Yapay zeka önerileri bazı markalar için tutarsızken bazıları için güvenilirdir çünkübasamaklı güven: algoritmik bir boru hattının her aşamasında biriken veya azalan varlık güveni.
Bu gerçeği ele almak bir disiplin gerektirir.yardımcı aracı optimizasyonu aracılığıyla algoritmik üçlünün tamamını kapsar(AAO). Aynı zamanda üç yapısal değişiklik gerektirir: huni aracının içinde hareket eder, itme katmanı geri döner ve web dizini tekelini kaybeder.
Bu vardiyanın arkasındaki teknisyenler yapay zeka motor hattının içinde yer alıyor. İşte nasıl çalışıyor?
Yapay zeka motoru hattı: 10 kapı ve bir geri bildirim döngüsü
Her dijital içerik parçası yapay zeka tavsiyesi haline gelmeden önce 10 kapıdan geçiyor. Ben buna yapay zeka motoru hattı DSCRI-ARGDW adını veriyorum ve şu anlama gelir:
- Keşfedildi: Bot sizin var olduğunuzu bulur.
- Seçildi: Bot, getirilmeye değer olduğuna karar verir.
- Tarandı: Bot içeriğinizi alır.
- İşlendi: Bot getirdiğini okuyabileceği şeye çevirir.
- Dizine eklendi: Algoritma içeriğinizi belleğe kaydeder.
- Açıklamalı: Algoritma, içeriğinizin ne anlama geldiğini onlarca boyuta göre sınıflandırır.
- işe alındı: Algoritma, içeriğinizi kullanmak üzere çeker.
- Topraklanmış: Motor, içeriğinizi diğer kaynaklara göre doğrular.
- Görüntülendi: Motor sizi kullanıcıya sunar.
- Kazanmak: Motor, yapay zekanın sıfır toplamlı anında mükemmel tıklamayı sağlar.
Kazanılandan sonra motora değil markaya ait olan 11. kapı gelir:servis edildi. Karardan sonra olanlar, yapay zeka motoru hattına varlık güveni olarak geri bildirim vererek bir sonraki döngüyü daha güçlü veya daha zayıf hale getirir.
DSCRI mutlaktır. Botlar için sürtünmesiz bir yol mu yaratıyorsunuz?
ARGDW görecelidir. Rakiplerinizle nasıl karşılaştırırsınız? Algoritmalara göre nispeten daha "lezzetli" olduğunuz bir durum mu yaratıyorsunuz?
Yapay zeka motoru hattının her iki tarafı da sıralıdır. Her kapı bir sonrakini besler.
Geleneksel çekme yolu üzerinden DSCRI'ye giren içerik her kapıdan geçer. Yapılandırılmış akışlar veya doğrudan veri aktarımı yoluyla giren içerik, altyapı kapılarının bir kısmını veya tamamını tamamen atlayabilir ve rekabet aşamasına minimum zayıflamayla ulaşabilir.
Atlanan kapılar büyük bir kazançtır, bu yüzden bu seçeneği mümkün olan her yerde ve her zaman kullanın. "Sıradan atlarsınız" ve önceki aşamaların güveninin azalması olmadan daha sonraki bir aşamaya başlarsınız. Bu, tüm boru hattının ekonomisini değiştiriyor ve bunun nedenine geri döneceğim.
Dört adımlı model neden yetersiz kalıyor?
SEO endüstrisinin 1998'den miras aldığı dört adımlı model (tarama, indeksleme, sıralama, görüntüleme), beş farklı altyapı sürecini "tarama ve indeksleme" ve beş farklı rekabet sürecini "sıralama ve görüntüleme" olarak daraltır.
Bu işi aşırı karmaşıklaştırıyormuşum gibi gelebilir ama değilim. Her kapının bağımsız konumunu hak eden nüansı vardır. Botlara, algoritmalara ve motorlara karşı empatiniz varsa, sürtünmeyi ortadan kaldırırsanız ve içeriği sindirilebilir hale getirirseniz, sizi her kapıdan temiz ve hız kaybı olmadan geçireceklerdir.
Her kapı başarısızlık için bir fırsattır ve her potansiyel başarısızlık noktası farklı bir teşhis gerektirir. Sektör 10 odalı bir binada yaşarken dört odalı bir evi optimize ediyor ve hiç girmediği odalar boruların en çok sızdırdığı yerler.
Çoğu SEO tavsiyesi seçim, tarama ve oluşturma kapılarında çalışır. Çoğu GEO tavsiyesi "görüntülendi" ve "kazanıldı" şeklinde çalışır, bu yüzden bu terimin hayranı değilim.
Çoğu ekip, aslında en büyük yapısal avantajların yaratıldığı yer olan açıklama ve işe alım üzerinde henüz çalışmıyor.
