Yapay Zeka Arama Görünürlüğü Hizmeti

Potansiyel müşteriler artık markaları yalnız klasik Google sonuçlarında araştırmıyor.

ChatGPT, Google’ın yapay zeka destekli arama deneyimleri, Gemini, Perplexity ve diğer cevap sistemleri de ürün, hizmet, uzman ve şirket araştırmasının bir parçası haline geliyor.

Yeni soru şu:

Markanız bu cevaplarda gerçekten görünüyor mu?

DigitalPlus yapay zeka arama görünürlüğü hizmetinde markanızın hangi soru ve ihtiyaçlarda göründüğünü, rakiplerin nerede öne çıktığını, hangi kaynakların kullanıldığını ve web sitenizin teknik ve içerik açısından nerede geliştirilmesi gerektiğini analiz ediyoruz.

Bu çalışma piyasada GEO, Generative Engine Optimization, AI SEO veya yapay zeka arama optimizasyonu gibi farklı isimlerle anılabilir.

Bizim yaklaşımımız ise tek bir dosya, schema veya yeni moda olmuş üç harfli kısaltmaya dayanmıyor.

ÖLÇÜM → SORGU EVRENİ → RAKİPLER → KAYNAKLAR → TEKNİK ERİŞİLEBİLİRLİK → İÇERİK VE SAYFA SAHİPLİĞİ → MARKA KANITLARI → TEKRAR ÖLÇÜM

Amacımız yapay zeka sistemlerini manipüle etmek değil; markanızın internette daha açık, keşfedilebilir, doğrulanabilir ve ölçülebilir bir yapıya kavuşmasını sağlamak.

Yapay Zeka Görünürlük Analizi Talep Et

Yapay Zeka Aramalarında Markanız Görünüyor mu?

Bir kullanıcı artık yalnız:

“Google’da hangi şirket ilk sırada?”

diye düşünmüyor.

Şunları da sorabiliyor:

• Bu hizmeti hangi firma veriyor?
• Hangi ürün benim ihtiyacıma daha uygun?
• X konusunda hangi şirketler öne çıkıyor?
• X ve Y arasındaki fark nedir?
• Bu konuda hangi uzman veya marka tercih edilebilir?
• Belirli bir ihtiyacım için hangi çözüm mantıklı?

Bu soruların cevaplarında markanız:

• Doğrudan önerilebilir
• Kaynak olarak kullanılabilir
• Rakiplerle birlikte anılabilir
• Hiç görünmeyebilir

Fakat yalnız birkaç manuel soru sorarak gerçek görünürlüğü anlamak zordur.

Önce işletmeniz için anlamlı soru ve sorgu evrenini çıkarır, ardından görünürlüğü bu çerçevede ölçeriz.

Yapay Zeka Arama Görünürlüğü Nedir?

Yapay zeka arama görünürlüğü, markanızın ve web sitenizin AI destekli arama ve cevap deneyimlerinde ne ölçüde bulunduğunu ifade eder.

Burada yalnız markanın adının geçmesiyle ilgilenmiyoruz.

Daha önemli sorular şunlardır:

• Marka hangi konularla ilişkilendiriliyor?
• Hangi ürün veya hizmetlerde görünür?
• Hangi sorularda rakipler görünürken marka görünmüyor?
• Web sitesi kaynak olarak kullanılıyor mu?
• Üçüncü taraf hangi kaynaklar sektörde daha fazla ağırlık taşıyor?
• Bu görünürlük web sitesine trafik veya talep getiriyor mu?

GEO ve AI SEO Ne Anlama Geliyor?

GEO, Generative Engine Optimization ifadesinin kısaltmasıdır. AI SEO ise benzer şekilde yapay zeka destekli arama ve cevap yüzeylerinde görünürlüğü geliştirmeye yönelik çalışmaları ifade etmek için kullanılan bir terimdir.

Ancak bunları klasik SEO’nun tamamen yerine geçen yeni bir disiplin gibi değerlendirmiyoruz.

