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

GEO, yani Generative Engine Optimization ya da Türkçe aramalardaki adıyla yapay zeka arama optimizasyonu, bir markanın Google AI Bakışı, Google AI Modu, ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Copilot gibi yapay zekâ yanıtlarında doğru bilgiyle anılması ve kaynak olarak gösterilmesi için yapılan teknik, içerik ve itibar çalışmasıdır. Google'ın resmi rehberine göre bu iş hâlâ SEO'nun parçasıdır. GEO'yu ayıran şey, başarıyı sıralamayla değil yanıtta anılma, alıntılanma ve doğru anlatılma ile ölçmesidir.

Kendi adım için ORCID, Open Library ve Academia.edu kayıtlarını açarken her birine aynı biyografiyi, aynı unvanı ve ademdemir.org'a dönen aynı sameAs bağlantılarını koydum. Bunu vitrin için değil, yapay zekâ sistemlerinin bir kişiyi nasıl tanıdığını kendi üzerimde görmek için yaptım. Bir dil modeli sizi tek bir sayfadan öğrenmiyor, birbirini doğrulayan kayıtların toplamından tanıyor. Devraldığım marka projelerinde de en sık karşılaştığım sorun içerik eksikliği değil, birbirini tutmayan kayıtlar oluyor. Üç ayrı sitede üç farklı adres, iki farklı kuruluş yılı, iki yıl önce kapanmış bir şubenin hâlâ açık görünen profili. Yapay zekâ bu çelişkilerin arasından birini seçiyor ve çoğu zaman yanlış olanı.

Aşağıdaki bölümleri, ChatGPT'de ya da Google'ın AI Modu'nda markasının neden geçmediğini merak eden işletme sahipleri, pazarlama yöneticileri ve bir GEO uzmanıyla çalışmayı düşünen karar vericiler için yazdım. Önce yapay zekâ yanıtlarının nasıl oluştuğunu, sonra Google'ın gerek olmadığını açıkça söylediği taktikleri, bot erişimini, varlık çalışmasını, e-ticarete özgü tarafı, ölçümü ve 90 günlük planı anlatıyorum. Her bölümde resmi belgenin söylediğini, sahada gördüğümü ve kendi karar kuralımı ayrı ayrı yazdım. Bu çalışmayı markanızda birlikte yürütmek isterseniz yöntemi GEO danışmanlığı hizmeti sayfasında bulabilirsiniz.

GEO nedir, Generative Engine Optimization ne anlama gelir?

GEO, yapay zekâ destekli arama ve sohbet ürünlerinin ürettiği yanıtlarda bir markanın, ürünün ya da kişinin görünür, doğru ve kaynak gösterilen biçimde yer alması için yapılan çalışmaların toplamıdır. Generative Engine Optimization ifadesindeki "generative engine", cevabı on bağlantılık bir liste olarak değil, birçok kaynaktan sentezlenmiş bir metin olarak üreten arama sistemlerini anlatır. Kavramın kısa tanımı Generative Engine Optimization sözlük maddesinde duruyor.

Aynı işe sektörde farklı adlar veriliyor. AEO (Answer Engine Optimization), LLM SEO, AI SEO, yapay zekâ SEO ve "geo seo" aramalarının hepsi aşağı yukarı aynı alanı tarif ediyor. İsim tartışmasına vakit ayırmayın. Teklif aldığınız kişinin hangi adı kullandığından çok, neyi ölçeceğini ve hangi işi kendi eliyle yapacağını söyleyip söylemediğine bakın.

GEO çalışmasının ölçülebilir üç hedefi var ve her projeye bu üçünü ayrı satırlara yazarak başlıyorum.

1. Anılma. Sektörünüzle ilgili bir soru sorulduğunda markanızın adının yanıtta geçmesi.
2. Kaynak gösterilme. Sitenizin yanıtın içinde ya da altında tıklanabilir bir bağlantı olarak yer alması.
3. Doğru anlatılma. Fiyat aralığının, konumun, iade koşulunun ve ürün özelliğinin güncel ve doğru aktarılması.

Üçüncü hedef en çok atlanan. Yapay zekâ markanızı hiç anmıyorsa bir fırsat kaçıyor demektir. Yanlış anlatıyorsa, örneğin olmayan bir şubeye müşteri gönderiyor ya da iade kabul etmediğinizi söylüyorsa, satış fiilen kaybediliyor. Önceliğim bu yüzden her projede aynı. Önce yanlışı düzeltirim, sonra görünürlüğü büyütürüm.

Yapay zeka SEO nedir, GEO SEO ile aynı iş mi?

Yapay zeka SEO, aramaların çoğunda GEO SEO ile aynı işi, yani markanın yapay zekâ yanıtlarında görünmesini anlatır. Ancak aynı ifade SEO işlerini yapay zekâ araçlarıyla yapmak anlamında da kullanılıyor. Birincisi "yapay zekâ için SEO", ikincisi "yapay zekâ ile SEO" diye ayrılabilir. Teklif masasında bu iki niyet sık karışıyor ve bir tarafın beklediği iş öbür tarafın sattığı iş olmayabiliyor.

İkinci anlamda Google'ın tutumu net. Yapay zekâyla üretilmiş içerik kendi başına yasak değil, fakat kullanıcıya değer katmadan çok sayıda sayfa üretmek ölçeklendirilmiş içerik istismarı sayılıyor. Araçları araştırma, sınıflandırma ve ilk taslak için kullanıyorum. Deneyim, veri ve karar insanda kalıyor. Hangi işlerin güvenle otomatikleştiğini ve nerede durmak gerektiğini yapay zekâ ile SEO yapmanın araçları ve sınırları yazısında anlattım. Sayfanın geri kalanı birinci anlamı, yani yapay zekâ aramasında görünürlüğü konu alıyor.

SEO, GEO ve AEO arasındaki fark nedir?

SEO bir sayfanın arama sonuçlarında sıralanmasını, AEO bir sorunun doğrudan cevabı olarak seçilmesini, GEO ise markanın yapay zekânın ürettiği sentez yanıtta anılmasını ve kaynak gösterilmesini hedefler. Üçü de aynı temele dayanır. Taranabilir bir site, güvenilir içerik ve tutarlı bir marka. Google, Temmuz 2026'da güncellediği üretken yapay zekâ optimizasyon rehberinde GEO'nun SEO olup olmadığı sorusuna açıkça "evet" diyor ve gerekçe olarak üretken yapay zekâ araması için yapılan optimizasyonun arama deneyimini optimize etmek olduğunu yazıyor.

Bu cevap GEO'yu gereksiz kılmıyor. Değişen şey üç yerde görülüyor. Neyi ölçtüğünüz değişiyor, kaynak havuzu sizin sitenizle sınırlı kalmıyor ve Google dışındaki sistemler kendi tarayıcılarıyla çalışıyor. Klasik SEO raporunda "ortalama konum 3" iyi bir haberdir. GEO raporunda aynı sayfa yanıtı besleyip hiç bağlantı almayabilir, hatta rakibiniz sizin sayfanızdaki bilgiyle anlatılabilir.

Bütçe sırası için kuralım basit. Site dizine eklenme sorunu yaşıyorsa, kategori ya da hizmet sayfaları ince kalmışsa ve marka adınız aratıldığında Google'da bile ilk sırada çıkmıyorsanız GEO'ya ayrı bütçe ayırmayın. Önce SEO danışmanlığı sürecinin teknik ve içerik temeli kurulsun. Temel oturduysa GEO, aynı ekibin ölçüm ve öncelik listesine eklenen ayrı bir iş akışına dönüşür. Üç kavramı yatırım önceliğiyle birlikte SEO, GEO ve AEO arasındaki farkı ve hangisine yatırım yapılacağını tartıştığım yazıda karşılaştırdım.

Yapay zeka arama motorları yanıtı nasıl oluşturur?

Yapay zekâ arama motorları yanıtı iki kaynaktan kurar. Biri modelin eğitim sırasında öğrendikleri, diğeri yanıt anında web'den getirilen güncel sayfalardır. AI Bakışı, AI Modu, ChatGPT araması ve Perplexity'de ikinci kısım belirleyicidir. Sistem soruyu alt sorulara böler, her biri için arama yapar, bulduğu sayfalardan cevabı sentezler ve bir kısmını kaynak olarak gösterir.

LLM nedir, yapay zeka bilgiyi nereden alır?

LLM (Large Language Model, büyük dil modeli), çok büyük metin derlemleri üzerinde eğitilerek bir metinde sırada gelmesi en olası kelimeyi tahmin eden ve bu yolla cevap üreten modeldir. ChatGPT'nin, Gemini'nin ve Claude'un arkasında bu tür modeller çalışıyor. Bir LLM eğitildiği tarihten sonra olanı bilmez ve bu tarihe bilgi kesim tarihi denir.

Pratikte bunun iki sonucu var. Modelin hafızasındaki marka bilgisi eskidir ve onu doğrudan düzeltemezsiniz. Web'deki kayıtlarınızı tutarlı hale getirerek bir sonraki eğitimde doğru öğrenilmesine zemin hazırlarsınız. Güncel bilgi gerektiren her soru ise, yani fiyat, stok, adres ve çalışma saati, canlı aramayla cevaplanır ve orada sayfanızın taranabilir olması belirleyici olur. GEO'nun sizin elinizde olan kısmı neredeyse tamamen bu ikinci yolda.

Temellendirme (grounding) ve RAG nasıl çalışır?

Temellendirme, modelin cevabı kendi hafızasından değil, o anda getirilen güncel belgelere dayandırarak üretmesidir. Teknik adı RAG (retrieval-augmented generation, getirmeyle zenginleştirilmiş üretim). Google, optimizasyon rehberinde bu tekniğin kendi temel sıralama sistemlerini kullanarak güncel sayfaları getirdiğini ve yanıtı destekleyen sayfalara bağlantı verdiğini anlatıyor.

