Skip to content 
Türkiye’de Yapay Zeka Kimi Kaynak Gösteriyor, Kimi Öneriyor? 4 Motor, 60 Cevap, 493 Kaynak
ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google AI’a beş sektörde Türkçe soru (prompt) sorduk. Cevaplardaki 493 kaynak atfını ve 216 marka anılmasını ayrı ayrı inceledik, bulguları dünyadaki yedi büyük GEO araştırmasıyla karşılaştırdık. Sonuç: Türkçe cevaplarda YouTube, Reddit ve Wikipedia hiç kaynak gösterilmedi; dört yapay zeka aynı soruya neredeyse hiç ortak kaynak göstermedi; yapay zeka cevabında bir firmayı (hukuk bürosu, diş kliniği, ayakkabı markası, yazılım şirketi) önerip yanına kaynak linki koyduğunda ise bu link 10 seferin 9'unda bir haber sitesi, forum ya da rehber değil, önerinin yapıldığı şirketin resmi web sitesiydi.
Yazar: Yunus Meran, Bilişimsayar · Yayın: Ekim 2026 · Veri toplama: 28 Eylül – 4 Ekim 2026 · Son güncelleme: Ekim 2026
Veri setini indirin · Araştırmayı alıntılayın · Kendi görünürlüğünüzü ölçün
Uzun yıllar boyunca dijital görünürlüğün ölçüsü Google’daki sıralamaydı. ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google’ın yapay zeka cevaplarıyla birlikte yeni bir soru ortaya çıktı: Bir marka yapay zeka tarafından nasıl bulunuyor, kaynak gösteriliyor ve öneriliyor? Bu sorunun tek bir cevabı yok. Sitenizin kaynak gösterilmesi, adınızın anılacağı anlamına gelmiyor; ChatGPT’de görünmeniz de Gemini’de görüneceğiniz anlamına gelmiyor. Bunu Türkiye özelinde ve Türkçe sorularla ölçen bu pilot çalışmanın sonuçları aşağıda.
Kısaca: Araştırmanın 8 temel bulgusu
Bilişimsayar’ın Türkiye Yapay Zeka Görünürlük Araştırması’na (2026) göre ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google AI’ın Türkçe cevaplarındaki 493 kaynak atfı arasında YouTube, Reddit ve Wikipedia bir kez bile yer almadı.
Kaynak türü kodlanmış 311 atfın %77’si şirket, hizmet sağlayıcı veya e-ticaret sitelerinden geldi; topluluk ve sosyal medya siteleri toplamda %1,3’te kaldı.
Yapay zeka bir markayı kaynakla desteklediğinde, kaynakların %90’ı (275 atfın 248’i) o markanın kendi web sitesiydi.
Aynı soruya verilen cevaplarda kaynak gösterilen domainlerin yalnızca %8,2’si en az iki yapay zekada ortaktı; üç ya da dört motorun birlikte gösterdiği tek bir kaynak bile çıkmadı.
Markaların %25,9’u en az iki motorda anıldı; dört motorun hepsinde anılan 7 marka (Nike, adidas, Skechers, New Balance, Pipedrive, Zoho CRM, HubSpot) global markalardı. “İstanbul’da hangi otelleri önerirsin?” sorusuna 28 farklı otel önerildi, yalnızca 2’si iki motorda ortaktı.
Firma ve ürün öneren ticari sorularda cevapların %100’ünde marka anıldı; kategori karşılaştıran sorularda bu oran %8’e düştü.
Bir markaya bağlı kaynak atıflarının %46’sında markanın adı cevap metninde hiç geçmedi (ghost citation); Google AI’da bu oran %77’ye çıktı.
Kaynak gösterilen sitelerin %30’unun Semrush Authority Score’u 20’nin altındaydı.
Pilot çalışma: 15 Türkçe soru × 4 yapay zeka = 60 çalıştırma (52’si tam kayıtlı), her soru bir kez çalıştırıldı. Ayrıntılar yöntem ve sınırlamalar bölümünde.
Kaynak gösterilmek, anılmak ve önerilmek aynı şey değil
“ChatGPT’de görünüyor muyuz?” sorusu tek bir soru gibi duruyor ama aslında dört ayrı soru. Sektördeki rakam karmaşasının büyük kısmı, farklı araştırmaların bu dört katmandan farklı olanları ölçmesinden kaynaklanıyor. Bu yazıdaki her rakam, hangi katmanı ölçtüğü belirtilerek verilmiştir.
Erişim, atıf, anılma, öneri: Dört katmanlı görünürlük modeli
Erişim (retrieval)
Yapay zekanın cevabı hazırlarken sayfanızı okuyup okumadığı. Dışarıdan doğrudan ölçülemez; ancak yapay zeka botlarının sitenize erişebilmesi ön koşuldur.
Atıf (citation)
Sayfanızın cevapta link olarak kaynak gösterilmesi. Türkiye verisinde tam kayıtlı çalıştırmaların %71’inde en az bir kaynak atfı vardı.
Anılma (mention)
Markanızın adının cevap metninde geçmesi. Çalıştırmaların %56’sında en az bir marka anıldı.
Öneri (recommendation)
Markanızın kullanıcıya açıkça seçenek olarak sunulması. Anılan 216 markanın 178’i (%82) açıkça önerildi.
Bu dört katmanın ardından iş sonuçları gelir: Kullanıcının sitenize gelmesi (ziyaret) ve müşteriye dönüşmesi (dönüşüm). Tam zincir şöyle okunabilir: Erişim → Atıf → Anılma → Öneri → Ziyaret → Dönüşüm. Bir marka bu zincirin bir halkasında başarılı olurken diğerinde hiç görünmeyebilir.
Ghost citation nedir?
Ghost citation (hayalet atıf), bir markanın sitesinin kaynak gösterildiği ama markanın adının cevap metninde hiç geçmediği durumdur. Kavramı Kevin Indig ve Semrush’ın 2026 çalışması yaygınlaştırdı. Kullanıcı kaynak linkine tıklamadığı sürece, bu tür bir atıf markanıza görünürlük kazandırmaz: Bilginiz kullanılmıştır ama adınız anılmamıştır.
