Bilgi Mimarisi Nedir? Kullanıcı Odaklı Site Yapısı Nasıl Kurulur?

Bilgi mimarisi, bir web sitesindeki içeriği kullanıcının zihnindeki düzene göre gruplama, adlandırma ve birbirine bağlama işidir. Bu yazıda menü çizmekten değil, yöntemden söz ediyorum: kart sıralama, ağaç testi, içerik modeli ve taksonomi. 2012'den beri kurduğum sitelerde uyguladığım sırayı adım adım paylaşıyorum.

Bilgi mimarisi nedir ve bir web sitesinde neyi çözer?

Bilgi mimarisi, bir sitedeki içerikleri kullanıcıların aradığı mantığa göre gruplayan, etiketleyen ve gezinme yollarıyla bağlayan planlama disiplinidir. Amacı basittir: ziyaretçi aradığı bilgiyi az tıklamayla, tereddüt etmeden bulsun. Menü, kategori, URL ve iç link kararları bu planın görünen sonuçlarıdır.

Birçok firma bilgi mimarisini menü tasarımıyla karıştırır. Oysa menü, buzdağının yalnızca üst kısmıdır. Altında içerik envanteri, içerik türleri, etiket dili ve sayfalar arası ilişkiler yatar. Bu katmanları kurmadan çizdiğiniz menü, ilk büyüme dalgasında dağılır.

Pratikte bilgi mimarisi üç soruya cevap verir:

• Sitede hangi içerikler var ve bunlar hangi türlere ayrılıyor?
• Kullanıcı bu içerikleri hangi kelimelerle ve hangi gruplarla düşünüyor?
• Bir sayfadan diğerine hangi yolla ve kaç adımda ulaşıyor?

Bu üç sorunun cevabı netleştiğinde tasarım da, içerik üretimi de hızlanır. Çünkü her yeni sayfanın nereye ait olduğunu artık tartışmazsınız. Karar önceden verilmiştir ve ekip aynı haritaya bakar.

Bilgi mimarisi ile site haritası ve kategori yapısı aynı şey mi?

Hayır, aynı şey değil. Site haritası, mimarinin çıktı belgelerinden biridir; kategori yapısı ise mimarinin tek bir katmanıdır. Bilgi mimarisi bunların hepsini kapsayan kararlar bütünüdür. Örneğin etiket dili ve içerik modeli, site haritasında görünmez ama tüm yapıyı belirler.

Binlerce ürünlü sitelerde kategori derinliği, filtreler ve tarama bütçesi ayrı bir uzmanlık alanıdır. Bu konuyu büyük web sitelerinde kategori yapısı yazımda ayrıntılı anlattım. Bu yazıda ise ondan önceki aşamaya odaklanıyorum: kullanıcıyı araştırarak yapının kendisini nasıl keşfettiğinize.

Kısacası kategori yazısı "yapıyı nasıl ölçeklersiniz" sorusunu cevaplar. Bu yazı ise "doğru yapıyı nasıl bulursunuz" sorusuna odaklanır. İkisini sırayla okumanızı öneririm.

Kullanıcı odaklı site yapısı neden şirket şemasına göre kurulmamalı?

En sık gördüğüm hata, menünün şirketin organizasyon şemasını kopyalamasıdır. Satış departmanı bir menü, teknik ekip başka bir menü ister. Sonuçta ziyaretçi, sizin iç yapınızı öğrenmek zorunda kalır. Oysa kullanıcı departmanları değil, çözmek istediği sorunu düşünür.

Örneğin bir sanayi firması "Ürünler, Çözümler, Uygulamalar" diye üç ayrı menü açar. Ziyaretçi ise yalnızca "benim sektörüme uygun makine hangisi" diye sorar. Bu nedenle üç menü, üç kat kararsızlık yaratır. Bu tip sitelerin özel ihtiyaçlarını sanayi ve üretim firmaları için web tasarım yazımda ele aldım.

Ayrıca kurum dili ile arama dili çoğu zaman farklıdır. Siz "kurumsal çözümler" dersiniz, müşteri "toplu sipariş" diye arar. Dolayısıyla etiketleri toplantı odasında değil, kullanıcı verisiyle seçmelisiniz.

