SEO ve GEO sözlüğü

Tarama

Bir tarayıcı, sayfaları otomatik olarak getirir. Getirmenin mümkün olup olmadığı; erişim kuralları, sunucu yanıtları ve bağlantılar gibi etkenlere bağlıdır. Bir sayfanın getirilmiş olması, henüz dizine eklendiği anlamına gelmez.

Dizine ekleme

Bir arama motoru, sayfayı işler ve dizininde dikkate alır. Karar, arama sistemine aittir. Dizine eklenmiş bir sayfa da belirli bir soru için garantili bir sıralama elde etmiş olmaz.

Canonical

Canonical bağlantısı, aynı veya çok benzer içerik için tercih edilen URL'yi belirtir. Gerçekte hedeflenen sayfayla tutarlı olmalıdır. Yanlış canonical tanımları, içeriğin doğru değerlendirilmesini zorlaştırabilir.

Sayfanın meta açıklaması ve başlığı

Title etiketi sayfanın konusunu belirtir; meta açıklaması içeriği özetler. Her ikisi de sayfayla tam olarak örtüşmelidir. Arama sistemleri, gerçekte gösterilen görünümü farklı biçimde oluşturabilir.

robots.txt

robots.txt dosyası, belirli botların otomatik erişimleri için kurallar içerir. Gizli içerikler için bir erişim koruması değildir. Arama erişimi ile eğitim amaçlı erişim, ilgili botun amacına göre ayrı değerlendirilmelidir.

Noindex

Noindex yönergesi, arama motorlarından bir sayfayı dizinlerine eklememelerini ister. Parola koruması değildir. Dizine ekleme yönergelerindeki değişiklikler, doğrudan ilgili sayfalarla sınırlı tutulmalı ve ardından kontrol edilmelidir.

llms.txt

llms.txt, yapay zekâ sistemlerine yön göstermek için önerilen bir dosya biçimidir. Etkisi, bir sistemin onu gerçekten kullanıp kullanmadığına bağlıdır. Google Search bu dosyayı dikkate almaz; burada sıralamaya olumlu veya olumsuz bir etkisi yoktur. Erişilebilir bir web sitesinin veya yararlı içeriklerin yerine geçmez.

OAI-SearchBot ve GPTBot

OAI-SearchBot, OpenAI araması; GPTBot ise model eğitimi için tasarlanmıştır. Bu nedenle arama erişimi hakkında alınan bir karar, otomatik olarak eğitim hakkında verilmiş bir karar değildir. ChatGPT-User, kullanıcı tarafından başlatılan erişimlerle ilgilidir.

Yapılandırılmış veriler

Makine tarafından okunabilir bilgiler, bir içeriğin hangi kuruluşu, kişiyi veya sayfayı ilgilendirdiğini açıklayabilir. Görünen bilgilerle örtüşmelidir. İşaretleme tek başına özel bir sonuç görünümünü veya yapay zekâ tavsiyesini garanti etmez.

Kuruluş ve kişi

Ajans, onun hukuki işletmecisi ve sorumlu kişi farklı bilgilerle tanımlanabilir. Tutarlı bir sunum; markanın, konumun ve iletişim bilgilerinin çelişkili görünmesini önler.

İç bağlantılar

Kendi sayfalarınız arasındaki bağlantılar ilişkileri gösterir ve okuyucuları daha ayrıntılı bilgilere yönlendirir. Açık bir bağlantı metni, tekrarlanan «Buraya tıklayın» ifadesinden daha yararlıdır. Hedef sayfalar erişilebilir olmalı ve bağlantıda belirtilen soruyu yanıtlamalıdır.

LLM – Large Language Model

Büyük bir dil modeli, öğrendiği örüntüler üzerinden dili işler ve üretir. Bir uygulama modeli arama veya başka araçlarla birleştirebilir. Yine de üretilen yanıtın doğruluğu ve kaynaklarının uygunluğu kontrol edilmelidir.

Tokenleştirme

Tokenleştirmede metin, işlem birimlerine ayrılır. Bir token mutlaka tam bir sözcük değildir. Buradan, web sitesi içeriklerinin belirli bir token sayısına göre yazılması gerektiğine dair anlamlı bir kural çıkmaz.

Bağlam penceresi

Bağlam penceresi, bir modelin tek bir işlemde dikkate alabileceği bilgi miktarını ifade eder. Bu nedenle kullanımda, hangi belgelerin ve önceki mesajların gerçekten dâhil edildiği de önemlidir.

ChatGPT işletmelerin günlük işlerinde nasıl çalışır?

Uygulama, kullanılan özelliğe bağlı olarak dil üretebilir, sağlanan içerikleri işleyebilir ve güncel bilgileri araştırabilir. Bir işletme, kullanılacak somut işlevi, izin verilen verileri ve gerekli kontrol iş yükünü belirlemelidir.

RAG – Retrieval-Augmented Generation

RAG'de bir görev için uygun bilgiler bir kaynaktan alınır ve yanıtı oluşturmak için sunulur. Bu kaynakların kalitesi, güncelliği ve kullanım yetkisi belirleyicidir. RAG, herhangi bir herkese açık web sitesinin otomatik olarak kullanıldığının kanıtı değildir.

Fine-tuning

Fine-tuning, bir modeli ek eğitim yoluyla örneklere veya istenen davranışlara uyarlar. Güncel web aramasından veya bir işletme web sitesini düzenlemekten farklıdır. Pek çok editoryal görevde başlangıçta, modele özel bir uyarlamadan önce kontrol içeren iyi bir iş akışı daha önemlidir.

Adının geçmesi ve tavsiye

Adının geçmesi, kimliği açıkça belirlenebilen bir ismin yanıtta yer almasıdır. Tavsiye ise onu bir soru için uygun seçenek olarak değerlendirir. Adının her geçişi bir tavsiye değildir.

Kaynak atfı

Bir kaynak atfı, yanıtta somut bir kaynağa bağlantı verir. Bağlantı verilen sayfanın iddiayı gerçekten destekleyip desteklemediğini kontrol edin. Tek bir bağlantı, yanıttaki tüm iddialar için kalite güvencesi değildir.

Dönüşüm

Dönüşüm, ulaşan bir talep gibi önceden tanımlanmış bir eylemdir. Telefon bağlantısına tıklama, gönderilmiş bir form ve bir sipariş farklı olaylardır. Sağlıklı bir değerlendirme, neyin sayıldığını açıkça belirtir.

Bu Yapay zekâ görünürlüğünü ölçmek rehberi bu kavramları pratik bir kontrol yöntemiyle birleştirir.