Aşağıdaki makale size yardımcı olacaktır: Semantik SEO Nedir? – Dijital Balığa Git
SEO sürekli Web çerçevesinde pazarlama olmuştur. SEO’da sayfalar, diğer sayfalardan ve sitelerden gelen geri bağlantılardan alaka ve yetki sinyallerini kullanarak bilgi alma puanlarına dayalı olarak arama sonuçlarında üst sıralarda yer alır. Anlamsal SEO, sunulan mal ve hizmetler hakkında iletişimi kolaylaştırmak için site sahiplerini tüketicilerle tanıştırır. Semantik SEO ayrıca varlıklar ve gerçekler gibi gerçek dünya nesnelerini ve bu varlıklarla ilişkili öznitelikleri endekslemeye daha fazla odaklanır. Bu nedenle, tüketiciler bilgiye daha kolay ulaşabilir, daha kolay müşteri olabilir ve bu teklifler hakkında daha fazla bilgi edinebilir.
Semantik SEO Nedir?
Anlamsal SEO, arama motorlarının içeriği daha iyi anlamasına yardımcı olmak için ilgili konuları ve varlıkları kullanma sürecidir. Anlamsal SEO, arama motorlarına belirli bir sayfa hakkında daha fazla bağlam sağlamaya yardımcı olur ve içeriği daha kapsamlı hale getirir. Semantik SEO arama sonuçları sayfası şunları içerebilir:
- Bilgi panelleri
- Varlıklarla dolu arama döngüleri
- Bir sorgudaki varlıklar hakkındaki soruları yanıtlayabilecek öne çıkan snippet’ler
- İlgili sorular (“Kullanıcılar, öne çıkan snippet’in yanıtları gibi olabilecek sorular da soruyor”)
- İlgili kuruluşlar,
- Daha
Semantik SEO SERP sayfalarında, SEO’daki evrensel arama SERP sayfalarında olduğu gibi çok fazla çeşitlilik vardır.
Anlamsal SEO Google’da Ne Zaman Başladı?
Görünüşe göre Google’da dosyalanan ikinci patentin bir kopyasını buldum. Lawrence Page’in Provisional PageRank patenti gibi, Sergy Brin de 1999’da “Dual Iterative Pattern Relation Expansion” adını verdiği başka bir algoritma için geçici bir patent başvurusunda bulundu. Gönderide patent hakkında yazdım, Google’ın İlk Semantik Arama Buluşu 1999’da Patentlendi. Bu görüntü Sergey Brin’in Patentinden: Bu geçici patent, PageRank Algoritmasından bir yıldan kısa bir süre sonra Google’a sunuldu. Bu, Google’ın Google’da dosyalanan birçok patenti gören Çerçeve Ek Açıklama Projesi’ni başlatmasına yol açacaktı. Göz Atılabilir Bilgi Deposusatın alınana kadar Google bünyesinde yönetilen MetaWeb ve gönüllüler tarafından yürütülen bilgi bankası Freebase.
Varlıklar ve Semantik SEO
Varlıklara odaklanmak çok anlamlı olabilir. Örneğin, Baltimore Şehri ile ilgili bir web sitesi, orada yaşayan insanlar hakkında bilgiler içerebilir ve onların anılarında kalan anıtlara da bakabilir. Ayrıca size şehirdeki ünlü kiliseler ve okullar ve iyi bilinen binalar, yerler ve işletmeler hakkında bilgi verebilir. Varlık Optimizasyonu yapmaya 2005 yılında başladım ve bu konudaki çabalarımı gönderide yazdım. Varlık Optimizasyonu: Varlıkları Nasıl Sevdim? Google SERP’lerinde Varlıkları Kümeleme ile ilgili bir yayında, Google’ın arama sonuçlarındaki varlıklara daha fazla odaklandığını söyleyen daha yeni bir gönderiyle yakından ilgili. Baltimore hakkında yazarsanız, şehrin tarihini araştırmak istersiniz. Ziyaretçilerin daha fazla ayrıntı bulmakla en çok ilgilenebilecekleri kişi ve yerlere dikkat edersiniz. Amerika’ya milli marşını getiren geçmiş hakkında bilgi edinin. Bir sayfayı terimler veya ifadeler için optimize etmek yerine, ziyaretçilere en çok ilgilenebilecekleri bilgileri anlatan gerçek insanlar, yerler ve şeyler hakkında yazın. Bu varlıklarla ilgili gerçekleri bilmelerini sağlayın. 2000’lerin ortalarında, Google’ın Ek Açıklama Çerçevesi olarak bilinen bir proje üzerinde çalışan mühendisleri vardı. Bu proje, Freebase gönüllü dizini ile MetaWeb’in satın alınmasından da sorumlu olan Andrew Hogue’dandı. Google, varlıkların arkasındaki teknolojiyi oluşturamazsa, onu satın alabilirdi. Okuyarak bu çabalar hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz. Andrew Hogue’un Özgeçmişi. Kariyeri boyunca Google’da ne yaptığına dair bilgiler içerir. Ayrıca, Google’ın o sırada ne yaptığıyla ilgili izlemeye değer bir Google Tech Talk videosu hazırladı: Yapılandırılmış Arama Motoru.
