VibeVO – Advertisers and creators in one ecosystem

Tag: yapay zeka görünürlüğü

  • 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!

  • Yapay Zeka Araması için Yeniden Kullanım: İçerik Oluşturucular Marka Algoritmalarını Nasıl Aşıyor?

    Yapay Zeka Araması için Yeniden Kullanım: İçerik Oluşturucular Marka Algoritmalarını Nasıl Aşıyor?

    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

    • Otantiklik: Yapay zeka, kurumsal pazarlama departmanları tarafından değil, gerçek insanlar tarafından oluşturulan içeriği tercih eder.
    • 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

    1. Mevcut İçeriğin Denetimi: Trevant, hangi içerik oluşturucuların ve içerik türlerinin LLM’lerde en çok alıntılandığını analiz eder.
    2. Sürekli İzleme: Gelecekteki ortaklıkları optimize etmek ve planlamak için kampanyalar sırasında alıntıların izlenmesi.
    3. 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.

    Yapay zeka araması için yeniden amaçlama: içerik oluşturucular marka algoritmalarını nasıl atlatıyor — illüstrasyon 2

    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.

  • ChatGPT, aramadan önce markaları kendisi seçiyor: listeye nasıl girilir

    ChatGPT, aramadan önce markaları kendisi seçiyor: listeye nasıl girilir

    ChatGPT markaları aramadan önce kendisi seçiyor: listeye nasıl girilir

    ChatGPT, sayfaları yüklemeden önce arama sorgularına marka adlarını kendisi ekliyor. Bunun ne zaman gerçekleştiğini ve bir markanın adlandırılmasına neyin yardımcı olduğunu anlamak için 60 diyalog okudum. Bu, yapay zeka görünürlüğü üzerinde çalışan herkes için kilit bir içgörü: Markanızı önerip önermeme kararı, ChatGPT sitenize dokunmadan çok önce veriliyor.

    ChatGPT’ten yapay zekalı en iyi not alma uygulamasını söylemesini istedim. Yedi kelime, marka adı yok. Herhangi bir şey yüklemeden önce kendine şu arama sorgusunu yazdı: Granola, Notion AI, Otter, Fireflies, Fathom, Mem, Limitless — tek aramada yedi ürün. Bunlardan hiçbirini ben söylemedim ve web aramasından hiçbir şey gelmedi, yani bu isimler modelin kendisinden çıktı.

    Ardından dokuz arama daha yaptı — bu, ilk iki bölümde bahsettiğim o “yelpaze” sorgu. Bir arama kısa listeyi oluşturuyor, ardından her marka için bir arama, her biri doğrudan şirketin sitesine gidiyor. Yelpaze hiçbir zaman aday araması olmadı — ChatGPT, zaten elinde olan bir listeyi, her seferinde bir isim olacak şekilde takip ediyor.

    İlk iki bölümde, site:yourdomain.com kontrolünü atlatmanız gerektiğini yazmıştım çünkü ChatGPT bu tür kontrolleri başlatıyor. Ancak bunu yalnızca ilk arama sorgusuna girdiyseniz yapıyor. Kısa listede değilseniz, siteniz ne kadar iyi olursa olsun hiç görüntülenmeyecek. Karar, sunucunuza hiçbir şey dokunmadan önce veriliyor.

    İlk ve ikinci bölümler için bu trafiği iki ay boyunca okudum. Bu, müşterilerime verdiğim önerileri değiştiren ilk şey. Devamını okumadan önce: tüm bunlar tek bir hesaptan alındı, bu yüzden her yüzde bir yön, bir ölçüm değil. Mekanizma ise farklı. Kendi hesabınızda iki dakikada bunu yeniden üretebilirsiniz ve sonunda nasıl yapılacağını göstereceğim.

    Nasıl çalışıyor

    Bir soru sorduğunuzda, ChatGPT bunu kendi arama sorgularına yeniden yazar, bunları çalıştırır, sonuçları okur ve ardından yanıtı yazar. Bu sorgular, tarayıcınızın yüklediği yanıtta, search_queries anahtarı altında bulunur. OpenAI, Ağustos 2026’nın başında bunu search_model_queries’ten yeniden adlandırdı.

    Bu bir sızıntı değil: tarayıcınızın sayfayı oluşturmak için bu JSON’a ihtiyacı var ve kendi hesabınızda DevTools’ta yaklaşık iki dakikada okuyabilirsiniz. İşte sohbet programları hakkındaki bir sorudan bir örnek: “destek sohbeti için en iyi yapay zeka yazılımı” diye sordum ve o yılı, “resmi”, “fiyatlar” ve üç ismi ekledi.