Buradan çıkan karar kuralı açık. Google'ın yapay zekâ yüzeylerinde kaynak olmak isteyen sayfa, önce klasik aramada o alt soru için sıralanabilecek kalitede olmalı. Sıralama sistemlerinin hiç getirmediği bir sayfa, ne kadar "yapay zekâ dostu" yazılmış olursa olsun yanıtın hammaddesi olamaz. Diğer platformlarda da mantık aynı, yalnızca getirme işini kendi dizinleri ya da birlikte çalıştıkları arama motorları yapıyor.

Query fan-out (sorgu yelpazesi) nedir?

Query fan-out, Türkçede sorgu yelpazesi diye de çevrilen teknik, yapay zekânın kullanıcının tek sorusunu alt konulara bölüp bunlar için aynı anda çok sayıda ilgili arama yapması ve sonuçları tek yanıtta birleştirmesidir. Sektörde sorgu dallanması diye de anılıyor. Google'ın yardım belgesi bu tekniğin klasik aramadan daha geniş ve çeşitli bir bağlantı kümesi göstermeye yaradığını söylüyor. Kısa tanım query fan-out sözlük maddesinde duruyor.

Somut bir örnekle anlatayım. "İstanbul'da saç ekimi için hangi klinik güvenilir?" sorusu arka planda fiyat aralığı, yöntem farkları, doktorun yetkinliği, hasta yorumları, ulaşım ve konaklama gibi alt sorulara açılır. Sayfanız bu alt sorulardan yalnızca birine, örneğin "fiyatı neler belirler" sorusuna başka yerde bulunmayan açıklıkta cevap veriyorsa kaynak havuzuna girer. Bu yüzden tek bir dev sayfa yerine, ana soruya cevap veren ve alt soruları kendi başlıkları altında tek tek kapatan sayfalar kuruyorum. Hastaların klinik seçerken asistanlara gerçekte neler sorduğunu sağlıkta yapay zekâ görünürlüğü yazısında örnek sorularla topladım.

Yapay zeka hangi kaynağı alıntılayacağını nasıl seçer?

Yapay zekâ sistemleri kaynak seçerken alt soruya en doğrudan ve doğrulanabilir cevabı veren, güncel, güvenilir sayılan ve diğer kaynaklarla çelişmeyen sayfaları öne alıyor. Hiçbir şirket bu seçimin ağırlıklarını açıklamıyor. Sahada tutarlı biçimde gördüğüm örüntü ise basit. Cevap cümlesi başlığın hemen altında duran, tarih ve kapsam belirten, rakam verdiğinde kaynağını söyleyen sayfalar alıntılanıyor. Aynı bilgiyi süslü bir girişin altına gömen sayfalar alıntılanmıyor.

Bir ayrıntı daha var. Bir sayfa yanıtı besleyen kaynaklar arasında olup görünür bağlantı almayabilir. Özellikle uzun yanıtlarda sistem birkaç kaynağı birleştirip yalnızca bir kısmını listeliyor. Bu yüzden anılmayı ve yapay zekâ alıntısını raporda ayrı sütunlarda tutuyorum. Platformların hangi sayfa tiplerini neden seçtiğini yapay zekâ arama motorlarının kaynak seçimi yazısında ayrıntılı inceledim.

Google AI Modu nedir, AI Bakışı'ndan farkı ne?

Google AI Modu, Google Arama içinde ayrıntılı, karşılaştırma ya da akıl yürütme gerektiren sorulara web bağlantılarıyla desteklenmiş yapay zekâ cevabı veren ve takip sorularıyla sohbet gibi ilerleyen arama deneyimidir. AI Bakışı ise normal sonuç sayfasının en üstünde, Google'ın üretken yapay zekânın faydalı olacağına karar verdiği sorgularda gösterilen kısa özet ve kaynak bağlantılarıdır. Pratikteki fark şu cümleyle anlatılabilir. AI Bakışı klasik aramanın üstüne eklenen bir özet, AI Modu ise ayrı bir sohbet alanıdır.

Türkiye'de iki özellik, Google Türkiye'nin 18 Şubat 2026 tarihli duyurusuyla Türkçe olarak kullanıma sunulmaya başlandı. AI Modu Ağustos 2025'te 180 ülkeye daha açıldığında Türkiye listede yoktu. Türkçe aramada GEO bu yüzden pek çok pazardan geç gündeme geldi. 3 Kasım 2026'da Google Türkiye ana sayfasında AI Modu bağlantısı görünüyordu. AI Bakışı ise ayrı bir giriş gerektirmiyor, Google'ın faydalı bulduğu sorgularda sonuç sayfasının en üstünde kendiliğinden çıkıyor.

Kullanıcı tarafında yerel bir ayrıntı da var. ademdemir.org'un Search Console verisinde "ai modu", "aı modu", "almodu" ve "ai mod" yazımlarıyla gelen gösterimlerin toplamı, GEO ile ilgili diğer bütün sorguların toplamının yaklaşık iki katı. Türkçe klavyede büyük "I" küçültüldüğünde "ı" olduğu için insanlar özelliği "aı modu" diye arıyor. "almodu" ise kısaltmanın "Al" diye okunmasından geliyor. Sayfa başlıklarına bu yazımları doldurmanıza gerek yok, çünkü Google eş anlamlıları ve genel anlamı kavrayabildiğini yazıyor. Ama sorgu raporunu okurken bu varyasyonları tek kümede toplamazsanız AI Modu'na olan ilgiyi olduğundan küçük görürsünüz.

AI Bakışı ve AI Modu'nda kaynak olarak nasıl görünülür?

AI Bakışı ve AI Modu'nda kaynak olarak görünmek için sayfanın Google dizininde olması ve sonuçlarda snippet (açıklama metni) ile gösterilmeye uygun olması gerekiyor. Google bunun dışında ek bir teknik gereklilik ya da özel optimizasyon olmadığını yazıyor. Optimizasyon rehberine göre sitenin Search Console'da üretken yapay zekâ özelliklerine (Search generative AI features) dahil durumda olması da uygunluk şartı.

Devraldığım sitelerde bu şartları aşağıdaki sırayla kontrol ediyorum.

1. URL Denetleme aracında sayfanın dizinde olduğunu ve Google'ın seçtiği standart (canonical) adresin sizin istediğiniz adres olduğunu doğrulayın.
2. Sayfa kaynağında nosnippet, max-snippet ya da data-nosnippet gibi önizleme kontrollerinin yanlışlıkla eklenip eklenmediğine bakın. Bazı temalar ve SEO eklentileri bunları şablon düzeyinde ekleyebiliyor.
3. Search Console'da her mülkün üretken yapay zekâ özelliklerine dahil olduğunu kontrol edin. Alan adı mülkü ile URL öneki mülkü ayrı ayrı açılmışsa ikisine de bakın.
4. Robots.txt'te Googlebot'un ilgili dizinlere erişebildiğini doğrulayın. Google, Arama için tarama erişimini yöneten kontrolün Googlebot'a yazılan robots.txt kuralları olduğunu belirtiyor.
5. Düzeltme yaptıysanız URL Denetleme'den yeniden tarama isteyin ve sonucu ertesi gün değil, birkaç hafta sonra değerlendirin.

Şartları sağlamak seçilmeyi garanti etmiyor ve Google da dizine eklemenin ve gösterimin garanti olmadığını açıkça yazıyor. Seçilme olasılığını artıran şey, sorgu yelpazesinin açtığı alt sorulardan birine en net cevabı veren bölümün sayfanızda bulunması. AI Bakışı ve AI Modu'na özel kontrol adımlarını ve sık gözden kaçan ayarları AI Bakışı ve AI Modu'nda kaynak olarak görünmek yazısında sıraladım.

ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Copilot'ta görünürlük nasıl farklılaşır?

Dört platformun temeli ortak ama getirme altyapıları farklı. Google'ın yapay zekâ yüzeyleri ve Gemini uygulamaları Google'ın dizinine dayanıyor, ChatGPT araması OpenAI'ın OAI-SearchBot tarayıcısıyla, Perplexity kendi PerplexityBot tarayıcısıyla, Copilot ise Bing dizini üzerinden çalışıyor. Bir platformda görünüp diğerinde hiç görünmemek bu yüzden çoğu zaman içerik değil, erişim ve dizin sorunudur.

ChatGPT tarafında en sık gördüğüm hata GPTBot ile OAI-SearchBot'u aynı şey sanmak. OpenAI'ın belgesine göre GPTBot temel modellerin eğitimi için, OAI-SearchBot ise ChatGPT'nin arama özelliklerinde siteleri göstermek için tarıyor ve her ayar diğerinden bağımsız. Eğitime kapalı kalıp aramada görünmek mümkün. Markanızın ChatGPT'de hangi sorularda önerildiğini ve bunun için neyin kontrol edileceğini markanızın ChatGPT'de önerilmesi için ChatGPT SEO yazısında adım adım açtım.

Gemini tarafında gözden kaçan bir ödünleşim var. Google'ın tarayıcı belgesine göre Google-Extended belirteci, içeriğinizin gelecekteki Gemini modellerinin eğitiminde kullanılmasını ve Gemini uygulamalarında yanıt anında temellendirme için kullanılmasını yönetiyor. Google Arama'daki yerinize ve sıralamanıza ise etkisi yok. Yani Google-Extended'i kapatan bir site AI Bakışı'ndan çıkmaz, ama Gemini uygulamasında kaynak olma şansından vazgeçebilir. Bunu kararı veren kişinin bilmesi gerekiyor ve devraldığım sitelerde çoğu zaman kimsenin bilmediğini görüyorum.

