5. Bölüm: GEO, AEO, LLMO: Gerçekte Ne Değişti?

Son güncelleme: 1 Kasım 2026.

Bir ajans teklifinde “GEO hizmeti”, bir konferans programında “AEO stratejisi”, bir aracın tanıtımında “LLMO skoru”. Son iki yılda GEO, AEO, LLMO, AI SEO ve AI görünürlüğü gibi kısaltmalar çoğaldı ve her biri ayrı bir disiplinmiş gibi anlatılıyor.

Arkasında haklı bir merak var. İlk dört bölümde gördüğümüz gibi arama değişiyor, yapay zekâ cevabı kendi cümleleriyle yazıyor, platformlar birbirinden farklı çalışıyor. Bir şeylerin değiştiği belli. Değişenin yeni bir isim mi gerektirdiği, yoksa aynı işin yeni bir etiketle mi satıldığı ise ayrı bir soru. Bölümün sonundaki kontrol listesi, önünüze bir “GEO tavsiyesi” geldiğinde onu tartmak için hazırlandı.

1. Bir iş, birçok isim

GEO, Üretken Motor Optimizasyonu (Generative Engine Optimization) demek: yapay zekânın ürettiği cevaplarda daha çok ve daha iyi yer almak için yapılan çalışma. “Üretken motor” ile ChatGPT, Perplexity, AI Modu gibi cevabı kendisi yazan sistemler kastediliyor. AEO, Cevap Motoru Optimizasyonu (Answer Engine Optimization), link listesi yerine doğrudan cevap veren sistemlere odaklanıyor. Bu terim yapay zekâ aramasından önce, öne çıkan snippet’ler ve sesli asistanlar konuşulurken de kullanılıyordu.

LLMO, Büyük Dil Modeli Optimizasyonu (Large Language Model Optimization), arama motoruna değil modelin kendisine bakıyor ve markanın modelin hafızasında, yani eğitim verisinde nasıl yer aldığını da kapsıyor. AI SEO ya da Yapay Zekâ SEO ise bu kitabın da adı: yapay zekâ aramasındaki görünürlüğü SEO’nun bir parçası olarak ele alan genel bir ifade.

Google’ın yapay zekâ arama rehberi de bu terimlere ayrı bir başlık açmış. AEO’yu “answer engine optimization”, GEO’yu “generative engine optimization” olarak tanımlıyor ve ikisinin de özellikle yapay zekâ cevaplarındaki görünürlüğü artırmaya odaklanan çalışmaları anlatmak için kullanıldığını yazıyor (Google Search Central).

Tanımlar arasındaki fark daha çok vurguda. AEO cevaba, GEO üretime, LLMO modele bakıyor. Üçü de aynı soruyla uğraşıyor: Yapay zekâ bir soruyu cevaplarken markam o cevapta doğru şekilde yer alıyor mu? Bu kadar çok terimin dolaşması alanın yeni olmasından ve hızla değişmesinden kaynaklanıyor; ortada birbirinden ayrı disiplinler yok.

2. GEO’nun çıktığı makale

GEO terimi akademik bir makaleyle ortaya çıktı. Princeton Üniversitesi ve IIT Delhi’den araştırmacıların “GEO: Generative Engine Optimization” başlıklı makalesi ilk olarak 16 Kasım 2023’te yayımlandı ve 2024’te KDD konferansına kabul edildi (arXiv).

Makaleye göre içerik üreticileri sayfalarındaki metni belirli şekillerde düzenleyerek yapay zekâ cevaplarındaki görünürlüklerini yüzde 40’a kadar artırabilir. Araştırmacılar bunu ölçmek için farklı alanlardan sorular içeren GEO-bench adında bir test seti de hazırladı.