    Aşağıdakilerin tümü, bu tür yüzlerce sorgunun okunmasına dayanmaktadır. Şununla başlayın: ChatGPT’yi açın, müşterilerinizin sorduğu ‘en iyi [kategoriniz]’ sorusunu sorun ve yazacağı sorguyu okuyun. Bu satır, ChatGPT’nin markanızın varlığından haberdar olup olmadığını gösterecek — genellikle AI görünürlük denetimi olarak satılan şey tam olarak budur. Makalenin geri kalanı, bulduklarınızla ne yapacağınızla ilgilidir.

    Nedensellik testi

    Not alma uygulamaları örneğime yönelik bariz itiraz şu olabilir: ChatGPT önce aramayı yaptı, bu markaları gördü ve ardından daha akıllı bir ikinci sorgu yazdı. Bu, isimleri aramanın sonucu yapar, nedeni değil.

    Bu yüzden bir test yaptım: her diyalog için, zamana göre sıralanmış ilk kullanıcı mesajını ve ilk arama sorgusunu aldım. O anda hiçbir şey yüklenmemişti, bu yüzden öğrenilecek bir şey yoktu. 27 diyalogdan 21’inde, ilk sorgu kullanıcının girmediği markaları içeriyordu. 2. ve 3. satırlara bakın: aynı soru, biraz farklı ifade — ve liste üç isimden yedi isme çıktı. Liste sabit bir tablodan değil, ifadeye göre büyüyor.

    Ardından, bunun bir yazılım özelliği olmadığını doğrulamak için birbiriyle alakasız 12 kategori çalıştırdım. 13’ten 11’i aynı şeyi gösterdi. Robot süpürge satırı beni etkiledi: Roborock’un varlığını hatırlamak sıradan olurdu, ancak Saros, Dreame X50 ve Eufy S1 Pro’yu hatırladı — ipucu olmadan ilk sorguda güncel model numaraları. Bu bilgi ürün serisine kadar iniyor.

    Elektrikli SUV satırı farklı davranıyor. Muhasebe, terapi ve barındırma için satıcıları adlandırdı ve fiyat sayfalarına geçti. Arabalar için dergileri adlandırdı: Car and Driver, Edmunds, Top Gear. Bir kategoride içgüdüsü üreticilere gitmek, diğerinde incelemecilere gitmek.

    Buna sevindim ve istikrarı test etmek için üç kategoriyi yeniden başlattım. Dil öğrenimi neredeyse hiç değişmedi: altı isimden beşi eşleşti. Muhasebe, altı satıcıdan QuickBooks’a yönelik tek bir hedefli sorguya daraldı. Web barındırma tamamen taraf değiştirdi: tüm satıcıları bırakıp inceleme sitesine geçti. Yani ‘satıcılar ve dergiler’ — bu, çalıştırmalar arasında değişebilen bir eğilim, kategorinin sabit bir özelliği değil.

    İki şey kalıcı: enjeksiyon her seferinde gerçekleşti ve en belirgin pazar liderlerine sahip kategori isimlerini korudu. Yerleşik kategorilerin istikrarlı kısa listelere sahip olduğunu, tartışmalı olanların ise dalgalandığını varsayıyorum, ancak bunu iddia etmek için üç tekrar yeterli değil. AI görünürlüğünü tek bir yanıta göre değerlendirmeyin. Soruyu beş kez çalıştırın, çünkü liste çalıştırmalar arasında değişiyor.

    Marka enjeksiyonunu ne etkiler

    Bu noktaya kadar tüm sorgularda ‘en iyi’ kelimesi vardı, bu yüzden onu kırmayı denedim. Yedi farklı biçimde bu kelime olmadan 24 ek sorgu çalıştırdım. Görünüşe göre ‘en iyi’nin bununla hiçbir ilgisi yok. Önemli olan, ChatGPT’nin ürünleri kendisinin bulması gerekip gerekmediğidir.

    Hiç arama yapmadığında, bu çalışmaz. Gürültü azaltmanın nasıl çalıştığını veya vektör veritabanının ne olduğunu sorun — web araması olmadan eğitimden yanıt verir. Açık şikayetler için de aynı: “Müşteri destek araçlarına çok fazla harcıyoruz” — o da arama yapmaz. Yirmi dört sorgumdan yedisi web’i hiç ilgilendirmiyordu, bu yüzden girilecek bir kısa liste yoktu.

    Markaları kendiniz belirtirseniz, onları kabul eder. “Küçük işletme için Xero veya QuickBooks” doğrudan site:xero.com/uk’ya geçti. “Küçük bir ajans için HubSpot kullanmalı mıyım” — site:hubspot.com’a. Adayları onun takdirine bırakırsanız, hafızaya başvurur. Bu, isim vermeden tavsiye istediğim on bir durumun onunda gerçekleşti.

