Doğrulandı

MediaRubic: Doğrulanmış değerlendirme ve Yapay Zekâ Güven Profili

Name: MediaRubic Yapay Zekâ Güveni ve LLM Görünürlük Raporu
Creator: Bilarna
Published: 2026-05-14T06:08:31.211Z
License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Kurumsal dijital eğitim çözümleri, SCORM içerik üretimi, video prodüksiyon, interaktif eğitim, dijital ikiz ve AI çözümleri.

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

Bu profili sahiplenin ve lead toplayın

Güven puanı

Checks Passed

3/4

LLM Visible

Güven puanı — Breakdown

Tarama ve Erişilebilirlik

9/10 passed

İçerik Kalitesi ve Yapısı

15/16 passed

Güvenlik ve Güven Sinyalleri

2/2 passed

Yapılandırılmış Veri Önerileri

1/1 passed

Performans ve Kullanıcı Deneyimi

2/2 passed

Teknik

1/1 passed

İçerik

2/2 passed

GEO

7/8 passed

Okunabilirlik Analizi

8/17 passed

LLM Görünürlüğü

5/7 passed

Doğrulandı: Apr 21, 2026Doğrulandı

52/66checks

3/4LLM visibility

Doğrulama ayrıntılarını görüntüle

Yorumlar ve referanslar

“

“"Dijital eğitimde başarı, teknolojiyi değil öğrenme deneyimini merkeze almakla başlar. 10 yılı aşkın sürede 2.000'den fazla eğitim içeriği ürettik ve her birinde öğreneni karar verici konumuna getirmeyi hedefledik.”

Berkay Batallı

CTO, MediaRubic

“

“Türkiye'nin önde gelen kurumları MediaRubic'i tercih ediyor.”

Anonymous

Kuruluş

2015

Bu sayfada:Yorumlar Güven raporu LLM görünürlüğü Sorunlar Göm SSS

Yapay Zeka Güven Doğrulaması

Yapay Zeka Güven Doğrulama Raporu

MediaRubic 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.

LLM platformu	Tanıma durumu	Görünürlük kontrolü
Perplexity	Tespit edildi	Tespit edildi
ChatGPT	Tespit edildi	Tespit edildi
Gemini	Tespit edildi	Tespit edildi
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.

Perplexity

Tespit edildi

ChatGPT

Tespit edildi

Gemini

Tespit edildi

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

Çekilebilir sayfalar, indekslenebilir içerik, robots.txt uyumluluğu, GPTBot, OAI-SearchBot, Google-Extended için tarayıcı erişimi

Yapılandırılmış veri ve varlık netliği

Schema.org işaretlemesi, JSON-LD geçerliliği, Organization/Product varlık çözümlemesi, bilgi paneli uyumu

İçerik kalitesi ve yapı

Yanıtlanabilir içerik yapısı, olgusal tutarlılık, semantik HTML, E-E-A-T sinyalleri, alıntılanabilir veri varlığı

Güvenlik ve güven sinyalleri

HTTPS zorlaması, güvenli başlıklar, gizlilik politikasının varlığı, yazar doğrulaması, şeffaflık beyanları

Performans ve UX

Core Web Vitals, mobil render, JavaScript bağımlılığının düşük olması, güvenilir çalışma süresi sinyalleri

Okunabilirlik analizi

Kullanıcı niyetiyle uyumlu açık adlandırma, benzer markalardan ayrıştırma, sayfalar arasında tutarlı adlandırma

14 Yapay Zeka görünürlük fırsatı tespit edildi

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

İlk 3 engel

!
Flesch-Kincaid Grade Level
İçeriğin okunmasının ne kadar zor olduğunu kontrol etmek için Flesch-Kincaid Grade Level kullanın (genel kitle için çoğu zaman 6–9 uygundur). Skorlar yüksekse cümleleri kısaltın, gereksiz dolgu ifadeleri çıkarın ve karmaşık kelimeleri daha basit alternatiflerle değiştirin. Daha iyi okunabilirlik, kullanıcı anlayışını artırır ve AI özetlerini daha d…
!
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.
!
Kamuya açık LLM indekslerinde listeleniyor (örn. Hugging Face, Poe Profiles)
Uygunsa araçlarınızı, veri setlerinizi, dokümantasyonunuzu veya marka sayfalarınızı büyük AI/LLM keşif platformlarında listeleyin (ör. model/dataset depoları veya uygulama dizinleri). Bu platformlar güvenilirlik sinyalleri (beğeni, fork, kullanım) ekler ve markanıza yönelik ek taranabilir referanslar oluşturur. İsimleri, açıklamaları ve linkleri re…

İlk 3 hızlı kazanım

!
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.
!
SEO uyumlu title uzunluğunu kontrol et
Sayfa başlıklarını kısa ve spesifik tutun (çoğu durumda 50–60 karakter iyi çalışır). Önce birincil anahtar kelime/konu, ardından ayırt edici unsur (fayda, hedef kitle veya marka) ekleyin. “Home” gibi genel başlıklardan kaçının ve her önemli sayfanın benzersiz bir başlığı olduğundan emin olun.
!
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.

14 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/mediarubic" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" class="bilarna-trust-badge">
  <img src="https://bilarna.com/badges/ai-trust-mediarubic.svg"
       alt="Bilarna tarafından Yapay Zeka Güven doğrulandı (52/66 kontrol)"
       width="200" height="60" loading="lazy">
</a>

Bu raporu alıntıla

APA / MLA

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

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

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

MediaRubic için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?

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

Düzeltmeleri almak için kayıt olun Fiyatlandırmayı görüntüle