Bilgi mimarisi çalışmasına içerik envanteriyle mi başlamalısınız?

Evet, her projeye içerik envanteriyle başlarım. Envanter, sitedeki her sayfanın listesidir: adres, başlık, içerik türü, sahibi ve güncellik durumu. Mevcut site yoksa planlanan içeriklerin listesini çıkarırsınız. Bu liste olmadan yapılan her gruplama tahmine dayanır.

Envanter aynı zamanda iş yükünü görünür kılar. Kaç sayfanın yeniden yazılacağını, kaçının birleşeceğini baştan bilirsiniz. Böylece takvimi ve bütçeyi gerçekçi kurarsınız; sürpriz sayfalar son haftada ortaya çıkmaz.

Envanteri bir tabloda tutarım. Her satıra bir karar sütunu eklerim: koru, birleştir, yeniden yaz veya kaldır. Böylece ölü sayfalar yeni yapıya taşınmaz. Ayrıca aynı konuyu anlatan iki sayfa varsa bunu erkenden görürsünüz.

Envanter çıkarırken şu kaynaklara bakarım:

1. Tarama aracının çıkardığı URL listesi ve XML site haritası.
2. Google Search Console'daki gösterim alan sayfalar.
3. Analitikte trafik alan ama menüde olmayan sayfalar.
4. Satış ekibinin müşteriye sık gönderdiği belgeler.

Search Console'u bu işte nasıl kullandığımı Google Search Console rehberimde anlattım.

İçerik modeli nedir, bilgi mimarisindeki yeri ne?

İçerik modeli, sitenizdeki içerik türlerini ve her türün hangi alanlardan oluştuğunu tanımlayan şemadır. Örneğin "hizmet" türünün alanları başlık, kısa özet, süreç adımları, sık sorular ve ilgili vaka olabilir. "Blog yazısı" türünün alanları ise başka olur.

İçerik modeli, sayfaları tek tek değil, tür olarak düşünmenizi sağlar. Bu yüzden yeni bir hizmet eklediğinizde şablon hazırdır. Üstelik türler arasındaki ilişkileri de tanımlarsınız: her hizmet sayfası ilgili üç blog yazısına bağlanır, her blog yazısı tek bir ana hizmete işaret eder.

Bu ilişkiler, iç linkleme stratejisinin de temelidir. Konuyu iç linkleme stratejisi yazımda ayrıca işledim. Kısacası içerik modeli, mimarinin görünmeyen iskeletidir; menü ise bu iskeletin cildidir.

İçerik modeli olmayan sitelerde her sayfa ayrı bir tasarım isteği gibi ilerler. Sonuçta aynı türden iki sayfa farklı bölümler içerir ve kullanıcı her seferinde yeni bir düzen öğrenir. Model, bu tutarsızlığı baştan engeller.

İçerik modelini hangi alanlarla kurarsınız?

Her içerik türü için dört grup alan tanımlarım. İlk grup kimlik alanlarıdır: başlık, slug ve kısa özet. İkinci grup gövde alanlarıdır: ana metin, adımlar, tablolar. Üçüncü grup ilişki alanlarıdır: ana kategori, ilgili içerikler. Dördüncü grup ise yönetim alanlarıdır: sahibi ve son kontrol tarihi.

Bu tabloyu tasarımcı ve yazılımcıyla birlikte doldurursunuz. Böylece Figma'daki bileşenler ile yönetim panelindeki alanlar birebir örtüşür. Figma sürecimi Figma ile web arayüz tasarımı yazımda paylaştım.

Taksonomi nedir ve kategori ile etiketten farkı ne?

Taksonomi, içerikleri sınıflandırmak için kullandığınız kontrollü terimler sistemidir. Kategori, taksonominin hiyerarşik bir türüdür: her içerik genellikle tek bir üst gruba bağlanır. Etiket ise yatay bir türdür: bir içerik birden fazla etiket alabilir. İyi bir taksonomi ikisini de bilinçli kullanır ve her birinin görevini baştan yazılı olarak tanımlar.

