Google Maps Algoritması Nasıl Çalışır? Sıralama Faktörlerinin Bilimsel Analizi

Google Maps Algoritmasının Temel Yapısı ve Çalışma Mantığı

Google Maps algoritması, klasik organik arama algoritmalarından önemli ölçüde farklıdır. Çünkü Google, harita sonuçlarında yalnızca “arama niyeti” veya “anahtar kelime uyumu” gibi metinsel sinyalleri değil, konum tabanlı matematiksel hesaplamaları, kullanıcı davranış sinyallerini, işletme güvenilirlik skorunu, gerçek dünya otoritesini, hatta saha doğrulama verilerini de kullanır.

Temel olarak Google Maps sıralaması, üç ana katmandan oluşur:

1. Konum Veri Katmanı (Location Layer):Kullanıcının bulunduğu konum, konum geçmişi, cihaz hareket verisi (GPS), yakınlık (proximity) ve haritalar üzerinde popüler noktaların yoğunluğu bu katmanda hesaplanır.

2. İşletme Veri Katmanı (Business Layer):Google My Business (GMB) profilindeki bilgiler, web sitesinden alınan sinyaller (schema data, NAP bilgileri, ilişkilendirilmiş anahtar kelimeler), yorumlar, puanlar ve işletmenin çevrimiçi otoritesi bu katmanda değerlendirilir.

3. Davranışsal Veri Katmanı (Behavior Layer):Google, kullanıcıların harita sonuçlarıyla olan etkileşimlerini gerçek zamanlı ölçer:

   • Tıklama oranı

   • Rota isteği

   • Telefon araması

   • Fotoğraf görüntüleme

   • İşletmede geçirilen zamanBu veriler, algoritmanın “bu işletme gerçekten kullanıcıya değer sağlıyor mu?” sorusunu yanıtlamasını sağlar.

Google Maps, bu üç katmanı birleştirerek kullanıcıya en alakalı, en yakın ve en çok tercih edilen işletmeleri sıralar. Yani Maps aslında yalnızca bir arama algoritması değil; coğrafi veri bilimi + yapay zeka + kullanıcı davranışı analitiği birleşimidir.

Google Maps’te Sıralamayı Belirleyen Üç Ana Faktör: Alaka, Mesafe ve Öne Çıkma Düzeyi

Google Haritalar sıralamasının resmi olarak üç temel faktörü vardır:Alaka (Relevance), Mesafe (Distance/Proximity) ve Öne Çıkma (Prominence).Bu üç faktör bir araya geldiğinde işletmenin harita sonuçlarındaki konumu belirlenir.

1. Alaka (Relevance)

Kullanıcının aradığı ifadeyle işletmenin hizmet alanı ne kadar örtüşüyor?Örneğin “veteriner acil” aramasında:

• Hangi işletmenin açıklaması daha detaylı?

• GMB kategori seçimi doğru mu?

• Alt kategoriler uygun mu?

• Web sitesinde “acil veteriner” içeriği var mı?

• Schema markup doğru mu?Alaka faktörü ağırlıklı olarak NLP (Natural Language Processing) ile ölçülür.

2. Mesafe (Proximity)

Harita sonuçlarının çoğu konuma duyarlı olduğu için yakındaki işletmeler genellikle avantajlıdır. Ancak Google yalnızca fiziksel mesafeye bakmaz.Ayrıca:

• Kullanıcının konum geçmişi

• Bölgesel popülerlik

• Hizmet verilen alanlar

• Trafik yoğunluğugibi faktörler de hesaba katılır.

3. Öne Çıkma (Prominence)

Bu faktör, işletmenin çevrimiçi ve gerçek dünyadaki otoritesini temsil eder.Değerlendirilen unsurlar:

• Yorum sayısı

• Yorumların kalitesi

• Ortalama puan

• Marka bilinirliği

• Web sitesi backlink profili

• Local citations (yerel dizin kayıtları)

• İşletme hakkında geçen haberler

• Fotoğraf yoğunluğu

Öne çıkma faktörü ne kadar güçlüyse, Google işletmeyi o kadar “güvenilir” kabul eder ve daha geniş bir coğrafyada bile üst sıralara taşıyabilir.

Bu üç faktörün birleşimi, Google Maps’in dinamik ve sürekli güncellenen sıralama sistemini oluşturur.

Alaka (Relevance) Faktörünün Bilimsel Analizi ve NLP Tabanlı Sinyaller

Alaka faktörü, Google’ın bir işletmenin hangi konuda uzman olduğunu anlamak için kullandığı dil işleme ve sınıflandırma algoritmalarına dayanır. Bu, sıralamanın kalbi sayılabilecek en kritik bileşendir.

