Veri Odaklı GEO Çalışmaları
Klasik arama motoru optimizasyonu (SEO) döneminde veri kaynakları; Search Console ve Analytics panellerine sıkışmış basit tıklama (CTR), gösterim ve sıralama raporlarıyla sınırlıydı. Ancak bugün, arama deneyiminin “cevap motorlarına” (Answer Engines) evrildiği ve Gartner’ın öngörüsüne göre geleneksel arama hacimlerinin 2026’ya kadar %25 düşeceği bir dünyada, organik görünürlük artık tek başına “sıralama” ile ölçülemez hale gelmiştir. Search Generative Experience (SGE) ve Büyük Dil Modelleri (LLM) tarafından domine edilen bu yeni ekosistemde başarı, markanızın yapay zeka tarafından ne kadar “doğru” ve “güvenilir” bir kaynak olarak algılandığına bağlıdır.
GEO Odaklı Veri Mimarisi ve “Share of Model” Analizi
GEO’nun (Generative Engine Optimization) yükselmesiyle birlikte, takip edilmesi gereken metrikler radikal bir biçimde değişmiştir. Artık yalnızca bir web sitesine gelen trafik değil, ChatGPT, Perplexity, Claude ve Google Gemini gibi yapay zeka sistemlerinin markanız hakkında ne söylediği, yani “Brand Sentiment” (Marka Duygusu) ve “Citation Frequency” (Alıntılanma Sıklığı) kritik önem taşır.
Bu noktada geleneksel analiz araçları (GA4 gibi) yetersiz kalmaktadır. Webtures olarak gözlemlediğimiz bu boşlukta, farklı AI modellerindeki marka görünürlüğünü tek bir merkezden izlemek ve analiz etmek zorunluluğu doğmuştur. İşte bu ihtiyacı karşılamak üzere geliştirdiğimiz Brantial, markaların “Share of Model” (Model Payı) verisini şeffaf hale getirir. Klasik organik trafik verilerinin ötesine geçerek, markanızın AI yanıtlarında bir “öneri” olarak yer alıp almadığını ölçümlemek, veri odaklı GEO stratejisinin temelidir.
Niyet Kümelerinden (Intent Clusters) “Prompt Mühendisliği” Analizine
Modern GEO süreçlerinde segmentasyon, basit demografik verilerin çok ötesindedir. Kullanıcıların AI asistanlarıyla kurduğu diyaloglar, klasik arama sorgularından çok daha derin ve çok katmanlıdır. Kullanıcı artık “kırmızı spor ayakkabı” yazıp bırakmıyor; “Bana diz sorunlarıma iyi gelecek, antrenman performansı yüksek kırmızı bir ayakkabı öner ve nedenini açıkla” şeklinde kompleks promptlar giriyor.
Bu durum, “Intent Clustering” (Niyet Kümeleme) yaklaşımını “Conversational Depth Analysis” (Diyalog Derinliği Analizi) seviyesine taşır. Yapay zeka, kullanıcının niyetini anlık olarak işlerken, markaların da içeriklerini bu diyalog formatına uygun, net, yapılandırılmış ve “alıntılanabilir” (cite-worthy) formatta sunması gerekir. Webtures stratejileri, bu yeni kullanıcı yolculuğunu haritalandırarak, markanın cevabın tam kalbinde yer almasını hedefler.
Vektör Veritabanları ve Varlık (Entity) Optimizasyonu
Geleneksel anahtar kelime takibi, LLM’lerin çalışma prensibi karşısında geçerliliğini yitirmektedir. Yapay zeka modelleri kelimelerle değil, “Vektörler” ve “Entity” (Varlık) ilişkileriyle düşünür. Bir markanın GEO başarısı, o markanın LLM’lerin bilgi grafiğinde (Knowledge Graph) ne kadar güçlü bir otorite olarak tanımlandığına bağlıdır.
