AI & SEO Sözlük

Google'ın arama sonuçlarının üstünde gösterdiği yapay zekâ tarafından üretilen özet yanıtlardır. Kullanıcının sorusuna doğrudan cevap verir ve alıntılanan kaynakları listeler. 2024'ten itibaren Türkiye dahil pek çok ülkede aktif.

Arama motorlarının evrimleşmiş biçimi; kullanıcıya 10 bavi mavi link yerine doğrudan bir yanıt sunar. Perplexity, ChatGPT Search ve Google AI Overviews bu kategoridedir. GEO optimizasyonunun hedef platformlarıdır.

Büyük belgelerin yapay zekâ modeline beslenebilmesi için daha küçük parçalara (chunk) bölünmesi işlemi. RAG sistemlerinde içerik kalitesini ve alıntı doğruluğunu doğrudan etkiler.

Bir içeriğin AI motorları tarafından alıntılanmasına yol açan güven göstergelerinin bütünüdür. Yazar otoritesi, kaynak çeşitliliği, yapısal işaretleme ve E-E-A-T uyumu temel citation signal'lardır.

Google'ın kullanıcı deneyimini ölçmek için kullandığı üç temel metrik: LCP (en büyük içerik boyaması), INP (etkileşime hazırlık) ve CLS (kümülatif düzen kayması). Sıralama faktörü olduğu kadar AI Overview seçim kriteri olarak da önem taşır.

Experience (Deneyim), Expertise (Uzmanlık), Authoritativeness (Otorite) ve Trustworthiness (Güvenilirlik) kısaltması. Google'ın içerik kalitesini değerlendirdiği çerçevedir. AI motorları da güvenilir kaynakları seçerken bu sinyalleri kullanır.

Metin, görsel veya ses gibi verilerin matematiksel vektörlere dönüştürülmesi işlemi. Semantik arama ve RAG sistemlerinin temelini oluşturur; anlamca yakın içerikler vektör uzayında birbirine yakın konumlanır.

Genel amaçlı bir dil modelinin belirli bir domain veya görev için ek veriyle yeniden eğitilmesi. Bir model fine-tune edildiğinde o alandaki bilgisi güçlenir, ancak eğitim verisi kesim tarihi sabittir.

Generative Engine Optimization: markaların ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews ve benzeri üretici AI sistemlerinde alıntılanmasını ve önerilmesini sağlamak için yapılan optimizasyon çalışmalarının genel adı.

Yapay zekâ modelinin gerçek olmayan, uydurma bilgiler üretmesi. Kaliteli ve güncel içerik üretimi bu riski azaltır çünkü model gerçek kaynaklara dayandığında hallucination olasılığı düşer.

Google'ın varlıklar (kişiler, markalar, kavramlar) arasındaki ilişkileri depoladığı yapılandırılmış veri tabanı. Knowledge Graph'ta yer alan varlıklar AI Overviews'da daha güvenilir kaynak olarak değerlendirilebilir.

Large Language Model (Büyük Dil Modeli): GPT-4, Claude, Gemini ve Llama gibi modellerin genel adı. Devasa metin veri setleriyle eğitilmiş, dil anlama ve üretme kapasitesine sahip sinir ağlarıdır.

Natural Language Processing (Doğal Dil İşleme): bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama ve üretme kapasitesi. Google'ın arama algoritmaları ve LLM'lerin temel teknoloji katmanıdır.

Gerçek zamanlı web taraması yaparak yanıt üreten AI arama motorudur. RAG mimarisi üzerine kurulu olduğundan güncel içerikleri hızla indeksler ve alıntılar. GEO stratejisinde öncelikli hedef platformlardan biridir.

Kullanıcının bir AI modeline ilettiği metin talimatı veya sorusu. Prompt kalitesi, modelin ürettiği yanıtın kalitesini doğrudan belirler. İçerik stratejisinde kullanıcının ne sorabileceğini öngörmek GEO'nun temelidir.

Retrieval-Augmented Generation: modelin yanıt üretmeden önce harici bir bilgi tabanından ilgili belgeleri çekip bunları bağlam olarak kullanması yöntemi. Perplexity ve birçok kurumsal AI uygulaması bu mimariyi kullanır.

Web sayfasındaki içeriği arama motorları ve AI sistemleri için yapılandırılmış biçimde tanımlayan JSON-LD, Microdata veya RDFa kodu. Article, FAQPage, Person ve HowTo schema türleri GEO için en değerlileridir.

Google'ın AI Overview özelliğinin önceki adı. 2024'te resmen Google AI Overviews olarak yeniden isimlendirildi. Bazı kaynaklarda hâlâ SGE kısaltması kullanılmaktadır.

Anahtar kelime eşleştirmesi yerine anlamı ve niyeti anlayan arama yaklaşımı. Google BERT ve MUM algoritmaları semantik aramayı merkeze almıştır. LLM'ler de bu mantıkla çalıştığından içerik anlamsal derinlik taşımalıdır.

Dil modellerinin işlediği en küçük metin birimi. Bir token yaklaşık olarak 0,75 kelimeye karşılık gelir. Modellerin bağlam penceresi (context window) token sayısıyla ölçülür ve içerik uzunluğunu sınırlar.

Bir ana konu etrafında birbiriyle ilişkili içerikler oluşturan hiyerarşik içerik mimarisi. Pillar page ve cluster page yapısı hem SEO otoritesini hem de AI motorlarında konu uzmanlığı algısını güçlendirir.

Kullanıcının arama sonuçları sayfasından herhangi bir web sitesine tıklamadan yanıtını aldığı arama türü. AI Overview ve featured snippet'lar zero-click oranını artırır; bu da tıklama trafiği yerine görünürlük ve marka bilinirliği ölçümünü öne çıkarır.