Yerel SEO Denetimi: Adım Adım Teknik Audit Kontrol Listesi

Yerel SEO Denetimi Nedir ve Neden Yapay Zekâ Destekli Bir Teknik Süreç Haline Geldi?

Yerel SEO denetimi, bir işletmenin Google’ın yerelleştirilmiş arama ekosistemindeki konumunu değerlendirme sürecidir. Ancak geçmişte tamamen manuel yapılan bu analiz, artık yapay zekâ modellerinin sağladığı veri işleme kapasitesi sayesinde çok daha hızlı, derin ve tutarlı biçimde gerçekleştirilebilmektedir. Yapay zekâ; Local Pack görünürlüğü, harita etkileşimleri, işletme varlıklarının tutarlılığı ve kullanıcı davranışları gibi geniş veri setlerini yorumlama konusunda ciddi avantaj sağlar.

Modern denetim süreçleri; tarama verilerinin analiz edilmesi, cihaz odaklı davranış sinyallerinin modellenmesi, schema yapılandırmalarının doğrulanması ve Google Business Profile verilerinin otomatik yorumlanması gibi birçok adımda artık yapay zekâdan yararlanır. Dolayısıyla günümüzde yerel SEO denetimi yalnızca arama motoru odaklı bir operasyon değil, AI destekli teknik bir inceleme alanı haline gelmiştir. Özellikle birden fazla şubesi olan markalarda bu denetim yapılmadığında Google farklı lokasyonları tek bir varlık altında birleştirerek görünürlük sorunlarına yol açabilir.

Yerel SEO Denetimi İçin Teknik Kontrol Listesi (Yapay Zekâ Destekli Yaklaşım)

Bu kontrol listesi, klasik SEO rehberlerinden farklı olarak yapay zekâ modellerinin sağladığı avantajları merkeze alır. AI; hata tespiti, kalıp analizi, kullanıcı davranış tahmini ve veri eşleşme kontrolü gibi noktalarda insan analizinden çok daha hızlı çalışabildiği için profesyoneller tarafından giderek daha fazla tercih edilmektedir. Her adım veri toplamadan raporlamaya kadar ölçülebilir ve otomasyonla desteklenebilir bir yapıya sahiptir.

1. Google Business Profile Teknik Durum Analizi

• İşletme kategori yapısı Google’ın Entity Recognition modeline uyuyor mu? Yanlış kategori Local Pack görünürlüğünü tamamen yok edebilir.
• Açıklama bölümü yalnızca marka tanımı değil; hizmet türü + lokasyon kombinasyonlarını semantik bir yapıda yansıtıyor mu?
• Fotoğrafların EXIF verileri (lokasyon, cihaz bilgisi vb.) Google’ın yerel bağlam değerlendirmesini destekliyor mu?
• GBP “Updates” içerikleri düzenli mi? Bu alan Google’ın işletme aktivitesi sinyalleri için oldukça kritiktir.
• Yorumlardaki konu kümelenmesi (hizmet, bölge, uzmanlık temelli) net bir pattern oluşturuyor mu?

Yapay zekâ modelleri GBP verilerini tarayarak eksik alanları, kategorik uyumsuzlukları ve yorumlardaki dil desenlerini tespit ederek geleneksel analizden çok daha hızlı içgörü sağlar.

Resmi yönergeler: Google Business Support

2. NAP Tutarlılığı, Alıntılar ve Veri Eşleşme Analizi

Yerel sıralama algoritmaları, verilerin tutarlı olmasını bir güven sinyali olarak işler. Yapay zekâ destekli veri eşleştirme araçları; işletmeyle ilgili yüzlerce kaynağı tarayarak tutarsızlıkları otomatik bulabilir. Bu, manuel kontrole kıyasla çok daha hızlı ve kapsayıcı bir yöntemdir. Özellikle çok şubeli işletmelerde tutarsızlıklar, dizinlerde kimlik karmaşasına neden olabilir.

• Adres bilgisi GBP, web sitesi, JSON-LD ve harici dizinlerde aynı formatta mı?
• Eski telefon numaraları hâlâ indeksleniyor mu?
• Marka adı varyasyonları (Ltd, Limited, Co, farklı yazım şekilleri) Knowledge Graph’ı bozuyor mu?

