LLM'lerde Görünürlük Nasıl Ölçülür?

Giriş

Geleneksel SEO'da görünürlük şu şekilde ölçülür:

• sıralamalar

• gösterimler

• tıklamalar

• trafik

• CTR

• SERP payı

Ancak üretken arama, kuralları tamamen değiştirir.

ChatGPT Search, Google’ın AI Overview, Perplexity, Gemini ve Copilot gibi Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) 10 mavi bağlantı göstermez. Bunlar:

• yorum

• özetlemek

• sentezlemek

• alıntı

• tavsiye

Bu, organik konumunuz olmasa bile içeriğinizin cevapları etkileyebileceği anlamına gelir .

Bu görünürlüğü ölçmek için yeni metrikler, yeni araçlar ve yeni bir zihniyet gerekir. Bu kılavuz, LLM'lerdeki varlığınızı nasıl ölçüp takip edeceğinizi ayrıntılı olarak açıklamaktadır.

1. LLM Görünürlüğünü Ölçmek Neden Tamamen Farklıdır?

LLM görünürlüğü şunlardan biri değildir:

• sıralamalar

• konumlar

• izlenimler

• SERP yerleşimi

LLM görünürlüğü şudur:

• ✔ modellerin içeriğinizi ne sıklıkla kullandığı

• ✔ markanızı ne kadar doğru temsil ettikleri

• ✔ varlıklarınızın cevaplarda görünüp görünmediği

• ✔ ne sıklıkla alıntılanıyorsunuz

• ✔ AI'nın sizi referans olarak ne kadar tutarlı bir şekilde seçtiği

• ✔ Anlamınızın korunup korunmadığı

• ✔ Arama sonuçlarının ne sıklıkla sizin alan adınızdan alındığı

• ✔ markanızın model gömülerinde ne kadar istikrarlı olduğu

Bu, pozisyonel görünürlük değil, anlamsal görünürlüktür.

Bunu ölçmek için şunları değerlendirmelisiniz:

• ✔ modelin "bildiği" şeyler

• ✔ neyi "hatırladığı"

• ✔ neyi "tekrarlar"

• ✔ neyi "tercih eder"

• ✔ neye "güvendiği"

• ✔ neyi "geri getirir"

• ✔ neyi "alıntılar"

LLM görünürlüğü, SEO görünürlüğünden daha derin, daha geniş ve daha opak olmakla birlikte ölçülebilirdir.

2. LLM Görünürlüğünün Üç Katmanı

LLM görünürlüğü üç katmanda gerçekleşir. Her biri kendi ölçüm yaklaşımını gerektirir.

Katman 1 — Üretken Cevap Görünürlüğü (GAV)

Bu, markanızın veya içeriğinizin üretken cevaplarda görünüp görünmediğini ölçer.

Sinyaller şunları içerir:

• marka bahsetmeleri

• alıntılar

• AI cevaplarındaki bağlantılar

• paragraf düzeyinde yeniden kullanım

• özetlere varlık dahil etme

• özelliklerden bahsedilme

Bu, 1. sayfada sıralamanın üretken eşdeğeridir.

Katman 2 — Geri Alma Görünürlüğü (RV)

Bu, içeriğinizin aşağıdakileri yapıp yapmadığını ölçer:

• alınan

• referans

• kanıt olarak kullanılmış

• modele dahil edildi bağlam

Nihai cevapta görünmese bile.

Bu, Google'ın SERP'sinde değil, Google'ın indeksinde yer almanın LLM eşdeğeridir.

Katman 3 — Gömme Görünürlüğü (EV)

Bu, markanızın, varlıklarınızın ve kavramlarınızın aşağıdakileri olup olmadığını ölçer:

• tanınmış

• istikrarlı

• tutarlı bir şekilde temsil edilen

• doğru tanımlanmış

• modelin iç bilgi grafiğinde bağlantılı

Görünürlük gömme, uzun vadeli güven ve alıntı potansiyelini belirlediği için en derin ve en önemli formdur.

