İçindekiler 7 başlık
Yapay zeka görünürlüğü tek bir müdahaleyle gelmez; birbirini destekleyen küçük düzeltmelerin toplamıdır. Aşağıdaki kontrol listesi, bir kurumsal sitede uyguladığımız sırayı yansıtır: Önce erişim, sonra yapı, sonra otorite, en son ölçüm. Sırayı atlamadan ilerlemenizi öneririz, çünkü taranamayan bir sayfanın içerik kalitesi hiç değerlendirilmez.
A. Teknik erişim ve taranabilirlik
- robots.txt dosyanızda yapay zeka kullanıcı aracıları için bilinçli kurallar var mı?
- Arama amaçlı tarayıcılara (OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot) izin veriliyor mu?
- Eğitim amaçlı tarayıcılar için kararınız yazılı bir politikaya bağlandı mı?
- Sunucu loglarında yapay zeka tarayıcılarının siteyi gerçekten çektiği doğrulandı mı?
- İçerik JavaScript olmadan da HTML kaynağında görünüyor mu?
- Sayfa hızı ve Core Web Vitals değerleri kabul edilebilir seviyede mi?
- XML site haritası güncel ve robots.txt içinde bildirilmiş mi?
- Gereksiz yönlendirme zincirleri ve kırık bağlantılar temizlendi mi?
Bu bölümün ayrıntısı için yapay zeka botları ve robots.txt yazımıza bakın.
B. İçerik yapısı ve cevap verebilirlik
- H2 başlıkları kullanıcının gerçekten sorduğu sorulara karşılık geliyor mu?
- Her başlığın hemen altında iki üç cümlelik doğrudan cevap var mı?
- Tanımlar tek cümlede, koşulsuz biçimde veriliyor mu?
- Adımlar numaralı liste, karşılaştırmalar tablo olarak sunuluyor mu?
- Her bölüm sayfanın geri kalanını okumadan da anlamlı mı?
- Sayfa içinde aynı bilgi farklı kelimelerle tekrarlanmıyor mu?
- Sayfa başına tek ve net bir arama niyeti hedefleniyor mu?
- Sık sorulan sorular bölümü gerçek soruları kapsıyor mu?
C. Yapısal veri ve makine dostu katman
- Bilgi içerikleri Article, soru cevap blokları FAQPage ile işaretlendi mi?
- Hizmet ve ürün sayfalarında Service veya Product işaretlemesi var mı?
- Organization işaretlemesi ve sameAs bağlantıları tanımlandı mı?
- Breadcrumb işaretlemesi tüm şablonlarda çalışıyor mu?
- llms.txt dosyası yayında ve güncel mi?
- Canonical etiketleri doğru sayfayı işaret ediyor mu?
llms.txt tarafı için llms.txt rehberimizi, schema tarafı için yapısal veri yazımızı inceleyebilirsiniz.
D. Otorite, kanıt ve marka varlığı
- Marka adı, adres ve iletişim bilgisi tüm platformlarda birebir aynı mı?
- Yazarların kimliği, uzmanlığı ve iletişim bilgisi sayfada görünüyor mu?
- İddiaların arkasında tarihli ve kaynaklı veri var mı?
- Başka yerde bulunmayan özgün içerik (vaka, rapor, derleme) üretiliyor mu?
- Hedeflediğiniz konuda tanım, nasıl yapılır, karşılaştırma ve kanıt içerikleri birlikte var mı?
- İç bağlantılar konu kümesini birbirine bağlıyor mu?
Varlık tarafını entity optimizasyonu yazımızda ele alıyoruz.
E. Ölçümleme ve bakım
- İşinizi tanımlayan 30 ila 100 soruluk sabit bir test seti hazırlandı mı?
- Görünme payı ve atıf oranı düzenli aralıklarla kaydediliyor mu?
- Search Console yapay zeka yüzey verileri raporlanıyor mu?
- Asistan kaynaklı yönlendirme trafiği ayrı bir segmentte izleniyor mu?
Ölçüm setinin kurulumunu GEO metrikleri yazımızda adım adım anlatıyoruz.
Uygulama sırası önerisi
İlk ay A ve C bölümlerini kapatın; bunlar tek seferlik teknik işlerdir ve etkisi kalıcıdır. İkinci ay B bölümünü mevcut içerikleriniz üzerinde uygulayın, yeni içerik üretmeden önce elinizdekini dönüştürün. Üçüncü aydan itibaren D bölümüne, yani otorite ve kanıt üretimine geçin. E bölümünü ise en baştan kurun, çünkü öncesini ölçmediğiniz bir çalışmanın etkisini sonradan gösteremezsiniz.
Terimlerin çerçevesini görmek için AEO, AIO ve GEO farkı yazımıza bakabilir, listeyi kurumsal sitenizde birlikte uygulamak için GEO danışmanlığı hizmetimizle iletişime geçebilirsiniz.