LLM Eğitimi için Marka Verilerinizi Nasıl Yapılandırırsınız?

Giriş

İçeriğiniz ne kadar iyi olursa olsun, verileriniz makine tarafından yorumlanabilecek şekilde yapılandırılmadıkça LLM'ler markanızı tanımayacaktır.

Markalar genellikle şöyle düşünür:

"İçerik yayınlarsak, LLM'ler onu bulacaktır."

Ancak LLM'ler Google gibi çalışmaz. Onlar:

• bilgileri sıkıştırmak

• soyut kavramlar

• benzer varlıkları birleştirme

• zayıf sinyalleri yok say

• belirsiz verileri atmak

• yapılandırılmış kaynaklara öncelik vermek

• tutarlı tanımları tercih etmek

• tanıtım dilini daha düşük sıralama

Marka verileriniz açık, çıkarılabilir, yapılandırılmış ve anlamsal olarak tutarlı değilse, LLM'ler bunları doğru bir şekilde öğrenemez ve kesinlikle sizi kaynak göstermez.

Bu kılavuz, aşağıdakileri sağlamak için gereken kesin formatı ve yapıyı gösterir:

• ✔ ChatGPT sizi hatırlar

• ✔ Gemini sizi sınıflandırır

• ✔ Bing Copilot size güvenir

• ✔ Perplexity sizi alıntılar

• ✔ Claude sizi doğru bir şekilde algılar

• ✔ Apple Intelligence sizi özetler

• ✔ Mixtral/Mistral RAG sizi bulur

• ✔ LLaMA tabanlı sistemler sizi içerir

• ✔ Kurumsal yardımcı pilotlar sizi hatırlar

Her markanın oluşturması gereken LLM-Ready Veri Mimarisi 'ni öğrenmek üzeresiniz.

1. LLM'lerin Yapılandırılmış Marka Verilerine Neden İhtiyaç Duyduğu

Çoğu marka, makineler için değil insanlar için içerik yayınlar.

Ancak LLM'ler markaları şu şekilde değerlendirir:

• varlık tanıma

• olgusal tutarlılık

• anlamsal kümeleme

• bağlam çıkarma

• güven puanlaması

• kaynak doğrulama

• vektör gömmeleri

• alıntı güvenilirlik modelleri

Verileriniz:

✘ yapılandırılmamış

✘ tutarsız

✘ kötü etiketlenmiş

✘ belirsiz

✘ dağınık

✘ tanıtım amaçlı

✘ çelişkili

…LLM'ler bunu güvenle öğrenemez veya yeniden kullanamaz.

Yapılandırılmış marka verileri bunu şu şekilde çözer:

✔ kimliği açıkça tanımlayarak

✔ bağlam sağlama

✔ makine tarafından okunabilir gerçekler sunmak

✔ Anlamsal ilişkileri güçlendirir

✔ belirsizliği azaltmak

✔ doğru alıntı yapmayı sağlamak

✔ geri alma performansını iyileştirme

LLM'ler markanızı sadece "öğrenmekle" kalmaz, aynı zamanda hesaplarlar.

2. LLM'ye Hazır Marka Verilerinin 7 Unsuru

Üretken cevaplarda güvenilir bir şekilde görünmek için markanızın yapısı şu şekilde olmalıdır:

1. Kanonik Marka Tanımı

2. Varlık Özellikleri ve Meta Veriler

3. Yapılandırılmış Sayfa Düzenleri

4. İlişki Grafikleri

5. Kaynak Menşei

6. Gerçek Tutarlılık Katmanı

7. Makine Dostu Özetler

Bu, sadece okunabilir içerik değil, makine tarafından doğrulanabilir bir kimlik oluşturur.

Bunu ayrıntılı olarak inceleyelim.

3. Unsur 1 — Kanonik Marka Tanımı (CBD)

Her LLM, markaları sınıflandırmak için tek cümlelik bir tanıma dayanır.

Örnek (Ranktracker):

"Ranktracker, sıralama takibi, anahtar kelime araştırması, SERP analizi, web sitesi denetimi ve geri bağlantı araçları sunan hepsi bir arada bir SEO platformudur."

Bu tanımın özellikleri şunlar olmalıdır:

✔ kısa

✔ gerçeklere dayalı

✔ tarafsız

✔ tekrarlanabilir

✔ belirsiz olmamalı

✔ platformlar arasında tutarlı

Aynı tanımı kullanmalısınız:

• Hakkında sayfanızda

• ana sayfanızın üst kısmında

• Şema işaretlemesinde

• basın bültenlerinde

• ürün sayfalarında

• bilgi tabanı girişlerinde

LLM'ler, tekrarlayan anlamsal kalıplardan hafızanızı oluşturur.

