16. Bölüm: Sektöre Göre AI Search

Son güncelleme: 1 Kasım 2026.

Bir e-ticaret sitesi için yapay zekâ cevabında görünmek, doğru fiyatın ve stok bilgisinin ürün listesine girmesi demek. Bir makine üreticisi için aylar süren bir satın alma sürecinin başında kısa listeye girmek. Bir diş kliniği için haritada ve yorumlarda doğru anlatılmak. Bir haber sitesinin derdi ise başka: Okur haberi yapay zekâdan öğreniyorsa siteye neden gelsin?

Arkadaki mekanizma her sektörde aynı. Soru aramalara bölünüyor, sayfalar getiriliyor, parçalar okunuyor ve cevap yazılıyor. Değişen, hangi verinin, hangi kaynağın ve hangi sayfa türünün öne çıktığı. Taranabilir bir site, iyi içerik ve güvenilir bir marka her sektörde gerekli; bütçeyi ve zamanı nereye ayıracağınız ise sektörünüze göre değişiyor.

1. Aynı mekanizma, farklı ağırlıklar

Yapay zekâ özetleri her sektörde aynı sıklıkta çıkmıyor. Semrush, kendi veritabanındaki 10 milyondan fazla anahtar kelimede Google’ın AI Bakışı’nı hangi aramalarda gösterdiğini 2025 boyunca izledi (Semrush). Kasım 2025 verisine göre AI Bakışı en sık Bilim (%25,96), Bilgisayar ve Elektronik (%17,92) ve İnsan ve Toplum (%17,29) kategorilerindeki aramalarda çıkıyor. Emlak, Alışveriş ve Sanat ve Eğlence kategorilerinde ise anahtar kelimelerin %3’ünden azında görünüyor.

Aynı çalışma bir değişimi de gösteriyor. Ekim 2024’te AI Bakışı çıkan aramaların %91’i bilgi amaçlıydı. Ekim 2025’e gelindiğinde bu oran %57’ye indi. Aynı dönemde ticari aramaların payı %8,15’ten %18,57’ye, işlem amaçlı aramaların payı %1,98’den %13,94’e çıktı.

Bilgi ağırlıklı sektörlerde etki daha erken başlıyor ve daha büyük; bilim, teknoloji ve “nasıl yapılır” içeriğiyle trafik alan siteler yapay zekâ özetiyle en çok karşılaşan siteler. Ticari aramalar da hızla bu alana giriyor. Alışveriş kategorisinde oranın düşük olması, e-ticaretin bu değişimin dışında kaldığı anlamına gelmiyor. Ürün aramalarında Google’ın elinde zaten alışveriş sonuçları gibi başka formatlar var ve yapay zekâ bu formatlarla birlikte çalışıyor.

Bu çalışma Türkiye verisi değil; Türkiye’de AI Bakışı ile AI Modu Şubat 2026’da açıldı ve sektörlere göre dağılım burada farklı olabilir. Kendi sektörünüz için en sağlıklı veri kendi Search Console verileriniz ve kendi prompt ölçümleriniz. Bunları 7. ve 8. bölümlerde konuştuk.

2. E-ticaret ve ürün verisi

E-ticarette yapay zekâ cevabı çoğu zaman bir yazı değil, bir ürün listesi. Kullanıcı “geniş ayaklar için hafif bir voleybol ayakkabısı” yazdığında karşısına fiyatı, görseli, puanı ve satıcısıyla ürünler çıkıyor. Bu listeyi blog yazınız değil, ürün verileriniz besliyor.

Google bunu yapay zekâ rehberinde açıkça yazıyor: Uygun olduğunda yapay zekâ cevapları ürün listelerini, ürün bilgilerini ve yerel işletme bilgilerini içerebiliyor. Merchant Center feed’leri ve Google İşletme Profili gibi ürünler, ürünlerinizin ve hizmetlerinizin yapay zekâ cevaplarında ve diğer arama sonuçlarında görünmesine yardımcı olabiliyor (Google Search Central).

