Wikipedia ve Wikidata Yapay Zeka Görünürlüğünü Etkiler mi? Gerçekçi Rehber

Bu rehberde Talha Aslan ve ekibi olarak sahada gördüğümüz soruyu ele alıyoruz: "Markamız için Wikipedia sayfası açarsak ChatGPT ve Gemini bizi daha çok anar mı?" Kısa cevap şu: belki, ama yanlış yoldan giderseniz sayfa silinir, itibarınız zarar görür. Bu yüzden önce kuralları, sonra gerçekçi alternatifleri anlatıyoruz.

Yazı boyunca iki kavramı ayırıyoruz. Birincisi Wikipedia, yani insan editörlerin yazdığı ansiklopedi. İkincisi Wikidata, yani makinelerin okuyabildiği yapısal veri deposu. Üretken motor optimizasyonunun (GEO) genel çerçevesini merak ediyorsanız önce GEO nedir rehberimize göz atabilirsiniz.

Bilgi grafiği nedir ve yapay zeka asistanları için neden önemlidir?

Bilgi grafiği, varlıkları (kişi, şirket, ürün, yer) ve aralarındaki ilişkileri düğüm ve bağlantı olarak saklayan veri yapısıdır. Örneğin "X şirketi, Y şehrinde kuruldu, Z ürününü üretir" gibi ifadeler grafikte birer ilişkidir. Böylece bir sistem, aynı adı taşıyan iki markayı birbirinden ayırabilir.

Arama motorları ve asistanlar cevap üretirken bu tür yapısal bilgilerden yararlanabilir. Ancak hangi asistanın hangi grafiği ne ölçüde kullandığını şirketler ayrıntılı açıklamaz. Bu nedenle biz bu ilişkiyi kesin bir mekanizma olarak değil, sahada gözlenen bir eğilim olarak ele alıyoruz.

Konunun temelini bilgi grafiği nedir yazımızda ayrıntılı anlattık. Burada yalnızca Wikipedia ve Wikidata ayağına odaklanıyoruz.

Wikipedia ile Wikidata arasındaki fark nedir?

İkisi de Wikimedia Vakfı projesidir, ancak işlevleri farklıdır. Wikipedia düzyazı makalelerden oluşur ve her dilin ayrı bir topluluğu vardır. Wikidata ise dilden bağımsız öğeler ve bu öğelere bağlı ifadeler (özellik ve değer çiftleri) içerir. Dolayısıyla Wikipedia okura, Wikidata ise makineye hitap eder.

Bir başka fark da hızdır. Wikidata'daki bir değişiklik genellikle hemen görünür; Wikipedia'da ise bir makale aylarca taslak incelemesinde bekleyebilir. Ancak hız, kalıcılık anlamına gelmez. Topluluk, kaynaksız ifadeleri iki platformda da geri alabilir.

Tablodan çıkan sonuç şu: iki platformda da son sözü topluluk söyler. Kendi sitenizde ise kontrol tamamen sizdedir. Bu yüzden strateji kurarken önce kontrol ettiğiniz alanı sağlamlaştırmanızı öneririz.

Wikipedia ve Wikidata kayıtları dil modellerine nasıl ulaşır?

Wikipedia metinleri açık lisanslıdır ve geniş ölçüde erişilebilir. Bu nedenle pek çok dil modelinin eğitim verisinde yer aldığı yaygın biçimde kabul edilir. Öte yandan hangi modelin hangi sürümü ne kadar kullandığını dışarıdan doğrulayamazsınız.

İkinci yol canlı aramadır. Web araması yapan asistanlar soruyu yanıtlarken güncel sayfaları tarar ve kaynak gösterir. Wikipedia makaleleri bu taramalarda sık karşılaşılan sayfalardır; ancak bu bir gözlemdir, platformların yayımladığı bir kural değildir. Asistanların hangi siteleri neden seçtiğini yapay zeka hangi siteleri kaynak gösterir yazımızda ayrıca inceledik.

Üçüncü yol varlık eşleştirmedir. Wikidata öğesindeki resmi site, sosyal profil ve kimlik numaraları, farklı kaynaklardaki bilgilerin aynı markaya ait olduğunu gösterir. Kısacası Wikidata, dağınık izleri tek bir kimlikte toplar.

Google bu konuda resmi olarak ne söylüyor?

