İnceleme içeriğine geç

ULUSLARARASI ARAŞTIRMA / ÖN BASKI

Google AI Modu
sitenize gelen tıklamaları azaltıyor mu?

ABD’de Chrome kullanıcılarıyla yapılan deneyde, aramaları Google AI Modu’na yönlendirmek dış sitelere giden tıklamaları azalttı mı? Normal Google aramasına göre bu yönlendirme, kişi başına dış bağlantı tıklama oranını 18,8 yüzde puan düşürdü. Katılımcıların güven, memnuniyet ve yararlılık değerlendirmeleri de geriledi. İşletmeler için arama yanıtında görünmek ile siteye ziyaret almak farklı sonuçlar.

Tüm yazarlar ve kurumlar

İngilizce kaynak · Türkçe inceleme: 29 Eylül 2026 · Kaynak tarihi yukarıdaki künyededir.

Editoryal inceleme taslağı

Kaynak kontrolü yapıldı; Türkçe inceleme insan editör değerlendirmesini bekliyor. DijitalPi bu çalışma için müşteri deneyi yapmadı.

ARAŞTIRMANIN HİKÂYESİ

Google’ın AI Modu dış sitelere yapılan tıklamaları nasıl değiştirdi?

Hazır yanıt almak siteye gitme ihtiyacını azaltıyor mu?

Bir kişi Google’da bir konuyu araştırıyor. Normal sonuçlarda bağlantıları açıp farklı sayfaları karşılaştırabiliyor. Yapay zekâ özeti ise bilgiyi arama sayfasında sunuyor. Google’ın AI Modu bu düzeni konuşmalı bir arayüze taşıyor. Kullanıcı yeni sorularla aynı konuşmayı sürdürebiliyor. Bu durumda arama ekranında daha çok bilgi almak, dışarıdaki sitelere daha az tıklamakla birlikte görülebilir.

Daha az tıklama, kişinin mutlaka daha memnun olduğu anlamına gelmiyor. Kullanıcı aradığı cevabı hemen bulmuş olabilir. Gitmek istediği siteye ulaşmakta zorlanmış da olabilir. Araştırmacılar bu ayrımı ölçmek için kullanıcıların günlük aramalarına müdahale eden bir deney kurdu. Dış bağlantılara yapılan tıklamalarla kişilerin arama deneyimine ilişkin değerlendirmelerini ayrı izledi.

Araştırmayı kimler ve hangi kullanıcılarla yaptı?

University of Pennsylvania ve Northeastern University’den Stephanie T. Wang, Jeffrey Gleason, Yakov Bart, Christo Wilson ve Danaé Metaxa çalışmayı hazırladı. Araştırmacılar deneyin sorularını ve ana analiz planını sonuçları görmeden kaydetti. Bu işlem ön kayıt olarak adlandırılıyor. Böylece başlangıçta sınamak istedikleri beklentilerle daha sonra yaptıkları incelemeler ayrılabiliyor.

Ekip Mart 2026’da ABD’de yaşayan yetişkinleri araştırmaya aldı. Katılımcıların temel tarayıcısı Chrome, temel arama motoru Google’dı. Araştırmacılar katılımcıları bir araştırma panelinden ve üniversitedeki çalışma programından topladı. Katılımcılar onay verdikten sonra başlangıç anketini doldurdu. Ardından arama davranışlarını kaydeden tarayıcı eklentisini kurdu.

Davranış analizine deney döneminde arama yapan 1.100 kişi girdi. Son anketi 956 kişi tamamladı. Bu nedenle tıklama ölçümleriyle anket ölçümleri aynı sayıda kişiye dayanmıyor. Araştırmacılar grupların başlangıç özelliklerini kontrol etti. Çalışmadan ayrılmanın gruplar arasında sistematik biçimde farklı olduğuna ilişkin istatistiksel kanıt bulmadı. Bu sonuç, hiçbir seçilme sorunu olamayacağının garantisi değil.

Katılımcıların arama ekranı nasıl değiştirildi?

Araştırmacılar önce 3 gün normal arama davranışını izledi. Ardından rastgele oluşturulan gruplarda 7 gün farklı arama koşulları uyguladı. Normal arama grubunda hiçbir değişiklik yapmadı. Bu grupta yapay zekâ özetleri çıkabiliyor ve kullanıcı isterse AI Modu’nu açabiliyordu. Dolayısıyla karşılaştırma grubu tamamen yapay zekâ içermeyen bir arama deneyimi değildi.

Başka bir grupta eklenti yapay zekâ özetlerini gizlemeye çalıştı. AI Modu’na giden aramaları normal aramaya yönlendirdi. Kalan grupta ise Google aramalarını AI Modu’na yönlendirdi. Araştırmacılar bu kullanıcıların genel web sonuçlarına dönen sekmelerini de gizledi. Haber, alışveriş ve görsel arama gibi ayrı bölümler erişilebilir kaldı.

Ekip her kullanıcı için dış tıklama sayısını Google aramalarına böldü. Google içindeki bağlantılara tıklamalar dış tıklama sayılmadı. Ayrı haber, alışveriş ve görsel arama bölümlerindeki sorgular paydaya alınmadı. AI Modu konuşmasındaki her yeni kullanıcı mesajı ayrı arama sayıldı. Ölçüm, sitelerin toplam ziyaretçisi veya satış oranı değil. Katılımcının arama başına dış bağlantı tıklamasını anlatıyor.

Deney sırasında Google özetin sayfa yapısını değiştirdi. Bu değişiklik eklentinin gizleme işlemini aksattı. Gizleme grubundaki özetlerin yalnız %51,1’i başarıyla gizlendi. Araştırmacılar bu nedenle gizlemenin etkisini, uygulamanın gerçekten gerçekleşme oranını hesaba katarak ayrıca tahmin etti. AI Modu için ise ilgili gruba atanmanın etkisini esas aldı. Bu hesaplar aynı türden ham grup ortalamaları değil.

Dış sitelere tıklama nasıl değişti?

Normal aramayla karşılaştırıldığında AI Modu grubuna atanma, kişi düzeyindeki dış tıklama oranını 18,8 yüzde puan azalttı. Yüzde puan, oranlar arasındaki doğrudan farkı ifade eder. Bu değer, site ziyaretçilerinde %18,8 kayıp bulunduğu anlamına gelmiyor. Araştırmacıların başlangıç davranışını ve katılım kanalını hesaba katan etki tahmini.

Yapay zekâ özelliklerini gizlemenin gerçekleşen uygulamaya göre hesaplanan yerel etkisi ise 8,8 yüzde puan artıştı. Yerel etki, atama nedeniyle maruz kalma düzeyi değişen kullanıcılar için ek varsayımlarla hesaplanan etkidir. Araştırmacılar bu sonucu, bütün gizleme grubunun normal grupla basit farkı olarak sunmadı. Gizleme grubuna atanmanın tek başına hesaplanan farkı için aynı kesinlikte bulgu yoktu.

AI Modu grubunda haber sitelerine, Reddit’e ve Wikipedia’ya tıklayan kullanıcıların payı da azaldı. Araştırmacılar bazı kontrollerde toplam tıklama sayısını kullanınca benzer sonuçlar elde etti. Konuşmanın bütününü tek arama saydıkları ek hesapta da dış tıklama düşüşü sürdü. Özet gizlemenin haber siteleri üzerindeki sonucu ise alternatif hesaplarda aynı ölçüde korunmadı.

Kullanıcıların deneyimi daha iyi oldu mu?

AI Modu grubuna atanan kişiler Google’da buldukları bilgiye daha düşük güven puanı verdi. Memnuniyet, yararlılık ve arama sürecini kontrol edebilme değerlendirmeleri de geriledi. Araştırmacılar kişiye uygun ve ilgili yanıt algısında artış beklemişti. Sonuç bunun tersine çıktı. Özetleri gizleme grubunda bu deneyim ölçülerinde belirgin fark saptamadılar.

AI Modu günlük arama oturumu sayısını azalttı. Araştırmacılar birbirine yakın zamanlarda yapılan aramaları aynı oturum olarak topladı. Oturum başına arama ekranında geçirilen süre ise arttı. Bu sonuçlar birlikte, arama ekranında daha uzun kalmanın daha çok dış site ziyaretiyle aynı şey olmadığını gösteriyor. Bazı kullanıcılar rakip arama motorlarına da yöneldi.

Araştırmacılar son ankette açık uçlu kullanıcı yanıtlarını inceledi. Bazı katılımcılar aradıkları cevaba hızlı ulaştıklarını söyledi. Başkaları belirli bir siteye gitmek isterken o site hakkında açıklama aldıklarını anlattı. Bazıları uzun yanıtları ve bağlantı seçeneklerinin azlığını eleştirdi. Bu görüşler herkesin aynı deneyimi yaşamadığını gösteriyor. Araştırmacılar bunları sayısal sonuçları açıklamaya yardımcı nitel bulgular olarak kullandı.

Deney hangi durumları açıklamıyor?

Deney, kullanıcıların AI Modu’nu ihtiyaç duyduklarında seçmesini incelemiyor. Bütün genel aramaların bu moda yönlendirildiği zorunlu kullanım koşulunu sınadı. Katılımcılar yeni arayüze alışmakta zorlanmış olabilir. Kısa uygulama dönemi, aylar içinde öğrenmenin veya alışkanlık değişiminin nasıl gelişeceğini göstermiyor. Sonuçlar deney dönemindeki ürün tasarımına ait.

