SEO için ChatGPT prompt örnekleri: 25 kullanım senaryosu

SEO işlerinde yapay zeka araçlarını kullanan ekiplerin en sık yaşadığı sorun, çıktının genel ve yüzeysel kalmasıdır. Bunun nedeni çoğu zaman aracın kendisi değil, verilen talimatın belirsizliğidir. Bu yazıda SEO için ChatGPT prompt örnekleri paylaşıyoruz: beş iş alanına ayrılmış 25 kullanım senaryosu ve her senaryoda çıktının nasıl doğrulanacağına dair notlar. Örnekler bir şablon olarak düşünülmelidir; köşeli parantez içindeki alanları kendi verinizle doldurduğunuzda daha isabetli sonuç alırsınız. Yapay zeka ile makale üretiminin Google politikası açısından sınırlarını ayrıca makale yazan yapay zeka yazısında ele aldık.

İyi bir ChatGPT prompt nasıl kurulur

OpenAI'ın prompt mühendisliği rehberi, talimatları açık bölümlere ayırmayı, rol ve bağlam vermeyi, gerektiğinde örnek girdi ve çıktı paylaşmayı önerir. SEO açısından bunun karşılığı dört parçadır: görev (ne istendiği), bağlam (site, kitle, dil, pazar), girdi (sizin sağladığınız veri) ve çıktı biçimi (tablo, liste, karakter sınırı). Aracın kendi başına güncel arama hacmi, sıralama veya trafik verisi üretmesini beklemek yanlış olur; bu tür sayıları Search Console veya kullandığınız anahtar kelime aracından alıp prompta girdi olarak vermek gerekir. Aşağıdaki örneklerin hepsi bu ilkeye göre yazıldı.

Araştırma ve anahtar kelime senaryoları

• "Aşağıdaki anahtar kelime listesini arama niyetine göre bilgi, karşılaştırma, işlem ve marka olarak sınıflandır; tablo halinde ver: [liste]"
• "Bu Search Console sorgu dışa aktarımında aynı konuyu farklı kelimelerle arayan sorguları kümele ve her küme için tek bir ana sayfa öner: [veri]"
• "[Konu] hakkında bir kullanıcının karar sürecinde sorabileceği soruları, farkındalık, değerlendirme ve karar aşamalarına ayırarak listele."
• "Aşağıdaki iki sayfanın başlık ve H2 listelerini karşılaştır; aynı niyeti hedefleyip birbiriyle yarışma riski olan bölümleri göster: [veri]"
• "[Sektör] için kullanıcıların kullandığı eş anlamlı ve yerel ifadeleri öner; hangilerinin arama aracında doğrulanması gerektiğini işaretle."

İçerik planı ve yazım senaryoları

• "[Anahtar kelime] için arama niyetine uygun bir içerik taslağı hazırla: H1, H2 başlıkları ve her başlıkta cevaplanacak soru."
• "Bu taslağı oku ve bir uzmanın ekleyeceği, ama taslakta eksik olan deneyim ve örnek alanlarını listele: [taslak]"
• "Aşağıdaki metinde kanıt gerektiren iddiaları bul ve her biri için hangi tür kaynağın gerekli olduğunu yaz: [metin]"
• "Bu paragrafı anlamı değiştirmeden daha kısa ve net cümlelerle yeniden yaz; teknik terimleri koru: [paragraf]"
• "Bu yazı için 115 ile 160 karakter arasında, [anahtar kelime] içeren üç meta açıklama önerisi yaz ve karakter sayılarını belirt."

Teknik SEO kontrol senaryoları

• "Aşağıdaki robots.txt dosyasını oku; hangi dizinlerin hangi tarayıcılar için engellendiğini ve olası istenmeyen engelleri açıkla: [dosya]"
• "Bu sayfanın head bölümündeki canonical, hreflang ve meta robots etiketlerini kontrol et; tutarsızlıkları listele: [kod]"
• "Aşağıdaki yönlendirme listesinde zincir ve döngü oluşturan satırları bul: [liste]"
• "Bu ürün sayfası için schema.org yapılandırılmış veri taslağı oluştur; sayfada görünmeyen bilgileri ekleme: [sayfa içeriği]"
• "Bu tarama raporu özetini önceliklendir: etkisi yüksek ve uygulaması kolay olanları üstte göster: [rapor]"

