Site İçinde Yapay Zeka Destekli Arama Ne Zaman Gerekli?

Yapay zekâ destekli site içi arama, ziyaretçinin yazdığı kelimeler kadar bu kelimelerin arkasındaki ihtiyacı da anlamaya çalışan arama sistemidir. Uygun ürün, sayfa veya bilgiyi bulmayı hedefler. Ancak arama alanına bir chatbot eklemek, iyi bir arama deneyimi kurulduğu anlamına gelmez. Ürün kodunu, kategoriyi veya doğru sayfayı bulamayan altyapıya yapay zekâ eklemek, sorunu yalnızca daha ikna edici biçimde gizler.

“Küçük mutfak için sessiz kahve makinesi” aramasını yapan ziyaretçi, katalogdaki tam ürün adını bilmeyebilir. Geleneksel arama, bu ifade ürün başlığında birebir geçmiyorsa boş sonuç döndürebilir. Sadece yapay zekâya dayanan bir sistem ise stokta olmayan ya da teknik olarak uygun olmayan bir ürünü önerebilir. Sağlıklı kurulum ihtiyacı anlar, ama stok, fiyat, kategori ve teknik özellik gibi gerçek verileri korur.

Bu içerikte klasik arama, semantik arama ve RAG destekli yanıtlar arasındaki farkı; hangi web sitelerinin bu altyapıya gerçekten ihtiyaç duyduğunu; SEO ve KVKK risklerini inceleyeceğiz. Amaç, daha fazla AI etiketi kullanmak değil, ziyaretçinin aradığını gerçekten bulmasını sağlamaktır.

Öne Çıkanlar

• Site içi AI arama her site için gerekli değildir; 10–20 sayfalık tanıtım sitelerinde iyi bir menü çoğu zaman daha değerlidir.
• Ürün kodu, SKU, marka ve ölçü için klasik anahtar kelime araması; doğal ihtiyaç cümleleri için semantik arama gerekir.
• Büyük kataloglarda en güvenli model, filtreler ve iş kurallarıyla birleşen hibrit aramadır.
• AI cevapları yalnızca güncel ve onaylı kaynaklara dayanmalı; kaynak yoksa sistem “bilmiyorum” diyebilmelidir.
• Arama sonuç URL’leri çoğu projede noindex olmalıdır; site içi arama Google sıralamasını doğrudan artırmaz.

Yapay zeka destekli site içi arama nedir?

Yapay zekâ destekli site içi arama, ziyaretçi sorgusunu yalnızca karakter karakter eşleştirmez. Yazım hatalarını, eş anlamlıları, bağlamı ve doğal dille anlatılan ihtiyacı da yorumlamaya çalışır.

Örneğin ziyaretçi “kışın sıcak tutacak ince mont” yazdığında, bu cümlenin katalogda aynen yer alması gerekmez. Sistem mont, kışlık, hafif ve sıcak tutan özellikleri taşıyan ürünleri getirebilir. Semantik aramanın amacı da budur: kelimeler birebir eşleşmese bile niyete ve bağlama göre ilgili sonucu bulmak.

Burada üç farklı katmanı birbirine karıştırmamak gerekir:

Yaklaşım	Ne yapar?	Güçlü olduğu yer
Anahtar kelime araması	Sorgudaki kelimeleri ürün veya içerik verisinde eşleştirir	SKU, marka, ürün kodu, model adı
Semantik arama	Sorgunun anlamını ve niyetini yorumlar	Doğal dil, eş anlamlı, yazım hatalı aramalar
RAG destekli cevap	İndekslenmiş kaynaklardan bilgi getirip cevap üretir	Dokümantasyon, yardım merkezi, bilgi tabanı

RAG, “retrieval-augmented generation” yönteminin kısaltmasıdır. Sistem önce ilgili kaynakları bulur, ardından yanıtı bu kaynaklara dayanarak üretir. Modelin genel bilgisinden doğrudan cevap vermesine göre daha kontrollü bir yaklaşımdır. Ancak kaynak eski veya düşük kaliteliyse üretilen yanıt da güvenilir olmaz.

Yapay zekânın “anlamı bulması” ile bilgiyi “uydurması” arasında açık bir sınır vardır. Sistem, “hediye için sade kahve seti” sorgusundaki niyeti anlayabilir. Fakat katalogda olmayan bir hediye paketini varmış gibi anlatmamalıdır.

