SEO
Yapay Zekâ Aramalarında Görünürlük: Siteniz ChatGPT ve Perplexity'de Neden Çıkmıyor?
Arama artık yalnızca Google'da değil. ChatGPT, Perplexity ve AI Overviews'te kaynak gösterilmek için sitenizde neyin değişmesi gerektiğini anlatıyoruz.
Kullanıcıların önemli bir bölümü artık bir soruyu Google'a yazmak yerine doğrudan bir yapay zekâ asistanına soruyor. Bu asistanlar cevabı üretirken belirli kaynakları seçip bağlantı veriyor. Sitenizin bu cevaplarda görünmesi, klasik SEO'dan kısmen farklı bir hazırlık gerektiriyor.
GEO nedir ve klasik SEO'dan farkı ne?
GEO (Generative Engine Optimization), içeriğin yapay zekâ tabanlı arama sistemleri tarafından anlaşılıp kaynak gösterilmesi için optimize edilmesidir. Klasik SEO bir sayfayı sonuç listesinde üst sıraya taşımayı hedeflerken, GEO sayfadaki belirli bir pasajın üretilen cevabın içinde alıntılanmasını hedefler.
Fark pratikte şuraya iner: SEO'da bir sayfanın bütünü sıralanır, GEO'da ise sayfanın içindeki tek bir paragraf seçilir. Bu nedenle GEO'da içeriğin parçalara ayrılabilir ve her parçanın kendi başına anlamlı olması kritik önem taşır.
İyi haber şu: sağlam bir teknik SEO altyapısı GEO'nun da temelidir. İkisi rakip değil, üst üste binen iki katmandır.
Yapay zekâ tarayıcıları sitenize erişebiliyor mu?
Bu, kontrol edilmesi gereken ilk maddedir. GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot ve Google-Extended gibi tarayıcılar robots.txt dosyanızda veya sunucu güvenlik ayarlarınızda engelleniyorsa içeriğiniz yapay zekâ cevaplarında hiçbir şekilde yer alamaz. Birçok sitede bu engelleme, farkında olmadan barındırma sağlayıcısının bot koruması tarafından yapılır.
Kontrolü kendiniz yapabilirsiniz: sitenize ilgili tarayıcı kimliğiyle bir istek gönderip dönen HTTP durum kodunu inceleyin. 200 dışındaki bir yanıt — özellikle 403 veya 429 — erişimin kısıtlandığı anlamına gelir.
robots.txt dosyanızda bu tarayıcılara açık izin vermek, ileride eklenecek genel bir engelleme kuralının yapay zekâ erişimini kazara kapatmasını da önler.
İçerik nasıl yazılırsa alıntılanma ihtimali artar?
Alıntılanma ihtimali en yüksek yapı şudur: başlık kullanıcının sorduğu sorunun kendisi olur, hemen altındaki paragraf o soruyu 40-60 kelimeyle, önceki bölümlere atıf yapmadan yanıtlar. Bu paragraf bağlamdan koparıldığında da doğru ve tam kalmalıdır; model tam olarak bu birimi alıp cevabına yerleştirir.
"Yukarıda anlattığımız gibi" veya "bu yöntem" gibi ifadeler, paragrafı bağlama bağımlı hâle getirdiği için alıntılanabilirliği düşürür. Her cevap paragrafı kendi başına ayakta durmalıdır.
Somut sayılar, tanımlar, adım listeleri ve karşılaştırma tabloları da alıntılanma olasılığını artırır; çünkü bunlar modelin doğrudan aktarabileceği yapılandırılmış bilgi parçalarıdır.
- Soru biçiminde başlıklar — Bölüm başlıklarını kullanıcıların gerçekten arattığı sorulara dönüştürün.
- Doğrudan cevap paragrafı — Her başlığın altına, o soruyu tek başına yanıtlayan 40-60 kelimelik bir paragraf yerleştirin.
- Tanım cümleleri — "X, ... olan bir Y'dir" kalıbındaki net tanımlar modeller tarafından sıkça alıntılanır.
- Özet kutusu — Yazının başına, her maddesi tek başına doğru olan kısa bir çıkarım listesi ekleyin.
Yapısal veri yapay zekâ görünürlüğünü nasıl etkiliyor?
JSON-LD biçimindeki yapısal veri, sitenizin kim olduğunu ve ne sunduğunu makinelerin yorum yapmadan okuyabileceği bir biçimde bildirir. Organization, LocalBusiness, Service ve FAQPage şemaları, modellerin markanızı tek ve tutarlı bir varlık olarak tanımasını sağlar; bu tutarlılık kaynak gösterilme kararında belirleyici olur.
Kritik ayrıntı, şemalar arasındaki bağdır. Her sayfanın kendi kopya şirket bilgisini yayınlaması yerine, tüm sayfaların kalıcı bir kimlik (@id) üzerinden aynı şirket varlığına referans vermesi gerekir. Aksi hâlde her sayfa ayrı bir şirketten bahsediyormuş gibi görünür.
Neden kendi siteniz tek başına yetmiyor?
Yapay zekâ sistemleri bir markanın iyi olup olmadığına karar verirken ağırlıklı olarak üçüncü taraf kaynaklara bakar: dizinler, yorum platformları, sektörel yazılar ve haber içerikleri. Kendi sitenizde kendinizi övmeniz bu değerlendirmede ağırlık taşımaz; başka sitelerin sizden bahsetmesi taşır.
Bu nedenle "en iyi ... firmaları" türü sorularda görünmek isteyen işletmeler için asıl çalışma alanı site dışıdır: Google işletme profili, sektörel dizin kayıtları, gerçek müşteri yorumları ve bağımsız yayınlarda yer almak.
Kendi siteniz bu denklemde markanın referans noktasıdır: tutarlı bilgi, doğru yapısal veri ve erişilebilir içerik sağlar. Ancak otoriteyi tek başına üretmez.
llms.txt dosyası gerekli mi?
llms.txt, bir sitenin ne yaptığını ve önemli sayfalarının nerede olduğunu dil modellerine tek dosyada anlatmak için ortaya çıkan bir sözleşmedir. Büyük yapay zekâ sağlayıcılarının tamamı tarafından zorunlu olarak kullanılmaz; ancak hazırlanması düşük maliyetlidir ve sitenin yapısını makine tarafından okunabilir biçimde özetlemesi açısından faydalıdır.
Kısacası: llms.txt tek başına görünürlük getirmez, ancak doğru kurulmuş bir teknik temelin tamamlayıcı parçasıdır. Öncelik sıralamanızda tarayıcı erişimi ve içerik yapısının arkasında gelmelidir.
Sitenizin yapay zekâ aramalarındaki durumunu ölçmek ve somut bir iyileştirme planı çıkarmak isterseniz, ücretsiz keşif görüşmesinde mevcut durumunuzu birlikte değerlendirebiliriz.
İlgili hizmet
Kurumsal Web Sitesi
Markanızı en iyi şekilde temsil eden hızlı ve SEO uyumlu kurumsal siteler.
Diğer yazılar
Kurumsal Web Sitesi İçin SEO Rehberi: Google'da Üst Sıralara Çıkın
Kurumsal web sitenizin arama motorlarında görünürlüğünü artıracak teknik SEO, içerik ve performans adımlarını uçtan uca ele alıyoruz.
RehberYazılım Firması Nasıl Seçilir? Doğru Ajansı Bulmanın 8 Kriteri
Bir yazılım firmasıyla çalışmadan önce neye bakmalısınız? Referanslardan sözleşmeye, teknoloji seçiminden teslim sonrası desteğe kadar sekiz somut değerlendirme kriteri.