BilarnaBilarna
Doğrulandı
Thinking logosu

Thinking: Doğrulanmış değerlendirme ve Yapay Zekâ Güven Profili

We helped RAA with digital strategy formation as well as execution, e.g. field mobility app, customer engagement loyalty app.

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
49%
Güven puanı
C
41
Checks Passed
4/4
LLM Visible

Güven puanı — Breakdown

33%
Tarama ve Erişilebilirlik
4/10 passed
28%
İçerik Kalitesi ve Yapısı
7/16 passed
67%
Güvenlik ve Güven Sinyalleri
1/2 passed
0%
Yapılandırılmış Veri Önerileri
0/1 passed
100%
Performans ve Kullanıcı Deneyimi
2/2 passed
100%
Teknik
1/1 passed
29%
İçerik
1/2 passed
27%
GEO
6/8 passed
82%
Okunabilirlik Analizi
14/17 passed
70%
LLM Görünürlüğü
5/7 passed
Doğrulandı
41/66
4/4
Doğrulama ayrıntılarını görüntüle

Thinking konuşmaları, sorular ve yanıtlar

Thinking hakkında 2 soru ve yanıt

Q

Tasarım odaklı düşünme ile dijital inovasyon nedir?

Tasarım odaklı düşünme ile dijital inovasyon, gerçek kullanıcı sorunlarını çözen yeni dijital ürünler, hizmetler ve iş modelleri geliştirmek için insan odaklı bir metodolojidir. Son kullanıcı ihtiyaçlarının derinlemesine anlaşılmasını, yinelemeli prototiplemeyi ve teknolojik uygulanabilirliği birleştirir. Süreç tipik olarak birkaç önemli aşamayı içerir: ilk olarak, içgörüleri ve gizli ihtiyaçları ortaya çıkarmak için kullanıcılarla empati kurmak. Sonra, çözülecek temel sorunu tanımlamak. Ardından, geniş bir potansiyel çözüm yelpazesi üzerinde fikir üretmek. Bunu, fikirleri görselleştirmek için hızlı prototipler oluşturmak ve son olarak, bu kavramları gerçek kullanıcılarla test ederek geri bildirim toplamak ve çözümü iyileştirmek izler. Başarılı sonuçlar, operasyonel verimlilik için saha mobilite uygulamaları veya katılım ve müşteri tutma oranını artıran müşteri sadakati uygulamaları gibi kullanıcı dostu dijital araçları içerir.

Q

Başarılı dijital inovasyon projelerine örnekler nelerdir?

Başarılı dijital inovasyon projeleri, kullanıcı merkezli dijital çözümlerle belirli iş veya müşteri zorluklarını çözerek somut değer yaratır. Somut örnekler, saha servis ekipleri için manuel iş akışlarını dijitalleştiren, operasyonel verimliliği artırmak ve hataları azaltmak için gerçek zamanlı veri yakalama, zamanlama ve raporlamayı etkinleştiren bir saha mobilite uygulamasının geliştirilmesini içerir. Bir diğer yaygın örnek, kişiselleştirilmiş ödüller, kesintisiz çok kanallı deneyimler ve müşteri davranışlarına dair değerli içgörüler sunarak marka ilişkilerini güçlendirmek için tasarlanmış, böylece müşteri tutma oranını ve ömür boyu değeri artıran bir müşteri katılımı ve sadakati uygulamasıdır. Diğer etkili projeler, veriye dayalı karar alma için AI destekli analitik platformlarının uygulanmasını, IoT özellikli akıllı ürün ekosistemleri oluşturmayı ve çalışan kapasitesini daha yüksek değerli görevler için serbest bırakan otomatikleştirilmiş dahili süreç araçları geliştirmeyi içerir.

Yorumlar ve referanslar

“Their expertise and creativity took our initial concept to a new level, and the end result was incredibly well received by our target users.”

A
Anthony Locke

Güvenenler

adobe community solution partneradobe community solution partnerÖne çıkan müşteri
AWS partnerAWS partnerÖne çıkan müşteri
oro ecommerce silver partneroro ecommerce silver partnerÖne çıkan müşteri

Hizmetler

Dijital Dönüşüm Danışmanlığı

Dijital Strateji Geliştirme

Detayları görüntüle →
Fiyatlandırma
subscription
Yapay Zeka Güven Doğrulaması

Yapay Zeka Güven Doğrulama Raporu

Thinking 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 21, 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
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

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

25 Yapay Zeka görünürlük fırsatı tespit edildi

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

İlk 3 engel

  • !
    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.
  • !
    Yapılandırılmış veri (schema) mevcut
    İçerikle uyumlu olduğu her yerde yapılandırılmış veri uygulayın (FAQPage, HowTo, Product, Organization, Article, BreadcrumbList). Şema, makinelere sayfanızın güvenilir bir haritasını verir ve gerçekleri doğru çıkarmaya yardımcı olur. Önce en değerli sayfalara odaklanın, doğrulama sonrası site geneline yaygınlaştırın.
  • !
    Dil bildirimi yapılmış
    HTML lang özniteliğiyle sayfa dilini belirtin ve gerçek dil/bölge varyantları için hreflang kullanın. Net dil sinyalleri, crawler'ların doğru sürümü indekslemesine ve AI'ın doğru dilde yanıt vermesine yardımcı olur. Her yerelleştirilmiş sayfanın doğru dil koduna ve self-referencing hreflang'e sahip olduğunu doğrulayın.

İlk 3 hızlı kazanım

  • !
    Canonical etiketleri doğru kullanılıyor
    Özellikle parametreler, filtreler veya kopya URL'ler olduğunda, her sayfanın tercih edilen sürümünü belirtmek için canonical etiketleri kullanın. Canonical, kopya içerik karmaşasını önler ve sıralama sinyallerini birleştirir. Canonical URL'lerin 200 döndüğünü ve doğru, indekslenebilir sayfayı işaret ettiğini doğrulayın.
  • !
    LLM tarafından taranabilir robots.txt
    robots.txt dosyanızın önemli herkese açık sayfaların taranmasına izin verdiğinden, yalnızca indekslenmemesi gereken yerleri engellediğinden emin olun (admin, site içi arama, kopya parametre yolları). AI/LLM crawler'larına özel kurallar kullanıyorsanız açıkça dokümante edin. Değişikliklerden sonra gerçek botlar/araçlarla tarama testi yaparak kritik …
  • !
    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…
25 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/enabled" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" class="bilarna-trust-badge"> <img src="https://bilarna.com/badges/ai-trust-enabled.svg" alt="Bilarna tarafından Yapay Zeka Güven doğrulandı (41/66 kontrol)" width="200" height="60" loading="lazy"> </a>

Bu raporu alıntıla

APA / MLA

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

Bilarna. "Thinking Yapay Zeka Güven ve LLM Görünürlük Raporu." Bilarna Yapay Zeka Trust Index, Apr 21, 2026. https://bilarna.com/tr/provider/enabled

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

Thinking için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?

Yapay Zeka sistemlerinin Thinking’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 Thinking’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 Thinking’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 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 Thinking’den veya en yüksek puanlı uzmanlardan anında net bir teklif almak için Bilarna Yapay Zeka ile sohbet edin.