long-tail-arama-sorgulari-hacim-dagilimi

Belirli sayıda popüler arama sorgusundaki sıralama durumlarını düzenli  olarak takip edenlere kötü bir haberimiz var; Ahrefs.com tarafından yapılan çalışmaya göre arama sorgularının %92’si Google’da ayda maksimum 10 kez aranıyor! Artık tüm stratejimizi popüler arama sorguları üzerine inşa etmek durumunda değiliz. SEO stratejisini bu gelişme ışığı altında yeniden gözden geçirmek isteyenler için bir yol haritası oluşturduk.

Arama motoru kullanım alışkanlıklarımız yıldan yıla değişiyor. Arama motorlarının gelişmiş fonksiyonlara sahip olması, içerik üreticilerinin ve Web sitelerinin farklı stratejiler geliştirmesi, yeni cihazların ve yeni teknolojilerin hayatımıza girmesi bizim alışkanlıklarımızı da değiştiriyor. Bu noktada artık arama motorlarını çözmeye çabalamak veya yüksek rekabetli tekil anahtar kelime illüzyonları üzerinde durmak pek bir anlam ifade etmiyor. Birer kullanıcı olarak kendimizden yola çıkabilir ve alışkanlıklarımızın nasıl değiştiğini anlamaya çalışabiliriz.

Arama motoru kullanım alışkanlıklarımız yıldan yıla değişiyor. Arama motorlarının gelişmiş fonksiyonlara sahip olması, içerik üreticilerinin ve Web sitelerinin farklı stratejiler geliştirmesi, yeni cihazların ve yeni teknolojilerin hayatımıza girmesi bizim alışkanlıklarımızı da değiştiriyor. Bu noktada artık arama motorlarını çözmeye çabalamak veya yüksek rekabetli tekil anahtar kelime illüzyonları üzerinde durmak pek bir anlam ifade etmiyor. Birer kullanıcı olarak kendimizden yola çıkabilir ve alışkanlıklarımızın nasıl değiştiğini anlamaya çalışabiliriz.


Long Tail Anahtar Kelimeler Aramayı Domine Ediyor

Bu değişime dair ilk örneğimizi Ahrefs araştırmasından vermek istiyoruz. Ahrefs, İngilizce olarak oluşturduğu 1.9 Milyar büyüklüğünde anahtar kelime veri bankasından yola çıkarak, long-tail anahtar kelimelerin, diğer tekil anahtar kelimelere kıyasla daha fazla kullanıldığını tespit etmiş. Veri bankasındaki kelimelerin %92,42’si long-tail anahtar kelimelerden oluşuyor:

long-tail-arama-sorgulari-hacim-dagilimi

Bu rakam birkaç yılda artarak bu miktara ulaştı ve ciddi bir rakamdan bahsettiğimizi söylemeye gerek yok. Çok fazla efor sarf ederek tutunmaya çalıştığınız tekil anahtar kelimeler hem yüksek rekabet hem de yüksek maliyetten dolayı her alanda zararlı çıkmanıza sebep olabilir. Yani sadece organik trafik açısından değil, dijital reklamda da yüksek maliyetlerinden dolayı tatmin edici dönüşümler sağlamayabilir.

Long-tail anahtar kelimelerin kendine göre çeşitli zorlukları olabilir ancak getirileri bu zorlukları önemsiz kılacak kadar büyüktür. En basit şekliyle ele almak gerekirse, bir konu hakkında detaylı bilgi almak isterseniz bir Wikipedia makalesine göz atmanız, Twitter’daki Tweet’leri araştırmaktan daha verimli olabilir. Bu durum her konu için ve her zaman geçerli olmayabilir ancak sizi temin ederiz ki, büyük oranda geçerli olacaktır. Buradan yola çıkarak uzun cümleler kurulan çok uzun makaleler sahibi olmanız gerektiğini düşünmeyin, esnek bir içerik stratejisi oluşturulmasının daha verimli olacağını vurgulamak istiyoruz.

Her ürün için uzun uzun açıklamalar yazmanız mümkün olmayabilir, bazen kırmızı bir çorap sadece bir kırmızı çoraptır. Bu ürünün detaylarıyla uğraşmak yerine, kullanıcının ürün sayfasına gelirken yaşadıklarını incelemek daha faydalı olabilir. Bu noktada “dönüşüm hunisi” kavramının zamanla değişim yaşadığından bahsetmek isteriz.

Arama Sürecindeki Değişim ve Dönüşüm Hunisine Etkisi

Kullanıcılar daha fazla bilgiye ulaştıkça daha bilinçli davranmaya başlar. Tecrübeyle sabit olan bu davranış eğilimi kullanıcıyı daha fazla araştırma yapmaya, daha fazla sayfaya bakmaya teşvik edebilir. Google, Think With Google sayfasında yayınladığı “Geleneksel pazarlama dönüşüm hunisinin ötesinde; büyüme için yeni bir formül” makalesinde bu sürecin nasıl değiştiği hakkında bize fikir vermeye çalışıyor.

