VibeVO – Advertisers and creators in one ecosystem

Tag: perplexity

  • CPM kârlı mı? Perplexity’yi yapay zeka görünürlüğü takibinden hariç tutmaya değer mi?

    CPM kârlı mı? Perplexity’yi yapay zeka görünürlüğü takibinden hariç tutmaya değer mi?

    AI arama dünyasında liderler sürekli değişiyor ve hangi platformların takip edileceği SEO uzmanları için kritik bir soru haline geliyor. Son tartışmalar Perplexity platformu etrafında yoğunlaştı: izlemeye devam etmeli mi, yoksa sadece ChatGPT, Gemini ve Claude gibi devlere mi odaklanmalı? Pazar paylarındaki değişimin görünürlük değerlendirmesini nasıl etkilediğini ve harcanan her rublenin ne kadar para getireceğini inceleyerek kârlı BGBM olup olmadığını anlayacağız.

    Perplexity gerçekten konum mu kaybediyor?

    Siege Media CEO’su Ross Hudgens, Perplexity’nin pazar payının azaldığını iddia ediyor. Onu ChatGPT, Gemini, Claude ve Google AI ürünleriyle birlikte genel metriklerde değerlendirmek, görünürlüğün gerçek resmini çarpıtabilir. Hudgens çağrıda bulunuyor: “Herkes Perplexity’yi LLM izleyicilerinden bugün kaldırmalı.”

    Ancak, deneyimler gösteriyor ki aceleci sonuçlar yanıltıcı olabilir. Mart 2002’de, Search Engine Strategies konferansında, izlenen arama motorlarının 15’ten 5’e düşürülmesi tartışıldı. O zaman Google listeden çıkarıldı. Bu, Google’ın hızla ivme kazanması nedeniyle ciddi bir hata oldu. Benzer bir durum bugün de tekrarlanabilir.

    Veriler Perplexity’nin düşüşünü doğruluyor

    • StatCounter verilerine göre, Haziran 2026’da Perplexity, AI sohbet robotu yönlendirmelerinin %7,91’ini oluşturuyordu, neredeyse Gemini (%7,94) ile aynı seviyede.
    • Ağustos 2026’ya gelindiğinde, Perplexity’nin payı %4,31’e düşerken, Gemini %10,9’a yükseldi.

    “Küçük pazar payı her zaman küçük stratejik önem anlamına gelmez. Bu, hisse senetlerine yatırım yapmak gibidir: her zaman sadece mevcut piyasa değerine değil, büyüme potansiyeline de bakmak gerekir.”

    Pazar konsolide oluyor, ancak tek bir lider etrafında değil

    Similarweb’in Mayıs 2026’ya ait son verileri, yedi büyük AI asistanı arasında ChatGPT’nin (%53,9 küresel web ziyareti) hakimiyetini gösteriyor. Gemini %27,9, Claude %9,2, DeepSeek %4,1, Grok %2,4 ve Perplexity ile Copilot ise %1,3 paya sahip.

    Önemli değişiklikler Perplexity’nin ortadan kalkmasında değil, güçlü bir ikinci oyuncunun ortaya çıkmasında yaşandı. ChatGPT’nin AI sohbet robotu web trafiğindeki payı bir yıl önceki %76,4’ten Mayıs 2026’da %52,7’ye düştü. Gemini %9’dan %27,3’e, Claude ise %1,6’dan %8,9’a yükseldi.

    Ana oyuncular ve avantajları

    • ChatGPT: 900 milyondan fazla haftalık aktif kullanıcı (Şubat), tüm ürünlerde 1 milyardan fazla aktif kullanıcı (Temmuz sonu). Bu, devasa bir doğrudan tüketici tabanıdır.
  • Gemini: Gemini uygulaması aylık 1 milyar kullanıcıyı aştı (Ağustos). Google’ın dağıtımına sahip Arama, Android ve tüm ürün ekosistemi aracılığıyla.
  • Claude: kurumsal segmentte ve geliştiriciler arasında güçlü bir konum elde etti. Nisan ayında 100.000’den fazla müşteri Amazon Bedrock üzerinde Claude’u kullandı. Yıllık gelir 65 milyar doları aştı (Ağustos).

Bunlar tek bir işin üç versiyonu değil, üç farklı dağıtım avantajıdır. Pazar, “kazanan her şeyi alır” durumu yerine, gelişmekte olan bir oligopol gibi görünüyor.

SEO Uzmanları Neleri Takip Etmeli?

Google AI Overviews ve AI Mode, sıradan LLM’ler olarak görülmemelidir. Çok daha önemlidirler. Haziran ayında Google, AI Overviews’ın aylık 2,5 milyardan fazla kullanıcıya ulaştığını ve AI Mode’un aylık 1 milyar kullanıcıyı aştığını bildirdi. AI Mode sorguları, lansmanından bu yana her çeyrekte ikiye katlandı.

Similarweb verilerine göre, AI Overviews, Mayıs 2026’ya kadar ABD’deki Google aramalarının %43’ünde ortaya çıktı; bir yıl önce bu oran %15 idi. AI Mode ziyaretleri, Haziran 2025’teki 126 milyondan Mayıs 2026’da 279 milyona yükseldi.

