Yapay Zeka Çağında Organik Trafik Çekmek İçin Yeni Nesil SEO Stratejileri: Kapsamlı Bir Araştırma Dokümanı

Yapay zeka (YZ) teknolojilerinin arama motorlarına entegrasyonu, arama motoru optimizasyonu (SEO) alanında köklü bir dönüşüm yaratmaktadır. Geleneksel anahtar kelime odaklı yaklaşımlar artık yetersiz kalmakta, çünkü YZ destekli sistemler kullanıcı sorgularının ardındaki gerçek niyeti ve bağlamı derinlemesine anlamaktadır. Google’ın Yapay Zeka Genel Bakışları (AI Overviews) gibi yeni arama deneyimleri, kullanıcılara doğrudan özetlenmiş yanıtlar sunarak geleneksel organik tıklama oranlarını düşürme potansiyeli taşımaktadır. Bu durum, SEO profesyonellerini “Her Yerde Arama Optimizasyonu” (Search Everywhere Optimization) adı verilen yeni bir paradigmaya yönlendirmektedir.

Bu rapor, YZ’nin arama algoritmalarını ve kullanıcı davranışlarını nasıl temelden değiştirdiğini detaylandırmakta, geleneksel SEO yaklaşımlarının neden yetersiz kaldığını açıklamakta ve yeni nesil organik trafik çekme stratejilerini sunmaktadır. İçerik “kalitesinin, Deneyim, Uzmanlık, Yetkinlik ve Güvenilirlik (E-E-A-T) prensiplerinin, teknik sağlamlığın ve yeni performans metriklerinin önemi vurgulanmaktadır. Raporda sunulan stratejiler, işletmelerin YZ odaklı arama ortamında görünürlüklerini artırmalarına, marka otoritelerini güçlendirmelerine ve daha nitelikli trafik çekmelerine yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

İçindekiler

Yapay Zeka Çağında Arama Motoru Optimizasyonunun Dönüşümü

Arama motoru optimizasyonu (SEO), dijital pazarlamanın temel taşlarından biri olmaya devam etmektedir. Ancak, yapay zeka teknolojilerinin hızla gelişmesi ve arama motorlarına entegrasyonu, SEO’nun doğasını ve uygulanış biçimlerini kökten değiştirmektedir. Geleneksel SEO stratejileri, bu yeni dinamiklere uyum sağlamak zorunda kalmaktadır.

Geleneksel SEO’dan Yapay Zeka Destekli SEO’ya (AISO/GEO) Geçişin Nedenleri

Geleneksel SEO, genellikle belirli anahtar kelimelerin hedeflenmesine ve sayfa düzeyindeki alaka düzeyine odaklanmıştır. Geçmişte, bir anahtar kelimenin içerikte defalarca tekrar edilmesi, arama sıralamalarında yükselmek için yeterli olabilmekteydi.¹ Ancak, yapay zeka destekli arama motorlarının yükselişiyle bu tek boyutlu yaklaşım yetersiz kalmaya başlamıştır. YZ destekli sistemler, anahtar kelime eşleştirmesinin ötesine geçerek kullanıcı sorgularının ardındaki gerçek anlamı ve bağlamı kavramaktadır.² Bu durum, SEO’nun sadece anahtar kelimeleri değil, aynı zamanda kullanıcı niyetini ve içeriğin genel kalitesini de optimize etmeyi gerektiren bir dönüşüm geçirmesine neden olmuştur.

Yapay zeka, Google’ın RankBrain, BERT ve MUM gibi algoritmaları aracılığıyla arama motoru algoritmalarına derinlemesine entegre olmuştur.² Bu modeller, makine öğrenimi ve doğal dil işleme (NLP) kullanarak sorguların anlamını ve bağlamını daha iyi anlamaktadır. Sonuç olarak, SEO’nun odağı, anahtar kelime doldurmaktan ziyade, kullanıcıların sorularına gerçek değer ve yanıt sağlayan kaliteli içerik oluşturmaya kaymıştır.⁶

Kullanıcı davranışları da bu YZ dönüşümüyle birlikte evrimleşmektedir. Kullanıcılar artık daha karmaşık, konuşma dilinde ve doğal sorular sormaktadır.⁸ YZ destekli arama motorları, doğrudan yanıtlar, özetler ve hatta sohbet benzeri etkileşimler sunarak bu değişen beklentilere yanıt vermektedir.² Ayrıca, YZ, kullanıcı demografisi, geçmiş davranışları, etkileşimleri ve tercihleri gibi faktörleri analiz ederek arama deneyimini kişiselleştirebilmektedir.²

Google’ın Arama Üretken Deneyimi (SGE) ve Bing AI Chat gibi yeni platformlar, üretken YZ’yi geleneksel aramayla birleştirerek kullanıcılara özetlenmiş, doğrudan yanıtlar ve takip soruları sorma imkanı sunmaktadır.⁸ Bu yeni arama arayüzleri, kullanıcıların web sitelerine tıklama ihtiyacını azaltma potansiyeli taşımaktadır.¹⁶ Bu durum, SEO profesyonelleri için yeni zorluklar ve fırsatlar yaratmaktadır.

Geleneksel SEO’dan YZ destekli arama optimizasyonuna (AISO) geçişin zorunluluğu ve kapsamlı etkisi, arama motorlarının temel işleyişindeki değişimden kaynaklanmaktadır. Geleneksel arama motorları, genellikle kullanıcı sorgularındaki anahtar kelimeleri web sayfalarındaki anahtar kelimelerle eşleştirerek çalışmaktaydı. Bu, yüzeysel bir eşleştirme süreciydi.¹ Ancak, YZ destekli arama motorları ve sohbet robotları, doğal dil işleme (NLP), makine öğrenimi (ML) ve vektör gömmeleri gibi teknolojileri kullanarak çalışmaktadır.² Bu teknolojiler, YZ’nin bir arama sorgusunun ardındaki “anlamı”, “niyeti” ve “bağlamı” basit kelime eşleştirmesinin ötesinde kavramasını sağlamaktadır. Örneğin, NLP, eş anlamlıları, farklı ifade biçimlerini ve kullanıcının temel amacını belirleyebilir.²

Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), özellikle Geriye Dönük Artırılmış Üretim (RAG) ile desteklendiğinde, doğrudan, kapsamlı ve kişiselleştirilmiş yanıtlar üretebilmektedir.⁸ Bu, YZ’nin bilgiyi sadece işaret etmekle kalmayıp, aynı zamanda üretebildiği anlamına gelmektedir. YZ’nin insan dilini ve niyetini derinlemesine anlayabilmesi nedeniyle, SEO’nun birincil hedefi kelimeleri optimize etmekten anlamı optimize etmeye kaymıştır. İçerik artık sadece belirli anahtar kelimeleri içermekle kalmamalı, aynı zamanda kullanıcının çözmeye çalıştığı temel bilgi ihtiyacını veya sorunu karşılayacak şekilde tasarlanmalıdır. Bu durum, kavramlar arasındaki ilişkilerin ön planda olduğu “anlamsal arama”nın yükselişinin arkasındaki itici güçtür.¹

YZ’nin doğrudan yanıtlar ve özetler sunma yeteneği (YZ Genel Bakışları gibi) doğrudan arama motoru sonuç sayfasında (SERP) gerçekleştiği için, kullanıcıların yanıtlarını almak için bir web sitesine tıklamalarına gerek kalmayabilir.² Bu durum, geleneksel organik tıklamanın değerini temelden değiştirmektedir. Sonuç olarak, SEO başarısı, geleneksel anahtar kelime sıralamalarından ziyade, artan bir şekilde “YZ tarafından oluşturulan sonuçlardaki görünürlük” ve “atıflarla” tanımlanmaktadır.²¹ Bu, SEO uzmanlarının yalnızca yeni YZ araçlarını benimsemesiyle ilgili değildir; aynı zamanda içeriğin nasıl oluşturulduğunu, yapılandırıldığını ve keşfedildiğini temelden yeniden değerlendirmeyi gerektiren bir “yeni oyun planı” ihtiyacını da beraberinde getirmektedir.⁴ Stratejik zorunluluk, dijital varlığı YZ’nin yorumlama yetenekleri ve kullanıcı arama davranışının değişen, daha konuşma odaklı doğasıyla uyumlu hale getirmektir.

Yapay Zeka Destekli Arama Motorlarının ve Botların Temel Çalışma Prensipleri

Yapay zeka destekli arama sistemleri ve botlar, kullanıcı sorgularını anlamak, içeriği analiz etmek ve alakalı sonuçlar oluşturmak için bir dizi gelişmiş teknik ve algoritma kullanır.¹² Bu sistemlerin temel işleyişi, geleneksel arama motorlarından önemli ölçüde farklılık gösterir.

Ortak mekanizmalar arasında veri indeksleme, sorgu anlama, alaka sıralaması ve sonuç alma süreçleri yer alır.¹² YZ destekli arama sistemleri, web sitelerindeki veya platformlardaki içeriği indeksleyerek başlar. Ardından, kullanıcı bir arama sorgusu girdiğinde, sistem sorgunun anlamını ve amacını anlamak için doğal dil işleme (NLP) tekniklerini kullanır.¹² Bu, sorguyu belirteçlere ayırmayı, önemli anahtar kelimeleri tanımlamayı ve bağlamı ile potansiyel kullanıcı niyetini dikkate almayı içerir.¹²

Doğal Dil İşleme (NLP), hem YZ arama motorları hem de chatbotlar için temel bir teknolojidir.² NLP, yapılandırılmamış metni anlamlı, yapılandırılmış verilere dönüştürerek sistemlerin sorgunun anlamını, amacını ve bağlamını kavramalarını sağlar.² Bu, sadece anahtar kelime eşleştirmesinin ötesine geçerek eş anlamlıları, farklı ifade biçimlerini ve kullanıcının gerçek niyetini kavramayı içerir.²

Makine Öğrenimi (ML), YZ arama motorlarının alaka düzeyini sıralamak ve kullanıcı etkileşimlerinden sürekli öğrenerek sonuçları iyileştirmek için kullandığı bir diğer kritik bileşendir.⁵ Chatbotlar da ML kullanarak eğitim verilerinden öğrenir ve zamanla yanıtlarını geliştirir, kullanıcı geri bildirimlerine dayanarak performanslarını iyileştirir.²³

Vektör Gömme (Vector Embeddings) ve Anlamsal Arama (Semantic Search), YZ arama motorlarının ilgili kavramları aramasına olanak tanır. Bu süreç, kelimeleri ve konuları matematiksel olarak temsil eden sayı dizilerine dönüştürür, böylece arama motorları dille matematiksel olarak çalışabilir ve fikirler arasındaki ilişkileri belirleyebilir.² Bu teknoloji, anahtar kelime eşleştirmesinin ötesine geçerek anlam veya niyet temelinde arama yapmayı sağlar.² Anlamsal SEO, kelimelerin ve ifadelerin anlamını ve bağlamını anlamaya odaklanarak, kullanıcının aradığı tüm bilgiyi tek bir yerde sunmayı hedefler.¹

Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), Google’ın SGE’si (MUM, PaLM2, LaMDA gibi modellerle) ve Bing AI Chat (OpenAI modeli) gibi platformlar tarafından kullanıcı sorgularını anlamak ve doğal, konuşma dilinde yanıtlar üretmek için kullanılır.⁸ LLM’ler, geniş eğitim verilerindeki kalıpları ve dili öğrenerek bir sonraki kelimeyi tahmin eder.⁵ Bazı LLM’ler (örneğin, ChatGPT’deki tarama modeli, Gemini 2.0) web’i tarama yeteneğine sahipken, diğerleri (örneğin, GPT, Gemini 1.0) yalnızca eğitim verilerine dayanır.⁵

Retrieval-Augmented Generation (RAG), LLM’lerin “halüsinasyon” (yanlış bilgi üretme), güncel olmayan bilgi ve şeffaf olmayan akıl yürütme süreçleri gibi zorluklarını aşmak için kullanılan umut vadeden bir çözümdür.¹⁹ RAG, harici bilgi tabanlarından (web sayfaları gibi) ilgili belge parçalarını alarak LLM’lerin yanıtlarını zenginleştirir, böylece doğruluğu ve güvenilirliği artırır.¹⁹ RAG süreci genellikle üç ana adımdan oluşur: 1) İndeksleme (belgelerin parçalara ayrılması, vektörlere kodlanması ve vektör veritabanında saklanması), 2) Alma (kullanıcı sorgusuna en alakalı parçaların semantik benzerliğe göre alınması) ve 3) Üretim (LLM’nin alınan parçaları kullanarak yanıt oluşturması).¹⁹

Kişiselleştirme, YZ destekli arama sistemlerinin önemli bir özelliğidir. Bu sistemler, kullanıcı demografisi, davranışları, geçmiş etkileşimleri ve geri bildirimleri gibi faktörleri dikkate alarak arama sonuçlarını her kullanıcının özel ihtiyaç ve tercihlerine göre uyarlayabilir.² Bu, daha alakalı ve tatmin edici bir arama deneyimi sunar.

