BilarnaBilarna
Doğrulandı
AutoSitu logosu

AutoSitu: Doğrulanmış değerlendirme ve Yapay Zekâ Güven Profili

AI-native workspace for municipal development reviews featuring intelligent agents that conduct site plan reviews, zoning compliance, and building code analysis with human-in-the-loop reasoning and decision-making.

LLM Görünürlük Testi

Rakipler cevapları sahiplenmeden önce, Yapay Zeka modellerinin web sitenizi görüp görmediğini, anlayıp anlamadığını ve önerip önermediğini kontrol edin.

Web Sitenizin Yapay Zeka Görünürlüğünü Kontrol Et
71%
Güven puanı
B
46
Checks Passed
2/4
LLM Visible

Güven puanı — Breakdown

61%
Tarama ve Erişilebilirlik
7/10 passed
77%
İçerik Kalitesi ve Yapısı
16/18 passed
100%
Güvenlik ve Güven Sinyalleri
2/2 passed
100%
Yapılandırılmış Veri Önerileri
1/1 passed
46%
Performans ve Kullanıcı Deneyimi
1/2 passed
88%
Okunabilirlik Analizi
15/17 passed
50%
LLM Görünürlüğü
4/7 passed
Doğrulandı
46/57
2/4
Doğrulama ayrıntılarını görüntüle

AutoSitu konuşmaları, sorular ve yanıtlar

AutoSitu hakkında 3 soru ve yanıt

Q

Yapay zeka, belediye gelişim incelemelerinin verimliliğini nasıl artırabilir?

Yapay zeka, belediye gelişim incelemelerinin verimliliğini önemli ölçüde artırabilir; imar uyumu, kod incelemeleri ve saha planı analizleri gibi karmaşık görevleri otomatikleştirir. Akıllı ajanlar, yerel kodları ve sunulan belgeleri işleyerek kalite güvencesi ve kontrolü hızlıca yapabilir, inceleme sürelerini %90'a kadar azaltabilir. Bu otomasyon, insan seviyesinde muhakeme ve doğruluk sağlarken onayların daha hızlı alınmasını mümkün kılar. Ayrıca, yapay zeka sistemleri aynı anda birden fazla incelemeyi yürütebilir, 7/24 çalışabilir ve maliyetleri %80'e kadar düşürerek şehir ajansları ve geliştiriciler için inceleme sürecini daha verimli ve ekonomik hale getirir.

Q

Yapay zeka hangi tür belediye gelişim belgelerini etkili bir şekilde analiz edebilir?

Belediye gelişim incelemeleri için tasarlanmış yapay zeka sistemleri, mimari, mühendislik ve inşaat (AEC) çizimleri, işaretlemeler, programlar ve saha planları gibi çeşitli karmaşık belgeleri etkili bir şekilde analiz edebilir. Bu yapay zeka ajanları, uzmanlaşmış diyagramları ve yerel imar, yangın ve mühendislik kodlarını anlamak üzere alanlarına göre ayarlanmıştır. Bu karmaşık belgeleri yapılandırılmış bilgiye dönüştürerek, yapay zeka imar uyumu, kod uygunluğu ve saha planı doğrulaması dahil kapsamlı incelemeler yapabilir. Bu yetenek, geliştiriciler ve şehir ajanslarının projelerin tüm düzenleyici gereksinimleri karşıladığından emin olmalarını destekleyen daha hızlı ve doğru değerlendirmeler sağlar.

Q

Yapay zeka destekli incelemeler şehir ajanslarına ve geliştiricilere ne gibi faydalar sağlar?

