Çoğu SEO ekibi içerik yazmak için zaten yapay zekayı kullanıyor. Neredeyse hiçbiri arkasındaki sistemi açıklayamıyor.
Yakın tarihli bir SEJ web seminerinde CallRail Organik Büyüme Kıdemli Müdürü Darrell Tyler, sektördeki kendi konuşmalarından bir istatistik paylaştı: Görüştüğü SEO'ların kabaca %85'i içerik için yapay zeka kullanıyor ve yalnızca %12'si bu kullanımı yöneten belgelenmiş sistemlere sahip.
Bütün sorun bu boşluktur. Evlat edinme zaten gerçekleşti. Artık ekipleri ayıran şey, yapay zekanın bir temel üzerinde mi yoksa gevşek mi çalıştığıdır.
Darrell, AI aboneliğini gerçek bir avantaja dönüştüren dört katmanı, bunlar olmadan içeriğinizin neden genel olarak okunduğunu ve boşluklarınızın nerede olduğunu gösteren denetimi inceledi.
İsteğe bağlı web seminerini hemen izleyin ve çerçevenin tamamına ulaşın.
SEO'ların %85'i İçerik İçin Yapay Zeka Kullanıyor. %12'sinin Arkasında Bir Sistem Var.
Evlat edinme kararı alındı. Darrell'in sektördeki konuşmalarına göre SEO'ların büyük çoğunluğu halihazırda içerik için bir biçimde yapay zekayı kullanıyor. Bölünme bir katman aşağıda görünüyor: yalnızca %12'si yapay zekanın gerçekte nasıl kullanıldığına ilişkin belgelenmiş sistemlere sahip.
Darrell, “Yapay zeka kullanımınız rakibinizin yapay zeka kullanımıyla aynıysa, aslında bir stratejiniz veya avantajınız yok, yalnızca bir aboneliğiniz var” dedi.
Yetersiz inşa edilmiş bir operasyonun belirtileri çoğu uygulayıcının tanıdığı belirtilerdir. Herkes kendi istemlerini yürüttüğü için ekip üyeleri arasında çıktılar değişiyor. Kalite geniş ölçekte düşüyor: İlk birkaç makale harika görünüyor, ardından 97. maddeye göre gözle görülür bir düşüş var çünkü iş, iş sonuçları yerine kayıtlı tokenlar için optimizasyon yapmaya başladı. Zayıf bir temel üzerine 500 makale yayınladığınızda 500 galibiyet değil, marka açısından yanlış hizalanmış 500 sayfa üretmiş olursunuz.
Darrell bu ölçeklendirilmiş tutarsızlığa, görünmez kalite körelmesine ve optimizasyon sapmasına adını verdi. Yapay zekayı destekleyecek sistemler olmadan ölçeklendirmek büyüme değildir. Gerçek trafiğe ve yayınlanan çalışmayı yeniden düzeltmek için harcanan gerçek zamana mal olur.
İlk hamle, ekibinizin gerçekte nerede durduğunun dürüst bir denetimidir. Yapay zeka olgunluk denetimini isteğe bağlı oturumda çalıştırın.
Yapay Zeka İçeriğiniz Neden Herkesinki Gibi Okunuyor?
Yapay zeka içeriği neden kulağa genel geliyor?
Çünkü AI, rakiplerinizin kullandığı aynı boş sayfadan başlıyor. Çağrı izlemenin ne olduğu hakkında bir makale yazarsanız ve bir rakip de aynı makaleyi benzer bir istemle yazarsa, ikiniz de aşağı yukarı aynı çıktıyı gönderirsiniz. Darrell girdiyi “boş sayfa yapay zekası” olarak adlandırıyor ve yapay zeka içeriğinin organik bir perspektiften vurulmasının büyük bir kısmı da bu. Daha önce yayınlanmış olan her şeyle eşleşiyor.
Ayrılmanızı istediği cümle: “Belgelenmemiş bir bağlamdan çıkış yolunu bulamazsınız.”
Hızlı mühendislik gerçektir ancak işinizle ilgili hiçbir bağlamı olmayan bir yapay zekayı kurtarmaz. Model darboğaz değil. Platform darboğaz değil. Yapay zeka etrafındaki operasyon şu şekildedir. Belgelenmiş bağlam olmadan yapay zeka, rakiplerinizin aldığı kaynakla aynı olan internette var olanlardan yazar.
Eylem öğesi: Ölçeklendirmeden önce içeriğinizi benzersiz kılan bağlamı belgeleyin: markanız ve ürün konumunuz, birinci taraf verileriniz ve yalnızca ekibinizin sağlayabileceği açılar.
İsteğe bağlı web seminerinde belgelenen bağlamın pratikte nasıl göründüğünü öğrenin.
Yazmasını İstemeden Önce Yapay Zekaya İşletmenizi Öğretin
SEO için AI Ops nedir?
Yapay zekanın geniş ölçekte tutarlı, yüksek kaliteli, markaya uygun işleri nasıl ürettiğini yöneten sistemdir. Darrell'in çerçevesi, ruhu MLOps ve RevOps'tan alınan ve içeriğe odaklanan dört katmana sahiptir.
Bilgi katmanı, yapay zekanızın işletmeniz hakkındaki gerçek kaynağıdır: marka ve ürün ontolojileri, stil yönergeleri, rekabet istihbaratı ve incelemeler, müşteri hikayeleri ve çağrı transkriptleri gibi birinci taraf verileri. Bunu en önemli katman olarak adlandırıyor çünkü bu, yapay zeka aynılığını düzelten katmandır. Yapay zeka yalnızca konudan yazmayı bırakır ve konumunuza göre yazmaya başlar.
