Algoritmalar
Algoritmalar
25 Şubat 2026
MUVERA Nedir? Çoklu Vektör Aramayı Hızlandıran Yaklaşım
Google, Haziran 2025’te MUVERA (Multi‑Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings) sistemini tanıttı. Bu algoritma karmaşık sorguları çok boyutlu olarak analiz edip daha hızlı ve doğru sonuçlar sunmayı hedefliyor.
Arama motorları, kullanıcı sorgularını doğru sayfalarla eşleştirmek için uzun zamandır vektör temsillerden (embedding) yararlanıyor. Son yıllarda daha isabetli sonuçlar veren çoklu vektör (multi-vector) yaklaşımlar öne çıkarken, bu yaklaşımların getirdiği en büyük zorluk maliyet olmuştur. Çünkü daha iyi eşleşme için daha fazla hesaplama gerekiyor.
MUVERA, bu dengeyi iyileştirmeyi hedefleyen bir yöntem. Temel amacı çoklu vektör aramayı hız açısından tek vektör aramasına yaklaştırmak; bunu yaparken de kaliteyi korumak. Bu yazıda yöntemin mantığını ve SEO tarafında hangi alışkanlıkların daha değerli hale geldiğini ele alacağız.
İçindekiler
Tek vektör ve çoklu vektör yaklaşımı
Tek vektör (single-vector) yaklaşımında her sorgu ve her doküman tek bir vektörle temsil edilir. Bu sayede benzerlik hesabı basittir ve büyük veri üzerinde hızlı arama yapılabilir.
Çoklu vektör (multi-vector) yaklaşımında ise sorgu ve doküman bir vektör setiyle temsil edilir (örneğin token başına vektör). Bu, uzun ve çok parçalı sorgularda daha hassas eşleşme sağlayabilir. Çünkü sorgunun farklı parçaları sayfanın farklı bölümleriyle eşleştirilebilir. Ancak benzerlik hesapları daha masraflıdır ve arama süresi uzayabilir.
Kısaca;
• Tek vektör: Hızlı, fakat bazı ince detayları kaçırabilir.
• Çoklu vektör: Daha isabetli olabilir, fakat maliyet ve gecikme artabilir.
MUVERA nasıl çalışır?
MUVERA’nın ana fikri, çoklu vektör setlerini sabit boyutlu bir temsile dönüştürmektir. Bu sabit boyutlu temsil, çoklu vektör benzerliğini yaklaşık şekilde yansıtır. Böylece çoklu vektör aramanın en pahalı kısmı olan aday bulma aşaması hızlandırılabilir.
Sabit boyutlu kodlama (FDE)
Yöntemde sorgu ve doküman tarafında sabit boyutlu bir kodlama üretilir. Amaç, bu kodlamalar arasında yapılacak hızlı benzerlik hesaplarının, çoklu vektör dünyasındaki daha zengin benzerlik ölçümlerini yaklaşık olarak temsil etmesidir.
Hızlı aday getirme
Sabit boyutlu temsiller indekslenir ve sorgu geldiğinde hızlı arama yöntemleriyle aday dokümanlar bulunur. Burada kritik nokta şudur: çoklu vektör hesaplarını tüm dokümanlara uygulamak yerine, önce hızlı bir eleme yapılarak yalnızca en iyi adaylar seçilir.
Yeniden sıralama (re-ranking)
Son adımda, ilk aşamada gelen adaylar üzerinde daha ayrıntılı (çoklu vektör) benzerlik hesaplarıyla sıralama yeniden yapılır. Böylece sistem hem hız kazanır hem de kaliteyi korumaya çalışır.
Sorgu FDE’lerinin oluşturulmasının gösterimi. Her bir belirteç (bu örnekte kelime olarak gösterilmiştir) yüksek boyutlu bir vektöre eşlenir (basitlik için örnekte 2 boyutlu). Yüksek boyutlu uzay, hiper düzlem kesimleri ile rastgele bölümlere ayrılır. Uzayın her bir parçasına, çıktı FDE’sinde bir koordinat bloğu atanır; bu blok, o parçaya düşen sorgu vektörlerinin koordinatlarının toplamına ayarlanır.
Belge FDE’lerinin oluşturulmasının gösterimi. Oluşturma, sorgu oluşturmayla aynıdır, ancak bölümlenmiş uzayın belirli bir parçasına düşen vektörler toplanmak yerine ortalamaları alınır; bu da Chamfer benzerliğinin asimetrik doğasını doğru bir şekilde yakalar.
MUVERA Neden önemli?
Teknik değerlendirmelerde öne çıkan üç başlık var:
- Daha az adayla benzer kalite: Belirli bir isabet seviyesine ulaşmak için daha az aday dokümanla çalışabilmek.
- Daha düşük gecikme: Aday getirme aşaması hızlandığı için ortalama yanıt süresinin düşmesi.
- Daha verimli bellek kullanımı: Sabit boyutlu temsillerin sıkıştırmaya daha uygun olması.
