AI Crawler Nedir? AI Crawler’lar Ne İşe Yarar?

Web dünyasında sadece insanlar değil, botlar da dolaşıyor. Arama motoru botlarının yanı sıra, son dönemde yapay zeka destekli tarayıcılar (AI crawlers) da içerik toplamak için siteleri ziyaret etmeye başladı. Peki AI crawler nedir, ne işe yarar ve web ekosisteminde nasıl bir rol oynar? Aşağıda bu konuları başlıklar halinde ele alıyoruz.

AI Crawler Nedir?

AI crawler, yapay zeka sistemleri tarafından kullanılan özel web tarayıcılarıdır. Bu botlar, internetteki sayfaları sistematik olarak gezip içerik toplar ve bu verileri bir yapay zeka modelini eğitmek veya bir yapay zeka uygulamasını beslemek için kullanır. Temelde işleyişleri geleneksel arama motoru tarayıcılarına benzer: bağlantıları takip edip sayfaları indirirler. Ancak, amaçları ve bazı teknik yetenekleri bakımından önemli farklılıkları vardır. Geleneksel web crawling işlemi, arama motorlarının siteleri dizine ekleyip arama sonuçları sunmasına yöneliktir. Googlebot veya Bingbot gibi klasik tarayıcılar, web içeriğini keşfederek arama dizinleri oluşturur. AI crawler’lar ise içerikleri çoğunlukla bir yapay zeka modelinin öğrenme verisi olarak toplar veya bir yapay zeka sohbet motoruna bilgi sağlamak için kullanır. Örneğin OpenAI’nın geliştirdiği GPTBot, doğrudan ChatGPT gibi dil modellerini iyileştirmek amacıyla web’den metin verisi toplamaktadır. Bu sayede ChatGPT’nin eğitildiği bilgi havuzu güncel ve geniş tutulabilir. Benzer şekilde Anthropic ClaudeBot da sohbet tabanlı yapay zekâsı Claude için web verilerini işler ve toplar.

AI Tarayıcılarının Geleneksel Botlardan Farkları Nelerdir?

AI tarayıcıları (AI crawlers), geleneksel web tarayıcı botlarından (örneğin Googlebot, Bingbot) temel olarak amaçları, içerik işleme yöntemleri ve teknik kapasiteleri açısından farklılık gösterir. Geleneksel botlar, arama motorlarının dizinleme süreçlerini destekleyerek web sayfalarını keşfeder, içeriklerini işler ve arama sonuçlarında sunulmalarını sağlar. AI tarayıcıları ise çoğunlukla yapay zeka modellerinin eğitimi veya gerçek zamanlı AI destekli arama motorlarına bilgi sağlamak için çalışır. Teknik açıdan bakıldığında, Googlebot gibi geleneksel tarayıcılar tam sayfa render işlemi yapabilirken, çoğu AI botu (GPTBot, ClaudeBot vb.) JavaScript’i çalıştırmaz ve yalnızca ham HTML verisini işler. Bu, AI tarayıcılarının client-side rendering ile oluşturulan dinamik içerikleri algılayamaması anlamına gelir. AI tarayıcıları genellikle büyük veri kümeleri oluşturmak amacıyla sayfaları indirir ve model eğitimi için saklar. Buna karşılık, geleneksel botlar web sayfalarının güncelliğini, bağlantı yapısını ve kullanıcı arama niyetine uygunluğunu analiz eder. AI tarayıcıları ayrıca, belirli bir sorguya bağlı olarak gerçek zamanlı tarama yapabilme kapasitesine sahiptir. Örneğin, PerplexityBot gibi AI tabanlı arama motorları, kullanıcı bir soru sorduğunda ilgili içerikleri doğrudan çekip işleyebilir. Geleneksel botlar ise sürekli olarak tarama yapar ve indeksleme için içerik toplar. Bu farklar, AI tarayıcılarının SEO ve web optimizasyonu üzerindeki etkisini de değiştirir. AI tarayıcıları, içerikleri daha fazla bağlamsal analiz yaparak işlerken, geleneksel botlar arama motoru sıralamalarına odaklanır. Bu nedenle, GEO (Generative Engine Optimization) adı verilen yeni bir optimizasyon stratejisi, AI tarayıcılarının topladığı verilerin AI modellerinde nasıl kullanılacağını iyileştirmeyi amaçlar.

