Bulunabilirliği varsaymayın, test edin

Büyük Dil Modelleri için Okunabilir Bilgi Mimarisi

Kritik bilgiyi kaynak kodda, render edilen çıktıda ve extract edilen metinde aynı şekilde koruyan, taranabilir ve kendi içinde tutarlı bir mimari kuruyoruz.

Her öncelikli yanıtın izini keşif yolundan canonical sayfaya, render edilen içeriğe ve extract edilen metne kadar sürüyoruz. Bir değişiklik önermeden önce sorunun navigasyonda mı, URL kimliğinde mi, şablon sırasında mı, render aşamasında mı yoksa yanıt modülü sınırında mı olduğunu ayırıyoruz. Gerçek soruları yanıtlayan, ama yetim kalmış ya da rakip rotalar arasında gömülü sayfaların sorumluluğunu taşıyan içerik liderleri ve bilgi mimarları.

Böylece öncelikli yanıtlarınız sorumlusu belli, tutarlı bir yapıya ve bir crawler'ın soruyu gerçekten yanıtlayan sayfaya ulaşabileceği bir rotaya kavuşur.

Bir uzmanın sitenin navigasyonundan tek bir yanıt sayfasına uzanan bilgi haritasını izlediği illüstrasyon

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • KPMG
  • Mini
  • Cimri
  • Enerjisa
  • Sporjinal
  • Duru
  • HDI Sigorta

Yetim sayfadan sorumlusu belli rotaya

Bilginin izini rota boyunca sürüyoruz

Öncelikli bilgiyi canonical rotaya bağlıyor, her sayfanın kaynak HTML, render ve extract hâlini kaydediyor, tarama yollarıyla şablon çelişkilerini karşılaştırıyoruz. Bu kayıtları ve en küçük düzeltme taslağını biz hazırlıyoruz. Rotayı hangi ekibin değiştireceğine ve sonucun baştan konulan ölçütü geçip geçmediğine içerik ve teknik uzmanlar karar veriyor.

Çalışma ilkelerimiz

  • Önce bilgiyi haritalayın, işaretlemeyi sonra
  • Her sayfanın sorumlusu belli olsun
  • Estetikten önce extract aşamasını doğrulayın
  • Evrensel bir HTML kuralı yoktur

  1. Öncelikli bilgiyi rotalarla eşleştiriyoruz

    Öncelikli soruları ve bilgileri mevcut rotayla, amaçlanan canonical sayfayla ve karar değeriyle eşleştiriyoruz.

    Çelişkilerin, boşlukların ve sorumluların belirlendiği bilgi ve rota envanteri.

    Yapay zeka desteği
    Onaylı girdilerden öncelikli soruları, bilgileri, mevcut rotaları ve sorumlu olabilecek sayfaları çıkarır.
    İnsan onayı
    İçerik ve iş ekipleri önceliği, amaçlanan rotayı ve henüz açıkça yanıtlanmamış alanları onaylar.

  2. Her sayfanın üç hâlini kaydediyoruz

    Temsili şablon ve durumlarda kaynak kodu, render çıktısını ve extract edilmiş hâli bir araya topluyoruz.

    Tam sayfalar ve eksik bilgiler için sayfanın üç hâlini karşılaştıran tablo.

    Yapay zeka desteği
    Temsili sayfa durumlarında yanıtı, kaynak HTML'i, render sonrası DOM'u ve extract edilmiş metni toplar.
    İnsan onayı
    Teknik uzman kayıt koşullarını doğrular ve test ya da izinden kaynaklanan ölçüm hatalarını ayıklar.

  3. Tarama ve navigasyon yollarını izliyoruz

    Her sorumlu rotaya giden navigasyonu, bağlamsal bağlantıları, yönlendirmeleri, site haritasını ve yetim yolları izliyoruz.

    Bozuk ya da rakip yolları ortaya koyan tarama ve iç link grafiği.

    Yapay zeka desteği
    Amaçlanan rotaya giden navigasyon, bağlamsal bağlantı, yönlendirme, site haritası ve yetim grafiğini kurar.
    İnsan onayı
    Web'den sorumlu kişi, bilinçli olarak izole edilen sayfaları, rota bağımlılıklarını ve tarama yolu bulgularını doğrular.

