SEO için LLMs.txt: Yapay Zekanın Web Sitenizi Anlamasına Nasıl Yardımcı Olursunuz?

Giriş

Büyük dil modelleri artık sadece "havalı sohbet robotları" değildir. İnsanlar bu modellerde ürünlerle ilgili sorular sorar, araçları karşılaştırır, fiyatları kontrol eder ve kararlar için araştırma yapar.

Bu, web sitenizin artık iki ana hedef kitlesi olduğu anlamına gelir:

• Klasik arama, sosyal medya ve doğrudan

• AI sistemleri, tarayıcılar, bağlayıcılar, IDE'ler ve AI arama özellikleri aracılığıyla gelenler

Geleneksel SEO hala önemlidir, ancak buna paralel olarak büyüyen bir disiplin vardır: içeriğinizi AI'nın anlaması ve yeniden kullanması için kolay hale getirmek. İşte burada önerilen llms.txt standardı devreye girer.

Ranktracker için llms.txt'yi, AI hazırlık kontrol listesinin küçük ama kullanışlı bir parçası olarak görüyoruz. SEO çalışmalarınızın yerini almayacaktır, ancak sitenizi LLM'lerin web içeriğini gerçekte nasıl tükettiğine uyumlu hale getirmeye yardımcı olabilir.

Nedir, nereden geliyor ve sadece laboratuvar demosu değil, gerçek bir iş sitesi için mantıklı bir şekilde nasıl uygulanabilir, gelin birlikte inceleyelim.

llms.txt, basitçe ne demektir?

llms.txt, etki alanınızın kök dizinine yerleştirdiğiniz düz metin (genellikle Markdown) dosyasıdır, örneğin:

https://yourdomain.com/llms.txt

Görevi basittir: büyük dil modellerine sitenizde "iyi içeriklerin" nerede olduğunu söylemek.

AI ajanın hangi sayfaların önemli olduğunu tahmin etmesine izin vermek yerine, llms.txt önemli URL'lerin seçilmiş bir haritasını sunar:

• belgeler

• özellik sayfaları

• fiyatlandırma ve politikalar

• önemli kılavuzlar ve kaynaklar

• diğer LLM uyumlu markdown dosyaları

Robots.txt veya sitemap.xml dosyalarının yerini almaz:

• robots.txt = "Sitemizi taramak için geçerli kurallar şunlardır."

• sitemap.xml = "İşte indeksleyebileceğiniz URL'lerin listesi."

• llms.txt = "İşte kim olduğumuzu ve ne yaptığımızı en iyi temsil eden içerik."

Bunu, şöyle diyen kısa, öznel bir rehber olarak düşünün: "Bu siteyi açıklamaya çalışan bir AI iseniz, buradan başlayın."

llms.txt nereden geldi ve kimler kullanıyor?

llms.txt'nin arkasındaki fikir, 2024 yılında Jeremy Howard (fast.ai / Answer.AI) tarafından resmileştirildi. Çözmeye çalıştığı sorun:

• Web siteleri dağınıktır: gezinme, reklamlar, formlar, JS, izleyiciler, düzen karmaşası.

• LLM'lerin bağlam pencereleri sınırlıdır, bu nedenle bir siteyi tek seferde tamamen tarayamazlar.

• Geliştiriciler, araçlar ve AI ajanları genellikle belgelere veya ürün bilgilerine temiz, yapılandırılmış bir giriş noktası isterler.

Önerilen çözüm: /llms.txt adresinde bulunan ve aşağıdakileri yapan standart bir dosya:

1. Projeyi veya siteyi kısa, insan/AI tarafından okunabilir bir şekilde açıklar

2. Önemli markdown veya metin dostu kaynakları listeler

3. İsteğe bağlı olarak, bağlam dar ise bazı URL'leri "isteğe bağlı" olarak işaretler

Bugün, özellikle geliştirici ekosistemlerinde ve dokümantasyon ağırlıklı projelerde erken benimseyenler görüyoruz, bunlardan bazıları:

• API ve bileşen kitaplıkları

• Dokümantasyon oluşturucular

• Bazı SaaS dokümantasyon siteleri

• GEO (Generative Engine Optimization) ile deneyler yapan birkaç ajans ve SEO platformu

Önemli nüans:

• Büyük LLM sağlayıcıları (OpenAI, Anthropic, Google vb.) arama motorlarının robots.txt dosyasını kabul ettiği gibi llms.txt dosyasını kabul edeceklerini kamuoyuna açıklamamıştır.

