Üretken arama temel terimleri
- GEO (Generative Engine Optimization)
- GEO, bir siteyi ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Copilot gibi üretken cevap motorlarının bulup alıntılayabilmesi için optimize etme pratiğidir. Başarı ölçüsü sıralanan bir link değil, cevabın içindeki bir atıftır.
- AEO (Answer Engine Optimization)
- AEO, içeriği bir sorunun doğrudan cevabı olacak şekilde optimize etmektir; bu cevap öne çıkan snippet, sesli asistan veya yapay zeka sohbetinde çıkabilir. Pratikte GEO ile aynı anlamda kullanılır.
- AI SEO / LLM SEO
- AI SEO ve LLM SEO, GEO ile aynı disiplinin gayriresmi adlarıdır: siteyi yalnızca sıralama algoritmalarına değil, büyük dil modellerine de okunabilir ve alıntılanabilir kılmak.
- Yapay zeka aramada görünürlük
- Yapay zeka aramada görünürlük, bir markanın veya sayfanın yapay zeka cevaplarında ne sıklıkta ve ne kadar doğru geçtiğidir. Anahtar kelime sıralamasıyla değil; atıf, bahsedilme ve asistan kaynaklı trafikle ölçülür.
- Atıf (citation)
- Atıf, bir cevap motorunun ürettiği cümleye eklediği açık kaynak linki veya isim belirtmesidir. GEO'nun asıl dönüşüm olayı budur; hem itibar hem tıklama taşır.
SeoFightr'ın ölçtüğü sinyaller
- Çıkarılabilirlik
- Çıkarılabilirlik, bir cümlenin sayfadan koparıldığında tek başına doğru ve anlaşılır kalabilmesidir. Cevabı başa koyan yazım bunu yükseltir; yalnızca sırayla anlam kazanan metin düşürür.
- Kanıt
- Kanıt, bir modelin doğrulanabilir kabul edebileceği sayı, tarih, isimlendirilmiş kaynak ve yöntem bilgisidir. Kanıtsız iddialar pazarlama cümlesi olarak değerlendirilir.
- Varlık kimliği (entity)
- Varlık kimliği, sayfanın kimin konuştuğunu ne kadar açık belirttiğidir: kurum adı, yazar, logo ve bilinen profillere bağlayan sameAs linkleri. Modeller tanımlayabildikleri kaynakları alıntılamayı tercih eder.
- Soru kapsamı
- Soru kapsamı, bir sayfanın kısa anahtar kelime parçaları yerine insanların asistanlara yazdığı tam doğal dil sorularını ne kadar karşıladığıdır.
- Alıntılanabilirlik
- Alıntılanabilirlik, alıntılanmak için gereken teknik izin ve kararlılıktır: sunucu tarafında üretilen içerik, kalıcı URL'ler, robots.txt'te AI botlarına izin ve makine okunur site özeti.
- Taranabilirlik
- Taranabilirlik, bir botun sayfaya ulaşıp okuyabilmesidir: robots direktifleri, durum kodları, canonical tutarlılığı ve sitemap keşfedilebilirliği.
Teknik ve dosya düzeyi terimler
- llms.txt
- llms.txt, sitenin kök dizininde bulunan ve dil modellerine sitenin ne olduğunu ve hangi sayfaların önemli olduğunu kısaca anlatan düz metin dosyasıdır. Standart değil, önerilen bir konvansiyondur.
- robots.txt
- robots.txt, tarayıcılara hangi yolları çekebileceklerini söyleyen kök seviyesindeki dosyadır. GEO açısından çift önemlidir: GPTBot, PerplexityBot gibi botları engelleyebilir ya da açıkça davet edebilir.
- Yapılandırılmış veri (JSON-LD)
- Yapılandırılmış veri, genellikle JSON-LD formatında schema.org kelime dağarcığıyla yazılan, sayfanın ne hakkında olduğunu makinelere doğrudan söyleyen işaretlemedir.
- Canonical URL
- Canonical URL, bir sayfanın kendi otoritatif adresi olarak bildirdiği adrestir. Yanlış adrese işaret ettiğinde sayfanın başlığı, açıklaması ve önizleme görseli başka bir URL'ye atfedilir.
- hreflang
- hreflang, iki URL'nin aynı içeriğin farklı dillerdeki versiyonları olduğunu bildirir; böylece sayfalar birbiriyle yarışmaz ve doğru dil sunulur.
- Sunucu tarafı render (SSR)
- SSR, HTML'in içeriği zaten barındırarak sunucudan gelmesidir. Birçok AI tarayıcısı JavaScript çalıştırmadığı için yalnızca hydration sonrası oluşan içerik onlar için hiç yoktur.
- Core Web Vitals
- Core Web Vitals, Google'ın kullanıcı deneyimi metrikleridir: en büyük içerikli boyama, sonraki etkileşime kadar geçen süre ve kümülatif düzen kayması.
Modeller içeriğini nasıl kullanır?
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- RAG, modelin önce bir arama indeksinden belge çekip sonra cevabı bu belgelere dayandırarak yazdığı yöntemdir. Çoğu yapay zeka arama ürünü RAG sistemidir; bu yüzden klasik indekslenebilirlik hâlâ GEO'nun temelidir.
- Dayanaklandırma (grounding)
- Dayanaklandırma, üretilen bir cümleyi çekilen kaynak materyale bağlayarak atfedilebilir ve denetlenebilir kılmaktır. Dayanaksız üretim halüsinasyonun kaynağıdır.
- Parçalama (chunking)
- Parçalama, bir sayfayı indekslemeden önce pasaj boyutunda bölmektir. Getirme parça düzeyinde olduğu için kendi içinde bütünlüklü bölümler uzun ve ayrımsız metinden daha başarılıdır.
- Gömme (embedding)
- Gömme, bir metin parçasının anlamını temsil eden sayısal vektördür; kullanıcının sorusunu tam kelime eşleşmesi yerine benzerlikle ilgili pasajlara bağlar.
- Halüsinasyon
- Halüsinasyon, modelin kendinden emin biçimde ürettiği ancak dayanağı olmayan ifadedir. Net ve kanıtlı sayfalar, modelin markan hakkında detay uydurma ihtimalini azaltır.
- Bilgi kesimi (knowledge cutoff)
- Bilgi kesimi, bir modelin eğitim verisinin bittiği tarihtir. Canlı getirme bu boşluğu kapatır; bu yüzden geçmişte popüler olmaktan çok şu anda taranabilir olmak önemlidir.
- AI tarayıcısı
- AI tarayıcısı, bir yapay zeka şirketinin işlettiği bottur — GPTBot, OAI-SearchBot, PerplexityBot, ClaudeBot, Google-Extended. Bunları engellemek seni o cevapların dışında bırakır.
Sözlük hakkında sık sorulanlar
SEO ile GEO arasındaki fark nedir?
SEO sıralanan bir link ve tıklama için optimize eder; GEO ise üretilen cevabın içinde çıkarılan bir cümle ve atıf için optimize eder. GEO, SEO'nun üzerine kurulur: taranamayan bir site ikisinde de kaybeder.
GEO ile AEO aynı şey mi?
Pratikte evet. AEO sorunun doğrudan cevabı olmayı, GEO ise üretken modeller tarafından getirilip alıntılanabilmeyi vurgular; taktikler neredeyse tamamen örtüşür.
Müşteriyle konuşurken hangi terimi kullanmalıyım?
GEO veya 'yapay zeka aramada görünürlük' demek en anlaşılırıdır; ikisi de taktiği değil ölçülebilir sonucu (cevaplardaki atıf ve bahsedilme) tarif eder.