# GeoMono

> GeoMono, markanızın ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve AI Bakışı (AI Overviews) yanıtlarındaki görünürlüğünü Türkçe sorularla ölçen GEO platformudur.

GeoMono, İstanbul merkezli bir yapay zekâ görünürlük analizi ürünüdür.

Uzmanlık alanı: GEO (üretken motor optimizasyonu), yapay zekâ görünürlük analizi, marka anılma takibi ve atıf ölçümü, Türkçe pazar için.

Bu dosya GeoMono'nun bilgi sayfalarının, blog yazılarının ve yardım makalelerinin tam metnidir. Tüm sayfaların listesi: https://geomono.com/llms.txt
Bu dosya 2026-10-18 tarihli sürümden üretilmiştir.

---

# GEO nedir?
<https://geomono.com/tr/geo-nedir>

GEO (Generative Engine Optimization), bir markanın ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı (AI Overviews) gibi üretken yapay zekâ motorlarının verdiği cevapların içinde görünür olmasını sağlama disiplinidir. Aynı alan Türkçe kaynaklarda AEO (Answer Engine Optimization), LLM SEO ve yapay zekâ görünürlüğü adlarıyla da anılır; dördü de aynı soruyu sorar: kullanıcı bir yapay zekâya soru sorduğunda cevapta kimin adı geçiyor ve bu cevap hangi kaynaklardan kuruluyor?

## GEO ile SEO arasındaki fark nedir?

SEO, arama sonuç sayfasındaki on mavi bağlantı arasında üst sırayı hedefler ve başarısını tıklamayla ölçer. GEO ise yapay zekânın ürettiği tek cevabın içinde yer almayı hedefler; kullanıcı çoğu zaman hiçbir bağlantıya tıklamaz, dolayısıyla tıklama bir başarı ölçüsü olmaktan çıkar.

Ölçüm birimi de değişir. SEO'da birim bir anahtar kelimedeki sıradır; GEO'da birim tek tek yanıtlardır: bir soru bir motora soruldu, cevapta marka anıldı ya da anılmadı. Bu ikili sonuç sayılabilir olduğu için GEO, sıralama tahminine göre çok daha doğrudan ölçülebilir bir alandır.

KDD 2024'te yayımlanan araştırma, kendi kıyaslama setinde, cevaba zaten çekilmiş kaynaklara istatistik, alıntı ve kaynak eklemenin o kaynağın görünürlüğünü artırdığını raporlar; kaynak cevaba hiç çekilmiyorsa bu ekler onu cevaba sokmaz. Anahtar kelime yoğunluğu gibi klasik SEO taktikleri ise aynı çalışmada bu yüzeyde işe yaramaz olarak ölçülmüştür.

## Yapay zekâ görünürlüğü neden şimdi önemli?

Arama davranışı, cevabın sayfada verildiği bir düzene kayıyor: SparkToro ve Similarweb'in 2026 analizine göre ABD'de Google aramalarının üçte ikisinden fazlası (Ocak-Nisan 2026, %68) hiçbir siteye tıklama göndermeden bitiyor; bu ölçüm Türkiye'yi değil ABD'yi kapsar. Bir kullanıcı cevabı doğrudan aldığında, o cevapta adı geçmeyen marka için ziyaret de, tıklama da hiç oluşmaz.

Türkiye pazarında bu yüzey henüz kurumsal olarak adlandırılmamış durumda; kategori adının kendisi (GEO, AEO, LLM SEO) bile tek bir biçimde yerleşmiş değil.

## Yapay zekâ görünürlüğü nasıl ölçülür?

Ölçüm, kayıtlı bir soru kümesiyle başlar: gerçek alıcıların soracağı sorular, marka adı geçmeden yazılır. Marka adı geçen bir soru, cevapta markanın anılmasını zaten garanti ettiği için görünürlük kanıtı sayılmaz; bu ayrım ölçümün en temel kuralıdır.

Her soru her motora sorulur ve her yanıt tek tek kaydedilir. Bir yanıtta markanın anılıp anılmadığı, adaş şirketlerle karıştırılmadan çözümlenir — 'GoPeople' adının hem bir İK ürününü hem Avustralyalı bir kurye şirketini işaret etmesi gibi durumlar, ölçümü sessizce bozan en yaygın hatadır.

Ölçemediğimiz bir hücre, sıfır olarak sayılmaz. Sağlayıcı hatası alan bir soru paydadan çıkarılır ve raporda ayrıca beyan edilir; 'ölçtük ve bulamadık' ile 'ölçemedik' aynı sayıya dönüştüğünde rapor, olmayan bir kesinlik iddia etmiş olur.

## Kendi ürünümüzü ölçtük: 116 yanıt, 0 anma

GeoMono kendi enstrümanıyla kendi görünürlüğünü ölçtü ve sonucu olduğu gibi yayımlıyor. Ölçüm, ürünün o zamanki adı GoPersona ile 5 motorda 130 hücre olarak planlandı; ölçülebilen 116 kendiliğinden yanıtın hiçbirinde ürün adı geçmedi.

- Planlanan gözlem: 130 (26 kayıtlı soru × 5 motor)
- Ölçülebilen kendiliğinden yanıt: 116 (paydaya giren, yanıt taşıyan gözlemler)
- Ürünün kendiliğinden anıldığı yanıt: 0 (ölçüldü ve hiçbirinde gözlemlenmedi)
- En az bir kaynak gösteren yanıt: 108 / 116 (%93,1 — bu kategoride motorlar kaynak okuyor)
- Ölçülemeyen gözlem: 9 (paydadan çıkarıldı, sıfır olarak sayılmadı)

Aynı gün aynı enstrümanla ölçülen iki başka markada sonuç farklı çıktı: bir dijital tabela ürünü 97 yanıtın 6'sında (%6,2), bir İK asistanı 84 yanıtın 1'inde anıldı. Bu sayılar bir başarı notu değil, sonraki ölçümün kıyas çizgisidir.

27 Ağustos 2026 · ChatGPT · Gemini · Claude · Perplexity · Google AI Bakışı

## Sık sorulan sorular

### GEO nedir?

GEO (Generative Engine Optimization), bir markanın ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı gibi üretken yapay zekâ motorlarının cevaplarında görünür olmasını sağlama disiplinidir. Aynı alan AEO, LLM SEO ve yapay zekâ görünürlüğü adlarıyla da anılır.

### GEO ile AEO aynı şey mi?

GEO ve AEO pratikte aynı disiplinin iki adıdır: her ikisi de yapay zekânın ürettiği cevabın içinde görünür olmayı hedefler. AEO (Answer Engine Optimization) adı cevap motorlarını, GEO (Generative Engine Optimization) adı üretken motorları vurgular; ölçüm yöntemi ve müdahaleler aynıdır.

### Yapay zekâ görünürlüğü nasıl ölçülür?

Marka adı geçmeyen kayıtlı sorular her motora sorulur, her yanıt tek tek kaydedilir ve markanın anılıp anılmadığı adaş karışıklığına karşı çözümlenerek belirlenir. Ölçülemeyen gözlemler paydadan çıkarılır ve ayrıca beyan edilir; sıfır olarak sayılmaz.

### GeoMono nedir ve hangi şirketin ürünüdür?

GeoMono, İstanbul merkezli bir yapay zekâ görünürlük analizi ürünüdür ve kendi şirketi tarafından işletilir; tescilli ticari unvanı, şirket tescili tamamlandığında yayımlanacaktır. Tek resmi adresi geomono.com'dur; gopersonas.com adresindeki ABD merkezli 'Personas' satış aracıyla ilgisi yoktur.

### GeoMono kendi görünürlüğünü ölçüyor mu?

Evet. 27 Ağustos 2026'da, ürünün o zamanki adı GoPersona ile yapılan ölçümde 5 motorda 130 gözlem planlandı; ölçülebilen 116 kendiliğinden yanıtın hiçbirinde GoPersona adı geçmedi ve bu sonuç değiştirilmeden yayımlandı. Aynı ölçümde yanıtların %93,1'i en az bir kaynak gösterdi.

## Kaynaklar

- [Aggarwal vd., “GEO: Generative Engine Optimization”, KDD 2024 (arXiv:2311.09735)](https://arxiv.org/abs/2311.09735)
- [SparkToro / Similarweb, 2026 tıklamasız arama analizi (ABD, Ocak-Nisan 2026)](https://sparktoro.com/blog/in-2026-less-than-one-third-of-google-searches-still-send-a-click/)

---

# Nasıl ölçüyoruz, ve neyi ölçemediğimizi nasıl söylüyoruz
<https://geomono.com/tr/yontem>

Bir ölçüm başarısız olduğunda bu, markanız hakkında bir bulgu değildir. Yanıt vermeyen bir motor "sizi anmadı" diye sayılmaz: paydadan çıkar, kaydedilir ve yeniden denenir. Güncel ölçüm raporu tek bir bileşik skor vermez; her kimlik ve her motor için kaç soruda anıldığınızı ve bu sonucun durumunu gösterir. Sayfanın sonundaki 0-100 GeoMono Skoru ve A+ ile F arası notlar yalnızca önceki nesil analize aittir ve orada ayrıca etiketlenmiştir. Bu sayfadaki her ağırlık, eşik ve sayı, onu kullanan koddan okunur; kod değişirse bu sayfa da değişir.

## Her ölçümün üç hâli

- Ölçülemedi: Çağrı hiç yapılamadı ya da yarıda kaldı (sağlayıcı hatası, zaman aşımı, bütçe sınırı). Paydada değil. Kaydedilir ve yeniden denenebilir.
- Ölçüldü, karşılaştıracak dayanak yok: Yanıt geldi ama doğrulayacak bir gerçek yok (örneğin sitesi taranamayan bir marka için bilgi doğruluğu). Paydada değil. "Ölçülemez" diye gösterilir.
- Ölçüldü, bir şey bulunmadı: Soru soruldu, yanıt okundu ve marka gerçekten yoktu. Paydada. Bu gerçek bir veridir ve puana girer.

## Güncel rapor ne gösterir

Bugün teslim ettiğimiz kayıtlı ölçüm raporu tek bir bileşik skor vermez ve motorları sıralamaz. Motorlar arası paydalar eşit olmadığı için onları tek bir sayıda birleştirmek, ölçmediğimiz bir şeyi söylemek olurdu.

- Kayıtlı ölçüm 5 yanıt motorunu kapsar: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı (AI Overviews). Her motorun yanıtları ayrı saklanır ve ayrı raporlanır.
- Her kimlik ve her motor için bir anılma çifti yazılır: kaç soruda anıldığı ve kaç sorunun ölçüldüğü (x / y soruda anıldı).
- Her çiftin yanında durumu yazar: ölçüldü, ölçüldü ama anılmadı, ölçülemedi ya da henüz ölçülmedi. Ölçülemeyen bir hücre paydaya girmez.
- Sorular ölçümden önce, marka için yazılı ve sürümlü bir beyanda kayıt altına alınır. Soruların sayısı ve kaynağı o beyanda yazılıdır ve raporda öyle etiketlenir.

## Anılan gerçekten siz misiniz

Bir adın geçmesi, o markanın anıldığını kanıtlamaz: aynı adı taşıyan başka bir şirket, bir kişi ya da sorunun kendisini tekrarlayan bir yanıt olabilir. Her anılma adaş ve yankı tespitiyle ayrıca doğrulanır; aynı adı taşıyan başka bir şirket hakkındaki yanıt sizin anılmanız sayılmaz.

## Bir değişimi ne zaman değişim diye söylüyoruz

İki ölçüm yalnızca aynı soru setiyle ve aynı puanlama kurallarıyla yapıldıysa karşılaştırılır. Aradaki fark da ancak aynı sorular yeniden sorulduğunda oluşabilecek farktan büyükse "yükseldi" ya da "azaldı" diye yazılır. Aksi hâlde rapor iki sayıyı ve farkın olası aralığını verir, yön sözcüğü ve ok kullanmaz.

- Aynı soruya verilen yanıtlar arasındaki benzerlik (ICC): 0,362

- Farkın aralığı, iki oranın farkı için Newcombe yöntemiyle hesaplanır. Bir sorunun her motordaki yanıtı birbirine benzediği için yanıt sayısı, bu benzerlik kadar küçültülerek kullanılır.
- Rapor en büyük değişimleri birçok satır arasından seçtiği için, her satırın eşiği karşılaştırılan satır sayısına göre yükseltilir (Šidák düzeltmesi). Çok satırdan seçilen bir farkın daha yüksek bir çıtayı geçmesi gerekir.
- Aralık sıfırı içeriyorsa değişim iddia edilmez. "Değişmedi" da yazılmaz: bu da bir iddiadır.

## Düşük görünürlük ne anlama gelmez

Görünürlük, yapay zekâ yanıtlarında markanın kendiliğinden ne sıklıkla anıldığını ölçer. Başka bir şeyi ölçmez. Raporlarımız düşük bir oranı aşağıdakilerin kanıtı olarak sunmaz:

- Tüketici talebinin düşük olduğu
- Marka bilinirliğinin düşük olduğu
- Pazar payının düşük olduğu
- Tüketicilerin markayı tercih etmediği
- Yapay zekânın markayı önermediği

## Önceki nesil analiz: 0-100 GeoMono Skoru

Bu bölüm güncel raporu değil, önceki nesil analizi anlatır. O raporlar hâlâ açılır, ama artık 0-100 arası toplam skoru ve A+ ile F arası notu göstermez; yalnızca sütunlar ayrı ayrı okunur. Aşağıdaki ağırlıklar ve eşikler o toplamın nasıl hesaplandığıdır. Yeni ölçümlerde skor yerine anılma çiftleri ve durumları okunur.

### Hangi motorlara soruyoruz

Önceki nesil analizde her soru, aşağıdaki motorların her birine ayrı ayrı sorulur ve sonuçlar bu ağırlıklarla birleştirilir. Ağırlıklar, motorların Türkiye'deki erişimine yaklaşık olarak karşılık gelir ve kendi kendini normalleştirir: yalnızca yanıt veren motorlar paydaya girer. Bir motor bir soruya yanıt vermediğinde o yanıt hem paydan hem paydadan çıkar; hiçbir zaman "anmadı" diye sayılmaz.

- ChatGPT: 0,6
- Gemini: 0,25
- Perplexity: 0,15
- Claude: 0,05
- Google AI Bakışı: 0,5
- Google AI Modu: 0,3

### Soru paneli

Önceki nesil analizde varsayılan tarama 40 sorudur. Sorular, markanın sektörüne göre araştırılmış 5 alıcı personasının yapay zekâya soracağı biçimde yazılır ve her persona için aynı kategori dağılımına uyar. Panel dondurulur: aynı marka bir sonraki taramada aynı sorularla ölçülür, böylece iki dönem karşılaştırılabilir.

- Kategori soruları: × 1
- Karşılaştırma soruları: × 1,2
- Satın alma soruları: × 1,5

- Markanın adını zaten içeren sorular ("X nasıl kullanılır?") görünürlük oranından çıkarılır: yanıt markayı anlatır, ama motorun markayı kendiliğinden seçip seçmediğini ölçmez.
- Markayı anmayan en az 5 farklı soru yoksa görünürlük oranı hiç verilmez. Tek bir sorudan hesaplanan oran, oran değildir.
- Motorların birbirinden ayrıldığı sorular, yanıt veren her motora 3 kez daha sorulur (taramanın harcama tavanı içinde) ve çoğunluk kararı kullanılır. Tüm motorların hemfikir olduğu sorular tekrarlanmaz: belirsizlik orada değildir.

### Anılmanın konumu ve ağırlığı

Önceki nesil skor, doğrulanan her anılmayı yanıttaki konumuna göre ağırlıklandırır. Olumsuz bir anılma sıfır değil, eksi sayılır.

- Öne çıkan seçenek olarak anıldı: 1
- Güçlü seçeneklerden biri olarak anıldı: 0,6
- Alternatifler arasında anıldı: 0,35
- Alıcıyı durduracak bir çekinceyle anıldı: -0,5
- Kaçınılacak seçenek olarak anıldı: -1

- Doğrulanamayan bir anılma markanın lehine sayılmaz: görünürlük oranının hem payından hem paydasından çıkar.
- Anılmaların %20'sinden fazlası doğrulanamadıysa görünürlük "ölçülemedi" olarak gösterilir. Bu kadar boşlukla hesaplanan bir oran, ölçüm değil tahmindir.

### Rakam ne kadar oynar

Önceki nesil raporda görünürlük oranının yanında bir aralık yer alır. Aralık, soruları katmanlarına (persona ve kategori) sadık kalarak yeniden örnekleyen 20.000 tekrarlı bir bootstrap ile hesaplanır ve %95'lik yüzdelik aralıktır. Birim sorudur: beş motorun aynı soruya verdiği yanıtlar beş ayrı ölçüm değil, bir ölçümün beş okumasıdır.

- Bu aralık, markanın "gerçek" görünürlüğü için bir güven aralığı değildir; sorular rastgele çekilmedi, bir tasarıma göre yazıldı. Söylediği daha dar ve yine de yararlıdır: bu panel altında rakamın ne kadar kararlı olduğu.
- Aralık aynı ölçüm için her seferinde aynı çıkar; iki gösterim arasında değişmez.

### Puan nasıl oluşur

Önceki nesil analizin toplam puanı 100 birimlik beş sütunun ağırlıklı ortalamasıdır. Ölçülemeyen bir sütun sıfır sayılmaz; ağırlığı paydadan çıkar. Tek bir istisna vardır: görünürlük ölçülemediyse toplam puan ve not hiç verilmez, çünkü geriye kalan sütunlar çoğunlukla site hazırlığıdır ve toplamı yükseltir.

- Görünürlük: 30
- Atıf: 20
- Algı: 10
- İçerik: 25
- Teknik: 15

- Algı, markayı anmayan sorulara verilen ve tonu okunmuş en az 5 anılma olmadan hesaplanmaz. Okunamayan bir anılma "nötr" sayılmaz.
- Notlar: A+ ≥ 90 · A ≥ 80 · B ≥ 65 · C ≥ 50 · D ≥ 35 · F ≥ 0

Önceki nesil skorun puanlama sürümü 20. Sürüm değiştiğinde, farklı sürümlerle hesaplanmış iki puan aynı çizgide karşılaştırılmaz.

---

# Ajanslar için aylık GEO raporu şablonu

> Ajansların müşterilerine her ay sunabileceği GEO raporu şablonu: kapsam, sayı çiftleri, ölçülemeyenler, kaynaklar, doğruluk, dönem karşılaştırması, aksiyonlar.

Yayımlanma: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/ajanslar-icin-aylik-geo-raporu-sablonu>

Ajanslar için aylık GEO raporu, bir müşteri markasının o ay yapay zekâ cevaplarında nasıl göründüğünü, hangi sorular ve hangi motorlarla ölçüldüğünü ve neyin ölçülemediğini aynı belgede gösteren rapordur. İyi bir şablon yedi bölümden oluşur: kapsam, sayı çiftleriyle sonuçlar, ölçülemeyenler, gösterilen kaynaklar, doğruluk bulguları, dönem karşılaştırması ve aksiyonlar. Aşağıda her bölümün ne içerdiğini ve örnek bir tabloyu bulacaksınız; örnek tablolardaki sayılar gerçek bir ölçümden gelmiyor, yalnızca biçimi gösteriyor.

## Raporun iskeleti

Şablonu kopyalayıp her ay doldurabileceğiniz biçimde, bölüm bölüm yazdık:

1. **Kapsam:** Hangi sorular, hangi motorlar, hangi tarihler.
2. **Sonuçlar:** Her motor için ayrı, sayı çiftleriyle.
3. **Ölçülemeyenler:** Hata veren, yarıda kalan ya da okunamayan yanıtlar.
4. **Gösterilen kaynaklar:** Motorların cevabı kurarken dayandığı siteler.
5. **Doğruluk bulguları:** Motorların marka hakkında söylediği yanlış ya da eksik bilgiler.
6. **Dönem karşılaştırması:** Yalnızca aynı sorular ve aynı motorlarla yapılmışsa.
7. **Aksiyonlar ve sonraki ölçüm:** Ne yapılacak, hangi bulguya dayanıyor, ne zaman yeniden ölçülecek.

Bu sıranın bir mantığı var. Okuyucu bir sayıyı görmeden önce o sayının neyi kapsadığını görmeli; sonuçlardan hemen sonra da neyin ölçülemediğini okumalı. Ölçülemeyenler raporun sonuna itilirse, sonuçlar olduğundan daha eksiksiz görünür.

## 1. Kapsam: sorular, motorlar, tarihler

Kapsam bölümü raporun ilk ekranıdır. Burada üç şey yazılır: soru seti, motorlar ve ölçüm tarihleri. Soru setinin bir adı ya da sürüm numarası olmalı; bir sonraki ay aynı setin kullanıldığı buradan anlaşılır.

| Alan | Örnek değer |
|---|---|
| Dönem | 3 ile 7 Kasım (örnek) |
| Soru seti | Marka adı geçmeyen 40 soru, 3. sürüm (örnek) |
| Marka adı geçen sorular | 10 soru, ayrı gösterilir (örnek) |
| Motorlar | ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Bakışı (AI Overviews) |
| Planlanan yanıt | 40 soru × 5 motor = 200 (örnek) |

Google'ın iki yapay zekâ yüzeyi de ayrı düşünülmelidir. [Google Türkiye Blogu'na](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/) göre AI Modu ve AI Bakışı Türkiye'de 18 Şubat 2026'dan itibaren kademeli olarak kullanıma açıldı. [Google'ın belgesi](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features) de ikisinin farklı modeller ve teknikler kullanabileceğini, gösterdikleri cevapların ve bağlantıların farklı olacağını söylüyor. AI Modu'nu da ölçüyorsanız ayrı bir satırda yazın; ölçmüyorsanız kapsam tablosunda "ölçülmedi" diye belirtin. AI Bakışı ile birleştirmek ikisinin farkını gizler.

Marka adı geçen sorular ayrı tutulur. "X markası güvenilir mi?" sorusunda X'in adı zaten geçer; bu soru görünürlüğü değil, motorun marka hakkında ne bildiğini gösterir. İki tür soruyu tek bir oranda toplamak, oranı olduğundan yüksek gösterir.

## 2. Sonuçlar: her motor ayrı, sayı çiftiyle

Sonuçlar tek bir yüzde olarak değil, sayı çifti olarak yazılır: "38 yanıtın 9'u". Yüzde istenirse çiftin yanına eklenir, yerine geçmez. Tek başına "%0" bir bulgu olmayabilir; "116 yanıtın 0'ı" bir bulgudur. Kendi ürünümüzün 27 Ağustos 2026 ölçümünü [GEO nedir?](/tr/geo-nedir) sayfasında tam bu biçimde yayımladık: 26 soru, 5 motor, ölçülebilen 116 yanıtın hiçbirinde ürünümüz anılmadı.

Örnek tablo (sayılar gerçek bir ölçümden gelmiyor):

| Motor | Ölçülen yanıt | Marka anıldı | Ölçülemedi |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 38 | 38 yanıtın 9'u | 2 |
| Gemini | 40 | 40 yanıtın 6'sı | 0 |
| Perplexity | 39 | 39 yanıtın 11'i | 1 |
| Claude | 37 | 37 yanıtın 5'i | 3 |
| Google AI Bakışı | 40 | 22 aramada AI Bakışı çıktı; 22'nin 4'ünde anıldı | 0 |

Google AI Bakışı satırı ayrı bir ayrıntı ister. Google her aramada AI Bakışı göstermiyor. AI Bakışı çıkmayan bir arama "ölçüldü, yok" hâlidir ve gerçek bir bilgidir; arama sonucunu getiren servisin hata vermesi ise "ölçülemedi" hâlidir. İkisi aynı sıfıra yazılırsa, bir kesinti "Google sizi göstermiyor" bulgusuna dönüşür.

Bu bölüme bir de "nasıl anıldı" sütunu eklenebilir: öne çıkan seçenek olarak mı, alternatiflerden biri olarak mı, bir çekinceyle mi. Motorları tek bir bileşik puanda birleştirmeyin; neden birleştirilemeyeceklerini [aynı Türkçe soruya neden farklı markalar çıktığı](/tr/blog/ayni-turkce-soruya-farkli-markalar) yazısında anlattık.

## 3. Ölçülemeyenler ayrı yazılır

Bu bölüm, raporun dürüst olup olmadığını belirler. Bir motor zaman aşımına uğrayabilir, sağlayıcı hata verebilir, kaynak listesi alınamayabilir. Bu yanıtlar hakkında elinizde "anılmadı" diye bir bilgi yoktur; elinizde bilgi yoktur.

Bunun ne kadar sık olduğunu kendi ölçümümüzden biliyoruz. 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında üç kurumsal marka için yaptığımız ölçümde planlanan 1.835 yanıtın 189'u (%10,3) ölçülemedi: 166'sı hata verdi, 16'sında kaynak bilgisi alınamadı, 7'sinde okunacak bir AI Bakışı bloğu yoktu. Bu yanıtlar oranların dışında tutuldu. Bu ölçüm üç markayla sınırlı; oran başka bir müşteride farklı çıkabilir, ama sıfır olmayacağını varsaymak gerekir.

Örnek tablo (sayılar gerçek bir ölçümden gelmiyor):

| Neden | Yanıt | Ne yapıldı |
|---|---|---|
| Motor hata verdi | 4 | Yeniden denendi, 2'si ölçüldü |
| Kaynak listesi alınamadı | 2 | Anılma sayıldı, kaynak sayımına girmedi |
| Yanıt yarıda kesildi | 0 | |

Bu bölüm boş kalsa bile başlığıyla raporda durmalı: "Bu ay ölçülemeyen yanıt yok" yazmak, bölümü hiç koymamaktan farklıdır.

{{cta}}

## 4. Gösterilen kaynaklar

Bu bölüm, motorların cevabı kurarken hangi sitelere dayandığını gösterir. Sitelerin listesi alan adına göre toplanır ve her sitenin yanında onu hangi motorların gösterdiği yazar. Müşterinin kendi sitesi ayrı bir satırda durur.

Örnek tablo (sayılar gerçek bir ölçümden gelmiyor):

| Site türü | Kaynak gösterildiği yanıt | Gösteren motorlar |
|---|---|---|
| Müşterinin kendi sitesi | 61 yanıtın 14'ü | ChatGPT, Perplexity, Claude |
| Bir şikâyet sitesi | 61 yanıtın 9'u | Beş motor |
| Bir pazar yeri | 61 yanıtın 7'si | Perplexity, Claude |

Tabanı yazmayı unutmayın. Bu örnekte taban, en az bir kaynak gösteren 61 yanıttır. Bazı motorlar yanıtlarının önemli bir kısmında hiç kaynak göstermiyor; bütün yanıtları taban almak o motorları olduğundan farklı gösterir. Hangi tabanın kullanıldığı tablonun üstünde yazmalı.

Kaynak gösterilmek ile anılmak ayrı şeylerdir: motor müşterinin sitesini okuyup adını söylemeyebilir. Bu ayrımı [marka anılması ile kaynak gösterilmesi arasındaki fark](/tr/blog/marka-anilmasi-ve-kaynak-gosterilmesi-farki) yazısında kendi verimizle anlattık.

## 5. Doğruluk bulguları

Bu bölüm, motorların marka hakkında söylediği bilgilerin doğru olup olmadığını yazar: kuruluş yılı, adres, ürün yelpazesi, hizmet verilen şehirler gibi. Her bulgu, geldiği yanıtla, motorla ve tarihle birlikte verilir; müşteri cümleyi kendi gözüyle okuyabilmelidir.

Doğruluk bölümünde üç durum ayrı yazılır:

| Durum | Ne demek | Raporda nasıl yazılır |
|---|---|---|
| Kontrol edilemedi | Yanıt alınamadı ya da çağrı yarıda kaldı | "Kontrol edilemedi", yeniden denenecek |
| Karşılaştıracak bilgi yok | Yanıt geldi ama doğrulanacak bir gerçek yok | "Ölçülemez" |
| Kontrol edildi, yanlış yok | Yanıt okundu, bilinen gerçeklerle uyuştu | Bu gerçek bir iyi haberdir |

Bu ayrım küçük bir ayrıntı değil. Sitesi tarayıcılara kapalı olan bir müşteri için motorların söylediklerini karşılaştıracak bilgi çoğu zaman yoktur; bu müşteri, yanlış bilgi riski en yüksek olan müşteri de olabilir. "Yanlış bilgi bulunamadı" ile "kontrol edilemedi" aynı satıra yazılırsa, rapor en riskli müşteriye en rahatlatıcı cümleyi söyler. Yanlış bilginin nasıl bulunup düzeltileceği için [yapay zekâdaki yanlış bilgiyi tespit etme ve düzeltme](/tr/blog/yapay-zeka-yanlis-bilgi-tespit-ve-duzeltme) yazısına bakabilirsiniz.

## 6. Dönem karşılaştırması: aynı sorular şartı

İki ay ancak aynı soru seti ve aynı motorlarla ölçüldüyse karşılaştırılır. Soru seti değiştiyse aradaki fark, ajansın çalışmasından değil soruların değişmesinden gelebilir. Bu durumda rapor bir artış ya da düşüş yazmaz; "soru seti değiştiği için karşılaştırılamaz" yazar.

Aynı sorularla ölçülmüş iki ay bile küçük farklarda dikkat ister. Yapay zekâ cevapları aynı soruda değişebiliyor: SparkToro'nun Ocak 2026'da yayımladığı [araştırmada](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), 600 gönüllünün 12 soruyu toplam 2.961 kez sorduğu denemelerde, ChatGPT'de ve Google'ın yapay zekâsında aynı marka listesinin iki cevapta tekrar gelme ihtimali yüzde birin altında çıktı. Bu yüzden bir aydan ötekine "40 sorunun 9'u"ndan "40 sorunun 10'u"na geçiş, gerçek bir değişim olmayabilir.

Örnek tablo (sayılar gerçek bir ölçümden gelmiyor):

| Motor | Önceki ay | Bu ay | Okuma |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 38 yanıtın 9'u | 39 yanıtın 10'u | Değişim saptanamadı |
| Perplexity | 39 yanıtın 4'ü | 40 yanıtın 13'ü | Artış; aynı sorular, aynı motor |
| Claude | Ölçülmedi | 37 yanıtın 5'i | İlk ölçüm, karşılaştırma yok |

Sıralama yerine görünme sıklığını karşılaştırın. "ChatGPT'de üçüncülükten ikinciliğe çıktık" cümlesi bir sonraki cevapta geçersiz olabilir; aynı sorularda kaç yanıtta anıldığınız daha sağlam bir karşılaştırmadır.

## 7. Aksiyonlar ve sonraki ölçüm

Son bölüm, raporu bir iş listesine çevirir. Her aksiyonun yanında hangi bulguya dayandığı yazar: "Şu üç soruda motorlar bir şikâyet sitesini kaynak gösterdi ve markayı anmadı" gibi. Bulgusu olmayan bir aksiyon bu bölüme girmez.

Aksiyonlar bir sonuç vaadiyle yazılmaz. "Bunu yaparsanız şu kadar daha çok anılırsınız" diyen bir cümlenin arkasında ölçülmüş bir kanıt yoktur. Bunun yerine her aksiyonun bir sonraki ölçümde nasıl kontrol edileceği yazılır: hangi sorular, hangi motorlar.

Bölüm, bir sonraki ölçümün tarihi ve aynı soru setinin kullanılacağı notuyla kapanır. Böylece bir sonraki raporun dönem karşılaştırması baştan mümkün olur.

> [!IPUCU]
> Aksiyonları aciliyete göre gruplamak okumayı kolaylaştırır: şimdi yapılacaklar, sıradakiler, araştırılacaklar ve yalnızca izlenecekler.

## Bu şablon GeoMono'da nasıl karşılanıyor?

Şablonu herhangi bir araçla, hatta elle doldurabilirsiniz. GeoMono kullanan ajanslar için [Raporlar ve Ajans Paneli](/tr/urun/raporlar-ve-ajans-paneli) bugün şunları yapıyor: müşteri markaları tek hesaptan yönetiliyor ve her markanın kendi çalışma alanı, soru seti ve raporu var. Rapor, müşterinin oturum açmadan açabileceği bir bağlantıyla paylaşılıyor; bağlantıyı alan kişi raporu ve kanıt sayfalarını görüyor, çalışma alanına giremiyor.

Dönem raporu, iki ölçümü yalnızca aynı sorularla yapıldıysa karşılaştırıyor; fark gürültü düzeyindeyse "değişim saptanamadı" diyor. Adımlar şimdi, sırada, araştır ve izle bantlarına ayrılıyor. Dönem raporu ajansın adı ve logosuyla yayımlanıyor ve tarayıcıdan PDF olarak yazdırılıyor.

Henüz olmayanları da yazalım: ayrı bir PDF dışa aktarma ve herkese açık bir API yok. Ajansın adı ve logosu şu an dönem raporunda görünüyor; panelde ve diğer rapor sayfalarında GeoMono adı yer alıyor.

## Sık sorulan sorular

### Aylık GEO raporunda hangi bölümler olmalı?

Yedi bölüm yeterli: kapsam, motor motor sonuçlar, ölçülemeyenler, gösterilen kaynaklar, doğruluk bulguları, dönem karşılaştırması ve aksiyonlar. Kapsam ilk sırada durur, çünkü okuyucu bir sayıyı görmeden önce onun hangi sorular ve motorlarla ölçüldüğünü bilmelidir. Ölçülemeyenler de sonuçların hemen arkasında yer alır.

### Sonuçları neden yüzde yerine sayı çifti olarak yazmalıyız?

Bir yüzde, kaç yanıt üzerinden hesaplandığını gizler. "116 yanıtın 0'ı" ile tek başına "%0" aynı bilgiyi vermez: ilki ölçülmüş bir sonuçtur, ikincisi ölçülemeyen yanıtların sıfıra karıştığı bir sayı da olabilir. Yüzde istenirse sayı çiftinin yanına eklenir.

### Soru setini değiştirirsek önceki ayla karşılaştırabilir miyiz?

Karşılaştıramazsınız. Soru seti değiştiyse iki ay arasındaki fark, yapılan çalışmadan değil soruların değişmesinden gelebilir. Rapor bu durumda artış ya da düşüş yazmaz; yeni seti bir başlangıç çizgisi olarak kaydeder ve bir sonraki ay onunla karşılaştırır.

### Ölçülemeyen yanıtlar müşteriye gösterilmeli mi?

Gösterilmeli. Kendi ölçümümüzde, 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında planlanan 1.835 yanıtın 189'u (%10,3) ölçülemedi. Bu yanıtlar sıfır sayılsaydı müşteri, ölçülmemiş cevaplar için "anılmadınız" bilgisini okumuş olurdu.

## Kaynaklar

- [Türkiye'de AI Modu ve AI Bakışı Dönemi Başlıyor](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/), Google Türkiye Blogu, 18 Şubat 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, güncelleme 10 Aralık 2025
- [NEW Research: AIs are highly inconsistent when recommending brands or products](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 Ocak 2026
- Ölçülemeyen yanıtlar ve motorların kaynak gösterme sıklığı, 2026-08-25: 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında 6 ölçüm, 3 kurumsal marka, marka adı geçmeyen sorular, ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı; planlanan 1.835 yanıtın 1.646'sı ölçüldü, 189'u ölçülemedi
- GeoMono'nun kendi görünürlüğü: GEO kategorisindeki Türkçe sorular, 2026-08-27: 26 soru, 5 motor, 130 planlanan gözlem; ölçülebilen 116 yanıt, 9 gözlem ölçülemedi; tek ürün, tek kategori (https://geomono.com/tr/geo-nedir)

---

# ChatGPT markamı neden önermiyor? Ölçülebilir 7 neden

> ChatGPT'nin bir markayı anmamasının ölçülebilir yedi nedeni: soru seti, tarayıcı erişimi, JavaScript, site dışı kaynaklar, adaşlar ve okunup anılmamak.

