AI kullanım durumlarını net yapı, güçlü arama ve yönetişimle organize eden bir bilgi merkezi web sitesi nasıl planlanır, tasarlanır ve başlatılır öğrenin.

Sayfaları tasarlamadan veya bir CMS seçmeden önce iki konuda net olun: bilgi merkezinin kimlere yönelik olduğu ve neyi başarmak istediğiniz. Bu, kimsenin kullanmadığı “güzel bir kütüphane” oluşturmanızı engeller ve sonraki akıllı ödünleşmeleri kolaylaştırır (önce ne yayınlanacak, her makale ne kadar derin olmalı ve hangi navigasyonlar en önemli).
Çoğu AI kullanım durumu bilgi merkezi birden fazla gruba hizmet eder, ancak bir grup birincil olmalıdır. Yaygın kitleler şunlardır:
Her kitle için bir cümlelik bir vaat yazın. Örnek: “Operasyon yöneticileri için, gerçek iş akışları ve ölçülebilir çıktılarla AI'nın döngü süresini nasıl azalttığını açıklarız.”
“İyi”nin neye benzediğine karar verin. Tipik çıktılar:
Eğer değerlendirme desteği hedefliyorsanız, her kullanım durumu için muhtemelen daha fazla detaya ihtiyacınız olacak. İlham amaçlıysa, kısa ve hızlı taranabilen özetler daha uygun olabilir.
Bir “kullanım durumu” sektöre (sağlık), fonksiyona (finans) veya iş akışına (fatura işleme) göre düzenlenebilir. İçeriğin tutarlı kalması için birincil anlamı seçin.
Pratik bir şablon: problem → iş akışı → AI yaklaşımı → girdiler/çıktılar → değer → kısıtlamalar. Bu, makaleleri karşılaştırılabilir kılar.
Küçük bir ölçülebilir sinyal seti seçin:
Hedefler, kitleler ve metrikler yazılıysa, sonraki kararlar hem kolaylaşır hem savunması daha basit olur.
Bir bilgi merkezi, ziyaretçiler eşyaların nerede olduğunu tahmin edebildiğinde işe yarar. Sayfaları tasarlamadan önce sitenin “şekli”ni belirleyin: ana gezinme, temel sayfa türleri ve en yaygın görevler için en kısa yollar.
AI kullanım durumu bilgi merkezleri için basit bir üst gezinme genellikle karmaşık olandan daha iyidir. Güvenilir bir varsayılan:
Bunu sabit tutun. Ziyaretçiler çok şeye tahammül eder ama sayfalar arasında anlamı değişen bir menüyü tolere etmezler.
Küçük bir set tekrarlanabilir sayfa türü kullanın ki site büyüdükçe tutarlı kalsın:
Amaç karar yorgunluğunu azaltmaktır: ziyaretçiler sayfa türünü saniyeler içinde tanımalıdır.
Yapınızı gerçek ilk tıklamalarla test edin:
Bu yollar 2–3 tıklamadan fazla sürüyorsa, menüyü sadeleştirin veya daha iyi çapraz bağlantılar ekleyin.
Açık sınırlar çizin:
Bu ayrım kullanım durumu kütüphanesini temiz tutar ve içerik ölçeklendikçe bakımını kolaylaştırır.
Bir bilgi merkezi, her kullanım durumunun aynı şekilde açıklandığı zaman ölçeklenir. Tekrarlanabilir bir içerik modeli katkıda bulunanlara net bir şablon verir, sayfaların taranmasını kolaylaştırır ve filtreler ile aramanın tutarlı alanlara güvenmesini sağlar.
Her kullanım durumu sayfasında bulunması gereken küçük bir alan seti tanımlayın. Dili sade ve çıktı odaklı tutun:
Bir sayfa bu alanları dolduramıyorsa, genellikle yayımlanmaya hazır değildir — ve bu faydalı bir sinyaldir.
Sonra, gözatma ve ekipler arası keşfi destekleyen yapılandırılmış meta veriler ekleyin. Yaygın alanlar:
Bu alanları serbest metin yerine kontrollü (seçim listeleri) yapın ki “Customer Support” farklı biçimlere bölünmesin.
