Yapay zekâ aramalarında işletmeniz nasıl çıkar?

Arama artık tek yerde bitmiyor. Kullanıcıların bir bölümü "Kuşadası'nda drone çekimi yapan firma" sorusunu Google'a değil doğrudan bir yapay zekâ asistanına soruyor ve gelen cevapta geçen ismi arıyor.

Bu yeni alanın kuralları klasik SEO'dan farklı ama ondan kopuk değil. Aşağıda, ölçülmüş verilerle desteklenen ve gerçekten fark yaratan başlıkları sıraladık.

1. Atıfların çoğu sitenizin dışında kazanılıyor

Yapılan analizler, dil modellerinin verdiği cevaplardaki atıfların büyük bölümünün marka kendi sitesi dışındaki kaynaklardan geldiğini gösteriyor: haber siteleri, dizinler, forumlar ve özellikle video platformları.

Pratik sonuç şu: sitenizi mükemmelleştirmek tek başına yetmiyor. İşletme profiliniz, YouTube kanalınız, sektörel dizin kayıtlarınız ve hakkınızda yazılan içerik birlikte çalışmalı.

2. Marka bilgisinin tutarlılığı belirleyici

Dil modelleri bir işletmeyi "varlık" olarak tanır. İsminiz bir yerde "Bubi Medya", başka yerde "Bubi Media Ajans" olarak geçiyorsa, model bunları farklı iki varlık sanabilir.

• İşletme adı her platformda birebir aynı yazılmalı
• Adres ve telefon (NAP) site, Google İşletme Profili ve dizinlerde aynı olmalı
• Sosyal medya profilleri site üzerinden bağlanmalı (schema.org sameAs)
• Hizmet adları tutarlı kullanılmalı; her sayfada başka bir isim verilmemeli

3. Sayfa yapısı: cevap bloğu ve tek H1

Alıntı alan sayfalar üzerine yapılan incelemeler net bir örüntü gösteriyor: tek bir H1 kullanan ve mantıklı başlık hiyerarşisi izleyen sayfalar belirgin şekilde daha sık alıntılanıyor.

Buna ek olarak her sayfanın üst bölümünde, bağlam gerektirmeden okunabilen 40-60 kelimelik doğrudan bir cevap bulunması işe yarıyor. Model, sayfanın tamamını değil bu tür bağımsız pasajları alıntılıyor.

4. Yapısal veri: üç ve üzeri tip

Ölçümler, üç veya daha fazla schema tipi içeren sayfaların alıntılanma olasılığının belirgin şekilde daha yüksek olduğunu gösteriyor. Yerel bir işletme için asgari set şudur: LocalBusiness (veya ProfessionalService), BreadcrumbList, FAQPage ve Service.

Buradaki amaç arama motorunu kandırmak değil; sayfadaki bilgiyi makine tarafından okunabilir hâle getirmek. İşaretlemenin sayfadaki görünür içerikle birebir uyuşması gerekir.

5. llms.txt beklentiyi karşılamıyor

Son iki yılda çokça konuşulan llms.txt dosyası, ölçülen verilere göre atıf üreten botlar tarafından neredeyse hiç talep edilmiyor ve Google bu dosyayı desteklemediğini açıkladı.

Maliyeti sıfır olduğu için biz yine de ekliyoruz; ama "llms.txt koydum, artık yapay zekâ beni bulur" beklentisi karşılıksız. O emeği yapısal veriye ve site dışı görünürlüğe harcamak çok daha verimli.

6. Tazelik: çeyreklik gözden geçirme

Güncellenmeyen sayfaların atıflarını belirgin biçimde daha hızlı kaybettiği görülüyor. Bu, her ay yeni içerik üretmek zorunda olduğunuz anlamına gelmiyor; mevcut sayfaları çeyrekte bir gözden geçirip fiyat, süre ve kapsam bilgilerini güncellemek çoğu zaman yeterli.