Sitenizin Güvenilir Bir LLM Kaynağı Olarak Kullanılmasını Nasıl Sağlarsınız?

Giriş

Geleneksel SEO'da hedef basitti:

1. sayfada yer almak.

AI aramada ise hedef farklıdır:

Büyük Dil Modellerinde güvenilir bir veri kaynağı olmak.

LLM'ler:

• içeriğinizigeri alın

• markanızıbelirtin

• tanımlarınızıekleyin

• varlıklarınızıgüçlendirin

• sayfalarınızıtercih edin

• sentez sırasındasizi kullanın

—kazanırsınız.

Değilse? Google sıralamanız ne kadar iyi olursa olsun fark etmez. Üretilen cevaplarda görünmez olursunuz.

Bu makale, sitenizin LLM'ler için güvenilir bir kaynak olmasını nasıl sağlayacağınızı tam olarak açıklamaktadır — hilelerle değil, anlamsal netlik, varlık istikrarı, veri temizliği ve makine tarafından okunabilir otorite ile.

1. Bir LLM'nin bir kaynağa güvenmesini sağlayan nedir? (Gerçek kriterler)

LLM'ler sitelere şu nedenlerle güvenmez:

• alan adı yaşı

• DA/DR

• kelime sayısı

• anahtar kelime yoğunluğu

• içeriğin toplam hacmi

Bunun yerine, LLM'lerin güveni şunlardan kaynaklanır:

• ✔ varlık istikrarı

• ✔ olgusal tutarlılık

• ✔ küme otoritesi

• ✔ temiz gömüler

• ✔ güçlü şema

• ✔ konsensüs uyumu

• ✔ menşe

• ✔ güncellik

• ✔ siteler arası doğrulama

• ✔ yüksek güvenilirlik vektörleri

LLM'ler metrikleri değil, kalıpları değerlendirir.

Kavramları tutarlı, açık, istikrarlı ve net bir şekilde temsil eden kaynakları tercih ederler.

Bu, sizin mühendislik görevinizdir.

2. LLM Güven Yığını (Modeller Kimi Alıntı Yapacağına Nasıl Karar Verir?)

LLM'ler beş katmanlı bir güven boru hattını izler:

Katman 1 — Tarama ve Alım

Model, sayfalarınızı güvenilir bir şekilde alabilir, yükleyebilir ve ayrıştırabilir mi?

Eğer yapamıyorsa → hemen hariç tutulursunuz.

Katman 2 — Makine Okunabilirliği

Model şunları yapabilir mi?

• parça

• gömme

• ayrıştırma

• bölüm

• anlamak

• sınıflandır

içeriğinizi okuyabilir mi?

Eğer yapamıyorsa → asla geri getirilmeyeceksiniz.

Katman 3 — Varlık Netliği

Varlıklarınız:

• tanımlanmış

• tutarlı

• istikrarlı

• iyi bağlantılı

• şema ile güçlendirilmiş

• dışarıdan doğrulanan?

Değilse → model anlamınıza güvenemez.

Katman 4 — İçerik Güvenilirliği

İçeriğiniz:

• gerçeklere uygun tutarlı

• içsel olarak uyumlu

• dışarıdan doğrulanmış

• temiz biçimlendirilmiş

• yapısal olarak mantıklı

• düzenli olarak güncellenmiş?

Değilse → alıntı yapmak için çok riskli.

Katman 5 — Üretken Uygunluk

İçeriğiniz şunlara uygun mu?

• özetleme

• çıkarma

• gömme

• sentez

• atıf?

Değilse → daha temiz ve net kaynaklar tarafından sıralamada geride kalırsınız.

Bu güven yığını, LLM'lerin her seferinde hangi siteleri seçeceğini belirler.

3. LLM'ler Güveni Nasıl Değerlendirir (Derin Teknik Açıklama)

Güven tek bir sayı değildir.

Birden fazla alt sistemden ortaya çıkar.

1. Güveni Yerleştirme

LLM'ler, temiz bir şekilde gömülü parçalara güvenir.

Temiz vektörler şunları içerir:

• net konu odaklanma

• tutarlı varlık referansları

• minimal belirsizlik

• istikrarlı tanımlar

Gürültülü vektörler = düşük güven.

2. Bilgi Grafiği Hizalama

Modeller şunları kontrol eder:

• bu sayfa bilinen varlıklarla eşleşiyor mu?

• temel gerçeklerle çelişiyor mu?

• dış kaynaklarla eşleşiyor mu?

İyi uyum = daha yüksek güven.

