LLM Önbelleğe Alma, Tekrarlanma ve İçerik Tazeliği Sinyalleri

Giriş

Arama motorları her zaman güncelliği ödüllendirmiştir. Google şunları izler:

• tarama sıklığı

• yayın tarihleri

• güncellik etiketleri

• güncelleme zaman damgaları

• değişiklik önemi

• sorgu güncelliği (QDF)

Ancak modern AI arama sistemleri — ChatGPT Search, Perplexity, Gemini, Copilot ve LLM destekli arama motorları — tamamen farklı mekanizmalarla çalışır:

LLM önbellek sistemleri, güncellik gömme, arama güncellik puanlama, zamansal ağırlıklandırma ve anlamsal dizinler içindeki bozulma işlevleri.

Tarama işleminden sonra anında yeniden sıralama yapabilen Google'ın aksine, LLM'ler şunlara dayanır:

• önbelleğe alınmış gömülü öğeler

• vektör veritabanı güncellemeleri

• bozulma eğrileri olan geri getiriciler

• hibrit boru hatları

• bellek katmanları

• güncellik puanlaması

Bu, güncellik kavramının SEO uzmanlarının beklediğinden farklı şekilde işlediği anlamına gelir.

Bu kılavuz, LLM'lerin hangi bilgileri geri getireceklerine ve üretken cevaplar sırasında hangi kaynaklara güveneceklerine karar vermek için güncellik, tazelik ve önbelleklemeyi nasıl kullandıklarını ayrıntılı olarak açıklamaktadır.

1. Güncellik LLM Sistemlerinde Neden Farklı Çalışır?

Geleneksel arama = gerçek zamanlı sıralama ayarlamaları. LLM arama = daha yavaş, daha karmaşık semantik güncellemeler.

Temel farklar:

Google'ın dizini atomik olarak güncellenir.

Google yeniden tarama yaptığında, sıralama dakikalar içinde değişebilir.

LLM'ler sıralamaları değil, gömülü öğeleri günceller.

Gömülü öğeleri güncellemek için şunlar gerekir:

• tarama

• parçalama

• gömme

• indeksleme

• grafik bağlantı

Bu daha ağır ve daha yavaş bir işlemdir.

Arama motorları, gömülü öğelerden ayrı olarak zamansal puanlama kullanır.

Gömme daha eski olsa bile, yeni içerik geri getirmede daha üst sıralarda yer alabilir.

Önbellekler günlerce veya haftalarca kalır.

Önbelleğe alınmış yanıtlar, yeni verileri geçici olarak geçersiz kılabilir.

Modeller, değişken konular için güncelliğe daha fazla, kalıcı konular için ise daha az güvenebilir.

LLM'ler, konu kategorisine göre güncellik ağırlığını dinamik olarak ayarlar.

Güncelliği SEO güncelliği gibi ele alamazsınız. Vektör arama sisteminde zamansal alaka gibi ele almanız gerekir.

2. LLM Aramada Güncelliğin Üç Katmanı

LLM sistemleri üç ana güncellik katmanı kullanır:

1. İçerik güncelliği → içeriğin ne kadar yeni olduğu

2. Gömme güncelliği → vektör temsilinin ne kadar yeni olduğu

3. Geri getirme tazeliği → geri getiricinin zamana duyarlı alaka düzeyini nasıl puanladığı

AI aramada sıralama yapmak için, bu üç katmanda da iyi puan almanız gerekir.

3. Katman 1 — İçerik Güncelliği (Yayın Sinyalleri)

Buna şunlar dahildir:

• yayın tarihi

• son güncelleme tarihi

• yapısal meta veriler (datePublished, dateModified)

• site haritası değişiklik sıklığı

• kanonik sinyaller

• site dışı meta veriler arasında tutarlılık

Yeni içerik, modellerin şunları anlamasına yardımcı olur:

• sayfanın bakımının yapıldığı

• tanımların güncel olması

• zamana duyarlı bilgilerin doğru olması

• varlığın aktif olduğu

Ancak:

İçeriğin güncelliği tek başına gömülü öğeleri güncellemez.

Bu, ilk katmandır, nihai belirleyici değildir.

4. Katman 2 — Gömme Tazeliği (Vektör Güncelliği)

Bu, en çok yanlış anlaşılan katmandır.

LLM'ler içeriğinizi işlerken, onu gömülü öğelere dönüştürürler. Bu gömülü öğeler:

• anlamı temsil etmesi

• geri getirmeyi belirlemek

• üretken seçimi etkilemek

• modelin iç bilgi haritasını beslemek

Gömme tazeliği şunu ifade eder:

içeriğinizin vektör indeksine en son ne zaman yeniden gömüldüğünü ifade eder.

