Answer Engine Optimization (AEO)

ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini ve Mistral tarafından yetkili kaynak olarak alıntılanmak için içeriğinizi optimize edin.

AEO, LLM tarafından üretilen yanıtlarda alıntılanma için içeriği optimize etme uygulamasıdır — arama sıralamalarına yönelik SEO'dan farklıdır. Bu beceri AEO performansını denetler, optimize eder ve izler.

SEO'dan Farklı

	SEO	AEO
Optimize eden	Tıklama sıralaması	Yetkili kaynak olarak alıntılanma
Hedef kitle	Arama sonuçlarına gözatan insanlar	Sorulara cevap veren LLM'ler
Başarı metriği	1-10 konumu, organik trafik	LLM'ler arasında alıntı sayısı
Anahtar sinyaller	Geri bağlantılar, anahtar sözcükler, sayfa hızı	E-E-A-T, yapılandırılmış veri, gerçek yoğunluğu
Güncelleme hızı	Haftalar-aylar	Günler-haftalar (LLM eğitim döngüleri)

Her ikisi de bir arada bulunabilir — aynı içerik Google'da #1 sırada ÇIKABİLİR VE Perplexity tarafından alıntılanabilir. Ancak teknikler farklıdır: SEO, anahtar sözcük yoğunluğu + geri bağlantıları ödüllendirir; AEO, birincil kaynak sinyalleri + yapılandırılmış gerçekleri ödüllendirir.

Ne Zaman Kullanılır

AI-öncelikli bir hedef kitle için yeni bir içerik parçası planlama
AI Overview kullanıma açılmadan önce mevcut içeriği E-E-A-T açıkları için denetleme
Hangi sayfaların hangi LLM tarafından alıntılandığını izleme (alıntı defteri)
LLM'lerin hangi sorgular için kaynak alıntıladığını araştırma (eğitim verileriyle cevaplananlar)
Rakiplerin alıntı oranlarına karşı değerlendirme
Geleneksel SEO ile uyumlu uzun vadeli bir AEO stratejisi oluşturma

Ne Zaman Kullanılmaz

LLM alıntı niyeti olmaksızın saf tıklama SEO'su — bunun yerine marketing-skill/skills/seo-audit kullanın
Gerçek iddiası olmayan marka sesi içeriği — alıntılar alıntılanacak gerçekler gerektirir
LLM'lerin zaten güçlü bir eğitim sinyaline sahip olduğu konular (örn. ilköğretim matematiği) — alıntı potansiyeli minimumdur
Zamana duyarlı içerik (haber spikeri) — LLM eğitim gecikmesi alıntıların aylar sonra gelmesi anlamına gelir

Temel Yetenekler

1. İçerik denetimi + E-E-A-T puanlaması

Denetçi (aeo_audit.py) içeriği 4 boyut üzerinden puanlandırır:

Experience: Birinci şahıs kanıtı, tarihli örnekler, vaka çalışmaları, "2026'da X çalıştırdık" iddialarını
Expertise: Yazar biyografisi, kimlik bilgileri, akran tarafından incelenen kaynaklara alıntılar, teknik derinlik
Authoritativeness: Otorite alanlarından dış bağlantılar, schema.org işaretlemesi, yapılandırılmış veri
Trustworthiness: HTTPS, iletişim bilgileri, şeffaf düzeltmeler, gerçek yoğunluğu (1000 kelime başına doğrulanabilir iddia sayısı)

0-100 arasında bileşik puan ve boyut başına detaylı dökümü. Çıktı: belirli düzeltme önerileriyle işaretleme raporu.

2. İçerik optimizasyonu

Iyileştirici (aeo_optimizer.py) AEO-geliştirilmiş varyantlar oluşturur:

Yapı yeniden yazma — LLM ayrıştırması için optimize edilmiş H2/H3 hiyerarşisi
Alıntı yoğunluğu artışı — kaynaklarla [1] stil referansları ekler
Schema enjeksiyonu — FAQ, HowTo, Article şemaları için JSON-LD oluşturur
Gerçek-önce açılış — doğrulanabilir iddiaları ilk 200 kelimeye taşır

Üç mod: conservative (< %10 kelime dokunuş), balanced (< %30), aggressive (maksimum AEO için yeniden yazı).