Teknik olmayan okuyucular ne zaman kullanılmaması gerektiğini bilmek ister. Aşağıdaki güven bölümlerini ekleyin:
Modeli bir sayfa şablonu (veya CMS içerik türü) olarak uygulayın; başlıklar ve alan etiketleri tutarlı olsun. İyi bir test: üç kullanım durumunu yan yana koyduğunuzda kullanıcılar Girdiler/Çıktılar/Değer'i saniyeler içinde karşılaştırabilmeli.
İyi bir taksonomi, okuyucuların dahili organizasyon yapınızı veya teknik jargonunuzu bilmeden ilgili kullanım durumlarını hızla bulmasını sağlar. Sektörler ve iş rollerinde çalışacak küçük bir tahmin edilebilir etiket seti hedefleyin.
Kategoriler kullanım durumunun birincil amacını tanımlayan birkaç “büyük kova” olmalıdır (örn. Customer Support, Sales, Operations). Kategori isimlerini basit ve mümkün olduğunca birbirinden ayrı tutun.
İnsanların sık gözattığı ikincil özellikler için etiketler ekleyin, örneğin:
Son olarak en önemli etiketleri UI'da filtrelere dönüştürün. Her etiket filtre olmak zorunda değildir—çok fazla seçenek karar yorgunluğuna neden olur.
Taksonomiler, herkesin serbestçe yeni etiket üretebildiği zaman başarısız olur. Hafif bir yönetişim tanımlayın:
Kategori ve etiket sayfalarının ötesinde, tema bazlı koleksiyon sayfaları tasarlayın; örn. “Mevcut verilerle hızlı kazanımlar” veya “Uyumluluk ekipleri için otomasyon.” Bu sayfalar bağlam, küratörlü sıralama ve yeni başlayanlar için net bir başlangıç noktası sağlar.
Her kullanım durumu şu tür amaçlı çapraz bağlantılar içermeli:
İyi yapıldığında taksonomi ve çapraz bağlantılar bir kütüphaneyi güvenle gezilebilen bir deneyime dönüştürür.
Bilgi merkeziniz birkaç kullanım durumundan fazlaysa, navigasyon menüleri ölçeklenmez. Arama ve filtreleme birincil “içindekiler” olur—özellikle doğru terimi bilmeyen ziyaretçiler için.
Tam metin aramayla başlayın ama orada kalmayın. Teknik olmayan ziyaretçiler genellikle çıktı odaklı (“churn azaltma”) ararken içeriğiniz yöntemsel (“propensity modeling”) terimler kullanabilir. Planınıza şunları dahil edin:
Sonuçlarda başlık, kısa özet veya etiket eşleşmesini önceliklendirip hangisinin daha alakalı olduğunu erken kararlaştırın. Kullanım durumu kütüphanesi için başlık + özet genellikle daha iyidir.
Faceted filtreler insanların hızlıca daraltmasına yardımcı olur. Filtreleri kütüphane boyunca tutarlı yapın ve her bir filtrede çok fazla seçenekten kaçının.
AI kullanım durumları için yaygın facet'ler:
UI'ı kullanıcıların birden fazla facet birleştirip “nerede olduklarını” anlamalarını sağlayacak şekilde tasarlayın (ör. seçili filtreleri kaldırılabilir etiketler olarak gösterme).
Sıfır sonuç çıkarsa çıkış yolu sağlayın:
Arama analitiğini içerik backlog'u olarak değerlendirin. İzlenecekler:
Bunu düzenli gözden geçirerek eşanlamlılar ekleyin, başlık/özetleri iyileştirin ve kullanıcıların aktif olarak aradığı yeni kullanım durumlarını önceliklendirin.
Bilgi merkezi, meraklı ama uzman olmayan bir kişinin baktığında saniyeler içinde neye baktığını, kendisi için uygun olup olmadığını ve bir sonraki adımın ne olduğunu anlayabilmesi şartıyla işe yarar. Her sayfanın üç soruyu hızlıca yanıtlamasını sağlayın: “Bu nedir?”, “Benim için uygun mu?” ve “Sonraki ne yapabilirim?”
