May 18, 2023 1848 reads

TailwindCSS - Purge İle Optimize Web Siteleri

Son birkaç ayda popülerliği hızla artan tailwind.css kütüphanesi ve bu kütüphanenin purge aracı ile, bir web sitesi kurarken, sayfada kullanılan class'ların css dosyasına dahil edilmesi, bunların sıkıştırılarak optimize edilmesi ve sayfa performanslarının başarılı ölçülerde artırdığı görülmektedir. Tailwind.css kütüphanesinin projelerimize nasıl dahil edileceğiyle ilgili konuya gelin birlikte bakalım.Tailwind.CSS Nedir?Tailwind CSS, web geliştiricilerin kullanabileceği bir CSS çerçevesidir. CSS çerçevesi, web uygulamalarının veya sitelerin görünümünü ve stilini oluşturmak için kullanılan bir dizi hazır CSS sınıfını içerir.Tailwind CSS, benzersiz bir yaklaşım kullanır. Bunun yerine, önceden oluşturulmuş stil sayfaları yerine, doğrudan HTML dosyasına uygulanabilen düşük seviyeli CSS sınıflarını sağlar. Bu sınıflar, bir dizi stil özelliğini temsil eder ve daha hızlı ve esnek bir şekilde tasarım yapmayı sağlar.Örneğin, bir buton oluşturmak için, doğrudan HTML dosyasında class özelliğine Tailwind CSS sınıflarını ekleyebilirsiniz. Bu sınıflar, butona farklı renkler, boyutlar, kenar boşlukları ve diğer özellikler eklemek için kullanılabilir. Özel CSS stilleri oluşturmak veya dosyalara bağlı kalmak yerine, Tailwind CSS sınıflarını kullanarak hızlı ve tekrar kullanılabilir bileşenler oluşturmanızı sağlar.Tailwind CSS, bir dizi stil özelliği ve ayarlar sunar ve gerektiğinde bunları yapılandırmanıza izin verir. Özelleştirilebilir bir yapıya sahiptir, bu nedenle sitenizin veya uygulamanızın ihtiyaçlarına uyacak şekilde özelleştirebilirsiniz.Sonuç olarak, Tailwind CSS, hızlı ve etkili bir şekilde web tasarımı yapmanızı sağlayan bir CSS çerçevesidir.Tailwind.CSS Nasıl Kurulur? - NPM & CDN KurulumlarıTailwind.CSS kütüphanesini kurmak ve projenize dahil etmek için ister NPM veya Composer yardımıyla kurabilir ister CDN sunucularından manuel dahil edebilirsiniz. Bunun için iki yöntemi de aşağıda paylaştık. Tailwind.CSS NPM Kurulumuİlk olarak, projenizin çalıştığı klasöre geçin. Bu, genellikle projenizin kök dizinidir. Terminali açın ve aşağıdaki komutu çalıştırın:npm initBu komut, bir package.json dosyası oluşturmanızı sağlar ve projenizin bağımlılıklarını yönetmenize yardımcı olur. İhtiyaçlarınıza göre gerekli bilgileri girin.Tailwind CSS'i yüklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın:npm install tailwindcssBu komut, projenize Tailwind CSS bağımlılığını ekler.Tailwind CSS yapılandırma dosyasını oluşturmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:npx tailwindcss initBu komut, tailwind.config.js adlı bir dosya oluşturur. Bu dosya, Tailwind CSS'in yapılandırma ayarlarını içerir ve özelleştirmenize olanak tanır.Oluşturulan tailwind.config.js dosyasını düzenleyerek Tailwind CSS ayarlarını yapılandırabilirsiniz. Bu dosyada renkler, boyutlar, kenar boşlukları ve diğer stiller gibi çeşitli ayarları özelleştirebilirsiniz.Projenizin CSS dosyasına Tailwind CSS'i dahil edin. Örneğin, styles.css adında bir dosyanız varsa, aşağıdaki gibi @import yönergesini ekleyin:@import 'tailwindcss/base';@import 'tailwindcss/components';@import 'tailwindcss/utilities';Bu, Tailwind CSS'in temel stillerini, bileşenlerini ve yardımcı sınıflarını içe aktarır.CSS dosyanızı kullanarak HTML dosyanızda Tailwind CSS sınıflarını kullanmaya başlayabilirsiniz. Örneğin, bir buton oluşturmak için Tailwind CSS sınıflarını kullanabilirsiniz:button class="bg-blue-500 hover:bg-blue-700 text-white font-bold py-2 px-4 rounded" Click mebuttonBu şekilde, Tailwind CSS'i projenizde kullanabilirsiniz. Tailwind CSS'in sunduğu diğer sınıfları ve özellikleri keşfederek tasarımınızı daha da geliştirebilirsiniz.Unutmayın, projenizde kullanmak için Tailwind CSS'i yapılandırdıktan sonra CSS dosyalarınızı derlemeniz veya projenizi yapılandırmanız gerekebilir. Bu, projenizin yapılandırmasına ve kullanılan araçlara bağlı olarak değişebilir.Tailwind.CSS CDN KurulumuTailwind CSS'i CDN (Content Delivery Network) kullanarak projenize eklemek için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:HTML dosyanızın head bölümünde aşağıdaki link etiketini ekleyin:link href="https://cdn.tailwindcss.com/2.2.19/tailwind.min.css" rel="stylesheet"Bu etiket, Tailwind CSS'in CDN'den indirilerek kullanılmasını sağlar. Bu örnekte, Tailwind CSS'in 2.2.19 sürümü kullanılıyor, ancak siz en son sürümü kullanmak isterseniz URL'yi güncelleyebilirsiniz.HTML dosyanızda Tailwind CSS sınıflarını kullanmaya başlayabilirsiniz. Örneğin, bir buton oluşturmak için Tailwind CSS sınıflarını kullanabilirsiniz:button class="bg-blue-500 hover:bg-blue-700 text-white font-bold py-2 px-4 rounded" Click mebuttonBu şekilde, Tailwind CSS'in CDN üzerinden projenizde kullanabilirsiniz. Böylece Tailwind CSS'in stil sınıflarını kullanarak tasarım yapabilirsiniz.Tailwind CSS'in tam özelliklerini ve tüm sınıflarını kullanmak için, özel bir yapılandırma yapmak ve CSS dosyalarınızı projenize dahil etmek daha esnek bir yaklaşım olabilir. Ancak hızlı bir prototip oluşturmak veya küçük bir proje üzerinde çalışmak için CDN kullanmak pratik olabilir.Tailwind.CSS Purge Sistemi Nasıl Kullanılır?Tailwind CSS'in purge özelliği, Tailwind CSS'in projenizde kullanılan yalnızca gerçekten ihtiyaç duyulan CSS sınıflarını içermesini sağlayan bir optimizasyon mekanizmasıdır. Bu özellik, Tailwind CSS'in boyutunu küçültür ve performansı artırır.Tailwind CSS, varsayılan olarak birçok stil sınıfı içeren geniş bir stil kitaplığına sahiptir. Ancak, projenizde yalnızca belirli bir alt kümesini kullanıyor olabilirsiniz. Bu durumda, diğer tüm kullanılmayan sınıfların CSS dosyasına dahil edilmesi gereksiz olur ve dosyanın boyutunu artırır.Purge özelliği, yalnızca projenizin gerçekten kullanılan sınıflarını tespit eder ve CSS dosyasına yalnızca bu sınıfları ekler. Bunu yapmak için, Tailwind CSS, projenizin kaynak kodunu tarar ve kullanılan sınıfları belirlemek için statik analiz yapar.Genellikle tailwind.config.js dosyasında yapılandırılan purge özelliğini kullanarak izlenecek dosyaları belirtmeniz gerekebilir. Örneğin:module.exports = { purge: ['./index.html'], // Diğer yapılandırma ayarları...}Yukarıdaki örnekte, purge özelliği, index.html dosyasını tarayarak kullanılan sınıfları belirler. Bu şekilde, sadece bu sınıfların CSS dosyasına dahil edilmesi sağlanır.Purge özelliğini kullanmak, Tailwind CSS'in projenizin boyutunu azaltmasına ve yalnızca kullanılan sınıfları içermesine olanak tanır. Bu, web sayfalarının daha hızlı yüklenmesini sağlar ve daha küçük dosya boyutlarına sahip olmanızı sağlar.Ayrıca npm-watch ile anlık olarak sayfaları dinlemesi ve ilgili classları takip etmesi sağlanabilir. Bunu yapmak için öncelikle tailwind.CSS'in jit modunu aktif etmenizi öneririz. Bu mod sayesinde watch işlemleri daha hızlı gerçekleşmektedir:module.exports = { mode: 'jit', purge: ['./index.html'], // Diğer yapılandırma ayarları...}Ardından sisteminizde yer alan package.json dosyasının scripts bölümüne aşağıdaki kodu ekleyiniz:"scripts": { "watch": "npx tailwindcss -i node_modules/tailwindcss/tailwind.css -o public/style.css -w --minify"},Son olarak terminalinizde npm watch komutunu çalıştırmanız yeterli. Bu sayede yaptığınız her değişiklikte npm ilgili dosyaları dinleyerek tailwind purge sayesinde sadece kullanılan classları css dosyanıza dahil edip, minify alınmış çıktısını oluşturacak.

