Claude ve GPT Codex ile anahtar kelime analizi, semantik içerik planlama, teknik SEO denetimi, iç linkleme, yapılandırılmış veri hazırlama ve raporlama çalışmaları yapılabilir. Bu araçlar, sağlanan verileri yorumlamaya ve tekrarlanan işleri otomatikleştirmeye yardımcı olur. Site dosyalarına erişebilen kodlama ajanları ise belirlenen iyileştirmeleri kod üzerinde uygulayabilir ve test edebilir.
Örneğin Search Console’da çok gösterim alan ancak az tıklanan sayfaları bulabilir, bu sayfaların hangi soruları eksik yanıtladığını inceleyebilir ve güncelleme planı hazırlayabilirsiniz. Aynı çalışmanın teknik tarafında, yanlış canonical üreten bir şablonu düzeltebilir veya site haritasındaki sorunlu URL’leri belirleyen bir kontrol aracı geliştirebilirsiniz.
Üstelik kendi çalışma biçiminize uygun küçük SEO araçları da yaptırabilirsiniz. URL listesini tarayan bir iç SEO analiz paneli, iç bağlantıları haritalayan bir uygulama veya yayın sonrası teknik değişiklikleri izleyen bir kontrol sistemi bunlara örnektir.
Verimli bir kullanım için başlangıç noktası nettir: Hangi SEO problemini çözmek istediğinizi, hangi verilere sahip olduğunuzu ve sonucu nasıl değerlendireceğinizi tanımlayın.
Claude, Claude Code ve GPT Codex arasındaki fark nedir?
Claude, Anthropic’in yapay zekâ modellerini ve bu modellerle çalışılan asistan deneyimini ifade eder. İçerik taslakları, doküman inceleme ve araştırma gibi işlerde kullanılabilir. Claude ile SEO çalışması yaparken sohbet üzerinden öneri almakla, site dosyaları üzerinde işlem yapmak farklı çalışma biçimleridir.
Claude Code, kod tabanını okuyabilen, dosyaları düzenleyebilen ve komut çalıştırabilen bir kodlama aracıdır. Bu yetenekler, teknik SEO sorunlarının uygulama aşamasında kullanılabilir. Claude Code’un resmi tanıtımı bu çalışma biçimini açıklıyor.
Bu yazıda GPT Codex ifadesiyle OpenAI Codex kastediliyor. Codex, geliştirici işlerinde kod inceleme, düzenleme, komut çalıştırma ve tekrarlanan görevleri otomatikleştirme amacıyla kullanılabilir. İfade, burada belirli bir model sürümünün adı olarak kullanılmıyor. OpenAI’nin Codex belgesi bu yetenekleri ayrıntılandırıyor.
Araç seçimini yapılacak işe göre değerlendirmek daha kullanışlıdır:
| SEO ihtiyacı | Çalışma biçimi | Beklenen çıktı |
|---|---|---|
| İçerik planlama | Sorgular, hedef kitle ve mevcut içerikleri inceleme | İçerik taslağı ve konu haritası |
| Veri analizi | Search Console veya tarama dosyalarını işleme | Önceliklendirilmiş bulgular |
| Teknik düzeltme | Claude Code veya Codex ile proje dosyalarını inceleme | Kod değişikliği ve doğrulama sonucu |
| Düzenli kontrol | Veri erişimi ve zamanlanmış çalışma düzeni kurma | Tekrarlanabilir rapor veya bildirim |
Aşağıdaki örnekler, bu yeteneklerin SEO süreçlerinde nasıl kullanılabileceğine ilişkin uygulama önerileridir. Kullanılabilen dosyalar, bağlantılar ve işlem izinleri çalışma ortamına göre değişir.
1. Anahtar kelimeleri arama niyetine göre gruplamak
Bir anahtar kelime listesini anlamlı bir içerik planına dönüştürmek için kelimelerin hangi ihtiyacı temsil ettiğini incelemek gerekir. Claude ve Codex’e sorgu listenizi vererek bilgi edinme, karşılaştırma, satın alma veya sorun çözme niyetlerine göre bir ilk sınıflandırma yaptırabilirsiniz.
