Model Hatırlamasını Ölçme: LLM'ler Size Ne Sıklıkta Atıfta Bulunuyor?

Giriş

SEO'da görünürlük, sıralamalarla ölçülür. Üretken aramada ise görünürlük, geri çağırma ile ölçülür.

Model Geri Çağırma, LLM Optimizasyonunda en önemli tek metriktir. Şu soruyu yanıtlar:

"Bir LLM benim konumu düşündüğünde... beni düşünüyor mu?"

Bir LLM:

• sizi alıntılar

• sizi anan

• sizi önerir

• ürününüzü listeler

• markanızı tanımlar

• tanımınızı tekrarlar

• çerçevenizi kullanır

• alan adınızı içerir

• sayfalarınızı yüzeye çıkarır

• nişinizi çerçeveler dilinizi kullanır

...Model Geri Çağırma puanınız yüksektir.

Değilse, SEO'nuz sağlıklı görünse bile görünmezsiniz.

Bu kılavuz, Model Recall'ı nasıl ölçeceğinizi, nasıl puanlayacağınızı ve Ranktracker araçlarını kullanarak nasıl iyileştireceğinizi ayrıntılı olarak açıklamaktadır.

1. Model Recall Nedir?

Model Recall, Büyük Dil Modeli'nin nişinizle ilgili sorgulara yanıt verirken markanızı (açıkça veya dolaylı olarak) ne sıklıkla ortaya çıkardığını ölçer.

Model Recall şunları içerir:

• ✔ doğrudan marka bahsetmeleri

• ✔ alan adı alıntıları

• ✔ varlık açıklamaları

• ✔ ürün önerileri

• ✔ kavram ilişkilendirmeleri

• ✔ tanımların yeniden kullanımı

• ✔ listeye dahil etme

• ✔ meta veri yeniden kullanımı

• ✔ olgusal pekiştirme

• ✔ cevap bazında varlık

Bu, bir anahtar kelime değil, tüm anlamsal küme genelinde sıralamanın üretken eşdeğeridir.

2. Model Recall Neden 1 Numaralı LLM Metrikidir?

Çünkü:

Bir model sizi hatırlamazsa, şunları yapamaz:

• alıntı yap

• sizi tavsiye etmek

• sizi doğru tanımlamak

• sizi rakiplerle karşılaştırmak

• seni en iyi araçlar arasında listelemek

• içeriğinizi ortaya çıkarır

• bilgi grafiklerine dahil etmek

• gerçeklere dayalı iddialarınıza güvenmek

Model Geri Çağırma, LLM görünürlüğüne giriş bileti gibidir. Diğer her şey buna bağlıdır:

• alıntılar

• öneriler

• AI içindeki sıralamalar Genel Bakış

• cevap seçimi

• sorgu yönlendirme

• anlam uyumu

• gerçekçi temsil

3. İki Tür Model Geri Çağırma

Model Geri Çağırma iki şekilde gerçekleşir:

1. Açık Hatırlama

Model, markanızı doğrudan adlandırır veya alıntılar:

• "Ranktracker..."

• "ranktracker.com'a göre..."

• "Ranktracker listeliyor..."

• "Ranktracker şunları önerir..."

Açık Hatırlama ölçülmesi kolaydır.

2. Örtük Hatırlama

Model, markanızı adlandırmadan kullanır:

• tanımlar

• listeler

• yapılar

• çerçeveler

• açıklamalar

• örnekler

• metodoloji

• terminoloji

…markanızın adını belirtmeden.

Örtük hatırlama da aynı derecede önemlidir — bu, anlamınızın modelin gömme alanına girdiğini gösterir.

4. Model Hatırlamayı Test Etme (Kesin İş Akışı)

İşte tüm büyük LLM'lerde hatırlamayı ölçmek için 7 aşamalı tam test süreci.

Adım 1 — Standartlaştırılmış Sorgu Seti Oluşturun

Ranktracker Anahtar Kelime Bulucu'yu kullanarak şunları çıkarın:

• ✔ tanım sorguları

("AIO nedir?")

• ✔ kategori sorguları

("SEO analizi için araçlar")

• ✔ karşılaştırma sorguları

("Ranktracker alternatifleri")

• ✔ en iyi listeler

("2025'in en iyi sıralama izleme araçları")

• ✔ sorun odaklı sorgular

("SERP oynaklığını nasıl kontrol edebilirim?")