Klasik arama ile AI arama arasındaki fark

Klasik arama ortadan kalkmadı. Özellikle ticari web sitelerinde temel katman olmaya devam ediyor. Yapay zekâ, klasik aramanın yerine geçmekten çok onun kaçırdığı niyetleri bulan ikinci katman olmalıdır.

Anahtar kelime araması nerede daha iyidir?

Kesin bilgi arayan ziyaretçi çoğu zaman kesin sonuç bekler. “SM-G991B”, “Philips EP2220”, “M8 vida”, “40x60 çerçeve” veya belirli bir marka adı yazan kişi, yorumlanmış öneri istemez.

Bu sorgularda sistem aşağıdakileri doğrudan eşleştirmelidir:

• Ürün kodu ve SKU
• Marka ve model adı
• Teknik ölçü, renk veya materyal
• Kategori adı
• Ürün varyantı
• B2B stok veya parça numarası

Örneğin bir yedek parça mağazasında ziyaretçi “SKF 6204-2RSH” kodunu arar. Semantik model benzer rulmanları önerebilir, ancak ilk sırada bu kodla tam eşleşen ürün yer almalıdır. Aksi halde “akıllı” görünen arama, satın alma niyetini kaybettirir.

Semantik arama nerede daha iyidir?

Ziyaretçi ürün terminolojisini değil, kendi sorununu yazar. Semantik aramanın işe yaradığı yer burasıdır.

Bir WooCommerce mağazasında ziyaretçi “ofiste hediye edilecek sade kahve seti” diye arama yapabilir. Katalogda “ofis hediyesi” adlı bir ürün olmayabilir. Buna rağmen sistem; hediye setlerini, kahve ekipmanlarını, kurumsal teslimat seçeneğini, uygun fiyat aralığını ve stok bilgisini birlikte değerlendirebilir.

Semantik arama özellikle şu durumlarda yararlıdır:

• Yazım hatalı veya eksik sorgular
• Eş anlamlı kelimeler
• Uzun, doğal dilde ihtiyaç cümleleri
• İçerik arşivinde konu bazlı aramalar
• Teknik destek sorularının farklı biçimlerde sorulması
• Türkçe eklerin ve kelime sırasının değiştiği sorgular

Bu son madde Türkçede özellikle önemlidir. “Kargo seçenekleri”, “kargom ne zaman gelir”, “teslimat süresi” ve “ürün kaç günde ulaşır” aynı ihtiyacı anlatabilir. Sistem yalnızca başlık eşleşmesine dayanırsa, doğru yardım sayfasına ulaşmak zorlaşır.

En doğru yaklaşım neden hibrit aramadır?

Hibrit arama, anahtar kelime eşleşmesini semantik eşleşmeyle birleştirir. Filtreler, sıralama kuralları ve işletmeye özgü öncelikler de bu yapının parçasıdır.

Hibrit yapıda sıralama sinyali anahtar kelime eşleşmesinden, semantik eşleşmeden veya ikisinin birleşiminden oluşabilir. Ticari kullanımda doğru yaklaşım budur: ürün kodunda kesinlik, ihtiyaç cümlesinde bağlam.

Başarılı bir hibrit arama akışı şu sırayı izler:

1. Sorguda ürün kodu, marka veya kesin model varsa birebir eşleşmeyi öne çıkarır.
2. Sorgu doğal dildeyse anlam temelli ilgili ürün veya içerikleri getirir.
3. Stok, fiyat, beden, renk, teslimat bölgesi ve kategori filtrelerini korur.
4. İşletmenin öncelik verdiği ürün veya içerik kurallarını uygular.
5. Gerekliyse, sonuçların altında kaynaklı kısa bir AI açıklaması sunar.

Bu yüzden AI arama, siteye bir eklenti koyup geçilecek bir iş değildir. Veri modeli, indeks yapısı ve satış mantığıyla ilgili bir karardır.

Her siteye yapay zekalı arama gerekmez

Küçük ölçekli sitelerde asıl sorun çoğu zaman aramanın olmaması değildir. Yetersiz menü, karmaşık hizmet sayfaları, güncelliğini kaybetmiş içerik veya mobilde çalışmayan navigasyon daha büyük sorun yaratabilir.

