Yapay Zekâ Okunabilirlik Denetimi

Giriş

Bir dil modeli sayfanızı baştan sona okuyup cevap yazmıyor. Sayfayı PASAJLARA bölüyor, soruyla ilgili olanı seçiyor ve çoğu zaman o pasajı olduğu gibi alıntılıyor.

Bölme işi genelde başlıklardan ve paragraf sınırlarından yapılıyor. Yani sayfanızın alıntılanma şansı, yazının kalitesi kadar YAPISINA da bağlı: başlık neyi vaat ediyor, altındaki ilk paragraf onu cevaplıyor mu, pasaj tek başına anlamlı mı.

Bu araç o yapıya bakıyor. Puan vermiyor; sayılabilen şeyleri sayıp her bulgunun ne anlama geldiğini yazıyor.

Yapay zekâ okunabilirlik denetimi nedir?

Bir sayfanın dil modelleri tarafından ne kadar rahat okunup alıntılanabildiğini ölçen denetime yapay zekâ okunabilirlik denetimi deniyor. Türkçede "AI okunabilirlik denetimi" ya da "yapay zekâ içerik denetimi" adlarıyla da karşılaşırsınız; İngilizce kaynaklarda AI readability checker olarak geçiyor ve daha geniş çerçevesine generative engine optimization, kısaca GEO deniyor.

Ölçülen şey içeriğin kalitesi değil, biçimi. Bir dil modeli sayfayı baştan sona okuyup özetlemiyor; başlıklara göre parçalara ayırıyor, parçalardan pasaj çıkarıyor ve cevabına o pasajı alıyor. Başlık yapısı bozuksa bölme yanlış yerden oluyor ve cevaba giren pasaj yarım kalıyor.

Bu yüzden denetim dört şeye bakıyor: başlık hiyerarşisi, her bölümün cevapla mı yoksa girişle mi açıldığı, pasaj uzunlukları ve sayfanın dayanak gösterip göstermediği. Dördü de yazının ne anlattığından bağımsız, ölçülebilir özellikler.

Neden önem kazandı?

Arama sonucu sayfası artık tek biçimli değil. Kullanıcı sorusunu Google'a yazdığında üstte bir yapay zekâ özeti çıkabiliyor; ChatGPT, Perplexity ve Gemini ise soruyu doğrudan cevaplayıp kaynak gösteriyor. Bu cevapların içine girmek, mavi bağlantılarda sıralanmaktan farklı bir iş.

Fark şurada: klasik aramada sayfanızın tamamı yarışıyor, yapay zekâ cevabında tek bir paragrafınız yarışıyor. O paragraf tek başına anlaşılır değilse, bağlamı bir önceki bölümde kalıyorsa ya da cümle yarıda kesiliyorsa model onu almıyor.

İyi haber, yapılacak işin büyük kısmının zaten bildiğiniz şeyler olması: düzgün başlık sırası, soruyu doğrudan cevaplayan ilk cümle, kaynak göstermek. Denetim bunları tek tek ölçüp hangisinin eksik olduğunu söylüyor.

Neden puan vermiyoruz?

Bu tür araçların çoğu "82/100" gibi bir sayı veriyor. O sayının nasıl hesaplandığını kimse bilmiyor ve model tarafında böyle bir eşik de yok; hiçbir sistem "80 üstü sayfaları alıntıla" diye çalışmıyor.

Uydurma bir kesinlik iki yönden zarar veriyor. Yüksek çıkınca "tamamdır" deyip bırakıyorsunuz; düşük çıkınca neyi düzelteceğinizi bilmiyorsunuz. İkisinde de elinizde eyleme dönüşen bir şey kalmıyor.

Bunun yerine araç ölçülebilen şeyleri sayıyor: kaç bölüm var, kaçı doğrudan cevapla açılıyor, kaç paragraf 120 kelimeyi aşıyor, ortalama cümle kaç kelime. Her bulgunun yanında ne olduğu yazıyor ve karar sizde kalıyor.

