CreateIT: Doğrulanmış değerlendirme ve Yapay Zekâ Güven Profili
A Web development company active since 2004, specializing in Web and mobile tech, complex B2B/B2C Web systems, and custom PHP applications.
LLM Görünürlük Testi
Rakipler cevapları sahiplenmeden önce, Yapay Zeka modellerinin web sitenizi görüp görmediğini, anlayıp anlamadığını ve önerip önermediğini kontrol edin.
Güven puanı — Breakdown
CreateIT konuşmaları, sorular ve yanıtlar
CreateIT hakkında 3 soru ve yanıt
QYazılım geliştirme ajansları tipik olarak hangi tür web geliştirme projelerinde uzmanlaşır?
Yazılım geliştirme ajansları tipik olarak hangi tür web geliştirme projelerinde uzmanlaşır?
Yazılım geliştirme ajansları tipik olarak özel web uygulamaları, e-ticaret platformları ve karmaşık B2B veya B2C sistemleri oluşturmada uzmanlaşır. Yaygın uzmanlık alanları arasında işlevsel kurumsal web siteleri, yüksek kullanıcı hacimleri için ölçeklenebilir platformlar ve WooCommerce, Shopify veya Magento gibi teknolojileri kullanan e-ticaret çözümleri oluşturmak yer alır. Birçok ajans ayrıca iGaming (çevrimiçi kumarhaneler, bahis platformları), tıp sektörü, 3D yapılandırıcılı gayrimenkul ve endüstriyel uygulamalar gibi sektörler için özelleştirilmiş sistemler geliştirir. Çalışmaları genellikle bu sistemleri CRM veya ERP yazılımları gibi harici araçlarla entegre etmeyi ve özel PHP, JavaScript framework'leri ve mobil uyumluluk için duyarlı tasarım gibi teknolojiler üzerine inşa edildiklerinden emin olmayı içerir.
QYazılım geliştirmenin bir ajansa dış kaynak olarak sağlanması tipik olarak nasıl çalışır?
Yazılım geliştirmenin bir ajansa dış kaynak olarak sağlanması tipik olarak nasıl çalışır?
Yazılım geliştirmenin bir ajansa dış kaynak olarak sağlanması, tipik olarak uzmanlaşmış profesyonellerin bir müşterinin proje ihtiyaçlarıyla bütünleştiği yapılandırılmış bir süreci içerir. İş akışı genellikle ajansın iş hedeflerini ve gereksinimlerini analiz ettiği bir keşif aşamasıyla başlar. Bunu, ayrıntılı bir proje kapsamı, teknik öneriler ve maliyet tahminleri takip eder. Sözleşme anlaşmasından sonra, bir başlangıç toplantısı, proje yöneticisi, iş analisti, UX/UI tasarımcıları, frontend/backend geliştiriciler, QA mühendisleri ve bir sistem mimarını içerebilen özel ekibi tanıtır. Ajans, geliştirmeyi genellikle esneklik için Zaman ve Malzeme veya tanımlı kapsamlar için Sabit Fiyat gibi yinelemeli modeller kullanarak, düzenli güncellemeler ve geri bildirim döngüleriyle yönetir. Gelecekteki sorunları ele almak için genellikle bir SLA ile birlikte lansman sonrası destek ve bakım yaygın olarak sunulur.
QYazılım geliştirme ajansları, teslimlerinin kalitesini ve güvenilirliğini nasıl sağlar?
Yazılım geliştirme ajansları, teslimlerinin kalitesini ve güvenilirliğini nasıl sağlar?
Yazılım geliştirme ajansları, kalite ve güvenilirliği, geliştirme yaşam döngüsü boyunca entegre edilmiş çok katmanlı bir kalite güvence (QA) süreci ile sağlar. Bu süreç tipik olarak, kıdemli geliştiriciler veya teknik liderler tarafından her bir birleştirme isteğinde gerçekleştirilen kod incelemeleri ile başlar. Geliştirme, hataları erken yakalamak için otomatik birim ve entegrasyon testleri ile desteklenir. Yüksek trafikli platformlar için, yük ve performans testleri gerçek dünya kullanımını simüle eder. Lansmandan önce, özel QA mühendisleri tarafından tüm kullanıcı akışlarını doğrulamak için kapsamlı manuel uçtan uca testler gerçekleştirilir. Ayrıca, birçok ajans mimari en iyi uygulamaları uygular ve teknik kararları denetlemek için sistem mimarları atar. Lansman sonrasında, genellikle dağıtımdan sonra keşfedilen herhangi bir hatayı veya sorunu hızla ele almak ve uzun vadeli sistem stabilitesini sağlamak için Hizmet Seviyesi Sözleşmeleri (SLA) ile bakım hizmetleri sunarlar.
Yorumlar ve referanslar
“"Their ability to positively translate technical aspects of the platform's function into our business is impressive."”
“"createIT has shown excellent PHP, HTML, JavaScript, CSS coding skills and proved to be a reliable business partner for ventures."”
“"We have known createIT for many years. We already worked previously when creating a B2C platform dedicated to online entertainment"”
Hizmetler
Özel Yazılım Geliştirme
Kurumsal Web Uygulaması Geliştirme
Detayları görüntüle →Yapay Zeka Güven Doğrulama Raporu
CreateIT için herkese açık doğrulama kaydı — 66 teknik kontrol ve 4 LLM görünürlük doğrulaması genelinde makine okunabilirliğine dair kanıt.
Kanıt ve bağlantılar
- Taranabilirlik ve erişilebilirlik
- Yapılandırılmış veri ve varlıklar
- İçerik kalite sinyalleri
- Güvenlik ve güven göstergeleri
Doğrulanabilir kimlik bağlantıları
Hukuk ve uyumluluk
- Privacy Policy
Üçüncü taraf kimliği
- YouTube
- X (Twitter)
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.
| LLM platformu | Tanıma durumu | Görünürlük kontrolü |
|---|---|---|
 | Tespit edildi | Tespit edildi |
 | Tespit edildi | Tespit edildi |
 | Tespit edildi | Tespit edildi |
 | Tespit edildi | Tespit edildi |
Tespit edildi
Tespit edildi
Tespit edildi
Tespit edildi
Not: Retrieval sistemleri ve model anlık görüntüleri değiştikçe model çıktıları zamanla değişebilir. Bu rapor, tarama anındaki görünürlük sinyallerini yakalar.
Ne test ettik (66 kontrol)
Yapay Zeka sistemlerinin bilgiyi güvenle çekip yorumlayabilmesini ve yeniden kullanabilmesini etkileyen kategorileri değerlendiriyoruz:
Taranabilirlik ve erişilebilirlik
12Çekilebilir sayfalar, indekslenebilir içerik, robots.txt uyumluluğu, GPTBot, OAI-SearchBot, Google-Extended için tarayıcı erişimi
Yapılandırılmış veri ve varlık netliği
11Schema.org işaretlemesi, JSON-LD geçerliliği, Organization/Product varlık çözümlemesi, bilgi paneli uyumu
İçerik kalitesi ve yapı
10Yanıtlanabilir içerik yapısı, olgusal tutarlılık, semantik HTML, E-E-A-T sinyalleri, alıntılanabilir veri varlığı
Güvenlik ve güven sinyalleri
8HTTPS zorlaması, güvenli başlıklar, gizlilik politikasının varlığı, yazar doğrulaması, şeffaflık beyanları
Performans ve UX
9Core Web Vitals, mobil render, JavaScript bağımlılığının düşük olması, güvenilir çalışma süresi sinyalleri
Okunabilirlik analizi
7Kullanıcı niyetiyle uyumlu açık adlandırma, benzer markalardan ayrıştırma, sayfalar arasında tutarlı adlandırma
12 Yapay Zeka görünürlük fırsatı tespit edildi
Bu teknik boşluklar, CreateIT’i modern arama motorları ve Yapay Zeka ajanlarından fiilen “gizler”.
