Yapay Zekâ Arama Görünürlüğünüzü İzlemek İçin En İyi İstemleri Nasıl Seçebilirsiniz?

Yanıtları analiz ederken odaklandığımız önemli konulardan biri, potansiyel eylem adımlarını belirlemektir.

Örneğin, özel istem takibi (meta, biliyorum) gibi yeni özellikler yayımladığımızda yapay zekâ yanıtlarının Ahrefs’in artık bu işlevselliğe sahip olduğunu yansıtıp yansıtmadığını ya da bunun yerine eski kaynaklara atıf yapıp yapmadığını bilmek isteriz.

Birden fazla yapay zekâ platformunu izlemek, marka bahsetmelerini yalnızca SEO’ların geleneksel odak noktası olan Google’da öne çıkan sitelerde değil, aynı zamanda Bing, Brave Search ve özel dizinler genelinde de ortaya çıkarır.

Yanıt doğruluğunun yanı sıra, öncelikle bağlantı kurabileceğimiz ve sıklıkla alıntılanan web sitelerine, daha kapsamlı ele alınabilecek ve sıkça bahsedilen SEO platformu özellikleri ve kullanım senaryolarına ve sunduğumuz başlıca ürünler açısından rakipler arasında nasıl bir konuma sahip olduğumuza bakıyoruz.

Bununla birlikte yalnızca özel istemleri takip etmeye odaklanmış değiliz.

Sunucu günlüklerindeki yapay zekâ botu faaliyeti, yapay zekâ platformlarından gelen trafik, geleneksel arama performansı ve Brand Radar’daki on milyonlarca istemden elde edilen öngörüler de izleme sürecimizin bir parçasını oluşturuyor.

İstem takibini genel olarak nasıl ele aldığımızın önemli bir parçası olduğundan benzer noktaları gruplandırmaya biraz daha derinlemesine bakalım.

Ayrıca en az 6 kelime uzunluğundaki tüm sorguları bulmak için şu düzenli ifadeyi de kullanabilirsiniz: ^(\S+\s+){5}\S+. Gerekirse “5” değerini daha yüksek bir sayıyla değiştirin.

Siteniz yeniyse, henüz çok fazla arama trafiği almıyorsa veya sadece başka bir sektörü araştırıyorsanız aynı terimleri Ahrefs Keywords Explorer aracındaki bir filtrede de kullanabilirsiniz.

Tahminî arama hacimleri yapay zekâ sohbet hacimlerini hiçbir zaman birebir yansıtmayacak olsa da bu yaklaşım, konuların genel olarak ne kadar popüler olduğuna dair size bir fikir verir.

Reddit, burada en çok öne çıkan etki alanıdır ancak Facebook, Quora, Steam Topluluğu ve binlerce başka siteyi de göreceksiniz.

Adres çubuğunuza ekleyebileceğiniz özel bir parametre (&udm=18) sayesinde, SERP özelliğinin sonuçlarda görünmesini beklemek yerine konunuzla ilgili forumlarda doğrudan arama yapabilirsiniz.

Sorular için çok fazla yorum yazılması güzel bir şey ancak ben genelde en sık karşılaştığımız bakış açılarını arıyorum.

Sayfa henüz herhangi bir sorgu için sıralamaya girmediyse ilgili bölümü Ahrefs Keywords Explorer gibi araçlardan alınan verilerle değiştirebilir, arama hacmi bilinen hedeflediğiniz terimleri paylaşabilirsiniz.

SEO’daki pek çok şeyde olduğu gibi bu kavramı da bir üst düzeye taşıyabilirsiniz.

Geçtiğimiz aylarda Metehan Yeşilyurt, benim de keyifle okuduğum bir çalışmasında GSC verilerini daha uzun sorgulara dönüştürmeye dair hazırladığı kılavuzunda çok daha kapsamlı bir istem oluşturmuş.

Normal arama terimlerini LLM tarzı istemlere dönüştürmek için özel bir araç geliştirdi.

Kendisine olan saygımdan ötürü tamamını paylaşmak istemiyorum ancak app.py dosyasından bir örneği aşağıda görebilirsiniz:

Bence Metehan da, öncesi-sonrası örneklerinizin ne kadar spesifik olursa o kadar iyi olacağı konusunda hemfikir olacaktır.

Perplexity’ye sektörünüzle ilgili sorular sorduğunuzda tanık olduğunuz güzel özelliklerden biri, her sohbetin sonunda size ilgili devam sorgularının önerilmesidir.

Perplexity ile iletişime geçip bunların daha önce sorulmuş gerçek sorguları kullanıp kullanmadığını sordum.

Bana, bu sorguların orijinal sorguyu ve o sorgunun sonuçlarını kullanan bir yapay zekâ modeli tarafından oluşturulduğunu söylediler. Temelde bunlar, bu modelin ilgili verilerden hareketle bir sonraki aşamada doğal olarak sorulabileceğini düşündüğü sorular.

Amacımız açısından bunların geçmiş sorgulara dayanmaması ufak bir talihsizlik sayılır ancak Perplexity, bunların mümkün olduğunca alakalı olmasını isteyecektir; bu yüzden yine de bu sorguları incelemeyi faydalı buluyorum.

Herhangi bir başlığa tıklayıp başlığı genişletirseniz Google size daha fazla önerilen sorgu sunar.

Daha az aşina olduğum sektörlerde araştırma yaparken hangi markaların, etki alanlarının ve yanıt türlerinin zaman içinde en sık göründüğünü görmek için bu soruları çoğu zaman olduğu gibi kullanırım.

