YENİ ve Açıklandı: Kullanıcı Sinyalleri, Google Chrome Verileri ve Web Sitesi Popülaritesi Aracılığıyla Google Sıralaması: Mahkeme Belgeleri Ne Diyor?

Kullanıcı sinyalleri Google sıralaması için gerçekten ne kadar önemli?

Google sıralamasında kullanıcı sinyallerinin önemi uzun zamandır tartışma konusu olmuştur. Google'ın kendisi de sürekli olarak tıklamalar gibi doğrudan kullanıcı sinyallerinin doğrudan sıralama faktörü olmadığını savunmuştur. Ancak, ABD'de Google'a karşı devam eden antitröst davasına ilişkin son mahkeme belgeleri tamamen farklı bir gerçeği ortaya koymaktadır. Bu belgeler, kullanıcı etkileşimlerinin ve davranışsal verilerin yalnızca önemli bir rol oynamakla kalmayıp, geleneksel PageRank algoritmasından bile daha önemli olabileceğini göstermektedir.

Yayınlanan mahkeme belgeleri, ilk kez Google'ın sıralama sistemlerinin iç mekanizmalarına dair kapsamlı bir bakış açısı sunuyor. Bu belgeler, Google'ın arama sürecinin her aşamasında – bir web sitesinin ilk taranmasından ve indekslenmesinden, arama sonuçlarının nihai olarak alınmasına ve sıralanmasına kadar – kullanıcı verilerini kullandığını açıkça gösteriyor.

İçin uygun:

• Google kararı: Tekel onaylandı, dağılma reddedildi, borsanın tepkisi ve koşulları neler?

Resmi mahkeme belgeleri Google'ın sıralama sistemi hakkında neler ortaya koyuyor?

Rekabet hukuku davası kapsamında yayınlanan belgeler, doğrudan Google'ın iç sistemlerinden geliyor ve arama motorunun nasıl çalıştığına dair eşi benzeri görülmemiş ayrıntılar sunuyor. Bu belgeler, ABD Adalet Bakanlığı tarafından "Amerika Birleşik Devletleri ve diğerleri Google'a karşı" davasında kamuoyuna açıklandı.

Özellikle dikkat çekici olan, Google'da 17 yıl boyunca kalite ve sıralama konularında çalışan eski Seçkin Mühendis Dr. Eric Lehman'ın ifadeleridir. Mahkemedeki ifadesinde, Google'ın tıklama verilerini sıralama için kullandığını açıkça doğruladı. Aynı zamanda, SEO uzmanlarının bu bilgiyi arama sonuçlarını manipüle etmek için kullanabileceği gerekçesiyle Google'a bu kullanımı kamuoyuna açıklamaması yönünde şirket içi talimat verildiğini de açıkladı.

Belgeler ayrıca Google'ın arama sonuçlarını iyileştirmek için 15 yıldır kullanıcı davranışlarından sürekli olarak ders çıkardığını da gösteriyor. Her bir kullanıcı etkileşimi Google'a ek eğitim verisi sağlıyor ve hangi arama sonuçlarının özellikle alakalı veya faydalı olarak değerlendirildiğini ortaya koyuyor.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Google rekabet davası mahkeme belgesi PDF olarak
• Google'ın Dava Belgeleri Tıklamalar, Bağlantılar ve Diğer Sıralama Sinyalleri Hakkında Neler Ortaya Koyuyor?
• Yeni Mahkeme Belgeleri: Google Arama Kullanıcı Etkileşimleri, Kullanıcı Verileri ve Chrome Verileri
• Google: Mahkeme belgeleri, sıralama için kullanıcı sinyallerinin önemini ortaya koyuyor

Gizemli "yapıştırıcı" sistemin veri toplama sürecindeki rolü nedir?

Google'ın "Glue" sistemi, kullanıcı verilerinin toplanması ve analizinde önemli bir bileşen olduğunu kanıtlıyor. Bu sistem, daha önce düşünüldüğünden çok daha ayrıntılı bilgiler yakalayan kapsamlı bir kullanıcı etkinliği kayıt tablosudur.

