GEO Nedir? ChatGPT, Gemini ve Google AI Modu İçin Yapay Zeka SEO Rehberi

Bir müşteri artık “koşu için en iyi ayakkabı hangisi?” sorusunu yalnızca Google'a yazmıyor; aynı soruyu ChatGPT'ye, Gemini'ye ya da Google'ın AI Modu'na soruyor ve karşısına on mavi bağlantı yerine tek bir yanıt çıkıyor. O yanıtta hangi markaların önerildiği ve hangi sitelerin kaynak gösterildiği, satın alma kararının büyük kısmını belirliyor. GEO (Generative Engine Optimization), bir markanın ChatGPT, Gemini, Google AI Modu, AI Bakışı ve Perplexity gibi üretken yapay zeka yanıtlarında doğru bilgiyle anılması ve kaynak gösterilmesi için yapılan çalışmadır.

On yılı aşkın süredir e-ticaret markalarının performans pazarlamasını ve SEO'sunu yönetiyorum. Son iki yılda en sık duyduğum soru “ChatGPT'de nasıl çıkarız?” oldu. Bu rehberde GEO'yu, pazarlama dünyasında dolaşan hilelerden ayırarak anlatıyorum: yapay zeka yanıtlarının nasıl oluştuğunu, neyin gerçekten işe yaradığını, neyin boşa emek olduğunu ve görünürlüğün nasıl ölçüleceğini. Her bölümde Google'ın resmi açıklamalarına ve sahada gördüklerime dayanıyorum.

GEO nedir, ne anlama gelir?

GEO, İngilizce “Generative Engine Optimization” ifadesinin kısaltmasıdır; Türkçede “üretken motor optimizasyonu” diye çevrilir. Aynı alan AEO (Answer Engine Optimization), yapay zeka SEO, AI SEO ya da LLM SEO adlarıyla da anılıyor. İsimler farklı olsa da hedef aynıdır: yapay zekanın ürettiği yanıtlarda görünür olmak. Kavramın kısa tanımını sözlükteki Generative Engine Optimization maddesinde bulabilirsiniz; bu rehber ise işin nasıl yapılacağına odaklanıyor.

GEO'nun üç somut hedefi vardır. Birincisi, markanın yanıtta anılmasıdır: kullanıcı sektörünüzle ilgili bir soru sorduğunda adınızın geçmesi. İkincisi, sitenizin kaynak olarak gösterilmesidir: yanıtın altında ya da içinde tıklanabilir bir bağlantı olarak yer almanız. Üçüncüsü ve çoğu zaman gözden kaçanı, markanın doğru bilgiyle anlatılmasıdır: güncel fiyat, doğru özellik, doğru konum. Yapay zeka markanızı yanlış anlatıyorsa, hiç anlatmamasından daha büyük bir sorun yaşarsınız. Bu üç hedefin toplamına LLM görünürlüğü de deniyor.

SEO, GEO ve AEO arasındaki fark

En önemli bilgiyle başlayalım: Google, GEO'yu ayrı bir disiplin olarak görmüyor. Temmuz 2026'da güncellediği üretken yapay zeka özellikleri için optimizasyon rehberinde, üretken yapay zeka araması için yapılan optimizasyonun aslında arama deneyimini optimize etmek olduğunu ve bu yüzden hala SEO kapsamında kaldığını açıkça yazıyor. AI Bakışı ve AI Modu, Google'ın temel sıralama ve kalite sistemlerinin üzerine kurulu.

Bu, GEO'nun gereksiz olduğu anlamına gelmiyor. Değişen şey, neyi ölçtüğümüz ve neye öncelik verdiğimizdir. Klasik SEO'da başarıyı sıralama ve tıklama ile ölçeriz; GEO'da ise yanıtlarda anılma, kaynak gösterilme ve markanın nasıl anlatıldığı öne çıkar. Ayrıca yapay zeka yalnızca Google'dan ibaret değil; ChatGPT ve Perplexity gibi platformlar kendi tarayıcılarıyla ve kendi kaynak tercihleriyle çalışıyor.

