Bu hafta haber aktarm\u0131yorum, rehber yaz\u0131yorum. Bir dil modeli markan\u0131z hakk\u0131nda ne s\u00f6yleyece\u011fine yaln\u0131zca iki \u015feye bakarak karar veriyor: e\u011fitim verisi ve grounding.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Sahadaki yanl\u0131\u015f inan\u0131\u015flar\u0131n neredeyse hepsi bu ayr\u0131m\u0131 ka\u00e7\u0131rmaktan do\u011fuyor. Alt\u0131 yanl\u0131\u015f\u0131 tek tek a\u00e7\u0131yorum. Merkezde llms.txt vakas\u0131 var ve as\u0131l ders dosyada de\u011fil: ne Google’\u0131n beyan\u0131na ne de sevdi\u011finiz uzman\u0131n bug\u00fcnk\u00fc c\u00fcmlesine sorgusuz inan\u0131n.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Sonunda tek bir canl\u0131 g\u00f6zlem: Google’a “en iyi kredi kart\u0131 hangisi” dedim, yedi bankan\u0131n kart\u0131n\u0131 sayd\u0131; ama cevab\u0131 besleyen kaynaklar kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma siteleriydi.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Herkese merhaba!<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Ge\u00e7en hafta bir okurum \u015funu sordu: “Mert, \u00f6l\u00e7mesi tamam da, bu model benim hakk\u0131mda konu\u015furken tam olarak neye bak\u0131yor?”<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Basit bir soru ama sahadaki kafa kar\u0131\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131n\u0131n tam merkezinde duruyor. GEO tart\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131n \u00e7o\u011fu, modelin cevab\u0131 nas\u0131l \u00fcretti\u011fine dair yanl\u0131\u015f bir resimden besleniyor. Yanl\u0131\u015f resimden de do\u011fru strateji \u00e7\u0131kmaz.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Kahvenizi al\u0131n, temele iniyoruz.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bir dil modelinin markan\u0131z hakk\u0131nda ne s\u00f6yleyece\u011fini belirleyen yaln\u0131zca iki mekanizma var ve kald\u0131rac\u0131n\u0131z\u0131n tamam\u0131 ikincisinde.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
1. E\u011fitim verisi.<\/strong> Modelin e\u011fitildi\u011fi anda internetten dondurulmu\u015f bir kesit. Markan\u0131z o kesitte varsa model sizi bilir, yoksa bilmez. Bunu kolayca de\u011fi\u015ftiremezsiniz; gelecek e\u011fitim d\u00f6ng\u00fclerini etkilemek aylar al\u0131r.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n 2. Grounding.<\/strong> Kullan\u0131c\u0131 soruyu sordu\u011fu anda modelin gidip canl\u0131 kaynak \u00e7ekmesi, o kaynaklar\u0131 okumas\u0131 ve cevab\u0131 onlara bakarak yazmas\u0131. Teknik ad\u0131 RAG (retrieval augmented generation), sade ad\u0131 web aramas\u0131. Motorlar tipik bir sorgu i\u00e7in 40\u201350 kaynak tar\u0131yor ve en ilgili 12\u201320’sini yan\u0131ta al\u0131yor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n \u0130yi haber \u015fu: grounding dinamiktir ve tamamen sizin sahan\u0131zd\u0131r. Model bu sabah yay\u0131mlanm\u0131\u015f bir i\u00e7eri\u011fi al\u0131nt\u0131layabilir; e\u011fitim verisinde hi\u00e7 g\u00f6rmedi\u011fi bir markay\u0131 \u00f6nerebilir. Yani “biz k\u00fc\u00e7\u00fc\u011f\u00fcz, yapay zek\u00e2 bizi bilmiyor” c\u00fcmlesi bir kader de\u011fil, yaln\u0131zca ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131d\u0131r.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Bitmedi. E\u011fitim verisi donmu\u015f foto\u011fraf, grounding canl\u0131 yay\u0131n. Ad\u0131n\u0131z e\u011fitim verisinde hi\u00e7 ge\u00e7mese bile, soru soruldu\u011funda yap\u0131lan aramada bulunursan\u0131z cevaba girersiniz.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Ne yapmal\u0131:<\/strong> Enerjinizi “modele kendimi \u00f6\u011fretmeye” de\u011fil, “soru soruldu\u011funda bulunacak yerde olmaya” harcay\u0131n.