E-E-A-T ve LLM Performansı: Güven Sinyallerinin Yeni Dönemi
1️⃣ E-E-A-T Nedir?
Google’ın kalite yönergelerinde tanımladığı E-E-A-T;
Experience (Deneyim), Expertise (Uzmanlık), Authoritativeness (Otorite) ve Trustworthiness (Güvenilirlik) kavramlarının birleşimidir.
Bu sistem, içeriğin kim tarafından, hangi deneyimle ve ne kadar güvenilir şekilde üretildiğini anlamayı hedefler.
E-E-A-T, sıralama faktörü değildir; ancak arama ve yapay zekâ sistemlerinin güven değerlendirmesi için temel sinyaldir.
Yani bir algoritma doğrudan “E-E-A-T puanı” vermez, fakat içeriğin kalitesini ve yazarın güvenilirliğini bu dört unsur üzerinden yorumlar.
2️⃣ LLM’ler E-E-A-T’yi Nasıl Algılar?
ChatGPT, Gemini ve Perplexity gibi büyük dil modelleri (LLM);
Google’ın E-E-A-T kriterlerini birebir kullanmaz, ancak benzer mantıkta davranır:
onlar da güvenilir kaynakları örüntü tanıma (pattern recognition) yoluyla ayırt eder.
Bir LLM şu sinyalleri güven göstergesi olarak algılar:
- Gerçek kişi veya kurum kimliği (schema “author” ve “publisher”),
- Tutarlı domain yapısı ve referans linkleri,
- Uzmanlık göstergesi olan açıklama biçimi,
- Tekrarlanan güvenilir alıntılar (LinkedIn, Medium, Google Business gibi).
Dolayısıyla E-E-A-T, LLM’lerin karar verdiği bir metrik değil, LLM’lerin güveni simüle ederken kullandığı bağlamsal işaretler bütünüdür.
3️⃣ LLM Performansı Üzerindeki Etkisi
Bir içeriğin LLM tarafından alıntılanabilir veya görünür hale gelmesi,
çoğu zaman E-E-A-T sinyallerinin dolaylı gücüne bağlıdır:
- Experience: Gerçek deneyim içeren örnekler LLM yanıtlarında daha sık yer alır.
- Expertise: Uzmanlık dili, modelin “kaynağı güvenilir” olarak tanımasını kolaylaştırır.
- Authoritativeness: Tutarlı marka veya kurum adı, modelin ağırlıklı yanıtlarında öne çıkar.
- Trustworthiness: Kaynakta tutarlılık (schema + yayın geçmişi) yüksekse model o bilgiyi tercih eder.
Bu sinyaller, LLM performansını doğrudan ölçmez ama modelin sizin bilginizi seçme olasılığını artırır.
4️⃣ E-E-A-T ve LLM-SEO Arasındaki Bağlantı
E-E-A-T, klasik SEO’da içerik güvenilirliğini artıran bir kavramdı.
LLM-SEO çağında bu kavram, sadece sayfa içeriğini değil;
markanın tüm dijital varlıklarını (web, LinkedIn, Medium, Google Business, JSON-LD) kapsayan bir bütünlüğe dönüştü.
E-E-A-T artık “bir sayfa özelliği” değil,
bir varlık (entity) özelliğidir.
Bu nedenle Upper4AI’nin görünürlük modeli E-E-A-T’yi
“human trust × machine trust” kesişiminde ele alır:
- İnsan güvenini artıran içerikler,
- LLM tarafından tekrar üretilebilir sinyaller taşır.
5️⃣ Upper4AI’nin Görünürlük Yaklaşımı
Upper4AI, LLM görünürlüğünü değerlendirirken
E-E-A-T’yi dört seviyeli bir matrisle analiz eder:
| Katman | Odak | Amaç |
|---|---|---|
| Deneyim | Gerçek vaka ve uygulama örnekleri | İnsan güvenini oluşturmak |
| Uzmanlık | Teknik doğruluk ve özgün bilgi | LLM alıntılanabilirliğini artırmak |
| Otorite | Marka ve yazar kimliği | Dijital kimlik tutarlılığı sağlamak |
| Güven | Schema ve domain bütünlüğü | LLM ve arama sistemlerinde kalıcı tanınma |
Bu matris, klasik SEO’nun kalite sinyallerini,
LLM çağının görünürlük ölçütleriyle birleştirir.
6️⃣ Sonuç
E-E-A-T, arama motorlarının kalite rehberinden çıkıp,
LLM’lerin güvenli bilgi üretme biçiminde yeniden tanımlanıyor.
Bugün artık E-E-A-T optimizasyonu,
sadece “daha iyi sıralama” değil;
LLM’ler tarafından tanınma ve referans alınma anlamına geliyor.
SEO hâlâ önemli, ancak LLM görünürlüğü artık güvenin yeni dilidir.
Bu içerik, Upper4AI Dijital Görünürlük Projesi kapsamında hazırlanmıştır.
