Daha İyi Model Anlayışı için Veri Hijyeninin Sürdürülmesi

Giriş

LLM'ler en fazla içeriğe sahip markaları ödüllendirmez. En temiz verilere sahip markaları ödüllendirir.

Veri hijyeni — bilgilerinizin netliği, tutarlılığı, yapısı ve doğruluğu — artık aşağıdakiler arasında en önemli sıralama faktörlerinden biridir:

• ChatGPT Arama

• Google Gemini AI Genel Bakış

• Bing Copilot

• Perplexity

• Claude

• Apple Intelligence

• Mistral/Mixtral geri alma

• LLaMA kurumsal yardımcı pilotlar

• Geri alma ile güçlendirilmiş üretim (RAG) sistemleri

LLM'ler, eski arama motoru anlamında web sitenizi "tarama" yapmaz. Onlar web sitenizi yorumlar — ve verileriniz tutarsız, belirsiz, çelişkili, güncel değil veya yapısal olarak dağınık ise, AI sistemleri:

✘ markanızı yanlış yorumlar

✘ bağlamı kaybeder

✘ yanlış özetler oluşturur

✘ özellikleri yanlış yorumlar

✘ sizi rakiplerinizle karıştırır

✘ kategorinizi yanlış sınıflandırmak

✘ sizi önerilerden hariç tutmak

✘ sizi alıntılamaktan kaçınmak

Bu makale, veri hijyeninin LLM SEO için neden temel olduğunu ve sistematik, yüksek doğruluklu bir süreçle nasıl korunacağını açıklamaktadır.

1. Veri Hijyeni Modern AI Sistemleri İçin Neden Önemlidir?

Veri hijyeni, AI motorlarının karşılaştığı en büyük sorunu çözer:

Belirsizlik.

LLM'ler tutarlılığa dayanarak şunları yapar:

✔ varlığınızı doğrulamak

✔ gerçekleri doğrulamak

✔ kategori yerleştirmeyi onaylamak

✔ halüsinasyon riskini azaltmak

✔ sayfa ilişkilerini yorumlamak

✔ ürün özelliklerini anlayın

✔ doğru özetler oluşturmak

✔ sizi araç listelerine dahil etmek

✔ içeriğinizi alıntılamak

✔ karşılaştırmalar oluşturmak

Dağınık veriler, AI modellerini tahminlere zorlar.

Temiz veriler, açık, istikrarlı ve makine tarafından okunabilir bir kimlik oluşturur.

2. AI'nın Anlamasını Engelleyen Beş Büyük Veri Hijyeni Sorunu

LLM'ler, modern web'de beş sorunla tekrar tekrar mücadele etmektedir.

1. Tutarsız Marka Tanımları

Ana sayfanızda bir şey yazarken, Hakkımızda sayfasında başka bir şey yazıyorsa, AI modelleri:

• varlığınızı bölün

• nişinizi sulandırın

• işinizi yanlış sınıflandırın

• ürününüzü yanlış özetler

Tutarlılık = kimlik bütünlüğü.

2. Yapılandırılmamış, Ayrıştırılması Zor İçerik

Uzun paragraflar, karışık konular, belirsiz dil = düşük yorumlanabilirlik.

LLM'lerin ihtiyacı:

• başlıkları temizler

• tutarlı yapı

• ayrılabilir bölümler

• gerçek bloklar

• anlatı metninden ayrılmış tanımlar

Yapılandırılmamış sayfalar AI görünürlüğünüzü düşürür.

3. Yüzeyler Arasında Çelişkili Bilgiler

Eğer:

• Şema

• Vikiveri

• basın bültenleri

• blog gönderileri

• ürün sayfaları

• dizinler

...hepsi markanızı farklı şekilde tanımlıyorsa, modeller size güvenmeyi bırakır.

Bu, halüsinasyonlara ve yanlış önerilere yol açar.

4. Güncel Olmayan veya Statik İçerik

LLM'ler şunları cezalandırır:

• eski fiyatlandırma

• eski özellikler

• eski ekran görüntüleri

• eski marka beyanları

• çelişkili iddialar içeren unutulmuş blog yazıları

Güncellik artık bilgi güvenilirliğinin bir göstergesidir.

5. Gürültülü Harici Veriler (Dizinler, Eski İncelemeler, Scraper Siteler)

AI modelleri, temizlemediğiniz sürece eski veya yanlış verileri alır.

