Yapay zeka markanız hakkında yanlış bilgi verdiğinde: hatalı ve eski bilgileri düzeltmek

Yapay zeka markanız hakkında yanlış bilgi verdiğinde hata çoğu zaman hata gibi görünmez: asistan geçen yılın fiyatını söyler, üretimini durdurduğunuz bir ürünü önerir, alıcıyı çoktan taşındığınız bir adrese yönlendirir ya da adı sizinkine benzeyen başka bir şirketin geçmişini size mal eder. Yapay zeka cevaplarında marka hakkında yanlış bilgi; fiyat, ürün, konum, sahiplik ya da kimlik gibi bir şirkete ait doğrulanabilir olgularla ilgili olup motorun güncel diye sunduğu, ancak yanlış, eskimiş ya da başka bir varlığa ait olan her ifadedir. Yapay zeka cevaplarındaki hatalı ve eski bilgileri düzeltmek ancak dolaylı yoldan mümkündür; çünkü hiçbir marka bir motorun çıktısını düzenleyemez, değiştirebileceği şey motorun bulduğu kanıttır.

Ekibinizin kullanmadan önce yapay zeka çıktısını denetlemesi ayrı bir konudur ve halüsinasyonu tanımak ve AI çıktısını doğrulamak yazısında ele alındı. Bu yazı ters yönle ilgileniyor: motorların işletmeniz hakkındaki yanlış bilgileri müşterilerinize aktarması. Sırasıyla hata türlerini, bunları üreten mekanizmaları, bir markanın neyi kontrol edip neyi edemeyeceğini, yalnızca belgelenmiş mekanizmalara dayanan dört adımlı bir düzeltme planını ve her düzeltmenin tuttuğunu doğrulamak için bir tabloyu sunuyor.

Yapay zeka motorları markalar hakkında hangi olgusal hataları yapar?

Olgusal hatalar olumsuz yargılardan farklıdır. "Destek ekibi yavaş" diyen bir cümle, belki gerçek şikayetlere dayanan bir değerlendirmedir ve yapay zekanın markanızı nasıl anlattığını inceleyen yazının konusudur; genel merkezinizi yıllar önce ayrıldığınız bir şehirde gösteren cümle ise düpedüz yanlıştır. Çözümler de buna göre ayrışır: yargılar deneyim ve kanıt değiştiğinde değişir, olgular ise yanlış kaynak bulunduğunda düzeltilebilir.

Tekrar eden kategoriler şunlardır: yanlış fiyat ya da paket bilgisi, güncelmiş gibi sunulan ve artık satılmayan ürünler, eskimiş adres, telefon ya da çalışma saatleri, adı benzeyen başka bir şirketle karıştırılma, yanlış kurucu, sahiplik ya da kuruluş tarihi ve uydurulmuş özellikler veya politikalar. İlk beşi genellikle tespit edilebilir belgelere dayanır; sonuncusu ise çoğu zaman konuyla ilgili yetkili bir sayfanın hiç bulunmadığı yerde ortaya çıkar. Bu hataları yakalamak, yapay zeka cevaplarında markanızın nasıl anıldığını sabit bir soru kümesiyle izlemeye bağlıdır; çünkü tek seferlik kontroller kalıcı bir hatayı geçici olandan ayıramaz.

Motorlar marka bilgilerinde neden yanılır?

Bu hataları belgelenmiş dört mekanizma açıklar; bunlar sıklıkla birlikte işler ve her biri müdahale edilecek farklı bir noktaya işaret eder.

Eskimiş ya da birbiriyle çelişen kaynaklar

Cevap vermeden önce arama yapan motorlar, ancak getirdikleri belgeler kadar günceldir. Xu ve arkadaşları, bilgi çatışmaları üzerine EMNLP 2024'te yayımladıkları derlemede, getirilen belgelerin birbiriyle çeliştiği bağlamlar arası çatışmayı (inter-context conflict) tanımlıyor ve bu belgelerin güncel ve eskimiş bilgiyi aynı anda içerebileceğini belirtiyor. OpenAI'ın ChatGPT araması için hazırladığı yardım dokümantasyonu da arama sonuçlarının ve kaynak gösterimlerinin eksik, eskimiş ya da yanlış olabileceği uyarısını yapıyor. Bu nedenle bir karşılaştırma sitesindeki eski fiyat ya da hiç güncellenmemiş bir rehber kaydı, belirli bir cevapta güncel sayfanızın önüne geçebilir.

