Yapay Zeka SEO (AIO, GEO; web sitelerini ChatGPT, Google Gemini, Perplexity, Google AI Overview gibi yapay zeka tabanlı arama sistemlerinde görünür kılmayı amaçlayan bir dijital pazarlama stratejisidir. Geleneksel SEO’nun aksine yalnızca arama motorlarında değil, aynı zamanda yapay zekaların kullandığı chatbot ve özetleme sistemlerinde de öne çıkmayı hedefleyen bu yaklaşım LLM uyumlu içerik üretimi, parçalı arama yapısı, sosyal medya varlığı, dış kaynaklarda görünürlük ve “Search Everywhere” anlayışıyla bütünsel bir optimizasyon süreci sunar.
LLM’lerin içerikleri nasıl anladığını kavramak için vektör embedding, NLP, semantic search gibi teknolojilere odaklanmak gerekirken; anahtar kelime stratejileri de artık query fan-out, follow-up ve deep research gibi yöntemlerle yürütülmelidir. Yapay zeka SEO’su, klasik SEO’yu ortadan kaldırmak yerine onu evrimleştirerek EEAT, YMYL, backlinkler ve kullanıcı deneyimi gibi unsurları daha da önemli hale getirir. Gelecekte, bilgi arama ve satın alma davranışlarını yönlendiren bu yeni yapıların en büyük kazananı marka bilinirliği olacaktır.
Yapay Zeka SEO Optimizasyonu Nedir?
Yapay zeka SEO; AIO, GEO gibi kavramlarla da bilinmekte olan, web sitelerini LLM veya chatbot sorgularında hedef kitlesinin karşısına çıkartmayı hedefleyen optimizasyon çalışmalarının genel adıdır. Yapay zeka seo süreçlerinde genel amaç; ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI overview veya AI mode gibi arama odaklı özelliklerin/araçların nasıl çalıştığını anlamak ve buna göre hedef sayfaları optimize etmektir. En nihai olarak ise yapay zeka araçlarını bir dijital pazarlama trafik kaynağı olarak görmek ve hizmet/ürün satışlarını artırmaktır.
2022 yılından itibaren konuşulmaya başlayan bu kavram, Google AI mode güncellemeleri ile birlikte artık daha yüksek seslerle konuşulmaya başlanmıştır.
SEO ve Yapay Zeka SEO Arasındaki Farklar Nelerdir?
SEO, klasik google arama sonuçlarında web siteleri ilk sıralama sokmayı hedeflerken, Yapay Zeka SEO bu hedefe ek olarak ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI overview gibi arama özelliklerinde de web sayfalarının daha geniş hedef kitlelere ulaşmasını hedefler.
Yani SEO’da ama arama motorları iken, yapay zeka SEO’da amaç chatbotlar olacaktır. Ancak en nihai hedef olarak satın alma, lead toplama ve trafik yaratma amaçları aynı kalacaktır.
Görüntü Gemini üzerinden alınmıştır.
Yapay Zeka Optimizasyonu Nasıl Yapılır?
Yapay zeka SEO henüz yepyeni bir kavram olduğu için araştırmaların sınırlı veya yeni ortaya çıkmaya başladığı bir alandır. O nedenle bu sürecin nasıl ele alınacağı bu araştırmalar ile sınırlıdır.
Ancak temel SEO prensiplerine eklenen yeni tespitler ile Yapay Zekalar için SEO’nun şu şekilde yapılacağı söylenebilir;
- LLM Odaklı İçerik Üretimi
- Dış Kaynaklarda Daha Fazla Yer Almak
- Sosyal Medya’nın Aktif Kullanımı
- Parçalı Arama
- Search Everywhere Optimizasyon Mantığı
- Kullanıcı Niyeti
LLM Odaklı İçerik Üretimi
LLM odaklı içerik üretimi, klasik olan içerik üretiminden farklı olarak yapay zekaların çalışma ve sayfaları anlama mantığına odaklı bir şekilde içerik üretmeyi temsil eder.
Bu çalışmada dikkate alınması gereken ve anlaşılması gereken birçok yapı vardır;
- Vector ve Text embedding Modelleri
- Doğal Dil İşleme (NLP)
- LangChain
- Semantic Search
Bu terimler LLM’lerin bir dokümanı incelerken anlamlandırmak için kullandıkları yapılardır. O nedenle içerik üretiminde kesinlikle ele alınmaları gerekmektedir.