SEO'nun temellerini henüz kurmadıysanız, önce SEO rehberindeki altyapıya bakmanızı öneririm. GEO bu temelin üzerine inşa edilir. Hangi aşamada hangisine bütçe ayıracağınızı SEO, GEO ve AEO farkı yazısında ayrıntılandırdım.

“Yapay zeka SEO” iki farklı anlama geliyor

Türkiye'de “yapay zeka SEO” diye arama yapanların bir kısmı yapay zeka yanıtlarında görünmek istiyor, bir kısmı ise SEO işlerini yapay zeka araçlarıyla hızlandırmak istiyor. İki niyet sık karıştırılıyor. Bu rehber birinci anlamı, yani yapay zeka aramasında görünürlüğü anlatıyor.

İkinci anlam için tek bir uyarı yeterli: Google yapay zekayla üretilen içeriği yasaklamıyor, ama kullanıcıya değer katmadan çok sayıda sayfa üretmeyi ölçeklendirilmiş içerik istismarı olarak spam sayıyor. Yapay zeka araçları araştırmayı ve düzenlemeyi hızlandırabilir; deneyimi, veriyi ve yargıyı ise sizin eklemeniz gerekir. Hangi işlerin güvenle otomatikleştiğini yapay zeka ile SEO yazısında anlattım.

Yapay zeka yanıtları nasıl oluşur?

GEO'yu anlamanın yolu, yanıtın nasıl üretildiğini anlamaktan geçer. Google, AI Bakışı ve AI Modu için iki teknik kullandığını açıklıyor. İlki temellendirme (retrieval-augmented generation): sistem, yanıtı üretmeden önce arama dizininden alakalı ve güncel sayfaları getirir, bu sayfalardaki bilgileri inceler ve yanıtı onlara dayandırır. İkincisi sorgu yelpazesi (query fan-out): kullanıcının sorusu, arka planda birçok alt soruya bölünür ve her biri için ayrı arama yapılır. Google'ın kendi örneğinde “yabani otlarla dolu bir çimlik nasıl düzeltilir?” sorusu; en iyi herbisitler, kimyasal kullanmadan temizleme ve yeniden oluşumu önleme gibi alt sorgulara ayrılıyor.

Bu iki mekanizmanın pratik sonucu şudur: yapay zeka bir sayfayı bütün halinde değil, sorunun bir parçasını cevaplayan bölümüyle kullanır. Sayfanız alt sorulardan birine başka yerde bulunmayan, net ve güvenilir bir cevap veriyorsa kaynak havuzuna girer. Platformların hangi sayfaları neden seçtiğini yapay zekanın kaynak seçimi yazısında derinlemesine inceledim.

Google AI Bakışı ve AI Modu

Google, 18 Şubat 2026'da AI Modu ve AI Bakışı'nı Türkiye'de Türkçe olarak kullanıma açtı. AI Bakışı, üretken yapay zekanın faydalı olacağı sorgularda sonuç sayfasının en üstünde kısa bir özet ve kaynak bağlantıları gösterir. AI Modu ise takip soruları sorulabilen, metin, ses ve kamera girişini kabul eden sohbet tabanlı bir arama deneyimidir.

Bir sayfanın bu özelliklerde görünebilmesi için Google'ın koyduğu şartlar sade: sayfa dizine eklenmiş olmalı, arama sonuçlarında snippet ile gösterilmeye uygun olmalı ve site, Search Console'daki üretken yapay zeka özelliklerine dahil olmalıdır. Google, 31 Ağustos 2026'da bu özelliklerden çıkma ayarını tüm sitelere açtı; çıkan siteler bu yüzeylerden trafik ve gösterim almıyor. Kısacası, AI Bakışı'nda görünmenin ilk şartı, klasik aramada sağlıklı biçimde taranıp dizine eklenmektir. Uygunluk şartlarını ve kontrol adımlarını AI Bakışı ve AI Modu'nda kaynak olmak yazısında sıraladım.