Google Search Central, AI Overviews ve AI Mode için ek bir gereklilik ya da özel optimizasyon olmadığını açıkça belirtir. Google’ın yapay zeka özellikleri belgesi temel SEO uygulamalarının geçerli kaldığını söyler. Yani Wikipedia sayfası, Google'ın yapay zeka cevaplarında yer almanın resmi bir koşulu değildir.

Öte yandan Google, kuruluş yapısal verisinde sameAs özelliğini tanımlar. Kuruluş yapısal verisi belgesi sameAs alanını, kuruluşunuz hakkında ek bilgi içeren başka bir sitedeki sayfanın adresi olarak tarif eder. Böylece kendi sitenizden resmi profillerinize işaret edebilirsiniz.

Pratikte bunun anlamı şudur: Wikipedia için harcayacağınız emeği önce kendi sitenizin taranabilirliğine, içerik kalitesine ve kuruluş bilgilerinizin netliğine ayırırsanız, hem klasik aramada hem de yapay zeka cevaplarında daha öngörülebilir bir zemin kurarsınız. Biz müşterilerimizle çalışırken de sıralamayı bu yönde kuruyoruz.

Özetle Google'ın resmi tavrı şu: kaliteli içerik, taranabilir site ve doğru yapısal veri. Wikipedia ve Wikidata bu resmin parçası olabilir, ama zorunlu bir anahtar değildir.

Wikipedia'da kendi şirketiniz hakkında makale yazabilir misiniz?

Kural açıktır: yazmamalısınız. Wikipedia çıkar çatışması yönergesi kendiniz, işvereniniz ya da müşterileriniz hakkındaki makaleleri düzenlemekten kaçınmanızı ister. Ayrıca konu hakkında konuştuğunuz her yerde çıkar çatışmanızı beyan etmenizi bekler.

Yönerge bazı dar istisnalar tanır. Örneğin bariz vandalizmi ya da spamı temizlemek, yazım hatasını düzeltmek, kırık bağlantıyı onarmak bu kapsamdadır. Ancak tanıtım cümlesi eklemek, olumsuz bilgiyi silmek ya da makaleyi baştan yazmak bu istisnalara girmez.

Uygun yol, makalenin tartışma sayfasında düzenleme isteği bırakmaktır. Önerinizi güvenilir kaynakla destekler, çıkar ilişkinizi açıkça yazarsınız. Bağımsız bir editör öneriyi inceler; kabul de edebilir, gerekçe göstererek reddedebilir de.

Ücretli düzenleme beyanı neden zorunludur?

Wikipedia, para karşılığı düzenleme yapanlardan kimin ödeme yaptığını, müşterinin kim olduğunu ve diğer ilişkileri açıklamalarını ister. Bu beyan kullanıcı sayfasında, ilgili tartışma sayfalarında ve düzenleme özetlerinde yer almalıdır. Beyansız ücretli düzenlemeyi yönerge ciddi bir ihlal sayar.

Ayrıca yönerge, ücretli editörlerin yeni makaleleri doğrudan oluşturmak yerine taslak inceleme süreci üzerinden göndermesini bekler. Dolayısıyla bir ajansa "bize Wikipedia sayfası açın" demek, hem ajansı hem sizi bu kurallara bağlar.

Bu kuralın mantığını anlamak işinizi kolaylaştırır. Ansiklopedinin değeri tarafsızlığından gelir; okur, makalenin bir şirketin reklam metni olmadığına güvenmek ister. Beyan şartı da bu güveni korur. Yani kural size karşı değil, ansiklopedinin itibarını korumak için vardır ve o itibar, makalenin asistanlar için değerli olmasının da sebebidir.

Biz bu nedenle Wikipedia makalesi yazmayı ya da yazdırmayı bir hizmet olarak sunmuyoruz. Para karşılığı gizlice makale açacağını söyleyen kişiler, kuralları atlatmayı teklif ediyordur. Bu tür sayfalar keşfedildiğinde silinebilir ve markanızın adı tartışma sayfalarında olumsuz anılabilir.

Wikipedia'nın şirketler için kayda değerlik ölçütü nedir?

Kuruluşlar için kayda değerlik yönergesi temel ölçütü şöyle koyar: kuruluş, birden çok güvenilir, bağımsız ve ikincil kaynakta önemli ölçüde ele alınmış olmalıdır. Yönergeye göre tek bir bağımsız kaynak neredeyse hiçbir zaman yeterli değildir.