Anlamsal SEO Kullanarak Arama Sonuçlarında Daha Fazla Gerçek
Google’da Semantik SEO’nun bir başka yönü, başlangıçta Ramanathan Guha tarafından bir Google Blog yayınında açıklanan, zengin sonuçlarla dolu arama sonuçlarına 10 mavi bağlantıdan uzaklaşmaktır. Ayrıca gönderide yer alan Zengin Snippet’ler Tanıtımı Kavi Goel, Ramanathan V. Guha ve Othar Hansson tarafından. 2012’de Google, Freebase’de bulunan bilgileri genişletti ve bize sorgularda görünen varlıklar veya en azından Google’ın bildiği ve bilgi grafiğine dahil etmiş olabileceği varlıklar hakkında daha fazla bilgi sağlayan arama sonuçları verdi. (Görmek: Google’ın Bilgi Grafiği nasıl çalışır?) Bilgi panellerinde varlıklar hakkında daha fazla bilgi görebiliriz, genellikle kapsadıkları varlığın türüne göre bilgi şablonlarını takip ederiz. Yerel işletme varlıkları için bu işletmeler hakkında genellikle duyguya dayalı incelemeler göreceğiz ve panellerde görüntülenen varlıklarla ilgili sorgu revizyonları görebiliriz. Bilgi panelleri bize genellikle “insanların da aradığı” diğer varlıklar hakkında sorgu günlüğü bilgilerini söyler.
Site Sahiplerinin Şema Kullanarak Varlıklar Hakkında Daha Fazla Bilgi Vermesi
2011’de Google, diğer arama motorlarıyla birlikte, Google’daki sayfalarda görünen varlıklar hakkında makine tarafından okunabilir bilgiler sağlamak için bir araya geldi. Schema.org İnternet sitesi. Arama motorları arasında bu şekilde paylaşım, daha önce XML site haritaları geliştirdikleri zamanki gibiydi. Şema, Semantik SEO’nun hızla büyüyen bir alanıdır ve Şemayı yeni özelliklerle güncellemek için daha fazla çaba harcanmıştır. Salıverme. Yeni ve gelişen Schema ile ilgili tartışmalara üye olarak katılabilirsiniz. [email protected] Posta Arşivleri. SEO’lar bu günlerde Semantik SEO’nun bir parçası olarak Şema hakkında bilgi edinebilir ve Şemanın gelişen yönlerini inceleyebilir. Örneğin, ürünler için arama sonuçlarında yıldızların gösterilmesi, tıklamaları artırabilir ve hakkında daha fazla bilgi edinmeye değerdir. Ayrıca şema posta grubundan gelen yeni e-postaları ve çıktıkça Şema’da yapılan son revizyonları da takip ediyorum.
Anlamsal SEO’da Web’de Büyüyen Bilgi?
Lawrence Page’in bir yıl önce PageRank patentini başvurusundan sonra, Sergey Brin 1999’da Google’a erken bir patent başvurusunda bulundu. Google sonrası İlk Semantik Arama Buluşu, 1999’da Patentli hakkında yazmıştım.. Bu patent, “Dual Iterative Pattern Relation Expansion”dan sonraki DIPRE algoritması ile ilgiliydi. Belirli kitaplar ve bu kitapların yayınları, yayıncıları, her birinin kaç sayfası olduğu ve daha fazlası gibi özellikleri hakkında bilgi içeren siteleri bulmak için kullanabilirsiniz. Bir site patentte belirtilen çekirdekteki kitapların tümüne sahipse, algoritma siteye içerdiği diğer kitaplar hakkında bilgi toplamasını söylüyordu. Geçen yılın başında (2020), Google, arama sonuçlarında görüntülenecek kitaplar hakkında bilgi toplamak için bir devam patent başvurusunda bulundu. Bu devam patenti, artık sadece kitaplarla ilgili değil, her türden varlıkla ilgilidir. Bu patentle ilgili yayınım, Google Moves on Only Books’tan Zengin Sonuçlar Patentidir ve varlıklar hakkında gerçekleri toplama hakkında, zengin sonuçlarla ilgili 2009 Google blog gönderisinden daha fazla ayrıntı sağlar.