Denenen yöntemlerin sonuçları ilginç (arXiv). En iyi sonucu kaynak göstermek (Cite Sources), alıntı eklemek (Quotation Addition) ve istatistik eklemek (Statistics Addition) verdi; bu yöntemler makalenin kendi görünürlük ölçütlerinde yüzde 30–40 civarında göreli iyileşme sağladı. Akıcılığı artırmak yüzde 15–30 arasında katkı yaptı. Anahtar kelime doldurmak ise işe yaramadı, hatta temel durumun altında kaldı. Araştırmacılar klasik SEO’daki bu tür yöntemlerin yapay zekâ cevaplarında çok az ya da hiç iyileşme sağlamadığını yazıyor.

Bu sonuçlar sık alıntılanıyor, ama deneyin nasıl kurulduğuna da bakmak gerekiyor. Araştırmacılar ana deneyde gerçek bir arama motoru değil, bir simülasyon kullandı: Google’dan ilk 5 sonucu getiren ve cevabı gpt-3.5-turbo ile yazan iki adımlı bir sistem. Gerçek bir platform olarak Perplexity’yi de 200 soruluk bir alt kümede denediler; orada en iyi yöntem alıntı eklemek oldu ve yüzde 22 iyileşme sağladı.

Bu kurgunun gözden kaçan bir sonucu var. Makale, zaten getirilmiş bir sayfanın cevapta ne kadar kullanıldığını ölçüyor; sayfanın getirilenler arasına nasıl girdiğini ölçmüyor. Deneyde sayfalar baştan ilk 5 sonucun içindeydi. 3. bölümde gördüğümüz gibi gerçek hayatta en zor adım çoğu zaman bu: sayfanın sorgu yelpazesindeki aramalarda bulunup okunacaklar arasına girmesi. O adım hâlâ SEO’nun işi.

Makalenin işe yarar bulduğu yöntemlere bakınca da tanıdık bir liste çıkıyor: iddiaları kaynakla desteklemek, somut rakam vermek, uzman görüşüne yer vermek, akıcı yazmak. İyi bir editör bunları yapay zekâdan önce de önerirdi. Bir fark var ama. Makalede istatistik ve alıntılar deney için metne eklendi; sizin sayfanızda ise gerçek olmaları gerekiyor. Uydurma bir istatistik ya da kaynağı belirsiz bir alıntı, 3. bölümde anlatılan yanlış anlatım riskini kendi elinizle büyütmek demek.

3. AEO ve LLMO

AEO terimi GEO’dan eski. SEO’cular bu terimi öne çıkan snippet’ler ve sesli asistanlar için de kullanıyordu: Google’ın bir sayfadan aldığı kısa cevabı sonuçların en üstünde göstermesi ya da bir sesli asistanın soruya tek bir cevapla dönmesi. O dönemin önerileri bugün de tanıdık: soruyu başlıkta açıkça yazmak, cevabı ilk cümlede vermek, tanımları açık yapmak.

Yapay zekâ cevaplarıyla AEO’nun kapsamı genişledi. Artık tek bir sayfadan alınan tek bir alıntı yerine birden fazla kaynaktan sentezlenmiş bir cevap var. “Cevabı açık ver” ilkesi ise aynı kaldı; 3. bölümde paragraf düzeyinde okumayla ilgili önerilenler de bu ilkenin devamı.

LLMO başka bir tarafa, modelin hafızasına bakıyor. 3. bölümde yapay zekânın iki kaynaktan bildiğini anlatmıştık: canlı arama ve eğitim verisi. GEO ve AEO daha çok canlı arama tarafıyla ilgilenirken LLMO, markanızın eğitim verisinde nasıl yer aldığını da hesaba katıyor. LLMO’nun sorusu, modelin hiç arama yapmadan markanız hakkında ne bildiği. Bu bilgi web’de yıllar içinde sizin hakkınızda yazılanlardan oluşuyor ve 13. ile 14. bölümlerde, marka ve üçüncü taraf kaynaklar tarafında ele alınıyor.