Her kaynağın dört testi birlikte geçmesi gerekir:

• Önemli: konuyu doğrudan ve derinlemesine ele alır, yalnızca adını anmaz.
• Bağımsız: yazarı ve içeriği şirketle bağlantılı değildir.
• Güvenilir: editoryal denetimi ve doğruluk itibarı vardır.
• İkincil: birincil belgeyi yorumlar ya da analiz eder.

Yani ölçüt, sizin ne kadar büyük olduğunuz değil, başkalarının sizin hakkınızda ne kadar ciddi yazdığıdır. İngilizce Wikipedia için geçerli bu yönergeye benzer kuralları diğer dil sürümleri de kendi topluluklarında uygular; ilgili dilin kendi sayfasını mutlaka okuyun.

Hangi kaynaklar kayda değerlik için sayılmaz?

Yönerge, işletmelerin en sık başvurduğu kaynakları açıkça dışarıda bırakır. Bu yüzden basın bülteni dağıtımı ile Wikipedia'ya giriş yolu açılmaz.

• Basın bültenleri ve bunlardan kopyalanan haberler.
• Ücretli, sponsorlu ya da kendi yayımladığınız içerikler.
• Editoryal denetimi zayıf sitelerdeki katkıcı yazıları.
• Faaliyet raporu, mahkeme kaydı, patent gibi birincil belgeler.
• Yatırım, atama, ürün lansmanı gibi rutin duyurular ve kısa anmalar.
• Rehber ve liste kayıtları.
• Yalnızca yerel kapsam; yönerge en az bir bölgesel ya da ulusal kaynak arar.

Örneğin on farklı haber sitesinde aynı basın bülteniniz yayımlandıysa, yönergeye göre bunlar bağımsız kaynak sayılmaz. Tanıtım çalışmaları marka bilinirliği için değerlidir; ancak Wikipedia'nın aradığı kanıtı üretmez.

Wikidata öğesi açmanın koşulları nelerdir?

Wikidata kayda değerlik politikası bir öğenin kabul edilmesi için üç ölçütten en az birini arar. Birincisi, desteklenen bir Wikimedia projesinde (ör. Wikipedia) geçerli bir sayfa bağlantısıdır. İkincisi, ciddi ve herkese açık kaynaklarla tarif edilebilen, açıkça tanımlanabilir bir varlık olmaktır. Üçüncüsü ise yapısal ihtiyaçtır; yani öğe başka öğelerdeki ifadeleri daha kullanışlı kılar.

İkinci ölçüt, Wikipedia makalesi olmayan şirketler için kapıyı aralar. Ancak "ciddi kaynak" ifadesi burada da belirleyicidir. Yalnızca kendi sitenize ve sosyal profillerinize dayanan bir öğe, topluluk tarafından silinmeye aday olabilir.

Ayrıca Wikidata da bir topluluk projesidir. Çıkar çatışması konusunda Wikipedia kadar ayrıntılı bir yönerge görmeseniz bile şeffaf davranmak en güvenli yoldur. Kullanıcı sayfanızda bağlantınızı belirtmeniz, ileride çıkabilecek şüpheleri baştan giderir.

Wikidata öğesinde hangi bilgiler yer almalıdır?

Bir şirket öğesi, varlığı açıkça tanımlayan sade ifadelerden oluşmalıdır. Tanıtım dili burada işe yaramaz; çünkü Wikidata yorum değil, doğrulanabilir veri ister.

• Resmi ad, kısa tanım ve gerekirse diğer dillerdeki adlar.
• Örneğin türü: şirket, dernek, marka gibi.
• Kuruluş tarihi ve merkezin bulunduğu yer.
• Resmi web sitesi.
• Resmi sosyal medya hesaplarının kimlikleri.
• Her ifadenin yanında bağımsız bir kaynak.

Örnek senaryo: İstanbul merkezli bir yazılım şirketi düşünün. Öğesinde resmi ad, kuruluş yılı, merkez şehri, resmi site ve iki sosyal hesap kimliği var; her ifadenin yanında da bir sektör dergisindeki haber kaynak olarak duruyor. Bu sade yapı, tanıtım dolu uzun bir açıklamadan çok daha kullanışlıdır.

