Üretken Yapay Zeka Optimizasyonu (GEO): Nedir, Nasıl Yapılır?

Yapay Zeka SEO Sektörünü Bitirecek mi?

Sıra bize geldi mi?

Zaten sıra bizde miydi?

"Üretken Yapay Zeka optimizasyonu" başlıklı bir yazıyla karşılaştığınıza göre, henüz o aşamaya gelmediğimizi söyleyebiliriz; içiniz rahat olabilir. SEO'nun şekil değiştirmeye başladığı döneme hoş geldiniz. Onca yıldır büyük bir değişikliğe gitmeyen Google SERP (Arama Motoru Sonuç Sayfası), şimdi önemli bir yenilik getiriyor ve "Yapay Zeka Özetleri" adında bir bölüm ekliyor. Bu yeni bölüm, SERP'in büyük bir kısmını kaplamaya başlıyor.

"Eyvah, bir organik trafiğimiz var, ondan da mı olacağız?" diye düşünüyorsanız endişelenmeyin. Hayır! Üretken Yapay Zeka optimizasyonu (Generative AI Optimization) yaparak bu durumdan avantajlı çıkmaya çalışacağız.

Üretken Yapay Zeka Optimizasyonu (GEO) Nedir?

Üretken yapay zeka optimizasyonu, SEO'nun yeni bir formudur. Bu yeni kavram üretken yapay zeka teknolojilerinin arama motorlarına entegre olmasıyla hayatımıza girmiştir. GEO, geleneksel SEO tekniklerini bir adım öteye taşıyarak, içeriği hem insanlar hem de yapay zeka sistemleri için anlaşılır ve değerli kılmayı hedefler. Bu yaklaşım, web sitelerinin sadece arama motoru sonuç sayfalarında değil, aynı zamanda yapay zeka destekli özetlerde ve cevaplarda da ön plana çıkmasını sağlar.

GEO'nun temelinde, içeriğin yapay zeka sistemleri tarafından daha kolay anlaşılabilir, okunabilir ve özetlenebilir hale getirilmesi yatar. Bu, kullanıcıların sorularına doğrudan ve kapsamlı cevaplar verebilecek içerikler oluşturmayı gerektirir. Aynı zamanda, yapay zeka algoritmaları tarafından tercih edilen yapılandırılmış veri ve semantik işaretlemelerin kullanımını da içerir. Bu yüzden LLM’lerin nasıl çalıştığını öğrenmekte bizim için ayrı bir önem taşıyor.

Bu yeni ortaya çıkan optimizasyon stratejisi, hali hazırda websitesi olanların ve içerik üreticilerinin, hızla değişen dijital dünyaya uyum göstermesinde etkili bir rol oynar. GEO, geleneksel SEO tekniklerini tamamen değiştirip yeni şeyler düşündürmez; aksine, onları tamamlar ve geliştirir. Böylece, web siteleri yapay zeka çağında da rekabetçi kalabilir ve farklı uygulamaların içerisine eklenen yapay zekalarda bile kullanıcıların önüne çıkar.

SEO ile GEO Arasındaki Fark Nedir?

SEO (Arama Motoru Optimizasyonu) ve GEO (Üretken Yapay Zeka Optimizasyonu) arasında bazı temel farklar bulunmaktadır. Bu farkları bu size anlatacağım.

SEO, geleneksel olarak bir arama motoru üzerinde arama yapan insan kullanıcıları ve arama motoru algoritmalarını hedef alırken, GEO bunlara ek olarak üretken yapay zekâ algoritmalarını da dikkate alır ve buna yönelik hareketler yapar. SEO, anahtar kelime optimizasyonu, backlink oluşturma ve teknik site optimizasyonu gibi yöntemlere odaklanır. GEO ise bu teknikleri içermekle birlikte, yapay zekanın anlayabileceği ve özetleyebileceği içerik oluşturmaya daha fazla önem verir. Yani bir içeriğe harika bir cevap verip LLM algoritmalarının bizi seçmesini sağlamamız gerekiyor.

