Yapay zekâ aramalarında görünmek: ne işe yarıyor, ne yaramıyor?

Son iki yılda yeni bir hizmet kalemi belirdi: GEO, AEO, "yapay zekâ optimizasyonu". İsimler değişiyor, vaat aynı: ChatGPT ve Google'ın yapay zekâ özetlerinde markanızı kaynak gösterteceğiz.

Bu yazıda ne bildiğimizi ve ne bilmediğimizi ayırarak yazacağız. Çünkü bu alanda satılanların önemli bir kısmının arkasında ölçüm yok.

Önce şu ikisini ayıralım

Ortada birbirine karıştırılan iki ayrı mekanizma var.

ChatGPT'nin "bilgisi" ile ChatGPT'nin web'de arayıp size gösterdiği kaynak aynı şey değil. Bugün etkileyebileceğiniz yer ikincisi: soru sorulduğunda arama yapan sistemler, sizin sayfanızı bulup okuyabiliyor mu ve okuduğunda alıntılanabilir bir şey buluyor mu?

Bu da şu anlama geliyor: yapay zekâ görünürlüğünün büyük bölümü hâlâ klasik arama görünürlüğünün üstüne kuruluyor. Aramada hiç çıkmayan bir sayfa, getirme aşamasında da genellikle bulunmuyor.

llms.txt işe yarıyor mu?

Hayır, en azından Google tarafında yaramıyor. Google Search, yapay zekâ özellikleri için yayımladığı yönlendirmede llms.txt dosyasının AI Overviews, AI Mode ya da diğer üretken arama özellikleri için gerekmediğini açıkça belirtti.

Yani bu dosyayı hazırlamak ve güncel tutmak için harcanan emek, Google tarafında karşılığı olmayan bir emek. Biz yine de üretiyoruz, çünkü maliyeti birkaç dakika ve bazı üçüncü parti araçlar okuyor. Ama bunu "yapay zekâ optimizasyonu" diye faturalandırmak dürüst olmaz.

Şema eklemek alıntı sayısını artırıyor mu?

Bu soru Mayıs 2026'da ölçüldü. 11 Mayıs 2026'da yayımlanan Ahrefs çalışmasında, Ağustos 2025 ile Mart 2026 arasında sayfalarına JSON-LD şema ekleyen 1.885 sayfa, yaklaşık 4.000 kontrol sayfasıyla karşılaştırıldı.

Sonuç: üç platformda da alıntı sayısındaki değişim istatistiksel olarak anlamlı çıkmadı. Google AI Overviews tarafında alıntılar hafifçe azaldı, AI Mode ve ChatGPT tarafında hafifçe arttı; hiçbiri anlamlılık eşiğini geçmedi.

Bunun pratik karşılığı şu: zaten görünen bir sayfaya şema eklemek, alıntılanma sayısını ölçülebilir biçimde artırmıyor. Şemayı yine yazıyoruz, çünkü zengin sonuçlar (yıldız, SSS açılımı, ekmek kırıntısı) için gerekiyor ve maliyeti düşük. Ama yapay zekâ görünürlüğünün anahtarı diye sunmuyoruz.

Bir ayrıntı daha: sayfayı anlık olarak getirip okuyan üçüncü parti modeller, genellikle görünür HTML metnini okuyor. Metniniz görselin içindeyse ya da yalnızca JavaScript çalıştıktan sonra beliriyorsa, orada yoksunuz demektir.

O zaman gerçekten ne işe yarıyor?

Elimizde kesin kanıt olmayan bir alanda konuşuyoruz, bunu baştan kabul edelim. Ama mekanizmadan çıkarılabilecek makul şeyler var:

Alıntılanabilir cümleler. Bir tanımı tek cümlede, bağlamdan koparıldığında da anlaşılacak biçimde yazmak. Üç paragrafa yayılmış bir açıklamadan alıntı çıkmıyor.

Soru biçiminde başlıklar. İnsanlar yapay zekâ araçlarına tam cümleyle soru soruyor. Sayfanızdaki başlık o soruya benziyorsa eşleşme ihtimali artıyor.

