6. Bölüm: Anahtar Kelimeden Prompt’a

Son güncelleme: 1 Kasım 2026.

Bir dolum makinesi üreticisiyle SEO çalışmasına başladığınızı düşünün. Birkaç yıl önce ilk iş belliydi: anahtar kelime aracını açar, “dolum makinesi”, “sıvı dolum makinesi”, “dolum makinesi fiyatları” gibi kelimeleri hacimleriyle çeker, gruplar ve her grup için bir sayfa planlardınız.

Bugün aynı üreticinin müşterisi yapay zekâya kelime yazmıyor. Durumunu anlatıyor, kısıtlarını sıralıyor ve bir öneri istiyor. “Hangi kelimelerde görünmeliyiz?” sorusu hâlâ geçerli, ama yanına “hangi sorularda görünmeliyiz?” sorusu da ekleniyor. Bu soruların listesini çıkarma işine Prompt Araştırması (Prompt Research) diyorum. Amaç, 7. bölümde ölçeceğimiz 30–50 ticari prompt’luk listeyi kurmak.

1. Konu ve durum

İlk bölümdeki satın alma müdürünü hatırlayın. Klasik aramada Google’a “sıvı dolum makinesi” yazıyordu. Aynı kişi bugün ChatGPT’ye şunu yazabiliyor: “Günde 3.000 şişe sıvı sabun dolduracağız. Ürün köpürüyor, bütçemiz 25.000 Euro civarında. Türkiye’de servis veren hangi üreticilere bakmalıyım?”

İkisi de aynı ihtiyaçtan çıkıyor. Ama “sıvı dolum makinesi” bir ürün kategorisinin adı. Uzun soru ise bir işletmenin kapasitesini, ürününün özelliğini, bütçesini, konumunu ve servis beklentisini anlatıyor. Anahtar kelime bir konuyu, prompt bir durumu anlatıyor.

Prompt’lar uzun. Google, AI Modu’nda yapılan aramaların klasik aramalardan 2–3 kat daha uzun olduğunu söylüyor; bunu 1. bölümde konuşmuştuk. Semrush’ın ABD tıklama akışı verisinde de ChatGPT’de arama tetikleyen soruların ortalama uzunluğu 2025 başında 4,7 kelimeyken 2026 başında 8,7 kelimeye çıkmış (Semrush).

Bu uzunlukta bir cümleyi iki kişinin birebir aynı yazma ihtimali çok düşük. Anahtar kelimede sorduğumuz “bu ifade ayda kaç kez aranıyor?” sorusunun prompt’ta anlamlı bir cevabı yok.

Prompt tek başına da durmuyor. Kullanıcı ilk cevaptan sonra “Bunların hangisinin servis ağı daha geniş?” diye devam ediyor. Karar çoğu zaman ilk soruda değil, üçüncü ya da dördüncü soruda veriliyor.

Anahtar kelimeler ise kaybolmuyor, el değiştiriyor. 3. bölümde gördüğümüz gibi model uzun soruyu sorgu yelpazesiyle birkaç kısa aramaya bölüyor; o kısa aramaları artık kullanıcı değil model yazıyor. Model “köpüren sıvılar nasıl doldurulur” ya da “dolum makinesi üreticileri” diye arıyorsa, o aramalarda bulunmanız hâlâ gerekiyor. Prompt araştırması anahtar kelime araştırmasının yerine geçmiyor, onun üstüne bir katman ekliyor.

2. Yapay zekâya ne soruluyor

Bu konudaki en kapsamlı veri, OpenAI ve Harvard’dan araştırmacıların Eylül 2025’te yayımladığı “How People Use ChatGPT” çalışmasından geliyor. Çalışma, Mayıs 2024 ile Haziran 2025 arasındaki yaklaşık 1,1 milyon sohbetten oluşan temsilî bir örneklemi inceliyor (Search Engine Journal):

• Mesajların yaklaşık yüzde 49’u bir şey sormak (Asking), yüzde 40’ı bir iş yaptırmak (Doing), yüzde 11’i duygu ya da düşünce ifade etmek (Expressing).
• Bilgi arama (Seeking Information) amaçlı sohbetlerin payı bir yılda yüzde 14’ten yüzde 24’e çıkmış.
• Pratik rehberlik (Practical Guidance) yaklaşık yüzde 29 ile en büyük konu.
• İş dışı kullanımın payı Haziran 2024’te yüzde 53’ken Haziran 2025’te yüzde 73’e yükselmiş.

