VibeVO – Advertisers and creators in one ecosystem

Tag: dijital PR

  • CPM avantajlı: Yapay Zeka Destekli Arama Çağında Pazarlamayı Yeniden Yapılandırmak

    CPM avantajlı: Yapay Zeka Destekli Arama Çağında Pazarlamayı Yeniden Yapılandırmak

    CPM’in karlı olduğu ve hipotez testlerinin ucuz olduğu geleneksel SEO dönemi geride kalıyor. Bugün, alıcılar sorularına doğrudan yanıt almak için ChatGPT, Gemini veya Perplexity gibi yapay zeka asistanlarına giderek daha fazla başvuruyor. Bu durum, pazarlama ekipleri için oyunun kurallarını değiştiriyor ve bütçelerin yeniden gözden geçirilmesini gerektiriyor. Şirketiniz bu yapay zeka yanıtlarında bahsedilmiyorsa, potansiyel müşterileri kaybediyorsunuz demektir.

    Eski pazarlama yapısı neden işe yaramıyor?

    Geleneksel pazarlama departmanı yapıları, Google’da sıralama elde etmek üzere tasarlanmıştı. SEO uzmanları sıralamalardan sorumluydu, içerik ekipleri anahtar kelimelere göre makaleler üretiyordu ve ücretli reklamlar organik trafik boşluklarını kapatıyordu.

    Tüm bunlar, alıcının sonuç sayfasını göreceğini ve bir bağlantıya tıklayacağını varsayıyordu. Ancak bugün birçok kişi bu sayfayı atlayarak doğrudan yapay zekaya sorular soruyor. Örneğin, “orta ölçekli hukuk ekipleri için en iyi sözleşme yönetimi yazılımı” sorgusu artık üç satıcıdan oluşan bir liste veriyor. Eğer orada değilseniz, oyunun dışındasınız demektir.

    “Tek bir soru sordum: ChatGPT’nin sizi önermesini sağlamaktan hangi departman sorumlu? Kimsenin bir cevabı yoktu, çünkü cevap – hiç kimseydi.”

    Sıralama, alıntıyı garanti etmez

    • Google’ın ilk sayfasında yer alan şirketler, 20 yapay zeka asistanı yanıtından sadece birkaçında bahsediliyor.
    • Google’ın ilk sayfasında 14 anahtar kelimesi olan müşterilerimizden biri, 20 yapay zeka yanıtından sadece 4’ünde bahsedildi.
    • Yapay zeka alıntısını sağlayan, örneğin tutarlı varlık sinyalleri, üçüncü taraf onayları ve yapılandırılmış orijinal içerik oluşturma gibi çalışmalar, genellikle kimsenin görev tanımında yer almıyor.

    Bütçeler organizasyon yapısını takip ettiğinden, paralar yapay zeka modellerinin artık ödüllendirmediği yöntemlere harcanmaya devam ediyor. Bir yıl önceden planlama yapmak, eski bahisleri sabitleyerek sorunu daha da kötüleştiriyor.

    Yapay zeka aramasına uyum sağlamak için üç rol değişikliği

    Muhtemelen yeni çalışanlara ihtiyacınız yok. Sorumluluk alanında üç değişikliğe ve sahiplik sorusuna net bir cevaba ihtiyacınız var.

    1. SEO lideri, yapay zeka arama lideri olur

    Genellikle bu aynı kişidir. Görevi “nerede sıralanıyoruz”dan “nerede alıntılanıyoruz”a kadar genişler. Bu, yapay zeka modellerinin bilgiyi okuduğu her yerde marka varlığını yönetmek anlamına gelir: web siteniz, LinkedIn, G2, Crunchbase, Reddit, endüstri dizinleri.

    Varlık parçalanması en yaygın sorundur. Farklı marka adları, alan adları, çelişkili açıklamalar – yapay zeka bunu tek bir güçlü şirket yerine birkaç zayıf şirket olarak algılar. Tek bir sahip bunu bir çeyrekte düzeltebilir ve dikkat dışında neredeyse hiçbir maliyeti yoktur.

    2. İçerik Ekibi Hacmi Kanıtlarla Değiştiriyor

    Yayın takvimini yarıya indirin. Bu saatleri yapay zeka tarafından alıntılanabilecek içerik oluşturmaya yönlendirin: orijinal veriler, belirli rakamlarla müşteri sonuçları, şirket çalışanlarından uzman yorumları ve net iddiaların çıkarılması için yapılandırılmış sayfalar.

