Üyelik Yok Sınırsız Kullanım Gerçek Veri %100 Ücretsiz Gizlilik Önce Hızlı Sonuç Rapor İndir Mobil Uyumlu

LLM Okunabilirlik Skoru

Büyük dil modellerinin içeriğinizi ne kadar kolay ayrıştırıp, parçalayıp yeniden kullanabileceğini puanlar. Cümle uzunluğu, paragraf boyutu, yapı, jargon ve belirsizliği ölçer — metnin LLM’ler için temiz yanıt çıkarmayı kolaylaştıran özellikleri. Metin yapıştırın veya URL girin.

Canlı veri alınıyor…

Kısa cevap

LLM Okunabilirlik Skoru, büyük dil modellerinin içeriğinizi ne kadar kolay ayrıştırabildiğini, parçalara ayırabildiğini ve yeniden kullanabildiğini ölçer. LLM'ler metni paragraflar halinde çekip alıntıladığı için temiz, iyi yapılandırılmış ve az jargon içeren yazı, doğru bir yanıta dönüştürmeleri açısından çok daha kolaydır. Araç, yapıştırılan metni veya bir URL'yi kabul eder; ardından dört boyutu — cümle netliği, kelime sadeliği, parçalanabilirlik ve ritim — puanlar ve bir Flesch Okuma Kolaylığı değeri ile eksiksiz bir okunabilirlik metrikleri tablosu sunar. Sonuç, yazınızın gerçekte ne kadar makine dostu olduğuna dair tek bir nottur.

Nasıl çalışır

  1. Metninizi yapıştırın veya bir URL girin — araç ana içeriği çeker, gezinme ve şablon öğelerini ayıklar.
  2. İçeriği cümlelere ve kelimelere böler; ardından ortalama cümle uzunluğunu hesaplar ve 40+ kelimelik çok uzun cümleleri işaretler.
  3. Kelime dağarcığını analiz eder — uzun veya karmaşık kelimelerin oranı, ortalama kelime uzunluğu ve sözcük çeşitliliği — böylece jargonun modeli ne kadar yavaşlattığını ölçer.
  4. Yapı ve ritmi değerlendirir: paragraf uzunluğu, liste kullanımı, bağımsız paragraflar, çeşitlenen cümle uzunluğu ve bir özet ya da TL;DR bulunup bulunmadığı.
  5. Sinyaller tek bir okunabilirlik puanı, bir Flesch Okuma Kolaylığı değeri ve bir metrik tablosunda birleşir; her biri sade dilde bir öneriyle sunulur.

Neleri kontrol eder

  • Cümle netliği — ideal 12–20 kelime bandındaki ortalama cümle uzunluğu; 40+ kelimelik çok uzun cümleler için puan kesintisi.
  • Kelime sadeliği — uzun veya karmaşık kelimelerin oranı, ortalama kelime uzunluğu ve genel sözcük çeşitliliği.
  • Parçalanabilirlik — bir modelin ayrı bölümler olarak çekebileceği kısa paragraflar, listeler ve bağımsız pasajlar.
  • Ritim ve doğrudanlık — yoğun ve dolambaçlı düz metin yerine çeşitlenen cümle uzunluğu ve net, etken bir anlatım.
  • Özet varlığı — modele hazır bir özet yanıt veren bir TL;DR veya özet bloğu.
  • Flesch Okuma Kolaylığı — eksiksiz metrik tablosunun yanında raporlanan standart 0–100 okunabilirlik değeri.

Neden önemli?

Bir yapay zekâ sistemi bir soruyu yanıtlarken sayfanızı baştan sona okumaz — sorguyla en alakalı pasajları çeker ve bunları bir yanıta dokur. Uzun ve karmaşık cümleler, ağır jargon ve blok halindeki paragraflar bu çıkarımı hataya açık hale getirir; böylece model ya sizi yanlış aktarır ya da içeriğinizi daha net bir kaynak için atlar. Burada iyi puan alan yazı, LLM'lerin parçalara ayırması, alıntılaması ve doğru şekilde kaynak göstermesi açısından daha kolaydır; bu da yanlış aktarılmak veya göz ardı edilmek yerine yapay zekâ yanıtlarında alıntılanma şansınızı doğrudan artırır.

