AEO için anahtar kelime araştırması, izleyicilerin yapay zeka aramasında hemen hemen her şeyi araması ve sorguların incelikli ve kişiselleştirilmiş olması nedeniyle bunaltıcı olabilir.
Veriler eskisi kadar net değil. AEO arama istemleri için doğru arama hacmi yoktur. Ancak SEO ve GEO/AEO uzmanları gibi arama uzmanlarının bu araçlarda nasıl görünürlük elde edeceklerini bilmeleri kritik önem taşıyor.
İyi haber mi? Geleneksel anahtar kelime araştırması ile cevap motoru optimizasyonu anahtar kelime araştırması arasında bir örtüşme vardır.
Gelecekte Ne Bekleniyor?
Bu kılavuz, SEO ve AEO anahtar kelime araştırması arasındaki temel farklılıkları, etkili bir AEO anahtar kelime stratejisinin temelini oluşturan ilkeleri, AEO iş akışlarını destekleyen araçları ve bu yaklaşımların pratikte nasıl uygulanacağını kapsar.
AEO için anahtar kelime araştırmasının SEO'dan farkı nedir?
Sonuç ve Değerlendirme
Geleneksel anahtar kelime araştırması organik görünürlüğün temelini oluşturur, ancak artık bir anahtar kelime listesi alıp bunları içeriğe bırakmak yeterli değildir.
Arama yapanlar artık Google'a tek kelimeden beş kelimeye kadar anahtar kelimeler yazmıyor. Arama ayrıntılı, incelikli ve kişiselleştirilmiştir. Bir arama, benzeri görülmemiş ayrıntılarla birden fazla cümleyi (hatta bir veya üç paragrafı bile) kapsayabilir.
Sistem Güvenliği
Ofcom'un niteliksel üretken yapay zeka arama çalışması, insanların yapay zeka aramasını daha uzun, daha ayrıntılı aramalar için kullandığı fikrini destekliyor. Yapay zeka arama araçlarının, kullanıcılar son derece spesifik, ayrıntı açısından zengin sorular sorduğunda en çok değer kazandığını buldular; geleneksel aramada birden fazla sorgu ve önemli manuel araştırma gerektiren türden yanıtlar.
Geleneksel SEO'da anahtar kelime araştırması aşağıdaki gibi niceliksel verilere odaklanmıştır:
Anahtar kelime zorluğu
Nasıl Önlem Alınmalı?
Daha sonra kullanıcılar, yanıtlarını bir web sitesi sayfasında bulana kadar mavi bağlantı listelerini incelediler. SEO uzmanları başarıyı arama motoru sonuç sayfalarındaki (SERP'ler), gösterimler ve tıklamalardaki konuma göre ölçtü.
Detaylar ve Etkileri
Yapay zeka anahtar kelime araştırmasında odak noktası çoğunlukla aşağıdaki gibi nitel verilerdir:
AEO Sınıflandırıcı ChatGPT, Perplexity ve Gemini gibi lider yanıt motorlarının markanızı nasıl yorumladığını öğrenin. Rekabet ortamınızı anlayın
Önemli Gelişmeler
Rekabet ortamınızı anlayın Yapay zeka sonuçlarında marka algınızı keşfedin
Yapay zeka sonuçlarında marka algınızı keşfedin Veriye dayalı içgörülerle performansı en üst düzeye çıkarın
Veriye dayalı içgörülerle performansı en üst düzeye çıkarın Ve daha fazlası! Not Ver
Teknik Analiz
Kullanıcılar SERP'de sunulan çeşitli kaynaklardan yanıtlar beklemektedir. Sonuç olarak, kullanıcılar bir web sitesine tıklamazlar, dolayısıyla SEO ve içerik uzmanları bir sayfanın nasıl sıralandığı konusunda aynı görünürlüğe sahip olamaz. Başarının ölçüsü olarak arama hacmine veya tıklamalara güvenmek yerine, GEO uzmanları görünürlüğü bir ölçüm, yapay zeka kaynaklarından gelen tıklamalar ve daha da önemlisi dönüşümler gibi niteliksel veriler olarak değerlendiriyor.
Profesyonel ipucu: Bu makalede işlerin raporlama tarafı hakkında çok fazla ayrıntıya girmeyeceğim, ancak bununla ilgileniyorsanız SEO raporlama hakkındaki bu makaleyi okuyun. Yapay zeka arama başarısını göstermek için nelerin girilmesi gerektiğini içerir.
Aşağıdaki tablo, AEO anahtar kelime araştırmasını geleneksel SEO anahtar kelime araştırmasıyla karşılaştırmaktadır:
Uzmanların Görüşleri
SEO Anahtar Kelime Araştırması AEO Anahtar Kelime Araştırması Birincil hedef Sayfaları arama motoru sonuçlarında sıralama Seçilme, sentezlenme ve cevap olarak alıntılanma Temel odak Anahtar kelimeler ve sorgular Cevaplar ve amaç Sorgu formatı Kısa anahtar kelimeler veya ifadeler Uzun, konuşmaya dayalı, çok cümleli sorular Kullanıcı davranışı Keşif için web sitelerine yapılan tıklamalar Sıfır tıklama, önce cevap keşfi Başarı ölçümleri Sıralamalar, gösterimler, tıklamalar, TO Bahisler, alıntılar, görünürlük, dönüşümler İçerik yapısı Bireysel anahtar kelimeleri hedefleyen optimize edilmiş sayfalar Hiper hedefli, yapılandırılmış, çıkarılabilir içerik Optimizasyon yaklaşımı Anahtar kelime yerleştirme ve sayfa içi SEO Varlık haritalama, SSS, anlamsal kapsam, toplantı amacı, netlik Görünürlük etkeni SERP'de en yüksek sıralama En alakalı ve güvenilir yanıt kaynağı olmak Araştırma zihniyeti "Hangi anahtar kelimelere göre sıralanmalıyız?" “Hangi soru ve cevaplara sahip olmalıyız?” Tüm satırları görüntüle Daha az satır görüntüle
HubSpot'un Marketing Hub içindeki SEO araçları, yalnızca anahtar kelime hedeflerine değil, gerçek içerik performansına dayalı optimizasyon önerilerini ortaya çıkararak bu boşluğu doldurmaya yardımcı olur. Bu, sayfaları netlik, yapı ve amaç açısından hassaslaştırmayı kolaylaştırır; bunların hepsi yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtların görünürlüğünü artırmak için kritik öneme sahiptir.