Bu, Google AI’ın dünyanın baskın arama ekosisteminde ayrı bir katman olduğu anlamına geliyor. B2B şirketleri için Claude, nispeten küçük tüketici trafiğine rağmen büyük önem taşıyor. PwC, TCS ve Cognizant, Claude’u iş akışlarına aktif olarak entegre ediyor ve on binlerce çalışanı eğitiyor. 1000’den fazla kurumsal müşteri, Claude’a yıllık 1 milyon dolardan fazla harcıyor.

Üç Katmanlı Yapay Zeka Görünürlüğü Ölçüm Sistemi

  1. Birinci Katman: Ölçek ve stratejik öneme sahip platformlar. ChatGPT ve Gemini’yi ayrı ayrı takip edin. B2B, kurumsal ve profesyonel kitleler için Claude’u ekleyin.
  2. İkinci Katman: Mevcut ekosistemlere entegre yapay zeka arama. Google AI Overviews ve AI Mode’u ChatGPT, Gemini ve Claude’dan ayrı olarak takip edin. Amaç, yapay zekanın arama yolculuğunu nasıl değiştirdiğini ölçmektir. Şirketin Microsoft 365’te önemli bir varlığı varsa Microsoft Copilot da bu katmana dahil edilebilir.
  3. Üçüncü Katman: Gelişmekte olan veya özel platformlar. Buraya Perplexity, Grok, DeepSeek dahildir. Bunları göz ardı etmemek, ancak onlara eşit ağırlık da vermemek gerekir. Olağandışı görünürlük, yönlendirme trafiği, alıntılar ve büyüme açısından bunları izleyin.

Ortalamaların Gerçek Verileri Gizlemesine İzin Vermeyin

Toplu bir LLM görünürlük metriği, yanlış bir doğruluk hissi yaratabilir. Örneğin, bir markanın ChatGPT’de %40, Gemini’de %35, Claude’da %30 ve Perplexity’de %90 alıntı oranı varsa, basit bir ortalama %48,75 olacaktır. Bu sayı, Perplexity’nin iş için önemli olan trafiğin yalnızca küçük bir kısmını oluşturması durumunda pek bir şey ifade etmez.

CPM karlı mı? Perplexity'yi yapay zeka görünürlüğü takibinden çıkarmalı mıyız? — illüstrasyon 2

“LLM’deki ortalama görünürlüğümüz nedir?” sorusu yerine, “Bu iş için önemli olan insanlar markamızla gerçekte nerede karşılaşıyor?” diye sormak gerekir.

Bunun için üç veri kümesini birleştirmeniz gerekir:

  • Kitle Erişimi: kullanım, ziyaretler, platformlara göre dağılım.
  • Görünürlük: bahsetmeler, alıntılar, yönlendiren URL’ler, bunları oluşturan sorgular.
  • İş Etkisi: AI yönlendirmelerini etkileşim, potansiyel müşteriler, satışlar ve diğer dönüşümlerle ilişkilendirme.

Perplexity hakkındaki kararım

Ross Hudgens sorun konusunda haklı ama çözüm konusunda tam olarak haklı değil. Perplexity’yi LLM izleyicinizden çıkarmayın, ağırlığını azaltın. Perplexity AI trafiğinizin %1’ini oluşturuyorsa, görünürlük değerlendirmesinde ona %25 veya %33 ağırlık vermek haksızlıktır. Ancak Hudgens’ın kendisinin de öne sürdüğü gibi, yönlendirmelerin %5’inden fazlasını oluşturuyorsa, lehine olan argüman güçlenir.

Perplexity’nin gelişim yörüngesi dikkat çekicidir. Similarweb’in Ağustos 2026 analizi, Perplexity’yi AI arama pazarında aktif bir oyuncu olarak tanımlamaya devam ediyor ve reklamsız stratejisini, aboneliklere ve kurumsal anlaşmalara odaklanmasını belirtiyor. Bu, “küçük” ve “önemsiz”in neden eşanlamlı olmadığını gösteriyor.

Sıkça Sorulan Sorular

AI platformları için hangi CPM karlı sayılır?

AI platformlarında karlı CPM hedef kitlenize ve ROI‘nize bağlıdır. Bir platform, nispeten yüksek bir CPM ile bile yüksek kaliteli potansiyel müşteriler veya satışlar üretiyorsa, karlı olabilir. Önemli olan, yalnızca gösterim maliyetini değil, aynı zamanda dönüşümü de hesaplamaktır.

Yeni AI platformlarında hipotez testi ucuz mudur?

Evet, yeni AI platformlarında ucuz hipotez testi zorunludur. Bir sonraki Google’ı bu şekilde keşfedebilirsiniz. Onlara büyük bütçeler harcamaya değmez, ancak izleme ve minimum test, potansiyel bir atılımı kaçırmamanızı sağlayacaktır.

AI platformlarıyla karşılaştırıldığında banner mı yoksa blogger mı daha ucuzdur?

Banner mı yoksa blogger mı daha ucuz sorusu AI bağlamında uygun değildir. AI platformları farklı bir etkileşim türü sunar. Fiyat karşılaştırması, etkinlik metrikleri üzerinden yapılmalıdır: banner aracılığıyla 1 milyon gösterimin maliyeti ile 100 AI videosu oluşturma maliyeti veya AI araçları aracılığıyla 500 video yayınlama maliyeti karşılaştırılmalıdır. Her kanalın kendi birim ekonomisi vardır.

AI kullanarak bir videonun benzersizleştirme maliyeti nasıl değerlendirilir?

