Ürününüzün yapay zeka önerilerine girmesi üç katmanın aynı anda doğru olmasına bağlıdır. İlki makinenin okuyabildiği tutarlı ürün verisi, ikincisi ürünün kime ve hangi ihtiyaca uygun olduğunu açıkça söyleyen kategori ve ürün sayfaları, üçüncüsü ürünü sizin dışınızda anlatan yorumlar, karşılaştırmalar ve pazaryeri ilanlarıdır. E-ticarette GEO, yapay zekanın bir alışveriş sorusunu böldüğü her alt soruya sizin sayfanızın ve ürün verinizin net bir cevap vermesini sağlama işidir. Bilgi bir yerde eksik ya da çelişkiliyse ürün listeye girse bile geri planda kalır.
Son bir yılda devraldığım e-ticaret sitelerinde tablo çoğu zaman aynı. Ürün sayfası "şık ve kaliteli" gibi sıfatlarla dolu, ölçü bilgisi görselin içine yazılmış, kampanya bitmiş ama feed'deki indirimli fiyat duruyor, kategori sayfası ise yalnızca bir ürün ızgarası. Bu mağazaların ürünleri ChatGPT ya da AI Modu'nda sorulduğunda ya hiç çıkmıyor ya da yanıt ürünü pazaryeri ilanındaki bilgilerle anlatıyor.
E-ticarette GEO (generative engine optimization), aramalarda geo optimizasyonu ya da e-ticaret için yapay zeka SEO adıyla da geçiyor. Üçü de aynı iş. Ölçtüğümüz şey ürünlerin yapay zeka görünürlüğü, yani asistanların alışveriş cevaplarında hangi sıklıkla ve hangi bilgiyle anıldıkları. Genel çerçeveyi yapay zeka SEO rehberinde anlattım. Aşağıda e-ticarete özgü kısmı, sahada uyguladığım sırayla ele alıyorum.
Yapay zeka alışveriş sorularında ürünleri nereden seçiyor?
Yapay zeka asistanları alışveriş sorusunu cevaplarken ürünleri iki ana kaynaktan seçer. Biri taranan web sayfaları, diğeri satıcıların ya da platformların gönderdiği yapılandırılmış ürün verisidir. Google tarafında AI Modu ve AI Bakışı arama dizinini ve Merchant Center verisini birlikte kullanır. ChatGPT ise birinci ve üçüncü taraf sağlayıcılardan gelen fiyat, ürün açıklaması gibi yapılandırılmış verilerden yararlanır.
Google'ın belgesine göre AI Modu ve AI Bakışı, yanıtı üretirken alt konulara ve farklı veri kaynaklarına yayılan çok sayıda ilişkili arama yapabiliyor. Buna sorgu dallanması (query fan-out) deniyor. "Balkonda kullanılacak, gece sessiz çalışan, 20 metrekareye yetecek bir vantilatör" sorusu kullanım alanı, ses seviyesi, alan büyüklüğü ve bütçe gibi alt sorulara ayrılır. Ürününüzün sessiz çalıştığı yalnızca bir yorumun içinde geçiyorsa o alt soruda aday olmanız zorlaşır. Aynı bilgi ürün sayfasında desibel değeriyle, feed'de ve kategori filtresinde de yer aldığında ürün, alt sorunun doğal cevabı haline gelir.
ChatGPT tarafında OpenAI'ın yardım belgesi, ürün sonuçlarının ChatGPT tarafından bağımsız seçildiğini ve reklam olmadığını açıkça yazıyor. Satıcılar stok durumu, fiyat ve kalite gibi etkenlerle, bir de ürünün üreticisi ya da birincil satıcısı olup olmamalarına göre sıralanıyor. Shopify mağazalarının ürün verisi Shopify Catalog üzerinden zaten bağlı. Diğer satıcılar doğrudan ürün feed'i için başvurabiliyor. Ayrıntıları markanızın ChatGPT'de nasıl önerildiğini anlattığım yazıda topladım.
Hangi alışveriş sorusunda hangi sayfanız kaynak olur?
