Yapay zekâya hazırlık puanı — ikinci, deterministik eksen

Pro taraması, her sayfaya SEO puanının yanında ikinci bir sayı verir: 0-100 yapay zekâya hazırlık puanı. Farklı bir soruyu yanıtlar: yapay zekâ tarayıcıları ve yanıt motorları bu içeriğe ulaşabilir, onu okuyabilir ve kaynağıyla ilişkilendirebilir mi? Bu puan organik SEO puanına asla karıştırılmaz. Kendi değerlendirme kuralları, sürümleri ve sütunları olan iki ayrı eksendir.

Bu sayı neyi ifade eder, neyi etmez?

Yapay zekâya hazırlık puanı, Rankbeam’in tanımladığı deterministik bir teknik uyumluluk ölçüsüdür: sayfadaki taramaya dayalı sinyallerin bulunup bulunmadığını ve doğru biçimde olup olmadığını ölçer. Herhangi bir arama veya yapay zekâ sisteminde sıralama, dizine eklenme, sonuçlara dahil edilme veya atıf alma tahmini değildir; hiçbir puan bu sonuçları garanti etmez. air_llms_txt kontrolü, kullanmayı tercih eden araçlar için isteğe bağlı llms.txt uyumluluk dosyasına puan verir. Google Arama bunu zorunlu tutmaz ve bu dosya bir sıralama sinyali değildir.

SEO puanı gibi tamamen deterministik ve tekrarlanabilirdir: her puan, adı belli olan taramaya dayalı bir kontrole bağlanır; aynı sinyaller her zaman aynı sayıyı üretir. Puanlamanın hiçbir yerinde yapay zekâ çağrısı yoktur. Amaç budur: “yapay zekâ görünürlüğü” SaaS ürünleri gibi LLM örneklemesi değil, şeffaf ve denetlenebilir ölçüm.

score = round( Σ credit(check) × weight(check) )   for every rubric check

İki eksen, asla birleşmez

AI-readiness: 74/100, SEO: 82/100 yanında durur; biri diğerini değiştirmez. Yapay zekâya hazırlık puanı, Pro seo_scan_results satırında kendi ai_readiness_* sütunlarında tutulur. SEO puanında olduğu gibi sayısal puan Pro özelliğidir; ücretsiz çekirdeğin seo:audit komutu sayı göstermez.

Ceza yerine eklenen puan

SEO puanı 100’den başlar ve cezaları düşer. Yapay zekâya hazırlık bunun tersini yapar: 0 ile başlar ve her kontrolün ağırlığını tamamen veya kısmen ekler. “Hazırlık” bir sitenin biriktirdiği bir şeydir; yapay zekâ sinyalleri olmayan bir site bu yüzden “100 eksi birkaç” yerine açıkça 0’a yakın puan alır. Ağırlıkların toplamı tam olarak 100’dür.

Değerlendirme kuralları

Puan, dört kategoride on kontrolden oluşan yayınlanmış ve sürümlenmiş değerlendirme kurallarından hesaplanır: Rankbeam\Seo\Pro\Scanning\AiReadiness\AiReadinessRubric.

A · Bot erişimi ve kontrolü — 30 puan

Yapay zekâ araması ve asistan tarayıcıları size gerçekten ulaşabilir mi? Sitenin sunduğu /robots.txt dosyasına göre, taranan sayfanın kendi yolu için çözümlenerek değerlendirilir. Kök açık olsa bile Disallow: /section kuralı kapsamındaki bir sayfaya izin verilmez; robots.txt uyumlu tarayıcılar için yönergedir, ağ erişim engeli değildir. Yapay zekâ tarayıcısı kataloğunun amaç sınıflandırması kullanılır: eğitim / arama / asistan.

Kontrol	Ağırlık	Verilen puan
air_robots_reachable — robots.txt sunuluyor ve okunabiliyor	6	var / yok
air_ai_search_access — yapay zekâ arama tarayıcıları (ziyaretçi yönlendirme kanalı) siteye erişmesine izin veriliyor	10	izin verilen oran
air_ai_assistant_access — yapay zekâ asistan tarayıcıları siteye erişmesine izin veriliyor	8	izin verilen oran
air_explicit_ai_policy — bilinen bir yapay zekâ botu için açık robots.txt kuralı	6	var / yok

Eğitim tarayıcılarını engellemek “daha az hazır” olmak değildir

Eğitim botlarına (GPTBot, CCBot…) izin vermemek geçerli bir tercihtir ve asla ceza nedeni değildir. Eğitim yalnızca air_explicit_ai_policy üzerinden puan getirir: bilinçli, açık bir tutum belirlemek. Eğitim botlarını engelleyip arama ve asistan tarayıcılarına izin veren site, bu kategoride tam puan alabilir.