SEO, genellikle arama motoru sonuç sayfalarında (SERP) üst sıralarda yer almayı hedeflerken, GEO ise yapay zeka özetleri ve cevaplarında da ön plana çıkmayı amaçlar. Bu, içeriğin sadece görünür olmasını değil, aynı zamanda yapay zeka algoritmaları tarafından doğru bir şekilde yorumlanmasını ve özetlenmesini de gerektirir.

SEO stratejileri genellikle uzun vadeli sonuçlar için tasarlanırken, GEO daha dinamik ve hızlı adapte olabilen bir yaklaşım gerektirir. Çünkü yapay zeka için veri toplayan örümcekler çok yakında son çıkan yazıları da tarayıp yorumlayabilecek hale gelecekler. Şu anda çoğu LLM eski tarihteki bilgilere sahip olsa da bu durum değişmeye çok yakın.

Üretken Yapay Zeka Optimizasyonu Nasıl Yapılır?

Üretken yapay zeka optimizasyonu yaparken yeni stratejiler geliştireceğiz ve alışılmışın dışına çıkmaya çalışacağız. İşte bu yeni dünyada öne çıkmanın bazı yolları:

Kapsamlı İçerik Oluşturma

Artık eskisinden daha kapsamlı ve yapısal olarak düzgün içerikler oluşturmak zorundayız. Bu içeriklerin mantığı sadece insanlara değil, sitemizi tarayan yapay zeka araçlarının algoritmalarında da yer edinebilmemiz için önemli. Mesela Semust anahtar kelime araştırması aracında, kullanıcıların sorduğu soruları canlı olarak alıyoruz. Bu soruları makalelerine ekleyen herkesin daha fazla trafik alma şansının arttığını görüyoruz. Birçok SEO aracında olmayan bu özelliği kullanmanızı şiddetle tavsiye ederim.

Bu noktada, deneyiminizi aktarmak da çok önemli. Yani özgünlük konusu da devreye giriyor. Eğer bilginizin ve deneyiminizin olduğu konularda yazmayı tercih ederseniz, yapay zeka algoritmalarının size çok daha fazla yer vereceğini görebilirsiniz.

Anlaşılabilir İçerik Oluşturma

Anlaşılabilir içerik oluşturmak, kapsamlı içerik üretmenin yanı sıra, içeriğin net ve akıcı bir şekilde hem okuyan kişiye hem de öne çıkmak istediğimiz algoritmaya anlaşılır olması demek. Yapay zeka için optimizasyon yaparken, içeriklerinizi düzensiz ve karmaşık yapılar yerine basit ve doğrudan ifadelerle sunmak büyük önem taşıyor. Bu, hem konumuzu okuyan insanlar hem de yapay zeka algoritmaları için geçerli.

Yapay zeka, basitleştirilmiş, net ve anlaşılır bilgileri daha iyi işleyip özetliyor. Bu yüzden, içeriğinizde karmaşık cümle yapılarından kaçınmak ve anlatmak istediğiniz fikirleri açık bir dille ifade etmek, yapay zeka algoritmalarının içeriğinizi daha doğru bir şekilde anlamasına yardımcı oluyor.

Yapılandırılmış Veri Kullanımı

Yapılandırılmış veri kullanımı, üretken yapay zeka optimizasyonunun olmazsa olmazı. Yapay zeka algoritmalarının içeriğinizi daha iyi anlaması ve özetlemesi için, yapısal ve semantik işaretlemeleri içeriğinize entegre etmek büyük fayda sağlıyor. Yapılandırılmış veri, arama motorlarına ve yapay zeka sistemlerine içeriğinizin ne hakkında olduğunu daha net bir şekilde anlatıyor, bu da içeriğinizin arama sonuçlarında ve yapay zeka destekli özetlerde daha görünür olmasına katkı sağlıyor.