Bu konuları daha uzun bir şekilde başka bir makalede elbette ele alacağız, ancak kısa olarak özetlemek gerekirse şu şekilde gidebiliriz;
Vectorler ve Text embedding Modelleri nedir?
Vektör bazlı analizde sorgular ve belgeler, büyük dil modelleri (LLM’ler) tarafından embedding vektörlerine dönüştürülmektedir. Bu vektörler, metinlerin anlamsal özelliklerini taşır ve aktarır. En yaygın benzerlik metriği kosinüs adı verilen benzerliktir
Örnek vermek gerekirse; Sorgu embedding’i ile belge embedding’i arasında anlamca yakınlık varsa sonuç getirilir. Yapay zeka SEO kelimesi için; “yapay zeka seo” vektörü, “AI destekli içerik optimizasyonu” veya “LLM ile SEO stratejileri” gibi kavramlarla eşleşebilir.
Görsel ChatGPT ile oluşturulmuştur.
Doğal Dil İşleme (NLP)
NLP yani doğal dil işleme temel olarak yapay zekanın yazılı veya sözlü insan dilini işleyebilmesini sağlayan bir teknolojidir. Aslında uzun yıllardır Google ve diğer arama motorları tarafından kullanılan bu teknoloji, Yapay zeka ile SEO için daha fazla önem kazanmaya başlamıştır.
Yapay zekalar NLP teknolojisini; Duygu analizi, konu tanıma, spam tespiti, uzun metinleri kısa ve anlamlı hale getirme gibi süreçlerde kullanmaktadır.
Örnek olarak “Yapay zeka SEO” kelimesini NLP ile işlemek istenirse;
- Tokenization (Kelimeye ayırma)
- POS Tagging (Sözcük türü belirleme)
- Named Entity Recognition (Varlık tanıma)
- Dependency Parsing (Bağlantı analizi)
- Intent Detection (Niyet analizi)
- Semantic Analysis (Anlam analizi)
adımları yürütüldükten sonra çıkacak olan sonuç; “Evet, yapay zeka SEO stratejilerini geliştirmek için kullanılabilir. Örneğin; içerik önerisi, anahtar kelime kümeleri oluşturma, SERP analizi gibi alanlarda oldukça etkilidir.”
Bu sonuç direkt olarak ChatGPT 4o’dan alınmıştır. Ayrıca alt kısımda yer alan görsel ChatGPT ile üretilmiştir.
Dış Bağlantılar
Dış bağlantılar, klasik SEO süreçlerinde olduğu gibi Yapay Zeka SEO süreçlerinde de önemlidir. Yapay Zekalar interneti tarayacak güncel sorulara cevap aradıkları için daha fazla kaynak üzerinde yer almak, daha fazla kaynak üzerinde benzer şekilde ve LLM uyumlu yer almak önem arz edecektir.
Ancak burada klasik SEO’dan farklı olarak o kaynaklarda yer aldıktan sonra link almamak yine sizlere fayda sağlayabilecektir. Bu aşamada tek amaç link almak değil, daha fazla kaynak üzerinde var olmaktır.
Yapay zeka’nın gelişmesi ile birlikte bilgi alma mekanizması hızla değişecektir. Bu değişimin en büyük kazananı “Marka Bilinirliği” olacaktır. Markanız ne kadar güçlü ise, ne kadar temsil ediliyor ise daha fazla dijital pazarlama başarısı elde etmeniz mümkün olacaktır.
SEO uzmanı Batuhan Durmaz
Sosyal Medya Kullanımı
Yapay zekalar, kullanıcıların sordukları sorulara cevap vermek adına internette yer alan sosyal medyaları da sık olarak tararlar. Bu tarama sonucunda elde ettikleri bilgileri sunacakları cevaplarda kullanırlar. Bu nedenle sosyal medyalar üzerinde de hedefler doğrultusunda web sitelerini ve markaları temsil etmek önemlidir.
Yapay zekaların en çok yararlandığı sosyal medyalar,
- Youtube
olarak söylenebilir. Buna ek olarak Quora, Bölgesel listing siteler, forumlar da cidi bir şekilde hedeflenmesi gereken yapılardır.