ChatGPT

ChatGPT'nin bilgisi iki kaynaktan gelir: modelin eğitim verisi ve canlı web araması. Canlı arama için OpenAI, OAI-SearchBot adlı tarayıcıyı kullanıyor. OpenAI'ın belgelerine göre bu tarayıcıyı robots.txt ile engelleyen siteler ChatGPT'nin arama yanıtlarında gösterilmiyor. Model eğitimi için ise ayrı bir tarayıcı olan GPTBot kullanılıyor; ikisi birbirinden bağımsız yönetilebiliyor. Yani eğitime kapalı kalıp aramada görünmek mümkün.

ChatGPT'de reklamlar da 17 Eylül 2026'da Türkiye'de başladı. Reklamlar yanıtın altında ayrı bir alanda gösteriliyor; OpenAI'a göre organik yanıtı etkilemiyor. Bu, organik görünürlüğün değerini azaltmıyor; aksine, aynı soruda hem yanıtta hem reklam alanında yer alan markanın avantajı büyüyor. ChatGPT'ye özgü kontrol listesini ChatGPT SEO yazısında bulabilirsiniz. Reklam tarafını ve organik görünürlükle birlikte planlamayı ChatGPT reklamları yazısında anlattım.

Perplexity, Gemini ve Copilot

Perplexity her yanıtta kaynaklarını belirgin biçimde gösterdiği için kaynak gösterilmenin en görünür olduğu platform. Microsoft Copilot, Bing dizinine dayanıyor; ABD'de masaüstü Bing aramalarının Haziran 2026'da yüzde 17,3'ünde Copilot yanıtı çıkıyordu. Gemini ise hızla büyüyor: Comscore'un ABD verisine göre ChatGPT'nin yapay zeka istemlerindeki payı Ocak'tan Haziran 2026'ya yüzde 70'ten yüzde 50'ye inerken Gemini'nin payı yüzde 17'den yüzde 30'a çıktı. Bu tablo tek bir platforma göre optimizasyon yapmanın yanlış olduğunu gösteriyor. Neyse ki temeller ortak: taranabilir bir site, güvenilir içerik ve web genelinde tutarlı bir marka. Platform farklarını Perplexity, Gemini ve Copilot karşılaştırmasında tablo halinde topladım.

Google'ın resmi tutumu: GEO'da nelere gerek yok?

GEO çevresinde çok sayıda “püf noktası” dolaşıyor. Google'ın rehberi bunların bir kısmını adıyla anarak gereksiz buluyor. Bütçe ayırmadan önce bu listeyi bilmek, en az yarım projeyi boşa harcamaktan kurtarır.

Google aynı rehberde, kendi dahili sıralama verilerine eriştiğini iddia eden üçüncü taraf araçlara karşı da uyarıyor: hiçbir dış araç bu sistemlere erişemiyor. Sitemde llms.txt dosyası duruyor, çünkü zararı yok ve bazı yapay zeka ajanları kullanabiliyor; ama bir müşteriye bunu GEO stratejisi diye satmam. Altı taktiğin her birini GEO'da doğru bilinen yanlışlar yazısında ayrıca ele aldım.

GEO nasıl yapılır? Altı temel

Aşağıdaki altı temel, hem Google'ın önerileriyle hem de yapay zeka platformlarının nasıl çalıştığıyla örtüşüyor. Sıralama bilinçli: her temel bir sonrakinin zeminidir.

Temel 1 - Teknik erişim: botlar sitenizi görebiliyor mu?

Yapay zekanın ulaşamadığı sayfa, yanıtta da yer alamaz. İlk iş, robots.txt dosyanızın Googlebot'a ve arama için kullanılan yapay zeka tarayıcılarına (örneğin OAI-SearchBot ve PerplexityBot) izin verip vermediğini kontrol etmektir. Google-Extended belirteci ayrı bir konudur: Gemini modellerinin eğitimini ve Gemini uygulamalarındaki kullanımı yönetir, Google Arama'daki görünürlüğü etkilemez.

