AI için içerik formatı seçimi artık soyut bir tercih değil; ölçülmüş ve veriyle desteklenmiş bir strateji meselesi. Google AI Overview’un dayandığı Discovery Engine, içerikleri maksimum 500 tokenlik parçalara bölerek işliyor; her bölümün kendi başına tamamlanmış bir bilgi birimi olması, kaynak seçim ihtimalini doğrudan artırıyor. Karşılaştırma ve sıralama sorgularında tablo içeren sayfalar %81 oranında kaynak seçilirken, aynı bilgiyi paragraf formatında sunan sayfalar yalnızca %23 oranında seçiliyor. Bağımsız araştırmalar ise soru formatındaki H2 ve H3 başlıkların bildirim cümlesi formatındakilere kıyasla AI Overview tarafından 3.4 kat daha sık kaynak olarak seçildiğini gösteriyor. Her içerik bloğunun ilk cümlesi bir micro-hook işlevi görüyor; içerik bloğu ne kadar net bir giriş cümlesiyle başlıyorsa, o bloğun kaynak seçilme ihtimali o kadar yüksek. Düz metin paragraf ise başlık yapısı olmadan yazılmış uzun metin bloğuyla AI Overview’un en düşük seçim oranını gösterdiği format olmaya devam ediyor.
AI sistemleri içeriği nasıl işliyor?
Bir AI sistemi içeriği değerlendirirken, sayfayı bir bütün olarak okumuyor. İçerik önce parçalara bölünüyor, her parça bağımsız biçimde analiz ediliyor ve en alakalı parçalar kaynak olarak seçiliyor. Buna da chunk sistemi adı verilmektedir.
Chunk sistemi ve 500 token sınırı
Google AI Overview’un dayandığı Discovery Engine, içerikleri maksimum 500 tokenlik parçalara (chunk) bölerek işliyor. Bu yaklaşık 350-400 Türkçe kelimeye karşılık geliyor. Pratik sonuç şu: bir sayfanın giriş bölümü, orta bölümü ve sonuç bölümü birbirinden bağımsız değerlendiriliyor. Her bölümün kendi başına tamamlanmış bir bilgi birimi olması, kaynak seçim ihtimalini doğrudan artırıyor.
İlk 50 token’ın önemi
GPT-OSS-20B mimarisine yapılan analizler, içeriğin ilk 50 tokeninin kritik bir ağırlık taşıdığını ortaya koydu. Sistemin ilk katmanlarında routing kararı bu ilk bölüme göre alınıyor; yani içeriğin hangi “uzman pathway”den geçeceği baştan belirleniyor. Pratik çıkarım: her içerik bloğunun açılış cümlesi, o bloğun ne hakkında olduğunu açık biçimde ifade etmeli.
O nedenle yazımızın ilk giriş paragrafı, yazının tüm vermek istediği detayları bir özet olarak sunmalıdır. Burada anahtar kelime kullanımı önemli bir detay olacaktır.
Tablolar Neden En yüksek AI citation alan format?
Tablo formatı, AI Overview ve ChatGPT kaynak seçiminde en yüksek citation oranına sahip format olarak öne çıkıyor.
Tablo vs. paragraf: %81’e karşı %23
Karşılaştırma ve sıralama sorgularında tablo içeren sayfalar %81 oranında kaynak seçilirken, aynı bilgiyi paragraf formatında sunan sayfalar yalnızca %23 oranında seçiliyor. Bu farkın teknik açıklaması şu: Google’ın layout parser modülü, tablo yapısını ayrı bir format olarak tanıyıp “karşılaştırmalı veri” kategorisine alıyor; bu kategori AI Overview’un karşılaştırma sorgularındaki tercihli kaynağı.
Hangi konularda tablo kullanılmalı?
Tablo formatı şu içerik türlerinde en büyük değeri üretiyor:
- Araç ve ürün karşılaştırmaları
- Zaman çizelgeleri ve tarihsel veri
- Özellik listeleri
- Sektöre göre oran ve istatistik setleri
- Adım sayısı veya fiyat bilgisi içeren karar rehberleri.
