Anahtar Kelime Kümeleri ve Varlık Haritaları Oluşturmak için LLM'leri Kullanma

Giriş

Anahtar kelime araştırması, son iki yılda önceki yirmi yılda olduğundan daha fazla değişti.

Arama motorları artık yalnızca anahtar kelime eşleşmesine güvenmiyor; büyük dil modelleri (LLM) tarafından anlaşılan varlıklar, gömülü öğeler, anlamsal vektörler ve konu kümelerine güveniyor. Aynı zamanda, LLM'ler de aşağıdakiler için güçlü araçlar haline gelmiştir:

✔ konu kümeleri oluşturmak

✔ anlamsal ilişkileri belirleme

✔ varlıkları eşleme

✔ eksik alt konuları ortaya çıkarmak

✔ kullanıcı niyetini analiz etmek

✔ AI Genel Bakış tetikleyicilerini tahmin etme

✔ içerik sınıflandırmaları oluşturma

✔ konu otoritesi oluşturma

Bu makale, geleneksel anahtar kelime araştırmalarından daha iyi performans gösteren anahtar kelime kümeleri ve varlık haritaları oluşturmak için LLM'leri doğru ve güvenli bir şekilde nasıl kullanacağınızı açıklıyor. Tüm bunları yaparken, Ranktracker'ın veri odaklı araçlarını entegre ederek içgörülerinizi doğrulayabilir ve işlevsel hale getirebilirsiniz.

1. Anahtar Kelime Araştırması Neden Anahtar Kelimelerden Varlıklara Kaydı?

Geleneksel SEO şu şekilde çalışıyordu:

anahtar kelime → içerik → sıralama

Modern AI odaklı arama şu şekilde çalışır:

varlık → ilişkiler → niyet modeli → vektör kümesi → cevap

LLM'ler dünyayı şu şekilde anlar:

✔ varlıklar

✔ özellikler

✔ ilişkiler

✔ hiyerarşiler

✔ bağlam

✔ vektör uzayında yakınlık

İçerik stratejiniz yalnızca anahtar kelimeler etrafında oluşturulmuşsa, şunları yapacaksınız:

✘ konu otoritesini kaybedersiniz

✘ önemli alt konuları kaçırırsınız

✘ AI Genel Bakışlarında görünmez

✘ üretken cevaplarda görünmek için mücadele edeceksiniz

✘ tutarsız kapsamla LLM'leri karıştıracaksınız

Varlık odaklı kümeleme, artık modern SEO ve LLM optimizasyonunun temelini oluşturmaktadır.

2. LLM'ler Konuları Nasıl Anlar: Vektörler, Gömme ve Anlamsal Yakınlık

LLM'ler anahtar kelimeleri öğrenmez. İlişkileri öğrenirler.

ChatGPT, Gemini veya Claude'a bir konu hakkında soru sorduğunuzda, model şunları kullanır:

Vektör gömmeleri

Anlamın matematiksel temsili.

Anlamsal komşuluklar

İlgili kavram grupları.

Bağlam pencereleri

Kavramların yerel kümeleri.

Varlık grafikleri

Kim/ne ile kim/ne arasında ilişki vardır.

Bu, LLM'lerin doğal olarak aşağıdaki konularda mükemmel olduğu anlamına gelir:

✔ anahtar kelime kümeleri oluşturma

✔ ilgili niyetleri gruplandırma

✔ ilişkileri eşleme

✔ konu boşluklarını doldurma

✔ kullanıcı sorularını tahmin etme

✔ arama davranışını büyük ölçekte modelleme

Sadece bunları doğru bir şekilde girmeniz (ve Ranktracker ile doğrulamanız) yeterlidir.

3. LLM'lerin Oluşturabileceği 3 Tür Anahtar Kelime Kümesi

LLM'ler özellikle aşağıdakileri oluşturmada çok etkilidir:

1. Niyet Temelli Kümeler

Kullanıcının istediği şeye göre gruplandırılmış:

• bilgilendirici

• ticari

• işlemsel

• navigasyonel

• karşılaştırmalı

• sorun giderme

2. Anlamsal Konu Kümeleri

Anlam ve yakınlığa göre gruplandırılır:

• "AI SEO araçları"

• "LLM optimizasyonu"

• "yapılandırılmış veriler ve şemalar"

3. Varlık Merkezli Kümeler

Şu etrafında gruplandırılmış:

• markalar

• kişiler

• ürünler

• kategoriler

• özellikler

• özellikler

Ranktracker örneği:

✔ Ranktracker → özellikler → sıralama takibi → anahtar kelime araştırması → denetimler → geri bağlantılar → SERP analizi

✔ Rakipler → varlık yakınlığı → karşılaştırmalı kümeler

✔ Kullanım örnekleri → kurumsal SEO → yerel SEO → e-ticaret SEO

LLM'ler, iç bilgi grafikleri varlık öncelikli olduğu için bu konuda mükemmeldir.

