LLM'ler Web'i Google'dan Farklı Olarak Nasıl Tarıyor ve İndeksliyor?

Giriş

Google, 25 yılını tek bir temel sistemi mükemmelleştirmek için harcadı:

tarama → indeksleme → sıralama → hizmet

Ancak modern AI arama motorları — ChatGPT Search, Perplexity, Gemini, Copilot — tamamen farklı bir mimari üzerinde çalışıyor:

tarama → gömme → geri alma → sentezleme

Bu sistemler klasik anlamda arama motorları değildir. Belgeleri sıralamazlar. Anahtar kelimeleri değerlendirmezler. PageRank hesaplaması yapmazlar.

Bunun yerine, LLM'ler web'i anlamlara sıkıştırır, bu anlamları vektörler olarak depolar ve ardından aşağıdakilere dayalı olarak cevapları yeniden oluşturur:

• anlamsal anlayış

• konsensüs sinyalleri

• güven kalıpları

• geri alma puanlaması

• bağlamsal akıl yürütme

• varlık netliği

• kaynak

Bu, pazarlamacıların içeriği nasıl yapılandırdıklarını, varlıkları nasıl tanımladıklarını ve otoriteyi nasıl oluşturduklarını temelden yeniden düşünmeleri gerektiği anlamına gelir.

Bu kılavuz, LLM'lerin web'i nasıl "taradığını", nasıl "dizinlediğini" ve bu sürecin Google'ın geleneksel arama boru hattından neden tamamen farklı olduğunu ayrıntılı olarak açıklamaktadır.

1. Google'ın Süreci ile LLM Süreçleri

İki sistemi mümkün olan en basit şekilde karşılaştıralım.

Google Süreci (Geleneksel Arama)

Google, öngörülebilir dört adımlı bir mimari izler:

1. Tarama

Googlebot sayfaları alır.

2. Dizin

Google metni ayrıştırır, belirteçleri depolar, anahtar kelimeleri çıkarır, puanlama sinyallerini uygular.

3. Sıralama

Algoritmalar (PageRank, BERT, Değerlendirici Yönergeleri vb.) hangi URL'lerin görüneceğini belirler.

4. Sun

Kullanıcı, sıralanmış URL listesini görür.

Bu sistem URL öncelikli, belge öncelikli ve anahtar kelime önceliklidir.

LLM Boru Hattı (AI Arama + Model Akıl Yürütme)

LLM'ler tamamen farklı bir yığın kullanır:

1. Tarama

AI ajanları, açık web ve yüksek güvenilirlikteki kaynaklardan içerik alır.

2. Gömme

İçerik, vektör gömülerine (yoğun anlam temsilleri) dönüştürülür.

3. Geri getirme

Bir sorgu geldiğinde, semantik arama sistemi URL'leri değil, en uygun vektörleri alır.

4. Sentezleme

LLM, bilgileri bir anlatı yanıtında birleştirir ve isteğe bağlı olarak kaynakları belirtir.

Bu sistem anlam öncelikli, varlık öncelikli ve bağlam önceliklidir.

LLM tabanlı aramada, alaka düzeyi sıralamalar değil ilişkiler aracılığıyla hesaplanır.

2. LLM Tarama Nasıl Çalışır (Google'dan Tamamen Farklıdır)

LLM sistemleri tek bir monolitik tarayıcı çalıştırmaz. Hibrit tarama katmanları kullanırlar:

Katman 1 — Eğitim Verisi Taraması (Büyük, Yavaş, Temel)

Bu katman şunları içerir:

• Ortak Tarama

• Wikipedia

• hükümet veri setleri

• referans materyalleri

• kitaplar

• haber arşivleri

• yüksek otoriteye sahip siteler

• Soru-cevap siteleri

• akademik kaynaklar

• lisanslı içerik

Bu tarama aylar, bazen yıllar sürer ve temel modeli oluşturur.

Bu taramaya "SEO" ile giremezsiniz. Bunu şu yollarla etkileyebilirsiniz:

• yetkili sitelerden gelen geri bağlantılar

• güçlü varlık tanımları

• yaygın bahisler

• tutarlı açıklamalar

Bu, varlık gömülerinin ilk oluştuğu yerdir.

Katman 2 — Gerçek Zamanlı Geri Alma Tarayıcıları (Hızlı, Sık, Dar)

ChatGPT Search, Perplexity ve Gemini canlı tarama katmanlarına sahiptir:

• gerçek zamanlı veri toplayıcılar

• isteğe bağlı botlar

• yeni içerik algılayıcıları

• kanonik URL çözümleyiciler

• alıntı tarayıcıları

Bunlar Googlebot'tan farklı şekilde davranır:

• ✔ Çok daha az sayfa alırlar

• ✔ Güvenilir kaynaklara öncelik verirler

• ✔ Yalnızca önemli bölümleri ayrıştırırlar

• ✔ Anahtar kelime dizinleri değil, anlamsal özetler oluştururlar

• ✔ Token değil, gömülü öğeleri depolarlar

Bir sayfanın "sıralamaya" girmesi gerekmez — sadece modelin anlamını kolayca çıkarabilmesi yeterlidir.

Katman 3 — RAG (Arama ile Güçlendirilmiş Üretim) Boru Hatları

Birçok AI arama motoru, mini arama motorları gibi çalışan RAG sistemleri kullanır:

• kendi gömülü öğelerini oluştururlar

• Kendi semantik dizinlerini tutarlar

• İçeriğin güncelliğini kontrol ederler

• yapılandırılmış özetleri tercih ederler

• belgeleri AI uygunluğuna göre puanlarlar

Bu katman öncelikle makine tarafından okunabilir — yapı, anahtar kelimelerden daha önemlidir.

Katman 4 — Dahili Model Tarama ("Yumuşak Tarama")

LLM'ler web'i taramıyor olsa bile, kendi bilgilerini "tararlar":

• gömülü öğeler

• kümeler

• varlık grafikleri

• konsensüs kalıpları

Siz içerik yayınladığınızda, LLM'ler şunları değerlendirir:

• bu, mevcut bilgileri pekiştiriyor mu?

• konsensüsle çelişiyor mu?

• belirsiz varlıkları açıklığa kavuşturuyor mu?

• gerçeklere olan güveni artırıyor mu?

LLMO'nun en önemli olduğu yer bu yumuşak taramadır.

3. LLM'ler Web'i Nasıl "Dizinler" (Google'dan Tamamen Farklı)

Google'ın indeksinde şunlar depolanır:

• belirteçler

• anahtar kelimeler

• tersine çevrilmiş dizinler

• sayfa meta verileri

• bağlantı grafikleri

• güncellik sinyalleri

LLM'ler şunları depolar:

• ✔ vektörler (yoğun anlam)

• ✔ semantik kümeler

• ✔ varlık ilişkileri

• ✔ kavram haritaları

• ✔ konsensüs temsilleri

• ✔ olgusal olasılık ağırlıkları

• ✔ menşe sinyalleri

Bu farkın önemi yeterince vurgulanamaz:

**Google belgeleri indeksler.

LLM'ler anlamı indeksler.**

Dizinleme için optimize etmezsiniz — anlamak için optimize edersiniz.

4. LLM "Dizinleme"nin Altı Aşaması

LLM sayfanızı aldığında, şunlar olur:

Aşama 1 — Parçalama

Sayfanız anlam bloklarına (paragraflara değil) bölünür.

İyi yapılandırılmış içerik = öngörülebilir parçalar.

Aşama 2 — Gömme

Her parça, anlamın matematiksel bir temsili olan bir vektöre dönüştürülür.

Zayıf veya belirsiz yazım = gürültülü gömmeler.

Aşama 3 — Varlık Çıkarma

LLM'ler aşağıdaki gibi varlıkları tanımlar:

• Ranktracker

• anahtar kelime araştırması

• geri bağlantı analizi

• AIO

• SEO araçları

• rakip isimleri

Varlıklarınız kararsızsa → indeksleme başarısız olur.

Aşama 4 — Anlamsal Bağlantı

LLM'ler içeriğinizi şunlarla ilişkilendirir:

• ilgili kavramlar

• ilgili markalar

• küme konuları

• kanonik tanımlar

Zayıf kümeler = zayıf semantik bağlantı.

Aşama 5 — Konsensüs Uyumu

LLM'ler gerçeklerinizi şunlarla karşılaştırır:

• Wikipedia

• hükümet kaynakları

• yüksek otoriteye sahip siteler

• yerleşik tanımlar

Çelişkiler = ceza.

