Birleşik Raporlama için SEO ve LLM Metriklerini Birleştirme

Giriş

SEO raporlaması eskiden basitti: sıralamalar → gösterimler → tıklamalar → dönüşümler → gelir.

Ancak yapay zeka destekli arama, tek boyutlu modeli ortadan kaldırdı.

2025 yılında, görünürlük iki paralel ekosisteme ayrılacak:

1. Geleneksel SEO Görünürlüğü (SERP'ler)

Google/Bing sıralamaları, organik trafik, CTR, geri bağlantılar.

2. LLM Görünürlüğü (Üretken Arama)

Google AI Genel Bakış, ChatGPT Arama, Perplexity alıntıları, Gemini özetleri, Copilot cevapları.

Sorun: Çoğu şirket yalnızca SEO metriklerini izler. Çoğu, LLM metriklerini hiç ölçmez. Ve hiçbiri bunları nasıl birleştireceğini bilmez.

AI öncelikli bir dünyada gerçek görünürlüğü anlamak için, her iki dünyayı da birleştiren birleşik bir raporlama sistemine ihtiyacınız vardır:

• sıralamalar

• trafik

• alıntılar

• bahsetmeler

• geri alma varlığı

• varlık istikrarı

• geri çağırma puanları

• anlamsal hakimiyet

• güven sinyalleri

Bu kılavuz, LLMO ilkelerini ve Ranktracker araçlarını kullanarak bu birleşik modeli nasıl oluşturacağınızı gösterir.

1. Neden SEO Raporlaması Artık Gerçek Görünürlüğü Yansıtmıyor?

Geleneksel SEO raporları, SERP'lerdeki performansı gösterir. Ancak LLM odaklı keşifler giderek SERP'lerin dışında gerçekleşmektedir.

Milyonlarca kullanıcı artık şuradan başlıyor:

• ChatGPT Arama

• Kafa karışıklığı

• Gemini

• Copilot

• AI asistanları

• konuşma tabanlı arama

• uygulamalara gömülü yapay zeka

Bu, raporlamada bir kör nokta yaratır.

Bir anahtar kelime, 1. sırada olsa bile trafik kaybedebilir.

Neden? Çünkü üretken cevaplar sorguyu tatmin ediyor.

Bir rakip, SERP'lerde sıralamaya girmeden AI özetlerini domine edebilir.

Neden? Çünkü LLM'ler kendi yapılarına, gerçeklerine veya tanımlarına daha fazla güvenirler.

Markanız AI'da görünür, ancak SEO'da görünmez olabilir.

Neden? Çünkü AI sizi sıralamadan değil, anlamdan hatırlar.

SEO tek başına bu kalıpları açıklayamaz.

2. Birlikte Raporlanması Gereken 3 Görünürlük Katmanı

Birleştirilmiş raporlama şunları ölçmelidir:

Katman 1 — SEO Görünürlüğü (Geleneksel Metrikler)

Buna şunlar dahildir:

• sıralamalar

• gösterimler

• trafik

• CTR

• alan otoritesi

• geri bağlantılar

• sıralama oynaklığı

Ranktracker tüm bunları güvenilir bir şekilde yakalar.

Katman 2 — LLM Görünürlüğü (Üretken Metrikler)

Buna şunlar dahildir:

• AI alıntıları

• AI bahsetmeleri

• AI Genel Bakış varlığı

• ChatGPT Arama önerileri

• Karmaşıklık kaynak kartları

• varlık doğruluğu

• anlamsal etki

• marka hatırlanabilirliği

LLMO çerçeveleri, bunları manuel veya programlı olarak ölçmek için gereklidir.

Katman 3 — Anlamsal Görünürlük (Model Düzeyi Metrikler)

Buna şunlar dahildir:

• gömme hizalama

• anlam istikrarı

• varlık kayması

• kavram ilişkilendirme

• bilgi grafiği yerleştirme

• modeller arası tutarlılık

Bu, görünürlüğün en derin katmanıdır ve giderek daha da önem kazanmaktadır.