Üç terimi klasik SEO’daki karşılıklarıyla yan yana koyunca tablo şöyle:

Her terimin klasik SEO’da bir karşılığı var. Yeni olan, bu karşılıkların ağırlığının ve birbirine bağlanma biçiminin değişmesi.

4. Google’a göre bu hâlâ SEO

Google bu konuda alışık olmadığımız kadar açık konuşuyor. Yapay zekâ arama rehberinde AEO ve GEO’yu tanımladıktan hemen sonra şu cümle geliyor: “From Google Search’s perspective, optimizing for generative AI search is optimizing for the search experience, and thus still SEO.” (Google Search Central) Google Arama’nın bakış açısından üretken yapay zekâ araması için optimizasyon, arama deneyimi için optimizasyon demek ve bu yüzden hâlâ SEO.

Rehber gerekçesini de veriyor. Google’ın yapay zekâ özellikleri temel sıralama ve kalite sistemlerine dayandığı için SEO’nun en iyi uygulamaları geçerliliğini koruyor.

Google çalışanlarının sözlü açıklamaları da aynı yönde. Temmuz 2025’te Bangkok’taki Search Central Deep Dive etkinliğinde Gary Illyes’in sözlerini katılımcılardan Kenichi Suzuki şöyle aktardı: “To get your content to appear in AI Overview, simply use normal SEO practices. You don’t need GEO, LLMO or anything else.” (Search Engine Land) Illyes’e göre AI Bakışı’nda görünmek için normal SEO uygulamaları yeterli; GEO’ya, LLMO’ya ya da başka bir şeye gerek yok. Danny Sullivan’ın içeriği lokma lokma bölme tavsiyesine “We don’t want you to do that” dediğini de 3. bölümde görmüştük.

Rehber yapmanıza gerek olmayan şeyleri de tek tek sayıyor:

• Google Arama’da görünmek için yeni makine okunabilir dosyalar, yapay zekâ metin dosyaları, işaretlemeler ya da Markdown sürümleri oluşturmanız gerekmiyor.
• llms.txt dosyası oluşturmak sorun değil, ama Google Arama bu dosyaları dikkate almıyor; sitenizin görünürlüğüne ne zararı ne faydası var.
• İçeriği yapay zekâ daha iyi anlasın diye küçük parçalara bölmeniz gerekmiyor. İdeal bir sayfa uzunluğu da yok.
• Yapay zekâ araması için özel bir şekilde yazmanız gerekmiyor. Yeterince uzun kuyruklu kelimeniz olmadığından ya da birinin içeriğinizi arayabileceği her varyasyonu yakalamadığınızdan endişelenmenize gerek yok.
• Yapılandırılmış veri zorunlu değil ve eklemeniz gereken özel bir schema.org işaretlemesi yok.
• Web’de yapay “anılmalar” (mentions) peşinde koşmak göründüğü kadar faydalı değil.

Bu maddelerin her biri, son iki yılda bir yerde “GEO taktiği” olarak satılmış bir şeye denk geliyor.

5. Google neden böyle söylüyor?

Google kendi aramasından bahsediyor. Rehber “Google Search’s perspective” diyor; ChatGPT’nin, Perplexity’nin ya da Claude’un nasıl çalıştığı hakkında bir şey söylemiyor. 4. bölümde gördüğümüz gibi bu platformlar farklı dizinler kullanıyor ve kaynakları Google’ın ilk 10 sonucuyla çok az örtüşüyor. “Bu hâlâ SEO” Google Arama için güçlü bir cümle, ama diğer platformlar için tek başına yeterli bir cevap sayılmaz.

Google’ın bu konuda bir çıkarı da var. Kendi yapay zekâ özelliklerini sıralama sistemlerinin üzerine kurdu ve bu sistemleri manipüle etmeye çalışan ayrı bir sektörün büyümesini istemiyor. “Özel bir şey yapmanıza gerek yok” demek site sahiplerini rahatlatıyor, spam riskini de azaltıyor.

