Çok Dilli Yapay Zeka Arama Görünürlüğü: B2B Pazar Kontrol Listesi

AI asistanları bir B2B markanın hangi dil veya ülke sürümünü alıntılayacağına nasıl karar veriyor?

AI asistanları, istemin ima ettiği dili ve konumu; mevcut olduğunda kullanıcının ayarlarını, asistanın erişebildiği sayfa ve kurumsal bilgilerle eşleştirerek bir sürüm seçer. Tam seçim yöntemi yayımlanmış değildir ve ürüne göre farklılık gösterir; bu nedenle aşağıdakileri sabit bir kural seti değil, gözlemlenebilir girdiler olarak ele alın.

En çok etkili görünen girdiler; sorunun dili, o dili taşıyan pazar alan adı veya alt klasör, yerelleştirilmiş sayfanın dizine eklenip okunabilir olup olmadığı ve markanın diğer kaynaklarda ne kadar tutarlı tanımlandığıdır. Bu sinyaller birbiriyle uyumlu olduğunda asistanın net bir adayı olur. Çeliştiklerinde ise küresel sayfayı, başka bir pazarın sayfasını, bir distribütörü ya da üçüncü taraf bir dizini alıntılayabilir.

Örneğin, Almanca konuşan bir alıcı lojistik yazılımı üreticisi hakkında Almanca soru sorarsa, üreticinin Almanca ürün açıklaması ve Almanya pazarına ait adresi bulunan de-DE sayfası asistana temiz bir eşleşme sunar. Bu sayfa zayıfsa ve İngilizce küresel sayfa daha zengin içerik barındırıyorsa, asistan İngilizce sayfayı alıntılayabilir ya da ürünü başka kaynaklardaki bilgilerle anlatabilir.

B2B şirketlerin yerel AI yanıtlarında görünmesi için Google İşletme Profili'nde neler olmalı?

Google İşletme Profili, bir AI yanıtının yerel bir işletme hakkında bilgi vermesine yalnızca işletmenin o yerde gerçek ve doğrulanabilir bir varlığı olduğunda yardımcı olur; örneğin bir ofis, bir hizmet bölgesi ya da müşterilere hizmet veren kayıtlı bir yerel tüzel kişilik gibi. Yerel bir fiziki mekânı olmayan bir B2B şirket uydurma bir kayıt oluşturmamalıdır. Bunun yerine kendi sitesindeki doğru kurumsal verilere odaklanmalıdır.

Gerçek bir konum varsa profilde; pazarın web sitesinde göründüğü şekliyle yasal veya ticari unvan, doğru birincil kategori, tam posta adresi, hizmet bölgesi, çalışma saatleri, yerel bir telefon numarası ve küresel ana sayfa yerine ilgili yerel sayfaya bir web sitesi bağlantısı kullanılmalıdır. Her ofisin kendi profili olmalı ve açıklamalar yerel dilde yazılmalıdır.

Profili her çeyrek gözden geçirin. Kategorinin hâlâ sattığınız ürünlere uygun olduğunu, fotoğrafların gerçek ofisi gösterdiğini ve aynı site için yinelenen bir kaydın bulunmadığını kontrol edin. Yinelenen kayıtlar ve uyumsuz adlar, bölge iştiraklerinin ana şirketle karıştırılmasının en sık nedenleri arasındadır.

1. Ofisinizin, kayıtlı bir tüzel kişiliğinizin ya da tanımlı bir hizmet bölgenizin olduğu her pazarı listeleyin.
2. Her biri için yasal unvanı, adresi ve telefonu resmi şirket kayıtlarından doğrulayın.
3. Yalnızca var olan konumlar için, yerel dildeki adı kullanarak profil doğrulayın veya sahiplenin.
4. Her profili küresel ana sayfa yerine ilgili yerel sayfaya bağlayın.
5. Yinelenen veya güncel olmayan kayıtları arayın ve birleştirin ya da düzeltin.

Hreflang etiketleri ve yerelleştirilmiş sayfalar, AI Overviews ve sohbet botlarındaki görünürlüğü nasıl etkiler?

Hreflang, arama motorlarına belirli bir dil ve bölgedeki kullanıcıya hangi URL'yi göstermeleri gerektiğini bildirir. Bir sohbet botunun ne yazacağını doğrudan kontrol etmez; ancak yapay zekâ destekli arama özellikleri dizine alınmış arama sonuçlarından beslenir. Bu nedenle temiz bir hreflang yapılandırması, bir sorgu için yanlış pazar sürümünün öne çıkma ihtimalini azaltır.