Bilgi otoritesi ve marka otoritesi
Semrush’ın verisi bu ayrımı iyi açıklıyor: Medium, Wikipedia, Wired ve Harvard gibi bilgi ve yayın odaklı siteler daha çok kaynak gösteriliyor, ama adıyla anılmıyor. Medium 16 kez kaynak gösterildiği halde bir kez bile anılmadı. Güçlü marka kimliğine sahip şirketler ise tersine, kaynak gösterilmeden de adıyla anılıyor; Google’ın adı, Google sayfalarının kaynak gösterilmesinden yaklaşık üç kat daha sık geçti. Bu yüzden yapay zeka görünürlüğünde iki ayrı otoriteden söz etmek gerekiyor:
- Bilgi otoritesi: Yapay zekanın sizi bilgi kaynağı olarak kullanması (atıf katmanı).
- Marka otoritesi: Yapay zekanın sizi bir konuyla ilişkilendirip adınızla anması veya önermesi (anılma ve öneri katmanları).
İyi bir GEO stratejisi ikisini birlikte geliştirir. Bulgu 4 ve Bulgu 6, Türkçe cevaplarda bu iki otoritenin ne kadar ayrıştığını gösteriyor.
Araştırmayı nasıl yaptık?
5 sektör, 15 Türkçe soru, 4 yapay zeka
Türkiye’de dijital pazarlamaya en çok yatırım yapan beş sektörü seçtik ve her sektör için üç farklı niyette Türkçe soru yazdık. Soruların hiçbiri marka adı içermiyor; amaç, yapay zekanın kendiliğinden hangi kaynakları ve markaları seçtiğini görmekti.
| Sektör | Bilgi sorusu | Ticari soru | Karşılaştırma sorusu |
|---|---|---|---|
| Hukuk | İstanbul’da boşanma avukatı seçerken hangi kriterleri değerlendirmeliyim? | İstanbul’da boşanma davaları alanında çalışan hangi hukuk bürolarını değerlendirebilirim ve neden? | Bireysel çalışan bir avukat mı, büyük bir hukuk bürosu mu? |
| Diş sağlığı | İstanbul’da diş implantı için klinik seçerken hangi kriterleri değerlendirmeliyim? | İstanbul’da diş implantı için hangi klinikleri değerlendirebilirim? | Bağımsız bir diş kliniği mi, büyük bir diş hastanesi mi? |
| Ayakkabı / E-ticaret | Günlük yürüyüş için internetten ayakkabı alırken hangi kriterleri değerlendirmeliyim? | Türkiye’de internetten alabileceğim günlük yürüyüş ayakkabıları için hangi marka ve modeller? | Şehir yürüyüşü için yürüyüş ayakkabısı mı, koşu ayakkabısı mı? |
| Otel / Turizm | İstanbul’da internetten otel seçerken hangi kriterleri değerlendirmeliyim? | İstanbul’da farklı bütçelere uygun hangi otelleri önerirsin? | İlk kez gelen bir çift için Sultanahmet mi, Karaköy mü? |
| B2B yazılım | 10 kişilik bir satış ekibi için CRM seçerken hangi özellikleri, maliyetleri ve entegrasyonları değerlendirmeliyim? | 10 kişilik satış ekibi için en uygun CRM’ler hangileri? (yerli ve global, KVKK uyumu dahil) 10 kişilik ekip için en uygun proje yönetim yazılımları hangileri? | 10 kişilik bir ekip için en uygun proje yönetim yazılımları hangileri? Türkiye’de kullanılabilecek yerli ve global seçenekleri fiyat, özellikler, Türkçe destek ve entegrasyonlar açısından karşılaştır. |
Tabloda sorular kısaltılmıştır; tam metinler veri setindedir. B2B yazılımda karşılaştırma sorusu yerine ikinci bir ticari soru (proje yönetim yazılımları) kullanıldı.
Her soru dört yapay zekada bir kez, yeni bir sohbette çalıştırıldı: ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google AI (Google’da 12 çalıştırma AI Mode, 3 çalıştırma AI Overviews). Analizde iki Google ürünü “Google AI” başlığı altında birleştirildi. Toplam 60 çalıştırma yapıldı; bunların 52’si eksiksiz kaydedildi, 8’inde kaynak listesi veya marka kaydı kısmen doğrulanabildi. Oranlar 52 tam kayıtlı çalıştırma üzerinden, kaynak ve marka dağılımları ise tüm kayıtlar üzerinden hesaplandı. Veriler 28 Eylül – 4 Ekim 2026 tarihleri arasında, Türkçe ve Türkiye konumundan toplandı.
Neyi kaynak, neyi marka anılması saydık?
- Kaynak atfı · Cevap metninin içinde veya kaynak listesinde yer alan bağlantılar. Google Maps işletme kartlarındaki “Web sitesi” bağlantıları, ürün kartlarındaki satıcı linkleri ve Google varlık (Knowledge Graph) bağlantıları, bir ifadeyi desteklemedikleri için kaynak sayılmadı. Kayıtlı 552 bağlantının 59’u bu nedenle çıkarıldı; geriye 493 kaynak atfı (441 benzersiz URL, 276 farklı domain) kaldı.
- Marka anılması · Markanın adının cevap gövdesinde geçmesi. Yalnızca kaynak listesinde görünmek anılma sayılmadı. Toplam 216 anılma, 130 farklı marka kaydedildi.
- Öneri · Markanın kullanıcıya açıkça seçenek olarak sunulması (“Nötr anılıyor” durumundan ayrı tutuldu).
- Ghost citation · Bir markaya bağlı kaynak gösterildiği halde markanın adının cevapta geçmemesi; elle kodlandı.
- Otorite · Kaynak gösterilen her domain için Semrush Authority Score (0–100) ve tahmini aylık trafik, ölçüm tarihiyle birlikte kaydedildi. Bu metrik Ahrefs DR ile aynı değildir.
Bulgu 1: Türkçe cevaplarda YouTube, Reddit ve Wikipedia hiç yok
Dört yapay zekanın Türkçe cevaplarındaki 493 kaynak atfı içinde YouTube, Reddit ve Wikipedia bir kez bile geçmedi. Ekşi Sözlük 1, Instagram 2, X 2 kez görüldü. Pazaryerleri ve inceleme siteleri ise daha görünürdü: Trendyol 10, Tripadvisor 8, Hepsiburada 4 kez kaynak gösterildi.
Yabancı araştırmalar ne gösteriyordu?
Bu sonuç, son iki yılda dünyada yayımlanan araştırmalardan belirgin şekilde ayrışıyor:
- Kevin Indig’in G2 için yaptığı ve Search Engine Land’de yayımlanan analize göre, ABD’deki SaaS sorgularında üçüncü taraf kaynakların %17,1’i Wikipedia, Reddit ve LinkedIn gibi topluluk platformlarıydı.
