Google AI Modu Optimizasyonu: Yanıttaki 1-3 Kaynaktan Biri Olmak

AI Modu Türkiye'de ne zaman açıldı?

Google, AI Modu ve AI Bakışı özelliklerini Türkiye'de 18 Şubat 2026tarihinde kullanıma açtı. Duyuruyu Google Türkiye Ülke Direktörü Mehmet Keteloğlu yaptı. Açılım kademeli yapıldı: Android ve iOS için Google uygulaması ile arama sonuçları sayfası üzerinden. İki özellik de Gemini 3 model ailesine dayanıyor ve metin, ses ve kamera girdisini birlikte işleyebiliyor.

Tarihin neden bu kadar önemli olduğu, GEO danışmanlığı tarafında Şubat'tan bu yana bakılan her projede aynı biçimde ortaya çıkıyor. Google, AI Modu'nu 180'i aşkın ülkeye açtığı dalgada Türkiye'yi kapsam dışında bırakmıştı. Türkçe konuşan kullanıcı, dünyanın geri kalanı bu arayüzü aylardır kullanırken geleneksel sonuç sayfasında kaldı. Şubat 2026'ya kadar Türkçe bir sorgunun AI Modu yanıtında hangi kaynağın çıkacağını test etmenin pratik bir yolu bile yoktu.

Bunun doğrudan sonucu şu: Türkçe içerik üreticilerinin ezici çoğunluğu bu yüzey için hiçbir hazırlık yapmadı. İngilizce pazarda 2025 boyunca olgunlaşan taktikler — bölüm bazlı cevap yapısı, varlık bağlama, makine okunur işaretleme — Türkçe sitelerin büyük bölümünde henüz uygulanmamış durumda.

Gecikmenin ikinci sonucu daha az konuşuluyor: model, Türkçe bir soruyu yanıtlarken çekebileceği Türkçe kaynak havuzunun sığ olduğu bir alanda çalışıyor. Bir konuda doyurucu Türkçe kaynak bulamadığında ya İngilizce içeriğe yaslanıyor ya da elindeki zayıf Türkçe materyalden yanıt kuruyor. İkinci durum sizin için açık bir kapı.

Zaman aralığı sınırsız değil. Büyük Türk yayıncıları ve kurumsal markalar bu yüzeye Şubat'tan bu yana yatırım yapmaya başladı; on iki ay sonra tablo bugünkü kadar boş olmayacak.

Lansmanın bir ayrıntısı stratejik olarak fazla konuşulmadı: duyuruda AI Modu ve AI Bakışı aynı anda açıldı. Yani Türkiye'de iki yüzey aynı gün devreye girdi ve kullanıcı davranışı ikisi arasında henüz oturmadı. Bu, hangi yüzeyin hangi sorgu tipinde tetiklendiğini gözlemlemek için elverişli bir dönem — kalıplar sabitlendikten sonra aynı gözlemi yapmak çok daha zor olacak.

Google AI Modu nedir ve geleneksel aramadan farkı ne?

AI Modu, tek bir sorguya karşılık arka planda birden çok paralel arama tetikleyen, Gemini destekli uçtan uca bir arama deneyimi. Geleneksel sonuç sayfasının on mavi bağlantısı burada yok; yerine konuşmaya dayalı, ayrı bir sekmede açılan bir arayüz var. Yanıt gövdesinde tipik olarak 1-3 kaynak gösteriliyor, kalanı bir açılır katmanın arkasında duruyor.

AI Modu, ABD'de Mayıs 2025'te yayına girdi ve orada milyonlarca kullanıcı için varsayılan arama deneyimi konumuna geldi. Türkiye lansmanı bundan yaklaşık dokuz ay sonra, Şubat 2026'da gerçekleşti — iki tarihi karıştırmamak gerekiyor, çünkü ABD pazarına ait davranış ve CTR verilerinin Türkiye'ye birebir taşınacağını gösteren bir şey henüz yok.

