GEO Teknikleri: Uluslararası Dijital Pazarlama
Geleneksel SEO, uzun yıllar boyunca arama motorlarında görünürlüğün temel yoluydu. Ancak bugün üretken yapay zekâ modelleri, arama deneyiminin merkezine yerleşti. Bu dönüşümle birlikte SEO tek başına yeterli değildir; içeriklerinizin artık yapay zekâ motorları tarafından anlaşılması, yorumlanması ve doğru bağlamda yanıt olarak sunulması gerekir.
İşte bu noktada GEO (Generative Engine Optimization) devreye girer.
GEO, yalnızca sıralanmak için değil, AI motorlarının yanıt üretim süreçlerine dahil olmak için içeriklerinizi yapılandırma disiplinidir. Uluslararası dijital pazarlamada teknik sinyaller hâlâ önemlidir ancak amaç artık arama motorunu değil, cevap üreten modelleri eğitmektir.
Teknik İşaretlemeler (GEO İçin İçerik Sinyalleri)
Arama motorlarının sitenizi iyi anlaması hâlâ kritiktir; fakat GEO’da bu durum daha da ileri gider:
Yapay zekâ modelleri, içerikleri bağlamlarıyla birlikte değerlendirir. Bu nedenle uluslararası projelerde teknik işaretlemeler, sadece SEO için değil AI model anlayışı için de temel sinyal katmanıdır.
1. Hreflang Etiketleri
Hreflang etiketleri, AI motorlarına içeriğin hangi dilde, hangi ülkeye yönelik, hangi bağlamda üretildiğini gösteren ilk sinyal tabakasıdır. GEO’da bu sinyaller yalnızca Google tarayıcıları için değil, cevap motorlarında içerik eşleştirmesi için de önem taşır.
Doğru yapılandırılmış hreflang eşleşmeleri, modellerin kullanıcı niyetiyle doğru içeriği bir araya getirmesine destek olur.
Google Search Console’da tarama hatası görülmemesi, aynı zamanda AI içerik indekslemesinin sağlıklı olduğu anlamına gelir.
2. Meta İçerik Dili Etiketleri
Bu etiketler SEO’da olduğu gibi GEO tarafında da içerik açıklığının temel parçalarından biridir. GEO motorları, dil ve ülke kodlarını kullanıcı niyeti – içerik bağlamı eşleşmesi için veri olarak kullanır.
Örnek kullanım:
- <meta http-equiv=”content-language” content=”tr-TR”>
3. X-Default Etiketleri
Varsayılan sayfa tanımları, özellikle AI arama motorlarının karar ağacında doğru içeriğin hangi durumlarda sunulacağını belirler.
GEO’da bu etiket, AI’nin yanlış bağlamda içerik önermesini engelleyen bir yönlendirme sinyali görevi görür.
4. Schema.org Yapısı (AI İçeriği Anlama Katmanı)
Schema.org, klasik SEO’da yapılandırılmış veri anlamına geliyordu. GEO’da ise bunun karşılığı çok daha geniştir:
- AI motorlarının içeriği konumlandırması
- Üretilecek yanıtların veri bağlantısı
- İçeriğin hangi bağlamda sunulabileceğinin belirlenmesi
GEO tarafında Schema.org, sadece bir snippet değil, AI’nin içerik zincirini anlamlandırma mekanizmasıdır.
Coğrafi Hedefleme (GEO’da Bağlam Temelli Hedefleme)
Uluslararası SEO’da coğrafi hedefleme alan adı yapılarıyla sınırlıyken, GEO’da durum daha farklıdır:
- AI modelleri içeriklerin hangi ülke bağlamında üretildiğini, hangi veri setleriyle eşleşmesi gerektiğini ve hangi kullanıcı niyetine cevap verdiğini analiz eder.
- Bu nedenle coğrafi hedefleme sinyalleri, klasik SEO’dan çok daha stratejik bir anlam kazanır.
Google Analytics ve Google Search Console eklemeleri hâlâ gereklidir; ancak bunlar artık:
- AI modellerine veri akışı sağlama,
- bağlam sinyallerini doğrulama,
- coğrafi performans varyasyonlarını ölçümleme
açısından kullanılmaktadır.
Her ülke için özellikli hedefleme, GEO’da yanıt kalitesini artıran bağlam zenginliği sağlar.
Uluslararası Link İnşası (GEO’da Otorite ve Bağlam Güçlendirme)
Klasik SEO’da backlink, otoriteyi artırırdı. GEO’da backlinkler, AI modellerinin içerik güvenilirliğini doğruladığı bağlantı ağlarıdır.
Yani bir içerik, yalnızca backlink sayısıyla değil;bağlantıların bağlam kalitesi, güvenilirliği,
ülke/lokalite ilişkisi gibi faktörlerle değerlendirilir.
Dikkate alınması gereken GEO odaklı maddeler:
- Yerel alıntıların sadece SEO değerine değil, AI modelinin içerik bağlamını doğrulama kapasitesine etkisine bakın.
- Rakip araştırmaları, artık sadece içerik türünü değil, rakiplerin AI yüzeylerinde hangi yanıt formatlarında sunulduğunu gösterebilir.
- Kültürel faktörler, GEO’nun temel parçalarından biridir; çünkü üretken AI, yanıt önerilerinde kültürel uyum faktörünü hesaba katar.
GEO döneminde Brantial gibi yapay zekâ temelli görünürlük analiz araçları, içeriklerinizin AI yüzeylerinde nasıl konumlandığını anlamanız için çok daha modern bir yaklaşım sunmaktadır.
