Ürünlerimin ChatGPT’de Önerilmesi İçin Ne Yapmalıyım?

Dijital pazarlamanın temel paradigmalarından biri, gözlerimizin önünde sarsıcı bir hızla değişiyor. Onlarca yıldır bilgiye ulaşmanın birincil yolu, arama motorlarına kısa anahtar kelimeler girmekti. Tüketiciler artık sadece “aramıyor”; ChatGPT, Gemini, Perplexity gibi platformlara “soruyor”. Yapılan analizler, geleneksel arama sorgularının ortalama 4 kelime uzunluğundayken, yeni nesil yapay zeka sorgularının 23 kelimeye kadar çıkabildiğini gösteriyor. Kısa ve net komutların yerini, bağlam ve niyet açısından zengin, karmaşık ve konuşma dilindeki diyaloglar alıyor.

Bu yeni dünyada oyunun kuralı değişti. Geleneksel Arama Motoru Optimizasyonu (SEO) ile Google’da birinci sırada yer almak, kullanıcıya sunulan bir “seçenek” olmaktı. Oysa yapay zeka, kullanıcıya seçenekler listesi sunmak yerine, farklı kaynaklardan edindiği bilgileri sentezleyerek  tek bir yanıt veya doğrudan bir tavsiye vermeyi amaçlar. Eğer markanız, ürününüz veya hizmetiniz, yapay zekanın ürettiği o sentezlenmiş yanıtın kaynağı  veya kendisi değilse, yeni tüketici yolculuğunda tamamen görünmezsiniz.

Bu değişim, uzak bir geleceğin senaryosu değil, şu anın gerçeğidir. Sektör raporları, yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlardan gelen web trafiğinde (Temmuz 2024 – Şubat 2025 arası dönemde) %1.200 gibi baş döndürücü bir artış olduğunu belgeliyor. Bazı endüstri tahminleri, geleneksel arama motoru trafiğinin önemli bir kısmının (%50’ye varan) 2028 yılına kadar yerini yapay zeka yanıtlarına bırakabileceğini öngörüyor.   

Bu rehber, bir “panik butonu” değil, bir “fırsat haritasıdır”. Sizi, geleneksel SEO’nun “tıklama” hedefinden , yeni nesil Üretken Motor Optimizasyonunun (GEO) “seçilme” ve “tavsiye edilme” hedefine taşıyacak. Ürünlerinizi, yapay zekanın güveneceği, anlayacağı, kaynak göstereceği ve en nihayetinde tavsiye edeceği bir “varlık” (entity) haline getirmenin stratejik ve teknik yol haritasını sunmak için buradayız.

Yapay Zeka ile Verinizi Güçlendirin!

Yapay zeka, büyük verileri hızlı ve doğru bir şekilde analiz ederek size stratejik kararlar alma gücü sunar. Verinizi nasıl daha değerli hale getirebileceğinizi keşfedin.

Hemen Ara

ChatGPT Bir “Kara Kutu” Değildir: Ürün Tavsiyeleri Nasıl Doğar?

Bir yapay zeka modelinin ürününüzü tavsiye edebilmesi için, öncelikle o ürünün varlığından ve değerinden haberdar olması gerekir. Modellerin “haberdar olma” süreci, birbiriyle etkileşim halinde olan iki temel mekanizma üzerinden işler. Markanızın kaderi, bu iki mekanizmadan hangisine takıldığına bağlıdır.

Statik Eğitim Verisi ve “Bilgi Kesim (Knowledge Cutoff)” Miti

Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), temel “beyinlerini” veya bilgi dağarcıklarını oluşturmak için internetin (milyarlarca web sitesi, kitap, makale) devasa bir anlık görüntüsü (snapshot) üzerinde eğitilirler. Modelin eğitimi tamamlandığında, o “anlık görüntü” kilitlenir.   

“Bilgi Kesim Tarihi” (Knowledge Cutoff) olarak bilinen kavram, modelin eğitim verilerinin güncellendiği son tarihi ifade eder. Örneğin, OpenAI’ın GPT-4o modelinin bilgi kesim tarihi Ekim 2023 olarak raporlanmıştır.   

Bu durumun, pazarlamacılar için kritik bir sonucu vardır: Modelin dünyası, kelimenin tam anlamıyla, eğitiminin bittiği gün (bizim örneğimizde Ekim 2023) sona erer. Eğer siz devrim niteliğindeki yeni ürününüzü Kasım 2023’te piyasaya sürdüyseniz, o modelin statik hafızasında  ürününüz mevcut değildir. Bir kullanıcı, bu modele “2024’te çıkan en iyi X ürünü hangisidir?” diye sorduğunda, modelin temel bilgisi bu soruyu yanıtlamak için yetersiz kalacaktır.   

