Getfluence ile işbirliği içinde hazırlanan makale
20 Mart 2026'da, Getfluence SEO/GEO danışmanı Julien Bismuth ve Resoneo'nun kurucu ortağı Olivier de Segonzac, SEO Zirvesi'nde 30 dakikalık bir oturum gerçekleştirdi. Konuları: Yapay zeka motorlarındaki görünürlüğün ötesine geçmek ve somut uygulamalarla eyleme geçmekti. İşte sunumlarının detaylı özeti!
Başlangıç Tespiti: Görünür Olmak Artık Yeterli Değil
2026. Yapay zeka görünürlük raporları artıyor. Ancak, markanızın ChatGPT veya Gemini'de göründüğünü görmek ile neden seçildiğini anlamak ve yanıtları gerçekten etkilemek arasındaki bağlantıyı kurmak genellikle zor.
Yapay zeka yanıt kaynaklarının %56'sı üçüncü taraf içeriklerden gelmektedir (basın, editoryal yayınlar, incelemeler, forumlar, sosyal medya). 2025'in dördüncü çeyreğinde ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Claude tarafından üretilen 17,2 milyon alıntıdan elde edilen bu veri oldukça çarpıcıdır: Alıntılanan kaynakların yalnızca %44'ü marka siteleri veya bloglarından gelmektedir. Geri kalan kısmın, yani yarısından fazlasının, tarafsız ve güvenilir olarak algılanan üçüncü taraf içeriklerden geldiği görülmektedir.
Başka bir deyişle: SEO hala vazgeçilmezdir, ancak artık yeterli değildir. Yapay zeka modelleri tarafından seçilmek için, markanızın izini doğru yerde, LLM'lerin kaynaklarını arayıp seçtiği yerlerde çalışmak gerekmektedir.
LLM'ler Nasıl Çalışır - Önemli Bir Hatırlatma
Uygulamalara geçmeden önce, Julien ve Olivier teknik bir çerçeve çizdiler. LLM'ler mantık yürütmez: olasılıkları hesaplarlar. Bir sorguyla karşılaştıklarında, model önce web arama yeteneğini etkinleştirip etkinleştirmeyeceğine karar verir:
- Web etkinleştirmesi olmadan: yanıt, modelin kesim tarihine kadar olan bilgisine dayanır.
- Web etkinleştirmesi ile: model, bir URL aday havuzu oluşturur (grounding aşaması) ve ardından seçip sentezler.
Model, kullanıcı için olasılık hesaplamalarına göre seçim yapar. Bu bir mekanizmadır, zeka değil. Ancak, işleyişine uyum sağlanırsa, etki etmek mümkündür.
Yapay Zeka Yanıtlarını Etkilemek İçin 10 Uygulama
1. Markaya Yüksek Potansiyel Taşıyan Soruları Belirlemek
Geleneksel arama hacimleri, yapay zekalara yöneltilen sorgular için artık güvenilir bir gösterge değildir. Sunulan yöntem üç aşamadan oluşmaktadır.
Öncelikle mevcut anahtar kelimeler ve pozisyonlardan yola çıkarak Persona Aramaları oluşturmak gerekmektedir: her hedef kitle segmentinin profili, niyetleri, yolculukları, engelleri ve fırsatları.
Sonrasında, bu persona'ları ChatGPT ile besleyerek, gerçekten sordukları karar verme, karşılaştırma ve ticari soruları üretmek gerekmektedir: değer arayışı, ihtiyaçlar, alışveriş deneyimi, karar verme yardımı.
Son aşama, yüksek potansiyelli soruları üç birikimli kriterle filtrelemektir:
- Yapay zeka yanıtlarında markanın adı geçmiyor
- Rakiplerin adı geçiyor
- %25'ten fazla süreklilik oranı
2. Query Fan-Out'larda En İyi Pozisyonu Elde Etmek
ChatGPT veya Gemini web arama motorunu etkinleştirdiğinde, otomatik olarak türetilmiş sorgular (Query Fan-Outs) üretir. Unutulmaması gereken önemli bir nokta: bu fan-outların %50'sinden fazlası İngilizce olarak formüle edilmektedir, hatta Fransızca konuşan bir kullanıcı için bile. Gemini ise doğrudan Google indeksine dayanır.
Üç somut kaldıraç sunulmuştur:
Fan-out İşaretleyicileri
İçeriklerinizde, fan-outların tipik terimlerini entegre edin: en iyi, en üst, en iyi, karşılaştırmalar, incelemeler, 2026…
Web Sitesinin İngilizce Versiyonu
En azından kurumsal içeriklerin, en çok satanların ve sıkça sorulan soruların İngilizce versiyonunu hazırlayın (örneğin: corp.domain.com).
Meta Açıklamalar ve URL Slugları
Bu öğeler, modelin retrieval aşamasında öncelikli olarak okuduğu unsurlardır.
3. Konuyla İlgili En Sık Kaynakları ve Makaleleri Belirlemek
Domain Rating veya otorite göstergesi artık yeterli değildir; ne SEO'da ne de GEO'da 2026'da. Önemli olan, yapay zeka modellerinin belirli bir konuda güvenilir olarak algıladığı alanları ve kaynak makaleleri tanımlamaktır.
