Şablon ve Yapay Zekâ Taslağı Tespiti: Gelen Teklif

Gelen kutunuzdaki her taslak yayın adayı değildir. Bazı başvurular aynı iskeletle onlarca siteye gönderilmiş şablonlardır, bazıları yapay zekâ ile üretilip hiç gözden geçirilmeden yollanmış metinlerdir, bazıları da başka bir yerde zaten yayımlanmış yazıların hafif değişikliğe uğramış hâlidir. Editörün işi bunları tek tek suçlamak değil, hangi taslağın sitenize değer katacağını ayırt etmektir.

Kısa cevap: Yapay zekâ kullanımı tek başına ret nedeni değildir; ret nedeni, değer katmayan, doğrulanmamış ve toplu üretilmiş içeriktir. Taslağı "kim yazdı" sorusundan çok "kim doğruladı, kime ne katıyor" sorusuyla okuyun. Misafir yazı kabul eden yayıncıysanız ya da editoryal ekibi yönetiyorsanız, aşağıdaki işaret listesi ve karar sırasıyla ilk elemeyi yapabilirsiniz.

Neden her taslak yayın adayı değildir

Yayıncı olarak yayımladığınız her içerik sitenizin adını taşır. Siteniz arama sonuçlarında ya da okuyucunun zihninde "güvenilir" diye kayıtlıysa, bu birikimi bir başkasının üretim hızına açmış olursunuz. Google'ın spam politikaları belgesi, ölçekli içerik istismarını, sıralamayı manipüle etmek için çok sayıda sayfa üretmek olarak tanımlıyor ve örnekler arasında, kullanıcıya değer katmadan çok sayıda sayfa üretmek için üretken yapay zekâ araçlarının veya benzer araçların kullanılmasını sayıyor. Belge ayrıca, içeriğin ölçekli niteliğini gizlemek amacıyla birden fazla site oluşturmayı da örnek olarak veriyor. Kaynak: Google arama spam politikaları (yeni sekmede açılır).

Bu çerçeve misafir yazı başvurularına doğrudan uyar: aynı taslağı farklı yayınlara dağıtan bir gönderici, değer katmadan çok sayıda sayfa üretme pratiğinin bir parçası olabilir. Ancak "olabilir" kelimesi önemlidir; her şablon e-posta bir ihlal değildir ve her yapay zekâ destekli taslak spam değildir. Bu yüzden ret kararı gerekçeli ve kanıta dayalı olmalıdır.

Yapay zekâ konusunda resmî çerçeve

Google'ın üretken yapay zekâ içeriği rehberi iki yönlü konuşur. Bir yandan üretken yapay zekânın bir konuyu araştırırken ve özgün içeriğe yapı kazandırırken özellikle yararlı olabileceğini belirtir. Öte yandan, kullanıcıya değer katmadan çok sayıda sayfa üretmek için bu araçları kullanmanın ölçekli içerik istismarı politikasını ihlal edebileceğini söyler. Rehber, özellikle otomatik üretimde doğruluk, kalite ve alaka düzeyine odaklanmayı önerir ve yapay zekâ ile üretilen tüm içeriğin yayımlanmadan önce doğruluk ve güvenilirlik açısından elle kontrol edilmesinin kritik olduğunu söyler. İçeriğin nasıl üretildiği hakkında bilgi paylaşmanın okuyucuya bağlam kazandırabileceği de aynı sayfada yer alır. Kaynak: Google: Web sitenizde üretken yapay zekâ içeriği kullanımı rehberi (yeni sekmede açılır).

Belgelerde bir metnin yapay zekâ ile yazılıp yazılmadığını anlamaya yarayan bir araç ya da yöntem önerilmiyor. Bu yüzden "tespit" kelimesine fazla yüklenmeyin: pratikte yapılabilecek şey, metnin kalitesini ve doğrulama yükünü değerlendirmek, yazardan süreç hakkında bilgi istemektir.