3. Alıntı izleme

İzleyici (citation_tracker.py) yerel bir alıntı defteri tutar:

Manuel giriş: ChatGPT/Perplexity/Claude/Gemini çıktısında bulunan alıntıyı yapıştırın
Hangi URL, hangi LLM, hangi sorgu, hangi tarih olduğunu izleyin
Sayfa başına alıntı sayısı, alıntı hızı, LLM kapsamını hesaplayın
Raporlama için CSV'ye aktarın

~/.aeo-data/citations.json içinde depolanır (yerel, telemetri yok).

İş Akışı

1. Mevcut içeriği denetle
   $ python3 scripts/aeo_audit.py --url https://example.com/blog/post
   → bileşik puan + 4 boyut dökümü ile işaretleme raporu

2. Optimizasyon önerilerini uygula
   $ python3 scripts/aeo_optimizer.py --input post.md --mode balanced --output post-aeo.md
   → alıntılar + şema + yapısal düzeltmelerle optimize edilmiş varyant

3. Yayımla + izle
   $ python3 scripts/citation_tracker.py --action add --url https://example.com/blog/post \
       --llm perplexity --query "what is AEO" --date 2026-05-17
   → yerel citations.json defterine giriş ekler

4. Rapor
   $ python3 scripts/citation_tracker.py --action report --url https://example.com/blog/post
   → sayfa başına alıntı istatistikleri: sayı, LLM'ler, sorgular, hız

Yapılandırma

Beceri, çalışma başına --industry bayrağı aracılığıyla sektöre duyarlıdır. Desteklenen: saas, healthcare, finance, legal, ecommerce, b2b, media, education.

Sektör etkileyenler:

Otorite sinyali gereksinimleri — sağlık hizmetleri/finans daha katı kaynak alıntıları gerektirir
Gerçek denetleme titizliği — hukuk/sağlık hizmetleri doğrulanabilir olmayan iddialar kritik olarak işaretlenir
Alıntı stili — akademik vs. ticari dergi vs. blog kuralları

Örnek:

python3 scripts/aeo_audit.py --url <url> --industry healthcare
# → daha katı E-E-A-T eşikleri; birincil alıntısız herhangi bir sağlık iddiasını işaretler

Çıktı Biçimi

İşaretleme denetim raporu (varsayılan)

# AEO Denetim Raporu — [Sayfa Başlığı]

**URL:** https://example.com/blog/post
**Tarih:** 2026-05-17
**Sektör:** saas
**Bileşik Puan:** 72/100 (B+)

## Boyut Dökümü

| Boyut | Puan | Karar |
|---|---|---|
| Experience | 80/100 | Güçlü — birinci şahıs vaka çalışması mevcut |
| Expertise | 65/100 | Yazar biyografisi kimlik bilgileri eksik |
| Authoritativeness | 75/100 | Otorite alanlarından 4 geri bağlantı |
| Trustworthiness | 68/100 | Düzeltmeler politikası bağlantı yok |

## En İyi 3 Düzeltme

1. Kimlik bilgileriyle yazar biyografisi ekle (Expertise +15)
2. Düzeltmeler politikasını altbilgiden bağla (Trustworthiness +12)
3. H2'lerde zımni olan 5 soru için FAQ şeması enjekte et (Authoritativeness +8)

## Tüm Öneriler
[...]

## Denetim İzleri
[analiz adımlarının 3 sayısı, alıntı yapılan kaynaklar, kullanılan zaman]

Pipeline'lar için JSON

python3 scripts/aeo_audit.py --url <url> --output json

İçerik yönetimi iş akışlarıyla entegrasyon için tam yapılandırılmış verileri döndürür.

