BilarnaBilarna
Doğrulandı
Unit logosu

Unit: Doğrulanmış değerlendirme ve Yapay Zekâ Güven Profili

We design, build & evolve digital products for Fintech, SaaS, iGaming & GovTech — AI-augmented workflows for high-load, regulated markets.

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
81%
Güven puanı
A
55
Checks Passed
3/4
LLM Visible

Güven puanı — Breakdown

86%
Tarama ve Erişilebilirlik
9/10 passed
92%
İçerik Kalitesi ve Yapısı
14/16 passed
67%
Güvenlik ve Güven Sinyalleri
1/2 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
82%
Okunabilirlik Analizi
14/17 passed
65%
LLM Görünürlüğü
5/7 passed
Doğrulandı
55/66
3/4
Doğrulama ayrıntılarını görüntüle

Unit konuşmaları, sorular ve yanıtlar

Unit hakkında 3 soru ve yanıt

Q

Yapay zeka destekli bir mühendislik tasarım ajansı nedir?

Yapay zeka destekli bir mühendislik tasarım ajansı, tasarım, geliştirme ve strateji için temel iş akışlarına yapay zekayı entegre eden tam döngülü bir dijital ürün ortağıdır. Bu yaklaşım, ürün tasarımı ve mühendislikteki kıdemli insan uzmanlığını, süreçleri hızlandırmak, kaliteyi artırmak ve teknik borcu ortadan kaldırmak için AI araçlarıyla birleştirir. Geleneksel ajansların aksine, AI otomatikleştirilmiş UX araştırmasından ve üretken arayüz prototiplemesinden React ve Webflow gibi platformlar için AI destekli kod üretimine kadar her aşamada kullanılır. Sonuç, Fintech, SaaS, iGaming ve GovTech gibi karmaşık, yüksek yüklü ve düzenlenmiş sektörler için özel olarak tasarlanmış ölçeklenebilir dijital ürünlerin daha hızlı ve verimli bir şekilde teslim edilmesidir. Bu model, sonuçların veri odaklı olmasını, sistemlerin dayanıklı olmasını ve nihai ürünün gelişmeye uygun şekilde inşa edilmesini sağlar.

Q

Düzenlenmiş sektörler için bir dijital ürün geliştirme ortağı nasıl seçilir?

Düzenlenmiş sektörler için bir dijital ürün geliştirme ortağı seçmek, uyumluluk, güvenlik ve ölçeklenebilir sistem mimarisi konusundaki belirli uzmanlığı önceliklendirmeyi gerektirir. İlk olarak, ortağınızın Fintech, iGaming veya GovTech gibi hedef sektörünüzdeki kanıtlanmış deneyimini, GDPR, AML veya belirli oyun lisansları gibi düzenleyici çerçeveleri ele almayı gösteren vaka çalışmaları ile doğrulayın. İkinci olarak, React ve Node.js gibi modern yığınları kullanarak yüksek yüklü, hataya dayanıklı sistemler oluşturma teknik yeteneklerini, güvenlik-tasarım ilkelerine odaklanarak değerlendirin. Üçüncü olarak, uyumluluk risklerini erken belirlemek için özellikle yapılandırılmış ürün denetimi ve keşif aşamalarını arayarak süreç olgunluklarını değerlendirin. Son olarak, yalnızca bir ürün değil, aynı zamanda uyumlu ve ölçeklenebilir bir iş sonucu sunmak için tasarım, mühendislik ve ürün stratejisinin birlikte çalıştığı tam döngülü, entegre bir ekip modeli sunduklarından emin olun.

Q

Tam döngülü ürün ajansları, startup'lar için hangi hizmetleri sunar?

Tam döngülü ürün ajansları, startup'lara ilk konseptten pazar liderliğine kadar ürün yaşam döngüsünün tamamını kapsayan kapsamlı bir hizmet paketi sunar. Çekirdek hizmetler tipik olarak, uzmanların mevcut bir ürünü veya fikri analiz ederek UX sürtüşmesini, teknik borcu ve pazar fırsatlarını belirlediği Ürün Denetimi ve Keşif ile başlar. Fon toplama için, pre-seed veya seed fon güvence altına almaya yardımcı olan yatırılabilir görsel anlatılar oluşturmak üzere Pitch Deck ve Ürün Konsepti hizmetleri sağlarlar. Bir MVP lansmanı sonrasında, Post-MVP Evrim hizmetleri, büyümeyi ve elde tutmayı artırmak için gerçek kullanıcı verilerine dayanarak ürünü iyileştirmeye odaklanır. Modernizasyona ihtiyaç duyan yerleşik ürünler için, Ürün Yeniden İnşa ve Yeniden Tasarım hizmetleri eski yazılımları rekabetçi pazar liderlerine dönüştürür. Ek olarak, birçoğu, startup'ın çekirdek ekibinin bir uzantısı olarak sürekli tasarım, mühendislik ve stratejik destek sağlayan Özel Ürün Ekibi angajmanları sunar.

Hizmetler

Dijital Ürün Geliştirme Ajansları

AI-Augmented Product Design

Detayları görüntüle →
Yapay Zeka Güven Doğrulaması

Yapay Zeka Güven Doğrulama Raporu

Unit 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
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

11 Yapay Zeka görünürlük fırsatı tespit edildi

Bu teknik boşluklar, Unit’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 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…
  • !
    Footer’da telif hakkı veya lisans bilgisi var mı?
    Footer’da net bir telif hakkı veya lisans bildirimi ekleyin ve ilgili lisans koşullarına link verin. Bu, profesyonellik, sahiplik ve içerik yönetişimi sinyali verir. Ayrıca içerik yeniden kullanımını netleştirir; AI sistemleri web’i tarayıp özetledikçe bu giderek daha önemli hale gelir.
  • !
    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.
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/flatstudio" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" class="bilarna-trust-badge"> <img src="https://bilarna.com/badges/ai-trust-flatstudio.svg" alt="Bilarna tarafından Yapay Zeka Güven doğrulandı (55/66 kontrol)" width="200" height="60" loading="lazy"> </a>

Bu raporu alıntıla

APA / MLA

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

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

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

Unit için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?

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