Yapay Zekâ Yanıtlarındaki Hatalar Nasıl Fark Edilir ve Düzeltilir?
Yazan: Mateusz Makosiewicz
Ahrefs'te SEO ve Pazarlama Eğitmeni
- İstemleri ayarlayın
- Gerçekte ne doğruysa yazın
- Yanlış yanıtların arkasındaki sayfaları bulun
- Erişim hedeflerini önceliklendirin
- Doğru kişiyi bulun
- Nazik bir düzeltme talebi gönderin ve bir kez takip edin
- AEO erişimini denediğimizde neler oldu
- Yapay zekâ yanıtlarındaki gelecekteki hataları azaltmak için yapabilecekleriniz
- Proaktif marka izleme
Örneğin ChatGPT’ye bir ürünün ne kadar olduğunu sorun; şirketin resmî fiyatlandırma sayfasına mutlaka dayanmayabilir. Ayrıca üçüncü taraf kaynaklardan da yararlanabilir—incelemeler, karşılaştırma yazıları veya “en iyi araçlar” listeleri; bunların bazıları yıllar önce yayımlanmış olabilir.
Bu, markalar için gerçek bir sorun yaratır. Fiyatlandırmanız, ürünleriniz veya özelliklerinizle ilgili güncelliğini yitirmiş ya da yanlış bilgiler internette dolaşıyorsa, yapay zekâ sistemleri bunları potansiyel müşterilere tekrar edebilir. Üstelik bir yapay zekânın ürününüz hakkında insanlara kendinden emin biçimde yanlış bilgi verdiğini görmek, hata satın alma kararını etkileyecek kadar büyük olduğunda özellikle can sıkıcı olabilir.
Bunu, kendi uygulamamızı (Letaido’da kullanılabilir) kullanarak Ahrefs hakkında yapay zekâ tarafından üretilmiş 217 yanıtı doğruladığımızda bizzat gördük. Bunların 41’i—%19’u, yani kabaca her 5 yanıttan 1’i—en az bir yanlış iddia içeriyordu. Toplamda 47 farklı hata bulduk. Ayrıca bazı testlerimizde hata oranı %36’ya kadar çıktı.
Bu da web genelinde doğruluk ve tutarlılığı, yapay zekâ görünürlüğünün önemli bir parçası hâline getirir. Yalnızca kendi web sitenizde doğru bilginin olması yetmez—yapay zekâ sistemlerinin dayanabileceği başka yerlerdeki yanlış bilgileri de bulup düzeltmeniz gerekir.
Bu yazıda, test ettiğimiz süreci ve işin büyük bölümünü otomatikleştirmek için geliştirdiğimiz bir uygulamayı kullanarak bunu adım adım nasıl yapacağınızı göstereceğiz.
İstemleri ayarlayın
Bu yazı boyunca, yapay zekâ yanıtlarını toplamak ve hangi sayfaları alıntıladıklarını görmek için Ahrefs Brand Radar kullanacağız. Ayrıca Brand Radar verilerine bağlanarak doğrulama sürecini otomatikleştiren, Letaido içinde geliştirdiğimiz özel bir uygulama da kullanacağız. Bu adım isteğe bağlıdır; ancak size çok ciddi zaman kazandırabilir.
Doğruluk kontrolü sürecinin temelinde iki tür istem bulunur. Bunlar birlikte, hem bilinen sorunları hem de aramayı düşünmediğiniz hataları ortaya çıkarır.
Kışkırtıcı istemler: yapay zekânın yanlış yapmasını istemediğiniz en önemli gerçekleri test edin
Bu istemleri, web’in yanlış anladığını düşündüğünüz belirli bir iddia etrafında oluşturun; tıpkı bizim, yapay zekânın API fiyatlandırmamızı yanlış vereceğinden şüphelendiğimiz gibi. Ürününüzde yakın zamanda değişen her şey güçlü bir adaydır; çünkü üçüncü taraf sayfalar hâlâ eski sürümü anlatıyor olabilir.
Bunların her biri, Ahrefs’te yapılan gerçek bir değişikliğin ardından geldi:
- Bir fiyat değişikliği: “Ahrefs ne kadar?” ve “En ucuz Ahrefs planı hangisi?”
- Daha ucuz bir plana taşınan bir özellik: “Ahrefs API erişimi sunuyor mu?” ve “Ahrefs API’nin maliyeti ne kadar?”
