Web sitenizin DeepSeek Search'teki görünürlüğünü artırmak için önce kaybın nerede yaşandığını belirleyin: arama sonuçlarında mı, sayfadan çıkarılan içerikte mi, yoksa nihai yanıtta mı? Her sorun farklı bir çözüm gerektirir.
DeepSeek'in herkese açık Search ve Fetch arayüzleri bu sürecin bazı bölümlerini incelemeye imkân tanır. Hangi URL'lerin döndürüldüğünü, hizmetin bunları nasıl temsil ettiğini ve sayfa çıkarıcının yayımlamak istediğiniz bilgileri alıp almadığını görebilirsiniz. Bu, site sahipleri için genel bir “yapay zekâya hazır olma” kontrol listesinden daha kullanışlı bir başlangıç noktasıdır.
Bu rehber, gözlemlenebilir noktaları uygulanabilir bir optimizasyon iş akışına dönüştürüyor.
Araştırma 19 Ekim 2026'da kontrol edilmiştir. Aşağıdaki mekanizmalar DeepSeek belgeleri ve resmî Harness deposuyla desteklenmektedir. Optimizasyon iş akışı editoryal bir öneridir; canlı sıralama deneyi veya görünürlük artışı iddiası değildir.
Bu çalışmanın sonunda elinizde ne olacak?
Bu iş akışı, DeepSeek destekli arama deneyimlerindeki görünürlüğünü anlamak ve geliştirmek isteyen web sitesi sahipleri, içerik ekipleri ve SEO uzmanları içindir.
Çalışma sonunda şunları elde edeceksiniz:
- Potansiyel müşterilerin sorduğu 20 önemli soru için bir başlangıç ölçümü.
- Eksik sayfalar, yetersiz çıkarım ve hatalı arama özetleri için bir teşhis.
- Gözlemlere dayanan az sayıda sayfa değişikliği.
- Arama görünürlüğünü ve nihai yanıtlardaki kaynakları tekrar tekrar kontrol etmek için bir yöntem.
Web sitenize erişmeniz, içeriğini düzenleme izniniz ve değerlendirmek istediğiniz DeepSeek ürününe erişiminiz gerekir. Search ve Fetch kontrollerini doğrudan yapmak için DeepSeek API anahtarı gereklidir.
İlk denetim, odaklı bir çalışma oturumunda tamamlanabilir. Değişiklikleri doğrulamak daha uzun sürer; çünkü sonuçların güncellenmiş sayfayı ne zaman yansıttığını gözlemlemeniz gerekir. Bu rehber, garantili bir yenilenme süresi varsaymaz.
Hangi sorunu değiştirdiğinizi açıklayabildiğinizde, önceki ve sonraki kanıtları gösterebildiğinizde ve çözülmemiş noktaları belirtebildiğinizde çalışmayı tamamlamış olursunuz.
1. Hangi DeepSeek arama deneyimini test ettiğinizi belirleyin
“DeepSeek görünürlüğü” birkaç farklı şeyi ifade edebilir: tüketici sohbet ürünü, bir Harness yapılandırması ya da arama altyapısını kullanan üçüncü taraf bir uygulama. Denetime, tam olarak hangi yüzeyi değerlendirdiğinizi adlandırarak başlayın.
DeepSeek, Search ve Fetch hizmetlerini kendi arama motoruyla desteklenen hizmetler olarak tanımlar. Ancak dönen bilgilerin nasıl kullanılacağına yine ilgili uygulama karar verir. DeepSeek'in resmî duyurusu
Herkese açık arayüzler şu inceleme noktalarını sunar:
İnceleme noktası | Ne gösterir? |
|---|---|
Sıralanmış arama sonuçları | Bir sorgu için hangi sayfaların döndürüldüğünü |
| Sonucun sorguyla ilgili kısa temsilini |
| Modelin kullanması için tasarlanmış, sorguyla ilgili daha uzun temsili |
| İstenmiş ve mevcutsa sayfa metnini |
| Hizmetin bildirdiği alaka puanını ve otorite düzeyini |
Fetch çıktısı | İstenen URL'den çıkarılan başlığı ve Markdown içeriğini |
Bu alanlar Search başvuru belgesinde ve Fetch başvuru belgesinde açıklanır.