Teknik erişilebilirlik, faydalı içerik, açık site mimarisi, güçlü sayfa sahipliği, gerçek uzmanlık ve web genelindeki güvenilir marka bilgileri hâlâ sistemin temelini oluşturur.

Neleri Ölçüyoruz?

Tek bir “AI Visibility Score” üretip bütün stratejiyi o rakama bağlamıyoruz.

Projeye göre birden fazla sinyali birlikte değerlendiriyoruz.

Marka Görünürlüğü

Belirlenen soru ve ihtiyaç kümelerinde markanın hangi sıklıkta ve hangi bağlamda yer aldığını inceliyoruz.

Rakip Görünürlüğü

Aynı sorularda hangi rakiplerin daha sık geçtiğini ve hangi alanlarda görünürlük farkı bulunduğunu analiz ediyoruz.

Kaynak Gösterilme

Markanızın web sitesi veya markanız hakkında bilgi sunan diğer güvenilir kaynakların cevaplarda kullanılıp kullanılmadığını inceliyoruz.

Kaynak Dağılımı

AI destekli cevaplarda sektörünüzle ilgili hangi:

• Web sitelerinin
• Yayınların
• Forumların
• Rehberlerin
• Uzman kaynaklarının

öne çıktığını değerlendiriyoruz.

Sorgu ve Soru Görünürlüğü

Markanın hangi araştırma, karşılaştırma ve satın alma sorularında yer aldığını haritalıyoruz.

Yönlendirme Trafiği

Ölçülebilir olduğu durumlarda ChatGPT ve diğer AI platformlarından web sitesine gelen referral trafiği inceliyoruz.

Dönüşüm

Yapay zeka kaynaklı veya ilişkili trafiğin:

• Form
• Telefon
• WhatsApp
• Teklif talebi
• Satış

gibi gerçek iş sonuçlarına katkısını mümkün olduğu ölçüde değerlendiriyoruz.

Yapay Zeka Görünürlük Analizi Nasıl Yapılıyor?

1. Sorgu ve Soru Evrenini Çıkarıyoruz

Çalışmaya rastgele yüzlerce prompt üretmekle başlamıyoruz.

Önce işletmenin:

• Ürünlerini
• Hizmetlerini
• Müşteri tiplerini
• Karar kriterlerini
• Rakiplerini

anlıyoruz.

Ardından gerçek kullanıcının araştırma sırasında sorabileceği soruları grupluyoruz.

Örneğin:

• Hangi çözüm benim için uygun?
• Hangi firma bu hizmeti veriyor?
• X için hangi ürün tercih edilmeli?
• X ile Y arasındaki fark nedir?
• Bu hizmetin maliyeti nedir?
• Hangi sağlayıcı hangi konuda güçlü?

Burada amacımız yalnız keyword listesi hazırlamak değil, kullanıcının bilgi ve karar yolculuğunu modellemek.

2. Mevcut Görünürlüğü Ölçüyoruz

Belirlenen soru setlerinde başlangıç görünürlüğünü çıkarıyoruz.

Markanın:

• Nerede göründüğünü
• Nerede görünmediğini
• Hangi rakiplerle birlikte geçtiğini
• Hangi kaynakların cevaplarda öne çıktığını

inceliyoruz.

Böylece çalışma başlamadan önce bir baseline oluşturuyoruz.

3. Rakip ve Kaynak Analizi Yapıyoruz

Rakibin bir AI cevabında görünmesi tek başına yeterli bilgi değildir.

Asıl soru:

Rakip neden bu konuyla ilişkilendiriliyor?

Bunun için:

• Rakibin hangi sayfalarının güçlü olduğunu
• Hangi konularda net bir sahiplik kurduğunu
• Hangi üçüncü taraf kaynaklarda geçtiğini
• Ürün, hizmet ve uzmanlık bilgilerinin ne kadar tutarlı olduğunu
• Hangi içerik tiplerinin kaynak olarak kullanıldığını

inceliyoruz.

