GEO ve SEO: Yapay Zeka Yanıtları Çağında Görünürlüğü Anlamak

İki kavram neyi hedefler?

SEO (arama motoru optimizasyonu), bir web sayfasının arama motorlarının organik sonuçlarında bulunmasını, doğru sorgularda görünmesini ve tıklanmasını hedefleyen çalışmaların bütünüdür. Teknik altyapı, içerik, sayfa içi düzenleme ve site dışı bağlantılar bu çalışmanın temel alanlarıdır. Başarı ölçütü sıralama, gösterim ve organik trafiktir.

GEO (Generative Engine Optimization, üretken motor optimizasyonu) ise daha yeni bir kavramdır. Terimi akademik literatüre kazandıran çalışma, Pranjal Aggarwal ve arkadaşlarının GEO: Generative Engine Optimization başlıklı makalesidir. Makale, üretken motorları birden çok kaynaktan bilgi toplayıp büyük dil modelleriyle özetleyerek sorguyu yanıtlayan arama sistemleri olarak tanımlar ve GEO'yu içerik üreticilerinin bu yanıtlardaki görünürlüğünü artırmaya yönelik bir yaklaşım olarak ortaya koyar.

Yani SEO'da hedef sonuç listesinde üst sıralarda yer almaktır; GEO'da ise yapay zekanın ürettiği yanıtın içinde kaynak olarak anılmak, bağlantı olarak gösterilmek ya da bilgisinin yanıta yansımasıdır.

Temel farklar ölçüt ölçüt

• Çıktının biçimi: SEO / sıralı bağlantı listesi; kullanıcı sonuçlardan birini seçip siteye gelir. GEO / birden çok kaynaktan derlenmiş tek bir yanıt; kaynaklar yanıtın içinde ya da yanında anılır.
• Görünürlük ölçütü: SEO / sıralama, gösterim, tıklama oranı ve organik trafik. GEO / yanıtta kaynak olarak geçme, bağlantı verilme ve markanın ya da bilginin yanıtta doğru temsil edilmesi.
• Kullanıcı davranışı: SEO / kullanıcı karşılaştırmak için birkaç sonucu açabilir. GEO / kullanıcı yanıtı okuyup yetinebilir ya da yalnız ayrıntı için kaynağa tıklar.
• Rekabet birimi: SEO / sayfa. GEO / sayfanın içindeki pasaj, tanım, liste ya da veri parçası; model yanıtını kurarken bu parçalardan yararlanır.
• Ölçüm araçları: SEO / olgun araçlar ve arama motorlarının kendi raporları. GEO / ölçüm henüz gelişmekte; yanıtlarda görünürlük örnek sorgularla elle ya da yeni araçlarla izlenebiliyor.
• Platform: SEO / arama motorunun sıralama sistemleri. GEO / arama motorlarının yapay zeka özellikleri ve sohbet tabanlı asistanların web araması; her biri farklı kaynak seçme yöntemine sahip olabilir.

Google'ın yapay zeka özellikleri için söyledikleri

Google Arama Merkezi'nin yapay zeka özellikleri ve web siteleri hakkındaki rehberi, GEO tartışmasında önemli bir dayanak sunar. Google'a göre AI Overviews ya da AI Mode'da görünmek için ek bir gereklilik ya da özel bir optimizasyon yoktur. Yeni makine tarafından okunabilir dosyalar, yapay zekaya özel metin dosyaları ya da özel yapılandırılmış veri işaretlemesi gerekmez.

Rehbere göre bir sayfanın bu özelliklerde destekleyici bağlantı olarak gösterilebilmesi için dizine eklenmiş ve Arama'da snippet ile gösterilmeye uygun olması gerekir; bu koşulları sağlamak da gösterileceği anlamına gelmez. Google, temel SEO uygulamalarının geçerli olduğunu vurgular:

• robots.txt ve CDN ya da barındırma katmanında taramaya izin vermek
• içeriği iç bağlantılarla bulunabilir kılmak
• iyi bir sayfa deneyimi sunmak
• önemli içeriği metin olarak sunmak
• yapılandırılmış veriyi sayfadaki görünür metinle tutarlı tutmak

Kontrol tarafında nosnippet, data-nosnippet ve max-snippet yönergeleri ile noindex, bir sayfadan ne gösterileceğini sınırlar. Search Console'da bu özelliklerden gelen tıklamalar Performans raporunda Web arama türünün içinde, genel arama trafiğiyle birlikte raporlanır.

