AI yanıtlarında itibar yönetimi, büyük dil modellerinin bir işletmeyi veya kişiyi tanımlamak için kullandığı bilgi kaynaklarını denetlemenin ve etkilemenin stratejik sürecidir. Bu uygulama, geleneksel arama motoru optimizasyonundan Wikipedia, yapılandırılmış şema işaretlemeleri ve üst düzey inceleme platformları gibi yüksek otoriteye sahip veri setlerine odaklanmaya geçiş gerektirir. Hataları kaynağında düzelterek, markalar AI tarafından oluşturulan yanıtların kullanıcı etkileşimleri sırasında doğru, güncel ve olumlu kalmasını sağlayabilirler.
AI modelleri markanız hakkında ne söyleyeceğine nasıl karar verir?
Büyük dil modelleri, canlı interneti bir insanın tarayıcıyla yaptığı gibi taramaz. Bunun yerine, bilgileri belirli indekslenmiş kaynaklardan çekmek için devasa veri setlerine ve Retrieval-Augmented Generation (RAG) adı verilen bir sürece güvenirler. Bir kullanıcı şirketiniz hakkında bir soru sorduğunda, model eğitim verileri ve bağlı arama indeksleri arasında kalıplar ve gerçekler arar. En önde gelen kaynaklar güncel olmayan veya yanlış bilgiler içeriyorsa, AI bu hataları yüksek güvenle tekrarlayacaktır.
Tipik bir senaryoda, AI, hizmetlerinizin bir açıklamasını beş yıllık bir basın bülteninden çekebilir, eğer o sayfa mevcut ana sayfanızdan daha yüksek otoriteye sahipse. Bu, modellerin güvenilir buldukları sitelerden gelen verilere öncelik vermesi nedeniyle olur. Bunların hangi siteler olduğunu anlamak, itibarınızı yönetmenin ilk adımıdır. Yaygın yüksek otorite hedefleri arasında büyük haber kuruluşları, sektöre özel dizinler ve bilgilerin yoğun bir şekilde denetlendiği topluluk odaklı platformlar bulunur.
Marka doğruluğu için belirli istemleri (prompt) nasıl izleyebilirsiniz?
İzleme, herhangi bir itibar stratejisinin temelidir. Sorun olarak tanımlamadığınız şeyi düzeltemezsiniz. Potansiyel bir müşterinin kullanabileceği istemlerin bir listesini oluşturarak başlayın. Bunlar doğrudan marka sorgularından karşılaştırma sorularına kadar değişmelidir. Bunları ChatGPT, Claude ve Perplexity gibi farklı modellerde test etmek gereklidir çünkü her model biraz farklı veri ağırlıkları ve arama entegrasyonları kullanır.
Yaygın bir kalıp, bu yanıtların zaman içinde nasıl değiştiğini görmek için bunları bir elektronik tabloda takip etmektir. Belirli bir halüsinasyon—AI’nin işletmeniz hakkında bir gerçek uydurması—fark ederseniz, bu gerçeği potansiyel bir web kaynağına kadar izlemeniz gerekir. Çoğu zaman, AI sadece bir şeyler uydurmuyor; bir ortak web sitesindeki veya eski bir blog yazısındaki belirli bir cümleyi yanlış yorumluyor.
- [Brand Name] kurucuları kimlerdir?
- [Brand Name] hizmetleri hakkındaki temel şikayetler nelerdir?
- [Brand Name], fiyatlandırma açısından [Competitor Name] ile nasıl karşılaştırılır?
- [Brand Name], [Specific Service] için güvenilir bir şirket midir?
- [Brand Name] için [Year] yeniden markalaşmasının sonucu ne oldu?
Neden Wikipedia ve Wikidata, AI gerçeğinin temelidir
Wikipedia, büyük dil modellerini eğitmek için en önemli kaynaklardan biridir. Yapılandırılmış ve denetlenen bir ortam olduğu için, AI geliştiricileri ona birincil gerçeklik kaynağı olarak davranır. Markanızın Wikipedia sayfasında yanlışlıklar varsa, bu hatalar muhtemelen AI tarafından oluşturulan hemen hemen her özette görünecektir. Tam bir Wikipedia sayfanız olmasa bile, Wikidata’daki—Wikipedia’nın arkasındaki yapılandırılmış veritabanı—varlığınız, AI’nin markanızı belirli nitelikler ve kategorilerle nasıl ilişkilendirdiğini etkiler.