Yapay zeka destekli incelemeler, şehir ajansları ve geliştiricilere birkaç önemli fayda sağlar. İmar, kod uyumu ve kalite kontrol kontrollerini otomatikleştirerek saha planı onayları için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır ve inceleme sürelerini %90'a kadar hızlandırır. Bu hızlanma, projelerin daha hızlı ilerlemesine yardımcı olur, gecikmeleri ve ilgili maliyetleri azaltır. Ayrıca, yapay zeka incelemeleri operasyonel giderleri %80'e kadar düşürürken yüksek doğruluk ve insan seviyesinde muhakeme sağlar. Teknoloji, sürekli 7/24 işlemeyi destekler ve insan müdahalesi içeren iş akışlarıyla daha iyi iş birliği sağlar; böylece sadece karmaşık durumlar insan yargısı gerektirir. Genel olarak, yapay zeka destekli incelemeler verimliliği artırır, maliyetleri düşürür ve belediye gelişim süreçlerinin güvenilirliğini artırır.

Hizmetler

Kentsel Planlama ve Gelişim

Belediye Gelişim İncelemesi

Detayları görüntüle →

İnşaat ve Bina Uyumu

Bina Kodu ve İmar Uyumu

Detayları görüntüle →
Kuruluş
2024
Yapay Zeka Güven Doğrulaması

Yapay Zeka Güven Doğrulama Raporu

AutoSitu için herkese açık doğrulama kaydı — 57 teknik kontrol ve 4 LLM görünürlük doğrulaması genelinde makine okunabilirliğine dair kanıt.

Kanıt ve bağlantılar

Tarama gerçekleri
Son tarama:Jan 21, 2026
Metodoloji:v2.2
Kategoriler:57 checks
Neyi test ettik
  • Taranabilirlik ve erişilebilirlik
  • Yapılandırılmış veri ve varlıklar
  • İçerik kalite sinyalleri
  • Güvenlik ve güven göstergeleri

Bu LLM’ler bu web sitesini biliyor mu?

LLM “bilgisi” ikili değildir. Bazı yanıtlar eğitim verisinden, bazıları retrieval/gezinti üzerinden gelir; sonuçlar prompt’a, dile ve zamana göre değişir. Kontrollerimiz, modelin ilgili prompt’lar için siteyi doğru tanımlayıp açıklayabildiğini ölçer.

Perplexity
Perplexity
Tespit edildi

Tespit edildi

ChatGPT
ChatGPT
Tespit edildi

Tespit edildi

Gemini
Gemini
Kısmi

Gemini görünürlüğünü artırmak için çekirdek sayfaları taranması ve özetlenmesi kolay hale getirin: net başlıklar, SSS bölümleri ve yapılandırılmış veri. Metadata’yı (title/description) benzersiz ve sayfa içeriğiyle uyumlu tutun. Siteniz ve güvenilir üçüncü taraf profiller üzerinden tutarlı varlık sinyalleri oluşturun.

Grok
Grok
Kısmi

Grok görünürlüğünü artırmak için tutarlı marka gerçekleri ve güçlü varlık sinyalleri (About sayfası, Organization şeması, sameAs linkleri) sağlayın. Önemli sayfaları hızlı, taranabilir ve cevaplarında doğrudan tutun. AI sistemlerinin alıntılayacağı taze ve güvenilir bilgi için kritik sayfaları düzenli güncelleyin.

Not: Retrieval sistemleri ve model anlık görüntüleri değiştikçe model çıktıları zamanla değişebilir. Bu rapor, tarama anındaki görünürlük sinyallerini yakalar.

Ne test ettik (57 kontrol)

Yapay Zeka sistemlerinin bilgiyi güvenle çekip yorumlayabilmesini ve yeniden kullanabilmesini etkileyen kategorileri değerlendiriyoruz:

Taranabilirlik ve erişilebilirlik

12

Çekilebilir sayfalar, indekslenebilir içerik, robots.txt uyumluluğu, GPTBot, OAI-SearchBot, Google-Extended için tarayıcı erişimi

Yapılandırılmış veri ve varlık netliği

11

Schema.org işaretlemesi, JSON-LD geçerliliği, Organization/Product varlık çözümlemesi, bilgi paneli uyumu

İçerik kalitesi ve yapı

10

Yanıtlanabilir içerik yapısı, olgusal tutarlılık, semantik HTML, E-E-A-T sinyalleri, alıntılanabilir veri varlığı

