ChatGPT’de Nasıl Görünür Olunur? Tüm Bilmeniz Gerekenler

Geleneksel SEO paradigması yerini büyük bir hızla GEO (Generative Engine Optimization) kavramına bırakıyor. Google’ın mavi linkleri arasında birinci sırada olmak yavaş yavaş geride kalıyor.

Elbette bu ne kadar sürede gerçekleşecektir bilemiyorum ama artık devir; ChatGPT, Perplexity ve Gemini gibi yapay zeka modellerinin sunduğu doğrudan yanıtlarda “kaynak” veya “öneri” olarak yer almak, dijital görünürlüğün yeni altın standardı haline gelmek üzere.

Neden gelmek üzere diyorum, çünkü halen eski alışkanlıklarımızı bırakmadık ve arama motorlarını kullanmak halen en büyük alışkanlıklarımızdan biri olmaya devam ediyor. Ancak elbette bu ekosistemin değişmediği anlamına gelmiyor.

Yapay zeka modelleri, veriyi klasik dizinleme mantığıyla değil, semantik ilişki ağları ve güven sinyalleri üzerinden işlediği için strateji setimizi tamamen güncellememiz gerekiyor.

LLM (Büyük Dil Modelleri) dünyasında görünür olmak, bir algoritmayı manipüle etmekten ziyade, o algoritmanın kurduğu anlamsal evrenin (latent space) ayrılmaz bir parçası haline gelmekle mümkün oluyor.

Bu yeni ekosistemde varlık göstermek, teknik altyapıdan içerik ontolojisine kadar uzanan çok katmanlı bir süreci kapsıyor.

Modellerin sizi bir otorite olarak tanıması için ihtiyaç duyduğu Citation (Atıf), Mention (Bahsedilme) ve Entity (Varlık) üçgenini nasıl kurmanız gerektiğini en iyi şekilde anlatmaya çalışacağım.

Çünkü dijital ekosistem, anahtar kelime eşleşmesinden anlamsal bağlam kurmaya evrildi. Bu dönüşümün merkezinde yer alan ilk kavramı incelemeye başlayalım.

LLM Optimizasyonu (GEO) Nedir?

Her şeyden önce GEO ve SEO’nun arasındaki temel farkları anlamanız gerekli. Çalışma mantıkları birbirine benzer olsa da sonuç üretme kısmında farklılıkları mevcut.

GEO (Generative Engine Optimization), içeriğin ChatGPT, Perplexity ve Google AI Overviews gibi üretken yapay zeka motorları tarafından kaynak olarak seçilmesini sağlayan yeni nesil bir optimizasyondur.

Bildiğiniz üzere klasik SEO, web sayfalarını bir dizine ekleyip sıralamaya odaklanıyor.

Ancak GEO, bilginin yapay zeka modelleri tarafından “anlaşılmasına“, “doğrulanmasına” ve “özetlenmesine” odaklanıyor.

Bir modelin yanıt üretirken sizin içeriğinizi tercih etmesi, o konudaki anlamsal ağırlığınızın (semantic weight) rakiplerinizden daha yüksek olduğu anlamına gelir.

Bu iki disiplin arasındaki temel farkları anlamak, strateji değişikliğinin neden zorunlu olduğunu gösterir:

Özellik	Klasik SEO	GEO (LLM Optimizasyonu)
Hedef	Arama Motoru Sonuç Sayfası (SERP)	Üretken Yanıtlar ve Chat Arayüzleri
Odak Noktası	Anahtar Kelime Yoğunluğu	Bilgi Yoğunluğu ve İlişkisel Veri
Başarı Kriteri	Tıklama Oranı (CTR)	Atıf Alma (Citation) ve Önerilme
Yapı	Sayfa Odaklı	Varlık (Entity) ve Bağlam Odaklı

GEO, içeriğin sadece okunabilir olmasını değil, aynı zamanda makine tarafından kolayca ayrıştırılabilir (parseable) olmasını gerektirir.

Bir yapay zeka modeli bir soruyu yanıtlarken, internetteki devasa veri yığını içinden en güvenilir, en güncel ve en yapılandırılmış bilgiyi çekip çıkarır.

Eğer içeriğiniz net tanımlar içermiyorsa veya verileriniz karmaşık paragraflar arasına sıkışmışsa, model sizi “kuru bir gürültü” olarak algılar ve kaynak olarak göstermez.

Yapay zeka motorları için optimize edilmiş bir içerik, doğrusal bir metin değil; her bölümü kendi içinde anlamlı ve çıkarılabilir birer bilgi modülü haline getiriyor.

Pekala genel olarak aradaki farkları anladığınızı düşünüyorum. Gelelim son 1 yıldır en çok duydum soruya: “ChatGPT bizi nasıl bulacak?”

ChatGPT Sizi Nasıl Keşfeder?

En basit haliyle, ChatGPT, web sitenizi hem devasa eğitim veri setleri (training data) hem de gerçek zamanlı web tarama (browsing) yetenekleri aracılığıyla keşfeder.

Modeller, sadece statik bir kütüphane değil; aynı zamanda interneti anlık olarak tarayabilen aktif birer gözlemcidir. Sitenizin bu modellerin radarına girmesi için bilginin sadece “orada olması” yetmez; verinin modellerin hafızasına (latent space) kazınması veya gerçek zamanlı sorgularda “en güvenilir yanıt” olarak işaretlenmesi gerekir.