Hitap etmeniz gereken üç izleyici ve ustalaşmanız gereken üç performans
Yapay zeka motoru hattının bir giriş koşulu (keşif) ve her biri farklı bir birincil hedef kitleye sahip, üç eylem halinde düzenlenmiş dokuz işlem kapısı vardır.
Eylem I: Alma (seçim, tarama, oluşturma)
- Birincil hedef kitle bottur ve optimizasyon hedefi sorunsuz erişilebilirliktir.
Eylem II: Depolama (indeksleme, açıklama, işe alma)
- Birincil hedef kitle algoritmadır ve optimizasyon hedefinin hatırlanmaya değer olması gerekir: doğrulanabilir şekilde alakalı, güvenle açıklamalı ve rekabette işe alınmaya değer.
Perde III: Uygulama (cezalanma, gösterme, kazanma)
- Birincil hedef kitle, motor ve buna bağlı olarak motoru kullanan kişidir; burada optimizasyon hedefi, motorun seçim yapmasına ve kişinin harekete geçmesine yetecek kadar ikna etmektir.
Botlar için sorunsuz, algoritmalar için hatırlanmaya değer, insanlar için ise ikna edici. İçerik her makine kapısından geçmeli ve sonunda yine de insanı ikna etmelidir.
İzleyiciler paralel değil, iç içedir. İçerikler yalnızca bot aracılığıyla algoritmaya ulaşabilir ve yalnızca algoritma aracılığıyla kişiye ulaşabilir. Dünyanın en kusursuz uzmanlığına ve otorite kimlik bilgilerine sahip olabilirsiniz. Bot sayfanızı temiz bir şekilde işleyemezse algoritma onu asla görmez.
Bu, iç içe geçmiş izleyici modelidir: bot, sonra algoritma, sonra kişi. Her optimizasyon stratejisi, hangi kitleye hizmet ettiğini ve üst hedef kitlelerin halihazırda memnun olup olmadığını belirleyerek başlamalıdır.
Keşif: Sistem sizin var olduğunuzu öğrenir
Keşif ikili bir işlemdir. Sistem URL'nizle karşılaştı ya da karşılaşmadı. Microsoft'un Bing'in tarama altyapısından sorumlu baş program yöneticisi Fabrice Canel şunları doğruladı:
- "SEO'nuzun kontrolünün sizde olmasını istiyorsunuz. Bir tarayıcının kontrolünün sizde olmasını istiyorsunuz. Ve IndexNow, site haritalarıyla bu kontrolü etkinleştirin."
Kontrol ettiğiniz standart web mülkü olan varlık ana web sitesi, birincil keşif dayanağıdır. Sistem sadece “Bu URL var mı?” diye sormuyor. "Bu URL zaten güvendiğim bir varlığa mı ait?" diye soruyor. Varlık ilişkisi olmayan içerik yetim olarak gelir ve yetimler kuyruğun arkasında bekler.
İtme katmanı - IndexNow, MCP, yapılandırılmış yayınlar - bu kapının ekonomisini tamamen değiştirir. Bu serinin sonraki bir parçası, bulunmayı beklemeyi bıraktığınızda nelerin değişeceğine adanmıştır.
Eylem I: İçeriğinizin getirilip getirilmeyeceğine bot karar verir
Seçim: İçeriğinizin taranmaya değer olup olmadığına sistem karar verir
Keşfedilen her şey taranmaz. Sistem, varlık yetkisi, güncellik, tarama bütçesi, algılanan değer ve tahmini maliyet gibi sayısız sinyale dayanarak bir önceliklendirme kararı verir.
Seçim, varlık güveninin ilk olarak somut bir boru hattı avantajına dönüştüğü yerdir. Sistem daha tek bir sayfayı taramadan önce sizin hakkınızda bir fikir sahibi oluyor. Bu görüş, kaç sayfanıza bakmanın zahmetli olacağını belirler.
Tarama: Bot gelir ve içeriğinizi getirir
Her teknik SEO bu kapıyı anlar. Sunucu yanıt süresi, robots.txt, yönlendirme zincirleri. Temel ama farklılaştırıcı değil.
Çoğu uygulayıcının gözden kaçırdığı şey, botun bir boşlukta gelmemesidir. Canel, yönlendiren sayfadaki içeriğin tarama sırasında ileriye taşınabileceğini doğruladı. Yüksek düzeyde alakalı bağlantılarla bot, ilgisiz bir dizindeki bağlantıdan daha fazla içerik taşır.
Oluşturma: Bot, algoritmanın göreceği sayfayı oluşturur
Burası her şeyin değiştiği ve çoğu takımın henüz dikkat etmediği yer. Bot, isterse JavaScript'i çalıştırır, Belge Nesne Modeli'ni (DOM) oluşturur ve işlenmiş sayfanın tamamını üretir.