Arama eklememenin daha doğru olduğu siteler

10–20 sayfalık kurumsal bir tanıtım sitesi düşünün. Hizmetler, referanslar, hakkında ve iletişim sayfaları açıkça ayrılmışsa ziyaretçinin arama kutusuna ihtiyacı olmayabilir.

Bu tür sitelere AI sohbet kutusu eklemek yeni bir bakım yükü getirir:

• İndekse hangi sayfaların gireceği yönetilmelidir.
• Eski hizmet veya kampanya sayfaları hariç tutulmalıdır.
• Yanlış cevaplar izlenmelidir.
• Sorgu kayıtları için veri politikası oluşturulmalıdır.
• Mobil deneyim ve yükleme performansı korunmalıdır.

Gösterişli bir arama katmanı kötü bilgi mimarisini düzeltmez. Önce sayfa yapısını iyileştirmek gerekir.

Klasik aramanın yeterli olduğu siteler

Az ama düzenli blog içeriği bulunan bir yayın sitesi için klasik arama; yazım hatası toleransı, kategori filtreleri ve güçlü başlıklarla yeterli olabilir. Ürün adları açık olan küçük kataloglarda da durum benzerdir.

Arama ihtiyacını değerlendirmek için aşağıdaki tablo bir başlangıç noktası olabilir:

Site tipi	Önerilen yaklaşım
10–20 sayfalık kurumsal site	Arama gerekmeyebilir
Küçük blog veya bilgi merkezi	Klasik arama + yazım hatası toleransı
Büyük kataloglu e-ticaret	Hibrit arama + filtre + ürün verisi
Dokümantasyon veya yardım merkezi	Hibrit arama + kaynak gösteren AI cevapları
Üyelikli platform veya SaaS	Yetkiye göre filtrelenen özel arama

AI aramanın gerçek değer ürettiği siteler

AI destekli arama, içerik miktarı ve karar verme karmaşıklığı arttığında anlamlı hale gelir. Özellikle şu yapılarda fayda sağlar:

• Binlerce ürün içeren e-ticaret mağazaları
• Çok sayıda PDF, makale ve teknik rehber barındıran siteler
• Yardım merkezi veya müşteri destek bilgi tabanı
• Bayilik, üretim, teknik özellik ve teklif süreçleri içeren B2B siteler
• Giriş yapmış kullanıcıya özel belge veya işlem alanı sunan platformlar
• Eski içeriklerin bulunmasının zorlaştığı yayın arşivleri

Burada unutulmaması gereken şey, e-ticaret aramasının yalnızca arama kutusu tasarımından ibaret olmadığıdır. Kategori düzeni, filtreler, ürün verisi ve sonuç sıralaması birlikte çalışmalıdır.

E-ticarette AI arama nasıl çalışmalı?

E-ticaret sitesinde arama, satış yolculuğunun bir parçasıdır. Bu nedenle yalnızca “ilgili görünen” sonuçlar yetmez. Sonuç satılabilir olmalı, stokta bulunmalı, doğru varyanta sahip olmalı ve ziyaretçinin koşullarını karşılamalıdır.

Ürün adı, SKU ve marka için kesin sonuç

Ziyaretçi ürün kodu yazdığında sistem, aynı kodu taşıyan ürünü en üstte göstermelidir. Marka ve model sorgularında da aynı ilke geçerlidir.

Bunu sağlamak için ürün indeksinde en az şu alanlar düzenli tutulmalıdır:

• Ürün adı
• SKU ve varyant kodu
• Marka
• Kategori ve alt kategori
• Teknik özellikler
• Stok durumu
• Fiyat ve kampanya bilgisi
• Görsel ve ürün URL’si

Bu bilgiler düzensizse AI katmanı da güvenilir çalışamaz. Arama motoru, olmayan veya yanlış tanımlanmış veriyi düzeltemez.

İhtiyaç cümleleri için semantik sonuç

Örneğin bir ziyaretçi mutfak ürünleri satan bir mağazada “yeni ev için kullanışlı ama sade hediye” diye arama yapar. Katalogda bu cümlenin birebir karşılığı yoktur. Buna rağmen stoktaki kahve setleri, servis ürünleri ve hediye paketi seçeneği bulunan ürünler; fiyat ve teslimat bilgileriyle birlikte gösterilebilir.

Asıl nokta şudur: AI öneri oluşturabilir, ancak ürünün gerçekliğini değiştiremez. Stokta olmayan ürünler, sona ermiş kampanyalar veya yalnızca mağazadan teslim alınabilen ürünler uygun kurallarla yönetilmelidir.

