ChatGPT Soru Sorma Rehberi: 2026’da Yapay Zekayla Profesyonel Prompt Yazma

Yapay zeka sistemleri, 2026 yılının başlarında bulunduğumuz şu günlerde, geçmişteki metin tabanlı olarak yapılan etkileşimleri, standart olarak sorulan soru-cevap metinlerini ve yüzeysel şekilde sahip olduğu bilgi düzeyini çoktan terk etti.

Bundan böyle karşımızda kendisine sorulan soruları yalnızca yanıtlamakla yetinen bir Al asistanı bulunmamaktadır.

Bugünün YZ’lerinde otonom eylemler yapabilen, derin düşünme yeteneğine sahip, aynı zamanda çok sayıda dijital aracı senkronize etme yeteneğine bürünmüş büyük bir “işlem motoru” bulunmaktadır.

Araştırmalarımız sonucunda, ChatGPT gibi milyarlarca parametreye sahip bir dil modelinden %90 ve üzeri verim alabilmek için ona doğru promt yani komutlar girilmesi gerektiğini öğrendik.

ChatGPT soru sorma özelliğini doğru şekilde kullanabilen bir kullanıcı, verdiği doğru promt ile kullandığı modelin yanıt verme süresinden tutun, olgusal olgunluk ve bağlamsal derinliğe kadar istediği sonucu alabilmektedir.

Ancak günümüzde, milyonlarca kullanıcı ChatGPT’yi 2010’lu yıllarda ki Google gibi sıradan şekilde kullanmaya devam etmektedir. Bu durum, bir Ferrari’yle hızından ve konforundan yararlanmadan seyahat etmeye benzer.

Arama motorunda yapılan aramalar gibi, ChatGPT ve benzeri yapay zekâ uygulamalarına, birkaç kelime yazarak işe yarar, kullanıcının aklında olan cevapların ortaya çıkmasını sağlayan sonuçlar beklemek vakit kaybından ibarettir. 

ChatGPT üzerinde incelemelerimiz sonunda elde ettiğimiz deneyimlere dayanarak diyebiliriz ki, ChatGPT, bilgi deposu olmasının ötesindedir. Bu YZ, doğru komutlar verilerek ateşlenmeyi bekleyen bir “bilişsel motordur”. Bu nedenle, ChatGPT soru sorma becerisini geliştirmek, bu motorun beygir gücünü tam kapasite kullanmak anlamına gelir.

Ona vereceğiniz doğru promtlarla nasıl ateşleyeceğinizi bilirseniz ortaya inanılmaz eserler çıkarabilirsiniz.

ChatGPT’Yi Anlama Rehberi – ChatGPT Soru Sorma Adımları

1. 2026 Kullanıcı Trendleri: Dijital Okuryazarlık ve Arama Davranışları Analizi

Yapay zekayı tam olarak kavrayabilmek için, kullanıcı alışkanlıklarıyla, küresel dünyadaki ilginin yansımasını inceledik. Sonuçta, teknik okuryazarlığın teknolojisin göstermiş olduğu ilerleme hızına oranla aynı seviyede olmadığını net şekilde gözlemledik.

Elde ettiğimiz verileri analiz ettiğimizde, “ChatGBT soru sorma” ifadesinin 2024 yılından başlayarak günümüze kadar artan ivmelenme ile arandığını fark etmiş olduk. Sonuçlara göre, 2024 yılında aylık 880 civarında aranması olan bu kelime grubu, Şubat 2026 itibarıyla bu rakam %2980’lik bir artışla zirvedeki yerini almıştır.

Peki bu veriler bize neyi anlatıyor? Tüm bunlar, önemli bir teknolojik gelişme gerçeğini gösteriyor. Günümüz kullanıcıları, “Yapay zekâ nedir?” gibi soruları geçmiş durumdalar. “Elimde büyük bir güç var, ben bu gücü nasıl kullanabilirim?” sorusuna yanıt arıyorlar. Yani artık Promt mühendisliği işin merkezinde konumlanmış durumdadır.

Araştırmalarımıza göre Arama motoru verileri gösteriyor ki; insanlar günümüzde sadece bilgi aramıyor, profesyonel düzeyde ChatGPT soru sorma tekniklerini öğrenerek ‘Elimde büyük bir güç var, ben bu gücü nasıl kullanabilirim?’ sorusuna yanıt arıyorlar.”