AEO Anahtar Kelime Araştırmasının Temel İlkeleri
AEO anahtar kelime stratejisinde büyük ölçüde farklı olan şey, web sitelerinin geleneksel aramada en yüksek sırayı alarak AI araçlarında her zaman görünürlük kazanmamasıdır. Web siteleri alakalı, AI tarayıcıları tarafından kolayca ayrıştırılan ve kolayca sentezlenen içerik oluşturduğunda, AI aramada görünürlük kazanırlar. Temel ilkeler arasında amaç öncelikli içerik, varlık haritalaması, çapraz motor, yanıtlanabilirlik ve konuşma şeklinde ifadeler yer alır.
Önce Amaç (Arama ve Hedef Kitlenin Amacı Dahil)
AEO için anahtar kelime araştırması, birinin yalnızca ne yazdığını değil, neden arama yaptığını anlamakla başlar. Yapay zeka odaklı arama ortamlarında, yanıt motorları, özellikle sorular karmaşık, incelikli veya bağlamsal olduğunda, amacı açıkça ve tamamen çözen içeriğe öncelik verir (ve Ofcom'un araştırmasından, yapay zeka aramasının parladığı yerin burası olduğunu biliyoruz).
Önce amaç, AEO pazarlamacılarının:
Hedef kitlenizi ve ne aradıklarını bilin. Etkili AEO araştırması, hedef kitlenin ihtiyaçlarının, zorluklarının ve hedeflerinin derinlemesine anlaşılmasıyla başlar. Bu, kullandıkları dili, çözmeye çalıştıkları sorunları ve bir yanıttan bekledikleri ayrıntı düzeyini içerir.
. Etkili AEO araştırması, hedef kitlenin ihtiyaçlarının, zorluklarının ve hedeflerinin derinlemesine anlaşılmasıyla başlar. Bu, kullandıkları dili, çözmeye çalıştıkları sorunları ve bir yanıttan bekledikleri ayrıntı düzeyini içerir. Bağlamda kullanıcının amacını anlayın. "İşlemsel", "Bilgilendirici" veya "Ticari" gibi statik anahtar kelime amaç etiketlerinin ötesine geçin. Soruyu neyin yönelttiğini, kullanıcının muhtemelen zaten ne bildiğini ve aynı oturumda hangi takip sorularının gelebileceğini düşünün. Bu ilerlemeyi öngören ve ele alan içeriğin yanıt motorları tarafından seçilip sentezlenmesi daha olasıdır.
. "İşlemsel", "Bilgilendirici" veya "Ticari" gibi statik anahtar kelime amaç etiketlerinin ötesine geçin. Soruyu neyin yönelttiğini, kullanıcının muhtemelen zaten ne bildiğini ve aynı oturumda hangi takip sorularının gelebileceğini düşünün. Bu ilerlemeyi öngören ve ele alan içeriğin yanıt motorları tarafından seçilip sentezlenmesi daha olasıdır. Belirli sorunları çözün. Yapay zeka sistemleri genel tanımları değil, gerçek dünya senaryolarını çözen içerikleri tercih ediyor. Farklı kullanıcı bağlamlarını ve uç durumları göz önünde bulundurun. Kullanıcılar incelikli bir sorun arıyorsa ve bir marka bu sorunu herkesten daha iyi açıklayabilir veya çözebilirse, o sitenin görünürlük kazanma şansı en yüksektir.
Niyet öncelikli AEO'nun ve hedef kitleleri anlamanın ne kadar önemli olduğunu gösteren gerçek dünyadan bir örneği paylaşmak istiyorum. Google'da özel taramada "Avukatlar için muhasebe araçları" diye arama yaptım.
En üst organik noktalarda büyük muhasebe şirketleri mevcut: Xero ve Clio. Yapay zekaya genel bakış doğal olarak bu markaları da içeriyor.
Küçük işletmeler için sihir, yapay zekanın alaka düzeyinin karşılığını vermesidir. CosmoLex, PC LawSoft ve LawPay gibi markalar da yer alıyor.
Bu markalar, hedeflemeleri ve alaka düzeyleri aracılığıyla görünürlük kazanır. CosmoLex ikinci sayfada yer aldı; LawSoft ve LawPay, arama terimi için ilk beş organik arama sonucunda bile yer almadı.
Çıkarılan sonuç: SEO veya GEO/AEO uzmanları, AEO'da sıralamaya çalışırken geleneksel SEO nedeniyle caydırılmamalıdır. Alaka düzeyine odaklanırlarsa, geleneksel SERP'lerde iyi bir sıralamaya sahip olmasa bile siteleri yine de görünürlük elde edebilir.
Varlık eşleme, yanıt motorlarının (ve geleneksel arama motorlarının) içeriğin neyle ilgili olduğunu ve daha geniş bilgi grafiğiyle nasıl ilişkili olduğunu anlamasına yardımcı olur.
Bu makaleyi kullanarak varlıkların içeriğe nasıl dahil edildiğine dair bir örneği burada bulabilirsiniz. "AEO için anahtar kelime araştırması" için optimizasyon yaparken varlık tabanlı bir yaklaşım yalnızca anahtar kelimelerle sınırlı değildir. Bu konuyu aşağıdaki gibi ilgili kavramlara bağlar:
Büyük dil modelleri (LLM'ler)
Yapay zeka görünürlük ölçümü
Bunlar, birlikte arama motorlarının içeriği anlamak, değerlendirmek ve güvenmek için kullandığı kapsamlı güncel bilgiyi oluşturan farklı varlıklardır.
Makaleyle ilişkili varlıklar yukarıda listelenen sayfa içi konuların ötesine geçer. HubSpot'un kendisi, daha geniş arama ve yapay zeka arama alanında önemli bir varlıktır. Bunun gibi makaleler yazmak, HubSpot'u (marka) ve ürünlerini AEO anahtar kelime araştırma kuruluşuna bağlar. Daha sonra, araçlar bölümünde makale, AEO ve LLM'ler için bir anahtar kelime araştırma aracı olarak HubSpot'un XFunnel'ından özellikle bahsediyor.
