Yapay Zeka Marka Görünürlüğü İçin 10 Kritik GEO Metriği

webtures_blog_banner

Yapay zeka tabanlı arama motorlarının (Perplexity, ChatGPT Search, Gemini) bilgiye erişim alışkanlıklarını kökten değiştirdiği 2025 dünyasında, dijital performans analizi artık sadece “tıklama” ve “sıralama” üzerinden yapılamaz. Markaların yeni hedefi, arama motorlarında bir link olarak listelenmekten öte, Büyük Dil Modelleri (LLM) tarafından “güvenilir bilgi kaynağı” (Truth Engine) olarak referans gösterilmektir. Generative Engine Optimization (GEO) süreci, markanızın yapay zeka tarafından nasıl algılandığını, önerildiğini ve sunulduğunu ölçümleyen yeni nesil metrikleri zorunlu kılmaktadır.

GEO Metrikleri Nasıl Ölçülür? Brantial ile AI Görünürlük Analizi

Geleneksel SEO araçları, GEO metriklerini ölçmek için yapısal olarak yetersizdir. Çünkü Share of Model, Citation Otoritesi, Sentiment Score veya Prompt Eşleşme gibi metrikler; link, tıklama veya sıralama bazlı değil, LLM yanıtları ve bağlamsal referanslar üzerinden değerlendirilir.

Bu noktada Brantial, markaların yapay zeka ekosistemindeki gerçek görünürlüğünü ölçümlemek için geliştirilmiş yeni nesil bir GEO ve AI Visibility platformu olarak konumlanır. Brantial; ChatGPT, Perplexity, Gemini ve Claude gibi üretken motorlarda markanızın:

  • Hangi prompt’larda geçtiğini
  • Hangi bağlamlarda referans alındığını
  • Olumlu–olumsuz duygu dağılımını
  • Rakiplere kıyasla Share of Model oranını
  • Platform bazlı görünürlük farklarını

sistematik olarak analiz eder.

Bu sayede GEO çalışmaları, sezgisel testler veya manuel prompt denemelerinden çıkıp, ölçülebilir, karşılaştırılabilir ve raporlanabilir bir stratejiye dönüşür. Brantial’ın sunduğu veriler, yalnızca “AI’da görünüyor muyuz?” sorusuna değil, “AI neden bizi öneriyor ya da neden önermiyor?” sorusuna da net cevaplar üretir.

GEO Metrikleri Neden Farklıdır?

Geleneksel dünyada bir web sitesinin başarısı “kaç kişinin siteye girdiği” ile ölçülürken, GEO dünyasında başarı “yapay zekanın markanız hakkında ne kadar doğru ve olumlu konuştuğu” ile ölçülür. Gartner verilerine göre geleneksel arama hacimlerinin %25 oranında düşüş gösterdiği bu dönemde, asıl rekabet alanı yapay zeka modellerinin oluşturduğu cevapların içinde yer alabilmektir (Share of Model).

Aşağıda, markanızın AI çağındaki dijital sağlığını ölçümleyebileceğiniz en kritik 10 GEO metriğini derledik.

1. Share of Model (Model Payı)

Geleneksel “Pazar Payı” veya “Sıralama” kavramının yerini alan Share of Model, markanızın sektörel sorgularda yapay zeka tarafından ne sıklıkla bahsedildiğini ifade eder. Örneğin, “Türkiye’nin en güvenilir dijital pazarlama ajansları hangileridir?” prompt’una (istemi) ChatGPT veya Gemini yanıt verirken, Webtures markası bu yanıtın içinde geçiyor mu? Geçiyorsa kaçıncı sırada ve hangi bağlamda sunuluyor? Bu metrik, markanızın LLM’lerin hafızasındaki yerini gösterir.

2. Alıntı (Citation) Otoritesi

Backlink kavramı, GEO dünyasında “Citation” (Alıntı) olarak evrilmiştir. Ancak buradaki fark, bağlantının sadece bir link olması değil, bilginin doğrulayıcısı olmasıdır. Perplexity veya Bing Chat gibi motorlar, verdikleri cevabı desteklemek için sitenizi dipnot olarak ekliyor mu? Alıntı otoritesi, içeriğinizin AI tarafından “referans alınabilir bilgi” olarak kabul edilip edilmediğini ölçer. Türkiye pazarında özellikle haber siteleri ve sektörel otoritelerden alınan dijital PR yansımaları, bu metriği doğrudan besler.

3. Duygu Analizi (Sentiment Score)

Yapay zeka, markanızdan bahsederken hangi sıfatları kullanıyor? “Pahalı”, “Yavaş”, “Güvenilmez” mi; yoksa “İnovatif”, “Lider”, “Çözüm Odaklı” mı? GEO’da dönüşüm oranlarını en çok etkileyen faktör, AI’ın markanız hakkındaki duygu durumudur. Kullanıcı yorumları, şikayet platformları ve sosyal medya verileri LLM’ler tarafından taranarak bir “Duygu Skoru” oluşturulur. Negatif bir duygu skoru, AI’ın sizi önermemesine neden olur.

4. Varlık (Entity) Güvenilirliği ve Bağlamı

Google’ın Knowledge Graph yapısına benzer şekilde, LLM’ler de markaları birer “Varlık” (Entity) olarak tanımlar. Bu metrik, markanızın hangi konularla ilişkilendirildiğini ölçer. Örneğin bir kullanıcı “e-ihracat danışmanlığı” aradığında, yapay zeka bu kavramı doğrudan markanızla eşleştiriyor mu? Sitenizdeki “Hakkımızda” ve hizmet sayfalarının yapısal bütünlüğü, AI’ın sizi doğru kategorize etmesi (Disambiguation) için kritiktir.

5. AI Referanslı Trafik (Referral from AI)

Organik trafiğin yeni formu, AI asistanlarından gelen nitelikli trafiktir. Kullanıcı, ChatGPT’nin verdiği cevabı okuduktan sonra detaylı bilgi için sizin “kaynak linkinize” tıkladığında bu trafik oluşur. Bu trafik hacmi geleneksel aramaya göre daha düşük olabilir, ancak dönüşüm oranı (Conversion Rate) çok daha yüksektir; çünkü kullanıcı zaten AI tarafından ikna edilmiş olarak siteye gelir.

6. Yapılandırılmış Veri (Schema) Okunabilirliği

Site hızı metriğinin yerini, verinin makine tarafından okunabilirliği almıştır. Web sitenizdeki ürün fiyatları, stok durumları, hizmet detayları JSON-LD formatında ve Schema.org standartlarına uygun mu? LLM’ler, HTML kodları arasında boğulmak yerine, net ve yapılandırılmış veriyi tercih eder. “Okunabilirlik Skoru” ne kadar yüksekse, AI’ın verinizi (örneğin güncel fiyatı) kullanıcıya doğru aktarma olasılığı o kadar artar.

7. Zero-Click (Tıklamasız) Marka Bilinirliği

Kullanıcıların %69’u artık arama sonuçlarına tıklamadan cevabı alıp çıkmaktadır. Bu senaryoda metriğimiz, cevabın içinde markanızın geçip geçmediğidir. Tıklama almasanız bile, yapay zekanın “Bu sorunun cevabı Webtures’ın raporuna göre şöyledir…” demesi, paha biçilemez bir marka bilinirliği yaratır. Bu metrik, “Görünürlük/Etkileşim” oranı üzerinden değerlendirilmelidir.

8. Multimodal Görünürlük (Görsel ve Video Analizi)

GPT-4o ve Gemini 1.5 gibi modeller artık sadece metni değil, görselleri ve videoları da “görüp” yorumlayabilmektedir. Ürün görselleriniz, infografikleriniz ve videolarınız AI tarafından taranıp, “Bu görselde X marka spor ayakkabının taban yapısı gösterilmektedir” şeklinde anlamlandırılıyor mu? Görsel alt etiketlerinin ve video transkriptlerinin AI dostu olması, multimodal aramalarda (görsel ile arama) öne çıkmanızı sağlar.

9. Prompt Eşleşme ve Yanıt Alaka Düzeyi

Anahtar kelime yoğunluğu (Keyword Density) metriği, yerini “Prompt Intent Matching”e (İstem Niyeti Eşleşmesi) bırakmıştır. Kullanıcılar artık “kırmızı ayakkabı” yazmıyor; “Hafta sonu doğa yürüyüşü için uygun, su geçirmeyen ve bütçe dostu kırmızı ayakkabı önerisi” istiyor. İçeriğinizin bu uzun kuyruklu ve sohbet tabanlı (conversational) sorguları karşılama yeteneği, GEO başarısının temelidir.

10. Platform Bazlı Görünürlük Dağılımı

Eskiden sadece Google’a odaklanılırken, şimdi her AI platformu ayrı bir ekosistemdir.

  • ChatGPT: Genel bilgi ve tavsiye.
  • Perplexity: Kaynaklı akademik ve güncel araştırma.
  • Claude: Derinlemesine analiz ve kodlama. Markanızın hangi platformda ne kadar görünür olduğu analiz edilmelidir. Bir platformda çok güçlüyken (örneğin teknik dokümanlarınız sayesinde Claude’da), diğerinde (örneğin güncel fiyat verisi eksikliğinden Perplexity’de) zayıf olabilirsiniz. Bu dağılımı dengelemek stratejik bir zorunluluktur.
Bu İçeriği Yapay Zekâ (AI) ile Özetleyin:

Yapay Zeka Marka Görünürlüğü İçin 10 Kritik GEO Metriği İle Benzer Yazılar

geo-score

Yapay zekâ destekli görünürlük süreçleri, arama motoru optimizasyonunun olmadığı, yalnızca Üretken Motor Optimizasyonu (GEO) disiplininin geçerli olduğu bir dünyada markaların hayatta kalması için temel zorunluluktur. Veri analizi, derin öğrenme (deep learning) ve automation uygulamaları, Webtures uzmanlarının sadece görünürlük sağlamakla kalmayıp,

gizemsayan

Gizem Sayan

ctation-alintilama-takibi

Yapay zeka arama motorlarının hızla yaygınlaşması, markaların görünürlüğünü yalnızca klasik SEO performansıyla değil, aynı zamanda AI tabanlı sonuçlarda nasıl temsil edildiğiyle de ölçmeyi gerektiriyor. Bu noktada GEO (Generative Engine Optimization), içeriklerin ChatGPT, Perplexity, Google SGE ve Bing AI gibi modeller

gizemsayan

Gizem Sayan

Webtures Blog Banner

LLM’ler için içerik revizesi, büyük dil modellerinin anlayabileceği biçimde içeriklerin güncellenmesi sürecidir. Bu, mevcut yazıların gözden geçirilmesi ve uygun şekilde yeniden yapılandırılmasını kapsar. Böylece, geçmişteki bilgiler yenilenerek daha doğru ve güncel içerikler oluşturulur. Bu süreç, hem kullanıcı deneyimini iyileştirir hem

tufan-acar

Tufan Acar

loader