Yeni Dijital Görünürlük - SEO, LLMO, GEO, AIO ve AEO - SEO'nun tek başına deşifre edilmesi artık yeterli değil

Paradigma kayması: arama motoru optimizasyonundan üretken motor optimizasyonuna kadar

Yapay zeka çağında dijital görünürlüğün yeniden tanımlanması

Dijital bilgi manzarası şu anda grafik web sitelerinin piyasaya sürülmesinden bu yana en derin dönüşümüne maruz kalmaktadır. Arama motorlarının mavi bağlantılar şeklinde potansiyel cevapların bir listesini sunduğu ve bunları görüntülemek, bunları karşılaştırmak ve ilgili bilgileri sentezlemek için kullanıcıya bıraktığı geleneksel mekanizma giderek yeni bir paradigma ile değiştirilmektedir. “Sor-ve-Recive” modeli, üretken AI sistemleri tarafından yönlendirilen yerini alır. Bu sistemler kullanıcı için sentez çalışmasını üstlenir ve bir soruya doğrudan, küratörlü ve doğal bir dil cevabı sağlar.

Bu temel değişimin dijital görünürlüğün tanımı için çok geniş bir sonuçları vardır. Başarı artık sadece ilk sonuç sayfasında görünmek anlamına gelmez; Yapay zekanın ayrılmaz bir parçası olarak, doğrudan belirtilen bir kaynak olarak, söz konusu bir marka olarak veya sentezlenen bilgilerin temeli olarak giderek daha fazla tanımlanmaktadır. Bu geliştirme, kullanıcıların bir web sitesini ziyaret etmek zorunda kalmadan bilgi ihtiyaçlarını doğrudan arama sonuçları sayfasında karşıladığı "sıfır tıkalı aramalara" yönelik mevcut eğilimi hızlandırmaktadır. Bu nedenle, şirketlerin ve içerik üreticilerinin oyunun yeni kurallarını anlamaları ve stratejilerini uyarlamaları önemlidir.

İçin uygun:

• Xpert Blog: AIS Yapay Zeka Arama / Kis-ki Arama / Neo Seo = NSEO (yeni nesil arama motoru optimizasyonu)

Optimizasyonun yeni kelime dağarcığı: SEO, LLMO, GEO, AIO ve AEO'nun deşifre edilmesi

Bu yeni teknolojilerin ortaya çıkmasıyla, karmaşık ve sık sık kafa karıştırıcı bir kelime dağarcığı gelişti. Terimlerin açık bir şekilde sınırlandırılması, hedeflenen bir strateji için ön koşuldur.

SEO (Arama Motoru Optimizasyonu): Bu, Google ve Bing gibi klasik arama motorları için web içeriğini optimize etmenin yerleşik, temel disiplinidir. Temel amaç, geleneksel, bağlantı tabanlı arama sonuçları listelerinde (SERPS) yüksek sıralamalar elde etmektir. SEO, AI çağında çok önemlidir, çünkü daha fazla optimizasyonun temelini oluşturur.

LLMO (Büyük Dil Modeli Optimizasyonu): Bu kesin teknik terim, özellikle openais chatgpt veya Google'ın Gemini gibi metin tabanlı büyük ses modelleri (büyük dil modelleri, LLM'ler) ile etkili bir şekilde anlayabilmek, işleyebilmek ve alıntı yapmak için içeriğin optimizasyonunu açıklar. Amaç artık sıralama değil, AI tarafından oluşturulan cevaplarda güvenilir bir kaynak olarak kayıt.

GEO (Üretken Motor Optimizasyonu): LLMO için kullanılan biraz daha geniş ve sıklıkla eşanlamlı bir terim. Geo, tüm üretken sistem veya "Motor" (örneğin şaşkınlık, Google AI genel bakışları) için optimizasyona odaklanır, bu da sadece dil modelinin kendisi değil, bir cevap oluşturur. Bir markanın mesajının doğru bir şekilde sunulmasını ve bu yeni kanallar aracılığıyla dağıtılmasını sağlamakla ilgilidir.

AIO (AI optimizasyonu): Bu, karışıklığa yol açabilecek çeşitli anlamları olan bir şemsiye terimidir. İçerik optimizasyonu bağlamında, AIO, her türlü AI sistemi için içeriği uyarlamak için genel stratejiyi açıklar. Bununla birlikte, terim ayrıca AI modellerinin kendisinin teknik optimizasyonunu veya iş süreçlerini otomatikleştirmek için AI kullanımını da ifade edebilir. Bu belirsizlik onu belirli içerik stratejisi için daha az kesin hale getirir.

AEO (Yanıt Motoru Optimizasyonu): Arama sistemlerinde doğrudan yanıt özellikleri için optimizasyona odaklanan özel bir GEO/LLMO alt bölgesi, Google'ın AI genel bakışlarında bulunabilir.

Bu raporun amaçları doğrultusunda, GEO ve LLMO, yeni içerik optimizasyonu stratejileri için birincil terimler olarak kullanılmaktadır, çünkü bunlar en uygun şekilde tanımlanırlar ve sektörde standart olarak giderek daha fazla kurulurlar.

Geleneksel SEO neden temeldir, ancak artık yeterli değildir

Yaygın bir yanlış anlama, yeni optimizasyon disiplinlerinin SEO'nun yerini alacağıdır. Aslında, LLMO ve GEO, klasik arama motoru optimizasyonunu tamamlar ve genişletir. İlişki simbiyotiktir: sağlam bir SEO temeli olmadan, üretken AI için etkili optimizasyon mümkün değildir.

Temel Olarak SEO: Teknik SEO-SUCH'ın hızlı bir yükleme süresi, temiz bir yan mimari ve taranabilirliğin sağlanması-AI sistemlerinin bir web sitesini ilk etapta bulması, okuması ve işlemesi için mutlak ön koşuldur. Benzer şekilde, yüksek kaliteli içerik ve konu ile ilgili olarak belirlenen kalite sinyalleri, güvenilir bir kaynak olarak sınıflandırılmak için çok önemlidir.

RAG Connection: Birçok üretken arama motoru, cevaplarınızı web'den mevcut bilgilerle zenginleştirmek için geri alma artırılmış nesil (RAG) adı verilen bir teknoloji kullanır. Klasik arama motorlarının en iyi sonuçlarını kullanırlar. Geleneksel aramada yüksek bir sıralama, bir AI tarafından oluşturulan bir cevap için bir kaynak olarak kullanılma olasılığını arttırır.

Tek SEO'nun boşluğu: Temel önemine rağmen, tek başına SEO artık yeterli değildir. En iyi sıralama artık görünürlük veya trafik garantisi değildir, çünkü AI tarafından oluşturulan cevap genellikle geleneksel sonuçlar ve kullanıcı isteği doğrudan cevaplar tarafından büyür. Yeni hedef, bu AI cevabında bahsetmek ve sentezdir. Bu, mekanik okunabilirliği, bağlamsal derinliği ve geleneksel anahtar kelime optimizasyonunun ötesine geçen gösterilebilir otorite-perdeleri amaçlayan ek bir optimizasyon seviyesi gerektirir.

Terminolojinin parçalanması anlamsal bir tartışmadan daha fazlasıdır; Başlangıçlarında bir paradigma kayması için bir belirtisidir. Farklı kısaltmalar, teknik (AIO, LLMO) 'dan pazarlama odaklı bir perspektife (GEO, AEO) kadar yeni alanı tanımlamayı telafi eden farklı perspektifleri yansıtır. Bu belirsizlik ve kalıcı olarak kurulmuş bir standardın olmaması stratejik bir zaman penceresi yaratır. Silolarda daha fazla çalışan daha büyük kuruluşlar hala terminoloji ve strateji hakkında tartışıyor olsa da, çevik şirketler makine okunabilir, yetkili içeriğin temel ilkelerini devralabilir ve “ilk taşıyıcı” olarak önemli bir olası satış sağlayabilir. Mevcut tartışmasız bir bariyer değil, bir fırsattır.