4. LLM'leri Anahtar Kelime Kümeleri Oluşturmak İçin Nasıl Kullanılır (Adım Adım)

İşte en iyi AI odaklı SEO ekiplerinin şu anda kullandığı tam iş akışı.

Adım 1 — Ranktracker Anahtar Kelime Bulucu ile Tohum Konuları Oluşturun

Gerçek dünya arama verileriyle başlayın:

✔ anahtar kelimeler

✔ uzun kuyruklu sorgular

✔ soru tabanlı terimler

✔ AI amaçlı sorgular

✔ ticari değiştiriciler

Keyword Finder, hayali terimler yerine gerçek arama talepleriyle başlamanızı sağlar.

Adım 2 — Bu Anahtar Kelimeleri Anlamsal Gruplandırma için LLM'ye Gir

Örnek komut:

"Bu anahtar kelimeleri, her biri bir ana konu, alt konular, kullanıcı niyetleri ve önerilen makale başlıklarına sahip semantik kümeler halinde gruplandırın. Yapılandırılmış hiyerarşi biçiminde çıktı verin."

LLM şu sonucu verecektir:

✔ ana temalar

✔ destekleyici alt konular

✔ kaçırılan fırsatlar

✔ soru tabanlı genişletmeler

Bu ilk aşamadır.

Adım 3 — LLM'den Varlık Haritalarına Genişletmesini İsteyin

Örnek komut:

"Bu kümelerle ilgili tüm varlıkları tanımlayın — markalar, kavramlar, kişiler, özellikler ve nitelikler dahil. Bunların ilişkilerini gösterin ve bunları birincil, ikincil veya üçüncül olarak sınıflandırın."

Çıktı, aşağıdakiler için çok önemli olan varlık haritanız olur:

✔ LLM Optimizasyonu (LLMO)

✔ AIO

✔ AEO

✔ içerik kümeleme

✔ iç bağlantılar

✔ konu otoritesi

Adım 4 — Konu Boşluğu Listeleri Oluşturun

Soru:

"Kullanıcıların beklediği ancak markanın henüz ele almadığı bu kümelenmede eksik olan konular, sorular veya varlıklar nelerdir?"

LLM'ler aşağıdakileri belirlemede mükemmeldir:

✔ eksik SSS'ler

✔ eksik kullanım örnekleri

✔ eksik karşılaştırma sayfaları

✔ eksik tanımlar

✔ eksik ilgili niyetler

Bu, AI görünürlüğünü olumsuz etkileyen içerik boşluklarını önler.

Adım 5 — Ranktracker ile Arama Hacmini ve Zorluk Derecesini Doğrulayın

LLM'ler size yapı sağlar. Ranktracker size meşruiyet sağlar.

Doğrulayın:

✔ arama hacmini

✔ anahtar kelime zorluğu

✔ SERP rekabeti

✔ niyet doğruluğu

✔ tıklama potansiyeli

✔ AI Genel Bakış olasılığı

Bu adım, hayal ürünü veya düşük değerli genişletmeleri filtreler.

Adım 6 — Yayınlanabilir bir konu haritası oluşturun

Nihai konu haritanız şunları içermelidir:

✔ temel sayfa

✔ destekleyici konular

✔ uzun kuyruklu niyet sayfaları

✔ varlık bağlantı sayfaları

✔ karşılaştırma sayfaları

✔ SSS kümeleri

✔ sözlük kümeleri

✔ AI ile optimize edilmiş özetler

LLM'ler tam resmi bir araya getirmeye yardımcı olur — Ranktracker ise bunu nicelendirmeye yardımcı olur.

5. LLM'leri Kullanarak Varlık Haritaları Oluşturma (Tam Yöntem)

Varlık haritaları, modern arama görünürlüğünün bel kemiğidir.

LLM'ler dört tür varlık haritası oluşturabilir:

1. Birincil Varlıklar

Anlamın ana nesneleri.

Örnek: _Ranktracker _ _Google Search Console _ _SERP izleme _ Anahtar kelime araştırması

2. Destekleyici Varlıklar

İkincil ilgili varlıklar.

Örnek: _arama görünürlüğü _ _sıralama oynaklığı _ anahtar kelime kanibalizasyonu

3. Öznitelik Varlıkları

Özellikler veya karakteristikler.

Örnek: _sıralama izleme aralığı _ _SERP derinliği _ _İlk 100 sonuç _ anahtar kelime listeleri

4. Bitişik Varlıklar

Anlamsal komşuluktaki kavramlar.