Arayüz farkının pratik karşılığı şu: kullanıcı AI Modu sekmesine geçmek için bilinçli bir hareket yapıyor. Bu, kullanıcı tabanının kendiliğinden bölündüğü anlamına geliyor. Sekmeye geçenler genellikle daha uzun, daha karmaşık, tek bir bağlantıyla karşılanamayacak sorular soruyor. Karar aşamasına yakın kullanıcı profili burada yoğunlaşıyor. Sizin için bu, hacim kaybının bir bölümünün niteliğe dönüşebileceği anlamına gelir — ama yalnızca yanıtın içinde görünüyorsanız.

AI Modu ile AI Bakışı arasındaki fark ne?

İkisi farklı yüzey ve farklı mekanik. AI Bakışı (AI Overviews) klasik sonuç sayfasının üstünde beliren bir özet bloğu; altında organik sonuçlar ve reklamlar duruyor. AI Modu ise ayrı bir sekme — organik liste de reklam da yok, yalnızca üretilen yanıt ve içine gömülü birkaç kaynak var. Optimizasyon mantıkları örtüşüyor, ölçüm mantıkları örtüşmüyor.

Tablodaki iki satır diğerlerinden daha belirleyici: reklamın olmaması ve kaynak sayısının 1-3'e inmesi. AI Bakışı'nda reklam yer alırken AI Modu tamamen reklamdan arındırılmış durumda. Bunun anlamı, bu yüzeyde para ile görünürlük satın alma seçeneğinizin bulunmaması. Organik kaynak olmak tek yol.

İki yüzeyi ayrı ele almak gerekiyor çünkü ölçüm araçları da farklı davranıyor. AI Bakışı'ndaki görünürlüğün mekaniğini ve o yüzeye özgü taktikleriAI Bakışı sayfasında ayrıntılı olarak ele aldım; bu sayfa AI Modu'na, yani reklamsız ve sohbet tabanlı olan tarafa odaklanıyor. Aynı içerik iki yüzeyde birden çalışabilir, ama bunu varsaymak yerine ayrı ayrı test etmek gerekiyor.

Fan-out mekaniği: AI Modu içeriğinizi nasıl değerlendiriyor?

AI Modu sorgunuzu tek bir arama olarak işlemiyor. Arka planda query fan-out adı verilen teknikle soruyu alt konulara bölüp bunları eş zamanlı araştırıyor. Belgelenmiş bir örnekte tek bir kullanıcı sorgusu 16 ayrı arama tetikledi. Yani sayfanız tek bir açıdan değil, onlarca açıdan taranıyor ve her açı ayrı bir eleme aşaması.

Paralel aramalar bittiğinde sistem durmuyor. Topladığı bilgilerden yapılandırılmış bir mantık zinciri kurup yanıtı bu adımlara göre doğruluyor. Bir sayfanın alıntılanması için hem ilgili alt soruları karşılaması hem de bu soruların birbirine bağlanan mantığını desteklemesi gerekiyor. Bir alt soruya iyi cevap veren ama zincirin geri kalanıyla ilişkilenmeyen sayfa, o zincirde kendine yer bulamıyor.

Fan-out'un ayrıntılı mekaniğini ve hangi sorgu tiplerinin kaç dala bölündüğünüquery fan-out sayfasında ayrıca işledim.

Türkçe bir sorgunun nasıl dağıldığına dair örnek

Mekaniği somutlaştırmak için "küçük işletme için hangi ön muhasebe programı uygun" tipinde bir Türkçe sorguyu düşünün. Bu tek cümle model tarafından birbirinden bağımsız çalışan alt sorulara dağıtılıyor: fiyat aralıkları neler, e-fatura entegrasyonu hangi üründe var, mali müşavir erişimi nasıl çalışıyor, kaç kullanıcıya kadar ölçekleniyor, veri taşıma zor mu, Türkiye mevzuatına uyumlu mu. Altı ayrı alt soru, altı ayrı arama.

