Bulunmanın ilk adımı: anlaşılır olmak.

AI aramalarında görünür olmanın kestirmesi yok, ama net bir sırası var: önce içerik anlaşılır olmalı, sonra taranabilir ve alıntılanabilir hâle gelmeli, en son da düzenli olarak ölçülmeli. Bu rehber AEO ve GEO kavramlarını, büyük AI arama sistemlerinin kaynak seçme mantığını ve globalmeta.net'te gerçekten uyguladığımız adımları bir araya getiriyor.

AEO ve GEO nedir?

Cevap motoru optimizasyonu (AEO, Answer Engine Optimization), içeriği bir soruya doğrudan ve doğru cevap olarak seçilebilecek biçimde hazırlamaktır. Kökleri arama sonuçlarındaki öne çıkan snippet'lere ve sesli asistanlara dayanır; temel sorusu şudur: Bu sayfa, bu soruya net bir cevap veriyor mu?

Üretken motor optimizasyonu (GEO, Generative Engine Optimization) ise büyük dil modelleriyle çalışan arama deneyimlerinde, üretilen cevabın içinde kaynak olarak anılmayı ve markanın doğru temsil edilmesini hedefler. Terim, 2023'te yayımlanan akademik bir çalışmayla yaygınlaştı.

İkisi de SEO'nun yerine geçmez. AI arama sistemlerinin çoğu, cevap üretmeden önce klasik bir arama ve tarama adımından geçer. Taranamayan, dizine girmeyen ya da ne anlattığı belirsiz bir sayfa ne mavi bağlantılarda ne de AI cevaplarında yer bulur. Değişen şey, içeriğin okunduğu yer: sayfanız artık bir cevabın parçası olarak, çoğu zaman tıklamadan önce okunuyor.

AI arama sistemleri kaynaklarını nasıl seçer?

Her sistemin iç işleyişi açık değil, ama belgelenmiş davranışları ortak bir tablo çiziyor: cevap, o an erişilebilen web içeriğinden derleniyor ve kullanılan kaynaklar bağlantıyla gösteriliyor.

Google AI Overviews ve AI Mode

Google'a göre bir sayfanın AI Overviews ya da AI Mode'da destekleyici bağlantı olarak görünmesi için dizine eklenmiş ve Google Arama'da snippet ile gösterilmeye uygun olması yeterli; ek bir teknik şart yok. Google bu özelliklerin bir soruyu alt başlıklara bölüp birden çok ilişkili arama yapan “query fan-out” tekniğini kullanabildiğini de belirtiyor. Yani tek bir anahtar kelimeye değil, konunun alt sorularına da cevap veren sayfalar öne çıkabiliyor. nosnippet, data-nosnippet ve max-snippet gibi önizleme kontrolleri AI özelliklerinde de geçerli.

ChatGPT

ChatGPT'nin arama özelliği web'den güncel sonuç getiriyor ve cevabın içinde kaynak bağlantıları gösteriyor. OpenAI bu iş için OAI-SearchBot adlı tarayıcıyı kullanıyor ve onu model eğitiminde kullandığı GPTBot'tan ayrı tutuyor. Böylece eğitime kapalı kalıp ChatGPT aramasına açık olmak mümkün; robots.txt'te OAI-SearchBot'u engellemek ise sitenizi bu cevapların dışında bırakıyor.

Perplexity

Perplexity her soruda web'de arama yapıyor ve cevabı numaralı kaynaklarla veriyor; dizinini PerplexityBot ile oluşturuyor. Kaynak listesine girmek için sayfanın hem taranabilir olması hem de sorunun kendisine doğrudan cevap veren bir bölüm içermesi gerekiyor.

Claude

Claude, web araması açık olduğunda cevabında kullandığı kaynakları alıntılıyor. Anthropic eğitim için ClaudeBot, arama sonuçları için Claude-SearchBot, kullanıcının isteğiyle sayfa getirmek için Claude-User olmak üzere ayrı tarayıcılar tanımlıyor. Hangisine izin verdiğiniz, içeriğinizin hangi kullanıma açık olduğunu belirliyor.

Ortak payda şu: Bir sistem bir sayfayı ancak erişebiliyor, ne söylediğini çıkarabiliyor ve ona güvenebiliyorsa kaynak yapıyor. Bu üç koşulun her biri bir tasarım ve içerik kararı.

İçerik biçimi: önce cevap, sonra ayrıntı

AI cevapları genellikle bir sayfanın tamamını değil, bir paragrafını ya da bir listesini kullanır. Bu yüzden her bölüm, tek başına okunduğunda da anlamlı olmalı.