B · Keşfedilebilirlik — 20 puan

Kontrol	Ağırlık	Verilen puan
air_sitemap_discoverable — XML site haritasına erişilebiliyor ve Sitemap: yönergesiyle başvuruluyor	12	ikisi / biri / hiçbiri
air_llms_txt — geçerli /llms.txt (başlık + bağlantılar) sunuluyor	8	geçerli / var / yok

C · Makine tarafından okunabilir içerik — 22 puan

Kontrol	Ağırlık	Verilen puan
air_server_rendered_content — sunucuda üretilmiş HTML’de anlamlı miktarda metin var (JS çalıştırılmadan içerik mevcut)	14	sözcük sayısına göre
air_markdown_twin — içerik uzlaşmasıyla sayfanın Markdown karşılığı sunuluyor	8	var / yok

D · Yapılandırılmış veriler ve yanıta hazırlık — 28 puan

Kontrol	Ağırlık	Verilen puan
air_schema_completeness — JSON-LD mevcut, ana varlığın türü tanımlı, yazar ve tarih mevcut (makalelerde yazar + tarih)	18	tam / kısmi / yok
air_answer_structure — yanıt çıkarmayı kolaylaştıran yapılar: FAQ/QA/HowTo şeması, başlık hiyerarşisi, listeler, kısa giriş	10	yapı sayısına göre

Her kontrol tam, kısmi veya sıfır puan döndürür. Gereken sinyal toplanamamışsa (sayfa getirilmeden taranan bir hedefte sayfa düzeyi kontrolü) atlanmış olur. Atlanan kontrol 0 puan alır ancak işaretlenir; böylece kontrol edilemeyen bir sinyal, doğrulanmış yokluk olarak gösterilmez.

Ücretsiz denetimin kapsamı

Şema bütünlüğü (air_schema_completeness), modelin yapılandırılmış verilerinden ağ isteği olmadan çözümlenebilir. Ücretsiz denetim, yanıta hazırlık bulgularında zaten aynı yolu kullanır. Diğer dokuz kontrol tarama gerektirir; bu nedenle tam sayısal puan Pro taramasının kapsamındadır.

Açık kapsam — bu eksenin dışarıda bıraktıkları

Bu eksen deterministik içerik sinyallerini puanlar. Çalışan uygulama veya DNS ile ilgili ajan altyapısı kontrollerini dışarıda bırakır:

Dışarıda bırakılan	Neden
DNS-AID (DNS ajan keşif kayıtları)	Sunulan sayfa özelliği değil, DNS / DNSSEC altyapısı.
Web Bot Auth (istek başına imzalama)	Statik içerik değil, etkileşimli kriptografik el sıkışması.
Protokol keşfi (API Catalog, OAuth/OIDC, MCP Server Card, Agent Skills, WebMCP…)	Çalışan uygulama / API / MCP sunucusu gerektirir.
Ticaret (x402, MPP, UCP, ACP)	Ajan ödeme altyapıları; içerik sitesinin ücretlendireceği bir şey yoktur.

Şema varlığı bütünlüğünü ve yanıt bloğu yapısını içerir. Bunlar düzeni ve kaynakla ilişkilendirmeyi tanımlayan içerik sinyalleridir; bir arama veya yanıt motorunun bunları kullanacağını garanti etmez.

Sürümleme — geçmiş puanlar sessizce değişmez

Kaydedilen her yapay zekâya hazırlık puanı, onu üreten AiReadinessRubric::VERSION (ai_readiness_version) ile damgalanır. Kontrol kümesindeki, ağırlıktaki veya puan verme modelindeki her değişiklik, değerlendirme kuralı değişikliğidir ve sürümü yükseltir. Böylece saklanan sayı, kendisini açıklayan kuralları her zaman kaydeder ve geçmiş sayılar karşılaştırılabilir kalır. Puan saklanır; okuma sırasında yeniden hesaplanmaz. Puanı etkileyen eşikler (sözcük ve yapı sayıları), sürüme bağlı kod sabitleridir; yapılandırma değildir. Bir ayar, yayınlanmış sayıyı sessizce değiştiremez.

