Yapay Zekâ Yanıtlarındaki Hatalar Nasıl Fark Edilir ve Düzeltilir?

Bu makale 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.

Bilgilerin doğruluğunu kontrol etme sürecinin temelinde iki tür istem bulunur. Bunlar birlikte, hem bilinen sorunları hem de aramayı düşünmediğiniz hataları ortaya çıkarır.

Bilgi doğrulama aracı, ona doğru yanıtın ne olduğunu söylemediğiniz sürece hatayı yakalayamaz. Bu, tek gerçek bilgi kaynağı belgesidir: Ürününüzle ilgili kontrol edilebilir iddiaların sade bir listesi ve her iddianın yanında onu kanıtlayan bir bağlantı bulunur.

Aynı anda iki işlevi vardır. Bilgi doğrulama aracı, yapay zekâ yanıtlarını bu listeyle karşılaştırır; insan inceleyici de, bir kişi bir yazara e-posta atmadan önce işaretlenen yanıtın gerçek olup olmadığına karar vermek için aynı listeyi kullanır.

Yanlış bir yapay zekâ yanıtı bulduktan sonra sıradaki soru şudur: Hatalı bilgi nereden geldi?

Bu hataların kaynaklarını manuel olarak tespit edebilirsiniz ancak bu süreç, yüzlerce yanıtı kontrol ederken hızlı bir şekilde zaman alıcı hâle gelir. Daha büyük denetimlerde işin büyük kısmını yapay zekâya yaptırmanızı öneririz.

Her hatalı sayfanın peşine düşmek aynı ölçüde değerli değildir. Düzeltmenin yapay zekâ yanıtlarını iyileştirme veya potansiyel müşterilere doğrudan ulaşma olasılığının en yüksek olduğu sayfalara öncelik verin.

Dikkat etmeniz gereken başlıca sinyaller şunlar:

• Önem derecesi: Önce satın alma kararını etkileyebilecek hataları düzeltin; örneğin yanlış fiyatlandırma, plan erişimi, sunulan hizmetler, ürün limitleri veya eksik özellikler.
• Alıntı sıklığı: Yanıtlar veya platformlar genelinde sıkça alıntılanan sayfalar, tek seferlik kaynaklara kıyasla daha fazla etkiye sahiptir.
• Alıntı istikrarı: Tekrarlanan kontrollerde tutarlı biçimde görünen kaynaklar, tek sefer görünen kaynaklara kıyasla daha değerlidir.
• Organik trafik: Anlamlı arama trafiği olan sayfalar, hem geleneksel arama hem de yapay zekâ yanıtları üzerinden müşterilere ulaşabilir.
• İtibar: Referans etki alanları ve Etki Alanı Derecelendirmesi, özellikle bir sayfa sıklıkla alıntılandığında ve konuyla alakalı olduğunda argümanı güçlendirebilir.
• İlişki: Siz veya bir iş arkadaşınız yazarı zaten tanıyor musunuz? Biri sizi tanıştırabilir mi? Yayım organı daha önce size yanıt verdi mi? Örneğin kampanyamızda Glen, bir site ile iletişime geçmek 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 İş Ortaklıkları ekibimizdi.

Bu bilgilerin bir kısmını Brand Radar’da bulabilirsiniz:

Ayrıca Letaido uygulamamızı kullanıyorsanız veriler Brand Radar’dan alınır ve etkilenen sayfanın hemen yanında sunulur:

İletişime geçmek istediğiniz bir sayfa bulduktan sonraki adım, aslında bu sayfadan kimin sorumlu olduğunu anlamaktır.

Az sayıda sayfa için, yapay zekâ asistanlarında bulunan standart web’den veri toplama araçları genellikle sayfayı alıp 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 veri toplama API’si veya sayfanın HTML’sini alabileceğiniz başka bir kaynak kullanmak istersiniz.

Uygulamamız, önce Ahrefs’te saklanan anlık görünümleri dener. Bu yöntem işe yaramazsa Apify’ı dener; iletişim bilgisi alıntılanan sayfada bulunamazsa yazar sayfasına yönlendiren bağlantıyı (eklenmişse) takip eder ve orada tekrar dener.

