Amazon GEO Nasıl Yapılır

Amazon ekosisteminde ürün listeleme ve görünürlük yönetimi, geleneksel algoritmik eşleşmelerden (eski adıyla SEO), yapay zekanın niyeti ve bağlamı anladığı Generative Engine Optimization (GEO) disiplinine evrilmiştir. Artık hedef, bir arama çubuğuna yazılan kelimeleri eşleştirmek değil; Amazon’un yapay zeka asistanı Rufus ve arka plandaki nöral ağlara (Cosmos AI vb.) ürünün “en doğru cevap” olduğunu kanıtlamaktır.

Webtures olarak, markaların bu yeni “Cevap Motoru” (Answer Engine) çağında nasıl konumlanması gerektiğini, 2026 vizyonu ve güncel veriler ışığında ele alıyoruz.

Amazon GEO (Generative Engine Optimization) Nedir?

Amazon GEO, ürünlerinizin yalnızca arama sonuçlarında listelenmesi değil, yapay zeka tabanlı alışveriş asistanları tarafından kullanıcılara “tavsiye edilmesi” sürecidir. Müşteriler artık “kırmızı spor ayakkabı” gibi statik aramalar yerine, “Düz taban için en rahat ve bütçe dostu koşu ayakkabısı hangisidir?” gibi sohbete dayalı sorgular (conversational queries) yöneltmektedir.

GEO stratejisi, ürün verilerinizin Büyük Dil Modelleri (LLM) tarafından okunabilir, anlaşılabilir ve referans gösterilebilir (citeable) hale getirilmesini kapsar. Amazon’un AI algoritmaları, ürününüzü sadece başlığındaki kelimelerle değil; müşteri yorumlarının duygu analizi, iade oranları, görsel içerik kalitesi ve marka otoritesi gibi binlerce veri noktasını sentezleyerek değerlendirir.

Amazon GEO Stratejisi Nasıl Kurgulanır?

Kullanıcıların satın alma yolculuğunu doğrudan yöneten yapay zeka asistanlarına hitap etmek için stratejinizi “anahtar kelime dolumu”ndan “bağlamsal otorite”ye taşımanız gerekir. Webtures GEO metodolojisine göre süreç şu şekilde işler:

  1. Semantik Veri İşleme: Ürün açıklamaları, sadece insanların okuması için değil, AI modellerinin (LLM) ürünün özelliklerini, kullanım alanlarını ve avantajlarını net bir şekilde ayrıştırabilmesi (parsing) için yapılandırılmalıdır.

  2. Duygu Analizi Optimizasyonu: Amazon AI, binlerce yorumu saniyeler içinde tarayarak “Bu ürünün pili çabuk bitiyor” veya “Kumaşı çok kaliteli” gibi genel çıkarımlar yapar. GEO, bu yapay zeka özetlerinde (AI Generated Reviews) pozitif niteliklerin öne çıkmasını hedefler.

  3. Görsel ve Multimodal Arama: Kullanıcılar artık sadece metinle değil, görsellerle de arama yapmaktadır. Ürün görsellerinizin AI tarafından tanınabilir olması ve görselin içeriğinin metinle örtüşmesi kritiktir.

Amazon GEO Neden Bir Zorunluluktur?

Dijital pazarlamanın yeni anayasasına göre, 2026 yılına kadar geleneksel arama hacimlerinin %25 oranında düşmesi ve yerini yapay zeka asistanlarına bırakması öngörülmektedir (Gartner, 2024).

  • Dönüşüm Odaklı Yapı: Yapay zeka destekli öneriler, kullanıcıyı ikna edilmiş bir şekilde ürün sayfasına getirir. Bu, eski tip arama trafiğine göre 3.5 kat daha yüksek dönüşüm oranı potansiyeli taşır.

  • Sıfır Tıklama (Zero-Click) Ticareti: Kullanıcılar, ürün detay sayfasına gitmeden doğrudan AI asistanın (örneğin Rufus veya Alexa) önerisiyle sepete ekleme yapma eğilimindedir. GEO, ürününüzün bu “öneri slotunu” kapmasını sağlar.