• Anthropic ve Nuxt UI gibi bazıları, başkalarının kullanması için kendi llms.txt dosyalarını yayınlamaktadır, ancak bu, tarayıcılarının kendi modelleri için bu dosyaları kullandığını garanti etmez.

Şu anda llms.txt:

• Garantili bir sıralama veya geri alma sinyali değil, önerilen bir standart

• Bunu açıkça destekleyen araçlar ve iş akışları için yararlıdır (ör. IDE'ler, ajanlar, AI uyumlu belge araçları)

• Karmaşık siteler için iyi bir "geleceğe dönük" adım

Eklediğiniz gün trafikte ani bir artış beklememelisiniz. Ancak bunu doğru bir şekilde yapmak için haftalarca mühendislik zamanı yatırmanıza da gerek yok.

llms.txt spesifikasyonu aslında nasıl çalışır?

Önerilen spesifikasyon kasıtlı olarak Markdown kullanır, çünkü:

• İnsanlar için okunması kolay

• LLM'lerin ayrıştırması kolay

• Basit ayrıştırıcılar ve komut dosyaları için yeterince yapılandırılmış

Geçerli bir llms.txt genellikle şu yapıya sahiptir:

1. H1başlığı Proje veya sitenin adı

2. Alıntı Site veya ürünün ne olduğu hakkında kısa bir açıklama

3. İsteğe bağlı ayrıntı paragrafları Bağlantıların nasıl yorumlanacağına dair biraz daha fazla bağlam

4. Bir veya daha fazla H2bölümü Her H2, bir dosya veya URL listesini gruplandırır

5. Her H2 içinde, bağlantıların madde imli listesi Her liste öğesi bir markdown bağlantısı ve isteğe bağlı notlardır: [Bağlantı başlığı](https://url): isteğe bağlı açıklama

6. **İsteğe bağlı ## İsteğe bağlı bölüm Buradaki bağlantılar daha düşük öncelikli kabul edilir ve bağlam dar olduğunda atlanabilir

İşte genel bir site için basitleştirilmiş bir örnek:

# your-website.com
> Web siteniz, X, Y ve Z için kılavuzlar, araçlar ve belgeler sağlayan çevrimiçi bir platformdur.
Web siteniz, adım adım öğreticiler ve ürün belgeleriyle kullanıcıların A, B ve C işlemlerini yapmalarına yardımcı olur.
Belgeler

API Genel Bakış: Kimlik doğrulama, uç noktalar, hız sınırları ve örnek istekler.
Hızlı Başlangıç: 10 dakikada nasıl başlayıp çalışmaya başlayabilirsiniz.

İlkeler

Hizmet Şartları: Yasal şartlar ve kabul edilebilir kullanım.
İade Politikası: İade ve iptallerin nasıl işlediği.

Kılavuzlar

Başlangıç Kılavuzu: Temel özelliklerin genel tanıtımı.

İsteğe Bağlı

Şirket: Arka plan, misyon ve ekip.
Basın: Basın kiti, logolar ve medyada yer alan haberler.

Bu dosyanın yapmaya çalışmadığı şeye dikkat edin:

• Her blog yazısını veya açılış sayfasını listelemez

• Site haritanızın yerini almaz

• Tarama kuralları içermez

Bu, herhangi bir LLM'nin sitenizi başkalarına açıklamasına yardımcı olacak içeriğin özenle seçilmiş bir dizinidir.

