Küçük dil modelleri, genellikle bir milyarın altında veya birkaç milyar parametre ile, telefonlarda, dizüstü bilgisayarlarda, tarayıcılarda veya düşük maliyetli sunucularda çalışmak üzere tasarlanmış, öncü sistemlerden çok daha az parametreye sahip yapay zeka modelleridir. Örnekler arasında Google’ın Gemma ve Gemini Nano’su, Microsoft’un Phi ailesi, Meta’nın daha küçük Llama modelleri ve Mistral’in kompakt modelleri yer alır. SEO için önemlidirler çünkü özetleri ve yanıtları kullanıcıya daha yakın hale getirirler ve kısa, net ve çıkarılması kolay içeriği ödüllendirirler.
Küçük dil modeli ne sayılır?
Kesin bir sınır yoktur, ancak fikir pratiktir: veri merkezi olmadan çalışacak kadar küçük bir model. Microsoft’un Phi modelleri, dikkatli eğitim verilerinin küçük modellere boyutlarına göre şaşırtıcı derecede iyi akıl yürütme yeteneği verebileceğini gösterdi. Google, cihaz içi Gemini Nano ile birlikte açık Gemma modellerini yayınladı. Meta, Mistral, Alibaba’nın Qwen ekibi ve diğerleri, geliştiricilerin yerel olarak çalıştırabileceği kompakt sürümler yayınlıyor.
Bu modeller genişliği hız ve maliyet için takas eder. Dünya hakkında büyük modellerden daha az şey bilirler, daha kısa bağlamları işlerler ve karmaşık akıl yürütmelerde daha fazla hata yaparlar. Özetleme, sınıflandırma, yeniden yazma ve kendilerine verilen metinden bilgi çıkarma gibi dar görevlerde iyidirler.
Küçük modeller arama kullanıcılarıyla nerede karşılaşır?
Çoğu insan asla doğrudan küçük bir model seçmez. Onlarla ürünlerin içinde karşılaşırlar. Organik görünürlük için üç yer önemlidir.
- Tarayıcılar: Chrome, Nano sınıfı bir model tarafından desteklenen yerleşik yapay zeka API’lerini test ediyor, bu da sitelerin ve uzantıların sayfaları yerel olarak özetlemesine veya çevirmesine olanak tanıyor. Microsoft Edge, Phi modelleriyle benzer deneyler yaptı.
- Telefonlar: Android’deki Gemini Nano ve Apple’ın cihaz içi modelleri bildirimleri, web sayfalarını ve mesajları özetler.
- Site içi arama ve sohbet: birçok şirket, ölçekli olarak çalıştırması daha ucuz olduğu için kendi arama kutuları ve destek botları için küçük modeller kullanır.
Her durumda, model sayfanızı okur ve kullanıcı için daha kısa bir sürüm oluşturur. SEO için soru, bu sıkıştırmadan neyin sağ çıktığıdır.
Bu, Google’ın sayfaları sıralama şeklini değiştiriyor mu?
Doğrudan değil. Google’ın sıralama sistemleri ve AI Overviews ve AI Mode gibi yapay zeka özellikleri, büyük Gemini modelleriyle Google’ın kendi altyapısında çalışır. Kullanıcının cihazındaki küçük modeller nerede sıralanacağınızı belirlemez.
Değişen şey, tıklamadan sonra ve bazen tıklamanın yerine olandır. Bir kullanıcı makalenizi açıp hemen tarayıcıdan bir özet isteyebilir. Ana noktanız üç paragraflık girişin altına gömülüyse, sınırlı bağlama sahip küçük bir model onu kaçırabilir veya yanlış kısmı özetleyebilir. Ziyaret analitikte sayılır, ancak mesajınız ulaşmaz.
İçerik nasıl uyarlanmalı?
İyi haber şu ki, büyük yapay zeka sistemlerine ve insan okuyuculara yardımcı olan aynı uygulamalar küçük modellere de yardımcı olur. Çıkarım yapma kapasiteleri daha az olduğu için daha da net sinyallere ihtiyaç duyarlar.
- Doğrudan yanıtı başa koyun: her sayfayı ve her bölümü ana noktayla bir veya iki cümlede açın.
- Tanımlayıcı başlıklar kullanın: “Kurulum ne kadar sürer?” gibi bir başlık, modele bir sonraki paragrafın neye yanıt verdiğini tam olarak söyler.
- Paragrafları tek bir fikirle sınırlı tutun, böylece bir özet doğru olanı seçebilir.
- Gerçekleri birimlerle açıkça belirtin: “Türkiye’de teslimat 2 ila 4 iş günü sürer” ifadesini “yıldırım hızında gönderim” ifadesinden çıkarmak daha kolaydır.
- HTML’de gerçek listeler ve tablolar kullanın, tablo resimleri kullanmayın.
- Önemli bilgileri yalnızca resimlere, geç yüklenen akordeonlara veya betiklere koymaktan kaçının.
Yapılandırılmış veriler hala önemlidir
Product, FAQPage, Article ve Organization gibi şema işaretlemesi, makinelere sayfanın temiz bir açıklamasını verir. Araçlara gömülü küçük modeller JSON-LD’yi doğrudan okumayabilir, ancak çevrelerindeki sistemler genellikle bunu yapar. Ayrıca sayfalarınızı, aramanın görünür bir parçası olmaya devam eden Google’ın zengin sonuçları için uygun tutar.
Sayfa hızı ve temiz HTML neden daha önemlidir
Yerel modeller tarayıcıda yüklenen sayfayı okur. Büyük betikler, açılır pencereler ve geç enjekte edilen içeriklerle ağır sayfalar, çıkarmayı daha zor ve yavaş hale getirir. Ana içeriğin bir article öğesi içinde ve boilerplate’in header, nav ve footer öğelerinde olduğu temiz bir HTML yapısı, herhangi bir okuyucunun içeriği kromdan ayırmasına yardımcı olur.
Hız kullanıcılar için de önemlidir. Google’ın 2,5 saniyenin altındaki Largest Contentful Paint gibi Core Web Vitals eşikleri iyi hedefler olmaya devam ediyor. Hızlı bir sayfanın hem insanlar hem de makineler tarafından tamamen okunma olasılığı daha yüksektir.
Küçük modellerle oluşturulan içerik ne olacak?
Bazı ekipler ölçekli içerik oluşturmak için küçük, ucuz modeller kullanıyor. Bu SEO için risklidir. Google’ın spam politikaları, ölçekli içerik istismarını hedefler; yani, hangi araçla oluşturulursa oluşturulsun, kullanıcılar için çok az değer taşıyan ve esas olarak sıralamaları manipüle etmek için üretilen birçok sayfa sorunludur. Küçük modeller ayrıca büyüklerden daha fazla olgusal hata yapar, bu nedenle onlardan kitle üretimi metinler genellikle ağır düzenleme gerektirir.
Destekleyici görevler için daha iyi kullanılırlar: mevcut makaleleri etiketleme ve sınıflandırma, inceleme için meta açıklama taslakları oluşturma, anahtar kelimeleri gruplandırma veya sayfaları eksik bölümler için kontrol etme.
Küçük modeller site içi aramayı da değiştiriyor. Bir perakendeci, anahtar kelime arama kutusunu soruları yorumlayan bir modelle değiştirdiğinde, aynı kurallar daha küçük ölçekte geçerli olur: net ürün özellikleri, tutarlı adlandırma ve tanımlayıcı kategori sayfaları, modelin alışveriş yapanların yazdıklarıyla eşleşmesine yardımcı olur.
Alien Road, SEO’da küçük dil modellerini nasıl uygular?
Tipik bir çalışmada SEO ekibimiz bir çıkarılabilirlik denetimi ile başlar. Müşterinin ana sayfalarından bir örnek alırız ve küçük bir açık model ve mümkünse tarayıcı özellikleri kullanarak yerel özetleme ile çalıştırırız, ardından özeti sayfanın iletmesi gereken mesajla karşılaştırırız.
Kurulum, bulduğumuz boşlukları takip eder: yanıtın önce gelmesi için girişleri yeniden yazmak, soru tarzı başlıklar eklemek, gerçekleri resimlerden çıkarmak ve HTML yapısını düzeltmek. Ayrıca, dahili bağlantıları planlamak için binlerce blog gönderisini konuya göre gruplandırmak gibi sınıflandırma görevleri için dahili olarak küçük modeller kullanıyoruz.
Ölçüm, Search Console ve analitikte organik trafik ve etkileşimi ve değişikliklerden sonra özet testinin tekrarını kapsar. Raporlama, hangi sayfaların artık doğru şekilde özetlendiğini ve arama performanslarının nasıl değiştiğini gösterir.
Bu hafta nereden başlamalı?
En çok ziyaret edilen beş makalenizi alın ve yerel olarak çalışan Gemma veya bir tarayıcı özetleme özelliği gibi küçük bir modelden her birini iki cümlede özetlemesini isteyin. Her özeti, okuyucuların hatırlamasını istediğiniz tek bir noktayla karşılaştırın. Farklı oldukları yerlerde, ilk paragrafı ana nokta açıkça belirtilecek şekilde yeniden yazın, ardından testi tekrar çalıştırın.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu