Yapay Zekâ Aramalarında Görünürlük Nasıl Ölçülür

Google, hangi sayfaların kendi üretken yapay zekâ özelliklerinde göründüğünü Search Console üzerinden raporluyor; bu, tek başına doğrulanabilir bir veri kaynağı. ChatGPT, Perplexity gibi diğer motorlar için ise böyle kapsamlı, sahibi doğrulanmış bir rapor şu an genel olarak sunulmuyor; bu motorlarda görünürlük büyük ölçüde elle, sorgu deneyerek gözlemleniyor.

Bu yüzden 'yapay zekâ görünürlüğü arttı' gibi tek bir cümle genelde yeterince net değil; hangi motorda, hangi sorguda, hangi tarihte arttığı belirtilmeden bu cümle bir ölçüm değil bir izlenim oluyor.

Bir dil okulunda gördüğümüz sahne: yönetici 'ChatGPT'de arandığımızda çıkıyor muyuz' sorusuna cevap ararken her seferinde farklı bir cihazdan, farklı bir hesapla soruyor, sonuçların neden değiştiğini anlayamıyordu. Karar kriteri şu: aynı sorguyu farklı oturumlarda tekrarlamak bile farklı sonuç verebiliyor, bu yüzden tek bir gözlemden genel bir sonuç çıkarmak yerine birden fazla denemenin ortalamasına bakmak gerekiyor.

Bu rapor, bir sayfanın Google'ın üretken yapay zekâ özelliklerinde (AI Overviews, AI Mode) aldığı gösterimi zaman içinde, ülkeye ve cihaza göre kırarak gösteriyor. 'Sayfalar' boyutu, bir özelliğin yönlendirdiği nihai URL'yi (varsa yönlendirmeler sonrası) baz alıyor.

Bu veri, klasik arama performans raporuyla birlikte okunduğunda anlamlı hâle geliyor: bir sayfanın gösterimi artıyor ama tıklaması sabitse, sayfa görülüyor ama tercih edilmiyor demektir; bu genelde başlık ve açıklamanın gözden geçirilmesi gereken bir işaret.

Bir catering firmasında gördüğümüz sahne: raporda bir sayfanın gösterimi aniden artmıştı ama tıklama hiç değişmemişti; ekip önce bunu bir hata sandı, sonra sayfanın özet içinde yeterince ikna edici görünmediğini fark etti. Karar kriteri şu: gösterim artışı tek başına iyi haber değil, tıklamayla birlikte okunmadığı sürece bir eksikliği de gizleyebiliyor.

Search Console kapsamayan motorlar için en somut yöntem, gerçek müşteri sorularından oluşan sabit bir sorgu seti kurmak.

Bir hukuk bürosunda gördüğümüz sahne: sorgu setini yalnız ortak kurdu, müşteri hizmetlerine hiç danışmadı; sonuçta sorular avukatın kullandığı terimlerle yazılmıştı, müşterinin gerçekte sorduğu cümlelerle değil. Karar kriteri şu: sorgu seti kurulurken müşteriyle doğrudan temas eden ekibe danışmak, masa başında tahmin etmekten çok daha güvenilir bir sonuç veriyor.

• Müşterilerin gerçekten sorduğu 15-20 soruyu (fiyat, hizmet kapsamı, konum gibi) bir listeye yazın.
• Bu soruları ChatGPT, Perplexity ve Google AI Mode'a aynı ayda, aynı sırayla sorun.
• Her sonuçta markanızın adının geçip geçmediğini, hangi sayfanın kaynak gösterildiğini not edin.
• Bu kaydı bir tabloya (tarih, motor, sorgu, sonuç, kaynak sayfa) düzenli işleyin.
• Bir ay sonra aynı sorguları tekrarlayıp önceki kayıtla karşılaştırın, değişimi tabloya ekleyin.

Kaydedilecek en temel dört alan şunlar: tarih, kullanılan motor, sorulan soru, markanın görünüp görünmediği ve hangi sayfanın kaynak gösterildiği. Bu dört alan olmadan bir karşılaştırma yapmak mümkün değil.

Karşılaştırma yaparken aynı motoru aynı motorla, aynı sorguyu aynı sorguyla kıyaslamak gerekiyor; ChatGPT'deki bir sonuçla Google AI Mode'daki bir sonucu tek bir sayıda birleştirmek yanıltıcı oluyor, çünkü ikisi farklı mekanizmalarla çalışıyor.

Bir emlak danışmanlığında gördüğümüz sahne: pazarlama ekibi her ay farklı sorularla farklı motorları deniyor, sonucu hafızada tutmaya çalışıyordu; bir yıl sonra 'daha çok görünüyoruz' hissi vardı ama bunu gösteren tek bir kayıt yoktu. Karar kriteri şu: bir gözlem, tabloya yazılmadığı sürece bir ölçüm değil bir izlenimdir; izlenimle karar almak, üç ay sonra hangi değişikliğin işe yaradığını geriye dönük göstermeyi imkânsız kılıyor.

Bir zemin kaplama üreticisinde gördüğümüz sık hata, sorgu setini bir kere deneyip 'görünüyoruz' sonucuna varmak; bir ay sonra aynı sorgular sorulmadığı için değişimin fark edilmemesi.

Bir diğer hata, yalnız yapay zekâ görünürlüğüne bakıp klasik Search Console verisini tamamen bırakmak; ikisi aynı sağlıklı sitenin farklı yansımaları, biri diğerinin yerine geçmiyor.

Üçüncü sık hata, sorgu setini yalnızca kendi markanızın adıyla sınırlamak; müşterinin markanızı hiç bilmeden sorduğu genel bir soruda ('İstanbul'da güvenilir bir zemin kaplama ustası kim' gibi) rakiplerin çıkıp çıkmadığını da aynı sette izlemek gerekiyor.

Bu düzeyde bir ölçüm her işletme için gerekli değil. Tek bir hizmeti, dar bir bölgede sunan, rekabetin sınırlı olduğu küçük bir işletme için aylık sorgu seti kurmak, kazanacağı bilgiye göre orantısız bir emek olabilir; böyle bir işletme için üç ayda bir kısa bir manuel kontrol yeterli kalabiliyor.

Karar kriteri şu: rekabetin yoğunluğu ve markanın büyüme hızı. Birden fazla şehirde büyüyen, rekabetin sık değiştiği bir sektördeki işletme için düzenli ölçüm gerçek bir yön verici; yıllarca aynı müşteri kitlesine hizmet veren, rakip sayısı sabit bir işletme için bu yatırımın önceliği daha düşük.

Bir işletme henüz temel görünürlüğü (Google İşletme Profili, tutarlı iletişim bilgisi) kurmamışsa da öncelik orada olmalı; ölçüm, zaten var olan bir görünürlüğün nasıl değiştiğini izler, henüz kurulmamış bir görünürlüğü yaratmaz.