Her tablonun başlık satırı açık ve tanımlayıcı olmalı; hücre içeriği kısa tutulmalı.
Soru başlıklarını Neden Yapay Zekalar Tarafından daha fazla tercih ediliyor?
Soru formatındaki başlıklar, AI sistemlerinin sorgu eşleştirme mekanizmasıyla doğrudan uyumlu çalışıyor.
Soru formatı başlıklar 3.4x daha fazla extract ediliyor
Bağımsız araştırmalar, soru formatındaki H2 ve H3 başlıkların bildirim cümlesi formatındakilere kıyasla AI Overview tarafından 3.4 kat daha sık kaynak olarak seçildiğini gösteriyor. Nedeni net: AI Overview, kullanıcının sorduğu soruyla en yüksek semantik uyumu arıyor. Soru formatındaki bir başlık bu uyumu önceden kurmuş oluyor.
Self-contained paragraf yapısı (134-167 kelime kuralı)
Her bölümün hemen altındaki paragrafın, başlık sorusunu kendi başına cevaplayabilmesi gerekiyor. Araştırmalar 134-167 kelime aralığındaki paragrafların AI sistemleri tarafından tercih edildiğini gösteriyor. Bu aralık, Google’ın 500 token chunk sistemine tam oturduğundan aynı chunk içine başlık ve cevap birlikte giriyor; algoritma bütünlüklü bir bilgi birimi görüyor.
Q&A format nasıl uygulanır? Adım adım
Birinci adım: sayfanın hedef anahtar kelimesinden üretilen alt sorguları listeleyin. İkinci adım: her alt sorguyu bir H3 başlığına dönüştürün. Üçüncü adım: başlığın hemen altına, o soruya veren 134-167 kelimelik bir paragraf yazın. Dördüncü adım: paragrafın ilk cümlesi her zaman soruya doğrudan yanıt veren cümle olsun. Beşinci adım: FAQPage Schema ile işaretleyin.
Inverted Pyramid yapısı ile AI İçerik Arasındaki İlişki Nedir?
Gazetecilikte kullanılan “ters piramit” yapısı, AI sistemleri için de geçerli.
En kritik bilgiyi ilk paragrafa koy
İçerik bloğunun en önemli bilgisi ilk paragrafa, destekleyici detaylar sonraki paragraflara yerleştiriliyor. AI Overview’un chunk sistemi sayfanın tamamını değil, seçili parçaları alıyor. Kritik bilgi sayfanın ortasında ya da sonundaysa, kaynak seçiminde bu bölümün tercih edilmesi çok daha az olası.
Neden AI ilk paragrafı önce işliyor?
GPT-OSS-20B mimarisinin sliding window analizi, her chunk’ın başındaki token’ların orantısız biçimde yüksek attention aldığını gösteriyor; bu “attention sink” fenomeni olarak adlandırılıyor. Her içerik bloğunun ilk cümlesi dolayısıyla bir micro-hook işlevi görüyor. İçerik bloğu ne kadar net bir giriş cümlesiyle başlıyorsa, o bloğun kaynak seçilme ihtimali o kadar yüksek.
Numaralı listeler ve adım adım rehberler AI Tarafından tercih ediliyor mu?
Numaralı listeler, özellikle süreç ve işlem içeren sorgularda AI Overview’un tercihli formatlarından biri.
Süreç içerikleri için liste neden avantajlı?
Numaralı listeler iki açıdan avantaj sağlıyor. Birincisi algoritma tarafından “sıralı süreç” olarak tanınıyor ve HowTo Schema ile birleştirildiğinde bu sinyal güçleniyor. İkincisi kullanıcı davranışı açısından listelerin okunma oranı düz metinden daha yüksek; bu da etkileşim tahmin puanını (predicted CTR) olumlu etkiliyor.
FAQ bölümü: Sub-Query’leri karşılamanın yolu
Sayfanın altına FAQ eklemek ne kazandırır?
FAQ bölümü, query fan-out kapsamını genişletmenin en pratik yolu. Ana içerik bloğunun karşılamadığı alt sorgular, SSS formatında sayfanın altına eklenerek karşılanıyor. Bu bölümler FAQPage Schema ile işaretlendiğinde her soru-cevap çifti bağımsız bir chunk olarak işleniyor ve her biri ayrı ayrı kaynak seçilebiliyor.