- Agenzy’nin 2,28 milyon atıflık Avrupa çalışmasında YouTube, Google AI Overviews atıflarının %4,7’sini alıyordu ve tüm veri setinin en çok atıf alan ikinci domainiydi.
- Ahrefs’in 75 bin markalık çalışmasında, markanın YouTube videolarında anılması yapay zeka görünürlüğüyle en güçlü ilişkiyi (yaklaşık 0,74 korelasyon) gösteren faktördü.
18 Eylül 2026’da ChatGPT’de ne değişti?
Verilerimiz, ChatGPT’nin kaynak seçiminde yaşanan önemli bir kırılmanın hemen sonrasında toplandı. Peec AI’dan David Konitzny’nin paylaştığı veriye göre YouTube, 18 Eylül 2026’da ChatGPT atıflarındaki payının Ağustos’a göre %91’ini kaybetti; aynı dönemde Facebook %88, Wikipedia %78, Forbes %72 geriledi. Petra Labs da daha önce ChatGPT’de Reddit, YouTube ve TikTok atıflarının sert düştüğünü, buna karşılık ChatGPT’nin önerdiği markaların neredeyse hiç değişmediğini raporlamıştı.
Bizim verimizde dikkat çeken nokta şu: YouTube yalnızca ChatGPT’de değil, Google AI’da da hiç kaynak gösterilmedi. Bu nedenle sonuç tek başına ChatGPT’nin politika değişikliğiyle açıklanamaz; Türkçe sorgularda kaynak havuzunun yapısıyla da ilgili olabilir. Sorularımızın video içeriğe özellikle uygun olmadığını da belirtmeliyiz.
Peki kim kaynak gösteriliyor?
Kaynak türü kodlanmış 311 atfın %50,8’i şirket ve hizmet sağlayıcı sitelerinden, %26,4’ü e-ticaret ve ürün satıcısı sitelerinden geldi. Editoryal ve yayıncı siteleri %6,1, kamu ve akademik kaynaklar %3,9, inceleme siteleri %1,3, topluluk siteleri %1 pay aldı. Türkiye uzantılı domainler (.com.tr, .gov.tr, .org.tr vb.) tüm atıfların %34’ünü oluşturdu. Kamu kaynaklarına (KVKK, Resmî Gazete, il sağlık müdürlükleri) en çok Perplexity başvurdu: 19 kamu atfının 15’i Perplexity’den geldi.
Kaynaklar çok dağınık: 276 farklı domain kaynak gösterildi, bunların 189’u yalnızca bir kez görüldü. En çok kaynak gösterilen 10 domain, tüm atıfların sadece %17,6’sını aldı. Bu tablo, Agenzy’nin Avrupa verisindeki dağınıklıkla uyumlu.
Bulgu 2: Yapay zeka bir markayı önerirken kanıt olarak markanın kendi sitesini gösteriyor
Bir markaya bağlanan 275 kaynak atfının 248’i (%90) o markanın kendi web sitesiydi. Yani yapay zeka “şu hukuk bürosunu, şu kliniği, şu yazılımı değerlendirebilirsiniz” dediğinde, bu öneriyi destekleyen link çoğunlukla bir rehber, haber sitesi veya forum değil; markanın kendi hizmet ya da ürün sayfası oldu.
Bu bulgu, Agenzy’nin “markanın kendi sitesi atıfların yalnızca %3,7’sini alıyor” sonucuyla çelişiyor gibi görünebilir; ama iki çalışma farklı şeyleri ölçüyor. Agenzy, takip edilen tek bir markanın kendi sitesinin tüm atıflar içindeki payına bakıyor. Biz ise cevapta anılan her markanın, kendisine bağlanan kaynaklar içinde kendi sitesiyle temsil edilme oranına baktık. İşletmeler için pratik anlamı açık: Yapay zeka sizi önerecekse, kanıtı büyük ihtimalle sizin sayfanızdan alacak. Hizmet ve ürün sayfalarınızın, öneri gerekçesi olabilecek bilgiyi (uzmanlık alanı, konum, fiyat aralığı, sertifika, entegrasyon) açıkça içermesi bu yüzden kritik.
Öte yandan, anılan markaların yalnızca %30’u bir kaynak atfıyla desteklendi; yani anılmaların %70’i kaynaksızdı. ChatGPT’de anılan markaların %81’i, Gemini’de %85’i kaynak gösterilmeden anıldı. Perplexity ise anılan markaların %73’ünü bir kaynakla destekledi.
Bulgu 3: Dört yapay zeka aynı soruya neredeyse hiç ortak kaynak göstermedi
Aynı soruya verilen cevaplarda kaynak gösterilen 343 domainin yalnızca 28’i (%8,2) en az iki yapay zekada ortaktı. Üç ya da dört yapay zekanın birlikte gösterdiği tek bir kaynak bile yoktu. Markalarda tablo daha farklı: 143 markanın 37’si (%25,9) en az iki motorda anıldı ve 7 marka dört motorun hepsinde geçti.
Dört motorda birden anılan markaların hepsi global: Nike, adidas, Skechers, New Balance (ayakkabı), Pipedrive, Zoho CRM ve HubSpot (CRM; Zoho CRM iki ayrı soruda). Bu, Ahrefs’in “farklı yollarla da olsa yapay zeka asistanları sonunda aynı büyük markaları anıyor” bulgusuyla uyumlu. Ancak yerel işletmelerde (avukat, klinik, otel) motorlar arasında uzlaşı neredeyse yok. Bu da Agenzy’nin “üç motorun ilk 10 kaynağından medyan 2’si ortak” sonucunu Türkçe veride daha da güçlü biçimde doğruluyor.
Not: Bu çalışmanın yalnızca bir tekrarı var. AirOps ve Kevin Indig’in 2026 raporuna göre markaların yalnızca %30’u bir oturumdan diğerine görünür kalıyor; dolayısıyla motorlar arası farkların bir kısmı aynı motorun kendi içindeki oynaklığından da kaynaklanıyor olabilir.
İstanbul otelleri: 28 farklı otel, yalnızca 2’si ortak
“İstanbul’da konaklamak için farklı bütçelere uygun hangi otelleri önerirsin?” sorusuna dört yapay zeka toplam 30 öneri yaptı. Bu öneriler 28 farklı otele karşılık geliyor. Yalnızca Çırağan Palace Kempinski (ChatGPT ve Gemini) ile Swissôtel The Bosphorus (Gemini ve Google AI) iki motorda birden önerildi. ChatGPT 14, Gemini 8, Google AI 6, Perplexity 2 otel önerdi.