Optimizasyon disiplinlerinin karşılaştırılması

Optimizasyon Disiplinlerinin Karşılaştırılması - Resim: Xpert.digital

Çeşitli optimizasyon disiplinleri farklı hedefler ve stratejiler izler. SEO, anahtar kelime optimizasyonu, bağlantı yapısı ve teknik iyileştirmeler yoluyla Google ve Bing gibi klasik arama motorlarında yüksek sıralamalara odaklanır, böylece başarı anahtar kelime sıralamaları ve organik trafik kullanılarak ölçülür. Öte yandan LLMO, anlambilim derinliği, varlık optimizasyonu ve EEAT faktörleri-başlık kullanılarak chatgpt veya İkizler gibi AI cevaplarında çağrılmayı veya alıntılanmayı amaçlamaktadır. Geo, markanın şaşkınlık veya AI genel bakışları gibi motorlardan üretilen cevaplarda doğru temsili için çabalar, bu nedenle odak noktası tema otoritesinin yapılandırılması ve oluşturulması ve sesin payı AI cevaplarında başarı ölçümü görevi görür. AIO, tüm AI sistemleri için genel görünürlük hedefini takip eder ve SEO, GEO ve LLMO'yu farklı AI kanallarında görünürlük ile ölçülen ek model ve süreç optimizasyonu ile birleştirir. Son olarak, AEO, SSS biçimlendirme ve şema işaretlemesi yoluyla yanıt makinelerinin doğrudan cevap parçacıklarındaki görünüme odaklanır ve yanıt kutularındaki varlık, başarıyı tanımlar.

Makine Odası: AI aramasının arkasındaki teknolojiye ilişkin bilgiler

İçeriği AI sistemleri için etkili bir şekilde optimize etmek için, altta yatan teknolojilerin temel anlayışı esastır. Bu sistemler büyülü kara kutular değildir, ancak işleyişlerini ve dolayısıyla işlenecek içeriğin gereksinimlerini belirleyen belirli teknik ilkelere dayanır.

Büyük Ses Modelleri (LLMS): Çekirdek Mekanik

Üretken AI'nın merkezinde büyük ses modelleri (büyük dil modelleri, LLMS) vardır.

• Büyük miktarlarda verilerle ön eğitim: LLM'ler, Wikipedia, halka açık internet (örneğin Ortak tarama veri seti aracılığıyla) ve dijital kitap koleksiyonları gibi kaynaklardan gelen muazzam metin kayıtları temelinde eğitilir. Trilyonlarca kelimeyi analiz ederek, bu modeller insan dilinin istatistiksel kalıplarını, dilbilgisel yapıları, olgusal bilgileri ve anlamsal ilişkilerini öğrenir.
• Bilgi kesiminin sorunu: LLM'lerin önemli bir kısıtlaması, bilginizin eğitim verilerinin durumunda donmuş olmasıdır. Sözde "bilgi kesme tarihi" var ve bu tarihten sonra oluşturulan bilgilere erişemezsiniz. 2023 yılına kadar eğitilen bir LLM dün ne olduğunu bilmiyor. Bu, arama uygulamaları için çözülmesi gereken temel sorundur.
• Jeton ve Olasılıksal Nesil: LLM'ler, kelime için metin kelimesini işlemez, ancak daha küçük birimlere sökmez, bu nedenle "jetonlar" olarak adlandırılır. Temel işlevleri, bir önceki bağlama dayanarak en muhtemel belirteci tahmin etmek ve tutarlı bir metin oluşturmaktır. Oldukça gelişmiş istatistiksel kalıpla ilgili insanlardır ve insan bilincine veya anlayışına sahip değildir.

Geri Artırılmış Generation (RAG): Yaşamak için Köprü

Geri alma Ağustos nesli (RAG), LLM'lerin mevcut arama motorları olarak hareket etmesini sağlayan temel teknolojidir. Modelin statik, önceden eğitilmiş bilgisi ile internetin dinamik bilgileri arasındaki boşluğu doldurur.

RAG işlemi dört adıma ayrılabilir:

• İstek (sorgu): Bir kullanıcı sistem için bir soru sorar.
• Temyiz (Alma): Hemen cevap vermek yerine, sistem bir "retriever" bileşenini etkinleştirir. Genellikle semantik bir arama motoru olan bu bileşen, isteğe bağlı belgelere göre harici bir bilgi tabanını (genellikle Google veya Bing gibi büyük bir arama motorunun dizinini) arar. Bu noktada, yüksek geleneksel SEO sıralamasının önemi açıktır: Klasik aramaya iyi yerleştirilen içerikler, RAG sistemi tarafından bulunma olasılığı daha yüksektir ve potansiyel bir kaynak olarak seçilir.
• Zenginleştirme (Artırma): Erişilen belgelerden en alakalı bilgiler çıkarılır ve orijinal kullanıcı isteğine ek bir bağlam olarak eklenir. Bu "zenginleştirilmiş bir istemi" oluşturur.
• Nesil (nesil): Bu zenginleştirilmiş istem LLM'ye iletilir. Model şimdi artık modası geçmiş eğitim bilgisine dayanmayan, ancak mevcut erişilen gerçeklere dayanan cevabını üretiyor.

Bu süreç "halüsinasyonlar" (gerçekleri icat etmek) riskini azaltır, kaynakların belirtilmesini sağlar ve cevapların daha güncel ve aslında daha hassas olmasını sağlar.

Anlamsal Arama ve Vektör Girişleri: Yapay zekanın dili

"Geri alma" adımının RAG'da nasıl çalıştığını anlamak için anlamsal arama kavramını anlamalısınız.

• Anahtar kelimelerden anlamlara: Geleneksel arama, anahtar kelimelerin karşılaştırılmasına dayanır. Öte yandan semantik arama, niyeti (niyet) ve bir soruşturmanın bağlamını anlamayı amaçlamaktadır. "Sıcak kış eldivenleri" arayışı da "Woolfaefae" için sonuçlar sağlayabilir, çünkü sistem kavramlar arasındaki anlamsal ilişkiyi tanır.
• Çekirdek bir mekanizma olarak vektör emniyetleri: Bunun teknik temeli vektör emmebikleridir. Özel bir “gömme modeli” metin birimlerini (kelimeler, cümleler, tüm belgeler) sayısal bir gösterime dönüştürür-son derece boyutsal bir alanda vektör.
• Anlamsal bir benzerlik olarak mekansal yakınlık: Bu vektör odasında benzer kavramlar birbirine yakın olarak gösterilmektedir. "Kral" ı temsil eden vektör, "kadın" için "kadın" vektörü gibi "Kraliçe" için vektörle benzer bir ilişkiye sahiptir. "Kadın" için vektör.
• RAG işleminde uygulama: Bir kullanıcının isteği de bir vektöre dönüştürülür. RAG sistemi daha sonra Vectord veritabanını, sorgulama vektörüne en yakın belge vektörlerini bulmak için arar. Bu şekilde, istemi zenginleştirmek için en anlamlı olarak alakalı bilgiler çağrılır.

Modeller ve Düşünceler: Bir sonraki evrim seviyesi

LLM gelişiminin en önemli cephesinde, daha ilerici bir bilgi işleme biçimi vaat eden sözde düşünme modelleri vardır.

