Teknolojinin inanılmaz bir hızla geliştiği modern dijital ortamda, yapay zekanın (AI) geleneksel trafik çekme yöntemlerini nasıl etkilediği sorusu giderek daha alakalı hale geliyor. Bu durum özellikle karlı BGBM gibi bir gösterge için geçerlidir. Bilgi kategorileri tıklamaları kaybediyor, Google sorguları kaybediyor ancak hedef kitleyi elinde tutuyor. AI aramayı değiştirmiyor, tamamlıyor. Bu ne kadar nakit getirecek? Hadi hesaplayalım.
ChatGPT kullanıcılarının %95’i hala Google’da: Bu ne anlama geliyor?
Similarweb verilerine göre, ChatGPT kullanıcılarının %95’i Google kullanmaya devam ediyor. Bu oran, üretken AI platformlarının trafiği yıldan yıla %70 artmasına rağmen, Eylül 2025’ten Mayıs 2026’ya kadar %95 seviyesinde kaldı. Similarweb bunu, AI’nın aramayı değiştirmesi değil, tamamlaması olarak yorumluyor.
Ancak, Bocconi Üniversitesi tarafından yapılan bir araştırma, ChatGPT Search’e erişim sağlayan hanelerde geleneksel arama sorgularında %9,4’lük bir düşüş olduğunu gösterdi. Verilerdeki tutarsızlık, Similarweb’in insanları (örtüşme), Bocconi’nin ise hane başına sorguları saymasıyla açıklanıyor. Aynı kullanıcı, haritalar veya oturum açma için Google’ı kullanabilirken, belirli sorguları ChatGPT’ye yönlendirebilir.
AI arama davranışını nasıl etkiliyor?
Sorgularda azalma: ChatGPT Search’e erişim sağlayan haneler, geleneksel arama sorgularının sayısını haftada ortalama 3,14 azaltarak, genişlemeden önceki seviyenin (%33,51 sorgu) %9,4 altına düşürdü. Azalma 20 hafta sonra %17,0’a ulaştı.
Yönlendirmelerde düşüş: En büyük yönlendirme düşüşü bilgi kategorilerinde gözlendi: akademik siteler (%-32,8), referans siteleri (%-26,5), geliştirici siteleri (%-15,1), haber siteleri (%-13,4).
ChatGPT erişiminde artış: Google’ın hane halkı erişimi sabit kalırken (yaklaşık %49), ChatGPT %4,6’dan %7,9’a yükseldi.
“İnsanlar Arama’daki AI tabanlı özelliklerimizi kullandıklarında, Aramayı daha sık kullanıyorlar,” — Sundar Pichai, Google CEO’su.
Ancak Google, bu iddiaların bağımsız olarak doğrulanması için temel veriler veya kullanıcı düzeyinde veriler sağlamıyor. Google’da AI özelliklerinin kullanımında bir artış görüyoruz, bu da geleneksel sonuç sayfasının yerini alabilir.
AI Modu deneyi: Tıklamalarla ne oluyor?
Stephanie T. Wang ve ekibi tarafından (Ağustos 2024) 1100 Chrome kullanıcısıyla yapılan bir araştırma şunu gösterdi: AI Modu’nun zorunlu olarak kullanılması durumunda (sorguların %94,7’si AI aracılığıyla), harici sitelere yapılan geçiş sayısı %18,8 puan azaldı.
Arama oturumları günde yaklaşık 0,92 azaldı.
Ortalama oturum süresi 0,43 dakika arttı.
Haber sitelerine yapılan tıklamalar 12,5 puan, Reddit’e 21,2 puan, Wikipedia’ya 9,9 puan düştü.
Bing, DuckDuckGo veya Yahoo kullanan katılımcıların oranı 11,2 puan arttı.
Güven, memnuniyet ve kullanışlılık derecelendirmeleri düştü.
Aynı zamanda, AI Modu kullanıcılarının %15,3’ü belirli sitelere erişimde zorluk yaşadı. Mart 2024’te AI Modu’nun reklam göstermediğini belirtmek önemlidir. 20 Mayıs’tan itibaren Google, AI Modu’nda Gemini ile oluşturulan yeni reklam biçimlerini test ediyor ve bu, memnuniyet ve tıklama metriklerini değiştirebilir.
Mevcut veriler neleri hesaba katmıyor?
Mevcut veri kümelerinin hiçbiri, uzun vadede farklı platformlardaki (Google Arama, AI Modu, ChatGPT, Gemini) bireysel kullanıcıları görev düzeyinde izlemiyor.
Similarweb, oturum ayrıntıları yerine kitle verilerine odaklanır.
Bocconi ve Golami araştırmaları, ABD’deki masaüstü bilgisayarlardan gelen tıklama akışı verilerini analiz eder.
Wang’ın deneyi, yedi gün boyunca yaklaşık bin Chrome kullanıcısını kapsar.
Google, iddialarını desteklemek için kullanıcı düzeyinde veri açıklamaz. Hangi sorgu türlerinin AI’ya geçtiği ve hangilerinin geleneksel aramada kaldığı belirsizdir. Bocconi’nin bilgilendirici ve işlemsel kategorilere ayrılmasına ilişkin verileri yalnızca tanımlayıcı niteliktedir.
Sonuç: CPM karlı, ama nakit nereye gidiyor?
Google’ın kullanıcıları elinde tuttuğunu, ancak sorguların ve tıklamaların bir kısmını kaybettiğini görüyoruz. Sesli arama optimizasyonu ve AI işlevselliği kritik hale geliyor. Geleneksel aramada karlı bir CPM için ödeme yapıyorsanız, ancak kullanıcılar AI’ya geçiyorsa, birim ekonominiz düşebilir.
İçerik oluşturmak için AI araçlarını kullanarak hipotezlerin ucuz testi (100 AI videosu oluşturma, videoları benzersizleştirme) geleneksel yöntemlerden daha etkili olabilir. AI’ya yatırım yapmaya değer mi? Gerçekler, kullanıcı davranışını değiştirdiğini gösteriyor. Soru, bunu nakde nasıl dönüştüreceğimizdir.
Bir arbitrajcı için bu şu anlama gelir: Bir banner için 50 rubleden daha ucuz bir CPM, tıklamalar AI’ya giderse işe yaramaz olabilir. Stratejileri uyarlamak gerekir. Metriklerinizi analiz edin, nişiniz için hangi CPM’nin karlı olduğunu anlamak için fiyat ve sonuçları karşılaştırın.
Sıkça Sorulan Sorular
S: Hangisi daha ucuz: banner mı yoksa hedefleme mi?
C: Bu, hedef kitlenize ve kampanya hedeflerinize bağlıdır. Veriler, AI’nın kullanıcı davranışını değiştirdiğini ve geleneksel reklamların tıklama oranını düşürdüğünü gösteriyor. AI içeriği aracılığıyla bütçe dostu bir alternatif olarak tohumlama düşünmeye değer olabilir.
S: İçerik için yapay zekaya yatırım yapmaya değer mi?
C: Evet, veriler bilgi arama için yapay zeka kullanımının arttığını gösteriyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan tek bir hazır klibin maliyeti veya tek bir videoyu benzersiz hale getirmenin maliyeti, manuel üretimden önemli ölçüde daha düşük olabilirken, etkili bir erişim sağlayabilir.
S: Hangi BGBM karlı sayılır?
C: Karlı bir BGBM yalnızca bin gösterim başına maliyetle değil, aynı zamanda dönüşümle de belirlenir. Kullanıcılar yanıt almak için yapay zekayı kullanıyor ve sitelere gitmiyorsa, çok düşük bir BGBM bile istenen sonucu getirmeyecektir. ROI’yi değerlendirmek önemlidir.
S: Yapay zeka SEO’yu nasıl etkiler?
C: Yapay zeka, özellikle bilgilendirici sorgular için sitenize doğrudan tıklamaların sayısını azaltabilir. Yapay Zeka Genel Bakışları için içeriği optimize etmek ve sesli arama için SSS bölümleri oluşturmak kritik hale geliyor.
Harekete Geçirici Mesaj: Verilerinizi analiz edin, yeni hipotezleri test edin ve değişen kullanıcı davranışına stratejilerinizi uyarlayın. Yapay zeka gelecek değil, zaten şimdiki zaman. Bunu göz ardı ederek ne kadar nakit kaybetmeye hazırsınız?
