LLM Yorumlama için İdeal Makale Yapısı

Giriş

AI arama motorları artık "sayfaları sıralamıyor" — onları yorumluyor.

Perplexity, ChatGPT Search, Gemini, Copilot ve Google AI Overviews, makalenizi şu şekilde bölümlere ayırır:

• parçalar

• gömülü

• anlamsal birimler

• tanım blokları

• varlık ifadeleri

• cevap hazır paragraflar

Makalenizin yapısı temiz, öngörülebilir ve makine dostu ise, LLM'ler şunları yapabilir:

• anlamınızı anlayın

• varlıklarınızı algılayın

• kavramlarınızı doğru bir şekilde yerleştirin

• doğru parçaları geri getir

• içeriğinizi alıntılamak

• cevaplarda markanızı öne çıkar

• sizi doğru bilgi grafiği düğümlerine sınıflandırın

Yapı dağınık veya belirsizse, yazınız ne kadar iyi olursa olsun, üretken aramada görünmez olursunuz.

Bu kılavuz, mükemmel LLM yorumlaması için ideal makale yapısını sunar.

1. Yapı, Google'dan Daha Çok LLM'ler İçin Neden Önemlidir?

Google'ın eski algoritması dağınık yazıları işleyebiliyordu. LLM'ler ise bunu yapamaz.

Makineler şunlara güvenir:

• ✔ parça sınırları

• ✔ öngörülebilir hiyerarşi

• ✔ anlamsal saflık

• ✔ gerçeklere dayalı sabitleme

• ✔ varlık tutarlılığı

• ✔ çıkarma için hazır tasarım

Yapı, gömülerinizin şeklini belirler.

İyi yapı → temiz vektörler → yüksek geri alma → üretken görünürlük. Kötü yapı → gürültülü vektörler → geri alma hataları → alıntı yok.

2. İdeal Makale Yapısı (Tam Plan)

LLM'lerin en iyi yorumladığı yapı, en temiz gömülü öğeleri ve en güçlü geri alma performansını sağlayan yapıdır.

1. Başlık: Kelimesi kelimesine, tanımlayıcı, makine tarafından okunabilir

Başlık şunları içermelidir:

• birincil kavramı açıkça adlandırın

• pazarlama dilinden kaçının

• tutarlı varlık adları kullanın

• ana konuyu tam olarak eşleştirin

• belirsiz olmamak

Örnekler:

• "Varlık Optimizasyonu Nedir?"

• "LLM Gömme İşlemleri Nasıl Çalışır?"

• "AI Arama için Yapılandırılmış Veriler"

LLM'ler başlıkları makalenin tamamı için anlamsal bağlantılar olarak değerlendirir.

2. Alt başlık: Anlamı güçlendirir

İsteğe bağlı, ancak etkilidir.

Alt başlık şunları yapabilir:

• kavramı yeniden ifade edin

• bağlam ekleyin

• zaman dilimini belirtin

• kapsamı tanımlayın

LLM'ler, sayfanın gömülmesini iyileştirmek için alt başlıkları kullanır.

3. Giriş: LLM için Optimize Edilmiş 4 Cümlelik Şablon

İdeal giriş dört cümleden oluşur:

Cümle 1:

Konunun kelime anlamıyla tanımı.

Cümle 2:

Konunun şu anda neden önemli olduğu.

Cümle 3:

Makalenin açıklayacağı konular (kapsam).

Cümle 4:

Okuyucu ve modelin buna neden güvenmesi gerektiği.

Bu, saflığı yerleştirmek için en önemli bölümdür.

4. Bölüm Yapısı: H2 + Tanım Cümlesi (Zorunlu)

Her bölüm şu şekilde başlamalıdır:

H2

Hemen ardından kelimenin tam anlamıyla bir tanım veya doğrudan cevap gelmelidir.

Örnek:

LLM Embeddings Nedir?

"LLM gömmeleri, anlamı, ilişkileri ve anlamsal bağlamı kodlayan metnin sayısal vektör temsilidir."

LLM'ler şu şekilde belirler:

• bölümün amacını belirtin

• parça kimliği

• geri alma kategorisi

• anlamsal sınıflandırma

Bu adımı asla atlamayın.

