GEO nedir, SEO'dan nasıl ayrılır
GEO (Generative Engine Optimization), bir sorunun cevabını üreten yapay zekâ araçlarının sitenizi kaynak olarak kullanmasıyla ilgilenir. Aradaki fark küçük değil: klasik aramada kullanıcı on mavi bağlantı görüp birine tıklıyor, üretken aramada ise cevabı doğrudan okuyor ve yalnızca birkaç kaynağa atıf veriliyor. Sonuç sayfasında sekizinci olmak klasik aramada az trafik demekti; üretken aramada hiç görünmemek demek.
İkinci fark, kararı verenin ne okuduğu. Arama motoru sayfayı indeksleyip saklıyor. Üretken bir araç ise soru anında sayfayı alıp okuyor, kendi cevabı için kullanılabilir bir parça arıyor ve bulamazsa başka kaynağa geçiyor. Bu yüzden GEO'nun merkezinde "sayfanın okunabilir ve alıntılanabilir olması" duruyor.
GEO, SEO'nun yerine geçmiyor; tabanını paylaşıyor. Taranamayan bir site ne arama motorunda ne üretken araçta görünür. Bu yüzden GEO çalışmasına her zaman teknik tabanın denetimiyle başlıyoruz.
llms.txt: siteyi kendi ağzınızla tanıtmak
llms.txt, sitenin kökünde duran ve siteyi dil modellerine özetleyen düz metin bir dosya. İçinde markanın ne yaptığı, hangi sayfaların önemli olduğu ve her birinin tam adresi bulunuyor. Bir modelin siteyi anlamak için yüz sayfayı taramasını beklemek yerine, hangi sayfanın neye cevap verdiğini doğrudan söylüyor.
Bu dosyada en çok yapılan hata, listelenen adreslerin gerçekte açılmıyor olması. Yayında olmayan, 404 ya da 500 dönen adresleri listeleyen bir llms.txt, yardım etmek yerine güven kaybettiriyor. Bu yüzden hazırladığımız her llms.txt dosyasındaki tüm adresleri tek tek istiyor ve hepsinin 200 döndüğünü doğruluyoruz. Doğrulanmamış adres dosyaya girmiyor.
İkinci sık hata dosyayı bir anahtar kelime listesine çevirmek. llms.txt bir reklam metni değil; sorulduğunda cevap verecek bir dizin. Kısa, doğru ve güncel olduğu ölçüde işe yarıyor.
Yapılandırılmış veri: makinenin okuduğu bilgi
Sayfadaki bilginin bir kısmı insan için yazılmış metnin içinde gizli kalıyor: firmanın unvanı, hizmet verdiği bölge, telefon numarası, bir hizmetin ne olduğu. JSON-LD ile bu bilgileri makinenin tartışmasız okuyabileceği biçimde de veriyoruz.
Kurduğumuz şema düzeni şöyle: her sayfada kurumu tanımlayan Organization, sayfanın sitedeki yerini veren BreadcrumbList, hizmet sayfalarında ne sunulduğunu ve nerede sunulduğunu söyleyen Service ile areaServed, gerçek soruların bulunduğu yerlerde FAQPage, ürün sayfalarında Product. Yerel işletmelerde buna LocalBusiness, adres, koordinat ve çalışma saatleri ekleniyor.
Şemanın tek kuralı var: sayfada görünmeyen bir şeyi şemaya yazmamak. Sayfada olmayan bir fiyatı, var olmayan bir puanı ya da hiç alınmamış bir yorumu şemaya koymak hem Google'ın yapılandırılmış veri kurallarına aykırı hem de yakalandığında bütün zengin sonuçları kaybettiriyor.
Alıntılanabilir içerik nasıl yazılır
Üretken bir araç cevabını kurarken sayfadan alıp kullanabileceği bir parça arıyor. Bu parçanın bulunabilmesi için içeriğin biçimi, metnin kalitesinden bağımsız olarak önem taşıyor:
- Soruyu başlığa, cevabı ilk paragrafa koymak. Bir başlık soru soruyorsa cevabı hemen altında, tek paragrafta ve koşulsuz verilmeli. "Aşağıda detaylıca anlatacağız" diyen bir giriş alıntılanamaz.
- Tek cümlelik tanımlar. Her teknik terimin sayfada kendi başına ayakta durabilen bir tanımı olmalı.
- Tablo ve listeler. Karşılaştırma, adım ve ölçüt listeleri düz metinden daha kolay alıntılanıyor.
- Tarih ve kaynak. Güncellenme tarihi olan ve kaynağını söyleyen bir bilgi, olmayana tercih ediliyor.
- Sayının yanında birimi ve ölçüm yöntemi. "Çok hızlı" alıntılanmaz; "mobilde 518 KB, 16 istek" alıntılanır.
Erişim: tarayıcıyı kapıdan içeri almak
Bütün bu hazırlık, yapay zekâ tarayıcısı siteye giremiyorsa boşa gidiyor. Sık rastladığımız durum, güvenlik eklentisi ya da CDN kuralının bu tarayıcıları sessizce engellemesi. Site sahibinin bundan haberi olmuyor, çünkü hata tarayıcıya dönüyor, kendisine değil.
Denetimde robots.txt kuralları ile sunucu ve CDN tarafındaki engeller ayrı ayrı kontrol edilir; GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended ve benzeri istemciler adına istek atılıp gerçekten içerik dönüp dönmediği ölçülür. Hangi tarayıcıya izin verileceği işletmenin kararı; bizim işimiz kararın bilinçli olmasını ve teknik olarak uygulanmış olmasını sağlamak.
Ek bir adım olarak, sayfanın Accept: text/markdown başlığıyla istendiğinde içeriği sadeleştirilmiş markdown olarak sunulmasını kuruyoruz. Böylece modelin okuduğu şey yüzlerce satır düzen kodunun arasına sıkışmış metin değil, doğrudan içeriğin kendisi oluyor. HTML isteyen tarayıcı aynı adresten HTML almaya devam ediyor; iki sunum tek adresten pazarlıkla ayrılıyor.
GEO çalışmasının sonucu nasıl ölçülür
Dürüst olmak gerekirse bu alanda ölçüm, klasik aramadaki kadar olgun değil. Üretken araçların çoğu "bu cevabı kurarken şu siteyi kullandım" bilgisini bir panelde sunmuyor. Ölçtüğümüz şeyler bu yüzden daha çok girdi tarafında ve hepsi doğrulanabilir: llms.txt içindeki adreslerin tamamının 200 dönmesi, şema hatasının sıfırlanması, yapay zekâ tarayıcılarının gerçekten içerik alabilmesi, markdown sunumunun çalışması. Buna ek olarak sunucu kayıtlarından bu tarayıcıların siteye gelip gelmediğini izliyoruz.
Bir aracın cevabında kaynak olarak göründüğünüzü gördüğümüzde bunu raporluyoruz; ama bunu bir hedef olarak taahhüt etmiyoruz. Taahhüt ettiğimiz, kaynak olarak seçilebilmek için gereken teknik koşulların eksiksiz kurulmuş olması.