Anahtar Kelime Bulucu ile LLM Dostu Konular Nasıl Belirlenir?

Giriş

LLM tabanlı arama, içerik keşfinin işleyişini tamamen değiştirdi.

Google AI Overviews artık birkaç güvenilir kaynaktan gelen cevapları özetliyor. ChatGPT Search, genellikle sadece 3-6 alıntı kullanarak sentezlenmiş cevaplar sunuyor. Perplexity ve Gemini, tüm sektörleri özlü, üretilmiş cevaplara indirgiyor.

Bu yeni dünyada, klasik anahtar kelime araştırması yeterli değildir. Hacim hala önemlidir, ancak niyet, yapı ve LLM uygunluğu çok daha önemlidir.

Üretici motorlarda görünürlük kazanmak için LLM dostu konular seçmelisiniz:

• LLM'lerin doğal olarak cevapladığı sorular

• sentez gerektiren konular

• tanım sorguları

• açıklayıcı kavramlar

• karşılaştırma odaklı niyet

• belirsiz veya çok adımlı problemler

• konsensüsün önemli olduğu konular

• modellerin uzman kaynakları tercih ettiği konular

Bu kılavuz, Ranktracker'ın Anahtar Kelime Bulucusunu kullanarak LLM'lerin yanıt üretmek istediği konuları nasıl belirleyeceğinizi ve bunları yüksek güvenilirlik ve görünürlükteki içeriklerle nasıl hedefleyeceğinizi tam olarak gösterir.

Bir Konuyu "LLM Dostu" Yapan Nedir?

Modern AI sistemleri, aşağıdakilere dayalı olarak doğrudan üretmek için belirli konuları seçer:

• ✔ karmaşıklık

• ✔ belirsizlik

• ✔ olgusal konsensüs

• ✔ açıklama ihtiyacı

• ✔ tanımların netliği

• ✔ çok kaynaklı sentez

• ✔ öğretim değeri

• ✔ karşılaştırmalı bağlam

LLM dostu konular genellikle şu kategorilere girer:

1. "Nedir" ve Tanım Sorguları

Bunlar, AI tarafından üretilen cevaplar için en önemli hedeflerdir.

LLM'ler şunlarda mükemmeldir:

• tanımlar

• kısa açıklamalar

• kavram özetleri

Örnekler:

• "LLM Optimizasyonu nedir?"

• "Şema işaretlemesi nedir?"

• "AIO nedir?"

Bunlar, AI Genel Bakışlarında ve ChatGPT Arama'da sürekli olarak görülür.

2. "Nasıl Yapılır" Sorguları

LLM'ler adım adım prosedürleri sever.

• "AI Genel Bakışları için nasıl optimize edilir?"

• "Sitenizi AIO için nasıl denetleyebilirsiniz?"

• "Konu otoritesi nasıl oluşturulur?"

Soru adımlar gerektiriyorsa → LLM için uygundur.

3. Karşılaştırma Temelli Sorgular

LLM'ler sıklıkla yapılandırılmış karşılaştırmalar oluşturur.

• "Semrush vs Ahrefs vs Ranktracker"

• "En iyi AI SEO araçları"

• "Hangi sıralama izleyicisini kullanmalıyım?"

Karşılaştırmalar, LLM'lerin muhakeme sürecinin temelini oluşturur.

4. Belirsiz veya Çok Yorumlu Konular

LLM'ler karmaşıklığı açıklığa kavuşturmada mükemmeldir.

• "SEO vs AIO vs LLMO"

• "Google, AI Genel Bakışlarında gerçekte ne kullanıyor?"

• “Varlık SEO nedir?”

Bu konular, üretken aramada sıklıkla karşımıza çıkar.

5. Kümeye Bağımlı Konular

Bazı konular daha derinlemesine birbiriyle bağlantılı içerik gerektirir.

• "Anlamsal SEO"

• "İçerik kaynağı"

• "AI güven sinyalleri"

• "Markalar için vektör gömmeleri"

LLM'ler, güçlü konu ağlarına sahip markaları ödüllendirir.

6. Sınırlı SERP Çeşitliliğine Sahip Yüksek Niyetli Sorular

Google'ın SERP'leri çoğunlukla şunları içeriyorsa:

• tanımlar

• sözlükler

• genel kılavuzlar

…LLM'ler genellikle bu konuları ele geçirir.

