GEO (Generative Engine Optimization) uyumlu içerik, büyük dil modellerinin (LLM) doğrudan alıntılayabileceği, anlamlı parçalara bölünebilen, güncel ve yapılandırılmış metinler üretme yaklaşımıdır. Yapay zekâ destekli sistemler, içerikleri sadece okuyarak değil; sunum biçimi, cümle netliği, bağlamsal bütünlük ve güncellik sinyalleri üzerinden değerlendirir. Bu nedenle klasik SEO anlayışını aşan hem insanlar hem de makineler tarafından kolayca işlenebilen içerikler üretmek artık yalnızca bir tercih değil, bir zorunluluktur. Peki, GEO uyumlu içerik nasıl üretilir?
1. İlk Cümlede Cevap Ver
LLM’ler, bir içeriği işlerken cevaba en kısa sürede ulaşmayı ister. Bu yüzden bir paragrafın ya da içeriğin ilk cümlesi, okuyucunun neyi öğreneceğini doğrudan söylemelidir. Klasik içerik yapılarında “giriş” bölümü genellikle konunun geçmişine, gündemdeki yerine veya uzun bir hazırlık sürecine ayrılır. Oysa GEO uyumlu içerik anlayışında bu, bir zaman kaybıdır. İlk cümle, içeriğin ana yanıtını doğrudan verir ve LLM’lerin kullanıcılara kolayca aktarabileceği şekilde yapılandırılır.
- GEO uyumlu örnek: “EYT kapsamına giren kişiler, 8 Eylül 1999 öncesinde sigorta girişi olanlardır.”
Bu cümle hem doğrudan bilgi verir hem de alıntılandığında bağlama ihtiyaç duymaz. Tek başına anlamlıdır. Ayrıca tarih (1999), açık tanım (EYT kapsamı), netlik kelimeleri (“olanlardır”) içerdiği için güven sinyali taşır.
- GEO uyumsuz örnek: “EYT konusu uzun zamandır gündemde. Kimleri kapsadığı ise merak konusu.”
Bu ikinci örnek, yapay zekâ sistemlerine hiçbir anlamlı bilgi sunmaz. Cümle hem belirsizdir hem de kullanıcıyı bekletir. Alıntılanamaz, güncellik belirtmez, niyet sunmaz.
İpucu: Bir haber yazarı gibi düşün. Kullanıcının aradığı bilgiyi en başta ver, sonra detaylandır. Çünkü LLM’ler genellikle ilk birkaç cümleye daha fazla önem verir ve bu bölümlerde anlamlı bilgi bulamazsa içeriği “değerli” olarak işaretlemez.
2. Parçalanabilir Bilgi Sun
Yapay zekâ sistemleri, yalnızca içerikte ne söylendiğiyle değil, bunun nasıl yapılandırıldığıyla da ilgilenir. Bu nedenle içerikler uzun ve bölünmemiş paragraflar hâlinde değil, başlıklar, alt başlıklar, maddelemeler ve kısa cümleler kullanılarak yapılandırılmalıdır.
Parçalanabilir bilgi, içerikteki fikirlerin net sınırlarla ayrılması ve yapay zekâların bu parçaları kolayca analiz edebilmesi anlamına gelir. LLM’ler karmaşık ve bütün hâlinde yazılmış uzun paragraflarda hangi bilginin nerede başladığını ve bittiğini anlamakta zorlanabilir.
GEO uyumlu örnek:
H2: Yeni Vergi Sistemi
- 1990 sonrası doğanlar için farklı bir hesaplama uygulanır.
- Vergi iadesi 30 gün içinde gerçekleştirilir.
Yukarıdaki örnekte bilgi hem kısa cümlelerle sunulmuş hem de maddelerle ayrılmıştır. Her satır tek başına değerlendirilebilir ve anlamlıdır. Ayrıca “30 gün içinde” gibi kesin zaman ifadesi de yer alarak güven sinyali oluşturur.