Bilgi kesim tarihi ve gerçek zamanlı arama

Bir modelin yerleşik bilgisi sabit bir noktada durur; OpenAI'ın dokümantasyonu her model için bir bilgi kesim tarihi (knowledge cutoff) listeler, örneğin dokümantasyonun artık kullanımdan kaldırılmış olarak işaretlediği GPT-5 için 30 Eylül 2024. Huang ve arkadaşları, 2025'te ACM Transactions on Information Systems'te yayımlanan derlemelerinde, modele gömülü olgusal bilginin zamansal sınırları olduğunu ve zamanla eskidiğini anlatıyor. ChatGPT, soru güncel bilgiden yarar görecekse web'de arama yapabilir; ancak arama yapılmadan üretilen bir cevabın, kesim tarihinden sonra değişen olgular için hiçbir kaynağı yoktur. Getirilen metin modelin öğrendiğiyle çeliştiğinde ortaya çıkan bağlam-hafıza çatışması (context-memory conflict) ise her iki yönde de sonuçlanabilir.

Varlık belirsizliği

Adını daha bilinen bir varlıkla paylaşmak, belge getirme (retrieval) aşamasında ölçülebilir bir dezavantajdır. Chen ve arkadaşları (ACL-IJCNLP 2021), aynı adı taşıyan varlıklardan ve her biri hakkındaki sorgulardan oluşan AmbER kümeleri kurdu ve test ettikleri erişim sistemlerinin, aynı adı taşıyan daha az popüler varlık için hatalı belge getirme olasılığının iki kat yüksek olduğunu buldu. Büyük bir şirketle aynı adı taşıyan küçük bir şirket için getirilen belgeler pekala başka birine ait olabilir. Motorların bir şirketi ayrı bir varlık olarak nasıl modellediğini Knowledge Graph ve marka varlığınız yazısında açıkladık.

Halüsinasyon ve veri boşlukları

Huang ve arkadaşları, üretilen içerik ile doğrulanabilir gerçek dünya olguları arasındaki uyuşmazlık olan olgusallık halüsinasyonunu (factuality hallucination), üretilen içeriğin kullanıcı girdisinden sapması olan sadakat halüsinasyonundan (faithfulness hallucination) ayırıyor. Google ise Arama'dan sorumlu başkan yardımcısı Elizabeth Reid'in Mayıs 2024 tarihli yazısında, AI Overviews'un yalnızca üst sıradaki web sonuçlarıyla desteklenen bilgiyi gösterecek şekilde kurulduğunu ve diğer büyük dil modeli ürünlerindeki gibi genellikle "halüsinasyon" görmediğini yazdı; tuhaf sonuçları ise sorguların yanlış yorumlanmasına, dilin inceliklerine ve yüksek kaliteli içeriğin az olduğu "veri boşluklarına" bağladı. Bir marka için veri boşluğu son derece somuttur: iade politikanızı açıkça yazan bir sayfa yoksa, motor boşluğu bulabildiği herhangi bir şeyle doldurabilir.

Bir marka neyi kontrol edebilir, neyi edemez?