3. Birleşik Raporlama Çerçevesi (12 Noktalı Model)

Tam bir AI dönemi raporu, aşağıdaki 12 kategoriyi izlemelidir.

SEO Metrikleri

1. SıralamaPerformansı Cihazlar ve bölgeler arasındaki konumlar.

2. OrganikTrafik Oturumlar, eğilimler, atıflar.

3. CTR ve GösterimPayı AI yer değiştirmesinin belirtileri.

4. Backlink ProfiliGücü Otorite, güven, konsensüs.

LLM Metrikleri

5. Açık AIAlıntıları AI yanıtlarında doğrudan URL'ler.

6. ÖrtükBahsetmeler Bağlantısız marka referansları.

7. AI Genel BakışVarlığı Google'ın üretken özet yerleşimi.

8. AI ÖneriPayı ChatGPT/Gemini'ye liste dahil edilmesi.

9. ModelHatırlama Modellerin sizi ne sıklıkla hatırladığı.

Anlamsal Metrikler

10. AnlamDoğruluğu Modellerin sizi ne kadar doğru tanımladığı.

11. VarlıkKararlılığı Modeller ve sorgular arasında tutarlılık.

12. YerleştirmeOtoritesi Hedef konularla ilişki gücü.

Bu 12 maddelik yapı, modern görünürlük takibi için gerekli olan her şeyi kapsar.

4. Bu Metrikleri Tek Bir Gösterge Tablosunda Birleştirme

Bunları katmanlı, birleşik bir raporlama sisteminde birleştirmenin yolu aşağıda açıklanmıştır.

SEO Katmanı (Sol Taraf)

Ranktracker'dan:

• ✔ anahtar kelime sıralamaları

• ✔ sıralama dağılımı

• ✔ İlk 100 izleme

• ✔ görünürlük endeksi

• ✔ arama hacmi eğilimleri

• ✔ CTR çöküş bayrakları

• ✔ mobil ve masaüstü ayrımı

• ✔ rakip sıralama değişiklikleri

• ✔ geri bağlantı metrikleri

• ✔ SERP özelliği analizi

Bu, geleneksel performans temelinizdir.

LLM Katmanı (Sağ Taraf)

Manuel/model testinden:

• ✔ Karmaşıklık alıntı sayısı

• ✔ ChatGPT Arama geri çağırma puanı

• ✔ Gemini öneri sıklığı

• ✔ AI Genel Bakış yüzey oranı

• ✔ Kaydedilen açık alıntılar

• ✔ Kaydedilen örtük bahsetmeler

• ✔ rakip alıntı karşılaştırması

• ✔ Sorgu bazında geri çağırma

• ✔ AI özeti etki algılama

Bu, üretkenlik öncelikli görünürlük katmanınızdır.

Anlamsal Katman (Alt Katman)

LLMO tanılama sonuçlarından:

• ✔ varlık doğruluk puanı

• ✔ anlam doğruluk puanı

• ✔ anlamsal sapma günlükleri

• ✔ konu uyumu puanı

• ✔ çapraz model konsensüs puanı

• ✔ gömme otorite puanı

Bu, "derin görünürlük" katmanıdır — modelin sizin hakkınızda ne düşündüğü.

5. Birleşik Görünürlük Puanı (UVS)

Raporlamayı basitleştirmek için tüm metrikleri tek bir sayı altında birleştirin.

Ağırlıklar:

SEO Katmanı (40%)

Sıralama performansı, trafik, otorite.

LLM Katmanı (40%)

Alıntılar, bahsetmeler, hatırlanma, öneriler.

Anlamsal Katman (20%)

Varlık istikrarı, anlam doğruluğu, gömme gücü.

Formül:

Sağlıklı bir marka, izlenen tüm modellerde 75+ UVS hedeflemelidir.

6. Birleşik Raporlama İçinde Ranktracker Araçlarını Kullanma

Ranktracker, bu birleşik sistemin veri omurgasıdır.

