GEO Sözlük
ChatGPT, Claude, Gemini ve Perplexity dünyasında geçerli tüm kavramlar, tanımlar ve açıklamalar. Müşterinize ya da ekibinize GEO anlatmak için referans olarak kullanın.
Marka görünürlüğünü AI motorlarında sistematik ölçen denetim süreci.
AI Visibility Audit, bir markanın ChatGPT, Claude, Gemini ve Perplexity gibi AI motorlarındaki varlığını, doğruluğunu ve konumunu ölçen kapsamlı bir denetimdir. Belirli sayıda sorgu, birden fazla motor ve coğrafya kullanılarak gerçekleştirilir. Sonuçta markanın güçlü ve zayıf olduğu noktalar ile aksiyon adımları raporlanır.
AI motorunun bir konuyu yanıtlarken belirli bir markayı anma sıklığı.
Citation frekansı, bir audit sorgusunda markanın toplam sorgu sayısına oranla kaç kez anıldığını ifade eder. %0 frekans, markanın hiç geçmediği; %100 frekans, her sorguda anıldığı anlamına gelir. Görünürlük skorunun %40 ağırlığını oluşturur ve en temel GEO metriğidir.
Bir markanın otoriter kaynaklarca ne sıklıkla atıflanıldığının ağ haritası.
Citation network, bir markanın veya kavramın web üzerindeki yüksek otoriteli kaynaklarca (akademik yayınlar, sektör raporları, güvenilir haber siteleri) ne sıklıkla ve hangi bağlamda anıldığını gösteren ilişki ağıdır. LLM'ler eğitim sırasında bu ağı yoğun olarak kullandığından güçlü bir citation network, AI görünürlüğünü doğrudan artırır.
Bir marka/kavramın AI eğitim verisinde ne kadar güvenilir kaynaklarca doğrulandığı.
Entity authority, bir markanın veya kavramın internet genelinde güvenilir, otoriter kaynaklar tarafından tutarlı biçimde tanımlanıp tanımlanmadığını ölçer. Wikipedia, Wikidata, sektör yayınları ve akademik kaynaklar bu otoritenin başlıca yapı taşlarıdır. Yüksek entity authority, LLM'lerin markayı güvenle referans göstermesini sağlar.
AI motorlarında marka görünürlüğünü sistematik olarak ölçme ve iyileştirme disiplini.
GEO, geleneksel SEO'nun AI çağındaki evrimi olarak tanımlanabilir. Arama motoru sıralamalarını hedeflemek yerine, ChatGPT, Claude, Gemini ve Perplexity gibi üretken AI motorlarının bir markayı nasıl tanımladığını, hangi bağlamda önerdiğini ve ne sıklıkla andığını optimize etmeyi amaçlar. GEO, hem ölçüm (audit) hem de iyileştirme (optimizasyon) bileşenlerini kapsar.
0-100 arası, AI motorlarında marka varlığını ölçen bileşik metrik.
Görünürlük skoru, citation frekansı (%40), konumsal atıf kalitesi (%35) ve bağlam bütünlüğü (%25) bileşenlerinin ağırlıklı toplamıyla hesaplanan 0-100 arası bir puandır. Sektör ortalamaları ve rakip skorlarıyla karşılaştırmalı değerlendirilir; zaman içindeki değişim ise GEO aksiyonlarının etkinliğini gösterir.
Bir audit sorgusunun bilgi/karşılaştırma/öneri sorguları arasındaki dengesi.
Intent karması, GEO audit'inde kullanılan sorgu setinin farklı kullanıcı niyetlerini temsil etme oranını ifade eder. Bilgi sorguları (%40), karşılaştırma sorguları (%35) ve öneri sorguları (%25) biçiminde dengelenen bir karma, markanın farklı müşteri journey aşamalarında ne kadar görünür olduğunu ölçer. Tek tip sorgulardan oluşan bir set gerçek görünürlüğü olduğundan yüksek gösterebilir.