Buna göre kullanıcılar araştırma yaparken birden fazla arama motorunu veya birden fazla kaynağı kullanabiliyorlar. Farkında olmasak da bazı araştırmalarımız ve buna bağlı olarak bir ürünü satın almamız uzun zaman dilimlerine yayılabiliyor. Özellikle finansal düzenleme ve efor gerektiren alışverişler söz konusuysa, kullanıcılar çok daha dikkatli davranmaya eğilimli oluyorlar. Makaleden yola çıkarak verilen örneklere göz attığımızda, kullanıcılar birden fazla farklı arama terimi kullanıyor, çok farklı sitelere girip çıkıyor, videolar izliyor, fiyat karşılaştırması yapıyor, kargo teslim gününü hesaplıyor. Finansal organizasyonun yanı sıra günlük hayatın akışını da hesaba katarak kullanıcılar bir hafta ya da bir ay gibi uzun sürelerde alışverişlerini tamamlayabiliyorlar. Web sitesi yöneticileri olarak aklınızdaki senaryo “kullanıcı aramayı yapar, giriş sayfasına gelir ve şartlar uygunsa ürünü satın alır” şeklinde canlanıyorsa, artık bunun değiştiğini belirtmemizde fayda var.

Makalede de yer alan bir örnekle incelemeye çalışalım:

19 Yaşındaki Justin, kulaklık satın almak istiyor. Önceki kulaklığının kulaklarında baskı yarattığını ve baş ağrısına sebep olduğunu düşündüğü için aramasına bu şekilde başlıyor:

“Kulaklıkta baş ağrısı”, “Kulaklık baskı yaratır mı”

Bu arama ile diğer kullanıcılardan baş ağrısı yaratmayan veya baskı oluşturmayan markaları öğreniyor. Bu öğrenim sadece Web sitelerinde değil, ürün inceleme videoları ile YouTube’da da sağlanabilir.

Sonrasında, bir önceki kulaklığının kablosunun kolay zarar gördüğünü veya konforlu olmadığını düşündüğü için kablosuz kulaklık almak istediğine karar veriyor ve aramasını bu şekilde genişletiyor:

“Kablosuz kulaklık”, “x marka kablosuz kulaklık”, “x marka bluetooth kulaklık”

Kablosuz kulaklıkların, kablolu olanlara göre biraz daha pahalı olduğunu düşündüğü için fiyat faktörü devreye giriyor ve Justin, fiyat aralığı belirleyerek aramasını daraltıyor:

“En ucuz kablosuz kulaklık”, “20 dolardan ucuz kablosuz kulaklık”, “20-30 dolar aralığında kablosuz kulaklık”

Sonrasında kulaklıkların iki farklı türe sahip olduğunu öğrenen Justin, hiç kullanmadığı bir kulaklık türünün ne gibi avantaj ve dezavantajlara sahip olduğunu düşünüyor. Kulaklıklar kafa üstü ve kulak içi olarak ikiye ayrılıyor ve önceki kulaklığı basit bir kulaklıktı. Kafa üstü olanların ses yalıtımı zayıf olduğu için dışarıya çok ses verdiğini öğreniyor ve bu tür kulaklıkların toplum içinde kullanımının diğer insanlara rahatsızlık verebileceğini öğreniyor. Eğer Justin bu konuda duyarlı davranmayı seçiyorsa, kulak içi kulaklıkların dışarıya ses vermediğini öğrendiği anda seçimini kulak içi olarak yapabiliyor. Süreç burada sona ermiyor, Justin seçtiği e-ticaret sitesinin gönderimleri başarılı şekilde yapmadığını duyduğu bir kargo şirketiyle çalıştığını gördüğünde, başka bir alternatife yönlenebilir. Ya da internetten satın alma sürecini güvenilir bir şekilde uygulayamamış bir e-ticaret sitesiyle karşılaşmışsa, başka bir siteyi seçmeyi tercih edebiliyor. Sonuç olarak Justin birçok Web sitesine, birçok inceleme videosuna ve e-ticaret sitesine girdikten sonra “Baş ağrısı yapmayan, kulakta baskı oluşturmayan, kablosuz, 20 dolar veya daha ucuz, kulak içi kulaklık” tercihine en uygun ürünü seçmeye hazır duruma geliyor. Bundan sonra sadece en uygun ürünü satın alma ve kargo sürecini takip etmeye odaklanıyor. Bu ihtiyacın ortaya çıkmasından kargonun ulaşmasına geçen zaman bazen bir hafta, bazen de bir ay kadar sürebilir.