AI kullanarak bir videonun benzersizleştirme maliyeti, görevin karmaşıklığına ve kullanılan araca bağlıdır. Yalnızca doğrudan maliyetleri değil, AI’nın kazandıracağı zamanı da değerlendirmek önemlidir. Avatar ile AI video dakikası fiyatı da değişir, ancak özellikle büyük hacimlerde manuel işçilikten genellikle daha uygun maliyetli olduğu ortaya çıkar.

Sonuç

AI arama pazarı dinamiktir. Perplexity veya diğer niş platformları tamamen göz ardı etmek, önemli sinyalleri kaçırma riskini almak demektir. Ancak onlara devlerle eşit ağırlık vermek, resmi çarpıtmaktır. İş üzerindeki gerçek etkilerine göre platformları ağırlıklandıran ve yeni oyuncuları sürekli izleyen matematiksel bir analiz yaklaşımı, SEO ve karlı CPM stratejisinde başarının anahtarıdır.

Nakit akışını sayıyoruz, sadece takipçideki platform sayısını değil. Hız kazanan dışarıdan gelenleri gözden kaçırmayın. Belki de bir sonraki pazar lideri onların arasındadır. Yeni fırsatları kaçırmamak için verilerinizi bugün analiz etmeye başlayın!

  • 100 benzersiz içeriği tek bir kaynaktan nasıl oluşturursunuz: Yapay Zeka Yanıt Kaynaklarının Analizi

    100 benzersiz içeriği tek bir kaynaktan nasıl oluşturursunuz: Yapay Zeka Yanıt Kaynaklarının Analizi

    Reklam yasağını aşma ve içerik yeniden kullanımının temel stratejiler haline geldiği bir dünyada, yapay zekanın bilgiyi nereden aldığını anlamak kritik öneme sahiptir. Farklı sektörlerdeki temel alıntı kaynaklarını belirlemek ve bunun ChatGPT, Perplexity, Gemini ve Google AI Overviews’daki önerileri nasıl etkilediğini anlamak için 107 milyon AI yanıtını analiz ettik.

    Video DNA’sı: AI yanıtları neyden “yapıştırıyor”?

    Her AI yanıtı, küçük bir kaynak kümesinden toplanmış bir tür “video DNA’sı”dır. Bu kaynaklar statik değildir; sektöre göre değişirler. AI’nın markanızı önermesi için, pazarınızda bilgiyi nereden aldığını bilmeniz gerekir.

    Kaynakları üç ana gruba ayırdık: topluluklar ve kullanıcı tarafından oluşturulan içerik (UGC), markalar ve perakende ve bağımsız editoryal ve referans materyalleri. Bu, çabalarınızın nerede karşılığını alacağı konusunda net bir fikir verir.

    • Topluluklar ve UGC: Kamusal alanda insanlar tarafından oluşturulan içerik (Reddit, YouTube, forumlar).
    • Marka, perakende ve kendi kaynakları: Şirket veya satıcı tarafından kontrol edilen ticari platformlar (web siteleri, pazar yeri listeleri, Amazon).
    • Bağımsız editoryal ve referans kaynakları: Satışla ilgisi olmayan üçüncü taraf kaynaklar (basın, Wikipedia, B2B katalogları).

    Üç sektördeki tüm önde gelen alıntıların neredeyse yarısı topluluklardan ve kullanıcı tarafından oluşturulan içerikten gelmektedir. Bu, markanızın bu tartışmalarda yer almaması durumunda, AI’nın başvurduğu potansiyel kaynakların yarısını kaybettiğiniz anlamına gelir.

    Kaynak Matrisi: BT tüketici ürünlerinden nasıl farklıdır?

    En ilginç kısım, sektörlerin birbirine benzemediği yerde başlar. İşte içerik ölçeklendirme ve videoyu benzersiz kılmanın anahtarı burada yatmaktadır.

    BT ve Çözümler: Bağımsız görüşlerin gücü

    BT ve hizmetler alanında, ana sayfanız belirleyici bir rol oynamayacaktır. Burada üçüncü taraf onayı değerlidir. Markanın kendi kaynakları alıntıların sadece %2’sini oluştururken, bağımsız editoryal ve referans materyalleri %47’ye ulaşmaktadır.

    “AI bir yazılım sağlayıcısını önerdiğinde, sözüne inanmaz. Dış onay arar,” diye belirtiyor Trendos uzmanları.

    Bunun büyük bir kısmını Clutch, G2, GoodFirms, Gartner, SourceForge ve Slashdot gibi B2B dizinleri oluşturmaktadır. Bu platformlardaki, özellikle G2, Clutch ve Gartner’daki profillerinizi talep etmek ve doldurmak önemlidir. Bu dizinlerdeki güncel incelemeler doğrudan yapay zeka tarafından alıntılanmaktadır. Ayrıca sektör medyalarında (PCMag, TechRadar) yayınlanmaya çalışmak da faydalıdır.

    İletişim Hizmetleri: Halkın ve Ansiklopedilerin Sesi

    İletişim hizmetleri alanı büyük ölçüde halka yöneliktir. Kullanıcı tarafından oluşturulan içerik %51 ile lider konumdadır, bağımsız editoryal kaynaklar %40, marka ve perakende ise sadece %10’dur. Reddit, dört motorun üçünde ana kaynak iken, Wikipedia birinde liderdir.