Yapay Zeka Destekli Arama Motorları ve Geleneksel Arama Motorları Arasındaki Temel Farklar

Yapay zeka destekli arama motorları, geleneksel arama motorlarının ötesine geçerek kullanıcı deneyimini ve sonuçların alaka düzeyini önemli ölçüde dönüştürmüştür. Aşağıdaki tablo, bu iki yaklaşım arasındaki temel farklılıkları özetlemektedir:

Bu tablo, YZ’nin arama motorlarının yeteneklerini nasıl dönüştürdüğünü ve SEO stratejilerinin neden bu değişimlere uyum sağlaması gerektiğini net bir şekilde ortaya koymaktadır.

Yapay Zeka Destekli Arama Motorları ve Botlar Nasıl Çalışır?

Yapay zeka destekli arama motorları ve botlar, geleneksel sistemlerden farklı ve daha karmaşık bir yapıya sahiptir. Bu bölümde, Google SGE ve Bing AI Chat gibi önde gelen YZ destekli arama motorlarının yanı sıra, bu sistemlerin temelini oluşturan Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) ve Geriye Dönük Artırılmış Üretim (RAG) gibi teknolojilerin derinlemesine çalışma prensipleri incelenecektir.

Arama Motorlarında Yapay Zeka (Google SGE, Bing AI Chat, LLM’ler ve RAG)

Google Search Generative Experience (SGE) / AI Overviews

Google Arama Üretken Deneyimi (SGE), artık “YZ Genel Bakışları” (AI Overviews) olarak da adlandırılmakta, üretken yapay zekayı geleneksel aramayla birleştirerek kullanıcılara daha karmaşık ve tanımlayıcı sorular sorma, sorgularının özlü özetlerini alma ve konuşma tarzı takip sorguları yapma seçeneği sunar.⁸ Bu özellik, kullanıcıların bir konuyu daha hızlı ve kapsamlı bir şekilde anlamalarını sağlar.⁹ SGE, kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılayan benzersiz ve değerli içeriklere odaklanarak, klasik veya YZ arama sonuçlarından gelen ziyaretçiler için harika bir sayfa deneyimi sunmayı hedefler.²⁹

SGE, Google’ın Multitask Unified Model (MUM), PaLM2 ve LaMDA gibi çeşitli Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) üzerinde eğitilmiştir.⁸ Bu modeller, sağlanan bilgiyi doğrulamak için yüksek kaliteli web sonuçlarını ve ilişkili kaynakları belirlemek üzere özel olarak tasarlanmıştır ve Google’ın çekirdek sıralama sistemleriyle birlikte çalışır.⁸ YZ tarafından oluşturulan özetler, kullanıcı sorgularına doğrudan yanıtlar sunar ve “tıklama gerektirmeyen” (no-click) yanıtlar sağlayabilir, ancak kullanıcıların daha derinlemesine keşfetmesi için ilgili bağlantıları da içerir.⁹ Bu özetler, kullanıcının sorgusunun veya bağlamının belirli sunuluş şekline bağlı olarak değişiklik gösterebilir.⁸ Google, belirli alanlarda bilgi boşlukları olabileceğini belirtmiş ve güvenle yanıtlayamadığı durumlarda sonuç üretmeyebilir.⁸

Mayıs 2023’te deney modunda başlatılan SGE, 2024 baharından itibaren ABD’deki tüm kullanıcılara kademeli olarak sunulmuş ve Mayıs 2025 itibarıyla arama sorgularının %13-15’inde görünmektedir.⁹ Bu durum, SEO manzarasında önemli bir değişim yaratmıştır.

SGE’nin “tıklama gerektirmeyen” (no-click) paradigması, içerik stratejisi üzerinde derin bir etkiye sahiptir. Google SGE, özetleri ve doğrudan yanıtları doğrudan SERP üzerinde sunarak, kullanıcıların genellikle orijinal web sitesine tıklama ihtiyacını ortadan kaldırmaktadır.⁹ Bu doğrudan yanıt yeteneği, özellikle bilgiye yönelik sorgular için geleneksel organik listelemelerin tıklama oranlarında (CTR) gözle görülür bir düşüşe yol açmıştır, çünkü kullanıcılar yanıtlarını doğrudan YZ’den almaktadır.¹⁶

Ancak, potansiyel trafik hacmi düşüşlerine rağmen, yapılan çalışmalar, YZ aramalarından gelen ve gerçekten tıklayan ziyaretçilerin çok daha yüksek bir oranda dönüşüm sağlayabileceğini göstermektedir. Örneğin, Ahrefs, YZ arama ziyaretçileri için geleneksel organik arama trafiğinden 23 kat daha yüksek dönüşüm oranları tespit etmiştir.²¹ Bu durum, trafik kalitesinde bir kaymaya işaret etmektedir. SGE’nin “tıklama gerektirmeyen” doğası, bilgiye yönelik içeriğin birincil amacını temelden yeniden tanımlamaktadır. Artık tek hedef web sitesine tıklama sağlamak değil, aynı zamanda YZ Genel Bakışı içinde görünürlük ve atıf elde etmektir. İçerik YZ tarafından özetlendiğinde, doğrudan bir tıklama olmasa bile marka bilinirliği ve otoritesi oluşmaktadır.³¹ Bu, bir tür “yanıt motoru optimizasyonu”dur.²¹

Sonuç olarak, YZ Genel Bakışları nedeniyle genel organik trafik hacmi belirli sorgu türleri için düşse de, YZ’ye maruz kalan içerikten gelen kalan tıklamaların (ve sonraki dönüşümlerin) kalitesi ve niyeti çok daha yüksek olabilir.²¹ Bu durum, geleneksel SEO başarı metriklerinin kritik bir şekilde yeniden değerlendirilmesini gerektirmektedir. Sadece ham trafik hacmine odaklanmak yerine, YZ görünürlüğü, marka bahsetmeleri, YZ atıfları ve dönüşüm etkisi gibi yeni performans göstergeleri temel metrikler haline gelmektedir.¹⁷ SEO uzmanları, içeriği kolay özetlenebilir ve doğrudan yanıtlar sağlayacak şekilde yapılandırarak “YZ dostu” hale getirmelidir. Değer artık YZ’nin yanıtı için

yetkili kaynak olmakta yatmaktadır; bu da uzun vadeli marka değeri oluşturur ve ilk etkileşim doğrudan bir web sitesi ziyareti içermese bile satış hunisinde daha yüksek niyetli dönüşümlere yol açabilir.

Bing AI Chat (Microsoft Edge Sidebar)

Bing AI Chat, Microsoft Edge kenar çubuğuna entegre edilmiştir ve kullanıcılara karmaşık sorular sorma, kapsamlı yanıtlar bulma, bilgileri özetleme ve ilham alma imkanı sunar.¹⁵ Kullanıcıların web’de gezinirken sohbeti kaybetmeden web’i keşfetmelerini sağlar; kenar çubuğundaki alıntılara tıklandığında içerik Edge’de yeni bir sekmede açılırken sohbet ekranın yanında kalır.¹⁵

Bing AI Chat, gelişmiş bir OpenAI dil modeli kullanır ve arama amaçları için özel olarak tasarlanmıştır; Microsoft, bunun ChatGPT’den daha güçlü ve arama için özelleştirilmiş yeni nesil bir model olduğunu iddia etmektedir.²⁶ Yanıtlarını çizelgeler, grafikler ve güncellenmiş düzenlerle daha görsel olarak çekici hale getirir, bu da istenen bilgiyi bulma sürecini basitleştirmeyi amaçlar.²⁶ Kullanıcılar, “daha yaratıcı,” “daha dengeli” ve “daha kesin” olmak üzere üç farklı konuşma stili seçebilir, bu da yanıtların tonunu ve doğasını etkiler.²⁶

Platforma özgü optimizasyonun önemi ve “Her Yerde Arama” yaklaşımı, YZ destekli arama ekosisteminin çeşitliliğinden kaynaklanmaktadır. Google SGE ve Bing AI Chat, her ikisi de YZ destekli olmasına rağmen, farklı kullanıcı arayüzleri, işlevsellikler ve temel model mimarileri sergilemektedir.⁸ Örneğin, SGE doğrudan ana SERP’ye entegre olurken, Bing Chat öncelikle Edge kenar çubuğunda çalışır ve farklı etkileşim stilleri sunar.

Bu büyük arama motorlarının ötesinde, ChatGPT gibi diğer YZ platformlarının da kendilerine özgü dahili arama mekanizmaları bulunmaktadır. Örneğin, ChatGPT’nin web aracı kişiselleştirme sunmaz, reklam göstermez ve belirli anahtar kelimeler/varlıklar için bir “artırma operatörü”ne ve “Sorgu Tazelik Hak Ediyor” (QDF) parametresine dayanır; bu da içeriğin geleneksel sıralamadan önce nasıl önceliklendirildiğini etkiler.³²

YZ platformu tasarımındaki ve temel algoritmalarındaki bu çeşitlilik, YZ için “tek beden herkese uyan” bir SEO stratejisinin yetersiz olduğu anlamına gelmektedir. Google SGE için içeriği etkili bir şekilde optimize eden (örneğin, YZ Genel Bakışları ve snippet’ler için yapılandırma) bir yaklaşım, Bing Chat’in kenar çubuğu entegrasyonu veya ChatGPT’nin kişiselleştirilmemiş, tazeliği önceliklendiren dahili araması için aynı derecede etkili veya hatta ilgili olmayabilir. Örneğin, ChatGPT için, artırma operatörü nedeniyle başlık ve başlıklarda kesin, standart varlık adları kritik öneme sahiptir.³²

Bu durum, “çapraz platform optimizasyonu” yaklaşımını zorunlu kılmaktadır.³³ SEO profesyonelleri, her büyük YZ arama ortamının nüanslarını, benzersiz görüntüleme formatlarını, veri alma yöntemlerini ve sıralama sinyallerini anlamalıdır. Bu, stratejileri etkili bir şekilde uyarlamak için “platforma özgü performans” metriklerini izleme ihtiyacını ima etmektedir.¹⁷ Sonuç olarak, SEO, yalnızca Google’a odaklanmaktan öteye geçerek çeşitlenmektedir. Gelecek, içeriğin sadece genel YZ prensipleri için değil, aynı zamanda çeşitli YZ arama motorlarının ve konuşma tabanlı YZ platformlarının belirli davranışları, görüntüleme mekanizmaları ve algoritmik tercihleri için stratejik olarak optimize edildiği “Her Yerde Arama Optimizasyonu”nu gerektirmektedir.³⁴ Bu, içerik ve teknik SEO’ya daha ayrıntılı ve uyarlanabilir bir yaklaşım gerektirmektedir.

Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) ve Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), milyarlarca parametreye sahip, geniş doğal dil veri kümeleri üzerinde eğitilmiş makine öğrenimi modelleridir.²⁷ İnsan dilini anlama ve üretme konusunda üstündürler.⁸ Genellikle Transformer mimarisine dayanır ve bir sonraki kelimeyi veya karakter belirtecini tahmin ederek tüm çıktı dizilerini “otoregresif” bir şekilde üretirler.⁸ Önde gelen LLM’ler arasında OpenAI’nin GPT modelleri, Google’ın PaLM modelleri ve Meta’nın Llama ailesi bulunmaktadır.²⁷

LLM’lerin temel sınırlılıkları arasında “halüsinasyon” (gerçekte var olmayan veya yanlış bilgi üretme), güncel olmayan bilgiler ve şeffaf olmayan, izlenemeyen akıl yürütme süreçleri bulunur.¹⁹ Özellikle daha az bilinen veya “uzun kuyruk” (long-tail) konularda yanlışlıklar yapabilirler; örneğin, Turing ödülü sahipleri veya ACM Üyeleri hakkında yanlış bilgiler verebilirler.²⁷

Geriye Dönük Artırılmış Üretim (RAG), LLM’lerin bu sınırlılıklarını aşmak için ortaya çıkan umut vadeden bir çözümdür.¹⁹ RAG, harici bilgi tabanlarından (web siteleri, belgeler, veritabanları gibi) ilgili belge parçalarını alarak LLM’lerin yanıtlarını zenginleştirir, böylece özellikle bilgi yoğun görevler için oluşturulan içeriğin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırır.¹⁹ RAG, LLM’lerin içsel bilgisini, harici veritabanlarının geniş ve dinamik depolarıyla sinerjik bir şekilde birleştirir.¹⁹

RAG süreci genellikle üç ana adımdan oluşur:

1. İndeksleme: Belgeler, dil modellerinin bağlam sınırlamalarına uyum sağlamak için daha küçük, sindirilebilir parçalara ayrılır. Bu parçalar vektörlere kodlanır ve bir vektör veritabanında saklanır.¹⁹
2. Alma (Retrieval): Bir kullanıcı sorgusu alındığında, RAG sistemi sorguyu bir vektör temsiline dönüştürür ve indekslenmiş veri kümesindeki parçaların vektörleriyle benzerlik puanlarını hesaplar. Sorguya en çok benzeyen ilk K parça alınır ve bu parçalar LLM için genişletilmiş bağlam olarak kullanılır.¹⁹
3. Üretim (Generation): LLM, alınan bu parçaları ve orijinal sorguyu kullanarak bilgilendirilmiş bir yanıt oluşturur. Bu, modelin yalnızca kendi parametrik bilgisine dayanmak yerine, sağlanan harici belgelere atıfta bulunmasını sağlar.¹⁹

RAG, LLM’lerin yanlış içerik üretme sorununu etkili bir şekilde azaltır ve sürekli bilgi güncellemelerine ve alana özgü bilgilerin entegrasyonuna olanak tanır.¹⁹

Yapay Zeka Destekli Chatbotların Bilgi İşleme Yöntemleri ve Eğitimi

Yapay zeka destekli chatbotlar, insanlarla doğal bir şekilde iletişim kurmak ve kullanıcı sorgularını anlamak için karmaşık bilgi işleme yöntemleri kullanır.²² Bu botların etkinliği, büyük ölçüde veri toplama, doğal dil işleme (NLP), makine öğrenimi (ML) ve sürekli öğrenme yeteneklerine bağlıdır.

Chatbotlar, işlevlerini yerine getirebilmek için geniş miktarda veriye ihtiyaç duyar.²³ Bu veriler, önceden var olan veri kümeleri, müşteri destek günlükleri veya diğer metinsel eğitim verileri gibi çeşitli kaynaklardan toplanabilir.²³ Bazı chatbotlar, gerçek zamanlı bilgi almak için harici veri kaynaklarına da erişebilir.²³ Eğitim verileri, botun tanınmasını istenen kullanıcı niyetlerini ve kalıplarını temsil edecek şekilde çeşitlendirilmelidir.³⁵

Doğal Dil İşleme (NLP), chatbotların insan dilini anlamasının temelini oluşturur.²² NLP, metni kelimelere veya ifadelere ayırma (tokenize etme), kelime türlerini etiketleme, adlandırılmış varlıkları tanıma ve duygu analizi gibi unsurları içerir.²³ Bu süreç, chatbotun kullanıcı girdisinin anlamını ve amacını doğru bir şekilde yorumlamasına yardımcı olur.²³ Niyet tanıma, kullanıcının ne istediğini veya neyi başarmaya çalıştığını belirlemek için anahtar kelimeleri, ifadeleri ve bağlamı analiz etme aşamasıdır.²³

Makine Öğrenimi (ML), chatbotların eğitim verilerinden öğrenmesini ve tahminler veya kararlar almasını sağlar.²³ Sinir ağları gibi ML algoritmaları, chatbotları eğitmek için kullanılır; botlar metindeki kalıpları tanıyarak öğrenirler.²³ Bazı chatbotlar, kullanıcı geri bildirimlerine dayanarak zamanla yanıtlarını iyileştirmek için pekiştirmeli öğrenme kullanır.²³ Bu sürekli öğrenme ve adaptasyon, chatbotların zaman içinde daha akıllı ve alakalı hale gelmesini sağlar.²⁴

Chatbot geliştirme sürecinde, konuşma akışları oluşturmak için düğümler kullanılabilir.³⁷ Gelişmiş chatbotlar için konuşma tasarımının temellerini öğrenmek önemlidir. Yanıtları çeşitlendirmek ve sade bir dil kullanmak, chatbotun daha insani görünmesini sağlayabilir.³⁷ LLM destekli botlar, niyet sınıflandırıcılarına olan ihtiyacı ortadan kaldırarak kullanıcıların ne istediğini ayırt etmede daha doğru ve oluşturulması daha kolaydır.³⁷

Kullanıcı merkezli tasarım ve geri bildirim, etkili chatbotlar için kritik öneme sahiptir.²² Chatbotlar, kullanıcı niyetini anlamak, net ve özlü yanıtlar sağlamak ve konuşmalarda sürekliliği sürdürmek için bağlam farkındalığına sahip olacak şekilde tasarlanmalıdır.²³ Kullanıcı geri bildirimleri, chatbotun performansını sürekli olarak değerlendirmek ve iyileştirmek için değerli bir kaynaktır.²²

Chatbotların kullanıcı niyetini anlaması ve eğitilmesi, başarılı bir konuşma deneyimi için temel bir unsurdur. Chatbotlar, kullanıcının girdisini analiz ederek mesajın arkasındaki amacı belirleyebilir ve ilgili yanıtları verebilir.³⁵ Bu süreç, potansiyel müşterinin başarmak istediği belirli hedefi belirlemek için kullanıcı girdisindeki kalıpları ve anahtar kelimeleri tanımak üzere veri sağlamayı içerir.³⁵ Bu niyetleri sınıflandırarak, chatbot daha doğru ve alakalı yanıtlar sağlayabilir, böylece kullanıcıların istedikleri sonuçlara etkili bir şekilde ulaşmalarına yardımcı olur.³⁵

Makine öğrenimi (ML) ve doğal dil işleme (NLP) teknolojileri sayesinde, YZ modelleri müşteri niyetlerini doğru bir şekilde anlamak ve sınıflandırmak için eğitilebilir.³⁵ Müşteri mesajlarındaki kalıpları, anahtar kelimeleri ve bağlamı analiz ederek, YZ destekli modeller gelen sorgulara otomatik olarak uygun niyet kategorisini atayabilir.³⁵ Bir kez eğitildikten sonra, bu modeller niyetleri gerçek zamanlı olarak sınıflandırabilir, böylece chatbotların insan müdahalesi olmadan anında ve doğru yanıt vermesini sağlar.³⁵

Kullanıcı niyetini anlamak için, chatbot geliştiricilerinin mevcut müşteri konuşmalarındaki niyetleri ortaya çıkarmak için veri keşif araçlarından yararlanması gerekir.³⁶ Ardından, konuşma YZ eğitim verilerini bu keşfedilen niyetlerle uyumlu hale getirmek önemlidir.³⁶ Bu, kullanıcıların arzu ettiği konuşmanın, geliştirilen niyetlerle sorunsuz bir şekilde uyumlu olmasını sağlamak için bir yol haritasıdır.³⁶ Müşteri niyetleri, bir kullanıcının chatbot ile etkileşim kurmasının çeşitli nedenlerini temsil ederken, geliştirilen niyetler, chatbotun gerçekleştirmek üzere programlandığı önceden tanımlanmış eylemler ve yanıtlardır.³⁶ Bu iki niyet türünü uyumlu hale getirmek, chatbotun etkin işleyişi için hayati öneme sahiptir.

Konuşma bağlamı, niyetlerin nasıl yorumlandığını önemli ölçüde etkiler.³⁶ Chatbot, belirlenen bu niyeti, uygun eylemi veya yanıtı belirlemek için kullanır.³⁶ Niyet, chatbotun kullanıcının isteğini yerine getirmesi veya ilgili bilgiyi sağlaması için bir rehber faktör görevi görür.³⁶ Bu nedenle, chatbotların anlamlı ve bağlam farkındalığına sahip konuşmalar yapabilmesi için niyet ve konuşma bağlamı arasındaki bağlantıyı anlamak esastır.

Yapay Zeka Ortamında Organik Trafik Çekmek İçin Yeni Nesil SEO Stratejileri

Yapay zeka çağında organik trafik çekmek, geleneksel SEO yaklaşımlarından daha fazlasını gerektirmektedir. Odak noktası, YZ algoritmalarının içeriği nasıl anladığına, sıraladığına ve kullanıcılara sunduğuna uyum sağlamaktır. Bu, içerik optimizasyonu, teknik SEO, anahtar kelime araştırması, marka otoritesi oluşturma ve performans takibi gibi alanlarda stratejik değişiklikler yapılmasını zorunlu kılmaktadır.

İçerik Optimizasyonu

Yapay zeka ortamında organik trafik çekmenin temelinde, YZ dostu ve insan merkezli içerik oluşturmak yatmaktadır.

Kullanıcı Niyeti Odaklı İçerik Oluşturma

Yapay zeka destekli arama motorları, anahtar kelime eşleştirmesinin ötesine geçerek kullanıcı niyetini, davranışını ve bağlamını konuşma dilinde yorumlama yeteneğine sahiptir.¹³ Bu, pazarlamacıların anahtar kelime doldurmak yerine, farklı kullanıcı niyetleriyle gerçekten rezonansa giren içerik oluşturmaya odaklanması gerektiği anlamına gelir.¹⁴ Kullanıcı niyetini derinlemesine anlamak, satışları artırmak ve alışveriş deneyimini iyileştirmek için kritik öneme sahiptir.¹³

Kullanıcı niyetinin derinlemesine anlaşılması ve içerik stratejisine entegrasyonu, YZ’nin arama sürecini nasıl dönüştürdüğünün bir sonucudur. YZ destekli arama motorları, artık yalnızca anahtar kelimelere değil, kullanıcının bir sorguyla neyi başarmaya çalıştığına odaklanmaktadır.¹⁰ Geleneksel SEO, genellikle “ne aranıyor?” sorusuna odaklanırken, YZ odaklı SEO “neden aranıyor?” sorusuna odaklanmayı gerektirir.¹⁴ Kullanıcının sorununu çözmek, hedefini gerçekleştirmek veya ifade ettiği duyguyu anlamak esastır.¹⁴