Bir marka web sitesini, yapısal verisini, Google İşletme Profili gibi resmi profillerini ve yayımladığı belgeleri kontrol eder. Ansiklopedi maddelerinden Wikidata kayıtlarına, rehberlerden yorum platformlarına, basın arşivlerinden karşılaştırma sitelerine kadar her biri kendi editörleri ve kurallarıyla yönetilen üçüncü taraf kaynakları etkileyebilir, ama bu kaynaklar hakkında karar veremez. Motorları ise kontrol edemez: hangi kaynakları getirdiklerini, bunları nasıl ağırlıklandırdıklarını, modellerinin eğitimde neyi öğrendiğini ya da değişikliklerin cevaplara ne zaman yansıyacağını. Bu yüzden aşağıdaki plan içeriden dışarıya doğru ilerler; bir olguyu talep üzerine yapay zeka cevaplarından "kaldırmayı" vaat eden her teklif, motorların hiçbirinin dokümantasyonunda yer almayan bir mekanizmayı tarif ediyordur.

Bir yapay zeka cevabını düzenleyemezsiniz; ama her olgunun doğru halini, bir motorun bulabileceği, okuyabileceği ve teyit edebileceği en kolay hal haline getirebilirsiniz.

1. adım: temel olguları kendi sitenizde tartışmasız hale getirin

Her olgu için tek ve net bir ifade yayımlayın: yasal ve ticari unvanınızı, kuruluş tarihinizi, merkezinizi ve hizmet bölgelerinizi, güncel ürün gruplarınızı ve fiyatlandırmanın nasıl işlediğini anlatan bir hakkımızda ya da şirket bilgileri sayfası. Satıştan kalkan ürünleri, güncelmiş gibi duran sayfalarda bırakmak yerine kendi sayfalarında açıkça "üretimi durduruldu" diye işaretleyin. Motorların ürün ve fiyat sayfalarından nasıl bilgi çıkardığını yapay zeka ürün sayfanızı neden atlıyor yazısında tartıştık.

Yapısal veri aynı olguları makinenin okuyabileceği biçimde ifade eder. Google'ın dokümantasyonuna göre Organization işaretlemesi, Google'ın bir kuruluşun idari ayrıntılarını anlamasına ve arama sonuçlarında onu diğerlerinden ayırt etmesine yardımcı olabilir. Zorunlu bir özelliği yoktur; ana sayfaya ya da kuruluşu anlatan tek bir sayfaya eklenmesi önerilir. Önerilen özellikler arasında legalName, alternateName, address, telephone, foundingDate ve sameAs ile vatID, leiCode ve duns gibi tanımlayıcılar bulunur; ayrıca kuruluşa uyan en özel alt türün kullanılması tavsiye edilir. Schema.org, sameAs özelliğini öğenin kimliğini tartışmasız biçimde gösteren bir referans sayfasının URL'si olarak tanımlar; bu da onu ad karışıklığına karşı doğal bir araç yapar. Google'ın genel yönergeleri, işaretlemenin sayfadaki görünür içeriğin gerçek bir temsili olması ve güncel bilgi içermesi gerektiğini ekler. Uygulama ayrıntıları Schema (yapısal veri) işaretlemesi rehberimizde yer alıyor.

Düzeltilmiş sayfalara erişilebilmesi de gerekir: tarayıcıların okuyamadığı bir olgu hiçbir şeyi düzeltmez ve bu, AI hazırlık denetiminin kontrol ettiği şeylerden biridir. Google, tek tek URL'lerin yeniden taranmasını istemek için Search Console'daki URL Denetleme aracını, çok sayıda URL için site haritası göndermeyi öneriyor; taramanın birkaç günden birkaç haftaya kadar sürebileceğini ve talebin sonuçlara dahil edilmeyi garanti etmediğini belirtiyor.

