Hizmet

Yapay Zeka SEO (GEO)

ChatGPT, Gemini ve Perplexity gibi yapay zekâ araçlarının cevaplarında markanızın yer alması.

ChatGPT
Gemini
Perplexity
AI Overviews
llms.txt

Kullanıcıların bir kısmı artık Google'a girip on mavi link taramıyor; doğrudan yapay zekâya soruyor ve tek bir cevap alıyor. O cevabın içinde markanız geçmiyorsa, o kullanıcı için yoksunuz. GEO (Generative Engine Optimization) tam olarak bu görünürlüğü hedefler. Klasik SEO'nun yerini almaz — üstüne binen bir katmandır ve büyük ölçüde aynı temele dayanır: net, doğrulanabilir, kaynak gösterilebilir içerik.

Ne yapıyoruz?

Alıntılanabilir içerik yapısı

Yapay zekâ modelleri net tanımları, listeleri ve tablo halindeki veriyi alıntılamayı tercih ediyor. İçerik bu biçimde yeniden kurgulanır.

Yapısal veri

Organization, FAQPage, Article ve Product şemaları modellerin içeriği doğru yorumlamasını kolaylaştırır.

Varlık (entity) tutarlılığı

Marka adı, adres ve uzmanlık alanları tüm kaynaklarda tutarlı hale getirilir; model markayı tek bir varlık olarak tanır.

Görünürlük takibi

Belirlenen sorular ChatGPT, Gemini ve Perplexity üzerinde düzenli sorgulanır; markanın cevaplarda geçip geçmediği raporlanır.

Nasıl ilerliyoruz?

01
Sorgu haritası

Sektörünüzde yapay zekâya sorulan gerçek sorular çıkarılır.
02
Boşluk analizi

Bu sorulara şu an kimin cevap verdiği ve neden seçildiği incelenir.
03
İçerik ve şema

Alıntılanabilir içerik üretilir, yapısal veri işaretlenir.
04
Ölçüm

Sorgular periyodik tekrarlanır, görünürlük değişimi raporlanır.

Başarı Hikayesi

Kampanya yapısı yeniden kuruldu, lead maliyeti %25 düştü.

Google Ads hesabı baştan yapılandırıldı. Dönüşüm takibi ve Gelişmiş Dönüşümler yeniden kuruldu. Lead kampanyaları optimize edilerek aynı reklam bütçesiyle daha fazla başvuru elde edildi.

Vakayı incele

−%25
EBM: ↑ Belirgin
Lead Sayısı: Yeniden Kuruldu
Dönüşüm Takibi

Sık sorulanlar

GEO, SEO'nun yerini mi alıyor?

Hayır. Yapay zekâ araçları da büyük ölçüde web'i kaynak alıyor; teknik SEO ve içerik kalitesi hâlâ temel. GEO bunun üzerine eklenen bir katman.

Sonuç nasıl ölçülüyor?

Belirlenen soru setini modellere düzenli soruyoruz ve markanın cevaplarda kaynak olarak geçip geçmediğini kaydediyoruz. Bu ölçüm klasik sıralama takibi kadar kesin değil; modeller aynı soruya farklı cevaplar verebiliyor.

Ne kadar sürede sonuç alınır?

Modellerin veri tazeleme döngüleri değişken. Genelde 2-4 ay içinde ilk değişimleri gözlemliyoruz.

llms.txt gerekli mi?

Henüz evrensel bir standart değil ama maliyeti düşük. Kuruyoruz; zarar vermiyor, ileride karşılığı olabilir.