• Basit cevapların ötesinde: Standart Lelms tek bir geçişte bir cevap üretirken, düşünce modelleri karmaşık problemleri bir dizi mantıksal ara basamak haline getirir, "düşünce zinciri" (sallama zinciri).
• Nasıl Çalışır: Bu modeller, başarılı, çok seviyeli çözümlerle öğrenmeyi güçlendirerek (takviye öğrenimi) eğitilir. Dahili olarak “düşünürler”, final, genellikle daha sağlam ve daha doğru bir cevaba ulaşmadan önce çeşitli çözümleri formüle eder ve atarlar.
• Optimizasyon için çıkarımlar: Bu teknoloji hala başlangıçta olmasına rağmen, gelecekteki arama motorlarının çok daha karmaşık ve karmaşık soruları işleyebileceğini gösteriyor. Açık, mantıklı adım adım talimatlar, ayrıntılı süreç açıklamaları veya iyi yapılandırılmış argüman zincirleri sunan içerikler, bu gelişmiş modeller tarafından yüksek kaliteli bir bilgi kaynağı olarak kullanılabilmek için ideal olarak konumlandırılmıştır.

Modern AI aramalarının teknolojik yapısı-LLM, RAG ve semantik arama kombinasyonu, tanklı sayfaların "eski web" ile AI üretilen cevapların "yeni web" arasında güçlü, kendini güçlendiren bir döngü oluşturur. Geleneksel SEO'da iyi performans gösteren yüksek kaliteli, yetkili içerik belirgin bir şekilde endekslenir ve sıralanır. Bu yüksek sıralama sizi RAG sistemlerini aramak için birinci sınıf bir aday yapar. Bir AI bu içeriği alıntı yaptığında, bu da daha fazla kullanıcı taahhüdüne, daha fazla geri bağlantıya ve sonuçta daha güçlü geleneksel SEO sinyallerine yol açabilecek yetkisini güçlendirir. Bu bir "erdem otorite grubu" yaratır. Tersine, alt içerik hem geleneksel arama hem de bez sistemleri tarafından göz ardı edilir ve bu nedenle giderek görünmezdir. Dijital "var" ve "sahip olmayanlar" arasındaki boşluk katlanarak genişleyecektir. Stratejik sonuç, temel SEO'ya yapılan yatırımların ve içeriğin içeriğinin kurulmasının artık sadece sıralamayı hedeflememesidir; Bilgi okumanın yapay zeka kontrollü geleceği masasında kalıcı bir yer güvence altına alıyorsunuz.

Yapay Zeka ve XR 3D İşleme Makinesi: Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketi, AR-GE XR, PR ve SEM ile beş kat uzmanlığı - Resim: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

Üretken motor optimizasyonunun üç sütunu

Bölüm I'in teknik anlayışı somut, uygulanabilir bir stratejik çerçevenin temelini oluşturur. Yeni AI arama çağında başarılı olmak için, optimizasyon çabaları üç merkezi sütuna dayanmalıdır: makine anlayışı için stratejik içerik, AI tarayıcılar için gelişmiş teknik optimizasyon ve dijital otoritenin proaktif yönetimi.

İçin uygun:

• Ki, SEO, AIO ve LLMO'ya kapsamlı araştırmalara genel bakış

  

Sütun 1: Makine anlayışı için stratejik içerik

İçeriğin yaratılma ve yapılandırılma şekli temelde değişmelidir. Amaç artık sadece bir insan okuyucusunu ikna etmek değil, aynı zamanda bir makineye bilgi çıkarılması ve sentezi için mümkün olan en iyi temeli sunmaktır.

Yeni Bir Sınır Olarak Tema Otoritesi

İçerik stratejisinin odak noktası, bireysel anahtar kelimelerin optimizasyonundan kapsamlı tema otoritesinin (topikal otorite) kurulmasına ertelenmiştir.

• Bilgi Merkezlerinin Yapımı: Bireysel anahtar kelimeler için izole edilmiş öğeler oluşturmak yerine, bütünsel "temalı kümeler" oluşturmaktır. Bunlar, geniş bir konuyu kapsayan merkezi, kapsamlı bir "sütun içeriği" (sütun içeriği) ve belirli niş yönleri ve ayrıntılı sorularla ilgilenen çok sayıda bağlantılı alt öğeden oluşur. Böyle bir yapı, AI sistemlerini bir web sitesinin belirli bir alan için alakalı ve kapsamlı bir kaynak olduğuna işaret eder.
• Bütünsel Kapak: LLMS SAYITLARINDA SAYITLARI İZLEME. Bir konuyu kapsamlı bir şekilde kapsayan bir web sitesi - tüm ilgili yönler, kullanıcı soruları ve ilgili kavramlar dahil - bir AI tarafından birincil kaynak olarak kullanılma olasılığını artırır. Sistem, ihtiyacınız olan tüm bilgileri tek bir yerde bulur ve bunu birkaç, daha az kapsamlı kaynaklardan derlemek zorunda değildir.
• Pratik Uygulama: Anahtar kelime araştırması artık bireysel arama terimleri bulmaya değil, temel bir yetkinlik alanına ait olan tüm soruların, kısmi yönleri ve ilgili konuları eşlemeye hizmet etmektedir.

Algoritmik bir sinyal olarak yiyin

Google'ın Eat Kavramı (deneyim, uzmanlık, yetkili merkez, güvenilirlik-deneyim, uzmanlık, otorite, trudanlık), insan kalite testçileri için saf bir kılavuzdan içerik kaynaklarını değerlendirmek için kullanılan bir dizi makine tarafından okunabilir sinyallere kadar gelişir.

Yapı Güven: Şirketler bu sinyalleri web sitelerinde aktif olarak uygulamalı ve görünür hale getirmelidir:

• Deneyim ve Uzmanlık (Deneyim ve Uzmanlık): Yazarlar, ideal olarak niteliklerini ve pratik deneyimlerini gösteren ayrıntılı biyografilerle açıkça gösterilmelidir. İçerikler, uygulamadan saf gerçek bilginin ötesine geçen benzersiz bilgiler içermelidir.
• Otorite (Otorite): Diğer saygın web sitelerinden bağlamsal alakalı geri bağlantıların oluşturulması önemlidir. Bununla birlikte, yetkili kaynaklardaki bağlantılı olmayan ticari markalar (sözler) de giderek daha önemli hale gelmektedir.
• Güvenilirlik (güvenilirlik): açık ve kolay -iletişim bilgileri, güvenilir kaynakların atıfı, kendi yayınlanması, orijinal veriler veya çalışmaların ve içeriğin düzenli güncellemesi ve düzeltilmesi önemli sinyallerdir.

Enstitäte tabanlı içerik stratejisi: Dizeler için değil, şeyler için optimizasyon

Modern arama motorları dünya hakkındaki anlayışlarını “grafik bilgisi” ile oluşturur. Bu grafik kelimelerden değil, gerçek varlıklardan (insanlar, yerler, markalar, kavramlar) ve aralarındaki ilişkilerden oluşur.

• Kendi markanızı bir varlık haline getirin: Stratejik amaç, bu grafikte açıkça tanımlanmış ve tanınmış bir varlık olarak kendi markanızı oluşturmaktır, bu da belirli bir alanla açıkça ilişkilidir. Bu, tutarlı bir adlandırma, yapılandırılmış verilerin kullanımı (bkz. Bölüm 4) ve diğer ilgili varlıklarla sık sık görülen (birlikte ortaya çıkma) elde edilir.
• Pratik Uygulama: İçerikler açıkça tanımlanmış varlıklar etrafında yapılandırılmalıdır. Önemli teknik terimler sözlük veya tanım kutularında açıklanabilir. Wikipedia veya Wikidata gibi tanınan varlık kaynaklarına bağlantı, Google'ın doğru bağlantıları kurmasına ve tematik sınıflandırmayı pekiştirmesine yardımcı olabilir.