Bu üç başlık arama sistemlerinde “daha iyi eşleşme” arayışının sadece kaliteye değil, ölçeklenebilirliğe de bağlı olduğunu gösteriyor.
SEO açısından ne değişir?
MUVERA bir “SEO güncellemesi” gibi düşünülmemeli. Çünkü daha çok arama altyapısında aday getirme ve eşleştirme verimliliğine odaklanan bir yaklaşım olarak karşımıza çıkıyor. Buna rağmen SEO için arama sistemleri, sorgu ile içerik arasındaki anlam eşleşmesini daha ayrıntılı yakalamaya çalışıyor ve bunu ölçekli şekilde yapmanın yollarını geliştirme sinyalleri taşıyor. Bu durum içerik üretiminde özellikle kullanıcı deneyimi (UX) odaklı bazı pratiklerin daha da önem kazanmasına yol açacaktır.
Sayfa içi yapı ve bölümleme
Sorgunun alt parçalarıyla eşleşecek diğer türevlerini de üretmek önemlidir. Bunun en pratik yolu:
- Net H2/H3 başlıklarının olması,
- Kısa ve odaklı paragraf kullanımları,
- Aynı sayfa içinde alt niyetlere cevap veren bölümlerin yer alması.
İyi bölümleme, hem kullanıcı deneyimini iyileştirir hem de içerikteki anlam parçalarının daha net görünmesini sağlar.
Arama Niyeti (Search Intent) ve Kapsam
Klasik yaklaşımda hedef kelimenin sayfa içerisinde yer alma sayısının aksine, yeni yaklaşımda asıl soru “Kullanıcının sorununu gerçekten çözüyor muyum?” olmalıdır.
Bu nedenle içerikte şu unsurlar değer kazanır:
- Soruya doğrudan cevap verilmesi.
- Örnekler, karşılaştırmalar, sınır durumlarının yer alması.
- Terimlerin çeşitliliği ve alakalı detaylandırma yapılması.
Konu kümeleri ve içerik ağı
Tek bir sayfayı uzatmak yerine, ana konu + alt konular + destek içerikler şeklinde bir yapı kurmak daha sürdürülebilir sonuç verir. Bu yaklaşım, farklı sorgu niyetlerini farklı sayfalarda daha net karşılamanızı sağlar ve iç linklerle “okuyucu rotası” oluşturur.
UX ve okunabilirlik
İçerik ne kadar iyi olursa olsun, tüketilemediğinde performans kırılır. Bu yüzden mobil okunabilirlik, sayfa hızı, gereksiz tekrar ve dolgu metinden kaçınma, net görsel hiyerarşi gibi unsurlar içerik kalitesinin taşıyıcısı olmaya devam edecektir.
Uygulanabilir kontrol listesi
- Her içerik için “soru/niyet listesi” çıkarılarak tek sorgu yerine alt sorulara odaklanılabilir.
- Her alt soru için 2-3 cümlelik net bir cevap bloğu eklenerek sonrası detaylandırılabilir.
- Başlık mimarisini niyete göre kurulabilir. Özellikle “Nedir?, Nasıl yapılır?, Karşılaştırma? SSS?” gibi.
- Kavram çeşitliliği kullanılırken doğal olması için tekrar etmesi değil, net olmasına önem verilebilir.
- Okuyucunun sonraki adımını tasarlamak için iç linkleme tasarlanabilir.
- Güncelliğini yitirmiş durumlar, kırık bağlantılar, günümüze uygun olmayan görseller gibi materyaller için güncelleme planı yapılabilir.
- Performansı sadece trafikle değil, etkileşim, dönüşüm ve memnuniyet sinyalleriyle de takip etmek gerekecektir.
Deneysel sonuçlara göre MUVERA:
- Geliştirilmiş geri çağırma ile MUVERA, aynı geri çağırma seviyesine ulaşmak için 5–20 kat daha az aday belge getirerek daha verimli çalışıyor.
- FDE’ler benzer temsil boyutuna rağmen arama sırasında çok daha az karşılaştırma gerektirerek maliyeti azaltıyor.
- PLAID’e kıyasla MUVERA, BEIR’de ortalama %10 daha yüksek geri çağırma ve %90 daha düşük gecikme sağlıyor.
- FDE’ler ürün nicelemesiyle 32 kata kadar sıkıştırılabiliyor ve kaliteyi çok az etkileyerek bellek kullanımını ciddi biçimde azaltıyor.
- Bu bulgular MUVERA’nın çok vektörlü aramayı ciddi şekilde hızlandırıp gerçek kullanım senaryolarında daha uygulanabilir hale getirdiğini ortaya koyuyor.
Kaynaklar:
https://research.google/blog/muvera-making-multi-vector-retrieval-as-fast-as-single-vector-search/
YouTube kanalımıza abone olun;
https://www.youtube.com/c/boosmart
Instagram hesabımızı takip edin;
https://www.instagram.com/boosmartcom/
Telegram kanalımıza abone olun;