Google’ın Alaka Faktöründe Kullandığı NLP Sinyalleri

Google, işletmenin açıklamalarını ve web sitesini tarayarak şu sinyalleri çıkarır:

1. Anahtar kelime uygunluğu ve bağlamSadece kelime geçmesi değil, bağlamın doğru olması önemlidir.Örneğin:

• “Kedi köpek muayenesi, acil veteriner hizmeti” → yüksek alaka

• “Evcil hayvan ürünleri satıyoruz” → daha düşük alaka

2. Semantik kapsam (topic coverage)Google işletmenin GMB açıklamasında, web sitesinde ve sosyal medya profillerinde bulunan tüm konuları karşılaştırır.Daha geniş açıklama → daha yüksek alaka.

3. Kategori ve alt kategori seçimiYanlış kategori seçimi sıralamayı öldürebilir.“Veteriner kliniği” yerine “hayvan mağazası” seçen bir işletme otomatik olarak alaka kaybeder.

4. Schema markup uygunluğuWeb sitesindeki LocalBusiness, VeterinaryCare, FAQ, Review gibi structured data sinyalleri alaka puanını artırır.

5. Hizmet listesi (Services)GMB içinde girilen hizmetler (ör. “Acil veteriner”, “Kısırlaştırma operasyonu”, “Röntgen”) NLP tarafından doğrudan alaka sinyaline çevrilir.

6. Kullanıcı arama davranışıHangi terimlerin işletmenin profilini tetiklediği, Google tarafından sürekli güncellenir.Örneğin:Bir kullanıcı “kedi doğum yapan veteriner” aradığında işletmen tıklanırsa alaka puanı artar.

NLP Skoru Neden Çok Önemlidir?

Çünkü alaka faktörü yüksek olan işletmeler, yakın olmayan bölgelerde bile üst sıralara çıkabilir.Bu yüzden bazı klinikler 8 km uzakta olmasına rağmen daha üst sırada görünür → bunun sebebi alaka faktörünün rakiplerden daha güçlü olmasıdır.

Mesafe (Proximity) Faktörünün Harita Sıralamalarına Etkisi

Google Maps sonuçlarının en belirgin sinyali “mesafe” gibi görünse de aslında algoritma mesafeyi sadece fiziksel yakınlık olarak değerlendirmez. Proximity, Google’ın “kullanıcı şu anda nerede ve bu kullanıcının gerçek niyeti nedir?” sorusunu yanıtlamak için kullandığı karmaşık bir algoritmadır.

Mesafe hesaplamasında kullanılan temel bileşenler şunlardır:

1. Kullanıcı Konumu (Real-time location)

Google, cihazın GPS sinyallerini, WiFi verilerini, baz istasyonu üçgenlemelerini ve konum geçmişini kullanarak kullanıcının en doğru konumunu belirler.

2. Hizmet alanı (Service area) ve işletme konumu

Bir işletme yalnızca bulunduğu adresle değil, hizmet alanıyla da sıralamaya dahil olabilir. Örneğin veteriner klinikleri, 3–5 km’lik bir çember içinde sıralanabilir.

3. Trafik yoğunluğu ve ulaşılabilirlik

Google Maps’e gömülü gerçek zamanlı trafik verileri, yakınlık hesaplamasını etkiler.Örnek:

• Fiziksel olarak 500 metre uzakta ama sıkışık bir yerde olan işletme,

• 1 km uzaktaki ama kolay erişilen bir işletme karşısında dezavantajlı olabilir.

4. Kullanıcı alışkanlıkları ve konum geçmişi

Google, kullanıcının geçmişte nerelere gittiğine bakar.Eğer bir kullanıcı sürekli belirli bir bölgede işletme arıyorsa, Google ona o bölgedeki işletmeleri önceliklendirebilir.

5. Arama tipi

“Yakınımdaki veteriner” araması ile “Mersin kedi kısırlaştırma” araması farklı hesaplanır.

• Yakınlık odaklı aramalarda → mesafe ağır basar.

• Hizmet odaklı aramalarda → alaka ağır basar.

Bu nedenle 7 km uzaktaki güçlü bir işletme, alaka ve otorite faktörü yüksekse daha yakındakinin üstüne çıkabilir.

Öne Çıkma Düzeyi (Prominence) Faktörü ve Otorite Hesaplama Mekanizması

Prominence, Google Maps sıralamasının en “otorite odaklı” kısmıdır.Google bir işletmenin ne kadar tanınmış, güvenilir ve tercih edilir olduğunu anlamak için hem çevrimiçi hem çevrimdışı sinyalleri analiz eder.

Bu faktör üç ana kaynaktan güç alır:

1. Çevrimiçi Otorite Sinyalleri (Online prominence)

Google burada işletmenin web üzerindeki otoritesine bakar:

• Web sitesinin backlink profili

• Haberlerde yer alma

• Local citations (yerel dizin kayıtları)

• Bloglarda veya sosyal medyada işletmenin geçmesi

• Sosyal medya hesaplarının güç seviyesi

• Domain Authority / Trust Flow türü otorite sinyalleri

• NAP tutarlılığı

Bu sinyaller işletmenin dijital itibarı olarak kabul edilir.