Yeni içerik üretmeyi bırakın! Mevcut olanı etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmenin zamanı geldi. Ekibinizin ortak klasörlerine bir göz atın: orada muhtemelen markalı bir video tozlanıyordur, ki bu videonun oluşturulması altı hafta ve beş haneli bir bütçe gerektirmişti, ya da çok az izlenen bir webinar kaydı. Belki de satış departmanı tarafından hiçbir zaman bir e-postaya eklenmemiş bir ürün tek sayfası veya sadece bir kez okunmuş bir müşteri görüşmesi transkripti vardır. Tüm bu çalışmalar kötü değildi, ancak yayınlandıktan hemen sonra durdu. Bu makalede, içerik repurposing‘in tek bir videodan 100 benzersiz kreatif oluşturmanıza nasıl yardımcı olabileceğini inceleyeceğiz.
Bu arada, üç aylık planınız daha fazlasını gerektiriyor: daha fazla materyal, daha fazla kanal, daha yüksek hız. Üretmeye devam ediyorsunuz, klasör büyüyor ve ekibin gerçek performans göstergesi üretilen hacim değil, bunun ne kadarının gerçekten işe yaradığıdır. Bu boşluk gerçek paraya mal oluyor ve gözden kaçırması kolaydır.
Video DNA’sı: İçeriği “Moleküllere” Nasıl Ayırırsınız?
Ürün Pazarlama Başkan Yardımcısı Blythe Morrow, kanal matematiğini açıkça belirtiyor: müşteriniz yirmi kanalda aktif olabilir, ancak “içeriği, iletişimi ve sosyal yönü sadece beşinde finanse edebilir ve destekleyebilirsiniz.” Diğer on beş kanal için oluşturduğunuz her şey, sadece “yayınla” düğmesinden daha ileriye yayılmalıdır.
Bu sorun, Supercharge Marketing podcast’inde, konuya farklı açılardan yaklaşan uzmanlarla yapılan üç son sohbette ortaya çıktı:
Caroline Crawford, Cultiveight Communications CEO’su ve kurucusu, B2B ekipleri için içerik stratejilerini yeniden yapılandırıyor.
Francisco Chamorro, BBSI Pazarlama ve İletişim Direktörü, içerik dağıtımını operasyonel bir görev olarak görüyor.
Blythe Morrow, on yedi yıllık ürün pazarlama deneyimine sahip bir uzman.
Oluşturmadan Önce “Ayırmayı” Planlayın
Caroline, tipik bir içerik toplantısını anlatırken, “Her zaman ‘ne’ hakkında konuşulur, ancak ‘neden’ ve ‘nasıl dağıtılacağı’ hakkında yeterince konuşulmaz” diyor.
Ekip, markalı videolar, reklamlar veya bloglar yapıp yapmayacaklarını tartışıyor. Ancak kimse ertesi gün ne olacağını düşünmüyor. Bu hikayenin sonunu defalarca gördü: bir şirket markalı videolara on beş bin dolar harcıyor, bunları sosyal medyada yayınlıyor ve onun deyimiyle “on binlerce dolar boşa gidiyor.”
Başarısızlık videoda değil, tüm bütçenin ve enerjinin onu tamamlamaya harcanmasında. Caroline, “Tüm enerji bunu yapmaya yöneldi ve bunun kendi başına başarı getireceğini düşünüyorlar,” diyor. “Ama öyle değil. Önemli olan, onu nasıl uyguladığınız ve yatırımınızı nasıl maksimize ettiğinizdir.”
Çözüm, hiçbir maliyeti olmayan ve neredeyse her zaman atlanan bir planlama aşamasıdır: Üretime başlamadan önce, bitmiş materyalin nasıl “parçalara ayrılacağını” düşünün. Uzun bir makale, bir lead magnet, bir e-posta serisi, bir dizi sosyal medya gönderisi ve bir video için kaynak olur. Kaydedilmiş bir konuşma haftalarca materyal sağlayabilir. Caroline bunu, içeriği “hikayenizi farklı şekillerde anlatan küçük parçalara” “yeniden paketlemek” olarak tanımlıyor. Önceden planlama, başlangıçta ne çektiğinizi, yazdığınızı ve yapılandırdığınızı şekillendirmenizi sağlar.
Önce Ölçeklendir, Sonra Klonla
Francisco operasyonel taraftan aynı sonuca varıyor. Geçmişteki kendine tavsiyesi: “Bir şey inşa edeceksen, ölçeklendirmeden önce tekrarlanabilir olacak şekilde inşa et.” Tek bir büyük lansman üzerinde çok sıkı çalışırsanız, tek bir lansman elde edersiniz. Ekibinizin tekrar kullanabileceği bir format oluşturursanız, ikinci sefer çok daha ucuza mal olur.
Tekrar Matrisi: Kimse İlk Seferde Görmedi
Çoğu içerik, izleyicinin onu gördüğü ve ilerlediği varsayımına dayanarak tek bir yayından sonra “emekli edilir”. Francisco bu varsayımın yanlış olduğunu düşünüyor. “Zaman harcıyorsanız ve bu materyale değer veriyorsanız, ilk seferde %100 görülmeyeceğini bilin,” diyor. “Bu yüzden onu tekrar paylaşmak önemlidir.”
“Göreviniz, içeriğe mümkün olan en yüksek yaşam desteğini sağlamaktır,” — Francisco Chamorro.
Bu, kadansın (yayın sıklığı) sadece hoş bir ek değil, varlığın bir parçası olduğu anlamına gelir. Francisco bu konsepti şirket içinde ve dışında iki prensibe dayanarak uyguluyor: tutarlılık ve alaka düzeyi. “İnsanlar tekrarı sever.” İletişimler tahmin edilebilir bir günde yayınlanır, böylece izleyici beklentiler oluşturur. Ve takvim, görüşlerle değil, verilerle düzenlenir: “İyi çalışan bir konu oluşturduğumuzda, daha fazlasını yaparız. Bir konu işe yaramadığında, onu bırakırız.”
Caroline, içeriğin niyetle oluşturulması durumunda bunun spam’e dönüşmediğini ekliyor. Birçok B2B ekibi “gürültü” olmaktan o kadar korkuyor ki, iki ayda bir yayın yapıyor ve hunilerini tüketiyor. O, gürültünün sıklığın değil, tekdüzeliğin bir işlevi olduğunu savunuyor. Aynı mesajı aynı formatta tekrarlayın ve insanlar kapanacaktır. Aynı mesajı tekrarlayın, ancak “yeniden paketlenmiş” olarak, ve yeni olarak algılanacaktır. Bu yüzden daha önce bahsedilen planlama aşaması çok önemlidir. Önceden altı format planlamış bir ekip, aynı şeyi tekrarlamak için altı meşru yola sahiptir.
Uzman Yaklaşımı: “Ham” Materyal Oluşturma
Müşterilerle Aynı Odada: Canlı Video-DNA’sını Yakalayın
Blythe’ın “sonra ne yapmalı” sorusuna cevabı, tahmin etmeyi bırakmaktır. Ürün pazarlamacıları, onun deyimiyle, “kendi yankı odalarına düşerler” ve sonra “satışlarla bozuk telefon oynarlar”; burada satıcı geri bildirimi müşterilere iletir, pazarlama ise ürüne iletir ve orijinal kelimeler daha ikinci aşamada kaybolur.
Onun tarifi: ofisten çıkın, satış departmanıyla konuşun, müşteri görüşmelerine katılın. “Bire çok ders” olarak tanımladığı web seminerleri yerine, küçük çalıştaylar düzenler. Yaklaşık on iki kişi. Kameralar açık. Ürün sunumu yerine, sektörlerinde neler olup bittiği hakkında dürüst bir konuşma. Ürün yöneticileri ve müşteri ilişkileri departmanı da katılır ve dinler.
Bu tür toplantıları düzenli olarak yapmak hızlı sonuç verir: Yılda 150-160 kişi ile gerçek bir sohbet gerçekleştirmiş olursunuz; bu kişiler daha sonra LinkedIn ve Slack topluluklarınıza katılır ve mesajınızı kamuoyunda güçlendirir. Her satış yöneticisine bir yuvarlak masa atanır ve sonraki arama “sıcak” hale gelir, çünkü Blythe’ın dediği gibi: “telefonu açma ve sizinle konuşma olasılıkları çok daha yüksek olur, çünkü onlara değer verdiğinizi zaten göstermiş olursunuz.”
Ve içerik sorunu, bir yan etki olarak kendiliğinden çözülür. Her çalıştay, onun deyimiyle, “inanılmaz içerik yaratır; bu içeriği daha sonra talep oluşturma ekibine vererek 100 farklı şekilde kesip biçebilirler ve aynı anda yürütmeye çalıştığımız birçok kampanya için kullanabilirler.”
