Otomotiv Sektöründe AI Görünürlüğü: Brantial Raporunun Öne Çıkan Bulguları

Atiye Berika Ertaş
Atiye Berika Ertaş / Yayınlanma 03 Nis 2026 • Güncellenme 03 Nis 2026 • 2 dk okuma
Otomotiv Sektöründe AI Görünürlüğü: Brantial Raporunun Öne Çıkan Bulguları

Otomotiv sektörü, yapay zeka destekli arama sistemlerinde görünürlüğün en hızlı yeniden tanımlandığı alanlardan biri haline geliyor. Bu dönüşümü daha somut verilerle analiz edebilmek adına

Brantial tarafından hazırlanan bu çalışma, markaların AI yanıtlarında nasıl ve ne ölçüde yer aldığını ortaya koymayı hedefliyor. Çalışma kapsamında oluşturulan kapsamlı sorgu setleri, farklı kullanıcı niyetlerini temsil edecek şekilde kurgulanmış ve bu sorgular birden fazla AI modelinde standartlaştırılmış biçimde çalıştırılmıştır. 

Böylece klasik SEO metriklerinin ötesine geçilerek, “AI içinde görünürlük” kavramı ölçümlenebilir hale getirilmiştir.

Otomotiv AI Görünürlük Panoraması

Rapora göre otomotiv sektöründe AI yanıtlarında en fazla referans alan markalar açık şekilde ayrışmaktadır. Özellikle Toyota, Mercedes-Benz ve BMW en yüksek toplam mention hacmine sahip markalar olarak öne çıkmaktadır.

İlk 10 marka toplamında yaklaşık 59.000’den fazla referans üretildiği, bunun 35.000’den fazlasının yalnızca ilk 5 marka tarafından alındığı görülmektedir. Bu durum, AI görünürlüğünün sektörde oldukça yoğunlaştığını ve lider markaların ciddi bir avantaj yakaladığını göstermektedir.

Ayrıca en yüksek ve en düşük marka arasındaki farkın binlerce referans seviyesinde olması, görünürlüğün lineer değil, oldukça keskin bir şekilde dağıldığını ortaya koymaktadır.

AI Modellerinde Marka Referans Dağılımı

Çalışmanın en kritik çıktılarından biri, aynı sorguların farklı AI modellerinde farklı marka dağılımları üretmesidir.

Bazı modeller belirli markaları daha yoğun referanslarken, bazıları daha dengeli bir dağılım sergilemektedir. Örneğin:

  • Bazı modellerde Mercedes-Benz varyasyonları (AMG, Maybach vb.) daha fazla parçalı şekilde referanslanırken,
  • Bazı modeller daha sade marka isimleri üzerinden yoğunlaşmaktadır.

Bu durum iki önemli sonucu ortaya koymaktadır:

  1. Marka varyasyonlarının AI görünürlüğünü doğrudan etkilediği
  2. Tek modele odaklanmanın ciddi bir görünürlük kaybı yaratabileceği

Dolayısıyla markalar için artık kritik olan, çoklu model görünürlüğü elde edebilmektir.

image.png

AI Visibility Score ve Markalar Arası Farklar

Raporda kullanılan AI Visibility Score, markaların toplam sorgu seti içerisinde ne sıklıkla yer aldığını ölçmektedir.

Bu metrik incelendiğinde:

  • Lider markaların çok yüksek skorlarla öne çıktığı
  • Orta segment markaların sınırlı görünürlükte kaldığı
  • Alt segmentteki markaların ise çoğu sorguda hiç yer almadığı net şekilde görülmektedir.

Bu durum klasik SEO’dan farklı olarak, AI ekosisteminde “ya görünürsün ya yoksun” şeklinde daha keskin bir rekabet modeli olduğunu göstermektedir.

image.png

AI Yanıt Ekosisteminde Rekabetin Geleceği

Raporun en önemli çıkarımlarından biri, rekabetin artık Google sıralamalarından AI yanıtlarının içine taşınmış olmasıdır.

AI sistemleri, kullanıcıya tek bir yanıt sunarken aslında birçok kaynaktan veri çekmekte ve bu kaynaklar arasından belirli markaları seçmektedir. Bu nedenle:

  • Sıralama kazanmak yeterli değildir
  • AI tarafından referans gösterilmek gereklidir

Bu da görünürlüğün “position” değil “presence” üzerinden değerlendirildiği yeni bir dönemi işaret etmektedir.

AI Search Görünürlüğünde Markalar İçin Stratejik Öneriler ve Vizyon

Bu çalışma, markalar için yeni dönemin kurallarını net şekilde ortaya koymaktadır:

  • AI yanıtlarında yer almak için yalnızca web sitesi içerikleri yeterli değildir
  • Wikipedia, forumlar, haber siteleri ve üçüncü parti platformlar kritik hale gelmiştir
  • Marka varyasyonlarının yönetimi görünürlüğü doğrudan etkiler
  • Tek platform değil, çoklu AI modeli stratejisi gereklidir

Önümüzdeki dönemde başarılı olacak markalar, yalnızca SEO yapan değil; AI sistemlerinin nasıl çalıştığını anlayan ve bu sistemlere veri sağlayan markalar olacaktır.

Bu da dijital görünürlüğün merkezine artık açık şekilde GEO (Generative Engine Optimization) yaklaşımının yerleştiğini göstermektedir.


Yukarı çık