Alışveriş sorularını ihtiyaç, karşılaştırma, bütçe, sorun ve uyumluluk olarak beş türe ayırmak, hangi sayfanın hangi soruyu karşılaması gerektiğini netleştirir. Her tür farklı bir sayfa tipinden ve farklı bir veri alanından beslenir. Aşağıdaki tabloyu yeni bir mağazayı devraldığımda ilk hafta doldurduğum haliyle veriyorum.
| Soru türü | Örnek soru | Kaynak olan sayfa | Belirleyici veri |
|---|---|---|---|
| İhtiyaç | "Yeni doğan için ilk ay ne almalıyım?" | Kategori sayfası, rehber içerik | Kullanım senaryosu, yaş aralığı, seçim ölçütleri |
| Karşılaştırma | "A modeli mi B modeli mi?" | Karşılaştırma sayfası, ürün sayfası | Ölçülebilir özellikler, farkı gösteren tablo |
| Bütçe | "3.000 TL altına hangi kahve makinesi?" | Kategori sayfası, ürün feed'i | Güncel fiyat, stok, kargo dahil maliyet |
| Sorun | "Kışın ayağım üşüyor, hangi bot uygun?" | Ürün sayfası, yorumlar | Ürünün çözdüğü sorun, kullanıcı deneyimi |
| Uyumluluk | "Bu makineye hangi kapsül uyar?" | Ürün sayfası, ilişkili ürünler | Uyumlu model listesi, parça numarası |
Tabloda en çok atlanan satır uyumluluk. Yedek parça, aksesuar, sarf malzemesi ve elektronikte soruların büyük kısmı "buna uyar mı" sorusudur ve çoğu sitede bu soru yalnızca müşteri hizmetlerinde cevaplanır. Bütçe sorularında ise fiyatın sayfada, feed'de ve şemada aynı olması belirleyici. Kampanya fiyatı bir yerde güncellenip öbür yerde unutulduğunda ürün, bütçe sorusunda yanlış fiyatla anılabilir.
Kategori sayfası yapay zeka önerilerinde nasıl kaynak olur?
Kategori sayfası, ürün listesinin yanında seçim ölçütlerini, fiyat aralıklarını ve hangi ürünün hangi ihtiyaca uygun olduğunu metin ve tabloyla anlattığında yapay zeka önerilerinde kaynak olur. Yalnızca ürün ızgarası gösteren bir kategori sayfası "en iyisi hangisi" ve "hangisini almalıyım" sorularına cevap veremez, çünkü sayfada cevap yoktur.
Kategori metnini ürün listesinin altına gömülmüş bir anahtar kelime paragrafı olarak değil, kısa bir seçim rehberi olarak kurarım. Üç ile beş seçim ölçütü, her ölçütte hangi ürün grubunun öne çıktığı ve fiyatın neden değiştiği yeterli. Filtre değerleri de bu işin parçası. Malzeme, ölçü ve kullanım alanı gibi filtreler yalnızca JavaScript ile çalışan düğmeler olarak kalırsa, sayfa bu bilgiyi metin olarak taşımaz. Metnin uzunluğu ve yerleşimi için e-ticaret sitelerinde kategori SEO yazısına bakabilirsiniz.
Burada bir ödünleşim var. Seçim rehberi ürünleri aşağı iter ve mobilde ilk ekranda daha az ürün görünür. Dönüşüm oranı bundan etkilenebilir. Benim kuralım, ürünlerin ilk satırını ilk ekranda tutmak, rehberin iki satırlık özetini üste, ayrıntılı tabloyu ise ürün listesinin altına koymak. Böylece kategoriye satın almak için gelen kullanıcı ürüne, karşılaştırma için gelen sistem ise metne ulaşır.
Ürün sayfasında yapay zekanın aradığı bilgiler hangileri?
Yapay zekanın bir ürünü önerebilmesi için ürün sayfasında ürünün kimin için olduğu, kimin için olmadığı, ölçü ve uyumluluk bilgisi, kargo ve iade koşulları ve en sık sorulan soruların cevapları metin olarak bulunmalıdır. Görselin içine yazılmış ölçü tablosu insan için yeterli olabilir, makine için çoğu zaman eksik bilgi demektir.
- Kimin için olduğu. Yaş aralığı, kullanım seviyesi, vücut ya da ayak tipi, kullanım ortamı.
- Kimin için olmadığı. "Geniş ayak için uygun değil" gibi dürüst bir cümle iadeyi azaltır ve yanıtta ürünün doğru bağlamda anılmasını sağlar.
- Ölçü ve uyumluluk. Gerçek ölçüler, beden tablosu, uyumlu modeller ve gereken ek parçalar metin olarak.
- Kargo, iade ve garanti. Teslim süresi, iade süresi ve iade kargosunu kimin ödediği.
- Sık sorulan sorular. Müşteri hizmetlerine en çok gelen üç ile beş soru ve kısa cevapları.
