Yapay zeka seni nereden buluyor? Ekim GEO Notlarım

Geçen hafta bir müşteri ekran görüntüsü attı. "ChatGPT bizi öneriyordu, bugün yokuz, ne yaptık?" diye soruyordu. Endişelenecek bir durum yok hocam. Onlara tanımladığımız panelde hiçbir şey yapmamışlardı. Ertesi gün tekrar baktık, önerilerde çıkıyorlardı.

Bu küçük olay bana şunu hatırlattı: yapay zeka aramasıyla ilgili kafamızdaki bilgilerin çoğu bir yıl önceden kalma. "Reddit'e yaz, llms.txt ekle, schema koy" gibi tavsiyeler hala dolaşıyor. Ben de oturup sadece Ağustos ile Ekim 2026 arasında çıkan çalışmalara ve platformların kendi duyurularına baktım. Bazı şeyler tuttu, bazıları hiç tutmadı. Aşağıda kendi notlarımı paylaşıyorum. kahveni çayını al dostum 6-7 dakika seni tutacağım.

Tek ekran görüntüsüyle karar verme

Ekim sonunda çıkan geniş bir takip çalışması, müşterimizin yaşadığının istisna değil kural olduğunu gösteriyor. Yapay zeka cevaplarında gösterilen kaynakların en az yarısı ertesi gün değişiyor. Kaybolanların çoğu da birkaç hafta içinde geri geliyor.

Bir şeyi daha fark ettim. Aynı soruyu tekrar tekrar sorduğunda önerilen marka isimleri büyük ölçüde aynı kalıyor, değişen daha çok altta gösterilen linkler. Yani "linkimiz var mı" diye bakmak yanıltıcı. Asıl soru "adımız geçiyor mu".

Ben olsam müşterilerin gerçekten sorduğu beş soruyu seçer, her hafta aynı gün aynı şekilde sorar ve bir tabloya not ederdim. Bir ayın sonunda elinde ekran görüntüsü değil, eğilim olur.

ChatGPT ile Google aynı yere bakmıyor

"AI SEO" diye tek bir şey konuşuyoruz ama motorlar birbirinden epey farklı davranıyor. Eylül'deki bir çalışmada ChatGPT, Gemini ve Claude'un aynı ticari soruda aynı şirketi önermesi çok nadir çıkmış.

Kaynak tercihleri de ayrışmış durumda. Yaz başında ChatGPT forumları arada bir kaynak gösteriyordu, Ekim'e gelindiğinde bu neredeyse sıfıra inmiş. ChatGPT daha çok bilgiyi ilk üreten yerlere, yani markaların kendi sitelerine, medya sitelerine ve bloglara gidiyor. Google tarafında ise tersi: video ve forumlar çok daha görünür, ticari niyetli aramalarda yapay zeka özeti de artık neredeyse her seferinde çıkıyor.

İşin bir de can sıkıcı tarafı var. Ticari niyetli sorularda yapay zeka seni çoğu zaman senin sitenden değil, senin hakkında yazanlardan anlatıyor. İnceleme siteleri, karşılaştırma yazıları, YouTube videoları. Kendi markanı Google'da arattığında bile önce bir özet görüyorsun ve o özeti çoğu zaman Wikipedia ya da LinkedIn besliyor.

Bu arada kendini "en iyi 10 araç" listesinde birinci yapma taktiğini hala uygulayan varsa, Eylül verisi pek iç açıcı değil. Google'ın özetleri bu listeleri daha az gösteriyor, gösterdiğinde de listeyi yazanı değil rakiplerini öneriyor.

Bugün kendi markanı üç farklı yapay zekada arat ve seni kimin anlattığına bak. Yanlış bir bilgi varsa ilk iş onu düzeltmek.

Tıklama azalıyor ama gelen daha değerli

Google Ekim ortasında yapay zeka cevaplarındaki linkleri daha görünür yapacağını duyurdu. Bazı aramalarda en üstte doğru resmi sayfayı gösteren bir bölüm de test ediliyor. İyi haber gibi duruyor. Ben bunu şöyle okuyorum: Google birinin "bu aracın API limitleri nedir" diye sorduğu anda doğrudan senin dokümantasyon sayfanı göstermek istiyor. O sayfa yoksa ya da üç farklı sayfaya dağılmışsa, seçilen sen olmazsın.

Ama Ağustos'ta yayımlanan bağımsız bir deney başka bir şey söylüyor. Katılımcıların aramaları tamamen AI Mode'a yönlendirildiğinde dış sitelere tıklama belirgin şekilde düşmüş. Kullanıcılar da üstelik bundan memnun kalmamış.

ChatGPT tarafında tablo şöyle: 100 sitenin bir yıllık verisinde ChatGPT'den gelen ziyaret, Google'ın yüzde birinin bile altında. Fakat bu ziyaretçiler çok daha yüksek oranda müşteriye dönüşüyor. Toplam dönüşümün büyük kısmı yine Google'dan geliyor, bunu da atlamamak lazım.

Küçük bir not: Ekim'de analitiğinde ChatGPT trafiği birden düştüyse hemen paniğe kapılma. 8 ile 16 Ekim arasında ChatGPT linklerindeki takip etiketi düşmüş, ziyaretler "direct" görünmüş. 16 Ekim'de düzeldi.

