Son birkaç yıldır yapay zeka tartışmaları büyük ölçüde istemlere ve üretkenlik hilelerine odaklandı: bir sorgunun nasıl yapılandırılacağı, hangi tekniklerin en iyi çıktıları ürettiği veya yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin ölçeklendirilmesi.
Bu tartışmalar hâlâ değer taşıyor olsa da, bunların üretken yapay zekanın benimsenmesinin daha erken bir aşamasına ait olduğu düşünülüyor. Günümüzde kuruluşlar yapay zekayı günlük iş akışlarına dahil ettikçe, benimseme verilerinde zaten görülebilen manzara değişti. McKinsey'in “2025 Yapay Zekanın Durumu” araştırmasına göre, kuruluşların %71'i üretken yapay zekayı en az bir iş fonksiyonunda düzenli olarak kullandığını bildiriyor; bu oran bir önceki yıla göre %65'ti.
Ürün ekipleri, müşteri geri bildirimlerini yol haritası kararlarıyla eşleştirmek için yapay zeka platformlarını kullanıyor, proje yöneticileri bunları bir sprint yapmadan önce teslimat risklerini işaretlemek için kullanıyor ve uluslararası SEO ekipleri bunları marka güvenini ve keşfedilebilirliğini etkileyen veri tutarsızlıklarını belirlemek için kullanıyor.
Odak noktası değişiyor. Marka görünürlüğü artık yalnızca arama motorlarındaki sıralamalardan etkilenmiyor. Büyük dil modellerinin (LLM'ler) bir işletmeyi destekleyen bağlamı, süreçleri ve verileri ne kadar iyi yorumlayabildiğinden giderek daha fazla etkilenmektedir.
Yapay zeka günlük iş akışlarının bir parçası haline geldikçe, soru, yapay zeka sistemlerini ne kadar iyi yönlendirdiğimizden çok kuruluşların bu sistemlerin topladığı bilgileri ne kadar etkili bir şekilde yönettiğiyle ilgili olmaya başlıyor.
Yüksek Lisansların marka keşfedilebilirliğini doğrudan etkilediği bu parçalı, sıfır tıklamalı ortamda, bu değişiklik SEO ve küresel işletmeler için büyük etkiler taşıyor.
Yapay Zeka Halihazırda Karşılaştığınız Organizasyonel Sorunları Ortaya Çıkarıyor
Arama motorları, varlıkları ve ilişkileri tanımlayıp anlamak ve arama sonuçlarını iyileştirmek için yıllardır makine öğrenimini kullanıyor.
Ancak bir marka, yapay zeka tarafından oluşturulan bir yanıtta yanlış tanıtıldığında veya ilgili özette yer almadığında tepki genellikle aynı oluyor: daha fazla içerik yayınlayın veya teknik düzeltmeler arayın.
Bu eylemler yardımcı olabilse de, dikkatleri asıl sorundan uzaklaştırabilir: Birçok kuruluş, yıllarca ekipler, iç süreçler ve pazarlar arasındaki tutarsızlıklarla çalıştı.
- Ortak bir terminoloji kullanmayan ekipler.
- Hizmetleri kurumsal belgelerden farklı şekilde açıklayan bölgesel web siteleri.
- Pazarlama metniyle çelişen teknik ürün özellikleri.
- Eski içeriğe hâlâ erişilebilir.
İnsan kullanıcılar noktaları birleştirebilir, Yüksek Lisans'lar bunu yapamaz. Marka amacını değil kalıpları okuyorlar. Başka bir deyişle, bir LLM, küresel ekibinizin yakın zamanda onayladığı ürün açıklaması ile üç yıl önce yüklenen güncel olmayan sürüm arasında ayrım yapamaz.
Şu ana kadar gördüklerimize göre, mevcut bilgiyi değerlendirerek kalıplar arıyor. Veri kalıplarınız tutarsız olduğunda yapay zeka bu karışıklığı kullanıcılara geri yansıtır.
Yapay zeka görünürlük sorunu gibi görünen şey muhtemelen organizasyonel uyumsuzluğun sonucudur. Yapay zeka görmezden gelmeyi zorlaştırdı.
Teslimattaki Sürtüşme: Neden Denetimler Tek Başına Bunu Çözemez?
Çoğu SEO uzmanı aynı sorunu yaşadı. Temel teknik tavsiyeler veya gereksinimler hiçbir zaman mühendislik yol haritasına veya daha geniş iş önceliklerine dahil edilmez ve uygulanmaz.
Bu zorluk SEO'ya özgü değildir. Araştırmalar, dijital dönüşüm girişimlerinin iç sürtüşmeler nedeniyle tam başarıya ulaşamadığını gösteriyor. Aslına bakılırsa Gartner, olgun yapay zeka programlarını değer üretmeye çalışan programlardan ayıran faktörler arasında güven, yönetişim ve kurumsal hazırlığı tespit etti.
Bu zorluk özellikle yapay zeka görünürlüğüyle ilgilidir çünkü yapay zeka platformlarını etkileyen sinyaller ürün, mühendislik, yerelleştirme veya içerik ekipleri arasında oluşturulur. Bu ekipler silolar halinde çalıştığında tutarsızlıklar birikir.