Sıralama Takipçisi → SEO Görünürlük Katmanı

İzleyiciler:

• sıralamalar

• dalgalanma

• SERP değişiklikleri

• CTR çöküşü

• AI'ya maruz kalan anahtar kelimeler

Anahtar Kelime Bulucu → LLM Testi için Sorgu Seçimi

Yüzey:

• tanım sorguları

• soru sorguları

• bilgi kümeleri

• AI Genel Bakış tetikleyicileri

Bunlar LLM test listesine beslenir.

SERP Denetleyicisi → Anlamsal Kalıpları Tanımlama

Gösteriler:

• varlıklar

• gerçekler

• alıntılar

• içerik yapıları

• Google'ın bilgi grafiği yorumu

LLM'ler genellikle bu kalıpları yansıtır.

Web Denetimi → Makine Okunabilirlik Katmanı

Şunları sağlar:

• temiz HTML

• güçlü şema

• tutarlı terminoloji

• kanonik sinyaller

Daha iyi yapı → daha iyi LLM çıkarma.

Geri Bağlantı Denetleyicisi → Güven Katmanı

Güçlendirir:

• alan otoritesi

• güvenilirlik

• konsensüs

AI modelleri güvenilir web sitelerini ödüllendirir.

AI Makale Yazarı → Çıktı Katmanı

Üretir:

• temiz, cevap öncelikli bölümler

• tanımlayıcı yapı

• taranabilir formatlar

Üretken çıkarma ve anlamsal istikrar için mükemmeldir.

7. Paydaşlara Birleşik Raporlama Sunma

Yöneticiler teknik ayrıntılara ihtiyaç duymazlar, netliğe ihtiyaç duyarlar.

Görünürlüğü şu şekilde sunun:

1. Mevcut SEO Görünürlüğü

Sıralamalar, trafik, pazar payı.

2. AI Görünürlüğü

Alıntılar, bahsetmeler, hatırlanma, AI Genel Bakış varlığı.

3. Anlamsal Sağlık

Varlık gücü, anlam doğruluğu.

4. Rakip Karşılaştırması

AI'da onların kazandığı alanlar ve sizin kazandığınız alanlar.

5. Eylem Planı

SEO eylemleri + AIO eylemleri + LLMO eylemleri.

Bu format şunları iletir:

• arama gerçekliği

• rekabetçi durum

• stratejik öncelikler

• acil fırsatlar

• AI kaynaklı riskler

Modern CMO'ların beklediği budur.

8. Birleşik Raporlama, SEO'nun Tek Başına Yapamadığını Ortaya Çıkarır

Birleşik raporlama şunları ortaya çıkarır:

• ✔ Neden sıralamalar artık trafiğe eşit değil?

• ✔ Sıralama kaybı olmadan CTR neden düşebilir?

• ✔ Neden belirli anahtar kelimeler "AI tarafından domine ediliyor"?

• ✔ Rakipler neden AI listelerinde daha fazla görünür?

• ✔ Varlık açıklamalarınız neden değişiyor?

• ✔ Üretken cevaplar neden rakip içeriğini kullanıyor?

• ✔ Sitenizin AI modellerinde neden yeterince temsil edilmediği

• ✔ AI tarafından "güvenilir" olarak kabul edilmeye ne kadar yakın olduğunuz

Her iki arama ekosisteminde görünürlüğün gerçekliğini ortaya çıkarır .

Son Düşünce:

LLM Görünürlüğünü Ölçmeden 2025'te SEO'da Başarılı Olamazsınız

Arama artık sadece SEO değildir. Şudur:

• SEO (geleneksel)

• AEO (cevap motoru optimizasyonu)

• AIO (AI optimizasyonu)

• GEO (üretken motor optimizasyonu)

• LLMO (büyük dil modeli optimizasyonu)

Birleşik raporlama, tüm bunları tek bir görünürlük sisteminde birleştirerek, markanızın gerçek keşfedilebilirliği hakkında size tek doğru resmi sunar.

Ranktracker veri altyapısını sağlar. LLMO yorumlama katmanını sağlar. Birleşik raporlama iş netliğini sağlar.

Her iki ekosistemi de ölçmüyorsanız, gerçekliğin sadece yarısını görüyorsunuz demektir.