Aşama 6 — Güven Puanı

LLM'ler içeriğinize olasılık ağırlıkları atar:

• Ne kadar güvenilir?

• Ne kadar tutarlı?

• Ne kadar orijinal?

• Yetkili kaynaklarla ne kadar uyumlu?

• Zaman içinde ne kadar istikrarlı?

Bu puanlar, üretilen cevaplarda kullanılıp kullanılmayacağınızı belirler.

5. LLM "Dizin Oluşturma" Neden SEO Taktiklerini Geçersiz Kılar?

Birkaç önemli sonuç:

• ❌ Anahtar kelimeler alaka düzeyini belirlemez.

Alaka düzeyi, eşleşen dizelerden değil, anlamsal anlamdan gelir.

• ❌ Bağlantılar farklı şekilde önemlidir.

Geri bağlantılar, PageRank'ı değil, varlık istikrarını ve konsensüsü güçlendirir.

• ❌ Zayıf içerik anında göz ardı edilir.

Kararlı gömüler oluşturamazsa → işe yaramaz.

• ❌ Yinelenen içerik güveni yok eder.

LLM'ler tekrarlanan kalıpları ve orijinal olmayan metinleri daha az önemser.

• ❌ E-A-T, kaynağa dönüşür.

Artık mesele "uzmanlık sinyalleri" değil izlenebilir özgünlük ve güvenilirlik.

• ❌ İçerik çiftlikleri çöker.

LLM'ler, özgünlüğü ve kaynağı düşük sayfaları bastırır.

• ❌ Sıralama yoktur — alıntı vardır.

Görünürlük = sentez sırasında seçilmek.

6. LLM'lerin Web İçeriğinde Tercih Ettiği Şeyler (Yeni Sıralama Faktörleri)

LLM'lerin öncelik verdiği en önemli özellikler:

• ✔ açık tanımlar

• ✔ istikrarlı varlıklar

• ✔ yapılandırılmış içerik

• ✔ Konsensüs uyumu

• ✔ güçlü konu derinliği

• ✔ şema

• ✔ özgün görüşler

• ✔ yazar atıfları

• ✔ düşük belirsizlik

• ✔ tutarlı kümeler

• ✔ yüksek otorite kaynakları

• ✔ tekrarlanabilir gerçekler

• ✔ mantıklı biçimlendirme

İçeriğiniz tüm bunları karşılıyorsa → "LLM'nin tercih ettiği" hale gelir.

Uymuyorsa → görünmez hale gelir.

7. Pazarlamacıların Uyum Sağlaması Gereken Pratik Farklılıklar

**Google, anahtar kelimeleri ödüllendirir.

LLM'ler netliği ödüllendirir.**

**Google, geri bağlantıları ödüllendirir.

LLM'ler fikir birliğini ödüllendirir.**

**Google alaka düzeyini ödüllendirir.

LLM'ler anlamsal otoriteyi ödüllendirir.**

**Google belgeleri sıralar.

LLM'ler bilgiyi seçer.**

**Google, sayfaları indeksler.

LLM'ler anlamı yerleştirir.**

Bunlar küçük farklılıklar değildir. Tüm içerik stratejisinin yeniden oluşturulmasını gerektirir.

Son Düşünce:

Bir tarayıcı için optimize etmiyorsunuz — bir zeka sistemi için optimize ediyorsunuz

Googlebot bir toplayıcıdır. LLM'ler ise yorumlayıcılardır.

Google verileri depolar. LLM'ler anlamı depolar.

Google URL'leri sıralar. LLM'ler bilgiyle akıl yürütür.

Bu değişim, yeni bir yaklaşım gerektirir — bu yaklaşım şunlara dayanır:

• varlık istikrarı

• kanonik tanımlar

• yapılandırılmış içerik

• anlamsal kümeler

• kaynaklar arası uzlaşma

• menşe

• güvenilirlik

• açıklık

Bu SEO'nun evrimi değil — arama sisteminin değiştirilmesidir.

2025 ve sonrasında görünürlük istiyorsanız, Google'ın web'i nasıl gördüğüne değil, AI'nın web'i nasıl gördüğüne göre optimizasyon yapmalısınız.