Kanal küçük ama hızla büyüyor. Adobe’nin verisine göre 2025 tatil sezonunda (1 Kasım–31 Aralık) ABD’deki perakende sitelerine üretken yapay zekâ araçlarından gelen trafik bir önceki yıla göre %693,4 arttı. Adobe aynı açıklamada kullanıcı tabanının hâlâ mütevazı olduğunu da not ediyor (Adobe). Artış oranı büyük, hacim henüz küçük.

İmza’nın müşterilerinde de tablo benzer. Yapay zekâdan gelen trafik toplamın genelde %10’unun altında kalıyor ama dönüşüm oranı %6–7 civarında. E-ticarette genel dönüşüm oranının %1 civarında olduğunu düşünürsek bu fark küçük değil. Konuyu ilk bölümde ve 8. bölümde ayrıntılı ele aldık.

E-ticarette öncelik sırası:

• Ürün verisi tam ve tutarlı olsun. Fiyat, stok, renk, beden, malzeme, kargo süresi ve iade koşulları sayfada da feed’de de aynı olsun. Yapay zekâ bir ürünü “stokta var” diye önerir de kullanıcı sayfada “tükendi” görürse güveni kaybeden siz olursunuz.
• Ürün sayfası sadece teknik özellik listesi olmasın. “Kimin için uygun, kimin için değil?” sorusuna cevap veren birkaç cümle, yapay zekânın ürünü doğru ihtiyaçla eşleştirmesini kolaylaştırıyor.
• Kategori sayfaları bir seçim rehberi gibi çalışsın. Kullanıcının sorduğu kısıtlar (bütçe, kullanım amacı, beden ya da ölçü) kategori sayfasında filtre ve kısa açıklama olarak karşılık bulsun.
• Yorumlar görünür ve gerçek olsun. Yapay zekâ “kullanıcılar ne diyor?” sorusunu sitenizdeki ve pazar yerlerindeki yorumlardan cevaplıyor.

Varsayımsal bir örnek: Kullanıcı “Halı sahada da kullanabileceğim, bilek desteği iyi, 5.000 TL altında bir basketbol ayakkabısı önerir misin?” diye soruyor. Bu soruda dört kısıt var: kullanım alanı, bilek desteği, fiyat ve ürün türü. Ürün sayfanızda zemin uyumu yazmıyorsa, bilek desteği sadece “yüksek bilekli” diye geçiyorsa ve feed’deki fiyat güncel değilse, ürününüz bu soruya uygun olsa bile yapay zekâ bunu bilemez. Bunun için yeni bir blog yazısına gerek yok; mevcut ürün sayfasını ve ürün verisini tamamlamak yetiyor.

Ürün feed’lerini, Merchant Center’ı ve yapay zekâ içinden satın almayı 15. bölümde ayrıntılı konuştuk. E-ticarette yapay zekâ görünürlüğü önce bir veri kalitesi işi, sonra bir içerik işi.

3. E-ticarette ciroya bakın

Yapay zekânın etkisini sadece trafik grafiğinden okumak yanıltabilir. Voleybol ve basketbol ayakkabısı satan bir e-ticaret müşterimizde trafik %10 düştü ama ciro %180 arttı. Yalnızca trafik grafiğine bakarak karar veren biri burada yanlış sonuca varırdı.

Yapay zekâ araması kullanıcının araştırma kısmını sohbetin içine taşıyor. “Voleybol ayakkabısı nasıl seçilir?” diye blogunuza gelen kullanıcı artık cevabı yapay zekâdan alıyor olabilir. Ama “şu modelin 43 numarası” diye gelen kullanıcı hâlâ geliyor ve satın almaya çok daha yakın.