Bu noktada modelin iki seçeneği kalır: 1) “Bilgi kesim tarihimden sonraki olayları bilemiyorum” demek (ki platformlar kullanıcı deneyimini zedelediği için bu cevaptan kaçınır) veya 2) Bilgi boşluklarını doldurmak için “halüsinasyon” görmek. Halüsinasyon, yapay zekanın akla yatkın, kulağa son derece ikna edici gelen ancak tamamen yanlış veya uydurma bilgiler üretmesi durumudur. Her iki senaryoda da markanız kaybeder.   

Devrimin Adı: Gerçek Zamanlı Web Tarama ve RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Neyse ki, modern LLM’ler (ChatGPT-4, Gemini ve Perplexity gibi)  bu statik kısıtlamayı aşmak için “Geri Alım Artırılmış Üretim” (Retrieval-Augmented Generation – RAG) adı verilen devrim niteliğinde bir strateji kullanır.   

RAG, bir modelin, kullanıcıya o anda (çıkarım anında – inference time)  yanıt vermek için gerçek zamanlı web taraması  yapmasını sağlayan bir sistemdir. Statik kütüphanesine (eğitim verisi) ek olarak, canlı bir araştırma ekibine (web tarayıcısı) sahip olması demektir.   

Mekanizma şu şekilde işler:

1. Kullanıcı, “Piyasadaki en güncel trail koşu ayakkabısı modelleri nelerdir?” gibi güncel bilgi gerektiren bir soru sorar.
2. Model, statik bilgisinin bu soru için yetersiz veya güncelliğini yitirmiş olabileceğini (güven eşiğinin düşük olduğunu) anlar.   
3. Model, RAG mekanizmasını tetikler ve entegre bir arama aracı  aracılığıyla web’de canlı bir arama yapar.   
4. Arama motorundan gelen en alakalı, güncel ve güvenilir kaynakları (ürün inceleme siteleri, e-ticaret sayfaları, haberler)  çeker.   
5. Model, bu taze, canlı bilgiyi  alır, kendi statik bilgisiyle birleştirir ve yanıtını bu güncel verilere “çapalayarak”  kullanıcıya sentezlenmiş, doğru ve güncel bir cevap üretir.   

Bu durum, ürün görünürlüğü için savaş alanını tamamen değiştirir. Mücadele, sadece LLM’in birkaç yılda bir güncellenen statik eğitim verisine (Common Crawl gibi)  girmek değildir. Asıl savaş, her gün, her an, RAG mekanizması tarafından “geri çağrılacak” (retrieved) en iyi, en güvenilir ve en alakalı kaynak olma mücadelesidir. LLM’in RAG mekanizması, esasen gerçek zamanlı bir mikro-SEO işlemi yürütür. Geleneksel SEO ilkeleri (taranabilirlik, otorite, güvenilirlik) ölmemiştir; aksine, bu yeni ve çok daha akıllı “bot” tarafından değerlendirilmek üzere evrim geçirmiştir.

Tıklamaların Ötesi: Neden Geleneksel SEO, LLM’ler İçin Yetersiz Kalıyor?

Yıllardır dijital pazarlamanın merkezinde yer alan geleneksel SEO’nun temel amacı basitti: Bir kullanıcıyı belirli bir anahtar kelime sorgusundan alıp, bir web sitesi bağlantısına (tıklama) yönlendirmek. Ancak Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), temel felsefe olarak tam tersi bir amaç güder: Kullanıcıyı siteden uzak tutmak ve sorusunu doğrudan cevaplamak. Bu temel felsefe farkı, stratejilerimizin de kökten değişmesini gerektirmektedir.   

SEO (Keşif) ve GEO/LLMO (Seçim) Arasındaki Stratejik Fark

Geleneksel SEO, “Keşif” (Discovery) için optimize edilmiştir. Hedef, “en iyi CRM yazılımı” araması yapıldığında, sonuç sayfasında görünür bir “seçenek” olmaktır.   

Yeni yaklaşım ise “Seçim” (Selection) için optimize edilmiştir. Hedef, yapay zeka “en iyi CRM yazılımı nedir?” sorusuna yanıt verirken, sizin sitenizden aldığı bilgiyi yanıtın kaynağı veya temeli olarak kullanmasıdır.   

Sektörde bu yeni yaklaşım, “Üretken Motor Optimizasyonu” (Generative Engine Optimization – GEO)  veya “Büyük Dil Modeli Optimizasyonu” (Large Language Model Optimization – LLMO)  olarak adlandırılmaktadır. İsimleri farklı olsa da, her ikisi de temelde aynı amaca hizmet eder: İçeriğinizi ve web varlığınızı, yapay zeka modellerinin anlayabileceği, güvenebileceği, işleyebileceği ve en önemlisi alıntılayabileceği (citable)  şekilde yeniden yapılandırmak.   

