Web Sitelerinde Kullanıcı Davranışı
Web sitelerinde kullanıcı davranışı, dijital görünürlüğün ve performansın ölçülmesinde en kritik sinyallerden biridir. Bir kullanıcının siteye girdiğinde nasıl hareket ettiği, neleri aradığı, hangi noktalarda takıldığı ve hangi alanlarda karar verdiği; yalnızca kullanıcı deneyimini değil aynı zamanda markanın çok yüzeyli görünürlük gücünü de belirler. Web sitelerinde kullanıcı davranışı, modern Visibility Intelligence yaklaşımının temelini oluşturan “niyet sinyallerinin” en güçlü kaynağıdır.
Kullanıcı davranışlarını anlamak; hem içerik stratejisinin doğruluğunu hem arayüz tasarımının verimliliğini hem de dönüşüm sürecinin kesintisiz çalışıp çalışmadığını doğrudan ortaya koyar. Bu nedenle davranış takibi yalnızca “kullanıcı siteyi nasıl kullanıyor?” sorusunu cevaplamaz; aynı zamanda “marka görünürlük skorunu nasıl artırabilir?” sorusunun da çözüm yoludur. Dijital yüzeylerde rekabetin arttığı bir dünyada davranış verileri, markaların AI yüzeylerinde bile cevap verebilir olmasını sağlayan en önemli yapısal veri haline gelmiştir.
Kullanıcı Davranışı Visibility Intelligence için Neden Kritik?
Kullanıcı davranışı, Visibility Intelligence ekosisteminin merkezinde yer alan veri katmanlarından biridir çünkü markanın görünürlük skorunu etkileyen sinyallerin çoğu, dijital ortamda kullanıcının verdiği tepkilerden doğar. Bir kullanıcının sayfada geçirdiği süre, içerikte ilerleme oranı, tıklama davranışı, dönüşüm eğilimi, etkileşim seviyeleri ve bilgi arama hareketleri; markanın “niyet eşleşmesi” performansını doğrudan belirler. Niyet eşleşmesi ne kadar güçlüyse, marka çok yüzeyli görünürlükte o kadar başarılı olur.
Visibility Intelligence, klasik SEO mantığından farklı olarak yalnızca anahtar kelimelere, sıralamalara veya sayfa içeriklerine odaklanmaz. Bunun yerine kullanıcı davranışlarını bir “algılama sinyali” olarak işler. Kullanıcı davranışlarının güçlü olması, AI arama yüzeylerinde markanın daha doğru ve güvenilir bir cevap kaynağı olarak değerlendirilmesini sağlar. Örneğin, kullanıcıların bir içeriği uzun süre okuması, alt bölümlere inmesi, etkileşime girmesi veya sayfadaki bağlantılara tıklaması; içeriğin yüksek değer taşıdığını gösteren güçlü davranış sinyalleridir.
Bu sinyaller yalnızca site içinde değil; markanın Google, YouTube, ChatGPT, Gemini ve Perplexity gibi yüzeylerdeki görünürlüğünü de etkiler. Çünkü bu platformlar, içeriklerin kullanıcılara ne kadar yardımcı olduğunu anlamak için davranış modellerini dikkate alır. Kısacası kullanıcı davranışı, sadece sitedeki deneyimi değil; markanın tüm görünürlük yüzeylerindeki konumunu belirleyen görünmez ama kritik bir güçtür.
Web Sitelerinde En Sık Görülen Kullanıcı Davranışları
Web sitelerinde kullanıcı davranışları, Visibility Intelligence analizlerinde en çok incelenen veri kümelerinden biridir. Çünkü bu davranışlar, kullanıcının gerçek niyetini ve markayla kurduğu ilişkiyi temsil eder. Bir kullanıcının hangi butona tıkladığı, sayfanın hangi bölümünde zaman geçirdiği, ne kadar aşağı indiği, hangi alanları hızlı geçip hangilerinde durakladığı gibi davranışlar; içerik performansının kalitesini belirleyen ana göstergelerdir.
Örneğin sayfaya gelen bir kullanıcı CTA’ya tıklamıyor, içerikte kayboluyor veya sayfanın üst bölümünde hemen çıkıyorsa bu; görünürlük, deneyim ve bilgi akışı açısından kritik bir zafiyete işaret eder. Diğer taraftan kullanıcı sayfa boyunca ilerliyor, alt içerikleri okuyor, butonlara tıklıyor ve site içinde dolaşıyorsa bu, markanın kullanıcı niyetini doğru yakaladığını gösterir.
