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

Paradigma değişimi: Arama motoru optimizasyonundan üretken motor optimizasyonuna geçiş

Yapay zekâ çağında dijital görünürlüğü yeniden tanımlamak

Dijital bilgi ortamı, grafiksel web aramasının ortaya çıkışından bu yana en derin dönüşümünü yaşıyor. Arama motorlarının potansiyel cevapların bir listesini mavi bağlantılar şeklinde sunup, ilgili bilgileri ayıklama, karşılaştırma ve sentezleme işini kullanıcıya bıraktığı geleneksel mekanizma, giderek yeni bir paradigma ile değiştiriliyor. Bu paradigma, üretken yapay zeka sistemleri tarafından desteklenen bir "sor-ve-al" modeliyle değiştiriliyor. Bu sistemler, sentezleme işini kullanıcı için gerçekleştirerek, sorulan bir soruya doğrudan, özenle seçilmiş ve doğal dilde bir cevap sunuyor.

Bu temel değişim, dijital görünürlüğün tanımı açısından geniş kapsamlı sonuçlar doğurmaktadır. Başarı artık sadece sonuçların ilk sayfasında görünmek anlamına gelmiyor; giderek artan bir şekilde, doğrudan alıntı yapılan bir kaynak, bahsedilen bir marka veya sentezlenmiş bilginin temeli olarak yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtın ayrılmaz bir parçası olmakla tanımlanıyor. Bu gelişme, kullanıcıların bir web sitesini ziyaret etmek zorunda kalmadan bilgi ihtiyaçlarını doğrudan arama sonuçları sayfasında karşıladığı "sıfır tıklamalı aramalar" yönündeki mevcut eğilimi hızlandırıyor. Bu nedenle, işletmelerin ve içerik oluşturucuların oyunun yeni kurallarını anlamaları ve stratejilerini buna göre uyarlamaları çok önemlidir.

İçin uygun:

• Xpert Blog: Yapay Zeka Arama / KIS – Yapay Zeka Arama / NEO SEO = NSEO (Yeni Nesil Arama Motoru Optimizasyonu)

Optimizasyonun yeni terminolojisi: SEO, LLMO, GEO, AIO ve AEO'nun çözümlenmesi

Bu yeni teknolojilerin ortaya çıkmasıyla birlikte karmaşık ve çoğu zaman kafa karıştırıcı bir terminoloji gelişmiştir. Hedefe yönelik bir strateji için bu terimlerin net bir şekilde tanımlanması şarttır.

SEO (Arama Motoru Optimizasyonu): Bu, Google ve Bing gibi geleneksel arama motorları için web içeriğini optimize etmenin yerleşik, temel disiplinidir. Ana hedef, geleneksel, bağlantı tabanlı arama motoru sonuç sayfalarında (SERP'ler) yüksek sıralamalar elde etmektir. SEO, tüm diğer optimizasyonların temelini oluşturduğu için yapay zeka çağında bile hayati önem taşımaktadır.

LLMO (Büyük Dil Modeli Optimizasyonu): Bu teknik terim, içeriğin özellikle OpenAI'nin ChatGPT'si veya Google'ın Gemini'si gibi metin tabanlı büyük dil modelleri (LLM'ler) tarafından etkili bir şekilde anlaşılabilmesi, işlenebilmesi ve alıntılanabilmesi için optimize edilmesini tanımlar. Amaç artık sıralama değil, yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda güvenilir bir kaynak olarak yer almaktır.

GEO (Üretken Motor Optimizasyonu): Genellikle LLMO ile eş anlamlı olarak kullanılan biraz daha geniş bir terimdir. GEO, yalnızca dil modelinin kendisini değil, bir yanıt üreten tüm üretken sistemi veya "motoru" (örneğin, Perplexity, Google AI Overviews) optimize etmeye odaklanır. Bir markanın mesajının bu yeni kanallar aracılığıyla doğru bir şekilde temsil edilmesini ve yayılmasını sağlamakla ilgilidir.

AIO (Yapay Zeka Optimizasyonu): Bu, birden fazla anlamı olan ve kafa karışıklığına yol açabilen genel bir terimdir. İçerik optimizasyonu bağlamında AIO, herhangi bir yapay zeka sistemi için içeriği uyarlamaya yönelik genel stratejiyi ifade eder. Bununla birlikte, terim aynı zamanda yapay zeka modellerinin teknik optimizasyonunu veya iş süreçlerini otomatikleştirmek için yapay zekanın kullanımını da ifade edebilir. Bu belirsizlik, belirli bir içerik stratejisi için daha az kesin olmasını sağlar.

AEO (Yanıt Motoru Optimizasyonu): Google'ın Yapay Zeka Genel Bakışlarında bulunanlar gibi arama sistemlerindeki doğrudan yanıt özelliklerini optimize etmeye odaklanan GEO/LLMO'nun özel bir alt alanıdır.

Bu raporda, yeni içerik optimizasyon stratejileri için temel terimler olarak GEO ve LLMO kullanılmıştır; çünkü bu terimler olayı en doğru şekilde tanımlamakta ve giderek sektör standardı haline gelmektedir.

Geleneksel SEO'nun temel olmasının ancak artık yeterli olmamasının nedenleri

Yaygın bir yanılgı, yeni optimizasyon disiplinlerinin SEO'nun yerini alacağıdır. Aslında, LLMO ve GEO, geleneksel arama motoru optimizasyonunu tamamlar ve genişletir. İlişki simbiyotiktir: sağlam bir SEO temeli olmadan, üretken yapay zeka için etkili optimizasyon neredeyse imkansızdır.

SEO'nun temeli: Hızlı yükleme süreleri, temiz site mimarisi ve taranabilirliğin sağlanması gibi teknik SEO'nun temel unsurları, yapay zeka sistemlerinin bir web sitesini bulması, okuması ve işlemesi için kesinlikle gereklidir. Benzer şekilde, yüksek kaliteli içerik ve tematik olarak alakalı geri bağlantılar gibi yerleşik kalite sinyalleri, güvenilir bir kaynak olarak kabul edilmek için çok önemlidir.

RAG bağlantısı: Birçok üretken arama motoru, yanıtlarını web'den gelen güncel bilgilerle zenginleştirmek için Geri Alma Destekli Üretim (RAG) adı verilen bir teknoloji kullanır. Genellikle geleneksel arama motorlarının en üst sonuçlarından yararlanırlar. Geleneksel aramada yüksek bir sıralama, dolayısıyla bir yapay zeka tarafından üretilen bir yanıt için kaynak olarak kullanılma olasılığını doğrudan artırır.

Yalnızca SEO'nun Yetersizliği: Temel önemine rağmen, SEO tek başına artık yeterli değil. Yapay zeka tarafından üretilen yanıtlar genellikle geleneksel sonuçları gölgede bırakıp kullanıcının sorgusuna doğrudan cevap verdiğinden, en üst sıralarda yer almak artık görünürlük veya trafik garantisi değil. Yeni hedef, bu yapay zeka tarafından üretilen yanıt içindeki ilgili bilgileri ele almak ve sentezlemektir. Bu, makine tarafından okunabilirliğe, bağlamsal derinliğe ve kanıtlanabilir otoriteye odaklanan ek bir optimizasyon katmanı gerektirir; bu yönler geleneksel anahtar kelime optimizasyonunun ötesine geçer.

Terminolojideki parçalanma, anlamsal bir tartışmadan daha fazlasıdır; erken aşamalarındaki bir paradigma değişiminin belirtisidir. Çeşitli kısaltmalar, yeni alanı tanımlamak için yarışan farklı bakış açılarını yansıtır; teknik bir bakış açısından (AIO, LLMO) pazarlama odaklı bir bakış açısına (GEO, AEO) kadar. Bu belirsizlik ve sağlam bir şekilde yerleşmiş bir standardın olmaması, stratejik bir fırsat penceresi yaratmaktadır. Daha büyük, daha izole kuruluşlar hala terminoloji ve strateji üzerinde tartışırken, daha çevik şirketler makine tarafından okunabilir, yetkili içerik temel ilkelerini benimseyebilir ve önemli bir ilk hamle avantajı elde edebilir. Mevcut belirsizlik bir engel değil, bir fırsattır.