Yazarlar, ChatGPT’nin ekonomik değerini özellikle karar desteği (decision support) üzerinden sağladığı sonucuna varıyor (NBER).

Yapay zekâya sorulanların büyük kısmı ticari değil. İnsanlar metin yazdırıyor, kod düzelttiriyor, bir konuyu öğreniyor. Ama azımsanmayacak bir kısmı bir karar vermek için soruluyor. Prompt araştırmasında aradığımız sorular da bunlar: işinizle ilgili kararların verildiği sorular.

3. Prompt listesi ne işe yarar

Akla ilk gelen yanlış okuma, her prompt için bir sayfa açmak. 3. bölümde Google’ın uyarısını görmüştük: Sorgu varyasyonları için ayrı içerik üretmek ölçekli içerik kötüye kullanımı sayılabiliyor. Aynı rehber, yeterince uzun kuyruklu kelimeniz olmadığından ya da biri içeriğinizi arayabileceği her varyasyonu yakalamadığınızdan endişelenmenize gerek olmadığını da söylüyor (Google Search Central). “Günde 3.000 şişe köpüren ürün için dolum makinesi” ile “günde 5.000 şişe şampuan için dolum makinesi” için iki ayrı sayfa açmak kullanıcıya bir şey katmıyor.

Anahtar kelime listesini soru cümlesine çevirmek de prompt araştırması sayılmaz. “Dolum makinesi fiyatları”nı “Dolum makinesi fiyatları ne kadar?” diye yazınca listeye yeni bir şey girmiyor. Gerçek bir kullanıcının bu soruyu hangi bilgilerle, nasıl soracağını düşünmek gerekiyor. Liste bir kez yazılıp bırakılacak bir şey de değil; ürünleriniz, rakipleriniz ve insanların soru sorma biçimi değiştikçe o da değişiyor.

Listenin üç işi var. Yapay zekâ görünürlüğünüzü hangi sorularda ölçeceğinizi belirliyor; 7. bölümdeki ölçütlerin hepsi bu liste üzerinde çalışıyor. Kullanıcının kısıtlarından hangilerine sitenizde cevap verip hangilerine vermediğinizi gösteriyor. Rekabeti de gösteriyor: Bu sorularda hangi markalar öneriliyor, hangi kaynaklar gösteriliyor?

İçerik kararları bu listeden çıkıyor, ama listenin her satırı bir sayfa demek değil. Elinizdeki şey bir içerik takviminden çok bir ölçüm ve teşhis listesi.

4. Kısıtlar ve sitedeki karşılıkları

Bir prompt’u değerli yapan, içindeki kısıtlar. 1. bölümdeki örnekte kullanıcı beş kısıt veriyordu: günlük kapasite, ürünün özelliği, bütçe, ülke ve servis ihtiyacı. Yapay zekâ cevabı bu kısıtların hepsini kullanarak kuruyor ve bunlara uymayan markaları listeye almıyor.

B2B bir makine üreticisi için kısıtlar kabaca şöyle gruplanabilir:

İşin pratik kısmı son sütunda. Her kısıt, sitenizde açıkça yazılı olması gereken bir bilgiye karşılık geliyor. Kapasitenizi hiçbir yerde sayıyla yazmıyorsanız “günde 3.000 şişe” diyen kullanıcıya önerilmeniz zorlaşıyor. Servis bölgelerinizi anlatmıyorsanız “Türkiye’de servisi olan” diyen kullanıcının listesine girmeniz de.

Klasik aramada kullanıcı sitenize girip telefon açabilir, servis bölgenizi sorabilirdi. Yapay zekâ o bilgiyi bulamazsa sizi listeye almadan geçebiliyor. Yapay zekâ bilmediği bir kısıtı sizin lehinize yorumlamıyor.

5. Prompt’lar nereden toplanır

Anahtar kelimede bir hacim aracı açıp listeyi çekebiliyordunuz. Prompt’lar için böyle hazır bir kaynak yok, birkaç yerden toplamak gerekiyor.

İşe satış ekibiyle başlayın. Onlara “Müşteriler ilk aradığında ne soruyor? Teklif aşamasında hangi itirazları duyuyorsunuz? Neden bizi seçiyorlar, neden rakibi?” diye sorun. Bu soruların çoğu, müşterinin aynı gün bir yapay zekâya da sorduğu sorular.