Puanınızı nasıl yükseltirsiniz

Ortalama cümle uzunluğunu 12–20 kelime hedefleyin ve 40+ kelimelik her cümleyi ikiye bölün. Anlam elverdikçe karmaşık veya niş kelimeleri daha sade karşılıklarıyla değiştirin ve paragrafları kısa tutun — her biri iki ile dört cümle. Adımlar ve karşılaştırmalar için listeler ekleyin, her paragrafı bağlam dışında da iyi okunacak şekilde bağımsız yapın ve kısa bir özet ya da TL;DR ile açın. Ritmi doğal tutmak için cümle uzunluğunuzu çeşitlendirin, ardından aracı yeniden çalıştırarak Flesch puanınızın ve okunabilirlik notunuzun yükseldiğini doğrulayın.

Sıkça sorulan sorular

LLM Okunabilirlik Skoru, Flesch Okuma Kolaylığından nasıl farklıdır?

Flesch Okuma Kolaylığı, yalnızca cümle ve kelime uzunluğundan insanların okuma zorluğunu ölçer. LLM Okunabilirlik Skoru ise yapıyı, parçalanabilirliği, sözcük çeşitliliğini ve özet varlığını da tartar — yani bir dil modelinin metninizi ne kadar iyi ayrıştırıp yeniden kullanabileceğini özel olarak etkileyen faktörleri.

LLM okunabilirliği için iyi bir cümle uzunluğu nedir?

Cümle başına ortalama yaklaşık 12–20 kelime en iyi sonucu verir. Bu aralık, parçalara ayrılması zorlaşmadan bilgilendirici kalır; yanlış alıntıların en yaygın nedeni olan 40+ kelimelik çok uzun cümlelerden kaçınmalısınız.

İçeriği yapıştırmak yerine URL ile puanlayabilir miyim?

Evet. Bir URL girin; araç sayfayı çeker, ana içeriği ayıklar ve yayınlanmış haliyle puanlar; böylece yayınlanmamış taslakların yanı sıra canlı makaleleri de kıyaslayabilirsiniz.

İlgili araçlar

AI Görünürlük Denetimi

Yapay zekâ yanıt motorlarının (ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity, Copilot) markanızı görme, anlama ve öne çıkarma olasılığını puanlar. AI tarayıcı erişimini, marka-varlık sinyallerini, yapısal veriyi, alıntılanabilir içeriği ve llms.txt’i 100 üzerinden ölçer ve düzeltme listesi verir.

Aracı aç →

AI Alıntı Denetimi

Bir sayfanın yapay zekâ yanıt motorları için ne kadar alıntılanabilir olduğunu ölçer. LLM’lerin kaynak gösterirken kullandığı sinyalleri — doğrudan yanıtlar, istatistikler, dış atıflar, yazar/tarih, schema ve net yapı — puanlar ve daha çok AI alıntısı kazanmanın somut yollarını verir.

Aracı aç →

GEO Denetimi (Üretici Motor Optimizasyonu)

Sitenizin üretici motorlar için ne kadar optimize olduğunu kontrol eder. GEO temellerine odaklanır — AI tarayıcı erişimi, llms.txt, marka-varlık gücü, yapısal veri ve alıntılanabilir içerik — ve ChatGPT, Google AI Overviews ile Perplexity hazırlığını tahmin eder.

Aracı aç →

AEO Denetimi (Yanıt Motoru Optimizasyonu)

Bir sayfanın yapay zekâ yanıtlarını ve öne çıkan snippet’leri kazanmaya ne kadar hazır olduğunu puanlar. Yanıt motoru yapısını — soru başlıkları, kısa bağımsız yanıtlar, listeler, tablolar, FAQ schema ve net H1 — analiz eder; yani AI yanıt motorlarının alıp alıntıladığı biçimi.

Aracı aç →

AI Snippet Optimizasyonu

Yapay zekânın alıntılama olasılığı en yüksek paragrafları bulur ve puanlar — ardından snippet’e hazır, yeniden yazılmış bir yanıt verir. En iyi 40–60 kelimelik yanıt bloğunu tespit eder, snippet değerini puanlar ve AI Overviews ile öne çıkan snippet’ler için nasıl sadeleştireceğinizi gösterir.

Aracı aç →

Varlık Kapsamı Analizcisi

Bir sayfanın gerçekte hangi varlıkları (kişi, marka, yer, kavram) kapsadığını — yapay zekânın ve Google Bilgi Grafiği’nin okuduğu şekilde — gösterir. Belirgin varlıkları çıkarır, konu genişliğini ve derinliğini ölçer, anlamsal otoriteyi zayıflatan varlık boşluklarını işaretler.

Aracı aç →