İkinci kontrol JavaScript'tir. Google, JavaScript ile oluşan içeriği işleyebiliyor; ancak her yapay zeka tarayıcısı sayfayı bir tarayıcı gibi çalıştırmıyor. Önemli metinleriniz yalnızca JavaScript çalıştıktan sonra görünüyorsa, bazı platformlar sayfanızı boş görebilir. Ürün açıklaması, fiyat ve sık sorulan sorular gibi kritik bilgilerin HTML'de doğrudan bulunması en güvenli yoldur. Teknik altyapıyı bütünüyle teknik SEO yazısında, dizine ekleme sorunlarını indeks sorunları yazısında ele aldım. Yapay zeka tarayıcılarına özgü erişim kontrollerini yapay zeka botlarının erişimi yazısında topladım.

Temel 2 - Özgün ve faydalı içerik

Google'ın rehberinde en çok vurgulanan nokta içerik. Yapay zeka sistemleri çok sayıda kaynağı karşılaştırdığı için, başka yerde zaten bulunan bilgiyi tekrar eden içerik yanıta katkı sağlamaz. Google'ın ifadesiyle, ilk elden deneyime dayanan özgün bir bakış açısı, mevcut içeriğin özetinden daha değerlidir. Bu ilkeye bilgi kazanımı deniyor.

E-ticarette bu şu anlama geliyor: üreticinin metnini kopyalayan bir ürün sayfası yerine, kendi iade verinizden çıkan beden tavsiyesi, gerçek kullanım fotoğrafları, ürünün kime uygun olmadığını da söyleyen dürüst bir karşılaştırma. Hizmet işletmelerinde ise süreçleri, fiyatı belirleyen etkenleri ve gerçek vaka sonuçlarını açıkça anlatan sayfalar. İçeriği okuyucu için net başlıklarla düzenlemek yeterli; yapay zeka için ayrıca parçalamaya gerek yok. Konu bütünlüğünü nasıl kuracağınızı topical authority yazısında anlattım. Kaynak gösterilen içeriğin nasıl kurgulandığını yapay zeka için içerik yazısında örneklerle anlattım.

Temel 3 - Marka varlığı ve Bilgi Grafiği

Yapay zeka sistemleri markaları kelime olarak değil, varlık olarak tanır: kim olduğunuz, ne sattığınız, nerede olduğunuz ve hangi profillerin size ait olduğu. Bu bilgiler web genelinde tutarlı değilse, sistem sizi başka bir markayla karıştırabilir ya da eski bilgiyle anlatabilir. Varlık tabanlı SEO'nun temel adımları şunlar: hakkımızda sayfasında net bir marka tanımı, Organization şeması ve sameAs ile sosyal profillerin bağlanması, adres ve iletişim bilgilerinin tüm platformlarda aynı olması ve markanız bu seviyeye ulaştıysa Wikidata kaydı.

Yapılandırılmış veri yapay zeka özellikleri için zorunlu değil, ama markanın Bilgi Grafiği'nde doğru tanınmasına ve zengin sonuçlara uygunluğa yardım ediyor. Uygulamasını schema markup yazısında, e-ticarete özel kısmını e-ticaret schema yazısında anlattım. Markanın varlık olarak tanınması için gereken adımları Bilgi Grafiği'ne tanıtma yazısında sıraladım.

Temel 4 - Üçüncü taraf anılmaları

Yapay zeka markanızı yalnızca sizin sitenizden öğrenmez. Comscore'un Haziran 2026 ABD verisinde perakende aramalarında AI Bakışı'nın en sık gösterdiği siteler YouTube (yüzde 23), Amazon (yüzde 14), Reddit (yüzde 12) ve Wikipedia (yüzde 11) idi; yüzdeler, sitenin kaynaklar arasında yer aldığı aramaların payını gösteriyor. Türkiye'de benzer rolü YouTube incelemeleri, Ekşi Sözlük, Şikayetvar, DonanımHaber gibi forumlar ve “en iyi … listesi” yazılarının üstlenmesi bekleniyor. Alışveriş sorularındaki kaynak dağılımını ve Türk alışveriş sitelerinin bot tercihlerini kaynak analizi yazısında inceledim.