Perplexity her yanıtta numaralı kaynaklar gösterdiği için kaynak gösterilmenin en görünür olduğu platform. Yeni bir içeriğin alıntılanabilir olup olmadığını ilk orada test ediyorum. Copilot'ta iş Bing'de başlıyor. Türkiye'de pek çok site Bing Webmaster Tools'u hiç kurmamış oluyor ve Bing'de dizinde olmayan sayfa Copilot'un da kaynağı olamıyor. Bing Webmaster Tools'u açmak, site haritasını göndermek ve içerik güncellendikçe adresleri Bing'in desteklediği IndexNow protokolüyle bildirmek yarım günlük bir iş. Platform farklarını Perplexity, Gemini ve Copilot'ta görünürlüğün farklılaşması yazısında daha ayrıntılı topladım.

Sektöre göre ağırlık da değişiyor. Sağlık turizmi projelerinde form doldurmadan önce klinikleri ChatGPT'de karşılaştıran hastalarla sık karşılaşıyorum. Otel ve restoran gibi konuma bağlı aramalarda ise Google'ın yüzeyleri ve harita verisi daha belirleyici. Otellerin durumunu otellerin yapay zekâ yanıtlarında görünür olması yazısında, konut projelerinde nasıl ölçtüğümü gayrimenkul pazarlamasında yapay zekâ görünürlüğü yazısında ayrıca ele aldım.

Google GEO için hangi taktiklere gerek olmadığını söylüyor?

Google, 10 Temmuz 2026'da güncellenen üretken yapay zekâ optimizasyon rehberinde beş yaygın taktiği adıyla anıyor ve bunlarla uğraşmaya gerek olmadığını yazıyor. Bunlar llms.txt ve benzeri "özel" işaretlemeler, içeriği küçük parçalara bölmek, metni yalnızca yapay zekâ sistemleri için yeniden yazmak, gerçek olmayan anılmaların peşine düşmek ve yapılandırılmış veriye aşırı odaklanmak. Rehber buna ek olarak, her sorgu varyasyonu için ayrı sayfa açmanın sıralamayı ya da yapay zekâ yanıtlarını manipüle etmek amacıyla yapıldığında ölçeklendirilmiş içerik istismarı sayıldığını hatırlatıyor.

Rehberin sonundaki uyarı da en az bu tablo kadar değerli. Google, sıralama başarısı vaat eden ya da Google'ın "dahili" metriklerini kullandığını söyleyen araçlara karşı dikkatli olunmasını istiyor ve hiçbir üçüncü taraf aracın kendi iç sıralama ya da yapay zekâ sistemlerine erişimi olmadığını yazıyor. Ajans raporlarında gördüğüm tek sayılık "yapay zekâ görünürlük skorları" bu yüzden bana bir şey anlatmıyor. Hangi sorularla, hangi platformda ve hangi tarihte ölçüldüğünü göstermeyen bir skor ölçüm değil, slogandır. Bu taktiklerin her birini örnekleriyle GEO hakkında yaygın yanlışlar yazısında tartıştım.

llms.txt nedir, siteme koymalı mıyım?

llms.txt, sitenin kökünde duran ve dil modellerinin siteyi daha kolay kullanması için en önemli içeriği Markdown biçiminde listeleyen bir dosya önerisidir. Jeremy Howard tarafından 3 Eylül 2024'te yayımlandı. Google Arama bu dosyayı kullanmıyor, dolayısıyla AI Bakışı ve AI Modu görünürlüğüne katkısı yok.

Önerinin kendi sitesi de dosyayı bir ajanın bilgiye ihtiyaç duyduğu anda, yani yanıt üretilirken başvurulacak bir araç olarak tanımlıyor ve herhangi bir arama motoru desteği iddia etmiyor. Kendi kuralım net. Geliştirici belgesi, API dokümantasyonu ya da çok sayfalı teknik ürün bilgisi olan sitelerde dosyayı koyarım, çünkü bazı kodlama asistanları ve ajanlar bu tür dosyaları okuyabiliyor. E-ticaret ya da hizmet sitesinde ise bunu yarım saatlik bir iş olarak görürüm ve ondan görünürlük beklemem. Ayrıntılar için llms.txt'nin gerçekten işe yarayıp yaramadığı yazısına bakabilirsiniz.

Yapay zeka botları sitenize erişebiliyor mu?

Yapay zekâ botlarının sitenize erişip erişemediğini anlamanın güvenilir yolu robots.txt dosyasını, güvenlik duvarı (WAF) ve CDN kurallarını ve sunucu kayıtlarını birlikte kontrol etmektir. Robots.txt'te izin verilmiş bir bot, Cloudflare gibi bir katmanda 403 hatasıyla geri çevriliyorsa pratikte engellenmiş demektir. Devraldığım sitelerde yapay zekâ görünürlüğünü bitiren sorun en çok bu ikinci katmandan çıkıyor.

Yapay zekâ tarayıcılarını üç işleve ayırarak düşünün. Arama ve yanıt için tarayan botlar, yani OAI-SearchBot, PerplexityBot, Googlebot ve Bingbot, bugünkü görünürlüğünüzü belirler. Model eğitimi için tarayan ya da eğitim iznini yöneten GPTBot ve Google-Extended gibi belirteçler, içeriğinizin gelecekteki modellerde kullanılıp kullanılmayacağını belirler. Kullanıcı isteğiyle anlık ziyaret yapan ajanlar, yani ChatGPT-User ve Perplexity-User, biri sohbet içinde sayfanızı açtırdığında gelir ve çoğu zaman robots.txt'ye bağlı değildir.

robots.txt'te hangi yapay zeka botlarına izin verilmeli?

Satış ya da talep toplayan bir işletmeyseniz arama ve yanıt botlarını açık tutun, eğitim botları için bilinçli bir iş kararı verin, kullanıcı ajanlarını ise robots.txt yerine güvenlik duvarı kurallarıyla yönetin. Aşağıdaki tablo Kasım 2026 itibarıyla OpenAI, Perplexity ve Google'ın resmi belgelerindeki tanımlara ve benim varsayılan önerime dayanıyor.

Değişikliklerin yansıma süresini de planlamaya katın. OpenAI, robots.txt güncellemesinden sonra arama sistemlerinin uyum sağlamasının yaklaşık 24 saat sürdüğünü, Perplexity de değişikliklerin sistemlerine yansımasının 24 saati bulabileceğini yazıyor. OpenAI ayrıca bir site hem OAI-SearchBot'a hem GPTBot'a izin veriyorsa tek bir taramanın sonucunu iki amaç için de kullanabileceğini belirtiyor. Robots.txt kararlarını, örnek dosyaları ve test yöntemini yapay zekâ botlarının sitenize erişimi yazısında sırasıyla anlattım. Bot adlarının kısa tanımları GPTBot, PerplexityBot ve Google-Extended sözlük maddelerinde duruyor.

Eğitim botları için kararı verirken iki şeyi tartıyorum. İçeriğiniz ürününüzse, yani ücretli rapor, kurs ya da abonelikle satılan bilgi üretiyorsanız, eğitime kapatmak mantıklı olabilir. Ürün ya da hizmet satıyorsanız, markanızın gelecekteki modellerde doğru tanınması kapatmanın getireceği korumadan daha değerlidir ve bu sitelerde eğitim botlarını açık bırakmayı öneriyorum. Takvime bir not daha ekleyin. Google, 30 Ekim 2026'da güncellenen tarayıcı belgesinde AIPREF adlı ortak, makine tarafından okunabilir eğitim tercihi sinyalini 2027'nin başında desteklemeyi planladığını yazıyor. Eğitim izinlerini yöneten kurallarınızı önümüzdeki yıl bir kez daha gözden geçirmeniz gerekecek.

CDN ve güvenlik duvarı yapay zeka botlarını neden sessizce engelliyor?

CDN ve güvenlik hizmetlerinin bot koruma ayarları, robots.txt'te izin verdiğiniz yapay zekâ tarayıcılarını şüpheli trafik sayıp engelleyebiliyor ve bu engel Search Console'da hiçbir uyarı üretmiyor. Perplexity'nin belgesi bu yüzden Cloudflare için her botun kullanıcı aracısı ve yayımlanan IP aralıklarıyla eşleşen, eylemi "Skip" olan ve engelleme kurallarının üstünde duran özel bir kural öneriyor. Bot Fight Mode'un özel kurallarla atlanamadığını da ayrıca not ediyor.

Sahada kontrolü şöyle yapıyorum. Sunucu ya da CDN kayıtlarında son 30 günün OAI-SearchBot, PerplexityBot ve Bingbot isteklerini filtreliyorum. Hiç istek yoksa ya da isteklerin çoğu 403 ve 429 dönüyorsa engel güvenlik katmanındadır. Sonra isteğin gerçekten o şirketten geldiğini OpenAI'ın ve Perplexity'nin yayımladığı JSON biçimli IP listeleriyle doğruluyorum, çünkü bot adını taklit eden kazıyıcılar da dolaşıyor. Kural yazarken kullanıcı aracısı ile IP eşleşmesini birlikte kullanmak, sahte botlara kapı açmadan gerçek olanları geçirmenin en temiz yolu.

JavaScript ve render yapay zeka görünürlüğünü nasıl etkiler?

Google JavaScript ile oluşan içeriği işleyebiliyor, ancak diğer yapay zekâ tarayıcılarının sayfayı bir tarayıcı gibi çalıştırdığına dair resmi bir taahhüt bulunmuyor. Bu yüzden fiyat, ürün açıklaması, sık sorulan sorular ve iletişim bilgisi gibi kritik metinler ilk HTML yanıtında yer almalı. Google'ın optimizasyon rehberi de tarama ve JavaScript konusundaki teknik önerilerine uyulmasını açıkça istiyor.

