Görünürlüğü ham kanıta kadar izliyoruz

Yapay Zeka Arama Görünürlük Denetimi

AI platformlarının markanız hakkında ürettiği yanıtları ve gösterdiği kaynakları tarihli bir başlangıç ölçümünde topluyoruz. Müdahale edebileceğiniz ilk sorunu bu kayıttan ayırıyoruz.

Önceden belirlediğimiz soru panelini seçilen AI platformlarında birden çok kez çalıştırıyoruz, ham yanıtlarla atıfları kaydediyoruz. Teknik erişimi, varlık bilgisini, içerik desteğini ve kaynak uyumunu ayrı ayrı inceliyoruz. Ekibiniz böylece her bulgunun hangi prompt, sayfa ya da kayda dayandığını ve sorunun hangi katmanda bulunduğunu gösteren bir tanıyla çalışıyor. AI motorlarının markanız hakkında bugün ne söylediğini tarihli bir kayıtla görürsünüz. Her bulgu, ilgili prompt'a, sayfaya veya kayda kadar izlenebilir. Görünürlükte sorun olduğunu düşünüp kaynağın erişimden, temsilden, içerikten ya da ölçümden hangisi olduğunu ayırmak isteyen içerik ve SEO liderleri.

Birden fazla platformdaki yapay zeka yanıtlarını, atıfları ve teknik kanıtları karşılaştıran uzman

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • MediaMarkt
  • PWC Türkiye
  • Mynet
  • Dalin
  • Jack Martin Menswear
  • Country Floors
  • Turna.com
  • Amazon
  • BMW
  • Shell
  • Hyundai
  • PepsiCo
  • Red Bull
  • Decathlon
  • Trendyol
  • Hepsiburada
  • Sahibinden.com
  • Bayer
  • Sanofi
  • EY
  • KPMG
  • DenizBank
  • Acıbadem Sağlık Grubu
  • Abdi İbrahim

Sabit örneklemden yeniden üretilebilir bulguya

AI görünürlüğü için başlangıç ölçümünü nasıl kuruyoruz?

Önce örneklemi sabitliyoruz, ardından yanıtlarla atıfları tekrarlı biçimde topluyoruz. Kontrol edebildiğimiz katmanları ayrı test ediyoruz. Önemli bir bulguyu rapora almadan önce belirleyici kontrolleri bağımsız incelemede yeniden çalıştırıyoruz.

Çalışma ilkelerimiz

  • Ham yanıtı esas al
  • Her platformu ayrı değerlendir
  • Tarihli ölçümü gelecek vaadine çevirme
  • Katmanları tek puanda birleştirme

  1. Soru setini, platformları ve kanıt kurallarını belirliyoruz

    Gerçek kullanıcı sorularını topluyoruz, yolculuk aşamasıyla pazara göre etiketliyoruz. Yanıt toplamaya başlamadan önce platform koşullarını ve kanıt sözlüğünü yazıyoruz. Stratejist ile ekibinizdeki karar verici kişi örneklemin temsil gücünü, hariç tutulanları ve bahsetme, öneri, atıf, sonuç ayrımını onaylar.

    Pazar, platform ve yolculuk aşamasına göre sürümlenmiş örnekleme protokolü ile metrik sözlüğü.

  2. Tekrarlanan yanıtları ve kaynak gözlemlerini kaydediyoruz

    Sabit örneklemi tekrar çalıştırıyoruz, ham yanıtlarla atıfları saklıyoruz. Platform, mod, tarih, dil ve oturum koşullarını birbirine karıştırmayız. Uzman ham çıktıyı kontrol eder, arayüz sorununu toplama hatasından ayırır ve çalışma koşullarının karşılaştırılabilir olduğunu onaylar.

    Ham çıktı, bağlantılı atıf, çalışma koşulu ve gözlenen değişkenliği içeren platform bazlı yanıt kaydı.

  3. Teknik erişim ve temsil engellerini sınıyoruz

    İndeks durumunu, bot amacını, WAF ve CDN üzerinden canlı erişimi, render çıktısını, metinsel erişilebilirliği ve görünen marka bilgisinin doğruluğunu kontrol ediyoruz. Teknik ekip ile varlık bilgisinden sorumlu kişiler, kısıtın tekrarlanabildiğine, henüz bilinmediğine ya da çürütüldüğüne karar verir.

    HTTP, render, log ve bilgi kontrollerinden oluşan teknik erişim ve temsil kanıt paketi.