May 6, 2023 3928 reads

Sesli Arama Optimizasyonu, İçerik ve SEO: Nedir ve Bizi Neler Bekliyor?

Sesli arama, kullanıcıların sorguları yazmak yerine konuşarak Google Sesli Komut gibi arama motorları ve dijital asistanlarla etkileşim kurmasını sağlayan bir teknolojidir. Siri, Alexa ve Google Asistan gibi sesli asistanların popülaritesi arttıkça, sesli arama ve sanal asistanlar için içerik optimizasyonunun önemi de paralel olarak büyüdü. Akıllı hoparlörler ve sesli asistanlı mobil cihazlar daha yaygın hale geldikçe, sesli arama da giderek yaygınlaşıyor.Kaynak: https://www.nytimes.com/interactive/2018/08/17/technology/alexa-siri-conversation.htmlStatista’ya göre, dünya genelinde sesli asistan sayısı 2024 yılına kadar 8,4 milyara ulaşabilir. Bu nedenle daha geniş bir kitleye ulaşmak ve dijital pazarda rekabetçi kalmak için işletmelerin ve içerik üreticilerinin sesli arama için stratejilerini uyarlamaları gerekiyor.*Yıllara göre milyarlarca sesli asistan*Kaynak: https://www.statista.com/statistics/973815/worldwide-digital-voice-assistant-in-use/Bu rehberde, sesli arama dünyasını ve içeriklerinizi daha geniş bir kitleye ulaştırmak için nasıl optimize edebileceğinizi keşfedeceğiz. Doğal dil işleme (NLP) anlayışından uzun kuyruklu anahtar kelimeleri belirlemeye, konuşma odaklı ifadeler oluşturmaktan yerel sesli aramaya ve gelecekte bizi nelerin beklediğine kadar her konuyu ele alacağız. İster işletme sahibi olun ister içerik üreticisi, bu rehber sesli aramanın potansiyelini değerlendirmede size yol gösterecek.Sesli Aramanın İş Dünyası ve Sektörler Üzerindeki EtkisiSesli arama teknolojisinin işletmeler ve sektörler üzerindeki etkileri düşünüldüğünde, şirketler müşteri arama alışkanlıklarındaki bu değişimi göz önünde bulundurarak çevrimiçi varlık ve pazarlama stratejilerini yeniden şekillendirmek zorunda kalıyor. İşte sesli aramanın bazı önemli etkileri: Arama Davranışındaki Değişim: Sesli arama yaygınlaştıkça, insanların çevrimiçi bilgi arama alışkanlıkları da dönüşüyor. Sesli sorgular, yazılı aramalara kıyasla genellikle daha uzun, konuşma tarzına yakın ve soru formatında oluyor. İşletmeler, sesli arama sonuçlarında görünmek için web sitelerini ve içeriklerini doğal dil sorgularına göre optimize etmelidir. Öne Çıkan Snippet’lerin Önemi: Google’da öne çıkan snippet’ler, arama sonuçlarının en üstünde yer alan ve sorgulara kısa, öz yanıtlar veren bölümlerdir. Sesli arama yanıtları için sıklıkla snippet’ler kullanıldığı için bu alan, optimizasyonun kritik bir parçasıdır. Sesli Ticaretin Yükselişi: Akıllı hoparlörler ve sanal asistanlar yaygınlaştıkça, sesli ticaret de popülerlik kazanıyor. Kullanıcılar, ses komutlarıyla ürün satın alabiliyor. İşletmeler, sesli ticaret trendine uyum sağlayarak bu yeni satış kanalından faydalanabilir. Konuşma Odaklı Kullanıcı Arayüzü (UI) Gereksinimi: Sesli arama optimizasyonu, kullanıcıların doğal dil kullanarak içeriğinizle etkileşim kurabileceği konuşma odaklı arayüzler oluşturmayı gerektirir. Bu, anlaşılır, doğrudan cevap veren içerikler üretmeyi ve kullanıcı dostu tasarımlar geliştirmeyi kapsar. Sesli arama teknolojisinin iş dünyasındaki pek çok dinamiği değiştirdiği sayısız örnek bulunuyor ve bu trendin moda olmaktan uzakta, kalıcı hale geleceği aşikar. Bu yüzden her işletme sahibi ve içerik üreticisi sesli arama optimizasyonunu stratejilerine dahil etmelidir.Sesli Aramanın İşleyiş MekanizmalarıSesli asistanlar, konuşulan kelimeleri metne dönüştürmek için Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) teknolojisini kullanır. ASR algoritmaları, sesleri kelimelere ve cümlelere dönüştürmek için akustik ve dil modellerinden faydalanır.Sesli asistanların kullanıcı sorgularını nasıl işleyip yanıt verdiğini anlamak, sesli arama optimizasyonu için içerik üreticilerin odaklanması gereken noktadır. Sesli sorgular genellikle soru formatında olduğundan, ürün veya hizmetinizle ilgili sık sorulan sorulara kısa ve net cevaplar sunacak şekilde içerik hazırlamak önemlidir. Bu, doğal dilde FAQ sayfaları oluşturmayı, metin içinde açık ifadeler kullanmayı ve içerikleri sesli asistanların anlayabileceği biçimde düzenlemeyi kapsar.İçerik üreticiler ayrıca, sayfalarındaki içeriği arama motorlarına daha ayrıntılı tanıtabilecekleri şema işaretlemeleri kullanmalıdır. Şema işaretlemesiyle, içeriğin türü, yazarı ve yayınlanma tarihi gibi yapılandırılmış veriler sunarak arama motorlarının sayfayı daha iyi yorumlamasını sağlayabilirsiniz.Sesli Arama ve Doğal Dil İşleme (NLP)Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlamasını ve yorumlamasını sağlayan bir köprü görevi görür. Siri ve Alexa gibi sesli asistanların kullanıcı sorgularını doğru şekilde anlaması için NLP kritik öneme sahiptir. Çünkü konuşurken insanlar, yazılı aramalardan daha karmaşık ve doğal dil kullanır.NLP sayesinde sesli asistanlar, kullanıcı niyetini daha doğru kavrar ve daha alakalı sonuçlar sunar. Sesli arama optimizasyonu yaparken, doğal dil kalıpları kullanmak ve içeriğinizi konuşma tarzına uygun şekilde yapılandırmak önemlidir. Bu, hem sesli arama sonuçlarında üst sıralarda görünmenize hem de kullanıcı deneyimini iyileştirmenize katkı sağlar.Kullanıcıların Sesli Arama SorgularıSesli arama sorguları, yazılı