Yerelleştirme ve çok dilli senaryolar

• "Bu Türkçe başlığı İngilizce, Arapça ve Farsça pazarlarda kullanıcıların doğal olarak arayacağı ifadelerle uyarla; birebir çeviri yapma: [başlık]"
• "Bu çevirideki terimleri aşağıdaki sözlükle karşılaştır ve tutarsız kullanımları göster: [çeviri] [sözlük]"
• "Bu metnin Arapça sürümünde sağdan sola düzende sorun çıkarabilecek karışık yön içeren ifadeleri listele: [metin]"
• "Aşağıdaki URL listesi için her dil sürümünün karşılığını eşleştir ve eşi olmayan sayfaları göster: [liste]"
• "Bu sayfanın yerel pazara uygun olmayan örneklerini ve para birimi, tarih biçimi gibi ayrıntılarını işaretle: [sayfa]"

Raporlama ve yapay zeka görünürlüğü senaryoları

• "Bu aylık Search Console verisini önceki ayla karşılaştır; en çok değişen sayfaları ve olası nedenleri yalnızca verideki bilgilere dayanarak özetle: [veri]"
• "Bu rapor özetini, teknik olmayan bir yöneticinin anlayacağı beş maddelik bir karar notuna dönüştür: [özet]"
• "Markamızla ilgili bu 20 soruyu yapay zeka asistanlarında test etmek için tutarlı bir kayıt tablosu şablonu oluştur: [sorular]"
• "Bu sayfanın, bir yapay zeka yanıtında alıntılanabilecek kısa ve kendi başına anlaşılır pasajlarını belirle; eksik olanlar için öneri ver: [sayfa]"
• "Aşağıdaki test sonuçlarında markamızın hangi sorularda kaynak gösterildiğini ve hangilerinde gösterilmediğini tablo halinde özetle: [sonuçlar]"

Prompt kütüphanesini ekip içinde yönetin

Yukarıdaki senaryolar, tek tek kullanıldığında zaman kazandırır; ekip içinde ortak bir kütüphaneye dönüştürüldüğünde ise tutarlılık sağlar. Pratikte işe yarayan düzen, her prompt için kısa bir kayıt tutmaktır: hangi iş için kullanıldığı, hangi girdileri beklediği, çıktının hangi biçimde geldiği ve son olarak kimin, hangi tarihte güncellediği. Bir prompt beklenmedik sonuç verdiğinde, bu kayıt sorunun talimattan mı yoksa girdiden mi kaynaklandığını anlamayı kolaylaştırır.

Kütüphanenin ikinci kuralı, gizli veya kişisel verilerin promptlara girilmemesidir. Müşteri adları, hasta bilgileri veya sözleşme ayrıntıları yerine anonimleştirilmiş örnekler kullanılmalıdır. Üçüncü kural ise model veya araç değiştiğinde en sık kullanılan promptların yeniden test edilmesidir; aynı talimat farklı modellerde farklı ayrıntı düzeyinde sonuç verebilir. Bu küçük disiplin, senaryoların aylar sonra da aynı kalitede çalışmasını sağlar. Kütüphaneyi herkesin erişebildiği tek bir belgede tutmak ve eski sürümleri silmek yerine arşivlemek, yapılan değişikliklerin izlenmesini de mümkün kılar.

Çıktıyı doğrulama kuralları

Bu ChatGPT prompt örnekleri ne kadar iyi kurulsa da çıktı doğrulanmadan yayına girmemelidir. Önerdiğimiz dört kural şunlardır. Birincisi, sayılar yalnızca sizin verdiğiniz veriden gelmeli; modelin kendiliğinden ürettiği istatistikler kullanılmamalıdır. İkincisi, teknik öneriler canlı sayfada test edilmelidir. Üçüncüsü, sağlık, finans ve hukuk gibi alanlarda metin bir uzman tarafından kontrol edilmelidir. Dördüncüsü, yayımlanan içeriğin gerçekten kullanıcıya yardımcı olup olmadığı sorulmalıdır. Google, içeriğin nasıl üretildiğinden çok yardımcı olup olmadığına baktığını açıklar; yardımcı içerik rehberi ise içeriği kimin, nasıl ve neden ürettiği sorularını öne çıkarır.

İçerik tarafındaki çalışma düzenimizi içerik SEO hizmeti sayfasında, yapay zeka asistanlarında görünürlüğü nasıl ölçtüğümüzü ise AI arama görünürlüğü sayfasında anlattık. Prompt tabanlı ölçümün ayrıntılı kurulumunu merak ediyorsanız 100 prompt benchmark yazımıza da bakabilirsiniz. Bu örneklerin hiçbiri bir sıralama veya yapay zeka yanıtında yer alma garantisi değildir; amaçları, ekibinizin aynı işi daha tutarlı ve denetlenebilir biçimde yapmasına yardımcı olmaktır.

Kaynaklar

• Prompt engineering — OpenAI API
• Google Search's guidance about AI-generated content — Google Search Central Blog
• Creating helpful, reliable, people-first content — Google Search Central