Sürüm: 2026-06-08 — Türkiye pazarı için self-assessment.
Bu sayfa, web sitenizin AI aramalarda ne kadar “cevaplanabilir” olduğunu hızlıca değerlendireceğiniz adım adım bir öz-değerlendirme aracıdır; kapsamlı bir denetimin yerine geçmez ve görünürlük garantisi sağlamaz.
Kısa Özet (TL;DR): Öncelikli 3 Adım
- AI tarayıcı erişimini kontrol edin — robots.txt/llms.txt kritik botları engelliyor mu? Engelliyse hiçbir iyileştirme işe yaramaz.
- Kritik cevap HTML’de mi? — Yanıt metni JavaScript’e bağlı olmadan kaynakta görünmeli. Görünmüyorsa model çıkaramaz.
- Temel schema doğrulayın —
Article,FAQPage,Organization/Authorhatasız mı? Hatalıysa makine-okunabilirlik düşer.
Önkoşullar ve Gerekli Erişimler
robots.txt’e ve site köküne erişim, Google Search Console hesabı, geliştirici/hosting erişimi (render/SSR için), bir schema doğrulayıcı (Rich Results Test / Schema Validator) ve isteğe bağlı sunucu log erişimi. Log analizi yapacaksanız KVKK uyumu için verileri anonimleştirin, minimumda tutun ve gerekli bildirimleri yapın.
Numaralandırılmış Kontrol Listesi (Adım-Adım Self-Assessment)
Aşağıdaki maddelerin hiçbiri kapsamlı denetimin yerine geçmez; her biri hızlı bir gösterge sağlar. Komutlardaki siteniz.com kendi alanınızla değiştirilmeli.
1. AI tarayıcı erişimi ve robots.txt
- Ne: AI botları (ör. GPTBot, Google-Extended) sayfaya erişebiliyor mu?
- Nasıl:
curl -A "GPTBot" -I https://siteniz.com/sayfa(yanıt 200 mı?);https://siteniz.com/robots.txtiçinde botların engellenmediğini doğrula; Search Console > Ayarlar > Tarama istatistikleri. - Beklenen: 200 yanıt; kritik botlar
Disallowile kapatılmamış. - Etki/Zorluk · Erişim: Yüksek / Düşük · hosting.
- Başarısızsa: Engeli kaldır; AI crawler erişim politikasını gözden geçir → llms.txt ve AI crawler erişimi.
2. Sayfa render edilebilirliği ve çıkarılabilirlik (JavaScript bağımlılığı)
- Ne: Kritik cevap metni, JS çalışmadan da HTML’de var mı?
- Nasıl:
curl -sL https://siteniz.com/sayfa | grep -i "aradığınız cevap"ya da tarayıcıda “Sayfa kaynağını görüntüle” (Ctrl+U) ile ara. - Beklenen: Cevap ham HTML’de bulunuyor.
- Etki/Zorluk · Erişim: Yüksek / Orta · geliştirici.
- Başarısızsa: SSR/pre-render uygula; kritik içeriği istemci-tarafı render’dan çıkar → teknik SEO denetimi.
3. Temel yapılandırılmış veri ve schema (JSON-LD) doğrulama
- Ne:
Article,FAQPage,Organization/Authorschema’sı geçerli mi? - Nasıl: Rich Results Test ve Schema Validator ile URL’yi test et.
- Beklenen: Hata sayısı 0; zorunlu alanlar (örn.
headline,author,datePublished) dolu. - Etki/Zorluk · Erişim: Yüksek / Düşük · içerik/dev.
- Başarısızsa: Eksik alanları ekle, tipi düzelt, yeniden test et → machine-readable içerik.
4. Kısa cevap blokları, başlık hiyerarşisi ve SSS
- Ne: Hedef soruya 1–3 cümlelik net cevap üstte mi? Tek H1 + mantıklı H2/H3 var mı?
- Nasıl: Sayfanın ilk ekranını oku; başlık etiketlerini kaynakta kontrol et.
- Beklenen: Doğrudan cevap erken konumda; FAQ blokları
FAQPageile işaretli. - Etki/Zorluk · Erişim: Orta / Düşük · içerik.
- Başarısızsa: Cevabı yukarı taşı, soru-yanıt formatı kur → içerik stratejisi.
5. Varlık netliği (entity clarity) ve kaynak gösterilebilirlik
- Ne: Ana varlıklar (marka/ürün/konu) tekil ve tutarlı tanımlı mı; iddialar kaynaklı mı?
- Nasıl: Aynı varlığın farklı sayfalardaki tanımını karşılaştır; dış referansların varlığını kontrol et.
