Entity SEO Nedir? Nasıl Yapılır?

Dijital pazarlama dünyasında klasik anahtar kelime odaklı SEO yaklaşımları, yerini daha anlam odaklı ve bağlamsal optimizasyona bırakmaktadır. Bu yeni dönemde “Entity SEO” kavramı, arama motorlarının içeriği yorumlama şeklini kökten değiştirmiştir. Artık Google gibi arama motorları, sadece bir kelimenin geçip geçmediğine değil, o kelimenin neyi temsil ettiğine ve içerikteki diğer kavramlarla ilişkisine odaklanmaktadır.

Entity SEO Nedir?

Entity SEO, web içeriklerinin arama motorları tarafından daha doğru anlaşılması için “varlıklar” (entities) üzerinden optimize edilmesi yaklaşımıdır. Entity (varlık), insanlar, yerler, kavramlar, markalar, organizasyonlar, tarihler gibi ayırt edilebilir ve belirgin anlam taşıyan öğeleri ifade eder. Google, bu varlıklar arasındaki ilişkileri anlayarak kullanıcıya daha anlamlı ve bağlamsal olarak doğru sonuçlar sunar.

Entity SEO Nasıl Yapılır?

Entity SEO uygulaması, belli adımları izleyerek içeriğin daha iyi anlaşılabilir olmasını amaçlar. Bu süreç şu alt başlıklarda ele alınabilir:

1. Entity Belirleme ve Anlamsal Planlama

İlk adım, hedeflenen konu bağlamında hangi entity’lerin bulunması gerektiğini tespit etmektir. Bu aşamada şu yollar izlenebilir:

• Google Knowledge Graph üzerinde yer alan bağlı varlıkların kontrol edilmesi
• Rakiplerin sık kullandığı kavramların analiz edilmesi
• InLinks, Kalicube Pro, TextRazor gibi entity analiz araçları kullanılması

Ayrıca, Koray Tuğberk Gübür’ün belirttiği gibi; topical map oluşturarak entity’lerin birbirleriyle olan ilişkisi bağlamında plan yapılması, içerik mimarisinin daha güçlü olmasına katkı sağlar.

2. İçeriğin Anlamsal Olarak Şekillendirilmesi

Entity’leri içerikte geçirirken, onları sadece metin içinde anmak yetmez. Anlamlı bağlamlarda kullanmak gerekir. Örneğin “Tesla”, yalnızca marka olarak değil; “elektrikli araçlar pazarındaki konumu”, “Elon Musk’la ilişkisi” veya “otonom sürüş teknolojileri” gibi bağlamlarda detaylandırılarak işlenmelidir.

Bill Slawski’nin analizlerine göre, bir entity’nin içeriğe entegrasyonu sırasında semantik bağlantıların net olması ve başlık, alt başlık ve paragraf ilişkileriyle desteklenmesi sıralama faktörlerini doğrudan etkileyebilir.

3. Şema (Schema) Kullanımı

Schema.org işaretlemeleri, Google’ın sayfa içeriğini entity odaklı anlamasını kolaylaştırır. Uygulamada aşağıdaki şema türlerine yer verilmelidir:

• Article (makale yapısı),
• Person, Product, Organization (temel entity tanımlamaları),
• FAQPage, HowTo (bağlamsal aramalar için faydalı),
• sameAs özelliği ile entity’yi Wikidata, Wikipedia ya da sosyal medya sayfalarıyla eşleştirmek.

Aşağıda örnek bir Product şeması yer almaktadır:

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Product", "name": "Tesla Model Y", "description": "Tesla Model Y, orta boy bir elektrikli SUV modelidir.", "brand": { "@type": "Brand", "name": "Tesla" }, "sameAs": [ "https://en.wikipedia.org/wiki/Tesla_Model_Y", "https://www.wikidata.org/wiki/Q72836726" ] }

Bu yapılar, özellikle featured snippet veya bilgi paneli gibi zengin sonuçlara katkı sağlayabilir.

4. NLP ve Bağlam Kurma

Google’ın BERT ve MUM gibi gelişmiş yapay zeka algoritmaları, metinlerde geçen entity’leri sadece varlık olarak değil, bağlamlarıyla birlikte analiz eder. Bu nedenle:

• Paragraflar içinde entity’leri başka ilgili entity’lerle bağlamak,
• Bağlantılı sorular ve başlıklarla semantik ilişki kurmak,
• Kullanıcı niyetine uygun cevaplar içermek gerekir.

Örneğin, “Berlin” entity’si bir içerikte yer alıyorsa, o içeriğin “Almanya”, “Avrupa Birliği”, “turizm” ya da “Alman tarihi” gibi entity’lerle de semantik ilişkiler taşıması beklenir.

5. Entity Bağlı Görseller ve Dosyalar

Entity SEO yalnızca metinle sınırlı değildir. Görsellerin alt metinleri (alt text), dosya isimleri ve bağlamı da entity ile ilişkili olmalıdır.