Aynı araştırma önemli bir ayrıntıyı da gösteriyor: bir site yanıtı besleyen kaynaklar arasında olup görünür bağlantı almayabiliyor. Konaklama sorgularında Tripadvisor yanıtların yüzde 61'inde kaynak olarak kullanılırken yalnızca yüzde 21'inde bağlantısıyla gösterilmişti. Bu yüzden marka anılmaları, bağlantı olmasa da değerlidir. Google'ın uyarısı da net: sahte yorum ya da yapay forum mesajlarıyla anılma üretmek işe yaramaz. Kalıcı yol; gerçek müşteri yorumları, veriye dayalı basın çalışmaları, uzman katkıları ve şikayetlere açık, hızlı yanıtlardır. Dijital PR, forum ve şikayet sitelerinin etkisini marka anılmaları yazısında ele aldım.

Temel 5 - Ürün ve işletme verisi

Google'ın rehberi, üretken yapay zeka yanıtlarının uygun durumlarda ürün listelemeleri ve yerel işletme bilgileri içerebileceğini ve bunun için Merchant Center ile Google İşletme Profili'nin kullanılmasını öneriyor. Google, Ocak 2026'da Merchant Center'a sohbet tabanlı alışveriş için yeni veri alanları eklediğini duyurdu: ürünle ilgili sık sorulan sorulara verilen cevaplar, uyumlu aksesuarlar ve alternatif ürünler gibi. Bu alanlar, “bu ürün şununla uyumlu mu?” türündeki sorularda ürününüzün seçilmesini kolaylaştırıyor. Bu alanların nasıl doldurulacağını Merchant Center ve sohbet tabanlı alışveriş yazısında anlattım.

Yorumlar da ürün verisinin parçası. Yorum metinleri, ürünün kime ve hangi kullanıma uygun olduğunu anlatan en güçlü kaynaklardan biri. Merchant Center kurulumunu Merchant Center yazısında, yorumların satışa etkisini ürün sayfası yorumları yazısında anlattım. Yorumların yapay zeka önerilerine etkisini ürün yorumları ve yapay zeka yazısında ayrıca ele aldım.

Temel 6 - Ölçüm döngüsü

GEO'nun en sık atlanan adımı ölçüm. Ölçmediğiniz görünürlüğü yönetemezsiniz; üstelik yapay zeka yanıtları değişken olduğu için tek bir ekran görüntüsü bir şey kanıtlamaz. Hangi araçlarla neyin ölçüleceğini bir sonraki bölümde ayrıntılı anlatıyorum.

GEO nasıl ölçülür?

Yapay zeka görünürlüğünü ölçmek için artık resmi araçlar var. Google, üretken yapay zeka performans raporunu Haziran 2026'da Search Console'a ekledi ve 31 Ağustos 2026'da tüm sitelere açtı. Rapor, sayfalarınızın AI Bakışı ve AI Modu'nda aldığı gösterimleri sayfa, ülke, cihaz ve tarih kırılımıyla gösteriyor; tıklama verisi henüz yok. GA4 ise Mayıs 2026'da varsayılan kanal gruplarına AI Assistant kanalını ekledi; ChatGPT, Gemini ve Claude gibi asistanlardan gelen ziyaretler artık ayrı bir kanalda görünüyor. Dört kaynağı tek bir aylık raporda birleştirmeyi yapay zeka görünürlüğünün ölçümü yazısında anlattım.