İşe yazar olarak adı geçen kişiyle başlayın. Önce makaledeki yazar satırını ve yazar sayfasını kontrol edin; yazara ulaşmanın bir yoluna ihtiyacınız varsa LinkedIn veya X profilini inceleyin.

Yazarı bulamazsanız veya sayfada yazar belirtilmemişse bir üst seviyeye geçin. Bir yayım organı için bu kişi editör veya içerik sorumlusu olabilir. Küçük bir şirkette ise kurucu veya pazarlama sorumlusu, iletişime geçilecek en iyi kişi 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 iletişim kurabilecek muhtemel kişileri belirlemeye yardımcı olabilir. Bu araçların birçoğu bir API veya MCP sunar, böylece işlevlerini yapay zekâ destekli bir sürece entegre edebilirsiniz.

Erişim sürecinizde talepkâr değil, yardımcı olan bir tutum sergileyin. Ürününüze yer verdikleri için teşekkür edebilir, bir veya iki somut hatayı gösterebilir, doğru bilgi için güvenilir bir kaynağa bağlantı verebilir ve sayfayı güncelleme konusunda hiçbir baskı olmadığını açıkça belirtebilirsiniz.

Örnek olması için, gönderdiğimiz mesajlardan birini aşağıda görebilirsiniz:

Bu, sohbet başlatmanın önündeki engeli kaldırır ancak alıcıdan, düzeltmenin değerini göremeden yanıt vermesini istediğiniz için daha az etkili olabilir.

Mesajınıza yanıt almazsanız bir kez daha takip mesajı gönderin. Sonrasında listenizdeki bir sonraki sayfaya geçin. Takip mesajlarımızdan bazıları gerçekten işe yaradı.

Erişim için birkaç pratik ipucu daha:

• Nazik olun. Sayfanın yazarını yanlış bilgi yaymakla suçlamayın veya itibarına zarar vermekle tehdit etmeyin.

• Yazarın kötü niyetle hareket ettiğini varsaymak yerine sayfanın güncelliğini yitirdiğini varsayın.

• Talebinizin belirgin olmasına özen gösterin. Doğrulanmış tek bir düzeltme yapmak, uzun bir şikâyet listesiyle baş etmekten daha kolaydır.

• Daha fazla doğrudan mesaj göndermeniz veya mevcut bir bağlantı olmadan takip mesajı iletmeniz gerekiyorsa LinkedIn Premium’u ya da Sales Navigator’ı deneyebilirsiniz. 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, takip mesajını ve doğrulanan değişikliği izleyin.

• Ayrıca ne olur ne olmaz diye, erişimden önce sayfanın ekran görüntüsünü de alabilirsiniz. Bir iletişim formu kullanıyorsanız mesajın gönderildiğine dair kanıtı kaydedin. Ahrefs kullanıyorsanız tarihler arasında sayfada yapılan değişiklikleri belgelemek için Site Explorer’ı kullanabilirsiniz.

Yazdıkları makalelerdeki yanlış bilgiler hakkında 26 yazarla iletişime geçtik. Bu yazarlardan 14’ü mesajımıza yanıt verdi (%53,8) ve 6’sı, sayfalarında doğrulayabildiğimiz düzeltmeler yaptı (%23).

Bu süreç hâlâ devam ediyor ve elbette yazarların herhangi bir değişiklik yapma gibi bir yükümlülükleri yok. Yine de makalelerin neredeyse dörtte birini düzelttirebilmek umut verici bir sonuç.

Erişim hedeflerinden birini, öncesi ve sonrası hâliyle aşağıda görebilirsiniz (fark görünümü Ahrefs Site Explorer üzerinden alınmıştır).

Ve evet, bütün hataların düzeltilmesini sağlayamasak da sayfaların güncellenmesi, yapay zekâ yanıtlarına doğru bilgilerin girmesini sağladı. İşte bir örnek (thatmarketingbuddy.com’dan Joonas’a çok teşekkürler):

İki yazar daha değişiklik yapacağını söyledi ancak sonuçları incelediğimizde değişiklikler hâlâ yapılmamıştı. Bu yüzden doğrulanmış düzeltme sayısına dâhil etmedik.