Yapay zeka görünürlüğü sorunu gibi görünen şey genellikle bir dağıtım sorunu olabilir. Kuruluşlar ekipleri ve süreçleri uyumlu hale getirmekte zorlanırsa yapay zeka sistemleri bu tutarsızlıkları kullanıcılara geri gösterecektir.
Conway Yasası Yapay Zeka Marka Görünürlüğüyle Buluşuyor
1967'de bilgisayar bilimcisi Melvin Conway, kuruluşların kendi iç iletişim yapılarını yansıtan sistemler tasarladığını gözlemledi.
Conway Yasası olarak bilinen bu prensip, yazılım geliştirmede uzun süredir tartışılmaktadır. Ayrıca bazı markaların yapay zeka görünürlüğü konusunda neden zorluk yaşadığını açıklamaya da yardımcı oluyor.
Her şirket kendi iç operasyonel sağlığını yansıtan bir dijital ayak izi üretir. Ürün, pazarlama, geliştirme ve yerelleştirme ekipleri ortak yönetim ve terminoloji aracılığıyla işbirliği yaptığında ortaya çıkan veri sinyalleri hem kullanıcılar hem de algoritmalar için daha temiz ve tutarlı olur. Bu ekipler silolar halinde çalıştığında tutarsızlıklar birikmeye başlar.
Üretken yapay zeka modelleri, geniş ekosistemlerdeki verileri sentezlediğinden bu iç sürtüşmeyi artırır. Dolayısıyla, harici yapay zeka varlığınız yalnızca dahili iş akışlarınız kadar tutarlıdır.
Yapay Zekanın Operasyonel Sorunları Ortaya Çıkardığı 3 Durum
Sonuçlar özellikle aşağıdaki gibi organizasyonel değişim dönemlerinde görünür hale gelir:
1. Ürün Lansmanları
Ürün lansmanları, genellikle büyük zaman baskısı altında çalışan ürün pazarlama, mühendislik, SEO, içerik, ticari ve marka ekipleri de dahil olmak üzere çeşitli ekipleri bir araya getirir. Bu ekipler biraz farklı varsayımlarla hareket ettiğinde, çelişkili bilgiler kamuya ulaşabiliyor.
Örneğin, bir özellik ürün sayfalarında, belgelerde ve lansman materyallerinde farklı şekilde tanımlanmış olabilir veya ürün kategorileri birbiriyle uyumlu olmayabilir.
Yapay zeka platformlarının yetkili sürümü tanımlamanın güvenilir bir yolu yoktur. Bunun yerine, noktaları mevcut bilgilerle birleştirmeye çalışırlar, bazen konumlandırmayı sulandıran, markaları yanlış temsil eden veya ilgili bir cevap için markalardan bahsetmeyen özetler üretirler.
2. Uluslararası Yerelleştirme
Yerelleştirme uluslararası büyümenin anahtarıdır. Ancak yönetim olmadan parçalanmaya neden olabilir.
Örneğin, farklı ürün terminolojisi, uyarlanmış değer önerileri veya yerel pazarlara yönelik ürün açıklamaları. Birleşik Krallık'ta farklı, ABD'de farklı ve Avrupa genelinde farklı şekilde tanımlanan bir emeklilik ürünü, yerel ekipler için anlamlı olabilir.
Ancak organizasyonu bir bütün olarak anlamaya çalışan bir yapay zeka sistemi için bu farklılıklar, ürünün ne olduğu ve faydaları konusunda belirsizlik yaratabilir.
3. Web Sitesi Taşımaları
Web sitesi geçişleri görünürlük açısından yüksek risk oluşturabilir.
Geçiş planlamasının çoğu, önemli olan sıralamaları, trafiği ve URL'leri korumaya odaklanır. Ancak geçişler aynı zamanda oluşturulması zaman ve çaba gerektiren içerik ilişkilerini, belgeleri, ürün yapılarını ve tarihsel otorite sinyallerini de etkiler.
Geçişler kötü yönetildiğinde kuruluşlar, arama motorlarının ve yapay zeka sistemlerinin bir markayı anlamak için kullandığı bağlamı istemeden zayıflatabilir çünkü onu birbirine bağlayan ilişkiler hiçbir zaman düzgün bir şekilde korunmamıştır.
Ayrıca bkz: Yapay Zeka Kullanarak Geçiş Sorunlarını Hızlı Bir Şekilde Belirleme
Neden Daha Fazla Alıntı Her Zaman Daha İyi Değildir?
Yapay zeka arama tartışmalarındaki varsayımlardan biri, daha fazla alıntının markalara otomatik olarak fayda sağladığıdır ancak bu her zaman doğru değildir.
Bir alıntı veya söz, yalnızca temel bilgilerin doğru olması ve gerçek işletmeyle uyumlu olması durumunda değer katar. Yapay zeka sistemleri güncel olmayan ürün bilgilerinden veya birbiriyle çelişen küresel mesajlardan bahsediyorsa görünürlüğün artması, marka otoritesi yerine kafa karışıklığını artırabilir.