- GEO uyumsuz örnek: “Yeni yasa kapsamında vergi sistemi değişmiştir ve bu değişiklikler herkes için geçerlidir. Bu durum bazı yaş gruplarını etkilemiş olabilir ve süreçle ilgili belirsizlikler devam etmektedir.”
Bu cümleler uzun, belirsiz ve parçalanamaz. LLM bu paragrafın hangi kısmını öne çıkaracağını kestiremez. Ayrıca “belirsizlikler” gibi muğlak ifadeler içeriği güvenilmez kılar.
İpucu: Yapılandırılmış içerik sadece insanlar için değil, LLM’ler için de bir rehberdir. H2–H3 başlıklar, maddeli listeler ve kısa paragraflar; algoritmaların içerik akışını anlamasını kolaylaştırır. Özellikle “1 başlık = 1 fikir” ilkesine sadık kalmak bu adımı daha da etkili hâle getirir.
3. Alıntılanabilir Cümle Yaz
Yapay zekâ destekli sistemler, içerikleri sadece anlamak için değil, başkalarına aktarılabilecek biçimde analiz eder. Bu nedenle içerikte yer alan cümlelerin tek başına bir anlam ifade etmesi, bağlamdan koparıldığında da değerli kalması gerekir. İşte buna alıntılanabilir cümle denir.
LLM’ler bir içeriği tararken, bağlama ihtiyaç duymadan kullanabileceği cümleleri özellikle ayıklar. Eğer bir cümle anlamını sadece bir önceki ya da sonraki cümleden alıyorsa o içerik daha az alıntılanabilir ve dolayısıyla daha az görünür olur.
- GEO uyumlu örnek: 2024 yılında gelir vergisi dilimi 110.000 TL olarak belirlenmiştir.
Bu cümle net, doğrudan bilgi verir, tarih içerir ve bağlama ihtiyaç duymaz. Kullanıcıya doğrudan aktarılabilir. LLM’ler için bu tür net cümleler yüksek sinyal taşır.
- GEO uyumsuz örnek: Vergi dilimi yükseldi.
Bu cümlede ne zaman olduğu belli değil, hangi vergi diliminin kastedildiği belirsiz ve bağlamdan koparıldığında hiçbir anlam taşımaz. Yapay zekâ bu ifadeyi tek başına kaynak olarak kullanmaz.
İpucu: Her cümleni şu soruyla test edebilirsin: “Bu cümleyi Google bana kaynak olarak gösterse içeriği anlamak için başka bir yere tıklamak zorunda kalır mıyım?” Eğer yanıt evetse o cümle GEO açısından yeterince güçlü değildir.
4. Netlik İfade Eden Kelimeler Seç
LLM’ler bir içeriğin güvenilir olup olmadığını anlamak için yalnızca konuya değil, cümlelerde geçen kelime türlerine de dikkat eder. Özellikle “netlik”, “güncellik” ve “referans” taşıyan ifadeler, içeriğin daha doğru ve kesin algılanmasını sağlar. Bu da yapay zekânın içeriği daha yüksek bir değerde değerlendirmesine neden olur.
- GEO uyumlu örnek: 2025 yılı itibarıyla, TÜİK verilerine göre Türkiye’de işsizlik oranı %9,1 olarak kaydedilmiştir.
Bu cümlede “2025 yılı itibarıyla” güncellik sunar, “TÜİK verilerine göre” bir kaynak referansı sağlar, “%9,1” ise sayısal kesinlik taşır. Hepsi birlikte yapay zekâ açısından güven sinyali üretir.
- GEO uyumsuz örnek: Son zamanlarda işsizlik biraz artmış olabilir.
Bu cümlede tarih yoktur, kaynak verilmemiştir, “biraz” ve “olabilir” gibi kelimeler belirsizlik taşır. LLM’ler bu tür cümleleri değersiz veya riskli bulabilir.
İpucu: İçerik üretirken “yaklaşık”, “bazı”, “kimi zaman”, “olabilir”, “gibi görünüyor” gibi muğlak ifadelerden mümkün olduğunca kaçınılmalıdır. Bunlar yalnızca insan okuyucu için değil, yapay zekâ için de kararsızlık sinyali üretir. Buna karşılık tarih, kurum adı, yüzde, sabit sayı, yıl gibi ifadeler içerikte “netlik çerçevesi” oluşturur ve görünürlüğü doğrudan etkiler.