5. H2 Blok Düzeni: 5 Öğeli Model

Her H2 bloğu aynı yapıya sahip olmalıdır:

1. Tanım cümlesi (anlamı sabitler)

2. Açıklayıcı açıklama (bağlam)

3. Örnek veya benzetme (insan katmanı)

4. Liste veya adımlar (geri çağırma dostu)

5. Özet cümle (parçayı kapatır)

Bu, mümkün olan en temiz gömülü ifadeleri üretir.

6. H3 Alt bölümleri: Her biri bir alt kavram

H3 alt bölümleri şunları yapmalıdır:

• her biri tek bir alt kavramı ele alır

• konuları asla karıştırmayın

• ana H2'yi güçlendirin

• kendi mikro tanımlarını içer

Örnek:

H2: LLM Arama Nasıl Çalışır?

H3: Sorgu Gömme

H3: Vektör Arama

H3: Yeniden Sıralama

H3: Üretken Sentez

Bu yapı, LLM'lerin bilgileri dahili olarak depolama biçimiyle uyumludur.

7. Listeler: LLM Yorumlaması için En Değerli Bloklar

Listeler, LLM için altın değerindedir.

Neden?

• mikro gömüler üretirler

• açık bir anlamsal ayrımı işaret ederler

• çıkarılabilirliği artırırlar

• gerçeklerin netliğini güçlendirirler

• gürültüyü azaltırlar

Listeleri şunlar için kullanın:

• özellikler

• adımlar

• karşılaştırmalar

• tanımlar

• bileşenler

• anahtar noktalar

LLM'ler liste öğelerini tek tek alır.

8. Cevaplanabilir Paragraflar (Kısa, Kelimesi Kelimesine, Kendi İçinde Tamamlanmış)

Her paragraf şunları içermelidir:

• 2–4 cümle olsun

• tek bir fikri ifade etmek

• cevapla başlayın

• anahtar cümlelerde metaforlardan kaçının

• makine tarafından okunabilir olsun

• güçlendirici bir cümle ile bitmelidir

Bunlar, tercih edilen üretken çıkarma birimleri haline gelir.

9. Varlık Blokları (Kanonik Tanımlar)

Bazı bölümler önemli varlıkları açıkça tanımlamalıdır.

Örnek:

Ranktracker "Ranktracker, sıralama takibi, anahtar kelime araştırması, teknik SEO denetimi ve geri bağlantı izleme araçları sağlayan bir SEO platformudur."

Bu bloklar:

• varlık gömülerini stabilize etmek

• anlamsal sapmayı önleyin

• makaleler arası tutarlılığı artırın

• LLM'lerin markanızı güvenilir bir şekilde tanımasına yardımcı olun

Varlık bloklarını az ama stratejik olarak kullanın.

10. Gerçekler ve Alıntılar (Makine Tarafından Doğrulanabilir Biçimlendirme)

Sayısal gerçekleri şuraya yerleştirin:

• listeler

• kısa paragraflar

• veri kutuları

Aşağıdaki gibi net kalıplar kullanın:

• "Şuna göre..."

• "2025 itibariyle..."

• "IAB verilerine göre..."

LLM'ler yapıya dayalı olarak gerçekleri doğrular.

11. Kesit Tutarlılığı (İç Çelişkiler Olmaması)

LLM'ler şunları cezalandırır:

• çelişkili tanımlar

• uyumsuz terminoloji

• tutarsız açıklamalar

Şunlara dikkat edin:

• tek kavram = tek tanım

• tüm bölümlerde aynı şekilde kullanıldı

Tutarsızlık güveni yok eder.

12. Sonuç: Özet + Özetlenmiş İçgörü

Sonuç:

• temel kavramı özetlemek

• tanım yapısını güçlendirin

• ileriye dönük bir bakış açısı sunun

• satış tonundan kaçınmak

• gerçeklere bağlı kalın

LLM'ler sonuçları şu şekilde okur:

• anlam birleştiriciler

• varlık güçlendirme

• özet vektörleri

Net bir sonuç, "makale düzeyinde gömme"yi güçlendirir.