Arama Terimi / Anahtar Kelime	Son 1 Yıldaki Trend Artışı (%)	Kullanıcı Niyeti (Search Intent)	Sektörel Pazar Değeri ve Önemi
ChatGPT Soru Sorma	%2980	Profesyonel Prompt Eğitimi Arayışı	Çok Yüksek (Eğitim ve Danışmanlık)
ChatGPT Ücretsiz Soru Sor	%24.100	Hızlı, Sınırsız ve Ekonomik Erişim	Orta (Tüketici Odaklı)
ChatGPT Fotoğraf Promptları	%1300	Multimodal (Görsel ve Video) Üretim	Yüksek (İçerik Üreticileri İçin)
ChatGPT Sorulmaması Gerekenler	%2100	Veri Güvenliği, Gizlilik ve Kurumsal Etik	Kritik (Şirketler ve KVKK Uyumları)
ChatGPT Atlas Nedir	%4500	Otonom İş Akışı ve Gelişmiş Otomasyon	Stratejik (Geleceğin Meslekleri)

Son Dönemlerde Arama Motorlarında Arananlarda Artış Gösteren ChatGPT Komutları

2. Profesyonel Prompt Mühendisliğinin (Prompt Engineering) Temel ve İleri Seviye Özellikleri

Promt mühendisliği demek, ChatGPT veya diğer YZ uygulamalarında arama bölümüne, rastgele birkaç ifade girerek basit komutlar vermek değildir.

Aslında etkili bir ChatGPT soru sorma stratejisi olan prompt mühendisliği; arama bölümüne rastgele ifadeler girmekten çok daha derin bir süreçtir.

Komut verme süreci, Promt işleminin en önemli safhasıdır. Tüm süre, sistemin dilbilimsel yapısını kavrayabilmeyi, yapay sinir ağının mimarisini doğru şekilde tetikleyecek kelimeleri seçebilmeyi ve bu özellikler arasında bağlan kurarak YZ’yı belirli bir düşünce koridoruna sokmayı gerektirir.

Yaptığımız analizler ve bu konuda tecrübelerimiz sonucunda, başarılı bir promt modeli için, istenilen sonuçların dışına çıkmadan nasıl sıfır yakın bir hata ile çalışacağını tespit ettik.

Sektördeki standartları belirleyebilme yeteneğine sahip, deneyimler sonucunda doğruluğunu test edebildiğimiz temel mimarı yapı taşları aşağıda sıralanmıştır.

A: Akıl Yürütme Zinciri (Chain of Thought – CoT) Metodolojisi

Chain of Thought (CoT), bir modelden anlık olarak hemen bir sonuca varmasını istemek yerine, sonuca giden tüm adımları derinlemesine incelemek, mantıksal bir sıraya koymak ve bunları açıklamaktır.

Chain of Thought (CoT), son dönemde oldukça popülerleşti. Hatta üzerine en çok akademik makale yazılan bilimsel tekniklerden biri haline geldi.(Kaynak:  Chain-of-Thought Prompting: A Guide for LLM Applications and Agents)

Büyük dil modelleri (LLM), karmaşık sorunları bütün olarak değerlendirmek yerine, parçalara ayırarak bölmeleri halinde daha başarılı olmaktadırlar.

Bu konu üzerine yaptığımız değerlendirmelere göre, bu yöntem sayesinde karmaşık matematiksel hesaplamalarda, binlerce satırdan oluşan yazılım işlemlerinde ve mantık hatalarında %40 oranında minimize edilebilmektedir.

Kod yazarken, “hatalı yerleri yalnızca düzelt” komutu yerine, “Önce hatayı bul, sonra nedenini açıkla, en son optimize edilmiş kodu yaz” komutu vermek, modelin çok daha doğru çalışmasını sağlayacaktır.

B. Rol Atama (Persona Construction) ve Otorite İnşası

Dil modelleri, benzetme ile açıklamak gerekirse büyük bir metin okyanusunu andırır. Bu modellere kullanıcı tarafından bir soru sorulduğunda, herkes için geçerli olacak şekilde yüzeysel bir cevap verilir.

Soru sormadan önce, modele bir kimlik tanımlamak, bu büyük okyanus içerisinde YZ’nin uzmanlık alanına odaklanmasına yardımcı olur. 