Şablon e-posta ve konu kalıpları

Şablon başvuru, bir kişiye yazılmış gibi görünen ama başka bir kişiye de aynen gönderilebilecek metindir. Bunu anlamanın tek yolu bir kesinlik göstergesi bulmak değil, birkaç işareti birlikte okumaktır.

Tablodaki işaretler karar değil, soru üretir. Bir işaret tek başına ret sebebi olmaz; üç işaret bir araya geldiğinde ek bilgi istemek yerinde olur.

Konu kalıpları

Toplu üretilmiş başvurularda konu önerileri tekdüze bir yapıda gelir: "2026'da X için en iyi 10 ipucu", "X'in tam rehberi", "X nasıl yapılır". Bu başlıkların kendisi sorun değildir; sorun, önerinin sitenizin okuyucusuna dair hiçbir şey söylememesidir. Konu cümlesini siteye özgü bir okuyucu sorusuna bağlamasını isteyin.

Yapay zekâ taslağında doğrulama yükü

Yapay zekâ destekli bir taslak ile elle yazılmış taslak arasındaki en önemli fark, yazılma biçimi değil, doğrulama yükünün kime kaldığıdır. Yazar taslağı kendi bilgisiyle ve kaynaklarla kontrol etmişse yük onda kalır. Etmemişse yük editöre geçer ve editör hem editör hem doğrulayıcı olmak zorunda kalır. Sitenizin bu yükü taşıyıp taşıyamayacağı, bir yazının kabul edilip edilmeyeceğini belirler.

• Tarih, sayı, ürün adı, mevzuat veya ad gibi doğrulanabilir bilgiler, kaynağıyla birlikte verilmiş mi?
• Örnekler gerçek mi, yoksa makul görünen ama doğrulanamayan genel anlatımlar mı?
• Yazı bir kişinin deneyimini taşıyor mu, yoksa herhangi bir yazarın yazabileceği düzlükte mi?
• Başlık, meta açıklama, görsel alt metni ve yapılandırılmış veri alanları da kontrol edilmiş mi? Google'ın rehberi, bu gözden geçirmenin arama sonuçlarında görünebilecek başlık, meta açıklama, yapılandırılmış veri ve görsel alt metinleri gibi üstveriler için de geçerli olduğunu söyler.
• Yazar süreci anlatabiliyor mu: hangi aracı nasıl kullandı, hangi kısmı kendi yazdı?

Karar sorusu: yapay zekâ destekli yazıya tamamen kapı mı kapatılmalı?

Tamamen kapatmak da, koşulsuz açmak da savunulabilir; ancak ikisi de maliyetlidir. Tam yasak, kuralı denetleyemeyeceğiniz bir söz haline gelir, çünkü yazarın yalnızca yazım denetimi için kullandığı bir araç ile tüm metni ürettiği bir araç arasında bir çizgi çekmeniz gerekir. Koşulsuz kabul ise doğrulama yükünü size bırakır. Uygulama önerisi olarak koşullu kabul daha dengelidir: yazar aracı ve kullanım biçimini açıklar, tüm olgusal iddiaları kaynakla doğrular ve taslağın sorumluluğunu üstlenir. Koşulu sağlamayan taslak ret alır.

Aynı yazının başka sitelerde dolaşması

Başvuran yazar aynı taslağı birden fazla siteye göndermiş olabilir. Bu bir niyet meselesi olduğu kadar bir yayın standardı meselesidir. Siteniz özgün içerik bekliyorsa, başvuruda "bu metin başka bir yerde yayımlandı mı veya yayımlanmak üzere teklif edildi mi" sorusu yer almalıdır. Evet cevabı geldiğinde seçenekleriniz üçtür: reddetmek, farklı bir açıdan yeniden yazdırmak ya da yazıyı canonical ile kaynağına bağlayarak yayımlamak. Son seçenek, içerik sendikasyonu ve canonical etiketi yazısındaki yaklaşıma bağlanır: içerik sendikasyonu ve canonical etiketi.