- Yeni kullanıma sunulan bir özellik: “Ahrefs Brand Radar, Claude’u takip ediyor mu?”
Brand Radar’da bu istemleri özel istemler olarak ayarlar ve buna göre etiketlersiniz.
Kendiliğinden gelen istemler: öngöremediğiniz hataları yakalayın
Kışkırtıcı istemler yalnızca kendi varsayımlarınızı test eder; bu yüzden, zaten takip ettiğiniz istemlerin tamamında da doğrulama yapın. Sürprizler orada saklıdır: uydurulmuş bir özellik limiti, hiç var olmamış bir plan adı, iki yıl önceki bir sayıya dayanan bir rakip karşılaştırması.
Halihazırda takip ettiğiniz bir istem seti yoksa iyi istem adaylarını nerede bulabileceğinize dair ayrıntılı bir rehberimiz var. Sürecimizde kullandığımız “kendiliğinden” istemlerden birkaç örnek:
en iyi SEO araçları
ahrefs planlarını karşılaştır
ahrefs buna değer mi
geri bağlantılar nasıl oluşturulur
ahrefs’ten daha ucuz
Bot Analytics araçları
semrush alternatifleri
ahrefs ve Semrush karşılaştırması
ahrefs veya SE ranking
yapay zekâ marka izleme araçları
Takip edilecek istemlerde aşırıya kaçmamaya çalışın. Her ek istem, incelemeniz gereken yanıtlar ekler ve doğruluk denetleyici, aslında sorunsuz çıkan iddiaları da işaretler. Yine de her birini bir insan doğrulamak zorundadır; bu yüzden gerçekten gözden geçirebileceğiniz bir liste, gözden geçiremeyeceğiniz daha büyük bir listeden daha iyidir.
Brand Radar’da her şey kurulduktan sonra, farklı istem grupları arasında geçiş yapmak için etiketleri kullanabilirsiniz. Filtreleri şöyle ayarlayın:
Gerçekte ne doğruysa yazın
Bir doğrulayıcı, ona doğru bilginin ne olduğunu söylemediğiniz sürece hatayı yakalayamaz. Bu, tek doğruluk kaynağı belgesidir: ürününüzle ilgili kontrol edilebilir iddiaların sade bir listesi; her birinin yanında onu kanıtlayan bir link bulunur.
Çifte görev görüyor. Doğrulayıcı, yapay zekâ yanıtlarını bununla karşılaştırıyor; insan inceleyici de, herhangi biri bir yazara e-posta atmadan önce işaretlenen yanıtın gerçekten sorun olup olmadığına karar vermek için aynı listeyi kullanıyor.
İyi bir gerçek nasıl olur
Her satıra bir iddia koymayı hedefleyin; sade bir dille, birinin birkaç saniye içinde doğrulayabileceği ya da çürütebileceği kadar spesifik olsun. Bu örnekler listemizden:
Ahrefs fiyatlandırması, Başlangıç planında aylık 29$’dan başlar.
Brand Radar ayrı satılır, aylık 50$’dan başlayan fiyatlara sahiptir ve ücretli Ahrefs aboneliği gerektirmez.
Özel istem takibi günlük, haftalık veya aylık olarak çalıştırılabilir.
Lite planı, ayda 150 özel istem kontrolü içerir.
API erişimi Lite planından itibaren dahildir ve Enterprise aboneliği gerektirmez.
Brand Radar, bot etkinliğini Bot Analytics aracılığıyla, yapay zekâ arama trafiğini ise Web Analytics aracılığıyla gösterir. Her iki temel araç da ücretsizdir.
Bunu “Ahrefs uygun fiyatlıdır” veya “Brand Radar esnek takip seçeneklerine sahiptir” ile karşılaştırın. İkisi de doğrulanamaz; dolayısıyla ikisi de listede yer almamalı.
İsterseniz her bilgiye üç şey ekleyin: bir kaynak URL’si, bunu doğrulayabilecek bir sorumlu ve son doğrulama tarihi. Tarih, kulağa geldiğinden daha önemli. Peşine düştüğümüz hataların yarısı, bir bilgi değiştiği hâlde kimsenin onu tekrar eden sayfaları güncellememesinden kaynaklanıyordu. Kendi listeniz de aynı şekilde eskiyebilir.
