Yandex’in Arama Algoritması Nasıl Çalışıyor? (MatrixNet, Korolyov, Vega Analizi)

Yandex Arama Motorunun Temel Çalışma Mantığı ve Sıralama Felsefesi

Yandex, arama motorları içinde kullanıcı davranışını en çok önemseyen algoritmalardan birine sahiptir. Bu nedenle sıralama kararlarını yalnızca sayfa içi SEO öğelerine değil, aynı zamanda gerçek kullanıcı etkileşimlerine, tıklama modellerine, memnuniyet sinyallerine ve yerelleştirilmiş davranış analizlerine dayandırır. Yandex’in temel felsefesi, kullanıcının arama amacını (search intent) mümkün olan en doğru şekilde anlamak ve ona en yüksek memnuniyet sağlayan sonuçları sunmaktır.

Yandex’in sıralama ekosistemi üç büyük yapının birleşimidir:

• MatrixNet (makine öğrenimi tabanlı ağırlıklandırma ve özellik analizi),

• Korolyov (derin öğrenme tabanlı semantik anlama ve sorgu-belge eşleşmesi),

• Vega (kişiselleştirme, niyet tahmini ve memnuniyet optimizasyonu).

Bu üç algoritma birlikte çalışarak her arama sonucunu anlık olarak değerlendirir. Yandex, özellikle kullanıcı memnuniyetini ölçmek için pogo-sticking, dwell time, tıklama hızları, ikinci tıklama oranı gibi metrikleri Google’dan çok daha agresif şekilde kullanır. Ayrıca coğrafi sinyaller Yandex için büyük önem taşır; Rusya merkezli bir platform olduğu için bölgesel sıralama modelleri, kullanıcının bulunduğu şehre, bölgeye, hatta mahalleye göre sonuçları değiştirebilir.

Bu yaklaşım, Yandex’i teknik olarak “kullanıcı davranışı odaklı arama motoru” haline getirmiştir. Sıralamalar yalnızca içerik kalitesiyle değil, kullanıcıların sonuçlarla nasıl etkileşim kurduğu ile belirlenir. Bu nedenle Yandex SEO stratejisi Google’dan farklıdır; davranışsal sinyaller ve yerel uyum Yandex’te çok daha belirleyicidir.

Yandex’in Veri Toplama Altyapısı: Kullanıcı Sinyalleri, Tıklama Modelleri ve Davranış Analizi

Yandex, arama sonuçlarını optimize etmek için çok kapsamlı bir veri toplama mekanizması kullanır. Bu mekanizmanın merkezinde üç ana sinyal grubu bulunur:

1. Davranışsal sinyaller (Behavioral Signals)Yandex, kullanıcı davranışlarını Google’dan daha doğrudan ve daha ağır şekilde sıralamaya dahil eder. Topladığı davranışsal sinyaller arasında:

• Tıklama oranı (CTR),

• Pogo-sticking (hızlı geri dönüş),

• Dwell time (sayfada geçirilen süre),

• Scroll derinliği,

• İkinci tıklama modelleri,

• Arama sonuçlarına dönüş hızları

bulunur. Yandex bu sinyalleri makine öğrenimi modellerine aktararak sonucun kullanıcıya uyup uymadığını analiz eder.

2. Kullanıcı profil sinyalleriYandex kullanıcının:

• Arama geçmişini,

• Geçmişte tıkladığı site kategorilerini,

• Bulunduğu konumu,

• Dil tercihlerini,

• Kullanım cihazınıhesaba katar. Bu veri, kişiselleştirilmiş sıralamalar için Vega algoritmasına gönderilir.

3. İçerik sinyalleriYandex, sayfa içeriğini analiz ederken yalnızca metne değil;

• kelime köklerine,

• anlamsal yakınlığa,

• niyet tespitine,

• semantik ilişkiler ağlarınaodaklanır. Bu aşamada Korolyov algoritması devreye girer.

Bütün bu sinyaller Yandex’in “gerçek kullanıcı memnuniyetine dayalı” sıralama modelini oluşturmasını sağlar. Bu yönüyle Yandex, Google’a kıyasla kullanıcı verisini daha agresif ve daha doğrudan kullanır.

MatrixNet Nedir? Yandex’in Makine Öğrenimi Tabanlı İlk Büyük Sıralama Sistemi

MatrixNet, Yandex’in 2009 yılında geliştirdiği ve hâlâ temel sıralama sisteminin kalbinde yer alan bir makine öğrenimi algoritmasıdır. MatrixNet, gradient boosting decision tree (GBDT) modelinin Yandex tarafından özelleştirilmiş bir versiyonudur. Bu teknoloji, sıralama faktörlerinin ağırlıklandırılmasını dinamik ve sürekli öğrenen bir yapıya dönüştürmüştür.

MatrixNet’in temel görevi:

• Sıralamayı etkileyen yüzlerce faktörü (user signals + content signals + technical signals) analiz etmek,

• Bu faktörlerin önem derecesini belirlemek,

• Her sorgu için en doğru sıralama kombinasyonunu üretmektir.

MatrixNet’in yenilikçi yönü, özellik etkileşimlerini (feature interactions) otomatik keşfetmesidir. Yani MatrixNet, örneğin:

• “Düşük pogo-sticking + yüksek dwell time = yüksek memnuniyet sinyali”

• “Yerel sorgu + yerel domain = daha yüksek sıralama”

• “Trend sorgu + hızlı indexlenen sayfa = pozitif puan”

gibi karmaşık ilişkileri kendi kendine öğrenebilir.

MatrixNet yalnızca içerik analizini değil, aynı zamanda kullanıcı davranışlarının istatistiksel modellerini de işleyerek sıralama kararlarının temelini oluşturur. Korolyov ve Vega gibi yeni algoritmalar geliştirilmiş olsa bile MatrixNet hâlâ Yandex’in ana karar motoru konumundadır.