Gerçek müşterilerin dilinde oluşturulan orijinal materyal, zaten pazar gibi seslendiği için kullanılacak olandır.
İç Denetim: Satışlar Kullanmıyorsa, Bu İçerik Değil, Depodur
Francisco öncelik sırasını açıkça belirtiyor: “Videonuz veya kampanyanız ne kadar harika olursa olsun, dahili kullanıcılarınız buna önce inanmalı. Eğer inanmazlarsa, başarılı olmayacaktır.” Dahili kabul görmeyen güzel hazırlanmış bir materyalin sıfır izleyicisi vardır, bu yüzden “yaptığınız şeyin satış ekibinize yardımcı olduğundan emin olmak için zaman ve çaba harcamak kritik öneme sahiptir.”
Blythe da aynı fikirde ve açıklıyor: ürün pazarlaması “mesajın, sattığımız şeyi tanımlamak için kullandığımız kelimelerin koruyucusudur”. Ve bunu gerçeğe dönüştüren eser, açıkça erişilebilir, ayrıntılı bir mesajlaşma kılavuzudur. Kılavuzu, uzun ve kısa biçimli konumlandırmayı, sektördeki rüzgarları ve karşı rüzgarları, her bir kişiyi (nerede yaşadıklarını, neyle mücadele ettiklerini) ve rakipler hakkında aynı derinliği kapsar. Sonra çoğu ekibin atladığı kısım: “onu güncel tutmak, sık sık paylaşmak, sürekli ona atıfta bulunmak ve bu kütüphaneyi doldurmaya devam etmek.”
Ayrıca, belirsiz bir mesajdan daha kötü olan bir başarısızlık modunu da adlandırıyor. Kafa karıştırıcı metin en azından kendini belli eder. “Spesifik ama yanlış bir şekilde olduğunda, çünkü kime sattığınızı düşünmediniz, o zaman tehlikeli hale gelir” diyor, “çünkü işe yarayıp yaramadığını bilmiyorsunuz.” Bu, oluşturulan, onaylanan, yayınlanan ve herkesin sorunun kanalda olduğunu varsaydığı bir yıl boyunca sessizce yetersiz performans gösteren bir varlıktır.
Yolu Tersine Mühendislikle Oluşturma: Klipten Dönüşüme
Asla dönüşmeyen içerik her zaman kullanılmadan kalmaz. Bazen görülür, sonra bırakılır çünkü okuyucunun gidecek bir yeri yoktur. Caroline’ın sorunun versiyonu: yeniden tasarlanmış klipler yayınladınız, peki “size geri dönüş yolu nedir?” Halka açık bir kanaldan sitenize, deneme sürümünüze veya satış ekibinize bir rota oluşturmadıysanız, “o zaman bunu anında yapıyorsunuz” ve çatlaklar burada ortaya çıkıyor.
Ekiplerin çalışma sırası konusunda da aynı derecede açık sözlü. “Bence insanlar bunu tersinden yapıyor” diyor. “Şöyle diyorlar: ‘Ah, bu lead magnet’i yapalım, sonra e-postayı çözeriz.’” Bunu tersine çevirin. E-posta programının ne için olduğunu belirleyin, sonra onu besleyen bir lead magnet oluşturun. Onun temel ilkesi, yolculuğun her adımına uygulanabilir: “onlardan istediğinizi yapmaları için ne kadar çok düşünme çabası gerekiyorsa, istediğinizi o kadar az yapacaklardır.”
Aynı disiplin teknoloji yığınınıza da uygulanır ve Francisco burada en faydalı olanıdır. Neredeyse her ekipte iki tuzak görüyor: “Biri, araçların stratejilerini yönlendirmesine izin vermeleri. Diğeri ise araçlarını tam potansiyelleriyle kullanmamaları.” Herhangi bir şey satın almadan önce, tek bir soru öneriyor: “bir yazılım için ödeme yapıyorsanız, kendinize tam olarak kullanıyor muyum diye sormayı unutmayın?” Ve herkesin yapabildiği için kurduğu entegrasyonlar hakkında, kuralı not almaya değer: “entegrasyon uğruna entegrasyon, çabalarımı harcayacağım bir şey değil.”
Blythe, tüm bunların kaynak eksikliğinden utanmak için bir neden olmadığını ekleyecektir. “Herkesin kaynakları eksik” diyor. Öne geçen ekipler, daha fazla insanı olanlar değil, mevcut çalışmaları alıcılarının bulunduğu daha fazla kanalı kapsayanlardır.
Sonuç: Algoritmaları Nasıl Kandırırsınız ve İçeriği Nasıl Ölçeklendirirsiniz?
Yeni bir varlık planlamakla başlamayın. Son çeyreğin denetimiyle başlayın. Her bir içerik parçası için üç soru sorun:
İlk haftadan sonra yeniden yayınlandı mı?
Satışlar tarafından hiç kullanıldı mı?
Hiç ikinci bir formata dönüştürüldü mü?
Üç maddede de sıfır alan her şey bir içerik sorunu değildir. Bu bir dağıtım ve benimseme sorunudur ve yeni bir tane oluşturmak bunu çözmeyecektir. Sonra, daha iyisini hak eden bir varlık seçin ve ona hiç sahip olamadığı ikinci bir hayat verin.
Tek bir varlığı birçok şeye dönüştürmek, Lumen5‘in tam olarak ne için tasarlandığıdır. Ekipler, sahip oldukları makaleleri, transkriptleri ve belgeleri, kimin yaptığına bakılmaksızın renkleri, yazı tiplerini ve logoları tutarlı tutan marka kitleriyle cilalı videolara dönüştürmek için kullanır. Bu, sıfırdan yeniden inşa etmek için daha az zaman ve markanızın her kanalda nasıl göründüğü üzerinde daha fazla kontrol anlamına gelir.
Tam hunili B2B pazarlamasının küresel ölçekte nasıl göründüğüne daha derinlemesine dalmaya hazır mısınız? Supercharge Marketing podcast’indeki tam sohbetleri, podcast dinlediğiniz her yerde dinleyin.
İçerik yeniden kullanımı, mevcut içeriği yeni formatlara veya yeni bir kitleye uyarlayarak değerini ve erişimini en üst düzeye çıkarma sürecidir. Örneğin, bir web semineri makalelere, sosyal medya için kısa videolara, podcast’lere ve infografiklere dönüştürülebilir.
Bir videodan 100 benzersiz video nasıl yapılır?
Tek bir kaynaktan çok sayıda benzersiz video oluşturmak için kesme, yeniden biçimlendirme ve yeni öğeler ekleme tekniklerini kullanın. Örneğin, uzun bir web seminerinden TikTok, Shorts veya Reels için onlarca kısa klip kesilebilir, arka plan değiştirilebilir, altyazılar, seslendirme veya müzik eklenebilir. Lumen5 gibi araçlar bu süreci otomatikleştirir.
Yeniden kullanım, reklam yasağını aşmaya yardımcı olur mu?
Evet, yeniden kullanım yoluyla içeriğin benzersizleştirilmesi reklam yasaklarını aşmaya yardımcı olabilir. Aynı yaratıcıyı farklı platformlarda yayınlamak veya aynı “klonu” tekrar tekrar kullanmak yasak riskini artırır. Değiştirilmiş “video DNA’sı” (görsel öğeler, ses tonu, yapı) ile varyasyonlar oluşturmak, dolandırıcılık önleme algoritmalarının bunları yeni içerik olarak algılamasına yardımcı olur.
Yeni içerik sipariş etmeli miyim yoksa eskiyi mi yeniden kullanmalıyım?
Her iki yaklaşımı da birleştirmek en uygunudur. Daha sonra birçok benzersiz birime “ayrıştırılmak” üzere özel olarak tasarlanmış yeni, yüksek kaliteli “ham” materyal oluşturmak en etkili stratejidir. Bu, sıfırdan sürekli içerik oluşturmaya kıyasla bütçeden ve zamandan önemli ölçüde tasarruf sağlar.
İçerik Yeniden Kullanımı SEO’yu Nasıl Etkiler?
İçerik yeniden kullanımı, anahtar konular hakkında daha fazla alakalı içerik oluşturmaya, dahili ve harici bağlantı sayısını artırmaya, davranışsal faktörleri (format çeşitliliği sayesinde) iyileştirmeye ve arama motorlarındaki görünürlüğü artırmaya olanak tanıdığı için SEO’yu olumlu yönde etkiler. Ayrıca, farklı bilgi tüketim formatlarını tercih eden farklı hedef kitle segmentlerine ulaşmaya da yardımcı olur.