Doğrulama için: Bing Places

3. Site İçi Yerel SEO Denetimi ve Yapısal Analiz

AI tabanlı içerik analiz modelleri, schema işaretlemelerindeki çelişkileri, eksikleri veya fazlalıkları otomatik tespit edebilir. Benzer şekilde log analizinde Googlebot’un tarama örüntülerini sınıflandırmak için makine öğrenimi kullanmak, hangi sayfaların tarama önceliği istediğini çok daha net ortaya çıkarır.

• LocalBusiness, PostalAddress ve GeoCoordinates schema türleri çelişiyor mu?
• Aynı işletmeye ait birden fazla adres varyantı schema içinde yer alıyor mu?
• Googlebot mobil tarama örüntüsü stabil mi?
• URL yapısı hizmet + lokasyon mantığıyla uyumlu mu?
• Yerelleştirilmiş içerikler semantik tekrar üretmeden hizmet kapsamını açıklıyor mu?

İçerik üretimi ve planlamasında yapay zekâdan yararlanmak için:
ChatGPT SEO içerik planlama promptları

4. Local Pack Sıralama Faktörleri Üzerine Teknik Denetim

Yapay zekâ, Local Pack görünürlüğünü etkileyen mesafe, etkileşim ve kategori sinyallerini analiz ederek işletmenin hangi sorgularda zayıf performans gösterdiğini tahmin edebilir. Bu modeller özellikle “near me” tipi aramalarda kullanıcı davranışlarını öngörmede oldukça başarılıdır.

• Hizmet alanı Google’ın mesafe modellerine uygun mu?
• Rota alma, telefon tıklaması, popüler saatler gibi etkileşimler düzenli artış gösteriyor mu?
• Kategori spam’i veya ad manipülasyonu riski var mı?

5. Rekabet Analizi ve SERP Davranış Modeli

AI destekli SERP analiz araçları, rakiplerin kategori seçimi, yorum hızları, görsel stratejileri ve içerik yapısını otomatik sınıflandırabilir. Bu, manuel rakip analizinden çok daha derin ve tutarlı bir görünüm sağlar.

• Rakiplerin yorum toplama hızları sektörel ortalamanın üzerinde mi?
• Fotoğraf yükleme sıklığı ile görünürlük arasında korelasyon var mı?
• Sorgu bazında SERP özellikleri (PAA, snippet, paket yoğunluğu) nasıl değişiyor?

AI ile rekabet modelleme için:
Gemini SEO araştırma promptları

6. Yerel Bağlantı Profili, Otorite ve E-E-A-T

Yapay zekâ bağlantı profillerini analiz ederek sahte, toksik veya düşük kaliteli linkleri tespit edebilir. Bu, link denetimini manuel kontrole göre çok daha güvenli ve ölçeklenebilir hale getirir.

• Bağlantıların tematik uyumu güçlü mü?
• Uzmanlık içerikleri author schema ile desteklenmiş mi?
• Marka güven sinyalleri eksiksiz mi?

7. Log Analizi, Tarama Bütçesi ve Mobil Davranış Testi

AI modelleri log dosyalarını temizleyebilir, segmentlere ayırabilir ve Googlebot davranışını otomatik sınıflandırabilir. Ayrıca kullanıcı mobil davranışlarını tahmin ederek sitenin hangi noktalarda performans kaybı yaşadığını belirler.

• Googlebot’un mobil tarama yoğunluğu stabil mi?
• Zincirli yönlendirmeler tarama bütçesini tüketiyor mu?
• Sayfa hızları mobilde yeterli mi?

8. Görsel SEO ve Harita Algısı Optimizasyonu

Yapay zekâ, görsellerin EXIF verilerini, renk kontrastını, okunabilirliğini ve Discover uyumluluğunu analiz ederek optimizasyon önerileri üretebilir. Bu sayede görsel kalite, manuel kontrol yerine otomatik süreçlerle doğrulanabilir.

• EXIF verileri lokasyon bilgisini destekliyor mu?
• Görsel adlandırma yerel bağlam taşıyor mu?
• Discover uyumlu kompozisyon sağlanmış mı?

Kapak görsellerinde okunabilir tipografi ve net konu öğeleri tıklanma oranlarını artırır. Yapay zekâ bu öğeleri otomatik olarak analiz ederek alternatif tasarım önerileri sunabilir.