MatrixNet’in Çalışma Yapısı: Özellik Ağaçları, Davranışsal Sinyaller ve Ağırlıklandırma Modeli

MatrixNet’in çalışma yapısı, gradient boosting decision tree (GBDT) sistemine dayalı çok katmanlı bir modeldir. Bu model, sıralamayı etkileyen yüzlerce faktörün her birini bağımsız olarak değerlendirmek yerine, faktörlerin birbiriyle olan ilişkilerini analiz eder. Bu yaklaşım, klasik arama algoritmalarından çok daha doğru sonuçlar üretir; çünkü kullanıcı davranışlarının ve içerik kalitesinin birlikte yorumlanmasını sağlar.

MatrixNet’te sıralamayı etkileyen iki ana faktör grubu bulunur:

1. İçerik ve teknik faktörlerBunlar klasik SEO sinyalleridir:

• Başlık analizi

• Semantik uygunluk

• Sayfa içi kalite (metin derinliği, konu tutarlılığı)

• HTML yapısı

• Sayfa hızı

• Canonical doğruluğu

• Mobil uyumluluk

MatrixNet bu faktörleri, sorgunun türüne göre farklı ağırlıklarla değerlendirir.

2. Davranışsal sinyallerYandex’in Google’dan belirgin şekilde ayrıldığı nokta budur. MatrixNet, kullanıcı davranışlarını çok daha yüksek ağırlıkla hesaba katar:

• Pogo-sticking (geri dönüş hızı)

• CTR'ın uzun vadeli stabilitesi

• Dwell time (sayfada geçirilen süre)

• Scroll hareketleri

• İkinci tıklama modeli

Bu davranışlar, MatrixNet’in karar ağacında güçlü sinyaller olarak işlenir ve sonuçların sıralamasını doğrudan etkiler.

MatrixNet her sorgu için yüzlerce farklı özellik ağacını (feature tree) tarar ve en yüksek olası memnuniyet skorunu üreten sıralamayı oluşturur. Bu nedenle Yandex, kullanıcı memnuniyetini sıralamada birincil unsur hâline getirmiştir.

Korolyov Algoritması Nedir? Derin Öğrenme Tabanlı Semantik Arama Mantığı

Korolyov, Yandex’in 2017 yılında duyurduğu ve klasik anahtar kelime eşleşmesini derin öğrenme ile değiştiren büyük algoritma güncellemesidir. Google’daki RankBrain ve BERT’i andırsa da, Korolyov özellikle Rusça’nın morfolojik yapısına uygun olarak optimize edilmiştir.

Korolyov’un temel amacı şudur:

“Kullanıcı sorgusunun anlamını çözerek en iyi semantik uyumu bulmak.”

Yani Korolyov, sorgu ve belge arasındaki ilişkiyi yalnızca kelimeler üzerinden değil, anlam bağlamı üzerinden değerlendirir. Bunu yaparken:

• Büyük dil modelleri (word embedding)

• Vektör temsilleri

• Derin sinir ağları

• Niyet tespit modelleri (intent detection)

• Semantik konu analizleri

gibi teknolojileri kullanır.

Korolyov, sorgu-belge eşleşmesi sırasında hem kısa hem uzun sorgular için farklı ölçeklendirme teknikleri kullanarak en doğru semantik ilişkiyi çıkartır. Özellikle:

• Eş anlamlı sorgular

• Bağlamı geniş sorgular

• Sorular

• Cümle biçimli aramalar

için Google’a kıyasla daha agresif bir semantik analiz sağlar.

Bu nedenle Korolyov, kullanıcı amacını daha doğru anlayan bir sistemdir ve Yandex’in modern arama mimarisinin temel direklerinden biridir.

Korolyov’un Yenilikleri: Query–Document Eşleşme Mimarisi, Embedding Modeli ve Rank Öğrenimi

Korolyov’un en büyük yeniliği, sorgu ve belgeyi aynı vektör uzayında temsil ederek aralarındaki semantik mesafeyi ölçmesidir. Bu yaklaşım, klasik kelime eşleşmesinin ötesine geçer; arama motorunun bir sorgunun gerçek anlamını ve içeriğin bu anlamla ne kadar ilgili olduğunu “matematiksel olarak” değerlendirmesini sağlar.

Korolyov algoritması üç temel yenilik getirmiştir:

1. Query–Document Embedding ModeliHem sorgular hem belgeler çok boyutlu vektörlere dönüştürülür.Yani Yandex bir sorguyu tek bir kelime olarak değil, anlamsal bir matematiksel temsil olarak işler.

2. İki aşamalı eşleşme mimarisiKorolyov önce hızlı bir ön eleme yapar (coarse matching), ardından derin sinir ağıyla daha hassas bir eşleşme (fine matching) gerçekleştirir.Bu yapı hem hız hem doğruluk sağlar.

3. Rank öğrenimi (learning-to-rank)Korolyov, hangi belgelerin daha üst sırada yer alması gerektiğini kullanıcı davranışlarına bakarak öğrenir. Model, milyonlarca arama sonuç davranışından beslenerek hangi içeriğin hangi sorguyla daha yüksek memnuniyet oluşturduğunu tahmin eder.

Bu sayede Yandex, özellikle semantik karmaşıklığı yüksek sorgularda son derece doğru sonuçlar verebilir. Rusça gibi eklemeli yapılarda bu algoritma büyük avantaj sağlar.

Vega Algoritması Nedir? Yandex’in Kişiselleştirilmiş Arama ve Memnuniyet Optimizasyonu Modeli

Vega, Yandex’in 2019’da duyurduğu en büyük algoritma dönüşümlerinden biridir ve arama sonuçlarını “kişiye özel” hâle getiren yüksek ölçekli bir yapay zekâ mimarisini temsil eder. Google’ın “Experience + Intent” modellerine benzese de Vega, özellikle kullanıcı davranışlarını gerçek zamanlı olarak işlemeye odaklanır ve sıralamayı her kullanıcı için ayrı üretir.Bu nedenle Vega, Yandex’in en esnek ve en güçlü kişiselleştirme algoritmasıdır.