Parçalı Arama
Parçalı arama, kullanıcı tarafından girilen sorgunun bölünerek, anlamlı bütünler halinde ele alınması yani parçalı eşleşmedir.
Yapay zeka chatbotlarda kullanıcıların çok uzun sorgular ile hedefe gitmeyi amaçladığı düşünüldüğünde, bu arama yapısı daha az maliyetli olabilmektedir.
Örnek vermek gerekirse; Anahtar kelimenin “yapay zeka seo aracı” olduğu bir senaryoda parçalı eşleşmeler şu şekilde olacaktır;
- “ai seo”
- “seo aracı“
- “yapay zeka içerik üretimi”
Eğer arama sorgusu şu şekide olsa idi; “yapay zeka seo süreçlerinde llmlerin nasıl çalıştığını anlamak için hangi metodlar ile araştırma yapmam gerekir?” elde edeceğimiz parçalı arama yapısı şuna benzer olacaktır;
| Anahtar Parça | Parçalı Arama ile Eşleşebilecek Örnek Sayfa Başlıkları |
| yapay zeka seo | “Yapay Zeka ile SEO Otomasyonu”, “AI SEO Tools” |
| llm nasıl çalışır | “LLM’ler İçin Teknik İnceleme”, “BERT, GPT ve Transformer Yapıları” |
| seo süreçleri | “SEO Süreci Nasıl Yönetilir?”, “On-page ve Off-page SEO” |
| araştırma metodları | “SEO İçin Veri Odaklı Yaklaşımlar”, “NLP ile İçerik Analizi” |
| llm + seo | “LLM ile Anahtar Kelime Kümeleme”, “AI Modelleri ile SERP Analizi” |
Artık bunları stratejilerinize nasıl dahil edeceğiniz sizlere kalmış 🙂
Search Everywhere Optimizasyon
Search Everywhere optimization terimi SEO’nun anlam olarak genişleyeceği ama temelde aynı prensipler ve hedeflere sadık kalacağını ifade etmekte olan, optimizasyonların artık sadece web sitesinde değil mümkün olan her yerde yapılması gerektiğini belirten bir terimdir.
Burada amaç çok fazla kaynakta yer alarak, LLM mantığında düşünüp kurgulanmış stratejiler bu kaynaklara yaymaktır. Hem sosyal medyalarda, hem içeriklerimizde, hem content marketing çalışmalarımızda, hem mail marketing süreçlerimizde, hem görsellerimizde hem de videolarımızda bu prensip ile düşünerek marka temsil edilmelidir.
Yapay Zeka ve Klasik Google Sonuçlarının Çalışmaları Arasındaki Farklar Nelerdir?
Yapay zeka araçları, kullanıcının sorduğu soru karşılığında arama yaparak elde ettikleri sonuçları bir araya getirir ve özet olarak sunar. Klasik Google arama sonuçlarında ise kullanıcı web sitelerini ziyaret ederek çıktıyı kendi üretmek durumundadır.
Yapay zeka araçlarında direkt sonuç odaklı bir çıktı üretilirken, klasik google arama motorunda ise sonuçları içerdiği düşünülen alakalı dokümanların sıralanması yapılmaktadır. Her iki sistem arasında en temel fark budur.
Buradan çıkarak şunu rahatlıkla söyleyebilirizki, yapay zeka sonuçları çok daha kullanıcı odaklı ve deneyim açısından daha verimlidir.
Yapay Zeka SEO Süreçlerinde Hedeflenmesi Gereken Kaynaklar Hangileridir?
Yapay zeka SEO süreçlerinde hedeflenmesi gereken yerler
- Google AI Overview
- Google AI mode
- ChatGPT
- Google Gemini
- Perplexity
- Bing Chat
- Microsof CoPiloy
- Yandex YaZeka
olarak listelenebilir.
Tüm bu yapay zeka araçları kullanıcıların bilgi alma mekanizması haline gelecek ve dijital pazarlama için önem arz eden referans trafiğin kaynakları olacaklardır. O nedenle bu kaynakların artık çalışmaların en başında hedeflenen bir konumda olmaları gerekmektedir.
Yapay Zeka SEO veya Optimizasyon Süreçlerinde Anahtar Kelime Araştırmaları Nasıl Yapılır?