    Bir telekomünikasyon veya medya markası için önemli olan neredeyse her şey, kendi kaynaklarında yayınlanan içerik değil, kazanılmış itibar, basın kapsamı ve güvenilir ansiklopedik varlıktır. Wikipedia sayfasının doğru yönetimi burada kritik öneme sahiptir.

    Tüketici Ürünleri: Mağazanız – Alıntınız

    Tüketici ürünleri bir istisnadır. Burada marka, perakende ve kendi kaynakları, kullanıcı tarafından oluşturulan içerikten sonra kalan neredeyse tüm alanı (%46) kaplarken, bağımsız editoryal materyaller neredeyse tamamen ortadan kalkmaktadır (%4).

    Yapay zeka motorları farklı görüşlere sahiptir: Gemini, Amazon ve özel tedarikçi sitelerine odaklanırken, Google AI Overviews YouTube ve Reddit’i ön planda tutmaktadır. Fiziksel ürünler satıyorsanız, ana çalışma kendi platformlarınızda yoğunlaşmaktadır. Başlıklar, açıklamalar, özellikler ve incelemeler dahil olmak üzere pazaryeri listelemelerinin denetimi anahtardır. Bunlar yapay zeka için alıntı görevi görür.

    Birinden 100 benzersiz nasıl yapılır: Yapay zeka yanıt kaynaklarının analizi — illüstrasyon 2

    İnceleme boşluklarını doldurmak gereklidir: ürün sayfalarınızdaki ve Amazon’daki yapılandırılmış, güncel incelemeler herhangi bir blog yazısından daha fazlasını sağlar. Yapay zekanın da bilgi aldığı YouTube ve Reddit’te varlık geliştirmek de önemlidir.

    Reddit: Yapay Zeka Yanıtlarının Evrensel Anahtarı

    Ortalama değerler, her motorun davranışındaki farklılıkları gizler, ancak Reddit değişmez bir lider olmaya devam etmektedir. Üç sektörün her biri için en iyi üç alıntı kaynağı arasında yer almakta ve vakaların yarısından fazlasında en çok alıntı yapılan kaynak olmaktadır.

    Bu makaleyi okuduktan sonra tek bir şeyi değiştirmek isterseniz, bu Reddit olsun. Markanızın ilgili subredditlerde nasıl temsil edildiğini inceleyin. Burada spam yapmak ters etki yaratır; amaç, insanların yapay zekanın alıntıladığı konularda sizin hakkınızda zaten ne söylediklerini anlamaktır. Bu, yaratıcı varyasyonlar oluşturmanıza ve içeriği yasakları aşacak şekilde uyarlamanıza yardımcı olacaktır.

    Çözüm: Tahmin Etmeyin, Gözlemleyin

    Yapay zeka aramasında kazanan markalar, motorların ne okuduğunu tahmin etmezler. Her motoru, her sorguyu gözlemlerler ve cevap yazılmadan önce kaynaklar üzerinde çalışırlar. A/B testleri için varyantlar oluşturmak ve TikTok, Shorts, Reels’e uyum sağlamak için bu yaklaşım vazgeçilmezdir. Unutmayın ki yasakları aşmak için benzersizleştirme, içeriğin “video DNA’sının” derinlemesine anlaşılmasını gerektirir.

    Kendinize sorun: yeni bir şey sipariş etmek mi yoksa çekmek mi, yoksa mevcut içeriği etkili bir şekilde yeniden paketlemek mi daha iyi? Cevap, yapay zekanın sizi aradığı yerde olmaktır. Sektörünüz için alıntı kaynaklarının denetimine hemen başlayın.

    Sıkça Sorulan Sorular

    “İçerik yeniden kullanımı” basitçe nedir?

    İçerik yeniden kullanımı, mevcut içeriği yeni formatlara veya yeni platformlara dönüştürme sürecidir. Örneğin, bir web seminerini sosyal medya için 50 kısa klibe (TikTok, Shorts, Reels) dönüştürmek.

    Tek bir videodan 100 benzersiz video nasıl yapılır?

    Tek bir videodan çok sayıda benzersiz video oluşturmak için arka plan ve ses tonu değişikliği, çeşitli efektler ekleme, metin, altyazı ekleme ve ayrıca yapı ve kurguyu değiştirme kullanılabilir. Bu, intihal önleme algoritmalarını kandırmayı ve benzersizleştirme paketi elde etmeyi sağlar.

    Reklam yasağını aşmak için yeni bir video sipariş etmek mi yoksa çekmek mi gerekir?

    Genellikle reklam için videoyu yeniden işlemek ve onu benzersizleştirmek, sıfırdan yeni bir video oluşturmaktan daha ucuz ve hızlıdır. Eğer orijinal materyal kaliteliyse, yeniden kullanım yoluyla içerik çoğaltma, reklam yasağını aşmak için daha etkili bir strateji olabilir.

    Topluluklar ve kullanıcı tarafından oluşturulan içerik (UGC) nedir?

    UGC, markalar tarafından değil, kullanıcılar tarafından oluşturulan herhangi bir içeriktir. Örnekler arasında Reddit gönderileri, YouTube videoları, forum yorumları ve ürün sayfalarındaki incelemeler bulunur. Yapay zeka, cevapları oluşturmak için bu kaynakları aktif olarak kullanır.

    Yapay zeka hangi kaynakları alıntılayacağını nasıl belirler?