Bu bilgilerin sitenizdeki, Google İşletme Profilinizdeki ve sosyal profillerinizdeki bilgilerle birebir tutarlı olması gerekir. Tutarsız adres ya da farklı yazılmış marka adı, eşleştirmeyi zorlaştırır.

Wikipedia sayfanız yoksa yapay zeka sizi tanıyabilir mi?

Evet, tanıyabilir. Asistanlar markaları yalnızca ansiklopediden öğrenmez. Sektör yayınlarındaki haberler, karşılaştırma yazıları, forum tartışmaları, kullanıcı yorumları ve kendi sitenizdeki açık bilgiler de bu resmi oluşturur.

Sahada gözlediğimiz durum şu: Wikipedia sayfası olmayan pek çok yerel ve niş işletme, kendi alanındaki sorularda asistan cevaplarında yer alabiliyor. Belirleyici olan genellikle konunun ne kadar net anlatıldığı ve markanın bağımsız kaynaklarda tutarlı biçimde geçip geçmediği. Markanızın asistanlarda bugün nasıl göründüğünü yapay zeka görünürlük testi aracımızla hızlıca kontrol edebilirsiniz.

Dolayısıyla Wikipedia'yı bir hedef değil, olası bir sonuç olarak görmenizi öneririz. Önce bağımsız kanıt birikir, Wikipedia gelecekse arkasından gelir.

Wikipedia ve Wikidata yerine güvenilir üçüncü taraf kaynaklarda nasıl yer alırsınız?

Gerçek etki, bağımsız kaynaklarda anlatılmaya değer bir şey yapmaktan gelir. Wikipedia'nın aradığı kaynaklar, asistanların da güvendiği kaynaklarla büyük ölçüde örtüşür. Bu yüzden aynı emek iki hedefe birden hizmet eder.

1. Özgün veri yayımlayın: sektörünüzle ilgili kendi gözleminize dayanan bir rapor ya da araştırma, gazetecilerin alıntılayacağı türden içerik üretir.
2. Uzman görüşü verin: sektör dergilerine ve haber sitelerine konuk yazar ya da kaynak kişi olarak katkı sağlayın.
3. Bağımsız değerlendirmelere açık olun: ürününüzü inceleyen yayınlara erişim sağlayın, yorumu yönlendirmeye çalışmayın.
4. Etkinliklerde konuşun: konferans ve panel kayıtları kalıcı, bağımsız izler bırakır.
5. Ödül ve sertifikaları belgeleyin: yalnızca bağımsız kurumların verdiği ve kamuya açık kaydı olanları öne çıkarın.

Bu adımların ortak noktası şudur: hiçbirinde içeriği siz kontrol etmezsiniz. Bağımsız kaynağı değerli kılan da tam olarak budur. Asistanlar ve Wikipedia editörleri, markanın kendi söylediğinden çok başkalarının markayı nasıl anlattığına bakar. Dolayısıyla sabırlı ve tutarlı bir çalışma, hızlı ama yapay bir kampanyadan daha çok iş görür.

Bu yaklaşımın uzun vadeli etkisini marka otoritesi nasıl oluşturulur rehberimizde adım adım anlattık.

sameAs bağlantıları Wikidata ile nasıl birlikte çalışır?

sameAs, kendi sitenizdeki kuruluş yapısal verisinde "bu kuruluş şu sayfalarla aynıdır" demenin yoludur. Sosyal profillerinizi, Google İşletme Profili bağlantınızı ve varsa Wikidata öğenizi buraya ekleyebilirsiniz. Böylece iki yönlü bir doğrulama oluşur: siteniz öğeye, öğe de sitenize işaret eder.

Ancak yalnızca gerçekten var olan ve size ait olan sayfaları ekleyin. Wikipedia makaleniz yoksa sameAs alanına başka bir şirketin makalesini ya da genel bir konuyu koymak, eşleştirmeyi bozar. Kuruluş işaretlemesini schema oluşturucu aracımızla hazırlayıp doğrulayabilirsiniz.

Yapısal verinin yapay zeka görünürlüğüne katkısını ve sınırlarını schema markup GEO için önemli mi yazımızda ayrıca tartıştık. Kısacası sameAs bir kimlik ipucudur, sıralama düğmesi değildir.

