Açık Yayıncılık ve Yapay Zekâ ile Aylık SEO Raporlama Deneyi

Bir yazıyı yayımlamak benim için yalnızca son metni okura teslim etmek değil. O yazıyı neden seçtiğimi, hangi varsayımla hazırladığımı, sonuçlarını nasıl ölçtüğümü ve bu sonuçların hangi soruları doğurduğunu da zaman içinde görünür tutmak istiyorum. Bu yazıda bu pratiğe Açık Yayıncılık adını veriyorum.

Açık Yayıncılık ifadesi farklı bağlamlarda bir yayın platformunu ya da Open Access modelini anlatabilir. Ben burada bu yerleşik anlamlardan birini sahiplenmiyorum. Kullandığım anlam daha dar ve kişisel: yazılarla birlikte yayın kararlarını, ölçüm sınırlarını, sonuçları ve bu sonuçlardan çıkan editoryal soruları açıkça kayda geçirmek.

Okur yayımlanmış metni görüyor. O metnin arkasındaki seçimi, varsayımı ve sonucu nasıl değerlendirdiğimi ise çoğu zaman görmüyor. Yayıncılığın benim için asıl çalışma alanı burada başlıyor.

Ben iyi ayları seçip anlatmak istemiyorum. Bazı yazılar beklediğimden fazla ilgi görüyor. Bazıları sessiz kalıyor. Bazen yükselen bir sayı iyi bir sonuç gibi duruyor, fakat ayrıntıya indiğimde aynı hükmü veremiyorum. Bu dönemlerin tamamı, yayıncılığın nasıl ilerlediğini anlamak için gerekli.

Bu yüzden Açık Yayıncılık benim için sınırsız veri paylaşımı da değil. Okurun yayın sonucunu değerlendirebilmesi için hangi veriye baktığımı, o verinin neyi göstermediğini ve sonunda hangi kararı verdiğimi görünür kılmak.

Bu, açık yayıncılık için evrensel bir tanım değil. Kendi yayın pratiğimde sınadığım çalışma kuralı.

Neyi görünür kılıyorum?

Her kapanmış ay için kaç yazı yayımlandığını, ziyaretleri, benzersiz ziyaretçileri ve sayfa görüntülemelerini paylaşıyorum. Son 12 ayın seyri de aynı sayfada görünüyor. Arama verisi kullanılabildiğinde Google Search Console bulguları ve yeni yazıların Google sonuçlarında ilk kez ne zaman göründüğü rapora ekleniyor.

AI tarafından hazırlanan aylık değerlendirmeyi bu verilerle birlikte yayımlıyorum. Okur sonucu görürken o sonuca hangi yorumla yaklaştığımı da okuyabiliyor. Raporun AI ile hazırlandığı ayrıca belirtiliyor.

Fakat sayı ile yorum aynı şey değil.

Rakamlar neden tek başına yetmiyor?

Bir aylık raporun üstündeki kartlar ilk bakışta oldukça nettir. Kaç ziyaret oldu? Kaç kişi geldi? Kaç sayfa görüntülendi?

Bu sayılar ne olduğunu gösterir. Neden olduğunu veya ne yapmam gerektiğini tek başlarına söylemez.

Ziyaretçi sayısı, kaç kişinin düzenli bir okura dönüştüğünü göstermez. Sayfa görüntülemesi, insanların yazıları dikkatle okuduğunu kanıtlamaz. Google Analytics'teki Direct grubu da ziyaretin gerçek kaynağını her zaman açıklamaz. Direct yükseldiğinde elimde bir ölçüm vardır, fakat henüz bir neden yoktur.

Bu yüzden aylık SEO raporunu bir Search Console dökümü olarak kurmadım. Arama verisi yoksa Google Analytics'i ve yayın envanterini değerlendiriyorum. Arama verisi geldiğinde de onu aynı dönemin organik ziyaretleri ve ilgili sayfalarıyla birlikte okuyorum.

