A
- AI Citation
- Bir yapay zekâ yanıtında bilgi kaynağı olarak gösterilen web sayfası veya yayındır.
- AI Crawler
- Yapay zekâ ürünleri için içerik keşfeden otomatik tarayıcıdır; arama görünürlüğü ve model eğitimi botları aynı amaçta olmayabilir.
- AI Referral Traffic
- ChatGPT, Gemini, Perplexity veya benzeri sistemlerdeki bağlantılardan siteye gelen yönlendirme trafiğidir. AI trafiği rehberi →
- AI Visibility
- Bir marka ya da kaynağın üretken yapay zekâ yanıtlarında anılma, önerilme veya kaynak gösterilme düzeyidir.
- Answer Engine Optimization
- İçeriği doğrudan yanıt üreten arama ve asistan sistemlerinde anlaşılır ve kaynak gösterilebilir hâle getirme yaklaşımıdır.
B
- Brand Mention
- Bir marka adının bağlantılı ya da bağlantısız biçimde dijital bir kaynakta anılmasıdır.
C
- Chunk
- Uzun içeriğin sistem tarafından işlenebilen anlamlı küçük bölümüdür; açık başlıklar bölümün bağlamını korur.
- Citation Frequency
- Bir kaynağın izlenen yapay zekâ yanıtlarında ne sıklıkla referans gösterildiğini ifade eder.
- Context Window
- Bir dil modelinin tek işlemde dikkate alabildiği metin ve veri miktarıdır.
- Conversational Search
- Kullanıcının doğal dille soru sorup takip sorularıyla ilerlediği arama biçimidir.
E
- Embedding
- Metin veya varlıkların anlamsal yakınlığını hesaplamaya yarayan sayısal temsilidir.
- Entity Consistency
- Marka, kişi ve hizmet bilgilerinin farklı kaynaklarda aynı ve çelişkisiz biçimde yer almasıdır.
- Entity Salience
- Bir varlığın metnin ana konusu içindeki göreli önem ve belirginlik düzeyidir.
F
- Factual Consistency
- Bir bilginin sayfa içinde ve farklı güvenilir kaynaklarda birbiriyle çelişmemesidir.
- Fan-out Query
- Karmaşık bir soruyu araştırmak için sistemin ürettiği tamamlayıcı alt sorgulardan biridir.
- Foundation Model
- Çok farklı görevlere uyarlanabilen, geniş veri üzerinde eğitilmiş temel yapay zekâ modelidir.
G
- Generative Engine
- Kaynakları araştırıp sentezleyerek doğal dilde yeni yanıt oluşturan arama veya asistan sistemidir.
- Generative Engine Optimization
- Markanın ve içeriğin üretken motorlar tarafından doğru anlaşılması, anılması ve kaynak gösterilmesi için yapılan çalışmalardır. GEO rehberi →
- Grounding
- Model yanıtının güncel belge, veri veya arama sonuçları gibi dış kaynaklara dayandırılmasıdır.
H
- Hallucination
- Yapay zekânın doğruymuş gibi sunduğu fakat kaynaklarla desteklenmeyen veya yanlış bilgidir.
- Hybrid Search
- Anahtar kelime eşleşmesi ile anlamsal vektör aramasını birlikte kullanan bilgi erişim yöntemidir.
K
- Knowledge Retrieval
- Bir yanıt üretmeden önce ilgili bilgi ve belgelerin bulunup sisteme getirilmesi sürecidir.
L
- Large Language Model
- Çok miktarda metinden dil örüntülerini öğrenerek metin anlayan ve üreten büyük dil modelidir.
- LLM
- Large Language Model ifadesinin kısaltmasıdır; ChatGPT gibi ürünlerin arkasındaki model sınıfını anlatır.
- llms.txt
- Bir sitenin yapay zekâ sistemlerine önemli kaynaklarını metin dosyasıyla sunmayı öneren topluluk standardıdır; görünürlük garantisi yoktur. llms.txt rehberi →
M
- Machine-readable Content
- Yapısı, başlıkları ve verileri yazılımlar tarafından güvenilir biçimde ayrıştırılabilen içeriktir.
- Model Training
- Bir yapay zekâ modelinin veri örneklerinden istatistiksel örüntüler öğrenmesi sürecidir.
- Multimodal Model
- Metinle birlikte görsel, ses veya video gibi birden fazla veri türünü işleyebilen modeldir.
P
- Prompt
- Bir yapay zekâ sistemine verilen soru, talimat ve bağlamın tamamıdır.
- Prompt Monitoring
- Belirlenmiş sorulara verilen yapay zekâ yanıtlarını marka, rakip ve kaynaklar bakımından düzenli izlemektir.
R
- RAG
- Modelin yanıt öncesinde dış kaynaklardan ilgili bilgi getirip üretimi bu bilgiyle desteklediği Retrieval-Augmented Generation yöntemidir.
- Retrieval
- Bir sorgu için ilgili belge, bölüm veya verinin bilgi havuzundan bulunması aşamasıdır.
S
- Semantic Search
- Sorgudaki kelimelerden öte anlam ve bağlam benzerliğini kullanarak sonuç bulan arama yöntemidir.
- Source Attribution
- Bir iddia veya bilginin hangi kaynaktan geldiğinin açık biçimde belirtilmesidir.
- Synthetic Query
- Bir sistemi test etmek veya kapsama alanını genişletmek amacıyla yapay olarak üretilmiş sorgudur.
V
- Vector Database
- Embedding benzerliğine göre veri saklayan ve yakın anlamlı kayıtları hızlı bulabilen veri tabanıdır.
Z
- Zero-shot Answer
- Modelin görev için özel örnek görmeden genel öğrendikleriyle ürettiği yanıttır.
Aradığınız ifadeyle eşleşen bir terim bulamadık.