Optimizasyonun temel birimi artık değişmiştir. Geleneksel SEO, “anahtar kelime yoğunluğuna” veya “tam eşleşmeli sorgulara”  odaklanırken, LLMO; semantik yapıya, doğal dil kalıplarına , netliğe ve “varlık” (entity)  optimizasyonuna odaklanır.   

Artık optimizasyonun temel birimi “anahtar kelime” değil, markanızın, ürünlerinizin ve uzmanlarınızın temsil ettiği “kavram” veya “varlık”tır. Sadece “CRM yazılımı” anahtar kelimesini hedeflemek yerine, “küçük işletmeler için satış hunisini otomatikleştiren CRM” veya “sağlık sektörü için hasta verilerini yöneten CRM” gibi kavramsal bir alanı domine etmeniz gerekir. Yapay zeka, sitenizi “CRM” kelimesini çok kullandığınız için değil, “CRM hakkında kapsamlı bir otorite”  olduğunuzu anladığı için kaynak gösterecektir.   

Uzman Görüşü: “Sıralama” Ölürken “Alıntılanma” Doğuyor

Bir uzman olarak, müşterilerimle yaptığım görüşmelerde en büyük zihinsel değişimi metrikler ve başarı tanımı konusunda yaşıyoruz. Yıllardır dijital pazarlamacılar olarak “anahtar kelime sıralaması” (keyword ranking) peşinde koştuk. O dönem, bildiğimiz anlamıyla sona eriyor.

Sektördeki deneyimim, pazarlamacıların acilen “anahtar kelime sıralaması” takıntısından, “yapay zeka alıntılanma sıklığı” (AI citation frequency) ve “yapay zeka yanıtlarındaki marka bahsi payı” (Share of Voice in AI responses)  gibi yeni nesil metriklere geçmesi gerektiğini gösteriyor.   

Artık “tıklama başına maliyet” değil, “tıklamasız marka izlenimi” (brand impressions without clicks)  çağındayız. Bu yeni bir kavram ve sindirilmesi zaman alabilir. Yapay zeka, bir kullanıcının sorusuna yanıt verirken sizin ürününüzden, markanızdan veya içeriğinizden bahsettiğinde, kullanıcı sitenize o an tıklamasa bile, markanız tüketicinin “değerlendirme setine” (consideration set) girmiş olur.   

Geleneksel pazarlama hunisi sıkışıyor. Kullanıcılar, araştırma aşamasını doğrudan yapay zeka ile diyalog kurarak tamamlıyor. Sonuç olarak, sitenize gelen trafik hacim olarak azalsa bile, gelen ziyaretçiler artık “sadece bakan” değil, “satın almaya çok daha yakın” , yani çok daha nitelikli bir kitleye dönüşüyor.   

Hedefimiz artık sadece Google’da değil, “Her Yerde Arama” (Search Everywhere) olarak adlandırılan bu yeni ekosistemde (sosyal, forumlar, LLM’ler) var olmak zorundadır.

Strateji 1 – Yapay Zekayı İkna Etmek: E-E-A-T Sinyalleri Neden Her Zamankinden Daha Kritik?

Bölüm 1’de tartıştığımız RAG mekanizması, yapay zekanın canlı web’den bilgi çekmesini sağlar. Ancak o anda, sorduğunuz soruyla ilgili binlerce, hatta on binlerce potansiyel web sayfası bulunur. Yapay zeka, bu sayfalar arasından hangisinin doğru, hangisinin güvenilir ve hangisinin alıntılanmaya değer olduğuna nasıl karar verecek?

Cevap, son yıllarda SEO dünyasını kasıp kavuran dört harfli bir kavramda yatıyor: E-E-A-T.

E-E-A-T; Experience (Deneyim), Expertise (Uzmanlık), Authoritativeness (Otorite) ve Trustworthiness (Güvenilirlik)  kavramlarının baş harflerinden oluşur.   

E-E-A-T (Deneyim, Uzmanlık, Otorite, Güven) Yapay Zeka Tarafından Nasıl Yorumlanır?