Ancak muhtemelen dikkate almadığınız bir soru var: Bu adımdan sonra bot aslında yayınlanan içeriğinizin ne kadarını görüyor? Botlar kodunuzu çalıştırmazsa içeriğiniz görünmez. Daha da önemlisi, DOM'unuzu temiz bir şekilde ayrıştıramazlarsa içerik önemli ölçüde değer kaybeder.
Google ve Bing yıllardır bir iyilik yapıyor: JavaScript'i oluşturuyorlar. Çoğu AI ajan botu bunu yapmaz. İçeriğiniz istemci tarafı oluşturmanın gerisinde kalıyorsa, önemli olan sistemlerin giderek artan bir kısmı onu asla göremez.
Hem Google hem de Bing'den temsilciler, karmaşık HTML'yi yorumlamak için gösterdikleri çabaları da tartıştılar. Buna şöyle bakmanın bir yolu var: Arama iyilikler üzerine inşa edilmişti ve bu iyilikler yapay zekadaki yeni oyuncular tarafından sunulmuyordu.
Daha da önemlisi, oluşturma sırasında kaybedilen içerik herhangi bir aşağı akış kapısında kurtarılamaz. Her ek açıklama, temel karar ve görüntüleme sonucu, oluşturma işleminde neyin hayatta kaldığına bağlıdır. Eğer render en zayıf kapınızsa, karnedeki F'nizdir. Aşağı yöndeki her şey bu dereceyi miras alır.
Eylem II: Algoritma içeriğinizin hatırlanmaya değer olup olmadığına karar verir
Çoğu markanın kaybettiği nokta burası çünkü çoğu optimizasyon tavsiyesi sonraki iki kapıyı ele almıyor. Ve unutmayın, içeriğiniz herhangi bir kapıyı geçemezse artık yarışta değildir.
Dizin Oluşturma: HTML'nin HTML olmayı bıraktığı yer
İşleme, botun gördüğü şekliyle tam sayfayı üretir. Dizin oluşturma daha sonra bu DOM'yi sistemin depolayabileceği bir şeye dönüştürür. Burada sektörün sıklıkla gözden kaçırdığı iki şey oluyor:
- Sistem, sitenizdeki birden fazla sayfada tekrarlanan gezinme, üstbilgi, altbilgi ve kenar çubuğu öğelerini çıkarır. Bunlar sayfa başına saklanmaz. Sistemin birincil hedefi temel içeriği tanımlamaktır. Bu yüzden yıllardır semantik HTML5’in öneminden bahsediyorum. Mekanik düzeyde önemlidir:
- Sistem parçalara ayırır ve dönüştürür. Çekirdek içerik, metin bloklarına veya pasajlarına, ilişkili metin, video ve ses içeren resimlere bölünür. Her parça özel bir dahili formata dönüştürülür. Illyes, sonucu, her biri yazılı bir parça içeren alt klasörlere sahip bir klasör gibi bir şey olarak tanımladı. Sayfa, yazılan içerik bloklarından oluşan hiyerarşik bir yapıya dönüşür.
Ben buna dönüşüm doğruluğu diyorum: şerit, yığın, dönüştürme ve depolama sırasında ne kadar anlamsal bilginin hayatta kaldığı. Oluşturma doğruluğu (Kapı 3), botun içeriğinizi tüketip tüketemeyeceğini ölçer. Dönüşüm doğruluğu (Kapı 4), sistemin onu dosyalarken doğru şekilde koruyup korumadığını ölçer.
Her iki aslına uygunluk kaybı da geri döndürülemez, ancak farklı şekilde başarısız olurlar. JavaScript yürütülmediğinde veya içeriğin bot tarafından ayrıştırılması çok zor olduğunda görüntü oluşturma kalitesi başarısız olur. Sistem, sayfanızın hangi bölümlerinin temel içerik olduğunu belirleyemediğinde, yapınız temiz bir şekilde parçalanmadığında veya öğeler arasındaki anlamsal ilişkiler biçim dönüştürme işleminden sonra hayatta kalamadığında, dönüştürme doğruluğu başarısız olur.
Sıklıkla gözden kaçırdığımız bir şey, başarılı bir taramadan sonra bile dizine eklemenin garanti edilmemesidir. Tarama ve oluşturma işlemlerinden geçen içerik yine de dizine eklenmemiş olabilir.
Bu yeterince kötü gelebilir ancak sizi ilgilendiren bir ayrım var: indeksleme ve açıklama ayrı süreçlerdir. İçerik dizine eklenmiş ancak yetersiz açıklama eklenmiş olabilir; sistemde depolanmış ancak anlamsal olarak yanlış sınıflandırılmış olabilir. Dizine eklenmemiş içerik görünmez. Yanlış açıklamalı içerik, sistemin sizin kim olduğunuz konusunda kafasını karıştırır ve bu daha da kötü olabilir.
Ek Açıklama: Varlık güveninin oluştuğu veya bozulduğu yer
Bu, endüstrinin çoğunun henüz ele almadığı kapıdır.