Bir otel işletmecisi için anlamı şu: “ChatGPT’de çıkıyoruz” demek, Gemini’de veya Google AI’da çıktığınız anlamına gelmiyor. Görünürlük motor motor ölçülmeli.
Bulgu 4: Marka ancak kullanıcı marka sorduğunda anılıyor
Soruların niyeti, marka görünürlüğünü belirleyen en güçlü etken oldu. Firma, ürün veya hizmet öneren ticari sorularda cevapların %100’ünde en az bir marka anıldı ve cevap başına ortalama 7,6 marka geçti. Bilgi sorularında bu oran %39’a, kategori karşılaştıran sorularda ise %8’e düştü.
Semrush’ın 2026 çalışmasında karşılaştırma sorguları en çok marka anılması üreten sorgu türüydü (%43,3). Bu bir çelişki değil, tanım farkı: Semrush’ın karşılaştırma sorguları markaları kıyaslıyordu (“en iyi X”, “X mi Y mi”). Aynı çalışmada bilgi sorgularında atıf oranı %89,3, marka anılması ise yalnızca %18 idi; “nasıl yapılır” sorgularında anılma %42,8’e çıkıyordu. Bizim karşılaştırma sorularımız ise kategorileri kıyaslıyordu (bireysel avukat mı büyük büro mu, yürüyüş ayakkabısı mı koşu ayakkabısı mı). Sonuç tutarlı: Yapay zeka, kullanıcı marka sorduğunda marka söylüyor.
Bilgi sorularında ise ilginç bir durum var: Örneğin “boşanma avukatı seçerken hangi kriterleri değerlendirmeliyim?” sorusunda kaynak gösterilen sitelerin çoğu hukuk bürolarının blog yazılarıydı, ama cevaplarda hiçbir büronun adı geçmedi. Bilginiz kullanılıyor, adınız anılmıyor.
Bulgu 5: Her yapay zekanın karakteri farklı
| Yapay zeka | Tam kayıtlı çalıştırma | Kaynak gösterme oranı | Marka anma oranı | Kaynak / cevap | Marka / cevap |
|---|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | 15 | %73 | %60 | 3,5 | 4,3 |
| Gemini | 13 | %15 | %54 | 0,5 | 4,7 |
| Perplexity | 12 | %100 | %50 | 17,6 | 2,6 |
| Google AI (AI Mode / AI Overviews) | 12 | %100 | %58 | 10,1 | 3,4 |
Motorların tam kayıtlı soru kümeleri birebir aynı değildir; tablo bir “en iyi yapay zeka” sıralaması değil, gözlenen davranışların özetidir.
ChatGPT: Az ama hedefli kaynak
ChatGPT cevapların %73’ünde kaynak gösterdi, cevap başına ortalama 3,5 kaynakla. Markaların %60’ını andı ve en çok otel önerisini (14) yapan motor oldu. Anılan markaların %81’ini kaynak göstermeden andı. Kaynak gösterdiği sitelerin medyan Authority Score’u 40.
Gemini: Çok marka, neredeyse sıfır kaynak
Gemini, 13 tam kayıtlı çalıştırmanın yalnızca 2’sinde (her ikisi de B2B yazılım sorusu) gerçek bir kaynak atfı yaptı. Buna karşın cevap başına en çok markayı (4,7) andı; ayakkabı sorusunda tek başına 18 marka saydı. Gemini’nin gösterdiği bağlantıların çoğu, Google Maps işletme kartlarındaki web sitesi linkleriydi ve bir ifadeyi desteklemediği için kaynak sayılmadı. Semrush’ın “Gemini markayı anar ama kaynak göstermez” bulgusu (atıf %21,4, anılma %83,7) Türkçe veride daha da belirgin.
Perplexity: Akademik dipnot gibi
Perplexity her cevapta kaynak gösterdi, cevap başına ortalama 17,6 kaynakla; bazı sorularda 40 kaynağa ulaştı. Buna karşın en az markayı (2,6) andı. Kamu kaynaklarına en çok başvuran ve kaynak gösterdiği sitelerin otoritesi en yüksek (medyan 47) motor Perplexity oldu. Anılan markaların %73’ünü bir kaynakla destekledi.
Google AI Mode ve AI Overviews: Yerel işletmelere ve varlık kayıtlarına yakın
Google AI de her cevapta kaynak gösterdi (cevap başına 10,1). Kaynak gösterdiği sitelerin medyan Authority Score’u 22 ile en düşük motor oldu; yani en çok küçük ve yerel siteye yer verdi. Otel ve semt sorularında, kaynak listesine ek olarak Google’ın kendi varlık sayfalarına (Knowledge Graph) 13 bağlantı verdi. Bu, yerel işletmeler için Google İşletme Profili ve varlık kaydının önemine işaret ediyor. Ghost citation oranının en yüksek olduğu motor da Google AI (%77) oldu.
Bulgu 6: Kaynak gösterilmek, adınızın anılması demek değil
Bir markaya bağlı 250 kaynak atfının 115’inde (%46) markanın adı cevap metninde hiç geçmedi. Yani markanın sitesi kaynak gösterildi, bilgisi kullanıldı, ama kullanıcı markanın adını cevapta görmedi.
Semrush’ın uluslararası verisinde bu oran daha yüksekti: Atıf içeren görünümlerin yaklaşık %82’sinde marka adı geçmiyordu. Ölçüm tanımları farklı olduğu için iki rakamı doğrudan karşılaştırmamak gerekir; ama yön aynı: “Kaç atıf aldık?” sorusu tek başına yanıltıcı bir başarı ölçütü. Atıf ve anılma ayrı ayrı izlenmeli.
Bulgu 7: Küçük siteler de kaynak gösteriliyor
Kaynak gösterilen sitelerin Semrush Authority Score’u medyan 37 oldu. Atıfların %30’u Authority Score’u 20’nin altındaki sitelerden, %18’i aylık tahmini trafiği 1.000’in altındaki sitelerden geldi. Authority Score’u 80 ve üzeri olan siteler ise atıfların yalnızca %14’ünü aldı.
