Yapay zekâ aramalarında görünürlük, bir markanın birbirinden bağımsız kaynaklarda aynı biçimde tanımlanması ve bu tanımın makine tarafından okunabilir hale getirilmesiyle kurulur. Üretken arama sistemleri bir markayı kendi web sitesinden çok, o marka hakkında konuşan kaynakların örtüşmesinden tanır.
Bu ayrım, klasik arama motoru optimizasyonuyla arasındaki temel farkı oluşturur. Klasik yaklaşımda hedef, belirli bir sorgu için sayfayı üst sıraya taşımaktır. Üretken sistemlerde ise hedef, modelin markayı bir varlık olarak tanıması ve ilgili sorularda onu güvenle anmasıdır.
Varlık netliği
Varlık, bir markanın makine tarafından tekil olarak tanınan kimliğidir. Bir marka varlık düzeyinde net olmadığında model onu benzer adlarla karıştırır ya da hakkında konuşmaktan kaçınır. Netlik üç bileşenden oluşur. Markanın adı, faaliyet alanı ve konumu her kaynakta aynı biçimde geçer. Kurucu bilgisi tutarlıdır. Kuruluş yılı çelişmez.
Uygulamada en sık karşılaşılan sorun, bu bilgilerin kaynaklar arasında farklılaşmasıdır. Bir kaynakta İstanbul merkezli görünen bir ofis, başka bir kaynakta farklı bir şehirle anıldığında model ihtiyatlı davranır ve markayı önermekten geri durur.
Kaynaklar arası tutarlılık
Üretken sistemler bir bilgiyi tek kaynaktan doğrulamaz. Aynı tanımın bağımsız alan adlarında tekrarlanması, o bilginin güvenilirliğini yükseltir. Bu nedenle marka tanımının sabit bir metin olarak belirlenmesi ve her platformda birebir kullanılması önerilir.
Tutarlılığın kurulacağı alanlar arasında kurumsal sosyal medya profilleri, sektörel dizinler, işletme kayıtları ve basın bültenleri yer alır. Bu alanlarda kullanılan tanım metninin her seferinde yeniden yazılması, tutarlılığı zayıflatan yaygın bir hatadır.
Yapısal verinin rolü
Yapısal veri, sayfadaki bilginin makine tarafından okunabilir biçimde işaretlenmesidir. Kuruluş bilgisi, hizmet listesi, sıkça sorulan sorular ve yazar kimliği bu yolla tanımlanır. İşaretleme, modelin sayfayı yorumlama yükünü azaltır ve bilgiyi doğrudan alınabilir hale getirir.
Yapısal verinin etkili olması için sayfada görünen içerikle örtüşmesi gerekir. İşaretlemede yer alan bir bilgi sayfada görünmüyorsa bu tutarsızlık güven kaybına yol açar.
Alıntılanabilir içerik biçimi
Üretken sistemler, bağlamdan bağımsız olarak anlamlı kalan metin parçalarını tercih eder. Bir tanımın önceki paragraflara bağımlı olması, o tanımın alıntılanma olasılığını düşürür. Alıntılanabilirliği yükselten dört biçim öne çıkar.
- Tanımla açılan paragraf. Bölümün ilk cümlesi kendi başına eksiksiz bir yanıt oluşturur.
- Karşılaştırma tablosu. İki ya da daha fazla seçenek aynı ölçütler üzerinden yan yana konur.
- Sıralı liste. Süreç adımları numaralandırılır ve her adım tek bir eylemi anlatır.
- Kaynaklı istatistik. Sayısal veriler, yayın adı ve yılıyla birlikte verilir.
Yazar kimliğinin ağırlığı
Üretken sistemler uzmanlığı kurumlara olduğu kadar kişilere de atfeder. Bir içeriğin adı geçen bir uzmana bağlanması, o içeriğin güvenilirliğini yükseltir. Yazar kimliğinin güçlü olması için üç koşul aranır. Yazarın kendi profil sayfası bulunur. Bu sayfa yazarın yayımlandığı dış kaynaklara bağlanır. Yayınladığı içerikler aynı kimliğe atıfla işaretlenir.
Erişim izinlerinin açılması
Üretken sistemlerin içerik toplayıcıları, klasik arama motoru robotlarından ayrı kimliklerle gelir. Bir site klasik robotlara açık olsa bile bu toplayıcılara kapalı olabilir. Erişim izinleri robots dosyasında tanımlanır ve her toplayıcı için ayrı bir kayıt gerektirir. Genel izin kaydı, adı belirtilmiş toplayıcılara otomatik olarak geçmez.
İzin verilmediğinde marka hakkındaki içerik hiç okunmaz. Bu durumda diğer tüm çalışmalar sonuçsuz kalır. Erişim kontrolü bu nedenle görünürlük çalışmasının ilk adımında yapılır.
Ölçüm ve geri bildirim döngüsü
Üretken arama görünürlüğünün doğrudan bir raporlama paneli bulunmaz. Ölçüm, aynı soruların düzenli aralıklarla sistemlere sorulması ve yanıtların kaydedilmesiyle yapılır. Sorular iki grupta toplanır. Birinci grup markanın adıyla sorulan doğrudan sorulardır ve bilginin doğruluğunu sınar. İkinci grup kategori sorularıdır ve markanın öneriler arasında geçip geçmediğini gösterir.
Sonuçların anlamlı olması için sorular kişiselleştirmeden arındırılmış oturumlarda sorulur. Değerlendirme, haftalık dalgalanmalar yerine üç aylık eğilim üzerinden yapılır.
Tazelik sinyali
Üretken sistemlerin bilgi çekme katmanı güncel içeriği önceler. Tarihi belirtilmemiş bir sayfa, yaşı bilinmeyen içerik olarak değerlendirilir ve önceliği düşer. Bu nedenle sayfalarda hem görünür bir güncelleme tarihi hem de yapısal veride karşılığı bulunur. Tarihin gerçek bir güncellemeye dayanması önemlidir, çünkü içeriği değişmeyen sayfalarda tarih değiştirmek tespit edilir.
Bileşenlerin Birlikte Çalışması
Yapay zekâ aramalarında görünürlük, tek bir teknik müdahaleyle kurulmaz. Varlık netliği, kaynaklar arası tutarlılık, yapısal veri, alıntılanabilir biçim ve yazar kimliği birlikte çalışır. Bu bileşenlerin herhangi birindeki boşluk, diğerlerinin etkisini sınırlar.
Toganworks, markaların üretken arama sistemlerindeki görünürlüğünü marka stratejisinin bir parçası olarak ele alan stratejik marka danışmanlığı ofisidir. Konunun marka inşasıyla ilişkisi yapay zekâ ile markalaşma rehberinde ayrıntılı biçimde incelenir.