- Beklenen: Tutarlı tanımlar + doğrulanabilir atıflar.
- Etki/Zorluk · Erişim: Orta / Orta · içerik.
- Başarısızsa: Tanımları standartlaştır,
sameAsekle, kaynak göster.
6. E-E-A-T sinyalleri: yazar, kurum ve iletişim
- Ne: Yazar biyografisi, kurum bilgisi ve iletişim görünür mü?
- Nasıl: Sayfada/about ve footer’da yazar+kurum+iletişimi ara;
Author/Organizationschema’sını doğrula. - Beklenen: Açık yazar kimliği ve kurumsal bilgi mevcut.
- Etki/Zorluk · Erişim: Orta / Düşük · içerik.
- Başarısızsa: Yazar bio’su, kurum bilgisi ve iletişim sayfası ekle.
7. Ölçüm için temel KPI kontrolleri (ön hazırlık)
- Ne: Takip altyapısı kurulu mu? (alıntı/mention, schema hatası, tarama hatası)
- Nasıl: Search Console AI görünüm raporu açık mı; schema hata sayısı; log/tarama hataları.
- Beklenen: Temel KPI’lar izlenebilir durumda.
- Etki/Zorluk · Erişim: Orta / Orta · analitik.
- Başarısızsa: Search Console’u yapılandır, aylık kontrol takvimi kur.
Karşılaştırma: Geleneksel SEO vs AI Search
| Alan | Amaç | Önemli sinyaller | Hızlı kontrol adımı | Ölçüm KPI’ları | Öncelik |
|---|---|---|---|---|---|
| Tarayıcı erişimi | Hem klasik hem AI için zemin | robots/llms.txt, durum kodu | curl -A "GPTBot" -I | Tarama hataları | Yüksek |
| Render/çıkarılabilirlik | AI çıkarımı için kritik | HTML’de cevap, SSR | Kaynak görüntüle / `curl | grep` | Erişilebilir cevap % |
| Schema/JSON-LD | AI Search’te öne çıkan | geçerli schema | Rich Results Test | Schema hata sayısı | Yüksek |
| Kısa cevap blokları | Özellikle AEO/GEO | erken, net yanıt | İlk ekran kontrolü | Alıntı/mention | Orta |
| Backlink/otorite | Ağırlıkla klasik SEO | referans profili | link analizi | Otorite eğilimi | Orta |
| E-E-A-T | Her ikisi, AI’da artan | yazar/kurum | sayfa+schema kontrolü | mevcut/eksik | Orta |
Kavramların tam karşılaştırması için → SEO, AEO, GEO ve GSO farkları.
Önceliklendirme: Nereden Başlamalı?
Basit kural — Yüksek etki + düşük zorluk = hemen. Hemen başlanması önerilen 3 madde: (1) robots/llms.txt erişim kontrolü, (2) kritik cevabın ham HTML’de olup olmadığı, (3) temel JSON-LD doğrulaması. Orta öncelik: kısa cevap blokları, varlık netliği, E-E-A-T. Düşük/sürekli: backlink ve otorite çalışması.
Ölçümleme ve İzleme
Araçlar: Google Search Console (AI görünüm/impression ve tarama raporları), Rich Results Test, sunucu log analizi ve manuel örnek-sorgu takibi. KPI’lar: alıntı/mention adedi, schema hata sayısı, tarama erişim hataları, AI kaynaklı trafik eğilimi. Aylık kısa kontrol + çeyreklik derin bakış yapın; yorumları eğilim odaklı tutun, garanti diliyle raporlamayın. Log analizinde KVKK için anonimleştirme ve veri minimizasyonu uygulayın.
Hata Senaryoları ve Hızlı Çözümler
- Bot engellenmiş: robots/llms.txt’te
Disallow→ kritik botlara izin ver, tekrar test et. - Cevap JS’e bağlı: kaynakta yok → SSR/pre-render veya kritik içeriği HTML’e taşı.
- Schema hatası: eksik zorunlu alan/yanlış tip → alanı ekle, doğrulayıcıyı tekrar çalıştır.
- Cevap çok derinde: yanıt sayfanın altında → ilk ekrana taşı, soru-yanıt formatı kur.
İlgili Rehberler ve Destek Yönlendirmeleri
Kavram ve derin uygulama için (destek amaçlı, non-promotional): AI SEO Nedir?, GEO Nedir?, llms.txt ve AI crawler erişimi, machine-readable içerik, teknik SEO denetimi. Eksiklerinizi kapsamlı görmek için ilgili rehbere bakın: AI Search Readiness Analizi.
