YENİ ve Açıklandı: Kullanıcı Sinyalleri, Google Chrome Verileri ve Web Sitesi Popülaritesi Aracılığıyla Google Sıralaması: Mahkeme Belgeleri Ne Diyor?

Konrad Wolfenstein

9 saat önce

YENİ ve Açıklandı: Kullanıcı Sinyalleri, Google Chrome Verileri ve Web Sitesi Popülaritesi Aracılığıyla Google Sıralaması: Mahkeme Belgeleri Ne Diyor?

YENİ ve Ortaya Çıktı: Kullanıcı sinyalleri, Google Chrome verileri ve web sitesi popülaritesi aracılığıyla Google sıralaması: Mahkeme belgelerinde neler söyleniyor – Görsel: Xpert.Digital

Google Insider: ABD'deki antitröst davasındaki mahkeme belgeleri aracılığıyla önemli SEO bilgilerinin kasıtsız olarak ifşa edilmesi

Kullanıcı sinyalleri Google sıralamaları için ne kadar önemlidir?

Kullanıcı sinyallerinin Google sıralamaları için önemi uzun zamandır tartışmalı bir konudur. Google, geçmişte tıklamalar gibi doğrudan kullanıcı sinyallerinin doğrudan sıralama faktörleri olmadığını sürekli olarak iddia etmiştir. Ancak, ABD'de Google'a karşı devam eden antitröst davasının son mahkeme belgeleri tamamen farklı bir gerçeği ortaya koymaktadır. Bu belgeler, kullanıcı etkileşimlerinin ve davranışsal verilerin yalnızca önemli bir rol oynamakla kalmayıp, geleneksel PageRank algoritmasından bile daha önemli olabileceğini göstermektedir.

Yayımlanan mahkeme belgeleri, Google'ın sıralama sistemlerinin iç mekanizmalarına dair ilk kez kapsamlı bir bakış açısı sunuyor. Belgeler, Google'ın arama sürecinin her aşamasında kullanıcı verilerini kullandığını açıkça ortaya koyuyor: Bir web sitesinin ilk taranmasından dizine eklenmesine ve arama sonuçlarının son olarak alınıp sıralanmasına kadar.

İçin uygun:

Google kararı: Tekel onaylandı, dağılma reddedildi, borsanın tepkisi ve koşulları neler?

Google'ın sıralama sistemi hakkında resmi mahkeme belgeleri ne gösteriyor?

Tekel karşıtı dava kapsamında yayınlanan belgeler, doğrudan Google'ın dahili sistemlerinden geliyor ve arama motorunun nasıl çalıştığına dair eşi benzeri görülmemiş ayrıntılar sunuyor. Bu belgeler, ABD Adalet Bakanlığı tarafından "Amerika Birleşik Devletleri ve diğerleri - Google" davasında kullanıma sunulmuştu.

Google'da 17 yıl boyunca kalite ve sıralama konularında çalışan eski bir Seçkin Mühendis olan Dr. Eric Lehman'ın ifadeleri özellikle dikkat çekici. Mahkeme ifadesinde, Google'ın tıklama verilerini sıralama amacıyla kullandığını açıkça doğruladı. Aynı zamanda, SEO uzmanlarının bu bilgileri arama sonuçlarını manipüle etmek için kullanabileceği gerekçesiyle, Google'ın bu kullanımı kamuoyuna açıklamaması yönünde şirket içinde talimat aldığını da açıkladı.

Belgeler ayrıca Google'ın arama sonuçlarını iyileştirmek için 15 yıldır kullanıcı davranışlarından sürekli olarak ders çıkardığını gösteriyor. Her kullanıcı etkileşimi Google'a ek eğitim verileri sağlıyor ve hangi arama sonuçlarının özellikle alakalı veya yararlı olduğunu gösteriyor.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

Gizemli “Glue” sistemi veri toplamada nasıl bir rol oynuyor?

Google'ın "Glue" sistemi, kullanıcı verilerini toplamak ve analiz etmek için kilit bileşenlerden biri olduğunu kanıtlıyor. Bu sistem, daha önce düşünülenden çok daha ayrıntılı bilgiler içeren kapsamlı bir kullanıcı etkinliği kayıt tablosudur.