Snippet Sanatı: Doğrudan Ekstraksiyon için Yapı İçeriği

İçeriğin biçimlendirilmesi, makinelerin bunları kolayca söküp yeniden kullanabileceği şekilde yapılmalıdır.

• Geçiş seviyesinde optimizasyon: AI sistemleri genellikle tüm öğeleri çıkarmaz, ancak bireysel, mükemmel formüle edilmiş "parçalar" veya bölümler bir paragraf, bir liste noktası, bir tablo çizgisi, bir sorgulamanın belirli bir kısmını cevaplamak için. Bu nedenle bir web sitesi, bu kadar çok çıkarılabilir bilgi yudumlarının bir koleksiyonu olarak tasarlanmalıdır.
• Yapısal En İyi Uygulamalar:
  • Cevap-ön yazım (ilk cevap yazma): Paragraflar örtük bir soruya özlü, doğrudan bir cevap ve ardından açıklayıcı detaylar ile başlamalıdır.
  • Listelerin ve tabloların kullanımı: Karmaşık bilgiler listelerde, numaralandırılmış listelerde ve tablolarda hazırlanmalıdır, çünkü bu formatlar AI sistemleri için özellikle kolaydır.
  • Başlıkların Stratejik Kullanımı: Genellikle soru olarak formüle edilen net, açıklayıcı H2 ve H3 başlıkları içeriği mantıksal olarak yapılandırmalıdır. Her bölüm tek, odaklanmış bir fikre odaklanmalıdır.
  • SSS alanları: Sık sorulan soruları olan bölümler (sık sorulan sorular) idealdir, çünkü AI sohbetlerinin konuşma sorusu-cevap biçimini doğrudan yansıtıyorsunuz.

Multimodalite ve doğal dil

• Konuşma Tonu: İçerikler doğal, insan tarzında yazılmalıdır. AI modelleri otantik, insan dili ile eğitilmiştir ve gerçek bir konuşma gibi okuyan metinleri tercih eder.
• Görsel içeriğin optimizasyonu: Modern AI, görsel bilgileri de işleyebilir. Bu nedenle görüntülerin anlamlı eski metinlere ve kapaklara ihtiyacı vardır. Videolara transkriptler verilmelidir. Bu, multimedya içeriğini dizinlenebilir hale getirir ve AI için alıntılanır.

Bu içerik stratejilerinin-EEAT, varlık optimizasyonu ve snippet yapılandırma sürelerinin derin bir bilgiye yakınlaşması: AI için en etkili içerik, insanlar için en yararlı, en net ve en güvenilir içeriktir. Genellikle doğal olmayan metinlere yol açan "algoritma için yazma" dönemi sona erer. Yeni algoritma insan merkezli en iyi uygulamaları gerektirir. Stratejik sonuç, gerçek uzman bilgi, yüksek kaliteli yazma, net bilgi tasarımı ve şeffaf kaynaklara yapılan yatırımların artık sadece "iyi bir uygulama" olmamasıdır - bunlar üretken yaş için en doğrudan ve en sürdürülebilir teknik optimizasyon biçimidir.

Sütun 2: Yapay zeka tarayıcıları için gelişmiş teknik optimizasyon

Stratejik içerik optimizasyonun "ne" olduğunu tanımlarken, teknik optimizasyon "nasıl" sağlar-AI sistemlerinin bu içeriğe erişebilmesini, yorumlayabilmesini ve doğru şekilde işleyebilmesini sağlar. Sağlam bir teknik temel olmadan, en iyi içerik bile görünmez kalır.

Yeni düşünülen teknik SEO: Çekirdek hayati önemi devam eden önemi

Teknik arama motoru optimizasyonunun temelleri sadece GEO için değil, aynı zamanda daha kritiktir.

• Tarulabilirlik ve endekslenebilirlik: Bu mutlak temeldir. Bir AI tarayıcısı, iyi bilinen Googlebot veya Claudebot ve GPTBOT-CANNOT çağrısı veya bir sayfa gibi özel botlar varsa, AI sistemi için mevcut değildir. İlgili sayfaların HTTP Durum Kodu 200'ünü döndürdüğü ve robots.txt dosyası tarafından (kasıtsız olarak) engellenmemesi sağlanmalıdır.
• Yan Hız ve Oluşturma Zamanı: AI paletli genellikle bir tarafın oluşturulması için çok kısa zaman pencereleriyle çalışır, bazen sadece 1-5 saniye. Yavaş yükleme sayfaları, özellikle yüksek JavaScript içeriğine sahip olanlar, riski çalıştırır, atlanır veya sadece eksik işlenmez. Çekirdek Web canlılarının optimizasyonu ve genel şarj hızı (sayfa) bu nedenle çok önemlidir.
• JavaScript Oluşturma: Google Prawler artık JavaScript yoğun sayfaları oluşturmada çok iyi olsa da, bu diğer birçok AI tarayıcısı için geçerli değildir. Evrensel erişilebilirliği sağlamak için, kritik içerik zaten sayfanın ilk HTML koduna dahil edilmeli ve istemci tarafında yeniden yüklenmemelidir.

Scheme.org'un stratejik zorunluluğu: Ağa bağlı bir bilgi şeması oluşturun

Scheme.org, yapılandırılmış veriler için standart bir kelime dağarcığıdır. Web sitesi operatörlerinin arama motorlarına içeriklerinin ne olduğunu ve farklı bilgi öğelerinin nasıl ilişkili olduğunu açıkça bilgilendirmelerini sağlar. Şema ile verilen bir web sitesi, makine okunabilir bir veritabanı haline gelir.

• AI için şema neden çok önemlidir: yapılandırılmış veriler belirsizliği ortadan kaldırır. AI sistemlerini, fiyatlar, veriler, yerler, derecelendirmeler veya yüksek düzeyde güvenlik seviyesine sahip bir kılavuzdaki adımları etkinleştirirler. Bu, içeriği yapılandırılmamış bir akış metni olarak cevapların oluşturulması için çok daha güvenilir bir kaynak haline getirir.
• GEO için Anahtar Şema Türleri:
  • Organizasyon ve Kişi: Kendi markanızın ve yazarların varlık olarak açık tanımı hakkında.
  • Faqpage ve Wowto: doğrudan cevaplar ve AI sistemleri tarafından tercih edilen adım adım talimatlar için içeriğin yapılandırılması için.
  • Makale: Yazar ve çıkış tarihi gibi önemli meta verileri iletmek ve böylece yemek sinyallerini güçlendirmek.
  • Ürün: E-ticaretin fiyat, kullanılabilirlik ve değerlendirme verileri makinesinin okunabilmesi için vazgeçilmez.
• En İyi Uygulama Ağı İşlemleri: Optimizasyon, izole şema bloklarının eklenmesinin ötesine geçmelidir. @ID özniteliği kullanarak, çeşitli varlıklar bir tarafta ve tüm web sitesinde birbirine bağlanabilir (örneğin, bir makalenin yazarı ve yayıncıyla bağlantısı). Bu şekilde, makineler için anlamsal ilişkiler yapan tutarlı, iç bilgi grafiği oluşturulur.

Ortaya çıkan LLMS.txt Standardı: AI modellerine doğrudan iletişim hattı

LLMS.TXT, AI modelleriyle doğrudan ve verimli iletişim sağlayacak yeni bir standarttır.