Yayımlanma: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/chatgpt-markami-neden-onermiyor>

ChatGPT bir markayı önermiyorsa, nedeni çoğu zaman ölçülebilir: ya yanlış sorularla ölçüyorsunuzdur, ya ChatGPT sitenize erişemiyor ya da okuyamıyordur, ya da sizin hakkınızda okuduğu sayfalar başka sitelerde ve sizi öne çıkarmıyordur. Bu yazı, her biri bir kaynağa ya da tarihli bir ölçümümüze dayanan yedi nedeni ve her birinin nasıl kontrol edileceğini anlatıyor.

Sırayla gitmek önemli. İlk neden ölçümün kendisiyle ilgili; o düzeltilmeden diğerlerine bakmak, olmayan bir sorunu çözmeye çalışmak olabilir.

## ChatGPT bir markayı nasıl bulur?

ChatGPT her soruda web'e bakmıyor. OpenAI'nin [yardım sayfasına göre](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt) ChatGPT, sorunun güncel bilgiden fayda göreceğini düşündüğünde web'de otomatik olarak arama yapabiliyor; arama yaptığında da kullanıcının sorusunu genellikle bir ya da birkaç hedefli arama sorgusuna dönüştürüp arama ortaklarına gönderiyor.

Bu, bir cevabın iki farklı yoldan kurulabileceği anlamına geliyor: web'de bulunan kaynaklardan ya da modelin önceden öğrendiklerinden. Kendi ölçümümüzde bu fark açıkça görülüyor. 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında üç kurumsal markanın (bir ilaç şirketi, bir süt ürünleri markası, bir teknoloji grubu) marka adı geçmeyen sorularında, ChatGPT'nin ölçülen 362 yanıtının 180'i (%49,7) en az bir kaynak gösterdi. Aynı ölçümde bu oran Perplexity'de 339 yanıtın 339'uydu. Ölçülemeyen yanıtlar sayıma alınmadı; üç markalık bir ölçüm olduğu için oranı genel bir ChatGPT davranışı olarak okumamak gerekir.

Kaynak göstermeyen bir yanıtın neye dayandığını dışarıdan göremeyiz. Aşağıdaki nedenlerin bir kısmı (erişim, JavaScript) web'de arama yapılan yanıtları etkiler; bir kısmı (site dışı kaynaklar, adaşlar) iki yolu da.

## 1. Adınızı içeren sorularla ölçüyorsunuz

"X markası hakkında ne düşünüyorsun?" diye sorarsanız, cevapta X'in adı zaten geçer. Bu bir öneri değil, sorunun yankısıdır. ChatGPT'nin sizi önerip önermediğini, alıcının markanızı henüz bilmeden sorduğu sorular gösterir: "Ankara'da kurumsal ekipler için hangi bordro yazılımını önerirsin?" gibi.

Bu yüzden teşhisin ilk adımı, marka adınızı içermeyen Türkçe sorularla ölçmektir. Kendi ürünümüzü böyle ölçtük: 27 Ağustos 2026'da GEO kategorisindeki 26 Türkçe soruyu beş motora sorduk ve ölçülebilen 116 yanıtın hiçbirinde ürünümüz anılmadı. Adımızı içeren sorular ekleseydik bu sıfır, olmayan bir görünürlüğe dönüşürdü. Yöntemin tamamı [marka görünürlüğü nasıl ölçülür](/tr/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur) rehberimizde.

Tek bir soruyu bir kez sormak da yetmez. SparkToro'nun Ocak 2026'da yayımladığı [araştırmada](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), ChatGPT'ye aynı soru 100 kez sorulduğunda iki cevapta aynı marka listesinin gelme ihtimali yüzde birin altında çıktı. "Bir kez sordum, çıkmadım" bir teşhis değildir.

## 2. OAI-SearchBot sitenize erişemiyor

OpenAI'nin [tarayıcı belgesine göre](https://developers.openai.com/api/docs/bots) OAI-SearchBot, ChatGPT'nin arama özelliklerinde siteleri arama sonuçlarında göstermek için kullanılıyor. Aynı belge, bu tarayıcıyı engelleyen sitelerin ChatGPT'nin arama cevaplarında gösterilmeyeceğini, yalnızca gezinme bağlantısı olarak görünebileceğini söylüyor. OpenAI'nin yayıncılara yönelik [sık sorulan sorular sayfası](https://help.openai.com/en/articles/12627856-publishers-and-developers-faq) da içeriğin özetlerde yer alması için OAI-SearchBot'un engellenmemesi gerektiğini yazıyor.

Bu tarayıcı, eğitim için kullanılan GPTBot'tan ayrı. Sık yapılan hata, eğitimi engellemek isterken robots.txt dosyasında bütün OpenAI tarayıcılarını birlikte engellemektir. Hangi botun neyi yaptığını [robots.txt ve yapay zekâ botları rehberimizde](/tr/blog/robots-txt-yapay-zeka-botlari-rehberi) anlattık.

Engel yalnızca robots.txt'de olmayabilir; bir içerik dağıtım ağı ya da güvenlik duvarı ayarı da olabilir. Örneğin Cloudflare, 1 Temmuz 2026'da yapay zekâ tarayıcılarını arama, ajan ve eğitim olarak üç gruba [ayırdığını duyurdu](https://blog.cloudflare.com/content-independence-day-ai-options/). 15 Eylül 2026'dan itibaren Cloudflare'e yeni eklenen alan adlarında, reklam gösteren sayfalarda ajan ve eğitim tarayıcıları varsayılan olarak engelleniyor; arama grubu varsayılan olarak izinli kalıyor. Hangi tarayıcının hangi gruba girdiğini ve sitenizde neyin engellendiğini kendi ayarlarınızdan kontrol edin.

## 3. Önemli bilgi yalnızca JavaScript ile yükleniyor

Vercel'in 17 Aralık 2024'te kendi ağındaki trafiğe dayanarak yayımladığı [analize göre](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler), OpenAI'nin OAI-SearchBot, ChatGPT-User ve GPTBot tarayıcıları JavaScript çalıştırmıyordu. ChatGPT tarayıcıları JavaScript dosyalarını indiriyor ama çalıştırmıyordu.

Ürün listeniz, fiyatlarınız ya da hizmet açıklamalarınız sayfa açıldıktan sonra JavaScript ile yükleniyorsa, ChatGPT'nin tarayıcısı boş bir sayfa görebilir. Kontrolü basit: sayfanın kaynak HTML'ini açın ve önemli bilgilerin orada metin olarak durup durmadığına bakın. Analiz 2024 tarihli ve tarayıcıların davranışı değişebilir; ama önemli bilgiyi sunucuda üretilen HTML'de vermek her durumda güvenli tarafta kalmaktır.

{{cta}}

## 4. Sizin hakkınızda okunan sayfalar başka sitelerde

Motorlar bir marka hakkında konuşurken büyük ölçüde markanın kendi sitesi dışındaki sayfaları okuyor. Kendi ölçümümüzde, 3 Ağustos 2026'ya kadar yaptığımız 60 analizde motorların gösterdiği 75.914 kaynak bağlantısının %93,6'sı markanın kendi sitesi dışındaydı. Ölçüm ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı'nı (AI Overviews) kapsıyor ve 19 şirket kaydından oluşan kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımıza dayanıyor; pazarın bir örneklemi değil.

Aynı ölçümde, ChatGPT'nin de kaynak gösterdiği sitelerden en çok analizde görülenler şunlardı:

| Site | Kaynak gösterildiği analiz (60 analizden) | Motorlar |
|---|---|---|
| sikayetvar.com | 39 (%65) | Beş motorun hepsi |
| en.wikipedia.org | 27 (%45) | ChatGPT, Claude, Perplexity |
| trendyol.com | 17 (%28) | Beş motorun hepsi |
| hepsiburada.com | 17 (%28) | Beş motorun hepsi |
| akakce.com | 15 (%25) | Beş motorun hepsi |

Tabloya yalnızca ChatGPT'nin de kaynak gösterdiğini doğrulayabildiğimiz siteleri aldık; motor listesi analizler genelinde, ChatGPT'nin bu sitelerde ne sıklıkla kaynak gösterdiği ayrıca sayılmadı. Bu sitelerde markanız hakkında ne yazıldığı, ChatGPT'nin sizi nasıl anlattığını etkileyebilir: çözülmemiş şikâyetler, eksik bir Vikipedi maddesi, pazar yerinde eski bir ürün açıklaması.

Site dışı anılmaların önemine dair yayımlanmış bir veri de var, ama ChatGPT için değil. Ahrefs'in 75 bin marka üzerinde yaptığı [analizde](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/), Google AI Bakışı'nda anılmayla en güçlü ilişkiyi markanın adının web'de geçtiği sayfaların sayısı gösterdi (0,664); geri bağlantılarla ilişki çok daha zayıftı (0,218). Ahrefs bunun korelasyon olduğunu ve nedensellik kanıtlamadığını vurguluyor.

## 5. Adaş bir şirket anılmalarınızı topluyor

Aynı adı taşıyan başka bir şirket, ChatGPT'nin sizin adınızla ilgili bildiklerini paylaşıyor olabilir. Örneğin "GoPeople" adı hem bir İK ürününü hem de Avustralya'daki bir kurye şirketini gösterebiliyor. "GoPeople nedir?" sorusunun cevabı, hangisinin web'de daha çok yazıldığına göre şekillenebilir.

Adaş sorunu ölçümü de bozar: cevapta adınızın geçmesi, sizden söz edildiği anlamına gelmez. Bir anılmayı sayarken cevabın sizin sektörünüzü, ürününüzü ya da şehrinizi anlatıp anlatmadığını kontrol edin. Doğrulanamayan bir anılmayı lehinize saymayın. Sitenizde markanın tam adını, ne yaptığını ve nerede olduğunu açıkça yazmak, motorun sizi adaşınızdan ayırmasına yardım edebilir; ama bunun etkisini ancak ölçerek görürsünüz.

## 6. Okundunuz ama adınız söylenmedi

ChatGPT sitenizi okuyup bilgiyi aktarırken adınızı anmayabilir. Kendi ölçümümüzde, 3 Ağustos 2026'ya kadarki 60 analizde markanın kendi sitesini kaynak gösteren 2.748 yanıtın 341'inde (%12,4) marka adı cevabın metninde geçmiyordu. Adın geçip geçmediğini otomatik bir ad eşleşmesiyle belirledik; adaşlar ve yazım farkları sonucu etkileyebilir.

Bu oran motora göre çok değişiyordu ve ChatGPT'de en düşük gruptaydı:

| Motor | Markanın sitesini kaynak gösteren yanıt | Adın geçmediği | Oran |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 813 | 40 | %4,9 |
| Gemini | 525 | 20 | %3,8 |
| Google AI Bakışı | 102 | 8 | %7,8 |
| Perplexity | 793 | 155 | %19,5 |
| Claude | 515 | 118 | %22,9 |

Yani bu neden ChatGPT'de var ama diğer motorlara göre küçük. Sitenizin ChatGPT'de kaynak gösterildiği ama adınızın geçmediği yanıtlar görüyorsanız, sayfalarınızın bilgiyi "biz" diye mi yoksa markanın adıyla mı anlattığına bakın. Bilginin geçtiği paragrafta adın açıkça yazılması, bilginin sahibinin cevaba taşınmasını kolaylaştırabilir; bunun yazım kurallarını [alıntılanabilir içerik rehberimizde](/tr/blog/yapay-zekanin-alintiladigi-icerik-nasil-yazilir) anlattık.

## 7. Soru setiniz alıcının sorusunu yansıtmıyor

Ölçtüğünüz sorular, alıcınızın ChatGPT'ye sorduğu sorular değilse, sonuç da sizin pazarınızı anlatmaz. Kurumsal bir yazılım şirketi "en iyi yazılım hangisi?" diye ölçerse, alıcının asıl sorduğu "100 kişilik bir ekip için bordro ve izin takibini birlikte yapan yazılım" sorusundaki durumunu göremez.

Sorunun nasıl yazıldığı, ChatGPT'nin web'de neyi aradığını da değiştiriyor. OpenAI'nin yardım sayfası, ChatGPT'nin sorunuzu hedefli arama sorgularına dönüştürdüğünü yazıyor; farklı yazılmış bir soru, farklı sorgulara ve farklı kaynaklara gidebilir. Bu yüzden sorular alıcının diliyle, Türkçe ve satın alma kararına yakın yazılmalı; bir kez belirlendikten sonra da sabit tutulmalı ki bir sonraki ölçüm karşılaştırılabilsin.

## Hangi nedenden başlamalı?

Nedenlerin ikisi (2 ve 3) teknik ve birkaç dakikada kontrol edilebilir. [Ücretsiz taramamız](/tr/tarama), alan adınızı yazdığınızda yapay zekâ tarayıcılarının sitenize erişip erişemediğini ve sayfalarınızın okunup okunamadığını gösteriyor; üyelik gerektirmiyor. Taramanın söyleyemediği şey, ChatGPT'nin sizi gerçekten anıp anmadığıdır: bunun için gerçek soruların sorulması ve cevapların okunması gerekir.

Diğer beş neden ölçüm ister: adınızı içermeyen sorular, motor motor ayrı sonuçlar, adaşların ayıklanması ve aynı sorularla tekrar. Bir değişiklik yaptıktan sonra aynı sorularla yeniden ölçmeden "düzeldi" demek, ölçmeden "sorun var" demek kadar tahmindir.

## Sık sorulan sorular

### ChatGPT'de görünmek için OAI-SearchBot'a izin vermek yeterli mi?

Yeterli değil, ama gerekli. OpenAI'ye göre bu tarayıcıyı engelleyen siteler ChatGPT'nin arama cevaplarında gösterilmiyor. İzin verdikten sonra sayfaların okunabilir olması, site dışında sizin hakkınızda ne yazıldığı ve sorunun nasıl sorulduğu da sonucu belirliyor.

### GPTBot'u engellersem ChatGPT'de görünmez olur muyum?

OpenAI, GPTBot'u eğitim için içerik toplamakta, OAI-SearchBot'u ise ChatGPT aramasında siteleri göstermekte kullanılan ayrı tarayıcılar olarak tanımlıyor. Yalnızca GPTBot'u engellemek, OAI-SearchBot'un erişimini kapatmaz. Robots.txt dosyanızda ikisinin ayrı kurallarla yazıldığından emin olun.

### ChatGPT bir gün beni öneriyor, ertesi gün önermiyor; neden?

Aynı soruya verilen cevaplar değişebiliyor. SparkToro'nun Ocak 2026 araştırmasında ChatGPT'nin aynı soruya iki cevapta aynı marka listesini verme ihtimali yüzde birin altında çıktı. Bu yüzden tek bir cevaba değil, çok sayıda soruda ne sıklıkla anıldığınıza bakmak gerekir.

### ChatGPT'nin beni önermesini garanti eden bir yöntem var mı?

Hayır. Bu yazıdaki nedenleri düzeltmek, ChatGPT'nin sizi bulup okumasının önündeki engelleri kaldırır; bir öneri garantisi vermez. Etkisini görmenin tek yolu, değişiklikten önce ve sonra aynı sorularla ölçmektir.

## Kaynaklar

- [Overview of OpenAI Crawlers](https://developers.openai.com/api/docs/bots), OpenAI, erişim 7 Ekim 2026
- [Searching the web with ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt), OpenAI Yardım Merkezi, erişim 7 Ekim 2026 (23 Eylül 2026 arşiv kopyası)
- [Publishers and Developers - FAQ](https://help.openai.com/en/articles/12627856-publishers-and-developers-faq), OpenAI Yardım Merkezi, erişim 7 Ekim 2026 (4 Ekim 2026 arşiv kopyası)
- [The rise of the AI crawler](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler), Vercel, 17 Aralık 2024
- [Your site, your rules: new AI traffic options for all customers](https://blog.cloudflare.com/content-independence-day-ai-options/), Cloudflare Blog, 1 Temmuz 2026
- [An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors (75K Brands Studied)](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/), Ahrefs, 26 Mayıs 2025
- [AIs are highly inconsistent when recommending brands or products](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 Ocak 2026
- Motorların gösterdiği kaynaklar ve okunup anılmayan markalar, 2026-08-03: 3 Ağustos 2026'ya kadarki 60 analiz, 19 şirket kaydı, 10.474 yanıt, 75.914 kaynak bağlantısı (7 Ekim 2026'da yeniden sayıldı); ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Bakışı; kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız, pazar örneklemi değil; ad eşleşmesi otomatik
- Motorların kaynak gösterme sıklığı, 2026-08-25: 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında 6 ölçüm, 3 kurumsal marka, yalnızca marka adı geçmeyen sorular; 1.835 planlanan yanıtın 1.646'sı ölçüldü, 189'u ölçülemedi ve sayıma girmedi
- GeoMono'nun kendi görünürlüğü: GEO kategorisindeki Türkçe sorular, 2026-08-27: 26 soru, 5 motor, 130 planlanan gözlem; ölçülebilen 116 yanıt, 9 gözlem ölçülemedi (https://geomono.com/tr/geo-nedir)

---

# ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude: aynı Türkçe soruya neden farklı markalar çıkıyor?

> Aynı Türkçe soru ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google'da neden farklı markalar getirir? Motorların web'e bakışı, okudukları siteler ve tekrar ölçmek.

Yayımlanma: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/ayni-turkce-soruya-farkli-markalar>

Aynı Türkçe soru ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google'ın yapay zekâ cevaplarında farklı markalar getirir, çünkü bu motorlar web'e farklı yollardan bakar, farklı siteleri okur ve aynı soruya her seferinde aynı cevabı vermez. Bu fark bir hata değil, ölçümün baştan hesaba katması gereken bir özelliktir. Pratik sonucu basit: her motoru ayrı ölçmek, soruları tekrarlamak ve sırayı değil görünme sıklığını raporlamak.

## Motorlar web'e farklı yollardan bakıyor

Bir motorun bir markayı önermesi için önce o markayı anlatan bir sayfaya ulaşması ya da modelin o markayı eğitim verisinden bilmesi gerekir. Motorların web'e nasıl ulaştığı, kendi belgelerinde farklı anlatılıyor.

### ChatGPT

[OpenAI'nin yardım sayfasına](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt) göre ChatGPT, soru güncel bilgiden yararlanacaksa web'de otomatik olarak arama yapabiliyor. Arama ortaklarıyla çalıştığında kullanıcının sorusunu genellikle bir ya da birkaç hedefli arama sorgusuna dönüştürüp bu sağlayıcılara gönderiyor. IP adresinden çıkarılan genel konum bilgisini de sonuçları iyileştirmek için kullanabiliyor.

Bu, aynı sorunun her seferinde aynı arama sorgusuna dönüşmeyebileceği anlamına gelir. Ayrıca ChatGPT her soruda arama yapmıyor: arama yapılmayan bir cevapta markalar, modelin kendi bilgisinden gelir.

### Perplexity

[Perplexity'nin yardım sayfasına](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work) göre Perplexity, sorulan soruda interneti gerçek zamanlı olarak arıyor ve her cevap, özgün kaynaklara giden numaralı bağlantılar içeriyor. Aynı sayfa, Perplexity'nin cevabı kurarken farklı dil modelleri kullanabildiğini ve kullanıcının bazı aramalarda modeli seçebildiğini de yazıyor.

### Claude

Anthropic'in [web arama aracı belgesine](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/web-search-tool) göre Claude, aramanın gerekip gerekmediğine sorunun içeriğine bakarak karar veriyor. Güncel, değişen ya da belirli kuruluşlar ve ürünler hakkındaki sorularda arıyor; yerleşik bilgiye dayanan sorularda arama yapmadan cevaplıyor. Arama yapıldığında cevap, kaynaklara verilen atıflarla geliyor. Bu belge Claude'un geliştiricilere açık arayüzünü anlatıyor; uygulamadaki davranış ayrıntıda farklı olabilir.

### Google AI Bakışı ve AI Modu

Google'ın [AI özellikleri belgesine](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features) göre AI Bakışı ve AI Modu, cevabı kurarken alt konular ve veri kaynakları arasında birden çok ilgili arama yapabiliyor. Bir sayfanın destekleyici bağlantı olarak gösterilmesi için Google'da dizine eklenmiş ve arama sonucu önizlemesiyle gösterilmeye uygun olması yeterli; ek bir teknik koşul yok. Aynı belge, AI Modu ile AI Bakışı'nın farklı modeller ve teknikler kullanabileceğini, bu yüzden gösterdikleri cevapların ve bağlantıların farklı olacağını da söylüyor.

[Google Türkiye Blogu'nun duyurusuna](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/) göre AI Modu ve AI Bakışı, Türkiye'de 18 Şubat 2026'dan itibaren Google uygulamasında ve arama sonuçları sayfasında kademeli olarak kullanıma açıldı. Yani aynı Google içinde bile iki ayrı yapay zekâ cevabı, ayrı ölçülmesi gereken iki ayrı yüzey var.

## Kaynak gösterme alışkanlıkları motora göre değişiyor

Motorlar yalnızca farklı yollardan aramıyor, kaynak göstermeye de farklı sıklıkta yer veriyor. Kendi ölçümümüzde, 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında üç kurumsal marka (bir ilaç şirketi, bir süt ürünleri markası ve bir teknoloji grubu) için yalnızca marka adı geçmeyen sorular sorduk. Ölçülen 1.646 yanıtın en az bir kaynak gösterme oranı motora göre şöyleydi:

| Motor | Ölçülen yanıt | En az bir kaynak gösteren | Oran |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 362 | 180 | %49,7 |
| Gemini | 341 | 321 | %94,1 |
| Perplexity | 339 | 339 | %100 |
| Claude | 322 | 269 | %83,5 |
| Google AI Bakışı | 282 | 228 | %80,9 |

Bu tablo bir sıralama değil. Kaynak göstermek bir motoru "daha iyi" yapmaz; yalnızca cevabın neye dayandığını görmeyi kolaylaştırır. Tablonun söylediği şey şu: ChatGPT'de ölçülen yanıtların yaklaşık yarısında markalar, gösterilen bir kaynağa bağlanamıyor; Perplexity'de ise her yanıtın bir kaynak listesi var.

Bu ölçümün sınırları da yazılmalı. Planlanan 1.835 yanıtın 189'u (%10,3) ölçülemedi ve oranların dışında tutuldu: 166'sı hata verdi, 16'sında kaynak bilgisi alınamadı, 7'sinde okunacak bir AI Bakışı bloğu yoktu. Ölçülen markalar üç kurumsal marka; sonuç Türkiye'deki bütün markalar için genellenemez. Google AI Modu bu ölçümde yoktu.

## Motorlar farklı siteleri okuyor

Kaynak gösteren motorlar da aynı siteleri okumuyor. Kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız için 3 Ağustos 2026'ya kadar yaptığımız 60 analizde, bir sitenin en az bir kez kaynak gösterildiği analiz sayısını ve onu hangi motorların gösterdiğini saydık:

| Site | Kaynak gösterildiği analiz (60 analizde) | Gösteren motorlar |
|---|---|---|
| sikayetvar.com | 39 (%65) | Beş motorun hepsi |
| eksisozluk.com | 37 (%62) | AI Bakışı, Claude, Perplexity |
| en.wikipedia.org | 27 (%45) | ChatGPT, Claude, Perplexity |
| tr.wikipedia.org | 19 (%32) | AI Bakışı, Claude, Perplexity |
| trendyol.com | 17 (%28) | Beş motorun hepsi |
| hepsiburada.com | 17 (%28) | Beş motorun hepsi |
| akakce.com | 15 (%25) | Beş motorun hepsi |

Tablodaki örüntü dikkat çekici. Şikâyet sitesi ve büyük pazar yerleri beş motorun hepsinde göründü. Ekşi Sözlük ise yalnızca üç motorda kaynak olarak çıktı. İngilizce Wikipedia'yı ChatGPT gösterdi ama Türkçe Vikipedi'yi bu veride göstermedi; AI Bakışı ise tam tersine Türkçe Vikipedi'yi gösterdi, İngilizce Wikipedia'yı göstermedi. Gemini ve AI Bakışı bu veride İngilizce Wikipedia'yı hiç kaynak göstermedi.

Ayrı ölçümde de benzer bir dağılım çıktı. 16 ile 25 Ağustos 2026 arasındaki ölçümde Türkçe Vikipedi 72 yanıtta kaynak gösterildi: 34'ünde Claude, 34'ünde Perplexity, 4'ünde AI Bakışı. İngilizce Wikipedia'nın 26 yanıtının 23'ü Claude'dan, 3'ü ChatGPT'den geldi. Bu ölçümde Gemini'nin kaynakları Google yönlendirme bağlantıları olarak geldi ve sitelere çözümlenmedi; bu yüzden bu site sayımı beş değil dört motoru kapsıyor.

Bu tablolar okunurken üç sınır akılda tutulmalı. Birincisi, ölçülen markalar kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız; teknoloji ve tüketici markaları ağırlıklı, pazarı temsil eden bir örneklem değil. İkincisi, bir motorun bir siteyi bu veride göstermemesi, o siteyi hiç okumadığını kanıtlamaz; yalnızca bu sorularda ve bu dönemde gözlenmediğini söyler. Üçüncüsü, iki ölçüm farklı markalar, sorular ve yöntemle yapıldığı için yüzdeleri birbiriyle karşılaştırılmamalı; yalnızca hangi sitenin görünüp görünmediği yan yana okunabilir.

Yine de pratik anlamı açık: bir markayı anlatan sayfalar bir motorun okuduğu sitelerde varsa, ötekinin okuduğu sitelerde olmayabilir. Aynı soruya farklı markaların çıkmasının bir nedeni budur.

{{cta}}

## Aynı motor da her seferinde aynı cevabı vermiyor

Motorlar arasındaki fark tek değişken değil. Aynı motor, aynı soruya farklı zamanlarda farklı markalar sayabiliyor. SparkToro'nun 28 Ocak 2026'da yayımladığı [araştırmada](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), 600 gönüllü 12 farklı soruyu ChatGPT, Claude ve Google'ın yapay zekâsına (AI Bakışı, çıkmadığında AI Modu) toplam 2.961 kez sordu.

Araştırmanın bulgusuna göre ChatGPT'ye ya da Google'ın yapay zekâsına aynı soru 100 kez sorulduğunda, herhangi iki cevapta aynı marka listesinin gelme ihtimali yüzde birin altında. Claude biraz daha tutarlı çıksa da yine çok değişken. Aynı sıralamanın tekrar gelmesi ise çok daha nadir.

Araştırmacılar bundan, "yapay zekâdaki sıralama" gibi bir göstergenin anlamlı olmadığı, ama çok sayıda sorunun birden çok kez sorulmasıyla hesaplanan görünme yüzdesinin makul bir gösterge olduğu sonucunu çıkarıyor. Kendi çalışmalarının sınırlarını da yazıyorlar: profesyonel araştırmacı olmadıklarını ve çok daha büyük örneklemlerle tekrar edilmesi gerektiğini belirtiyorlar. Araştırma İngilizce sorularla yapıldı; Türkçe sorularda aynı oranların çıkacağını gösteren bir veri bilmiyoruz.

## Motorları neden tek sayıda birleştirmiyoruz

Beş motoru tek bir "yapay zekâ görünürlük" sayısında toplamak çekici ama yukarıdaki farkları siliyor. Bir motorda yanıtların yarısı kaynak gösterirken ötekinde hepsi gösteriyorsa, iki oranın ortalaması iki motordan hiçbirini anlatmaz.

Birleştirmek için motorlara ağırlık vermek de gerekir. Türkiye'de hangi motorun hangi soruda ne kadar kullanıldığını gösteren güvenilir bir veri bilmiyoruz; olmayan bir ağırlıkla hesaplanan bir sayı, ölçüm gibi görünen bir tahmin olur. Bu yüzden raporlarımızda her motor ayrı yazılıyor ve sonuçlar "40 sorunun 12'si" gibi sayı çiftleriyle veriliyor. Tek bir bileşik skor üretmiyoruz.

Ölçülemeyen yanıtlar da birleştirmeyi zorlaştırır. Bir motorun hata verdiği yanıtlar "markanız anılmadı" sayılırsa, o motor yalnızca kesinti yaşadığı için düşük görünür. Ölçülemeyen her yanıt kendi satırında kalmalı.

## Pratik sonuç: ayrı ölçün, tekrarlayın, sıklık raporlayın

Bu farklardan çıkan ölçüm kuralları şunlar:

1. **Her motoru ayrı ölçün.** ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Bakışı ve AI Modu ayrı yüzeylerdir; sonuçları ayrı satırlarda durmalı.
2. **Aynı soruları tekrarlayın.** Tek bir cevap, o motorun o sorudaki davranışını değil, o anki cevabını gösterir. Aynı soru seti farklı günlerde yeniden sorulduğunda hangi markaların düzenli çıktığı görünür.
3. **Sırayı değil sıklığı raporlayın.** "ChatGPT'de üçüncüyüz" bir sonraki cevapta geçersiz olabilir; "marka adı geçmeden sorulan 40 sorunun 12'sinde anıldık" daha sağlam bir cümledir (örnek sayılar).
4. **Kaynakları motor motor okuyun.** Bir motorun okuduğu sitelerde yoksanız, o motor için yapılacak iş ötekinden farklı olabilir.
5. **Ölçülemeyeni ayrı yazın.** Hata veren ya da kaynak listesi alınamayan yanıt, "yok" ile aynı satıra girmez.

Ölçümün adımlarını, soruların nasıl yazılacağını ve ölçülemeyen yanıtların nasıl ayrılacağını [yapay zekâda marka görünürlüğü nasıl ölçülür](/tr/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur) rehberinde anlattık. Tekrarlı ölçümün neden ve nasıl yapılacağı için de [yapay zekâ görünürlüğünü her gün takip etmek](/tr/blog/yapay-zeka-gorunurlugunu-her-gun-takip-etmek) yazısına bakabilirsiniz. Ağırlıkların ve eşiklerin tamamı [yöntem sayfamızda](/tr/yontem) yayımlı.

> [!IPUCU]
> Bir rakibin "ChatGPT'de bir numarayız" dediğini duyarsanız, kaç soru üzerinden, kaç kez sorularak ve hangi tarihte ölçüldüğünü sorun. Tek bir ekran görüntüsü, bir sonraki soruda tekrar etmeyebilir.

## Sık sorulan sorular

### Aynı soruyu iki kez sorduğumda neden farklı markalar çıkıyor?

Yapay zekâ cevapları aynı soruda bile değişiyor. SparkToro'nun Ocak 2026 araştırmasında, 600 gönüllünün 12 soruyu toplam 2.961 kez sorduğu denemelerde ChatGPT'de ve Google'ın yapay zekâsında aynı marka listesinin iki cevapta tekrar gelme ihtimali yüzde birin altında çıktı. Bu yüzden tek bir cevap, bir markanın görünürlüğü hakkında güvenilir bir sonuç vermez.

### Hangi motor Türk markalarını daha iyi tanıyor?

Bu soruya bir sıralamayla cevap vermiyoruz. Motorlar web'e farklı yollardan bakıyor, farklı siteleri okuyor ve farklı sıklıkta kaynak gösteriyor; tek bir ölçüt üzerinden sıralamak bu farkları gizler. Bir markanın hangi motorda nasıl göründüğü, her motor ayrı ölçülerek bulunur.

### Google AI Bakışı ile AI Modu aynı sonucu mu verir?

Vermeyebilir. Google'ın kendi belgesine göre AI Modu ve AI Bakışı farklı modeller ve teknikler kullanabiliyor ve gösterdikleri cevaplar ile bağlantılar farklı oluyor. Bu yüzden ikisi ayrı ölçülmeli ve ayrı raporlanmalı.

### Bir motorda görünüp ötekinde görünmüyorsam ne yapmalıyım?

Önce o motorun hangi siteleri kaynak gösterdiğine bakın. Kendi ölçümümüzde Ekşi Sözlük yalnızca üç motorda, Türkçe Vikipedi ise bu veride ChatGPT'de hiç kaynak olarak görünmedi; yani her motor için anlatımınızın bulunması gereken yerler farklı olabilir. Ardından aynı soruları tekrar sorarak farkın kalıcı olup olmadığını kontrol edin.

## Kaynaklar

- [Searching the web with ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt), OpenAI Yardım Merkezi, erişim 7 Ekim 2026
- [How does Perplexity work?](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work), Perplexity Yardım Merkezi, güncelleme 3 Eylül 2026
- [Web search tool](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/web-search-tool), Claude Platform Belgeleri (Anthropic), erişim 7 Ekim 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, güncelleme 10 Aralık 2025
- [Türkiye'de AI Modu ve AI Bakışı Dönemi Başlıyor](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/), Google Türkiye Blogu, 18 Şubat 2026
- [NEW Research: AIs are highly inconsistent when recommending brands or products](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 Ocak 2026
- Motorların kaynak gösterme sıklığı, marka adı geçmeyen sorular, 2026-08-25: 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında 6 ölçüm, 3 kurumsal marka, ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı; planlanan 1.835 yanıtın 1.646'sı ölçüldü, 189'u (%10,3) ölçülemedi ve oranların dışında tutuldu; site listesi Gemini'yi kapsamıyor
- Hangi motor hangi siteyi kaynak gösterdi, 2026-08-03: 3 Ağustos 2026'ya kadarki 60 analiz, 19 şirket kaydı (kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız, pazar örneklemi değil), 10.474 başarılı yanıt, 75.914 kaynak bağlantısı, beş motor; 7 Ekim 2026'da yeniden sayıldı

---

# llms.txt işe yarıyor mu? Kanıtlar ne söylüyor

> llms.txt nedir, Google ne diyor, yapay zekâ botları dosyayı gerçekten okuyor mu? Yayımlanmış belge ve kayıt verileriyle, kendi ölçümümüz olmadan bir özet.

Yayımlanma: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/llms-txt-ise-yariyor-mu>

llms.txt, sitenin kök dizininde duran ve dil modellerine sitenin en önemli sayfalarını sade bir listeyle sunmayı amaçlayan bir metin dosyasıdır; 2024'te önerildi ve bir standart değil, bir öneridir. Bugünkü kanıtlara göre yapay zekâ cevaplarında görünürlüğü artıran bir araç değil: Google, Arama'nın bu dosyaları kullanmadığını yazıyor, yayımlanmış en geniş kayıt çalışması da dosyaların büyük çoğunluğunun hiç istenmediğini gösteriyor. Yayımlamak zararsızdır, ama zamanınızı daha çok başka işlere ayırmanız gerekir.

Bu yazı bir ölçüm raporu değil. llms.txt'nin etkisini kendimiz ölçmedik; aşağıdaki her bilgi yayımlanmış bir kaynağa dayanıyor ve kaynaklar 7 Ekim 2026'da yeniden okundu. Kaynağın söylemediği bir şeyi söylememeye, söylediğini de sınırıyla birlikte aktarmaya çalıştık.

## llms.txt nedir?

llms.txt, Jeremy Howard'ın [llmstxt.org](https://llmstxt.org/) sitesinde 3 Eylül 2024'te yayımladığı bir öneridir. Amaç, bir yapay zekâ ajanının menüler, reklamlar ve betiklerle dolu HTML sayfaları ayrıştırmak yerine sitenin özlü ve uzman düzeyindeki bilgisine tek bir yerden ulaşmasıdır.

Önerinin biçimi basittir. Dosya sitenin kökünde (`/llms.txt`) ya da bir alt yolda (`/docs/llms.txt` gibi) durur ve insanların da okuyabildiği hafif bir işaretleme biçimiyle (`Markdown`) yazılır: bir başlık, isteğe bağlı kısa bir özet, ardından bölümler hâlinde açıklamalı bağlantı listeleri.

Kurgusal bir bisiklet mağazası için bir llms.txt şöyle görünebilir:

```text
# Örnek Bisiklet

> İzmir'de şehir ve dağ bisikleti satan, servis ve yedek parça hizmeti veren bir mağaza. Bu dosya sitedeki en önemli sayfaları listeler.

## Ürünler

- [Şehir bisikletleri](https://www.ornek.com.tr/sehir-bisikletleri): modeller, kadro ölçüleri, fiyat listesi
- [Dağ bisikletleri](https://www.ornek.com.tr/dag-bisikletleri): modeller ve teknik özellikler

## Hizmetler

- [Servis ve bakım](https://www.ornek.com.tr/servis): bakım paketleri, randevu
- [İade ve garanti](https://www.ornek.com.tr/iade-garanti): koşullar ve süreler

## Kurumsal

- [Hakkımızda](https://www.ornek.com.tr/hakkimizda): kuruluş yılı, adres, iletişim
```

robots.txt ile karıştırılmamalı. robots.txt botlara neyi taramamalarını istediğinizi söyler ve uyulup uyulmayacağını şirketler kendi belgelerinde açıklar; ayrıntılar [robots.txt rehberimizde](/tr/blog/robots-txt-yapay-zeka-botlari-rehberi). llms.txt ise neyi okumalarını önerdiğinizi söyler ve onu okumayı taahhüt eden bir yapay zekâ arama botu belgelenmiş değildir.