Bu ayrımlar raporun kenarında duran yöntem notları değil. Sonucu değiştiriyorlar. Bir artışı başarı sayıp saymayacağımı, eski bir yazıyı güncelleyip güncellemeyeceğimi veya yeni bir konuya daha fazla ağırlık verip vermeyeceğimi belirliyorlar.

Bir aylık yorum nasıl hazırlanıyor?

Aylık raporun kamusal yüzü kısa görünüyor. Arkasında ise her ay yeniden başlayan daha disiplinli bir çalışma var.

Önce kapanmış ayın ham veri özeti korunuyor. Ardından AI'ın kullanacağı kanıt paketi hazırlanıyor. Paket üstte görünen toplamlarla sınırlı değil. Kullanılabildiği ölçüde kanalları, sayfaları, arama sorgularını, yayın tarihlerini ve veri kapsamındaki boşlukları da içeriyor.

AI metni yazmaya hemen başlamıyor. Önce olası açıklamaları sınıyor. Trafik artışı hangi kanaldan gelmiş? Hareket tek bir sayfada mı toplanmış? Arama görünürlüğü ile Analytics'teki organik ziyaretler aynı yönde mi? Yeni bir yazının gözlem süresi, eski bir yazıyla karşılaştırılabilecek kadar uzun mu? Daha basit bir açıklama var mı?

Bu incelemeden sonra her bulgu kamusal rapora girmiyor. Rapor kartlarda görünen sayıları yeniden anlatmıyor. Bir yorum, tarihsel karşılaştırma, katkı analizi, kanal ayrımı veya önceki bir takip sorusunun değerlendirilmesi sonucunda kararımı etkiliyorsa kalıyor.

Bazen geriye savunulabilir bir yorum kalmayabilir. Bu da geçerli bir sonuç. Açık yayıncılık, her ay ilginç bir hikâye üretme zorunluluğu yaratmamalı.

AI benim için ikinci bir okur

Bu düzenin bana en fazla yardım ettiği yer, farklı veri parçaları arasındaki ilişkiyi tekrar tekrar kontrol etmesi.

Ağustos raporu bunun için iyi bir örnek verdi. Aynı dönemde yayımlanan İngilizce ve Türkçe sayfaların Google aramasındaki ilk görünümleri yan yana geldiğinde bir fark belirdi. İngilizce sayfaların önemli bir bölümünde ilk görünüm aynı gün veya birkaç gün içinde kaydedilmişti. Türkçe sayfaların bir kısmı daha geç görünmüş, önemli bir kısmı ise veri kesim tarihinde henüz görünmemişti.

Bu tablo, İngilizce sayfaların Google'da Türkçe sayfalardan daha hızlı görünür hâle geliyor olabileceği ihtimalini düşündürüyor. Hızlı bir gösterge paneli kontrolünde toplam gösterimlere bakıp geçseydim, dil çiftleri arasındaki bu farkı fark etmeyebilirdim. AI'ın yayın envanteri ile ilk görünüm kayıtlarını birlikte okuması, önüme takip edilmesi gereken daha iyi bir soru koydu.

Fakat elimde henüz bir sonuç yok.

Sayfalardaki yayın tarihi, her dilde gerçekten aynı anda yayına çıktıklarını kanıtlamıyor. İngilizce ve Türkçe arama talebi aynı değil. Yeni yazıların gözlem süresi de kısa ve eşit değil. Üstelik Search Console'daki ilk gösterim tarihi, Google'ın sayfayı tam olarak ne zaman keşfettiğini veya indekslediğini söylemez. Yalnızca sayfanın en geç o tarihte bir arama sonucunda göründüğünü gösterir.

Bu nedenle “Google İngilizce sayfaları daha hızlı indeksliyor” diyemem. Şimdilik sınadığım hipotez daha dar: Yayın anlarını dil bazında doğrular ve eşit gözlem süreleri kullanırsam, İngilizce sayfaların daha erken görünmesi sonraki aylarda da tekrar edecek mi?

