Yapay Zeka Kaynak Seçimi ve Marka Anılması

Kısa cevap: Arama destekli bir yapay zeka yanıtı genel hatlarıyla üç aşamada oluşur. Önce sistem, soruyu ve gerektiğinde ondan türettiği alt sorguları kullanarak bir dizinden ya da aramadan ilgili içeriği getirir. Ardından getirilen bilgi modelin bağlamına eklenir ve yanıt bu bilgiyle üretilir. Son aşamada ürün, yanıtı destekleyen sayfaları kaynak olarak gösterebilir; bu adımın biçimi ürüne göre değişir. Marka anılması ile kaynak gösterilme bu sürecin iki ayrı çıktısıdır: Markanız bağlantı verilmeden yanıt metninde geçebilir, siteniz de markanız anılmadan kaynak gösterilebilir. Arama yapılmadan üretilen yanıtlarda anılma, modelin eğitim verisinden de gelebilir. İşletmenizin her aşamada görünür olması için dört alanda çalışabilirsiniz: sayfaların erişilebilir olması, içeriğin pasaj düzeyinde açık yazılması, şirket bilgilerinin her yerde tutarlı olması ve markanın bağımsız kaynaklarda doğru bilgiyle anılması. Dijital PR (dijital halkla ilişkiler) bu son alanın ana aracıdır.

Yapay zeka bir soruyu nasıl yanıtlar

ChatGPT arama, Gemini, Copilot ya da Google AI Overviews gibi ürünler bir soruyu web’deki güncel bilgiyle yanıtladığında, genel hatlarıyla aynı çerçeveye dayanır. Bu çerçeve hem akademik literatürde hem Google’ın belgelerinde “retrieval-augmented generation” (RAG, bilgi erişimiyle desteklenen üretim) adıyla anılır. Aşağıdaki aşamalar arama destekli yanıtları açıklar ve işletmenizin hangi noktada katkı verebileceğini gösterir. Ürünler arasındaki ayrıntı farklarını her ürünün kendi belgesinden izleyebilirsiniz.

Üç bölmeli akış: soldaki bölmede dallanan arama çizgileri ve belge kartları, ortada bir çalışma alanına giren pasaj şeritleri, sağda altında bağlantı işaretleri bulunan yanıt paneli.

Bilgi erişimi ve alt sorgular

İlk aşamada sistem, soruyu yanıtlamak için hangi bilgiye ihtiyaç duyduğunu belirler ve bu bilgiyi arar. Kullanıcının yazdığı soru, bilgi ihtiyacının tamamını her zaman tek başına ifade etmez. Google bu nedenle kullandığı yöntemi “query fan-out” (sorguyu alt aramalara yayma) olarak adlandırır: Model, daha fazla bilgi almak için birbiriyle ilişkili birden fazla sorguyu eşzamanlı olarak üretir ve sorunun alt konularında arama yapar.

Örneğin “muhasebe yazılımı seçerken nelere bakılır” sorusu; fiyatlandırma, e-fatura uyumu, kullanıcı sayısı, veri taşıma ve destek kapsamı gibi alt sorulara ayrışabilir. Her alt soru, farklı bir sayfanın yanıta katkı vermesi için ayrı bir fırsattır. Buradaki iş, olası her alt sorgu için birbirine benzeyen sayfalar üretmek değil; ürün ya da hizmetinizle ilgili gerçek karar sorularının sitenizde açıkça yanıtlanmasıdır. Query fan-out’un AI Overviews’daki işleyişine dair örnekleri Google AI Overviews rehberinde inceleyebilirsiniz.

Google, kendi yapay zeka özelliklerinde bu aşamanın nasıl işlediğini açıkça belirtir: Özellikler, Google Arama’nın temel sıralama sistemleriyle Arama dizininden ilgili ve güncel sayfaları getirir. Google bu yaklaşımı “grounding” (yanıtı kaynağa dayandırma) olarak da adlandırır ve amacını yanıtların kalitesini, doğruluğunu ve güncelliğini artırmak olarak tanımlar (Google: üretken yapay zeka optimizasyon rehberi).