> [!NOT]
> llmstxt.org, OpenAI, Anthropic ve Google'ın kendi geliştirici belgeleri için llms.txt yayımladığını yazıyor. Bir şirketin kendi sitesinde dosya yayımlaması, o şirketin botlarının başka sitelerin llms.txt dosyasını okuduğu anlamına gelmez. 7 Ekim 2026'da okuduğumuz OpenAI, Anthropic ve Perplexity tarayıcı belgelerinde arama ya da eğitim botlarının sitelerin llms.txt dosyasını okuduğuna dair bir ifade yok.

## Google ne diyor?

Google bu konuda yazılı ve açık bir tutum aldı. [Optimizing your website for generative AI features on Google Search](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide) rehberine göre Google Arama'da, yapay zekâ özellikleri dahil, görünmek için yeni makine okunur dosyalar, yapay zekâ metin dosyaları ya da özel işaretleme oluşturmanız gerekmez, çünkü Google Arama bunları kullanmaz.

Aynı rehber bir adım daha atıyor: llms.txt dosyasını bu dosyaları kullanan başka hizmetler için yayımlamanın tamamen sorun olmadığını, ama bunun Google Arama'daki görünürlüğe ya da sıralamaya ne zarar ne katkı sağlayacağını, çünkü Google Arama'nın bu dosyaları yok saydığını yazıyor. Google'ın belge güncellemeleri sayfasına göre bu not [15 Haziran 2026'da](https://developers.google.com/search/updates) eklendi. Rehber ayrıca llms.txt oluşturmayı, Google Arama için görmezden gelebileceğiniz "AEO/GEO hileleri" arasında sayıyor.

Daha eski [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features) belgesi de aynı yönde: AI Bakışı'nda (AI Overviews) ya da AI Modu'nda görünmek için ek bir gereklilik ya da özel bir optimizasyon olmadığını, yeni makine okunur dosyalar ya da yapay zekâ metin dosyaları oluşturmanız gerekmediğini söylüyor.

Resmî belgelerden önce de Google'dan aynı yönde bir ifade gelmişti. Search Engine Roundtable'ın [18 Haziran 2025'te aktardığına](https://www.seroundtable.com/google-ai-llms-txt-39607.html) göre Google'dan John Mueller, Bluesky'da şu an hiçbir yapay zekâ sisteminin llms.txt kullanmadığını yazdı ve sunucu kayıtlarına bakıldığında botların bu dosyayı istemediğinin görülebileceğini ekledi. Bu, bir kişinin o tarihteki gözlemidir; Google'ın bugünkü tutumu için yukarıdaki rehber esas alınmalı.

Bir sınırı da not edelim: Google'ın beyanı yalnızca Google Arama ve onun yapay zekâ özellikleri için geçerli. ChatGPT, Claude ya da Perplexity adına konuşmuyor. Bu motorlar için elimizdeki en iyi bilgi, aşağıdaki kayıt verisidir.

## Botlar dosyayı gerçekten istiyor mu?

Bir dosyanın işe yarayıp yaramadığını anlamanın ilk adımı, birinin onu isteyip istemediğine bakmaktır. Bu konuda yöntemini açıklayan en geniş çalışma, Ahrefs'in [15 Haziran 2026'da yayımladığı](https://ahrefs.com/blog/llmstxt-study/) analiz.

| Çalışmanın satırı | Değer |
|---|---|
| İncelenen alan adı | 137.210 (Mayıs 2026'da trafik alan, Ahrefs Web Analytics kullanan siteler) |
| llms.txt yayımlayan | %28, yaklaşık 38.000 alan adı |
| Mayıs 2026 boyunca dosyası hiç istenmeyen | %97 |
| Yöntem | Kökte 200 koduyla dönen llms.txt aranmış; `/llms.txt` yoluna gelen her istek kullanıcı ajanına göre sınıflandırılmış |

Ahrefs'e göre OpenAI, Perplexity ve Claude'un arama botları bu dosyalara toplamda yalnızca birkaç yüz istek gönderdi. Çalışmanın vardığı sonuç, ChatGPT, Perplexity ya da AI Bakışı'nda görünmek hedefse llms.txt'nin büyük ölçüde bir süs olduğu yönünde.

Çalışmanın sınırları da yazıda belirtiliyor. Ahrefs Web Analytics müşterileri ortalama web sitesinden daha teknik ve SEO'ya daha yatkın; bu yüzden %28'lik yayımlama oranı bir üst sınır olarak okunmalı. Ölçüm tek bir aya dayanıyor ve istekleri sayıyor, yapay zekâ cevaplarındaki alıntıları değil.

> [!UYARI]
> Dolaşımda llms.txt isteklerine dair başka çarpıcı rakamlar da var; bunlardan bazılarının dönemi, veri kaynağı ve sayım yöntemi yayımlanmamış. Bu yazıda yalnızca yöntemini açıklayan çalışmayı kullandık. Bir rakamın yanında nasıl sayıldığı yazmıyorsa onu bir ölçüm olarak değil, bir iddia olarak okuyun.

{{cta}}

## Kanıt neyi göstermiyor?

Yukarıdaki kanıtın gücü ile sınırını ayırmak gerekiyor, çünkü "kanıt yok" ile "işe yaramadığı kanıtlandı" aynı şey değil.

- **Gösterdiği:** Google Arama dosyayı kullanmıyor; bunu Google kendisi yazıyor. Yayımlanmış en geniş kayıt çalışmasında dosyaların büyük çoğunluğu bir ay boyunca hiç istenmemiş, yapay zekâ arama botlarının istekleri de çok az.
- **Göstermediği:** Dosyanın hiçbir zaman, hiçbir sistem tarafından okunmayacağını. Kod yazan yapay zekâ ajanları ya da kendi araçlarını kuran ekipler bir dokümantasyon dizinini yararlı bulabilir; önerinin amacı da zaten yapay zekâ ajanlarına sitenin özünü tek yerden sunmaktı.
- **Bilmediğimiz:** llms.txt'nin ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ya da AI Bakışı cevaplarında bir markanın anılma ya da kaynak gösterilme sıklığını değiştirip değiştirmediği. Bunu ölçen ve yöntemini yayımlayan bir çalışma bulamadık. Biz de ölçmedik.

Bu yüzden bu yazının vardığı sonuç bir yargı değil, bugünkü kanıtın okunuşudur. Bir motor llms.txt okuduğunu belgelerse ya da yöntemi açık bir ölçüm etkisini gösterirse, bu yazıyı güncelleriz.

## Ne yapmalısınız?

llms.txt yayımlamak zararsızdır; Google bile bunun Arama'ya zarar vermeyeceğini yazıyor. Yayımlayacaksanız iki şeye dikkat edin: dosya gerçekten düz metin olmalı ve içindeki bilgiler sitenizdeki sayfalarla çelişmemeli.

İlk nokta sanıldığından sık karşımıza çıkıyor. Tek sayfalık uygulamalarla kurulmuş sitelerde, olmayan her adres sitenin ana sayfasını 200 koduyla döndürebilir. Bu durumda `/llms.txt` adresi "var" görünür ama içinde bir HTML sayfası vardır. Tarayıcınızda adresi açın: sitenizin tasarımını görüyorsanız dosya yok demektir.

Mevcut kanıtlara göre yapay zekâ görünürlüğünü belirleyen işler başka yerde:

1. **Bot erişimi.** Arama botları sayfanıza ulaşamıyorsa başka hiçbir şeyin önemi kalmaz. robots.txt kuralları ve CDN ayarları ilk kontrol edilecek yerdir.
2. **Sunucuda üretilen içerik.** Vercel'in [Aralık 2024'te yayımladığı](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler) ağ verisine göre OpenAI, Anthropic ve Perplexity'nin incelenen botları JavaScript çalıştırmıyordu; Gemini ise Googlebot altyapısıyla JavaScript işleyebiliyordu. İçeriği yalnızca tarayıcıda JavaScript ile oluşan bir sayfa, bu botlara boş görünebilir.
3. **Alıntılanabilir sayfalar.** Sorulan soruya açık, kısa ve kaynaklı cevap veren, ürün bilgisi, fiyat, iletişim gibi temel bilgileri metin olarak taşıyan sayfalar. Ne kontrol edeceğinizi [kontrol listemizde](/tr/kontrol-listesi) madde madde bulabilirsiniz.

[Kayıt gerektirmeyen taramamız](/tr/tarama) bu üç alanı kontrol eder ve llms.txt'yi de okur, ama isteğe bağlı bir madde olarak: dosyanın yokluğu puanı düşürmez. Taramanın llms.txt için gösterdiği asıl bulgu, o adreste dosya yerine bir HTML sayfası sunulduğu durumdur. Dosyayı okuyamadığımız bir durumda ise "dosya yok" demeyiz; maddeyi ölçülemedi olarak işaretleriz.

## Sık sorulan sorular

### llms.txt yayımlamak ChatGPT'de ya da AI Bakışı'nda görünmemi sağlar mı?

Bugünkü kanıtlara göre hayır. Google, Arama'nın ve yapay zekâ özelliklerinin llms.txt kullanmadığını yazıyor. ChatGPT ve diğer motorlar için ise dosyanın cevaplardaki görünürlüğü değiştirdiğini gösteren, yöntemi açık bir çalışma bulamadık.

### llms.txt yayımlamak siteme zarar verir mi?

Google'ın rehberine göre hayır: dosya Google Arama'daki görünürlüğe ya da sıralamaya ne zarar ne katkı sağlar. Dikkat edilmesi gereken tek risk, dosyadaki bilgilerin sitenizdeki sayfalarla çelişmesi ya da adreste dosya yerine bir HTML sayfası sunulmasıdır.

### llms.txt ile robots.txt arasındaki fark nedir?

robots.txt, botlardan neyi taramamalarını istediğinizi söyler; OpenAI, Anthropic, Perplexity ve Google arama ve eğitim botlarını bu dosyayla yönetmenizi kendi belgelerinde öneriyor. llms.txt ise neyi okumalarını önerdiğinizi söyleyen bir listedir ve okunacağına dair belgelenmiş bir taahhüt yoktur. Görünürlük için robots.txt'nin doğru yazılması çok daha önemlidir.

### Bu konuda kendi ölçümünüz var mı?

Hayır. llms.txt'nin yapay zekâ cevaplarına etkisini ölçmedik; bu yazı yayımlanmış belgeleri ve kayıt verilerini bir araya getiriyor. Ölçtüğümüz şey, sitenizde dosyanın gerçekten düz metin olarak sunulup sunulmadığıdır.

## Kaynaklar

- [The /llms.txt file](https://llmstxt.org/), llmstxt.org (Jeremy Howard), 3 Eylül 2024
- [Optimizing your website for generative AI features on Google Search](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide), Google Search Central, güncelleme 10 Temmuz 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, güncelleme 10 Aralık 2025
- [Latest Google Search Documentation Updates](https://developers.google.com/search/updates), Google Search Central, 15 Haziran 2026 kaydı
- [Google: No AI System Currently Uses LLMs.txt](https://www.seroundtable.com/google-ai-llms-txt-39607.html), Search Engine Roundtable, 18 Haziran 2025
- [We Analyzed 137K Sites: 97% of llms.txt Files Never Get Read](https://ahrefs.com/blog/llmstxt-study/), Ahrefs, 15 Haziran 2026
- [The rise of the AI crawler](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler), Vercel, 17 Aralık 2024

---

# Marka anılması ile kaynak gösterilmesi arasındaki fark: hangisi daha değerli?

> Adınızın yapay zekâ cevabında geçmesi ile sitenizin kaynak gösterilmesi ayrı olaylardır. Farkları, motora göre değişimi ve raporda nasıl okunacakları.

Yayımlanma: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/marka-anilmasi-ve-kaynak-gosterilmesi-farki>

Marka anılması, bir yapay zekâ cevabının metninde markanızın adının geçmesidir. Kaynak gösterilmesi ise motorun cevabı kurarken sitenizi, cevabın dayandığı bağlantılar arasında listelemesidir. İkisi aynı yanıtta birlikte olabilir, biri öteki olmadan da olabilir; hangisinin daha değerli olduğunu ölçen bir veri ise bilmiyoruz. Bu yazı ikisinin neden ayrı ölçülmesi gerektiğini ve her birinin ne işe yaradığını anlatıyor.

## İki ayrı olay: anılma ve kaynak gösterilme

Anılma, okuyucunun gördüğü metinle ilgilidir. "İstanbul'da kurumsal müşterilere hizmet veren bir bordro yazılımı önerir misin?" sorusuna gelen cevapta adınız bir seçenek olarak geçiyorsa, cevabı okuyan kişi sizi duymuş olur. Hiçbir bağlantıya tıklamasa bile adınız aklında kalabilir.

Kaynak gösterilme, motorun neye dayandığıyla ilgilidir. Motor web'de arama yapar, bazı sayfaları okur ve bunları cevabın yanında ya da altında bağlantı olarak gösterir. Bu bağlantılar sizin sitenize, bir pazar yerine, bir şikâyet sitesine ya da bir habere gidebilir.

Motorlar kaynakları da aynı biçimde göstermiyor. [Perplexity'nin yardım sayfasına](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work) göre her cevap, özgün kaynaklara giden numaralı bağlantılar içeriyor. [OpenAI'nin yardım sayfası](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt) ise web aramasını kullanan ChatGPT cevaplarının kaynak bağlantısı içerebileceğini yazıyor; yani her cevapta değil. Google'ın AI Bakışı (AI Overviews) ve AI Modu cevabın yanında destekleyici bağlantılar gösteriyor ve [Google'ın belgesine](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features) göre bir sayfanın bu bağlantılardan biri olabilmesi için dizine eklenmiş ve arama sonucu önizlemesiyle gösterilmeye uygun olması gerekiyor.

İki olay birleşince dört durum çıkar:

| Durum | Cevap metninde adınız | Siteniz kaynak olarak | Ne anlama gelir |
|---|---|---|---|
| Anıldı ve kaynak gösterildi | Var | Var | Motor sitenizi okudu ve okuyucuya adınızı söyledi |
| Anıldı, kaynak gösterilmedi | Var | Yok | Adınız başka sayfalardan ya da modelin kendi bilgisinden geldi |
| Kaynak gösterildi, anılmadı | Yok | Var | Motor sitenizi okudu ama okuyucuya adınızı söylemedi |
| İkisi de yok | Yok | Yok | Bu soruda görünmediniz |

Dördüncü satır yalnızca yanıt gerçekten ölçüldüyse geçerlidir. Motor hata verdiyse ya da kaynak listesi alınamadıysa o yanıt bu tabloya hiç girmez. "Ölçülemedi" bir durumdur, "yok" başka bir durumdur ve ikisi aynı sıfır olarak yazılmamalıdır.

## Okundunuz ama adınız geçmedi: kendi ölçümümüz

Üçüncü satır, sanıldığından sık görülüyor. Kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız için 3 Ağustos 2026'ya kadar yaptığımız 60 analizde, markanın kendi sitesini kaynak gösteren 2.748 yanıt saydık. Bunların 341'inde (%12,4) marka adı cevabın metninde hiç geçmiyordu.

Bu sayıları 7 Ekim 2026'da aynı kayıtlardan yeniden saydık. İlk sayımda 2.733 yanıt ve %12,8 bulmuştuk; saklanan veride sonradan yapılan düzeltmeler sayıyı biraz değiştirdi. Yeniden sayım bulgunun yönünü değiştirmedi: yaklaşık her sekiz yanıttan birinde site okunmuş, ad söylenmemişti.

Bu ölçümün sınırlarını bilmek gerekiyor:

- **Kimin ölçüldüğü:** 19 şirket kaydı, yani kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız. Teknoloji ve tüketici markaları ağırlıklı; Türkiye pazarını temsil eden bir örneklem değil.
- **Hangi sorular:** Hem marka adını içeren hem içermeyen sorular; çoğu ürün ve kategori soruları.
- **Hangi motorlar:** ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı. Google AI Modu bu ölçümde yoktu.
- **"Ad geçmedi" nasıl bulundu:** Cevap metninde otomatik ad eşleştirmesiyle. Adaşlar ve farklı yazımlar sonucu etkileyebilir.

Aynı ölçümde kaynak bağlantılarının büyük kısmı zaten markanın kendi sitesinin dışına gidiyordu. Yakalanan 75.914 kaynak bağlantısının 4.887'si markanın kendi sitesine, 71.027'si başka sitelere gidiyordu (%93,6). 60 analizin 6'sında markanın kendi sitesi hiç kaynak gösterilmedi. Bu yüzden "sitemiz kaynak gösteriliyor mu?" sorusu tek başına yetmez; sizi anlatan başka sayfaları da görmek gerekir.

## Motora göre fark

"Kaynak gösterildi ama anılmadı" oranı motordan motora çok değişiyor. Aynı ölçümde, markanın kendi sitesini kaynak gösteren yanıtlar motora göre şöyle dağıldı:

| Motor | Kendi sitesini kaynak gösteren yanıt | Marka adının geçmediği | Oran |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 813 | 40 | %4,9 |
| Gemini | 525 | 20 | %3,8 |
| Perplexity | 793 | 155 | %19,5 |
| Claude | 515 | 118 | %22,9 |
| Google AI Bakışı | 102 | 8 | %7,8 |

Bu tablo motorları sıralamak için burada değil. Google AI Bakışı satırı yalnızca 102 yanıta dayanıyor; bu kadar küçük bir tabanda tek bir analiz oranı belirgin biçimde oynatabilir. Farkın söylediği şey daha basit: kaynak gösterilmek, her motorda aynı ölçüde anılmaya dönüşmüyor.

Kaynak gösterme alışkanlığının kendisi de motora göre değişiyor. Ayrı bir ölçümde, 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında üç kurumsal marka için (bir ilaç şirketi, bir süt ürünleri markası ve bir teknoloji grubu) yalnızca marka adı geçmeyen sorular sorduk. Ölçülen 1.646 yanıtın en az bir kaynak gösterme oranı motora göre şöyleydi:

| Motor | Ölçülen yanıt | En az bir kaynak gösteren | Oran |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 362 | 180 | %49,7 |
| Gemini | 341 | 321 | %94,1 |
| Perplexity | 339 | 339 | %100 |
| Claude | 322 | 269 | %83,5 |
| Google AI Bakışı | 282 | 228 | %80,9 |

Bu ölçümde planlanan 1.835 yanıtın 189'u (%10,3) ölçülemedi ve oranların dışında tutuldu: 166'sı hata verdi, 16'sında kaynak bilgisi alınamadı, 7'sinde okunacak bir AI Bakışı bloğu yoktu. İki ölçüm farklı markalar, farklı sorular ve farklı yöntemle yapıldığı için yüzdeleri birbiriyle karşılaştırılmamalı.

ChatGPT'de ölçülen yanıtların yaklaşık yarısı hiç kaynak göstermedi. O motorda kaynak gösterilme sayınız düşük çıkabilir, ama bu cevaplarda adınızın geçmediği anlamına gelmez. Perplexity'de ise ölçülen her yanıt en az bir kaynak gösterdi; orada kaynak listesi hep var, ama listede olmak adın geçmesini garanti etmiyor. İki göstergeyi tek bir sayıda birleştirmek bu farkı siler.

{{cta}}

## Hangisi daha değerli?

Dürüst cevap şu: bunu ölçen bir veri elimizde yok. Anılmanın mı kaynak gösterilmenin mi daha çok müşteri getirdiğini bilmek için, cevabı okuyan kişilerin sonra ne yaptığını izlemek gerekir. Kendi ölçümlerimiz motorların ne yazdığını ve neyi kaynak gösterdiğini kaydediyor; okuyucunun cevaptan sonra ne yaptığını kaydetmiyor.

Bu yüzden "anılma, kaynak gösterilmekten şu kadar daha değerlidir" gibi bir cümle kurmuyoruz. Böyle bir cümle gördüğünüzde hangi veriye, kaç yanıta ve hangi motora dayandığını sormanızı öneririz. Ölçülmüş bir değer sıralaması olmasa da, her birinin ne işe yaradığı açık.

### Anılma ne işe yarar?

Anılma, okuyucunun seçenekleri gördüğü yerdir. Bir alıcı "hangi bordro yazılımını seçmeliyim?" diye sorduğunda cevapta adınız yoksa, siteniz kaynak listesinde olsa bile o kişinin sizi seçenekler arasında görmesi zordur. Anılma ayrıca nasıl anıldığınızı da gösterir: öne çıkan seçenek olarak mı, alternatiflerden biri olarak mı, yoksa bir çekinceyle mi.

### Kaynak gösterilme ne işe yarar?

Kaynak gösterilme, motorun neye dayandığını gösterir. Siteniz kaynak gösteriliyorsa motor sitenize ulaşabiliyor ve okuyabiliyor demektir; bu, teknik bir ön koşulun sağlandığını söyler. Bağlantı ayrıca okuyucuya sitenize giden bir yol açar. Kaynak listesinde siteniz değil de bir şikâyet sitesi ya da pazar yeri varsa, motorun sizi kimin anlatımıyla tanıdığını öğrenirsiniz.

### "Okundu ama anılmadı" ne söyler?

Bu durum, ikisinin arasındaki boşluğu gösterir. Motor sitenize ulaşmış, ama okuyucuya adınızı söylememiş. Nedenini tek bir sayıdan bilemeyiz; cevabı ve kaynak gösterilen sayfayı yan yana okumak gerekir. Sayfa sorunun cevabını veriyor ama marka adını açıkça taşımıyorsa, ilk bakılacak yer orasıdır. Bunu bir garanti olarak değil, incelenecek bir ipucu olarak okuyun.

Sitenizin yapay zekâ tarayıcılarına açık olup olmadığını ve sayfalarınızın alıntılanabilir olup olmadığını [kayıt gerektirmeyen taramamızla](/tr/tarama) kontrol edebilirsiniz. Tarama, kaynak gösterilmenin teknik ön koşuluna bakar; anılıp anılmadığınızı ölçmez.

## Raporda ikisini ayrı göstermek

İyi bir rapor, anılmayı ve kaynak gösterilmeyi aynı sayıda toplamaz. Her biri kendi sayı çiftiyle ve her motor için ayrı yazılır. Aşağıdaki sayılar yalnızca biçimi göstermek için verilmiş örneklerdir:

- **Anılma:** "Marka adı geçmeden sorulan 40 sorunun 12'sinde anıldı" (örnek).
- **Kaynak gösterilme:** "En az bir kaynak gösteren 30 yanıtın 7'sinde siteniz listedeydi" (örnek).
- **Kesişim:** Sitenizin kaynak gösterildiği yanıtların kaçında adınızın geçmediği.
- **Ölçülemeyen:** Hata veren ya da kaynak listesi alınamayan yanıtlar ayrı bir satırda; hiçbir orana sıfır olarak girmez.

Tabanın ne olduğu da raporda yazmalıdır. ChatGPT'de ölçülen yanıtların yarısı hiç kaynak göstermiyorsa, kaynak gösterilme oranını bütün yanıtlar üzerinden mi yoksa yalnızca kaynak gösteren yanıtlar üzerinden mi hesapladığınız sonucu çok değiştirir. İkisi de savunulabilir; yazılmamış olması savunulamaz.

Kaynak tarafında yalnızca kendi sitenize bakmak da eksik kalır. [Kaynaklar ve Rakipler](/tr/urun/kaynaklar-ve-rakipler) ekranımız, adınızın geçmediği yanıtlarda motorların hangi üçüncü taraf sayfaları okuduğunu alan adına göre topluyor ve hangi motorun hangi kaynağı gösterdiğini yanına yazıyor. Kaynak listesi toplanamayan yanıtlar orada da ayrı sayılıyor, "kaynak yok" diye yazılmıyor. Bir kaynakta yer almanın yanıtı değiştireceği ise kanıtlanmış değil ve sayfa bunu açıkça söylüyor.

Soruların nasıl yazılacağı, motorların neden ayrı sorulduğu ve ölçülemeyen yanıtların nasıl ayrıldığı için [yapay zekâda marka görünürlüğü nasıl ölçülür](/tr/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur) rehberine bakabilirsiniz.

> [!UYARI]
> "Kaynak gösterilme oranınız şu" diyen bir sayı gördüğünüzde üç şeyi sorun: hangi motorda, kaç yanıt üzerinden ve ölçülemeyen yanıtlar bu sayıya sıfır olarak mı karıştı?

## Sık sorulan sorular

### Sitem kaynak gösteriliyorsa markam görünür sayılır mı?

Tek başına sayılmaz. Kendi ölçümümüzde, markanın kendi sitesini kaynak gösteren 2.748 yanıtın 341'inde (%12,4) marka adı cevap metninde geçmiyordu. Kaynak gösterilmek motorun sitenizi okuduğunu gösterir; okuyucunun adınızı gördüğünü göstermez.

### Hangisi daha değerli, anılma mı kaynak gösterilme mi?

Bunu ölçen bir veri bilmiyoruz; kendi ölçümlerimiz okuyucunun cevaptan sonra ne yaptığını kaydetmiyor. Anılma okuyucunun seçenekleri gördüğü yeri, kaynak gösterilme ise motorun neye dayandığını gösterir. İkisini ayrı izlemek, birini ötekinin yerine koymaktan daha çok bilgi verir.

### Neden bazı motorlarda bu fark daha büyük?

Motorlar kaynakları farklı biçimde ve farklı sıklıkta gösteriyor. Kendi ölçümümüzde "kaynak gösterildi ama adı geçmedi" oranı Claude'da %22,9, Gemini'de %3,8 çıktı. Bu ölçüm kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımızla sınırlı ve farkın nedeni tek tek yanıtlar okunmadan söylenemez; bu yüzden her motor ayrı raporlanmalı.

### Adım hiç geçmiyorsa ilk ne yapmalıyım?

Önce bunun gerçekten ölçüldüğünden emin olun: hata veren ya da kaynak listesi alınamayan yanıtlar "geçmedi" sayılmamalı. Sonra sitenizin kaynak gösterildiği ama adınızın geçmediği yanıtları, o yanıtlarda okunan sayfayla yan yana okuyun. Sitenize motorların ulaşıp ulaşamadığını kontrol etmek de ilk adımlardan biridir.

## Kaynaklar

- [How does Perplexity work?](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work), Perplexity Yardım Merkezi, güncelleme 3 Eylül 2026
- [Searching the web with ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt), OpenAI Yardım Merkezi, erişim 7 Ekim 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, güncelleme 10 Aralık 2025
- Markanın kendi sitesinin kaynak gösterildiği ama adının geçmediği yanıtlar, 2026-08-03: 3 Ağustos 2026'ya kadarki 60 analiz, 19 şirket kaydı (kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız, pazar örneklemi değil), ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı; markanın kendi sitesini kaynak gösteren 2.748 yanıt, 7 Ekim 2026'da yeniden sayıldı (ilk sayım 2.733); ad eşleştirmesi otomatik, adaşlar ve yazım farkları etkileyebilir
- Motorların kaynak gösterme sıklığı, marka adı geçmeyen sorular, 2026-08-25: 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında 6 ölçüm, 3 kurumsal marka, beş motor; planlanan 1.835 yanıtın 1.646'sı ölçüldü, 189'u (%10,3) ölçülemedi ve oranların dışında tutuldu

---

# Pazar yeri satıcıları için yapay zekâ görünürlüğü: kendi siteniz yoksa ne yapmalı?

> Kendi sitesi olmayan satıcıyı yapay zekâ pazar yeri sayfalarından okuyor. Ölçümlerimizde pazar yerleri beş motorda da kaynak oldu; satıcının yapabilecekleri.

Yayımlanma: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/pazar-yeri-saticilari-yapay-zeka-gorunurlugu>

Kendi sitesi olmayan bir satıcının yapay zekâ görünürlüğü, ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ya da Google AI Bakışı (AI Overviews) gibi motorların o satıcıyı ve ürünlerini cevaplarında anıp anmadığıdır. Bu satıcı hakkında motorların okuyabileceği sayfalar, çoğunlukla pazar yerindeki ürün ve mağaza sayfaları, yorumlar ve fiyat karşılaştırma siteleridir. Kendi ölçümlerimizde bu siteler beş motorun beşinde de kaynak olarak göründü; satıcının yapabileceği asıl iş de bu sayfaları eksiksiz ve tutarlı tutmak.

## Kendi siteniz yoksa yapay zekâ sizi nereden okur?

Bir yapay zekâ motoru, web'e bakarak cevap verirken bulabildiği sayfaları okur. Kendi alan adınız yoksa, sizin hakkınızda okunabilecek sayfalar başkalarının sitelerindedir:

- **Ürün sayfaları:** Pazar yerindeki ürün başlığı, açıklama, özellikler, soru ve cevaplar.
- **Mağaza sayfası:** Satıcı adı, puanı, iletişim ve iade bilgileri.
- **Yorumlar:** Alıcıların ürün sayfasında ya da şikâyet sitelerinde yazdıkları.
- **Fiyat karşılaştırma siteleri:** Aynı ürünü farklı satıcılarla yan yana listeleyen sayfalar.

Bu sayfaların hiçbirinin düzeni sizin elinizde değil. Ama içeriklerinin önemli bir kısmını, özellikle ürün bilgilerini ve sorulara verilen cevapları, siz yazıyorsunuz.

Bu durum pek çok satıcı için geçerli. Ticaret Bakanlığı'nın Mayıs 2026'da yayımladığı [Türkiye'de E-Ticaretin Görünümü Raporu 2025](https://ticaret.gov.tr/data/6a02f2c7269de183c0b98bc4/T%C3%BCrkiye%27de%20E-Ticaretin%20G%C3%B6r%C3%BCn%C3%BCm%C3%BC%20Raporu%202025.pdf)'e göre 2025'te 634.611 işletme e-ticaret faaliyetinde bulundu. Aynı rapora göre pazar yerinde satış yapan işletmelerin %79,2'si tek bir pazar yerinde faaliyet gösteriyor (yemek sektörü hariç). Bu satıcıların çoğu için o tek pazar yerindeki sayfalar, web'deki en görünür izleri olabilir.

## Pazar yeri sayfaları kaynak olarak ne sıklıkla görülüyor?

Kendi ölçümlerimizde pazar yerleri, motorların Türk markaları hakkında gösterdiği kaynaklar arasında düzenli olarak çıktı. İlk ölçüm (Ölçüm A), 3 Ağustos 2026'ya kadarki 60 analizi kapsıyor: 19 marka kaydı, beş motor (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Bakışı), 10.474 başarılı yanıt. Sorular marka adını içeren ve içermeyen, ürün ve kategori ağırlıklı sorulardı. Sayılar 7 Ekim 2026'da yeniden sayıldı.

Aşağıdaki tablo, bir sitenin 60 analizin kaçında en az bir kez kaynak gösterildiğini yazıyor:

| Site | Kaynak gösterildiği analiz | Marka sayısı | Gösteren motorlar |
|---|---|---|---|
| cimri.com | 60'ın 21'i (%35) | sayılmadı | 4 motor |
| trendyol.com | 60'ın 17'si (%28) | 9 | 5 motorun 5'i |
| hepsiburada.com | 60'ın 17'si (%28) | 10 | 5 motorun 5'i |
| akakce.com | 60'ın 15'i (%25) | 9 | 5 motorun 5'i |
| n11.com | 60'ın 9'u (%15) | 4 | 4 motor |
| amazon.com.tr | 60'ın 7'si (%12) | 3 | sayılmadı |
| ciceksepeti.com | 60'ın 5'i (%8) | 3 | sayılmadı |

"Sayılmadı" yazan hücreler, o bilgiyi bu yazı için yeniden saymadığımız yerlerdir; "yok" anlamına gelmez.

İkinci ölçüm (Ölçüm B), 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında üç kurumsal markada (bir ilaç şirketi, bir süt ürünleri markası, bir teknoloji grubu) yapıldı ve yalnızca marka adı geçmeyen sorular soruldu. Ölçülen 1.646 yanıtta trendyol.com, üç markanın üçünde de kaynak gösterilen siteler arasındaydı: 53 yanıtta (%3,2). Bu yanıtların 28'i Perplexity'den, 22'si Claude'dan, 3'ü ChatGPT'dendi. Bu ölçümde Gemini'nin kaynakları sitelere çözülmediği için site listesi dört motoru kapsıyor.

> [!UYARI]
> İki ölçümün yüzdeleri karşılaştırılamaz: markalar, sorular ve sayım birimi farklı (biri analiz, öteki yanıt sayıyor). Ayrıca iki ölçümdeki markalar kendi alan adıyla ölçülen markalardı; yalnızca pazar yerinde satan satıcıları ayrıca ölçmedik. Bu rakamlar pazar yerlerinin motorların okuduğu siteler arasında olduğunu gösterir, bir satıcının orada anılacağını göstermez.

## Marka adıyla ölçüm nasıl yapılır?

Bir markanın görünürlüğünü ölçmenin yaygın bir parçası, motorun markanın kendi sitesini kaynak gösterip göstermediğine bakmaktır. Kendi siteniz yoksa bu soru boşa düşer. Ölçüm, alan adı yerine marka adı üzerinden kurulmalı.

### 1. Marka adı geçmeyen sorular yazın

"Ankara'da el yapımı deri cüzdan satan mağazalar hangileri?" gibi, alıcının sizi henüz bilmeden soracağı sorular yazın. Adınızı içeren bir soru, cevapta adınızın geçmesini zaten garanti eder; görünürlüğü değil, sorunun yankısını ölçer. Bu ayrımı [yapay zekâda marka görünürlüğü nasıl ölçülür](/tr/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur) yazısında ayrıntılı anlattık.

### 2. Adınızın bütün yazılışlarını belirleyin

Mağaza adınızın Türkçe karakterli ve karaktersiz yazılışlarını ("Çınar Deri" ve "Cinar Deri" gibi), kısaltmalarını ve pazar yerinde görünen tam biçimini listeleyin. Cevapta bunlardan biri geçtiğinde anılmış sayılırsınız.

### 3. Adaşları ayıklayın

Mağaza adları çoğu zaman genel kelimelerdir. "Çınar Deri" adı başka bir şehirdeki bir atölyeyi ya da bambaşka bir şirketi de gösterebilir. Bir adın cevapta geçmesi, sizin anıldığınızı kanıtlamaz: cevabın anlattığı ürünlerin, şehrin ve pazar yerinin size ait olup olmadığına bakın.

### 4. Hangi pazar yeri sayfasının gösterildiğini kaydedin

Cevap bir kaynak gösteriyorsa, bu sizin mağaza ya da ürün sayfanız mı, yoksa bir rakibin sayfası mı? Kaynak adresini her yanıtla birlikte saklayın. Bir motor kaynak göstermediyse ya da cevap alınamadıysa, bunu "anılmadı" diye değil, ayrı bir durum olarak yazın.

[Taramamız](/tr/tarama) bir alan adı ister: yapay zekâ tarayıcılarının bir siteye erişip erişemediğini ölçer. Sitesi olmayan bir satıcı için taranacak bir site yoktur; bu durumda yukarıdaki adımlar elle de uygulanabilir.

{{cta}}

## Satıcılar ne yapabilir?

Pazar yeri sayfası sizin siteniz değil, ama içeriğinin büyük kısmını siz giriyorsunuz. Aşağıdakiler, satıcının elinde olan ve motorun okuyabileceği bilgiyi doğrudan etkileyen işlerdir.