3. LLM Görünürlüğünü Ölçmek için Metrikler

Bunlar, AI öncelikli görünürlük için yeni KPI'lardır.

1. AI Genel Bakış Alıntı Sayısı (Google)

İzleme:

• Google'ın alan adınızı ne sıklıkla alıntı yaptığı

• hangi sayfalar alıntılanıyor

• varlıkların ne sıklıkla bahsedildiği

• genel bakış içinde alıntının konumu

Araçlar: manuel testler, SERP örneklemesi, sorguları izleme.

2. ChatGPT Arama Geri Çağırma Puanı

ChatGPT'ye sorun:

• "X için en iyi araçlar nelerdir?"

• "[Marka] nedir?"

• "[Hizmet]'i kim sağlıyor?"

• "Hangi web siteleri [konu]'yu açık bir şekilde açıklıyor?"

Modelin markanızla ilgili hatırlama puanını belirleyin.

3. Karmaşıklık Alıntı Sıklığı

Perplexity neredeyse her zaman kaynaklarını belirtir.

Ölçü:

• alan adınızın ne sıklıkla göründüğü

• hangi tür sorgular altında

• hangi sayfalar görünür

Bu, günümüzde mevcut olan en doğrudan LLM görünürlük ölçütlerinden biridir.

4. Varlık Kararlılığı Testi

Birden fazla LLM'ye sorun:

• "[Marka]'yı tanımlayın."

• "[marka] ne yapar?"

• "[marka]'yı kim yönetiyor?"

• "Hangi şirket [ürün] sunuyor?"

Arayın:

• tutarlılık

• doğru özellikler

• doğru açıklamalar

• halüsinasyon yok

Kararsızlık, zayıf LLM görünürlüğünün işaretidir.

5. Sorgu Tabanlı Geri Alma Testi

LLM'lere şu soruları yöneltin:

• "Çevrimiçi kaynaklara göre..."

• "Güvenilir web sitelerinden elde edilen bilgileri özetleyin..."

• "En iyi uzmanlar ne diyor..."

İçeriğinizin dolaylı olarak kullanılıp kullanılmadığını değerlendirin.

Alıntı yapılmasa bile, içeriğiniz cevabı etkileyebilir.

6. Yerleştirme Uyum Puanı

LLM'lerin markanızı amaçladığınız konularla ilişkilendirip ilişkilendirmediğini test edin.

Şunu sorun:

• "Hangi markalar [konu] ile tanınır?"

• "[Sektör]'ün liderleri kimlerdir?"

• "Hangi araçlar [kullanım durumu] konusunda yardımcı olur?"

Markanız eksikse → gömme uyumunuz düşüktür.

7. Anlam Doğruluğu Puanı

Modellerin markanızı doğru bir şekilde tanımlayıp tanımlamadığını kontrol edin.

Soru:

• "Ranktracker nedir?"

• "Ranktracker ne sunuyor?"

• "Ranktracker'ın özellikleri nelerdir?"

Herhangi bir yanlış cevap → anlamsal sapma → görünürlük kaybı.

8. Karşılaştırmalı Hatırlama Puanı

Sorun:

• "Ranktracker ve [rakip] arasındaki fark nedir?"

• "[Rakip] için en iyi alternatif nedir?"

Rakip ile ilgili sorgularda görünüyorsanız → güçlü görünürlük.

Sorgularınızda rakipleriniz görünüyorsa → zayıf görünürlük.

9. İçerik Yeniden Kullanım Algılama

Arayın:

• ifadeler

• kavramlar

• yapılar

• tanımlar

• listeler

…içeriğinizle eşleşenleri.

LLM'ler, sayfanızı alıntılamasalar bile genellikle sizin anlamınızı kullanır.

10. Çoklu Model Görünürlük Endeksi

Aşağıdakilerde görünürlüğü izleyin:

• Google AI Genel Bakış

• ChatGPT Arama

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

Hedef kitlenize göre platformları ağırlıklandırın.