2. Yorumlar ve kullanıcı katkısı (Review prominence)

Bu bölüm Google Maps’in en ağır sinyallerinden biridir:

• Yorum sayısı ne kadar fazla?

• Ortalama puan yüksek mi?

• Yorumlar ne kadar detaylı?

• Kullanıcı fotoğrafları var mı?

• Yorumların “sentiment analizi” (duygu skoru) nedir?

• Son 30 gündeki yeni yorum sayısı

Google burada yalnızca rakamsal veriye değil, yorumun içeriğine de bakar. NLP ile yorumun olumlu mu, şikâyet mi olduğunu anlamlandırır.

İlginç bir gerçek:4.8 puanlı ama 15 yorumlu bir işletme, 4.4 puanlı ama 150 yorumlu bir işletmenin gerisine düşebilir.Çünkü Google için “topluluk yanıtı” daha değerlidir.

3. Gerçek Dünya Otoritesi (Offline prominence)

Google, işletmelerin popülaritesini fiziksel dünya verileriyle ölçer:

• Haritalarda arama hacmi

• Rota isteği sayısı

• İşletmeyi ziyaret eden kullanıcı sayısı (Google konum geçmişiyle ölçülür)

• Ziyaret yoğunluğu (Popular Times grafiği)

• İşletmede geçirilen ortalama süre

Bu veriler Google’ın yalnızca harita verilerinden değil, telefon sensörlerinden ve anonim kullanıcı hareketlerinden elde ettiği gerçek saha verileridir.

Özetle:Prominence, Maps sıralamalarında alaka ve mesafeyi bile aşabilen en güçlü sıralama faktörüdür.

Kullanıcı Davranış Sinyalleri: Tıklama, Arama Niyeti, Rota İstekleri ve Etkileşimlerin Etkisi

Google Maps algoritmasının en gizli ve en güçlü kısmını kullanıcı davranış sinyalleri oluşturur. Bu sinyaller, Google’ın bir işletmenin “gerçek kullanıcı değerini” anlamasını sağlar.

1. Tıklama davranışı (Click-through rate – CTR)

Bir işletme listede görünüyor ancak kimse tıklamıyorsa, Google o işletmenin alıka düşük olduğunu düşünür.

Yüksek CTR → sıralama yükselişiDüşük CTR → sıralama düşüşü

2. Rota isteği (Directions Request)

Google için en yüksek değerli sinyallerden biridir.

Bir işletme için rota isteği fazlaysa:

• “Bu işletme gerçekten ziyaret edilmeye değer.”

• “Kullanıcılar bunu tercih ediyor.”

sonucu çıkar.

Bu nedenle rota isteği miktarı Maps sıralamalarında çok güçlü bir pozitif geri bildirim döngüsü oluşturur.

3. Telefon araması (Call button usage)

Google My Business üzerinden yapılan aramalar, işletmenin gerçek niyete uygun olduğunu gösterir.

Eğer kullanıcılar:

• Telefon arıyorsa

• WhatsApp butonuna tıklıyorsa

• Randevu bağlantısını kullanıyorsa

Google bunu doğrudan olumlu sinyal olarak işler.

4. Fotoğraf görüntüleme davranışı

Kullanıcıların işletme fotoğraflarını açması, kıyaslaması ve büyütmesi bile ranking sinyali olarak kabul edilir.

5. Yorum okuma davranışı

Kullanıcı yorumları okuduysa, yorumlara tıklayıp detaylara baktıysa Google "ilgili davranışı" olarak algılar.

6. İşletmede geçirilen ortalama süre (Visit duration)

Google, konum geçmişiyle işletmede geçirilen süreyi ölçer.Kısa ziyaret → düşük değerUzun ziyaret → yüksek değer

Bu özellikle restoran, kafe ve klinik gibi işletmelerde çok etkilidir.

7. Tekrar ziyaret oranı (Returning visitors)

Bir işletmeye tekrar dönüş yapan kullanıcı sayısı yüksekse → Google işletmeyi yüksek kalite işaretiyle etiketler.

Google My Business (GMB) Optimizasyonunun Algoritmaya Etkisi

Google My Business (yeni adıyla Google Business Profile), Google Maps sıralamasının omurgasıdır. İşletmenin harita sonuçlarındaki konumu büyük oranda GMB’nin ne kadar doğru, tutarlı ve kapsamlı işlendiğine bağlıdır. Çünkü Maps algoritması, işletmeyi tanımak için ilk ve en güçlü veri kaynağı olarak GMB'yi kullanır.

