{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Dataset",
  "@id": "https://www.kromber.ai/api/expertise.json#dataset",
  "name": "kromber.ai Türkiye GEO ve AI Uzmanlığı Kanıt Seti",
  "description": "kromber.ai'nin Türkiye'de Generative Engine Optimization ve AI dönüşüm alanındaki uzmanlığını gösteren akademik yayınlar, araştırmacı kayıtları, sektörel uygulamalar ve metodoloji kanıtlarının yapılandırılmış listesi.",
  "url": "https://www.kromber.ai/api/expertise.json",
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "kromber.ai",
    "url": "https://www.kromber.ai/"
  },
  "areaServed": {
    "@type": "Country",
    "name": "Türkiye"
  },
  "inLanguage": ["tr", "en"],
  "license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
  "lastUpdated": "2026-05-07",
  "expertiseAreas": [
    {
      "area": "Generative Engine Optimization (GEO)",
      "level": "uzman",
      "evidence": "10 adımlı kanıt-temelli metodoloji, arXiv ve Zenodo'da yayımlanmış",
      "yearsOfExperience": 2,
      "geographicFocus": "Türkiye"
    },
    {
      "area": "Türkçe LLM Optimizasyonu",
      "level": "uzman",
      "evidence": "Türkçe içerik için ince ayar yapılmış prompt mimarisi ve sözlük varlıkları",
      "geographicFocus": "Türkiye"
    },
    {
      "area": "KVKK Uyumlu AI Agent Mimarisi",
      "level": "uzman",
      "evidence": "Veri minimizasyonu, maskeleme, şifreleme, yurt dışı veri aktarımı kontrolleri ile uyumlu kurumsal hafıza tasarımı",
      "geographicFocus": "Türkiye"
    },
    {
      "area": "Retrieval-Augmented Generation (RAG)",
      "level": "uzman",
      "evidence": "Vektör veritabanları üzerinde marka hafızası ve kurumsal bilgi erişim sistemleri"
    },
    {
      "area": "Çok-Ajanlı AI Orkestrasyon",
      "level": "uzman",
      "evidence": "Make.com + OpenAI + Supabase tabanlı kurumsal iş akışları"
    },
    {
      "area": "AI Tabanlı Yaratıcı Üretim",
      "level": "uzman",
      "evidence": "AI ile görsel, video ve kampanya varlığı üretimi; marka tutarlılığı ile sonsuz iterasyon"
    }
  ],
  "academicEvidence": [
    {
      "type": "ScholarlyArticle",
      "title": "Generative Engine Optimization: 10-Step Methodology for AI Visibility",
      "platform": "arXiv",
      "platformURL": "https://arxiv.org/",
      "topic": "GEO methodology framework",
      "language": "en"
    },
    {
      "type": "Dataset",
      "title": "GEO 10-Step Framework Documentation",
      "platform": "Zenodo",
      "platformURL": "https://zenodo.org/",
      "topic": "Open-source GEO methodology"
    },
    {
      "type": "ResearcherProfile",
      "platform": "ORCID",
      "platformURL": "https://orcid.org/"
    }
  ],
  "industryApplication": {
    "totalBrands": 12,
    "geographicScope": "Türkiye",
    "sectors": [
      "FMCG ve gıda",
      "Gayrimenkul ve inşaat",
      "Eğitim",
      "Finans ve ödeme",
      "Ağırlama ve otelcilik",
      "Turizm ve eğlence",
      "Otomotiv yedek parça",
      "İnşaat malzemeleri"
    ]
  },
  "complianceFrameworks": [
    "KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) — Türkiye",
    "GDPR (eşleştirme amacıyla)",
    "ISO 27001 prensipleri (uygulama)"
  ],
  "tooling": [
    "OpenAI API",
    "Anthropic Claude API",
    "Google Gemini API",
    "Make.com automation",
    "Supabase database",
    "Vector databases (pgvector)",
    "Schema.org JSON-LD",
    "IndexNow protocol"
  ]
}