Wikipedia ve Wikidata için adım adım kontrol listesi nedir?

Aşağıdaki sırayı izlerseniz kurallara uygun kalır, emeğinizi de boşa harcamazsınız. Her adımı bir öncekini tamamlamadan atlamayın.

1. Sitenizde "hakkımızda" sayfasını resmi ad, kuruluş yılı, adres ve faaliyet alanıyla netleştirin.
2. Google İşletme Profili ve sosyal profillerde ad, adres ve telefonu birebir eşitleyin.
3. Kuruluş yapısal verisini ekleyin, sameAs alanına yalnızca size ait profilleri yazın.
4. Hakkınızda çıkmış bağımsız yayınları listeleyin; basın bültenlerini ayrı tutun.
5. Bağımsız kaynak sayısı azsa önce kaynak üretmeye, yani gerçek haber değeri taşıyan işlere odaklanın.
6. Wikidata ölçütlerini karşılıyorsanız, kullanıcı hesabınızda bağlantınızı beyan ederek kaynaklı ve sade bir öğe açın.
7. Wikipedia makaleniz varsa düzeltme önerilerini yalnızca tartışma sayfasında, beyanla yapın.
8. Asistanların markanızı nasıl anlattığını düzenli aralıklarla aynı sorularla test edin ve not alın.

Hangi hatalar markanıza zarar verir?

Sahada en sık gördüğümüz hatalar iyi niyetle başlar ama kurallara takılır. Bu yüzden aşağıdakilerden kesinlikle uzak durmanızı öneririz.

• Şirket çalışanının beyan etmeden kendi makalesini yazması ya da düzenlemesi.
• Para karşılığı gizli makale açma teklifini kabul etmek.
• Olumsuz ama kaynaklı bilgiyi makaleden silmeye çalışmak.
• Kayda değerlik için sahte haber sitesi ya da ücretli içerik üretmek.
• Birden çok hesapla aynı makaleyi desteklemek.

Bir de daha sessiz bir hata var: Wikipedia'yı tek hedef yapıp kendi sitenizi ihmal etmek. Sitenizde şirketinizi anlatan açık bir sayfa yoksa, asistanlar markanızı tarif ederken başkalarının eksik ya da eski bilgilerine yaslanır. Kontrol ettiğiniz alanı boş bırakmak, en kolay düzeltilebilecek açıktır.

Bunların hepsi topluluk kurallarını atlatma girişimidir. Sonuç çoğu zaman makalenin silinmesi, hesapların engellenmesi ve markanın adının tartışma sayfalarında kalıcı biçimde anılmasıdır. Yani kısa yol, uzun vadede en pahalı yoldur.

Wikipedia'nın farklı dil sürümleri aynı kuralları mı uygular?

Her dil sürümü kendi topluluğuyla yönetilir. Bu nedenle kayda değerlik ve çıkar çatışması yönergeleri dilden dile ayrıntıda farklılaşabilir. Temel ilkeler, yani doğrulanabilirlik, tarafsız bakış açısı ve bağımsız kaynak şartı, genellikle ortaktır.

Sahada sık gördüğümüz bir yanılgı şudur: "İngilizce sayfa zor, Türkçe sayfa kolay açılır." Oysa her topluluk kendi kurallarını uygular ve zayıf kaynaklı makaleleri silebilir. Üstelik bir dilde silinen makaleyi başka bir dilde zorlamak, editörlerin dikkatini çeker.

Uluslararası çalışan bir markaysanız, her pazarın kendi bağımsız kaynaklarını ayrı ayrı düşünmeniz gerekir. Örneğin Almanya'da tanınan bir şirket, Türkçe kaynaklarda hiç geçmiyorsa Türkçe Wikipedia için yeterli kanıtı olmayabilir. Dolayısıyla çok dilli görünürlük, çok dilli bağımsız kapsamla başlar.

Wikidata ise tek bir ortak depodur. Aynı öğeye farklı dillerde ad ve açıklama eklenir. Bu yapı, çok dilli markalar için kimliği tek noktada toplamanın pratik bir yoludur; ancak yine kaynak şartına bağlıdır.

Google Bilgi Paneli ile Wikipedia arasındaki ilişki nedir?