Şimdi kendi sayfanıza bu gözle bakın. Yalnızca fiyat karşılaştırması yapan bir sayfa bu zincirin tek halkasında görünebilir, o da yanıtın küçük bir bölümünde. Mevzuat uyumu ve veri taşıma gibi halkalarda ise hiç yok. Yanıtın gövdesindeki 1-3 kaynaktan biri olmak, genellikle birden çok halkada birden görünmeyi gerektiriyor.

Buradan çıkan pratik iş şu: hedef sorgunuzu bir kez yazıp bırakmak yerine, o sorgunun bölüneceği alt soruları elle listeleyin ve her birinin sitenizde bir karşılığı olup olmadığını işaretleyin. Karşılığı olmayan her satır ya yeni bir bölüm ya da yeni bir sayfa demektir. Bu egzersizi yapan Türkçe site sayısı şu anda çok az.

Kullanıcıların ne sorduğu tarafında NP Digital'in araştırması iki bulgu veriyor: kullanıcıların %72'si çok spesifik, "tam olarak istediğim şey" diye tarif edilebilecek sorgular giriyor; %76'sı daha insani ve konuşma tarzı etkileşimi tercih ediyor. Her iki rakam da araştırmayı yapan ajansın kendi ölçümü, bağımsız doğrulaması yok. Yine de yönü net: teknik doğruluk ile doğal dil aynı metinde bulunmak zorunda.

Hub-and-spoke kümeleri tam burada devreye giriyor. Dar bir konuyu derinlemesine ele alan site, geniş bir alanı yüzeysel kapsayan siteye göre daha otoriter kabul ediliyor. Deep Search tarafında ise çok kaynaklı ve semantik açıdan zengin sayfalar tercih ediliyor. Bunun site mimarisindeki karşılığı, birbirine link vermeyen konu siloları değil, iç bağlantılarla örülmüş içerik kümeleri —topikal otorite kurmanın klasik yöntemi burada doğrudan işe yarıyor.

Fan-out'un içerik biçimine dair bir sonucu daha var: sayfanın parçalara ayrılabilir olması gerekiyor. Model sayfanızın tamamını değil, alt sorguya karşılık gelen bölümünü çekiyor. Uzun ve başlıksız bir metin bloğu bu işlem için kötü bir aday.İçerik chunking bu yüzden kozmetik bir düzenleme değil, doğrudan alıntılanabilirlik meselesi.

AI Modu'nda kaynak olmak için ne yapmalısınız?

Beş müdahale alanı var: yapılandırılmış veriyi kurmak, marka varlığınızı platformlar arasında bağlamak, her bölümü bağımsız cevap olarak yazmak, içeriği atıf alınabilir hale getirmek ve metni görsel-video sinyalleriyle desteklemek. Sıralama önemli — şemasız bir sayfada geri kalan dördü çok daha yavaş sonuç veriyor.

Yapılandırılmış veriyi önce kurun

Aiso'nun ölçümüne göre yapılandırılmış veri kullanan sayfalarda dil modellerinin veri çıkarma kalitesi %30 artıyor. Bu bir satıcı ölçümü; rakamın kendisinden çok yönü anlamlı. Başlangıç için en yüksek getirili üç tür FAQPage, HowTo ve Article. Bu üçü kurulmadan diğer şema türlerine geçmenin pratik bir faydasını görmedim.Yapay zeka için schematarafında hangi alanların gerçekten okunduğu ayrı bir konu.

sameAs ve IPTC işaretlemesini birlikte kullanın

sameAs özelliğiyle farklı platformlardaki marka kimliklerinizi — LinkedIn, Wikipedia, Wikidata, sektör dizinleri — tek bir varlığa bağlayın. Buna ek olarak yapay zeka üretimli görsel ve metinler için IPTCDigitalSourceTypeTrainedAlgorithmicMedia meta verisini ekleyin. İlki Knowledge Graph tarafında kimliğinizi netleştiriyor, ikincisi içerik kökeni konusunda şeffaflık sinyali veriyor. Türkçe pazarda sameAs zincirini eksiksiz kuran site sayısı çok düşük; bu, düşük maliyetli bir ayrışma noktası.Entity SEO çalışmasının teknik ayağı büyük ölçüde budur.