Bing de aynı adımı raporlarına yansıtır. Bing Webmaster Tools’un AI Performance raporundaki “grounding queries” alanı, yapay zekanın kaynak gösterdiği içeriği getirirken kullandığı anahtar ifadelerden bir örneklem sunar. Bu alan, kullanıcının yazdığı soru ile sistemin arka planda yaptığı aramaların farklı olabileceğini resmi veriyle gösterir.

Bağlam ve yanıt üretimi

İkinci aşamada getirilen içerik, modelin yanıt üretirken dikkate aldığı bilgi bütününe, yani bağlama eklenir. Model yanıtı, bu bilgiyi kendi dil bilgisiyle birleştirerek yazar. Google da kendi özellikleri için getirilen içeriğin incelendiğini ve yanıtın bu içeriğe dayanarak üretildiğini belirtir.

Bu yaklaşımın akademik tanımı Lewis ve arkadaşlarının 2020 tarihli çalışmasına dayanır: Önceden eğitilmiş bir dil modeli (parametrik bellek), bir bilgi erişim bileşeniyle sorgulanan harici bir belge dizinine (parametrik olmayan bellek) bağlanır; çalışmada bu dizin Wikipedia’dan oluşturulmuştur (Lewis ve ark., 2020). Bu çalışmada bilgi erişimi belgelerin tamamı üzerinden değil, kısa metin parçaları, yani pasajlar üzerinden yapılır. Tanım, kullanıcıya kaynak bağlantısı göstermeyi içermez. Kaynak gösterme, RAG yaklaşımını kullanan arama ürünlerinin ayrıca uyguladığı bir adımdır.

İşletmeler için bu aşamanın pratik sonucu şudur: Sayfanın uzun olması tek başına avantaj değildir. Sorunun bir parçasını açık, kendi başına anlaşılır ve dayanaklı biçimde yanıtlayan bir bölüm, bilginin bağlamıyla birlikte yanıta aktarılmasını destekler. Bir hizmetin kapsamını anlatırken koşulları ve istisnaları da aynı bölümde verdiğinizde, yanıtın hizmetinizi doğru aktarması kolaylaşır.

Kaynak gösterme

Üçüncü aşamada ürün, yanıtı destekleyen sayfaları kullanıcıya gösterir. Bu adımın biçimi ürüne göre değişir:

Google AI Overviews ve AI Mode: Google, yanıtla birlikte bilgiyi destekleyen web sayfalarına belirgin, tıklanabilir bağlantılar gösterdiğini belirtir.
Gemini: Gemini uygulamaları kaynakları ve ilgili içeriği bazen yanıtın içinde ya da altında gösterir; Google’ın yardım belgesine göre her yanıtta kaynak ya da bağlantı bulunmaz (Gemini yardım belgesi).
ChatGPT arama: OpenAI, sitelerin ChatGPT’nin arama özelliklerinde gösterilmesi için OAI-SearchBot adlı tarayıcıyı kullanır (OpenAI tarayıcıları).
Microsoft Copilot ve Bing: Bing, Copilot’ta ve Bing’in yapay zeka özetlerinde sitenizin kaynak olarak kaç kez gösterildiğini AI Performance raporunda “citations” (alıntılar) olarak raporlar.

Kaynak gösterilen sayfa ile yanıtta adı geçen marka her zaman aynı değildir. Bir yanıt, sizin sitenizdeki bir rehbere bağlantı verirken başka bir firmayı önerebilir; ya da markanızı önerirken bir sektör yayınını kaynak gösterebilir.

Arama yapılmadan üretilen yanıtlar

Her yanıt güncel bir web aramasıyla kurulmaz. Model bir soruyu arama yapmadan yanıtladığında eğitim sürecinde öğrendiği bilgiye dayanır ve çoğu zaman kaynak bağlantısı göstermez. Bu yanıtlarda markanız, modelin eğitiminde kullanılan içerikte yer alan bilgiden hareketle anılabilir. Web’de yayımlanan güncel bir bilginin bu yanıtlara yansıması ise o içeriğin sonraki eğitim süreçlerinde kullanılmasına bağlıdır. Markanızın web’de açık ve tutarlı anlatılması, bu süreçlere doğru bilginin girmesi için zemin oluşturur.

OpenAI bu ayrımı tarayıcılarında da yapar: GPTBot, OpenAI’ın temel modellerinin eğitiminde kullanılabilecek içeriği tarar; OAI-SearchBot ise arama özellikleri içindir ve iki ayar birbirinden bağımsızdır. İki tarayıcı için ayrı izin kurgusu, ChatGPT’de marka görünürlüğü yazısındaki teknik adımlar arasında yer alıyor.

Bu ayrım, sonuçları yorumlarken de işe yarar. Kaynak bağlantısı göstermeyen bir yanıtta markanızın geçmesi, o anda sitenizden okunmuş bir bilgiye işaret etmeyebilir. Bu nedenle bir yanıtı incelerken önce arama kullanılıp kullanılmadığını ve hangi bağlantıların gösterildiğini kaydedin; anılmanın dayanağını gözlenen bağlantılar üzerinden değerlendirin.

Marka anılması ve kaynak gösterilme neden ayrı izlenir

Marka anılması, işletme adınızın yanıt metninde geçmesidir; kaynak gösterilme, sitenizin yanıtı destekleyen bağlantılar arasında yer almasıdır. İki biçim cevap verme sisteminin farklı aşamalarında oluşur ve farklı çalışmalarla desteklenir.

	Marka anılması	Kaynak gösterilme
Nerede görünür	Yanıt metninin içinde	Yanıtın altında ya da satır içinde bağlantı olarak
Hangi bilgiden doğar	Getirilen pasajlarda ya da eğitim verisinde markanızla ilgili bilgi	Sitenizden getirilen ve yanıtı destekleyen pasaj
Hangi aşamaya bağlıdır	Yanıt üretimi; arama yapılmayan yanıtlarda eğitim verisi	Bilgi erişimi ve kaynak gösterme
Hangi kaynaklar etkilidir	Siteniz ve markanızı anlatan bağımsız kaynaklar	Siteniz
İşletmeye değeri	Bilinirlik, güven, değerlendirilen seçenekler arasına girme	Ziyaret, bilginin doğrudan sizden okunması

İki yanıt paneli yan yana: solda metin satırları arasında vurgulu bir marka işareti, sağda panelin altından bir web sitesi penceresine uzanan bağlantı çizgisi.

Bu ayrım, hangi işin hangi sonuca hizmet ettiğini belirler. Kaynak gösterilmek için öncelik, sitenizin erişilebilir olması ve soruya açık yanıt veren sayfalara sahip olmasıdır. Anılmak için ise sitenizin yanında markanızı bağımsız biçimde anlatan kaynaklar da önem kazanır; çünkü bir yanıt sizi başka bir yayıncının sayfasına dayanarak önerebilir.

Anılmanın bağlamını da ayrıca değerlendirin. Ürün kategorinizin farklı tanımlanması, artık sunmadığınız bir hizmetin size atfedilmesi ya da koşullu bir özelliğin genel kapsam gibi aktarılması, her biri farklı bir düzeltme işi gerektirir. Bu yüzden bilgi doğruluğunu, anılma ve kaynak gösterilmenin yanında üçüncü ölçüt olarak izleyin. Üç ölçütün GEO çalışmasının bütünü içindeki yeri için GEO uygulama yol haritasına göz atabilirsiniz.

Her aşamada daha görünür olmak

Cevap verme sisteminin her aşaması, işletmenizin üzerinde çalışabileceği bir alana karşılık gelir. Dört alan birbirini tamamlar ve birlikte yürütüldüğünde hem anılmayı hem kaynak gösterilmeyi destekler. Sorumluluğu da bu alanlara göre dağıtabilirsiniz: erişimi teknik ekibe, pasaj düzeyinde açıklığı içerik ekibine, varlık bilgisini ve dış yayınlardaki anlatımı kurumsal iletişim ekibine.

