LLM SEO
Rehberi

LLM SEO'yu doğru yapmak için modellerin nasıl bilgi topladığını anlamak gerekir. LLM'ler iki kaynaktan beslenir: eğitim verisi ve gerçek zamanlı web tarama (RAG).

Eğitim Verisi vs RAG: Kritik Fark

RAG Süreci: Adım Adım

RAG-tabanlı bir LLM kullanıcı sorusu aldığında şu süreçten geçer:

Her Platform Hangi Sistemi Kullanır?

Önemli içgörü: ChatGPT Bing index'ini kullanır. Bing'de iyi sıralanmayan siteler ChatGPT'de yaklaşık 3 kat daha az alıntılanır.

Bu bölüm, hiçbir LLM SEO altyapısı olmayan bir siteden başlayıp sonuç almaya kadar olan 8 ana adımı sırasıyla anlatır. Adımları sırayla uygulayın — bazıları sonraki adımlar için ön koşuldur.

Schema markup, içeriğinizin anlamını HTML'in arkasında makine-okunur bir yapıda tanımlar. LLM'ler için bu, HTML'i tahmin etmeye çalışmaktan kurtulup doğrudan "bu bir makale, bu bir SSS, bu bir ürün" diye anlayabilmesini sağlar.

Sayfa Türüne Göre Öncelikli Schema'lar

FAQPage Schema Örneği

SSS bölümleri AI cevaplarında en çok alıntılanan içerik formatıdır. JSON-LD formatında:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "LLM SEO nedir?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "LLM SEO, sitenizin ChatGPT, Claude, Gemini gibi yapay zeka motorlarında alıntılanmak için yapılan optimizasyon disiplinidir."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Schema markup şart mı?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Evet, LLM SEO için schema markup neredeyse zorunludur..."
      }
    }
  ]
}

Schema markup yapı verir; içerik yapılandırması ise cevap çıkarılabilirlik sağlar. İkisi birlikte çalışır.

Başlık Hiyerarşisi

"Cevap Önce" Paragraf Yapısı

Her H2/H3 bölümünün ilk paragrafı bölümün sorduğu soruya doğrudan cevap vermelidir. Bu, paragrafın LLM tarafından "extract edilebilir" olmasını sağlar.

Paragraf Uzunluğu Kuralları

Yapılandırılmış Format Öğeleri

LLM'ler şu formatları öncelikli olarak çekiyor:

• Karşılaştırma tabloları — "X vs Y" tipi sorgularda öne çıkar
• Numaralı listeler — "kaç adım", "sıralama", "en iyi 5" sorularında
• Madde imli listeler — "özellikleri", "avantajları" sorularında
• SSS blokları — FAQPage schema ile birlikte en yüksek alıntılanma oranı
• İstatistik kartları — somut sayılar AI cevaplarının yapı taşıdır

Her LLM farklı bir sistemle çalışır. Genel optimizasyonun ötesinde, her platforma özel taktikler vardır.

ChatGPT için Optimizasyon

Perplexity için Optimizasyon

Google AI Overview için Optimizasyon

Claude için Optimizasyon

Gemini için Optimizasyon

LLM SEO'nun en zor kısmı ölçümlemedir. Google Search Console gibi merkezi bir araç yok; her platform için farklı yaklaşımlar gerekir.

İzlenmesi Gereken KPI'lar

Üç Ölçüm Yaklaşımı

LLM SEO ölçümünün altın kuralı: Tek bir sorgudan değil, sorgu kümelerinden konuşun. 20-30 sorgu için ortalama mention oranı, tek sorgudan 10 kat daha güvenilir bir sinyaldir.

LLM SEO yeni bir disiplin olduğu için yanlış uygulamalar yaygın. İşte sık karşılaştığımız 7 kritik hata: