# AI Aramasında Görünmek ve Model Eğitiminde Kullanılmak: Şirketiniz Ne Kazanıyor?

> AI aramasında kaynak olarak görünmekle model eğitimine içerik sağlamak arasındaki fark, şirketlerin içerik kararlarını nasıl etkiler?

Bir şirket, hazırladığı bilgilendirici yazının insanlara ulaşmasını ister. Bir ürün üreticisi ise insanların ürününü doğru tanımasını ve gerektiğinde teknik belgesine ulaşmasını bekler. İki şirket de web sitesine içerik koyar; ama o içerikten aynı sonucu beklemez.

OpenAI'ın [web sitelerinin AI eğitimi tercihlerini bildirmesini kolaylaştırmaya yönelik duyurusunu](https://openai.com/index/helping-websites-express-ai-training-preferences/) görünce bu farkı düşündüm. Şirket, site sahiplerinin `robots.txt` üzerinden kullanabileceği ortak bir eğitim tercihi sinyalini destekleyeceğini açıkladı. Duyuruda uygulamanın önümüzdeki aylarda hayata geçirilmesinin hedeflendiği belirtiliyor; yani açıklama, bu desteğin bugün çalıştığını göstermiyor.

Haberin bende uyandırdığı soru bir dosyanın içine ne yazılacağından daha geniş: **Bir şirketin içeriğinin AI aramasında bulunmasıyla model eğitiminde kullanılması arasında nasıl bir fark var? Şirket bu iki kullanımdan ne kazanıyor?**

## AI içeriği bulduğunda ve eğitimde kullandığında

Bir AI sistemi soruya yanıt hazırlarken web'de arama yapabilir. Uygun bulduğu bir sayfaya erişip yanıtını bu bilgiyle destekleyebilir ve kaynağa bağlantı verebilir. Sayfanın erişilebilir olması seçileceğini veya bağlantı alacağını garanti etmez. Yine de şirket açısından bir okurun kaynağı görmesi ve siteyi ziyaret etmesi mümkündür.

Model eğitimi başka bir süreçtir. Sağlayıcı, topladığı metinleri bir modelin geliştirilmesinde kullanabilir. Model çok sayıda örnekten dil ve bilgiler arasındaki ilişkileri öğrenir. Sonradan bir soruyu yanıtlarken o bilgiyi hangi sayfadan öğrendiğini göstermesi veya sayfanın sahibini anması gerekmez. Bir sayfanın eğitime açık olması da mutlaka eğitimde kullanılacağı anlamına gelmez.

Bir üçüncü durumda kullanıcı doğrudan bir sayfanın bağlantısını verip incelenmesini isteyebilir. Bu da otomatik arama ve eğitimden ayrı bir kullanım yoludur. Örneğin OpenAI, kullanıcı tarafından başlatılan sayfa ziyaretleri için farklı bir araç tanımlıyor ve bu ziyaretlerde `robots.txt` kurallarının uygulanmayabileceğini belirtiyor.

OpenAI'ın [tarayıcı belgeleri](https://developers.openai.com/api/docs/bots), eğitimde kullanılabilecek içerikleri toplayan `GPTBot` ile ChatGPT aramasına hizmet eden `OAI-SearchBot` için ayrı kontroller tanımlıyor. Bir site sahibi, OpenAI'ın tarif ettiği şekilde eğitim taramasını engellerken arama taramasına izin verebilir. Bu ayrım, her sağlayıcının aynı kontrolü sunduğu anlamına gelmiyor.

## Bir klinik sayfasından ne bekler?

Varsayımsal bir sağlık kuruluşunun, rinoplasti hakkında genel bilgi veren bir sayfa hazırladığını düşünelim. Sayfa, kişilerin sık sorduğu soruları yanıtlıyor ve uygun bir noktada klinikle iletişim kurmaya davet ediyor.

Kuruluş bu içeriğe zaman ve uzmanlık ayırmış olabilir. Okurun sayfaya ulaşmasını, kurumu tanımasını ve ihtiyaç duyarsa iletişim kurmasını bekleyebilir. AI aramasında sayfanın kaynak gösterilmesi, bu yolculuğun başlangıcı olabilir. Ama atıf alan her sayfa ziyaret edilmez; ziyaret eden her kişi de müşteriye dönüşmez.

Aynı sayfa model eğitimine dahil edilirse, model daha sonra genel bir rinoplasti sorusuna yanıt verirken klinikten söz etmeyebilir. Sayfadaki iletişim daveti de kullanıcıya ulaşmayabilir. Bu, belirli bir yanıtın o klinikten öğrenildiğini veya kliniğin müşteri kaybettiğini kanıtlamaz. Yalnızca iki kullanımın işletmeye geri dönüşünün neden farklı olabileceğini gösterir.

Genel sağlık bilgisinin toplumsal faydası da olabilir. Bir kuruluş, içeriğinin daha geniş bir bilgi ortamına katkısını değerli bulabilir. Fakat bunun kendi markasına ölçülebilir bir fayda sağlayıp sağlamadığı ayrı bir sorudur.

## Bir ürün sayfasında soru değişir

Şimdi de belirli bir yapı malzemesi üreten bir şirket düşünelim. Ürün sayfasında ürünün adı, hangi yüzeylerde kullanılacağı, uygulama koşulları ve teknik dokümanları yer alıyor.

