Yüksek Kaliteli Veriler Yapay Zeka Modellerine Nasıl Aktarılır?

Giriş

Her marka aynı sonucu ister:

"AI modellerinin bizi anlamasını, hatırlamasını ve doğru bir şekilde tanımlamasını sağlamak."

Ancak LLM'ler arama motorları değildir. "Web sitenizi taramayıp" her şeyi özümsemezler. Google'ın yaptığı gibi yapılandırılmamış metinleri indekslemezler. Yayınladığınız her şeyi ezberlemezler. Düşündüğünüz gibi dağınık içeriği depolamazlar.

LLM'leri etkilemek için, onlara doğru kanallardan doğru formatlarda doğru verileri beslemelisiniz .

Bu kılavuz, yüksek kaliteli, makineye yararlı verileri aşağıdakilere beslemek için her yöntemi açıklamaktadır:

• ChatGPT / GPT-4.1 / GPT-5

• Google Gemini / AI Genel Bakış

• Bing Copilot + Prometheus

• Perplexity RAG

• Anthropic Claude

• Apple Intelligence (Siri / Spotlight)

• Mistral / Mixtral

• LLaMA tabanlı açık modeller

• Kurumsal RAG boru hatları

• Dikey AI sistemleri (finans, hukuk, tıp)

Çoğu marka, AI modellerine içerik besler. Kazananlar ise onlara temiz, yapılandırılmış, gerçeklere dayalı, yüksek bütünlüklü veriler besler .

1. AI Modelleri için "Yüksek Kaliteli Veri" Ne Anlama Gelir?

AI modelleri, veri kalitesini altı teknik kriter kullanarak değerlendirir:

1. Doğruluk

Bu bilgi gerçeklere uygun ve doğrulanabilir mi?

2. Tutarlılık

Marka kendini her yerde aynı şekilde tanımlıyor mu?

3. Yapı

Bilgi kolayca ayrıştırılabilir, parçalara ayrılabilir ve yerleştirilebilir mi?

4. Otorite

Kaynak saygın ve iyi referanslı mı?

5. Alaka

Veriler, kullanıcıların yaygın sorguları ve amaçlarıyla eşleşiyor mu?

6. İstikrar

Bilgi zaman içinde geçerliliğini koruyor mu?

Yüksek kaliteli veriler hacimle değil, netlik ve yapı ile ilgilidir .

Çoğu marka, içeriklerinin aşağıdaki özelliklere sahip olması nedeniyle başarısız olur:

✘ yoğun

✘ yapılandırılmamış

✘ belirsiz

✘ tutarsız

✘ aşırı tanıtım amaçlı

✘ biçimlendirme hatalı

✘ çıkarılması zor

AI modelleri verilerinizi düzeltemez. Sadece yansıtabilirler.

2. LLM'lerin Markanız Hakkında Bilgi Edinmek İçin Kullandıkları Beş Veri Kanalı

AI modellerinin bilgiyi almasının beş yolu vardır. Maksimum görünürlük için hepsini kullanmalısınız.

Kanal 1 — Genel Web Verileri (Dolaylı Eğitim)

Buna şunlar dahildir:

• web siteniz

• şema işaretlemesi

• belgeler

• bloglar

• basın haberleri

• yorumlar

• dizin listeleri

• Wikipedia/Wikidata

• PDF'ler ve kamuya açık dosyalar

Bu, aşağıdakileri etkiler:

✔ ChatGPT Arama

✔ Gemini

✔ Perplexity

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Apple Intelligence

Ancak web alımı, yararlı olabilmesi için güçlü bir yapı gerektirir.

Kanal 2 — Geri Alma ile Güçlendirilmiş Üretim (RAG)

Kullanıldığı yerler:

• Perplexity

• Bing Copilot

• ChatGPT Arama

• Kurumsal yardımcı pilotlar

• Mixtral/Mistral dağıtımları

• LLaMA tabanlı sistemler

Boru hatları alımı:

• HTML sayfaları

• belgeler

• SSS

• ürün açıklamaları

• yapılandırılmış içerik

• API'ler

• PDF'ler

• JSON meta verileri

• destek makaleleri

RAG, parçalanabilir, temiz ve gerçeklere dayalı bloklar gerektirir.

Kanal 3 — Girişlerin İnce Ayarı

Kullanım amacı:

• özel sohbet robotları

• kurumsal yardımcı pilotlar

• iç bilgi sistemleri

• iş akışı asistanları

İnceleme alım formatları şunları içerir:

✔ JSONL

✔ CSV

✔ yapılandırılmış metin

✔ soru-cevap çiftleri

✔ tanımlar

✔ sınıflandırma etiketleri

✔ sentetik örnekler

İnce ayar, yapıyı büyütür — eksik yapıyı düzeltmez.