Gerçek listesi ne kadar uzun olmalı
Tek doğru kaynak belgenizi, alıcıların sorduklarını kapsayacak kadar uzun; ama güncel tutabileceğiniz kadar da kısa tutun. Başka bir deyişle, alıcıların gerçekten karar verirken baktığı ve gerçekçi biçimde güncel tutabileceğiniz gerçekleri yazın.
Listemiz yaklaşık 50 bilgiyle başladı ve fiyatlandırma, plan limitleri, istem kotaları, API erişimi ve yetenek iddialarını kapsıyordu.
Ahrefs’le ilgili her gerçeği listeye eklemedik; çünkü gerçek listeniz uzadıkça süreçteki şu unsurları daha fazla etkiliyor:
- Maliyet biraz artar. Her ek gerçek, her çalıştırmaya yalnızca küçük bir miktar ekler. Uygulamamızda gerçek derecelendiricide (Claude Sonnet 5) kullanılan LLM maliyetleri, yanıt kontrolü başına ~0,02$, sayfa denetimi başına ~0,05$ düzeyindedir.
- İnsan incelemesi artar. İşaretlenen her iddianın kontrol edilmesi gerekir ve muğlak veya kapsamı kötü tanımlanmış gerçekler yanlış pozitiflere yol açabilir.
- Bakım daha da önemli hâle gelir. Eklediğiniz her gerçek, doğru tutmanız gereken bir gerçek daha demektir. Güncelliğini yitirmiş bir doğruluk kaynağı, eksik bir kaynaktan daha kötü olabilir.
Yanlış yanıtların arkasındaki sayfaları bulun
Yanlış bir yapay zekâ yanıtı bulduktan sonra sıradaki soru şudur: Hatalı bilgi nereden geldi?
Bu hataların kaynaklarını manuel olarak izleyebilirsiniz; ancak yüzlerce yanıtı kontrol ederken hızla zaman alıcı hâle gelir. Daha büyük denetimler için ağır işin çoğunu yapay zekâya yaptırmanızı öneririz.
Manuel sürüm
Bu, az sayıda istem için iyi çalışır ve daha sonra otomatikleştirmeyi planlasanız bile bir kez elle yapmak buna değer.
Otomatikleştirilmiş sürüm
Yüzlerce yanıtı incelerken bunu elle yapmak pratik olmaktan çıkar.
Ahrefs kullanıyorsanız Brand Radar verilerini kullanarak yanıt incelemesini, alıntılanan sayfa araştırmasını ve önceliklendirmeyi otomatikleştiren bir doğrulama uygulamasını Letaido’da geliştirdik.
Uygulama iki ana adımda çalışır.
- Aşama 1: Yapay zekâ yanıtını kontrol edin. Gerçekleri onaylarsınız. Uygulama, yapay zekâ yanıtındaki hatalı iddiaları bulur; ardından alıntı yapılan sayfaları kontrol ederek her bir konuyu doğrulayıp doğrulamadıklarını, onunla çelişip çelişmediklerini ya da hiç bahsetmediklerini, kanıt olarak kelimesi kelimesine bir alıntıyla birlikte gösterir.
- 2. Aşama: Kaynakları denetleyin. Ardından, başka hataları ya da önemli eksikleri ortaya çıkarmak için alıntılanan sayfaları tam gerçek setinize göre kontrol edebilirsiniz. Düzeltilmeye değer sayfalar için uygulama yazarı ve iletişim yolunu (genellikle LinkedIn gibi bir sosyal profil) bulur, bunları etkiye göre önceliklendirir ve listeyi CSV’ye veya Word’e dışa aktarır. Daha geniş kapsama için denetimi, yalnızca alıntıladığı sayfalarla sınırlı kalmadan, yapay zekânın getirdiği her sayfaya genişletebilirsiniz.
Aynı gerçek seti, herhangi bir web sayfasını ya da yayımlanmamış bir taslağı da kontrol edebilir.
Uygulamanın maliyetleri hakkında fikir vermesi için: 30 gerçeğe dayanan, 217 yanıtı derecelendiren ve 138 alıntılanan sayfayı inceleyen bir kontrolün LLM belirteç maliyeti 1$’ın biraz üzerinde oldu ve işlem 2,5 saat sürdü (aşağıda her iki aşamadan da ekran görüntülerine bakın).