aramalara kıyasla daha organik ve konuşma diline yakın ifadelerdir: “En iyi restoran nerede?”, “En ucuz restoran hangisi?” gibi. Ayrıca arama yerine çağrı yapma, hatırlatıcı kurma, hava durumu öğrenme ve yol tarifi alma gibi sorgular da yaygındır. İçerik optimizasyonunda bu tür sorguları göz önünde bulundurarak, içeriklerinizi konuşma diline uygun ve soru-cevap formatında düzenlemelisiniz.Kaynak: Kişisel arşiv, ChatGPT ile oluşturulan tabloUzun Kuyruklu Anahtar Kelimeler ve Konuşma İfadeleriUzun kuyruklu anahtar kelimeler, genellikle üç veya daha fazla kelime içeren, daha spesifik sorgulardır. Sesli aramada önemlidir çünkü konuşma dilinin doğasını yansıtır ve belirli bir hedef kitleye ulaşmanıza yardımcı olur.Uzun kuyruklu ifadeleri belirlemek için, kitlenizin sorabileceği soruları düşünün ve Google Anahtar Kelime Planlayıcı gibi araçlarla aranma hacimlerini kontrol edin. İçeriğinizde bu ifadeleri doğal bir şekilde kullanarak, sesli arama sonuçlarında daha üst sıralarda yer alabilir ve doğru kitleyle etkileşime geçebilirsiniz.Kaynak: Kişisel arşiv, ChatGPT ile oluşturulan tabloYerel Sesli Arama OptimizasyonuYerel SEO, sesli arama için kritik öneme sahiptir çünkü kullanıcılar sık sık konum bazlı sorgular yapar: “En yakın kahve dükkanı nerede?” veya “Sonraki otobüs saatleri nedir?” gibi. İşletmenizin adres, telefon ve çalışma saatleri gibi bilgilerini güncel ve tutarlı tutarak, yerel sesli arama sonuçlarında görünme şansınızı artırabilirsiniz. Google Benim İşletmem kaydı, konum odaklı içerik ve yerel anahtar kelimelerle yerel optimizasyon yapın.Mobil Optimizasyon ve Sesli AramaSesli aramaların büyük bölümü mobil cihazlarda gerçekleşir; bu nedenle mobil uyumluluk şarttır. Hızlı yüklenen, dokunmatik dostu sayfalar ve açık navigasyon, mobilde sesli arama kullanıcılarına daha iyi deneyim sunar ve arama sonuçlarında avantaj sağlar.Gelecekte Neler Bekliyoruz?Sesli aramanın bugün geldiği noktayı ve sunduğu faydaları göz önünde bulundurarak, bu teknolojinin gelecekte de yaygınlaşacağı açıktır. İşte üç tahmin: Daha kişiselleştirilmiş sonuçlar: Sesli asistanlar, farklı kullanıcıları tanıyarak geçmiş sorguları ve tercihlere göre özelleştirilmiş yanıtlar sunacak. E-ticarette artan kullanım: Sesli komutlarla online alışveriş daha yaygın hale gelecek; işletmelerin e-ticaret sitelerini sesli aramaya uygun hale getirmesi gerekecek. Diğer akıllı cihazlarla entegrasyon: Sesli asistanlar, ev otomasyonu ve araç içi sistemler gibi cihazlarla daha entegre çalışacak; kullanıcılar bilgiyi eller serbest modda erişebilecek. Sıkça Sorulan SorularSesli arama optimizasyonu nedir ve neden önemlidir?Sesli arama optimizasyonu, içerik ve stratejilerin sesli arama sonuçlarında görünürlüğünü ve alakasını artırmak için yapılan çalışmalardır. Sesli asistan ve akıllı hoparlör kullanımının artması nedeniyle işletmelerin daha geniş kitlelere ulaşması ve rekabet avantajı elde etmesi için kritiktir.Doğal dil işleme (NLP) sesli arama optimizasyonunu nasıl etkiler?NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasını sağlar. Sesli arama optimizasyonunda, kullanıcı sorgularını doğru yorumlamak ve yanıtlamak için konuşma diline uygun ifadeler kullanmak gerekir. Bu, sesli asistanların niyeti daha iyi anlamasına ve daha alakalı sonuçlar sunmasına yardımcı olur.Neden uzun kuyruklu anahtar kelimeler ve konuşma ifadeleri önemlidir?Uzun kuyruklu ve konuşma tarzı anahtar kelimeler, kullanıcıların sesli olarak arama yaparken kullandığı doğal ifadeleri yansıtır. İçeriğe bu ifadeleri ekleyerek belirli bir kitleyi hedefleyebilir ve sesli arama sonuçlarında daha üst sıralarda yer alabilirsiniz.İşletmeler yerel sesli aramaya nasıl optimize edebilir?İşletmeler, yerel SEO stratejileri ile sesli aramaya optimize olur. Adres, telefon ve çalışma saatleri gibi bilgileri güncel tutmak; Google Benim İşletmem kaydı, konum odaklı içerik ve yerel anahtar kelimelerle optimizasyon yapmak önemlidir.Sesli arama optimizasyonuna örnek nedir?İşletmelerin sık sorulan sorulara doğal dilde cevap veren FAQ sayfaları hazırlaması ve içeriklerini konuşma tarzına uygun hale getirmesi, sesli arama optimizasyonuna bir örnektir.Sesli arama optimizasyonunun faydaları nelerdir?Sesli arama optimizasyonu, daha geniş kitlelere ulaşmayı, kullanıcı deneyimini iyileştirmeyi ve rekabette avantaj sağlamayı mümkün kılar. Ayrıca sesli asistan kullanıcılarına hızlı ve doğrudan yanıtlar sunarak markaya bağlılığı artırır.Kaynaklar https://www.searchenginejournal.com/voice-search-optimization-seo-webceo/446158/ https://echofish.io/what-is-voice-search-optimization/ https://www.statista.com/statistics/973815/worldwide-digital-voice-assistant-in-use/ https://startupbonsai.com/voice-search-statistics/ https://www.webfx.com/blog/marketing/what-is-voice-search-optimization/#:~:text=For%20example%2C%20someone%20might%20type,voice%20search%20is%20a%20conversation. https://www.oberlo.com/blog/voice-search-statistics#:~:text=Summary%3A%20Voice%20Search%20Statistics,-Here's%20a%20summary&text=50%20percent%20of%20the%20US,consumers%20owned%20a%20smart%20speaker. https://www.nytimes.com/interactive/2018/08/17/technology/alexa-siri-conversation.html https://picovoice.ai/blog/voice-recognition-NLP/