  4. Varlık, iddia ve kaynak arasındaki desteği izliyoruz

    Yanıttaki her önemli ifadeyi atıf verilen veya sık tekrarlanan kaynak sayfayla eşliyoruz. Kaynağın iddiayı desteklediğini, koşula bağladığını ya da onunla çeliştiğini inceliyoruz. Alan uzmanı ile editoryal incelemeci, destek durumunu ve kaynakla ilgili etik kararı birlikte onaylar.

    Destek durumu, kaynak ayrıntısı, düzeltme yolu ve sorumlusu bulunan varlık, iddia ve kaynak matrisi.

  5. Görünürlüğü birinci taraf ticari verilerle yan yana okuyoruz

    Gözlenen marka varlığını ve atıfları birinci taraf yönlendirme ve dönüşüm verileriyle karşılaştırıyoruz. Atıfsız trafiği, destekli ilişkiyi ve araç tahminlerini kendi belirsizlikleriyle gösteriyoruz. Analitik ve iş ekipleri atıf kuralını onaylar. Doğrudan trafiğin kanıt olmadan AI trafiği diye sınıflandırılmasını engeller.

    Bilinen atıf boşluğunu koruyan ve nedensellik iddiası kurmayan, görünürlükten sonuca katmanlı karşılaştırma.

  6. Bulguları yeniden sınayıp kanıt düzeyini etiketliyoruz

    Bağımsız uzman kanıt zincirinden örnek alır ve belirleyici kontrolleri yeniden çalıştırır. Her bulgunun etiketini, sorumlusunu ve sonraki kararını doğrular. Audit sorumlusu, yalnızca başka bir uzmanın ham kanıt ve tanımlı kısıttan yeniden üretebildiği bulguları kabul eder.

    Kabul edilen bulgular ve doğrulama işleriyle tamamlanmış Gözlenen, Dolaylı, Hipotez ve Kısıt kaydı.

Audit sonunda kullanabileceğiniz kayıtlar

Ham kanıta kadar izlenebilen başlangıç ölçümü

Teslimatta doğrudan gözlediğimiz bulguları, dolaylı ölçümleri ve hipotezleri ayrı gösteriyoruz. Sonraki kontrolün kimde olduğunu ve hangi fikirlerin yatırım için henüz yeterli kanıt taşımadığını da kayda alıyoruz.

  • AI arama görünürlüğü başlangıç raporu

    Marka varlığını, tanımı, önerileri, atıfları, iddia doğruluğunu, teknik erişimi ve birinci taraf sonuçlarını platformlara göre ayıran başlangıç ölçümü.

  • Her kısıtın kanıt düzeyini ve sorumlusunu gösteren harita

    Tekrarlanabilen erişim, temsil, kaynak, analitik ve politika kısıtlarını URL ve sorumlu düzeyinde gösterir.

  • Önceliklendirilmiş doğrulama işleri

    Büyük bir uygulamaya bütçe ayrılmadan önce bilinmeyeni çözebilecek en küçük kontrolleri sıraya koyar.

  • Yönetici karar özeti ve kapsam dışı öneriler

    Bugün kanıtlananı, henüz bilinmeyeni ve çekici görünse de izlenmemesi gereken fikirleri kısa ve karar verilebilir biçimde sunar.

  • Bağımsız olarak yeniden üretilebilen gözlemler

    Her bulgu için tam prompt'u, ham çıktıyı, URL bilgisini, istek kanıtını, log zaman aralığını, kaynağı ve birinci taraf kaydını tutar.

  • Nedensellik ve sonuç iddiasını aşmayan kabul ölçütü

    Bir bulgu ancak tam prompt, sayfa, kaynak, log ve sorumlu kişiyle eşleştirildiğinde kabul edilir. Sıralama, öneri, atıf, yönlendirme ve dönüşüm ayrı sonuçlar olarak ölçülmeye devam eder.