Erişim hedeflerini önceliklendirin
Her yanlış sayfanın peşine düşmek aynı ölçüde değerli değildir. Düzeltmenin yapay zekâ yanıtlarını iyileştirme ya da potansiyel alıcılara doğrudan ulaşma olasılığının en yüksek olduğu sayfalara öncelik verin.
Bakmanız gereken başlıca sinyaller şunlar:
- Ciddiyet: Önce satın alma kararını etkileyebilecek hataları düzeltin; örneğin yanlış fiyatlandırma, plan erişimi, sunulan hizmetler, ürün limitleri veya eksik özellikler.
- Alıntılanma sıklığı: Yanıtlar veya platformlar genelinde sıkça alıntılanan sayfalar, tek seferlik kaynaklara kıyasla daha fazla etkiye sahiptir.
- Alıntılanma istikrarı: Tek sefer görünen kaynaklara kıyasla, tekrarlanan kontrollerde tutarlı biçimde görünen kaynaklar daha değerlidir.
- Organik trafik: Anlamlı arama trafiği olan sayfalar, hem geleneksel arama hem de yapay zekâ yanıtları üzerinden alıcılara ulaşabilir.
- Otorite: Referans etki alanları ve Etki Alanı Derecelendirmesi, özellikle bir sayfa sık sık alıntılanıyor ve konuyla ilgiliyse, argümanı güçlendirebilir.
- İlişki: Siz veya bir iş arkadaşınız yazarı zaten tanıyor musunuz? Biri sizi tanıştırabilir mi? Yayın daha önce size yanıt verdi mi? Örneğin kampanyamızda Glen, bir siteye yaklaşmak için doğru kişiydi; çünkü onlarla zaten bir ilişkisi vardı. Başka bir durumda ise alıntı, zaten ilişki kurduğumuz bir fenomenden gelmişti; bu yüzden erişimi yürütmek için en uygun ekip Ortaklıklar ekibimizdi.
Bu bilgilerin bir kısmını Brand Radar’da bulabilirsiniz:
Bir de Letaido uygulamamızı kullanıyorsanız veriler Brand Radar’dan çekilir ve etkilenen sayfanın hemen yanında sunulur:
Doğru kişiyi bulun
İletişime geçmek istediğiniz bir sayfayı bulduğunuzda bir sonraki adım, aslında bundan kimin sorumlu olduğunu anlamaktır.
Az sayıda sayfa için, yapay zekâ asistanlarında bulunan standart web’den veri çekme araçları genellikle sayfayı çekip yazar veya iletişim bilgilerini aramak için yeterlidir.
Ancak daha geniş ölçekte URL’leri tek tek kontrol etmek kısa sürede pratik olmaktan çıkar. Genellikle Apify gibi bir scraping API’si veya sayfanın HTML’ini alabileceğiniz başka bir kaynak kullanmak istersiniz.
Uygulamamız önce Ahrefs’te saklanan anlık görüntüleri dener. Bu işe yaramazsa Apify’yi dener; iletişim bilgisi alıntı yapılan sayfada bulunamazsa (varsa) yazar sayfasına giden linki takip eder ve orada tekrar dener.
Yazar olarak adı geçen kişiyle başlayın. Önce makaledeki yazar satırını ve yazar sayfasını kontrol edin; ona ulaşmanın bir yoluna ihtiyacınız varsa LinkedIn veya X profilini inceleyin.
Yazarı bulamazsanız veya artık orada değilse, bir seviye yukarı çıkın. Bir yayın için bu kişi editör veya içerik sorumlusu olabilir. Küçük bir şirkette ise kurucu veya pazarlama sorumlusu en iyi iletişim kişisi olabilir.
Son çare olarak şirketin genel iletişim ya da destek kanalını kullanın ve mesajınızın sayfayı veya içeriği yöneten kişiye iletilmesini isteyin.
HeyReach veya BuzzSumo gibi araçlar eksik iletişim bilgilerini tamamlamaya ve yaklaşılabilecek muhtemel kişileri belirlemeye yardımcı olabilir. Bunların birçoğu bir API veya MCP sunar; böylece işlevlerini yapay zekâ destekli bir sürece entegre edebilirsiniz.
