Adınızı yedi kişiyle paylaşıyorsanız

Görünmemek bir sorundur. Başkası sanılmak daha büyük bir sorundur — çünkü bunu okuyan kişi yanlış olduğunu bilmez.

Arama motorları yıllardır aynı adı taşıyan insanları ayırmakta zorlanıyor. Sonuç sayfası bunu dürüstçe gösterir: on mavi bağlantı, farklı kişilere ait, siz hangisinin kim olduğunu kendiniz seçersiniz.

Yapay zekâ yanıtları bu dürüstlüğü kaybetti. On seçenek sunmuyorlar; tek bir cevap veriyorlar. Ve o cevabı üretirken birden fazla kişinin verisi karışmışsa, ortaya kimsenin olmadığı bir kişi çıkıyor.

Somut bir örnek

Bir arama motoruna «Murat Tunalı kimdir» diye soruldu — ve sorguya alan adı da açıkça eklendi. Gelen cevap şuydu:

Murat Tunalı, 1982 yılında İzmir'de doğmuş bir erkek kuaförü ve eğitimci-yazardır. Klasik berber sanatını modern bakım anlayışıyla buluşturan Tunalı, Bursa'da premium bir erkek kuaförü olarak faaliyet göstermektedir. Ayrıca, aile danışmanlığı konusunda da uzmanlaşmış bir profesyoneldir ve İstanbul'da danışmanlık hizmetleri sunmaktadır.

Tek paragrafta en az üç ayrı insan var: Bursa'da bir kuaför, İzmir doğumlu bir yazar, İstanbul'da bir aile danışmanı. Üçü de gerçek. Üçü de farklı kişi. Cevap hiçbiriyle örtüşmüyor.

Bu bir «halüsinasyon» değil — hiçbir bilgi uydurulmamış. Her cümle bir yerden geliyor. Sorun birleştirme: model, aynı ada bağlı parçaları tek bir kimlik sanıyor.

Neden bu oluyor

Üç mekanizma üst üste biniyor.

Ad, kimlik değildir. Bir dil modeli için «Murat Tunalı» bir dizedir; onu bir varlığa bağlayan şey çevresindeki bağlamdır. Bağlam zayıfsa aynı dizeye ait tüm parçalar tek havuzda toplanır.

Retrieval en yakınını getirir, en doğrusunu değil. Bir arama katmanı sorguya benzeyen belgeleri getirir. «Murat Tunalı» sorgusuna yedi kişinin sayfaları da benzer. Sonra bir model bu yedi kaynağı okuyup tek bir özet yazar — ve özet yazmak, doğası gereği birleştirmektir.

Bir cevap vermek zorunda hissediyor. Klasik SERP «işte on sonuç» diyebilir. Sohbet arayüzü «bilmiyorum» demeyi öğrenmek zorunda kaldı ve bunu her zaman yapmıyor.

Aynı deneyde bir başka motor tam tersini yaptı: «bu tanıma net uyan bir profile ulaşamadım» dedi ve yakın-ad önerileri sıraladı. Aynı veriyle, farklı davranış. Aradaki fark, ürünün belirsizlik karşısındaki tavrı.

Kim daha güçlüyse o kazanıyor

Adı paylaşan yedi kişiden hangisinin «asıl» sayılacağını belirleyen şey doğruluk değil, ölçülebilir ağırlık.

Bir ölçüm: aynı adı taşıyan iki alan adının açık tarama arşivindeki kayıt sayısı. Bu arşiv, büyük dil modellerinin eğitim verisini besleyen kaynaklardan biri.

Arşiv kayıtları ayrıca 2007'den bu yana kesintisiz: 158 anlık görüntü. Yayımlanmış kitaplar, kitap satış sitelerinde yazar sayfaları, sözlük başlığı.

Bunun karşısında bir günlük bir site duruyor. Sayfa içi kalitesi daha iyi olabilir — yapısal verisi kusursuz, çok dilli katmanı tam, teknik zemini temiz. Hiçbiri fark etmiyor. Korpusta yoksanız, model sizi tanımıyor.

Aynı ölçümde daha da çarpıcı bir karşılaştırma çıktı: yalnız 238 kelimelik, hiç yapısal verisi olmayan bir site, aynı arşivde on altı kayıt tutuyordu. Sayfa içi mükemmellik korpus varlığı üretmiyor. Yaş ve bahis üretiyor.