Uyumluluk bilgisinin etkisini oto yedek parça vaka analizinde açıkça gördük. Başlangıçta siparişlerin %38'inde müşteri telefon ya da WhatsApp ile "bu benim araca uyar mı" diye soruyordu. Ürün sayfasına uyumluluk onayı, araç bazlı filtreleme ve OEM numara listesi eklenince bu oran %12'ye indi, iade oranı da %14,2'den %6,8'e düştü. O çalışma yapay zeka için yapılmamıştı. Ama bir asistanın "bu parça bu araca uyar mı" alt sorusunu cevaplarken arayacağı bilgi tam olarak oydu.
Ürün açıklamalarını üreticiden kopyalamak yerine bu soruları cevaplayacak şekilde yazmanın yolunu ürün açıklamalarının SEO için nasıl yazılacağını anlattığım yazıda bulabilirsiniz.
Karşılaştırma içeriği yapay zeka önerisine girmeyi kolaylaştırır mı?
Dürüst ve ölçülebilir karşılaştırma içeriği, "A mı B mi" ve "hangisi daha uygun" türündeki soruların en doğal kaynağıdır ve ürününüzün bu sorularda anılma ihtimalini artırır. Kendi ürününüzü her satırda kazanan gösteren bir karşılaştırma ise hem okur hem sistem için reklam metni gibi okunur.
Sahada iki tür karşılaştırma sayfası işe yarıyor. Birincisi kendi ürünleriniz arasındaki karşılaştırma. "Model 300 ile Model 500 arasındaki fark ne" sorusunu seri sayfasında bir tabloyla cevaplamak. İkincisi kategori düzeyindeki seçim karşılaştırması. "pamuklu mu bambu mu" gibi malzeme ya da teknoloji farkını anlatan sayfa. Rakip markayı adıyla anan karşılaştırmaları yalnızca ölçülebilir veriyle ve hukuki kontrolden geçirerek yaparım, çünkü karşılaştırmalı reklam kuralları burada da devreye girebilir.
Kendi sitenizde yayımladığınız "en iyi 10 ürün" listelerine de dikkat edin. Listenin başına kendi markanızı koyup geri kalanını rakiplerin zayıf modelleriyle doldurmak kısa vadede trafik getirebilir. Benim gözlemim, bu tür listelerin yapay zeka yanıtlarında bağımsız kaynakların gerisinde kaldığı yönünde. Tarafsız görünmeyen kaynak, karşılaştırma sorusunda nadiren alıntılanıyor.
Merchant Center ve ürün feed'i bu tabloda nereye oturuyor?
Merchant Center, ürün verisini Google'ın alışveriş yüzeylerine doğrudan ve güncel biçimde iletmenin yoludur ve Google'ın yapay zeka özellikleri belgesi de Merchant Center ile İşletme Profili bilgilerinin güncel tutulmasını öneriyor. Ürün feed'i sayfadaki bilginin makine için özeti gibi düşünülmeli. Sayfada bir, feed'de başka yazan fiyat ya da stok hem Merchant Center sorunlarına hem de yanıtlarda yanlış bilgiye yol açar.
Google son dönemde Merchant Center'a sohbet odaklı alanlar (conversational attributes) ekledi. Ürün soru-cevapları, ilgili ürünler ve varyant bilgisi bunların başında geliyor. Google'ın Eylül 2026 güncellemesinde paylaştığı lululemon testinde bu alanlar, AI Modu'ndaki ilgili ürün önerilerinin yaklaşık yarısında kullanılmıştı. Hangi alanla başlanacağını Merchant Center ve ürün feed'inin yapay zeka alışverişine hazırlanması yazısında uygulamalı olarak gösterdim.
Aynı bilginin üç yerde tutarlı olup olmadığını aşağıdaki tabloyla kontrol ediyorum. Satırlardan birinde fark çıkarsa içerik çalışmasına başlamadan önce onu kapatırım.
| Bilgi | Ürün sayfası | Ürün feed'i | Ürün şeması | Sık gördüğüm hata |
|---|---|---|---|---|
| Fiyat | Görünen fiyat ve indirim | price, sale_price | offers.price | Kampanya bitince feed güncellenmiyor |
| Stok | Stok durumu yazısı | availability | offers.availability | Stok varyant bazında değil ürün bazında |
| Kargo ve iade | Kargo ve iade bloğu | Merchant Center kargo ve iade ayarları | shippingDetails, hasMerchantReturnPolicy | Sayfada ücretsiz, ayarlarda ücretli kargo |
| Kimlik | Marka, model, ölçü | brand, gtin, mpn | brand, gtin | GTIN boş ya da başka ürüne ait |
| Varyant | Renk ve beden seçici | item_group_id, color, size | ProductGroup ve hasVariant | Her varyant aynı görselle gönderiliyor |
Şemanın e-ticarette nasıl kurulacağını e-ticaret sitelerinde schema markup yazısında, kavramın tanımını ürün şeması (Product schema) maddesinde bulabilirsiniz. Google'ın belgesi, yapay zeka özellikleri için özel bir şema gerekmediğini, ama yapılandırılmış verinin sayfada görünen metinle uyuşması gerektiğini ayrıca vurguluyor.