Vega’nın temel amacı, kullanıcıların geçmiş davranışlarına, ilgi alanlarına, arama alışkanlıklarına, oturum modeline ve cihaz kullanımına göre en uygun sonuçları göstermektir. Örneğin bir kullanıcı daha önce haber okuyorsa daha fazla haber sonuçları görür; teknik içerik tüketiyorsa teknik bloglar daha üstte yer alır; lokal işletme arıyorsa bulunduğu şehre göre sonuçlar uyarlanır.

Vega ayrıca “memnuniyet sinyallerini” de analiz eder. Bu sinyaller arasında:

• Aradığını bulma hızı

• Sonuca tıklayıp geri dönmeme davranışı

• Uzun okuma süreleri

• Kullanıcının aynı sorguyu tekrar etmeme eğilimi

gibi gerçek memnuniyet ölçümleri bulunur.Vega, bu sinyalleri öğrenerek her kullanıcı için anlık sıralama üretir. Bu nedenle Yandex arama sonuçları, aynı sorgu için her kullanıcıda farklı olabilir.

Vega’nın Öne Çıkan Özellikleri: Kullanıcı Amacı (Intent), Arama Geçmişi ve Davranışsal Tahminleme

Vega’nın en güçlü yönü, kullanıcı amacını (intent) doğru belirleyebilmesidir. Yandex, sorguları şu kategorilere ayırır:

• Bilgi amaçlı (informational)

• İşlem amaçlı (transactional)

• Yerel amaçlı (local intent)

• Navigasyonel amaçlı (brand/domain aramaları)

• Alışkanlık temelli sorgular (habit-based queries)

Ardından kullanıcının önceki tıklamalarına, sitede geçirdiği süreye ve cihaz türüne bakarak bu niyet türlerini yeniden kalibre eder.

Vega’nın davranışsal tahminleme modeli şu sinyalleri değerlendirir:

• Kullanıcı günün hangi saatlerinde ne tür içerik tüketiyor?

• Geçmişte benzer sorgularda hangi sonuçları tercih etti?

• Aynı konuda hangi sitelerde daha uzun süre kaldı?

• Hangi kaynaklardan kaçınma eğiliminde?

• Mobilde hangi içerik türleri daha fazla okunuyor?

• Kullanıcı trend içeriklerle ne kadar ilgileniyor?

Bu veriler, makine öğrenimi modellerine beslenir ve Vega kullanıcı için en yüksek memnuniyet sağlayacak sonuçları üretir.

Yani Vega → “dinamik kişiselleştirilmiş arama motoru”.

Google’ın kişiselleştirmesi daha zayıfken, Yandex bu alanda çok daha agresiftir. Bu özellikle Rusya ve Türkçe kullanıcı segmentlerinde kendine özgü sonuçlar üretir.

Yandex’in Tıklama Modelleri: Pogo-Sticking, Dwell Time ve Memphis Modeli Analizi

Yandex’in Google’dan en keskin farkı, tıklama modellerini sıralamada ağır ağırlıklı bir sinyal olarak kullanmasıdır. Bu nedenle davranışsal sinyaller Yandex SEO’nun kalbidir.

Yandex üç ana modeli analiz eder:

1. Pogo-Sticking

Bu, kullanıcının bir sonuca tıklayıp çok hızlı bir şekilde arama sonuçlarına geri dönmesi anlamına gelir. Yandex bunu negatif memnuniyet sinyali olarak işaretler.Pogo-sticking yüksekse, ilgili sonuç hızla sıralama kaybeder.

2. Dwell Time

Kullanıcının sayfada geçirdiği süre. Ne kadar uzun ise memnuniyet sinyali o kadar güçlüdür.

Dwell time Yandex için öyle önemlidir ki birçok sıralama güncellemesi bu metriği temel alır. Google bu metriği doğrudan açıklamaz, Yandex ise bunu açıkça sıralama modeli içine koymuştur.

3. Memphis Click Modeli

Bu model, tıklama sıralamasını belirleyen davranışsal bir matematiksel modeldir. Yandex bu modeli kullanarak:

• Hangi sonuçların daha “çekici” olduğunu

• Hangi sonuçların tıklama sonrası tatmin ürettiğini

• Hangi başlıkların yüksek etkileşim verdiğini

istatistiksel olarak hesaplar.

Bu üç modelin birleşimi şunu sağlar:

“Yandex sıralamaları kullanıcı memnuniyetine göre anlık olarak değiştirir.”

Bu yüzden Yandex SEO’da içerik kalitesi ve davranışsal sinyaller, klasik teknik SEO’nun çok önüne geçer.

Bölgesel Sinyallerin Ağırlığı: Yandex’in “Yerelleştirilmiş Arama” Mantığı Nasıl Çalışır?

Yandex, dünya arama motorları arasında yerelleştirme (localization) faktörünü en ağır şekilde kullanan algoritmadır. Google dahi bölgesel optimizasyonda bu kadar agresif değildir. Bunun nedeni, Yandex’in özellikle Rusya, Ukrayna, Belarus, Kazakistan gibi ülkelerde çok kuvvetli “lokal kullanım” trendlerine göre çalışmasıdır.

Yandex’in yerelleştirme modeli üç temel sinyal üzerine kurulmuştur:

1. Coğrafi bağımlı sorguların tespiti (Geo-dependent queries)Bazı sorgular, kullanıcının bulunduğu bölgeye göre tamamen farklı anlam taşır. Örneğin bir kullanıcı “restoran” arıyorsa Yandex bunu global bir sorgu gibi değerlendirmez; bulunduğu şehir hatta semt düzeyinde sonuç üretir.

