Duplicate Tartışmasının Ötesi
Artık AI ile blog ya da görsel üretmek zor değil. AI metin üretir. Ancak hız tek başına değer anlamına gelmez. Çünkü değer, veri ve katkı ile ortaya çıkar.
LLM tabanlı arama sistemleri görünürlüğü aynı hızda yükseltmedi. Bunun nedeni duplicate değildir. Asıl neden güven, yapı ve veri üretimidir. AI konuya ilişkin olasılık dağılımını analiz eder ve örüntü kurar. Ancak bu süreç yeni veri ortaya koymaz. Bu nedenle içerik yüzeyde farklı görünse bile bilgi katkısı sunmaz.
İçerik görünürlük kazanabilir. Ancak görünürlük tek başına otorite anlamına gelmez. Çünkü sistem metne değil sinyal bütünlüğüne bakar. Ayrıca sistem yazarın sürekliliğini, konu kümelenmesini ve atıf üretme kapasitesini birlikte değerlendirir. Dolayısıyla tek bir metin referans konumuna yükselmez.
Özgünlük tek başına yeterli değildir. Çünkü model yalnızca benzerliği ölçmez. Bunun yanında bilgi yoğunluğunu ve alıntı potansiyelini de dikkate alır.
Duplicate Meselesi Neden Yetersiz?
Klasik SEO sıralamaya odaklanır. Bu nedenle duplicate içerik risk yaratır. Ancak AI arama sistemlerinde soru farklıdır. Model aynı konuda yazılmış içerikler arasında seçim yapar. Üstelik bu seçimi yalnızca özgünlük üzerinden yapmaz.
Bir metin teknik olarak özgün olabilir. Ancak yazar yeni veri sunmazsa içerik fark yaratmaz. Ayrıca yazar net bir kavramsal çerçeve kurmazsa model içeriği ayırt etmekte zorlanır. Bu yüzden model somut tanım içeren ve atıf potansiyeli taşıyan kaynağa yönelir.
Nitekim Google Helpful Content dokümantasyonu deneyim ve uzmanlık sinyallerine açıkça vurgu yapar. Dolayısıyla Google hem sıralamada hem de referans tercihinde bu yaklaşımı temel alır.
LLM’ler İçeriği Nasıl Analiz Eder?
LLM sistemleri içerikte örüntü arar. Özellikle genelleme oranı yüksek metin düşük bilgi yoğunluğu taşır. Buna karşılık gerçek veri sunan içerik güçlü konum kazanır. Ayrıca somut örnek içermeyen yazılar zayıf sinyal verir.
- Yazar gerçek veri veya açık vaka analizi sunar.
- Ayrıca yazar net kavramsal ayrım kurar.
- Bunun yanında yazar doğrulanabilir dış kaynak kullanır.
- Son olarak yazar konu üzerinde süreklilik gösterir.
Dolayısıyla sorun AI kullanımı değildir. Asıl sorun editoryal katkı eksikliğidir. Çünkü ham üretim çoğu zaman yeniden yazım seviyesinde kalır.
Kaynak Olma SEO’su Ne Değiştirir?
Klasik SEO trafik hedefler. Buna karşılık kaynak olma SEO’su alıntıyı hedefler. Bu nedenle strateji değişir. Kaynak olma yaklaşımını Yapay Zekada Kaynak Olma SEO’su yazısında ayrıntılı olarak ele aldım.
Referans değeri için yazar üç alanı güçlendirir.
- Öncelikle bilgi üretir ve veri sunar.
- Ardından uzmanlık ve tutarlılık gösterir.
- Sonrasında teknik yapıyı güçlendirir.
Sadece “AI içerik önemlidir” demek yeterli değildir. Bunun yerine yazar ölçülebilir kriter koyar. Böylece içerik alıntı üretir.
Ölçek, Spam ve Güven
Bazı siteler hacmi başarı zanneder. Ancak hacim kalite anlamına gelmez. Çünkü aynı şablonla çok sayıda içerik üretmek kalite sinyalini düşürür. Ayrıca konu dağınıklığı uzmanlık algısını zedeler.
SGE benzeri sistemler site bütünlüğüne bakar. Eğer site her konuda yazarsa uzmanlık algısı zayıflar. Bu nedenle referans seçimi zorlaşır.
Cem Okterşan Perspektifi
Ben her içerikte en az bir özgün çıkarım sunarım. Eğer metin alıntı yapılabilir net bir model içermezse referans değeri oluşmaz.
Bu nedenle AI çıktısını doğrudan yayınlamam. Önce veri eklerim. Ardından çerçeveyi netleştiririm. Son olarak kaynak kontrolü yaparım. Böylece içerik yüzey değil katkı üretir.
Sonuç olarak LLM çağında görünürlük tek başına yeterli değildir. Bunun yerine alıntı belirleyici hale gelir. AI içerik referans konumuna yükselmez. Çünkü yeni veri sunmaz ve model kurmaz. LLM sistemleri metne değil sinyal bütünlüğüne bakar.
Yazıya Yorum Bırak