GEO (Generative Engine Optimization), içeriğinizin ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google’ın yapay zeka özetleri gibi sistemlerde doğru bilgiyle alıntılanması için yapılan çalışmadır. SEO’nun yerine geçmez, onun üzerine kurulur: bu sistemler yanıt üretirken büyük ölçüde iyi yapılandırılmış ve güvenilir web içeriğine dayanır. Bu yazıda kendi sitelerimde ve müşteri sitelerinde uyguladığım düzenlemeleri anlatıyorum.
Kısaca
- Teknik temeli panelden değil, canlı sayfanın kaynağından kontrol edin.
- Kim olduğunuzu yapılandırılmış veriyle tek ve tutarlı bir kimlik olarak tanımlayın.
- Her başlığın altındaki ilk paragrafta soruya doğrudan cevap verin.
- Sayamadığınız rakamı yazmayın; yapay zeka onu sizin iddianız olarak alıntılar.
- Sonucu yalnız trafikle değil, markanın hangi sorularda anıldığıyla ölçün.
Önce teknik temel: SEO eklentisi kurulu diye çalıştığını varsaymayın
Yapay zeka sistemleri de arama motorları gibi önce sayfanızı okuyabilmelidir. Bu yüzden GEO çalışmasına her zaman teknik SEO kontrolüyle başlıyorum.
Sahada en sık karşılaştığım durum, bir SEO eklentisinin kurulu ve etkin görünmesine rağmen sayfaya hiçbir başlık, açıklama ya da paylaşım etiketi basmamasıdır. Panelde her şey yazılıdır ama canlı sayfanın kaynağında yoktur. Benzer şekilde site haritalarına sayfa olmayan şablon adresleri sızabiliyor. Kontrolü panelden değil, canlı sayfanın HTML’inden ve site haritasındaki adres listesinden yapıyorum.
Kimliği netleştirin: kim olduğunuzu makineye açıkça söyleyin
Bir yapay zeka “bu firma kimdir” sorusunu cevaplarken sitenizdeki yapılandırılmış veriye, sosyal profillerinize ve başka sitelerde sizden bahseden kaynaklara bakar. Bu sinyaller birbirini tutmuyorsa yanıt da bulanık olur.
Bu sitede kendim için Person şeması kullanıyorum: adım, unvanım, çalıştığım şirket ve sosyal profillerim tek bir kimlik altında tanımlı (ayrıntısı Hakkımda sayfasında). Markalarımızın sitelerinde ise her markanın ENTRU’ya bağlı olduğunu şemada üst kuruluş ilişkisiyle belirtiyoruz.
Burada önemli bir ayrıntı var: sameAs alanı “bu ikisi aynı varlıktır” demektir. Bir markayı bağlı olduğu şirketle sameAs üzerinden eşlemek iki ayrı varlığı birbirine karıştırır. Yapılandırılmış veri doğru ilişkiyle kurulduğunda işe yarar.
Her sorunun cevabını ilk paragrafa koyun
Yapay zeka sistemleri sayfanın tamamını değil, soruya en iyi cevap veren parçayı alıntılar. Bu yüzden her başlığın altındaki ilk paragrafı o başlığın sorusuna doğrudan cevap verecek şekilde yazıyorum; ayrıntı ve örnek sonra geliyor.
Başlıkların gerçekten konuyu bölmesi de önemli. Sayfada tek bir ana başlık, bölümler için alt başlıklar ve kartlar için daha küçük başlıklar kullanıyorum. Görsel olarak başlık gibi duran ama başlık olmayan etiketleri başlık olarak işaretlemiyorum.
Sık sorulan sorular bölümleri, kısa listeler ve karşılaştırma tabloları da alıntılanmayı kolaylaştırır. Bu biçimler bir soruya sınırları belli, tek parça bir cevap verir ve yapay zeka sistemleri böyle parçaları bağlamından koparmadan kullanabilir.