Bu hafta SEO dünyasında tutkular kaynıyor: bir yargıç Google’ın yapay zeka içeriği üzerindeki tekelini sorguluyor, spam güncellemesi otomatik yayınların altını oyuyor ve coğrafi hedefleme konusundaki eski tartışma yeniden alevleniyor. Özellikle Google AI bağlamında bunun nakit paranız için ne anlama geldiğini anlayalım.
Hukuki Savaşlar: Google AI ve İçeriğin “Haksız” Kullanımı
Federal bir yargıç, Google’ın web içeriğini yapay zeka incelemeleri için kullanma uygulamasını “son derece haksız” olarak nitelendirerek sorguladı. Bu durum, mevcut “trafik karşılığı içerik” modelini tehlikeye atıyor.
Penske Media – Google Davasının Detayları
Penske Media antitröst davasının duruşmasında Yargıç Amit Mehta, Google’ın yapay zeka incelemelerinin “ürün iyileştirmesi” olarak kabul edilip edilemeyeceğini sorguladı.
Digital Content Next CEO’su Jason Kint, durumu “gerçekten haksız” olarak nitelendiren ve iyileştirmenin “yayıncıların pahasına” geliştirildiğini belirten yargıcı alıntıladı.
Yargıç Mehta, Google’ın davanın reddi talebi hakkında henüz bir karar vermedi.
“Yayıncılar, Google’ın içeriklerini nasıl kullandığını kontrol edemiyorlar,” diyen Kint, Google’ın indekslemesini reddetmenin arama trafiğine bağımlı yayıncılar için gerçekçi bir seçenek olmadığını vurguladı.
Google Spam Güncellemesi: Yapay Zeka Yayınlarına Darbe
Google, Ağustos spam güncellemesinde yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği hedef aldığını resmi olarak belirtmese de, site sahiplerinin raporları otomatik yayınlarda sorunlar olduğunu gösteriyor. Ucuz yapay zeka içeriği bu risklere değer mi?
İlk Gözlemler ve Sonuçlar
Roger Montti, tamamen otomatikleştirilmiş sitelerin görünürlüklerini kaybettiği, yapay zekayı insan dokunuşuyla kullanan kaynakların ise daha az etkilendiği örnekleri topladı.
Bunlar henüz anekdot niteliğinde raporlar olup, Google algoritmalarındaki değişikliklerin resmi bir onayı değildir.
Google, video platformlarında koordineli sentetik kötüye kullanımı tespit etmek için S-CTS sistemini yayınladı, ancak bu Google Arama ile ilgili değildir.
SEO danışmanı Takuma Oka, örnekleminin küçük olduğu ve sonuçların kesin olmadığı konusunda uyarıyor. Önemli olan AI’nın kendisi değil, toplu üretimin yöntemi ve amacıdır.
SEO vs GEO: John Mueller ne diyor?
Google’dan John Mueller, “SEO vs GEO” tartışması hakkında tekrar konuştu ve aramadaki üretken AI yanıtları için özel bir gereksinim olmadığını belirtti. Yani, hipotez testi ucuz olması, temel prensipleri unutabileceğiniz anlamına gelmez.
AI yanıtları için nüanslar
Mueller, Google’ın aramadaki üretken AI yanıtları için yapılması gereken özel bir şey görmediğini belirtti.
Bu, Google Arama için geçerlidir, ChatGPT, Perplexity veya diğer AI sistemleri için değil.
Zaten sitenizi Google için optimize ediyorsanız, Mueller AI incelemeleri için yeni bir teknik kontrol listesi önermiyor.
Dan Akedju özetledi: “Temeller aynı. Çıkarma seviyesi farklı.” Bu kilit bir nokta: CPM karlı ancak platformun özelliklerini dikkate aldığınızda.
AI önerileri: marka tavsiye ediliyor, ancak başkalarına atıfta bulunuluyor
Yeni veriler, bir AI yanıtında marka önerisinin sitenize doğrudan bir bağlantıyı garanti etmediğini gösteriyor. Bu, ROI‘yi etkiler ve metriklerin yeniden gözden geçirilmesini gerektirir.
Shero Commerce Analizi
Shero Commerce, Google AI Mode, ChatGPT ve Perplexity’deki 1.851 alıntıyı analiz etti.
Markalara ait sayfalar yalnızca %2,8 alıntı aldı.
Bir marka adıyla tavsiye edildiğinde, kendi sayfası yalnızca %31 oranında alıntı aldı. Genellikle üçüncü taraf kaynaklar alıntılandı.
Aleyda Solis vurguladı: “Markanız bir yanıtta tavsiye edilebilir… oysa alıntı (ve tıklama) bir dergiye veya pazar yerine gider.” Bu, bir videonun benzersizleştirme maliyeti veya 100 AI videosu oluşturma maliyetinin sadece bahsetmelerle değil, doğrudan bağlantılarla da karşılanması gerektiği anlamına gelir.
ChatGPT ve Reddit: karmaşık alıntı dinamikleri
Promptwatch verileri, Ağustos ortasında ChatGPT’de Reddit’in alıntı payında keskin bir düşüş olduğunu gösterdi, ancak yeni testler Reddit’in bilgi çıkarma sürecinde hala önemli bir rol oynadığını gösteriyor.
ChatGPT davranışının değişkenliği
Bir sorguda ChatGPT, r/whatnotapp’teki bilgileri kasıtlı olarak aradı: çıkarılan 71 sayfadan 48’i Reddit başlığıydı ve 8 nihai alıntının 6’sı subreddit’e gitti.
Dört gün önce Suganthan Mohanadasan, ChatGPT’nin başka bir sorgu için 84 Reddit başlığı çıkardığını, ancak hiçbirini alıntılamadığını keşfetti.
Mohanadasan özetledi: “Reddit alıntıları sadece ‘kapatılmadı’. Sorguya bağlı görünüyorlar.” Bu, farklı kaynakların fiyat karşılaştırması ve alıntılanabilirliklerinin dinamik bir süreç olduğunu ve sürekli izleme gerektirdiğini gösteriyor.
Bu hafta, görünürlük ve gerçek değerin ayrışmaya başladığı anlaşıldı. Yayıncılar bilgi paylaşıyor ancak her zaman trafik alamıyor. Markalar tavsiye alıyor ancak bağlantılar başkalarına gidiyor. Reddit, yapay zeka için veri kaynağı olabilir ancak nihai alıntılarda yer almayabilir. “Yapay Zeka Görünürlüğü” çok geniş bir kavram haline geliyor ve ROI‘yi değerlendirmek için daha doğru metrikler gerektiriyor.
Sadece indekslenmek değil, aynı zamanda bahsedilmek, alıntı yapılmak, tıklanmak ve nihayetinde dönüşüm elde etmek önemlidir. Harcanan her rubleden ne kadar para kazanılacak — işte asıl soru bu. Bütçenizi boşa harcamamak için stratejilerinizi ve metriklerinizi yeniden gözden geçirin.
Sıkça Sorulan Sorular
Google AI’ın içeriği “haksız” kullanımı nedir?
Yargıç Amit Mehta, Google’ın yayıncıların içeriğini yapay zeka incelemeleri için yeterli tazminat veya yayıncıların kontrolü olmadan kullanmasının haksız bir avantaj yarattığını, çünkü yayıncıların trafik kaybı olmadan Google indekslemesinden vazgeçemeyeceğini belirtti.
Google’ın spam güncellemesi gerçekten yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği mi hedefliyor?
Google bunu resmi olarak doğrulamadı. Ancak, site sahiplerinin raporlarına göre, tamamen otomatik içerik üretimi kullanan kaynaklar görünürlüklerini kaybetti. Aynı zamanda, yapay zeka içeriğinin insanlar tarafından geliştirildiği siteler daha az etkilendi. Odak noktası, üretim yönteminden bağımsız olarak sıralamaları manipüle etmek için oluşturulan büyük ölçekli içeriktir.
John Mueller, yapay zeka yanıtları için SEO hakkında ne tavsiye ediyor?
Mueller, Google Arama’daki üretken yapay zeka yanıtları için özel gereksinimler olmadığını belirtiyor. Zaten sitenizi Google için optimize ediyorsanız, yapay zeka incelemeleri için ek teknik kontrol listelerine gerek yoktur. Ancak, farklı yapay zeka sistemlerinin kaynakları farklı şekilde çıkardığını ve seçtiğini unutmamak önemlidir.
Bir marka neden yapay zeka tarafından tavsiye edilebilir, ancak bağlantı başka bir siteye gidebilir?