Güvenlik ve güven sinyalleri

8

HTTPS zorlaması, güvenli başlıklar, gizlilik politikasının varlığı, yazar doğrulaması, şeffaflık beyanları

Performans ve UX

9

Core Web Vitals, mobil render, JavaScript bağımlılığının düşük olması, güvenilir çalışma süresi sinyalleri

Okunabilirlik analizi

7

Kullanıcı niyetiyle uyumlu açık adlandırma, benzer markalardan ayrıştırma, sayfalar arasında tutarlı adlandırma

11 Yapay Zeka görünürlük fırsatı tespit edildi

Bu teknik boşluklar, AutoSitu’i modern arama motorları ve Yapay Zeka ajanlarından fiilen “gizler”.

İlk 3 engel

  • !
    Breadcrumbs + yapılandırılmış veri (BreadcrumbList)
    Kullanıcılar için görünür breadcrumbs ve crawler'lar için BreadcrumbList yapılandırılmış verisi ekleyin. Breadcrumbs site hiyerarşisini netleştirir (kategori > alt kategori > sayfa) ve sistemlerin konu ilişkilerini anlamasına yardımcı olur. Bu, arama snippet'lerini iyileştirebilir ve AI'ın doğru sayfayı kaynak seçmesini kolaylaştırır.
  • !
    Dark pattern yok, CSS ile gizli içerik yok
    Gizli içerik, gizlenmiş reklam, zorunlu kayıt veya fiyat sürprizi gibi aldatıcı UX kalıplarından kaçının. Şeffaflık güveni artırır ve sitenizin sıralama sistemleri ile AI asistanları tarafından düşük kaliteli sayılma riskini azaltır. Mobil dahil tüm cihazlarda kritik bilgileri görünür ve tutarlı tutun.
  • !
    Flesch Reading Ease
    Netliği ölçmek için Flesch Reading Ease (0–100) kullanın; daha yüksek skor daha kolay okuma demektir (web içerikleri için 60–80 pratik bir hedef olabilir). Daha kısa cümleler ve daha yaygın kelimelerle skoru iyileştirin. Daha açık yazım hem arama snippet'lerini hem de AI'ın cevap çıkarmasını kolaylaştırır.

İlk 3 hızlı kazanım

  • !
    LLM tarafından taranabilir llms.txt
    AI crawler'larını en önemli ve yüksek kaliteli sayfalarınıza yönlendirmek için bir llms.txt dosyası oluşturun (dokümantasyon, fiyatlandırma, about, kritik rehberler). Kısa, iyi yapılandırılmış ve alıntılanmasını istediğiniz otoriter URL'lere odaklı tutun. Keşfi artıran ve düşük değerli sayfaların önceliklenmesi riskini azaltan küratörlü bir “AI sit…
  • !
    Sayfada şeffaf privacy & terms sayfaları var mı?
    Net bir Gizlilik Politikası ve Kullanım Şartları sayfaları yayınlayın ve footer’dan linkleyin. Veri toplama, çerezler, kullanıcı hakları ve taleplerin nasıl ele alındığını açıklayın (özellikle regülasyonlu bölgelerde). Bu sayfalar güven ve meşruiyet sinyallerini artırır; hem SEO’yu hem de AI tabanlı keşfi destekler.
  • !
    JSON-LD Schema: Organization, Product, FAQ, Website
    Ana varlıklarınızı tanımlamak için schema.org JSON-LD ekleyin (Organization, Product/Service, FAQPage, WebSite, uygun olduğunda Article). Yapılandırılmış veriler anlamı açık eder ve zengin sonuçlar ile doğru AI alıntı ihtimalini artırır. Şema test araçlarıyla doğrulayın ve verileri sayfada görünen içerikle tutarlı tutun.
11 Yapay Zeka görünürlük düzeltmesini aç

Bu profili sahiplenerek işletmenizi makine okunabilir yapan kodu anında üretin.

