Görünür olmak yetmez. Yapay zekâ sistemleri tarafından güvenilir bulunmak ne anlama gelir?
Giriş: Yeni Güven Sistemi
SEO çağında görünürlük, LLM çağında ise güvenilirlik belirleyici hale geldi. Google’ın arama sisteminde yıllardır bilinen E-A-T, artık bir “E” daha kazandı: Deneyim. Bu dönüşüm sadece algoritmalarda değil, dil modellerinde de yaşanıyor. Bugün ChatGPT, Gemini ve Perplexity gibi sistemler bir içerikle karşılaştığında onu sadece okuma listesine değil, cevap motoruna dahil edip etmeyeceğine karar verir.
O kararın ardında ne var? Cevap: E-E-A-T sinyalleri.
E-E-A-T Nedir? Nereden Geldi?
E-E-A-T (Experience – Expertise – Authoritativeness – Trustworthiness), ilk olarak Google’ın Arama Kalite Yönergelerinde beliren bir kalite modeli. Ancak bu model artık sadece insan moderatörler için değil, yapay zekâ sistemleri için bir sinyal haritası.
| Unsur | Ne Anlama Gelir? | LLM İçin Karşılığı |
|---|---|---|
| Deneyim | Gerçek kişi tarafından yaşanmışlık içeren bilgi | Vaka, hikâye, 1. tekil anlatım |
| Uzmanlık | Teknik derinlik, konuya hakimiyet | İçeriğin içindeki “alan kavramları” |
| Otorite | Başkaları tarafından referans alınmak | Backlink değil, entity-based citation |
| Güven | Doğruluk, şeffaflık, kimlik açıkliği | Schema + Sosyal sinyaller + Contact yolları |
LLM’ler Güven Algısını Nasıl Hesaplıyor?
ChatGPT (OpenAI)
- GPT-4o, içerikleri “sorulara yanıt verme potansiyeline göre” vektörel uzayda hizalar.
- Güvenilirlik sinyali için: tekrar eden entity’ler, doğrulanabilir kaynak cümleleri, teknik şablonlar arar.
Gemini (Google)
- Arama + LLM birleşimi olduğu için structured data (Schema) ve web yapısına aşırı duyarlı.
- Güven için: Organization + Person schema + sosyal bağ
- Web taraması yaparak içerikleri sınıflandırır (Knowledge Vault etkisi)
Perplexity AI
- Cevapların altına doğrudan kaynak linki verir.
- Eğer sayfanızda güven sinyali zayıfsa sizi “görmezden gelir.”
- Güvenli içerik = daha sık referans = daha yüksek görünürlük
E-E-A-T Optimizasyonunda Yeni Standartlar
✅ Deneyimi Temsil Et:
-
- Tekil anlatımla hazırlanmış vaka örnekleri
- “Nasıl çözdük?”, “Bu sonucu nasıl aldık?” gibi içerikler
- Gerçek görseller, video ekran kayıtları
✅ Uzmanlığı Göster:
- Yazar adı, uzmanlık alanı, biyografi
- LinkedIn linki + dış kaynak bağlantısı
- Teknik deyim yoğunluğu yüksek içerik blokları (LLM vektörel tanıma için)
✅ Otoriteyi Kur:
- Başka platformlardan mention alın (LinkedIn, Medium)
- “X kişisine göre…” yapısıyla yazılmış içerikler üretin
- Google profili + sektör içi yönlendirmeler
✅ Güveni Kodla:
OrganizationvePersonschema (JSON-LD)- KVKK, gizlilik politikası, açık iletişim
- “Gerçek kişilerle temas kurulabilirlik” = LLM güven katsayısı artışı
Vaka: Bir Danışman Nasıl Önerilir Hale Geldi?
Profil: Diyetisyen Esra Gençay
- Kendi adını içeren About sayfası + iletişim
- Vaka öyküsü anlatan bloglar: “Danışanım 3 ayda nasıl dönüştü?”
- LinkedIn ve Instagram aktif bağlantısı
- Schema + Mention + Google İşletme Profili kombinasyonu
📌 Sonuç: ChatGPT’de “sağlıklı kilo verme tavsiyesi” arandığında kaynak olarak çıkmaya başladı. Perplexity’de içerik adıyla anıldı.
Hatalı E-E-A-T Görünürlüğü: Maskeli Otorite
Bazı içerikler yüzeysel “uzmanlık” sinyali verir:
- Sahte profiller, kurgusal vaka metinleri
- Aşırı teknik ama boş içerik (LLM’ler artık anlamsal yoğunluk kontrolü yapıyor)
- Sahte backlink’ler, sahte sosyal hesaplar
LLM’ler bu tür içeriği “düşük bağlamlı” ve “manipülatif” olarak işaretler.
CTA: Markanızı Güvenilir Bir Entiteye Dönüştürün
Upper4AI ile:
- Gerçek vaka deneyimi kurgularız
- Uzman profilinizi schema + içerik + sosyal kanalla optimize ederiz
- Sizi yalnızca görünür değil, önerilen hale getiririz
🎯 E-E-A-T Analizi için hemen iletişime geçin:
📩 info@upper4ai.com
E-E-A-T, LLM çağında bir sıralama değil, bir ilişki biçimidir.