Google ve AI motorlarının birbiriyle bağlantılı varlık bilgilerini depoladığı yapı.
Knowledge graph, milyonlarca varlık (kişi, şirket, yer, kavram) ve bu varlıklar arasındaki ilişkileri yapılandırılmış biçimde depolayan veritabanı sistemidir. Google Knowledge Graph, Wikidata ve DBpedia en yaygın örnekleridir. LLM'ler eğitim sürecinde bu yapıları yoğun biçimde işler; bu nedenle bir markanın knowledge graph'ta yer alması AI görünürlüğü için kritik önem taşır.
Markanın AI yanıtında "en iyi" mi, "bir seçenek" mi, "bazılarınca tercih edilen" mi şeklinde geçtiği konum bilgisi.
Konumsal atıf, bir markanın AI yanıtında yalnızca anılıp anılmadığını değil, nasıl konumlandırıldığını ölçer. "Kategorinin lideri", "en çok önerilen" gibi ifadeler yüksek konumsal atıf kalitesi üretirken "bazı kullanıcılarca tercih edilen" veya "alternatif olarak değerlendirilebilir" gibi ifadeler düşük kalite gösterir. Görünürlük skorunun %35 ağırlığını oluşturur.
GPT-4, Claude, Gemini gibi büyük dil modelleri.
Large Language Model, milyarlarca parametreyle eğitilen ve doğal dili anlayıp üreten yapay zeka modelidir. GPT-4o (OpenAI), Claude 3.5 (Anthropic), Gemini 1.5 Pro (Google) ve Llama (Meta) günümüzün en yaygın LLM'leridir. GEO açısından kritik olan, bu modellerin eğitim verilerinden öğrendiği markalar hakkındaki bilgilerin doğru ve olumlu olmasıdır.
AI botlarının siteyi daha iyi anlaması için özel açıklama dosyası.
llms.txt, robots.txt'e benzer şekilde web sitesinin kökünde yer alan ve AI botlarına sitenin içeriğini, hizmetlerini ve konumunu özlü biçimde açıklayan dosyadır. Markdown formatında yazılır ve LLM crawler'larının siteyi daha doğru indekslemesine, dolayısıyla yanıtlarında siteyi daha doğru temsil etmesine yardımcı olur. GEO açısından düşük maliyetli ama etkili bir optimizasyon adımıdır.
Farklı AI motorlarının aynı marka için farklı bilgi sunması durumu.
Motor tutarsızlığı, ChatGPT'nin bir markayı kategori lideri olarak tanımlarken Claude'un aynı markadan hiç bahsetmemesi ya da Gemini'nin yanlış bilgi sunması gibi durumlara verilen addır. Bu tutarsızlıklar farklı eğitim verileri, farklı retrieval mekanizmaları ve farklı bilgi kesim tarihlerinden kaynaklanır. Yüksek motor tutarsızlığı, markanın entity authority'sinin yetersiz olduğunun sinyalini verir.
Perplexity gibi motorların gerçek zamanlı web araması ile yanıt ürettiği sistem.
RAG, bir LLM'in yalnızca eğitim verisine dayanmak yerine, yanıt üretmeden önce güncel web kaynaklarını arayıp bu kaynakları yanıtına dahil ettiği teknolojidir. Perplexity bu yöntemi kullanmaktadır. RAG tabanlı motorlarda görünürlük için eğitim veri setinde yer almak yeterli değildir; markanın güncel web varlığının da güçlü olması gerekir.
Bir markanın AI sistemleri için net ve tutarlı biçimde tanımlanmış olması.
Semantic clarity, bir markanın web genelindeki tüm kaynaklarda tutarlı, anlaşılır ve doğru biçimde tanımlanıp tanımlanmadığını ifade eder. Marka adının farklı kaynaklarda farklı yazılması, hizmetin farklı biçimlerde açıklanması veya rakip markalarla karıştırılması semantic clarity'yi düşürür. Yüksek semantic clarity, LLM'lerin markayı güvenle referans göstermesini kolaylaştırır.