Gizleme etkisi ayrıca bir varsayıma dayanıyor. Araştırmacılar gruba atanmanın sonucu yalnız yapay zekâ özetine maruz kalma üzerinden etkilediğini varsayıyor. Arayüz değişikliği kullanıcı deneyimini başka yollardan da değiştirdiyse bu yorum zayıflar. Eklerde, gerçekleşen gizlemeyi hesaplama biçiminin ilk plandan değiştiği açıklanıyor. Hiç özet tetiklemeyen kullanıcılar bu yerel etki hesabının dışında bırakıldı.

Örneklem genel ABD nüfusundan daha genç ve daha eğitimliydi. Türkiye’deki kullanıcıları veya Türkçe aramaları temsil etmiyor. Araştırmacılar yayıncıların gelirini ve kullanıcıların satın almasını ölçmedi. Küçük etkileri yakalayamadıkları sonuçlar da olabilir. İstatistiksel fark bulmamak, her durumda hiç etki bulunmadığını kanıtlamıyor.

İncelenen çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiş ön baskı olarak sunuluyor. Yazarlar çıkar çatışması bulunmadığını bildiriyor. Araştırma kısmen NSF desteğiyle yürütüldü. Araştırmacılar toplulaştırılmış veriyi ve analiz kodunu paylaşıyor. Kişisel bilgi içerebilecek ham tarayıcı kayıtlarını kamuya açmıyor.

Yazarlar arama sistemlerinin nasıl değerlendirilmesini istiyor?

Yazarlar yapay zekâ aramasının yalnız ürettiği yanıtın niteliğiyle değerlendirilmesini yeterli görmüyor. Kullanıcının kaynak seçme ve bilgiyi kontrol etme imkânının da ölçülmesini istiyorlar. Yayıncıların aramadan aldığı ziyaretlerin değişmesini bu değerlendirmenin parçası sayıyorlar. Deneyde daha az dış tıklamanın daha iyi kullanıcı deneyimiyle birlikte gelmediğini vurguluyorlar.

Araştırmacılar daha uzun takip süreleri ve farklı kullanıcı gruplarıyla yeni deneyler öneriyor. Sağlık ve finans gibi belirli arama görevlerinin ayrıca incelenmesini istiyorlar. Ürün tasarımı değiştikçe sonuçların yeniden ölçülmesi gerektiğini belirtiyorlar. Yayıncılığın ekonomik devamlılığına ilişkin yorumları bu bulgulardan çıkarıyorlar. Ancak belirli bir gelir kaybı veya satış düşüşü hesaplamıyorlar.

18,8 yüzde puan
AI Modu grubuna atanma, normal aramaya göre kişi düzeyindeki dış tıklama oranını 18,8 yüzde puan azalttı.
8,8 yüzde puan
Gerçekleşen gizlemeyi hesaba katan yerel tahminde, yapay zekâ özelliklerini gizleme dış tıklama oranını normal aramaya göre 8,8 yüzde puan artırdı.

Araştırmacıların özgün yayını

Tam metin: §2 yöntem, §3 sonuçlar, §4 sınırlılıklar; Tablo S1 ve §S2.4 ölçüm tanımı

DİJİTALPİ’NİN YORUMU

Bu araştırma işletmeler için ne anlama geliyor?

Arama yanıtında görünür olmak, ziyaret almakla aynı sonuç değildir. Trafik değişimini talep ve satıştan ayrı değerlendirin.

Bir örnek düşünün

Bir mağazanın ürün rehberi arama yanıtında kaynak gösteriliyor, fakat ekip bu görünürlüğün kaç kişiyi siteye getirdiğini bilmiyor.

İşinizde ne yapabilirsiniz?

Rehber sayfalar için arama görünürlüğünü, ölçülebilen ziyaretleri ve ziyaret sonrasındaki adımları ayrı kaydedin. Deneyin etki büyüklüğünü kendi sitenize doğrudan uygulamayın.

Bir AI yanıtında kaynak olmakla siteye tıklama almak için ayrı kayıt tutun. Daha az ziyaretin daha az nitelikli talep anlamına gelip gelmediği ayrıca ölçülmelidir. Çalışma satış veya gelir kaybını ölçmediği için bu tıklama farkını işletmenin ciro tahmini olarak kullanamayız.