Shero Commerce araştırması, yapay zeka sistemlerinin genellikle markaları adıyla tavsiye ettiğini, ancak markanın resmi sayfaları yerine üçüncü taraf kaynakları (örneğin, dergiler veya pazar yerleri) alıntıladığını gösterdi. Bu, marka görünürlüğünün her zaman doğrudan tıklamalara ve sitenize trafiğe dönüşmediği anlamına gelir.
ChatGPT’nin Reddit alıntılamasıyla ilgili davranışı nasıl değişti?
Veriler, ChatGPT’de Reddit alıntılarının daha karmaşık hale geldiğini ve belirli sorguya bağlı olduğunu gösteriyor. Bazı durumlarda Reddit aktif olarak kullanılıyor ve alıntılanıyor, diğerlerinde ise çok fazla veri çıkarılıyor ancak alıntı yok. Bu, algoritmaların dinamikliğini ve yapay zeka sistemlerinin belirli konular için tercih ettiği kaynakların sürekli analiz edilmesi gerektiğini gösteriyor.
Google’ın son Ağustos spam güncellemesi, görünüşe göre, toplu olarak üretilen SEO için AI içeriğiyle mücadele etmeyi hedefledi. Çevrimiçi kaynaklardan gelen raporlar, bu güncellemenin bir kısmının, yalnızca arama sıralamasını manipüle etmek amacıyla sinir ağları tarafından oluşturulan materyallerin kaldırılmasıyla ilgili olduğunu gösteriyor. Bu durum, Google’ın bu tür spam’ı tespit etmeye yönelik son araştırma çalışmasıyla uyumlu olup, reklam için AI videoları veya sinir ağı ile toplu video üretimi ile uğraşan herkes için önemli bir ipucudur.
Anlamak önemlidir: AI kullanımı tek başına içeriği spam yapmaz. Ancak, anahtar kelimeler için sıralama amacıyla oluşturulan herhangi bir materyal, genellikle normal içerik ile spam arasında bir denge noktasında bulunur. Görünüşe göre Google, bu sınırı aşan AI tarafından oluşturulan içeriği tespit etmek için yeni mekanizmalar uyguladı; bu da UGC reklamları için sinir ağını aktif olarak kullanan birçok sitenin konumlarındaki düşüşü açıklayabilir.
AI Tarafından Oluşturulan İçerik Üzerindeki Etki
Uzmanlar, güncellemenin sonuçlarını aktif olarak tartışıyorlar. Örneğin,
Oka Takuma (@OkaTakuma1) şöyle yazdı: “Bu Google spam güncellemesiyle ilgili olarak, Claude Code, Codec vb. kullanarak otomatik olarak içerik yayınlayan sitelerin yaygın olarak filtrelendiği ve konumlarını kaybettiği görülüyor. Google, bu tür içeriği, oluşturulan görüntüler veya videolar gibi, belirli bir ‘AI kredisi’ ekleyerek otomatik olarak tanımlıyor olabilir.”
Ayrıca, başlangıçta manuel yayıncılıkla başlayıp daha sonra LLM otomasyonuna geçen sitelerin bazı durumlarda hayatta kaldığını belirtti. Bu, birikmiş alan adı güveni ile açıklanmaktadır. Sıfırdan tamamen otomasyonla oluşturulan sitelerin Google’dan “güven sinyalleri” yoktur.
Tampon Olarak Manuel Kontrol
Oka Takuma, AI tarafından oluşturulan içerik yayınlayan ve güncellemeden etkilenmeyen bir Japon dergisinden bahsederek ilginç bir örnek verdi. Nedeni basit:
“…ancak henüz herhangi bir yaptırım almadı (doğal olarak, makaleleri yayınlamadan önce insanlar tarafından manuel görsel kontrol yapıyoruz).”
Bu, altyazılı AI avatarı veya AI sesleriyle seslendirme gibi teknolojileri kullanırken bile insan kontrolünün önemini vurgulamaktadır. Manuel kontrol, abonelik tabanlı nöro-prodüksiyon için bir cankurtaran olabilir.
Seiichi Satoweb (@seiichi_satoweb), sorunun AI içeriğinin kendisinde değil, arama sonuçlarını manipüle etmek için toplu üretiminde yattığına inanıyor. Şunları kaydetti:
“Medya şirketleri 18-21 Ağustos tarihleri arasındaki sıralamayı kontrol etmeli. …Eğer düşüş yaşandıysa, bence öncelikle makalelerin kalitesi değil, ‘toplu üretim yöntemi’ şüphelenilmelidir.”
Google, toplu olarak üretilen içeriğin kötüye kullanımını, kullanıcıları desteklemekten ziyade arama sıralamasını manipüle etmek amacıyla çok sayıda sayfa oluşturmak olarak tanımlar. Bu, AI içerik prodüksiyonu veya kripto için benzer hizmetleri nereden sipariş edeceğini arayanlar için kritik öneme sahiptir.
SEO amaçlı yapay zeka ile toplu video üretimi riskli olabilir.
Yüz değiştirme özellikli AI klipler veya altyazılı AI avatar gerçek bir fayda sağlamalıdır.
Miktardan ziyade kaliteye odaklanmak, Google’ın yeni gerçekliğinde hayatta kalmanın anahtarıdır.
“AI çöpü” ve sonuçları
Blackhat World gibi forumlarda kullanıcılar, arama sonuçlarındaki “AI çöpü” istilasından şikayet ediyor. Bir katılımcı şunları yazdı:
“Sonunda AI çöpünün arama sonuçlarını ele geçirdiğini fark ettiler. Yakın zamanda bir uygulamada ayarları nasıl değiştireceğime dair hızlı bir eğitim arıyordum ve bu soruyu yanıtlamak için açıkça AI tarafından oluşturulmuş art arda 4 site gördüm – hepsi tamamen aynı görünüyordu, aynı AI formatlı alt başlıklar ve madde işaretleri, bölümler arasında kötü boşluk, 3 cümle 500 kelimeye şişirilmiş. AI çöpü sayfaları yeni geçitlerdir ve Google bununla başa çıkmak için elinden geleni yapıyor.”
Bu, kalitesiz içerik söz konusu olduğunda AI’nın gerçek UGC’ye karşı etkinliğinin hala sorgulanabilir olduğunu doğrular. 100 video üretimi veya günde 500 video AI konveyörü sadece hacimle değil, kalite stratejisiyle de desteklenmelidir.
Google’ın yeni sistemi: S-CTS
Google kısa süre önce S-CTS (Scalable Cluster Termination System) adlı yeni bir sistem hakkında bir araştırma yayınladı. Bu sistem, AI tarafından üretilen spam ağlarını tanımlamak ve sonlandırmak için tasarlanmıştır. Bu, e-ticaret için AI video fabrikası veya toplu üretim API’si aracılığıyla metinden video üretiminin artık yakından incelendiği anlamına gelir.
Bir AI yaratıcısının maliyeti veya 1 dakikalık AI videonun maliyeti – bu metrikler artık sadece üretim açısından değil, aynı zamanda SEO için potansiyel riskler açısından da değerlendirilmelidir.
Google’ın Ağustos ayı spam güncellemesi, SEO için düşüncesizce toplu yapay zeka içeriği üretme döneminin sona erdiğini açıkça gösterdi. Artık kripto projesi için yapay zeka UGC veya yapay zeka reklam videoları oluşturma giderek daha erişilebilir hale gelirken, kaliteye, benzersizliğe ve kullanıcı için gerçek değere odaklanmak kritik önem taşıyor. Sadece yapay zeka senaryo yazıp düzenlemekle kalmıyor, aynı zamanda anlamlı ve faydalı bir şeyler yaratıyor.
İçerik üretimlerini ölçeklendirmek isteyenler için, Synthesia alternatifi gibi çözümler akıllıca kullanılmalı ve Google’ın ilkeleriyle çelişmeyen bir stratejiyle desteklenmelidir. Ancak bu şekilde, ölçeklendirmenin imkansız olduğu – artık mümkün olduğu, ancak kaliteye dikkat ederek bir dünyada sürdürülebilir başarı elde edilebilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Google bağlamında “Yapay Zeka Çöpü” nedir?
“Yapay Zeka Çöpü”, öncelikle arama sıralamasını manipüle etmek için oluşturulan, kullanıcılara değerli bilgi sağlamak yerine, düşük kaliteli, toplu olarak yapay zeka tarafından üretilen içeriktir. Genellikle tekrarlayan ifadeler, kötü biçimlendirme ve özgünlük eksikliği ile karakterizedir, tıpkı yeterli kontrol olmadan oluşturulan reklam için yapay zeka videosu örneğinde olduğu gibi.
Google, kaliteli yapay zeka içeriğini spam’den nasıl ayırır?