    Ayda sekiz genel gönderi, benzersiz verilere sahip tek bir makaleye yenilir. Ekibi hacme göre değil, alınan alıntı sayısına ve satış hunisi üzerindeki etkiye göre değerlendirin.

    3. Dijital PR Marka Bütçesinden Performans Bütçesine Geçiyor

    Yapay zeka modelleri, bağımsız kaynaklardan gelen bilgilerin tutarlılığını ödüllendirir. Endüstri yayınlarında, inceleme platformlarında ve topluluklarda bahsedilmeler artık on yıl önceki geri bağlantılarla aynı işi görüyor.

    Bu, PR’ın kötü bir çeyrekte kesilebilecek “yumuşak” bir harcama kalemi olmaktan çıkıp, üç aylık hedefleri ve performans göstergeleri olan bir edinme kanalı haline geldiği anlamına geliyor. 50 rubleden daha ucuz CPM, net metriklerle PR aracılığıyla mümkündür.

    CPM karlı: Yapay zeka arama çağında pazarlamayı nasıl yeniden yapılandırılır — illüstrasyon 2

    Bütçe Matematiği: Fonlar Nasıl Yeniden Dağıtılır?

    Aylık 60.000 dolar pazarlamaya harcayan bir müşterinin örneğini ele alalım. Yeniden yapılandırma öncesi ve sonrası fiyat karşılaştırması:

    Yeniden Yapılandırma Öncesi:

    • Ücretli Arama: 30.000 $
    • İçerik Üretimi: 12.000 $
    • SEO Danışmanlığı: 8.000 $
    • Marka ve PR: 5.000 $
    • Araçlar: 5.000 $

    Bir Çeyrek Sonra:

    • Ücretli Arama: 24.000 $ (%20 azalma, marka sorgularını ve dönüştürücü markasız kampanyaları korumak için)
    • İçerik: 10.000 $ (daha az makale, ancak daha güçlü kanıtlarla)
    • Yapay Zeka Arama Programı: 10.000 $ (varlık temizliği, yapılandırılmış veriler, ölçümler)
    • Hedefli Alıntı Göstergeleriyle Dijital PR: 10.000 $
    • Araçlar: 6.000 $ (Peec AI veya Semrush AI araç seti gibi bir yapay zeka görünürlük takipçisi eklendi)

    Ücretli aramadan tamamen vazgeçmemelisiniz. Bu, yapay zeka asistanlarını test etmek için gerekli olan satın alma niyeti verilerinin en saf kaynağıdır. Kural basit: ilk çeyrekte bütçenin %15-20’sini kaydırın, ardından kanıtların geri kalanını yönlendirmesine izin verin. Hiç kimse çalışan bir ücretli programı “inançla” durdurmamalıdır.

    90 günlük eylem planı

    İlk günden ekibi yeniden düzenlemeyin. Önce ölçün, sonra deney yapın, sonra işe yarayanı ölçeklendirin.

    1-4. Haftalar: Temel Seviye

    • Anahtar 20 alıcı sorgunuzu dört ana yapay zeka asistanında test edin.
    • Her yanıtı, her bahsi, her rakibi kaydedin.
    • Varlık parçalanmasını düzeltin. Bu hiçbir şeye mal olmaz ve birikimli bir etki yaratır.

    5-8. Haftalar: Pilot Uygulama Başlatma

    • Küçük bir ekip oluşturun: bir yapay zeka arama lideri, bir içerik uzmanı ve tek bir ürün hattına odaklanmış bir PR bütçesi.
    • Diğer her şey her zamanki gibi çalışır, bu da bir kontrol grubu sağlar ve ekibin geri kalanını rahatlatır.

    9-12. Haftalar: Karşılaştırma ve Ölçeklendirme

    • Test sorgularındaki alıntı düzeyini, yapay zeka asistanlarından gelen yönlendirme trafiğini ve yapay zeka aracı aracılığıyla sizi keşfettiklerini belirten gelen anlaşma sayısını karşılaştırın.
    • Kanıtların işaret ettiği yere bütçeyi kaydırın. Yeniden yapılanma sonuçları takip eder, tersi değil.