İkinci okurdan beklediğim katkı bu. Kesin bir cevap üretmesi değil, verinin içinde saklı olan ve karar vermeden önce sınamam gereken soruyu görünür kılması.

Her dikkat çekici sayı başarı değildir

Aynı ikinci okuma bazen yeni bir ihtimali göstermek yerine kolay bir hikâyeyi reddetmeme yardım ediyor.

Ağustos ayında sayfa görüntülemeleri son 12 ayın en yüksek düzeyine çıktı. İlk bakışta bunu daha fazla insanın daha çok yazı okuduğu şeklinde anlatabilirdim.

Aylık rapor artışın yaklaşık yüzde 85'inin Google Analytics'teki Referral grubundan geldiğini gösterdi. Bu hareket tek bir aktif kullanıcıyla ilişkilendiriliyordu. Analytics, bunun bir okur mu, otomatik trafik mi yoksa başka bir ölçüm sorunu mu olduğunu söylemiyordu.

Bu yüzden rekoru okur büyümesi olarak sahiplenmedim. Rakam doğruydu. Ona yükleyebileceğim anlam sınırlıydı.

Önceki raporlar ile son 12 ay aynı işi yapmıyor

Sistemin ilk halinde önceki raporlara bakmak önemliydi, fakat yeterli değildi. Yalnızca son iki ayın metnini okuyan bir AI, daha önce hangi soruların açıldığını görebilir. Bu ayın son bir yılın en yüksek değeri olup olmadığını ise bilemez. Bir sorgunun ilk kez görünür olduğunu veya eski bir sayfanın kendi geçmişine göre sıra dışı davrandığını da güvenilir biçimde söyleyemez.

Bu nedenle iki ayrı hafıza tanımladım.

İlki editoryal hafıza. AI, önceki dört kapanmış dönemin raporlarını ve analizlerini okuyor. Son takip defterindeki açık soruları da devralıyor. Böylece geçen ay öne çıkan bir konu bu ay üst sıralarda görünmedi diye unutulmuyor. Aynı sayfa veya kanal özellikle yeniden kontrol ediliyor.

İkincisi nicel geçmiş. Her ay, güvenilir veri bulunan son 12 kapanmış ay içindeki yerine göre değerlendiriliyor. Bu karşılaştırma, bir değerin gerçekten yüksek mi yoksa yalnızca geçen aya göre yüksek mi olduğunu ayırıyor.

Önceki raporlar soruyu taşır. Son 12 aylık veri ise sayının yerini gösterir.

Bu ayrım küçük görünebilir. Ancak Temmuz trafiğini yalnızca Haziranla karşılaştırmak ile bir yıllık aralıkta değerlendirmek aynı sonuca götürmüyor. Aynı şekilde, bir yazının bir ay iyi görünmesi kendi geçmişinde rekor kırdığı anlamına gelmiyor.

Analiz doğruyken rapor kötü olabilir

Haziran raporunda başka bir sorunla karşılaştım. Analiz ayrıntılıydı. Ölçüm sınırlarını gözetiyor ve kolay bir büyüme hikâyesi kurmuyordu. Buna rağmen raporu anlamak zordu.

Analiz dili ile okura anlatma dili birbirine karışmıştı. Bir bulgunun nasıl sınandığını gösteren bütün ara adımlar, kamusal metne de taşınmıştı. Sonuç doğru olsa bile okur onu çözmek için analistin kullandığı kavramları öğrenmek zorunda kalıyordu.

Bunu tek bir raporda birkaç cümleyi kısaltarak düzeltmek istemedim. Çalışma kuralını değiştirdim. Ayrıntılı analiz özel kayıtta kalıyor. Kamusal rapor yalnızca ayakta kalan sonucu, önemli belirsizliği ve karar açısından anlamını gündelik dille anlatıyor.