**Ürün başlıklarını eksiksiz yazın.** Başlıkta marka adınız, ürünün ne olduğu ve ayırt edici özelliği (malzeme, ölçü, renk) bulunsun. "Cüzdan" yerine "Çınar Deri el yapımı dana derisi erkek cüzdanı, kahverengi" gibi bir başlık, ürünün ne olduğunu ve kimin ürünü olduğunu tek satırda söyler.

**Özellik alanlarını boş bırakmayın.** Pazar yerlerinin ürün özellik alanları (malzeme, menşe, garanti, ölçüler) yapılandırılmış bilgidir. Bir alanı boş bırakmak, o soruya cevap verecek bilgiyi sayfadan çıkarmak demektir.

**Soru ve cevapları yanıtlayın.** Alıcıların ürün sayfasında sorduğu sorular, başka alıcıların yapay zekâya soracağı sorulara çok benzer. Açık, kısa ve doğru bir cevap, o sayfada okunabilir bir bilgi olarak kalır.

**Mağaza bilgilerinizi güncel tutun.** Mağaza açıklaması, şehir, iletişim ve iade koşulları güncel olsun. Fiziksel bir dükkânınız varsa, Google'ın [yapay zekâ özellikleri ve web siteniz](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features?hl=tr) sayfası da Merchant Center ve İşletme Profili bilgilerinin güncel olup olmadığını kontrol etmeyi önerilen uygulamalar arasında sayıyor.

**Marka adınızı her yerde aynı yazın.** Pazar yerinde, sosyal medya hesabınızda, kargo etiketinizde ve şikâyet sitelerindeki cevaplarınızda aynı yazılışı kullanın. Tek bir yazılış, sizin hakkınızdaki sayfaların aynı işletmeye ait olduğunu hem alıcı hem de bir ölçüm için anlaşılır kılar.

**Yorumlara cevap verin.** Bir şikâyete okunduğu yerde, sakin ve çözüm odaklı verilen bir cevap, o sayfanın sizin hakkınızda söylediğinin bir parçası olur. Motorların şikâyet sitelerini ne sıklıkla okuduğunu [yapay zekâ Türk markalarını kimden okuyor](/tr/blog/yapay-zeka-turk-markalarini-kimden-okuyor) yazısında topladık.

## Sınırlar: pazar yerinin kuralları ve sizin elinizde olmayanlar

Pazar yeri sayfası, pazar yerinin sitesidir. Sayfanın düzeni, hangi bilgilerin gösterileceği ve arama motorlarının sayfaya nasıl erişeceği pazar yerinin kararıdır. Örneğin Google, bir sayfanın AI Bakışı'nda destekleyici bağlantı olarak gösterilebilmesi için dizine eklenmiş ve arama sonucu önizlemesiyle gösterilmeye uygun olması gerektiğini yazıyor; bu ayarlar satıcının değil, sitenin sahibinin elindedir.

Her pazar yerinin satıcı sözleşmesi ve içerik kuralları geçerlidir. Başlığa kural dışı anahtar kelime doldurmak, başka bir markanın adını kullanmak ya da yorumları yönlendirmek, pazar yerinin kurallarıyla çatışabilir ve mağazanızı riske atabilir. Bu yazıdaki önerilerin hiçbiri o kuralların yerine geçmez.

Son olarak: bu adımların hiçbiri bir motorun sizi anacağını garanti etmez. Motorlar aynı soruya her seferinde aynı cevabı vermiyor: SparkToro'nun Ocak 2026'da yayımladığı [araştırmada](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/) 600 gönüllü 12 soruyu ChatGPT, Claude ve Google'ın yapay zekâsına toplam 2.961 kez sordu ve aynı marka listesinin iki cevapta tekrar gelme ihtimali ChatGPT ve Google için yüzde birin altında çıktı. Bir sayfanın okunması da cevapta adınızın geçeceği anlamına gelmiyor. Yapabileceğiniz şey, okunduğunuz yerde doğru ve eksiksiz okunmanızı sağlamak ve sonucu aynı sorularla tekrar ölçmek.

## Sık sorulan sorular

### Kendi sitem olmadan yapay zekâda görünebilir miyim?

Evet, motorlar yalnızca markaların kendi sitelerini okumuyor. Kendi ölçümlerimizde trendyol.com, hepsiburada.com ve akakce.com, 3 Ağustos 2026'ya kadarki 60 analizin 15 ile 17'si arasında kaynak gösterildi ve üçünü de beş motorun beşi gösterdi. Ancak bu, pazar yerlerinin okunduğunu gösterir; belirli bir satıcının anılacağını değil.

### Hangi pazar yeri yapay zekâda daha çok okunuyor?

Kendi ölçümümüzde trendyol.com ve hepsiburada.com 60 analizin 17'sinde, akakce.com 15'inde, n11.com 9'unda, amazon.com.tr 7'sinde kaynak gösterildi. Bu sonuçlar kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımızdan geliyor, bütün pazarı temsil etmez ve sizin kategorinizde sıra farklı olabilir.

### Görünürlüğümü alan adı olmadan nasıl ölçerim?

Marka adınız geçmeden alıcının soracağı soruları birkaç motora sorun, adınızın bütün yazılışlarını arayın ve adaşları ayıklayın. Her yanıtı, motorunu, tarihini ve gösterdiği kaynakları kaydedin. Cevap alınamayan soruları "anılmadı" diye değil, ayrıca yazın.

### Birden fazla pazar yerinde satmak görünürlüğü artırır mı?

Bunu ölçmedik ve bir sonuç vaat edemeyiz. Kendi ölçümümüzde birden fazla pazar yeri motorların okuduğu siteler arasındaydı, ama bir satıcının birden fazla pazar yerinde bulunmasının anılmayı nasıl etkilediğine dair verimiz yok. Karar, her pazar yerinin kurallarını ve sizin işletme koşullarınızı birlikte düşünerek verilmeli.

## Kaynaklar

- Türk markaları hakkında yapay zekâ cevaplarında gösterilen kaynaklar (Ölçüm A), 2026-08-03: 3 Ağustos 2026'ya kadarki 60 analiz, 19 marka kaydı, 10.474 başarılı yanıt, 75.914 kaynak bağlantısı; ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Bakışı; marka adı geçen ve geçmeyen sorular; 7 Ekim 2026'da yeniden sayıldı. Sınır: kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız, teknoloji ve tüketici ağırlıklı, pazar örneklemi değil
- Üç kurumsal markada motorların gösterdiği kaynaklar (Ölçüm B), 2026-08-25: 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında 6 ölçüm, 3 kurumsal marka (ilaç, süt ürünleri, teknoloji), yalnızca marka adı geçmeyen sorular; 1.835 planlanan yanıtın 1.646'sı ölçüldü, 189'u ölçülemedi. Sınır: Gemini kaynakları siteye çözülmedi, site listesi dört motoru kapsar
- [Türkiye'de E-Ticaretin Görünümü Raporu 2025](https://ticaret.gov.tr/data/6a02f2c7269de183c0b98bc4/T%C3%BCrkiye%27de%20E-Ticaretin%20G%C3%B6r%C3%BCn%C3%BCm%C3%BC%20Raporu%202025.pdf), T.C. Ticaret Bakanlığı, Elektronik Ticaret Bilgi Sistemi (ETBİS), Mayıs 2026
- [Türkiye'de E-Ticaretin Görünümü Raporu Yayınlandı](https://ticaret.gov.tr/duyurular/turkiyede-e-ticaretin-gorunumu-raporu-yayinlandi-12-05-2026), T.C. Ticaret Bakanlığı, 12 Mayıs 2026
- [Yapay zeka özellikleri ve web siteniz](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features?hl=tr), Google Search Central, erişim 7 Ekim 2026
- [NEW Research: AIs are highly inconsistent when recommending brands or products; marketers should take care when tracking AI visibility](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 Ocak 2026

---

# robots.txt ile yapay zekâ botları: GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot ve Google-Extended rehberi

> OpenAI, Anthropic, Perplexity ve Google botlarının görevleri resmî belgelerden: eğitimi kapatıp yapay zekâ aramasında görünür kalmak için örnek robots.txt.

Yayımlanma: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/robots-txt-yapay-zeka-botlari-rehberi>

robots.txt, sitenizin kök dizininde duran ve tarayıcılara hangi yolları taramamalarını istediğinizi söyleyen düz metin bir dosyadır; yapay zekâ şirketlerinin botları da bu dosyayı okur. OpenAI, Anthropic ve Perplexity arama, kullanıcı isteği ve model eğitimi için ayrı bot adları kullandığından, eğitim için toplamayı kapatıp bu motorların aramasında görünür kalmak robots.txt ile mümkündür. Google'da ayrım farklı işler: Google-Extended Arama'yı etkilemez, ama yalnızca eğitimle de sınırlı değildir.

Bu rehberdeki her bot adı ve görev tanımı, şirketlerin kendi belgelerinden 7 Ekim 2026'da yeniden okundu. Bu belgeler sık güncelleniyor; kuralı yazmadan önce bağlantılara bir kez daha bakmanızı öneririz.

## robots.txt bir rica, kilit değil

robots.txt bir erişim denetimi değildir. Protokolün standart belgesi olan [RFC 9309](https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9309.html) (Eylül 2022), bu kuralların bir erişim yetkilendirmesi biçimi olmadığını açıkça yazar ve tarayıcılardan bu kurallara uymalarını rica eder. Aşağıda adı geçen şirketler, arama ve eğitim botlarını robots.txt ile yönetmenizi kendi belgelerinde öneriyor; bir botun bu kurallara uyduğu bilgisi yasal bir yükümlülük değil, şirketin kendi beyanıdır.

Kesin bir engel gerekiyorsa kural sunucuda, güvenlik duvarında ya da CDN'de yazılır. robots.txt ise belgelenmiş botlara isteğinizi bildirmenin en sade yoludur ve çoğu karar için yeterlidir.

Protokolün iki kuralı, yapay zekâ botlarıyla ilgili hataların çoğunu açıklıyor:

- **Hangi grup uygulanır?** Bir bot, robots.txt'de kendi adının geçtiği grubu uygular. Adına özel bir grup yoksa yıldızlı gruba (`User-agent: *`) uyar. Yıldızlı grup da yoksa ona hiçbir kısıtlama uygulanmaz.
- **Değişiklik ne zaman işler?** RFC 9309, tarayıcıların robots.txt'nin önbellekteki kopyasını genellikle 24 saatten uzun kullanmaması gerektiğini söyler. OpenAI de OAI-SearchBot için bir robots.txt değişikliğinin sistemlerine yansımasının yaklaşık 24 saat sürebileceğini yazıyor.

## Üç tür yapay zekâ botu

Bir yapay zekâ şirketinin sitenize gönderdiği istekler üç görevden birine hizmet eder. Bu ayrım, robots.txt kararının temelidir:

| Görev | Ne yapar | Engellerseniz ne olur |
|---|---|---|
| Arama dizini | Sayfaları önceden okuyup motorun aramasına ekler | O motorun arama cevaplarında kaynak olarak görünme yolu kapanır |
| Kullanıcı isteği | Bir kullanıcı soru sorduğunda ya da bir adres verdiğinde sayfayı o anda açar | Motor, kullanıcının istediği anda sayfanızı okuyamaz |
| Model eğitimi | Gelecekteki modellerin eğitiminde kullanılabilecek içeriği toplar | İçeriğinizin eğitim verisine alınmaması istenmiş olur |

Sık yapılan hata, eğitim botlarını durdurmak isterken yıldızlı gruba genel bir `Disallow: /` yazıp arama botlarını da kapatmaktır. Arama botları kendi adlarıyla bir grupta yer almıyorsa yıldızlı kurala uyarlar.

## Şirket şirket botlar: resmî belgelere göre tablo

Aşağıdaki tablo, dört şirketin belgelerinde yer alan botları ve görevlerini gösteriyor. "robots.txt uygulanır mı?" sütunu şirketin kendi beyanıdır.

| Bot adı | Şirket | Görev | robots.txt uygulanır mı? |
|---|---|---|---|
| OAI-SearchBot | OpenAI | Arama dizini (ChatGPT arama özellikleri) | Evet |
| ChatGPT-User | OpenAI | Kullanıcı isteği | OpenAI'ye göre uygulanmayabilir |
| GPTBot | OpenAI | Model eğitimi | Evet |
| Claude-SearchBot | Anthropic | Arama dizini | Evet |
| Claude-User | Anthropic | Kullanıcı isteği | Evet, Anthropic'in beyanına göre |
| ClaudeBot | Anthropic | Model eğitimi | Evet |
| PerplexityBot | Perplexity | Arama dizini | Evet, Perplexity robots.txt ile yönetilmesini öneriyor |
| Perplexity-User | Perplexity | Kullanıcı isteği | Perplexity'ye göre genellikle uygulanmaz |
| Googlebot | Google | Google Arama dizini | Evet |
| Google-Extended | Google | Ayrı bir bot değil, kontrol belirteci: Gemini eğitimi ve Gemini uygulamalarında dayanak | Evet, yalnızca robots.txt'de bir ad olarak |

### OpenAI

[OpenAI'nin tarayıcı belgesine](https://developers.openai.com/api/docs/bots) göre OAI-SearchBot, sitelerin ChatGPT'nin arama özelliklerinde gösterilmesi için kullanılır. OAI-SearchBot'u engelleyen siteler ChatGPT arama cevaplarında gösterilmez; belge, bu sitelerin yine de gezinme bağlantısı olarak görünebileceğini ekliyor.

GPTBot, OpenAI'nin üretken yapay zekâ temel modellerinde kullanılır. GPTBot'u engellemek, sitenin içeriğinin bu modellerin eğitiminde kullanılmaması gerektiğini bildirir. OpenAI ayrıca iki bota da izin verilmişse yinelenen taramayı önlemek için tek bir taramanın sonucunu iki amaç için kullanabileceğini yazıyor.

ChatGPT-User, ChatGPT'de ve özel GPT'lerde bazı kullanıcı eylemleri için sayfaları açar. OpenAI, bu eylemleri kullanıcı başlattığı için robots.txt kurallarının uygulanmayabileceğini ve ChatGPT-User'ın bir içeriğin aramada görünüp görünmeyeceğini belirlemek için kullanılmadığını belirtiyor. Arama tercihi için OAI-SearchBot'u yönetmenizi öneriyor.

### Anthropic

[Anthropic'in yardım sayfası](https://support.claude.com/en/articles/8896518-does-anthropic-crawl-data-from-the-web-and-how-can-site-owners-block-the-crawler) (7 Nisan 2026 güncellemesi) üç bot tanımlıyor. ClaudeBot, eğitime katkı sağlayabilecek web içeriğini toplar; ClaudeBot'u kısıtlamak, sitenin gelecekteki içeriğinin eğitim veri setlerinden çıkarılması gerektiğini bildirir.

Claude-SearchBot, kullanıcıların arama sonuçlarının kalitesini artırmak için web'i gezer; engellenirse içerik arama için dizinlenmez. Claude-User ise bir kullanıcı Claude'a soru sorduğunda siteye erişir; engellenirse Claude kullanıcının sorusuna cevap verirken içeriğinizi getiremez ve sayfa, Anthropic'in ifadesiyle kullanıcı yönlendirmeli aramada daha az görünür olabilir.

Anthropic, botlarının robots.txt'deki standart yönergelere uyduğunu ve standart dışı `Crawl-delay` uzantısını da desteklediğini yazıyor. Her bot ayrı yönetilir: ClaudeBot'u engellemek Claude-SearchBot'u ya da Claude-User'ı engellemez. Sayfa ayrıca IP adresi engellemenin, botun robots.txt'yi okumasını da engellediği için güvenilir bir tercih yolu olmayabileceği uyarısını yapıyor.

### Perplexity

[Perplexity'nin belgesine](https://docs.perplexity.ai/guides/bots) göre PerplexityBot, siteleri Perplexity'nin arama sonuçlarında göstermek ve bağlantı vermek için tasarlanmıştır ve yapay zekâ temel modelleri için içerik taramakta kullanılmaz. Perplexity, sitelerin aramada görünmesi için PerplexityBot'a robots.txt'de izin verilmesini öneriyor ve robots.txt değişikliklerinin sistemlerine yansımasının 24 saate kadar sürebileceğini yazıyor.

Perplexity-User, kullanıcı Perplexity'ye bir soru sorduğunda doğru cevap vermek için bir sayfayı ziyaret edebilir. Perplexity, bu getirme işlemini kullanıcı başlattığı için robots.txt kurallarını genellikle uygulamadığını ve bu botun eğitim için içerik toplamadığını yazıyor.

### Google

Google'da ayrı bir "yapay zekâ arama botu" yok. Googlebot, Google Arama'nın dizinini oluşturur. Google'ın [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features) belgesine göre bir sayfanın AI Bakışı'nda (AI Overviews) ya da AI Modu'nda destekleyici bağlantı olarak gösterilebilmesi için dizinlenmiş olması ve Google Arama'da önizlemeyle gösterilmeye uygun olması gerekir. Googlebot'u engellemek bu yüzden iki yerden birden çıkmak demektir.

[Google'ın ortak tarayıcılar listesine](https://developers.google.com/crawling/docs/crawlers-fetchers/google-common-crawlers) göre Google-Extended ayrı bir kullanıcı ajanı dizesi olan bir bot değil; tarama Google'ın mevcut botlarıyla yapılır ve Google-Extended yalnızca robots.txt'de bir kontrol adı olarak kullanılır. Google-Extended, Google'ın taradığı içeriğin gelecek Gemini modellerinin eğitiminde kullanılıp kullanılmayacağını ve Gemini uygulamalarında ve Vertex AI'daki Google Arama ile dayanak özelliğinde kullanılıp kullanılmayacağını yönetir. Aynı belge, Google-Extended'in bir sitenin Google Arama'ya dahil edilmesini etkilemediğini ve bir sıralama sinyali olarak kullanılmadığını yazıyor.

AI Bakışı'nda sayfanızdan ne kadar bilgi gösterileceğini sınırlamak istiyorsanız Google'ın gösterdiği yol robots.txt değil, sayfa düzeyindeki önizleme kontrolleridir: `nosnippet`, `data-nosnippet`, `max-snippet` ve `noindex`.

{{cta}}

## Eğitimi engelle, aramada görünür kal: örnek robots.txt

Aşağıdaki örnek, arama ve kullanıcı isteği botlarına izin veren, eğitim için toplayan botları durduran bir robots.txt'nin nasıl göründüğünü gösteriyor. Bir öneri değil, görevleri ayıran bir karar örneğidir; eğitim botlarını açık bırakmak da meşru bir tercihtir.

```text
# Arama dizini ve kullanıcı isteği botları: izinli
User-agent: OAI-SearchBot
User-agent: ChatGPT-User
User-agent: Claude-SearchBot
User-agent: Claude-User
User-agent: PerplexityBot
User-agent: Perplexity-User
Allow: /

# Model eğitimi için toplayan botlar: kapalı
User-agent: GPTBot
User-agent: ClaudeBot
Disallow: /

# Diğer tüm tarayıcılar (Googlebot dahil)
User-agent: *
Disallow: /yonetim/

Sitemap: https://www.ornek.com.tr/sitemap.xml
```

Bu dosyada üç şeye dikkat edin. Birincisi, bir grup birden fazla `User-agent` satırı taşıyabilir; altındaki kurallar hepsine uygulanır. İkincisi, Googlebot ayrıca yazılmadı: yıldızlı gruba uyar ve yalnızca `/yonetim/` yolu dışında her yeri tarar. Üçüncüsü, ChatGPT-User ve Perplexity-User için yazılan kural, şirketlerin kendi beyanına göre her zaman uygulanmayabilir; yine de niyetinizi açıkça yazmış olursunuz.

> [!UYARI]
> Google-Extended'i eğitim grubuna eklemek, Google'ın belgesine göre içeriğinizin Gemini eğitiminde kullanılmasını durdurur ama Gemini uygulamalarında dayanak olarak kullanılmasını da durdurur. Google Arama'yı, AI Bakışı'nı ve AI Modu'nu etkilemez. Gemini uygulamasındaki cevaplarda kaynak olmak sizin için önemliyse bu satırı ayrı bir karar olarak tartın.

Son olarak `Sitemap` satırı her gruptan bağımsızdır ve dosyanın herhangi bir yerinde durabilir. Site haritasının gerçekten bir XML dosyası döndürdüğünü, sitenizin tasarımını göstermediğini tarayıcıda açarak kontrol edin.

## Cloudflare'in 2026 varsayılanı

robots.txt izin verse bile istek sunucunuza ulaşmadan durdurulabilir. [Cloudflare 1 Temmuz 2026'da](https://blog.cloudflare.com/content-independence-day-ai-options/) yapay zekâ tarayıcılarını üç kategoriye ayırdığını duyurdu: Arama (içeriği daha sonra soruları cevaplamak için toplayan ya da dizinleyen davranış), Ajan (bir kişi adına, genellikle o anda bir işi yapan otomatik davranış) ve Eğitim (bir modeli eğitmek ya da ince ayar yapmak için içerik alan tarayıcı).

Duyuruya göre 15 Eylül 2026'dan itibaren Cloudflare'e yeni katılan alan adlarında, reklam gösteren sayfalarda Eğitim ve Ajan kategorisindeki tarayıcılar varsayılan olarak engelleniyor; Arama kategorisi izinli kalıyor. Müşteriler bu varsayılanın dışında kalmayı seçebiliyor. Arama ile eğitimi birleştiren çok amaçlı tarayıcılar ise tüm davranışlarına göre değerlendiriliyor: eğitimi engellemeyi seçen bir site, eğitim de yapan çok amaçlı bir tarayıcıyı da engellemiş olur.

Bu değişiklik bütün siteleri kapsamıyor; duyuru yeni katılan alan adlarından ve reklam gösteren sayfalardan söz ediyor. Yine de pratik sonucu açık: CDN panelindeki bir bot ayarı, robots.txt'de hiç görünmeyen bir engel üretebilir. Cloudflare'in Ajan tanımı, bir kişi adına o anda çalışan davranışı kapsıyor; bu tanım kullanıcı isteğiyle sayfa açan botlara yakın. Hangi botun hangi kategoride sayıldığını kendi CDN panelinizden kontrol edin.

## Kuralı yazdıktan sonra nasıl kontrol edilir?

Bir robots.txt kuralının işe yarayıp yaramadığı dosyaya bakarak değil, botun aldığı yanıta bakarak anlaşılır. Kontrol için dört adım öneriyoruz:

1. **Dosyanın kendisini açın.** `https://alanadiniz.com.tr/robots.txt` adresi düz metin göstermeli. Tek sayfalık uygulamalarda bu adres bazen sitenin ana sayfasını 200 koduyla döndürür; dosya varmış gibi görünür ama yoktur.
2. **Her bot için kararı ayrı okuyun.** Hangi grubun hangi bota uygulandığını, yukarıdaki eşleşme kuralına göre tek tek kontrol edin.
3. **CDN ve güvenlik duvarı ayarlarına bakın.** robots.txt izin verdiği hâlde bir bot 403 alıyorsa, kural büyük olasılıkla sunucunun önündedir.
4. **Sunucu kayıtlarınızı okuyun.** Bir botun gerçekten gelip gelmediğinin kesin kanıtı oradadır. OpenAI ve Perplexity, botlarının IP adreslerini yayımlıyor; bot adını taşıyan her istek o şirketten gelmeyebilir.

[Kayıt gerektirmeyen taramamız](/tr/tarama) bu kontrollerin bir kısmını tek seferde yapar: robots.txt kurallarınızı her yapay zekâ botu için ayrı okur, aynı sayfayı yapay zekâ botlarının adlarıyla da isteyerek sunucunun bu isteklere farklı davranıp davranmadığına bakar. Eğitim botlarının durumu ayrı ve puanı düşürmeyen bir not olarak gösterilir. Kendi tarayıcımızın kendini sunucu kayıtlarınızda nasıl tanıttığı [tarayıcı bildirimimizde](/tr/bot) yazılı.

Sayfa düzeyindeki önizleme kontrolleri ve yapısal veri gibi başka teknik sinyaller için [yapısal veri rehberimize](/tr/blog/yapisal-veri-schema-geo), llms.txt dosyasının bugünkü durumu için [llms.txt yazımıza](/tr/blog/llms-txt-ise-yariyor-mu) bakabilirsiniz.

## Sık sorulan sorular

### GPTBot'u engellersem ChatGPT'de görünmez olur muyum?

OpenAI'nin belgesine göre hayır. GPTBot model eğitimi için kullanılır; ChatGPT'nin arama cevaplarında gösterilmeyi belirleyen bot OAI-SearchBot'tur. GPTBot'u engelleyip OAI-SearchBot'a izin veren bir site, OpenAI'nin beyanına göre ChatGPT aramasında gösterilmeye uygun kalır.

### Google-Extended'i engellersem AI Bakışı'ndan çıkar mıyım?

Google'ın belgesine göre hayır. Google-Extended, bir sitenin Google Arama'ya dahil edilmesini etkilemez; AI Bakışı ve AI Modu'nda destekleyici bağlantı olmak için sayfanın Google'da dizinli ve önizlemeyle gösterilmeye uygun olması gerekir. Google-Extended ise Gemini eğitimini ve Gemini uygulamalarındaki dayanak kullanımını yönetir.

### robots.txt yapay zekâ şirketlerini yasal olarak bağlar mı?

robots.txt bir erişim denetimi değil, tarayıcılara yöneltilmiş bir ricadır; protokolün standart belgesi RFC 9309 bunu açıkça söyler. OpenAI, Anthropic, Perplexity ve Google, arama ve eğitim botlarını robots.txt ile yönetmenizi kendi belgelerinde öneriyor; bu bir yasal yükümlülük değil, şirketlerin kendi beyanıdır. Kesin bir engel için kuralın sunucuda ya da CDN'de yazılması gerekir.

### Kullanıcı isteğiyle gelen botları engellemek mantıklı mı?

Bu botlar, bir kullanıcı soru sorduğunda ya da bir adres verdiğinde sayfanızı o anda açar; engellenirse motor o anda içeriğinizi okuyamaz. OpenAI ve Perplexity bu botlarda robots.txt kurallarının uygulanmayabileceğini yazdığı için kural her zaman işlemeyebilir. Bir veri politikası gerektirmiyorsa açık bırakmak, kullanıcının sorduğu anda sayfanızın okunabilmesine imkân tanır.

### Değişiklik ne zaman etkili olur?

RFC 9309, tarayıcıların robots.txt'nin önbellekteki kopyasını genellikle 24 saatten uzun kullanmaması gerektiğini söyler. OpenAI OAI-SearchBot için yaklaşık 24 saat, Perplexity ise 24 saate kadar bir süre belirtiyor. Bir günden sonra hâlâ farklı bir davranış görüyorsanız CDN ayarlarına ve sunucu kayıtlarına bakın.

## Kaynaklar

- [Overview of OpenAI Crawlers](https://developers.openai.com/api/docs/bots), OpenAI, erişim 7 Ekim 2026
- [Does Anthropic crawl data from the web, and how can site owners block the crawler?](https://support.claude.com/en/articles/8896518-does-anthropic-crawl-data-from-the-web-and-how-can-site-owners-block-the-crawler), Anthropic Yardım Merkezi, güncelleme 7 Nisan 2026
- [Perplexity Crawlers](https://docs.perplexity.ai/guides/bots), Perplexity, erişim 7 Ekim 2026
- [List of Google's common crawlers](https://developers.google.com/crawling/docs/crawlers-fetchers/google-common-crawlers), Google Search Central, güncelleme 14 Temmuz 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, güncelleme 10 Aralık 2025
- [RFC 9309: Robots Exclusion Protocol](https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9309.html), IETF / RFC Editor, Eylül 2022
- [Your site, your rules: new AI traffic options for all customers](https://blog.cloudflare.com/content-independence-day-ai-options/), Cloudflare Blog, 1 Temmuz 2026

---

# SEO ile GEO arasındaki fark: bütçenizi nasıl bölmelisiniz?

> SEO sayfanızı arama sonuçlarında üst sıraya taşır, GEO markanızı yapay zekâ cevabının içine. Nerede aynı iş, nerede ayrı iş ve çabayı ölçerek bölmenin yolu.

Yayımlanma: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/seo-ile-geo-arasindaki-fark-butce>

SEO, bir sayfanın arama sonuçlarında üst sıralarda görünmesini hedefler; GEO ise markanın ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google'ın AI Bakışı gibi yapay zekâ motorlarının verdiği cevabın içinde yer almasını. İki iş teknik temelde büyük ölçüde örtüşür, ama site dışındaki anılmalarda, alıntılanabilir yazımda ve ölçümde ayrışır. Çabanın nasıl bölüneceğine dair güvenilir bir genel oran yok; bu karar, bugünkü durumu ölçüp aynı sorularla yeniden ölçerek verilir.

## İki işin birimi farklı

SEO'nun sonucu bir sıradır: bir anahtar kelimede kaçıncı sıradasınız, kaç tıklama aldınız. Bu sayılar arama konsolundan ya da bir sıralama aracından okunur ve her gün aynı biçimde ölçülebilir.

GEO'nun sonucu ise tek tek cevaplardır. Bir soru bir motora soruldu; cevapta markanız ya anıldı ya anılmadı, siteniz ya kaynak gösterildi ya gösterilmedi. Sonuç "40 sorunun 12'sinde anıldık" gibi bir sayı çiftiyle yazılır. Sıra burada sağlam bir ölçü değil: SparkToro'nun Ocak 2026'da yayımladığı [araştırmada](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), aynı soru 100 kez sorulduğunda ChatGPT'nin ya da Google'ın yapay zekâsının iki cevapta aynı marka listesini verme ihtimali yüzde birin altında çıktı. Araştırma, bir markanın çok sayıda soruda görünme sıklığının ise makul bir ölçü olduğu sonucuna varıyor.

| | SEO | GEO |
|---|---|---|
| Hedef | Sayfanın arama sonuçlarındaki sırası | Markanın cevabın içinde anılması ve kaynak gösterilmesi |
| Birim | Sıra, gösterim, tıklama | "X yanıtın Y'si", motor motor |
| Ölçüm aracı | Arama konsolu, sıralama araçları | Aynı soruları motorlara tekrar tekrar sormak |
| Kararlılık | Günden güne görece kararlı | Aynı soruda bile cevap değişebilir |

## Ortak zemin: teknik SEO

Google, AI Bakışı ve AI Modu'nda görünmek için [ek bir şart olmadığını](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features) açıkça yazıyor: özel bir işaretleme, yeni bir makine okunur dosya ya da yapay zekâya özel bir metin dosyası gerekmiyor. Bir sayfanın bu özelliklerde destekleyici bağlantı olarak görünebilmesi için dizinde olması ve Google Arama'da önizlemeyle gösterilebilir olması yetiyor.

Aynı sayfa, temel SEO uygulamalarının burada da geçerli olduğunu söylüyor: tarayıcılara robots.txt ile izin vermek, iç bağlantılarla sayfaların bulunmasını sağlamak, iyi bir sayfa deneyimi, metin olarak sunulan içerik ve sayfadaki görünür bilgiyle uyumlu yapısal veri. Bu iş Türkiye için de doğrudan önemli: Google, AI Modu ve AI Bakışı'nın Türkiye'de [18 Şubat 2026'da kademeli olarak kullanıma açıldığını](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/) duyurdu.

Kısacası, teknik SEO'ya yapılan yatırım GEO'ya da yapılmış sayılır. Dizinde olmayan, tarayıcılara kapalı ya da önizlemesi kapatılmış bir sayfa, Google'ın AI özelliklerine giremez.

> [!NOT]
> Google dışındaki motorlar için erişim ayrı bir konu. Örneğin OpenAI, ChatGPT aramasında sitelerin görünmesini sağlayan [OAI-SearchBot tarayıcısını](https://developers.openai.com/api/docs/bots), eğitim için kullanılan GPTBot'tan ayrı tanımlıyor; robots.txt dosyanızda ikisi ayrı ayrı yönetiliyor. Hangi botun neyi yaptığını [robots.txt ve yapay zekâ botları rehberimizde](/tr/blog/robots-txt-yapay-zeka-botlari-rehberi) anlatıyoruz.

## SEO ile GEO arasındaki ilişki motora göre değişiyor

İyi sıralanan bir sayfanın yapay zekâ cevabında da kaynak gösterileceği varsayımı, yayımlanmış verilerle motordan motora farklı ölçüde destekleniyor. Ahrefs'in 11 Ağustos 2025'te yayımladığı [çalışmada](https://ahrefs.com/blog/ai-search-overlap/) 15.000 uzun soru hem arama motorlarında aranmış hem de yapay zekâ asistanlarına sorulmuş. Asistanların gösterdiği adreslerin ortalama yalnızca %12'si, aynı soru için Google'ın ilk 10 sonucunda yer alıyordu.

Oran motora göre belirgin biçimde değişiyordu:

| Motor (Ahrefs, Temmuz 2025 verisi) | Google'ın ilk 10 sonucunda da yer alan kaynak payı |
|---|---|
| ChatGPT (metin içi kaynaklar) | %8,0 |
| Gemini | %8,6 |
| Copilot | %8,2 |
| Perplexity | %28,6 |

Google'ın kendi AI Bakışı için de ilişki zayıflıyor görünüyor. Ahrefs'in 2 Mart 2026 tarihli [güncellemesine göre](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-citations-top-10) AI Bakışı'nda gösterilen sayfaların yaklaşık %38'i aynı arama için ilk 10'da yer alıyordu; Temmuz 2025'teki ilk çalışmada bu oran yaklaşık %76'ydı. Ahrefs, bu arada ölçüm yöntemini de iyileştirdiğini belirtiyor; yani düşüşün bir kısmı yöntem değişikliğinden gelebilir.

> [!UYARI]
> Ahrefs bu çalışmalarda hangi ülkenin ve dilin aramalarını kullandığını belirtmiyor. Bu oranlar Türkçe sorular için ölçülmüş değil; Türkiye'ye doğrudan taşınmamalı. Gösterdikleri şey bir yön: ilk 10'da olmak, motorların çoğunda kaynak gösterilmenin yeterli koşulu değil.

## Ayrışan iş 1: site dışındaki anılmalar

Yapay zekâ motorları bir marka hakkında konuşurken büyük ölçüde markanın kendi sitesi dışındaki sayfaları okuyor. Kendi ölçümümüzde, 3 Ağustos 2026'ya kadar yaptığımız 60 analizde motorların gösterdiği 75.914 kaynak bağlantısının 71.027'si (%93,6) markanın kendi sitesi dışındaydı; 6 analizde markanın kendi sitesi hiç kaynak gösterilmedi. Ölçüm ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı'nı kapsıyor ve 19 şirket kaydından oluşan kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımıza dayanıyor; pazarın bir örneklemi değil, soruların bir kısmı marka adını içeriyordu.

Ahrefs'in 75 bin marka üzerinde yaptığı ve 26 Mayıs 2025'te yayımladığı [analizde](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/), bir markanın Google AI Bakışı'nda anılmasıyla en güçlü ilişkiyi web'de markanın adının geçtiği sayfaların sayısı gösterdi (korelasyon 0,664). Geri bağlantı sayısıyla ilişki çok daha zayıftı (0,218). Ahrefs aynı yazıda bunun bir korelasyon olduğunu, nedensellik kanıtlamadığını vurguluyor.

Bu, SEO'nun klasik bağlantı çalışmasından farklı bir iş: amaç bağlantı değil, markanın adının doğru bağlamda, sektör yayınlarında, karşılaştırma sitelerinde, şikâyet ve yorum platformlarında geçmesi. Hangi sitelerin okunduğu motora göre de değişiyor; [yapay zekâ Türk markalarını kimden okuyor](/tr/blog/yapay-zeka-turk-markalarini-kimden-okuyor) yazımız bunu kendi ölçümlerimizle anlatıyor.

{{cta}}

## Ayrışan iş 2: alıntılanabilir yazım

SEO içeriği bir anahtar kelime için sıralanmak üzere yazılır; GEO içeriği bir bölümü tek başına alıntılandığında doğru kalacak biçimde. Cevabın ilk cümlede verilmesi, her paragrafın öznesiyle açılması, rakamların birimi, tarihi ve kaynağıyla yazılması bu farkın parçaları.

