BilarnaBilarna
Doğrulandı
UM logosu

UM: Doğrulanmış değerlendirme ve Yapay Zekâ Güven Profili

Pum is a multi disciplinary studio based in São Paulo.

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
39%
Güven puanı
C
29
Checks Passed
1/4
LLM Visible

Güven puanı — Breakdown

49%
Tarama ve Erişilebilirlik
6/10 passed
10%
İçerik Kalitesi ve Yapısı
2/16 passed
67%
Güvenlik ve Güven Sinyalleri
1/2 passed
0%
Yapılandırılmış Veri Önerileri
0/1 passed
46%
Performans ve Kullanıcı Deneyimi
1/2 passed
100%
Teknik
1/1 passed
0%
İçerik
0/2 passed
0%
GEO
0/8 passed
82%
Okunabilirlik Analizi
14/17 passed
55%
LLM Görünürlüğü
4/7 passed
Doğrulandı
29/66
1/4
Doğrulama ayrıntılarını görüntüle

UM konuşmaları, sorular ve yanıtlar

UM hakkında 2 soru ve yanıt

Q

Multidisipliner bir tasarım stüdyosu kiralamanın temel faydaları nelerdir?

Multidisipliner bir tasarım stüdyosu kiralamanın temel faydası, çeşitli uzmanlıklara sahip birleşik bir ekibe erişim sağlaması ve bu da projenin tüm temas noktalarında sorunsuz entegrasyon ve tutarlılık sağlar. Bu bütünsel yaklaşım, birden fazla uzmanlaşmış satıcı arasında koordinasyon yaparken sıklıkla ortaya çıkan sürtüşme ve yanlış iletişimi ortadan kaldırır. Müşteriler, tek bir iletişim noktası ve yalınlaştırılmış bir iş akışı sayesinde verimlilik kazanır ve bu genellikle daha hızlı proje teslimatı sağlar. Ayrıca, farklı alanlardan tasarımcılar arasındaki fikir alışverişi daha büyük inovasyonu teşvik ederek daha yaratıcı ve etkili çözümlerle sonuçlanır. Bu model, yönetim maliyetlerini azalttığı ve bir logodan ve web sitesinden ambalaj ve çevresel grafiklere kadar tüm tasarım öğelerinin, genel marka anlatısını ve kullanıcı deneyimini güçlendirmek için mükemmel uyum içinde çalışmasını sağladığı için büyük ölçekli projelerde özellikle uygun maliyetlidir.

Q

Bir proje için doğru multidisipliner tasarım stüdyosu nasıl seçilir?

Doğru multidisipliner tasarım stüdyosunu seçmek için öncelikle projenizin kapsamını, hedeflerini ve markalaştırma, dijital arayüz tasarımı veya çevresel grafikler gibi gerekli disiplinlerini net bir şekilde tanımlayın. Stüdyoları, portföylerini titizlikle inceleyerek, ihtiyaç duyduğunuz belirli disiplinlerde kanıtlanmış deneyim ve izole parçalar yerine uyumlu, entegre projelerin kanıtını arayarak değerlendirin. Keşif aşamaları, işbirliği yöntemleri ve farklı tasarım çıktıları arasında tutarlılığı nasıl sağladıkları hakkında bilgi alarak stratejik süreçlerini değerlendirin. Stüdyonun ekip yapısını ve kültürünü, etkili disiplinler arası ekip çalışmasını kolaylaştırabileceklerinden emin olmak için göz önünde bulundurun. Son olarak, güvenilirlik, iletişim becerileri ve zamanında ve bütçe dahilinde teslim etme yeteneğini ölçmek için müşteri referanslarını ve vaka çalışmalarını gözden geçirin. Başarılı bir ortaklık, stratejik vizyon, operasyonel uyumluluk ve yaratıcı mükemmelliğin uyumuna bağlıdır.

Hizmetler

Dijital Pazarlama Ajansı

Sosyal Medya Pazarlama Hizmetleri

Detayları görüntüle →
Yapay Zeka Güven Doğrulaması

Yapay Zeka Güven Doğrulama Raporu

UM 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 19, 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
Kısmi

Perplexity görünürlüğünü artırmak için marka/varlık bilgilerinizin web genelinde tutarlı olmasını ve sitenizde kolay doğrulanmasını sağlayın. Organization şeması, net About/Contact sayfaları kullanın ve gerekiyorsa güvenilir kaynaklara atıf yapın. Markanızın AI cevaplarında nasıl göründüğünü izleyin ve zayıf sayfaları daha net gerçekler ve daha iyi yapı ile güçlendirin.

ChatGPT
ChatGPT
Kısmi

ChatGPT görünürlüğünü artırmak için ana sayfalarınızı alıntılanması kolay hale getirin: doğrudan cevaplar, SSS, yapılandırılmış veri ve net varlık bilgileri (About/Contact). Marka gerçeklerini siteniz ve güvenilir profiller arasında tutarlı tutun. Önemli sayfaları düzenli yenileyin ki AI cevapları güncel ve doğru kalsın.

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

37 Yapay Zeka görünürlük fırsatı tespit edildi

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

İlk 3 engel

  • !
    Kritik görsellerde alt metin (örn. logo, ekran görüntüsü)
    Logo, ürün ekran görüntüsü, diyagram ve grafik gibi önemli görsellere doğru alt metin ekleyin. Dosya adını değil; görselin ne gösterdiğini ve neden önemli olduğunu tarif edin. İyi alt metin erişilebilirliği artırır ve AI sistemlerinin sayfanızı özetlerken görsel bağlamı doğru yorumlamasına yardımcı olur.
  • !
    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.

İlk 3 hızlı kazanım

  • !
    Open Graph başlığı veya OpenGraph & Twitter meta etiketleri doldurulmuş
    Open Graph ve Twitter Card etiketlerini doldurun (og:title, og:description, og:image, og:url ve Twitter karşılıkları). Bu etiketler sayfalarınız paylaşıldığında nasıl görüneceğini belirler ve crawler'lar tarafından hızlı özetler oluşturmak için sıkça kullanılır. Doğru başlık, açıklama ve görselin çıktığından emin olmak için sosyal önizleme/debug ar…
  • !
    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 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…
37 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/estudiopum" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" class="bilarna-trust-badge"> <img src="https://bilarna.com/badges/ai-trust-estudiopum.svg" alt="Bilarna tarafından Yapay Zeka Güven doğrulandı (29/66 kontrol)" width="200" height="60" loading="lazy"> </a>

Bu raporu alıntıla

APA / MLA

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

Bilarna. "UM Yapay Zeka Güven ve LLM Görünürlük Raporu." Bilarna Yapay Zeka Trust Index, Apr 19, 2026. https://bilarna.com/tr/provider/estudiopum

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

UM için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?

Yapay Zeka sistemlerinin UM’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 UM’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 UM’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 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?

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