Örneğin “robot süpürge nasıl çalışır”, “robot süpürge karşılaştırma” ve “robot süpürge filtre değişimi” sorguları aynı ürünle ilgilidir. Ancak kullanıcıların beklediği cevaplar ve uygun sayfa türleri farklıdır. İlk sorgu açıklayıcı bir rehbere, ikincisi karşılaştırmaya, üçüncüsü kullanım ve bakım içeriğine dönüşebilir.
Bu aşamada araçlardan şu çıktılar istenebilir:
- Birlikte ele alınabilecek sorgu grupları.
- Her grubun temel kullanıcı ihtiyacı.
- Uygun sayfa türü ve içerik kapsamı.
- Mevcut sayfalarla olası çakışmalar.
Arama hacmi ve rekabet verileri kaynağıyla birlikte sağlanmalıdır. Modelin ürettiği anahtar kelime fikri, ölçülmüş arama talebi anlamına gelmez. Sınıflandırmayı hedef ülke ve dildeki güncel arama sonuçlarıyla kontrol etmek, sayfa türünü belirlemeye yardımcı olur.
2. Semantik SEO için konu ve varlık haritası oluşturmak
Semantik SEO çalışmasında, bir konuyu açıklamak için gereken kavramlar ve bu kavramların ilişkileri planlanır. Kullanıcı ana sorunun cevabını bulabilmeli, ihtiyaç duyduğu alt konulara da kolayca ulaşabilmelidir.
Örneğin bir “e-ticaret SEO” rehberinin kapsamı ürün açıklamalarından daha geniştir. Kategori mimarisi, filtre sayfaları, ürün varyasyonları, stok durumu, yapılandırılmış veri ve iç bağlantılar aynı konunun farklı parçalarıdır.
Claude veya Codex ile aşağıdaki gibi bir içerik haritası hazırlanabilir:
| Kullanıcının ihtiyacı | Ele alınacak kavramlar | İçerik çıktısı |
|---|---|---|
| Ürünlerin bulunmasını sağlamak | Kategori yapısı, gezinme, iç linkleme | Kategori mimarisi rehberi |
| Filtreli URL’leri yönetmek | URL parametreleri, canonical, indeksleme | Filtre sayfaları rehberi |
| Ürün bilgisini açıklamak | Ürün özellikleri, fiyat, stok, schema | Ürün sayfası kontrol listesi |
Burada marka, ürün, kategori ve organizasyon gibi tanımlanabilir varlıkların birbiriyle ilişkisi de incelenebilir. Örneğin hangi ürünün hangi markaya ve kategoriye ait olduğu tutarlı biçimde açıklanmalıdır.
Her kavram için ayrı sayfa açmak gerekmez. Aynı kullanıcı ihtiyacına hizmet eden alt başlıklar bir sayfada toplanabilir; farklı bir amacı olan konular ayrı içeriklerle işlenebilir. Kararı, anahtar kelimelerin yazılışından çok cevaplanacak sorular belirlemelidir.
3. İçerik briefi hazırlamak ve mevcut yazıları geliştirmek
Yapay zekâya hedef kitleyi, ürün veya hizmet bilgisini, mevcut yazıyı ve ilgili sorguları verdiğinizde daha somut bir içerik briefi oluşturabilirsiniz. Brief; yazının amacını, cevaplayacağı soruları, kullanılacak örnekleri ve doğrulanması gereken bilgileri içermelidir.
Mevcut bir yazı için şu çalışmalar yapılabilir:
- Cevapsız kalan kullanıcı sorularını belirlemek.
- Tekrar eden paragrafları sadeleştirmek.
- Güncelliği kontrol edilmesi gereken bilgileri işaretlemek.
- Başlık ve meta açıklama alternatifleri hazırlamak.
- Karşılaştırma tablosu veya uygulama örneği önermek.
Örneğin bir “canonical nedir?” yazısı tanımı açıklıyor ancak e-ticaret filtrelerine değinmiyorsa, ilgili bölüm gerçek URL örnekleriyle geliştirilebilir. Eklenen bölümün amacı okuyucunun karar vermesini kolaylaştırmaktır.