İki sınırlamayı bilmek gerekiyor. Birincisi, uygulama içinden gelen ve yönlendiren bilgisini taşımayan ziyaretler GA4'te hala doğrudan trafik görünebilir. İkincisi, tıklamasız arama nedeniyle görünürlük her zaman ziyarete dönüşmez; bu yüzden gösterim ve anılma, tıklama kadar önemli bir ölçü. Search Console'u etkili kullanmayı Search Console yazısında, GA4 temelini GA4 kurulumu yazısında anlattım. Tıklama kaybını doğru okumayı tıklamasız arama ve trafik kaybı yazısında anlattım.

E-ticarette GEO

Alışveriş, yapay zeka aramasının en hızlı değiştirdiği alan. Kullanıcı “3.000 TL altı, geniş ayak için koşu ayakkabısı” gibi ayrıntılı bir soru soruyor; yapay zeka ise sayfa metnini, ürün verisini, yorumları ve pazaryeri ilanlarını birlikte değerlendirerek birkaç ürün öneriyor. Bu yüzden e-ticarette GEO, kategori ve ürün sayfalarının “kime, hangi durumda, neden” sorularına net cevap vermesiyle başlar. Temelini E-Ticaret SEO rehberinde anlattım. Ürünleri yapay zeka önerilerine taşımanın adımlarını e-ticarette GEO yazısında sıraladım.

Pazaryerleri ayrı bir dikkat istiyor. Özellikle Google'ın AI Bakışı ve AI Modu yanıtlarında ürün, pazaryeri ilanı üzerinden anlatılabiliyor; ABD'de AI Bakışı, perakende aramalarının yüzde 14'ünde Amazon'u kaynak gösteriyordu. Pazaryerinde satmak sorun değil, ama tek kaynak orası olursa marj, müşteri verisi ve marka algısı sizin elinizden çıkar. Hedef, pazaryeri ilanını güçlü tutarken kendi sitenizi de kaynak haline getirmektir. Pazaryerindeki yorum ve puan yönetimini bu yazıda ele aldım. Pazaryerlerinin yapay zeka yanıtlarındaki ağırlığını ayrı bir yazıda inceledim.

Ödeme tarafında gelişmeler hızlı ama henüz oturmadı. OpenAI, ChatGPT içinde ödeme almayı Mart 2026'da geri çekti ve ürün keşfine odaklandı; satın alma yeniden mağazanın kendi sitesinde tamamlanıyor. Google ise Ocak 2026'da Universal Commerce Protocol adlı açık bir standart duyurdu; AI Modu'ndaki ödeme özelliğini önce ABD'deki perakendecilerle devreye alıyor. Türkiye için bugünkü öncelik, yapay zekanın markanızı önermesi ve ziyaretçinin sitenizde sorunsuz satın alabilmesi. Ödeme tarafındaki gelişmeleri ve Türkiye için takvimi ajan tabanlı alışveriş yazısında anlattım.

Türkiye'de 2026'da ne değişti?

Yapay zeka araması Türkiye'de 2026'da hızla olgunlaştı: Türkçe AI Modu açıldı, ölçüm araçları geldi ve ChatGPT reklam vermeye başladı. Aşağıdaki yedi gelişme, bugünkü GEO çalışmasının zeminini oluşturuyor.

Doğru sıra: GEO'ya nereden başlamalı?

GEO'ya en pahalı yerden, yani içerik üretiminden başlamak yaygın bir hata. Doğru sıra ölçümle başlar: müşterilerinizin gerçekten sorduğu 20 ila 50 soruyu belirleyin ve bu soruları ChatGPT, Gemini, AI Modu ve Perplexity'de düzenli olarak test edin. Kimlerin anıldığını, hangi kaynakların gösterildiğini ve markanızın nasıl anlatıldığını not edin.

