Hobichat' Alıntı:

Örnek vermek gerekirse dünyanın en iyi voleybolcusu regla torres hakkında bir arama yaptığımız zaman. Sporcunun pek çok hikayesi çıkıyor. Fakat içinde regla torres geçmeyen voleybol maçları, turnuvalari fedarasyonlar v. b. yer veriliyor. yani regla torres e hitap eden bir web siten varsa voleybol ile ilgilen voleybol maçları v. b. konular ile ilgilenebilirsin. Aynen backlink sağlarken anchor textimiz nasıl sitemiz ile alakalı. Anchor text alakasız olursa içerikten dışarı çıkıyoruz. Ve buda etki oranını etkiliyor. Web sitenizdede hedeflediğiniz bir içerik varsa alt kategorilerini bu semantic çevreçevede belirleyebilirsiniz.

Lsi konusunda söylediklerinizi ve wiki makalesini okuduktan sonra konuyu basite indirgeme açısından şöyle bir sonuç çıkardım. &quot;böbrek taşı&quot; anahtar kelimemiz. Adwords aracından ilgili kelimeler bulacağız böbrek ağrısı, böbrek yetmezliği, böbrek kumu gibi. Daha sonra makalemizin içinde ve sitemizde bu ilgili kelimelere yer vereceğiz. Daha sonra bu ilgili kelimelerin geçtiği sitelerden anchor texti kullanarak backlink alacağız. Bu şekilde serp sonuçlarında siteyi yükselteceğiz. böylece &quot;taş kırma&quot; deyince inşaat değil sağlık kategorisine dahil olmuş olacağız.

Yazınızı çok beğendim. Serdarcanın bloguna da ekledim. Teşekkür ediyorum. Ayrıca konu çok derin araştırmaları beraberinde getiriyor: site segmentasyonu, LSA/LSI tekniklerinin SEO da kullanımı, sitenin semantik çekirdeğini oluşturma, öbek yapılı algoritma gibi. Türkçe kaynak yok denecek kadar az.

S. a. arkadaşlar, Uzun süredir bu foruma girmiyordum. Girip bende birşeyler paylaşmak istedim. Umarım beğenirsiniz. LSI dökümanların içerdiği terimler arasındaki anlamsal ilişkilerin kullanıldığı bir teknikdir. Google artık bu teknolojiyi kullandığını biliyoruz. Tamamen matematiksel bir sistem ile terimler arasındaki anlamsal ilişki gayet kolay bir şekilde anlaşılıyor. Ayrıyetten c/p mevzularıda çok rahat bir biçimde tespit edilebilir biliyorsunuz. Bunu nasıl yapıyor diyorsanız her bir terimin kökü tespit ediliyor. Böylelikle benzerlik oranlarını nasıl phpde 2 diziyi karşılaştırmak ve aynı indis leri çıkarmak gibi düşünülebilir aslında. Peki google LSI neden kullanma ihtiyacı duydu? Google Eski arama işleyişi şu şekildeydi -&gt; Google Klasik kelime arama yöntemleri kullanıyordu dökümanlarda aranan keywordun geçip geçmediğine bakarak sınıflandırıyordu. Peki google şöyle bir soru sorsak ne olurdu? İki döküman ortak kelimeleri olmasa bile semantic açıdan birbirine benzeyemezmi? Gördüğünüz gibi klasik kelime arama yöntemi gayet rahat bir şekilde çürütülebiliyor. İşte google bunun farkında olduğu için LSI konusuna yöneldi. Peki LSI nin klasik arama yönteminden ne farkı var onuda söyleyelim... LSI Dökümanları bir bütün olarak değerlendiriyor. Bunun yanı sıra aranan kelimelerin geçtiği dökümanları veriyor bununda yanısıraa yakın anlamdaki sonuçlarıda vererek arama sistemini genişletiyor. Böylelikle kullanıcaya mükemmel bir sonuç döndürüyor. LSI birde semantic olarak bir anlamı olmayan mesala ile, ve, veya v. b. kelimeleri eliyor. Şimdi bu kadar şey yazdık sistemin alt yapısını özetledik. Peki burdan ne tür bir ipucu çıkaracağız. Uzun makaleler, Metinsel Tutarlılık, özgün makaleler, Renkler Google kategorileme sistemide iyidir. Örnek vermek gerekirse Böbrek taşı kırma -&gt; Sağlık kategorisene girebilir. Ve daha bir çok kategoriye hitap edebilir. Kategori derinliğini bilmediğimden ben bu kategoriye uygun gördüm. Yazı hiçte fena olmadı. Sizlerinde fikirlerini almak isterim. Makale tamamen bana aittir. iyinet ve benim nickim kaynak gösterilerek webte paylaşılabilir. Saygılarımla...

Eif' Alıntı: