LLM'ler Geleneksel Arama Algoritmalarına Karşı: SEO'ların Bilmesi Gerekenler

Giriş

Arama artık on mavi bağlantı ile tanımlanmıyor ve Google'ın 1998'de ortaya çıkmasından bu yana ilk kez, bilginin nasıl elde edildiğinin arkasındaki temel mekanizma değişiyor.

On yıllardır SEO, aşağıdaki gibi geleneksel sıralama sistemleri etrafında dönüyordu:

• Google'ın PageRank

• Penguin, Panda, Hummingbird

• Temel Web Vitals

• Anlamsal indeksleme

• Bilgi Grafiği ilişkileri

Bu sistemler hala varlığını sürdürüyor ve hala önemli, ancak artık tamamen farklı bir motor tarafından gölgede bırakılıyor:

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler).

ChatGPT Search, Perplexity, Gemini ve Bing Copilot gibi platformlar artık geleneksel anlamda arama motorları değildir. Bunlar, sayfaları sıralamak yerine bilgileri sentezleyen cevap motorlarıdır. Sıralama sinyallerine değil, sinir ağlarına, gömülü öğelere ve öğrenilmiş anlamsal ilişkilere dayanırlar.

SEO uzmanları için, LLM'ler ile geleneksel arama arasındaki farkı anlamak artık hayati önem taşıyor. İki sistem farklı davranıyor, farklı sinyalleri ödüllendiriyor ve giderek farklı sonuçlar veriyor.

Bu kılavuz, bu sistemlerin tam olarak nasıl farklı olduğunu ve SEO'ların her iki dünyada da görünür kalmak için ne yapması gerektiğini ayrıntılı olarak açıklamaktadır.

Temel Fark: Geri Getirme ve Üretme

Geleneksel arama bir geri alma sistemidir. LLM'ler ise üretim sistemleridir.

Geleneksel arama

→ Belgeleri bulur → Sıralar → Bağlantıları görüntüler

LLM'ler

→ Sorguları anlar → Bağlamı geri getirir → Doğrudan bir cevap üretir → Alıntı yapar (gerekirse)

Bu değişim, görünürlüğün nasıl belirlendiğinden otoritenin nasıl ölçüldüğüne kadar her şeyi değiştirir.

Geleneksel Arama Algoritmaları Nasıl Çalışır?

Google gibi geleneksel arama motorları, mühendislik + sıralama sinyallerine dayalı bir süreç izler.

1. Tarama

Botlar URL'leri keşfeder ve içeriği depolar.

2. Dizinleme

İçerik tokenize edilir, kategorize edilir ve varlıklara bağlanır.

3. Geri getirme

Eşleşen belgeler aşağıdaki faktörler kullanılarak bulunur:

• anahtar kelimeler

• niyet eşleşmesi

• anlamsal alaka

4. Sıralama

Google, aşağıdakiler dahil yüzlerce sinyali kullanır:

Otorite Sinyalleri

• Geri bağlantılar

• Etki alanı yaşı

• Konu otoritesi

İçerik Sinyalleri

• EEAT

• Anlamsal netlik

• Anahtar kelime kullanımı

• Sayfa yapısı

Deneyim Sinyalleri

• Sayfa hızı

• Mobil uyumluluk

• Temel Web Göstergeleri

Etkileşim Sinyalleri

• Tıklama oranı

• Sıçrama oranları

• Kalma süresi

Geleneksel SEO, bu sinyalleri etkilemek üzerine kuruludur.

Ranktracker araçları — Rank Tracker, Web Audit, Backlink Checker, Keyword Finder — bu geri alma sistemi etrafında tasarlanmıştır ve arama motorlarının sayfalarınızı nasıl yorumladığını ve sıraladığını size kesin bir şekilde gösterir.

LLM Tabanlı Arama Nasıl Çalışır?

LLM arama tamamen farklıdır. Sayfaları değerlendirmek yerine, anlamı değerlendirir.

Süreç şu şekildedir:

1. Sorgu Anlama

LLM'ler niyeti, alt metni ve kullanıcı bağlamını yorumlar.

2. Geri Getirme (RAG)

Bazı sistemler kaynakları getirir (Perplexity), diğerleri ise gömülü öğeleri kullanır (ChatGPT Search).

3. Akıl yürütme

Model:

• kaynakları karşılaştırır

• konsensüsü belirler

• gürültüyü giderir

• kavramları düzenler

4. Cevap Üretme

LLM, sıralı bir liste değil, sentetik, bilgiyle harmanlanmış bir cevap oluşturur.

5. Alıntı Seçimi

Sistem, aşağıdakilere göre hangi kaynakları alıntı yapacağına karar verir:

• netlik

• gerçek tutarlılığı

• makine okunabilirliği

• yapılandırılmış veriler

• yetki

• varlık gücü

• geri getirme alaka düzeyi

AIO (AI Optimizasyonu) ve GEO (Üretken Motor Optimizasyonu) burada çok önemli hale gelir, çünkü makine içeriğinizi sıralamıyor, yorumluyor.

SEO Uzmanlarının Anlaması Gereken Temel Farklılıklar

Geleneksel SEO ve LLM görünürlüğü, farklı optimizasyon stratejileri gerektirir. Aşağıda, ekibinizin hakim olması gereken önemli farklar yer almaktadır.

1. Anahtar Kelimeler ve Varlıklar

Geleneksel Arama:

Anahtar kelimeler hala önemlidir — özellikle sorguları, URL'leri, başlıkları ve başlıkları eşleştirmek için.

LLM Arama:

Varlıklar çok daha önemlidir.

Modeller öncelik verir:

• markalar

• ürünler

• kavramlar

• kişiler

• ilişkiler

LLM'ler "anahtar kelime yoğunluğuna göre sıralama" yapmazlar. Kavramsal netlik üzerinden akıl yürütürler.

SEO uzmanlarının yapması gerekenler:

• varlık tutarlılığını güçlendirme

• yapılandırılmış verileri kullanma

• anlamsal kümeler oluşturma

• varlık sinyallerini zayıflatan eşanlamlıları kullanmaktan kaçının

• sayfalar arasında tutarlı adlandırma kuralları kullanın

Ranktracker'ın SERP Checker özelliği burada özellikle değerlidir — Google'ın bir konuyla ilişkilendirdiği varlıkları ortaya çıkararak, LLM'lerin aynı konuyu nasıl yorumlayacağını şekillendirmenize yardımcı olur.

2. Sıralama Sinyalleri ve Eğitim Sinyalleri

Geleneksel Arama:

Sayfalar şunlara göre sıralanır:

• geri bağlantılar

• EEAT

• içerik alaka düzeyi

• kullanıcı etkileşimi

LLM Arama:

LLM'ler şunlara dayanır:

• eğitim verilerinden öğrenilen modeller

• gömülü öğeler

• gerçek konsensüs

• otorite kümeleri

• markanızın yüksek kaliteli bağlamlarda ne sıklıkla göründüğü

• kaynaklar arasında bilgilerin tutarlılığı

Google'ın sıralaması sayfalarla ilgiliyse, LLM görünürlüğü kalıplarla ilgilidir.

SEO'ların yapması gerekenler:

• güncel olmayan bilgileri kaldırın

• çelişkili gerçekleri ortadan kaldırma

• birden fazla sayfada aynı anlatıları pekiştirin

• yazar tutarlılığını koruyun

AIO temelde, eğitim ve geri alma sırasında modellere güvenilir sinyaller beslemekle ilgilidir.

3. Geri bağlantılar: Hala önemli, ancak farklı şekilde kullanılıyor

Geleneksel Arama:

Geri bağlantılar = otorite, güven ve sıralama gücü.

LLM Arama:

Geri bağlantılar = gerçeklere dayalı konsensüsün pekiştirilmesi.