Çıkarı olması, söylediğinin yanlış olduğu anlamına gelmiyor. 3. bölümde Google’ın yapay zekâ özellikleri için sayfaları temel sıralama sistemleriyle getirdiğini gördük. 1. bölümdeki Ahrefs verisine göre de AI Bakışı’nda kaynak gösterilen sayfaların yüzde 37,9’u aynı sorgu için ilk 10’da. Bu oran düşüyor, ama düşüşün açıklaması da yine bir arama kavramı, sorgu yelpazesi. Kaynak gösterilen sayfaların önemli bir kısmı ana sorguda değil, alt sorgularda iyi sıralanıyor.

Vardığım sonuç, Google’ın “bu hâlâ SEO” demesinin teknik olarak doğru olduğu. Ama “hâlâ SEO” ile “hiçbir şey değişmedi” aynı şey değil; işin sınırları genişledi.

6. Aynı kalanlar

Taranabilir ve dizinlenebilir olmak hâlâ ilk şart. 2. bölümün tamamı bu konuydu ve dizinde olmayan bir sayfa AI Bakışı’nda kaynak olamıyor. Orada anlattığım haber sitesinde site haritası yaklaşık 10 dakika önbellekte tutulduğu için yeni haberler geç taranıyordu. Bugün aynı sorun yapay zekâ cevaplarında da geç kalmak demek.

Sitenin açık ve hızlı olması da temel olmaya devam ediyor. Bir müşterimizin sitesi yaklaşık bir saat kapalı kalmıştı; o bir saat boyunca site ne arama motorlarına ne de yapay zekâ botlarına cevap verebilirdi. Bu yüzden İmza’da her müşterinin sitesinin açık olup olmadığını sürekli izliyoruz.

Arama niyetini anlamak da değişmedi. Kullanıcının ne istediğini doğru okumayan bir sayfa hem klasik aramada hem de sorgu yelpazesinin alt aramalarında zorlanıyor. Kalite ve güven, yani E-E-A-T, yapay zekâ cevaplarında da geçerli. Yapay zekâ yanlış bir kaynağa dayanırsa yanlışı kendi ağzından söylüyor; güvenilir kaynak arayışı bu yüzden azalmıyor, artıyor.

Özgün içeriğin değeri de yerinde. Google’ın rehberi bu konuda iki örnek veriyor. “İlk kez ev alacaklar için 7 ipucu” gibi bir içerik herkesin yazabileceği genel bilgiden oluşuyor; Google buna emtia içerik (commodity content) diyor. Ekspertizden neden vazgeçtiklerini ve kanalizasyon hattının içine bakarak nasıl para biriktirdiklerini anlatan bir yazı ise sıradan bilginin ötesinde birinci elden deneyim sunuyor. Google, uzun vadede yapay zekâ aramasındaki varlığınızı en çok bu tür özgün içeriğin etkileyeceğini söylüyor.

Spam kuralları da aynı. 3. bölümde anlatılan ölçekli içerik kötüye kullanımı politikası yapay zekâ cevaplarında da geçerli. Rehber, Google’ın temel sıralama sistemlerinin kaliteli içeriğe odaklandığını, diğer sistemlerin spam’i engellediğini ve yapay zekâ özelliklerinin ikisine birden dayandığını yazıyor.

SEO’nun temeli yerinde duruyor; artan, temeldeki eksiklerin bedeli. 2. bölümde söylediğim gibi bir hata artık iki kez ödeniyor.

7. Yeni olanlar

Bence yapay zekâ aramasında yeni olan yedi şey var. Hiçbiri yeni bir kısaltma gerektirmiyor, ama hepsi SEO’nun gündelik işini değiştiriyor.