Ek açıklamaları, indeksleme kapısında oluşturulan indekslenmiş “klasörler” üzerindeki yapışkan notlar olarak düşünün. Dizin oluşturma algoritmaları, dizindeki her içerik parçasına birden fazla ek açıklama ekler.
Canel ile paylaşacağımdan emin olduğum 24 ek açıklama boyutu belirledim. Ona sorduğumda cevabı şu oldu: "Ah, kesinlikle daha fazlası var."
Bu 24 boyut beş açıklama katmanında düzenlendi:
- Gatekeeperlar (kapsam sınıflandırması).
- Çekirdek kimliği (anlamsal çıkarım).
- Seçim filtreleri (içerik sınıflandırması).
- Güven çarpanları (güvenilirlik değerlendirmesi).
- Çıkarma kalitesi (kullanılabilirlik değerlendirmesi).
Kesinlikle daha fazla katman var ve her katman muhtemelen benim haritaladığımdan daha fazla boyut içeriyor. Yüzlerce, muhtemelen binlerce. Bu açık bir modeldir. Topluluk, gözden kaçırdığım boyutların haritasını çıkarmaya davet ediliyor.
Ek açıklama, sistemin gerçeklere karar verdiği yerdir:
- İçeriğinizin neyle ilgili olduğu.
- Daha geniş dünyaya uyum sağladığı yer.
- Ne kadar faydalı.
- Hangi varlığa ait.
- Ne gibi iddialarda bulunuyor.
- Bu iddiaların diğer kaynaklardan gelen iddialarla ilişkisi.
Güvenilirlik sinyalleri - saygınlık, deneyim, uzmanlık, otorite, güven, şeffaflık - burada değerlendirilir. Konunun otoritesi burada da çok daha fazlasıyla birlikte değerlendiriliyor.
Ek açıklama, oluşturma ve dönüştürmeden sonra hayatta kalanlar üzerinde çalışır. Her iki kapıda da kritik bilgiler kaybedilirse, açıklama sistemi bozulmuş ham maddeyle çalışıyor demektir. Başlangıçta yayınladığınız şeyi değil, ek açıklama motorunun aldığı açıklamaları ekler.
Canel, bu kapı hakkındaki düşüncelerimizi yeniden şekillendirmesi gerektiğini önerdiğim bir prensibi doğruladı: "Bot yargılamadan etiketler. Filtreleme sorgu zamanında gerçekleşir." Ek açıklama kalitesi, her aşağı yönlü önceliklendirme için uygunluğunuzu belirler.
Yalnızca açıklamayla birlikte tam bir parçam var. Şu an için açıklama, çoğu markanın sessizce kaybettiği ve üzerinde çalışmaya en çok değer verdiği kapıdır.
İşe Alım: Algoritmik üçlünün sizi özümseyip özümsemeyeceğine karar verdiği yer
Bu, açıkça rekabetçi olan ilk kapıdır. Açıklamanın ardından boru hattı aynı anda üç sisteme beslenir.
- Arama motorları, sonuç sayfaları (belge grafiği) için içerik toplar.
- Bilgi grafikleri varlık temsili (varlık grafiği) için yapılandırılmış gerçekleri kullanır.
- Büyük dil modelleri, eğitim verileri ve temel alımı (kavram grafiği) için kalıplar kullanır.
İşe alımdan önce sistem içeriğinizi buldu, taradı, sakladı ve sınıflandırdı. İşe alım sırasında içeriğinizin, aynı amaca hizmet eden alternatiflere göre tutulmaya değer olup olmadığına karar verir.
Algoritmik üçlünün üç unsuru tarafından işe alınmak size topraklamada orantısız bir avantaj sağlar çünkü topraklama sistemi sizi birden fazla erişim yolundan bulabilir ve görünürlük için birden fazla fırsat olduğu için sergilenir.
İşe alma, tutarlı yapay zeka görünürlüğüne sahip markaları tutarsız görünen markalardan ayıran yapısal avantajdır.
Perde III: Motor sunar ve karar verici taahhüt eder
Temelleme: Yapay zekanın içeriğe olan güvenini gerçek zamanlı kanıtlara göre kontrol ettiği yer
Bu, geleneksel aramayı yapay zeka önerilerinden ayıran kapıdır.
Microsoft'un Clarity platformunda çalışan Ihab Rizk, temel yaşam döngüsünü şu şekilde anlattı:
- Kullanıcı bir soru sorar.
- LLM iç güvenini kontrol eder. Yeterli değilse, birçok kişinin yayılma sorguları dediği, yanıtı üçgenlemek için tasarlanmış birden fazla niyet açısı olan basamaklı sorgular gönderir.
- Seçilen sayfaları gerçek zamanlı olarak kazımak için botlar gönderilir.
- Cevap, eğitim verilerinin ve yeni erişimlerin birleşiminden üretilir.