Bu neden sıradan bir SEO sorunu değil

Klasik aramada adaş problemi can sıkıcıdır ama yönetilebilir: kullanıcı sonuç listesine bakar, doğru olanı seçer. Yanlış sonuca tıklarsa geri döner.

Yapay zekâ yanıtında geri dönüş yok. Kullanıcı tek cevabı okur ve devam eder. Cevap yanlışsa, yanlış olduğunu öğrenme fırsatı da yok.

Bir işveren, bir müşteri ya da bir gazeteci adınızı sorduğunda ortaya çıkan şey sizin değilse, bunun maliyeti «düşük sıralama»dan farklı bir kategoride. Görünmemek sizi listeden çıkarır; yanlış tanıtılmak sizi yanlış listeye sokar.

Ne işe yarıyor

Adaş kalabalığında ayrışmak için üç sinyal grubu var. Hiçbiri tek başına yeterli değil; üçü birlikte çalışıyor.

1. Yapısal veride açık ayrım

Schema.org'un bu iş için tanımladığı bir alan var ve çoğu site onu boş bırakıyor: disambiguatingDescription. Adı paylaşan varlıkları ayırmak için tasarlanmış.

{
  "@type": "Person",
  "name": "Murat Tunalı",
  // Karaktersiz varyant dahil — TR karakteri olmayan sorgular da eşleşsin
  "alternateName": ["Murat Tunali", "M. Tunalı"],
  "disambiguatingDescription":
    "İstanbul'da yapay zeka destekli web uygulamaları geliştiren sistem
     mühendisi; kişisel gelişim yazarı ya da aile danışmanı olan
     adaşlarıyla ilgisi yoktur.",
  "jobTitle": "Sistem mühendisi",
  "knowsAbout": ["Yapay zeka destekli web uygulamaları", "Ağ ve güvenlik"]
}

Bu alan bir sıralama sinyali değil. İşi, bir motor sizi bir varlığa bağlamaya çalıştığında hangi varlık olmadığınızı söylemek.

2. Çift yönlü profil bağı

sameAs alanı profillerinizi listeler. Ama tek yönlü bir liste zayıf sinyaldir: siz «bu benim GitHub'ım» dersiniz, GitHub bunu doğrulamaz.

Doğru kurulum karşılıklıdır — profilden siteye, siteden profile. İki uçlu bir bağ, tek uçlu bir iddiadan farklı bir kanıt sınıfındadır.

Doğrulanamayan bir sameAs yazmak zarar verir. Var olmayan ya da sizin olmayan bir profili listelemek, varlık grafiğini güçlendirmez; kirletir.

3. Gövde metninde tanım cümlesi

En çok gözden kaçan şey bu. Bir sayfa, adınızı <title> etiketinde ve yapısal veride taşıyabilir ama gövde düzyazısında hiç geçirmeyebilir.

Bir dil modeli sayfanızı parçalara ayırıp gömdüğünde, elinde kalan şey o parçalardır. Parçada ad yoksa, parça «bu kim» sorusunu cevaplamıyor demektir.

Çözüm bir cümle: üçüncü şahıs, tek satır, ad + meslek + konum. Metnin tonunu bozmadan, mevcut anlatının altına eklenebilir.

Bu üçünün ortak özelliği: hiçbiri sıralama hilesi değil. Üçü de motorun zaten yapmaya çalıştığı işi — varlığı doğru bağlamayı — kolaylaştırıyor.

Kendinizi nasıl test edersiniz

Bu problemin size ait olup olmadığını öğrenmek yarım saat sürüyor ve hiçbir araç gerektirmiyor.

Bir — adınızı sorun. Üç farklı yapay zekâ arayüzüne «X kimdir» diye sorun. Cevabı okuyun ve tek tek işaretleyin: hangi cümle size ait, hangisi değil. Karışım varsa hangi kişiden geldiğini bulmaya çalışın; genelde bulunabiliyor.

İki — alan adınızı sorguya ekleyin. «X kimdir, [alanadınız]» deyin. Motor hâlâ başkasını anlatıyorsa sorun tanımanın ötesinde: sizi kaynağınızla birlikte verdiğinizde bile bağlayamıyor demektir.