İçerik hazırlanırken işletmeye ait deneyimler, doğrulanmış ürün bilgileri ve gerçek uygulama sonuçları ayrıca sağlanmalıdır. Modelden bunları tahmin etmesi istendiğinde gerçekte yaşanmamış deneyimler veya hatalı teknik açıklamalar ortaya çıkabilir.
4. Teknik SEO sorunlarını analiz etmek ve düzeltmek
Teknik SEO’da yapay zekâyla çalışmanın iki aşaması vardır: problemi kanıtlarıyla belirlemek ve uygun düzeltmeyi uygulamak. Tarama raporları analiz için; proje dosyaları, sunucu ayarları ve test ortamı ise uygulama için kullanılabilir.
Claude Code veya Codex ile hazırlanabilecek görevler şunlardır:
- Hatalı canonical üreten sayfa şablonlarını incelemek.
- Site haritasındaki yönlendirmeli veya hata veren URL’leri raporlamak.
- Taşınan sayfalar için eski ve yeni URL eşleştirmesi hazırlamak.
- JavaScript ile oluşturulan içeriğin çıktısını kontrol etmek.
- Performans raporundaki bulgulara göre kod iyileştirmeleri yapmak.
Örneğin bir filtre parametresinin canonical etiketine yanlış biçimde eklenmesi, aynı kategori için gereksiz URL çeşitliliği oluşturabilir. Kodlama ajanından önce etiketi üreten bileşeni bulması, ardından örnek URL’ler üzerinde mevcut ve beklenen çıktıyı karşılaştırması istenebilir.
Ancak canonical bir tercih sinyalidir; Google’ın mutlaka seçilen URL’yi kullanacağı anlamına gelmez. Google’ın canonical rehberi bu yöntemlerin nasıl değerlendirildiğini açıklıyor.
Benzer şekilde robots.txt ile taramayı engellemek, noindex uygulamakla aynı işlem değildir. Google’ın noindex talimatını işleyebilmesi için sayfaya erişebilmesi gerekir. Bu ayrım, otomatik teknik önerilerde özellikle kontrol edilmelidir. Google’ın noindex açıklaması uygulama koşullarını gösteriyor.
5. Search Console verilerinden SEO öncelikleri çıkarmak
Search Console’dan alınan tarih, sorgu, sayfa, tıklama, gösterim ve ortalama konum verileri analiz için iyi bir başlangıç sağlar. Claude ile verilerin yorumlanması, Codex ile bu analizi tekrarlayan bir betik hazırlanması planlanabilir. Aynı görevler uygun araç erişimi olan farklı ortamlarda da yürütülebilir.
Analizde şu sorulara odaklanabilirsiniz: Hangi sayfalar görünürlük kaybediyor? Hangi sorgular mevcut içerikle yeterince karşılanmıyor? Hangi sayfalar benzer sorgularda dönüşümlü olarak görünüyor? Hangi güncellemelerden sonra performans değişiyor?
Düşük tıklama oranı tek başına başlığın kötü olduğunu kanıtlamaz. Ortalama konum, cihaz, ülke, sorgunun amacı ve sonuç sayfasının görünümü birlikte incelenmelidir. Aynı sorguda iki URL’nin görünmesi de tek başına anahtar kelime yamyamlığı tanısı koymak için yeterli değildir.
Toplu rapor hazırlanırken CTR, toplam tıklamanın toplam gösterime bölünmesiyle hesaplanmalıdır. Satırlardaki yüzdelerin basit ortalamasını almak yanıltıcı olabilir.
Analizin sonunda bir görev listesi üretin: bulgu, dayandığı veri, önerilen işlem ve başarı ölçütü. Daha geniş ölçüm çerçevesi için SeoGri’nin SEO performansında takip edilecek metrikler yazısından yararlanabilirsiniz.
6. İç linkleme fırsatlarını belirlemek
Site içi bağlantı önerileri için yalnızca URL listesini vermek yerine sayfa başlıklarını, ana içeriklerini ve mümkünse mevcut bağlantıları da paylaşın. Böylece hangi sayfanın diğerini tamamladığı daha iyi değerlendirilebilir.