Visibility Intelligence bu davranışları yalnızca “iyi/kötü” yaklaşımı ile değerlendirmez; aynı zamanda sektör, içerik formatı, rekabet ve kullanıcı segmentine göre yorumlayarak görünürlük skorunu etkileyen sinyal modelleri oluşturur. Kullanıcının davranış kalıpları, markanın dijital yüzeylerde “cevap oluşturma potansiyelini” belirleyen en önemli sinyallerdendir.
Tıklama Sinyalleri ve Etkileşim Isısı
Tıklama davranışları, kullanıcıların bir web sitesinde neye ilgi duyduğunu ve hangi alanları değerli bulduğunu gösteren en güçlü sinyallerdendir. Visibility Intelligence analizinde tıklama ısısı, kullanıcı niyetinin en net yansıması olarak değerlendirilir. Bir CTA butonunun, menü öğesinin, form alanının veya içerik linkinin ne kadar tıklama aldığını analiz etmek; kullanıcıların siteyi nasıl okuduğunu, hangi amaçla geldiğini ve markanın sunduğu bilgiyi ne ölçüde yeterli bulduğunu doğrudan gösterir.
Etkileşim ısısının yüksek olduğu alanlar kullanıcının “doğru bilgiyi aradığı noktalar” olarak kabul edilir. Düşük etkileşim ise tasarım, içerik veya bilgi hiyerarşisi problemlerinin işaretçisidir. Örneğin CTA butonuna tıklama almayan bir sayfa, görünürlük skorunun düşmesine sebep olabilir çünkü kullanıcı niyetini karşılayamamaktadır. VI analizinde tıklamalar; dönüşüm potansiyeli, bilgi arayışı ve kullanıcı motivasyonunun güçlü bir göstergesi olarak işlenir.
Platformlar (Google, ChatGPT, YouTube vb.), kullanıcıların markayla nasıl etkileşime girdiğini anlamak için bu sinyalleri dolaylı olarak hesaba katar. Bu nedenle tıklama davranışları yalnızca dönüşüm değil; çok yüzeyli görünürlük için de kritik bir performans sinyalidir.
Scroll Derinliği ile Kullanıcı Niyeti Ölçümü
Scroll davranışı, kullanıcının içerik boyunca ne kadar ilerlediğini, hangi noktalarda sıkıldığını veya hangi bölümde beklentisinin karşılandığını gösteren bir niyet sinyalidir. Visibility Intelligence açısından scroll derinliği, içeriğin gerçek değerini ölçen en önemli davranış göstergelerinden biridir. Bir kullanıcı sayfanın üst tarafında çıkış yapıyorsa bu, içerik akışının kullanıcı niyetini yakalayamadığı anlamına gelir. Tam tersine alt bölümlere kadar inen kullanıcı, içerikte aradığı bilgiyi bulmuş demektir.
Scroll derinliği verileri; içerik uzunluğu, bölümlerin sıralaması, görsel kullanımı, paragraf yapıları ve konunun işleniş biçimi hakkında doğrudan yorum yapılmasını sağlar. Örneğin kullanıcıların orta bölümde yoğun şekilde çıkış yaptığı bir içerik, bilgi akışının hatalı olduğunu veya kullanıcı beklentisinin karşılanmadığını gösterir.
Visibility Intelligence sistemi, scroll derinliğini “kullanıcı niyeti + içerik kalitesi” eşleşmesinin en kritik ölçüm noktalarından biri olarak kaydeder. Kullanıcının içeriğe ne kadar değer verdiği, hangi bölümlerin daha fazla ilgi gördüğü ve hangi sayfa elementlerinin kullanıcıyı tuttuğu bu analizle belirlenir. Bu davranış sinyali, hem içerik optimizasyonunda hem görünürlük skorunu yükseltmede büyük rol oynar.
Mouse Hareketleri, Okuma Desenleri ve Bilgi Arama Alışkanlıkları
Mouse hareketleri ve göz akışı benzeri okuma desenleri, kullanıcıların sayfa içindeki bilgi hızını ve odak noktalarını anlamada kullanılan davranışsal sinyallerdir. VI analizlerinde F-pattern ve Z-pattern gibi okuma modelleri, kullanıcıların bilgiyi nasıl taradığını ve hangi alanlara daha fazla ilgi gösterdiğini belirlemek için incelenir. Kullanıcının fare hareketleri; metnin hangi bölümü üzerinde durduğunu, görselleri nasıl incelediğini ve hangi alanlarda bilgi aradığını açıkça gösterir.