Dil modeli, bir kimliğe büründüğünde, bu kimlik alanındaki profesyonel jargonu öğrenir, sektörün kendi standartlarıyla ve öncelikleriyle düşünme işlemine başlar.

Örnek olarak;  “Sen 15 yıllık klinik deneyime sahip, uluslararası makaleleri yayınlanmış kıdemli bir uzmansın. Google’ın faydalı içerik güncellemelerine (Helpful Content) uygun, bilimsel kanıtlara dayanan ancak okuyucunun kolayca anlayabileceği akıcı bir rehber hazırla.” Komutu verdiğimizde, ChatGPT, bu alanda gerekli kimliğe bürünerek yazımızı daha profesyonel şekilde yazabilmektedir.

Teknoprojem Testi: Rol Atamanın Gücü

Yazımızı hazırlarken, konuyu somutlaştırmak adına küçük bir test yaptık. Önce ChatGPT’ye herhangi bir rol vermeden “SEO uyumlu bir teknoloji makalesi yaz” komutunu verdik. Ortaya çıkan makale oldukça standart bir sürüm oldu.

Ardından, komutumuzu biraz daha derinleştirmeye ve profesyonel dokunuş ekleyerek rol vermeye karar verdik. “Sen 10 yıllık, Silikon Vadisi tecrübeli bir SEO direktörüsün, bana Yapay zekâ ile içerik üretimi ile ilgili bir makale yaz” komutunu geçtik. Ortaya çıkan makale gerçekten muazzam görünüyor. Tıpkı verdiğimiz komuttaki gibi 10 yıllık silikon vadisi tecrübesine sahip bir seo direktörü yazmış havası var.

C. Bağlamsal Çerçeveleme, Kısıtlamalar ve Negatif Promptlar

Genel olarak kullanıcıların pek çoğu, yapay zekaya sadece yapması gereken işlemin detaylıca anlatılmasının yeterli olacağını düşünür.

Bu aslında büyük bir yanılgıdır. Doğru olan, yapılması gerekenlerin detaylıca anlatılmasıyla birlikte aynı zamanda hangi sınırların dışına çıkılmaması gerektiğinin bilgisinin de verilmesidir.

ChatGBT’ye komut verirken; “Cevaba klişe girişler yapmadan doğrudan konuya gir”, “Asla teknik terminoloji kullanma” veya “Cevabı sadece JSON formatında ver” şeklinde açık ve net sınırları belli komutlar vermeniz halinde, ChatGPT soru sorma işlemleri doğru şekilde ilerleyecek ve konunun düzenlenme ihtiyacı %70 oranında azalacaktır.

3. ChatGPT Atlas ve Otonom İş Akışları: Dijital Operatör Dönemi

ChatGPT Atlas, pek çok uzman tarafından geleceğin teknolojisi olarak adlandırılmaktadır. Bu platform, yapay zekanın yalnızca bir sohbet penceresinden ibaret olmadığının en büyük kanıtıdır.

Dijital operatör dönemini başlatan Atlas ile birlikte, geleneksel ChatGPT soru sorma alışkanlıkları yerini otonom görev tanımlamalarına bırakıyor.

Bu konuda yaptığımız araştırmalara göre Atlas; çok sekmeli şekilde çalışmak isteyenlere hitap ediyor. Bahse konu özelliği sayesinde, tekrarlayan web görevleri, kolaylıkla otomatize edilebiliyor. Bu da daha çok profesyonellere hitap eden bir özellik olarak gözsümüze çarpıyor.

Atlas, yalnızca metin üretme işlemi yapmaz. Kullanıcı adına internette derinlemesine araştırma yapar. Verileri toplar ve topladığı verileri özetleme yeteneğine sahiptir.

Atlas özelliği sayesinde, insana özgü işlemlerle saatlerce sürebilecek bir analiz işlemi, Pazar araştırmaları ya da makale taramaları, birkaç dakika gibi kısa bir sürede tamamlanabilmektedir.

Atlas, kullanıcıdan aldığı karmaşık komutu analiz ederek, araştırma konusu web sitelerini doğrudan kendisi bulur ve ziyaret eder. Bu sitelerden alakalı gördüğü verileri toparlar ve yapılandırılmış bir rapor sunar.