Optimizasyon disiplinlerinin karşılaştırılması

Çeşitli optimizasyon disiplinleri farklı hedefler ve stratejiler izler. SEO, anahtar kelime optimizasyonu, bağlantı kurma ve teknik iyileştirmeler yoluyla Google ve Bing gibi geleneksel arama motorlarında yüksek sıralamalar elde etmeye odaklanır; başarı, anahtar kelime sıralamaları ve organik trafik ile ölçülür. Öte yandan LLMO, anlamsal derinlik, varlık optimizasyonu ve EEAT faktörlerini kullanarak ChatGPT veya Gemini gibi büyük dil modellerinden gelen yapay zeka yanıtlarında bahsedilmeyi veya alıntılanmayı hedefler; başarı, marka bahsetmeleri ve alıntılarla yansıtılır. GEO, Perplexity veya AI Overviews gibi motorlar tarafından oluşturulan yanıtlarda markanın doğru temsilini hedefler, içerik yapılandırmasına ve konu otoritesi oluşturmaya öncelik verir; yapay zeka yanıtlarındaki ses payı başarı ölçütü olarak kullanılır. AIO en kapsamlı hedefi izler: tüm yapay zeka sistemlerinde genel görünürlük. SEO, GEO ve LLMO'yu ek model ve süreç optimizasyonu ile birleştirir; başarı, çeşitli yapay zeka kanallarındaki görünürlük ile ölçülür. AEO ise nihayetinde SSS biçimlendirmesi ve şema işaretlemesi yoluyla yanıt motorlarından gelen doğrudan yanıt özetlerinde görünmeye odaklanır; yanıt kutularında yer almak başarıyı tanımlar.

Makine dairesi: Yapay zeka arama teknolojisinin ardındaki gerçeklere dair bilgiler

Yapay zekâ sistemleri için içeriği etkili bir şekilde optimize etmek için, altta yatan teknolojilerin temelden anlaşılması şarttır. Bu sistemler sihirli kara kutular değildir, aksine işlevselliklerini ve dolayısıyla işlenecek içerik için gereken şartları belirleyen belirli teknik prensiplere dayanmaktadır.

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler): Temel Mekanizmalar

Üretken yapay zeka, büyük dil modellerine (LLM'lere) odaklanır.

• Büyük veri kümeleriyle ön eğitim: Dil öğrenme modelleri (LLM'ler), Wikipedia, herkese açık internetin tamamı (örneğin, Common Crawl veri kümesi aracılığıyla) ve dijital kitap koleksiyonları gibi kaynaklardan elde edilen devasa metin veri kümeleri üzerinde eğitilir. Trilyonlarca kelimeyi analiz ederek, bu modeller insan dilindeki istatistiksel kalıpları, gramer yapılarını, olgusal bilgileri ve anlamsal ilişkileri öğrenir.
• Bilgi kesme problemi: LLM'lerin en önemli sınırlamalarından biri, bilgilerinin eğitim verileri düzeyinde donmuş olmasıdır. "Bilgi kesme tarihi" olarak adlandırılan bir tarihleri ​​vardır ve bu tarihten sonra oluşturulan bilgilere erişemezler. 2023 yılına kadar eğitilmiş bir LLM, dün ne olduğunu bilemez. Bu, arama uygulamaları için çözülmesi gereken temel bir problemdir.
• Tokenizasyon ve olasılıksal üretim: LLM'ler metni kelime kelime işlemez, bunun yerine "token" adı verilen daha küçük birimlere ayırır. Temel işlevleri, mevcut bağlama dayanarak en olası bir sonraki token'ı tahmin etmek ve böylece ardışık olarak tutarlı bir metin üretmektir. Son derece gelişmiş istatistiksel örüntü tanıyıcılarıdır ve insan bilincine veya anlayışına sahip değildirler.

Veri Alımıyla Desteklenen Üretim (RAG): Canlı Web'e Açılan Köprü

Geri Alma Destekli Üretim (RAG), LLM'lerin modern arama motorları olarak işlev görmesini sağlayan temel teknolojidir. Modelin statik, önceden eğitilmiş bilgisi ile internetin dinamik bilgisi arasındaki boşluğu doldurur.

RAG süreci dört adıma ayrılabilir:

• Sorgu: Kullanıcı sisteme bir soru soruyor.
• Arama: Sistem, anında yanıt vermek yerine bir "arayıcı" bileşenini etkinleştirir. Genellikle anlamsal bir arama motoru olan bu bileşen, sorguyla ilgili belgeleri bulmak için harici bir bilgi tabanında (tipik olarak Google veya Bing gibi büyük bir arama motorunun dizininde) arama yapar. İşte burada geleneksel SEO sıralamalarının önemi ortaya çıkar: Klasik arama sonuçlarında iyi sıralanan içeriklerin RAG sistemi tarafından bulunma ve potansiyel kaynak olarak seçilme olasılığı daha yüksektir.
• Zenginleştirme: Elde edilen belgelerden en alakalı bilgiler çıkarılır ve ek bağlam olarak orijinal kullanıcı isteğine eklenir. Bu, "zenginleştirilmiş bir istem" oluşturur.
• Üretim: Bu zenginleştirilmiş komut, LLM'ye iletilir. Model artık yanıtını, yalnızca eski eğitim bilgilerine değil, güncel ve elde edilen verilere dayanarak oluşturur.

Bu süreç, "yanlış bilgiler uydurma" (halüsinasyon) riskini azaltır, kaynakların gösterilmesine olanak tanır ve cevapların daha güncel ve gerçeklere uygun olmasını sağlar.

Semantik Arama ve Vektör Gömme: Yapay Zekanın Dili

RAG'deki "Alma" adımının nasıl çalıştığını anlamak için, anlamsal arama kavramını anlamak gerekir.

• Anahtar kelimelerden anlama: Geleneksel arama, anahtar kelimelerin eşleştirilmesine dayanır. Semantik arama ise, bir sorgunun amacını ve bağlamını anlamayı hedefler. Örneğin, "sıcak kış eldivenleri" araması, sistem kavramlar arasındaki semantik ilişkiyi tanıdığı için "yün eldivenler" için de sonuçlar döndürebilir.
• Temel mekanizma olarak vektör gömme: Bunun teknik temeli vektör gömme yöntemidir. Özel bir "gömme modeli", metin birimlerini (kelimeler, cümleler, tüm belgeler) sayısal bir gösterime - yüksek boyutlu bir uzayda bir vektöre - dönüştürür.
• Mekânsal yakınlık, anlamsal benzerlik olarak: Bu vektör uzayında, anlamsal olarak benzer kavramlar birbirine yakın konumlanmış noktalar olarak temsil edilir. "Kral"ı temsil eden vektörün "kraliçe"yi temsil eden vektörle ilişkisi, "erkek"i temsil eden vektörün "kadın"ı temsil eden vektörle olan ilişkisine benzer.
• RAG sürecindeki uygulama: Kullanıcının isteği de bir vektöre dönüştürülür. RAG sistemi daha sonra vektör veritabanında istek vektörüne en yakın belge vektörlerini arar. Bu şekilde, istemi zenginleştirmek için en anlamsal olarak ilgili bilgiler alınır.

Düşünce modelleri ve düşünce süreçleri: Evrimin bir sonraki aşaması

LLM gelişiminin ön saflarında, daha da gelişmiş bir bilgi işleme biçimi vaat eden bilişsel modeller yer almaktadır.