• Amaç ve İşlev: Markdown formatında yazılmış ve bir web sitesinin normal dizine yerleştirilen basit bir metin dosyasıdır. Can sıkıcı HTML, JavaScript ve reklam pankartları tarafından ayarlanan bir web sitesinin en önemli içeriğinin küratörlü bir "haritası" sunar. Bu, AI modellerinin en alakalı bilgileri bulmasını ve işlemesini son derece verimli hale getirir.
• Robots.txt ve sitemap.xml farklılaşması: robots.txt tarayıcıları hangi alanları ziyaret etmemeleri gerektiğini bildirir ve siteMap.xml Tüm URL'lerin birleştirilmemiş bir listesini sunar, llms.txt bir web sitesinin en değerli kaynakları için yapılandırılmış ve bağlamsal bir kılavuz sunar.
• Spesifikasyon ve Biçim: Dosya basit Markdown sözdizimini kullanır. Genellikle bir H1 başlığı (yan başlık) ile başlar, ardından bir teklif bloğunda kısa bir özet gelir. H2 başlıkları daha sonra dokümantasyon veya yönergeler gibi önemli kaynaklara bağlantılardan grup listeleri. LLMS-Full.txt gibi bir web sitesinin metin içeriğini tek bir dosyada özetleyen varyantlar da vardır.
• Uygulama ve Araçlar: Oluşturma manuel olarak yapılabilir veya WordPress ve Shopify gibi içerik yönetim sistemleri için ateşli takım, işaretleme veya özel eklentiler gibi artan sayıda jeneratör aracı tarafından desteklenebilir.
• Kabul hakkında tartışma: Bu standartla ilgili mevcut tartışmaları anlamak çok önemlidir. Google'ın resmi belgeleri, AI genel bakışlarında bu tür dosyaların görünürlük için gerekli olmadığını söylüyor. John Mueller gibi önde gelen Google uzmanları şüpheliydi ve kullanışlılığı modası geçmiş anahtar kelimeler Meta Günü ile karşılaştırdı. Bununla birlikte, aynı zamanda, antropik gibi diğer önemli AI şirketleri zaten kendi web siteleri için standardı kullanıyor ve geliştirici topluluğundaki kabul artıyor.

LLMS.txt ve gelişmiş şema uygulamaları hakkındaki tartışmalar, kritik bir stratejik gerginliği ortaya koymaktadır: tek, baskın bir platform (Google) için optimizasyon ve daha geniş, heterojen AI ekosistemi için optimizasyon arasında. Sadece Google'ın yönergelerine güvenmek ("İhtiyaç duymuyorsunuz"), Chatt, şaşkınlık ve Claude gibi hızla büyüyen diğer platformlarda kontrol ve potansiyel görünürlükten vazgeçen riskli bir stratejidir. Google'ın temel prensiplerini ve LLMS.txt ve kapsamlı şema gibi ekosistem çapında standartlar izleyen bir öngörü, "çok eşik" optimizasyon stratejisi en dirençli yaklaşımdır. Google'a en önemlisi, ancak kendi içeriğinin tek mekanik tüketicisi olarak görülmez. Bu, bir şirketin dijital varlıkları için stratejik çeşitlendirme ve risk azaltma biçimidir.

Sütun 3: Dijital Otorite Yönetimi

Yeni bir disiplinin ortaya çıkışı

Üçüncü ve belki de üretken motor optimizasyonunun en stratejik direği saf içerik ve teknoloji optimizasyonunun ötesine geçer. Bir markanın bir bütün olarak dijital otoritesinin yapısı ve yönetimi ile ilgilenir. Yapay zeka sistemlerinin kaynakların güvenilirliğini değerlendirmeye çalıştığı bir dünyada, algoritmik olarak ölçülebilir otorite belirleyici bir sıralama faktörü haline gelir.

"Dijital Otorite Yönetimi" kavramı büyük ölçüde endüstri uzmanı Olaf Kopp tarafından şekillendirildi ve dijital pazarlamada yeni, gerekli bir disiplini anlatıyor.

Silolar arasındaki köprü

EEAT ve AI çağında, marka itibarı, medyada bahsedilen algoritmik güven oluşturan sinyaller ve yazarların güvenilirliği - geleneksel olarak PR, marka pazarlaması ve sosyal medya gibi ayrı departmanlarda bulunan faaliyetler yoluyla yaratacaktır. Sadece SEO'nun bu alanlar üzerinde genellikle sınırlı etkisi vardır. Dijital Otorite Yönetimi, bu çabaları SEO ile tek tip bir stratejik çatı altında birleştirerek bu boşluğu kapatıyor.

Kapsayıcı amaç, algoritmalarla kolayca tanımlanabilen ve güvenilir olarak sınıflandırılabilen dijital olarak tanınan ve yetkili bir marka varlığının bilinçli ve proaktif yapısıdır.

Backlinks'in Ötesinde: Bahsedilen Para Birimi ve Birlikte Oluşturulma

• Bir sinyal olarak monte etmek: Yetkili bağlamlarda inanılmaz marka isimleri büyük ölçüde daha önemli hale geliyor. AI sistemleri, bir markanın farkındalığını ve itibarını değerlendirmek için bu sözleri tüm web'den toplar.
• Ortak oluşum ve bağlam: AI sistemleri hangi varlıkların (markalar, insanlar, insanlar, konular) sıklıkla birlikte belirtildiğini analiz eder. Stratejik amaç, kendi markanız ile tüm dijital alandaki temel yeterlilik konuları arasında güçlü ve tutarlı bir ilişki yaratmak olmalıdır.

Dijital olarak tanınan bir marka varlığı oluşturmak

• Tutarlılık anahtardır: marka adının yazımında mutlak bir tutarlılık, tüm dijital iletişim noktalarındaki yazar isimleri ve kurumsal açıklamalar esastır - kendi web sitenizden sosyal profillerden endüstri dizinlerine kadar. Tutarsızlıklar algoritmalar için belirsizlik yaratır ve varlığı zayıflatır.
• Çapraz Platform Otoritesi: Üretici motorlar bir markanın varlığını bütünsel olarak değerlendirir. Tüm kanallarda (web sitesi, LinkedIn, konuk gönderileri, forumlar) tek tip bir ses ve tutarlı mesajlar algılanan otoriteyi güçlendirir. Başarılı içeriğin farklı formatlar ve platformlar için yeniden kullanılması ve uyarlanması merkezi bir taktiktir.

Dijital PR ve itibar yönetiminin rolü

• Stratejik Halkla İlişkiler Çalışmaları: Dijital PR'nin çabaları, yalnızca hedef grupla ilgili değil, aynı zamanda AI modelleri tarafından yetkili kaynaklar olarak sınıflandırılan yayınlarda sözlere ulaşmaya odaklanmak zorundadır.
• İtibarın yönetimi: Saygın platformlarda aktif olarak olumlu incelemeleri tanıtmak ve izlemek çok önemlidir. Reddit ve Quora gibi topluluk platformlarında ilgili tartışmalara aktif katılım da aynı derecede önemlidir, çünkü bunlar genellikle AI sistemleri tarafından otantik görüş ve deneyimler için kaynak olarak kullanılır.

SEO'nun yeni rolü

• Dijital Otorite Yönetimi, bir kuruluş içindeki SEO'nun rolünü temelden değiştiriyor. SEO'yu, algoritmik yorum için bir şirketin tüm dijital ayak izinin düzenlenmesinden sorumlu olan tek bir kanalı (web sitesi) optimize etmeye odaklanan taktik bir işlevden alıyor.
• Bu, organizasyon yapısında ve gerekli becerilerde önemli bir değişiklik anlamına gelir. "Dijital Otorite Yöneticisi", SEO'nun analitik katlamasını bir marka stratejistinin ve halkla ilişkiler profesyonelinin anlatı ve ilişki oluşturma becerileriyle birleştiren yeni bir hibrit roldür. Bu entegre işlevi yaratamayan şirketler, AI sistemlerine tek tip, yetkili bir kimlik sunan rakiplerle rekabet halinde parçalanmış dijital sinyallerinin var olamayacağını bulacaktır.

