SEO temel unsurları olan canonicals, site haritaları ve robots. txt dosyaları, sadece bir yapay zeka aracı ile web sitesi oluşturulduğu için otomatik olarak yapılandırılmaz. Bu önemli nokta, Google Search Relations ekibi üyeleri John Mueller ve Martin Splitt’in yakın zamanda yayınlanan Search Off The Record adlı podcast bölümlerinde vurgulandı. Hem Mueller hem de Splitt, kişisel projeleri için yapay zeka kodlama araçlarını denediler ve ortak bir eksiklikle karşılaştılar. Bu araçlar hızla çalışır hale gelen web siteleri üretmesine rağmen, doğru SEO’yu sağlamak için hâlâ açık teknik girişim ve yönlendirme gerekiyordu. **Yapay Aza “SEO Ekle” Talimatı Verme** Mueller, yapay zeka ile kod yazmayı, arama optimizasyonuna hakim olmayan bir geliştiriciyle işbirliği yapmaya benzetti. Podcast’te şunu açıkladı: “Her zaman yapay zekaya diyebilirsiniz ki, buna biraz SEO ekle. Ama nasıl sonuçlanacağı, bir geliştiriciye SEO ekle dediğinizde, ‘Ne demek istiyorsun?’ gibi olur. Meta etiketleri serpiştir ve yapılandırılmış veri ekle gibi. ” Belirsiz veya kesin olmayan talimatlar, ister insan ister yapay zeka olsun, aynı derecede belirsiz sonuçlara yol açar. Mueller, başlangıçtan itibaren gereksinimleri net şekilde belirlediğinde daha verimli sonuçlar elde etti — alan adı, canonical ayarları, site haritası dosyaları ve robots. txt yapılandırması gibi. Ayrıca, sayfaların doğru HTML kullanıp kullanmadığını ve doğru bağlantılar kurup kurmadığını kontrol etti, ve URL’lerin içerik sunduğundan ve JavaScript dosyalarının robots. txt tarafından engellenmediğinden emin olmak için ön yayın kontrolleri yaptı. **Projeleri** Mueller, Googlebot’un talepleri nasıl karşıladığını gözlemlemek amacıyla test siteleri kurdu; bunları Hugo ile statik site oluşturucu kullanarak, GitHub üzerinden sürüm kontrolüyle Firebase üzerinde barındırdı. Yakın zamanda, VS Code ve Copilot kullanmaktan vazgeçip komut satırı araçlarına geçti ve Claude Code ile Gemini CLI’yi şimdiki favorileri olarak adlandırdı. Öte yandan, Splitt Google AI Studio’yu kullanarak müşteri tarafı JavaScript aracı geliştirmeye çalıştı. Çıktı okunabilir ve tipik Next. js uygulamalarına benzedi, ancak sürekli olarak istenmeyen bir kütüphaneyi eklemek için AI’nin ısrarıyla mücadele etti. Şöyle dedi: “Yarım saat ona sordum.

Onun istediği gibi yapmamasını, benim istediğim gibi yapmasını sağlamaya çalıştım. Bu garip bir şeydi. ” **Teknik Uzmanlık Hala Çok Önemli** İkisi de, vibe kodlama’nın kodlamayı anlamaya gerek kalmadan geliştirme vaadinin, pratikte ise teknik bilgiye ihtiyaç duyulmasının çatışmasını fark ettiler. Mueller, uzmanlığın her aşamada sonuçları geliştirdiğine vurgu yaptı — tercih edilen site oluşturucu tipini bilmek ve ön yayın doğrulamaları kurmak, başarıyı artırır. Yönlendirme olmadan yapay zeka, statik site oluşturucu, JavaScript açısından zengin framework ya da veritabanı backend’li bir CMS olup olmadığını öngörmeden mimari hakkında varsayımlarda bulunur. Mueller şu yorumu yaptı: “Bunların hepsi makul varsayımlar; bir geliştiriciye sorarsanız, onlar da aynı varsayımlarda bulunur. Ama yapay zekaya ‘bir web sitesi istiyorum’ derseniz, o bir tane seçecektir. ” Kişisel veya düşük riskli statik siteler için bu keşif yaklaşımı yeterli olabilir. Ancak, kullanıcı verileri veya canlı üretim hizmetleri içeren uygulamalarda Mueller, bilgili profesyonellerin devreye girmesini önerir. **Vibe Kodlama Sitelerinin SEO ve Görünürlüğü** Mueller’in oluşturduğu siteler makul HTML ortaya koydu, bu nedenle bunların vibe kodlama siteleri olduğunu fark etmek zor oldu. Yorum yaptı: “Pratikte, kimse bu bir vibe kodlama sitesi diyemez, ” dedi, fakat bazı popüler vibe kodlama çerçevelerinin tanınabilir kalıplar bırakabileceğine dikkat çekti. Ayrıca içerik konusunda endişelerini paylaştı: gelişmiş siteler, sahipleri AI kullanarak içerik üretmeye teşvik edebilir. Mueller, bu yeteneği kabul etti ama AI tarafından yazılmış içeriğin sınırlı bir değer sunduğunu düşündü. Splitt de katıldı ve AI tarafından üretilen içeriğin, neden kullanıcıların siteyi ziyaret edip doğrudan AI’ya sormak yerine oraya gitmesi gerektiği sorusunu gündeme getirdi. Daha önce Mueller, Reddit’te incelediği Bento Grid Generator gibi vibe kodlama siteleriyle ilgili benzer sorunları dile getirmişti; bu sorunlar arasında taranabilirlik, güncellenmemiş meta etiketleri ve arama motorlarının erişemediği JavaScript’e gömülü içerik bulunuyordu. **Gelecek İçin** Podcast’ta vibe kodlama siteleriyle ilgili resmi yönergeler veya politika açıklamaları sunulmadı, ancak Mueller ve Splitt deneyimlerine dayanarak içgörüler paylaştılar. Yapay zeka kodlama araçlarıyla deneme yapanlar için çıkarılacak ders, yapay zekanın düşük riskli projelerde belirli kodlama görevlerinde verimli şekilde yardımcı olabileceği, ancak SEO kararlarının yine de bilgili insanların katılımını gerektirdiğidir.