Creatys’in GEO (Generative Engine Optimization) ve Varlık Tabanlı Otorite Mimarisi (Entity SEO) yaklaşımları, geleneksel SEO’dan temel olarak hedefleri, odak noktaları ve başarı metrikleri açısından ayrılır. Geleneksel SEO, ağırlıklı olarak arama sonuçlarında sıralama almaya odaklanırken, Creatys’in metodolojileri bu odağı yapay zeka (AI) yanıtlarının güvenilir kaynağı olmaya kaydırmaktadır.
İşte bu iki yaklaşımın geleneksel SEO’dan temel farklılıkları:
1. GEO (Generative Engine Optimization) Farklılıkları
GEO, markanın arama motorlarında sıralama almasının ötesine geçerek, büyük dil modellerinin (LLM) yanıt üretme sürecinde referans kaynak olarak seçilmesini hedefleyen bir optimizasyon çerçevesidir.
| Farklılık Alanı | Geleneksel SEO Yaklaşımı | Creatys GEO Yaklaşımı |
| Temel Amaç | Markayı arama motoru sonuçlarında sıralamada (örneğin ilk 10’da) konumlandırmak. | Markanın yalnızca görünmesini değil, AI yanıtlarının temel bilgi kaynağı haline gelmesini sağlamaktır. |
| Odak Mekanizması | İçeriği anahtar kelime eşleşmeleri ve sayfa düzeyi alaka düzeyine göre optimize etmek. | İçerik ve veri yapısını, geleneksel SEO kriterlerinden bağımsız biçimde, AI modellerinin yanıt oluşturma mekanizmalarına göre düzenlemek. |
| Başarı Kriterleri (KPI) | Organik Trafik Hacmi ve Anahtar Kelime Sıralaması. | Erken sinyal metrikleri olarak gösterim (impression) artışı yerine alıntılanma ve yanıt içi görünürlük izlenir. Ayrıca AI Share of Voice (AI Ses Payı) ve Sıfır Tıklama Otoritesi (Zero-Click Authority) hedeflenir. |
| Vurgu | Sorgu bazlı sıralama. | Modelin, varlık ilişkileri, konusal derinlik ve yapısal veri bütünlüğünü öne çıkararak markanın seçilebilirlik olasılığını artırması. |
2. Varlık Tabanlı Otorite (Entity SEO) Farklılıkları
Varlık Tabanlı Otorite Modeli (Entity First SEO Layer), SEO’yu anahtar kelimelerden ayırarak, markanın kavramsal birimlere dönüştürülmesini ve büyük dil modelleri tarafından tanınabilir bir otorite haline getirilmesini amaçlar.
| Farklılık Alanı | Geleneksel SEO Yaklaşımı | Creatys Varlık Tabanlı Otorite Yaklaşımı |
| Temel Yaklaşım | İçerik üretimini anahtar kelime listesine göre düzenlemek. | Marka ve hizmetlerini anahtar kelimelerden bağımsız, kavramsal birimlere dönüştürerek kavram düzeyinde otorite oluşturmak. |
| Veri Yapısı | Sayfaları ve içerikleri rastgele bir küme olarak ele almak. | Markaya ait tüm varlıkları (hizmetler, kişiler, lokasyonlar) tanımlı ilişkiler aracılığıyla bilgi grafiği (knowledge graph) formatına dönüştürmek. Böylece marka bütünsel bir kavramsal ağ haline gelir. |
| İçerik Stratejisi | Anahtar kelime yoğunluğunu optimize etmek. | İçerik üretimini kavramsal kapsam, ilişki yoğunluğu ve bilgi bütünlüğü gibi ölçütlere göre düzenlemek. |
| Teknik Uygulama | Geleneksel meta ve teknik denetimler. | Yapısal veriyi (Schema işaretlemeleri) varlık sinyallerinin temel taşı olarak kullanmak ve doğrulanabilir varlık bilgisini öne çıkarmak. |
Özetle, geleneksel SEO sonuç sayfasında trafiğe odaklanırken, Creatys’in GEO ve Varlık Tabanlı Otorite mimarileri, arama sonuçlarının geleceği olan yapay zeka yanıtlarında markanın güvenilir, tutarlı ve merkezi bir bilgi kaynağı (canonical source) olarak konumlanmasını sağlamayı hedefler. Bu, markayı “sıralanan bir link” olmaktan çıkarıp, “yanıtın kendisi” yapma vizyonunu yansıtır.
GEO (Generative Engine Optimization) yaklaşımı, geleneksel sıralama odaklı SEO’nun aksine, markanın büyük dil modellerinin (LLM) yanıt üretme sürecinde bir referans kaynak olarak seçilmesini hedefleyen bir optimizasyon çerçevesidir. Bu hedefe ulaşmak, özellikle yapay zeka çıktılarında alıntılanma sıklığını (Citation Frequency) artırmaya odaklanan bir dizi stratejik ve teknik hamleyi gerektirir.
Creatys’in kaynaklara dayalı olarak bu odak noktasına ulaşmak için kullandığı temel stratejiler şunlardır:
1. İçerik ve Veri Yapısının AI Modellerine Göre Düzenlenmesi
Geleneksel SEO kriterlerinden bağımsız olarak, içerik ve veri yapısı doğrudan AI modellerinin yanıt oluşturma mekanizmalarına göre optimize edilir.