Bu yüzden üç şeyi ayrı izlemek gerekiyor. Blog, kategori ve ürün sayfalarının trafiğini ayrı ayrı takip edin; bilgi içeriğindeki bir düşüşü ürün sayfalarındaki büyüme gizleyebilir, tersi de olabilir. Yapay zekâ kaynaklı ziyaretlerin dönüşüm oranını organik aramayla karşılaştırın. Ciroyu ve sipariş adedini de izleyin: Trafik düşerken ciro artıyorsa sorun yok demektir, ikisi birlikte düşüyorsa teşhis gerekiyor.

Pazar yerleri ayrı bir konu. Türkiye’de birçok marka kendi sitesinin yanında pazar yerlerinde de satıyor ve yapay zekâ bir ürünü önerirken linki sizin sitenize değil, bir pazar yerine verebilir. Bu bir kayıp gibi görünse de satış yine size yazılıyor olabilir. Burada dikkat edilecek şey, pazar yerindeki ürün bilgisinin de sitenizdekiyle tutarlı olması.

4. B2B’de kısa liste

B2B’de trafik az, satış döngüsü uzun, tek bir satışın değeri yüksek.

Forrester’ın 2025 Alıcı Yolculuğu Araştırması’na göre iş alıcılarının %94’ü satın alma sürecinde yapay zekâ kullanıyor; bir yıl önce bu oran %89’du (Forrester). Aynı araştırmaya göre iş alıcılarının %61’i şirketlerinin sağladığı kapalı yapay zekâ araçlarını kullanıyor. İş alıcılarının Microsoft Copilot kullanma ihtimali tüketicilere göre dört kat, ChatGPT kullanma ihtimali iki kat daha yüksek.

Copilot kısmı B2B için ayrıca dikkat istiyor. Copilot cevaplarını büyük ölçüde Bing’in dizinine dayandırıyor. Bing’in Türkiye’deki arama payı çok düşük ve bu yüzden kolayca ihmal ediliyor. Ama satın alma müdürü şirket bilgisayarında Copilot kullanıyorsa, sitenizin Bing’de sorunsuz taranıp dizinlenmesi doğrudan satış meselesi. Bing ve Copilot tarafını 2. bölümde konuştuk.

B2B’de ziyaret sayısından çok, gelenin doğru kişi olup olmadığı belirleyici. Bir B2B makine müşterimizin sitesine günde 30–40 ziyaret geliyor; sattığı makinenin fiyatı yaklaşık 20.000 Euro. Bu ölçekte bir sitede ayda birkaç doğru talep yılın satış hedefini değiştirebilir. Yapay zekâ cevabında önerilmek, böyle bir şirket için trafik grafiğinde görünmeyen ama satış raporunda görünen bir fark yaratıyor.

Kitap boyunca kullandığımız dolum makinesi örneğinde alıcı günde 3.000 şişe köpüren ürün dolduracak ve bütçesi 25.000 Euro civarında. Soruları da çok spesifik:

• Köpüren ürünlerde hangi nozul tipi kullanılıyor?
• Bu kapasite için kaç kafalı bir makine gerekiyor?
• Türkiye’de servis veriyor musunuz, yedek parça kaç günde geliyor?
• Benzer bir üreticiye kurulum yaptınız mı?

B2B’de yapay zekânın sizi önermesi için bu soruların cevabı sitenizde açıkça yazılı olmalı. Satış ekibinin telefonda verdiği cevapları siteye taşımak, bence B2B’de yapılabilecek en verimli yapay zekâ çalışması. Hangi soruların önemli olduğunu bulmayı 6. bölümde, prompt araştırmasında konuştuk.

Karar veren de tek kişi değil. Bir dolum makinesi alımında üretim müdürü kapasiteyi ve ürün uyumunu, satın alma müdürü fiyatı ve teslim süresini, finans müdürü yatırımın geri dönüşünü, bakım ekibi de servis ve yedek parçayı soruyor. Her biri yapay zekâya farklı bir soru soruyor ve farklı bir cevapla karşılaşıyor; üretim müdürünün sorusunda önerilip satın alma müdürünün sorusunda hiç anılmamanız mümkün. Bu yüzden B2B’de prompt listesini satın alma kararına katılan her rolün gözünden kurmak gerekiyor. 6. bölümdeki persona kümeleri bunun için var; B2B’de bu adımı atlamak ölçümün yarısını kör bırakır.

