GEO (Generative Engine Optimization), yapay zekâ destekli arama motorlarının içerikleri işleme ve sunma biçimine uyum sağlayan yeni nesil bir optimizasyon yaklaşımıdır. Geleneksel SEO’da odak daha çok tarayıcı botların sayfayı anlamasına yönelirken, GEO’da hedef; LLM tabanlı arama sistemlerinin içeriği nasıl okuyup
LLM’ler için içerik revizesi, büyük dil modellerinin anlayabileceği biçimde içeriklerin güncellenmesi sürecidir. Bu, mevcut yazıların gözden geçirilmesi ve uygun şekilde yeniden yapılandırılmasını kapsar. Böylece, geçmişteki bilgiler yenilenerek daha doğru ve güncel içerikler oluşturulur. Bu süreç, hem kullanıcı deneyimini iyileştirir hem
AI görünürlük optimizasyonu, yapay zekanın bilgi erişiminde daha etkili hale gelmesi için kullanılan stratejilerin bütünüdür. Bu süreç, işletmelerin çevrimiçi varlıklarını artırarak, kullanıcılar tarafından daha kolay bulunmalarını sağlar. AIVO stratejileri, içerik optimizasyonu, veri yapıları ve sosyal kanalların etkin yönetimi gibi unsurları
Generative Engine Optimization (GEO), turizm ve seyahat sektöründe arama motorlarının yapay zeka destekli modelleri için içerik ve optimizasyon stratejileri geliştirme açısından kritik bir yaklaşımdır. Bu yazıda, turizm‑seyahat alanında GEO stratejisi oluşturma süreçlerini ve alt başlıklarını detaylı şekilde ele alacağız. Yapay
GEO odaklı KPI’lar, 2026 yılında dijital içerik üretiminde yepyeni bir sayfa açarak klasik SEO stratejilerinin yerini almaya başladı. Bu dönüşümün temelinde, arama motorlarının çalışma prensiplerinde yaşanan büyük değişim yer alıyor. Google başta olmak üzere büyük arama motorları, kullanıcı sorgularını artık
AI arama motorları, klasik algoritmalardan farklı olarak içerikleri sadece anahtar kelime uyumuyla değil, bağlam, yapı ve anlam derinliğiyle değerlendiriyor. 2026 ve sonrasında arama motorlarının temelini oluşturan büyük dil modelleri (LLM’ler), yalnızca bilgi çekmekle kalmıyor; doğru, güvenilir ve etkili içerikleri tanıyıp
2026, arama ekosisteminin yapay zeka merkezli bir dönüşümünü temsil ediyor. Arama motorları yalnızca sorguları işleyen yapılar olmaktan çıkıyor; kullanıcı niyetini tahmin eden, içeriği yeniden biçimlendiren ve birçok platformdaki veri sinyallerini birleştiren akıllı sistemlere dönüşüyor. Chat-based arama deneyimleri, multimodal sorgular, gerçek
LLM’lerde marka alıntılanması, markaların büyük dil modelleri tarafından tanınmasını ve referans verilmesini sağlayan kritik bir süreçtir. Bu, tüketici algısını ve marka değerini artırmak için önemlidir. Citation stratejileri, LLM’lerin eğitildiği veri setlerine markanın dahil edilmesini hedefler. Doğru alıntı yöntemleriyle, markalar daha
Web sitelerinde kullanıcı davranışı, dijital görünürlüğün ve performansın ölçülmesinde en kritik sinyallerden biridir. Bir kullanıcının siteye girdiğinde nasıl hareket ettiği, neleri aradığı, hangi noktalarda takıldığı ve hangi alanlarda karar verdiği; yalnızca kullanıcı deneyimini değil aynı zamanda markanın çok yüzeyli görünürlük
