Günümüzde dijital arama deneyimi, yalnızca metin tabanlı içeriklerle sınırlı değil. Yapay zeka destekli arama motorları, görselleri analiz ederek kullanıcılara daha alakalı sonuçlar sunmakta. Bu bağlamda, AI arama sonuçlarında görsel optimizasyon, sadece estetik açıdan değil, erişilebilirlik ve kullanıcı deneyimi açısından da
Multimodal içerikler (görsel + metin), yapay zeka destekli aramalarda sadece bilgi vermekle kalmaz, aynı zamanda bağlam kurar. ChatGPT, Bard gibi AI sistemleri artık içerikleri metin ve görsel birlikteliğiyle analiz ederek daha anlamlı yanıtlar üretir. Bu nedenle görsellerin açıklayıcı, metinle uyumlu
ChatGPT Search, geleneksel arama motorlarının ötesine geçerek kullanıcıların doğal dilde sordukları sorulara anlamlı ve bağlama uygun yanıtlar sunan yapay zeka destekli bir arama teknolojisidir. Bu sistem, OpenAI tarafından geliştirilen büyük dil modelleri (LLM) altyapısıyla çalışır. Kullanıcıların sorgularını yalnızca anahtar kelimeler
Arama dünyası hızla değişiyor. Artık sadece Google sıralamalarında yer almak yeterli değil — içeriklerimizin AI tabanlı arama yüzeylerinde nasıl konumlandığını da bilmemiz gerekiyor. Yapay zekâ destekli sistemler (SGE, ChatGPT Search, Perplexity gibi) kullanıcı niyetini anlayarak sonuç üretirken, markaların görünürlüğü artık
Yapay zeka artık yalnızca sohbet pencerelerinde değil, doğrudan tarayıcımızın içinde. OpenAI, ChatGPT’nin gücünü web’e taşıyan ChatGPT Atlas Tarayıcısı ile yepyeni bir deneyimin kapılarını aralıyor. Atlas, klasik bir tarayıcıdan çok daha fazlasını sunuyor. internette gezinirken ChatGPT ile anlık etkileşim kurabiliyor, sayfalar
Bir zamanlar internette görünür olmanın tek yolu, Google sonuçlarında üst sıralarda yer almaktı. Ancak bugün durum kökten değişti. Artık insanlar bilgiye yalnızca arama motorlarından değil; YouTube, TikTok, Instagram, Reddit, Amazon, hatta yapay zekâ destekli sohbet botları üzerinden ulaşıyor. İşte tam
Yapay zekâ alanında son yılların en dikkat çekici gelişmelerinden biri, büyük dil modellerinin (LLM) giderek daha karmaşık sorunlara yanıt verebilir hale gelmesi. Ancak bu modellerin gerçekten mantıklı, anlaşılır ve güvenilir cevaplar üretebilmesinde kritik bir yöntem öne çıkıyor: Chain of Thought
