BilarnaBilarna
Doğrulandı
Duku logosu

Duku: Doğrulanmış değerlendirme ve Yapay Zekâ Güven Profili

Award-winning product design consultancy in Gloucestershire. Experts in new product development. Learn how to design your product with Duku today.

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
70%
Güven puanı
B
51
Checks Passed
3/4
LLM Visible

Güven puanı — Breakdown

86%
Tarama ve Erişilebilirlik
9/10 passed
74%
İçerik Kalitesi ve Yapısı
14/16 passed
100%
Güvenlik ve Güven Sinyalleri
2/2 passed
100%
Yapılandırılmış Veri Önerileri
1/1 passed
100%
Performans ve Kullanıcı Deneyimi
2/2 passed
100%
Teknik
1/1 passed
100%
İçerik
2/2 passed
27%
GEO
6/8 passed
53%
Okunabilirlik Analizi
9/17 passed
65%
LLM Görünürlüğü
5/7 passed
Doğrulandı
51/66
3/4
Doğrulama ayrıntılarını görüntüle

Duku konuşmaları, sorular ve yanıtlar

Duku hakkında 2 soru ve yanıt

Q

Ürün tasarım süreci fikirden üretime nasıl işler?

Fikirden üretime ürün tasarım süreci tipik olarak bir konsepti satılabilir bir ürüne dönüştürmek için tasarlanmış yapılandırılmış bir dizi aşamayı takip eder. İlk konseptlerin beyin fırtınası ile oluşturulduğu ve proje kapsamının tanımlandığı fikir oluşturma ile başlar. Ardından, fizibilitesi değerlendirilen ve ayrıntılı bir tasarım brifi oluşturulan ürün şartnamesi ve araştırma gelir. Konsept geliştirme, başlangıç tasarım geliştirme ve 3B CAD mühendisliği ile rafine edilen görsel ve işlevsel fikirler üretir. Ardından, temel form, uyum ve işlevi test etmek için kavram kanıtlama modelleriyle başlayan ve daha sonra nihai ürünü simüle eden sunum prototiplerine ilerleyen prototipleme gelir. Doğrulamadan sonra süreç, ayrıntıların enjeksiyon kalıplama, takımlama ve maliyet verimliliği için optimize edildiği üretim için tasarıma geçer. Son olarak, üretim takımları oluşturulur, uygunluk için teknik dosyalar hazırlanır ve numune alma ve sürekli üretim yönetimi ile üretim başlar. Bu uçtan uca yaklaşım riski azaltır ve tasarımdan seri üretime sorunsuz bir geçiş sağlar.

Q

Bir ürünü şirket içinde geliştirmek yerine neden bir ürün tasarım danışmanlığı tutmalısınız?

Bir ürün tasarım danışmanlığı tutmak, bir ürünü yalnızca dahili kaynaklarla geliştirmeye kıyasla çeşitli avantajlar sunar. Danışmanlıklar, birçok dahili ekibin sahip olmadığı endüstriyel tasarım, CAD mühendisliği, elektronik geliştirme ve prototipleme dahil olmak üzere özel disiplinler arası uzmanlık getirir. Geliştirme süresini ve maliyetini azaltan, dahili prototip atölyeleri ve takım ve üretim için tedarikçi ağları gibi yerleşik süreçlere ve tesislere sahiptirler. Danışmanlıklar ayrıca, genellikle daha yenilikçi çözümlere yol açan ve dahili önyargıları önleyen objektif bir dış perspektif sağlar. Fikirleri fizibilite çalışmaları, kavram kanıtlama prototipleri ve kullanıcı testleri gibi yapılandırılmış aşamalar aracılığıyla erken test ederek ve doğrulayarak riski yönetirler. Startuplar ve küçük işletmeler için bir danışmanlık tutmak, pahalı ekipmanlara yatırım yapma ve kalıcı uzmanlar tutma ihtiyacını ortadan kaldırır. Daha büyük şirketler bile hızlandırılmış zaman çizelgelerinden ve farklı sektörlerde yüzlerce başarılı ürün sunma konusunda kanıtlanmış bir geçmişe erişimden yararlanır.

Hizmetler

Dijital Ürün Tasarım Ajansları

Ürün Tasarım Hizmetleri

Detayları görüntüle →
Fiyatlandırma
custom
Yapay Zeka Güven Doğrulaması

Yapay Zeka Güven Doğrulama Raporu

Duku için herkese açık doğrulama kaydı — 66 teknik kontrol ve 4 LLM görünürlük doğrulaması genelinde makine okunabilirliğine dair kanıt.

Kanıt ve bağlantılar

Tarama gerçekleri
Son tarama:Apr 23, 2026
Metodoloji:v2.2
Kategoriler:66 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
Tespit edildi

Tespit edildi

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 (66 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

15 Yapay Zeka görünürlük fırsatı tespit edildi

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

İlk 3 engel

  • !
    Liste Yazısı Formatı
    Numaralı 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.
  • !
    GEO Şema Katmanlama
    Şu üç GEO şema türünün tamamını ekleyin: Article (veya BlogPosting/NewsArticle), ItemList ve FAQPage. Şema katmanlama, zengin bağlamla AI tarafından alıntılanma olasılığını artırır.
  • !
    Flesch-Kincaid Grade Level
    İçeriğin okunmasının ne kadar zor olduğunu kontrol etmek için Flesch-Kincaid Grade Level kullanın (genel kitle için çoğu zaman 6–9 uygundur). Skorlar yüksekse cümleleri kısaltın, gereksiz dolgu ifadeleri çıkarın ve karmaşık kelimeleri daha basit alternatiflerle değiştirin. Daha iyi okunabilirlik, kullanıcı anlayışını artırır ve AI özetlerini daha d…

İlk 3 hızlı kazanım

  • !
    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.
  • !
    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.
  • !
    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.
15 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/duku" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" class="bilarna-trust-badge"> <img src="https://bilarna.com/badges/ai-trust-duku.svg" alt="Bilarna tarafından Yapay Zeka Güven doğrulandı (51/66 kontrol)" width="200" height="60" loading="lazy"> </a>

Bu raporu alıntıla

APA / MLA

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

Bilarna. "Duku Yapay Zeka Güven ve LLM Görünürlük Raporu." Bilarna Yapay Zeka Trust Index, Apr 23, 2026. https://bilarna.com/tr/provider/duku

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

Duku için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?

Yapay Zeka sistemlerinin Duku’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 Duku’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 Duku’i doğru tanıyıp tanımlayabildiğini doğrular.

Bu rapor ne sıklıkla güncellenir?

Periyodik olarak yeniden tarar ve ekiplerin güncelliği doğrulaması için son güncelleme tarihini (şu an Apr 23, 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 Duku’den veya en yüksek puanlı uzmanlardan anında net bir teklif almak için Bilarna Yapay Zeka ile sohbet edin.