Birkaç ek not daha. Fiyat aralığı vermekten çekinmeyin: Kesin fiyat şart değil, ama “bu kapasitedeki makineler genelde şu aralıkta” gibi bir bilgi bütçe kısıtı olan sorularda sizi listeye sokabilir. “Köpüren sıvılar için dolum” gibi uygulama alanı sayfaları, ürün sayfasının cevaplayamadığı bir ihtiyacı karşılıyor; yalnız her varyasyon için ayrı sayfa açmayın, 19. bölümde bunu ölçekli içerik riski olarak ele alıyoruz. Referansları da somut yazın. Müşteri izin veriyorsa sektör, kapasite ve sonuç bilgisiyle yazılmış vaka çalışmaları, yapay zekânın “bu firma bu işi yapmış” demesi için en güçlü kanıt. Vaka çalışmalarını 12. bölümde konuşmuştuk.

5. Yerel işletmeler

Yerel işletmelerde yapay zekâ cevabının kaynağı büyük ölçüde web sitesi değil. Google İşletme Profili, haritalar ve yorumlar en az site kadar ağır basıyor.

Whitespark’tan Miriam Ellis’in Mayıs 2026’da yayımladığı rehber, AI Modu’nun yerel aramalardaki davranışını iyi özetliyor (Whitespark). Rehbere göre AI Modu yerel sonuçlarda puanları, yorum sayılarını, fiyat bilgisini ve çalışma saatlerini İşletme Profili’nden ve başka kaynaklardan çekiyor. Klasik harita sonuçlarında üst sırada olmak AI Modu’nda görünmeyi garanti etmiyor. Aynı yerde aynı soruyu soran iki kişi farklı cevaplar görebiliyor ve yorumlar, AI Modu’nun yerel sorulara verdiği cevapların temel kaynaklarından biri haline gelmiş. Rehberin aktardığı GatherUp anketine göre ABD’li tüketicilerin %48’i yerel bir işletme hakkında bilgi bulmak için sohbet tabanlı bir yapay zekâ aracı kullanmış.

Varsayımsal bir örnek: İzmir’de bir diş kliniği var. Kullanıcı “Karşıyaka’da hafta sonu açık, implant yapan ve taksit imkânı olan bir diş kliniği önerir misin?” diye soruyor. Soruda dört kısıt var: semt, çalışma günü, hizmet türü ve ödeme seçeneği. Yapay zekâ bunları İşletme Profili’nden, klinik sitesinden ve yorumlardan topluyor. Bilgilerden biri eksikse ya da kaynaklar birbiriyle çelişiyorsa klinik listeye girmeyebilir. Yerel işletmede yapay zekâ görünürlüğünün yarısı sitenin dışında kazanılıyor.

Yerel işletmeler için öncelikler:

• İşletme Profili eksiksiz ve güncel olsun: hizmetler, çalışma saatleri, özel gün saatleri, ödeme seçenekleri, fotoğraflar.
• Sitede her hizmet açıkça anlatılsın. “Diş tedavileri” başlığı altında tek paragraf yerine hangi tedaviyi yaptığınızı, kimin yaptığını ve sürecin nasıl işlediğini yazın.
• Yorumları yönetin. Yorum isteyin, olumsuz yorumlara cevap verin. Yorum satın almayın; sahte yorum platform kurallarına aykırı ve ortaya çıktığında bütün güveni götürüyor.
• Adres, telefon ve çalışma saatleri sitede, İşletme Profili’nde, Yandex Haritalar’da ve sektör rehberlerinde aynı olsun. Tutarsız bilgi yanlış anlatımın en sık sebebi.