Filtreler AI arama varken de gereklidir

AI arama filtrelerin yerini almaz. Ziyaretçi “siyah”, “₺2.000 altı”, “yarın kargoda”, “38 numara” veya “İzmir’e teslimat” gibi açık koşullar belirttiğinde filtreler belirleyici olur.

Arama deneyiminde şu kontroller korunmalıdır:

• Fiyat aralığı
• Stok durumu
• Beden, renk ve ölçü
• Marka
• Teslimat veya mağazadan teslim alma koşulu
• Kategori
• Kullanıcı puanı veya teknik uygunluk

WooCommerce e-ticaret projelerinde arama; ödeme, ürün, stok ve kategori verisinden ayrı düşünülmemelidir. Arama kutusu satış akışının önünde durur.

Boş sonuçlar kayıp değil, sinyaldir

Ziyaretçinin bulamadığı şeyler, işletmenin içerik ve katalog eksiklerini gösterir. “Hediye paketi”, “yedek filtre”, “iki kişilik oda”, “minimum sipariş” veya “iade süresi” gibi tekrar eden boş sorgular takip edilmelidir.

Bu sorgular şunlara işaret edebilir:

• Katalogda eksik ürün veya varyant var.
• Ürün adı müşterinin kullandığı dilden farklı.
• Yardım içeriği yetersiz.
• Filtre yapısı anlaşılmıyor.
• Ziyaretçi aslında satış ekibine yönlendirilmesi gereken bir ihtiyaç taşıyor.

AI cevapları hangi kurallarla sınırlandırılmalı?

AI cevap özelliğinde amaç “her soruya cevap vermek” olmamalıdır. Amaç, doğru bilgi varsa bunu hızlıca sunmak; bilgi yoksa güvenli bir yönlendirme yapmaktır.

Özellikle fiyat, stok, teslimat, sözleşme, sağlık ve hukuki bilgi içeren sorgularda sınırlar açıkça tanımlanmalıdır.

İyi tasarlanmış bir AI cevap katmanında şu kurallar bulunur:

• Cevap yalnızca onaylanmış, güncel ve indekslenmiş içeriklere dayanır.
• Her cevapta en az bir kaynak sayfa bağlantısı görünür.
• Kaynak yoksa sistem tahmin yürütmez.
• Kaldırılmış ürünler, eski kampanyalar ve güncel olmayan PDF’ler indeks dışındadır.
• Giriş yapılmış kullanıcı bilgileri, yetkisiz kullanıcılara sonuç olarak dönmez.
• Yönetici panelinden hangi içeriklerin aranacağı kontrol edilir.
• Kritik bilgide kesinlik yoksa sistem form, destek sayfası veya ilgili ekip yoluna yönlendirir.

Örneğin bir B2B üretici sitesinde “minimum sipariş adedi kaç?” sorusunun yanıtı ürün grubuna ve teklif kapsamına göre değişebilir. Kaynakta açık bir sayı yoksa sistem “500 adet” diyemez. Doğru yaklaşım, bu bilginin ürüne göre değiştiğini söylemek ve kullanıcıyı teklif sürecine yönlendirmektir.

AI sisteminin “bilmiyorum” diyebilmesi, ikna edici ama yanlış cevap vermesinden daha değerlidir.

Arama deneyiminizi ürün ve içerik verinizle birlikte tasarlamak istiyorsanız, yapay zekâ çözümlerimizi inceleyin. Bunun için hazır bir sohbet kutusu yetmez; kontrol edilebilir kaynak, düzgün bir indeks ve net iş kuralları gerekir.

Hazır SaaS mı, özel kurulum mu?

Herkes için tek bir doğru teknoloji yoktur. Karar; içerik hacmi, katalog karmaşıklığı, veri hassasiyeti, ekip kapasitesi ve sahiplik beklentisine göre verilmelidir.