Önemli bir uygulama ayrıntısı var: DeepSeek Harness'in mevcut doğrudan Search API bağdaştırıcısı tam içerik olmadan sonuç ister; başlığı, URL'yi, snippet'i ve varsa yayın tarihini iletir. Yanıt eşleyicisi daha uzun summary alanını aktarmıyor. Resmî bağdaştırıcı kaynak kodu
Bu nedenle “DeepSeek için uzun özetinizi optimize edin” eksik bir tavsiyedir. İlgilendiğiniz uygulama bu özeti hiç kullanmıyor olabilir.
Başlangıç ölçümünüzde ürünü, görünürse modeli, arama ayarını ve test tarihini kaydedin. Bir API entegrasyonunu değerlendiriyorsanız modele hangi alanların ulaştığını da kaydedin. Bu bilgi yoksa bilinmiyor olarak işaretleyin.
Kontrol: Başka biri aynı test yüzeyini belirleyip yeniden uygulayabilir mi?
Uygulayamıyorsa karşılaştırmaya geçmeden önce bunu netleştirin. Aksi durumda uygulama ya da arama sağlayıcısı değişikliği, web sitenizin performansı değişmiş gibi görünebilir.
Uygulamalar hangi arama alanlarının modele iletileceğine ve tam sayfa içeriğinin alınıp alınmayacağına karar verir. Harness notu, bu rehber için incelenen doğrudan bağdaştırıcıyı açıklar.
2. Başlangıç ölçümünü gerçek müşteri sorularına dayandırın
İşletmeniz açısından önemli olan 20 soruyu seçin. Marka bilinirliğinin keşfedilme sorunlarını gizlememesi için farklı arama niyetlerini kapsayın.
Aşağıdaki örneklerde müşteri desteğini otomatikleştiren kurgusal bir ürün olan AcmeFlow kullanılıyor.
Niyet | Örnek soru | Kontrol ettiğiniz konu |
|---|---|---|
Markayı anlama | AcmeFlow ne yapar? | Ürünün doğru tanımlanıp tanımlanmadığı |
Kategori keşfi | Küçük SaaS ekipleri için müşteri desteği otomasyonu | Marka adı geçmeden markanın görünüp görünmediği |
Özellik | Hangi araçlar biletleri hesap seviyesine göre yönlendiriyor? | Belirli bir özelliğin bulunabilirliği |
Karşılaştırma | AcmeFlow paylaşılan gelen kutusundan nasıl ayrılıyor? | Yanıtın anlamlı farkları gösterip göstermediği |
API başlangıç ölçümü için sorguyu ve sonuç sayısını sabit tutun. Yalnızca alan adınızın görünüp görünmediğini kaydetmek yerine yanıtın tamamını saklayın.
DeepSeek, isteğe bağlı özgün soru alanı ori_question ve IP tabanlı yerelleştirme seçeneği sunar. Bu alanların tam değerlerini ya da gönderilmediklerini kaydedin. İngilizce bir tanılama sorgusunda belgelenen söz dizimi lang:en biçimini de içerir. Search ve Fetch kılavuzu
Olağan müşteri sorgularını tanılama sorgularından ayrı tutun. Yararlı bir çift şöyledir:
customer support automation for small SaaS teamscustomer support automation site:example.com lang:enİlk sorgu rakipler arasındaki keşfedilebilirliği ölçer. İkincisi, site kısıtlaması uygulandığında tek bir siteden ilgili sayfaların bulunup bulunamayacağını sorar.
Düzenleme yapmadan önce başlangıç ölçümünü birkaç farklı zamanda tekrarlayın. Belirgin değişkenliği fark etmek için üç tekrar pratik bir başlangıçtır; ancak istatistiksel güven düzeyi oluşturmaz.
Kontrol: Dönen URL'leri ve sıralarını, tam soru ve ayarlarla birlikte kaydettiniz mi?
İstek başarısız olursa hatayı ayrı kaydedin. Kimlik doğrulama hatası ya da zaman aşımı, web sitenizin aramada bulunmadığını göstermez.
