Model payını aynı koşullarda ölçün

Marka Bahsi ve Model Payı Takibi

Markanın konuşmada ne sıklıkla geçtiğini platform bazında ölçüyoruz, bahis, öneri ve atfı ayrı ayrı gösteren tekrarlanabilir bir başlangıç noktası kuruyoruz.

Tek bir yanıt ekranı, markanızın AI yanıtlarındaki payını göstermez. Aynı soru setini belirli platform, mod, pazar ve tekrar koşullarında çalıştırıyor, marka bahsini, öneriyi, atfı, kaynak desteğini ve birinci taraf sonuçları birbirine karıştırmadan kaydediyoruz. Her gözlemin koşulunu ve kaynak bağlamını yanında tutuyoruz, sonrasında analistler olay etiketlerini inceleyip bir hareketin gerçekten ilgilenmeyi gerektirip gerektirmediğine karar veriyor. Markanın yanıt alanındaki payına dair tarihli bir okuma elde edersiniz. Marka bahsi, öneri ve atıf ayrı ayrı sayılıyor, her biri kendi çalıştırma seti üzerinden hesaplanıyor. AI yanıtlarında savunulabilir bir konuşma payı rakamına ihtiyaç duyan, tek seferlik bir prompt ekran görüntüsüyle yetinmeyen pazarlama ve ölçüm liderleri.

Marka kartlarını model payı terazisinde karşılaştıran figür

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • LC Waikiki
  • Lexus
  • Findeks
  • Mustela
  • Pegasus Airlines
  • Hisar
  • Elle
  • Amazon
  • BMW
  • Shell
  • Hyundai
  • PepsiCo
  • Red Bull
  • MediaMarkt
  • Decathlon
  • Trendyol
  • Hepsiburada
  • Sahibinden.com
  • Bayer
  • Sanofi
  • EY
  • KPMG
  • DenizBank
  • Acıbadem Sağlık Grubu

Paneli tekrarlanabilir bir ölçüme dönüştürüyoruz

Prompt panelini tekrarlanabilir bir ölçüme dönüştürüyoruz

Sabit prompt panelini tekrar tekrar çalıştırıyor, ham yanıtları, kaynakları ve başarısız denemeleri olduğu gibi kaydediyoruz. Kapsamı ve çalıştırma koşullarını ölçüm uzmanları sabitliyor. Bahis, öneri, atıf ve destek etiketlerinin son kararı kalibre edilmiş analistlerde kalıyor.

Çalışma ilkelerimiz

  • Her olay ayrı sayılır
  • Her çalıştırmada aynı panel
  • Eşik gözlenen varyanstan gelir
  • Gizli sıralama iddiası yok

  1. Temsili bir prompt paneli tasarlıyoruz

    Gerçek soruları örnekliyoruz, niyet ve persona kapsamını dengeliyoruz, temel ifadeleri sürümlüyoruz ve bazı prompt'ları ayrı kontrol amacıyla kenarda tutuyoruz. Ölçüm lideri ile sizin araştırmadan sorumlu kişiniz kapsamı, istisnaları ve ayrı tuttuğumuz kontrol setini onaylar.

    Kaynağı, katmanı, varyasyonları ve ayrı kontrol durumu belli, onaylanmış bir prompt kütüphanesi.

  2. Gözlem koşullarını kaydediyoruz

    Toplama başlamadan önce platformu, modu, dili, arayüzü, zamanı, tekrar politikasını ve bilinen ürün olaylarını kaydediyoruz. İzleme uzmanı, karşılaştırılan her koşulun gözlemlenebilir ve tekrarlanabilir olduğunu doğrular.

    Başlangıç ölçümü için çalıştırma koşulları kaydı ve tekrar üretim kartı.

  3. Platform bazında tekrarlı örnekler çalıştırıyoruz

    Sabit panel tekrarlı biçimde çalışıyor. Ham yanıt, kaynak bağlantıları, hatalar ve erişilemeyen çalıştırmalar olduğu gibi kayıtta kalıyor. Operatör örneklem bütünlüğünü denetler. Yalnızca yazılı geçerlilik kuralını karşılayan çalıştırmaları sonuca dahil eder.