Aşama	İşletmenin çalışma alanı	Desteklediği görünürlük
Bilgi erişimi	Erişilebilirlik ve dizin	Kaynak gösterilme
Bağlam ve yanıt üretimi	Pasaj düzeyinde açık içerik	Kaynak gösterilme, doğru anılma
Bağlam ve yanıt üretimi; eğitim verisi	Tutarlı varlık bilgisi	Doğru anılma
Bilgi erişimi ve yanıt üretimi; eğitim verisi	Bağımsız kaynaklarda anılma (dijital PR)	Anılma, bilgi doğruluğu

Erişilebilirlik ve dizin

Bir sayfanın getirilebilmesi için önce ilgili sistemin ona ulaşabilmesi gerekir. Bu koşulu her ürün için kendi belgesinden okuyun:

Google: AI Overviews ve AI Mode’da destekleyici bağlantı olarak gösterilmek için sayfanın Google dizininde olması ve Google Arama’da snippet (arama sonucu açıklaması) ile gösterilmeye uygun olması gerekir. Google bunun dışında ek bir teknik gereklilik olmadığını belirtir (Google: AI features and your website). Bu bilgi, Google’ın yapay zeka özelliklerinde görünürlüğün sağlam bir SEO temeline dayandığını gösterir.
ChatGPT arama: OpenAI’a göre OAI-SearchBot’u engelleyen siteler ChatGPT arama yanıtlarında gösterilmez; yalnız gezinme bağlantısı olarak görünebilir (OpenAI tarayıcıları).
Bing ve Copilot: Bing, içeriğin güncel tutulmasını ve değişikliklerin IndexNow ile bildirilmesini önerir.

Önemli bilginin sayfada metin olarak yer alması da erişilebilirliğin parçasıdır. Google da önemli içeriğin metin biçiminde sunulmasını temel uygulamalar arasında sayar. Fiyat aralığı, hizmet bölgesi ya da teknik özellik yalnız bir görselin içinde duruyorsa, bu bilginin yanıta taşınması zorlaşır.

Pasaj düzeyinde açık içerik

Yanıt, sayfanın soruyla ilgili kısmından yararlandığı için içeriğinizin her önemli bölümünün kendi başına anlaşılır olması önemlidir. Bunun için şu ilkeleri uygulayabilirsiniz:

Başlıkta soruyu, ilk cümlede yanıtı verin. “Kurulum süresi” başlığının altındaki ilk cümle süreyi ve hangi koşula bağlı olduğunu söylesin.
Her bölümü önceki paragrafa dayanmadan okunur kılın. “Yukarıda belirttiğimiz gibi” yerine konunun adını yeniden yazın.
Genel ifade yerine somut bilgi verin. Bir entegrasyon sayfasında “kolay bağlantı” demek yerine desteklenen bağlantı biçimini, gerekli koşulları ve işletmenin yapacağı hazırlığı yazın.
İddiayı dayanağıyla birlikte sunun. Bir ölçü, standart ya da yönetmelik anıyorsanız kaynağını aynı bölümde belirtin; bir verinin tarihini, kapsamını ve yöntemini yanında verin.
Karşılaştırmaları tabloyla gösterin. Seçenekleri, koşulları ve farkları gösteren tablolar, bilginin ayrıştırılmasını kolaylaştırır.

Bing de AI Performance duyurusunda net başlıkları, tabloları ve SSS bölümlerini, iddiaların örnek, veri ve kaynakla desteklenmesini öneriler arasında sayar (Bing Webmaster Blog). Google ise içeriği yapay zeka için küçük parçalara bölmenin gerekmediğini ve ideal bir sayfa uzunluğu olmadığını vurgular. İki bilgi birlikte okunduğunda yön açıktır: Sayfa okur için yazılır, her bölüm kendi sorusunu açıkça yanıtlar. Yanıt bloğunun nasıl kurulacağına AEO rehberinde örneklerle yer verdik.

Tutarlı varlık bilgisi

Yapay zeka sistemleri işletmenizi bir varlık olarak, yani adı, faaliyet alanı, hizmetleri, konumu ve ilişkileriyle tanınan bir bütün olarak ele alır. Bu bilginin kaynaklar arasında tutarlı olması, yanıtın sizi doğru tarif etmesine yardım eder.

