Varlık Odaklı İçerik Stratejisi: Vektör ve Bilgi Alanlarında Konulara Hakim Olmak

Günümüzdeki arama motorları ve yapay zeka asistanları, içeriği sadece anahtar kelime listeleri olarak değil, ilişkilerle birbirine bağlanan varlıklar – yani dünyadaki gerçek şeyler – olarak ele almaktadır. Google mühendisleri, Bilgi Grafiği'nin “gerçek dünya varlıklarını ve bunların birbirleriyle olan ilişkilerini: dizeler değil, nesneleri” anlamak için inşa edildiğini açıklıyor (blog.google). Uygulamada bu, başarılı içeriğin konu alanınızdaki kişileri, yerleri, ürünleri, markaları ve fikirleri (varlıkları) açıkça adlandırması ve bunların nasıl bağlantılı olduğunu göstermesi gerektiği anlamına gelir. Yapay zeka asistanları daha sonra bu varlık ilişkilerini kullanarak sayfalarınızı doğru bir şekilde seçer ve atıfta bulunur (hendricks.ai) (www.quicksprout.com). Örneğin, bir çalışma, açıkça tanımlanmış birçok varlık içeren sayfaların, yapay zeka tarafından oluşturulan özetler için kaynak olarak seçilme olasılığının çok daha yüksek olduğunu bulmuştur (www.quicksprout.com).

Bu makalede, varlık kapsamının ve ilişkilerinin yapay zeka atıflarını nasıl etkilediğini açıklıyoruz. Genel bilgi kaynaklarını (Wikidata veya Google’ın bilgi panelleri gibi) kullanarak anahtar varlıkları nasıl bulacağınızı, bunları bir konu grafiğinde nasıl haritalandıracağınızı ve eksik parçalar için içeriğinizi nasıl denetleyeceğinizi göstereceğiz. Sonunda bir merkez-konuşma içerik planı, sayfaları varlıklar etrafında optimize etmek için bir kontrol listesi ve dahili bağlantı kuralları edineceksiniz. Bu, yapay zeka arama araçlarının sitenizi yetkili bir bilgi ağı olarak görmesini sağlamaya yardımcı olur.

Neden Varlıklar Anahtar Kelimelerden Daha Önemli?

SEO uzmanı Montana Thomas'ın belirttiği gibi, Google ve yapay zeka sistemleri “web'i izole anahtar kelimeler yerine bir varlık (konular, markalar, insanlar, yerler) ağı olarak anlamaya çalışır” (www.quicksprout.com) (www.quicksprout.com). Diğer bir deyişle, arama motorları sadece bir sayfadaki kelimeleri değil, bu kelimelerin atıfta bulunduğu şeyleri de modeller. Dijital bilgi şirketi Yext de benzer şekilde modern aramanın artık sadece kelimelere bakmadığını; bunun yerine markanızın aslında ne olduğunu ve gerçek dünyadaki diğer şeylerle nasıl bağlantı kurduğunu anladığını açıklıyor (www.yext.com).

Bu değişim, anahtar kelimelerin artık tek başına yeterli olmamasının nedenidir. Anahtar kelime öbekleriyle dolu bir sayfanız olabilir, ancak bu öbekleri gerçek dünya varlıklarına açıkça bağlamıyorsa, yapay zeka bunu güvenilir bir kaynak olarak görmeyebilir. HOTH SEO blogu yararlı bir analoji kullanır: “anahtar kelimeler izole noktalarken, varlıklar bütüncül ağlardır” (www.thehoth.com). Uygulamada, bir yapay zeka yanıt motoru, sadece tekrar eden terimler yerine birçok tanımlanmış varlık ve bunların bağlantılarını bulursa içeriğinize daha yüksek puan verir. Örneğin, sitenizde organik tarım, toprak verimliliği ve sürdürülebilir tarım hakkında net yapılandırılmış gerçekler varsa, yapay zeka sizi ilgili konularda, sadece cümle cümle "organik tarım" tekrar etmenizden daha olası bir şekilde alıntılayacaktır.