Yapılandırılmış veri kullanırken, içeriğinizin belirli bölümlerini işaretleyerek yapay zekanın hangi bilginin önemli olduğunu anlamasına yardımcı oluyorsunuz. Bu, aynı zamanda kullanıcıların aradığı bilgilere daha hızlı ulaşmasını sağlıyor. Mesela, bir ürün incelemesi yapıyorsanız, yapılandırılmış veri ile ürün adını, fiyatını ve kullanıcı puanlarını belirgin hale getirebilirsiniz. Bu, yapay zeka tarafından daha doğru bir şekilde işleniyor ve özetleniyor, böylece içeriğinizin önemi artıyor. Yapılandırılmış veri kullanımı, SEO stratejilerinizi güçlendirirken, yapay zeka dünyasında da sizi bir adım öne çıkarıyor.

NLP Odaklı İçerik

Doğal dil işleme (NLP) odaklı içerik oluşturmak, yapay zeka sistemlerinin içeriğinizi daha iyi anlamasını sağlar. Bunun için, cümlelerinizi doğal bir akışla yazın ve anahtar kelimeleri zorlamadan, kelimenin bağlamına uygun şekilde kullanın. Semantik ilişkileri güçlü olan içerikler oluşturmaya özen gösterin. Mesela, "elma" hakkında yazıyorsanız, "meyve", "vitamin", "ağaç" gibi ilişkili kelimeleri de doğal bir şekilde yazdığınız metne yerleştirin. Bu yaklaşım, yapay zekanın içeriğinizin bağlamını daha iyi kavramasına yardımcı olur.

Bilginin Doğruluğu

Yapay zeka algoritmaları, veri topladığı kaynakların verdiği bilgilerin doğru olmasına çok önem gösteriyor. Bu yüzden, içeriğinizde kullandığınız bilgilerin doğruluğundan emin olun ve düzenli olarak güncelleyin. Özellikle hızlı değişen konularda, en son verileri kullanmaya özen gösterin. Mesela, teknoloji veya sağlık gibi alanlarda yazıyorsanız, en güncel araştırma sonuçlarını ve istatistikleri kullanın. Bu, içeriğinizin güvenilirliğini artırır ve yapay zeka sistemlerinin sizin içeriğinizi daha değerli bulmasını sağlar.

Kaynakları Gösterme, İstatistik, Alıntılar

İçeriğinizde kullandığınız bilgilerin kaynaklarını mutlaka belirtin. Güvenilir kaynaklardan alıntılar yapın ve bu alıntıları doğru şekilde gösterin. İstatistikleri kullanırken, bunların nereden geldiğini ve hangi yıla ait olduğunu belirtin. Mesela, "X Üniversitesi'nin 2023 yılında yaptığı araştırmaya göre..." gibi net ifadeler kullanın. Bu sayede yazınızın verdiği bilginin doğruluk oranı yükseliyor ve algoritmalarda daha üst sıralamalarda yer alma şansımız artıyor.

Konu Haritası (Topical Map)

Konu haritası oluşturmak, içeriğinizin yapısını güçlendirir ve yapay zeka sistemlerinin sitenizi ve markanızı daha iyi anlamasını sağlar. Ana konunuzla ilgili alt başlıkları ve bu alt başlıklarla ilişkili diğer konuları belirleyin. Örneğin, "dijital pazarlama" hakkında yazıyorsanız, "sosyal medya pazarlaması", "e-posta pazarlaması", "içerik pazarlaması" gibi alt başlıklar ve blog yazıları oluşturun ve bunları birbiriyle ilişkilendirin. Bu yapı, sitenizin genel olarak hangi konular hakkında olduğunu yapay zekaya daha net bir şekilde gösterir ve bu sayede optimizasyon sürecinde işiniz çok daha kolay olur.

Üretken Yapay Zeka’nın SEO üzerindeki etkisi nedir?

Üretken yapay zeka, SEO dünyasında büyük bir devrim yaratıyor. Artık sadece anahtar kelime optimizasyonu yapmak yetmiyor. Yapay zeka, içeriğin kalitesini, bağlamını ve kullanıcı için değerini daha iyi anlıyor. Bu da içerik üretimi ve konu araştırması aşamasında uyguladığımız SEO stratejilerimizi değiştirmemiz gerektiği anlamına geliyor.