Örneğin bir “ürün sayfası SEO” rehberinden ürün yapılandırılmış verisini açıklayan içeriğe bağlantı kurulabilir. Bağlantı, okuyucunun o noktadaki bilgi ihtiyacını karşılamalı; bağlantı metni de hedef sayfayı doğru tarif etmelidir.
Araçtan kaynak URL, hedef URL, önerilen bağlantı metni ve bağlantının yerleşeceği paragrafı içeren bir tablo isteyebilirsiniz. Önerileri uygulamadan önce hedef sayfanın erişilebilirliğini ve metnin doğal akışını kontrol edin.
7. Schema işaretlemesi hazırlamak ve doğrulamak
Claude ve Codex, sayfanın içeriğine uygun yapılandırılmış veri taslağı hazırlamak için kullanılabilir. Kod erişimi sağlandığında işaretlemenin sayfa şablonuna eklenmesi veya mevcut çıktının incelenmesi de planlanabilir.
Önce sayfanın neyi anlattığı belirlenmelidir. Ürün, işletme ve makale sayfalarının temsil ettiği bilgiler farklıdır. Fiyat, stok, yazar veya değerlendirme gibi alanlar gerçek veriye dayanmalı ve sayfayla tutarlı olmalıdır.
Taslağı hazırlarken SeoGri’nin Schema Oluşturucu aracından yararlanabilirsiniz. Google’ın desteklediği zengin sonuç türleri için Rich Results Test ile kontrol yapılabilir. Doğru işaretleme, zengin sonucun gösterileceğini garanti etmez. Google’ın yapılandırılmış veri kuralları bu sınırı ve içerik koşullarını açıklıyor.
8. Programatik SEO ve raporlamayı otomatikleştirmek
Programatik SEO’da veri kaynağı ile sayfa şablonu birlikte çalışır. Claude veya Codex; veri temizleme, eksik alan tespiti, şablon hazırlama ve üretilen sayfaları kontrol etme aşamalarında kullanılabilir.
Örneğin farklı ürünlerin teknik özelliklerini karşılaştıran bir projede her sayfanın gerçekten farklı ve yararlı veri sunup sunmadığı kontrol edilebilir. Boş veriyle oluşan sayfalar ayrıca raporlanabilir. Yalnızca ürün veya şehir adı değiştirilerek oluşturulan metinlerde kullanıcının kazanacağı ek değer özellikle sorgulanmalıdır.
Google, kullanıcıya değer eklemeden çok sayıda sayfa üretmenin ölçekli içerik kötüye kullanımı politikasını ihlal edebileceğini belirtiyor. Üretken yapay zekâ içeriğine ilişkin Google rehberi doğruluk, kalite ve alaka düzeyine odaklanılmasını öneriyor.
İndeksleme kararlarını ayrıca planlamak için SeoGri’nin programatik SEO’da hangi sayfaların indekslenmesi gerektiği yazısını inceleyebilirsiniz.
Raporlama tarafında ise haftalık veri karşılaştırmaları, kırık bağlantı kontrolleri veya başlık değişikliği takibi için otomasyon hazırlanabilir. Düzenli çalışmanın gerçekleşmesi için veri erişiminin, zamanlamanın ve çıktının gönderileceği yerin ayrıca yapılandırılması gerekir.
9. İç SEO ve teknik SEO için özel analiz araçları geliştirmek
Claude Code ve Codex ile URL tarayan, sayfa öğelerini kontrol eden ve bulguları raporlayan özel SEO araçları geliştirilebilir. Başlangıçta CSV dosyası yükleyip sonuç indirdiğiniz küçük bir uygulama yeterli olabilir. İhtiyaca göre buna site taraması, Search Console bağlantısı ve geçmiş analizleri karşılaştıran bir panel eklenebilir.
Örneğin Python ile tarama dosyalarını işleyen bir analiz betiği veya tarayıcıdan kullanılan, arka planda URL’leri kontrol eden bir uygulama hazırlatabilirsiniz. Aracın işlevlerini, kullanacağınız veriyi ve raporda görmek istediğiniz alanları açıkça tarif etmek gerekir.
İç SEO analizi için hangi araçlar yaptırılabilir?