1. Başarının birimi değişti. Klasik SEO’da başarıyı sırayla ölçüyorduk, yapay zekâda ise sıra yok. 3. bölümdeki SparkToro ve Gumshoe çalışmasında aynı soru için aynı marka listesinin iki kez gelme ihtimali yüzde 1’in altındaydı. Artık ölçtüğümüz şey bir pozisyon değil, çok sayıda cevapta ne sıklıkla ve nasıl göründüğümüz. 7. bölümde bunu beş ölçütle ele alacağız.
2. Tek bir motor yok. Klasik SEO pratikte Google SEO’suydu. Bugün ChatGPT kendi tarayıcısını kullanıyor, Perplexity’nin kendi dizini var, Copilot Bing’e dayanıyor. 4. bölümde gördüğümüz gibi bunların kaynakları hem birbirinden hem Google’ın sonuçlarından belirgin şekilde ayrışıyor.
3. Soruların şekli değişti. Kullanıcı kısa anahtar kelimeler yerine kısıtları olan uzun sorular soruyor. Semrush’ın verisinde ChatGPT’de arama tetikleyen soruların ortalama uzunluğu 2025 başında 4,7 kelimeyken 2026 başında 8,7 kelimeye çıkmış (Semrush). Anahtar kelime araştırmasının yanına Prompt Araştırması (Prompt Research) ekleniyor; 6. bölümün konusu bu.
4. Site dışı kaynakların ağırlığı arttı. Klasik SEO’da site dışı çalışma büyük ölçüde backlink demekti. Yapay zekâ ise markanızı Wikipedia’dan, Reddit’ten, YouTube’dan, karşılaştırma sitelerinden öğreniyor ve bunları cevabın içinde doğrudan kaynak gösteriyor. 4. bölümde Profound’un verisinde her platformun farklı üçüncü taraf kaynaklara yaslandığını gördük; ayrıntısı 14. bölümde.
5. Markanın nasıl anlatıldığı bir risk haline geldi. Klasik aramada Google sizin başlığınızı ve açıklamanızı gösteriyordu. Yapay zekâ ise sizi kendi cümleleriyle anlatıyor, bazen de yanlış anlatıyor. Bunu kontrol etmek SEO’nun yeni ve ölçülmesi gereken bir parçası; 13. bölümde ayrıca ele alınıyor.
6. Ölçüm araçları yetersiz. Search Console klasik aramada sıralama, gösterim ve tıklama veriyordu. Google’ın yapay zekâ raporu şimdilik sadece gösterim veriyor; ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Claude ise site sahibine kendi arama verisini göstermiyor. Görünürlüğü kendimiz ölçmek zorundayız.
7. Ajanlar geliyor. Google’ın rehberi kullanıcı adına görev yapan yapay zekâ ajanlarından ve bu ajanların sitelere girip veri toplayabileceğinden bahsediyor; Evrensel Ticaret Protokolü (Universal Commerce Protocol, UCP) gibi protokollerin takip edilmesini öneriyor (Google Search Central). Sitenizi bir insan yerine bir ajan okuduğunda, bilgiyi makinelerin okuyabileceği şekilde sunmanın ağırlığı artıyor. 15. bölümde bu konuya döneceğiz.

Bu maddelerin hiçbiri SEO’nun temelini değiştirmiyor, ama kapsamını genişletiyor. Bir SEO uzmanı artık Google sıralamalarının yanında birden fazla platforma, site dışındaki itibara, markanın nasıl anlatıldığına ve yeni bir ölçüm yöntemine de bakmak zorunda.

8. Diğer platformlar ne istiyor?

Platformların site sahiplerine yönelik belgelerinde özel bir yazım tekniği, özel bir dosya ya da özel bir işaretleme isteyen yok. İstedikleri, botlarının sitenize erişebilmesi.

OpenAI, herkese açık her web sitesinin ChatGPT aramasında görünebileceğini ve şartın OAI-SearchBot’un siteyi tarayabilmesi olduğunu yazıyor. Bir sayfanın görünmesini istemiyorsanız önerdiği yol da tanıdık: noindex (OpenAI). Perplexity, PerplexityBot’un siteleri arama sonuçlarında göstermek ve linklemek için çalıştığını söylüyor ve robots.txt’de bu bota izin verilmesini öneriyor (Perplexity). Anthropic de 2. bölümde gördüğümüz gibi Claude-SearchBot’u engellemenin arama sonuçlarındaki görünürlüğü azaltabileceğini belirtiyor.