Yapay zeka görünürlüğünün yalnızca içerik sorunu olarak ele alınamamasının bir nedeni de budur.
Alıntıların nasıl oluşturulacağını sormadan önce kuruluşlar, alıntı yapılan bilgilerin işlerinin güncel versiyonunu tutarlı bir şekilde yansıttığından emin olmalıdır.
Yapay Zeka Arama Hazırlığı Çerçevesi
Bu çerçeveyi, operasyonel uyumsuzluğun görünürlüğü nerede etkileyebileceğini ve örneğin gelir gibi diğer alanları etkileyebileceğini belirlemek için kullanabilirsiniz.
Bir sonraki ürün lansmanınızdan, uluslararası kullanıma sunmanızdan veya web sitesi taşıma işleminizden önce aşağıdaki dört alanı göz önünde bulundurun:
1. Sağlam Teknik
- Temel varlığınız yapılandırılmış veriler aracılığıyla tutarlı bir şekilde temsil ediliyor mu?
- Eski varlık bilgileri platformlar arasında güncelleniyor mu?
- Önemli belgeler ve diğer varlıklar erişilebilir durumda mı ve geri alınabilecek şekilde yapılandırılmış mı?
2. Mesajlaşma
- Tüm ekipler uyumlu mu ve hedefleri biliyor mu?
- Küresel ve yerel ekipler ortak ürün terminolojisini kullanıyor mu?
- Güncelliğini yitirmiş içeriğin güncellenmesi, birleştirilmesi veya silinmesine yönelik bir süreç var mı?
- Yerelleştirme çabaları, daha geniş marka konumlandırmasıyla ve ekipler arası gerçekten uyumlu mu?
3. Teslimat
- SEO ve veri yönetimi gereksinimleri geliştirme iş akışlarına dahil ediliyor mu?
- Teknik öneriler mühendislik yol haritalarına giriyor mu?
- Geçiş planlaması yetkilerin korunmasını ve içerik ilişkilerini içeriyor mu?
4. Ölçüm
- Yapay zeka platformlarının markanızı nasıl temsil ettiğini izliyor musunuz?
- Geleneksel arama performansının yanı sıra yapay zeka destekli yolculukları mı izliyorsunuz?
- Yapay zeka görünürlüğünün kârınızı nasıl etkilediğini takip ediyor musunuz?
Bu SEO Liderleri İçin Neden Önemli?
Geleneksel SEO sorumlulukları hala önemli olan teknik uygulama, içerik kalitesi ve otorite sinyalleri etrafında yoğunlaşmıştır.
Ancak yapay zeka görünürlüğü, SEO uzmanlarının geleneksel organik aramanın ötesine geçen konuşmalara katılmasını giderek daha fazla gerektirmektedir.
- Ürün yönetimi.
- Yerelleştirme çerçeveleri.
- İçerik yaşam döngüsü yönetimi.
- Teslimat süreçleri.
Bu alanları birbirine bağlayabilen SEO liderleri, görünürlük sorunlarının altında yatan nedenleri, bunlar gerçek keşfedilebilirlik sorunları haline gelmeden önce tespit etme konusunda genellikle daha iyi bir konumdadır.
Görünürlük, yalnızca içerik ve bilgiyi yayınlayan web sitelerinin değil, içerik ve bilgi üreten sistemlerin kalitesinden giderek daha fazla etkilenmektedir.
Son Düşünceler
Yapay zeka görünürlüğü hakkındaki tartışmanın yönleri genellikle hala önemli olanın etrafında dönüyor. Ancak yönlendirmeler, alıntılar ve içerik optimizasyonu resmin yalnızca bir parçasıdır.
Yapay zeka dijital ekosistemlere giderek daha fazla gömüldükçe, birçok kuruluşun yıllardır yaşadığı operasyonel tutarsızlıkları ortaya çıkarıyor. Bunlar aynı zamanda ürünün benimsenmesini, müşteri deneyimini, iç verimliliği ve teslimat performansını etkileyen tutarsızlıkların aynısıdır. Yapay zeka bu sorunların fark edilmesini kolaylaştırıyor.
Kişiselleştirme başka bir karmaşıklık katmanı ekler. Özellikle Google, Yapay Zeka Modu ve Yapay Zeka Genel Bakışları kapsamında Tercih Edilen Kaynaklar'ı genişlettiğinden, kullanıcılar tercihlerine veya davranışlarına ve bağlamlarına bağlı olarak farklı yanıtlar alabilir.
Kuruluşlar yapay zeka tarafından oluşturulan her bir yanıtı kontrol edemeyebileceğinden, ancak yapay zekayı besleyen sinyallerin tutarlılığını ve kalitesini kontrol edebildiklerinden bu, marka ve operasyonel uyumu daha da önemli hale getiriyor.
Mevcut SEO rolü, tüm bir kuruluşun kullanıcılarla, arama motorlarıyla ve yapay zeka platformlarıyla tek ve tutarlı bir sesle konuşmasına yardımcı olmakla ilgilidir.
Daha Fazla Kaynak:
Öne Çıkan Görsel: Anton Vierietin/Shutterstock
Bir yanıt yazın