• Basit cevapların ötesinde: Standart mantıksal öğrenme modelleri tek seferde bir cevap üretirken, düşünce modelleri karmaşık problemleri bir dizi mantıksal ara adıma, yani "düşünce zincirine" ayırır.
• Çalışma prensibi: Bu modeller, başarılı, çok aşamalı çözüm yollarının ödüllendirildiği pekiştirmeli öğrenme yoluyla eğitilir. Temelde içsel olarak "sesli düşünme" yaparak, nihai, genellikle daha sağlam ve doğru bir cevaba ulaşmadan önce çeşitli yaklaşımları formüle eder ve reddederler.
• Optimizasyon açısından çıkarımlar: Bu teknoloji henüz başlangıç ​​aşamasında olsa da, gelecekteki arama motorlarının çok daha karmaşık ve çok yönlü sorguları işleyebileceğini göstermektedir. Açık, mantıklı adım adım talimatlar, ayrıntılı süreç açıklamaları veya iyi yapılandırılmış akıl yürütme hatları sunan içerik, bu gelişmiş modeller tarafından yüksek kaliteli bir bilgi kaynağı olarak kullanılmak için ideal konumdadır.

Modern yapay zeka aramalarının teknolojik mimarisi – LLM, RAG ve anlamsal aramanın birleşimi – sıralı sayfaların "eski web"i ile yapay zeka tarafından üretilen yanıtların "yeni web"i arasında güçlü, kendi kendini güçlendiren bir geri bildirim döngüsü oluşturur. Geleneksel SEO'da iyi performans gösteren yüksek kaliteli, yetkili içerik, öne çıkan bir şekilde indekslenir ve sıralanır. Bu yüksek sıralama, RAG sistemleri tarafından alınmak için onu en uygun aday haline getirir. Bir yapay zeka bu içeriği alıntıladığında, otoritesini daha da güçlendirir; bu da artan kullanıcı etkileşimi, daha fazla geri bağlantı ve nihayetinde daha güçlü geleneksel SEO sinyallerine yol açabilir. Bu, "otoritenin erdemli bir döngüsünü" yaratır. Tersine, düşük kaliteli içerik hem geleneksel arama hem de RAG sistemleri tarafından göz ardı edilir ve giderek görünmez hale gelir. Böylece dijital "sahip olanlar" ve "sahip olmayanlar" arasındaki uçurum katlanarak genişleyecektir. Stratejik çıkarım, temel SEO'ya ve içerik otoritesi oluşturmaya yapılan yatırımların artık yalnızca sıralamaya odaklanmadığı; yapay zeka odaklı bilgi sentezinin geleceği için masada kalıcı bir yer sağladığıdır.

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 Temel İlkesi

Birinci bölümdeki teknik anlayış, somut ve uygulanabilir bir stratejik çerçeve için temel oluşturmaktadır. Yapay zeka aramasının yeni çağında başarılı olmak için optimizasyon çalışmaları üç temel sütuna dayanmalıdır: makine anlayışı için stratejik içerik, yapay zeka tarayıcıları için gelişmiş teknik optimizasyon ve dijital otoritenin proaktif yönetimi.

İçin uygun:

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

  

Birinci Temel İlke: Makine Anlayışı için Stratejik İçerik

İçeriğin oluşturulma ve yapılandırılma biçimi temelden değişmelidir. Amaç artık sadece insan okuyucuyu ikna etmek değil, aynı zamanda bir makineye bilgiyi çıkarma ve sentezleme için mümkün olan en iyi temeli sağlamaktır.

Konu otoritesi yeni bir sınır olarak

İçerik stratejisinin odağı, tek tek anahtar kelimeleri optimize etmekten, kapsamlı konu uzmanlığı oluşturmaya doğru kayıyor.

• Bilgi merkezleri oluşturmak: Tek tek anahtar kelimeler için ayrı ayrı makaleler oluşturmak yerine, amaç bütünsel "konu kümeleri" oluşturmaktır. Bunlar, geniş bir konuyu kapsayan merkezi, kapsamlı bir "temel içerik" makalesinden ve belirli niş yönleri ve ayrıntılı soruları ele alan çok sayıda bağlantılı alt makaleden oluşur. Bu yapı, yapay zeka sistemlerine bir web sitesinin belirli bir konu alanı için yetkili ve kapsamlı bir kaynak olduğunu gösterir.
• Kapsamlı içerik: LLM'ler bilgiyi anlamsal bağlamlar içinde işler. Bir konuyu tüm ilgili yönleriyle, kullanıcı sorularıyla ve ilgili kavramlarla kapsamlı bir şekilde ele alan bir web sitesi, bir yapay zeka tarafından birincil kaynak olarak kullanılma olasılığını artırır. Sistem, gerekli tüm bilgileri tek bir yerde bulur ve birden fazla, daha az kapsamlı kaynaktan bir araya getirmek zorunda kalmaz.
• Pratik uygulama: Anahtar kelime araştırması artık tek tek arama terimlerini bulmak için değil, temel yetkinlik alanına ait tüm soru, alt konular ve ilgili konuları haritalamak için kullanılmaktadır.

EEAT, algoritmik bir sinyal olarak

Google'ın EEAT (Deneyim, Uzmanlık, Otorite, Güvenilirlik) konsepti, insan kalite değerlendiricileri için basit bir kılavuz olmaktan çıkıp, içerik kaynaklarını değerlendirmek için kullanılan makine tarafından okunabilir sinyaller kümesine dönüşüyor.

Stratejik olarak güven oluşturmak: Şirketler bu sinyalleri aktif olarak uygulamalı ve web sitelerinde görünür hale getirmelidir:

• Deneyim ve Uzmanlık: Yazarların kimlikleri açıkça belirtilmeli, ideal olarak niteliklerini ve pratik deneyimlerini gösteren ayrıntılı özgeçmişler sunulmalıdır. İçerik, salt olgusal bilginin ötesine geçen, gerçek dünya uygulamalarından benzersiz içgörüler sunmalıdır.
• Otorite (Yetkililik): Diğer saygın web sitelerinden bağlamsal olarak alakalı geri bağlantılar oluşturmak önemini koruyor. Bununla birlikte, yetkili kaynaklarda bağlantısız marka упоминаmaları da önem kazanıyor.
• Güvenilirlik: Açık ve kolay erişilebilir iletişim bilgileri, güvenilir kaynaklara atıfta bulunma, orijinal veriler veya çalışmalar yayınlama ve içeriği düzenli olarak güncelleme ve düzeltme, güvenin temel göstergeleridir.

Varlık tabanlı içerik stratejisi: Metin dizeleri yerine nesneler için optimizasyon.

Modern arama motorları, dünyayı anlama biçimlerini "bilgi grafiği" üzerine kurarlar. Bu grafik kelimelerden değil, gerçek varlıklardan (kişiler, yerler, markalar, kavramlar) ve aralarındaki ilişkilerden oluşur.

• Markanızı bir varlık haline getirmek: Stratejik hedef, markanızı bu grafik içinde açıkça tanımlanmış ve tanınan, belirli bir alanla net bir şekilde ilişkilendirilmiş bir varlık olarak kurmaktır. Bu, tutarlı isimlendirme, yapılandırılmış verilerin kullanımı (bkz. bölüm 4) ve diğer ilgili varlıklarla sık sık birlikte görünme yoluyla sağlanır.
• Pratik uygulama: İçerik, açıkça tanımlanmış varlıklar etrafında yapılandırılmalıdır. Önemli teknik terimler sözlüklerde veya tanım kutularında açıklanabilir. Wikipedia veya Wikidata gibi tanınmış varlık kaynaklarına bağlantı vermek, Google'ın doğru bağlantıları kurmasına ve tematik sınıflandırmayı sağlamlaştırmasına yardımcı olabilir.

Kısa metin parçalarının sanatı: doğrudan çıkarım için içeriğin yapılandırılması

İçerik, makinelerin kolayca ayrıştırıp yeniden kullanabileceği şekilde biçimlendirilmelidir.

