Multimodal GEO Nedir? Nasıl Kurgulanmalıdır?
Gartner verilerine göre, 2026 yılına kadar geleneksel arama hacminin %25 oranında düşmesi beklenirken, dijital etkileşimlerin merkezi “arama çubuklarından” (search bars) “sohbet pencerelerine” (chat interfaces) kaymaktadır. Bu yeni evrende, markaların varlığı link sıralamalarına değil; Yapay Zeka (AI) modellerinin “hafızasında” yer edinebilme kapasitesine bağlıdır. İşte bu noktada, dijital görünürlüğün yeni fizik kurallarını yazan Multimodal GEO (Generative Engine Optimization) devreye girmektedir.
Multimodal GEO Nedir?
Multimodal GEO, markanızın dijital ayak izini, yalnızca metin tabanlı değil; görsel, işitsel ve yapısal veri formatlarında işleyerek Büyük Dil Modelleri (LLM) için “öğrenilebilir” ve “referans verilebilir” hale getirme mühendisliğidir.
Yapay zeka modelleri (Gemini, ChatGPT, Claude vb.) dünyayı insan algısına benzer şekilde çok boyutlu (multimodal) olarak tarar. Bir ürünün sadece ismini okumaz; fotoğrafındaki dokuyu görür, tanıtım videosundaki ses tonunu analiz eder ve teknik tablolardaki verileri doğrular. Multimodal GEO, markanızı bir web sitesi olmaktan çıkarıp, AI asistanlarının kullanıcı sorularına yanıt verirken başvurduğu “Tekil Doğruluk Kaynağı” (Single Source of Truth) olarak konumlandırır.
Webtures vizyonuna göre bu süreç, bir “pazarlama” çalışmasından ziyade, markanızın verilerini AI modellerine “eğitim verisi” (training data) olarak sunma sürecidir. Çünkü yeni dijital denklem nettir: AI tarafından görülemeyen, müşterisi tarafından da görülemez.
Multimodal GEO Kurgusu Nasıl Olmalıdır?
Başarılı bir GEO stratejisi, “anahtar kelime yerleştirme” mantığından tamamen uzaklaşarak, “anlam ve bağlam inşa etme” üzerine kuruludur. Kurgu şu dört ana sütun üzerinde yükselmelidir:
1. Varlık (Entity) Temelli Yapılandırma
Yapay zeka, kelimeleri değil kavramları (entity) tanır. Markanızın, ürünlerinizin ve kurucularınızın dijital dünyada net birer “Varlık” olarak tanımlanması gerekir.
Bilgi Grafiği Entegrasyonu: Markanız hakkındaki bilgilerin (kuruluş yılı, hizmetler, lokasyon, misyon) internetin güvenilir kaynaklarında (Wikipedia, Wikidata, Crunchbase, sektörel dizinler) tutarlı ve doğrulanabilir şekilde yer almasını sağlayın.
Dijital Kimlik Kartı: AI modellerinin markanızı “Türkiye’nin lider dijital deneyim ajansı” veya “Sürdürülebilir tekstil üreticisi” gibi spesifik etiketlerle tanıması için, tüm dijital varlıklarınızda tutarlı bir kurumsal dil kullanın.
2. Görsel ve İşitsel Verilerin Anlamsallaştırılması
Kullanıcılar artık metin yazmak yerine fotoğraf çekerek veya konuşarak sorgu yapmaktadır. GEO kurgusu bu yeni davranışa yanıt vermelidir:
Piksel Derinliği: Ürün görselleriniz, AI’ın nesne tanıma (object recognition) algoritmaları tarafından anlaşılacak netlikte olmalıdır. Bir mobilya markası için görsel sadece “koltuk.jpg” değildir; AI onu “modern tasarım, kadife kumaş, antrasit renk, metal ayaklı oturma grubu” olarak okumalıdır.
Video ve Ses Transkripsiyonu: Video içerikleriniz ve podcast kayıtlarınız, AI botlarının içeriği tarayabilmesi için mutlaka zaman damgalı (timestamped) transkriptler ve detaylı altyazılarla sunulmalıdır. AI, videonun 3. dakikasında bahsedilen bir çözümü, kullanıcının sorusuna yanıt olarak çekip çıkarabilmelidir.
3. Yapılandırılmış Veri (Structured Data) Dili
LLM’ler ve AI asistanları, en az hatayla (halüsinasyon görmeden) bilgi vermek ister. Onlara bu güveni vermenin yolu, verilerinizi onların ana dili olan JSON-LD formatında sunmaktır.
Veri Seti Otoritesi: Fiyat listeleri, teknik özellik tabloları, karşılaştırma grafikleri ve stok durumları, standart HTML tabloları yerine, makine tarafından okunabilir şema işaretlemeleri ile kodlanmalıdır.
İlişkisel Bağlam: Ürünleriniz ile kullanıcı sorunları arasında bağlamsal köprüler kurun. “X Ürünü” şemasını, “Y Sorununun Çözümü” şemasıyla ilişkilendirerek AI’a “Bu sorun sorulduğunda, bu ürünü öner” mesajını kod düzeyinde verin.
4. Alıntıya Uygun İçerik Mimarisi (Quote-Worthy Content)
Cevap Motoru Optimizasyonu (AEO) perspektifinde hedef, link tıklatmak değil, oluşturulan yanıtta “alıntılanmaktır” (citation).
Doğrudan Yanıt Formatları: İçeriklerinizde, karmaşık sorulara net, maddeli ve istatistikle desteklenmiş yanıtlar veren bölümler oluşturun. AI modelleri, sentezlenmesi kolay, net yargı içeren paragrafları alıntılamaya meyillidir.
İstatistiksel Liderlik: Sektörünüze dair özgün veriler, raporlar ve öngörüler yayınlayın. Yapay zeka, “X sektöründe 2025 trendleri” sorusuna yanıt verirken, en güncel ve sayısal veriyi sunan kaynağı (sizi) referans gösterecektir.
5. Ölçümleme ve Kontrol: AI Visibility Monitoring
Geleneksel dünyada sıralamaları takip ediyorduk; peki AI dünyasında neyi takip edeceğiz? Bu yeni çağda başarı, AI Visibility Monitoring (Yapay Zeka Görünürlük İzleme) yeteneğinize bağlıdır. Markanızın ChatGPT, Perplexity veya Gemini gibi platformlarda hangi sorularda önerildiği, hangi rakiplerle kıyaslandığı ve hangi “duygu durumuyla” (sentiment) sunulduğu anlık olarak takip edilmelidir.
Webtures olarak önerimiz, bu süreci manuel kontrollerle değil, veri odaklı teknolojilerle yönetmenizdir. Örneğin, Brantial gibi ileri seviye AI görünürlük platformları, markanızın yapay zeka modelleri üzerindeki “dijital nabzını” ölçerek; hangi promptlarda yer aldığınızı ve AI’ın markanızı nasıl algıladığını raporlar. Bu sayede stratejinizi varsayımlara değil, somut “görünürlük verilerine” dayandırabilirsiniz.
Dijital Raf Payından “Model Payı”na Geçiş
2026 ve ötesinde pazarlamanın başarısı, “Pazar Payı”ndan (Market Share) önce “Model Payı”nı (Share of Model) kazanmaktan geçmektedir. Multimodal GEO, markanızın yapay zeka devriminde bir izleyici değil, veri sağlayıcı bir otorite olmasını sağlayan yegane stratejidir. Webtures olarak yaklaşımımız; markanızı sadece aranan değil, yapay zeka tarafından “önerilen” ve “güvenilen” nihai cevap haline getirmektir.