Google, Doğrudan Web’deki Sayfalardan Öğrenmeye Odaklanıyor
Google patentleri ayrıca bize Google’ın varlıklar hakkında doğrudan Web’den nasıl bilgi toplayabileceğini de anlatır. Konuşma bilgilerini toplamak için doğal dil işlemeyi kullanma ve bu varlıklar hakkında üçlü (Özne/Fiil/Nesne) oluşturmak için varlık tanıma hakkında en ayrıntılı bilgilerden biri. Google’ın bunu nasıl yapabileceği hakkında daha fazla ayrıntı için bkz.: Google’da Bilgi Grafikleri için Varlık Çıkarma Bu patentte açıklanan varlık çıkarma yaklaşımının yanı sıra, başka bir çıkarma yaklaşımı veri sarmalayıcıları kullanır. Google, Google Haritalar ortalıkta olduğundan beri yerel arama için ad, adres ve telefon bilgileriyle çalışıyor. Bu yaklaşım, farklı varlıklar hakkında veri toplayan siteler için kullanılır. Örnekler, televizyon bölümleri ve müzik sanatçılarının ve iş adreslerinin şarkılarıdır. Bu, Google’ın arama yapanlardan gelen sorgulara yanıt olarak gösterebileceği gerçekleri daha iyi öğrenmek için Semantik SEO’yu kullanmasının başka bir yoludur. Bunu gönderide yazdım Otomatik Veri Paketleyicilerle Varlıkları Çıkarma.
Sorguları Yeniden Yazarak Yanıtların Anlamlarını Genişletme
SEO’lar, SEO olduğu sürece neredeyse Semantik SEO yapıyor. Sayfaları yalnızca anahtar kelimeler için optimize etmiyoruz. Sayfaları anlamlar için optimize ediyoruz çünkü arama motorları, bir arama yapan kişinin gerçekleştirebileceği bir sorgudaki tanımlarla ilgili sayfalar oluşturduğumuzu anlayabilir. 2003’te Google sorguları yeniden yazmaya başladı kelimelerin eşanlamlılarını değiştirerek. Google, gönderide ortaya çıktığında hakkında yazdığım Hummingbird yaklaşımını kullanarak eşanlamlıları ikame etmenin daha karmaşık yollarını geliştiriyor: Google Hummingbird Güncellemesi ve Hummingbird’ün Muhtemel Patenti. Bu patent, Google’ın 15. Doğum Günü’nde duyurmasından birkaç hafta önce çıktı.
Semantik SEO, Dil Modelleri Gibi Yeni Teknolojileri Kullanıyor
Semantik SEO’yu anlamak, Google’ın Web’den varlık bilgilerini çıkarmaya yönelik teknolojilerini ve yaklaşımlarını bilmek anlamına gelir. Aynı zamanda bu teknolojiyi kullanarak bilgi grafikleri oluşturmak anlamına gelir. Google, 2013 yılında videolarda ve belgelerde tanımladıkları açık alan bilgi çıkarma sürecini kullanan Wavii’yi satın aldı. bunun hakkında yazdım Google, Wavii ile Web Aramanın Geleceğini Elde Etti mi? O zamandan beri, Google’ın Web’i taradığını ve elinden gelen her şeyi öğrenmeye çalıştığını gördük. Bu çabada Kelime Vektörleri ve BERT ve MUM gibi doğal dil İşleme dili modelleri kullanılmıştır. Google daha sonra bize, belirsiz sorguları yeniden yazmak ve bunları bu sorgulardaki eksik sözcüklerle genişletmek için Word Vektörleri Yaklaşımı kullanan yapay bir dil yaklaşımı kullanmaktan bahsetti. Bu sorgular, Google’ın daha önce zorluk yaşadığı sorguların eksik anlamlarını ve yanıtlarını yakalayabilir. Gönderide Word Vektörleri Yaklaşımının arkasındaki alıntıları bağladım Google Brain Kelime Vektörleri Yaklaşımının Arkasındaki Alıntılar. Google, son birkaç yılda Google’ın çeşitli makalelerinde BERT gibi eğitim öncesi dil modellerini kullanarak Doğal Dil İşleme’yi de genişletti. Gönderide soru yanıtlamak için bir Word Vector yaklaşımının (Rankbrain’deki gibi) nasıl kullanıldığını yazdım. Word Vektörleriyle Metin Açıklıklarını Kullanarak Soru Cevaplama. Aşağıda, Hummingbird’ün “yer” kelimesini “restoran” kelimesiyle değiştirdiği bir arama sonucu örneği verilmiştir: “”yer” kelimesini “restoran” kelimesiyle değiştirerek: 
Bu sonuç, gerçek dünyadaki varlıklara ve bir sorgudaki kelimelerin arkasındaki anlamı anlamaya bir örnektir. SEO’nun Semantik SEO’ya nasıl dönüştüğü ile ilgilidir.
