LLM Görünürlük ve Kaynak Analizi
Veri Kümesi (Dataset) Kalifikasyonu
Web sitenizin mimarisi, yapay zeka modellerinin eğitim setlerine ve gerçek zamanlı arama indekslerine (RAG) en temiz şekilde kaynak aktaracak biçimde optimize edilir.
Referans ve Alıntı Denetimi
ChatGPT, Claude, Gemini ve Perplexity gibi sistemlerin kullanıcı yönlendirmelerinde markanızı birincil otorite olarak gösterme frekansları analiz edilir ve artırılır.
Vektör Yoğunluk Optimizasyonu
İçeriklerinizin anlamsal vektör uzaylarında (Embedding) hedef kullanıcı sorgularıyla en yüksek benzerlik skorunu (Cosine Similarity) yakalaması sağlanır.
Marka Algısı ve Güven Puanı
Dil modellerinin dijital ekosistemden topladığı veriler doğrultusunda markanıza atfettiği güvenilirlik, tarafsızlık ve duygu analizi skorları denetlenir.
Yapay Zeka Yanıt Sistemlerinde Kaynak Gücü Stratejisi
Yürüttüğümüz profesyonel **LLM Görünürlük ve Kaynak Analizi** çalışmaları, arama trendlerinin yapay zeka asistanlarına kaydığı yeni dönemde markanızın görünürlüğünü koruyan ve büyüten gelişmiş bir veri analitiği sürecidir. Web siteniz ve dijital varlıklarınız, modellerin yanıt üretirken referans aldığı öncelikli bilgi kaynakları (Knowledge Base) arasına konumlandırılır.
- Benzersiz Bilgi ve Bilgi Kazanımı Oranı: LLM'lerin internetteki genel kalıpları tekrar etmek yerine doğrudan alıntı yapmayı tercih ettiği, teknik derinliği yüksek ve veriye dayalı özgün içerik katmanları kurguluyoruz.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) Uyumu: Gerçek zamanlı veri çekme protokollerinde sitenizin kod yapısının botlar tarafından kayıpsız, hızlı ve minimum token harcanarak işlenmesini sağlıyoruz.
- Şeffaf Model Bazlı Raporlama: Markanızın hangi dil modelinde, hangi anahtar konseptlerle, ne kadar sıklıkla kaynak gösterildiği ve rakiplerinize karşı semantik üstünlük durumları düzenli olarak analiz edilerek raporlanır.