Asıl belirleyici olan etiketten çok sayfanın kendisidir. Fiyat, ürün detayı ve yerel iletişim bilgisi içermeyen, makine çevirisi bir taslağa işaret eden bir hreflang etiketi, bir asistanın kullanabileceği çok az şey sunar. Her yerelleştirilmiş sayfa gerçek bir uyarlama olmalıdır: yerel terminoloji, uygun olduğunda yerel para birimi veya koşullar, yerel yasal şirket ve sayfanın hangi pazara hizmet ettiğine dair net bir ifade.

Hreflang etiketleri karşılıklı olmalıdır. Alman sayfası Fransız sayfasına işaret ediyorsa, Fransız sayfası da ona geri işaret etmelidir. Eksik geri dönüş bağlantıları, yanlış sürümün sıralanmasının yaygın nedenlerindendir; yerel sayfa kümenizin basit bir taramasıyla bu eksikler kolayca ortaya çıkar.

Bir ekip, yapay zekâ yanıtlarının markasını her pazarda ve dilde doğru biçimde anıp anmadığını nasıl test edebilir?

Hedeflediğiniz dil ve pazarda, yerel alıcıların gerçekten yazdığı soruları kullanarak test yapın; her asistanın markanız hakkında ne söylediğini, hangi ürünü adlandırdığını, hangi URL'yi kaynak gösterdiğini ve sizi bir bağlı şirket, bir distribütör veya bir rakiple karıştırıp karıştırmadığını kaydedin. Tek bir test yalnızca anlık bir görüntüdür; eğilimleri görmek için testi sabit bir takvimle tekrarlayın.

Pazar başına bir istem (prompt) seti oluşturun. Kategori soruları (bu hizmeti bu şehirde veya ülkede kim sunuyor), karşılaştırma soruları, fiyat soruları ve markaya özgü sorular ekleyin. Soruları İngilizce istemlerin birebir çevirisi olarak değil, ana dili konuşan birinin yazacağı gibi yazın. Her istemi alıcılarınızın önem verdiği her asistanda çalıştırın; tarihi ve kullandığınız konum veya dil ayarlarını not edin, çünkü yanıtlar değişkenlik gösterir.

Her yanıtı dört noktada değerlendirin: marka anılıyor mu, açıklama doğru mu, kaynak gösterilen URL doğru pazar sürümü mü ve iletişim, fiyat veya yasal bilgilerden herhangi biri doğru mu? Hatalar, düzeltmenin tam olarak hangi sayfaya yapılacağını bilmek için kaynak gösterilmesi gereken sayfayla birlikte kaydedilmelidir. Rixe, bu anımları ve kaynak gösterimlerini farklı motorlar ve pazarlar genelinde günlük olarak ölçen platformlara bir örnektir; tekrarlanan kontrollerin manuel yükünü ortadan kaldırır.

Bir B2B şirketi varlık verilerini, vaka çalışmalarını ve fiyatlandırma sayfalarını mı çevirmeli, yoksa yalnızca en önemli açılış sayfalarını mı?

Çeviriyi katmanlar halinde yapın. Önce varlık verileri gelir, çünkü bir asistanın şirketinizin ne olduğunu, nerede faaliyet gösterdiğini ve kim olduğunu anlatmak için kullandığı bilgi budur. Ardından fiyatlandırma ve ürün sayfaları gelir, çünkü alıcılar bu sayfaları karşılaştırır. Pazarda gerçek müşterileriniz olduğunda vaka çalışmaları sırada yer alır. Daha geniş blog ve kaynak içerikleri en sonda gelir ve yalnızca o pazarda trafik çektikleri ölçüde çevrilmelidir.

Yalnızca en önemli açılış sayfasını çevirmek boşluklar bırakır. Almanca ana sayfa şirketi anlatıyor ama fiyatlandırma sayfası yalnızca İngilizce ise, maliyetle ilgili Almanca bir soru İngilizce sayfadan ya da üçüncü bir kaynaktan yanıtlanabilir. Öte yandan her pazarda her blog yazısını çevirmek büyük bir bakım yükü ve çok az değer katan zayıf sayfalar oluşturur.

Pratik bir kural: şirketiniz hakkındaki bir bilgi, o sayfanın yerel sürümü olmadan belirli bir pazarda yanlış ya da yanıltıcı olacaksa, o sayfayı çevirin. Vaka çalışmalarına özellikle dikkat edilmelidir. Bir vaka çalışmasını yalnızca o müşterinin, sektörün ve sonucun gerçekten geçerli olduğu pazara atfedin; bir müşterinin sonuçlarını geçerli olmadığı bir pazara çevirmeyin.