    Üçüncü satır benim favorim: Bilerek “robot süpürge” kelimesinden kaçındım ve kimseyi adlandırmadım, o ise ilk aramada belirli bir Roborock modelinin sitesine gitti. Satır 2, yazılım satıyorsanız sizi endişelendirmeli: toplantı notları şikayeti, sayfa yüklenmeden önce “Granola resmi fiyatları”na dönüştü.

    ChatGPT сам выбирает бренды до поиска: как попасть в список — illustration 2

    Rakiplerinizi hedefleyen bir sürüm var. Değiştirme ile ilgili üç sorgumun tümü yeni isimlere yol açtı: “Zendesk alternatifleri” — Help Scout; “QuickBooks yerine ne kullanabilirim” — Zoho Books; “Duolingo gibi ama dil bilgisi için daha iyi bir şey” — Kwiziq ve Babbel. Müşteriniz rakibinizden bir çıkış yolu aradığında, ChatGPT zaten bildiklerini önerir. Bu siz olabilirsiniz ve o gün bunu etkileyemezsiniz.

    ChatGPT bir ürün arıyorsa ve siz hiçbirini adlandırmadıysanız, kendi bildiklerini getirir. Şunu yapın: Kategori sorunuzu beş kez çalıştırın ve her seferinde sorguda görünen isimleri not edin. Her çalıştırmada görünen isimler, ChatGPT’nin zihnindeki gerçek rekabetçi setinizdir. Görünüp kaybolanlar, işi değiştirebileceğiniz tartışmalı bölgedir. Markanız beş çalıştırmada hiç görünmüyorsa, cevabınız var ve bu teknik değil.

    Alıntı: %3,1 şans

    Tüm markaları iki gruba ayırdım: ChatGPT’nin yazdığı sorguda görünenler ve yalnızca arama sırasında yüklenen ancak adlandırılmayanlar. Ardından her grubun nihai yanıta ne sıklıkla girdiğini kontrol ettim. Fark yaklaşık 33 kat. Ayrıca, bir markanın önerildiği ancak sitesinin bu diyalogda hiç yüklenmediği 86 durum buldum. Bahsedilmesi, gezinme gerektirmez.

    Bu, kendi sektörüm için rahatsız edici. Şu anda GEO olarak satılan şeyin çoğu, çıkarma işidir, yani %2,1’lik sütun. %68,9’luk sütun, tüm bunlar başlatılmadan önce çözülür. Bütçeyi iki sütuna göre bölün.

    Sorguda yoksanız, para sizin hakkınızda yazılması, incelenmesi, karşılaştırılması ve listelere dahil edilmesi için harcanmalıdır: dijital PR, kategori içeriği, inceleme sitelerine yerleştirme, analist kapsamı, alıcılarınızın okuduğu derlemelere katılım. Zaten sorgudaysanız, bu harcamalar büyük ölçüde yapılmıştır ve aşağıdaki teknik iş kalır.

    Eğer her şey burada dursaydı, öneri ‘marka sermayesi oluşturun’ olurdu ve hepimiz dağılabilirdik. Ancak sorgudan sonra ikinci bir filtre devreye giriyor ve bu filtre acımasız. 57 diyalogdan oluşan etiketli bir veri seti oluşturdum: yüklenen her sayfa bir satır olarak, alıntı alıp almadığına dair bir etiketle. 3.554 sayfa, 110’u alıntı aldı — %3,1. ChatGPT tek bir yanıt yazmak için yaklaşık 600 sayfa okuyor ve yaklaşık 30’unu gösteriyor. Neredeyse her şey okunuyor. Okuma ile alıntılama arasındaki boşluk — işte iş burada.

    Alıntılamayı Etkileyen Üç Faktör

    Konum. ChatGPT sonuçları alan adlarına göre gruplar ve bu gruptaki konumunuz neredeyse her şeyi tahmin eder. İlk iki sıranın altında alıntılanma, yuvarlama hatasıdır. Sete girmek, dokuzuncuysanız zafer değildir.

    Yamyamlık. Sayfa eklemek zarar verir. Aynı alan adından birden fazla sayfa aynı grupta göründüğünde, sayfa başına dönüşüm keskin bir şekilde düşer. İki yakından ilişkili sayfa idealdir. Altıdan fazlası — temelde kendinizle rekabet ediyorsunuz demektir. Bir yıl boyunca müşterilere sezgisel olarak konsolide olmalarını söyledim. Bunu verilerde ilk kez görüyorum.