Diğer platformların mesajı da bir SEO mesajı: Tarayıcıma kapıyı açık tut, sayfanı dizinlenebilir yap, görünmesini istemediğin sayfayı noindex ile işaretle. Farkı, bu kuralların tek bir botu değil birkaç farklı botu kapsaması. Google’ın cümlesini Google’ın dışına taşımak için küçük bir ekleme yeterli: Bu hâlâ SEO, ama artık birden fazla arama motoru için.

9. Bir dolum makinesi üreticisinin planı

Köpüren ürünler için makine üreten, Türkiye’de ve ihracatta satan, makineleri yaklaşık 25.000 Euro civarında olan bir dolum makinesi üreticisi düşünelim.

Birkaç yıl önce bu üreticinin SEO planı kabaca şöyle olurdu: “dolum makinesi”, “sıvı dolum makinesi”, “köpüren ürün dolum makinesi” gibi kelimeleri belirlemek, bunlar için ürün ve kategori sayfalarını optimize etmek, teknik sorunları düzeltmek, birkaç blog yazısı yazmak, sektör sitelerinden link almak, sıralamaları ve trafiği izlemek.

Bu planın hiçbir maddesi bugün çöpe gitmiyor. Yanına eklenenler:

• Kelime listesinin yanında bir soru listesi. “Günde 3.000 şişe köpüren ürün için hangi makine?”, “Türkiye’de servisi olan dolum makinesi üreticileri hangileri?”, “Dalıcı nozul mu pistonlu dolum mu?” gibi, satın alma müdürünün yapay zekâya soracağı kısıtlı sorular.
• Sayfalarda karar bilgisi. Kapasite, uygun ürün tipleri, servis bölgesi, teslim süresi ve fiyat aralığı sayfada açıkça yazılı olmalı. Klasik planda “olsa iyi olur” denen bu bilgiler kısa listeye girip girmemeyi belirliyor.
• Bot erişimi kontrolü. Googlebot’un yanında OAI-SearchBot, PerplexityBot, Claude-SearchBot ve Bingbot’un da siteye ulaşabildiğinden emin olmak.
• Site dışı kontrol. Sektör rehberlerinde, pazar yerlerinde, YouTube’daki tanıtım videolarında ve varsa Wikipedia’da firmanın doğru ve tutarlı anlatılması.
• Yeni bir ölçüm tablosu. Soru listesinin her platformda düzenli çalıştırılması; anılma, önerilme, link ve doğruluk oranlarının izlenmesi.

Bu eklemelerin hiçbiri “yapay zekâ için yazılmış özel bir metin” sayılmaz. Hepsi, kullanıcının karar sürecinin bir kısmını artık yapay zekâyla yürütmesine verilen cevaplar.

10. “GEO taktikleri” listesine nasıl bakmalı?

Sosyal medyada ve araç tanıtımlarında dolaşan GEO önerilerinin bir kısmı faydalı, bir kısmı zararsız ama gereksiz, bir kısmı da zararlı. En sık dolaşanları, Google’ın rehberine ve bilinen araştırmalara göre aşağıdaki tabloda ayırdım.

Tabloda bir örüntü var. İşe yarayan önerilerin neredeyse hepsi, yapay zekâdan önce de iyi SEO ve iyi editörlük olarak bilinen şeyler. İşe yaramayan ya da riskli olanların çoğu ise bir kestirme vaat ediyor.

11. Hangi isim?

Bu kitabın adını “Yapay Zekâ SEO” koymamın sebebi, bu işi SEO’nun bir parçası olarak görmem ve ismin de bu bağı korumasını istemem. GEO ya da AEO demek yanlış değil. Ama ayrı bir isim, ayrı bir disiplin, ayrı bir ekip ve ayrı bir bütçe gerekiyormuş izlenimi yaratabiliyor.