Üçüncü taraf kaynaklar markanızı yanlış tanıtıyorsa:

✔ AI yanlış bilgileri benimser

✔ özellikleriniz yanlış tanımlanır

✔ Kategori konumunuz değişir

✔ rakip yakınlığı bozulur

Veri hijyeni, yalnızca kendi alan adınızı değil, tüm web'i kapsamalıdır.

3. LLM Veri Temizliği Çerçevesi (DH-7)

Bu yedi temelli sistemi kullanarak her AI yüzeyinde temiz veriler oluşturun ve koruyun.

Sütun 1 — Kanonik Varlık Tanımı

Her markanın her yerde kullanılan tek bir kanonik cümleye ihtiyacı vardır.

Örnek:

"Ranktracker, sıralama takibi, anahtar kelime araştırması, SERP analizi, web sitesi denetimi ve geri bağlantı araçları sunan hepsi bir arada bir SEO platformudur."

Bu cümle aşağıdaki yerlerde aynı şekilde görünmelidir:

✔ ana sayfa

✔ Hakkında sayfası

✔ Şema

✔ Wikidata

✔ basın bültenleri

✔ dizinler

✔ blog şablonları

✔ belgeler

Bu, AI doğruluğunun temelidir.

2. Sütun — Yapılandırılmış İçerik Biçimlendirme

LLM'ler aşağıdakileri yansıtan içeriği tercih eder:

✔ belgeler

✔ sözlükler

✔ cevap blokları

✔ adım adım bölümler

✔ ayrı tanımlar

✔ tutarlı H2/H3 hiyerarşisi

Kullanım:

• kısa paragraflar

• madde işaretleri

• etiketli bölümler

• temiz listeler

• net konu sınırları

İnsanları ikna etmek için değil, makine tarafından okunabilirlik için formatlayın.

3. Sütun — Birleşik Şema Katmanı

Şema şunları içermelidir:

✔ eksiksiz olmalı

✔ gerçeklerle uyumlu olmalı

✔ Wikidata'yı yansıtmalıdır

✔ doğru varlık türlerini kullanmalıdır

✔ ürün özelliklerini içermelidir

✔ sayfalar arasında çelişkilerden kaçınmak

Kirli şema = kirli veriler.

4. Sütun — Wikidata Uyumu ve Açık Veri Hijyeni

Wikidata şunları yansıtmalıdır:

• doğru kategori

• doğru açıklama

• doğru ilişkiler

• doğru harici kimlikler

• uygun kurucu/şirket bilgileri

• doğru URL'ler

Wikidata öğeniz web sitenizle çelişirse, AI modelleri sizi sıralamada aşağıya indirir.

5. Temel — Harici Kaynak Temizliği

Sık sık gözden kaçan bu temel, aşağıdakilerin temizlenmesini içerir:

✔ dizin listeleri

✔ inceleme siteleri

✔ işletme listeleri

✔ SaaS dizinleri

✔ kazıyıcı siteler

✔ basın haberleri

✔ eski basın bültenleri

Sizi yanlış tanıtan eski yüzeyleri güncellemelisiniz (veya kaldırmalısınız).

6. Temel — Belgelerin Tutarlılığı

Yardım merkeziniz, belgeleriniz, API kılavuzlarınız ve eğitimleriniz şunları içermelidir:

• yinelenen tanımlardan kaçınmak

• çelişkili açıklamalardan kaçınmak

• kanonik marka açıklamasına uygunluk

• güncellenmiş özellikleri dahil etme

• tutarlı terminoloji kullanın

Dokümantasyon, RAG alımının en güçlü tek yüzeyidir. Kötü dokümantasyon = kötü LLM çıktısı.

7. Temel — Güncellemeler ve Değişiklik Günlüğü Hijyeni

AI motorları, güncelliği güven ve doğruluk faktörü olarak kullanır.

Güncelliği korumak için:

✔ tarihleri güncelleyin

✔ değişiklik günlüklerini koruyun

✔ ürün özelliklerini güncelleyin

✔ "yeni özellikler" sayfalarını yayınlayın

✔ özellik açıklamalarını yenileyin

✔ görseller/ekran görüntülerini güncelleme

Güncellik = aktif, güvenilir, güvenilir.

