Sosyal Ağ ve Kitle

Semantik Web’in bugünü ve geleceği

0

Bir önceki yazıda Semantik Web’in ne olduğunu ve nasıl işlediğine dair bir giriş yapmıştım. Aslında temel olarak Semantik Web, ileri yapay zekâdan bağımsız olarak kurgulanmıştı ancak günümüzde Semantik Web kullanım olarak çok farklı bir hâl almaya başladı. İleride ise yazı formatı bağımlılığından da tamamen kurtulup arama motorları için farklı bir temel yapıtaşı olacak. Bu yazıda arama motorları ve Semantik Web arasındaki ilişkinin günümüzde nasıl işlediği ve gelecekte bu işleyişin hangi yöne doğru evrileceğini anlatmaya çalışacağım.

Anlamsal Ağ’da veri sınıflandırmaları, bir web sitesi için her zaman manuel etiketlemeler ile mi devam edecek? Peki biz bu etiketlemeleri yapmazsak Google hiçbir şey anlamayacak mı? Aslında bu soruların cevabı çok basit: Eğer işin içinde yapay zekâ yoksa, her şeyi biz belirtmeliyiz. Yapay zekâ ve “deep learning” var ise sınıflandırmalar, anlamlandırmalar kendi kendini besleyeceğinden bir süre sonra ilgili yazılım, geliştiricilerin doğrudan işaretlemediği verileri de kendisi sınıflandırabilecektir. Güzel olan şu ki Google hâlihazırda kendi algoritmalarında sınıflandırma yaparken yapay zekâ kullanıyor. Yani tüm veri işaretlemelerinin de ötesinde veriler arasındaki ilişkileri Google kendisi sağlayabiliyor. Örnek olarak Moz’dan Alexis Sanders’ın yazısından aldığım iki grafiği inceleyebiliriz:

The Simpsons dizisi üzerinden bir ilişkilendirme örneği yukarıda yer alıyor. Elbette günümüzde veri sınıflandırmaları mikro data etiketleri ile sınırlanmadı. Yapay zekâ veriler arası ilişkilerin anlaşılabilmesi ve sınıflandırılabilmesi için oyuna dahil oldu. Tüm sınıflandırmalar ve tüm sınıfların kendi aralarındaki ilişkilendirmelerinden doğan yeni ilişkiler, arama motorlarının cevaplara daha iyi ulaşabilmesine olanak verdi. Çünkü yapay zekâ sayesinde tüm veriler arası ilişkiler, bazı durumlarda korelasyonlar ve bu korelasyonlar sayesinde de bulunan daha isabetli cevaplar artık her gün karşımıza çıkıyor.

Google getirdiği Answer Card sonucunda Homer Simpson’ın çalıştığı yere dair verdiği cevabı vurgulu şekilde gösteriyor.

Arama motorlarının neden Semantik Web’e ihtiyacı var?

Dünyada her geçen yıl ciddi miktarda veri boyutu artışı yaşanıyor. Neredeyse her yıl katlanarak yükselen bu gezegen büyüklüğündeki veri havuzunda bilgi kirliliği de kaçınılmaz oluyor. Burada doğru ya da yanlış bilgiden söz etmiyorum. Botların anlaması gereken ve özgünlüğüne, kalitesine karar vermesi gereken, her gün yenileri eklenen bilgilerin miktarından söz ediyorum. Her gün webe binlerce websitesi katılıyor. Arama motorları için bu kadar veri bombardımanı içerisinde kullanıcıların isteklerine uygun verileri bulmak, hurdalıkta işe yarar bir şeyler bulmaya benzemeye başladı. Tüm operasyonlarını web üzerinde yeni veriler keşfedip, dizinlerine ekleyip, sınıflandırmaya harcayan arama motorlarının mümkün olduğunca verimli performans gösterebilmesi için; anlam ilişkilendirmelerini daha iyi sağlaması gerekmekte.

Yukarıdaki grafik dünya çapında Big Data işleme üzerine bugüne dek pazar gelişimini ve gelecek yıllarda pazarın ne kadar büyüyeceğine dair tahminleri göstermektedir.