• Varlık İlişkileri ve Kavramsal Derinlik: Markanın, varlık ilişkileri, konusal derinlik ve yapısal veri bütünlüğü öne çıkarılarak model tarafından seçilebilirlik olasılığı artırılır.
• Makine Tarafından Okunabilir Formatlar: İçerikler, LLM’lerin geri çağırma (Retrieval) ve akıl yürütme (Reasoning) katmanlarına göre optimize edilir. AI modelleri için tablolar, listeler, madde işaretleri, numaralandırılmış listeler ve net başlıklar gibi yapılandırılmış ve kolay taranabilir içerik elementleri kilit noktaları çıkarmayı kolaylaştırır.
• Doğrudan Yanıt Odaklı İçerik: SEO stratejisi artık sadece sayfanın bütününü değil, içeriğin her bir parçasını optimize etmeyi gerektirmektedir. İçerik, SGE, ChatGPT, Perplexity ve benzeri sistemlerde görünürlüğün sürdürülebilir hale gelmesi için tasarlanır.
• Yüksek Bilgi Yoğunluğu: İçerik, yüksek “Bilgi Kazancı” (Information Gain) sağlamak amacıyla katı <H2> ve <H3> hiyerarşileriyle biçimlendirilir ve AI modellerinin veri çıkarmayı tercih ettiği özet tabloları ve matrisler entegre edilir.
2. Teknik Mühürleme ve Yapısal Veri (Schema) Kullanımı
Alıntılanma sıklığını artırmak için, içeriğin sadece bulunabilir değil, aynı zamanda resmi ve güvenilir olarak işaretlenmesi gerekir.
• Schema.org Yapılandırması: DefinedTermSet şeması kullanılarak Creatys’in metodolojileri (örneğin GEO, E E A T) birer “hizmet” değil, “tanımlı terim” olarak kodlanır. Bu, AI’a bu terimlerin Creatys’e ait olduğunu gösteren teknik bir sinyaldir,.
• Varlık İlişkilerinin Tanımlanması: Markaya ait tüm varlıklar (hizmetler, kişiler, ürünler) tanımlı ilişkiler aracılığıyla bilgi grafiği (knowledge graph) formatına dönüştürülür. Bu, markayı kavramsal bir ağ haline getirerek AI sistemlerinin bağlamsal ilişkilendirmelerini güçlendirir.
• llms.txt Standardı: Sitenin kök dizinine yerleştirilen llms.txt dosyası, AI botlarına (GPTBot, ClaudeBot vb.) HTML kalabalığını atlamaları ve Creatys AI Authority Framework gibi temel kavramların “kanonik” (temel) tanımlarını doğrudan alabilmeleri için bir yol haritası sunar,. Bu, modelin bağlam penceresine yüksek yoğunluklu bilgi paketleri sağlamanın daha ucuz ve kolay bir yoludur, böylece doğru dizine ekleme ve geri çağırma olasılığını artırır.
3. Dış Sinyal Ağı ve Çapraz Kaynak Tutarlılığı
AI modelleri, bir bilginin doğruluğunu teyit etmek için sadece web sitesi içindeki verilere değil, internetteki “fikir birliği” (consensus) durumuna da bakarak otorite sinyali arar,.
• Terminoloji Kilitleme (Brand Framework Lock-In): Dış ve iç tüm iletişimlerde resmi terminolojinin (örneğin, “AI gap analysis” yerine AI Response Gap Analysis) varyasyon olmadan kullanılması zorunludur. Bu katılık, terminolojideki varyansı azaltarak, bir sorgunun “Creatys” bağlamını tetikleme olasılığını artırır,.
• PDF Resmi Dokümanlar: Framework tanımlarını içeren resmi, sürüm numaralı PDF belgeleri hazırlanıp siteye yüklenmelidir. AI modelleri, PDF dosyalarını “bağımsız ve resmi belge” statüsünde, yüksek güvenilirlikle işler ve kaynak olarak kullanır,.
• Üçüncü Parti Alıntılar (Attributed Citations): Creatys metodolojilerinin, Medium, Substack, LinkedIn ve sektörel bloglar gibi bağımsız otoriteler gibi görünen dış platformlarda “Creatys tarafından geliştirilen yöntem” şeklinde anılması sağlanır,. Bu, LLM’lerin kavramı marka ile ilişkilendirme oranını artırır.
• Yayın Sıralaması: Dış sinyallerin yayınlanma sırası, AI’ın kavram sahipliğini doğru algılaması için kritik öneme sahiptir. İdeal akış: PDF (Resmi doküman) → Şirket LinkedIn → Kişisel LinkedIn → Medium/Substack → Slideshare şeklinde olmalıdır.
4. Başarı Metriği Olarak Alıntılanma Sıklığı
GEO’nun geleneksel SEO’dan temel farkı, başarıyı sıralama yerine alıntılanma (citation) üzerinden ölçmesidir.
• GEO uygulamalarında erken sinyal metrikleri olarak gösterim (impression) artışı yerine alıntılanma ve yanıt içi görünürlük izlenir.
• Creatys AI-SEO Sprint programının KPI’ları arasında, Alıntılanma Sıklığı (Citation Frequency) ve AI Share of Voice (AI-SOV) ölçümü bulunur,,.
• Bu metriklerin artışı, markanın arama motoru sıralamasından öte, yapay zeka yanıtlarının temel veri kaynağı haline geldiğini gösterir.