İyi haber: Modeller, yanıtlarını oluşturmak için kullandıkları kaynakların listesini kendileri verir. Sorun, değişkenliktir: Temsil edici bir görünüm elde etmek için, her soru hedef modele onlarca kez sorulmalıdır.
Burada, Getfluence gibi araçlı GEO yöntemleri devreye girer (Spot Finder & Mentions işlevi), bu da yapay zeka yanıtlarını %60'tan fazla oranda etkilemenizi sağlar.
Kaynakların API aracılığıyla tanımlanmasına dikkat edin; bu, platformun kullanıcı arayüzünde gerçekten gösterilen kaynaklardan farklı olabilir.
4. LLM-uyumlu İyi ve Mükemmel Noktaları Tanımak
Kaynaklar belirlendikten sonra, nitelendirmek gerekmektedir. Yöntem, iki tamamlayıcı boyutu analiz etmeyi içerir:
- Alıntı sıklığı: bu alan veya makalenin test prompt'larında ne kadar sık yer aldığı.
- Kaynakların duygusu: bu içeriklerde markanızın (ve rakiplerinizin) adı olumlu, tarafsız veya olumsuz mu geçiyor?
Sunan araçlar, rakipleri anımsatan ancak markanızı anmayan kaynakları hassas bir şekilde filtrelemenizi sağlar. Bu, yerleştirme veya relinking eylemi için öncelikli hedeflerdir.
5. URL Ambassador ve URL Review Oluşturmak
Oturumda sunulan en güçlü stratejilerden biri: relinking stratejisi, aynı anda üçlü etki yaratır.
- Kaynak URL: Öncelikle, markanızı olumlu bir şekilde anan basın makaleleri, ürün testleri, uzman incelemeleri veya karşılaştırmalı rehberleri tanımlayın.
- Relinking: Kaynak makaleyi alıntılayan yeni içerikler yayınlayın ve bu URL'ye geri bağlantılar oluşturun (misafir yazılar, ortak makaleler, basın bültenleri).
Elde edilen sonuç: Üçlü etki
- SEO: kaynak URL'nin daha iyi sıralaması
- E-reputation: olumlu alıntıların artması
- GEO: LLM alıntı olasılığının artması
İki uzmanının özetlediği gibi: bağlantı Google'ı besler. Alıntı LLM'leri besler. Tek bir relinking içeriği ile iki hedefe aynı anda ulaşabilirsiniz.
6. İçeriden Güveni ve Tazeliği Güçlendirmek (E-E-A-T Sinyalları)
Google, içerik kalitesini değerlendirme konusunda 27 yıllık deneyime sahiptir. ChatGPT ise 3 yıldır var ve hızlıca büyük abisinden öğrenmenin önemini kavramıştır. E-E-A-T (Deneyim, Uzmanlık, Otorite, Güven) sinyalleri artık modellerin kaynakları değerlendirme biçimlerine entegre edilmiştir. Google Arama Kalitesi Değerlendirme Kılavuzları'nın 27. sayfası (Eylül 2025 güncellemesi) açıktır: Güven, E-E-A-T ailesinin en önemli üyesidir.
7. Öne Çıkmak İçin Tarafsızlığı Kabul Etmek
Bu nokta, oturumun en sezgisel olmayan açıklamalarından biri olmuştur. Mart 2026'da, algılanan tarafsızlık, modeller için giderek daha belirleyici bir seçim kriteri haline gelmiştir; bu kriter altı ay önce daha az merkezi olarak değerlendirilmiştir.
Mantık basittir: LLM, güvenilir bir yanıt oluşturmak için birkaç seçeneği karşılaştırabilmelidir. Sadece bir markayı veya çözümü anan bir içerik, tanıtım olarak algılanır ve modeller bunu ana kaynak olarak tercih etmez.
| ❌ Tek marka içeriği Modeller tarafından tanıtım olarak algılanır. Yapay zekalar, kılavuzlar, belgeler ve öğretici makaleleri tercih eder. Reklam ve taraflı karşılaştırmalardan kaçınırlar. | ✅ Çoklu marka içeriği (AI-First™ formatı) LLM'ler, liste, karşılaştırma ve araç sıralamaları olan sayfalara bayılır. Birden fazla çözümü anan bir makale, alıntı olasılığı puanını önemli ölçüde artırır. |
Gerçek bir test sunulmuştur: Getfluence tarafından Şubat 2026'da yayınlanan AI-First™ makalesi, monimmeuble.com'da altı elektronik imza yazılımını karşılaştırmıştır. Kampanya öncesi sonuç: Müşteri markası (Oodrive) yanıtlarında hiçbir alıntı veya atıf yoktu. Kampanya sonrası sonuç: Marka, önerilen çözümler arasında birinci sırada yer aldı ve makale kaynak olarak gösterildi.
8. Bağlantı Oluşturma ve Alıntı Oluşturma Eylemlerinizi Birleştirin
SEO netlinking kampanyalarını ve marka alıntı GEO eylemlerini neden ayırıyorsunuz ki, tek bir içerik her iki hedefi de gerçekleştirebilir?