Örneğin, yapay zeka destekli arama motorları, kullanıcının sorusunu daha iyi anlayıp, en uygun cevabı bulabiliyor. Bu yüzden, içeriklerimizi soru-cevap formatında oluşturmak ve kapsamlı bilgiler sunmak daha önemli hale geliyor.

Ayrıca, yapay zeka, sitenin genel yapısını ve içerik kalitesini de değerlendiriyor. Bu nedenle, sitenizin tamamının tutarlı ve kaliteli içeriklerle dolu olması gerekiyor. Tek bir iyi sayfa artık yeterli değil burada topical map oluşturmanın önemini yine görmekteyiz.

Sıkça Sorulan Sorular

Üretken yapay zeka modelinin eğitilmesinde hangi tür veri kullanılır?

Üretken yapay zeka modellerinin eğitiminde genellikle büyük ve çeşitli veri setleri kullanılır. Bu veri setleri şunları içerebilir:

• Metin verileri: Kitaplar, makaleler, web sayfaları, sosyal medya içerikleri gibi çeşitli kaynaklardan alınan metinler.
• Görsel veriler: Fotoğraflar, çizimler, grafikler ve videolar.
• Ses verileri: Konuşmalar, müzik, çevresel sesler.
• Kod verileri: Programlama dilleri, algoritmalar, yazılım projeleri.

Örneğin, GPT (Generative Pre-trained Transformer) modelleri, internet üzerindeki milyarlarca web sayfasından toplanan metinlerle eğitilir (Makaleler, Araştırmalar). Bu yapılan işlem, modelin geniş bir konu yelpazesinde bilgi sahibi olmasını sağlar.

Üretken yapay zeka modelleri genellikle hangi tür verileri üretir?

Üretken yapay zeka modelleri, eğitildikleri veri türüne bağlı olarak metin, görsel, ses ve kod gibi çeşitli çıktılar üretebilir. Metin çıktıları arasında makaleler, hikayeler, şiirler, diyaloglar, özetler ve çeviriler yer alırken; görsel çıktılar fotoğraflar, illüstrasyonlar, 3D modeller ve video klipleri olabilir. Ses alanında ise müzik parçaları, konuşma sentezi ve ses efektleri gibi üretimler gerçekleştirilebilir. Kod üretimi de programlama kodları, algoritma çözümleri ve yazılım prototipleri gibi çıktıları kapsar. Örneğin, DALL-E modeli metin açıklamalarından görüntüler oluşturabilirken, GPT serisi modeller verilen bir başlangıç metninden yola çıkarak farklı türlerde metinler üretebilir.

GEO, SEO'dan daha mı önemli?

GEO (Üretken Yapay Zeka Optimizasyonu) ve SEO (Arama Motoru Optimizasyonu) birbirini tamamlayan stratejilerdir ve biri diğerinden daha önemli değildir. Her ikisi de dijital pazarlama stratejinizin önemli parçalarıdır.

SEO, uzun yıllardır var olan ve hala çok önemli olan bir stratejidir. Geleneksel arama motorlarında görünürlük sağlar ve organik trafik çeker. GEO ise, yapay zeka teknolojilerinin gelişmesiyle ortaya çıkan yeni bir yaklaşımdır.

SEO ve GEO Optimizasyonu birlikte yapılabilir mi?

Kesinlikle evet! Aslında, SEO ve GEO optimizasyonunu birlikte yapmak, dijital pazarlama stratejiniz için en etkili yaklaşımdır. Bu iki strateji birbirini tamamlar ve güçlendirir. Hem SEO hem de GEO için yüksek kaliteli, kapsamlı ve özgün içerik oluşturmak, arama motorları ve yapay zeka sistemleri tarafından içeriğinizin değerli bulunmasını sağlar.