AIO Sitenizi Hızlandırma Yönteminizde Nasıl Yenilikler Yapıyor?

Önde gelen on şirketten dokuzu yapay zekaya yatırım yapıyor.

Bu yapay zekanın çekiciliğini kanıtlasa da gerçekte işletmelerin yalnızca %35'i faaliyetlerinde yapay zeka kullanıyor.

O zaman neden bu kadar büyük bir boşluk var?

Şirketler yıllardır özellikle güvenlik, İK, muhasebe ve kişiselleştirme (e-ticarette) için kurumsal düzeydeki pahalı platformlar aracılığıyla yapay zekaya (AI) güveniyor.

Ancak yapay zeka, KOBİ'lerin günlük olarak yararlandığı kitlesel (ve ücretsiz) çözümlere ancak son birkaç yılda ulaştı. İçerik oluşturmayı, SEO ve görsel optimizasyonunu, SSS bölümlerini, açılış sayfası geliştirmeyi, e-posta otomasyonunu ve video oluşturmayı düşünün; bunların hepsi müşteri yolculuğunun tamamında kullanıcı deneyimlerini iyileştirmeyi hedefliyor.

İronik bir şekilde, yapay zeka patlamasında geride kalan şey site hızıdır.

Artık değil.

2024 itibarıyla yapay zekayla geliştirilmiş hız optimizasyonu resmi olarak piyasaya çıktı ve artık seçeneklerinizi keşfetmenin zamanı geldi. Ama önce…

Site Hızı Kullanıcı Deneyimini Nasıl Etkiler?

Günümüzde çevrimiçi işletmeler için pek çok şey tehlikededir. Özellikle web sitenizin yüklenmesi 3 saniyeden fazla sürüyorsa.

0,1 saniye daha uzun sayfa yüklemenin sonuçları, alıcı yolculuğunun tamamında görülüyor:

• Bir oturumda %8,6 daha az sayfa görüntülendi
• Müşteri etkileşiminde %5,2 azalma
• %8,4 daha az dönüşüm
• Google Arama'da yüzde 3,7 puan daha düşük sıralama

Daha hızlı ve daha iyiye gelince, hiç kimse bunu Google gibi yapamıyor.

2019'da Chromium ekibi, kullanıcı deneyimini ölçmek için ilk standart sistemi olan Core Web Vitals'ı tanıttı.

Google'ın Temel Web Verileri, işletme sahipleri tarafından kullanıcıların web sitelerini nasıl deneyimlediğini analiz etmek için kullanılan üç performans metriğinden oluşan bir dizidir: En Büyük İçerikli Boya (LCP), Sonraki Boyayla Etkileşim (INP) ve Kümülatif Düzen Kayması (CLS).

Google, 2024 itibarıyla küresel yapay zeka teknolojilerini kullanarak günlük 6,9 milyar arama sorgusunu işliyor. Şirket kısa süre önce Spekülasyon Kuralları API'sinde önemli iyileştirmeler yayınladı; bu, site sahiplerinin, kullanıcılar bir bağlantıya tıklamadan önce arka planda tüm sayfaları önceden yüklemek için tahmine dayalı yapay zekayı kullanmasına olanak tanıyor.

Böylece neredeyse anında gezinme deneyimlerinin başlangıcı.

Son gelişmelerin büyüklüğünü anlamak için site hızı optimizasyonu endüstrisinin şu anda nerede olduğuna hızlıca bir göz atın.

Site Hızı Optimizasyonuna Geleneksel Yaklaşımlar

Bir web sitesi sahibi olarak şu anda aşağıdakiler gibi güçlü optimizasyon teknolojilerinden yararlanabilirsiniz:

Görüntü Optimizasyonu

Bu yöntem, bir web sitesinde kullanılan görsellerin görsel kalitesini korurken dosya boyutunu küçültmeyi içerir. Görüntü optimizasyon araçları ve eklentileri, görüntülerin görünümlerinden ödün vermeden gereksiz verileri görüntülerden kaldırmak için sıkıştırma algoritmaları kullanır. Diğer teknikler arasında görüntünün içeriğine göre yeniden boyutlandırma ve uygun dosya formatının (JPEG, PNG, GIF) seçilmesi yer alır.