Örneğin bir hukuk bürosunun sitesinde "Hizmet Alanı" hiyerarşik bir taksonomidir: İş Hukuku, Ticaret Hukuku. "Müşteri Tipi" ise yatay bir boyuttur: bireysel, KOBİ, kurumsal. Böylece aynı içerik iki eksende de bulunabilir.

Bu ayrımı yapmazsanız etiketler kontrolden çıkar. Yazarlar her yazıya yeni etiket ekler ve yüzlerce ince sayfa oluşur. Bu yüzden taksonomi için mutlaka bir terim listesi ve bir sahip belirlersiniz. Yeni terimi yalnızca o kişi onaylar.

Ayrıca her etiketin en az birkaç içerikle dolu olmasını beklerim. Tek yazılık bir etiket, kullanıcıya boş bir koridor sunar. Bu yüzden yeterince içerik birikene kadar o terimi taslak listede bekletirim.

Taksonomi terimlerini nasıl seçersiniz?

Terim seçiminde üç kaynağı birleştiririm. Birincisi arama verisidir: kullanıcılar bu kavramı hangi kelimeyle arıyor? İkincisi kart sıralama sonuçlarıdır: katılımcılar grupları nasıl adlandırıyor? Üçüncüsü de satış ve destek ekibinin duyduğu müşteri cümleleridir.

Arama verisi tarafında anahtar kelime haritası büyük kolaylık sağlar. Hangi terimin hangi sayfaya ait olduğunu anahtar kelime haritalama yazımda anlattığım yöntemle belirlersiniz. Ancak arama hacmi tek başına karar verdirmemeli; anlaşılırlık öncelikli olmalı.

Terim listesinde her kavram için bir tercih edilen ad ve eş anlamlılar tutarım. Örneğin tercih edilen ad "teklif al", eş anlamlılar "fiyat iste" ve "fiyat teklifi" olur. Böylece site içi arama da eş anlamlıları doğru sayfaya yönlendirir.

Terim listesini çok dilli sitelerde daha da dikkatli kurarım. Her dilin kendi arama alışkanlığı vardır ve birebir çeviri çoğu zaman yanlış etiket üretir. Bu konuda çok dilli web sitesi SEO yazıma göz atabilirsiniz.

Kart sıralama nedir, nasıl uygulanır?

Kart sıralama, kullanıcılara içerik başlıklarını kartlar halinde verip bunları kendi mantıklarına göre gruplamalarını istediğiniz bir araştırma yöntemidir. Amacı, kullanıcının zihnindeki düzeni ortaya çıkarmaktır. Kartlar kâğıt olabilir, çevrimiçi bir araç da kullanabilirsiniz.

Nielsen Norman Group'un kart sıralama rehberi üç türü tanımlar. Açık kart sıralamada grupları katılımcı oluşturur ve adlandırır. Kapalı kart sıralamada gruplar önceden verilidir. Karma türde ise bazı gruplar hazırdır, katılımcı yenilerini ekleyebilir.

Uygulama adımlarım şöyledir:

1. Envanterden 30 ile 60 arası temsilci içerik seçerim.
2. Her kartı sade ve jargonsuz bir cümleyle yazarım.
3. Katılımcıları gerçek hedef kitleden seçerim.
4. Gruplama bitince her grubun neden öyle kurulduğunu sorarım.

Kart sıralamaya kaç katılımcı gerekir?

Nielsen Norman Group, nitel bir kart sıralama için en az 15 katılımcı önerir. Sonuçları genellemek istediğiniz nicel çalışmalar için ise 30 ile 50 katılımcıdan söz eder. Eğer belirgin bir örüntü çıkmazsa katılımcı sayısını artırmanızı tavsiye eder.

Kurumsal projelerde çoğu zaman nitel çalışma yeterli olur. Bu nedenle 15 civarı katılımcıyla başlar, oturum sonunda sorduğum "neden" sorusuna ağırlık veririm. Rakamlar bana hangi kartların birlikte durduğunu, konuşmalar ise etiketlerin neden işlemediğini söyler.

Katılımcı bulmak zorsa mevcut müşterilerden, bayilerden veya satış ekibinin görüştüğü adaylardan yardım istersiniz. Ancak yalnızca çalışanlarla test yapmayın; onlar zaten iç dili bilir. Böylece sonuç, gerçek müşterinin değil şirketin zihnini yansıtır.