Sektöre Özel E-E-A-T Eşikleri

Sektör	Min Bileşik	Kritik Sinyaller
Healthcare	85	Tıbbi inceleme yazarlığı, akran tarafından incelenen alıntılar, FDA açıklaması
Finance	85	Yazar CFA/CPA kimlik bilgileri, "yatırım tavsiyesi değil" sorumluluk reddi, tarihli örnekler
Legal	85	Yetki alanı açıklaması, avukat biyografisi, "hukuki tavsiye değil" sorumluluk reddi
SaaS	70	Ürün müdürü yazarlığı, metrikli vaka çalışması, ROI hesaplayıcısı
E-commerce	65	Toplu ürün incelemeleri, iade politikası, schema.org Product
B2B	70	Endüstri analisti alıntıları, müşteri logoları, ROI verileri
Media	70	Editoryal politika, gerçek kontrol bağlantısı, orijinal raporlama
Education	75	Eğitmen biyografisi, öğrenme sonuçları, varsa akredite

Reddedilen Anti-Desenler

AI için anahtar sözcük doldurma — LLM'ler zaten semantikten konuyu çıkarır; anahtar sözcük yoğunluğu alıntı olasılığını artırmaz
İnsan gözden geçirmesiz saf AI-üretilmiş içerik — genel LLM çıktısı, ayırt edici sinyal arayan RAG alma algoritmaları tarafından düşürülür
Alıntı çiftlikleri / bağlantı çarkları — modern LLM RAG düşük otorite bağlantılı ağları cezalandırır
Şema spam'ı — yanlış veya doğrulanabilir olmayan schema.org iddialar filtrelenir; yalnızca gerçek, doğrulanabilir iddialar işaretle
Bir LLM için diğerlerinin pahasına optimize etme — alıntı dağılımları, eğitim veri kaynakları paylaştığı için büyük LLM'ler arasında yüksek ilişkilidir; LLM başına oyunlar değil paylaşılan sinyalleri (E-E-A-T) optimize et
SEO'yu tamamen görmezden gelme — AEO alıntıları sık sık zaten organik olarak iyi sıralanan kaynaklardan kaynaklanır; AEO ve SEO tamamlayıcı, ikame değildir

Bağımlılıklar

Yalnızca stdlib tüm 3 betik için — pip install gerekli değil
İsteğe bağlı: requests + beautifulsoup4 eğer --url modu kullanılıyorsa (aksi takdirde dosya tabanlı denetimler için --input aracılığıyla işaretlemeyi geçir)
İsteğe bağlı: query_research modu için herhangi bir LLM API anahtarı (şu anda iskele-yalnızca — tam LLM-tarafından yönlendirilen sorgu araştırması yol haritası)

Depolama

Tüm veriler yerel-öncelikli:

~/.aeo-data/citations.json — alıntı defteri
~/.aeo-data/patterns.json — başarı desenleri kütüphanesi
~/.aeo-data/audits/<hash>.md — kaydedilmiş denetim raporları

Telemetri yok. Bulut senkronizasyonu yok. citation_tracker.py --action export aracılığıyla istediğiniz zaman CSV'ye aktarın.

Tetikleyici İfadeler

"AEO denetimi", "AEO kontrolü"
"ChatGPT / Perplexity / Claude / Gemini için optimize et"
"[LLM] tarafından alıntılanmak"
"LLM alıntı stratejisi"
"answer engine optimization"
"AI arama için içerik"
"E-E-A-T denetimi"
"AI alıntılarını izle"
"AI için şema"

İlişkili Beceriler

marketing-skill/skills/seo-audit — geleneksel tıklama SEO'su
marketing-skill/skills/programmatic-seo — şablon-tarafından yönlendirilen ölçekli SEO
marketing-skill/skills/content-strategy — daha geniş içerik planlama
marketing-skill/skills/copywriting — ses + ton
marketing-skill/skills/schema-markup — yapılandırılmış veri uygulaması

Sürüm: 2.7.3 Kaynak: alirezarezvani/aeo-box adresinden taşındı (answer-engine-optimization/ beceri, 9 modül arasında 2.464 LOC). Bu port, 9 modüllü Python araç takımını claude-skills kuralına göre 3 stdlib CLI aracına damıtır; E-E-A-T puanlama metodolojisini, alıntı izleme şemasını ve sektöre duyarlı eşikleri kelimesi kelimesine korur. Lisans: MIT (upstream + bu repo ile eşleşir).

aeo

Bu skill hakkında