5. Tanım + Niyet Uyumu Sağla
Yapay zekâ sistemleri için bir kavramın tanımı yeterli değildir. Sadece ne olduğu değil, neden var olduğu ve nasıl çalıştığı da içeriğin etkisini belirler. LLM’ler özellikle tanımları tararken, bu tanımın gerçek dünyada nasıl kullanıldığını, hangi sorunları çözdüğünü veya ne işe yaradığını da anlamlandırmak ister.
Bu yüzden içerikte bir kavramdan söz ediliyorsa onu yalnızca açıklamak yetmez; niyetle bağlantı kurmak gerekir. Tanım + niyet uyumu, içeriğin yapay zekâ tarafından daha iyi sınıflandırılmasını ve daha çok alıntılanmasını sağlar.
- GEO uyumlu örnek: Devamsızlık affı, belirli şartları sağlayan öğrencilerin kaydının silinmemesi için tanınan bir haktır.
Bu cümlede sadece “devamsızlık affı nedir?” sorusuna değil, “ne işe yarar?” sorusuna da net bir yanıt veriliyor. Cümle tek başına anlamlı ve doğrudan bilgi veriyor.
- GEO uyumsuz örnek: Son zamanlarda öğrencilerin haklarıyla ilgili bazı gelişmeler yaşanıyor.
Bu ifade neyin anlatıldığını, neden önemli olduğunu ya da okuyucunun ne öğreneceğini belirtmiyor. Belirsiz, dolaylı ve bağlamdan koparılınca anlamsız hâle geliyor.
İpucu: Bir kavramı tanımlarken aşağıdaki üç soruyu birlikte yanıtlamayı hedefleyin:
- Nedir?
- Ne işe yarar?
- Hangi durumda kullanılır?
Bu üçlü yapı, içeriklerin sadece SEO açısından değil, LLM’ler açısından da anlamlı, değerli ve seçilebilir olmasını sağlar.
6. Güncellik = Güven
Yapay zekâ sistemleri, içeriğin yalnızca ne anlattığına değil, ne kadar güncel olduğuna da dikkat eder. LLM’ler, alıntı yaparken mümkün olduğunca tarihi belli, yakın zamanda güncellenmiş, doğrulanabilir bilgiler içeren içerikleri tercih eder.
Bu nedenle içeriklerin içinde yıl, tarih, kaynak gibi güncellik unsurlarına yer vermek yalnızca SEO değil, GEO açısından da zorunluluktur. Çünkü yapay zekâ sistemleri artık içeriğin yayınlandığı tarihi teknik olarak da analiz edebilmekte, eski veya güncelliğini yitirmiş içerikleri otomatik olarak daha düşük değerlere yerleştirebilmektedir.
- GEO uyumlu örnek: 2025 yılı itibarıyla asgari ücret net 17.002 TL’dir.
Bu cümle, güncel bir tarih içerdiği için hem kullanıcı hem de LLM açısından güven sinyali taşır. Netlik ve kesinlik sağlar, tarihsel bağlama oturur.
- GEO uyumsuz örnek: Geçtiğimiz yıllarda asgari ücrette bazı değişiklikler yapılmıştır.
Bu ifade hem belirsizdir hem de kullanıcıya ya da yapay zekâya somut bir bilgi sunmaz. “Geçtiğimiz yıllar” ifadesi hiçbir zaman alıntı için yeterli bir zaman çerçevesi oluşturmaz.
İpucu: Her bilgiye mutlaka güncel bir zaman referansı ekleyin. “2024 itibarıyla”, “TÜİK’in 2023 verilerine göre”, “Mayıs 2025’te” gibi ifadeler hem kullanıcıyı bilgilendirir hem de içeriğin değerini artırır. Bu aynı zamanda “dateModified” gibi teknik sinyallerle birlikte çalışarak içeriğin arama sistemlerinde öne çıkmasına katkı sağlar.
