LLM Dostu Veri Alımı için Veriler Nasıl Yapılandırılır?

Giriş

Üretken arama çağında, içeriğiniz artık sıralamalar için rekabet etmiyor — alım için rekabet ediyor.

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), arama motorlarının yaptığı gibi sayfaları indekslemez. Bilgilerinizi yapılandırılmış anlam olarak alır, yerleştirir, bölümlere ayırır ve yorumlar. Alındıktan sonra, içeriğiniz modelin bir parçası haline gelir:

• mantık

• özetler

• öneriler

• karşılaştırmalar

• kategori tanımları

• bağlamsal açıklamalar

İçeriğiniz LLM dostu alım için yapılandırılmamışsa, şu hale gelir:

• ayrıştırması daha zor

• bölümlemek daha zor

• gömülmesi daha zor

• yeniden kullanımı daha zor

• anlaşılması daha zor

• alıntı yapmak daha zor

• özetlere dahil edilmesi daha zor

Bu makale, LLM'lerin içeriğinizi ve verilerinizi temiz bir şekilde alabilmesi için nasıl yapılandırmanız gerektiğini ayrıntılı olarak açıklamaktadır — böylece maksimum üretken görünürlük elde edebilirsiniz.

Bölüm 1: LLM Dostu Alım Aslında Ne Anlama Gelir?

Geleneksel arama motorları tarama ve indeksleme yapar. LLM'ler parçalar, gömer ve yorumlar.

LLM alımı için içeriğinizin şu özelliklere sahip olması gerekir:

• okunabilir

• çıkarılabilir

• anlamsal olarak temiz

• yapısal olarak öngörülebilir

• tanımlarda tutarlı

• ayrı fikirler halinde bölünebilir

İçeriğiniz yapılandırılmamış, dağınık veya sınırları olmayan anlam yoğunluğu yüksekse, model onu güvenilir bir şekilde gömülü hale getiremez — üretken akıl yürütmeyi destekleyen vektörleştirilmiş anlam temsilleri.

LLM dostu alım = gömülmeler için biçimlendirilmiş içerik.

Bölüm 2: LLM'ler İçeriği Nasıl Alır (Teknik Genel Bakış)

İçeriği yapılandırmadan önce, alım sürecini anlamanız gerekir.

LLM'ler şu aşamaları izler:

1. İçerik Alımı

Model, metninizi şu şekilde alır:

• sayfadan doğrudan

• tarama yoluyla

• yapılandırılmış veriler aracılığıyla

• önbelleğe alınmış kaynaklardan

• alıntılardan

• anlık görüntü veri kümelerinden

2. Parçalama

Metin, genellikle 200-500 tokenlik küçük, bağımsız segmentlere bölünür.

Parça kalitesi şunları belirler:

• netlik

• tutarlılık

• anlamsal saflık

• yeniden kullanım potansiyeli

Kötü parçalama → kötü anlama.

3. Gömme

Her parça bir vektöre (matematiksel anlam imzası) dönüştürülür.

Gömme bütünlüğü şunlara bağlıdır:

• konunun netliği

• her parça için tek fikir

• temiz biçimlendirme

• tutarlı terminoloji

• istikrarlı tanımlar

4. Anlamsal Hizalama

Model, içeriğinizi şuna eşler:

• kümeler

• kategoriler

• varlıklar

• ilgili kavramlar

• rakip kümeleri

• özellik grupları

Verileriniz zayıf bir şekilde yapılandırılmışsa, AI anlamınızı yanlış sınıflandırır.

5. Özetlerde Kullanım

İçeriğiniz bir kez alınırsa, aşağıdakiler için uygun hale gelir:

• üretken cevaplar

• liste önerileri

• karşılaştırmalar

• tanımlar

• örnekler

• akıl yürütme adımları

Yalnızca yapılandırılmış, yüksek bütünlüklü içerik bu aşamaya gelebilir.

Bölüm 3: LLM Dostu Yapının Temel İlkeleri

İçeriğiniz beş temel ilkeye uymalıdır.