1. İşletme Adı (Business Name)

Google, işletme adında hizmet kelimesi kullanılmasını önermez; ancak gerçek işletme adında geçen hizmet kelimeleri alaka (relevance) sinyalini yükseltir.

Örneğin:

• “Mersin PetCare Veteriner Kliniği” (güçlü alaka)

• “PetCare Klinik” (daha zayıf alaka)

Ad manipülasyonu cezaya sebep olabilir.

2. Kategori Seçimi (Primary & Secondary Categories)

Google Maps’te yanlış kategori seçimi işletmeyi tamamen görünmez hale getirebilir.

• Birincil kategori → en önemli sinyal

• İkincil kategoriler → alaka ve hizmet kapsamını genişletir

Örneğin bir veteriner kliniği için doğru kombinasyon:

• Primary: Veterinarian

• Secondary: Animal Hospital, Pet Care Service

3. Hizmet Alanları (Service Areas)

Eğer işletme belirli bir bölgede hizmet veriyorsa, buna uygun service area eklemek hem alaka hem proximity sinyalini güçlendirir.

4. Açıklama (Business Description)

Google bu açıklamayı NLP ile tarar. Anahtar kelime doldurma (keyword stuffing) ceza verir.

Optimal açıklama:

• 3–4 paragraf

• Hizmet çeşitliliğini doğal biçimde açıklayan metin

• Belirgin uzmanlık alanlarının açıkça belirtilmesi

5. Hizmetler (Services)

“Services” bölümü, Google’ın işletmeyi kategorize ederken en çok kullandığı kaynaklardan biridir.

Örneğin veteriner kliniği için:

• Kısırlaştırma

• Acil veteriner

• Aşı

• Röntgen

• Dahiliyegibi hizmetlerin listelenmesi gereklidir.

6. Çalışma Saatleri (Opening Hours)

Google açık saatlerde işletmeleri öne çıkarabilir.Tutarsız saat → güven sinyali düşer.

7. İşletme Fotoğrafları ve Videolar

Fotoğraf eksikliği → düşük güvenBol ve kaliteli fotoğraf → yüksek prominence

8. GMB Post’ları (Updates)

Düzenli paylaşım yapan işletmeler daha aktif görünür. Google, aktif işletmeleri tercih eder.

Özetle:GMB optimizasyonu, Maps sıralamasında %40’a kadar etkili olan kritik bir alaka + otorite sinyalidir.

Yorum Sayısı, Yorum Kalitesi ve Sentiment Analizinin Sıralamaya Katkısı

Google Maps sıralamasında yorumlar yalnızca sosyal kanıt değildir; algoritmanın en güçlü “kitle davranışı” sinyallerindendir. Google yorumları üç farklı boyutta analiz eder: nicelik, nitelik ve duygu tonu (sentiment).

1. Yorum Sayısı (Quantity)

Daha fazla yorum → daha güçlü otorite sinyali.Aynı kategoride rakipleriniz 30 yorumdaysa siz 150 yorumdaysanız, öne çıkmanız çok daha kolay olur.

2. Ortalama Puan (Rating Average)

Algoritma yalnızca ortalama puana bakmaz.

4.9 puanlı ama 12 yorumlu bir işletme,4.4 puanlı ama 200 yorumlu işletmeden daha zayıf otorite sinyali verir.

Google için önemli olan:

• Toplam yorum sayısı

• Düzenli yorum akışı

• Son 90 gün içindeki yorum yoğunluğu

3. Yorum Kalitesi (Comment Richness)

Google, uzun ve detaylı yorumları “yüksek bilgi içeriği” olarak işaretler.Tek kelimelik yorum = düşük kalite sinyalidir.

4. Sentiment Analizi (Duygu Analizi)

Google NLP ile her yorumu şu kategorilere ayırır:

• Pozitif

• Nötr

• Negatif

• Kritik şikâyet

• Övgü odaklı

• Bilgi odaklı

Bu analiz sadece puanla değil, yorum içeriğiyle yapılır.

Örnek:“Doktor çok ilgiliydi, kedim hemen iyileşti.” → güçlü pozitif sinyal“Fiyatlar biraz yüksek ama hizmet iyi.” → nötr pozitif“Randevu sistemi kötü.” → negatif sinyal

Algoritma bu sinyalleri ağırlıklandırarak işletmenin genel memnuniyet skorunu oluşturur.

5. Fotoğraflı Yorumlar ve User-Generated Content (UGC)

Fotoğraflı yorumlar daha yüksek güven düzeyi sağlar. Google bu yorumları prominence sinyaline ekstra puan olarak ekler.

6. Yorum Yanıtları (Owner Responses)

İşletme sahiplerinin yorumlara verdiği yanıtlar:

• İşletmenin aktif olduğunu

• Kullanıcı memnuniyetine önem verdiğini

• Hizmet kalitesinin sürdürülebilir olduğunu

Google’a gösterir ve sıralamada olumlu etki yaratır.