    Eksiksiz çalıştırma meta verisi bulunan, zaman damgalı bir gözlem derlemesi.

  4. Marka bahsini, öneriyi ve atfı sınıflandırıyoruz

    Ortak ölçütle çalışan incelemeciler, bahis, öneri, atıf, tam sayfa, iddia desteği ve belirsizlik etiketlerini onaylar. Kalibre edilmiş analistler belirsiz etiketleri çözer ve uyum örneklerini inceler.

    Etiket gerekçesini, incelemeciyi ve karar verilemeyen durumları içeren bir olay kaydı.

  5. Birinci taraf sonuçlarıyla karşılaştırıyoruz

    Yanıt olaylarını, aynı tanımları ve aynı zaman penceresini paylaşan birinci taraf yönlendirme ve sonuçlarla karşılaştırıyoruz. Sizin analytics'ten sorumlu kişiniz etiketlemeyi, ölçüm tabanını ve iş sonucu yorumunu onaylar.

    Nedensellik iddiası taşımayan bir görünürlük ve sonuç karşılaştırma tablosu.

  6. Varyansa duyarlı uyarı ve inceleme kuralları kuruyoruz

    Eşikleri gözlenen varyanstan türetiyoruz, yükseltme sahiplerini belgeliyoruz ve onaylanan her değişiklikten sonra başlangıç ölçümünü yineliyoruz. Bağımsız incelemeci, yalnızca belgelenmiş eşik karşılandığında uyarıyı veya müdahaleyi onaylar.

    Bir uyarı politikası, olay akışı ve öncesi-sonrası izleme raporu.

Elinize ulaşan çıktı

Aynı panelle yeniden ölçebileceğiniz bir başlangıç noktası

Başlangıç ölçümü ham yanıtlardan kopuk bir puan olarak gelmiyor. Örneklem, çalıştırma koşulları, olay kararları ve varyans aralığı birlikte tutulduğu için ekip hareketin nerede başladığını yeniden inceleyebiliyor.

  • AI görünürlük başlangıç ölçümü

    Onaylı prompt kitlesi için varyansı ve bilinen kör noktaları da gösteren, tarihli ve platforma özel bir başlangıç ölçümü.

  • Platform bazlı izleme görünümü

    Platformu, prompt ailesini, olay türünü, kaynağı ve çalıştırma aralığını ayrı ayrı inceleyebileceğiniz bir izleme görünümü.

  • Varyans ve uyarı politikası

    Gürültülü dönemler veya bilinen platform olayları için eşik, asgari tekrar sayısı, yükseltme sahibi ve bastırma kuralı.

  • Aylık içgörü ve adım özeti

    Kalıcı hareketlerin, destekleyen kanıtın, birinci taraf sonuçların ve önerilen sonraki testlerin kısa bir değerlendirmesi.

  • Tekrarlı çalıştırma marka bahsi oranı

    Güven aralığıyla ve öneri oranıyla birlikte değerlendirilir. Bahis tek başına destek anlamına gelmez.

