Grounding yapay zeka yanıtlarını nasıl değiştirir?
Bir dil modeli yalnızca eğitim verisiyle yanıt verdiğinde, bildiklerini kendi cümleleriyle yeniden kurar; bilgi eski olabilir ya da model boşlukları tahminle doldurabilir. Grounding'de ise model yanıt vermeden önce güvenilir kaynaklara bakar ve yanıtını bu kaynaklardaki bilgilere dayandırır. Kullanıcı, yanıttaki bir iddianın hangi kaynaktan geldiğini görüp doğrulayabilir.
Bu yaklaşım bugün yapay zeka arama deneyimlerinin temelinde yer alıyor. Google, geliştiricilere Gemini modellerinin yanıtlarını Google Arama sonuçlarına dayandırma seçeneği sunuyor; yanıtla birlikte hangi kaynakların kullanıldığını gösteren bilgiler de dönüyor. Microsoft'un Copilot Search deneyimi yanıtlarını Bing dizinine dayandırıyor ve kullanıcının sorusundan türettiği "grounding sorguları" ile ilgili sayfa bölümlerini buluyor. Bing Webmaster Tools'taki yapay zeka performans raporu, bu sorguların hangilerinde sitenin alıntılandığını gösteriyor.
Sayılarla bir örnek: Bir kullanıcı "İzmir'de pazar günü açık veteriner kliniği" diye soruyor. Kaynaklara dayanmayan bir model eğitim verisindeki birkaç klinik adını sayabilir ve bunların bir kısmı kapanmış olabilir. Arama sonuçlarına dayanan bir sistem ise güncel işletme bilgilerini okuyup çalışma saatleri doğru olan 4 kliniği kaynaklarıyla birlikte önerir. Çalışma saatlerini güncel tutmayan klinik, bu listeye hiç girmez.
Kaynağa dayanan ve dayanmayan yanıtlar
| Özellik | Kaynağa dayanmayan yanıt | Grounding'li yanıt |
|---|---|---|
| Bilgi kaynağı | Eğitim verisi | Güncel arama sonuçları ve belgeler |
| Güncellik | Bilgi kesim tarihine bağlı | Güncel |
| Doğrulanabilirlik | Kaynak gösterilmez | Kaynak bağlantıları (yapay zeka alıntıları) |
| Uydurma bilgi riski | Daha yüksek (halüsinasyon) | Daha düşük ama sıfır değil |
Grounding'in teknik altyapısı çoğu zaman RAG yöntemine dayanır.
Markanın yapay zeka yanıtlarına kaynak olması için
- Taranabilir ol. Arama motorlarının ve yapay zeka sistemlerinin sayfalarına erişebildiğinden emin ol.
- Doğrulanabilir bilgi ver. Fiyat, çalışma saati, kapsam ve politika bilgilerini net ve güncel yaz.
- Kısa ve kesin cümleler kullan. Yapay zeka sistemleri iddiayı destekleyen açık cümleleri alıntılamaya daha yatkındır.
- Yapılandırılmış veri ekle. İşletme, ürün ve SSS bilgilerini şema işaretlemesiyle destekle.
- Alıntılanmayı ölç. Bing'in yapay zeka performans raporunu ve düzenli soru testlerini kullan.
Grounding hakkında yanlış bilinenler
- "Kaynak gösterilen yanıt her zaman doğrudur." Model kaynağı yanlış yorumlayabilir ya da kaynak hatalı olabilir.
- "Grounding yalnızca web aramasıdır." Şirket belgeleri, ürün veritabanları ve kullanıcının yüklediği dosyalar da kaynak olabilir.
- "Sıralamada ilk sayfa her zaman kaynak olur." Sistemler soruyu alt sorulara bölüp farklı sayfalardan parçalar seçebilir.
- "Eğitim verisi artık önemsiz." Kaynaklara bakılmayan yanıtlarda ve kaynak seçiminde modelin genel bilgisi hâlâ etkilidir.
Sıkça sorulan sorular
Grounding ile RAG aynı şey mi?
Yakın kavramlardır. RAG, kaynak bulup modele verme yöntemidir; grounding ise yanıtın kaynaklara dayandırılması amacını ve sonucunu anlatır.
Hangi yapay zeka ürünleri grounding kullanıyor?
Google'ın yapay zeka arama deneyimleri, ChatGPT'nin web araması, Perplexity ve Microsoft Copilot gibi ürünler yanıtlarını web kaynaklarına dayandırıyor.
Sitemin grounding kaynağı olup olmadığını nasıl anlarım?
Bing Webmaster Tools'taki yapay zeka performans raporu Copilot için doğrudan veri sunuyor; diğer sistemler için hedef sorularda kaynak bağlantılarını düzenli kontrol etmek gerekiyor.
Geliştiriciler için grounding örneği: Google Gemini API: Grounding with Google Search.
Yapay zeka sistemlerinin hangi sayfaları kaynak olarak seçtiğine dair yayımlanmış çalışmaları yapay zeka SEO rehberinde ve bağlantılı analiz yazısında derledim.
ChatGPT, Gemini ve Google AI Modu'nda markanızın doğru bilgiyle anılmasını ve kaynak gösterilmesini sağlayan, ölçülebilir GEO danışmanlığı.