    Bütçeyi yakan üç hata

    1. Temel ölçüm yapmadan yapay zeka uzmanı işe almak. Alıntı boşluklarınızın nerede olduğunu bilmeden bir iş tanımı yazmak imkansızdır.
    2. Klasik SEO’yu tamamen kesmek. Yapay zeka asistanları hala arama indekslerine dayanıyor. İyi sıralanmış sayfalar modeller tarafından daha sık okunur. Bu bir yeniden dengeleme, bir cenaze değil.
    3. Yapay zeka aramasını yan proje olarak başlatmak. Bütçede ayrı bir satırı yoksa, sahibi yoktur ve sahibi olmayan iş ilerlemez. Küçük de olsa bir bütçe ayırın ve bir sorumlu atayın.

    Yeniden yapılanmadan altı ay sonra, bahsedilen yazılım şirketi, yapay zeka yanıtlarındaki üç bahsi 20’den 12’ye çıkardı. Yapay zeka asistanları aracılığıyla alınan demo talepleri artık CRM’lerinde izleniyor. Pazarlama ekibinin büyüklüğü değişmedi. Sadece yatırımın yönü değişti, mevcut alıcı davranışına uygun olarak. Organizasyon yapınız, alıcıların sizi nasıl bulacağına dair bir bahistir. Çoğu yapı hala, her ay daha az alıcının baktığı arama sonuçları sayfasına bahis yapıyor. Bu bahsi değiştirme zamanı geldi.

    Sıkça Sorulan Sorular

    Yapay zeka arama çağında SEO uzmanının rolü nedir?

    SEO uzmanının rolü genişliyor: sadece sıralamadan değil, aynı zamanda yapay zeka modelleri tarafından tüm ilgili platformlarda ve kataloglarda marka alıntısından sorumlu bir yapay zeka arama lideri haline geliyor. Bu, marka varlığının yönetilmesini ve bilgi parçalanmasının giderilmesini içerir.

    Hangisi daha ucuz: banner mı, blogger mı?

    Yapay zeka araması bağlamında, hangisi daha ucuz banner mı, blogger mı eski bir sorudur. Daha önemlisi, hangi kanalın yapay zeka modelleri için alıntı ve kanıt sağladığıdır. Yetkili kaynaklarda bahsedilmeyi hedefleyen dijital PR, doğrudan reklam veya influencer’lardan daha etkili olabilir, çünkü yapay zeka bağımsız kaynaklardan gelen tutarlılığa değer verir.

    AI Odaklı Pazarlama İçin Hangi BGBM Karlı Sayılmalı?

    Hangi BGBM’nin karlı sayılacağı artık alıntılara bağlıdır. Eğer Dijital PR aracılığıyla 50 rubleden daha ucuz bir BGBM elde ediyorsanız ve bu, AI yanıtlarında bahsedilmeye ve dolayısıyla potansiyel müşterilere yol açıyorsa, bu, böyle bir etkisi olmayan geleneksel reklamcılıktaki yüksek BGBM’den daha karlıdır.

    AI’ya Değer mi?

    Evet, rekabetçi kalmak istiyorsanız AI’ya değer. AI arama sadece bir trend değil, yeni bir gerçekliktir. Pazarlama stratejinizi AI aramasına uyarlamak için yapılan yatırımlar, hipotezlerin ucuz bir şekilde test edilmesini sağlar ve müşterilerinizin bulunduğu yerlerde görünürlük sağlar.

    AI Aramasına Yapılan Yatırımın Etkinliği Nasıl Ölçülür?

    Etkinlik birkaç göstergeye göre ölçülür: markanın AI asistanları tarafından alıntı düzeyi, bu asistanlardan gelen yönlendirme trafiği ve AI’yı keşif kaynağı olarak gösteren gelen anlaşma sayısı. Bu metrikler, harcanan her rubleden ne kadar para kazanılacağını anlamaya yardımcı olur.

    Sonuç

    Pazarlama ortamı değişiyor. Odak noktası geleneksel SEO’dan AI aramasına kayıyor; burada fiyat ve sonuç, alıntılar ve satış hunisi üzerindeki etki ile değerlendiriliyor. Oyunda kalmak için bütçeyi yeniden dağıtın, rolleri değiştirin ve hipotezleri test edin. Organizasyon yapınız, müşterilerin bugün bilgiyi nasıl aradığını ve bulduğunu yansıtmalıdır. AI pazarlama stratejimiz hakkında daha fazla bilgi edinin.