Teklif formlarına yazılan serbest metinler, kullanıcının kısıtlarını kendi kelimeleriyle anlattığı yer. Son birkaç yılın teklif taleplerini taramak, gerçek kısıtların listesini çıkarmanın en hızlı yolu. WhatsApp, canlı destek ve telefon kayıtlarındaki sorular da işe yarıyor; yedek parça, servis ve bakım gibi satış sonrası sorular marka doğrulama prompt’ları için iyi bir kaynak.

Search Console’da uzun sorguları ayrıca ayırabilirsiniz. Sorgular raporunda normal ifade (regex) filtresine ^(\S+\s+){7,}\S+$ yazarsanız sekiz ve daha fazla kelimeden oluşan sorgular kalıyor. Bunlar, kullanıcıların Google’a da giderek daha uzun ve kısıtlı sorular yazdığını gösteren gerçek veriler.

Bakılacak başka yerler:

• Site içi arama: Arama kutusuna yazılanlar, kullanıcının sitenizde bulamadığı şeyleri gösteriyor.
• Google’ın “Kullanıcılar bunu da sordu” kutusu ve AI Modu’nda cevabın altında önerilen devam soruları.
• Forumlar, Reddit ve şikâyet siteleri: Kullanıcıların birbirine nasıl soru sorduğunu ve markanız hakkında neler sorulduğunu görürsünüz.
• Rakiplerin karşılaştırma sayfaları ve sık sorulan sorular bölümleri.

Yapay zekânın kendisine de sorabilirsiniz: “Bir kozmetik üreticisinin satın alma müdürü dolum makinesi seçerken hangi soruları sorar?” Listeyi genişletmek için fena bir başlangıç değil. Ama yapay zekâ gerçek kullanıcıların sorularını değil, makul görünen soruları üretiyor. Bu soruları satış ekibinin ve gerçek verinin süzgecinden geçirmeden listeye eklemeyin.

Bazı yapay zekâ görünürlük araçları da sektör bazında prompt önerileri ya da tahminî prompt hacimleri sunuyor. Bunlara 12. başlıkta döneceğim. Kısaca: yön gösterirler, ama Search Console verisi gibi okunmamalılar.

6. Aynı makineyi soran beş kişi

Aynı ürünü farklı kişiler farklı sorularla arıyor. Bir dolum makinesini soranlar kabaca şöyle ayrılabilir:

• Satın alma müdürü fiyat, teslim süresi, ödeme koşulları, garanti ve servis soruyor: “Türkiye’de servisi olan ve iki ay içinde teslim eden dolum makinesi üreticileri hangileri?”
• Üretim ya da bakım müdürü teknik detay soruyor; köpürme, kıvam, dolum hassasiyeti, temizlik, ürün değişim süresi: “Köpüren sıvı sabunda taşmayı önlemek için hangi dolum sistemi kullanılmalı?”
• Yeni işletme kuran girişimci bütçeyi, başlangıç kapasitesini, yarı otomatik ile tam otomatik farkını ve kurulum desteğini soruyor: “Küçük bir kozmetik markası kuruyorum, ilk dolum makinemi alırken nelere dikkat etmeliyim?”
• Yurt dışındaki alıcı aynı soruları İngilizce ya da kendi dilinde soruyor; onun için sertifika, nakliye ve uzaktan servis öne çıkıyor: “Which Turkish filling machine manufacturers offer CE certified machines with remote support?”
• Mevcut müşteri yedek parça, servis, bakım ve modernizasyon soruyor: “X firmasının dolum makinesi için yedek parça nereden bulunur?”

Bu gruplara persona kümesi diyorum. Her küme karar sürecinin farklı bir aşamasında, farklı kısıtlar ve farklı kelimelerle soru soruyor. Sitenizden beklediği de farklı: Satın alma müdürünün sorusu servis ve teslim sayfasına, üretim müdürününki teknik içeriğe, girişimcininki rehber niteliğindeki içeriğe gidiyor.

Kümeleri hayal gücüyle değil, satış ve müşteri verisiyle kurun. “Kim bizden alıyor?” sorusunun cevabı CRM’inizde ve satış ekibinizin hafızasında. Sayıyı da az tutun. Çoğu işletme için üç ila beş küme yeter; fazlası ölçümü gereksiz yere büyütüyor.

