Büyük dil modelleri (LLM’ler), internette yer alan her siteyi veya her içeriği kaynak olarak kullanmaz. Aksine, çok sayıda siteyi bilinçli şekilde dışarıda bırakır. Bu durum teknik bir hatadan kaynaklanmaz; yapay zeka, seçici bir değerlendirme süreci uygular. Yapay zekalar cevap üretirken, yalnızca güvenilir, tutarlı ve bağlamı güçlü içerikleri tercih eder.
Bir sitenin Google’da sıralama alması, LLM’ler tarafından kaynak olarak seçileceği anlamına gelmez. Çünkü sıralama ile referans olma aynı şey değildir. Bu farkı anlamayan birçok site, yapay zekaların filtrelerine farkında olmadan girer.
LLM’ler İçeriği Nasıl Değerlendirir?
LLM’ler içerikleri tekil sayfalar olarak değil, anlamsal bütünlük içinde ele alır. Bir konu, sitenin farklı sayfalarında çelişkili biçimde anlatılıyorsa model bu durumu güven problemi olarak algılar. Aynı şekilde içeriklerde kullanılan kavramlar net değilse veya sürekli değişiyorsa, yapay zeka o siteyi referans almaktan kaçınır.
Yapay zekalar için önemli olan kelime sayısı ya da yazının uzunluğu değil, anlam tutarlılığıdır. Bu nedenle yapay zekalar, çok uzun içerikler üreten bazı siteleri bile kaynak olarak seçmez. Bu yaklaşım, OpenAI tarafından paylaşılan büyük dil modeli dokümantasyonlarında da benzer şekilde açıklanmaktadır: https://platform.openai.com/docs
Sitelerin Yok Sayılmasının En Yaygın Nedenleri
Tutarsız Kavram Kullanımı
Aynı kavramın farklı sayfalarda farklı anlamlarla kullanılması, LLM’ler için güçlü bir negatif sinyaldir. Model, hangi bilginin doğru olduğuna karar veremez ve siteyi devre dışı bırakır.
Yüzeysel ve Tekrar Eden İçerikler
Birçok site, benzer başlıkları küçük kelime değişiklikleriyle tekrar eder. Ancak LLM’ler bu tür içerikleri yeni bilgi üretmeyen metinler olarak algılar. Bu durum, sitenin bilgi değerini doğrudan düşürür.
Kopya ve Şablon Anlatım
Farklı sitelerde neredeyse aynı cümle yapılarıyla yazılmış içerikleri yapay zekalar kolayca tespit eder. Yapay zekalar bu tür metinleri kaynak olarak kullanmaz.
Güncel Olmayan Bilgi
Eski verilerle yazılmış veya uzun süre güncellenmeyen içerikler, özellikle hızlı değişen alanlarda ciddi bir dezavantaj yaratır. LLM’ler güncel bağlamı olmayan bilgileri tercih etmez.
Sıralamada Olan Ama Kaynak Olmayan Siteler
Bir site Google’da ilk sayfada yer alabilir. Ancak bu durum, yapay zekanın o siteyi cevap üretirken kullanacağı anlamına gelmez. Çünkü LLM’ler için önemli olan, soruyu en iyi açıklayan ve bağlamı en net kuran kaynak olmaktır.
Bu nedenle bazı siteler yüksek trafik alırken, bazıları hiç görünmeden yapay zeka cevaplarının arka planında kaynak haline gelir. Bu fark, klasik SEO ile kaynak olma odaklı SEO arasındaki temel ayrımı ortaya koyar.
Bu yaklaşımın detayları, Yapay Zekada Kaynak Olma SEO’su başlıklı ana yazıda kapsamlı şekilde ele alınmaktadır.
Kaynak Olma SEO’su Bu Sorunu Nasıl Çözer?
Kaynak olma SEO’su, içerik üretimini sıralama odaklı değil, referans olma odaklı ele alır. Amaç, LLM’lerin bir soruya cevap verirken güvenle kullanabileceği bir bilgi yapısı oluşturmaktır.
Bu yaklaşımda:
- Kavramlar net biçimde tanımlanır
- İçerikler birbiriyle çelişmez
- Aynı konu farklı açılardan ama tutarlı şekilde ele alınır
Böylece site, yapay zekalar için güvenilir bir bilgi merkezi oluşturur.
Yok Sayılmamak İçin Ne Gerekir?
LLM’ler siteleri rastgele yok saymaz. Aksine, belirli kalite ve tutarlılık kriterlerine göre eleme yapar. Bu nedenle SEO çalışmalarının yalnızca sıralamaya değil, kaynak olma yeteneğine odaklanması gerekir.
Gelecekte dijital görünürlüğü, yalnızca arama sonuçları değil; yapay zekaların cevap üretirken hangi siteleri referans aldığı belirleyecektir.
Bu yüzden SEO’nun yeni hedefi nettir: sıralama almak değil, kaynak olmaktır.
firmamı yapay zeka göstermiyor mesela… bu benim için çok kritik bir durum.
Artık sadece Google’da çıkmak yetmiyor, yapay zekaların da bizi doğru tanıması lazım. Bunun için de ben buradayım demek, güncel kalmak ve sosyal medyada aktif olmak şart. Burası önemli : sosyal medyada aktiflik.