LLM'lerin Doğrulayabileceği Gerçekler ve Atıflar Nasıl Beslenir?

Giriş

Çoğu pazarlamacı, alıntıların insanlar için olduğunu varsayar. 2025 yılında bu artık geçerli olmayacak. Alıntılar artık makine sinyalleridir.

AI arama motorları — ChatGPT Search, Perplexity, Gemini, Copilot ve Google'ın AI Overviews — gerçekleri ve referansları sadece doğruluk açısından değil, aynı zamanda doğrulanabilirlik, izlenebilirlik ve konsensüs uyumu açısından da değerlendiriyor.

LLM'ler şunlara dayanır:

• gerçeklerin çıkarılması

• anlamsal çapraz kontrol

• kaynak doğrulama

• alıntı istikrarı

• gömme tutarlılığı

Eğer gerçekleriniz:

• belirsiz

• desteksiz

• izlenemez

• tutarsız

• kötü biçimlendirilmiş

…LLM'ler bunlara güvenmeyecek ve içeriğiniz cevaplarda asla alıntılanmayacaktır.

Bu kılavuz, LLM'lerin doğrulayabileceği, çapraz doğrulayabileceği ve güvenle yeniden kullanabileceği şekilde gerçekleri ve alıntıları nasıl sunacağınızı ayrıntılı olarak açıklamaktadır. Böylece siteniz tercih edilen bir kaynak haline gelir.

1. LLM için "Doğrulanabilir" Ne Anlama Gelir?

LLM'ler alıntılarınızı "tıklamaz". Onlar kalıpları değerlendirir.

Bir gerçek, aşağıdaki durumlarda doğrulanabilir kabul edilir:

• ✔ güvenilir kaynaklarda tutarlı bir şekilde görünür

• ✔ bilinen verilerle eşleşir

• ✔ açık sayısal veya olgusal yapı içerir

• ✔ sabit bir varlığa bağlıdır

• ✔ izlenebilir orijinal referansı vardır

• ✔ makine tarafından ayrıştırılabilir formatta ifade edilir

Doğrulanamayan bir gerçek şudur:

• ❌ belirsiz

• ❌ yapılandırılmamış

• ❌ konsensüsle tutarsız

• ❌ aşırı tanıtım amaçlı

• ❌ desteklenmiyor

LLM'ler gerçekler konusunda son derece riskten kaçınır. Şunları tercih ederler:

• temiz veriler

• istikrarlı varlıklar

• doğrulanmış sayılar

• kanonik tanımlar

Gerçeğiniz ne kadar netse → modelin doğrulaması o kadar kolay olur.

2. LLM'ler Gerçekleri Nasıl Doğrular (Teknik Açıklama)

LLM'ler bir dizi sistemi bir arada kullanır:

1. Gömme Tabanlı Benzerlik Eşleştirme

Gerçeklere dayalı iddianız bir vektör olarak gömülür. Model şunları kontrol eder:

• bilinen gerçeklerle benzerlik

• konsensüs gömülerine uzaklık

• otoriter kaynaklarla desen uyumu

Konsensüsten uzaksa → düşük güvenilirlik.

2. Modeller Arası Bilgi Eşleştirme

AI sistemleri, gerçeğinizi şunlarla karşılaştırır:

• iç eğitim verileri

• arama dizini verileri

• bilgi grafikleri

• yüksek otoriteye sahip haber kaynakları

• Wikipedia

• bilimsel veri depoları

Eşleşen modeller = doğrulanmış.

3. Alıntı İzlenebilirliği

Modeller, bir gerçeğin aşağıdaki durumlarda ortaya çıkıp çıkmadığını değerlendirir:

• birden fazla güvenilir kaynakta

• tutarlı bir formatta

• kaynağı açık

Bir gerçek yalnızca sizin sitenizde mevcutsa → düşük güvenilirlik. Birçok güvenilir sitede mevcutsa → yüksek güvenilirlik.

4. Zamansal Doğrulama

Güncellik önemlidir. LLM'ler şunları değerlendirir:

• güncelliği

• güncelleme sıklığı

• değiştirilme tarihi şeması

• zaman damgası uyumu

• zamana duyarlı alan (ör. finans, sağlık)

Eski gerçekler → bastırılır.

5. Varlık Uyumu

Gerçek, doğru varlığa eklenmelidir.

Örnek: "Ranktracker günde 37 milyon anahtar kelimeyi analiz eder."

"Ranktracker" sabit bir varlık değilse, gerçek daha az güvenilir hale gelir.

3. Bir Gerçeği "LLM-Hazır" Yapan Nedir? (Kriterler)

LLM'lerin doğrulayabileceği gerçekler şu özellikleri paylaşır:

• ✔ özlü

• ✔ sayısal

• ✔ literal

• ✔ yapılandırılmış

• ✔ kaynaklı

• ✔ kararlı

• ✔ güncelliği işaretlenmiş

• ✔ tutarlı

• ✔ varlığa bağlı

Bu, "pazarlama laf kalabalığının" tam tersidir.