Kontrol yöntemleri

• Taslaktan iki üç ayırt edici cümleyi tırnak içinde arama motorunda arayın.
• Yazarın profilindeki önceki yayınlarla üslup ve yapı karşılaştırması yapın.
• Aynı metnin başka sitelerde yayımlanmış olması, kendi başına ret sebebi değildir; yazara sorun ve cevabı kaydedin.
• Yazar "özgün" dediği halde metin başka bir sitede bulunuyorsa, ret gerekçesini bu çelişkiye dayandırın.

Üç katmanlı okuma yöntemi

Gelen bir teklifi tek seferde okumak yerine üç katmanda okumak hem hızlı hem tutarlıdır. Her katmanın amacı farklıdır ve bir katmanda durma kararı verildiyse sonraki katmana geçmek gerekmez.

Birinci katman: zarf

Zarf, taslağın kendisi değil, onu taşıyan e-posta ve forma ait bilgidir: hitap, konu satırı, gönderen adresi, profil bağlantısı, link talebi, ücret beyanı. Bu katman birkaç dakikada okunur ve ayırıcı soruları cevaplar: gönderen siteyi tanıyor mu, kendi kimliğini ifade ediyor mu, linkin amacı belli mi? Zarf katmanında üç veya daha fazla uyarı işareti varsa, taslağı okumadan ek bilgi istemek zaman kazandırır.

İkinci katman: iskelet

İskelet katmanında başlıklara, alt başlıklara ve kaynak listesine bakın. Gerçek bir uzmanın yazısında siteye özgü bir soru, belirli bir deneyim veya sınırlama ifadesi bulunur. Şablon ya da toplu üretilmiş yazılarda ise başlıklar her konuya uygulanabilecek kalıplardan oluşur. Uygulama önerisi: iskeletteki her ana başlığın altına bir cümle yazın; "bu başlık başka bir konuda da aynen kullanılabilir mi" sorusuna "evet" cevabı veriyorsanız iskelet zayıftır.

Üçüncü katman: ayrıntı

Ayrıntı katmanı iddiaların, örneklerin ve kaynakların tek tek kontrol edildiği okumadır. Pahalı olduğu için yalnızca ilk iki katmanı geçen taslaklara uygulanır. Bu katmanda, doğrulama yükünün kimde olduğunu görürsünüz: yazar kaynakları vermiş ve iddiaları kendi bilgisiyle bağlamışsa kontrol kısa sürer; vermemişse her iddiayı sizin doğrulamanız gerekir. Bu fark, kabul kararının ana belirleyicisidir.

Katmanlardan sonra karar sırası

1. Zarf katmanında üç veya daha fazla uyarı varsa, taslağı okumadan ek bilgi iste.
2. Yazar kimliği doğrulanamıyorsa, bir kez profil iste; cevap yoksa reddet.
3. Metin başka bir yerde yayımlanmışsa, yazara sor; siteye özel sürüm iste veya canonical kararı ver.
4. İddialar kaynaksızsa, bir kez revizyon iste; ikinci turda hâlâ eksikse reddet.
5. Yapay zekâ kullanımı beyan edilmişse ve iddialar yazar tarafından doğrulanmışsa, taslağı koşullu kabulle ilerlet.
6. Beyan yoksa ve metin kalıplaşmış görünüyorsa, süreç sorularını sor; cevaba göre karar ver.

Şüphe puanı: işaretleri tek tek değil birlikte tartın

Tek bir işaret karar vermez. Uygulama önerisi: işaretlere puan verip toplama bakın. Puanları editör kapasitenize göre değiştirebilirsiniz.

Toplam 0 veya 1 ise normal okuma yeterlidir. 2 ile 4 arasında süreç soruları ve kaynak doğrulaması isteyin. 5 ve üzerinde, doğrulama yükünü üstlenmek yerine nazik bir retle kapatın. Puanın asıl işi kararı otomatikleştirmek değil, gerekçeyi arşiv kaydına yazılı bırakmaktır; yazar itiraz ettiğinde hangi işaretlerin görüldüğünü gösterebilirsiniz.