Oturum süresini de kısa tutarım. Kart sayısı arttıkça katılımcı yorulur ve son kartları özensiz yerleştirir. Bu nedenle kart sayısını makul tutar, gerekirse envanteri iki ayrı oturuma bölerim.

Kart sıralama sonuçlarını nasıl yorumlarsınız?

İlk baktığım şey benzerlik matrisidir. Bu matris, iki kartın kaç katılımcı tarafından aynı gruba konduğunu gösterir. Sıkça birlikte duran kartlar doğal bir grup oluşturur. Katılımcılar arasında sürekli yer değiştiren kartlar ise belirsiz içeriği işaret eder.

Belirsiz kartlar değerli bir bulgudur. Genellikle ya içerik iki işi birden yapıyordur ya da başlığı yanıltıcıdır. Örneğin "Destek" kartı bazen satış öncesi, bazen satış sonrası gruba gidiyorsa aslında iki ayrı içeriğe ihtiyacınız vardır.

Grup adlarını da ayrıca listelerim. Katılımcıların en sık kullandığı kelimeler, menü etiketleri için güçlü adaylardır. Ancak bu adayları hemen yayına almam; bir sonraki adımda ağaç testiyle sınarım.

Sonuçları bir sayfalık bir özete dökerim: güçlü gruplar, belirsiz kartlar ve aday etiketler. Bu özet, karar vericiyle yapılan toplantıyı kısaltır. Çünkü tartışma artık kişisel zevke değil, kullanıcı verisine dayanır.

Ağaç testi nedir, kart sıralamadan farkı ne?

Ağaç testi, sitenin yalnızca metin halindeki hiyerarşisini gösterip katılımcıdan belirli bir bilgiyi bulmasını istediğiniz bir değerlendirme yöntemidir. Görsel tasarım, arama kutusu veya reklam yoktur; yalnızca menü ağacı vardır. Böylece yapının kendisini, tasarımdan bağımsız ölçersiniz.

Nielsen Norman Group'un ağaç testi yazısı farkı net koyar: kart sıralama olası grupları keşfetmeye yarayan üretken bir yöntemdir. Ağaç testi ise önerilen bir hiyerarşiyi değerlendirmek için kullanılır. Yani biri soru sorar, diğeri cevabı sınar.

Bu yüzden ikisini sırayla kullanırım. Önce kart sıralamayla taslak ağacı çıkarırım. Ardından ağaç testiyle bu taslağın gerçekten işe yarayıp yaramadığını görürüm. Sonra zayıf dalları düzeltir, testi tekrar ederim.

Mevcut bir siteniz varsa, yeniden tasarımdan önce eski ağacı da test edin. Böylece bir karşılaştırma noktanız olur. Yeni yapının gerçekten daha iyi olduğunu, sadece daha yeni olduğunu değil, rakamla gösterirsiniz.

Ağaç testinde hangi görevleri ve metrikleri kullanırsınız?

Görevleri gerçek ihtiyaçlardan yazarım. "Hizmetler menüsünü bulun" gibi yönlendirici bir cümle kurmam. Onun yerine "Firmanız için fiyat teklifi almak istiyorsunuz, nereye tıklarsınız?" diye sorarım. Görev metninde menüdeki kelimeleri tekrar etmemeye dikkat ederim.

Takip ettiğim temel metrikler şunlardır:

• Başarı oranı: katılımcı doğru düğüme ulaştı mı?
• Doğrudanlık: geri dönmeden mi gitti, yoksa dallar arasında mı dolaştı?
• İlk tıklama: ilk seçtiği üst kategori doğru muydu?
• Süre: görevi ne kadar sürede tamamladı?

NN/g doğrudanlığı etiketlerin netliği hakkında ipucu olarak tanımlar. Örneğin başarı yüksek ama doğrudanlık düşükse, kullanıcı sonunda buluyordur ama etiket onu tereddüde düşürüyordur. Dolayısıyla bu dalın adını yeniden düşünmelisiniz.

Etiketleme ve menü adlarını nasıl netleştirirsiniz?