Ranktracker tarzı llms.txt örneği

Bunu gerçeğe dönüştürmek için, Ranktracker gibi bir platform için kısaltılmış bir llms.txt dosyası şöyle görünebilir:

# ranktracker.com
> Ranktracker, pazarlamacılar ve ajansların anahtar kelime sıralamalarını takip etmelerine, yeni anahtar kelime fırsatlarını keşfetmelerine, teknik sorunları denetlemelerine ve geri bağlantıları izlemelerine yardımcı olan hepsi bir arada bir SEO platformudur.
Ranktracker, gerçek zamanlı SERP verilerini, anahtar kelime istihbaratını ve site denetimini tek bir SaaS platformunda birleştirir. Araçların nasıl çalıştığını ve günlük SEO'da nasıl uygulanacağını anlamak için aşağıdaki belgeleri ve kılavuzları kullanın.
Temel Araçlar

Rank Tracker: Anahtar kelime izleme, konumlar, cihazlar ve konumları ve görünürlüğü yorumlama.
Anahtar Kelime Bulucu: Anahtar kelime keşif iş akışları, zorluk puanları, arama niyeti ve SERP anlık görüntüleri.
SERP Denetleyicisi: İsteğe bağlı SERP analizi, rakip karşılaştırması ve yerelleştirilmiş sonuçlar.
Web Denetimi: Teknik SEO kontrolleri, hata kategorileri ve düzeltmelerin önceliklendirilmesi.
Backlink Denetleyicisi: Backlink keşfi, otorite metrikleri ve bağlantı analizi.
Backlink Monitor: Zaman içinde yeni, kaybolan ve değişen backlinkleri izleme.

Kılavuzlar ve Eğitim

SEO Kılavuzları: SEO, AEO, GEO ve SERP stratejileri hakkında derinlemesine eğitimler.
Ranktracker Academy: Yeni başlayanlar ve ileri düzey SEO uzmanları için yapılandırılmış kurslar.

Politikalar ve Şirket

Fiyatlandırma: Planlar, faturalandırma modeli ve kullanım limitleri.
Gizlilik Politikası: Veri işleme, gizlilik ve uyumluluk.
Hizmet Şartları: Yasal şartlar ve kabul edilebilir kullanım.

İsteğe Bağlı

Ranktracker Hakkında: Şirketin geçmişi, misyonu ve liderliği.
İletişim: Ekibe ulaşma yolları.

llms.txt dosyasını anlayan herhangi bir AI ajanı veya aracı artık şunları yapabilir:

• Bir kullanıcı "Ranktracker'ın Web Denetimi nasıl çalışır?" diye sorduğunda doğrudan doğru belgelere atlayın

• Ürünün temiz, üst düzey bir açıklamasını alın

• Temel hizmeti temsil etmeyen eski veya marjinal URL'lerden kaçının

İşte pratik değeri budur.

AI öncelikli bir dünyada llms.txt'nin varlık nedeni

SEO ve site haritaları zaten mevcutsa, neden bu kadar uğraşalım ki?

Çünkü LLM'ler web'i farklı bir şekilde tüketir:

• Bağlam penceresi boyutuyla sınırlıdırlar. Web sitenizin tamamını bir kerede belleğe sığdıramazlar.

• Ham HTML gürültülüdür. Navigasyon, reklamlar, kenar çubukları ve JS, değer önermenizi anlamakla ilgisizdir.

• Kodlama ve belgeler için, insanlar giderek daha fazla IDE, editör ve özel araçlar içindeki AI'yı sorgulamaktadır. Bu araçlar genellikle tek, temiz ve yapılandırılmış bir doğruluk kaynağı ister.

llms.txt şunu söylemenin bir yoludur:

"Bağlam pencerenizde sınırlı alanınız varsa, önce bu URL'leri yüklemelisiniz."