B2B Tedarik: Tedarik Zincirleri, Ticaret, Pazara Yerleri ve ACIS.com-image ile AI destekli kaynak kullanımı: Xpert.digital

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• AI / Tavsiye ve Destek ile Ürünler ve B2B Insights Bulun

Rekabetçi Manzara ve Başarı Ölçümü

Optimizasyonun stratejik sütunları tanımlandıktan sonra, mevcut rekabet ortamındaki pratik uygulamaya bir bakış yöneltilmektedir. Bu, en önemli AI arama platformlarının veri tabanlı bir analizinin yanı sıra performans ölçümü için yeni yöntem ve araçların getirilmesini gerektirir.

İçin uygun:

• Yapay zeka nedeniyle trafik kaybının nedeni ve son iki yılda% 45 artan içerik rekabeti

Kaynak seçiminin yapısökümü: karşılaştırmalı bir analiz

Çeşitli AI arama platformları aynı çalışmaz. Cevaplarını oluşturmak için farklı veri kaynakları ve algoritmaları kullanırlar. Bu farklılıkların anlaşılması, optimizasyon önlemlerinin önceliklendirilmesi için çok önemlidir. Aşağıdaki analiz, önde gelen endüstri çalışmalarının bir sentezine, özellikle nitel analizler ve platform sahip belgelerle desteklenen SE sıralamasının kapsamlı bir şekilde incelenmesine dayanmaktadır.

Google AI Genel Bakışları: Yerleşik sistemin avantajı

• Kaynak Profili: Google daha muhafazakar bir yaklaşım izler. Yapay zeka genel bakışları büyük ölçüde grafiğin mevcut bilgisine, yerleşik EEAT sinyallerine ve organik üst sıralama sonuçlarına dayanmaktadır. Çalışmalar, tam olmasa da, klasik aramanın en iyi 10 pozisyonu ile önemli bir korelasyon göstermektedir.
• Veri Puanı: Google, cevap başına ortalama 9.26 bağlantıdan alıntı yapar ve analiz edilen çalışmada 2.909 benzersiz alan ile yüksek çeşitliliğe sahiptir. Daha eski, yerleşik alanlar için açık bir tercih vardır (belirtilen alanların % 49'u 15 yaşın üzerindedir), çok genç alanlar daha az dikkate alınmaktadır.
• Stratejik sonuç: Google AI genel bakışlarındaki başarı, güçlü, geleneksel SEO otoritesinden ayrılmaz. Başarının daha fazla başarıya yol açtığı bir ekosistemdir.

Chatgpt Arama: Kullanıcı tarafından üretilen içerik ve Bing'e odaklanan Challenger

• Kaynak Profili: ChatGPT, web araması için Microsoft Bing'in dizinini kullanır, ancak sonuçları filtrelemek ve düzenlemek için kendi mantığını kullanır. Platform, özellikle en sık belirtilen kaynaklardan biri olan ve Reddit gibi topluluk platformları için kullanıcı tarafından oluşturulan içerik (kullanıcı tarafından oluşturulan içerik, UGC) için önemli bir tercih göstermektedir.
• Veri Puanları: CHATGPT ortalama 10.42 en çok bağlantıya sahip alıntılar ve en fazla sayıda benzersiz alan adını ifade eder (4.034). Aynı zamanda, platform, bir cevap içinde ( %71) aynı alan adının en yüksek niyonlarının en yüksek oranını gösterir, bu da tek bir kaynak tarafından derinleşme stratejisini güvenilir olduğu düşünülür.
• Stratejik ima: Chatt'taki görünürlük, Bing endeksini optimize etmenin yanı sıra, kullanıcı tarafından oluşturulan önemli içerik platformlarında bir varlığın etkinliğini de içeren çok platform bir strateji gerektirir.

Şaşkınlık.ai: şeffaf gerçek zamanlı araştırmacı

• Kaynak Profili: Düşünce, her bir istek için gerçek zamanlı bir web sitesi yürütmek üzere tasarlanmıştır, bu da bilgilerin topikalliğini sağlar. Platform son derece şeffaftır ve cevaplarını net bir şekilde alıntılarla sağlar. Benzersiz bir satış noktası, kullanıcıların önceden tanımlanmış bir kaynak seçimi (örn. Yalnızca bilimsel kağıt, Reddit veya belirli web siteleri) aramasını sağlayan "odak" işlevidir.
• Veri Noktaları: Kaynakların seçimi çok tutarlıdır; Hemen hemen tüm cevaplar tam olarak 5 bağlantı içerir. Şaşkınlık cevapları, içerik seçerken benzer tercihleri ​​gösteren ChatGPT'den (0.82) en yüksek anlamsal benzerliği göstermektedir.
• Stratejik ima: Düşüncelikteki başarının anahtarı, kullanıcıların odaklanmış aramalarına kasıtlı olarak dahil edecek kadar yetkili bir web sitesi olan bir "hedef kaynak" olmaktır. Platformun gerçek zamanlı doğası da özellikle güncel ve aslında hassas içeriği ödüllendirir.

Büyük AI platformlarının farklı kaynak stratejileri yeni bir "algoritmik arbitraj" biçimi yaratır. Google AI genel bakışlarının son derece rekabetçi, otorite güdümlü ekosisteminde bir dayanak kazanmakta zorluk çeken bir marka, Bing-seo'ya odaklanarak Chatt aracılığıyla görünürlüğün daha kolay bir yolunu ve YouTube ve Reddit'te güçlü bir varlık bulabilir. Benzer şekilde, bir niş uzmanı, şaşkınlık üzerine odaklanmış aramalar için vazgeçilmez bir kaynak haline gelerek ana rekabetten kaçınabilir. Stratejik bilgi, her cephedeki her dövüşü yönetmek değil, her AI platformunun farklı "pazara giriş engellerini" analiz etmek ve kendi markanızın güçlü yönlerine en uygun platformda kendi içerik ve otorite inşaat önlemlerinizi hizalamaktır.

AI arama platformlarının karşılaştırmalı analizi

AI Arama Platformlarının Karşılaştırmalı Analizi-Image: Xpert.digital

AI arama platformlarının karşılaştırmalı analizi, Google AI genel bakışları, chatgpt arama ve şaşkınlık.ai arasında önemli farklılıklar göstermektedir. Birincil veri kaynağı olarak, Google AI Genel Bakışları Google dizin ve bilgi grafiğini kullanır, ortalama 9.26 teklif sunar ve Bing ile küçük bir örtüşme ve Chatt ile orta derecede vardır. Platform, Reddit ve Quora gibi kullanıcı tarafından üretilen içerik için ılımlı bir tercih gösterir, ancak yaşlılık ile yüksek oranda yerleşik alanları tercih eder. Eşsiz satış noktası, baskın arama motoruna ve güçlü EEAT ağırlıklandırmasına entegrasyondur, böylece stratejik odak EEAT ve güçlü geleneksel SEO otoritesini oluşturmaktır.

ChatGPT arama, birincil veri kaynağı olarak Bing endeksine dayanır ve ortalama 10.42 alıntı ile en çok kaynak bilgisini oluşturur. Platform, şaşkınlık ile yüksek bir örtüşme ve Google ile ılımlı bir örtüşme gösterir. Kullanıcı tarafından üretilen içerik, özellikle YouTube ve Reddit için yüksek tercih özellikle çarpıcıdır. Etki alanı yaşını değerlendirirken, daha genç alanlar için açıklık ile karışık davranış gösterir. Eşsiz satış noktası, çok sayıda kaynak ve güçlü UGC entegrasyonunda, stratejik odak ise aşırı SEO ve UGC platformlarında varlık üzerindedir.