İçeriğinizi güncellerseniz, ancak geri getirici hala eski vektörleri sunuyorsa:

• AI Genel Bakışları güncel olmayan bilgiler kullanabilir

• ChatGPT Search, eski parçaları geri getirebilir

• Perplexity eski tanımları alıntı yapabilir

• Gemini, sayfanızı yanlış kategorize edebilir

Gömme tazeliği = gerçek tazelik.

Gömme tazeliği döngüsü genellikle daha uzun bir gecikmeyle çalışır:

• ChatGPT Search → saatler ila günler

• Perplexity → dakikalar ila saatler

• Gemini → günler ila haftalar

• Copilot → konuya bağlı olarak düzensiz

Vektör indeksleri anında güncellenmez.

Bu nedenle LLM sistemlerinde güncellik gecikmeli hissedilir.

5. Katman 3 — Geri Getirme Güncelliği (Zamansal Sıralama Sinyalleri)

Arama motorları, gömüler eski olsa bile tazelik puanlamasını kullanır.

Örnekler:

• son sayfaları öne çıkarma

• eski sayfalara bozulma uygulamak

• son güncellenen alan kümelerine öncelik verme

• sorgu kategorisine göre ayarlama

• sosyal medya veya haber trendlerini hesaba katma

• zamansal niyete göre ağırlıklandırma ("en son", "2025'te", "güncellenmiş")

Arama motorları şunları içerir:

**Güncellik filtreleri

Zamansal bozulma işlevleri Konu tabanlı güncellik eşikleri Sorgu tabanlı güncellik ölçeklendirme**

Bu, gömüler güncellenmeden önce bile görünürlük kazanabileceğiniz anlamına gelir — ancak yalnızca tazelik sinyalleriniz güçlü ve netse.

6. LLM Önbellekleme Nasıl Çalışır (Gizli Katman)

Önbellekleme, SEO'lar için kavraması en zor kısımdır.

LLM önbellekleri şunları içerir:

1. Sorgu-Cevap Önbelleği

Birçok kullanıcı aynı soruyu sorarsa:

• sistem önbelleğe alınmış bir cevabı yeniden kullanabilir

• içerik güncellemeleri hemen yansıtılmayacaktır

• yeni alıntılar önbellek geçersiz kılınana kadar görünmeyebilir

2. Geri Alma Önbelleği

Arama motorları şunları önbelleğe alabilir:

• en iyi k sonuçları

• komşu gömme

• anlamsal kümeler

Bu, sıralamada ani değişiklikleri önler.

3. Parça Önbelleği

Parça gömme, aşağıdakilere bağlı olarak güncellenmiş bir taramadan sonra bile kalıcı olabilir:

• parça sınırları

• değişiklik algılama

• güncelleme mantığı

4. Oluşturma Önbelleği

Perplexity ve ChatGPT Search, genellikle uzun biçimli cevapları önbelleğe alır.

Bu nedenle, sayfanızı güncelledikten sonra bile bazen eski bilgiler kalıcı olabilir.

7. Güncellik Azalması: LLM'ler Zaman Bazlı Ağırlıklandırmayı Nasıl Uygular?

Her semantik dizin, gömülü parçalara bir bozulma işlevi uygular.

Bozulma şunlara bağlıdır:

• konu değişkenliği

• içerik kategorisi

• alan adına güven

• geçmiş güncelleme sıklığı

• yazar güvenilirliği

• küme yoğunluğu

Evergreen konuların bozulması yavaştır. Hızlı konuların bozulması hızlıdır.

Örnekler:

• "SEO denetimi nasıl yapılır" → yavaş düşüş

• "SEO gerçek zamanlı sıralama güncellemeleri 2025" → hızlı bozulma

• "Google algoritma değişikliği Kasım 2025" → son derece hızlı bozulma

Konu ne kadar değişkense → tazelik yükümlülüğünüz o kadar yüksek olur → güncellik açısından geri alma hızınız o kadar iyi olur.

8. Güncellik AI Motorlarını Nasıl Etkiler (Motor Bazında Ayrıntılı Açıklama)

ChatGPT Arama

Tazeliğe orta-yüksek ağırlık verir ve şunlara güçlü bir vurgu yapar:

• değiştirilme tarihi

• şema güncelliği

• güncelleme sıklığı

• kümeler içindeki güncellik zincirleri

ChatGPT Search, tüm kümenizin güncel tutulması durumunda görünürlüğü artırır.