İç SEO araçları, sayfanın içerik öğelerini ve site içindeki ilişkilerini incelemek için kullanılabilir:
| Araç fikri | Gerekli veri | Üreteceği rapor ve kullanım amacı |
|---|---|---|
| Başlık ve meta açıklama denetleyicisi | Sayfaların HTML çıktısı veya tarama CSV’si | Boş ve tekrar eden title, meta açıklama ve H1 alanlarını URL bazında listeler; düzenlenecek sayfaları seçmenizi sağlar. |
| Görsel denetleyicisi | Görsel adresleri, alt metinleri ve dosya bilgileri | Açılmayan görselleri, büyük dosyaları ve inceleme gerektiren alt metinleri gösterir; görsel düzenleme listesi oluşturur. |
| Semantik içerik karşılaştırıcı | Sayfa ana metinleri, hedef sorgular ve içerik briefi | Benzer içerikleri ve hedef kapsamda eksik kalan konuları aday olarak işaretler; güncellenecek veya birlikte değerlendirilecek yazıları buldurur. |
| İç link haritası | Sayfalar arasındaki bağlantılar ve site URL envanteri | Gelen bağlantı sayısını, başlangıç sayfasından bağlantı derinliğini ve bağlantı almayan aday sayfaları gösterir. |
| Sorgu–sayfa çakışması analizörü | Tarih, sorgu ve sayfa boyutları birlikte bulunan Search Console verisi | Aynı sorgularda görünen URL’leri ve dönemsel değişimleri gruplar; içeriklerin birbiriyle rekabet edip etmediğini incelemeyi kolaylaştırır. |
Bu araçların kuralları sitenin yapısına göre ayarlanmalıdır. Başlık uzunluğu için belirlediğiniz eşik bir editoryal uyarıdır. Benzerlik yüzdesi veya uygulamanın ürettiği “SEO puanı”, Google’ın kullandığı bir sıralama puanı olarak sunulmamalıdır. Görsellerde ise alt niteliğinin bulunmamasıyla dekoratif bir görselde bilinçli olarak boş bırakılması ayrıştırılmalıdır.
İç link aracında da kapsam önemlidir. Yalnızca bağlantıları takip eden bir tarayıcı, hiçbir yerden bağlantı almayan sayfayı keşfedemeyebilir. Bu nedenle tarama sonuçları sitemap, içerik yönetim sistemi URL listesi veya Search Console verisiyle karşılaştırılmalıdır. Raporda “yetim sayfa adayı” olarak işaretlenen URL’ler bu envanter üzerinden doğrulanabilir.
Teknik SEO analizi için hangi araçlar yaptırılabilir?
Teknik araçlarda bulgunun yanında HTTP yanıtı, etiket değeri veya yönlendirme adımları gibi kontrol edilebilir kanıtlar bulunmalıdır:
| Araç fikri | Nasıl çalışır? | Nasıl kullanılır? |
|---|---|---|
| Durum kodu ve yönlendirme kontrolü | URL’leri isteyerek durum kodlarını ve yönlendirme adımlarını kaydeder. | Site taşıma sonrasında eski URL’lerin doğru hedefe ulaştığını, döngü veya kırık hedef bulunmadığını kontrol eder. |
| Canonical ve indeksleme sinyalleri denetimi | Canonical, meta robots, X-Robots-Tag ve robots.txt kurallarını birlikte inceler. | İndekslenmesi amaçlanan sayfalardaki beklenmeyen noindex talimatlarını ve sorunlu canonical hedeflerini listeler. |
| Sitemap karşılaştırıcısı | XML site haritasındaki URL’leri tarama ve sayfa envanteriyle eşleştirir. | Site haritasına giren hata sayfalarını, yönlendirmeleri ve kontrol edilmesi gereken eksik URL’leri raporlar. |
| JavaScript içerik karşılaştırıcısı | İlk HTML yanıtını, tarayıcıda JavaScript çalıştıktan sonra oluşan sayfayla karşılaştırır. | Ana metnin, bağlantıların ve önemli etiketlerin hangi aşamada oluştuğunu gösterir. |
| Sayfa performansı paneli | PageSpeed Insights API üzerinden laboratuvar ölçümleri toplar; uygun erişimle CrUX saha verisini ayrıca ekler. | Sayfa türlerine göre performans sorunlarını ve değişiklik öncesi–sonrası ölçümleri karşılaştırır. |
| Hreflang ve schema denetleyicisi | Dil sürümü bağlantılarını, karşılıklı referansları ve yapılandırılmış veri alanlarını kontrol eder. | Çok dilli sayfalarda eşleştirme hatalarını, okunamayan JSON-LD bloklarını ve belirlenen kurallara göre eksik alanları listeler. |
Bir tarama aracı, sayfanın teknik sinyallerini değerlendirebilir. Google’ın bildirdiği indeks durumunu araca eklemek için yetkilendirilmiş bir Search Console bağlantısı kullanılabilir. URL Inspection API’nin sunduğu bilgi Google’ın indeksindeki sürüme aittir; canlı URL testi yerine geçmez. URL Inspection API belgesi bu kapsamı açıklıyor.