Yorumlar ve pazaryeri ilanları önerileri nasıl etkiler?
Yorumlar ürünün gerçek kullanımdaki davranışını anlattığı için "denemeye değer mi" ve "kalıbı nasıl" türündeki sorularda yanıtın ana malzemesidir. Pazaryeri ilanları ise ürününüz orada da satılıyorsa yanıtın ürünü sizin sitenizden değil pazaryerinden anlatmasına yol açabilir. OpenAI'ın belgesi de ChatGPT'nin yorumlardan çıkardığı özetin halka açık sitelerdeki yorumlara dayandığını yazıyor.
Hangi yorumların bilgi taşıdığını ve yorum toplama sürecini ürün yorumlarının yapay zeka önerilerine etkisi yazısında ayrıca ele aldım. Pazaryeri tarafında sık gördüğüm durumda markanın kendi ürün sayfası zayıf, pazaryeri ilanı ise yüzlerce yorumlu ve ayrıntılı oluyor. Asistan da doğal olarak ilanı kaynak gösteriyor. Kendi sitenizi kaynak haline getirmenin yollarını pazaryerlerinin yapay zeka yanıtlarında markanızın önüne geçmesi üzerine yazdığım yazıda anlattım.
E-ticarette GEO optimizasyonu nasıl yapılır?
E-ticarette GEO optimizasyonu, en çok ciro getiren kategorilerde müşterilerin gerçekten sorduğu soruları listeleyip bugünkü görünürlüğü ölçerek başlar. Ardından erişim ve veri tutarlılığı, sonra içerik, en son yorum ve anılma çalışması gelir. Sırayı tersine çevirip önce blog yazısı üretmek, devraldığım projelerde en sık gördüğüm zaman kaybı.
- Soru listesi. En çok satan beş kategori için müşteri hizmetleri kayıtlarından, site içi aramadan ve iade nedenlerinden onar gerçek soru çıkarın.
- Başlangıç ölçümü. Bu soruları AI Modu, ChatGPT ve Gemini'de sorun. Öne çıkan ürünleri, markaları ve siteleri tarih ve ekran görüntüsüyle kaydedin.
- Erişim kontrolü. robots.txt dosyasında OAI-SearchBot gibi arama tarayıcılarının engellenmediğini ve ürün bilgisinin ham HTML'de göründüğünü doğrulayın. Ayrıntısı GPTBot ve diğer yapay zeka botlarının erişimi yazısında.
- Veri tutarlılığı. Yukarıdaki tutarlılık tablosunu doldurun, farkları kapatın.
- İçerik. Kategori sayfalarına seçim rehberi, ürün sayfalarına eksik soru-cevaplar ve uyumluluk bilgisi ekleyin.
- Yorum ve anılma. Satın alma sonrası yorum isteğini yeniden kurun, pazaryeri ilanlarındaki bilgiyi kendi sayfanızla eşitleyin.
Ölçümü bir kez yapıp bırakmayın. Aynı soru setini ayda bir tekrarlamak, değişikliklerin etkisini görmenin bildiğim tek pratik yolu. Hangi metriklerin izleneceğini yapay zeka görünürlüğünün nasıl ölçüleceğini anlattığım yazıda topladım.
E-ticaret GEO danışmanlığı ne zaman gerekir, maliyeti neye göre değişir?
Ürün sayısı birkaç yüzü geçmeyen, tek altyapıda çalışan ve feed'i düzgün akan bir mağaza yukarıdaki sırayı kendi ekibiyle uygulayabilir. Birden fazla feed kaynağı, binlerce varyant, pazaryeri ile kendi site arasında çelişen veri ya da yapay zeka yanıtlarında yanlış anlatılan ürünler varsa e-ticaret GEO danışmanlığı genellikle daha ucuza gelir.
Fiyatı belirleyen değişkenler hemen her projede aynı. Ürün ve varyant sayısı, feed'in nereden üretildiği (altyapı eklentisi, feed aracı ya da elle), izlenecek soru seti ve dil sayısı, içerik üretiminin kimde olduğu ve çalışmanın tek seferlik denetim mi yoksa aylık takip mi olduğu. Bir ajans ya da danışmanla görüşürken ilk toplantıda ürün verisi tutarlılığını sorup sormadığına bakın. Yalnızca blog içeriği ve "yapay zekaya uygun metin" vaat eden bir teklif, e-ticarette sorunun yarısını görmüyor demektir. Teklifleri karşılaştırırken sorulacakları GEO ajansı seçerken sorulması gerekenler yazısında listeledim.