Bu nedenle stratejimiz, tekil anahtar kelimeler yerine “Topic Authority” (Konu Otoritesi) oluşturmaya odaklanır. Semantik arama teknolojileri ve vektör veritabanları kullanılarak, markanızın sektörel kavramlarla olan ilişkisi güçlendirilir. İçeriğin yalnızca bir kelimeye değil, bir “gerçeklik ekosistemine” hizmet etmesi sağlanır. Hedef, AI bir konuda uzman görüşü aradığında, markanızın dijital varlıklarını “referans kaynak” (Source of Truth) olarak görmesini sağlamaktır.
Çok Modlu (Multi-Modal) Sinyal Yönetimi ve Güven İnşası
Arama motorları ve AI asistanları artık sadece metni okumuyor; görselleri analiz ediyor, videoları dinliyor ve PDF dokümanlarını tarıyor. Google’ın SGE algoritmaları ve OpenAI’ın modelleri, “Experience Signals” (Deneyim Sinyalleri) üzerinden içerik kalitesini değerlendirir.
GEO dünyasında “Sinyal Optimizasyonu”, markanın tüm dijital ayak izinin (Youtube videoları, podcast transkriptleri, teknik whitepaper’lar ve görseller) AI tarafından anlaşılabilir ve işlenebilir hale getirilmesidir. Brantial üzerinden yapılan analizler, hangi içerik formatının hangi yapay zeka modelinde daha fazla referans verildiğini ortaya koyarak, kaynaklarınızı doğru kanala (örneğin Perplexity için veri odaklı raporlar, Gemini için görsel zenginlik) yönlendirmenizi sağlar.
GEO Otomasyonu ve “Agentic” İş Akışları
Veri odaklı GEO çalışmalarında otomasyon, manuel süreçlerin ötesine geçerek “Agentic” (Ajan tabanlı) iş akışlarına dönüşmüştür. Sürekli değişen AI algoritmalarını ve her gün milyonlarca üretilen yeni prompt varyasyonlarını manuel takip etmek imkansızdır.
Python ve API tabanlı modern pipeline tasarımları sayesinde, markanızın AI dünyasındaki itibarı 7/24 izlenmelidir. Brantial’ın sunduğu otomasyon yetenekleri, yapay zekanın markanız hakkında “halüsinasyon” görüp görmediğini (yanlış bilgi üretip üretmediğini) tespit eder ve anlık uyarı sistemleri (Alerts) ile müdahale imkanı tanır. Bu, özellikle regülasyonun yoğun olduğu finans ve sağlık gibi sektörlerde, marka güvenliğini sağlamak adına “nice-to-have” değil, operasyonel bir zorunluluktur.
Sıfır Tıklama (Zero-Click) Geleceği ve Yeni Nesil KPI’lar
SGE ve GEO stratejilerinin nihai hedefi, kullanıcının web sitesine tıklamasa bile markanızla etkileşime girmesini ve marka mesajını almasını sağlamaktır. “Zero-Click” dünyasında başarı, sitenize gelen trafikten ziyade, AI yanıt kutusunda (AI Overview) kapladığınız alanla ölçülür.
Bu yeni dönemde Webtures olarak odaklandığımız KPI setleri şunlardır:
- Visibility Share (Görünürlük Payı): Markanızın, sektörel sorgularda AI tarafından önerilme oranı.
- Citation Rate (Alıntı Oranı): Cevapların içinde markanıza ait kaynak linklerinin ne sıklıkla geçtiği.
- Sentiment Score (Duygu Skoru): AI’ın markanızdan bahsederken kullandığı dilin pozitifliği ve güven düzeyi.
Bu verilerin Brantial gibi gelişmiş dashboard’lar üzerinden görselleştirilmesi, pazarlama ekiplerinin “trafik kaybı” korkusundan sıyrılıp, “nitelikli etkileşim” kazancına odaklanmasını sağlar. Gelecek, sitenize kaç kişinin geldiğiyle değil, yapay zekanın sizi kaç kişiye tavsiye ettiğiyle şekillenecektir.
