Büyük Dil Modelleri Çağında Marka Stratejileri: SEO ve Ötesi

Büyük Dil Modellerinin (LLM) yükselişi, dijital dünyada ezberleri bozuyor ve marka stratejilerini yeniden düşünmemizi zorunlu kılıyor.

Geleneksel arama motorlarının yerini yavaş yavaş yapay zeka destekli asistanlara bırakması, markaların çevrimiçi görünürlüklerini ve kullanıcılarla etkileşimlerini nasıl yöneteceklerine dair önemli soruları gündeme getiriyor. Bu yazıda, LLM’lerin etkilerini, bu yeni çağa nasıl adapte olacağımızı ve markalarımızın başarısı için neler yapmamız gerektiğini derinlemesine inceleyeceğiz.

LLM’lerin Yükselişi: Dijital Pazarlamada Yeni Bir Dönem

LLM’ler, yalnızca birer teknoloji aracı olmaktan çıkıp, kullanıcıların bilgiye erişim ve markaları keşfetme biçimlerini kökten değiştiren birer “yeni kapı” haline geliyor. ChatGPT, Claude, Perplexity ve Google Gemini gibi platformlar sadece soru cevaplamakla kalmıyor, aynı zamanda kullanıcılara doğrudan ve özelleştirilmiş deneyimler sunuyor.

• Arama Motorlarından YZ’ya Geçiş: Kullanıcılar, bilgi edinmek için geleneksel arama motorları yerine LLM tabanlı araçlara yöneliyor. Bu durum, web sitelerine gelen arama trafiğinde düşüşe neden olabileceği gibi, LLM’lerin doğrudan cevaplar sunmasıyla “sıfır tıklama” sonuçlarını da artırıyor.
• LLM’lerden Gelen Yönlendirme Trafiği: “Sıfır tıklama” sonuçları artsa da, LLM’lerden gelen yönlendirme trafiğinde de belirgin bir yükseliş gözlemleniyor. Örneğin, Searchengineland.com 2024’ün 3. ve 4. çeyrekleri arasında LLM’lerden gelen yönlendirme trafiğinde %800’lük bir artış yaşamış. Bu, LLM’lerin marka görünürlüğünü artırmak için önemli bir kanal olduğunu gösteriyor.
• Arayüzlerdeki Değişim: Apple Intelligence’ın Siri ile ChatGPT entegrasyonu, Meta uygulamalarında Llama’nın kullanımı ve Google Chrome’da Gemini’nin entegrasyonu gibi örnekler, LLM’lerin artık hayatımızın her alanına girdiğini kanıtlıyor. Dolayısıyla markaların yalnızca web sitelerinde değil, farklı platformlarda da görünür olması şart.

SEO Stratejilerinde Evrim: Tıklamadan Değere Geçiş

Geleneksel SEO stratejileri, LLM’lerin yükselişiyle önemli bir değişim yaşıyor. Artık yalnızca tıklama ve sıralama odaklı değil, kullanıcının ihtiyaçlarını anlayan, değer üreten ve marka bilinirliğini güçlendiren bir yaklaşıma geçmek gerekiyor.

• Tıklama Odaklı SEO’dan Değer Odaklı SEO’ya: Eskiden temel hedef tıklama sayısı ve üst sıralarda yer almakken, artık web sitelerinden elde edilmek istenen değere odaklanmak zorunlu hale geliyor. SEO’nun yalnızca bir trafik kanalı değil, aynı zamanda bir pazarlama aracı olduğu bilinci önem kazanıyor.
• Teknik SEO’nun Önemi: LLM’lerin web sitelerini tarayabilmesi ve içerikleri anlayabilmesi için teknik SEO hâlâ kritik. Özellikle sunucu taraflı renderlama (Server Side Rendering) gibi yöntemler, AI tarayıcılarının içeriği daha net algılamasını sağlıyor.
• İçerik Stratejilerinin Yeniden Tanımlanması: Kullanıcıların doğal dil sorularına yanıt veren, konuşma tarzında içerikler oluşturmak artık çok önemli. İçeriklerde veri ve istatistiklere yer vermek, doğruluk ve alaka açısından büyük avantaj sağlıyor.
• SEO’nun Pazarlama ile Entegrasyonu: SEO tek başına yeterli değil; diğer pazarlama kanallarıyla entegre bir anlayış benimsemek gerekiyor. Kapsamlı bir pazarlama stratejisiyle marka bilinirliğini artırmak, kullanıcı niyetini anlamak ve buna uygun içerik üretmek kilit başarı faktörleri.

