Selamlar, öncelikle değerli bilgiler ve katkılarınız için teşekkürler. Benim de naçizane bazı önerilerim olur bu noktada. Yazacağım bazı terimlere yabancı olabilirsiniz bu nedenle sonrasında ek olarak ne olduklarına bakabilirsiniz.
En temel noktadan, yani sistemin nasıl çalıştığını kısaca anlatmak isterim.
1- Öncelikle yapay zekaların Google ve diğer arama motorlarına benzer şekilde bir güven ve otoritesi sistemi vardır. Buna Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemi denir. Bu sistem, kullanıcı sorusunu sorduktan sonra çalışmaya başlar. Sonra yapay zeka önce o cümleyi parçalara ayırır, niyeti çözer ve hangi bilgi türüne ihtiyaç duyduğunu belirler. Bu aşamaya niyet analizi denebilir. Ardından sistem kendi eğitim verisinde yeterli bilgi olup olmadığına bakar, yetersizse veya güncellik gerekiyorsa web araması tetiklenir (veya siz güncel bilgi isterseniz otomatik olarak tetiklenir). Web araması sonucunda gelen sayfalar bir sıralamadan geçer, yani hangi kaynağın daha güvenilir ve konuyla alakalı olduğu değerlendirilir. Seçilen kaynaklardan bilgi çekilir ve bu bilgiler modelin kendi dil üretim katmanına aktarılır. Model bu noktada elindeki parçaları birleştirip akıcı bir cevap üretir, üretirken de hangi cümlenin hangi kaynaktan geldiğini not eder. Son olarak cevap kullanıcıya sunulur ve kaynak linkleri de eklenir.
En basit temel mantığıyla durum bu şekilde işliyor. Sistemden sisteme buradaki retrieval farklılık gösteriyordur muhtemelen.
Gelelim bir diğer bölüm olan "neden herkese aynı sorguda hep aynı sonuçları vermiyor oluşuna".
2- Google'da bir kelimeyi arattığınızda sıralı bir liste görürsünüz, orada değişen şey genelde konum ve geçmiş aramalardır ama sonuçlar yine de sabit bir sıralama mantığına dayanır. Yapay zeka modellerinde ise cevap üretimi olasılıksal çalışır. Model her kelimeyi üretirken bir sonraki kelimenin olası adaylarından birini seçer, bu seçim tamamen deterministik değildir. Aynı soruyu iki farklı kullanıcı sorduğunda farklı örnekleme sonucu farklı cümle yapıları, farklı kaynak vurguları ortaya çıkabilir. Ayrıca konuşma geçmişi, kullanıcının önceki soruları, hatta oturum içindeki bağlam da cevabı şekillendirir. Yani sistem herkese "en doğru tek cevabı" değil, o anki bağlama göre "en makul cevabı" üretir. Bu yüzden GEO çalışması yaparken, tek bir sıralamayı yakalamak değil, modelin farklı senaryolarda sizi tutarlı şekilde referans göstermesini sağlamaktır. Zaten işin zor kısmı da burasıdır.
3- Marka bilinirliği de GEO çalışmalarında önemli olan unsurlardan biridir. Model bir markayı ya da kurumu ne kadar çok kaynakta, ne kadar tutarlı bilgiyle görürse, o markayı bir "varlık" olarak o kadar net tanır. Buna entity crystallization deniyor. Eğer markanız sadece kendi sitenizde geçiyorsa ve başka hiçbir yerde bahsi yoksa, model sizi güvenilir bir kaynak olarak görmekte zorlanır. Ama haber sitelerinde, forumlarda, Wikipedia benzeri kaynaklarda, sektör bloglarında adınız tutarlı şekilde geçiyorsa model sizi daha güvenilir bir varlık olarak işaretler ve cevap üretirken sizi anmaya daha yatkın olur. Bu da klasik SEO'daki backlink mantığına benziyor ama burada linkten çok "bahsedilme tutarlılığı" öne çıkıyor.