Glue sistemi sistematik olarak aşağıdaki veri türlerini kaydeder: kullanıcının tam arama sorgusu, kullanılan dil, coğrafi konum ve cihaz türü hakkında ayrıntılı bilgiler, web sayfaları ve özel SERP özellikleri dahil olmak üzere arama sonuçları sayfalarında görüntülenen tüm içerik, kullanıcının fareyle üzerine gelerek tıkladığı veya dokunduğu şeylerin kesin kayıtları, kullanıcının arama sonuçları sayfasında geçirdiği tam süre ve orijinal arama sorgusunun iyileştirilmesi için otomatik olarak oluşturulan yorumlar ve öneriler.

Bu kapsamlı veri toplama, Google'ın her aramadan ders çıkarmasını sağlar. Sistem, kullanıcıların görüntülenen sonuçlarla nasıl etkileşim kurduğunu sürekli ölçerek, yararlı arama sonuçlarını tahmin etme doğruluğunu sürekli olarak artırır. Toplanan veriler, gelecekteki arama sonuçlarının değerlendirilmesine ve ağırlıklandırılmasına doğrudan katkı sağlar.

Navboost nasıl çalışır ve neden bu kadar önemlidir?

Navboost, işlevselliği uzun zamandır yanlış anlaşılmış olsa da Google'ın en etkili sıralama sistemlerinden biri olarak kabul edilir. SEO camiasındaki yaygın varsayımların aksine, Navboost karmaşık bir makine öğrenimi sistemi değil, esasen tıklama verilerini depolayan büyük bir elektronik tablodur.

Dr. Eric Lehman mahkemede açıkça şöyle demiştir: "Navboost bir makine öğrenimi sistemi değildir. Sadece büyük bir elektronik tablodur." Bu elektronik tablo, her arama sorgusu için hangi URL'lerin ne sıklıkla tıklandığını kaydeder. Ek veri alanları mevcut olsa da, özünde bir tıklama kaydıdır.

Navboost, 2005 yılında kullanıma sunuldu ve o zamandan beri arama kalitesini artırmak için sürekli olarak tıklama akışı verileri topluyor. Başlangıçta bu veriler Google Araç Çubuğu aracılığıyla toplanıyordu, ancak daha sonra Chrome tarayıcısı ek bir veri kaynağı olarak eklendi. Sistem, son 13 aya ait tıklama akışı verilerini depolar ve bunları arama sonuçlarının alaka düzeyini değerlendirmek için kullanır.

Navboost'un işlevselliği, farklı tıklama türlerinin analizine dayanır. Kullanıcıların bir sayfada daha uzun süre kaldığı "uzun tıklamalar", alaka düzeyi ve kalite açısından olumlu sinyaller olarak kabul edilir. Kullanıcıların arama sonuçları sayfasına hızla geri döndüğü "kısa tıklamalar" ise düşük alaka düzeyini veya tatmin edici olmayan içeriği gösterir.

RankEmbed BERT'in modern Google sıralaması için önemi nedir?

RankEmbed BERT, Google'ın sıralama sistemindeki en gelişmiş bileşenlerden biridir. Bu derin öğrenme modeli, BERT'in (Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri) dil anlama yeteneklerini, sıralama için özel olarak geliştirilmiş algoritmalarla birleştirir.

Sistem, iki temel veri kaynağı kullanılarak eğitilmiştir: 70 günlük kapsamlı arama kayıtları ve gerçek kalite değerlendiricilerinden alınan derecelendirmeler. Bu kombinasyon, modelin hem gerçek kullanıcı etkileşimlerinden hem de profesyonel kalite değerlendirmelerinden ders çıkarmasını sağlar.

RankEmbed BERT, doğal dil anlama konusunda olağanüstü yeteneklere sahiptir. Herhangi bir arama sorgusuyla ilgili bilgileri, sorgunun bağlamını ve nüanslarını dikkate alarak hesaplamalarına dahil edebilir. Sistem, özellikle karmaşık, nadir veya belirsiz arama sorgularını, yani "uzun kuyruklu sorguları" işlemede etkilidir.

Kullanıcı eylemleri ve kalite değerlendirme uzmanlarının puanları, modelin tahminlerinin doğruluğunu sürekli olarak değerlendirmesine ve iyileştirmesine yardımcı olur. Kullanıcılar arama sonuçlarından daha fazla memnuniyet gösterdiğinde, sistem bunu algoritmalarının kalitesinin bir onayı olarak yorumlar.

Google, Chrome verilerini sıralama için nasıl kullanıyor?