Bilgi paneli, Google arama sonuçlarında bir varlık hakkında özet bilgiler gösteren kutudur. Google, bu panellerdeki bilgilerin web genelindeki çeşitli kaynaklardan otomatik olarak derlendiğini belirtir. Wikipedia, panellerde sıkça görülen kaynaklardan biridir; ancak tek kaynak değildir.

Ayrıca kuruluş yapısal verisindeki logo özelliği, Google'ın arama sonuçlarında ve bilgi panellerinde hangi logoyu göstereceğini seçmesine yardımcı olabilir. Bu da kendi sitenizdeki işaretlemenin doğrudan etkili olabileceği nadir alanlardan biridir.

Bilgi paneli olan bir varlık, Google'a göre tanımlanmış bir varlıktır. Bu durum, yapay zeka cevaplarında da markanın doğru tanınmasına yardımcı olabilir. Yine de bunu bir garanti olarak değil, olumlu bir sinyal olarak değerlendirmenizi öneririz. Panelinizdeki yanlış bilgiler için Google'ın sunduğu geri bildirim yollarını kullanabilirsiniz; menü adları değişebildiği için güncel adımları resmi yardım sayfasından kontrol edin.

Yerel ve küçük işletmeler bu konuda nereden başlamalı?

Yerel bir işletme için Wikipedia çoğu zaman gerçekçi bir hedef değildir. Çünkü yönerge yalnızca yerel kapsamı yeterli saymaz ve en az bir bölgesel ya da ulusal kaynak arar. Bu durum bir kusur değil, ansiklopedinin doğasıdır.

Küçük işletmeler için daha verimli yol şudur:

• Google İşletme Profilini eksiksiz ve güncel tutmak.
• Sitede hizmetleri, bölgeyi ve iletişim bilgilerini net yazmak.
• Yerel haber ve meslek kuruluşlarının yayınlarında doğal biçimde yer almak.
• Müşterilerden gerçek ve kendiliğinden gelen yorumlar toplamak.

Örnek senaryo: bir diş kliniği, ilçesindeki sorularda asistan cevaplarında yer almak istiyor. Bu klinik için Wikipedia yerine sitesindeki tedavi açıklamaları, İşletme Profili ve yerel kaynaklardaki anılmalar çok daha belirleyicidir. Yani enerjinizi önce kontrol edebildiğiniz alanlara harcayın.

Bu çalışmayı markanız için kim yürütmeli?

Kendi sitenizdeki varlık sinyallerini, yapısal veriyi ve bağımsız kaynak stratejisini kurmak uzmanlık ister. Biz bu çalışmayı markanız için uçtan uca yürütürüz: varlık denetimi, yapısal veri, içerik ve bağımsız kaynak planı. Ayrıntılar ve teklif için Yapay Zeka SEO ve GEO hizmet sayfamıza bakabilirsiniz.

Ancak şunu açıkça belirtelim: Wikipedia makalesi yazmayız, yazdırmayız ve kimseye Wikipedia ya da asistanlarda yer garantisi vermeyiz. Bizim işimiz, kurallara uygun biçimde kanıt biriktirmenize yardımcı olmaktır.

Ekip içi süreçlerde yapay zekayı nasıl konumlayacağınızı düşünüyorsanız yapay zeka danışmanlığı çözümümüz de bu stratejiyle birlikte çalışabilir.

Sonuçları nasıl ölçersiniz?

Ölçüm olmadan bu çalışmanın işe yarayıp yaramadığını bilemezsiniz. Ancak asistan cevapları kişiden kişiye ve zamana göre değişir. Bu nedenle tek bir ekran görüntüsü yerine düzenli ve tekrarlanabilir bir test kurmanızı öneririz.

Örneğin her ay aynı on soruyu aynı asistanlara sorabilir, markanızın anılıp anılmadığını ve bilgilerin doğruluğunu not edebilirsiniz. Yanlış kuruluş yılı ya da eski adres görüyorsanız, kaynağını bulmak için açık kaynaklarınızı tek tek kontrol edin. Yöntemi markanız ChatGPT ve Gemini’de nasıl görünür yazımızda ayrıntılı anlattık.

Ölçümde şu soruları kullanabilirsiniz: "[Marka] nedir?", "[Sektör] alanında [şehir] içindeki seçenekler nelerdir?", "[Marka] ile [rakip türü] arasındaki fark nedir?" Cevaplarda markanızın adını, tanımını ve kaynak bağlantılarını ayrı ayrı bir tabloya işleyin. Böylece aylar içindeki değişimi net görürsünüz.