Bu, Google özelinde GEO'nun ayrı bir disiplin değil, sağlam SEO'nun devamı olduğunu gösterir. Diğer yapay zeka asistanlarının kaynak seçme yöntemleri ise kendi yayıncılarının belgelerinden ayrıca izlenmelidir.

Pratikte ne değişir, ne aynı kalır?

Aynı kalanlar sağlam bir SEO çalışmasının temelidir: sayfanın taranabilir ve dizine eklenebilir olması, sorguyu karşılayan özgün ve doğru içerik, açık bir site yapısı, güvenilir bir marka ve kaliteli bağlantılar. Yapay zeka destekli arama yanıtları web'deki içeriği kaynak aldığı için bulunamayan bir sayfanın yanıtta yer alması da beklenemez.

Vurgusu artanlar ise içeriğin parça parça kullanılabilir olmasıyla ilgilidir:

• Soruya ilk paragrafta doğrudan ve net yanıt vermek, ardından ayrıntıya inmek
• Tanımları, adımları ve karşılaştırmaları açık başlıklar altında, kendi başına anlaşılır pasajlar halinde yazmak
• İddiaları kaynakla desteklemek ve kaynağı sayfada görünür kılmak
• Marka, ürün ve kurum bilgilerinin web genelinde tutarlı olmasını sağlamak; çelişkili bilgi yanıtlarda yanlış temsile yol açabilir
• Uzmanlığı gösteren özgün içerik üretmek: başka yerde bulunmayan deneyim, örnek ve analiz, derlenmiş bir yanıta kaynak olma şansını artırır

Örneğin bir muhasebe yazılımı firması, e-fatura geçiş adımlarını tek bir uzun metin yerine her adımı açık bir başlıkla, kısa bir açıklama ve resmî kaynak bağlantısıyla yazdığında hem arama sonuçlarında hem de yapay zeka yanıtlarında kullanılabilir bir içerik üretmiş olur.

Sık yapılan hatalar

• SEO'yu bırakıp yalnız GEO'ya yönelmek: Google'ın açıklamasına göre yapay zeka özelliklerinde görünmenin ön koşulu zaten dizine eklenmiş ve snippet'e uygun olmaktır.
• Yapay zeka için ayrı dosya ve işaretleme peşine düşmek: Google bu özellikler için yeni dosya ya da özel şema gerekmediğini açıkça belirtir.
• Anahtar kelime doldurmanın yeni sürümünü yapmak: yapay zeka botlarına yönelik tekrar eden, okura değer katmayan metinler hem kullanıcıyı hem marka güvenini zedeler.
• Trafik kaybını yalnız sıralamayla açıklamak: kullanıcı yanıtı okuyup tıklamadan ayrılabilir. Search Console verisini Analytics'teki dönüşüm ve etkileşim verisiyle birlikte değerlendirmek gerekir.
• Tek bir platforma göre optimize etmek: farklı yapay zeka asistanları farklı kaynak seçme yöntemleri kullanabilir; ortak payda kaliteli, erişilebilir ve doğru içeriktir.
• Kanıtı olmayan taktiklere güvenmek: GEO alanı yeni olduğundan önerilerin kanıt düzeyi birbirinden çok farklıdır; GEO makalesi de stratejilerin etkisinin alana göre değiştiğini bildirir. Değişiklikleri kendi sitenizde ölçerek doğrulayın.

Mindset programlarında nerede çalışılır?

SEO Temelleri eğitimi arama motorlarının çalışma mantığı, anahtar kelime araştırması ve niyet analizi, sayfa içi SEO, teknik SEO temelleri, site dışı SEO ve bağlantı kazanma, içerik SEO'su ve blog stratejisi ile SEO ölçümü modüllerini içerir. Bu temeller yapay zeka destekli aramada da görünürlüğün ön koşuludur.

SEO Audit ve İyileştirme eğitimi audit metodolojisi ve araç seti, teknik SEO denetimi, içerik denetimi ve kalite analizi, backlink profili denetimi, rakip ve pazar boşluğu analizi ile aksiyon planı hazırlama başlıklarını kapsar.