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n En pahal\u0131 yanl\u0131\u015f bu. Google’\u0131n Yapay Zek\u00e2 Bak\u0131\u015f\u0131 Google’\u0131 kullan\u0131yor, do\u011fru. Ama ChatGPT k\u0131smen Bing’den besleniyor, Perplexity’nin kendi indeksi var, Claude Brave’i kullan\u0131yor, Grok ise web aramas\u0131n\u0131n yan\u0131nda X’i de tar\u0131yor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Ne yapmal\u0131:<\/strong> Hepsi i\u00e7in ayr\u0131 optimizasyon \u015fart de\u011fil. Ama hi\u00e7birini yanl\u0131\u015fl\u0131kla engellemedi\u011finizden emin olun. Google’da birinci olup ChatGPT’nin hi\u00e7 g\u00f6remedi\u011fi bir site olmak bug\u00fcn fazlas\u0131yla m\u00fcmk\u00fcn.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Model sizin sorunuzu oldu\u011fu gibi aratm\u0131yor. Tek bir promptu i\u00e7eride 2, 6, bazen 20 ayr\u0131 aramaya b\u00f6l\u00fcyor. Buna fan-out (da\u011f\u0131lan sorgular) deniyor. “50 ki\u015filik B2B \u015firketi i\u00e7in en iyi CRM” sorusu i\u00e7eride “en iyi B2B CRM 2026”, “orta \u00f6l\u00e7ek SaaS i\u00e7in CRM”, “50 kullan\u0131c\u0131 alt\u0131 fiyatland\u0131rma” gibi aramalara da\u011f\u0131l\u0131yor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Bunu \u00f6\u011frenen ekipler ise ikinci bir tuza\u011fa d\u00fc\u015f\u00fcyor ve Lily Ray bu hafta tam da onu yazd\u0131: fan-out sorgular\u0131n\u0131n tek tek pe\u015fine d\u00fc\u015fmek zaman kayb\u0131; her fan-out i\u00e7in ayr\u0131 bir sayfa a\u00e7mak ise sizi spam taraf\u0131na savurur. Kendi ifadesiyle bu, Faydal\u0131 \u0130\u00e7erik G\u00fcncellemesi \u00f6ncesindeki taktikleri hat\u0131rlat\u0131yor. Do\u011frusu, fan-out sorgular\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7ekte analiz edip ana konu k\u00fcmelerine ay\u0131rmakt\u0131r.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Biz bunu GeoGenie.ai \u00fczerinde yap\u0131sal olarak y\u00fcr\u00fct\u00fcyoruz: platform konu ve persona k\u00fcmesini ba\u015ftan kuruyor, promptlar\u0131 be\u015f motorda ayr\u0131 ayr\u0131 izliyor ve cevab\u0131n hangi alan adlar\u0131ndan beslendi\u011fini g\u00f6steriyor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Ne yapmal\u0131:<\/strong> Tek bir fan-out i\u00e7in sayfa a\u00e7may\u0131n; promptun arkas\u0131ndaki konu k\u00fcmesi i\u00e7in i\u00e7erik kurun. Modelin fan-out s\u0131ras\u0131nda ekledi\u011fi kelimelere de dikkat edin. En s\u0131k ekledi\u011fi iki \u015fey var: g\u00fcncel y\u0131l ve “yorumlar”.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Model sayfan\u0131n tamam\u0131n\u0131 alm\u0131yor, pasaj al\u0131yor. 3.000 kelimelik bir yaz\u0131n\u0131z al\u0131nt\u0131land\u0131\u011f\u0131nda, cevaba giren \u015fey oradaki 40 kelimelik tek bir paragraf olabilir.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Ne yapmal\u0131:<\/strong> Her \u00f6nemli sayfan\u0131n \u00fcst k\u0131sm\u0131na, tek ba\u015f\u0131na ayakta duran, kendi kendine yeten, net bir cevap paragraf\u0131 koyun. Cevab\u0131 14. paragrafa, \u00fc\u00e7 \u015fartl\u0131 c\u00fcmlenin aras\u0131na saklarsan\u0131z model onu oradan \u00e7\u0131karamaz.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Google, yapay zek\u00e2 i\u00e7in optimizasyon rehberinde, ba\u015fl\u0131\u011f\u0131 d\u00fcped\u00fcz “yanl\u0131\u015f inan\u0131\u015flar\u0131 \u00e7\u00fcr\u00fctmek” olan bir b\u00f6l\u00fcmde llms.txt gibi dosyalara ihtiyac\u0131n\u0131z olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 yazd\u0131. Sekt\u00f6r de “konu kapand\u0131” dedi. Ben de aylard\u0131r “sihirli dosya pe\u015finde ko\u015fmay\u0131n” diyorum.