2. adım: motorların okuduğu üçüncü taraf kaynakları düzeltin

• Google İşletme Profili. İşletme sahipleri profillerini doğrudan Arama'da ya da Haritalar'da düzenler; Google değişiklikleri yayına almadan önce incelediğini belirtiyor. Doğrulamadan sonra taşınan bir işletmenin yeniden doğrulama yapması gerekir. Google ayrıca profilleri kullanıcı bildirimlerine ve lisanslı içeriğe dayanarak güncelleyebilir: işletme sahibi, kendisine bildirilen önerilen düzenlemeleri kabul ya da reddetmek için dört gün süreye sahiptir; yanıtlanmayan öneriler, işletmenin web sitesi gibi kamuya açık başka bilgilerle destekleniyorsa yayımlanabilir. Bu da kendi sitenizi tutarlı tutmanız için bir neden daha. Kurulum adımları Google İşletme Profili nasıl oluşturulur yazısında.
• Bilgi panelleri. Google, doğrulanmış temsilcilerin değişiklik önerebildiği bir panel sahiplenme süreci ("Claim this knowledge panel") tarif ediyor; henüz tüm panellerin sahiplenilemediğini belirtiyor ve yerel işletmeleri bunun yerine Google İşletme Profili'ne yönlendiriyor.
• Wikipedia. İngilizce Wikipedia'nın çıkar çatışması yönergesi, kendi kuruluşunuzla ilgili maddeleri doğrudan düzenlemenin kesinlikle tavsiye edilmediğini belirtir; kabul gören yol, bağlantınızı açıklamak ve düzeltme önerilerini maddenin tartışma sayfasında {{edit COI}} şablonuyla sunmaktır. Ücretli editörler, Wikimedia Kullanım Koşulları gereği işvereni, müşteriyi ve bağlantılarını açıklamak zorundadır.
• Wikidata. Kayda değerlik politikasına göre bir öğe, üç ölçütten en az birini karşılıyorsa kabul edilir; bunlardan biri, öğenin ciddi ve kamuya açık kaynaklarla tarif edilebilen, açıkça tanımlanabilir bir varlığa karşılık gelmesidir. Wikidata'nın resmi bir çıkar çatışması politikası yoktur; ancak öz tanıtım üzerine yazılmış deneme metni, kendi kuruluşunuz hakkında öğe oluşturmanın kesinlikle tavsiye edilmediğini söyler, Wikidata'nın Google bilgi panellerini kontrol etmediğini hatırlatır ve öğe zaten varsa, kaynaklı ifadeler silinmediği sürece açık olgusal hataların düzeltilmesine izin verir; diğer değişikliklerin ise güvenilir kaynaklarla desteklenerek öğenin tartışma sayfasında talep edilmesini önerir. Genel çerçeve Wikipedia ve Wikidata: yapay zeka markanızı buradan öğreniyor yazısında.
• Rehberler, yorum siteleri, basın ve karşılaştırma sayfaları. Yayıncılara kanıtı gönderip düzeltme isteyin; kendi basın odanızdaki eskimiş bültenleri, güncel sayfalarla çelişecek şekilde bırakmak yerine tarih ve güncelleme notuyla işaretleyin.

3. adım: motorların geri bildirim kanallarını kullanın, ama abartmayın

Her büyük motor kötü bir cevabı işaretlemenin bir yolunu sunar; ancak hiçbirinin yardım sayfalarında işletmeler için resmi bir düzeltme prosedürü tarif edilmez. Google'ın yardım merkezi, her AI Overview'un altında beğenme ve beğenmeme simgeleri bulunduğunu, beğenmeme simgesinden ya da üç nokta menüsünden bir sorun bildirme seçeneğine ulaşılabildiğini anlatıyor; gönderilen geri bildirim son sorguyu ve sonuçlarını içeriyor ve Google'ın ifadesiyle AI Overviews'u herkes için iyileştirmeye yardım ediyor. OpenAI, ChatGPT kullanıcılarını bir cevabın altındaki beğenmeme simgesine ya da kullanım koşullarını veya yürürlükteki hukuku ihlal edebilecek içerik için bildirme (Report) seçeneğine yönlendiriyor; Perplexity ise yanlış cevapların cevabın altındaki bayrak simgesiyle ya da destek talebiyle bildirilmesini istiyor. Bunların hepsi sağlayıcıya giden sinyallerdir, düzenleme değildir.