Sadece bu senaryoyu yazmamız veya okumanız bile birkaç dakikayı alırken, Justin’in araştırması için ne kadar zaman harcadığını bir düşünün. Makalede buna benzer şekilde “Alerjiye sebep olmayan makyaj malzemesi”, “İrlanda’ya her şey dahil uçuş planlaması”, “Doğum günü için çikolatalı şekerleme ısmarlamak” gibi süreçler de yer alıyor.

Gördüğünüz gibi örnekte hem long-tail arama terimleri, hem de normalde ilgisi olmayan ama yan yana geldiğinde birbiriyle bağlantılı olma ihtimali çok yüksek olan arama terimlerini inceledik. Eğer Justin sadece bir kulaklık istiyor olsaydı, “kulaklık” diye aratıp karşısına çıkan ilk sonuca tıklar ve hiçbir şey düşünmeden alışverişini tamamlardı. Ancak artık kullanıcılar çok sayıda koşul belirleyip aramalarını buna göre yapıyor. Bu örnekte Justin 375’ten fazla temasta bulundu.

justinin-kulaklik-satin-alma-sureci

Kullanıcıların yukarıdakine benzer şekilde daha dar veya daha geniş birçok süreçten geçtiğini söylemek mümkün. Bu noktada bir kullanıcı olarak kendimden de küçük bir örnek vermek isterim: Diz üstü bilgisayarımın artık zayıflayan bataryasını değiştirmek için internetten sipariş vermeye karar verdim. Baktığım tüm e-ticaret sitelerinde bataryanın orijinal ve kullanılmamış versiyonunu bulamadım, kullanıcılar da teşhir ürünlerinin satıldığını ve bataryaların sıfır olmadığını belirten yorumlar yapmışlar. Bu yüzden birkaç saat süren alışveriş sürecim daha başlamadan sona ermiş oldu. Kullanıcıların deneyimleri bir ürünü satın almaya ihtiyaç olduğunu belirlemişken, başka bir kullanıcının tecrübeleri de o ürünün bir başkası tarafından satın alınıp alınmayacağını belirleyebilir. Kendi örneğimde sadece bataryanın markasını ve model numarasını girerek arama yapmış olduğum için, benimki biraz daha spesifik bir örnek oldu.

Genel arama deneyimine dönersek  kullanıcılar tekil anahtar kelimeleri kullanmayı çok fazla düşünmüyorlar, akıllarındaki koşulları da aramaya dahil ediyorlar. Yani anahtar kelime çalışması yapmaya karar verdiyseniz, arama sürecinin long-tail arama terimlerinden oluştuğunu söylemek isteriz. İstatistiki olarak tekil anahtar kelimeler artık aramalarda çok az kullanılıyorlar. Bir SEO çalışması yapmayı düşünüyorsanız belirli anahtar kelimelerle ön plana çıkmak yerine, nitelikli içeriğinizi long-tail anahtar kelimelere göre kurgulayarak sunmanız daha fazla başarı yakalamanızı sağlayabilir.

Genel arama deneyimine dönersek  kullanıcılar tekil anahtar kelimeleri kullanmayı çok fazla düşünmüyorlar, akıllarındaki koşulları da aramaya dahil ediyorlar. Yani anahtar kelime çalışması yapmaya karar verdiyseniz, arama sürecinin long-tail arama terimlerinden oluştuğunu söylemek isteriz. İstatistiki olarak tekil anahtar kelimeler artık aramalarda çok az kullanılıyorlar. Bir SEO çalışması yapmayı düşünüyorsanız belirli anahtar kelimelerle ön plana çıkmak yerine, nitelikli içeriğinizi long-tail anahtar kelimelere göre kurgulayarak sunmanız daha fazla başarı yakalamanızı sağlayabilir.

Kullanıcıların ne tür aramalar yaptığını anlamak için kendinizden ve çalışma arkadaşlarınızdan yola çıkabilirsiniz. Kullandığınız yazılımlar her arama terimini belirleme yeteneğine sahip olmayabilir. Kullanıcı faktörü ve tecrübe bu noktada çok önemli bir kriter. Ancak bir yerden başlamamız gerekiyor ve yazılımlar bizim için bu konuda çok büyük birer yardımcı.

