MAVI Metodologiya Qeydi v1.0: Təriflər, Düstur, Çatışmayan Məlumatlar və Təkrarolunma

Müəllif və Tərtibatçı: Taqi Molavi Nəşriyyat: Molavi T&T Araşdırma Mərkəzi (molavi.pro/notes) Nəşr Tarixi: 10 Oktyabr 2026 Versiya: 1.1 (Texniki Metodologiya Qeydi) Kateqoriya: Süni İntellekt Görünmə Çərçivəsi və Tətbiqi Riyaziyyat

1. Memarlıq Məqsədi və Dizayn Fəlsəfəsi

Molavi Süni İntellekt Görünmə İndeksi (MAVI), əsassız və qeyri-elmi "Süni İntellekt SEO Balları" əvəzinə riyazi cəhətdən nizam-intizamlı bir standart yaratmaq üçün hazırlanmışdır. Bu texniki qeyd ümumi bal düsturunu, kalibrlənmiş qat çəkilərini, çatışmayan məlumat siyasətini və açıq mənbəli alətlər zəncirimizi sənədləşdirir.

2. Birləşdirilmiş Düstur və Kalibrlənmiş Əsas Çəkilər

Ümumi MAVI balı beş əməliyyat qatının çəkili cəmi kimi hesablanır:

$$\text{MAVI} = \sum_{i=1}^{5} w_i \times L_i \quad (\sum_{i=1}^{5} w_i = 1.0)$$

50 korporativ domendə aparılan empirik sınaqlar nəticəsində kalibrlənmiş başlanğıc çəkiləri:

$$\text{MAVI} = 0.15(L_1) + 0.20(L_2) + 0.20(L_3) + 0.20(L_4) + 0.25(L_5)$$

Riyazi Məntiq:

* $w_1 = 0.15$ (Qat 1: Texniki Əlçatanlıq): İlkin zəruri şərtdir; burada uğursuzluq indekslənmənin qarşısını alır, lakin təkbaşına semantik üstünlük vermir. * $w_2 = 0.20$ (Qat 2: Semantik Çıxarıla Bilmə): Strukturlaşdırılmış Schema.org nişanlaması. * $w_3 = 0.20$ (Qat 3: Entity Aydınlığı və Çank Uyğunluğu): Bilik qrafı təsdiqi və RAG çank uyğunluğu. * $w_4 = 0.20$ (Qat 4: İstinad Hazırlığı / CSP): İstinadın yaşama ehtimalı və müstəqil fakt sıxlığı. * $w_5 = 0.25$ (Qat 5: Canlı Empirik Görünmə): Ən yüksək çəki canlı modellərdə qərəzsiz sınaqlara ayrılır.

3. Struktur Hazırlıq Balının Ayrılması ($\text{MAVI-R}$)

Mənbə kodu səviyyəsində hazırlığı canlı model nəticələrindən asılı olmayaraq ölçmək üçün:

$$\text{MAVI-R} = \frac{0.15(L_1) + 0.20(L_2) + 0.20(L_3) + 0.20(L_4)}{0.75}$$

Bu bal mühəndislik komandalarına canlı sınaqlara başlamazdan əvvəl deterministik keyfiyyət göstəricisi təqdim edir.

4. Çatışmayan Məlumat Qaydası (Missing Data Policy)

Canlı model sınaqları hələ aparılmadıqda:

1. Sıfır Təyin Edilməsi Qadağandır: Ölçülməmiş qata heç vaxt 0 balı verilmir.
2. Qeyri-müəyyənlik Etiketi: Qat not_measured kimi qeyd olunur.
3. Yalnız Hazırlıq Təqdim Edilir: Çatışmayan məlumat halında yalnız $\text{MAVI-R}$ balı hesabatlaşdırılır.

5. Real Hesablama Nümunəsi (Worked Example)

SAGE və GEO-Scope ilə yoxlanılmış platforma: * $L_1 = 90$, $L_2 = 85$, $L_3 = 70$, $L_4 = 55$, $L_5 = 35$

Hesablamalar: $$\text{MAVI-R} = \frac{13.5 + 17.0 + 14.0 + 11.0}{0.75} = \frac{55.5}{0.75} = \mathbf{74.0\%}$$ $$\text{MAVI} = 55.5 + 0.25(35) = 55.5 + 8.75 = \mathbf{64.25\%}$$

Mühəndislik Diaqnozu: Platforma texniki cəhətdən hazır olmasına baxmayaraq (74%), aşağı fakt sıxlığı səbəbindən ($L_4 = 55$) canlıda zəif nəticə göstərmişdir ($L_5 = 35$). Həll yolu VPA mətn memarlığı ilə məzmun sıxlığını artırmaqdır.

6. Qapalı Dövrəli Açıq Mənbə Alətlər Zəncirimiz

$$\text{AnswerPath} \longrightarrow \text{GEO-Scope} \longrightarrow \text{SAGE} \longrightarrow \text{MAVI} \longrightarrow \text{SiteProbe} \longrightarrow \text{Yenidən Ölçmə}$$

1. [AnswerPath](https://github.com/tmolavi/answerpath-geo): Niyyət və sual madənçiliyi.
2. [GEO-Scope](https://github.com/tmolavi/geo-scope): Canlı model kıyaslaması.
3. [SAGE](https://github.com/tmolavi/sage-audit): Kod və sxem auditi.
4. [mcp-geo-server](https://github.com/tmolavi/mcp-geo-server): İnkişaf etdirici süni intellekt interfeysi.
5. [SiteProbe](https://github.com/tmolavi/siteprobe): Avtomatik DOM təmiri.

7. Əlaqəli Tədqiqatlar və Növbəti Addımlar

* Molavi Süni İntellekt Görünmə İndeksi (MAVI) * Molavi GEO Piramidası; Entity Nüfuzunun 5 Qatı * Texniki Sübutlar Səhifəsi * Korporativ GEO Audit Müraciəti