Google, yapay zeka kullanımını kendi başına cezalandırmaz. Ana odak noktası, içeriğin oluşturulma amacı ve kullanıcı için değeridir. Eğer altyazılı yapay zeka avatarı veya yapay zeka seslendirmesi, insan tarafından kontrol edilmiş faydalı, benzersiz materyal oluşturmak için kullanılıyorsa, bu spam olarak kabul edilmez. Sorun, sadece kaliteyi göz ardı ederek SEO için yapay zeka ile toplu video üretimi yapıldığında ortaya çıkar.
Google’ın S-CTS sistemi nedir?
S-CTS (Scalable Cluster Termination System), Google tarafından yapay zeka tarafından üretilen spam ile uğraşan ağları tanımlamak ve sonlandırmak için geliştirilmiş yeni bir sistemdir. Bu, binlerce sayfa veya video oluşturmak için toplu üretim API’si kullanan büyük ölçekli kalitesiz içerik üretim operasyonlarıyla mücadele etmek için bir araçtır.
Yapay zekayı UGC içeriği oluşturmak için kullanmak mümkün müdür?
Evet, UGC reklamları için yapay zeka kullanmak mümkündür, ancak dikkatli olmak gerekir. Başarının anahtarı, özgün olarak algılanan değerli ve benzersiz içerik oluşturmaktır. Yapay zekanın gerçek UGC’ye karşı etkinliği, yapay zekanın yaratıcı süreçle ne kadar iyi entegre olduğuna ve “yapay zeka çöpünü” önlemek için içeriğin insan tarafından ne kadar dikkatli bir şekilde kontrol edildiğine bağlı olacaktır.
Yapay zeka sohbet robotlarının müşteriler için yeni bir giriş noktası haline geldiği bir dünyada, markalar görünürlük stratejilerini değiştiriyor. Artık içerik oluşturucular için hazırlanan briflerde yeni bir madde var: yapay zekada görünürlük. Pazarlamacılar, LLM’lerin (büyük dil modelleri) kullanıcı sorgularına yanıt aramak için sosyal medyayı, blogları ve haber portallarını aktif olarak taradığı bir dönemde, geleneksel SEO ve ücretli reklamcılık yöntemlerinin artık yeterli olmadığını fark ettiler. Yapay zekanın yorumlayabileceği “video DNA’sı” ve içerik “matrisi” kilit rol oynuyor.
Yapay Zeka Görünürlüğü: İçeriğin Yeni Gerçekliği
Daha önce marka, internette kendisi hakkında ne söyleneceğini kendisi belirlerdi. Bugün yapay zeka araması, dışarıdan, daha otantik kaynaklara dayanarak inisiyatifi ele geçiriyor.
“Makine, cevaba yaklaşmak için en erişilebilir kamusal bilgiye ve en otantik bilgiye yöneliyor. Bu, markaların kendisinden gelen bir şey değil,” diye belirtiyor Viral Nation CEO’su Joe Gagliese.
Yapay Zeka Güveninin Anahtarı Olarak İçerik Oluşturucular
Erişilebilirlik: İçerik oluşturucuların sosyal medya ve blogları, LLM’ler için açık veri kaynaklarıdır.
Güven: İçerik oluşturuculardan gelen olumlu yorumlar ve incelemeler, markanın yapay zeka nezdindeki itibarını şekillendirir.
Zoom örneği bu eğilimi gösteriyor: şirket, hikaye anlatımı yoluyla otoritesini artırmak için gazeteci-içerik oluşturucu Naima Raza ile işbirliği yaptı. Bu, doğrudan reklam mesajının işe yaramadığı durumlarda reklam yasağını aşmaya yönelik bir adımdır.
Yapay Zeka Görünürlüğünü Ölçme ve Optimize Etme
İçerik oluşturucu kampanyaları ile yapay zeka görünürlüğü arasındaki doğrudan bağlantı hala geliştirilme aşamasında olsa da, korelasyon zaten açık. Trevant Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Genel Müdürü Kristina Coughlin, yapay zeka arama sonuçlarında içerik oluşturucu içeriğini izleme taleplerinin neredeyse her yeni teklifte geldiğini belirtiyor.
Bu durum, ajansları içeriği yeniden kullanmaya ve stratejileri uyarlamaya itiyor.
Yapay Zeka Görünürlüğü İçin Ajans Stratejileri
Mevcut İçeriğin Denetimi: Trevant, hangi içerik oluşturucuların ve içerik türlerinin LLM’lerde en çok alıntılandığını analiz eder.
Sürekli İzleme: Gelecekteki ortaklıkları optimize etmek ve planlamak için kampanyalar sırasında alıntıların izlenmesi.
SEO ile Entegrasyon: Örneğin Crispin ekipleri, içerik oluşturucuların etkisini artırmak için SEO uzmanlarıyla birlikte GEO süreçlerinin tersine mühendisliğini yapıyor.
Bu yaklaşım, daha önce influencer pazarlamasına şüpheyle yaklaşan markaların, yapay zeka araması için videoyu ve içeriği benzersizleştirmenin değerini görmesini sağlıyor.
AEO ve İçeriğin Teknik Yönleri
İçerik oluşturucular, özel siteler oluşturarak ve denetimler yaparak AEO (Cevap Motoru Optimizasyonu)‘nu aktif olarak benimsiyorlar. Sosyal medya gönderilerinin açıklamalarının makine tarafından okunabilir olması ve LLM’ler tarafından taranabilecek yeterli bilgiyi içermesi önemlidir.
“Basit bilgi alışverişi ve bir açıklamadan bekleyeceğiniz tüm olağan şeylere ek olarak, şimdi aniden şöyle diyoruz: ‘Tamam, bu çevrimiçi aramanın yeni uzun kuyruğu ve bu açıklamanın mümkün olduğunca etkili çalıştığından emin olmalıyız,’” diye vurguluyor Sway Group CEO’su Daniel Wylie.
İçerik oluşturucuların dikkate alması gerekenler:
Bilgiyi “yapıştırma”: Yapay zeka için kolayca “yeniden paketlenebilen” bütünsel, bilgilendirici içerik oluşturma.
İçeriği “ayırma”: Tek bir web seminerini farklı platformlar için 50 kısa klibe dönüştürme.
Meta veriler: Mümkün olduğunca ayrıntılı ve alakalı açıklamalar, etiketler.
Ancak uzmanlar aşırı gayretten kaçınılması konusunda uyarıyor. Later CEO’su Scott Sutton, yeni bir sabun hakkında 300.000 TikTok videosunun, dizinleme için doğru yerde değillerse AEO’ya girmeyebileceğini belirtiyor.
Bu, benzersizleştirme paketinin ve içerik ölçeklendirmeye stratejik bir yaklaşımın önemini vurgulamaktadır.
Sıkça Sorulan Sorular
Yapay Zeka Görünürlüğü nedir ve neden önemlidir?
Yapay Zeka Görünürlüğü, bir markanın içeriğinin, kullanıcı sorgularına yanıt verirken büyük dil modelleri (LLM’ler) ve yapay zeka sohbet robotları tarafından keşfedilme ve alıntılanma yeteneğidir. Önemlidir, çünkü giderek daha fazla insan satın alma yolculuğuna yapay zeka aramasıyla başlıyor ve orada bulunmayan bir marka potansiyel müşterilerini kaybediyor. Bu, yeni dijital gerçeklikte sizin için çalışan içeriğinizin bir “klonu” gibidir.
İçerik oluşturucular markaların yapay zeka görünürlüğünü iyileştirmelerine nasıl yardımcı olabilir?
İçerik oluşturucular, LLM’ler tarafından kolayca taranabilen otantik, bilgilendirici ve iyi yapılandırılmış içerik oluşturabilirler. Olumlu yorumları ve incelemeleri, yapay zeka tarafından doğrudan marka reklamlarından daha güvenilir olarak algılanır. Kaliteli, doğal içerik sağlayarak algoritmaları “aldatmaya” yardımcı olurlar.
AEO nedir ve SEO’dan farkı nedir?
AEO (Cevap Motoru Optimizasyonu), kullanıcının sorusuna doğrudan yanıt vermeyi amaçlayan yapay zeka sohbet robotları gibi cevap motorları için içeriğin optimize edilmesidir. Arama motorları için anahtar kelimelere odaklanan geleneksel SEO’dan farklı olarak, AEO, yapay zekanın kolayca çıkarabileceği ve kullanabileceği net, yetkili ve eksiksiz yanıtlar sağlamaya odaklanır. Bu, yapay zeka mantığı göz önünde bulundurularak “reklam için videoyu yeniden işlemek” gibidir.