Her H2'yi bağımsız bir soru-cevap olarak yazın

Yapay zeka sistemleri makalenin tamamını özetlemek yerine tek tek bölümleri çekiyor. Bunun yazım kuralına çevrilmiş hâli şu: her H2 altındaki ilk paragraf, o başlıktaki soruya doğrudan cevap vermeli ve bir önceki bölümü okumamış birine anlamlı gelmeli. "Yukarıda anlattığımız gibi" ile başlayan bir paragraf, çekildiği yerde anlamsız bir parça hâline geliyor.

Bu sayfadaki her bölümün altındaki kısa cevap paragrafları da aynı mantıkla yazıldı. Test etmesi kolay: bölümü tek başına kopyalayıp okuyun, cevap ayakta kalıyor mu?

İçeriği atıf alınabilir hâle getirin

İsimli yazar, açık kimlik bilgisi ve dış kaynaklara verilen atıf içeren sayfaların kaynak gösterilme olasılığı belirgin biçimde daha yüksek. Birincil araştırmanız veya özgün veriniz varsa bunu makalenin dip notlarında değil üst kısmında belirtin. Anonim, yazarsız, "içerik ekibi" imzalı metinler bu yarışta geride kalıyor —E-E-A-T sinyalleri AI Modu tarafında klasik sıralamadaki kadar dolaylı değil, doğrudan bir eleme kriteri gibi çalışıyor.

Yapısal ve multimedya sinyallerini tamamlayın

isAccessibleForFree, inLanguage vecontentLocation etiketleri içeriğin daha hassas kategorize edilmesini sağlıyor. Türkçe içerik için inLanguage: "tr-TR" vecontentLocation özellikle önemli, çünkü modelin Türkiye bağlamına ait bir soruya Türkçe kaynak ararken kullandığı ayırt edici sinyaller arasında. Metin içeriklerin yüksek kaliteli görsel ve videoyla desteklenmesi, somut veri noktası barındırması da AI Modu için doğrudan önerilen bileşenler arasında sayılıyor.

En sık gördüğüm dört hata

Birincisi, cevabı gömmek. Sayfa doğru bilgiyi içeriyor ama bilgi üçüncü ekranın ortasında, bir anekdotun arkasında duruyor. Model o paragrafa ulaşıyor ancak parçayı tek başına çektiğinde anlamlı bir cevap elde edemiyor.

İkincisi, terim kayması. Aynı sayfada "AI Modu", "yapay zeka modu" ve "Google AI Mode" dönüşümlü kullanılıyor. Bunu üslup zenginliği sanmak yaygın; oysa varlık çözümlemesi açısından üç ayrı dizgi üretiyor ve sinyali bölüyor.

Üçüncüsü, tarih ve kaynak belirsizliği. "Son araştırmalara göre" ile başlayan bir cümle insan okur için idare eder, makine için doğrulanamaz bir iddiadır. Tarihi, kurumu ve mümkünse bağlantıyı yazmak alıntılanma olasılığını doğrudan etkiliyor.

Dördüncüsü, şemayı içerikten kopuk kurmak. Sayfada görünmeyen bir soruyu FAQPage şemasına eklemek fayda değil risk üretir; Google bunu yapılandırılmış veri ihlali sayıyor. Şema sayfanın aynası olmalı, süslemesi değil.

Türkçe sorgularda rekabet neden bu kadar seyrek?

Türkiye açılımı Şubat 2026'da yapıldığı için Türkçe içerik üreticilerinin bu yüzeye hazırlanma süresi olmadı. İngilizce pazarda 2025 boyunca standartlaşan şema, varlık ve bölüm yapısı pratikleri Türkçe sitelerin büyük bölümünde hâlâ uygulanmamış durumda. Model ise Türkçe bir soruya cevap verirken çekebileceği nitelikli Türkçe kaynak havuzunun sığ olduğu bir alanda çalışıyor.