Performans panelinde laboratuvar ölçümleriyle gerçek kullanıcı verileri ayrı gösterilmelidir. Saha verisinin URL’ye mi, site kökenine mi ait olduğu belirtilmeli; veri yoksa sonuç “veri yok” olarak bırakılmalıdır. PageSpeed Insights açıklaması bu ölçüm türleri arasındaki farkı anlatıyor.
JavaScript karşılaştırması da teşhis amacı taşır. Kendi tarayıcınızda gördüğünüz çıktı, Google’ın sayfayı aynı anda ve aynı koşullarda işlediğini kanıtlamaz. Bulgular, gerektiğinde Search Console kontrolleriyle birlikte değerlendirilmelidir. Google’ın JavaScript SEO rehberi tarama ve oluşturma sürecini açıklıyor.
Bir SEO analiz aracı adım adım nasıl yaptırılır?
- Tek bir ihtiyaç seçin. İlk sürümü “URL listesindeki başlık, canonical ve durum kodlarını kontrol etsin” gibi sınırları belli bir görevle başlatın.
- Girdiyi tanımlayın. URL listesi, sitemap veya tarama CSV’si kullanılabilir. API bağlantısı kurulacaksa gerekli hesap erişimini ve kullanım kotalarını tasarıma dahil edin.
- Kontrol kurallarını belirleyin. Boş title ve kırık hedef gibi doğrudan ölçülen bulgularla, içerik benzerliği gibi yorum gerektiren önerileri ayrı tutun. Her sayfa türünün beklenen indeksleme davranışını belirtin.
- Raporu tarif edin. URL, kontrol zamanı, bulgu, kanıt, öncelik ve önerilen işlem alanlarını isteyin. Sonuçlar filtrelenebilsin ve CSV olarak indirilebilsin. İstek hataları “sorun yok” diye işaretlenmesin.
- Bilinen örneklerle doğrulayın. Sağlıklı sayfa, 404, yönlendirme zinciri, noindex ve tekrar eden başlık içeren örneklerle deneyin. Aracın doğru bulgu üretmesini ve normal sayfaları yanlış işaretlememesini kontrol edin.
- Küçük bir taramayla kullanmaya başlayın. Alan adı, azami URL sayısı, istek hızı ve zaman aşımı ayarları tanımlayın. robots.txt kurallarını gözetin; kapsam ve sonuçlar doğrulandıkça taramayı büyütün.
Ölçülebilir kontrolleri kodla yapmak, içerik kapsamı veya bağlantı önerisi gibi yorum gerektiren aşamalarda yapay zekâ kullanmak pratik bir tasarımdır. Böylece her URL için ayrı model çağrısı yapmadan temel denetimler çalıştırılabilir. Model kullanılan bölümlerde işlenen veri miktarı, maliyet ve önerilerin dayanağı ayrıca izlenebilir.