    Alaka düzeyi. Alaka düzeyi eleme yapar, ancak seçmez. Alıntılanan sayfayı, aynı iddia için çıkarılan diğer tüm sayfalara karşı, metninin desteklenen cümleyle ne kadar iyi eşleştiğine göre değerlendirdim. Alıntılanan sayfa havuzun ilk %5’ine girdi. Ancak yalnızca %20 vakada en iyi eşleşmeydi ve ortalama örtüşmesi mevcut en iyiden önemli ölçüde düşüktü.

    Bu nedenle, iddianın alaka düzeyi kısa listeyi oluşturur ve kazananı başka bir şey seçer. Belirli bir iddia için ilk %10’a girin — ve konuşmanın içindesiniz. Bu kısmı metin aracılığıyla kontrol edersiniz. Son seçim, benim görmediğim şeyleri içerir.

    Şunu yapın: alıcılarınızın sorduğu soruları alın ve aynı soruyu yanıtlayan tüm sayfalarınızı bulun. Niyete en uygun sayfayı seçin, onu yanıt yapın ve diğerlerini daraltın veya ona yönlendirin. Soruyu gerçekten yanıtlayan cümlenin, sayfanın üst kısmında rakamlarla basit HTML metni olarak bulunduğundan emin olun.

    Bu tür kesişimleri gerçek bir sitede manuel olarak bulmak en sinir bozucu kısımdır. Yamyamlık genellikle anahtar kelime kesişimiyle değerlendirilir, ancak bu yanlış bir birimdir çünkü ChatGPT anahtar kelimelere göre değil, iddialara göre gruplar. Keyword Insights tam olarak bunun için oluşturuldu: anahtar kelimeleri dize eşleşmesine göre değil, arama niyetine göre kümeliyor, böylece aynı niyet için rekabet eden sayfalar, ortak anahtar kelimeleri olmasa bile bir grup olarak görünür. Bu gruplama, ChatGPT’nin bir alan adını tek bir alıntılanan sayfaya sıkıştırdığını gördüğümde tam olarak eşleşiyor. Tam açıklama: bu benim şirketim, bu yüzden bu görevi yerine getirdiğini biliyorum.

    Sonuçlar, AI görünürlüğünü sık sık karıştırılan iki oyuna ayırıyor. ChatGPT markanızı kategorinizle ilişkilendirmezse, sizi bir sorguda adlandırmaz ve bahsedilme şansınız %2’dir. Şema bunu düzeltmez, sayfa hızı da düzeltmez. llms.txt dosyasının şansı daha da azdır çünkü sunucunuz karar verilmeden önce iletişime geçmez.

    İlişkiyi kuruyor gibi görünen şey yavaş ve gösterişsiz iştir: yıllarca açık web’de hakkınızda yazılması, incelemeler, karşılaştırmalar ve tartışmalar, ta ki ilişki eğitim verilerinde görünene kadar. Bu, kategoriyi tanımlayan dijital PR ve içeriktir; bu da teknik denetimleri AI stratejisi olarak satanlar için rahatsız edicidir.

    Teknik kısım %3,1’dir ve gerçektir: niyet başına tam olarak hedeflenmiş bir sayfa, başında anahtar iddia içeren bir teklif, düz HTML metninde gerçekler ve rakamlar, birbiriyle yarışan neredeyse aynı sayfalardan oluşan bir küme yok. İşte bu hafta uygulanabilecek tüm sıra:

    1. ChatGPT’nin markanızı bilip bilmediğini kontrol edin: kategori sorusunu beş kez sorun ve markanızın arama sonuçlarında görünüp görünmediğine bakın.
    2. Hangi sayfaların alıntılandığını kontrol edin: alıntıları izlemek ve sorguları görmek için FanoutFox’u kullanın.
    3. Yamyamlığı ortadan kaldırın: aynı soruyu yanıtlayan sayfaları bulun ve birleştirin.
    4. İçeriği optimize edin: anahtar iddianın ve rakamların sayfanın üst kısmında olduğundan emin olun.

    Verilerimde bir marka 66 kez yüklendi ve hiç alıntılanmadı. Bu bir farkındalık sorunu değil. Motor geri gelmeye devam etti ve alıntılayacak bir şeyleri olmadığına karar verdi. Adım 4 bunu yakalamak için var.

    Adım 1 ve 4, FanoutFox’u yaratmamın nedenidir çünkü bunları her yanıt için manuel olarak yapmak hızla sıkıcı hale gelir. Ücretsiz bir Chrome uzantısıdır; her şey tarayıcınızda kalır ve kendi verilerinizi okur.

  • 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.