Bu, içerik oluşturucuların, kullanıcının arama yolculuğunun farklı aşamalarında farklı ihtiyaçları, soruları ve niyetleri olduğunu kabul etmesi gerektiği anlamına gelir.¹⁴ Örneğin, farkındalık aşamasındaki bir kullanıcı bilgilendirici blog yazılarına ihtiyaç duyarken, değerlendirme aşamasındaki bir kullanıcı ürün karşılaştırmaları veya referanslar arayabilir.¹⁴ Bu nedenle, içerik stratejileri bu farklı aşamalara göre uyarlanmalıdır. YZ, kullanıcı davranışlarını, etkileşim kalıplarını ve içeriği analiz ederek bu geniş resmi çizebilir.¹⁴ Duygu analizi, YZ’nin kullanıcının dilindeki duygusal tonu anlamasına olanak tanır (hayal kırıklığı, merak, heyecan vb.), bu da temel niyeti çıkarılmasına yardımcı olur.¹⁴ Bağlamsal ipuçları, YZ’nin yalnızca bireysel anahtar kelimelere değil, aynı zamanda çevredeki konuşmaya, kullanıcının geçmiş etkileşimlerine ve demografik bilgilerine de bakmasını sağlar.¹⁴ Davranışsal veriler (tıklamalar, beğeniler, paylaşımlar, yorumlar), YZ algoritmalarının kullanıcıyla neyin rezonansa girdiğini anlamasına yardımcı olur.¹⁴

Bu derinlemesine anlama yeteneği, içerik alaka düzeyini artırır, kullanıcı deneyimini iyileştirir ve daha yüksek dönüşüm oranlarına yol açar.³⁸ YZ, uzun kuyruklu sorguları veya yazım hatalarını bile tanımlayabilir ve ilgili ürünleri önerebilir, bu da arama terkini azaltır ve dönüşüm oranlarını artırır.¹³ İçerik, kullanıcının dilini konuşarak, ihtiyaçlarını tahmin ederek ve sorunlarına nihai çözüm olarak görünerek YZ tarafından optimize edilebilir.³⁹ Bu, yalnızca daha iyi arama sıralamaları için içeriği optimize etmekle kalmaz, aynı zamanda hedef kitleyle daha derin bağlantılar kurar.³⁹

Yüksek Kaliteli, Kapsamlı ve E-E-A-T Uyumlu İçerik

Yapay zeka çağında, içerik kalitesi ve alaka düzeyi önceliklidir.⁴ Pazarlamacılar, kullanıcı sorgularını kapsamlı bir şekilde ele alan, derinlemesine ve yetkili konulara odaklanmalıdır.⁴ YZ arama motorları, yüzeysel, anahtar kelime doldurulmuş içerik ile gerçekten değerli kaynakları ayırt etme yeteneğine sahiptir.⁴ İçerik, hem insan okuyuculara hem de YZ algoritmalarına hitap etmek için uzmanlık, yetkinlik ve güvenilirlik (E-A-T) sergilemelidir.⁴ Google, 2023’te E-A-T kısaltmasına “Deneyim” (Experience) ekleyerek E-E-A-T prensibini tanıtmıştır.⁴¹ Bu, web sitelerinin ve içerik oluşturucuların kendi alanlarında önemli ilk elden deneyim ve bilgi birikimi göstermelerini gerektirir.⁴¹

E-E-A-T prensiplerinin YZ algoritmaları tarafından değerlendirilmesi ve SEO’ya etkisi, Google’ın arama kalitesi değerlendirici yönergelerinin temelini oluşturmaktadır.⁴⁵ YZ algoritmaları, bu yönergelerdeki ilkeleri taklit ederek içeriğin kalitesini ve güvenilirliğini değerlendirir.⁴⁶ Google, özellikle sağlık, finansal istikrar veya toplumun refahı gibi “Paranız veya Hayatınız” (YMYL) konularında, güçlü E-E-A-T’ye sahip içeriğe daha fazla ağırlık verir.⁴⁷

E-E-A-T prensiplerinin her bir bileşeni, YZ’nin içeriği nasıl değerlendirdiğini etkiler:

• Deneyim (Experience): YZ, içeriğin konusundaki ilk elden deneyimi veya içgörüleri gösterip göstermediğini arar.⁴¹ Bu, vaka çalışmaları, kişisel deneyimler veya uzman yorumları eklenerek sağlanabilir.⁴⁴
• Uzmanlık (Expertise): İçeriğin doğru ve sağlam bilgilere dayanıp dayanmadığına odaklanır.⁴³ YZ, içerik oluşturucunun alandaki niteliklerini ve pratik deneyimini değerlendirir.⁴⁵ Konu uzmanlarının içeriği incelemesi veya katkıda bulunması, doğruluğu ve derinliği artırabilir.⁴⁸
• Yetkinlik (Authoritativeness): İçeriğin diğer yetkili kaynaklar tarafından ne kadar tanındığını ve etkilendiğini ifade eder.⁴⁵ YZ, saygın web sitelerinden gelen bağlantıları ve bahsetmeleri (citations) bir yetkinlik göstergesi olarak değerlendirir.⁴¹ Wikipedia sayfasına sahip olmak veya basında yer almak gibi unsurlar da yetkinliği artırabilir.⁵⁰
• Güvenilirlik (Trustworthiness): İçeriğin güvenilir ve şeffaf olup olmadığını gösterir.⁴⁵ YZ, bilgilerin net bir şekilde kaynak gösterilmesini, içeriğin amacının şeffaf olmasını ve yazar niteliklerinin belirtilmesini bekler.⁴¹ Olumlu kullanıcı yorumları ve müşteri hizmetleri sorunlarının profesyonelce çözülmesi de güvenilirliği artırır.⁴¹

YZ algoritmaları, yüksek kaliteli ve alakalı içeriği önceliklendirir.⁴⁴ E-E-A-T prensiplerine bağlı kalmak, içeriğin bu kalite standartlarını karşılamasını sağlar.⁴⁴ Bu, YZ’nin içeriği daha değerli ve bilgilendirici olarak algılamasına yol açarak, daha iyi kullanıcı etkileşimi ve memnuniyeti sağlar.⁴⁴ YZ’nin bu prensipleri değerlendirmesi, sitenin genel kalitesini etkileyen bir proxy sinyali olarak çalışır ve dolaylı olarak sıralamaları etkiler.⁴⁵ Özellikle YMYL konularında, yüksek E-E-A-T, bir sayfanın iyi sıralanması için zorunludur.⁴⁸ Bu nedenle, YZ çağında SEO başarısı için E-E-A-T’ye odaklanmak, sadece bir öneri değil, bir zorunluluktur.

AI Okunabilirliği İçin İçerik Yapılandırması

YZ arama motorları, kolayca taranabilen ve özetlenebilen net, iyi yapılandırılmış içeriği önceliklendirir.⁵ İçeriğin doğal bir dilde yazılması ve gereksiz “doldurma” (fluff) kelimelerden kaçınılması önemlidir.⁴³ Kısa paragraflar (en fazla 2-3 cümle), madde işaretleri ve numaralı listeler, YZ’nin bilgileri hızlıca çıkarması için idealdir.⁵

Başlık etiketleri (H1, H2, H3) ve alt başlıklar, içeriğin mantıksal bir yapıda olmasını sağlamalıdır.⁵ H1 etiketi her sayfada benzersiz olmalı ve H2 başlıkları sayfanın birden fazla konuyu kapsadığını göstermelidir.⁴³ Başlık etiketleri kronolojik sırayla takip etmeli, bu da hem Google tarayıcıları hem de ekran okuyucu kullanan kullanıcılar için kolaylık sağlar.⁴³ SGE gibi YZ özetleri, özellikle Soru-Cevap (FAQ) ve Nasıl Yapılır (How-to) formatındaki içerikleri tercih eder.¹¹ Bu formatlar, kullanıcıların genellikle sorularını nasıl sorduklarıyla doğrudan uyumludur.

Çok Modlu İçerik Optimizasyonu (Görsel, Video, Ses)

YZ destekli arama, sadece metin tabanlı içeriğin ötesine geçerek çok modlu arama deneyimlerini de kapsar.⁸ Kullanıcılar artık görüntüler, sesler ve videolar aracılığıyla arama yapabilmektedir.¹² Bu nedenle, içerik stratejileri görsel ve işitsel unsurları da içermelidir.

Görsel içerik için, açıklayıcı dosya adları, zengin ve okunabilir alt metinler kullanılmalı ve ürünler, görseller ve nasıl yapılır içerikleri için şema işaretlemesi uygulanmalıdır.⁴² Görüntülerin dosya boyutları optimize edilmeli ve yüksek kalitede olmaları sağlanmalıdır.⁴²

Video içeriği için, video uzunluğu içeriğe ve kullanıcı niyetine göre belirlenmeli, yüksek kaliteli üretim ve net ses sağlanmalıdır.⁴² Altyazılar ve transkriptler eklenmeli, videolar için açık ve açıklayıcı başlıklar ve açıklamalar hazırlanmalıdır.⁴² Çok modlu arama, YZ’nin görseller, sorular ve bağlam arasındaki ilişkileri analiz etmesini gerektirir.⁵⁴ Bu, metinsel içeriğin yüksek kaliteli görseller ve videolarla desteklenmesini ve Merchant Center veya İşletme Profili bilgilerinin güncel olmasını gerektirir.²⁹

Teknik SEO Optimizasyonu

Yapay zeka çağında teknik SEO, web sitelerinin YZ tarayıcıları tarafından kolayca erişilebilir, taranabilir ve indekslenebilir olmasını sağlamak için her zamankinden daha kritik hale gelmiştir.

Yapılandırılmış Veri (Schema Markup) Kullanımı

Yapılandırılmış veri, YZ destekli arama sistemlerinin içeriği doğru bir şekilde yorumlaması ve kullanıcılara göstermesi için güvendiği en net sinyallerden biridir.⁵⁶ YZ arama motorları için bu veriler, tarif sayfalarındaki malzemeler ve pişirme süreleri, ürün fiyatları veya işletme çalışma saatleri gibi içeriğin ne içerdiği hakkında açık talimatlar görevi görür.⁵⁶ Yapılandırılmış veri, arama motorlarının içeriği daha iyi anlamasını sağlar ve “zengin sonuçlar” olarak bilinen daha ilgi çekici arama sonuçlarını etkinleştirir.⁵⁶

Yapılandırılmış verinin YZ arama motorları için kritik rolü ve uygulama zorunluluğu, YZ sistemlerinin web içeriğini doğru bir şekilde yorumlama ve kategorize etme ihtiyacından kaynaklanmaktadır. Geleneksel HTML içeriği insanlar tarafından sezgisel olarak anlaşılabilse de, YZ sistemleri içeriği doğru bir şekilde yorumlamak için bu ek bağlama ihtiyaç duyar.⁵⁶ Yapılandırılmış veri, YZ sistemlerinin içeriğin bağlamını ve alaka düzeyini yorumlamasını kolaylaştırır, bu da snippet’ler veya bilgi panelleri gibi zengin sonuçlarda yer alma olasılığını artırır.⁴⁰

Google, yapılandırılmış verinin sistemlerinin bir sayfadaki içeriği daha iyi anlamasına yardımcı olduğunu ve bunun da içeriğin zengin sonuçlarda ve diğer özel arama sonucu özelliklerinde gösterilmesine katkıda bulunabileceğini belirtmiştir.⁵⁶ Rotten Tomatoes ve The Food Network gibi şirketler, yapılandırılmış veri uygulayarak tıklama oranlarında ve ziyaretlerde önemli artışlar kaydetmişlerdir.⁵⁷

Yapılandırılmış veri uygulamasında en iyi uygulamalar şunlardır:

• JSON-LD Formatını Kullanma: Google’ın tercih ettiği format olan JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) kullanılması önerilir.⁵⁶ Bu format, işaretlemeyi HTML içeriğinden ayırarak bakımı kolaylaştırır ve hata olasılığını azaltır.⁵⁶
• Doğru Şema Türünü Seçme: İçeriği doğru bir şekilde temsil eden en spesifik şema türünü seçmek çok önemlidir.⁵⁶ Örneğin, yemek tarifleri için “HowTo” yerine “Recipe” kullanmak daha uygun olacaktır.⁵⁶
• Google’ın Zengin Sonuçlar Testi ile Doğrulama: Uygulandıktan sonra, yapılandırılmış verilerin Google’ın Zengin Sonuçlar Testi kullanılarak her zaman doğrulanması gerekmektedir.⁵⁶ Bu araç, hataları, uyarıları ve iyileştirme fırsatlarını belirler ve sayfanın arama sonuçlarında nasıl görünebileceğini gösterir.⁵⁶
• Aşırı Kullanımdan veya Alakasız İşaretlemeden Kaçınma: Yapılandırılmış veri, ihtiyatlı bir şekilde uygulanmalıdır. Görünmez içeriği işaretlemek veya alakasız şema türleri eklemek cezalara yol açabilir.⁵⁶ Yalnızca kullanıcıların sayfada görebileceği ve etkileşimde bulunabileceği içeriğe odaklanılmalıdır.⁵⁶

Yapılandırılmış veri, YZ’nin içeriği daha etkili bir şekilde anlamasına yardımcı olur ve sayfanın keşfedilebilirliğini artırır.⁴⁰ Bu, YZ çağında organik trafik çekmek için vazgeçilmez bir teknik SEO uygulamasıdır.

