Yapay zeka araçlarının kullanımı daha yaygın hale geldikçe, bir zamanlar ciddi manüel çaba gerektiren karmaşık süreçleri otomatikleştirmek için araçlar geliştiren insanların etkileyici örneklerini gördüm. Ayrıca ekiplerin yapay zekayı yalnızca mevcut olduğu için benimsediğini ve çoğu zaman pratik faydası çok az olduğunu gördüm.
Benim yaklaşımım zamandan tasarruf sağlayan ve gerçek sorunları çözen yapay zeka uygulamalarına odaklanmak.
Son zamanlarda, üç ayrı işletmede, sekiz bölgesel alanda ve üç İngilizce lehçesi, İtalyanca, Japonca, İspanyolca, Tayca, Fransızca ve Korece dahil olmak üzere birden fazla dilde bir düzineden fazla web sitesi için SEO mimarisini uyumlu hale getirmem gerekiyordu.
Geçmişte, tutarlı hreflang XML site haritaları oluşturmak için binlerce URL'yi eşlemek, özel bir yazılım veya günlerce süren elektronik tablo çalışması gerektiriyordu. Bunun yerine, ağır yükü kaldırabilecek özel bir Python betiği oluşturmak için Google Gemini'yi kullandım.
Projenin ilk bilgi isteminden son derece özelleştirilmiş bir otomasyon aracına nasıl dönüştüğünü ve teknik SEO için yapay zekanın kullanılması konusunda bana neler öğrettiğini burada bulabilirsiniz.
Yapay zekanın en fazla değeri sağladığı yer
Yapay zekayı öncelikli olarak aşağıdakiler dahil pratik, zaman kazandıran görevler için kullanıyorum:
- Söz dizimini sıfırdan araştırmadan hızlı bir çözüme ihtiyaç duyduğumda normal ifade kalıpları oluşturma.
- Manuel veri aktarımına dayanan iş akışlarını raporlamak için karmaşık elektronik tablo formülleri oluşturma.
- Birden fazla iş kolunda rekabetçi analiz gerektiren projeler için araştırma ve planlamanın hızlandırılması.
- Yinelenen SEO ve veri işleme görevleri için özel otomasyon araçları oluşturma.
Burada tartışılan hreflang projesi bu son kategoriye giriyor.
Google, AI arama, sosyal, yerel ve satın alma kararlarını etkileyen her kanaldaki görünürlüğünüzü izleyin, büyütün ve ölçün.
Hreflang'ı geniş ölçekte eşleme
Zorluk açıktı: Bir düzineden fazla çok dilli web sitesindeki binlerce URL'yi doğru hreflang XML site haritalarına eşlemek.
Projeyi manuel olarak ele almak yerine, özel bir Python çözümü oluşturmaya yardımcı olması için Google Gemini'yi kullandım.
İşte süreç nasıl gelişti.
Aşama 1: Sadece bir senaryo değil, bir yaklaşım istemek
Kodlama için üretken yapay zekayı kullanırken sık karşılaşılan bir tuzak, ondan rotayı bilmeden koşmasını istemektir. Basitçe "Bir hreflang site haritası oluşturmak için bir Python betiği yazın" yazarsanız, gerçek dünya verileriyle karşılaştığı anda kırılan genel, kırılgan bir kod parçası elde edersiniz.
Bunun yerine bir yaklaşım isteyerek başladım. Senaryoyu açıkladım: birden fazla bölgesel alan adı, birkaç yıl içinde uyumsuz URL bilgileriyle sonuçlanan organik büyüme, çevrilmiş alt klasörler ve eklenen revizyon yılları.
Gemini çok adımlı, veriye dayalı bir yaklaşım önerdi:
- Canlı URL'leri ve bunların meta verilerini toplamak için web sitelerini tarayın.
- Ham verileri işlemek için Google Colab'da Python'u kullanın.
- Aynı sümüklü böcekleri gruplamak için önce tam eşleme kümesini çalıştırın.
- Çevrilmiş sayfaları başlıklarına ve normalleştirilmiş URL'lere göre bulanık bir şekilde eşleştirmek için gelişmiş bir anlamsal yapay zeka modeli (SentenceTransformers gibi) kullanın.
Aşama 2: Tarama ve veri toplama
Stratejiyi izleyerek tüm bölgesel web sitelerini taramak için bir tarayıcı kullandım. Amaç, canlı URL'leri, durum kodlarını, başlık etiketlerini ve H1'leri içeren birleşik bir virgülle ayrılmış değerler (CSV) dosyası oluşturmaktı. Screaming Frog bu uygulama için mükemmel çalıştı.
Kritik bir nokta: Yapay zeka çıktınız yalnızca tarama verileriniz kadar iyidir (eski "çöp girer, çöp çıkar" deyimini hatırlayın).
Bir AI komut dosyası, kaynak verilerinizdeki hedef URL'nin 404 veya 301 yönlendirmesi olması durumunda bariz bir "tam eşleşmeyi" eşleyemez. Komut dosyasına beslemeden önce CSV'nizi yalnızca dizine eklenebilir içeriği içerecek şekilde filtrelemeniz gerekir.
Daha derine inin:2026'da Uluslararası SEO: Hala ne işe yarıyor, ne artık çalışmıyor ve neden
Aşama 3: Google Colab korumalı alanı
Google Colab, yerel kurulumlar veya ortam değişkenleri konusunda endişelenmeden Python kodunu yazabileceğiniz, yapıştırabileceğiniz ve çalıştırabileceğiniz ücretsiz, bulut tabanlı bir Jupyter not defteri ortamı sağlar. Google Drive üzerinden erişebilirsiniz. Ücretsiz sürümün bu projeyi gerçekleştirmek için yeterli kapasiteye sahip olduğunu buldum.