• Paragraf düzeyinde optimizasyon: Yapay zeka sistemleri genellikle makalelerin tamamını değil, sorgunun belirli bir bölümünü yanıtlamak için mükemmel şekilde formüle edilmiş "parçaları" veya bölümleri (bir paragraf, bir liste öğesi, bir tablo satırı) çıkarır. Bu nedenle bir web sitesi, bu tür yüksek oranda çıkarılabilir bilgi parçacıklarının bir koleksiyonu olarak tasarlanmalıdır.
• Yapısal en iyi uygulamalar:
  • Önce Cevap Veren Yazım: Paragraflar, ima edilen bir soruya kısa ve doğrudan bir cevapla başlamalı, ardından açıklayıcı ayrıntılar gelmelidir.
  • Liste ve tablo kullanımı: Karmaşık bilgiler, özellikle yapay zeka sistemlerinin ayrıştırması için kolay olan numaralandırılmış listeler ve tablolar şeklinde sunulmalıdır.
  • Başlıkların stratejik kullanımı: Açık, açıklayıcı H2 ve H3 başlıkları, genellikle soru şeklinde ifade edilerek içeriği mantıklı bir şekilde yapılandırmalıdır. Her bölüm tek ve odaklanmış bir fikre yoğunlaşmalıdır.
  • Sıkça Sorulan Sorular (SSS) bölümleri: Sıkça Sorulan Sorular (SSS) bölümleri idealdir çünkü yapay zeka sohbetlerinin soru-cevap formatını doğrudan yansıtırlar.

Çoklu modluluk ve doğal dil

• Konuşma tonu: İçerik doğal, insani bir üslupla yazılmalıdır. Yapay zeka modelleri gerçek insan diline göre eğitilir ve gerçek bir konuşma gibi okunan metinleri tercih eder.
• Görsel içeriğin optimizasyonu: Modern yapay zeka görsel bilgileri de işleyebilir. Bu nedenle görsellerin anlamlı alternatif metinlere ve alt yazılara ihtiyacı vardır. Videolara ise transkriptler eşlik etmelidir. Bu, multimedya içeriğinin yapay zeka tarafından indekslenebilir ve alıntılanabilir olmasını sağlar.

Konu otoritesi, EEAT (Etkin İçerik Tasarımı ve Uygulaması), varlık optimizasyonu ve kısa metin yapısı gibi içerik stratejilerinin birleşimi, derin bir kavrayışa yol açıyor: Yapay zeka için en etkili içerik, aynı zamanda insanlar için de en faydalı, en açık ve en güvenilir içeriktir. Genellikle doğal olmayan metinlerle sonuçlanan "algoritma için yazma" dönemi sona eriyor. Yeni algoritma, insan merkezli en iyi uygulamaları gerektiriyor. Stratejik çıkarım şu ki, gerçek uzmanlığa, yüksek kaliteli yazıma, net bilgi tasarımına ve şeffaf kaynak gösterimine yatırım yapmak artık sadece "iyi uygulama" değil; üretken çağ için en doğrudan ve sürdürülebilir teknik optimizasyon biçimidir.

2. Temel İlke: Yapay zeka tarayıcıları için gelişmiş teknik optimizasyon

Stratejik içerik optimizasyonun "ne"sini tanımlarken, teknik optimizasyon "nasıl"ını sağlar; yani yapay zeka sistemlerinin bu içeriğe doğru şekilde erişebilmesini, yorumlayabilmesini ve işleyebilmesini garanti eder. Sağlam bir teknik temel olmadan, en iyi içerik bile görünmez kalır.

Teknik SEO yeniden inceleniyor: Temel Vital Unsurların devam eden önemi

Teknik arama motoru optimizasyonunun temelleri yalnızca GEO için geçerli değil, aksine giderek daha da kritik hale geliyor.

• Taranabilirlik ve indekslenebilirlik: Bu kesinlikle temel bir unsurdur. İster bilinen Googlebot olsun, ister ClaudeBot ve GPTBot gibi özel botlar olsun, bir yapay zeka tarayıcısı bir sayfaya erişemez veya sayfayı görüntüleyemezse, o sayfa yapay zeka sistemi için mevcut değildir. İlgili sayfaların HTTP durum kodu 200 döndürmesi ve robots.txt dosyası tarafından (istemeden) engellenmemesi sağlanmalıdır.
• Sayfa hızı ve yükleme zaman aşımı: Yapay zeka tarayıcıları genellikle bir sayfa için çok kısa yükleme pencereleriyle çalışır, bazen bu süre sadece 1-5 saniyedir. Yavaş yüklenen sayfalar, özellikle yüksek JavaScript içeriğine sahip olanlar, atlanma veya yalnızca kısmen işlenme riski taşır. Bu nedenle, temel web performans göstergelerinin ve genel sayfa hızının optimize edilmesi çok önemlidir.
• JavaScript işleme: Google tarayıcısı JavaScript yoğun sayfaları işleme konusunda oldukça başarılı olsa da, bu durum diğer birçok yapay zeka tarayıcısı için geçerli değildir. Evrensel erişilebilirliği sağlamak için, kritik içerik sayfanın ilk HTML koduna dahil edilmeli ve istemci tarafında yüklenmemelidir.

Schema.org'un stratejik önceliği: Ağ tabanlı bir bilgi diyagramı oluşturmak.

Schema.org, yapılandırılmış veriler için standartlaştırılmış bir sözlüktür. Web sitesi operatörlerinin arama motorlarına içeriklerinin ne hakkında olduğunu ve farklı bilgi parçalarının nasıl ilişkili olduğunu açıkça belirtmelerini sağlar. Schema ile işaretlenmiş bir web sitesi, esasen makine tarafından okunabilir bir veritabanı haline gelir.

• Yapay zekâ için şemaların önemi: Yapılandırılmış veri belirsizliği ortadan kaldırır. Yapay zekâ sistemlerinin fiyatlar, tarihler, konumlar, derecelendirmeler veya bir kılavuzdaki adımlar gibi gerçekleri yüksek bir kesinlikle çıkarmasını sağlar. Bu da içeriği, yapılandırılmamış metne kıyasla yanıt üretmek için çok daha güvenilir bir kaynak haline getirir.
• GEO için temel şema türleri:
  • Organizasyon ve Kişi: Kendi markasını ve yazarları varlıklar olarak net bir şekilde tanımlamak.
  • Sıkça Sorulan Sorular Sayfası ve Nasıl Yapılır: Yapay zeka sistemlerinin tercih ettiği doğrudan yanıtlar ve adım adım talimatlar için içerik yapısı oluşturmak amacıyla kullanılır.
  • Makale: Yazar ve yayın tarihi gibi önemli meta verileri ileterek EEAT sinyallerini güçlendirmek.
  • Ürün: E-ticarette fiyat, stok durumu ve değerlendirme verilerinin makine tarafından okunabilir hale getirilmesi için olmazsa olmaz bir unsur.
• En İyi Uygulama – Birbirine Bağlı Varlıklar: Optimizasyon, yalnızca izole şema blokları eklemenin ötesine geçmelidir. @id özniteliğini kullanarak, bir sayfadaki ve tüm web sitesindeki farklı varlıklar birbirine bağlanabilir (örneğin, bir makaleyi yazarına ve yayıncısına bağlamak). Bu, makineler için anlamsal ilişkileri açık hale getiren tutarlı, dahili bir bilgi grafiği oluşturur.

Yeni ortaya çıkan llms.txt standardı: Yapay zeka modellerine doğrudan iletişim hattı.

llms.txt, yapay zeka modelleriyle doğrudan ve verimli iletişimi sağlamayı amaçlayan önerilen yeni bir standarttır.