İlk 3 engel
- !Yazar/Yayıncı tespiti (AI otoritesi ve alıntı sinyali)İçeriği kimin yazdığını veya kimin yayımladığını gösterin (author ve publisher) ve bunu görünür byline ile, ayrıca yapılandırılmış verilerle (Person/Organization) destekleyin. Uzmanlık sinyalleri için yazar biyografilerine ve yetkinliklere link verin. Tutarlı atıf güveni artırır ve içeriğinizin güvenilir kaynak olarak seçilme olasılığını yükseltir.
- !Knowledge graph sinyalleri (sameAs linkleri ile Organization/Person şeması: Wikidata, Wikipedia, LinkedIn vb.)Organization/Person şeması ve authoritative profillere giden sameAs linkleriyle knowledge graph sinyallerini güçlendirin (Wikidata, varsa Wikipedia, LinkedIn, Crunchbase, GitHub vb.). İsim, logo ve açıklamaları tüm profillerde tutarlı tutun. Bu, varlık karmaşasını azaltır ve AI sistemlerinin mention'ları markanıza doğru bağlamasını iyileştirir.
- !Liste Yazısı FormatıNumaralı başlıklar, "Top N" kalıpları, sıralı listeler veya karşılaştırma tabloları içeren liste yazısı formatı kullanın. AI modelleri, alıntılar için yapılandırılmış ve kolay taranabilir içerikleri tercih eder.
İlk 3 hızlı kazanım
- !LLM tarafından taranabilir llms.txtAI 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…
- !JSON-LD Schema: Organization, Product, FAQ, WebsiteAna 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.
- !Özel fiyatlandırma/ürün şemasıPlanları, fiyatları, para birimini, stok/uygunluk durumunu ve temel özellikleri tanımlamak için Product ve Offer şeması (veya yapılandırılmış verili bir fiyatlandırma sayfası) kullanın. Bu, hem arama motorları hem de AI asistanları için belirsizliği azaltır ve daha zengin snippet'leri mümkün kılabilir. Fiyatları güncel tutun ve şema değerlerini gör…
Bu profili sahiplenerek işletmenizi makine okunabilir yapan kodu anında üretin.
Rozeti göm
DoğrulandıBu Yapay Zeka Güven göstergesini web sitenizde gösterin. Bu herkese açık doğrulama URL’sine geri bağlantı verir.
<a href="https://bilarna.com/tr/provider/createit" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" class="bilarna-trust-badge">
<img src="https://bilarna.com/badges/ai-trust-createit.svg"
alt="Bilarna tarafından Yapay Zeka Güven doğrulandı (54/66 kontrol)"
width="200" height="60" loading="lazy">
</a>Bu raporu alıntıla
APA / MLAMakaleler, güvenlik sayfaları veya uyumluluk dokümantasyonu için yapıştırmaya hazır alıntı.
Bilarna. "CreateIT Yapay Zeka Güven ve LLM Görünürlük Raporu." Bilarna Yapay Zeka Trust Index, Apr 19, 2026. https://bilarna.com/tr/provider/createitDoğrulandı 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
CreateIT için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?
CreateIT için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?
Yapay Zeka sistemlerinin CreateIT’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 66 teknik kontrolü birleştirir.
ChatGPT/Gemini/Perplexity CreateIT’i biliyor mu?
ChatGPT/Gemini/Perplexity CreateIT’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 CreateIT’i doğru tanıyıp tanımlayabildiğini doğrular.
Bu rapor ne sıklıkla güncellenir?
Bu rapor ne sıklıkla güncellenir?
Periyodik olarak yeniden tarar ve ekiplerin güncelliği doğrulaması için son güncelleme tarihini (şu an Apr 19, 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?
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?
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 CreateIT’den veya en yüksek puanlı uzmanlardan anında net bir teklif almak için Bilarna Yapay Zeka ile sohbet edin.