Bilgi Sonuçlarıyla Artırılmış SERP’ler
Birkaç yıl önce Google Paul Haahr, SMX West’te Google Nasıl Çalışır: Bir Google Derecelendirme Mühendisinin Hikayesi’nde bir sunum yaptı: Bu sunumdan sonra ortaya çıkan bir Google patenti, Paul Haahr’ın bize söylediği gibi, Google’ın varlık sorgularını arayacağını söyledi. Google, bu sorguda bir varlık bulursa, arama sonuçlarını bilgiye dayalı sonuçlarla artırmaya karar verebilir. Yine, aramaya Semantik SEO yaklaşımı. Bu patent hakkında yazmıştım. Bilgi Grafiği Bilgilerini Kullanan Artırılmış Arama Sorguları. Bu, bir sorgu için arama sonucunun, sorgudaki varlık için bir bilgi paneli göstermesine neden olabilir. Benzer varlıklarla ilgili sorular, o sorgu için arama sonuçlarında sorulabilir ve yanıtlanabilir ve ilgili varlıklar da bu sonuçlarda gösterilebilir. Bu, Semantik SEO’da nispeten yaygın bir site, burada on mavi bağlantıyla dolu arama sonuçlarından uzaklaşıyoruz ve çok daha renkli ve tıklanabilir SERP’ler görüyoruz.
Kişilerin Görsel Arama Etiketlerindeki Sorguları ve Ontolojileri de Sorduklarına Bakın
Yani yine, Google bize Semantik SEO’nun arama yapanların gerçekleştirdiği sorgularda gerçek dünyadaki nesneleri bulmaya odaklandığını gösteriyor. Bilgi sonuçları, birçok kişinin bu varlıklar hakkındaki sorularını yanıtlayan öne çıkan snippet’leri içerebilir. Bu sonuçlar, genellikle “ilgili sorular” veya “insanlar da soruyor” soruları olarak adlandırılan başka sorulara da sahip olabilir. Bir soru grafiğindeki ilgili sorular için sorgu günlüklerine bakarak bu ilgili soruları kitle kaynaklı olarak bulabilirler. olanlar hakkında yazdım Google ile İlgili Sorular artık bir Soru Grafiği kullanıyor. Google’ın kategoriler için kullandığı etiketleri iş arkadaşlarıma gösterdim. Google, bir blog gönderisinde, makine kimlik numaralarını görsel aramadaki varlıklarla ilişkilendirdiklerini söylüyor. bu Fotoğraf Aramayı İyileştirme: Anlamsal Boşluğu Aşan Bir Adım Görsel aramadaki kategoriler, arama terimlerinize dayalı bir ontolojide ilgili varlıkları ve kavramları gösterir. bunu detaylandırdım Google Görsel Arama Etiketleri Daha Anlamsallaşıyor mu? Sayfalar için anahtar kelime araştırması yapıyorsanız ve ilgili varlıkları ve kavramları daha iyi anlamak istiyorsanız, bu terimleri Google Görsel aramada arayın. Etiketler size kişiler, yerler ve şeylerle ilgili varlıklar ve terimler hakkında bilgi verebilir.