Resmi kaynaklar bunu doğrulamaktadır: Google'ın 2012'deki Bilgi Grafiği lansmanı, aramanın "dizeler değil, nesneler" yönünde ilerlemesine yardımcı olmayı amaçlıyordu (blog.google). Bilgi Grafiği, gerçek dünya varlıklarının (insanlar, yerler, şeyler) ve onlarla ilgili gerçeklerin devasa bir veritabanıdır. Google'ın blogu, 500 milyondan fazla varlık ve 3,5 milyar gerçek ve ilişki içerdiğini belirtmiştir (blog.google). Arama yaptığınızda, Google grafiğindeki doğru varlığı bulmaya çalışır ve sadece anahtar kelimeleri eşleştirmek yerine bağlı gerçekleri (ad, açıklama, ilgili kişiler gibi) gösterir (blog.google) (support.google.com). Kısacası, arama motorları ve yapay zeka asistanları “içeriği insanlar gibi okumazlar” – yapılandırılmış bir resim oluşturmak için varlık sinyallerini çıkarırlar (hendricks.ai).

Ana çıkarım: Arama ve yapay zeka varlık tabanlı anlayışı kullanır. Bir içerik stratejisi, her sayfanın açıkça tanımlanmış varlıklar ve bunların ilişkileri üzerine odaklanmasını sağlamalıdır. Siteniz bu şekilde bilgi grafiğinin bir parçası haline gelir ve alıntılanır.

Nişinizdeki Anahtar Varlıkları Bulma

İlk adım, konunuzu tanımlayan varlıkları (kişiler, markalar, kavramlar, yöntemler, ölçümler vb.) belirlemektir. Bunun için iyi kaynaklar arasında genel bilgi grafikleri ve arama sonuç panelleri bulunur:

Wikidata (ve Wikipedia): Wikidata, varlıkların devasa bir genel veritabanıdır. Tüm Wikipedia makaleleri, ilgili bilgileri ve bağlantıları listeleyen bir Wikidata varlığına bağlıdır. Wikidata ana sayfası kendisini “121.604.485 veri varlığına sahip ücretsiz bilgi tabanı” olarak adlandırır (www.wikidata.org). Ana varlığı ve bağlı niteliklerini (örneğin “tarafından kuruldu,” “yayınlar” gibi etiketler) görmek için Wikidata'da konu bazında arama yapabilirsiniz. Örneğin, kendi alanınızdaki teknik bir terimi Wikidata'da ararsanız, o varlığın hakkında ifadeler içeren sayfasını bulacaksınız (site düzenlenebilir, ancak temel gerçekler için güvenilirdir). Araştırmanızda Wikidata veya Wikipedia'yı kullanmak, aksi takdirde kaçırabileceğiniz ilgili varlıkları ortaya çıkarmaya yardımcı olur.
Arama bilgi panelleri: Google'da bir konu aradığınızda, genellikle bir Bilgi Paneli veya varlık paneli (genellikle sağ tarafta) görünür. Bu paneller anahtar gerçekleri listeler: tarihler, kurucular, ilgili adlar. Google, panellerin “Bilgi Grafiği'ndeki varlıkları (kişiler, yerler, kuruluşlar, şeyler) aradığınızda” göründüğünü doğrular (support.google.com). Örneğin, ünlü bir bilim insanını aramak, doğum tarihini, bağlı olduğu kurumları, ödüllerini vb. gösterir. Nişiniz için (örneğin bir araç veya bir kişi) örnek aramalar yaparak, panelde listelenen varlıkları not alabilirsiniz. Bu panel girişleri ipuçlarıdır – Google'ın o konu için önemli kabul ettiği şeyler.
Konuyla ilgili kaynaklar: Sektör sözlükleri, resmi veri setleri veya dizinler de varlıkları ortaya çıkarabilir. Örneğin, bir tıp sitesi Wikidata veya UMLS kullanabilir; bir teknoloji blogu DBpedia'yı inceleyebilir. Hatta “Kullanıcılar ayrıca şunu da sordu” bölümü veya ilgili arama önerileri terimleri ortaya çıkarabilir. Amaç, yapay zeka sisteminin ilgili kabul edeceği tüm kavramları toplamaktır.

Varlıkları toplarken, sadece çekirdek konuları (ana niş terimleriniz) değil, aynı zamanda bağlantılı şeyleri de not alın: nişinizdeki markalar (şirket adları veya ürün adları), kişiler (uzmanlar veya kurucular), yöntemler (teknikler veya alt konular), ölçümler veya veriler (istatistikler, standartlar, birimler) ve ilgiliyse konumlar veya olaylar. Bunlar konu grafiğinizdeki düğümler haline gelir.