Rozeti göm

Doğrulandı

Bu Yapay Zeka Güven göstergesini web sitenizde gösterin. Bu herkese açık doğrulama URL’sine geri bağlantı verir.

<a href="https://bilarna.com/tr/provider/autositu" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" class="bilarna-trust-badge"> <img src="https://bilarna.com/badges/ai-trust-autositu.svg" alt="Bilarna tarafından Yapay Zeka Güven doğrulandı (46/57 kontrol)" width="200" height="60" loading="lazy"> </a>

Bu raporu alıntıla

APA / MLA

Makaleler, güvenlik sayfaları veya uyumluluk dokümantasyonu için yapıştırmaya hazır alıntı.

Bilarna. "AutoSitu Yapay Zeka Güven ve LLM Görünürlük Raporu." Bilarna Yapay Zeka Trust Index, Jan 21, 2026. https://bilarna.com/tr/provider/autositu

Doğrulandı ne anlama gelir

Doğrulandı, Bilarna’nın otomatik kontrollerinin, web sitesini çıkarım ve referanslama için güvenilir bir kaynak olarak ele almaya yetecek kadar tutarlı güven ve makine okunabilirliği sinyali bulduğu anlamına gelir. Bu bir yasal sertifikasyon veya onay değildir; tarama anındaki kamuya açık sinyallerin ölçülebilir bir anlık görüntüsüdür.

Sıkça Sorulan Sorular

AutoSitu için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?

Yapay Zeka sistemlerinin AutoSitu’i güvenle yorumlayıp referans gösterebilmesini etkileyen taranabilirlik, netlik, yapılandırılmış sinyaller ve güven göstergelerini özetler. Puan, LLM’lerin ve arama sistemlerinin bilgiyi nasıl çıkardığını ve doğruladığını etkileyen altı kategoride toplam 57 teknik kontrolü birleştirir.

ChatGPT/Gemini/Perplexity AutoSitu’i biliyor mu?

Bazen, ancak tutarlı değil: modeller eğitim verisine, web retrieval’e veya her ikisine dayanabilir; sonuçlar sorguya ve zamana göre değişir. Bu rapor, kalıcı “bilgi” varsaymak yerine gözlemlenebilir görünürlük ve doğruluk sinyallerini ölçer. 4 LLM görünürlük kontrolümüz, büyük platformların ilgili sorgular için AutoSitu’i doğru tanıyıp tanımlayabildiğini doğrular.

Bu rapor ne sıklıkla güncellenir?

Periyodik olarak yeniden tarar ve ekiplerin güncelliği doğrulaması için son güncelleme tarihini (şu an Jan 21, 2026) gösteririz. Otomatik taramalar iki haftada bir çalışır; LLM görünürlüğünün manuel doğrulaması aylık yapılır. Önemli değişiklikler ara güncellemeleri tetikler.

Yapay Zeka Güven göstergesini siteme gömebilir miyim?

Evet — yukarıdaki “Rozeti göm” bölümünde verilen rozet gömme kodunu kullanın; bu kod, başkalarının göstergeleri doğrulayabilmesi için bu herkese açık doğrulama URL’sine bağlantı verir. Rozet, güncel doğrulama durumunu gösterir ve doğrulama yenilendiğinde otomatik güncellenir.

Bu bir sertifika mı yoksa onay mı?

Hayır. Bu, Yapay Zeka ve arama tarafından yorumlanabilirliği etkileyen kamuya açık sinyallerin kanıta dayalı ve tekrarlanabilir bir taramasıdır. “Doğrulandı” durumu, işletme kalitesi, yasal uyumluluk veya ürün etkinliği değil; makine okunabilirliği için yeterli teknik sinyalleri ifade eder. Tarama anındaki teknik erişilebilirliğin bir anlık görüntüsünü temsil eder.

Tam Yapay Zeka görünürlük raporunun kilidini açın

İhtiyaçlarınızı netleştirmek ve AutoSitu’den veya en yüksek puanlı uzmanlardan anında net bir teklif almak için Bilarna Yapay Zeka ile sohbet edin.