Keyword Finder, LLM Dostu Konuları Belirlemenize Nasıl Yardımcı Olur?

Keyword Finder, LLMO için özel olarak tasarlanmamıştır ancak veri seti, filtreleri ve niyet algılama özelliği, onu LLM dostu konuları keşfetmek için mükemmel bir araç haline getirir.

İşte iş akışı.

Adım 1 — Soru Tabanlı Anahtar Kelimeleri Filtreleyin

Keyword Finder'da:

1. Tohum sorgunuzu girin (ör. "AI SEO", "AIO", "gömüler").

2. Sorular filtresini uygulayın.

3. Amaç ve SERP Özelliklerine göre sıralayın.

Soru anahtar kelimeleri şunları ortaya çıkarır:

• insanlar sorunları nasıl ifade eder

• LLM'lerin doğal olarak yanıt verdiği şeyler

• sentezin gerekli olduğu yerler

• Google'ın zaten AI Özetleri gösterdiği yerler

İstediğiniz soru türleri:

• "ne"

• "nasıl yapılır"

• "neden"

• "nasıl"

• "arasındaki fark"

• "vs" sorguları

• "örnekleri"

Bu kategoriler, LLM oluşturma modellerine mükemmel şekilde uyum sağlar.

Adım 2 — Bilgilendirici veya Karışık Amaçlı Sorguları Arayın

LLM'ler en az şu durumlarda kullanışlıdır:

• işlemsel sorgular

• navigasyon sorguları

LLM'ler en çok şunlarda etkilidir:

• bilgilendirici

• eğitimsel

• keşif amaçlı

• karşılaştırmalı

• problem çözme

Keyword Finder'ın Niyet görselleştiricisi, bu kategoriye giren sorguları tam olarak gösterir.

Şu şekilde etiketlenmiş olanları hedefleyin:

• ✔ Bilgilendirici

• ✔ Ticari Araştırma

• ✔ Karma Amaçlı

Bunlar, LLM dostu temel fırsatlardır.

Adım 3 — AI Genel Bakış Kapsamını Tahmin Etmek için SERP Özelliklerini Analiz Edin

Keyword Finder, herhangi bir anahtar kelime için hangi SERP özelliklerinin göründüğünü gösterir:

• AI Genel Bakış

• Öne Çıkan Snippet

• İnsanlar Ayrıca Şunları Soruyor

• Bilgi Paneli

• Karşılaştırma Tablosu

• En Önemli Haberler

• Yorumlar

LLM ile en uyumlu konular şunlardır:

• ✔ AI Genel Bakış

• ✔ Öne Çıkan Alıntılar

• ✔ İnsanlar Ayrıca Şunları Soruyor

Bu sinyaller şunları gösterir:

• yüksek açıklama talebi

• yüksek soru hacmi

• tanım veya nasıl yapılır yapısı

• LLM'lerin kolayca özetleyebileceği içerik

Google zaten bir AI Genel Bakış oluşturuyorsa → konu LLM için hazırdır.

Adım 4 — LLM'den yararlanmak için "Zorluk ve Fırsat"ı inceleyin

Geleneksel zorluk puanları SERP rekabetini ölçer. Ancak LLMO ile, aşağıdaki durumlarda yüksek zorluk derecesine sahip anahtar kelimeler bile kazanılabilir:

• konu uzmanların açıklığa kavuşturması gereken bir konu

• markanız bu kümede güçlü

• içerik oldukça yapılandırılmış

• kanonik tanımlarınız var

• varlığınız istikrarlı

• geri bağlantılarınız uzmanlığınızı güçlendiriyor

• şemanız anlayışı destekliyor

Keyword Finder'ın Fırsat puanı burada gizli bir silahtır.

LLM'lerin tercih ettiği yüksek fırsat anahtar kelimeleri şunlardır:

• ortaya çıkan konular

• teknik konular

• belirsiz konular

• çok adımlı konular

• niş tanımlama konuları

• karşılaştırma temelli konular

Bunlar size LLM öncelikli bir avantaj sağlar.

Adım 5 — Anlamsal Anahtar Kelime Kümelerini Keşfedin

Keyword Finder'ın kümeleme özelliği, LLM'lerin anlamsal olarak birleşik olarak ele aldığı konuları belirlemeye yardımcı olur.