Mobil Arama, Yakınlık Bazlı Filtreleme ve Kişiselleştirilmiş Harita Sonuçları

Google Maps sıralaması mobil cihazlarda masaüstüne göre tamamen farklı davranır. Çünkü Google, mobil kullanıcıyı “hareket hâlinde” bir kullanıcı olarak kabul eder ve arama sonuçlarını o anın bağlamına göre yeniden şekillendirir. Bu nedenle mobil aramalar Maps sıralamasının en kritik bölümü olarak kabul edilir.

1. Yakınlık Bazlı Filtreleme (Proximity Boost)

Mobil aramalarda Google, kullanıcının konumuna olağanüstü duyarlıdır.Örneğin:

• Masaüstü aramalarında 3–5 km uzaktaki işletmeler görünebilirken,

• Mobilde bazen 500 metre dışına çıkılmaz.

Bunun nedeni şudur:Google, mobil kullanıcı için “şu anda en hızlı ulaşabileceği” işletmeleri sıralamak ister.

Bu nedenle mobil aramalarda:

• Fiziksel yakınlık

• Yol süresi

• Trafik sıkışıklığı

• Ulaşılabilirlik

çok daha ağır basar.

2. Kişiselleştirilmiş Harita Sonuçları (Personalized Maps Ranking)

Google kullanıcı davranışlarını hafızasında tutar ve kişiye özel harita sonuçları çıkarır.

Bunlara örnek:

• Daha önce ziyaret ettiğin klinikler üstte çıkar

• Daha önce rota istediğin klinikler seni takip eder

• Sürekli belirli bir mahallede arama yapıyorsan o mahalleyi önceliklendirir

• Beğendiğin veya yorum yaptığın işletmeleri üst sıraya atar

Bu kişiselleştirme, her kullanıcıya farklı bir harita sıralaması sunar.

3. Mobil Cihaz Sensörleri ve Kullanıcı Alışkanlıkları

Google, mobil cihazlardan şu verileri anonim olarak toplar:

• Konum geçmişi

• Hız (yaya mı araçta mı?)

• Sık ziyaret edilen bölgeler

• Kullanıcının tercih ettiği işletme türleri

• Arama zamanı (sabah – akşam – yoğunluk saatleri)

Örneğin kullanıcı genelde akşam saatlerinde “veteriner” arıyorsa, Google bu zamanlarda farklı sonuçları öne çıkarabilir.

4. Mobil Uyumluluk ve Site Hızı

Mobil cihazlarda hızlı açılmayan işletme siteleri, Maps görünürlüğünde zayıflar.

Çünkü kullanıcılar:

• Rota butonuna basıyor

• Call tuşuna basıyor

• Web sitesine hızlıca göz atıyor

Bu sinyaller mobilde kritik olduğu için Google mobil uyumluluğu bir sıralama faktörü haline getirdi.

Sonuç:Mobil arama, Google Maps sonuçlarının gerçek dünyayla en fazla temas eden parçasıdır ve “yakınlık + bağlam + kişiselleştirme” üçlüsüyle çalışır.

Google Maps’te Kullanıcı Güven Sinyalleri: İşletme Doğrulaması, Güncellemeler ve Aktivite Yoğunluğu

Google Maps sıralamasında “güven” sinyali, Google’ın bir işletmenin gerçek, aktif, güvenilir ve kullanıcılar tarafından tercih edilen bir işletme olup olmadığını anlaması için kullandığı kritik değerlendirme katmanıdır. Bu sinyal, özellikle sahte işletmelerin önüne geçebilmek için Maps algoritmasının en güçlü filtrelerinden biridir.

1. İşletme Doğrulama Türleri

Google, işletmeleri dört doğrulama modelinden biriyle onaylar:

• Telefon doğrulaması

• SMS doğrulaması

• E-posta doğrulaması

• Posta (adres) doğrulaması

• Video doğrulaması (yeni model)

Özellikle video doğrulaması, işletmenin gerçekten var olduğunu ve hizmetlerini sunduğunu kanıtlayan en güçlü trust sinyalidir.

2. Profil Güncellemeleri ve Aktivite

Google Business Profile içindeki düzenli güncellemeler:

• Açılış-kapanış saatleri

• Tatil günleri

• Hizmet açıklamaları

• Yeni fotoğraflar

• GMB Post’ları

Google’a işletmenin “aktif” olduğu sinyalini verir.Aktif işletmeler → aktif tercih edilir → üst sıralara çıkar.