Bu veriler, içerik düzeni ve tasarım hiyerarşisi için hayati önem taşır. Kullanıcı metnin ortasında duruyorsa içerik değeri doğru aktarılmıştır; hızlı geçiyorsa bilgi yoğunluğu yetersizdir. Fare hareketleri ve okuma desenleri, kullanıcı motivasyonunun ne kadar güçlü olduğunu gösteren “niyet sinyalleri” olarak işlenir.
Visibility Intelligence, bu davranışları yalnızca UX tasarımının değil, aynı zamanda görünürlük skorunun bir parçası olarak değerlendirir. Çünkü kullanıcı içeriği okuyor ve araştırıyorsa bu, markanın değerli bilgi sunduğu anlamına gelir. Bu sinyal, AI yüzeylerinde markanın “cevap oluşturma” potansiyelini artırır.
Visibility Intelligence İçin Kullanıcı Davranışı Analiz Yöntemleri
Kullanıcı davranışlarını ölçmek ve yorumlamak, Visibility Intelligence sisteminin en kritik aşamalarından biridir çünkü görünürlük skorunu etkileyen sinyaller büyük ölçüde davranış verilerinden beslenir. Bu nedenle web sitelerinde kullanıcı nasıl hareket ediyor, hangi noktada kararsız kalıyor, nerede sayfayı terk ediyor ve hangi elementlerle daha fazla etkileşime giriyor sorularının kesin yanıtları gerekir.
Heatmap, session recording ve davranış akışı gibi analiz yöntemleri; kullanıcı niyetini anlamada ve görünürlük performansını doğru modellemede temel araçlardır. VI bu araçlardan gelen verileri, davranış sinyallerini daha doğru yorumlamak için birleştirir ve markanın görünürlük skorunu etkileyen davranışsal içgörüler oluşturur.
Örneğin heatmap analizi, etkileşimin en yoğun olduğu alanları gösterirken session recording kullanıcıların gerçek oturum deneyimini tüm detaylarıyla ortaya çıkarır. Davranış akışı ise kullanıcıların site içinde izlediği yolculuğu anlamaya yardımcı olur. Bu üçlü analiz bir araya geldiğinde kullanıcı davranış modeli netleşir ve marka görünürlüğünü artıracak optimizasyon noktaları ortaya çıkar.
Heatmap (Isı Haritası) Sinyalleri
Heatmap analizleri, kullanıcıların bir sayfada en çok hangi alanlara tıkladığını, nereyi incelediğini ve sayfanın hangi bölümünde etkileşim yoğunlaşmasının olduğunu gösteren güçlü bir davranış sinyalidir. Visibility Intelligence, bu verileri yalnızca UX performansı için değil; aynı zamanda görünürlük sinyali olarak değerlendirir.
Kırmızı bölgeler kullanıcıların ilgi gösterdiği, sarı bölgeler orta ilgi, mavi alanlar ise değersiz görülen bölümlerdir. Bu dağılım içerik stratejisinin doğruluğunu, CTA yerleşimini, tasarım hiyerarşisini ve bilgi akışının kullanıcıya ne kadar uyduğunu anlamamıza yardımcı olur. Eğer bir sayfanın önemli bir CTA’sı mavi bölgede kalıyorsa bu, kullanıcı niyetinin yakalanamadığını gösterir.
VI analizinde heatmap sinyalleri, markanın “cevap oluşturma gücünü” etkileyen içerik değerini anlamada önemli bir rol oynar. Kullanıcıların yoğun ilgi gösterdiği içerikler, AI yüzeylerinde cevap potansiyeli taşır. Bu nedenle heatmap verileri yalnızca tasarım değil; görünürlük stratejisinin de kritik bir unsurudur.
Session Recording ile Niyet ve Engel Tespiti
Session recording, kullanıcıların web site üzerindeki tüm hareketlerini canlı olarak izlemeyi sağlayan en ayrıntılı davranış analiz yöntemidir. Kullanıcı fareyi nasıl hareket ettiriyor, hangi noktada duruyor, nerede takılıyor, formları nasıl dolduruyor, nerede kararsız kalıyor gibi tüm mikro hareketler session recording ile net şekilde görülebilir.