• Amaç ve işlev: Bir web sitesinin kök dizinine yerleştirilen, Markdown formatında yazılmış basit bir metin dosyasıdır. Web sitesinin en önemli içeriğinin, dikkat dağıtıcı HTML, JavaScript ve reklam banner'larından arındırılmış, özenle hazırlanmış bir "haritasını" sağlar. Bu, yapay zeka modellerinin en alakalı bilgileri bulmasını ve işlemesini son derece verimli hale getirir.
• Robots.txt ve sitemap.xml'den farkı: Robots.txt, tarayıcılara hangi alanları ziyaret etmemeleri gerektiğini söylerken, sitemap.xml tüm URL'lerin açıklama içermeyen bir listesini sunar; llms.txt ise bir web sitesinin en değerli içerik kaynaklarına yönelik yapılandırılmış ve bağlamlandırılmış bir kılavuz sunar.
• Özellikler ve biçim: Dosya basit Markdown sözdizimi kullanır. Genellikle bir H1 başlığı (sayfa başlığı) ile başlar, ardından alıntı bloğunda kısa bir özet gelir. H2 başlıkları daha sonra dokümantasyon veya kılavuzlar gibi önemli kaynaklara bağlantı listelerini gruplandırır. Bir web sitesinin tüm metin içeriğini tek bir dosyada birleştiren llms-full.txt gibi varyantlar da mevcuttur.
• Uygulama ve araçlar: Oluşturma işlemi manuel olarak veya FireCrawl, Markdowner gibi giderek artan sayıda jeneratör aracı ya da WordPress ve Shopify gibi içerik yönetim sistemleri için özel eklentilerle desteklenerek yapılabilir.
• Kabulüyle ilgili tartışma: Bu standart etrafındaki mevcut tartışmayı anlamak çok önemlidir. Google'ın resmi belgelerinde, bu tür dosyaların yapay zeka genel bakışlarında görünürlük için gerekli olmadığı belirtiliyor. John Mueller gibi önde gelen Google uzmanları, kullanışlılığını eski anahtar kelime meta etiketine benzeterek şüphelerini dile getirdiler. Bununla birlikte, Anthropic gibi diğer büyük yapay zeka şirketleri standardı kendi web sitelerinde aktif olarak kullanıyor ve geliştirici topluluğu içindeki kabulü artıyor.

llms.txt ve gelişmiş şema uygulamaları etrafındaki tartışma, kritik bir stratejik gerilimi ortaya koyuyor: tek ve baskın bir platform (Google) için optimizasyon ile daha geniş ve heterojen yapay zeka ekosistemi için optimizasyon arasındaki gerilim. Yalnızca Google'ın yönergelerine ("Buna ihtiyacınız yok") güvenmek, ChatGPT, Perplexity ve Claude gibi hızla büyüyen diğer platformlardaki kontrolü ve potansiyel görünürlüğü kaybetmenize neden olan riskli bir stratejidir. Google'ın temel prensiplerine bağlı kalırken aynı zamanda llms.txt ve kapsamlı şema gibi ekosistem genelindeki standartları da uygulayan ileriye dönük, "çok eşli" bir optimizasyon stratejisi en dayanıklı yaklaşımdır. Bu, Google'ı bir şirketin içeriğinin birincil, ancak tek makine tüketicisi olarak ele alır. Bu, bir şirketin dijital varlıkları için stratejik çeşitlendirme ve risk azaltma biçimidir.

3. Temel İlke: Dijital Otorite Yönetimi

Yeni bir disiplinin ortaya çıkışı

Üretken Arama Motoru Optimizasyonunun üçüncü ve belki de en stratejik ayağı, salt içerik ve teknik optimizasyonun ötesine geçer. Bir markanın genel dijital otoritesini oluşturmaya ve yönetmeye odaklanır. Yapay zeka sistemlerinin kaynakların güvenilirliğini değerlendirmeye çalıştığı bir dünyada, algoritmik olarak ölçülebilir otorite, kritik bir sıralama faktörü haline gelir.

"Dijital Otorite Yönetimi" kavramı, sektör uzmanı Olaf Kopp tarafından önemli ölçüde şekillendirilmiş olup, dijital pazarlamada yeni ve gerekli bir disiplini tanımlamaktadır.

Silolar arasındaki köprü

EEAT ve yapay zeka çağında, marka itibarı, medya haberleri ve yazar güvenilirliği gibi algoritmik güveni oluşturan sinyaller, geleneksel olarak halkla ilişkiler, marka pazarlaması ve sosyal medya gibi ayrı departmanlarda yürütülen faaliyetler tarafından üretilir. SEO tek başına bu alanlar üzerinde genellikle sınırlı bir etkiye sahiptir. Dijital otorite yönetimi, bu çabaları SEO ile tek bir stratejik çatı altında birleştirerek bu boşluğu doldurur.

Buradaki asıl amaç, algoritmalar tarafından kolayca tanımlanabilen ve güvenilir olarak sınıflandırılabilen, dijital ortamda tanınabilir ve otorite sahibi bir marka kimliğinin bilinçli ve proaktif bir şekilde geliştirilmesidir.

Geri bağlantıların ötesinde: Bahsedilme ve birlikte geçmenin değeri

• Marka bahsi bir sinyal olarak: Yetkili ortamlarda bağlantısız marka bahsleri büyük önem kazanıyor. Yapay zeka sistemleri, bir markanın bilinirliğini ve itibarını değerlendirmek için web genelindeki bu bahsleri topluyor.
• Birlikte geçme ve bağlam: Yapay zeka sistemleri, hangi varlıkların (markalar, kişiler, konular) sıklıkla birlikte anıldığını analiz eder. Stratejik hedef, marka ile temel yetkinlik konuları arasında tüm dijital alanda güçlü ve tutarlı bir ilişki kurmak olmalıdır.

Dijital ortamda tanınabilir bir marka kimliği oluşturmak

• Tutarlılık çok önemli: Marka adının, yazar adlarının ve şirket açıklamalarının yazımında, kendi web sitenizden ve sosyal medya profillerinizden sektör dizinlerine kadar tüm dijital temas noktalarında mutlak tutarlılık şarttır. Tutarsızlıklar algoritmalar için belirsizlik yaratır ve kuruluşu zayıflatır.
• Platformlar arası otorite: Üretken içerik oluşturma motorları, bir markanın varlığını bütünsel olarak değerlendirir. Tüm kanallarda (web sitesi, LinkedIn, konuk yazıları, forumlar) birleşik bir ses ve tutarlı mesajlaşma, algılanan otoriteyi güçlendirir. Başarılı içeriği farklı formatlar ve platformlar için yeniden kullanmak ve uyarlamak burada önemli bir taktiktir.

Dijital halkla ilişkiler ve itibar yönetiminin rolü

• Stratejik halkla ilişkiler: Dijital halkla ilişkiler çalışmaları, yalnızca hedef kitle için alakalı olmakla kalmayıp, yapay zeka modelleri tarafından da yetkili kaynaklar olarak sınıflandırılan yayınlarda yer almaya odaklanmalıdır.
• İtibar yönetimi: Saygın platformlarda olumlu yorumları aktif olarak tanıtmak ve izlemek çok önemlidir. Aynı derecede önemli olan, Reddit ve Quora gibi topluluk platformlarındaki ilgili tartışmalara aktif olarak katılmaktır, çünkü bunlar yapay zeka sistemleri tarafından otantik görüş ve deneyim kaynakları olarak sıklıkla kullanılmaktadır.

SEO'nun yeni rolü

• Dijital otorite yönetimi, bir kuruluş içindeki SEO'nun rolünü temelden değiştirir. SEO'yu, tek bir kanalı (web sitesini) optimize etmeye odaklanan taktiksel bir işlevden, bir şirketin tüm dijital ayak izini algoritmik yorumlama için düzenlemekten sorumlu stratejik bir işleve yükseltir.
• Bu, organizasyon yapısında ve gerekli becerilerde önemli bir değişimi ima eder. "Dijital Otorite Yöneticisi", SEO'nun analitik titizliğini, bir marka stratejisti ve halkla ilişkiler uzmanının anlatım ve ilişki kurma becerileriyle birleştiren yeni bir hibrit roldür. Bu entegre işlevi oluşturamayan şirketler, parçalanmış dijital sinyallerinin, yapay zeka sistemlerine birleşik ve otoriter bir kimlik sunan rakipleriyle rekabet edemeyeceğini görecektir.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

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

Rekabet ortamı ve performans ölçümü

Optimizasyonun stratejik temelleri tanımlandıktan sonra, odak noktası mevcut rekabet ortamında pratik uygulamaya kayar. Bu, en önemli yapay zeka arama platformlarının veri odaklı analizini ve performans ölçümü için yeni yöntem ve araçların 도입 edilmesini gerektirir.