13. Meta Bilgiler (İçeriğin Anlamıyla Uyumlu)

LLM'ler şunları değerlendirir:

• başlık

• açıklama

• slug

• şema

Meta veriler, metnin içeriğiyle tam olarak eşleşmelidir.

Uyumsuzluk güveni azaltır.

3. Uygulamada Taslak (Kısa Örnek)

İşte ideal yapı, özetle:

Başlık

Anlamsal Parçalama Nedir?

Alt başlık

Modeller İçeriği Geri Getirme Amacıyla Anlamlı Birimlere Nasıl Bölüyor?

Giriş (4 cümle)

Anlamsal parçalama, LLM'lerin metni yapılandırılmış anlam bloklarına ayırmak için kullandıkları süreçtir. Parça kalitesi, gömme netliğini ve geri getirme doğruluğunu belirlediği için önemlidir. Bu makale, parçalamanın nasıl çalıştığını ve içeriği bunun için nasıl optimize edebileceğinizi açıklamaktadır. Parça oluşumunu anlamak, LLM dostu yazmanın temelidir.

H2 — Anlamsal Parçalama Nedir?

(tanım cümlesi…) (bağlam…) (örnek…) (liste…) (özet…)

H2 — Parçalama AI Arama için Neden Önemlidir?

(tanım cümlesi…) (bağlam…) (örnek…) (liste…) (özet…)

H2 — İçeriğinizi Parçalama için Nasıl Optimize Edersiniz?

(alt bölümler…) (listeler…) (cevaplanabilir paragraflar…)

Sonuç

(özet…) (yetkili görüş…)

Temiz. Öngörülebilir. Makine tarafından okunabilir. İnsan tarafından okunabilir.

İşte plan bu.

4. LLM Yorumlamasını Bozan Yaygın Yapısal Hatalar

• ❌ Stil oluşturmak için başlıklar kullanmak

• ❌ tanımları paragrafların derinliklerine gömmek

• ❌ Aynı H2 altında konuları karıştırmak

• ❌ aşırı uzun paragraflar

• ❌ tutarsız terminoloji

• ❌ metafor öncelikli yazım

• ❌ varlık adlarının değiştirilmesi

• ❌ yapılandırılmamış metin duvarları

• ❌ eksik şema

• ❌ zayıf giriş

• ❌ gerçek sapması

• ❌ liste yapılarının olmaması

Bunların hepsinden kaçının ve LLM görünürlüğünüz hızla artacaktır.

5. Ranktracker Araçları Yapısal Optimizasyonu Nasıl Destekleyebilir (Tanıtım Amaçlı Olmayan Eşleme)

Web Denetimi

Şunları belirler:

• eksik başlıklar

• uzun paragraflar

• şema boşlukları

• yinelenen içerik

• tarama engelleri

LLM yorumlamasını bozan tüm unsurlar.

Anahtar Kelime Bulucu

Cevap öncelikli makale yapısı için ideal olan soru öncelikli konuları ortaya çıkarır.

SERP Denetleyicisi

Google'ın tercih ettiği çıkarma kalıplarını gösterir — LLM özetlerinde kullanılanlara benzer.

Son Düşünce:

Yapı, Yeni SEO'dur

LLM optimizasyonunun en önemli kısmı anahtar kelimeler değildir. Backlinkler de değildir. Yazım stili bile değildir.

Yapıdır.

Yapı şunları belirler:

• parça kalitesi

• gömme netliği

• geri alma doğruluğu

• alıntı olasılığı

• sınıflandırma kararlılığı

• anlamsal güvenilirlik

Makalenizin yapısı LLM'lerin bilgiyi işleme şeklini yansıttığında, siteniz şöyle olur:

• daha kolay bulunabilir

• daha fazla alıntılanabilir

• daha otoriter

• geleceğe daha uygun

Çünkü LLM'ler en iyi yazılmış içeriği ödüllendirmezler — en iyi yapılandırılmış anlamı ödüllendirirler.

Bu yapıyı ustalaştırın ve içeriğiniz AI sistemlerinde varsayılan referans haline gelsin.