Google’dan Varlıklar ve Kişiselleştirilmiş Bilgi Grafikleri Hakkında Bilgi Edinin
Google’da ziyaretçi akademisyen olarak çalışan bir bilgisayar bilimcisi tarafından yazılan açık erişimli bir kitap (ücretsiz). Okumanızı şiddetle tavsiye ederim. Yazarı Krisztian Balrog ve kitabı Varlık Odaklı Arama. Google’daki varlıkların kullanımını oldukça iyi kapsar. Ayrıca, görülmeye değer bir konferans için varlıklar üzerine bir makale yazdı. Kişisel Bilgi Grafikleri: Bir Araştırma Gündemi. Kişiselleştirilmiş bilgi grafikleri fikri heyecan vericiydi. Bu alanı kapsayan birkaç Google patentine rastladım ve onlar hakkında yazdım. İşte o paylaşımlar:
Anlamsal SEO’da Anlamsal Konu Modelleri
2006’da Anna Lynn Patterson’ın Phrase-Based Indexing hakkında yazmıştım. PageRank’in Üzerinden Geçin: Google Cümle Tabanlı Aramayı mı Kullanıyor?. Yıllar boyunca bunu birçok kez genişlettim. Google, kelime öbeğine dayalı indekslemenin farklı yönleriyle ilgili yaklaşık 20 ilgili patente sahiptir. Belgelerde ve Bağlantı Metninde İlgili Kelimeleri Kullanan Tematik Modelleme adlı bir gönderi ekledim; bu, birlikte tekrar eden ifadelerin ilgili sayfalar hakkında ne kadar sık tahminde bulunma eğiliminde olduğunu gösteriyor. Birkaç yıl sonra, onu yeniden sıralama yaklaşımından doğrudan sıralama yaklaşımına dönüştüren Cümle Tabanlı İndeksleme için bir devam patenti hakkında yazdım: Google Cümle Tabanlı İndeksleme Güncellendi. Bu, kelime öbeğine dayalı indekslemeyi çok değerli hale getirebilir.
Bilgi Grafiklerini Kullanarak Sorguları Yanıtlama
Bilgi Grafiklerini Kullanarak Soruları Yanıtlama’da, varlıklar hakkında demetlere farklı ağırlıklar veren ilişkilendirme puanları hakkında yazdım ve bunlar, onlara anlamlılık sağlamak için kaynaklarını kullanıyorlar. Ayrıca, Google’ın bir sorguyu nasıl alabileceği ve yanıtlar sağlamak için bir bilgi grafiği oluşturabileceği hakkında da yazıyorum. Bu patent başvurusunda N-Gram Makinesi ile Doğal Dil İşleme. Birkaç arama döngüsü örneği sunuyorum. Bunlar, gönderideki patent başvurusu gibi sorguları yanıtlayan varlıkları gösterir. Google’da Arama Sonuçlarında Sıralanan Varlıklar. Google’da “En İyi Bilim Kurgu Kitapları 2020” gibi bir sorgu için SERP’lerde sıralanmış varlıklara sahip bir arama bandı görünür. 
Bu kitaplar, sıralı bir düzende bir döngüde gösterilen varlıklarla doldurulmuş sorgu sonuçlarından alınmıştır. Bilgi grafikleri, kişiler için kişiselleştirilmiş sonuçlar gösterebilir ve soruları yanıtlayabilir. Bunu Kullanıcıya Özel sonrası bölümünde ele aldım. Sorguları ve Tahminleri Destekleyen Bilgi Grafikleri. 
Otomatik Yardımcıları Kullanarak Soruları Yanıtlama
Google’dan gelecek en yeni teknolojilerden biri The MultiTask Unified Model veya MUM’dur. Google, Google MUM Güncellemesinde hakkında yazdığım MUM Teknolojisini kullanan, insanlar ve otomatik asistanı arasındaki etkileşimleri açıklayan bir patent yayınladı. MUM, sözde BERT’den 100)X Daha Güçlüdür. Ve Google’da soruları yanıtlamanın merkezinde yer alır.