Bu keşif süreci de iki ana kanal üzerinden ilerlemektedir:

• Eğitim Veri Setlerine Dahil Olma: OpenAI, modellerini eğitirken Common Crawl gibi devasa veri yığınlarını kullanıyor. Sitenizin bu geniş çaplı taramalarda yer alması, modelin temel bilgisinin (base knowledge) bir parçası olmanızı sağlar.
• Gerçek Zamanlı Web Tarama (GPT-4o / SearchGPT): Kullanıcı güncel bir soru sorduğunda, ChatGPT internette arama yaparak en alakalı kaynakları tarar. Bu noktada botların (örneğin: GPTBot) sitenize erişimine izin vermiş olmanız ve içeriği NLP (Doğal Dil İşleme) dostu bir yapıda sunmanız keşfedilme hızınızı belirler.

ChatGPT’nin keşif mekanizmasını tetikleyen temel faktörler şunlardır:

1. GPTBot Erişimi: robots.txt dosyanızda OpenAI’ın botuna izin vermek, içeriğinizin doğrudan analiz edilmesini sağlar.
2. Veri Yapılandırması: JSON-LD veya Schema markup kullanımı, botların içeriğin ne hakkında olduğunu saniyeler içinde çözmesine yardımcı olur.
3. Bilgi Yoğunluğu (Information Density): Laf kalabalığı yerine doğrudan tanım ve veri içeren sayfaları daha hızlı indeksler ve “anlamlı” bulur.

Bir içeriğin keşfedilmesi, onun sadece görülmesi değil, model tarafından “anlaşılması” demektir. Bu nedenle, karmaşık cümle yapıları yerine Semantic Triples (Özne-Yüklem-Nesne) gibi yapıları kullanmak, modelin içeriğinizi veri tabanına doğru etiketlerle kaydetmesini sağlayacaktır.

Şu soruyu kendinize soruyor olabilirsiniz, “benim web sitem zaten taramalara açık, ama ChatGPT veya diğer LLM modelleri beni göstermiyor, ne yapmalıyım veya neyi yanlış yapıyorum?” cevap basit aslında:

ChatGPT’nin sizi sadece taraması yeterli değildir; sizi dijital hafızasında belirli bir kavramla, yani bir Entity (Varlık) ile eşleştirmesi gerekir. Bir SEO uzmanı olarak söyleyebilirim ki, anahtar kelime odaklılıktan varlık odaklılığa geçiş, yapay zeka çağında görünürlüğün kilidini açan en kritik hamledir.

Bu kritik hamlelerin en başında ise semantik otorite ve varlık inşası gelir. Bakalım neymiş bu semantik otorite ve varlık inşası.

Semantik Otorite ve Varlık (Entity) İnşası

Semantik otorite, bir web sitesinin belirli bir konu başlığı altında ne kadar derinlemesine, doğru ve birbiriyle ilişkili bilgi sunduğunun yapay zeka tarafından ölçülmesidir.

Yapay zeka modelleri dünyayı kelimelerle değil, bu kelimelerin temsil ettiği “varlıklar” (kişiler, markalar, kavramlar, yerler) arasındaki ilişkilerle anlar.

ChatGPT’ye bir soru sorulduğunda, model kafasındaki Knowledge Graph (Bilgi Grafiği) içinde en güçlü bağa sahip olan varlığı öne çıkarır.

Markanızı veya isminizi bir “Entity” olarak inşa etmelisiniz. Yani aslında “branding” çalışmalarınıza aynı doğrultu da yatırım yapmalısınız.

Ufak bir yol haritası yapmamız gerekirse:

• Topical Cluster (Konu Kümelemesi) Oluşturun: Sadece bir anahtar kelimeye odaklanmak yerine, o konunun tüm alt kırılımlarını (LSI ve yan kavramlar) kapsayan bir içerik ağı kurun. Örneğin; “SEO” üzerine yazıyorsanız; “Tarama bütçesi”, “Log analizi” ve “Semantik HTML” gibi tüm teknik detayları birbirine iç linklerle bağlayın.
• Varlık İlişkilendirmesi (Entity Association): İsminizin veya markanızın, sektördeki diğer dev varlıklarla (örneğin: Google, OpenAI, önemli konferanslar) aynı bağlamda geçmesini sağlayın. Dijital dünyadaki ayak iziniz ne kadar çok “otorite varlık” ile kesişirse, model sizi o kadar hızlı “güvenilir bir varlık” olarak etiketler.
• Açıklayıcı Tanımlar Kullanın: Cümlelerinize “X, Y’dir” gibi net ve doğrudan tanımlarla başlayın. Bu, modellerin içeriğinizi Semantic Triple (Özne-Yüklem-Nesne) olarak işlemesini ve varlık veritabanına hatasız kaydetmesini sağlar.

Sinyal Türü	Uygulama Yöntemi	Yapay Zeka Üzerindeki Etkisi
SameAs Schema	JSON-LD ile sosyal medya ve Wikipedia linklerini bağlamak.	Kimliğinizin farklı platformlarda doğrulanmasını sağlar.
N-Gram Çeşitliliği	Benzersiz ve sektörel terim kombinasyonları kullanmak.	İçeriğin yapay zeka tarafından “uzman elinden çıkmış” olarak algılanmasını sağlar.
Co-occurrence	Marka isminin temel sektör terimleriyle yan yana kullanımı.	Markanızın o konuyla semantik olarak “mühürlenmesini” sağlar.