Semantik Arama İhtiyacını Doğuran 5 Motivasyon

1 – Kullanıcı talebini doğru şekilde anlama

Bu durumu bir örnekle açıklamak istiyorum. “Araba” ve “otomobil” kelimeleri aynı anlama gelmektedir. Google’a otomobil yazdığınızda ilk sayfada sadece otomobil satış siteleri çıkmaktadır. Ancak “araba” yazdığınızda ilk sayfadaki iki sonucun oyun sitelerine ait olduğunu göreceksiniz. Bunun nedeni “araba” kelimesinin otomobil kelimesine göre çocuklar tarafından yetişkinlere göre biraz daha fazla kullanılması, aramayı yapan çocuk kullanıcıların, satın almak yerine araba oyunları oynamak için bu aramayı yapmalarıdır.

Ancak en önemli sebeplerden birini de araba kelimesinin geçtiği diğer Google aramalarına baktığımızda keşfediyoruz. “Araba oyunları” araması gibi sorguların araba ve oyun kelimeleri arasında ilişkilendirmeyi kuvvetlendirerek sonuçlara yansıyacak kadar çok yapılmasıdır. “Otomobil” aramasında ise aynı korelasyon görülmemektedir.

Yukarıdaki görsel Google “araba” araması sonuçlarından alınmıştır.

Google yaptığınız arama birden fazla anlama gelebildiğinde hepsini birlikte getirmeye çalışır. “Büyük ayı” örneğinde olduğu gibi sonuçlarda hem oyuncak ayılar hem takımyıldız hem de İstanbul’da bir prodüksiyon firması gelebilir:

semantic-serp-example

Ancak “büyük ayı nedir” araması yaptığınızda insanların sadece “takımyıldızı” olanı araştırdığını da öğrenmiştir. Bu nedenle karşınıza sadece onu getirir:

2 – Spame karşı yönetilebilir efor ve maliyetle mücadele

Spam çalışmaları ile manipülasyona uğramamak için arama motorları veriler arası korelasyonları daha iyi tespit etmek ve daha iyi yorumlamak zorunda. Örneğin bir anda çok fazla “backlink” almaya başlayan bir sitenin aramalarda benzer şekilde trend artışının olmaması doğal olmayan bir durumun işaretçisi olabilir. Yani bir site hakkında ne kadar çok konuşuluyorsa ona bağlantı veren site sayısının da aynı ölçüde artması beklenirken, bağlantı veren site sayısı ciddi şekilde artıyor ancak ilgili sitenin arama hacminde benzer bir artış görülmüyorsa bu durum pek iyi niyetli değerlendirilmeyecektir.

İlginizi çekebilir:  Yayıncılar için Facebook News ile yeni dönem

3 – Kaliteli ve kalitesiz içerikleri bir insan gibi yorumlayıp, ayırt edebilmek

Aynı kelimeyi tekrar tekrar geçirmenin artık faydadan çok zarar getirdiğini artık duymayan kalmadı. Bunun aslında doğrudan Semantik Arama Ağı ile bir ilgisi var. Örneğin Google, artık bir makalede belirli bir kelimenin geçme sıklığının ne kadardan az ya da fazla olduğunda doğal olmadığını, ne kadarının normal olduğunu kendi öğrenebiliyor. Bu, yapay zekâ destekli olmasından kaynaklı. Çünkü hem belli bir konu için tüm yazıların veritabanına sahip hem de kelimelerin önüne arkasına gelen yeni kelimeler, bağlaçlar ve noktalama işaretleri arası bağlantıları da iyi kurabilmekte. Böylelikle doğal olmayan bir makale yapısı, başlık hiyerarşisi, kelime grubu Google tarafından anlaşılabilmekte. Bir kelimenin eş anlamlı karşılıklarını da bir spam çalışmasına dahil edecek olursanız sonucun değişmeyeceğini söyleyebilirim. Zira yapay zekâ destekli Anlamsal Ağ’da bu veriler zaten sınıflandırılmış ve aynı anlam içerisine dahil edilmiş durumda. Yani siz veya aynı dili kullanan herhangi bir insan farklı iki kelime okurken, arama motorları bu kelimeleri doğrudan aynı gibi değerlendirecektir.

4- Farklı içerik formatlarını anlamlandırabilmek

Bilgi türlerini birbirinden ayırabilmek, böylece sonuçları zenginleştirebilmek. Arama motorları, aynı konsepte ait bir fotoğraf ile farklı bir websitesinde yer alan metnin ilişkisini kurabildiğinde kullanıcıların karşısına çok daha iyi sonuçlar çıkarabilmektedir. Aynı durum videolar için de geçerli. Google, ilk arama sonuç sayfasında görseller için ayrı bir alan ayırmaktadır. Bu görsellerin, birlikte sıralama aldığı metin sonuçlarla ilgisinin doğru kurulması gerekmektedir. Ancak bu her zaman kolay değil. Google sizin büyük bir ayı fotoğrafı mı aradığınızı yoksa takımyıldızının fotoğrafını mı aradığınızı bilmek zorunda.

