Aramanın yüzü değişiyor
Bir kullanıcı eskiden bir soruyu yazar, on bağlantı arasından seçerdi. Bugün birçok aramada bağlantılardan önce bir özet görüyor. Google bunu yapay zeka özetleriyle, ChatGPT ve benzeri araçlar ise doğrudan sohbet yanıtlarıyla yapıyor. Bu özetlerin içinde bir kaynak olarak yer almak, yeni bir görünürlük alanı açıyor.
Yapay zeka SEO, tam olarak bu alana hazırlanmaktır. Kimse bu yanıtlarda yer alacağınızı vaat edemez; ama sitenizin seçilme ihtimalini artıran koşulları kurmak mümkündür.
Klasik SEO ile ilişkisi
Yeni bir disiplin gibi görünse de temel aynıdır: sitenin taranabilir olması, sayfaların hızlı açılması, içeriğin faydalı ve güvenilir olması. Google, yapay zeka özetlerinde yer almak için ayrıca bir teknik şart aramadığını belirtiyor. Yani önce klasik SEO’nun sağlam olması gerekir.
Fark, içeriğin biçiminde ve markanın web genelindeki görünümündedir. Yapay zeka sistemleri bir soruya yanıt kurarken net tanımlar, tutarlı bilgi ve güvenilir kaynak arar.
Hangi içerikler alıntılanmaya yatkın?
İlk cümlede soruyu yanıtlayan, sonra ayrıntıya inen metinler. Haber yazımındaki ters piramit burada çok işe yarıyor: en önemli bilgi başta, destekleyen ayrıntılar sonra gelir.
Açık tanım cümlesi, sayılabilir adımlar, karşılaştırma tabloları, soru başlıkları ve tarih belirtilmiş güncel bilgi öne çıkar. Şişirilmiş giriş paragrafları ve belirsiz ifadeler ise özetlenmesi zor metinler üretir.
Güven sinyalleri: yazar, kurum, kaynak
Özellikle sağlık, hukuk ve finans gibi alanlarda yazıyı kimin yazdığı, hangi kaynağa dayandığı ve ne zaman güncellendiği önemli. Yazar sayfası, kurum bilgisi, iletişim yolları ve kaynak bağlantıları bu güveni görünür kılar.
Aynı şekilde markanın başka sitelerde, haberlerde ve rehberlerde tutarlı anılması da yapay zekanın markayı tanımasına yardım eder.
Teknik taraf: ne yapılır, ne yapılmaz?
Sayfaların tarama ve dizine girme durumu, yapılandırılmış veri (kurum, makale, SSS) ve robots.txt kararları kontrol edilir. Hangi yapay zeka tarayıcısına izin verileceği yayın politikasına göre kararlaştırılır.
llms.txt gibi yeni dosyaların etkisi şimdilik kanıtlanmış değil. Zarar vermez, ama onun yerine içerik kalitesine zaman ayırmak daha verimli.
Nereden başlamalı?
İlk adım, hedef soruların listesini çıkarmaktır: müşterileriniz sizin alanınızda yapay zekaya neler soruyor? Sonra bu soruları farklı sistemlerde deneyip kimin anıldığına bakılır. Bu, hem rakip analizi hem de yazılacak içerik listesidir.
İsterseniz bu incelemeyi sitenizle birlikte yapar, yazılı plan olarak teslim ederim.
Yapay zeka yanıtı nasıl kurulur? Sade anlatım
Yapay zeka sohbet araçları iki yoldan yanıt üretir. Birincisi, eğitim sırasında öğrendikleri genel bilgidir. İkincisi, soruyu aldıktan sonra web’de arama yapıp bulduğu sayfalardan alıntı yapmasıdır. Sektörde bu ikinci yönteme “getirmeyle artırılmış üretim” (RAG) deniyor.
Sizin için önemli olan ikinci yoldur. Araç arama yaptığında sayfanız bulunabilir, okunabilir ve açık cümlelerle yazılmış olmalıdır. Aksi hâlde başka bir kaynak alıntılanır. Yani yapay zeka görünürlüğünün kapısı yine taranabilir ve dizine girmiş bir sayfadan geçer.
Hangi platformda neye bakılır?
Google, yapay zeka özetlerini kendi arama dizininden besler; bu yüzden sayfanın Google dizininde olması şarttır. ChatGPT, Claude ve Perplexity gibi araçların her biri kendi tarayıcılarını kullanır ve bu tarayıcıları robots.txt ile yönetebilirsiniz. Hangisine izin verileceği bir yayın politikası kararıdır.
Bir araçta görünmek diğerinde görünmeyi getirmez. Bu yüzden hedef soruların her platformda ayrı ayrı denenmesi gerekir.
Başarı nasıl ölçülür? Beş gösterge
Markanın anıldığı soruların oranı, doğru anlatılma durumu, hangi kaynak sayfanın gösterildiği, rakiplerle karşılaştırmalı yer ve sitedeki yönlendirmeli ziyaretler. Google tarafında yapay zeka özelliklerinden gelen tıklamalar Search Console’da “Web” arama türü altında diğer sonuçlarla birlikte raporlanır; ayrı bir rapor yoktur.
Yanıtlar kişiye, zamana ve soruya göre değişir. Bu yüzden tek bir denemeye değil, aynı soru listesinin düzenli tekrarına bakılır.
Sık yapılan hatalar
Her sayfaya aynı şablon metni üretmek, kaynaksız ve abartılı iddialar yazmak, tarihi eski içerikleri güncellemeden bırakmak, yazar bilgisini vermemek ve yapay zekaya “özel” bir dosya (llms.txt gibi) eklemenin tek başına sonuç getireceğini sanmak. Google, toplu ve değersiz içerik üretimini spam politikasında açıkça yasaklıyor.
Resmî kaynaklar ne diyor?
Google’ın yapay zeka özellikleri rehberi açıkça şunu söylüyor: ek bir teknik gereksinim yok; sayfanın dizinlenmiş ve snippet ile gösterilebilir olması yeterli. Yeni rehberde ise yapay zeka aramaları için özel dosya, işaretleme ya da yazım biçimi gerekmediği, yapılandırılmış verinin de zorunlu olmadığı yazıyor. Yani piyasada “yapay zeka SEO için şunu yükleyin” diye satılan hamlelerin çoğu Google tarafında zorunlu değil.
Benim yaklaşımım bu yüzden sade: temel SEO’yu sağlamlaştırmak, soruya doğrudan yanıt veren sayfalar yazmak, güveni göstermek. Bunlar hem Google’ın hem de diğer yanıt motorlarının ortak paydasıdır.
llms.txt konusunda veri ne gösteriyor?
Ahrefs, Mayıs 2026’da trafik alan 137.210 alan adını inceledi: yaklaşık yüzde 28’i llms.txt yayınlıyordu ve bu dosyaların yüzde 97’si o ay sıfır trafik aldı. Ahrefs kendi çalışmasının sınırlarını da yazıyor; yine de Semrush da faydasına dair kanıt bulunmadığını belirtiyor, Google ise bu tür dosyalara ihtiyaç olmadığını söylüyor. Dosya eklemek zarar vermez, ama zamanı içeriğe harcamak daha verimlidir.
Bir gazetecinin gözüyle
Haber odasında “hangi cümle başlığa çıkar” sorusunu yıllarca sordum. Yapay zeka özetleri de aynı soruyu soruyor: hangi cümle bu sorunun cevabı? Cevabı sayfanın ilk bölümüne koyan, kaynağını gösteren ve tarihini yazan metinler özetlenmeye daha yatkın. Bu bir hile değil, iyi haberciliğin kuralı.