Google’da üst sırada olmak yapay zekâya kaynak olmaya yeter mi?
Google’da üst sırada olmak, yapay zekâ özetinde kaynak gösterilmek için yeterli mi? AI Overview, Google’ın arama sonuçlarına eklediği yapay zekâ özetinin adıdır. Hakemli konferans bildirisine kabul edilen çalışmada araştırmacılar, klasik Google sonuçları ile AI Overview kaynaklarının ortalama yalnız %18’inin ortak olduğunu buldu. DijitalPi yorumu: Arama sıralamanızı ve yapay zekâ özetinde kaynak gösterilip gösterilmediğinizi ayrı raporlayın. Bu inceleme ABD konumundan toplanmış İngilizce sorgulara dayanıyor. Tıklama, site trafiği ve satış ölçülmedi; sonuçlar Türkçe aramaları veya Türkiye’deki müşterilerin davranışını doğrudan anlatmıyor.
İngilizce kaynak · Türkçe inceleme: 16 Ekim 2026 · Kaynak tarihi yukarıdaki künyededir.
Editoryal inceleme taslağı
Kaynak kontrolü yapıldı; Türkçe inceleme insan editör değerlendirmesini bekliyor. DijitalPi bu çalışma için müşteri deneyi yapmadı.
KISA AÇIKLAMA
Bu Araştırma Size Ne Söylüyor?
DijitalPi yorumu: Klasik Google sıralamasını, AI Overview ve Gemini’de kaynak gösterilmenin yerine kullanmayın. Aynı sorguyu tekrar kontrol ederek tek bir görünüm üzerinden karar verme riskini azaltmayı hedefleyin.
Bir örnek düşünün
Temsili bir e-ticaret işletmesi, ürün adında Google’da görünürken ürün karşılaştırması sorusunda yapay zekâ kaynakları arasında bulunmayabilir. Bu senaryo, araştırma bulgusundan hareketle kurulmuştur. Gözlenmiş bir müşteri vakası değildir.
İşinizde ne yapabilirsiniz?
İzlediğiniz sorguları ürün adı, karşılaştırma ve ürün sorusu olarak ayırın. Her grupta klasik sonuçları, yapay zekâ özetinin çıkıp çıkmadığını ve kaynaklarını aynı koşullarda tekrar kaydedin.
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?
Aynı aramayı yaptığımızda Google’ın klasik sonuçları, yapay zekâ özeti ve Gemini aynı siteleri mi kaynak gösteriyor?
Araştırmacılar bu üç arama biçiminin hangi kaynakları seçtiğini ve kaynak listelerinin ne kadar tutarlı olduğunu inceledi. Yapay zekâ özetinin hangi sorgularda çıktığını da araştırdılar. Böylece klasik aramada bulunmak ile yapay zekâ yanıtında kaynak olmak arasındaki ilişkiyi değerlendirdiler.
Konuyu açalım · DijitalPi açıklaması
DijitalPi yorumu: Görünürlük raporunuz yalnız klasik arama sıralamalarını içeriyorsa müşterinin karşısına çıkan yapay zekâ yanıtlarını eksik takip ediyor olabilirsiniz. Buradaki karar, hangi sorgu gruplarında hangi kaynakların seçildiğini ayrıca izleyip izlememektir. Kaynak listesine girmek, müşterinin bağlantıya tıkladığını veya satın aldığını kendi başına söylemez.
02 / ARAŞTIRMA NASIL YAPILDI?
Soruyu nasıl sınadılar?
Çalışma, toplam 14.212 sorgu üzerinden gözlemsel ve betimleyici bir karşılaştırma yaptı. Rastgele atamalı deney değildi. Temel veri seti, 9 alt kümeden oluşan 11.500 zamandan bağımsız sorgu içeriyordu. Bunun 5.000’i ORCAS gerçek kullanıcı sorgusuydu. 3 alt küme Gemini 2.5 Flash ile üretilmişti. Ek kümeler ABD Kongre üyeleri hakkındaki siyasi sorguları ve 863 Google Trends konusunu kapsıyordu. Ana veriler 7–8 Aralık 2025’te, trend verileri 19 Aralık 2025’te toplandı. İngilizce sorgular için klasik Google sonuçları ve AI Overview, SerpAPI aracılığıyla ABD’nin Newark, New Jersey konumundan mobil cihaz taklit edilerek alındı. Araştırmacılar Gemini 2.5 Flash’ı Google aramasına erişimi açık olarak API üzerinden kullandı. API, bir yazılımın başka bir sisteme istek gönderip yanıt almasını sağlayan bağlantıdır.
Yöntemi anlamak · DijitalPi açıklaması
Araştırmacılar klasik Google aramasında yalnız ilk sayfayı inceledi. AI Overview ve klasik sonuçları aynı zaman, cihaz ve konum koşullarında topladı. Kaynak karşılaştırmaları, üç sistemin de kaynak döndürdüğü 7.439 sorguyla yapıldı. Ölçülen sonuç kaynak listeleri ve özetin çıkma sıklığıydı. Kullanıcıların tıklaması veya alışverişi izlenmedi.