7. Prompt türleri

Prompt’ları bir de türüne göre ayırmak gerekiyor, çünkü her tür ölçümde başka bir şeyi gösteriyor:

• Kategori keşfi: “Türkiye’de köpüren ürünler için dolum makinesi üreten firmalar hangileri?” Marka adı geçmiyor ve kısa liste bu soruda oluşuyor. Görünürlüğün en çok değer taşıdığı yer burası.
• Problem ve çözüm: “Sıvı sabun dolumunda köpük taşmasını nasıl önleriz?” Kullanıcı henüz ürün aramıyor, bir sorunu çözmeye çalışıyor. Rehber içeriklerinizin kaynak gösterilip gösterilmediğini burada görürsünüz.
• Karşılaştırma: “Pistonlu dolum makinesi mi, dalıcı nozullu dolum makinesi mi?” ya da “X mi Y mi?” Teknik içeriğiniz ve rakiplerle kıyaslanmanız burada ölçülüyor.
• Fiyat ve koşullar: “Yarı otomatik dolum makinesi fiyatları ne kadar?” Fiyat bilginizin doğru aktarılıp aktarılmadığını gösteriyor.
• Marka doğrulama: “X Makine güvenilir mi?”, “X Makine’nin servis ağı nasıl?” Kullanıcı sizi kısa listesine almış, son kontrolü yapıyor. Markanızın doğru anlatılıp anlatılmadığı burada ortaya çıkıyor.
• Alternatif: “X Makine’ye alternatif dolum makinesi üreticileri”. Rakibinizin adıyla sorulan ve sizin de listede olmak isteyeceğiniz soru.

Listenin çoğu marka adı geçmeyen sorulardan oluşmalı, çünkü yeni müşteri sizi bu sorularda keşfediyor. Marka adınızın geçtiği birkaç soru da listede olsun. Bunlar görünürlüğü değil doğruluğu ölçüyor: Yapay zekâ markanızı sorulduğunda doğru şeyleri söylüyor mu?

8. 30–50 ticari prompt ile başlamak

Listeyi baştan büyütmek cazip geliyor; yüzlerce, hatta binlerce prompt’luk listeler hazırlanabiliyor. Bence bu iki sebeple yanlış.

Ölçüm maliyeti çarpılarak büyüyor. Aynı soru her seferinde farklı cevap aldığı için (3. bölüm) her prompt’u birkaç kez çalıştırmanız, platformları da ayrı ayrı ölçmeniz gerekiyor (4. bölüm). 40 prompt’u 4 platformda 5’er kez çalıştırdığınızda 800 cevap ediyor. 500 prompt’ta bu sayı 10.000’e çıkıyor. 10.000 cevabı her ay okumak, doğruluğunu kontrol etmek ve teşhis etmek pratikte mümkün değil.

Ticari olmayan prompt’lar da ölçümü sulandırıyor. “Dolum makinesi nedir?” sorusunda görünmek fena değil, ama satışa etkisi sınırlı. Liste bu tür sorularla dolunca genel oranlar inip çıkıyor, satışa yakın sorulardaki değişim ise gözden kaçıyor.

O yüzden ilk listeyi 30–50 ticari prompt ile kurun. Ticari derken satışa yakın, kullanıcının bir karar verdiği soruları kastediyorum. Liste bir ay ölçüldükten ve neyin işe yaradığı görüldükten sonra genişletilebilir.

40 prompt’luk bir başlangıç listesi için örnek bir dağılım:

Bu dağılım bir kural değil. E-ticaret sitesinde fiyat ve koşul sorularının ağırlığı artar; bilinirliği yüksek bir markada marka doğrulama soruları öne çıkar. Her türden yeterince prompt olsun ve dağılımı bilerek seçin, o kadar.

Bir prompt’u listeye almadan önce üç şeye bakın. Bu soruyu soran kişi satın almaya ne kadar yakın? Bu soruda önerilmek işinize ne kadar değer katar, ana ürün grubunuzla mı ilgili yoksa küçük bir yan ürünle mi? Sitenizde bu sorunun cevabı var mı? Sonuncusunun cevabı “hayır” ise prompt’u listeden çıkarmayın, içerik boşluğu olarak not alın.

9. Prompt’u gerçek bir kullanıcı gibi yazmak

Prompt metnindeki küçük ayrıntılar ölçümün kalitesini belirliyor.

