Yapay zeka, SEO, AIO ve LLMO üzerine kapsamlı araştırma özeti – Resim: Xpert.Digital
Büyük Dil Modeli Optimizasyonu: Yapay Zeka SEO Sektörünü Temelden Nasıl Değiştiriyor?
Büyük Dil Modeli Optimizasyonu: Yapay Zeka SEO Sektörünü Temelden Nasıl Değiştiriyor?
Yapay zekâ destekli arama motoru optimizasyonu ve Büyük Dil Modeli Optimizasyonu (LLMO) alanındaki araştırma ortamı hızla gelişiyor. Bu kapsamlı analiz, bu gelişmekte olan alanın ilgili tüm yönlerine ilişkin mevcut araştırma durumunu aydınlatıyor.
İçin uygun:
Temel kavramlar ve terminoloji
LLMO, GEO ve ilgili terimler
Araştırmalar, yapay zeka sistemleri için içerik optimizasyonuna yönelik çeşitli terimleri ortaya koymaktadır. Büyük Dil Modeli Optimizasyonu (LLMO), GPT-4, Claude veya Gemini gibi büyük dil modelleri için optimizasyona odaklanırken, Üretken Arama Motoru Optimizasyonu (GEO) üretken arama motorları için optimizasyonu hedeflemektedir. Yapay Zeka Optimizasyonu (AIO) ise tüm yapay zeka optimizasyon önlemleri için genel bir terim olarak kullanılmaktadır.
Princeton Üniversitesi'nden çığır açan bir çalışma, "Üretken Motor Optimizasyonu" terimini bilimsel literatüre kazandırdı ve GEO stratejilerinin yapay zeka tarafından üretilen yanıtların görünürlüğünü %40'a kadar artırabileceğini gösterdi. Bu araştırma, ilk kez üretken yapay zeka sistemleri için içeriği optimize etmeye yönelik sistematik bir çerçeve oluşturdu.
Modern yapay zeka modelleri nasıl çalışır?
Güncel araştırmalar, yapay zeka modellerinin ön eğitim, ince ayar ve veriye dayalı üretim (RAG) yoluyla çalıştığını göstermektedir. Özellikle temellendirme süreci önemlidir; burada yapay zeka sistemleri, canlı aramalar yoluyla gerçek zamanlı web verileriyle yanıtlarını zenginleştirir. Google, anahtar kelimeler için tüm sayfaları aramak yerine, içeriği pasaj pasaj değerlendirmek için gömme vektörleri ve anlamsal benzerlik hesaplamalarını kullanır.
Sıralama faktörleri ve görünürlük faktörleri
Google Yapay Zeka Genel Bakış Sıralama Faktörleri
Yapılan kapsamlı araştırmalar, Google AI Genel Bakışlarını etkileyen yedi ana alanı belirlemiştir:
- Yapay zeka modelleri (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Temel Sıralama Sistemleri (PageRank, BERT, faydalı içerik)
- Veritabanları (Bilgi Grafiği, Alışveriş Grafiği)
- Konu alanları (YMYL kategorileri)
- Arama amacı (bilgilendirme, gezinme, işlem)
- Multimedya öğeleri
- Yapılandırılmış veri
Araştırmalar, Google'da daha yüksek sıralamaya sahip web sitelerinin yapay zeka genel bakışlarında kaynak olarak görünme olasılığının %25 olduğunu gösteriyor. İlginç bir şekilde, ChatGPT alıntılarının neredeyse %90'ı ilk 20 sıralamanın dışında kalan arama sonuçlarından geliyor.
