Yapay Zeka Arama Motorlarında Görünürlük: Şimdiye Kadar Bildiklerimiz

Giriş

Yapay zeka arama görünürlüğü son zamanlarda gündemde olan bir konu. Yapay zeka destekli araçların, motorların ve SERP özelliklerinin büyümesi, insanların web'de bilgi bulma ve bu bilgilerle etkileşim kurma şeklini hızla değiştiriyor. Pew Araştırma Merkezi'ne göre, kullanıcıların yaklaşık %58'i Google'da Yapay Zekaya Genel Bakış sağlayan en az bir oturum gerçekleştiriyor. Ayrıca, yapay zeka tarafından oluşturulan bir yanıtla karşılaşan kullanıcılar, oturumlarının yalnızca %8'inde geleneksel bir SERP bağlantısına tıkladıklarını bildirmiştir.

Web'de bilgi ararken yapay zekaya duyulan güvenin artması ve sıfır tıklama deneyimlerinin yükselişi, geleneksel arama motoru görünürlüğünün artık iş büyümesi ve sürdürülebilirliği için yeterli olmadığı anlamına geliyor. Artık rekabetçi kalabilmek için içeriğinizin yapay zeka yanıtlarında yer almasını sağlamanız gerekiyor. Peki ama şu ana kadar yapay zeka arama optimizasyonu hakkında tam olarak ne biliyoruz? Hadi öğrenelim!

Yapay Zeka Arama Nedir?

Kaynak Freepik

AI arama, yapay zeka yardımıyla gerçekleştirilen her türlü çevrimiçi aramayı ifade eden genelleştirilmiş bir terimdir. ChatGPT ve Claude gibi bağımsız büyük dil modelleri (LLM'ler) kullanılarak yapılabildiği gibi, Perplexity AI ve Microsoft Copilot gibi temelleri üzerine inşa edilmiş motorların yardımıyla da yapılabilir. Bu terim aynı zamanda geleneksel motorlardaki oturumları da kapsar, ancak Google'ın AI Overviews gibi AI destekli SERP özelliklerinin yardımıyla.

Kullanılan araç ne olursa olsun, bu tür bir aramanın en önemli özelliği, kullanıcılara anahtar kelime eşleşmesine ve alaka düzeyine göre sıralanmış geleneksel bir kaynak listesi sunmamasıdır. Bunun yerine yapay zeka, kullanıcının sorgusunu işlemek ve arkasındaki niyeti anlamak için doğal dil işleme ve makine öğrenimini kullanır. Niyete dayalı olarak yapay zeka, kişinin talebine doğrudan bir yanıt sentezler ve genellikle bilgi topladığı orijinal kaynaklara atıfta bulunur.

Sonuç nedir? Kullanıcı, birden fazla sayfayı karıştırmak zorunda kalmadan sorusuna hızlı, kişiselleştirilmiş ve doğrudan bir yanıt alır. Bu, bilgi bulmanın daha kolay bir yoludur ve bu nedenle giderek daha fazla insan bunu kullanmaktadır. İşletmeler içinse bu, hedef kitleleri normal SERP'leri incelemese bile web'de görünür kalabilmek için geleneksel SEO'ya ek olarak yapay zeka arama motoru optimizasyonu uygulama gerekliliği anlamına geliyor.

Yapay Zeka Arama SEO'sunun Geleneksel SEO'dan Farkı Nedir?

Bazı benzerlikleri olmasına rağmen, geleneksel ve yapay zeka algoritmaları farklı çalışır. Alışkın olduğumuz SERP'ler anahtar kelime eşleştirmesine dayalı olarak oluşturulur. Sırasıyla, geleneksel SEO, anahtar kelime hedefleme ve entegrasyonuna çok fazla güvenir. Yapay zeka ise anahtar kelime benzerliğinden daha derinlere bakar. Kullanıcının ne bulmak istediğini, yani niyetini değerlendirir. Ancak tek fark bu değildir.

Bildiklerimize dayanarak geleneksel ve yapay zeka arama SEO'su arasındaki başlıca ayırt edici özellikleri kısaca gözden geçirelim:

	Geleneksel Optimizasyon	Yapay Zeka Odaklı Optimizasyon
Hedef	İçeriğinizin SERP'lerde sıralanmasını sağlamak için; genellikle ilk 10 sonuçta sıralanmaya odaklanır.	Motorlarda, SERP'lerde ve sohbetlerde yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda yer almak ve kaynak olarak gösterilmek.
Anahtar Kelimeler	Nişinizle uyumlu popüler, yüksek hacimli (ve genellikle kısa kuyruklu) anahtar kelimelere odaklanın.	Uzun kuyruklu anahtar kelimelere ve soru tabanlı sorguların sık kullanımına odaklanın.
Kullanıcı niyeti	İkincil odak.	Birincil odak noktası.
Dil ve ses tonu	Asistanınızın diline bağlı olarak gündelik, resmi veya ciddi. Açıklık ve özgünlüğe büyük bir odaklanma.	Yapay zeka tarafından sunulan diyalog benzeri deneyimlerle eşleşmek için daha konuşkan.