  • ChatGPT, aramadan önce markaları kendisi seçiyor: listeye nasıl girilir

    ChatGPT, aramadan önce markaları kendisi seçiyor: listeye nasıl girilir

    ChatGPT markaları aramadan önce kendisi seçiyor: listeye nasıl girilir

    ChatGPT, sayfaları yüklemeden önce arama sorgularına marka adlarını kendisi ekliyor. Bunun ne zaman gerçekleştiğini ve bir markanın adlandırılmasına neyin yardımcı olduğunu anlamak için 60 diyalog okudum. Bu, yapay zeka görünürlüğü üzerinde çalışan herkes için kilit bir içgörü: Markanızı önerip önermeme kararı, ChatGPT sitenize dokunmadan çok önce veriliyor.

    ChatGPT’ten yapay zekalı en iyi not alma uygulamasını söylemesini istedim. Yedi kelime, marka adı yok. Herhangi bir şey yüklemeden önce kendine şu arama sorgusunu yazdı: Granola, Notion AI, Otter, Fireflies, Fathom, Mem, Limitless — tek aramada yedi ürün. Bunlardan hiçbirini ben söylemedim ve web aramasından hiçbir şey gelmedi, yani bu isimler modelin kendisinden çıktı.

    Ardından dokuz arama daha yaptı — bu, ilk iki bölümde bahsettiğim o “yelpaze” sorgu. Bir arama kısa listeyi oluşturuyor, ardından her marka için bir arama, her biri doğrudan şirketin sitesine gidiyor. Yelpaze hiçbir zaman aday araması olmadı — ChatGPT, zaten elinde olan bir listeyi, her seferinde bir isim olacak şekilde takip ediyor.

    İlk iki bölümde, site:yourdomain.com kontrolünü atlatmanız gerektiğini yazmıştım çünkü ChatGPT bu tür kontrolleri başlatıyor. Ancak bunu yalnızca ilk arama sorgusuna girdiyseniz yapıyor. Kısa listede değilseniz, siteniz ne kadar iyi olursa olsun hiç görüntülenmeyecek. Karar, sunucunuza hiçbir şey dokunmadan önce veriliyor.

    İlk ve ikinci bölümler için bu trafiği iki ay boyunca okudum. Bu, müşterilerime verdiğim önerileri değiştiren ilk şey. Devamını okumadan önce: tüm bunlar tek bir hesaptan alındı, bu yüzden her yüzde bir yön, bir ölçüm değil. Mekanizma ise farklı. Kendi hesabınızda iki dakikada bunu yeniden üretebilirsiniz ve sonunda nasıl yapılacağını göstereceğim.

    Nasıl çalışıyor

    Bir soru sorduğunuzda, ChatGPT bunu kendi arama sorgularına yeniden yazar, bunları çalıştırır, sonuçları okur ve ardından yanıtı yazar. Bu sorgular, tarayıcınızın yüklediği yanıtta, search_queries anahtarı altında bulunur. OpenAI, Ağustos 2026’nın başında bunu search_model_queries’ten yeniden adlandırdı.

    Bu bir sızıntı değil: tarayıcınızın sayfayı oluşturmak için bu JSON’a ihtiyacı var ve kendi hesabınızda DevTools’ta yaklaşık iki dakikada okuyabilirsiniz. İşte sohbet programları hakkındaki bir sorudan bir örnek: “destek sohbeti için en iyi yapay zeka yazılımı” diye sordum ve o yılı, “resmi”, “fiyatlar” ve üç ismi ekledi.

    Aşağıdakilerin tümü, bu tür yüzlerce sorgunun okunmasına dayanmaktadır. Şununla başlayın: ChatGPT’yi açın, müşterilerinizin sorduğu ‘en iyi [kategoriniz]’ sorusunu sorun ve yazacağı sorguyu okuyun. Bu satır, ChatGPT’nin markanızın varlığından haberdar olup olmadığını gösterecek — genellikle AI görünürlük denetimi olarak satılan şey tam olarak budur. Makalenin geri kalanı, bulduklarınızla ne yapacağınızla ilgilidir.

    Nedensellik testi

    Not alma uygulamaları örneğime yönelik bariz itiraz şu olabilir: ChatGPT önce aramayı yaptı, bu markaları gördü ve ardından daha akıllı bir ikinci sorgu yazdı. Bu, isimleri aramanın sonucu yapar, nedeni değil.