Bu iş çoğu zaman yeni sayfa açmayı gerektirmez; mevcut sayfaların yeniden yazılmasıdır. Kuralların tamamını [yapay zekânın alıntıladığı içerik nasıl yazılır](/tr/blog/yapay-zekanin-alintiladigi-icerik-nasil-yazilir) yazımızda bir kontrol listesiyle anlattık.

## Ayrışan iş 3: tekrar ölçüm

SEO'da sıralama günden güne görece kararlıdır ve bir sıralama aracıyla düzenli izlenebilir. GEO'da aynı soru farklı cevaplar üretebildiği için tek bir ölçüm yanıltıcı olabilir. Bu yüzden GEO çalışmasının sabit bir kalemi ölçümün kendisidir: aynı sorular, aynı motorlar, düzenli aralıklarla.

Bu ölçümün dürüst olması için ölçülemeyen yanıtların sıfır sayılmaması gerekir. Bir motor hata verdiyse elinizde "anılmadınız" bilgisi değil, bilgi eksikliği vardır. Nasıl yapılacağını [marka görünürlüğü nasıl ölçülür](/tr/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur) rehberimizde adım adım anlattık.

## Bütçeyi nasıl bölmeli? Ölçerek karar verin

Bu yazıda "SEO'ya şu kadar, GEO'ya bu kadar ayırın" diyen bir oran vermiyoruz. Yurt dışında yayımlanan anketlerdeki bütçe payları, o ülkelerin şirketlerinden ve o pazarların arama alışkanlıklarından toplanıyor; Türkiye'ye genellenemez. Türkiye için güvenilir bir oran bilmiyoruz; bilmediğimiz bir oranı tavsiye etmek, uydurma bir sayı vermek olur.

Bunun yerine karar, kendi markanız için şu döngüyle verilebilir:

1. **Bugünü ölçün.** Alıcının soracağı, marka adınızı içermeyen Türkçe sorularla her motoru ayrı ölçün; teknik erişimi de kontrol edin.
2. **En zayıf halkayı bulun.** Sorun erişimde mi, yazımda mı, site dışı kaynaklarda mı?
3. **Tek bir şeyi değiştirin.** Aynı anda her şeyi değiştirirseniz hangi değişikliğin işe yaradığını göremezsiniz.
4. **Aynı sorularla yeniden ölçün.** Sorular değişirse fark, çalışmanızdan değil sorulardan gelebilir.

Ölçümün gösterdiği duruma göre ağırlık şöyle kayar:

| Ölçümde gördüğünüz | Ağırlığı nereye kaydırmalı |
|---|---|
| Tarayıcılar sitenize erişemiyor ya da önemli bilgi yalnızca JavaScript ile yükleniyor | Teknik SEO ve erişim; diğer işler bunsuz sonuç vermez |
| Sayfalar dizinde ve sıralanıyor ama motorlar sizi anmıyor | Site dışı anılmalar ve alıntılanabilir yazım |
| Siteniz kaynak gösteriliyor ama adınız cevapta geçmiyor | Sayfaların yazımı: markanın adı bilginin geçtiği paragrafta |
| Anılıyorsunuz ama yanlış bilgiyle | Doğruluk: yanlışın kaynağını bulup düzeltmek |
| Henüz hiç ölçmediniz | Önce ölçüm; ağırlığı ölçmeden kaydırmak tahmindir |

Bu tablo bir sonuç vaadi değil. Hangi değişikliğin işe yaradığını ancak aynı sorularla yapılan bir sonraki ölçüm söyler.

## Sık sorulan sorular

### GEO, SEO'nun yerini mi alıyor?

Hayır. Google, AI Bakışı ve AI Modu için temel şartın sayfanın dizinde olması ve önizlemeyle gösterilebilmesi olduğunu yazıyor; bu da teknik SEO'nun işi. GEO, bunun üstüne site dışı anılmaları, alıntılanabilir yazımı ve cevapların düzenli ölçümünü ekler.

### İlk sıradaysam yapay zekâ cevabında da görünür müyüm?

Garantisi yok. Ahrefs'in Ağustos 2025 çalışmasında yapay zekâ asistanlarının gösterdiği adreslerin ortalama yalnızca %12'si aynı soru için Google'ın ilk 10 sonucundaydı ve oran motora göre değişiyordu. Bu çalışma Türkçe sorularla yapılmadı; kendi markanız için cevabı ancak ölçerek görebilirsiniz.

### Türkiye'de şirketler GEO'ya ne kadar bütçe ayırıyor?

Bunun için güvenilir bir Türkiye verisi bilmiyoruz. Yurt dışı anketlerdeki oranlar başka pazarlardan toplandığı için Türkiye'ye genellenemez. Ayıracağınız payı, bugünkü durumunuzu ölçüp aynı sorularla yeniden ölçerek belirlemeniz daha sağlam bir yol.

### Geri bağlantı çalışması GEO için işe yaramaz mı?

Ahrefs'in analizinde geri bağlantı sayısı, Google AI Bakışı'nda anılmayla zayıf bir ilişki gösterdi (0,218); markanın adının web'de geçtiği sayfaların sayısı ise çok daha güçlü (0,664). Bunlar korelasyon ve nedensellik kanıtlamıyor. Bağlantılar SEO için önemini koruyor; GEO için ise markanın adının doğru bağlamda anılması ayrı bir iş olarak ele alınmalı.

## Kaynaklar

- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, güncelleme 10 Aralık 2025
- [Türkiye'de AI Modu ve AI Bakışı Dönemi Başlıyor](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/), Google Türkiye Blogu, 18 Şubat 2026
- [Overview of OpenAI Crawlers](https://developers.openai.com/api/docs/bots), OpenAI, erişim 7 Ekim 2026
- [Only 12% of AI Cited URLs Rank in Google's Top 10 for the Original Prompt](https://ahrefs.com/blog/ai-search-overlap/), Ahrefs, 11 Ağustos 2025
- [Update: 38% of AI Overview Citations Pull From The Top 10](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-citations-top-10), Ahrefs, 2 Mart 2026
- [An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors (75K Brands Studied)](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/), Ahrefs, 26 Mayıs 2025
- [AIs are highly inconsistent when recommending brands or products](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 Ocak 2026
- Motorların gösterdiği kaynak bağlantıları: markanın kendi sitesi ve diğer siteler, 2026-08-03: 3 Ağustos 2026'ya kadarki 60 analiz, 19 şirket kaydı, 10.474 yanıt, 75.914 kaynak bağlantısı (7 Ekim 2026'da yeniden sayıldı); ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Bakışı; kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız, pazar örneklemi değil

---

# Vikipedi mi, İngilizce Wikipedia mı? Türk markaları için iki ölçüm, iki farklı sonuç

> Türk markaları hakkındaki yapay zekâ cevaplarında Türkçe Vikipedi mi, İngilizce Wikipedia mı öne çıkıyor? İki ölçüm ters sonuç verdi; nedenini anlatıyoruz.

Yayımlanma: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/vikipedi-mi-ingilizce-wikipedia-mi>

Türk markaları hakkındaki yapay zekâ cevaplarında Türkçe Vikipedi mi, İngilizce Wikipedia mı daha çok kaynak gösteriliyor sorusunun, kendi ölçümlerimizde tek bir cevabı yok. Bir ölçümde İngilizce Wikipedia öndeydi, başka markalar ve başka sorularla yapılan ikinci ölçümde Türkçe Vikipedi. Bu yazı iki sonucu yan yana koyuyor, neden birleştirilemeyeceklerini anlatıyor ve Vikipedi'nin kendi kurallarına göre bir markanın neyi yapıp neyi yapmaması gerektiğini özetliyor.

## İki ölçüm, iki farklı sonuç

İlk ölçüm (bundan sonra Ölçüm A), 3 Ağustos 2026'ya kadar yaptığımız 60 analizi kapsıyor. Bu analizlerde 19 marka kaydı vardı: kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız. ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı'na (AI Overviews) verilen 10.474 başarılı yanıt kaydedildi; sorular hem marka adını içeren hem içermeyen, ürün ve kategori ağırlıklı sorulardı. Sayılar 7 Ekim 2026'da yeniden sayıldı.

Ölçüm A'da ölçtüğümüz şey erişimdi: bir sitenin, 60 analizin kaçında en az bir kez kaynak gösterildiği. Wikipedia'nın iki dili şöyle çıktı:

| Site | Kaynak gösterildiği analiz | Marka sayısı | Gösteren motorlar |
|---|---|---|---|
| en.wikipedia.org | 60'ın 27'si (%45) | 14 | ChatGPT, Claude, Perplexity |
| tr.wikipedia.org | 60'ın 19'u (%32) | 10 | AI Bakışı, Claude, Perplexity |

İkinci ölçüm (Ölçüm B), 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında üç kurumsal markada yapılan 6 ölçümden oluşuyor: bir ilaç şirketi, bir süt ürünleri markası ve bir teknoloji grubu. Burada yalnızca marka adı geçmeyen sorular soruldu. 1.835 planlanan yanıtın 1.646'sı ölçüldü; 189'u (%10,3) ölçülemedi ve sayıma alınmadı.

Ölçüm B'de birim analiz değil, tek tek yanıttı. Üç markanın üçünde de kaynak gösterilen siteler arasında sıra şöyleydi: dergipark.org.tr 82 yanıtla ilk sırada, tr.wikipedia.org 72 yanıtla (%4,4) ikinci sırada. en.wikipedia.org ise 26 yanıtla (%1,6) bu listenin dokuzuncu sırasındaydı.

| Site | Kaynak gösterildiği yanıt (1.646 içinde) | Motorlara göre |
|---|---|---|
| tr.wikipedia.org | 72 | Claude 34, Perplexity 34, AI Bakışı 4 |
| en.wikipedia.org | 26 | Claude 23, ChatGPT 3 |

> [!NOT]
> Ölçüm B'de Gemini'nin gösterdiği kaynaklar Google yönlendirme bağlantısı olarak geldi ve bu ölçümde sitelere çözülmedi. Bu yüzden Ölçüm B'deki site listesi beş değil dört motoru kapsıyor. Gemini satırının olmaması "Gemini Wikipedia göstermedi" anlamına gelmez; ölçülmedi demektir.

## Neden birleştirilemezler?

İki sonucu tek bir cevaba indirmek cazip ama yanlış olur. İki ölçüm üç noktada birbirinden ayrılıyor:

- **Markalar farklı.** Ölçüm A, teknoloji ve tüketici markası ağırlıklı 19 kayıttan oluşuyor. Ölçüm B'de yalnızca üç kurumsal marka var ve sektörleri (ilaç, süt ürünleri, teknoloji) Ölçüm A'dakilerden farklı.
- **Sorular farklı.** Ölçüm A'da marka adını içeren sorular da vardı. Ölçüm B'de yalnızca marka adı geçmeyen sorular soruldu. Marka adını içeren bir soru, motoru doğrudan o markanın maddesine yönlendirebilir; adı geçmeyen bir kategori sorusu ise konuya dair genel sayfalara.
- **Sayım farklı.** Ölçüm A "60 analizin kaçında en az bir kez" sorusunu cevaplıyor, Ölçüm B "1.646 yanıtın kaçında" sorusunu. Bir analizde bir kez görünen site Ölçüm A'da tam puan alır; Ölçüm B'de tek bir yanıt sayılır.

Bu yüzden %45 ile %4,4'ü ya da %32 ile %1,6'yı karşılaştırmak anlamsızdır. Okunabilecek tek şey, her ölçümün kendi içindeki sıra ve varlıktır: Ölçüm A'da İngilizce Wikipedia Türkçe Vikipedi'nin önünde, Ölçüm B'de arkasında.

İki sonucun neden ters çıktığına dair aklımıza gelen açıklamalar (marka adı geçen sorular, sektör farkı, kurumsal markaların Türkçe maddelerinin daha ayrıntılı olması) birer olasılık. Hiçbirini ayrıca ölçmedik ve burada bulgu gibi yazmıyoruz.

> [!UYARI]
> Bu rakamlar kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımızdan geliyor; Türkiye'deki markaların genelini temsil etmez. Kendi markanız için hangi dilin öne çıktığını, kendi sorularınızla ölçmeden bilemezsiniz.

## Hangi motor hangi Wikipedia'yı gösterdi?

İki ölçümde de motorlar arasında belirgin bir ayrım vardı. Claude her iki dilde de kaynak gösterdi. ChatGPT, Ölçüm A'da İngilizce Wikipedia'yı gösteren motorlar arasındaydı ama Türkçe Vikipedi'yi gösterenler arasında yoktu; Ölçüm B'de de Türkçe Vikipedi satırında görünmedi ve İngilizce Wikipedia'yı yalnızca 3 yanıtta gösterdi. Google AI Bakışı ise iki ölçümde de Türkçe Vikipedi'yi gösteren motorlar arasındaydı, İngilizce Wikipedia'yı gösterenler arasında değildi.

Bu ayrımın pratik anlamı şu: "Wikipedia'da ne yazıyor?" sorusunun cevabı, hangi motoru merak ettiğinize göre değişir. Türkçe maddeniz AI Bakışı'nın ve Perplexity'nin okuduğu bir sayfa olabilir, İngilizce maddeniz (ya da maddenizin olmaması) ChatGPT'nin cevabını etkileyebilir. Motorları ayrı ölçmenin nedeni budur; yöntemimizi [Nasıl ölçüyoruz](/tr/yontem) sayfasında anlatıyoruz.

{{cta}}

## Yanlış şirketle karıştırılma riski

Wikipedia sayfası olan bir isim, her zaman sizin markanız değildir. Aynı adı taşıyan bir kişi, bir yer, başka bir ülkede bir şirket ya da adı benzeyen eski bir kurum Wikipedia'da maddeye sahip olabilir. Motor sizin hakkınızda soru aldığında bu maddeyi okuyup onun bilgilerini (kuruluş yılı, merkez, kurucu) sizinmiş gibi aktarabilir.

Bu risk, markanın kendi maddesi olmadığında daha belirgindir: motor, adla eşleşen en yakın sayfaya yaslanır. Bu yüzden bir Wikipedia sayfasının cevapta kaynak gösterilmesi tek başına iyi haber değildir. Önce o sayfanın gerçekten sizin hakkınızda olup olmadığına bakmak gerekir.

Ölçümde bunu ayırmanın yolu, cevabı yalnızca adın geçip geçmediğine göre değil, anlatılan bilgilerin markanın kendi bilgileriyle uyuşup uyuşmadığına göre de okumaktır. [Kaynaklar ve rakipler](/tr/urun/kaynaklar-ve-rakipler) modülümüz, motorların anlattığı ile doğrulanmış bilgilerinizi yan yana koyar ve aynı adı taşıyan başka bir şirketle karıştırıldığınız yerleri gösterir.

## Vikipedi'nin kendi kuralları ne diyor?

Bir marka için Vikipedi'deki görünürlük, Vikipedi topluluğunun kurallarına bağlıdır; yapay zekâ cevaplarındaki etkisi bu kuralları değiştirmez. Aşağıdaki özetler, Vikipedi'nin ve Wikimedia Vakfı'nın kendi sayfalarından alındı (erişim 7 Ekim 2026).

### Kayda değerlik

[Vikipedi:Kayda değerlik](https://tr.wikipedia.org/wiki/Vikipedi:Kayda_de%C4%9Ferlik) yönergesine göre bir konu, kendisinden bağımsız, güvenilir ve birden çok ikincil kaynakta kapsamlı biçimde ele alınmışsa kayda değerdir. Şirketler için ayrı bir yönerge var: [Kayda değerlik (organizasyonlar ve şirketler)](https://tr.wikipedia.org/wiki/Vikipedi:Kayda_de%C4%9Ferlik_(organizasyonlar_ve_%C5%9Firketler)). Bu yönerge basın duyurularını, şirketin reklamlarını ve kuruluşun kendinden bahsettiği eserleri kayda değerliği gösteren kaynak saymıyor. Yalnızca çalışma saatlerini bildiren bir gazete haberi gibi sıradan içerik de sayılmıyor. Yönerge ayrıca büyük kuruluşlara ayrıcalık tanıyacak keyfi ölçütlerden kaçınılması gerektiğini yazıyor.

### Çıkar çatışması

[Vikipedi:Çıkar çatışması](https://tr.wikipedia.org/wiki/Vikipedi:%C3%87%C4%B1kar_%C3%A7at%C4%B1%C5%9Fmas%C4%B1) yönergesi, bağlantınız olan maddeleri hiçbir açıklama yapmadan düzenlemenizi kesinlikle önermiyor. Çıkar çatışması olan kullanıcıların, ücretli değişiklik yapanlar da dahil, bunu açıklaması bekleniyor. Önerilen yol, değişikliği doğrudan yapmak yerine maddenin tartışma sayfasına bir not bırakıp önermek.

### Ücretli katkının açıklanması

İngilizce Wikipedia'da [Paid-contribution disclosure](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Paid-contribution_disclosure) bir politika. Ücret karşılığı katkı yapan kişinin işvereni, müşterisi ve bağlantısını açıklaması gerekiyor. Bu kural, Wikimedia Vakfı'nın [Kullanım Koşulları](https://foundation.wikimedia.org/wiki/Policy:Terms_of_Use)'ndan geliyor: koşulların 4. bölümü, ücretli katkıda işveren, müşteri, amaçlanan yararlanıcı ve bağlantının kullanıcı sayfasında, tartışma sayfasında ya da değişiklik özetinde açıklanmasını istiyor.

## Markalar ne yapmalı, ne yapmamalı?

Vikipedi'nin kuralları ile ölçümlerimizin gösterdikleri aynı yöne işaret ediyor: Wikipedia'daki görünürlük, markanın kendi yazdığı metinle değil, bağımsız kaynakların onun hakkında yazdıklarıyla kurulur.

**Kendi maddenizi yazmayın.** Bağlantınızı açıklamadan maddenizi düzenlemek, Vikipedi'nin çıkar çatışması yönergesinin kesinlikle önermediği şeydir. İşi bir ajansa vermek bunu değiştirmez: ücretli bir katkı açıklanmadan yapılırsa Wikimedia'nın kullanım koşullarına da aykırıdır.

**Yanlış bir bilgiyi tartışma sayfasında önerin.** Mevcut bir maddede kuruluş yılınız ya da merkeziniz yanlışsa, bağlantınızı açıklayarak maddenin tartışma sayfasına bağımsız ve güvenilir bir kaynakla birlikte düzeltme önerisi bırakın. Kararı topluluk verir.

**Bilgilerinizi her yerde aynı tutun.** Kuruluş yılı, merkez adresi, markanın yazılışı ve ürün adları kendi sitenizde, ticaret sicili kayıtlarında ve sizin hakkınızda yazan güvenilir yayınlarda aynı olmalı. Motorlar bu kaynakları birlikte okuyor; çelişki, yanlış bilginin en kolay girdiği yerdir. Bunu nasıl kontrol edeceğinizi [yapay zekâ markanız hakkında yanlış bilgi verdiğinde](/tr/blog/yapay-zeka-yanlis-bilgi-tespit-ve-duzeltme) yazısında anlatıyoruz.

**Wikidata'yı kestirme yol olarak kullanmayın.** [Wikidata:Notability](https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Notability) sayfasına göre bir öğe ya bir Wikimedia projesindeki geçerli bir sayfaya bağlanmalı, ya ciddi ve herkese açık kaynaklarla tanımlanabilen bir varlığı göstermeli, ya da yapısal bir ihtiyacı karşılamalı. Kayda değer bir markanız ve bağımsız kaynaklarınız varsa doğru bir Wikidata kaydı işe yarar; kaynağı olmayan bir kayıt ise bu ölçütleri karşılamaz ve Wikidata topluluğunun silme taleplerine konu olabilir.

**Hangi sayfanın okunduğunu ölçün.** İki ölçümümüzün de gösterdiği gibi, hangi dildeki Wikipedia'nın öne çıktığı markaya ve soruya göre değişiyor. Kendi sorularınızla, motorları ayrı ayrı ölçün ve gösterilen Wikipedia sayfasının gerçekten sizin hakkınızda olup olmadığına bakın. Motorların Türk markaları hakkında başka hangi siteleri okuduğunu [yapay zekâ Türk markalarını kimden okuyor](/tr/blog/yapay-zeka-turk-markalarini-kimden-okuyor) yazısında topladık.

## Sık sorulan sorular

### Türkçe Vikipedi mi daha önemli, İngilizce Wikipedia mı?

Kendi ölçümlerimizde bunun tek bir cevabı çıkmadı. 3 Ağustos 2026'ya kadarki 60 analizde İngilizce Wikipedia, Ağustos 2026'daki üç kurumsal marka ölçümünde ise Türkçe Vikipedi öndeydi. Hangisinin sizin için öne çıktığı, markanıza, sorduğunuz sorulara ve motora bağlı; bunu kendi sorularınızla ölçmek gerekir.

### Markamız için Vikipedi maddesi yazabilir miyiz?

Vikipedi'nin çıkar çatışması yönergesi, bağlantınız olan maddeleri açıklama yapmadan düzenlemenizi kesinlikle önermiyor. Ücretli katkı ise Wikimedia'nın kullanım koşullarına göre açıklanmak zorunda. Madde, bağımsız ve güvenilir ikincil kaynaklar markanızı yeterince ele aldığında topluluk tarafından yazılır.

### Vikipedi'de maddemiz yoksa yapay zekâ bizi tanımaz mı?

Hayır, bu bir zorunluluk değil. Kendi ölçümlerimizde motorlar Türk markaları hakkında Vikipedi'nin yanında şikâyet siteleri, pazar yerleri, haber siteleri ve akademik kaynaklar da gösterdi. Maddeniz yoksa asıl risk, adınızı taşıyan başka bir şirketin ya da kişinin maddesinin sizinmiş gibi okunmasıdır.

### Wikidata kaydı açmak işe yarar mı?

Kayda değer bir markanız ve sizin hakkınızda yazan bağımsız kaynaklar varsa, doğru bilgilerle açılmış bir Wikidata kaydı bilgilerinizin tutarlı kalmasına yardım edebilir. Wikidata'nın kendi ölçütleri ciddi ve herkese açık kaynaklar istiyor. Kaynağı olmayan bir kayıt açmak önerdiğimiz bir yol değil.

## Kaynaklar

- Türk markaları hakkında yapay zekâ cevaplarında gösterilen kaynaklar (Ölçüm A), 2026-08-03: 3 Ağustos 2026'ya kadarki 60 analiz, 19 marka kaydı, 10.474 başarılı yanıt; ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Bakışı; marka adı geçen ve geçmeyen sorular; sayılar 7 Ekim 2026'da yeniden sayıldı. Sınır: kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız, teknoloji ve tüketici ağırlıklı, pazar örneklemi değil
- Üç kurumsal markada motorların gösterdiği kaynaklar (Ölçüm B), 2026-08-25: 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında 6 ölçüm, 3 kurumsal marka (ilaç, süt ürünleri, teknoloji), yalnızca marka adı geçmeyen sorular; 1.835 planlanan yanıtın 1.646'sı ölçüldü, 189'u ölçülemedi ve sayıma alınmadı. Sınır: Gemini kaynakları siteye çözülmedi, site listesi dört motoru kapsar
- [Vikipedi:Kayda değerlik](https://tr.wikipedia.org/wiki/Vikipedi:Kayda_de%C4%9Ferlik), Vikipedi, son düzenleme 1 Haziran 2026, erişim 7 Ekim 2026
- [Vikipedi:Kayda değerlik (organizasyonlar ve şirketler)](https://tr.wikipedia.org/wiki/Vikipedi:Kayda_de%C4%9Ferlik_(organizasyonlar_ve_%C5%9Firketler)), Vikipedi, son düzenleme 23 Aralık 2024, erişim 7 Ekim 2026
- [Vikipedi:Çıkar çatışması](https://tr.wikipedia.org/wiki/Vikipedi:%C3%87%C4%B1kar_%C3%A7at%C4%B1%C5%9Fmas%C4%B1), Vikipedi, son düzenleme 28 Mart 2026, erişim 7 Ekim 2026
- [Wikipedia:Paid-contribution disclosure](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Paid-contribution_disclosure), Wikipedia, son düzenleme 20 Nisan 2026, erişim 7 Ekim 2026
- [Terms of Use](https://foundation.wikimedia.org/wiki/Policy:Terms_of_Use), Wikimedia Foundation, yürürlük 7 Haziran 2023, erişim 7 Ekim 2026
- [Wikidata:Notability](https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Notability), Wikidata, son düzenleme 28 Eylül 2026, erişim 7 Ekim 2026

---

# Yapay zekâ görünürlüğünü her gün takip etmek neden yanıltabilir?

> Günde 10 soruyla çizilen görünürlük çizgisi tek başına 20 ile 30 puan oynayabilir. Günlük izleme neye yarar, görünürlük hangi aralıkla okunmalı? Hesabıyla.

Yayımlanma: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/yapay-zeka-gorunurlugunu-her-gun-takip-etmek>

Yapay zekâ görünürlüğünü her gün tek bir çizgiyle takip etmek yanıltabilir, çünkü aynı soru aynı gün bile farklı cevap üretir ve küçük bir soru setinde bu rastgelelik markanın gerçek durumundan daha büyük bir oynama yaratır. Günde 10 soruyla çizilen bir çizgi, hiçbir şey değişmeden 20 ile 30 puan inip çıkabilir. Günlük izleme ani olayları yakalamak için değerlidir; görünürlük oranı ise aynı sorularla, tekrar edilerek ve dönem dönem okunmalıdır.

## Aynı soru, aynı gün, farklı cevap

Yapay zekâ motorları bir soruya her seferinde aynı cevabı vermez. Cevap, modelin o anki örneklemesine, o an yaptığı web aramasına ve hangi kaynakları okuduğuna göre değişir. Bu, bir arıza değil, bu sistemlerin çalışma biçimidir.

SparkToro'nun Gumshoe ile birlikte 28 Ocak 2026'da [yayımladığı araştırmada](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/) 600 gönüllü, 12 soruyu ChatGPT, Claude ve Google'ın yapay zekâsına toplam 2.961 kez sordu. Araştırmaya göre ChatGPT ya da Google'ın yapay zekâsı aynı soruya iki cevapta aynı marka listesini yüzde birden az ihtimalle veriyor; aynı listenin aynı sırayla gelmesi ise yaklaşık binde bir. Buna karşılık bir markanın kaç cevapta göründüğü, yani görünme sıklığı, çok daha tutarlıydı. Araştırmacılar sıralamanın güvenilir olmadığını, onlarca ya da yüzlerce tekrarla ölçülen görünme oranının ise makul bir ölçü olduğunu yazıyor.

Nisan 2026'da arXiv'de yayımlanan ["Don't Measure Once"](https://arxiv.org/html/2604.07585) çalışması (Julius Schulte, Malte Bleeker, Philipp Kaufmann; hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir ön baskı) aynı soruyu iki ayrı biçimde tekrarladı. ChatGPT, Gemini, Google AI Modu ve Perplexity'ye dört sektörde 32 soru, önce 24 Ocak ile 20 Mart 2026 arasında her gün, sonra 21 ile 25 Mart arasında aynı gün içinde defalarca soruldu. İki cevabın kaynak listelerinin ne kadar örtüştüğünü gösteren benzerlik ölçüsü (0 hiç örtüşmüyor, 1 tamamen aynı) günden güne 0,34 ile 0,42 arasında, aynı gün içinde ise 0,32 ile 0,43 arasında çıktı.

Bu iki aralığın neredeyse aynı olması önemli bir sonuç. Yazarların vardığı yorum, gözlenen oynamanın büyük kısmının zamanla gelen bir değişimden değil, cevapların kendi rastgeleliğinden kaynaklandığı. Yani dün ile bugün arasındaki fark, çoğu zaman aynı saatte iki kez sormanın farkından büyük değil.

## Tek yanıt bir zar atışıdır

Bir markanın belirli bir soruda anılıp anılmaması, tek bir yanıta bakıldığında bir zar atışı gibidir. Diyelim ki markanız, aylarca ölçülse alıcı sorularının tam yarısında anılacak: gerçek anılma oranı %50. Bugün 10 soru sordunuz. Kaç tanesinde anılacağınız 5 olmak zorunda değil; 3 de çıkabilir, 7 de.

Bu oynamanın büyüklüğü hesaplanabilir. Oran %50 iken tek bir yanıtın standart sapması 0,5'tir; n soruda ortalamanın standart hatası 0,5'in n'nin kareköküne bölünmesidir. 10 soruda bu √(0,5 × 0,5 / 10) ≈ 0,158, yani yaklaşık 16 puan eder. %95 hata payı bunun 1,96 katıdır: 1,96 × 0,158 ≈ 0,31, yani yaklaşık ±31 puan.

İki ayrı günü karşılaştırdığınızda iki günün belirsizliği üst üste biner. İki bağımsız günün farkının standart sapması √2 × 0,158 ≈ 0,22, yani yaklaşık 22 puandır. Bu, hiçbir şey değişmemişken bile günlerin yaklaşık üçte birinde bir önceki güne göre 22 puandan fazla fark göreceğiniz anlamına gelir. Günde 10 soruluk bir çizginin yalnızca rastlantıyla 20 ile 30 puan oynaması bu yüzden şaşırtıcı değildir.

| Günlük soru sayısı (n) | %95 hata payı (oran %50 iken) | İki günün farkının tipik büyüklüğü |
|---|---|---|
| 10 | ±31,0 puan | 22,4 puan |
| 40 | ±15,5 puan | 11,2 puan |
| 100 | ±9,8 puan | 7,1 puan |
| 400 | ±4,9 puan | 3,5 puan |

Tablodaki hesap, her yanıtın birbirinden bağımsız bir zar atışı gibi davrandığı en basit modele dayanır ve bir yol göstericidir. Gerçekte bazı sorular her seferinde aynı cevabı verir, bazıları ise neredeyse her seferinde değişir; oynamanın gerçek büyüklüğü soru setinizde kaç sorunun kararsız olduğuna bağlıdır. Tablonun asıl söylediği şu: soru sayısını dört katına çıkarmak hata payını yarıya indirir. Belirsizliği küçültmenin yolu daha sık bakmak değil, daha çok yanıt toplamaktır.

> [!NOT]
> Hata payı en büyük değerine oran %50 iken ulaşır. Oranınız %10 ya da %90'a yakınsa aynı soru sayısıyla aralık biraz daralır, ama 10 soruda yine de bir günlük farkı yorumlamaya yetmez.

## Bir de ölçülemeyen günler var

Günlük çizgiyi yanıltan ikinci bir şey daha var: motorun cevap vermediği ya da cevabın okunamadığı yanıtlar. Bir servis kesintisi yaşandığı gün bu yanıtlar sıfır olarak sayılırsa, çizgi sanki markanız görünürlük kaybetmiş gibi düşer.

Bu küçük bir pay değil. Kendi ölçümümüzde, 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında üç kurumsal marka (bir ilaç şirketi, bir süt ürünleri markası ve bir teknoloji grubu) için ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı'na (AI Overviews) marka adı geçmeden sorulan sorularda planlanan 1.835 yanıtın 189'u (%10,3) ölçülemedi. Bunlar sayıma katılmadı. Bu sayı yalnızca bu üç markanın altı ölçümünden geliyor; bir pazar ortalaması değil.

Ölçülemeyen yanıtları ayrı tutmanın nasıl yapıldığını [yapay zekâda marka görünürlüğünün nasıl ölçüldüğünü anlattığımız rehberde](/tr/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur) adım adım açıklıyoruz.

{{cta}}

## Ölçüm araçları sonuçları neden topluyor?

Bu rastgeleliği bilen ölçüm yöntemleri, sonucu tek bir günün cevabından değil, bir zaman aralığındaki cevapların toplamından okuyor. Yöntemler farklı, ama yön aynı.

| Kaynak | Yöntemde ne yazıyor |
|---|---|
| ["Don't Measure Once" (arXiv, Nisan 2026)](https://arxiv.org/html/2604.07585) | Marka görünürlüğü için her soruyu günde en az 7 kez, kaynak kapsamı önemliyse en az 8 kez sormayı ve sonucu iki ile dört haftalık kayan bir pencerede okumayı öneriyor. |
| [Ahrefs Brand Radar yöntem sayfası](https://ahrefs.com/blog/brand-radar-methodology/) | ChatGPT, Perplexity, Gemini ve Copilot verisini ayda bir yeniliyor ve 90 günlük bir raporlama penceresi kullanıyor; Google AI Bakışı ve AI Modu ise anahtar kelime verisiyle birlikte sürekli güncelleniyor. |
| [Profound, "The half-life of an AI citation is 11 days"](https://www.tryprofound.com/blog/the-half-life-of-an-ai-citation-is-11-days) | Bir sayfanın günlük alıntı payını, günlük dalgalanmayı bastırmak için son 14 günün ortalamasıyla düzleştiriyor. |

Bu üç yöntem, günlük sonucun tek başına okunmadığını gösteriyor. Ahrefs'in 90 günlük penceresi ile Profound'un 14 günlük ortalaması farklı amaçlara hizmet ediyor, ama ikisi de tek günün gürültüsünü toplamın içinde eritiyor.

Profound'un aynı yazısındaki bulgu, toplamanın neden gerekli olduğunu da gösteriyor: şirketin bir yıllık verisinde (Eylül 2025 ile Eylül 2026 arası, yedi motor), alıntılanan sayfaların ortanca (medyan) değeri, en yüksek alıntı payının yarısına 11 gün içinde iniyor. Kaynaklar hızlı değişiyorsa, tek bir günün ölçümü hem gürültüyü hem de gerçek değişimi aynı anda taşır.

Haftalık karşılaştırmanın daha istikrarlı göründüğünü söyleyen bir veri de var. BrightEdge, Şubat 2026'da [yayımladığı notta](https://www.brightedge.com/resources/weekly-ai-search-insights/ai-search-citations-week-to-week-changes) kendi platformunda izlediği dokuz sektörde, beş motorda alıntılanan alan adlarının %96,8'inin bir haftadan ötekine hiç değişmediğini yazıyor. Bu, şirketin kendi platform verisine dayanan ve bağımsız olarak doğrulanmamış bir bulgu; ayrıca tek tek yanıtları değil, bir haftalık alıntı kümesini karşılaştırıyor.

## Günlük izleme neye yarar?

Günlük bakmak yanlış değil; yanlış olan, günlük oranı bir eğilim gibi okumak. Her gün izlenmeye değer olanlar, ani ve ikili olaylardır: ya oldu ya olmadı.

- **Sitenin yapay zekâ tarayıcılarına kapanması.** Bir robots.txt değişikliği ya da içerik dağıtım ağındaki bir ayar, sitenizi bir gecede okunamaz hâle getirebilir. Cloudflare, 1 Temmuz 2026'da [duyurduğu](https://blog.cloudflare.com/content-independence-day-ai-options/) yeni ayarlarla, 15 Eylül 2026'dan itibaren Cloudflare'a yeni katılan alan adlarında reklam gösteren sayfalara eğitim ve ajan tarayıcılarının varsayılan olarak engelleneceğini, arama tarayıcılarının ise izinli kalacağını açıkladı. Böyle bir değişikliği görünürlük çizgisinde fark etmek haftalar sürer; tarayıcı erişimini kontrol etmek ise birkaç saniye.
- **Ölçülen modelin değişmesi.** Tüketici uygulamaları zaman zaman sundukları modeli değiştirir. Ölçüm hâlâ eski modelle yapılıyorsa, sonuçlar kullanıcının gördüğü cevabı temsil etmez.
- **Yeni bir yanlış iddia.** Markanız hakkında yanlış bir bilginin cevaplarda belirmeye başlaması da ani bir olaydır. Riskli olduğunu bildiğiniz birkaç soruyu daha sık elle kontrol etmek mantıklıdır. GeoMono'da yanlış bilgi kontrolü her gün çalışan bir kontrol değildir.

Bu olayların ortak özelliği, oran değil durum olmalarıdır. "Tarayıcı erişimi açık mı?" sorusunun cevabı her gün aynı şekilde ölçülebilir ve değiştiğinde kesin bir şey söyler. Robots.txt dosyanızda yapay zekâ tarayıcılarını nasıl yöneteceğinizi [robots.txt rehberimizde](/tr/blog/robots-txt-yapay-zeka-botlari-rehberi) anlattık.