• Cevap-önce paragraflar: Bir soruyu başlık yapıyorsanız, hemen altındaki ilk bir iki cümle soruyu doğrudan cevaplasın. Bağlam, örnek ve istisnalar sonra gelsin.
• Soru biçiminde başlıklar: İnsanların arama kutusuna ya da bir asistana yazdığı dile yakın başlıklar, içeriğin hangi soruya karşılık geldiğini netleştirir.
• Bilgi metin olarak: Adres, iletişim, hizmet kapsamı ve tarih gibi bilgiler bir görselin içine gömülmesin.
• Sıkça sorulan sorular: Kısa ve kendi içinde tamamlanan SSS cevapları, çok sorulan alt soruları tek sayfada toplar.
• Tarih ve yazar: Yayın ve güncelleme tarihi, içeriğin ne kadar güncel olduğunu hem okura hem makineye söyler.
• İç bağlantılar: Bir kavramı ilk kullandığınız yerde onu açıklayan sayfaya bağlayın; bağlam zinciri güçlenir.

Bu yazı da aynı kurala göre yazıldı: her ana başlığın ilk paragrafı, o başlığın kısa cevabı.

Yapılandırılmış veri: görünen içeriğin makine dili

Yapılandırılmış veri, sayfadaki bilginin ne olduğunu schema.org sözlüğüyle, genellikle JSON-LD biçiminde tarif eder. Google AI özellikleri için özel bir şema gerekmediğini söylüyor; ama yapılandırılmış veri kurumun, bir makalenin ya da sıkça sorulan soruların ne olduğunu belirsizlikten kurtarıyor.

globalmeta.net'te her sayfa, kurumu tanımlayan tek bir Organization kaydına bağlanıyor; Insights yazıları Article, SSS sayfası FAQPage, sözlük terimleri DefinedTerm olarak işaretleniyor. Kural basit: işaretleme yalnızca sayfada görünen bilgiyi tekrar eder. Sayfada olmayan bir iddiayı şemaya yazmak güven kazandırmaz, kaybettirir.

llms.txt, Markdown sürümleri ve MCP

Bu üç araç, AI sistemlerine sitenizi okumaları için daha temiz bir yol sunar. Hiçbiri tek başına görünürlük garantisi değil; Google da AI özellikleri için böyle bir dosyaya ihtiyaç olmadığını açıkça belirtiyor. Ama ajanlar ve asistanlar giderek daha sık doğrudan siteye gelip içerik okuyor. Bu yolu açık ve düzenli tutmak ucuz ve düşük riskli bir yatırım.

llms.txt

llms.txt, 2024'te önerilen ve sitenin kök dizininde duran bir Markdown dosyası: site kim için, ne anlatıyor, en önemli sayfalar nerede? Bizim llms.txt dosyamız hizmetleri, işleri, ürünleri ve sözlüğü iki dilde listeliyor; llms-full.txt ise sitenin tam metnini tek dosyada topluyor.

Markdown sürümleri

Sitedeki her sayfanın bir Markdown kopyası var; adresin sonuna .md eklemek yeterli (örneğin bu yazının Markdown sürümü). HTML sayfası bu kopyayı rel="alternate" type="text/markdown" bağlantısıyla gösteriyor; Accept: text/markdown başlığıyla gelen isteğe de doğrudan Markdown dönüyor. Markdown kopyaları noindex olarak işaretli, yani arama dizinine HTML'in ikinci bir kopyası olarak girmiyor.

MCP

Model Context Protocol (MCP), AI uygulamalarının araçlara ve veri kaynaklarına standart bir yolla bağlanmasını sağlayan açık bir protokol; Anthropic tarafından 2024 sonunda duyuruldu. globalmeta.net/mcp adresinde salt okunur bir MCP sunucusu çalışıyor: bir ajan site içinde arama yapabiliyor (search_site), sayfaları listeleyebiliyor (list_pages), bir sayfayı Markdown olarak alabiliyor (get_page) ve iletişim bilgisini okuyabiliyor (get_contact). Sunucunun tanıtım kartı /.well-known/mcp/server-card.json adresinde.

robots.txt ve Content-Signal: hangi kullanıma izin veriyorsunuz?

AI görünürlüğünün sessiz ayarı robots.txt dosyasıdır. Arama için tarayan botları engellerseniz, en iyi içerik bile cevaplara giremez. Öte yandan “AI'a açık olmak” tek bir karar değil: arama, cevap üretme ve model eğitimi ayrı kullanımlar.

