GEO Sözlüğü: Temel Terimler ve Kavramlar

Giriş

Üretken arama, pazarlamacılar, SEO uzmanları ve içerik stratejistleri için tamamen yeni bir kelime dağarcığı getirmiştir. İki yıl önce var olmayan terimler — Answer Share, Generative Visibility, Chunk Scoring veya Evidence Weighting gibi — artık AI'nın aşağıdaki gibi platformlarda bilgileri nasıl keşfettiğini, değerlendirdiğini ve özetlediğini şekillendirmektedir:

ChatGPT Arama
Google AI Genel Bakış
Perplexity.ai
Bing Copilot
Claude
Gemini

Bu yeni sözlüğü anlamak, içeriğinizin yapay zeka tarafından üretilen cevaplara dahil edilip edilmeyeceğini belirleyen disiplin olan Generative Engine Optimization (GEO) 'yu anlamak için çok önemlidir.

Bu sözlük, GEO'nun temel kavramlarını özetleyerek her birinin tam olarak ne anlama geldiğini, neden önemli olduğunu ve üretken arama ekosistemine nasıl uyduğunu açıklamaktadır.

Bölüm 1: Üretken Arama Temelleri

Üretken Motor

Kullanıcı sorgularını yanıtlamak için LLM'leri kullanarak bilgileri alan, sentezleyen ve yeniden yazan bir platform (ör. ChatGPT Search, Perplexity, AI Overview).

Üretken Arama

Bağlantı listeleri değil, cevaplar üreten arama — geri alma, sentezleme ve LLM muhakemesi ile desteklenir.

Üretken Özet

Birden fazla kaynaktan gelen bilgileri tutarlı bir cevapta birleştiren, AI tarafından üretilen nihai çıktı.

Üretken Görünürlük

AI tarafından oluşturulan özetlerde bir markanın varlığı. SERP'lerdeki organik görünürlüğün üretken eşdeğeri.

Bölüm 2: Temel GEO Kavramları

GEO (Üretken Motor Optimizasyonu)

Üretken motorların şunları yapabilmesi için içeriği optimize etme uygulaması:

çıkar
anla
doğrulayın
özetle
alıntı yap

GEO, markanızın AI yanıtlarında görünmesini sağlar.

GEO Dostu İçerik

Çıkarma için yapılandırılmış içerik:

kısa paragraflar
madde işaretli listeler
açık tanımlar
modüler bloklar
net adımlar

Okunabilir, gerçeklere dayalı, yapılandırılmış metin.

Bölüm 3: Üretken Çağ için Görünürlük Metrikleri

Cevap Payı

Markanızı, içeriğinizi veya tanımlarınızı içeren AI tarafından üretilen cevapların yüzdesi.

SERP payının üretkenlik açısından karşılığı.

Alıntı Varlığı

AI'nın oluşturulan cevaplarda markanızı veya URL'nizi açıkça ne sıklıkla alıntı yaptığı.

Örtük Dahil Etme

Markanızdan bahsedilmese bile içeriğiniz, genellikle tanımlar veya veriler aracılığıyla yanıtı etkiler.

Bağlamsal Dahil Etme

Markanız, AI tarafından oluşturulan karşılaştırmalarda, alternatiflerde veya "en iyi araçlar" listelerinde görünür.

Bölüm 4: AI'nın İçeriği Değerlendirme Şekli

Parça

AI'nın çıkardığı anlamın atomik birimi — genellikle bir cümle veya küçük bir cümle grubu.

Parça Puanı

AI'nın açıklık, doğruluk, güncellik, anlambilim ve çıkarılabilirliğe göre bir parçaya verdiği puan.

Yüksek puan alan parçalar özetlerde yeniden kullanılır.

Kanıt Ağırlığı

Modelin belirli bir iddiaya, gerçeğe veya tanıma atadığı önem, şunlara dayanır:

gerçeklere dayalı uyum
otorite
güncellik
kaynaklar arası uyum

Yüksek ağırlıklı kanıtlar nihai cevabı şekillendirir.

Konsensüs Uyumu

İçeriğinizin, yetkili kaynakların toplu olarak söyledikleriyle ne kadar uyumlu olduğu. Aykırı değerler atılır.

Bölüm 5: İçerik Yapısı Kavramları

Kanonik Tanım

AI'nın "standart ifade" olarak kabul ettiği kısa ve net bir tanım. Genellikle aynen tekrar kullanılır.

Modüler Blok

Çıkarma için optimize edilmiş, bağımsız bir içerik segmenti:

tanımlar
adımlar
örnekler
artıları/eksileri
mikro özetler

Bilgi Yoğunluğu

Her cümlede ne kadar anlamlı bilgi yer aldığı. Üretici motorlar, yüzeysel içerik yerine yoğun içeriği tercih eder.

