Yapay Zekâ Aramalarında Marka Görünürlüğü Nasıl Ölçülür?

Marka görünürlüğünü değerlendirmek için bahsedilme oranı, alıntı oranı ve kaynak çeşitliliği birlikte kullanılmalıdır. Nitelikli trafik ve talep ise görünürlüğün ticari karşılığını araştıran ayrı göstergelerdir.

Bahsedilme, markanın üretilen yanıtın içinde açıkça anılmasıdır. Kullanıcının sorusunda geçen marka adı tek başına sayılmaz. Aynı adlı başka bir şirketi dışlamak için sektör, hizmet ve alan adı gibi ayırt edici bilgileri kontrol edin. Olumsuz veya hatalı bir bahsi de kaydedin; ancak bunu olumlu tavsiyeyle aynı yorumlamayın.

Alıntı, bu protokolde markanın sahip olduğu bir sayfanın yanıtta görünür kaynak bağlantısı olarak sunulmasıdır; yani kaynak gösterilmedir. Birebir metin aktarılması gerekmez. Başka bir yayın markanızdan söz ediyorsa bunu “üçüncü taraf kaynakta marka bahsi” olarak ayrıca işaretleyin; kendi sitenizin alıntı oranına eklemeyin.

Kaynak URL, bağlantının yöneldiği sayfa adresidir. Ham bağlantıyı koruyun; karşılaştırma için hazırlanan kopyada izleme parametrelerini temizleyin. İçeriği değiştiren parametreleri silmeyin ve farklı sayfaları yalnızca benzer göründükleri için birleştirmeyin.

Nitelikli trafik, önceden belirlenmiş anlamlı bir davranışı gerçekleştiren ziyaretlerdir. Örneğin bir hizmet sayfasından teklif sürecine ilerlemek ölçüt olabilir. Bu tanım işletmeye özgüdür; sıradan sayfa görüntülemesini otomatik olarak satın alma niyeti saymayın.

Bu tanımlar çalışma protokolüne aittir; platformların kendi metrikleriyle birebir eşitlenmemelidir. Örneğin Bing’in Citation Share metriği, belirli bir kaynak bulma sorgusunda sitenize ait alıntıların bütün sitelerin alıntıları içindeki payıdır. Bing bunun trafik payı veya sıralama puanı olmadığını açıklar. Buradaki “alıntı oranı” ise gözlem başına var/yok hesabıdır. Bing’in metrik açıklaması

Temsilî sorgu seti, müşterilerin karar yolculuğunu kapsayan ve dönemler arasında korunabilen bir soru panelidir. Başlangıç girdisi olarak satış görüşmelerindeki soruları, destek taleplerinin anonimleştirilmiş konu başlıklarını ve mevcut arama verilerini kullanabilirsiniz.

Aşağıdaki örneklerde “Örnek Firma” yalnızca temsilî ve varsayımsal bir işletmedir; her niyet, panelin neyi incelediğini gösterir:

• s01Marka niyeti: “Örnek Firma hangi işletmelere bilişim desteği veriyor?” Markanın nasıl tanımlandığını inceler.
• s02Kategori niyeti: “KOBİ’ler için dış kaynak bilişim desteği hangi hizmetleri kapsar?” Markanın adı verilmeden kategori içindeki görünürlüğünü inceler.
• s03Karşılaştırma niyeti: “Şirket içi BT personeli ile dış kaynak bilişim desteğinin farkları nelerdir?” Karar ölçütlerinde görünürlüğü inceler.
• s04Satın alma niyeti: “İstanbul’da 30 çalışanlı şirket için yerinde destek sunan bilişim firmaları hangileri?” Ticari ihtiyaca verilen yanıtta görünürlüğü inceler.

Markalı sorguları ayrı raporlayın. Soruda marka adının bulunması yanıtı yönlendirebildiğinden, markalı ve markasız sonuçları tek ortalamada sunmak keşfedilme düzeyini olduğundan güçlü gösterebilir.

Başlangıç için her niyetten beş soru içeren 20 sorguluk bir panel kullanılabilir. Bu sayı editoryal bir başlangıç önerisidir; istatistiksel temsil garantisi taşımaz. Her soruya sabit kimlik, niyet etiketi ve metin sürümü atayın. Yeni müşteri sorularını keşif listesine alın; çekirdek paneli değiştirdiğinizde eski dönemlerle karşılaştırmayı ortak sorular üzerinden yapın.

Sorguları yalnızca markayı görünür kılacak biçimde seçmeyin. İşletmenin hizmet vermediği alanları ayıklayın, fakat yanıtlarında görünmediği ilgili soruları panelden çıkarmayın. Panelin amacı, tekrarlanabilir bir gözlem üretmektir.