Geliştirici belgeleri için bu neredeyse hiç düşünülmeyecek bir konudur. Pazarlama ağırlıklı bir site için ise, bu daha çok geleceğe yönelik bir önlemdir ve kanonik açıklamalarınızın kolayca bulunabilmesini sağlar.

llms.txt vs robots.txt vs sitemap.xml

Bu üçünü karıştırmak kolaydır, bu yüzden aralarında bir ayrım yapalım.

robots.txt

• /robots.txt adresinde bulunur

• Belirli kullanıcı aracıları için İzin Ver ve İzin Verme gibi kurallar belirler

• Arama motorları ve bazı AI tarayıcıları tarafından tercihlerinizi yerine getirmek için kullanılır

• Belirli klasörlere veya dosyalara erişimi engelleyebilir

sitemap.xml

• Genellikle /sitemap.xml adresinde bulunur (ve diğer site haritalarına referans verebilir)

• Dizinlenebilir URL'leri ve bazen meta verileri (son değiştirilme tarihi, öncelik) listeler

• Tarayıcıların içeriği verimli bir şekilde keşfetmesine yardımcı olur

llms.txt

• /llms.txt adresinde bulunur

• Önemli, LLM uyumlu URL'lerin seçilmiş bir listesini içerir

• XML değil, Markdown ile yazılmıştır

• Kurallar yerine bağlam ve yapı sunar

robots.txt izinlerle ilgilidir. sitemap.xml kapsamla ilgilidir. llms.txt önceliklendirme ve anlayışla ilgilidir.

Bunlar birbirini tamamlayan unsurlardır, birbirinin yerine geçmezler.

llms.txt'nin bugün sizin için gerçekçi olarak yapabilecekleri

Açık konuşalım:

• llms.txt'nin trafiği, sıralamaları veya AI alıntı sıklığını doğrudan artırdığına dair henüz kesin bir kanıt yoktur.

• Büyük LLM sağlayıcıları, arama motorlarının site haritaları için yaptığı gibi resmi destek açıklaması yapmamıştır.

Öyleyse neden uğraşalım?

Çünkü bu, az çaba gerektiren, düşük riskli bir hijyen görevidir ve şunları yapabilir:

• Sitenizin AI öncelikli araçlara (IDE eklentileri, ajanlar, llms.txt'yi açıkça kullanan AI arama ürünleri) entegrasyonunu kolaylaştırın.

• Ekip üyelerinin AI asistanlarını (ChatGPT veya Claude gibi) kanonik belgelere yönlendirmelerini kolaylaştırın: "Yalnızca https://example.com/llms.txt adresinden bağlantı verilen belgeleri kullanarak yanıt verin."

• llms.txt veya benzeri bir şey daha geniş bir GEO / LLMO standardının parçası olduğunda size avantaj sağlayın.

Bunu, zengin sonuçlar her yerde yaygınlaşmadan önce yapılandırılmış veriler eklemek gibi düşünün. Erken benimseyenler her zaman anında geri dönüş görmediler, ancak kullanım arttığında çok daha iyi bir konumda oldular.

Şu anda llms.txt'nin en mantıklı olduğu yerler

Bazı web siteleri için llms.txt neredeyse gereksizdir. Diğerleri için ise şimdiden son derece yararlıdır.

En mantıklı olduğu durumlar:

• Çok sayıda özelliğe ve moda sahip karmaşık bir ürününüz var

• Geliştirici belgelerini (API'ler, SDK'lar, bileşenler, entegrasyonlar) yönetiyorsunuz

• Siteniz geniş bir bilgi alanını kapsıyor (üniversiteler, büyük içerik kütüphaneleri, düzenleyici/yasal merkezler)

• Kullanıcıların araçların içinden (IDE, editör, CLI vb.) ürününüz hakkında AI'ya soru sormasını bekliyorsunuz

Örnekler:

• API, kontrol paneli, webhook'lar ve entegrasyonlar için ayrı belgeleri olan bir SaaS platformu

• Birden fazla modül, yardım merkezi ve ayrıntılı kılavuzlara sahip bir SEO platformu (Ranktracker gibi)

• Bilgi tabanı makaleleri, öğreticiler ve platforma özgü iş akışları içeren bir barındırma sağlayıcısı

Beş sayfalık küçük bir broşür sitesi için llms.txt dosyasını eklemek yine de kolaydır, ancak her şey zaten basit olduğu için etkisi daha az hissedilir.