Hangi ismin kullanıldığından çok, o isimle ne yapıldığına bakmak lazım. Size bir “GEO hizmeti” ya da bir “AI görünürlük paketi” önerildiğinde şu sorulara açık cevap isteyin:

• Hangi sorularda ölçüyorsunuz? Sorular kimin, hangi kısıtlarla soracağı düşünülerek mi seçildi, yoksa genel anahtar kelimelerden mi türetildi?
• Hangi platformlarda ve kaç kez? Tek bir ekran görüntüsü mü alınıyor, yoksa her soru her platformda birden fazla kez mi çalıştırılıyor?
• Neyi ölçüyorsunuz? Sadece anılmayı mı, yoksa önerilmeyi, link verilmeyi ve doğru anlatılmayı da mı?
• Teşhis nasıl yapılıyor? Görünmediğimiz bir soruda sebebin teknik mi, içerik mi, site dışı kaynak mı olduğunu nasıl ayırıyorsunuz?
• Temel kontrol ediliyor mu? Tarama, dizinleme, bot erişimi ve JavaScript sorunları işin parçası mı?

Cevaplar açıksa, isim ne olursa olsun ortada ölçülebilir bir iş var demektir. “Özel bir yöntemimiz var” gibi genel kalıyorsa, yeni bir etiketin altında eski bir vaat satılıyor olabilir.

Bence yapay zekâ görünürlüğü ayrı bir ürün olarak değil, ölçümü ve teşhisi genişleyen bir SEO çalışması olarak ele alınmalı: hangi soruda görünmek istediğinizi belirlemek, ölçmek, sorunu teşhis edip düzeltmek ve tekrar ölçmek. 1. bölümde anlattığım bu döngüyü 17. bölümde sürekli çalışan bir sisteme dönüştüreceğiz.

12. İsim tartışmasından sonra

GEO, AEO ve LLMO aynı işe farklı açılardan verilmiş isimler. Google kendi araması için bunun hâlâ SEO olduğunu söylüyor ve teknik olarak haklı. Yine de Google kendi aramasını anlatıyor; ChatGPT, Perplexity ve diğer platformlar için bu cümle tek başına yetmiyor. İşin kapsamı da genişledi: sıra yerine görünme oranı, birden fazla motor, uzun ve kısıtlı sorular, site dışı kaynaklar, markanın doğru anlatılması ve ajanlar.

Pratikte ilk adım, hangi sorularda görünmek istediğinizi bulmak. Kitabın araştırma ve ölçüm kısmı bununla, 6. bölümde anahtar kelimeden prompt’a geçişle başlıyor.

Kontrol listesi

Bir “GEO” ya da “AI SEO” tavsiyesiyle karşılaştığınızda bu listeyi kullanabilirsiniz:

Kaynaklar

• Google Search Central: Optimizing your website for generative AI features on Google Search (son güncelleme 10 Temmuz 2026)
• arXiv: GEO: Generative Engine Optimization (Aggarwal ve diğerleri; ilk sürüm 16 Kasım 2023, son sürüm 28 Haziran 2024, KDD 2024)
• ar5iv: GEO: Generative Engine Optimization, tam metin (yöntem ve sonuç tabloları için)
• Search Engine Land: Google says normal SEO works for ranking in AI Overviews and llms.txt won’t be used (Temmuz 2025)
• OpenAI: Publishers and developers FAQ (yardım sayfası, 1 Kasım 2026’da kontrol edildi)
• Perplexity: Perplexity crawlers (1 Kasım 2026’da kontrol edildi)
• Semrush: ChatGPT search insights (7 Nisan 2026)

Önceki: 4. Bölüm, Platformlar Aynı Değil · Kitabın dizini · Sonraki: 6. Bölüm, Anahtar Kelimeden Prompt’a