Temel Yapay Zeka Arama Optimizasyonu Sıralama Faktörleri

Farklılıkları nedeniyle, geleneksel ve yapay zeka motorları sonuçta içeriği sıralamak için farklı faktörler ve sinyaller kullanır. Hala birçok bilinmeyen olmasına rağmen, oluşturulan sonuçlarda öne çıkmanıza yardımcı olabilecek aşağıdaki birincil faktörleri zaten biliyoruz:

İçerik Derinliği ve Topikal Otorite

Geleneksel arama motoru görünürlüğü büyük ölçüde içeriğinizin belirli bir kullanıcı sorgusuyla alaka düzeyine bağlıdır. Yapay zeka ise daha geniş topikal otoriteye öncelik verir. Önemli bir içerik derinliği sağlayan ve ilgili alt konuların çeşitliliğini kapsayan kaynaklar, zaman zaman farklı temalarda tek seferlik makaleler yayınlayan sitelere kıyasla oluşturulan sonuçlara girme şansına daha fazla sahiptir. Topikal otorite, uzmanlık ve güvenilirliğin güçlü bir işaretidir.

İçeriğin Özgünlüğü ve Kalitesi

Yapay zeka, belirli bir temadaki büyük hacimli içeriği kısa sürede işleyebilir ve analiz edebilir. Ayrıca yüzeysel ve düşük dereceli kopyaları hızla tespit eder. Sentezlediği cevaplarda, değer katan yetkili ve benzersiz içgörüler sunan kaynaklara öncelik verir. Bu nedenle, bilginin kalitesi ve orijinalliği çok önemli olmaya devam etmektedir.

Anlamsal Optimizasyon ve Bağlamsal Alaka Düzeyi

Normal motorlardan farklı olarak, yapay zeka destekli olanlar bir makalenin bağlamına ve anlamsal temeline bakabilir. Algoritmaları, ana hedef anahtar kelimenin yanı sıra ilgili terimleri ve varlıkları kapsayan mantıksal konu kümelerinde organize edilmiş makaleler arıyor. Oluşturulan sonuçlara girmek için sitelerin anlamsal derinlik için kopyayı optimize etmesi ve mantıklı iç bağlantı kullanması gerekir.

Etkileşim Metrikleri ve Kullanıcı Deneyimi

Hemen çıkma oranı, bekleme süresi, tıklama oranı ve kaydırma derinliği gibi davranışsal sinyaller, kullanıcı etkileşimi ve memnuniyet düzeyini gösterir. Arama motorlarındaki yapay zeka bu sinyallere artık daha sık bakıyor. Bunları, belirli bir içerik parçasının kullanıcı amacını karşıladığının ve olumlu bir deneyim sağladığının bir işareti olarak yorumlar ve bu da sıralama potansiyelini artırır.

Çevrimiçi Mansiyonlar ve Marka Güvenilirliği

Tıpkı geleneksel arama motoru görünürlüğü gibi, LLM' lerde görünürlük de güvenilirliğe bağlıdır. Ancak, yapay zeka geri bağlantıların ötesine bakar. Kullanıcı ihtiyaçlarına uygun sonuçlar sağlamak için bir markanın genel dijital ayak izini ve itibarını değerlendirir. Düzenli olarak markadan bahsedilmesi ve 1. kademe medyada yer almasının yanı sıra markanın duyarlılığı da atıf almaya yardımcı olur. Alanında doğrulanmış güvenilirliğe ve uzmanlığa sahip bir marka oluşturmak önemlidir.

Makine Tarafından Okunabilir Sinyaller ve Yapılandırılmış Veriler

Yapay zeka, makine tarafından okunabilir verilere çok fazla güvenir. İçeriğinizin yapay zeka tarafından anlaşılmasını kolaylaştırmak için temiz bir HTML hiyerarşisi, meta veri ve Schema işaretlemesi uygulamanız gerekir. Bunlar, LLM'lerin sayfalarınızı yorumlamasına ve bağlamsallaştırmasına yardımcı olacak, bu da AI özetlerinde yer alma olasılığını artırabilir.