    Bu yüzden bir test yaptım: her diyalog için, zamana göre sıralanmış ilk kullanıcı mesajını ve ilk arama sorgusunu aldım. O anda hiçbir şey yüklenmemişti, bu yüzden öğrenilecek bir şey yoktu. 27 diyalogdan 21’inde, ilk sorgu kullanıcının girmediği markaları içeriyordu. 2. ve 3. satırlara bakın: aynı soru, biraz farklı ifade — ve liste üç isimden yedi isme çıktı. Liste sabit bir tablodan değil, ifadeye göre büyüyor.

    Ardından, bunun bir yazılım özelliği olmadığını doğrulamak için birbiriyle alakasız 12 kategori çalıştırdım. 13’ten 11’i aynı şeyi gösterdi. Robot süpürge satırı beni etkiledi: Roborock’un varlığını hatırlamak sıradan olurdu, ancak Saros, Dreame X50 ve Eufy S1 Pro’yu hatırladı — ipucu olmadan ilk sorguda güncel model numaraları. Bu bilgi ürün serisine kadar iniyor.

    Elektrikli SUV satırı farklı davranıyor. Muhasebe, terapi ve barındırma için satıcıları adlandırdı ve fiyat sayfalarına geçti. Arabalar için dergileri adlandırdı: Car and Driver, Edmunds, Top Gear. Bir kategoride içgüdüsü üreticilere gitmek, diğerinde incelemecilere gitmek.

    Buna sevindim ve istikrarı test etmek için üç kategoriyi yeniden başlattım. Dil öğrenimi neredeyse hiç değişmedi: altı isimden beşi eşleşti. Muhasebe, altı satıcıdan QuickBooks’a yönelik tek bir hedefli sorguya daraldı. Web barındırma tamamen taraf değiştirdi: tüm satıcıları bırakıp inceleme sitesine geçti. Yani ‘satıcılar ve dergiler’ — bu, çalıştırmalar arasında değişebilen bir eğilim, kategorinin sabit bir özelliği değil.

    İki şey kalıcı: enjeksiyon her seferinde gerçekleşti ve en belirgin pazar liderlerine sahip kategori isimlerini korudu. Yerleşik kategorilerin istikrarlı kısa listelere sahip olduğunu, tartışmalı olanların ise dalgalandığını varsayıyorum, ancak bunu iddia etmek için üç tekrar yeterli değil. AI görünürlüğünü tek bir yanıta göre değerlendirmeyin. Soruyu beş kez çalıştırın, çünkü liste çalıştırmalar arasında değişiyor.

    Marka enjeksiyonunu ne etkiler

    Bu noktaya kadar tüm sorgularda ‘en iyi’ kelimesi vardı, bu yüzden onu kırmayı denedim. Yedi farklı biçimde bu kelime olmadan 24 ek sorgu çalıştırdım. Görünüşe göre ‘en iyi’nin bununla hiçbir ilgisi yok. Önemli olan, ChatGPT’nin ürünleri kendisinin bulması gerekip gerekmediğidir.

    Hiç arama yapmadığında, bu çalışmaz. Gürültü azaltmanın nasıl çalıştığını veya vektör veritabanının ne olduğunu sorun — web araması olmadan eğitimden yanıt verir. Açık şikayetler için de aynı: “Müşteri destek araçlarına çok fazla harcıyoruz” — o da arama yapmaz. Yirmi dört sorgumdan yedisi web’i hiç ilgilendirmiyordu, bu yüzden girilecek bir kısa liste yoktu.

    Markaları kendiniz belirtirseniz, onları kabul eder. “Küçük işletme için Xero veya QuickBooks” doğrudan site:xero.com/uk’ya geçti. “Küçük bir ajans için HubSpot kullanmalı mıyım” — site:hubspot.com’a. Adayları onun takdirine bırakırsanız, hafızaya başvurur. Bu, isim vermeden tavsiye istediğim on bir durumun onunda gerçekleşti.

    Üçüncü satır benim favorim: Bilerek “robot süpürge” kelimesinden kaçındım ve kimseyi adlandırmadım, o ise ilk aramada belirli bir Roborock modelinin sitesine gitti. Satır 2, yazılım satıyorsanız sizi endişelendirmeli: toplantı notları şikayeti, sayfa yüklenmeden önce “Granola resmi fiyatları”na dönüştü.