AI Tarayıcıları ile Geleneksel Botlardan Farkları Kısaca Şunlardır:

Amaçları farklıdır:

• Geleneksel botlar web sayfalarını indekslemek için çalışır.
• AI botları yapay zeka modellerini eğitmek veya AI destekli arama sistemlerine bilgi sağlamak için veri toplar.

İçerik işleme yöntemleri farklıdır:

• Geleneksel botlar JavaScript çalıştırabilir.
• AI botları genellikle yalnızca HTML metni işler ve JavaScript’i render etmez.

Gerçek zamanlı tarama yetenekleri farklıdır:

• AI botları, kullanıcı sorgularına bağlı olarak anlık tarama yapabilir (ör. PerplexityBot).
• Geleneksel botlar, düzenli aralıklarla büyük ölçekli taramalar yapar.

Veri saklama ve kullanma şekilleri farklıdır:

• AI botları, topladıkları içeriği dil modellerini eğitmek veya AI yanıtlarını güçlendirmek için kullanır.
• Geleneksel botlar, sayfa sıralamalarını iyileştirmek ve arama dizini oluşturmak için veriyi işler.

SEO üzerindeki etkileri farklıdır:

• Geleneksel botlar, web sitelerinin arama sıralamalarına doğrudan etki eder.
• AI botları, içerikleri analiz ederek yapay zeka yanıtlarında kaynak olarak kullanılmasını sağlar.

Bağlantı keşfi ve site navigasyonu farklıdır:

• Geleneksel botlar site haritalarını kullanarak bağlantı yapısını keşfeder.
• AI botları, genellikle doğrudan sayfaları çekerek içeriğe odaklanır.

Tarama verimlilikleri farklıdır:

• AI botlarının 404 hata oranları genellikle yüksektir.
• Googlebot gibi geleneksel botlar, optimize edilmiş URL tarama stratejileri kullanır.

İçerik önceliklendirme farkları vardır:

• Geleneksel botlar, tarama bütçesine göre siteleri sistematik olarak tarar.
• AI botları, HTML, görseller ve metin gibi içerik türlerine farklı öncelikler verebilir.

Trafik hacimleri farklıdır:

• Googlebot gibi geleneksel botlar, web’in büyük bir kısmını sürekli tarar.
• AI botları, nispeten daha az sayfa tarar ancak verileri model eğitimi için toplar.

Görsel ve metin ağırlıklı içerik işleme farkları vardır:

• Geleneksel botlar, sayfa içeriğinin tamamını analiz eder.
• AI botları, genellikle metin ağırlıklı içeriklere daha fazla önem verir.

Kullanım amaçlarına göre farklılık gösterir:

• Geleneksel botlar, arama motorlarının sonuçlarını optimize etmeye odaklanır.
• AI botları, yapay zeka modellerinin eğitimi, içerik özetleme ve AI destekli arama motorları için veri toplar.

AI Crawler Ne İşe Yarar?

AI tabanlı tarayıcılar pek çok kullanım alanına sahiptir. En temel işlevleri, büyük ölçekte veri toplamaktır, ancak bu veriyi kullanma biçimleri farklı senaryolara hizmet edebilir.

AI crawler’ların başlıca işlevleri Şunlardır:

• Dil Modeli Eğitimi için Veri Toplama
• Arama ve Soru-Cevap Sistemlerine Bilgi Sağlama
• İçerik Analizi ve Sınıflandırma
• Görsel ve Multimedya Veri Toplama
• İçerik Güncelleme ve Model Güncelliği

Dil Modeli Eğitimi için Veri Toplama

En önemli kullanım alanı, devasa dil modellerini (LLM) eğitmek için internetten veri derlemektir. AI crawler’lar yüz milyonlarca web sayfasını gezerek metin ve görselleri depolar. Örneğin GPTBot’un temel görevi, ChatGPT ve benzeri generative AI (üretici yapay zeka) modellerinin öğrenebileceği güncel ve çeşitli metin verisi toplamaktır. Bu veriler modelin bilgisini genişletir ve yanıt kalitesini artırır. Benzer şekilde, Common Crawl (CCBot) gibi açık erişimli tarayıcılar da web’in büyük bir kısmını arşivleyerek araştırmacıların ve AI şirketlerinin kullanabileceği dev veri setleri oluşturur.