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Sonra Google kendi kendisiyle \u00e7eli\u015fti. Chrome Lighthouse, May\u0131s 2026’da ajan taramas\u0131 (Agentic Browsing) denetimini varsay\u0131lan h\u00e2le getirdi ve bu denetim sitede llms.txt olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 kontrol ediyor. Yani Google’\u0131n bir eli “bo\u015f ver” derken, \u00f6b\u00fcr eli dosyay\u0131 ar\u0131yor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Sonra Cyrus Shepard (Zyppy kurucusu, Moz’un eski Global SEO ba\u015fkan\u0131) laf\u0131 b\u0131rak\u0131p test etti. Buldu\u011fu \u015fu: Google llms.txt dosyalar\u0131n\u0131 tan\u0131yor, i\u00e7indekini okuyor ve yan\u0131tlar\u0131nda kaynak g\u00f6sterebiliyor. Verdi\u011fi bir \u00f6rnekte, o konu i\u00e7in al\u0131nt\u0131lanan tek URL llms.txt dosyas\u0131n\u0131n kendisiydi. Demek ki “tamamen yok say\u0131yorum” c\u00fcmlesi, kelimenin tam anlam\u0131yla do\u011fru de\u011fil.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Madalyonun \u00f6b\u00fcr y\u00fcz\u00fcn\u00fc de \u00e7evirelim. Uzmanlar yerinde bir itiraz getirdi: bu, llms.txt’ye \u00f6zel bir muamele olmayabilir. Google zaten i\u00e7 linki verilen her .txt dosyas\u0131n\u0131 tarar ve dizine ekler; dosyan\u0131n ad\u0131 llms.txt olmu\u015f, notlar.txt olmu\u015f, taray\u0131c\u0131 i\u00e7in fark etmez. Cyrus da bu teknik a\u00e7\u0131klamaya kat\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131k\u00e7a s\u00f6yledi. (Tart\u0131\u015fman\u0131n ayr\u0131nt\u0131l\u0131 d\u00f6k\u00fcm\u00fcn\u00fc toplulukta payla\u015fm\u0131\u015ft\u0131m.)<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Do\u011fru okuma \u015fu: Google llms.txt’yi yok saym\u0131yor ama \u00f6zel bir standart olarak da kutsam\u0131yor. Ger\u00e7ek, iki u\u00e7 aras\u0131nda bir yerde duruyor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Bu arada Ahrefs 137 bin siteyi inceledi ve tabloyu netle\u015ftirdi: sitelerin y\u00fczde 28’i llms.txt yay\u0131ml\u0131yor ama bu dosyalar\u0131n y\u00fczde 97’si May\u0131s 2026’da hi\u00e7 istek almad\u0131. Cevab\u0131 canl\u0131 \u00fcreten yapay zek\u00e2 botlar\u0131n\u0131n pay\u0131 ise t\u00fcm isteklerin yaln\u0131zca y\u00fczde 1,1’i. Dahas\u0131, var olmayan llms.txt dosyalar\u0131 i\u00e7in hi\u00e7bir yapay zek\u00e2 botu istek g\u00f6ndermemi\u015f. Yani kimse o kap\u0131y\u0131 aram\u0131yor bile.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n As\u0131l ders burada ve llms.txt’nin \u00e7ok \u00f6tesinde: Google bir \u015fey s\u00f6yledi\u011finde ona bal\u0131klama atlamay\u0131n. “G\u00f6rmezden geliyorum” c\u00fcmlesi, “tamamen g\u00f6r\u00fcnmez” demek de\u011filmi\u015f.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Ama \u015f\u00fcphecili\u011fimizi yaln\u0131zca Google’a saklamayal\u0131m. Cyrus’un kendisi de bir d\u00f6nem “llms.txt i\u00e7in elde pek kan\u0131t yok” diyenlerdendi; sonra test etti ve pozisyonunu g\u00fcncelledi. Bu g\u00fczel bir \u015fey, iyi bir uzman veriye g\u00f6re fikir de\u011fi\u015ftirir. Ama bizim \u00e7\u0131karaca\u011f\u0131m\u0131z ders \u015fu: sevdi\u011fimiz isimler de yan\u0131labilir, onlar da geri ad\u0131m atabilir. Ne Google’\u0131n beyan\u0131n\u0131 ne de bir uzman\u0131n bug\u00fcnk\u00fc c\u00fcmlesini sorgusuz kabul edelim. En sa\u011flam pusula, kendi testimizdir.