• ✔ varlık soruları

("Ranktracker nedir?")

20–50 adet alakalı sorgu seçin. Bunlar, hatırlama testi sorularınız olacak.

Adım 2 — 5 Ana Modelde Test Edin

Her sorguyu şu şekilde çalıştırın:

• ✔ ChatGPT Arama

• ✔ Karmaşıklık

• ✔ Google AI Genel Bakış

• ✔ Gemini

• ✔ Copilot

Kayıt:

• alıntılar

• bahsetmeler

• liste konumları

• özetler

• doğruluk

• hatalar

• halüsinasyonlar

• eksiklikler

Her modelin farklı hatırlama davranışı vardır.

Adım 3 — Çıktıda 3 Hatırlama Biçimi Belirleyin

Puanlamanız gerekenler:

1. Açıkça Bahsedilenler

Marka adınız görünür.

2. Açık Alıntılar

Tıklanabilir bir URL görünür.

3. Dolaylı Etki

Diliniz veya yapınız mevcuttur.

Üçü de Model Hatırlama'dır.

Adım 4 — Hatırlanma Konumunu Puanlayın

Markanız nerede görünür?

0 — mevcut değil

1 — geç veya tutarsız bir şekilde bahsediliyor

2 — orta veya düşük sıralamalı listelerde bahsediliyor

3 — erken bahsediliyor

4 — tutarlı bir şekilde en üst sıralarda yer alıyor

5 — yetkili, kesin kaynak olarak alıntılanmış

Bu, Hatırlanma Gücü Puanınızı oluşturur.

Adım 5 — Anlam Doğruluğunu Değerlendirin

LLM'ye sorun:

• "Ranktracker nedir?"

• "Ranktracker ne sunar?"

• "Ranktracker'ı kimler kullanıyor?"

Cevapları şuna göre puanlayın:

0 = yanlış

1 = kısmen doğru

2 = doğru ama eksik

3 = tamamen doğru

4 = doğru + ayrıntılı bağlam

5 = kanonik tanımınızı tam olarak yansıtıyor

Anlam doğruluğu, varlığınızın ne kadar iyi yerleştirildiğini gösterir.

Adım 6 — Modeller Arası Uyumu Ölçün

En iyi senaryo:

• ✔ 5 modelin tamamı sizden bahsediyor

• ✔ 5'inin tamamı sizi doğru bir şekilde tanımlıyor

• ✔ 5'inin tümü sizi en iyi markalar arasında gösteriyor

Çapraz model tutarlılığı, son derece istikrarlı gömülü öğeleri gösterir.

Adım 7 — Geri Çağırma Puan Kartını Oluşturun

Puan kartınız şunları takip etmelidir:

• ✔ açıkça bahsediliyor

• ✔ açık alıntılar

• ✔ örtük etki

• ✔ konum sıralaması

• ✔ anlam doğruluğu

• ✔ modeller arası tutarlılık

• ✔ rakip varlığı

Bu, Model Geri Çağırma Endeksi (MRI) olur.

5. Model Geri Çağırma Endeksi (MRI): Nasıl Puanlanır

MRI, beş ağırlıklı faktörden oluşan 0–100 arası bir puandır:

1. Açık Geri Çağırma (ağırlıklandırma %30)

Bahsetmeler + alıntılar.

2. Örtük Hatırlama (ağırlıklandırma %20)

Tanımların yeniden kullanımı, liste yapısının yeniden kullanımı.

3. Anlam Doğruluğu (ağırlıklandırma %20)

Modelin varlığınızı anlama düzeyi.

4. Konum Gücü (ağırlık %15)

Cevaplar içindeki sıralama pozisyonu.

5. Modeller Arası Tutarlılık (ağırlık %15)

Kaç model sizi güvenilir bir şekilde hatırlıyor.

Puanlar şu şekilde dağılım gösterir:

0–20 → görünmez

21–40 → zayıf hatırlama

41–60 → kısmi varlık

61–80 → güçlü hatırlama

81–100 → baskın anlamsal otorite

Hedef: Tüm modellerde 80+ puan.

6. Ranktracker Araçları Model Hatırlamayı Nasıl İyileştirir?

Ranktracker'ın paketi, Model Hatırlanabilirliğinin her bileşenini doğrudan etkiler.