Bir varlık haline geldiğinizde, ChatGPT size sadece bir web sitesi olarak değil, bir bilgi otoritesi olarak bakar. Bu, modelin “X hakkında ne düşünüyorsun?” veya “En iyi X uzmanı kim?” gibi ucu açık sorularda sizin isminizi doğrudan zikretmesini sağlayan temel unsurdur.

Pekala buraya kadar belirli noktaları ele aldık. Bazı kavramları ilk defa duymuş olabilirsiniz. Özellikle Semantik otorite inşası konusunda kafanızda birçok soru işareti oluşmuş olabilir. Hatta bunu nasıl oluşturabileceğinizi veya nereden başlamanız gerektiğini bilmiyor olabilirsiniz. Ancak endişelenmenize gerek yok, örneklerle anlatmaya çalışacağım.

Fakat şunu da söylemem gerekir;

Semantik otoriteyi inşa etmek, yapay zekanın sizi “tanımasını” sağlar; ancak bu bilgiyi kullanıcıya sunması için güven sinyallerine ihtiyacı vardır. Yapay zeka modelleri, kendi halüsinasyon risklerini azaltmak için dijital dünyada “onaylanmış” ve “atıf yapılmış” bilgilere öncelik verir. Bu nedenle Citation (alıntılanma) ve Mention (bahsetme) kavramlarına da göz atalım.

Alıntılanma (Citation) Nedir?

Alıntılanma (Citation), bir LLM’nin ürettiği yanıtta sizin içeriğinizi doğrulanabilir bir kaynak olarak referans göstermesidir.

Bu en basit haliyle geleneksel backlink mantığının yapay zeka çağındaki karşılığıdır. Modeller, özellikle tartışmalı veya teknik konularda “Ben böyle diyorum ama kaynağım burası” diyerek sizin URL’nizi veya marka isminizi öne çıkarır. Bu sinyali tetiklemek, içeriğin ham bilgi değerini kanıtlamaktan geçer.

Alıntılanma şansınızı artıracak ve uygulanabilecek yöntemleri şunlardır:

• Özgün Veri ve İstatistik Üretimi: Yapay zeka modelleri, internetteki genel geçer bilgileri (common knowledge) zaten biliyor. Sizi kaynak göstermesi için sitenizde benzersiz bir vaka analizi, anket sonucu veya saha deneyi gibi başka yerde olmayan veriler sunmalısınız.
• “Bilgi Grafiği” Dostu Tablolar: Karmaşık karşılaştırmaları veya teknik verileri HTML tabloları (Table) olarak sunun. LLM’ler tablo verilerini “yüksek yoğunluklu bilgi” olarak etiketler ve bu veriyi yanıta dahil ederken tabloyu hazırlayan siteye atıf yapma eğilimi gösterir.
• Uzman Görüşü ve Alıntılar: İçeriğinize ekleyeceğiniz “X uzmanına göre…” şeklindeki doğrudan alıntılar, modelin içeriği EEAT (Uzmanlık) çerçevesinde değerlendirmesini sağlar. Bu, modelin sizi “bilginin küratörü” olarak görmesini tetikler.
• Glossary (Sözlük) ve FAQ Yapıları: Sektörel terimleri tanımladığınız sözlük sayfaları, ChatGPT’nin “X nedir?” gibi tanımlama sorularında sizi doğrudan kaynak (Mention) olarak kullanmasını sağlar.

İçerik Öğesi	LLM Üzerindeki Etkisi	Stratejik Değer
Yönetici Özeti (TL;DR)	Modelin içeriği hızlıca özetlemesini ve ana fikri kavramasını sağlar.	Yüksek
Yapılandırılmış Listeler	Adım adım rehberlerde modelin süreci hatasız aktarmasına yardımcı olur.	Orta
Orijinal Görsel Alt Metni	Görsel verinin anlamsal olarak metinle eşleşmesini doğrular.	Düşük

Unutmayın, bir alıntı (citation) almak için içeriğinizin “çıkarılabilir” (extractable) olması gerekir. Eğer bir cevabı 500 kelimelik bir paragrafın ortasına gizlerseniz, model o veriyi ayıklamak yerine daha net (modular) sunan bir rakibinizi kaynak gösterir. Bilgiyi hap gibi, net ve doğrudan sunmak, görünürlüğün anahtarıdır.

Alıntılanma (Citation) Analizi Nasıl Yapılır?

Alıntılanma analizi, web sitenizdeki hangi spesifik bilgilerin, verilerin veya tabloların yapay zeka modelleri tarafından kaynak gösterildiğini tespit etme ve bu veriyi optimize etme sürecidir.

Bu analiz, klasik SEO’daki backlink takibinden farklıdır; burada önemli olan linkin kendisi değil, modelin sizin bilginizi “doğru ve referans verilebilir” bulup bulmadığıdır.