3. Kullanıcı Etkileşimlerinin Güven Sinyali Olarak Kullanılması

Google şu etkileşimleri yüksek güven sinyali olarak işler:

• Rota alma

• Telefon etkileşimi

• Yoğunluk grafiği

• Fiziksel ziyaret

• Favorilere ekleme

• Kullanıcı fotoğraf yüklemesi

Bu sinyaller ne kadar güçlüyse işletme o kadar “gerçek dünyada değerli” kabul edilir.

4. İşletmenin Eski Olması (Business Age Signal)

Google haritalarda uzun süredir kayıtlı olan işletmelere ek güven puanı verir.

Örneğin:5 yıldır aktif bir işletme → 1 yıldır aktif olandan daha güçlü trust skoru alır.

5. Sosyal Medya Entegrasyonları

Google, işletmenin sosyal medya profillerinin bağlı olup olmadığını da kontrol eder.

Aktif Instagram + Facebook profili = daha fazla güven sinyali.

Google Maps’in Yapay Zekâ Tabanlı Sıralama Modelleri: MUM, BERT ve SpamBrain Etkisi

Google Maps sıralama sistemleri artık yalnızca klasik algoritmalarla değil, gelişmiş yapay zekâ modelleriyle güçlendirilmektedir. 2022 sonrası Maps için üç model ön plana çıkmıştır: BERT, MUM ve SpamBrain.

1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT, kullanıcı aramalarındaki niyeti ve anlamı çözmek için kullanılır.

Örneğin:“Kedim doğum yapıyor acil veteriner” → kullanıcı gerçek acil servis arıyor.BERT, bu aramayı “acil niyet” olarak işaretleyip sonuçları buna göre optimize eder.

BERT’in katkısı:

• Daha doğru hizmet eşleştirmesi

• Karmaşık aramaların daha iyi anlaşılması

• NLP doğruluğu

2. MUM (Multitask Unified Model)

MUM, Google’ın en ileri düzey çok dilli yapay zekâ modelidir ve Maps'te şu işlevleri görür:

• Fotoğrafları analiz eder (ör: klinik içi, ekipman, masa, hasta yoğunluğu)

• Kullanıcı yorumlarını 75+ dilde anlamlandırır

• Görüntü → metin → harita eşleşmesini yapar

• İşletmeye ait web sitesini derinlemesine değerlendirir

• Hizmetlerin gerçekliğiyle açıklamanın uyumunu karşılaştırır

MUM sayesinde Google Maps artık sadece adres ve yorum değil; işletmenin tüm dijital izlerini çok katmanlı biçimde değerlendiriyor.

3. SpamBrain (Yerel Sürüm)

SpamBrain’in özel bir yerel (local) versiyonu vardır ve Maps’te:

• Sahte işletme kayıtlarını

• Sahte adresleri

• Manipülatif yorumları

• Anahtar kelime doldurulmuş işletme adlarını

• Anıtsal derecede hızlı yorum patlamalarını

• Sahte hizmet alanlarını

tespit edip filtreler.

SpamBrain’in geliştirilmiş versiyonlarının her yıl Maps’e daha agresif entegre edildiği Google tarafından duyurulmuştur.

Sonuç:Bu üç model sayesinde Google Maps sıralaması artık yalnızca matematiksel değil; derin öğrenme tabanlı bir “niyet + kalite + gerçeklik” analizi haline gelmiştir.

Google Haritalar’da Sektörel Rekabet Analizi ve Rakip Karşılaştırma Stratejileri

Maps sıralamasında başarılı olmanın en doğru yolu, yalnızca işletmenin kendi verisini değil; rakip işletmelerin güçlü ve zayıf sinyallerini de analiz etmektir. Bu bölüm, rakip analizi için modern bir çerçeve sunar.

1. Rakiplerin Prominence Gücü Nasıl Ölçülür?

Rakiplerin:

• Yorum sayısı

• Ortalama puanı

• Son 90 gündeki yorum akışı

• Fotoğraf sayısı

• Backlink profili

• NAP tutarlılığı

• GMB kategori optimizasyonu

karşılaştırılır.

Bu veriler bir tabloya alındığında hangi işletmenin neden üstte olduğu netleşir.

2. Rakiplerin Kullanıcı Davranış Sinyallerini Analiz Etme

Harita sonuçlarında rakiplerin:

• Ne kadar rota isteği aldığı

• En yoğun oldukları zaman dilimleri

• Web sitesi tıklama oranları

• Kullanıcıların fotoğraflarına ilgisi

gibi sinyaller tahmini olarak analiz edilebilir.

Bu veriler “rakip yoğunluk haritası” çıkarır.

3. Rakiplerin NLP ve Alaka Sinyallerini Karşılaştırma

Google, rakiplerin açıklamalarını büyük farklarla optimize ediyorsa sıralamada öne geçmeleri kolay olur.

Rakip alaka analizi ile şu sorulara yanıt aranır:

• Açıklamalar ne kadar zengin?

• Hangi anahtar kelimeler eksik?