Bu sayfada markanın ve ürünün kendisi bilginin merkezindedir. Şirket, bir profesyonelin ürünü doğru ihtiyaçla eşleştirmesini ve güncel uygulama belgesini bulmasını isteyebilir. Ürüne özgü bilginin model eğitimine girmesi, modelin ürün hakkında yanıt verebilmesine katkıda bulunabilir. Ancak ürün adının doğru anılacağı, teknik ayrıntıların eksiksiz aktarılacağı veya kaynağa bağlantı verileceği garanti değildir.

Üstelik ürün bilgileri değişebilir. Bir formül, uygulama sınırı veya teknik belge güncellendiğinde daha önce eğitilmiş bir modelin bunu hemen yansıtacağını varsayamayız. Bu nedenle ürün sayfasının güncel bilgi olarak bulunması ve üreticinin dokümanına yönlendirmesi, eğitim verisine girmesinden farklı bir değer taşıyabilir.

Burada da AI aramasında yer almak otomatik bir satış anlamına gelmez. Doğru ürünün anılması, teknik belgenin açılması, bir teklif talebi ve satın alma birbirinden ayrı sonuçlardır.

## Kaynak gösterme şartı koyamaz mıyız?

Bir içerik sahibi sayfasında atıf beklentisini veya kullanım koşullarını açıklayabilir. Bu, tercihinin anlaşılmasına yardımcı olur. Fakat böyle bir açıklamanın her AI sağlayıcısı tarafından okunacağını ve her ilgili yanıtta uygulanacağını varsayamayız.

Ortak eğitim sinyaline ilişkin [IETF teknik taslağı](https://datatracker.ietf.org/doc/html/draft-kelley-aipref-training-preference-signal-00), içerik sahibinin eğitim tercihini ifade etmeye odaklanıyor. İncelediğim taslak, modelin her ilgili yanıtında içerik sahibine bağlantı vermesini sağlayan bir kural tanımlamıyor. Taslak tamamlanmış bir standart da değil.

Eğitimde kullanılan bir esere atıf ile belirli bir yanıtta kullanılan sayfaya bağlantı verilmesi aynı problem değil. [Creative Commons'ın değerlendirmesi](https://creativecommons.org/2026/07/24/attribution-in-the-age-of-ai/) de eğitim kaynaklarını bir modelle ilişkilendirmekle kaynakları tek tek yanıtlara bağlamak arasındaki farkı ele alıyor. Lisansın veya bir kullanım koşulunun hukuki etkisi ise kullanım biçimine ve ilgili hukuka göre değerlendirilmelidir.

## Aynı ayar her sağlayıcıda aynı anlama gelmeyebilir

Eğitim ve arama arasında ayrım yapmak faydalı; fakat uygulamada sağlayıcıların kontrolleri bire bir örtüşmüyor.

Örneğin Google, [`Google-Extended` kontrolünün](https://developers.google.com/crawling/docs/crawlers-fetchers/google-common-crawlers) gelecekteki Gemini model eğitimini ve belirli Gemini ürünlerinde arama içeriğiyle yanıtı destekleme kullanımını etkilediğini belirtiyor. Aynı belgeye göre bu kontrol, sitenin Google Arama'da listelenmesini veya sıralanmasını etkilemiyor.

Bu farkın işletme açısından karşılığı önemli: Bir şirket eğitim kullanımını sınırlamak isterken, bazı ürünlerde güncel içeriğinin yanıtı desteklemek için kullanılmasını da etkileyebilir. Bu nedenle kararı vermeden önce hangi sağlayıcının, hangi ürün ve kullanım için neyi kontrol ettiğine bakmak gerekiyor.

## Önce içeriğin görevini belirleyin

Bir şirketin bütün sayfaları için tek bir beklentisi olmayabilir. Genel bilgilendirme yazısı doğru kişiye ulaşmak için hazırlanmış olabilir. Ürün sayfasının görevi teknik karar vermeyi kolaylaştırmak olabilir. Özgün bir araştırmada ise kurum, bulgularının adıyla birlikte anılmasını bekleyebilir.

Bu yüzden teknik ayara geçmeden önce şu soruları sormak daha yararlı:

- Bu sayfa hangi iş sonucuna veya okur ihtiyacına hizmet ediyor?
- Bilgi genel mi, yoksa markaya, ürüne veya özgün araştırmaya mı özgü?
- Bir AI yanıtında marka adı ve kaynak bağlantısı bizim için ne kadar önemli?
- Bilginin eski veya eksik aktarılması nasıl bir sonuç doğurabilir?
- Kullanılan sağlayıcı, eğitim ile arama tercihlerini gerçekten ayrı yönetmeye izin veriyor mu?

Bu sorular her şirketi aynı karara götürmez. Bir yayıncı, bilgisinin daha geniş kullanımını değerli bulabilir. Başka bir şirket, ürettiği içeriğin atıfsız kullanımından ölçülebilir bir karşılık görmeyebilir. Bir üretici de ürün bilgisinin keşfedilmesini isterken güncelliği ve doğruluğu önceliklendirebilir.

Benim için OpenAI duyurusunun açtığı asıl konu bu. `robots.txt` içindeki bir tercih, teknik bir satırdan ibaret görünse de arkasında içerik yatırımı, dağıtım ve kontrol kararı var. Önce içeriğin şirket ve okur için ne iş yaptığını anlamadan, hangi kullanımın değerli olduğunu da değerlendiremeyiz.

---

Language: Turkish
License: CC BY 4.0
License URL: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Scope: Evren Bal-authored text, unless this article expressly states otherwise.
Excluded: Third-party material, quoted excerpts, logos, and separately marked images retain their own rights.
Attribution: Credit Evren Bal, link to the canonical source and license, and indicate changes.
Source: https://evrenbal.com/tr/ai-iceriginizi-buldugunda-ve-ogrendiginde