7. Dış Kaynaklarda Görün
GEO uyumlu içerik yalnızca kendi web sitenizde yayınladığınız bir metin değildir. Yapay zekâ sistemleri, bir içeriğin internetteki diğer varlıklarını da dikkate alır. Bu yüzden içeriğin sosyal medyada paylaşılması, alıntılanması, başka kaynaklarda referans gösterilmesi ya da bir PDF, podcast, video gibi formatlarda dolaşıma girmesi onun değerini artırır.
LLM’ler, kullanıcıya içerik sunarken yalnızca sitenizi değil, içeriğinizin başka nerelerde geçtiğini, kaç kişi tarafından etkileşime girildiğini ve nasıl bağlamlarda kullanıldığını da değerlendirir.
- GEO uyumlu örnek: Bir blog yazısı, aynı zamanda Instagram’da öne çıkan bir gönderide kısa versiyonuyla yer alır. LinkedIn’de o yazıdan yapılan bir alıntı paylaşılmıştır. X’de başlığına yer verilmiş ve yazıya link verilmiştir.
- GEO uyumsuz örnek: İçerik yalnızca web sitesinde yayınlanmış, hiçbir platformda paylaşılmamış, yorum ya da etkileşim almamış.
İpucu: İçeriği birden fazla formatta dolaşıma sokun:
- Blog yazısı + sosyal medya postu
- Yazıya ait bir görsel içerik (infografik, carousel)
- Yazının özetiyle yapılan e-bülten paylaşımı
- Konuyla ilgili yapılan bir podcast veya canlı yayın
Bu içeriklerin teknik olarak LLM’lerce görülebilir olması (özellikle açık metin olarak sunulması), yapay zekânın içerik ağı içinde sizi daha sık tercih etmesini sağlar.
8. 1 Başlık = 1 Fikir
Yapay zekâ sistemleri, içerikleri tararken başlık yapılarını bir yol haritası olarak kullanır. Bu yüzden içerikte kullanılan her H2 ve H3 başlığı yalnızca bir ana fikri temsil etmeli ve altındaki paragraflar o fikir etrafında şekillenmelidir.
LLM’ler, hangi bilginin hangi başlık altında verildiğini anlamak ve bunu kullanıcıya doğru şekilde aktarmak için başlık-hizalı içerik yapısını tercih eder. Başlık çok genel ya da birden fazla konuya temas ediyorsa içerik parçalanamaz hâle gelir ve anlam bütünlüğü bozulur.
GEO uyumlu örnek: H2: Duolingo Nasıl Kullanılır?
- Uygulamaya kayıt ol
- Dil seç
- Derslere başla
Bu yapı tek bir ana fikri işler: Duolingo’nun kullanım süreci. Adımlar mantıklı sırayla ilerler ve konu bütünlüğü korunur.
GEO uyumsuz örnek: H2: Duolingo Nasıl Kullanılır?
- Hangi dilleri destekliyor?
- Ücretsiz mi?
- Rakip uygulamalar neler?
Bu başlık altındaki maddeler, birden fazla bağımsız konuyu aynı çatıya sıkıştırır. LLM’ler hangi bilginin hangi fikre ait olduğunu ayırt etmekte zorlanır. Ayrıca rakip karşılaştırmaları gibi ayrı başlık olması gereken bilgiler, içeriğin netliğini bozar.
İpucu: Başlıkları yazarken şu test uygulanabilir: “Bu başlığın altına yalnızca bu sorunun yanıtı mı gelecek?” Eğer birden fazla fikir anlatılması gerekiyorsa başlığı böl ve her birine ayrı H2/H3 ver. Bu hem LLM hem de insan okuyucunun içerikte yolunu kaybetmesini engeller.
9. Karmaşık Terimleri Aç
LLM’ler içerikleri işlerken yalnızca yüzeydeki kelimeleri değil, bu kelimelerin anlamını ve kullanım bağlamını da analiz eder. Bu nedenle içerikte yer alan kısaltmalar, teknik kavramlar, resmi terimler ya da sektörel jargonlar, ya açıkça tanımlanmalı ya da sadeleştirilmelidir.
