Önce kontrol edilecek şey: tarayıcı gerçekten girebiliyor mu
Bu çalışmanın en sık atlanan ve en belirleyici adımı burası. İçerik ne kadar iyi olursa olsun, yapay zeka tarayıcısı siteye giremiyorsa asistan sizi kaynak gösteremez.
- Güvenlik duvarı ve bot koruması katmanlarının yapay zeka tarayıcılarına yanıt kodu kontrolü.
- robots.txt dosyasının GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended ve OAI-SearchBot için izin durumu.
- İçerik dağıtım ağı tarafındaki yapay zeka tarayıcı engelinin açık olup olmadığı.
- Sunucunun bu tarayıcılara yavaş yanıt verip zaman aşımına düşürüp düşürmediği.
- İçeriğin sunucuda mı yoksa yalnızca tarayıcıda mı oluştuğu; sonradan yüklenen içerik çoğu tarayıcıya görünmüyor.
Yanıt motorlarının okuduğu yapı
Şema işaretlemesi
Organization, Service, FAQPage, HowTo ve BreadcrumbList işaretlemeleriyle içeriğin ne olduğunun makineye söylenmesi.
Kısa cevap bloğu
Her sayfanın başında, soruyu iki üç cümlede doğrudan yanıtlayan bir bölüm.
Soru başlıkları
İnsanların gerçekten yazdığı soruların başlık olarak kullanılması.
llms.txt
Sitenin yapısını ve önemli sayfalarını dil modellerine sade metin halinde sunan dosya.
Varlık tutarlılığı
Marka adı, adres, telefon ve tanımın tüm kaynaklarda aynı yazılması.
Alıntılanabilir veri
Tablo, liste ve net rakamlar; asistanlar bu biçimleri daha sık alıntılıyor.
Klasik SEO ile farkı
Tabloyu yana kaydırabilirsiniz
| Konu | Klasik SEO | Yanıt motoru optimizasyonu |
|---|---|---|
| Hedef | Sonuç listesinde üst sıra | Yanıtın içinde kaynak olarak anılmak |
| Ölçüm | Sıra, tıklama, gösterim | Hangi soruda anıldığınız ve nasıl tanımlandığınız |
| İçerik biçimi | Uzun ve kapsamlı sayfa | Soru başlıklı, kısa cevaplı ve yapılandırılmış bölümler |
| Teknik zemin | Tarama ve indeksleme | Yapay zeka tarayıcı erişimi ve şema doğruluğu |
| Dış sinyal | Bağlantı otoritesi | Bağımsız kaynaklarda marka anılması |
İkisi birbirinin yerine geçmiyor. Yanıt motorlarının kaynak seçtiği havuz büyük ölçüde arama sonuçlarından besleniyor, dolayısıyla klasik SEO çalışması bu işin ön şartı.
Ölçüm: göründüğünüzü nasıl biliyoruz
Bu alanda hazır bir sıralama paneli yok. Ölçümü elle kuruyoruz.
- Hedef sorular listeleniyor: müşterinin asistana gerçekten sorabileceği cümleler.
- Her soru farklı asistanlarda test ediliyor ve yanıtta hangi markaların anıldığı kaydediliyor.
- Markanız anılıyorsa hangi cümleyle tanımlandığı not ediliyor; yanlış tanım varsa düzeltilecek kaynak bulunuyor.
- Aynı test ayda bir tekrarlanıyor, değişim raporlanıyor.
- Sunucu kayıtlarından yapay zeka tarayıcılarının siteye kaç kez girdiği izleniyor.
Adım adım süreç
- Erişim taraması
Yapay zeka tarayıcılarının siteye hangi yanıt kodunu aldığı tek tek test edilir.
- Teknik düzeltme
Engeller kaldırılır, robots.txt ve llms.txt dosyaları kurulur.
- Şema kurulumu
Sayfa tipine göre schema.org işaretlemesi eklenir ve hata kontrolünden geçirilir.
- İçerik yapılandırması
Her sayfaya kısa cevap bloğu, soru başlıkları ve alıntılanabilir tablo eklenir.
- Aylık ölçüm
Hedef sorular asistanlarda test edilir, marka anılma durumu raporlanır.
Sıkça sorulan sorular
Yapay zeka asistanları siteme neden hiç atıf vermiyor?
En sık sebep teknik: tarayıcının siteye erişememesi. İkinci sebep yapısal: içeriğin soruyu doğrudan yanıtlayan bir bölümle başlamaması. Üçüncüsü otorite: markanın başka güvenilir kaynaklarda hiç anılmaması.
llms.txt gerçekten okunuyor mu?
Zorunlu bir standart değil ve her model okumuyor. Buna karşılık kurulum maliyeti çok düşük ve sitenin yapısını sade metinle özetlemenin başka bir yolu yok. Tek başına yeterli değil, bütünün parçası.
ChatGPT'de üst sırada çıkmayı garanti ediyor musunuz?
Hayır. Yanıt motorlarında sıra diye bir kavram yok, kaynak seçimi soruya ve o anki modele göre değişiyor. Yapılan iş, seçilme ihtimalini belirleyen her teknik ve içeriksel koşulu sağlamak.
Bu çalışma normal Google sıralamamı etkiler mi?
Olumlu etkiliyor. Şema işaretlemesi, net başlık yapısı ve soru odaklı içerik, klasik arama sonuçlarında da zengin sonuç ve öne çıkan snippet ihtimalini artırıyor.
Ne kadar sürede sonuç alınır?
Teknik engellerin kaldırılması tek seferlik ve hızlı. Asistan yanıtlarında anılmaya başlamak ise modelin veriyi tazelemesine bağlı olduğu için genellikle haftalar alıyor.
