LLM SEO nedir?
Büyük Dil Modelleri için SEO

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı
Tüm referansları görModellerin ulaşabildiği web bilgisi
Kontrol alanlarını ayrı ayrı inceliyoruz


GEO Stratejisi ve Yapay Zeka Arama Denetimi


Teknik GEO ve AI Crawler Hazırlığı


GEO İçerik Optimizasyonu


Entity SEO (Varlık SEO) ve Bilgi Grafiği


Atıf ve Kaynak Otoritesi


Yapay Zeka Görünürlüğü ve Ölçümleme
Model katmanında kontrol edebildiğiniz alan
LLM SEO, modellerin eriştiği girdilerin kalitesine odaklanır
Bir LLM sistemi crawler aracılığıyla web'e eriştiğinde veya güncel içerik getirdiğinde, o anda ulaşabildiği sayfalar ve kaynaklarla çalışır. Biz bu girdilerin erişilebilirliğini, açıklığını, kalitesini ve tutarlılığını geliştiriyoruz.
Model katmanının GEO içindeki yeri
Bilginin sayfadan yanıt sistemine uzanan yolunu inceliyoruz
Çalışma crawler erişiminden seçilen bölümlere, varlıkların anlaşılmasına ve doğrulayıcı kaynaklara kadar uzanır. Bunların her biri GEO yetkinliklerinin kapsamındadır. Modelin eğitim tercihleri, gizli getirme kuralları ve son yanıtı üretme biçimi sizin kontrolünüzün dışında kalır.
Kapsam ve sorumluluk
Getirme anındaki girdiler üzerinde çalışıyoruz; model katmanı bizim hareket ettirebileceğimiz bir yer değil
Bu ad işe yarıyor, çünkü web bilgisi üzerindeki etkinizin nerede bittiğini işaretliyor.
Bir LLM'in getirme anında ulaşabildiği sayfa ve kaynakların erişilebilirliğini, açıklığını ve tutarlılığını geliştiriyoruz; sırayla crawler erişimi, seçilen bölümler, varlıkların anlaşılması ve doğrulayıcı kanıt üzerinden ilerliyoruz. Canlı bir sayfanın getirilmesi sistemin eğitilmiş parametrelerini değiştirmiyor, bu yüzden test gerçekte kullanılan bilgi yolunu izliyor; getirilen parça konusunu, kaynak ilişkilerini ve gerekli nitelemeleri yanında taşıyarak tek başına da doğru kalıyor. Eğitim tercihleri, gizli getirme kuralları ve son yanıtın üretimi üçüncü taraf platformda kalıyor; gözlenen çıktılar her iç sıralama kararını ortaya çıkarmıyor, kontrolünüze de vermiyor.
Web katmanındaki etki sınırını belirliyoruz
Güncel getirme ile modeli eğitmeyi ayırıyoruz
Bir sistem güncel sayfanızı crawler aracılığıyla bulup getirebilir. Bu kullanım, sayfanın modelin eğitilmiş parametrelerini değiştirdiğini göstermez.
Parçalı bağlamı hesaba katıyoruz
Model sayfanın yalnızca bir bölümünü alabilir. Açık özneler, sınırlamalar ve kaynak ilişkileri bu parçanın anlamını korumasına yardımcı olur.
Bağımsız doğrulama zeminini güçlendiriyoruz
Sitenizdeki bilgilerle bağımsız kaynaklardaki bilgilerin tutarlı olması, yanıt sistemine tek bir marka iddiasından daha geniş bir değerlendirme zemini sunar.
Gözlemden çıkarabileceğimiz sonucu sınırlıyoruz
Yanıtları ve kaynakları test edebilirsiniz. Her sıralama ve üretim kararının nedenini güvenilir biçimde çıkarmak ya da kontrol etmek mümkün değildir.
Müşterilerimizin gözünden
Müşterilerimiz çalışma deneyimlerini anlatıyor
Süreci ve ekibimizi, birlikte çalıştığımız kişiler kendi sözleriyle anlatıyor.
Arama temelleri kanıtı
Vaka Analizleri
Yapay zekâ yanıt motorlarının beslendiği indeksleme, içerik derinliği ve alan adı otoritesini oluşturan organik arama çalışmaları.
AI'ın bir markayı nasıl kaynak gösterdiğini izleyen ekip
GEO çalışması, AI yanıtlarının bugün bir marka hakkında gerçekte ne söylediğini kaydetmekle başlıyor, sonra etkileyebileceğiniz kısımlara geçiyor. Aşağıdaki danışmanlar, bu sayfanın kapsadığı yetkinlikte çalışıyor.

Didem Himmetli
Marketing Executive

Can Mutioğlu
Senior SEO Executive

Gülşah Şahin Özkan
Senior SEO Analyst

Hande Parmaksız
SEO Manager

Ezgi Gülsen Yaylı
SEO Manager

Sena Önder
Senior SEO Executive

Ataberk Yüzat
SEO Executive

Sinem Bakır Yavaş
Senior SEO Executive

Aybüke Göktuna
Senior SEO Analyst

Ruhan Tiryaki
Senior SEO Analyst

Yağmur Bayram
Sr. SEO Analyst

Mehmet Aktuğ
Co-Founder & COO

Deniz İmre Temiztürk
Content Specialist
Kullandığımız araçlar
AI yanıtlarını hangi araçlarla izliyoruz
Üretken aramada okunacak veri, sıralama raporundan çok daha az. Bu yüzden işin büyük kısmı, bunun için tasarlanmamış araçlardan kanıt toplamak oluyor.
AI yanıt ve alıntı takibi
- AhrefsBu sayfada gizli sıralama kararlarını göremediğimizi açıkça belirtiyoruz. Bu yüzden Ahrefs Brand Radar ile sonrasında atıfları izliyor, erişim ve destekleyici kanıtlardaki iyileşmenin bir değişiklik yaratıp yaratmadığına bakıyoruz. Mekanizmanın kendisi hakkında vaat vermiyoruz.
Varlık ve yapılandırılmış veri
- Screaming FrogBu sayfada LLM SEO, bir modelin inference sırasında gezinirken ya da kaynakları retrieval yoluyla alırken karşılaşabileceği bilgileri ele alıyor. İçeriğin açıklığını veya entity tutarlılığını değerlendirmeden önce Screaming Frog ile ilgili botun user-agent'ini kullanarak crawl yapıyor, sayfalara erişilip erişilemediğini belirliyoruz.
- DiffbotBu sayfada retrieval sırasında alınan tek bir parçanın yanıtın tamamını taşıyabileceğini vurguluyoruz. Diffbot'un olgu ve entity extraction özelliğiyle pipeline'ın sayfadan ne alacağını önceden inceliyor, extract edilen parçanın iddiadaki koşulları koruyup korumadığını ya da sayfa bağlamından çıkınca bunları kaybedip kaybetmediğini görüyoruz.
- Schema AppBu sayfanın dördüncü adımında bağımsız kanıtla iddiayı destekliyoruz. Schema App, metinde yer alan bir olguyu makine tarafından okunabilir biçimde de belirterek retrieval sistemine aynı iddianın bağımsız olarak kontrol edilebilen ikinci bir kaydını sunuyor.
Kontrol alanınızı belirleyin
LLM sistemlerinin karşılaştığı web bilgisini inceleyelim


Sık sorulan sorular
