Ölçülerin hiçbiri sıralama sinyali değil. Ölçtüğümüz şey, sayfanın makine tarafından bölünüp anlaşılmasının ne kadar kolay olduğu.

En önemli ölçü: cevapla açılan bölüm

Bir başlığın hemen altındaki ilk paragraf, o başlığın sorusunu cevaplamalı. Model tam olarak o pasajı alıyor.

Yaygın alışkanlık tersi: başlıktan sonra bir giriş cümlesi geliyor ("Bu bölümde şuna değineceğiz"), asıl cevap üçüncü paragrafta çıkıyor. Okur için sorun değil; model için sorun, çünkü aldığı pasajın içinde cevap yok.

Ölçü şu: başlıktan sonraki ilk paragraf 40-80 kelime arasında mı. 40 kelimenin altı tek başına bir şey söylemiyor, 80 üstü pasaj bölünürken ikiye ayrılıyor. Bu aralık hem tam bir cevap hem tek parça kalabilecek bir uzunluk.

Araç hangi bölümlerin bu koşulu sağlamadığını başlık başlık listeliyor. Genelde tek bir alışkanlığı değiştirmek yetiyor: cevabı en başa yazmak, açıklamayı arkasına almak.

Başlık, sorulan soruya benzemeli

Modeller kullanıcının sorusunu sayfanın başlıklarıyla eşleştiriyor. "Fiyatlandırma" başlığı bir konu adı; "SEO paketleri ne kadar?" başlığı bir soru. İkincisi kullanıcının yazdığı cümleye çok daha yakın.

Bu, her başlığı soruya çevirmek demek değil. Araç bölüm başlıklarının en az üçte birinin soru biçiminde olmasını arıyor; gerisi konu başlığı olabilir.

Soru biçimi ayrıca yazıyı disipline ediyor: bir başlığı soru olarak yazdığınızda altına cevap yazmak zorunda kalıyorsunuz. Cevapla açılan bölüm sayısı da genelde bununla birlikte artıyor.

Başlık hiyerarşisinin kendisi de önemli. Atlanan seviye (H2'den H4'e) alt bölümün hangi üst bölüme ait olduğunu belirsizleştiriyor; başlık yapısı aracı bunu tek başına daha ayrıntılı gösteriyor.

Pasaj uzunluğu ve cümle uzunluğu

120 kelimeyi aşan bir paragraf bölünürken ortadan ikiye ayrılıyor ve iki yarım da bağlamsız kalıyor. Birinci yarıda konu var cevap yok, ikinci yarıda cevap var konu yok.

Güvenli aralık 40-90 kelime. Bu, bir paragrafın tek bir fikri anlatması demek; zaten iyi yazının kuralı, model tarafı yalnız bunu daha görünür kılıyor.

Cümle tarafında ölçü ortalama kelime sayısı. 22 kelimenin altı rahat; üstü genelde iç içe geçmiş birden çok iddia demek. Alıntılandığında böyle bir cümlenin yarısı kopuyor ve anlam değişebiliyor.

Liste ve tablo ayrı bir avantaj: modeller onları olduğu gibi alıntılayabiliyor. Adım adım anlatım, karşılaştırma ve özet gibi bölümler düz paragraf yerine listeye çevrildiğinde alıntılanma şansı artıyor.

Güven sinyalleri: kaynak ve yapılandırılmış veri

Sayı, tarih ve teknik iddia içeren bir sayfada dış kaynak bağlantısı yoksa model iddiayı doğrulayamıyor. Araç kaç farklı dış kaynağa bağlantı verildiğini sayıyor; aynı kaynağa beş kez bağlanmak beş kaynak değil.

Yapılandırılmış veri ise sayfanın ne olduğunu ve kime ait olduğunu makine okur biçimde söylüyor. Araç sayfadaki JSON-LD bloklarını okuyup hangi türlerin bulunduğunu listeliyor; bozuk bir blok varsa ayrıca uyarıyor, çünkü bozuk blok tamamen yok sayılıyor.

Yapılandırılmış veri bir sıralama sinyali değil. Etkisi dolaylı: metinden çıkarım yapmak zorunda kalmayan bir sistem daha az yanılıyor.