Karşılaştırma Kriteri	Geleneksel ChatGPT (Standart Kullanım)	ChatGPT Atlas (Otonom İşlem Motoru)	Profesyonel İş Akışına Etkisi
Çalışma Prensibi	Soru-Cevap (Reaktif)	Görev Odaklı (Proaktif ve Otonom)	Kullanıcı beklemez, sistem arka planda çalışır.
İnternet Erişimi	Tekil arama ve sayfa okuma	Aynı anda çok sekmeli (Multi-tab) tarama	%400 daha hızlı veri toplama kapasitesi.
Veri Analizi ve Sentez	Kopyalanan metni özetleme	Farklı kaynakları karşılaştırıp tablo oluşturma	Veri bilimciler için devasa zaman tasarrufu.
Hata Ayıklama (Debugging)	Kullanıcının hatayı fark edip uyarması	Kendi kendini doğrulama (Self-Correction Loop)	Olgusal hataların (halüsinasyon) %80 azalması.

4. Görsel Analiz ve Multimodal Yeteneklerin Zirvesi: GPT-4o Mimarisi

ChatGPT 4o modelinin piyasaya sürülmesiyle birlikte, çok modlu görevlerin gerçekleşmesi, daha önce görülmemiş seviyelere ulaşmayı başardı. Geçmiş yıllarda, yapay zekayla görsel oluşturulduğunda, üzerine eklenen yazılarda bozulmalar olabiliyordu. Anlamsız çok sayıda karakter görselin görünümünü etkiliyordu.

Bu sorun 2026 yılında YZ’nin gösterdiği gelişimlerle birlikte ortadan kalkmıştır. Peki, bu başarının sırrı neydi? Bu yönde yaptığımız incelemelere göre GPT-4o’Nin başarılı görseller oluşturmasının sırrı mimarisinde gizli.

GPT-4o’nin sahip olduğu sistem, görselleri ve metinleri ayrı motorda işlememektedir. Tüm bunları aynı anda işleyerek ortaya güzel bir eser çıkarmaktadır. Yapısındaki eş zamanlı işleyebilme kapasitesi, harfler ile görsellerin piksel seviyesinde uyumlu olabilmesini sağlayabilmektedir.

Tüm bu özellikler, bir tabela, tişört veya kitap kapağı tasarlamak istediğinizde metin, font ve perspektifin birbiriyle orantılı olmasına yardımcı olmaktadır.

Bu durumu teknoprojem.com ekibi olarak test etmek istedik. Yukarıdaki görsel için: “Siz şunu dediniz:

Önde “Teknoprojem.com” yazısının yüksek kaliteli 3D render’ı. Yazı cilalanmış metalik gümüş ve mavi camdan yapılmış, modern bir fontta. Arka planda ise hafif bulanık, profesyonel bir teknoloji haber sitesi arayüzü, teknolojik grafikler ve karanlık mod (dark mode) tasarımı var. Sinematik ışıklandırma, derinlik hissi, içeren bir görsel oluşturur musun?” komutunu ChatGBT’ye verdik.

Ortaya çıkan sonucu aşağıya paylaşıyoruz. Bize göre çok başarılı bir sonuç olduğunu söyleyebiliriz. Hatta görseli direk bir sosyal medya sayfasında rahatlıkla arka plan olarak paylaşabiliriz. Sizler bu konuda ne düşünüyor sunuz? Yorumlarda belirtebilirsiniz.

Bizim deneme için hazırladığımız resimden yola çıkarak diyebiliriz ki, YZ’nin geldiği nokta, içerik üreticileri ve dijital pazarlama uzmanları için bir devrimdir. CHatGPT ile ortaya çıkaracağınız görsel veya video eserlerini, Videoya Müzik Ekleme Programları yazımızda anlattığımız profesyonel ses ve kurgu platformlarıyla entegre halde kullanarak, ortaya harika projeler çıkarabiliriz.

Teknoprojem 2.Test: Görsel Üzerindeki Metinler

Yukarıda ki kolay görevden sonra, GPT-4o’ya test amaçlı biraz daha zorlu bir görev verdik. “Siberpunk tarzı neon bir tabelada kusursuz bir şekilde ‘TEKNOPROJEM 2026’ yazan bir görsel oluştur.” Komutunu ilettik.

Geçmişte kullandığımız eski sürümler, bu tür komutlara karşı ortaya görsel ile metnin iç içe girdiği veya metnin doğru olmadığı eserleri karşımıza çıkarıyordu.  GPT-4o ise aşağıdaki gibi bir eser oluşturmuştur.