Bu, birleşik bir görünürlük puanı oluşturur.

4. Ranktracker Araçlarını Kullanarak LLM Görünürlüğünü Takip Etme

LLM görünürlük ölçümü yeni olsa da, birkaç Ranktracker aracı temel sinyaller sağlar.

Anahtar Kelime Bulucu → AI Genel Bakış Fırsat Algılama

Bul:

• soru sorguları

• tanım sorguları

• bilgi kümeleri

• AI yanıtlarını tetikleyebilecek sorgular

Bunlar görünürlük test noktaları haline gelir.

SERP Denetleyicisi → Varlık + Anlam Tanılama

Ortaya Çıkarma:

• Google'ın konunuzu nasıl yorumladığı

• hangi varlıklar hakimdir

• Google'ın güvendiği kaynaklar

• hangi gerçeklerin önemli olduğu

Bu, LLM'lerin markanızı ortaya çıkaracağını tahmin eder.

Web Denetimi → Makine Okunabilirlik Puanı

İyileştirir:

• yapılandırılmış veriler

• şema

• parçalama

• kanonik tutarlılık

• tarama

Makine tarafından okunabilir içerik = daha yüksek LLM geri getirme olasılığı.

Geri Bağlantı Denetleyicisi → Güven Sinyalleri

LLM'ler şunları arar:

• yetkili alıntılar

• yüksek otoriteye sahip geri bağlantılar

• alanlar arası konsensüs

Geri bağlantılar model güvenini ve görünürlüğünü güçlendirir.

AI Makale Yazarı → Yapılandırılmış, Cevaplanabilir İçerik

Sağlar:

• net tanımlar

• istikrarlı hiyerarşiler

• cevaplanabilir bölümler

• makine tarafından okunabilir biçimlendirme

Yapılandırılmış çıktılar LLM'nin çıkarılabilirliğini artırır.

5. Tekrarlanabilir LLM Görünürlük Test Sistemi Nasıl Oluşturulur

İş akışınız şunları içermelidir:

Adım 1 — 20 temel anahtar kelime seçin

Ana konularınız arasında.

Adım 2 — Beş model üzerinde test edin

ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview, Gemini, Copilot.

Adım 3 — Çıktıları kaydedin:

• marka bahisleri

• alıntılar

• özetler

• yanlışlıklar

• eksik ilişkiler

• rakip karşılaştırmaları

Adım 4 — Sonuçları şu şekilde puanlayın:

• GAV (Üretken Cevap Görünürlüğü)

• RV (Geri Getirme Görünürlüğü)

• EV (Gömme Görünürlüğü)

Adım 5 — Eksiklikleri teşhis edin

Eksik alıntılar = zayıf yapı. Yanlış tanımlar = anlamsal sapma. Eksik varlık bahsettiği = zayıf gömme görünürlüğü.

Adım 6 — LLMO, AIO, AEO, GEO teknikleriyle optimize edin

Aylık olarak tekrarlayın.

Zamanla, bir LLM Görünürlük Performans Grafiği oluşturursunuz.

Son Düşünce:

Ölçmediğiniz şeyi iyileştiremezsiniz

SEO sıralama ile ilgiliyse, LLM görünürlüğü temsil ile ilgilidir. Modellerin aşağıdakileri yapıp yapmadığını ölçmeniz gerekir:

• seni anlıyorum

• sizi geri getirir

• sana güvenmek

• seni alıntılamak

• seni doğru tanımlamak

• seni hedef konularınla ilişkilendirmek

• sizi rakiplerinizin önüne çıkarır

Bu , yeni arama ortamıdır.

LLM görünürlüğünü ölçmek isteğe bağlı değildir — bu, gelecekteki keşfedilebilirliğin temelidir.

Bugün ölçmeye başlayan markalar, yarının AI odaklı sonuçlarında hakimiyet kuracak.