3. Bulunabilirlik sorununu sayfanın okunması sorunundan ayırın
AcmeFlow'un ana ürün sayfasının önemli bir sorguda görünmediğini varsayalım. Giriş metnini hemen yeniden yazmak tahmine dayanır. Önce gözlemleyebildiklerinizi ortaya koyun.
Gözlem | Yorum | Sonraki adım |
|---|---|---|
Sayfa olağan sonuçlarda görünüyor | Bu sorgu ve testte erişilebilir olmuş | Nasıl temsil edildiğini inceleyin |
Yalnızca site kısıtlı sorguda görünüyor | Bu kısıtlama altında bulunabiliyor | Alaka düzeyini ve rakip sonuçları inceleyin |
İki sorguda da görünmüyor | Bulunabilirlik sorunu çözülmemiş | Alternatif URL'leri, sorgu ifadesini ve erişilebilirliği kontrol edin |
Fetch sayfayı başarıyla alıyor | Fetch üzerinden bu URL okunabilmiş | Çıkarılan bilgileri inceleyin |
Fetch eksik metin döndürüyor | Çıkarım yararlı içeriği atlamış | Nelerin atlandığını ve sayfanın bunları nasıl sunduğunu bulun |
Başarılı bir Fetch isteği, sayfanın dizine eklendiğini veya rakiplerinden daha iyi olduğunu kanıtlamaz. Farklı bir işlemi test eder.
Bulunmayan ya da okunamayan bir sayfada herkese açık erişimi, yönlendirmeleri, canonical URL'yi ve asıl içeriğin sayfada bulunduğu yeri inceleyin. Bunlar teknik sorun giderme kontrolleridir; belgelenmiş DeepSeek sıralama faktörleri değildir.
Pratik soru şudur: Hizmet bu URL'den gerçekte hangi bilgileri alabiliyor?
DeepSeek Fetch uç noktası Markdown döndürür. Bu çıktıyı görünür sayfayla karşılaştırın; ürün adını, özellikleri, fiyat koşullarını, kanıtları ve sınırlamaları içerip içermediğine bakın. Fetch API belgeleri
Bir özellik yalnızca etkileşimli bir demoda bulunuyor ve çıkarılan metinde yer almıyorsa, herkese açık sayfaya yararlı bir metinsel açıklama ekleyin. Ardından Fetch'i yeniden çalıştırın.
Bu öneri, gözlemlenen bir çıkarım eksikliğine dayanır. DeepSeek'in JavaScript'i her zaman ya da hiçbir zaman çalıştırdığını varsaymayı gerektirmez; incelenen belgeler böyle bir güvence vermiyor.
Hataları da dikkatle inceleyin. DeepSeek kılavuzu, erişim kısıtlamaları, desteklenmeyen içerik ve çıkarım başarısızlığı gibi Fetch içeriğinin kullanılamamasına yol açan birkaç nedeni listeler. API hatası, özgün sayfanın da aynı HTTP durumunu döndürdüğü anlamına gelmez. Resmî hata açıklamaları
Kontrol: Çıkarılan sayfa artık eksik bilgileri içeriyor mu?
İçeriyorsa çıkarım iyileşmesini doğruladınız. Arama görünürlüğünü ve kaynak gösterimini ayrıca kontrol etmeniz gerekir.
4. Arama sonucunun yanlış aktardığı bilgileri düzeltin
Sayfanız sonuçlarda görünmeye başladıktan sonra arama temsilini kaynak içerikle karşılaştırın. Somut hatalara bakın:
- Ürün kategorisi yanlış.
- Marka adı kaybolmuş.
- Bir özelliğin koşulu atlanmış.
- Eski bir fiyat gösteriliyor.
- İkincil bir özellik ana ürün gibi anlatılıyor.