Bu boşluğun her sektörde aynı büyüklükte olmadığını söylemek gerekiyor. Somut veri yerine uygulama muhakemesiyle konuşuyorum: aşağıdaki ayrım ölçülmüş bir sıralama değil, Türkçe sonuçlarda gözlemlenen içerik yoğunluğuna dayanan bir okuma.

Boşluğun en geniş olduğu alanlar

B2B yazılım, üretim ve endüstriyel tedarik tarafında Türkçe içerik neredeyse tamamen ürün sayfalarından ibaret. Bir satın alma sorumlusunun sorduğu "hangi durumda hangi çözüm" sorusuna cevap veren Türkçe kaynak sayısı çok az; model bu boşlukta ya İngilizce kaynağa gidiyor ya da elindeki en yakın Türkçe sayfayı kullanıyor. Aynı durum hukuk, muhasebe ve mevzuat yorumu için de geçerli — üstelik burada mevzuatın Türkiye'ye özgü olması İngilizce kaynağa kaçış seçeneğini de ortadan kaldırıyor.

Sağlık, finans ve sigorta tarafında tablo farklı. İçerik hacmi yüksek ama kalite dağılımı çok geniş, kimliği belirsiz yayıncı sayısı fazla. Bu, isimli uzman yazar ve kurumsal kimlik gösterebilen markalar için avantaj — çünkü YMYL konularında model kaynak seçerken kimlik sinyallerine daha çok yaslanıyor.

Boşluğun daha dar olduğu alanlar

Seyahat, yemek tarifi ve genel tüketici teknolojisi kategorilerinde Türkçe içerik arzı zaten yoğun. Buralarda AI Modu görünürlüğü kazanmak, ince bir kategoride kazanmaktan belirgin biçimde daha maliyetli. Sıfırdan girilecek alan olarak önermem.

Nerede olursanız olun, Türkçe için geçerli tek bir öncelik var: konuyu Türkçe terminolojiyle, Türkiye bağlamındaki örneklerle ve tek bir tutarlı terim setiyle yazmak. Aynı kavramı bir paragrafta "AI Modu", diğerinde "yapay zeka modu" diye yazan sayfa kendi varlık sinyalini bölüyor.

AI Modu'ndaki görünürlüğünüzü nasıl test edersiniz?

Otomatik bir rapor beklemeyin — Search Console AI Modu tıklamalarını ayrıştırmadığı için ilk ölçüm elle yapılıyor. Yöntem şu: hedef sorgularınızı bir listeye çıkarın, her birini AI Modu sekmesinde çalıştırın, yanıtta gösterilen kaynakları ve markanızın metin içinde anılıp anılmadığını kaydedin. Ayda bir tekrarlanan bu tablo, herhangi bir araçtan daha güvenilir bir başlangıç noktası veriyor.

Kayıt tutarken iki şeyi ayırmak gerekiyor: bağlantı olarak kaynak gösterilmek ve metnin içinde marka olarak anılmak. İkisi farklı kazanımlar. Bağlantı trafik getirebilir; marka anılması getirmez ama sonraki sorgularda ve diğer platformlarda birikimli etki yaratır. Yalnızca birincisini ölçen bir tablo, çalışmanın etkisinin bir bölümünü görünmez kılıyor.

Testi yaparken oturumu kişiselleştirmeden arındırın. Kendi sitenizi düzenli ziyaret eden bir hesapla yapılan sorgu size gerçekte olduğundan daha iyimser bir tablo gösterebilir.

Neyi kaydetmeye değer?

Her sorgu için yanıtta görünen kaynakların alan adları, markanızın geçip geçmediği, yanıtın hangi alt soruları kapsadığı ve sizin sayfanızın hangi alt soruda karşılık verebileceği. Dördüncü sütun en değerlisi, çünkü doğrudan içerik planına dönüşüyor — eksik kalan alt soru, yazılacak bir sonraki bölümdür.

Türkiye açılımı yeni olduğu için bu tabloyu tutan marka sayısı az. Altı ay sonra elinizde kimsede olmayan bir zaman serisi olacak; bu, hem içerik kararlarını hem de bütçe savunmasını kolaylaştırıyor.