Ancak temellendirme, birçok kişinin inandığı gibi yalnızca arama sonuçları değildir. Algoritmik üçlüdeki diğer iki teknolojinin de rolü var.
Bilgi grafiği gerçekleri temellendirmek için kullanılır. AI Genel Bakışları, bilgi grafiğine dayalı bilgileri açıkça gösterdi. Kullanıcıya yönelik büyük dil modellerini temellendirmek için özel küçük dil modellerinin kullanıldığını varsaymak mantıklıdır.
Çıkarılan sonuç, içeriğinizin keşfedilme aşamasından eleman alımına kadar olan performansının, temellenme başladığında sayfalarınızın aday havuzunda olup olmadığını belirlemesidir. İçeriğiniz dizine eklenmemişse, iyi bir şekilde açıklanmamışsa veya yüksek güvenliğe sahip bir varlıkla ilişkilendirilmemişse, üçlünün herhangi bir kısmı için alma kümesinde olmayacaktır. Motor, cevabını bunun yerine başka birinin içeriğine dayandıracaktır.
İçeriğiniz hiçbir zaman temellendirme aşamasına ulaşmazsa, temellendirme için optimizasyon yapamazsınız.
Görüntüle: Boru hattının çıkışı
Ekran, çoğu AI izleme aracının çalıştığı yerdir. Yapay zekanın sizin hakkınızda ne söylediğini ölçüyorlar. Ancak ekranı ölçtüğünüz sırada, keşiften temellendirmeye kadar kararlar zaten verilmişti.
Yüksek basamaklı güvene sahip markalar tutarlı bir şekilde ortaya çıkıyor. Basamaklı güveni düşük olan markalar aralıklı olarak ortaya çıkıyor,Rand Fishkin'in gösterdiği aynı fenomen.
Ekran, yapay zekanın kullanıcıyla buluştuğu yerdir. Aynı zamanda pazarlamacılar için anlaşılması kolay ve anlamlı olan satın alma hunisini de kapsar. Görünür olduğu ve tıklamanın hemen öncesinde yer aldığı için çoğu işletmenin odaklandığı yer burasıdır. Bu serinin ilerleyen bölümlerinde bununla ilgili tam bir makale yazacağım.
Kazanılan: Karar vericinin taahhütte bulunduğu an
Won, AI motor hattındaki terminal işleme kapısıdır. On işlem kapısı, üç hedef kitle memnuniyeti eylemi ve şuna varıyoruz: Sistem size taahhütte bulunacak kadar güvendi mi?
Bu kapıda biriken güvene "kazanılma olasılığı" adı verilir; bu, sistemin size bağlanmanın doğru karar olduğuna dair hesaplanan olasılığıdır. Üç çözünürlük mümkündür ve bunlar bir spektrum oluşturur. Bu spektrumun neden önemli olduğunu anlamak için 95/5 kuralını anlamanız gerekir.
Ehrenberg-Bass Enstitüsü'nden Profesör John Dawes, herhangi bir anda potansiyel alıcıların yalnızca %5'inin aktif olarak pazarda olduğunu gösterdi. Geriye kalan %95 ise satın almaya hazır değil. %5'e satış yaparsınız, ancak pazarlamanın asıl işi geri kalan %95'in akıllarında kalmaktır, böylece onlar satın almaya karar verdiklerinde, sizinkine değil, kendi programlarına göre, düşündükleri marka siz olursunuz.
Aşağıdaki üç senaryo, yapay zekanın kritik anda %95'in akıllarında kalma işini nasıl üstlendiğini gösteriyor. Ben buna algoritmik aklın zirvesi diyorum.
- Kusurlu tıklama: Kişi seçenekler listesine göz atar, sonuçlar arasında zıplar ve karar verir. Geleneksel arama ve Google'ın gerçeğin sıfır anı dediği şey. Sistem kimin hazır olduğunu bilmiyor. Herkese aynı listeyi gösteriyor ve umut ediyor. 95/5 verimliliği düşüktür. Vuruyorsunuz ve umut ediyorsunuz, motor da öyle.
- Mükemmel tıklama: Yapay zeka bir çözüm önerir ve kişi onu alır. Ben buna yapay zekada sıfır toplamlı an diyorum. ChatGPT, Perplexity ve AI Mode gibi yardımcı motorlarla şu anda bulunduğumuz nokta burasıdır. Sistem amaç, bağlam ve hazırlık açısından filtrelenmiştir. %95'ten %5'e çok daha yüksek bir hassasiyetle geçen bir kişiye tek bir cevap sunar.
- Aracı tıklama: Temsilci, insan onayı için durakladıktan sonra şunu taahhüt eder: "Bunun rezervasyonunu yapayım mı?" veya özerk olarak. Temsilci hazırlık anını yakaladı, işi yaptı ve kapattı. Maksimum hassasiyet. Bu, 95/5 sorununun nihai çözümüdür: Yapay zeka tam anı yakalar ve harekete geçer.