LLM’leri SEO İş Akışına Entegre Etmenin Yolları

LLM’leri SEO iş akışınıza entegre etmek, stratejilerinizi daha verimli hâle getirir ve rekabette öne çıkmanıza yardımcı olur. İşte bunu yapmanın üç temel yolu:

1.Prompt (İstek) Oluşturma

• Doğru Soruları Sormak: LLM’lerden en iyi sonuçları almak için isteklerinizin net ve odaklı olması gerekir. 5N1K çerçevesi (Ne, Nerede, Kim, Ne Zaman, Neden, Nasıl) bu konuda oldukça yararlıdır.
• Örnek İstek: “Bana birkaç başlık etiketi fikri ver” yerine, “Beyaz kot pantolon kategori sayfası için beş adet SEO dostu başlık etiketi oluştur. Hedef kitle potansiyel kot pantolon alıcıları, tonu ilgi çekici ve açıklayıcı olmalı. Her başlık 50 karakterden az olmalı ve arama sonuçları için optimize edilmiş olmalı” gibi daha detaylı bir yaklaşım benimseyin.

2. Prompt Kütüphaneleri Oluşturma

• Tekrarlayan Görevler İçin Kütüphane: Rutine bağlanan görevler için hazırlayacağınız bir istek kütüphanesi, zamandan tasarruf sağlar ve sonuçlarda tutarlılık oluşturur.
• Organize ve Standartlaştırın: İsteklerinizi görev türüne göre kategorize edin. Google Sheets veya Notion gibi araçlarda saklayın, etiketleyin ve ekibinizle paylaşın. Böylece tutarlı çıktılar elde edebilirsiniz.

3. SEO Araçlarını OpenAI’ye Bağlama

• Entegre Çalışma: SEO araçlarına ChatGPT gibi LLM işlevlerini entegre etmek, mevcut iş akışınızı terk etmeden içgörü ve öneri oluşturmanızı sağlar.

Öne Çıkan Araçlar:

• Horseman SEO crawler: Meta veri optimizasyonu ve anahtar kelime çıkarma konularında yardımcı olur.
• Numerous.ai: Google Sheets’e OpenAI entegrasyonu sağlayarak toplu işlemleri hızlandırır.
• Screaming Frog: OpenAI entegrasyonu ile siteyi tararken meta bileşenler oluşturmak gibi özelliklerinden yararlayabilirsiniz.

LLM Optimizasyonu (LLMO) ve Üretken Yapay Zeka Optimizasyonu (GEO)

Markaların yapay zeka asistanlarında kendilerini ve ürünlerini konumlandırma ihtiyacı, LLMO ve GEO gibi yeni optimizasyon alanlarını ortaya çıkardı.

• AI Asistanlarında Görünürlük: Artık yalnızca arama sonuçlarında değil, AI asistanlarının yanıtlarında da bulunmak gerekiyor.
• Marka İzleme Araçları: Otterly, Peec.AI ve Profound gibi araçlar, markanızın çeşitli AI platformlarında nasıl yansıtıldığını takip etmenize yardımcı olur. Bu sayede belirli anahtar kelimeler ve istekler için marka görünürlüğünüzü izleyebilir, rakip analizleri yapabilirsiniz.
• Prompt (İstek) Yönetimi: Bu araçlar, farklı AI platformlarında kullanılan promptları yönetme ve analiz etme olanağı sunar.