Marka görünürlüğü ve bahsetme faktörleri
Ahrefs tarafından 75.000 marka üzerinde yapılan kapsamlı bir analiz, yapay zeka genel bakışlarında görünürlük açısından önemli korelasyonlar ortaya koydu:
- Marka Web Bahsedilmeleri: En güçlü korelasyon (0,664)
- Marka Çapaları: İkinci en güçlü korelasyon (0,527)
- Marka Arama Hacmi: Üçüncü en güçlü korelasyon (0,392)
- Geri bağlantılar: Önemli ölçüde daha zayıf korelasyon (0,218)
Bu araştırma, site dışı faktörlerin geleneksel SEO ölçütlerinden daha önemli olduğunu gösteriyor. Web'de en çok bahsedilen markalar, bir sonraki çeyreklik gruba göre yapay zeka genel bakışlarında 10 kata kadar daha fazla bahsedilme alıyor.
Marka bilinirliği ve LLM görünürlüğü
Seer Interactive tarafından yapılan çalışmalar, marka arama hacmi ile yapay zeka (AI) bahsleri arasında 0,18'lik bir korelasyon olduğunu göstermektedir. Bu korelasyon, Alan Sıralaması'ndan (0,25) sonra gözlemlenen en güçlü ikinci bağlantıdır. Araştırma, marka bilinirliğinin sadece insanlar için değil, aynı zamanda uzun vadeli yönetim sistemleri (LLM'ler) için de önemli olduğunu göstermektedir.
Teknik optimizasyon yaklaşımları
Yapılandırılmış Veri ve Şema İşaretlemesi
Güncel araştırmalar, yapay zeka tarayıcılarının JavaScript ile enjekte edilmiş yapılandırılmış verileri sıklıkla tanımakta başarısız olduğunu gösteriyor. GPTBot, ClaudeBot ve PerplexityBot JavaScript çalıştıramadığı için dinamik olarak oluşturulan içeriği kaçırıyor. Yapay zekanın görünürlüğü için sunucu tarafı işleme veya statik HTML şarttır.
Özellikle etkili olanlar şunlardır:
- Soruları doğrudan yanıtlamak için SSS formatı
- Adım adım talimatlar için nasıl yapılır şeması
- E-ticaret optimizasyonu için ürün şeması
- İçerik etiketleme için makale şeması
llms.txt yeni standart olarak
Araştırmalar, llms.txt dosyasını yapay zeka tarayıcıları için önemli bir kılavuz olarak tanımlıyor. robots.txt'nin aksine, bu dosya engelleme için değil, Google için XML site haritasına benzer şekilde önemli içeriğin yapılandırılmış bir özetini sunmak için kullanılıyor.
Ölçülebilirlik ve izleme araçları
Yeni KPI geliştirme
Araştırmalar, geleneksel sıralamalardan bahsetme oranlarına ve referans oranlarına doğru bir kayma olduğunu gösteriyor. Başarı artık 1-10. sıralarda değil, yapay zeka yanıtlarında alıntılanma olasılığıyla ölçülüyor.
İzleme platformları
Son çalışmalar, yapay zeka görünürlüğünü izlemek için çeşitli özel araçlar belirlemiştir:
- SE Ranking Yapay Zeka Görünürlük Takip Aracı: Çeşitli yapay zeka platformlarındaki marka bahslerini izler
- Gelişmiş Web Sıralaması: Yapay zeka destekli marka görünürlüğü analizleri sunar
- Marlon: Özellikle LLM Marka Görünürlüğü için geliştirilmiştir
- LLMO Metrics ve Lorelight: Üretken Motor Optimizasyonu için Platformlar
Platformlar arası karşılaştırmalı çalışmalar
ChatGPT ve Google Arama Karşılaştırması
Deneysel çalışmalar, kullanıcı davranışında önemli farklılıklar olduğunu göstermektedir. ChatGPT kullanıcıları, performans açısından önemli bir fark olmaksızın, tüm görevler için ortalama olarak daha az zamana ihtiyaç duymaktadır. ChatGPT, farklı eğitim seviyelerinde arama performansını dengelemektedir; oysa Google Arama, eğitim ve arama performansı arasında pozitif bir korelasyon göstermektedir.