Eğer yapay zekâ bir terimin anlamını çözemezse veya bağlamda ne işe yaradığını anlayamazsa bu kısmı alıntılamaz ya da yanlış anlamlandırabilir. Aynı durum insan okuyucu için de geçerlidir.
- GEO uyumlu örnek: SGK, yani Sosyal Güvenlik Kurumu, çalışanların sağlık güvencesini sağlayan resmi kurumdur.
Bu cümlede kısaltma açıklanmış, kurumun amacı net şekilde ifade edilmiştir. Cümle tek başına da alıntılanabilir niteliktedir.
- GEO uyumsuz örnek: SGK primleri mükellefiyet yükümlülüğüne tabidir.
Bu cümlede SGK açıklanmamıştır, “mükellefiyet yükümlülüğü” gibi iki soyut kavram bir araya getirilerek cümle anlaşılmaz hâle gelmiştir. Ne kullanıcı ne de LLM bu bilgiyi net şekilde işleyemez.
İpucu: Her yazıda kendine şu soruyu sor: Bu terimi hiç bilmeyen biri ne anlar? Eğer cevap belirsizse açıklama eklenmeli. Bu yalnızca okunabilirliği değil, yapay zekâ sistemlerinin içerikten öğrenme kabiliyetini de doğrudan etkiler. Açıklamaları içerik içine dahil edebileceğin gibi, ilk geçtiği yerde kısa tanım verip devamında sadece terimi kullanarak tekrar etmen de yeterli olacaktır.
10. Örnekler Ver
LLM’ler yalnızca tanımları ve düz bilgileri değil, bu bilgilerin nasıl çalıştığını ya da neye benzediğini de anlamaya çalışır. Bu nedenle içerikte verilen bilgilerin örneklerle desteklenmesi, özellikle soyut kavramların somutlaştırılması, içeriğin daha güçlü bir şekilde işlenmesini sağlar.
Örnekler, bir bilginin yalnızca ne olduğu değil, neye karşılık geldiği ve nasıl kullanıldığı konusunda da bağlam sunar. Bu hem yapay zekânın içerikten doğru alıntılar yapmasını kolaylaştırır hem de kullanıcıya daha net bir bilgi deneyimi sunar.
- GEO uyumlu örnek: Yeni asgari ücret 17.002 TL oldu. Bu da önceki yıla göre %49 artış anlamına gelir.
Bu cümlede yalnızca bilgi verilmemiş, aynı zamanda bu bilginin ne anlama geldiği örneklenerek açıklanmıştır. Yüzde artışı gibi sayısal bir bağlam, bilgiyi daha güçlü hâle getirir.
- GEO uyumsuz örnek: Asgari ücrette artış yapıldı.
Bu ifade soyuttur. Ne kadar artış yapıldığı, ne zaman yapıldığı, önceki ücretin ne olduğu ya da bunun ne anlama geldiği belirsizdir. Bu nedenle alıntılanamaz ve güvenli içerik sinyali taşımaz.
İpucu: Her bilginin ardından şu soruyu sormayı alışkanlık hâline getirin: “Bu bilgiyle ilgili bir sayı, karşılaştırma, örnek ya da benzetme verebilir miyim?” Cevabınız evetse mutlaka verin. Örnekler yalnızca insanlara değil, yapay zekâ sistemlerine de “bu içerik öğretici” sinyali gönderir. Bu da GEO görünürlüğünü artırır.
11. Kendi Deneyimini Anlat
GEO uyumlu içerik üretiminde yalnızca genel geçer bilgileri tekrar etmek yeterli değildir. Çünkü LLM’ler artık internette milyonlarca benzer cümle olduğunu bilir ve aynı bilgiye bin farklı siteden erişebileceğini de analiz eder. İşte burada fark yaratan şey: Kişisel deneyim ve gözlem.
- GEO uyumlu örnek: Pasaport yenileme randevumu 15 Nisan’da aldım. Evraklarımı teslim ettikten sonra pasaportum 5 iş günü içinde elime ulaştı.