Birden fazla şubesi olan işletmelerde her şubenin ayrı bir sayfası ve ayrı bir profili olmalı. Şubesi olmayan şehirler için sayfa açmak ise başka bir şey; 19. bölümde konuşacağımız ölçekli içerik kötüye kullanımının en bilinen örneklerinden biri.

6. Haber siteleri

Haber siteleri için yapay zekâ araması diğer sektörlerden farklı bir tehdit. E-ticarette yapay zekâ kullanıcıyı ürüne yönlendiriyor; haberde ise kullanıcının ihtiyacı çoğu zaman bilginin kendisi ve yapay zekâ bu bilgiyi doğrudan verebiliyor.

Reuters Enstitüsü’nün Haziran 2026’da yayımladığı Dijital Haber Raporu bunu rakamlarla gösteriyor (Reuters Institute):

• ChatGPT, Perplexity ve Gemini gibi yapay zekâ sohbet araçlarını haber için haftalık kullananların oranı bir yılda %7’den %10’a çıktı.
• Chartbeat verisine göre 2.500’den fazla sitenin Google organik arama trafiği Kasım 2024 ile Kasım 2025 arasında küresel olarak üçte bir (%33), ABD’de %38 düştü.
• Yayıncılar arama motorlarından gelen trafiğin önümüzdeki üç yılda %43 azalmasını bekliyor.
• Rapor, AI Modu ve AI Bakışı’nın yönlendirme trafiğini etkilediğinin yaygın olarak varsayıldığını, ama sıcak haber aramalarının büyük ölçüde AI Bakışı’nın dışında kaldığını da not ediyor.

Son madde haber siteleri için işe yarar bir ipucu. Sıcak haberde kullanıcı hâlâ büyük ölçüde Önemli Haberler (Top Stories) gibi klasik formatlarla karşılaşıyor. Bana göre bu, haber sitesinin yapay zekâ özetleri yüzünden kaybettiği trafiğin en çok açıklayıcı, arka plan veren ve “neden, nasıl” sorularına cevap veren içerikte ve arşivde yoğunlaştığı anlamına geliyor. Bunu kendi Search Console verinizde sayfa türüne göre ayırarak kontrol edebilirsiniz.

Haber siteleri için birkaç öneri:

• Hız hâlâ en büyük avantaj. Sıcak haberde ilk dizinlenen olmak her zamankinden değerli. Bir haber sitesi müşterimizde site haritasının yaklaşık 10 dakika önbellekte tutulduğunu fark ettik; yeni haber site haritasına en geç 10 dakika sonra düşüyordu. Bu süreyi saniyelere indirdik. Haberde 10 dakika, rakibin önce dizinlenmesi demek.
• Sadık okuru güçlendirin. Google, Nisan 2026’da Tercih Edilen Kaynaklar (Preferred Sources) özelliğini desteklenen tüm dillerde dünya geneline açtı. Kullanıcı Önemli Haberler’in yanındaki yıldıza dokunup sevdiği yayınları seçebiliyor. Google’a göre okurlar bir siteyi tercih edilen kaynak olarak işaretledikten sonra o siteye tıklama ihtimalleri iki katına çıkıyor (Google). Okura bu özelliği hatırlatmak bugün yapılabilecek en ucuz işlerden biri.
• Özgün haberciliği öne çıkarın. Yapay zekâ ajans haberini herkesten özetleyebilir, ama sahadan gelen, röportaja dayanan, veriyle desteklenen haber sizin. 12. bölümdeki kopyalanamayan içeriğin haberdeki karşılığı bu.
• Discover’ı ayrı izleyin. Search Console’un yapay zekâ raporları Discover’daki yapay zekâ özelliklerini de kapsıyor ve haber siteleri için Discover çoğu zaman aramadan daha büyük bir kanal.