LLM'ler, bağlantı kurmak için gömülü öğeleri kullanır:

• ilgili terimler

• kavramlar

• alt konular

• çevreleyen varlıklar

Keyword Finder anahtar kelimeleri şu şekilde gruplandırdığında:

• anlamsal merkezler

• kategorik kümeler

• tanım grupları

…LLM dostu içerik kümeleri oluşturabilirsiniz.

Anlamsal kümeler, LLM'lerin tekil makalelere göre tercih ettiği gömme öncelikli içeriktir.

Adım 6 — Sorgu Yorumlarına ve Varyasyonlarına Bakın

LLM'ler varsayılan olarak şu konulara odaklanır:

• çok sayıda yorum

• örtüşen anlamlar

• birden fazla doğru cevap

• belirsiz ifadeler

Keyword Finder şunları ortaya çıkarır:

• eş anlamlılar

• alternatif ifadeler

• anlamsal varyantlar

• uzun vadeli niyet değişiklikleri

Bunlar, çok katmanlı LLM kümeleri oluşturmak için mükemmeldir.

Adım 7 — Yüksek PAA Yoğunluğuna Sahip Konuları Belirleyin

İnsanlar Ayrıca Şunları Soruyor kutuları şunları gösterir:

• yüksek soru talebi

• yüksek yorum belirsizliği

• yüksek özetleme potansiyeli

Bunlar, LLM'lerin oluşturmayı sevdiği konulardır.

Örnekler şunlardır:

• "AI güveni nedir?"

• "Gömme işlemleri nasıl çalışır?"

• "LLM optimizasyonu SEO'nun bir parçası mıdır?"

Bunları erken hedefleyin — bunlar üretken aramayı domine ederler.

Adım 8 — Her Anahtar Kelimeyi LLM Davranışıyla Doğrulayın

Son olarak, her bir hedef anahtar kelimeyi şurada test edin:

• ChatGPT Arama

• Perplexity

• Google AI Genel Bakış

• Gemini

Sorun:

"[Anahtar kelime] nedir?"

Modeller:

• uzun cevaplar üret

• birden fazla kaynak göster

• karışıklık göster

• halüsinasyon yapar

• kendileriyle çelişmek

O zaman konu yüksek LLM fırsatına sahiptir.

Modeller:

• kısa ve statik cevaplar vermek

• sadece Wikipedia'dan alıntı yapmak

• sadece Google'ın indeksine güvenmek

O zaman LLM fırsatı düşüktür.

Anahtar Kelime Bulucu'yu kullanın → LLM'lerle doğrulayın → üretken niyete göre hedefleyin.

LLM Dostu Konular Neye Benzer (Örnekler)

SEO/AI kümeleri için Anahtar Kelime Bulucu aracılığıyla çıkarabileceğiniz örnekler şunlardır:

Tanım konuları

• llm optimizasyonu nedir

• üretken arama nedir

• ai genel bakış nedir

• vektör gömme nedir

Nasıl yapılır konuları

• ai genel bakışları için nasıl optimize edilir

• konu otoritesi nasıl oluşturulur

• markanız için llm'leri nasıl eğitebilirsiniz

Karşılaştırmalar

• AI SEO ve geleneksel SEO

• aio vs geo vs llmo

• ranktracker ve semrush karşılaştırması

• ai optimizasyonu için en iyi araçlar

Ortaya çıkan kavramlar

• içerik kaynağı

• llm güven sinyalleri

• anlamsal yapay zeka kümeleme

• geliştirilmiş optimizasyon

Bunlar, üretici motorların tekrar tekrar alıntı yaptığı konuların tam olarak türleridir.

Son Düşünce:

Anahtar Kelime Araştırması Ölmemiştir — Gelişmektedir

LLM optimizasyonu, anahtar kelime araştırmasının yerini almaz — onu geliştirir.

Anahtar Kelime Bulucu temel olmaya devam eder, ancak artık sadece şunu aramıyorsunuz:

• hacim

• rekabet

• zorluk

Şunları arıyorsunuz:

• yorumlanabilirlik

• belirsizlik

• tanım yapısı

• sentez potansiyeli

• üretken uygunluk

• küme hizalama

• varlık ilişkileri

Bunlar, LLM tercihini besleyen sinyallerdir.

Anahtar Kelime Bulucuyu bu yeni bakış açısıyla kullanın ve sadece anahtar kelimeleri hedeflemekle kalmayın — AI'nın kullanmak istediği konuları hedefleyin.

İşte bu şekilde yeni nesil aramada hakimiyet kurabilirsiniz.