İlke 1: Her Parça İçin Tek Bir Fikir

LLM'ler anlamı parça düzeyinde çıkarır. Birden fazla kavramın karıştırılması:

• karıştırır gömülü

• anlamsal sınıflandırmayı zayıflatır

• yeniden kullanımı azaltır

• üretken güveni düşürür

Her paragraf tam olarak bir fikri ifade etmelidir.

İlke 2: Kararlı, Kanonik Tanımlar

Tanımlar şunlar olmalıdır:

• sayfanın en üstünde

• kısa

• gerçekçi

• belirsiz olmayan

• sayfalar arasında tutarlı

AI'nın güvenilir bağlantı noktalarına ihtiyacı vardır.

İlke 3: Öngörülebilir Yapısal Kalıplar

LLM'ler, şu şekilde düzenlenmiş içeriği tercih eder:

• madde işaretleri

• adımlar

• listeler

• Sıkça sorulan sorular

• özetler

• tanımlar

• alt başlıklar

Bu, parçaların sınırlarını belirgin hale getirir.

İlke 4: Tutarlı Terminoloji

Terminoloji sapması, alımı bozar:

"sıralama izleme aracı" "SEO aracı" "SEO yazılımı" "görünürlük analizi platformu"

Tek bir standart ifade seçin ve her yerde onu kullanın.

İlke 5: Minimum Gürültü, Maksimum Netlik

Kaçınılması gerekenler:

• dolgu metni

• pazarlama üslubu

• uzun girişler

• anekdotik önemsiz bilgiler

• metaforlar

• belirsiz dil

LLM'ler yaratıcılığı değil, netliği alır.

Bölüm 4: LLM'ler için Optimal Sayfa Yapısı

Aşağıda, her GEO için optimize edilmiş sayfa için önerilen şablon bulunmaktadır.

H1: Açık, Kelimenin Tam Anlamıyla Konu Etiketi

Başlık, konuyu açıkça tanımlamalıdır. Şiirsel ifadeler, marka adı ve metaforlar kullanılmamalıdır.

LLM'ler üst düzey sınıflandırma için H1'e güvenir.

Bölüm 1: Kanonik Tanım (2–3 cümle)

Bu, sayfanın en üstünde görünür.

Şunları belirler:

• anlam

• kapsam

• anlamsal sınırlar

Model bunu "resmi cevap" olarak değerlendirir.

Bölüm 2: Kısa Biçimde Çıkarılabilir Özet

Şunları sağlar:

• madde işaretleri

• kısa cümleler

• net tanımlar

Bu, üretken özetler için birincil çıkarma bloğu olur.

Bölüm 3: Bağlam ve Açıklama

Şu şekilde düzenleyin:

• kısa paragraflar

• H2/H3 başlıkları

• her bölümde tek bir fikir

Bağlam, LLM'lerin konuyu modellemesine yardımcı olur.

Bölüm 4: Örnekler ve Sınıflandırmalar

LLM'ler büyük ölçüde şunlara dayanır:

• kategoriler

• alt türler

• örnekler

Bu, onlara yeniden kullanılabilir yapılar sağlar.

Bölüm 5: Adım Adım Süreçler

Modeller, oluşturmak için adımları çıkarır:

• talimatlar

• nasıl yapılır

• sorun giderme kılavuzu

Adımlar, üretici niyetin görünürlüğünü artırır.

Bölüm 6: SSS Bloğu (Yüksek Çıkarılabilirlik)

Sık sorulan sorular mükemmel gömüler üretir, çünkü:

• her soru bağımsız bir konudur

• her cevap ayrı bir bölümdür

• yapı öngörülebilir

• amaç açıktır

Sıkça sorulan sorular genellikle üretken cevapların kaynağı olur.

Bölüm 7: Güncellik Sinyalleri

Şunları içerir:

• tarihler

• güncellenmiş istatistikler

• yıl bazında referanslar

• sürüm bilgileri

LLM'ler yeni verileri büyük ölçüde tercih eder.

