LLM Optimizasyon Gösterge Tablosu Oluşturma (Şablon)

Giriş

Aşağıda, AIO / GEO / LLMO serisinin geri kalanıyla aynı otoriter, derin teknik ve LLM'ye özgü tarzda yazılmış tam metinli ana makale yer almaktadır. Bu makale, tam bir LLM Optimizasyon Panosu oluşturmak için eksiksiz, kullanıma hazır bir şablon sunarak, pazarlamacılar ve SEO ekiplerinin üretken aramada önemli olan her şeyi ölçmelerine olanak tanır.

LLM Optimizasyon Panosu Oluşturma (Şablon)

Felix Rose-Collins tarafından _1 Aralık 2025

• 20 dakikalık okuma süresi_

Giriş

LLM Optimizasyonu (LLMO) artık arama görünürlüğünün temel bir parçasıdır. Ancak çoğu ekip, üretken AI için yerleşik bir analiz platformu olmadığı için bunu izlemekte zorlanmaktadır.

Google Analytics, web sitesi trafiğini izler. Ranktracker, sıralamaları, geri bağlantıları, denetimleri ve SERP'leri izler. Ancak LLM görünürlüğü şurada bulunur:

• ChatGPT Arama

• Google AI Genel Bakış

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

• Claude

• ajans sistemleri

• gömülü AI uygulamaları

Ve bunların hiçbiri yerel panolar sağlamaz.

Bu nedenle ekipler kendi panolarını oluşturmalıdır.

Bu kılavuz, aşağıdakileri entegre eden eksiksiz bir LLM Optimizasyon Gösterge Paneli oluşturmak için tam bir şablon sunar:

• SEO metrikleri

• LLM metrikleri

• anlamsal metrikler

• AI alıntı verileri

• varlık performansı

• üretken cevap görünürlüğü

• konu hakimiyeti

• rakip karşılaştırmaları

Bu, gelişmiş kurumsal AI görünürlük ekipleri tarafından kullanılan yapı ile aynıdır.

1. Bir LLM Optimizasyon Kontrol Paneli Neleri Ölçmelidir?

Geleneksel SEO gösterge panelleri şunları ölçer:

• sıralamalar

• gösterimler

• tıklamalar

• geri bağlantılar

• trafik

Ancak bir LLMO panosu üç yeni görünürlük katmanını ölçmelidir:

1. AI Görünürlüğü

LLM'lerin markanızı ne sıklıkla ortaya çıkardığı, alıntı yaptığı veya bahsettiği.

2. Anlamsal Kararlılık

LLM'lerin markanızı ne kadar doğru anladığı ve anlamınızı tutarlı tuttuğu.

3. Varlık Otoritesi

Modellerin markanızı temel konularla ne kadar güçlü bir şekilde ilişkilendirdiği.

Bunlar bir araya geldiğinde, markanızın gerçek üretken varlığını ortaya çıkarır.

2. LLM Optimizasyon Panosu: Tam Şablon Genel Bakış

Kontrol paneliniz altı temel modül içermelidir:

Modül 1 — AI Alıntı Takibi

Modül 2 — Model Geri Çağırma Testi

Modül 3 — Bilgi Varlığı Teşhisi

Modül 4 — Anlamsal Kararlılık ve Sapma İzleme

Modül 5 — AI Genel Bakış ve SERP AI Katmanı Takibi

Modül 6 — Rakip LLM Görünürlük Karşılaştırması

Her modül şunları içerir:

• metrikler

• KPI

• puanlama

• görselleştirmeler

• önerilen Ranktracker veri entegrasyonları

Aşağıda tam şablon bulunmaktadır.

Modül 1 — AI Alıntı Takibi

Amaç:

Üretken platformlar genelinde açık ve örtük alıntıları ölçmek.

KPI'lar:

• Açık Alıntılar — Perplexity, ChatGPT Search, Google AI Overview, Gemini'de görünen URL'ler

• Örtük Bahsetmeler — bağlantı olmadan görünen marka adı

• Alıntı Bağlam Puanı — alıntının ne kadar öne çıktığı

• Alıntı Hızı — her ay yeni alıntılar

• Platform Alıntı Payı — ChatGPT vs Perplexity vs Google

• Konu Düzeyinde Alıntı Sıklığı — konu alanına göre alıntılar

• Rakip Alıntı Payı

Veri Girişleri:

• manuel AI sorgu testi

• Backlink Monitörü (AI alıntıları için yeniden düzenlenmiş)

Puanlama:

Alıntı Gücü Endeksi (CSI) 0–100.

Modül 2 — Model Hatırlama Testi

Amaç:

Nişiniz hakkında soru sorulduğunda modellerin markanızı ne sıklıkla hatırladığını ölçün.