• Hizmet listeleri yeterli mi?

• Alt kategoriler doğru mu?

Bu analiz sonrası işletme açıklaması rakiplerden daha kapsamlı hale getirilir.

4. Rakiplerin Fotoğraf Stratejisinin Analizi

Rakiplerin yüklediği görseller:

• Sayı

• Tür

• Çözünürlük

• Kullanıcı fotoğrafları

• Profesyonel çekimler

açısından karşılaştırılır.

Fotoğraf oyununu kazanan işletme algısal olarak bir adım önde olur.

5. Rakiplerin Spam Risklerini Belirleme

Rakiplerin:

• Anahtar kelime spam’i

• Sahte yorum stratejileri

• Coğrafi spam

• Hizmet alanı manipülasyonu

• Sahte adresler

kullandığı fark edilirse işletme kendini daha temiz konumlandırarak Google’ın güven sinyalinde avantaj sağlar.

6. Rakip Takibi İçin Periyodik Kontrol

Etkili olan sistem:

• Haftalık sıralama kontrolü

• Aylık yorum karşılaştırması

• 6 aylık geri bildirim döngüsü

Bu model işletmenin her zaman en güncel ve en güçlü sinyallere sahip olmasını sağlar.

Sıkça Sorulan Sorular (FAQ)

Google Maps sıralaması nasıl belirlenir?

Google Maps sıralaması, üç temel faktörün birleşimiyle belirlenir: alaka (relevance), mesafe (proximity) ve öne çıkma düzeyi (prominence). Algoritma yalnızca fiziksel konuma bakmaz; işletmenin GMB profilini, yorum sayısı ve kalitesini, web sitesi otoritesini, kullanıcı davranışlarını, fotoğraf etkileşimlerini, yerel backlink profilini, işletme açıklamasının NLP analizini ve hatta gerçek dünyadaki ziyaret yoğunluğunu değerlendirir. Bu çok katmanlı model sayesinde Google, en alakalı ve en güvenilir işletmeyi üst sıralara taşır.

Google Maps'te en çok hangi sinyal sıralamayı etkiler?

Genellikle en güçlü sinyal prominence (işletmenin popülerliği ve otoritesi) faktörüdür. Yorum kalitesi, yorum sayısı, kullanım yoğunluğu, fotoğraf görüntüleme oranları, web sitesi otoritesi, backlink profili ve işletmenin internetteki genel itibarı bu faktörü oluşturur. Alaka ve mesafe önemli olsa da, yüksek prominence'e sahip işletmeler haritada daha geniş bir alanda bile üst sıralara çıkabilir.

Yakınlık (proximity) her zaman en önemli faktör mü?

Hayır. Proximity özellikle “yakınımdaki veteriner”, “yakınımdaki restoran” gibi lokasyon odaklı aramalarda daha ağır basar. Ancak hizmet odaklı aramalarda (örneğin “kedi kısırlaştırma kliniği Mersin”) Google, fiziksel yakınlıktan çok alaka ve otorite sinyallerini dikkate alır. Bu yüzden 5–6 km uzaktaki bir işletme bile rakiplerini geçebilir.

GMB açıklaması ve kategori seçimi sıralamayı ne kadar etkiler?

Kategori seçimi Maps sıralamasında %30–40 oranında etkilidir. Yanlış kategori seçmek işletmenin tamamen görünmez olmasına bile sebep olabilir. Açıklama bölümü ise Google’ın NLP motorları tarafından taranır ve işletmenin hangi hizmetlerde uzman olduğunu belirlemede kullanılır. Zayıf açıklama → düşük alaka sinyali → sıralama kaybı oluşturabilir.

Yorum sayısı mı, yorum kalitesi mi daha önemli?

Her ikisi de önemlidir. Google, yorumları şu kriterlerle analiz eder:

• Nicelik (kaç yorum var?)

• Nitelik (yorum uzunluğu ve detay seviyesi)

• Sentiment analizi (pozitif/negatif duygu tonlaması)

• Fotoğraflı yorum olup olmadığı

• Son 90 gündeki yorum akışı

Ancak yorum akışı en değerli sinyallerden biridir. Düzenli yorum alan işletmeler sürekli yükselir.

Düşük puanlı bir yorum Maps sıralamasını düşürür mü?

Tek bir kötü yorum genelde etki etmez. Google sentiment analizini “genel duygu dağılımı” üzerinden değerlendirir.

Örneğin:

• 90 pozitif, 10 negatif yorum → çok sağlıklı dağılım

• 20 pozitif, 10 negatif yorum → zayıf memnuniyet sinyali

Yani yorumların oranı ve zaman içindeki dağılımı daha önemlidir.

Google, sahte yorumları nasıl tespit ediyor?