2. Bölgesel domain otoritesiYandex için .ru, .by, .kz gibi bölgesel uzantılar sıralamada çok daha güçlüdür. Global TLD’ler (.com, .net) Yandex’te rekabet edebilir ama bölgesel sinyaller çok daha ağırdır. Bu durum özellikle yerel işletme aramalarında belirginleşir.

3. Kullanıcı davranışı + coğrafi verinin birleşimiYandex, kullanıcının daha önce hangi bölgesel sonuçları tercih ettiğini analiz eder ve gelecekteki aramalarda aynı bölgeden sonuçları daha üstte gösterir.

Tüm bu sinyaller birleştirildiğinde Yandex’in sıralama modeli “coğrafi kişiselleştirme motoru” gibi çalışır. Bu yüzden Yandex SEO’da bölgesel uyum sağlamak, Google’a göre çok daha kritik bir başarı faktörüdür.

YandexBot’un Tarama Mekanizması: İçerik Keşfi, Site Kalitesi ve Teknik SEO Etkileri

YandexBot’un çalışma mantığı Googlebot’tan belirgin şekilde farklıdır. Yandex, web sitelerini tararken özellikle teknik stabilite, site bütünlüğü ve kullanıcı davranışına etkisi yüksek teknik sinyaller üzerinde durur.

YandexBot’un tarama mantığındaki kritik noktalar şunlardır:

1. Tarama bütçesi davranışsal sinyallerle doğrudan ilişkilidirGoogle’da tarama bütçesi ağırlıklı olarak sunucu hızı ve site büyüklüğüne dayanırken, Yandex tarama bütçesini kullanıcı memnuniyeti sinyalleri ile birlikte hesaplar.Bir sayfa kullanıcıda iyi performans gösteriyorsa YandexBot o sayfayı daha sık ziyaret eder.

2. İçerik keşfi daha yavaş ama daha kontrollüdürYandex, yeni içerikleri Google kadar hızlı keşfetmez; ancak keşfettiği içerikleri çok daha derinlemesine analiz eder.Bu, özellikle Yandex’in içerik spam’ine karşı daha hassas olmasından kaynaklanır.

3. Teknik SEO hataları Yandex’te daha ağır ceza doğururÖrneğin:

• 404 hataları

• Düşük hızlı sunucu

• Çok büyük görseller

• Bozuk canonical yapısı

• Mobil uyumluluk eksikleri

Yandex tarafından çok daha sert değerlendirilir.

4. YandexBot “kullanıcı gibi davranma” modelleri kullanırBazen sayfaları tamamen render ederek kullanıcıya benzer bir deneyim profili çıkarır. Google’ın “evergreen rendering” yaklaşımına çok benzeyen bir sistemdir.

Bu yüzden Yandex SEO’da teknik mükemmeliyet Google’dan daha yüksek bir gerekliliktir.

Yandex ve Google Arasındaki Sıralama Farkları: Semantik Algoritmaların Karşılaştırmalı Analizi

Yandex ve Google benzer amaçlara sahip olsa da sıralama sinyallerini işlerken tamamen farklı davranış modelleri kullanırlar. Bu farkları anlamak, iki arama motorunda başarılı olmanın anahtarıdır.

1. Kullanıcı davranışı ağırlığı

• Yandex: Davranışsal sinyaller (pogo-sticking, dwell time, scroll depth) sıralamada en ağır faktörlerden biridir.

• Google: Bu sinyalleri kullanır fakat ağırlığı daha düşük ve daha dengelidir.

2. Semantik analiz

• Yandex (Korolyov): Rusça gibi karmaşık morfolojik dillere optimize edilmiş, bağlam odaklı semantik analiz yapar.

• Google (BERT, MUM): Çok daha geniş ölçekli ve dil model tabanlı bir anlayışla çalışır. Daha evrensel ama dil özelinde daha “kilitli” değildir.

3. Bölgesel faktörler

• Yandex: Bölgesel aramalarda hiper-lokal sonuç üretir.

• Google: Lokal sonuçları önemser ama Yandex kadar agresif değildir.

4. Backlink değerlendirme

• Google: Backlink ağırlığı hâlâ çok yüksektir.

• Yandex: Backlink’in etkisini yıllar içinde ciddi şekilde düşürdü; davranışsal sinyalleri ön plana aldı.

5. Teknik SEO hassasiyeti

• Yandex: Sunucu hızı ve kullanıcı deneyimi teknik olarak güçlü bir sıralama faktörüdür.

• Google: Core Web Vitals önemli olsa da teknik kusurları daha toleranslı karşılar.

Bu nedenle Yandex SEO, Google SEO’dan daha “davranışsal optimizasyon + lokal sinyal” odaklıdır.

2025 Yandex Arama Güncellemeleri: Yapay Zekâ, Memnuniyet Ölçümü ve Yeni Sinyaller

2025 itibarıyla Yandex arama algoritmasında dikkat çeken üç büyük dönüşüm yaşanmıştır: gelişmiş yapay zekâ modelleri, daha hassas memnuniyet ölçümü ve yeni davranış sinyallerinin sıralamaya eklenmesi. Yandex bu güncellemelerle arama sonuçlarını hem daha kişisel hâle getirmiş hem de kalite sinyallerini daha sıkı bir denetim altında toplamaya başlamıştır.

1. Gelişmiş Yapay Zekâ Modelleri

MatrixNet hâlâ çekirdek sistem olarak çalışsa da 2025 güncellemeleriyle birlikte:

• Gelişmiş sinir ağları (deep neural networks),

• Transformer tabanlı metin analiz sistemleri,

• Çok katmanlı semantik benzerlik modelleridevreye alınmıştır.