Glue sistemi aşağıdaki veri türlerini sistematik olarak kaydeder: kullanıcının tam arama sorgusu, dil, coğrafi konum ve kullanılan cihaz türü hakkında ayrıntılı bilgiler, web sayfaları ve özel SERP özellikleri de dahil olmak üzere arama sonuç sayfalarında görüntülenen tüm içerik, kullanıcının fareyle üzerine gelerek tıkladığı veya dokunduğu şeylerin kesin kayıtları, kullanıcının arama sonuç sayfasında kaldığı tam süre ve orijinal arama sorgusuna ilişkin otomatik olarak oluşturulan yorumlar ve iyileştirme önerileri.

Bu kapsamlı veri toplama yöntemi, Google'ın her bir aramadan ders çıkarmasını sağlıyor. Sistem, sürekli olarak kullanıcıların görüntülenen sonuçlarla nasıl etkileşim kurduğunu ölçerek, faydalı arama sonuçlarının tahmin doğruluğunu sürekli olarak iyileştiriyor. Toplanan veriler, gelecekteki arama sonuçlarının değerlendirilmesini ve ağırlıklandırılmasını doğrudan etkiliyor.

Navboost nasıl çalışır ve neden bu kadar önemlidir?

Navboost, çalışma prensipleri uzun süredir yanlış anlaşılmış olsa da, Google'ın en etkili sıralama sistemlerinden biri olarak kabul ediliyor. SEO camiasındaki yaygın varsayımların aksine, Navboost karmaşık bir makine öğrenme sistemi değil, esasen tıklama verilerini depolayan büyük bir tablodur.

Dr. Eric Lehman mahkemede açıkça şunu belirtti: “Navboost bir makine öğrenme sistemi değil. Sadece büyük bir elektronik tablo.” Bu elektronik tablo, her arama sorgusu için hangi URL'nin tıklandığını ve ne sıklıkla tıklandığını kaydeder. Ek veri alanları mevcut olsa da, özünde bir tıklama günlüğüdür.

Navboost, 2005 yılında tanıtıldı ve o zamandan beri arama kalitesini iyileştirmek için sürekli olarak tıklama akışı verilerini topluyor. Başlangıçta bu veriler Google Araç Çubuğu aracılığıyla toplanıyordu; daha sonra Chrome tarayıcısı ek bir veri kaynağı olarak eklendi. Sistem, son 13 ayın tıklama verilerini saklıyor ve arama sonuçlarının alaka düzeyini değerlendirmek için kullanıyor.

Navboost'un işlevselliği, farklı tıklama türlerinin analizine dayanmaktadır. Kullanıcıların bir sayfada uzun süre kaldığı "uzun tıklamalar", alaka düzeyi ve kalite açısından olumlu sinyaller olarak kabul edilir. Öte yandan, kullanıcıların arama sonuçları sayfasına hızlıca döndüğü "kısa tıklamalar", düşük alaka düzeyini veya yetersiz içeriği gösterir.

RankEmbed BERT'in modern Google sıralaması için önemi nedir?

RankEmbed BERT, Google'ın sıralama sistemindeki en gelişmiş bileşenlerden birini temsil eder. Bu derin öğrenme modeli, BERT'in (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) doğal dil anlama yeteneklerini, özellikle sıralama için tasarlanmış algoritmalarla birleştirir.

Sistem, iki temel veri kaynağı kullanılarak eğitilir: 70 günlük arama kayıtları ve insan kalite değerlendiricilerinden gelen değerlendirmeler. Bu kombinasyon, modelin hem gerçek dünya kullanıcı etkileşimlerinden hem de profesyonel kalite değerlendirmelerinden öğrenmesini sağlar.

RankEmbed BERT, olağanüstü doğal dil anlama yeteneklerine sahiptir. Her arama sorgusuna ilişkin bilgileri, sorgunun bağlamını ve nüanslarını dikkate alarak hesaplamalarına dahil edebilir. Sistem, özellikle karmaşık, nadir veya belirsiz arama sorgularını, yani "uzun kuyruklu sorguları" işlerken son derece etkilidir.

Kullanıcı eylemleri ve kalite güvence derecelendirmeleri, modelin tahminlerinin doğruluğunu sürekli olarak değerlendirmesine ve iyileştirmesine yardımcı olur. Kullanıcılar arama sonuçlarından duydukları memnuniyetin arttığını gösterdiklerinde, sistem bunu algoritmalarının kalitesinin teyidi olarak yorumlar.