    Yapay zeka motorları, kaynakların alaka düzeyini, otoritesini ve güncelliğini belirlemek için karmaşık algoritmalar kullanır. İçeriğin topluluklarda nasıl tartışıldığını, kimin yayınladığını (bağımsız uzmanlar veya markalar) ve kullanıcının sorgusuyla ne kadar uyumlu olduğunu analiz ederler. Bu, algoritmaların bilgiyi bileşenlerine “ayırmasına” ve ardından yeni bir cevapta “birleştirmesine” benzer.

  • ChatGPT’te marka anılması bağlantıdan daha önemli: Diyalogların %92,8’i tıklamasız

    ChatGPT’te marka anılması bağlantıdan daha önemli: Diyalogların %92,8’i tıklamasız

    ChatGPT’teki diyalogların %92,8’i siteye geçiş yapmadan bitiyor — bu, Kevin Indig’in 21 Temmuz özetinde incelediği Profound verileri. Gerçek bir ürünün canlı trafiğinde ölçülmüş, rakama güvenilebilir. Arama motorlarındaki tüm tanıtım tek bir işleme dayanıyordu: arama sonuçlarının en üstüne çıkarsın, kişi linke tıklayıp sitene gelir, bu ziyareti talebe dönüştürmek de senin işin. Link, işletmenin müşteriyle ilk kez temas ettiği noktaydı. Yapay zekâ yanıtında bu işlem daha ilk adımda bozuluyor: çoğu zaman geçiş hiç olmuyor.

    ChatGPT’teki diyalogların %92,8’i neden siteye geçiş yapmadan bitiyor

    Birkaç aydır ChatGPT, Perplexity, Alisa AQI ve GigaChat’in yanıtlarında markaları nasıl andığını ölçüyorum: kontrol promptları çalıştırıp modelin kimi andığını, kimi anmadığını izliyorum. Bu çalışmalar sırasında SEO’nun alışılmış mantığını bozan bir rakam ortaya çıktı — ve müşterilerimde genel olarak neyi takip ettiğimi değiştirmeme neden oldu. Sırayla açıklıyorum.

    Üç hafta önce ChatGPT’te yemek teslimatı alanındaki bir müşterinin promptlarını çalıştırıyorduk. Sıradan bir rutin: “Moskova’da hangi teslimat servisini seçmeli” gibi bir soru yazıyorsun, yanıta bakıyorsun. Müşterinin o anda en yakın rakibinden çok daha fazla harici site linki vardı. Ahrefs’te — sitenin link ağırlığını hesaplayan servis — bu hemen görülüyor: hem genel otorite puanı daha yüksek, hem de kendisine link veren farklı sitelerin sayısı bir buçuk kat fazla. ChatGPT rakibi andı. Müşteriyi — anmadı. Hiç anmadı, yirmi prompt boyunca bir kez bile.

    Üç kez kontrol ettim, sorunun ifadesini, diyalog tarihini, bölgeyi değiştirdim. Sonuç aynıydı. Bir buçuk saat boyunca dürüstçe neyin sorun olduğunu anlayamadım. Yirmi yıllık site tanıtımı basit bir kurala alıştırmıştı: sana ne kadar çok link verilirse, Google ve Yandex sonuçlarında o kadar yüksekte olursun, dolayısıyla yapay zekâların da seni o kadar isteyerek anması gerekir. Burada kural işe yaramadı. Sadece burada alışılmış anlamda bir sonuç listesi yoktu. Kimi ismiyle anacağına, kimi anmayacağına kendisi karar veren bir model vardı. Ve bu kararı link sayacına göre vermiyordu.

    Marka anılması linklerle satın alınamaz — itibar gibi birikir

    Üstelik yapay zekâ trafiğinin hacmi oldukça küçük — Ahrefs, ChatGPT’nin internetteki tüm link geçişlerinin yaklaşık %0,19’unu oluşturduğunu, Google’ın ise %42’sini oluşturduğunu aktarıyor. Doğrudan karşılaştırıldığında gülünç derecede az. Ama asıl ilginç olan şu: ChatGPT’ten tıklayan az sayıdaki kişi, kıyaslanamayacak kadar daha istekli dönüşüm sağlıyor — dönüşüm oranı yaklaşık %7,1 ve ziyaretin değeri normal bir ziyaretten 4,4 kat daha yüksek. Siteye daha az kişi ulaşıyor, ama ulaşanlar — satın almaya veya başka bir hedef eylemi gerçekleştirmeye hazır geliyor.

    ChatGPT'te marka anılması bağlantıdan daha önemli: Diyalogların %92,8'i tıklamasız

    Ve burada önemli bir dönüş var. Karar tıklamadan ÖNCE, modelin yanıtının içinde veriliyorsa, tıklama için değil, başka bir şey için mücadele etmek gerekir. Tıklama henüz gerçekleşmemişken ve büyük olasılıkla hiç gerçekleşmeyecekken, senin nasıl anılacağın için mücadele etmek gerekir. ChatGPT yanıtında anılmak, arama sonuçlarındaki bir yer gibi değildir. Bir yeri site üzerinde çalışarak — linklerle, yükleme hızıyla, teknik temizlikle — elde edebilirsin. Anılma böyle satın alınmaz. Model bunu iki kaynaktan toplar: eğitildiği metinlerden ve yanıt sırasında doğrudan çektiği sayfalardan. Ve karar veren link sayısı değil, marka hakkında genel olarak nasıl yazıldığıdır — incelemelerde, forumlarda, sektör makalelerinde, karşılaştırmalarda.