Yapay zeka SEO süreçlerinde anahtar kelimeleri tespit etmek ve fırsatları yakalamak, klasik SEO Süreçlerine göre daha farklı ilerlemesi gereken bir süreçtir. Bir anahtar kelimeyi yukarıda da bahsettiğimiz gibi, LLM’ler gibi düşünerek incelemek, gerekirse parçalarına ayırmak, semantic kelimelerini çıkartmak gibi farklı yöntemlere başvurmak gerekmektedir. Buna ek olarak sizlere aşağıda 3 farklı yöntemden de bahsedeceğim.
- Query fan-out
- Query follow-up
- Deep research
Query Fan-out
Query fan-out Google ve diğer yapay zekaların kullandığı, kullanıcından gelen promtpları daha anlamlı parçalara ayırmak ve derinlemesine analiz etmek için başvurulan tekniktir. Sorgu dağıtım tekniği olarak da bilinen bu teknik, özellikle uzun sorguların daha anlamlı parçalara ayrılarak ele alınmasını amaçlar.
Query fan out tekniğin kullanıcı sorgusunu alt konulara ayırır ve kullanıcının adına aynı anda çok sayıda sorgu gerçekleştirir. Bu, aramanın geleneksel Google aramasından daha derinlemesine web üzerinde yapılmasını sağlar.
Yapay zekalar bu teknik ile sorguyu analiz ederek kullanıcı niyetini, karmaşıklık düzeyini ve ihtiyaç duyulan yanıt türünü belirler.
Örnek sorgu;
Rahat bir tasarıma, uygun fiyata ve uzun ömürlü kullanıma sahip bir ayakkabı önerebilir misiniz?
- Rahat tasarıma sahip en iyi ayakkabı markaları
- Uzun ömürlü kullanım sunan ayakkabılar hangileri?
- Uygun fiyatlı ama kaliteli ayakkabılar
- Spor yaparken uzun süre dayanıklı ayakkabılar
- Günlük kullanım için en rahat ayakkabılar
- Ayakta uzun süre kalınan işler için önerilen ayakkabılar
- Ayak sağlığına uygun ortopedik ayakkabılar
- Yorumlara göre en memnun kalınan ayakkabı modelleri
- 2025 yılı kullanıcı yorumlarına göre en dayanıklı ayakkabılar
- Ayakkabılarda kullanılan en dayanıklı taban teknolojileri
Bu sorgular ChatGPT’den sonuç olarak alınmıştır.
Query Follow Up
Query Follow Up temelde bir kullanıcının ilk sorgusundan yola çıkarak sonra sorabileceği takip sorularının tahmin edilmesi, anlaşılması ve yanıtlanması sürecini ifade etmektedir. Özellikle uzun kuyruk yapılarda işe yarayacak olan bu yöntem kullanıcı yolculuğun temel noktalarından bir tanesine dönüşecektir.
Geleneksel arama motorlarında bu süreç tamamen tek bir sorgu üzerinde yürütülürken, artık yapay zekalar ile birlikte yeni soruların tahmin edilmesi ve kullanıcının tüm bilgi ihtiyacının karşılanması hedeflenmektedir.
Örnek bir sorgu; Rahat bir tasarıma, uygun fiyata ve uzun ömürlü kullanıma sahip bir ayakkabı önerir misiniz?
- Bu ayakkabılar hangi zemin türlerinde iyi performans gösterir?
- Deri mi yoksa file kumaş mı daha uzun ömürlü olur?
- Kadınlar için mi erkekler için mi daha çok seçenek var?
- Bu modellerin taban desteği nasıldır?
- Yürüyüş mü koşu için mi daha uygundur?
- Fiyat-performans açısından en çok önerilen marka hangisi?
- Mevsimsel kullanıma göre hangileri öneriliyor?
- Su geçirmez olan modeller hangileri?
- Ayak sağlığı uzmanları hangi markaları öneriyor?
- Bu ayakkabılar kullanıcı yorumlarında nasıl değerlendirilmiş?
Bu sorgular ChatGPT’den sonuç olarak alınmıştır.