Google, sıralama yaparken Chrome verilerini nasıl kullanıyor?

Chrome tarayıcısının verileri, Google sıralamalarında kamuoyuna açıklanandan çok daha büyük bir rol oynuyor. Masaüstü cihazlarda %63'ün üzerinde ve mobil cihazlarda %61,76'lık küresel pazar payıyla Google, web sitesi popülerliğini değerlendirmek için eşsiz bir veri tabanına sahip.

Mahkeme belgeleri, önemli bir sıralama göstergesi olan popülerliğin Chrome ziyaret verilerine dayandırılabileceğine dair açık işaretler içermektedir. Dolayısıyla, kullanıcıların bir web sitesini fiilen kullanmaları ve etkileşimleri, popülerlik derecesine doğrudan katkıda bulunabilir.

Özellikle farklı etkileşim türlerinin değerlendirilmesi ilgi çekicidir. Form doldurma ve gönderme, içerikte yoğun gezinme veya satın alma işlemleri yapma gibi aktif kullanıcı etkileşimleri, diğer web sitelerinden gelen pasif bağlantılardan daha güçlü olumlu sinyaller temsil edebilir.

Chrome tabanlı bu veriler, Google'a diğer arama motorlarına göre önemli bir rekabet avantajı sağlıyor. Rakiplerin bu ölçekte karşılaştırılabilir kullanım verilerine erişimi yok, bu da benzer derecede hassas sıralama algoritmaları geliştirmelerini oldukça zorlaştırıyor.

Kalite sinyallerinin PageRank'ten daha önemli olmasının nedenleri neler olabilir?

PageRank algoritmasının geleneksel önemi, yeni kalite sinyalleri nedeniyle arka plana itiliyor gibi görünüyor. Mahkeme belgelerinde PageRank, "bilinen iyi bir kaynaktan uzaklıkla ilgili tek bir sinyal" olarak tanımlanıyor. Bu tanımlama, diğer sıralama faktörlerine kıyasla öneminin önemli ölçüde azaldığını gösteriyor.

Daha da dikkat çekici olan, belgelerde yer alan şu sorudur: "Google'ın kalite sinyalinin büyük çoğunluğunun web sitesinin kendisinden geldiğini anlıyor musunuz?" Bu ifade, bir web sitesinin içsel niteliklerinin -örneğin içerik kalitesi, kullanıcı deneyimi ve doğrudan kullanıcı etkileşimleri- artık harici bağlantılardan daha önemli olduğunu göstermektedir.

Modern web sitesi sıralaması, geri bağlantılara dayalı teorik otorite değerlendirmelerinden ziyade, gerçek kullanım kalıplarına giderek daha fazla odaklanmaktadır. PageRank, geri bağlantıların otoriteyi aktardığı varsayımına dayanırken, yeni sistemler gerçek kullanıcı davranışını ve içerikten duyulan gerçek memnuniyeti değerlendirmektedir.

Bu gelişme, Google'ın yalnızca teorik olarak alakalı değil, aynı zamanda kullanıcılar için pratik olarak da faydalı arama sonuçları sunma hedefini yansıtıyor. Web sitesinden gelen doğrudan kalite sinyalleri ve gerçek kullanıcı etkileşimlerinin birleşimi, içeriğin gerçek alaka düzeyinin ve kalitesinin daha hassas bir şekilde değerlendirilmesine olanak tanıyor.

Yerelden küresele: KOBİ'ler akıllı stratejilerle küresel pazarı ele geçiriyor - Resim: Xpert.Digital

Bir şirketin dijital varlığının başarısını belirlediği bir zamanda, zorluk bu varlığın nasıl özgün, bireysel ve geniş kapsamlı hale getirileceğidir. Xpert.Digital, kendisini bir endüstri merkezi, bir blog ve bir marka elçisi arasında bir kesişim noktası olarak konumlandıran yenilikçi bir çözüm sunuyor. İletişim ve satış kanallarının avantajlarını tek platformda birleştirerek 18 farklı dilde yayın yapılmasına olanak sağlar. Ortak portallarla yapılan işbirliği ve Google Haberler'de makale yayınlama olanağı ve yaklaşık 8.000 gazeteci ve okuyucudan oluşan bir basın dağıtım listesi, içeriğin erişimini ve görünürlüğünü en üst düzeye çıkarıyor. Bu, dış satış ve pazarlamada (SMarketing) önemli bir faktörü temsil eder.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Otantik. Bireysel olarak. Global: Şirketiniz için Xpert.Digital stratejisi

Algoritma geliştirme sürecinde insan kalite kontrolörlerinin rolü nedir?

