Microsoft, işletmelerin içeriklerini gelişen yapay zeka arama ve sohbet ortamı için nasıl optimize edebileceklerini detaylandıran kapsamlı on altı sayfalık bir rehber yayınladı. Birçok öneri geleneksel Arama Motoru Optimizasyonu (SEO) ile örtüşse de, rehber yeni kavramlar sunuyor: Ajan Tabanlı Motor Optimizasyonu (AEO) ve Üretken Motor Optimizasyonu (GEO). Bu değişim, sadece tıklamalar için sıralanmanın ötesine geçerek yapay zeka asistanları tarafından anlaşılmayı ve aktif olarak önerilmeyi vurguluyor ve işletmelerin bu yeni ortamda başarılı olmaları için üç uygulanabilir strateji sunuyor.
AEO ve GEO Nedir ve Neden Önemlidir?
Microsoft, yapay zeka arama yüzeylerinin yükselişinin, "tıklamalar için sıralanmaktan" "yapay zeka tarafından anlaşılmaya ve önerilmeye" doğru bir evrimi işaret ettiğini açıklıyor. Geleneksel SEO, içeriğin yapay zeka tarafından alıntılanması için hala temel taşı olsa da, AEO ve GEO artık içeriğin yapay zeka odaklı deneyimlerde ortaya çıkıp çıkmayacağının kritik belirleyicileridir.
Microsoft'un özel tanımlarına dikkat etmek önemlidir. AEO'yu, yaygın olarak anlaşılan Cevap Motoru Optimizasyonu'ndan farklı olarak Ajan Tabanlı Motor Optimizasyonu olarak tanımlıyorlar.
- AEO (Cevap/Ajan Tabanlı Motor Optimizasyonu): İçeriği ve ürün bilgilerini yapay zeka asistanları ve ajanları tarafından kolayca alınacak, yorumlanacak ve doğrudan yanıtlar olarak sunulacak şekilde optimize etmeye odaklanır.
- GEO (Üretken Motor Optimizasyonu): Netliği, güvenilirliği ve yetkinliği artırarak içeriği üretken yapay zeka sistemleri içinde keşfedilebilir ve ikna edici hale getirmeyi amaçlar.
Microsoft, AEO ve GEO'yu sadece pazarlama ekiplerinin ötesine geçen, bir kuruluş içindeki birden fazla departmanı etkileyen sorumluluklar olarak görüyor.
"Bu değişim, kuruluşun her bölümünü etkiliyor. Pazarlama ekipleri marka farklılaşmasını yeniden düşünmeli, büyüme ekipleri yapay zeka odaklı yolculuklara uyum sağlamalı, e-ticaret ekipleri başarıyı farklı ölçmeli, veri ekipleri daha zengin sinyaller ortaya çıkarmalı ve mühendislik ekipleri sistemlerin yapay zeka tarafından okunabilir ve güvenilir olmasını sağlamalıdır."
Microsoft'a göre yapay zeka alışverişi tek bir kanal değil, birbiriyle örtüşen sistemler bütünüdür. Üç temel tüketici temas noktasını şöyle açıklıyorlar:
- Yapay zeka tarayıcıları: Kullanıcılar gezinirken sayfa içeriğini yorumlar ve bağlamı ortaya çıkarır.
- Yapay zeka asistanları: Sohbet etkileşimleri aracılığıyla soruları yanıtlar ve kararlara rehberlik eder.
- Yapay zeka ajanları: Web sitelerinde gezinme, seçenekleri belirleme ve satın alma işlemlerini tamamlama gibi eylemleri gerçekleştirebilir.
Nihayetinde, belirli yapay zeka temas noktası, sistemin doğru, yapılandırılmış ve güvenilir ürün bilgilerine erişebilmesini sağlamaktan daha az kritiktir.
SEO Hala Bir Rol Oynuyor
Microsoft'un rehberi, yapay zeka çağındaki rekabetin keşiften etkiye doğru değiştiğini vurguluyor. SEO hayati önem taşımaya devam etse de, artık tek odak noktası değil. Yeni zorluk, sadece arama sıralamalarında görünmek değil, yapay zeka öneri katmanını etkilemekte yatıyor.
Microsoft bu ayrımı açıkça gösteriyor:
- SEO: Ürünün bulunmasına yardımcı olur.
- AEO: Yapay zekanın ürünü açıkça açıklamasını sağlar.
- GEO: Yapay zekanın ürüne güvenmesini ve onu önermesini sağlar.
"Rekabet keşiften etkiye doğru kayıyor (SEO'dan AEO/GEO'ya).
SEO tıklamaları artırmaya odaklanırken, AEO zenginleştirilmiş, gerçek zamanlı verilerle netliği artırmaya odaklanır; GEO ise yapay zeka sistemlerinin ürünlerinizi güvenle önerebilmesi için güvenilirlik ve itibar oluşturmaya odaklanır.
SEO temel olmaya devam ediyor, ancak yapay zeka destekli alışveriş deneyimlerinde başarılı olmak, yapay zeka sistemlerinin ürününüzün ne olduğunu değil, neden seçilmesi gerektiğini anlamasına yardımcı olmayı gerektirir."
Yapay Zeka Sistemleri Ne Önereceğine Nasıl Karar Verir?
Microsoft, Copilot gibi bir yapay zeka asistanının, bir kullanıcının öneri isteğini ele alırken izlediği süreci açıklıyor. Yapay zeka asistanı, web ve ürün besleme verilerinin bir kombinasyonunu kullanarak sorguyu parçalara ayıran bir muhakeme aşamasına girer.
Web verileri şunları sağlar:
- "Genel bilgi"
- "Kategori anlayışı"
- "Marka konumlandırmanız"
Besleme verileri şunları sağlar:
- "Güncel fiyatlar"
- "Stok durumu"
- "Temel özellikler"
Bu besleme verilerine dayanarak, yapay zeka asistanı en düşük fiyatlı ve stokta olan bir ürünü ortaya çıkarabilir. Bir kullanıcı bir web sitesine tıkladığında, yapay zeka asistanı sayfayı ek bağlamsal bilgiler için tarar, örneğin:
- Detaylı incelemeler
- Ürünü açıklayan videolar
- Mevcut promosyonlar
- Teslimat tahminleri
Ajan, ürünün bağlamına (örn. teslimat süreleri) dayalı kapsamlı rehberlik sağlamak için bu bilgileri toplar.
Microsoft, veri kaynaklarının etkileşimini şöyle özetliyor:
İlk olarak, taranmış veriler var:
Yapay zeka sistemlerinin eğitim sırasında öğrendiği ve dizine eklenmiş web sayfalar
