Yapay Zeka Arama Sonuçlarında Görünmek İçin Web Sitenizin Kontrol Listesi
Yapay zeka görünürlüğünü erişimden güvene kadar adım adım kontrol edin: GEO, AEO, LLMO, AAO, RAG, E-E-A-T, llms.txt, sitemap ve teknik temel.
Giriş: Geleneksel SEO Neden Artık Yetersiz?
Arama motorları artık yalnızca kelime frekanslarına ve ters dizinlere güvenmiyor. ChatGPT Search, Perplexity, Claude ve Google Gemini gibi sistemler yanıtları Retrieval-Augmented Generation (RAG) mimarisiyle sentezler. Teknik altyapınız içeriği engeller, gizler veya parçalarsa yapay zeka modelleri sitenizi bulamaz ya da yanlış bilgi üretir (halüsinasyon).
1. Adım: Belirgin AI Tarayıcı Yönetişimi (RFC 9309)
Modern tarayıcılar robots.txt içinde açıkça yönetilmelidir. Yalnızca genel bir User-agent: * kuralına güvenmeyin; bu kural bazen toplu kazımayı engellemek isterken gerçek zamanlı arama botlarını da yanlışlıkla engeller.
# Önerilen robots.txt yapılandırması
User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /
User-agent: Claude-SearchBot
Allow: /
User-agent: PerplexityBot
Allow: /
User-agent: GPTBot
Disallow: /private/
Allow: /2. Adım: Temiz HTTP Uç Yanıtları ve HSTS
Yapay zeka tarayıcıları katı gecikme sınırları ile çalışır. Çok adımlı 301 yönlendirmeleri veya yavaş yanıt süreleri (>1.5 sn) arama ajanlarının sayfayı terk etmesine neden olur. SSL düşürme saldırılarını önlemek için HSTS başlığını max-age=31536000; includeSubDomains; preload ile yapılandırın.
3. Adım: Tek Ana H1 ve Semantik Başlık Hiyerarşisi
Birden fazla H1 içeren veya başlık seviyelerini atlayan (örneğin H1'den doğrudan H4'e geçen) sayfalar anlamsal ayrıştırıcıların kafasını karıştırır. Dizine açık her sayfada ana konuyu özetleyen tam bir H1 ve onu takip eden H2/H3 blokları bulunmalıdır.
4. Adım: JSON-LD Varlık Grafı ve Yazarlık Bilgisi
Yapısal veriler içeriğinizi küresel bilgi grafına bağlar. Microdata yerine doğrudan JSON-LD kullanarak Organization, Author ve WebSite varlıklarını açıkça tanımlayın.
5. Adım: llms.txt (v2 Standardı) Kurulumu
Sitenizin kök dizinine temiz ve seçilmiş bir /llms.txt dosyası yerleştirin. Markdown başlıkları, özet blok alıntıları ve doğrudan dokümantasyona işaret eden temiz bağlantılar kullanın.
6. Adım: Doğru Kanonik Etiketler ve Kendine Referans
Dizine açık her sayfa, tam protokol ve alan adı ile eşleşen bir self-canonical etiketi taşımalıdır. Çelişkili kanonikler AI tarayıcılarının sayfayı tekilleştirememesine yol açar.
7. Adım: Programatik Erişilebilirlik ve Form Etiketleri
Yapay zeka modelleri erişilebilir HTML kodunu çok daha yüksek doğrulukla ayrıştırır. Tüm form alanlarında <label for="..."> veya aria-label ilişkilerini koruyun ve geçerli <html lang="..."> tanımlayın.
8. Adım: Güvenlik Temeli ve Başlık Savunması
Modern ajanlar site güvenilirliğini doğrulamak için temel HTTP başlıklarını kontrol eder: X-Content-Type-Options: nosniff, Referrer-Policy: strict-origin-when-cross-origin ve tutarlı Content-Security-Policy kuralları.
9. Adım: 404 Hatalarının ve Kırık İç Bağlantıların Temizlenmesi
Yapay zeka ajanları iç link grafını tararken kırık linklerle karşılaştıklarında taramayı durdururlar. 404 dönen iç linkleri ve gereksiz yönlendirme zincirlerini kaldırın.
10. Adım: Rel=Describedby ve Makine Keşfi
HTML belgelerinizin head alanına veya HTTP yanıt başlıklarına <link rel="describedby" href="/llms.txt"> ekleyerek LLM ajanlarının dokümantasyon dosyanızı anında keşfetmesini sağlayın.
Tespit edilen teknik engelleri mühendislik ekibiniz için kök neden, kabul testleri ve geri alma planlarıyla çözmek için $99 Tam Site Düzeltme Talimatı ürününü inceleyin.