Ölçüm koşulları, kontrol edilebilen ayarlar sabitlenip kontrol edilemeyen değişkenler kaydedilerek karşılaştırılabilir hâle getirilir. Aynı sorunun aynı yanıtı üretmesi beklenmemelidir; hedef, değişimin hangi ortamda gözlendiğini açıklayabilmektir.

Google, AI Mode ve AI Overviews’ın farklı model ve teknikler kullanabileceğini, yanıtlarla kaynak bağlantılarının değişebileceğini belirtir. AI Overviews ayrıca her sorguda görünmez. Bu nedenle farklı arama deneyimlerini aynı veri serisinde birleştirmeyin. Google’ın AI özellikleri açıklaması

Her kayıtta şu koşullar bulunmalıdır:

• s01Dil ve konum: Sorgu dili, arayüz dili, seçilen ülke ve varsa gözlenen konum. Yalnızca soruya “İstanbul” yazılması, platformun kullanıcı konumunu İstanbul olarak algıladığını kanıtlamaz.
• s02Oturum: Giriş durumu, bellek ve kişiselleştirme ayarları, yeni konuşma kullanılıp kullanılmadığı. Yeni konuşma, hesap düzeyindeki kişiselleştirmeyi mutlaka kaldırmaz.
• s03Platform ve model: Ürün adı ve arayüzde gösterilen model etiketi. Model bilgisi görünmüyorsa “açıklanmıyor” yazın.
• s04Arama modu: Web aramasının açık olup olmadığı, seçilen deneyim ve yanıtta kaynak bağlantısı bulunup bulunmadığı.
• s05Zaman ve tekrar: Tarih, saat dilimi, cihaz türü ve tekrar numarası. Tekrarları önceden belirlenen zaman aralıklarına dağıtın.

Uygulanabilir ölçüm sırası

Koşullar sabitlendikten sonra ölçüm şu sırayla yürütülür:

Teknik hata, erişim engeli veya yarım kalan yanıtı “marka yok” diye puanlamayın. Buna karşılık tamamlanmış bir aramada yapay zekâ yanıtı oluşmaması, protokolün kapsadığı deneyimde gerçek bir gözlemdir: ayrı durum etiketiyle saklanır ve tüm geçerli denemeler üzerinden hesaplanan görünürlükte sıfır kabul edilir. Yalnızca yapay zekâ yanıtı oluşan gözlemler için ek oran veriyorsanız farklı paydayı açıkça belirtin.

Görünürlük raporu, her satırın tek sorgunun tek tekrarına karşılık geldiği kayıt tablosundan üretilir. Yönetici özetinde oranların yanında gözlem sayısı, ölçüm kapsamı ve dışlanan kayıtlar bulunmalıdır. Sorudan rapora uzanan süreç, aşağıdaki temsilî akışta özetlenir; ölçümü kimin, hangi kuralla yaptığını gösterir.

Kayıt şablonunun alanları şunlardır: gözlem kimliği, sorgu kimliği ve tam metni, niyet, panel sürümü, platform, model etiketi, ölçüm profili, tarih-saat, tekrar numarası, sonuç durumu, marka bahsi, bahsin bağlamı, markaya ait alıntı, ham kaynak URL’leri, normalleştirilmiş URL’ler, kanıt bağlantısı ve inceleyen kişi. Alıntı yoksa boş hücre yerine “yok”; inceleme tamamlanmadıysa “bekliyor” yazın. Bekleyen kayıtları kesinleşmiş sonuç gibi raporlamayın.

Temsilî hesap: 20 sorgudan karar üretmek

Girdi: Bilişim desteği sunan temsilî bir işletme, dört niyet grubundan beşer soruyu tek platformda ve sabit profilde üç kez çalıştırır. Planlanan hacim 20 × 3 = 60 gözlemdir. Bu sayılar gerçek müşteri sonucunu temsil etmez.

İşlem: Dört teknik hata ayrı tutulur; 56 geçerli gözlem kalır. Bunların altısında yapay zekâ yanıtı oluşmaz. Geçerli gözlemlerin 21’inde marka anılır, 14’ünde işletmenin sitesi kaynak gösterilir. Marka alan adından dört farklı sayfa alıntılanmıştır.

Çıktı:

• s01Bahsedilme oranı: 21 / 56 × 100 = %37,5.
• s02Alıntı oranı: 14 / 56 × 100 = %25.
• s03Teknik hata payı: 4 / 60 × 100 ≈ %6,7.
• s04Kaynak çeşitliliği: 56 geçerli gözlemde markaya ait 4 benzersiz URL.
• s05Yalnızca yapay zekâ yanıtı oluşan gözlemlerde alıntı oranı: 14 / 50 × 100 = %28. Bu, %25’in yerine geçen bir sonuç değildir; farklı paydayla hesaplanan ek göstergedir.