Tekrar edilebilir bir düzen kullanın ki okuyucular her tıklamada arayüzü yeniden öğrenmek zorunda kalmasın.
Hub sayfaları (kategori sayfaları) taranabilir olmalı:
Detay sayfaları (tek kullanım durumu) basit bir desene uymalıdır:
Özet (sade dilde çıktı)
Kime yönelik olduğu (roller + önkoşullar)
Nasıl çalıştığı (adımlar)
Örnek (prompt, iş akışı veya kısa demo)
Deneyecekler için sonraki adımlar (ilgili kullanım durumları + CTA)
CTA'ları yardımcı ve düşük baskılı tutun: “Şablonu indir”, “Örnek promptu dene” veya “İlgili kullanım durumlarını gör” gibi.
Aynı fikir için üç farklı terim kullanmak teknik olmayan okuyucuları kaybettirir (“agent”, “assistant”, “workflow”). Bir terim seçin, bir kez tanımlayın ve her yerde kullanın.
Uzman terimler gerekiyorsa hafif bir sözlük ekleyin ve bağlamsal olarak linkleyin (ör. glossary için /glossary görünür metin olarak). Detay sayfalarında kısa bir “Tanımlar” açıklaması da yardımcı olur.
Her kullanım durumu için mümkünse bir somut örnek ekleyin:
Örnekler belirsizliği azaltır ve güven oluşturur.
Okunabilirlik ve gezinme için tasarlayın:
Erişilebilirlik iyileştirmeleri genelde deneyimi herkes için iyileştirir.
CMS popülerliğine göre değil—yayınlama ve kullanım durumlarını zaman içinde sürdürme yeteneğine göre seçilmeli. AI kullanım durumu bilgi merkezi bir pazarlama sitesinden ziyade bir kütüphaneye daha yakındır: çok sayıda yapılandırılmış sayfa, sık güncellemeler ve birden fazla katkıda bulunan.
Yapılandırılmış içeriği temizce yöneten bir CMS arayın. En azından:
Bunlar uygulanması zor veya “eklenmiş” hissediyorsa, ileride dağınık içerik ve tutarsız sayfalarla maliyet ödersiniz.
Geleneksel tema destekli CMS genellikle daha hızlı yayın sağlar ve küçük ekipler için yönetimi kolaydır.
Headless CMS + frontend özel keşif deneyimi, gelişmiş filtreleme veya içeriği diğer yüzeylerle (docs portal vb.) paylaşma gereksinimi olduğunda daha uygundur. Bu tercih daha fazla kurulum ve devam eden geliştirme gerektirir.
Dahası hızlıca ilerlemek isterseniz—özellikle dahili veya MVP amaçlı—Koder.ai gibi araçlar sohbet odaklı iş akışıyla çekirdek deneyimi prototiplemenize yardımcı olabilir (React frontend, Go backend, PostgreSQL). Böylece taksonomi, filtreler ve şablonları kullanıcı verileriyle öğrenip yineleyebilirsiniz.
Hatta “öğrenme-öncelikli” bir bilgi merkezi bile birkaç bağlantıya ihtiyaç duyar:
Net aşamalar oluşturun (ve ortamlarla eşleştirin): Taslak → İnceleme → Yayın → Güncelleme. Bu kaliteyi yüksek tutar ve kullanım durumları yeni modeller, veri kaynakları veya uyumluluk rehberleriyle değiştikçe güncelleme rutinini kolaylaştırır.
Bir bilgi merkezi ancak yayınlanan içeriğin kim tarafından sorumlu olduğu, nasıl gözden geçirildiği ve ne zaman tazelendiği açıkça belirlenmişse faydalı kalır. Yönetişim ağır olmak zorunda değildir—ama açık olmalıdır.
Her katkıda bulunanın takip edebileceği tek sayfalık bir stil rehberi yazın. Pratik tutun:
Şablonu CMS'inize koyun ve yeni kullanım durumları için varsayılan yapın.
AI kullanım durumları hassas konuları içerebileceği için hafif ama net bir inceleme zinciri rework ve riskleri azaltır:
Taslakların yorumlarda takılıp kalmaması için net bir “onayla / değişiklik iste” adımı kullanın.
