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 izleme (meta, biliyorum) gibi yeni özellikler çıkardığımızda, 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, Bing, Brave Search ve özel dizinler genelindeki sitelerde de ortaya çıkarır.

Yanıt doğruluğunun yanı sıra, öncelikle iletişim kurabileceğimiz, sıkça kaynak gösterilen web sitelerine; daha iyi ele alabileceğimiz, sıkça bahsi geçen SEO platformu özelliklerine ve kullanım senaryolarına; ayrıca başlıca sunduğumuz ürünler açısından rakipler arasında nasıl konumlandığımıza bakıyoruz.

Bununla birlikte, yalnızca özel istemleri izlemeye odaklanmış değiliz.

Sunucu günlüklerindeki yapay zekâ bot etkinliği, yapay zekâ platformlarından gelen trafik, geleneksel arama performansı ve Brand Radar’daki on milyonlarca istemden elde edilen içgörüler de izlememizin bir parçasını oluşturuyor.

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

En az 6 kelime uzunluğundaki tüm sorguları bulmak için şu regex’i 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’in Keywords Explorer aracındaki bir filtrede de kullanabilirsiniz.

Tahmini arama hacimleri, yapay zekâ sohbet hacimlerine hiçbir zaman birebir karşılık gelmeyecek olsa da bu yaklaşım, konuların genel olarak ne kadar popüler olduğuna dair size bir fikir verir.

Burada en öne çıkan alan adı Reddit; ancak Facebook, Quora, Steam Community ve binlerce başka siteyi de göreceksiniz.

Adres çubuğunuza ekleyebileceğiniz &udm=18 adlı belirli bir parametre var; bu, SERP özelliğinin sonuçlarda görünmesini ummak yerine, konunuzla ilgili forumlarda doğrudan arama yapmanızı sağlar.

Soruların çok yorum üretmesi güzel, ama ben genelde en sık ortaya çıkan bakış açılarını arıyorum.

Sayfa henüz herhangi bir sorguda sıralama almadıysa, o bölümü Ahrefs Keywords Explorer gibi araçlardan gelen verilerle değiştirebilir; hedeflediğiniz ve arama hacmi bilinen terimleri paylaşabilirsiniz.

SEO’daki pek çok şeyde olduğu gibi, bu konsepti bir üst seviyeye taşıyabilirsiniz.

Son aylarda Metehan Yesilyurt’un çalışmalarını okumaktan keyif aldım; GSC verilerini daha uzun sorgulara dönüştürmeye dair rehberinde çok daha kapsamlı bir istem de geliştirmiş.

Normal arama terimlerini LLM tarzı istemlere dönüştürmek için, özellikle buna yönelik özel bir araç geliştirdi.

Saygılı olmak adına tamamını paylaşmak istemiyorum ama işte app.py dosyasından bir örnek:

Bence Metehan da öncesi-sonrası örnekleriniz ne kadar spesifik olursa o kadar iyi olduğu konusunda hemfikirdir.

Perplexity’ye sektörünüzle ilgili sorular sorduğunuzda 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, orijinal sorguyu ve sonuçlarını kullanan bir yapay zekâ modeli tarafından üretildikleri söylendi. Temelde bunlar, bu modelin o verilerden hareketle doğal olarak geleceğini düşündüğü sonraki sorular.

Amacımız açısından bunların geçmiş sorgulara dayanmaması ufak bir talihsizlik; ancak Perplexity bunların mümkün olduğunca ilgili olmasını isteyecektir, bu yüzden yine de onları incelemenin faydasını görüyorum.

Genişletmek için herhangi bir başlığa tıklarsanız, Google ardından daha da fazla önerilen sorgu sunar.

Daha az aşina olduğum sektörleri araştırırken, hangi markaların, alan adlarının ve yanıt türlerinin zaman içinde en sık göründüğünü görmek için bu soruları çoğu zaman olduğu gibi alırım.

Daha ciddi işler ve kişisel projeler için bunları temel alıp genişletiyorum. Keywords Explorer’daki “Sorular” sekmesine ilişkin bölümde bunu yapabileceğiniz bazı yolları ele alacağım.

Analizinizi ölçeklendirmek istiyorsanız “İnsanlar bunları da sordu” başlıklarının birden çok seviyesini otomatik olarak çıkarmak için hem Ahrefs Toolbar’ı hem de Detailed SEO Extension’ı kullanabilirsiniz.

Değiştirmek isteyebileceğiniz sorguları belirlemek ve izlemeye 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 ülkeyi özellikle belirtebilirsiniz.

Günlük, haftalık veya aylık gibi, güncelleme sıklığını tam olarak kendiniz de belirleyebilirsiniz.

Geleneksel Web Analytics’in yanı sıra sunucu günlüklerine de derinlemesine bakabilirsiniz.

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

Bu, web’i sürekli tarayan bir bot değildir; bunun yerine, kullanıcılar ChatGPT’ye veya özel GPT’lere bir soru sorduğunda kullanılır ve o sayfa bir yanıt üretilmesine 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 takip ederek şu örneklerdeki gibi istem fikirleri edinebilirsiniz:

• Google Search Console’da o sayfaya trafik getiren terimlere bakmak

• Organik olarak sıralama aldığı yerlerde de görünen ilgili “Kullanıcılar şunları da sordu” sorularını bulun

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

Her iki kaynak da tek başına faydalıdır, ancak bunlarla birleştirebileceğiniz ek veri noktalarının olması güzel.

Bu aracın bir diğer faydası, sitenizde mevcut olabilecek Content Gap’leri öne çıkarmasıdır. Bu konularla ilgili hiçbir site sayfanız olmadığı için 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 kuruluş hizmetleri sunuyorsanız, “marangozluk işi nasıl kurulur” gibi düzenli olarak aranan bir ifadeyi alıp varyasyonlarını tek bir küme olarak takip etmek isteyebilirsiniz.

Kendi markanız için şu başlıklar etrafındaki yanıtları izleyebilirsiniz:

• Mevcut fiyatlandırmanız

• Uygun fiyat, güvenilirlik veya konfor gibi ilgili müşteri öncelikleri

• Belirli özellikler sunup sunmadığınız

• İnsanların en sık dile getirdiği şikâyetler

• Başlıca rakiplerinizle nasıl kıyaslandığınız

Notebook Agency’nin kurucusu Steve Toth, yapay zekânın markanız hakkındaki görüşlerinin gerçeğe uyup uymadığını kontrol etmenin güçlü bir savunucusudur.

Bana, müşterilerle çalışırken LLM’lerde nasıl temsil edilmek istediklerini anlamak için yardım dokümanlarından, satış görüşmesi transkriptlerinden, özel görüşmelerden ve satış battlecard’ları gibi ek kaynaklardan veri alabileceğini söyledi.

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

Bunlarda yardımcı olması için; müşteri destek sohbetleri, reklam verileri, dahili site aramaları (blog yazıları, yardım dokümanları vb. genelinde) ve aklınıza gelen diğer her şey gibi olabildiğince çok dahili veri kaynağından yararlanabilirsiniz.

Bu yola girmek istemiyorsanız, Mark Williams-Cook’un paylaştığı, “tam” personalar oluşturmak yerine terimleri kişiselleştiren basit bir formülü beğendim.

LLM’lere şu şekilde istem veriyor: “Ben [Persona] olup [Keyword] arıyor olsaydım, ne arardım?”

Bununla oynamak eğlenceli, ama dediğim gibi, bunların gerçek kişiselleştirmeyle ne kadar örtüştüğünü bilmiyoruz.