    ChatGPT сам выбирает бренды до поиска: как попасть в список — illustration 2

    Rakiplerinizi hedefleyen bir sürüm var. Değiştirme ile ilgili üç sorgumun tümü yeni isimlere yol açtı: “Zendesk alternatifleri” — Help Scout; “QuickBooks yerine ne kullanabilirim” — Zoho Books; “Duolingo gibi ama dil bilgisi için daha iyi bir şey” — Kwiziq ve Babbel. Müşteriniz rakibinizden bir çıkış yolu aradığında, ChatGPT zaten bildiklerini önerir. Bu siz olabilirsiniz ve o gün bunu etkileyemezsiniz.

    ChatGPT bir ürün arıyorsa ve siz hiçbirini adlandırmadıysanız, kendi bildiklerini getirir. Şunu yapın: Kategori sorunuzu beş kez çalıştırın ve her seferinde sorguda görünen isimleri not edin. Her çalıştırmada görünen isimler, ChatGPT’nin zihnindeki gerçek rekabetçi setinizdir. Görünüp kaybolanlar, işi değiştirebileceğiniz tartışmalı bölgedir. Markanız beş çalıştırmada hiç görünmüyorsa, cevabınız var ve bu teknik değil.

    Alıntı: %3,1 şans

    Tüm markaları iki gruba ayırdım: ChatGPT’nin yazdığı sorguda görünenler ve yalnızca arama sırasında yüklenen ancak adlandırılmayanlar. Ardından her grubun nihai yanıta ne sıklıkla girdiğini kontrol ettim. Fark yaklaşık 33 kat. Ayrıca, bir markanın önerildiği ancak sitesinin bu diyalogda hiç yüklenmediği 86 durum buldum. Bahsedilmesi, gezinme gerektirmez.

    Bu, kendi sektörüm için rahatsız edici. Şu anda GEO olarak satılan şeyin çoğu, çıkarma işidir, yani %2,1’lik sütun. %68,9’luk sütun, tüm bunlar başlatılmadan önce çözülür. Bütçeyi iki sütuna göre bölün.

    Sorguda yoksanız, para sizin hakkınızda yazılması, incelenmesi, karşılaştırılması ve listelere dahil edilmesi için harcanmalıdır: dijital PR, kategori içeriği, inceleme sitelerine yerleştirme, analist kapsamı, alıcılarınızın okuduğu derlemelere katılım. Zaten sorgudaysanız, bu harcamalar büyük ölçüde yapılmıştır ve aşağıdaki teknik iş kalır.

    Eğer her şey burada dursaydı, öneri ‘marka sermayesi oluşturun’ olurdu ve hepimiz dağılabilirdik. Ancak sorgudan sonra ikinci bir filtre devreye giriyor ve bu filtre acımasız. 57 diyalogdan oluşan etiketli bir veri seti oluşturdum: yüklenen her sayfa bir satır olarak, alıntı alıp almadığına dair bir etiketle. 3.554 sayfa, 110’u alıntı aldı — %3,1. ChatGPT tek bir yanıt yazmak için yaklaşık 600 sayfa okuyor ve yaklaşık 30’unu gösteriyor. Neredeyse her şey okunuyor. Okuma ile alıntılama arasındaki boşluk — işte iş burada.

    Alıntılamayı Etkileyen Üç Faktör

    Konum. ChatGPT sonuçları alan adlarına göre gruplar ve bu gruptaki konumunuz neredeyse her şeyi tahmin eder. İlk iki sıranın altında alıntılanma, yuvarlama hatasıdır. Sete girmek, dokuzuncuysanız zafer değildir.

    Yamyamlık. Sayfa eklemek zarar verir. Aynı alan adından birden fazla sayfa aynı grupta göründüğünde, sayfa başına dönüşüm keskin bir şekilde düşer. İki yakından ilişkili sayfa idealdir. Altıdan fazlası — temelde kendinizle rekabet ediyorsunuz demektir. Bir yıl boyunca müşterilere sezgisel olarak konsolide olmalarını söyledim. Bunu verilerde ilk kez görüyorum.