Bizim robots.txt dosyamız bunu Content-Signal satırıyla açıkça söylüyor: search=yes, ai-input=yes, ai-train=yes. Yani içeriğimiz arama sonuçlarında, AI cevaplarında ve model eğitiminde kullanılabilir; tek ricamız kaynak olarak globalmeta.net’in gösterilmesi. Hiçbir AI tarayıcısını engellemiyoruz. Content-Signal teknik bir engel değil, bir tercih beyanı; bu yüzden yanında hangi tarayıcıya neye izin verdiğinizi de ayrı ayrı gözden geçirmek gerekir.

AI görünürlüğü nasıl ölçülür?

AI görünürlüğü tek bir panelde görünmez; birkaç kaynağı birlikte okumak gerekir.

• Search Console: AI Overviews ve AI Mode'dan gelen gösterim ve tıklamalar, Web arama türünün toplamlarında yer alıyor; ayrı bir filtre olarak ayrıştırılmıyor. Eğilimi sayfa ve sorgu düzeyinde izleyin.
• Analitik: chatgpt.com, perplexity.ai ve claude.ai gibi yönlendiren alan adlarından gelen trafiği ayrı bir kanal olarak gruplayın. ChatGPT, verdiği bağlantılara çoğu zaman utm_source=chatgpt.com parametresi ekliyor.
• Sunucu kayıtları: OAI-SearchBot, PerplexityBot ve Claude-SearchBot gibi tarayıcıların hangi sayfaları ne sıklıkla okuduğu, içeriğinizin hangi kısmının bu sistemlere ulaştığını gösterir.
• Soru paneli: Müşterilerinizin soracağı soruların sabit bir listesini hazırlayıp asistanlara düzenli aralıklarla sorun; markanızın anılıp anılmadığını ve hangi kaynağın alıntılandığını kaydedin. Cevaplar kişiye ve zamana göre değiştiği için tek bir denemeye değil, eğilime bakın.

Kendi panelimiz Globalmeta Board'da bu işi bir Footprint skoru üstleniyor; mantığını Herkesin Haklı Olduğu Toplantı yazısında anlattık.

AI görünürlüğü kontrol listesi

• Her hizmet ve ürün sayfası, ne yaptığınızı ilk paragrafta düz bir cümleyle söylüyor.
• Adres, iletişim, kapsam ve tarih gibi bilgiler görselde değil, metinde.
• Başlıklar sorulara, ilk cümleler cevaplara karşılık geliyor.
• Kurum bilgisi (ad, adres, telefon, kısa tanım) her sayfada ve her platformda aynı.
• Organization, Article ve FAQPage işaretlemeleri görünen içerikle birebir uyumlu.
• robots.txt; Googlebot, OAI-SearchBot, PerplexityBot ve Claude-SearchBot gibi arama tarayıcılarını engellemiyor, eğitim tercihi ayrıca belirtilmiş.
• llms.txt güncel ve en önemli sayfalara bağlanıyor.
• Sayfaların Markdown sürümleri üretiliyor ve HTML ile aynı içeriği taşıyor.
• Ajanlar için bir MCP ya da API ucu varsa salt okunur ve belgelenmiş.
• Search Console, analitik ve sunucu kayıtları düzenli okunuyor; soru paneli belirli aralıklarla tekrarlanıyor.

Sıkça sorulan sorular

AEO ile SEO arasındaki fark nedir?

SEO, sayfanın arama sonuçlarında bulunmasını ve tıklanmasını hedefler. AEO ise sayfadaki bilginin bir soruya doğrudan cevap olarak seçilmesini hedefler. İkisi aynı temele dayanır: taranabilir, anlaşılır ve güvenilir içerik.

llms.txt dosyası zorunlu mu?

Hayır. llms.txt bir öneri, resmî bir standart değil; Google da AI özellikleri için böyle bir dosyaya ihtiyaç olmadığını belirtiyor. Yine de ajanlara sitenin özetini ve önemli sayfalarını tek yerde sunduğu için hazırlaması kolay, faydalı bir ek.

AI cevaplarında yer almak garanti edilebilir mi?

Hayır. Hiçbir platform alıntılanmayı garanti etmiyor ve cevaplar soruya, kişiye ve zamana göre değişiyor. Yapılabilecek olan, içeriği erişilebilir, anlaşılır ve alıntılanabilir kılmak ve sonucu düzenli olarak ölçmek.

Model eğitimine kapalı kalıp AI aramalarında görünmek mümkün mü?

Evet. Çoğu sağlayıcı arama ve eğitim için ayrı tarayıcı kullanıyor. robots.txt'te arama tarayıcılarına izin verip eğitim tarayıcılarını kapatabilir, tercihinizi Content-Signal satırıyla da beyan edebilirsiniz.