B2B Şirketleri için LLM Optimizasyonu: LLM'lerin Referans Verdiği ve Alıntı Yaptığı Whitepaper'lar Yazmak

Giriş

2025 yılında, iş dünyasındaki karar vericiler yalnızca içgörü aramakla kalmıyor, yapay zekadan öneriler de istiyorlar.

"Kurumsal ekipler için en iyi CRM araçları hangileridir?" 

"SaaS'ın benimsenmesiyle ilgili en güvenilir verileri hangi şirketler yayınlıyor?" "Yapay zeka odaklı lojistikle ilgili vaka çalışmalarını nerede bulabilirim?"

Bu sorular doğrudan Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT ve Perplexity.ai gibi büyük dil modelleri (LLM'ler) tarafından desteklenen özetler ve öneriler üreten sitelere gidiyor.

Bu, B2B şirketlerinin artık yalnızca üst arama sıralamaları için rekabet etmedikleri, yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlardaki alıntılar için de rekabet ettikleri anlamına geliyor.

Öne çıkmak için teknik raporlarınız, araştırma raporlarınız ve vaka çalışmalarınız yapılandırılmış, doğrulanabilir ve yapay zeka sistemlerinin okuyabileceği, güvenebileceği ve yeniden kullanabileceği güvenilir verilerle zengin olmalıdır.

B2B Şirketleri için LLM Optimizasyonu burada devreye giriyor - içeriğinizi LLM'lerin otomatik olarak başvurduğu yetkili veri kaynaklarına dönüştürüyor.

B2B Markaları için LLM Optimizasyonu Neden Önemlidir?

Modern yapay zeka sistemleri sadece web'i özetlemekle kalmaz, otoriteyi sentezler. LLM'ler B2B içgörüleri oluştururken yapılandırılmış, şeffaf ve kanıta dayalı kaynaklardan yararlanır.

LLM optimizasyonu B2B markalarına şu konularda yardımcı olur:✅ Yapay zeka tarafından oluşturulan önerilerde teknik incelemelerine ve araştırmalarına atıfta bulunulmasını sağlamak.

✅ Niş sektörlerde varlık düzeyinde otorite oluşturmak.

Karmaşık verileri makine tarafından okunabilir ve doğrulanabilir hale getirin.

✅ Diyaloğa dayalı ve üretken aramada marka görünürlüğünü güçlendirin.

Kısacası, şirketiniz yapay zekanın alıntı yapacak kadar güvendiği bir kaynak haline gelir.

Adım 1: CreativeWork Schema ile Beyaz Bültenleri ve Raporları Yapılandırın

Yapay zeka sistemleri, uzun biçimli B2B içeriğinin gerçekliğini ve alaka düzeyini doğrulamak için meta verileri arar.

✅ Her whitepaper için CreativeWork veya Report şemasını kullanın:

{ "@type": "Rapor", "isim": "2025 Küresel SaaS Benimseme ve Büyüme Trendleri", "yazar": { "@type": "Organizasyon", "isim": "CloudScale Analytics" }, "datePublished": "2025-05-10", "yayıncı": { "@type": "Organizasyon", "isim": "CloudScale Analytics" }, "about": "SaaS benimseme istatistikleri, kurumsal kullanım trendleri ve 2025 yılı için bölgesel büyüme verileri.", "url": "https://cloudscaleanalytics.com/reports/saas-growth-2025", "lisans": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/", "anahtar kelimeler": "SaaS, Bulut Benimseme, Kurumsal Teknoloji, Yazılım Trendleri", "inLanguage": "tr", "alıntı": "CloudScale Analytics. (2025). Küresel SaaS Benimseme ve Büyüme Trendleri. CloudScale Research." }

✅ Yazar, yayıncı, yayın tarihi ve lisansı ekleyin (açık veri LLM'ler tarafından tercih edilir).

İçeriğinizin akademik olarak yapılandırılmış görünmesini sağlamak için alıntı alanlarını kullanın.

Her whitepaper'ın sabit, taranabilir bir URL'de barındırıldığından emin olun.

Ranktracker İpucu:Şemanızın doğrulanıp doğrulanmadığını ve herkese açık olup olmadığını kontrol etmek için Web Denetimi 'ni çalıştırın - erişilemeyen PDF'ler yapay zeka sistemleri tarafından ayrıştırılmayacaktır.

Adım 2: Ölçülebilir Değişkenler İçeren Veri Kümeleri Ekleyin

LLM'ler, öznel yorumlar yerine ölçülebilir gerçekler sağlayan içeriğe öncelik verir.