Üç — markasız sorun. Adınızı hiç geçirmeden, yaptığınız işi ve şehri tarif eden bir soru sorun. Bu, adaş probleminden bağımsız asıl görünürlük ölçümünüz. Adaşlarınız bu sorguda da yoksa, orası açık alan.

Dört — arşive bakın. Açık tarama arşivinde alan adınızın kaç kaydı var, adaşınızın kaç kaydı var? Bu iki sayının oranı, bir modelin hangi kişiyi «tanıyacağını» iyi tahmin ediyor.

Beş — yanlış yazımı deneyin. Adınızda ülkeye özgü karakterler varsa (ı, ş, ğ, é, ñ, ö), karaktersiz hâlini de sorun. Çoğu sistem bu iki dizeyi ayrı varlık sanıyor.

Bu beş adımın çıktısı bir liste değil, bir teşhis: sorununuz görünmezlik mi yoksa yanlış tanınma mı? İkisi farklı ilaç istiyor. Görünmezlik zamanla ve bahisle çözülür. Yanlış tanınma çözülmez — yönetilir.

Sık rastlanan bir yanlış

Adaş problemini duyan çoğu kişi ilk olarak anahtar kelime ekler: sayfaya adını daha çok yazar, başlıkları adla doldurur, meta açıklamasına adı üç kez koyar.

Bu işe yaramıyor, çünkü sorun frekans değil bağlam. Bir motorun ayırt etmek için ihtiyaç duyduğu şey adın kaç kez geçtiği değil, adın neyle birlikte geçtiği. Şehir, meslek, teknoloji, kurum, tarih — bunlar ayırt edici. Tekrarlanan bir ad değil.

Nitekim ölçtüğüm sitede adın gövde düzyazısında hiç geçmemesi bir bulguydu; ama düzeltmesi «adı on kez yaz» değil, «adı bir kez, mesleği ve şehriyle birlikte, üçüncü şahıs bir cümlede yaz» oldu.

Yapmadığım şey

Bu problemin cazip ama yanlış bir çözümü var: Wikidata'ya bir kayıt açmak.

Wikidata varlık grafiklerinin çıpası ve orada olmak gerçekten ayrıştırıcı. Ölçüm sırasında bakıldığında alan tamamen boştu — ne benim ne de yedi adaşın hiçbirinin kaydı vardı.

Yine de açılmadı. Wikidata'nın kayda değerlik eşiği var ve bir günlük bir site, sıfır bağımsız bahis ve sıfır yayımlanmış eser bu eşiği karşılamıyor. Zorlama bir girdi silinir ve alan adına olumsuz iz bırakır.

Doğru sıra şu: önce bağımsız kaynaklarda gerçek bahisler birikir, sonra kayıt kendiliğinden savunulabilir hâle gelir. Sinyali kaynağından üretmek yerine sonucunu taklit etmek, ölçümü düzeltir ama gerçeği düzeltmez.

Ne kadar sürer

Dürüst cevap: bilmiyorum, ve kimse bilmiyor.

Bilinen şu: eğitim korpusları periyodik olarak yenileniyor, arama indeksleri çok daha hızlı güncelleniyor, ve bir varlığın modelde «tanınır» hâle gelmesi bahis birikmesine bağlı. On sekiz yıllık bir yerleşiği bir çeyrekte geçmek gerçekçi değil.

Gerçekçi olan, savaşı değiştirmek. Adın kendisi kısa vadede kazanılamaz bir sorgu. Ama «ad + nitelik» bileşikleri ve markanın hiç geçmediği hizmet sorguları — orası açık alan. Adaşların hiçbiri o sorgularda değil.

Kendi ölçümümde en değerli metrik alıntılanma oranı değildi. Markasız sorgularda görünme oranıydı — çünkü adınızı bilen zaten sizi arıyor; asıl kazanç, adınızı bilmeyen birinin sizi bulmasında.

Bunun rahatlatıcı bir yanı var. Adaş kalabalığı sizi bir sorguda gömüyor olabilir, ama o sorgu zaten en değerli sorgunuz değil. Adınızla arayan kişi çoğunlukla sizi zaten tanıyor. Sizi tanımayan biri ise adınızı değil, problemini yazıyor — ve o alanda yedi kişiyle değil, konuyla yarışıyorsunuz.