Google'ın sıralama sisteminde insan değerlendiricilerinin rolü, şirketin kamuoyuna açıkladığından çok daha merkezi bir konumda bulunuyor. Mahkeme belgeleri, bu değerlendiricilerin değerlendirmelerinin temel sıralama modelleri için doğrudan eğitim verisi olarak kullanıldığını ortaya koyuyor.

Özellikle, kalite değerlendiricilerinin puanları, RankEmbed ve RankEmbedBERT modellerinin eğitilmesi için iki temel veri kaynağından biri olarak kullanılır. Diğer veri kaynağı ise gerçek kullanıcı etkileşimlerini içeren 70 günlük arama kayıtlarıdır. Profesyonel değerlendirmeler ve gerçek kullanıcı verilerinin bu kombinasyonu, yapay zeka sistemlerinin hem objektif kalite kriterlerini hem de öznel kullanıcı tercihlerini dikkate almasını sağlar.

Google'ın Arama Başkan Yardımcısı Dr. Pandu Nayak, mahkemede, değerlendiriciler tarafından eğitilen RankEmbedBERT modellerinin, karmaşık ve nadir arama sorguları için Google'ın performansını önemli ölçüde iyileştirdiğini doğruladı. Bu modeller, özellikle dil anlama yeteneğinin kritik olduğu uzun kuyruklu sorgularda önemli iyileştirmeler gösterdi.

Kalite değerlendiricileri, deneyim, uzmanlık, otorite ve güvenilirlik (EEAT) gibi kriterleri içeren ayrıntılı "Arama Kalitesi Değerlendirici Kılavuzları"na göre web sitelerini değerlendirir. Değerlendirmeleri, algoritmaların geliştirilmesinde "temel veri kümeleri" olarak kullanılır ve böylece milyarlarca web sitesinin değerlendirilmesini dolaylı olarak şekillendirir.

Kullanıcı davranışı tarama ve indekslemeyi nasıl etkiler?

Kullanıcı davranışı, arama motorunun temel süreçleri üzerinde, nihai sıralamanın çok ötesine uzanan geniş kapsamlı etkilere sahiptir. Google, hangi web sitelerinin taranması gerektiğine, hangi sırayla ve ne sıklıkla taranması gerektiğine karar vermek için arama sürecinin en erken aşamasından itibaren kullanıcı verilerini kullanır.

Kullanıcı odaklı bu tarama stratejisinin amacı, arama dizininin mümkün olan en geniş konu ve kaynak yelpazesini kapsamasını ve güncel, alakalı sonuçlar sunmasını sağlamaktır. Sık ve olumlu kullanıcı etkileşimleri yaşayan web siteleri, değişiklikleri ve yeni içeriği daha hızlı yakalamak için daha sık taranır.

Öte yandan, seyrek tarama, içerik kalitesinde iyileştirmelere veya daha ilgili bir kitle oluşturmaya ihtiyaç duyulduğunu gösterebilir. Google, her web sitesi için spam puanı adı verilen bir puan hesaplar ve bu puan da tarama kararlarında dikkate alınır.

Google dizinindeki her belge, çeşitli sinyaller ve özellikler içeren benzersiz bir DocID alır. Bunlar arasında kullanıcı amacına dayalı popülerlik ölçümleri, tıklama verileri ve Navboost ve Glue gibi geri bildirim sistemlerinin yanı sıra kapsamlı kalite ve otorite ölçütleri yer alır.

Bu bulguların web sitesi işletmecileri için pratikte ne gibi sonuçları var?

Mahkeme belgelerindeki açıklamalar, web sitesi işleten veya SEO stratejileri geliştiren herkes için geniş kapsamlı sonuçlar doğuruyor. En önemli bulgu ise, gerçek kullanıcı etkileşimi ve memnuniyetinin arama motoru sıralamalarında merkezi bir rol oynadığıdır.