Sayfanın yapay zekâ tarayıcılarına açık olup olmadığı ayrı bir konu ve bu araç ona bakmıyor; onun için tarayıcı erişim denetleyicisi var.

Araç neyi ölçemez?

Ölçülen her şey yapıyla ilgili. İçeriğin doğruluğunu, özgünlüğünü ve derinliğini ölçmüyoruz ve ölçüyormuş gibi de yapmıyoruz. Bunlar model yargısı gerektiriyor; şablonla verilen bir cevap, cevap veriyormuş gibi görünen bir şey olurdu.

İkinci sınır: ölçüm HAM HTML üzerinde yapılıyor. İçeriğiniz JavaScript ile çiziliyorsa ham HTML boş geliyor ve araç "metin yok" diyor. Bu bir hata değil, bilgi: modellerin çoğu da ham HTML okuyor, yani onlar da o sayfayı boş görüyor.

Üçüncüsü: araç tek bir sayfaya bakıyor. Bir sitenin yapay zekâ görünürlüğü tek sayfayla belirlenmiyor; en çok trafik alan birkaç sayfanızı ayrı ayrı denetlemek daha doğru bir resim veriyor.

Son olarak, bulguların hiçbiri sayfayı geçersiz kılmıyor. Hepsi "şunu değiştirirsen alıntılanma şansın artar" diyor, "sayfan bozuk" demiyor.

Okuma düzeyi puanı neden yok?

Yabancı araçların neredeyse tamamı bir okuma düzeyi puanı veriyor ve çoğu Flesch-Kincaid formülünü kullanıyor. Tavsiye genelde şu oluyor: metni 6 ile 8 arasında bir sınıf düzeyinde tutun, modeller o aralığı daha rahat işliyor.

Biz bu puanı vermiyoruz, çünkü formül Türkçe için geçerli değil. Flesch-Kincaid İngilizce üzerine kurulmuş ve hece sayısı ile cümle uzunluğunu birlikte kullanıyor. Türkçe sondan eklemeli bir dil: tek bir kelime dört ek alıp altı heceye çıkabiliyor. Aynı formülü Türkçe metne uyguladığınızda, sade yazılmış bir metin bile "çok zor" çıkıyor.

Türkçe için uyarlama çalışmaları var. En bilineni Ateşman (1997), Flesch Okuma Kolaylığı formülünü Türkçeye göre yeniden ölçeklendirdi; sonrasında Sönmez formülü de önerildi. Ancak Ateşman uyarlamasının katsayılarının nasıl bulunduğu yayımlanmadı ve bu, formülün denetlenebilirliğini zayıflatıyor.

Kısacası ortada Türkçe için üzerinde uzlaşılmış, kaynağı açık bir okunabilirlik puanı yok. Uydurulmuş bir sayı vermek yerine ölçebildiğimiz somut şeyleri ölçüyoruz: cümle uzunluğu, pasaj uzunluğu, başlık sıklığı ve bölümlerin cevapla açılıp açılmadığı.

Yapı ölçüleri: bölüm sıklığı ve tek fikir kuralı

Alandaki yerleşik iki tavsiye var ve ikisi de dilden bağımsız çalıştığı için Türkçede de geçerli.

Birincisi başlık sıklığı: yaklaşık her üç yüz kelimede bir ara başlık. Sebebi biçimsel değil işlevsel; model metni başlıklardan bölüyor ve arada başlık yoksa bin kelimelik bir blok tek parça olarak kalıyor. O bloktan temiz bir pasaj çıkarmak zorlaşıyor.

İkincisi bir bölümde tek fikir. İki ayrı konuyu aynı başlığın altında anlatan bir bölüm, model tarafından alındığında ikisi birbirine karışıyor. Bölümü ikiye ayırmak hem okuru hem modeli rahatlatıyor.

Araç bu ikisini de sayıyor: bölüm başına düşen kelime sayısını ve her bölümün ilk paragrafının cevap olup olmadığını. İkisi de gözle bakınca fark edilmiyor.