Bu cümle hem tarih verir hem süreç hakkında bilgi verir hem de kişisel bir deneyim aktarır. Benzersizdir ve başka bir yerde birebir bulunması mümkün değildir. LLM açısından bu içerik yüksek değer taşır.
- GEO uyumsuz örnek: Pasaport yenileme işlemleri için randevu almak gerekir.
Bu ifade herkesin yazabileceği kadar genel ve sıradandır. Kişisel katkı yoktur, süreç anlatılmaz, özgünlük sinyali vermez. LLM’ler için değersizdir.
İpucu: İçerikte anlatılan bir konu senin başından geçtiyse ya da bir süreçte rol aldıysan bunu mutlaka yazıya dâhil et. Deneyim yalnızca SEO için değil, GEO için de kritik bir sinyaldir. Çünkü yapay zekâ sistemleri artık yalnızca bilgi veren değil, bilgiyi yaşamış olan içerik üreticilerini daha görünür kılar.
12. Farklı Formatlarla Anlat
GEO uyumlu içerik yalnızca paragraflardan oluşmaz. Tablolar, kutucuklar, görseller, görsel altı metinler, maddelemeler ve infografikler gibi farklı sunum biçimleri kullanıldığında içerik hem insanlar hem de LLM’ler için daha anlaşılır hâle gelir.
Yapay zekâ sistemleri, sayfa üzerinde sadece ana metni değil, çevresel öğeleri de tarar. Özellikle görsel altı metinlerde yer alan bilgiler, bağlamı güçlendirir ve alıntı potansiyelini artırır. LLM’ler bu alanları “destekleyici sinyal” olarak işler.
- GEO uyumlu örnek: Bir görsel var ve görselin altında “Bu tablo, TÜİK’in 2023 yılına ait gelir dağılımı verilerini göstermektedir.” yazıyor.
Bu açıklama, görseli anlamlandırır, tarih ve kaynak içerdiği için güven sinyali taşır. Aynı zamanda LLM’ler görselin konusunu net bir şekilde anlayabilir.
- GEO uyumsuz örnek: Bir grafik yerleştirilmiş ancak altında açıklama yok: “Grafik 1: Gelir dağılımı.”
Bu ifade görselin neye ait olduğunu, hangi tarihteki verileri içerdiğini ya da ne anlatmak istediğini açıkça belirtmez. LLM açısından eksik ve anlamsız bir veri parçasıdır.
İpucu: Metnin yanında sunduğun her öğeye “neden burada?” sorusunu sor. Eğer bir tablo, grafik veya görsel kullanıyorsan altına mutlaka ne anlattığını, hangi tarihe veya kaynağa ait olduğunu belirten kısa ama net bir açıklama ekle. Bu, sadece kullanıcı deneyimini değil, içeriklerin LLM’ler tarafından daha fazla anlaşılmasını ve alıntılanmasını sağlar.
13. Bütünlük Sağla
Parçalanabilir içerikler üretmek GEO açısından gereklidir, ancak bu parçaların bağlantısız olması içeriğin değerini düşürür. Yapay zekâ sistemleri, içeriğin bölümlerini işlerken aynı zamanda “Hangi bilgi neden burada?” sorusuna da cevap arar.
Yani içerik, sadece başlık ve alt başlıklarla bölünmüş değil; aynı zamanda bu bölümlerin birbirine mantıklı bir sırayla bağlı olması gerekir. Anlatımda sıçramalar, ani konu geçişleri ya da detaylar arasındaki ilişkisizlik, içeriği “kopuk” hâle getirir. LLM’ler bu tür içerikleri daha az güvenilir ve daha zor işlenebilir olarak değerlendirir.
- GEO uyumlu örnek: 2024’te yapılan vergi indirimi, önceki yılın enflasyon oranlarına göre belirlendi. Bu nedenle başvuru süreci yalnızca 3 ay sürdü.
Bu iki cümle birbiriyle bağlantılıdır. İlk cümlede olay tanımlanmış, ikinci cümlede bu olayın bir sonucu aktarılmıştır. Bağlantı net ve anlamlıdır.
