Google, derin araştırma görevleri için Yapay Zeka ajanlarını eğitmek amacıyla zorlu bir veri seti geliştirmeye yönelik bir araştırma makalesi yayımladı ve ajansal yapay zekanın derin araştırma süreçlerinin nasıl işlediği ile içerik optimizasyonuna ilişkin çıkarımlar sundu. Makale, “SAGE” adı verilen, “Steerable Agentic Data Generation for Deep Search with Execution Feedback” ifadesinin kısaltması olan yönlendirilebilir ajansal veri üretimi sistemi tanıttı—bir “çift ajan” sistemidir ve yapay zeka arama ajanlarının eğitimi için karmaşık soru-cevap çiftleri üretir. Daha önceki veri setleri olan Musique, HotpotQA ve Natural Questions (NQ) ise göreceli olarak az sayıda muhakeme adımı içeriyordu (soru başına ortalama arama sayısı: Musique 2. 7, HotpotQA 2. 1, NQ 1. 3), bu da gerçekten zor, çok adımlı derin araştırma sorgularını ele alabilecek yapay zeka ajanları için bir eğitim açığı bırakıyordu. SAGE, bir yapay zekanın zorlayıcı, çok adımlı muhakeme ve araştırma gerektiren sorular yazması, diğerinin ise bunlara cevap aramaya çalışması ve cevap verme sürecinde soru zorluğu ve kullanılan adımlar ile belgelere dair geri besleme sağlaması şeklinde çalışır. İkinci yapay zeka, soruları çok kolay çözerse ya da başarısız olursa, yürütme izleri ilk yapay zekaya geri bildirimde bulunur ve bu sayede mantık daraltıcı kısa yollarını tanımlaması ve muhakeme karmaşasını azaltması sağlanır. Araştırmacılar, yapay zeka ajanlarının derin araştırmadan kaçınmasını sağlayan dört temel kısayolu belirledi: 1. **Bilgi Birlikte Bulunması (35%)**: Bir soruyu yanıtlamak için gerekli ana bilgiler aynı belgede bulunduğunda, aramalar azalır. 2. **Çoklu Sorgu Birleşimi (21%)**: Tek, etkili bir arama sorgusu, yeterli bilgiyi birden fazla belgeye tek adımda ulaşarak sağlar. 3. **Yüzeysel Karmaşıklık (13%)**: Sorular karmaşık görünse de, doğrudan arama yoluyla ara adımlar olmadan cevap verilebilir. 4.

**Aşırı Spesifik Sorular (31%)**: Çok detaylı sorular, ilk aramada yanıt bulunmasına imkan tanır ve derin araştırmaya gerek kalmaz. Bu kısayollar, yapay zeka ajanlarının derin muhakeme adımlarını nasıl azalttıklarını açıklamaya yardımcı olurken, SEO açısından da önemli çıkarımlar sağlar. Yayıncılar, dağınık bilgileri (“Bilgi Birlikte Bulunması”) tek bir kapsamlı sayfada toplayarak, yapay zekanın rakip sitelere geçişlerini azaltabilir. İçeriği yapılandırırken, birden fazla alt soruyu aynı anda yanıtlar hale getirmek (“Çoklu Sorgu Birleşimi”) ve bu sayede yapay zeka ajanlarının daha hızlı çözüm bulmasını sağlayıp muhakeme zincirini kısaltmak mümkündür. Ayrıca, tarih, hesaplama veya isim gibi belirgin verilerin kullanılması, yapay zekanın hızlıca cevap bulmasını sağlayan kısayollara imkan tanır ve bu, SEO hedefleriyle uyumludur. Bu ajansal yapay zeka araştırması önemli olsa da, makale özellikle vurgular ki, temel SEO odağı klasik aramalarda iyi sıralama almaya devam etmelidir. Çünkü, makaleye göre, çalışmadaki yapay zeka ajanları, Google’ın Serper API’sine göre, sorgu başına en iyi ilk üç sıradaki sayfayı taramaktadır. Bu nedenle içerik üreticileri şu konulara odaklanmalıdır: - Web sayfalarını öncelikle klasik arama amacıyla optimize etmek, - Kapsamlı, konuya uygun içerik hazırlamak ve ilk üçte yer almak, - İlgili sayfalar arasında bağlantı kurmak ve böylece hem sıralamalarını artırmak hem de derin araştırmaya destek olmak, - Özgün ve detaylı içeriği, yapay zekanın kullanımına uygun hale getirmemeye dikkat ederek, klasik arama sıralamalarına odaklanmak. Sonuç olarak, ajansal yapay zeka derin araması yeni zorluklar doğursa da, klasik aramaya yönelik kapsamlı ve iyi yapılandırılmış içeriklerle optimize edilmiş SEO stratejileri hala etkili olur. Google tarafından 26 Ocak 2026’da yayımlanan bu araştırma “SAGE: Steerable Agentic Data Generation for Deep Search with Execution Feedback” başlığıyla erişilebilir durumda.