Bu, özellikle yerel hizmet veren KOBİ’ler için umut verici: Avukat, klinik ve otel sorularında yapay zeka, büyük portallardan çok işletmelerin kendi sitelerine yöneldi. Hukukta kaynak gösterilen sitelerin medyan Authority Score’u 20, diş sağlığında 22 idi. Önemli bir uyarı: Biz yalnızca kaynak gösterilen sitelerin puanlarını inceledik; bu veri, düşük otoritenin kaynak gösterilme ihtimalini artırdığını değil, düşük otoriteli sitelerin de kaynak gösterilebildiğini gösterir. Ahrefs’in çalışmasında da Domain Rating ile yapay zeka görünürlüğü arasındaki ilişki, marka anılmasına göre çok daha zayıftı.
Beş sektörde neler gördük?
Aşağıdaki gözlemler bir kalite sıralaması değildir; yapay zekaların hangi işletmeyi andığı, o işletmenin hizmet kalitesine dair bir değerlendirme içermez. Sektör başına 12 çalıştırma bulunduğu için sektörler arası oranları kıyaslamak yerine her sektördeki örüntülere odaklandık.
Hukuk: Bilgiyi büro blogları veriyor, adı anılmıyor
Hukuk sorularında 59 farklı domain kaynak gösterildi; kaynakların büyük çoğunluğu hukuk bürolarının ve avukatların kendi siteleriydi. Türkiye Barolar Birliği ve baro siteleri meslek kuruluşu olarak kaynak gösterildi. Ticari soruda dört motor toplam 18 farklı büroyu ya da avukatı andı; bunlardan yalnızca 4’ü iki motorda ortaktı, üç motorda ortak olan yoktu. Bilgi ve karşılaştırma sorularında ise büro blogları kaynak gösterildiği halde hiçbir büronun adı cevapta geçmedi.
Diş sağlığı: Klinikler ve implant markaları birlikte anılıyor
Diş implantı sorularında 67 farklı domain ile en geniş kaynak havuzu bu sektördeydi. Kaynakların çoğu klinik siteleriydi; il sağlık müdürlükleri ve Türk Dişhekimleri Birliği gibi kamu ve meslek kaynakları da yer aldı. Anılan 24 markanın bir kısmı klinik, bir kısmı implant üreticisiydi: Straumann üç motorda, Nobel Biocare ve Osstem iki motorda anıldı. Kliniklerden yalnızca ikisi iki motorda ortak geçti.
Ayakkabı / E-ticaret: Marka mağazaları ve pazaryerleri
Ayakkabı sorularında kaynakların neredeyse tamamı e-ticaret ve ürün satıcısı sitelerindeydi: adidas.com.tr (11), Trendyol (10), nike.com (7), Barçın ve New Balance (5’er), Hepsiburada (4). Anılan 30 marka arasında Skechers, Nike, New Balance ve adidas dört motorun hepsinde geçti; ASICS ve HOKA üç motorda. Yerli perakendeciler Barçın, Korayspor ve Boyner de iki motorda anıldı. Bu sektör, yapay zekaların en çok uzlaştığı sektör oldu: Ticari soruda markaların %43’ü en az iki motorda ortaktı.
Otel / Turizm: Şehir rehberleri ve dağınık öneriler
Otel sorularında istanbul.com, Tripadvisor, İstanbul turizm portalları ve seyahat blogları öne çıktı. Ticari soruda önerilen 28 otelin yalnızca 2’si iki motorda ortaktı. “Sultanahmet mi, Karaköy mü?” karşılaştırmasında hiçbir otel anılmadı; Google AI bu soruda semtleri ve yerleri Google varlık sayfalarına bağladı.
B2B yazılım: Global devler ve yerli alternatifler
CRM ve proje yönetim yazılımı sorularında kaynakların çoğu yazılım üreticilerinin siteleriydi: pipedrive.com (13), zoho.com (12), hubspot.com ve bitrix24.com.tr (6’şar). Soruda KVKK uyumu sorulduğu için kvkk.gov.tr 9 kez kaynak gösterildi. Asana, ClickUp, HubSpot, monday.com, Pipedrive ve Zoho CRM dört motorda; yerli TeamGram ve Logo üç motorda, İşte Asistanım ve Cubicl iki motorda anıldı. Yani yerli markalar, soruda açıkça “yerli seçenek” istendiğinde görünür oldu.
Dünya verileriyle karşılaştırma: Türkiye nerede ayrışıyor?
Aşağıdaki tablo, incelediğimiz uluslararası araştırmaları Türkiye pilotuyla yan yana koyuyor. Çalışmalar farklı örneklemler, farklı ölçüm birimleri ve farklı dönemler kullandığı için rakamlar doğrudan karşılaştırılamaz; tablo yön ve örüntü karşılaştırması içindir.
| Araştırma | Örneklem ve dönem | Ana bulgu | Türkiye pilotunda karşılığı |
|---|---|---|---|
| Peec AI (D. Konitzny) | Yüz binlerce prompt, ChatGPT, Temmuz–Eylül 2026 | YouTube’un ChatGPT atıf payı 18 Eylül’de Ağustos’a göre %91 düştü | YouTube 493 atıfta sıfır; ChatGPT’de de Google AI’da da |
| Petra Labs | ChatGPT, Ağustos–Eylül 2026 | Sosyal platform atıfları çöktü, önerilen markalar değişmedi | Kaynak ve marka katmanları ayrı davranıyor (Bulgu 2, 3, 6) |
| Agenzy | 2,28 milyon atıf, 138 proje, ağırlıklı Litvanya, Eylül 2026’ya kadar | 3 motorun ilk 10 kaynağından medyan 2’si ortak; marka sitesi %3,7 | Kaynakların yalnızca %8,2’si 2+ motorda ortak |
| Kevin Indig / G2 (Search Engine Land) | ABD SaaS promptları, ChatGPT | Üçüncü taraf kaynakların %17,1’i topluluk platformları | Topluluk ve sosyal medya %1,3 |
| Semrush (K. Indig) | 115 prompt, 14 ülke, 4 motor, 2026 ortası | Atıf ile anılma ayrışıyor; Gemini çok anar az atıf yapar | Ghost citation %46; Gemini atıf %15, anılma %54 |
| Ahrefs | 75 bin marka (DR 40+), 2025 | Web ve YouTube’da marka anılması en güçlü korelasyon; motorlar aynı büyük markaları anıyor | Dört motorda anılan 7 markanın hepsi global |
| Botfusions | Tek marka (kendi markası), Türkiye, Haziran–Eylül 2026 | Gemini ve AI Overviews’da 2.000’i aşkın sorguda sıfır anılma | Yerel markalarda motorlar arası uzlaşı çok düşük |
| Bilişimsayar (bu çalışma) | 15 Türkçe soru, 5 sektör, 4 motor, 28 Eylül – 4 Ekim 2026 | Topluluk kaynağı yok; önerinin kanıtı kendi site; ortak kaynak %8; marka ancak sorulunca anılıyor | |
Sektörde dolaşan 3 yanlış istatistik
Bu araştırmayı hazırlarken incelediğimiz kaynaklarda, sektörde sıkça paylaşılan ama orijinal kaynağıyla uyuşmayan üç rakamla karşılaştık.