Gizleme tahmini, atamanın sonucu yalnız AI özetine maruz kalma üzerinden etkilediği varsayımına bağlıdır. Arayüz değişikliği deneyimi başka yoldan da etkilediyse yorum zayıflar. Ayrıca bütün aramaları zorunlu olarak AI Modu’na yönlendirmek, kullanıcının ihtiyaç duydukça bu modu seçmesiyle aynı deneyim değildir.

Kendi sitenizde bilgi arayan ziyaretlerle hizmet veya ürün talebine ilerleyen ziyaretleri ayırabiliyor musunuz? Aşağıdaki temsili örnekler bu ayrımı kurmak içindir; Türkiye’de aynı etkiyi bulduğumuzu iddia etmiyoruz.

DijitalPi’nin uygulama yorumu. Örnekler konuyu açıklamak için hazırlanmıştır.

DİJİTALPİ’NİN UYGULAMA YORUMU

Pazarlamada nasıl kullanabiliriz?

Bu üç senaryoyu konuyu birlikte düşünmek için hazırladık. Araştırmadan alınmış vaka veya ölçülmüş müşteri sonucu değildir.

ÖRNEK 01

E-ticaret: ürün rehberi okunmadan cevap alınıyor

Temsili bir mağazada ürün seçimi rehberi kaynak olarak görünüyor, fakat rehbere gelen trafik zayıflıyor.

Kaynak gösterilmek, mağazaya müşteri getirdi mi?

Örnek 01 için öneriyi aç

Kaynak görünürlüğüyle site davranışını ayrı inceleyin

Aynı ürün sorularında tarih, dil ve arama biçimini kaydedin. Rehber ziyaretini, ürün sayfasına geçişi ve siparişi ayrı izleyin. Stok, kampanya ve mevsim değişikliklerini not edin. Bunlar DijitalPi’nin önerdiği ölçüm adımlarıdır; trafik düşüşünün nedenini tek başına kanıtlamaz.

ÖRNEK 02

Yerel hizmet: yanıt var, hizmet sayfasına geçiş belirsiz

Temsili bir teknik servis, kullanıcıların bakım sorularına arama ekranında yanıt bulduğunu düşünüyor.

Bilgi edinmek ile servis randevusu istemek aynı ihtiyaç mı?

Örnek 02 için öneriyi aç

Bilgi sorularını hizmet taleplerinden ayırın

Bakım bilgisi arayan sorularla hizmet bölgesi ve randevu arayan soruları ayrı takip edin. Sitede çalışma saatleri ve hizmet kapsamını anlaşılır tutun. Telefon veya form talebini ayrıca kaydedin; her temasın AI yanıtından geldiğini varsaymayın.

ÖRNEK 03

B2B: rehber trafiği azalırken teklif talepleri değişiyor

Temsili bir yazılım şirketinde rehber ziyaretleri azalıyor; aynı dönemde ürün teklifi de yenileniyor.

Daha az ziyaret, daha az nitelikli talep demek mi?

Örnek 03 için öneriyi aç

Talebin niteliğini ve eşzamanlı değişiklikleri kontrol edin

Rehber, fiyatlandırma ve teklif sayfalarının ziyaretlerini ayrı inceleyin. Talepteki şirket ihtiyacını ve görüşmeye geçişi kaydedin. Teklif değişimini rapora ekleyin. Araştırmadaki tıklama farkını şirketin beklenen gelir kaybına çevirmeyin.

EKİBİNİZLE DENEYİN

Görünürlükten talebe geçişi ayrı kaydedin

Önemli müşteri soruları için kaynak gösterilme, site ziyareti, nitelikli talep ve satış kayıtlarının nereden geleceğini yazın. Kaynağı bilinmeyen ziyaretleri ayrı tutun. Bu bir DijitalPi ölçüm önerisidir; uygulanmış müşteri deneyi değildir.

Arama trafiğinizi birlikte değerlendirelim

Kaynak ve emeğin sahibi

Stephanie T. Wang, Jeffrey Gleason, Yakov Bart, Christo Wilson, Danaé Metaxa.
Computer and Information Science, University of Pennsylvania; Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University; D’Amore-McKim School of Business, Northeastern University.

arXiv · 18 Ağustos 2026 · v1 · Ön baskı. Orijinal yayını aç · Google Scholar’da ara

Akademik çalışma yukarıdaki araştırmacılara aittir. Bu sayfa, DijitalPi’nin AI desteğiyle hazırladığı açıklamalı inceleme ve özgün iş örneklerini içerir; makalenin tam çevirisi değildir.

← Tüm araştırma yazılarına dön

YAPAY ZEKAYA SORUN

DijitalPi ne yapar?

Seçtiğiniz asistanı hazır bir araştırma promptuyla açar. Siteyi canlı okuyup yanıtlar.

WhatsApp'tan yazın