Chrome tarayıcı verileri, Google sıralamalarında daha önce kamuoyuna açıklanandan çok daha büyük bir rol oynuyor. Masaüstü cihazlarda %63'ün üzerinde, mobil cihazlarda ise %61,76'lık küresel pazar payına sahip olan Google, web sitesi popülerliğini değerlendirmek için eşi benzeri görülmemiş bir veritabanına sahip.

Mahkeme belgeleri, popülerliğin önemli bir sıralama göstergesi olarak Chrome ziyaret verilerine dayandırılabileceğine dair açık kanıtlar içermektedir. Dolayısıyla, kullanıcıların bir web sitesini gerçek kullanımı ve etkileşimi, popülerlik derecelendirmesine doğrudan katkıda bulunabilir.

Farklı etkileşim türlerinin değerlendirilmesi özellikle ilgi çekicidir. Formları doldurup göndermek, içerikte yoğun bir şekilde gezinmek veya satın alma yapmak gibi aktif kullanıcı etkileşimleri, diğer web sitelerinden gelen pasif bağlantılardan daha güçlü olumlu sinyaller oluşturabilir.

Chrome tabanlı bu veriler, Google'a diğer arama motorlarına kıyasla önemli bir rekabet avantajı sağlıyor. Rakiplerin bu ölçekte karşılaştırılabilir kullanım verilerine erişimi olmadığı için, benzer hassasiyette sıralama algoritmaları geliştirmeleri önemli ölçüde zorlaşıyor.

Kalite sinyalleri neden PageRank'ten daha önemli olabilir?

PageRank algoritmasının geleneksel önemi, yeni kalite sinyalleri tarafından gölgede bırakılmış gibi görünüyor. Mahkeme belgelerinde PageRank, "bilinen iyi bir kaynaktan uzaklığa ilişkin tek bir sinyal" olarak tanımlanıyor. Bu tanımlama, diğer sıralama faktörlerine kıyasla önemli ölçüde azalmış bir öneme işaret ediyor.

Belgelerdeki şu soru daha da anlamlı: "Google'ın kalite sinyalinin en büyük kısmının web sitesinin kendisinden geldiğini anlıyor musunuz?" Bu ifade, bir web sitesinin içsel özelliklerinin (içerik kalitesi, kullanıcı deneyimi ve doğrudan kullanıcı etkileşimleri gibi) artık harici bağlantılardan daha önemli olduğunu öne sürüyor.

Modern web sitesi değerlendirmesi, bağlantılara dayalı teorik otorite derecelendirmeleri yerine giderek daha fazla gerçek kullanım kalıplarına odaklanmaktadır. PageRank, bağlantıların otorite sağladığı varsayımına dayanırken, yeni sistemler gerçek kullanıcı davranışını ve içerikten duyulan gerçek memnuniyeti değerlendirmektedir.

Bu gelişme, Google'ın yalnızca teorik olarak değil, aynı zamanda kullanıcılar için pratik olarak da faydalı arama sonuçları sunma konusundaki kararlılığını yansıtmaktadır. Doğrudan web sitesi kalite sinyalleri ve gerçek dünyadaki kullanıcı etkileşimlerinin birleşimi, içeriğin gerçek alaka düzeyinin ve kalitesinin daha hassas bir şekilde değerlendirilmesini sağlar.

Önerimiz: 🌍 Sınırsız erişim 🔗 Ağ bağlantılı 🌐 Çok dilli 💪 Güçlü satışlar: 💡 Stratejiyle özgün 🚀 Yenilik buluşuyor 🧠 Sezgi

Yerelden küresele: KOBİ'ler akıllı stratejilerle küresel pazarı ele geçiriyor - Resim: Xpert.Digital

Bir şirketin dijital varlığının başarısını belirlediği bir zamanda, zorluk bu varlığın nasıl özgün, bireysel ve geniş kapsamlı hale getirileceğidir. Xpert.Digital, kendisini bir endüstri merkezi, bir blog ve bir marka elçisi arasında bir kesişim noktası olarak konumlandıran yenilikçi bir çözüm sunuyor. İletişim ve satış kanallarının avantajlarını tek platformda birleştirerek 18 farklı dilde yayın yapılmasına olanak sağlar. Ortak portallarla yapılan işbirliği ve Google Haberler'de makale yayınlama olanağı ve yaklaşık 8.000 gazeteci ve okuyucudan oluşan bir basın dağıtım listesi, içeriğin erişimini ve görünürlüğünü en üst düzeye çıkarıyor. Bu, dış satış ve pazarlamada (SMarketing) önemli bir faktörü temsil eder.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

Otantik. Bireysel olarak. Global: Şirketiniz için Xpert.Digital stratejisi

Aramanın Geleceği: Yapay Zeka ve Kullanıcı Sinyalleri Yeni Rakipleri Nasıl Engelliyor?