✅ Verilerinizi açık hale getirmek için Veri Kümesi şemasını kullanın:

{ "@type": "Veri Kümesi", "isim": "Global SaaS Market Growth 2020-2025", "creator": "CloudScale Analytics", "description": "Yıllık SaaS pazar büyüme verileri bölge ve kurumsal büyüklüğe göre segmentlere ayrılmıştır.", "variableMeasured": [ {"@type": "PropertyValue", "name": "Kuzey Amerika Büyüme Oranı", "değer": "18.4%"}, {"@type": "PropertyValue", "name": "Avrupa Büyüme Oranı", "değer": "%15,1"}, {"@type": "PropertyValue", "name": "APAC Büyüme Oranı", "değer": "22.9%"} ], "datePublished": "2025-05-10" }

✅ Bölge, sektör ve zaman dilimi verilerini açıkça ekleyin.

✅ Veri Kümenizi "isPartOf" ile ana whitepaper'a çapraz bağlayın: "https://...".

Veri setlerini yıllık olarak güncelleyin - AI modelleri dahil etmek için "cari yıl" verilerini tercih eder.

Yapılandırılmış veri kümeleri, LLM'lerin sayılarınızı aşağıdaki gibi yapay zeka özetlerinde çıkarmasına ve ilişkilendirmesine olanak tanır:

"CloudScale Analytics'e göre, SaaS'ın benimsenmesi 2025 yılında APAC'ta %22,9 oranında artmıştır."

3. Adım: Yazar ve Uzman Atıfları Ekleyin

Yapay zeka sistemleri gerçek sesleri ödüllendirir - anonim içerikleri değil, doğrulanmış profesyonelleri.

✅ Rapor yazarları ve katkıda bulunanlar için Person şemasını kullanın:

{ "@type": "Kişi", "isim": "Dr. Lila Chen", "jobTitle": "Head of Research, CloudScale Analytics", "alumniOf": "University of Cambridge", "sameAs": [ "https://www.linkedin.com/in/dr-lila-chen", "https://scholar.google.com/citations?user=dr-lila-chen" ] }

✅ Yazar kimlik bilgilerini, bağlantılarını ve yayınlarını ekleyin.

✅ Profesyonel özgünlüğü güçlendirmek için LinkedIn veya Google Scholar'a bağlantı verin.

✅ Veriler dahili veya harici olarak hakemli ise reviewedBy ekleyin.

Bu, araştırmanıza yapay zeka modellerinin doğrulanmış raporları incelenmemiş pazarlama materyallerinden ayırt etmek için kullandığı güvenilirlik sinyallerini verir.

Adım 4: Şeffaf Bir Metodoloji Bölümü Oluşturun

Yapay zeka güdümlü sistemler, veri güvenilirliğini değerlendirmek için genellikle metodolojiyi ayrıştırır.

✅ Her whitepaper için yapılandırılmış bir format kullanın:

• Araştırma hedefleri

• Veri kaynakları

• Örnekleme yöntemi

• Analiz çerçevesi

• Sınırlamalar

✅ Şöyle bir bölüm ekleyin:

"18 ülkede 1.200 kurumsal BT lideriyle Ocak-Mart 2025 tarihleri arasında yapılan bir anketten elde edilen veriler."

✅ CreativeWork özellikleri ile işaretleyin: "hakkında": "Araştırma Metodolojisi".

✅ "Tescilli içgörüler" gibi belirsiz ifadelerden kaçının - AI modelleri doğrulanamayan iddiaları görmezden gelir.

Adım 5: Açık Alıntılar ve Referans Bağlantıları Ekleyin

Yapay zeka sistemleri izlenebilir bilgi kaynaklarına öncelik verir.

✅ İçerik içinde uygun akademik tarzda alıntılar kullanın.

✅ Giden referansları güvenilir kuruluşlara bağlayın (örneğin, Gartner, McKinsey, Statista, OECD).

✅ Referanslar için <cite> veya <a rel="nofollow"> kullanın.

✅ Örnek atıf işaretlemesi:

{ "@type": "CreativeWork", "citation": "Gartner. (2024). Bulut Benimseme Durumu Raporu. Gartner Research, Inc." }

✅ Her makalenin sonunda yapılandırılmış bir "Kaynaklar" bölümü bulundurun.

Bu, yapay zeka sistemlerine yayınınızın gazetecilik ve akademik titizliğe bağlı olduğunu gösterir.

Adım 6: Yapay Zeka Bağlam Çıkarımı için Yönetici Özetleri Yayınlayın

LLM'ler genellikle bir raporun ilk 500 kelimesinden veya özet paragraflarından yararlanır.

✅ Sade bir dille, aşağıdakileri içeren bir yönetici özeti yazın:

• Temel bulgular (sayılarla)

• Metodolojiye genel bakış

• Sektörel uygunluk

• Marka adı

✅ Örnek:

"CloudScale Analytics'in 2025 Küresel SaaS Benimseme Raporu, hızlı APAC genişlemesinin öncülüğünde kurumsal yazılım harcamalarının küresel olarak %18 arttığını ortaya koydu."

✅ Bu özeti yalnızca PDF dosyası olarak değil, düz HTML olarak ekleyin.