Amaç rakibi kopyalamak değil, görünürlük farkının nedenlerini anlamak.

Teknik Olarak Neleri Kontrol Ediyoruz?

Yapay zeka görünürlüğünü yalnız teknik SEO checklist’ine indirgemiyoruz.

Ancak sistemlerin web sitenizdeki bilgiye ulaşabilmesi temel gereksinimdir.

Tarama ve Erişim

Projeye göre:

• robots.txt
• Indexability
• Canonical yapısı
• JavaScript erişilebilirliği
• Site içi linkler
• OAI-SearchBot erişimi

kontrol edilebilir.

Daha geniş crawling ve indexation sorunları bulunuyorsa Teknik SEO kapsamında problemin kendisini ayrıca ele alabiliriz.

Site Mimarisi

AI sistemleri için tamamen farklı bir site mimarisi icat etmiyoruz.

Mevcut:

• Hizmet
• Ürün
• Kategori
• Uzman
• Marka
• Konu

ilişkilerinin web sitesi üzerinde ne kadar açık olduğunu değerlendiriyoruz.

Yapılandırılmış Veri

Sayfanın gerçek içeriğiyle uyumlu ve ilgili yapılandırılmış veri türlerinin doğru kullanılıp kullanılmadığını kontrol edebiliriz.

Ancak yapay zeka görünürlüğü için özel bir “AI schema” varmış gibi hizmet satmıyoruz.

Query → Owner → Content Graph Kuruyoruz

Her yeni soruya ayrı URL açmak iyi bir içerik mimarisi değildir.

Önce hangi sayfanın hangi ihtiyacın sahibi olduğunu belirliyoruz.

Modelimiz:

SORGU → INTENT → OWNER → SUPPORTING CONTENT → INTERNAL LINK

şeklinde ilerler.

Örneğin:

• GEO hizmeti → ticari hizmet sayfası
• GEO nedir? → bilgilendirici içerik
• ChatGPT’de markam neden görünmüyor? → problem odaklı destek içeriği
• AI görünürlüğü nasıl ölçülür? → measurement içeriği

Bu yaklaşım farklı sorgular için aynı şeyi anlatan onlarca sayfa açmak yerine, anlamlı bir bilgi mimarisi oluşturmamızı sağlar.

İçerik ve Bilgi Yapısını Güçlendiriyoruz

“AI için özel yazılmış içerik” adı altında anlamsız metin formatları üretmiyoruz.

İçeriğin gerçek kullanıcı için yararlı, açık ve doğrulanabilir olması gerekiyor.

Projeye göre şu alanları geliştiriyoruz:

• Hizmet ve ürün açıklamaları
• Gerçek kullanıcı soruları
• Karşılaştırma içerikleri
• Özgün uzman görüşleri
• Vaka çalışmaları
• Gerçek proje örnekleri
• Orijinal veri
• Ürün ve hizmet ayrımları
• Sık karşılaşılan problemler
• Güncelliğini kaybetmiş bilgiler

Buradaki amaç model için yapay bir yazım biçimi oluşturmak değil, kullanıcıların ve arama sistemlerinin konu hakkında daha iyi bilgi bulabilmesini sağlamak.

Marka ve Kaynak Sinyallerini İnceliyoruz

Markanız hakkında internette yalnız kendi web sitenizin söyledikleri bulunuyorsa bilgi ekosistemi sınırlı olabilir.

İhtiyaca göre web genelindeki:

• Sektörel yayınlar
• Medya kaynakları
• Profesyonel profiller
• Gerçek müşteri deneyimleri
• Uzman profilleri
• Vaka çalışmaları
• Ürün ve hizmet referansları
• Araştırmalar

incelenebilir.

Burada amacımız sahte mention üretmek veya belirli sayıda kaynak satın almak değildir.