Trafik düşerken gelir artabilir mi? Yeni KPI çerçevesi

Tıklama sayısı artık tek başına bir başarı göstergesi değil. AI yanıtları bilgilendirici sorgularda tıklamayı ciddi biçimde azaltıyor, ancak yanıt içinde kaynak gösterilen sitelere gelen ziyaretçilerin daha derin oturum ürettiğine dair bulgular var. Doğru çerçeve, tıklama hacmini dönüşüm oranı ve oturum derinliğiyle birlikte okumak.

En çok dolaşan iki vakayla başlayalım. NerdWallet 2024'te aylık trafiğinin %20'sini kaybetti, aynı dönemde %35 daha fazla gelir elde etti. HubSpot da benzer bir tablo çizdi. Bu rakamlar ilgi çekici ama tek yönlü okunmamalı: buradan "AI trafiği geliri artırıyor" sonucu çıkmaz. Aynı dönemde iki şirketin de fiyatlandırması, ürün karması, reklam ortaklıkları ve pazarlama harcaması değişti. Elimizdeki şey nedensellik değil, korelasyon — ve iki şirketlik bir örneklem.

Vakaların gerçek değeri başka yerde: "trafik düştüyse iş kötüye gitti" varsayımının otomatik doğru olmadığını gösteriyorlar. Raporlamanızda tek metrik trafikse, bu tip bir dönemi yanlış okuma riskiniz yüksek.

CTR tarafındaki tablo daha net. AI Bakışı tetikleyen sorgularda tıklama oranı ortalama %34,5 düşüyor; bazı sorgu türlerinde düşüş %64'e kadar çıkıyor. Ama sorgu tipi burada belirleyici bir ayrım yaratıyor: en sert darbeyi bilgilendirici sorgular alıyor, gezinme ve işlemsel sorgular çok daha az etkileniyor. Bu rakamların İngilizce sorgu setlerinden geldiğini not etmek gerekiyor; Türkçe için karşılaştırılabilir bir ölçüm henüz kamuya açık değil.

Ölçümdeki kör nokta

Google Search Console AI Bakışı ve AI Modu dokunma noktalarını toplam rakamların içinde sayıyor, ancak veriyi kaynak yüzeyine göre filtrelemenize izin vermiyor. Yani AI Modu'ndan kaç tıklama aldığınızı Search Console'dan ayrıştıramıyorsunuz. Bu kör nokta bir araç ekosistemi doğurdu: Goodie AI gibi AEO platformları, Writesonic ve Profound gibi görünürlük araçları alıntıları ve marka anılmalarını izlemek üzere konumlandı. Hiçbiri Search Console'un yerini tutmuyor; hepsi kendi örneklem yöntemiyle çalışıyor ve ölçtükleri şey Google'ın gerçek gösterim verisi değil.

Pratikte kurulabilecek en dürüst çerçeve şu: marka sorgularının hacmini, doğrudan trafiği ve AI yüzeylerinden gelen oturumların dönüşüm oranını ayrı ayrı izleyin. Hangi metriklerin gerçekten kurulabilir olduğunuGEO KPI ölçümü sayfasında ayrıntılandırdım.

Bir uyarı daha: AI Modu'ndaki görünürlük tek platforma bağlı bir kazanım değil.ChatGPT GEO vePerplexity GEO tarafında yaptığınız çalışma buradaki sinyalleri de besliyor, çünkü üçü de büyük ölçüde aynı web korpusundan ve aynı varlık tanıma mantığından besleniyor.

Sıkça Sorulan Sorular

Sitem Google'da dizindeyse AI Modu'nda otomatik olarak görünür mü?

Dizine eklenmiş her sayfa ek bir gereksinim olmadan AI Modu'nda görünmeye uygundur. Ama uygun olmak ile alıntılanmak aynı şey değil. Uygunluk bir eşik, alıntılanma bir seçim; seçimi belirleyen şey içeriğin alt sorulara ne kadar iyi cevap verdiği ve markanın varlık olarak ne kadar net tanındığı.