Sürüm, Kapsam ve Sınırlamalar
Sürüm: 2026-06-08.
Kapsam: genel web içeriği için cevaplanabilirlik öz-değerlendirmesi.
Kapsam dışı: platform-spesifik garanti, kapsamlı teknik denetim, hukuki/gizlilik danışmanlığı. Bu checklist bir gösterge sunar; üretken motorlar değişken olduğundan kesin sonuç vaat etmez.
Hızlı Terim Referansı
llms.txt (AI tarayıcı erişim tercihi dosyası) · schema/JSON-LD (yapılandırılmış veri işaretlemesi) · entity (varlık) · SSR (sunucu tarafı render) · AEO (cevap motoru optimizasyonu) · GEO (üretken motor optimizasyonu) · E-E-A-T (Deneyim, Uzmanlık, Otorite, Güvenilirlik).
Yayın Öncesi Doğrulama Listesi
☐ curl -A "GPTBot" komutu test edildi ·
☐ Schema doğrulayıcıda hata sayısı 0 ·
☐ Kritik cevap ham HTML’de görünüyor ·
☐ Tüm iç linkler çalışıyor ·
☐ Sürüm tarihi görünür.
Kısa SSS — Hızlı Destek Yanıtları
1. llms.txt nedir ve siteme nasıl eklerim?
AI tarayıcıların erişim tercihlerini belirtmeyi amaçlayan, standart-benzeri bir dosyadır (henüz resmî standart değildir). Site köküne yetkili erişimle dosyayı koyun, paylaşmak istediğiniz sayfaları listeleyin ve erişimi test edin. Adımlar için → llms.txt ve AI crawler erişimi.
2. Sayfam alıntılanmıyorsa önce nereden başlamalıyım?
Sırayla: bot engeli (robots/meta robots) var mı; kritik cevap ham HTML’de mi; temel schema geçerli mi. Bu üç kontrol çoğu sorunun kaynağını gösterir. Detay için yukarıdaki ilgili maddelere bakın.
3. Hangi KPI’ları takip etmeli, nasıl ölçmeliyim?
Alıntı/mention adedi, schema hata sayısı ve tarama hataları. Search Console, schema doğrulayıcı ve örnek-sorgu takibiyle aylık/çeyreklik ölçün; sonuçları eğilim olarak yorumlayın, garanti çıkarmayın.
4. Schema hatalarını nasıl hızlıca düzeltirim?
Rich Results Test ile test edin → hata mesajını okuyun (eksik zorunlu alan/yanlış tip) → JSON-LD’yi düzeltip tekrar test edin. Detay → machine-readable içerik.
5. İçeriğimi AI için daha cevaplanabilir nasıl yazarım?
Hedef soruya sayfanın üstünde 1–3 cümlelik net cevap verin, soru-yanıt formatı kullanın, varlıkları açıkça tanımlayın ve iddiaları kaynakla destekleyin. Uzun detayı altta tutun → içerik stratejisi.
6. KVKK ve log analizi nasıl ele alınır?
Tarama logu veya kullanıcı verisi işliyorsanız verileri anonimleştirin, yalnızca gerekli alanı toplayın (minimizasyon) ve KVKK yükümlülüklerini (aydınlatma, saklama süresi) gözetin. Emin değilseniz hukuk/gizlilik ekibinize danışın.
7. llms.txt için örnek bir kural satırı neye benzer?
Markdown tabanlıdır; basitçe önemli sayfaları işaret eder, örneğin: - [AI SEO Rehberi](https://siteniz.com/ai-seo): kısa açıklama. Bağlayıcı bir engelleme komutu değildir; robots.txt’ten farklı olarak bir öneridir.
8. Ne zaman dış (kapsamlı) diagnostic almalıyım?
Bu checklist’te birden çok “Yüksek” öncelikli madde başarısızsa, kaynak erişiminiz sınırlıysa ya da sonuçları yorumlamakta zorlanıyorsanız. Daha detaylı diagnostic için → AI Search Readiness Analizi.
9. Checklist’i uyguladıktan sonra ne yapmalıyım?
KPI’ları düzenli izleyin, başarısız maddeler için sorumlu/iş planı oluşturun ve 3–6 ayda bir yeniden test edin. Kapsam büyüdüğünde kapsamlı değerlendirmeye geçin.
Kaynaklar / araçlar: Google Rich Results Test · Schema Markup Validator · Google Search Console · Google robots.txt dokümanı · Google — AI özellikleri ve siteniz · llmstxt.org · schema.org