Web sitesi operatörleri öncelikle geleneksel SEO taktiklerinden ziyade gerçek kullanıcı deneyimini iyileştirmeye odaklanmalıdır. Bu, yükleme hızını optimize etmeyi, kullanılabilirliği artırmayı, yüksek kaliteli ve alakalı içerik sağlamayı ve kullanıcıları daha uzun süre kalmaya ve daha fazla sayfa ziyaret etmeye teşvik eden bir web sitesi yapısı tasarlamayı içerir.

Kullanıcı memnuniyetine dair sinyallere özel önem verilmelidir. Bunlar arasında düşük hemen çıkma oranları, uzun sitede kalma süreleri, sık geri dönen ziyaretçiler ve yorumlar, form gönderimleri veya satın alımlar gibi aktif etkileşimler yer alır. Google bu sinyalleri kalite ve alaka düzeyinin güçlü göstergeleri olarak değerlendirir.

Bu bulgular, daha geniş anlamda içerik kalitesinin önemini de vurgulamaktadır. Bu sadece teknik SEO yönleriyle ilgili değil, gerçek katma değer sunan ve kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayan içerik oluşturmakla ilgilidir. Bu, insan kalite değerlendiricileri tarafından da uygulanan EEAT kriterleriyle de uyumludur.

Bu gelişmeler arama motoru optimizasyonunun geleceği için ne anlama geliyor?

Bu açıklamalar, arama motoru optimizasyonunda temel bir değişime işaret ediyor; teknik manipülasyondan gerçek kullanıcı odaklılığa doğru bir geçişi gösteriyor. Esas olarak anahtar kelime yoğunluğuna, geri bağlantı oluşturmaya ve teknik hilelere odaklanan geleneksel SEO uygulamaları giderek önemini kaybediyor.

SEO'nun geleceği, gerçek kullanıcı ihtiyaçlarına odaklanan bütüncül yaklaşımlar geliştirmekte yatmaktadır. Bu, hedef kitleyi, sorunlarını ve ihtiyaçlarını daha derinlemesine anlamayı ve yüzeysel anahtar kelime optimizasyonunun ötesine geçen çözümler geliştirme yeteneğini gerektirir.

RankEmbed BERT gibi makine öğrenimi ve yapay zeka sistemlerinin önemi artmaya devam edecek. Bu sistemler, arama sorgularının ardındaki bağlamı ve amacı anlamak ve buna göre ilgili içeriği belirlemek üzere tasarlanmıştır. Web sitesi operatörleri, algoritmaları manipüle etmek yerine bu akıllı sistemler için optimizasyon yapmayı öğrenmelidir.

Çeşitli Google ürünlerinden, özellikle Chrome'dan gelen kullanıcı verilerinin entegrasyonunun daha da artması muhtemeldir. Bu durum, tüm etkileşim noktalarında tutarlı ve yüksek kaliteli bir kullanıcı deneyiminin önemini pekiştirmektedir.

Google bu ifşaatlara nasıl tepki veriyor?

Google, mahkeme belgelerindeki spesifik ifşaatlara şimdiye kadar yalnızca sınırlı ölçüde tepki verdi. Şirket, tıklamaların "doğrudan bir sıralama faktörü olmadığı" yönündeki resmi pozisyonunu korumaya devam ediyor; bu teknik olarak doğru olabilir, ancak tıklama verilerinin daha karmaşık sistemlerde nasıl kullanıldığına dair incelikli gerçekliği gizliyor.

Ancak, yasal süreçler Google'ı algoritmalarının bazı yönleri konusunda daha şeffaf olmaya zorladı. Eylül 2025'teki mahkeme kararının bir parçası olarak Google, belirli arama endeksi ve kullanım verilerini rakipleriyle paylaşmakla yükümlüydü.

Aynı zamanda Google, geleneksel arama yöntemlerine olan bağımlılığını azaltmak için aktif olarak çalışıyor. Yapay zeka destekli özelliklerin (örneğin Yapay Zeka Genel Bakışları) artan entegrasyonu ve chatbot işlevlerinin geliştirilmesi, düzenleyici baskıya ve OpenAI gibi yapay zeka sağlayıcılarından gelen artan rekabete bir yanıt olarak görülebilir.