Yaklaşım	Ne zaman mantıklı?	Ana risk
Klasik arama	Küçük içerik hacmi, net sayfa başlıkları	Doğal dil ve eş anlamlılarda zayıflık
Hazır SaaS arama	Hızlı yayın, yönetilen altyapı, büyük katalog	Aylık maliyet, veri aktarımı, platform bağımlılığı
Açık kaynak arama	Daha fazla kontrol, özel veri modeli	Operasyon ve bakım yükü
Özel hibrit / RAG kurulum	Karmaşık içerik, özel iş kuralı, yetkilendirme	Başlangıç kapsamı ve veri temizliği ihtiyacı

Hazır servisler hızlı başlangıç sağlar. Ancak indeks verisinin nereye aktarıldığı, kullanım arttıkça aylık maliyetin nasıl değişeceği ve arayüz üzerindeki kontrol seviyesi en başta değerlendirilmelidir.

Açık kaynaklı arama motorları daha fazla kontrol sağlayabilir. Karşılığında güncelleme, barındırma, izleme ve hata yönetimi işletmenin veya teknik ekibin sorumluluğunda olur.

Özel hibrit veya RAG kurulumu, özellikle birden fazla veri kaynağı olan işletmeler için anlamlıdır. Örneğin WordPress içerikleri, WooCommerce ürünleri, teknik PDF’ler ve giriş gerektiren bayi belgeleri aynı arama deneyiminde birleşecekse yetkilendirme ve kaynak kuralları özel olarak ele alınmalıdır.

WordPress’in varsayılan araması içerik ağırlıklı sitelerde çoğu zaman sınırlı kalır. Elle kodlanmış WordPress kurulumu, özel indeks, filtre ve arayüz ihtiyacı olan projelerde bu sınırları kontrol etme imkânı verir. Hız odaklı, daha hafif içerik deneyimlerinde ise Astro web geliştirme yaklaşımı gereksiz JavaScript yükünü azaltabilir.

SEO, indeksleme ve KVKK tarafı

Site içi AI arama ile Google’ın AI sonuçları aynı konu değildir. Google Search Central, AI Overviews ve AI Mode görünürlüğü için özel bir AI schema veya yeni bir makine-okunur dosya gerekmediğini belirtiyor. Temel SEO, erişilebilir içerik, doğru iç bağlantılar ve görünür metin hâlâ temel gerekliliklerdir.

Site içi arama Google sıralamasını doğrudan yükseltmez

Güçlü bir arama deneyimi, ziyaretçinin sitede daha rahat ilerlemesini sağlayabilir. Bu değerli bir kullanıcı deneyimi sonucudur. Ancak “AI arama kurduk, sıralama yükselir” diye doğrudan bir SEO sözü verilemez.

SEO tarafında asıl risk, arama sonuçlarının sınırsız URL üretmesidir. /arama?q=kahve, /arama?q=kahve+seti veya filtre kombinasyonları kontrolsüz biçimde indekslenirse, düşük değerli sayfalar çoğalabilir.

Google’ın noindex dokümanı, indekslenmesi istenmeyen sayfalarda noindex kullanılmasını öneriyor; robots.txt ile engellenen bir sayfadaki noindex etiketini ise Googlebot’un hiç göremeyeceğini açıklıyor. Bu nedenle sorgu parametreli arama sonuçları çoğu projede varsayılan olarak noindex olmalıdır.

Arama sorgularında kişisel veri riski

Ziyaretçi arama alanına yalnızca ürün adı yazmaz. Telefon numarası, sipariş kodu, sağlık verisi, özel talep veya iletişim bilgisi de girebilir.

KVKK’nın Yapay Zekâ Alanında Kişisel Verilerin Korunmasına Dair Tavsiyeler dokümanı, kişisel veri işleyen yapay zekâ uygulamalarının da 6698 sayılı Kanun’a ve ikincil mevzuata uygun olması gerektiğini vurgular. Bu nedenle proje başında şu soruların yanıtlanması gerekir:

• Arama sorguları kaydediliyor mu?
• Ne kadar süre saklanıyor?
• Hangi ekipler bu kayıtlara erişebiliyor?
• Sorgular dış AI sağlayıcısına gönderiliyor mu?
• Sağlayıcı veriyi hangi bölgede işliyor?
• Kişisel veri içeren sorgular nasıl maskeleniyor veya siliniyor?
• Giriş yapılmış kullanıcıların verisi nasıl yetkilendiriliyor?

Arama analitiği faydalıdır. Ancak “her şeyi kaydedelim” yaklaşımı veri yönetişimi değildir.