Profesyonel ipucu: Varlık SEO'su uzun zamandır kullanılıyor. Bazıları için bu yeni moda bir kelime gibi görünebilir, ancak varlık SEO'suna fazla kapılmamanın önemli olduğunu düşünüyorum. En iyi arama ve içerik pazarlamacıları doğal olarak doğru varlıkları bir araya getireceklerdir, çünkü iletişim anlamda uzun bir yol kat ediyor. Varlıklara gelişmiş bir yaklaşım için yapılandırılmış veriler ve şema işaretlemesi hakkında bilgi edinin.
Varlık eşlemeyle ilgili bazı ipuçları:
Çekirdek ve ilgili varlıkları eşleyin. İçerik için birincil konu varlığını tanımlayarak başlayın, ardından ilgili araçları, teknolojileri, organizasyonları, rolleri ve kavramları içerecek şekilde dışarıya doğru genişletin. Örneğin, "AEO anahtar kelime araştırması" gibi bir konu, yapay zeka araması, LLM'ler, içerik optimizasyonu veya ilgili ürün veya hizmet gibi varlıklara doğal olarak bağlanır.
. İçerik için birincil konu varlığını tanımlayarak başlayın, ardından ilgili araçları, teknolojileri, organizasyonları, rolleri ve kavramları içerecek şekilde dışarıya doğru genişletin. Örneğin, "AEO anahtar kelime araştırması" gibi bir konu, yapay zeka araması, LLM'ler, içerik optimizasyonu veya ilgili ürün veya hizmet gibi varlıklara doğal olarak bağlanır. Bağlamsal anlayışı güçlendirin. Güçlü varlık kapsamı, yanıt motorlarının yalnızca anahtar kelime yakınlığını değil, kavramlar arasındaki ilişkileri anlamasına yardımcı olur. Varlıklar açıkça tanımlandığında ve tutarlı bir şekilde referans verildiğinde yapay zeka sistemleri anlamı, alakayı ve otoriteyi daha iyi yorumlayabilir.
Geleneksel SEO'nun genel olarak tek bir odak noktası vardır: Google. SEO, dünya çapında en büyük arama pazarı payına (%88'in üzerinde) sahip olduğu için Google'a odaklandı. Geleneksel olarak, Google ile karşılaştırıldığında çok az paya sahip olan Google ve Bing veya DuckDuckGo gibi birkaç lider vardı.
Ancak 2026 ve sonrasında arama değişiyor ve daha parçalı hale geliyor. Google ve geleneksel SEO, AI Genel Bakışları ve ChatGPT, Claude ve Perplexity gibi tanınma ve kullanıcı kazanan birden fazla AI platformu var.
FirstPageSage, ChatGPT kullanıcılarının sayısının arttığını ve 2025'in 2. ve 3. çeyreğinde önemli bir büyüme olduğunu bildiriyor.
Ve bu yalnızca bir arama platformudur.
Zorluk şu: SEO, AEO veya GEO uzmanları gibi SEO ekipleri her arama aracı için anahtar kelime araştırması yapamaz, ancak arama motorlarında sıralamaya yardımcı olmak için içerik yazıp optimize etmeleri gerekir.
Kullanıcılar, aşağıdakileri içeren parçalanmış bir ekosistemdeki bilgileri keşfeder:
Yapay zeka destekli SERP özellikleri
ChatGPT veya Perplexity gibi yapay zeka arama araçları
Çapraz motor yaklaşımı, anahtar kelime ve varlık stratejisinin keşfin gerçekleştiği her yerde geçerli olmasını sağlar.
Arama uzmanları şunları yapmalıdır:
Yalnızca Google'ın ötesinde araştırma yapın. Google hala önemli ölçüde önemli olsa da, yalnızca Google anahtar kelime verilerine güvenmek kör noktalar yaratır. Farklı yanıt motorları farklı soruları, takipleri ve niyet yorumlarını ortaya çıkarır. Çapraz motor araştırması, yalnızca tek bir arayüzde değil, yapay zeka araçlarında tutarlı bir şekilde görünen kalıpları arar.
. Google hala önemli ölçüde önemli olsa da, yalnızca Google anahtar kelime verilerine güvenmek kör noktalar yaratır. Farklı yanıt motorları farklı soruları, takipleri ve niyet yorumlarını ortaya çıkarır. Çapraz motor araştırması, yalnızca tek bir arayüzde değil, yapay zeka araçlarında tutarlı bir şekilde görünen kalıpları arar. Birden fazla sistemdeki görünürlüğü doğrulayın. AEO ekipleri AEO'daki başarıyı tek bir sıralamayla ölçemez. Birden fazla yanıt motorunda yinelenen sözler, alıntılar ve görünürlük bunu doğrulamaktadır. Bu, motorlar arası test etme ve izlemeyi bir alt faaliyet değil, anahtar kelime araştırma sürecinin temel bir parçası haline getirir.
. AEO ekipleri AEO'daki başarıyı tek bir sıralamayla ölçemez. Birden fazla yanıt motorunda yinelenen sözler, alıntılar ve görünürlük bunu doğrulamaktadır. Bu, motorlar arası test etme ve izlemeyi bir alt faaliyet değil, anahtar kelime araştırma sürecinin temel bir parçası haline getirir. Farklı algoritmaları hesaba katın. ChatGPT gibi bazı motorlar bilgileri alıntı yapmadan özetlerken, AI Genel Bakışları gibi diğerleri genellikle kaynaklardan alıntı yapar. Sigma AI gibi diğerleri ise takip soruları konusunda kullanıcılara rehberlik ediyor.
Profesyonel ipucu: Algoritma beklentilerini karşılamak önemli olsa da, makine uğruna yazdığınız insanı kaybetmeyin.
Hacim Üzerinden Cevap Verilebilirlik
AEO anahtar kelime araştırmasında, ideal müşterinin sorduğu bir soruyu yanıtlama yeteneği, hedef kitlenin soruyu ne sıklıkta aradığından daha önemlidir.
Çünkü yalnızca görünürlük gibi gösterişli ölçümlerin peşinde koşmak yerine hedef kitleye ulaşmak, sorunlarını çözmek, sorularını yanıtlamak ve onları dönüştürmek daha önemli. Ayrıca, AEO yanıtlanabilirliğe odaklanır: bir yanıt motorunun içeriği ne kadar kolay çıkarabileceği, anlayabileceği ve ona güvenebileceği.