Bir de karar verilmesi gereken bir ayar var. Google, Search Console’a bir Arama üretken yapay zekâ kontrolü (Search generative AI control) ekledi ve 31 Ağustos 2026 itibarıyla bütün sitelere açtı. Bu ayarla sitenizin AI Bakışı, AI Modu ve Discover’daki yapay zekâ özelliklerinde görünmesini kapatabiliyorsunuz. Google bu ayarın klasik arama sıralamasını etkilemediğini yazıyor (Google Search Console Yardım).

Bu ayarı kapatmak bazı yayıncılara cazip gelebilir. Kararı veriyle vermek daha doğru: Önce yapay zekâ özelliklerinden ne kadar gösterim ve trafik aldığınıza bakın; Search Console raporu bunun başlangıç noktası. Google’ın notuna göre siteniz hariç tutulsa da başka sitelerin benzer içeriği bu özelliklerde görünmeye devam ediyor. Kapatmak cevabın verilmesini engellemiyor, sadece sizin o cevapta olmanızı engelliyor.

7. Sağlık, finans ve hukuk

Sağlık, finans ve hukuk, Google’ın dilinde YMYL (Your Money or Your Life) konular; yani insanların hayatını, sağlığını ya da parasını etkileyebilecek konular. Google bu konularda içeriğin son derece doğru ve yerleşik uzman görüşüyle tutarlı olması gerektiğini yazıyor (Google Search Central).

Bu sektörlerde görünmek daha zor. Yapay zekâ bu konularda kaynak seçerken daha temkinli davranıyor ve güvenilirliği yüksek kaynaklara yöneliyor; kamu kurumları, hastaneler, üniversiteler ve köklü yayınlar burada güçlü. Yanlış anlatılmanın bedeli de daha ağır. Bir kredi faiz oranı, bir ilacın dozu ya da bir yasal süre yanlış aktarıldığında sonuç, bir ayakkabının renginin yanlış yazılmasıyla kıyaslanamaz.

İçeriği kimin yazdığını ve kimin kontrol ettiğini açıkça gösterin. Yazarın ve kontrol eden uzmanın adı, unvanı ve uzmanlık alanı, içeriğin güncellenme tarihi ve kaynakları sayfada görünür olsun. Bu, okur için de yapay zekâ için de bir güven sinyali. E-E-A-T’yi 2. bölümde, uzman katkısını 12. bölümde konuştuk.

Faiz oranı, vergi dilimi, mevzuat gibi bilgiler sık değişiyor ve eski bir sayfa yapay zekânın sizin adınıza yanlış bilgi vermesine yol açabiliyor. Bu sektörlerde içerik envanterini en az üç ayda bir gözden geçirin. Bunun sistemini bir sonraki bölümde kuracağız.

8. Ülke ve dile göre yerelleştirme

Birden fazla ülkeye ya da dile hitap eden sitelerde, modelin kullanıcının diline ve ülkesine uygun sayfayı bulup bulamadığı ayrı bir mesele.

Google’ın çok dilli siteler rehberi temel kuralları koyuyor (Google Search Central):

• Google bir sayfanın dilini sayfadaki görünür içerikten anlıyor; lang özelliği ya da URL gibi kod düzeyindeki bilgileri bunun için kullanmıyor.
• Her dil sürümü için ayrı URL kullanılmasını ve doğru sürümün gösterilmesi için hreflang işaretlemesini öneriyor.
• İçeriği IP adresine göre değiştirmemenizi söylüyor. Dil ayarına göre içerik değiştirirseniz Google bütün sürümleri bulamayabilir.
• Sadece menü ve şablon metinlerini çevirip ana içeriği tek dilde bırakmanın kötü bir kullanıcı deneyimi yarattığını belirtiyor.

Yapay zekâ açısından bunlara iki not eklemek gerekiyor.

Çeviri, yerelleştirme demek değil. İngilizce sayfanızı Türkçeye çevirmek, Türk kullanıcının sorduğu soruya cevap vermek anlamına gelmiyor. Türkiye’deki alıcı fiyatı Türk lirası olarak, teslim süresini Türkiye’deki depodan, servisi Türkiye’deki şehirlerde soruyor. Almanya’daki alıcı ise CE belgesini, Almanya’daki servis ağını ve Euro fiyatı soruyor. Aynı ürün, iki ülkede iki ayrı soru grubu.