Genel Analiz Yöntemleri

Genel olarak, modellerin sizi kaynak gösterip göstermediğini anlamak için şu manuel yöntemleri kullanmalısınız:

• Sorgu Testleri: ChatGPT üzerinde sektörünüzle ilgili teknik sorular sorun (“X nasıl yapılır?”, “X fiyatları 2026”). Üretilen yanıtta “Sources” veya “Learn more” kısmında sitenizin yer alıp almadığını kontrol edin.
• Trafik Kaynağı Analizi: Google Analytics üzerinden “Referral” trafiğinizi inceleyin. chatgpt.com, perplexity.ai veya google.com (AI Overviews kaynaklı) üzerinden gelen doğrudan trafik artışlarını gözlemleyin. Google AI Overviews şu an Türkiye’de olmadığı için bu bölümü pas geçebilirsiniz.

Teknik Analiz ve Uygulama

Teknik tarafta, bu süreci otomatize etmek ve verimliliği artırmak için şu adımları izlemelisiniz:

• LLM Benchmarking: Kendi içeriklerinizi ve rakiplerinizin içeriklerini bir LLM’e yükleyerek (API üzerinden veya dosya olarak) “Hangi içerik daha yüksek alıntı potansiyeline sahip?” sorusunu analiz ettirin.
  • Kısacası içeriğinizi ve rakibinizin içeriğiniz ChatGPT’ye veya farklı bir LLM modeline atarak bu soruyu sorabilirsiniz.
• Extraction Check (Çıkarılabilirlik Testi): Sayfanızdaki bir tablonun veya listenin kod yapısını kontrol edin. Eğer Google’ın Zengin Sonuçlar Testi‘nde verileriniz net görünmüyorsa, LLM’ler de bu veriyi alıntılayamaz.
  • Bu bölüm, aynı zamanda içeriğinizin yapay zeka tarafından sadece “okunması” ile “sistemine kaydetmesi” arasındaki farkı belirleyen en kritik teknik eşiklerden biridir.
• Log Analizi: Sunucu loglarınızda GPTBot, CCBot veya Google-InspectionTool botlarının hangi sayfalarınızda daha fazla vakit geçirdiğini (hit) analiz edin. Yoğun taranan sayfalar, alıntı adayı sayfalardır.

Citation Analizi, bilginin “paketlenme” kalitesini ölçer. Eğer bir model içeriğinizi özetleyebiliyor ama kaynak göstermiyorsa, bilginiz “genel bilgi” (common knowledge) olarak algılanmıştır. Bunu kırmak için içeriklerinize “X kişisi/kurumu tarafından yapılan analiz verilerine göre…” gibi mülkiyet ifadeleri eklemelisiniz.

Mention (Bahsedilme) Nedir?

Mention, markanızın veya isminizin dijital mecralarda bir link barındırmaksızın metin olarak geçmesi ve LLM’ler tarafından bu metnin bir güven sinyali olarak işlenmesidir.

Basın bültenleri bu noktada fazlasıyla işinize yarayabilir.

Geleneksel SEO’da geri bağlantılar (backlink) otoriteyi taşıyan ana unsurken; yapay zeka modelleri için bağlamsal kanıtlar ve isminizin geçtiği ortamın kalitesi çok daha değerlidir.

ChatGPT gibi modeller, internetteki milyonlarca sayfayı tararken “Ekim Demirci” isminin “SEO” ve “GEO” kavramlarıyla ne sıklıkta, hangi uzmanlık seviyesinde ve hangi duygusal tonlamayla (sentiment) yan yana geldiğini analiz eder.

Mention mekanizmasının LLM hafızasındaki stratejik etkileri şunlardır:

• Co-occurrence (Birlikte Geçiş): Markanızın, sektördeki diğer otorite kurumlarla veya kavramlarla aynı paragrafta geçmesi, modelin sizi o konunun “doğal bir parçası” olarak görmesini sağlar. Link olmasa bile bu birliktelik, semantik bir bağ kurar.
• Marka Otoritesi (Brand Authority): Farklı platformlarda (forumlar, haber siteleri, akademik makaleler) sizden bahsedilmesi, modelin size “yanıtlarında yer verme” olasılığını artırır. Model, “Herkes bu isimden bahsediyorsa, bu güvenilir bir varlıktır” çıkarımı yapar.
• Sentiment (Duygu) Analizi: LLM’ler sadece isminizin geçmesine bakmaz; bu bahsedilmenin negatif mi yoksa pozitif mi olduğunu da ölçer. Uzmanlık vaat eden bir markanın çözüm odaklı içeriklerde mention edilmesi, tavsiye edilme şansını doğrudan etkiler.

Bir “Mention” sahibi olmak, yapay zekanın sizi bir “nesne” olmaktan çıkarıp bir “otorite figürü” olarak etiketlemesini sağlar.

Bahsedilme (Mention) Analizi Nasıl Yapılır?

Mention analizi, markanızın veya isminizin web üzerinde link içermeyen (unlinked mentions) metinlerde ne kadar yer bulduğunu ve yapay zeka tarafından nasıl bir “Entity” (Varlık) olarak haritalandığını belirleme sürecidir.

ChatGPT gibi modeller, sizi bir bilgi kaynağı olarak önermek için markanızın dijital ayak izinin yaygınlığına ve diğer otorite varlıklarla olan ilişkisine (Co-occurrence) bakar.

Genel Analiz Yöntemleri

Markanızın genel görünürlüğünü şu manuel ve pratik yöntemlerle izleyebilirsiniz:

• Arama Operatörleri Kullanımı: Google üzerinde "Ekim Demirci" -site:ekimdemirci.com gibi aramalar yaparak, isminizin kendi siteniz dışındaki platformlarda nasıl geçtiğini görün.

