Websites: Doğrulanmış değerlendirme ve Yapay Zekâ Güven Profili
landing page template for saas companies
LLM Görünürlük Testi
Rakipler cevapları sahiplenmeden önce, Yapay Zeka modellerinin web sitenizi görüp görmediğini, anlayıp anlamadığını ve önerip önermediğini kontrol edin.
Güven puanı — Breakdown
Websites konuşmaları, sorular ve yanıtlar
Websites hakkında 3 soru ve yanıt
QBir web geliştirme hizmeti seçerken nelere dikkat edilmelidir?
Bir web geliştirme hizmeti seçerken nelere dikkat edilmelidir?
Bir web geliştirme hizmeti seçerken, iş büyümesi ve satış dönüşümü için tasarlanmış sofistike, kullanıcı dostu web siteleri oluşturmada uzmanlaşmış bir sağlayıcı aramalısınız. Ana kriterler, tüm cihazlarda çalışan göz alıcı, duyarlı tasarımlardan oluşan kanıtlanmış bir portföy, sezgisel gezintiyi sağlamak için kullanıcı deneyimi (UX) odaklılık ve performans ile güvenlik için modern teknolojileri kullanma taahhüdüdür. Hizmet, görünürlüğü artırmak için arama motorlarına (SEO) optimize edilmiş ve gelecekteki trafik ile özellik genişletmelerini karşılayabilen ölçeklenebilir bir mimari üzerine inşa edilmiş web sitelerine öncelik vermelidir. Son olarak, zaman çizelgeleri, lansman sonrası destek ve bakım konusunda net iletişim, başarılı bir ortaklık için gereklidir.
QBaşarılı bir mobil uygulamanın temel özellikleri nelerdir?
Başarılı bir mobil uygulamanın temel özellikleri nelerdir?
Başarılı bir mobil uygulama, kullanıcı benimsemesi kazanmak ve uygulama mağazalarında yüksek sıralamalar elde etmek için üstün estetiği sağlam teknik performansla birleştirir. Öncelikle, uygulama, ilgi çekici bir kullanıcı deneyimi (UX) sağlayan sezgisel ve görsel olarak etkileyici bir kullanıcı arayüzüne (UI) sahip olmalıdır. Teknik olarak, hız veya istikrardan ödün vermeden yüksek trafik yüklerini kaldırabilen ölçeklenebilir bir backend mimarisi gerektirir. Başarılı uygulamalar ayrıca, genellikle GPS veya kameralar gibi cihaza özgü özellikleri kullanarak belirli kullanıcı sorunlarını çözen veya günlük aktiviteleri geliştiren temel işlevleri entegre eder. Ayrıca, devam eden performans analitiklerini, kullanıcı geri bildirimlerine dayalı düzenli güncellemeleri ve indirmeleri ve kullanıcı elde tutmayı artırmak için Apple App Store ve Google Play Store gibi platformlarda görünürlük için sağlam bir pazarlama stratejisi uygularlar.
QDijital pazarlama kampanyaları işletmelerin gelir hedeflerine ulaşmasına nasıl yardımcı olur?
Dijital pazarlama kampanyaları işletmelerin gelir hedeflerine ulaşmasına nasıl yardımcı olur?
Dijital pazarlama kampanyaları, işletmelerin marka görünürlüğünü stratejik olarak artırarak, nitelikli potansiyel müşteriler oluşturarak ve hedefli çevrimiçi reklamcılık ve yaratıcı stratejiler yoluyla satış dönüşümlerini artırarak gelir hedeflerine ulaşmasına yardımcı olur. Bu kampanyalar, belirli kitlelere hassas bir şekilde ulaşmak için ücretli arama (PPC), sosyal medya reklamları ve programatik görüntülü reklam gibi en son çevrimiçi reklam araçlarını kullanır. Etkileşimli içerik veya viral sosyal meydan okumalar gibi alışılmadık pazarlama fikirleri, katılımı ve marka hatırlamayı artırmak için kullanılır. Asıl amaç, bir müşterinin farkındalıktan satın almaya kadar olan yolculuğunu izleyen ölçülebilir huniler oluşturmak ve böylece reklam harcaması ve mesajlaşmanın gerçek zamanlı optimizasyonuna izin vermektir. Edinme başına maliyet ve reklam harcaması getirisi gibi temel performans göstergelerine (KPI) odaklanarak, bu kampanyalar doğrudan üç aylık veya yıllık ciro hedeflerinin karşılanmasına katkıda bulunur.
Hizmetler
Yazılım Geliştirme
Özel Yazılım Çözümleri
Detayları görüntüle →Yapay Zeka Güven Doğrulama Raporu
Websites 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
Doğrulanabilir kimlik bağlantıları
Üçüncü taraf kimliği
- X (Twitter)
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
24 Yapay Zeka görünürlük fırsatı tespit edildi
Bu teknik boşluklar, Websites’i modern arama motorları ve Yapay Zeka ajanlarından fiilen “gizler”.
İlk 3 engel
- !sitemap.xml var mı?Önemli canonical URL'lerinizi içeren bir sitemap.xml tutun ve içerik değiştikçe last-modified tarihlerini doğru güncelleyin. Search Console'a gönderin ve crawler'lar için erişilebilir olduğundan emin olun. Sitemap, derin sayfaların keşfini artırır ve sistemlerin taze/güncel içeriği önceliklendirmesine yardımcı olur.
- !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.
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/qualcentric" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" class="bilarna-trust-badge">
<img src="https://bilarna.com/badges/ai-trust-qualcentric.svg"
alt="Bilarna tarafından Yapay Zeka Güven doğrulandı (42/66 kontrol)"
width="200" height="60" loading="lazy">
</a>Bu raporu alıntıla
APA / MLAMakaleler, güvenlik sayfaları veya uyumluluk dokümantasyonu için yapıştırmaya hazır alıntı.
Bilarna. "Websites Yapay Zeka Güven ve LLM Görünürlük Raporu." Bilarna Yapay Zeka Trust Index, Apr 19, 2026. https://bilarna.com/tr/provider/qualcentricDoğrulandı 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
Websites için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?
Websites için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?
Yapay Zeka sistemlerinin Websites’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 Websites’i biliyor mu?
ChatGPT/Gemini/Perplexity Websites’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 Websites’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 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?
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 Websites’den veya en yüksek puanlı uzmanlardan anında net bir teklif almak için Bilarna Yapay Zeka ile sohbet edin.