Yapay zeka görünürlük analizi, sorgu seti tasarımı, asistan yanıt taraması, atıf kaynağı haritası ve rakip kıyas tablosu üzerinden markaların yapay zeka yanıtlarındaki görünürlüğünü ölçen bir analiz hizmeti demektir.
Yapay Zeka Görünürlük Hizmetleri (AIO) kimler için uygun?
- B2B yazılım ve SaaS şirketleri
- E-ticaret markaları
- Danışmanlık ve profesyonel hizmet firmaları
- Kategori lideri olmayı hedefleyen KOBİ’ler
- Kurumsal iletişim ve pazarlama ekipleri
Yapay Zeka Görünürlük Hizmetleri (AIO) kapsamında neler incelenir?
Sorgu seti tasarımı
Kategori, niyet ve karşılaştırma katmanlarına ayrılmış sorgu listesi hazırlanır.
Asistan yanıt taraması
Belirlenen sorgular her platformda çalıştırılıp yanıt metinleri arşivlenir.
Atıf kaynağı haritası
Yanıtlarda kaynak gösterilen alan adları ve sayfa tipleri sınıflandırılır.
Rakip kıyas tablosu
Aynı sorgularda rakip markaların anım oranı ve atıf payı yan yana konur.
İçerik boşluğu listesi
Asistanların atıf verdiği ama sitede bulunmayan içerik tipleri işaretlenir.
Hangi veriler ve yöntemler kullanılır?
Sabit bir sorgu seti her platformda kayıtlı oturumlarla çalıştırılır ve yanıt metinleri toplanır. Yanıtlar anım, atıf, ton ve doğruluk kodlarıyla etiketlenir; kodlama iki kişi tarafından bağımsız yapılıp uzlaşıyla netleştirilir. Atıf verilen sayfaların başlık, yapı ve kaynak tipi incelenerek hangi içerik biçimlerinin alıntılandığı çıkarılır.
Çalışma sonunda elinize ne geçer?
- Platform bazında anım oranı tablosu
- Atıf verilen alan adları ve sayfa tipi listesi
- Rakip karşılaştırma tablosu
- Önceliklendirilmiş içerik boşluğu raporu
Klasik yaklaşım ile GEO yaklaşımı karşılaştırması
Aşağıdaki tablo, aynı işin klasik yöntemle ve üretim motorlarına uygun (GEO) yöntemle nasıl farklılaştığını nitel olarak gösterir. Ölçüm değerleri proje kapsamına göre değişir; tabloda sayısal iddia yer almaz.
| Kriter | Klasik yaklaşım | GEO yaklaşımı |
|---|---|---|
| Kapsam | Tek bir model denemesi | Senaryo, veri, model ve entegrasyon bütünü |
| Veri | Dağınık dosyalar ve manuel aktarım | Tanımlı şema, erişim yetkisi ve kalite kontrolü |
| Değerlendirme | Demo çıktısına bakarak karar | Ölçüt seti, hata analizi ve insan kontrolü |
| Yayına alma | Tek seferlik kurulum | İzleme, sürümleme ve geri alma planı |
| Beklenti yönetimi | Her işi çözen genel model vaadi | Sınırları tanımlanmış, dar kapsamlı çözüm |
İkinci tablo, bu konuda hangi göstergenin izlendiğini ve göstergenin neden gerektiğini özetler.
| Gösterge | Ne ölçülür | Neden önemli |
|---|---|---|
| Senaryo uyumu | İşin modele uygunluğu | Yanlış senaryo, doğru modelde bile sonuç üretmez |
| Veri kalitesi | Etiket tutarlılığı ve kapsam | Model çıktısının üst sınırını belirler |
| İnsan kontrolü | Kritik adımlarda onay noktası | Hatalı çıktının müşteriye ulaşmasını engeller |
| Ölçüm | Doğruluk, kapsam ve maliyet | Çözümün sürdürülebilirliğini gösterir |
Örnek ölçekle sayısal çerçeve
Aşağıdaki sayılar sektör ortalaması veya performans iddiası değildir; yöntemi somutlaştırmak için kullanılan örnek ölçeklerdir. Okuma süresi hesabı dakikada 200 kelime varsayımına dayanır.
- Örnek ölçek: 12 aylık bir takvimde ayda 1 kez yapılan gözden geçirme, yılda 12 kontrol noktası oluşturur.
- Örnek ölçek: 3 farklı dış kaynak, bir sayfanın doğrulanabilirlik tabanını genişletir; 2 kaynak ve altı yetersiz kalır.
- Örnek ölçek: 40 kelimelik bir tanım cümlesi, 900 kelimelik bir sayfanın yaklaşık %4,5’ine denk gelir.
- Örnek ölçek: 1.000 kelimelik bir sayfa, dakikada 200 kelime okuma hızıyla yaklaşık 5 dakikada okunur.
- Örnek ölçek: 100 sayfalık bir sitede sayfaların %20’sine tanım cümlesi eklenmesi, kalan %80 için öncelik listesi oluşturur.
- Örnek ölçek: ayda 8 içerik üreten bir ekip, 3 ayda 24 içeriklik bir arşiv oluşturur.
Bu sayfa 173 kelime ve 9 başlık içeriyor; aynı varsayımla yaklaşık 1 dakikalık okuma süresi vardır.
Kaynaklar ve resmi referanslar
Bu sayfadaki kavramlar aşağıdaki kalıcı ve resmi kaynaklarla doğrulanabilir.
- Google Search Central – AI özellikleri ve web siteleri
- llms.txt – Makine okunabilir içerik haritası önerisi
- schema.org – Service yapılandırılmış veri tipi