Yanıtlanabilirliği değerlendirmenin basit bir yolu, üç temel faktöre dayalı bir yanıtlanabilirlik puanı kullanmaktır:
Açıklık. Cevap direkt mi Ek bir bağlam olmadan net ve anlaşılması kolay mı? Mümkün olduğunca kısa ve net bir açıklama yazın; gerekirse daha sonra detaylandırın.
. Yanıt doğrudan, net ve ek bağlam olmadan anlaşılması kolay mı? Mümkün olduğunca kısa ve net bir açıklama yazın; gerekirse daha sonra detaylandırın. Çıkarılabilirlik. Cevap sayfadan kolayca çıkarılabilir mi? Açık başlıklar, kısa paragraflar, listeler ve SSS'lerle yapılandırılmış içeriğin yanıt motorları tarafından çıkarılması ve yeniden kullanılması çok daha kolaydır.
. Cevap sayfadan kolayca çıkarılabilir mi? Açık başlıklar, kısa paragraflar, listeler ve SSS'lerle yapılandırılmış içeriğin yanıt motorları tarafından çıkarılması ve yeniden kullanılması çok daha kolaydır. Varlık kapsamı. İçerik, soruyla ilgili temel unsurları açıkça tanımlıyor ve birbirine bağlıyor mu? Güçlü varlık kapsamı, yapay zeka sistemlerinin doğruluğunu ve alaka düzeyini diğer güvenilir kaynaklara göre doğrulamasına yardımcı olur.
Aynı derecede önemli olan, insanların gerçekte sorduğu soruları belirlemektir; bu da bizi neredeyse tam bir döngü halinde niyete ve izleyicilerin ne aradığını bilmeye götürür.
HubSpot'un AEO Grader'ı gibi araçlar, içeriğin yanıt motoru beklentileriyle ne kadar iyi uyum sağladığını analiz ederek bunun doğrulanmasına yardımcı olabilir. Netliği, yapıyı ve genel AEO hazırlığını değerlendirmek için pratik bir yol sağlar.
Konuşmaya Dayalı İfadeler
Konuşmaya dayalı ifadeler, kullanıcıların yapay zeka sistemleriyle nasıl etkileşimde bulunduğunu yansıtır. İnsanlar yapay zeka araçlarını parçalarla yönlendirmez; tam cümleler, karşılaştırmalar, örnekler ve senaryoya dayalı yönlendirmeler kullanırlar. Bu konuşma davranışını optimize etmek, içeriğin yanıt motorlarının sorguları yorumlama ve yanıtlama biçimiyle uyumlu olma olasılığını artırır.
HubSpot'un İçerik Merkezi, pazarlamacılar yazarken gerçek zamanlı SEO önerileri sağlayarak ekiplerin doğal bir şekilde konuşma ifadeleri ve yapısını birleştirmesine yardımcı olarak bunu destekler. Bu, kullanıcıların yapay zeka araçlarıyla gerçekte nasıl etkileşim kurduğuna uygun içerik oluşturmayı kolaylaştırır.
AEO Sınıflandırıcı ChatGPT, Perplexity ve Gemini gibi lider yanıt motorlarının markanızı nasıl yorumladığını öğrenin. Rekabet ortamınızı anlayın
Rekabet ortamınızı anlayın Yapay zeka sonuçlarında marka algınızı keşfedin
Yapay zeka sonuçlarında marka algınızı keşfedin Veriye dayalı içgörülerle performansı en üst düzeye çıkarın
Veriye dayalı içgörülerle performansı en üst düzeye çıkarın Ve daha fazlası! Not Ver
Cevap Motoru Optimizasyonu için Anahtar Kelime Araştırması: Adım Adım
Anahtar kelime araştırması AEO'da hala önemli bir rol oynamaktadır, ancak bu bir başlangıç noktasıdır.
Burada dikkat etmeniz gereken iki şey var:
Geleneksel anahtar kelime araçları hiçbir zaman doğru sonuç vermedi. Arama hacimleri geçmiş verilere dayanır ve nadiren doğrudur. Bunu biliyoruz çünkü SEO anahtar kelime araştırma araçları sıfır tıklama gösterebilir, ancak gerçekte anahtar kelimeler tıklama ve hatta dönüşüm alır. Bir anahtar kelime her zaman başlangıç noktasıydı. Strateji, içerik kümelemesi, iş hedefleri veya konu derinliği olmadan, yalnızca anahtar kelimelere dayalı bir SEO stratejisi her zaman başarısızlığa mahkumdur.
Yapay zeka odaklı arama, anahtar kelimelerle gerçek arama arasındaki boşluğu önemli ölçüde genişletti. Arama daha diyaloga dayalı, kişiselleştirilmiş ve bağlam açısından zengin hale geldikçe, tek başına hiçbir araç her ifadeyi veya soruyu ya da yanıt motorlarının bunları nasıl yorumladığını tam olarak yakalayamaz.
Bu, anahtar kelime araştırmasının geçerliliğini yitirdiği anlamına gelmez. Bu, AEO'nun odak noktası olması durumunda genişlemesi gerektiği anlamına gelir. Bir sonraki bölümde arama uzmanlarının AEO için anahtar kelime araştırması yapmasının bazı yolları sunulmaktadır.
1. Otomatik tamamlama ile konuşma sorgularını bulun.
Otomatik tamamlama özellikleri, kullanıcıların doğal olarak soruları nasıl ifade ettiğini anlamanın en güvenilir yollarından biri olmayı sürdürüyor. Hacim verileri mevcut olmasa da, otomatik tamamlama, gerçek aramaların yönlendirdiği gerçek dil kalıplarını ortaya çıkarır.
Google'ı kullanarak AEO anahtar kelime araştırmasının nasıl yapılacağı aşağıda açıklanmıştır, ancak bu yöntemin diğer araçlar, özellikle sosyal medya araması için de geçerli olduğunu bilin.
Bir arama motoruna, AI aracına veya sosyal medya aramasına bir tohum anahtar kelime girin.
“Şunun için SEO anahtar kelime araştırması…” yazdım
Otomatik tamamlama, ben yazarken açıldı ve sık aranan sorguların bir listesini görüntüledi.
Bu sorguların tümü içeriğe veya izleyicilere ilham verebilir.
Bu bilgiyi aşağıdaki amaçlarla kullanın:
Tam cümle önerilerini, karşılaştırmaları ve senaryoya dayalı ifadeleri keşfedin.
Daha derin veya yakın bir amaç öneren takip tarzı istemleri yakalayın (Sigma AI bunun için iyidir).