Geleneksel SERP'lere kıyasla YZ Görünürlüğü

Yukarıda belirtilen faktörlere uygun doğru optimizasyon stratejilerini uygularsanız, bu, oluşturulan sonuçlarda görünmeye başlamanıza ve şimdiden atıflar almanıza yardımcı olacaktır. Ancak bu tür görünürlük hakkında bildiğimiz bir şey daha var; organik trafiği mutlaka artırmıyor.

Hepimiz SERP'lerde ilk sıralarda yer almanın sonuçta size daha fazla tıklama ve trafik sağlayabileceği gerçeğine alışkınız. Ancak, yapay zeka tam ve kapsamlı yanıtlar sağladığından, kullanıcıların kendileri daha fazla bilgi edinmek istemedikleri sürece genellikle alıntı yapılan kaynaklara tıklamalarını gerektirmez. Yani, LLM özetlerinde yer almak size mutlaka trafik artışı sağlamayacaktır. Bununla birlikte, otoritenizi güçlendirmenize ve hedef kitlenizin zihninde üst sıralarda kalmanıza yardımcı olabilir. Bu iki varlık, sıfır tıklama deneyimleri dünyasında çok önemli hale gelecektir.

Kaynak Freepik

Yapay Zeka Arama Optimizasyonu Metrikleri

Yani, yapay zeka arama motoru optimizasyonu şu anda bildiğimiz SEO'dan çok farklı. Ayrıca her zaman trafiğinizi ve TO'nuzu artırmaz. Sırasıyla, yapay zeka arama görünürlüğü başarınızı ölçmek için aşağıdaki gibi farklı ölçütlere odaklanmanız gerekecektir:

• Yapay zeka görünürlük oranı
• Topikal otorite puanı
• Genel kaynak yetkisi
• Oluşturulan sonuçlarda atıf
• Bağlamsal uygunluk
• Anlamsal kapsam
• Etkileşim ve kullanıcı deneyimi
• Duyarlılıktan bahsedin
• Ses payı
• Yapay zeka güdümlü trafikten dönüşüm

Belirsizlikler ve Zorluklar

Hızlı büyümesine rağmen, yapay zeka kullanan çevrimiçi arama, görünürlüğümüzü nasıl optimize edebileceğimiz konusunda bize hala birçok zorluk ve belirsizlik sunuyor. Şu anda, temel arama motoru görünürlüğü sınırlamaları şunlardır:

• Net bir sıralama mantığı eksikliği. Şu anda sadece mevcut verilere dayanarak yapay zekanın ne aradığını tahmin edebiliyoruz. Yine de algoritmalar hala gelişiyor ve hala normal SERP'lerde kullanılana benzer yapılandırılmış bir sıralama mantığı yok.
• Sıralama oynaklığı. Yapay zeka her kullanıcıya dinamik ve kişiselleştirilmiş yanıtlar verir. Bu da SERP'lerdeki gibi tutarlı bir pozisyona sahip olmayı neredeyse imkansız hale getiriyor.
• Kaynak ilişkilendirme hataları. Yapay zeka her yanıtta tonlarca veriyi sentezler. Çoğu zaman, bilgileri kaynağa bağlantı vermeden kullanır, bu da sonuçlarda öne çıkmanın her zaman atıf almak anlamına gelmediği anlamına gelir.
• Tıklamalarda ve trafikte düşüş. Yapay zeka, insanların herhangi bir siteyi ziyaret etmeden bilgi tüketmesini mümkün kılıyor. Yakın gelecekte bu, trafik ve tıklama hacimlerinde şaşırtıcı bir düşüş anlamına gelebilir. Araştırmalar, kullanıcının sorgusunun Google Genel Bakış'ı getirmesi durumunda en üst sıradaki sayfaların bile trafiğin %79'unu kaybedebileceğini ortaya koyuyor. Bu durum işletmeler için önemli sorunlar yaratabilir.

Sonuç

Bugünlerde yapay zeka arama görünürlüğü, her işletmenin rekabetçi kalabilmek için yakalaması gereken bir fırsat. İnsanların web'deki bilgileri bulma ve bunlarla etkileşime geçme şeklini şimdiden değiştiriyor. Ve yakın gelecekte tüm SEO ortamını yeniden şekillendirmesini bekliyoruz.

Gördüğünüz gibi, yapay zeka optimizasyonuyla ilgili hala birçok belirsizlik ve zorluk var. Bu konuda biraz bilgimiz olsa da, sıfır tıklama ortamında rekabetçi kalmak ve büyümek için öğrenmemiz gereken çok şey var. Şimdiden doğru yola girmek için bu makaledeki içgörüleri kullanın ve bu konuyla ilgili daha fazla güncelleme ve içgörü için bizi izlemeye devam edin.