Kanal 4 — Gömme (Vektör Belleği)

Gömme beslemesi:

• anlamsal arama

• öneri motorları

• kurumsal yardımcı pilotlar

• LLaMA/Mistral dağıtımları

• açık kaynaklı RAG sistemleri

Gömme tercihleri:

✔ kısa paragraflar

✔ tek konulu parçalar

✔ açık tanımlar

✔ özellik listeleri

✔ sözlük terimleri

✔ adımlar

✔ sorun-çözüm yapıları

Yoğun paragraflar = kötü gömüler. Parçalı yapı = mükemmel gömüler.

Kanal 5 — Doğrudan API Bağlam Pencereleri

Kullanıldığı yer:

• ChatGPT ajanları

• Yardımcı pilot uzantıları

• Gemini ajanları

• Dikey AI uygulamaları

Beslediğiniz:

• özetler

• yapılandırılmış veriler

• tanımlar

• son güncellemeler

• iş akışı adımları

• kurallar

• kısıtlamalar

Markanız optimum LLM performansı istiyorsa, bu en kontrol edilebilir gerçeklik kaynağıdır.

3. LLM Veri Kalitesi Çerçevesi (DQ-6)

Hedefiniz, tüm veri kanallarında altı kriteri karşılamaktır.

• ✔ Temiz

• ✔ Tamamla

• ✔ Tutarlı

• ✔ Parçalanmış

• ✔ Alıntılanmış

• ✔ Bağlamsal

Hadi bunu oluşturalım.

4. Adım 1 — Tek Doğruluk Kaynağı (SSOT) Tanımlayın

Aşağıdakileri açıklayan tek bir kanonik veri setine ihtiyacınız vardır:

✔ marka kimliği

✔ ürün açıklamaları

✔ fiyatlandırma

✔ özellikler

✔ kullanım örnekleri

✔ iş akışları

✔ SSS

✔ terimler sözlüğü

✔ rakip haritalama

✔ kategori yerleştirme

✔ müşteri segmentleri

Bu veri kümesi şunları destekler:

• şema işaretlemesi

• SSS kümeleri

• belgeleme

• bilgi tabanı girişleri

• basın kitleri

• dizin listeleri

• RAG/ince ayar için eğitim verileri

Net bir SSOT olmadan, LLM'ler tutarsız özetler üretir.

5. Adım 2 — Makine Tarafından Okunabilir Tanımlar Yazın

LLM uyumlu verilerin en önemli bileşeni.

Uygun bir makine tanımı şöyle görünür:

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

Bu şekilde görünmelidir:

• kelimesi kelimesine

• tutarlı

• birden fazla yüzeyde

Bu, marka hafızasını şu şekilde oluşturur:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Claude

✔ Copilot

✔ Perplexity

✔ Siri

✔ RAG sistemleri

✔ gömülü öğeler

Tutarsızlık = kafa karışıklığı = alıntı yok.

6. Adım 3 — RAG ve İndeksleme için Sayfaları Yapılandırma

Yapılandırılmış içerik, 10 kat daha fazla alınma olasılığına sahiptir.

Kullanım:

• <h2> konular için başlıklar

• tanım blokları

• numaralı adımlar

• madde işaretli listeler

• karşılaştırma bölümleri

• SSS

• kısa paragraflar

• özel özellik bölümleri

• açık ürün isimleri

Bu, aşağıdakileri iyileştirir:

✔ Copilot çıkarma

✔ Gemini Genel Bakışları

✔ Karmaşıklık alıntıları

✔ ChatGPT özetleri

✔ RAG gömme kalitesi

7. Adım 4 — Yüksek Hassasiyetli Şema İşaretlemesi Ekleme

Şema, yapılandırılmış verileri aşağıdakilere aktarmanın en doğrudan yoludur:

• Gemini

• Copilot

• Siri

• Spotlight

• Perplexity

• dikey LLM'ler

Kullanım:

✔ Organizasyon

✔ Ürün

✔ Yazılım Uygulaması

✔ SSS sayfası

✔ Nasıl Yapılır

✔ Web Sayfası

✔ Ekmek Kırıntıları

✔ Yerel İşletme (varsa)

Şunları sağlayın:

✔ çakışma olmaması

✔ yinelenenler olmaması

✔ doğru özellikler

✔ güncel veriler

✔ tutarlı adlandırma

Şema = yapılandırılmış bilgi grafiği enjeksiyonu.

8. Adım 5 — Yapılandırılmış Belgeleme Katmanı Oluşturma

Dokümantasyon, aşağıdakiler için en yüksek kaliteli veri kaynağıdır:

• RAG sistemleri

• Mistral/Mixtral

• LLaMA tabanlı araçlar

• geliştirici yardımcıları

• kurumsal bilgi sistemleri

İyi bir dokümantasyon şunları içerir:

✔ adım adım kılavuzlar

✔ API referansları

✔ teknik açıklamalar

✔ örnek kullanım durumları

✔ sorun giderme kılavuzları

✔ iş akışları

✔ sözlük tanımları

Bu, LLM'lerin öğrenebileceği bir "teknik grafik" oluşturur.