İçin uygun:

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

Kaynak Seçiminin Yapıbozumu: Karşılaştırmalı Bir Analiz

Çeşitli yapay zeka arama platformları aynı şekilde çalışmaz. Sonuçlarını oluşturmak için farklı veri kaynakları ve algoritmalar kullanırlar. Bu farklılıkları anlamak, optimizasyon önlemlerini önceliklendirmek için çok önemlidir. Aşağıdaki analiz, özellikle SE Ranking tarafından yapılan kapsamlı çalışma olmak üzere, önde gelen sektör araştırmalarının bir sentezine, nitel analizlere ve platforma özgü belgelere dayanmaktadır.

Google Yapay Zeka Genel Bakışları: Yerleşik Sistemin Avantajı

• Kaynak profili: Google oldukça muhafazakar bir yaklaşım benimsiyor. Yapay Zeka Genel Bakışları, mevcut Bilgi Grafiğine, yerleşik EEAT sinyallerine ve en üst organik sıralama sonuçlarına büyük ölçüde dayanıyor. Çalışmalar, geleneksel aramanın ilk 10 pozisyonuyla önemli, ancak tam olmayan bir korelasyon olduğunu gösteriyor.
• Veri noktaları: Google, yanıt başına ortalama 9,26 bağlantı gösteriyor ve analiz edilen çalışmada 2.909 benzersiz alan adıyla yüksek çeşitlilik sergiliyor. Daha eski, yerleşik alan adlarına açık bir tercih var (alıntılanan alan adlarının %49'u 15 yıldan daha eski), çok genç alan adları ise daha az sıklıkla dikkate alınıyor.
• Stratejik çıkarım: Google AI Genel Bakışlarında başarı, güçlü ve geleneksel SEO otoritesiyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Başarının daha fazla başarıyı doğurduğu bir ekosistemdir.

ChatGPT Arama: Kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğe ve Bing'e odaklanan yeni rakip.

• Kaynak profili: ChatGPT, web araması için Microsoft Bing'in dizinini kullanıyor ancak sonuçları filtrelemek ve sıralamak için kendi mantığını uyguluyor. Platform, özellikle en sık alıntı yapılan kaynaklardan biri olan YouTube'dan ve Reddit gibi topluluk platformlarından gelen kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğe (UGC) açık bir tercih gösteriyor.
• Veri noktaları: ChatGPT en fazla bağlantıyı (ortalama 10,42) ve en fazla sayıda benzersiz alan adını (4.034) referans gösteriyor. Aynı zamanda, platform tek bir yanıtta aynı alan adının birden fazla kez geçme oranının en yüksek olduğu platformdur (%71), bu da tek ve güvenilir bir kaynak kullanarak derinlemesine analiz stratejisini gösteriyor.
• Stratejik çıkarım: ChatGPT'de görünürlük, yalnızca Bing dizini için optimizasyonu değil, aynı zamanda önemli kullanıcı tarafından oluşturulan içerik platformlarında aktif olarak varlık oluşturmayı da içeren çok platformlu bir strateji gerektirir.

Perplexity.ai: Şeffaf gerçek zamanlı araştırmacı

• Kaynak profili: Perplexity, her sorgu için gerçek zamanlı web araması yapacak şekilde tasarlanmıştır ve bilgilerin güncel olmasını sağlar. Platform son derece şeffaftır ve yanıtlarında net satır içi alıntılar sunar. Benzersiz bir özellik olan "Odak" işlevi, kullanıcıların aramalarını önceden tanımlanmış bir kaynak seçimiyle (örneğin, yalnızca akademik makaleler, Reddit veya belirli web siteleri) sınırlandırmalarına olanak tanır.
• Veri noktaları: Kaynak seçimi oldukça tutarlı; neredeyse tüm yanıtlar tam olarak 5 bağlantı içeriyor. Perplexity'nin yanıtları, ChatGPT'ninkilerle en yüksek anlamsal benzerliği (0,82) gösteriyor ve bu da benzer içerik seçimi tercihlerini düşündürüyor.
• Stratejik çıkarım: Perplexity'de başarının anahtarı, kullanıcıların bilinçli olarak odaklanmış aramalarına dahil ettikleri, "hedef kaynak" haline gelmektir. Platformun gerçek zamanlı yapısı, özellikle güncel ve olgusal olarak doğru içeriği de ödüllendirir.

Büyük yapay zeka platformlarının farklı kaynak bulma stratejileri, yeni bir "algoritmik arbitraj" biçimi yaratıyor. Google AI Overview'ın son derece rekabetçi, otorite odaklı ekosisteminde yer edinmekte zorlanan bir marka, Bing SEO'ya ve YouTube ile Reddit'te güçlü bir varlığa odaklanarak ChatGPT aracılığıyla daha kolay bir görünürlük yolu bulabilir. Benzer şekilde, niş bir uzman, Perplexity'de odaklanmış aramalar için önemli bir kaynak haline gelerek ana akım rekabeti atlayabilir. Stratejik çıkarım, her cephede her savaşı vermek değil, her yapay zeka platformunun farklı "giriş engellerini" analiz etmek ve içerik oluşturma ve otorite kurma çabalarını markanın güçlü yönleriyle en iyi uyum sağlayan platformla hizalamaktır.

Yapay zeka arama platformlarının karşılaştırmalı analizi

Yapay zeka arama platformlarının karşılaştırmalı analizi, Google AI Overviews, ChatGPT Search ve Perplexity.ai arasında önemli farklılıklar ortaya koymaktadır. Google AI Overviews, birincil veri kaynağı olarak Google Index ve Knowledge Graph'ı kullanmakta, ortalama 9,26 alıntı sunmakta ve Bing ile düşük, ChatGPT ile ise orta düzeyde kaynak örtüşmesi göstermektedir. Platform, Reddit ve Quora gibi kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğe orta düzeyde bir tercih göstermekte, ancak köklü ve eski alan adlarını tercih etmektedir. Benzersiz satış noktası, baskın arama motoruyla entegrasyonunda ve EEAT (Ever After Appearance) sıralamalarına verdiği güçlü önemde yatmaktadır; stratejik olarak EEAT oluşturmaya ve güçlü geleneksel SEO otoritesi kurmaya odaklanmıştır.

ChatGPT Search, birincil veri kaynağı olarak Bing Index'i kullanıyor ve ortalama 10,42 alıntı ile en fazla alıntıyı üretiyor. Platform, Perplexity ile yüksek derecede, Google ile ise orta derecede örtüşme gösteriyor. Özellikle dikkat çekici olan, YouTube ve Reddit'ten gelen kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğe olan güçlü tercihidir. Alan adı yaşı değerlendirmesi karışık sonuçlar gösteriyor ve daha genç alan adlarına açık bir tercih sergiliyor. Benzersiz satış noktası, yüksek alıntı sayısı ve güçlü UGC entegrasyonunda yatarken, stratejik odağı Bing SEO ve UGC platformlarında varlık göstermektir.

Perplexity.ai, birincil veri kaynağı olarak gerçek zamanlı web aramasını kullanması ve ortalama 5,01 ile en az alıntıyı sunmasıyla öne çıkıyor. Kaynak örtüşmesi ChatGPT ile yüksek, Google ve Bing ile ise düşük. Platform, kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğe orta düzeyde bir tercih gösteriyor ve Odak modunda Reddit ve YouTube'u tercih ediyor. Gerçek zamanlı alaka düzeyine odaklanılması nedeniyle alan adı yaşı küçük bir rol oynuyor. Perplexity.ai'nin benzersiz satış noktaları arasında satır içi alıntılar yoluyla şeffaflık ve Odak işlevi aracılığıyla özelleştirilebilir kaynak seçimi yer alıyor. Stratejik odağı, niş otorite oluşturmak ve içeriğin güncel olmasını sağlamaktır.