• Google Alerts & Sosyal Dinleme: İsminiz veya markanız geçtiğinde anlık bildirimler alın. Google’ın bunun için yayınlamış olduğu ücretsiz aracı olan Google Alerts aracını kullanabilirsiniz. Mention’ların yoğunlaştığı platformları (Reddit, Medium, sektörel forumlar vb.) tespit edin.
• LLM “Kimlik” Sorgusu: ChatGPT’ye doğrudan “X markası/kişisi ne yapar?“, “X alanında kimler uzmandır?” gibi sorular sorarak, modelin sizi tanıyıp tanımadığını ve hangi sıfatlarla eşleştirdiğini analiz edin.

Doğal olarak kendinize şu soruyu sorabilirsiniz: “Eğer model bizi tanımıyorsa tanıtmak için ne yapmamız lazım?“. Bu soru en sık karşılaştığım sorulardan biri ve bu soru aynı zamanda GEO stratejisinin kalbini oluşturan sorudur. Eğer bir LLM sizi tanımıyorsa, aslında o modelin “anlamsal haritasında” (latent space) henüz bir yer edinmemişsiniz demektir.

Şunu anlamanız gerekiyor. Bir yapay zeka modeline “kendini tanıtmak” klasik reklamcılıktan farklıdır. Bu tamamen bir “dijital varlık inşası” sürecidir.

Peki ne gerekiyor?

• Dijital varlık
• Dijital ayakizi
• Sahipli içerik
• Ek olarak teknik tarafta, yapay zekaya “Ben internetin her yerindeki aynı kişiyim” demeniz gerekir. Bunu da web sitenizde SameAs Schemasını kullanarak yaparsınız.

Teknik Analiz ve Uygulama

Daha derinlemesine ve veri odaklı bir analiz için şu teknik adımları uygulamalısınız:

• Varlık İlişkilendirme (Entity Graph) Analizi: Google’ın Knowledge Graph Search API aracılığıyla markanızın bir Entity ID alıp almadığını kontrol edin. Eğer bir ID’niz varsa, model sizi bir “kavram” olarak tanımlamış demektir.
• Co-occurrence (Birlikte Geçiş) Haritalama: Python tabanlı kütüphaneler (Scrapy veya BeautifulSoup) kullanarak, sektörünüzdeki en iyi 100 makaleyi tarayın. İsminizin, hangi anahtar kelimeler ve hangi rakip markalarla aynı paragrafta geçtiğini frekans analiziyle ölçün.
• Digital Footprint Audit: Marka isminizin Wikipedia, Wikidata veya sektörel dizinlerdeki varlığını teknik olarak denetleyin. LLM’ler bu yapılandırılmış veri tabanlarını “doğru bilgi” kaynağı olarak önceliklendirir.

Mention analizi, markanızın “tanınırlık” seviyesini ölçer. Eğer çok alıntı alıyor ama hiç mention edilmiyorsanız, yapay zeka sizi bir “araç” olarak görür ama “otorite” olarak görmez. Otorite olmak için isminizin linklerden bağımsız olarak güven duyulan metinlerde geçmesi gerekir.

Yapay zeka modelleri için bir ismin sadece “geçmesi” yeterli değildir; o ismin hangi duygusal bağlamda ve güven düzeyinde anıldığını anlamak isterler. İşte burada, LLM’lerin karar verme mekanizmasını doğrudan etkileyen Sentiment kavramı devreye girer.

Sentiment kavramı yine bu süreçte bilmeniz gereken önemli bölümlerden biridir.

Sentiment Nedir?

Sentiment, bir metnin taşıdığı duygusal tonun (pozitif, negatif veya nötr) yapay zeka tarafından analiz edilerek, bir marka veya konu hakkındaki genel itibarın dijital bir skorla belirlenmesidir.

ChatGPT ve benzeri modeller, Doğal Dil İşleme (NLP) yeteneklerini kullanarak internetteki yorumları, makaleleri ve sosyal medya paylaşımlarını tarar. Eğer bir marka hakkında sürekli “çözüm odaklı“, “güvenilir” veya “uzman” gibi pozitif n-gram’lar (kelime dizileri) geçiyorsa, model bu markayı yüksek güvenli bir varlık olarak etiketler.

Sentiment analizinin GEO (Generative Engine Optimization) üzerindeki kritik etkileri şunlardır:

• Tavsiye Edilme Olasılığı: Bir kullanıcı ChatGPT’ye “En iyi SEO uzmanı kim?” diye sorduğunda, model sadece en çok mention edilen ismi değil, hakkında en çok pozitif duygu sinyali (positive sentiment) olan ismi önerir.
• Hata Payının Azalması: Negatif sentiment skoruna sahip kaynaklar, LLM’ler tarafından “riskli” veya “tartışmalı” olarak görüldüğü için genellikle doğrudan yanıt pencerelerinden (AI Overviews) dışlanır.
• Bağlamsal Güven: Model, isminizin geçtiği cümlelerdeki sıfatları ve fiilleri analiz eder. “X aracı hata veriyor” (Negatif) ile “X aracı süreci hızlandırıyor” (Pozitif) arasındaki fark, sizin yapay zeka hafızasındaki otoritenizi belirler.