İnsan kalite kontrolcülerinin algoritma geliştirmedeki rolü nedir?

İnsan kalitesi değerlendiricileri, Google'ın sıralama sisteminde şirketin kamuoyuna duyurduğuna kıyasla çok daha merkezi bir konuma sahiptir. Mahkeme belgeleri, bu değerlendiricilerin puanlarının merkezi sıralama modelleri için doğrudan eğitim verisi olarak kullanıldığını ortaya koymaktadır.

Özellikle, kalite değerlendiricilerinin derecelendirmeleri, RankEmbed ve RankEmbedBERT modellerinin eğitimi için iki temel veri kaynağından biri olarak kullanılmaktadır. Diğer veri kaynağı ise gerçek kullanıcı etkileşimlerini içeren 70 günlük arama kayıtlarıdır. Profesyonel derecelendirmeler ve gerçek kullanıcı verilerinin bu birleşimi, yapay zeka sistemlerinin hem nesnel kalite kriterlerini hem de öznel kullanıcı tercihlerini dikkate almasını sağlar.

Google Arama Başkan Yardımcısı Dr. Pandu Nayak, mahkemede, değerlendirici tarafından eğitilen RankEmbedBERT modellerinin Google'ın karmaşık ve seyrek arama sorgularındaki performansını önemli ölçüde iyileştirdiğini doğruladı. Bu modeller, özellikle dil bilgisinin kritik önem taşıdığı uzun kuyruklu sorgularda önemli iyileştirmeler gösterdi.

Kalite değerlendiricileri, web sitelerini Deneyim, Uzmanlık, Yetki ve Güvenilirlik (EEAT) gibi kriterleri içeren ayrıntılı "Arama Kalitesi Değerlendirici Yönergeleri"ne göre değerlendirir. Değerlendirmeleri, algoritmaların geliştirilmesinde "temel veri" görevi görür ve böylece milyarlarca web sayfasının değerlendirilmesini dolaylı olarak etkiler.

Kullanıcı davranışı tarama ve dizine eklemeyi nasıl etkiler?

Kullanıcı davranışı, arama motorunun temel süreçleri üzerinde, nihai sıralamanın çok ötesine uzanan geniş kapsamlı etkilere sahiptir. Google, hangi web sitelerinin, hangi sırayla ve ne sıklıkla taranacağını belirlemek için arama sürecinin en erken aşamalarındaki kullanıcı verilerini kullanır.

Bu kullanıcı odaklı tarama stratejisinin amacı, arama dizininin mümkün olan en geniş konu ve kaynak yelpazesini kapsamasını ve aynı zamanda güncel ve alakalı sonuçlar sunmasını sağlamaktır. Sık ve olumlu kullanıcı etkileşimleri yaşayan web siteleri, değişiklikleri ve yeni içerikleri daha hızlı yakalamak için daha sık taranma eğilimindedir.

Öte yandan, seyrek tarama, içerik kalitesinde iyileştirmeler yapılması veya daha ilgili bir kitleye ulaşılması gerektiğini gösterebilir. Google, her web sitesi için bir spam puanı hesaplar ve bu puan, tarama kararlarında da dikkate alınır.

Google dizinindeki her belgeye, çeşitli sinyaller ve nitelikler içeren benzersiz bir DocID atanır. Bunlar arasında, kullanıcı amacına dayalı popülerlik ölçümleri, tıklama verileri ve Navboost ve Glue gibi geri bildirim sistemlerinin yanı sıra kapsamlı kalite ve yetki metrikleri bulunur.

Bu bulguların web sitesi operatörleri açısından pratikte ne gibi etkileri var?

Mahkeme belgelerinden elde edilen bulgular, web sitesi işleten veya SEO stratejileri geliştiren herkes için geniş kapsamlı sonuçlar doğuruyor. En önemli çıkarım, gerçek kullanıcı etkileşimlerinin ve memnuniyetinin arama motoru başarısında merkezi bir rol oynamasıdır.

