A
- AEO Answer Engine Optimization
- İçeriğin, cevap üreten sistemlerde (yapay zeka asistanları, sesli asistanlar) doğrudan cevap olarak kullanılabilmesi için düzenlenmesi. GEO ile büyük ölçüde örtüşür; AEO daha çok tek bir net cevabı, GEO ise genel olarak üretken motorlarda görünürlüğü vurgular. İlgili sayfa →
- AIDA Modeli AIDA
- Dikkat (Attention), İlgi (Interest), İstek (Desire), Eylem (Action) aşamalarından oluşan klasik pazarlama hunisi modeli. Mesajın hangi aşamadaki kişiye söylendiğini ayırt etmek için kullanılır; ölçüm modeli değil, planlama çerçevesidir.
- Ajan (AI Agent) AI Agent
- Kendisine verilen hedefe ulaşmak için adımları kendi belirleyip araçları kullanarak iş yapan yapay zeka sistemi. Sabit kurallarla çalışan otomasyondan farkı, sıralamayı önceden yazılmış bir akıştan değil durumdan çıkarmasıdır. İlgili sayfa →
- Alıntılanabilirlik Citability
- Bir sayfanın yapay zeka cevaplarında kaynak olarak kullanılabilme kolaylığı. Net tanımlar, kendi içinde tam paragraflar, kaynaklı sayılar ve düzenli başlık yapısı artırır; dağınık anlatım ve başka sayfaya bağımlı bölümler azaltır. İlgili sayfa →
- Anahtar Kelime Yamyamlığı Keyword Cannibalization
- Aynı arama niyetini karşılayan birden fazla sayfanın aynı sorguda birbiriyle yarışması. Google hangi sayfayı göstereceğine karar veremediği için ikisi de istikrarlı sıralanamaz ve bağlantı değeri bölünür. Bir ceza değil, site yapısından kaynaklanan belirsizliktir. İlgili sayfa →
- Arama Niyeti Search Intent
- Bir aramayı yapan kişinin asıl amacı: bilgi edinmek, bir siteye ulaşmak, karşılaştırmak veya satın almak. Sayfanın niyetle örtüşmemesi, teknik olarak kusursuz bir sayfanın bile sıralanmamasının en yaygın nedenidir. İlgili sayfa →
- Atıf Modellemesi Attribution Modeling
- Bir dönüşüme katkıda bulunan birden fazla temas noktası arasında değerin nasıl paylaştırılacağını belirleyen yaklaşım. Son tıklamaya tüm değeri vermek en yaygın ama en yanıltıcı modeldir; kanalların gerçek katkısını gizler. İlgili sayfa →
- A/B Testi A/B Test
- Aynı sayfanın, reklamın veya e-postanın iki farklı sürümünü eş zamanlı yayınlayıp hangisinin daha iyi sonuç verdiğini ölçme yöntemi. Geçerli bir sonuç için trafiğin rastgele bölünmesi ve yeterli örneklem birikmesi gerekir; az trafikle alınan sonuç tesadüf olabilir. İlgili sayfa →