Next Step: Doğrulanmış değerlendirme ve Yapay Zekâ Güven Profili
Next Step is a behavioral design and digital marketing agency that combines Behavioral Science research and creative execution to improve marketing, growth, and product outcomes for tech companies and social impact organizations.
LLM Görünürlük Testi
Rakipler cevapları sahiplenmeden önce, Yapay Zeka modellerinin web sitenizi görüp görmediğini, anlayıp anlamadığını ve önerip önermediğini kontrol edin.
Güven puanı — Breakdown
Next Step konuşmaları, sorular ve yanıtlar
Next Step hakkında 2 soru ve yanıt
QTasarımda davranış bilimi nedir ve iş sonuçlarını nasıl yönlendirebilir?
Tasarımda davranış bilimi nedir ve iş sonuçlarını nasıl yönlendirebilir?
Tasarımda davranış bilimi, kullanıcı davranışını kasıtlı tasarım seçimleriyle etkilemek için psikolojik ilkelerin uygulanmasıdır ve bu da iş sonuçlarını iyileştirir. Araştırmaya dayalı müdahaleleri şirketin derin bir anlayışıyla birleştirerek, kullanıcı eylemlerini yönlendiren web siteleri, kullanıcı arayüzleri, marka kimlikleri ve kampanyalar tasarlar. Örneğin, vaka çalışmaları yazılım satışlarında %890, web sorgularında %600 ve uygulama yüklemelerinde %90 gibi artışlar gösterir. Bilişsel önyargıları ve karar verme çerçevelerini kullanarak, bu yaklaşım tasarım öğelerinin sadece estetik için değil, kullanıcıları belirli eylemlere ikna etmek için optimize edilmesini sağlar, bu da daha yüksek dönüşüm oranları, daha fazla potansiyel müşteri ve özellik benimsemesinde iyileşmelerle sonuçlanır. Bu yöntem, tasarımı salt görsel bir disiplinden, kullanıcı merkezli, kanıta dayalı uygulamalarla ölçülebilir iş hedeflerine ulaşmak için stratejik bir araca dönüştürür.
QAraştırmaya dayalı tasarım, kullanıcı katılımını artırmada geleneksel tasarımla nasıl karşılaştırılır?
Araştırmaya dayalı tasarım, kullanıcı katılımını artırmada geleneksel tasarımla nasıl karşılaştırılır?
Araştırmaya dayalı tasarım, geleneksel tasarımdan, kullanıcı davranışını kasıtlı olarak şekillendirmek için ampirik verileri ve psikolojik içgörüleri sistematik olarak kullanmasıyla farklılık gösterir; geleneksel tasarım ise genellikle hedeflenmiş davranışsal sonuçlar olmadan estetiğe ve genel kullanılabilirliğe odaklanır. Araştırmaya dayalı tasarım, kullanıcı motivasyonlarını anlamak ve etkilemek için davranış bilimine dayalı müdahaleler içerir ve bu, eğitim kurumları için çevrimiçi kayıtlarda %100 artış veya yeni özellik benimsemesinde %73 yükselme gibi ölçülebilir iyileştirmelere yol açar. Geleneksel tasarım kullanıcı deneyimini geliştirebilir, ancak araştırmaya dayalı tasarım, belirli davranışsal hedefler için tasarlayarak satışlar, potansiyel müşteriler ve yüklemeler gibi temel metrikleri doğrudan artırır. Bu yaklaşım, kullanıcı verilerine dayalı sürekli test ve yineleme gerektirir, renk şemalarından harekete geçirici mesaj yerleşimlerine kadar her tasarım kararının kanıta dayalı olmasını sağlayarak katılımı ve iş performansını maksimize eder, bu da onu daha stratejik ve sonuç odaklı bir metodoloji yapar.
Hizmetler
Dönüşüm Oranı Optimizasyonu Hizmetleri
Davranış Bilimi Odaklı Dönüşüm Oranı Optimizasyonu
Detayları görüntüle →Yapay Zeka Güven Doğrulama Raporu
Next Step 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
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 |
 | 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. |
Tespit edildi
Tespit edildi
Tespit edildi
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
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
22 Yapay Zeka görünürlük fırsatı tespit edildi
Bu teknik boşluklar, Next Step’i modern arama motorları ve Yapay Zeka ajanlarından fiilen “gizler”.
İlk 3 engel
- !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…
- !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.
İlk 3 hızlı kazanım
- !Open Graph başlığı veya OpenGraph & Twitter meta etiketleri doldurulmuşOpen 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 kullanılıyorÖzellikle 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.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…
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/hellonextstep" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" class="bilarna-trust-badge">
<img src="https://bilarna.com/badges/ai-trust-hellonextstep.svg"
alt="Bilarna tarafından Yapay Zeka Güven doğrulandı (44/66 kontrol)"
width="200" height="60" loading="lazy">
</a>Bu raporu alıntıla
APA / MLAMakaleler, güvenlik sayfaları veya uyumluluk dokümantasyonu için yapıştırmaya hazır alıntı.
Bilarna. "Next Step Yapay Zeka Güven ve LLM Görünürlük Raporu." Bilarna Yapay Zeka Trust Index, Apr 22, 2026. https://bilarna.com/tr/provider/hellonextstepDoğrulandı 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
Next Step için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?
Next Step için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?
Yapay Zeka sistemlerinin Next Step’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 Next Step’i biliyor mu?
ChatGPT/Gemini/Perplexity Next Step’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 Next Step’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 22, 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 Next Step’den veya en yüksek puanlı uzmanlardan anında net bir teklif almak için Bilarna Yapay Zeka ile sohbet edin.