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Bir dengeyi de g\u00f6zden ka\u00e7\u0131rmayal\u0131m: bunlar\u0131n hi\u00e7biri “llms.txt bir s\u0131ralama fakt\u00f6r\u00fcd\u00fcr” anlam\u0131na gelmiyor. Gelmiyor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Model zaten \u00f6\u011frenmiyor. Her sorguda yeniden grounding yap\u0131yor, yani ayn\u0131 kaynak havuzuna gidip ayn\u0131 bilgiyi tazeliyor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Kendi verimle g\u00f6stereyim. Be\u015f haftal\u0131k takibimde, Stradiji’nin kurulu\u015f y\u0131l\u0131n\u0131 “2010” diye veren hata (do\u011frusu 2009), be\u015f motordan d\u00f6rd\u00fcnde ve be\u015f haftan\u0131n hepsinde tekrar etti. \u00dcstelik do\u011fru bilgi kendi sayfalar\u0131m\u0131zda apa\u00e7\u0131k dururken. Sebebi basit: hatay\u0131 besleyen \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc taraf sayfalar orada durduk\u00e7a, model her hafta ayn\u0131 yanl\u0131\u015f\u0131 yeniden ke\u015ffediyor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Ne yapmal\u0131:<\/strong> Kendi sayfan\u0131z\u0131 d\u00fczeltmek yetmez. Yanl\u0131\u015f\u0131 besleyen kaynaklar\u0131 d\u00fczeltin.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Yukar\u0131daki 5. yanl\u0131\u015f\u0131 okuduktan hemen sonra bunu anlatmak istiyorum, \u00e7\u00fcnk\u00fc disiplinimizin bir sonraki s\u0131nav\u0131 kap\u0131da.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n OKF nedir?<\/strong> Google Cloud’un 15 Haziran 2026’da duyurdu\u011fu Open Knowledge Format, kurumsal bilgiyi yapay zek\u00e2 ajanlar\u0131n\u0131n okuyabilece\u011fi ortak bir formatta paketlemek i\u00e7in \u00f6nerilen a\u00e7\u0131k bir standart. Teknik olarak sade: markdown dosyalar\u0131 ve ba\u015flar\u0131na eklenen YAML \u00fcstverisi. Her kavram (bir veri k\u00fcmesi, bir metrik tan\u0131m\u0131, bir API ucu) bir belge oluyor; Google buna “a\u011fa\u00e7” diyor, belgeleri bir araya getirince de “orman” \u00e7\u0131k\u0131yor. Tedarik\u00e7iden ba\u011f\u0131ms\u0131z, s\u00fcr\u00fcm kontrol\u00fcnde ya\u015fayabilen, hem insan\u0131n hem makinenin okudu\u011fu bir yap\u0131. Spesifikasyon GitHub’da a\u00e7\u0131k.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Google’\u0131n gerek\u00e7esi \u00e7arp\u0131c\u0131: temel modeller g\u00fc\u00e7lendik\u00e7e onlar\u0131 s\u0131n\u0131rlayan \u015fey art\u0131k zek\u00e2 de\u011fil, ba\u011flam eksikli\u011fi.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Neden \u00f6nemli?<\/strong> \u00c7\u00fcnk\u00fc yapay zek\u00e2daki rekabetin merkezi kay\u0131yor: art\u0131k mesele daha iyi model geli\u015ftirmek de\u011fil, modele do\u011fru ba\u011flam\u0131 verebilmek. Bu da asl\u0131nda SEO’cular\u0131n y\u0131llard\u0131r bildi\u011fi bir ger\u00e7e\u011fin yeni versiyonu. En iyi i\u00e7eri\u011fe sahip olmak asla tek ba\u015f\u0131na yetmedi; bilginin yap\u0131land\u0131r\u0131lmas\u0131, ili\u015fkilendirilmesi ve makine taraf\u0131ndan okunabilir h\u00e2le getirilmesi gerekti. Yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veriye ve varl\u0131k SEO’suna y\u0131llard\u0131r bu y\u00fczden yat\u0131r\u0131m yap\u0131yoruz. OKF, ayn\u0131 problemin ajan \u00e7a\u011f\u0131ndaki kar\u015f\u0131l\u0131\u011f\u0131.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n \u015eimdi disiplin k\u0131sm\u0131, dikkat. Bu say\u0131n\u0131n b\u00fct\u00fcn dersi burada i\u015fliyor: OKF bir Google s\u0131ralama fakt\u00f6r\u00fc de\u011fil. Sitenize bir okf\/ klas\u00f6r\u00fc koydu\u011funuzda Yapay Zek\u00e2 Bak\u0131\u015f\u0131’nda daha \u00e7ok g\u00f6r\u00fcnmezsiniz. OKF a\u00e7\u0131k web i\u00e7in de\u011fil, kurum i\u00e7i bilgi katman\u0131 ve ajanlar i\u00e7in tasarland\u0131. \u00dcstelik Google’\u0131n kendisi a\u00e7\u0131k\u00e7a yaz\u0131yor: “OKF v0.1 bir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131d\u0131r, bitmi\u015f bir standart de\u011fil.”