanıt veren mimari. Sadece bir web sitesi kurmak yerine taksonomi geliştiriyorsunuz.
Yeni taksonominiz mevcut kullanıcı davranışını yansıtacak ve ayrıca rakipler pazarın değiştiğini fark etmeden önce davranış değişikliklerini öngörecek ve bunlara uyum sağlayacaktır.