Jaccard, iki listedeki ortak URL’lerin toplam tekil URL’lere oranıdır. 0 ortak kaynak olmadığını, 1 listelerin aynı kaynakları içerdiğini gösterir. Araştırmacılar ayrıca üst sıralardaki ortaklığa daha fazla ağırlık veren bir ölçü kullandı ve sorguları tekrarlayıp küçük yazım değişiklikleriyle yeniden sorguladı. Site özellikleri analizinde karşılaştırma noktası klasik Google aramasıydı. Yalnız en az bir sistemin bulduğu kaynaklar veri setine girdiği için sonuçlar bütün interneti değil, sistemlerin birbirlerine göre kaynak seçimlerini anlatıyor.
03 / ARAŞTIRMANIN BULGULARI
Klasik sonuçlar ile yapay zekâ yanıtları sınırlı ölçüde ortak kaynak kullandı.
Araştırmacılar, sistem çiftlerinin ortalama kaynak benzerliğini 0,11–0,18 aralığında buldu. AI Overview ile klasik sonuçların birleşimindeki kaynakların ortalama yalnız %18’i iki listede de yer aldı. En az benzeyen çift AI Overview ile Gemini oldu. AI Overview, ORCAS gerçek kullanıcı sorgularının %51,5’inde, temel veri setinin tamamında %65,6 oranında çıktı. Ürün anahtar kelimelerinde oran %17,4 iken ürün karşılaştırmalarında %88,2, ürün sorularında %92 oldu. Aynı sorgunun iki çalıştırmasında kaynak benzerliği klasik aramada 0,78, AI Overview’da 0,66 ve Gemini’de 0,46 idi. Google-Extended engeli, üretken arama sistemlerinde daha az kaynak gösterilmeyle ilişkili bulundu. Bu, engellemenin neden olduğu bir etki olarak yorumlanamaz.
Klasik Google ve AI Overview ortak kaynakları
%18İki kaynak listesinin birleşimindeki tekil kaynakların ortalama ortak payı. Tıklama oranı veya sitelerin yapay zekâda görünme olasılığı değildir.
Aynı sorgunun tekrarında kaynak benzerliği
0,78 / 0,66 / 0,46Sırasıyla klasik Google, AI Overview ve Gemini için Jaccard değerleri. Değer yükseldikçe iki çalıştırmanın kaynak listeleri daha çok örtüşür.
DijitalPi yorumu: Ürün adı, karşılaştırma ve ürün sorularını tek bir görünürlük puanında toplamak, sorgu türleri arasındaki ayrımı gizleyebilir. Ayrı gruplar ve tekrarlanan kontrollerle hangi aşamada kaynak gösterildiğinizi izlemeyi değerlendirin. Google-Extended engeliyle ilgili kararı da tek bir eksik görünüm üzerinden vermeyin. Araştırma engeli kaldırmanın görünürlük kazandıracağını sınamadı.
Düşük kaynak ortaklığı, yapay zekâya özgü bir üstünlük veya başarısızlık ölçüsü değildir. Araştırmacıların Google ile Bing klasik sonuçları karşılaştırması da kaynak seçiminin arama sistemleri arasında değiştiğini gösteriyor. Kaynak listelerinin sık değişmesi, bir içerik değişikliğinin ardından görülen görünürlüğü yalnız o değişikliğe bağlamayı zorlaştırır. API ile toplama kişiselleştirmeyi incelemeye izin vermedi. Yazarlar oturum açmış kullanıcılarda tekrarların biraz daha tutarlı olabileceğini belirtiyor.
05 / SONUÇ VE AÇIK SORULAR
Neyi öğrendik, neyi henüz bilmiyoruz?
Çalışma, klasik Google sıralamasının AI Overview veya Gemini kaynak listesini doğrudan temsil etmediğini ve tek sorgu kontrolünün sınırlı bilgi verdiğini gösteriyor. İncelenen metin, ACM SIGIR 2026’ya kabul edilmiş hakemli konferans bildirisinin arXiv v1 sürümüdür. Bulgular Google ekosistemiyle, ABD konumundan alınan İngilizce sorgularla ve belirli bir dönemdeki betimleyici gözlemlerle sınırlı; Türkçe ve Türkiye için test edilmedi. Tıklama, trafik ve satış ölçülmedi. Çalışma kısmen NSF, NIH bünyesindeki National Center for Advancing Translational Sciences, Martin Tuchman’62 Chair Endowment ve Leir Foundation tarafından desteklendi. Yazarlar üniversite mensubu. Şirket bağı belirtilmiyor ve incelenen kaynakta çıkar çatışması beyanı bulunamadı.