Menü etiketi, kullanıcıya "burada ne bulacağım" sorusunun cevabını tek bakışta vermelidir. Bu yüzden yaratıcı ama belirsiz adlardan kaçınırım. "Keşfet" veya "Dünyamız" gibi etiketler ilginç görünür ama ziyaretçiye hiçbir şey anlatmaz.

Etiketleri netleştirirken şu kuralları uygularım:

• Kullanıcının kelimesini seçerim, kurumun kelimesini değil.
• Aynı seviyedeki etiketlerin çakışmamasına dikkat ederim.
• Her etiketi mümkünse iki kelimeyle sınırlarım.
• Aynı kavram için sitenin her yerinde aynı kelimeyi kullanırım.

Tutarlılık özellikle önemlidir. Menüde "Teklif Al", butonda "Fiyat İste", formda "Başvuru" yazıyorsa kullanıcı üç ayrı işlem olduğunu sanar. Bu konuyu CTA butonu örnekleri yazımda da ele aldım.

Gezinme sistemleri bilgi mimarisini nasıl taşır?

Gezinme, mimariyi kullanıcıya gösteren arayüzdür. Ana menü yalnızca bir parçadır. Ayrıca yerel menüler, ekmek kırıntısı, alt bilgi bağlantıları, ilgili içerik kutuları ve site içi arama da gezinme sistemini oluşturur. Her biri farklı bir kullanıcı ihtiyacına hizmet eder.

Ekmek kırıntısı, kullanıcıya hiyerarşide nerede olduğunu gösterir. Google da breadcrumb yapısal veri belgesinde bu işaretlemeyi arama sonuçlarında sayfanın konumunu göstermek için kullandığını açıklar. Yapısal veriyi schema markup yazımda anlattım; üretmek için schema oluşturucu aracını kullanabilirsiniz.

Mobilde gezinme daha da kritik hale gelir. Ekran dar olduğu için menü gizlenir ve kullanıcı yapıyı göremez. Bu nedenle mobilde ana görevleri sayfa içinde de görünür tutarım.

Mobil gezinmeyi ayrıca test ederim. Masaüstünde iyi çalışan bir menü, dar ekranda iç içe açılan katmanlara dönüşebilir. Mobil öncelikli yaklaşımı mobil öncelikli tasarım yazımda anlattım.

Bilgi mimarisi SEO'yu nasıl etkiler?

Bilgi mimarisi, arama motorunun sitenizi anlamasını doğrudan etkiler. Google, taranabilir linkler belgesinde sayfaları bulmak için bağlantıları izlediğini ve href içeren a etiketlerini takip ettiğini belirtir. Dolayısıyla mimarideki bağlantılar, tarayıcının yol haritasıdır.

Ayrıca iyi bir mimari, konu otoritesini toplar. Bir ana sayfa ve onu destekleyen alt sayfalar birbirine bağlandığında, Google aralarındaki ilişkiyi daha kolay görür. Öte yandan dağınık bir yapıda aynı konuyu anlatan sayfalar birbiriyle yarışır.

Yine de bilgi mimarisini yalnızca SEO için kurmam. Kullanıcı için anlaşılır olan yapı genellikle arama motoru için de anlaşılırdır. UX ile SEO arasındaki dengeyi UX ve SEO dengesi yazımda ayrıntılandırdım.

URL yapısı bilgi mimarisini yansıtmalı mı?

Genellikle evet, ama katı biçimde değil. Okunabilir bir URL, kullanıcıya ve arama motoruna sayfanın nerede durduğunu anlatır. Örneğin "/hizmetler/seo-danismanligi/" adresi, sayfanın hizmetler grubunda olduğunu hemen gösterir. Bu tutarlılık güven verir.

Ancak URL'yi çok derin kurmayın. Her kategori seviyesini adrese eklerseniz, yapıyı değiştirdiğiniz gün yüzlerce yönlendirme gerekir. Bu yüzden URL'de yalnızca kalıcı seviyeleri tutarım. Geçici kampanya grupları veya sık değişen etiketler adrese girmez.

Slug yazarken kısa, küçük harfli ve Türkçe karaktersiz tutarsınız. Bunun için slug oluşturucu aracını kullanabilirsiniz. Mimariyi değiştirdiğinizde ise eski adresleri doğru yönlendirmek gerekir; bu süreci site yenilerken SEO'yu koruma yazımda anlattım.

