Bu makale, Perplexity adlı yapay zeka yanıt motorunun içerikleri nasıl değerlendirdiğini ve sıraladığını inceleyen bağımsız araştırmacı Metehan Yeşilyurt’un bulgularını özetlemektedir. Makale, SEO ve GEO başarısını artırmak isteyen pazarlama profesyonelleri için önemlidir çünkü Perplexity’nin sıralama sinyalleri ve içerik değerlendirme sistemleri hakkında ipuçları sunmaktadır. Bu bilgiler, Perplexity ve benzeri yanıt motorlarında sıralama avantajı elde etmek için optimizasyon stratejilerini geliştirmeye yardımcı olabilir.
Araştırmada, Perplexity’nin üç katmanlı (L3) makine öğrenimi yeniden sıralayıcısı gibi sistemler ortaya çıkarılmıştır. Bu sistem, varlık aramaları için kullanılır ve kalite sinyalleri ile konusal otoritenin önemini vurgular. Ayrıca, otoriter alan adlarının manuel listeleri ve YouTube ile senkronizasyon gibi faktörler de sıralama avantajı sağlayabilir.
Yeşilyurt, Perplexity’nin “temel sıralama faktörleri” olarak adlandırdığı birçok unsuru belgeledi. Bunlar arasında yeni gönderi performansı, konu sınıflandırması, zaman aşımı, anlamsal alaka, kullanıcı etkileşimi, bellek ağları ve besleme dağıtımı gibi faktörler yer alır. Başarı için stratejik konu seçimi, erken kullanıcı etkileşimi, sürekli optimizasyon ve kalite önceliği gereklidir.
Bu makale, pazarlama profesyonelleri için SEO’nun temel ilkelerini hatırlatırken, AI arama motorlarının yükselişiyle birlikte bu ilkelerin hala geçerli olduğunu vurgular. Bu bilgiler, pazarlama stratejilerini geliştirmek ve içerik görünürlüğünü artırmak için kullanılabilir.
Kaynak: https://searchengineland.com/how-perplexity-ranks-content-research-460031