Nazik bir düzeltme talebi gönderin ve bir kez takip edin
Erişiminizi talepkâr değil, yardımcı olacak şekilde tutun. Ürününüzü ele aldıkları için teşekkür edebilir, bir veya iki somut hatayı gösterebilir, doğru bilgi için güvenilir bir kaynağa link verebilir ve sayfayı güncelleme konusunda hiçbir baskı olmadığını netleştirebilirsiniz.
Örnek olması için, gönderdiğimiz mesajlardan biri şöyle:
Bu, sohbet başlatma eşiğini düşürür; ancak alıcıdan, düzeltmenin değerini görebilmeden önce yanıt vermesini istediğiniz için daha az etkili olabilir.
Yanıt alamazsanız, bir kez daha takip edin. Sonrasında, listenizdeki bir sonraki sayfaya geçin. Takip mesajlarımızdan bazıları gerçekten işe yaradı.
Erişim için birkaç pratik ipucu daha:
Nazik olun. Yazarı yanlış bilgi yaymakla suçlamayın veya yazarın itibarına zarar vermekle tehdit etmeyin.
Yazarın kötü niyetle hareket ettiğini varsaymak yerine sayfanın güncelliğini yitirdiğini varsayın.
İsteği spesifik tutun. Doğrulanmış tek bir düzeltmeyi uygulamak, uzun bir şikâyet listesinden daha kolaydır.
Daha fazla doğrudan mesaj göndermeniz veya mevcut bir bağlantınız olmadan takip mesajı iletmeniz gerekiyorsa LinkedIn Premium’u ya da Sales Navigator’ı değerlendirin. Sales Navigator, ilk mesaj alıcı tarafından okunmamış olsa bile takip mesajları göndermenize olanak tanır.
En azından URL’yi, iletişim kişisini, erişim tarihini, kanalı, düzeltilecek iddiayı, yanıtı, takibi ve doğrulanan değişikliği kaydedin.
- Bir de olur da lazım olursa, erişimden önce sayfanın ekran görüntüsünü alabilirsiniz. Bir iletişim formu kullanıyorsanız mesajın gönderildiğine dair kanıtı kaydedin. Ahrefs kullanıyorsanız, tarihler arasında sayfada yapılan değişiklikleri belgelemek için Site Explorer’ı kullanabilirsiniz.
AEO erişimini denediğimizde neler oldu
26 yazarla, makalelerindeki yanlış bilgiler hakkında iletişime geçtik. 14’ü yanıtladı (%53,8) ve 6’sı sayfalarında doğrulayabildiğimiz düzeltmeler yaptı (%23).
Bu süreç hâlâ devam ediyor ve elbette yazarların herhangi bir değişiklik yapmak gibi bir zorunluluğu yok. Yine de makalelerin neredeyse dörtte birini düzelttirebilmek umut verici bir sonuç.
Erişim hedeflerinden birini, önce ve sonra hâliyle burada görebilirsiniz (fark görünümü Ahrefs Site Explorer üzerinden).
Ve evet, hepsini yakalayamasak da sayfaları güncellemek, yapay zekâ yanıtlarına doğru gerçeklerin girmesini sağladı. İşte bir örnek (thatmarketingbuddy.com’dan Joonas’a çok teşekkürler):
İki yazar daha değişiklik yapacağını söyledi, ancak sonuçları incelediğimizde bunlar hâlâ beklemedeydi. Bu yüzden doğrulanmış düzeltme sayımına dahil etmedik.
26 kişiden 12’sinden hiç yanıt alamadık.
Bir makaleyi güncellemeyi açıkça reddeden kimseyle karşılaşmadık. Ancak bazı yazarlar, yalnızca karşılığında ürünlerinden bahsedersek veya ürünlerini tanıtırsak düzeltme yapmaya razıydı. Biz de bunu reddettik. Yayımlanmış bilgileri doğru tutmanın başlı başına değerli olması gerektiğini düşündük; karşılığında bir şey teklif etmek ise hiçbir şey istemeden düzeltme yapan yazarlara haksızlık olurdu.
Bu erişim çalışması, kendi açıklamalarımızdaki bir sorunu da ortaya çıkardı. Karmaşanın bir kısmı, Brand Radar’ın fiyatlandırması ve özellik limitlerine dair net olmayan açıklamalardan kaynaklanıyordu. Bu da bize üzerinde çalışabileceğimiz bir konu verdi: Ürün hakkında yazan birinin nelerin dahil olduğunu anlamasını kolaylaştırmak.