KPI'lar:

• Açık Hatırlama Oranı — bahsedilen marka/URL

• Örtük Geri Çağırma Oranı — yeniden kullanılan tanım/yapı

• Sorgu Geri Çağırma Kapsamı — göründüğünüz sorguların yüzdesi

• Konum Geri Çağırma Puanı — erken, orta, geç, yok

• Çapraz Model Geri Çağırma Tutarlılığı

Veri Girişleri:

• yapılandırılmış model testi

• Anahtar Kelime Bulucu ile oluşturulan sorgu listesi

Puanlama:

Model Hatırlama Endeksi (MRI) 0–100.

Modül 3 — Bilgi Varlığı Teşhisi

Amaç:

Modelin markanızı içsel olarak ne kadar iyi anladığını ölçmek.

KPI'lar:

• Bilgi Doğruluk Puanı — varlık tanımının doğruluğu

• Tanım Kararlılık Puanı — modeller arasında tutarlılık

• Bağlamsal Derinlik Puanı — modelin açıklamasının ne kadar ayrıntılı olduğu

• İlişkilendirme Gücü — doğru konu ilişkilendirmelerinin sıklığı

• Kavramsal Eşleme Puanı — model düzeyinde taksonomilerdeki yerleştirme

Veri Girişleri:

• LLM varlık testleri ("[marka] nedir?" vb.)

• Konu/varlık onayı için SERP Denetleyicisi

Puanlama:

Bilgi Varlığı Puanı (KPS) 0–100.

Modül 4 — Anlamsal Kararlılık ve Sapma İzleme

Amaç:

Modelin zaman içinde markanızın anlamını unuttuğu, çarpıttığı veya değiştirdiği durumları tespit etmek.

KPI'lar:

• Tanım Kayması — 30/60/90 gün içindeki farklılıklar

• Konu Kayması — yanlış ilişkilendirmelerin ortaya çıkması

• Rakip Bağlantı Kayması — LLM'nin rakip dilini tercih etmesi

• Terminoloji Kayması — tutarsız açıklamalar

• Gömme Kayması — hatırlama/etki konusunda ani değişiklikler

Veri Girişleri:

• aylık testler

• Backlink Monitor, Keyword Finder'dan

• Keyword Finder'dan anahtar kelime kümeleri

Puanlama:

Anlamsal Kararlılık Endeksi (SSI) 0–100.

Modül 5 — AI Genel Bakış ve SERP AI Katmanı İzleme

Amaç:

AI ile güçlendirilmiş SERP'lerin anahtar kelime evreninizi nasıl etkilediğini ölçün.

KPI'lar:

• AI Genel Bakış Varlığı — AI Genel Bakış'ı tetikleyen anahtar kelimelerin yüzdesi

• Genel Bakış Yüzey Payı — Genel Bakış'ta ne sıklıkla alıntılanıyorsunuz

• SERP Sıkıştırma Puanı — AI müdahalesini gösteren oynaklık

• AI'ya Maruz Kalan Anahtar Kelime Segmentasyonu

• CTR Çöküş Göstergeleri

Veri Girişleri:

• Sıra Takipçisi (dalgalanma, SERP özellikleri, İlk 100 takip)

• SERP Denetleyicisi (varlık hizalama)

Puanlama:

AI SERP Etki Puanı (ASIS) 0–100.

Modül 6 — Rakip LLM Görünürlük Karşılaştırması

Amaç:

LLM görünürlüğünüzü tüm büyük rakiplerle karşılaştırın.

KPI'lar:

• Rakip Alıntı Sıklığı

• Rakip Hatırlanma Payı

• Rakip Bilgi Varlığı Puanı

• Rakip Alıntı Bağlam Puanı

• Rakip Varlık Gücü

• Rakip Anlamsal Etki

• Rakip Çapraz Model İstikrarı

Veri Girişleri:

• kendi AI alıntı günlükleriniz

• rakip test setleri

Puanlama:

Rakip Görünürlük Açığı (CVG)

• pozitif = rakiplerinizden daha iyi performans gösterirsiniz – negatif = rakipleriniz sizden daha iyi performans gösterir

3. Ana Metrik: Birleşik LLM Görünürlük Puanı (ULVS)

Raporlamayı basitleştirmek için tüm modül puanlarını tek bir sayı altında birleştirin:

Puan aralıkları:

• 0–20 → Yok

• 21–40 → Zayıf

• 41–60 → Orta

• 61–80 → Güçlü

• 81–100 → Kanonik

Bu, yöneticilere tüm üretken görünürlük ayak izinizi temsil eden tek ve net bir metrik sağlar.