    Alaka düzeyi. Alaka düzeyi eleme yapar, ancak seçmez. Alıntılanan sayfayı, aynı iddia için çıkarılan diğer tüm sayfalara karşı, metninin desteklenen cümleyle ne kadar iyi eşleştiğine göre değerlendirdim. Alıntılanan sayfa havuzun ilk %5’ine girdi. Ancak yalnızca %20 vakada en iyi eşleşmeydi ve ortalama örtüşmesi mevcut en iyiden önemli ölçüde düşüktü.

    Bu nedenle, iddianın alaka düzeyi kısa listeyi oluşturur ve kazananı başka bir şey seçer. Belirli bir iddia için ilk %10’a girin — ve konuşmanın içindesiniz. Bu kısmı metin aracılığıyla kontrol edersiniz. Son seçim, benim görmediğim şeyleri içerir.

    Şunu yapın: alıcılarınızın sorduğu soruları alın ve aynı soruyu yanıtlayan tüm sayfalarınızı bulun. Niyete en uygun sayfayı seçin, onu yanıt yapın ve diğerlerini daraltın veya ona yönlendirin. Soruyu gerçekten yanıtlayan cümlenin, sayfanın üst kısmında rakamlarla basit HTML metni olarak bulunduğundan emin olun.

    Bu tür kesişimleri gerçek bir sitede manuel olarak bulmak en sinir bozucu kısımdır. Yamyamlık genellikle anahtar kelime kesişimiyle değerlendirilir, ancak bu yanlış bir birimdir çünkü ChatGPT anahtar kelimelere göre değil, iddialara göre gruplar. Keyword Insights tam olarak bunun için oluşturuldu: anahtar kelimeleri dize eşleşmesine göre değil, arama niyetine göre kümeliyor, böylece aynı niyet için rekabet eden sayfalar, ortak anahtar kelimeleri olmasa bile bir grup olarak görünür. Bu gruplama, ChatGPT’nin bir alan adını tek bir alıntılanan sayfaya sıkıştırdığını gördüğümde tam olarak eşleşiyor. Tam açıklama: bu benim şirketim, bu yüzden bu görevi yerine getirdiğini biliyorum.

    Sonuçlar, AI görünürlüğünü sık sık karıştırılan iki oyuna ayırıyor. ChatGPT markanızı kategorinizle ilişkilendirmezse, sizi bir sorguda adlandırmaz ve bahsedilme şansınız %2’dir. Şema bunu düzeltmez, sayfa hızı da düzeltmez. llms.txt dosyasının şansı daha da azdır çünkü sunucunuz karar verilmeden önce iletişime geçmez.

    İlişkiyi kuruyor gibi görünen şey yavaş ve gösterişsiz iştir: yıllarca açık web’de hakkınızda yazılması, incelemeler, karşılaştırmalar ve tartışmalar, ta ki ilişki eğitim verilerinde görünene kadar. Bu, kategoriyi tanımlayan dijital PR ve içeriktir; bu da teknik denetimleri AI stratejisi olarak satanlar için rahatsız edicidir.

    Teknik kısım %3,1’dir ve gerçektir: niyet başına tam olarak hedeflenmiş bir sayfa, başında anahtar iddia içeren bir teklif, düz HTML metninde gerçekler ve rakamlar, birbiriyle yarışan neredeyse aynı sayfalardan oluşan bir küme yok. İşte bu hafta uygulanabilecek tüm sıra:

    1. ChatGPT’nin markanızı bilip bilmediğini kontrol edin: kategori sorusunu beş kez sorun ve markanızın arama sonuçlarında görünüp görünmediğine bakın.
    2. Hangi sayfaların alıntılandığını kontrol edin: alıntıları izlemek ve sorguları görmek için FanoutFox’u kullanın.
    3. Yamyamlığı ortadan kaldırın: aynı soruyu yanıtlayan sayfaları bulun ve birleştirin.
    4. İçeriği optimize edin: anahtar iddianın ve rakamların sayfanın üst kısmında olduğundan emin olun.

    Verilerimde bir marka 66 kez yüklendi ve hiç alıntılanmadı. Bu bir farkındalık sorunu değil. Motor geri gelmeye devam etti ve alıntılayacak bir şeyleri olmadığına karar verdi. Adım 4 bunu yakalamak için var.

    Adım 1 ve 4, FanoutFox’u yaratmamın nedenidir çünkü bunları her yanıt için manuel olarak yapmak hızla sıkıcı hale gelir. Ücretsiz bir Chrome uzantısıdır; her şey tarayıcınızda kalır ve kendi verilerinizi okur.