## Biz nasıl çalışıyoruz?

Ölçümlerimizi bu ayrıma göre kurduk: görünürlük oranı dönem dönem ve tekrar edilerek, ani olaylar ise her gün durum olarak kontrol ediliyor. Ayrıntılar [Nasıl ölçüyoruz](/tr/yontem) sayfasında.

### Görünürlük: aynı sorular, tekrar ve aralık

Kayıtlı ölçüm aynı soru setiyle tekrarlanır ve iki ölçüm yalnızca aynı sorularla yapıldıysa karşılaştırılır. Soru seti değiştiyse iki sonuç yan yana konmaz.

Tarama tabanlı analizlerde motorların birbirinden ayrıldığı sorular, yanıt veren her motora 3 kez daha sorulur ve çoğunluk kararı kullanılır. Tüm motorların hemfikir olduğu sorular tekrarlanmaz, çünkü belirsizlik orada değildir: cevabı her seferinde aynı çıkan bir soruyu yeniden sormak aralığı daraltmaz.

İki dönem karşılaştırıldığında bir oran değiştiyse, rapor farkın örnekleme gürültüsünden ayırt edilip edilemediğini de yazar ve olası aralığı gösterir. Aralık sıfırı içeriyorsa değişim iddia edilmez. Tarama tabanlı analizin yenilenme sıklığı ise marka ayarlarından seçilir: kapalı, haftalık ya da aylık.

### Ani olaylar: her gün durum kontrolü

Teknik hazırlık takibi başlatılmış siteler, her gün yeniden kontrol edilir; sıra, en uzun süredir kontrol edilmemiş siteden başlar. Kontrol, sitenin yapay zekâ tarayıcılarına açık olup olmadığını ve sayfaların okunabilirliğini yeniden ölçer. Tablo değiştiyse değişim kaydına tarihiyle yeni bir satır eklenir; değişmediyse yeni satır eklenmez. Ortaya bir grafik değil, ne zaman neyin değiştiğini gösteren bir kayıt çıkar. Kontrolün kendisi çalışmazsa ekibimize uyarı düşer.

Her gün ayrıca ölçümde kullanılan modellerin, motorların tüketici uygulamalarında sunduğu modelle hâlâ aynı olup olmadığına ve sağlayıcıların aynı aileden daha yeni bir model yayımlayıp yayımlamadığına bakılır. Bir sapma görülürse ekibimize uyarı düşer. Bu kontrol motorlara soru sormaz, yalnızca model bilgisini okur.

> [!IPUCU]
> Sitenizin bugün yapay zekâ tarayıcılarına açık olup olmadığını beklemeden görmek isterseniz [ücretsiz taramayı](/tr/tarama) kullanabilirsiniz. Kayıt gerekmez.

## Sık sorulan sorular

### Günlük görünürlük grafiği tamamen anlamsız mı?

Anlamsız değil, ama tek başına okunmamalı. Günde az sayıda soruyla çizilen bir çizgide bir günlük iniş ya da çıkış çoğunlukla rastlantıdır. Günlük veriyi haftalar boyunca toplayıp öyle okumak ya da günlük bakışı tarayıcı erişimi gibi ani olaylarla sınırlamak daha güvenilirdir.

### Kaç soru ve kaç tekrar gerekir?

Bunun herkese uyan bir cevabı yok. Gerçek oran %50 civarındayken 100 yanıtta %95 hata payı yaklaşık ±10 puan, 400 yanıtta yaklaşık ±5 puandır. Nisan 2026 tarihli arXiv çalışması, her soruyu günde en az 7 kez sormayı ve sonucu iki ile dört haftalık bir pencerede okumayı öneriyor.

### Görünürlüğüm bir haftada 15 puan düştü, endişelenmeli miyim?

Önce bu iki sayının kaç yanıttan hesaplandığına ve aynı sorularla ölçülüp ölçülmediğine bakın. 40 yanıtlık iki ölçüm arasında 15 puanlık bir fark, yalnızca rastlantıyla kolayca oluşabilir. Ölçülemeyen yanıtların sıfır sayılıp sayılmadığını da kontrol edin; bir servis kesintisi düşüş gibi görünebilir.

### Aynı soruya neden her seferinde farklı markalar çıkıyor?

Motorlar her cevapta modeli yeniden örnekler, farklı aramalar yapar ve farklı kaynaklar okur. Motorlar arasındaki farklar da buna eklenir. Bu konuyu [aynı Türkçe soruya neden farklı markalar çıktığını anlattığımız yazıda](/tr/blog/ayni-turkce-soruya-farkli-markalar) ayrıntılı ele aldık.

## Kaynaklar

- [NEW Research: AIs are highly inconsistent when recommending brands or products; marketers should take care when tracking AI visibility](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 Ocak 2026
- [Don't Measure Once: Measuring Visibility in AI Search (GEO)](https://arxiv.org/abs/2604.07585), arXiv (Schulte, Bleeker, Kaufmann), 8 Nisan 2026
- [Ahrefs Brand Radar Methodology: How we collect and model AI visibility data](https://ahrefs.com/blog/brand-radar-methodology/), Ahrefs, güncelleme 26 Şubat 2026
- [The half-life of an AI citation is 11 days](https://www.tryprofound.com/blog/the-half-life-of-an-ai-citation-is-11-days), Profound, 30 Eylül 2026
- [AI Search Citations: How Much Do They Really Change Week to Week?](https://www.brightedge.com/resources/weekly-ai-search-insights/ai-search-citations-week-to-week-changes), BrightEdge, 6 Şubat 2026
- [Your site, your rules: new AI traffic options for all customers](https://blog.cloudflare.com/content-independence-day-ai-options/), Cloudflare Blog, 1 Temmuz 2026
- Ölçülemeyen yanıtların payı: marka adı geçmeden sorulan sorular, 2026-08-25: 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında 6 ölçüm, 3 kurumsal marka (bir ilaç şirketi, bir süt ürünleri markası, bir teknoloji grubu), ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı; planlanan 1.835 yanıtın 1.646'sı ölçüldü, 189'u ölçülemedi. Kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız, pazar örneklemi değil.
- Nasıl ölçüyoruz: GeoMono yöntemi, 2026-09-28: yayımlanan yöntem; tekrar sorma kuralı ve dönem karşılaştırması bu sayfada anlatılır (https://geomono.com/tr/yontem)

---

# Yapay zekâ markanız hakkında yanlış bilgi veriyorsa: tespit ve düzeltme rehberi

> Yapay zekâ markanız hakkında yanlış bilgi veriyorsa nasıl fark edilir, hangi kaynak düzeltilir, motorlara nasıl bildirilir ve sonuç nasıl yeniden ölçülür?

Yayımlanma: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/yapay-zeka-yanlis-bilgi-tespit-ve-duzeltme>

Yapay zekâ markanız hakkında yanlış bilgi veriyorsa, bunu fark etmenin yolu adınızı içeren sorular sorup cevaptaki her iddiayı kendi sitenizdeki bilgiyle karşılaştırmaktır. Kalıcı düzeltme motorda değil, yanlışın geldiği kaynakta yapılır; motorların geri bildirim düğmeleri bunu tamamlar ama yerine geçmez. Ardından aynı sorular aynı motorlara yeniden sorulur ve sonuç kaydedilir.

## Yanlış bilgi nereden geliyor?

Motorların kendisi hata yapabileceğini açıkça yazıyor. Claude'un yardım sayfası, Claude'un zaman zaman yanlış ya da yanıltıcı cevaplar üretebileceğini söylüyor. Google'ın [AI Bakışı yardım sayfası](https://support.google.com/websearch/answer/14901683?hl=tr) da yapay zekâ tarafından üretilen yanıtlarda hata olabileceğini belirtiyor. AI Bakışı ve AI Modu, Google'ın duyurusuna göre Türkiye'de 18 Şubat 2026'dan itibaren kademeli olarak kullanıma açıldı; yani bu cevaplar artık Türkçe aramalarda da karşınıza çıkabiliyor.

Bir markayla ilgili yanlışların sık görülen üç kaynağı var:

- **Eski ya da çelişen sayfalar.** Sitenizde güncellenmemiş bir "Hakkımızda" sayfası, eski bir fiyat listesi ya da kapanmış bir şubenin adresi, motorun okuduğu bilgi olabilir.
- **Başkalarının yazdıkları.** Haber siteleri, rehberler, şikâyet siteleri ve forumlar sizin hakkınızda eski ya da hatalı bilgi taşıyabilir.
- **Adaşlar.** Aynı adı taşıyan başka bir şirketin, kişinin ya da başka ülkedeki bir markanın sayfası, sizin hakkınızda okunabilir. Motor onun kuruluş yılını, merkezini ya da ürünlerini sizinmiş gibi aktarabilir.

Bazen yanlış hiçbir sayfadan gelmez: motor, okuduğu bir kaynak olmadan bir bilgiyi üretmiş olabilir. Bu yüzden cevabın gösterdiği kaynakları da kaydetmek gerekir; kaynak yoksa düzeltilecek bir sayfa da olmayabilir.

## Yanlışı nasıl tespit edersiniz?

Görünürlük ölçerken marka adı geçmeyen sorular sorulur; doğruluğu kontrol ederken tersine, adınızı içeren sorular gerekir. Amaç, motorun sizin hakkınızda ne bildiğini görmektir. İki ölçümün farkını [marka görünürlüğü nasıl ölçülür](/tr/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur) yazısında anlattık.

### 1. Bir bilgi kartı hazırlayın

Kendi sitenizde yayımlı olan, doğru ya da yanlış olabilecek bilgileri listeleyin: kuruluş yılı, merkez adresi, şube şehirleri, ürün ve hizmet kapsamı, iade ve garanti koşulları, çalışma saatleri. Bu liste karşılaştırmanın temelidir. Sitenizde yazmayan bir bilgiyi karşılaştıramazsınız.

### 2. Adınızı içeren sorular sorun

"X ne zaman kuruldu?", "X'in genel merkezi nerede?", "X hangi şehirlerde hizmet veriyor?", "X'ten aldığım ürünü nasıl iade ederim?" gibi soruları ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google'a ayrı ayrı sorun. Her cevabı, motorunu, tarihini ve gösterdiği kaynak adreslerini kaydedin.

### 3. İddiaları tek tek karşılaştırın

Cevaptaki her doğrulanabilir iddiayı bilgi kartınızla karşılaştırın. "Kullanıcı dostu" ya da "kaliteli" gibi değer yargıları karşılaştırılamaz; bunları ayırın. Bir uyuşmazlık bulduğunuzda önce kendi sitenize bakın: bazen eskiyen bilgi motordaki değil, sizin sayfanızdakidir.

## "Yanlış bulunamadı" üç ayrı anlama gelir

Bir doğruluk kontrolünün sonucu ikiye ayrılmaz, üçe ayrılır. İkisini aynı cümleyle yazan bir rapor, kontrol edemediği bir markaya "sizin hakkınızda yanlış bir şey yok" demiş olur.

| Durum | Ne demek | Ne yapılır |
|---|---|---|
| Kontrol yapılamadı | Motor cevap vermedi, çağrı yarıda kaldı ya da cevap okunamadı | Sonuç yazılmaz, kontrol yeniden denenir |
| Karşılaştıracak bilgi yok | Cevap geldi ama sitenizde karşılığı olan bir bilgi yok ya da siteniz okunamadı | "Ölçülemedi" yazılır, temiz sayılmaz |
| Kontrol edildi, yanlış yok | İddialar sitenizdeki bilgiyle karşılaştırıldı ve uyuştu | Bu gerçek bir sonuçtur ve iyi haberdir |

İkinci satır en çok gözden kaçan satırdır. Sitesi yapay zekâ tarayıcılarını engelleyen bir markada karşılaştıracak bilgi okunamaz. Bu marka, yanlış anlatılma riski en yüksek markalardan biridir: motorlar onu kendi sitesinden okuyamayabilir ve başkalarının sayfalarına yaslanır. Boş dönen bir kontrol ile riskli bir marka çoğu zaman aynı markadır. Sitenizin okunabilir olup olmadığını [tarama aracımızla](/tr/tarama) görebilirsiniz.

> [!UYARI]
> "Hakkınızda yanlış bir şey bulamadık" cümlesini okuduğunuzda, kontrolün gerçekten çalışıp çalışmadığını ve kaç iddianın sitenizdeki bir bilgiyle karşılaştırıldığını sorun. Sıfır iddia karşılaştırıldıysa sonuç temiz değil, ölçülemedi demektir.

{{cta}}

## Düzeltme: motoru değil, kaynağı düzeltin

Kalıcı düzeltme, motorun okuduğu sayfada yapılır. Cevabın gösterdiği kaynak, nereden başlayacağınızı söyler.

**Kendi sitenizdeki eski bilgi.** Sayfayı güncelleyin ve aynı bilginin sitenizin başka yerlerinde (alt bilgi, iletişim sayfası, eski blog yazıları) farklı yazılmadığından emin olun. Google'ın [yapay zekâ özellikleri ve web siteniz](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features?hl=tr) sayfası, yapılandırılmış verinin sayfadaki görünür metinle eşleşmesini ve Merchant Center ile İşletme Profili bilgilerinin güncel olmasını önerilen uygulamalar arasında sayıyor.

**Başka bir sitedeki hatalı bilgi.** Sayfanın sahibine, doğru bilgiyi gösteren bir kaynakla birlikte yazın. Bir şikâyet sitesindeki eski bir iddiaya, okunduğu yerde ve sakin bir dille cevap verin.

**Vikipedi maddesindeki hata.** Maddeyi kendiniz düzenlemeyin; bağlantınızı açıklayarak tartışma sayfasında bağımsız bir kaynakla düzeltme önerin. Ayrıntıları [Vikipedi mi, İngilizce Wikipedia mı](/tr/blog/vikipedi-mi-ingilizce-wikipedia-mi) yazısında Vikipedi'nin kendi yönergelerinden aktardık.

**Adaş karışıklığı.** Sitenizde tam ticari unvanınızı, şehrinizi, kuruluş yılınızı ve ne yaptığınızı açıkça yazın. Motorun sizi başka bir şirketten ayırabilmesi için ayırt edici bilgilerin okunabilir olması gerekir.

**Kaynaksız üretilmiş bilgi.** Cevap hiçbir kaynak göstermiyorsa, doğru bilginin sitenizde açık ve kolay bulunur biçimde yazılı olduğundan emin olun ve motorun geri bildirim kanalını kullanın.

## Motorlara nasıl bildirilir?

Her motorun yanıtın altında bir geri bildirim yolu var. Aşağıdaki bilgiler her şirketin kendi yardım sayfasından alındı (erişim 7 Ekim 2026). Hiçbiri, bildirimin belirli bir cevabı değiştireceğini vaat etmiyor.

| Motor | Resmî kanal |
|---|---|
| ChatGPT | Yanıtın altındaki başparmak aşağı simgesi; hukuki konular için içerik bildirim formu |
| Gemini | Yanıtın altında "Kötü yanıt"; hukuki konular için "Diğer" altında "Yasal sorun bildir" |
| Google AI Bakışı | Başparmak aşağı simgesi, ardından "Sorun bildir" |
| Perplexity | Cevabın altındaki bayrak simgesi ya da destek talebi |
| Claude | Yanıtın altındaki başparmak aşağı düğmesi |

**ChatGPT.** OpenAI'nin [içerik bildirme sayfasına](https://help.openai.com/en/articles/10245791-reporting-content-in-chatgpt-and-openai-platforms) göre bir mesajın altındaki başparmak aşağı simgesine dokunup sorunu seçerek bildirim yapılabiliyor; hukuki konular için "Safety or Legal concern" seçeneği var. Aynı sayfa, bildirilen alan adlarının OpenAI'nin model kalitesi ekibince incelenebileceğini ve ChatGPT'nin güvenilmez kaynaklara dayanmasını önlemek için filtre uygulanabileceğini yazıyor. Marka hakkı ihlali için ayrı bir form da var.

**Kişisel veriler.** Yanlış bilgi bir şirketle değil bir kişiyle (örneğin kurucunuzla) ilgiliyse, OpenAI'nin [kişisel verilerin kaldırılması sayfası](https://help.openai.com/en/articles/20001057-right-to-be-forgotten-and-personal-data-removal-from-chatgpt) GDPR gibi bazı gizlilik yasalarına göre Gizlilik Portalı üzerinden talep yapılabileceğini anlatıyor. Talepler tek tek değerlendiriliyor ve ChatGPT'den kaldırılan bilgi, başka sitelerden ya da arama motorlarından kaldırılmış olmuyor.

**Gemini.** Google'ın [Gemini yardım sayfasına](https://support.google.com/gemini/answer/13275746?hl=tr) göre yanıtın altındaki "Kötü yanıt" seçilip bir neden ve açıklama eklenebiliyor.

**Google AI Bakışı.** Google'ın yardım sayfası, yanlış ya da sorunlu bir özet için başparmak aşağı simgesine tıklayıp "Sorun bildir" seçmeyi anlatıyor. Gönderilen geri bildirime son arama sorgunuz ve ilgili arama sonuçları da ekleniyor.

**Perplexity.** Perplexity'nin [yardım sayfası](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10354902-how-can-i-report-incorrect-or-inaccurate-answers), cevabın altındaki bayrak simgesiyle ya da destek talebiyle bildirim yapılmasını istiyor; bildirime sorgunun bağlantısı ve hatanın açıklaması eklenmeli. Yanlış ve güncel olmayan bilgi, baktıkları sorunlar arasında sayılıyor.

**Claude.** Claude'un [yardım sayfası](https://support.claude.com/en/articles/8525154-claude-is-providing-incorrect-or-misleading-responses-what-s-going-on), faydasız bir yanıtı başparmak aşağı düğmesiyle bildirmeyi öneriyor.

## Tekrar ölçün

Kaynağı düzelttikten sonra, ilk kontrolde kullandığınız soruları aynı motorlara yeniden sorun ve sonuçları tarihleriyle kaydedin. Sorular değişirse iki kontrol arasındaki fark, düzeltmeden değil sorulardan gelebilir.

Sonucun hemen görünmesini beklemeyin. Google, önizleme kontrolleriyle ilgili sorun giderme bölümünde bir sayfanın yeniden taranmasının birkaç gün ile birkaç ay sürebileceğini yazıyor. Diğer motorlar için yayımlanmış bir süre bulamadık.

GeoMono'nun [doğruluk denetimi](/tr/urun/dogruluk-denetimi), tarama tabanlı analizin içinde çalışıyor: yanıtlardaki doğrulanabilir iddiaları sitenizin kendi sayfalarıyla karşılaştırıyor, çelişkiyi analizin yol haritasına bir adım olarak düşürüyor ve denetimin çalışmadığı durumu temiz bir sonuç gibi yazmıyor. Kayıtlı ölçüm raporlarında bu bölüm şu an yer almıyor; rapor bunu açıkça belirtiyor.

## Sık sorulan sorular

### Yapay zekâya yanlış bilgiyi düzelttirebilir miyim?

Motorlarda belirli bir cevabı değiştiren bir düzeltme düğmesi yok. Her motorun bir geri bildirim kanalı var, ama hiçbiri bildirimin cevabı değiştireceğini vaat etmiyor. Kalıcı yol, yanlışın geldiği kaynağı düzeltmek ve sonra aynı sorularla yeniden kontrol etmektir.

### Kontrolde hiç yanlış çıkmadı. Bu iyi haber mi?

Duruma bağlı. Kontrol gerçekten çalıştıysa ve cevaptaki iddialar sitenizdeki bilgilerle karşılaştırılıp uyuştuysa, evet. Kontrol yapılamadıysa ya da sitenizde karşılaştıracak bilgi yoksa, bu bir temiz sonuç değil, ölçülemedi demektir.

### Sitem yapay zekâ tarayıcılarını engelliyorsa ne olur?

Motorlar sizi kendi sitenizden okuyamayabilir ve başkalarının sayfalarına yaslanır; denetim de sitenizdeki bilgiyle karşılaştırma yapamaz. Bu, yanlış anlatılma riskinin yüksek, kontrolün ise boş döndüğü durumdur. Önce hangi tarayıcıların sitenize erişemediğini öğrenmek gerekir.

### Düzeltmenin sonucu ne zaman görülür?

Kesin bir süre yok. Google, bir sayfanın yeniden taranmasının birkaç gün ile birkaç ay sürebileceğini yazıyor; diğer motorlar için yayımlanmış bir süre bulamadık. Bu yüzden düzeltmeden sonra aynı soruları belirli aralıklarla yeniden sormak ve her sonucu tarihiyle kaydetmek gerekir.

## Kaynaklar

- [Reporting Content in ChatGPT and OpenAI Platforms](https://help.openai.com/en/articles/10245791-reporting-content-in-chatgpt-and-openai-platforms), OpenAI Yardım Merkezi, erişim 7 Ekim 2026
- [Right to be forgotten and personal data removal from ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/20001057-right-to-be-forgotten-and-personal-data-removal-from-chatgpt), OpenAI Yardım Merkezi, erişim 7 Ekim 2026
- [Gemini Uygulamaları'nda geri bildirim gönderme veya sorun bildirme](https://support.google.com/gemini/answer/13275746?hl=tr), Gemini Uygulamaları Yardım, erişim 7 Ekim 2026
- [Google Arama'daki AI Bakışı özelliğiyle aradığınız bilgilere çok daha hızlı ve kolay ulaşma](https://support.google.com/websearch/answer/14901683?hl=tr), Google Arama Yardım, erişim 7 Ekim 2026
- [How can I report incorrect or inaccurate answers?](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10354902-how-can-i-report-incorrect-or-inaccurate-answers), Perplexity Yardım Merkezi, son değişiklik 3 Eylül 2026
- [Claude is providing incorrect or misleading responses. What's going on?](https://support.claude.com/en/articles/8525154-claude-is-providing-incorrect-or-misleading-responses-what-s-going-on), Claude Yardım Merkezi, güncelleme 16 Mart 2026
- [Yapay zeka özellikleri ve web siteniz](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features?hl=tr), Google Search Central, erişim 7 Ekim 2026
- [Türkiye'de AI Modu ve AI Bakışı Dönemi Başlıyor](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/), Google Türkiye Blogu, 18 Şubat 2026

---

# Yapay zekâ Türk markalarını anlatırken kimi okuyor? Şikayetvar, Ekşi Sözlük ve pazar yerleri

> Kendi ölçümlerimizde yapay zekâ, Türk markalarını anlatırken en çok Şikayetvar, Ekşi Sözlük ve pazar yerlerini gösterdi. Rakamlar, sınırlar ve yapılacaklar.

Yayımlanma: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/yapay-zeka-turk-markalarini-kimden-okuyor>

Bir yapay zekâ motoru bir Türk markası hakkındaki soruyu cevaplarken, cevabın malzemesini büyük ölçüde markanın kendi sitesinden değil, başkalarının o marka hakkında yazdıklarından alıyor. Kendi ölçümlerimizde en geniş erişime sahip kaynaklar şikâyet platformları, forumlar, video siteleri ve pazar yerleriydi. Bu yazı ne ölçtüğümüzü, bunun neden böyle olabileceğini ve bir markanın neler yapabileceğini anlatıyor; her rakamın hangi ölçümden geldiğini, tarihini ve kapsamını da yazıyor.

## Ne ölçtük?

Yapay zekâ motorlarının cevaplarında gösterdiği kaynak bağlantılarını kaydediyoruz. Bir kaynağın ağırlığını ham bağlantı sayısıyla değil, erişimiyle ölçüyoruz: kaç ayrı analizde ya da kaç ayrı yanıtta gösterildiği. Bunun nedeni basit: uzun bir cevapta aynı siteye on kez bağlantı veren tek bir yanıt, bir pazar eğilimi değil, bir cevabın alışkanlığıdır.

Bu yazıdaki rakamlar iki ayrı ölçümden geliyor ve ikisini hiçbir yerde birleştirmiyoruz:

| | Ölçüm A | Ölçüm B |
|---|---|---|
| Tarih | 3 Ağustos 2026'ya kadar | 16 ile 25 Ağustos 2026 arası |
| Kapsam | 60 analiz, 19 marka kaydı, 10.474 başarılı yanıt | 3 kurumsal marka, 1.646 ölçülen yanıt |
| Sorular | Marka adı geçen ve geçmeyen sorular birlikte; ürün ve kategori soruları ağırlıklı | Yalnızca marka adı geçmeden sorulan sorular |
| Motorlar | ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Bakışı (AI Overviews) | Aynı beş motor; Gemini'nin kaynakları siteye çözülmedi |
| Markalar | Kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız; tüketici ürünleri ve teknoloji ağırlıklı | İlaç, süt ürünleri ve teknoloji sektörlerinden üç kurumsal marka |

Ölçüm A'nın rakamlarını 7 Ekim 2026'da aynı veriden yeniden saydık. İlk sayımda 16 marka, 11.203 yanıt ve 75.417 kaynak bağlantısı bulmuştuk; aradan geçen sürede kayıtlı verideki düzeltmeler toplamları biraz değiştirdi. Aşağıdaki erişim rakamları iki sayımda da aynı çıktı.

> [!UYARI]
> İki ölçüm de Türkiye pazarının örneklemi değil. Ölçüm A kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımızdan oluşuyor ve teknoloji ağırlıklı; Ölçüm B yalnızca üç marka. Rakamlar gerçek ama genellenemez. İki ölçümün yüzdelerini birbiriyle karşılaştırmıyoruz; yalnızca hangi kaynakların iki ölçümde de çıktığına bakıyoruz.

## Ölçüm A: şikâyet ve yorum siteleri öne çıktı

3 Ağustos 2026'ya kadar yaptığımız 60 analizde en geniş erişime sahip kaynaklar şunlardı:

| Kaynak | Gösterildiği analiz | Erişim | Gösteren motor sayısı |
|---|---|---|---|
| sikayetvar.com | 60'ın 39'u | %65 | 5 |
| youtube.com | 60'ın 37'si | %62 | 4 |
| eksisozluk.com | 60'ın 37'si | %62 | 3 |
| reddit.com | 60'ın 37'si | %62 | 4 |
| trendyol.com | 60'ın 17'si | %28 | 5 |
| hepsiburada.com | 60'ın 17'si | %28 | 5 |

Şikayetvar, 19 marka kaydının 15'inde ve kaynak gösteren beş motorun hepsinde çıktı; tablodaki en geniş motor dağılımı buydu. Trendyol ve Hepsiburada da beş motorun hepsinde görüldü. İlk dört kaynağın dördü de kullanıcıların yazdığı sitelerdi: bir şikâyet platformu, bir video sitesi ve iki forum. Basın, resmî kayıtlar ya da sektör kuruluşları bu erişime yaklaşmadı.

Aynı analizlerde motorların gösterdiği 75.914 kaynak bağlantısının 71.027'si, yani %93,6'sı markanın kendi sitesi dışındaydı. 60 analizin 6'sında markanın kendi sitesi bir kez bile kaynak gösterilmedi; 3'ünde Şikayetvar, markanın kendi sitesinden daha sık gösterildi.

Kaynakların motorlara yayılımı da farklıydı. Şikayetvar, Trendyol ve Hepsiburada beş motorun beşinde de çıktı; YouTube ve Reddit dördünde, Ekşi Sözlük ise üçünde (Google AI Bakışı, Claude ve Perplexity). Bir kaynağın tek bir motora özgü olmaması, onu tek bir modelin alışkanlığı olmaktan çıkarıp bu markalar hakkında web'de ne bulunduğunun bir yansıması yapıyor.

Kendi sitenizin kaynak gösterilmesi de adınızın anıldığı anlamına gelmiyor. Aynı analizlerde markanın kendi sitesini kaynak gösteren 2.748 yanıtın 341'inde (%12,4) marka adı cevapta hiç geçmiyordu; bu oran motora göre %3,8 ile %22,9 arasında değişti. Motor sitenizi okumuş, ama müşteriye adınızı söylememiş olabilir. Bu farkı [marka anılması ile kaynak gösterilmesi üzerine yazımızda](/tr/blog/marka-anilmasi-ve-kaynak-gosterilmesi-farki) ayrıntılı olarak anlattık.

## Ölçüm B: kurumsal markalarda tablo değişiyor

Ölçüm B'de yalnızca marka adı geçmeden sorulan sorulara bakıyoruz ve bir kaynağı ancak üç markanın üçü için de gösterildiyse listeliyoruz. Bir kaynağın yalnızca bir ya da iki markada çıkması, pazar hakkında değil o markalar hakkında bilgi verir.

Bu ölçümde Şikayetvar 1.646 yanıtın yalnızca 6'sında ve üç markanın ikisinde çıktı, bu yüzden listeye girmedi. Üç markanın üçünde de çıkan kaynaklar farklı bir tablo çiziyor:

| Kaynak | Gösterildiği yanıt (1.646 içinde) |
|---|---|
| dergipark.org.tr | 82 |
| tr.wikipedia.org | 72 |
| trendyol.com | 53 |
| hurriyet.com.tr | 49 |
| eksisozluk.com | 48 |

Bizim okumamız şu: şikâyet platformları, tüketici ürünleriyle ilgili sorularda öne çıkıyor gibi görünüyor. Ölçüm A'nın soruları ürün ve marka ağırlıklıydı; Ölçüm B'nin markaları ise kurumsal ve sorular marka adı geçmeden soruldu. Ekşi Sözlük iki ölçümde de ilk beş kaynak arasındaydı: forum dilinde yazılmış görüşler sektörler arasında dolaşırken şikâyetler tüketici ürünlerinin peşinden gidiyor olabilir. Bu bir yorum; doğrulamak için sektör sektör daha geniş bir ölçüm gerekiyor.

> [!NOT]
> Yurt dışında yayımlanan çalışmalar da kullanıcı içeriğinin ağırlığını gösteriyor, ama bu ağırlık hızla değişebiliyor. Profound'un Ağustos 2024 ile Haziran 2025 arasında 680 milyon kaynak bağlantısını incelediği çalışmada Perplexity ve Google AI Bakışı'nda en çok gösterilen kaynak Reddit, ChatGPT'de Vikipedi'ydi. Semrush'ın 14 Temmuz ile 12 Ekim 2025 arasında yaptığı çalışmada ise ChatGPT'nin Reddit'i gösterdiği cevapların payı Ağustos başında yaklaşık %60'tan Eylül ortasında yaklaşık %10'a düştü. İki çalışma da ülke ve dil kapsamını belirtmiyor; Türkiye için doğrudan geçerli sayılmamalı.

### Vikipedi: iki ölçüm, iki ayrı sonuç

İki ölçümün birbirini nasıl tutmayabildiğinin iyi bir örneği Vikipedi. Ölçüm A'da İngilizce Wikipedia analizlerin %45'inde, Türkçe Vikipedi %32'sinde kaynak gösterildi; İngilizce önde çıktı. Ölçüm B'de tablo tersine döndü: Türkçe Vikipedi 1.646 yanıtın 72'sinde, İngilizce Wikipedia 26'sında göründü. İki sonuç da ölçüldüğü gibi; farklı markalar ve farklı sorularla ölçüldükleri için birbirini çürütmüyor, yalnızca bu konuda genel bir kural koymanın erken olduğunu gösteriyor. Ayrıntısı [Vikipedi ile İngilizce Wikipedia'yı karşılaştırdığımız yazıda](/tr/blog/vikipedi-mi-ingilizce-wikipedia-mi).

## Neden bu siteler?

Cevabın nasıl kurulduğuna bakınca şaşırtıcı değil. Perplexity, yardım sayfasında soruyu sorduğunuz anda web'de arama yaptığını ve her cevabı numaralı kaynaklarla verdiğini yazıyor. Google, AI Bakışı ve AI Modu'nun bir soruyu alt konulara bölüp birden fazla ilgili arama yapabildiğini anlatıyor. Yani motor, bir insanın arama yaparken karşılaşacağı sayfaları okuyor.

Türkiye'de bir marka hakkında arama yapan biri, çoğu zaman o markanın şikâyet sayfasıyla, bir forum başlığıyla ya da bir pazar yeri ürün sayfasıyla karşılaşır. Bu sitelerin ölçeği de büyük: Şikayetvar'ın kendi "Hakkımızda" sayfasındaki sayaçlara göre, 7 Ekim 2026 itibarıyla platformda 13,8 milyon bireysel üye ve yaklaşık 249 bin kayıtlı marka var; son 30 günde 22,5 milyon ziyaretçi görünüyor. Bunlar platformun kendi açıkladığı rakamlar; bağımsız olarak doğrulamadık.

Bir başka ipucu, Ahrefs'in 75 bin marka üzerinde yaptığı analizden geliyor: bir markanın Google AI Bakışı'nda anılmasıyla en güçlü ilişkiyi, web'de markanın adının geçtiği sayfaların sayısı gösterdi (0,664); geri bağlantılarla ilişki çok daha zayıftı (0,218). Çalışma bunun bir ilişki olduğunu, neden sonuç olmadığını açıkça belirtiyor. Ama yön, bizim ölçümlerimizle aynı: motorların malzemesi, başkalarının sizin hakkınızda yazdıkları.

## Bu kaynaklar cevabın tonunu değiştiriyor mu?

Bu soruya bu yazıda bir rakamla cevap vermiyoruz. Daha önce Ölçüm A'daki cevapların tonunu kaynak türüne göre karşılaştıran bir iç analiz yapmıştık; o analizin dayandığı ton sınıflandırması sonradan düzeltildi ve aynı rakamlar bugün yeniden üretilemiyor. Yeniden üretilemeyen bir rakamı yayımlamak, ölçmediğimiz bir şeyi ölçülmüş gibi yazmak olurdu.

Söyleyebileceğimiz şu kadar: bir cevap genellikle birçok kaynak gösterir ve ton cevabın tamamında oluşur. Hangi kaynağın tonu tek başına belirlediğini göstermek, kaynakları tek tek değiştirip aynı soruları tekrar sormayı gerektirir. Bunu yapmadan "Şikayetvar cevabı olumsuzlaştırıyor" demek bir tahmin olur.

{{cta}}

## Markalar ne yapabilir?

Aşağıdaki adımlar, motorların okuduğu malzemeyi doğru ve güncel tutmaya yönelik. Hiçbirinin yapay zekâ cevaplarını belirli bir oranda değiştirdiğini ölçmedik ve böyle bir vaatte bulunmuyoruz. Söyleyebildiğimiz, aynı sorularla yapılan bir sonraki ölçümün değişimi göstereceği.

### 1. Önce hangi kaynakların okunduğunu ölçün

Genel bir liste yerine kendi markanız için ölçün. Ölçüm A ile Ölçüm B arasındaki fark gösteriyor ki, bir tüketici markası için Şikayetvar belirleyici olabilirken bir kurumsal marka için akademik yayınlar ya da Vikipedi öne çıkabilir. Her motoru ayrı ölçün; motorlar farklı kaynakları okuyor. [Kaynaklar ve rakipler](/tr/urun/kaynaklar-ve-rakipler) sayfamız, bu ölçümün raporda nasıl göründüğünü anlatıyor.

### 2. Şikâyetlere, okundukları yerde cevap verin

Şikayetvar'ın kendi anlatımına göre şikâyetler yayımlanmadan önce redaktörlerce inceleniyor, ardından markaya iletiliyor; marka, sitede yayımlanacak bir cevap yazabiliyor ya da şikâyet sahibiyle görüşebiliyor. Platform, markalar için ayrıca bir kurumsal üyelik programı sunuyor. Cevaplanmış ve çözülmüş bir şikâyet, cevapsız bir şikâyetle aynı sayfa değildir; motor hangisini okursa onu aktarır.

### 3. Pazar yeri sayfalarınızı eksiksiz tutun

Ölçüm A'da Trendyol ve Hepsiburada beş motorun hepsinde kaynak olarak göründü. Ürün başlığı, özellikler, ölçüler, garanti ve iade bilgisi eksik ya da tutarsızsa, motorun aktaracağı bilgi de öyle olur. Satıcı sorularına verilen cevaplar da bu sayfaların parçası. Kendi siteniz yoksa [pazar yeri satıcıları için yazımız](/tr/blog/pazar-yeri-saticilari-yapay-zeka-gorunurlugu) bu adımı ayrıntılandırıyor.