Küçültme

Küçültme, kod dosyalarından (HTML, CSS, JavaScript) boşluk, yorumlar ve satır sonları gibi gereksiz karakterlerin kaldırılmasını ve dosya boyutlarının küçültülmesini içerir. Bu süreç, kod dağıtımını kolaylaştırmaya ve yükleme sürelerini iyileştirmeye yardımcı olur.

Önbelleğe almak

Önbelleğe alma, web sayfalarının, görüntülerin ve diğer statik içeriğin kopyalarını bir sunucuda veya kullanıcının cihazında depolayarak sonraki ziyaretlerde içeriğin daha hızlı alınmasına ve teslim edilmesine olanak tanır. Bu, sunucuya tekrarlanan istek ihtiyacını azaltarak yükleme sürelerinin daha hızlı olmasını sağlar. Kullanılan teknolojiler arasında tarayıcı önbelleğe alma, sunucu tarafı önbelleğe alma (örn. Redis, Memcached) ve İçerik Dağıtım Ağları (CDN'ler) yer alır.

İçerik Dağıtım Ağları (CDN'ler)

CDN'ler web sitesi içeriğini farklı coğrafi konumlarda bulunan birden fazla sunucuya dağıtır. Bir kullanıcı içerik istediğinde, CDN bunu kendisine en yakın sunucudan ileterek gecikmeyi azaltır ve yükleme sürelerini iyileştirir. Bu yaklaşım, performansı artırmak için önbelleğe alma ve ağ optimizasyon tekniklerinden yararlanır. Kullanılan teknolojiler, CDN sağlayıcılarının altyapılarını ve uç önbellekleme mekanizmalarını içerir.

Sunucu Tarafı Optimizasyonu

Sunucu tarafı optimizasyonu, web sitesi performansını artırmak için sunucu yapılandırmalarının, veritabanlarının ve kod yürütmenin optimize edilmesini içerir. Bu, sunucu tarafı önbelleğe alma, veritabanı indeksleme, kod optimizasyonu ve sunucu yanıt sürelerinin azaltılması gibi teknikleri içerir. Kullanılan teknolojiler arasında sunucu yazılımı (örn. Apache, NGINX), veritabanı yönetim sistemleri (örn. MySQL, PostgreSQL) ve sunucu düzeyinde optimizasyon araçları yer alır.

Yavaş yüklenme

Tembel yükleme, kullanıcı sayfanın ihtiyaç duyulan kısmına gidene kadar gerekli olmayan içeriğin (ör. resimler, videolar) yüklenmesini geciktirir. Bu, ilk sayfa yükleme sürelerini ve algılanan performansı iyileştirerek, kritik içeriğin ilk önce yüklenmesine öncelik verilmesine yardımcı olur. Kullanılan teknolojiler arasında JavaScript kitaplıkları ve tarayıcı API'leri bulunur.

Genel olarak, geleneksel site hızı optimizasyon teknikleri, kullanıcı deneyimini geliştirmek, katılımı artırmak ve iş dönüşüm oranlarını iyileştirmek için hızlı yüklenen web sayfaları sunmayı amaçlamaktadır.

Bununla birlikte, optimum performansı sağlamak için sıklıkla manuel müdahale ve sürekli bakım gerektirirler.

İşte bu noktada AIO devreye giriyor; daha sezgisel, kullanıcı davranışına dayalı performans optimizasyonuna öncülük ediyor.

AIO Tam Olarak Nedir?

AIO olarak da bilinen Yapay Zeka Optimizasyonu, kullanıcı deneyimini, iş sonuçlarını ve genel sayfa yükleme hızını iyileştirmek için AI teknolojisinden yararlanan web sitesi optimizasyonuna yönelik yeni bir yaklaşımdır.

Bu, site hızı ve performans optimizasyonu dünyasında, site sahiplerinin ziyaretçilerine neredeyse anında gezinme deneyimleri sunmalarına olanak tanıyan bir ilerlemedir.

Hızlı Genel Bakış Web Sitesi AIO Teknolojileri

Şu anda web sitelerini optimize etmek için kullanılan çeşitli AI teknolojileri vardır:

• Derin Öğrenme: Öneri sistemleri, kişiselleştirilmiş içerik üretimi ve görüntü tanıma için web sitelerinin ayrılmaz bir parçası olan derin öğrenme, öneri motorlarını güçlendirmek için kullanıcı tercihlerini analiz eder. İçeriği özelleştirerek etkileşimi artırır ve görsel arama gibi özellikleri etkinleştirerek kullanıcı deneyimini iyileştirir.

