Google'ın yeni bir araştırması, yapay zeka ajanlarının nasıl derinlemesine araştırmalar yaptığını ve cevaplarını nasıl bulduğunu ortaya koyuyor. SEO uzmanları için bu 26 Ocak 2026'da yayımlanan çalışma, yapay zeka ajanlarına karşı benimsenmesi gereken içerik stratejilerine yeni bir ışık tutuyor.

Önemli Noktalar:

  • Derinlemesine araştırma yapan yapay zeka ajanları, esasen Google arama sonuçlarının ilk üç sonucuna dayanıyor.
  • Yapay zekanın hızlı bir şekilde cevap bulduğu durumların %35'i, bilgilerin aynı sayfada co-lokalizasyonu sayesinde gerçekleşiyor.
  • SEO optimizasyonu, yapay zeka için özel bir optimizasyon değil, klasik arama üzerine odaklanmaya devam ediyor.
  • Kapsamlı ve detaylı sayfalar, ana konuya odaklandıkları sürece belirleyici bir avantaja sahip.

SAGE: İki Ajanlı Eğitim Sistemi

SAGE, Steerable Agentic Data Generation kısaltmasıdır ve Google tarafından karmaşık soru-cevap çiftleri üretmek amacıyla geliştirilmiş bir sistemdir. Bu sistem, özellikle yenilikçi bir iki ajan mimarisine dayanıyor.

  • Birinci ajan, çözülmesi için birçok adım gerektiren zor sorular oluşturma görevini üstleniyor.
  • İkinci ajan, araştırma ajanı olarak adlandırılıyor ve bu soruları çözmeye çalışarak, çözüm için gereken minimum araştırma adımlarını değerlendiriyor.

SAGE'in anahtarı, geri bildirim mekanizmasıdır: eğer ikinci ajan soruyu çok kolay çözerse veya başarısız olursa, bulduğu spesifik adımlar ve belgeler birinci ajana geri gönderilir. Bu geri bildirim, soruların çözümünü kolaylaştıran dört tür kısayolu tanımlamaya yardımcı olur.

SAGE Araştırmasının Açıklamaları

Mevcut eğitim veri setleri, Music, HotpotQA veya Natural Questions gibi, önemli sınırlamalara sahiptir. Music, sorular başına ortalama 2,7 araştırma gerektirirken, HotpotQA yalnızca 2,1 araştırma gerektiriyor ve Natural Questions ortalama 1,3 araştırma ile yetiniyor.

Bu veri setleri, sorulara cevap vermek için dört adımın ötesine geçmiyor. Bu basitlik, yapay zeka ajanlarının eğitiminde ve gerçek dünyadaki derinlemesine araştırma görevlerinde gereksinim duyulan daha ileri düzeyde akıl yürütme yetenekleri arasında bir uçurum yaratıyor.

Çalışmada Belirlenen Dört Kısayol

Bilgilerin Co-Lokalizasyonu

Bu fenomen, derinlemesine araştırmanın gereksiz hale geldiği durumların %35'ini temsil ediyor. İki veya daha fazla gerekli bilginin aynı belgede bulunduğu durumlarda ortaya çıkıyor. Yapay zeka ajanı, birden fazla araştırma yapmak yerine tüm cevapları tek bir adımda buluyor.

İçerik oluşturucular için bu, yeterince kapsamlı bir web sayfasının, ajana gerekli tüm bilgileri sağlayabileceği ve diğer kaynaklara başvurma ihtiyacını ortadan kaldırabileceği anlamına geliyor.

Çoklu Sorgu Çöküşü

Bu kısayol %21 oranında gerçekleşiyor. Tek bir iyi formüle edilmiş arama sorgusu, farklı belgelerden yeterince bilgi topladığında, problemin birden fazla kısmını aynı anda çözebiliyor. Birden fazla adım gerektiren süreç, tek bir adıma sıkıştırılıyor.

Yüzeysel Karmaşıklık

%13'lük bir oranda sorumluluk taşıyan bu fenomen, bir sorunun insan için uzun ve karmaşık görünmesine rağmen, bir arama motorunun doğrudan cevaba ulaşabilmesi durumunda ortaya çıkıyor.

Aşırı Spesifik Sorular

Derinlemesine araştırma oluşturma başarısızlıklarının %31'i, o kadar fazla detay içeren sorulardan kaynaklanıyor ki, cevap ilk aramada bile belirgin hale geliyor. Aşırı kesinlik, derinlemesine araştırma gereksinimini paradoksal bir şekilde ortadan kaldırıyor.

SEO İçin Somut Sonuçlar

Co-Lokalizasyonu Kazanma Stratejisi Olarak Kullanma

Bir sorunun cevabı için gerekli bilgilerin bir belgede bulunması, araştırma adımlarının sayısını azaltıyor. İçerik editörleri, farklı kaynaklarda dağılmış bilgileri tek bir sayfada birleştirerek, yapay zeka ajanının rakip bir siteye yönelmesini engelleyebilir.

Çoklu Sorgu Çöküşünü Teşvik Etme

İçeriği, birden fazla alt soruya aynı anda cevap verecek şekilde yapılandırarak, ajanın sayfanızda tam çözümü daha hızlı bulmasını sağlarsınız. Bu yaklaşım, ajanın başlamak üzere olduğu uzun akıl yürütme zincirini etkili bir şekilde kısaltır.

Aranan Kısayol Olma

Çalışma, veri üreticisinin yanlışlıkla cevaba giden bir kısayol oluşturduğunda başarısız olduğunu gösteriyor. SEO uzmanlarının amacı, ajanın ek keşif yapmadan nihai cevaba ulaşmasını sağlayacak özel verileri, hesaplamalar, tarihler veya isimler gibi sunarak bu kısayol haline gelmektir.

Klasik Araştırma Her Zaman Öncelikli Olmalı

Bu kısayollar, kapsamlı bir belge oluşturmanın değerini vurguluyor, çünkü bu, yapay zeka ajanının başka yerlerde bilgi aramasını gereksiz kılıyor. Ancak, her şeyi tek bir sayfada toplamak gerektiği anlamına gelmiyor. Kullanıcı için mantıklı olduğunda, ilgili bilgiler için diğer sayfalara bağlantılar oluşturmak faydalı olabilir.

Sebep basit: yapay zeka ajanı cevap bulmak için klasik bir arama yapıyor. Bu çalışmada, yapay zeka ajanı, her gerçekleştirdiği sorgu için sıralanan ilk üç web sayfasından bilgilerini çıkarıyor. Araştırmacıların testleri, Google'ın arama sonuçlarını çıkarmak için Serper API'sini kullanarak gerçekleştirilmiştir.

Stratejik Öneriler

SEO uzmanları, ilk üç sonuçta yer almanın önemini dikkate almalıdır. Web sayfalarının optimizasyonu, klasik arama üzerine odaklanmalı, yapay zeka araması için özel bir optimizasyon değil.

Mümkünse, kapsamlı sayfalar oluşturun ve ana konuya odaklanarak ilk 3'te yer almayı hedefleyin. İlgili sayfalara iç bağlantılar kullanarak, klasik aramada sıralanmasına yardımcı olun, ideal olarak ilk üç sonuçta yer almasını sağlayın.

Gelecekte yapay zeka araştırmasının, klasik arama sonuçlarının ilk üçünden fazlasını dikkate alması mümkün. Ancak, klasik aramada ilk 3'te yer alma hedefini belirlemek ve çok aşamalı derinlemesine araştırmaya dahil olabilecek diğer sayfaları konumlandırmak sağlam bir strateji oluşturur.