Örnek: _LLM optimizasyonu _ _AIO _ _yapılandırılmış veriler _ varlık SEO

LLM'ler dört türün tümünü hassas bir şekilde çıktı olarak verebilir.

6. LLM Varlık Eşleme Komutu (Sonsuza Kadar Kullanacağınız Komut)

İşte ana komut:

"Konu için tam bir varlık haritası oluşturun: [KONU]. 

Şunları dahil edin: – birincil varlıklar – ikincil varlıklar – öznitelikler – eylemler – sorunlar – çözümler – araçlar – ölçütler – ilgili jargon – kişiler – markalar – rakip varlıklar – anlamsal kardeşler Bunu hiyerarşik bir grafik olarak sunun."

Bu, dakikalar içinde dünya standartlarında varlık haritaları oluşturur.

Ardından varlıkları şu araçları kullanarak doğrulayın:

✔ Ranktracker SERP Checker (gerçek dünyadaki ilişkileri görmek için)

✔ Backlink Checker (alan adı düzeyinde varlıkların yakınlığını anlamak için)

7. LLM Kümeleri + Ranktracker Verileri = Yeni Anahtar Kelime Araştırma Formülü

Modern iş akışı şu şekilde olur:

1. Ranktracker = Arama gerçekliği

Hacim KD SERP rekabeti Niyet CPC AI Genel bakış tetikleyicileri

2. LLM = Anlamsal yapı

Anlam İlişkiler Varlıklar Kümeler Konu hiyerarşileri Boşluklar

3. İnsan = Strateji ve önceliklendirme

Editörün yargısı İş ile ilgili olma Marka konumlandırma Kaynak tahsisi

Bu üçgen, SEO ve üretken görünürlüğün geleceğidir.

8. İleri Teknikler: Küme Önceliklendirme için LLM'lerin Kullanılması

LLM'ler kümeleri aşağıdakilere göre önceliklendirebilir:

✔ niyet olgunluğu

✔ huni aşaması

✔ gelir etkisi

✔ otorite etkisi

✔ rekabet doygunluğu

✔ AI Genel Bakış fırsatları

✔ varlık otoritesi uyumu

Komut:

"Bu kümeleri gelir potansiyeli, sıralama kolaylığı ve LLM görünürlük potansiyeline göre sıralayın."

Bu, geleneksel SEO planlamasından daha iyi performans gösteren bir yol haritası oluşturur.

9. En Önemli Kural: LLM'lerin Gerçek Anahtar Kelime Verilerinin Yerini Asla Almasına İzin Vermeyin

LLM'ler güçlüdür, ancak arama davranışını yanlış yorumlarlar.

Asla güvenmeyin:

✘ AI tarafından oluşturulan arama hacmi

✘ AI tarafından oluşturulan anahtar kelime zorluğu

✘ uydurma değiştiriciler

✘ sahte ticari sorgular

Her zaman Ranktracker Anahtar Kelime Bulucu ile doğrulayın.

LLM'ler yapılandırır. Ranktracker doğrular.

10. Ranktracker, LLM Destekli Anahtar Kelime Kümelemesini Nasıl Destekler?

Anahtar Kelime Bulucu

LLM kümeleme için gerçek veri tohumları sağlar.

SERP Denetleyicisi

Varlık ilişkilerini ve rekabeti doğrular.

Sıra Takipçisi

Kümelerin ölçekte nasıl performans gösterdiğini gösterir.

Web Denetimi

Sayfaların LLM'ler için makine tarafından okunabilir olmasını sağlar.

AI Makale Yazarı

Yapılandırılmış, küme uyumlu, varlık tutarlı içerik oluşturur.

Geri Bağlantı Denetleyicisi + İzleyici

Dış konsensüs yoluyla varlık ilişkilerini güçlendirir.

LLM'ler haritayı oluşturur. Ranktracker, haritayı kazanmanıza yardımcı olur.

Son Düşünce:

LLM'ler Anahtar Kelime Araştırmasının Yerine Geçmek İçin Değil, Onu Yeniden İnşa Etmek İçin Var

LLM'ler bize benzeri görülmemiş bir güç sağlar:

✔ anlamı haritalandırma

✔ varlıkları anlamak

✔ konuları kümelemek

✔ boşlukları belirleme

✔ arama niyetini tahmin etme

✔ üretken cevapları modelleme

Ancak gelecek, aşağıdakileri bir araya getiren markalara aittir:

AI anlayışı + gerçek veriler + insan stratejisi.

LLM'ler yapıyı oluşturur. Ranktracker verileri doğrular. Siz bunu iş hedeflerine bağlarsınız.

Bu, LLM'lerin hakim olduğu arama ortamında konu otoritesi oluşturmak için yeni bir plan.