Öneri basittir: Tüm backlink satın alma kampanyalarınızda, markanızın ve tüm varlıklarının (ürünler, yöneticiler, sertifikalar, kullanım durumları…) sistematik olarak anılmasını sağlayın. E-ticaret sitesi için iç mekan dekorasyonu hakkında bir makale, markayı anarken, aynı zamanda SEO sinyali üretebilir ve konu hakkında bir yapay zeka yanıtında kaynak olarak görünebilir.
Sunulan örnek, ChatGPT'nin kadife koltuklu bir oturma odası dekorasyonu hakkında verdiği bir yanıttır; doğrudan Frenchyfancy'den bir makaleyi alıntılamaktadır, bu içerik müşterinin markasını konuya editoryal bir şekilde entegre etmiştir.
9. Güncel Bir Format Üretmek ve Kapının Açık Olduğundan Emin Olmak
Sıklıkla göz ardı edilen, ancak belirleyici bir uygulama: Yapay zeka tarayıcılarının içeriklerinize erişebilmesi gerekir. Eğer robots.txt dosyanız LLM'lerin tarayıcılarını engelliyorsa, hiçbir içerik, ne kadar optimize edilmiş olursa olsun, yanıt oluşturmak için kullanılamaz.
Engellenmemesi gereken ana botlar listelenmiştir:
- ChatGPT / OpenAI: OAI-SearchBot (gerçek zamanlı arama botu), GPTBot (eğitim botu)
- Google / Gemini: Googlebot, Google-Extended
- Claude / Anthropic: Claude-SearchBot, Claude-User (not: Claude-Web artık yok)
- Perplexity: Perplexitybot, Perplexity-User
Getfluence platformu, her alanın robots.txt dosyasını otomatik olarak analiz eden ve LLM'ler tarafından kısmi veya tam engelleri bildiren bir IA erişilebilirlik modülü entegre etmiştir; bu, ortak site portföyünüzü denetlemek için önemli bir zaman kazancı sağlamaktadır.
10. Yeni Bilgi Sunmak - Bilgi Kazancı
Son nokta belki de uzun vadede en stratejik olandır. Julien ve Olivier, her içeriğe 0 ile 1 arasında bir Bilgi Kazancı puanı atayan Google patentini (US12013887B2, Haziran 2024'te verilmiştir) tanıttılar; bu puan, gerçekten yeni bilgi miktarını ölçmektedir.
| Puan → 0: genel içerik Mevcut olanın yeniden yazımı (2026'nın en iyileri, genel karşılaştırmalar…), yapay zeka tarafından üretilse bile. Model, bu bilgiyi onlarca kez görmüştür. | Puan → 1: yeni bilgi Sahipli çalışmalar, dahili test verileri, saha uzmanlarının alıntıları, doğrulanmış deneme sonuçları, birinci elden müşteri referansları. |
Unutmayın ki bir LLM, bilgiyi 50 kez görmüşse, 51. kez alıntı yapmayacaktır. Başka bir deyişle: Başkalarının söyleyemediği bilgiyi sunun.
Ürün sayfalarında, bu ilke bir boşluk kapatma anlamına gelir: markalar teknik özellikleri listeler, ancak kullanıcılar durumları ve kısıtlamaları tanımlar. LLM, kaynaklarını bu boşlukta seçer. İki somut eylem önerilmiştir:
- Liste sayfalarında (PLP): gerçek kullanımlara dayanan durumsel yüzeyler oluşturun ("Metro kapılarından geçer", "Çizilmelere dayanıklıdır", "Gözlüklerle uyumludur").
- Ürün sayfalarında (PDP): müşteri incelemeleri, müşteri hizmetleri ve forumlardan gelen durumsal paragraflar ve SSS ekleyin; LLM'nin belirli bir ürünü önermesini sağlayan bağlamsal katman.
Unutulmaması Gerekenler
Bu sunum sırasında, Julien Bismuth ve Olivier de Segonzac, GEO'da ölçümden eyleme geçmek için net bir metodolojik çerçeve oluşturmayı başardılar. Temel mantık: yapay zeka modelleri olasılık makineleridir. Bu olasılıkları, içeriklerin kalitesini ve algılanan güvenilirliğini, LLM-uyumlu üçüncü taraf kaynaklarda varlığı ve yapay zeka modellerinin gerektirdiği tarafsızlığı aynı anda çalışarak etkileyebiliriz.
Oturumun ana teması, SEO ve GEO'nun birbirine zıt değil, doğru formatlar ve dağıtım stratejileri benimsendiğinde birbirini güçlendirdiğidir. Getfluence tarafından geliştirilen AI-First™ formatı, bu birleşimi temsil eder: Yapay zeka motorlarının seçim kriterlerine yanıt verecek şekilde yapılandırılmıştır ve aynı zamanda içeriklerin güvenilir ve bağlantı oluşturulabilir olmasını sağlayan editoryal standartlara da uymaktadır.
2026'da görünür olmak artık yeterli değil. Seçilmek gerekiyor.
Yorumlar
(3 Yorum)