  4. Şablon ve canonical çelişkilerini ayırt ediyoruz

    Şablon, canonical, render ve içerik sırası kaynaklı hataları birbirinden ayırıyoruz, rakip tanıları test ediyoruz.

    Doğrudan kanıta ve aksini sınayan kontrole dayanan hata kaydı.

    Yapay zeka desteği
    Aksini sınayan kontroller eşliğinde rakip şablon, canonical, render ve bilgi sırası tanıları üretir.
    İnsan onayı
    Teknik ve içerik ekipleri tanıyı onaylar ya da ek ayırt edici testler ister.

  5. Mimari değişikliği tanımlayıp doğruluyoruz

    Rota, bağlantı, şablon veya modülde yapılabilecek en küçük değişikliği geri dönüş ölçütüyle birlikte tanımlıyoruz. Yayından sonra üç hâli yeniden toplayıp temsili örnekleri, farklı şablonları ve ayrı tuttuğumuz kontrol vakalarını yeniden test ediyoruz.

    Örnekleri ve kabul testlerini içeren düzeltme şartnamesi, ardından değişiklik sonrası extract ve keşif raporu.

    Yapay zeka desteği
    En küçük düzeltmeyi geri dönüş ölçütüyle birlikte taslaklaştırır, ardından üç hâli yeniden toplayıp etkilenen ve ayrı tuttuğumuz kontrol vakalarını yeniden test eder.
    İnsan onayı
    Değişikliği mühendislik, içerik ve marka sorumluları onaylar. Bağımsız bir incelemeci ise ilk kabul kuralını uygular.

  6. Kanıt kaynağının kuralı

    Doğrudan gördüğümüz her şey gözlem olarak etiketli kalır. Kaynak, render çıktısı, extract edilmiş hâller, tarama ile iç link grafiği ve canonical ile şablon tanıları buraya girer. Tekrarlı erişim ve yanıt örneği yalnızca dolaylı bir işarettir, tam model bilgisi değildir. Crawler ve erişim sınırlarını platform kısıtı olarak kaydediyoruz. Mimari değişiklik ise, ayrı tuttuğumuz kontrol sorularında da tuttuğunu görene kadar hipotez olarak kalır.

    Her tanının doğrudan gözlendiğini mi, dolaylı bir işaret mi olduğunu, platform kısıtı mı yoksa hâlâ hipotez mi olduğunu gösteren bir kayıt.

    Yapay zeka desteği
    Her tanıyı gözlenen, dolaylı, platform kısıtı ya da hipotez olarak işaretler ve kayıtların taşıyamayacağı her sonucu belirtir.
    İnsan onayı
    Denetim sorumlusu her tanının etiketini onaylar ve arkasındaki kanıtın üstünde raporlanan her şeyi aşağı çeker.

Denetimin size teslim ettikleri

Denetimin sonunda elinizde kalan kayıtlar

Her çıktının sorumlusu ve desteklediği karar bellidir. Kanıt izi, başka bir uzmanın gerekçeyi yeniden üretmesine ya da sorgulamasına yetecek ayrıntıyı taşır.

  • LLM okunabilirliği mimari denetimi

    Öncelikli bilginin keşifte, kimlikte, render aşamasında ya da extract aşamasında tam olarak nerede bozulduğunu sayfa ve şablon düzeyinde tanılar.

    Kabul koşulu

    Doğrudan gördüğümüz hatayı düzeltin, kanıt yetersizse daha fazlasını toplayın. Etkilenmeyen şablonu değiştirmeyin.

    Ritim: Şablon tanısı tamam

  • Rota ve şablon için düzeltme şartnamesi

    Rota, navigasyon, canonical, render ve şablona dair düzeltmeler eksiksizdir. Bağımlılıklar ve geri dönüş yolu da net biçimde tanımlanmıştır.

    Kabul koşulu

    Uygulanacak en küçük ve geri alınabilir dilimi, sahibiyle birlikte onaylayın.