4. LLM Sistemlerinde Kötü Veri Hijyeninin Sonuçları

Verileriniz kirli olduğunda, LLM'ler şunları üretir:

• ❌ hayal ürünü özetler

• ❌ yanlış özellikler

• ❌ güncel olmayan fiyatlandırma

• ❌ yanlış sınıflandırma

• ❌ bozuk kategori yerleştirme

• ❌ yanlış rakip listeleri

• ❌ eksik alıntılar

• ❌ yanlış karşılaştırmalar

• ❌ marka parçalanması

• ❌ varlık istikrarsızlığı

Daha da kötüsü:

AI motorları, daha temiz verilere sahip rakipleri seçmeye başlar.

5. Ranktracker, Veri Hijyenini Korumanıza Nasıl Yardımcı Olur?

Ranktracker, uzun vadeli veri bütünlüğü için gerekli olan birkaç araç sunar:

1. Web Denetimi

Şunları algılar:

✔ yinelenen içerik

✔ dağınık yapı

✔ bozuk şema

✔ eksik meta veriler

✔ çelişkili kanonik etiketler

✔ erişilemeyen sayfalar

✔ güncel olmayan içerik sinyalleri

Temiz denetimler = temiz AI alımı.

2. SERP Denetleyicisi

Google'ın markanızla ilişkilendirdiği varlıkları gösterir. İlişkiler yanlış görünüyorsa → verileriniz bir yerde bozulmuştur.

3. Anahtar Kelime Bulucu

Konular arasında varlık tutarlılığını güçlendiren niyet kümeleri oluşturmaya yardımcı olur.

4. Backlink Denetleyicisi

Aşağıdakileri yaratan zararlı veya yanlış geri bağlantıları algılar:

✔ kategori karışıklığı

✔ konu gürültüsü

✔ anlamsal sapma

5. Geri Bağlantı İzleyici

Aşağıdakileri etkileyen yeni veya kaybolan bağlantıları izler:

✔ LLM varlık istikrarı

✔ kategori yakınlığı

✔ bilgi grafiği şekillendirme

6. AI Makale Yazarı

Tutarlı tanımlarla temiz, yapılandırılmış, küme uyumlu içerik oluşturmanıza olanak tanır — LLM veri hijyeni için idealdir.

6. Veri Temizliği Artık Sürekli Bir Süreçtir (Tek Seferlik Bir Düzeltme Değil)

AI görünürlüğünü korumak için sürekli olarak şunları yapmalısınız:

✔ denetleme

✔ güncelleme

✔ birleştirme

✔ düzeltme

✔ açıklama eklemek

✔ yapılandır

✔ yenileme

Hedefiniz mükemmellik değildir. Hedefiniz belirsizliği ortadan kaldırmaktır.

LLM'ler belirsizliği sevmez.

Şunları ödüllendirirler:

✔ netlik

✔ tutarlılık

✔ tutarlılık

✔ istikrar

✔ güncellik

✔ yapı

Bunları ustalaştırın ve markanız LLM dostu bir varlık haline gelsin.

Son Düşünce:

Temiz Veriler = Net Yorumlama = Daha İyi AI Görünürlüğü

Yeni AI odaklı keşif ekosisteminde, veri hijyeni isteğe bağlı bir temizleme görevi değildir. Aşağıdakilerin temelidir:

✔ LLM anlayışı

✔ Varlık hatırlama

✔ AI alıntı

✔ Doğru karşılaştırmalar

✔ doğru kategorizasyonlar

✔ ürün özetleri

✔ otorite algısı

✔ marka güveni

Verileriniz temizse, AI sistemleri şunları yapacaktır:

✔ markanızı doğru yorumlar

✔ sizi doğru kategoriye yerleştirir

✔ içeriğinizi alıntı yapacaktır

✔ sizi tavsiye eder

✔ sizi doğru bir şekilde temsil eder

Verileriniz hatalıysa, AI modelleri şunları yapacaktır:

✘ sizi yanlış yorumlar

✘ sizi yanlış tanıtacak

✘ sizi rakiplerinizle değiştirecek

✘ özelliklerinizi yanlış yorumlayacaktır

Veri hijyeni, LLM optimizasyonunun en temel seviyesidir.

AI keşif çağında görünür ve güvenilir kalmanın yolu budur.