RAG Signal nedir?
RAG Signal, bir yapay zeka görünürlüğü mühendisliği şirketidir. Markaları ChatGPT, Claude, Perplexity ve Gemini tarafından getirilebilir, güvenilir ve kaynak gösterilebilir hale getiririz. Metodolojimiz yayımlanmış, incelenebilir ve Apache 2.0 ile açık kaynaklıdır.
Misyonumuz
Alıcı yolculuğu değişti. B2B alıcıları önce arama yapmıyor; önce soruyor. Bir alıcı ChatGPT'ye “X için en iyi sağlayıcı kim?” diye sorduğunda yanıt; hangi markaların model bilgisinde bulunduğu, ne kadar açık tanımlandığı ve ne kadar tutarlı kaynak gösterildiğiyle belirlenir. RAG Signal, bu yanıtta markanızın yer almasına yardımcı olmak için vardır.
Marka varlığını pazarlama anlatısı olarak değil, bir veri mühendisliği problemi olarak ele alırız. Modellerin kimi kaynak göstereceğine karar verirken kullandığı sinyalleri ölçer, yapılandırır ve izleriz.
Metodolojimiz: Adaptive RAG
Adaptive RAG, RAG Signal'in yapay zeka getirme sistemlerinde marka görünürlüğü için geliştirdiği beş aşamalı mühendislik sürecidir. Standart RAG veya geleneksel SEOdan farklı olarak model güncellemelerine ve rekabet değişimlerine uyum sağlar.
MAP
Alıcıların kategoriniz hakkında sorduğu promptları bulun.
BUILD
Brand Memory katmanını; varlıklar, iddialar ve citation anchor'larıyla kurun.
WEIGHT
Sinyalleri Signal Scoring Engine ile yedi boyutta puanlayın.
REINFORCE
Ana yapay zeka modellerinde uygulayın ve güçlendirin.
MEASURE
Citation Rate ve Citation Delta değişimini 30/60/90 günde izleyin.
Sinyal Ağırlıklandırma aşamasında her marka sinyali; kaynak otoritesi, olgusal tutarlılık, varlık bağlantısı, modeller arası kalıcılık, güncellik, citation sıklığı ve rekabet farkı boyutlarında değerlendirilir. Ağırlıklar modele göre yeniden kalibre edilir; ChatGPT'de citation getiren bir sinyal, Gemini'de aynı etkiyi vermeyebilir. Ayrıntılar yayımlanmış whitepaper içinde yer alır.
Bora Kurum tarafından kuruldu
RAG Signal, yapay zeka getirme alanına yönelmeden önce yıllarca yazılım ve sistem mühendisliğinde çalışan danışman ve eğitmen Bora Kurum tarafından kuruldu. Kuruluş içgörüsü şuydu: Markalar, içerikleri olmadığı için değil; yapılandırılmış ve makine tarafından okunabilir varlık varlıkları olmadığı için yapay zeka yanıtlarında yer almıyordu. Citation takibi, Brand Memory sağlığı ve rekabet haritalama için 40'tan fazla modül içeren altyapı kurum içinde geliştirildi. Metodoloji şeffaflık için açık olarak yayımlandı.
RAG Signal'i Farklı Kılan Nedir?
Sıralama değil, getirme odaklı
Google sayfaları sıralar; yapay zeka modelleri kaynakları gösterir. Modellerin yanıt vermeden önce baktığı getirme katmanını ele alırız.
Yayımlanmış, incelenebilir yöntem
Adaptive RAG mimarimiz Apache 2.0 ile açık kaynaklıdır. Kara kutu satmıyor, kullandığımız yöntemi yayımlıyoruz.
Vaat değil, ölçüm
Citation Rate, Citation Delta ve modeller arası kalıcılığı; her çalışmada 30/60/90 günlük ölçümlerle takip ederiz.
Tasarım gereği modeller arası
Brand Memory katmanını ChatGPT, Claude, Perplexity ve Gemini genelinde birlikte ele alırız; bir platform için diğerlerini feda etmeyiz.
Markanız getirilebilir mi?
Başlangıç analiziyle başlayın; mevcut yapay zeka citation alanınızı beş iş gününde hazırlanan kapsamlı raporla görün.
Citation Baseline Analizi İsteyin →