    Ritim: Sorumlu onayı alındı

  • Yanıt modülü için tasarım sistemi

    Test edilmiş extract yolunda kısa yanıtı, kanıtı ve bağlamı koruyan, tekrar kullanılabilir modül sınırları.

    Kabul koşulu

    Modülü yalnızca kanıtın desteklediği yerlerde kullanın. Evrensel bir LLM biçim kuralı olarak sunmayın.

    Ritim: Kanıta bağlı olarak kullanılır

  • Değişiklik sonrası extract doğrulaması

    Değiştirdiğimiz sayfalardan, farklı bir şablonla kurulmuş sayfalardan ve düzeltmeyi tasarlarken ayrı tuttuğumuz kontrol vakalarından alınan öncesi ve sonrası kanıtlar.

    Kabul koşulu

    Kararı extract ve keşif sonuçlarına göre verin: kabul edin, düzeltin ya da geri alın. Atıf vaadini ölçüt olarak kullanmayın.

    Ritim: Extract tekrar sınandı

  • Kabul için kural

    Doğrudan gözlediğimiz site durumu, dolaylı yanıt görünümü, platform kısıtı ve mimari hipotez, raporun tamamında kendi etiketiyle kalır. Kabul kararı nedensellik ya da abartılı sonuç iddialarına dayanmaz.

    Kabul koşulu

    Bir bulgu, yeniden üretilebiliyorsa, dayandığı kanıtla birlikte etiketlenmişse, bir insan tarafından onaylanmışsa ve hem temsili sayfalarda hem de ayrı tuttuğumuz kontrol vakalarında sınanmışsa geçerli sayılır.

    Ritim: Ayrı tuttuğumuz vakalarda doğrulandı

  • Extract ve keşif puan kartı

    Her sayı kendi sayfa kümesi üzerinden hesaplanıyor, bu yüzden tek bir puanda erimiyorlar. Başlangıç ölçümü temsili şablonları topluyor, aylık tur değişen şablonları ve yetim sayfaları yeniden kontrol ediyor, üç aylık inceleme ise öncelikli soruları ve sorumlu rotaları güncelliyor.

    Kabul koşulu

    Extract bütünlüğü, kritik bilgi yolu kapsamı, yetim bilgi oranı, canonical tutarlılığı ve ayrı tuttuğumuz kontrol sorularında erişim başarısı. Başlangıçta ölçülüyor, sonra aylık ve üç aylık karar incelemelerinde yenileniyor.

    Ritim: Her sayı kendi kümesinde

Bilgiye ulaşmak güçleştiğinde

Sorun bilgi yolundaysa bu çalışma devreye girer

Öncelikli bilgiye ulaşmak zorlaştığında ya da bilgi bu üç hâl arasında tutarsızlaştığında devreye girer. Tek bir HTML kalıbının her LLM tarafından tercih edildiğini iddia etmez. Erişim, sıralama veya atıf konusunda garanti vermez.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Önemli bilgiye erişmek zor — Öncelikli sayfalar yetim kalmışsa, zayıf bir navigasyona gömülmüşse ya da rakip rotalara bölünmüşse bu geçerlidir.
  • Render ve extract içeriği ayrışıyor — Bilgi geç yükleniyor, etkileşime bağlı kalıyor, bileşenlere bölünüyor ya da extract sırasında kayboluyor.
  • Şablon, sayfanın amacını belirsizleştiriyor — Çoklu başlıklar, boilerplate, tekrarlı modüller veya çelişen canonical'lar amaçlanan yanıtı ve sorumlusunu belirsizleştiriyor.
  • Haritalama girdileri hazır — Öncelikli soru/bilgi envanteri, rota/şablon/navigasyon haritası, birinci taraf tarama ve canonical kanıtı ile kaynak, render ve extract kayıtlarını sunuyorsunuz.
  • Kritik bilgiye giden rotalar ve tarama yolları — Her öncelikli soruyu ve bilgiyi amaçlanan canonical sayfayla ve onu keşfedilebilir kılan bağlantılarla eşleştiriyoruz.
  • URL, canonical ve navigasyon tutarlı — Canonical, dil alternatifi, navigasyon, site haritası ve yönlendirmelerdeki sayfa kimliği çelişkilerini karşılaştırıyoruz.
  • Sayfa hiyerarşisi ve yanıt modülünün sınırları — Bölümlerin tutarlı biçimde extract edilebilmesi için başlık hiyerarşisini, içerik sırasını ve yanıt modülü sınırlarını inceliyoruz.
  • Kaynak, render ve extract birbiriyle eşleşiyor — Kaynak HTML, render sonrası DOM ve extract metnini karşılaştırıp önemli bilgi, link ve bağlamın üç hâlde de korunduğunu doğruluyoruz.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Evrensel bir LLM HTML reçetesi — Belirli bir kelime sayısının, SSS kalıbının, schema türünün ya da içerik sırasının kamuya açık modellerde seçimi zorunlu kılacağını iddia etmeyiz.
  • Sıralama, öneri ya da atıf garantisi — Okunabilir mimari erişimi ve yorumu iyileştirir, ama modelin siteyi kullandığını veya sayfayı yanıtında seçeceğini kanıtlamaz.
  • Dolaylı ölçümler makine erişimini kanıtlamaz — Temiz görünen hiyerarşi, makine yolları bozuksa başarı sayılmaz. Dolaylı ölçümleri etiketleyip doğrudan gözlemlerden ayırıyoruz.