SEO analiz aracı yaptırmak için örnek komut
Bana yerel bilgisayarda çalışan bir iç SEO ve teknik SEO analiz aracı geliştir. Kullanıcı CSV ile URL listesi yükleyebilsin. İlk sürümde aynı alan adındaki en fazla 100 URL’yi, ayarlanabilir düşük istek hızıyla kontrol etsin. HTTP durum kodu, yönlendirme adımları, title, meta açıklama, H1, canonical, meta robots ve X-Robots-Tag değerlerini raporlasın. robots.txt kurallarını gözeterek engellenen veya alınamayan sayfaları ayrı göstersin. Boş ve tekrar eden başlıkları, kırık hedefleri ve indekslenmesi beklenen URL’lerdeki noindex talimatlarını filtreleyebileyim. Her bulguda kanıt ve kontrol zamanı olsun. Sonuçları CSV olarak indirebileyim. Siteye değişiklik uygulamasın. Kurulum ve kullanım adımlarını yaz; bilinen sağlıklı ve sorunlu örneklerle kontrollerin doğruluğunu göster.
Bu komutun ardından iç link grafiği, JavaScript ile oluşturma veya Search Console bağlantısı ayrı geliştirmeler olarak eklenebilir. Her yeni özelliğin gerekli verisi ve doğrulama yöntemi ayrıca tanımlanmalıdır.
Hazırlanan araç günlük SEO çalışmasında nasıl kullanılır?
Örnek bir kullanımda, yeni ürün kategorileri yayımlandıktan sonra kategori URL’lerini araca yüklersiniz. Raporda yanlışlıkla noindex verilmiş bir kategori, yönlendirmeli bir URL’ye giden iç bağlantılar ve tekrar eden başlıklar listelenebilir. Her bulgunun kanıtını inceler, ilgili düzeltmeleri uygular ve aynı URL listesini yeniden tararsınız.
İki rapor karşılaştırıldığında kapanan bulgular, devam eden sorunlar ve yeni ortaya çıkan değişiklikler görülebilir. Haftalık çalıştırılan sürümde yalnızca yeni veya önem derecesi değişen bulgular için bildirim üretilebilir. Böylece geliştirilen araç, yayın ve güncelleme süreçlerinde düzenli kullanılan bir kontrol noktası olur.
Claude ve Codex, GEO çalışmalarında nasıl kullanılabilir?
GEO, üretken yapay zekâ destekli arama ve cevap ortamlarında görünürlüğü geliştirmeye yönelik çalışmalar için kullanılan bir terimdir. Claude ve Codex ile içerikteki belirsiz tanımlar bulunabilir, karşılaştırmalar netleştirilebilir ve kaynak gerektiren iddialar işaretlenebilir.
Uygulamada bir soruyu doğrudan cevaplayan giriş, anlaşılır kavram tanımları, gerçek örnekler ve doğrulanabilir bilgiler hazırlanabilir. Bu düzenlemeler okuyucunun içeriği değerlendirmesini kolaylaştırır.
Google, AI Overviews ve AI Mode için temel SEO uygulamalarının geçerli olduğunu; görünmek için özel bir schema veya yeni bir yapay zekâ metin dosyası gerekmediğini açıklıyor. Bu, Google’ın ilgili özelliklerine yönelik bir açıklamadır; tüm yapay zekâ sistemlerinin aynı şekilde çalıştığı anlamına gelmez. Google’ın yapay zekâ özellikleri rehberi kapsamı açıklıyor.
SEO için kullanılabilecek üç örnek komut
İyi bir komut; amacı, girdiyi, sınırlamaları ve beklenen çıktıyı açıklar. Aşağıdaki örnekler kendi verilerinize uyarlanabilir.
Semantik içerik planı
Eklediğim sorgu listesi ve mevcut sayfa içeriklerini incele. Sorguları kullanıcı ihtiyacına göre grupla. Her grup için mevcut sayfayı geliştirme veya yeni içerik hazırlama önerisi sun. Gerekçeni, cevaplanacak soruları ve kapsam dışında kalacak konuları belirt. Arama hacmi ya da incelemediğin rakipler hakkında veri üretme.
Teknik SEO incelemesi
Bu projede kategori sayfalarının canonical etiketini üreten kodu bul. Paylaştığım URL örnekleri üzerinden mevcut çıktıyı ve beklenen davranışı karşılaştır. Hatalı davranışı kanıtlarıyla açıkla, düzeltmeyi test ortamında uygula ve etkilenebilecek sayfa türlerini kontrol et. Sonuçta değişen dosyaları ve doğrulama bulgularını özetle.