4. Eleman 2 — Varlık Özellikleri ve Meta Veriler

LLM'ler markaları, özellikleri olan nesneler gibi ele alır. Aşağıdaki gibi açık özellikler sağlamalısınız:

Temel Meta Veriler

• Kurucu

• Kuruluş tarihi

• Kategori

• Alt kategori

• Ürün türü

• Fiyatlandırma modeli

• Desteklenen platformlar

• Temel özellikler

• Hizmet verilen sektörler

Organizasyonel Meta Veriler

• Yasal adı

• Merkezin bulunduğu yer

• Kamu/özel

• Ekip büyüklüğü

• Misyon

Ürün Meta Verileri

Her ürün/hizmet için:

• Ne yapar

• Kime yardım ediyor

• Nasıl çalışır

• temel özellikler

• sınırlamalar

• ideal kullanım örnekleri

LLM'ler bu bilgileri düz metin değil, yapılandırılmış formatlarda ihtiyaç duyar.

5. Öğe 3 — Yapılandırılmış Sayfa Düzenleri

Yapılandırılmamış paragraflar, LLM'lerin ayrıştırması için zordur.

Marka sayfalarınız şunları içermelidir:

• Tanım blokları

• Özellik listeleri

• Karşılaştırma tabloları (yalnızca metin içeren liste alternatifi)

• Kullanım örnekleri bölümleri

• Artılar ve eksiler listeleri

• Fiyatlandırma dökümleri

• SSS bölümleri

• Adım adım "Nasıl Çalışır" dizileri

Her bölüm, LLM'lerin depolayabileceği, gömebileceği ve geri alabileceği bir "parça" haline gelir.

Örneğin:

Ranktracker Nasıl Çalışır?

1. Etki alanınızı girin

2. Anahtar kelimeleri içe aktarın veya ekleyin

3. Sistem günlük sıralama verilerini alır

4. Dashboard'larda performansı izleyin

5. Anahtar kelime araştırması ve denetimini entegre edersiniz

6. Backlinkleri ve rakip metriklerini takip edersiniz

Bu yapı aşağıdakiler için idealdir:

✔ ChatGPT Arama

✔ Copilot

✔ Perplexity

✔ Gemini Genel Bakışlar

✔ Mixtral RAG geri alma

✔ LLaMA gömmeleri

6. Eleman 4 — İlişki Grafikleri

LLM'ler, Google'ın değil, kendi iç "bilgi grafiklerine" dayanır.

Bu grafiklere doğru şekilde yerleştirilmek için içeriğinizin şunları tanımlaması gerekir:

✔ kategoriniz

✔ rakip grubunuz

✔ alternatifleriniz

✔ ilgili kavramlar

✔ yukarı/aşağı akış ilişkileri

✔ araç/iş akışı entegrasyonları

Örnek:

Ranktracker → SEO Platformu → SERP Araçları → Sıra Takibi

Markanızın ilişkilerini tanımlayın:

Kategori

• SEO Araçları

• Pazarlama Yazılımı

• Anahtar Kelime Platformları

İlgili Varlıklar

• SERP Denetleyiciler

• Sıralama Takipçileri

• Anahtar Kelime Araştırma Araçları

• Site Denetleyicileri

Rakipler

• Ahrefs

• Semrush

• Mangools

• Moz

• SE Ranking

LLM'ler bu eşlemeyi şu amaçlarla kullanır:

• sizi karşılaştırma listelerine ekler

• "en iyi araçlar" özetlerine dahil eder

• kullanıcılar kategori düzeyinde sorular sorduğunda sizi hatırlar

• arama için alan adınızı sınıflandırır

Net ilişkiler olmadan → listelerde görünmezsiniz.

7. Unsur 5 — Kaynak Menşei

LLM'ler sadece gerçeklere değil, kaynağa da güvenir.

Şunları sağlamalısınız:

✔ yazar isimleri

✔ uzmanların kimlik bilgileri

✔ yayın tarihleri

✔ son değiştirilme zaman damgaları

✔ dış kaynaklara yapılan atıflar

✔ şeffaflık sayfaları

✔ iletişim ve kimlik bilgileri

Bu, aşağıdakiler için çok önemlidir:

• Claude (son derece katı)

• Gemini

• Copilot

• Perplexity

• Apple Intelligence

Kaynak bilgisi, yanılsamaları ve yanlış sınıflandırmaları azaltır.

8. Eleman 6 — Gerçek Tutarlılık Katmanı

LLM'ler çelişkileri cezalandırır.