Kontrol için pahalı araçlara ihtiyacınız yok. Sayfayı tarayıcıda JavaScript kapalı açın ya da komut satırından ham HTML'i çekin ve kritik cümlelerin orada olup olmadığına bakın. Headless mimariyle kurulmuş, ürün bilgisini istemci tarafında çeken e-ticaret sitelerinde ham HTML'de çoğu zaman yalnızca bir yükleniyor göstergesi kalıyor. Bu sitelerde sunucu tarafı render ya da önceden render, içerik çalışmasından önce gelir. Aksi halde yazdığınız her yeni paragraf bir kısım botlar için görünmez kalır. Teknik altyapının bütününü teknik SEO'nun neden her şeyin temeli olduğunu anlattığım yazıda, dizine ekleme sorunlarını index sorunlarının teşhis ve çözümü yazısında ele aldım.

Yapay zekanın alıntılayacağı içerik nasıl yazılır?

Yapay zekânın alıntıladığı içerik, başlıktaki soruya ilk bir iki cümlede doğrudan cevap veren, bağlamından koparıldığında da doğru kalan, kendi verisini ya da deneyimini içeren ve rakamlarını kaynağıyla veren içeriktir. Google bunu sıradan olmayan (non-commodity) içerik diye tarif ediyor ve ortak bilginin özeti yerine kendi uzmanlığınızdan gelen özgün bir bakış açısı istiyor.

Ekiplere verdiğim yazım kuralları aşağıda. Hepsi okur için de geçerli. Yapay zekâ için ayrı bir dil kurmuyoruz, okurun aradığı cevabı ilk satıra koyuyoruz.

• Her soru başlığının altındaki ilk paragraf soruyu bir ile üç cümlede cevaplar ve zamirle başlamaz. "bu yöntem" yerine yöntemin adı yazılır.
• Tanım cümlesi "X, ... için kullanılan ...dır" kalıbında, tek başına okunduğunda anlamlı kurulur.
• Karşılaştırmalar tabloyla, adımlar numaralı listeyle verilir.
• Fiyat, süre ve kapsam gibi en çok sorulan bilgiler saklanmaz. Kesin fiyat verilemiyorsa başlangıç aralığı ve fiyatı değiştiren etkenler yazılır.
• Sayfada son güncelleme tarihi ve yazarın kim olduğu görünür biçimde durur.
• Her iddia ya ilk elden deneyime ya da adı verilen bir kaynağa bağlanır.
• Kendi çektiğiniz ürün, uygulama ya da süreç görselleri kullanılır. Google rehberi ilgili ve kaliteli görsel ile video eklenmesini de öneriyor.

Fiyat maddesini bir vakayla anlatayım. İstanbul merkezli lüks bir düğün organizasyon firmasında Türkçe ve İngilizce 40 soruyu ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google'ın AI Modu'nda düzenli sormaya başladığımızda firma bu yanıtların yalnızca 2'sinde anılıyordu. Soruların büyük kısmı maliyetle ilgiliydi ve fiyat hakkında tek cümle yazmayan bir site fiyat sorusunda kaynak olamıyordu. Tam fiyat listesi yerine başlangıç bütçesini, neyin dahil olup olmadığını ve bütçeyi değiştiren etkenleri yazan sayfalar yayımlandıktan sonra aynı 40 sorunun 14'ünde anılır hale geldi. Kurucuyu ikna etme sürecini ve kararların gerekçesini düğün organizasyon firmasının dijital pazarlama vaka analizinde anlattım.

Yapı konusunda bir uyarım var. Google'ın rehberi içeriği yapay zekâ için küçük parçalara bölmenin gerekmediğini söylüyor. Her paragrafı ayrı bir soru cevaba çeviren, akışı kırılmış sayfaların okurda güven kaybettirdiğini ben de görüyorum. Doğru yapı, okur için kurduğunuz yapıdır. Ana sayfanın tek bir soruya cevap vermesi, alt başlıkların okurun o sorudan sonra soracağı soruları sırayla kapatması yeterli. Konu bütünlüğünü sayfa ve küme düzeyinde nasıl kurduğumu topical authority'nin nasıl inşa edildiği yazısında, alıntılanan içerik örneklerini yapay zekâ için içerik yazımında Google'ın önerileri yazısında topladım. Deneyim ve uzmanlık sinyallerini anlatan E-E-A-T çerçevesi burada da aynen geçerli.

Arama niyetini doğru okumak da bu işin parçası. Bir sorgunun arkasında bilgi mi, karşılaştırma mı, satın alma mı olduğunu anlamadan yazılan cevap, doğru olsa bile yanlış soruya cevap verir. Sorgu kümelerini niyete göre ayırma yöntemini arama niyetinin analizi yazısında gösterdim.

Yapay zeka markanızı bir varlık (entity) olarak nasıl tanır?

Yapay zekâ sistemleri markanızı bir kelime dizisi olarak değil, adı, türü, konumu, kurucusu, ürünleri ve resmi profilleri olan bir varlık olarak tanır. Bu bilgiler web genelinde birbirini doğruladığında marka doğru anlatılır, çeliştiğinde sistem birini seçer. Varlık tabanlı SEO bu tutarlılığı bilinçli olarak kurma işidir. Google tarafında bu tanımanın görünen yüzü Bilgi Grafiği ve ondan beslenen bilgi panelidir.

Varlık çalışmasına hep aynı yerden, bir "varlık evi" seçerek başlıyorum. Markanın kim olduğunu tek ve kesin biçimde anlatan sayfa çoğunlukla hakkımızda sayfasıdır, kişi markalarında ise yazar ya da hakkımda sayfası. Bu sayfada tek cümlelik net bir tanım, kuruluş yılı, merkez adresi, kurucular, hizmet verilen bölgeler ve resmi profillerin listesi bulunur. Sonra diğer bütün kayıtları bu sayfaya göre hizalarım, tersini değil.

Wikidata nedir, marka için kayıt ne zaman açılmalı?

Wikidata, Wikimedia'nın herkesin düzenleyebildiği yapılandırılmış bilgi tabanıdır ve marka kaydı ancak markanız ya da kişi olarak siz ciddi, herkese açık bağımsız kaynaklarla tanımlanabiliyorsanız açılmalı. Wikidata'nın kayıt ölçütü de öğenin bu tür kaynaklarla açıkça tanımlanabilen bir varlık olmasını istiyor. Yalnızca kendi sitenize ve sosyal profillerinize dayanan bir öğe silinme riski taşır ve benim gözlemimde silinen bir öğe, hiç açılmamış olandan daha kötü bir iz bırakıyor.

Karar kuralım somut. En az iki bağımsız ve güvenilir kaynak yoksa, örneğin ulusal basında bir haber, resmi bir sicil kaydı, bir sektör kuruluşunun üye listesi ya da yayımlanmış bir kitabın kütüphane kaydı, önce o kaynakları oluşturmaya çalışın ve öğeyi sonra açın. Öğeyi açtığınızda resmi web sitesi, kuruluş tarihi, merkez ve sosyal profil özelliklerini kaynaklarıyla girin, ardından sitenizdeki işaretlemenin sameAs alanına Wikidata adresini ekleyin. Markanın Bilgi Grafiği'nde tanınması için izlediğim sırayı markanızı Bilgi Grafiği'ne tanıtma yazısında adım adım verdim.

Organization şeması ve sameAs nasıl kurulmalı?

Organization şeması, markanın adını, adresini, logosunu, iletişim bilgisini ve resmi profillerini schema.org sözlüğüyle makinenin okuyacağı biçimde tanımlayan yapılandırılmış veridir. sameAs özelliği ise bu varlığın kimliğini kesin biçimde gösteren başka sayfaları, örneğin Wikidata öğesini, Wikipedia maddesini ya da resmi sosyal profilleri listeler. Google yapay zekâ özellikleri için özel bir şema gerekmediğini söylüyor. Organization şemasının değeri yapay zekâya özel bir sinyal olmasından değil, varlık bilgisini tek ve tutarlı bir yerde toplamasından geliyor.

Uyguladığım kurallar kısa. sameAs listesine yalnızca sizin yönettiğiniz, aktif ve aynı adı taşıyan profilleri koyun. Ölü bir sosyal medya hesabı ya da başka bir şirketin LinkedIn sayfası tutarlılığı bozar. İşaretlemedeki adres ve telefon, sayfada görünen metinle birebir aynı olsun. Birden fazla şubeniz varsa her şube için ayrı bir sayfa ve LocalBusiness türünde ayrı işaretleme kurun, ana markayı Organization olarak bırakın. Uygulamanın teknik tarafını schema markup'ın hangi sitelerde işe yaradığı yazısında, e-ticarete özgü kısmını e-ticaret sitelerinde schema markup kullanımı yazısında anlattım.

Kişi markası için de aynı mantık işliyor. Girişte anlattığım ORCID, Open Library ve Academia.edu kayıtlarında biyografinin ilk cümlesini kelimesi kelimesine aynı tuttum, unvanı tek biçimde yazdım ve her kayıtta aynı sameAs bağlantılarını kullandım. Yapay zekâda uzman olarak doğru anlatılmak isteyen danışman, doktor ya da avukat için bu kayıt düzenini yeni bir blog yazısından önce kurmayı öneriyorum. Yazarı belli olmayan içerik, kim tarafından söylendiğini soran bir sistem için zayıf bir kaynaktır.

Marka anılmaları, dijital PR, forumlar ve şikâyet siteleri yapay zeka yanıtlarını nasıl etkiler?

