Gayrimenkul pazarlamasında yapay zeka görünürlüğü, alıcının ve hizmet alıcısının gerçekten sorduğu sorulardan oluşan tarihli bir soru setiyle ölçülür. Her soru aynı modelde, aynı dilde ve aynı ülke ayarında belirli aralıklarla tekrar sorulur. Projenin ya da firmanın yanıtta geçip geçmediği, bilginin doğru olup olmadığı ve yanıtın hangi kaynaklara dayandığı kaydedilir. Yanlış bilgi kaynağından düzeltilir, ölçüm tekrarlanır. Önerilme garantisi yoktur, ama tarihli ve tekrarlanabilir bir ölçüm hangi bilginin nereden geldiğini ve neyin düzeltilmesi gerektiğini net biçimde gösterir.
Alıcılar artık ChatGPT’ye, Gemini’ye ya da Google’ın yapay zeka yanıtlarına bölgedeki yeni projeleri, belirli bir projenin teslim tarihini ya da iki projenin farkını soruyor. Bu yanıtlar projeyi sizin anlattığınız gibi değil, internette bulduğu bilgilerle anlatıyor. Bu yazıda yapay zeka görünürlüğünün nasıl ölçüleceğini, hangi soruların sorulacağını, sonucun nasıl puanlanacağını ve bilginin nasıl düzeltileceğini anlatıyorum.
Yapay zeka görünürlüğü gayrimenkulde neden önemli?
Konut alıcısı karar vermeden önce çok soru sorar. Bu soruların bir kısmı artık arama motoruna değil, yapay zeka asistanına soruluyor. Asistanın verdiği cevap alıcının projeye bakışını ilk temas anında şekillendiriyor. Üç risk öne çıkıyor.
- Görünmemek. Bölgedeki projeler sorulduğunda projenin adı hiç geçmiyor.
- Yanlış anlatılmak. Teslim tarihi, fiyat aralığı ya da daire tipleri eski ya da yanlış bilgiyle anlatılıyor.
- Başkasının kaynağından anlatılmak. Proje, firmanın kendi sitesi yerine eski bir haberden, bir forumdan ya da güncel olmayan bir ilandan anlatılıyor.
Bu üç riskin hepsi ölçülebilir ve büyük kısmı düzeltilebilir. Ama önce ölçmek gerekir. Yapay zeka görünürlüğü üzerine yapılan çalışmaların çoğu ölçüm yerine iddiayla başlar. Bir yanıtta bir kez görünmek, kalıcı bir görünürlük anlamına gelmez.
Hangi sorular sorulmalı?
Soru seti iki kitleye göre ayrılır. Konut alıcısının soruları ve firmanın hizmet ya da proje ortağı arayan kişilerin soruları. Her kitle için soru seti gerçek sorulardan seçilmeli. Satış ekibinin en sık duyduğu sorular, Search Console’daki uzun sorgular ve proje sayfasına gelen mesajlar iyi kaynaklardır.
| Kitle | Soru türü | Soru biçimi |
|---|---|---|
| Konut alıcısı | Bölgedeki projeler | İlçe adı ile yeni konut projeleri hangileri? |
| Konut alıcısı | Belirli proje | Projenin teslim tarihi ne zaman, hangi daire tipleri var? |
| Konut alıcısı | Karşılaştırma | İki proje arasındaki fark ne? |
| Konut alıcısı | Karar soruları | Villa bakım maliyetinde hangi giderler bulunur? Ödeme planları nasıl karşılaştırılır? |
| Hizmet alıcısı | Yöntem | Konut projesi reklamlarında başarı hangi metriklerle ölçülür? |
| Hizmet alıcısı | Seçim | Gayrimenkul reklam ajansı seçerken nelere bakılmalı? |
Alıcı soruları projenin kendi sitesindeki bilgilerle, hizmet alıcısı soruları ise firmanın uzmanlığını anlatan içeriklerle ilgilidir. İkisi ayrı izlenir, çünkü düzeltme yolları farklıdır.