    Arama motoru optimizasyonu, üst sıralarda yer almayı öğreniyordu çünkü sıralama, siteye geçişe yol açıyordu. Yapay zeka modellerinin yanıtlarında optimizasyon farklı işler: mücadele, markanın kendisinin anılması için veriliyor, çünkü geçiş hiç gerçekleşmeyebilir ve kişi yine de kararını verecektir — modelin markayı nasıl adlandırdığına göre. Bağlantı tek seferlik bir varlıktır. Sayfa sıralamada kaldığı sürece, site yaşadığı sürece, algoritma onu değer verdiği sürece çalışır. Anılma farklı şekilde birikir: bu, modelin eğitildiği ve şu anda okuduğu metinlere yerleşmiş bir itibardır. Bir makaleyi kaldırın — anılma hiçbir yere gitmez, onlarca kaynağa dağılmıştır.

    Yemek teslimatı müşterisiyle ilgili hatam da buydu. Bağlantı profili güçlüydü, ancak neredeyse tamamı, markanın sadece listede yer aldığı toplayıcılar ve kataloglardan geliyordu. Rakibin bağlantıları daha azdı, ancak hizmetin diğerlerinden farkını anlatan üç ayrıntılı editoryal incelemesi vardı. Model, diğerlerinin yanı sıra bunlarla da eğitildi. Bağlantıları saymıyordu — bağlamı okuyordu. Bu arada, Google’daki birinci sıra, ChatGPT’de anılmayı hiç garanti etmiyor. Bunu birkaç müşteride ayrıca test ettik: arama ve sinir ağının farklı seçim mekanizmaları var ve normal arama sonuçlarındaki birinci sıra, modelin yanıtı içinde bir satıra dönüşmüyor.

    Bağlantının hala müşteri getirdiği yerler ve sorunun doğrudan yanıtta kapandığı yerler

    Bağlantı tamamen ölmedi — bunu karıştırmamak önemli. Normal Google’da, 2026’nın başına kadar ABD’deki aramaların %68’i de tıklama olmadan sona eriyor; bu, SparkToro’nun Search Engine Land’e atıfta bulunan verileri. Siteye geçiş olmadan yanıt, eski güzel aramaya da geldi, sadece orada daha önce görünüyordu — hazır yanıt blokları, bilgi kartları ve arama sonuçlarının üstündeki doğrudan yanıtlar aracılığıyla.

    Bağlantı, kararın İLK temastan SONRA verildiği yerlerde hala çalışıyor: fiyat karşılaştırma, yorum okuma, teknik dokümantasyon, modelin kısa yanıtına sığmayan ayrıntılara geçiş gerektiren her şey. Uzun karar alma döngüsü olan nişlerde çalışıyor — orada kişi yine de siteye ulaşacak, sadece daha sonra. Bağlantı, sorunun yanıtta tek bir cümleyle kapandığı yerlerde çalışmıyor. “Hangi teslimat hizmetini seçmeli” — bir cümleyle kapanır. “Belirli bir restorandan belirli bir bölgeye yarın akşam teslimat ne kadar tutar” — kapanmaz, geçiş gerekir. Aynı işletme bu sınırın her iki tarafında da yaşar — her şey, kullanıcının hangi sorguyu sorduğuna bağlıdır.

    ChatGPT'te marka anılması bağlantıdan daha önemli: Diyalogların %92,8'i tıklamasız

    Müşterilerde artık arama sıralamaları yerine neyi ölçüyorum

    Sadece arama sonuçlarındaki sıralamalara bakmayı bıraktım ve ayrı bir ölçüm ekledim: modellerin markayı doğrudan, tıklama olmadan, geçiş olmadan ne sıklıkla ve hangi bağlamda andığını. Kontrol promptlarını — hedef kitlenin gerçek sorularını — ChatGPT, Perplexity, Alisa AI ve GigaChat üzerinden çalıştırıyoruz, modelin markayı söyleyip söylemediğine, rakiplere göre hangi sırada olduğuna ve hangi ifadeyle olduğuna bakıyoruz. ChatGPT burada tek değil. Perplexity, yanıtı neredeyse tamamen alıntılanan kaynaklardan oluşturuyor ve bunları liste halinde gösteriyor — model, üçüncü taraf platformlardaki makalelerden isteyerek alıyor. Alisa AI, Yandex’in güncel arama sonuçlarını karıştırıyor, GigaChat kendi tarzında yanıt veriyor. Bir modelde duyulan marka, diğerinde sessiz kalabilir — bu yüzden ölçüm tek bir ChatGPT ile kapanmaz.

    Bundan, artık her pazarlamacının takip etmesini önerdiğim üç şey çıktı:

    • Bahsedilme payı: kendi anahtar sorularınızda en büyük rakipler arasında, genel derecelendirmeler olmadan belirli bir dizi istem için belirli bir yüzde.
    • İfadenin tonu: model markayı tarafsız bir şekilde adlandırabilir veya ‘kanıtlanmış’ ya da ‘pahalı’ gibi değerlendirici bir kelime ekleyebilir — bu, bahsedilme gerçeğinden daha güçlü bir şekilde seçimi etkiler.
    • Kaynaklar: modelin bu ifadeyi görünüşe göre aldığı kaynaklar; genellikle bir veya iki makale — bütçeyi düzinelerce platforma dağıtmak yerine öncelikle bunları güçlendirmek gerekir.