Mobil Uyumluluk ve Sayfa Hızı

Mobil uyumluluk, YZ destekli arama sıralamaları için kritik bir faktördür. Google, mobil uyumluluğun mobil arama sonuçları için bir sıralama faktörü olduğunu belirtmiştir.⁵⁹ Web trafiğinin yarısından fazlası mobil cihazlardan gelmektedir.⁵⁹ Google’ın “mobil öncelikli indeksleme” stratejisi, Google’ın web sitelerinin mobil sürümünü taradığı ve dizine eklediği anlamına gelir, bu nedenle mobil uyumlu bir web sitesine sahip olmak sıralama için önemlidir.⁵⁹ Yavaş yüklenen sayfalar, kullanıcıları hızla kaybetme eğilimindedir ve YZ tarayıcılarının verimliliğini de etkileyebilir.⁶⁰

Sayfa hızı, hem geleneksel SEO hem de YZ destekli arama için onaylanmış bir sıralama faktörüdür.⁶¹ Google, aşırı yavaş sayfaların iyi sıralanma olasılığının daha düşük olduğunu açıkça belirtmiştir.⁶¹ Kullanıcılar, üç saniyeden fazla süren sayfaları terk etme eğilimindedir.⁶¹ Sayfa hızını iyileştirmek için şunlar yapılabilir:

• Görüntüleri Optimize Etme: Dosya boyutunu küçültme ve açıklayıcı dosya adları kullanma.⁴²
• Kodu Küçültme: JavaScript, CSS ve HTML dosyalarındaki gereksiz karakterleri (boşluklar, satır sonları) kaldırma.⁶¹
• Tarayıcı Önbellekleme: Tekrarlayan ziyaretçiler için yükleme sürelerini azaltmak.⁶¹
• İçerik Dağıtım Ağı (CDN) Kullanımı: Kullanıcılara en yakın sunucudan içerik sunarak yükleme sürelerini hızlandırma.⁶¹
• Yönlendirmeleri Sınırlama: Gereksiz yönlendirme zincirlerinden kaçınma.⁶¹
• Sunucu Yanıt Süresini İyileştirme: Sunucu tarafındaki uygulama mantığını ve yapılandırmasını optimize etme.⁶¹

Taranabilirlik ve İndekslenebilirlik

Taranabilirlik ve indekslenebilirlik, bir web sitesinin arama sonuçlarında görünmesini sağlayan temel teknik özelliklerdir.⁶³ Taranabilirlik, arama motorlarının (Googlebot gibi) web sayfalarına kolayca erişebilmesi ve dahili bağlantıları takip edebilmesi anlamına gelir.⁶³ İndekslenebilirlik ise, arama motorlarının sayfaları dizinlerine ekleyebilmesi sürecidir.⁶⁴ YZ destekli arama motorları da içeriği keşfetmek ve anlamak için bu süreçlere güvenir.²⁹

Taranabilirliği ve indekslenebilirliği etkileyen faktörler şunlardır:

• Site Yapısı ve Dahili Bağlantılar: Mantıksal bir site yapısı ve sağlam dahili bağlantı yapısı, tarayıcıların sayfaları keşfetmesini ve dizine eklemesini kolaylaştırır.⁶³ Yetim sayfalar (hiçbir yerden bağlantı almayan sayfalar) taranamaz ve dizine eklenemez.⁶³
• Robots.txt ve Meta Etiketleri: robots.txt dosyası ve meta etiketleri (noindex, nofollow) tarayıcıların belirli sayfaları veya kaynakları taramasını veya dizine eklemesini engelleyebilir.⁶³ Bu direktiflerin doğru yapılandırılması, tarama bütçesini verimli kullanmak için önemlidir.⁶⁴
• İçerik Kalitesi ve Alaka Düzeyi: YZ tarayıcıları, iyi yazılmış, orijinal, bilgilendirici ve iyi yapılandırılmış yüksek kaliteli içeriği tercih eder.⁶³
• Kanonsal Etiketler ve Yinelenen İçerik: Yinelenen içerik, indeksleme sırasında karışıklığa neden olabilir.⁶⁴ Kanonsal etiketler, arama motorlarının orijinal ve yinelenen içerik arasında ayrım yapmasına yardımcı olur.⁶⁴
• Teknik Hatalar: Kırık bağlantılar, yönlendirme döngüleri, yavaş sunucu yanıt süreleri gibi teknik sorunlar taranabilirliği ve indekslenebilirliği olumsuz etkileyebilir.⁶³

JavaScript SEO

Modern web sitelerinin çoğu JavaScript kullanır, ancak bu, arama motoru tarayıcıları için zorluklar yaratabilir.⁶⁶ JavaScript SEO, JavaScript tarafından sunulan içeriğin yükleme süresini iyileştirmek ve JavaScript sorunlarını gidermek için teknik SEO’nun bir yönüdür.⁶⁶

YZ tarayıcıları, JavaScript’e aşırı bağımlılık nedeniyle “kör nokta”lar yaşayabilir.⁶⁷ Bazı YZ tarayıcılarının JavaScript’i işleyemediği bildirilmiştir, bu da sitenizin görünürlüğünü sınırlayabilir.⁶⁷ Bu nedenle, temel içeriğin ilk HTML yanıtında bulunması ve sunucu tarafı oluşturma (SSR) kullanılması önerilir.⁶⁶ SSR, web sayfasının sunucuda oluşturulup tarayıcıya tam olarak oluşturulmuş olarak gönderilmesi anlamına gelir, bu da arama motoru botları için daha kolaydır.⁶⁶ İstemci tarafı oluşturma (CSR) ise, JavaScript’in kullanıcının tarayıcısında yürütülmesi anlamına gelir ve bu, tarayıcı veya bot başlangıçta boş bir HTML sayfası görebileceği için arama motorları için daha zor olabilir.⁶⁶

Önemli içeriklerin ilk HTML’de yer alması ve aşamalı geliştirme tekniklerinin uygulanması, hem geleneksel arama motorları hem de YZ tarayıcıları için erişilebilirliği sağlamak açısından önemlidir.⁶⁷

XML Site Haritaları ve Robots.txt

XML site haritaları ve robots.txt dosyaları, YZ tarayıcıları da dahil olmak üzere arama motorlarının web sitenizin içeriğini daha verimli bir şekilde keşfetmesine ve indekslemesine yardımcı olan temel araçlardır.⁶⁸

Robots.txt dosyası, web tarayıcılarının sitenizin belirli sayfalarını veya dizinlerini taramasını engelleyen komutlar ve URL’ler içerir.⁶⁴ Bu dosya, YZ/LLM ajanlarının içeriğinize nasıl erişebileceği ve kullanabileceği konusunda bağlam sağlamak için

llms.txt gibi önerilen yeni standartlarla da benzerlik göstermektedir.⁶⁸

Robots.txt dosyasının doğru yapılandırılması, tarama bütçesini optimize etmek ve önemli kaynakların engellenmemesini sağlamak için kritik öneme sahiptir.⁶³

XML site haritaları, bir web sitesindeki tüm önemli sayfaların bir listesini sunar ve arama motorlarının sitenizin yapısını anlamasına yardımcı olur.⁶³ Site haritası,

robots.txt dosyası aracılığıyla veya doğrudan arama motorlarının gönderim arayüzleri aracılığıyla gönderilebilir.⁶⁹ Düzenli olarak site haritaları oluşturmak ve göndermek, sitenizin indekslenmesini sağlamak için önemlidir.⁶⁹

Yeni Nesil Anahtar Kelime Araştırması ve Anlamsal SEO

Yapay zeka çağında anahtar kelime araştırması, geleneksel yaklaşımlardan farklılaşarak daha bütünsel ve niyet odaklı hale gelmektedir.

Anlamsal Anahtar Kelime Araştırması

Anlamsal SEO, kelimelerin ve ifadelerin anlamını ve bağlamını anlamaya odaklanan gelişmiş bir yaklaşımdır.¹ Bu, arama motorlarına insan dilini daha iyi öğretmek gibidir, böylece kullanıcılara daha doğru sonuçlar sunabilirler.¹ YZ algoritmaları, kullanıcı niyetini anlamak ve yüksek potansiyelli anahtar kelime fikirleri üretmek için makine öğrenimi ve doğal dil işleme kullanır.³³

Anlamsal anahtar kelime araştırması, sadece tek bir anahtar kelimeye odaklanmak yerine, bir konuyu çevreleyen ilgili kavramları ve eş anlamlıları belirlemeyi içerir.¹ YZ araçları, arama motorlarından, sosyal medyadan ve rakip web sitelerinden gelen büyük miktarda veriyi işleyerek ortaya çıkan trendleri ve kullanıcı davranışlarını belirleyebilir.⁷⁰ Bu, pazarlamacıların yüksek arama hacmine sahip ancak düşük rekabete sahip anahtar kelimeleri belirlemesine olanak tanır.⁷⁰

Uzun Kuyruklu ve Konuşma Tabanlı Sorgular

YZ destekli arama motorları ve sesli asistanların yükselişiyle, kullanıcı sorguları daha uzun, daha spesifik ve konuşma diline daha yakın hale gelmiştir.⁷ Bu “uzun kuyruklu” ve soru tabanlı sorgular, daha net bir kullanıcı niyeti taşır ve daha hedeflenmiş trafik çekebilir.¹⁶

Bu tür sorguları yakalamak için içerik stratejileri şunları içermelidir:

• Gerçek Kullanıcı Sorularını Belirleme: Google’ın “İnsanlar Ayrıca Soruyor” (People Also Ask) bölümü, Reddit ve sektör forumları gibi kaynaklar kullanılarak gerçek kullanıcı soruları belirlenebilir.¹⁰
• Soru Tabanlı Başlıklar: İçeriği soru tabanlı başlıklar (H2, H3) etrafında yapılandırmak ve doğrudan, ilgili yanıtlar sağlamak.¹⁰
• Doğal Dil Varyasyonları: Kullanıcıların konuşmada soruları nasıl ifade ettikleriyle uyumlu doğal dil varyasyonlarını dahil etmek.¹⁰
• Doğrudan ve Özlü Yanıtlar: Özellikle sesli arama için, yaygın sorulara doğrudan ve kısa yanıtlar sunmak.¹¹

Konu Kümeleri (Topic Clusters) Oluşturma

Konu kümeleri, YZ’nin anlamsal anlayışıyla uyumlu, gelişmiş bir içerik stratejisidir.¹ Bu yaklaşım, tek tek anahtar kelimeleri hedeflemek yerine, geniş bir ana konuyu kapsamlı bir şekilde ele alan bir dizi birbirine bağlı içerik parçası oluşturmayı içerir. Bir “ana sayfa” veya “sütun içerik”, ana konuyu genel olarak ele alır ve bu ana sayfadan, konunun belirli yönlerini daha derinlemesine inceleyen “alt içerik” sayfalarına dahili bağlantılar verilir.¹

Bu strateji, arama motorlarının sitenizin belirli bir konuda yetkili ve kapsamlı bir kaynak olduğunu anlamasına yardımcı olur.²⁵ Ayrıca, kullanıcıların aradıkları tüm bilgiyi tek bir yerden almasını sağlayarak kullanıcı deneyimini iyileştirir.¹ YZ algoritmaları, bu tür yapılandırılmış ve ilişkili içeriği daha kolay yorumlayabilir ve sıralayabilir.