Dokümantasyon, fiyat sayfası ve llms.txt

ChatGPT'nin alışveriş yardım sayfası Ekim sonunda baştan yazıldı. Aynı ürünü birkaç kaynak anlatıyorsa fiyat, güncellik ve bilginin üreticiden gelip gelmediği belirleyici oluyor. Ürün başlığını da gerekirse kendisi yeniden yazıyor. Bu mantık SaaS ve geliştirici araçları için de geçerli: kendi sayfan eksikse, seni başkası daha iyi anlatıyor demektir.

Somut bir örnek vereyim. Açık kaynak bir vektör veritabanı düşün. Fiyatlandırma sayfası JavaScript ile yükleniyor, limitler dokümantasyonun derinlerinde, sürüm notları GitHub'da dağınık. Aynı aracı rakipleriyle karşılaştıran bir inceleme sitesinde ise fiyat, limit ve özellikler tek bir tabloda duruyor. Biri ChatGPT'ye "hangi vektör veritabanını seçmeliyim" diye sorduğunda cevabın hangi kaynaktan kurulacağını tahmin etmek zor değil.

llms.txt meselesine gelince: Ekim'de sunucu kayıtlarını paylaşan birkaç site var ve hepsi benzer şeyi söylüyor. Botlar robots.txt'yi sürekli okuyor, llms.txt'yi neredeyse hiç istemiyor. Eklemenin zararı yok. Ama o bir saati fiyat ya da dokümantasyon sayfanı netleştirmeye harcamak bana daha mantıklı geliyor.

X'te neler değişti

Bu yazıyı X'te okuduğun için buraya da bakmak istedim. X'in açık kaynak öneri algoritmasında Ekim'de birkaç güncelleme oldu. Sistem artık bir gönderide ne kadar vakit geçirildiğini daha iyi tahmin etmeye çalışıyor ve sonuna kadar okunan gönderilerden öğreniyor. "İlgilenmiyorum" demenin cezası ağırlaşmış. Beğeninin etkisi biraz artmış ama yanıtlar hala daha değerli.

Benim buradan çıkardığım şu: dikkat çekip kaçıran gönderi değil, okutan gönderi kazanıyor. İlk satırda ne demek istediğini söyle, paragrafları kısa tut, linki gönderiye değil ilk yanıta koy.

Sonuç

Kısacası yapay zeka seni tek bir yerden tanımıyor. Kendi sitenden, hakkında yazılanlardan, videolardan, dokümantasyon sayfalarından bir resim çiziyor ve bu resim her gün biraz oynuyor. Sihirli bir ayar aramak yerine bilgini net ve her yerde tutarlı tutmak, gördüğüm kadarıyla hala en iyi işleyen yol.

Teknik tarafta önerdiğim adımlar şunlar:

1. robots.txt'de OAI-SearchBot, GPTBot, PerplexityBot ve Google-Extended için erişimi bilinçli olarak ayarla; arama botu ile eğitim botu aynı şey değil
2. Sunucu loglarında AI botlarının isteklerini ayrı raporla; hangi sayfaları ne sıklıkla çektiklerini gör.
3. GA4'te chatgpt.com ve perplexity.ai referrer'ları için ayrı bir kanal grubu kur; 8–16 Ekim gibi UTM etiketinin düştüğü dönemlerde bu trafiğin "direct" görünebileceğini hesaba kat.
4. Fiyat, dokümantasyon ve karşılaştırma bilgisini JavaScript'e gömmeden, sunucuda üretilen tek bir HTML sayfada tut.
5. Şirket bilgisini Wikipedia, LinkedIn ve G2 gibi profillerde sitendekiyle tutarlı tut; markalı aramalardaki AI özetleri çoğu zaman bu kaynaklardan besleniyor.
6. Sabit bir prompt setiyle ChatGPT, Perplexity ve AI Overviews'ta markanın geçip geçmediğini haftalık ölç; tek günlük sonuca göre karar verme.

Sen kendi markanı yapay zekaya sor. çıktıları burada konuşalım.

Kaynaklar

Google, AI Mode ve AI Overviews güncellemesi (15 Ekim 2026)

AI aramanın yayıncı trafiğine etkisi, saha deneyi, arXiv ön baskı (18 Ağustos 2026)

Ahrefs, yapay zeka alıntılarının istikrarı (29 Ekim 2026)

Ahrefs, ChatGPT sorgu yayılımı (12 Ekim 2026, güncelleme 22 Ekim)

Ahrefs, markalı aramalarda AI Overviews (2 Ekim 2026)

Archipel AI Observatory, Ekim sayısı (11 Ekim 2026)

Hasmord, yapay zeka alışveriş kaynakları çalışması (17 Ekim 2026)

Gridlok, ChatGPT alışveriş arayüzü analizi (Ekim 2026)

Search Engine Land, 9 milyon AI cevabı analizi (30 Eylül 2026)

Search Engine Land, ChatGPT ve Google trafik karşılaştırması (Ekim 2026)

BusySeed, AI aramanın durumu (Eylül 2026)

Kendini öven listelerin AI Overviews performansı üzerine X paylaşımı (30 Eylül 2026)

Profound ve Search Engine Journal, ChatGPT UTM etiketi sorunu (Ekim 2026)

OpenAI, ChatGPT alışveriş yardım sayfası değişikliği (29 Ekim 2026)

GenSight ve Prosopo, llms.txt sunucu kayıtları (Ekim 2026)

xai-org/x-algorithm GitHub deposu güncellemeleri (8, 13 ve 26 Ekim 2026)