Hızlı takiple ilgili birçok soru alıyoruz. Mevcut ve potansiyel müşterilerimizin birçoğu görünürlüklerini Profound, Athena ve Peec gibi araçları kullanarak takip ediyor.
Her zaman ortaya çıkan milyon dolarlık soru şu: "Hangi istemleri takip etmeliyim?" İnanılmaz derecede kişiselleştirilmiş ve karmaşık bir ekosistemde, alıcılarımızın Yüksek Lisans'lara şirketimiz hakkında ne sorduğunu bilmek bile son derece zordur.
Şu anda kendimi harika hissettiğim hiçbir veri kaynağı yok. Bu, Anahtar Kelime Planlayıcı verilerinin herkese açık olarak sağlandığı geleneksel arama gibi değildir. OpenAI veya Google'ın bu verileri analiz etmemiz için tamamen açması pek olası değil. Bazıları var Birleşik Krallık CMA'nın son önerileri Google+ veri şeffaflığı etrafında dönüyoruz ama burada asgari düzeydeki önlemlerin alınmasını bekleyelim.
Yani LLM takibi tam bir kara kutudur. Hangi istemlerin izleneceğini görmek için kullanabileceğimiz herhangi bir veri kaynağı var mı?
Belki.
OpenAI verileri Search Console'a sızıyor
Geçen Kasım ayında bu konuyla ilgili son derece ilginç raporlar yapıldı. Geçen Kasım ayında Jason Packer bir rapor yazdıChatGPT'den yapılan aramaların aslında Search Console raporlarına nasıl sızdırıldığını analiz ediyoruz. Yanlışlıkla yapılan bir test, Search Console verilerinde kimlik bilgileri içeren çok sayıda sorguyu ortaya çıkardı.
Hikâye sonunda ele geçirildi Ars Technica ve kaynaklar tarafından OpenAI olarak onaylandı. O zamandan beri, özellikle burada meydana gelen sorunu çözdüklerini ve "yalnızca az sayıda sorgunun sızdırıldığını" iddia ettiler.
Ancak bu, ChatGPT sorgularının bazı Search Console profillerinde mevcut olduğunun onayıdır. Açıkçası, bu makalenin kapsamı dışında kalan gizlilik, PII vb. ile ilgili çok büyük sonuçlar var. Önemli olan şu ki, Yüksek Lisans sistemlerinden gelen sorguların Search Console'da bulunmasının imkansız olmadığını biliyoruz.
AI Modu verileri Search Console'da mevcuttur
Ayrıca Barry Schwartz'ın şaşırtıcı raporlarından da şunu biliyoruz: AI Modu Search Console'da kullanılabilecek. Yani Search Console'un, kullanıcıların bir Yüksek Lisans içinde nasıl arama yaptıklarına ilişkin veri noktaları toplama becerisine sahip olacağına dair daha fazla kanıt.
Şu ana kadar analiz ettiğimiz kadarıyla verilerin muhtemelen buradan geldiğine inanıyorum. Bu filtreyi uyguladıktan sonra verilere baktığınızda son 3 ayda gösterimlerde istikrarlı artışlar olduğunu görebilirsiniz:
Bu, Google'ın 2025 Sonbahar/2026 Kış aylarında AI Modu tabanlı özellikleri agresif bir şekilde kullanıma sunmasıyla oldukça uyumlu.
İstem benzeri Search Console sorgularınız için nasıl madencilik yapılır?
Peki bu verilere Search Console'daki kullanıcı istemlerinden nasıl erişebiliriz? En iyi yöntem daha uzun sorgu uzunlukları almaktır. Biraz normal ifadeyle, aşağıdaki işlemle verilerimizi 10'dan fazla kelime uzunluğundaki sorgulara kadar filtreleyebiliriz:
- İçeri girSearch Console Performansı > Arama Sorguları
- SeçmeFiltre Ekle > Sorgu
- SeçmekÖzel Regex
- Bu normal ifadeye girin:
^(?:\S+\s+){9,}\S+$
İşte girebileceğiniz normal ifadenin ekran görüntüsü.