Visibility Intelligence açısından session kayıtları, “niyetin bozulduğu” kritik noktaları tespit etmek için kullanılır. Kullanıcı belirli bir bölümde takılıyorsa tasarım sorunu vardır; sayfada yukarı-aşağı gidip yanıt bulamıyorsa içerik akışı hatalıdır; sürekli hareket var ama tıklama yoksa yönlendirme eksiktir.
Session recording, kullanıcı davranışını anlamanın en gerçekçi yoludur çünkü tahmine değil; birebir kullanıcı deneyimine dayanır. VI bu kayıtları görünürlük skorunun davranışsal sinyal katmanına ekler. Bu sayede markanın hem dönüşüm hunisi hem AI yüzey görünürlüğü geliştirilir.
Davranış Akışı Verileri ile Niyet Segmentasyonu
Davranış akışı analizi, kullanıcıların site içinde nasıl bir yol izlediğini, hangi sayfalardan geçiş yaptığını, nerede kaybolduğunu veya dönüşüme ne zaman yaklaştığını gösteren bir hareket haritasıdır. Bu veri, kullanıcı niyeti segmentasyonu için en güçlü kaynaklardan biridir.
VI açısından davranış akışı, kullanıcıların siteyi rastlantısal mı yoksa bilinçli mi kullandığını anlamayı sağlar. Bir kullanıcı ana sayfadan direkt ürün sayfasına geçiyorsa niyeti yüksektir. Blog içeriklerinden ürün sayfalarına geçiş yoğun ise içerik → dönüşüm yolculuğu doğru çalışıyor demektir.
Bu analiz, görünürlük skorunun davranış katmanına katkı sağlar. Çünkü davranış akışı, markanın kullanıcıya ne kadar net bir yol sunduğunu gösterir. İyi bir yolculuk = yüksek niyet = yüksek görünürlük.
Davranış Verilerinin UX ve Görünürlük Tasarımına Etkisi
Kullanıcı davranış verileri, bir web sitesinin yalnızca deneyim tarafını değil; aynı zamanda görünürlük performansını da belirleyen en güçlü yapısal sinyallerdendir. Visibility Intelligence yaklaşımında davranış verileri, kullanıcıların sitedeki bilgiye nasıl ulaştığını, hangi içerikleri değerli bulduğunu ve hangi adımlarda kararsız kaldığını gösteren bir rehber olarak değerlendirilir. Bu veriler sayesinde markalar; arayüz tasarımı, içerik konumlandırması, CTA düzeni ve sayfa düzeni gibi birçok kritik alanı rasyonel bir şekilde optimize edebilir.
UX tasarımı yalnızca “güzel görünen” bir arayüz oluşturmak değildir; kullanıcı niyetini en hızlı şekilde karşılayan bilgi akışını sağlamaktır. Kullanıcı davranışı verileri, bu bilgi akışının ne kadar doğru işlediğini açık şekilde gösterir. Örneğin kullanıcılar önemli bir bilgiye ulaşmak için çok fazla scroll yapmak zorunda kalıyorsa tasarım sorunu vardır. Kullanıcılar CTA’yı fark etmiyorsa hiyerarşi sorunu oluşmuştur.
Visibility Intelligence sisteminde UX kalitesi ile görünürlük skoru doğrudan bağlantılıdır. Çünkü kullanıcı deneyimi iyileştikçe niyet sinyalleri güçlenir ve marka hem Google hem de AI tabanlı arama yüzeylerinde daha fazla görünür hale gelir. Bu nedenle UX ile davranış verilerinin birlikteliği, modern dijital görünürlük stratejisinin temel taşıdır.
Kullanıcı Odaklı Arayüz → Daha Güçlü VI Skoru
Kullanıcı odaklı arayüz tasarımı, bir web sitesinin görünürlük performansını doğrudan etkileyen en güçlü faktörlerden biridir. Çünkü kullanıcıların sitede geçirdiği süre, hangi alanlara odaklandığı ve CTA’larla etkileşime girip girmediği tamamen arayüzün kullanıcıya sunduğu konfor ve netlik ile ilişkilidir. Visibility Intelligence analizlerinde kullanıcı odaklı arayüz, güçlü niyet sinyallerinin en önemli kaynaklarından biri olarak değerlendirilir.
