Google Knowledge Graph’ta Nasıl Kişi Varlığı Oluşturuluyor? Eski Kurallar Geçersiz

Google’ın Knowledge Graph’ı, web sitelerinden toplanan verilerle otomatik olarak kişiler, yerler ve kavramlar için varlık düğümleri oluşturur. Bu sistem, kullanıcıların arama sonuçlarında daha zengin ve doğrulanmış bilgiler görmesini sağlar. Ancak bu varlıkların nasıl oluştuğuna dair birçok yanlış anlama ve abartılı iddia bulunuyor. Geçtiğimiz aylarda, bir geliştirici kendi ENS alan adını optimize ettiğini iddia ederken, aslında gerçekte neler yaşandığını detaylı bir şekilde ortaya koydu.

Varlık Oluşturma Süreci: Makine Tarafından Belirlenen Gerçekler

Google’ın Knowledge Graph’ında bir varlık oluşturulması, elle yapılan başvurularla değil, algoritmik olarak gerçekleşir. Bu süreçte, üçüncü taraf kaynaklardan toplanan veriler ve doğrulamalar esas alınır. Örneğin, bir kişi varlığının oluşturulabilmesi için LinkedIn, ORCID veya diğer yüksek güvenilir kaynaklarda adı geçen kişiyle ilgili yeterli miktarda veri bulunmalıdır. Bu, Google’ın „kişinin var olduğuna dair yeterli kanıt var“ şeklinde değerlendirdiği bir durumdur.

Bu süreçte dikkat çeken üç önemli nokta bulunuyor:

• Makine tarafından oluşturulan MID numarası: Google, /g/ şeklinde başlayan ve tamamen algoritmik olarak atanan bir tanımlayıcı (MID) oluşturur. Bu numara, elle başvurularla alınamaz ya da değiştirilemez.

• Gerçek isim kullanımı: Google, varlık düğümünde kişinin gerçek adını kullanır. Örneğin, geliştiricinin web sitesinde name: "ookyet" olarak belirtilmiş olsa da, Knowledge Graph düğümünde gerçek adı olan „Qifeng Huang“ yer alır. Bu, üçüncü taraf kaynaklardaki verilerin gücünün bir göstergesidir.

• Çakışan isimler arasında ayrım: Aynı adı taşıyan birçok kişi bulunduğunda, Google’ın algoritması hangi kişiyle ilgili olduğunu belirlemek için benzersiz tanımlayıcılar kullanır. ENS alan adı gibi benzersiz tanımlayıcılar, bu ayrımı sağlamada kritik rol oynar.

Eski İddiaların Çöküşü: „85% Tetikleme Olasılığı“ Ne Kadar Gerçekçi?

Geliştiricinin daha önce yayınladığı bir makalede iddia ettiği „85% Knowledge Panel tetikleme olasılığı“, aslında tamamen uydurma bir sayıydı. Google, hiçbir zaman böyle bir olasılık oranı yayınlamamıştır. Bu iddia, geliştiricinin kendi oluşturduğu bir kontrol listesine dayanıyordu. Ancak Google’ın resmi açıklamalarına göre, Knowledge Panel’in oluşması için gerekli olan şey, algoritmanın „kişinin var olduğuna ve yeterli düzeyde tanınırlığı olduğuna“ karar vermesidir. Bu karar, elle yapılan başvurularla değil, algoritmik olarak alınır.

Bu yanılgının altında yatan asıl sorun, Knowledge Panel’in „tetiklenebilen“ bir özellik olarak görülmesiydi. Oysa Knowledge Panel, Google’ın algoritması tarafından verilen bir „tanınırlık kararı“dır ve hiçbir markup kodu ya da manuel başvuru bunu zorlayamaz. Markup kodunun görevi, varlık düğümünün oluşturulmasına yardımcı olmak için verilerin doğru şekilde yapılandırılmasını sağlamaktır.

Doğru Yaklaşım: Basit ve Doğrulanabilir Veriler

Geliştiricinin yaptığı hatalardan biri, karmaşık ve hatta yanıltıcı markup kodları kullanmaktı. Örneğin:

• Senteik „Knowledge Panel adayı“ düğümü: Bu, sayfanın içeriğine değil, kişinin gelecekteki hedeflerine odaklanan bir markup türüydü. Google’ın politikasına göre markup, yalnızca sayfada bulunan içerikle ilgili olmalıdır.