Bir ders de şuydu: ekranda tek tek dönen kelimelerden oluşan bir ana başlık, arama motoruna bütün kelimeleri art arda okutuyordu. Görünümü bozmadan yalnız ilk kelimeyi metin olarak bıraktık, diğerlerini görsel katmana taşıdık; artık başlık makineye tek ve anlamlı bir cümle olarak gidiyor.
Ölçemediğiniz rakamı yazmayın
Yapay zeka sistemleri sitenizdeki cümleleri alıntılar ve alıntılanan her rakam markanızın bir iddiasına dönüşür. Bu yüzden sitelerde “çoğu”, “hepsi” ya da “25+” gibi ifadeleri yayından önce sayıyorum.
Bir sitemizde “çoğunu kendi altyapımızda barındırıyoruz” cümlesi duruyordu. Saydığımızda listedeki alan adlarının yarısından azının bizde olduğu çıktı ve cümleyi ölçülebilir bir ifadeyle değiştirdik. Sayamadığım bir şeyi artık “bir kısmı” diye yazıyorum.
Başka sitelerde nasıl anıldığınız da bir sinyaldir
Kimlik yalnızca kendi sitenizde kurulmaz. Yapay zeka sistemleri sizi başka sitelerde ve profillerde hangi bilgiyle anıldığınıza bakarak da tanır; bu kaynaklar birbiriyle çelişiyorsa yanıt da tutarsız olur.
Bu yüzden unvanımı LinkedIn profilimde ve bu sitede birebir aynı yazıyorum, bu sitedeki Person şemasında da çalıştığım şirketi tanımlıyorum. Bir şirket kurucusuysanız şirket sitenizdeki kurucu bölümünden kişisel sitenize, kişisel sitenizden şirkete bağlantı vermeniz de aynı ağın parçasıdır. Amaç, hangi kaynaktan bakılırsa bakılsın aynı kişiyi ve aynı şirketi anlatan tutarlı bir ağ kurmak.
llms.txt ve yapay zeka tarayıcıları
llms.txt, sitenizin özetini ve önemli sayfalarını yapay zeka sistemleri için düz metin olarak sunan bir öneridir. Bu sitede bir llms.txt dosyası var ve sitedeki metinle birebir aynı tutuluyor.
Yine de bu dosyanın yapay zeka yanıtlarına ne kadar etki ettiği bugün ölçülebilmiş değil. Onu kesin bir sıralama aracı olarak değil, kimliği tutarlı anlatmanın bir parçası olarak görüyorum. Ayrıca yapay zeka tarayıcılarının sitenize gerçekten erişebildiğini kontrol edin; güvenlik ayarları bazen arama motorunu geçirirken bu tarayıcıları engelleyebiliyor.
GEO sonucunu nasıl ölçüyorum?
GEO’da tıklama her zaman gelmez; yapay zeka yanıtı soruyu cevapladığında kullanıcı siteye girmeyebilir. Google da yapay zeka özellikleri için ayrı bir görünürlük kuralı tanımlamıyor, temel SEO kurallarına işaret ediyor.
Bilgi amaçlı aramalardan gelen trafiğin yapay zeka özetleri yaygınlaştıkça azaldığını kendi seyahat blogumda yaşadım. Bu yüzden GEO’yu yalnız trafikle değil, markanın hangi sorularda ve hangi bilgiyle anıldığıyla ölçüyorum. Hedef soruları belirleyip yapay zeka asistanlarına düzenli aralıklarla soruyor, markanın geçip geçmediğini ve hangi kaynağın alıntılandığını kaydediyorum.
Search Console’daki marka sorguları da kimlik çalışmasının işe yarayıp yaramadığını gösteren ikinci kaynaktır. Aynı “ikinci kaynaktan sor” ilkesini yapay zeka otomasyonlarında da uyguluyorum. SEO ve GEO çalışmalarını ENTRU’nun performans pazarlaması markası Ahtapood ile yürütüyoruz; sitenizin yapay zeka aramalarında nasıl göründüğünü birlikte incelemek isterseniz bana yazabilirsiniz.