Anahtar Kelime Bulucu → Hatırlamayı Tetikleyen İçerik Oluşturma

Şu özelliklere sahip konuları bulun:

• güçlü soru niyeti

• tanım yapısı

• anlamsal kümeler

• rakip odaklı anahtar kelimeler

Bu sorgular hatırlanma şansını artırır.

SERP Kontrol Aracı → Modellerin Neye Güvendiğini Anlayın

SERP'ler şunları ortaya çıkarır:

• varlıklar LLM'lerin kopyaladığı

• yansıttıkları tanımlar

• güvendikleri kaynaklar

• kullandıkları gerçekçi bağlantılar

Bu kalıpları kendi içgörülerinizle tekrarlarsanız, hatırlanma oranı artar.

Web Denetimi → Makine Tarafından Okunabilir İçeriği Sağlayın

İyileştirir:

• yapılandırılmış veriler

• şema doğruluğu

• kanonik etiketler

• URL temizliği

• tarama

Makine tarafından okunabilir sayfalar daha sık görüntülenir.

Geri Bağlantı Denetleyicisi

LLM'ler güveni şunlarla ilişkilendirir:

• yetkili geri bağlantılar

• konsensüs sinyalleri

• alan adı güvenilirliği

Geri bağlantılar, varlık sabitlenmesini güçlendirir.

AI Makale Yazarı → Hatırlanmaya Hazır Yapılar Oluşturun

Otomatik olarak şunları üretir:

• güçlü tanım cümleleri

• temiz H2/H3 hiyerarşisi

• cevaplanabilir bölümler

• listeler

• Sıkça sorulan sorular

• varlık tekrarı

Bunlar, çıkarılabilirliği ve geri çağırmayı iyileştirir.

7. Model Geri Çağırma Yeteneğinizi Hızla Artırma

Aşağıdaki adımları izleyin:

1. Önemli sayfalara kanonik varlık tanımları ekleyin

LLM'ler, site genelinde tutarlı bir tanıma ihtiyaç duyar.

2. Belirsiz veya muğlak bölümleri yeniden yazın

Belirsizlik, geri çağırmayı bozar.

3. Varlıklarla ilgili sorular için SSS şemasını kullanın

Modeller, SSS sayfası verilerini yoğun bir şekilde okur.

4. Temel konularınız etrafında anlamsal kümeler oluşturun

Her bir ana varlık için 5-10 destekleyici makale yazın.

5. Yapılandırılmış verilerinizi güçlendirin

Ekleyin:

• Organizasyon

• Ürün

• Makale

• SSS sayfası

• BreadcrumbList

Şema, varlık sinyallerini güçlendirir.

6. Konu otoritenizi geliştirin

Son derece doğru, varlıkları güçlendiren içerikler yayınlayın.

7. Tutarlı ifadeler ve adlandırma kuralları kullanın

Markanız için eşanlamlılar kullanmayın. Varyasyonlar kullanmayın.

8. "Hatırlama Boşluğu" Analizi: Rakipleri Nasıl Yenebilirsiniz

Her LLM'ye sorun:

• "X için en iyi araçlar?"

• "[Rakip]'e alternatifler?"

• "[Markanız] nedir?"

• "[Rakip] nedir?"

Karşılaştırın:

• ✔ hatırlanma sıklığı

• ✔ sıralama pozisyonu

• ✔ varlık tanımları

• ✔ özet yerleşimi

• ✔ rakibin aşırı temsil edilmesi

Rakiplerinizin hatırlanma oranı daha yüksekse, şu anda bilgi alanını "kontrol eden" onlar demektir.

Hedefiniz: modeller sizi tercih edene kadar onları yapı, tanım, gerçek ve otorite açısından geride bırakmak.

Son Düşünce:

Hatırlanma, yeni sıralamadır

SEO "sıralamanızın nerede olduğu" ile ilgiliyse, LLMO "modelin sizi hatırlayıp hatırlamadığı" ile ilgilidir.

Model Hatırlanma şunları tanımlar:

• marka güveni

• anlamsal otorite

• üretken görünürlük

• bilgi grafiği entegrasyonu

• geleceğe dönük varlık

LLM'ler sizi hatırlayamazsa, sizi alıntı yapamazlar. Sizi alıntı yapamazlarsa, üretken aramada var olmazsınız.

Model Hatırlamayı ustalaştırın — ve sadece web'in değil, modelin iç dünyasının da bir parçası olun.