Bunları ayrıntılı olarak inceleyelim.

4. Makinelerin Doğrulayabileceği Gerçekleri Yazma

1. Açık, Sayısal, Makine Dostu İfadeler Kullanın

LLM'ler şunları tercih eder:

• yüzdeler

• aralıklar

• mutlak değerler

• zaman dilimleri

• yıl bazında rakamlar

Örnek:

İyi: "Google saniyede yaklaşık 99.000 arama işlemi gerçekleştirir."

Kötü: "Google, günlük olarak inanılmaz miktarda arama işlemi gerçekleştirir."

Sayısal gerçekler daha iyi yerleşir, daha iyi geri çağrılır ve daha iyi çapraz doğrulama sağlar.

2. Gerçekleri Kısa, Kelimesi Kelimesine ve Doğrudan Tutun

LLM'ler aşağıdakileri doğrulayamaz:

• metaforlar

• implikasyonlar

• yumuşak nitelemeler

• duygusal iddialar

Örnek:

İyi: "LLM'ler metni, anlamı temsil eden sayısal vektörler olan gömülü öğelere dönüştürür."

Kötü: "LLM'ler fikirlerinizi dijital ruh izlerine dönüştürür."

Kelimenin tam anlamıyla > şiirsel.

3. Gerçekleri varlıklara tutarlı bir şekilde ekleyin

Her zaman kanonik varlık dizesini kullanın.

Örnek:

İyi: "Ranktracker'ın SERP Checker'ı 23 küresel bölgedeki rakipleri analiz eder."

Kötü: "Aracımız rakipleri analiz eder..."

Varlık, LLM doğrulaması için cümlede görünmelidir.

4. Her Gerçek İçin Bağlam Sağlayın

Gerçekler şunlara dayandırılmalıdır:

• kaynak

• bir zaman dilimi

• bir ölçüm yöntemi

• belirli bir varlık

Örnek:

"2024 IAB Dijital Reklam Harcamaları Raporu'na göre, küresel dijital reklamcılık bir önceki yıla göre %7,7 büyüdü."

Bağlam olmadan gerçekler anlamını yitirir.

5. Gerçekleri Güçlendirmek için Schema.org'u Kullanın

Schema, LLM'lerin doğrulama yapmasına yardımcı olur:

• yayın tarihi

• yazar

• kuruluş

• makale türü

• iddia türü

• alıntılar

• doğrulama referansları

Kullanım:

• Makale

• İddia

• İddia İnceleme

• Doğrulama

Bu, belirsizliği önemli ölçüde azaltır.

6. Gerçekleri Çıkarma Dostu Bölümlere Yerleştirin

En iyi konumlar şunlardır:

• madde işaretli listeler

• kısa paragraflar

• tanım kutuları

• Sıkça sorulan soruların yanıtları

• karşılaştırma bölümleri

Önemli gerçekleri uzun, anlatımsal paragrafların içine yerleştirmekten kaçının.

7. Gerçekleri Sitenizin Tamamında Tutarlı Hale Getirin

LLM'ler sayfalar arasında çelişkili sayıları algılar. Bir sayfada "Ranktracker'ın 30 aracı var" yazarken, başka bir sayfada "Ranktracker'ın 12 aracı var" yazıyorsa → güvenilirlik çöker.

Tutarlılık = güvenilirlik.

8. Desteklenmeyen üstünlük ifadeleri kullanmaktan kaçının

LLM'ler aşağıdaki gibi aşırı iddialara güvenmez:

• "en iyi"

• "en hızlı"

• "rakipsiz"

Aşağıdakilerle desteklemediğiniz sürece:

• sıralamalar

• istatistik

• sertifikalar

• üçüncü taraf verileri

Aksi takdirde, doğrulanamayan gürültü olarak kabul edilirler.

9. Gerçekleri her zaman zaman damgası ile belirtin

Zamana duyarlı gerçekler şunları içermelidir:

• yıl referansları

• ay referansları (ilgili ise)

• güncelleme işaretleri

• değiştirilme tarihi

Örnek:

"Ağustos 2025 itibarıyla Perplexity, aylık 500 milyondan fazla sorguyu işliyor."

Bu, "eski gerçek cezası"nı önler.

10. LLM'lerin zaten güvendiği izlenebilir alıntıları kullanın

LLM'ler aşağıdaki kaynaklardan alınan alıntılara güvenir:

• Wikipedia

• .gov

• .edu

• önemli bilimsel dergiler

• tanınmış sektör raporları

• yetkili haberler

Örnekler:

• IAB

• Gartner

• Statista

• Pew Research

• McKinsey

• Deloitte

Mümkün olduğunda bunları kullanarak gerçeklerinizi pekiştirin.

5. Gerçekleri Nasıl Sunmamalısınız (LLM'ler Bunları Reddeder)

• ❌ Aşırı tanıtım amaçlı ifadeler

"Ranktracker, dünyadaki 1 numaralı SEO aracıdır."