Adım adım: siteniz için llms.txt dosyası oluşturma

Bunu iyi bir şekilde yapmak için özel bir eklentiye veya AI ajanına ihtiyacınız yoktur. İşte pratik bir iş akışı.

1. Neyin "kanonik" sayılacağına karar verin

Şu soruyu yanıtlayarak başlayın:

• Hangi sayfalar temel ürün veya hizmetimizi açıklıyor?

• AI'nın her zaman referans olarak kullanmasını istediğimiz belgeler veya kılavuzlar hangileridir?

• Hangi politikalar veya yasal sayfalar asla yanlış temsil edilmemelidir?

• Hangi sayfalar güncelliğini yitirmiş veya gereksizdir ve gösterilmemelidir?

Büyük bir sitede, binlerce değil, onlarca veya yüzlerce URL hedefleyin.

2. URL'leri mantıklı bölümlere ayırın

Şu gibi kaba bir yapı oluşturun:

• ## Ürün Belgeleri

• ## Başlangıç

• ## Fiyatlandırma ve Politikalar

• ## Kılavuzlar ve Eğitim

• ## İsteğe Bağlı

Bu, hem insanların hem de yapay zekanın içeriğiniz hakkında nasıl düşündüğünü yansıtmaktadır.

3. llms.txt içeriğini Markdown'da yazın

Şu özellikleri takip edin:

1. H1 ile sitenizin veya projenizin adı

2. Net bir özet içeren blok alıntı (1–3 cümle)

3. Ekstra bağlam içeren kısa bir paragraf

4. H2 bölümleri ve [Başlık](URL): açıklama maddelerini içeren listeler

5. İsteğe bağlı bağlantılar için ## İsteğe bağlı bölüm

Açıklamaları saklayın:

• Kısa ve bilgilendirici

• Gereksiz ve pazarlama terimleri içermeyen

• Kullanıcının öğreneceği veya başaracağı şeylere odaklanmış

4. Kaydedin ve kök dizinize yükleyin

• Dosyayı llms.txt (UTF-8 kodlaması) olarak kaydedin

• Robots.txt ve muhtemelen sitemap.xml ile birlikte sitenizin kök dizinine (/) yükleyin

• Tarayıcınızda https://yourdomain.com/llms.txt adresine erişebildiğinizi kontrol edin

5. İsteğe bağlı olarak, bir oluşturucu veya CMS entegrasyonu kullanın

WordPress, Drupal, docs tooling veya modern bir statik site oluşturucu kullanıyorsanız, şunları bulabilirsiniz:

• Navigasyonunuzdan veya belgelerinizden llms.txt dosyasını otomatik olarak oluşturan eklentiler

• Sayfaların hem HTML hem de .md sürümlerini ve buna uygun llms.txt dosyasını oluşturabilen belge oluşturucular

Otomatik araçlar yararlıdır, ancak yine de dosyayı düzenlemeli ve düzenlemelisiniz. Değer, menü yapınızı boşaltmak değil, önceliklerinizi belirlemektir.

llms.txt, SEO, AEO, GEO ve LLMO: bunların hepsi nasıl birbiriyle bağlantılıdır?

Ortalıkta birçok kısaltma dolaşıyor:

• SEO – klasik arama motoru optimizasyonu

• AEO – cevap motoru optimizasyonu (AI cevaplarında ve genel bakışlarda görünmek için optimizasyon)

• GEO – üretken motor optimizasyonu (üretken AI sistemleri için içeriği optimize etme)

• LLMO – LLM tabanlı keşif ve marka bahsettiği için optimizasyon

llms.txt nereye uyuyor?

AEO/GEO için teknik olanak sağlayan unsurlardan biridir:

• SEO ve içerik hala en zor işi yapıyor (konular, otorite, bağlantılar, niyet kapsamı).