Bu dönüşüm Yandex’in BERT-benzeri yapıları daha agresif kullanmaya başladığını gösterir.

2. Memnuniyet Ölçümünün Ağırlığının Artması

2025’te memnuniyet sinyalleri (satisfaction signals) Yandex’in en kritik değerlendirme unsurlarından biri hâline geldi. Artık yalnızca dwell time değil:

• Scroll davranışı,

• Metin içi etkileşim,

• Oturum derinliği,

• Sayfa içi alt bölümlere geçiş,

• Gerçek okuma tespitigibi metrikler de sıralamaya dahil ediliyor.

Yandex bir sayfayı “gerçekten okunan” ve “sadece açılıp kapatılan” diye ayrıştırabiliyor.

3. Yeni davranış sinyalleri

2025 güncellemeleri ile Yandex şu sinyalleri daha yüksek ağırlıkla işlemeye başladı:

• Uzun vadeli kullanıcı memnuniyeti

• Arama sonucunda ikinci tıklama analizi

• Sayfa hızının mobil cihazdaki gerçek etkisi

• Heatmap benzeri kullanıcı etkileşim noktaları

• Sesli arama sinyalleri (Rusya’da hızla büyüyor)

Bu sinyallerle birlikte Yandex sıralamaları daha insansı ve daha niyet odaklı hâle geldi.

Yandex’te Üst Sıralara Çıkmak İçin Bilimsel SEO Stratejileri

Yandex SEO, Google SEO’dan çok farklı bir metodoloji gerektirir. Çünkü Yandex sıralamayı büyük ölçüde davranışsal sinyaller, yerelleştirme, kullanıcı memnuniyeti ve semantik doğruluk üzerinden ölçer. Bu nedenle Yandex’te başarılı olmak için strateji şu dört temel prensibe dayanmalıdır:

1. Davranışsal Sinyallerin Optimizasyonu

Yandex’te pogo-sticking ve dwell time kritik öneme sahiptir.

• Sayfa açılış hızı yüksek olmalı

• İçerik üst bölümde net açıklama yapmalı

• Scroll derinliği artırılmalı

• İçerik sıkılaştırılmış, temiz bir formatta yazılmalı

Google’da tolere edilen girizgâhlar Yandex’te bazen olumsuz sinyal oluşturabilir.

2. Yerelleştirme Stratejisi

Yandex’te başarılı olmak için:

• Bölgesel kelimeler,

• Bölgesel içerik varyasyonları,

• Lokal referanslar,

• Bölgeye uygun meta açıklamalar,zorunludur.

Yandex, genel optimizasyonu sevmez; yerelleştirilmiş sonuçları öne çıkarır.

3. Semantik Güçlendirme

Korolyov ve Vega modelleri nedeniyle:

• Anahtar kelime doldurma işe yaramaz

• Bağlamı geniş metinler avantaj sağlar

• Semantik uygunluk sıralamada çok ağırdır

Metnin anlam ağının (semantic graph) güçlü olması gerekir.

4. Teknik Stabilite

Yandex teknik kusurları Google’dan daha az tolerans gösterir.Mutlaka:

• Mobil hız

• Sayfa ağırlığı

• Görsel optimizasyon

• Canonical doğruluğu

• HTTPS ve HTTP/2tam olmalı.

Bu dört unsur Yandex’te üst sıralara çıkmanın temelidir.

Geleceğin Arama Mimarisi: Yandex’in Büyük Dil Modelleri (LLM) ve Semantik Rank Eğilimleri

Yandex, global olarak Google kadar görünür olmasa da yapay zekâ altyapısı bakımından dünyanın en ileri arama motorlarından biridir. 2025 sonrası dönemde Yandex’in sıralama algoritmalarında şu dönüşümler beklenmektedir:

1. Büyük Dil Modellerinin (LLM) Arama Merkezine Entegrasyonu

Yandex, GPT-vari modelleri sıralama altyapısına entegre etmek için çalışmalar yapıyor. Bu modeller:

• Sorgunun niyetini insan seviyesinde çözebilecek,

• Sayfa içeriğini derin semantik anlamda yorumlayabilecek,

• Sorgu–cevap ilişkisini doğal dil ile değerlendirebilecek.

Bu da arama sonuçlarının gelecekte daha “konuşma odaklı” hâle gelmesini sağlayacak.

2. Sıralamada “anlamsal yoğunluk” dönemine geçiş

Anahtar kelime yoğunluğu önemsizleşecek, metnin bağlamsal zenginliği önem kazanacak.Örneğin Yandex, sadece kelime eşleşmesini değil:

• Cümle yapısı,

• İçerikteki fikir ilişkileri,

• Bilgi derinliği,

• Niyet uyumugibi yüksek seviye sinyalleri değerlendirecek.

3. Kişiselleştirme çok daha agresifleşecek

Vega algoritmasının yeni sürümleri, kullanıcı profillerini LLM’lerle eşleştirerek her kullanıcıya özgü SERP üretmeye başlayacak.Aynı sorguda iki kişinin bambaşka sonuçlar görmesi çok daha yaygın hâle gelecek.

4. Tamamen davranışsal sıralama dönemine doğru gidiş

Yandex gelecekte sıralamanın büyük kısmını:

• Dwell time,

• Tıklama kalitesi,

• Okuma süresi,

• Kaydırma derinliğigibi davranışsal göstergeler üzerinden belirleyecek.

Bu trend Google’da bile bu kadar agresif değil.

Sıkça Sorulan Sorular (FAQ)

Yandex algoritması Google’dan neden bu kadar farklı çalışıyor?

