LLM Erişilebilirlik Sorunlarını Tespit Etmek için Web Denetimini Kullanma

Giriş

Geleneksel SEO denetimleri, tarama sorunları, bozuk bağlantılar, eksik meta veriler ve sayfa içi hataları arar. Ancak 2025 yılında, teknik SEO resmin sadece yarısıdır.

Modern görünürlük, yeni bir gerekliliğe bağlıdır:

LLM erişilebilirliği — AI sistemlerinin içeriğinizi ne kadar kolay bir şekilde ayrıştırabildiği, parçalara ayırabildiği, gömebildiği ve yorumlayabildiği.

Aşağıdaki gibi AI arama motorları:

• Google AI Genel Bakış

• ChatGPT Arama

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

sayfaları Googlebot'un yaptığı gibi değerlendirmez. Şunları değerlendirir:

• yapısal netlik

• parça sınırları

• gömme kalitesi

• anlamsal tutarlılık

• varlık kararlılığı

• şema zenginliği

• makine okunabilirliği

Siteniz teknik olarak doğru ancak LLM erişilebilir değilse, şunları kaybedersiniz:

• üretken alıntılar

• AI Genel Bakışlar dahil etme

• anlamsal geri alma sıralama

• varlık grafiği görünürlüğü

• konuşma alaka düzeyi

Web Denetim aracı, LLM'ler içeriğinizi sıralamada aşağıya çekmeden veya görmezden gelmeden çok önce bu sorunları sistematik olarak tespit etmenizi sağlar.

Bu kılavuz, Web Denetimi'ni kullanarak LLM erişilebilirlik sorunlarını ortaya çıkarmak, bunların neden önemli olduğunu ve nasıl düzeltileceğini ayrıntılı olarak açıklamaktadır.

1. LLM Erişilebilirlik Sorunları Nedir?

LLM erişilebilirliği = AI sistemlerinin aşağıdakileri ne kadar kolay yapabildiği:

• ✔ içeriğinizi tarayın

• ✔ yapınızı yorumlayın

• ✔ bölümlerinizi parçalara ayırın

• ✔ anlamınızı yerleştirin

• ✔ varlıklarınızı tanımlayın

• ✔ sizi bilgi grafiği ile uyumlu hale getirin

• ✔ içeriğinizi doğru bir şekilde geri getirin

LLM erişilebilirlik sorunları bunlarla sınırlı değildir:

• bozuk HTML

• zayıf Lighthouse puanları

• eksik meta etiketler

Bunun yerine, şu nedenlerden kaynaklanır:

• yapısal belirsizlik

• tutarsız başlıklar

• bozuk şema

• karışık konu parçaları

• zayıf anlamsal bölümleme

• makine dostu olmayan biçimlendirme

• güncel olmayan varlık tanımları

• eksik kanonik anlam

• tutarsız meta veriler

Web Denetim aracı, standart SEO kontrolleriyle bunların çoğunu dolaylı olarak algılar, ancak artık bunlar doğrudan LLM öncelikli sorunlarla da eşleştirilir.

2. Web Denetimi LLM Erişilebilirliğine Nasıl Eşlenir?

Web Denetimi düzinelerce öğeyi kontrol eder. Her bir kategorinin LLM sorunlarıyla bağlantısı aşağıdaki gibidir.

1. Tarama Sorunları → LLM Alım Hatası

Sayfalarınız tarayıcılar tarafından alınamıyorsa, LLM'ler şunları yapamaz:

• yeniden gömme

• vektörleri güncelle

• anlamı yenileme

• eski yorumları düzelt

Web Denetimi işaretleri:

• robots.txt engelleri

• kanonikleştirme hataları

• erişilemeyen URL'ler

• yönlendirme döngüleri

• 4xx/5xx hataları

Bunlar doğrudan eski veya eksik gömülü öğelere neden olur.

2. İçerik Yapısı Sorunları → Parçalama Hataları

LLM'ler içeriği aşağıdakileri kullanarak parçalara ayırır:

• H2/H3 hiyerarşisi

• paragraflar

• listeler

• anlamsal sınırlar

Web Denetimi şunları tanımlar:

• eksik başlıklar

• yinelenen H1

• bozuk hiyerarşi

• aşırı uzun bloklar

• anlamsız başlıklar

Bu sorunlar, parçaların karışık konular içerdiği gürültülü gömülü öğeler oluşturur.

3. Şema Hataları → Varlık Belirsizliği

Şema artık Google için değildir — artık bir LLM anlama katmanıdır.