GEO’yu Anlamak: Kısa Bir Örnek

Örneğin, “Lezzet Fincanı” adlı bir kahve markasını düşünelim. Standart SEO stratejisiyle Lezzet Fincanı, web sitesinde kahvenin kökeni, üretim süreci ve farklı kavurma dereceleri gibi anahtar kelime odaklı içerikler yayımlıyor. Bu içerikler, Google gibi geleneksel aramalarda üst sıralarda yer almak üzere optimize ediliyor.

GEO stratejisindeyse, Lezzet Fincanı yalnızca web sitesi veya blog için değil, kullanıcıların yapay zeka asistanlarında (örneğin ChatGPT, Siri veya Google Gemini) “en iyi kahve deneyimi” veya “özel harman filtre kahve önerisi” gibi sorgularda doğrudan yanıt verebilecek jeneratif metinlere odaklanıyor. Kahve çekirdeklerinin özelliklerinden, demleme yöntemlerine kadar her konuda AI asistanlarının muhtemel yanıt akışında Lezzet Fincanı’nın özel harmanları öneriliyor. Böylelikle kullanıcılar, arama sayfalarını ziyaret etmeye gerek kalmadan Lezzet Fincanı hakkında bilgi edinip sipariş verebiliyor. Kısacası, GEO, yapay zeka odaklı platformlarda markanın öne çıkması için içeriklerin, veri yapılarını ve müşteri etkileşimlerini özel olarak optimize ediyor.

AI Sistemlerini Anlamak: Eğitim, Arama ve Hibrit Yaklaşımlar

AI sistemlerini anlamak, optimizasyon stratejinizin başarısı için çok önemli.

Bu sistemler genellikle üç ana gruba ayrılır:

1. Eğitim Odaklı Sistemler (Training-First) Claude ve Llama gibi modeller, yanıtlarını yalnızca eğitim verilerinden oluşturur. Bu tür sistemlerde marka bilinirliğini artırmak için uzun vadeli bir strateji şarttır. Dijital varlığınızı güçlendirmeye, düzenli içerik üretmeye ve PR çalışmaları yapmaya özen göstermelisiniz.
2. Arama Odaklı Sistemler (Search-First) AI Overviews ve Perplexity gibi sistemler, yanıtlarını web sayfalarının gerçek zamanlı indekslenmesine dayandırır. Daha hızlı sonuçlar sunarlar. Ancak SEO tekniklerini etkin şekilde kullanmak ve içeriğinizi optimize etmek kritik önemdedir.
3. Hibrit Sistemler Gemini ve ChatGPT gibi sistemler, yanıtlarını hem eğitim verilerinden hem de web üzerindeki canlı verilerden alır. Bu tür sistemler için sağlam bir temel içerik stratejisine sahip olmak ve güncel bilgileri takip etmek gerekir.

LLM’lerdeki Belirsizlik: “Kara Kutu” Sorunu

LLM’lerin en büyük zorluklarından biri, kullanıcı istekleri (promptlar) etrafındaki şeffaflık eksikliğidir. Geleneksel aramalarda anahtar kelime verilerine erişebilirken, LLM’lerde kullanıcıların hangi soruları sorduğu ve hangi ihtiyaçlarını gidermek istedikleri genellikle gizlidir.

• Kullanıcı Niyetini Anlama Zorluğu: Prompt verilerine erişim olmaması, kullanıcıların LLM’lerle etkileşim sırasında hangi soruları sorduğunu tam olarak anlamayı güçleştirir.
• İçerik ve Strateji Uyumu: Marka mesajlarınızı kullanıcı promptlarıyla uyumlu hâle getirmek zorlaşır, bu da potansiyel fırsatların kaçmasına neden olabilir.
• Performans Ölçümü: LLM’lerde marka görünürlüğünü ölçmek, prompt ortamı net olmadığından zordur.
• Sıralama Önemini Yitiriyor: LLM’ler dünyasında yalnızca sıralama değil, doğruluk, duygu, alaka ve dış bağlantılar da büyük önem taşır.