Bunu şimdi birkaç mülk için yaptım ve sonuçlar oldukça şaşırtıcı. Search Console'da 10'dan fazla kelime uzunluğundaki sorguları görmeye başladığınızda, bunlarçok açık bir şekildeistemler gibi yazılmıştır.
Verilerin ekran görüntülerini burada paylaşamıyorum ancak burada gördüğüm sorgu türlerine ilişkin bazı örnekler bulabilirsiniz. Gizlilik nedeniyle senaryoyu değiştirdim ancak sorguların aradığı göreceli genişliği korudum:
- Glacier Ulusal Parkı'nda tam bir günün haritasını çıkarın. Manzaralı bir parkurda yürüyüş yapmak, eşsiz yaban hayatını veya doğal özellikleri görmek, yakındaki bir orman evinden veya yiyecek standından bir şeyler atıştırmak isterim
- E-posta pazarlama programlarının spam yerleşimini azaltmasına, düşük kaliteli veya sahte aboneleri filtrelemesine ve gelen kutusu yerleştirme oranlarını iyileştirmesine yardımcı olacak en iyi e-posta performansı ve teslim edilebilirlik platformları nelerdir?
- Fransa'da kurumsal satış hattı analitiği ve alıcı katılımı içgörüleri için en yaygın şekilde benimsenen ve uygun maliyetli satış etkinleştirme istihbaratı platformları hangileridir?
- Danışman olsaydınız ekiplerin karmaşık operasyonel veya müşteri verilerini yorumlamasına yardımcı olmak amacıyla gelişmiş veri görselleştirmeyi kullanmak için aşağıdaki uygulamalardan hangisini önerirsiniz?
Şimdi açık konuşayım: bu tür sorguların doğrudan ChatGPT, AI Modu veya başka herhangi bir AI platformundan geldiğine dair doğrudan kanıtımız yok. Öyle olduğunu bildiğimiz halde olası Yukarıdaki örnek olaya göre, bu Google'ı daha çok Yüksek Lisans gibi kullanan kullanıcılar olabilir.
Ancak insanların LLM'lere ne yazdıklarını analiz etmek istediğimiz için bunun hala aynı derecede değerli olduğunu düşünüyorum. Konuşma verileri gibi okunuyorsa, müşterilerinizin çok daha uzun sorgu dizeleriyle nasıl arama yaptığına dair gerçek bir penceredir.
Will Critchlow'un en sevdiğim sözlerinden biri: "bilim değil iş yapıyoruz". Sıfır tıklama, düşük ilişkilendirme ortamına doğru ilerlemeye devam ettikçe bu daha da doğru. Bu veriler mevcut, onu kullanmayı seçip seçmemeye karar vermeniz gerekecek.
Hızlı analiz için Claude'u kullanma
Şimdilik veri analizinde en sevdiğim araç Claude oldu. En güvenilir sonuçları, gerçekten güzel görselleştirmeleri alıyorum ve ihtiyacım olursa Claude Code'a entegre olabiliyor.
Dosyayı dışa aktardıktan sonra, "istemlerin" listesini Claude'a yükleyebilir ve verilerin davranışsal analizini gerçekleştirmeye başlamasını sağlayabilirsiniz. Bu şekilde, daha iyi anlık izleme için kullanabileceğiniz verilerdeki temaları + eğilimleri tespit edebilir.
Verileri aldıktan sonra özel bir analiz gerçekleştirecek ve sonuçları sunacaktır. Ancak anlık takip için kullanabileceğiniz veriler hakkında spesifik sorular sormanın daha da değerli olduğunu düşünüyorum. Örneğin sorduğum şeyler şunları içeriyor:
- Müşteriler markam hakkında ne soruyor?