“İstatistik eklemek en etkili GEO taktiği”: Aslında alıntı eklemek
GEO kavramını ortaya koyan Princeton ve ortaklarının akademik makalesi (KDD 2024) birçok istatistik derlemesinde “istatistik eklemek görünürlüğü %41 artırır, en etkili taktiktir” diye aktarılıyor. Makalenin kendisinde en etkili yöntem alıntı eklemek (+%41,4); istatistik eklemek +%31,6. Ayrıca deneyler 10 arama motorunda değil, GPT-3.5 ile kurulmuş simüle bir motor ve Perplexity olmak üzere iki motorda, 2023 koşullarında yapıldı.
“Atıfların %62’si markayı anmıyor”: Aslında yaklaşık %82
Semrush’ın ghost citation çalışmasındaki %61,7, atıfların değil tüm görünümlerin oranı. Atıf içeren görünümler %74,9; bunların içinde markanın anılmadığı pay yaklaşık 61,7 / 74,9 ≈ %82.
“ChatGPT’de YouTube payı %0,03’e düştü”: O veri düşüşten önceye ait
Agenzy’nin ChatGPT için ölçtüğü %0,03 YouTube payı, bazı yorumlarda 18 Eylül düşüşünün “doğrulaması” olarak sunuldu. Oysa Agenzy’nin veri penceresi 7 Eylül 2026’da bitiyor; yani bu rakam düşüşten önceki döneme ait ve farklı bir prompt setinden geliyor. Aynı dönemde Peec’in grafiği %0,2–0,5 gösteriyordu. İki ölçüm arasındaki 10 katlık fark, sonuçların prompt setine ne kadar bağlı olduğunun kanıtı.
Bu verilerle ne yapmalı? İşletmeler için 8 adım
Her adımın yanında dayanağını belirttik: Türkiye verimiz, dış araştırma veya test edilmesi gereken hipotez.
Yapay zeka botlarının sitenize erişebildiğini kontrol edin
Dış kaynak OpenAI’ın dokümantasyonuna göre OAI-SearchBot’u engelleyen siteler ChatGPT arama cevaplarında gösterilmiyor. robots.txt’de izin verseniz bile Cloudflare gibi bir CDN veya güvenlik duvarı botları engelleyebilir. OAI-SearchBot, PerplexityBot ve Googlebot’un erişimini hem robots.txt’de hem de CDN panelinde kontrol edin.
Anahtar kelime araştırmasına soru araştırmasını ekleyin ve kaynak haritanızı çıkarın
Türkiye verisi Müşterilerinizin Google’da ne aradığının yanında ChatGPT ve Gemini’ye nasıl soru sorduğunu da araştırın; satış görüşmeleri, form mesajları ve forumlar bu dilin en iyi kaynağı. Kaynaklar motorlara göre büyük ölçüde farklı (%8,2 ortak). “ChatGPT Reddit’i seviyor” gibi genel listeler yerine, kendi sektörünüzün sorularını her motorda çalıştırıp hangi domainlerin kaynak gösterildiğini kaydedin. Agenzy verisine göre tek bir kategori içinde atıfların yarısını yaklaşık 20–25 domain kapsıyor; hedef liste yönetilebilir boyutta.
Hizmet ve ürün sayfalarınızı “kanıt sayfası”na dönüştürün
Türkiye verisi Önerilen markaların kanıtı %90 oranında kendi siteleri. Yapay zekanın sizi önerirken kullanacağı gerekçeleri sayfanızda açıkça yazın: uzmanlık alanı, hizmet bölgesi, fiyat aralığı, sertifikalar, entegrasyonlar, garanti koşulları. Genel tanıtım metinleri yerine, kullanıcının “neden bu firma?” sorusunun cevabını verin.
Cevabı ilk paragrafta verin ve markanızı cümleye yerleştirin
Dış kaynak + hipotez Kevin Indig’in analizine göre yapay zeka atıflarının %44,2’si sayfanın ilk %30’undan geliyor. Ghost citation riskini azaltmak için de önemli bilgileri marka adıyla birlikte yazın (“Bilişimsayar’ın 2026 araştırmasına göre…”). Böylece cümle alıntılandığında adınız da onunla taşınır. Bu ikinci taktiğin etkisi henüz ölçülmedi; test edilmesi gereken bir hipotez.
Markanızın sitenizin dışında da anılmasını sağlayın
Dış kaynak Ahrefs’in 75 bin markalık verisinde web genelindeki marka anılmaları (0,66–0,71) ve YouTube’daki anılmalar (0,74), backlink sayısından ve Domain Rating’den çok daha güçlü ilişki gösterdi. Muck Rack verisine göre yapay zeka atıflarının büyük kısmı kazanılmış medyadan geliyor. Sektör yayınları, meslek kuruluşları, fuar katılımcı listeleri ve bayi siteleri gibi yerlerde markanızın adıyla anılması, link olmasa bile değerli. Türkiye verimizde motorlar arası uzlaşının yalnızca büyük markalarda görülmesi de bu yönü destekliyor.
Google İşletme Profili ve varlık kaydınızı güçlendirin
Türkiye verisi Google AI, yerel sorularda Google’ın varlık sayfalarına bağlantı verdi ve kaynak gösterdiği sitelerin medyan otoritesi en düşük motor oldu. Gemini de klinik ve otel önerilerinde Google Maps işletme kartlarını kullandı. Yerel işletmeler için Google İşletme Profili’nin eksiksiz, güncel ve web sitesiyle tutarlı olması doğrudan yapay zeka görünürlüğüyle ilişkili.