E-E-A-T, en basit tanımıyla, Google’ın arama kalitesini değerlendiren gerçek insanlara (Search Quality Raters) verdiği bir dizi kural kitapçığıdır. Bu denetçiler, web sitelerini bu kriterlere göre (örneğin “finansal tavsiye veren bu site güvenilir mi?”) değerlendirir. Bu insanlar tarafından “yüksek E-E-A-T” olarak işaretlenen siteler, Google’ın makine öğrenimi algoritmaları için eğitim verisi (training data)  görevi görür. Algoritmalar, “yüksek kaliteli” sitelerin ortak özelliklerini (örneğin net yazar biyografileri, güvenli bağlantılar, diğer otoriter sitelerden alınan atıflar) öğrenir ve bu özellikleri sergileyen diğer siteleri ödüllendirir.   

Yapay zeka modelleri E-E-A-T’yi şu şekilde yorumlar:

• Deneyim (Experience): İçerik, ürünü gerçekten kullanmış  veya konuyu ilk elden yaşamış biri tarafından mı yazılmış? Yapay zeka, jenerik, internetten toplanmış yeniden ısıtılmış içerik yerine  (ki kendisi de bunu yapabilir), gerçek dünya deneyimine dayanan, orijinal vaka çalışmaları veya kurucu bakış açısı (founder POV) içeren benzersiz içgörüleri ödüllendirmek üzere eğitilmiştir.   
• Uzmanlık (Expertise) ve Otorite (Authoritativeness): İçeriği yazan kişi veya kurum, o konuda bir uzman  mı? Ve daha da önemlisi, diğer uzmanlar ve otoriteler (örneğin sektör yayınları, akademik makaleler) onu bir otorite olarak tanıyor mu?   
• Güven (Trustworthiness): Site ne kadar şeffaf? Hakkında sayfası net mi? İletişim bilgileri kolayca bulunabiliyor mu? Özellikle e-ticaret siteleri için ödeme ve iade politikaları açık ve net mi?   

Peki, tüm bunların yapay zeka tavsiyeleri ile ilgisi nedir?

E-E-A-T, geleneksel SEO algoritmalarını eğitmek için kullanılan bir sinyal setinden, yapay zekanın RAG için kullanacağı kaynak havuzunu belirleyen bir ön eleme filtresine  dönüşmüştür.   

Google’ın kendi yapay zeka yanıtları (AI Overviews), cevaplarını ve alıntılarını ezici bir çoğunlukla Google’ın çekirdek sıralama sistemleri  tarafından zaten “yüksek kaliteli” olarak filtrelenmiş ve ilk 10’da yer alan sonuçlardan alır.   

Bu, bir pazarlamacı için şu acımasız gerçeği ortaya koyar:

1. Sitenizin E-E-A-T sinyalleri düşüktür (güven vermiyorsunuz, uzmanlığınız belirsiz).
2. Google’ın çekirdek algoritması sizi “düşük kaliteli” olarak işaretler ve ilk 10’da sıralamaz.   
3. Yapay zeka (AI Overviews), RAG mekanizması için kaynak aradığında, sizi bu “güvenilir” kaynak havuzunda bulamaz.   
4. Sonuç: Ürününüz, yapay zeka tarafından asla alıntılanmaz ve tavsiye edilmez.

Yüksek E-E-A-T, artık LLM görünürlüğü için bir “hobi” veya “ekstra puan” değil, oyunun “ön koşulu” (table stakes) haline gelmiştir.   

Otoriter İçerik: Yapay Zeka Halüsinasyonlarına Karşı En Güçlü Savunmanız

Yapay zekanın en büyük zayıflığı, daha önce bahsettiğimiz “halüsinasyon” yani kendinden emin bir şekilde yanlış bilgi üretme eğilimidir.   

Bu durum, LLM platformlarının (OpenAI, Google vb.) itibarı ve ticari başarısı için devasa bir risktir. Bir yapay zeka modelinin bir kullanıcıya “en iyi bebek maması” olarak tehlikeli bir ürün önermesi, o platform için bir kabustur.   

Dolayısıyla, LLM’ler bu riski en aza indirmek için tasarlanmıştır. Bunu yapmanın en iyi yolu, cevaplarını güvenilir, otoriter içeriklere  ve yüksek itibarlı alan adlarına (eğitim kurumları, devlet siteleri, büyük yayıncılar)  dayandırmaktır.   

Stratejik olarak baktığımızda, siteniz yüksek E-E-A-T sinyallerine sahip olduğunda, LLM platformu için sadece bir “bilgi kaynağı” değil, aynı zamanda bir “risk azaltma varlığı” haline gelirsiniz.

Sizin hedefiniz (ürününüzün tavsiye edilmesi), yapay zeka platformunun hedefiyle (kullanıcıya yanlış bilgi vermemek) mükemmel bir şekilde kesişir. Platform, güvenilirliğinden emin olduğu  sizin içeriğinizi alıntılamayı, riskli, düşük otoriteye sahip ve kimin yazdığı belli olmayan bir siteden “halüsinasyon” görme riskini almaya her zaman tercih edecektir. E-E-A-T’ye yatırım yapmak, yapay zekanın “güvenli limanı” olmaktır.

