Vaktin yok mu? Haberi senin için sadeleştirelim.
Bir biçim seç; haberin özü saniyeler içinde burada belirsin.
Yukarıdaki üç seçenekten birine dokun.
İnsan ve yapay zekâ için iki katmanlı yaklaşım
Webtures, 19 Temmuz 2026 tarihinde güncellediği AI Visibility Web Design sayfasında kurumsal internet sitelerini iki farklı izleyici için tasarlayan bir metodoloji tanımladı. Birinci katman marka dili, kullanıcı deneyimi, erişilebilirlik ve performans gibi insan ziyaretçiye dönük unsurları; ikinci katman ise yapay zekâ sistemlerinin okuyabileceği teknik ve anlamsal sinyalleri kapsıyor.
Şirketin açıkladığı makine katmanında semantik HTML, doğru başlık hiyerarşisi, Schema.org ve JSON-LD işaretlemeleri, entity netliği, bilgi grafiği bağlantıları ve doğrudan yanıt vermeye uygun içerik yapısı bulunuyor. llms.txt kullanımı da önerilen unsurlar arasında. Bunların yapay zekâ yanıtlarında görünürlüğü garanti ettiği değil, içeriğin makineler tarafından daha açık biçimde yorumlanmasını hedeflediği belirtilmeli.
Metodoloji dört aşamada ilerliyor
Webtures’ın tanımladığı süreç başlangıç ölçümüyle başlıyor. İlk aşamada markanın yapay zekâ yanıtlarındaki mevcut görünürlüğünün, rakip atıflarının ve entity yapısının incelenmesi öngörülüyor. İkinci aşamada bilgi mimarisi, sayfa hiyerarşisi, schema planı ve içerik modeli oluşturuluyor. Tasarım ile teknik geliştirmenin birlikte yürütüldüğü üçüncü aşamayı ise lansman sonrası ölçüm ve devir süreci izliyor.
Şirket, görünürlük ölçümünde Brantial platformu üzerinden “Share of Model” adı verilen metriği kullandığını ve başlangıç değerini 30, 60 ve 90 günlük sonuçlarla karşılaştırmayı planladığını aktarıyor. Webtures’ın kendi sayfasında henüz 90 günlük doğrulanmış vaka verisinin daha sonra ekleneceği ifade ediliyor. Bu nedenle metodolojinin performansına ilişkin tamamlanmış ve bağımsız denetimden geçmiş bir sonuç bulunduğu söylenemez.
E-ticaret siteleri için anlamı ne?
E-ticaret sitelerinde ürün fiyatı, stok durumu, varyant, teslimat ve iade koşulları gibi bilgilerin yalnızca görsel arayüzde bulunması, yapay zekâ ajanlarının veriyi güvenilir biçimde işlemesini zorlaştırabilir. Webtures’ın yaklaşımı, bu bilgilerin semantik ve yapısal biçimde sunulmasına dikkat çekiyor. Bu yapı aynı zamanda klasik arama motorlarının ürün verisini anlamasını da destekleyebilir.
Metodolojinin en dikkat çekici sınırı yine şirket tarafından açıkça belirtiliyor: ChatGPT, Gemini veya Perplexity’de görünmek garanti edilemiyor. Kapalı ve sürekli değişen sistemlerde kesin sıralama vaadi yerine ölçüm, teknik açıklık ve düzenli optimizasyon öneriliyor. Dolayısıyla bu model, doğrulanmış sonuç garantisinden çok yeni arama davranışlarına hazırlanmayı amaçlayan bir çalışma çerçevesi olarak görülmeli.
Bu içerikteki temel bilgi ve rakamlar yukarıdaki birincil kaynakta ya da açıkça belirtilmiş araştırma yayımlayıcısında kontrol edilmiştir.