Web Denetimi şunları algılar:

• eksik JSON-LD

• çelişen şema türleri

• geçersiz özellikler

• şema sayfa içeriğiyle eşleşmiyor

• eksik varlık bildirimleri

Bunlar şunlara neden olur:

• varlık kararsızlığı

• bilgi grafiği hariç tutma

• zayıf arama puanı

• yanlış atfedilmiş içerik

4. Meta Veri Sorunları → Zayıf Anlamsal Bağlantılar

Web Denetimi şunları işaretler:

• eksik meta açıklamalar

• yinelenen başlıklar

• belirsiz başlık etiketleri

• kanonik URL'lerin olmaması

Bunların etkisi:

• gömülü bağlam

• anlamsal bağlantı kalitesi

• parça anlamı kesinliği

• varlık hizalama

Meta veriler LLM iskeletidir.

5. Yinelenen İçerik → Gömülü Gürültü

Web Denetimi şunları algılar:

• içerik çoğaltma

• boilerplate tekrarı

• neredeyse yinelenen URL'ler

• kanonik çakışmalar

Yinelenen içerik şunları üretir:

• çelişen gömüler

• anlamın sulandırılması

• düşük kaliteli vektör kümeleri

• azalan arama güvenilirliği

LLM'ler gereksiz sinyallerin ağırlığını azaltır.

6. İç Bağlantı Sorunları → Zayıf Anlamsal Grafik

Web Denetimi raporları:

• bozuk iç bağlantılar

• yetim sayfalar

• zayıf küme bağlantısı

Dahili bağlantılar, LLM'lerin şu şekilde çıkarımda bulunmasını sağlar:

• kavram ilişkileri

• konu kümeleri

• varlık eşlemesi

• anlamsal hiyerarşi

Zayıf iç grafik = zayıf LLM anlayışı.

7. Sayfa Hızı Sorunları → Tarama Sıklığı ve Yeniden Yerleştirme Gecikmesi

Yavaş sayfalar şunları azaltır:

• güncellik güncellemeleri

• tarama sıklığı

• gömme yenileme döngüleri

Web Denetimi uyarıları:

• render engelleyici kaynaklar

• aşırı büyük JavaScript

• yavaş yanıt süreleri

Zayıf performans = eski gömüler.

3. LLM Yorumlaması İçin En Önemli Web Denetim Bölümleri

Tüm denetim kategorileri LLM erişilebilirliği için eşit derecede önemli değildir. Bunlar kritik olanlardır.

1. HTML Yapısı

Önemli kontroller:

• başlık hiyerarşisi

• iç içe geçmiş etiketler

• anlamsal HTML

• eksik bölümler

LLM'ler öngörülebilir bir iskelete ihtiyaç duyar.

2. Yapılandırılmış Veriler

Önemli kontroller:

• JSON-LD hataları

• geçersiz şema

• eksik/yanlış öznitelikler

• eksik Organizasyon, Makale, Ürün, Kişi şeması

Yapılandırılmış veri = anlamın güçlendirilmesi.

3. İçerik Uzunluğu ve Segmentasyon

Önemli kontroller:

• uzun paragraflar

• içerik yoğunluğu

• tutarsız boşluklar

LLM'ler parçalara ayrılabilir içeriği tercih eder — mantıksal blok başına 200–400 token.

4. İç Bağlantılar ve Hiyerarşi

Önemli kontroller:

• bozuk iç bağlantılar

• bağlantısız sayfalar

• eksik ekmek kırıntısı yapısı

• tutarsız silolama

Dahili yapı, vektör indeksleri içindeki semantik grafik hizalamasını etkiler.

5. Mobil ve Performans

LLM'ler tarama kabiliyetine dayanır.

Performans sorunları genellikle tam alımı engeller.

4. Web Denetimi Kullanarak LLM Erişilebilirlik Sorunlarını Teşhis Etme

İşte iş akışı.

Adım 1 — Tam Web Denetimi Taraması Çalıştırın

En üst düzey görünümle başlayın:

• kritik hatalar

• uyarılar

• öneriler

Ancak her birini LLM kavrayışının merceğinden yorumlayın.

Adım 2 — Önce Şema Sorunlarını İnceleme

Sorun:

• Varlık tanımlarınız doğru mu?

• Makale şeması editoryal sayfalarda mevcut mu?

• Kişi şeması yazar adıyla eşleşiyor mu?

• Ürün varlıkları tüm sayfalarda tutarlı mı?

Şema, LLM erişilebilirlik katmanının en önemli unsurudur.

Adım 3 — İçerik Yapısı İşaretlerini Gözden Geçirin

Şunları arayın:

• eksik H2'ler

• bozuk H3 hiyerarşisi

• Yinelenen H1

• stil için kullanılan başlıklar

• dev paragraflar

Bunlar doğrudan parçalamayı bozar.