Kişisel verilerin korunması hukuku daha dar ve yalnızca bireylere açık bir yol sunar. OpenAI'ın gizlilik politikası, bireylerin kendileri hakkındaki olgusal olarak yanlış bilgilerin düzeltilmesini ya da kaldırılmasını talep etmesine izin verir ve bu talepleri yürürlükteki hukuka ve modellerinin teknik olanaklarına göre değerlendirir. Ancak GDPR'daki düzeltme hakkı veri sahibine, yani gerçek kişilere aittir; 14 numaralı gerekçe de tüzüğün, bir şirketin unvanı, hukuki biçimi ve iletişim bilgileri dahil, tüzel kişilere ilişkin verileri kapsamadığını belirtir. Adıyla yanlış anlatılan bir kurucunun kişisel veri talebi olabilir; bir şirketin yanlış fiyatının ise olmaz.

Hangi hata hangi düzeltmeyi gerektirir ve düzeltme nasıl doğrulanır?

Hata türü	Olası neden	Düzeltici eylem	Düzeltme nasıl doğrulanır
Yanlış fiyat ya da paket	Eski fiyat sayfaları, güncelliğini yitirmiş karşılaştırma siteleri ya da yorumlar	Tek, güncel ve tarihli bir fiyat sayfası; eski sayfaları kaldırmak ya da güncellemek; karşılaştırma sitelerinden güncelleme istemek	Fiyat soruları güncel koşulları veriyor; kaynak gösterimleri güncel sayfalara kayıyor
Satıştan kalkmış ürünün güncel gösterilmesi	Hala yayında olan ürün sayfaları ya da bayi kayıtları	Ürünü "üretimi durduruldu" diye işaretlemek, yerine geleni belirtmek, kayıtları güncellemek	Tekrarlanan ölçümler üretimin durduğunu ya da yeni ürünü anıyor
Eski adres, telefon ya da saatler	Güncel olmayan İşletme Profili, rehberler, eski basın haberleri	Profili düzenlemek (taşınmadan sonra yeniden doğrulamak); rehberleri ve Organization işaretlemesini güncellemek	Profil yeni bilgiyi gösteriyor; konum soruları birkaç hafta boyunca doğru yanıtlanıyor
Adı benzeyen bir şirketle karıştırılma	Varlık belirsizliği ve erişimdeki popülerlik yanlılığı	Ayırt edici tanım, legalName, sameAs bağlantıları, tutarlı resmi profiller	Marka adı soruları doğru kategori ve konumu veriyor; kaynak gösterimleri alan adınızı işaret ediyor
Yanlış kurucu, sahiplik ya da kuruluş tarihi	Ansiklopedik ya da veri tabanı kayıtlarındaki hatalar, eski makaleler	Hakkımızda sayfasını düzeltmek; güvenilir kaynaklarla tartışma sayfalarında düzenleme istemek	Kayıt geçmişi düzeltmeyi gösteriyor; cevaplar zamanla düzeltmeyi izliyor
Uydurulmuş özellik ya da politika	Veri boşluğu: konuyla ilgili yetkili bir sayfanın olmaması	Sunmadıklarınız da dahil olmak üzere açık sayfalar yayımlamak	Tekrarlanan ölçümlerde uydurma kesiliyor; sayfanız kaynaklar arasında görünüyor

4. adım: zaman içinde yeniden ölçün, tek cevaba değil kalıcılığa bakın

Şirketin nerede bulunduğu, belirli bir ürünü hala satıp satmadığı, bir paketin ne kadar tuttuğu gibi sorulardan oluşan sabit bir olgu soruları kümesi tanımlayın ve bu soruları her motorda düzenli aralıklarla çalıştırarak hem cevabı hem de kaynak gösterimlerini kaydedin. Bir düzeltme ancak tekrarlanan ölçümlerde kalıcı olduğunda yerleşmiş sayılır; çünkü aynı soruya verilen cevaplar değişir. Bu ölçüm sorununu yapay zeka cevaplarının neden her seferinde değiştiğini anlatan yazıda ele aldık. Motorların yardım sayfalarının hiçbiri bir takvim vermez: Google'ın günlerden haftalara uzanan tahmini taramayla ilgilidir, AI cevaplarıyla değil; modelin yerleşik bilgisi de kesim tarihini yansıttığından, sonradan değişen olgular cevaba gerçek zamanlı arama yoluyla ya da zamanla daha yeni verilerle eğitilmiş modeller aracılığıyla ulaşır.