Doğrulama: İnceleyen kişi 14 olumlu alıntı kaydının tamamında alan adı ve sayfa bağlantısını kontrol eder; negatif kayıtlardan önceden belirlenen bir örneklemi de inceler. Tekrarlanan URL’lerin çeşitlilik sayısını şişirmediği ve teknik hataların görünmez biçimde silinmediği doğrulanır.

Markalı grupta 14 geçerli gözlemin 12’sinde bahsedilme varsa, markasız kalan 42 gözlemde bu sayı 9’dur. Böylece markalı bahsedilme %85,7, markasız bahsedilme %21,4 olur. Uygulanabilir karar, kategori ve satın alma sorularındaki eksikleri incelemektir; genel %37,5 oranından yaygın keşfedilme sonucu çıkarmak değildir.

Tekrarların sonuçlarını da ayrı gösterin. Üç tekrar bağımsız kullanıcı örneklemi sayılmadığından bu oranları pazar payı veya kesin güven aralığı olarak sunmayın.

Görünürlük ticari sonuçlarla, aynı dönemdeki kaynak sayfalar, tanımlanabilen yönlendirmeler ve CRM’de doğrulanan talepler üzerinden ilişkilendirilir. Ölçüm panelindeki bir yanıt ile gerçek müşterinin gördüğü yanıt arasında doğrudan bağlantı kurulamadıkça satışın o görünürlükten kaynaklandığı söylenemez.

Raporda üç ayrı kanıt düzeyi kullanın: platformda gözlenen görünürlük, analitikte tanımlanabilen ziyaret ve müşteri ilişkileri yönetimi sisteminde yani CRM’de doğrulanan talep. Müşterinin “bir yapay zekâ aracında gördüm” beyanını da ayrı tutun; bunu doğrulanmış yönlendirme kaydıyla eşitlemeyin.

Örneğin aynı dört haftada yapay zekâ yönlendirmesi tanımlanabilen 40 oturumdan sekizi belirlenen nitelikli davranışı tamamlamış olsun. Nitelikli trafik oranı 8 / 40 = %20 olur. İki benzersiz talep bu oturumlarla doğrulanabilir biçimde eşleşiyorsa oturum başına talep oranı 2 / 40 = %5 olarak raporlanabilir. Bunlar temsilî hesaplardır; 56 panel gözlemi bu oranların paydası olamaz.

Kampanyalar, sezonluk talep, fiyat değişiklikleri ve site yenilemeleri aynı dönemde etkili olabilir. Bunları değişiklik günlüğüne ekleyin. Daha güçlü çıkarım gerekiyorsa benzer fakat değiştirilmeyen sayfalarla karşılaştırma gibi bir değerlendirme tasarlayın; gözlemsel verinin sınırını koruyun.

Son kontrol listesi

• Önceki dönemle karşılaştırılan sorguların metni ve sürümü aynı.
• Her olumlu bahsin ve alıntının incelenebilir yanıt kanıtı var.
• Teknik hatalar, yapay zekâ yanıtı oluşmayan sonuçlardan ayrı tutulmuş.
• Markalı ve markasız sorguların payları ve paydaları ayrı gösterilmiş.
• URL birleştirme kuralları belgelenmiş ve örnek kayıtlarla doğrulanmış.
• Talep kayıtlarında ilişkilendirme yöntemi ve mükerrer kayıt kontrolü belirtilmiş.

Henüz ölçüm yapmıyorsanız önce 20 soruluk çekirdek paneli ve kayıt sözlüğünü hazırlayın. Bir puanınız var fakat nasıl hesaplandığını bilmiyorsanız yeni içerik üretmeden önce sorgu kapsamını, paydayı ve kanıt kayıtlarını inceleyin. Görünürlük mevcutken talep belirsizse öncelik analitik ile CRM arasındaki ilişkilendirme eksiklerini gidermektir.

Ölçümde markanın hiç görünmediğini saptarsanız nedenini ayrı bir teşhisle araştırın; markanın ChatGPT yanıtlarında görünmemesinin nedenlerini ayrı yazımızda ele alıyoruz. Kaynak gösterilmeyen sayfaların içerik ve erişim sorunları ise yapay zekâ arama optimizasyonu kapsamında incelenir.

İşletmenize uygun sorgu paneli ve tekrarlanabilir ölçüm düzeni oluşturmak için Metot Bilişim’in GEO danışmanlığından destek alabilirsiniz.

1. [1]Google Search Central — AI özellikleri ve web sitenizdevelopers.google.com↗
2. [2]Google Search Console — Üretken AI performans raporusupport.google.com↗
3. [3]Microsoft Bing — AI görünürlüğü raporunda yeni metriklerblogs.bing.com↗