Strateji 2 – Makineye Kendi Dilinde Konuşmak: Teknik Yapılandırılmış Verilerin (Schema.org) Gücü

E-E-A-T, yapay zekaya “Bana güvenebilirsin, çünkü ben bir otoriteyim” demenin stratejik ve kavramsal yoludur. Schema.org (Yapılandırılmış Veri İşaretlemesi) ise, “İşte bu benim ürünüm, adı bu, fiyatı bu, stoğu bu ve 5 üzerinden 4.8 yıldıza sahip” demenin teknik ve net yoludur.

Schema.org, web sitenizdeki bilgileri, insanların okuduğu düz HTML metninden alıp, makinelerin (arama motorları ve LLM’ler) net, hatasız ve bağlamsal olarak anlayabileceği standart bir formata  dönüştüren bir “evrensel çeviri katmanıdır”.   

Schema.org: Yapay Zeka İçin Ürün Kılavuzunuz

Temel sorunu anlamak için basit bir örnek verelim: Web sayfanızda “99 TL” yazıyor. Bir insan, bunun bir fiyat olduğunu anlar. Ancak bir makine için bu belirsizdir. Bu “99 TL”; ürünün fiyatı mı, kargo ücreti mi, yoksa aylık abonelik bedelinin bir parçası mı? Yapay zeka, cevabı metnin geri kalanından tahmin etmek zorundadır. Tahmin ise her zaman halüsinasyon riski taşır.   

Schema.org (özellikle Google’ın tercih ettiği JSON-LD formatında)  ile o veriyi net bir şekilde etiketlersiniz: “Bu bir Product (Ürün), bu onun Offer (Teklif) bölümü ve price (fiyat) özelliği 99.”.   

Tahmin ortadan kalkar, yerine kesin bilgi gelir.

Bu sadece bir teori değildir. Hem Microsoft hem de Google  yetkilileri, kendi yapay zeka modellerinin (Microsoft LLM’leri ve Google Gemini) içeriği daha iyi anlamak ve doğru şekilde işlemek için Schema işaretlemelerini aktif olarak kullandığını kamuya açıkça belirtmiştir.   

Bu teknik uygulamanın stratejik önemi ise “Bilgi Grafiği” (Knowledge Graph) ile olan bağlantısıdır. Google’ın Gemini gibi modelleri, cevaplarını oluştururken sadece web’i taramakla kalmaz, aynı zamanda Google’ın yıllardır oluşturduğu, doğrulanmış “gerçekler” veritabanı olan Bilgi Grafiği’ni  yoğun bir şekilde kullanır.   

Schema.org, Google’ın bu Bilgi Grafiği’ni beslemek ve güncellemek için kullandığı birincil ve en güvenilir yollardan biridir.   

Süreç şu şekilde işler:

1. Siz, sitenize Product (Ürün) ve Organization (Kuruluş) schema kodlarını eklersiniz.   
2. Google botu sitenizi tarar ve bu yapılandırılmış, net veriyi okur.   
3. Bu kesin ve net bilgi (ürün adı, fiyatı, marka sahibi), markanız ve ürünleriniz hakkındaki “varlık” (entity) bilgilerini Bilgi Grafiği’nde günceller veya oluşturur.   
4. Bir kullanıcı Gemini’ye ürününüzle ilgili bir soru sorduğunda, Gemini cevabını oluştururken sizin doğrudan ve güvenilir bir şekilde beslediğiniz bu Bilgi Grafiği’nden çeker.   

Bu yöntem, halüsinasyon riskini neredeyse sıfıra indirir ve yapay zekanın hafızasına doğrudan bilgi enjekte etmenizi sağlar.   

“Olmazsa Olmaz” Schema Türleri: Product, Review ve Organization

Schema.org kütüphanesinde yüzlerce farklı işaretleme türü bulunmaktadır. Ancak e-ticaret, hizmet ve ürün tavsiyeleri söz konusu olduğunda, bu dört tanesi kritik öneme sahiptir:   