Her yapay zekayı ve her katmanı ayrı ölçün
Türkiye verisi Gemini atıfların %15’inde, Perplexity %100’ünde kaynak gösterdi; Google AI’da ghost citation %77, Gemini’de %0. Tek bir “AI görünürlük skoru” bu farkları gizler. Atıf, anılma ve öneriyi her motor için ayrı izleyin; yapay zekadan gelen ziyaretleri ve dönüşümleri de analitikte ayrı bir kanal olarak takip edin. Ölçümü düzenli tekrarlayın.
Başkalarının alıntılayacağı özgün veri üretin
Dış kaynak + hipotez Araştırmalar, testler, karşılaştırmalı ölçümler ve vaka çalışmaları, başka sitelerin size kaynak göstermesi için bir neden yaratır. Genel bir cümle (“yapay zeka aramalarında marka görünürlüğü önemlidir”) yerine doğrulanabilir bir cümle (“15 Türkçe soru dört yapay zekada 60 kez çalıştırıldı; YouTube hiç kaynak gösterilmedi”) hem kullanıcılar hem yapay zeka için alıntılanabilir bir bilgi oluşturur. Bu sayfa da bu yaklaşımın bir uygulamasıdır.
Kendi yapay zeka görünürlüğünüzü nasıl ölçersiniz?
Bu araştırmada kullandığımız yöntemi, kendi markanız için uygulayabileceğiniz bir şablona dönüştürdük.
Marka adı içermeyen bir soru seti hazırlayın
Müşterilerinizin gerçekten sorduğu soruları üç niyette yazın: bilgi (“nasıl seçmeliyim?”), ticari (“hangi firmaları önerirsin?”) ve karşılaştırma. Marka adı yazmayın; amaç yapay zekanın sizi kendiliğinden anıp anmadığını görmek.
Her soruyu yeni sohbette ve birden fazla kez çalıştırın
Her soruyu her motorda ayrı, yeni bir sohbette çalıştırın; önceki sohbet bağlamı sonucu değiştirir. Yapay zeka cevapları oturumdan oturuma değiştiği için aynı soruyu farklı günlerde en az 3 kez tekrarlayın. Hesap, konum ve model bilgisini kaydedin.
Kaydedin, kodlayın ve oranları ayrı hesaplayın
Cevabın tam metnini, kaynak URL’lerini ve markaların görünme sırasını kaydedin. Her kaynağı “gerçek atıf” veya “kart / ürün bağlantısı” olarak ayırın. Ardından atıf oranını, anılma oranını, öneri oranını ve ghost citation oranını her motor ve soru türü için ayrı hesaplayın.
Ücretsiz ölçüm şablonu
Bu araştırmada kullandığımız Excel şablonu: soru planı, çalıştırma kaydı, kaynak ve marka kodlaması, otomatik oranlar.
Araştırmanın sınırlamaları
- Pilot ölçek · 15 soru ve 60 çalıştırma, genel eğilimleri göstermek için yeterli ancak sektör veya soru bazında kesin sonuçlar için küçük. Sektör başına 12 çalıştırma bulunuyor.
- Tek tekrar · Her soru her motorda bir kez çalıştırıldı. Yapay zeka cevapları oturumdan oturuma değiştiği için soru bazındaki sonuçlar şansa bağlı olabilir; motor ve soru türü gibi toplu örüntüler daha güvenilir.
- Çalışma koşulları · Model sürümü çoğu çalıştırmada arayüzde görünmüyordu; web arama ve kişiselleştirme ayarları her çalıştırma için kaydedilemedi. Bir çalıştırma (proje yönetimi sorusu, ChatGPT) yeni sohbette yapılmadığı için örtüşme hesaplarından çıkarıldı.
- Google ürünleri · Google AI Mode ve AI Overviews arayüzde her zaman net ayırt edilemedi; analizde birlikte değerlendirildi.
- Eksik kodlama · Kaynak türü, B2B yazılım ve otel atıflarının çoğunda kodlanmadı; kaynak türü dağılımı 311 kodlanmış atfa dayanıyor. İçerik yayın tarihi atıfların yalnızca %6’sında kaydedilebildiği için güncellik hakkında sonuç çıkarmadık.
- Eksik niyet türleri · “Nasıl yapılır” ve problem odaklı sorular (“ChatGPT neden rakibimi öneriyor?”) bu pilotta yer almadı.
- Erişim ölçülemez · Yapay zekanın hangi sayfaları okuyup kaynak göstermediğini dışarıdan göremeyiz; bulgularımız atıf, anılma ve öneri katmanlarıyla sınırlı.
- Korelasyon değil gözlem · Authority Score ve kaynak türü bulguları, kaynak gösterilen sitelerin özelliklerini betimler; bir özelliğin kaynak gösterilme ihtimalini artırdığını kanıtlamaz. Bunun için kaynak gösterilmeyen aday sitelerden oluşan bir kontrol grubu gerekir.
Bir sonraki ölçümde soru sayısını artırmayı, “nasıl yapılır” ve problem sorularını eklemeyi, her soruyu birden fazla kez çalıştırmayı ve sonuçları bu sayfada güncellemeyi planlıyoruz. Özellikle üç soruya daha net cevap arayacağız: Türkiye’de yapay zeka hangi tür siteleri kaynak gösteriyor, kaynak gösterilen ve gösterilmeyen sitelerin otoritesi nasıl ayrışıyor ve hangi soru türleri markaların kaynak gösterilmesi yerine doğrudan önerilmesini sağlıyor?
Sonuç: Yapay zeka görünürlüğü tek bir sıralama değil
Türkiye pilotu ve uluslararası araştırmalar aynı noktada buluşuyor: Yapay zekada “bir numara olmak” diye tek bir hedef yok.
- Bir marka kaynak gösterilebilir ama adı geçmeyebilir (Türkiye verisinde %46).
- Adı geçebilir ama kaynak gösterilmeyebilir (anılmaların %70’i kaynaksız).
- Bir yapay zekada önerilirken diğerinde hiç görünmeyebilir (otel sorusunda 28 otelden yalnızca 2’si ortak).
- Web sitesi güçlü olabilir ama marka web genelinde yeterince konuşulmuyor olabilir.
- Marka çok tanınıyor olabilir ama sitesi yapay zekanın kullanabileceği özgün bilgi üretmiyor olabilir.
Bu yüzden GEO, klasik SEO’ya eklenen birkaç yeni madde değil; teknik erişimi, kanıt niteliğinde hizmet sayfalarını, özgün veriyi, web genelindeki marka varlığını ve her yapay zeka için ayrı ölçümü birlikte yöneten bir sistem. Türkçe cevaplarda bu sistemin merkezinde, yabancı verilerin aksine topluluk platformları değil, işletmelerin kendi siteleri duruyor.