Nis 25, 2023 1583 reads

İş Zekası Raporlaması: Dijital Pazarlama Stratejilerinde Devrim Yaratmak

Verilerin gücünü dijital pazarlama stratejinizi optimize etmek için kullanıyor musunuz? İş zekâsı (BI) raporlaması, günümüzün veri odaklı dünyasında, özellikle dijital pazarlama alanında büyümek ve gelişmek isteyen her işletme için vazgeçilmez bir unsurdur. Bu makalede iş zekâsı raporlamasının ne olduğunu, dijital pazarlamacılar için neden önemli olduğunu ve Looker Studio, BigQuery, GA4, Google Ads ve Facebook Ads gibi araçlarla veri odaklı kararlar alırken nasıl kullanılabileceğini inceleyeceğiz.İş Zekâsı Raporlamasının Kavramıİş zekâsı raporlaması, verilerden alınan uygulanabilir içgörüleri toplama, analiz etme ve sunma sürecidir. Bu süreç, işletmelerin performanslarını daha iyi anlamalarına, büyüme fırsatlarını belirlemelerine ve iyileştirilmesi gereken alanları tespit etmelerine yardımcı olur. Dijital pazarlama alanında BI raporlaması, pazarlama kampanyalarını optimize etmek, yatırım getirisini (ROI) ölçmek ve kaynakların etkin kullanımını sağlamak için kritik öneme sahiptir.Dijital Pazarlamada İş Zekâsı Raporlamasının ÖnemiDijital pazarlama dünyasının hızla değişen doğasında rekabetin bir adım önünde olmak için çevik ve hızlı tepki veren organizasyonlar olmak gerekir. İş zekâsı raporlaması bu hedefe ulaşmada şu katkıları sağlar: Pazarlama Stratejilerine Rehberlik Etme: Veri odaklı içgörüler trend ve kalıpları ortaya çıkararak, pazarlama çalışmalarının yönünü belirlemenize yardımcı olur. Kampanya Performansını Artırma: Performans verilerini analiz ederek en iyi sonuç veren kanalları ve kampanyaları büyütebilir, ROI’yi maksimize edebilirsiniz. Müşteri Hedeflemesini Geliştirme: Müşteri verilerini analiz ederek hedef kitlenizi daha iyi tanır, kişiselleştirilmiş ve alakalı mesajlar oluşturursunuz. Bütçe Verimliliğini Artırma: BI raporlamasıyla düşük performanslı kampanyaları tespit eder, gerekli ayarlamaları yaparak kaynak israfını azaltırsınız. Dijital Pazarlamada İş Zekâsı Raporlaması İçin AraçlarBI raporlamasının gücünden yararlanmak için, dijital pazarlamacıların veri toplama, analiz ve görselleştirme süreçlerini kesintisiz yönetebilecekleri bir araç setine ihtiyacı vardır. En popüler araçlardan bazıları şunlardır: Looker Studio: Google’ın görselleştirme aracı, Google Analytics, Google Ads ve BigQuery gibi farklı kaynaklardan verileri bir araya getirerek etkileşimli raporlar ve panolar oluşturmanızı sağlar. BigQuery: Google Cloud Platform hizmeti olan BigQuery, büyük veri kümelerini depolayıp analiz edebileceğiniz güçlü bir veri ambarı çözümüdür. GA4 (Google Analytics 4): Google Analytics’in son sürümü, makine öğrenmesi özellikleriyle kullanıcı etkileşimi ve dönüşümleri izlemenize yardımcı olur. Google Ads: Arama ve görüntülü reklam kampanyaları için kullanılan platform, detaylı performans verileri sunar. Facebook Ads: Dünya çapında milyarlarca kullanıcıya erişim sağlayan Facebook, kapsamlı raporlama araçlarıyla kampanyalarınızı optimize etmenize yardımcı olur. Veri Odaklı Karar Alma İçin En İyi UygulamalarBI raporlamasından en iyi şekilde faydalanmak için şu uygulamaları benimseyin: Veri Kaynaklarını Entegre Edin: Google Ads, Facebook Ads ve Google Analytics gibi farklı platformlardan gelen verileri bir araya getirerek kapsamlı bir performans görünümü elde edin. Açık KPI’lar Belirleyin: Pazarlama hedeflerinizle uyumlu ölçülebilir performans göstergeleri tanımlayın ve düzenli olarak izleyin. Raporlamayı Otomatikleştirin: Looker Studio gibi araçlarla raporlamayı otomatik hale getirerek, güncel ve güvenilir verilere zaman kaybetmeden ulaşın. Gelişmiş Analitik Kullanımına Özen Gösterin: Tahmine dayalı modelleme ve makine öğrenmesi gibi tekniklerle gizli kalıpları keşfederek stratejilerinizi güçlendirin. Veri Odaklı Kültürü Teşvik Edin: İçgörüleri paylaşarak ekip içinde veri temelli karar almayı destekleyin ve ortak hedeflere yönelin. Sürekli Optimizasyon Yapın: BI raporlarınızı düzenli gözden geçirerek iyileştirme fırsatlarını belirleyin ve stratejilerinizi güncelleyin. Sonuçİş zekâsı raporlaması, dijital pazarlama profesyonelleri için büyüme ve başarıyı veriyle yönlendirme imkânı sunan bir dönüştürücü araçtır. Looker Studio, BigQuery, GA4, Google Ads ve Facebook Ads gibi araçlarla performansınızı kapsamlı biçimde izleyebilir, kampanyalarınızı optimize edebilir ve kaynak kullanımınızı etkin hale getirebilirsiniz.BI raporlamasının gücünü benimseyin ve dijital pazarlama stratejinizi yeni zirvelere taşıyın. Rekabetin her geçen gün arttığı bu alanda, iş zekâsı raporlaması size esneklik kazandıracak ve değişen koşullara hızla uyum sağlamanızı sağlayacaktır. Veriye dayalı karar alma kültürünü kuruluşunuza yerleştirmek, dijital pazarlama dünyasındaki karmaşıklığı aşmanıza ve sürdürülebilir başarıya ulaşmanıza yardımcı olacaktır.