1. Organization (Kuruluş) ve/veya Person (Kişi): Bu, “Varlık Optimizasyonunun” temel taşıdır. Yapay zekaya sizin kim olduğunuzu (resmi adınız), ne iş yaptığınızı, logonuzu, sosyal medya profillerinizi  ve iletişim bilgilerinizi net bir şekilde bildirir. E-E-A-T’nin “Otorite” (Authoritativeness) sinyalinin teknik karşılığıdır.   
2. Product (Ürün): Bu, bir e-ticaret sitesi veya ürün satan bir işletme için hayati önem taşır. Ürün adı, açıklaması, resmi, markası (brand), GTIN/ASIN gibi benzersiz tanımlayıcıları (gtin13, asin) ve en önemlisi offers (teklifler) altında price (fiyat) ve availability (stok durumu/Availability) gibi kritik ticari bilgileri makineye “okunabilir” formatta sunar.   
3. Review (İnceleme) ve AggregateRating (Toplu Değerlendirme): Bu, sosyal kanıtın makine diline çevrilmiş halidir. Bireysel müşteri yorumlarını (Review) ve daha da önemlisi, ürünün genel puanını (AggregateRating)  (örn: “4.8 puan, 150 değerlendirme baz alınarak”) yapay zekaya bildirir. E-E-A-T’nin “Güvenilirlik” (Trustworthiness) sinyalini teknik olarak güçlendirmenin en doğrudan yoludur.   
4. FAQPage (Sıkça Sorulan Sorular): Ürünleriniz veya hizmetlerinizle ilgili sık sorulan soruları (Soru: “Bu ürün su geçirir mi?”, Cevap: “Evet,…”) bu schema ile işaretlemek, yapay zekanın kullanıcıların benzer sorularına doğrudan sizin cümlenizle cevap vermesi için mükemmel, hazır bir “alıntı” kaynağı oluşturur.

Strateji 3 – Markanız Hakkındaki Fısıltıları Yönetmek: UGC ve Dijital PR’ın Rolü

Yapay zeka, bir tavsiye veya değerlendirme yapmadan önce sadece sizin web sitenize (Strateji 1 ve 2’de optimize ettiğimiz yer) bakmaz. Bu, resmin sadece bir parçasıdır. Kararını vermek için, tüm dünyanın sizin hakkınızda ne konuştuğunu anlamak amacıyla web’in geri kalanını tarar.   

Bu “fısıltı” veya “yankı odası” iki ana kaynaktan gelir:

1. Kullanıcı Tarafından Oluşturulan İçerik (UGC): Müşterilerinizin üçüncü parti sitelerdeki yorumları.
2. Dijital PR: Medyanın ve diğer otoritelerin sizin hakkınızdaki yayınları.

LLM’ler bu iki kaynağı, sizin kendi beyanlarınızdan bile daha değerli bulabilir, çünkü bunlar E-E-A-T’nin “Deneyim” ve “Otorite” katmanlarını temsil eder.

Üçüncü Parti İnceleme Siteleri (G2, Capterra) ve Forumlar (Reddit) Neden Önemli?

LLM’ler, özellikle B2B SaaS ürünleri, yazılımlar ve karmaşık ürün karşılaştırmaları için  G2, Capterra, Trustpilot gibi inceleme platformlarını ve Reddit  gibi devasa forumları yoğun bir şekilde tarar.   

Bunun basit bir nedeni vardır: Bu siteler, yüksek E-E-A-T sinyallerine sahip (kendi alanlarında otoriter, güvenilir) ve en önemlisi, binlerce filtrelenmemiş, ham kullanıcı deneyimi  (E-E-A-T’nin ‘E’si) ile doludur.   

Modeller, bu platformlardaki binlerce, on binlerce yorumu saniyeler içinde analiz etmek için “Duyarlılık Analizi” (Sentiment Analysis) ve Doğal Dil İşleme (NLP) adı verilen gelişmiş teknikleri kullanır.   

Ancak bu, basit bir “pozitif/negatif” etiketlemesinden çok daha derindir. Yapay zeka, “Yön Bazlı Duyarlılık Analizi” (Aspect-Based Sentiment Analysis – ABSA) adı verilen bir yöntem kullanır.   

ABSA, LLM’in bir yorumu “Ürünün hızı harika, ama müşteri hizmetleri korkunç” şeklinde ayrıştırmasını sağlar. Model, “müşteri hizmetleri” ile “korkunç” arasında kalıcı bir ilişki kurar.   

Bu durumun stratejik sonuçları devasadır: Markanızın genel 4.5 yıldız puanı, yapay zeka için birincil faktör değildir. Eğer bir kullanıcı LLM’e “En hızlı CRM hangisi?” diye sorarsa, model, G2 ve Reddit’teki  yorumları tarayarak “hız” veya “performans” kelimesiyle en çok alan ürünü (yani sizi) tavsiye edecektir. Bu nedenle, yorumların içeriği, genel puandan çok daha önemlidir.   