Yanıt almak, değişiklik yaptırmaktan daha kolaydı. Bu işi planlarken bunu aklınızda tutmaya değer. Vadedilen güncellemelerin yapılıp yapılmadığını kontrol etmek için zamana ihtiyacınız olacak ve bazı mesajların yanıtsız kalmasını da beklemelisiniz.
Yanlış yapay zekâ yanıtları neden yakın zamanda ortadan kalkmayacak
Bence tek bir değişiklik bu sorunun büyük kısmını ortadan kaldırabilir: Yapay zekâ asistanları, bir markayla ilgili temel gerçekleri markanın kendisinden almalı. En azından, bir iddia üçüncü bir taraftan geliyorsa ve doğrulanmadıysa bunu işaretlemeliler. Xarumei deneyimiz, web’in hasmane doğasını hesaba katmadığında yapay zekâ aramasının ne kadar saçma bir hâl alabileceğini gösterdi.
Teknoloji şirketleri bu değişikliği yapana kadar, markalarla ilgili hatalı bilgiler sorun olmaya devam edecek—ve yapay zekâ asistanlarının hâlâ olgunlaşması gerektiğinin bir işareti olacak.
ChatGPT, yanıtlarının kalitesini artırmak için şimdiden adımlar atıyor olabilir. Örneğin, fan-out sorgularına “resmî” gibi terimler eklediği ve “site:” operatörünü kullanarak marka siteleri de dahil belirli web sitelerinden bilgi çektiği görülüyor. Lily Ray bunu makalesinde daha ayrıntılı ele alıyor.
Yeni hatalar da ortaya çıkmaya devam edecek. İnsanlar içerik üretmek için yapay zekâ kullanmayı sürdürecek; bu yüzden mevcut hatalar tekrarlanacak ve yapay zekâ boşlukları uydurma bilgilerle doldurduğunda yenileri de eklenecek. Bu sayfalar daha sonra daha fazla yapay zekâ üretimi içeriğe kaynak olur ve meşhur “çöp döngüsü” devam eder.
Bu arada, biz de “çitin öteki tarafında” olduk. Öz tanıtım denememiz sırasında bir rakip, manuel incelemelerimize ve yalnızca doğrulanmış bilgileri kaynak göstermeye yönelik samimi çabalarımıza rağmen, yapay zekânın kendi içeriğimize soktuğu bir hatayı düzeltmemizi istedi.
Yapay zekâ yanıtlarındaki gelecekteki hataları azaltmak için yapabilecekleriniz
Yapay zekâ asistanlarının ne söyleyeceğini kontrol edemezsiniz, ama doğru bilgiyi onların—ve herkesin—bulmasını kolaylaştırabilirsiniz.
Kendi ürün bilgilerinizi yoruma kapalı hâle getirin
Fiyatlandırmayı, plan limitlerini ve özelliklerin kullanılabilirliğini açıkça anlatın. Kendi metniniz yorum payı bırakıyorsa üçüncü taraflar ve yapay zekâ sistemleri boşlukları doldurur—ve bunu yanlış yapabilirler. Brand Radar hakkında çok sayıda hataya yol açan bizim hatamızı tekrar etmeyin.
Eski içeriğinizi güncel tutun
Kendi siteniz de güncelliğini yitirmiş bilgilerin kaynağı hâline gelebilir. Fiyatlandırma ya da paketleme değiştiğinde, bundan bahseden eski yazıları güncelleyin. Denetimimiz sırasında Ahrefs sitemizde üç hata bulduk.
Dokümantasyon ve yardım içerikleri, yapay zekâ araması için de önemli bir kaynak olabilir. Bunu göstermek için örnek olarak Samsung’u seçip yapay zekâ alıntılarının nereden geldiğine baktım. Kabaca yarısının destek dokümantasyonu ve satın alma rehberlerinden geldiğini gördüm. Samsung burada istisna değil; birçok markada benzer örüntüler görüyoruz: pratik, birinci taraf içerikler yapay zekâ yanıtlarında sıkça alıntılanıyor ve yapay zekâ temsilcileri tarafından kullanılıyor.
Samsung’un yapay zekâ alıntıları nereden geliyor
URL desenine göre tüm yapay zekâ alıntılarının payı; alıntılanma oranına göre sıralanmıştır. Samsung alan adı, en çok alıntılanan ilk 1.000 sayfa.