Nis 24, 2023 1209 reads

Universal Analytics İlişkilendirme Modelleri

İlişkilendirme modelleri (attribution models), dijital pazarlama dünyasında pazarlama faaliyetlerinin etkisini anlamak, bütçeyi optimize etmek, strateji geliştirmek, müşteri içgörüleri elde etmek, performansı ölçmek, farklı kanalların etkisini anlamak ve veri destekli kararlar almak için oldukça önemli araçlardır. Doğru ilişkilendirme modelini kullanarak pazarlama faaliyetlerinizi daha verimli ve etkili hale getirebilir, pazarlama stratejinizin başarısını arttırabilirsiniz. Doğru attribution modelini kullanabilmek için ise Universal Analytics ve Google Analytics 4’te kullanılan ilişkilendirme modellerini bilmeniz gerekmektedir. İlişkilendirme Modeli (Attribution Modelling) Nedir?Attribution modeling, dijital pazarlama ve reklamcılık alanında kullanılan bir kavramdır ve çeşitli pazarlama kanallarının bir müşterinin dönüşüm sürecindeki katkısını değerlendirmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, kullanıcının bir ürünü veya hizmeti satın almadan önce hangi pazarlama kanallarının daha etkili olduğunu belirlemeye çalışır.Dijital pazarlama faaliyetlerinde genellikle birden fazla kanalı kullanılmaktadır. Organik arama, ücretli arama, sosyal medya, e-posta pazarlama, doğrudan trafiğe yönlendirme, içerik pazarlama, etkileşimli reklamlar bu kanallardan bazılarıdır. Bu bilgiden hareketle bir kullanıcının birden fazla kanal üzerinden etkileşimde bulunabileceği ve ardışık olarak farklı kanallar arasında geçiş yapabileceği söylenebilir. İlişkilendirme modelleri tam olarak bu noktada devreye girerek kullanıcının dönüşüm sürecinde hangi kanalların ne kadar etkili olduğunu anlamak için bu karmaşık etkileşimleri değerlendirmeye yardımcı olmaktadır.Özetle, pazarlama bütçesinin etkili bir şekilde tahsis edilmesini sağlamak, pazarlama stratejilerini optimize etmek, kanal performansını anlamak, dönüşüm yolunu izlemek ve müşteri davranışını anlamak gibi konularda ilişkilendirme modelleri bizlere değerli içgörüler sağlayabilmektedir. Dijital Pazarlama İlişkilendirme Modellerinin Önemi Nedir?Attribution modellerinin dijital pazarlama dünyasında önemli olmasının sebebi, doğru bir şekilde kullanıldığında, pazarlamacılara pazarlama faaliyetlerinin etkisini ve getirisini anlamak için değerli bir analitik içgörü sağlamasıdır. Bu sayede pazarlama faaliyetlerinin etkisini anlamak, bütçeyi optimize etmek, strateji geliştirmek, müşteri içgörüleri elde etmek, performansı ölçmek, farklı kanalların etkisini anlamak ve veri destekli kararlar alınabilmektedir. İlişkilendirme Modelleri Google Analytics, kullanıcılarına farklı attribution modellerini sunmaktadır. Google Analytics tarafından bize sunulan ilişkilendirme modelleri şunlardır: Son Tıklama /Etkileşim (Last Interaction) Son Doğrudan Trafik (Last Non-Direct Click) Last Google Ads Click (Son Google Ads Tıklaması) İlk Tıklama Etkileşim (First Interaction) Lineer (Linear) Zaman Aralıklı (Time Decay) Pozisyon Temelli (Position-Based) Last Interaction (Son Tıklama / Etkileşim)Last Interaction (Son Tıklama / Etkileşim) attribution modeli, Google Analytics gibi analitik araçlarda sıkça kullanılan bir modeldir. Bu modelde, bir kullanıcının dönüşümü gerçekleştirdiği andaki son etkileşim veya tıklama, tüm dönüşüm değerini alır ve diğer tüm etkileşimler veya kanallar göz ardı edilir.Last Interaction attribution (son etkileşim ilişkilendirmesi) modeli, son tıklamanın veya etkileşimin dönüşüm sürecindeki en önemli faktör olarak kabul edildiği bir modeldir. Bu modelde kullanıcının son etkileşim yaptığı kanal veya kampanya dönüşümü gerçekleştirdiğinde tüm değeri alır ve diğer etkileşimlerin veya kanalların katkısı göz ardı edilir. Örneğin, bir kullanıcının son etkileşimi organik arama sonuçlarından bir tıklama ise, organik aramanın tüm değerini alır ve kullanıcının daha önceki etkileşimleri veya kanalları dikkate alınmaz.Last interaction attribution modeli basit ve doğrudan bir modeldir ve kullanıcının dönüşüm sürecinde son etkileşiminin en büyük etkisi olduğunu varsayar. Ancak bu model, diğer etkileşimlerin veya kanalların dönüşüm sürecine olan etkisini göz ardı edebilir ve kullanıcının tüm yolculuğunu tam olarak anlama yolunda eksik bir perspektif sunabilir. Bu nedenle Last Interaction attribution modeli tek başına kullanıldığında, pazarlamacılar potansiyel olarak dönüşüm sürecindeki diğer etkileşimleri veya kanalları görmezden gelebilir ve bütçelerini yanlış yönlendirebilir. Dolayısıyla, farklı attribution modellerinin kullanılması ve dönüşüm sürecinin farklı perspektiflerden değerlendirilmesi önemli ve diğer modeller içinde geçerli bir durumdur.Last Non-Direct Click (Doğrudan Olmayan Son Tıklama)Last Non-Direct Click attribution modelinde kullanıcının dönüşümü gerçekleştirdiği andaki son etkileşim veya tıklama, doğrudan trafik dışındaki diğer kanallara atfedilir ve doğrudan trafik herhangi bir değer almaz.Last Non-Direct Click attribution modeli, doğrudan trafik dışındaki diğer kanalların dönüşüm sürecine olan etkisini değerlendirmek isteyen pazarlamacılar için kullanışlıdır. Doğrudan trafik, kullanıcının sitenin URL'sini doğrudan tarayıcısına yazdığı veya bir yer imi veya geçmişten tıkladığı zamanlarda oluşur. Bu tür trafik, kullanıcının diğer kanallar üzerinden geldiği bir dönüşüm sürecinde genellikle son tıklamayı veya etkileşimi temsil etmez. Örneğin, bir kullanıcı organik arama sonuçlarından siteye gelir, ardından sosyal medya veya bir reklam kampanyası üzerinden siteye dönüş yapar ve sonunda doğrudan siteye dönerek bir dönüşüm gerçekleştirirse Last Non-Direct Click attribution modeli son doğrudan tıklamanın değil, son sosyal medya veya reklam kampanyası üzerinden gelen etkileşimin değerini alacaktır.Last Non-Direct Click ilişkilendirme modeli, her ne kadar doğrudan trafik dışındaki kanalların dönüşümlerdeki katkısını daha iyi anlamak için kullanışlı olsa da, dönüşüm sürecindeki diğer etkileşimleri veya kanalları göz ardı edebileceği için tek başına kullanıldığında eksik bir perspektif sunabilir. Dolayısıyla, farklı attribution modellerinin kullanılması ve dönüşüm sürecinin farklı açılardan değerlendirilmesi önerilmektedir.Last Google Ads Click (Son Google Ads Tıklaması)Last Google Ads Click (Son Google Ads Tıklaması), Google Ads (eski adıyla Google AdWords) reklam kampanyalarında kullanılan bir ilişkilendirme modelidir. Bu modelde, kullanıcının dönüşümü gerçekleştirdiği andaki son etkileşim veya tıklama Google Ads üzerinden geldiği varsayılarak tüm değeri Google Ads'e atfeder.Last Google Ads Click attribution modeli, Google Ads kampanyalarının dönüşümlere olan etkisini ölçmek isteyen pazarlamacılar için oldukça kullanışlı olabilmektedir.