Yapay Zekâ İçin İçerik Budaması: Silinmesi Gereken Sayfalar

Pazarlama direktörleriyle en zor geçen konuşmalardan biri şöyle başlıyor. Trafik raporunu açıyoruz, ayda hâlâ binlerce ziyaret çeken bir sayfayı gösteriyorum ve o cümleyi kuruyorum. Bu sayfa sana para kaybettiriyor, çözüm sayfayı silmek. Masada uzun bir sessizlik oluyor çünkü geçmişin tablosunda “iyi performans” diye işaretlenmiş bir sayfanın bugün bir yapay zekâ modeline sizi yanlış alıcıya önermeyi öğrettiğini pek sık duymuyorsun.

Yirmi yıl önce bir web sitesine, matbaanın arşive baktığı gibi bakardık. Daha çok sayfa, daha geniş kapsam, Google’a taranacak daha geniş yüzey. O dönemin ekonomisi stoklamayı ödüllendiriyordu. Bu dönemin ekonomisi stoklamayı cezalandırıyor. Eğer alıcının ilk teması bir asistanla konuşmaksa, açık bıraktığın her sayfa, o asistanın hakkında eğitildiği brifingin bir cümlesidir. Ve bu cümlelerin bir kısmı artık aleyhine çalışıyor.

Geçen hafta yapay zekânın senin için söylediği ile senin söyleyeceğin arasındaki açığı yazmıştım. Aşağıdaki yazı o işin operasyonel yarısı. Tek bir uzman, tek bir somut problem ve bir alıcının bir daha asla görmemesi gereken sayfaları bulmak için kullandığı yöntem.

Sana Para Kazandıran Sayfa, Sana Zarar Veren Sayfa Olabilir

Paxton Gray, 97th Floor ajansının CEO’su. Bu sonbaharın başında WordPress VIP ile beraber Enterprise AI Discoverability Series adlı üç bölümlük bir webinar serisi yürüttüler. İkinci oturumun on üçüncü dakikasında, çoğu içerik liderinin duymak istemediği şu cümleyi kuruyor:

İyi trafik alan, iyi etkileşim oranı tutturan, ama işine uygun olmayan sayfalar olur. O sayfanın var olmaması lazım, çünkü yapay zekâyı yanlış yöne itiyor.

Paxton Gray, CEO, 97th Floor, ikinci oturum, 13:26

İşte çıkmazı burada. Gerçek trafik getiren bir sayfayı silersen oturumları kaybedersin. Tutarsan, öneri motoruna seni geçen senenin ürünü olarak düşünmesi için malzeme vermeye devam edersin. Yirmi yıl boyunca doğru cevap tartışmasız “tut” idi. Soru şu: hâlâ öyle mi.

Alıcılarının Yarısı Seni Aramadan Önce Bir Modele Sormuştu Bile

Sorunun bugün gündemde olmasının, iki yıl önce olmayışının nedeni, artık ölçülmüş bir alıcı davranışı değişikliği. G2’nin 2026 Alıcı Davranışı Raporuna göre (Mart 2026’da 1.076 B2B yazılım alıcısıyla yapılan anket) alıcıların %51’i artık araştırmaya Google yerine daha sık bir yapay zekâ sohbet botuyla başlıyor. Bir yıl önce bu oran %29’du. Aynı yönlendirmeyle %69’u ilk düşündüklerinden farklı bir tedarikçi seçmiş, on alıcıdan sekizi ise botun karar sürecini hızlandırdığını söylemiş.

Bir an dur ve bunu düşün. Pipeline’ındaki alıcıların çoğunluğu seninle temas kurmadan önce senin hakkında bir fikir oluşturuyor. O fikri oluştururken bir modelin okuduğu sayfalar; senin yayınladıkların, yayınladığını unuttukların ve 2019’da bir iş biriminin yayına alıp bir daha kapatmadığı sayfalar. Paxton’ın çerçevesi doğru: yirmi yıllık bir içerik dalgasının üzerinde süzülen bir marka, aslında asistana hiçbir zaman ölçülmek üzere kabul etmediği yüzlerce girdi veriyor.

Birinci Kol: Modelin Alıcıya Yanlış Bir Şey Söylediği Sayfaları Bul

Paxton triyaj yöntemini ikinci oturumda iki kez anlatıyor, en net hâli yirmi sekizinci dakikada. Birinci geçiş anomali avcılığı. Her sayfa için ziyaretleri ve etkileşimi çek. Büyük olan şekli değil, ilginç olan şekli ara: sıralamaya giren ama dönüştürmeyen bir sayfa, artık satmadığın bir ürün hattının eski bir sürüm notu, kategorini rakibin kelime dağarcığıyla tanımlayan bir sözlük maddesi.

