Marka anılıyor mu?
Sabit sorulara verilen cevaplarda adımızın geçmesini kaydederiz. Açık tavsiyeyi, yalnızca isim geçmesinden ayrı tutarız.
AKADEMİK MAKALE İNCELEMESİ / GEO · KDD 2024
Yapay zekâda görünmek,
müşteri getirir mi?
GEO adlı akademik çalışmada geçen “%40 artış” neyin artışı? Yapay zekâ cevaplarında görünmekle satış yapmanın farkını ve işletmenizde hangi sonuçları takip edebileceğinizi açıklıyoruz.
Uluslararası araştırma · Türkçe değerlendirme · 8 Eylül 2026 · Genişletildi: 9 Eylül 2026
Editoryal inceleme taslağı
Kaynak kontrolü yapıldı. İnsan editör değerlendirmesi bekleniyor; DijitalPi uygulama deneyi henüz yapılmadı.
KISA AÇIKLAMA
Bu Araştırma Size Ne Söylüyor?
Yapay zekâ cevabında adınızın geçmesi, müşterinin sizden alışveriş yaptığı anlamına gelmez. Görünmek, ziyaret edilmek ve talep almak ayrı ayrı takip edilmeli.
- Bir örnek düşünün
- Bir kişi ChatGPT’nin cevabında işletmenizi görür, ama sitenize gelmeden başka bir firmayla görüşür. Adınız görünmüştür; bu kişiden size talep gelmemiştir.
- İşinizde ne yapabilirsiniz?
- Markanızın cevaplarda geçip geçmediğine bakın. Sitenize gelen ziyaretleri ve iletişim taleplerini de ayrıca takip edin. Araştırmadaki %40 değerini satış hedefi olarak kullanmayın.
DijitalPi’nin uygulama yorumu. Örnek, konuyu açıklamak için hazırlanmıştır.
ARAŞTIRMAYI BİRLİKTE OKUYALIM
Önce araştırmacıların sorusunu, yöntemini ve bulgularını tanıyalım. Ardından sonuçların nasıl okunabileceğini DijitalPi’nin açıklamalarıyla ele alalım.
01 / ARAŞTIRMACILAR NEYİ ANLAMAK İSTEDİ?
Bir web sayfası, yapay zekânın hazırladığı cevaba nasıl girebilir?
Aggarwal ve çalışma arkadaşları, web içeriğindeki değişikliklerin üretilen cevaplarda kaynak görünürlüğünü etkileyip etkilemediğini araştırdı.
Konuyu açalım · DijitalPi açıklaması
Bir arama sonucunda kullanıcı bağlantılar arasında seçim yapar. Yapay zekâ ise birkaç kaynaktan yararlanıp tek bir açıklama hazırlayabilir. Sayfanız kaynaklar arasında bulunsa bile sizin anlattığınız bölüm son cevaba girmeyebilir. Araştırmanın sorusunu anlamak için, bir belgeye ulaşılması ile o belgeden yararlanılmasını ayrı düşünmek gerekir.
Kendi örneğimizle düşünelim: Bir editöre aynı konudaki beş dosyayı veriyorsunuz. Editörün yazısında her dosyaya eşit yer ayırmasını bekleyemezsiniz. Buradaki merak, dosyalardan birinin anlatımını değiştirdiğinizde o dosyanın son metindeki payının değişip değişmeyeceği.
02 / ARAŞTIRMA NASIL YAPILDI?
Soruyu nasıl sınadılar?
GEO-bench 10.000 sorgu içeriyor. Ana deneyde 1.000 test sorgusu, Google’dan alınan ilk beş kaynak ve GPT-3.5-turbo kullanıldı. Dokuz içerik düzenleme yöntemi başlangıç metniyle karşılaştırıldı.
Yöntemi anlamak · DijitalPi açıklaması
Bu tür karşılaştırmalarda başlangıç metni, değişiklik yapılmadan önceki durumu gösterir. Düzenlenen metnin puanını tek başına bilmek yeterli olmaz; karşılaştırma noktasını da bilmek gerekir. Böylece iyi görünen bir sonucun, önceki metne göre gerçekten farklı olup olmadığını okuyabiliriz.
Görünürlük burada bir ölçüm tanımıdır. Kaynaktan kullanılan içeriğin cevabın neresinde ve ne kadar yer aldığına bakılır. Bu tanımı bilmeden “daha görünür” ifadesini satış, site ziyareti veya marka tercihi gibi bambaşka sonuçlarla karıştırmak kolaydır.
03 / ARAŞTIRMANIN BULGULARI
Alıntı eklemek görünürlük puanını artırdı.
Tablo 1’de konuma göre ağırlıklandırılmış görünürlük puanı başlangıçta 19,3, alıntı ekleme yönteminde 27,2. Anahtar kelime doldurmada ise 17,7. Dolayısıyla her içerik düzenlemesi aynı yönde sonuç vermiyor.
- Başlangıç metni
- 19,3Düzenleme öncesindeki ortalama görünürlük puanı.
- Alıntı eklenen metin
- 27,2Aynı ölçütteki karşılaştırma puanı; müşteri yüzdesi değil.
Kaynak: Özgün çalışmanın yöntemi ve bulguları, bölüm 3 ve tablo 1 ↗
04 / DİJİTALPİ’NİN AÇIKLAMASI
Bu bulguları nasıl okuyabiliriz?
Tablodaki farkı birlikte hesaplayalım: 27,2’den 19,3’ü çıkarınca 7,9 puan kalır. Bu farkı başlangıçtaki 19,3’e böldüğümüzde yaklaşık %41 göreli artış buluruz. Yani “7,9 puan arttı” ve “yaklaşık %41 arttı” aynı karşılaştırmayı farklı biçimde anlatır. İkinci ifade daha büyük görünse de ölçülen şey değişmez.