Benim çalışma biçimimi ve kapsamı GEO danışmanlığı sayfasında anlattım. Mağazanızın ürün verisini ve soru setini birlikte incelememi isterseniz GEO danışmanlığı başvuru formundan bana yazabilirsiniz.
Denedim, tutmadı
- Her ürün sayfasına aynı kalıpla üretilmiş SSS bloğu. Yüzlerce sayfada aynı beş soru, ürüne özgü hiçbir bilgi taşımadı ve ölçtüğüm soru setinde görünürlüğü değiştirmedi.
- Kategori sayfalarına uzun metin yığmak. Ürünleri aşağı itti, dönüşümü düşürdü. Kısa seçim rehberi ve tablo aynı bilgiyi daha az alanda verdi.
- Yalnızca yeni dosya ve etiket eklemek. Ürün verisi çelişkili kaldıkça teknik eklemeler tek başına bir şey değiştirmedi.
Sık sorulan sorular
Küçük bir e-ticaret sitesi yapay zeka önerilerine girebilir mi?
Küçük bir e-ticaret sitesi de yapay zeka önerilerine girebilir, çünkü asistan her alt soru için en net cevabı arar ve niş bir kategoride ayrıntılı bilgi veren mağaza genel bilgi veren büyük siteden daha kolay kaynak gösterilebilir. Belirleyici olan büyüklük değil, verinin eksiksizliği ve sayfanın soruya verdiği cevaptır.
E-ticaret için yapay zeka SEO, klasik SEO'dan farklı mı?
E-ticaret için yapay zeka SEO, klasik e-ticaret SEO'sunun üzerine kurulur ama hedefi farklıdır. Klasik SEO sayfanın sıralamasını ve tıklamayı hedeflerken yapay zeka SEO, ürünün asistan cevabında doğru bilgiyle anılmasını hedefler. Teknik temel, kategori ve ürün sayfası çalışması ortaktır. Fark ürün verisi tutarlılığında, soru-cevap düzeyindeki içerikte ve sonucun sabit bir soru setiyle ölçülmesindedir.
ChatGPT alışveriş sonuçlarında ürünlerim nasıl çıkar?
ChatGPT alışveriş sonuçlarında çıkmak için sitenizin OpenAI'ın arama tarayıcısına açık olması, ürün bilgisinin sayfada metin olarak bulunması ve ürün verisinin ChatGPT'ye ulaşması gerekir. Shopify kullanıyorsanız veri Shopify Catalog üzerinden zaten bağlı. Değilseniz OpenAI'a doğrudan ürün feed'i için başvurabilirsiniz. Satın alma adımının nasıl işlediğini ajan tabanlı alışveriş yazısında anlattım.
Yapay zeka önerilerinde görünmek için reklam vermek gerekir mi?
Yapay zeka önerilerinde organik olarak görünmek için reklam vermek gerekmez. OpenAI, ChatGPT'deki ürün sonuçlarının reklam olmadığını ve iş ortaklıklarından etkilenmediğini yazıyor. Google da AI Bakışı ve AI Modu'nda yer almak için standart arama gerekliliklerinin dışında ek bir teknik şart olmadığını belirtiyor.
Ürünlerimin yapay zeka önerilerinde çıkıp çıkmadığını nasıl anlarım?
Ürünlerinizin yapay zeka önerilerinde çıkıp çıkmadığını anlamanın pratik yolu, sabit bir soru setini her ay aynı platformlarda sorup sonuçları kaydetmektir. Google tarafında AI Bakışı ve AI Modu'ndan gelen trafik Search Console'da ayrı bir rapor olarak değil, Web arama türü içindeki genel performans verisinde görünüyor. Bu yüzden soru seti takibi ayrıca gerekiyor.
E-ticaret GEO çalışmasının sonucu ne zaman görülür?
E-ticaret GEO çalışmasının sonucu için kesin bir süre vermek doğru olmaz, çünkü sayfaların yeniden taranması, feed'in işlenmesi ve yanıtların değişmesi farklı hızlarda ilerler. Benim deneyimimde feed ve fiyat tutarlılığı düzeltmelerinin etkisi içerik çalışmasından daha önce görülüyor. Yorum ve anılma tarafı ise aylar süren bir iş.
Kaynaklar
Reklamların satış getirmiyor mu?
Reklam hesabını birlikte inceleyelim, nerede bütçe kaybettiğini netçe görelim.
Ücretsiz Ön Görüşme