Kombinasyonları Tespit Etmek ve Yeni Terimler Öğrenmek

Long-tail arama terimleri coğrafya, dil, cinsiyet, yaş gibi faktörlere bağlı olarak farklılıklar gösterebilir. Bu konuda faydalanabileceğimiz birkaç faydalı yazılımdan bahsetmek istiyoruz:

Answer The Public

Şu an için Türkçe desteği olmasa da Answer the Public aracı long-tail hakkında çok detaylı bilgi almanızı sağlayabilir. Bu aracı kullanarak belirli bir terim arattığınızda, terimin yanına gelebilecek tüm ek ifadeleri görebilirsiniz.

answer-the-public-filter-coffee-aramasi

Sadece “filter coffee” araması yapan kişi sayısının çok fazla olmadığını düşünerek, yukarıdaki örneğe göz atabiliriz. Kullanıcılar filtre kahve hakkında öğrenebilecekleri ne kadar detay varsa, aramaya ve öğrenmeye çalışıyor. Bazen bir arama, kullanıcının herhangi bir sonuca tıklamadan başka bir arama yapmasına da sebebiyet verebilir. Arama sonuç sayfası zengin bir görünüme sahip olduğundan, kullanıcı sonuçlarda gördüğü bir ifadeyi aramasına ekleyerek devam edebilir.

googleda-filter-coffee-aramasi

Yukarıdaki örnekten yola çıkarsak ilk yapılan arama bir sonuca tıklamadan “How to make filter coffee”, “Filter coffee pot” veya “Indian filter coffee” gibi aramalara dönüşebilir.

Soovle

Çok başarılı olmasa da Türkçe dil desteği sağlayabilen Soovle; girdiğiniz arama terimini Google, Amazon, Yahoo, Wikipedia, Bing, YouTube gibi kaynaklarda ilgili olabilecek diğer arama terimleriyle eşleştirerek kombinasyonları bir arada görmenizi sağlıyor. Google’da yaptığınız bir aramanın “ilgili olabilecek diğer aramalar” kısmıyla aynı şeyi göreceğinizi söyleyebiliriz.

soovlede-filtre-kahve-aramasi

Burada görebileceğiniz her sonuç potansiyel birer long-tail arama terimi olabilir.

Ubersuggest

Türkçe dil desteği olan Ubersuggest, arama teriminizle ilgili detaylı bilgi vermeyi hedefliyor. Terimin arama hacmi, ilgili diğer arama terimleri, ortalama tıklama başına maliyeti gibi verileri de ücretsiz olarak sunmaya çalışıyor.

ubersuggest-filtre-kahve-aramasi

Sesli Arama ve Çoklu Arama Sorguları

Özellikle Google Asistan’ın Türkçe dil desteği vermeye başlamasıyla birlikte çoklu arama terimleri daha önemli bir noktaya geldi. Artık kullanıcılar akıllarına geldiği gibi sorgulama yaparak sesli arama gerçekleştirebiliyor ve arama sonuç sayfasına ulaşabiliyorlar. Sesli komut vermekle yazmak arasındaki farkların nasıl olduğu konusunda henüz kesin bir fikrimiz olmasa da Google Search Console yakında sesli aramalarla ilgili içerikleri de sunmaya başlayacak. Yani kullanıcılar hangi sesli aramaları yaparak arama sonuç sayfasına geliyorlar, hangi sayfalarımıza ne kadar tıklıyorlar, yakında görmeye başlayacağız.

İçerik stratejimizi belirlerken sesli arama eğilimlerini de hesaba katarak ilerlemekte fayda var. Amerika’da BrightLocal tarafından yapılan bir ankette, Internet kullanıcılarının yarısına yakını sesli arama kullanmaya başladığını, bu kullanıcıların dörtte birinin de sesli aramada çıkan sonuçlara tıkladığını ifade ediyor. Konuyla ilgili araştırmanın özetine ulaşmak isterseniz buyrun: Voice Search for Local Business Study

Sonuç Olarak: Long-Tail Devri Başladı

Belirli arama sorgularını kendinize takıntı haline getirerek, büyük resmi gözardı ettiğinizin artık farkına varmalısınız. Sizin için önemli olan popüler arama sorguları, devede kulak bile olmayabilir. Bu bakış açısı değişikliği, 2019 ve sonrasında sizi çok daha iyi bir noktaya taşıyacaktır.

Emre Ercan on LinkedinEmre Ercan on Twitter
Emre Ercan
Expert at Stradiji
Emre Ercan
1983 Eskişehir doğumludur.
Hacettepe Üniversitesi Maden Mühendisliği bölümünden mezun olduktan sonra 6 sene boyunca Vodafone Türkiye bünyesinde çeşitli görevlerde yer almıştır. Buradaki görevinden sonra Medya / Reklam sektörüne geçiş yapıp People Initiative bünyesinde raporlama ve planlama görevlerini üstlenmiştir.
2013 yılından bu yana Stradiji'de SEO ve Dijital Pazarlama uzmanlığı görevini yürütmektedir.
Bağımsız olarak fotoğrafçılık ve müzisyenlik de yapmaktadır.