    O yemek teslimatı müşterisiyle sonunda yeni bağlantıların peşinden koşmadık. Modelin açıkça okuduğu ve alıntı yaptığı platformlarda ürün hakkında birkaç ayrıntılı materyal yazdık — ve bir buçuk ay sonra bahsedilme ortaya çıktı, yapay zeka yanıtlarında görünürlük arttı. Müşterinin daha fazla bağlantısı vardı, ancak ChatGPT rakibi adlandırdı. Şimdi nedenini biliyoruz.

    Sıkça Sorulan Sorular

    ChatGPT’te marka bahsedilmeleri nasıl ölçülür?

    Kontrol istemlerini — gerçek kitle sorularını — ChatGPT, Perplexity, Alisa AI ve GigaChat üzerinden çalıştırın. En büyük rakipler arasında bahsedilme payını hesaplayın, tonu ve modelin bilgi aldığı kaynakları not edin.

    ChatGPT'te marka anılması bağlantıdan daha önemli: Diyalogların %92,8'i tıklamasız

    Bağlantılarla sinir ağlarında bahsedilme satın alınabilir mi?

    Hayır. Bağlantılar klasik aramada çalışır, ancak sinir ağları onları doğrudan saymaz. Bahsedilme, markanın incelemelerde, makalelerde, forumlarda nasıl yazıldığına bağlıdır — bu, modelin eğitildiği metinlerde biriken bir itibardır.

    Marka ChatGPT’te bahsedilmiyorsa ne yapmalı?

    Modelin en sık alıntı yaptığı platformları bulun ve orada ürün hakkında ayrıntılı materyaller yayınlayın. Editoryal incelemeleri, karşılaştırmaları, uzman makalelerini güçlendirin — bunlar bahsedilmeleri bağlantı kütlesinden daha güçlü etkiler.

    Sinir ağları lehine SEO’dan vazgeçmeli miyim?

    Hayır. Bağlantılar hala uzun karar döngüsü olan nişlerde ve işlemsel sorgular için çalışır. En uygun strateji, klasik SEO’yu AI yanıtlarında bahsedilmeler üzerinde çalışmakla birleştirmektir.

    Sonuç

    Sonuç basit: ChatGPT’teki diyalogların %92,8’i tıklama olmadan biter, ancak marka seçimi kararı zaten verilmiştir. Bağlantı tek seferlik bir varlıktır, bahsedilme ise birikimli bir itibardır. AI sonuçlarında kazanmak için bağlantıların peşinden koşmayı bırakın ve modellerin okuduğu metinlerde sizin hakkınızda nasıl yazıldığını yönetmeye başlayın. Kontrol istemlerini çalıştırın, bahsedilme payını ve tonu izleyin — ve müşterileri gerçekten nerede kaybettiğinizi göreceksiniz. Bugün bahsedilmelerinizin denetimiyle başlayın.

  • AI-görünürlüğü: Gerçek büyümeyi ölçüm gürültüsünden nasıl ayırt edebiliriz?

    AI-görünürlüğü: Gerçek büyümeyi ölçüm gürültüsünden nasıl ayırt edebiliriz?

    AI-görünürlüğü verileri istikrarsızdır: üretken modeller her seferinde farklı yanıtlar verir, bu nedenle tek bir ölçüm yanıltıcı olabilir. IQRush’un yeni araştırması, derecelendirmelerin ne zaman güvenilir hale geldiğini belirlemek için bir durdurma kuralı önermektedir. Bu makalede, gerçek büyümeyi ölçüm gürültüsünden nasıl ayırt edeceğimizi ve bunun pazarlamacılar için hangi pratik çıkarımları beraberinde getirdiğini inceleyeceğiz.

    AI-görünürlüğünün tek ölçümleri neden güvenilmez?

    SearchGPT, Gemini ve Perplexity gibi arama motorları her yanıta rastgelelik katar. Aynı sorgu farklı kaynaklar verebilir — bu mimarinin bir özelliğidir. Araştırma, örneğin SearchGPT’yi koşu ekipmanı konusunda test ederken Tom’s Guide’ın yaklaşık %9,5, Runner’s World’ün ise yaklaşık %6,0 alıntı aldığını göstermiştir. %3,5 puanlık fark hata payı içinde kaldığından, Tom’s Guide’ın üstünlüğünü iddia etmek yanlış olurdu.

    Güvenilir bir derecelendirme için ne kadar veri gerekir?

    Cevap, aynı anda karşılanması gereken iki koşuldan oluşur. Birincisi: sıralama değişmeyi bırakmalıdır. Yeterli sayıda yanıt toplandıktan sonra en iyi siteler net bir şekilde öne çıkmaya başlar. İkincisi: en iyi siteler arasındaki fark, ölçüm hata payını aşmalıdır. Rakipler çok yakınsa, derecelendirme gerçek üstünlüğü yansıtmaz.

    Farklı platformlar ve konularda yapılan 30 testte, her iki koşulu karşılamak için gereken yanıt sayısı 33 ile 94 arasında değişmiştir (yalnızca alıntı içeren yanıtlar dikkate alınmıştır). 30 vakadan üçünde, en iyi sitelerin çok benzer olduğu SearchGPT’de 125 sorgudan sonra bile bu başarılamamıştır.