Arama kaybolmayacak. Çoğu insan her zaman bir süre göz atmak isteyecektir. Vitrin alışverişi eğlencelidir ve duygusal açıdan yüklü kararlar, insanların her zaman devredeceği bir şey değildir.
Bununla birlikte, yörünge kusurludan mükemmele ve etkiliye doğru ilerlemektedir. Markaların şu andan itibaren bu spektrumdaki üç sonucun tümü için optimizasyon yapması gerekiyor. Yardımcı motorlar ve arama motorları için optimizasyon gibi, aracılara yönelik optimizasyon da zaten stratejinizin bir parçası olmalıdır. AAO hepsini kapsıyor.
Arama motorları, yapay zeka yardımcı motorları ve yardımcı temsilciler, eğitimsiz satış gücünüzdür. Göreviniz onları, %95'in %5'e dönüştüğü anda algoritmik aklın zirvesinde olmanızı sağlayacak kadar iyi eğitmektir ve yapay zeka da:
- Size seçenek olarak sunuyor.
- En iyi çözüm olarak sizi önerir.
- Dönüşümü sizin için aktif olarak yapar.
Daha çok araştırYapay Zeka Çağında SEO: Güvenilir Yanıt Olmak
Sunuldu: Boru hattı hatırlıyor
Dönüşümden sonra marka devralır. Kazanma sonrası geri bildirim kapısını optimize etmelisiniz. DSCRI-ARGDW omurgası olan işleme hattı sizi karara ulaştırır. Servis edilen, döngüyü kapatan ve çizgiyi bir daireye dönüştüren kapı olarak bu omurganın dışında durur.
Olumlu bir sonuç üreten her "kazanılan", bir sonraki döngünün basamaklı güvenini güçlendirir. Olumsuz sonuç üreten her “kazanılan”, onu zayıflatır. On kapı sizi karara ulaştırır. Servis edilen 11'inci, kararın tekrarlanıp tekrarlanmayacağını ve avantajınızın artıp artmayacağını belirler.
İşletmenin yaşadığı yer burası. Elde tutma olmadan satın alma, yapay zeka motoru ardışık düzen geri bildirim döngüsü yoluyla hem doğrudan hem de dolaylı olarak bir sızıntıdır.
Olumlu kanıtlar, incelemeler, tekrarlanan etkileşimler, düşük geri dönüş oranları ve tamamlama sinyalleri üretmek için kazanıldıktan sonraki deneyimlerini tasarlayan markalar bir volan oluşturur. Kazandıktan sonrasını ihmal eden markalar her döngüde güveni yakar.
Boru hattındaki arızanın teşhis edilmesi
Üç eylem (bot, algoritma, motor veya kişi) kiminle konuştuğunuzu tanımlar. İki aşama ne tür bir teste girdiğinizi açıklar.
- Aşama 1: Altyapı, indeksleme yoluyla keşif
- Mutlak testler. Ya geçersiniz ya da başarısız olursunuz. Oluşturulamayan bir sayfa kısmen dizine eklenmez. Altyapı kapıları ikilidir: geçer veya durur.
- Aşama 2: Rekabetçi, kazanılanlar aracılığıyla açıklama
- Göreceli testler. Kazanmak yalnızca içeriğinizin ne kadar iyi olduğuna değil, aynı kapıdaki rekabetin ne kadar iyi olduğuna da bağlıdır.
Bunun pratikteki anlamı öncelikle altyapı, ikinci olarak rekabettir. İçeriğiniz doğru bir şekilde bulunamıyor, oluşturulmuyor veya dizine eklenmiyorsa ek açıklama kalitesini düzeltmek boşa çaba anlamına gelir. Bina müfettişinin temizlemediği bir odayı dekore ediyorsunuz.
Uygulamada markalar öngörülebilir üç şekilde başarısız olma eğilimindedir.
- Fırsat maliyeti (Eylem I: Bot başarısızlıkları)
- İçeriğiniz sistemde yok, dolayısıyla fırsatınız sıfır. Düzeltmek en ucuzu, göz ardı etmek en pahalısı.
- Rekabet kaybı (Eylem II: Algoritma başarısızlıkları)
- İçerikleriniz sistemde yer alıyor ancak rakiplerin içerikleri tercih ediliyor. Marka, her şeyi doğru yaptığına inanıyor; yapay zeka sistemleri ise işe alım, temellendirme ve sergileme aşamalarında sürekli olarak bir rakip seçiyor.
- Dönüşüm sızıntısı (III. Perde: Motor arızaları)
- İçeriğiniz sunuluyor ancak sistem öneriyi engelliyor veya geçersiz kılıyor. Kısacası satışı kaybedersiniz.