Adım 4 — Yinelenen İçeriği Kontrol Edin

Yinelenenler kaliteyi düşürür:

• gömülü öğeler

• geri alma sıralaması

• anlamsal yorumlama

Web Denetimi'nin yinelenen içerik raporu şunları ortaya koymaktadır:

• zayıf kümeler

• içerik yamyamlığı

• anlam çakışmaları

Önce bunları düzeltin.

Adım 5 — Tarama ve Kanonik Sorunlar

Eğer:

• Google tarayamıyor

• ChatGPT alamıyor

• Perplexity gömülemiyor

• Gemini sınıflandıramıyor

…görünmezseniz.

Düzeltme:

• bozuk sayfalar

• yanlış kanonik etiketler

• yönlendirme hataları

• tutarsız URL parametreleri

Adım 6 — Meta Verilerin Tutarlılığını Gözden Geçirin

Başlıklar ve açıklamalar şunları içermelidir:

• sayfayı eşleştiremez

• birincil varlığı güçlendir

• anlamı stabilize et

Meta veriler gömülü bağlantıdır.

Adım 7 — Anlamsal Uyum için İç Bağlantıları Kontrol Edin

Dahili bağlantılar şunları yapmalıdır:

• kümeleri bağla

• varlık ilişkilerini güçlendirir

• bağlam sağlamak

• konu haritaları oluşturmak

Web Denetimi, LLM grafik çıkarımını bozan yapısal boşlukları vurgular.

5. Web Denetimi'nin Ortaya Çıkardığı En Yaygın LLM Erişilebilirlik Sorunları

Bunlar gerçek katillerdir.

1. Eksik veya Yanlış Şema

LLM'ler varlıkları çıkaramaz. Sonuçlar: yetersiz alıntılar, yanlış temsil.

2. Yapılandırılmamış Uzun Metin Blokları

Modeller temiz bir şekilde parçalara ayıramaz. Sonuçlar: gürültülü gömüler.

3. Zayıf veya Çelişkili Meta Veriler

Başlıklar/açıklamalar anlamı tanımlamaz. Sonuçlar: belirsiz vektörler.

4. Yinelenen içerik

LLM'ler çelişkili anlam kümeleri görür. Sonuçlar: düşük güven.

5. Kötü Başlık Hijyeni

H2/H3 yapısı belirsizdir. Sonuçlar: zayıf parça sınırları.

6. Yetim Sayfalar

Bağlamdan kopuk sayfalar. Sonuçlar: semantik grafik entegrasyonu yok.

7. Yavaş Performans

Yeniden tarama ve yeniden gömme işlemlerinde gecikmeler. Sonuçlar: anlamın eskimesi.

6. Web Denetim Bilgilerini Kullanarak LLM Erişilebilirlik Sorunlarını Düzeltme

Net bir eylem planı:

Düzeltme 1 — Makale, SSS Sayfası, Kuruluş, Ürün ve Kişi Şeması ekleyin

Bunlar varlıkları ve anlamı stabilize eder.

Düzeltme 2 — H2/H3 Hiyerarşilerini Yeniden Oluşturun

H2 başına bir kavram. H3 başına bir alt kavram.

Düzeltme 3 — Uzun paragrafları bölümlere ayırılabilir parçalara yeniden yazın

En fazla 2–4 cümle.

Düzeltme 4 — Meta Verilerinizi Temizleyin

Her başlığı tanımlayıcı ve tutarlı hale getirin.

Düzeltme 5 — Yinelenen Sayfaları Birleştirin

Birbirini yiyen içerikleri tek bir otoriter kümede birleştirin.

Düzeltme 6 — Güçlü Bağlantılarla Dahili Kümeler Oluşturun

İyileştirme:

• varlık güçlendirme

• konu kümeleri

• anlamsal grafik yapısı

Düzeltme 7 — Performansı ve Önbelleklemeyi İyileştirin

Etkinleştirin:

• hızlı yükleme

• verimli tarama

• hızlı gömme güncellemeleri

Son Düşünce:

Web Denetimi Sadece Teknik SEO Değildir — LLM Görünürlük Teşhisinizdir

Her LLM erişilebilirlik sorunu bir görünürlük sorunudur.

Siteniz:

• yapısal olarak temiz

• anlamsal olarak düzenlenmiş

• varlık doğruluğu

• zengin şema

• parçalanabilir

• hızlı

• tutarlı

• makine tarafından okunabilir

…AI sistemleri size güvenir.

Değilse?

SEO'nuz mükemmel olsa bile, üretilen cevaplardan kaybolursunuz.

Web Denetimi, bozuk olan her şeyi tespit ettiği için LLM optimizasyonu için yeni bir temel oluşturur:

• gömülü

• parçalama

• geri alma

• alıntı

• bilgi grafiği dahil etme

• AI Genel Bakış görünürlük

Bu sorunları gidermek, sitenizi yalnızca Google için değil, tüm AI öncelikli keşif ekosistemi için hazırlar.