Yandex, sıralama kararlarını Google’a kıyasla çok daha yüksek oranda kullanıcı davranışı sinyallerine dayandırır. Google’ın temel ağırlığı içerik kalitesi, bağlantı profili, otorite sinyalleri ve teknik yapı üzerinde iken Yandex sıralamayı belirlerken özellikle şu göstergelere yoğunlaşır:

• Pogo-sticking hızı

• Dwell time (sayfada geçirilen süre)

• Scroll derinliği

• İkinci tıklama modelleri

• Tıklama memnuniyet eğrileri

Bu davranışsal veriler Yandex’te sıralamanın çekirdeğini oluşturur. Yandex ayrıca bölgesel sinyalleri Google’dan çok daha agresif kullanır, bu nedenle aynı sorgu farklı şehirlerde farklı sonuçlar üretir. Kısacası Yandex, “kullanıcı memnuniyeti ve yerelleştirilmiş ilgi uyumu” odaklı bir arama motorudur.

MatrixNet tam olarak nedir ve neden bu kadar önemlidir?

MatrixNet, Yandex’in sıralama kararlarını hesaplamak için geliştirdiği gradient boosting decision tree (GBDT) temelli makine öğrenimi algoritmasıdır. Bu sistem yüzlerce sıralama faktörünü tek tek değil, birbirleriyle olan etkileşimleriyle değerlendirir.MatrixNet şunları yapar:

• Kullanıcı davranışı sinyallerini ağırlıklandırır

• İçerik–sorgu uyumunu hesaplar

• Teknik kalite sinyallerini analiz eder

• Her sorgu için en optimal faktör kombinasyonunu üretir

Bu nedenle MatrixNet, Yandex’in tüm modern algoritmalarının (Korolyov ve Vega dahil) merkezinde yer alan çekirdek değerlendirme motorudur.

Korolyov algoritması Google’ın BERT veya RankBrain modelleriyle aynı mı çalışıyor?

Benzerlikler olsa da tamamen aynı değildir. Korolyov, özellikle Rusça’nın morfolojik yapısına uyum sağlayacak şekilde optimize edilmiş bir derin öğrenme tabanlı semantik arama modelidir.BERT veya RankBrain daha evrensel bir anlam çözme yapısına sahipken Korolyov şu alanlarda daha güçlüdür:

• Eklemeli / çekimli dillerin semantik analizi

• Uzun sorgularda niyet tespiti

• Sorgu–belge eşleşmesinde bağlam yoğunluğu

• Vektör tabanlı embedding ile içerik anlamının derin çözümlemesi

Korolyov, Yandex’i özellikle “anlamı tahmin etme” alanında çok güçlü kılar.

Vega algoritması Yandex aramasını nasıl kişiselleştiriyor?

Vega, Yandex’in kullanıcı profili, geçmiş aramalar, tıklama alışkanlıkları, davranış eğilimleri ve cihaz bazlı tercihleri analiz eden kişiselleştirme motorudur. Vega her kullanıcı için farklı bir SERP üretir.Örneğin:

• Haber okuyan kullanıcıya haber siteleri daha üstte gösterilir

• Teknik bilgi tüketen kullanıcıya blog içerikleri gösterilir

• Yerel işletme arayan kullanıcıya bulunduğu bölgedeki sonuçlar önceliklenir

Vega ayrıca memnuniyet sinyallerini takip eder; aynı sorgunun tekrar edilmemesi, sonuçtan çıkmama ve uzun okuma süreleri arama sonuçlarını dinamik olarak etkiler.

Yandex neden davranışsal sinyallere bu kadar fazla önem veriyor?

Yandex, özellikle Rusya ve diğer çevre ülkelerde kullanıcıların davranış örüntülerinin Google’dan belirgin şekilde farklı olduğunu tespit etmiştir. Bu nedenle Yandex, gerçek kullanıcı memnuniyetini anlamanın en doğru yolunun tıklama sonrası davranış analizi olduğunu savunur.Bu yüzden şunlar Yandex için kritik sinyallerdir:

• Sonuca tıklayıp 2 saniye içinde geri dönmek (negatif)

• Uzun okuma / gezinme (pozitif)

• Birden fazla sonuç denemek (nötr/negatif)

• Sayfa içindeki hareket yoğunluğu

Davranışsal analiz Yandex’in sıralamalarını çok daha insansı hâle getirir.

Backlink Yandex’te hâlâ önemli bir SEO faktörü mü?

Backlink’ler Yandex’te tamamen etkisiz değildir ancak Google’daki kadar güçlü değildir. Yandex geçmişte bağlantı manipülasyonu nedeniyle backlink’in etkisini önemli ölçüde azaltmıştır.Bugün Yandex’te sıralamayı belirleyen unsurlar:

• İçerik kalitesi

• Semantik uyum

• Kullanıcı memnuniyeti

• Davranışsal tıklama modelleri

• Bölgesel sinyallerBu nedenle backlink Yandex’te “yardımcı sinyal” niteliğindedir; temel sıralama faktörü değildir.

YandexBot neden Googlebot’tan daha yavaş çalışıyor gibi görünüyor?

Aslında sorun hız değil, tarama modeli farklılığıdır.Googlebot önce sayfayı hızlı keşfeder, sonra detaylı tarar.YandexBot ise:

• Daha temkinli keşfeder

• Daha derin analiz yapar

• Davranışsal verilerle entegre tarama planı oluşturur

Bu nedenle yeni içerikler Google’da daha hızlı indexlenebilir, ancak Yandex tarafından daha “kaliteli” değerlendirilerek daha geç fakat daha doğru indexleme yapılır.

Yandex’in bölgesel sıralama modeli neden bu kadar agresif?

Yandex özellikle Rusya gibi geniş yüzölçümlü ülkelerde kullanıcıların arama ihtiyaçlarının şehirden şehre büyük farklılıklar gösterdiğini fark etmiştir.Bu nedenle Yandex sıralamayı üç düzeyde kişiselleştirir:

• Ülke

• Şehir

• Bölge / mahalle

Bu model, “yerel kullanıcı neyi tercih ediyor?” sorusuna dayanır.Yerelleştirme sinyali yüksek olan sonuçlar üst sıralara taşınır.

