Doğru. Word2Vec, BM25, GlovE gibi dil modelleri aslında burada devreye giriyor. IR (bilgi erişimi) ve kullanıcı alaka düzeyi metodolojiler toplamına göre yönlenir.

Bunun sonucunda özellikle IA (Bilgi Mimarisi) bölümünde hatalar ortaya çıkar. Silo yapısında bozulmalar meydana gelerek sitenin aslında teknik yapısına da zarar verir. Temeli sağlam olmayan bir binanın da uzun süre ayakta kalmayacağı aşikardır. Çekirdek güncellemeleri ile IR düzeyinde etkilenmeler ortaya çıkacaktır. SERP sonuçlarında öbekler alaka düzeyine göre sınıflanır. Burada devreye RankBrain ve Hummingbird gibi Google güncellemeleri giriyor.

Aslında Google bir patent ile bu durumu daha iyi gösteriyor. Sinir sistemine gelen bir uyarıcıyı alakaya yönlendirir. https://patents.google.com/patent/US20170270100A1/en


Haber siteleri bunu yapıyor.

1. E-E-A-T ve YMYL konusunda eksiklik yaşıyor.
2. Alaka düzeyine göre link inşası oluşturma sorunları ortaya çıkıyor.
3. SpamBrain çapraz bağlantı oluşturma yöntemine gidenleri tespit edebiliyor.
4. Haber sitelerinin iyi derecede sosyal medya gücü bulunur.
5. En önemli değerleri markadır. Entity ile merkezi varlık için değer yaratmada marka kimliği ön planda olur.

Farklı içerik hk. yazılacak, gösterilecek çok şey var. Kullanıcı alakası ile site içerisindeki silo yapısı farklı içeriğin gösterilmesindeki önemli unsur. Google, içeriği daha iyi anlamak için dil ve makine öğreniminden aktif olarak yararlanıyor.