Pazarlamanın hedeflemesi gereken kitleleri keşfedin.
Sigma AI'daki takip bölümü şöyle görünüyor:
Otomatik tamamlama özellikle AEO için kullanışlıdır çünkü kullanıcıların kısa anahtar kelimelerin ötesinde uzun kuyruğa doğru nasıl ilerlediğini yansıtır.
Pratikte otomatik tamamlama şunları sağlar: güçlü yönsel içgörüye sahiptir ancak resmin tamamını yakalayamaz. Müşterilerle konuşmak, anahtar kelime araçlarının tek başına ortaya çıkaramayacağı nüansları, bağlamı ve sorun çerçevesini ortaya çıkarmaya yardımcı olur.
Profesyonel ipucu: Otomatik tamamlama AEO araştırması için gizli modda çalışın, böylece arama geçmişi ortaya çıkanları etkilemez.
2. Müşterilerle konuşun ve ürün veya hizmetinizin çözebileceği belirli sorunları bulun.
En değerli AEO anahtar kelime analizlerinden bazıları hiçbir şekilde araçlardan gelmez; doğrudan müşterilerden geliyorlar. Müşteri etkileşimleri, özellikle niş B2B'de bir B2B SEO stratejisini geliştirebilir. Gerçek konuşmalar, arama verilerinin tam olarak yakalayamadığı nüansları ortaya çıkarır.
Otomatik tamamlama aramasını yukarıdan alıyoruz. Burada birkaç hedef kitle var: yeni başlayanlar, YouTuber'lar ve çevrimiçi reklamverenler.
Bir SEO olarak bu kitleye yardım etmek isteseydim, bu kategorilere uyan müşterileri veya odak gruplarını bulur ve onlara benden ne istediklerini sorardım.
Tekrarlanan sorunları ve dil kalıplarını belirlemek için satış çağrılarını, destek kayıtlarını ve katılım sorularını gözden geçirmek.
Tekrarlanan sorunları ve dil kalıplarını belirlemek. Tekrarlanan ifadeleri, itirazları ve anahtar kelime araçlarında görünmeyen uç durumları dinlemek.
bunlar anahtar kelime araçlarında görünmez. Pazarlamacıların sorunları nasıl etiketlediğini değil, müşterilerin sorunlarını kendi sözleriyle nasıl tanımladıklarını belgelemek.
, pazarlamacıların onları nasıl etiketlediği değil. Bütçe kısıtlamaları, deneyim düzeyi veya teknik sınırlamalar gibi soruların arkasındaki bağlamı not etmek.
bütçe kısıtlamaları, deneyim düzeyi veya teknik sınırlamalar gibi. Müşterilerin ilk yanıttan sonra sordukları ve genellikle çok turlu yapay zeka arama davranışıyla eşlenen takip sorularını belirlemek.
, genellikle çok dönüşlü AI arama davranışıyla eşleşir. Müşterilerin istekleri ile mevcut içeriğin hitap ettiği konular arasındaki boşlukları tespit ederek yüksek değerli AEO fırsatlarını ortaya çıkarır.
Bu bilgiler, anahtar kelime araştırmasını soyut arama verilerinden gerçek, yanıtlanabilir sorunlara dönüştürmeye yardımcı olur; yapay zeka sistemlerinin ortaya çıkarmak ve alıntı yapmak için tasarlandığı içerik türünün tam türü. Pazarlama ancak izleyicileri ve onların sorunlarını anladığında onlara hizmet edebilir.
Hedef Kitlenize Sorulacak Sorular (AEO anahtar kelime araştırması için):
Çözüm aramaya başladığınızda hangi sorunu çözmeye çalışıyordunuz?
Bu sorunu sizin için acil veya önemli kılan neydi?
Zaten neyi denediniz ve neden işe yaramadı?
Bu sorun çözülürse başarı nasıl olurdu?
Nasıl araştırıp soru soruyorlar?
Bu sorunu kendi kelimelerinizle nasıl tanımlarsınız?
Araştırmaya başladığınızda sorduğunuz ilk soru neydi?
İlk yanıtı aldıktan sonra hangi takip sorularınız oldu?
Arama yaparken kafanızı karıştıran veya belirsiz hissettiğiniz şey neydi?
Arama yaparken hangi terimler veya ifadeler size doğal geldi?
Çok teknik veya belirsiz gelen herhangi bir kelime veya açıklama var mıydı?
Bu soruyu bir meslektaşınıza veya bir yapay zeka aracına yüksek sesle nasıl sorarsınız?
Soruların tamamını, karşılaştırmaları veya örnekleri kullanarak mı arama yaptınız?
Mevcut yanıtların değerlendirilmesi
Hangi yanıtları yararlı buldunuz ve neden?
Hangi yanıtlar eksik veya genel hissettiniz?
Mevcut içeriği okuduktan sonra hâlâ hangi bilgilere ihtiyacınız vardı?
Birinin daha net açıklamasını istediğiniz bir şey var mıydı?
Bir kaynağa diğerine güvenmenizi sağlayan şey neydi?
Marka itibarı hangi yanıtlara inandığınızı etkiledi mi?
Cevaptan emin olmanıza hangi kanıt veya ayrıntı yardımcı oldu?
Bir yanıtı daha yararlı veya eyleme dönüştürülebilir kılan şey ne olurdu?
Bağlam ve kısıtlamalar
Hangi kısıtlamalar dahilinde çalışıyordunuz (bütçe, zaman, araçlar, deneyim)?
Rolünüz veya deneyim düzeyiniz arama şeklinizi etkiledi mi?
Konu hakkında daha fazla bilgi edindikçe ihtiyaçlarınız nasıl değişti?
3. Fikirleri genişletmek için LLM sorgu çıkışlarını kullanın.
Sorgu yayılımı, tek bir soruyu alıp onu ilgili takip sorularına, ayrıntılandırmalara ve uç durumlara genişletme sürecidir. Yapay zeka destekli aramada gerçek kullanıcıların bir konuyu nasıl keşfettiğini yansıtır. Büyük dil modelleri (LLM'ler) bu konuda özellikle etkilidir çünkü doğrusal anahtar kelime genişletme yerine konuşma yoluyla keşfetmeyi simüle ederler.
Sorgu yayılımları, pazarlamacıların yalnızca ilk sorguyu değil, bir konu etrafındaki konuşma alanını anlamalarına yardımcı olur.