Kaynak: Letaido aracılığıyla Ahrefs
Ürün gerçeklerinize ajanların erişmesini kolaylaştırın
Daha uzun vadede, ürün bilgileri için kanonik ve makine tarafından okunabilir bir kaynak yayımlamayı düşünün. Bu, Mobbin’inki gibi bir MCP uç noktası, fiyatlandırma ve işlevsellik güncellemelerini içeren bir RSS akışı veya Suganthan Mohanadasan’ın hâlihazırda uyguladığı gibi ajan odaklı kaynak keşfine yönelik başka bir yaklaşım olabilir.
Bunların hiçbiri, bir yapay zekâ asistanının sizin bilgilerinizi kullanacağını garanti etmez. Ancak güncel, kanonik gerçeklerin bulunmasını ne kadar kolaylaştırırsanız, aradaki boşluğu güncelliğini yitirmiş üçüncü taraf bilgilerin doldurmasına o kadar az alan kalır.
Proaktif marka izleme
Bu, web genelinde markanızdan bahsedilme durumlarını izlemek ve yanlışlıkları gördüğünüzde hızlı tepki vermek anlamına gelir. Benim deneyimime göre içerik üreticileri yayımladıktan hemen sonra işlerine en çok önem verir; bu yüzden erken iletişime geçmek, sayfayı düzeltmelerini sağlama ihtimalinizi artırır.
Elbette bu hiçbir şeyi garanti etmez. Belirli bir sayfanın bir yapay zekâ yanıtında hiç alıntılanıp alıntılanmayacağını bilemezsiniz. Ancak hızlı hareket etmek, yanlış bilginin bazı yapay zekâ yanıtlarına sızmasını engelleyebilir.
Bir sayfanın alıntılanma olasılığının daha yüksek olduğuna işaret eden sinyalleri de arayabilirsiniz. DR’si, itibarı ve önem verdiğiniz konuyla ilgili olması faydalı göstergeler olabilir—özellikle web’de yalnızca birkaç ilgili sayfanın bulunduğu dar bir nişte çalışıyorsanız. Güncellik de önemli olabilir; özellikle de yeni bir sayfa, yapay zekâ sistemlerinin hâlihazırda alıntıladığı kaynaklardan daha güncelse.
Marka bahsi takibini Firehose gibi bir araçla kurabilirsiniz.
Ajanınızı API üzerinden de bağlayabilir ve bulunduğu anda her yeni kaynağın otomatik olarak doğruluk kontrolünü yaptırarak size neredeyse gerçek zamanlı izleme sağlayabilirsiniz.
Yayıncılar için not
Karşılaştırma veya fiyatlandırma yazıları yayımlıyorsanız güncelleme döngüsünü otomatikleştirebilirsiniz. Kamila Olexa; rakiplerin fiyatlandırma sayfalarını izleyen, yeni kademeleri çıkaran, onlardan bahseden her yazıyı bulan, yalnızca fiyatlandırma bölümlerini yeniden yazan ve yayımlamadan önce Slack’te onay isteyen bir işlem hattı kurdu. Nasıl çalıştığını burada görebilirsiniz.
Son görüşler
Web bahsetmeleri bir para birimine dönüştü. Adınızı belirli sayfalara yazdırmak paraya mal oluyor ve görünen o ki markanızın doğru şekilde temsil edilmesi de paraya mal olabiliyor. Bu önemli; çünkü markanızın çevrimiçi ortamda nerelerde anıldığı—ve bu bahsetmelerin ne söylediği—yapay zekâ yanıtlarında ne kadar görünür olduğunuz üzerinde büyük etkiye sahip olabilir.
İşte bu yüzden, hatalı bilgileri bulma ve düzeltme sürecini otomatikleştiren bizimki gibi bir uygulama çok faydalı olabilir. Ama gördüğümüz gibi, markanızla ilgili bilgileri birinin güncellemesi karşılığında bir şey teklif etmeye hazır değilseniz çok da ilerleyemeyebilirsiniz.
Asıl daha büyük sorun ise, yapay zekâ geliştiricilerinin ele alması gereken bir konu: Yapay zekâ sistemleri, markalar hakkında soruları yanıtlarken hangi kaynaklara güveneceğini nasıl seçiyor? Şu anda bu süreç pek kimseye hizmet etmiyor.