CSV'yi Colab'a yükledim ve Gemini ilk Python betiğini sağladı. Komut dosyası, dil kodlarını atamak, URL'leri temizlemek ve bir XML ağacı oluşturmak için bir etki alanı eşleme rutini kullandı. İlk çıktı mükemmel olmaktan uzaktı.
Aşama 4: Yineleme (gerçek işin gerçekleştiği yer)
Yapay zekanın ilk denemede kusursuz, büyük küçük harflere dayanıklı bir komut dosyası sunmasını beklerseniz hayal kırıklığına uğrayacaksınız. Muhtemelen AI araçlarının stajyerlerle karşılaştırıldığını duymuşsunuzdur, bu da onların çalışmalarını kontrol etmeniz gerektiği anlamına gelir. Bu çok doğru.
Yapay zekanın gerçek değeri yinelemede yatmaktadır. Komut dosyasını çalıştırırken, sayfaları uluslararası benzerleriyle gruplandırmak yerine yetim bırakan birçok eşleşmeyen URL'yle karşılaştık.
Yapay zekayı, insan tarafından yönetilen web sitelerindeki nüansları ele alacak şekilde yinelemeli olarak nasıl eğittiğimi burada bulabilirsiniz.
Dizin düzleştirme sorunu
ABD sitesi yakın zamanda blogunu güncel klasörler halinde yeniden düzenlerken, Meksika ve İtalya siteleri henüz yeniden düzenlenmemişti.
Gemini'yi bu spesifik uyumsuz örneklerle yönlendirdim. Komut dosyasına, çevrilen bilgilerin temiz bir şekilde hizalanabilmesi için sahne arkasındaki güncel klasörleri çıkaran bir URL düzleştirici işlevi ekleyerek yanıt verdi.
Agresif anlamsal tuzak
Yapay zekanın farklı konuları karıştırmasını önlemek için kavram tuzakları uyguladık. Başlangıçta çok katıydılar. İmalat sektörüyle ilgili Birleşik Krallık'taki bir makale, İtalya'daki bir makaleyle eşleşmez çünkü ABD'deki başlık biraz daha geneldir.
Gemini'ye jenerik sektörlere yönelik tuzakları gevşetmesi ve aynı zamanda kritik kısaltmalar ("SEO" ve "SEM" gibi) için bunları sıkı bir şekilde uygulamasını sürdürmesi talimatını verdim. Bu, yapay zekaya yaratıcı çevirilere uyum sağlamak için ihtiyaç duyduğu nefes alma alanını sağladı.
Çevrilen sümüklü böcek epifani
En büyük ilerleme Meksikalı yetimler blogunun denetlenmesi sırasında gerçekleşti. Örneğin, İspanyolca URL'si/detras-de-escenas-historias...İngilizcenin doğrudan çevirisidir/kamera arkası hikayeleri...Bunu Gemini'ye belirttim.
Gemini beni yüzlerce manuel eşleşmeyi sabit kodlamaya zorlamak yerine betiği "Birleşik Anlamsal İmza" oluşturacak şekilde güncelledi. Bilgilerdeki temel operasyonel ifadeleri dinamik olarak tercüme ederek anlamsal eşleştirme modeli için dil boşluğunu etkili bir şekilde kapattı ve düzinelerce artık sayfayı neredeyse anında birbirine bağladı.
Daha derine inin:Kültürel SEO: Yapay zeka aramasında İspanyol pazarları için pratik bir çerçeve
Markanızın nerede göründüğünü, nerede görünmediğini ve arama, yapay zeka, yerel, sosyal ve önemli olan her kanalda tam olarak nasıl daha fazla görünürlük kazanacağınızı görün.
Yapay zeka destekli bir SEO aracı oluşturmanın dersleri
Proje basit bir dersi güçlendirdi: Yapay zeka, bir kısayol yerine ortak çalışan olarak ele alındığında en iyi şekilde çalışır.
- Stratejist olun, yapay zekanın kodlayıcı olmasına izin verin:Sadece nihai bir ürün talep etmeyin. Önce mimariyi, uç durumları ve mantığı tartışın. Yapay zekaya, açık bir mimari yönlendirmeye ihtiyaç duyan genç bir geliştirici gibi davranın.
- Somut örnekler verin:Bir senaryo başarısız olduğunda sadece "Bozuk" demeyin. Bu proje için ya başarısız olan tam URL'leri ve bunların eşleşmesi gereken URL'leri ya da eşleşmeyen URL gruplarını sağladım. Yapay zekanın mantığını düzeltmek için somut kalıplara ihtiyacı var.
- Yinelemeli döngüyü benimseyin:Kodu çalıştırmayı, anormallikleri tanımlamayı ve bunları komut istemine geri göndermeyi bekleyin. Her yineleme, aracı önemli ölçüde daha akıllı hale getirir.
- Google Colab'dan yararlanın:SEO için Python kullanmak için Python uzmanı olmanıza gerek yok. Colab, karmaşık veri bilimi kitaplıklarını doğrudan tarayıcınızda çalıştırmanıza olanak tanıyarak teknik boşluğu doldurur.
Projenin sonunda, çok büyük bir CSV dosyasını işleyebilen ve dakikalar içinde çapraz referanslı bir hreflang XML site haritası oluşturabilen, sağlam, son derece özelleştirilmiş bir Python betiğine sahip olduk.
Yapay zeka yakın zamanda teknik SEO'ların yerini almayacak. Ancak özel, ölçeklenebilir ve kullanışlı araçlar oluşturmak için yapay zeka ile nasıl işbirliği yapacağını bilen SEO'lar önemli bir avantaja sahip olacak.
Daha derine inin:AI araması, hreflang'ın ötesinde pazar uygunluğunu nasıl tanımlar?