Elinizde gerçek bir rakam olması gerektiğinde

Konuşmadaki payı düzenli olarak izlemeniz gerektiğinde

Bu yöntem, geniş bir soru kümesinde markanın ne sıklıkla göründüğünü düzenli biçimde izlemek isteyen ekipler için uygundur. Tekil yanıtları ancak belgelenmiş örneklemin parçası olarak değerlendiriyoruz.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • AI performansı tekil ekran görüntüleriyle yönetiliyor — Sabit prompt paneli ve tekrarlı koşu, görülen örüntünün sürüp sürmediğini henüz göstermiyor.
  • Ekibiniz puanın neden değiştiğini açıklayamıyor — Platform, prompt ailesi, atıf katmanı ve kaynak tek kayıtta ayrılmıyor.
  • Görünürlük verisi iş sonuçlarından kopuk — Yanıt gözlemleriniz var ama analitik, CRM ve sunucu kayıtları aynı zaman aralığı ve tanımlarla henüz eşitlenmemiş.
  • Prompt paneli hâlâ sürüm taşımıyor — Sorular sabit ve tekrarlı çalıştırılmadan model payı yorumlanamıyor.
  • Prompt paneli bir kullanıcı dilimine fazla ağırlık veriyor — Arama, satış ve destek soruları niyet, persona, pazar ve yolculuk aşamasında dengelenmiyor.
  • Karşılaştırılan koşular aynı şartları taşımıyor — Platform, mod, dil, arayüz, zaman ya da tekrar bilgisi gözlemler arasında değişiyor.
  • Marka bahsi, öneri ve atıf tek etikette birleşiyor — Alan adı, tam sayfa ve iddia desteği olayları ayrı okunamıyor.
  • Görünürlükle iş sonucu aynı tabandan sayılıyor — AI yönlendirmesi, nitelikli adım ve sonuç için ayrı kayıtla sorumlu gerekiyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Deterministik AI sıralaması bekleniyor — Rastlantısal yanıtlar sabit pozisyon olamıyor ve bütün kullanıcılarla prompt'ları temsil etmiyor.
  • Marka bahsinden gizli model sırası bekleniyor — Gözlenen çıktı iç sıralamayı ve sistemin kullandığı bütün kaynakları göstermiyor.
  • Pano hareketi olağan varyanstan büyük görünüyor — Sonuca varmadan önce tekrarlı koşuların gözlenen aralığı kontrol edilmiyor.

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.

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Profound

    Baseline'ın dayandığı versiyonlu prompt panelini düzenli olarak tekrarlıyor

  • Peec AI

    Görünürlüğü tek marka puanı yerine rakiplere karşı payla raporluyor

  • Otterly.AI

    Anılma ve atıfı ayrı alanlarda kaydediyor, sayfanın olay ayrımını veride koruyor

  • OpenRouter

    Sürümlü paneli tek arayüzden farklı sağlayıcılarda çalıştırıp tek değişkeni model bırakıyor

  • Cloudflare AI Gateway

    Panelin her istek ve yanıtını loglayıp sayfanın dayandığı çalıştırma verisini üretiyor

  • Jupyter

    Hareketin anlamlılığını ikinci analistin inceleyebileceği notebook'ta yeniden hesaplıyor

Yanında çalıştırma sayısı duran bir pay rakamı

Elinizdeki model payı rakamını hangi koşulların ürettiğine bakalım

Soru panelinizi ve görünürlük kayıtlarınızı getirin. Önce örneklemin karşılaştırmaya elverişli olup olmadığını kontrol ediyoruz, ardından olağan varyansın dışındaki hareketler için nasıl bir takip düzeni gerektiğini çıkarıyoruz.
Model payı ölçümünü konuşalım

Sık gelen sorular

Marka Bahsi ve Model Payı (Share of Model) takibi klasik sıra takibinden nasıl ayrılır?

Sabit bir pozisyon numarası yerine, kullanıcıların AI motorlarına sorduğu sektörel sorularda markanızın ne sıklıkla anıldığını, rakiplere kıyasla önerilme yüzdesini ve yanıt tonunu ölçer.

Marka bahsi, öneri ve doğrudan atıf arasındaki temel farklar nelerdir?

Marka bahsi adınızın metinde geçmesi; öneri bir çözüm olarak tavsiye edilmeniz; atıf ise yanıtın dayanağı olarak web sitenizin URL'inin kaynak gösterilmesidir.

Güvenilir bir model payı ölçümü için kaç farklı prompt çalıştırmak gerekir?

Sektör ölçeğine bağlı olarak 50 ila 200 arasında farklı arama niyetini temsil eden değişken soru seti ile çoklu model çalıştırmaları yaparak dengeli bir örneklem kuruyoruz.

Model payı verilerini pazarlama ve satış stratejilerimizde nasıl kullanabiliriz?

Hangi ürün veya kategoride AI algısının zayıf kaldığını görerek bütçe, içerik ve PR yatırımlarınızı en çok ihtiyaç duyulan alanlara odaklayabilirsiniz.