• Görsel alt metninde entity açıkça tanımlanmalı (“Tesla Model Y – Elektrikli SUV”)
• Dosya adı entity ile örtüşmeli (“tesla-model-y-elektrikli-suv.jpg”)
• Görselin bulunduğu paragrafla anlamsal bütünlük taşımalı

Bu tür uygulamalar, Google Görsel Arama ve görsel destekli zengin sonuçlarda avantaj sağlar.

Entity Örnekleri

• “Paris” bir entity’dir. Şehir olarak tanımlanabilir. Ancak içerikte “Paris” kelimesi geçerken hangi Paris olduğu (Fransa’daki şehir mi, Paris Hilton mu?) bağlama göre belirlenir.
• “Amazon” bir entity’dir. Nehir mi, e-ticaret sitesi mi olduğu cümle bağlamından çıkarılır.
• “Apple” hem bir meyve hem de teknoloji şirketi olarak geçebilir. İçerikte geçen ifadeler bu entity’nin hangisi olduğunu netleştirmelidir.

Bu gibi bağlamsal analizler, Google’ın içeriği doğru şekilde anlamasında belirleyici olur.

Entity Nedir?

Entity (varlık), belirli ve ayırt edilebilir bir kavram ya da nesnedir. Arama motorları için entity’ler, “Google bilgi grafiğinde” tanımlanabilen tüm varlıkları kapsar. Örneğin:

• “Atatürk” bir entity’dir (kişi)
• “Ankara” bir entity’dir (yer)
• “BMW” bir entity’dir (marka)

Entity’ler sadece kelimeler değil, anlam yüklenmiş bilgi parçalarıdır.

Entity Türleri Nelerdir?

Entity’ler, farklı kategorilere ayrılabilir. Bu kategoriler arama motorlarının içeriği daha iyi anlamlandırmasını sağlar.

• Kişiler: Elon Musk, Mustafa Kemal Atatürk, Steve Jobs
• Yerler: Berlin, İstanbul, Eiffel Kulesi
• Organizasyonlar: Apple, Türk Hava Yolları, Birleşmiş Milletler
• Tarihler ve Etkinlikler: 29 Ekim, Euro 2024
• Nesneler: iPhone 15, Tesla Model Y
• Kavramlar: Demokrasi, Karbon Ayak İzi

Google bu varlıkları birbirleriyle ilişkilendirerek bir bilgi ağı oluşturur.

Entity Neden Önemli?

Geleneksel SEO sadece anahtar kelime eşleşmelerine odaklanırken, Entity SEO Google’ın içeriği anlamlandırmasını kolaylaştırır. Bu da sıralamada doğruluk, alakalılık ve yetkinlik açısından avantaj sağlar.

• Daha iyi anlaşılabilirlik: Google sizi hangi konuda otorite göreceğini daha net kavrar.
• Daha alakalı trafik: Kullanıcı sorgularıyla gerçekten uyumlu içeriklerle karşılık verilir.
• Daha sürdürülebilir sıralama: Alakasız anahtar kelime spam’ine gerek kalmadan uzun vadeli başarı sağlanır.

Google Entityleri Nasıl Algılıyor?

Google, entity’leri bilgi grafiği (Knowledge Graph) aracılığıyla tanımlar. Bu bilgi grafiği, milyarlarca entity ve bunlar arasındaki ilişkilerden oluşan bir veri tabanıdır.

• Freebase, Wikidata, Wikipedia gibi kaynaklardan veri alınır.
• Arama sorgularındaki kelimelerle bu entity veri tabanı eşleştirilir.
• İçerikte kullanılan entity’ler bağlamsal analizle değerlendirilerek sıralama sonuçlarını etkiler.

Google ayrıca “context vector” adı verilen yapılarla entity’leri sınıflandırır ve kullanıcı sorgusuyla en alakalı olanları öne çıkarır.

Entityler ve Google Algoritmaları

Google’ın son yıllardaki algoritmalarının çoğu, entity ve bağlam temellidir. Özellikle şu algoritmalar bu konuda öne çıkar:

• Hummingbird: Anlamsal aramanın temellerini attı.
• RankBrain: Kullanıcı sorgularını daha iyi anlamak için entity tabanlı yorumlama kullandı.
• BERT: Bağlamı anlamak için cümledeki tüm kelimeleri birlikte analiz eder.
• MUM: Dil, medya ve bağlamlar arasındaki ilişkileri çok katmanlı olarak analiz eder.

Bu algoritmaların ortak amacı, kullanıcının neyi aradığını “kelime bazlı” değil “entity bazlı” anlamaya yöneliktir.

Referanslar

• Search Engine Land – “Entity SEO Guide: What it is & how it works”
• InLinks – “Entity Based SEO Guide”
• Clearscope – “What is an Entity in SEO?”
• Koray Tuğberk Gübür – Holistic SEO Blog
• Bill Slawski – SEO by the Sea