Marka Otoritesi ve Güvenilirlik Oluşturma

Yapay zeka çağında, marka otoritesi ve güvenilirliği, organik trafik çekmek ve YZ destekli arama sonuçlarında görünür olmak için kritik öneme sahiptir. YZ modelleri, güvenilir ve doğru bilgiyi önceliklendirir.²¹

Alıntılar, Bahsetmeler ve Geri Bağlantılar (Backlinks)

Marka otoritesi ve uzmanlığı oluşturmak için, yetkili üçüncü taraf sitelerden tutarlı alıntılar ve bahsetmeler almak önemlidir.²¹ Google’ın kalite değerlendirici yönergeleri, YMYL konuları için web sitesi veya içerik oluşturucunun itibarının alandaki uzmanların söyledikleriyle değerlendirilmesi gerektiğini belirtir.⁴⁸ Profesyonel dernekler gibi uzman kaynaklardan gelen tavsiyeler, çok olumlu bir itibarın güçlü kanıtıdır.⁴⁸

Saygın web sitelerinden geri bağlantılar (backlinks) almak, web sitenizin ve dolayısıyla markanızın yetkinliğini artırır.⁴¹ Google, hangi bağlantıların önemli olduğunu ayırt etmede oldukça yeteneklidir, bu nedenle kaliteli ve yetkili sitelerden bağlantı oluşturmaya öncelik verilmelidir.⁴¹ Basında veya sektörünüzdeki saygın web sitelerinde yer almak da yetkinliği artırır.⁵⁰

İtibar Yönetimi ve Kullanıcı Yorumları

Çevrimiçi yorumlar, bir sayfanın yetkinliğini ve güvenilirliğini önemli ölçüde artırır.⁴¹ Olumlu yorumlar ve referanslar, YZ’nin markanızın güvenilirliğini algılamasına katkıda bulunur.²¹ Müşteri hizmetleri sorunlarının profesyonelce çözülmesi ve olumsuz yorumların olmaması da marka itibarını destekler.⁵⁰ Reddit ve Quora gibi platformlarda aktif olmak, YZ modellerinin sıklıkla bilgi çektiği yerler olduğu için marka görünürlüğünü artırabilir.²¹

YMYL (Your Money or Your Life) Konularında Uzmanlık

YMYL (Your Money or Your Life) sayfaları, bir kişinin gelecekteki mutluluğunu, sağlığını, finansal istikrarını veya güvenliğini potansiyel olarak etkileyebilecek konuları kapsar.⁴⁸ Bu konular arasında haberler, hukuk, finans, alışveriş ve sağlık gibi alanlar bulunur.⁴⁸ Google, bu tür konular için en yüksek E-E-A-T standartlarını bekler.⁴⁵

YMYL içeriği oluştururken, içeriğin alandaki uygun tıbbi uzmanlığa veya akreditasyona sahip kişiler veya kuruluşlar tarafından yazıldığından veya üretildiğinden emin olunmalıdır.⁴⁸ İçerik, profesyonelce yazılmalı, kolay anlaşılır olmalı ve düzenli olarak gözden geçirilip güncellenmelidir.⁴¹ Gerçek uzmanlarla röportaj yapmak ve onların değerli bilgilerini kullanmak, içeriğin güvenilirliğini artırır.⁴⁸ Ayrıca, web sitesi sahibinin ve yazarların bilgileri (nitelikler, iletişim bilgileri) açıkça belirtilmelidir.⁴⁸ YMYL konularında sıralama elde etmek zaman alabilir, ancak saygın web sitelerinde bahsetmeler ve uzman katkıları bu süreci hızlandırabilir.⁴⁸

Performans Takibi ve Analizi

Yapay zeka odaklı arama ortamında SEO başarısını ölçmek, geleneksel metriklerin ötesine geçen yeni bir yaklaşım gerektirmektedir.

Geleneksel Metriklerden AI Odaklı Metriklere Geçiş

Yapay zeka, insanların bilgi bulma ve tüketme şeklini değiştirmekte, ancak SEO’nun temel kurallarını tamamen yeniden yazmamaktadır.¹⁷ Görünürlük, kullanıcı deneyimi ve dönüşümler hala temel hedeflerdir, ancak bunların YZ destekli SERP’lerde nasıl ölçüldüğü değişmektedir.¹⁷ Geleneksel metrikler, özellikle organik trafik hacmi, YZ Genel Bakışları nedeniyle düşebilir.¹⁷

YZ destekli arama ortamında organik trafik kaybını ölçme ve değerlendirme, SEO stratejilerinin etkinliğini anlamak için hayati öneme sahiptir. YZ Genel Bakışları (AI Overviews), genellikle en iyi 10’da sıralanan yetkili sayfalardan veri çeker ve tutarlı bir yanıt sentezleyerek kaynakları da atıfta bulunur.³⁰ Bu durum, kullanıcıların siteyi ziyaret etmeden temel bilgilere ulaşmasını sağlayabilir.³⁰ Masaüstünde, YZ Genel Bakışı ekranın yaklaşık üçte birini kaplayarak diğer bağlantıları aşağı iterken, mobilde bu etki daha da belirgindir ve kullanıcıların ilk organik sonuca ulaşmak için en az bir ekran kaydırması gerekebilir.³⁰ Bu, geleneksel organik listelemeler için tıklama oranlarında (CTR) düşüşe yol açabilir.¹⁶

Bir web sitesinin YZ Genel Bakışları nedeniyle organik trafiğinde %18 ila %64 arasında bir düşüş yaşayabileceği gözlemlenmiştir, özellikle bilgiye yönelik anahtar kelimelerden trafik alan siteler için.⁷¹ Bazı durumlarda, siteler %95’e kadar trafik kaybedebilirken, bazıları %219’a kadar trafik kazanabilir.⁷¹ Bu, YZ’nin etkisinin sorgu türüne ve içeriğin YZ’ye uygunluğuna göre büyük ölçüde değiştiğini göstermektedir.

Trafik kaybını ölçmek için, YZ Genel Bakışları tanıtılmadan önceki organik dönüşümlerin ve şimdiki dönüşümlerin karşılaştırılması önemlidir.³¹ Düşük niyetli trafiğin kaybolması ancak yüksek niyetli trafiğin korunması, dönüşüm oranlarının artmasına yol açabilir.²¹ Örneğin, Ahrefs, YZ arama ziyaretçilerinin geleneksel organik arama trafiğinden 23 kat daha yüksek bir oranda dönüşüm sağladığını bulmuştur, toplam web sitesi ziyaretlerinin sadece %0,5’ini temsil etmelerine rağmen.²¹ Bu, YZ optimizasyonunu bir “dönüşüm altın madeni” haline getirebilir.²¹

Organik trafik düşüşlerini değerlendirirken şunlar yapılabilir:

• Organik Dönüşümleri İnceleme: YZ tanıtımından önce ve sonra organik ziyaretçilerin ne kadarının dönüştüğünü karşılaştırma.³¹
• Çoklu Dokunuş Atıf Modelleri Kullanma: Organik trafiğin diğer kanalları dönüşüm yollarında ne sıklıkta desteklediğini anlama.³¹
• Trafiği Niyete Göre Segmentlere Ayırma: Google Search Console’dan en iyi performans gösteren sorguların bir listesini çekerek, işlem odaklı sorguların hala performans gösterip göstermediğini analiz etme.²¹
• Etkileşimi İzleme: Hemen çıkma oranı, oturum süresi ve sayfa başına sayfa sayısı gibi metriklerin iyileşip iyileşmediğini takip etme.³¹ Düşük niyetli trafik kaybediliyorsa ancak yüksek niyetli trafik korunuyorsa, bu metrikler iyileşmelidir.³¹
• Tekrarlayan Ziyaretçi Trendlerini Belirleme: Organik içeriğin tekrarlayan etkileşimi ve nihai dönüşümleri tetikleyip tetiklemediğini analiz etme.³¹

Yeni SEO metrikleri arasında YZ marka bahsetmeleri, YZ bağlantılı referanslar, YZ Genel Bakış görünürlüğü, istem tabanlı görünürlük ve YZ ses payı yer almaktadır.¹⁷ Bu metrikler, markanın YZ destekli platformlardaki görünürlüğünü ve etkisini daha iyi anlamaya yardımcı olur. SEO artık sadece Google’ın ilk sayfasında sıralanmakla ilgili değildir; birden fazla YZ platformunda alakalı ve görünür olmak, üretken yanıtlarda bahsedilmek ve YZ odaklı metrikler aracılığıyla değer göstermekle ilgilidir.²¹

Google Search Console AI Metrikleri

Google, YZ Modu verilerini Search Console raporlarına dahil etmeye başlamıştır.⁷³ Bu, YZ Modu’nda harici bir sayfaya tıklamanın bir tıklama olarak sayıldığı, standart gösterim kurallarının uygulandığı ve konum hesaplamalarının normal Google Arama sonuç sayfalarıyla aynı şekilde çalıştığı anlamına gelir.⁷³

YZ Modu etkinliğinin Search Console verilerine dahil edilmesi, arama görünürlüğünün nasıl tanımlandığı, izlendiği ve optimize edildiği konusunda daha derin bir evrimi yansıtmaktadır.⁷⁴ İçeriğin bir YZ Modu yanıtında görünmesi gösterim sayısına katkıda bulunur ve bir kullanıcı YZ Modu içinden harici bir bağlantıyla etkileşime girdiğinde bir tıklama olarak kaydedilir.⁷⁴ Ayrıca, YZ sonuçlarına tek bir birleşik sıralama atamak yerine, her bir öğe (bağlantı snippet’i, görüntü veya içerik bloğu olsun) Google’ın normal sıralama mantığına göre ölçülür.⁷⁴

Ancak, bu veriler Search Console’a dahil edilse de, YZ Modu performansını ayrı ayrı filtrelemek veya izole etmek henüz mümkün değildir.⁷⁴ Bu durum, site sahipleri için trafiklerinin tam olarak nereden geldiğini anlamakta bir zorluk teşkil etmektedir.⁷⁴ Buna rağmen, YZ Modu verilerinin eklenmesi, YZ’nin arama işleyişinin temelini oluşturduğuna dair açık bir işarettir.⁷⁴

AI Araçlarının Kullanımı

Yapay zeka, SEO alanını derinlemesine dönüştürmektedir. YZ destekli araçlar, daha derinlemesine analizler ve daha hassas hedefleme sunarak SEO kampanyalarını daha verimli ve daha az zaman alıcı hale getirmektedir.⁶

YZ araçlarının SEO’daki kullanım alanları şunları içerir:

• Anahtar Kelime Araştırması ve Optimizasyonu: YZ araçları, kullanıcı niyetini anlamak ve yüksek potansiyelli anahtar kelime fikirleri üretmek için makine öğrenimi ve doğal dil işleme kullanır.³³ Bu araçlar, arama hacmi, anahtar kelime zorluğu ve geçmiş trendler hakkında değerli veriler sağlar ve ilgili anahtar kelimeleri kümelere ayırabilir.⁷⁰
• İçerik Oluşturma ve Optimizasyonu: YZ, içerik kalitesini, okunabilirliğini ve etkileşimini iyileştirmek için öneriler sunar.³⁹ Konu önerileri, ana hatlar oluşturma ve hatta içeriği yeniden yazma gibi görevlerde yardımcı olabilir.³⁹ Ancak, YZ tarafından oluşturulan içeriğin her zaman insan denetiminden geçmesi ve doğruluk, şeffaflık ve güvenilirlik için düzenlenmesi önemlidir.⁴⁹
• Teknik SEO İyileştirmeleri: YZ ajanları, yinelenen içerik tespiti, sayfa hızı optimizasyonu ve teknik sorunların belirlenmesi gibi görevleri otomatikleştirebilir.³³ Bu, manuel denetimlere kıyasla daha hızlı ve daha doğru sonuçlar sağlar.⁷⁷
• Performans İzleme ve Analizi: YZ destekli analitik araçlar, verileri otomatik olarak toplar, temizler ve analiz eder, böylece pazarlamacıların gerçek zamanlı, veriye dayalı kararlar almasını sağlar.³³ YZ, organik trafikteki dalgalanmaları tahmin edebilir, ortaya çıkan anahtar kelimeleri rakiplerden önce belirleyebilir ve içerik değişikliklerinin sıralamalar üzerindeki etkisini tahmin edebilir.⁷⁸
• Marka İzleme ve Alıntılar: Brand24, Brand Radar ve Mention.com gibi YZ destekli araçlar, çevrimiçi konuşmaları izleyerek marka algısı ve rakipler hakkında bilgi sağlayabilir.²¹ Ahrefs gibi araçlar, web sitenizin YZ destekli arama araçlarında (Google AIO, ChatGPT, Perplexity) ne zaman atıfta bulunulduğunu izleyebilir.²¹

Bu araçlar, SEO profesyonellerinin daha verimli ve hassas olmalarını sağlar, ancak insan uzmanlığı ve yaratıcılığı hala vazgeçilmezdir.¹⁶ YZ, geleneksel SEO’nun yerini almak yerine onu geliştirmek için buradadır.⁷

Öneriler

Yapay zeka, arama motoru optimizasyonu manzarasını kökten dönüştürmüştür. Geleneksel anahtar kelime odaklı SEO yaklaşımları, YZ’nin kullanıcı niyetini, bağlamı ve anlamsal ilişkileri anlama yeteneği karşısında yetersiz kalmaktadır. Google SGE ve Bing AI Chat gibi YZ destekli arama deneyimlerinin yükselişi ve chatbotların yaygınlaşması, organik trafik çekme stratejilerini yeniden düşünmeyi zorunlu kılmaktadır.

Yapay Zeka Çağında SEO’nun Geleceği

Arama motorları, YZ’nin temel bir bileşeni haline gelmesiyle sürekli olarak evrimleşmektedir.⁷⁴ Google’ın sesli özetler sunması ve YZ Modu verilerini Search Console’a entegre etmesi gibi gelişmeler, arama deneyiminin çok modlu ve katmanlı hale geldiğini göstermektedir.²⁹ Kullanıcılar artık sadece metinle değil, görseller, sesler ve hatta jestlerle de arama yapmaktadır.⁵⁴ Bu “çok modlu keşif,” SEO’nun daha yaratıcı ve insan merkezli bir disipline dönüşmesini gerektirmektedir.⁵⁴

Gelecekte, YZ ajanları pasif bilgi sunmanın ötesine geçerek aktif olarak kararlar alacak ve görevleri otomatikleştirecektir.⁴⁰ Bu, pazarlamanın “yapmaktan” “yönetmeye” doğru kayacağı anlamına gelmektedir; YZ ajanları yürütmeyi üstlenirken, insanlar stratejik düşünmeye, içgörü üretmeye ve yaratıcı problem çözmeye odaklanacaktır.⁷⁹

Google’ın arama hakimiyeti artık garanti değildir; giderek daha fazla kullanıcı, geleneksel arama motorlarını ChatGPT ve Perplexity gibi YZ odaklı platformlar lehine atlamaktadır.⁸⁰ Gen Z gibi genç nesiller, yerel işletmeleri bulmak için Instagram ve TikTok gibi görsel keşif platformlarını Google Arama’dan daha fazla kullanmaktadır.³⁴ Bu durum, SEO’nun “Arama Motoru Optimizasyonu”ndan “Her Yerde Arama Optimizasyonu”na (Search Everywhere Optimization) dönüşmesini zorunlu kılmaktadır.³⁴ Tüketiciler artık doğrusal bir yol izlememekte, platformlar, sesler ve deneyimler arasında geçiş yapmaktadır.³⁴ İşletmelerin alakalı kalabilmeleri için de aynı şeyi yapmaları gerekmektedir.³⁴

YZ, SEO’yu ortadan kaldırmayacak, aksine onu güçlendirecektir.⁷ Anahtar, denemeye başlamak, bilgi sahibi olmak ve her zaman hedef kitleye değer sunmaya öncelik vermektir.⁷

Organik Trafik Çekmek İçin Eyleme Geçirilebilir Stratejiler

Yapay zeka çağında organik trafik çekmek için işletmelerin ve SEO profesyonellerinin aşağıdaki stratejileri benimsemesi gerekmektedir:

Kapsamlı İçerik Stratejisi

• Kullanıcı Niyeti Odaklılık: İçeriği, anahtar kelimelerden ziyade kullanıcıların temel sorularını, sorunlarını ve niyetlerini karşılayacak şekilde oluşturun. Kullanıcının arama yolculuğunun her aşamasına (bilgilendirici, gezinti, işlem) uygun içerik türleri geliştirin.¹⁰
• Yüksek Kalite ve E-E-A-T: İçeriğin Deneyim, Uzmanlık, Yetkinlik ve Güvenilirlik (E-E-A-T) prensiplerine uygun olduğundan emin olun. İlk elden deneyim, uzman görüşleri, güvenilir kaynaklara atıflar ve şeffaf yazar bilgileri sağlayın. Özellikle YMYL (Your Money or Your Life) konularında bu prensiplere sıkı sıkıya bağlı kalın.⁴¹
• YZ Okunabilirliği İçin Yapılandırma: İçeriği kısa paragraflar, madde işaretleri, numaralı listeler ve net başlık etiketleri (H1, H2, H3) kullanarak YZ’nin kolayca özetleyebileceği ve doğrudan yanıtlar üretebileceği şekilde yapılandırın. Soru-Cevap (FAQ) ve Nasıl Yapılır (How-to) formatlarını kullanın.⁵
• Çok Modlu İçerik: Metinsel içeriği yüksek kaliteli görseller, videolar ve ses dosyalarıyla destekleyin. Görsel ve video içeriği için açıklayıcı dosya adları, alt metinler ve şema işaretlemesi kullanın.²⁹
• Anlamsal SEO ve Konu Kümeleri: Tek tek anahtar kelimeler yerine, geniş konular etrafında kapsamlı içerik kümeleri oluşturun. Eş anlamlıları ve ilgili kavramları içeren anlamsal anahtar kelimeleri araştırın ve kullanın.¹
• Uzun Kuyruklu ve Konuşma Sorguları: Kullanıcıların sesli aramalarda veya chatbotlarla etkileşimde sordukları gibi daha uzun, doğal ve soru tabanlı anahtar kelimeleri hedefleyin.¹⁰

Teknik Sağlamlık

• Yapılandırılmış Veri (Schema Markup): İçeriğinizin YZ sistemleri tarafından doğru bir şekilde yorumlanmasını sağlamak için JSON-LD formatında yapılandırılmış veri uygulayın. Google’ın Zengin Sonuçlar Testi ile doğrulamayı unutmayın.⁵⁶
• Mobil Uyumluluk ve Sayfa Hızı: Web sitenizin mobil uyumlu olduğundan ve hızlı yüklendiğinden emin olun. Mobil öncelikli indeksleme ve kullanıcı deneyimi için sayfa hızı kritik öneme sahiptir.²⁹
• Taranabilirlik ve İndekslenebilirlik: Robots.txt dosyanızın ve meta etiketlerinizin doğru yapılandırıldığından emin olun, kırık bağlantıları düzeltin ve mantıksal bir site yapısı oluşturarak YZ tarayıcılarının sitenizi kolayca keşfetmesini sağlayın.⁶³
• JavaScript SEO: JavaScript kullanan siteler için, temel içeriğin ilk HTML yanıtında bulunmasını sağlayın ve mümkünse sunucu tarafı oluşturmayı (SSR) tercih edin. YZ tarayıcılarının JavaScript’i işleme yetenekleri sınırlı olabilir.⁶⁶
• XML Site Haritaları: Sitenizin tüm önemli sayfalarını içeren güncel bir XML site haritası oluşturun ve arama motorlarına gönderin.⁶⁹

Marka ve Güvenilirlik Oluşturma

• Marka Otoritesi: Sektörünüzdeki yetkili sitelerden geri bağlantılar ve bahsetmeler (alıntılar) alarak marka otoritenizi güçlendirin. Olumlu çevrimiçi yorumlar ve itibar yönetimi de YZ’nin markanızın güvenilirliğini algılamasına katkıda bulunur.²¹
• Uzmanlık Sergileme: İçerik oluşturucularınızın veya şirketinizin alandaki uzmanlığını ve deneyimini açıkça belirtin. Özellikle YMYL konularında gerçek uzmanlarla çalışın.⁴⁴

Sürekli Adaptasyon ve Ölçüm

• YZ Odaklı Metrikler: Geleneksel trafik ve sıralama metriklerinin yanı sıra, YZ Genel Bakışları görünürlüğü, YZ atıfları, marka bahsetmeleri ve dönüşüm etkisi gibi yeni YZ odaklı metrikleri izleyin. Google Search Console’daki YZ Modu verilerini takip edin.¹⁷
• YZ Araçlarını Kullanma: Anahtar kelime araştırması, içerik optimizasyonu, teknik denetimler ve performans analizi için YZ destekli SEO araçlarından yararlanın. Ancak, YZ çıktılarının her zaman insan denetiminden geçmesini ve doğruluğunun teyit edilmesini sağlayın.³³
• Trendleri Takip Etme: YZ, SEO ve üretken arama optimizasyonu (GEO) alanındaki en son gelişmeleri sürekli olarak takip edin ve stratejilerinizi buna göre güncelleyin. Düzenli içerik denetimleri yapın.⁴⁰

Çok Kanallı Yaklaşım

• Her Yerde Arama Optimizasyonu: Sadece Google’a odaklanmak yerine, içeriğinizi TikTok, Instagram, YouTube gibi görsel ve sosyal arama platformları ile ChatGPT, Perplexity gibi YZ chatbotları da dahil olmak üzere çeşitli YZ ve arama ortamları için optimize edin.³⁴ Kullanıcıların markanızı nerede ve nasıl keşfettiğini anlayın ve her temas noktasında tutarlı bir deneyim sunun.³⁴

Bu stratejilerin uygulanması, işletmelerin YZ’nin dönüştürdüğü arama ortamında organik görünürlüklerini korumalarına ve artırmalarına, daha nitelikli trafik çekmelerine ve uzun vadeli başarı elde etmelerine olanak tanıyacaktır.