Bilgi mimarisini nasıl belgeleyip ekiple paylaşırsınız?

Mimari, kimsenin okumadığı bir sunumda kalırsa işe yaramaz. Bu nedenle üç belge hazırlarım. Birincisi site haritası diyagramıdır: tüm sayfaların hiyerarşisini gösterir. İkincisi içerik modeli tablosudur. Üçüncüsü de taksonomi terim listesidir.

Bu belgeleri canlı tutarım. Yeni bir sayfa eklenirken önce diyagramda yerini belirlerim. Ardından içerik modelindeki türü seçer, taksonomiden terimleri alırım. Böylece site büyürken yapı dağılmaz.

Diyagram için karmaşık bir araç gerekmez. Basit bir tablo veya bir tasarım aracındaki kutular yeterlidir. Önemli olan belgenin tek bir yerde durması ve herkesin en güncel sürüme bakmasıdır.

Belgeleri kimlerin kullandığını da tanımlarım:

• Tasarımcı, diyagramdan şablon ve bileşen listesi çıkarır.
• Yazılımcı, içerik modelinden veritabanı alanlarını kurar.
• İçerik ekibi, taksonomiden etiket ve kategori seçer.
• SEO tarafı, diyagramı anahtar kelime haritasıyla eşleştirir.

Bilgi mimarisinde en sık yapılan hatalar nelerdir?

Sahada en sık karşılaştığım hatalar birbirine benzer. Birincisi, araştırma yapmadan menü çizmektir. İkincisi, her şeyi ana menüye sığdırmaya çalışmaktır. Üçüncüsü ise etiketlerde kurum jargonu kullanmaktır.

Bunlara ek olarak iki hata daha görürüm. Bazı ekipler kart sıralama yapar ama sonucu ağaç testiyle doğrulamaz. Bazıları da mimariyi bir kez kurar, sonra site büyürken hiç güncellemez. Sonuç olarak iki yıl içinde yapı tanınmaz hale gelir.

Bir diğer hata, gezinme sorununu tasarımla kapatmaya çalışmaktır. Menüye ikon ve animasyon eklemek, yanlış gruplamayı düzeltmez. Üstelik bu tür süslemeler sayfayı yavaşlatır ve mobilde kullanımı zorlaştırır. Bu tür arayüz hatalarının satışa etkisini UX hataları yazımda anlattım.

Derin bir hiyerarşi mi, geniş bir hiyerarşi mi daha iyi?

Bu sorunun tek bir cevabı yok, ancak dengeyi bulmanın yolu var. Derin bir yapıda her menü az seçenek sunar ama kullanıcı çok tıklar. Geniş bir yapıda ise az tıklarsınız ama her ekranda çok seçenek görürsünüz. İkisinin de bedeli vardır.

Ben kararı ağaç testine bırakırım. Aynı içerikleri iki farklı ağaçla test eder, başarı ve doğrudanlığı karşılaştırırım. Örneğin sekiz üst kategorili geniş bir ağaç ile dört üst kategorili derin bir ağacı aynı görevlerle sınarım. Hangisi daha net sonuç verirse onu seçerim; tartışmayı zevke değil veriye bırakırım.

Genel eğilimim şudur: üst seviyede kullanıcının ayırt edebileceği kadar seçenek sunarım. Seçenekler birbirine çok benziyorsa sayıyı azaltırım. Öte yandan kullanıcı ilk tıklamada doğru dalı bulamıyorsa, sorun genellikle sayı değil etiket olur. Bu nedenle önce etiketi düzeltir, sonra derinliğe dokunurum.

Bir de "üç tık kuralı" konusu var. Bu kural sık tekrarlanır, ama ben tık sayısını değil, her tıkta kullanıcının emin olup olmadığını ölçerim. Kısacası net bir dört tıklık yol, kararsız bir iki tıklık yoldan iyidir.

Site içi arama verisi bilgi mimarisini nasıl besler?

Site içi arama kutusu, kullanıcının menüde bulamadığı şeyi size kendi kelimeleriyle söyler. Bu yüzden onu bir araştırma kaynağı olarak görürüm. Analitik aracınızda site içi arama raporunu açar, en sık aranan terimleri listelersiniz.