Google, SpamBrain adlı yapay zekâ modeli ile sahte yorumları çok hızlı şekilde ayıklayabilir.Algoritma şunlara bakar:

• Aynı IP’den gelen yorumlar

• Yeni açılmış hesapların yorumları

• Aynı gün içinde gelen çok sayıda 5 yıldız

• Aynı dil ve yazım stili

• Bölgeyle ilgisi olmayan kişilerin yorumları

• Kopya cümle kalıpları

Bu sinyallerden biri bile tetiklenirse yorum gizlenebilir veya işletme ceza alabilir.

Fotoğraflar Maps sıralamasını etkiler mi?

Evet, hem de çok güçlü şekilde. Google Vision AI sistemi fotoğrafları analiz ederek:

• Mekânın kalitesi

• Temizlik

• Işık seviyesi

• Gerçeklik kontrolü

• Müşteri yoğunluğu

gibi unsurları tespit eder.Ayrıca fotoğraf görüntülenme oranları da kullanıcı etkileşim sinyali olarak değerlendirilir.

Mobil aramalarda neden farklı sonuçlar çıkıyor?

Mobil sıralamalar, kullanıcının gerçek zamanlı konumu, trafik yoğunluğu, yakınlık, kişiselleştirilmiş arama geçmişi ve cihaz davranışlarıyla şekillenir. Google, mobil kullanıcıyı “şu anda bir yere gitmek üzere olan” kullanıcı olarak yorumladığı için sonuçlar daha kişisel ve daha dar bir alanda değişir.

Web sitesi Maps sıralamasını etkiler mi?

Kesinlikle evet. Google, işletmenin web sitesinden şu sinyalleri alır:

• Backlink profili

• Domain otoritesi

• Schema markup (LocalBusiness, FAQ, Review, Address)

• NAP tutarlılığı

• İçerik kalitesi

• Anahtar kelime kapsamı

Güçlü bir web sitesi → güçlü prominence sinyali → üst sıralar.

GMB Post’ları sıralamayı etkiler mi?

Dolaylı olarak evet. Google, aktif işletmeleri öne çıkarır.Düzenli GMB gönderileri şunları gösterir:

• İşletme güncel

• Müşteri ilişkileri güçlü

• Yönetici profili aktif

Bu sinyaller prominence faktörüne pozitif katkı sağlar.

Harita reklamları organik sonuçları etkiler mi?

Doğrudan etkilemez, ancak dolaylı etkisi yüksektir.Reklam veren işletmeler:

• Daha fazla tıklama

• Daha fazla rota isteği

• Daha fazla görünürlük

• Daha fazla yorum

alacağı için organik sinyaller güçlenir ve sıralama yükselir.

Adres değişikliği Maps sıralamasını etkiler mi?

Evet, çok ciddi etkiler. Google adres değişikliğini bir “işletme yeniden sınıflandırma” sinyali olarak görür.Bu durumda:

• Tüm NAP kaynakları güncellenmezse sıralama düşer

• Eski adres internette kalırsa güven sinyali bozulur

• Harita doğrulaması yeniden yapılmalıdır

Yeni açılan işletmeler neden sıralamada çıkmakta zorlanır?

Çünkü Google Maps için en kritik sinyaller:

• Yorum akışı

• Kullanıcı etkileşimi

• Ziyaret yoğunluğu

• Fotoğraf etkileşimleri

• Gerçek dünya davranış verisi

Yeni işletmelerde bu sinyaller yoktur.Bu nedenle Google önce işletmeyi test eder, ardından güven kazanınca sıralamayı yükseltir.

Google Maps’te rakip analizi nasıl yapılır?

Rakip analizi şu 5 sinyale göre yapılır:

• Yorum sayısı ve sentiment analizi

• Fotoğraf kalitesi ve miktarı

• Web sitesi otoritesi

• GMB kategori ve açıklama kalitesi

• Kullanıcı etkileşimleri (rota, arama, görüntüleme)

Bu sinyaller karşılaştırıldığında hangi işletmenin neden yukarıda olduğu netleşir.

Kaynakça

• Google Business Profile Help Center – How Google Determines Local Rankinghttps://support.google.com/business/answer/7091

Google Search Central – Improving Local Rankings in Google Search & Mapshttps://developers.google.com/search/docs

Google AI Blog – Understanding MUM and Advanced Ranking Systemshttps://ai.googleblog.com

Google Research – BERT, Natural Language Understanding & Ranking Signalshttps://research.google

Google Maps Platform Documentation – Geospatial Data, User Signals & Ranking Logichttps://developers.google.com/maps/documentation

Google SpamBrain Announcement – Fighting Local Spam with AIhttps://blog.google/products/search

BrightLocal – Local SEO Ranking Factors Studyhttps://www.brightlocal.com

Whitespark – Local Search Ranking Factors Report (Darren Shaw)https://whitespark.ca