Yapay Zeka ile SEO: NovaSEO Projesinden Öğrendiklerimiz

SEO artık sadece anahtar kelime optimizasyonu değil; içerik kalitesi, kullanıcı niyeti ve sürekli adaptasyon gerektiren bir ekosistem. NovaSEO projesinde, SEO süreçlerini otomatikleştirirken hem arama motoru sinyallerini hem de insan odaklı kaliteyi gözeten bir yaklaşım geliştirdik. Bu yazıda uyguladığımız yöntemler, teknik altyapı ve pratik tavsiyeleri paylaşıyorum.

Temel Yaklaşım — Analizten Eyleme
NovaSEO’nun çekirdeği üç adımlı bir döngü: Tarama → Değerlendirme → Öneri/Revizyon.

• Tarama: Site haritası, sayfa içerikleri, meta veriler ve performans metrikleri otomatik olarak toplanır.

• Değerlendirme: Her sayfa içerik kalitesi, anahtar kelime uygunluğu, teknik SEO sorunları ve rekabetçi pozisyon açısından puanlanır. Bu aşamada LLM tabanlı kalite sinyalleri ve klasik SEO metrikleri birleştirilir.

• Öneri/Revizyon: Öncelikli, eyleme geçirilebilir öneriler üretilir — meta açıklama revizyonları, başlık optimizasyonu, içerik genişletme fikirleri veya yeni hedef kelimeler. İstenirse otomatik içerik taslakları oluşturulur ve editöre sunulur.

Teknik Yapı (Kısa)

• Crawler & Auditor: Daha derin tarama için dağıtılabilir crawler; sayfa düzeyi metrikler JSON olarak çıkarılır.

• Özellik Çıkarma: TF-IDF, n-gram analizi, readability skorları + embedding tabanlı semantic özetler.

• Model Katmanı: LLM’ler öneri üretimi ve içerik iyileştirme için prompt + fine-tune kombinasyonuyla kullanılır.

• Vektör Arama: İçerik parçalarını semantic olarak indekslemek ve benzer içerik/rekabet analizi yapmak için vektör DB (Weaviate/Pinecone/Milvus).

• Agent & Otomasyon: Önceliklendirilmiş görevleri otomatik planlayan agent; CMS entegrasyonu ile revizyonlar tek tuşla uygulanabilir.

Pratik Uygulamalar ve Örnek Akışlar

• İçerik Revizyonu: Zayıf performans gösteren sayfa tespit edilince; NovaSEO otomatik olarak eksik alt başlık, önerilen kelime grupları ve örnek paragraf taslağı sunar.

• Yeni İçerik Fikri: Rakip boşluk analiziyle birlikte, yüksek potansiyelli konu başlıkları ve H2/H3 önerileri çıkarılır.

• Teknik SEO Alarmı: Canonical çakışması, yavaş yüklenen sayfalar veya kırık linkler için gerçek zamanlı uyarı ve önceliklendirme.

Başarı İçin En İyi Uygulamalar

• Veri Temizliği: Kirlilik içeren meta veriler veya eski içerikler, modelin yanlış öneri üretmesine sebep olabilir — önce veri temizliği şart.

• A/B Testleri: Önerilen değişiklikleri doğrudan uygulamadan önce küçük ölçekli A/B testleriyle doğrula.

• İnsan + Makine İş Akışı: Otomatik öneriler editör onayından geçmeli; model çıktıları rehberlik sağlar, nihai kontrol insan elinde kalmalı.

• Performans İzleme: Organik trafik, tıklama oranı (CTR), sıralama pozisyonu ve dönüşüm metriklerini sürekli takip et; model önerilerinin etkisini ölç.

Etik ve Riskler

• Hallucination Riskleri: LLM’ler kaynak uydurabilir; önerilen referans, istatistik veya alıntılar doğrulanmalı.

• Over-Optimization: Aynı içerikte aşırı anahtar kelime doldurma veya yapay yenilemeler cezalandırılabilir — doğal, kullanıcı odaklı içerik öncelikli olmalı.

• Veri Gizliliği: Özel kullanıcı verileri veya hassas içeriklerin model ile işlenmesinde gizlilik politikasına uy.

Sonuç
NovaSEO deneyimi, SEO’yu makine destekli hale getirirken insan gözetimini ve veri kalitesini ilk koşul saymanın önemini gösterdi. Doğru kurulduğunda AI, içerik üretimini hızlandırır, önceliklendirmeyi iyileştirir ve ekiplerin stratejik işlere odaklanmasını sağlar — ama güvenilirlik ve denetim her zaman ön planda olmalı.