Bir araç bir web sitesine bir AI görünürlük puanı verdiğinde, ilk soru neyi ölçtüğüdür. Sayfa özelliklerini mi inceledi, bir yanıtta bir alıntıyı mı gözlemledi yoksa bir müşteriye dönüşen bir ziyaretçiyi mi kaydetti? Bunlar üç farklı sonuçtur. Auriti Labs’ GEO Optimizer, puanlama kurallarını ortaya koyan ve ayrıca ayrı alıntı kontrollerini tanımlayan belgeleri nedeniyle incelenmesi faydalıdır.
Araç seti, bir komut satırı, Python ve MCP üzerinden çalıştırılabilir. Tarayıcı erişimi, meta veriler, yapılandırılmış veriler, içerik ve kimlik sinyalleri gibi alanları kontrol eder. Denetim puanı, projenin kendi ağırlıklarını kullanır. Ayrı bir alıntı komutu, kaynak URL’lerini açığa çıkaran sağlayıcılar ile yalnızca model yanıtlarını gösteren sağlayıcılar arasında önemli farklılıklar ile desteklenen sağlayıcıları örnekler.
Bu çıktıları belirli araştırmalar için kanıt olarak kullanırdım. 90 puanı, bir şirketin AI yanıtlarının %90’ında yer alacağı iddiasına çevirmem.
Hazırlık, gözlem ve iş değeri ayırın
Bir hazır bulunuşluk kontrolü, eksik bir kanonik veya erişimi zor bir içeriği ortaya çıkarabilir. Bir alıntı gözlemi, bir cevabın sayfanızı kullandığını gösterebilir. Nitelikli bir sorgu, birinin teklifinizi ilgili bulduğunu gösterebilir. Bir katmanı geliştirmek, bir sonraki katmana yardımcı olabilir, ancak raporda ayrı kalmaları gerekir.
Bir hizmet web sitesi için, önerdiğim temel, küçük bir grup gerçek müşteri sorusunu içerecektir. Bir açıklama sorusu, bir tedarikçi seçimi sorusu ve bir problem spesifik sorusu karıştırın. Dili ve pazarı açık tutun. Değişikliklerden sonra aynı seti tekrarlayın, sağlayıcıyı ve tarihi kaydedin ve mevcut olduğunda gerçek kaynak URL’lerini saklayın.
Bu, yaygın bir ölçüm tuzağını önler: istemi değiştirerek işin nihayet görünür hale gelmesini sağlamak ve ardından bunu bir görünürlük iyileştirmesi olarak adlandırmak. Soru seti, sonuçlar incelenmeden önce belirlenmelidir.
Geliştirme işlerini atamadan önce kılavuzu okuyun
GEO Optimizer, llms.txt gibi dosyalara ve sinyallere ağırlık verir. Bu, onların varlığını puanı için ilgili hale getirir. Her arama veya cevap motorunun bu dosyalara ihtiyaç duyduğunu ya da bir dosya eklemenin alıntılar oluşturduğunu belirtmez. Aracın bir düzeltme sonrası tahmin edilen puanı da gözlemlenen bir motor sonucu değildir.
| Denetim çıktısı | Bunu nasıl kullanırım |
|---|---|
| İçerik alınamıyor. | Yanıtı yeniden üretin ve hangi erişim yolunun etkilendiğini belirleyin. |
| Bir şema önerisi eksik. | O şemanın görünür sayfayı doğru bir şekilde tanımlayıp tanımlamadığını kontrol edin. |
| Önerilen keşif dosyası mevcut değil. | Amacını eklediği noktalarından ayrı olarak değerlendirin. |
| Örnek bir cevap bir rakibi alıntılar. | Gerçekten atıfta bulunulan sayfayı ve yanıtladığı soruyu inceleyin. |
Ziyaretçilerin işletmeyi anlamasına ve güven duymasına yardımcı olan değişikliklere öncelik verin. Açık hizmet kapsamı, güncel ürün bilgileri ve erişilebilir bir sayfa, bir cevap motorunun davranışı değişse bile savunulabilir bir amaca sahiptir.
Kontrollü bir öncesi ve sonrası karşılaştırması kullanın
Bir şirketin belirsiz bir uygulama sayfası olduğunu varsayalım. Öncelikle mevcut metnini kaydedecek ve üzerinde anlaşmaya varılan soru setini ölçeceğim. Ardından, müşteri probleminin, teslimatların ve ilgili deneyimin açıklamasını geliştireceğim. Değişiklikleri kaydettikten sonra kontrolleri tekrarlayacağım. Bu, test edilmiş bir müşteri sonucu hakkında bir iddia değil, önerilen bir değerlendirme yöntemidir.
Eğer alıntılar değişirse, alıntılanan URL’leri ve yanıtları inceleyin. Eğer hiçbir şey değişmezse, sayfa yine de ziyaretçiler için daha faydalı olabilir. Hiçbir sonuç, birkaç yanıtın üzerinden neden-sonuç yüzdesi icat etmeyi haklı çıkarmaz. Küçük örnekler raporda küçük örnekler olarak kalmalıdır.
Birinci taraf arama kanıtları için, mcp-gsc farklı bir bakış açısı sunar. Keşiften sonra ajanların görevleri yerine getirmesini isteyen web siteleri için, WebMCP bir etkileşim sorununu ele alır. Erişilebilir bir araç arayüzü ve atıfta bulunulan bir editoryal sayfa farklı teslimatlar olarak kabul edilir.
Ekibinizin sürdürebileceği bir iyileştirme seçin
Tercih ettiğim denetim, kısa bir iş listesi, her bir madde için kanıt ve bir yeniden test yöntemi ile sona erer. Hizmet bilgilerini kimin koruduğunu ve eski iddiaların nasıl düzeltildiğini belirtmelidir. Bu, mükemmel bir rozet için bir kerelik bir kovalamaca yerine faydalı bir çalışma alışkanlığı oluşturur.
Eğer AI-arama kontrollerini taranabilirlik, içerik kalitesi ve sorgu ölçümü ile bağlamak istiyorsanız, benim teknik SEO ve ölçüm çalışmam bu kapsamı tanımlamanıza ve uygulamanıza yardımcı olabilir.
Kaynak kontrol edildi 7 Ekim 2026: GEO Optimizer deposu README’si ve yayımlanan puanlama tanımı. Bu makale için herhangi bir araç puanı, atıf kazancı veya müşteri sonucu ölçülmedi.