Bu değerlendirme bir yargılama değil, bir yayın standardı uygulamasıdır. Hiçbir işaret kesin kanıt değildir; bir yazarın şablon kullanması ya da yapay zekâ ile yardım alması, kendiliğinden kötü niyet göstergesi sayılamaz. Karar, metnin okuyucuya sağladığı yarara, doğruluğuna ve sitenizin standardına dayanmalıdır.

Paragraf düzeyinde işaretler

Taslağı okurken paragraf düzeyinde aranabilecek işaretler şunlardır. Her biri tek başına bir şey kanıtlamaz; birlikte, kalite ve doğrulama yükü hakkında bilgi verir.

İşaret görmek, metnin yapay zekâ ile yazıldığını göstermez; hatta insanlar da bu kalıplarla yazabilir. Bu tablo yazarın kimliğini değil, metnin okuyucuya sağladığı yararı sorgular. Kalıp bir kez görüldüğünde yazara revizyon notu olarak aktarın: "Giriş paragrafı konuyla ilgili genel bir önerme yerine sizin gözleminizle başlasın."

Yazara sorulacak süreç soruları

Süreç sorularının amacı yazarı sınamak değil, taslağın nasıl hazırlandığını anlamak ve kayıt altına almaktır. Google'ın yardımcı içerik ve üretken yapay zekâ sayfaları, içeriğin nasıl üretildiğine dair bilgi paylaşmanın okuyucuya bağlam kazandırabileceğini söylüyor; yayıncı olarak aynı bilgiyi kendiniz için de toplayabilirsiniz.

1. Taslağı hazırlarken hangi araçları kullandınız? Hangi aşamada (araştırma, taslak, düzeltme)?
2. Yazıdaki olgusal iddialardan kaçını kendiniz kaynağından kontrol ettiniz?
3. Yazıda yer alan örnekler sizin kendi deneyiminizden mi geliyor?
4. Bu metnin bir sürümünü başka bir yayıncıya gönderdiniz mi?
5. Yazıdaki görseller, tablolar veya alıntılar için kullanım hakkınız var mı?

Cevapları arşive yazın. Yazar sorulara dürüst ve tutarlı cevap veriyorsa süreç ilerler; cevaplar çelişiyorsa ya da kaçamaksa, bunu not edip karar verin. Cevabın niteliği, tek başına metnin kalitesi kadar bilgi taşır.

Koşullu kabul için yazar beyanı

Yapay zekâ destekli yazıyı koşullu kabul ediyorsanız, yazardan kısa bir beyan alın. Beyan şunları içersin: kullanılan araçlar, kullanımın amacı (araştırma, yapı, düzeltme), iddiaların kaynaktan elle doğrulandığı ve yazarın metnin sorumluluğunu üstlendiği. Beyanı arşive ekleyin; yayımlanan sayfada okuyucuya ayrıca bir not eklemek zorunlu değildir, ancak yazarın kullanımı okuyucunun beklentisini etkileyecek ölçüdeyse sayfada kısa bir açıklama ekleyebilirsiniz.

Yanlış pozitifler: dürüst yazarı yanlışlıkla elemek

Bu kontrollerin bedeli, bazen dürüst bir yazarı da bekletmek ya da elemektir. İkinci dilde yazan bir uzman, dil desteği için araç kullanmış olabilir. Çok kısa sürede başvuru yapan bir yazar, aynı konuda daha önce hazırlık yapmış olabilir. Standart bir profil bağlantısı olmayan bir yazar, gerçek bir uzman olabilir ama çevrimiçi izi sınırlı olabilir.

Yanlış pozitif riskini azaltmanın iki yolu vardır. Birincisi, ilk uyarı işaretinde ret yerine ek bilgi istemektir; yazar cevap verdiğinde durum netleşir. İkincisi, ret kodlarını ayrıntılı tutmaktır: "şablon" yerine "siteye özgü cevap yok" gibi kodlar, kararın dayanağını daha doğru kaydeder ve itiraz geldiğinde gerekçeyi gösterir.