Search API, snippet ve summary alanlarını sorguyla ilişkili olarak tanımlar. Bunları incelenmesi gereken çıktılar olarak ele alın; meta açıklamanızla aynı olduklarını varsaymayın. Search yanıt şeması
Önemli her sorgu için kısa bir inceleme tablosu hazırlayın:
Kaynaktaki bilgi | Dönen temsil | Karar |
|---|---|---|
AcmeFlow biletleri hesap seviyesine göre yönlendirir | Yalnızca “iş akışı yazılımı” olarak tanımlanıyor | Müşteri desteği kullanımını açıkça belirtin |
Otomatik yönlendirme için yapılandırılmış bir kural gerekir | Her bilette otomatikmiş gibi sunuluyor | Koşulu özelliğin yanında tutun |
Eşleşmeyen biletlerin elle incelenmesi gerekir | Sınırlama atlanıyor | Alternatif işleyişi açıkça anlatın |
Şimdi ilgili sayfayı değiştirin. Kurgusal ve zayıf bir giriş şöyle olabilir:
AcmeFlow, modern ekiplere akıllı iş akışları getirerek daha iyi bir müşteri deneyiminin önünü açar.
Daha kullanışlı bir sürüm şöyle olur:
AcmeFlow, küçük B2B SaaS ekiplerinin müşteri destek biletlerini yönlendirir. Ekipler hesap seviyesi, dil ve sorun türünü kullanan kurallar oluşturabilir. Hiçbir kuralla eşleşmeyen biletler elle incelemeye açık kalır.
İkinci sürüm, okuyucunun doğrulayabileceği olgular sunar. Bu iş akışındaki avantajı, bu olguların dönen sonuçta korunup korunmadığını kontrol edebilmenizdir.
Bu, sınanabilir bir içerik varsayımıdır; kanıtlanmış bir DeepSeek sıralama tekniği değildir. Önerilen iyileştirme kaynak bilgiyi daha açık hâle getirmektir; test ise gözlemlenen yanlış temsilin daha seyrek olup olmadığını inceler.
Her sayfayı önceden belirlenmiş bir paragraf uzunluğuna sıkıştırmayın. İşe yarayan birim, koşullarını da koruyan eksiksiz bir ifadedir.
Kontrol: Güncellenen sayfa dönen malzemeye yansıdıktan sonra ilgili sorgulardaki temsil daha doğru mu?
Sonuç hâlâ eski sürümü gösteriyorsa bunu kaydedin. Dönen içeriğin değişikliği yansıttığına dair kanıt olmadan yeni ifadeyi değerlendiremezsiniz.
Örnek AcmeFlow metni amacı, girdileri ve alternatif işleyişi açıklar. Bu bilgilerin arama sonuçlarında korunup korunmadığı ise test edilmesi gereken bir sorudur.
5. Eksik müşteri sorusunu yanıtlayan sayfayı oluşturun
Bazen site okunabilir ve doğru biçimde özetlenmiştir, ancak sorguyu yanıtlamak için gereken bilgiler hâlâ eksiktir. Şu soruyu düşünün:
Hangi müşteri destek araçları biletleri hesap seviyesine göre yönlendirebilir?
Genel bir ürün sayfası, hesap seviyesine göre yönlendirmeyi açıklamadan “gelişmiş otomasyon” diyebilir. Müşteri desteği hakkında bir genel yazı daha yayımlamak bu boşluğu doğrudan kapatmaz.
Soruyu yanıtlayabilecek sayfayı oluşturun ya da iyileştirin:
Müşterinin bilmesi gereken | Sayfanın sunması gereken bilgi |
|---|---|
Bu özellik var mı? | Doğrudan ve doğru bir özellik açıklaması |
Nasıl çalışıyor? | Örnek bir senaryo veya kurulum açıklaması |
Neye bağlı? | Gerekli veriler, entegrasyonlar veya yapılandırma |
Hangi durumda çalışmıyor? | Sınırlamalar ve alternatif davranış |
Nasıl doğrulayabilirim? | İlgili belgeler veya gösterilebilir kanıt |
AcmeFlow'un hesap seviyesine göre yönlendirme kılavuzu örnek bir kural gösterebilir, hesap seviyesi verisinin nereden geldiğini açıklayabilir ve alan boş olduğunda ne olduğunu anlatabilir.