 

Belirli bir konuda imaj, video, sosyal medya profili ve haber sonuçları gibi aynı aramada sonuç alabilecek ancak farklı motivasyonlara hitap eden içerikleri arama motorları iyi sınıflandırabilirse sonuç ekranlarını da daha iyi hale getirebilir. Günümüzde arama motorları bu konuda kendini geliştirdikçe,  görseller, videolar, haberler vb sonuçlar için ayrı çerçeveler ayırmaya başlamıştır.

5 – Belirli bir bilgiyi, hiçbir etiketleme olmadan da ayırt edebilmek 

Örneğin “Soyadı Tevetoğlu olan şarkıcı Tarkan” ifadesinde “soyadı” kelimesinin anlamını bilen bir arama motoru, bu kelime ile birlikte yazılan diğer kelimelerin “kişinin soyadı” bilgisini verebileceğini bilecektir. Böylece “soyadı” kelimesi artık kendi kendine bir nevi veri işaretleyicisi görevi görecektir ve bu arama motoru ünlülerin soyadlarına dair aramalarda daha doğru yanıtlar verebilecektir.

Semantik Arama’nın geleceği: Sesli arama

Semantik Web ve yapay zekâ kullanımına yönelik yatırımların gittikçe artmasının, sürekli artan veri kirliliğinden daha önemli sebepleri de var aslında. Ancak bu bir başka yazının konusu olacağından şimdilik kısa tutacağım. Dünya’da ciddi şekilde artan bir sesli arama kullanım oranı var. Statista verilerine göre insanların %16’sı şimdiden “ilk tercih olarak sesli arama”yı kullanmayı başlamışlar.

Sesli aramanın yakın gelecekte yazılı aramanın yerini alabileceği konuşuluyor. Bu durumun ciddi şekilde ivmeli devam edeceğine ise neredeyse eminiz. Başlıca sebebi ise genç jenerasyonun hızlı adaptasyonu. Aşağıdaki grafik 18-29 yaş aralığında akıllı telefonlardaki kişisel asistanların kullanım oranının %71 olduğunu gösteriyor. Bu diğer yaş aralıklarına göre ciddi şekilde fazla. Gelecek yeni jenerasyonda bu oranın %90’larda olacağını kolaylıkla tahmin edebiliyorum.

Sesli aramaya iyi adapte olunabilmesi, bir arama motorunun geleceği için hayati bir konu. Bu konunun çözümü ise doğrudan anlamlandırabilmeden geçiyor ve bunun da çözümü Semantik Web. Yapay zekâ destekli Semantik Web ile daha iyi ilişkilendirmeler kurabilen arama motorları ileride sesli aramalarda daha iyi performans gösterebilecekler. Sesli aramalarda aynı kelimeler kullanılmayabilir, aynı motivasyonlara sahip kullanıcılar farklı ifadeler kullanabilirler. Tüm bu farklılıkları anlayabilmek adına iyi korelasyonlar kurulması şart. Ancak, bu konuyu daha detaylı olarak farklı bir yazıda incelememiz gerekiyor.

 

Onur Poyraz Kaya
2013 yılında Yeni Medya odaklı atölye çalışmalarında yer alırken, aynı yıll ilk SEO çalışmalarına başladı. 2014'te kuruluş aşamasında katıldığı Contentus İçerik Ajansı'nda içerik üretimi odaklı bir ekiple hedef kitle analizleri üzerine çalıştı. 2014 Ekim ayında SEM’e katıldı. SEM ekibi ile teknik kapasite ve pazarlama temelli içerik yaklaşımını birleştirerek danışmanlık vermeye başladı. SEM'deki görevine ek olarak 2015-2017 yılları arasında Türkiye Gazeteciler Sendikası Akademisi ile farklı medya organlarından çalışanlara "İçerik Zenginleştirme" ve "Teknik SEO" başlıklı 50'den fazla eğitim verdi. Halen SEM'de SEO Danışmanı olarak çerçevenin dışından bakmaya devam etmektedir.