İtiraz yönetimi

Reddedilen yazar itiraz ederse, ölçütü ve eksiği yeniden belirtin, ek bilgi gelirse ikinci bir editörün okumasını sağlayın. Tartışmaya girmek yerine "yeni bilgiyle yeniden değerlendiririz" demek yeterlidir. İtiraz sonucunda karar değişirse, değişen gerekçeyi arşive yazın.

Örüntü takibi: aynı gönderici tekrar geldiğinde

Arşiv, yalnızca geçmişi saklamak için değil, örüntüyü görmek için de kullanılır. Aynı e-posta adresinden, farklı adlarla ya da aynı metin parçalarıyla gelen başvurular arşivde yan yana görünürse, toplu gönderim ihtimali netleşir. Arşivde gönderen adresi, profil adresi ve ayırt edici bir cümle için arama yapabilmeniz gerekir. Ret kodunu "toplu gönderim" gibi tek bir sabit etiketle kaydederseniz, sonradan kaç başvurunun bu kategoriye girdiğini sayabilirsiniz.

Örüntü takibinde kişisel veri ilkesini unutmayın: yalnızca başvuru değerlendirmesi için gerekli bilgileri saklayın ve saklama süresini önceden belirleyin. Bir gönderici hakkında kanıtsız yargılar yazmayın; arşivde yalnızca gözlenen durum ve verilen karar bulunsun.

Editör kapasitesi ve doğrulama bütçesi

Doğrulama zamandır ve her sitenin zamanı sınırlıdır. Yapay zekâ destekli ya da şablon görünümlü taslakların kabulü, doğrulama yükünü editöre kaydırdığı için kapasite hesabına girmelidir. Haftada ne kadar taslak okuyabildiğinizi bilmiyorsanız, kabul ölçütlerinizi de gerçekçi koyamazsınız. Basit bir yöntem, bir ay boyunca her taslağı okumak ve doğrulamak için harcanan süreyi not etmektir; bu notlar, hangi tür başvurunun pahalı olduğunu gösterir.

Kapasite sınırlıysa, koşullu kabulün ölçütlerini sıkılaştırın: kaynak listesi zorunlu olsun, süreç beyanı zorunlu olsun, iddiaları doğrulanmamış taslaklar ilk turda geri dönsün. Kapasite genişse, daha esnek bir tutum benimseyebilirsiniz. Her iki durumda da ölçütü politika sayfasına yazın ki yazarlar neyle karşılaşacaklarını bilsin.

Arşiv kaydı için alanlar

İkinci örnek: tekrar başvuran gönderici

Örnek senaryo: Bir ev yenileme blogunun editörü, üç hafta önce reddettiği bir göndericiden yeni bir başvuru alır. Aynı e-posta alanı, ancak farklı bir ad ve yeni bir konu vardır. Arşivde gönderenin eski profil bağlantısını arar ve eski başvurunun "siteye özgü cevap yok" koduyla kapandığını görür. Yeni başvurudaki üç cümle eskiyle aynıdır.

Editör ilk başvuruyu yeniden açmaz ama aynı kodu kullanır ve kısa bir mesaj yazar: "Önceki başvurunuzda sorduğumuz siteye özgü soruyu yanıtlarsanız bu konuyu değerlendirebiliriz." Gönderen bir cevap vermez, başvuru kapanır. Eğer gönderici siteye özgü, ayrıntılı bir cevap gönderseydi, editör aynı kaydı yeniden değerlendirirdi. Arşiv bu ayrımı mümkün kılar: yalnızca gönderen adı aranmış olsaydı örüntü kaçardı.

Politika sayfasına yazılacak cümleler

Bu değerlendirme ölçütlerini yazarlara baştan göstermek, ret sayısını ve itirazı azaltır. Politika sayfasında şu üç konuda birer cümle bulunsun:

• Yapay zekâ veya diğer araçların kullanımı beyan edilmelidir ve tüm olgusal iddialar yazar tarafından kaynağından doğrulanmalıdır.
• Başka bir yerde yayımlanmış ya da yayımlanmak üzere teklif edilmiş metinler başvuruda belirtilmelidir.
• Siteye özgü olmayan, toplu gönderim olduğu anlaşılan başvurulara yanıt verilmeyebilir.