Otomatik çeviriyle toplu sayfa üretmek de risk. Google’ın spam politikası, başka içerikleri eş anlamlı kelimelerle değiştirme ya da çevirme gibi otomatik dönüşümlerle çok sayıda sayfa üretmeyi ölçekli içerik kötüye kullanımı örnekleri arasında sayıyor (Google Search Central). Çeviri aracı kullanmak sorun değil; sorun, çevrilmiş sayfaların kimse kontrol etmeden ve kullanıcıya bir şey katmadan yayınlanması. 19. bölümde buna ayrıntılı döneceğiz.

Dolum makinesi üreticisinde Türkiye’deki alıcı “İstanbul’a kurulum yapan, Türk lirasıyla taksitli ödeme kabul eden” bir üretici arıyor olabilir. Aynı üretici Orta Doğu’ya ihracat yapıyorsa oradaki alıcı başka bir dilde, başka bir voltaj standardını, başka bir belgeyi ve bölgedeki bayi ağını soruyor. İngilizce sayfayı Arapçaya çevirmek bu soruları cevaplamıyor; her pazar için o pazarın sorularına cevap veren sayfalar gerekiyor.

Yurt dışına satan Türk şirketleri, her hedef ülke için o ülkenin alıcısının soracağı 20–30 soruyu ayrı çıkarmalı ve o ülkenin dilinde ölçmeli. Bir dilde iyi görünmeniz başka bir dilde de görüneceğiniz anlamına gelmiyor. Platformları ayrı ölçmeyi 7. bölümde konuştuk; diller için de aynı mantık geçerli.

9. Türkiye’deki tablo

Google’ın yapay zekâlı araması Türkiye’de yeni. Google, AI Modu ve AI Bakışı’nı Türkiye’de 18 Şubat 2026’da kademeli olarak sunmaya başladı (Google Türkiye Blogu); bu satırlar yazılırken üzerinden bir yıl bile geçmemişti. İmza’nın müşterilerinde AI Bakışı açıldıktan sonra tıklamaları ciddi şekilde düşen olmadı, sadece küçük düşüşler görüldü. Bu tablonun sabit kalacağını düşünmüyorum; ABD’de görülen eğilimler Türkiye’de birkaç ay ya da birkaç yıl gecikmeyle yaşanabilir.

Yandex de göz ardı edilecek kadar küçük değil. StatCounter verisine göre Ekim 2026’da Türkiye’de arama pazarında Google’ın payı %76,85, Yandex’in payı %21,63 (StatCounter). Rakam ölçüm yöntemine göre değişiyor ama sıralama yıllardır benzer. Yandex, Türkiye’ye özel yapay zekâlı aramasını Aralık 2024’te açtı. Yazeka adındaki bu özellik birden fazla kaynaktan özet cevap üretiyor ve kaynak gösteriyor (Bloomberg HT). Türkiye’den trafik alan bir site için Yandex Webmaster’ı kurmak ve Yandex botlarını engellemediğinizden emin olmak temel hijyen.

Ölçümde de Yandex’i listeye eklemek mantıklı. 7. bölümde platformları ayrı ayrı ölçmekten bahsetmiştik; Türkiye’de tüketiciye satış yapan bir marka bu listeye Yazeka’yı da koyabilir. Özellikle yerel sorularda, yani bir semtte bir hizmet ya da bir şehirde bir mağaza arandığında, Yandex’in harita ve işletme verisi cevabı doğrudan etkileyebilir. Yazeka’yı kaç kişinin kullandığı belli değil; ona ayıracağınız ölçüm bütçesini kendi Yandex trafiğinizin toplamdaki payına göre belirleyin.