Daha ciddi işler ve kişisel projeler için bunları temel alıp ihtiyacıma göre eklemeler yaparım. Keywords Explorer’daki “Sorular” sekmesine ilişkin bölümde bunu nasıl yapabileceğinize dair bazı yöntemlere değineceğim.

Analizinizin ölçeğini büyütmek istiyorsanız “İnsanların Sordukları” başlıklarının birden çok seviyesini otomatik olarak ayıklamak için hem Ahrefs Toolbar’ı hem de Detailed SEO Extension’ı kullanabilirsiniz.

Değiştirmek isteyebileceğiniz sorguları belirlemek ve takip etmeye devam etmek için bunların her birine tek tek tıklayabilirsiniz.

Örneğin yakın zamanda belirli konumlara yönelik içerik üretmeye başladıysanız bu terimleri o ülkelerde takip edebilir veya istemde ülkeden özellikle bahsedebilirsiniz.

Ayrıca güncelleme sıklığını istediğiniz şekilde (günlük, haftalık veya aylık gibi) kendiniz de belirleyebilirsiniz.

Geleneksel web analizinin yanı sıra sunucu günlüklerine de kapsamlı olarak inceleyebilirsiniz.

Aşağıda, ChatGPT-User’ın Detailed.com’da yedi günlük bir süre içinde sayfaları ne zaman talep ettiğini görebiliriz.

Bu, web’i sürekli olarak tarayan bir bot değildir. Bunun yerine, kullanıcılar ChatGPT’ye veya özel GPT’lere bir soru sorduğunda kullanılır ve söz konusu sayfa bir yanıt oluşturulmasına yardımcı olabilir.

Geleneksel arama botlarına ek olarak Perplexity-User (Perplexity), DuckAssistBot (DuckDuckGo) ve MistralAI-User (Mistral) gibi botlardan gelen isteklere de bakabilirsiniz.

Ardından bu kılavuzdaki önerileri uygulayarak şu örneklerdeki gibi istem fikirleri edinebilirsiniz:

• Google Search Console’da ilgili sayfaya trafik getiren terimlere bakma

• Organik olarak üst sıralarda yer aldığı yerlerde de görünen ilgili “İnsanların Sordukları” sorularını bulma

• LLM’lerden, insanların sayfayı bulmak için sorabileceği alakalı soruları isteme

Her iki kaynak da tek başına faydalıdır ancak bu kaynaklarla birleştirebileceğiniz ek veri noktalarının olması da güzeldir.

Bu aracın bir diğer avantajı, sitenizde mevcut olabilecek içerik eksikliklerini öne çıkarmasıdır. Bu konularla alakalı hiçbir site sayfanız olmadığı için sonuçlarda hiç görünmüyor olabilirsiniz.

Elbette burada muhtemelen alıntılanmakla ilgilenmediğiniz terimler olacaktır.

Kullandığınız platforma bağlı olarak “Marangozluk nedir?” sorusu, herhangi bir web araması yapılmadan veya kaynak bağlantıları eklenmeden yanıtlanabilir.

Çevrimiçi bir marangozluk okulu işletiyorsanız veya şirket kurma hizmetleri sunuyorsanız “Marangozluk işletmesi nasıl kurulur?” gibi düzenli olarak aranan bir ifadeyi alıp varyasyonlarını tek bir küme olarak takip etmek isteyebilirsiniz.

Kendi markanız için şu başlıklar etrafındaki yanıtları takip edebilirsiniz:

• Mevcut fiyatlandırmanız

• Uygun fiyat, güvenilirlik veya konfor gibi ilgili müşteri öncelikleri

• Belirli özellikleri sunup sunmamanız

• İnsanların en sık dile getirdiği şikâyetler

• Başlıca rakiplerinize karşı nasıl bir sıralamaya sahip olduğunuz

Notebook Agency’nin kurucusu Steve Toth, yapay zekânın markanız hakkındaki görüşlerinin gerçeği yansıtıp yansıtmadığını kontrol etmenin güçlü bir savunucusudur.

Bana, müşterilerle çalışırken müşterilerin LLM’lerde nasıl temsil edilmek istediklerini anlamak için yardım belgelerinden, satış görüşmelerinin yazılı dökümlerinden, özel görüşmelerden ve satış rekabet kartları gibi ek kaynaklardan veri toplayabileceğini söyledi.

Sonrasında ekibi, son derece önemli soru istemleri oluşturuyor ve yanıtların doğruluğunu ölçüyor. Tutarsızlıklar bulurlarsa kendi sitelerinde ve diğer sitelerde ek içerik kullanarak bunları etkilemeye çalışıyorlar.

Bu konuda faydalı olması için müşteri desteği sohbetleri, reklam verileri, dâhilî site aramaları (blog yazıları, yardım belgeleri vb. genelinde) ve aklınıza gelen herhangi bir şey gibi olabildiğince çok dâhilî veri kaynağından yararlanabilirsiniz.

Bu yoldan gitmek istemiyorsanız Mark Williams-Cook’un paylaştığı, “eksiksiz” kişilikler oluşturmak yerine terimleri kişiselleştiren ve benim de çok beğendiğim basit bir formülü sizinle paylaşmak isterim.

Mark, LLM’lere şu şekilde istem ekliyor: “Ben [Kişilik] olarak [Anahtar Kelime] araması yapıyor olsaydım ne arayabilirdim?”

Bununla uğraşmak oldukça eğlenceli ancak dediğim gibi, bunların gerçek kişiselleştirmeyle ne kadar örtüştüğünü bilmiyoruz.