Bu, kaynak materyalde belgelenmiş bir boşluğa yönelik editoryal yanıttır. Sayfanın hedef sorgularda bulunup nasıl temsil edildiğini test ettiğinizde DeepSeek'e özgü hâle gelir.
Alaka, otorite ve güncelliği gözlemlemek için belgelenmiş bir dayanak vardır: DeepSeek, bunları döndürülen rerank_score değerinin boyutları olarak tanımlar. Ayrı bir otorite düzeyi de bildirir. Bununla birlikte, site sahiplerinin doğrudan optimize edebileceği ağırlıkları veya formülü yayımlamaz. Search puanlama alanları
Bu alanları gözlem olarak kullanın. Düşük puan, dönen diğer sayfalarla daha yakından karşılaştırma yapmanızı sağlayabilir; hangi değişikliğin puanı artıracağını göstermez.
Sonuçlarda bağımsız kaynaklar öne çıkıyorsa bu kaynakların ne kattığını inceleyin. Sitenizde bulunmayan bir karşılaştırma, uygulama deneyimi veya kanıt sunuyor olabilirler. Gerçek bir değerlendirme ya da belgelenmiş müşteri örneğinin alıcıların ürünü incelemesine yardım edip etmeyeceğini düşünün.
Bağlantı satın almanın, yapılandırılmış veri eklemenin veya marka adını tekrarlamanın DeepSeek otorite düzeyini yükselteceğini varsaymayın. İncelenen kaynaklar bu ilişkileri ortaya koymuyor.
Kontrol: Güncellenen sayfa, desteklenmeyen iddialara başvurmadan müşteri sorusunu yanıtlayabiliyor mu?
Yanıtlayamıyorsa metni genişletmeden önce eksik kanıtları toplayın.
6. Nihai yanıtın bilgilerinizi kullanıp kullanmadığını test edin
Arama sonuçlarındaki görünürlük ara bir sonuçtur. Nihai yanıt sayfanıza kaynak gösterebilir, üçüncü taraf bir sayfayı kaynak verebilir, markanızdan bağlantısız söz edebilir ya da markayı hiç anmayabilir.
Hedef uygulamayı ayrıca test edin. Kurgusal yönlendirme sorusu için şunları inceleyin:
- AcmeFlow'dan söz edilip edilmediği.
- Özelliğin doğru tanımlanıp tanımlanmadığı.
- Yapılandırma gereksiniminin yanıtta korunup korunmadığı.
- Varsa hangi URL'nin ifadeyi desteklediği.
Kaynağa tıklayın. Bağlantılı sayfa ifadeyi desteklemiyorsa doğru alan adına gitmek yeterli değildir.
Kontrol ettiğiniz bir uygulamada arama sorgularını ve yanıt üretimine gönderilen kaynakları kaydedin. Tüketici arayüzünde yalnızca gösterilenleri kaydedin. Nihai yanıttan görünmeyen bir erişim izini çıkarsamayın.
Marka önerilerini kaynak gösteriminden ayrı değerlendirin. Yanıt, ürününüzü önermeden bir kavramı açıklamak için belgelerinizi kullanabilir. Ürünü önerip başka bir kaynağa atıf da yapabilir.
Arama temsili doğru ama nihai yanıt yanlışsa, görülebildiği ölçüde ek kaynakları ve yanıt üretim aşamasını inceleyin. Zaten doğru olan bir paragrafı yeniden yazmak bu sorunu çözmeyebilir.
Kontrol: Kaynak, yanıtı destekliyor mu ve yanıt önemli sınırlamaları koruyor mu?
Bu, yalnızca marka anılma sayısını ölçmekten daha güçlü bir kalite kontrolüdür.
7. Değişikliği iyileşme olarak adlandırmadan önce doğrulayın
Aynı sorgu kümesini ve ilk ayarları kullanarak testi tekrarlayın. Genel sonuç değişikliğini düzenlemelerinize bağlamamak için değişmemiş birkaç sayfa ya da soruyu da bağlam olarak ekleyin.