Uzman Görüşü: Nicelik Değil, Nitelik: LLM’ler Yorumların İçeriğine Odaklanıyor

Bu noktayı bir uzman olarak yeterince vurgulayamam. Ekibimle birlikte yürüttüğümüz analizler ve sektördeki diğer çalışmalar , bir ürünün Capterra veya G2’deki yüksek puanının veya inceleme sayısının, ChatGPT’nin tavsiye sıralamasında anlamlı bir istatistiksel korelasyon yaratmadığını gösteriyor. Yüzlerce yoruma sahip olmak, sizi otomatik olarak listenin başına taşımaz.   

Bunun yerine, Reddit’teki  bir kullanıcının gözlemi, bizim bulgularımızla mükemmel bir şekilde örtüşüyor: Sadece 1-2 yoruma sahip olmanız bile, eğer o yorumlar ürününüzün spesifik bir kullanım senaryosunu (use case)  detaylıca anlatıyorsa, yapay zeka tarafından “alıntılanmak” için yeterli olabiliyor.   

Stratejik çıkarım şudur: Müşterilerinizden sadece “Bize 5 yıldız verin” diye istemeyi bırakın. Onları, “Ürünümüzü hangi spesifik sorununuzu çözmek için kullandınız ve sonuç ne oldu?” sorularını yanıtlamaya teşvik edin. Bu “kullanım senaryosu” dili, yapay zekanın sizi spesifik ve değerli sorgularla eşleştirmesi için gereken ham maddedir.

Bağlantısız Marka Bahisleri (Unlinked Mentions): Görünmez Otorite Sinyalleri

LLM optimizasyonu, geleneksel “link inşası” (link building) kavramını da baştan yazar. Dijital PR’ın (Halkla İlişkiler) yeni rolü, “varlık inşası” (entity building)  olmuştur.   

Yüksek otoriteye sahip (yüksek E-E-A-T) bir haber sitesinde, sektör raporunda veya popüler bir blog yazısında, markanızın adının geçmesi , sitenize bir bağlantı (link) içermese bile, yapay zeka için güçlü bir “otorite” ve “güven” sinyalidir.   

LLM’ler, markanızı birlikte anıldığı konularla ve kavramlarla ilişkilendirir. Yapılan araştırmalar, yapay zeka yanıtlarındaki marka görünürlüğünü artıran alıntıların %90’a kadarının “kazanılmış medya” (earned media) yani Dijital PR kaynaklı olabildiğini göstermektedir.   

Süreç şöyledir: Eğer güvenilir bir teknoloji dergisi, “Pazardaki en yenilikçi 5 e-ticaret otomasyon aracından biri de Marka X’tir” (ve burada “Marka X”e link vermemiş olsa bile) derse, LLM bu bağlantısız bahsi (unlinked mention) okur ve “Marka X” [Varlık] ile “yenilikçi e-ticaret otomasyonu” [Kavram] arasında kalıcı bir ilişki kurar.

Dijital PR ekibiniz artık sadece “medya görünürlüğü” veya “marka bilinirliği” sağlamıyor; yapay zekanın “hafızasını” aktif olarak eğitiyor. Yayınladığınız her basın bülteni, katıldığınız her podcast, her uzman görüşü, yapay zekanın markanızı doğru kavramla ilişkilendirmesi için paha biçilmez bir fırsattır.

Strateji 4 – Sadece Optimize Etmeyin, Entegre Olun: API’ler ve Özel GPT’ler

Şimdiye kadar ele aldığımız tüm stratejiler (GEO, LLMO, E-E-A-T, Schema, UGC) “pasif optimizasyon” kategorisindeydi. Yani, web’deki varlığınızı iyileştirerek, yapay zekanın sizi bulmasını, anlamasını, güvenmesini ve seçmesini beklediniz.

Bu son strateji ise “aktif entegrasyon”dur: Beklemeyi bırakıp, doğrudan yapay zeka ekosisteminin içine girmek ve onun bir parçası olmak.   

Eklentiler (Plugins) ve Özel GPT’ler ile Doğrudan Erişim Sağlamak

Bu yeni ekosistemin en heyecan verici gelişmelerinden biri, markaların kendi özel amaçları için  eğitilmiş ChatGPT versiyonları oluşturabilmesidir. “Özel GPT’ler” (Custom GPTs) olarak bilinen bu araçlar, genel modelin bilgisine ek olarak sizin sağladığınız özel bilgi setleriyle (tüm ürün kataloglarınız, teknik dokümanlarınız, yardım merkezi makaleleriniz)  beslenir.   

Daha da önemlisi, bu özel GPT’ler, “Eylemler” (Actions) adı verilen API entegrasyonları aracılığıyla  sizin canlı veritabanınıza, stok sisteminize veya rezervasyon altyapınıza bağlanabilir.   