Arama ve Soru-Cevap Sistemlerine Bilgi Sağlama

AI destekli arama motorları ve sohbet botları, kullanıcı sorularını yanıtlamak için güncel web bilgisini taramaya ihtiyaç duyar. Bing Chat, arka planda Bing arama dizinini kullanırken; Perplexity veya You.com gibi platformlar kendi botlarıyla web’i tarayarak anlık bilgi sunar. Bu tarayıcılar, belirli sorgular için ilgili içerikleri bulup özetleyerek veya doğrudan cevabı alarak yapay zekâya iletir. Dolayısıyla AI crawler’lar, bir nevi gerçek zamanlı bilgi toplayıcı ve aracı işlevi görür. Örneğin PerplexityBot, web sitelerini inceleyerek kendi AI destekli arama sonuçlarını besler. Böylece kullanıcılar arama yaptığında LLM (büyük dil modeli), daha önce tarayıcı tarafından çekilmiş güncel bilgilere dayanarak cevap verebilir.

İçerik Analizi ve Sınıflandırma

Yapay zeka tarayıcıları ham veriyi toplamanın ötesinde, bu veriyi analiz de edebilir. Gelişmiş AI crawler sistemleri, sayfa içeriklerini kategorilere ayırma, metinden anlam çıkarma, sentiment analizi yapma veya özet oluşturma gibi işlemleri tarama sürecine entegre edebilir. Bu sayede toplanan veri daha düzenli bir biçimde depolanır ve AI modellerine hazır hale getirilir. Örneğin Allen Institute AI2Bot, araştırma amaçlı taramalar yaparak bilimsel makaleler ve diğer içerikleri sınıflandırılmış biçimde kendi veri havuzuna katmaktadır. Benzer şekilde, bazı botlar tartışma platformlarından veri toplarken (örneğin Omgili Bot forum ve yorum verilerini çekmektedir.

Görsel ve Multimedya Veri Toplama

AI modelleri sadece metinle sınırlı değildir; görsel içerikler de önem kazanmaktadır. Bu nedenle bazı AI tarayıcılar görüntü, video veya ses dosyalarını da toplamaya odaklanır. Nitekim Anthropic ClaudeBot tarafından yapılan isteklerin %35 kadarının görsel içerik (resim) olduğu raporlanmıştır. Bu, yapay zekâların görsel verileri de eğitime kattığını ve çok modlu (multimodal) modeller için görüntü verisinin değerlendiğini gösterir. ByteDance’in Bytespider botu da TikTok gibi platformlar için web’den içerik (muhtemelen video meta verileri veya görsel bilgi) toplayarak öneri algoritmalarını ve yapay zeka sistemlerini besler.

İçerik Güncelleme ve Model Güncelliği

AI crawler’lar, bir kez eğitilmiş modellerin bilgi kesitini güncel tutmak amacıyla da çalışabilir. Büyük dil modelleri belirli bir tarihe kadar olan verilerle eğitilir; ancak dünya sürekli değişir. Bu yüzden OpenAI veya Google gibi firmalar, yeni içerikleri periyodik olarak tarayıp modellerini güncellemenin yollarını aramaktadır. GPTBot gibi bir tarayıcı, model eğitimine düzenli olarak yeni makaleler, haberler, web sayfaları ekleyerek bir sonraki sürümün daha güncel olmasını sağlar. Ayrıca, Google-Extended gibi bir bot, arama dizininden bağımsız şekilde AI için veri toplayarak Google’ın Bard/Gemini gibi modellerinin bilgi tazeliğini korumasına yardımcı olur. Özetle, AI tarayıcılar veri madenciliği görevini üstlenir. Web’den metin, görüntü ve diğer içerikleri çekip yapay zeka modellerinin anlayacağı formata getirirler. Bu süreç, hem devasa ölçekli model eğitiminde (ör. bir sonraki GPT sürümü için) hem de kullanıcıların sorduğu sorulara anında yanıt veren AI uygulamalarında (ör. bir AI arama motoru) kritik önem taşır.