4- Her modelin bir eğitim kesim tarihi vardır, yani model o tarihten sonraki gelişmeleri kendi hafızasında taşımaz. Bu noktada iki senaryo var. Web araması yapmayan bir sohbet modunda model sadece kesim tarihine kadarki bilgiyle cevap verir, bu da güncel olmayan bilgiler verebileceği anlamına gelir. Web araması aktifse model canlı sonuçlarla kendi bilgisini tazeler. En basit haliyle eğer içeriğiniz sadece son birkaç ayda yayınlandıysa ve model henüz o dönemi kapsayan bir eğitimden geçmediyse, sizi ancak web araması üzerinden bulabilir. Bu da niye görünmediğinizin cevaplarından biridir. Bu yüzden hem statik bilgi hem güncel veri üretmek, yani hem "kalıcı doğru bilgi" hem "taze içerik" dengesini kurmak önemli.
5- ChatGPT'nin web araması özelliği büyük ölçüde Bing'in indeksini kullanıyor. Yani bir sayfa Bing tarafından iyi taranmıyorsa, iyi indekslenmiyorsa, ChatGPT'nin canlı arama sonuçlarında da görünme ihtimali düşüyor. Bu da klasik SEO alışkanlığı olan "sadece Google'a göre optimize et" yaklaşımını değiştiriyor. Bing Webmaster Tools üzerinden site haritası göndermek, Bing'in taradığından emin olmak, IndexNow protokolünü kullanmak GEO stratejisinin görünmeyen ama kritik bir parçası haline geldi. Birçok kişi bunu atlıyor çünkü yıllardır sadece Google Search Console'a bakmaya alışkın, ama ChatGPT trafiği büyüdükçe Bing tarafını ihmal etmek doğrudan görünürlük kaybı anlamına geliyor.
Okuduğunuz için teşekkür ederim umuyorum ki farklı bakış açıları katabilmişimdir.
ChatGPT'den Web Sitenize Trafik Çekmek Mümkün mü?
10
●836
- 05-07-2026, 21:55:13
- 06-07-2026, 01:58:18Selamlar,ekimdemirci adlı üyeden alıntı: mesajı görüntüleSelamlar, öncelikle değerli bilgiler ve katkılarınız için teşekkürler. Benim de naçizane bazı önerilerim olur bu noktada. Yazacağım bazı terimlere yabancı olabilirsiniz bu nedenle sonrasında ek olarak ne olduklarına bakabilirsiniz.
En temel noktadan, yani sistemin nasıl çalıştığını kısaca anlatmak isterim.
1- Öncelikle yapay zekaların Google ve diğer arama motorlarına benzer şekilde bir güven ve otoritesi sistemi vardır. Buna Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemi denir. Bu sistem, kullanıcı sorusunu sorduktan sonra çalışmaya başlar. Sonra yapay zeka önce o cümleyi parçalara ayırır, niyeti çözer ve hangi bilgi türüne ihtiyaç duyduğunu belirler. Bu aşamaya niyet analizi denebilir. Ardından sistem kendi eğitim verisinde yeterli bilgi olup olmadığına bakar, yetersizse veya güncellik gerekiyorsa web araması tetiklenir (veya siz güncel bilgi isterseniz otomatik olarak tetiklenir). Web araması sonucunda gelen sayfalar bir sıralamadan geçer, yani hangi kaynağın daha güvenilir ve konuyla alakalı olduğu değerlendirilir. Seçilen kaynaklardan bilgi çekilir ve bu bilgiler modelin kendi dil üretim katmanına aktarılır. Model bu noktada elindeki parçaları birleştirip akıcı bir cevap üretir, üretirken de hangi cümlenin hangi kaynaktan geldiğini not eder. Son olarak cevap kullanıcıya sunulur ve kaynak linkleri de eklenir.
En basit temel mantığıyla durum bu şekilde işliyor. Sistemden sisteme buradaki retrieval farklılık gösteriyordur muhtemelen.
Gelelim bir diğer bölüm olan "neden herkese aynı sorguda hep aynı sonuçları vermiyor oluşuna".