Tarihli ve kaynaklı veri. "Mart 2026 çekirdek güncellemesi 8 Nisan'da tamamlandı" cümlesi alıntılanabilir. "Google sık sık güncelleme yapıyor" cümlesi değil.

Gerçek tablo ve liste etiketleri. Görsel olarak tablo gibi duran ama div'lerden oluşan yapılar okunmuyor.

Başkasında olmayan bilgi. Kendi projelerinizden çıkan süreler, kendi ölçümleriniz, sizin sektörünüzde kimsenin yazmadığı ayrıntılar. İnternette zaten on kez yazılmış bilgiyi on birinci kez yazmak, hiçbir modele sizi tercih ettirmez.

Sunucu tarafında üretilen sayfa. İçeriğin ilk HTML yanıtında bulunması.

Bu listeye bakınca fark edeceğiniz şey şu: hepsi zaten iyi içerik yazmanın kuralları. SEO rehberimizde anlattığımız işin devamı, ayrı bir disiplin değil.

Görünürlük nasıl ölçülür?

Burada dürüst olmak gerekiyor: ölçüm araçları henüz zayıf.

Search Console, AI Mode'dan gelen tıklamaları performans raporundaki genel arama verisine katıyor; ayrı bir kırılım vermiyor. Yani "yapay zekâ özetinden kaç kişi geldi" sorusunun net bir cevabı panelde yok.

Yapılabilecekler:

• GA4 tarafında yönlendiren kaynak olarak yapay zekâ araçlarının alan adlarını filtreleyip gelen trafiği ayrı izlemek
• Kendi ana sorularınızı düzenli aralıklarla araçlara sorup kimin kaynak gösterildiğini elle kaydetmek
• Gösterim sabitken tıklama oranının düştüğü sorguları izlemek

Son madde, sıfır tıklamalı aramaların etkisini görmenin en pratik yolu. Kullanıcı cevabı sonuç ekranında alıp siteye hiç girmiyorsa gösterim durur, tıklama düşer.

Trafik düşerse ne yapmalı?

Bilgi amaçlı sorguların bir bölümünü kaybetmek artık gerçek bir olasılık. "Web sitesi nedir" sorusunun cevabını almak için kimse siteye girmeyebilir.

Bunun karşısında yapılacak şey içerik üretmeyi bırakmak değil, ağırlığı kaydırmak: tanım sorularından karar sorularına. Fiyat aralıkları, karşılaştırmalar, seçim kriterleri, mevzuat gereklilikleri. Bunlar için insanlar hâlâ kaynağa gidiyor, çünkü para harcayacakları bir karar veriyorlar.

Hangi sorguların hangi niyeti taşıdığını ayırmanın yolunu anahtar kelime yazımızda anlattık.

Neye para vermeyin?

Bu alanda satılan paketlerin bir kısmı şunu vaat ediyor: "ChatGPT'de markanızı ilk sırada gösteririz." Böyle bir sıralama mekanizması yok. Modelin cevabı her sorguda, her oturumda değişebiliyor ve bunu kimse dışarıdan garanti edemez.

Şüpheyle bakılması gerekenler:

• Yapay zekâ araçlarında sıralama ya da görünme garantisi
• llms.txt kurulumunu ana hizmet kalemi olarak satan teklifler
• Ölçüm yöntemini açıklamadan "AI görünürlüğünüzü %X artırdık" diyen raporlar
• Yapay zekâya yazdırılmış, toplu üretilmiş içerikle bu işi çözeceğini söyleyen planlar

Sonuncusu özellikle ters tepiyor: toplu üretilmiş, özgünlüğü olmayan içerik son çekirdek güncellemelerin doğrudan hedefinde.

Kısa özet

Yapay zekâ aramalarında görünmenin bugün bilinen yolu, iyi bir sayfa yazmak ve o sayfayı makinenin okuyabileceği biçimde sunmaktan geçiyor. Teknik ek işler (şema, llms.txt, sunucu tarafı render) maliyeti düşük olduğu için yapılır, ama sihirli çözüm değildir.

Bu konudaki duruşumuzu SSS sayfamızda ve SEO hizmet sayfamızda da aynı şekilde yazdık. Birileri size bundan daha iddialı bir şey söylüyorsa, ölçümü nereden geldiğini sorun.