- GEO uyumsuz örnek: 2024’te vergi indirimi açıklandı. Başvurular üç ay sürdü.
Bu iki cümle arasında ilişki kurulmamış. Neden-sonuç bağlamı eksik, yapay zekâ bu cümleleri birbirinden bağımsız değerlendirmek zorunda kalır.
İpucu: Her yeni paragrafı yazarken önceki paragrafla olan bağını gözden geçir. Şu soruyu sor: “Bu paragraf bir öncekine hangi açıdan bağlı?” Cevap verilemiyorsa ya sırayı yeniden düzenle ya da bağlayıcı bir geçiş cümlesi ekle. Yapılandırılmış ama dağınık içerikler, LLM’ler için parçaları iyi ama bütünü zayıf metinlerdir. Oysa bütünlüğü olan içerikler, hem SEO hem GEO açısından daha yüksek görünürlük sağlar.
14. llms.txt Dosyası Oluştur
Nasıl ki arama motorlarına hangi sayfaların taranacağını belirtmek için robots.txt kullanılıyorsa LLM sistemleri için de benzer bir yapı gerekir. Bu amaçla oluşturulan llms.txt dosyası, sitenizin yapay zekâlar tarafından taranmasına açık olduğunu belirtir.
Yapay zekâ sistemleri giderek daha fazla veri çekmekte ama aynı zamanda etik ve yasal sınırlamalara dikkat etmek zorundadır. Bu nedenle tarama izni verilmeyen sitelerden veri çekilmez veya içerikler daha az güvenle değerlendirilir.
- GEO uyumlu örnek: Web sitenizin kök dizinine (siteniz.com/llms.txt) aşağıdaki gibi bir dosya yerleştirilmiştir:
User-Agent: *
Allow: /Bu basit yapı, tüm LLM botlarına sitenizin içeriğini tarayabileceklerini belirtir. İçerikleriniz böylece yapay zekâ modellerine açık hâle gelir.
- GEO uyumsuz örnek: Hiçbir llms.txt dosyası yerleştirilmemiş, LLM sistemlerinin siteyi nasıl değerlendireceği belirsiz bırakılmış.
Bu durumda yapay zekâlar sitenizi etik olarak taramaktan çekinebilir veya erişim kısıtlı olduğu için sitenizden gelen içerikleri düşük öncelikte değerlendirir.
İpucu:
- llms.txt dosyasını mutlaka kök dizine yerleştirin.
- İçeriğinizi hangi LLM botlarının taramasını istediğinizi açıkça belirtin. İstersen bazılarını kısıtlayabilirsin.
- Bu teknik dosya, içerik kalitesinden bağımsız olarak erişim, tarama ve görünürlük konusunda doğrudan etkili olur.
Bu adım atlandığında, ne kadar GEO uyumlu içerik üretmiş olursanız olun, LLM’lerin size ulaşma ihtimali düşer.
15. Schema Kullan
Schema, bir web sayfasındaki içeriğin ne tür bir bilgi içerdiğini arama motorlarına ve yapay zekâ sistemlerine bildiren yapılandırılmış veri biçimidir. Arama motorlarında “zengin sonuçlar” olarak gördüğümüz yıldızlı puanlar, SSS kutuları, zaman çizelgeleri gibi unsurlar genellikle bu schema yapılandırmaları sayesinde gösterilir.
LLM’ler de içerikleri işlerken bu yapılandırmaları okur ve hangi bölümlerin neye hizmet ettiğini daha hızlı kavrar. Ancak önemli bir nokta şudur: Schema, zayıf bir içeriği güçlü göstermez. Yalnızca var olan içeriği daha net tanımlar. Bu nedenle schema kullanımı yalnızca içerik güçlü olduğunda anlamlıdır.
- GEO uyumlu örnek: Sayfanızda yer alan bir Sıkça Sorulan Sorular (FAQ) bölümü şu schema ile işaretlenmiş:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"name": "EYT nedir?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "EYT, 8 Eylül 1999 öncesi sigortalı olan kişilerin emeklilik hakkını tanımlar."