Markanız şunları korumalıdır:

Tutarlı tanımlar

• ana sayfa

• ürün sayfaları

• blog

• yardım belgeleri

• basın bültenleri

• dizin listeleri

Tutarlı iddialar

• özellikler

• fiyatlandırma

• metrikler

• müşteri kitleleri

Tutarlı veri noktaları

• lansman tarihleri

• ekip büyüklüğü

• platform desteği

• sürüm

İçeriğiniz kendi içinde çelişki içeriyorsa, LLM'ler bunu şu şekilde çözer:

• çelişkili verilerin silinmesi

• rakip seçimi

• bilinmeyen ayrıntıları hayal etme

• aşırı karmaşık marka bilgilerini aşırı basitleştirme

Tutarlılık, tüm LLM ekosistemlerinde bir sıralama faktörüdür.

9. Unsur 7 — Makine Dostu Özetler

LLM'ler, gömebilecekleri kısa, gerçeklere dayalı özetleri tercih eder.

Şunları ekleyin:

50 kelimelik özet

Kısa, gerçeklere dayalı açıklama.

20 kelimelik özet

Üst düzey işlev açıklaması.

1 cümlelik açıklama

Kanonik tanım.

Anahtar kelime listesi

SEO için değil — gömme için.

Özellikler

Kolayca parçalara ayrılabilen veriler.

Markalı terimler sözlüğü

Dahili tutarlılığı sağlar.

Bunlar şurada görünür:

• Kafa karıştırıcı kutular

• Copilot snippet'leri

• Gemini yapılandırılmış cevaplar

• Siri özetleri

• ChatGPT Arama kartları

10. Bu Yapılandırılmış Marka Verilerini Nereye Yerleştirmeli

• ✔ Ana Sayfa

• ✔ Hakkında sayfası

• ✔ Ürün Sayfaları

• ✔ Fiyatlandırma Sayfası

• ✔ Belgeler

• ✔ Blog şablonları

• ✔ Basın Bültenleri

• ✔ JSON-LD Şeması

• ✔ Site Haritaları

• ✔ Dizin Listeleri

• ✔ App Store (varsa)

Yapı ne kadar tutarlı olursa, LLM'nin hatırlama gücü o kadar güçlü olur.

11. Ranktracker, LLM Eğitimi için Marka Verilerini Yapılandırmaya Nasıl Yardımcı Olur?

Web Denetimi

Eksik şemaları, yapılandırılmış veri boşluklarını ve HTML sorunlarını algılar.

AI Makale Yazarı

Gömme ve geri çağırma için ideal olan yapılandırılmış bölümler oluşturur.

Anahtar Kelime Bulucu

LLM'lerin tercih ettiği soru amaçlı terimleri seçer.

SERP Denetleyicisi

LLM sınıflandırması için gerekli olan varlık ilişkilendirmelerini gösterir.

Sıra Takipçisi

LLM'lerin gelişmesiyle birlikte AI odaklı SERP oynaklığını izler.

Backlink Denetleyici ve İzleyici

Perplexity + Copilot tarafından kullanılan otorite sinyallerini güçlendirir.

Ranktracker, LLM'lerin bir markaya güvenmesi ve onu hatırlaması için gerekli temel yapıyı sağlar.

Son Düşünce:

Marka Verilerinizi Yapılandırmazsanız, LLM'ler Sizin İçin Yapılandırır — Yanlış Bir Şekilde

Yeni gerçeklik şudur:

LLM'ler markanızı tanımlayacak. LLM'ler markanızı özetleyecek. LLM'ler markanızı karşılaştıracak. LLM'ler rakiplerinizi önerecek. LLM'ler sizi kategori liderlik tablolarına dahil edecek veya hariç tutacak.

Tek soru şudur:

Bu tanımı kontrol etmek mi istiyorsunuz, yoksa AI'nın tahmin etmesini mi istiyorsunuz?

Yapılandırılmış marka verileri size şu konularda kontrol sağlar:

• LLM'ler sizi nasıl sınıflandırır?

• hangi gerçekleri hatırladıkları

• nerede göründüğünüz

• alıntı yapılıp yapılmadığınız

• hangi listelerde yer aldığınız

• RAG sistemleri tarafından ne sıklıkla arandığınız

• ne kadar doğru özetlendiğiniz

Verilerini şimdi yapılandıran markalar, önümüzdeki on yıl boyunca AI odaklı keşiflerde hakimiyet kuracak.

Bu SEO değildir. Bu PR değildir. Bu markalaşma değildir.

Bu, dijital görünürlüğün bir sonraki evrimi olan LLM Kimlik Mühendisliğidir.