Tek bir ifadeye odaklanmak yerine sorgu yayılımları, kullanıcılar netlik, karşılaştırmalar ve bağlam arayışına girdikçe sorunun nasıl geliştiğini ortaya çıkarır. Sistem paralel olarak çok sayıda küçük arama (takipler, açıklamalar ve karşılaştırmalar) oluşturur - daha sonra sonuçları tek bir kapsamlı yanıtta sentezler. Bu, yalnızca kullanıcının açıkça sorduğu şeyleri değil, aynı zamanda orijinal sorgunun ardındaki örtülü ihtiyaçları ve ilgili hususları da kapsar.
Bu, AI cevabının daha zengin, daha eksiksiz ve yalnızca yazdıkları tek bir cümleyle değil, kullanıcıların gerçekten bilmek istedikleriyle daha uyumlu olduğu anlamına gelir.
Bu teknik pazarlamacıların da denemesi açısından faydalıdır.
Yüksek Lisans'a temel bir soru girme.
Takip soruları, açıklamalar ve son vakalar oluşturmasını istemek.
Sorunların nasıl yeniden çerçeveleneceğine veya iyileştirileceğine ilişkin kalıpların belirlenmesi.
Uygulamada, LLM yayılımları genellikle geleneksel anahtar kelime araçlarının gözden kaçırdığı amaç katmanlarını, özellikle de karşılaştırmaları, kısıtlamaları ve "eğer" senaryolarını ortaya çıkarır. Bu bilgiler, konuşmaların nasıl gelişeceğini öngören AEO odaklı içerik için güçlü girdiler haline gelir.
4. Varlıkları ve anlamsal değişkenleri haritalayın.
Varlıkların ve anlamsal arama değişkenlerinin eşlenmesi, içeriğin sayfada görünen kelimelerin ötesine geçen bağlamsal anlayış oluşturmasını sağlamaya yardımcı olur.
İçeriğin kapsadığı birincil konu varlığının belirlenmesi (örneğin, yanıt motoru optimizasyonu, anahtar kelime araştırması veya yapay zeka araması).
örneğin yanıt motoru optimizasyonu, anahtar kelime araştırması veya yapay zeka araması. Doğal olarak birincil konuya bağlanan kavramlar, araçlar, roller, endüstriler ve kullanım örnekleri gibi ilgili varlıklara genişleme.
Birincil konuya doğal olarak bağlanan kavramlar, araçlar, roller, sektörler ve kullanım örnekleri gibi. Eş anlamlılar, alternatif ifadeler ve aynı fikirleri farklı şekillerde tanımlayan yaygın olarak kullanılan endüstri terimleri de dahil olmak üzere anlamsal değişkenlerin haritalanması.
eşanlamlılar, alternatif ifadeler ve aynı fikirleri farklı şekillerde tanımlayan yaygın olarak kullanılan sektör terimleri dahil. Varlıkları ayrı ayrı listelemek yerine aralarındaki ilişkileri tanımlamak.
Varlık haritalaması iyi yapıldığında, içerik yalnızca ifade etme konusunda rekabet etmeyi bırakır ve anlama konusunda rekabet etmeye başlar; yanıt motorları tam da bunu ödüllendirmek için tasarlanmıştır.
Bu varlık eşlemesi aynı zamanda geleneksel SEO'ya da yardımcı olacaktır. Bir web sitesi, bir işletmenin ne yaptığı, kime hizmet ettiği ve onlara nasıl hizmet ettiği hakkında ne kadar bilgi derinliği gösterirse, sıralama şansı da o kadar iyi olur.
HubSpot'un İçerik Merkezi ile pazarlamacılar, yerleşik SEO önerileriyle içerik oluşturup optimize edebilir, böylece güçlü varlık kapsamı ve anlamsal derinlik sağlamaya yardımcı olabilirler. Bu, yanıt motorlarının yorumlaması ve güvenmesi daha kolay olan içeriği destekler.
5. Sıfır arama analizleri için Google Search Console'a bakın.
Google Arama Konsolu (GSC), AEO anahtar kelime keşfi için, özellikle de anahtar kelime araştırma araçlarında güvenilir bir şekilde görünmeyen niş, amaç açısından zengin sorguları ortaya çıkarmak için güçlü bir kaynaktır.
GSC, halihazırda içeriği tetikleyen gerçek sorguları yansıttığından, kullanıcıların soruları nasıl ifade ettiğini, nüansı nasıl keşfettiğini ve bariz anahtar kelimelerin ötesinde nasıl arama yaptığını belirlemek açısından benzersiz derecede değerlidir.
Yalnızca SEO'nun kasıtlı olarak hedeflediği sorguları değil, bir sitenin zaten görüntülendiği sorguları analiz etmek.
, yalnızca SEO'nun kasıtlı olarak hedeflediği değil. Gösterimleri sınırlı ancak kapsamı sınırlı olan uzun kuyruklu ve konuşmaya dayalı sorguları belirleme.
gösterimlerle ancak sınırlı kapsamla. Belirli kullanım durumlarını, kısıtlamaları veya hedef kitle segmentlerini gösteren niş soruların tespit edilmesi.
Bu sorgular genellikle AEO fırsatlarını temsil eder çünkü ilgiyi, niyeti ve gerçek dili gösterirler.
Bunun gibi fırsatları bulmak basittir. Performans raporunu kullanın ve sıralama anahtar kelimelerini inceleyin. Uzun kuyruklu anahtar kelimeleri tanımlayan araçlar, belirli sorunlara veya hedef kitlelere yol açar. Örneğin, "[sorun] için [ürün]."
GSC'yi E-Tablolar için Arama Analizi ile birleştirmek, anahtar kelimeleri incelemeyi daha da kolaylaştırır.
İşte nasıl kullanıyorum:
Google E-Tablolar'ı açın > Menüde uzantıyı açın > Uzantılar > E-Tablolar için Arama Analizi > Kenar Çubuğunu Aç.
Kenar çubuğu açıldığında filtreler ve boyutlar ekleyerek isteği özelleştirin.
İşiniz bittiğinde aşağı kaydırın ve “Veri İste”yi tıklayın.
Bu örnekte anahtar kelimeleri “SEO” içerenlere göre filtreledim. Çıktının Google E-Tablolar'da nasıl göründüğü:
Buradan itibaren çalışmama yardımcı olması için formüllere ve koşullu biçimlendirmeye güveniyorum.