Ulaştığımız 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 yapabileceklerini söylediler. Biz de bu teklifleri reddettik. Yayımlanmış bilgilerin doğru kalmasını sağlamanın başlı başına değerli bir eylem olması gerektiğini düşündük; karşılığında bir şey teklif etmek, 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 çalışmamız gereken bir durum olduğunu gösterdi: ürün hakkında yazı yazan birinin nelerin dâhil olduğunu anlamasını kolaylaştırmak.

Mesajlarımıza yanıt almak, değişiklik yaptırmaktan daha kolaydı. Bu tarz bir çalışma planlarken bunu unutmamanız yararlı olacaktır. Vadedilen güncellemelerin yapılıp yapılmadığını kontrol etmek için zamana ihtiyacınız olacak ve bazı mesajlarınıza yanıt alamayacaksınız.

Yapay zekâ asistanlarının ne söyleyeceğini kontrol edemezsiniz ancak doğru bilgiyi onların -ve herkesin- bulmasını kolaylaştırabilirsiniz.

Bu, web genelinde marka bahsetmelerini izlemek ve yanlış bilgiler gördüğünüzde hızlı bir şekilde tepki vermek anlamına gelir. Deneyimlerime göre içerik üreticileri, çalışmalarına en çok yayımladıktan hemen sonra önem verirler; bu yüzden erkenden 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 girmesini engelleyebilir.

Ayrıca bir sayfanın alıntılanma olasılığının daha yüksek olduğuna işaret eden sinyalleri de arayabilirsiniz. DR değeri, itibarı ve önem verdiğiniz konuyla olan alakası, özellikle web’de yalnızca birkaç alakalı sayfanın bulunduğu dar bir niş alanında çalışıyorsanız faydalı göstergeler olabilir. Güncellik de, özellikle de yeni bir sayfa yapay zekâ sistemlerinin hâlihazırda alıntıladığı kaynaklardan daha güncelse önemli olabilir.

Marka bahsetmelerinin takibini Firehose gibi bir araçla ayarlayabilirsiniz.

Temsilcinizi API üzerinden de bağlayabilir ve bulunduğu anda her yeni kaynağın otomatik olarak doğruluk kontrolünü yaptırarak neredeyse gerçek zamanlı izleme imkânı elde edebilirsiniz.

Web bahsetmeleri adeta bir para birimine dönüştü. Adınızın belirli sayfalarda görünmesini sağlamak maliyetli bir süreç ve görünüşe bakılırsa markanızın doğru bir şekilde temsil edilmesi için de para harcamanız gerekebiliyor. Bu durum, markanızdan çevrimiçi ortamlarda nerelerde bahsedildiği ve bu bahsetmelerin neler söylediği yapay zekâ yanıtlarında ne kadar görünür olduğunuz üzerinde büyük etkiye sahip olabileceğinden son derece önemlidir.

İşte bu yüzden, hatalı bilgileri bulma ve düzeltme sürecini otomatik hâle getiren bizimki gibi bir uygulama çok faydalı olabilir. Ama gördüğümüz gibi, markanızla ilgili bilgileri birinin güncellemesi karşılığında bir şey teklif etmeye hazır değilseniz çok da aşama kaydedemeyebilirsiniz.

Daha ciddi olan 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 bilgilerin doğruluğunu kontrol etmelerini ve her şirketle ilgili bilgileri güncel tutmalarını bekleyemezsiniz. Ancak bir işletmeden, kendi bilgilerinin doğru kalmasına özen göstermesini bekleyebilirsiniz. Bunu yapmak için oldukça geçerli bir sebepleri var: Yanlış veya güncel olmayan bilgiler işletmeye doğrudan zarar verebilir.

Yapay zekâ sistemleri bunu daha başarılı bir şekilde fark edebilirler. Bir şirketle ilgili temel bilgiler söz konusu olduğunda doğrudan işletmeden gelen doğru ve güncel bilgiler, üçüncü taraf bir web sitesindeki eski bir bahsetmeden daha ağır basmalıdır.

Okuduğunuz için teşekkürler! Gelin, Glen ve Mateusz’a selam verin.