Amazon’un Yapay Zeka Algoritması: Niyet ve Bağlam

Eskiden A9 olarak bilinen sıralama mantığı, yerini çok katmanlı derin öğrenme modellerine bırakmıştır. Amazon’un yeni nesil algoritmaları şu prensiple çalışır:

  • Niyet Tahmini: Kullanıcının geçmiş davranışlarından ve anlık sorgusundan neye ihtiyacı olduğunu tahmin eder.

  • Kişiselleştirilmiş Sıralama: Her kullanıcı için “en çok satan” değil, “o kullanıcı için en uygun olan” ürünü öne çıkarır.

  • Varlık (Entity) İlişkilendirmesi: Markanızı ve ürününüzü bir “varlık” olarak tanımlar. Eğer Webtures markalı bir ürün satıyorsanız, AI sizin otoritenizi ve kategorideki uzmanlığınızı bilir ve bunu sıralama faktörü olarak kullanır.

GEO Odaklı İçerik ve Varlık Araştırması

Eski dünyadaki “anahtar kelime hacmi” kavramı, GEO dünyasında “Sorgu Genişlemesi” (Query Expansion) ve “Kullanıcı Niyeti”ne dönüşmüştür.

  • Prompt Tabanlı Analiz: Müşterilerin yapay zeka asistanlarına ne sorduğunu analiz etmelisiniz. “Ucuz kulaklık” yerine “Gürültü önleyici özelliği en iyi olan fiyat performans kulaklığı” sorgusuna odaklanmalısınız.

  • Brand Analytics ve AI: Amazon Brand Analytics verilerini, yapay zeka araçlarıyla işleyerek müşterilerin hangi özelliklere (örneğin; dayanıklılık, hız, lezzet) odaklandığını tespit edin.

Amazon GEO Sıralama Faktörleri

Ürün sayfanızın yapay zeka tarafından “güvenilir kaynak” ve “en iyi eşleşme” olarak algılanması için optimize edilmesi gereken kritik faktörler şunlardır:

1. Semantik Alaka Düzeyi (Semantic Relevance)

Yapay zeka, kelime eşleşmesine değil, anlam bütünlüğüne bakar.

  • Doğal Dil Başlıkları: Başlıklarınız robotik kelime dizileri değil, ürünü net tanımlayan doğal cümleler olmalıdır.

  • Yapılandırılmış Veri: “Teknik Özellikler” alanını eksiksiz doldurmak, AI’ın ürününüzü rakiplerle kıyaslarken (Comparison Tables) doğru veriyi çekmesini sağlar.

2. İtibar ve Duygu Sinyalleri (Sentiment Signals)

GEO’nun kalbi, kullanıcı deneyiminin yapay zeka tarafından yorumlanmasıdır.

  • AI Özetleri İçin Optimizasyon: Ürün yorumlarındaki ortak şikayetleri analiz edin ve ürün açıklamanızda bu konulara proaktif cevaplar verin (Örn: “Yeni serimizde pil ömrü 2 katına çıkarılmıştır”). Bu, AI’ın negatif özet çıkarmasını engeller.

  • İade Oranları: Yüksek iade oranı, AI için “memnuniyetsizlik” sinyalidir ve görünürlüğünüzü doğrudan düşürür.

3. Görsel Zeka (Visual Intelligence)

Amazon AI, görsellerinizi piksel piksel tarayarak ürünün kalitesini ve bağlamını anlar.

  • Lifestyle Görseller: Ürünün kullanım anını gösteren görseller, AI’ın ürünü doğru kategorize etmesine ve “kamp için uygun çadır” gibi sorgularda eşleştirmesine yardımcı olur.

4. Dış Kaynak Otoritesi (Off-Page Signals)

Webtures stratejistlerine göre, Amazon dışındaki dijital ayak iziniz de Amazon içindeki GEO performansını etkiler.

  • Marka Bilinirliği: Sosyal medyada, haber sitelerinde veya influencer içeriklerinde markanızdan bahsedilmesi, Amazon’un “Entity Graph” (Varlık Grafiği) üzerinde markanızın güven puanını artırır.

Amazon GEO Çalışma Metodolojisi

Amazon’da yapay zeka uyumlu bir görünürlük çalışması, teknik ve içeriksel iyileştirmelerin birleşimidir.

Nitelik (Attribute) ve Bağlam Odaklı Optimizasyon

Ürünlerinizi sadece kategoriye göre değil, “kullanım senaryolarına” göre etiketleyin. Örneğin, bir laptop satıyorsanız, bunu sadece “elektronik” olarak değil, “öğrenci dostu”, “video kurgu için ideal” gibi bağlamsal niteliklerle donatın. Bu, AI asistanlarının spesifik kullanıcı sorularına sizin ürününüzü önermesini sağlar.

Dijital PR ve Marka Sinyalleri

Sadece platform içi değil, platform dışı sinyaller de kritiktir. Ürününüzün güvenilir teknoloji bloglarında veya inceleme sitelerinde “en iyi [kategori] ürünleri” listelerinde yer alması, Amazon AI’ın ürüne olan güven skorunu artırır. Bu, GEO’nun “Kanıtlanmış Doğruluk” (Grounding) ilkesine dayanır.

“Yapay Zeka’ya görünmezseniz, müşterilerinize de görünmezsiniz.” Görünmeyeni görmek için Brantial‘i kullanabilir ve yapay zeka arama motorlarında görünürlüğünüzü takip edebilirsiniz.

Sık Sorulan Sorular: Amazon GEO Dönüşümü

Amazon GEO, geleneksel optimizasyondan ne kadar farklı? Tamamen farklıdır. Geleneksel yöntem kelime eşleşmesine odaklanırken, GEO; anlam, bağlam, kullanıcı niyeti ve veri güvenilirliğine odaklanır. Makineye değil, makinenin arkasındaki yapay zekaya ve nihayetinde insana hitap eder.

Yapay zeka özetleri satışları nasıl etkiler? Müşterilerin %69’u artık sıfır tıklama (zero-click) ile bilgi almaktadır. Amazon ürün sayfasındaki AI özeti, kullanıcının yüzlerce yorumu okumadan karar vermesini sağlar. Burada olumlu bir anlatıya sahip olmak, satışları doğrudan artırır.

Webtures Amazon GEO hizmeti neleri kapsar? Webtures, ürünlerinizin hem Amazon içi algoritmalar (Rufus, Cosmos) hem de dış kaynaklı AI motorları (Google Gemini, ChatGPT vb.) tarafından “otoriter ve tercih edilen ürün” olarak algılanması için bütünleşik bir veri ve içerik stratejisi sunar.

Amazon GEO Nasıl Yapılır İle Benzer Yazılar

Webtures Blog Banner

AI arama motorları, klasik algoritmalardan farklı olarak içerikleri sadece anahtar kelime uyumuyla değil, bağlam, yapı ve anlam derinliğiyle değerlendiriyor. 2026 ve sonrasında arama motorlarının temelini oluşturan büyük dil modelleri (LLM’ler), yalnızca bilgi çekmekle kalmıyor; doğru, güvenilir ve etkili içerikleri tanıyıp

berika-ertas

Atiye Berika Ertaş

webtures_blog_banner

Yapay zekâ alanında son yılların en dikkat çekici gelişmelerinden biri, büyük dil modellerinin (LLM) giderek daha karmaşık sorunlara yanıt verebilir hale gelmesi. Ancak bu modellerin gerçekten mantıklı, anlaşılır ve güvenilir cevaplar üretebilmesinde kritik bir yöntem öne çıkıyor: Chain of Thought

selen-cetin

Selen Çetin

chatgpt-kullanim-raporu-2025

Kasım 2022’de hayatımıza giren ChatGPT, sadece birkaç yıl içinde dünyanın en hızlı yayılan teknolojilerinden biri oldu. Bugün, dünya çapında yaklaşık 700 milyon insan haftalık olarak ChatGPT kullanıyor ve her gün 2,5 milyardan fazla mesaj üretiyor. Bu rakam saniyede 29.000’den fazla

selen-cetin

Selen Çetin

loader