Kullanıcının AI yanıtıyla ihtiyacını karşılayıp siteyi ziyaret etmediği durum.
Zero-click, kullanıcının AI motoruna sorduğu soruya doğrudan AI yanıtı içinde yeterli bilgiyi bulması ve ilgili web sitesini ziyaret etme ihtiyacı duymaması anlamına gelir. GEO'nun önemi bu noktada kristalleşir: kullanıcı siteye gelmese bile markayı öğrenmiş, güvenmiş ve potansiyel bir müşteri adayına dönüşmüştür. Sıfır tıklama dünyasında görünürlük, tıklama yerine zihinsel yerleşimle ölçülür.
JSON-LD formatında makine-okunabilir içerik işaretlemesi.
Structured data, web sayfalarındaki içerikleri arama motorları ve AI sistemleri için makine-okunabilir hale getiren Schema.org standartlarını kullanan işaretleme dilidir. JSON-LD formatıyla sayfanın HTML'ine eklenir. Organization, Product, FAQ, HowTo gibi schema türleri AI motorlarının içeriği doğru bağlamda anlamasını sağlar. GEO için en etkili teknik adımlardan biri olarak kabul edilir.
Belirli bir konu etrafında birbirine bağlı içerik ağı.
Topical authority cluster, bir markanın belirli bir konu veya sektörde uzman olarak konumlandırılmasını sağlayan, birbirine iç linklerle bağlı içerik grubudur. Derinlemesine bir konu için onlarca makale, kılavuz ve kaynak oluşturmak, hem SEO hem de GEO açısından markanın o konudaki otoritesini pekiştirir. LLM'ler topical authority yüksek kaynakları daha sık referans gösterir.
LLM'lerin eğitim verisi tarih sınırı — bu tarihten sonraki bilgiyi bilmezler.
Training cutoff, bir LLM'in eğitimde kullandığı verinin sona erdiği tarihtir. Bu tarihten sonra yayımlanan haberler, ürünler veya gelişmeler modelin eğitim verisinde yer almaz. GPT-4o'nun cutoff tarihi 2024 yılı başlarıdır. Yeni kurulan markalar veya son dönem gelişmeleri için RAG tabanlı motorlar (Perplexity gibi) daha güncel bilgi sunabilir.
AI eğitim verilerinde yoğun kullanılan yapılandırılmış bilgi tabanı.
Wikidata, Wikimedia Foundation tarafından işletilen ve milyonlarca varlık hakkında yapılandırılmış bilgi içeren açık bilgi tabanıdır. Wikipedia'nın makine-okunabilir kardeşi olarak tanımlanabilir. LLM'ler eğitim süreçlerinde Wikidata'yı birincil kaynaklardan biri olarak kullanır. Bir markanın Wikidata'da tutarlı ve zengin bir girişe sahip olması, AI motorlarındaki doğru temsil için kritik öneme sahiptir.
LLM eğitiminde Wikipedia'nın kaynak olarak taşıdığı ağırlık.
Wikipedia signal, LLM eğitim verisi içindeki Wikipedia makalelerinin taşıdığı yüksek ağırlığı ve bir markanın Wikipedia'da yer almasının AI görünürlüğüne etkisini ifade eder. GPT, Claude ve Gemini gibi modellerin tamamı eğitimde Wikipedia'yı birincil kaynak olarak kullanmıştır. Wikipedia'da yer alan bir marka, AI motorlarında çok daha güçlü ve tutarlı biçimde temsil edilir.
Bir AI Visibility Audit ile markanızın mevcut GEO skorunu ölçüyoruz. Hangi terimlerde güçlü, hangilerinde zayıf olduğunuzu raporluyoruz.
Ücretsiz Audit Talebi