narvals//labs

Google US Patent: US10754926B2 · E-E-A-T · RAG Analizi

İçeriğinizin E-E-A-T ve Bilgi Kazanımı Gücünü Test Edin.

Google'ın patentli bilgi kazanımı (information gain) skoru, yazar otoritesi, alıntı kanıtları ve RAG parçalama yapısını 12 teknik kriterde değerlendirin; yapay zekâ aramalarında ve organik sıralamalarda öne çıkın.

Jenerik içerikler sıralama kaybediyor.

Yapay zekâ araçlarıyla diğer web sitelerinin özetini çıkaran jenerik sayfalar arama motorları ve LLM yanıt motorları tarafından değersizleştiriliyor. Gerçek ziyaretçi ve yapay zekâ alıntısı kazanmak için birincil veri, kanıt ve net uzmanlık şarttır.

Boyut 1

Bilgi Kazanımı & Özgünlük

Google Patent US10754926B2 ve KDD 2024 standartlarına göre webdeki diğer kaynaklara kıyasla sunulan ek ve tescilli değer.

1. Tescilli / Birincil Veri & Saha Araştırması

İçerik, webdeki diğer sayfalarda bulunmayan özgün bir anket, şirket içi veri, anonimleştirilmiş müşteri metrikleri veya saha ölçümü içeriyor mu?

2. Özgün Hesaplama Aracı veya İnteraktif Model

Sayfada kullanıcının kendi verisini girerek anlık özel simülasyon, puan veya sonuç aldığı amaca yönelik bir hesaplama aracı / karar matrisi var mı?

3. Birinci El Vaka Analizi & Somut Deneyim (Experience)

Gerçek proje tecrübesi, yapılan hatalar, panel ekran görüntüleri, A/B test çıktıları veya somut vaka çalışması adım adım aktarılıyor mu?

Boyut 2

E-E-A-T & Yazar Otoritesi

Google Search Quality Rater ilkelerine göre yazarın gerçek yetkinliği, kurumsal şeffaflık ve dijital varlık profilleri.

4. Doğrulanabilir Yazar Biyografisi ve İtibar

İçeriğin altında yazarın unvanı, mesleki geçmişi, uzmanlık yılları, başarıları ve biyografisi açık ve güvenilir biçimde listeleniyor mu?

5. Yazarın Dijital Varlık Profilleri (SameAs / LinkedIn)

Yazar profilinde ve Schema JSON-LD kodunda yazarın LinkedIn, Google Scholar, Wikidata veya portfolyo profillerine sameAs bağlantıları var mı?

6. Editoryal Politika ve Kurumsal Şeffaflık

Sitede içeriklerin nasıl doğrulandığı, yapay zekâ kullanım beyanı, revizyon protokolü ve şirket künyesi açık bir sayfada erişilebilir mi?

Boyut 3

Kanıt & Alıntı Kalitesi

İddiaların doğrulanabilirliği, üçüncü taraf uzman görüşleri, sayısal veriler ve resmî standart bağlantıları.

7. Doğrudan Uzman Tırnak İçi Alıntıları

İçerikte bağımsız sektör liderlerinin, akademisyenlerin veya tanınmış uzmanların doğrudan alıntılanmış (quoted) görüşlerine ve tarihlerine yer veriliyor mu?

8. İstatistiki Yüzdeler ve Sayısal Veri Desteği

Argümanlar ve çıkarımlar 'çoğu kişi', 'oldukça fazla' gibi yuvarlak laflar yerine güncel yüzdeler (%XX) ve somut ölçülebilir rakamlarla sunuluyor mu?

9. Birincil Akademik / Resmî Kaynak Bağlantıları

İkincil bloglar yerine doğrudan resmî kurumlar (W3C, Google Search Central, TÜİK, ISO, akademik dergiler) kaynak gösterilip dış link verilmiş mi?

Boyut 4

RAG & Anlamsal Parçalama

Büyük dil modelleri (LLM) ve vektör veritabanları için anlamsal chunking, doğrudan cevap kutusu ve varlık netliği.

10. Ters Piramit Doğrudan Cevap Başlangıcı

Sayfa ve ana bölümler gereksiz giriş edebiyatı yapmadan doğrudan arama niyetini karşılayan 40-60 kelimelik net ve öz bir tanımla başlıyor mu?

11. 256–512 Tokenlık Açık Başlık Hiyerarşisi

H2 ve H3 bölümleri okuyucunun konuyu izleyebileceği, tek ana fikri açıklayan net bir hiyerarşide mi?

12. Zamir Belirsizliği Olmayan Önerme Yapısı

Cümlelerde 'bu', 'şu yöntem', 'o durum' gibi soyut zamirler yerine varlık isimleri (entity) ve bağlam net olarak zikrediliyor mu?

12 / 12 kriter değerlendirildi

Tarayıcınızda anında hesaplanır · Kayıt veya e-posta istenmez

Denetimin dayandığı bilimsel ve teknik temel.

Kriterlerimiz; Google'ın tescilli bilgi kazanımı patenti, resmi kalite değerlendirme yönergeleri ve yapay zekâ bilgi erişim (RAG) mimarisi üzerine inşa edilmiştir.

Sık Sorulan Sorular

E-E-A-T ve Bilgi Kazanımı hakkında.

Google Bilgi Kazanımı (Information Gain) patenti ne anlama gelir?

Google'ın US10754926B2 patentine göre arama motoru, bir kullanıcının daha önce tıkladığı sayfalardaki bilgileri hafızasında tutar. Sıradaki sayfa sadece önceki kaynaklardaki bilgileri tekrarlıyorsa bilgi kazanım skoru 0 kabul edilir. Sayfanızda özgün bir veri, hesaplayıcı veya birinci el vaka varsa arama motoru sayfanıza yüksek bilgi kazanımı puanı vererek sıralamayı yukarı taşır.

Yapay zekâ arama motorları (GEO) E-E-A-T kriterlerini nasıl değerlendirir?

ChatGPT Search, Perplexity ve ClaudeBot gibi LLM arama motorları, webdeki içerikleri doğrulamak için yazarın dijital ayak izine (LinkedIn, Wikidata, Google Scholar) ve Schema `sameAs` profillerine bakar. Tanımlı uzmanlığı olan ve birincil kaynaklara atıf yapan içerikler yapay zekâ yanıtlarında birincil referans olarak alıntılanır.

RAG için anlamsal parçalama (chunking) optimizasyonu neden yapılır?

Büyük dil modelleri tüm sayfayı tek seferde okumak yerine 256–512 tokenlık parçalara böler. Paragraflarınız bağımsız bir başlık altında net bir önerme sunuyorsa ve 'bu', 'o sistem' gibi zamirler yerine açık terimler kullanıyorsa LLM'lerin vektör eşleşme başarısı maksimuma çıkar.