Deep Research Analizi
Deep Research, ChatGPT ile hayatımıza giren ve bir soru çerçevesinde yüzlerce kaynağı arayacak kapsamlı bir araştırma ortaya çıkartan yeni bir yöntemdir. Yapay Zeka SEO süreçlerinde de hayati öneme sahip olacak bu yöntem yeni anahtar kelimeleri tespit etmek, yapay zekaların arama mantığını anlamak adına kullanılabilir.
Örneğin sizlerle birlikte chatgpt üzerinde gerçekleştirdiğimiz derin araştırmayı ele alalım,
Derin araştırmaya verilen prompt; 2025 SEO trendleri nelerdir?
Bu araştırmayı yaparken kullandığı diğer kelimeler;
- 2025 SEO trends ve AI
- 2025 SEO trendleri
- SEO öncelikleri 2025
- SEO stratejileri 2025
- mobil SEO 2024 2025
- SEO 2025 YMYL sektörleri
Buradan da görüldüğü gibi, sadece Türkçe sorgular değil, ingilizce sorguları da çalışmaya katabilmektedir. Bu durum aslında aramanın geleceğinde uluslararası trafik kaynaklarının artacağının bir göstergesi olarak ele alınabilir.
Yapay Zeka SEO’yu Bitirecek mi?
Yapay Zeka süreçleri klasik anlamda ele aldığımız SEO ve arama mantığını bitirecek gibi görünmektedir. Ancak temel SEO prensipleri yapay zeka sonuçlarında iyi sıralara gelmek adına halen gereklidir. Bununla birlikte SEO evrim geçirecek, anlayış değişecek ve aynı isimde veya farklı bir isimde olsa bile dijital pazarlama süreçlerinde etkili olmaya devam edecektir.
Artık SEO ile birlikte yapay zeka SEO, AI optimizasyonları, generative engine optimization gibi kavramlar da masada olacaktır. Bunlar SEO’dan ayrılmadan, evrimleşmiş versiyonlar olarak ele alınmalıdır.
Yapay Zeka Süreçlerinde Hangi SEO Kriterleri Önem Kazanacaktır?
Yapay zeka süreçlerine bazı klasik SEO kriterlerinin öneminin kaybetmeyeceğini öngörüyorum;
Bunlar bana kalırsa;
Neden böyle düşünüyorum;
- Dış kaynaklar ve backlinkler daha da değer kazanacak, interneti daha detaylı ve semantic olarak arayacak olan yapay zekalar, burada yer alan linkleri takip ederek özetlerinde yer verecekler
- EEAT özellikle Google AI overivew ve AI mode üzerinde önemini artıracak
- Yapısal veriler, yapay zekaların daha anlamlı sayfalar görmesine daha az bütçeler ile imkan tanıyacak
- YMYL konularında otoriter siteler ön planda olacak
Yapay Zeka Motorları ile Klasik SEO Sıralamaları Arasında Nasıl Farklar Vardır?
Yapay zeka motorları kullanıcıların yaptıkları sorguları daha derin ve anlamlı sorgulara dönüştürerek, elde ettiği verileri özet şeklinde sunmaktadır. Buna rağmen klasik SEO Sıralamalarında hedefimiz olan arama motorları, kullanıcının sorgusunu anlamlandırarak, en anlamlı olabileceğini düşündüğü sonuçları listeler; özet çıkartmaz. Aradaki en temel fark budur.
Şuan için yapay zeka arama motorları da yine klasik arama motorlarından elde ettikleri verileri işleyerek bizlere sunar, ancak temelde işleme ve sunuş biçimleri tamamen farklıdır.
Örnek araştırma;
Yapay Zeka SEO Süreçlerinde Hangi Araçlar Kullanılmalıdır?
Yapay Zekalar SEO Danışmanlık Süreçlerini Nasıl Etkileyecek?
Yapay zekaların kullanım yaygınlığı ve SEO yaklaşımlarını geliştirmesi nedeni ile optimizasyon danışmanlık süreçlerinde uygulama ve strateji olarak değişiklikler yaratacaktır. Artık en önemli konu SEO’ya ne kadar teorik hakimiyet sağlandığı değil, ne kadar farklı stratejiler oluşturulabildiğidir. Buna ek olarak LLM’lerin çalışma mantıklarını birer algoritma gibi kabul edip incelemek ve danışmanlık süreçlerine dahil etmek de en büyük gereksinimler arasında yer alır.