Platforma özgü özellikler
Araştırma sonuçları, yapay zeka platformlarına yönelik farklı tercihleri ortaya koymaktadır:
- ChatGPT Arama: Marka ürün sayfaları yerine uzun içerikli sayfaları tercih eder
- Şaşkınlık: Genellikle Wikipedia ve büyük haber siteleri gibi yetkili kaynakları kullanma eğilimindedir
- Google Yapay Zeka Genel Bakış: Ortak alıntı kalıplarını ve mevcut sıralama sinyallerini kullanır
Gelecek trendler ve gelişmeler
Dijital Otorite Yönetimi
Dijital Otorite Yönetimi (DAM) gibi yeni araştırma yaklaşımları, disiplinlerarası bir alan olarak ortaya çıkmaktadır. Bu bütünsel yaklaşım, yapay zeka sistemleri için dijital otorite oluşturmak amacıyla SEO, içerik pazarlaması, halkla ilişkiler ve markalaşmayı bir araya getirir. Yapay Zeka Görünürlük Piramidi, optimizasyon önlemlerini beş seviyeye ayırır: içerik kalitesi, yapısal optimizasyon, anlamsal optimizasyon, otorite oluşturma ve bağlam yönetimi.
Varlık tabanlı optimizasyon
Araştırmalar, saf anahtar kelime optimizasyonuna kıyasla varlık tabanlı SEO'nun artan önemini gösteriyor. Yapay zeka sistemleri giderek daha çok varlıklar ve bunların ilişkileriyle çalışıyor; bu da anahtar kelimelerden anlamsal kavramlara doğru bir geçişi işaret ediyor.
İçin uygun:
Zorluklar ve sınırlamalar
Determinizm ve ölçülebilirlik
Güncel araştırmalar, yapay zekâ yanıtlarının kesin olmadığını, aynı soruların farklı yanıtlar üretebileceğini gösteriyor. Bu durum, geleneksel SEO ölçütlerinin artık uygulanamaz hale gelmesiyle başarı ölçümünü önemli ölçüde zorlaştırıyor.
Hızlı teknolojik değişim
Araştırmalar, teknolojik değişimin hızına dikkat çekiyor. Bugün işe yarayan stratejiler, model güncellemeleri nedeniyle hızla geçerliliğini yitirebilir. Bu durum, sürekli uyum sağlamayı ve denemeye istekli olmayı gerektirir.
Pratik bilgiler
İçerik stratejileri
Araştırmalar, konu kapsamının ve bütünsel konu kapsamının çok önemli olduğunu göstermektedir. Yapay zeka modelleri, sorgu yayılımı yoluyla karmaşık bir sorgunun birden fazla alt sorusunu yanıtlayabilen içeriği tercih etmektedir.
Yapay zekâ bağlamında EEAT
Çalışmalar, Deneyim, Uzmanlık, Otorite ve Güvenilirlik (EEAT) kriterlerinin yapay zeka sistemleri için önemini koruduğunu göstermektedir. Yapay zeka platformları, yanılgıları en aza indirmek için güvenilir ve otoriter kaynakları tercih eder.
Yapay zeka optimizasyonu rekabet avantajı haline geliyor: LLMO'ya yapılan erken yatırımlar karşılığını veriyor
Güncel araştırmalar, yapay zeka destekli SEO ve LLMO'nun bağımsız disiplinler olarak yerleştiğini göstermektedir. Birçok geleneksel SEO ilkesi geçerliliğini korurken, yapay zeka sistemleri içerik yapılandırması, marka oluşturma ve teknik uygulama konusunda yeni yaklaşımlar gerektirmektedir. Araştırmalar hala deneysel aşamada olsa da, yapay zeka optimizasyonuna yapılan erken yatırımlar uzun vadeli rekabet avantajları vaat etmektedir.
İçin uygun:
Küresel pazarlama ve iş geliştirme ortağınız
☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır
☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!
Konrad Wolfenstein
Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.
iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.