LLM SEO ve GEO Kontrol Listesi: Web Sitenizi Nasıl Hazırlarsınız?

Önce temel teknik erişilebilirliği kontrol edin

Arama motorları ve bilgi erişim sistemleri, web sitenizin kamuya açık içeriğini farklı yöntemlerle işleyebilir. Önce önemli ürün ve hizmet sayfalarının kullanıcı girişine takılmadığından, anlaşılır HTML içerdiğinden, doğru HTTP durum kodları döndürdüğünden ve mobilde sorunsuz görüntülendiğinden emin olun.

• Özgün başlık etiketi ve açıklayıcı ana H1 kullanın.
• Önemli içerikleri yalnızca görsel içine saklamayın.
• Canonical, sitemap ve robots kurallarınızı gözden geçirin.
• Bozuk bağlantıları ve tekrarlanan ince sayfaları düzeltin.

Ürün ve şirket bilgilerini açık yazın

“Yenilikçi çözümler sunuyoruz” gibi genel bir ifade yerine, kime ne sunduğunuzu somutlaştırın. Ürün adı, kullanım alanı, özellikler, sınırlamalar, fiyatlandırma koşulları ve destek kapsamı ayrı başlıklarla anlaşılabilsin. Gerçek olmayan referans, performans garantisi veya ödül eklemeyin.

Özellikle AI yanıtlarında marka hakkında uydurulmuş iddialar fark ediyorsanız, web sitenizdeki muğlak noktaları berraklaştırmak faydalı olabilir.

Yapılandırılmış veri kullanın; mucize beklemeyin

İçeriğinize uygun Organization, Product, Article veya BreadcrumbList gibi schema.org işaretlemeleri ekleyebilirsiniz. Yapılandırılmış veri, sayfada gerçekten görünen bilgiyi yansıtmalıdır. Uygun olmayan, görünmeyen veya abartılı işaretlemeler eklemek önerilme garantisi vermez.

Sitedeki her makalenin yazarı, yayın tarihi, açıklaması ve anlamlı başlık yapısı bulunması da okur deneyimini geliştirir.

Gerçek müşteri sorularını cevaplayın

Destek talepleri ve satış görüşmelerinden gelen soruları gruplayın. “Kimler için uygundur?”, “Alternatifleri nelerdir?”, “Hangi verileri kullanır?” gibi sorulara tutarlı ve güncel yanıt veren sayfalar oluşturun. İlgili sayfaları birbirine doğal bağlantılarla bağlayın.

Başlangıç için marka önerisi test yöntemimizi inceleyin; hangi soruların gerçekten değerli olduğunu görün.

Değişiklikleri ölçmeden başarı ilan etmeyin

İçerik değişikliklerinin AI yanıtlarındaki etkisi her zaman doğrudan veya anında ortaya çıkmaz. Önce başlangıç ölçümü alın, yaptığınız değişiklikleri tarihli kaydedin, ardından aynı koşullarda bağımsız yeniden test gerçekleştirin. Aynı yanıtı cache'ten geri getirmek yeniden test sayılmaz.

İzlenecek metrikler bahsedilme, önerilme, kaynak gösterimi, iddia doğruluğu ve tekrarlar arasındaki değişkenlik olabilir. Daha fazla bilgi için AI görünürlüğü ölçüm rehberimizi okuyun.