Örneğin net başlık yapıları, güçlü görsel hiyerarşi, kolay okunabilir metinler ve doğru konumlandırılmış CTA alanları; kullanıcının aradığı bilgiyi en hızlı şekilde bulmasına yardımcı olur. Bu durum, ziyaretçinin sayfada daha uzun süre kalmasını ve içeriğe daha fazla değer vermesini sağlar.
Mobil Kullanıcı Davranışlarının Görünürlük Analizindeki Rolü
Mobil kullanıcı davranışları, günümüzde trafiğin büyük bölümünü oluşturduğu için Visibility Intelligence analizlerinde kritik bir yere sahiptir. Mobilde kullanıcıların ekranı nasıl kaydırdığı, hangi bölümlere dokunduğu ve hangi adımlarda zorlandığı; hem UX hem de görünürlük performansını doğrudan etkiler.
Mobil deneyim kötü olduğunda kullanıcılar siteden çok hızlı çıkar, bu da niyet sinyallerinin zayıflamasına ve görünürlük skorunun düşmesine sebep olur. Örneğin mobilde butonların çok küçük olması, yazıların okunamaması, form alanlarının zor doldurulması veya sayfanın geç yüklenmesi; kullanıcı davranışını olumsuz etkileyen kritik faktörlerdir.
VI analizinde mobil davranış verileri; “erişilebilirlik”, “kullanılabilirlik” ve “niyet devamlılığı” gibi kriterlerle ölçülür. Mobilde güçlü bir davranış modeli, arama yüzeylerinde daha iyi konumlanmayı sağlar çünkü kullanıcıların memnun olduğu içerik, daha değerli kabul edilir.
Mikro Etkileşimlerin Niyet Sinyallerini Güçlendirmesi
Mikro etkileşimler, kullanıcıların web sitesindeki küçük ama kritik davranış hareketlerini ifade eder. Hover hareketleri, küçük animasyonlara tepki verme, kart açma, görsel yakınlaştırma veya ürün varyantı değiştirme gibi eylemler; kullanıcı niyetinin ne kadar güçlü olduğunu gösteren davranış sinyalleridir.
Visibility Intelligence yaklaşımında mikro etkileşimler, “kullanıcı içerikle bağ kuruyor mu?” sorusunun yanıtıdır. Kullanıcı bir içerikle ne kadar çok etkileşime giriyorsa, o sayfanın görünürlük potansiyeli o kadar artar. Çünkü bu hareketler, içeriğin değerli bulunması anlamına gelir.
Mikro etkileşimlerin güçlü olması; dönüşüm hunisinin daha sağlıklı ilerlediğini ve kullanıcının doğru bilgi akışını bulduğunu gösterir. Bu durum görünürlük skorunu yükseltir ve markanın dijital yüzeylerde daha güçlü bir pozisyona sahip olmasını sağlar.
Kullanıcı Davranışı → Dönüşüm ve Görünürlük Optimizasyonu Bağlantısı
Kullanıcı davranışları, dönüşüm optimizasyonu ile görünürlük performansı arasında doğrudan bir köprü görevi görür. Bir kullanıcı sitenizde ne kadar rahat ilerliyorsa, bilgiye ne kadar kolay ulaşıyorsa ve CTA’larla ne kadar hızlı etkileşime giriyorsa dönüşüm olasılığı o kadar artar. Bu davranışlar aynı zamanda görünürlük sinyallerini güçlendirdiği için markanın çok yüzeyli görünürlüğüne de katkı sağlar.
Visibility Intelligence sistemi, kullanıcı davranışlarını yalnızca dönüşüm engellerini belirlemek için değil; aynı zamanda görünürlük skorunu yükseltmek için de analiz eder. Çünkü kullanıcı bir sayfayı hızlı terk ettiğinde yalnızca dönüşüm kaybedilmez; aynı zamanda görünürlük sinyalleri de zayıflar. Bu durum markanın AI yüzeylerinde daha az görünmesine sebep olabilir.
Dönüşüm optimizasyonu sürecinde kullanıcı davranışı; “niyet doğruluğu”, “bilgi eşleşmesi”, “tasarım yeterliliği” ve “etkileşim potansiyeli” gibi görünürlük bileşenlerini doğrudan etkiler. Bu nedenle davranış verileri incelenerek yapılan her UX iyileştirmesi, hem dönüşümü artırır hem de görünürlüğü güçlendirir.