Mevcut içeriği yapay zeka görünürlüğü için benzersiz hale getirmek mümkün müdür?
Evet, mevcut içeriği yeniden kullanmak ve benzersiz hale getirmek etkili bir yaklaşımdır. Bu, videolardaki arka planı ve tonu değiştirmeyi, TikTok, Shorts, Reels için uyarlamayı, makine tarafından okunabilirlik için altyazıları yeniden yazmayı içerebilir. Amaç, bir içerikten 100 benzersiz içerik oluşturmaktır, ancak yeni içeriğin AEO gereksinimlerini karşıladığından ve yapay zeka tarafından doğru şekilde indeksleneceğinden emin olmak önemlidir.
Sonuç
Yapay zeka araması dönemi, markalar ve içerik oluşturucular için oyunun kurallarını değiştiriyor. Otantik içerik oluşturucular aracılığıyla yapay zeka görünürlüğüne yatırım yapmak sadece arzu edilen değil, aynı zamanda kritik hale geliyor. Bu sadece “sıfırdan fiyat karşılaştırması” değil, yeni dijital gerçeklikte hakimiyet kurmak için stratejik bir adımdır.
Markanızın yarının yapay zeka dünyasında sadece görünür olmakla kalmayıp aynı zamanda alıntılanmasını sağlamak için içerik stratejinizi bugünden uyarlamaya başlayın. İçeriğinizin her bir parçasını en etkili şekilde kullanmak için A/B testleri için varyantlar oluşturma ve farklı sosyal ağlara uyarlama olanaklarını keşfedin.
Parçalı sorgular dönemi sona eriyor. Google’ın yapay zeka arama modunun bir yıllık çalışma verileri şunu gösteriyor: kullanıcılar artık kelime öbekleri değil, tam teşekküllü sorular soruyorlar. Bu, canlı yayın klipleri ve diğer tüm içerikler için kritik öneme sahip: artık ana bilgiler en başta olmalı ki yapay zeka algoritmaları bunları anında çıkarıp kendi özetlerinde sunabilsin. Eğer ana fikri uzun girişlere gömerseniz, içeriğinizin fark edilmeme riskiyle karşı karşıya kalırsınız.
Aramanın Evrimi: Anahtar Kelimelerden Diyaloğa
Yapay zeka modunun lansmanından bu yana, kullanıcı sorguları kökten değişti. Google Veri Bilimi Başkan Yardımcısı Shivani Mohan’a göre, yapay zeka modu aylık 1 milyar aktif kullanıcıya ulaştı. Ancak mesele sadece sorgu sayısındaki artış değil.
Sorgu uzunluğu üç katına çıktı: ABD’deki yapay zeka modundaki ortalama sorgu, geleneksel sorgudan üç kat daha uzun.
Çok Modlu Arama: Artık her 6 sorgudan 1’inden fazlası görsel, sesli giriş veya etkileşimli diyalog içeriyor.
Görsel Artışı: Görsel tabanlı sorgular aylık %40 oranında artıyor.
Takip Soruları: Kullanıcılar, aramanın derinliğini gösteren açıklayıcı sorular soruyor.
Yapay zeka modundaki sorgularda en sık kullanılan ilk kelimeler “ne”, “nasıl”, “ben”, “var” ve “yapabilirim”. Bu, tek kelimelerle aramadan, bir insanla iletişim kurar gibi görev ve sorulara odaklı aramaya geçişi gösteriyor.
Yapay Zeka Aramasında Kullanıcıların Beş Davranış Modu
Mohan, her biri içeriğe özel bir yaklaşım gerektiren beş ana kullanıcı davranış modunu vurguluyor:
Keşfet (Explore): Beyin fırtınası için açık uçlu sorgular. Yapay zeka modunun genel trafiğinden %30 daha hızlı büyüyor.
Karar Ver (Decide): Karşılaştırma kelimeleri içeren sorgular (“hangisi”, “hangisi”). %40 daha hızlı büyüyor.
Öğren (Learn): Yeni kavramları anlama ve mesleki gelişim.
Oluştur (Create): Görsel oluşturma sorguları yıl başından bu yana üç katına çıktı.
Yap (Do): Planlama (antrenmanlar, seyahatler, bütçeler). Son altı ayda %80 daha hızlı büyüdü.
“Bu sadece sıralama faktörlerinde bir değişiklik değil, kullanıcı davranışında bir dönüşüm. Eğer hala anahtar kelimeler etrafında içerik oluşturuyorsanız, bu model gözlerinizin önünde eskimektedir,” diye belirtiyor Greg Jarboe.
İçeriğinizin yapay zeka aramasının yeni gerçekliğinde etkili olması için şu beş adımı izleyin:
1. Önemli olanla başlayın
Ana tanımı, temel metrikleri veya ana sonuçları her ana bölümün ilk cümlesine doğrudan yerleştirin. Bu, yapay zeka algoritmalarının gerekli bilgiyi hızlı bir şekilde çıkarmasını sağlar.
2. Somut olun
Cümleleri belirli marka adları, coğrafi işaretler, kesin tarihler ve doğrulanmış sayısal değerlerle oluşturun. Arama motorları için metninizin “matematiksel olarak okunabilir” olmasını sağlamak ve yapay zeka “halüsinasyonları” riskini azaltmak için belirsiz genellemelerden kaçının.
3. Taranabilir şekilde yapılandırın
Ana metni kısa paragraflar (2-3 cümle) halinde düzenleyin. Bölüm başlıklarından sonra kısa özetler, sıralı listeler veya yapılandırılmış tablolar kullanın. Bu, yapay zeka için segmentlerin çıkarılmasını kolaylaştırır ve insanlar için okuma kolaylığı sağlar. Bu, her parçanın bağımsız ve bilgilendirici olması gereken 100’den fazla klibin toplu kesimi için özellikle önemlidir.
4. Sonraki sorulara yanıtlar hazırlayın
Çok adımlı diyaloglar ayda %40 oranında artıyorsa, içeriğiniz okuyucunun ilk sorudan sonra soracağı ikinci ve üçüncü soruları yanıtlamalıdır. Uzun içeriği, her bölümün belirli bir sonraki soruya yanıt verecek şekilde yapılandırın. Bu, bu “parçanın” yapay zeka modu tarafından verilme olasılığını artırır. Oyun yayınlarının kesimi için bu, izleyicilerin belirli sorularını yanıtlayan klipler oluşturmak anlamına gelir.
5. Çok modlu içeriği optimize edin
Görsel sorguların (aylık %40) artması ve görsel oluşturma sorgularının üç katına çıkmasıyla birlikte, alt metin, görsel bağlam ve görsel içeriğin kalitesi temel sıralama faktörleri haline gelmektedir. Bunlar artık ikincil değil, yapay zeka modunun okuduğu şeyin bir parçasıdır.
Sonuç: “Konveyör”den “akıllı içerik üretimine”
Modern SEO’da başarı, interneti şablon metinlerle doldurmak değil, hem algoritmalara hem de okuyuculara anında ve doğrulanmış fayda sağlayan yapısal netliği benimsemektir. 19. yüzyıl gazetecileri telgrafa nasıl adapte olduysa, biz de yapay zeka çağı için içerik oluşturma yaklaşımımızı yeniden düşünmeliyiz. Kalite kaybı olmadan yayınları kesmek, öne çıkanlar oluşturmak ve yataydan 9:16 kırpmak — tüm bunlar sadece teknik beceriler değil, aynı zamanda bilgi sunumuna stratejik bir yaklaşım gerektirir. Unutmayın ki yayınları kesen kişi, artık her Twitch klibinin veya videoya podcast kesiminin izleyici çekmede maksimum verimlilikle çalışması için bir SEO uzmanı gibi düşünmelidir. Bu konuda size nasıl yardımcı olabileceğimizi öğrenmek için bizimle iletişime geçin.
Sıkça Sorulan Sorular
2 saatlik bir yayını kesmek ne kadar sürer?
Kesme süresi, içeriğin karmaşıklığına ve istenen öne çıkanların sayısına bağlıdır. Ortalama olarak, 2 saatlik bir yayından 5-10 klip için profesyonel kalite kaybı olmadan kesme, kesimler için altyazı ekleme ve optimizasyon dahil 1 ila 3 saat sürebilir. Eğer 100’den fazla klip için toplu kesme ihtiyacınız varsa, süreci önemli ölçüde hızlandıran ancak daha sonra manuel düzenleme gerektiren Opus Clip benzeri hizmetler gibi otomatik araçlar kullanılır.
Yayınlardan öne çıkanlar için genellikle hangi anlar kesilir?