Yayına almadan önce test edilmesi gereken 10 arama

Arama kalitesi demo ekranında değil, gerçek ziyaretçi sorgularında ölçülür. Yayına geçmeden önce en az şu testler uygulanmalıdır:

1. Tam ürün kodu veya SKU araması.
2. Yanlış yazılmış ürün ya da kategori adı.
3. Türkçe karakter içeren ve içermeyen sorgu.
4. Eş anlamlı kelimeyle yapılan arama.
5. Doğal dilde ihtiyaç cümlesi.
6. Stok dışı ürün sorgusu.
7. Çok anlamlı veya belirsiz ifade.
8. Eski kampanya ya da kaldırılmış ürün adı.
9. Yetkisiz kullanıcının erişmemesi gereken içerik.
10. Mobilde, klavyeyle ve ekran okuyucuyla arama kullanımı.

Örneğin bir yazılım şirketinin destek merkezinde “ödeme ekranında hata alıyorum” sorgusu ilk sırada genel blog yazılarını getiriyorsa, indeks alanları ve sıralama kuralları düzeltilmeden AI cevabı da yanlış kaynağa dayanır. Kurallar düzeltildiğinde ilgili çözüm makalesi öne çıkar ve AI cevabı yalnızca bu makaleyi ve destek talebi sayfasını kaynak gösterir.

Bu testler yapılmadan yayına alınan sistem yanıt veriyor gibi görünür, ama destek yükünü ve hatalı yönlendirmeyi artırabilir.

Yapay zekalı arama için doğru başlangıç

Doğru süreç chatbot seçimiyle başlamaz. İlk adım, arama verisini ve içerik yapısını ortaya çıkarmaktır.

Önce ziyaretçilerin ne aradığını, hangi sorgularda boş sonuç gördüğünü ve hangi içeriklerin güncel olmadığını tespit edin. Ardından ürün, sayfa, PDF ve bilgi bankası verilerinin hangi alanlar üzerinden indeksleneceğini belirleyin.

Sonra hibrit arama kapsamını oluşturun: kesin eşleşme, semantik eşleşme, filtreler, stok kuralları, yetkilendirme ve kaynak gösterimi. Konuşmalı AI katmanı en son eklenir.

AI arama; büyük kataloglarda, karmaşık bilgi merkezlerinde veya yetkiye bağlı içerik alanlarında güçlü bir araçtır. Küçük sitelerde ise gereksiz bir gösterişe ve yeni bir bakım yüküne dönüşebilir. Çoğu durumda arama kutusundan önce veri yapısını düzeltmek daha yüksek getiri sağlar.

Sık sorulan sorular

Yapay zekalı site içi arama SEO’yu artırır mı?

Doğrudan sıralama artışı garantilemez. Ziyaretçinin doğru ürüne veya içeriğe ulaşmasını kolaylaştırabilir. Ancak arama sonuç URL’leri denetimsiz biçimde indekslenirse düşük değerli sayfalar oluşabilir.

WordPress’te yapay zekalı arama kurulabilir mi?

Evet. WordPress içerikleri, özel içerik türleri, WooCommerce ürünleri ve PDF’ler doğru indeks yapısıyla aranabilir. Varsayılan WordPress aramasının yeterli olup olmadığı, içerik hacmine ve ihtiyaca göre değerlendirilmelidir.

AI arama yanlış cevap verebilir mi?

Evet. Özellikle kaynak göstermeyen genel chatbot kurulumları yanlış veya güncel olmayan bilgi üretebilir. Yanıtlar onaylı kaynaklara dayanmalı; kaynak bulunmadığında sistem tahminde bulunmamalıdır.

E-ticaret sitesinde filtreler yine gerekli mi?

Evet. AI arama doğal dille ifade edilen ihtiyacı anlayabilir. Ancak beden, stok, fiyat, renk, teslimat ve kategori gibi kesin koşullar için filtreler gerekir.

Arama sonuçları Google’da indekslenmeli mi?

Çoğu projede hayır. Özellikle sorgu parametreleriyle oluşan boş, tekrar eden veya düşük değerli arama sonuçları noindex olmalıdır. Değerli kategori ve ürün sayfaları ise normal şekilde indekslenebilir.

AI aramada KVKK açısından nelere dikkat edilmeli?

Arama sorgularında kişisel veri bulunabileceği varsayılmalıdır. Sorguların saklama süresi, erişim yetkileri, dış sağlayıcıya veri aktarımı ve silme süreçleri açıkça tanımlanmalıdır.