Üçüncü cümleye dikkat edin: yanıt vermeme hakkı sizindir, ancak bunu önceden yazmak hem adil hem de iş yükünüzü hafifletir. Yine de yanıt vermediğiniz başvurular için bile kaydı tutun; ilerideki bir örüntü tespitinde işe yarar.

Ret ve geri bildirim metni

Ret mesajı yazarı kötü niyetle suçlamadan, ölçüte atıf yaparak yazılmalıdır. Bir şablona şablonla cevap vermek, sizi de aynı kategoriye sokar. Genel yanıt akışı için gelen link ve misafir yazı teklifine yanıt yazısına bakabilirsiniz. Mesajın içinde bir ret kodu, bir cümlelik gerekçe ve varsa yeniden başvuru koşulu bulunsun.

Örnek ret cümleleri (uyarlayarak kullanın)

• "Önerdiğiniz konu sitemizin okuyucu sorularıyla örtüşmediği için bu başvuruyu ilerletemiyoruz."
• "Taslakta yer alan iddialar için kaynak göremedik. Kaynakları ekleyerek yeniden gönderirseniz değerlendirebiliriz."
• "Metnin başka bir sitede yayımlandığını görüyoruz. Yalnızca bu siteye özel hazırlanmış bir sürümle yeniden başvurabilirsiniz."
• "Taslağın hazırlanma sürecinde kullandığınız araçları ve doğrulama adımlarını paylaşırsanız yeniden değerlendirebiliriz."

Bu cümleler suçlama içermez; bir ölçütü ve bir çıkış yolunu gösterir. Yanıtı hızlı gönderin ama tek cümleyle sınırlayın; gerekçe tartışmaya açılırsa süreç uzar.

Örnek senaryo: teknoloji inceleme sitesi

Örnek senaryo: Bir teknoloji inceleme sitesine aynı hafta üç taslak gelir. Birincisi, bir donanım uzmanından, kendi test düzeneğine dayanan ve ölçüm yöntemini açıklayan bir yazıdır; yazar yazım denetimi için bir araç kullandığını belirtmiştir. İkincisi, genel bir "yapay zekâ araçlarının geleceği" metnidir; kaynak yoktur, örnekler genel kalır ve gönderen e-postada sitenin adını yazmamıştır. Üçüncüsü, başka bir sitede yayımlanmış bir yazının cümleleri değiştirilmiş hâlidir ve yazar "özgün" olduğunu söylemektedir.

Editör birinci taslağı koşullu kabul çerçevesinde taslağa açar, çünkü kullanımı açıklanmış, doğrulama yükü yazarda. İkinciyi "kaynaksız ve siteye özgü değil" gerekçesiyle revizyona gönderir: kaynak ve siteye özgü bir örnek ister. Üçüncüde yazara, metnin başka bir sitede yayımlandığını gösteren bağlantıyı iletir ve "çelişki nedeniyle" kodu ile reddeder. Üç farklı karar, aynı üç soruyla verildi: kim doğruladı, kime ne katıyor, başka yerde var mı?

Kontrol listesi: gelen taslak için

• Gönderen siteye özgü bir şey söylüyor mu?
• Yazar kimliği ve profili tutarlı mı?
• Metin kaynaklı ve doğrulanabilir mi?
• Yapay zekâ veya başka bir araç kullanımı beyan edilmiş mi?
• Başka bir yerde yayımlanmış veya teklif edilmiş mi?
• Link talebi okuyucuya hizmet ediyor mu?
• Başlık, açıklama, görsel alt metni ve diğer üstveriler de kontrol edildi mi?
• Karar bir ret koduyla veya onay notuyla arşive yazıldı mı?

Dönem sonu gözden geçirme: eşik gerçekten işe yarıyor mu?