Geçtiğiniz her kapı hâlâ sinyal vermenize mal oluyor
2019 yılında yayınladımGoogle Evrensel Arama Sıralaması Nasıl Çalışır: Aramada Darwinizm, Google'ın Illyes'in, Google'ın bireysel faktör puanlarını çarparak sıralama tekliflerini nasıl hesapladığına ilişkin doğrudan açıklamasına dayanmaktadır. Herhangi bir faktördeki sıfır, teklifin tamamını öldürür.
Darwin'in doğal seçilimi de aynı şekilde çalışır: Uygunluk tüm boyutların ürünüdür ve tek bir sıfır organizmayı öldürür. Brent D. Payne şu benzetmeyi yaptı: "Üç A ve F'den ziyade, düz bir C öğrencisi olmak daha iyidir."
Google'ın teklif verme sisteminde olduğu gibi, basamaklı güven de toplamsal değil, çarpımsaldır. İşte bunun anlamı:
| Kapı başına güven | Kazanılan kapıda hayatta kalma sinyali |
| %90 | %34,9 |
| %80 | %10,7 |
| %70 | %2,8 |
| %60 | %0,6 |
| %50 | %0,1 |
Açıklayıcı matematik, bir ölçüm değil. Önemli olan prensiptir: Güçlü yönler, çarpımsal bir zincirdeki zayıflıkları telafi etmez.
Tek bir zayıf kapı her şeyi yok eder. %90'daki dokuz kapı artı %50'deki bir kapı sizi %34,9'dan %19,4'e düşürür. Eğer bu geçit %10'a düşerse hayatta kalan sinyali tamamen yok eder. Çarpımsal bir zincirin herhangi bir yerindeki sıfıra yakın bir değer, tüm zinciri sıfıra yakın yapar.
Bu rekabetçi bir matematiktir. Rakiplerinizin hepsi kapı başına %50'deyse ve siz de %60'taysanız, kazanırsınız: onların %0,1'ine karşı %0,6 hayatta kalma sinyali. Mükemmel olduğun için değil, daha az kötü olduğun için.
Çoğu marka %90'da değil. Kapılarınız ne kadar kötü olursa, küçük bir iyileştirmenin açacağı boşluk da o kadar büyük olur. İşte bir örnek.
| Geçit | D | S | C | R | BEN | A | Tekrar | G | di | K | Hayatta Kalma Sinyali |
| Keşfedildi | Seçildi | Tarandı | İşlendi | Dizine eklendi | Açıklamalı | işe alındı | Topraklanmış | Görüntülendi | Kazanmak | ||
| Markanız | %75 | %80 | %70 | %85 | %75 | %5 | %80 | %70 | %75 | %80 | %0,4 |
| Yarışmacı | %65 | %60 | %65 | %70 | %60 | %60 | %65 | %60 | %65 | %60 | %1,8 |
Bu örnekte açıklamalı olarak “F” notu olarak açıklamalı notu seçtim.
Ek açıklama, faz sınırı kapısıdır. Tüm boru hattının menteşesidir. Sistem içeriğinizin ne olduğunu anlamıyorsa, aşağı yönde hiçbir şeyin önemi yoktur.
Bu Darwinci prensibi, güvenin her geçişte ölçülebilir olduğu 10 kapılı bir boru hattına uygulamak benim teşhis modelimdir. Yakın zamanda mekanik uygulama için patent başvurusunda bulundum.
Kapıları iyileştirmek yerine onları atlamak
Boru hattı üzerinden hayatta kalan sinyalinizi artırmanın iki yolu vardır ve bunlar eşit değildir.
Kapılarınızı iyileştirmek
Daha iyi oluşturma, daha temiz işaretleme, daha hızlı sunucular ve şema, sistemin içeriğinizi daha doğru bir şekilde sınıflandırmasına yardımcı olur. Bunlar, hayatta kalan sinyalde tek haneli ila düşük çift haneli yüzdesel iyileşmeler olan gerçek kazanımlardır.
Birçok marka ve SEO uzmanı için bu, dönüşümden ziyade bakımdır. Bu önemli ve çoğu marka bunu iyi yapmıyor ama giderek artıyor.
Kapıları tamamen atlamak
Yapılandırılmış feed'ler, Google Merchant Center ve OpenAI Ürün Feed Spesifikasyonu, keşif, seçim, tarama ve oluşturma işlemlerini tamamen atlayarak içeriğinizi minimum zayıflamayla rekabet aşamasına getirir.
MCP bağlantıları daha da ileri giderek, işe alımdan itibaren verilerin çekme yoluna göre üç haneli yüzde avantajlarıyla kullanılabilir olmasını sağlar.
Yalnızca kapıları geliştiriyorsanız, masada bir büyüklük sırası bırakıyorsunuz demektir.