Semantik SEO’da Semantik Anahtar Kelimeler ve LSI Anahtar Kelimeleri Yok
Anlamsal SEO kapsamında, arama, hakkınızda gerçek dünya bilgilerini toplayacak ve ilgili soruları yanıtlayacaktır. Semantik SEO, bizi nesnelerin interneti sırasında akıllı cihazları içeren bir dünyaya getiriyor. Bu, daha parlak arabalar ve mutfak cihazları ve dünya çapındaki diğer pek çok kişiyle e-posta bağlantıları anlamına gelebilir. Geçenlerde semantik anahtar kelimeler ve Google’dan bu tür anahtar kelimeler öneren yeni bir aracın olasılığı hakkında yazdım. Bu gönderideki anahtar kelimeler ve bu yeni araç hakkında daha fazla bilgi: Anahtar Kelimelerin Anlamsal Uygunluğu. Bu gönderide, LSI Anahtar Kelimelerinden ve bunların Google gibi arama motorları tarafından kullanılmamalarından bahsediyorum. Nereden geldiğini ve Google’ın Latent Semantic indexing kullanıp kullanmadığını öğrenmek için LSI’yı araştırdım. LSI’nin arkasındaki Bell Labs patentini ve LSI’ı icat eden insanlardan LSI Anahtar Sözcüklerine dair hiçbir iz olmadığını bulduktan sonra yazdım. Google Gizli Semantik İndekslemeyi (LSI) Kullanıyor mu? Yanıt, Google’ın LSI’yı hiç kullanmaması ve LSI Anahtar Sözcüklerini hiç kullanmamasının da olası olmadığıdır. 2021’de, mobil cihaz kullanıcılarının sorgularını, o cihazdaki uygulama verilerinden oluşturulan kullanıcı tanımlı bir bilgi grafiğinin ardından, bu arama yapanlar için bile şeffaf olabilecek bir şekilde nasıl yeniden yazabileceklerini yazdım. Bu verileri daha iyi kullanabilir ve daha kişiselleştirilmiş sonuçlardan yararlanan yanıtlar sağlayabilir. O yazı şurada Yeniden Yazılan Sorgular ve Kullanıcıya Özel Bilgi Grafikleri.
Web Semantik SEO için Hazır mı?
2001’de Tim Berners-Lee, James Hendler ve Ora Lassila şunları yazdı: Anlamsal Web Scientific American için. Bu belgede açıklanan bilgi paylaşımı ve veri toplama, bize Google gibi birçok yerin üzerinde çalıştığı Anlamsal SEO’nun geleceği hakkında bilgi veriyor. Daha anlamsal bir web, sayfaları eşanlamlı veya anlamsal olarak alakalı kelimelerle doldurmaz. Tim Berners-Lee’nin yazdığı gibi:
Hakkında yazdığım Google Haritalar gibi yerlerde konumların daha semantik indekslenmesine rastlıyorum. Öneriler İçin Görsel İçerik Analizi ve Jeo-Semantik İndeks ve Coğrafi Konumlar Üzerinden Marka Penetrasyonunun Tespiti sonrasında; bunların her ikisi de, arama yapanlara kendilerini çevreleyen yerler hakkında daha fazla bilgi verebilen çok daha güçlü bir görüntü analizi düzeyi gösterir. Aramanın daha anlamsal hale gelmesiyle ilgili Google sayfalarında da patent ofisinden gördüğüm bazı şeyleri paylaşmaya değer olduğunu düşündüm. Google’da “Anlamsal SEO” gibi terimler için sıralanan çoğu sayfa, eşanlamlılarla doludur ve anlamsal teknolojinin nasıl çalışabileceği konusunda bir anlayış eksikliği vardır. Ayrıca 1980’lerin teknolojisinden bahsediyorlar ve bilgi grafiklerini veya Şemayı kapsamıyorlar. Bu, bu konuları kapsamayan bir sorundur. Son Güncelleme: 1/10/2022
Bill Slawski hakkında
26 yılı aşkın SEO deneyimi ve Hukuk Doktoru Derecesi ile Bill Slawski, Google’ın SEO ile ilgili patentleri konusunda en önde gelen uzmandır. Patent Keşfi, SEO hakkında yeni bilgiler bulmanın en hızlı ve en ayrıntılı yollarından biridir. Bill, önde gelen bir arama motoru optimizasyonu blogu olan SEO by the Sea’nin Editörüdür ve burada 1.300’den fazla gönderinin yazarıdır. Bill’in deneyimi, Fortune 500 markalarını ve dünyanın en büyük web sitelerinden bazılarını içerir. Bill, Moz, Search Engine Land ve Search Engine Journal için katkıda bulunan bir yazardır. 2014-2021’de arama motoru algoritmaları, evrensel ve harmanlanmış arama, aramada kişiselleştirme, arama ve sosyal ve yinelenen içerik sorunları, yapılandırılmış veri ve şema gibi konularda sektör lideri uluslararası konferanslarda konuşma yaptı.