• ❌ Kaynağı belirtilmemiş rakamlar

"Gelirimizi %600 artırdık."

• ❌ belirsiz iddialar

"AI her şeyi dönüştürüyor."

• ❌ Karışık konulu paragraflar

LLM'ler gerçeği çıkaramaz.

• ❌ tutarsız varlık adlandırma

“Ranktracker” vs “Rank Tracker” vs “RT”

• ❌ bağlamdan kopuk gerçekler

"%52." — Neyin? Ne zaman? Kim ölçtü?

• ❌ çok cümleli, şişirilmiş gerçek blokları

LLM'ler netliğini yitiriyor.

Yukarıdakilerin tümünden kaçının.

6. İdeal Gerçek Yapısı (LLM-Mükemmel Model)

LLM'ye uygun her gerçek şu kalıbı izler:

1. Varlık

2. Ölçüm

3. Değer

4. Zaman aralığı

5. Kaynak (isteğe bağlı ancak etkili)

Örnek

"Statista'ya göre, küresel e-ticaret geliri 2023 yılında 5,8 trilyon dolara ulaştı."

Bu, LLM'ler için mükemmeldir:

✔ varlık

✔ sayısal değer

✔ zaman aralığı

✔ doğrulanabilir kaynak

✔ konsensüsle uyumlu

7. LLM'lerin Tercih Ettiği Alıntı Bölümleri Nasıl Oluşturulur

LLM'ler aşağıdaki gibi alıntı formatlarını tercih eder:

1. "Şuna göre..." ifadeleri

"Pew Araştırma Merkezi'ne göre..."

2. Parantez içinde kaynak belirtme

"... (kaynak: IAB Dijital Reklam Harcamaları 2024)."

3. Net, satır içi atıf

"McKinsey'in tahminlerine göre..."

Aşağıdaki gibi insan odaklı akademik alıntı formatlarından kaçının:

(Johnson et al., 2019) [3] IBID

LLM'ler bunları güvenilir bir şekilde işleyemez.

8. İleri Teknik: Gerçeklerin Uyumlaştırılması

Çoğu marka bu noktada başarısız olur.

Gerçeklerin uyumlaştırılması, aşağıdakilerin sağlanması anlamına gelir:

• aynı sayı

• aynı tanım

• aynı açıklama

• aynı bağlam

…aşağıdakilerde aynı şekilde görünür:

• blog

• ana sayfa

• ürün sayfaları

• açılış sayfaları

• belgeler

• harici siteler

LLM'ler gerçek sapmalarını cezalandırır. Bir tutarsız sayı → tüm alanda güven çöker.

9. İleri Teknik: Kanonik Gerçek Blokları

Bunlar, aşağıdakileri tanımlayan yeniden kullanılabilir bloklardır (gerçekler için bir tasarım sistemi gibi):

• metrikleriniz

• rakamlarınız

• performans iddialarınız

• ürün özellikleriniz

Bunları şuraya yerleştirin:

• Hakkında sayfası

• Ürün sayfaları

• Belgeler

• Yatırımcı sayfaları

Bu bloklar, LLM'ler için tek doğru kaynak haline gelir.

10. Ranktracker Araçları Gerçeklerin Doğrulanabilirliğini Nasıl Destekler (Tanıtım Amaçlı Olmayan Haritalama)

Web Denetimi

Algılar:

• çelişkili meta veriler

• tutarsız şema

• güncel olmayan zaman damgaları

• yinelenen içerik

• tarama hataları (gerçek güncellemelerin indekslenmesini engelleyen)

Anahtar Kelime Bulucu

Gerçeklerin önemli olduğu, soru öncelikli konuları bulur.

SERP Denetleyicisi

Google'ın hangi gerçekleri çıkardığını gösterir — makine dostu veriler oluşturmak için yararlıdır.

Geri Bağlantı Denetleyicisi / İzleyici

Yetkili sitelerden gelen harici bağlantılar, LLM'ler için gerçeklerin güvenilirliğini güçlendirir.

Son Düşünce:

Gerçekler yeni sıralama faktörleridir. Doğrulanabilirlik yeni otoritedir.

Üretken çağda, gerçekler doğru oldukları için kazanmazlar — makineler tarafından doğrulanabilir oldukları için kazanırlar.

Gerçekleriniz şunlarsa:

• yapılandırılmış

• tutarlı

• zaman damgalı

• kaynaklı

• varlık bağlantılı

• konsensüs uyumlu

—LLM'ler sitenizi güvenilir bir veri sağlayıcı olarak değerlendirir.

Değilse, içeriğiniz AI modelleri için riskli hale gelir ve üretken cevaplardan dışlanırsınız.

Gerçek hala önemlidir. Ancak LLM'ler doğrulanabilir gerçekleri ödüllendirir.

Bunu başarırsanız, siteniz modelin güvenilir bilgi katmanının bir parçası olur — bu da en değerli görünürlük anlamına gelir.