4. Ranktracker Araçları Kontrol Panelinde Neler Gösterir?

Ranktracker, kontrol panelinizin operasyonel omurgasıdır.

Sıra Takipçisi → AI SERP Etkisi + Oynaklık + Sorgu Segmentasyonu

Beslemeler:

• ASIS

• anahtar kelime segmentasyonu

• volatilite tespiti

• CTR çöküşü teşhisi

• AI'ya maruz kalan anahtar kelime tanımlama

SERP Checker → Varlık + Konu Yapısı Omurgası

Beslediği yer:

• KPS

• SSI

• CVG

• ilişkilendirme haritalama

• kanonik tanım değerlendirmesi

Anahtar Kelime Bulucu → Test için Sorgu Seti

Beslediği:

• MRI

• KPS

• rakip karşılaştırması

• küme düzeyinde modelleme

Web Denetimi → Makine Okunabilirlik Katmanı

Destekler:

• anlamsal kararlılık

• indekslenebilirlik

• şema doğruluğu

• gerçek tutarlılık

• LLM çıkarılabilirliği

Geri Bağlantı Monitörü → AI Alıntı Deposu

Beslemeler:

• CSI

• rakip atıf payı

• atıf hızı

• sapma izleme

AI Makale Yazarı → Çıktı Katmanı

İyileştirir:

• varlık netliği

• tanım yapısı

• makine okunabilirliği

• kanonik açıklamalar

5. Pratikte Kontrol Panelini Oluşturma (Araçtan Bağımsız Şablon)

Önerilen Platform:

• Google Looker Studio

• Tableau

• Notion

• Airtable

• Sheets + Ranktracker API

• Supermetrics (entegre edilmişse)

Oluşturulacak sekmeler:

Sekme 1 — Yönetici Özeti

• ULVS

• Aylık değişim

• En büyük riskler

• En önemli fırsatlar

Sekme 2 — AI Alıntıları

Tablolar + çizgi grafikler:

• platformlara göre alıntılar

• alıntı hızı

• rakip payı

Sekme 3 — Geri Çağırma ve Varlık

Aşağıdakiler arasında hatırlamayı gösteren ısı haritaları:

• sorgular

• modeller

• ay

Sekme 4 — Bilgi ve Anlamsal Kararlılık

Tüm LLM'lerden yan yana tanımlar. Sapma göstergeleri vurgulanmıştır.

Sekme 5 — SERP Etkisi

Anahtar kelime segmentleri:

• AI güvenli

• AI'ya maruz kalan

• AI-dominant

Oynaklık grafikleri.

Sekme 6 — Rakip LLM Görünürlüğü

Yan yana:

• rakip geri çağırma

• rakip alıntıları

• rakip kuruluş doğruluğu

• rakip KPS

Sekme 7 — Eylem Planı

• İçerik güncellemeleri

• Şema eklemeleri

• Varlık yeniden yazımları

• Konu kümeleri

• Geri bağlantı öncelikleri

• AI alıntı fırsatları

6. Kontrol Panelini Nasıl Bakım Yapılır (Aylık Döngü)

1. Hafta — AI Testleri Çalıştırma

ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot, Google AI Genel Bakış.

2. Hafta — Ranktracker Verilerini Güncelle

Rank Tracker, SERP Checker, Web Denetimi, Backlink Monitörü.

3. Hafta — Puan Metrikleri

CSI, MRI, ASIS, SSI, KPS, CVG'yi güncelleyin.

4. Hafta — Strateji Ayarlamaları

AIO, AEO, GEO ve LLMO güncellemelerini çalıştırın.

Bu, eksiksiz ve tekrarlanabilir bir LLM görünürlük döngüsü oluşturur.

Son Düşünce:

Kontrol Paneli Sadece Raporlama Değildir — AI Görünürlük Kontrol Merkezinizdir

Arama tarihinde ilk kez, şunları izlemelisiniz:

• modellerin sizin hakkınızda bildikleri

• Modellerin sizin hakkınızda hatırladıkları

• Modellerin sizin hakkınızda söyledikleri

• Modellerin size bağladığı bağlantılar

• modellerin size güvenen yönleriniz

Bu gösterge paneli sizin:

• LLM komuta merkezi

• AI görünürlük radarı

• anlamsal kalite monitörü

• rakip istihbarat sistemi

• içerik optimizasyon planlayıcı

Bu gösterge tablosunu oluşturmazsanız, karanlıkta tahminlerde bulunursunuz.

Aramanın geleceği, hem web hem de modelde görünürlük gerektirir — ve bunu şu şekilde hayata geçirebilirsiniz.