Yandex için en önemli teknik SEO faktörleri nelerdir?

Yandex teknik kalite konusunda Google’dan daha katıdır.En kritik teknik faktörler:

• Mobil hız

• Sunucu yanıt süresi

• Temiz HTML yapısı

• Doğru canonical ilişkileri

• Küçük sayfa boyutu

• Sorunsuz sitemap

• HTTPS + HTTP/2 destekli altyapı

Bu alanlarda hata varsa Yandex sıralamayı düşürebilir veya indexlemeyi geciktirebilir.

Yandex neden Google’dan daha fazla kişiselleştirilmiş sonuç gösteriyor?

Çünkü Vega algoritması yalnızca içerik ve sorguya değil, kullanıcı profiline çok daha güçlü bir ağırlık verir. Yandex şu kullanıcı özelliklerini analiz eder:

• Arama geçmişi

• Tıklama geçmişi

• Okuma davranışları

• Cihaz türü

• Gün içi kullanım saatleri

• İlgi alanı kümeleriBu bilgilerle her kullanıcı için “kişisel SERP” oluşturur.

Yandex’te üst sıralara çıkmak için içerik uzunluğu önemli mi?

Evet, içerik uzunluğu kritik değerdedir; çünkü semantik analiz için daha fazla bağlam sağlar.Korolyov algoritması özellikle:

• Uzun içeriklerdeki anlamsal ilişkileri

• Sorgu ile konu arasındaki bağlam yoğunluğunuçok daha doğru analiz eder.Bu nedenle kapsamlı, derinlemesine açıklamalı içerikler Yandex’te Google’dan bile daha hızlı sıralama kazanabilir.

Yandex davranışsal manipülasyonu tespit edebilir mi?

Evet. Yandex tıklama manipülasyonlarını tespit eden modeller geliştirir (örneğin Memphis Click Model).Şu davranışlar manipülasyon olarak algılanabilir:

• Sahte tıklamalar

• Yapay dwell time uzatmaları

• Bot scroll hareketleri

• Çok kısa sürede aynı sayfaya aşırı trafik

Bu durum sonuçların tamamen filtrelenmesine neden olabilir.

Sıkça Sorulan Sorular (FAQ)

Yandex algoritması Google’dan neden bu kadar farklı çalışıyor?

Yandex, sıralama kararlarını Google’a kıyasla çok daha yüksek oranda kullanıcı davranışı sinyallerine dayandırır. Google’ın temel ağırlığı içerik kalitesi, bağlantı profili, otorite sinyalleri ve teknik yapı üzerinde iken Yandex sıralamayı belirlerken özellikle şu göstergelere yoğunlaşır:

• Pogo-sticking hızı

• Dwell time (sayfada geçirilen süre)

• Scroll derinliği

• İkinci tıklama modelleri

• Tıklama memnuniyet eğrileri

Bu davranışsal veriler Yandex’te sıralamanın çekirdeğini oluşturur. Yandex ayrıca bölgesel sinyalleri Google’dan çok daha agresif kullanır, bu nedenle aynı sorgu farklı şehirlerde farklı sonuçlar üretir. Kısacası Yandex, “kullanıcı memnuniyeti ve yerelleştirilmiş ilgi uyumu” odaklı bir arama motorudur.

MatrixNet tam olarak nedir ve neden bu kadar önemlidir?

MatrixNet, Yandex’in sıralama kararlarını hesaplamak için geliştirdiği gradient boosting decision tree (GBDT) temelli makine öğrenimi algoritmasıdır. Bu sistem yüzlerce sıralama faktörünü tek tek değil, birbirleriyle olan etkileşimleriyle değerlendirir.MatrixNet şunları yapar:

• Kullanıcı davranışı sinyallerini ağırlıklandırır

• İçerik–sorgu uyumunu hesaplar

• Teknik kalite sinyallerini analiz eder

• Her sorgu için en optimal faktör kombinasyonunu üretir

Bu nedenle MatrixNet, Yandex’in tüm modern algoritmalarının (Korolyov ve Vega dahil) merkezinde yer alan çekirdek değerlendirme motorudur.

Korolyov algoritması Google’ın BERT veya RankBrain modelleriyle aynı mı çalışıyor?

Benzerlikler olsa da tamamen aynı değildir. Korolyov, özellikle Rusça’nın morfolojik yapısına uyum sağlayacak şekilde optimize edilmiş bir derin öğrenme tabanlı semantik arama modelidir.BERT veya RankBrain daha evrensel bir anlam çözme yapısına sahipken Korolyov şu alanlarda daha güçlüdür:

• Eklemeli / çekimli dillerin semantik analizi

• Uzun sorgularda niyet tespiti

• Sorgu–belge eşleşmesinde bağlam yoğunluğu

• Vektör tabanlı embedding ile içerik anlamının derin çözümlemesi

Korolyov, Yandex’i özellikle “anlamı tahmin etme” alanında çok güçlü kılar.

Vega algoritması Yandex aramasını nasıl kişiselleştiriyor?

Vega, Yandex’in kullanıcı profili, geçmiş aramalar, tıklama alışkanlıkları, davranış eğilimleri ve cihaz bazlı tercihleri analiz eden kişiselleştirme motorudur. Vega her kullanıcı için farklı bir SERP üretir.Örneğin:

• Haber okuyan kullanıcıya haber siteleri daha üstte gösterilir

• Teknik bilgi tüketen kullanıcıya blog içerikleri gösterilir

• Yerel işletme arayan kullanıcıya bulunduğu bölgedeki sonuçlar önceliklenir

Vega ayrıca memnuniyet sinyallerini takip eder; aynı sorgunun tekrar edilmemesi, sonuçtan çıkmama ve uzun okuma süreleri arama sonuçlarını dinamik olarak etkiler.