İçerik strateji uzmanları, performansı analiz etmek ve doğrudan içerik iş akışlarında optimizasyon fırsatlarını ortaya çıkarmak için bu öngörüleri HubSpot'un SEO araçlarıyla eşleştirebilir. Bu, ekiplerin uzun kuyruklu, amaç açısından zengin sorguları, yanıt motorları tarafından ortaya çıkma olasılığı daha yüksek olan yapılandırılmış, yanıtlanabilir içeriğe dönüştürmesine yardımcı olur.
Profesyonel ipucu: Niş sorgular için o Belirli sorunlar için, "için", "ile", "olmadan", "karşı" veya "en iyi" gibi kelimeleri içeren anahtar kelimeleri vurgulamayı deneyin.
AEO için Anahtar Kelime Araştırma Araçları
HubSpot'un XFunnel'ı, LLM görünürlüğünü ve AI arama performansını ölçer. XFunnel, pazarlamacıların yalnızca sayfaların geleneksel arama sonuçlarında sıralanıp sıralanmadığını değil, markaların ve içeriğin yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda nasıl göründüğünü anlamalarına yardımcı olur.
AEO ve GEO için özel olarak tasarlanmıştır ve yapay zeka sistemlerinin bir markaya referans verip vermediğini ve nasıl alıntı yaptığını gösterir. XFunnel'ın Araştırma işlevi, AEO anahtar kelime stratejisini şekillendirmek için özellikle değerlidir.
XFunnel AEO'ya nasıl yardımcı olur:
Bir konudaki yapay zeka yanıtlarını hangi istemlerin ve soruların tetiklediğini keşfedin.
bir konu. Yüksek Lisans'ın halihazırda güvendiği markaları, varlıkları ve kaynakları belirleyin.
LL.M'lerin zaten güvendiği kuruluşlar ve kaynaklar. Farklı sorguların yanıt motorlarında farklı yanıtları nasıl ortaya çıkardığını karşılaştırın.
yanıt motorları arasında. Varlık kapsamının zayıf olduğu, konu derinliğinin eksik olduğu veya bunun yerine rakiplerden alıntı yapılan yüzey boşluklarını ve alanları belirleyin.
Bu bilgiler, hangi soruların hedefleneceği, hangi varlıkların önceliklendirileceği ve içeriğin yapay zeka tarafından seçilme ve sentezlenme olasılığının daha yüksek olması için nasıl yapılandırılacağına ilişkin kararlara rehberlik ederek anahtar kelime araştırma sürecini iyileştirebilir.
Semrush, AEO özelliklerine sahip kapsamlı bir SEO platformudur.
Semrush AEO'ya nasıl yardımcı olur:
Çekirdek anahtar kelime ve konu keşfi, pazarlamacıların konuları belirlemesine yardımcı olur.
pazarlamacıların konuları belirlemesine yardımcı olun. Semrush AIO, pazarlamacıların yapay zeka motorlarındaki görünürlüğü takip etmesine yardımcı oluyor.
Başlangıç fiyatı: Aylık 199 ABD doları, AI özellikleri ekstra 99 ABD dolarıdır.
Sevdiklerim: Semrush uzun süredir SEO alanında yer alıyor ve AI özelliklerini hızlı bir şekilde entegre ediyor. Yapay Zeka Görünürlük Planlarını kullandım ve aracın sağladığı öneriler çok iyiydi.
AlsoAsked, insanların bir konuyla ilgili takip sorularını nasıl sorduklarını görselleştiren soru tabanlı bir arama aracıdır.
AlsoAsked, AEO anahtar kelime araştırmasına nasıl yardımcı olur:
Kullanıcıların yapay zeka araması ve çok yönlü konuşmalarla nasıl etkileşime girdiğini yansıtan gerçek soru zincirlerini ve takipleri yüzeye çıkarın.
Kullanıcıların yapay zeka araması ve çok yönlü konuşmalarla nasıl etkileşime girdiğini yansıtan bir özellik. Pazarlamacıların izole edilmiş anahtar kelimeler yerine soru derinliğini ve ilerleyişini anlamalarına yardımcı olur.
Başlangıç fiyatı: Ücretsiz, sınırlı kullanım; sonra ayda 12$.
Beğendiğim şey: AlsoAsked, soruların doğal olarak nasıl geliştiğini ortaya çıkarmak için mükemmeldir. Kullanımı kolaydır ve içerik stratejisine ilham verebilir.
AnswerThePublic, insanların sorguları gerçekte nasıl ifade ettiğini ortaya çıkarmak için arama motorlarından, sosyal platformlardan ve yapay zeka araçlarından gelen otomatik tamamlama verilerini toplayan bir arama dinleme aracıdır. Soyut anahtar kelime varyasyonlarından ziyade gerçek, konuşmaya dayalı girdileri yansıttığı için AEO için özellikle kullanışlıdır.
AnswerThePublic, AEO anahtar kelime araştırmasına nasıl yardımcı olur:
Gerçek, konuşmaya dayalı sorguları ortaya çıkarır (en önemlisi AEO için). Otomatik tamamlama verilerini Google, YouTube ve AI araçları gibi platformlardan çekerek pazarlamacılara ve SEO'lara kullanıcıların sorduğu doğal dildeki soruların aynısını sunar; içeriği AI tarafından oluşturulan yanıtlara göre optimize etmek için idealdir.
Otomatik tamamlama verilerini Google, YouTube ve AI araçları gibi platformlardan çekerek pazarlamacılara ve SEO'lara kullanıcıların sorduğu doğal dildeki soruların aynısını sunar; içeriği AI tarafından oluşturulan yanıtlara göre optimize etmek için idealdir. Yapılandırılmış soru gruplamaları aracılığıyla amacı haritalandırır. Sorguları sorular, karşılaştırmalar ve edatlar gibi kategoriler halinde düzenleyerek pazarlamacıların içeriği LLM'lerin kolayca ayrıştırıp sentezleyebileceği formatlarda yapılandırmasına yardımcı olur.
Sorguları sorular, karşılaştırmalar ve edatlar gibi kategoriler halinde düzenleyerek pazarlamacıların içeriği LLM'lerin kolayca ayrıştırıp sentezleyebileceği formatlarda yapılandırmasına yardımcı olur. Arama dinlemeyle ortaya çıkan soruları belirler. Zaman içinde yeni ve gelişen sorguları uyarılar aracılığıyla takip ederek pazarlamacıların yeni konuları, arama veya yapay zeka yanıtlarına doymadan önce hedeflemesine yardımcı olur.