Ölçüm protokolü nasıl kurulur?
Yapay zeka yanıtları kişiye, zamana ve ayara göre değişir. Bu yüzden ölçüm tekrarlanabilir bir protokolle yapılmalı. Her ölçümde kaydedilen bilgiler şunlar.
| Alan | Neden kaydedilir? |
|---|---|
| Soru metni | Her seferinde aynı soru sorulsun |
| Tarih ve saat | Değişim zamana göre izlensin |
| Model ve ürün | ChatGPT, Gemini, Google’ın yapay zeka yanıtları, Copilot ya da Perplexity ayrı izlensin |
| Dil ve ülke ayarı | Türkçe ve yabancı dildeki sonuçlar karışmasın |
| Oturum durumu | Geçmişsiz, oturum kapalı ya da yeni bir oturumla sorulsun |
| Proje ya da firma geçiyor mu? | Görünürlük |
| Bilgi doğru mu? | Teslim tarihi, fiyat aralığı, daire tipleri, konum |
| Kaynak adresler | Yanıtın hangi sayfalara dayandığı |
| Rakip projeler | Aynı yanıtta hangi projelerin geçtiği |
| Ekran görüntüsü | Sonradan doğrulanabilsin |
Her soru tek bir kez değil, birkaç kez sorulmalı. Yanıtlar değişken olduğu için tek bir deneme yanıltıcı olur. Ölçüm ayda bir aynı günlerde tekrarlanır, böylece değişim karşılaştırılabilir. Genel ölçüm yöntemini yapay zeka görünürlüğü ölçümü yazısında daha ayrıntılı anlattım.
Sonuç nasıl puanlanır?
| Gösterge | Hesap |
|---|---|
| Görünme oranı | Projenin ya da firmanın geçtiği yanıtların toplam yanıtlara oranı |
| Doğru bilgi oranı | Projenin geçtiği yanıtlarda bilginin doğru olduğu yanıtların oranı |
| Kendi kaynak payı | Yanıtın firmanın kendi sitesine dayandığı yanıtların oranı |
| Hatalı bilgi listesi | Yanlış ya da eski bilginin hangi soruda ve hangi kaynaktan geldiği |
Bu göstergeler bir başarı yüzdesi iddiası için değil, düzeltme listesi çıkarmak için kullanılır. Hangi soruda hangi bilginin yanlış olduğu ve bu bilginin hangi kaynaktan geldiği belli olunca ne yapılacağı da belli olur. Atıf ya da görünürlük büyümesi iddia edilecekse soru, tarih, model, dil, ülke ve kaynak kanıtıyla birlikte sunulmalı.
Yanlış bilgi nasıl düzeltilir?
Yapay zeka yanıtlarındaki yanlış bilgi çoğu zaman tutarsız kaynaklardan gelir. Projenin sitesinde bir teslim tarihi, eski bir haberde başka bir tarih, bir ilan portalında bir üçüncüsü yazıyorsa yanıt da tutarsız olur. Düzeltme kaynaktan yapılır.
- Proje bilgi sayfası. Sitede projenin temel bilgilerini net ve tarihli cümlelerle veren bir sayfa olmalı. Teslim tarihi, daire tipleri, başlangıç fiyatları, konum, firma ve satış ofisi.
- Google İşletme Profili. Satış ofisinin bilgileri güncel ve siteyle aynı olmalı.
- İlan portalları. Projenin portal ilanları EİDS ile doğrulanmış ve güncel olmalı, eski ilanlar kaldırılmalı.
- Haber ve bağımsız kaynaklar. Teslim tarihi ya da proje kapsamı değiştiyse güncel bilgi basın bülteni ya da açıklamayla duyurulmalı.
- Sık sorulan sorular. Alıcının en çok sorduğu sorular sitede net cevaplarla yer almalı.