Örneklemi çalıştırmadan önce sabitleyin

Görünürlük sorununun hangi katmanda başladığını ayırın

AI aramasında parçalı sinyaller görüp sorunun teknik erişim, marka temsili, içerik desteği, kaynak görünürlüğü veya ölçüm katmanlarından hangisinde başladığını ayıramıyorsanız bu audit uygun bir ilk adım olur.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Panel uydurma veya seçmeci prompt'lara yaslanıyor — Pazar, yolculuk aşaması, dil ve kullanıcı profili henüz temsil gücü olan bir örneklem oluşturmuyor.
  • Görünürlük sinyalinin canlı site kanıtı yok — Crawler, render, Search Console, analitik ve sunucu logu kontrolleri aynı kayıtta buluşmuyor.
  • Onaylı marka bilgileri kaynak sayfalarla örtüşmüyor — Sorumlusu belli iç ve dış kaynaklar bu bilgiyi destekliyor mu, çürütüyor mu ya da eskimiş mi, görülemiyor.
  • Rakip çerçevesi iş kararına bağlanmıyor — Marka bahsi sayısı, örneklemin hangi iş önceliğini desteklediğini göstermiyor.
  • Platformlar farklı yanıt ve atıf örüntüleri gösteriyor — Tekrarlı koşular, marka rolüyle öneri ve kaynak sayfalar pazar bazında ayrılmadan karşılaştırılamıyor.
  • Marka görünüyor ama teknik erişim yolu açıklanamıyor — İndeks, CDN/WAF, render ve varlık bilgisi farklı nedenlere işaret ediyor.
  • Yanıttaki önemli iddianın destek sayfası bulunamıyor — İç ve dış kaynakların ifadeyi gerçekten destekleyip desteklemediği belirsiz kalıyor.
  • Görünürlük birinci taraf sonuçlardan kopuk kalıyor — Yönlendirme, destekli sonuç, ekip kapasitesi ve eksik referrer sınırı birlikte okunamıyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Denetimden gelecekteki sırayı garanti etmesi bekleniyor — Bugünkü örneklemi ve belirsizliği kaydederiz, sonraki yanıttaki yeri vaat etmeyiz.
  • Platformları tek bir evrensel sırada görmek istiyorsunuz — Audit örnekleri ölçer, kapalı model işleyişini açamaz.
  • Audit bulgularının doğrudan yayına alınması bekleniyor — Öncelik sırasını veririz, değişikliği ilgili ekip kendi etkileriyle inceleyip onaylar.

AI'ın bir markayı nasıl kaynak gösterdiğini izleyen ekip

GEO çalışması, AI yanıtlarının bugün bir marka hakkında gerçekte ne söylediğini kaydetmekle başlıyor, sonra etkileyebileceğiniz kısımlara geçiyor. Aşağıdaki danışmanlar, bu sayfanın kapsadığı yetkinlikte çalışıyor.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıAybüke GöktunaGEO Yaparken Kaçınmanız Gereken 5 Kritik Hata

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Profound

    Sabit paneli çalıştırıp ham yanıtları, atıfları ve koşulları saklıyor

  • Peec AI

    Her çalıştırmanın platform, prompt ve atıf kümesini ayrı tutup replay kontrolünü karşılıyor

  • Otterly.AI

    Aynı panelde ikinci araç çalıştırıp aracın kör noktasını uyuşmazlık olarak kaydediyor

  • OpenAI

    Panelin doğrudan çalıştırıldığı platform, oturum ve browsing koşulları kayda alınıyor

  • Screaming Frog

    Doğrulanan örüntünün yorumlanmasında teknik erişimi kontrol eden girdiyi sunuyor

  • Notion

    Sonucu ilan etmek yerine nasıl bulunduğunu gösteren teslim dokümanını tutuyor

Sınırlarını kendi yazan bulgular

AI görünürlüğünüzü platform ve kanıt türüne göre ayırın

Öncelikli kullanıcı gruplarınızı, platform sorularını, site erişimini ve birinci taraf kayıtlarını paylaşın. Doğrudan gözleyebildiğimiz bulguları, dolaylı kalan ölçümleri ve doğrulanan kısıtları birlikte ayıralım.
Görünürlük audit'ini planlayalım

Sık gelen sorular

Görünürlük denetiminde toplanan veriler hangi analiz yöntemleriyle işlenir?

Yüzlerce sektörel prompt üzerinden toplanan model yanıtları; marka anılma oranı, kaynak atıf payı, yanıt doğruluğu ve rakip kıyaslamaları ekseninde istatistiksel olarak analiz edilir.

Denetim sırasında tespit edilen en yaygın görünürlük engelleri nelerdir?

AI botlarına kapalı teknik altyapılar, zayıf/eski içerik yapıları, yapılandırılmamış varlık verileri ve harici otorite kaynaklarında yetersiz temsil en sık karşılaşılan engellerdir.

Denetim bulgularını ekibimizin uygulayabileceği görevlere nasıl dönüştürüyorsunuz?

Her bulguyu etki ve aciliyet derecesine göre önceliklendiriyor; yazılım ekibine teknik biletler, içerik ekibine revizyon brief'leri olarak somut teslimatlara dönüştürüyoruz.

Denetim raporunun tesliminden sonra uygulama desteği sağlıyor musunuz?

Evet. Rapor sunumunun ardından ekiplerinizle uygulama toplantıları yapıyor, yapılan teknik ve içerik geliştirmelerini canlı testlerle doğruluyoruz.