• Doğal Dil İşleme (NLP): Kullanıcı etkileşimlerini artıran NLP, web sitelerini sohbet robotları, duygu analizi ve dil çevirisi ile donatır. Chatbot'lar doğal dil konuşmalarına katılıyor, duygu analizi geri bildirim duyarlılığını ölçüyor ve dil çevirisi küresel bir kitleye hitap ediyor.

• Bilgisayarla Görme: Görsel arama, görüntü tanıma ve artırılmış gerçeklik için entegre edilen bilgisayarla görme, arama doğruluğunu artırır ve görüntü etiketlemeyi otomatikleştirir. Ayrıca artırılmış gerçeklik yoluyla sürükleyici deneyimler sunarak kullanıcı etkileşimini artırır.

• Takviyeli Öğrenme: Web sitesi düzenlerini, içerik önerilerini ve promosyon tekliflerini kullanıcı etkileşimlerine göre dinamik olarak ayarlayan takviyeli öğrenme, kullanıcı memnuniyetini ve dönüşümleri optimize eder. Örneğin, daha iyi etkileşim için e-posta pazarlama kampanyalarını hassaslaştırır.

• Tahmine Dayalı Analitik: Kullanıcı davranışını tahmin eden, eğilimleri tahmin eden ve pazarlama çabalarını optimize eden tahmine dayalı analitik, içeriği kişiselleştirir ve dönüşüm hunilerini optimize eder. Bu, kullanıcı tercihlerini karşılayarak daha yüksek etkileşim ve dönüşüm oranları sağlar.

• Davranış Analizi: Yüksek performanslı içeriği, gezinme yollarını ve ürün önerilerini belirleyen davranış analizi, A/B testine ve tasarım öğelerinin optimizasyonuna bilgi sağlar. Ayrıca kullanıcıları tercihlere ve davranışlara göre segmentlere ayırarak hedefli pazarlama kampanyalarına olanak tanır.

Site Hızı Optimizasyonunda Yapay Zekayı Kullanmanın 5 Yolu

Şu anda site sahipleri, geleneksel site hızı optimizasyon süreçlerini yeniden düşünerek kullanıcı deneyimini ve dönüşüm oranlarını geliştirmek için geliştirilen çeşitli AI teknolojilerini kullanabilirler:

1. Tahmine Dayalı Yükleme

Yapay zeka, geçmiş etkileşimleri analiz ederek kullanıcı eylemlerini öngörebilir ve kullanıcılar daha tıklamadan önce sayfaları veya varlıkları önceden yüklemesine olanak tanır. Bu, ziyaretçileriniz için daha az bekleme süresi ve daha sorunsuz bir gezinme deneyimi anlamına gelir.

Yapay zeka, kullanım kalıplarını anlayarak hangi öğelerin yükleneceğine önceden karar verebilir ve kullanıcıları gereksiz gecikmelerden koruyabilir. Bu teknik, En Büyük İçerikli Boyama (LCP) ve Etkileşim Süresi (TTI) gibi performans ölçümlerini olumlu yönde etkiler.

2. Otomatik İçerik Dağıtımı Optimizasyonu

Yapay zeka destekli araçlar, kaliteden ödün vermeden büyük görselleri ve videoları otomatik olarak yeniden boyutlandırıp sıkıştırır. Bazı gelişmiş çözümler, çözünürlüğü ekran boyutuna ve ağ koşullarına göre ayarlayarak her kullanıcıya optimize edilmiş medya dağıtımı sağlayabilir. Bu teknik, medya içeriğini optimize ederek sayfa yükleme süresini iyileştirir, sunucu yükünü azaltır ve kullanıcı katılımını artırır.

3. Gerçek Zamanlı Performans İzleme

Yapay zeka araçları, web sitesi performansını sürekli olarak izleyerek sorunları ortaya çıktıkça tespit eder. Yapay zeka, verileri gerçek zamanlı olarak analiz ederek önbellek ayarlarını düzenleme, kaynakları yeniden tahsis etme ve mevcut yük ve kullanıcı davranışına göre içerik dağıtımını optimize etme gibi anında iyileştirmeler yapabilir. Bu teknik, sunucu yanıt süresi, İlk Bayta Kadar Geçen Süre (TTFB) ve genel web sitesi kullanılabilirliği gibi performans ölçümlerini olumlu yönde etkiler.