Gerçek ve doğrulanabilir marka kanıtını güçlendirmek istiyoruz.

Yapay Zeka Görünürlüğünü Nasıl Raporluyoruz?

Raporun yalnız:

“20 soru sorduk, 7 tanesinde çıktınız.”

seviyesinde kalmasını yeterli görmüyoruz.

Raporlama yapısı projeye göre şu zinciri izleyebilir:

BAŞLANGIÇ GÖRÜNÜRLÜĞÜ

↓

HEDEF SORU SETLERİ

↓

MARKA VE RAKİP GÖRÜNÜRLÜĞÜ

↓

KAYNAK DAĞILIMI

↓

WEB SİTESİ VE İÇERİK AKSİYONLARI

↓

YENİ ÖLÇÜM

↓

TRAFİK VE İŞ SONUCU

Amaç ölçümden aksiyon üretmek.

Sitenin genel teknik, içerik ve mimari problemlerinin de kapsamlı biçimde teşhis edilmesi gerekiyorsa SEO Audit çalışmasıyla daha geniş bir baseline oluşturabiliriz.

GEO, SEO’nun Yerine mi Geçiyor?

Hayır.

SEO ile yapay zeka görünürlüğünü birbirine rakip iki ayrı kanal gibi ele almıyoruz.

Arama sistemlerinin bir web sitesini:

• Bulabilmesi
• Tarayabilmesi
• Sayfalar arasındaki ilişkileri anlayabilmesi
• İçeriğin ne hakkında olduğunu değerlendirebilmesi

hâlâ önemlidir.

Farklı olan, ölçülmesi gereken görünürlük yüzeylerinin genişlemesidir.

Bu nedenle daha doğru model:

SEO + BİLGİ MİMARİSİ + İÇERİK + MARKA KANITLARI + KAYNAK GÖRÜNÜRLÜĞÜ + AI ÖLÇÜMÜ

şeklindedir.

Organik Search tarafını sürekli yönetmek gerekiyorsa SEO Danışmanlığı ile klasik arama ve yeni görünürlük yüzeylerini aynı büyüme sistemi içerisinde değerlendirebiliriz.

GEO ve Yapay Zeka Görünürlüğü Hakkında Abartılan Şeyler

llms.txt Tek Başına Çözüm Değildir

Bir dosya ekleyerek markanın yapay zeka sistemlerinde görünmesini garanti etmek mümkün değildir.

Özel Bir “AI Schema” Zorunluluğu Yoktur

Mevcut uygun structured data uygulamaları SEO’nun parçası olarak kullanılabilir. Ancak “AI ranking schema” adı altında sihirli bir markup bulunmaz.

İçeriğin Özel Bir AI Formatında Yazılması Gerekmez

Her paragrafın aynı uzunlukta olması veya bütün metnin yapay biçimde küçük parçalara ayrılması gibi kuralları strateji olarak kullanmıyoruz.

Görünürlük Garantisi Verilemez

Bir markayı ChatGPT veya başka bir AI sisteminde belirli sırada çıkarma garantisi vermiyoruz.

Sahte Mention Üretmek Strateji Değildir

Gerçek uzmanlık, gerçek müşteri deneyimi ve doğrulanabilir kaynaklar yerine internete yapay marka mention’ları serpmek sürdürülebilir bir görünürlük modeli değildir.

Kimler İçin Mantıklı?

Yapay zeka arama görünürlüğü çalışması özellikle:

• B2B şirketler
• E-ticaret markaları
• SaaS ve teknoloji şirketleri
• Sağlık ve uzmanlık markaları
• Karar süreci uzun hizmet işletmeleri
• Kategori görünürlüğünü geliştirmek isteyen markalar
• Rakiplerinin AI cevaplarında görünmeye başladığını gören şirketler

için değerlendirilebilir.

Ancak her işletmenin ayrı bir GEO projesine ihtiyacı olduğunu varsaymıyoruz.