Konu Grafiğinizi Haritalandırma

Bir varlık listeniz olduğunda, bunları bir konu grafiği (anlamsal veya varlık grafiği olarak da adlandırılır) halinde düzenleyin. Basitçe söylemek gerekirse, bu grafik bir harita gibidir: her varlık bir düğüm, ve ilgili varlıklar kenarlarla birbirine bağlanır. Merkezler (ana düğümler) ve konuşmacılar (bağlantılı düğümler) inşa edeceksiniz.

Merkez varlıkları belirleyin: Bunlar sizin birincil kavramlarınızdır. Örneğin, nişiniz “kent bahçeciliği” ise, merkezler arasında Kent bahçeciliği, Hidroponik, Topluluk bahçesi programları vb. yer alabilir. Merkezler genellikle içeriğinizin merkezindeki geniş konuları kapsar.
Destekleyici varlıkları bulun: Her merkez için ilgili alt konuları ve nitelikleri belirleyin. Kent bahçeciliği için, ilgili varlıklar arasında belirli bahçecilik yöntemleri (örn. “hidroponik”), bitkiler (örn. “domates”), araçlar (örn. “yükseltilmiş yataklar”) ve kuruluşlar veya kişiler (örn. “Usta Bahçıvan programları”) yer alabilir. Bunlar merkezin konuşmacılarıdır.
İlişkileri çizin: Grafikte merkezleri ve konuşmacıları birbirine bağlayın. Notlarınızdaki ilişkileri etiketleyin (örneğin “bir türüdür”, “tarafından kuruldu”, “için kullanılır” vb.). Örneğin, Kent Bahçeciliği — yöntem içerir → Hidroponik; Hidroponik — gerektirir → “Besin Çözeltisi”; “Mel Bartholomew” gibi bir kişi varlığı oluşturdu → “Kare Ayak Bahçeciliği” yoluyla bağlanabilir. Bu kenarlar, içerik konularının nasıl bağlanması gerektiğini görmenize yardımcı olur.
Nitelikleri ekleyin: Bazı grafik kenarları alt konular yerine niteliklerdir. Her varlık için, sayfaların bahsetmesi gereken anahtar nitelikleri listeleyin. Bir kişi için nitelikler meslek, önemli eser olabilir. Bir ürün için fiyat veya özellikler. Bunları kaydetmek, yapay zeka tarafından alıntılar için kullanılan basit gerçekleri gözden kaçırmamanızı sağlar.

Bu konu grafiği bir planlama aracıdır. Hangi konuları ne şekilde ele almanız gerektiğini bir bakışta gösterir. İçerik stratejisi açısından, bir merkez-konuşma veya sütun-küme planı doğrudan bu grafikten türetilir. Merkezler sütun sayfaları, konuşmacılar ise destekleyici sayfalar haline gelir.

İçeriği Varlık Grafiğine Göre Denetleme

Konu grafiğiniz elinizdeyken, eksiklikleri (eksik merkezler veya konuşmacılar) ve zayıf noktaları bulmak için mevcut içeriğinizi denetleyin. Bu şu kontrolleri içerir:

Varlık varlığı: Haritanızdaki her merkez ve konuşmacının ilgili bir sayfası veya bölümü var mı? Eğer Topluluk Bahçeleri anahtar bir düğümse ancak buna ayrılmış bir sayfanız yoksa, bu bir eksikliktir. Bahsetmiş olsanız bile, tam bir sayfaya veya derin bir bölüme ihtiyacınız olabilir.
İlişki bağlantıları: Her sayfada, ilgili varlıklar bağlantılı mı veya tartışılıyor mu? Örneğin, ana “Kent Bahçeciliği” merkez sayfanızda “Hidroponik” ve diğer konuşmacılardan bahsedip onlara bağlantı veriyor musunuz? Yapay zeka sistemleri grafiğinizi yansıtan bir bağlantılar ağı bekler.
Nitelikler ve gerçekler: Her varlık için temel nitelikleri (tarihler, adlar, ölçümler) dahil edip etmediğinizi kontrol edin. Örneğin, “Mel Bartholomew” listelenmişse, organizasyonunun kuruluş tarihini veya yayınladığı eserin yılını içeriyor musunuz? Küçük gerçeklerin eksikliği, varlık sinyallerini zayıflatabilir.
Kapsam dengesi: Bazı varlıklar aşırı temsil edilmişken (örneğin birçok kez bahsedilmişken) diğerleri seyrek olabilir. Dar terimlere aşırı odaklanmak otoriteyi parçalayabilir. Denge, her çekirdek varlığa yeterli varlık sağlamak anlamına gelir.