Duygu Sinyallerini Güçlendiren Unsurlar

Sinyal Türü	Örnek Yapı	LLM Etkisi
Uzman Onayı	“Ekim Demirci’nin stratejisi verimliliği %30 artırdı.”	Çok Yüksek (Positive Sentiment)
Kullanıcı Deneyimi	“Kullanımı oldukça kolay ve sonuç veriyor.”	Yüksek (Utility Signal)
Nötr Bilgi	“X aracı 2024 yılında güncellendi.”	Orta (Neutral / Informative)

Sentiment, dijital itibarınızın yapay zeka tarafından okunan matematiksel karşılığıdır. Yapay zeka modelleri, halüsinasyon riskini minimize etmek için “mutlu ve tatmin olmuş bir kitleye sahip” kaynakları referans göstermeyi her zaman daha güvenli bulur.

Sentiment Analizi Nasıl Yapılır?

Sentiment analizi, yapay zekanın markanız veya isminiz hakkındaki dijital metinleri tarayarak, bu içeriklerin duygusal tonunu (pozitif, negatif, nötr) bir skorla belirlemesi sürecidir.

Yapay zeka modelleri, halüsinasyon riskini azaltmak ve kullanıcıya en güvenli deneyimi sunmak için hakkında “pozitif duygu sinyali” (positive sentiment) yüksek olan kaynakları önceliklendirir. Eğer bir uzman olarak isminiz “güvenilir“, “yenilikçi” veya “başarılı” gibi sıfatlarla sıkça anılıyorsa, LLM’lerin sizi tavsiye etme olasılığı geometrik olarak artar.

Genel Analiz Yöntemleri

Markanızın duygusal algısını manuel olarak şu şekilde test edebilirsiniz:

• LLM “Sıfat” Testi: ChatGPT’ye “X markası hakkında kullanıcılar ne düşünüyor?” veya “X uzmanının çalışma tarzı nasıldır?” gibi ucu açık sorular sorun. Modelin kullandığı sıfatları (Örn: “karmaşık”, “pahalı” vs. “sade”, “faydalı”) not edin.
• Topluluk Denetimi: Reddit, Şikayetvar veya sektörel forumlardaki başlıkları tarayın. Kullanıcıların markanızdan bahsederken kullandığı hakim dili analiz edin. Unutmayın, LLM’ler bu platformları “gerçek insan deneyimi” olarak çok ciddiye alır.

Teknik Analiz ve Uygulama

Daha profesyonel ve veriye dayalı bir analiz için şu teknikleri kullanmalısınız:

• NLP (Doğal Dil İşleme) Kütüphaneleri: Python’daki TextBlob veya VADER gibi kütüphaneleri kullanarak, markanızın geçtiği web sayfalarındaki metinlerin Polarity (Kutuplaşma) skorunu ölçün. Skorun +1’e (Pozitif) ne kadar yakın olduğunu takip edin.
• Entity-Sentiment Mapping: İsminizin geçtiği cümlelerdeki fiilleri analiz edin. Örneğin; isminiz “X konusunu çözdü” (Pozitif) olarak mı, yoksa “X konusunu karıştırdı” (Negatif) olarak mı geçiyor? Bu fiil-nesne ilişkisi, modelin sizi “otorite” olarak kodlamasını sağlar.
• Brand Monitoring Araçları: Mention.com veya Brand24 gibi araçların sunduğu “Duygu Analizi” grafiklerini kullanarak, negatif trendlerin oluştuğu noktaları (kriz anları) saptayın ve bu alanlara müdahale edin.

Sentiment analizi, yapay zekanın “vicdanını” ölçer. Bir modelin sizi kaynak göstermesi için sadece “bilgili” olmanız yetmez; aynı zamanda dijital dünyada “sorun çözücü” ve “güvenilir” bir iz bırakmış olmanız gerekir.

LLM Modellerinin Sitenizi Anlaması İçin Kodun Rolü

Genel olarak yeni kavramlardan bahsettik ama bu işin bir de kod bölümü var. Yani web sitenizin iskeletini oluşturan kaynak kod bölümü de LLM modellerinin web sitenizi anlamasındaki rolü çok önemlidir.

Kod yapısı, yapay zekaya içeriğin “ne olduğunu” ve “neden önemli olduğunu” anlatan en temel tercümandır.

Yapay zeka botları (GPTBot, CCBot vb.) sitenize geldiğinde sadece düz metni okumaz; sayfanın hiyerarşisini, teknik işaretçilerini ve veriler arasındaki mantıksal bağları takip eder.

Bir SEO uzmanı olarak şunu net bir şekilde söyleyebilirim: Kötü yapılandırılmış, div yığınları arasına sıkışmış bir içerik, LLM tarafından “gürültü” (noise) olarak algılanır ve elenir.