Tek doğru kayıt: Ticari unvan, marka adı, ürün adları, hizmet listesi, hizmet verilen bölgeler ve iletişim bilgisi için işletme içinde tek bir güncel kayıt tutun. Kaydın her bölümüne bir sorumlu atayın; yeni bir hizmet eklendiğinde siteyi, profilleri ve basın materyallerini bu kayda göre birlikte güncelleyin.
Yapılandırılmış veri: Sitede Organization işaretlemesi kullanılıyorsa, içerdiği bilgilerin sayfada görünen metinle aynı olması gerekir; Google’ın yapılandırılmış veri yönergeleri de işaretlemenin sayfadaki içeriği yansıtmasını ister (Google: yapılandırılmış veri genel yönergeleri). Google, yapılandırılmış verinin üretken yapay zeka araması için şart olmadığını belirtir ve genel SEO çalışmasının parçası olarak kullanılmaya devam edilmesini önerir (Google: üretken yapay zeka optimizasyon rehberi).
Profiller: Google, Google İşletme Profili ve Merchant Center bilgilerinin yerel işletmelerin ve ürünlerin yapay zeka yanıtlarında görünmesine yardım ettiğini belirtir. Bing tarafında Bing Places aynı rolü üstlenir.
Biçimler ve ekipler arası uyum: Bing, metin, görsel ve videonun aynı varlıklar, ürünler ve kavramlar hakkında tutarlı olmasını önerir. Aynı ilke satış sunumu, basın kiti ve web sitesi için de geçerlidir: Bir hizmetin kapsamını her materyalde aynı tanımla anlatın.

Tutarlılık, arama yapılmadan üretilen yanıtlar için de değer taşır: Markanız hakkındaki bilgi web’de açık ve çelişkisiz yer aldığında, bu bilgiyi kullanan sistemlere doğru tanım ulaşır.

Bağımsız kaynaklarda anılma

Google, üretken yapay zeka özelliklerinin ürün ve hizmetler hakkında web’de, bloglarda, videolarda ve forum tartışmalarında söylenenleri gösterebildiğini belirtir. Bu, markanızın kendi siteniz dışında nasıl anlatıldığının yanıtlara yansıyabileceği anlamına gelir. Sektör yayınları, meslek kuruluşlarının sayfaları, karşılaştırma içerikleri, etkinlik sayfaları ve müşteri yorumları bu kaynakların başında gelir.

Kendi siteniz işletmenizin doğrudan açıklamasını taşır; bağımsız kaynaklar ise editörlerin, uzmanların ve kullanıcıların değerlendirmesini. Yanıtın markanızı bir ihtiyaçla ilişkilendirmesi için iki tarafın aynı bilgiyi anlatması önemlidir. Dijital PR tam bu noktada devreye girer.

Dijital PR marka anılmasını nasıl artırır

Dijital PR, markanızın bağımsız ve güvenilir yayınlarda, doğru bilgiyle ve okura değer katan bir bağlamda yer alması için yürütülen çalışmadır. Yapay zeka görünürlüğü açısından amacı, markanızı doğru anlatan pasajların yanıt üretimi sırasında bulunabilecek kaynaklarda yer almasıdır. Çalışmanın başarısını yayın sayısıyla değil; hangi bilginin yayımlandığı, kime atfedildiği ve markanızla nasıl ilişkilendirildiğiyle değerlendirin.