Örneğin, bir kullanıcı bir Google Ads reklamı üzerinden siteye gelir, ardından organik arama sonuçlarından veya sosyal medya gibi başka bir kanaldan siteye dönüş yapar ve sonunda dönüşümü gerçekleştirirse, Last Google Ads Click attribution modeli, tüm değeri son Google Ads tıklamasına atfetmektedir. Ancak, unutulmaması gereken husus, Last Google Ads Click attribution modelinin dönüşüm sürecindeki diğer kanalları ve etkileşimleri dikkate almadığıdır. Dolayısıyla, yalnızca son tıklamayı dikkate alarak diğer kanalların katkısını görmezden gelebilir ve büyük resmi size sunamayabilir.First Interaction (İlk Tıklama/Etkileşim)First Interaction (İlk Tıklama/Etkileşim) ilişkilendirme modeli, bir kullanıcının dönüşüm sürecindeki ilk etkileşimi veya tıklamasını vurgulayan bir modeldir. Bu modelde, kullanıcının dönüşüm yolculuğundaki ilk etkileşim veya tıklama, tüm değeri alır ve diğer kanallar dikkate alınmaz.First Interaction attribution modeli, kullanıcıların ilk temasının ne kadar önemli olduğunu vurgulamak isteyen pazarlamacılar için kullanışlıdır. Özellikle farkındalık yaratma aşamasında, marka bilinirliğini artırmak için yapılan kampanyalarda veya potansiyel müşterilerin markayla ilk temasını sağlamak için kullanılan kanallarda bu model kullanılabilir.Örneğin, bir kullanıcı bir reklam afişine tıklar, ardından siteye gelir ve sonunda bir dönüşüm gerçekleştirirse, First Interaction attribution modeli, tüm değeri ilk reklam tıklamasına atfeder.Ancak, First Interaction attribution modeli, dönüşüm sürecindeki diğer etkileşimleri ve kanalları dikkate almadığından, kullanıcıların farklı kanallar üzerinden tekrar etkileşimde bulunduğunu veya dönüşüm gerçekleştirdiğini göz ardı edebilir. Dolayısıyla birden fazla attribution modelinin kullanılması burada da oldukça kıymetlidir. Lineer (Linear)Lineer (Linear) ilişkilendirme modeli dönüşüm sürecindeki tüm etkileşimleri ve tıklamaları eşit olarak değerlendiren bir modeldir. Bu modelde her bir etkileşim veya tıklama aynı değeri alır ve dönüşümün tüm kanallara eşit olarak atfedildiği kabul edilir.Lineer attribution modeli, kullanıcıların dönüşüm yolculuğunda birden fazla kanala etkileşimde bulunduğunu ve dönüşüm sürecine katkıda bulunan her bir kanalın değerini vurgulamak isteyen pazarlamacılar için kullanışlıdır. Bu model kullanıcıların dönüşüm yolculuğundaki her etkileşimi veya tıklamayı değerlendirerek her kanalın payını adil bir şekilde belirlemeye çalışır.Örneğin, bir kullanıcı bir reklam afişine tıklar, ardından organik aramada birkaç kez siteye gelir, daha sonra sosyal medya reklamına tıklar ve sonunda bir dönüşüm gerçekleştirirse, Lineer attribution modeli, her kanala eşit miktarda değer atfeder. Reklam afişine organik aramalara ve sosyal medya reklamına eşit değer verir.Lineer attribution modeli, kullanıcıların dönüşüm süreçlerindeki tüm etkileşimleri dikkate alarak geniş bir perspektif sunar, ancak bazen bazı kanalların gerçek katkısını gizleyebilir.Time Decay (Zamanla Değer Kaybı)Time Decay (Zamanla Değer Kaybı) attribution modelling, dönüşüm sürecindeki etkileşimlerin zaman açısından değerlendirildiği bir modeldir. Bu modelde, kullanıcının dönüşüm yolculuğundaki son etkileşimlere daha fazla değer verilirken yolculuğun başındaki etkileşimlere daha az değer verilir.Time Decay attribution modelinde kullanıcının dönüşüm yolculuğundaki her etkileşim veya tıklama zamanla ağırlıklandırılır. Yani, dönüşüme daha yakın etkileşimler veya tıklamalar daha fazla değer alırken dönüşüme daha uzak etkileşimler veya tıklamalar daha az değeri alır. Model, dönüşüm sürecinde zamanın önemini vurgulayarak kullanıcıların dönüşüm yolculuğundaki son adımları daha belirleyici olarak kabul eder. Bu modelde direkt kanallar ve e-posta kanalları daha fazla kredi alacaktır.Position-Based (Pozisyon Temelli)Position-Based (Pozisyon Temelli) ilişkilendirme modeli, dönüşüm yolculuğundaki farklı etkileşimlere belirli pozisyonlarda farklı değerler atayan bir modeldir. Dönüşüm yolculuğundaki başlangıç ve bitiş noktaları ile bu noktalar arasındaki etkileşimlere daha fazla değeri verilirken orta noktalara daha az değeri verilir.Position-Based attribution modelinde, kullanıcının dönüşüm yolculuğundaki etkileşimler üç farklı pozisyona ayrılır: Başlangıç (first touch), orta (middle touch) ve bitiş (last touch). Başlangıç ve bitiş noktalarına daha yüksek değerler atfedilirken orta noktalara daha düşük değerler atanır. Bu modelde kullanıcının dönüşüm yolculuğunda başlangıç ve bitiş noktaları genellikle daha önemli kabul edilirken, orta noktaların da katkısının olduğu kabul edilir.Örneğin, bir kullanıcı bir reklam afişine tıklar (başlangıç), sonra organik aramada birkaç kez siteye gelir (orta), ve sonunda bir Google Ads reklamına tıklar ve bir dönüşüm gerçekleştirir (bitiş). Position-Based attribution modeli, reklam afişine ve Google Ads reklamına daha yüksek değerler verirken, organik aramaları orta pozisyon olarak kabul eder ve daha az değeri erir.Position-Based attribution modeli, dönüşüm yolculuğunda başlangıç ve bitiş noktalarının önemli olduğunu düşünen pazarlamacılar için kullanışlıdır. Ancak, model, dönüşüm yolculuğunun orta noktalarının potansiyel katkısını azaltabilir ve bazen karmaşık yolculuklarda gerçek katkıyı tam olarak yansıtmayabilir.Universal Analytics Hangi İlişkilendirme Modelini Kullanır? Universal Analytics, varsayılan olarak "Son Tıklama/Etkileşim" (Last Click/Interaction) ilişkilendirme modelini kullanmaktadır. Bu, müşterinin dönüşüm sürecinde son olarak hangi kanala tıkladığına odaklanarak tüm değeri bu kanala atar ve diğer kanalların katkısını göz ardı eder. Yani, Universal Analytics'te dönüşümler varsayılan olarak son tıklama kanalına atanmaktadır. Bir sonraki yazımızda Google Analytics 4 ve İlişkilendirme Modellerini inceleyeceğiz. 