Sık sorulan sorular
ChatGPT hangi siteleri kaynak gösteriyor?
Türkiye Yapay zeka Görünürlük Araştırması’na göre ChatGPT, Türkçe sorularda cevapların %73’ünde kaynak gösterdi ve kaynakların büyük kısmı şirket, hizmet sağlayıcı ve e-ticaret siteleriydi. YouTube, Reddit ve Wikipedia hiç kaynak gösterilmedi. ChatGPT cevap başına ortalama 3,5 kaynak gösterdi; kaynakların medyan Semrush Authority Score’u 40 idi.
GEO (Generative Engine Optimization) nedir?
GEO, bir markanın ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google AI gibi üretken yapay zeka cevaplarında kaynak gösterilmesi, anılması ve önerilmesi için yapılan optimizasyon çalışmalarıdır. Kavram 2024’te Princeton, Georgia Tech, Allen Institute for AI ve IIT Delhi araştırmacılarının makalesiyle akademik literatüre girdi.
Markam ChatGPT’de nasıl görünür?
Verimize göre üç şey öne çıkıyor: Yapay zeka botlarının sitenize erişebilmesi, hizmet ve ürün sayfalarınızın öneri gerekçesi olabilecek bilgileri açıkça içermesi ve markanızın sitenizin dışında da adıyla anılması. Ticari sorularda (“hangi firmaları önerirsin?”) marka anılma oranı %100 olduğu için bu sorulara cevap veren sayfalar özellikle önemli.
YouTube videosu yapmak yapay zekada görünmemi sağlar mı?
Türkçe verimizde YouTube hiçbir yapay zekada kaynak gösterilmedi ve ChatGPT’de YouTube atıfları 18 Eylül 2026’da sert düştü. Ancak Ahrefs’in çalışmasında markanın YouTube videolarında anılması yapay zeka görünürlüğüyle güçlü ilişki gösterdi. Yani YouTube, doğrudan kaynak olarak değil, markanızın konuşulduğu bir alan olarak değerli olabilir; bu ilişkinin nedensel olduğu kanıtlanmış değil.
Gemini neden kaynak göstermiyor?
Araştırmamızda Gemini, 13 tam kayıtlı cevabın yalnızca 2’sinde gerçek bir kaynak atfı yaptı, ama cevap başına ortalama 4,7 marka andı. Gemini önerilerinde Google Maps işletme kartlarına ve kendi bilgisine dayanıyor gibi görünüyor. Semrush’ın uluslararası verisi de Gemini’nin markayı anıp kaynak göstermediğini gösteriyor.
Yapay zeka görünürlüğü kaç soru ile ölçülmeli?
Kesin bir sayı yok, ancak tek bir sorgu ile ölçüm yanıltıcıdır. Her niyetten (bilgi, ticari, karşılaştırma) birkaç soru, her motorda ayrı ayrı ve her soru için en az 3 tekrar ile başlamak makul bir minimumdur. AirOps verisine göre markaların yalnızca %30’u oturumdan oturuma görünür kalıyor.
Veriler, alıntı ve kaynaklar
Veri setini indirin
Araştırmanın toplulaştırılmış verilerini (sorular, motor ve soru türü özetleri, sektör özetleri ve kaynak gösterilen domainler) Excel formatında indirebilirsiniz. Veriler CC BY 4.0 lisansıyla, kaynak gösterilmesi koşuluyla serbestçe kullanılabilir.
Araştırma veri seti
Sorular, motor ve soru türü özetleri, sektör özetleri, kaynak gösterilen domainler ve anılan markalar. CC BY 4.0 lisanslı.
Bu araştırmayı nasıl alıntılarsınız?
Bilişimsayar (2026). Türkiye Yapay zeka Görünürlük Araştırması 2026: ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google AI Kimi Kaynak Gösteriyor, Kimi Öneriyor? Pilot çalışma, veri toplama 28 Eylül – 4 Ekim 2026. https://www.bilisimsayar.com/yapay-zeka-gorunurluk-arastirmasi/
Bu sayfadaki her rakam ve grafik, Bilişimsayar’a kaynak gösterilerek ve bu sayfaya bağlantı verilerek kullanılabilir. Bu URL kalıcıdır; düzeltmeler bu sayfada, tarihli bir notla yapılır.
Kaynaklar
- Konitzny, D. / Peec AI, ChatGPT atıflarında YouTube düşüşü (Eylül 2026), aktaran: Abondance
- Petra Labs, ChatGPT’de sosyal platform atıfları, aktaran: Mi-3 ve The Drum
- Agenzy (2026), Which sources do AI engines cite? 2,283,923 citations
- Indig, K. (2026), Community signals are AI’s largest third-party source, Search Engine Land
- Semrush (2026), The Ghost Citations Study
- Ahrefs (2025), Top Brand Visibility Factors in ChatGPT, AI Mode, and AI Overviews
- Botfusions (2026), AI Visibility Benchmark 2026
- Aggarwal, P. ve diğ. (2024), GEO: Generative Engine Optimization, KDD 2024
- Omnibound (2026), Generative Engine Optimization Statistics (AirOps ve Muck Rack verileri için ikincil kaynak)
Sürüm geçmişi ve bir sonraki ölçüm
- Ekim 2026: İlk yayın (pilot, 15 soru, 60 çalıştırma).
- Planlanan: Genişletilmiş soru seti ve tekrarlı ölçümle güncelleme.
İlgili araçlar
Markanız yapay zeka cevaplarında görünüyor mu?
Bu araştırmada kullandığımız yöntemle kategorinizin yapay zeka kaynak haritasını çıkarıyor; ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google AI’da markanızın kaynak gösterilme, anılma ve önerilme durumunu ayrı ayrı ölçüyoruz.
GEO hizmetini inceleyin
Yunus Meran, önde gelen SEO ajanslarından Bilişimsayar’ın kurucusudur. 8 yılı aşkın SEO deneyimine sahip olan Yunus, anlamsal SEO, modern arama motoru teknolojileri ve müşteri yolculuğu yönetimi konularında uluslararası düzeyde tanınan bir SEO uzmanıdır. Yunus, dünya genelindeki işletmelere kurum içi ekipler için pratik SEO stratejileri, danışmanlık hizmetleri ve arama motoru pazarlama uygulamaları sunmaktadır.