Şirket, muhtemelen sıralama algoritmalarının ayrıntılarını korumaya çalışırken aynı zamanda düzenleyici gerekliliklere de uymaya devam edecektir. Şeffaflık ile manipülasyona karşı koruma arasında denge kurmak önemli bir zorluk olmaya devam etmektedir.

Bu bulgular arama motoru pazarındaki rekabeti nasıl etkiliyor?

Bu açıklamalar, Google'ın rakipleri için devasa bir yapısal sorunu ortaya koyuyor. Chrome tarayıcı verileri, kapsamlı arama kayıtları ve gelişmiş yapay zeka sistemlerinin birleşimi, alternatif arama motorları için pazara girişte önemli engeller oluşturuyor.

Bing, DuckDuckGo veya yeni yapay zeka destekli arama sistemleri gibi rakipler, bu ölçekte karşılaştırılabilir kullanıcı verilerine erişemiyor. Bu durum, benzer şekilde hassas ve kullanıcı odaklı sıralama algoritmaları geliştirmelerini önemli ölçüde zorlaştırıyor. Google'ın veri avantajı kendi kendini güçlendiriyor: daha iyi arama sonuçları daha fazla kullanıcıya yol açıyor, bu da daha fazla veri ve daha iyi algoritmalar sağlıyor.

Eylül 2025'te verilen ve Google'ı belirli verileri "nitelikli rakiplerle" paylaşmaya zorlayan mahkeme kararı, teorik olarak bu engelleri azaltabilir. Bununla birlikte, pratik uygulama ve "nitelikli rakipler"in tanımı hala belirsizliğini koruyor.

Hakimin değerlendirmesi ilginç: Yapay zekâ destekli sohbet robotlarının ve üretken yapay zekânın gelişimi, on yıldan uzun bir süredir ilk kez Google'ın pazar hakimiyetine meydan okuyabilecek bir ürünün "ciddi olasılığını" yaratıyor. Bu, rekabetin geleneksel arama motorlarından değil, tamamen yeni yapay zekâ tabanlı bilgi erişim sistemlerinden gelebileceğini gösteriyor.

Bu tarihi keşiflerden ne öğrenebiliriz?

Google'ın rekabet hukuku davasına ait mahkeme belgeleri, dünyanın en önemli arama motorunun nasıl çalıştığına dair temel varsayımları sarstı. Belgeler, kullanıcı sinyallerinin Google'ın yıllardır kamuoyuna açıkladığından çok daha merkezi bir rol oynadığını açıkça gösteriyor.

En önemli bulgu, Google'ın aslında farklı sistemlerden oluşan son derece karmaşık bir ekosistem işlettiği ve bu sistemlerin tümünün kullanıcı verilerini farklı şekillerde kullandığıdır. Navboost'tan Glue sistemine ve RankEmbed BERT'e kadar tüm bu bileşenler, gerçek kullanıcı etkileşimlerinden öğrenmek ve arama sonuçlarını buna göre optimize etmek üzere tasarlanmıştır.

Web sitesi operatörleri ve SEO uzmanları için bu, net bir mesaj veriyor: Odak noktası nihayet teknik manipülasyondan, kullanıcılar için gerçek katma değer yaratmaya kaymalıdır. Yüzeysel SEO hileleri dönemi kesinlikle sona erdi. Arama sonuçlarında başarı, giderek artan bir şekilde kullanıcı deneyimine bütünsel bir bakış açısı gerektiriyor.

Ortaya çıkan bilgiler, piyasa gücü ve adil rekabet hakkında da önemli soruları gündeme getiriyor. Google'ın Chrome verilerine erişimi ve bunun sonucunda elde ettiği rekabet avantajları, rakiplerin bu pazarda yer edinmesinin ne kadar zor olduğunu gösteriyor. Ancak, sınırlı da olsa, düzenleyici önlemler daha adil bir rekabet ortamının yeniden sağlanmasına yönelik ilk adım niteliğinde.

Sonuç olarak, belgeler birçok SEO uzmanının uzun zamandır şüphelendiği şeyi doğruluyor: Google gerçekten de kullanıcıların arama sonuçlarından ne kadar memnun olduğunu değerlendiriyor ve bu bilgiyi algoritmalarını sürekli olarak iyileştirmek için kullanıyor. Bu varsayımların sadece spekülasyon olarak geçiştirilebileceği günler artık kesin olarak sona erdi.

☑️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.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Fuarlar