Wikipedia’daki bilgileri düzeltmek dikkatli bir yaklaşım gerektirir. Kendi sayfanızı doğrudan kurumsal bir IP adresinden düzenlememelisiniz, çünkü bu genellikle çıkar çatışması nedeniyle yasaklanmaya yol açar. Bunun yerine, üçüncü taraf alıntılarla desteklenen düzenlemeler önermek için Tartışma sayfasını kullanın. Mevcut bilginin yanlış olduğunu kanıtlayan tarafsız haber makalelerine veya resmi hükümet dosyalarına bağlantılar sağlayın. Bu yavaş, şeffaf süreç, değişikliklerin kalıcı olmasını ve sonunda AI modellerine yayılmasını sağlamanın tek yoludur.
Yapılandırılmış veriler ve şema aracılığıyla marka güvenini güçlendirme
Yapılandırılmış veriler, web siteniz ile AI motorlarını besleyen tarayıcılar arasında doğrudan bir iletişim hattı görevi görür. Schema.org sözlüğünü kullanarak, markanızın merkezini, kilit yöneticilerini, resmi sosyal medya profillerini ve ürün özelliklerini açıkça tanımlayabilirsiniz. Bu, AI’nin tahmin etme veya resmi olmayan bir kaynaktan veri çekme şansını azaltır. Veriler JSON-LD gibi bir formatta net bir şekilde etiketlendiğinde, AI bunları çok daha yüksek doğrulukla ayrıştırabilir.
Örneğin, organik cilt bakımı satan bir Shopify mağazası için Ürün ve İnceleme şemasını kullanmak hayati önem taşır. AI, ürününüzün şema aracılığıyla 500 doğrulanmış incelemede 4.8 yıldızlı bir derecelendirmeye sahip olduğunu görürse, bu olumlu duyguyu bir öneride belirtme olasılığı daha yüksektir. Bu yapılandırılmış veriler olmadan, AI üç yıl öncesine ait tek bir olumsuz forum gönderisi bulabilir ve bunu markanızın kalitesini karakterize etmek için kullanabilir.
- Organizasyon Şeması: Yasal adınızı, logonuzu ve iletişim noktalarınızı tanımlayın.
- SameAs Özelliği: Resmi web sitenizi Wikipedia, LinkedIn ve Twitter profillerinizle ilişkilendirin.
- Ürün Şeması: Fiyatlandırmanın ve stok durumunun AI arama motorları için her zaman güncel olduğundan emin olun.
- SSS Şeması: Alıntılanma şansını artırmak için yaygın sorulara doğrudan yanıtlar verin.
- İnceleme Şeması: Derecelendirmelerinizi birden fazla platformdan tek bir net sinyalde toplayın.
Üçüncü taraf inceleme kaynaklarının duyarlılığını yönetme
AI modelleri genellikle G2, Trustpilot veya Yelp gibi inceleme sitelerinde bulunan genel duyarlılığı özetler. Bir kullanıcı ‘[Brand Name] hakkında insanlar ne düşünüyor?’ diye sorarsa, AI bu platformlardaki en son ve en sık yapılan yorumları sentezleyecektir. Bu, AI yanıtlarındaki itibarınızın bu üçüncü taraf profillerinin aktif yönetimiyle doğrudan bağlantılı olduğu anlamına gelir. Olumsuz yorumlara yanıt vermeli ve memnun müşterileri deneyimlerini AI motorlarının en sık alıntı yaptığı platformlarda paylaşmaya teşvik etmelisiniz.
Tipik bir hesap yönetimi iş akışında, markanızdan bahsedildiğinde Perplexity veya SearchGPT alıntılarında hangi inceleme platformlarının göründüğünü belirlemelisiniz. Perplexity her zaman G2 profilinize bağlantı veriyorsa, odak noktanız orası olmalıdır. O belirli platformdaki puanınızı iyileştirmek, AI modellerinin markanızın itibarını yeni potansiyel müşterilere nasıl tanımladığı üzerinde orantısız bir etkiye sahip olacaktır.
