Yapay Zekâ Arama Sorgu Üretici

Giriş

Aramaya "kombi bakımı fiyat" yazan biri, ChatGPT'ye "kombim iki yıldır bakım görmedi, şimdi yaptırsam ne kadar tutar" yazıyor. Modele yazılan sorgu daha uzun, tam cümle ve genelde bir durum anlatıyor.

Bu araç o cümle biçimlerini üretiyor ve niyet aşamasına göre ayırıyor. İsterseniz sayfanızı da getirip hangi sorgunun sayfada karşılığı olduğunu işaretliyor.

Baştan söyleyelim: bunlar gerçek sorgu verisi değil, kalıp. Dil modellerine yazılan sorgular hiçbir yerde yayımlanmıyor.

Yapay zekâ arama sorgusu nedir?

İnsanların bir konuyu dil modeline sorarken kurduğu cümlelere yapay zekâ arama sorgusu deniyor. Klasik aramaya yazılan iki üç kelimeden farklı olarak bunlar tam cümle oluyor ve genelde bir durum anlatıyor: "kombim iki yıldır bakım görmedi, şimdi yaptırsam ne kadar tutar" gibi.

Bu araç o cümle biçimlerini üretiyor. İngilizce kaynaklarda benzerleri AI prompt generator ya da LLM query generator adıyla geçiyor; Türkçede "AI sorgu üretici" ve "yapay zekâ soru üretici" adlandırmaları kullanılıyor.

Baştan söyleyelim: üretilenler gerçek sorgu verisi değil, kalıp. Dil modellerine yazılan sorgular hiçbir yerde yayımlanmıyor ve kimsenin elinde bu veri yok.

Neden hacim yazmıyoruz?

Google, arama sorgularının hacmini Anahtar Kelime Planlayıcı üzerinden paylaşıyor. Dil modelleri böyle bir veri yayımlamıyor: ChatGPT'ye ya da Perplexity'ye ne yazıldığı dışarıdan bilinmiyor.

"Bu soru ayda 2.400 kez soruluyor" diyen araçlar bu sayıyı Google verisinden tahmin ediyor. Tahmin bir yere kadar mantıklı ama iki sorgu türü aynı değil; birinden ötekine geçerken sayı anlamını yitiriyor.

Biz uydurmuyoruz. Araç kalıp üretiyor ve kalıp olduğunu söylüyor. Listeyi kendi müşterilerinizden gerçekten duyduğunuz sorularla düzeltmeniz, herhangi bir tahmin verisinden daha değerli.

Beş aşama, beş farklı içerik

Sorgular niyet aşamasına göre ayrılıyor çünkü tek bir sayfa hepsine birden cevap veremiyor.

Keşif kişi konuyu yeni öğreniyor; rehber ve "nedir" içerikleri buraya düşüyor. Karşılaştırma seçenekleri tartıyor; tablo ve "hangisi" içerikleri. Karar ve fiyat almaya yakın; aralık, kapsam ve süreç yazan sayfalar burada kazanıyor.

Sorun giderme en çok alıntılanan tür: bir şey ters gitmiş ve kişi çözüm arıyor. Bu aşamayı boş bırakmak, en kolay kazanılacak görünürlüğü bırakmak demek.

Yerel ve marka yalnız şehir ya da marka adı girildiğinde çıkıyor. Girilmezse üretilmiyor: "bölgesinde" gibi öksüz cümleler üretmemek için.

Kapsama denetimi kaba bir ölçü

Sayfanızın adresini verirseniz her sorgunun sayfada karşılığı olup olmadığını işaretliyoruz. Ölçü kelime örtüşmesi: sorgunun anlamlı kelimelerinin çoğu sayfada geçiyor mu.

Bu anlam örtüşmesi değil. Bir sayfa kelimeleri barındırıp soruyu hiç cevaplamıyor olabilir. Bu yüzden işaretleri şöyle okuyun: "karşılığı yok" güvenilir bir bulgu, "var" yalnız bir ipucu.

Model yargısı gerektiren bir ölçüm yapmıyoruz. "Bu sayfa şu soruyu iyi cevaplıyor" demek için sayfayı okuyup değerlendirmek gerekiyor ve şablonla verilen bir cevap, cevap veriyormuş gibi görünürdü.

Sorunun sayfada gerçekten cevaplanıp cevaplanmadığını okunabilirlik denetimiyle kontrol edebilirsiniz: orada her bölümün başlığından sonraki ilk paragrafın cevap olup olmadığına bakılıyor.

Listeyle ne yapacaksınız?

Liste bir içerik planı. Pratik kural: her aşamadan en az bir sorguya cevap veren bir bölümünüz olsun.

Cevabı yazarken biçim önemli: modeller bir başlığın altındaki ilk paragrafı pasaj olarak alıyor. Cevap bloğu üreticisi o paragrafı alıntılanacak uzunlukta kurmanıza yardım ediyor.

Sorgu kalıplarını başlık olarak kullanmak da işe yarıyor: "Kombi bakımı ne kadar tutar?" başlığı, kullanıcının modele yazdığı cümleye doğrudan benziyor.

Marka sorguları ayrı bir iş. Modelin sizi adınızla soranlara ne söyleyeceği, sizin sayfalarınızdan ve dışarıdaki kayıtlardan çıkıyor; hakkımızda sayfanızın açık ve doğrulanabilir olması burada belirleyici.