Yükleniyor...
Yazdığınız en değerli bilgiyi sayfanın tam ortasına saklıyorsanız, LLM tabanlı arama motorlarının onu bulma şansını kendi ellerinizle %40 düşürüyorsunuz.
Geleneksel arama motoru optimizasyonu (SEO) dünyasında yıllardır tek bir kuralı ezberledik: Ters Piramit. En önemli bilgiyi en başa yazın, detayları gövdeye yayın, teknik ayrıntıları ise sayfanın sonuna doğru sıralayın. Bu taktik, sabırsız insan okuyucunun dikkat süresini yönetmek için mükemmel bir yöntemdi. Ancak web sitenizin yeni ziyaretçileri artık yalnızca insanlar değil. Perplexity, SearchGPT gibi yapay zeka arama motorları ve arka planda çalışan RAG (Retrieval-Augmented Generation - Bilgi Geri Çağırmayla Güçlendirilmiş Üretim) sistemleri, içeriğinizi insanlar gibi satır satır tarayıp sindirmiyor.
Bu sistemler, metinleri matematiksel vektörlere dönüştürerek analiz ediyor ve LLM (Large Language Model - Büyük Dil Modeli) tabanlı sistemlere besliyor. İşte tam bu noktada, geleneksel içerik mimarisinin yapay zekaya çarptığı o görünmez duvar yükseliyor. Eğer en değerli bilginizi, teknik formülünüzü veya can alıcı vaka analizinizi sayfanın tam ortasına saklıyorsanız, yapay zekanın onu bulup kullanma şansını kendi ellerinizle baltalıyorsunuz demektir.
Peki, yapay zeka sistemleri neden içeriğin ortasındaki bilgileri görmezden gelme eğilimindedir?
Stanford Üniversitesi araştırmacılarından Nelson F. Liu ve ekibinin yayımladığı "Lost in the Middle: How Language Models Use Long Context" başlıklı akademik çalışma, modern yapay zeka modellerinin uzun metinlerdeki bilgiye erişim yeteneğinin homojen olmadığını kanıtladı.
Araştırma, LLM'lerin kendilerine sunulan bağlam penceresindeki (context window) bilgiyi işlerken belirgin bir bilişsel sapma gösterdiğini ortaya koydu. Modeller, girdi olarak aldıkları belgelerin en başında (primacy effect - birincillik etkisi) ve en sonunda (recency effect - sonralık etkisi) yer alan bilgilere odaklanma eğilimindedir. Bu durum, literatürde U-şekilli geri çağırma eğrisi (U-shaped recall curve) olarak adlandırılır.
Stanford araştırmasındaki en çarpıcı veri ise şudur: İlgili kritik bilgi girdi bağlamının tam ortasına yerleştirildiğinde, yapay zeka modelinin bu bilgiyi kullanarak doğru yanıt verme oranı, bilginin başta veya sonda olduğu senaryolara kıyasla %40'ın üzerinde düşüş göstermiştir. Çoklu doküman soru-cevap görevlerinde, aranan belgenin konumu listenin ortasına kaydırıldığında ise model performansının (doğru yanıt üretme oranı) %20'den %10'un altına gerilediği gözlemlenmiştir. Yani, içeriğiniz teknik olarak ne kadar zengin olursa olsun, eğer o zenginlik sayfanın tam ortasında sıkışıp kaldıysa, yapay zeka için o bilgi hiç var olmamış gibi işlem görmektedir.
Bu durumun nedeni yapay zeka modellerinin temel mimarisi olan Transformer tabanlı "Self-Attention" (Kendi Kendine Dikkat) mekanizmasında yatar. Bir yapay zeka modeli bir metni okurken, her kelimenin (token) diğer tüm kelimelerle olan ilişkisini hesaplar.
Metin uzadıkça ve bağlam penceresi genişledikçe, hesaplama karmaşıklığı karesel olarak artar. Bu yükü yönetebilmek için modeller, metnin başlangıcındaki yönlendirici talimatlara (prompt/giriş) ve en sondaki sonuca (output'a en yakın kısım) ağırlık verir.
Süreç şu şekilde işler:
Bu teknik kısıtlamayı aşmak için içerik mimarisini geleneksel SEO piramitlerine göre değil, yapay zekanın U-şekilli geri çağırma eğrisine göre yapılandırmamız gerekir. Bu stratejiye Sandviç Yapısı (Sandwich Structure) adını veriyoruz.
Bu yapı, özellikle şu durumlarda kritik öneme sahiptir:
Bir API entegrasyon dokümanının eski ve yeni yapısını kıyaslayarak bu optimizasyonun nasıl yapılması gerektiğini somutlaştıralım.
Başlık: X Paylaşım API Entegrasyon Rehberi (Giriş) Yeni API'miz ile platformlar arası veri aktarımı artık çok kolay. (Gelişme - Metnin Ortası) [KRİTİK BİLGİ]: API'miz saniyede maksimum 100 istek (rate limit: 100 req/sec) kabul etmektedir. Bu sınır aşıldığında
HTTP 429 Too Many Requestshatası döner. (Sonuç) Entegrasyonu tamamlamak için teknik ekibimizle iletişime geçebilirsiniz.
Sonuç: Bir kullanıcı Perplexity'ye "X API'sinin rate limit sınırı nedir?" diye sorduğunda, RAG sistemi yukarıdaki dokümanın ortasını tararken bu veriyi kaçırabilir veya Cohere Rerank gibi yeniden sıralama algoritmaları bu kısmı düşük puanlayabilir.
Başlık: X Paylaşım API Entegrasyon Rehberi (Giriş - En Önemli Veri) Özet Bilgi: X API entegrasyonu, saniyede maksimum 100 istek (
rate limit: 100 req/sec) sınırı ile çalışır. Bu sınır aşıldığındaHTTP 429hatası alınır. (Gelişme) API'nin mimari yapısı, JSON formatındaki veri şeması ve kimlik doğrulama adımları... (Sonuç - En Önemli Verinin Tekrarı) Hızlı Referans: Entegrasyon sırasındaHTTP 429 Too Many Requestshatası alıyorsanız, saniyede 100 istek olan sınırımızı aşmış olabilirsiniz.
Bu yeni yapıda, en kritik veri hem başta hem de sonda konumlandırılarak yapay zekanın dikkat mekanizmasının kaçıramayacağı bir "sandviç" oluşturulmuştur.
İçeriğinizi hem insan okuyucu için doğal tutmak hem de yapay zeka retriever'larının doğru indekslemesini sağlamak için şu adımları izleyin:
Hafta 24 · Yapay Zeka ile A/B Testi Otomasyonu: İçerik Varyasyonlarını Bilimsel Yönetmek
Çok Kollu Haydut (MAB) Algoritması: Klasik A/B Testinin %40 Trafik Kaybını Önleyen Veri Altyapısı
Klasik A/B testlerinde, kazanan varyasyonu bulana kadar trafiğinizin %50'sini başarısız olan seçeneğe harcayarak sessizce dönüşüm kaybettiğinizi biliyor musunuz?