Nis 19, 2023 1031 reads

Website Analizinde User-agent ve Lokasyon Değişikliği

Website analizi yaparken websitesinin farklı lokasyonlardan nasıl göründüğü, farklı user-agent'larda nasıl açıldığınız analiz edebileceğiniz 2 yöntemi sizler için derledik!Websiteleri İçin Lokasyon Neden Önemli?Web sitesi analizinde lokasyonlar, web sitesinin SEO görünürlüğünü etkileyebilmektedir. Çünkü web siteleri genellikle belirli bir bölge veya ülkedeki hedef kitlelere yönelik tasarlanır. Bu nedenle, web sitenizin konumu, hedef kitlenizin coğrafi konumu ile uyumlu değilse, web sitenizin SEO görünürlüğü bu durumdan olumsuz etkilenebilir.Örneğin, bir Türk şirketi, Türkiye'deki müşterilere hizmet vermek istiyorsa, web sitelerinin Türkçe olması ve Türkiye'deki popüler arama motorlarında listelenmesi gerekir. Ayrıca, web sitelerinin Türkiye'deki barındırma sunucularında barındırılması, sayfa yükleme sürelerini optimize etmek için faydalı olabilir. Bunun yanı sıra farklı lokasyonlar için CDN kullanımı da web site performansı açısından oldukça önemlidir. CDN'ler hakkında daha detaylı bilgi almak için CDN ile Web Sitenizin Performansını Arttırın adlı blogumuza göz atabilirsiniz!Website Analizinde Lokasyon Nasıl Değiştirilir?Websitenizin SEO performansını analiz ederken, farklı lokasyonlardan nasıl ve ne hızda açıldığınız analiz edebilmek için, kullanabileceğiniz harika bir yöntem mevcut. Üstelik hiçbir eklenti ve tool'a ihtiyaç duymadan, doğrudan Chrome tarayıcınızın geliştirici panelinden bu işlemi gerçekleştirebilirsiniz.Öncelikle web sitesine giriş yaptıktan sonra sağ tıklayarak en altta yer alan "İncele/Inspect" seçeneğine tıklıyoruz.Ardından açılan inspect panelinde, sağ tarafta yer alan üç nokta işaretine tıklayarak > more tools > sensors seçeneğini aktifleştiriyoruz.Sensors panelinde yer alan "Location/Lokasyon" seçeneğine tıklayarak ister hazırda bulunan lokasyonlardan birini seçebilir:İsterseniz de "Manage" kısmından özel bir lokasyon eklemesi yapabilirsiniz:Lokasyon seçimi sonrasında sayfayı yenilemeniz, o lokasyondan web sitenizin nasıl açıldığını analiz etmeniz için yeterlidir. Bu sayede farklı lokasyonlardan web sitenizin görünürlüğünü analiz edebilir ve SEO optimizasyonlarını gerçekleştirebilirsiniz.User-Agent SEO İçin Neden Önemlidir?User-agent, bir web sitesine erişen tarayıcıların türünü ve özelliklerini tanımlayan bir HTTP başlığıdır. SEO çalışmaları için user-agent'ın önemi, arama motorlarının web sitelerini tararken ve dizinlerinde listelerken kullanmasıdır. Arama motorları, web sitelerini tararken farklı user-agent'lar kullanır ve bu user-agent'lar, web sitelerinin farklı sürümlerini tarayabilir.Örneğin, bir web sitesi masaüstü sürümüne ve mobil sürümüne sahipse, arama motorları her iki sürümü de tarayabilir ve dizinlerinde listelerken her iki sürümü de göz önünde bulundurabilirler. Bu nedenle, SEO çalışmalarında, web sitenizin mobil uyumlu olması ve mobil sürümünün optimize edilmesi önemlidir.User-agent'ın bir diğer önemi, web sitesinin görsel olarak nasıl göründüğünü ve kullanıcı deneyimini etkileyebilmesidir. Farklı tarayıcılar ve cihazlar, web sitelerini farklı şekillerde görüntüleyebilir ve farklı özelliklere sahip olabilirler. Bu nedenle, web sitelerinin farklı user-agent'lar altında test edilmesi ve optimize edilmesi, kullanıcı deneyimini artırmak için önemlidir.Website Analizinde User-Agent Nasıl Değiştirilir?Websitenizin SEO analizini gerçekleştirirken, farklı arama motoru ve tarayıcı botları tarafından nasıl algılandığını öğrenmenizin oldukça basit bir yöntemi mevcut. Üstelik hiçbir eklenti ve tool kullanmadan sadece Chrome tarayıcınız sayesinde bu analizi gerçekleştirebilirsiniz.Öncelikle web sitesine giriş yaptıktan sonra sağ tıklayarak en altta yer alan "İncele/Inspect" seçeneğine tıklıyoruz.Ardından açılan inspect panelinde, sağ tarafta yer alan üç nokta işaretine tıklayarak > more tools > network conditions seçeneğini aktifleştiriyoruz.Alt kısımda açılan Network Conditions panelindeki User agent kısmında yer alan "Use browser default" seçeneğini kaldırıyoruz.Hemen altında yer alan menüden hangi user-agent ile analiz yapmak istiyorsak onu seçiyoruz ve ardından sayfayı yeniliyoruz.Bu sayede web sitemizin farklı user-agent'larda nasıl göründüğü ve nasıl yüklendiğini analiz edebiliriz. Ayrıca hizmet verdiğimiz marka/web sitelerinde arama motoru botlarına gizlenen ancak kullanıcılara gösterilen içerikler olup olmadığı, bu içerik ve tasarımların, SEO görünürlüğüne zarar verip vermediğini rahatlıkla analiz edebiliriz.Sonuç olarak, user-agent'ın SEO çalışmaları için önemi, web sitelerinin farklı sürümlerini tarayabilen arama motorları tarafından kullanılması ve kullanıcı deneyimini etkileyebilmesidir. Web sitelerinin farklı user-agent'lar altında test edilmesi ve optimize edilmesi, web sitesinin görünürlüğünü artırmaya ve kullanıcı deneyimini iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Nis 19, 2023 941 reads