• Yapılandırılmış veriler, temiz bilgi mimarisi ve güçlü varlıklar, içeriğinizin daha kolay anlaşılmasını sağlar.

• llms.txt, web tarayıcıları yerine AI ajanları için özel olarak ayarlanmış, en önemli sayfalarınızın makine tarafından okunabilir bir dizinini ekler.

Ranktracker'ın hedef kitlesi için mantıklı bir zihinsel model şudur:

SEO sizi keşfedilmenizi sağlar. 

AEO/GEO, AI'nın sizi doğru bir şekilde açıklamasına yardımcı olur. llms.txt, bunu desteklemek için kullanabileceğiniz küçük, teknik araçlardan biridir.

llms.txt dosyasını izleme ve bakımını yapma

Yayınladıktan sonra, llms.txt dosyasını teknik kurulumunuzun diğer parçaları gibi ele alın.

Dikkat etmeniz gerekenler:

• Erişilebilirlik: https://yourdomain.com/llms.txt, yönlendirme döngüleri, kimlik doğrulama veya 404 hataları olmadan yüklenebilir mi?

• Sunucu günlükleri / analitik:

  • Zaman içinde AI ile ilgili kullanıcı ajanlarından /llms.txt dosyasına gelen istekler görüyor musunuz?

  • Ekosisteminizdeki geliştirici araçları veya aracıları buna referans veriyor mu?

• İçerik kayması:

  • Önemli bir yeni özelliği piyasaya sürdüğünüzde veya eski bir özelliği kullanımdan kaldırdığınızda dosyayı güncelleyin.

  • URL'ler değiştiğinde (taşıma, yeni belge yapısı), bağlantıları güncel tutun.

• Çakışmalar:

  • llms.txt dosyasının robots.txt tarafından engellenen içeriğe yönlendirmediğinden emin olun

  • Açıklamaların sayfada gerçekte bulunanlarla uyumlu olduğundan emin olun.

Ranktracker açısından şunları da yapabilirsiniz:

• Rank Tracker'ı kullanarak AI yanıtlarıyla etkileşime girmesi muhtemel markalı sorguları izleyin (ör. "[ürün] incelemesi", "[özellik] nasıl kullanılır", "[marka] fiyatlandırması").

• Keyword Finder'ı kullanarak, insanların gerçekten yazdığı "AI temalı" sorguları ortaya çıkarın, örneğin "AI aramasında nasıl görünürüm" veya "llms.txt örneği".

• SERP Checker'ı kullanarak hedef anahtar kelimeleriniz için AI özetlerinin veya cevap türü sonuçların ne zaman ve nerede göründüğünü görün, ardından görünürlüğün zaman içinde nasıl değiştiğini izleyin.

Değişiklikleri yalnızca llms.txt dosyasına atfedemezsiniz, ancak en azından AI odaklı optimizasyonunuzun genel performansına ilişkin verilere sahip olursunuz.

Peki... llms.txt'yi şimdi uygulamaya koymalı mısınız?

Dürüst cevap:

• Anında sıralama artışı bekliyorsanız, hayal kırıklığına uğrayacaksınız.

• Sitenizin AI ajanları, araçları ve gelecekteki tarayıcılar tarafından daha kolay anlaşılmasını istiyorsanız, doğru şekilde kurmak için bir veya iki saatinizi ayırmaya değer.

Lehte:

• Karmaşık SaaS platformları

• Geliştirici belgeleri

• Büyük bilgi tabanları

• AEO/GEO'ya büyük yatırım yapan markalar

llms.txt, yığınınıza mantıklı ve sorunsuz bir ekleme olacaktır.

Daha küçük siteler için, bir gereklilikten çok olması iyi bir şeydir, ancak yine de bir kez yapıp ara sıra gözden geçirmek kadar kolaydır.

Diğer bir deyişle: llms.txt'yi, ilk zamanlarda yapılandırılmış verileri ele aldığınız gibi ele alın. Stratejinizin temelini oluşturmaz, ancak AI aramanın gittiği yöne hazırlıklı olmak için akıllıca bir yoldur.