Örneğin koşu ayakkabısı satan bir marka için soru listesi beş türü kapsamalı: kategori soruları (“yeni başlayanlar için en iyi koşu ayakkabısı hangisi?”), karşılaştırma soruları (“A markası mı B markası mı?”), marka soruları (“X markası kaliteli mi?”), sorun soruları (“dizim ağrıyor, hangi ayakkabı uygun?”) ve fiyat soruları (“3.000 TL altı en iyi seçenekler neler?”). Marka soruları, yapay zekanın sizi nasıl anlattığını; kategori ve sorun soruları ise sizi hiç önerip önermediğini gösterir.

İkinci adımda teknik erişimi düzeltin; botlar sitenize ulaşamıyorsa diğer her şey boşa gider. Üçüncü adımda, ölçümde ortaya çıkan boşluklara göre özgün içerik üretin ve marka varlığınızı tutarlı hale getirin. Dördüncü adımda üçüncü taraf anılmaları üzerinde çalışın. Son adımda aynı sorularla yeniden ölçün ve planı güncelleyin. Başlangıç için 20 maddelik GEO denetimi kontrol listesini kullanabilirsiniz.

Bu döngüyü sizin için kurmamı ya da markanızın bugünkü durumunu çıkarmamı isterseniz, GEO danışmanlığı kapsamında birlikte çalışabiliriz. Başlangıç için sektörünüzdeki 20 gerçek müşteri sorusunda markanızı ve rakiplerinizi ücretsiz raporluyorum.

Sık sorulan sorular

SEO ve GEO nedir, aralarındaki fark ne?

SEO, sitenizin arama sonuçlarında üst sıralarda yer alması için yapılan çalışmadır. GEO ise markanızın yapay zeka yanıtlarında anılması ve kaynak gösterilmesi için yapılır. Google, GEO'yu SEO'nun bir parçası olarak görüyor; fark, ölçülen şeyde ve kaynak havuzunun kendi sitenizin ötesine uzanmasında.

GEO nasıl yapılır?

Önce hedef sorularla mevcut görünürlük ölçülür. Ardından yapay zeka botlarının siteye erişimi düzeltilir, özgün ve faydalı içerik üretilir, marka varlığı tutarlı hale getirilir ve bağımsız sitelerdeki anılmalar üzerinde çalışılır. Süreç, aynı sorularla düzenli olarak yeniden ölçülerek yönetilir.

GEO ajansı ne yapar?

GEO ajansı ya da danışmanı, markanın yapay zeka yanıtlarındaki durumunu ölçer, teknik ve içerik eksiklerini giderir, dijital PR ile anılma çalışması yürütür ve sonuçları raporlar. Seçim yaparken “ChatGPT'de ilk sıra garantisi” veren ya da Google'ın iç verisine eriştiğini söyleyen hizmetlerden uzak durun. Sorulacak on soruyu GEO ajansı seçimi yazısında listeledim.

GEO için llms.txt dosyası gerekli mi?

Google Arama için gerekli değil; Google bu dosyayı kullanmadığını resmi rehberinde açıkça yazıyor. Bazı yapay zeka ajanları ve geliştirici araçları llms.txt okuyabildiği için dosyanın zararı yok, ama GEO stratejisinin merkezine konmamalı. Ayrıntılar ve Lighthouse'un yeni denetimi için llms.txt nedir yazısına bakabilirsiniz.

GEO ne kadar sürede sonuç verir?

Teknik düzeltmelerin etkisi birkaç hafta içinde görülebilir. İçerik ve anılma çalışmaları ise genellikle birkaç ay ister. Yapay zeka sistemleri sık güncellendiği için kesin süre vermek mümkün değil; bu yüzden düzenli ölçüm şart.

Yapay zeka markamı yanlış anlatıyorsa ne yapmalıyım?

Önce yanlış bilginin kaynağını bulun: çoğu zaman eski bir sayfa, güncellenmemiş bir liste ya da tutarsız bir profildir. Kaynağı düzeltin, kendi sitenizde doğru bilgiyi açık ve güncel biçimde yayınlayın ve birkaç hafta sonra aynı soruları yeniden test edin. Adım adım süreci yapay zekada marka algısını düzeltme yazısında anlattım.