Her ay sonunda kendi arşivinizden üç soruya bakın:

• Reddedilen başvurulardan kaçı itirazla geri geldi ve itirazlardan kaçı haklı çıktı?
• Kabul edilen taslaklardan kaçında yayından sonra düzeltme gerekti?
• 2 ile 4 puan arasındaki başvurulardan kaçı koşullu kabulle yayına girdi, kaçı süreç sorularında takıldı?

Haklı çıkan itiraz sayısı artıyorsa eşiğiniz fazla sert, yayından sonra düzeltme gereken yazı sayısı artıyorsa fazla gevşektir. Bu iki sayı sektör ortalamasından değil kendi arşivinizden geldiği için küçük bir sitede bile kullanılabilir. Eşiği değiştirdiğinizde değişiklik tarihini ve nedenini politika notuna ekleyin; böylece iki ay sonra hangi kuralla karar verdiğinizi hatırlarsınız.

Ret kodlarını sadeleştirme

Arşivde kullandığınız ret kodları beşi geçmesin: şablon, doğrulanamayan kaynak, başka sitede yayımlanmış, süreç sorusuna yanıtsızlık, konu uyumsuzluğu. Kod sayısı arttıkça aynı durum farklı kodlarla kaydedilir ve dönem sonu sayımı anlamını yitirir.

Sık Sorulan Sorular

Yapay zekâ ile yazılmış misafir yazı otomatik olarak reddedilmeli mi?

Google'ın üretken yapay zekâ rehberi, bu araçların araştırma ve içeriğe yapı kazandırma için yararlı olabileceğini söylüyor; sorun, kullanıcıya değer katmadan çok sayıda sayfa üretmektir. Uygulama önerisi olarak koşullu kabul düşünebilirsiniz: kullanım beyan edilsin ve iddialar doğrulansın.

Bir metnin yapay zekâ ile yazıldığını kesin olarak anlayabilir miyim?

Google belgelerinde böyle bir yöntem önerilmiyor. Bunun yerine metnin kalitesini, kaynaklarını ve yazarın süreç anlatımını değerlendirmek daha güvenilir bir yoldur.

Şablon e-posta tek başına ret sebebi midir?

Hayır. Şablon görünümü bir uyarı işaretidir; siteye özgü bir soruya verilen cevap, başvuranın siteyi tanıyıp tanımadığını gösterir.

Aynı yazı başka sitede yayımlanmışsa ne yapmalıyım?

Üç seçenek vardır: reddetmek, siteye özel yeni bir sürüm istemek veya canonical ile kaynağa bağlayarak yayımlamak. Yazara başvuruda bu sorunun sorulmuş olması karar vermeyi kolaylaştırır.

Ret mesajında yapay zekâ şüphesini yazmalı mıyım?

Şüpheyi kanıtsız ileri sürmek yerine ölçütü yazın: kaynak eksikliği, siteye özgü olmama veya süreç açıklaması gibi. Böylece mesaj yazarı suçlamadan yol gösterir.

Üstveri ve görsel alt metinleri de kontrol edilmeli mi?

Evet. Google'ın rehberi, yapay zekâ içeriği için yapılan gözden geçirmenin başlık, meta açıklama, yapılandırılmış veri ve görsel alt metni gibi alanlara da uygulanması gerektiğini söylüyor.

Sonuç

Şablon ve yapay zekâ taslaklarını elemek, bir tespit aracına güvenmek değil, değer, doğrulama ve özgünlük sorularını tutarlı biçimde sormaktır. Siteye özgü bir cümle yoksa, kaynaklar eksikse, süreç açıklanmıyorsa ya da metin başka yerde dolaşıyorsa ek bilgi isteyin veya reddedin; aksi durumda yapay zekâ kullanımını koşullu kabul çerçevesinde değerlendirin. Her kararı bir ret koduyla veya onay notuyla arşive yazın.

Editörlerin yükünü azaltan, kaydı net yerleşimler isteyen yayıncılar için tanıtım yazısı hizmetimiz bir seçenek olabilir.