AI Tarayıcılar ve Generative Engine Optimization (GEO) İlişkisi

Generative Engine Optimization (GEO) ile AI tarayıcılar arasındaki ilişki, dijital içerik stratejilerinde yeni bir dönemi işaret ediyor. GEO, geleneksel SEO’nun aksine, içeriklerin ChatGPT, Claude, Bard gibi yapay zeka modelleri tarafından daha belirgin ve etkili kullanılmasını hedefler. Bu strateji, sitenizin yapay zeka eğitim süreçlerine entegre olmasını sağlayarak, hem marka görünürlüğünü artırır hem de kullanıcıya sunulan yanıtların kalitesini yükseltir.

Öte yandan, AI tarayıcılar web üzerindeki milyarlarca veriyi toplayarak dil modellerinin eğitilmesinde kritik bir rol oynar. Bu tarayıcılar, sitenizdeki içeriklerin doğru biçimde depolanmasını ve düzenlenmesini sağlayarak, yapay zekaların bilgi güncelliğini korumasına yardımcı olur. Örneğin, OpenAI’nın GPTBot’u ve Anthropic’in ClaudeBot’u, internetten metin, görsel ve diğer içerik türlerini toplarken, Google-Extended gibi botlar da JavaScript içeriği tam olarak render edebiliyor.

Bu iki kavram arasındaki etkileşimi daha iyi anlamak için şu ana noktalar öne çıkmaktadır:

• Veri Toplama ve Eğitim:AI tarayıcılar, dil modellerinin eğitilmesi için Common Crawl gibi dev veri arşivlerinden ve diğer kaynaklardan sürekli veri toplar. GEO stratejisi sayesinde, sitenizdeki içerikler bu tarayıcılar tarafından taranırsa, ileride yapay zeka yanıtlarında referans olarak yer alma olasılığı artar.

• İçerik Erişilebilirliği ve Yapısal Veriler:İçeriğinizin GPTBot, ClaudeBot veya Google-Extended gibi botlara erişilebilir olması, yapısal veri işaretlemeleri (örneğin Schema.org) ile desteklendiğinde, yapay zekaların içeriğinizi daha iyi anlamasını sağlar.

• Fırsatlar ve Riskler:

  • Fırsatlar:
    • AI yanıt motorlarında görünürlük kazanarak marka gücünüzü artırabilirsiniz.
    • Bing Chat ve Perplexity gibi platformlar, içeriklerinizi kaynak göstererek kullanıcıya sunar.
  • Riskler:
    • AI tarayıcılar, sitenizin içeriğini doğrudan yanıt olarak sunarsa, ziyaretçi trafiğinde düşüş yaşanabilir.
    • Bazı büyük siteler, içeriklerinin izinsiz kullanılmaması için GPTBot gibi botları robots.txt ile engelleme yoluna gidebiliyor.

Teknik açıdan, GEO uyumlu bir içerik stratejisi oluşturmak için bazı önemli noktalar da göz önünde bulundurulmalıdır. Sitenizin robots.txt dosyasında ilgili botlara izin vermek, içeriklerinizin AI eğitim süreçlerine dahil olmasını sağlar. Ayrıca, JavaScript ile yüklenen içerik yerine, SSR veya SSG yöntemleriyle oluşturulan statik içerikler, yapay zeka botlarının verilerinizi daha sorunsuz görmesine yardımcı olur. Görseller için alternatif metinler eklemek ve açık, anlaşılır bir dil kullanmak, içeriklerinizin her iki platformda da daha etkili kullanılmasına katkıda bulunur.