Modellerin aradığı:

• güvenilir alanlarda tekrarlanan kalıplar

• gerçek kümelerine yönelik onay önyargısı

• markanızla ilgili anlamsal sinyaller

Yüksek kaliteli, konuya uygun geri bağlantılar, gömme alanında temsilinizi güçlendirir ve modellerin sizi alıntı yapma olasılığını artırır.

Ranktracker'ın Backlink Checker ve Backlink Monitor araçları, sadece SEO için değil, LLM görünürlüğü için de kritik öneme sahiptir.

4. İçerik Yapısı: Sıralama ve Yorumlanabilirlik

Geleneksel Arama:

Yapı, sıralamayı iyileştirir.

LLM Arama:

Yapı, anlaşılabilirliği artırır.

LLM'ler şunları tercih eder:

• Soru-cevap formatları

• kısa gerçek özetler

• açık tanımlar

• madde işaretli listeler

• şema işaretlemesi

• belirsiz olmayan dil

Geleneksel SEO okunabilirliği ödüllendirir. LLM SEO makine tarafından ayrıştırılabilirliği ödüllendirir.

Ranktracker'ın AI Article Writer, kullanıma hazır AIO uyumlu yapı üretir — gerçeklere dayalı özetler, temiz bölümler ve iyi organize edilmiş bağlam.

5. Güncellik ve Yakınlık Anlayışı

Geleneksel Arama:

Güncellik sinyalleri sıralamayı etkiler.

LLM Arama:

Güncellik, sıralamayı değil, geri getirme ve akıl yürütmeyi etkiler.

Perplexity gibi RAG sistemleri en son sayfaları getirir, ancak içeriğiniz net ve gerçeklere dayalı değilse kullanılmaz.

SEO uzmanlarının yapması gerekenler:

• verileri güncelle

• istatistikleri güncel tutma

• içeriği tutarlı bir şekilde yenileme

• sürüm tutarlılığını koru

6. Alıntılar ve Sıralamalar

Geleneksel Arama:

Google, bağlantıları sıralı sonuçlar olarak görüntüler.

LLM Arama:

LLM'ler alıntı yapacak birkaç kaynak seçer.

Bu, yeni rekabet biçimidir.

Alıntılanmak, sıralamadan daha değerlidir — çünkü alıntılar şunlara etki eder:

• marka görünürlüğü

• algılanan uzmanlık

• satış hunisinin en üstünde keşfedilme

• üretilen cevaplara güven

Alıntılar yeni "sıfır pozisyon"dur.

7. Davranış Sinyalleri ve Pekiştirme Sinyalleri

Geleneksel Arama:

Kullanıcı davranışı (tıklama oranı, kalma süresi) sıralamaları etkiler.

LLM Arama:

Modellerin kullanımı:

• pekiştirme öğrenimi

• ince ayar

• talimatları takip etme kalıpları

Davranış verileri, modelin mantığını değil, arama sistemlerini etkiler.

Bu şu anlama gelir:

LLM'ler tıklama tuzağını ödüllendirmez, netliği ödüllendirir.

8. Görünürlüğü Tetikleyen Faktörler

Geleneksel Arama:

Optimize edilmiş sayfa → Anahtar kelime eşleşmesi → Yüksek sıralama → Tıklamalar

LLM Arama:

Varlık netliği → Gerçeklere dayalı fikir birliği → Güçlü sinyaller → Oluşturulan cevapta alıntı

"Sıralama faktörleri"ni değil, anlayışı ödüllendirirler.

SEO'ların Nasıl Uyum Sağlaması Gerekiyor: Yeni Çift Katmanlı Strateji

Artık iki farklı algoritma için optimizasyon yapıyorsunuz:

1. Geleneksel Arama

→ Google ve Bing'de sıralama → Organik listelerden gelen trafik

2. LLM Ekosistemi

→ AI tarafından oluşturulan cevaplarda görünürlük → ChatGPT / Perplexity / Gemini özetlerinde marka dahil edilmesi

Bu, "çift katmanlı SEO stratejisi" gerektirir.

