- Makine okumayı kolaylaştırmak için anlamsal HTML ve erişilebilirlik ağacı kullanılarak web yapısının optimizasyonu.
- Gezinti hatalarını önlemek için DOM analizini görsel yakalamalarla birleştiren çok modlu stratejilerin uygulanması.
- RAG kullanılarak rollerin, harici araçların ve veri kaynaklarının tanımlanmasına dayalı olarak ajanın stratejik planlaması.
İnternet trafiğinin değiştiğini muhtemelen fark etmişsinizdir. Artık sadece bağlantılara tıklayan insanlar değil; otonom ziyaretçiler ortaya çıktı – kullanıcı adına belirli görevleri tamamlamak için web sitenize giren yapay zeka ajanları. Bu sistemler zevk için internette gezinmez; eylemleri planlar ve uygularlar, bu da siteniz karmaşık görsel efektlerle veya sık sık değişen tasarımlarla doluysa büyük bir zorluk teşkil eder.
Sorun şu ki, birçok web sitesi insan gözünü etkilemek üzere tasarlanmıştır, ancak yapay zeka için akıcı hareketler veya karmaşık kaydırma durumları gerçek bir baş ağrısıdır. Sitenizin aşılmaz bir engel haline gelmesini önlemek için, mimarisini makine tarafından okunabilir hale getirmeniz, böylece yapay zekanın kaybolmamasını ve kullanıcının istediği görevi zahmetsizce tamamlayabilmesini sağlamanız gerekir.
Acenteler web sitenizi nasıl algılıyor?
Bizden farklı olarak, yapay zekâ bir monitör kullanmaz. Yapay zekâ, ajanın verimli olup olmayacağını veya sadece kendi etrafında dönüp duracağını belirleyen eyleme dönüştürülebilir temsillerden yararlanır. Temel olarak üç girdi yolunu kullanırlar:
- Ekran görüntüleri: Ajan, web sitesinin fotoğrafını çekiyor ve nesnelerin nerede olduğunu anlamak için görme modellerini kullanıyor. Örneğin, büyük kırmızı bir düğmenin bir şeyi silmek için olduğunu ve dikkatli kullanılması gerektiğini çıkarabilir. Sorun şu ki, bu yöntem çok sayıda token tüketir Ve yavaş olduğu için genellikle yedek plan olarak düşünülüyor.
- HTML kodu: Burada, aracı DOM'u ve öğelerin hiyerarşisini analiz eder. Kimlikler ve sınıflar sayesinde, bir satın alma düğmesinin belirli bir ürüne ait olduğunu ve diğerine ait olmadığını anlayabilir ve böylece bir ilişki kurabilir. mantıksal ilişki bileşenler arasında.
- Erişilebilirlik ağacı: Bu, en değerli parça. CSS'den tüm görsel karmaşayı kaldıran ve yalnızca önemli olanı bırakan bir tarayıcı API'si: roller, isimler ve durumlar. Yapay zeka için bu, bir şeye sahip olmak gibidir. yüksek doğrulukta harita Bu da size her bir giriş alanının veya kaydırıcının ne işe yaradığını tam olarak gösterir.
Modern ajanların yaptığı en akıllıca şey, tek bir kaynağa güvenmemektir. DOM'u görsel işlemeyle birleştirerek, düğme gibi görünen ancak aslında sadece div etiketleri olan öğelerin tuzağına düşmekten kaçınırlar. Misyonumuz, tüm bu kanallardaki göstergeleri temizleyerek anlamsal boşlukların kalmamasını sağlamaktır.
Yapay zekâ dostu web siteleri oluşturmak için pratik ipuçları
Web sitenizin emlakçılar için bir cennet olmasını istiyorsanız, bazı altın kuralları uygulamanız gerekir. İlk olarak, düğmeleri gizleyebilecek hayalet öğelerden veya şeffaf kaplamalardan kaçının, çünkü yapay zeka açıkça görebildiğimiz düğmeleri göz ardı edebilir . Ayrıca, tutarlı bir tasarım sürdürmek hayati önem taşır; alışveriş sepeti düğmesinin konumu kategoriye bağlı olarak değişirse, emlakçı kafası karışacaktır.