İş akışı katmanı, bireyin yeteneğinin kurumsal bir standart haline geldiği yerdir: SOP'lar, üretim kodu gibi işlenen bilgi istemi kitaplıkları, şablonlar. Yönetişim katmanı insan tarafıdır: Zaman içinde çıktıya güven oluşturan QA çerçeveleri, inceleme kontrol noktaları ve geri bildirim döngüleri. Uygulama katmanı, araçlar ve modellerin kendileri en az önemli olanıdır. Modeller, daha iyi bir tanesi gönderildiğinde değiştirdiğiniz motorlardır. Motor değiştiğinde sisteminiz değişmez.
Birinci taraf verileri, çoğu ekibin atladığı ve avantaj sağlayan kısımdır. İncelemeler, müşteri hikayeleri ve çağrı transkriptleri, yapay zekaya ilk elden yazı yazma deneyimi sunar; bu da organik aramanın tam olarak ödüllendirdiği şeydir.
Her katmanın içeriği, bilgi tabanına nelerin konulacağı, iş akışı SOP'lerinin nasıl yapılandırılacağı ve güven oluştukça yönetişim kontrol noktalarının nasıl kaldırılacağı tamamen talep üzerine anlatılmaktadır. Her katmanın içine neler girdiğini görün.
İçeriği Hacme Göre Ölçmeyi Durdurun. Sonuçları Ölçmeye Başlayın.
Yapay zeka içeriğini hacimce olmasa bile nasıl ölçmelisiniz? Sonuçlarına göre. Bir rakip yarın aynı AI aboneliğini satın alabilir. Bir yıl boyunca oluşturduğunuz ve yinelediğiniz bilgi katmanını, iş akışlarını ve yönetişimi satın alamazlar. Birleşen kısım budur.
Darrell'in araçlarla ilgili tavsiyesi, tasarım gereği LLM'den bağımsız kalmaktır. Günümüzün işini hangi model en iyi performansı gösteriyorsa o üzerinden yürütün ve lider değiştiğinde operasyonu değil motoru değiştirin. Varlıklarınızı, stil yönergelerinizi, bilgi istemi kitaplıklarınızı ve konumlandırma belgelerinizi tek bir platformda kilitli kalmak yerine sürüm kontrollü bir ortamda bağımsız olarak saklayın.
Onunla birlikte rol de değişiyor. Sıfırdan daha az taslak oluşturma, daha az manuel arama, daha fazla strateji, bilgi katmanı oluşturma ve yönetişim. Teknisyen bir sistem mimarı haline gelir.
Ve puan kartı değişir. SEO'nun yatırım getirisi, kaç makaleyi dışarı ittiğinizle değil, verimlilik, dönüşümler ve gelirle ölçülür.
Denetimden operasyonel hale getirilmiş iş akışına kadar tam kapsamlı sunum için isteğe bağlı web seminerini izleyin.
Soru-Cevap: Web Seminerindeki En Faydalı Sorular
S: AI'ye sitemdeki bağlantıları besliyorum. Bu bir bilgi katmanı oluşturmak için yeterli mi?
Darrell cevap verdi: Bu bir başlangıç, bitiş değil. Alıntılanmış bağlantılar zaten herkese açık olanı kapsar, ancak bilgi katmanının değeri web sitenizde olmayanlarda bulunur. Bir marka manifestosu, çekmeye çalıştığınız hedef kitle ve hiçbir zaman halka açık bir sayfaya yansımayan konumlandırma gibi içeriden öğrenilen bağlamlara dikkat çekti. Bağlantıları besleyin, ardından yapay zekanın kendi başına bulamayacağı bağlamın derinliklerine inin.
S: ChatGPT'de kazanan istem Claude'da en iyisi değil. Bunu nasıl halledebilirim?
Darrell cevap verdi: Bir bilgi istemi, iyi bir çıktının yalnızca yarısıdır. Diğer yarısı benzersiz bağlamdır. Mükemmelliğin neye benzediğine dair güçlü bir fikriniz varsa, buna güvenin ve yapay zekadan aradaki farkı kapatmanıza yardım etmesini isteyin. Aynı benzersiz bağlamı sağladığınızda, hangi modeli çalıştırdığınıza bakılmaksızın daha dengeli bir sonuç elde edeceğinizi, bunun da platformlar arasındaki anlık farklılıkların önemini azaltacağını savundu.
S: Search Console'daki gösterimlerin ve tıklamaların ötesinde, AI içeriğimin faydadan ziyade zarar verip vermediğini nasıl anlarım?
Darrell cevap verdi: Sayfa için GA4'e gidin ve etkileşim sinyallerini okuyun. Kullanıcı başına ortalama etkileşim süresi ve görüntüleme sayısı, yalnızca Google'ın içeriği sunup sunmadığını değil, birisi siteye ulaştığında içeriğin gerçekte nasıl performans gösterdiğini gösterir. Gayri resmi turnusol testi: İşin dışından birinin okumasını sağlayın ve eğer mücadele ederlerse, içerik muhtemelen yeterince güçlü değildir.
S: Bir yıl geçmesine rağmen yapay zeka içeriğim hâlâ vasat. İstemler mi yoksa model mi?
Darrell cevapladı: Model değil. Komut istemiyle başlayın, ardından yapay zekaya işi yapması için ne kadar bağlam verdiğinize daha yakından bakın. Benzetmesi: İki kişiden bir ev inşa etmelerini isteyin; tuğla mı yoksa ahşap mı istediğinizi soran, önce bağlamı toplayan kişi vizyonu hayata geçirir. Hemen koşup inşaat yapan yapmaz. İstemi denetleyin, ancak arkasındaki bağlamı da denetleyin, çünkü çıktıyı artıran şey kombinasyondur.
Web Seminerinin Tamamını İzleyin
İsteğe bağlı web seminerini şimdi izleyin.
Bir yanıt yazın