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.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıCan MutioğluAI Crawler'lar ve SEO: Web Siteler İçin Optimizasyon StratejileriYazıSamet ÖzsüleymanJavascript SEO: Dynamic Rendering Nedir ve Test Aşamaları Nelerdir?

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Screaming Frog

    Öncelikli yanıtın arkasında kaldığı tıklama ve iç link yolunu gösteriyor

  • Google Search Console

    Canonical kimliğin sitenin tanımladığı biçimde çözülüp çözülmediğini doğruluyor

  • Diffbot

    Aynı yolun sonunda retrieval sisteminin gerçekte ne extract ettiğini gösteriyor

Yetim bir yanıta ulaşacak rota yoktur

Site yapınızı ve bilgi yollarınızı test edilebilir hâle getirin

Önemli sorularınızı, kanıtlarınızı ve kısıtlarınızı bize getirin. Zeo, neyin gözlemlendiğini, neyin hâlâ hipotez düzeyinde kaldığını ve bu çalışmanın sorumlu bir kararı nasıl destekleyebileceğini gösterir.
Bilgi mimarisini inceleyelim

Sık gelen sorular

Bir site mimarisini LLM tarafından okunabilir kılan nedir?

Bunu, öncelikli bilgisi keşfedilebilen, tutarlı biçimde tanımlanan ve kaynak, render çıktısı ile extract edilmiş metin üç hâlinde aynı şekilde korunan bir mimari için kullanıyoruz. Bu özellik test edilebilir, ama her model için geçerli bir tercih iddiası taşımaz.

Bu çalışma, Core Web Vitals iyileştirmesiyle aynı şey mi?

Hayır. Performans kullanıcı deneyimi için önemlidir. Bu görev ise erişimi, render'ı, bilgi sırasını, extract işlemini ve rota kimliğini test eder. CWV puanının doğrudan AI atfına yol açtığını söylemeyiz.

Bir düzeltme yayına alındıktan sonra site dışında ne zaman bir şey değişir?

Hemen değil. Sitenin kendi tarafı, değişiklik canlıya çıktığı anda kontrol edilebilir hâle gelir. Aynı üç hâli yeniden topluyor, keşif kontrollerini yeniden çalıştırıyoruz. Sitenin dışı ise kendi takvimine göre işliyor. Platformlar içeriği kimsenin buradan yönetemediği döngülerde yeniden tarayıp yeniden indeksliyor. Bu yüzden yayına alınmış bir düzeltmenin gözlemlenen davranışta görünmesi günler, hatta haftalar sürebilir.

Bir mimari değişikliğin gerçekten işe yaradığını ne kanıtlar?

Hedef rota keşfedilebilir hâle gelir ya da gerekli bilgi test edilen üç hâlde korunur. Canonical kimlik, etkilenmeyen şablonlar ve ayrı tuttuğumuz kontrol seti geriye gitmez. Dış atıf ise ayrıca ölçülür.