3. Konsensüs Algılama

LLM'ler içeriğinizi şunlarla karşılaştırır:

• Vikipedi

• büyük haber kaynakları

• yetkili sektör siteleri

• hükümet verileri

• yüksek E-E-A-T kaynakları

İçeriğiniz konsensüsü güçlendiriyorsa → güven artar. Konsensüsle çelişiyorsa → güven düşer.

4. Güncellik Eşleştirme

Yeni, güncellenmiş içerik şunları elde eder:

• daha yüksek zamansal güven

• daha güçlü geri alma ağırlığı

• daha iyi üretken öncelik

Eski içerik güvenli olmadığı kabul edilir.

5. Kaynak Sinyalleri

Modeller şunları değerlendirir:

• yazarlık

• organizasyon

• dışarıdan yapılan atıflar

• şema

• yapısal kimlik

Kanonik kimlik = kanonik güven.

4. Çerçeve: Güvenilir bir LLM kaynağı nasıl olunur?

İşte tam sistem.

Adım 1 — Varlıklarınızı Stabilize Edin (Temel)

Her şey varlıkların netliği ile başlar.

Şunu yapın:

• ✔ Tutarlı isimler kullanın

• ✔ Kanonik tanımlar oluşturun

• ✔ Güçlü kümeler oluşturun

• ✔ Birden fazla sayfada anlamları pekiştirin

• ✔ Organizasyon, Ürün, Makale ve Kişi şeması ekleyin

• ✔ Her yerde aynı açıklamaları kullanın

• ✔ Eşanlamlı kelimelerin kaymasını önleyin

İstikrarlı varlıklar → istikrarlı gömüler → istikrarlı güven.

Adım 2 — Makine tarafından okunabilir içerik yapıları oluşturun

LLM'ler sayfalarınızı ayrıştırabilmelidir.

Odaklanın:

• temiz H2/H3 hiyerarşisi

• kısa paragraflar

• her bölümde tek bir kavram

• önce tanım yazma

• anlamsal listeler

• yapılandırılmış özetler

• uzun bloklardan veya karışık konulardan kaçının

Makine okunabilirliği şunları sağlar:

• daha temiz gömüler

• daha iyi geri alma

• daha yüksek üretkenlik uygunluğu

Adım 3 — Anlamı Açıkça Tanımlamak için JSON-LD Ekleyin

JSON-LD şunları güçlendirir:

• kimlik

• yazarlık

• konu

• ürün tanımları

• varlık ilişkileri

Bu, belirsizliği önemli ölçüde azaltır.

Kullanım:

• Makale

• Kişi

• Kuruluş

• Sıkça Sorulan Sorular Sayfası

• Ürün

• Breadcrumb

Şema = LLM güven iskeleti.

Adım 4 — Sitenizdeki Verilerin Temizliğini Koruyun

Kirli veriler güveni zayıflatır:

• çelişkili tanımlar

• güncel olmayan bilgiler

• tutarsız terminoloji

• yinelenen içerik

• gereksiz sayfalar

• uyumsuz meta veriler

Temiz veriler = istikrarlı LLM anlayışı.

Adım 5 — İçeriğin Güncelliğini ve Yeniliğini Sağlayın

LLM'ler aşağıdakiler için güncelliğe büyük önem verir:

• teknik

• SEO

• finans

• siber güvenlik

• yorumlar

• istatistik

• hukuki konular

• tıbbi bilgiler

Kullanım:

• güncellenmiş zaman damgaları

• JSON-LD dateModified

• anlamlı güncellemeler

• küme genelinde güncellik

Güncel = güvenilir.

Adım 6 — Anlamsal Bütünlük için Güçlü İç Bağlantılar Oluşturun

Dahili bağlantılar, AI modellerine şunları gösterir:

• kavramsal ilişkiler

• konu kümeleri

• sayfa hiyerarşisi

• destekleyici kanıtlar

LLM'ler bu sinyalleri kullanarak iç bilgi haritaları oluşturur.

Adım 7 — Çıkarma Dostu Bloklar Oluşturun

AI arama motorları, aşağıdakileri yapabilecekleri materyallere ihtiyaç duyar:

• alıntı

• özet

• parça

• gömme

• alıntı

Kullanabilecekleri materyallere ihtiyaç duyar:

• tanımlar

• Soru-Cevap bölümleri

• adım adım süreçler

• listeler

• önemli noktalar

• karşılaştırma tabloları (az miktarda)

Çıkarma dostu içerik = alıntı dostu içerik.