### 4. Kendi sitenizde açık cevap sayfaları yayımlayın

Sık sorulan sorular, garanti ve iade koşulları gibi bilgileri, her biri tek başına okunduğunda anlaşılır paragraflarla yayımlayın. Google, AI Bakışı'nda yer almak için ek bir şart olmadığını, sayfanın dizine eklenmiş ve arama sonucunda önizlemeyle gösterilmeye uygun olmasının yettiğini söylüyor. Yapısal veri kullanıyorsanız, Google'ın kuralı gereği yalnızca sayfada görünen bilgiyi işaretleyin.

Bu bilgileri sayfanın sunucudan gelen ilk HTML'ine koyun. Vercel'in Aralık 2024 analizine göre OpenAI'nin tarayıcıları, Anthropic'in ClaudeBot'u ve PerplexityBot JavaScript çalıştırmıyor. Yalnızca tarayıcıda çalışan bir kodla yüklenen garanti koşulları, bu tarayıcılar için sayfada hiç yoktur; motor o bilgiyi ya hiç veremez ya da okuyabildiği başka sayfalardan (bir forumdan, bir şikâyet kaydından ya da bir pazar yeri ilanından) alır. Sitenizin bu açıdan durumunu [ücretsiz taramayla](/tr/tarama) görebilirsiniz.

### 5. Motorun sizin hakkınızda söylediğinin doğruluğunu kontrol edin

Motorlar, okuduğu sayfalardaki eski ya da yanlış bilgiyi aktarabilir. Motorların söylediğini sitenizdeki güncel bilgiyle karşılaştırın. Karşılaştıracak bilgi yoksa sonuç "temiz" değil, "ölçülemedi"dir: sitesi okunamayan bir markada yanlış bilgiyi fark etmek de en zordur. [Yanlış bilgiyi tespit etme ve düzeltme rehberimiz](/tr/blog/yapay-zeka-yanlis-bilgi-tespit-ve-duzeltme) bu adımı anlatıyor.

### 6. Aynı sorularla tekrar ölçün

Yaptığınız değişikliğin etkisini görmek için bir sonraki ölçümü aynı sorularla ve aynı motorlarla yapın. Farklı bir soru setiyle yapılan ölçüm, Ölçüm A ile Ölçüm B örneğinde olduğu gibi, farklı bir tablo çizer ve değişimi göstermez.

## Sık sorulan sorular

### Şikayetvar'daki şikâyetler yapay zekâ cevabını belirliyor mu?

Bunu gösteren bir ölçümümüz yok. Gösterdiğimiz şu: 3 Ağustos 2026'ya kadar yaptığımız 60 analizde Şikayetvar, analizlerin %65'inde kaynak olarak göründü ve beş motorun hepsinde çıktı. Bir kaynağın gösterilmesi, cevabı onun belirlediği anlamına gelmez; nedenselliği ayrıca ölçmek gerekir.

### Kendi sitem yeterli değil mi?

Kendi siteniz gerekli ama tek başına yetmiyor. Aynı analizlerde motorların gösterdiği kaynak bağlantılarının %93,6'sı markaların kendi siteleri dışındaydı. Sitenizin dışında hakkınızda ne yazıldığı, cevabın malzemesinin büyük kısmı.

### Bu rakamlar benim sektörüm için de geçerli mi?

Doğrudan değil. İki ölçümümüz de Türkiye pazarının örneklemi değil ve birbirinden farklı sonuçlar veriyor. Kendi sektörünüz ve kendi sorularınız için ölçmeden, hangi kaynağın belirleyici olduğunu söylemek mümkün değil.

### Kendi sitem yok, yalnızca pazar yerinde satıyorum. Ne yapabilirim?

Ölçüm A'da Trendyol ve Hepsiburada beş motorun beşinde de kaynak olarak göründü; yani motorlar pazar yeri sayfalarını okuyor. Kendi siteniz yoksa ölçümü alan adıyla değil, marka adınızla yapmanız gerekir. Ürün başlıklarınızı, özellik tablolarınızı, soru cevaplarınızı ve mağaza bilgilerinizi eksiksiz ve tutarlı tutmak, elinizdeki en doğrudan araçtır; bunun cevapları ne kadar değiştireceğini aynı sorularla yapılan bir sonraki ölçüm gösterir.

## Kaynaklar

- Ölçüm A: Türk markaları hakkında yapay zekâ cevaplarında gösterilen kaynaklar, 2026-08-03: 3 Ağustos 2026'ya kadarki 60 analiz, 19 marka kaydı, 10.474 başarılı yanıt, 75.914 kaynak bağlantısı; ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Bakışı; marka adı geçen ve geçmeyen sorular birlikte; 7 Ekim 2026'da yeniden sayıldı; kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız, pazar örneklemi değil
- Ölçüm A: markanın kendi sitesinin kaynak gösterildiği ama adının geçmediği yanıtlar, 2026-08-03: aynı 60 analizde markanın kendi sitesini kaynak gösteren 2.748 yanıt; ad eşleşmesi otomatik, adaşlar ve yazım farkları sonucu etkileyebilir (https://geomono.com/tr/blog/marka-anilmasi-ve-kaynak-gosterilmesi-farki)
- Ölçüm B: üç kurumsal markada motorların gösterdiği kaynaklar, 2026-08-26: 16 ile 25 Ağustos 2026 arasında 6 ölçüm, 3 kurumsal marka (ilaç, süt ürünleri, teknoloji), yalnızca marka adı geçmeden sorulan sorular; 1.835 planlanan yanıtın ölçülen 1.646'sı; Gemini kaynakları siteye çözülmediği için site listesi dört motoru kapsıyor
- [Hakkımızda (sayaçlar, 7 Ekim 2026'da okundu)](https://www.sikayetvar.com/hakkimizda), Şikayetvar, erişim 7 Ekim 2026
- [Şikayetvar nedir, nasıl çalışır?](https://www.sikayetvar.com/blog/genel/sikayetvar-nedir-nasil-calisir), Şikayetvar, erişim 7 Ekim 2026
- [Kurumsal Üyelik](https://www.sikayetvar.com/kurumsal-uyelik), Şikayetvar, erişim 7 Ekim 2026
- [AI Platform Citation Patterns: How ChatGPT, Google AI Overviews, and Perplexity Source Information](https://www.tryprofound.com/blog/ai-platform-citation-patterns), Profound, 5 Haziran 2025, güncelleme Ağustos 2025
- [The Most-Cited Domains in AI: A 3-Month Study](https://www.semrush.com/blog/most-cited-domains-ai/), Semrush, 10 Kasım 2025
- [An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors (75K Brands Studied)](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/), Ahrefs, 26 Mayıs 2025
- [How does Perplexity work?](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work), Perplexity Yardım Merkezi, erişim 7 Ekim 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, güncelleme 10 Aralık 2025
- [The rise of the AI crawler](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler), Vercel, 17 Aralık 2024
- [General Structured Data Guidelines](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/sd-policies), Google Search Central, güncelleme 10 Temmuz 2026

---

# Yapay zekânın alıntıladığı içerik nasıl yazılır? Cevap önce, bağımsız paragraflar ve kaynaklı rakamlar

> Alıntılanabilir içerik için yazım kuralları: cevabı ilk cümlede vermek, kendi başına okunan paragraflar, kaynaklı rakamlar, SSS ve sunucuda üretilen HTML.

Yayımlanma: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/yapay-zekanin-alintiladigi-icerik-nasil-yazilir>

Yapay zekânın alıntıladığı içerik, bir bölümü sayfanın geri kalanı olmadan okunduğunda da doğru ve anlaşılır kalan içeriktir. Bunun için cevap ilk cümlede verilir, her paragraf öznesiyle açılır ve kendi başına okunur, rakamlar birimi, tarihi ve kaynağıyla yazılır. Sayfa da tarayıcının JavaScript çalıştırmadan okuyabileceği biçimde, sunucuda üretilmiş HTML olarak gönderilir.

Bu yazı, bu kuralları tek tek ve neden işe yaradıklarını söyleyen kaynaklarla anlatıyor. Hiçbiri bir alıntılanma garantisi değil: bir motorun sizi alıntılayıp alıntılamadığı ancak ölçülerek görülür.

## Araştırma ne söylüyor, ne söylemiyor?

Bu alanın en çok anılan çalışması, Aggarwal ve arkadaşlarının KDD 2024'te yayımlanan [GEO makalesidir](https://arxiv.org/abs/2311.09735). Makale, GEO-bench adını verdiği kendi soru setini kuruyor ve her soru için Google'dan gelen ilk 5 kaynaktan birini rastgele seçip farklı yazım yöntemleriyle değiştiriyor. Ardından bu kaynağın üretilen cevaptaki görünürlüğünün nasıl değiştiğini ölçüyor.

Sonucun koşulu, sonucun kendisi kadar önemli. Makale, kendi kıyaslama setinde ve cevaba zaten çekilmiş kaynaklar için, istatistik ve alıntı eklemenin kaynağın görünürlüğünü göreli olarak %30 ile %40 arasında artırdığını raporluyor. Anahtar kelime doldurmanın ise neredeyse hiç iyileşme sağlamadığını ölçüyor.

Bu koşul pratikte şunu söylüyor: iyi yazım, motorun zaten okuduğu bir sayfanın cevapta daha fazla yer almasına yardım edebilir. Motorun hiç bulmadığı ya da okuyamadığı bir sayfayı cevaba sokmaz. Bu yüzden aşağıdaki kurallar iki gruba ayrılıyor: sayfanın okunabilmesi ve okunduğunda alıntılanabilmesi.

> [!UYARI]
> "Şu yazım tekniğiyle %40 daha çok alıntılanırsınız" diyen bir cümle, araştırmanın söylemediği bir şeyi vaat ediyor. Ölçülen artış, cevaba zaten girmiş kaynaklar ve tek bir kıyaslama seti için geçerli.

## Kural 1: Cevabı ilk cümlede verin

Bir sayfanın ilk paragrafı, başlıktaki soruyu doğrudan cevaplamalı. "Günümüzde dijital dünya hızla değişiyor" gibi bir giriş, alıntılanacak hiçbir bilgi taşımaz. "Kurumsal bordro yazılımı, maaş, prim ve yasal kesintileri tek yerden hesaplayan yazılımdır" cümlesi ise tek başına alıntılanabilir.

Cevabı öne almak, okuru da kaybetmez. Ayrıntıyı arayan okur devam eder; yalnızca cevabı arayan okur ilk cümlede bulur. Bu yazının ilk paragrafı da bu kuralla yazıldı.

## Kural 2: Her paragraf öznesiyle açılsın ve kendi başına okunsun

Bir paragraf alıntılandığında, okuyucu onu çevresindeki paragraflar olmadan görür. "Bu yöntem", "yukarıda belirttiğimiz gibi", "bunlar" gibi göndermeler o anda anlamsız kalır. Paragrafı neyi anlattığını söyleyerek açın: "Bordro yazılımının en sık atlanan özelliği..." gibi.

Öznenin açıkça yazılması, markanız için ayrıca önemli. Kendi ölçümümüzde, 3 Ağustos 2026'ya kadar yaptığımız 60 analizde markanın kendi sitesini kaynak gösteren 2.748 yanıtın 341'inde (%12,4) marka adı cevabın metninde hiç geçmiyordu. Ölçüm ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı'nı kapsıyor; markalar kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız, yani bir pazar örneklemi değil. Adın geçip geçmediğini otomatik bir ad eşleşmesiyle belirledik; adaşlar ve yazım farkları sonucu etkileyebilir.

Bu sayı nedenini söylemiyor. Olası nedenlerden biri yazımla ilgili: sayfa "biz" ve "şirketimiz" diye anlatıyorsa, motor bilgiyi alıp sahibini anmadan aktarabilir. Bilginin geçtiği paragrafta markanın adını bir kez yazmak, bu ihtimale karşı alınabilecek basit bir önlem; etkisini ayrıca ölçmedik. Okunmak ile anılmak arasındaki farkı [marka anılması ve kaynak gösterilmesi farkı](/tr/blog/marka-anilmasi-ve-kaynak-gosterilmesi-farki) yazımızda ayrıca anlatıyoruz.

## Kural 3: Rakamı birimi, tarihi ve kaynağıyla yazın

Bir rakam, ne ölçtüğü söylenmeden alıntılanırsa yanlış bilgiye dönüşür. "%35 daha hızlı" cümlesi, neye göre, ne zaman ve kimin ölçtüğü belli olmadığı için savunulamaz. Bir e-ticaret sitesi aynı iddiayı ölçülebilir biçimde şöyle yazabilir: "Eylül 2026'da 120 siparişte ölçtüğümüz ortalama teslim süresi 2,1 gündü."

İyi bir rakam cümlesinde dört şey bulunur:

| Öğe | Örnek | Neden gerekli |
|---|---|---|
| Ne ölçüldü | ortalama teslim süresi | Rakamın anlamı |
| Birim | gün | Karşılaştırılabilirlik |
| Ne zaman ve kaç örnek | Eylül 2026, 120 sipariş | Güncelliği ve ağırlığı |
| Kim ölçtü ya da kaynak | kendi kayıtlarımız; ya da bağlantılı kaynak | Doğrulanabilirlik |

GEO makalesinin test ettiği yöntemlerden ikisi de bu kurala yakın: istatistik eklemek ve kaynak göstermek. Ancak makale, sayıların doğru olup olmadığını değil, cevaptaki görünürlüğü ölçüyor. Doğru olmayan bir rakam, alıntılansa bile markanıza zarar verir.

{{cta}}

## Kural 4: Sık sorulan sorular bölümü ekleyin

Sık sorulan sorular bölümü, alıcının gerçek sorularını başlık yapar ve her birine kısa, kendi başına okunan bir cevap verir. Bu biçim, yukarıdaki üç kuralın hepsini doğal olarak uygular: soru başlıkta, cevap ilk cümlede, paragraf kendi başına.

Soruları tahminle değil, gerçek kaynaklardan seçin: müşteri hizmetlerine gelen sorular, satış ekibinin her görüşmede duyduğu itirazlar, arama kutusunda yazılanlar. "Neden bizi seçmelisiniz?" gibi bir soru alıcının sorusu değildir; "Kurulum kaç gün sürüyor?" sorusu öyledir.

> [!NOT]
> Google, AI Bakışı ve AI Modu'nda görünmek için özel bir yapısal veri ya da ayrı bir "yapay zekâ dosyası" gerekmediğini [açıkça yazıyor](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features). Sık sorulan sorular bölümünün değeri işaretlemesinden değil, sayfada okunan metninden geliyor.

## Kural 5: Önemli bilgiyi sunucuda üretilen HTML'de verin

Alıntılanmanın ön koşulu okunmaktır. Vercel'in 17 Aralık 2024'te kendi ağındaki trafiğe dayanarak yayımladığı [analize göre](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler), büyük yapay zekâ tarayıcılarının hiçbiri JavaScript çalıştırmıyordu: OpenAI'nin OAI-SearchBot, ChatGPT-User ve GPTBot tarayıcıları, Anthropic'in ClaudeBot'u ve PerplexityBot dahil. ChatGPT ve Claude tarayıcıları JavaScript dosyalarını indiriyor ama çalıştırmıyordu.

Aynı analiz, Gemini'nin Googlebot altyapısını kullandığını ve JavaScript işleyebildiğini belirtiyor. Bu, motorlar arasında bir fark daha demek: Google'ın okuyabildiği bir sayfayı ChatGPT okuyamayabilir. Vercel'in önerisi de buna göre: ana içerik, başlık ve açıklama gibi bilgiler ve gezinme bağlantıları sunucuda üretilmeli; istemci tarafında üretilen içerik yalnızca vazgeçilebilir ekler için kullanılmalı.

Bu analiz Aralık 2024 tarihli ve tarayıcıların davranışı değişebilir. En güvenli varsayım hâlâ şu: fiyat, ürün özellikleri, iletişim bilgileri ve sık sorulan soruların cevapları, sayfanın ilk HTML yanıtında metin olarak bulunmalı.

## Kural 6: Önizleme ayarlarınızı kontrol edin

Google'ın AI özellikleri için tek temel şart, sayfanın dizinde olması ve arama sonuçlarında önizlemeyle gösterilebilmesi. Google aynı sayfada, `nosnippet`, `data-nosnippet`, `max-snippet` ve `noindex` ayarlarının içeriğinizin AI özelliklerinde nasıl görüneceğini sınırladığını yazıyor.

Bu ayarlar bilinçli kullanılabilir; ama çoğu zaman bir şablondan ya da eski bir eklentiden kalır. Ürün sayfalarınızın tamamında `nosnippet` varsa, en iyi yazılmış paragraf bile Google'ın AI Bakışı'nda alıntılanamaz.

## Alıntılanabilir içerik kontrol listesi

Yayımlamadan önce her sayfa için şu soruları sorun:

1. İlk paragraf, başlıktaki soruyu iki üç cümlede cevaplıyor mu?
2. Her paragraf öznesiyle açılıyor ve çevresi olmadan okunduğunda anlaşılıyor mu?
3. Markanın adı, bilginin geçtiği paragrafta en az bir kez yazıyor mu?
4. Her rakamın yanında birimi, tarihi ve kaynağı var mı?
5. Ölçülmemiş bir rakam ya da doğrulanmamış bir iddia var mı? Varsa çıkarın.
6. Alıcının gerçek sorularından oluşan bir sık sorulan sorular bölümü var mı?
7. Fiyat, özellik ve iletişim gibi önemli bilgiler, JavaScript çalışmadan sayfanın HTML'inde görünüyor mu?
8. Sayfada farkında olmadığınız bir `nosnippet` ya da `noindex` ayarı var mı?
9. Yapay zekâ tarayıcıları robots.txt dosyanızda engelli mi?
10. Değişiklikten önce ve sonra, aynı sorularla ölçtünüz mü?

İlk altı madde yazımla, sonraki üçü erişimle ilgili. Erişim maddelerini sitenizde elle kontrol etmek için [yapay zekâ görünürlük kontrol listemiz](/tr/kontrol-listesi) her kontrolü nasıl düzelteceğinizle birlikte anlatıyor; aynı kontrolleri [ücretsiz taramamız](/tr/tarama) alan adınız için otomatik çalıştırıyor.

## Yazdıktan sonra: ölçerek görün

Bu kuralların bir sayfaya etkisi tahminle değil, ölçümle görülür. Kendi ürünümüz için 27 Ağustos 2026'da GEO kategorisindeki 26 Türkçe soruyu beş motora sorduk. Ölçülebilen 116 yanıtın 108'i en az bir kaynak gösterdi, ama ürünümüz hiçbirinde anılmadı; 9 gözlem ölçülemedi ve sayıma girmedi. Bu tek bir kategori ve tek bir gün; ama şunu gösteriyor: motorlar bu kategoride kaynak okuyor, okudukları sayfalar arasında bizimki yoktu.

Böyle bir sonuçtan sonra yapılacak iş, sayfaları bu kurallarla yeniden yazmak ve bir sonraki ölçümü aynı sorularla yapmaktır. Soru değişirse, fark yazımdan değil sorulardan gelebilir. Ölçümün nasıl kurulacağını [marka görünürlüğü nasıl ölçülür](/tr/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur) rehberimiz adım adım anlatıyor.

## Sık sorulan sorular

### Alıntılanabilir içerik için yapısal veri şart mı?

Hayır. Google, AI Bakışı ve AI Modu'nda görünmek için özel bir yapısal veri ya da ek bir dosya gerekmediğini yazıyor; temel şart sayfanın dizinde olması ve önizlemeyle gösterilebilmesi. Yapısal veri, sayfadaki görünür bilgiyle tutarlıysa yine de faydalı olabilir ama metnin yerini tutmaz.

### GEO makalesindeki %40 artış benim sitem için de geçerli mi?

Doğrudan değil. Makale, kendi kıyaslama setinde ve cevaba zaten çekilmiş kaynaklar için istatistik ve alıntı eklemenin görünürlüğü %40'a kadar artırdığını raporluyor. Motorun bulmadığı ya da okuyamadığı bir sayfa için bir şey söylemiyor; sizin siteniz için etkiyi ancak kendi sorularınızla önce ve sonra ölçerek görebilirsiniz.

### Uzun içerik mi, kısa içerik mi daha çok alıntılanır?

Bu konuda güvenilir bir ölçüm göstermeden bir uzunluk önermiyoruz. Önemli olan uzunluk değil, her bölümün kendi başına anlaşılması: uzun bir sayfa, her paragrafı bağımsız yazılmışsa birçok soruya cevap olabilir. Kısa ama "bu" ve "yukarıda" gibi göndermelerle dolu bir sayfa ise tek paragrafı alıntılandığında anlamını kaybeder.

### Sayfam JavaScript ile çalışıyor; yapay zekâ onu okuyabilir mi?

Vercel'in Aralık 2024 analizine göre OpenAI, Anthropic ve Perplexity'nin tarayıcıları JavaScript çalıştırmıyordu; Gemini ise Googlebot altyapısıyla çalıştırabiliyordu. Önemli bilgiler yalnızca JavaScript ile yükleniyorsa, bazı motorlar onları göremeyebilir. Sayfanın kaynak HTML'ine bakarak ya da JavaScript'i kapatıp açarak bunu kendiniz kontrol edebilirsiniz.

## Kaynaklar

- [GEO: Generative Engine Optimization (Aggarwal vd., KDD 2024, arXiv:2311.09735)](https://arxiv.org/abs/2311.09735), arXiv / KDD 2024, 2024
- [The rise of the AI crawler](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler), Vercel, 17 Aralık 2024
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, güncelleme 10 Aralık 2025
- Markanın kendi sitesinin kaynak gösterildiği ama adının geçmediği yanıtlar, 2026-08-03: 3 Ağustos 2026'ya kadarki 60 analizde markanın kendi sitesini kaynak gösteren 2.748 yanıt (7 Ekim 2026'da yeniden sayıldı); ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Bakışı; kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız, pazar örneklemi değil; ad eşleşmesi otomatik
- GeoMono'nun kendi görünürlüğü: GEO kategorisindeki Türkçe sorular, 2026-08-27: 26 soru, 5 motor, 130 planlanan gözlem; ölçülebilen 116 yanıt, 9 gözlem ölçülemedi; tek kategori, tek gün (https://geomono.com/tr/geo-nedir)

---

# Yapısal veri (Schema) GEO için ne kadar önemli? Türkçe örneklerle

> Google'ın kuralları, SSS sonuçlarının kaldırılması ve alıntılara etkiyi ölçen çalışmalar: yapısal veri GEO'da neyi yapar, neyi yapmaz, Türkçe JSON-LD örnekleri.

Yayımlanma: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/yapisal-veri-schema-geo>

Yapısal veri, bir sayfanın ne olduğunu (bir şirket, bir ürün, bir soru-cevap listesi) makinelerin okuyabileceği ortak bir sözlükle, schema.org ile anlatan koddur; bugün çoğunlukla JSON-LD biçiminde yazılır. GEO açısından kısa cevap şu: Google, yapay zekâ özelliklerinde görünmek için yapısal verinin gerekmediğini yazıyor ve yapay zekâ alıntılarına etkisini ölçen en geniş çalışma kayda değer bir artış bulmadı. Yine de doğru yazılmış ve görünen içerikle tutarlı yapısal veri, zengin sonuçlar ve markanızın kimliğinin net okunması için değerini koruyor.

Bu yazıda yapısal verinin kendisini değil, GEO'daki yerini tartışıyoruz. Etkisini kendimiz ölçmedik; aşağıdaki her bilgi Google'ın belgelerine ya da yöntemini açıklayan çalışmalara dayanıyor ve kaynaklar 7 Ekim 2026'da yeniden okundu.

## Google ne diyor?

Google'ın [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features) belgesi, AI Bakışı'nda ya da AI Modu'nda görünmek için ek bir gereklilik ya da özel bir optimizasyon olmadığını yazıyor. Aynı belgeye göre bu özelliklerde görünmek için yeni makine okunur dosyalar, yapay zekâ metin dosyaları ya da özel işaretleme oluşturmanız gerekmiyor.

Google'ın Mayıs 2026'da yayımladığı ve en son 10 Temmuz 2026'da güncellediği [yapay zekâ optimizasyon rehberi](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide) daha da açık. Rehber "yapısal veriye aşırı odaklanmayı" yaygın yanlış kanılar arasında sayıyor: yapısal verinin üretken yapay zekâ araması için gerekli olmadığını ve eklemeniz gereken özel bir schema.org işaretlemesi bulunmadığını yazıyor. Aynı paragraf, Google Arama'daki zengin sonuçlara uygunluğa yardımcı olduğu için yapısal veriyi genel SEO çalışmasının parçası olarak kullanmaya devam etmenin iyi bir fikir olduğunu da ekliyor.

AI features belgesinin bir önerisi de doğrudan yapısal veriyle ilgili: Google, yapısal verinizin sayfadaki görünen metinle eşleştiğinden emin olmanızı öneriyor. Bu, bir sonraki bölümdeki genel kuralın yapay zekâ özellikleri için de geçerli olduğunu gösteriyor.

## Altın kural: görünen içerikle eşleşme

Google'ın [genel yapısal veri yönergeleri](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/sd-policies), yapısal verinin sayfanın gerçek içeriğini temsil etmesini istiyor ve okura görünmeyen içeriğin işaretlenmemesi gerektiğini açıkça yazıyor. Yönergelere göre işaretleme güncel, özgün ve yanıltıcı olmayan bilgi taşımalı.

Bu kurala uymamanın bir bedeli var. Google'a göre bir yapısal veri sorunu el ile işleme yol açabilir. Yapısal veri kaynaklı bir el ile işlem, sayfanın zengin sonuçlara uygunluğunu kaybetmesi demektir; yönergeler, bunun sayfanın Google web aramasındaki sıralamasını etkilemediğini de not ediyor.

Bir sınır daha var: Google, işaretleme doğru yapılmış olsa bile yapısal verinin arama sonuçlarında görüneceğini garanti etmiyor. Hangi özelliğin gösterileceğine arama geçmişi, konum ve cihaz türü gibi değişkenlere bakarak Google'ın algoritması karar veriyor.

Pratikte bu kural şu anlama geliyor:

| Durum | Doğru mu? |
|---|---|
| Ürün sayfasında görünen fiyat ve stok bilgisi, `Offer` içinde aynen yazılı | Evet |
| Sayfada hiç görünmeyen yorum puanı yalnızca JSON-LD içinde | Hayır |
| SSS işaretlemesindeki sorular ve cevaplar sayfada da okunabiliyor (açılır bölümde olabilir) | Evet |
| Kampanya bittiği hâlde işaretlemede eski fiyat duruyor | Hayır |

## SSS işaretlemesi: 2023'ten 2026'ya

FAQPage, uzun süre en popüler yapısal veri türlerinden biriydi, çünkü arama sonucunda soruların açılır bir liste olarak görünmesini sağlıyordu. Bu durum iki adımda değişti.

İlk adım 8 Ağustos 2023'te geldi. Google'ın [Search Central blogundaki duyuruya](https://developers.google.com/search/blog/2023/08/howto-faq-changes) göre SSS zengin sonuçları bundan sonra yalnızca tanınmış, otoriter devlet ve sağlık sitelerinde gösterilecek, diğer siteler için düzenli olarak gösterilmeyecekti. Aynı duyuru, işaretlemeyi kaldırmanın gerekmediğini, kullanılmayan yapısal verinin Arama'da sorun yaratmadığını ama görünür bir etkisinin de olmadığını yazıyordu.

İkinci adım 2026'da geldi. Google'ın [belge güncellemeleri sayfasına](https://developers.google.com/search/updates) göre 8 Mayıs 2026'da SSS zengin sonuç belgesine bir kullanımdan kaldırma notu eklendi: özellik 7 Mayıs 2026'dan itibaren Google Arama'da görünmüyor. Haziran 2026'da da SSS zengin sonucunun belgeleri tamamen kaldırıldı.

Yani bugün FAQPage işaretlemesi, Google Arama'da hiçbir site için zengin sonuç üretmiyor. Bu, işaretlemenin geçersiz olduğu anlamına gelmiyor: FAQPage hâlâ geçerli bir schema.org türü ve başka sistemler onu okuyabilir. Ama bu sistemlerin onu nasıl kullandığına dair yayımlanmış bir belge bilmiyoruz.

> [!NOT]
> Bu yazının sonundaki "Sık sorulan sorular" bölümü de sitemizde FAQPage olarak işaretleniyor ve işaretleme yalnızca sayfada görünen soru ve cevaplardan üretiliyor. Bunu bir Google zengin sonucu beklentisiyle değil, sayfanın yapısını makinelere açıkça anlatmak için yapıyoruz.

## Yapay zekâ alıntılarına etkisi: ne biliniyor?

Yapısal verinin yapay zekâ cevaplarındaki alıntıları artırdığı sık söyleniyor. Yöntemini açıklayan iki çalışma bu iddiayı desteklemiyor.

### Ahrefs: 1.885 sayfa ve kontrol grubu

Ahrefs'in [11 Mayıs 2026'da yayımladığı çalışma](https://ahrefs.com/blog/schema-ai-citations/), Ağustos 2025 ile Mart 2026 arasında JSON-LD eklenen 1.885 sayfayı, benzer 4.000 kontrol sayfasıyla karşılaştırdı. Alıntılar, işaretleme eklenmeden önceki ve sonraki 30 günlük dönemlerde AI Bakışı, AI Modu ve ChatGPT'de ölçüldü ve fark, eşleştirilmiş farkların farkı yöntemiyle hesaplandı.

| Yüzey | Alıntılardaki değişim | Ahrefs'in değerlendirmesi |
|---|---|---|
| Google AI Bakışı | %-4,6 | Küçük ama istatistiksel olarak anlamlı bir düşüş |
| Google AI Modu | %+2,4 | Sıfırdan ayırt edilemiyor |
| ChatGPT | %+2,2 | Sıfırdan ayırt edilemiyor |

Ahrefs'in vardığı sonuç, yapısal veri eklemenin hiçbir yüzeyde alıntılarda kayda değer bir artış sağlamadığı yönünde. Çalışmanın sınırları da yazıda belirtiliyor: incelenen sayfalar zaten ayda 100'den fazla yapay zekâ alıntısı alıyordu, tüm yapısal veri türleri birlikte değerlendirildi, işaretleme çoğu zaman sayfadaki başka değişikliklerle aynı anda eklendi ve 30 günlük pencere daha yavaş etkileri kaçırabilir. Yani bu çalışma, hiç alıntılanmayan bir sayfa için bir şey söylemiyor.

### searchVIU: canlı okumada JSON-LD

searchVIU'nun [2 Aralık 2025'te yayımladığı deney](https://www.searchviu.com/en/schema-markup-and-ai-in-2025-what-chatgpt-claude-perplexity-gemini-really-see/), kurgusal ürünlerin fiyatlarını bir test sayfasında farklı biçimlerde (görünen HTML, JavaScript ile oluşan içerik, yalnızca JSON-LD ve diğerleri) yayımladı ve ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity ile Google AI Modu'na sordu. Yalnızca JSON-LD içinde bulunan fiyatı, sayfayı o anda okuyan beş sistemin hiçbiri bulamadı.

Bu deneyin de bir sınırı var ve yazarlar bunu kendileri belirtiyor: deney yalnızca sayfanın canlı okunmasını test etti. Yapısal verinin dizinleme ya da eğitim gibi daha önceki aşamalarda kullanılıp kullanılmadığını göstermiyor.

{{cta}}

## Türkçe JSON-LD örnekleri

Aşağıdaki örnekler kurgusal bir bisiklet mağazası için yazıldı; adres, telefon, fiyat ve profil bağlantıları yer tutucudur. JSON-LD, sayfanın HTML'inde `<script type="application/ld+json">` etiketi içine yerleştirilir. Her örnekteki her değer, sayfada görünen bilgiyle aynı olmalı.

### Organization ve sameAs

Organization, sayfayı yayımlayan kuruluşu tanımlar. `sameAs` alanı, kuruluşun kendisine ait başka profilleri listeler ve aynı adı taşıyan başka bir şirketle karışmayı azaltmaya yardımcı olur. Yalnızca gerçekten size ait profilleri yazın.

```json
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "Örnek Bisiklet",
  "url": "https://www.ornek.com.tr/",
  "logo": "https://www.ornek.com.tr/logo.png",
  "description": "İzmir'de şehir ve dağ bisikleti satan, servis ve yedek parça hizmeti veren mağaza.",
  "foundingDate": "2012",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "Örnek Caddesi No: 1",
    "addressLocality": "Konak",
    "addressRegion": "İzmir",
    "postalCode": "35000",
    "addressCountry": "TR"
  },
  "contactPoint": {
    "@type": "ContactPoint",
    "telephone": "+90-232-000-00-00",
    "contactType": "customer service",
    "availableLanguage": ["Turkish", "English"]
  },
  "sameAs": [
    "https://www.linkedin.com/company/ornek-bisiklet",
    "https://www.instagram.com/ornekbisiklet",
    "https://www.youtube.com/@ornekbisiklet"
  ]
}
```

### Product

Product, tek bir ürünü anlatan sayfalarda kullanılır. Fiyat, para birimi ve stok durumu `Offer` içinde yazılır; bunlar sayfada görünen fiyat ve stok bilgisiyle birebir aynı olmalı ve kampanya bittiğinde birlikte güncellenmeli.

```json
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Örnek Şehir 28 Bisiklet",
  "image": "https://www.ornek.com.tr/img/sehir-28.jpg",
  "description": "28 jant, 7 vites, alüminyum kadrolu şehir bisikleti.",
  "sku": "OB-SEHIR-28",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "Örnek Bisiklet"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "url": "https://www.ornek.com.tr/sehir-bisikletleri/sehir-28",
    "priceCurrency": "TRY",
    "price": "1000.00",
    "availability": "https://schema.org/InStock",
    "itemCondition": "https://schema.org/NewCondition"
  }
}
```

### FAQPage

FAQPage, bir sayfadaki soru ve cevapları listeler. Google Arama'da artık zengin sonuç üretmediğini yukarıda gördük; kullanacaksanız sorular ve cevaplar sayfada da aynen okunabilmeli.

```json
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Bisiklet bakımı ne kadar sürer?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Standart bakım çoğunlukla aynı gün tamamlanır. Parça değişimi gereken onarımlar, parçanın stok durumuna göre birkaç iş günü sürebilir."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Online aldığım bisikleti iade edebilir miyim?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Kullanılmamış ve ambalajı açılmamış bisikletler, teslimden sonraki yasal cayma süresi içinde iade edilebilir."
      }
    }
  ]
}
```

Yazdığınız işaretlemeyi yayımlamadan önce bir doğrulayıcıdan geçirin. Bozuk bir JSON-LD, hiç olmamasından daha kötü olabilir: sayfada bir şey var gibi görünür ama hiçbir sistem onu okuyamaz.

## Neyi kanıtlayamıyoruz?

Bu konuda bildiklerimizin sınırını açıkça yazmak istiyoruz:

- **Yapısal verinin yapay zekâ alıntılarını artırdığını kanıtlayamıyoruz.** Bulabildiğimiz en geniş kontrollü çalışma, zaten alıntılanan sayfalarda bir artış bulmadı.
- **Hiç işe yaramadığını da kanıtlayamıyoruz.** O çalışma hiç alıntılanmayan sayfaları, tek tek yapısal veri türlerini ve 30 günden uzun etkileri ölçmedi.
- **ChatGPT, Claude ve Perplexity'nin yapısal veriyi dizinlerken nasıl kullandığını bilmiyoruz.** Bu şirketlerin tarayıcı belgeleri bunu anlatmıyor; canlı okuma deneyi de yalnızca o anki okumayı test etti.
- **Kendi ölçümümüz yok.** Yapısal verinin markaların yapay zekâ cevaplarında anılma ya da kaynak gösterilme sıklığına etkisini ölçmedik.

Bu sınırlar içinde makul olan okuma şu: yapısal veri bir yapay zekâ görünürlüğü kaldıracı olarak satılmamalı, ama doğru ve görünen içerikle tutarlı yazıldığında zararı yok ve zengin sonuçlar ile kimlik netliği gibi bilinen faydaları var.