Markaların LLM Çağına Adaptasyonu İçin Stratejiler

Buna rağmen, markalar LLM odaklı arama dünyasına uyum sağlamak için çeşitli proaktif adımlar atabilir:

• Konuşma Tarzında İçerik: Doğal dil sorularına cevap verebilen, samimi ve açıklayıcı bir üslup kullanın.
• Veri ve İstatistik Kullanımı: İçeriklerinizi somut verilerle destekleyerek güvenilirliği artırın.
• Doğruluk ve Alaka: Marka bilgilerinizin tüm platformlarda doğru, eksiksiz ve LLM sorgularıyla uyumlu olmasına özen gösterin.
• Marka Varlığını Güçlendirme: Tüm dijital kanallarda marka itibarınızı ve varlığınızı pekiştirmek, uzun vadede başarı getirir.
• Sürekli İzleme ve Adaptasyon: LLM yanıtlarını düzenli izleyip stratejilerinizi yeni trendler ve içgörüler doğrultusunda güncelleyin.
• İnsan Denetimi: LLM’lerin ürettiği içeriklerin etik ve marka ilkelerinizle uyumlu olduğundan emin olun.
• Çapraz Ekip İşbirliği: Pazarlama, yazılım geliştirme ve ürün gibi farklı departmanlardan uzmanların bir arada çalışması, marka mesajlarınızın AI tabanlı yanıtlarda tutarlı biçimde yansıtılmasını sağlar.

Geleceğe Hazırlık: Sürekli Öğrenme ve Adaptasyon

LLM’ler, dijital dünyayı ve marka stratejilerini kökten dönüştürüyor. Bu yeni çağa hazır olmak için:

• Sürekli Öğrenme: Web teknolojilerindeki hızlı gelişime ayak uydurmak adına ekibinizi sürekli eğitin.
• Yapay Zekanın İçerik Anlama Yeteneği: Yapay zekanın içerikleri algılama kapasitesi yükseldikçe, geliştiriciler sunum biçimlerini düzenli olarak gözden geçirmelidir.
• Çeşitlendirme: Arama motoru trafiğinin düşebileceğini öngörerek farklı pazarlama kanallarına yatırım yapın ve yapay zeka odaklı bir yaklaşım benimseyin.
• Hazırlıklı Olun: Gartner gibi araştırma firmalarının öngörülerine göre, markalar önümüzdeki 3 yıl içinde organik trafiklerinin %50’sini kaybedebilirler. Ben bu kaybın çok daha fazla olabileceğini düşünüyorum. Bu nedenle farklı pazarlama kanallarına yönelmeyi ihmal etmeyin. Örneğin, pek çok Google arama sorgusunda YouTube videolarının da çıktığını fark ettiğimiz bir müşterimiz, oluşturduğumuz YouTube SEO stratejisi ile alternatif bir kanal yaratmayı başardı.

Sonuç Olarak;

Büyük dil modelleri, markalar için hem zorluklar hem de fırsatlar sunuyor. Bu yeni çağa uyum sağlamak için geleneksel SEO stratejilerinizi gözden geçirerek, LLM’leri iş akışınıza entegre etmeye ve marka stratejilerinizi buna göre yeniden biçimlendirmeye özen göstermelisiniz. Unutmayın, geleceğin markaları, yapay zeka odaklı bir bakış açısıyla kullanıcı ihtiyaçlarını anlayan ve yüksek değer üreten markalar olacaktır.

Sunum linki: https://gamma.app/docs/Buyuk-Dil-Modelleri-Cagnda-Marka-Stratejileri-SEO-ve-Otesi-upab37jngnjvhzp