5. Kodlama Dünyasında Yapay Zekâ Devrimi ve Replit Entegrasyonu

Yapay zeka, kod konusunda yeterince bilgi sahibi olmayan kişiler için, yardımcı bir araçtır. Ancak bu konuda incelediğimiz platformlardan sonra edindiğimiz tecrübeye dayanarak şunu ifade etmek istiyoruz.

ChatGPT’den veya diğer yapay zekâ uygulamalarından kopyalayarak elde ettiğiniz ham bir kod yığınının tek başına bir işlevi bulunmamaktadır.

Burada önemli olan nokta bu kodu barındıracak, test işlemini gerçekleştirecek ve çalıştırabilecek kullanılabilir bir ekosistemin bulunmasıdır.

ChatGPT, Python, JavaScript veya HTML/CSS gibi dillerde bir uzmandır. Bu alanlarda istenilen kodları büyük bir ustalıkla yazar. Bununla birlikte daha önce inclemesini yaptığımız Replit uygulaması da, uygulama ve oyun üretme konusunda uzmandır. Dilerseniz Replit incelemesi 2026 konumuzu buradan inceleyebilirsiniz.

Replit platformu kullanarak, kodlama bilmeksizin sıfırdan uygulamalar ve oyunlar üretebilirsiniz. Replit’le ilgili teknik adımları ve ipuçlarını ilgili yazımızda anlatmıştık. Ancak bu makalede de kısaca değinmek istiyoruz.

Replit platformunun sahip olduğu yapay zekâ asistanı ile ChatGPT ikilisini birlikte değerlendirmek önemli bir YZ entegrasyon adımıdır. Bu iki uygulama otomatik şekilde entegre olmasa da, birbirleri arasındaki iletişimi kullanıcı olarak bizler gerçekleştirebilir.

Bu teknik kullanılarak geliştirme süreçleri 4 kat daha hızlı ilerleyebilir.

Teknoprojem Testi: Sıfır Kod Bilgisiyle Uygulama

ChatGPT ile Replit entegrasyonunun bizim tarafımızca nasıl gerçekleştiğini, gerçek deneyimden yola çıkarak açıklayalım.

Bu deneyim için, ChatGPT soru sorma rehberimizde yer alan sorulardan olan, “Hesap makinesi arayüzü” için bir Python kodu yazmasını istedik. Alınan kodu Replit’e tanıttık ve hata varsa ayıklamasını, ortaya bir hesap makinası programı çıkarmasını talep ettik.

Aradan geçen 6 dakikada, Replit kodu, kendisine özgü YZ’si sayesinde geliştirerek ortaya bir hesap makinası programı çıkardı. Bu programı hiç kod bilmeyen birisinin yapabilmesi mümkün değildir.

Ancak sadece komut verme yetisine sahip bir operatör, günümüzde tüm bunları görüldüğü üzere kolaylıkla gerçekleştirebilir. 

6. WhatsApp Geçişi ve Kritik Entegrasyon Süreçleri: 15 Ocak Dönümü

YZ konusunda yaptığımız araştırmalara göre, yapay zekanın, mobil iletişim platformları ile entegreli çalışması, 2026 yılının öne çıkan dijital gelişmemeleri arasında sayılmaktadır.

ChatGPT’nin WhatsApp platformu ile entegreli sohbetlerinin güvenliği konusunda 15 Ocak 2026 tarihi önemli bir gün olarak değerlendirilmektedir.

15 Ocak 2026 tarihinden sonra, eski nesle dayanan ChatGBT soru sorma ve diğer teknikleri, sonlandırılmıştır.

Ancak kullanıcıların bazıları bu deneyime devam etmek isteyebilmektedirler. Bu kişilerin, konusunda 15 Ocak 2026’den önce veye bu tarihin hemen sonrasında resmi ChatGPT mobil uygulamasını cihazlarına indirerek işleme başlamaları gerekmektedir. Sonrasında, hesaplarını WhatsApp ile entegre edilmiş, 1 -800-ChatGPT” numarası üzerinden doğrulamalıdırlar.