Başlangıç fiyatı: Ücretsiz (sınırlı aramalar); ücretli planlar ayda yaklaşık 20 ABD Doları veya yıllık olarak ayda ~ 13 ABD Doları faturalandırılır.
Beğendiğim şey: AnswerThePublic, ham otomatik tamamlama verilerini yapılandırılmış, amaç odaklı soru setlerine dönüştürme yeteneğiyle öne çıkıyor. Tek bir konuyu, kullanıcıların yapay zeka sistemleriyle gerçekte nasıl etkileşim kurduğunu yansıtan AEO'ya hazır içerik açılarına dönüştürmenin en hızlı yollarından biridir.
AEO için Anahtar Kelime Araştırması Hakkında Sıkça Sorulan Sorular
AEO için tek bir anahtar kelime aracı var mı?
AEO için tek bir anahtar kelime aracı yoktur ve mevcut araçlar, SEO anahtar kelime araştırma araçlarıyla aynı şekilde çalışmaz. Araçlar tutarlı hacim, sıralama veya kompozisyon göstermez Etkinlik verileri, bu nedenle AEO anahtar kelime araştırması, araçların ortaya çıkardıklarını geliştirmek için bir araç yığını ve bazı derinlemesine manuel araştırmalar gerektirir.
AEO içeriğini ne sıklıkla yenilemeliyim?
AEO içeriğinin yenileme temposu konuya bağlıdır. Önemli olan, özellikle rekabetçi veya hızla gelişen konular için içeriği taze, gerçeklere dayalı olarak doğru ve güncel tutmaktır.
Yeni kaynaklar dizine eklendikçe ve alıntı yapıldıkça yapay zeka yanıtları hızla gelişiyor.
AEO için en çok hangi şema türleri önemlidir?
SSS Sayfası, Nasıl Yapılır, Makale ve Ürün şeması AEO için önemlidir çünkü içeriği tanımlamaya ve bağlam sağlamaya yardımcı olurlar. Bu şema türleri, bir sayfanın neyle ilgili olduğunu, hangi soruları yanıtladığını ve kavramların birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu açıkça ortaya koyar. Bunların hepsi yanıt motorlarının anlayışlarını doğrulamak için kullandıkları sinyallerdir.
Ürün, Kişi ve Organizasyon şemaları da varlıkları birbirine bağladıkları için faydalıdır. Bu şema türleri cevap motorlarına içeriğin kime, neye, hangi markaya ait olduğunu veya kimin yazdığını söyler.
AEO'nun liderliğe etkisini nasıl kanıtlayabilirim?
AEO'nun etkisini gösteren en önemli ölçümler dönüşüm oranı ve gelir etkisidir. Bunlar, yapay zeka kaynaklarından gelen trafikten kaç dönüşüm veya ne kadar gelir elde edildiği analiz edilerek Google Analytics'te takip edilebilir.
İş etkisi oluşturulduktan sonra, bu sonuçların nasıl gerçekleştiğini göstermek için görünürlük sinyallerini katmanlayın. Yapay zekadan bahsetmeler, alıntılar, markalı referanslar ve yanıt motorlarındaki varlığı, kullanıcılar hemen tıklamasa bile AEO çabalarının keşfi etkilediğinin doğrulanmasına yardımcı olur.
HubSpot'un AEO Grader'ı, ekiplere içeriklerinin yapay zeka görünürlüğü için ne kadar iyi optimize edildiğine dair bir kıyaslama sunarak da bunu destekleyebilir. Bu, optimizasyon çabalarının yanıt motoru performansındaki ölçülebilir iyileştirmelerle ilişkilendirilmesine yardımcı olur.
Yüksek Lisans'lar bizim yerimize rakiplerden alıntı yaparsa ne olur?
Rakiplerden daha açık, daha kapsamlı veya kullanıcı amacı ve kuruluş ilişkileriyle daha iyi uyumlu içerik için alıntı yapılabilir.
Rakiplerin alıntılarını araştırma girdisi olarak değerlendirin. Ne için alıntı yapıldığını, hangi varlıkları kapsadıklarını ve yanıtları nasıl yapılandırdıklarını analiz edin. Daha sonra boşlukları gidererek, derinliği genişleterek ve netliği güçlendirerek içeriği iyileştirin. Zamanla, yanıt motorları genellikle alıntıları daha kaliteli veya daha alakalı kaynaklar ortaya çıktıkça ayarlar.
AEO anahtar kelime araştırmasını kullanın ve görünürlük kazanın.
AEO için anahtar kelime araştırması, SEO temellerinden vazgeçmekle ilgili değildir; onları geliştirmekle ilgilidir. Yapay zeka odaklı arama daha incelikli, konuşmaya dayalı ve platformlar arasında parçalı hale geldikçe, etkili AEO anahtar kelime araştırması odağı hacim ve sıralamadan amaç, varlıklar ve yanıtlanabilirliğe kaydırır.
HubSpot'un XFunnel gibi platformlar, markaların ve içeriğin yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda nasıl göründüğünü ve hangi varlıkların ve soruların görünürlüğü artırdığını göstererek bu boşluğu dolduruyor. Geleneksel araştırma yöntemleriyle birlikte kullanıldığında bu, AEO anahtar kelime stratejisini daha ölçülebilir ve daha uygulanabilir hale getirir.
HubSpot'un SEO araçları, ekiplerin performans analizlerine ve sayfa içi önerilere göre içeriği sürekli olarak optimize etmesine yardımcı olarak bu değişimi destekleyebilir. Bu, içeriğin niyetle uyumlu hale getirilmesini kolaylaştırır, yanıtlanabilirliği artırır ve yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda ortaya çıkma olasılığını artırır.
Kendi deneyimime göre, AEO ile başarılı olan ekipler, anahtar kelimeleri tek başına kovalamayı bırakan ve hedef kitlelerini ve çözmeye çalıştıkları sorunları derinlemesine anlamaya başlayan ekiplerdir. Pazarlamacılar ve SEO uzmanları alaka düzeyine, netliğe ve amaca odaklandıklarında yanıt motorlarında görünürlük kazanmak çok daha ulaşılabilir hale gelir.