Her sayfaya bir sahip atayın (mümkünse bir kişi değil rol veya ekip). Yenileme kuralları örneği:
Bir kullanım durumu güncelliğini yitirdiğinde silmeyin. Bunun yerine:
Bu SEO değerini korur ve eski bağlantıların dolaştığı durumlarda kullanıcıları ölü sayfalara yönlendirmez.
Bilgi merkezi için SEO çoğunlukla tutarlılıkla ilgilidir. Her kullanım durumu aynı şablonu ve URL desenini izlediğinde arama motorları (ve okuyucular) kütüphanenizi daha hızlı anlar.
Bir kez “varsayılan” belirleyin ve her yerde tekrar kullanın:
Linkleri bir müfredat gibi planlayın:
Açıklayıcı anchor text kullanın (“fraud detection in claims” yerine “haste tıklamayın” türü kısa ifadeler yerine açıklayıcı metin).
Öngörülebilir URL desenleri kullanın, örneğin:
/use-cases/<kategori>/<kullanım-durumu-slug>//industries/<industry>/Breadcrumblar yapıyı yansıtmalı ki kullanıcılar arama kullanmadan üst seviyeye çıkabilsin. Sadece indexlenebilir sayfaları içeren bir XML sitemap üretin. Filtre varyantları, izleme parametreleri ve taslak/staging sayfaları için canonical ve noindex kurallarına dikkat edin.
Bir bilgi merkezi önce öğretir, sonra satışı destekler. Dönüşümün ne anlama geldiğini organizasyonunuza göre tanımlayın ve bunu mantıklı bir sonraki adım olarak sunun.
Her okuyucu demoye hazır olmayabilir. 2–4 ana eylem seçin ve bunları yolculuk aşamalarıyla eşleştirin:
CTA'ları okuyucu değer aldıktan sonra yerleştirin:
CTA metnini özgül tutun: “Belge sınıflandırma için demo gör” genel “Demo iste”den iyidir.
Hafif güven öğeleri sayfaları eğitimsel tutmaya devam ederken endişeyi azaltır:
Form kullanıyorsanız minimum alan isteyin (isim, iş e-postası, isteğe bağlı bir alan). Alternatif olarak basit bir “Soru sor” formu veya /contact yönlendirmesi sunun—meraklı okuyucular tam bir demoya bağlanmadan etkileşime girebilsin.
Bir bilgi merkezi asla bitmiş sayılmaz. En iyi olanlar siteyi ürün gibi ele alır: insanların ne yapmaya çalıştığını ölçer, nerede takıldıklarını öğrenir ve küçük iyileştirmeler gönderir.
Ağırlıklı olarak niyet ve sürtünme üzerine odaklanan hafif bir analitik planıyla başlayın. Olaylar:
Bu olay katmanı, “kullanıcılar navigasyonla mı yoksa aramayla mı kullanım durumu buluyor?” veya “personalar farklı davranıyor mu?” gibi pratik soruları yanıtlamanızı sağlar.
Kararları destekleyecek küçük bir pano seti yapın:
Arama çıkışları, ilk tıklamaya geçen süre, filtre→görüntü oranı gibi öncü göstergeleri bülten kayıtları ve iletişim istekleri gibi sonuçlarla birlikte gösterin.
Lansman öncesi ve büyük gezinme/taksonomi değişikliklerinden sonra 5–8 hedef kullanıcıyla kullanılabilirlik testleri yapın. Gerçekçi görevler verin (“Destek ticket hacmini azaltacak bir kullanım durumu bul” veya “Benzer iki çözümü karşılaştır”) ve tereddüt ettikleri noktaları gözlemleyin. Amaç kafa karıştıran etiketleri, eksik filtreleri ve belirsiz sayfa yapısını erken yakalamaktır.
Her sayfaya basit bir geri bildirim döngüsü ekleyin:
Geri bildirimi haftalık gözden geçirin, etiketleyin (eksik içerik, belirsiz açıklama, güncel değil) ve bunu içerik backlog'una dahil edin. Sürekli iyileştirme esas olarak disiplinli bir triage işidir.