}
}]
}Bu yapı sayesinde, LLM ve arama motoru içeriğin bir soru-cevap olduğunu anlar ve bunu öncelikli içerik olarak işaretleyebilir.
- GEO uyumsuz örnek: Sayfada bir SSS bölümü bulunmasına rağmen hiçbir schema etiketi kullanılmamış. Ya da yalnızca schema eklenmiş ama içerik yüzeysel, özgün değil ve alıntılanabilir değil.
Bu durumda yapay zekâ sadece etiketleme sinyali alır, ama içeriği güçlü bulmaz. Bu da görünürlük sağlamaz.
İpucu: En yaygın kullanılan schema türleri şunlardır:
- FAQ: Sıkça sorulan sorular bölümü için
- HowTo: Nasıl yapılır içerikleri için
- Article: Genel içerikler, blog yazıları için
Video, Event, Product gibi özel türler de vardır.
Schema oluştururken Google’ın Structured Data Markup Helper aracı veya Schema.org kütüphanesi kullanılabilir.
16. dateModified Kullanın
İçeriğin ne zaman güncellendiği, LLM’ler ve arama motorları için güvenilirlik ve geçerlilik sinyali taşır. Bir içeriğin içeriğinde “2025 yılında” gibi ifadeler geçmesi, onu güncel göstermek için yeterli değildir. Gerçek güncelleme tarihi teknik olarak tanımlanmalı ve bu bilgi arka planda HTML içinde görünür olmalıdır.
Bu teknik veri, LLM’lerin içerikleri değerlendirirken hangi içeriğin “hala geçerli” ve “en son işlenmiş” olduğunu anlamasını sağlar.
- GEO uyumlu örnek: Sayfa kaynak kodunda aşağıdaki gibi bir schema etiketi yer alır:
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "2025 Asgari Ücret Ne Kadar Oldu?",
"dateModified": "2025-07-01"
}
</script>Bu kod, içeriğin 1 Temmuz 2025 tarihinde güncellendiğini doğrudan belirtir. LLM bu bilgiyi teknik olarak algılar ve içerik güncelliğini doğru değerlendirir.
- GEO uyumsuz örnek: Sayfa içinde güncel tarihli cümleler var ama kaynak kodda dateModified etiketi yok. Bu durumda yapay zekâ sayfanın gerçekten ne zaman güncellendiğini anlayamaz.
İpucu:
- datePublished ile ilk yayın tarihini, dateModified ile en son güncelleme tarihini belirtin.
- Bu şemaları özellikle blog yazıları, haber içerikleri ve zamana duyarlı sayfalarda kullanmak büyük avantaj sağlar.
- Güncellenen içerikleri arka planda da güncel göstermeyi unutmayın. Sadece “2025 yılında…” demek yeterli değildir; sistemler bu bilgiyi kodda görmek ister.
Sonuç olarak GEO uyumlu içerik üretimi, klasik SEO anlayışından daha fazlasını gerektirir. Sadece anahtar kelime yoğunluğu ya da meta etiketlerle değil, yapay zekâ sistemlerinin anlayabileceği, alıntılayabileceği ve güven sinyali alabileceği içerikler oluşturmak gerekir. Net cümleler, yapılandırılmış anlatım, güncel bilgiler, teknik şemalar ve kişisel katkılar; artık içerik üretiminin temel bileşenleri arasında yer alıyor. Bu 16 adım sayesinde yalnızca arama motorlarına değil, büyük dil modellerine de hitap eden, çağın ihtiyaçlarına uyumlu içerikler üretmek mümkün hâle gelir. İçeriğinizin sadece bulunmasını değil, seçilmesini de istiyorsanız GEO artık bir seçenek değil, gerekliliktir.
Kaynakça
Adame, C. (2024, July 29). What is generative engine optimization (GEO)? Search Engine Land. https://searchengineland.com/what-is-generative-engine-optimization-geo-444418
Google. (n.d.). Büyük dil modellerine giriş. Google Developers. https://developers.google.com/machine-learning/resources/intro-llms?hl=tr