İkinci geçiş daha keskin ve yeni. Envanterin üzerinde bir yapay zekâ duyarlılık analizi çalıştır ve modelin markan hakkında yanlış bir şey söylediği ve bunu söylerken yine senin sitenden alıntıladığı yerleri bul. Problemin mekanik hâli bu: model yanlış tarifi uydurmuyor, sen besliyorsun. Paxton kayıtta ismi geçmeyen bir örnek verdi. Küçük mekanlara açılmak isteyen bir müşteri, bir modelin kendilerini kategorilerinin IBM’i olarak tarif ettiğini keşfetti: iyi oturmuş, ama hantal, kullanımı zor ve küçük mekanlar için uygun değil. Tarif kötü niyetli değildi. Açık bıraktıkları sayfalara göre doğruydu.

HubSpot 2020’de bu hamlenin bir versiyonunu kamuya açtı: artık ürün konumlandırmalarına uymayan eski blog içeriklerinin büyük bölümünü sildiler ve geride kalan sayfalarda organik trafiğin toparlandığını raporladılar. Yapay zekâ araması versiyonu, aynı içgüdünün farklı bir metrik üzerinde çalışmış hâli. Link gücünü yoğunlaştırmak için budamıyorsun, bir modelin ortalamasını aldığı yüzeyi daraltmak için budamıyorsun. WordPress VIP’in CMO’su Jodi Cerretani birinci oturumda bunu net koyuyor: ortalama bir marka, sulandırılmış bir markadır.

İkinci Kol: Sayfaları Hâlâ Sıralandığına Göre Değil, Hâlâ İşine Uyduğuna Göre Sırala

Yavaş geçiş asıl iş. Sayfa sayfa, trafik ve etkileşime göre filtreleyerek, her birini “sayfanın yazıldığı dönemdeki işine” değil, “bugün yürüttüğün işe” olan uygunluğu üzerinden puanla. Üç soru yükün büyük bölümünü taşıyor. Bu sayfa, hâlâ istediğin alıcıya hâlâ sattığın bir ürün hattını mı anlatıyor. Üzerindeki kelime dağarcığı, bugünkü alıcının kullandığı dağarcıkla eşleşiyor mu. Sayfadaki kategori anlayışı, bu çeyrek yayınladığın her yeni varlığa koyduğun anlayışla aynı mı.

Bu geçişten üç sonuç çıkıyor. Birincisi 410 Gone ile silme, sadece seni yanlış tanıtan ve tutulmaya değer hiçbir şey taşımayan sayfalar için dikkatli kullanılacak. İkincisi yönlendirme; niyet hâlâ geçerliyse ve mevcut bir sayfa onu karşılıyorsa. Üçüncüsü ise çoğu ekibin eksik saydığı yol: URL’yi koruyup içeriği baştan sona yenilemek. Bu seçenek önemli, çünkü bir yapay zekâ tarayıcısı da tıpkı insan okur gibi, eski bir URL’ye yeni bir URL’den daha fazla güveniyor. Otorite adrestedir, mesaj gövdededir, adresi atmadan gövdeyi değiştirebilirsin.

Paxton ikinci oturumda Alaska’yı sahiplenmek isteyen bir yolcu gemisi şirketini anlatıyor. Ajans bu geçişi yaptı, sonra alıcı yolculuğuna eşlenmiş bir küme kurdu: yılın dönemleri, hayvanlar, limanlar, geziler. Sonucu şöyle tarif ediyor: marka bir rakiple ilk sırayı değiş tokuş eden konumdan, Alaska ile ilgili her şeyde en çok alıntılanan yolcu gemisi şirketi konumuna geçti. Marka adlı adınca verilmiyor, metrik yok, dönem yok. Ben bunu vaka çalışması olarak yazmazdım. Düzgün bir budamanın ne tür bir dönüşüm açtığının şekli olarak ise öğretici.

Üçüncü Kol: Henüz Kimsenin Çözemediği, Ölçüm

Henüz işe yaramayan kol atıf. Paxton bu konuda kayıtta sıra dışı biçimde dürüst. Birinci oturumda, yirmi dördüncü dakikada açıkça söylüyor: bir yapay zekâ cevabında görünmek bir şey, bunun gelire dokunduğunu göstermek başka bir şey, dürüst cevap ise bolca korelasyon ve neredeyse hiç nedensellik. Beş dakika sonrası benzetmesi bir reklam panosu: bir reklam panosunu dönüşüm pikseli ile ölçmezsin. Marka aramasının artıp artmadığına, siteye doğrudan trafiğin yükselip yükselmediğine, gelenlerin daha iyi oranda dönüşüp dönüşmediğine bakarsın.

Jodi aynı oturumda kendi ürün kategorisinin altını oyuyor. Çok az satıcı yaptığı için alıntılamaya değer. Diyor ki, bugünün ölçüm araçları (kendisininki, yani WordPress VIP’inki dahil) aslında insanı ölçüyor, çünkü tarayıcıda JavaScript üzerinde çalışıyor. Yapay zekâ tarayıcılarıysa JavaScript çalıştırmıyor. Anlamı rahatsız edici. Dashboard’un sana yapay zekâ yönlendirmesi hakkında gösterdiği sayı neredeyse kesinlikle gerçek yapay zekâ taramasının altını gösteriyor, ve o sayı tam da bu tarayıcıların dokunmadığı tek yüzeyden geliyor.