Yapay zekâ asistanlarının bölgesel bağlı kuruluşları ya da markaları karıştırmasına yol açan en yaygın yerel varlık hataları nelerdir?

Çoğu karışıklık, tek bir teknik sorundan çok tutarsız adlandırma ve belirsiz sahiplik yapısından kaynaklanır. Bir ana marka, bölgesel bir bağlı kuruluş ve bir distribütör kendilerini benzer ifadelerle tanımladığında, bir asistanın belirli bir bilginin hangi varlığa ait olduğunu güvenilir biçimde ayırt etmesi için bir yol kalmaz.

Aşağıdaki hatalar, çok pazarlı B2B sitelerin denetimlerinde sık görülür. İçeriği değiştirmeye başlamadan önce her birini kendi sitenizde ve dizin kayıtlarınızda kontrol edin.

Bunları en çok alıcıyı etkileyen sıraya göre düzeltin. Önce adlar ve adresler, ardından sahiplik beyanları, sonra vaka çalışması atfı, en son yapılandırılmış veriler.

• Farklı ülkelerdeki farklı yasal tüzel kişiliklerde kullanılan aynı ticari ad; hangi tüzel kişiliğin hangisi olduğunu gösteren bir tanımlayıcı yok.
• Ana şirketini ve kendi tescil bilgilerini belirten Hakkında ya da yasal sayfası olmayan bölgesel bağlı kuruluşlar.
• Web sitesi, Google İşletme Profili ve işletme dizinleri arasında farklılık gösteren adresler, telefon numaraları ya da çalışma saatleri.
• Resmi bir sürüm belirtilmeden pazardan pazara farklı yazılan ya da farklı harflendirilen çevrilmiş marka adı.
• Hreflang'in bir pazarı küresel ana sayfaya ya da komşu bir ülkenin sayfasına yönlendirecek şekilde ayarlanması.
• Müşterinin nerede faaliyet gösterdiğine dair herhangi bir not olmadan, bir pazardaki vaka çalışmalarının başka bir pazarın sitesinde gösterilmesi.
• Eski alan adları, kapatılmış bağlı kuruluş adları ya da durdurulmuş ürünlerin hâlâ dizinlenmesi ve güncel sayfalardan bağlantılanması.
• Organizasyon yapılandırılmış verisinin eksik olması ya da yerel tüzel kişiliği ana şirkete, profillere ve sicil kayıtlarına bağlayan sameAs bağlantılarının bulunmaması.

Çok dilli yapay zeka görünürlüğü için aylık operasyon kontrol listesi nasıl görünür?

Aylık bir kontrol listesi işin tekrarlanabilir kalmasını sağlar; böylece bir ekip her çeyrek aynı sorunları yeniden keşfetmek zorunda kalmaz. Amaç, varlık (entity) verilerinin tutarlı olduğunu, her pazar sürümünün eksiksiz ve doğru etiketlenmiş olduğunu ve alıcıların her dilde gördüğü yanıtların doğru sayfaya işaret ettiğini doğrulamaktır.

Kontrol listesini, bir ekip pazar başına günde tamamlayabilecek kadar kısa tutun ve sonuçları trendlerin görülebilmesi için tek bir yerde kaydedin. Her pazar için, yerel varlık verilerindeki değişiklikleri onaylayabilecek bir sorumlu atayın; çünkü hataların çoğu bir yerde yapılıp diğer yerde yapılmayan düzenlemelerden kaynaklanır.

1. Yerel site, Google İşletme Profili ve başlıca dizinlerde yasal unvan, adres, telefon ve açıklamanın birbiriyle eşleştiğini doğrulayın.
2. Her yerel sürümü hreflang hataları, eksik geri bağlantılar ve yanlış pazara yönlendiren sayfalar açısından tarayın.
3. Seviye 1 ve Seviye 2 sayfalarının tamamen çevrildiğini ve yerel varlık bilgilerini taşıdığını kontrol edin.
4. Önemli her yapay zeka asistanında pazarın yerel dilindeki istem setini çalıştırın ve bahsetmeleri, açıklamaları ve alıntılanan URL'leri kaydedin.
5. Her hatayı, alıntılanması gereken belirli sayfayla birlikte kaydedin, ardından bir bitiş tarihi ile düzeltme atayın.
6. Düzeltilen her hata için istemleri bir sonraki döngüde yeniden çalıştırarak değişikliğin yanıtlara yansıyıp yansımadığını doğrulayın.