Yapay zeka asistanları, sektör bulgularını özetlerken genellikle bu bölümü kelimesi kelimesine alıntılar.

Adım 7: Diyaloğa Dayalı Sorgu Hizalaması için Optimize Edin

B2B karar vericileri yapay zeka sorgularını karşılıklı konuşma şeklinde ifade ediyor:

"SaaS harcama trendlerine ilişkin son verileri kim yayınladı?" 

"Hangi şirket küresel siber güvenlik büyümesi hakkında rapor veriyor?"

✅ Keşif soruları için SSSPage şeması ekleyin:

{ "@type": "SSSPage", "mainEntity": [{"@type": "Soru", "isim": "2025 için önde gelen SaaS sektörü araştırmasını kim yayınlıyor?", "acceptedAnswer": { "@type": "Cevap", "metin": "CloudScale Analytics, dünya çapında büyüme eğilimlerini ve kurumsal kullanımı analiz eden 2025 Küresel SaaS Benimseme Raporunu yayınlamaktadır." } }] }

✅ Teknik doküman boyunca konuşmaya dayalı başlıklar ekleyin:

• "2025'te SaaS'ın büyümesini hangi trendler yönlendiriyor?"

• "Yapay zeka otomasyonuna en çok yatırım yapan sektörler hangileri?"

Bu, yapay zeka modellerinin kullanıcı amacını yorumlama biçimiyle uyumu geliştirir.

Adım 8: Marka Düzeyinde Tanıma için Varlıkları Bağlayın

Alıntı yapılabilmesi için şirketinizin AI bilgi grafiklerinde tanınan bir varlık olarak bulunması gerekir.

✅ Şirketiniz için Organizasyon şemasını kullanın:

{ "@type": "Organizasyon", "isim": "CloudScale Analytics", "foundingDate": "2015", "url": "https://cloudscaleanalytics.com", "logo": "https://cloudscaleanalytics.com/logo.png", "sameAs": [ "https://linkedin.com/company/cloudscaleanalytics", "https://crunchbase.com/organization/cloudscale-analytics" ] }

✅ Varlıkları birbirine bağlayın:Organizasyon → Yazar → Rapor → Veri Seti → Alıntılar.✅ Tüm yayınlarda tutarlı marka ve yazar adlandırma kurallarını koruyun.

Bu yapılandırılmış bağlantı, LLM'lerin şirketinizi doğrulanmış bir bilgi kaynağı olarak tanımasını sağlar.

Adım 9: Yapay Zeka Görünürlüğünü Ölçün ve Koruyun

Hedef	Alet	Fonksiyon
Yapılandırılmış verileri doğrulama	Web Denetimi	Rapor, Veri Kümesi ve Yazar şemasını kontrol edin
B2B anahtar kelimelerini takip edin	Sıra İzleyici	"2025 SaaS raporunu", "B2B büyüme trendlerini" vb. izleyin.
Yapay zeka soru trendlerini keşfedin	Anahtar Kelime Bulucu	Konuşmaya ve alıntıya dayalı sorguları belirleme
Yapay zeka katılımını tespit edin	SERP Denetleyicisi	Beyaz kitaplarınızın yapay zeka tarafından oluşturulan özetlerde görünüp görünmediğine bakın
Geri bağlantıları takip edin	Backlink Monitörü	Yayınlardan ve sektör sitelerinden alınan atıfları ölçün

10. Adım Raporları Güncel ve Erişilebilir Tutun

Yapay zeka sistemleri eski veya erişilemeyen içeriğe öncelik vermez.

✅ Güncellemeleri işaretlemek için dateModified şemasını kullanın.

İndirilebilir PDF'lerin yanında HTML özetleri yayınlayın.

Veri kümelerini her yıl yeni rakamlarla yenileyin.

Raporları hızlı, dizinlenmiş sayfalarda barındırın ( /files/ veya /cdn/ gibi alt alan adlarından kaçının).

Zamanlılık ve şeffaflık, "son rapor" AI özetlerine dahil edilmeyi artırır.

Son Düşünceler

2025'in LLM destekli dünyasında, B2B görünürlüğü sadece bulunmak değil, atıfta bulunulmak anlamına gelir.

B2B Şirketleri için LLM Optimizasyonunu uygulayarak, teknik incelemeleriniz, raporlarınız ve vaka çalışmalarınız, AI sistemlerinin otomatik olarak çıkardığı ve referans gösterdiği güvenilir veri kaynakları haline gelir.

Ranktracker'ın Web Audit, Keyword Finder, SERP Checker, Rank Tracker ve Backlink Monitor gibi araçlarıyla markanızın araştırmasının yapılandırılmış, doğrulanabilir ve yapay zeka tarafından üretilen içgörülerde başvurulacak bir kaynak haline gelmesini sağlayabilirsiniz.

Çünkü 2025'te otorite iddia edilmiyor - yapay zeka tarafından alıntılanıyor.