Araladaki farkı bir senaryo ile görelim: Bir kullanıcı, “A model ayakkabının 42 numarası stokta mı?” diye soruyor.

• Pasif (GEO) Optimizasyon Cevabı (Model web’i tarar): “Marka X’in web sitesindeki ürün sayfasına göre, ‘stokta’ görünüyor. Ancak güncel bilgi için siteyi ziyaret etmelisiniz.”
• Aktif (API/GPT) Entegrasyon Cevabı (Model API’nize bağlanır): “Evet, A model ayakkabının 42 numarası için az önce canlı sisteminizi kontrol ettim. Şu an 3 adet stokta görünüyor. Sepete eklemek ister misiniz?”.   

İkinci senaryo, sadece bilgi vermenin ötesine geçip, bir işlem gerçekleştirir.

“Dahil Olma” (Inclusion) ve “Optimizasyon” (Optimization) Arasındaki Fark

Bu iki yaklaşım arasındaki stratejik ayrımı netleştirmek gerekir:

• GEO/LLMO (Bölüm 2-5): Bu stratejiler “optimizasyon” ile ilgilidir. Yapay zekanın, web’de bulduğu milyarlarca veri arasından sizi seçmesi için varlığınızı optimize edersiniz.   
• API/GPTs (Bölüm 6): Bu strateji “dahil olma” (inclusion) ile ilgilidir. Sizi doğrudan sistemin içine yerleştirir.   

Optimizasyon, yapay zekanın sizin hakkınızda konuşmasıdır. Entegrasyon, yapay zekanın sizin adınıza konuşması veya eylemde bulunmasıdır.

Kapsamlı bir strateji her ikisine de ihtiyaç duyar. GEO/LLMO, markanızı tanımayan veya rakiplerle karşılaştıran kullanıcıların sizi keşfetmesi (Discovery) için kritiktir. API/GPT Entegrasyonu ise markanızla zaten etkileşime giren, sizi değerlendiren veya sizden hizmet almak isteyen kullanıcılar için dönüşüm (Conversion)  ve müşteri hizmetleri (Customer Service)  için kritiktir. Biri “marka keşfi”, diğeri “ürün işlemi” sağlar.

Yeni Arama Çağında Kazanmanın Anlamı: Güven, Teknik Uyum ve Entegrasyon

“Ürünlerimin ChatGPT’de önerilmesi için ne yapmalıyım?” sorusunun sihirli, tek bir cevabı yoktur. Başarı, tesadüfi bir optimizasyonla değil, dört temel direk üzerine inşa edilen bilinçli ve bütüncül bir stratejiden gelir:

1. Stratejik Güven (E-E-A-T): Sadece içerik üretmeyi bırakın; sektörünüzdeki en güvenilir, en deneyimli  ve en otoriter  kaynak olduğunuzu kanıtlayın. Yapay zekanın “halüsinasyon” korkusuna karşı “güvenli liman”  siz olun.   
2. Teknik Uyum (Schema.org): Sadece insanlar için yazmayın; makineler için etiketleyin. Product, Review ve Organization gibi kritik yapılandırılmış verileri kullanarak yapay zekanın Bilgi Grafiği’ni  doğrudan besleyin. Yapay zekanın tahmin yapmasına izin vermek yerine, ona kesin bilgiyi  siz sunun.   
3. Sosyal Kanıt (UGC & Dijital PR): Sadece kendi sitenizi optimize etmeyin; tüm web’in sizin hakkınızda ne konuştuğunu yönetin. G2, Capterra ve Reddit’teki  yorumların puanından çok içeriğine odaklanın ve Dijital PR yoluyla  yapay zekanın hafızasında markanızla doğru “kavramsal” ilişkileri kurun.   
4. Aktif Entegrasyon (API & GPTs): Sadece optimize edip beklemeyin; ekosisteme dahil olun. API’ler ve özel GPT’ler aracılığıyla yapay zekayı, markanız için bir keşif aracı olmaktan çıkarıp, müşterileriniz için bir işlem ve hizmet aracına dönüştürün.   

Bu yeni dünya, hazırlıksız yakalananlar için korkutucu, ancak kuralları anlayanlar için muazzam bir fırsat sunuyor. Geleneksel SEO’nun sınırlarını aşan ve markanızı “cevap motorlarının” (answer engines) favori kaynağı haline getiren GEO  ve LLMO stratejilerini tasarlamak, uygulamak ve bu yeni metrikleri ölçümlemek, Digipeak olarak bizim uzmanlık alanımızdır.   

Yeni çağda “seçenek” değil, “seçilen” olmanız için buradayız.