Yapay zekâ markanızı yalnızca kendi sitenizden öğrenmez. Bağımsız sitelerde, forumlarda, şikâyet platformlarında, video incelemelerinde ve basında nasıl anıldığınız hem anılıp anılmamanızı hem de nasıl anlatıldığınızı etkiler. Bağlantı içermeyen anılmalar da bu tablonun parçası, çünkü sistem markayı bağlantıdan değil, metindeki bağlamdan tanıyor.

Türkiye'de bu rolü en çok YouTube incelemeleri, Ekşi Sözlük, Şikayetvar, DonanımHaber gibi forumlar, "en iyi ... listesi" yazıları ve sektör rehber siteleri üstleniyor. Kendi ölçümlerimde bir markanın kategori sorularında anılmasının arkasında en sık gördüğüm ortak payda, o markanın birden çok bağımsız listede ve karşılaştırma yazısında geçmesi. Sahte forum mesajı, satın alınmış yorum ya da yapay liste yazısı ise Google'ın uyarısıyla örtüşen biçimde ters tepiyor. Spam sistemleri manipülasyonu ayıklıyor, kullanıcılar da sahte içeriği çabuk fark ediyor.

Şikâyet sitelerine ayrı bir not düşeyim. Gördüğüm kadarıyla cevapsız bırakılmış şikâyetler, "bu marka güvenilir mi" türündeki sorularda markanın olumsuz anlatılmasına malzeme oluyor. Kuralım, her şikâyete aynı iş günü içinde, kişisel veri paylaşmadan ve çözüm adımını yazarak cevap verilmesi ve çözülen şikâyetin kapatılması. Silmeye uğraşmak yerine görünür biçimde çözmek, hem okuyan insana hem yanıtı derleyen sisteme daha iyi bir kayıt bırakıyor.

Dijital PR tarafında işe yarayan şey haber değeri olan veri. Kendi satış ya da talep verinizden çıkardığınız bir sektör gözlemi, bir fiyat endeksi ya da yıllık bir eğilim raporu, gazetecinin ve blog yazarının kaynak gösterebileceği bir şey üretir. Basın bülteni dağıtmak ise genellikle aynı metnin yirmi kopyasını üretmekten öteye geçmiyor. Dijital PR, forum ve şikâyet sitelerinin yanıtlara etkisini dijital PR, forumlar ve şikâyet sitelerinin yapay zekâ yanıtlarına etkisi yazısında, alışveriş sorularında hangi sitelerin kaynak gösterildiğini yapay zekânın alışveriş sorularındaki kaynak tercihleri yazısında inceledim.

Yapay zeka markanızı yanlış anlatıyorsa ne yapmalı?

Yapay zekâ markanızı yanlış anlatıyorsa önce yanlış bilginin kaynağını bulun, sonra o kaynağı düzeltin ya da etkisizleştirin, kendi sitenizde doğru bilgiyi açık ve tarihli biçimde yayımlayın ve birkaç hafta sonra aynı soruları aynı koşullarda yeniden sorun. Yanıtta kaynak bağlantısı varsa iş kolaydır. Yoksa yanlış ifadeyi tırnak içinde aratıp hangi sayfadan geldiğini bulmaya çalışıyorum.

İstanbul'da iki mağazası olan bir pırlanta markasında bu sorunu bir müşterinin cümlesiyle fark ettik. Müşteri, markanın Ankara'daki mağazasına da uğradığını ama orada kimseyi bulamadığını söyledi. Markanın Ankara'da mağazası yoktu, iki yıl önce kapanmış bir satış noktası vardı. Sabit bir soru setiyle yaptığımız ölçümde Google AI Modu ve ChatGPT yanıtlarının bir kısmı bu bilgiyi kapanmış olarak işaretlenmemiş eski bir İşletme Profili kaydından ve güncellenmemiş bir rehber sitesinden alıyordu. Profil kalıcı olarak kapalı işaretlendi, rehber kayıtları düzeltildi, iki mağaza için aynı yapıda ayrı sayfalar açıldı ve sonraki ölçümde aynı soru setinde Ankara mağazasından söz eden yanıt kalmamıştı. Ayrıntıları pırlanta markasının dijital pazarlama vaka analizinde anlattım.

Sahada yanlış anlatılmanın kaynakları çoğunlukla dört yerden çıkıyor. Kapanmış ama işaretlenmemiş şube profilleri, eski fiyatı gösteren rehber siteleri, yıllar önceki bir forum yazısı ve muğlak yazılmış politika metinleri. Aynı markada iade politikası kişiye özel ürünü tanımlamadığı için bazı yanıtlar markada hiç iade olmadığını söylüyordu. Metin soru ve cevap biçiminde yeniden yazılınca sorun çözüldü. Adım adım süreci yapay zekânın markanızı yanlış anlatması durumunda yapılacaklar yazısında topladım. Sektöre özel örnekler için mücevher markalarının yapay zekâ aramalarında güvenilir kaynak olması ve franchise markalarının yapay zekâda doğru anlatılması yazılarına bakabilirsiniz.

E-ticarette GEO nasıl yapılır, ürünler yapay zeka önerilerine nasıl girer?

E-ticarette GEO, "kime, hangi durumda, hangi bütçeyle" sorularına cevap veren kategori ve ürün sayfalarıyla, eksiksiz ve güncel ürün verisiyle, gerçek yorumlarla ve pazaryeri ilanlarınızın tutarlılığıyla yapılır. Google'ın rehberi Merchant Center ve İşletme Profili'nin ürün ve hizmetlerin hem yapay zekâ yanıtlarında hem diğer arama sonuçlarında görünmesine yardım edebileceğini açıkça yazıyor.

Kullanıcı artık "geniş ayak için 3.000 TL altı koşu ayakkabısı" gibi ayrıntılı bir soru soruyor ve sistem bu soruyu cevaplarken sayfa metnini, ürün verisini, yorumları ve pazaryeri ilanlarını birlikte kullanabiliyor. Ürün sayfanızda yalnızca üreticinin metni varsa, bu soruya cevap verecek bilgi sizde değil, yorumların ve soru cevapların biriktiği pazaryeri ilanındadır. Ürün açıklamasına kendi iade verinizden çıkan beden tavsiyesini, ürünün kime uygun olmadığını ve en çok hangi ürünle karıştırıldığını yazmak, hem insan hem yapay zekâ için en çok bilgi taşıyan ekleme. Açıklamanın nasıl kurulacağını ürün açıklamalarının SEO için yazımı yazısında, kategori ve ürün sayfalarının bütün yapısını e-ticaret SEO rehberinde anlattım. Ürünleri yapay zekâ önerilerine taşımanın sırasını e-ticarette GEO ve ürünlerin yapay zekâ önerilerine girmesi yazısında verdim.

Ürün verisi tarafında Merchant Center'daki besleme (feed), yapay zekâ alışveriş yanıtlarının doğrudan girdilerinden biri. Başlıkta marka, model ve ayırt edici özelliğin bulunması, GTIN, marka ve MPN alanlarının dolu olması, fiyat ve stok bilgisinin sitedeki değerle aynı olması, kargo ve iade bilgisinin girilmesi ve varyantların doğru gruplanması temel kontrol listesini oluşturuyor. Fiyat uyuşmazlığı yüzünden reddedilen bir ürün, Shopping reklamlarıyla birlikte bu yüzeylerdeki ürün görünürlüğünü de kaybediyor. Kurulumu Merchant Center'ı sıfırdan doğru kurmak, sohbet tabanlı alışverişe hazırlığı Merchant Center ve ürün verisinin sohbet tabanlı alışverişe hazırlanması, kimlik alanlarını GTIN, MPN ve marka alanlarının işlevi yazısında anlattım. Besleme kalitesinin reklam tarafındaki karşılığını Google Shopping rehberinde topladım.

Yorumlar ürün verisinin en zengin parçası. Yorum metinleri ürünün hangi kullanıma uygun olduğunu, hangi bedenin dar kaldığını, kargonun nasıl geldiğini anlatıyor ve bunlar tam da sorgu yelpazesinin açtığı alt sorular. Teslimattan sonra yorum isteyen akışı kurmak, yorumları ürün sayfasında taranabilir metin olarak göstermek ve olumsuz yorumlara çözüm yazarak cevap vermek, e-ticaret GEO listemde ilk beş madde arasında. Yorumların satışa etkisini ürün sayfasında yorumların satışa etkisi, yapay zekâ önerilerine etkisini ürün yorumlarının yapay zekâ önerilerine etkisi yazısında ele aldım.

Pazaryerleri neden yapay zeka yanıtlarında markanızın önüne geçiyor?

Pazaryerleri yapay zekâ yanıtlarında marka sitesinin önüne geçiyor, çünkü Trendyol, Hepsiburada ve Amazon ilanlarında aynı ürün için çok sayıda yorum, soru cevap, fiyat ve stok bilgisi tek sayfada birikiyor ve bu sayfalar güçlü alan adlarında duruyor. Marka sitesindeki ürün sayfası ince kaldığında sistem için daha dolu kaynak pazaryeri ilanı oluyor.