2- Google'da bir kelimeyi arattığınızda sıralı bir liste görürsünüz, orada değişen şey genelde konum ve geçmiş aramalardır ama sonuçlar yine de sabit bir sıralama mantığına dayanır. Yapay zeka modellerinde ise cevap üretimi olasılıksal çalışır. Model her kelimeyi üretirken bir sonraki kelimenin olası adaylarından birini seçer, bu seçim tamamen deterministik değildir. Aynı soruyu iki farklı kullanıcı sorduğunda farklı örnekleme sonucu farklı cümle yapıları, farklı kaynak vurguları ortaya çıkabilir. Ayrıca konuşma geçmişi, kullanıcının önceki soruları, hatta oturum içindeki bağlam da cevabı şekillendirir. Yani sistem herkese "en doğru tek cevabı" değil, o anki bağlama göre "en makul cevabı" üretir. Bu yüzden GEO çalışması yaparken, tek bir sıralamayı yakalamak değil, modelin farklı senaryolarda sizi tutarlı şekilde referans göstermesini sağlamaktır. Zaten işin zor kısmı da burasıdır.
3- Marka bilinirliği de GEO çalışmalarında önemli olan unsurlardan biridir. Model bir markayı ya da kurumu ne kadar çok kaynakta, ne kadar tutarlı bilgiyle görürse, o markayı bir "varlık" olarak o kadar net tanır. Buna entity crystallization deniyor. Eğer markanız sadece kendi sitenizde geçiyorsa ve başka hiçbir yerde bahsi yoksa, model sizi güvenilir bir kaynak olarak görmekte zorlanır. Ama haber sitelerinde, forumlarda, Wikipedia benzeri kaynaklarda, sektör bloglarında adınız tutarlı şekilde geçiyorsa model sizi daha güvenilir bir varlık olarak işaretler ve cevap üretirken sizi anmaya daha yatkın olur. Bu da klasik SEO'daki backlink mantığına benziyor ama burada linkten çok "bahsedilme tutarlılığı" öne çıkıyor.
4- Her modelin bir eğitim kesim tarihi vardır, yani model o tarihten sonraki gelişmeleri kendi hafızasında taşımaz. Bu noktada iki senaryo var. Web araması yapmayan bir sohbet modunda model sadece kesim tarihine kadarki bilgiyle cevap verir, bu da güncel olmayan bilgiler verebileceği anlamına gelir. Web araması aktifse model canlı sonuçlarla kendi bilgisini tazeler. En basit haliyle eğer içeriğiniz sadece son birkaç ayda yayınlandıysa ve model henüz o dönemi kapsayan bir eğitimden geçmediyse, sizi ancak web araması üzerinden bulabilir. Bu da niye görünmediğinizin cevaplarından biridir. Bu yüzden hem statik bilgi hem güncel veri üretmek, yani hem "kalıcı doğru bilgi" hem "taze içerik" dengesini kurmak önemli.
5- ChatGPT'nin web araması özelliği büyük ölçüde Bing'in indeksini kullanıyor. Yani bir sayfa Bing tarafından iyi taranmıyorsa, iyi indekslenmiyorsa, ChatGPT'nin canlı arama sonuçlarında da görünme ihtimali düşüyor. Bu da klasik SEO alışkanlığı olan "sadece Google'a göre optimize et" yaklaşımını değiştiriyor. Bing Webmaster Tools üzerinden site haritası göndermek, Bing'in taradığından emin olmak, IndexNow protokolünü kullanmak GEO stratejisinin görünmeyen ama kritik bir parçası haline geldi. Birçok kişi bunu atlıyor çünkü yıllardır sadece Google Search Console'a bakmaya alışkın, ama ChatGPT trafiği büyüdükçe Bing tarafını ihmal etmek doğrudan görünürlük kaybı anlamına geliyor.
Okuduğunuz için teşekkür ederim umuyorum ki farklı bakış açıları katabilmişimdir.
İşin mutfağını paylaşmışsınız resmen tebrik ederim, güzel bir bakış açısı umarım okuyanlara faydası olur
Beğeniler
Değerlendirmeler