Kanıt, Mimari ve Çalışma Kaydı
Çalışmayı, gerekçeyi ve doğrulanabilir yapıyı görün
Bu sayfa Taghi Molavi ve InTen’in Google ve ChatGPT gibi yanıt motorlarında görünürlük için nasıl çalıştığını açıklar.
Bu sayfa ne işe yarar?
Sorunu, inşa edilen sistemi ve kamuya açık kanıtı gösterir. Müşteri bilgileri gizli tutulur.
Problem → Build → Evidence
Örnek Olaylar ve Çözüm Mimarisi
Müşteri detayları NDA kapsamındadır; problem kalıpları ve niteliksel kanıtlar incelenebilir.
CASE STUDY [01]Ulusal Dijital Haber ve Medya Yayıncısı
Bağlam
Günde yüzlerce içerik üreten ve çok kanallı dağıtım yapan büyük ölçekli dijital medya.
Sorun
Yüksek yayın hızı veri kalitesini geride bırakmış ve yapay zeka cevap motorlarında kaynak gösterilme oranını düşürmüştü.
İnşa Edilen Sistem
Otomatik NewsArticle ve yazar entity grafiği tasarlandı; şemalar harici kaynaklarla doğrulandı.
Doğrulanabilir Kanıt
Niteliksel sonuç: Search Console üzerinde sıfır hata ile tam Rich Results ve Knowledge Graph uyumu sağlandı.
🔒 Müşteri kimliği ve altyapı detayları gizlilik sözleşmesi (NDA) kapsamındadır.
CASE STUDY [02]B2B Endüstriyel Ekipman ve Üretim Markası
Bağlam
Bölgesel ihracat yapan endüstriyel makine ve mühendislik firması.
Sorun
Ürün kataloglarının yapılandırılmamış olması yapay zeka motorlarının teknik verileri yanlış aktarmasına yol açıyordu.
İnşa Edilen Sistem
Product ve Service şemaları yeniden yapılandırıldı, çok dilli hreflang düzenlemeleri tamamlandı.
Doğrulanabilir Kanıt
Niteliksel sonuç: Model halüsinasyonları giderildi ve teknik varlık doğrulaması sağlandı.
🔒 Sözleşme bilgileri ve marka adı gizli tutulmaktadır.
CASE STUDY [03]Çok Dilli Profesyonel Danışmanlık Firması
Bağlam
Farklı dillerde sınır ötesi danışmanlık hizmeti sunan uluslararası şirket.
Sorun
Niteliksiz müraciət fazlalığı operasyonel yük yaratırken hizmet sayfaları yapay zekada eksik görünüyordu.
İnşa Edilen Sistem
Dijital İkiz ön eleme hattı kuruldu, doğrulanmış bilgi tabanı entegre edildi.
Doğrulanabilir Kanıt
Niteliksel sonuç: Niteliksiz talepler otomatik filtrelendi ve hizmet sayfalarının görünürlüğü artırıldı.
🔒 Müşteri verileri ve iç süreçler gizlidir.
Açık Kaynak Sistemler
Yöntemin parçalarını ve ölçüm mantığını gösteren üç açık kaynak proje.
TypeScript · Benchmarkgeo-scope
Problem: There was no repeatable way to compare how an entity appeared in answer engines.
Built: A benchmark that records prompts, answers, citations, and retrieval differences.
Example: Example: run the same question across engines and inspect where the brand and its sources appear.
Verifiable result: Result: a reproducible report and method, rather than a vague visibility claim.
GitHub’da aç ↗MCP · Pythonmcp-agent-skills-hub
Problem: Agents had skills scattered across projects with unclear quality.
Built: A registry and evaluation layer for finding the right reusable skill.
Example: Example: before acting, an agent can discover and inspect a search or validation skill.
Verifiable result: Result: skills become discoverable, reusable, and reviewable.
GitHub’da aç ↗n8n · Dockern8n-agent-skills
Problem: n8n automations could work in a demo but lacked production validation.
Built: Reusable skills with explicit checks before and after an agent action.
Example: Example: validate links, structure, and the API response before publishing content.
Verifiable result: Result: an inspectable workflow instead of blind execution.
GitHub’da aç ↗ Neden açık kaynak?
Açık kaynak, araç ve yöntemin bir bölümünün GitHub’da incelenebilmesi demektir; müşteri bilgileri yine gizli kalır.
Markanızın yapay zeka yanıtlarında nasıl göründüğünü bilmiyorsanız buradan başlayın.
Projenizi değerlendirelim →