Web sitesi sahipleri, geleneksel SEO taktikleri yerine öncelikle gerçek kullanıcı deneyimini iyileştirmeye odaklanmalıdır. Bu, yükleme hızını optimize etmeyi, kullanılabilirliği artırmayı, yüksek kaliteli ve alakalı içerik sağlamayı ve kullanıcıları daha uzun süre sitede kalmaya ve daha fazla sayfa ziyaret etmeye teşvik eden bir web sitesi yapısı tasarlamayı içerir.

Kullanıcı memnuniyeti sinyallerine özellikle dikkat edilmelidir. Bunlar arasında düşük hemen çıkma oranları, uzun kalma süreleri, sık tekrar eden ziyaretçiler ve yorumlar, form doldurmalar veya satın almalar gibi aktif etkileşimler yer alır. Bu sinyaller, Google tarafından kalite ve alaka düzeyinin güçlü göstergeleri olarak kabul edilir.

Bulgular, içerik kalitesinin genel anlamda önemini de vurgulamaktadır. Bu sadece teknik SEO yönleriyle ilgili değil, aynı zamanda gerçek değer sunan ve kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayan içerik oluşturmakla da ilgilidir. Bu, insan kalite denetçileri tarafından da uygulanan EEAT kriterleriyle örtüşmektedir.

Bu gelişmeler arama motoru optimizasyonunun geleceği açısından ne anlama geliyor?

Bu bulgular, arama motoru optimizasyonunda teknik manipülasyondan gerçek anlamda kullanıcı odaklı bir yaklaşıma doğru köklü bir değişime işaret ediyor. Öncelikle anahtar kelime yoğunluğuna, geri bağlantı oluşturmaya ve teknik püf noktalarına odaklanan geleneksel SEO uygulamaları giderek önemini yitiriyor.

SEO'nun geleceği, gerçek kullanıcı ihtiyaçlarına odaklanan bütünsel yaklaşımlar geliştirmekte yatmaktadır. Bu, hedef kitleyi, sorunlarını ve ihtiyaçlarını daha derinlemesine anlamanın yanı sıra, yüzeysel anahtar kelime optimizasyonunun ötesine geçen çözümler geliştirme becerisini gerektirir.

RankEmbed BERT gibi makine öğrenimi ve yapay zeka sistemleri önem kazanmaya devam edecek. Bu sistemler, arama sorgularının ardındaki bağlamı ve amacı anlayıp ilgili içeriği buna göre belirlemek üzere tasarlanmıştır. Web sitesi operatörleri, algoritmaları manipüle etmek yerine, bu akıllı sistemler için optimizasyon yapmayı öğrenmelidir.

Çeşitli Google ürünlerinden, özellikle de Chrome'dan gelen kullanıcı verilerinin entegrasyonunun artmaya devam etmesi muhtemeldir. Bu durum, tüm temas noktalarında tutarlı ve yüksek kaliteli bir kullanıcı deneyiminin önemini pekiştirmektedir.

Peki Google bu ifşalara nasıl tepki veriyor?

Google, mahkeme belgelerindeki belirli açıklamalara şimdiye kadar yalnızca sınırlı yanıtlar verdi. Şirket, tıklamaların "doğrudan bir sıralama faktörü olmadığı" yönündeki resmi tutumunu sürdürüyor. Bu, teknik olarak doğru olabilir, ancak tıklama verilerinin daha karmaşık sistemlerde nasıl kullanıldığına dair incelikli gerçeği gölgeliyor.

Ancak, yasal süreç Google'ı algoritmalarının belirli yönleri konusunda daha şeffaf olmaya zorladı. Eylül 2025 tarihli mahkeme kararının bir parçası olarak, Google'ın rakipleriyle belirli arama dizini ve kullanım verilerini paylaşması gerekiyordu.

Google aynı zamanda geleneksel arama yöntemlerine olan bağımlılığını azaltmak için aktif olarak çalışmaktadır. Yapay Zeka Genel Bakışları gibi yapay zeka destekli özelliklerin artan entegrasyonu ve sohbet robotu işlevselliğinin geliştirilmesi, düzenleyici baskılara ve OpenAI gibi yapay zeka sağlayıcılarının artan rekabetine bir yanıt olarak görülebilir.