Bu listede üç şeye bakarım:

• Menüde karşılığı olan ama yine de aranan terimler: etiket sorunu işaret eder.
• Sitede hiç karşılığı olmayan terimler: içerik boşluğunu gösterir.
• Farklı yazımlarla aranan aynı kavram: eş anlamlı listesine eklenir.

Örneğin kullanıcılar sürekli "kargo" arıyor ama menüde "Teslimat Koşulları" yazıyorsa, etiketi değiştirmeyi düşünürsünüz. Ayrıca "sonuç bulunamadı" sayfasına düşen aramaları ayrıca izlerim. Bu sayfa, mimarinin en dürüst geri bildirimidir ve çoğu zaman hiçbir raporda görünmeyen eksikleri ortaya koyar.

Dolayısıyla site içi arama verisini üç ayda bir gözden geçirmek, büyük bir yeniden yapılanmaya gerek kalmadan yapıyı sürekli iyileştirir.

Bilgi mimarisinin başarısını hangi metriklerle ölçersiniz?

Mimariyi yayına aldıktan sonra ölçmeyi bırakmam. Ağaç testindeki metrikler yayın öncesi içindir; yayından sonra gerçek davranışa bakarım. Bu metrikleri, dijital pazarlama hedefleriyle birlikte izlerim.

Bu tabloyu tek başına yorumlamam. Örneğin çıkış oranı artmışsa önce içeriği, sonra yapıyı kontrol ederim. Hangi göstergeleri takip edeceğinizi dijital pazarlama KPI'ları yazımda ayrıntılı anlattım.

Yapay zeka araçları bilgi mimarisi çalışmasında nasıl kullanılabilir?

Yapay zeka araçları hazırlık aşamasında zaman kazandırır, ancak kullanıcı araştırmasının yerini tutmaz. Örneğin büyük bir envanteri ilk turda kabaca gruplamak veya kart metinlerini sadeleştirmek için yardım alabilirsiniz. Ayrıca kart sıralama oturumlarının notlarını özetlemekte de işe yarar.

Öte yandan yapay zekanın önerdiği gruplar, gerçek kullanıcının zihnini değil, eğitim verisindeki ortalamayı yansıtır. Bu yüzden onu hipotez üretmek için kullanırım, karar vermek için değil. Her öneriyi yine kart sıralama ve ağaç testiyle sınarım.

Bir de yapay zeka arama deneyimleri meselesi var. Net bir yapı ve tutarlı etiketler, içeriğin makineler tarafından da doğru anlaşılmasına yardım eder. Bu konuyu yapay zeka sonrası teknik SEO yazımda ele aldım. Kısacası iyi bir mimari hem insan hem makine okuru için aynı işi görür.

Bilgi mimarisi çalışması ne kadar sürer ve kimler katılmalı?

Süre, sitenin büyüklüğüne ve araştırma derinliğine bağlıdır. Saha tecrübeme dayalı başlangıç aralığı şöyle: birkaç düzine sayfalık kurumsal bir sitede envanter, kart sıralama ve bir tur ağaç testi genellikle iki ile dört hafta sürer. Bu bir garanti değil, planlama için kaba bir çerçevedir.

Katılımcılar tarafında küçük bir çekirdek ekip yeterlidir. Bir karar verici, bir içerik sorumlusu, tasarımcı ve yazılımcı mutlaka bulunur. Ayrıca satış veya destek ekibinden birini eklerim; müşterinin gerçek sorularını en iyi onlar bilir.

Bu çalışmayı yeni bir web sitesi projesinin ilk aşaması olarak ele alırım. Web tasarım ve SEO danışmanlığı projelerimde tasarıma geçmeden önce yapıyı kullanıcıyla sınarım. Kısacası önce iskelet, sonra görünüm.

Sitenizin yapısı hakkında emin değilseniz, küçük bir ağaç testiyle başlamanızı öneririm. Birkaç müşteriye beş görev verin ve nerede takıldıklarını izleyin. Bu kısa deneme bile hangi dalın öncelikli olduğunu size gösterir.