AI Modu Türkiye'de hangi cihazlarda ve hangi yüzeylerde çalışıyor?

Google'ın 18 Şubat 2026 tarihli duyurusuna göre AI Modu ve AI Bakışı, Android ve iOS için Google uygulamasında ve arama sonuçları sayfasında kademeli olarak açıldı. İkisi de Gemini 3 model ailesine dayanıyor ve metin, ses ve kamera girdisini birlikte işleyebiliyor. Kademeli açılım nedeniyle her kullanıcı aynı anda aynı deneyimi görmeyebilir.

Googlebot-Extended ile yapay zeka eğitimini engellersem AI Modu'ndaki görünürlüğüm düşer mi?

Hayır, ikisi birbirinden bağımsız. Googlebot-Extended direktifi içeriğinizi model eğitim verisinden çıkarır, ancak AI Bakışı veya AI Modu yanıtlarında alıntılanmanızı engellemez. Bu iki kararı ayrı ayrı vermelisiniz.

AI Modu'nda kaynak gösterilmek için birinci sırada olmak şart mı?

Şart değil. Sistem yalnızca üst sıralardaki sayfaları değil, konuyla ilgili ve iyi yapılandırılmış alt konularda daha düşük sırada duran sayfaları da alıntılayabiliyor. Fan-out mekaniği bunu mümkün kılıyor: ana sorguda onuncu sırada olan bir sayfa, o sorgunun bölündüğü alt sorulardan birinde en iyi cevap olabilir. Küçük ve odaklı siteler için asıl fırsat burada.

E-ticaret siteleri AI Modu'nda nasıl öne çıkar?

Ürün odaklı sitelerde iki teknik adım öne çıkıyor. Birincisi, Google'ın yapay zeka ajanlarıyla entegre çalışan rezervasyon ve bilet platformlarına bağlanmak. İkincisi, ajanların gerçek zamanlı stok ve fiyat bilgisine ulaşabilmesi için genel bir API veya yapılandırılmış ürün akışı sunmak. Stok bilgisi güncel olmayan bir katalog, ajan tabanlı alışveriş akışında baştan eleniyor.

Bilgilendirici sorgularda tıklama oranı ne kadar düşüyor?

Ölçümler AI yanıtı tetikleyen sorgularda ortalama %34,5 düşüş gösteriyor, bazı sorgu türlerinde bu oran %64'e çıkıyor. En sert düşüş bilgilendirici sorgularda yaşanıyor; gezinme ve işlemsel sorgular çok daha az etkileniyor. Bu veriler İngilizce sorgu setlerinden geliyor, Türkçe için doğrudan karşılığı henüz ölçülmedi.

Uzun ve karmaşık sorgularda durum farklı mı?

Evet ve bu bir fırsat. Uzun kuyruklu karmaşık sorgularda doğrudan tıklama azalsa bile yanıt içinde atıf alma oranı artıyor. AI Modu'nun ayrı bir sekme olması da kullanıcıların oraya geçmek için bilinçli bir hareket yapmasını gerektiriyor; bu sekmeye geçen kullanıcı genellikle daha spesifik bir niyetle geliyor.

AI Modu'ndan gelen trafiği Search Console'da görebilir miyim?

Ayrıştırılmış olarak göremezsiniz. Search Console AI Bakışı ve AI Modu dokunma noktalarını raporluyor ancak veriyi kaynak yüzeyine göre filtrelemeye izin vermiyor. Üçüncü taraf görünürlük araçları bu boşluğu kendi örneklem yöntemleriyle doldurmaya çalışıyor, fakat ürettikleri sayı Google'ın gerçek gösterim verisi değil, tahmindir.

AI Modu'nda hangi sorgularda görünüp hangilerinde görünmediğinizi ölçmek ve içerik yapınızı bu yüzeye göre kurmak içinGEO danışmanlığı sayfasına göz atabilirsiniz.