Kullanıcının dilinde yazın: Türkiye’de satıyorsanız Türkçe, ihracat yapıyorsanız hedef pazarın dilinde. 4. bölümde gördüğümüz gibi dil, modelin hangi aramaları yapacağını ve hangi kaynakları okuyacağını değiştiriyor.

Kısıt ekleyin ama abartmayın. Gerçek bir kullanıcı genelde iki ila beş kısıt verir; on kısıtlı bir prompt gerçekçi değil.

Soruyu yönlendirmeyin. “Türkiye’nin en iyi dolum makinesi üreticisi X Makine mi?” bir ölçüm sorusu değil, onay talebi. Marka adı geçmeyen prompt’larda marka adı hiçbir şekilde geçmemeli.

Aynı niyeti kısa (“köpüren ürün dolum makinesi üreticileri”) ve kısıtlarıyla uzun yazan kullanıcılar var. Öncelikli niyetler için iki sürümü birlikte listeye almak, görünürlüğün soru uzunluğuna göre nasıl değiştiğini gösteriyor.

En değerli birkaç prompt için iki üç adımlık bir sohbet zinciri hazırlayın: ilk soru, ardından “Bunlardan hangisinin Türkiye’de servis ağı daha geniş?”, ardından “İlk ikisini fiyat ve teslim süresi açısından karşılaştır.” 1. bölümde söylediğim gibi kullanıcı listeyi her soruda daraltıyor. İlk cevapta olup ikinci soruda düşüyorsanız, karar anında listede değilsiniz.

Son olarak metni sabitleyin. Prompt’u bir kez yazdıktan sonra her ay kelimesi kelimesine aynı şekilde kullanın. Her ay başka bir cümleyle sorarsanız değişimin sizden mi yoksa sorudan mı geldiğini ayıramazsınız.

10. Prompt’un arkasındaki aramalar

Model kullanıcının uzun sorusunu birkaç kısa aramaya bölüyor ve kaynakları bu aramaların sonuçlarından seçiyor (3. bölüm). Hangi aramaları yaptığını site sahiplerine göstermiyor, ama mantığını bildiğimiz için tahmin edebiliyoruz.

Listedeki en değerli 10–15 prompt için modelin arka planda yapabileceği aramaları elle yazın. Satın alma müdürünün prompt’u için bu liste şöyle olabilir:

• köpüren sıvı dolum makinesi
• sıvı sabun dolum makinesi kapasite
• dalıcı nozullu dolum makinesi
• dolum makinesi fiyatları
• Türkiye dolum makinesi üreticileri
• dolum makinesi servis

Bu bir tahmin, gerçek aramalar farklı olabilir. Ama bu kısa aramalar klasik anahtar kelime araçlarında ve Search Console’da ölçülebiliyor. Her biri için şunlara bakın: Google’da üst sıralarda mıyız? Bizim yerimize hangi sayfalar çıkıyor? Bu aramaya cevap veren bir sayfamız var mı?

Prompt, kullanıcının durumunu ve kararını anlatıyor. Arkasındaki kısa aramalar ise o karara giden yolda hangi sayfaların okunacağını belirliyor. Bir prompt’ta görünmek istiyorsanız, o prompt’un arkasındaki aramalarda da bulunmanız gerekiyor. İlk bölümdeki Ahrefs verisi bunun sahadaki karşılığı: Mart 2026 çalışmasında AI Bakışı’nda kaynak gösterilen sayfaların sadece yüzde 37,9’u aynı sorgu için ilk 10’daydı ve Ahrefs bunu kaynakların sorgu yelpazesindeki alt sorgulardan da seçilmesine bağlıyor.

11. Listeyi bir tabloda tutmak

Prompt listesi için karmaşık bir sisteme gerek yok. Şu sütunları olan basit bir tablo yeter:

En çok işe yarayan sütun sonuncusu. Her prompt için “Bu soruya sitemizde hangi sayfa cevap veriyor?” diye sormak, içerik boşluklarını kendiliğinden ortaya çıkarıyor. Cevabı veren bir sayfa yoksa, yapay zekânın sizi o soruda önermesi için elinde bir dayanak da yok.

Bu tablo listenin kendisi. Ölçüm sonuçlarını, yani her prompt’ta anılıp anılmadığınızı, önerilip önerilmediğinizi ve link alıp almadığınızı ayrı bir tabloda tutacağız; onu 7. bölümde kuruyoruz.