Sürümün sabitlemediği bir girdi

Bot erişim kontrolleri, çekirdekteki güncelyapay zekâ tarayıcısı kataloğunu okur. Kataloğa yeni bot eklenmesi veya bir amacın yeniden sınıflandırılması girdileri fiilen değiştirir; AiReadinessRubric::VERSION yükselmeden iki bot erişim alt puanını değiştirebilir. Sürüm, kataloğu değil değerlendirme kurallarını izler. Bu bilinçli bir tercihtir: kontrol, dondurulmuş liste yerine güncel gerçek bot listesini okuduğunda daha yararlıdır. Geçmişle tam karşılaştırılabilirlik için çekirdek paket sürümünü de değerlendirme sürümüyle birlikte sabitleyin.

Nerede saklanır?

Her tarama, yapay zekâya hazırlık sütunlarını SEO puanıyla aynıseo_scan_results satırına ekler veya günceller:

Sütun	İçeriği
ai_readiness_score	0-100 sayısı (eksen açıkken hedef taranana kadar null).
ai_readiness_version	Puanı üreten değerlendirme kuralları.
ai_readiness_breakdown	[{code, category, credit, weight, points, status, message, evidence}, …] — tam iz.

Çalıştırma tamamlandığında çalıştırma başına ortalama seo_scan_runs.avg_ai_readiness üzerine kaydedilir; avg_score ile aynı yaklaşım kullanılır. Bu, yapay zekâya hazırlık eğilimidir.

Puanı okuma

Arayüzden bağımsız kullanım — modelin en son sonucu iki ekseni de taşır:

use Rankbeam\Seo\Pro\Facades\SeoPro;

$result = SeoPro::resultFor($post);

$result?->score;                    // organic SEO score, e.g. 82
$result?->ai_readiness_score;       // AI-Readiness, e.g. 74
$result?->aiReadinessGrade();       // 'A'..'F' (null if never scored)
$result?->aiReadinessByCategory();  // ['bot_access' => ['awarded' => 24.0, 'max' => 30], …]

Filament — herhangi bir kaynak tablosunda SEO puanı sütununun yanına eşlik eden sütunu ekleyin:

use Rankbeam\Seo\Pro\Filament\Tables\Columns\AiReadinessScoreColumn;
use Rankbeam\Seo\Pro\Filament\Tables\Columns\SeoScoreColumn;

SeoScoreColumn::make(),
AiReadinessScoreColumn::make(),

Puan, sayfa içi puan kartında (SEO başlığı alanının üzerinde) eşlik eden rozet olarak da görünür. Markanıza özel raporda (PDF ve e-posta) ayrı bölümde sayı, harf notu, önceki rapora göre değişim ve tarama bazında eğilim sunar. Her zaman organik puanın yanında gösterilir; ona karıştırılmaz.

Harf notu aralıkları

Sayıdan türetilen, sunum amaçlı harf notu (esas olan sayıdır); tutarlılık için SEO puanıyla aynı aralıkları kullanır:

Puan	Not
90-100	A
75-89	B
50-74	C
25-49	D
0-24	F

Yapılandırma

// config/seo-pro.php → 'scan'
'ai_readiness' => [
    'enabled' => true,             // turn the AI-Readiness pass + its persistence on/off
    'fetch_site_signals' => true,  // fetch /robots.txt, /llms.txt, /sitemap.xml (per host)
    'probe_markdown_twin' => true, // probe Accept: text/markdown on the page
],

Kontroller ve ağırlıklar yapılandırılabilir değildir: belirli bir ai_readiness_version için puan her kurulumda deterministik olmalıdır. Hesaplama yöntemini değiştirmek ayar değil, kod düzeyinde değerlendirme kuralı değişikliğidir.

Site sinyali algılama, süreç içi istek yolunu kullanır

Aynı sunucu adına ait hedefte tarama; /robots.txt, /llms.txt ve sayfayı Laravel’in süreç içi HTTP çekirdeği üzerinden çözümler. Taramanın geri kalanı da bu yolu kullanır. Laravel yönlendirmesini atlayarak statik dosya olarak sunulan robots.txt veya llms.txt görülmez. Puanlamaya dahil olmaları için paket rotalarından sunun; önerilen kurulum budur.