DijitalPi’nin açık sorusu: Türkçe ürün, karşılaştırma ve yerel hizmet sorgularınızda tekrarlanan ölçümler, klasik arama raporunuzda görünmeyen hangi kaynak seçimi farklarını ortaya çıkarır?
Bu üç senaryoyu konuyu birlikte düşünmek için hazırladık. Araştırmadan alınmış vaka veya ölçülmüş müşteri sonucu değildir.
ÖRNEK 01
E-ticaret: ürün araması ile karşılaştırma sorusu
Temsili bir ev aletleri mağazası, ürün adlarındaki sıralamalarını izliyor ancak müşterilerin karşılaştırma sorularını raporuna almıyor.
Ürün aramasında görünmem, karşılaştırma yanıtında da yer aldığım anlamına gelir mi?
Örnek 01 için öneriyi aç+
Ürün adı ve karşılaştırma sorularını ayrı sorgu grupları olarak izleyin.
Aynı ürün ailesi için ürün adı, karşılaştırma ve kullanım sorularından oluşan bir liste hazırlayın. Her sorguda klasik sonuçları, AI Overview oluşumunu ve kaynak URL’lerini ayrı kaydedin. Kontrolleri tarih, cihaz ve konum bilgisiyle tekrarlayın. Makaledeki sorgu grubu oranları, mağazanızın Türkçe aramalarında beklenen görünürlük veya satış oranı değildir.
ÖRNEK 02
Yerel hizmet: tek kontrolde kaybolan kaynak
Temsili bir teknik servis işletmesi, yerel bir aramada yapay zekâ özetinde görünmediği için içeriklerini hemen değiştirmeyi düşünüyor.
Bir aramada kaynak gösterilmemek, görünürlüğümün kalıcı olarak düştüğünü mü anlatır?
Örnek 02 için öneriyi aç+
Değişiklik kararı vermeden önce aynı sorgunun tekrarlarını karşılaştırın.
Hizmet ve konum ifadelerini sabitleyerek farklı zamanlarda kaynak listelerini kaydedin. Önce cihazı ve konumu aynı tutun. Cihaz karşılaştırmasını ayrıca yapın. Özetin hiç çıkmaması ile özet çıkıp işletmenin kaynak gösterilmemesini ayrı işaretleyin. Tekrarlar yerel dalgalanmayı görmenize yardım edebilir. Araştırma sizin bölgenizdeki müşteri talebini ölçmedi.
ÖRNEK 03
B2B yazılım: tarayıcı engeli kararı
Temsili bir B2B yazılım şirketi, Google-Extended engelini kaldırmanın yapay zekâda daha çok kaynak gösterilmeyi sağlayıp sağlamayacağını değerlendiriyor.
Engeli kaldırırsam kaynak listelerine girer miyim?
Örnek 03 için öneriyi aç+
Bu çalışmayı engeli kaldırmanın sonucu hakkında garanti olarak kullanmayın.
Teknik ekiple robots.txt dosyasındaki Google-Extended kuralını ve engelleme gerekçesini kaydedin. Mevcut durumda aynı sorguların Google, AI Overview ve Gemini kaynaklarını tekrar izleyin. Politika değişikliği yapılırsa önceki ve sonraki kayıtları saklayın. Arama çıktılarının kendi içindeki değişkenliğini de değerlendirin. Araştırma engelleme ile kaynak gösterilme arasında ilişki buldu. Engeli kaldırmanın etkisini sınamadı.
EKİBİNİZLE DENEYİN
Kaynak görünürlüğünü ayrı izleyin.
İşletmeniz için önemli aramaları müşterinin amacına göre gruplayın ve aynı cihaz ile konumda tekrarlanan kaynak kayıtları için bir takip planı hazırlayın. Kaynak gösterilmeyi tıklama ve satıştan ayrı raporlayın. Bunları değerlendirmek için ayrıca veri gerekir. Bu takip planı, DijitalPi tarafından henüz uygulanmamış bir öneridir.
Aramadan gelen ziyaretler değiştiğinde içerik planınızı kendi sitenizin verileriyle değerlendirebilirsiniz. SEOMACHINE, arama sorgularını ve sayfa performansını inceleyerek hangi içeriklerin geliştirilmesi gerektiğini belirlemeye yardımcı olur. SEOMACHINE hakkında bilgi alın ↗
Riley Grossman, Songjiang Liu, Michael K. Chen, Mike Smith, Cristian Borcea, Yi Chen New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ (Riley Grossman, Songjiang Liu, Cristian Borcea, Yi Chen); Nanyang Technological University, Singapore (Michael K. Chen); Indiana University Bloomington (Mike Smith).
Akademik çalışma yukarıdaki araştırmacılara aittir. Bu sayfa, DijitalPi’nin AI desteğiyle hazırladığı açıklamalı inceleme ve özgün iş örneklerini içerir; makalenin tam çevirisi değildir.
Çerez tercihleri