Google AI Genel Bakış

Aşağıdakiler için tazeliğe çok yüksek ağırlık verir:

• YMYL

• ürün yorumları

• haber

• politika değişiklikleri

• yasal düzenlemelerdeki güncellemeler

• sağlık veya finans

Google, arama dizinini + Gemini'nin güncellik filtrelerini kullanır.

Perplexity

Özellikle aşağıdakiler için güncelliği son derece yüksek olarak değerlendirir:

• teknik içerik

• bilimsel sorular

• SaaS incelemeleri

• güncellenmiş istatistikler

• yöntem kılavuzları

Perplexity en hızlı şekilde tarama yapar ve yeniden yerleştirir.

Gemini

Güncelliği seçici olarak değerlendirir ve aşağıdakilerden büyük ölçüde etkilenir:

• Bilgi Grafiği güncellemeleri

• konu duyarlılığı

• varlık ilişkileri

• arama talebi

Gemini'nin güncelliği genellikle Google'ın tarama programına bağlıdır.

9. Güncellik Optimizasyon Çerçevesi (Plan)

Tüm LLM sistemleri için güncellik sinyallerini optimize etmenin yolu aşağıda açıklanmıştır.

**Adım 1 — Doğru datePublished ve dateModified değerlerini koruyun

Bunlar şunlar olmalıdır:

• gerçek

• tutarlı

• gerçek

• spam içermeyen

Sahte değiştirilme tarihleri = sıralamada düşüş.

Adım 2 — JSON-LD kullanarak tazeliği açıkça belirtin

Kullanım:

LLM'ler bunu doğrudan kullanır.

Adım 3 — İçeriği Anlamlı Şekilde Güncelleyin

Yüzeysel güncellemeler yeniden gömme işlemini tetiklemez.

Yapmanız gerekenler:

• yeni bölümler ekle

• tanımları güncelle

• eski bilgileri yeniden düzenle

• istatistikleri güncelle

• örnekleri yenile

Modeller, anlamsal farklılıkları karşılaştırarak "anlamlı değişiklikleri" algılar.

Adım 4 — Kümenin Güncelliğini Koruyun

Tek bir makaleyi güncellemek yeterli değildir.

Kümeler toplu olarak güncellenmelidir:

• güncelliği iyileştir

• varlık netliğini güçlendirme

• geri alma güvenilirliğini güçlendirme

LLM'ler tüm konu grupları genelinde güncelliği değerlendirir.

Adım 5 — Metadata'yı Temiz Tutmak

Meta veriler, içeriğin gerçekliğiyle eşleşmelidir.

"Ocak 2025'te güncellendi" derseniz, ancak içerik güncel değilse → modeller güven kaybeder.

Adım 6 — Değişken Konular için Hızı Artırın

Nişiniz şöyleyse:

• AI

• SEO

• kripto

• finans

• sağlık

• siber güvenlik

Düzenli olarak — haftalık veya aylık olarak — güncelleme yapmalısınız.

7. Adım — Site Dışı Güncellik Çakışmalarını Düzeltin

LLM'ler çelişkileri tespit eder:

• biyografi

• şirket bilgileri

• ürün sayfaları

• fiyatlandırma

• açıklamalar

Tutarlılık = güncellik.

Adım 8 — Site Haritalarıyla Yeniden Taramaları Tetikleyin

Güncellenmiş site haritalarını göndermek, güncellemelerin yerleştirilmesini hızlandırır.

10. Ranktracker Araçları Güncelliğe Nasıl Yardımcı Olur (Tanıtım Amaçlı Olmayan Eşleme)

Web Denetimi

Algılar:

• güncel olmayan meta veriler

• tarama sorunları

• şema güncelliği sorunları

Anahtar Kelime Bulucu

Aşağıdakileri gerektiren zamana duyarlı sorguları bulur:

• hızlı güncellemeler

• güncellik uyumu

• güncel içerik kümeleri

SERP Denetleyicisi

Değişkenliği izler — güncelliğin önemini gösteren bir gösterge.

Son Düşünce:

Güncellik Artık Bir Sıralama Faktörü Değil — Anlamsal Bir Faktör

Geleneksel SEO'da güncellik sıralamayı etkilerdi. AI aramada ise güncellik şunları etkiler:

• güven yerleştirme

• geri alma puanı

• önbellek geçersiz kılma

• üretken seçim

• kaynak güvenilirliği

Temiz, güncel, tutarlı ve anlamlı içerik ödüllendirilir. Eski içerik, yetkili olsa bile görünmez hale gelir.

Güncellik artık bir taktik değildir. LLM görünürlüğü için yapısal bir gerekliliktir.

Güncellik sinyallerini ustaca kullanan markalar, 2025 ve sonrasında üretken cevaplarda hakimiyet kuracak.