<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Yani llms.txt filmini yeniden izlemeyelim. Sekt\u00f6r\u00fcn refleksi belli: “Google yeni bir format \u00e7\u0131kard\u0131, hemen \u00fcretelim, belki g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fck getirir.” Getirmez. En az\u0131ndan bug\u00fcn, elimizdeki veriye g\u00f6re getirmez.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Peki ne yapmal\u0131?<\/strong> Format\u0131n kendisine de\u011fil, alt\u0131ndaki ilkeye yat\u0131r\u0131m yap\u0131n: makinenin okuyamad\u0131\u011f\u0131 bilgi, ajan i\u00e7in var olmayan bilgidir. Bu ilke, OKF kazansa da kaybetse de do\u011fru kalacak. Kurumsal bilginizi (\u00fcr\u00fcn verisi, fiyat mant\u0131\u011f\u0131, uzmanl\u0131k alan\u0131n\u0131z, s\u0131k sorulanlar) da\u011f\u0131n\u0131k PDF’lerden ve kimsenin a\u00e7mad\u0131\u011f\u0131 sunumlardan \u00e7\u0131kar\u0131p yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f, g\u00fcncel ve okunabilir bir katmana ta\u015f\u0131y\u0131n. Bunu yaparsan\u0131z hangi standart kazan\u0131rsa kazans\u0131n haz\u0131r olursunuz. Yapmazsan\u0131z, hi\u00e7bir dosya sizi kurtarmaz.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n \u00d6nce d\u00fcr\u00fcst bir itirafta bulunay\u0131m. Bu b\u00f6l\u00fcm i\u00e7in SEO ara\u00e7lar\u0131ndan s\u0131ralama verisi \u00e7ektim, \u00e7arp\u0131c\u0131 tablolar \u00e7\u0131kt\u0131 ve neredeyse “\u015fu site 1. s\u0131rada” diye man\u015fet atacakt\u0131m. Sonra ayn\u0131 sorgular\u0131 kendi taray\u0131c\u0131mda canl\u0131 aratt\u0131m; sonu\u00e7lar tutmad\u0131. S\u0131ralama; oturuma, ki\u015fiselle\u015ftirmeye, konuma ve sorguyu tam olarak nas\u0131l yazd\u0131\u011f\u0131n\u0131za g\u00f6re oynuyor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n O y\u00fczden size s\u0131ralama tablosu g\u00f6stermiyorum. Bunun yerine \u00e7ok daha sa\u011flam olan tek \u015feye bak\u0131yorum: at\u0131flar. Grounding’in g\u00f6r\u00fcnen y\u00fcz\u00fc tam olarak oras\u0131.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Google’a “en iyi kredi kart\u0131 hangisi” diye sordum. Yapay Zek\u00e2 Bak\u0131\u015f\u0131 yedi bankan\u0131n kart\u0131n\u0131 isim isim sayd\u0131: Garanti BBVA Shop&Fly ve Miles&Smiles, \u0130\u015f Bankas\u0131 Maximiles, Yap\u0131 Kredi Worldcard, Akbank Axess, nakit avans i\u00e7in QNB, TEB, DenizBank.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nSekt\u00f6r\u00fcn inand\u0131\u011f\u0131 6 yanl\u0131\u015f<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Yanl\u0131\u015f 1: “Model beni e\u011fitim verisinden bilmiyorsa i\u015f bitti.”<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Yanl\u0131\u015f 2: “Modeller Google kullan\u0131yor, Google’da s\u0131ralan\u0131rsam yeter.”<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Yanl\u0131\u015f 3: “Tek bir soruya g\u00f6re optimize ederim.” (Ve tersi: “Her fan-out i\u00e7in bir sayfa a\u00e7ar\u0131m.”)<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Yanl\u0131\u015f 4: “Sayfam al\u0131nt\u0131land\u0131ysa sayfam okundu demektir.”<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Yanl\u0131\u015f 5: “Bir sihirli dosya koyar\u0131m, i\u015f biter.” (Rehberin kalbi buras\u0131.)<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Yanl\u0131\u015f 6: “Yanl\u0131\u015f\u0131 bir kez d\u00fczeltirsem model \u00f6\u011frenir.”<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
S\u0131radaki s\u0131nav: OKF (Open Knowledge Format)<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Tek bir canl\u0131 g\u00f6zlem (\u00e7al\u0131\u015fma de\u011fil, g\u00f6zlem)<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n