Bu denetimi, grafik listenizi gözden geçirerek ve hangi içeriğin var olduğunu işaretleyerek gerçekleştirin. Birçok SEO aracı veya elektronik tablo, konuları sayfalara bağlamanıza yardımcı olabilir. Amaç, eksik merkezleri (sütun sayfası olmayan ana konular) ve eksik kenarları (ele alınmayan temel ilişkiler veya varlıklar) belirlemektir. Belirlendikten sonra bunlar yeni içerik görevleri haline gelir.

Merkez-Konuşma İçerik Planı Oluşturma

Bir varlık merkez-konuşma planı, her ana varlığı bir “merkez” sayfasına atamak ve ilgili varlıkları da buna bağlı “konuşma” sayfaları olarak belirlemek anlamına gelir. İşte bunu nasıl uygulayacağınız:

Merkez sayfaları oluşturun veya geliştirin: Bunlar, her birincil varlık için yetkili sayfalardır. Örneğin, Elektrikli Araçlar bir merkez ise, bu sayfa elektrikli araçların ne olduğunu, neden önemli olduklarını, nasıl çalıştıklarını tam olarak tanımlamalıdır. Bu sayfa, ilgili çoğu varlıktan (markalar, bataryalar, şarj) bahsetmelidir.
Konuşma sayfaları geliştirin: Her konuşmacı, belirli bir ilgili varlığın detaylandırılmasıdır. Elektrikli Araçlar altında, konuşmacılar Tesla Model 3, EV Şarj Standartları veya Elektrikli Araba Bataryaları olabilir. Her konuşmacı bir yönüne odaklanır ancak merkeze ve muhtemelen birbirine geri bağlantı verir.
Mantıksal olarak bağlantı kurun: Merkez sayfa her konuşmacıya bağlantı vermeli, konuşmacılar ise merkeze ve ilgili olduğu yerlerde birbirine bağlantı vermelidir. Varlık adıyla eşleşen çapa metni kullanın. Örneğin, Elektrikli Araçlar merkez sayfasında, Tesla sayfasına “Tesla Model 3, popüler bir elektrikli araç modelidir” gibi bir metinle bağlantı verin. Bu, Google'a Tesla Model 3'ün Elektrikli Araçlar altındaki bir varlık olduğunu söyler.
İçerik oluşturmayı planlayın: Denetim bulgularınızı yeni merkezleri/konuşmacıları önceliklendirmek için kullanın. En önemli eksik varlıkları ilk önce ele alın. Ayrıca, mevcut sayfaları gerekli varlık detaylarını içerecek şekilde güncellemek için plan yapın.

Bu planın net bir harita-grafiği (basit bir diyagram bile), bir ekipteki herkesin hangi sayfanın hangi varlıkla ilgili olduğunu ve bunların nasıl uyduğunu anlamasını sağlar. Sitenizi/tel kafesinizi, varlık merkezlerinin mantıksal bir yerde (örneğin, bir kategorideki üst sayfalar) ve konuşmacıların alt sayfalar veya bağlantılı makaleler olarak konumlandırılacağı şekilde yapılandırın. Bu yapısal netlik, tarayıcıların ve yapay zekanın amaçladığınız yapıyı takip etmesine yardımcı olur.

Sayfa İçi Varlık Optimizasyon Kontrol Listesi

Her sayfa (özellikle merkez sayfalar), yapay zekanın bunları çıkarıp alıntılayabilmesi için varlık odaklı optimize edilmiş olmalıdır. İşte hedefi tutturduğunuzdan emin olmak için bir kontrol listesi:

Net başlık ve başlıklar: Sayfanızın <title>, H1 ve ilk paragrafında tam varlık adını kullanın. Örneğin, “Elektrikli Araçlar: Faydaları ve Teknolojisi”. İçeriğe, varlığın basit bir tanımı veya açıklamasıyla başlayın, böylece yapay zeka ne olduğunu bilir.
Varlığı baştan tanımlayın: Sayfanın başında, varlığın ne olduğunu ve neden önemli olduğunu açıkça belirtin. Örnek: “Elektrikli araçlar (EV'ler), benzin yerine elektrik motorlarıyla çalışan otomobillerdir.” Bu, bilgi panellerinin veya Wikipedia'nın ilk satırının yaptığına benzer.
Nitelikleri ve gerçekleri dahil edin: Anahtar nitelikleri (kurucu, tarih, ölçümler) listelemek için madde işaretleri veya bir bilgi kutusu kullanın. Bir kişi için: doğum tarihi, rolü. Bir ürün için: çıkış tarihi, fiyat. Bir etkinlik için: tarih, konum. Yapılandırılmış gerçekler, yapay zekanın varlığı tanımasına yardımcı olur. (Google, kimin hangi kitabı yazdığı veya bir kişinin ilişkileri gibi gerçeklerin önemli olduğunu belirtmiştir (blog.google).)
Yapılandırılmış veri (şema) kullanın: Varlık türünü açıkça etiketlemek için Schema.org işaretlemesi ekleyin. Örneğin, duruma göre ItemList veya FAQPage işaretlemesi kullanın, ancak ana konuyu tanımlamak için JSON-LD'de Organization, Person, Product gibi türleri de kullanın. Yext, Şema işaretlemesinin “motorlara her sayfanın ne tür bir varlığı temsil ettiğini ve niteliklerinin neler olduğunu açıkça söylediğini” vurgulamaktadır (www.yext.com). “Kod insanı” olmasanız bile, hakkımızda sayfalarında basit bir kişi veya kuruluş şeması kullanmayı düşünün.
Açık bir dille yazın: Muğlak ifadelerden kaçının. “Alice, şirketi 2010'da kurdu” yerine “CEO Alice Johnson, TechCo'yu 2010'da kurdu” deyin. Bu netlik, yapay zekanın ilişkileri çıkarmasına yardımcı olur. Hendricks AI rehberi, şeyleri net bir şekilde belirtmeyi önerir: örneğin, sadece “Brandon şirketi kurdu” yerine “Brandon Hendricks, Hendricks.AI'yi kurdu” gibi. Cümleleriniz ne kadar açık olursa, bir yapay zeka onları grafiğinde o kadar güvenilir bir şekilde eşleştirebilir (hendricks.ai).
Kaynaklara bağlantı verin: Veriler için yetkili harici bağlantılar (Wikipedia veya haberler gibi) ekleyin. Bu sadece güven katmakla kalmaz, aynı zamanda varlık kullanımınızı tanınmış kaynaklarla uyumlu hale getirir. Örneğin, bir varlık adını Wikipedia sayfasına veya resmi sitesine (mantıklı olduğunda) bağlamak, yapay zekaya daha fazla güven verir.
Eş anlamlılar ve ilgili terimler kullanın: Varlıklar farklı adlarla bilinebilir (örneğin, kısaltma, tam ad). “E. coli (Escherichia coli)” diyebilirsiniz. Tam adı en az bir kez ve herhangi bir yaygın takma adı kullanın. Ayrıca kategori ilişkilerinden de bahsedin: “Elektrikli Araçlar, temiz enerji araçları'nın daha geniş sınıfına aittir.” Bu varyasyonlar, yapay zekanın kavramı arayabileceği tüm yolları kapsamanıza yardımcı olur.
Örneklerle bağlam ekleyin: Varlık soyut veya teknik ise, somut örnekler verin. Örneğin, “Kent bahçeciliği örnekleri arasında topluluk bahçeleri ve çatı bahçeleri bulunur.” Yapay zeka asistanları genellikle alıntılarda bu tür tanımları ararlar.

Her merkez sayfası için yukarıdakilerin hepsini kontrol etmek önemli bir editoryal adımdır. Unutmayın, yapay zekanın sayfanın ne hakkında olduğu ve anahtar gerçekleri hakkında hiçbir şüpheye sahip olmamasını istersiniz.

Varlıklar İçin Dahili Bağlantı Kuralları

Etkili dahili bağlantılar, varlıkların kendi sitenizde nasıl ilişkili olduğunu gösterir. İşte en iyi uygulamalar:

Varlık adını sayfasına bağlayın: Mevcut sayfanın konusu dışındaki önemli bir varlıktan bahsettiğinizde, onu o varlığın merkez sayfasına bağlayın. Varlığın gerçek adını (çapa metni) kullanın. Örneğin, “Organik Toprak” hakkındaki bir makalede, ilk bahsedildiğinde “kompostlama” kelimesini doğrudan “Kompostlama” sayfanıza bağlayın. Bu, Google'a “kompostlama”nın kendi varlık sayfası olduğunu pekiştirir.
Hiyerarşik bağlantılar oluşturun: İçerik hiyerarşisini yansıtacak şekilde bağlantıları yapılandırın. Geniş kategorileri alt konulara ve tersini bağlayın. Örneğin, “Elektrikli Araçlar” sayfanız (üst sayfa), belirli modellere veya markalara (alt öğeler) bağlantı vermeli ve her model sayfası “Elektrikli Araçlar”a geri bağlantı vermelidir. Bu üst-alt bağlantısı, sitenizde bir bilgi grafiği gibi bir ağaç oluşturur.
Varlık ağları oluşturun: Yext, sinyaller ağı oluşturmak için “konum sayfalarını hizmet sayfalarına, insan sayfalarına” vb. bağlamayı önerir (www.yext.com). Pratik olarak, farklı varlık türleriniz (örneğin, bir kişi ve kurduğu bir şirket) varsa, her sayfanın uygun şekilde bağlantı verdiğinden emin olun. Bir CEO biyografi sayfası şirket sayfasına ve tersine bağlantı vermelidir.
Gereksiz bağlantıları sınırlayın: Her bahsi bağlayarak abartmayın. Sadece bir sayfa üzerindeki bir varlığın ilk veya en önemli bahsini bağlayın. Özellikle akıcı metinlerde çok fazla bağlantı, modeli karıştırabilir. İyi bir kural, sayfa başına konuyu doğrudan destekleyen 2-5 dahili bağlantıdır. Okuyucunun mantıksal olarak daha fazla detay isteyeceği sayfalara her zaman bağlantı verin.
Tutarlı çapa metni kullanın: Eğer “TensorFlow” hakkında bir sayfanız varsa, bağlantı metni olarak her zaman “TensorFlow”u (veya tam marka yazılışını) kullanın, “bu araç” veya “o” gibi varyasyonları değil. Bu tutarlılık, modelin farklı adlar hakkındaki karışıklığını önler.
Eski içeriği güncelleyin: Varlık eşlemeniz yeni bir merkez sayfası oluşturuyorsa, geri dönün ve ondan bahseden eski sayfalardan ona bağlantılar ekleyin. Dahili bağlantıları geliştirirseniz, eski içerik bile yeni sinyaller gönderebilir.

İyi dahili bağlantılar, tıpkı insan editörlerin yaptığı gibi, yapay zekanın içerik grafiğinizde gezinmesine yardımcı olur. Varlık grafiğinizi yansıtan net bir bağlantı planını takip ederek, konu otoritenizi güçlendirirsiniz.

Sonuç

Varlık odaklı içerik stratejisi, sitenizi bilgi grafiğinin net bir parçası haline getirmekle ilgilidir. Doğru varlıklara sahip olduğunuzda ve bunların ilişkilerini gösterdiğinizde, yapay zeka asistanları sizi alıntılamayı öğrenecektir. Özetle:

Varlıkları (kişiler, markalar, kavramlar) sadece anahtar kelimeler olarak değil, ana konular olarak ele alın.
Nişinizdeki tüm ilgili varlıkları bulmak için genel bilgi kaynaklarını (Wikidata, Google panelleri) kullanın.
Her varlık merkezini ilgili konuşmacılarla (nitelikler, kişiler, yöntemler) bağlayan bir konu grafiği çizin.
Sitenizi bu grafiğe göre denetleyin, varlıkların veya bağlantıların eksik olduğu yerlerdeki boşlukları doldurun.
Bir merkez-konuşma planı oluşturun: her merkez sayfası büyük bir varlığı tanımlar ve bağlantıları için destekleyici sayfalar bulunur.
Her sayfada, varlığı açıkça adlandırın ve tanımlayın, anahtar gerçekleri (mümkünse yapılandırılmış veriyle) dahil edin ve ilgili varlıklara bağlantı verin.
Yapay zeka nezdinde varlık sayfalarının birbirini pekiştirmesi için tutarlı dahili bağlantı kurallarını uygulayın.

Bu adımları izleyerek, arama motorlarına ve yapay zekaya markanızın her varlık üzerinde otorite olduğunu işaret edersiniz. Yext'in belirttiği gibi, soru “Hangi anahtar kelimelerde sıralanıyorum?” değil, “Google benim ne olduğumu ve hedef kitlemin önemsediği şeylerle nasıl bağlantı kurduğumu anlıyor mu?” haline gelir (www.yext.com) (www.yext.com). Bunu iyi yapmak, sadece normal aramalardaki görünürlüğünüzü değil, aynı zamanda büyüyen yapay zeka destekli yanıtlar dünyasındaki görünürlüğünüzü de artıracak ve içeriğinizin hak ettiği alıntıları yıllarca almasını sağlayacaktır.