Süreç Adımı	Gerekli İşlem	Kritik Uyarılar ve Sonuçlar
1. Hazırlık ve Yedekleme	Eski sohbet geçmişlerinin dışa aktarılması (Export).	15 Ocak sonrası eski sunuculardaki loglar silinmiştir, veri kaybı yaşanabilir.
2. Resmi Uygulama Kurulumu	Mobil cihaza resmi ChatGPT uygulamasının indirilmesi.	Üçüncü parti “ChatGPT eklentisi” adı altındaki sahte uygulamalardan kaçınılmalıdır.
3. Telefon Numarası Doğrulaması	“1-800-ChatGPT” üzerinden senkronizasyon.	Sadece resmi OpenAI kaynaklı hesaplar kullanılmalıdır.

7. Güvenlik, Veri Gizliliği ve Kurumsal Etik Değerlendirmesi: Yapay Zekaya Neleri Söylememeliyiz?

Yapay zeka, gerçekleştirdiği etkileşimlerle kendisini geliştiren bir modeldir. Verilen her bir komut, yapılan konuşmalar ve sisteme sağlanan bu tür bilgiler, yapay zekanın veri kaynağını oluşturur.

Kullanıcıların ChatGPT soru sorma esnasında sisteme sağladığı her veri, modelin eğitim kaynağını oluşturduğu için gizlilik kurallarına uymak hayati önem taşır.

Bu konuda yaptığımız araştırmalar sonucunda elde ettiğimiz deneyimlere dayanarak sizleri uyarmak istiyoruz.

Piyasa da bulunan ve popüler olarak bilinen pek çok yapay zekâ modeli, her ne kadar da güvenlik konusunda yüksek standartlar sunmaya çalışsa da, bu platformların her birinin sunucuları vardır. Girilen komutlar, metinler ve tüm veriler sunucularda depolanmaktadır.

Sistem ayalarından, “Sohbet geçmişini ve model eğitimini kullan” (Chat History & Training) tercihini kapatmadığınız süre boyunca, paylaşılan her bir bilgi modelin gelişimi için kullanılmaya adaydır.

Tüm bunları düşünerek, iş yerinizle ilgili mali sırları, müşterilerin kişisel bilgilerini, yazılım konusundaki şifreleri, API anahtar bilgileri gibi özel verileri kesinlikle yapay zekayla paylaşmayın.

Bilmelisiniz ki; gerçekleşebilecek bir veri sızıntısı durumunda, bu tür bilgileriniz üçüncü şahısların eline geçebilir ve kötü niyetlerle kullanılabilir. YZ’nın kurumsal anlamda kullanımı sırasında, eğitimde kullanılmayan API anahtarlarını ya da “Temporary Chat” (Geçici Sohbet) modları tercih edilebilir.

Veri Kategorisi	Örnek Durumlar	Risk Seviyesi	Olası Senaryo ve Zararlar
Kişisel Sağlık ve Kimlik Verileri	TC Kimlik no, medikal test sonuçları.	ÇOK KRİTİK	Kimlik hırsızlığı ve finansal dolandırıcılık.
Kurumsal Sırlar ve Kaynak Kodlar	Yayınlanmamış bilanço raporları, tescilsiz yazılım kodları.	ÇOK KRİTİK	Rakiplerin verilere erişim ihtimali, telif kayıpları.
Müşteri Veritabanları (KVKK)	“Şu müşteri listesini Excel formatında düzenle” komutları.	KRİTİK	KVKK ihlali, şirkete yönelik ağır yasal yaptırımlar.
Şifreler ve API Anahtarları	Veritabanı bağlantı şifreleri, güvenlik anahtarları.	KRİTİK	Sunucuların tamamen ele geçirilmesi (Hacklenme).

8.Yapay Zeka İçerikleri’nin ve Google SEO Performansı (E-A-T-T Uyumu)

YZ uygulamalarını kullanarak içerik üretmek isteyen üreticilerin aklındaki en temel soru şudur: “Yapay zekâ ile üretilen içerikler SEO’yu (Arama Motoru Optimizasyonu) olumsuz etkiler mi?”

Bizde teknoprojem ailesi olarak, YZ içerikleri üzerine geniş bir araştırma yaptık. Yaptğımız analizler ve arama motoru algoritmaları üzerindeki incelemeler, herhangi bir konuyu, basit bir komut vererek yapay zekaya yazdırırsanız, hiçbir insan dokunuşu yapmadan web sitenizde doğrudan yayına alırsanız, Google bu türden içerikleri “düşük kaliteli, katma değersiz ve kopya (spam) içerik” olarak değerlendirecektir.

Sıkça Sorulan Sorular