Şirket, düzenleyici gerekliliklere uyarken sıralama algoritmalarının ayrıntılarını korumaya çalışmaya devam edecektir. Şeffaflık ve manipülasyona karşı koruma arasında denge kurmak temel bir zorluk olmaya devam etmektedir.

Bu bulguların arama motoru pazarındaki rekabete etkisi nedir?

Ortaya çıkan bulgular, Google'ın rakiplerinin karşı karşıya olduğu muazzam yapısal sorunu gözler önüne seriyor. Chrome tarayıcı verileri, kapsamlı arama kayıtları ve gelişmiş yapay zeka sistemlerinin birleşimi, alternatif arama motorları için pazara girişte önemli engeller oluşturuyor.

Bing, DuckDuckGo ve yeni yapay zeka destekli arama motorları gibi rakipler, bu ölçekte karşılaştırılabilir kullanıcı verilerine erişemiyor. Bu durum, benzer hassasiyette ve kullanıcı odaklı sıralama algoritmaları geliştirmelerini önemli ölçüde zorlaştırıyor. Google'ın veri avantajı kendi kendini güçlendiriyor: Daha iyi arama sonuçları daha fazla kullanıcıya yol açıyor ve bu da daha fazla veri ve daha iyi algoritmalar sağlıyor.

Google'ın belirli verileri "nitelikli rakiplerle" paylaşmasını gerektiren Eylül 2025 tarihli mahkeme kararı, teorik olarak bu engelleri azaltabilir. Ancak, "nitelikli rakipler" kavramının pratikte nasıl uygulanacağı ve nasıl tanımlanacağı henüz netlik kazanmamıştır.

İlginçtir ki, yargıcın yapay zekâ sohbet robotları ve üretken yapay zekânın geliştirilmesinin, on yıldan uzun bir süredir ilk kez, Google'ın pazar hakimiyetine meydan okuyabilecek bir ürün için "ciddi bir olasılık" yarattığı yönündeki değerlendirmesi ilgi çekicidir. Bu, rekabetin geleneksel arama motorlarından değil, tamamen yeni yapay zekâ tabanlı bilgi erişim sistemlerinden gelebileceğini düşündürmektedir.

Bu tarihi vahiylerden neler öğreniyoruz?

Google antitröst davasındaki mahkeme belgeleri, dünyanın en önemli arama motorunun nasıl çalıştığına dair temel varsayımları sarstı. Kullanıcı sinyallerinin, Google'ın yıllardır kamuoyuna duyurduğuna kıyasla çok daha merkezi bir rol oynadığını açıkça ortaya koyuyor.

En önemli nokta, Google'ın aslında her biri kullanıcı verilerini farklı şekillerde kullanan farklı sistemlerden oluşan oldukça karmaşık bir ekosistem işlettiğidir. Navboost'tan Glue sistemine ve RankEmbed BERT'e kadar tüm bu bileşenler, gerçek kullanıcı etkileşimlerinden öğrenmek ve arama sonuçlarını buna göre optimize etmek üzere tasarlanmıştır.

Web sitesi operatörleri ve SEO uzmanları için bu, net bir mesaj veriyor: Odak noktası artık teknik manipülasyondan, kullanıcılar için gerçek katma değer yaratmaya kaydırılmalı. Yüzeysel SEO hilelerinin dönemi kesinlikle sona erdi. Arama sonuçlarında başarı, kullanıcı deneyimine giderek daha bütünsel bir yaklaşım gerektiriyor.

Bu ifşalar, pazar gücü ve adil rekabet konusunda önemli soruları da gündeme getiriyor. Google'ın Chrome verilerine erişimi ve bunun sonucunda ortaya çıkan rekabet avantajları, rakiplerin bu pazarda tutunmasının ne kadar zor olduğunu gösteriyor. Düzenleyici önlemler, ne kadar sınırlı olursa olsun, daha adil bir rekabet ortamının yeniden sağlanmasına yönelik ilk adımdır.

Sonuç olarak, belgeler birçok SEO uzmanının uzun zamandır şüphelendiği şeyi doğruluyor: Google, kullanıcıların arama sonuçlarından memnuniyetini gerçekten değerlendiriyor ve bu bilgileri algoritmalarını sürekli iyileştirmek için kullanıyor. Bu varsayımların spekülasyon olarak reddedilebileceği günler nihayet sona erdi.

Küresel pazarlama ve iş geliştirme ortağınız

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!