Pazaryerinde satmak sorun değil, sorun tek kaynağın orası olması. Yapay zekâ ürünü pazaryeri ilanı üzerinden önerdiğinde müşteri ilişkisi, marj ve müşteri verisi pazaryerinde kalıyor. Yaklaşımım iki yönlü. Pazaryeri ilanlarını tutarlı tutuyorum, çünkü yanlış başlık ya da eski görsel orada da markayı yanlış anlatır. Aynı anda kendi sitemizdeki ürün sayfasına pazaryerinde bulunmayan bilgiyi ekliyorum. Kullanım kılavuzu, bakım önerisi, uyumluluk tablosu, beden rehberi ve garanti süreci gibi. Pazaryerlerinin yanıtlardaki ağırlığını pazaryerlerinin yapay zekâ yanıtlarında markanın önüne geçmesi yazısında, reklam ve marj ekonomisini pazaryeri reklamcılığı rehberinde, yorum tarafını olumsuz yorum ve puan yönetimi yazısında anlattım. Pazaryerinden gelen müşteriyi kendi kanalınıza nasıl çekeceğinizi de pazaryeri müşterisini kendi sitenize taşımak yazısında bulabilirsiniz.

Ajan tabanlı alışveriş ve UCP e-ticareti nasıl etkileyecek?

Ajan tabanlı alışveriş, yapay zekâ asistanının kullanıcı adına ürün araması, karşılaştırması ve uygun olduğunda satın alma adımlarını yürütmesidir. Google bu akış için Universal Commerce Protocol (UCP) adlı açık bir standart duyurdu. Türkiye'de bugün pratikteki tablo, keşfin yapay zekâda, satın almanın ise sizin sitenizde ya da pazaryerinde tamamlanması.

Bugünün hazırlığı bu yüzden üç işe dayanıyor. Ürün verisinin makinenin okuyacağı biçimde tam olması, stok ve fiyatın gerçek zamana yakın güncellenmesi ve ödeme adımının üyelik zorunluluğu olmadan tamamlanabilecek kadar sade olması. Search Console'da "yapay zekâ alışveriş ajanları hangi ürün feed formatını istiyor" sorusuyla gelen aramalar bu merakın Türkiye'de de başladığını gösteriyor. Google tarafında bu ihtiyacın girdisi bugün Merchant Center beslemesi. Diğer platformların kendi besleme belirtimlerini ise Türkiye'de açılıp açılmadıklarına göre ayrıca değerlendirmek gerekiyor. Takvimi ve hazırlık adımlarını ajan tabanlı alışverişin e-ticarete etkisi yazısında sıraladım.

ChatGPT reklamları organik GEO çalışmasını nasıl etkiler?

ChatGPT reklamları organik yanıtların içeriğini satın almıyor. Organik görünürlük OAI-SearchBot'un taradığı sayfalardan, reklam ise ayrı bir hesap ve ayrı bir denetim sürecinden geçiyor. İki mekanizma ayrı, ama ikisi de aynı açılış sayfasının kalitesinden besleniyor.

Kasım 2026 itibarıyla OpenAI'ın tarayıcı belgesi, ChatGPT'de reklam olarak gönderilen sayfaların güvenliğini OAI-AdsBot adlı ayrı bir botla doğruladığını ve bu botun topladığı verinin temel modellerin eğitiminde kullanılmadığını yazıyor. Reklam açılış sayfasında OAI-AdsBot'u güvenlik duvarında yanlışlıkla engellerseniz, aksaklık organik tarafta değil reklamın doğrulanmasında ortaya çıkabilir. Reklamların hangi ülkelerde hangi kullanıcılara gösterildiği ve reklamveren hesaplarının hangi ülkelerden açılabildiği ise OpenAI'ın kademeli olarak genişlettiği bir liste. Türkiye'deki güncel durumu kampanya planlamadan önce OpenAI Yardım Merkezi'ndeki reklam erişilebilirliği sayfasından teyit edin, ajansın sunumundan değil.

İki kanalı birlikte planlarken kullandığım kural şöyle. Organikte zaten güçlü anıldığınız sorularda reklamın ek getirisi sınırlı kalabilir. Organikte hiç geçmediğiniz ama ticari niyeti yüksek sorular ise reklamın ilk test alanıdır. Açılış sayfası iki tarafta da aynı işi görüyor. Soruya net cevap veren ve ürünü kime uygun olduğuyla anlatan sayfa, organikte alıntılanma şansını artırırken reklamdan gelen ziyaretçiyi de sohbette okuduğu vaatle karşılıyor. Ölçümü de ayrı tutun. Ücretli trafiği UTM parametreleri ve reklam platformunun dönüşüm takibiyle, organik ChatGPT trafiğini GA4'teki yönlendiren kaynakla ayırmazsanız iki kanal birbirinin başarısını sahiplenir. Reklam tarafının kurulumunu ve organik çalışmayla ilişkisini ChatGPT reklamlarının organik GEO ile birlikte çalışması yazısında anlattım.

Yapay zeka görünürlüğü nasıl ölçülür?

Yapay zekâ görünürlüğü tek bir araçla ölçülmez. Google tarafı için Search Console, sitenize gelen ziyaret ve dönüşüm için GA4, Copilot tarafı için Bing Webmaster Tools, hiçbir aracın göstermediği anılma, alıntı ve doğru anlatılma için de sabit bir soru setiyle düzenli istem takibi birlikte kullanılır.

Search Console tarafında iki katman var. Google'ın yardım belgesine göre yapay zekâ özelliklerinden gelen trafik genel arama trafiğinin içinde, performans raporunda Web arama türü altında sayılıyor ve orada ayrı bir satır olarak görünmüyor. Search Console'daki üretken yapay zekâ performans raporu (Generative AI performance report) ise içeriğinizin bu yüzeylerdeki performansını ayrı izlemeyi sağlıyor ve Google optimizasyon rehberinde bu raporu ölçüm aracı olarak gösteriyor. Raporu sayfa tiplerine göre gruplayarak okuyorum. Bilgi sayfaları görünüp ürün ve hizmet sayfaları hiç görünmüyorsa sorun çoğunlukla ürün verisinde ya da ticari sayfaların cevap vermeyen yapısında. Search Console'u verimli kullanmanın genel yollarını Google Search Console'un etkili kullanımı yazısında bulabilirsiniz.

GA4 tarafında chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com, copilot.microsoft.com ve claude.ai gibi yönlendiren kaynakları ayrı bir kanalda toplamak gerekiyor. Mülkünüzün varsayılan kanal grubunda yapay zekâ asistanları için ayrı bir kanal görüyorsanız onu kullanın. Görmüyorsanız bu alan adlarını kapsayan özel bir kanal grubu tanımlayın ve kuralı kanal listesinde Referral'ın üstüne taşıyın. ChatGPT arama bağlantılarına çoğu zaman utm_source=chatgpt.com parametresi ekleniyor, bu da kaynak eşleşmesini kolaylaştırıyor. Uygulama içinden açılan ve yönlendiren bilgisi taşımayan ziyaretlerin bir kısmı yine doğrudan trafik olarak görünecek. GA4'teki sayı yapay zekâ etkisinin alt sınırıdır, tamamı değil. Temel kurulum için GA4 kurulumu yazısına, kanal ve dönüşüm ölçümünün bütününe dönüşüm takibi ve ölçümleme rehberinde bakabilirsiniz.

Tıklamasız yanıtlar raporun okunuşunu da değiştiriyor. Bilgi sorgularında tıklama azalırken gösterim artabilir ve bu tek başına kötü bir haber değil. Asıl soru ticari sorgularda kayıp olup olmadığı. Google, AI Bakışı bulunan sonuç sayfalarından gelen tıklamaların sitede daha uzun zaman geçirilen, daha nitelikli tıklamalar olduğunu söylüyor. Bunu kabul etmeden önce kendi dönüşüm verinizle karşılaştırın. Kaybı sorgu tipine göre ayırma yöntemini tıklamasız aramada organik trafik kaybının yönetimi yazısında, dört kaynağı tek bir aylık raporda birleştirmeyi yapay zekâ görünürlüğünün Search Console, GA4 ve istem takibiyle ölçümü yazısında anlattım.

Yapay zeka cevaplarında markamın ses payını görebilir miyim?

Evet, ama hazır bir panelden değil, kendi kurduğunuz istem takibinden görürsünüz. Yapay zekâ ses payı, sabit bir soru setine verilen yanıtlarda markanızın anılma sayısının, sizin ve rakiplerinizin toplam anılma sayısına oranıdır. Yapay zekâ ses payı hiçbir platformun resmi raporunda bulunmuyor. Üçüncü taraf araçlar bunu hesaplıyor, ama Google'ın uyarısı burada da geçerli. Hiçbir araç platformların iç sistemlerine erişmiyor, hepsi soruları dışarıdan soruyor.

Kendi yöntemim şöyle işliyor. Müşterinin gerçekten sorduğu 30 ile 60 soruyu kategori, karşılaştırma, marka, sorun ve fiyat soruları olarak beş türe ayırıyorum. Her soruyu ChatGPT, Gemini, Perplexity ve AI Modu'nda oturum açmadan, yeni sohbette ve aynı konum ayarıyla ayda bir soruyorum. Yanıtlar değişken olduğu için her soruyu üç kez sorup en az ikisinde geçen markayı "anıldı" sayıyorum. Her yanıt için dört alan dolduruyorum. Anıldı mı, kaynak gösterildi mi, bilgi doğru mu ve hangi rakipler anıldı. Ses payını rakiplerle birlikte bu tablodan hesaplıyorum.

Hesabı varsayımsal bir örnekle göstereyim. Diyelim ki 40 soruluk setinizde markanız 10 yanıtta anılıyor, üç rakibiniz ise toplam 40 kez anılıyor. Anılma oranınız 40 sorunun 10'u, yani yüzde 25. Ses payınız ise toplam 50 anılmanın 10'u, yani yüzde 20. İki sayıyı birlikte raporluyorum, çünkü anılma oranı "görünüyor muyuz", ses payı ise "rakibe göre ne kadar görünüyoruz" sorusunu cevaplıyor. Mücevher, düğün ve otomotiv gibi sektörlerde soru setini nasıl kurduğumu lüks organizasyon firmalarının yapay zekâ önerilerinde görünmesi ve premium otomotiv markalarının yapay zekâ aramalarında kaynak olması yazılarında örnekledim.