Bir bilgi merkezi zamanla gelişir, ama ilk lansman beklentileri belirler. İlk ziyaretçi için tamamlanmış hissettirecek bir lansman hedefleyin: keşfetmeye yetecek genişlik, güven vermeye yetecek derinlik ve her cihazda kullanılabilecek bir cilâ.
Duyurmadan önce pratik bir kontrol listesi yapın:
Lansman için nicelik değil nitelik öncelikli olsun. 15–30 kullanım durumuyle başlayın; bunlar en yaygın alıcı sorularını ve en yüksek değerli uygulamaları temsil etmelidir. Güçlü bir başlangıç şunları içerir:
Her sayfanın tutarlı yapıda ve net bir “sonraki adım” (ilgili kullanım durumları, demo isteği veya şablon indir) barındırdığından emin olun.
İlk günde organik aramaya güvenmeyin. Ziyaretçi getirmek için:
Açık biçimde inşa ediyorsanız, katkıları teşvik edin; örneğin Koder.ai içerik oluşturmak için kredi kazandıran programlar sunar—benzer mekanizmalar sizin topluluk hareketlerinize ilham verebilir.
Rastgele eklemelerden kaçınmak için düzenli bir plan belirleyin. Her çeyrek için bir odak seçin:
Yol haritasını kullanıcılara verilen bir söz olarak görün: zamanla daha fazla netlik, daha iyi keşif ve daha pratik rehberlik sunacaksınız.
Şöyle başlayın:
Bu kararlar “güzel ama kimsenin kullanmadığı bir kütüphane” oluşmasını engeller ve ileride derinlik, gezinme ve yayın sırası gibi tercihler yapmayı kolaylaştırır.
Birincil hedef kitleyi seçin (diğerlerine hizmet etseniz bile) ki site net bir varsayılan ses, derinlik ve gezinme sunabilsin.
Pratik bir yöntem, her kitle için bir cümlelik bir vaat yazmak ve sonra içerik ile CTA'ları önce o birincil vaade göre tasarlamaktır.
Basit ve öngörülebilir bir üst gezinme genellikle en iyisidir:
Küçük bir set tekrar edilebilir sayfa türü kullanın:
Tekrar edilebilir türler sitenin taranmasını ve büyüdükçe bakımını kolaylaştırır.
Aşağıdaki gibi basit bir şablon kullanın:
En azından her sayfada Problem, Solution, Inputs, Outputs, Value ve Example gibi açık alanlar olsun. Bu alanlar doldurulamıyorsa genellikle sayfa yayımlanmaya hazır değildir.
Sınırlamaları açıkça gösteren bölümler ekleyin:
Bu alanlar teknik olmayan okuyucuların anlamasına yardımcı olur ve aşırı vaatleri azaltır.
Birkaç karşılıklı anlaşılabilir kategori ile başlayın (Destek, Satış, Operasyon gibi), ardından ikincil özellikler için etiketler ekleyin (sektör, veri türü, çıktı, olgunluk).
Etiket patlamasını önlemek için etiket oluşturma yetkisini küçük bir editör grubuyla sınırlayın, isimlendirme kuralları belirleyin ve gerektiğinde benzer etiketleri birleştirip yönlendirin.
Aramayı hoşgörülü hale getirin ve kullanıcı niyetiyle hizalayın:
Sıralamada genellikle başlık + kısa özet eşleşmesi, derin gövde eşleşmelerinden daha faydalıdır.
Sıfır sonuç bir hata değil, bir ürün anıdır:
Ayrıca sıfır-sonuç sorgularını izleyin—bunlar doğrudan yeni içerik ve eşanlamlı geliştirme için beklemededir.
Yapılandırılmış, tekrarlanabilir içerik ve yönetişimi destekleyen bir CMS seçin:
Küçük ekipler için geleneksel CMS daha hızlıyken, özel keşif ve gelişmiş filtreleme gerekiyorsa headless yaklaşımlar daha esnek olur (ancak devamlı geliştirici desteği gerekir).
Etiketleri ve anlamı sayfalar boyunca sabit tutun ki ziyaretçiler içeriğin nerede olduğunu tahmin edebilsin.