Proje sayfasında hangi bilgilerin bulunması gerektiğini konut projesi landing sayfası yazısında, sitenin genel içerik yapısını konut projelerinde SEO yazısında anlattım. Bağımsız kaynakların yapay zeka yanıtlarını nasıl etkilediğini ise dijital PR, forumlar ve şikayet siteleri yazısında ele aldım.
İçerik yapay zeka için nasıl yazılmalı?
Yapay zeka için ayrı bir içerik yazmak gerekmez. İnsan için iyi yazılmış, net ve doğrulanabilir içerik yapay zeka yanıtlarında da daha sık ve daha doğru yer alır. Pratikte işe yarayan birkaç ilke var.
- Soruya ilk cümlede cevap. Başlık soruysa ilk cümle doğrudan cevabı verir, ayrıntı sonra gelir.
- Tarih ve kaynak. Değişebilecek bilgiler tarihle birlikte yazılır, mümkünse kaynağı belirtilir.
- Tablo ve liste. Daire tipleri, ödeme planları ve ulaşım süreleri tabloyla verilir.
- Tutarlı adlandırma. Projenin adı, firma adı ve konum her yerde aynı yazılır.
- Güncellik. Fiyat ya da teslim tarihi değiştiğinde bütün sayfalar aynı anda güncellenir.
Özel yapay zeka şeması ya da llms.txt gibi dosyalar görünürlük garantisi olarak kullanılmamalı. Bu konudaki yanlış bilinenleri llms.txt nedir ve yapay zeka için içerik yazılarında anlattım.
Yurt dışındaki alıcı için ölçüm nasıl yapılır?
Projeyi yurt dışındaki alıcıya da pazarlıyorsanız ölçümü o alıcının dilinde ve ülke ayarında da yapmak gerekir. Aynı soru Türkçe ve İngilizce sorulduğunda farklı projeler ve farklı kaynaklar öne çıkabilir. Yabancı dildeki yanıtlar çoğu zaman uluslararası portallara, yabancı dildeki haberlere ve forumlara dayanır. Projenin sitesinde o dilde güncel bir bilgi sayfası yoksa yanıt eksik ya da eski kalır.
Bu yüzden soru seti hedef pazarların dillerine çevrilir, ama birebir çeviri yetmez. O pazarın alıcısının gerçekten nasıl sorduğu dikkate alınır. Yurt dışındaki alıcı çoğu zaman tapu süreci, yabancıya satış kuralları, ulaşım ve güvenlik gibi konuları sorar. Bu soruların cevabı sitenin o dildeki sayfalarında net ve tarihli biçimde yer almalı.
Rakip projeler yanıtlarda nasıl izlenir?
Bölge soruları sorulduğunda yanıtta hangi projelerin geçtiği de kaydedilir. Hangi rakiplerin sık geçtiği ve hangi kaynaklara dayandığı, sizin projenizin neden eksik kaldığını anlamaya yardım eder. Rakip proje bağımsız kaynaklarda çok anılıyorsa ya da sitesinde soruya doğrudan cevap veren bir sayfa varsa, eksik olan şey görünür hale gelir. Amaç rakibi kopyalamak değil, alıcının sorusuna sizin projeniz için de net ve doğrulanabilir bir cevabın internette bulunmasını sağlamaktır.
Yapay zekadan gelen trafik nasıl izlenir?
Bazı yapay zeka ürünleri yanıtlarında kaynak bağlantısı verir ve bu bağlantılara tıklayan kişiler siteye gelir. Bu ziyaretler GA4’te yönlendiren kaynak olarak görülebilir ve ayrı bir kanal grubunda toplanabilir. Bu ziyaretlerden gelen nitelikli talep de CRM’de kaynağıyla kaydedilmeli. Sayı çoğu zaman küçük olur, ama bu kişiler genellikle araştırmasını yapmış ve karar sürecinde ilerlemiş alıcılardır. Yine de yapay zekanın etkisinin büyük kısmı tıklamada değil, alıcının projeye bakışında görülür. Bu yüzden trafik ölçümü, soru seti ölçümünün yerini tutmaz.