Bazen temel problem hâlâ:

• Teknik SEO
• Eksik hizmet sayfaları
• Zayıf ürün veya kategori mimarisi
• Yetersiz marka bilgisi
• Bozuk measurement

olabilir.

Örneğin büyük katalog ve kategori yapısı bulunan mağazalarda AI görünürlüğünü, E-Ticaret SEO kapsamındaki ürün, kategori ve teknik mimariden bağımsız değerlendirmek çoğu zaman anlamlı değildir.

Sağlık alanında ise uzman, branş ve hizmet ilişkileri daha hassas olduğundan mevcut Doktor SEO yapısıyla birlikte ele alınabilir.

DigitalPlus Yapay Zeka Görünürlüğü Çalışma Süreci

1. Başlangıç Analizi

Mevcut AI görünürlüğünü, teknik durumu, ana hizmetleri ve markanın web üzerindeki bilgi yapısını değerlendiriyoruz.

2. Sorgu Haritası

Gerçek müşteri araştırmalarını temsil eden soru, karşılaştırma ve karar kümelerini çıkarıyoruz.

3. Rakip ve Kaynak Analizi

Hangi markaların, sitelerin ve içerik türlerinin görünür olduğunu ve aradaki farkın muhtemel nedenlerini inceliyoruz.

4. Aksiyon Planı

Bulguları:

• Teknik
• İçerik
• Site mimarisi
• Sayfa ownership
• Marka kanıtları
• Measurement

başlıklarında önceliklendiriyoruz.

5. Uygulama

Çalışma modeline göre aksiyonları DigitalPlus, müşterinin kendi ekibi veya mevcut developer/content ekibi uygulayabilir.

6. Yeniden Ölçüm

Belirli dönemlerde visibility baseline’ını tekrar ölçerek değişimin hangi alanlarda oluştuğunu değerlendiriyoruz.

Çalışma Sonunda Ne Elde Edersiniz?

Proje kapsamına göre:

• AI görünürlük baseline’ı
• Hedef soru ve sorgu haritası
• Rakip görünürlük analizi
• Kaynak analizi
• Teknik erişilebilirlik kontrolleri
• Query → Owner → Content Graph
• İçerik ve sayfa geliştirme roadmap’i
• Marka kanıtı fırsatları
• Measurement modeli
• Önceliklendirilmiş aksiyon listesi

oluşturabiliriz.

Hazırladığımız analiz ve önerilerin amacı yalnız sunum üretmek değildir.

Her bulgunun:

“Bunun sonucunda ne yapacağız?”

sorusuna cevap vermesi gerekir.

Yapay Zeka Görünürlüğü İçin Ne Garanti Ediyoruz?

Belirli bir AI sisteminde markanızın önerileceğini veya belirli bir cevapta ilk sırada yer alacağını garanti etmiyoruz.

Bunu kontrol eden tek bir SEO ayarı bulunmuyor.

Kontrol edebildiğimiz alan:

• Doğru araştırmanın yapılması
• Görünürlüğün ölçülmesi
• Teknik engellerin bulunması
• İçerik ve site mimarisinin geliştirilmesi
• Gerçek marka kanıtlarının güçlendirilmesi
• Sonucun tekrar ölçülmesi

alanlarıdır.

Garanti yerine ölçülebilir çalışma sistemi kuruyoruz.

Markanızın Mevcut Yapay Zeka Görünürlüğünü İnceleyelim

Rakipleriniz ChatGPT veya diğer AI destekli arama sistemlerinde görünürken markanızın neden geride kaldığını tahmin etmek zorunda değilsiniz.

Önce mevcut durumu ölçebiliriz.

Hangi sorularda göründüğünüzü, hangi kaynakların öne çıktığını, rakiplerle aranızdaki farkı ve web sitenizde hangi alanların geliştirilmesi gerektiğini birlikte çıkarabiliriz.

Yapay Zeka Görünürlük Analizi Talep Et

Mevcut Görünürlüğünüzü İnceleyelim