Üretici Biçimler

AI'nın tercih ettiği cevap biçimleri:

Nedir…?
Nasıl yapılır?
Artıları ve Eksileri
Karşılaştırmalar
Adım Adım
En İyi Araçlar
Örnekler
S

Bu şekillere uyan içerikler daha sık yeniden kullanılır.

Bölüm 6: Varlık ve Anlamsal Kavramlar

Varlık

AI'nın farklı olarak tanıdığı gerçek dünyadaki "şeyler": markalar, ürünler, konumlar, kavramlar, çerçeveler.

Tutarlılık çok önemlidir.

Varlık Gücü

Markanızın veya kavramınızın çevrimiçi ortamda temsil edilme şeklinin netliği, tutarlılığı ve istikrarı.

Daha yüksek varlık gücü = daha yüksek dahil olma.

Anlamsal Küme

Bir konuyu kapsamlı bir şekilde ele alan, birbiriyle ilişkili sayfalar grubu. AI, uzmanlığı ve alaka düzeyini doğrulamak için kümeleri kullanır.

Anlamsal Uyum

İçeriğinizin, konunun beklenen anlamı ve ilgili varlıklarla ne kadar iyi eşleştiği.

Bölüm 7: Güven, Otorite ve Gerçeklik

Otorite Sinyali

Güvenin herhangi bir göstergesi:

geri bağlantılar
uzman yazarlar
alan adı geçmişi
istikrarlı tanımlar
alıntılar
gerçek doğruluğu

Gerçeklik İstikrarı

İddialarınızın sayfalar ve zaman içinde tutarlı kalma derecesi.

Çelişkiler GEO performansını düşürür.

Güncelleme Tazeliği

AI'nın son güncellenen veya zaman damgası olan bilgileri tercih etmesi.

Güncellik, üretken aramada önemli bir sıralama faktörüdür.

Risk Ayarlı Dahil Etme

AI, yasal, güvenlik veya gerçeklik riski taşıyan içeriği, yetkili olsa bile hariç tutar.

Bölüm 8: AI Akıl Yürütme Mekanizması

Sorgu Yeniden Yazma

AI, kullanıcının sorusunu, niyeti ve cevap yapısını daha iyi anlamak için dahili olarak yeniden yazar.

Bağlam Çerçevesi

Model, metni oluşturmadan önce cevap türünü belirlemek için kullandığı önceden tanımlanmış yapı.

Üretken Sentez

Birden fazla kaynaktan elde edilen kanıtları aşağıdaki şekilde yeniden yazılmış bir cevapta birleştirme süreci:

sıkıştırma
paraphrasing
mantık
biçimlendirme
güvenlik kuralları

Güvenlik Filtreleme

Modeller aşağıdaki içeriği kaldırır:

önyargılı
tanıtım amaçlı
riskli
çelişkili
doğrulanmamış

Bölüm 9: Geri Alma ve Kaynak Seçimi

Arama

Belgelerden, web sayfalarından ve veritabanlarından ilgili metinleri getiren sistem.

Sıralama Katmanı

Aşağıdakilere göre alınan parçaları sıralayan dahili AI sistemi:

otorite
güncellik
açıklık
konsensüs
ilgi

Karıştırma Katmanı

En yüksek puanlı parçaların bir araya getirilip sentezlendiği yer.

Kaynak Hariç Tutma

AI'nın içeriği reddetme nedenleri:

modası geçmiş
çelişkili
tanıtım amaçlı
belirsiz
yapılandırılmamış
düşük otorite

Bölüm 10: GEO Performans Kavramları

Görünürlük Payı

AI'nın sizi dahil ettiği kategorinizdeki tüm olası sorguların yüzdesidir.

Tanım Sahipliği

AI, ilgili sorgularda sizin tanımınızı tercih eder.

Anlatım Kontrolü

Markanız, AI'nın kategoriyi nasıl tanımladığını şekillendirir.

Kategori Yerleştirme

Markanızın, AI'nın sizin nişiniz hakkındaki anlayışına ne kadar derinlemesine entegre olduğu.

Güçlü gömüler, istikrarlı ve uzun vadeli dahil olmaya yol açar.

Sonuç: Üretken Arama Dili, Görünürlük Dilidir

GEO, üretken arama yeni kurallara göre çalıştığı için yeni bir kelime dağarcığı gerektirir. Geleneksel SEO metrikleri hala önemlidir, ancak artık markanızın kullanıcıların okuduğu cevaplarda görünüp görünmeyeceğini belirlemezler.

Bu yeni kavramlar — parça puanlama, kanıt ağırlıklandırma, kanonik ifade, anlamsal kümeler, varlık gücü ve Cevap Payı — üretken görünürlüğün yapı taşlarıdır.

Üretkenlik çağında başarılı olmak için, üretken motorların bilgiyi değerlendirmek, bir araya getirmek ve sunmak için kullandıkları dili anlamanız gerekir.

Sözlüğü öğrenirseniz, GEO'yu da öğrenmiş olursunuz. GEO'yu öğrenirseniz, aramanın geleceğini de öğrenmiş olursunuz.