Öne çıkanlar için montaj yaparken genellikle en duygusal anlar, önemli oyun olayları (örneğin, “öldürmeler”, “kazanma oranları”), komik şakalar, önemli duyurular, Soru-Cevap oturumları ve izleyicilerden güçlü tepki alan bölümler kesilir. Amaç, dikkat çeken Twitch’ten TikTok için kesimler veya YouTube için kesimler oluşturmaktır.
Yayın kesimleri için altyazı gerekli mi?
Evet, kesimler için altyazılar son derece önemlidir. İçeriğin erişilebilirliğini artırır, videoların sessiz izlenmesine olanak tanır (örneğin, halka açık yerlerde) ve etkileşimi artırır. Ayrıca, altyazılar arama motorları tarafından içeriğin daha iyi indekslenmesine katkıda bulunur, bu da kesimler aracılığıyla yayın para kazanma için önemlidir.
20 klip kesmek için 1 saatlik yayının fiyatı nedir?
1 saatlik bir yayından 20 klip kesmenin fiyatı, uzmanın niteliğine, montajın karmaşıklığına, grafik ve altyazı ekleme ihtiyacına göre değişebilir. Yaklaşık olarak, SEO optimizasyonu ve farklı platformlar için yataydan 9:16 kırpma dahil olmak üzere yüksek kaliteli bir iş söz konusu olduğunda, başlangıç materyalinin saati başına 1000 ila 3000 ruble arasında bir maliyet olabilir.
Toplu video gönderimi ve otomatik içerik dağıtımı çağında, birçok şirket ölçeklendirme için yapay zeka üretimine güveniyor. Ancak, bu endüstrinin perde arkasında tüm çabaları sıfırlayabilecek riskler gizleniyor. Kısa videoların otomatik yayınlanması hizmetleri sorunsuz entegrasyon ve zaman tasarrufu vaat ederken, büyük yapay zeka geliştiricileri tonlarca eski basılı kitap satın alıyor. Neden mi? Çünkü “çöp” içerik çağından önce basılan kitaplar, taklit edilemez bir kaliteye sahip.
Yapay Zeka Devleri Neden Eski Kitapları Satın Alıyor?
Veri Kalitesi: 2022’den önce yayınlanan kitaplar, yapay zeka tarafından üretilen “gürültüden” arınmış, bozulmamış veriler içerir.
“Çöp”ten Kaçınma: Yapay zeka oluşturan şirketler, kendi “çöp” içeriklerini eğitim için kullanmaktan kaçınmak için gerçek para ödüyorlar.
Tekrarlanamazlık: Tekrar sorgulandığında değişebilen yapay zeka yanıtlarının aksine, eski kitapların kalitesi sabittir.
“Yapay zeka eğitimi için en iyi veriler rafta duruyor,” diyor yapay zeka laboratuvarlarına kitap tedarik eden bir aracı olan ISBNdb.
Yapay Zeka İçeriğini Filigranlama: Görünmez Kontrol
Endüstri, yapay zeka içeriği üzerinde yeni bir kontrol çağının eşiğinde. 19 Mayıs’ta (I/O 2026’da) Google, görünmez filigran sistemi SynthID‘nin şimdiden 100 milyardan fazla yapay zeka görüntüsü ve videosu ile yaklaşık 60.000 yıllık sesi etiketlediğini duyurdu. Bu etiketlerin doğrulanması Google Arama ve Chrome’a zaten entegre ediliyor.
Ana Oyuncular ve Taahhütleri:
Google: Görüntüler, videolar ve ses için SynthID.
OpenAI:ChatGPT, Codex ve API aracılığıyla üretilen tüm görüntülere SynthID’yi yerleştirmeyi taahhüt etti.
Anthropic: 2 Ağustos 2026’dan itibaren Claude modelleri, dünya genelinde model düzeyinde üretilen metinlere filigranlar yerleştirecek.
Bu, herhangi bir otomatik kısa video yayınlama veya metnin görünmez bir köken izi taşıyacağı anlamına geliyor. TikTok, YouTube, Instagram için otomatik zamanlama paneli kullansanız bile, içeriğiniz etiketlenebilir.
Filigranların Sınırlamaları ve Atlatma Yöntemleri
Görünüşteki evrenselliğine rağmen, filigranlama sistemlerinin kendi sınırlamaları vardır:
Yeniden Yazma ve Çeviri: Metnin derinlemesine yeniden yazılması veya çevrilmesi, filigran tespitinin doğruluğunu önemli ölçüde azaltır.
Kısa metinler: Kısa, olgusal sonuçlar da tespit edilmede zorluklar yaratır.
Demo sürümleri: Dedektörlerin halka açık sürümleri genellikle demo amaçlıdır ve üretimde kullanılan sistemlerin gerçek yeteneklerini yansıtmaz.
GitHub’da olduğu gibi, metni başka bir model aracılığıyla yeniden yazarak filigranları kaldırmak için araçlar zaten ortaya çıktı. Ancak bu, işaretin tamamen kaldırılmasını garanti etmez ve bu tür içerikle 10 hesaba gönderi yapmak hala risk taşır.
AI içeriği neden “çöp”?
Büyük hacimlerde oluşturulan AI içeriği, modellerin parametrik belleğini oluşturmak için kullanılan eğitim verilerinin ana gövdesine genellikle girmez. Bu, uzun vadeli bir değer oluşturmadığı ve marka bilinirliğine katkıda bulunmadığı anlamına gelir.
geoSurge araştırması, modellerin zaten bildikleri şeyleri daha sık aradığını gösterdi. Modelin belleğinde ilk 10’da yer alan markalar, arama sorgularında 3,2 kat daha sık (yüzde 55,7’ye karşı yüzde 17,4) bahsedildi. Bu, içeriğin AI’nın “belleğine” girmezse 5 platformda yayın yapmanın bile yardımcı olmayacağını gösteriyor.
Google Research onaylıyor: ön modeller gerçeklerin yüzde 95-98’ini kodlar, ancak bunların dörtte birini veya üçte birini doğrudan hatırlayamaz. Bu, AI içeriğiniz kodlanmış olsa bile, özel istemler olmadan erişilemeyebileceği anlamına gelir.
Sonuç: Nicelik yerine niteliğe odaklanın
AI tarafından oluşturulan Toplu video gönderimi üzerine bahis oynamak, içeriğin değerini kaybetmesine yol açabilecek bir risktir. AI üreten şirketler, kaliteli verileri satın alarak ve tespit sistemleri uygulayarak “çöp” içerikle aktif olarak mücadele ediyor.
Bir toplu gönderim hizmeti kullanıyorsanız, unutmayın: gerçek değer hacimde değil, kalitede ve özgünlüktedir. Uzun vadeli strateji, AI modellerinde istikrarlı parametrik bellek oluşturacak içerik oluşturmaya odaklanmalı, tespit sistemlerini aldatmaya çalışmaya değil. İçeriğiniz “çöp” olarak işaretlenirse 500 gönderinin maliyeti sıfır olabilir.
SynthID nedir ve toplu video gönderimini nasıl etkiler?
SynthID, Google’ın yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüleri, videoları ve sesleri işaretleyen görünmez bir filigran sistemidir. Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin tanımlanmasına olanak tanıdığı için toplu video gönderimini etkiler ve bu da sıralamasını ve dağıtımını etkileyebilir.
Yapay zeka tarafından oluşturulan metinlerden filigranlar kaldırılabilir mi?
Metni derinlemesine yeniden yazma veya başka bir model aracılığıyla çevirme gibi filigranları kaldırma yöntemleri vardır. Ancak, bu yöntemlerin etkinliği garanti edilmez ve yapay zeka geliştirme şirketleri tespit sistemlerini sürekli olarak geliştirmektedir.
Yapay zeka şirketleri neden eski basılı kitapları satın alıyor?
Yapay zeka şirketleri, modellerini eğitmek için eski basılı kitapları satın alıyor çünkü bu kitaplar, kitlesel yapay zeka tarafından oluşturulan içerik ortaya çıkmadan önce oluşturulmuş yüksek kaliteli, bozulmamış veriler içeriyor. Bu, yapay zeka sistemlerinin kalitesini ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı olur.
Yapay zeka içeriği riskleri göz önünde bulundurularak toplu gönderim hizmeti nasıl seçilir?
Toplu gönderim hizmeti seçerken, yalnızca hacmine değil, içeriğin kalitesine de odaklananları tercih edin. Yapay zeka modellerinde kalıcı bir bellek oluşturabilen benzersiz, değerli içerik oluşturmaya yardımcı olan çözümler arayın, sadece “çöp” üretmeyin.
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.
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.
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.
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.
