SEO uzmanı Dan Petrovic (DEJAN), Google Gemini API’nin ham verilerini analiz ederek Google AI Arama’nın (Gemini tabanlı) web sayfalarından hangi cümleleri yanıtların dayanağı olan grounding snippet olarak seçtiğini ilk kez ampirik olarak ortaya koydu.
Başlıca bulgular:
- Soru → query fanout ile birden fazla alt sorguya ayrılıyor
- Her alt sorgu için 5~20 sayfa seçiliyor → cümle düzeyinde sorgu ilgililik puanı veriliyor
- En önemli ölçüt = cümlenin anlamsal benzerliği (sorguyla ilgisiz bölümler tamamen yok sayılıyor)
- Giriş bölümü (ilk paragraf) düşük ilgililiğe sahip olsa da neredeyse her zaman çıkarılıyor → güçlü bir lead bias var
- İçindekiler, başlıklar, kod parçaları gibi yapısal öğeler de normal cümleler gibi ele alınıp puanlanıyor
- Seçilen cümleler
…ile birleştirilerek snippet oluşturuluyor → nihai yanıt üretilirken alıntı dayanağı olarak kullanılıyor
Sonuç olarak Google AI Arama, yapay zekanın serbest yorumundan ziyade cümle düzeyinde hassas ilgililik puanlama + seçme sürecinden geçiyor.
→ Bu da ana mesajı giriş bölümünde güçlü biçimde konumlandırmanın ve her bir cümlenin sorguyla anlamsal olarak yakın olmasının, AI yanıtlarında alıntılanma olasılığını artırdığına dair pratik bir içgörü sunuyor.
Petrovic, bu mekanizmayı taklit eden bir demo araç da yayımladı.
Henüz yorum yok.