Tarama Bütçesi Analizi Nasıl Yapılır? Search Console & Log Dosyası

Web sitenizdeki hangi sayfaların ne sıklıkla tarandıklarını öğrenmek, başarılı bir tarama bütçesi analizi ve optimizasyonu yapmanın yöntemlerini sizler için derledik! Bu içerikte 2 farklı yöntem ile arama motoru botlarının web sitenizi ne sıklıkla ziyaret ettiğini öğrenerek, başarılı bir tarama bütçesi optimizasyonu gerçekleştiriyor olacaksınız!Tarama Bütçesi (Crawl Budget) Nedir?Tarama bütçesi, bir web sitesinin tarama işleminin yönetilmesi için ayrılan kaynakların toplamıdır. Bu kaynaklar, bir arama motorunun web sitenizi ziyaret ederken kullanabileceği sayfa sayısı, tarama sıklığı ve tarama derinliği gibi faktörleri içerir. Tarama bütçesi, web sitenizin arama motorları tarafından nasıl algılandığını ve indekslendiğini belirler.Tarama bütçesi, büyük web siteleri için özellikle önemlidir. Bu sitelerde, binlerce sayfa ve içerik bulunabilir ve arama motorları bu sayfaları düzenli olarak taramak isteyecektir. Ancak, arama motorlarının her web sitesinde sınırsız kaynakları yoktur ve bu nedenle tarama bütçesi, bir web sitesinin tarama işleminin optimize edilmesine yardımcı olur.Tarama bütçesi, bir web sitesinin anahtar kelime arama sonuçlarında daha üst sıralarda yer almasına yardımcı olabilir. Bunun nedeni, arama motorlarının bir web sitesini düzenli olarak taraması, güncel içeriği ve değişiklikleri tespit etmesi ve bu sayede daha iyi bir sıralama almasıdır. Tarama bütçesi aynı zamanda, bir web sitesinin erişilebilirliğini ve kullanılabilirliğini de artırabilir.Tarama Bütçesi Nasıl Analiz Edilir?Tarama bütçesini analiz etmek ve arama motorlarının hangi sayfaları ne sıklıkla taradığını tespit etmek için 2 farklı yöntem kullanabilirsiniz. Bunlardan bir tanesi Search Console'ın sunmuş olduğu Crawl Stats raporu diğeri ise Semrush tool'unu kullanarak yapabileceğiniz Log File Analyzer tool'udur. Her ne kadar Search Console tool'unun sağlıklı bir sonuç verdiği görülse de, bizlere sayfaların tarama sıklıklarıyla alakalı bir özet sunmamaktadır. Bu yüzden Semrush'ın Log File Analyzer tool'unu kullanarak, doğrudan sunucumuzdan almış olduğumuz log dosyasını analiz edebilir ve en sağlıklı sonuçları inceleyebilirsiniz.Search Console İle Tarama Bütçesi AnaliziSearch Console panelini kullanarak tarama bütçesi analizi gerçekleştirmek için, öncelikle Search Console panelimizi açıyor ve sağ alt tarafta bulunan "Ayarlar/Settings" paneline giriyoruz.Ardından açılan panelde orta kısımda yer alan "Crawl Stats" seçeneğine tıklıyoruz.Açılan panelde, arama motoru (Google) botlarının, web sitemizdeki hangi domain ve subdomainleri keşfettiği, bu URL'lerden hangi response (yanıt kodlarını) aldığı, HTML, CSS, JS ve Image gibi hangi dosya tiplerini, ne sıklıkla ziyaret ettiği ve hangi hata durumlarıyla karşılaştığını görebilmekteyiz.Örneğin 200 response koduna sahip sayfalara göz attığımızda, Google'ın bu sayfaları ne sıklıkla ve hangi tarihlerde taradığını görebilmekte ve tarama bütçesi analizimizi gerçekleştirebilmekteyiz.Elbette Search Console, bu sayfaların tarama sıklıklarını bir özet olarak vermediğinden, bunu öğrenebilmek için sayfaları "Export" alarak excel üzerinde inceleyebilir veya ikinci yöntemimiz olan Semrush Log File Analyzer tool'unu kullanabilirsiniz.Semrush İle Tarama Bütçesi AnaliziSemrush Log File Analyzer tool'u ile, sunucunuzdan almış olduğunuz bir log dosyasını yükleyerek, web sitenizi ziyaret eden tüm IP adreslerini, arama motoru botlarını, ziyaret ettikleri sayfaları ve tarama sıklıklarını öğrenebilirsiniz.Bunun için öncelikle Semrush Log File Analyzer tool'una giriş yapıyoruz. Ardından sağ tarafta bulunan "Upload Log File" butonuna tıklıyoruz.Açılan pencerede, sunucumuzdan indirmiş olduğumuz log dosyasını seçerek yüklüyor ve ardından Processing butonuna tıklayarak analizi gerçekleştirmesini sağlıyoruz.Analiz tamamlandıktan sonra Semrush, log dosyasında yer alan verilere göre arama motoru botlarının en sık hangi alt klasör/url ve sayfaları taradığını, bu sayfaların tarama sıklıklarını ve response kodlarını bizimle paylaşmakta.Örneğin yaptığımız analizde, web sitemizde en çok /tr klasörü altındaki blog sayfalarının ziyaret edildiğini ve tarandıklarını görmekteyiz. Bu analiz sayesin de sizler de web sitenizdeki tarama bütçesinin nasıl kullanıldığını öğrenebilir ve uygun optimizasyonları yaparak öne çıkarmak istediğiniz sayfaların daha fazla taranmasını sağlayabilirsiniz!Tarama Bütçesi Nasıl Optimize Edilir?Tarama bütçesi optimizasyonu için, bir web sitesinin tarama işleminin sağlıklı olmasına yönelik belirli adımların atılmasını gerektirir. Bu adımlar aşağıdaki gibi olabilir:Sayfa Hiyerarşisini Optimize Edin: Web sitenizin sayfa hiyerarşisini optimize etmek, tarama bütçenizin kullanımını daha verimli hale getirir. Bu, önemli sayfalarınızın daha sık tarama işlemine tabi tutulmasını sağlar.Tekrarlanan İçeriği Azaltın: Tekrarlanan içerikler arama motorları tarafından spam olarak algılanabilir ve bu da tarama bütçenizin kullanımını olumsuz yönde etkileyebilir. Bu nedenle, web sitenizde tek sayfa içeriğinin farklı sürümlerinin oluşmasına neden olan faktörleri ortadan kaldırmak için çaba göstermelisiniz.Kırık Bağlantıları Düzeltin: Kırık bağlantılar web sitenizin kullanılabilirliğini azaltır ve tarama bütçenizin kullanımını etkiler. Bu nedenle, kırık bağlantıları düzeltmek için düzenli bir bakım planı oluşturun.XML Site Haritası Oluşturun: XML site haritası, web sitenizin tüm sayfalarının ve içeriklerinin arama motorları tarafından tarama işlemine tabi tutulmasını sağlar. XML site haritası, web sitenizin tarama bütçesinin daha verimli kullanılmasına yardımcı olur.Düzenli İçerik Güncellemeleri Yapın: Düzenli içerik güncellemeleri, arama motorlarının web sitenizi düzenli olarak taramasını sağlar. Bu, sitenizin daha iyi bir sıralama almasına yardımcı olabilir.Sayfa Hızını Optimize Edin: Sayfa hızı, tarama bütçeniz üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir. Hızlı yüklenen sayfalar, arama motorlarının web sitenizi daha hızlı taramasını sağlar.Site İçi Linklemelere Önem Verin: Bir web sayfasına, site içerisinden çıktığınız linklerin sayısı, o sayfaya verdiğiniz tarama önemiyle doğru orantılıdır. Bu yüzden öne çıkarmak istediğiniz sayfalara, sitenizin görünür yerlerinden linkler vermeyi unutmayın.Tarama bütçesi, bir web sitesinin performansını artırmak için kullanılabilecek birkaç stratejiden sadece biridir. Ancak, bu stratejinin diğerlerinden farkı, arama motorları tarafından doğrudan etkilenmesidir. Tarama bütçenizi optimize etmek, web sitenizin arama motorları tarafından daha sık tarama işlemine tabi tutulmasını sağlar ve bu da daha iyi bir sıralama almanıza yardımcı olabilir. Tarama bütçesi optimizasyonuyla ilgili ayrıntılı bilgi almak için 7 Adımda Tarama Bütçesi Optimizasyonu başlıklı blogumuza göz atabilirsiniz!Sonuç olarak, tarama bütçesi, bir web sitesinin tarama işleminin yönetimi için önemlidir. Bu bütçenin optimize edilmesi, web sitenizin arama motorları tarafından daha sık tarama işlemine tabi tutulmasını sağlar ve daha iyi bir sıralama almanıza yardımcı olabilir. Tarama bütçesini optimize etmek için, sayfa hiyerarşisini optimize etmek, tekrarlanan içeriği azaltmak, kırık bağlantıları düzeltmek, XML site haritası oluşturmak, düzenli içerik güncellemeleri yapmak ve sayfa hızını optimize etmek gibi adımlar atılabilir.