En sık yapılan hatalar nelerdir?
- Tek bir denemeyi sonuç saymak. Yanıtlar değişkendir, tekrar gerekir.
- Tarihsiz ve kaynaksız görünürlük iddiası. Doğrulanamaz ve yanıltıcıdır.
- Yalnızca proje adını sormak. Asıl fırsat bölge ve karşılaştırma sorularında.
- Yanlış bilgiyi yanıt içinde düzeltmeye çalışmak. Düzeltme kaynaktan yapılır.
- Siteyi güncel tutmamak. Eski fiyat ve teslim tarihi yanıtlara taşınır.
- Teknik bir dosyayı garanti saymak. İçerik ve kaynak tutarlılığı her zaman önce gelir.
Ben bu işi nasıl kuruyorum?
Önce satış ekibiyle birlikte alıcı ve hizmet alıcısı için yirmi otuz soruluk bir set hazırlıyorum. Her soruyu belirlenen modellerde, Türkçe ve gerekiyorsa hedef pazarın dilinde, yeni bir oturumla birkaç kez soruyor ve protokoldeki bütün alanları kaydediyorum. İlk ölçüm bir düzeltme listesine dönüşüyor. Site, Google İşletme Profili ve portallar güncellendikten sonra ölçüm her ay aynı günlerde tekrarlanıyor. Rapor bir yüzde iddiası değil, soru bazında değişimi ve kalan hataları gösteriyor. Nasıl çalıştığımı gayrimenkul dijital pazarlama sayfasında, yapay zeka görünürlüğünü ayrı ele almak isterseniz GEO danışmanlığı sayfasında anlattım. Konuya daha geniş bir bakış için GEO ve yapay zeka araması rehberine, konut pazarlamasının bütün parçaları için gayrimenkul pazarlaması rehberine göz atabilirsiniz.
Sık sorulan sorular
ChatGPT projemizi neden önermiyor?
Çoğu zaman yeterli ve tutarlı bilgi bulamadığı için. Proje adı, konum, teslim tarihi ve daire tipleri sitenizde, haritalarda ve portallarda farklıysa ya da bağımsız kaynaklarda proje hiç geçmiyorsa yanıtta yer almaz ya da yanlış yer alır. Önce soruları tarihli bir setle test edip neyin eksik olduğunu görmek, sonra bilgiyi kaynağından düzeltmek gerekir.
Yapay zeka görünürlüğü ne kadar sürede değişir?
Değişir ama öngörülebilir bir takvimi yoktur. Kaynak sayfalardaki düzeltmelerin yanıtlara yansıması modelden modele ve sorudan soruya farklılık gösterir. Bu yüzden ölçüm düzenli tekrarlanır ve değişim soru bazında izlenir.
Yapay zeka görünürlüğü için reklam verilebilir mi?
Bazı yapay zeka ürünleri reklam modelleri deniyor, ama organik yanıtlarda yer almak reklamla satın alınamaz. Organik görünürlük kaynak bilgisinin doğruluğuna ve tutarlılığına bağlıdır. Reklam ile organik yanıt ayrı izlenmeli.
Yapay zeka görünürlüğü ölçümü ne sıklıkla yapılmalı?
Ayda bir, aynı günlerde ve aynı protokolle yapılması karşılaştırma için yeterlidir. Teslim tarihi ya da fiyat gibi önemli bir bilgi değiştiğinde ara bir ölçüm de yapılabilir. Önemli olan her ölçümün tarihli, tekrarlanabilir ve kaynaklı olması.
Reklamların satış getirmiyor mu?
Reklam hesabını birlikte inceleyelim, nerede bütçe kaybettiğini netçe görelim.
Ücretsiz Ön Görüşme