9. Adım 6 — Makine Öncelikli Sözlükler Oluşturun

Sözlükler, LLM'leri şu konularda eğitir:

• terimleri sınıflandırma

• kavramları birbirine bağlama

• anlamları netleştirme

• alan mantığını anlama

• doğru açıklamalar üretmek

Sözlükler, gömülü öğeleri ve bağlamsal ilişkileri güçlendirir.

10. Adım 7 — Karşılaştırma ve Kategori Sayfalarını Yayınlayın

Karşılaştırma içeriği beslemeleri:

• varlık komşuluğu

• kategori eşlemesi

• rakip ilişkileri

Bu sayfalar, LLM'leri markanızı şu alanlara yerleştirmek için eğitir:

✔ "En iyi araçlar..." listeleri

✔ alternatif sayfalar

✔ karşılaştırma diyagramları

✔ kategori özetleri

Bu, ChatGPT, Copilot, Gemini ve Claude'da görünürlüğü önemli ölçüde artırır.

11. Adım 8 — Harici Otorite Sinyalleri Ekleme

LLM'ler konsensüse güvenir.

Bu şu anlama gelir:

• yüksek otoriteye sahip geri bağlantılar

• büyük medya kapsamı

• makalelerde alıntılar

• dizinlerdeki bahsetmeler

• harici şema tutarlılığı

• Wikidata girişleri

• uzman yazarlık

Yetki şunları belirler:

✔ Karmaşıklık geri alma sıralaması

✔ Copilot alıntı güvenilirliği

✔ Gemini AI Genel Bakış güvenilirliği

✔ Claude güvenlik doğrulaması

Yüksek kaliteli eğitim verileri, yüksek kaliteli kaynaklara sahip olmalıdır.

12. Adım 9 — Düzenli Güncelleme ("Güncellik Beslemesi")

AI motorları eski bilgileri cezalandırır.

Bir "güncellik katmanı"na ihtiyacınız vardır:

✔ güncellenmiş özellikler

✔ güncellenmiş fiyatlandırma

✔ yeni istatistikler

✔ yeni iş akışları

✔ güncellenmiş SSS

✔ yeni sürüm notları

Yeni veriler şunları iyileştirir:

• Kafa karışıklığı

• Gemini

• Copilot

• ChatGPT Arama

• Claude

• Siri özetleri

Eski veriler göz ardı edilir.

13. Adım 10 — Verileri Doğrudan Kurumsal ve Geliştirici LLM'lerine Aktarın

Özel LLM sistemleri için:

• belgeleri temiz Markdown/HTML'ye dönüştür

• ≤ 250 kelimelik bölümlere ayır

• vektör veritabanı aracılığıyla gömme

• meta veri etiketleri ekle

• Soru-Cevap veri kümeleri oluştur

• JSONL dosyaları üret

• iş akışlarını tanımlayın

Doğrudan besleme, diğer tüm yöntemlerden daha üstün performans gösterir.

14. Ranktracker, Yüksek Kaliteli AI Veri Beslemelerini Nasıl Destekler?

Web Denetimi

AI veri alımının temeli olan tüm yapısal/HTML/şema sorunlarını düzeltir.

AI Makale Yazarı

LLM eğitimi için ideal olan temiz, yapılandırılmış, çıkarılabilir içerik oluşturur.

Anahtar Kelime Bulucu

LLM'lerin bağlam oluşturmak için kullandığı soru amaçlı konuları ortaya çıkarır.

SERP Denetleyicisi

Bilgi grafiğinin doğruluğu için kritik öneme sahip varlık uyumunu gösterir.

Geri Bağlantı Denetleyicisi / İzleyici

Otorite sinyalleri → geri alma ve alıntılar için gereklidir.

Sıra Takipçisi

AI kaynaklı anahtar kelime dalgalanmalarını ve SERP değişikliklerini algılar.

Ranktracker, LLM'lere temiz, yetkili ve doğrulanmış marka verileri sağlamak için kullanılan bir araç setidir.

Son Düşünce:

LLM'ler markanızı tesadüfen öğrenmez — onlara kasıtlı olarak veri sağlamalısınız

Yüksek kaliteli veriler yeni SEO'dur, ancak daha derin bir düzeyde: Bu, tüm AI ekosistemine kim olduğunuzu öğretme yöntemidir.

AI modellerine şunları beslerseniz:

✔ yapılandırılmış bilgiler

✔ tutarlı tanımlar

✔ doğru bilgiler

✔ güvenilir kaynaklar

✔ açık ilişkiler

✔ belgelenmiş iş akışları

✔ makine dostu özetler

Bir varlık haline gelirsiniz AI sistemleri:

✔ hatırlama

✔ alıntı yapma

✔ öneri

✔ karşılaştırma

✔ güven

✔ geri çağırmak

✔ doğru bir şekilde özetlemek

Bunu yapmazsanız, AI modelleri şunları yapacaktır:

✘ tahmin eder

✘ yanlış sınıflandırır

✘ hayal görecek

✘ sizi göz ardı eder

✘ rakipleri tercih eder

AI'ya yüksek kaliteli veriler beslemek artık isteğe bağlı değil — bu, üretken aramada her markanın hayatta kalmasının temelidir.