Yandex neden davranışsal sinyallere bu kadar fazla önem veriyor?

Yandex, özellikle Rusya ve diğer çevre ülkelerde kullanıcıların davranış örüntülerinin Google’dan belirgin şekilde farklı olduğunu tespit etmiştir. Bu nedenle Yandex, gerçek kullanıcı memnuniyetini anlamanın en doğru yolunun tıklama sonrası davranış analizi olduğunu savunur.Bu yüzden şunlar Yandex için kritik sinyallerdir:

• Sonuca tıklayıp 2 saniye içinde geri dönmek (negatif)

• Uzun okuma / gezinme (pozitif)

• Birden fazla sonuç denemek (nötr/negatif)

• Sayfa içindeki hareket yoğunluğu

Davranışsal analiz Yandex’in sıralamalarını çok daha insansı hâle getirir.

Backlink Yandex’te hâlâ önemli bir SEO faktörü mü?

Backlink’ler Yandex’te tamamen etkisiz değildir ancak Google’daki kadar güçlü değildir. Yandex geçmişte bağlantı manipülasyonu nedeniyle backlink’in etkisini önemli ölçüde azaltmıştır.Bugün Yandex’te sıralamayı belirleyen unsurlar:

• İçerik kalitesi

• Semantik uyum

• Kullanıcı memnuniyeti

• Davranışsal tıklama modelleri

• Bölgesel sinyallerBu nedenle backlink Yandex’te “yardımcı sinyal” niteliğindedir; temel sıralama faktörü değildir.

YandexBot neden Googlebot’tan daha yavaş çalışıyor gibi görünüyor?

Aslında sorun hız değil, tarama modeli farklılığıdır.Googlebot önce sayfayı hızlı keşfeder, sonra detaylı tarar.YandexBot ise:

• Daha temkinli keşfeder

• Daha derin analiz yapar

• Davranışsal verilerle entegre tarama planı oluşturur

Bu nedenle yeni içerikler Google’da daha hızlı indexlenebilir, ancak Yandex tarafından daha “kaliteli” değerlendirilerek daha geç fakat daha doğru indexleme yapılır.

Yandex’in bölgesel sıralama modeli neden bu kadar agresif?

Yandex özellikle Rusya gibi geniş yüzölçümlü ülkelerde kullanıcıların arama ihtiyaçlarının şehirden şehre büyük farklılıklar gösterdiğini fark etmiştir.Bu nedenle Yandex sıralamayı üç düzeyde kişiselleştirir:

• Ülke

• Şehir

• Bölge / mahalle

Bu model, “yerel kullanıcı neyi tercih ediyor?” sorusuna dayanır.Yerelleştirme sinyali yüksek olan sonuçlar üst sıralara taşınır.

Yandex için en önemli teknik SEO faktörleri nelerdir?

Yandex teknik kalite konusunda Google’dan daha katıdır.En kritik teknik faktörler:

• Mobil hız

• Sunucu yanıt süresi

• Temiz HTML yapısı

• Doğru canonical ilişkileri

• Küçük sayfa boyutu

• Sorunsuz sitemap

• HTTPS + HTTP/2 destekli altyapı

Bu alanlarda hata varsa Yandex sıralamayı düşürebilir veya indexlemeyi geciktirebilir.

Yandex neden Google’dan daha fazla kişiselleştirilmiş sonuç gösteriyor?

Çünkü Vega algoritması yalnızca içerik ve sorguya değil, kullanıcı profiline çok daha güçlü bir ağırlık verir. Yandex şu kullanıcı özelliklerini analiz eder:

• Arama geçmişi

• Tıklama geçmişi

• Okuma davranışları

• Cihaz türü

• Gün içi kullanım saatleri

• İlgi alanı kümeleriBu bilgilerle her kullanıcı için “kişisel SERP” oluşturur.

Yandex’te üst sıralara çıkmak için içerik uzunluğu önemli mi?

Evet, içerik uzunluğu kritik değerdedir; çünkü semantik analiz için daha fazla bağlam sağlar.Korolyov algoritması özellikle:

• Uzun içeriklerdeki anlamsal ilişkileri

• Sorgu ile konu arasındaki bağlam yoğunluğunuçok daha doğru analiz eder.Bu nedenle kapsamlı, derinlemesine açıklamalı içerikler Yandex’te Google’dan bile daha hızlı sıralama kazanabilir.

Yandex davranışsal manipülasyonu tespit edebilir mi?

Evet. Yandex tıklama manipülasyonlarını tespit eden modeller geliştirir (örneğin Memphis Click Model).Şu davranışlar manipülasyon olarak algılanabilir:

• Sahte tıklamalar

• Yapay dwell time uzatmaları

• Bot scroll hareketleri

• Çok kısa sürede aynı sayfaya aşırı trafik

Bu durum sonuçların tamamen filtrelenmesine neden olabilir.

Kaynakça

• Yandex Research – Official Publications on MatrixNet and Behavioral Ranking Models

• Yandex Data Science Blog – “How MatrixNet Works: Gradient Boosting in Large-Scale Ranking Systems”

• Yandex Official Blog – Launch Announcements for Korolyov and Vega Algorithms

• “Learning to Rank with MatrixNet” – Yandex Engineering Whitepaper

• ACM Digital Library – Papers on Click Models and Pogo-Sticking Behavior in Search

• IEEE Transactions on Neural Networks – Semantic Search and Deep Learning Models in Information Retrieval

• “Distributed Representations for Document–Query Matching” – Yandex Semantic Lab

• InfoQ – Technical Breakdown of Yandex Korolyov Deep Semantic Matching System

• Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT) – Research Collaborations with Yandex on Ranking Algorithms

• Yandex Webmaster Documentation – Crawling, Indexing and Regional Ranking Factors