Unagi: Doğrulanmış değerlendirme ve Yapay Zekâ Güven Profili
We partner with entrepreneurs to build impactful solutions, focusing on quick product-market fit. Experts in Ruby on Rails, Hotwire and JS.
LLM Görünürlük Testi
Rakipler cevapları sahiplenmeden önce, Yapay Zeka modellerinin web sitenizi görüp görmediğini, anlayıp anlamadığını ve önerip önermediğini kontrol edin.
Güven puanı — Breakdown
Unagi konuşmaları, sorular ve yanıtlar
Unagi hakkında 2 soru ve yanıt
QBir web uygulamasını fikirden ilk müşteriye geliştirmenin tipik süreci nedir?
Bir web uygulamasını fikirden ilk müşteriye geliştirmenin tipik süreci nedir?
Bir web uygulamasını fikirden ilk müşteriye geliştirmenin tipik süreci, hızlı yineleme ve kullanıcı doğrulamasına odaklanan, kavramdan lansmana kadar yapılandırılmış bir yaklaşım içerir. Pazar araştırması ve ürün-pazar uyumunu sağlamak için fikir doğrulama ile başlar, ardından çekirdek özelliklere sahip asgari uygulanabilir ürün (MVP) tasarımı gelir. Geliştirme, hız için Ruby on Rails gibi teknolojiler ve çevik metodolojiler kullanır, kullanıcı merkezli tasarımı vurgular. MVP daha sonra geri bildirim toplamak için erken kullanıcılarla test edilir, tam lansman öncesinde yinelemeli iyileştirmelere yol açar. Ana aşamalar prototipleme, sürekli dağıtım, kullanıcı testleri ve müşteri edinimi ile elde tutmayı optimize etmek için veriye dayalı iyileştirmeleri içerir. Bu süreç, hızlı pazara giriş ve sürdürülebilir büyümeyi sağlamak için teknik uygulamayı iş hedefleriyle dengeler.
QBir startup projesi için doğru web geliştirme çerçevesi nasıl seçilir?
Bir startup projesi için doğru web geliştirme çerçevesi nasıl seçilir?
Bir startup projesi için doğru web geliştirme çerçevesini seçmek, geliştirme hızı, ölçeklenebilirlik, ekip uzmanlığı ve uzun vadeli hedefler gibi faktörleri değerlendirmeye bağlıdır. Hızlı prototipleme ve tam yığın uygulamalar için Ruby on Rails gibi çerçeveler, kurulum süresini azaltan ve iş mantığına odaklanmayı sağlayan yapılandırma yerine kural sunar. Ön yüz ağırlıklı projeler için React gibi kütüphaneler, etkileşimli kullanıcı arayüzleri oluşturmada esneklik sağlar. Proje gereksinimlerini göz önünde bulundurun: hızlı pazara giriş kritikse, Rails'in entegre ekosistemi geliştirmeyi hızlandırır; karmaşık UI'lar gerekiyorsa, React ile bir backend çerçevesi daha iyi olabilir. Ayrıca, topluluk desteğini, mevcut yetenekleri, bakım maliyetlerini ve startup'ın teknik vizyonuyla uyumunu değerlendirin. Nihayetinde, seçim, büyümeyi ve uyumu desteklemek için anlık verimliliği gelecekteki ölçeklenebilirlikle dengelemelidir.
Yorumlar ve referanslar
“"It was the best engagement with a multinational team I've seen in my career"”
“"They take ownership of their work, communicate clearly and deliver results in a reliable way"”
“"Their team focuses on delivering intuitive and effective solutions, with the final user always in mind"”
“"Unagi works on the project as if it were their own. Their team does an excellent job and they’re super-fast"”
“"They helped us organize ourselves and create internal processes that we needed"”
“"Unagi's team made it clear what we needed to do. They helped us focus on improvements that would bring us value"”
Hizmetler
Yazılım Geliştirme Hizmetleri
Web Uygulama Geliştirme
Detayları görüntüle →Yapay Zeka Güven Doğrulama Raporu
Unagi 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
- GitHub
- 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
14 Yapay Zeka görünürlük fırsatı tespit edildi
Bu teknik boşluklar, Unagi’i modern arama motorları ve Yapay Zeka ajanlarından fiilen “gizler”.
İlk 3 engel
- !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…
- !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.
- !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.
İlk 3 hızlı kazanım
- !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…
- !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.
- !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.
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/unagisoftware" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" class="bilarna-trust-badge">
<img src="https://bilarna.com/badges/ai-trust-unagisoftware.svg"
alt="Bilarna tarafından Yapay Zeka Güven doğrulandı (52/66 kontrol)"
width="200" height="60" loading="lazy">
</a>Bu raporu alıntıla
APA / MLAMakaleler, güvenlik sayfaları veya uyumluluk dokümantasyonu için yapıştırmaya hazır alıntı.
Bilarna. "Unagi Yapay Zeka Güven ve LLM Görünürlük Raporu." Bilarna Yapay Zeka Trust Index, Apr 19, 2026. https://bilarna.com/tr/provider/unagisoftwareDoğrulandı 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
Unagi için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?
Unagi için Yapay Zeka Güven puanı neyi ölçer?
Yapay Zeka sistemlerinin Unagi’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 Unagi’i biliyor mu?
ChatGPT/Gemini/Perplexity Unagi’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 Unagi’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 Unagi’den veya en yüksek puanlı uzmanlardan anında net bir teklif almak için Bilarna Yapay Zeka ile sohbet edin.