Serinin ölçüm odaklı üçüncü oturumu 20 Ekim’de yayına girecek. Orada ne sunulursa sunulsun, bu açığı önümüzdeki iki çeyrekte kapatacağına şaşırırdım. Buna göre planla: budamayı atıf raporunun gücüne değil, teşhisin gücüne dayanarak yap.

Gerçek Bir WordPress ve WooCommerce Vitrininde Budama Neye Benziyor

İşin tartışma kısmı bitti, bütçe kalemine döndüğü yer burası. Kurumsal bir WordPress ya da WooCommerce vitrininde içerik budaması bir öğleden sonralık iş değildir. Değil olmasının sebebi şu: ne budayacağına karar vermek için ihtiyacın olan veri, birbirleriyle doğal konuşmayan dört ayrı sisteme dağılmış durumdadır.

Veri modeli, sırayla. Yazı ve sayfa envanteri WordPress veritabanında, post ID ve post türü üzerinden tutuluyor. Bir WooCommerce kataloğunda ürün sayfaları ikinci bir post türü; kategori ve etiket arşivleri de denetlenmeye değer üçüncü bir yüzey. Analitik GA4’te, URL yoluna göre anahtarlanıyor; sondaki eğik çizgiler ve parametreler devreye girdiğinde bu, WordPress permalink’iyle güvenilir biçimde eşleşmiyor. Search Console bağlıysa etkileşim sinyalleri canonical URL ile geliyor. Bir yapay zekâ duyarlılık geçişi çalıştırırsan, bulgular modelin alıntıladığı URL’ye göre işaretleniyor; o URL ise canonical olabilir, olmayabilir.

İşin pratik yapısı bir uzlaştırma katmanı. WordPress yazı envanterini WP-CLI ile dışa aktar, URL sütununu GA4 ve Search Console çıktılarına karşı normalleştir, yolda değil canonical URL’de birleştir; etkileşimin en alt çeyreğinde ve hacmin en üst çeyreğinde kalan her şeyi birinci anomali kovasına koy. Çoğu içerik budama projesi kurumsal bir vitrinde sessizce tam burada ölür, çünkü kimse bu uzlaştırmaya bütçe ayırmamıştır ve alternatifi (kırk bin URL’lik bir listeden göz kararı seçmek) kimsenin iş tanımında yoktur.

Silme adımı işin kolay yarısı. WordPress’te bir budama bir yok oluş değil, bir statü değişikliğidir: yönlendirme kuralı üzerinden sunulan bir 410 Gone, migrasyon günlüğüne bir not, site haritasında bir değişiklik. Bir WooCommerce vitrini için bir pürüz daha var. Bir ürün sayfasını silmek, o ürünü alan herkesin sipariş geçmişini kırar, çünkü WooCommerce sipariş kaydı post ID’yi işaret eder. Bizim uyguladığımız örüntü şu: ürünü yayından al, kataloğundan ve site haritasından çıkar, kaydı o ürünü sipariş etmiş müşteri için adreslenebilir bırak. Alıcıya bakan yüzey daralır, tarihsel kayıt bütünlüğünü korur.

Kaba efor, on bin ila elli bin URL’li bir vitrinde, iki ila beş bin aktif SKU’luk bir katalog üzerinde. Uzlaştırma ve anomali kovası, iki ila üç haftalık kıdemli içerik ve analitik zamanı. Yapay zekâ duyarlılık geçişi, prompt geçişini tekrarlanabilir bir modelde otomatikleştirmeye hazırsan ve token harcamasına bütçen varsa bir hafta. Yavaş sayfa sayfa uygunluk geçişi, kaç kişinin karar vermesine izin verildiğine göre dört ila sekiz hafta. Silmelerin, yönlendirmelerin ve yeniden yazımların uygulanması, bir sprint. Jodi’nin önerdiği üç aylık ritim, boru hattı bir kez kurulduğunda gerçekçi; her seferinde sıfırdan kuruyorsan pahalıya patlıyor.

Bir Sonraki İçerik İncelemesinin Brifi Aslında Ne Söylemeli

Eski brif uzunluk ve tazelikti. Yeni brif üç satır. Birinci: bir modelin sana karşı alıntıladığı sayfaları bul ve kaldır. İkinci: otorite kazanmış URL’leri koru, altındaki içerik artık uyumsuzsa gövdeyi yenile. Üçüncü: ilk ikisini her çeyrek yeniden kurmadan yapmanı sağlayacak boru hattını kur. Mevcut ajansının sana bunu olduğundan büyük bir iş gibi anlatacağı bir versiyonu var, kendi ekibinin ise olduğundan küçük göstereceği bir versiyonu var. Orta ölçekli bir kurum için dürüst sayı, bir çeyreklik kıdemli içerik zamanı. Ve bir alıcı sana “iyi oturmuş ama hantal ve bizim için değil” denmeyi bıraktığı ilk anda kendini amorti ediyor.

Alıcıların senin hakkında başkasının modeli üzerinden fikir oluşturmasını bitirmeden yapılması gereken türden bir işse bu, bizim üstlendiğimiz türden bir iş. İlgili okumalar WordPress VIP arşivinde.