Bir AI güncellemesini zorlamak için kaynak sayfaları düzeltme
Bir AI modeli yanlış bir yanıt verdiğinde, genellikle bu bilginin kaynağı olarak belirli bir web sitesini alıntılar. Bu, özellikle arama entegrasyonlu daha yeni modellerde yaygındır. Belirli bir sektör blogunun veya haber sitesinin AI’yi karıştıran güncel olmayan bir makaleye ev sahipliği yaptığını fark ederseniz, hedefiniz o kaynak sayfanın güncellenmesini veya kaldırılmasını sağlamak olmalıdır. Güncellenmiş gerçekleri sağlamak için sitenin editörüyle iletişime geçmek, dijital PR ve itibar yönetiminin standart bir parçasıdır.
Bazen hatanın kaynağı kendi sitenizdir. ‘Hakkımızda’ sayfanızı, eski blog yazılarınızı ve hatta hizmet şartlarınızı kontrol edin. AI modelleri, şirket geçmişiniz veya politikalarınız hakkında ayrıntıları bulmak için bu sayfalardan yararlanabilir. Web sitenizin farklı bölümlerinde çelişkili bilgileriniz varsa, AI daha eski, yanlış sürümü seçebilir. Tüm sahip olunan kanallarda tutarlılık, temiz bir AI ayak izini korumak için bir gerekliliktir.
Bir AI modeli güncellenmeyi reddederse ne yapmalısınız?
AI modellerinin bir ‘bilgi kesintisi’ veya interneti taradıkları zaman ile iç ağırlıklarını güncelledikleri zaman arasında bir gecikme vardır. Tüm kaynak sayfaları düzelttiyseniz ancak ChatGPT hala eski bir yanıt veriyorsa, bu statik eğitim verilerinden kaynaklanıyor olabilir. Bu durumda, strateji interneti yeni, doğru içerikle ‘doldurmaya’ kayar. Taze basın bültenleri, yüksek otoriteye sahip sitelerde konuk yazılar yayınlayarak ve sosyal medyanızı sık sık güncelleyerek, AI’nin arama bileşenine eski eğitim verilerini geçersiz kılabilecek yeni veriler sağlarsınız.
Diğer bir yaklaşım, AI arayüzlerine yerleşik geri bildirim mekanizmalarını kullanmaktır. Çoğu modelin yanlış yanıtlar için ‘beğenmeme’ veya ‘bildir’ özelliği vardır. Bu, markanız için nadiren anında bir düzeltme sağlasa da, geliştiricilere ve pekiştirmeli öğrenme sistemlerine modelin belirli sorgularda başarısız olduğunu bildirir. Yeterince insan belirli bir hatayı işaretlerse, modelin o konu için davranışı gelecekteki güncellemelerde ayarlanabilir.
Bu ay için AI itibar kontrol listeniz
Markanızı AI çağında yönetmek devam eden bir görevdir. Yeni modeller piyasaya sürüldükçe ve arama motorları daha fazla üretken özellik entegre ettikçe manzara değişir. Alien Road, bugün nerede olduğunuzu anlamak için bir temel denetimle başlamanızı önerir. Önce en görünür hatalara, özellikle de bir AI yanıtının ilk birkaç cümlesinde görünenlere odaklanın.
- Üç büyük AI platformunda en az 20 farklı istemi denetleyin.
- AI markanız hakkında konuşurken alıntı yaptığı en iyi 5 harici kaynağı belirleyin.
- Wikidata girişinizin doğru web sitesine ve sosyal medya bağlantılarına sahip olduğunu doğrulayın.
- Web sitenizin JSON-LD şemasını tüm ana profiller için ‘SameAs’ özelliğini içerecek şekilde güncelleyin.
- İşletmeniz hakkında güncel olmayan veya yanlış bilgiler barındıran harici bir siteyle iletişime geçin.
Bu adımları tamamladıktan sonra, yanıtları iki haftada bir izlemeye devam edin. AI modelleri sık sık güncellenir ve bugün işe yarayan bir düzeltme, gelecek ay yeni bir veri taraması tarafından sorgulanabilir. Proaktif kalmak, markanızı otomatik yanlış bilgilendirme risklerinden korumanın tek yoludur.
Okumaya devam edin: Medya İzleme · Dijital PR