Yerel kaynaklar da farklı. Yapay zekâ markanızı web’de hakkınızda yazılanlardan da öğreniyor ve Türkiye’de bu kaynaklar arasında pazar yerleri, şikâyet platformları, sözlükler, forumlar, yerel haber siteleri ve sektör rehberleri var. Hangisinin hangi platformda kaynak gösterildiği sektöre ve soruya göre değişiyor; bunu tahmin etmek yerine ölçmek gerekiyor. Kendi prompt listenizde yapay zekânın hangi Türk sitelerini kaynak gösterdiğini kaydedin. Üçüncü taraf kaynakları 14. bölümde konuştuk.

Türkçe içerik havuzu da daha küçük. Bu bir zorluk, çünkü Türkçe bir soruda yeterli Türkçe kaynak yoksa model cevabı başka dillerdeki kaynaklara dayandırabilir ve bu cevap Türkiye’deki koşullara uymayabilir. Aynı zamanda bir fırsat: İyi yazılmış, güncel ve somut bir Türkçe kaynak, İngilizcedeki kadar büyük bir rekabetle karşılaşmıyor. Bence Türkiye’de içerik üreten markaların bugünkü en büyük avantajı bu.

10. Sektörünüze göre öncelik tablosu

Anlattıklarımın özeti aşağıdaki tabloda. Bir başlangıç noktası olarak kullanın ve kendi ölçümlerinizle güncelleyin.

Son sütuna ayrıca bakın. Her sektörün başarı ölçüsü farklı ve hiçbirinde tek başına trafik değil.

11. Kendi sektörünüzden başlayın

Yapay zekâ araması her sektörde aynı mekanizmayla çalışıyor ama aynı sonucu doğurmuyor. Sektörünüzde yapay zekânın neyi okuduğunu ve kullanıcının ne sorduğunu bilmeden yapılan genel bir “GEO çalışması” çoğu zaman bütçeyi boşa harcıyor.

İşe yukarıdaki tablonun kendi satırınızla başlayın: Sizin sektörünüzde cevabı hangi kaynak besliyor, ilk yapılacak iş ne ve başarıya nereden bakacaksınız? Bunlar netleşince geri kalan işler sıraya giriyor. O sıranın tek seferlik bir proje olarak kalmaması, her ay yeniden işleyen bir döngüye dönüşmesi gerekiyor; 17. bölüm bununla ilgili.

Kontrol listesi

Kaynaklar

• Semrush: AI Overviews study (güncelleme 15 Aralık 2025)
• Google Search Central: Optimizing your website for generative AI features on Google Search (son güncelleme 10 Temmuz 2026)
• Adobe: Holiday shopping season drove a record $257.8 billion online (7 Ocak 2026)
• Forrester: B2B Buyers Make Zero-Click Number One (22 Ocak 2026)
• Whitespark: Guide to Google’s AI Mode for Local Businesses (22 Mayıs 2026)
• Reuters Institute: Digital News Report 2026, Executive Summary (16 Haziran 2026)
• Google: Preferred Sources language expansion (30 Nisan 2026)
• Google Search Console Yardım: Search generative AI control (31 Ağustos 2026 itibarıyla tüm sitelerde)
• Google Search Central: Creating helpful, reliable, people-first content (son güncelleme 5 Ekim 2026)
• Google Search Central: Managing multi-regional and multilingual sites (son güncelleme 10 Aralık 2025)
• Google Search Central: Spam policies for Google web search (son güncelleme 28 Ağustos 2026)
• Google Türkiye Blogu: Türkiye’de AI Modu ve AI Bakışı dönemi başlıyor (18 Şubat 2026)
• StatCounter: Search engine market share Turkey (Ekim 2026 verisi)
• Bloomberg HT: Yandex’ten Türkiye için Yazeka hizmeti (17 Aralık 2024)

Önceki: 15. Bölüm, Ticari Veri ve Alışveriş Ajanları · Kitabın dizini · Sonraki: 17. Bölüm, Sürekli Bir Sistem Olarak GEO