LLM dostu ve “anlaşılabilir” bir kod yapısı için şu teknik standartları uygulamalısınız:

• Semantik HTML Kullanımı: İçeriği sadece görsel olarak değil, yapısal olarak da tanımlayın. <div> yerine <article> kullanarak ana içeriği belirtin, <section> ile alt başlıkları gruplandırın. Bu, botun “Hangi parça hangi konuya ait?” sorusunu saniyeler içinde yanıtlamasını sağlar.
• Schema Markup (JSON-LD) Verimliliği: Yapılandırılmış veriler, botlara “hap bilgi” sunar. Özellikle FAQPage, HowTo, Product ve Article şemaları, LLM’lerin veriyi kendi yanıt pencerelerine hatasız bir şekilde taşımasına (extraction) yardımcı olur. Bir modelin yanıtında “adım adım” bir liste görünüyorsa, bu genellikle HowTo şemasının başarısıdır.
• Hiyerarşik Başlık Düzeni (H1-H6): Başlıklar sadece estetik değil, mantıksal bir haritadır. Her bir alt başlık, bir üst başlığın semantik bir kırılımı olmalıdır. Bu akış, LLM’in konunun kapsamını ve derinliğini ölçmesine olanak tanır.
• Gereksiz Kod Gürültüsünü Temizleme: Aşırı yoğun JavaScript dosyaları veya metinden daha fazla yer kaplayan CSS blokları, botun içeriğe ulaşmasını zorlaştırır. Temiz ve hafif bir DOM yapısı, modelin içeriği daha yüksek bir “bilgi yoğunluğu” skoruyla işlemesini sağlar.

Kodun rolü, içeriği makine diline tercüme etmektir. Eğer kodunuz LLM’e “Burada çok değerli bir veri var” demiyorsa, içeriğiniz ne kadar kaliteli olursa olsun yapay zeka tarafından keşfedilip önerilme şansı düşüktür.

LLM Modelleri Web Sitelerindeki JavaScript Dosyalarını Nasıl Render Ediyor?

Teknik SEO için en önemli kısımlardan biri şüphesiz JavaScript dosyalarıdır.

Peki ya LLM modelleri için? LLM modelleri de tıpkı Google botları gibi web sitelerinin JavaScript dosyalarını tarayabiliyor mu?

Bir uzman olarak operasyonel süreçlerdeki gözlemim şu: LLM modelleri ve onları besleyen botlar, JavaScript (JS) render etme konusunda Googlebot kadar yetenekli ve sabırlı değiller.

Google, yıllardır süregelen altyapısı sayesinde JS dosyalarını render ederek sayfanın son halini görebiliyor; ancak ChatGPT’nin GPTBot‘u veya Common Crawl gibi veri setlerini besleyen botlar, kaynak verimliliğini önceliklendirdikleri için genellikle “ham HTML” (raw HTML) üzerinden veri çekmeyi tercih ediyor.

LLM Botları ve JavaScript Render Performansı

LLM botları için temel prensip “hız ve veri yoğunluğu”dur. JS dosyalarının yürütülmesi (rendering), ciddi bir sunucu maliyeti ve zaman kaybı anlamına gelir. Bu nedenle, modellerin JS ile kurduğu ilişkiyi şu üç başlıkta özetleyebilirim:

• Zayıf Render Yeteneği: Çoğu LLM tarayıcısı, içeriği bir tarayıcı motoru (headless browser) üzerinden çalıştırmak yerine, doğrudan sayfa kaynağındaki metni okur. Eğer içeriğiniz bir JS kütüphanesi (React, Vue, Angular) ile istemci tarafında (Client-Side Rendering) oluşturuluyorsa, bot sayfanızı “boş” veya “eksik içerikli” olarak görebilir.
• İçerik Kaybı Riski: Sayfa yüklendikten sonra JS ile tetiklenen “Daha Fazlasını Gör” butonları, dinamik tablolar veya kaydırma (infinite scroll) ile gelen metinler LLM hafızasına genellikle dahil edilmez. Bu da Extraction (Çıkarılabilirlik) skorunuzun sıfıra inmesine neden olur.
• Time-out Sorunları: Eğer bir LLM botu JS render etmeye çalışsa bile, Googlebot kadar uzun süre beklemez. Sayfanın render edilmesi 2-3 saniyeden uzun sürüyorsa, bot o sayfayı “anlamsız” olarak işaretleyip bir sonraki URL’ye geçer.

JS Bağımlılığını Azaltmak İçin Ne Yapmalısın?

Eğer sitenizin ChatGPT ve diğer modeller tarafından tam olarak anlaşılmasını istiyorsanız, teknik mimarinizi şu iki yaklaşımdan birine taşımalısınız:

1. Server-Side Rendering (SSR) veya Static Site Generation (SSG): İçeriğin sunucu tarafında işlenip bota hazır bir HTML olarak sunulması. Bu, LLM’lerin içeriği saniyeler içinde hatasız okumasını sağlar.
2. Pre-rendering: Botlar için sayfanın önceden işlenmiş bir versiyonunu sunmak.

Özetle: JS dosyalarına aşırı bağımlı bir site, yapay zeka modelleri için “okunamaz bir kitap” gibidir. LLM dünyasında görünür olmak istiyorsanız, en önemli bilginiz HTML’in içinde, JS’ye ihtiyaç duymadan erişilebilir olmalıdır.

Her Seferinde Neden Farklı Sonuçlar Çıkıyor?

Yapay zeka modellerinin aynı soruya her seferinde farklı yanıtlar vermesinin temel nedeni, bu sistemlerin “deterministik” değil “olasılıksal” (probabilistic) bir çalışma mantığına sahip olmasıdır.

Bir LLM, sorunuza yanıt üretirken bir sonraki kelimeyi kesin bir kurala göre seçmez; elindeki veri setine dayanarak o bağlama en uygun “olasılıklı” kelimeyi tahmin eder. Bu değişkenlik, GEO (Generative Engine Optimization) çalışmalarında neden tek bir içeriğin değil, dijital dünyadaki toplam ayak izinizin önemli olduğunu açıklar.