4. Kod Optimizasyonu

Yapay zeka, fazlalıkları belirleyip ortadan kaldırmak, HTTP isteklerini azaltmak ve daha hızlı yükleme için kritik kaynakları önceliklendirmek amacıyla web sitesi kodunu analiz eder. Yapay zeka, kod yapısını ve bağımlılıkları optimize ederek daha verimli bir web sitesi deneyimi sağlar. Bu teknik, sayfa yükleme süresi, oluşturma süresi ve genel web sitesi yanıt verme hızı gibi performans ölçümlerini olumlu yönde etkiler.

5. Gelişmiş Önbelleğe Alma

Yapay zeka, geleneksel önbellekleme yöntemlerinin ötesine geçerek kullanıcı davranışına bağlı olarak hangi içeriğin ne kadar süreyle önbelleğe alınacağı konusunda akıllı kararlar verir. Bu dinamik önbelleğe alma yaklaşımı, kullanıcıların güncellenen içeriği hızlı bir şekilde almasını sağlayarak tarama deneyimlerini geliştirir ve tutarlı bir şekilde yüksek önbellek isabet oranını garanti eder.

NitroPack'in Navigasyon Yapay Zekası ile Sitenizi Hızlandırın

Gezinme Yapay Zekası, gezinme yolculuğu sırasında daha bir bağlantıya tıklamadan önce tüm sayfaları önceden oluşturmak için kullanıcı davranışını tahmin eden ve analiz eden, yapay zeka ile geliştirilmiş bir web optimizasyon aracıdır.

Bu teknoloji, tüm platformlardaki site sahiplerinin masaüstü ve mobil cihazlarda anında gezinme deneyimleri sunmasına olanak tanır, sonuçta müşteri katılımını artırır ve dönüşüm oranlarını artırır.

Gezinme yapay zekası, geçmiş verilere dayalı olarak sayfa yükleme sırasında ilk olarak yapay zeka destekli ilk tahminleri uygulamak için Spekülasyon Kuralları API'sinden yararlanarak çalışır. Daha sonra, kullanıcı davranışını analiz eder, tahminleri ayarlar ve bir sonraki eylemin ne olacağından emin olduğumuzda Spekülasyon Kuralları API'sine bir sayfayı önceden oluşturması (veya önceden getirmesi) talimatını verir.

Navigasyon AI için bekleme listesine katılın ve anlık kullanıcı deneyimlerinin kilidini açın →

Navigasyon AI'nın şu ana kadar gösterdiği iyileştirmeler şunlardır:

• Navigasyon AI kullanan web sayfaları, Navigasyon AI olmadan sürekli olarak ~2,86 saniyelik bir yükleme süresi gösterirken, 6,12 saniyelik bir yükleme süresi gösteriyor.

• Önceden oluşturulmuş sayfalar, LCP'de %85'lik bir iyileşme (3,1 saniyeden 0,4 saniyeye) ve CLS'de %80'lik bir iyileşme (0,3 saniyeden 0,06 saniyeye) gösterir.

• Navigasyon AI ile tüm web sitesine ilişkin performans ölçümleri önemli ölçüde iyileşiyor: LCP %15, CLS %8 ve TTFB %26

SSS

Yapay Zekayı Kaç Kişi Kullanıyor?

Yapay zeka destekli sesli asistanlar, mobil kullanıcıların %97'si tarafından kullanılıyor ve şu anda 4 milyardan fazla cihaz bu teknolojiyi entegre ediyor. Ayrıca bireylerin %40'ı sesli arama özelliğini günlük olarak kullanıyor.

Yapay Zekayı En Çok Hangi Sektör Kullanıyor?

Küresel yapay zeka pazarının 2030 yılına kadar 1,85 trilyon dolara ulaşması bekleniyor. Şu anda profesyonel hizmetler, perakende, finansal hizmetler, sağlık hizmetleri ve yüksek teknoloji gibi sektörler, yapay zekayı iş operasyonlarının çeşitli yönlerine uyarlamada en hızlı olan sektörler.

Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki Fark Nedir?

Yapay zeka, insan benzeri görevleri yerine getirebilecek sistemler oluşturmaya odaklanan geniş bir alandır. Makine öğrenimi, algoritmaların tahminlerde bulunmak için verilerden öğrendiği yapay zekanın bir alt kümesidir. Derin öğrenme, verilerdeki karmaşık kalıpları modellemek için sinir ağlarını kullanan özel bir makine öğrenimi biçimidir.