Bölüm 5: LLM Alımını İyileştiren Biçimlendirme Teknikleri

En etkili yapısal yöntemler şunlardır:

1. Kısa Cümleler Kullanın

İdeal uzunluk: 15–25 kelime. LLM'ler anlamı daha net bir şekilde ayrıştırır.

2. Kavramları Satır Sonlarıyla Ayırın

Bu, parçaların bölünmesini önemli ölçüde iyileştirir.

3. İç içe geçmiş yapıları kullanmayın

Derin iç içe geçmiş listeler ayrıştırmayı zorlaştırır.

4. Anlamsal sınırlar için H2/H3 kullanın

LLM'ler başlık sınırlarını dikkate alır.

5. HTML Gürültüsünden Kaçının

Kaldırın:

• karmaşık tablolar

• olağandışı işaretleme

• gizli metin

• JavaScript ile eklenen içerik

AI, kararlı, geleneksel HTML'yi tercih eder.

6. Tanımları Birden Fazla Yere Ekleyin

Anlamsal yineleme, üretken benimsemeyi artırır.

7. Yapılandırılmış Veriler (Şema) Ekleyin

Kullanım:

• Makale

• Sıkça Sorulan Sorular Sayfası

• Nasıl Yapılır

• Ürün

• Organizasyon

Şema, alım güvenilirliğini artırır.

Bölüm 6: LLM Alımını Engelleyen Yaygın Hatalar

Bunlardan kesinlikle kaçının:

• uzun, yoğun paragraflar

• tek blokta birden fazla fikir

• tanımlanmamış terminoloji

• tutarsız kategori mesajları

• pazarlama laf kalabalığı

• aşırı tasarlanmış düzenler

• JS ağırlıklı içerik

• belirsiz başlıklar

• ilgisiz anekdotlar

• çelişkili ifadeler

• kanonik tanımın olmaması

• güncel olmayan açıklamalar

Kötü alım = üretken görünürlük yok.

Bölüm 7: LLM için Optimize Edilmiş İçerik Şablonu (Kopyala/Yapıştır)

İşte herhangi bir sayfa için kullanabileceğiniz son plan:

1. Net H1

Konu kelimenin tam anlamıyla belirtilir.

2. Kanonik Tanım

İki veya üç cümle; önce gerçekler.

3. Çıkarılabilir Özet Bloğu

Madde işaretleri veya kısa cümleler.

4. Bağlam Bölümü

Kısa paragraflar, her biri tek bir fikir içeren.

5. Sınıflandırma Bölümü

Türler, kategoriler, varyasyonlar.

6. Örnekler Bölümü

Spesifik, özlü örnekler.

7. Adımlar Bölümü

Eğitim sıralamaları.

8. SSS Bölümü

Kısa soru-cevap girişleri.

9. Güncellik Göstergeleri

Güncellenmiş bilgiler ve zaman sinyalleri.

10. Şema

Sayfa amacına doğru şekilde uyarlanmış.

Bu yapı, maksimum yeniden kullanım, netlik ve üretken varlığı garanti eder.

Sonuç: Yapılandırılmış Veriler, Üretken Görünürlük için Yeni Yakıttır

Arama motorları eskiden hacim ve geri bağlantıları ödüllendirirdi. Üretken motorlar ise yapı ve netliği ödüllendirir.

Maksimum üretken görünürlük istiyorsanız, içeriğinizin şu özelliklere sahip olması gerekir:

• parçalanabilir

• çıkarılabilir

• kanonik

• tutarlı

• anlamsal olarak temiz

• yapısal olarak öngörülebilir

• format açısından kararlı

• tanım odaklı

• kanıt açısından zengin

LLM'ler, alamadıkları içeriği yeniden kullanamazlar. Yapılandırılmamış içeriği alamazlar.

Verilerinizi doğru şekilde yapılandırın, AI ise şunları yapacaktır:

• anlaşılır

• sınıflandırır

• size güvenmek

• sizi yeniden kullanır

• sizi alıntılamak

• seni dahil etmek

GEO çağında, yapılandırılmış içerik bir biçimlendirme tercihi değil, bir görünürlük gerekliliğidir.