    Pazarlamacılar için pratik çıkarımlar

    Rand Fishkin (SparkToro), AI-görünürlüğünü izlemek için para harcamadan önce sağlayıcının “matematiğini göstermesini” sağlamanızı tavsiye ediyor. IQRush araştırması, sezgilere güvenmemek için basit bir durdurma kuralı sunuyor. İçerik güncellemesinden sonra alıntılarda %3 puanlık bir artış görürseniz, bu doğal bir varyasyon olabilir. Göstergeleri birkaç kez öncesi ve sonrası ölçün — tek bir ölçüm gürültüden ayırt edilemez.

    AI-görünürlüğü: Gerçek büyümeyi ölçüm gürültüsünden nasıl ayırt edebiliriz?

    Farklı platformlar — farklı veri gereksinimleri

    Gemini, aynı yanıt içinde aynı sitelere alıntılar yükler, bu nedenle birçok alıntı az yeni bilgi taşır. SearchGPT ise yanıt başına daha az alıntı verir ancak bunları daha geniş bir şekilde dağıtır — her yanıt daha bağımsız veri içerir. İki platformda aynı sayıda yanıt aynı güveni vermez: Gemini için yeterli olan bütçe, sizi SearchGPT’de bilgisiz bırakabilir.

    Veri yetersiz olduğunda: durmayı bilin

    30 testin üçünde en iyi siteler net bir şekilde ayrılamamıştır. Bu gibi durumlarda doğru karar, derecelendirmeyi yayınlamaktan kaçınmaktır. “Yetersiz veri” diyebilen bir izleyici, her sorguda kesin bir sıralama çıkaran bir izleyiciden daha değerlidir.

    Yalnızca liderlere güvenilebilir: yeterli sayıda yanıtla ortadan ve kuyruktan ayrılırlar. Ancak ilk 10 için tipik hata payı yaklaşık beş pozisyondur ve her beşinci pozisyon 10’dan fazladır. Listenin en üstü dışında kesin sıralamalar yayınlamayın.

    Araştırmanın sınırlamaları

    Bu, ChatGPT tarafından oluşturulan sorular kullanılarak (gerçek kullanıcı sorguları değil) üç platformda 30 teste dayanan bir ön baskıdır. Kesin sayılar sizin konularınıza taşınmaz — bunları bir değer tablosu değil, sorunun bir biçimi olarak algılayın. Bir testte 125 soru yalnızca 104 kullanışlı yanıt vermiştir (%17 kayıp), bu nedenle gerçek sorgu sayısı daha fazla olmalıdır.

    AI-görünürlüğü: Gerçek büyümeyi ölçüm gürültüsünden nasıl ayırt edebiliriz?

    Yöntem dahili olarak doğrulanmıştır: erken derecelendirme nihai derecelendirmeyle karşılaştırılmış, harici bir referansla değil. Ancak St. Gallen Üniversitesi’nden bağımsız bir ekip (Julius Schulte, Malte Bleeker, Philipp Kaufmann) Nisan ayında kendi veri setlerinde benzer sonuçlar yayınlayarak tek bir okumanın güvenilmez olduğunu doğrulamıştır.

    AI-görünürlüğünün geleceği: kesin sayılardan aralıklara

    AI-görünürlüğü raporlaması, reklam ve web analitiğinde olduğu gibi hata payı içeren bir formata doğru ilerliyor. Search Console, hangi tıklamaların AI’dan geldiğini bildirene kadar, görev size düşüyor: kontrolü birkaç kez çalıştırın ve bir gösterge panelinden tek bir sayı yerine bir aralık bildirin.

    Sıkça sorulan sorular

    Kararlı veriler elde etmek için AI aramasını kaç kez sorgulamalıyım?

    Platforma ve konuya bağlı olarak alıntı içeren 33 ila 94 yanıt. Evrensel bir eşik yoktur.

    AI-görünürlüğü gösterge panellerine güvenebilir miyim?

    Yalnızca hata payını ve çoklu ölçümleri gösteriyorlarsa. Bağlamı olmayan saf bir sayı kırmızı bayraktır.

    AI-görünürlüğü: Gerçek büyümeyi ölçüm gürültüsünden nasıl ayırt edebiliriz?

    İçerik güncellemesinden sonra alıntılar %3 arttıysa ne yapmalıyım?

    Öncesi ve sonrası birkaç ölçüm yapın. Fark devam ediyorsa bu gerçek büyümedir. Değilse gürültüdür.

    Hangi platformlar daha fazla veri gerektirir?

    SearchGPT — yanıt başına daha az alıntı ancak her yanıtın daha fazla bağımsızlığı nedeniyle. Gemini ise tam tersine çok sayıda alıntı verir ancak bunlar genellikle aynı siteleri tekrarlar.

    Sonuç

    Ana çıkarım: AI-görünürlüğü sabit bir metrik değil, bir aralıktır. Durdurma kuralını kullanın, birkaç kez kontrol edin ve en iyi siteler ayrılmamışsa derecelendirme yayınlamayın. Ancak bu şekilde güvenebileceğiniz veriler elde edersiniz. Raporlarınızın AI-görünürlüğü açısından güvenilir ve karar alma için yararlı olması için bu ilkeleri bugün uygulamaya başlayın.