Alıntılanan çalışmalar

1. An Ultimate Guide on Semantic SEO (Tips+Tools+Examples) – weDevs, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://wedevs.com/blog/420674/semantic-seo-best-practices/
2. How AI Search Engines Actually Work – Writesonic Blog, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://writesonic.com/blog/how-ai-search-engines-work
3. AI SEO vs. Traditional SEO: What’s the Real Difference? – Nine Peaks Media, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://ninepeaks.io/ai-seo-vs-traditional-seo-whats-the-real-difference
4. SEO vs. AISO: What AI Search Optimization Means for Brand Strategy – CMS Wire, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.cmswire.com/digital-marketing/seo-vs-aiso-what-ai-search-optimization-means-for-brand-strategy/
5. AI Search Optimization for Beginners: From Zero to Hero – Mentionlytics, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.mentionlytics.com/blog/ai-search-optimization/
6. I’m curious about how AI is changing SEO. Does anyone know how MADX Digital uses AI for SEO campaigns? – Quora, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.quora.com/Im-curious-about-how-AI-is-changing-SEO-Does-anyone-know-how-MADX-Digital-uses-AI-for-SEO-campaigns
7. How AI Is Transforming The Future Of SEO – Forbes, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.forbes.com/councils/forbesagencycouncil/2025/01/03/how-ai-is-transforming-the-future-of-seo/
8. How does Google’s Search Generative Experience (SGE) work? | Bristol Creative Industries, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://bristolcreativeindustries.com/how-does-googles-search-generative-experience-sge-work/
9. SGE Survival Guide: What Is Google Search Generative Experience and How To Use It, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://thriveagency.com/news/sge-survival-guide-what-is-google-search-generative-experience-and-how-to-use-it/
10. User Intent and Conversational Queries – High Voltage SEO, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://hvseo.co/blog/user_intent_and_conversational_queries/
11. 7 Powerful Ways to Optimise Content for Conversational Search – JRR Marketing, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://josiahroche.co/blog/optimise-content-for-conversational-search/
12. Yapay Zeka Destekli En İyi Arama Motorları – ÇözümPark, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.cozumpark.com/yapay-zeka-destekli-en-iyi-arama-motorlari/
13. Understanding Customer Intent With AI Search – Bloomreach, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.bloomreach.com/en/blog/understanding-customer-intent-ai-search
14. AI is putting intent at the heart of social search | The Drum, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.thedrum.com/opinion/2025/07/24/ai-putting-intent-the-heart-social-search
15. Bing Chat | Microsoft Edge, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.microsoft.com/en-us/edge/features/bing-chat
16. AI Overview Impact on SEO: How to Thrive Amidst Google’s Update – MBE Group, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://mbe.group/blog/ai-overview-impact-on-seo/
17. How to Monitor AI Visibility with SEO Metrics – Keyword.com, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://keyword.com/blog/seo-metrics-for-ai-powered-serps/
18. What is Semantic Search Optimization and How Does AI Help? – Xponent21, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, http://xponent21.com/insights/faq/what-is-semantic-search-optimization-and-how-does-ai-help/
19. Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey – arXiv, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://arxiv.org/pdf/2312.10997
20. Semantic Understanding by AI for Improved Search Engine Indexing and Website Promotion – Global Freedom of Expression |, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://globalfreedomofexpression.columbia.edu/about/2018-justice-free-expression-conference/?semantic-understanding-by-ai-for-improved-search-engine-indexing-and-website-promotion
21. 5 Ways To Prove The Real Value Of SEO In The AI Era – Search Engine Journal, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.searchenginejournal.com/ways-to-prove-seo-value/548389/
22. AI ve Chatbot Geliştirme İpuçları: Daha Akıllı ve Etkili Chatbotlar İçin 10 Yol | QSoft, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.qsoft.ai/tr/ai-ve-chatbot-gelistirme-ipuclari-daha-akilli-ve-etkili-chatbotlar-icin-10-yol/
23. Comprehensive Guide to AI Chatbots: What You Should Know – LivePerson, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.liveperson.com/resources/reports/ai-chatbots/
24. How do chatbots work | boost.ai, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://boost.ai/learn/chatbot/how-do-chatbots-work/
25. The Role of Semantic SEO and Its Impact on Rankings – Reddit, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.reddit.com/r/SEO/comments/1hdbygo/the_role_of_semantic_seo_and_its_impact_on/
26. How To Use Bing AI Chat in 2025 (Beginner’s Guide) – Elegant Themes, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.elegantthemes.com/blog/business/how-to-use-bing-ai-chat
27. Large Language Models, Knowledge Graphs and Search Engines: A Crossroads for Answering Users’ Questions – arXiv, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://arxiv.org/html/2501.06699v1
28. Google Arama’nın İşleyiş Şekliyle İlgili Ayrıntılı Kılavuz, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/how-search-works?hl=tr
29. Top ways to ensure your content performs well in Google’s AI experiences on Search, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://developers.google.com/search/blog/2025/05/succeeding-in-ai-search
30. How to Forecast and Measure Traffic Loss Due to the AI Overview Google – Serpstat, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://serpstat.com/blog/how-to-measure-traffic-loss-ai-overview/
31. AI & Organic Search: What Really Matters Now — Masthead | Content Marketing Agency, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://mastheadmedia.com/blog/what-organic-traffic-is-ai-stealing
32. ChatGPT SEO: The Ultimate Guide And Inner Workings – TNHS – Tortoise Hare, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://tortoiseandharesoftware.com/blog/the-ultimate-guide-to-chatgpt-seo/
33. What Is AI SEO? How Artificial Intelligence Is Changing Search Optimization, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://searchengineland.com/guide/what-is-ai-seo
34. Why “Search Everywhere Optimization” Is The New SEO For Businesses – Forbes, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.forbes.com/councils/forbesbusinesscouncil/2025/07/23/the-future-of-visibility-why-search-everywhere-optimization-is-the-new-seo-for-businesses/
35. Chatbot Intent: Classification, Examples & Detection Strategies – Tidio, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.tidio.com/blog/chatbot-intents/
36. Craft Successful Conversational User Interfaces: Align User Intent With Developed Intent | by Cobus Greyling, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://cobusgreyling.medium.com/craft-successful-conversational-user-interfaces-align-user-intent-with-developed-intent-f574bb9a405e
37. 2025’te Yapay Zeka Chatbotu Nasıl Oluşturulur? Adım Adım Kılavuz – Botpress, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://botpress.com/tr/blog/how-to-build-your-own-ai-chatbot
38. User Intent Analysis: What It Is, Why It Matters, & How to Do It – Nightwatch.io, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://nightwatch.io/blog/user-intent-analysis/
39. Optimize Your Reach: Using AI Content Optimization to Boost Engagement – Leadpages, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.leadpages.com/blog/ai-content-optimization
40. How to Rank in AI Search Results: 9 Effective Strategies – Xponent21, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://xponent21.com/insights/optimize-content-rank-in-ai-search-results/
41. Google E-E-A-T: Algorithms & The Future of SEO in 2025 – sitecentre, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.sitecentre.com.au/blog/google-eat
42. Prepare & optimize your content for Google SGE and AI overviews – Reforge, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.reforge.com/guides/demystifying-google-sge-and-ai-overviews-how-to-prepare-and-optimize-your-content
43. Best Practices To Optimize Your Website For Google’s SGE – Blue Compass, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.bluecompass.com/blog/best-practices-to-optimize-your-website-for-googles-sge
44. Optimizing Your Website for AI Using E-E-A-T Principles – Xponent21, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://xponent21.com/insights/faq/how-can-i-optimize-my-website-for-ai-search-results-using-e-e-a-t-principles/
45. Creating E-A-T SEO Content for Google | Quattr, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.quattr.com/optimize-content/google-eat-content
46. Things to Know About Google’s E-A-T Principle – Topcontent, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://topcontent.com/academy/things-to-know-about-google-eat-principle/
47. Creating Helpful, Reliable, People-First Content | Google Search Central | Documentation, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
48. What are YMYL Pages? – Ahrefs, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://ahrefs.com/seo/glossary/ymyl-pages
49. SEO Techniques for AI-Generated Content – Overdrive Interactive, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.ovrdrv.com/insights/seo-techniques-for-ai-generated-content
50. SEO and Google EAT. What it is and why it is important? – Media Training Ltd, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.mediatraining.ltd.uk/blogs/seo-and-google-eat-what-it-is-and-why-it-is-important
51. seranking.com, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://seranking.com/blog/how-to-optimize-for-ai-overviews/
52. Voice Search SEO: 9 Practical Tips For Businesses, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.searchenginejournal.com/voice-search-optimization-strategy/379946/
53. How to Rank in AI Search Results: A Complete Guide – MADX Digital, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.madx.digital/learn/how-to-rank-in-ai-search-results
54. Multimodal Discovery Is Reshaping the SEO Landscape: Here’s What You Need to Know, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://skyseodigital.com/multimodal-discovery-is-reshaping-the-seo-landscape-heres-what-you-need-to-know/
55. How to Win Google SERPs with Visual, Video & Multimodal Search Optimization – Mavlers, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.mavlers.com/blog/multimodal-search-optimization/
56. Why Structured Data in AI Search Matters More Than Ever in 2025 – Writesonic, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://writesonic.com/blog/structured-data-in-ai-search
57. Intro to How Structured Data Markup Works | Google Search Central | Documentation, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data
58. Schema Markup Testing Tool | Google Search Central, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data
59. Free Mobile Friendly Test: Check the Compatibility of Your Website on Mobile Devices, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://seomator.com/mobile-friendly-test
60. Voice vs Text Search: User Intent for Smart SEO, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://firstlaunch.in/blog/voice-search-vs-text-search/
61. What Is Page Speed & How to Improve It – Semrush, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.semrush.com/blog/page-speed/
62. What Is Page Speed? Learn the Basics From SEO Experts, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.seo.com/basics/technical/page-speed/
63. What are Crawlability and Indexability, and How to Improve Them for SEO? – Search Atlas, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://searchatlas.com/blog/crawlability-and-indexability/
64. Why you can’t ignore Google Crawlability, Indexability & Mobile-First Indexing in SEO, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.specbee.com/blogs/why-you-cant-ignore-google-crawlability-indexability-mobile-first-indexing-in-seo
65. How Do AI Search Results Work?: How to Prepare for AI SEO – Squarespace, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.squarespace.com/blog/ai-seo
66. The Complete JavaScript SEO Guide – Impression Digital, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.impressiondigital.com/blog/javascript-seo-guide/
67. Google’s JavaScript Warning & How It Relates To AI Search, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.searchenginejournal.com/googles-javascript-warning-how-it-relates-to-ai-search/536596/
68. Meet llms.txt, a proposed standard for AI website content crawling – Search Engine Land, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://searchengineland.com/llms-txt-proposed-standard-453676
69. Improve SEO with Robots.txt and the sitemap – Optimizely, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://docs.developers.optimizely.com/configured-commerce/v1.5.45-b2b-sdk/docs/improving-search-with-the-robotstxt-and-the-sitemap
70. Supercharge Your SEO: How to Use AI for Keyword Research | Market Vantage, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://marketvantage.com/blog/ai-for-keyword-research-in-seo/
71. How Google SGE will impact your traffic – and 3 SGE recovery case studies – Search Engine Land, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://searchengineland.com/how-google-sge-will-impact-your-traffic-and-3-sge-recovery-case-studies-431430
72. How Will SGE Impact Your Organic Traffic? – Moz, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://moz.com/blog/sge-impact-on-organic-traffic
73. www.searchenginejournal.com, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.searchenginejournal.com/google-adds-ai-mode-traffic-to-search-console-reports/549089/
74. Google brings AI Mode metrics to Search Console – Varn, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://varn.co.uk/insights/google-ai-mode-tracking-in-search-console/
75. 5 Artificial Intelligence Trends in SEO: Optimizing for Success in the Digital Landscape, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.newittrendzzz.com/post/5-artificial-intelligence-trends-in-seo-optimizing-for-success-in-the-digital-landscape
76. Google’s Helpful Content Update: Must-Know SEO Tips for 2025 – O8 Agency, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.o8.agency/blog/marketing-strategy/google-helpful-content-update-improve-your-seo
77. AI Agents for Technical SEO: 7 Ways to Transform SEO Using AI – Writesonic, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://writesonic.com/blog/ai-agents-for-technical-seo
78. The Impact of AI on SEO Analytics Data Accuracy and Reporting – Global Freedom of Expression |, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://globalfreedomofexpression.columbia.edu/about/2018-justice-free-expression-conference/?the-impact-of-ai-on-seo-analytics-data-accuracy-and-reporting
79. Six predictions about AI and marketing that may surprise you – Search Engine Land, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://searchengineland.com/six-predictions-about-ai-and-marketing-that-may-surprise-you-458434
80. AI And The Future Of Search: How We Broke The Web And What Comes Next – Forbes, erişim tarihi Temmuz 29, 2025, https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/04/02/ai-and-the-future-of-search-how-we-broke-the-web-and-what-comes-next/