Her içerik üreticisinden veya web sitesi sahibinden sürekli olarak bilgilerini doğrulamasını ve her şirketle ilgili bilgileri güncel tutmasını bekleyemezsiniz. Ama bir işletmeden, kendi bilgilerini doğru tutmaya özen göstermesini bekleyebilirsiniz. Bunu yapmak için her türlü nedeni var: yanlış veya güncelliğini yitirmiş bilgiler işletmesine doğrudan zarar verebilir.
Yapay zekâ sistemleri bunu daha iyi fark edebilmeli. Bir şirketle ilgili temel bilgiler söz konusu olduğunda, doğrudan işletmeden gelen doğru ve güncel bilgiler; üçüncü taraf bir web sitesindeki eski bir bahsedilmeden daha fazla ağırlık taşımalı.
Okuduğunuz için teşekkürler! Gelip Glen ve Mateusz’a merhaba deyin.
Mateusz Makosiewicz, Ahrefs’te pazarlama araştırmacısı ve eğitmenidir. 15 yılı aşkın bir süredir pazarlama sektöründe yer aldığından büyüme pazarlaması, içerik pazarlaması, pazarlama stratejisi ve yönetim alanlarında uzmandır.
Mateusz, Gdańsk Üniversitesi’nde Reklamcılık ve Medya Pazarlaması okudu. Pazarlama deneyimini ajanslarda, SaaS şirketlerinde ve donanım şirketlerinde edindi. Bu şirketlerde müşteriler için reklam projelerini yönetmekten pazarlama departmanlarına liderlik etmeye kadar çeşitli rollerde görev aldı.
Ahrefs blog sayfasında, muhtemelen şimdiye kadar yayımlanmış her pazarlama tavsiyesini test etmekten, Silikon Vadisi’nde startup pazarlamasında deneme-yanılma süreçlerinden ve büyüme motorlarında dünyanın en önemli şeyi buymuş gibi ayrıntılı ayarlamalar yapmaktan gelen deneyimine dayanarak SEO ve pazarlama hakkında yazmaktadır.
Tüm AEO kılavuzlarını keşfedin
Yanıt Motoru Optimizasyonu (AEO) Nedir?
Buradan başlayın. AEO’nun ne olduğunu ve SEO’dan nasıl farklı olduğunu öğrenmeye başlamanıza yardımcı olacak yedi adımı keşfedin.
Yanıt Motorları Nasıl Çalışır?
Bir istem ile bir yanıt arasında gerçekte yaşananlar ve markanız bu sürece dâhil olabildiği aşama.
Yapay Zekâ Görünürlüğü Nasıl Takip Edilir?
Göremediğiniz şeyi optimize edemezsiniz. Markanızın yapay zekâ yanıtlarında nerelerde göründüğünü ölçmenin yedi yolu.
Takip Edilecek En İyi İstemler Nasıl Seçilir?
Tek seferlik yanıtları değil, istem kümelerini takip edin. İzlemeye değer sorguları bulabileceğiniz on bir yer.
İçerikleri Yanıt Motorları İçin Nasıl Optimize Edebilirsiniz?
Sıralama, dikkate alınmanızı sağlar. İşe yarayan konular, formatlar ve sayfa içi değişiklikler sayesinde markanızın alıntılanmasını sağlarsınız.
Yapay Zekâ Yanıtlarında Marka Bahsetmeleri Nasıl İzlenebilir ve Elde Edilebilir?
Yapay zekâ, başka yerlerde bahsedildiğini gördüğü markaları önerir. Burada, nasıl bu bahsetmeleri izleyeceğiniz ve daha fazla bahsetme elde edebileceğinizden bahsedeceğiz.
Web Sitenizi Yanıt Motorları İçin Nasıl Optimize Edebilirsiniz?
Yapay zekânın sayfalarınıza ulaşıp ulaşamayacağını, onları okuyup okuyamayacağını ve kim olduğunuzu anlayıp anlayamayacağını belirleyen teknik düzeltmeler.
Yapay Zekâ Yanıtlarındaki Hatalar Nasıl Fark Edilir ve Düzeltilir?
Kötü kaynakların izini sürerek, yanlış bilgileri düzelterek ve yapay zekâ aramalarında markanızın görünürlüğünü artırarak hatalı yapay zekâ yanıtlarını bulun ve düzeltin.