İşte nasıl göründüğü.

Çift Katmanlı SEO Çerçevesi (2025 ve Ötesi)

Yığın #1 — Geleneksel SEO

• anahtar kelime araştırması

• konu kümeleri

• geri bağlantılar

• teknik SEO

• sayfa içi SEO

• tarama

• iç bağlantılar

• sayfa hızı

• kullanıcı deneyimi

Hepsi gereklidir.

Ranktracker'ın tam paketi (Rank Tracker, Keyword Finder, Web Audit, Backlink Checker) bu katman için tasarlanmıştır.

Yığın #2 — AI Optimizasyonu (AIO/GEO)

Bu katman şunları içerir:

Makine Okunabilirliği

• şema

• özetler

• Soru-Cevap biçimlendirme

• açık tanımlar

Varlık Tutarlılığı

• istikrarlı marka isimlendirme

• yapılandırılmış yazar profilleri

• tutarlı ürün isimlendirmesi

Gerçek Bütünlüğü

• doğrulanabilir iddialar

• güncel istatistikler

• sayfalar arası tutarlılık

Anlamsal Otorite

• yoğun konu kümeleri

• kanonik açıklamalar

• tekrarlı ve pekiştirilmiş anlatılar

Bu katman, LLM'lerin aşağıdakileri yapıp yapmadığını belirler:

✔️ markanızı alıntı yapıp yapmadığını

✔️ içeriğinizi kullanıp kullanmadığını

✔️ sentezlenmiş cevaplara sizi dahil edip etmediğini

Şu şekilde düşünün:

SEO sizi indeksler. AIO sizi referans alır.

Her ikisi de önemlidir, ancak farklı nedenlerden dolayı.

SEO'ların Şu Anda Öncelik Vermesi Gerekenler

• ✔️ Varlıkları güçlendirin

Markanız AI sistemlerinde net bir şekilde anlaşılmalıdır.

• ✔️ Açık, gerçeklere dayalı içerik yayınlayın

LLM'ler yorumlanabilirliği ödüllendirir.

• ✔️ Konu kümelerini genişletin

Derinlik = otorite.

• ✔️ Yapılandırılmış verileri kullanın

Şema, LLM'lerin anlam çıkarmalarına yardımcı olur.

• ✔️ Güncel olmayan ve çelişkili içeriği düzeltin

Çelişkiler halüsinasyonlara yol açar.

• ✔️ Güvenilir geri bağlantılar oluşturun

Otorite kümeleri LLM'lerin anlayışını şekillendirir.

• ✔️ AI arama değişkenliğini izleyin

Ranktracker'ın SERP Checker ve Rank Tracker araçlarını kullanarak LLM odaklı algoritma değişikliklerinin neden olduğu değişimleri izleyin.

Gelecek: AI Varsayılan Keşif Katmanı Haline Geliyor

Tüketiciler giderek daha fazla şu soruyu soruyor:

"AI ne diyor?" 

—değil— "Google ne listeliyor?"

Bu kalıcı bir değişimdir.

Geleneksel SEO ortadan kalkmayacak, ancak artık bilgiye erişimin ana kapısı olmayacak. AIO, GEO, varlık optimizasyonu ve LLM görünürlüğünün markanızın hatırlanıp hatırlanmayacağını, referans gösterilip gösterilmeyeceğini ve tavsiye edilip edilmeyeceğini belirlediği daha büyük bir ekosistemin parçası haline geliyor.

Erken adapte olan SEO'lar hakim olacak. Yalnızca anahtar kelime odaklı SEO'ya bağlı kalanlar, eski sıralama sistemleriyle birlikte ortadan kaybolacak.

Çünkü üretken arama çağında:

Otorite = AI tarafından alıntılanmak. Görünürlük = cevaplara dahil edilmek. Başarı = model tarafından anlaşılmak.

En iyi SEO'lar bu değişime karşı koymazlar, ona hazırlanırlar.