Kod konusunda, her zaman anlamsal HTML'ye öncelik verin . Bir div'i düğme gibi göstermeye zorlamak yerine `<button>` veya `<a>` gibi etiketler kullanın. Div kullanmaktan başka seçeneğiniz yoksa, `role="button"` özniteliğini ve uygun `tabindex` değerini eklemeyi unutmayın. Ayrıca, CSS'de `cursor: pointer` özniteliğini kullanmanız ve `for` özniteliğini kullanarak `<label>` etiketlerini doğru şekilde bağlamanız şiddetle tavsiye edilir, böylece yapay zeka her alana hangi verinin girileceğini tam olarak bilir.
Kendi yapay zekâ ajanınızın mantığını tasarlamak
Web sitesini uyarlamanın yanı sıra kendi aracınızı da oluşturuyorsanız, körü körüne işe girişmeyin. Öncelikle kullanıcının kim olacağını tanımlayın , çünkü teknik bir profil, kod hakkında hiçbir şey bilmeyen birinden aynı şeyleri beklemez. Sorumluluklarını da tanımlamalısınız: tüm sorunu mu çözecekler yoksa sadece sıkıcı görevleri mi otomatikleştirecekler?
İşleyeceğiniz veri türünü analiz etmek çok önemlidir. Bazen çok modlu bir model yeterli olmaz; karmaşık tablolar veya grafikler içeren PDF'leri okumak için özel OCR'ye ihtiyacınız vardır. Benzer şekilde, yapay zeka destekli uygulama geliştirme ve GitHub Copilot gibi araçları kullanarak, gerçek dünya bilgi tabanlarına (örneğin bir CRM veya kod tabanı) erişmek için, yapay zeka destekli üretim ve GitHub Copilot gibi araçları kullanarak, sadece cevaplar uydurmak yerine, Geri Alma Destekli Üretim (RAG) uygulamak çok önemlidir.
Son olarak, temsilcinizi harici araçlarla donatın. Randevuları yönetmeleri gerekiyorsa takvim erişimine, planlama yapmaları gerekiyorsa izole bir ortama ihtiyaç duyarlar. Matematiksel hesaplamalar için, LLM'lerin tipik hesaplama hatalarından kaçınmak amacıyla Wolfram Alpha gibi hesaplama motorları kullanmak tercih edilir. Başarının, yineleme ve kullanıcının zamandan tasarruf etme doğruluğunu değerlendirme ile ölçüldüğünü unutmayın .
Kurumsal ekosistemlere entegrasyonlar
Profesyonel ortamlardan, özellikle Microsoft 365 ve Dataverse'den bahsettiğimizde, araç seçimi çok önemlidir. Bu durumlarda, Copilot Studio , yerel olarak entegre olması ve inanılmaz derecede hızlı ve sorunsuz dağıtım sağlaması nedeniyle en iyi seçenektir. Azure AI Foundry çok güçlü olsa da, çok daha manuel ve zahmetli bir yapılandırma gerektirir, bu da çevik uygulama arayanlar için onu daha az pratik hale getirir.
Web sitesinin arama motoru optimizasyonu (AR) açısından geliştirilmesi sadece teknolojik trendlerle ilgili bir konu değil; web geliştirmenin temel prensiplerine, yani erişilebilirlik, anlambilim ve temiz yapıya geri dönmenin en iyi yoludur. WebMCP gibi standartları uygulayarak ve erişilebilirlik ağacını denetleyerek, yalnızca makinelerin işini kolaylaştırmakla kalmıyor, aynı zamanda sitemizi ziyaret eden tüm insanlar için çok daha kapsayıcı ve verimli bir deneyim yaratıyoruz.