Şimdi rapor için ayrı bir sade dil kontrolü de var. Her cümlede tek bir ana düşünce aranıyor. Kartlarda görünen rakamlar metinde yeniden sayılmıyor. Okurun kararı anlamasına yardım etmeyen analiz ayrıntısı çıkarılıyor.

Bu değişiklik ayrıntıyı azaltmıyor. Ayrıntı kanıtın içinde kalıyor. Raporun işi ise o kanıttan ne öğrendiğimi anlaşılır biçimde söylemek.

Sorumluluk hâlâ bende

AI'ın raporu hazırladığını açıkça belirtiyorum. Bu bilgi dipnotta saklanmıyor. Okur, karşısındaki değerlendirmenin nasıl üretildiğini biliyor.

Yine de veri sınırını belirleyen, çalışma yöntemini değiştiren ve raporun yayımlanmasına karar veren benim. Bir trafik hareketini okur büyümesi sayıp saymayacağıma AI tek başına karar vermiyor. Açık bir takip maddesinin gerçekten kapandığını veya yalnızca o ay tekrarlanmadığını ayıran kuralları da ben sahipleniyorum.

Bu sorumluluk ayrımı önemli. AI bir taslak ürettiğinde, cümlelerin akıcı olması sonucun güvenilir olduğunu göstermiyor. Güven, hangi verinin kullanıldığını, hangi yorumun reddedildiğini ve belirsizliğin nerede bırakıldığını görebilmekten geliyor.

Aynı nedenle ham ziyaretçi verisini sınırsız biçimde yayımlamıyorum. Açıklık, mahremiyet veya ölçüm disiplininden vazgeçmek değil. Okurun sonucu değerlendirebilmesi için gereken kanıtı ve sınırı paylaşmak.

Deney henüz bitmedi

Bu yapıyı tamamlanmış bir raporlama yöntemi olarak görmüyorum. Her ay yeni bir zayıflık gösterebilir.

Bazen veri kaynağında bir boşluk çıkıyor. Bazen geçmiş sayfaların adresleri bugünkü içerik envanteriyle tam eşleşmiyor. Bazen yeni yayımlanan bir yazı için gözlem süresi karar vermeye yetmiyor. Bazen de analiz yeterince dikkatli olsa bile anlatım gereğinden fazla karmaşıklaşıyor.

Bu sorunların her biri yöntemi değiştirmek için bir girdi. Takip defteri hangi sorunun sonraki aya taşınacağını koruyor. Daha uzun tarihsel karşılaştırma, bir aylık hareketi abartma riskini azaltıyor. Sade dil kontrolü ise analitik doğruluğun arkasına saklanan kötü anlatımı görünür kılıyor.

Önümüzdeki aylarda hâlâ sınamam gereken sorular var. İngilizce ve Türkçe sayfalar arasındaki ilk görünüm farkı tekrarlanacak mı? Sessiz bir ayda sistem yorum uydurmadan susabilecek mi? Açık takip maddeleri gerçekten daha iyi yayın kararlarına dönüşecek mi? Raporlar ayrıntılı kalırken tek okumada anlaşılabilecek mi?

Bu soruların cevabını henüz bilmiyorum. Deney dememin nedeni de bu.

Open Publishing'i bir gösterge paneli özelliği olarak görmüyorum. Benim için her ay neyi bildiğimi, neyi bilmediğimi ve hangi kararı neden verdiğimi yeniden açıklama disiplini. AI'ın rolü de benim yerime konuşmak değil. Aynı kanıta tekrar bakan ikinci bir okur.

İyi bir aylık raporun görevi olumlu bir hikâye bulmak değil. Bazen en değerli sonuç, yeni bir ihtimali doğru sınırlarla takip etmek. Bazen de rekor görünen bir ay için “bunu henüz büyüme saymıyorum” diyebilmek.