Yeni analitik yöntemler: LLM görünürlüğünün ölçümü ve izlenmesi

Arama odaklı yaklaşımdan yanıt odaklı yaklaşıma geçiş, başarının nasıl ölçüldüğünde temel bir değişikliği gerektiriyor. Web sitesi tıklamaları artık birincil hedef olmadığında, geleneksel SEO ölçütleri önemini yitiriyor. Bir markanın üretken yapay zeka ortamındaki etkisini ve varlığını ölçmek için yeni ölçütlere ve araçlara ihtiyaç duyuluyor.

Ölçümde paradigma değişimi: Tıklamalardan etkiye

• Eski ölçütler: Geleneksel SEO'nun başarısı öncelikle anahtar kelime sıralamaları, organik trafik ve tıklama oranları (CTR) gibi doğrudan ölçülebilir ölçütlerle değerlendirilir.
• Yeni ölçütler: GEO/LLMO'nun başarısı, genellikle dolaylı nitelikte olan etki ve varlık ölçütleriyle ölçülecektir:
  • LLM Görünürlüğü / Marka Bahsedilme Sıklığı: Bir markanın ilgili yapay zeka yanıtlarında ne sıklıkla bahsedildiğini ölçer. Bu, en temel yeni ölçümdür.
  • Marka Payı / Ses Payı: Belirli bir arama sorgusu (istem) grubu için kendi markanızın rakiplerinize kıyasla ne kadar çok bahsedildiğini ölçen bir değerdir.
  • Atıflar: Kendi web sitenizin kaynak olarak ne sıklıkla bağlantı verildiğini takip eder.
  • Bahsedilenlerin duygu durumu ve niteliği: Bahsedilenlerin tonunu (olumlu, nötr, olumsuz) ve gerçeklik doğruluğunu analiz eder.

Yeni ortaya çıkan araç seti: Yapay zekâya yapılan atıfları takip etmeye yönelik platformlar

• Çalışma prensibi: Bu araçlar, önceden tanımlanmış komutlarla çeşitli yapay zeka modellerini otomatik olarak ve büyük ölçekte sorgular. Yanıtlarda hangi markaların ve kaynakların göründüğünü kaydeder, duygu analizini yapar ve zaman içindeki gelişmeyi takip eder.
• Önde gelen araçlar: Pazar genç ve parçalı olsa da, çeşitli uzmanlaşmış platformlar kendilerini şimdiden kanıtlamış durumda. Bunlar arasında Profound, Peec.ai, RankScale ve Otterly.ai gibi araçlar yer alıyor ve bu araçlar işlev yelpazeleri ve hedef kitleleri (KOBİ'lerden büyük işletmelere kadar) bakımından farklılık gösteriyor.
• Geleneksel araçların uyarlanması: Marka izleme yazılımlarının (örneğin Sprout Social, Mention) ve kapsamlı SEO paketlerinin (örneğin Semrush, Ahrefs) köklü sağlayıcıları da ürünlerine yapay zeka görünürlük analizi özelliklerini entegre etmeye başlıyor.

Atıf açığını kapatmak: LLM analitiğini raporlamaya entegre etmek

En büyük zorluklardan biri, yapay zeka yanıtındaki bir bahsin iş sonuçlarıyla ilişkilendirilmesidir, çünkü bu genellikle doğrudan bir tıklamaya yol açmaz. Çok aşamalı bir analiz yöntemi gereklidir:

• Yönlendirme Trafiğini İzleme: İlk ve en basit adım, Google Analytics 4 gibi web analiz araçlarını kullanarak yapay zeka platformlarından gelen doğrudan yönlendirme trafiğini analiz etmektir. Yönlendirme kaynaklarına (örneğin, ChatGPT aramaları için perplexity.ai, bing.com) dayalı özel kanal grupları oluşturarak, bu trafik izole edilebilir ve değerlendirilebilir.
• Dolaylı sinyallerin izlenmesi: Daha gelişmiş yaklaşım, korelasyon analizini içerir. Analistlerin, doğrudan web sitesi trafiğindeki artış ve Google Arama Konsolu'ndaki markalı arama sorgularındaki artış gibi dolaylı göstergelerdeki eğilimleri izlemesi gerekir. Bu eğilimler daha sonra, yeni izleme araçlarıyla ölçülen LLM görünürlüğünün gelişimiyle ilişkilendirilmelidir.
• Bot günlük analizi: Teknik becerilere sahip ekipler için sunucu günlük dosyalarının analizi değerli bilgiler sunar. Yapay zeka tarayıcılarının (örneğin, GPTBot, ClaudeBot) faaliyetlerini belirleyip izleyerek, yapay zeka sistemlerinin bilgi toplamak için hangi sayfaları kullandığını belirlemek mümkündür.

Temel performans göstergelerinin geliştirilmesi

Temel performans göstergelerinin (KPI'lar) evrimi, geleneksel SEO metriklerinden yapay zeka odaklı metriklere doğru net bir geçişi ortaya koymaktadır. Görünürlük, klasik anahtar kelime sıralamasından, Peec.ai veya Profound gibi özel LLM izleme araçlarıyla ölçülen Ses Payı ve Model Payı'na doğru kaymaktadır. Trafik açısından, yapay zeka platformlarından gelen yönlendirme trafiği, organik trafik ve tıklama oranını tamamlamakta olup, Google Analytics 4 (GA4) gibi web analitik araçları özel kanal gruplarını kullanmaktadır. Web sitesi otoritesi artık yalnızca alan adı otoritesi ve geri bağlantılarla değil, aynı zamanda alıntılar ve yapay zeka sistemlerindeki bahsetmelerin kalitesiyle de belirlenmekte olup, bu da LLM izleme araçları ve alıntı yapılan kaynakların geri bağlantı analizi yoluyla ölçülebilmektedir. Marka algısı, marka ile ilgili arama sorgularından, LLM izleme ve sosyal dinleme araçları tarafından yakalanan yapay zeka bahsetmelerinin duygu durumunu da içerecek şekilde genişlemektedir. Teknik düzeyde, geleneksel indeksleme oranına ek olarak, sunucu günlük dosyası analizi yoluyla belirlenen yapay zeka botları tarafından elde etme oranı da bulunmaktadır.

Önde Gelen GEO/LLMO İzleme ve Analiz Araçları

Önde gelen GEO/LLMO izleme ve analiz araçları yelpazesi, farklı hedef gruplar için çeşitli özel çözümler sunmaktadır. Profound, ChatGPT, Copilot, Perplexity ve Google AIO için izleme, ses payı, duygu analizi ve kaynak analizi sağlayan kapsamlı bir kurumsal çözümdür. Peec.ai de pazarlama ekiplerini ve kurumsal müşterileri hedefleyerek ChatGPT, Perplexity ve Google AIO için marka varlığı paneli, rakip karşılaştırması ve içerik açığı analizi sunmaktadır.

RankScale, küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) ve SEO uzmanları için ChatGPT, Perplexity ve Bing Chat'te yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlar, duygu analizi ve alıntı analizi ile gerçek zamanlı sıralama analizi sunmaktadır. Otterly.ai, değişiklikler için uyarılarla birlikte bahsetmelere ve geri bağlantılara odaklanmakta ve ChatGPT, Claude ve Gemini aracılığıyla KOBİ'lere ve ajanslara hizmet vermektedir. Goodie AI ise aynı platformlarda izleme, optimizasyon ve içerik oluşturma için hepsi bir arada bir platform olarak konumlanmakta ve KOBİ'leri ve ajansları hedeflemektedir.