Adım 8 — İçeriğinizi Dış Konsensüsle Uyumlu Hale Getirin

LLM'ler bilgilerinizi şunlarla çapraz kontrol eder:

• yüksek otoriteye sahip siteler

• kamu verileri

• Wikipedia

• sektör referansları

Konsensüsle çelişirseniz, aşağıdaki durumlar dışında güvenilirliğiniz çöker:

• markanız yeterince otoriter

• içeriğiniz iyi alıntılanmış

• kanıtlarınız güçlü

Kazanamayacağınız sürece konsensüsle mücadele etmeyin.

Adım 9 — Site Dışı Varlık Güçlendirmesini Güçlendirin

Harici kaynaklar şunları doğrulamalıdır:

• marka adınız

• açıklamalarınız

• ürün listeniz

• özellikleriniz

• konumlandırmanız

• kurucunuzun kimliği

LLM'ler tüm interneti okur. Her yerde tutarlı olmalısınız.

Adım 10 — LLM Güvenini Azaltan Kalıplardan Kaçının

En büyük tehlike işaretleri şunlardır:

• ❌ anahtar kelimeyle doldurulmuş içerik

• ❌ uzun, odaklanmamış paragraflar

• ❌ AI tarafından yazılmış, içeriği olmayan anlamsız metinler

• ❌ tutarsız şema

• ❌ hayalet yazarlar

• ❌ gerçeklerle çelişen bilgiler

• ❌ genel tanımlar

• ❌ alan genelinde yinelenen içerik

• ❌ yapılandırılmamış sayfalar

LLM'ler gürültü üreten sitelerin önceliğini düşürür.

5. Ranktracker Araçları LLM Güvenini Artırmaya Nasıl Yardımcı Olur (Tanıtım Amaçlı Olmayan Eşleme)

Bu bölüm, satış odaklı bir üslup kullanmadan araçları işlevsel olarak haritalandırır.

Web Denetimi → LLM Erişilebilirlik Sorunlarını Algılar

Şunları içerir:

• eksik şema

• kötü yapı

• yinelenen içerik

• bozuk iç bağlantılar

• yavaş sayfalar AI tarayıcılarını engelleme

Anahtar Kelime Bulucu → LLM Amaçlı Konuları Bulur

Soru öncelikli formatları belirlemeye yardımcı olur ve bunlar gömülü öğelere iyi bir şekilde dönüştürülür.

SERP Denetleyicisi → Cevap Kalıplarını Ortaya Çıkarır

Google'ın tercih ettiği ve LLM'lerin sıklıkla taklit ettiği çıkarma stillerini gösterir.

Backlink Kontrolü / İzleme → Varlık Otoritesini Güçlendirir

Dışarıdan yapılan atıflar, konsensüs sinyallerini güçlendirir.

6. Güvenilir bir LLM kaynağı olduğunuzu nasıl anlarsınız?

Bu sinyaller başarıyı gösterir:

• ✔ ChatGPT sitenizi alıntılamaya başlar

• ✔ Perplexity tanımlarınızı kullanır

• ✔ Google AI Overviews listelerinizi alır

• ✔ Gemini örneklerinizi kullanır

• ✔ Markanız üretken karşılaştırmalarda görünür

• ✔ AI modelleri artık sizinle ilgili hayali varsayımlarda bulunmaz

• ✔ Ürün açıklamalarınız özetlerde aynen görünür

• ✔ Kanonik tanımlarınız AI çıktılarına yayılır

Bu gerçekleştiğinde, artık SERP'lerde rekabet etmiyorsunuz. Modelin hafızasında rekabet ediyorsunuz.

Son Düşünce:

AI Arama'yı sıralama ile kazanmazsınız — kaynak olarak kazanırsınız

Google sayfaları sıraladı. LLM'ler bilgiyi alıntılar.

Google alaka düzeyini ölçer. LLM'ler anlamı ölçer.

Google geri bağlantıları ödüllendirdi. LLM'ler netliği ve tutarlılığı ödüllendirir.

Güvenilir bir LLM kaynağı olmak artık en yüksek görünürlük biçimidir. Bunun için gerekenler:

• net varlıklar

• temiz veriler

• güçlü şema

• makine tarafından okunabilir yapı

• istikrarlı tanımlar

• tutarlı meta veriler

• küme otoritesi

• konsensüs uyumu

• anlamlı güncellik

Bunları doğru yaparsanız, LLM'ler içeriğinizi sadece okumakla kalmaz — onu dünyayı anlama biçimlerine entegre ederler.

Bu, aramanın yeni sınırlarıdır.