Haber değeri taşıyan bilgi üretmek

Bir yayının markanızdan söz etmesi için okuruna yeni bir şey sunması gerekir. Bu nedenle dijital PR, duyurudan önce içerikle başlar:

Özgün veri: Kendi işinizden çıkan, kişisel veri içermeyen gözlemler; örneğin sezonluk talep değişimi, müşterilerin en çok sorduğu teknik konular ya da hizmet süreleri. Toplama yöntemini, kapsadığı dönemi ve sınırlarını veriyle birlikte açıklayın; kendi müşteri kitlenizden çıkan bir gözlemi bu kapsamıyla sunun.
Uzman görüşü: Sektörünüzü ilgilendiren bir düzenleme ya da gelişme hakkında ekibinizden, adı ve uzmanlığı belirtilmiş bir yorum. Görüşün değeri, bir kararın hangi koşullarda anlamlı olduğunu ya da seçenekler arasındaki farkı açıklamasından gelir.
Rehber içerik: Sektörde sık karşılaşılan bir karar için hazırlanmış, başka yayınların başvurabileceği bir kontrol listesi, seçim ölçütleri ya da karşılaştırma.

Bu içeriği önce kendi sitenizde yayımlayın. Böylece bir yayın sizden söz ettiğinde, ayrıntının ve dayanağın bulunduğu sayfa da hazır olur. Yayın seçiminde erişim büyüklüğünün yanında konunun uyumunu ve yayının editoryal yaklaşımını da değerlendirin; markanızın doğru bağlamda anılması, çok sayıda ilgisiz yayında geçmesinden daha değerlidir.

Doğru bilgiyle anılmak

Anılmanın değeri, yanıtın sizi doğru anlatmasına bağlıdır. Dijital PR çalışmasında her yayına aynı temel bilgiyi iletin:

Basın kiti: Marka adının yazılışı, kısa ve uzun şirket tanımı, hizmet kapsamı, uzmanlık alanları, kuruluş bilgisi ve görseller tek bir sayfada, güncel halde durur. Basın kitini tek doğru kayda bağlamak, eski bir sunumdaki tanımın yeniden kullanılma riskini azaltır.
Tutarlı tanım: Şirketinizi anlatan bir iki cümlelik tanımı her yayında aynı özle kullanın. Bu tanım, yapay zekanın markanızı hangi ihtiyaçla ilişkilendireceğini belirleyen pasajların temelini oluşturur.
Düzeltme takibi: Bir yayında eski adres, kapanmış hizmet ya da yanlış unvan görürseniz yayıncıya ilgili bölümü, güncel bilgiyi ve doğrulama adresini birlikte iletin. Talebi editoryal değerlendirmeye değil maddi hataya odaklayın. Yeni bilgiyi yayımlamak, eski bilginin hangi kaynaklarda kaldığının takibiyle birlikte yürür.

Otantik anılma

Google, web’de otantik olmayan “anılmalar” aramanın sanıldığı kadar yararlı olmadığını belirtir (Google: üretken yapay zeka optimizasyon rehberi); temel sıralama sistemleri yüksek kaliteli içeriğe odaklanır, spam sistemleri de manipülasyonu engeller. Google’ın spam politikaları, sıralamayı etkilemek amacıyla bağlantı ya da bağlantı içeren yazı satın alınmasını ihlal olarak tanımlar; reklam ve sponsorluk bağlantılarının rel="sponsored" ya da rel="nofollow" ile işaretlenmesini ister (Google spam politikaları).

Bu nedenle dijital PR’ın kalıcı katkısı, gerçek bir okur ilgisine dayanan anılmalardan gelir: Konusuyla ilgili bir yayında, gerekçesiyle birlikte ve markayı doğru tarif eden bir cümle. Yayıncıya sunulan katkının, marka adından bağımsız bir okur değeri taşıması gerekir. İş birliği ya da ticari ilişki varsa bunu açıkça belirtin ve yayıncının kurallarına uygun biçimde işaretleyin. Forumlarda ve yorum sitelerinde ise anılma, gerçek müşteri deneyiminin ve sorulara verilen özenli yanıtların doğal sonucu olarak gelişir.

Dijital PR ve bağlantı çalışması

Klasik SEO’da dijital PR çoğunlukla bağlantı kazanmakla ilişkilendirilir. Bağlantı çalışması, başka bir sayfadan sitenize verilen bağlantıya odaklanır; yapay zeka görünürlüğü açısından dijital PR ise bir bilginin ya da görüşün bağımsız bir yayında markanızla doğru ilişkilendirilmesine odaklanır. Bağlantı içermeyen bir anılma da bu hedefe hizmet eder; çünkü yanıt, markanızı anlatan pasajı bağlantıdan bağımsız olarak kullanabilir.