• Planlanan basın yayınlarını gösteren JSON-LD: Henüz yayınlanmamış makaleleri „oldu“ gibi göstermek, Google’ın güvenini sarsan bir yaklaşımdı. Bu, algoritmanın „olmayan verileri kullanarak varlık oluşturma“ girişimi olarak değerlendirilebilir.

• Var olmayan arama sayfasına yönlendiren `SearchAction`: Bu tür markup hataları, Search Console’da hata olarak karşımıza çıktı ve düzeltilmesi gerekti.

Bunun yerine, geliştirici doğru ve basit bir yaklaşım benimsedi:

• Tek bir `@id` kullanımı: Tüm sayfalarda aynı kişi varlığına (@id) referans verildi. Bu, Google’ın varlığı doğru şekilde tanımlamasını sağladı.

• Profil sayfasının doğru şekilde yapılandırılması: ProfilePage türünün doğru şekilde tanımlanması ve mainEntity alanının doldurulması, Search Console’un hata vermesini engelledi.

• `sameAs` bağlantılarının kalitesi: Yalnızca gerçek ve doğrulanabilir profillerin (LinkedIn, ORCID) kullanılması, Google’ın varlığı tanıması için kritik önem taşıyor. Sözde „tanınırlığı artırmak“ için oluşturulan sahte Wikipedia veya Wikidata sayfaları, algoritma tarafından olumsuz değerlendiriliyor.

Bugünkü Durum: Yeni Doğan Bir Varlık

Günümüzde, geliştiricinin Knowledge Graph’ındaki varlık oldukça basit bir yapıya sahip. Henüz detailedDescription, image veya url alanları doldurulmamış durumda. Bu alanların doldurulması, Google’ın varlığa olan güveninin artmasıyla gerçekleşecek. Geliştirici, varlığın durumunu haftalık olarak kontrol etmekte ve aşağıdaki sırayla ilerlediğini gözlemlemektedir:

• `url` alanı: Google, kişinin web sitesini varlığın ana kaynağı olarak kabul ettikten sonra bu alan doldurulur. Bu, algoritmanın „kişinin web sitesi güvenilir bir kaynak“ olarak değerlendirdiğinin bir göstergesidir.

• `image` alanı: Kişinin profil resminin algoritma tarafından tanınması ve varlığa bağlanmasıyla doldurulur.

• `resultScore` değeri: Bu değerin artması, Google’ın varlığa olan güveninin arttığının bir göstergesidir.

• `detailedDescription` alanı: Bu alan genellikle ansiklopedik kaynaklardan doldurulduğundan, küçük ve niş kişiler için nadiren doldurulur. Ancak bu alan Knowledge Panel’in oluşması için zorunlu değildir.

Değişikliklerin haftalık olarak kontrol edilmesi, Google’ın algoritmasının yavaş ve istikrarlı şekilde geliştiğini göstermektedir. Varlığın güvenilirliği, zamanla ve kaliteli kaynaklarla birlikte artar. Bu süreçte en önemli faktör, sabır ve tutarlılıktır.

Sonuç: Knowledge Graph’a Yaklaşımınızı Gözden Geçirin

Google’ın Knowledge Graph’ında bir varlık oluşturmanın basit bir formülü yok. Ancak doğru yapılandırılmış veriler ve üçüncü taraf kaynaklarla desteklenen bir yaklaşım, algoritmanın dikkatini çekebilir. Unutmayın:

• Knowledge Panel otomatik olarak oluşturulur ve elle başvurularla tetiklenemez.
• Markup kodları, yalnızca sayfada bulunan içerikleri doğru şekilde tanımlamalıdır.
• Kaliteli ve doğrulanabilir üçüncü taraf kaynaklar (LinkedIn, ORCID) algoritma tarafından daha fazla güvenilirlik sağlar.
• Sabır ve tutarlılık, uzun vadede en önemli faktördür.

Bu süreç, web sitelerinin arama sonuçlarında daha görünür hale gelmesi için kritik bir adımdır. Ancak abartılı iddialardan kaçınmak ve gerçekçi bir yaklaşım benimsemek, uzun vadede daha başarılı sonuçlar elde etmenizi sağlayacaktır.