Yükleniyor...
Sitenizin Google'da ilk sırada olması, ChatGPT veya Perplexity'nin sizi kaynak göstereceği anlamına gelmez; çünkü vektör tabanlı aramalarda içeriğinizin 'yakınlık skoruna' takılmasının sebebi yanlış anahtar kelimeler değil, metninizin matematiksel yoğunluk hatasıdır.
Geleneksel arama motoru optimizasyonu (SEO) yıllarca bize aynı şeyi fısıldadı: "Kapsamlı yazın, anahtar kelimeleri doğal bir şekilde dağıtın ve içeriği olabildiğince uzun tutun." Bu taktik, kelime eşleşmesine dayanan geleneksel BM25 (Best Matching 25) algoritmasının hakim olduğu dünyada işe yarıyordu. Ancak bugün, ChatGPT, Perplexity ve Gemini gibi büyük dil modelleri (LLM) ve bunlarla entegre çalışan RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemleri interneti bambaşka bir gözlükle okuyor. Artık kelime frekansı değil, anlamsal matematik konuşuyor. Ve bu yeni matematiksel düzende, eski usul uzun içerikleriniz yapay zeka tarafından doğrudan "gürültü" olarak etiketlenip eleniyor.
İçeriğinizin yapay zeka tarafından nasıl okunduğunu anlamak için önce arama teknolojisindeki paradigma değişimine bakmalıyız. Geleneksel arama (Sparse Retrieval), metinleri kelime havuzları olarak görür. Eğer kullanıcının arama sorgusundaki kelimeler metninizde sıkça geçiyorsa, BM25 algoritması sizi üst sıralara taşır.
Modern semantik arama (Dense Retrieval) ise kelimeleri tamamen bir kenara bırakır. Metinleri, embedding (vektör temsili) adı verilen sayısal dizilere dönüştürür. Örneğin, OpenAI firmasının sunduğu text-embedding-3-small modeli metninizi tam 1536 boyutlu bir koordinat sistemine yerleştirir. Daha gelişmiş olan text-embedding-3-large modelinde ise bu boyut 3072'ye kadar çıkar.
Bir kullanıcı Perplexity'de "Yapay zekanın enerji tüketimi iklim krizini nasıl etkiliyor?" diye arattığında, sistem bu sorguyu 1536 boyutlu bir vektöre dönüştürür. Ardından, vektör veri tabanındaki milyonlarca içerik arasından bu sorgu vektörüne en yakın koordinatta duran metin parçalarını (chunk) bulur. Bu yakınlık genellikle Kosinüs Benzerliği (Cosine Similarity) adı verilen bir matematiksel formülle hesaplanır. Eğer içeriğiniz anlamsal olarak net bir odağa sahip değilse, bu koordinat sisteminde arama sorgusundan uzaklaşır ve elenir.
Eski SEO alışkanlıklarıyla yazılmış, sırf uzun olsun diye yan konulara sapan, dolgu paragraflarla şişirilmiş bir makale yazdığınızı düşünelim. Bu metin embedding modelinden geçtiğinde, yan konular ve dolgu kelimeler ana fikrin matematiksel ağırlığını seyreltir. Biz buna "semantik seyreltme" (semantic dilution) diyoruz.
Örneğin, sadece "RAG sistemlerinde chunk boyutu nasıl ayarlanır?" sorusuna odaklanan 300 kelimelik yoğun bir teknik döküman, vektör uzayında tam olarak o sorunun koordinatına oturur. Ancak aynı konuyu ele alan, fakat girişinde "RAG nedir?", "Yapay zekanın tarihçesi" gibi dolgu paragraflar barındıran 2000 kelimelik bir blog yazısı, geniş bir anlamsal alana yayılmaya çalışır. Sonuç olarak, spesifik soruya verilen yanıtın vektör ağırlığı seyreltilir ve kosinüs benzerliği skoru düşer. Yapay zeka arama motoru, sizin 2000 kelimelik devasa rehberiniz yerine, doğrudan cevaba odaklanan 300 kelimelik modüler dökümanı kaynak gösterir.
Uzun içeriklerin yapay zeka dünyasındaki tek sorunu semantik seyreltme değil. Stanford Üniversitesi'nden Nelson F. Liu ve arkadaşlarının yayımladığı "Lost in the Middle: How Language Models Use Long Context" adlı akademik araştırma, dil modellerinin çalışma prensibine dair sarsıcı bir gerçeği ortaya koydu. Araştırmaya göre, LLM'ler kendilerine sunulan uzun metinlerin (bağlamın) başındaki ve sonundaki bilgileri çok iyi analiz edebilirken, metnin ortasında yer alan bilgileri yakalamakta ciddi performans kaybı yaşıyor.
Eğer siz en değerli teknik bilginizi, okuyucuyu sayfada tutmak amacıyla 1500 kelimelik bir makalenin tam ortasına sakladıysanız, RAG sistemleri bu bilgiyi geri çağırmakta (retrieval) başarısız olacaktır. Yapay zeka, içeriğinizi tarayıp vektör tabanına kaydederken bu orta kısmı "önemsiz gürültü" olarak görebilir.
Bu durum, geleneksel anahtar kelimelerin tamamen yok olduğu anlamına gelmez. Modern sistemler, BM25 ile vektör aramalarını birleştiren hibrit (hybrid search) yapılar kullanır. Ancak görünür kalmak istiyorsanız, içerik üretim biçiminizi kökten değiştirmelisiniz.
Yapay zeka motorlarının sitenizi tarayıp kullanıcıya bir referans olarak sunmasını istiyorsanız, kelime sayısını değil, kelime başına düşen anlamsal değeri optimize etmelisiniz. Vektör uzayında hayatta kalmanın tek yolu budur.
Hafta 24 · Yapay Zeka ile A/B Testi Otomasyonu: İçerik Varyasyonlarını Bilimsel Yönetmek
Statik A/B Testlerinin Sonu: Multi-Armed Bandit ile Dinamik İçerik Optimizasyonu
Geleneksel A/B testlerinde trafiğinizin yarısını (ve potansiyel cironuzu) bilerek 'kaybeden' varyasyona feda ettiğinizi biliyor musunuz?