Her kaydın en öğretici kısmı kaynak gösterimleridir. Yanlış belge kaynaklardan düşer ve cevap kendiliğinden düzelirse, düzeltme arama yoluyla işe yaramıştır; yanlış belge hala gösteriliyorsa o kaynaktaki iş bitmemiştir. Hiçbir yanlış kaynak gösterilmediği halde hata sürüyorsa, daha olası açıklama modelin öğrendiği bilgi ya da varlık karışıklığıdır; bu durum aynı sayfayı tekrar tekrar yeniden yazmak yerine ayırt edici sinyalleri güçlendirmeyi ve ölçmeye devam etmeyi gerektirir.

Rocketly nerede devreye girer, nerede durur?

Rocketly GEO Suite'teki Onaylı marka bilgileri, ekibin ad, konum, ürün, fiyat aralığı ve hizmet bölgesi gibi onaylı bilgileri sürümlü olarak, bir kanıt URL'si ve geçerlilik tarihleriyle kaydettiği alandır. Onaylı marka bilgileriyle karşılaştırma ise onaylı bir bilgi ifadesinin belirli bir cevapta birebir geçip geçmediğini kontrol eder ve sonucu bulundu, bulunamadı ya da eksik cevap olarak bildirir. Sınırı açıkça söylenmelidir: bu bir ifade kontrolüdür; cevapların doğru ya da yanlış olduğuna hüküm vermez, yanlış ya da eskimiş bilgileri kendiliğinden tespit etmez ve bir ifadenin bulunamaması hatanın kanıtı değildir, çünkü bir cevap doğru bilgiyi başka kelimelerle de söyleyebilir. Standart olarak haftalık ölçülen motor Google AI Overview'dur; ChatGPT ve Perplexity ölçümü kontrollü açılış aşamasındadır. Temel olgularınızı haftalık cevap ölçümünün yanında düzenli bir kayıt olarak tutmak isterseniz, ayrı bir eklenti olarak sunulan Rocketly GEO Suite'i değerlendirmek için hesap oluşturabilirsiniz.

Sıkça sorulan sorular

ChatGPT'den ya da Google'dan şirketimle ilgili bir bilgiyi düzeltmesini isteyebilir miyim?

Cevabı her motorun sunduğu geri bildirim araçlarıyla işaretleyebilirsiniz ve açık hatalar için bunu yapmaya değer. Ancak bu motorların yardım sayfalarının hiçbiri işletmeler için resmi bir düzeltme hizmeti tarif etmiyor; bu yüzden geri bildirim, cevabın dayandığı kaynakları düzeltmenin yerine geçmemeli, ona eşlik etmelidir.

Bir düzeltmenin yapay zeka cevaplarına yansıması ne kadar sürer?

Motorların yardım sayfalarının hiçbiri bir takvim vermiyor. Google, yeniden tarama talebinden sonra taramanın birkaç günden birkaç haftaya kadar sürebileceğini söylüyor; cevap daha sonra değişebilir ya da hiç değişmeyebilir. Bu nedenle sabit bir tarih yerine haftalarca süren tekrarlı ölçüm planlayın.

Hataları düzeltmek için Wikipedia maddesi ya da Wikidata öğesi oluşturmalı mıyım?

Genellikle hayır. Wikipedia, kendi kuruluşunuz hakkında düzenleme yapmanın kesinlikle tavsiye edilmediğini belirtir; Wikidata'nın öz tanıtım deneme metni de bu tür öğeler oluşturmaya karşı uyarır. Kabul gören yol, bağlantınızı açıklayarak ve güvenilir kaynaklara dayanarak mevcut sayfalarda düzeltme talep etmektir.