Bir müşterinin hizmet almasına kadar başka adımlar vardır: cevabı görmesi, markayı fark etmesi, bağlantıyı açması, ihtiyacını uygun bulması ve iletişime geçmesi. Bu zinciri açıklamak bizim işletme yorumumuzdur. Görünürlük puanı, bu adımların kaçının gerçekleştiğini tek başına söylemez.
Bu yüzden bir içerik çalışmasının raporunda önce ölçünün adını arayın. “Artış” yazıyorsa neyin arttığını, hangi başlangıç değerine göre hesaplandığını ve hangi tarihte ölçüldüğünü sorun. Aynı alışkanlık, farklı araştırmaların yüzdelerini yanlışlıkla yan yana koymayı da önler.
05 / SONUÇ VE AÇIK SORULAR
Neyi öğrendik, neyi henüz bilmiyoruz?
Çalışma, kaynak metninin sunuluşunun deneydeki görünürlüğü değiştirebildiğini gösteriyor. Satış veya arama sıralaması etkisini ölçmüyor; sonuçlar kullanılan sistem ve sorgularla sınırlı.
Türkçe hizmet arayan bir kişinin bugün gördüğü cevaplarda aynı etki oluşur mu? Bunu öğrenmek için kendi sorularımız ve güncel koşullarla ayrı ölçüm gerekir. Aşağıdaki önerilen deney, bu açık sorudan doğuyor; henüz yapılmış bir çalışma olarak sunulmuyor.
Araştırmacıların özgün yayınına dönün
Özgün çalışmanın yöntemi ve bulguları, bölüm 3 ve tablo 1 Çalışmanın sınırlamaları, bölüm 902 / DİJİTALPİ'NİN YORUMU
İşletmenin ölçmesi gereken üç ayrı sonuç var.
Bizim değerlendirmemiz: içerik çalışmasının başarısını tek bir “AI görünürlük” sayısına bağlamamalıyız. Aşağıdaki ayrım, kendi araştırma ve müşteri raporlarımız için önerdiğimiz ölçüm çerçevesidir.
Sayfamıza bağlantı var mı?
Cevaptaki gerçek bağlantıyı kontrol ederiz. Başka bir sitenin bizden bahsetmesi ile kendi araştırmamızın kaynak gösterilmesini aynı sonuç saymayız.
Talep oluşuyor mu?
Ölçülebilen yönlendirme trafiğini, nitelikli başvuruyu ve satış sürecini ayrıca izleriz. Kaynağı bilinmeyen talebi otomatik olarak AI çalışmasına yazmayız.
Türkiye ve Türkçe için ne yapacağız?
Türkçe ajans seçimi, yerel hizmet kapsamı ve satın alma sorularıyla kendi gözlemimizi oluşturacağız. İnceleme tarihi ile kaynak makalenin tarihini ayrı göstereceğiz. Böylece okur, güncel saha ölçümümüzü eski bir deneyin sonucuyla karıştırmadan değerlendirebilecek.
Editoryal tercihimiz, doğrulanabilir iddialara doğrudan kaynak vermek. Metne sadece bilimsel görünmesi için sayı veya alıntı eklemeyeceğiz. Her rakamın ne zaman, kim tarafından, hangi örneklemde ölçüldüğünü kontrol edeceğiz.
03 / ÖNERİLEN DENEY
Henüz uygulanmadıKaynaklı anlatımı Türkçe bir görevde sınamak.
Önerimiz, aynı Türkçe içerik için iki sürüm hazırlamak: mevcut anlatım ve iddiaları doğrulanmış kaynaklarla açıklayan sürüm. İkinci sürüme yeni başarı iddiası eklenmez. Bu küçük deneyin amacı, makaledeki artışı yeniden ürettiğimizi ilan etmek değil, kendi çalışma koşulumuzdaki farkı ölçmektir.
- Karşılaştırmayı önceden tanımla. 10 soru, sabit kaynak paketi ve her koşul için beş tekrar planlanır. Soru ve metinler ilk çalıştırmadan önce sürümlenir.
- Tek değişkeni değiştir. Aynı model ve aynı kaynak sırası kullanılır; yalnız hedef metnin sürümü değiştirilir. Sürümlerin çalıştırılma sırası dengelenir.
- Görünürlük ve doğruluğu birlikte değerlendir. Hedef kaynağın kullanımı, cevaptaki iddiaların kaynakla desteklenmesi ve yanlış bilgi ayrı kaydedilir. Daha sık görünmek, daha doğru cevap vermekle eş tutulmaz.
- Ham cevapları ve farkları koru. Olumsuz ve etkisiz sonuçlar da rapora girer. Değerlendiren kişi hangi sürümün “iyileştirilmiş” olduğunu görmeden içerik doğruluğunu kodlar.
Bu, sabit kaynaklarla yapılması önerilen kontrollü bir deneydir. Açık webdeki marka görünürlüğü pilotumuzdan farklıdır; sonuçları aynı veri setinde birleştirilmeyecek.
Türkiye AI ajansı görünürlük pilotunu incele ↗Kaynak ve editoryal denetim
Bu sayfa DijitalPi’nin AI desteğiyle hazırlanan Türkçe değerlendirme taslağıdır; hakemli akademik yayın değildir. Kaynak yöntem, tablo ve sınırlamalar bakımından kontrol edildi. İnsan editör onayı ve önerilen uygulama deneyi tamamlanmadı.
DijitalPi bu alanda hizmet veren bir ajanstır. Buradaki araştırma değerlendirmesi, kendimiz veya başka bir ajans için kalite sıralaması oluşturmaz.
← Araştırma yazılarına dön
Çerez tercihleri