GEO denetimi nasıl yapılır, hangi maddeler kontrol edilir?

GEO denetimi, bir markanın yapay zekâ yanıtlarında görünmesini ya da doğru anlatılmasını engelleyen teknik, içerik, varlık ve ölçüm sorunlarını önem sırasına göre listeleyen kontrol çalışmasıdır. Denetimi teknik taramayla değil soru setiyle başlatırım. Önce markanın bugün nasıl anlatıldığını görür, sonra bunun nedenini sitede ve web genelinde ararım.

Sıranın gerekçesi pratik. Yanıtlarda bulduğum sorun, teknik denetimin hangi bölümüne ağırlık vereceğimi de belirliyor. Rakiplerin anılıp markanın hiç geçmediği kategori soruları beni içerik yapısına ve üçüncü taraf anılmalarına, yanlış adres ya da eski fiyat içeren bir yanıt ise İşletme Profili ve rehber kayıtlarına götürüyor. Aşağıdaki tablo, devraldığım sitelerde kullandığım denetimin kısaltılmış hali. "Engelleyici" satırlar çözülmeden diğer maddelere bütçe ayırmıyorum, çünkü erişimi olmayan bir sayfaya yazılan her yeni paragraf boşa gidiyor.

Denetimin çıktısı bir puan olmamalı. Her satırın karşısında sorumlu kişi, bitiş tarihi ve doğrulama yöntemi yazan bir iş listesi bekleyin. Bir e-ticaret sitesinde denetimin en uzun süren kısmı da teknik taraf değil, soru setine verilen yanıtları tek tek okuyup yanlış bilginin kaynağını bulmak oluyor. Yirmi maddelik tam listeyi ve her maddenin nasıl test edileceğini adım adım GEO denetimi kontrol listesi yazısında verdim.

GEO optimizasyonu nasıl yapılır, ilk 90 günde hangi sıra izlenir?

GEO optimizasyonu ölçümle başlar, bot erişimi ve yanlış bilgi düzeltmesiyle devam eder, içerik ve varlık çalışmasıyla büyür ve aynı soru setiyle yeniden ölçülerek yönetilir. İlk 90 günü üç döneme bölüyorum ve her dönemin sonunda bir sonraki ayın ağırlığını belirleyen bir karar noktası koyuyorum.

Doksanıncı günde ne beklenebileceğine dair dürüst cevabım şöyle. Erişim ve yanlış bilgi düzeltmeleri çoğu zaman ilk iki ayın ölçümüne yansıyor, çünkü yanıt anında getirilen sayfalar değişiyor. Kategori sorularında anılma ise büyük ölçüde başka sitelerde nasıl geçtiğinize bağlı olduğu için daha yavaş ilerliyor ve 90 gün bu iş için çoğunlukla kısa kalıyor. Klasik SEO tarafındaki üç aylık planla nasıl birleştirildiğini merak ediyorsanız SEO için üç aylık çalışma planı yazısına bakabilirsiniz. İki plan aynı teknik temeli paylaştığı için ilk ay çoğunlukla ortak geçiyor.

GEO danışmanlığı kimler için gerekli, kimler için henüz erken?

GEO danışmanlığı, müşterisi satın almadan önce uzun araştırma yapan, yapay zekâ yanıtlarında yanlış anlatılan ya da rakipleri anılırken kendisi hiç geçmeyen işletmeler için gereklidir. Sitesi dizine düzgün eklenmeyen, marka adıyla bile aranmayan yeni işletmeler için ise erkendir.

Aşağıdaki durumlardan en az ikisi sizin için geçerliyse ayrı bir GEO iş akışı kurmayı öneriyorum.

• Satın alma kararı yüksek bedelli ve araştırmaya dayalı. Sağlık turizmi, gayrimenkul, düğün organizasyonu, eğitim, B2B hizmet ve premium otomotiv bu gruba giriyor.
• Kendi kurduğunuz soru setinde rakipleriniz anılıyor, siz anılmıyorsunuz.
• Yapay zekâ yanıtları markanız hakkında yanlış fiyat, adres ya da politika bilgisi veriyor.
• Yurt dışından müşteri alıyorsunuz ve bu müşteriler sizi kendi dillerinde asistanlara soruyor.
• E-ticarette ürünleriniz pazaryeri ilanları üzerinden öneriliyor, siteniz kaynaklarda hiç görünmüyor.

Erken olduğu durumlar da en az bunlar kadar net. Site dizine ekleme sorunu yaşıyorsa, hizmet ve kategori sayfaları birkaç cümleden ibaretse ya da tek şubeli bir yerel işletmeyseniz, ayrı bir GEO bütçesi yerine işi SEO çalışmasının içine bir iş akışı olarak eklemek daha verimli. Tek şubeli bir kuaför ya da diş kliniği için İşletme Profili, yorumlar ve düzgün bir hizmet sayfası çoğu zaman yapay zekâ görünürlüğünün de büyük kısmını karşılıyor.

GEO uzmanı ya da yapay zeka SEO ajansı nasıl seçilir?

GEO uzmanı ya da ajansı seçerken vaatlere değil yönteme bakılır. İyi bir GEO danışmanı ilk görüşmede hangi soru setiyle, hangi platformlarda, hangi koşullarda ve hangi sıklıkla ölçeceğini, hangi işleri kendi eliyle yapacağını ve neyi garanti edemeyeceğini söyleyebilir. Teklif listelerinde aynı iş GEO hizmeti, yapay zeka SEO hizmeti ya da yapay zeka görünürlük danışmanlığı adlarıyla geçiyor. Karşılaştırmayı adla değil kapsamla yapın.

İlk görüşmede sorduğunuz sorular, adayın işi gerçekten yapıp yapmadığını hızla ortaya çıkarır. Karar verici ben olsaydım aşağıdaki altı soruyu sorardım.

1. İlk ölçümü hangi sorularla yapacaksınız ve soru setini bizim satış ekibimizle birlikte mi kuracaksınız?
2. Her soruyu hangi platformlarda, oturum ve konum koşullarında, kaç tekrarla soruyorsunuz?
3. Bot erişimini sunucu ve CDN kayıtlarından mı kontrol ediyorsunuz, yoksa yalnızca robots.txt dosyasına mı bakıyorsunuz?
4. Yapay zekâ markamızı yanlış anlatıyorsa bilginin kaynağını nasıl buluyorsunuz?
5. Hangi işleri siz yapıyorsunuz, hangileri bizim ekibimize kalıyor?
6. Neyi garanti etmiyorsunuz?

ChatGPT'de ilk sıra garantisi veren, Google'ın iç verisine eriştiğini ima eden, llms.txt ile "yapay zekâ şeması" kurulumunu ana teslimat olarak sunan ya da hangi sorularla ölçüldüğü belli olmayan tek sayılık bir görünürlük skoru raporlayan teklifleri ilk turda eliyorum. Ajanslara sorulacak on soruyu GEO ajansı seçerken sorulması gerekenler yazısında, bir uzmanın gerçekten bu işi bildiğini gösteren kanıtları en iyi GEO uzmanının nasıl anlaşılacağı yazısında topladım. SEO, GEO ve reklam uzmanı seçimini tek çerçevede görmek isterseniz dijital pazarlama uzmanı seçme rehberi işinize yarar. Uzmanı ChatGPT'ye sorarak bulmayı düşünüyorsanız, önerilen isme neden doğrudan güvenilmemesi gerektiğini yapay zekânın önerdiği uzmana güvenilir mi yazısında tartıştım.

GEO danışmanlığı ücretini hangi değişkenler belirler?

GEO danışmanlığı ücretini soru setinin büyüklüğü ve dil sayısı, takip edilen platform sayısı, sitenin teknik durumu, varlık ve dijital PR çalışmasının kapsamı ve içeriği kimin üreteceği belirler. Aynı adı taşıyan iki teklif arasındaki büyük farkın nedeni çoğunlukla bu kalemlerden birinin teklifte hiç yer almaması.

• Soru seti ve dil. Tek dilde 30 soru ile üç dilde 120 soru arasındaki fark, ölçüm emeğini doğrudan katlıyor.
• Platform sayısı. Yalnızca Google yüzeylerini izlemek ile ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Copilot'u birlikte izlemek aynı iş değil.
• Teknik durum. Headless altyapı, çok dilli yapı ya da sıkı bir güvenlik duvarı, ilk ayı tamamen teknik işe çevirebiliyor.
• Şube ve ürün sayısı. Her şube ayrı bir varlık kaydı, her ürün grubu ayrı bir veri kontrolü demek.
• İçerik üretimi. Danışmanın yalnızca yön verdiği bir model ile sayfaları da yazdığı bir model arasında ciddi kapsam farkı var.
• Dijital PR. Bağımsız kaynaklarda anılma çalışması teklife dahilse ücret yükselir, dahil değilse bu işi kimin yapacağı yazılı olmalı.

Çalışma biçimi olarak üç model görüyorum. Tek seferlik denetim ve yol haritası, aylık ölçüm ve danışmanlık ya da belirli bir sorunu, örneğin yanlış anlatılmayı çözmeye odaklanan proje. Teklifleri karşılaştırırken toplam tutardan önce bu kalemleri aynı satırlara yazın. Ücreti etkileyen genel değişkenleri dijital pazarlama danışmanlığı ücretlerinin neye göre değiştiği yazısında ayrıca ele aldım.

GEO çalışmasında sahada en sık hangi hatalar yapılıyor?

Sahada en sık gördüğüm GEO hataları ölçmeden içerik üretmek, oturum açık hesapla ölçmek, eğitim botlarıyla arama botlarını karıştırmak, yalnızca Türkçe sormak, pazaryeri ve şube kayıtlarını işin dışında bırakmak ve çeviri içerikle kaynak olmayı beklemek. Her birinin bedelini devraldığım projelerde ayrı ayrı ödedik.

1. Ölçmeden içerik üretmek. Kırk yeni blog yazısı açan ekipler, hangi soruda neden görünmediklerini bilmedikleri için çoğu zaman zaten iyi oldukları konuları büyütüyor.
2. Oturum açık hesapla ölçmek. Sohbet geçmişi ve kişiselleştirme açık bir hesapta marka daha önce sorulduğu için olduğundan iyi görünebiliyor. Ölçümü oturum kapalı ya da geçmişi kapalı hesapla, yeni sohbette yapın.
3. Botları karıştırmak. GPTBot kapatılınca ChatGPT aramasından çıkıldığını sanan da, OAI-SearchBot'u engelleyip ChatGPT'de kaynak olmayı bekleyen de aynı tabloyu okumamış oluyor.
4. Yalnızca Türkçe sormak. Yurt dışına satan bir markanın müşterisi asistanla kendi dilinde konuşuyor ve o dildeki yanıt bambaşka kaynaklardan derleniyor.
5. Pazaryeri ve şube kayıtlarını dışarıda bırakmak. Yanlış bilginin en sık çıktığı yerler sitenin kendisi değil, kimsenin sahiplenmediği bu kayıtlar.
6. Çeviri içerikle kaynak olmayı beklemek. İngilizce bir rehberin Türkçe çevirisi Google'ın tarif ettiği sıradan içeriğe birebir uyuyor. Türkiye pazarına özgü veri ve deneyim yoksa sistemin sizi alıntılaması için bir neden de yok.

Bu hatalardan hangisinin sizin markanızda yaşandığını görmenin ilk adımı, gerçek müşteri sorularıyla yapılmış bir ölçüm. Markanızın ve rakiplerinizin bugün yapay zekâ yanıtlarında nasıl anlatıldığını birlikte çıkarmak isterseniz GEO danışmanlığı başvuru formunu doldurmanız yeterli. İlk görüşmede soru setini sektörünüzün gerçek sorularıyla birlikte kurarız.

Sık sorulan sorular

AEO nedir, GEO ile aynı şey mi?

AEO (Answer Engine Optimization, cevap motoru optimizasyonu), içeriğin bir sorunun doğrudan cevabı olarak, örneğin öne çıkan snippet'te ya da sesli asistanda seçilmesi için yapılan optimizasyondur. GEO ise markanın birçok kaynaktan sentezlenen yapay zekâ yanıtında anılmasını hedefler. İkisi büyük ölçüde örtüşür ve aynı soru cevap yapısından beslenir. Pratikte AEO'yu GEO'nun içerik katmanı olarak görüyorum. Bot erişimi, varlık tutarlılığı ve üçüncü taraf anılmaları AEO tanımının dışında kalıyor.

Google AI Modu nasıl açılır, ücretli mi?

Google AI Modu için ayrı bir kurulum ya da ücret gerekmiyor. Özellik Google ana sayfasındaki ve sonuç sayfasındaki AI Modu bağlantısından ya da Google uygulamasından açılıyor. Bağlantıyı görmüyorsanız tarayıcıyı ya da uygulamayı güncelleyip tekrar deneyin, çünkü dağıtım kademeli yapıldığı için özellik her hesapta aynı anda açılmamış olabilir. Site sahibi olarak sizin tarafınızda açılacak bir ayar yok. AI Modu'nda kaynak olmanın şartları AI Bakışı ile aynı.

Google AI Modu ile Gemini aynı şey mi?

Google AI Modu ile Gemini aynı ürün değil. AI Modu Google Arama'nın içindeki yapay zekâ arama deneyimi, Gemini ise Google'ın ayrı yapay zekâ asistanı uygulaması ve ikisinin arkasında da Gemini model ailesi çalışıyor. GEO açısından fark erişim kurallarında ortaya çıkıyor. AI Modu'nda kaynak olmayı Googlebot ve arama dizini belirlerken, içeriğinizin Gemini uygulamalarında temellendirme için kullanılmasını Google-Extended belirteci yönetiyor.

Sitemin AI Bakışı'nda kullanılmasını engelleyebilir miyim?

Evet, Google'ın AI özellikleri belgesine göre nosnippet, data-nosnippet, max-snippet ve noindex kontrolleriyle sayfalarınızdan gösterilecek bilgiyi sınırlayabilirsiniz. Ancak bu kontroller klasik sonuçlardaki açıklama metninizi de etkiler. Google-Extended'i kapatmak bu iş için çözüm değil, çünkü Google bu belirtecin Arama'ya dahil olmayı ve sıralamayı etkilemediğini yazıyor. Satış yapan sitelerde kontrolü tüm sayfaya değil, data-nosnippet ile yalnızca gösterilmesini istemediğiniz bölüme uygulamayı öneriyorum.

GEO ne kadar sürede sonuç verir?

Bot erişimi düzeltmelerinin etkisi günler içinde başlayabilir. OpenAI robots.txt değişikliklerinin arama sistemlerine yansımasının yaklaşık 24 saat sürdüğünü, Perplexity de bu sürenin 24 saate kadar çıkabileceğini yazıyor. İçerik, varlık ve yanlış bilgi düzeltmeleri ise sayfalar yeniden tarandıktan ve yanıtlar yeniden üretildikten sonra ölçüme yansıyor. İlk ciddi değerlendirme için üç aylık ölçüm aralığını bekliyorum. Beklenti yönetimini genel olarak bir uzmandan ne zaman sonuç beklenmesi gerektiği yazısında ele aldım.

Yapay zeka arama motoru optimizasyonu klasik SEO'nun yerini alır mı?

Hayır, yapay zeka arama motoru optimizasyonu klasik SEO'nun yerini almıyor, onun üzerine kuruluyor. Google'ın yapay zekâ yüzeyleri temel sıralama sistemlerinin getirdiği sayfalardan besleniyor, ChatGPT ve Perplexity'nin kaynak havuzuna da taranabilir ve dizine girmiş sayfalarla giriliyor. Değişen şey, başarıyı yalnızca sıralama ve tıklamayla ölçmenin artık yetmemesi. Anılma, alıntı ve doğru anlatılma da rapora giriyor.

ChatGPT'de ilk sırada önerilme garantisi veren GEO hizmetine güvenilir mi?

Hayır, ChatGPT'de, AI Modu'nda ya da başka bir yapay zekâ yanıtında belirli bir sırada önerilme garanti edilemez. Yanıtlar aynı soruda bile değişiyor ve hiçbir dış aracın bu sistemlerin iç işleyişine erişimi yok. Garanti yerine ölçüm yöntemini, iş listesini ve raporlama sıklığını yazılı olarak isteyin. Aynı tartışmanın SEO tarafını ilk sayfa garantisi veren SEO uzmanına güvenilip güvenilmeyeceği yazısında da tartıştım.

Yapay zeka görünürlüğü için hangi araçlar kullanılmalı?

Yapay zeka görünürlüğü için ücretsiz temel set Search Console, GA4, Bing Webmaster Tools ve sabit soru setiyle tutulan bir istem takip tablosudur. Üçüncü taraf yapay zekâ görünürlük platformları bu tabloyu otomatikleştirir ama yerine geçmez. Bir platform seçerken soru setini sizin belirleyip belirlemediğinize, hangi platformlarda, hangi dil ve konumla, kaç tekrarla sorduğuna ve ham yanıtları dışa aktarıp aktaramadığınıza bakın. Ham yanıtı göstermeyen bir panelle doğru anlatılmayı ölçemezsiniz.

Yerel bir işletme GEO'dan nasıl yararlanır?

Yerel bir işletme GEO'dan en çok Google İşletme Profili'ni, ad, adres ve telefon tutarlılığını, gerçek müşteri yorumlarını ve bu yorumlara verilen cevapları düzene sokarak yararlanır. Google'ın rehberi de İşletme Profili'nin yapay zekâ yanıtlarında görünürlüğe yardım edebileceğini yazıyor. Sitede her şube için çalışma saatlerini, fiyat aralığını ve sık sorulan soruları içeren ayrı bir sayfa, iyi bir başlangıç için yeterli. Birden çok şubeyi yönetiyorsanız çok şubeli markalarda İşletme Profili yönetimi yazısı işinize yarar.

GEO çalışmasını kendi ekibimle yürütebilir miyim?

Evet, SEO bilen bir içerik ekibiniz ve sunucu kayıtlarına erişebilen bir geliştiriciniz varsa GEO çalışmasının büyük kısmını şirket içinde yürütebilirsiniz. Dış desteğin en çok işe yaradığı yerler ilk denetim, soru setinin kurulması ve ölçüm yönteminin oturtulması oluyor. Kendi ekibiyle ilerleyen müşterilerimde ayda bir ölçüm toplantısı ve üç ayda bir yöntem gözden geçirmesi çoğu zaman yeterli. Ekipte kimsenin İşletme Profili'ne, CDN paneline ya da Merchant Center'a erişimi yoksa işe başlamadan önce bu erişimleri tek elde toplayın.

Kaynaklar

• Google Search Central, Google's Guide to Optimizing for Generative AI Features on Google Search
• Google Search Central, AI Features and Your Website
• Google Crawling Infrastructure, Google's common crawlers (Google-Extended)
• Google Türkiye Blogu, Türkiye'de AI Modu ve AI Bakışı Dönemi Başlıyor
• OpenAI, Overview of OpenAI Crawlers
• Perplexity, Perplexity Crawlers