Search Console analizi
Eklediğim iki dönemlik Search Console verisini aynı ülke, cihaz ve arama türü filtreleriyle karşılaştır. Veri kapsamını ve eksik alanları kontrol et. Öncelikli sayfaları belirle; her bulgu için kanıt, alternatif açıklama, önerilen işlem ve başarı ölçütü yaz. Hesaplanan verilerle yorumlarını açıkça ayır.
Çalışmanın işe yaradığını nasıl ölçebilirsiniz?
Önce değişiklik yapılacak sayfaların mevcut durumunu kaydedin. Teknik bir görevde başarı ölçütü, doğru HTML çıktısı veya hatasız yönlendirme olabilir. İçerik çalışmasında ilgili sorgulardan gelen tıklamalar, organik girişler ve iş hedefiyle ilişkili dönüşümler birlikte izlenebilir.
Ardından sınırlı bir sayfa grubunda uygulama yapın. Değişiklik tarihini kaydedin; yeterli veri biriktikçe aynı filtrelerle karşılaştırın. Mevsimsellik, talep değişimi, site genelindeki güncellemeler ve arama sonuçlarındaki farklılıkları değerlendirmeye katın. Yayın sonrasında görülen her artışı tek bir değişikliğe bağlamayın.
SeoGri okurları için uygulanabilir bir başlangıç: Bir konu kümesi seçin, mevcut sayfaları ve sorguları inceleyin, tek bir gelişim hedefi belirleyin ve sonucu takip edin. Böylece Claude ve Codex ile kurulan çalışma, tekrar kullanılabilen bir SEO sürecine dönüşebilir.
Sık Sorulan Sorular
Claude, Codex ve SEO çalışmalarına dair kısa yanıtlar.
Claude mu, GPT Codex mi SEO için daha iyi?
Tek bir araç her SEO görevinde aynı sonucu vermez. İçerik değerlendirmesinde anlatım kalitesini ve kaynak doğruluğunu; teknik görevlerde ise kod erişimini, değişikliğin doğruluğunu ve test sonuçlarını karşılaştırın. Aynı küçük görevi iki araçla denemek, kendi çalışma düzeniniz için daha anlamlı bir seçim sağlar.
Kod bilmeden bu araçlarla SEO çalışması yapılabilir mi?
İçerik planlama, sorgu gruplama ve rapor yorumlama gibi işler yapılabilir. Site kodunu veya sunucu yapılandırmasını değiştiren görevlerde teknik inceleme ve doğrulama gerekir. Görevi doğal dille anlatabilmek, ortaya çıkan değişikliğin kontrol ihtiyacını ortadan kaldırmaz.
Claude ve Codex, Search Console verilerime erişir mi?
Analiz için ilgili verilerin dosya olarak sağlanması veya yetkilendirilmiş bir bağlantının kurulması gerekir. Bağlantının desteklenmesi ve erişim kapsamı kullanılan ortama bağlıdır. Veri erişimi yokken hazırlanan değerlendirme, sitenizin ölçülmüş performans analizi olarak kabul edilmemelidir.
Yapay zekâ ile yazılan içerikler Google’da sıralama alabilir mi?
Yapay zekâ kullanımı tek başına sıralama sonucu belirlemez. İçeriğin doğruluğu, yararı, özgün katkısı ve Google’ın kurallarına uygunluğu değerlendirilmelidir. Otomatik üretim, editoryal kontrol ve gerçek uzmanlık katkısıyla birlikte yürütülmelidir. Google’ın üretken yapay zekâ içerik rehberi bu yaklaşımı açıklıyor.
Bu araçlar SEO uzmanının yerini alır mı?
Veri işleme, taslak hazırlama ve teknik uygulama gibi görevlerde destek sağlarlar. İş hedeflerini belirlemek, öncelikleri seçmek ve sonuçların nedenlerini değerlendirmek ise bağlam ve mesleki karar gerektirir. Araçların çıktısı bu karar sürecinin bir girdisi olarak kullanılmalıdır.