En yüksek değerli hedef her zaman en zayıf kapıdır
En iyi kapınızı %95'ten %98'e çıkarmak süreç matematiğinde neredeyse görünmez. En kötü kapınızı %50'den %80'e çıkarmak hayatta kalan sinyalinizin tamamını dönüştürür. Bu, Darwinci prensibin işleyişidir: uygunluk çarpımsaldır, en zayıf boyut sonucu belirler ve başka yerlerdeki güçlü yönler bunu telafi edemez.
Çoğu takım yanlış kapıyı optimize ediyor. Teknik SEO, içerik pazarlaması ve GEO'nun her biri farklı kapılara hitap eder. Her biri gereklidir ancak hiçbiri yeterli değildir çünkü işlem hattı 10'unun da gerçekleştirilmesini gerektirir. Anladıkları iki veya üç kapıya bütçe akıtan takımlar, aslında sinyallerini kesenleri görmezden geliyorlar.
Bir de tek sistem hatası var. İşe alım sırasında, boru hattı algoritmik üçlü olan üç grafiğe beslenir. Bir grafiğin eksik olması, bir geri alma yolunun tamamının sizi içermediği anlamına gelir.
Arama motoru alımı için mükemmel bir şekilde optimize edilebilir ve bilgi grafiğinden ve LLM eğitim külliyatından tamamen yoksun olabilirsiniz. Çarpımsal bir sistemde bu boşluk her döngüyle birleşir.
Yapay zeka izleme endüstrisinin büyük bir kısmı, girdileri teşhis etmeden çıktıları ölçüyor, kararlar zaten üst yönde alındığında yapay zekanın ekranda sizin hakkınızda söylediklerini izliyor. Bu, altta yatan rahatsızlığı teşhis etmeden kan basıncınızı kontrol etmeye benzer.
Bunu doğru bir şekilde yapabilecek araçlar ortaya çıkıyor. Örneğin Authoritas, hangi içeriğin aslında yanıtları formüle ettiğini anlamak için ChatGPT'nin arkasındaki ağ isteklerini inceleyebilir. Ancak asıl iş, içeriğinizin daha motor ağzını açmadan geçtiği veya durduğu, ekranın yukarısındaki kapılardadır.
İşlem hattınızı denetleyin: İlk önce en erken arıza
Doğru denetim sırası boru hattı sırasıdır. Keşifle başlayın ve ileriye doğru ilerleyin.
İçerik keşfedilmiyorsa aşağı yöndeki hiçbir şeyin önemi yoktur. Bulunursa ancak tarama için seçilmezse, oluşturma düzeltmeleri boşa harcanan çabadır. Taranmasına rağmen kötü bir şekilde görüntüleniyorsa, aşağı yöndeki her ek açıklama ve temel karar bu bozulmayı devralır.
Yeni planınız bu: En zayıf kapıyı bulun. Düzelt. Tekrarlamak.
Fishkin'in belgelediği tutarsızlık bir eğitim eksikliğidir. Yapay zeka motoru hattı eğitilebilir. Eğitim bileşikleri. Duvarlarla çevrili bahçeler her döngüde kilitlenmeyi artırıyor.
Yapay zeka satış gücünü rakiplerinden daha iyi eğiten marka, yalnızca bir sonraki tavsiyeyi kazanmakla kalmıyor. Bir sonrakini ve ondan sonrakini kazanmayı kolaylaştırır, ta ki aradaki fark, rakiplerin sıfırdan başlamadan kapatamayacağı noktaya kadar genişleyene kadar.
Varlık anlayışı olmadan bu boru hattındaki başka hiçbir şey işe yaramaz. Sistemin yayınladıklarınızı değerlendirebilmesi için önce kim olduğunuzu bilmesi gerekir. Bunu doğru anlayın, markadan huniye kadar inşa edin ve gerisini bileşim halleder.
Sonraki: Sektörün "tarama ve dizine ekleme" şeklinde sıkıştırdığı beş altyapı kapısı
Bir sonraki parça altyapı kapılarını tamamen açıyor: render doğruluğu, dönüşüm doğruluğu, JavaScript'in standart değil bir iyilik olarak sunulması, altyapı aşamasının ana dili olarak yapılandırılmış veriler ve geçitlerin iyileştirilmesine karşı bunların tamamen atlanmasıyla ilgili rakamlar koyan yatırım karşılaştırması.
Sıralı denetim, içeriğinizin nerede öldüğünü, algoritma onu görmeden gösterir ve sızıntıları gördüğünüzde, hayatta kalan sinyalinizi en fazla hareket ettirecek sırayla bunları takmaya başlayabilirsiniz.
Bu, AI otorite serimin üçüncü parçası. İlki, “Rand Fishkin yapay zeka önerilerinin tutarsız olduğunu kanıtladı - işte bunun nedeni ve nasıl düzeltileceği", basamaklı bir güven sağladı. İkincisi, "AAO: Neden yardımcı temsilci optimizasyonu SEO'nun bir sonraki evrimidir?disiplinin adını verdi.