Paplexity.ai, gerçek zamanlı bir web sitesi kullanarak birincil veri kaynağı olarak farklılık gösterir ve ortalama 5.01 ile en az alıntıyı sunar. Kaynak örtüşmesi Chatt ile yüksek, ancak Google ve Bing ile düşük. Platform, kullanıcı tarafından oluşturulan içerik için ılımlı bir tercih gösterir, Reddit ve YouTube Focus modunda tercih edilir. Etki alanı yaşı düşük bir rol oynar çünkü odak noktası gerçek zamanlı alaka düzeyinde. Benzersiz bir satış noktası olarak, perplexity.ai, satır içi alıntılarla şeffaflık ve odak işlevi aracılığıyla özelleştirilebilir kaynak seçimi sunar. Stratejik odak, niş otorite ve içerik -üst düzeyin inşa edilmesidir.

Yeni analiz: LLM görünürlüğünün ölçülmesi ve izlenmesi

Paradigmanın aramadan cevaba kayması, başarı ölçümünün eşit derecede temel bir şekilde ayarlanmasını gerektirir. Web sitesine tıklama artık birincil hedef değilse, geleneksel SEO göstergeleri anlam kaybediyor. Üretken AI manzarasında bir markanın etkisini ve varlığını ölçmek için yeni metrikler ve araçlar gereklidir.

Ölçümdeki paradigma kayması: tıklamalardan etkilemek

• Eski metrikler: Geleneksel SEO'nun başarısı öncelikle anahtar kelime sıralaması, organik trafik ve tıklama oranları (TO) gibi doğrudan ölçülebilir anahtar rakamlarla değerlendirilir.
• Yeni metrikler: GEO/LLMO'nun başarısı, genellikle dolaylı doğa olan etki ve varlık metrikleri ile ölçülür:
  • LLM Görünürlük / Marka Adları (Markalaşma): İlgili AI cevaplarında bir markanın ne sıklıkta belirtildiğini ölçer. Bu en temel yeni anahtar figürüdür.
  • Ses / Model Payı: Kendi marka mekanlarının yüzdesini, tanımlanmış bir arama sorgu grubu (istemi) için rakiplere kıyasla ölçer.
  • Alıntılar (alıntılar): Kendi web sitenizin kaynak olarak ne sıklıkta bağlantılı olduğunu denir.
  • Girişlerin duygusu ve kalitesi: Sesi (pozitif, nötr, negatif) ve sözlerin gerçek doğruluğunu analiz eder.

Ortaya çıkan araç seti: AI'nın zulmü için platformlar

• Nasıl çalışır: Bu araçlar otomatik olarak önceden tanımlanmış istemi ile çeşitli AI modelleri ister. Cevaplarda hangi markaların ve kaynakların ortaya çıktığını, duyguyu analiz ettiğini ve zamanla gelişmeyi sürdürdüğünü kaydediyorlar.
• Önde gelen araçlar: Pazar genç ve parçalanmış, ancak bazı özel platformlar zaten kendilerini kurdu. Bunlar, işlevler ve hedef grup aralığında (KOBİ'lerden büyük şirketlere) farklılık gösteren derin, peec.ai, rankscale ve otterly.ai gibi araçları içerir.
• Geleneksel araçların uyarlanması: yerleşik yangın izleme yazılımı sağlayıcıları (örneğin filizli sosyal, söz) ve kapsamlı SEO süitleri (örn. Semrush, Ahrefs), AI görünürlüğünü ürünlerinize analiz etmek için işlevleri entegre etmeye başlar.

Atıf boşluğunu kapatın: LLM analizlerinin raporlamaya entegrasyonu

En büyük zorluklardan biri, bir AI cevabında adlandırılacak iş sonuçlarının ödevi (ilişkilendirilmesi), çünkü genellikle doğrudan bir tıklamaya yol açmaz. Çok aşamalı bir analiz yöntemi gereklidir:

• Tavsiye Trafiğinin Zulmü: İlk ve En Basit adım, Google Analytics 4 gibi web analiz araçlarındaki AI platformlarının doğrudan sevk trafiğinin (sevk trafiği) analizidir. Referansa dayanarak kullanıcı tanımlı kanal grupları oluşturarak (Perklexity.Ai, Bing.com Chattic aramaları için) izole edilebilir ve değerlendirilebilir.
• Dolaylı sinyallerin izlenmesi: Daha gelişmiş yaklaşım korelasyon analizinden oluşur. Analistler, doğrudan web sitesi trafiğinde artış (doğrudan trafik) ve Google arama konsolunda markalı aramalarda (markalı arama) artış gibi dolaylı göstergeler için eğilimleri gözlemlemelidir. Bu eğilimler daha sonra yeni izleme araçları tarafından ölçüldüğü gibi LLM görünürlüğünün geliştirilmesi ile ilişkili olmalıdır.
• BOT protokollerinin analizi: Teknik olarak deneyimli ekipler için sunucu günlük dosyalarının analizi değerli bilgiler sunar. AI tarayıcıların (örn. GPTBOT, Claudebot) aktivitelerinin tanımlanması ve izlenmesi, bilgi edinmek için hangi sayfaların AI sistemleri tarafından kullanıldığını belirleyebilir.

Performans göstergelerinin geliştirilmesi

Performans Göstergelerinin Geliştirilmesi - Resim: Xpert.digital

Performans göstergelerinin geliştirilmesi, geleneksel SEO metriklerinden AI yönelimli anahtar rakamlara doğru önemli bir değişiklik göstermektedir. Görünürlük sırasında, odak noktası, peec.ai veya derin gibi özel LLM izleme araçları ile ölçülen ses ve modelin payına göre klasik anahtar kelime sıralamasıdır. Trafik alanında, AI platformlarının sevk trafiği organik trafiği ve tıklama oranını tamamlar, böylece GA4 gibi web analiz araçları özel kanalizasyon gruplarıyla kullanılır. Bir web sitesinin otoritesi artık sadece etki alanı otoritesi ve geri bağlantılar tarafından değil, aynı zamanda AI sistemlerindeki girişlerin kalitesi ve LLM izleme araçları ve atıf edilen kaynakların geri bağlantı analizi ile ölçülebilen atıf ve kalitesi ile belirlenir. Marka algısı, LLM izleme ve sosyal listeleme araçları tarafından kaydedilen AI isimlerinin düşüncesine markayla ilgili aramalarla genişletilmektedir. Geleneksel endeksleme oranına ek olarak, çağrı oranı bir sunucu logfile analizi kullanılarak belirlenen AI botları yoluyla gerçekleşir.

Lider Geo/LLMO İzleme ve Analiz Araçları

Lider Geo/LLMO İzleme ve Analiz Araçları- Resim: Xpert.digital

Önde gelen GEO/LLMO izleme ve analiz araçlarının manzarası, farklı hedef gruplar için çeşitli özel çözümler sunmaktadır. Dromound, Chatt, Copilot, şaşkınlık ve Google AIO için izleme, ses payı, duygu analizi ve kaynak analizi sunan kapsamlı bir işletme çözümdür. PEEC.AI ayrıca pazarlama ekiplerini ve kurumsal müşterileri hedeflemektedir ve Chatt, şaşkınlık ve Google AIO için bir marka varlığı kontrol paneli, rekabet kıyaslama ve içerik boşluğu analizi sunmaktadır.