Dönüşüm Engellerini Belirleme
Dönüşüm engelleri, bir kullanıcının satın alma, form doldurma, teklif isteme veya iletişime geçme gibi kritik aksiyonları tamamlamasını engelleyen davranış noktalarıdır. Visibility Intelligence analizinde bu engeller, kullanıcı davranış modeli üzerindeki bozulmalarla tespit edilir.
Örneğin kullanıcı form sayfasına geliyor ancak formu yarım bırakıp çıkıyorsa bu; karmaşık alanlar, güven eksikliği, tasarım hataları veya bilgi eksikliği nedeniyle olabilir. Ya da kullanıcı CTA’ya yaklaşıyor ancak tıklamıyorsa bu, yönlendirme yetersizliği anlamına gelir. VI sisteminde dönüşüm engelleri yalnızca satış kaybına değil; görünürlük kaybına da sebep olur. Çünkü davranış sinyalleri zayıfladığı için markanın çok yüzeyli görünürlüğü de düşer.
A/B Testleri ile Davranış Tabanlı Görünürlük Artırma
A/B testleri, kullanıcı davranışlarının hangi tasarım veya içerik varyasyonunda daha güçlü olduğunu anlamak için kullanılan bilimsel bir yöntemdir. Visibility Intelligence analizinde A/B testleri, görünürlük skoruna en doğrudan etki eden iyileştirme araçlarından biridir.
Bir CTA’nın rengini, konumunu, metnini veya bir içerik bloğunun sıralamasını test etmek; kullanıcı davranışının hangi varyasyonla daha uyumlu olduğunu gösterir. Kullanıcı hangi varyasyonla daha fazla etkileşime giriyorsa o yapı görünürlük açısından daha etkili kabul edilir.
Davranış Verileriyle Huniyi Geliştirmek
Davranış verileri, dönüşüm hunisindeki her aşamanın hangi noktada güçlendirilebileceğini gösteren yol haritasıdır. Awareness → Consideration → Action döngüsünde kullanıcı davranışı ne kadar güçlü ise huni o kadar verimli ilerler.
Visibility Intelligence analizlerinde davranış verileri; kullanıcının hangi aşamada kaybolduğunu, hangi adımlarda kararsız kaldığını ve hangi sayfaların dönüşüme katkı sağladığını gösterir. Kullanıcı davranışına göre optimize edilen her adım, hem dönüşümü artırır hem görünürlüğü güçlendirir.
Kullanıcı Davranışı ve Çok Yüzeyli Visibility Intelligence İlişkisi
Kullanıcı davranışı, markanın yalnızca websitesindeki performansını değil; Google, YouTube, ChatGPT, Gemini, Perplexity gibi tüm dijital yüzeylerdeki görünürlüğünü belirleyen ana sinyaldir. Çünkü tüm bu platformlar; kullanıcıların içeriğe nasıl tepki verdiğini, bilgiyi ne kadar değerli bulduğunu ve içerikle ne kadar etkileşime geçtiğini anlamaya çalışır.
Visibility Intelligence sisteminde kullanıcı davranışı; “cevap oluşturma potansiyeli”, “içerik doğruluğu”, “niyet eşleşmesi” ve “etkileşim yoğunluğu” gibi görünürlük bileşenlerine doğrudan etki eder.
- Güçlü kullanıcı davranışı → güçlü sinyal → yüksek görünürlük döngüsü oluşur.
- Zayıf kullanıcı davranışı → düşük sinyal → düşük görünürlük oluşturur.
Kullanıcı davranışlarının çok yüzeyli görünürlüğe etkisi şu noktalarda ortaya çıkar:
- Kullanıcı içerikte ne kadar ilerliyorsa içerik AI yüzeylerinde o kadar değerli görünür.
- Tıklama sinyalleri güçlü ise hiyerarşi doğru kurulmuştur.
- Etkileşim yoğunluğu artıyorsa kullanıcı niyeti karşılanmış demektir.
- Scroll derinliği arttıkça içerik değeri yükselir.
- Mikro etkileşimler güçlendikçe AI yüzeylerindeki görünürlük skoru artar.
Bu nedenle kullanıcı davranışı, modern görünürlük stratejisinin hem temel verisi hem sonuç belirleyicisidir.