FAQ soruları nasıl seçilmeli?
Google’ın PAA (People Also Ask) kutusu, “İnsanlar bunları da arıyor” önerileri ve autocomplete listesi, sayfanız için en alakalı FAQ sorularını ortaya koyuyor. Bu soruların sayfada doğrudan cevabı yoksa FAQ bölümüne eklenmeli. SEO araçları ile FAQ soru analizi nasıl yapılır öğrenmek için bu sayfaya bakabilirsiniz.
En az seçilen format neden düz metin paragraf?
Düz metin paragraf, başlık yapısı olmadan yazılmış uzun metin bloğu, AI Overview’un en düşük seçim oranını gösterdiği format. Bunun nedeni, algoritmanın bu formatı işlerken hangi bilginin önemli olduğunu belirlemekte güçlük çekmesi. İçeriği parçalara bölerek ele alacak bir yapay zeka botu için, uzun ve hiç alt parçaya bölünmemiş bir içerik; yetersiz bir içerik olacaktır.
Paragraf formatı hangi durumlarda yeterli?
Kısa ve tek boyutlu bilgi soruları için paragraf formatı hâlâ işe yarıyor. Ancak sayfa genelinde tek format olarak kullanıldığında AI kaynak seçiminde ciddi bir dezavantaj oluşuyor. Paragraf formatını tablo, liste ve Q&A yapılarıyla desteklemek minimum bir strateji.
Format seçim tablosu: hangi amaç için ne kullan?
| İçerik türü | Önerilen format | AI seçim oranı |
|---|---|---|
| Karşılaştırma ve özellik listesi | Tablo | Yüksek |
| Tanım ve “nedir” soruları | Q&A + inverted pyramid paragraf | Yüksek |
| Adım adım süreç | Numaralı liste + HowTo Schema | Yüksek |
| Alt sorgular ve ek sorular | FAQ bölümü + FAQPage Schema | Yüksek |
| Açıklama ve bağlam | Paragraf (kısa, self-contained) | Orta |
| Uzun anlatı ve hikaye | Düz metin paragraf | Düşük |
Yapay Zeka SEO Süreçlerin İçin En Verimli İçerik Formatı Ne Olacaktır?
Yapay zeka SEO süreçleri için liste, tablo, maddeleme, sosyal medya gönderileri ile birlikte oluşturulmuş, kullanıcıya bilgi verme odaklı olan ve sorular ile tüm konuları “net bilgi” verecek şekilde planlamak gerekir. Bu tarz bir içerik yapay zeka arama motorlarında daha fazla gösterim kazanacaktır.
Bu konuda daha fazla bilgiyi yapay zeka SEO rehberimizden inceleyebilirsiniz.
Sıkça sorulan sorular
Tüm içeriği soru formatına çevirmeli miyim?
Hayır. Soru formatı, başlıklar (H2/H3) için güçlü bir yaklaşım; ancak tüm içeriği soru-cevap formatına dönüştürmek okunabilirliği düşürüyor ve doğal bir okuma deneyimi sunmuyor. Pratik öneri: H2 ve H3 başlıklarının %50-60’ını soru formatına çevirin, geri kalanını bilgi odaklı bildirim cümlesi biçiminde tutun. SEO danışmanlığı hizmetimiz kapsamında içerik format analizi yapılabiliyor.
Format değişikliği mevcut sıralamayı etkiler mi?
Kısa vadede sıralamayı olumsuz etkilemez. İçerik formatını iyileştirmek genellikle okunabilirlik ve etkileşim metriklerini de iyileştiriyor; bu dolaylı biçimde sıralamayı olumlu etkiliyor. Önemli bir uyarı: büyük yapısal değişikliklerde URL’yi değiştirmemek gerekiyor; aksi halde mevcut sıralama sinyalleri sıfırlanabilir. SEO nasıl yapılır rehberinde içerik güncellemesi sırasında dikkat edilmesi gerekenler ayrıntılı ele alınıyor.