Bu tutarsızlığın arkasındaki teknik ve algoritmik sebepler şunlardır:

• Temperature (Sıcaklık) Ayarı: Modellerin yaratıcılık seviyesini belirleyen bir parametredir. Sıcaklık değeri arttıkça model daha az olası ama daha “yaratıcı” kelimeleri seçer; bu da her seferinde farklı cümle yapıları ve farklı kaynak eşleşmeleri görmemize neden olur.
• Bağlam Penceresi ve Token Sınırı: Her sorguda model, internetteki veya hafızasındaki farklı veri parçacıklarını (tokens) önceliklendirebilir. Eğer markanız veya içeriğiniz sadece birkaç zayıf sinyalle temsil ediliyorsa, model o olasılığı her zaman yakalayamayabilir.
• Gerçek Zamanlı Tarama vs. Eğitim Verisi: ChatGPT bazen statik eğitim verilerinden, bazen de o an yaptığı web taramasından (browsing) beslenir. Web taraması sırasında ulaştığı kaynakların hızı ve erişilebilirliği, o anki cevabın içeriğini ve kaynakçasını doğrudan değiştirir.
• Rastgele Örnekleme (Random Sampling): Modeller, yanıt üretirken en yüksek olasılıklı 5 kelime arasından rastgele bir seçim yapabilir. Bu, aynı teknik bilgiye sahip olsanız bile bir seferinde sizin sitenizi, diğer seferinde rakibinizi kaynak göstermesine yol açar.

Bu değişkenliği aşmanın yolu, olasılıkları kendi lehine çevirmektir. Eğer markanız internetin farklı köşelerinde (forumlar, haber siteleri, kendi blogunuz, sosyal medya) tutarlı bir şekilde “uzman” olarak mention ediliyorsa, modelin olasılık hesaplamasında sizin isminizin çıkma ihtimali %1’den %80’lere fırlar.

Genel olarak hem yeni kavramları hem de teknik olarak neler yapmanız gerektiğini anlatmaya çalıştım. Son olarak, şu an piyasada bulunan LLM modellerinin Mention ve Citation algoritmalarının arasındaki farkları da ele alayım.

LLM’lerin Mention ve Citation Algoritmaları Arasındaki Farklar

1. Perplexity AI: “Kanıt Odaklılık” (Evidence-Based)

Perplexity, bir arama motoru gibi çalışarak gerçek zamanlı web verisine en çok güvenen modeldir. Kaynak gösterme algoritması Doğrudan Yanıt Verebilirlik üzerine kuruludur. Eğer içeriğiniz bir sorunun cevabını liste veya tablo gibi yapılandırılmış bir formatta sunuyorsa, Perplexity sizi “birinci kaynak” olarak işaretleme eğilimindedir. Burada Citation almak için bilginin güncelliği ve doğrulanabilirliği her şeyden önemlidir.

2. ChatGPT (OpenAI): “Semantik Otorite ve İlişkilendirme”

ChatGPT, bir kaynağı mention ederken o markanın dijital dünyadaki genel ayak izine bakar. Sadece bir sayfanızın iyi olması yetmez; markanızın o konuyla (Entity) ne kadar güçlü bir bağ kurduğuna odaklanır. ChatGPT’nin atıf mantığı, Co-occurrence (Birlikte Geçme) prensibine dayanır. Eğer adınız sektördeki diğer otorite sitelerle aynı cümlelerde geçiyorsa, model sizi güvenilir bir “Mention” adayı olarak hafızasına kazır.

3. Google Gemini: “EEAT ve Ekosistem Uyumu”

Gemini, Google’ın devasa Knowledge Graph (Bilgi Grafiği) altyapısını kullanır. Gemini için bir kaynağı atıf göstermek, Google Arama sonuçlarındaki Deneyim ve Uzmanlık (EEAT) sinyalleriyle doğrudan ilişkilidir. Gemini, özellikle “How-to” içeriklerinde ve teknik rehberlerde, adım adım yönergeler sunan siteleri kaynak olarak öne çıkarır.

Model Bazlı Atıf Kriterleri Karşılaştırması

Model	Temel Atıf Sinyali	Tercih Ettiği İçerik Yapısı	Atıf Türü
Perplexity	Veri Güncelliği & Hız	Maddeli Listeler ve Tablolar	Doğrudan Link (Citation)
ChatGPT	Semantik İlişki & Bağlam	Derinlemesine Analizler	Marka İsmi (Mention)
Gemini	Otorite & Güven (EEAT)	Yapılandırılmış Veri (Schema)	Kaynak Kartları

Bu farklılıklar, stratejinin tek tip olamayacağını fazlasıyla göstermektedir.

Eğer amacınız ChatGPT’de önerilmekse, markanızın dijital varlığını güçlendirmeli; Perplexity’de görünmekse, teknik veriyi en hızlı ve en net şekilde sunan “bilgi kapsülleri” oluşturmalısınız.

Eğer Gemini‘da görünmek istiyorsanız, Google’ın halihazırda güvendiği otorite sinyallerini (EEAT) temel almalısınız. Yani, klasik Google sıralamalarındaki başarınız, Gemini’ın sizi kaynak gösterme ihtimalini doğrudan besler.

Umarım içerik sizin için faydalı olmuştur. Arkadaşlarınızla ve sosyal ağınıza paylaşarak daha fazla kişiye ulaşmamı sağlayabilirsiniz.