Wikidata öğeniz varsa geçmiş sekmesini de izleyin. Başkalarının yaptığı değişiklikler normaldir; yanlış bir bilgi görürseniz kaynakla birlikte düzeltin ya da tartışma sayfasına not bırakın.

Yanlış bilgi Wikipedia'dan asistanlara taşınırsa ne yapmalısınız?

Önce yanlışın nereden geldiğini doğrulayın. Asistanın gösterdiği kaynak Wikipedia ise makaleyi açın ve ilgili cümlenin dayandığı kaynağı inceleyin. Bazen hata makalede değil, makalenin alıntıladığı eski bir haberde olur.

Ardından düzeltme önerinizi tartışma sayfasına yazın. Güncel ve bağımsız bir kaynak gösterin, çıkar ilişkinizi belirtin ve kısa tutun. Çünkü yönerge, tartışmalı değişiklikleri, örneğin olumsuz içeriğin çıkarılmasını, açıkça işaretlemenizi bekler.

Bu süreçte sabırlı olun. Tartışma sayfasındaki isteklere yanıt gelmesi zaman alabilir; çünkü editörler gönüllüdür ve kendi önceliklerine göre çalışır. Aynı isteği farklı sayfalarda tekrar tekrar açmak ise işi hızlandırmaz, tersine ısrarcı bir izlenim bırakır.

Son olarak kendi sitenizde doğru bilgiyi açık ve güncel tutun. Böylece canlı arama yapan asistanlar, birincil kaynak olarak sitenizi de görebilir. Değişikliğin asistan cevaplarına yansıma süresi platforma göre farklıdır; bu konuda kesin bir takvim veremeyiz.

Kişisel marka ve kurucular için kurallar farklı mı?

Temel ilke aynıdır, hatta daha hassastır. Yaşayan kişilerin biyografileri Wikipedia'da ayrıca sıkı kurallara tabidir. Kurucunun kendi biyografisini yazması da çıkar çatışması kapsamına girer.

Yönerge, yaşayan kişilerin biyografilerindeki bariz hataların hızla düzeltilmesini sınırlı bir istisna olarak tanır. Ancak bu, tanıtım içeriği eklemek için bir izin değildir. Örneğin yanlış doğum yılını düzeltmek ile başarı listesi eklemek arasında büyük fark vardır.

Ayrıca kurucunun adının şirket adıyla karışması da sık görülen bir sorundur. Örneğin kurucu ile şirket aynı soyadını taşıyorsa, asistanlar iki varlığı birbirine karıştırabilir. Bu durumda sitenizde kişi ve kuruluş için ayrı, net açıklamalar yazmanız ve yapısal veride ikisini ayrı tanımlamanız işe yarar.

Kişisel marka için de en sağlam yol, bağımsız röportajlar, konuşmalar ve yayınlardır. Wikidata tarafında ise kişi öğesi, açıkça tanımlanabilir ve ciddi kaynaklarla desteklenebilir olmalıdır.

Sonuç: gerçekçi beklenti ne olmalı?

Wikipedia ve Wikidata, yapay zeka görünürlüğünde etkili olabilecek ama kontrol edemediğiniz iki kaynaktır. Kayda değerliği zorlamak yerine, bağımsız kaynakların sizi anlatmasını sağlayacak işler yapmak hem kurallara uygun hem de daha kalıcıdır.

Özetle sırayı şöyle kurun: önce kendi sitenizde net ve tutarlı kimlik, sonra yapısal veri ve sameAs, ardından bağımsız kaynaklarda gerçek görünürlük. Wikidata öğesi ancak ölçütleri karşıladığınızda, Wikipedia makalesi ise ancak bağımsız editörler gerekli gördüğünde gelir.

Bu yolu birlikte yürümek isterseniz Yapay Zeka SEO ve GEO hizmetimiz için teklif alabilirsiniz. Çalışmanın kapsamını markanızın mevcut kaynak durumuna göre birlikte belirleriz.

Temel rehber: Dijital Pazarlama Nedir? Türleri, örnekleri ve nasıl yapıldığı, beynin içinden geçen etkileşimli bir filmle tek sayfada.