Küçük ve orta ölçekli şirketler ve SEO profesyonelleri için Rank Skalası, AI cevaplarında gerçek zamanlı sıralama analizleri, Chatt, şaşkınlık ve bing sohbeti hakkında duygu analizi ve alıntı analizi sunar. Otterly.ai, değişiklikler için uyarılara ve geri dönüşlere odaklanır ve Chatt, Claude ve Gemini aracılığıyla KOBİ'lere ve ajanslara hizmet eder. Goodie AI, kendisini aynı platformlarda izleme, optimizasyon ve içerik oluşturma için hepsi bir arada bir platform olarak konumlandırır ve orta ölçekli şirketlere ve ajanslara yöneliktir.

Hall, konuşma istihbaratı, AI önerilerinden trafik ölçümü ve çeşitli sohbet botları için ajan izleme ile işletme ve ürün ekipleri için özel bir çözüm sunar. Yeni başlayanlar için ücretsiz araçlar mevcuttur: HubSpot AI Grader, GPT-4 ve şaşkınlık üzerindeki ses ve duyguların payı için ücretsiz bir kontrol sunarken, Mangools AI Strander, yeni başlayanlar ve SEO'lar için Chatt, Google AIO ve şaşkınlık üzerinde AI görünürlüğü ve rekabet karşılaştırması için ücretsiz bir kontrol sağlar.

Tam coğrafi eylem çerçevesi: Optimal AI görünürlüğü için 5 aşamada

AI Geleceği İçin Yetki Oluştur: EEAT Neden Başarının Anahtarıdır?

Teknolojik temellerin, stratejik sütunların ve rekabet ortamının ayrıntılı analizinden sonra, bu son bölüm bulguları pratik bir eylem çerçevesinde özetler ve aramanın gelecekteki gelişimine bir göz atar.

Uygulanabilir bir çerçeve

Üretken motor optimizasyonunun karmaşıklığı yapılandırılmış ve yinelemeli bir yaklaşım gerektirir. Aşağıdaki kontrol listesi, önceki bölümlerden önerileri, uygulama için yönergeler olabilecek pratik bir iş akışına özetlemektedir.

Aşama 1: Denetim ve Temel Sürüm

• Teknik SEO denetimini gerçekleştirin: taranabilirlik, endekslenebilirlik, yan hızı (çekirdek web hayati) ve mobil optimizasyon gibi temel teknik gereksinimleri kontrol etmek. AI paletinin engelleyebileceği sorunların tanımlanması (örn. Yavaş yükleme süreleri, JavaScript bağımlılıkları).
• Şema.
• İçerik Denetimi Yapın: EEAT sinyallerine ilişkin mevcut içeriğin değerlendirilmesi (yazarlar gösteriliyor mu, kaynaklar belirtiliyor mu?), Anlamsal derinlik ve tema otoritesi. Temalı kümelerdeki boşlukların tanımlanması.
• LLM görünürlüğünün temelini belirleyin: Kişinin marka görünürlüğünün ve en önemli rakiplerin statükosunu yakalamak için ilgili AI platformlarında (Google AIO, Chatgpt, şaşkınlık) özel izleme araçlarının veya manuel sorguların kullanılması.

Aşama 2: İçerik Stratejisi ve Optimizasyonu

• Bir Konu Kümesi Kartını Geliştirin: Anahtar kelimeye ve tema araştırmasına dayanarak, tedavi edilecek konuların stratejik bir haritasını ve kendi uzmanlığınızı yansıtan alt konuları oluşturun.
• İçerik oluşturun ve optimize edin: Yeni içerik oluşturun ve ekstraksiyon için optimizasyona (snippet yapısı, listeler, tablolar, SSS) ve varlıkların kapsamına odaklanarak mevcut içeriği gözden geçirin.
• EEAT Sinyallerini Güçlendirme: Otomatik sayfaların uygulanması veya iyileştirilmesi, referanslar ve alıntılar ekleme, benzersiz deneyim raporlarının ve orijinal verilerin yüklenmesi.

Aşama 3: Teknik Uygulama

• Rolling/güncelleme şeması.
• LLMS.txt Dosyası Oluşturun ve Sağlayın: AI sistemleri için en önemli içeriğe atıfta bulunan ve en alakalı LLMS.txt dosyasının oluşturulması ve Web Sitesinin normal dizinine yerleştirin.
• Performans Sorunlarını Düzeltin: Şarj süresi ve teknik denetimde tanımlanan oluşturma ile ilgili sorunların ortadan kaldırılması.

Aşama 4: Otorite Yapısı ve Tanıtımı

• Dijital PR ve Sosyal Yardım: Yüksek kaliteli geri bağlantıların oluşturulması için hedeflenen kampanyalar ve daha da önemli, yetkili, konuyla ilgili yayınlarda bağlantılı olmayan ticari markalar.
• Topluluk platformlarında iletişim kurun: Markayı yararlı ve yetkin bir kaynak olarak konumlandırmak için Reddit ve Quora gibi platformlardaki tartışmalara aktif ve yararlı katılım.

Aşama 5: Ölçüm ve Yineleme

• Analitik kurulum: AI kaynaklarından sevk trafiğini takip etmek ve doğrudan trafik ve markalı arama gibi dolaylı sinyalleri izlemek için web analiz araçlarının yapılandırması.
• LLM görünürlüğünü sürekli olarak izleyin: Kişinin görünürlüğünün ve rakiplerin geliştirilmesini sürdürmek için izleme araçlarının düzenli kullanımı.
• Stratejiyi ayarlayın: İçerik ve otorite stratejisini sürekli olarak geliştirmek ve AI manzarasındaki değişikliklere tepki vermek için elde edilen verileri kullanın.

Aramanın geleceği: Bilgi alımından bilgi etkileşimine kadar

Üretken AI'nın entegrasyonu geçici bir eğilim değil, yeni bir insan-bilgisayar etkileşimi çağının başlangıcıdır. Geliştirme günümüz sistemlerinin ötesine geçecek ve bilgilere erişme şeklimiz temelde değişmeye devam edecektir.

Aramada yapay zekanın gelişimi

• Hiper-Kişiselleştirme: Gelecek AI sistemleri sadece açık talebi değil, aynı zamanda kullanıcı arama geçmişinin, konumu, tercihlerinin ve hatta sistemle önceki etkileşimlerinin örtük bağlamını da etkileyecektir.
• Temsilcilik iş akışları: Araştırma ve özetten rezervasyon veya satın almaya kadar kullanıcı adına çoklu aşamalı görevleri yerine getirebilen proaktif bir asistan haline getirilecektir.
• Bir metafor olarak "arama" nın sonu: aktif "arama" kavramı giderek artan bir şekilde, her yerde bulunan, akıllı bir asistanla sürekli, diyalog odaklı bir etkileşim ile değiştirilir. Arama bir konuşma haline gelir.

Geleceğe Hazırlık: Dirençli, Gelecek Geçirmez Bir Strateji Oluşturma

Son mesaj, bu raporda belirtilen ilkelerin - gerçek otoritenin gelişimi, yüksek kaliteli oluşturulması, yapılandırılmış içeriğin ve tek tip bir dijital varlığın yönetimi - mevcut AI nesli için kısa vadeli taktikler olmadığıdır. Bunlar, bilginin akıllı sistemler tarafından iletildiği her gelecekteki manzarada başarılı olabilecek bir markanın kurulması için temel ilkelerdir.

Odak noktası, hem insanların hem de AI asistanlarının öğrenmek istedikleri bir gerçek kaynağı olmak olmalıdır. Bilgi, empati ve netliğe yatırım yapan şirketler sadece bugünün arama sonuçlarında görünmekle kalmayacak, aynı zamanda yarının yapay zeka kontrollü dünyasında endüstrilerinin anlatımını önemli ölçüde yardımcı olacaktır.

☑️ 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

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus