Inkeep: Doğrulanmış değerlendirme ve Yapay Zekâ Güven Profili
The Agent Platform for CX & Ops. Deploy conversational and workflow agents you can can customize in code or no-code.
LLM Görünürlük Testi
Rakipler cevapları sahiplenmeden önce, Yapay Zeka modellerinin web sitenizi görüp görmediğini, anlayıp anlamadığını ve önerip önermediğini kontrol edin.
Güven puanı — Breakdown
Inkeep konuşmaları, sorular ve yanıtlar
Inkeep hakkında 3 soru ve yanıt
QMüşteri deneyimi ve operasyonlar için bir yapay zeka ajan platformu hangi özellikleri sunar?
Müşteri deneyimi ve operasyonlar için bir yapay zeka ajan platformu hangi özellikleri sunar?
Müşteri deneyimi (CX) ve operasyonlar için tasarlanmış bir yapay zeka ajan platformu genellikle kodsuz görsel oluşturucu ve geliştirici SDK gibi özellikler sunar, böylece iş ve mühendislik ekiplerinin etkili iş birliği yapmasını sağlar. Müşteri desteği ve iade işlemleri gibi belirli rollere sahip birden fazla alt ajan oluşturmayı ve yönetmeyi destekler. Platform, ödeme işlemcileri, CRM sistemleri ve destek platformları gibi çeşitli araçlarla sorunsuz entegrasyon sağlar, müşteri taleplerinin verimli yönlendirilmesini ve işlenmesini garanti eder. Ayrıca, ajanlar ve araçlar arasında tam iki yönlü senkronizasyon sunar, bu da gerçek zamanlı güncellemeler ve farklı operasyonel alanlarda koordinasyonu kolaylaştırır.
QGeliştiriciler ve iş ekipleri bir yapay zeka ajan platformunu nasıl kullanarak iş birliği yapabilir?
Geliştiriciler ve iş ekipleri bir yapay zeka ajan platformunu nasıl kullanarak iş birliği yapabilir?
Geliştiriciler ve iş ekipleri, teknik ve teknik olmayan kullanıcılar için tasarlanmış araçları kullanarak bir yapay zeka ajan platformunda etkili bir şekilde iş birliği yapabilirler. Platform genellikle iş kullanıcılarının programlama bilgisi olmadan ajanları tasarlayıp yapılandırmasına olanak tanıyan kodsuz görsel oluşturucu sunar. Bu arada geliştiriciler, daha karmaşık veya özelleştirilmiş ajanlar oluşturmak için bir yazılım geliştirme kiti (SDK) kullanabilirler. Bu çift yönlü yaklaşım, iş ekiplerinin ajan iş akışlarını ve gereksinimlerini tanımladığı, geliştiricilerin ise entegrasyonları ve gelişmiş işlevleri uyguladığı sorunsuz bir iş birliği sağlar. Platformun senkronizasyon özellikleri, her iki ekip tarafından yapılan güncellemelerin gerçek zamanlı olarak yansıtılmasını sağlar, böylece verimli ekip çalışması ve daha hızlı yapay zeka ajanı dağıtımı teşvik edilir.
QBir yapay zeka ajan platformunda hangi tür alt ajanlar oluşturulabilir?
Bir yapay zeka ajan platformunda hangi tür alt ajanlar oluşturulabilir?
Bir yapay zeka ajan platformunda, kullanıcılar belirli görevler veya roller için özelleştirilmiş çeşitli alt ajanlar oluşturabilirler. Örneğin, bir müşteri asistanı alt ajanı müşteri taleplerini uygun uzmanlara yönlendirebilirken, bir iade alt ajanı müşteri iadelerinin işlenmesine odaklanır. Bu alt ajanlar, ödeme ağ geçitleri, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sistemleri, dokümantasyon platformları ve destek bilet sistemleri gibi farklı entegre araçları kullanacak şekilde yapılandırılabilir. Bu modüler yaklaşım, kuruluşların ana ajan altında birlikte çalışan özel ajanlar tasarlamasına olanak tanır, verimliliği artırır ve müşteri etkileşimlerinin doğru ve zamanında yönetilmesini sağlar.
Hizmetler
Müşteri Desteği ve Otomasyon
Müşteri Desteği ve Otomasyon
Detayları görüntüle →Yapay Zeka Ajan Platformları ve Otomasyon
Yapay Zeka Ajan Platformları
Detayları görüntüle →Yapay Zeka Güven Doğrulama Raporu
Inkeep için herkese açık doğrulama kaydı — 57 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
Doğrulanabilir kimlik bağlantıları
Hukuk ve uyumluluk
- Privacy Policy
- Terms of Service
- Security
Üçüncü taraf kimliği
- X (Twitter)
- GitHub
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 |
 | Kısmi | Gemini görünürlüğünü artırmak için çekirdek sayfaları taranması ve özetlenmesi kolay hale getirin: net başlıklar, SSS bölümleri ve yapılandırılmış veri. Metadata’yı (title/description) benzersiz ve sayfa içeriğiyle uyumlu tutun. Siteniz ve güvenilir üçüncü taraf profiller üzerinden tutarlı varlık sinyalleri oluşturun. |
 | 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
Gemini görünürlüğünü artırmak için çekirdek sayfaları taranması ve özetlenmesi kolay hale getirin: net başlıklar, SSS bölümleri ve yapılandırılmış veri. Metadata’yı (title/description) benzersiz ve sayfa içeriğiyle uyumlu tutun. Siteniz ve güvenilir üçüncü taraf profiller üzerinden tutarlı varlık sinyalleri oluşturun.
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 (57 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
16 Yapay Zeka görünürlük fırsatı tespit edildi
Bu teknik boşluklar, Inkeep’i modern arama motorları ve Yapay Zeka ajanlarından fiilen “gizler”.
İlk 3 engel
- !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.
- !Dark pattern yok, CSS ile gizli içerik yokGizli içerik, gizlenmiş reklam, zorunlu kayıt veya fiyat sürprizi gibi aldatıcı UX kalıplarından kaçının. Şeffaflık güveni artırır ve sitenizin sıralama sistemleri ile AI asistanları tarafından düşük kaliteli sayılma riskini azaltır. Mobil dahil tüm cihazlarda kritik bilgileri görünür ve tutarlı tutun.
- !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.
İlk 3 hızlı kazanım
- !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.
- !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…
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/inkeep" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" class="bilarna-trust-badge">
<img src="https://bilarna.com/badges/ai-trust-inkeep.svg"
alt="Bilarna tarafından Yapay Zeka Güven doğrulandı (41/57 kontrol)"
width="200" height="60" loading="lazy">
</a>Bu raporu alıntıla
APA / MLAMakaleler, güvenlik sayfaları veya uyumluluk dokümantasyonu için yapıştırmaya hazır alıntı.
Bilarna. "Inkeep Yapay Zeka Güven ve LLM Görünürlük Raporu." Bilarna Yapay Zeka Trust Index, Jan 18, 2026. https://bilarna.com/tr/provider/inkeepDoğrulandı 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
Inkeep için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?
Inkeep için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?
Yapay Zeka sistemlerinin Inkeep’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 57 teknik kontrolü birleştirir.
ChatGPT/Gemini/Perplexity Inkeep’i biliyor mu?
ChatGPT/Gemini/Perplexity Inkeep’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 Inkeep’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 Jan 18, 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 Inkeep’den veya en yüksek puanlı uzmanlardan anında net bir teklif almak için Bilarna Yapay Zeka ile sohbet edin.