Sonuç olarak, GEO stratejisi, içeriklerin hem geleneksel arama motorlarında hem de AI yanıt motorlarında daha etkili kullanılmasını sağlayan yeni bir optimizasyon yöntemidir. İçeriklerinizi optimize ederken, AI tarayıcılarının nasıl çalıştığını göz önünde bulundurmanız, hem trafik kaybını önleyebilir hem de gelecekte yapay zeka destekli yanıtların avantajlarından yararlanmanızı sağlayabilir.

Güncel AI Crawler’lar Listesi

Yapay zeka destekli web tarayıcıları, içerikleri toplayıp dil modellerinin eğitilmesine ve güncellenmesine olanak tanır. Bu crawler’lar, OpenAI, Anthropic, Google, Apple, ByteDance gibi büyük teknoloji şirketleri ve diğer çeşitli kurumlar tarafından geliştirilmiş olup, metin, görsel ve belge gibi içerikleri tarayarak, kullanıcıların yapay zeka asistanlarından daha doğru ve güncel yanıtlar alabilmesine zemin hazırlar. Bu botlar genellikle robots.txt yönergelerine uyarak sitelerin izin verdiği içerikleri toplar, böylece web yöneticileri de istedikleri takdirde bu tarayıcıların erişimini kontrol edebilir. Bu gelişen yapay zeka tarayıcı teknolojileri, hem içerik üreticilerinin hem de kullanıcıların dijital deneyimini etkileyen yeni bir boyut kazandırmaktadır.

Güncel Olarak Bilinen AI Crawler’lar:

• OpenAI GPTBot: ChatGPT ve benzeri modeller için internetteki metin ağırlıklı içerikleri toplayan ana tarayıcı.
• Anthropic ClaudeBot: Claude adlı yapay zeka asistanına bilgi sağlamak için metin, belge ve görselleri tarayan bot.
• Google Gemini Crawler (Google-Extended): Google’ın Gemini modellerine yönelik, JavaScript dâhil sayfaları render edebilen özel tarayıcı.
• AppleBot (ve AppleBot-Extended): Siri, Spotlight ve olası gelecekteki Apple AI projeleri için siteleri tarayan, Safari benzeri bir render sistemine sahip bot.
• PerplexityBot: Perplexity.ai’nin yanıt motoru için web verisi toplayarak kullanıcı sorularına doğrudan kaynak gösteren yanıtlar üreten tarayıcı.
• ByteDance ByteSpider: TikTok ve diğer ByteDance hizmetleri için içerik keşfi ve arama özelliğini desteklemek amacıyla web’i tarayan bot.
• Diğer Aktif AI Tarayıcıları: Amazonbot, YouBot (You.com), DuckAssistBot (DuckDuckGo), AI2Bot (Allen Institute), Cohere ve OpenAI’nin metin verisi çekmeye yönelik botları, ayrıca kâr amacı gütmeyen Common Crawl (CCBot) ve Cloudflare’un iyi niyetli AI botlarını tanımlama çalışmalarını da kapsar.

Sonuç

Yapay zeka destekli tarayıcılar, web ekosisteminde giderek daha fazla söz sahibi oluyor. AI crawler’lar, bir yandan devasa dil modellerinin arkasındaki görünmez emekçiler olarak internetin bilgisini derliyor, diğer yandan arama alışkanlıklarımızı değiştirerek içerik stratejilerini yeniden şekillendiriyor. Teknik detayları anlamak (örneğin JavaScript kısıtları) ve bu botların amaçlarını bilmek, hem site sahiplerinin hem de dijital pazarlamacıların GEO ve SEO stratejilerini doğru belirlemesi için kritik. Web sitenizi hem arama motorlarına hem de yapay zeka ajanlarına uyumlu hale getirerek, dijital dünyadaki görünürlüğünüzü sürdürebilir ve her iki kanal üzerinden de kullanıcılarınıza ulaşabilirsiniz. Unutmayın, internet evriliyor ve içeriğin yeni okuyucuları yapay zekalar olabilir. Şimdiden önlem almak ve uyum sağlamak, gelecekte rekabetçi kalmanın anahtarıdır.