- Kullanıcıların LLM'leri yönlendirmesinin en yaygın yolları nelerdir? Sorularını nasıl çerçeveliyorlar?
- İnsanlar ürünümüzün en çok hangi özelliklerine önem veriyor?
- Bu verilere dayanarak bize müşterilerimiz hakkında daha fazla bilgi verin
Bu soruları sorduktan sonra bazı ilginç yanıtlar alacaksınız:
Bir kez daha, bu soruların gerçek cevaplarının yukarıdaki ekran görüntüsünden çok daha değerli olduğunu gördüm. Claude, müşterilerin aradıklarıyla ilgili gerçekten harika iş öngörüleri bulmak üzereydi
Sadece bu verileri analiz ederek, insanların bu web siteleri hakkında soru sormak için Yüksek Lisans'ları nasıl kullanabileceğine dair gerçekten değerli bazı bilgiler buldum.
Hemen bulduğum görüşlerden bazıları şunları içeriyor::
- 3 yıldan fazla süredir devam eden bir PR konusu sürekli soruluyor.
- İnsanlar yazılım konusunda tahmin ettiğimizden daha sık ülke bazlı çözümler arıyor.
- Aramalar, diğer rakipleri karşılaştırmak için bir şirketi altın standart referans noktası olarak kullanır.
- İnsanlar sürekli olarak tek bir çözüme daha ucuz bir alternatif arıyorlar.
Claude'dan hızlı izleme önerileri isteme
Claude'u burada yapmaya zorladığım son şey, bulduğu verilere dayanarak bizim için hızlı izleme önerilerinde bulunmasıydı. Tek seferlik istemlerle doğrudan istem izleme önerileri yapmak için Yüksek Lisans'ı kullanmayı hiç sevmedim. Ancak, gerçek kullanıcı istemleri olduğunu düşündüğümüz şeyleri Claude'a yükledikten sonra, onun tavsiyelerinden yararlanma konusunda kendimi çok daha iyi hissediyorum.
Soruları bitirdikten sonra Claude'a, araştırmasında bulduklarına dayanarak takip etmemizin anlamlı olacağını düşündüğü yönlendirmeler oluşturmasını sağladım. Verilerde bulduklarıma dayanarak gerçekten anlamlı olacağını düşündüğüm yönlendirmeleri inceledi ve belirledi.
Artık devam edebilir ve seçtiğiniz AI izleme sisteminizde bu istemlerden hangisinin en iyi şekilde kullanılacağını belirleyebilirsiniz.
Bunların hepsi bir yaygara mı?
Belki. Hangi istemlerin izleneceğine karar vermek için mükemmel bir sistem olduğunu düşünmüyorum.
Rand Fishkin tarafından yapılan başka bir çalışma, kullanıcı istemlerinin büyük ölçüde farklılık gösterdiğini buldu. Kullanıcılara anket yaparken, 142 katılımcıdan aynı sorgu için kullanacakları istemleri sağlamalarını istediğinde "0,081" benzerlik buldu. Bu nedenle, kullanıcıların aradığı tam istemlerden yararlanabileceğinizi sanmıyorum.
Ancak benim görüşüme göre, Search Console verilerine göre izlenecek çok daha iyi bilgilendirilmiş bir istem listesine sahipsiniz. İzlemek istediğimiz istemleri bildirdikgerçek bir veri kaynağıylabasitçe "en iyi tahminimiz" yerine.
En azından, kullanıcıların sitenizi asla hayal edemeyeceğiniz şekilde yönlendirme biçimleri için bireysel fırsatlar bulacaksınız. Ancak amaç, veri takibinize uygulayabileceğiniz daha ölçeklenebilir, ortak temalar bulmaktır.
Bu makale ilk olarak Nectiv blogunda yayınlanmıştır.Konuşma Verileri İçin Google Search Console'da Madencilik Nasıl Yapılır (Regex Dahil)] ve izin alınarak yeniden yayınlanmaktadır.