12. Prompt hacmi bilinmiyor

Anahtar kelime listesinde her kelimenin yanında bir arama hacmi dururdu. Prompt listesinde bu sütunu doldurmak çok zor. Yapay zekâ platformları kullanıcıların hangi soruları ne sıklıkla sorduğunu yayınlamıyor. 4. bölümde gördüğümüz gibi ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Claude site sahiplerine bir sorgu raporu vermiyor; Google’ın yapay zekâ raporu da sorgu verisi içermiyor.

Bazı araçlar prompt’lar için tahminî hacim gösteriyor. Bu tahminler genelde kullanıcı panellerinden ya da tıklama akışı verisinden modellenerek üretiliyor; bu bölümde kullandığım Semrush verisi de ABD’deki bir tıklama akışı panelinden geliyor. Genel eğilimi görmek için işe yarıyorlar, ama tek bir prompt’un hacmini Search Console’daki gösterim sayısı gibi okumayın. Türkçe prompt’larda bu tahminlerin örneklemi çok daha küçük olabilir.

Hacim olmadan önceliği üç dolaylı ölçütle belirleyebilirsiniz. Satış ekibi bir soruyu her hafta duyuyorsa, o soru yapay zekâya da soruluyordur. Prompt’un arkasındaki konunun Google’daki arama hacmi, ilginin büyüklüğü hakkında fikir veriyor. Bir de işin değeri var: Bir prompt’un arkasındaki satışın değeri, sorulma sıklığından daha belirleyici olabilir.

B2B’de sonuncusu ağır basıyor. Çalıştığımız B2B makine müşterilerimizden birinin sitesine günde 30–40 ziyaret geliyor ve sattığı bir makine yaklaşık 20.000 Euro. Bu ölçekte bir işletme için ayda birkaç kez sorulan bir prompt’ta önerilmek, ayda binlerce kez sorulan genel bir soruda anılmaktan çok daha değerli olabilir. Prompt’ları hacme göre değil, satışa yakınlığa ve işin değerine göre seçin.

13. Listenin bakımı

Prompt listesi bir kez hazırlanıp rafa kaldırılacak bir belge değil, ama her ay baştan da yazılmaz. Listenin büyük kısmı, yani çekirdek liste, en az altı ay değişmemeli. Ölçümün değeri, aynı prompt’ları aylar boyunca aynı şekilde ölçebilmekten geliyor.

Üç ayda bir gözden geçirin: satış ekibinin yeni duyduğu sorular, yeni ürünler, yeni rakipler, artık satmadığınız ürünler. Gerekiyorsa birkaç prompt ekleyip çıkarın ve her değişikliği tarihiyle not edin. Genel görünürlük oranı değiştiğinde bunun listedeki değişiklikten mi yoksa görünürlüğünüzdeki bir değişimden mi kaynaklandığını ancak bu notla ayırabilirsiniz.

Platformlardaki değişiklikleri de izleyin. Bir platform yeni bir özellik ya da yeni bir model çıkardığında aynı prompt’lar farklı sonuçlar verebiliyor; bunu kendi sitenizdeki bir değişiklikle karıştırmayın. Bu döngüye 17. bölümde, sürekli çalışan bir sistemin parçası olarak döneceğiz.

Elinizde ne olmalı

Prompt araştırmasının sonunda elinizde 30–50 satırlık sade bir tablo olmalı. Her satırda gerçek bir kullanıcının soracağı bir soru, onu kimin sorduğu, hangi kısıtları taşıdığı ve sitenizde ona cevap veren sayfa. Son sütunun boş kaldığı satırlar, yapılacak işlerin ilk listesi.

Sıradaki iş bu listeyi ölçmek. 7. bölüm bunu anlatıyor: tek bir skor yerine beş ölçüt, aynı prompt’u birkaç kez çalıştırmak ve platformları ayrı ölçmek.

Kontrol listesi

Kaynaklar

• Semrush: ChatGPT search insights (7 Nisan 2026)
• Search Engine Journal: ChatGPT study, 1 in 4 conversations now seek information (15 Eylül 2025)
• NBER: How People Use ChatGPT, Working Paper 34255 (Chatterji ve diğerleri, Eylül 2025)
• Google Search Central: Optimizing your website for generative AI features on Google Search (son güncelleme 10 Temmuz 2026)

Önceki: 5. Bölüm, GEO, AEO, LLMO: Gerçekte Ne Değişti? · Kitabın dizini · Sonraki: 7. Bölüm, AI Görünürlüğü Nasıl Ölçülür?