Bu nedenle dijital PR çalışmasının kabul ölçütlerini yalnız bağlantı sayısıyla sınırlamayın: konu uyumunu, doğru atfı, açıklamanın yeterliliğini ve dayanak bilginin sitenizde erişilebilir olmasını birlikte değerlendirin.

Etkinin izlenmesi

Dört alandaki çalışmanın etkisini, anılma ve kaynak gösterilmeyi ayrı kaydederek izleyin. Bing Webmaster Tools’un AI Performance raporu, sitenizin Copilot’ta ve Bing yapay zeka özetlerinde kaç kez kaynak gösterildiğini ve hangi sayfaların alıntılandığını gösterir. Search Console’daki Üretken yapay zeka performans raporu ise sitenizin AI Overviews ve AI Mode’daki bağlantı gösterimlerini sunar (Search Console yardım). İki rapor da kaynak gösterilme tarafını ölçer; bağlantısız marka anılmasını ise sabit bir soru setiyle yapılan düzenli gözlemle izleyebilirsiniz. Soru setini kurarken ve kayıt alanlarını belirlerken yapay zeka görünürlüğü ölçüm rehberinden yararlanabilirsiniz.

Bir içerik güncellemesinden ya da PR yayınından sonra yanıtın içeriğini ve gösterilen kaynakları birlikte inceleyin; değişimin zamanını, anılmanın doğruluğunu ve ilgili yayının kaynaklar arasında yer alıp almadığını ayrı ayrı kaydedin. Peaktimize’da içerik, varlık bilgisi ve dijital PR çalışmalarını bu izlemeyle birlikte yürütüyoruz. Erişimden dijital PR’a uzanan bu çalışmayı işletmeniz için birlikte planlamak isterseniz GEO hizmetimizi inceleyebilirsiniz.

Sık sorulan sorular

Yapay zeka kaynak seçimi için özel bir dosya gerekir mi?

Google, yapay zeka özelliklerinde görünmek için yeni bir makine okunur dosya, özel işaretleme ya da llms.txt gerekmediğini ve Google Arama’nın llms.txt dosyalarını kullanmadığını belirtir (Google: üretken yapay zeka optimizasyon rehberi). Kaynak seçimine katkıyı erişilebilir ve soruyu açıkça yanıtlayan sayfalarla verirsiniz.

Markam anılıyor ama sitem kaynak gösterilmiyorsa neye bakılır?

Önce yanıtın markanıza atfettiği bilgiyi doğruluk açısından inceleyin. Ardından gösterilen kaynak bağlantılarının hangi siteye gittiğini ve o sayfanın aynı bilgiyi içerip içermediğini kontrol edin. Son olarak sitenizde aynı soruyu açıkça yanıtlayan bir bölüm olup olmadığına bakın; eksikse içerik planınıza ekleyin.

Arama yapılmadan verilen yanıtlarda marka anılması nasıl desteklenir?

Modelin eğitiminde kullanılan içerikler, arama yapılmadan üretilen yanıtlardaki marka anılmasına katkıda bulunabilir. Markanızın sitenizde, profillerinizde ve bağımsız yayınlarda aynı tanımla anlatılması bu süreçlere doğru bilginin girmesini destekler. OpenAI’ın belgesine göre eğitim için kullanılan GPTBot ile arama için kullanılan OAI-SearchBot ayrı ayarlarla yönetilir.

Dijital PR çalışmasının sonuçları raporda nasıl ayrılır?

Her yayını üç ayrı alanda kaydedin: yayının markanızı doğru tanımlayıp tanımlamadığı, sitenize bağlantı verip vermediği ve sonraki dönemde yapay zeka yanıtlarında kaynak olarak görünüp görünmediği. Bu ayrım, bağlantı kazanma hedefi ile anılma ve bilgi doğruluğu hedefini aynı raporda karıştırmadan izlemenize yardım eder.

Yapay Zeka Kaynakları Nasıl Seçer, Markanız Nasıl Anılır