Hall, kurumsal ve ürün ekipleri için konuşma zekası, yapay zeka önerilerine dayalı trafik ölçümü ve çeşitli chatbot'lar için temsilci takibi içeren özel bir çözüm sunmaktadır. Yeni başlayanlar için ücretsiz araçlar mevcuttur: HubSpot AI Grader, GPT-4 ve Perplexity'de ses payı ve duygu analizi için ücretsiz bir kontrol sağlarken, Mangools AI Grader ise yeni başlayanlar ve SEO uzmanları için ChatGPT, Google AIO ve Perplexity'de yapay zeka görünürlüğü ve rakip karşılaştırması için ücretsiz bir kontrol sunmaktadır.

GEO eylem çerçevesinin tamamı: Yapay zeka görünürlüğünü en üst düzeye çıkarmak için 5 aşama

Yapay zekâ geleceği için otorite oluşturmak: EEAT neden başarının anahtarı?

Teknolojik temellerin, stratejik sütunların ve rekabet ortamının detaylı analizinin ardından, bu son bölüm bulguları pratik bir eylem çerçevesinde özetliyor ve arama motorlarının gelecekteki gelişimine bir bakış sunuyor.

Eylem için uygulanabilir bir çerçeve

Üretken Motor Optimizasyonunun karmaşıklığı, yapılandırılmış ve yinelemeli bir yaklaşımı gerektirir. Aşağıdaki kontrol listesi, önceki bölümlerdeki önerileri, uygulama için bir kılavuz görevi görebilecek pratik bir iş akışına özetlemektedir.

Aşama 1: Denetim ve Temel Değerlendirme

• Teknik bir SEO denetimi gerçekleştirin: Taranabilirlik, indekslenebilirlik, sayfa hızı (Temel Web Ölçütleri) ve mobil optimizasyon gibi temel teknik gereksinimleri gözden geçirin. Yapay zeka tarayıcılarını engelleyebilecek sorunları belirleyin (örneğin, yavaş yükleme süreleri, JavaScript bağımlılıkları).
• Schema.org işaretlemesini kontrol edin: Mevcut yapılandırılmış veri işaretlemesinin eksiksizliğini, doğruluğunu ve ağ bağlantılı varlıkların (@id) kullanımını denetleyin.
• İçerik denetimi gerçekleştirin: Mevcut içeriği EEAT sinyalleri (yazarlar belirtilmiş mi, kaynaklar alıntılanmış mı?), anlamsal derinlik ve konu otoritesi açısından değerlendirin. Konu kümelerindeki eksiklikleri belirleyin.
• LLM görünürlüğünün temel seviyesini belirleyin: Kendi marka görünürlüğünüzün ve ana rakiplerinizin mevcut durumunu yakalamak için ilgili yapay zeka platformlarında (Google AIO, ChatGPT, Perplexity) özel izleme araçları veya manuel sorgular kullanın.

2. Aşama: İçerik Stratejisi ve Optimizasyonu

• Konu kümeleme haritası geliştirin: Anahtar kelime ve konu araştırmasına dayanarak, kendi uzmanlığınızı yansıtacak şekilde ele alınacak konuların ve alt konuların stratejik bir haritasını oluşturun.
• İçerik oluşturma ve optimizasyon: Yeni içerik oluşturun ve mevcut içeriği gözden geçirin; bu süreçte, içerik ayıklama (özet yapısı, listeler, tablolar, SSS) ve varlık kapsamı optimizasyonuna odaklanın.
• EEAT sinyallerini güçlendirme: Yazar sayfalarını uygulama veya iyileştirme, referans ve alıntı ekleme, özgün referanslar ve orijinal veriler ekleme.

Aşama 3: Teknik Uygulama

• Schema.org işaretlemesinin uygulanması/güncellenmesi: Özellikle ürünler, SSS'ler, kılavuzlar ve makaleler olmak üzere tüm önemli sayfalarda ilgili ve birbirine bağlı Schema işaretlemesinin uygulanması.
• llms.txt dosyasını oluşturun ve sağlayın: Yapay zeka sistemleri için en önemli ve ilgili içeriği referans alan bir llms.txt dosyası oluşturun ve web sitesinin kök dizinine yerleştirin.
• Performans sorunlarını çözün: Teknik denetimde tespit edilen yükleme süresi ve görüntüleme sorunlarını ortadan kaldırın.

4. Aşama: Otorite Oluşturma ve Tanıtım

• Dijital halkla ilişkiler ve tanıtım faaliyetleri yürütün: Yüksek kaliteli geri bağlantılar oluşturmak ve daha da önemlisi, yetkili, konuyla ilgili yayınlarda bağlantısız marka упоминаmaları sağlamak için hedefli kampanyalar düzenleyin.
• Topluluk platformlarında etkileşim kurun: Markayı yardımcı ve yetkin bir kaynak olarak konumlandırmak için Reddit ve Quora gibi platformlardaki tartışmalara aktif ve faydalı bir şekilde katılın.

Aşama 5: Ölçme ve Yineleme

• Analitik ayarları: Yapay zeka kaynaklarından gelen yönlendirme trafiğini izlemek ve doğrudan trafik ve marka aramaları gibi dolaylı sinyalleri takip etmek için web analitik araçlarını yapılandırmak.
• LLM görünürlüğünü sürekli olarak izleyin: Kendi görünürlüğünüzün ve rakiplerinizin görünürlüğünün gelişimini takip etmek için düzenli olarak izleme araçları kullanın.
• Stratejiyi uyarlama: Elde edilen verileri kullanarak içerik ve otorite stratejisini sürekli olarak iyileştirin ve yapay zeka ortamındaki değişikliklere tepki verin.

Arama motorlarının geleceği: Bilgi toplamadan bilgi etkileşimine

Üretken yapay zekanın entegrasyonu geçici bir trend değil, insan-bilgisayar etkileşiminin yeni bir çağının başlangıcıdır. Bu gelişme, günümüz sistemlerinin ötesine geçecek ve bilgiye erişim şeklimizi temelden değiştirecektir.

Arama motorlarında yapay zekanın gelişimi

• Hiper kişiselleştirme: Geleceğin yapay zeka sistemleri, yanıtlarını yalnızca açıkça belirtilen isteğe değil, aynı zamanda kullanıcının örtük bağlamına da – arama geçmişine, konumuna, tercihlerine ve hatta sistemle önceki etkileşimlerine – göre uyarlayacaktır.
• Ajan benzeri iş akışları: Yapay zeka, yalnızca cevap veren bir birim olmaktan çıkıp, kullanıcının adına çok aşamalı görevleri (araştırma ve özetlemeden rezervasyon veya satın almaya kadar) gerçekleştirebilen proaktif bir asistana dönüşecek.
• "Arama" metaforunun sonu: Aktif olarak "arama" kavramı, giderek her yerde hazır bulunan, zeki bir asistanla sürekli, diyalog odaklı etkileşimle yer değiştiriyor. Arama bir sohbete dönüşüyor.

Geleceğe hazırlanmak: Dayanıklı, geleceğe yönelik bir strateji oluşturmak

Sonuç olarak, bu raporda özetlenen ilkeler –gerçek otorite oluşturmak, yüksek kaliteli, yapılandırılmış içerik yaratmak ve birleşik bir dijital varlık yönetmek– günümüz yapay zekâsı için kısa vadeli taktikler değildir. Bunlar, bilginin akıllı sistemler aracılığıyla iletildiği gelecekteki herhangi bir ortamda başarılı olabilecek bir marka oluşturmanın temel ilkeleridir.

Odak noktası, hem insanların hem de yapay zekâ asistanlarının öğrenmek isteyeceği bir bilgi kaynağı haline gelmek olmalıdır. Bilgiye, empatiye ve açıklığa yatırım yapan şirketler, yalnızca bugünkü arama sonuçlarında görünür olmakla kalmayacak, aynı zamanda yarının yapay zekâ odaklı dünyasında sektörlerinin anlatılarını da önemli ölçüde şekillendirecektir.

☑️ 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

 

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