Sonuçları ayrı ayrı izleyin:
Metrik | Tanım |
|---|---|
Aramada görünme | Olağan sorgu testlerinin kaçında hedef alan adınızın veya URL'nizin döndüğü; geçerli olağan sorgu sayısına bölünür |
Temsil doğruluğu | Doğru olgusal ifadelerin incelenen ifadelere oranı; önemli eksiklikler ayrıca izlenir |
Marka anılma oranı | Markanın geçtiği geçerli yanıt testlerinin tüm geçerli yanıt testlerine oranı |
Kaynak gösterme oranı | Hedef URL'lerin kaynak gösterildiği geçerli yanıt testlerinin tüm geçerli yanıt testlerine oranı |
Yönlendirme trafiği | Test edilen deneyimden geldiği belirlenebilen ziyaretler ve dönüşümler |
Siteyle sınırlandırılmış tanılama sorgularını olağan sorgu görünürlüğü metriğinin dışında tutun. Başarısız testleri ayrı raporlayın ve tutarlı bir hariç tutma kuralı uygulayın.
İşe yarayan bir değişiklik kaydı kısa olabilir:
Hedef soru:
Değiştirilen sayfa:
Gözlemlenen sorun:
Yapılan değişiklik:
Yayın tarihi:
Dönen içeriğin güncellemeyi yansıttığına dair kanıt:
Tekrarlanan gözlemler:
Kalan belirsizlik:Örneğin, “çıkarılan sayfada artık elle inceleme sınırlaması bulunuyor” doğrulanmış bir çıkarım sonucudur. “DeepSeek bizi daha sık öneriyor” demek için yanıtlar üzerinde tekrarlanan gözlemler gerekir.
Tekrarlanan iyileşme bile tek başına nedenselliği kanıtlamaz. Aynı dönemde başka sayfalar, arama davranışı veya uygulama değişmiş olabilir.
Auspia, önemli bir sayfada gözlemlediğiniz tek bir sorunla başlamanızı öneriyor. Bunu düzeltin, ilgili çıktıyı doğrulayın ve süreç yararlı kararlar üretmeye başladığında kapsamı genişletin.
Site sahiplerinin hâlâ sorması gerekenler
DeepSeek'in web yöneticileri için URL gönderme aracı var mı?
Bu rehber için incelenen resmî Search ve Fetch belgelerinde web yöneticisi konsolu veya URL gönderme prosedürü tanımlanmamış. Google ya da Bing'e URL göndermeyi DeepSeek'e doğrudan gönderim olarak tanımlamayın.
DeepSeek'e özel bir robots.txt kuralı veya llms.txt dosyası eklemeli miyim?
Bu inceleme, DeepSeek Search için resmî bir arama tarayıcısı kimliği, eksiksiz bir robots politikası veya llms.txt gereksinimi ortaya koymadı.
Erişim değişikliklerini doğrulanmış belgelere ve sitenizin politikasına dayandırın. Bu dosyaların hiçbiri dizine alınmayı ya da kaynak gösterilmeyi garanti eden bir yol olarak sunulmamalıdır.
Bir uygulama DeepSeek modeli kullanıyorsa DeepSeek Search'ü de kullanıyor demek midir?
Hayır. Arama, uygulamanın yapılandırmasına bağlıdır. Örneğin DeepSeek Harness, değiştirilebilir arama ve içerik getirme sağlayıcılarını destekler. Bu ortamı değerlendirirken yapılandırılmış sağlayıcıyı kaydedin. Harness resmî web belgeleri
API, kullanıcıların web sitemi kaç kez gördüğünü söyleyebilir mi?
Testinizdeki bir sonuç, API'nin o istek için ne döndürdüğünü gösterir. Tüm DeepSeek kullanıcıları için gösterim sayısı vermez.
Testleri tanımlı bir örneği teşhis etmek ve karşılaştırmak için kullanın. İş sonuçlarını değerlendirmek için kaynağı belirlenebilen yönlendirme ve dönüşüm verilerinden yararlanın; ilişkilendirmedeki boşlukları da hesaba katın.
Yazar: Adrian Cole, Auspia'da 1.000'den fazla yapay zekâ arama sonucunu incelemiş analist. Adrian, yapay zekâ aramalarında marka görünürlüğü ve kaynak gösterimi üzerine yazıyor.