## Ne yapmalısınız?

Önceliği doğru sıraya koymak, yapısal veriye harcanacak zamanı da doğru belirler:

1. **Önce erişim.** Arama botları sayfanıza ulaşamıyorsa işaretlemenin önemi kalmaz. robots.txt ve CDN ayarlarını kontrol etmek için [robots.txt rehberimize](/tr/blog/robots-txt-yapay-zeka-botlari-rehberi) bakın.
2. **Sonra görünen içerik.** Ürün bilgisi, fiyat, adres, iletişim gibi temel bilgiler sayfada metin olarak yazılı olmalı. searchVIU deneyi, yalnızca işaretlemede duran bir bilginin canlı okumada bulunmadığını gösteriyor.
3. **Ardından tutarlı yapısal veri.** Organization ve `sameAs` ile kim olduğunuzu, Product ile ürünlerinizi anlatın; her değeri sayfadaki bilgiyle eşleştirin.
4. **Ek dosyalarla vakit kaybetmeyin.** Google'ın rehberi, Google Arama için özel işaretleme ya da yapay zekâ metin dosyaları gerekmediğini yazıyor; llms.txt'nin durumunu [ayrı bir yazıda](/tr/blog/llms-txt-ise-yariyor-mu) anlattık.

Bu adımları madde madde kontrol etmek için [kontrol listemizi](/tr/kontrol-listesi) kullanabilirsiniz. [Kayıt gerektirmeyen taramamız](/tr/tarama) da sayfanızda geçerli bir JSON-LD olup olmadığını ve kim olduğunuzu anlatan dış profillere `sameAs` bağlantısı verip vermediğinizi kontrol eder.

## Sık sorulan sorular

### AI Bakışı'nda görünmek için yapısal veri şart mı?

Google'ın belgelerine göre hayır. Google, AI Bakışı ve AI Modu için yapısal verinin gerekli olmadığını ve eklenmesi gereken özel bir schema.org işaretlemesi bulunmadığını yazıyor. Destekleyici bağlantı olmak için sayfanın dizinlenmiş ve Google Arama'da önizlemeyle gösterilmeye uygun olması gerekiyor.

### Yapısal veri eklersem yapay zekâ cevaplarında daha çok alıntılanır mıyım?

Bunu gösteren bir kanıt bulamadık. Ahrefs'in 1.885 sayfayı kontrol grubuyla karşılaştıran çalışması, zaten alıntılanan sayfalarda JSON-LD eklemenin kayda değer bir artış sağlamadığını buldu. Çalışma hiç alıntılanmayan sayfaları ölçmediği için o sayfalar hakkında bir şey söylemiyor.

### FAQPage işaretlemesini kaldırmalı mıyım?

Kaldırmak zorunda değilsiniz. Google 2023'te kullanılmayan yapısal verinin Arama'da sorun yaratmadığını yazmıştı; SSS zengin sonuçları ise 7 Mayıs 2026'dan beri Google Arama'da hiç gösterilmiyor. İşaretlemeyi tutacaksanız soruların ve cevapların sayfada da aynen göründüğünden emin olun.

### Hangi yapısal veri türleriyle başlamalıyım?

Çoğu marka için Organization iyi bir başlangıçtır: adınızı, adresinizi, logonuzu ve `sameAs` ile size ait profilleri tek yerde toplar. Ürün satan siteler için Product, fiyat ve stok bilgisini görünen içerikle tutarlı biçimde anlatır. Her durumda kural aynı: işaretlemede yazan her şey sayfada da görünmeli.

## Kaynaklar

- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, güncelleme 10 Aralık 2025
- [Optimizing your website for generative AI features on Google Search](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide), Google Search Central, güncelleme 10 Temmuz 2026
- [General Structured Data Guidelines](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/sd-policies), Google Search Central, güncelleme 10 Temmuz 2026
- [Changes to HowTo and FAQ rich results](https://developers.google.com/search/blog/2023/08/howto-faq-changes), Google Search Central Blog, 8 Ağustos 2023
- [Latest Google Search Documentation Updates](https://developers.google.com/search/updates), Google Search Central, 8 Mayıs ve Haziran 2026 kayıtları
- [We Tracked 1,885 Pages Adding Schema. AI Citations Barely Moved.](https://ahrefs.com/blog/schema-ai-citations/), Ahrefs, 11 Mayıs 2026
- [Schema Markup and AI in 2025: What ChatGPT, Claude, Perplexity & Gemini Really See](https://www.searchviu.com/en/schema-markup-and-ai-in-2025-what-chatgpt-claude-perplexity-gemini-really-see/), searchVIU, 2 Aralık 2025

---

# ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve AI Bakışı'nda (AI Overviews) marka görünürlüğü nasıl ölçülür?

> Beş motor, Türkçe sorular, tek tek kaydedilen yanıtlar: marka görünürlüğünü ölçmenin altı adımı ve "ölçülemedi" ile "yok" arasındaki önemli fark.

Yayımlanma: 2026-09-28 · Güncelleme: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur>

Bir markanın yapay zekâ cevaplarındaki görünürlüğü, tek tek yanıtlar sayılarak ölçülür: bir soru bir motora soruldu, cevapta marka ya anıldı ya anılmadı. Bu rehber, bu sayımın nasıl dürüst yapılacağını altı adımda anlatıyor. Anlattığımız yöntem, kendi ölçümlerimizde kullandığımız yöntemdir; her ağırlığı ve eşiği [Nasıl ölçüyoruz](/tr/yontem) sayfasında yayımlıyoruz.

## Neyi ölçüyoruz?

"Görünürlük" tek bir şey değil. Bir yapay zekâ cevabında markanız üç ayrı biçimde yer alabilir ve her biri ayrı ölçülmeli:

- **Anılma:** Markanızın adı cevabın metninde geçiyor mu?
- **Kaynak gösterilme:** Motor, cevabı kurarken sitenizi kaynak olarak gösteriyor mu?
- **Nasıl anıldığınız:** Öne çıkan seçenek olarak mı, alternatiflerden biri olarak mı, yoksa bir çekinceyle mi?

İlk ikisi birbirinden bağımsızdır ve bu ayrım sanıldığından önemli. 3 Ağustos 2026'da kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımızın ölçümlerini bir araya getirdiğimizde, markanın kendi sitesini kaynak gösteren 2.748 yanıtın %12,4'ünde marka adı cevapta hiç geçmiyordu (ilk sayımda 2.733 yanıt ve %12,8 bulmuştuk; 7 Ekim 2026'da aynı yanıtları yeniden saydık). Motor sizi okumuş ama adınızı söylememiş olabilir; okuyan müşteri de sizi hiç duymamış olur.

## Adım 1: Soruları marka adı geçmeden yazın

Ölçümün en temel kuralı budur. "X markası güvenilir mi?" diye sorarsanız, cevapta X'in adı zaten geçer; bu bir görünürlük kanıtı değil, sorunun yankısıdır. Görünürlüğü, alıcının markanızı henüz bilmeden sorduğu sorular ölçer: "İstanbul'da kurumsal müşterilere hizmet veren bir bordro yazılımı önerir misin?" gibi.

Marka adını içeren sorular işe yaramaz değildir: motorun sizin hakkınızda ne bildiğini ve ne kadar doğru bildiğini gösterirler. Ama görünürlük oranına girmezler ve raporda ayrı gösterilmeleri gerekir. İkisini tek bir yüzdede toplamak, oranı olduğundan yüksek gösterir.

Kendi ürünümüzü ölçerken de bu kuralı uyguladık. 27 Ağustos 2026'da GEO kategorisindeki 26 Türkçe soruyu beş motora sorduk; ürün adımızı geçirmeden sorulan ve ölçülebilen 116 yanıtın hiçbirinde ürünümüz anılmadı. Sonucu [GEO nedir?](/tr/geo-nedir) sayfamızda olduğu gibi yayımladık. Marka adı geçen sorular eklenseydi bu sıfır, olmayan bir görünürlüğe dönüşürdü.

> [!IPUCU]
> Bir soru setini hazırlarken kendinize şunu sorun: bu soruyu soran kişi markamı zaten biliyor mu? Biliyorsa, soru görünürlüğü değil, bilinirliği ya da doğruluğu ölçer.

## Adım 2: Türkçe ve alıcının soracağı gibi sorun

Türkiye'deki alıcı yapay zekâya Türkçe soruyorsa, ölçüm de Türkçe sorularla yapılmalı. İngilizce bir soruya verilen cevap, Türkçe soruya verilecek cevabı temsil etmez: motor farklı sayfalar okur ve farklı markalar anabilir.

Soruların nasıl yazıldığı da sonucu belirler. Yöntemimizde sorular, markanın sektörüne göre araştırılmış beş alıcı profilinin soracağı biçimde yazılıyor ve üç türe ayrılıyor:

| Soru türü | Örnek biçim | Neyi gösterir |
|---|---|---|
| Kategori | "En iyi ... hangileri?" | Motorun o kategoride kimleri akla getirdiği |
| Karşılaştırma | "A mı B mi, hangisi ... için daha uygun?" | Seçenekler arasında nasıl konumlandığınız |
| Satın alma | "... için hangi ürünü almalıyım?" | Karar anında önerilip önerilmediğiniz |

Soru seti bir kez belirlendikten sonra dondurulur. Bir sonraki ölçüm aynı sorularla yapılır; yoksa iki dönem arasındaki fark, sizin çalışmanızdan değil, soruların değişmesinden gelebilir.

## Adım 3: Beş motora ayrı ayrı sorun

ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı aynı soruya aynı cevabı vermiyor. Bunun bir nedeni, cevabı kurarken farklı yollarla web'e bakmaları. OpenAI'nin yardım sayfasına göre ChatGPT, kullanıcının sorusunu bir ya da birkaç arama sorgusuna dönüştürüp arama ortaklarına gönderiyor. Perplexity her cevabı gerçek zamanlı bir aramayla kurup numaralı kaynaklarla veriyor. Google'ın AI Bakışı ise Arama'nın içinde çalışıyor ve Türkiye'de 18 Şubat 2026'dan itibaren kademeli olarak kullanıma açıldı.

Kendi ölçümlerimiz, bu farkın ne kadar büyük olabileceğini gösteriyor. 26 Ağustos 2026'da üç kurumsal markanın ölçümlerinde, ölçülen yanıtların en az bir kaynak gösterme oranı motora göre şöyleydi:

| Motor | Ölçülen yanıt | En az bir kaynak gösteren | Oran |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 362 | 180 | %49,7 |
| Gemini | 341 | 321 | %94,1 |
| Perplexity | 339 | 339 | %100 |
| Claude | 322 | 269 | %83,5 |
| Google AI Bakışı | 282 | 228 | %80,9 |

Bu tablo motorları sıralamak için değil, neden birleştirilemeyeceklerini göstermek için burada. Bir motorun yanıtlarının yarısı kaynak gösterirken ötekinin hepsi gösteriyorsa, iki motorun "kaynak gösterilme oranını" toplayıp ortalamak anlamsız bir sayı üretir. Bu yüzden her motoru ayrı raporluyoruz ve tek bir bileşik skor üretmiyoruz.

> [!NOT]
> Gemini'nin gösterdiği kaynaklar doğrudan sitelerin adresi olarak değil, Google'ın yönlendirme bağlantıları olarak geliyor. Hangi siteye gittiklerini bulmak ayrı bir çözümleme adımı gerektiriyor. Bu adım yapılmadan "Gemini sizi kaynak göstermedi" demek, ölçülmemiş bir şeyi ölçülmüş gibi yazmak olur.

{{cta}}

## Adım 4: Her yanıtı kaydedin ve anılmayı doğrulayın

Her yanıt, sorusu, motoru, tarihi ve tam metniyle kaydedilmeli. Yalnızca "anıldı / anılmadı" sonucunu saklamak, sonradan hiçbir şeyi denetleyemeyeceğiniz anlamına gelir. Raporda gördüğünüz her sayının arkasında, tıklayıp okuyabileceğiniz yanıtlar olmalı.

Kaydetmek yetmez; anılmanın gerçekten sizi gösterdiğini de doğrulamak gerekir. Bir adın geçmesi, o markanın anıldığını kanıtlamaz:

- **Adaşlar:** Aynı adı taşıyan başka bir şirket, bir kişi ya da başka ülkede bir marka olabilir. Örneğin "GoPeople" adı hem bir İK ürününü hem de Avustralya'daki bir kurye şirketini gösterebiliyor.
- **Yankı:** Cevap, sorudaki bir kelimeyi tekrar ediyor olabilir.
- **Konum:** Marka öne çıkan seçenek olarak mı, alternatifler arasında mı, yoksa kaçınılacak seçenek olarak mı anıldı? Yöntemimizde olumsuz bir anılma sıfır değil, eksi sayılıyor.

Doğrulanamayan bir anılma markanın lehine sayılmaz; oranın hesabına hiç girmez. Yöntemimizde anılmaların %20'sinden fazlası doğrulanamadıysa oran hiç verilmez ve "ölçülemedi" yazılır: bu kadar boşlukla hesaplanan bir sayı ölçüm değil tahmindir.

## Adım 5: Ölçülemeyeni sıfır saymayın

Bu adım, bir ölçümün dürüst olup olmadığını belirler. Bir motor zaman aşımına uğrayabilir, sağlayıcı hata verebilir, bir istek sınırı soruyu yarıda bırakabilir. Bu durumda elinizde "markanız anılmadı" diye bir bilgi yoktur; elinizde bilgi yoktur. İkisini aynı sayıya dönüştüren bir rapor, olmayan bir kesinlik iddia eder.

Her gözlemin üç hâli vardır ve raporda üçü de ayrı yazılmalı:

| Durum | Ne demek | Orana girer mi? |
|---|---|---|
| Ölçülemedi | Çağrı yapılamadı ya da yarıda kaldı | Hayır; kaydedilir ve yeniden denenir |
| Ölçüldü, karşılaştıracak bilgi yok | Yanıt geldi ama doğrulayacak bir gerçek yok | Hayır; "ölçülemez" olarak gösterilir |
| Ölçüldü, yok | Soru soruldu, yanıt okundu, marka gerçekten yoktu | Evet; bu gerçek bir veridir |

Google AI Bakışı bunun iyi bir örneği. Google her aramada AI Bakışı göstermiyor. Bir arama için AI Bakışı çıkmadıysa bu "ölçüldü, yok" hâlidir ve gerçek bir bilgidir. Arama sonucunu getiren servis hata verdiyse bu "ölçülemedi" hâlidir ve markanız hakkında hiçbir şey söylemez. İkisi aynı sıfır olarak yazılırsa, bir servis kesintisi "Google sizi göstermiyor" bulgusuna dönüşür.

Bu ayrımın sayısal ağırlığı küçük değil. 26 Ağustos 2026'daki ölçüm setimizde, marka adı geçmeden sorulan sorulara verilen 1.835 yanıtın 189'u (%10,3) ölçülemedi ya da kaynak bilgisi alınamadı. Bunları "kaynak göstermedi" diye saymak, her kaynağın payını yanlış hesaplatırdı.

> [!UYARI]
> Bir raporda "%0" görüyorsanız, yanında kaç yanıt üzerinden hesaplandığını ve kaç yanıtın ölçülemediğini arayın. "116 yanıtın 0'ı" bir bulgudur; tek başına "%0" bir bulgu olmayabilir.

## Adım 6: Tekrarlayın ve aralık okuyun

Yapay zekâ cevapları aynı soruda bile değişiyor. SparkToro'nun Ocak 2026'da yayımladığı araştırmada 600 gönüllü, 12 soruyu ChatGPT, Claude ve Google'ın yapay zekâsına toplam 2.961 kez sordu. ChatGPT'de ve Google'da aynı marka listesinin iki cevapta tekrar gelme ihtimali yüzde birin altında çıktı. Bir markanın listelerde görünme sıklığı ise sıralamasından çok daha tutarlıydı. Araştırmacılar daha büyük örneklemler gerektiğini de not ediyor.

Bundan çıkan iki pratik sonuç var:

1. **Sıra değil, görünme sıklığı ölçün.** "ChatGPT'de üçüncüyüz" cümlesi bir sonraki soruda geçersiz olabilir; "40 sorunun 12'sinde anıldık" cümlesi daha sağlamdır.
2. **Belirsizliğin olduğu yerde tekrar edin.** Yöntemimizde motorların birbirinden ayrıldığı sorular, yanıt veren her motora 3 kez daha soruluyor ve çoğunluk kararı kullanılıyor. Sonuç tek bir sayı değil, bir aralıkla veriliyor.

## Örnek: kendi ölçümümüz nasıl okunur?

Yukarıdaki adımların bir rapora nasıl döküldüğünü görmek için kendi ürünümüzün 27 Ağustos 2026 tarihli ölçümüne bakalım. Aynı rakamlar [GEO nedir?](/tr/geo-nedir) sayfamızda yayımlı.

| Satır | Değer | Ne anlama geliyor |
|---|---|---|
| Planlanan gözlem | 130 | 26 soru, 5 motor |
| Ölçülebilen yanıt | 116 | Oranın hesaplandığı yanıtlar |
| Ürünün anıldığı yanıt | 0 | Ölçüldü ve hiçbirinde görülmedi |
| En az bir kaynak gösteren yanıt | 108 / 116 | %93,1; bu kategoride motorlar kaynak okuyor |
| Ölçülemeyen gözlem | 9 | Sayıma alınmadı, sıfır olarak sayılmadı |

Bu tabloyu okurken dikkat edilecek üç nokta var. Birincisi, sonuç tek bir yüzde değil, bir sayı çifti: "116 yanıtın 0'ı". İkincisi, ölçülemeyen 9 gözlem ayrı bir satırda duruyor; bunlar sıfıra eklenseydi rapor, ölçmediğimiz 9 cevabı da "anılmadı" diye saymış olurdu. Üçüncüsü, sıfır bir başarısızlık notu değil, bir başlangıç çizgisi: bir sonraki ölçüm aynı 26 soruyla yapılacak ve değişim ona göre okunacak.

Aynı gün aynı yöntemle ölçtüğümüz iki başka marka farklı sonuç verdi: bir dijital ekran ürünü 97 yanıtın 6'sında (%6,2), bir İK asistanı 84 yanıtın 1'inde anıldı. Üç markanın yanıt sayıları farklı olduğu için sonuçlar yan yana yazılır ama tek bir sıralamaya dökülmez.

## Tek bir skor neden yanıltır?

Tek bir "yapay zekâ görünürlük skoru" çekici ama çoğu zaman üç şeyi gizler: hangi motorda ölçüldüğünü, kaç yanıt üzerinden hesaplandığını ve kaç yanıtın ölçülemediğini. Motorların ağırlığını belirlemek için de güvenilir bir Türkiye verisi yok; olmayan bir ağırlıkla hesaplanan bileşik skor, uydurma bir sayı olur.

Bu yüzden sonuçları sayı çifti olarak yazıyoruz ("116 yanıtın 0'ı"), motorları ayrı gösteriyoruz ve bir sayının neyi göstermediğini de söylüyoruz. Düşük bir görünürlük oranı şunları göstermez:

- Tüketici talebinin düşük olduğunu,
- Marka bilinirliğinin ya da pazar payının düşük olduğunu,
- Tüketicilerin markayı tercih etmediğini,
- Yapay zekânın markayı önermediğini (yalnızca bu sorularda anmadığını).

## Sonuçları nasıl okuyacaksınız?

İyi bir görünürlük raporunu okurken sırasıyla şu soruları sorun:

1. Sorular marka adı geçmeden mi yazılmış? Geçen sorular ayrı mı gösterilmiş?
2. Her motor ayrı mı raporlanmış?
3. Her oranın yanında kaç yanıt üzerinden hesaplandığı yazıyor mu?
4. Ölçülemeyen yanıtlar ayrı mı sayılmış, yoksa sıfıra mı karışmış?
5. Bir önceki ölçüm aynı sorularla mı yapılmış? Değilse iki sonuç karşılaştırılamaz.

Bu beş sorunun cevabı "evet" ise, elinizdeki rakam bir ölçümdür. Değilse, bir tahmin ya da bir ekran görüntüsüdür.

## Sık sorulan sorular

### Kaç soru yeterli?

Yöntemimizde varsayılan bir tarama 40 sorudan oluşuyor. Marka adı geçmeden sorulan en az 5 farklı soru yoksa görünürlük oranı hiç verilmiyor: tek bir sorudan hesaplanan oran, oran değildir. Soru sayısı arttıkça aralık daralır, ama hiçbir soru seti bir pazarın tamamını temsil etmez; bu yüzden raporda soruların kendisi de listelenir.

### Bu ölçümü kendim yapabilir miyim?

Evet. Yukarıdaki adımların hiçbiri belirli bir araca bağlı değil. Zor olan kısımlar soruları sormak değil, her yanıtı saklamak, adaşları ayıklamak ve ölçülemeyen yanıtları sıfırdan ayrı tutmak. Bunları elle yapıyorsanız, her ölçümde aynı soruları, aynı motorları ve aynı kuralları kullandığınızdan emin olun.

## Kaynaklar

- [AIs are highly inconsistent when recommending brands or products](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 Ocak 2026
- [Searching the web with ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt), OpenAI Yardım Merkezi
- [How does Perplexity work?](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work), Perplexity Yardım Merkezi
- [Türkiye'de AI Modu ve AI Bakışı Dönemi Başlıyor](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/), Google Türkiye Blogu, 18 Şubat 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, güncelleme 10 Aralık 2025
- Nasıl ölçüyoruz: GeoMono yöntemi, 2026-09-28: yayımlanan yöntem; ağırlıklar, eşikler ve sayılar puanı hesaplayan koddan okunur (https://geomono.com/tr/yontem)
- GeoMono'nun kendi görünürlüğü: GEO kategorisindeki Türkçe sorular, 2026-08-27: 26 soru, 5 motor, 130 planlanan gözlem; ölçülebilen 116 yanıt, 9 gözlem ölçülemedi (https://geomono.com/tr/geo-nedir)
- Motorların kaynak gösterme sıklığı ve ölçülemeyen yanıtlar, 2026-08-26: 3 kurumsal marka, 6 ölçüm, marka adı geçmeden sorulan sorulara verilen 1.835 yanıt; 1.646'sı ölçüldü (7 Ekim 2026'da yeniden sayıldı)
- Markanın kendi sitesinin kaynak gösterildiği ama adının geçmediği yanıtlar, 2026-08-03: 3 Ağustos 2026'ya kadarki 60 analizde markanın kendi sitesini kaynak gösteren 2.748 yanıt (7 Ekim 2026'da yeniden sayıldı); kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız, pazar örneklemi değil (https://geomono.com/tr/urun/gorunurluk-olcumu)

---

# GEO rehberi: yapay zekâ aramasında görünür olmak için nereden başlanır? (2026)

> GEO nedir, yapay zekâ cevabı nasıl kurulur ve markanız için hangi altı adımla başlarsınız? Kaynaklı, Türkçe ve abartısız bir başlangıç rehberi.

Yayımlanma: 2026-09-28 · Güncelleme: 2026-10-07
<https://geomono.com/tr/blog/geo-rehberi-yapay-zeka-aramasinda-gorunur-olmak>

GEO (Generative Engine Optimization), bir markanın ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı gibi üretken yapay zekâ motorlarının verdiği cevapların içinde yer almasını hedefleyen çalışmadır. Bu rehber, kavramı kısaca tanımlıyor, bir yapay zekâ cevabının nasıl kurulduğunu kaynaklarıyla anlatıyor ve bir markanın bugün atabileceği altı adımı sıralıyor. Rehberdeki her rakamın dayanağı yazının sonundaki Kaynaklar bölümünde.

## GEO nedir, kısaca?

GEO, arama motoru optimizasyonunun (SEO) yapay zekâ cevaplarına uzanan koludur. Aynı alan Türkçe kaynaklarda AEO (Answer Engine Optimization), LLM SEO ve yapay zekâ görünürlüğü adlarıyla da anılır. Hepsi aynı soruyu sorar: bir kullanıcı yapay zekâya bir şey sorduğunda cevapta kimin adı geçiyor ve cevap hangi kaynaklardan kuruluyor?

Kavramın kısa tanımı ve SEO ile farkı için [GEO nedir?](/tr/geo-nedir) sayfamıza bakabilirsiniz. Bu rehber tanımın bir adım ötesine, "nereden başlamalıyım?" sorusuna odaklanıyor.

Ölçüm birimi, iki disiplini ayıran en somut farktır. SEO'da birim bir anahtar kelimedeki sıradır. GEO'da birim tek tek cevaplardır: bir soru bir motora soruldu, cevapta marka ya anıldı ya anılmadı. Bu ikili sonuç sayılabilir; bu yüzden GEO'da başarı, bir sıralama tahmininden çok daha doğrudan ölçülür.

## Yapay zekâ cevabı nasıl kuruluyor?

Bugünkü yapay zekâ asistanlarının çoğu, soruya yalnızca eğitim verisinden cevap vermiyor; web'de arama yapıp bulduğu sayfalardan cevap kuruyor ve bu sayfaları kaynak olarak gösteriyor. Motorların kendi belgeleri bunu açıkça söylüyor:

- **ChatGPT:** OpenAI'nin yardım sayfasına göre ChatGPT güncel bilgi gereken sorularda web'de arama yapabiliyor ve web araması kullanan cevaplar kaynak bağlantıları içerebiliyor. Aynı sayfa, kullanıcının sorusunun bir ya da birkaç arama sorgusuna dönüştürülüp arama ortaklarına gönderildiğini de belirtiyor.
- **Perplexity:** Perplexity'nin yardım merkezi, aracın interneti gerçek zamanlı aradığını ve her cevabın özgün kaynaklara giden numaralı atıflar içerdiğini yazıyor.
- **Google AI Bakışı ve AI Modu:** Google, bu özelliklerin bir soruyu alt konulara bölüp birden fazla ilişkili arama yapabildiğini ("query fan-out") anlatıyor. Google Türkiye, AI Modu ve AI Bakışı'nın Türkiye'de kademeli olarak kullanıma açıldığını 18 Şubat 2026'da duyurdu.

Bu mekanizmanın sonucu basit: motorun bulamadığı ya da okuyamadığı bir sayfa, cevaba kaynak olamaz. Google da bunu kendi diliyle söylüyor: AI Bakışı'nda ya da AI Modu'nda yer almak için bir sayfanın dizine eklenmiş ve Google Arama'da önizleme metniyle gösterilmeye uygun olması gerekiyor; bunun ötesinde ek bir teknik şart ya da özel bir optimizasyon yok.

> [!NOT]
> Kendi ürünümüzü ölçtüğümüzde de aynı tabloyu gördük. 27 Ağustos 2026'da GEO kategorisindeki Türkçe sorularla yaptığımız ölçümde, ölçülebilen 116 yanıtın 108'i (%93,1) en az bir kaynak gösteriyordu. Bu kategoride motorlar ezberden değil, okuduklarından konuşuyor.

## Neden şimdi?

Arama davranışı, cevabın doğrudan sayfada verildiği bir düzene kayıyor. SparkToro'nun Similarweb verisiyle yaptığı analize göre ABD'de Ocak ile Nisan 2026 arasında Google aramalarının %68,01'i hiçbir siteye tıklama göndermeden bitti.

> [!UYARI]
> Bu rakam ABD'yi kapsar, Türkiye'yi değil. Türkiye için karşılaştırılabilir, yayımlanmış bir tıklamasız arama ölçümü bulamadık. Türkiye'de AI Bakışı'nın Şubat 2026'da kullanıma açılması, benzer bir kaymanın koşullarının burada da oluştuğunu gösterir; kaymanın büyüklüğünü göstermez.

Tıklama azaldığında, cevapta adı geçmeyen bir marka için ziyaret de hiç oluşmaz. GEO'nun bugün gündemde olmasının nedeni bu: kullanıcı cevabı aldıysa, yarış cevabın içinde bitmiştir.

## SEO ile GEO arasındaki fark nedir?

GEO, SEO'nun yerini almıyor; üzerine kuruluyor. Google, AI Bakışı ve AI Modu için ek bir şart ya da özel bir optimizasyon gerekmediğini söylüyor; yani Arama için geçerli temel kurallar burada da geçerli. Farklar, hedefte ve ölçümde:

| | SEO | GEO |
|---|---|---|
| Hedef | Sonuç sayfasında üst sıra | Cevabın içinde anılmak ya da kaynak gösterilmek |
| Ölçüm birimi | Bir anahtar kelimedeki sıra | Tek tek cevaplar: anıldı mı, kaynak gösterildi mi |
| Başarı sinyali | Tıklama ve trafik | Anılma, kaynak gösterilme ve nasıl anıldığı |
| Okuyan | Arama motorunun tarayıcısı | Arama tarayıcısı ve yapay zekâ şirketlerinin kendi tarayıcıları |
| Tek bir kontrol neyi gösterir | O anki sıralamayı | Tek bir cevabı; aynı soru farklı cevaplar üretebilir, tekrar ölçmek gerekir |

Son satır küçük görünse de ölçümü baştan değiştirir. SparkToro'nun Ocak 2026 araştırmasında 600 gönüllü, 12 soruyu ChatGPT, Claude ve Google AI'a toplam 2.961 kez sordu. ChatGPT'de ve Google'ın yapay zekâsında aynı marka listesinin iki cevapta tekrar gelme ihtimali yüzde birin altında çıktı. Bir markanın listelerde görünme sıklığı ise sıralamasından çok daha tutarlıydı. Tek bir ekran görüntüsü bu yüzden bir ölçüm değildir.

## Nereden başlanır: altı adım

Aşağıdaki adımlar bir sıra izler: önce durumu ölçmek, sonra motorların sizi okuyabildiğinden emin olmak, en son içerik ve dış kaynaklar üzerinde çalışmak. Hiçbiri belirli bir sonuç garanti etmez; OpenAI da kendi yardım sayfasında, arama sonuçlarında yer almanın garanti olmadığını açıkça yazıyor.

### 1. Bugünkü durumu ölçün

Başlangıç noktası, müşterilerinizin soracağı soruları marka adınızı geçirmeden yazmak ve bu soruları her motora ayrı ayrı sormaktır. Marka adını içeren bir soru ("X markası güvenilir mi?") cevapta adınızın geçmesini zaten garanti eder, dolayısıyla görünürlük kanıtı sayılmaz. Nasıl ölçüleceğini adım adım [ayrı bir rehberde](/tr/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur) anlattık; yöntemimizin ayrıntıları [Nasıl ölçüyoruz](/tr/yontem) sayfasında.

### 2. Yapay zekâ tarayıcılarının sitenize erişebildiğinden emin olun

Yapay zekâ şirketleri farklı işler için farklı tarayıcılar kullanıyor ve her birini `robots.txt` dosyanızda ayrı ayrı yönetebiliyorsunuz. Kolayca yapılan bir hata, model eğitimini engellemek isterken arama tarayıcısını da engellemek.

| Şirket | Arama ve cevap için | Model eğitimi için | Not |
|---|---|---|---|
| OpenAI | `OAI-SearchBot` (ChatGPT arama sonuçları) | `GPTBot` | Ayarlar birbirinden bağımsız; OpenAI, kullanıcının başlattığı `ChatGPT-User` isteklerinde robots.txt kurallarının uygulanmayabileceğini belirtiyor. |
| Anthropic | `Claude-SearchBot`, `Claude-User` | `ClaudeBot` | Anthropic, botlarının robots.txt kurallarına uyduğunu yazıyor. |
| Perplexity | `PerplexityBot` | (Perplexity, bu botun temel model eğitimi için kullanılmadığını yazıyor) | Kullanıcının istediği sayfaları getiren `Perplexity-User` genellikle robots.txt kurallarını dikkate almıyor. |
| Google | `Googlebot` | `Google-Extended` (Gemini eğitimi ve bazı Gemini ürünleri) | Google-Extended, sitenizin Google Arama'ya dahil edilmesini etkilemiyor. |

Google'ın AI Bakışı ve AI Modu için sunduğu kontroller ise Arama'nın kendi kontrolleri: `nosnippet`, `data-nosnippet`, `max-snippet` ve `noindex`. Yani Google-Extended'ı engellemek sizi Google'ın arama içindeki yapay zekâ özelliklerinden çıkarmaz; Google'ın belgeleri bu özelliklerin Arama'nın parçası olduğunu ve önizleme ayarlarıyla yönetildiğini söylüyor.

> [!IPUCU]
> Eğitimi engelleyip görünür kalmak istiyorsanız kural basit: eğitim botunu (`GPTBot`, `ClaudeBot`, `Google-Extended`) engelleyin, arama botlarını (`OAI-SearchBot`, `Claude-SearchBot`, `PerplexityBot`, `Googlebot`) açık bırakın. Hangi botların sitenize eriştiğini ücretsiz taramamız tek tek gösteriyor.

{{cta}}

### 3. Önemli bilgiyi JavaScript'e gömmeyin

Vercel'in Aralık 2024'te kendi ağındaki trafiğe dayanarak yayımladığı analize göre, büyük yapay zekâ tarayıcılarının hiçbiri JavaScript çalıştırmıyor: OpenAI'nin tarayıcıları, Anthropic'in ClaudeBot'u ve PerplexityBot dahil. ChatGPT ve Claude tarayıcıları JavaScript dosyalarını indiriyor ama çalıştırmıyor. Aynı analizde Gemini'nin Googlebot altyapısını kullandığı ve JavaScript işleyebildiği belirtiliyor.

Pratik sonuç: fiyatlarınız, ürün özellikleriniz ya da iletişim bilgileriniz yalnızca tarayıcıda çalışan bir kodla sayfaya yükleniyorsa, bu tarayıcılar o bilgiyi hiç görmeyebilir. Kritik bilgi, sayfanın sunucudan gelen ilk HTML'inde yer almalı.

### 4. Alıntılanabilir yazın

Bu alanın temel akademik çalışmalarından biri, KDD 2024'te yayımlanan GEO makalesidir. Çalışma, kendi kıyaslama setinde, cevaba zaten çekilmiş kaynaklara alıntı, istatistik ve kaynak eklemenin o kaynağın cevaptaki görünürlüğünü artırdığını raporluyor. Anahtar kelime doldurmanın ise neredeyse hiç iyileşme sağlamadığını ölçüyor.

> [!UYARI]
> Bu bulguyu okurken iki koşulu atlamayın. Birincisi, deney düzeneğinde motor her soru için Google'dan gelen ilk beş kaynağı okuyor ve iyileştirilen sayfa zaten bu beşin içinde. Yani eklemeler, cevaba hiç çekilmeyen bir sayfayı cevaba sokmuyor. İkincisi, "görünürlük" burada trafik ya da sıra değil, makalenin kendi tanımladığı bir ölçüt. Bu yüzden bu çalışmadan "şu kadar artış" diye bir vaat çıkmaz.

Makaleden bağımsız olarak, alıntılanabilir yazmanın iyi bilinen birkaç kuralı var:

- **Cevabı ilk cümlede verin.** Bir motor sayfanızdan tek bir paragraf alıntılayabilir. O paragraf tek başına okunduğunda da doğru ve eksiksiz olmalı.
- **Paragrafı öznesiyle açın.** "Bu nedenle" ya da "Bunun için" diye başlayan bir paragraf, tek başına alıntılandığında neyi kastettiğini kaybeder.
- **Rakamı birimiyle ve kaynağıyla yazın.** "Yüzde 68" değil, "ABD'de, Ocak ile Nisan 2026 arasında, aramaların %68,01'i" gibi.
- **Yapısal veriyi görünen içerikle eşleştirin.** Google'ın yapısal veri kuralları, sayfada görünmeyen içeriğin işaretlenmemesini ve işaretlemenin sayfa içeriğini doğru yansıtmasını istiyor.

Bu kuralları tek sayfada toplamak için [kontrol listemizi](/tr/kontrol-listesi) hazırladık.

### 5. Sitenizin dışını unutmayın

Motorların sizin hakkınızda okuduğu sayfaların büyük kısmı sizin sitenizde değil. 3 Ağustos 2026'ya kadar yaptığımız 60 analizi bir araya getirdiğimizde, motorların gösterdiği 75.914 kaynak bağlantısının %93,6'sı markanın kendi sitesi dışındaydı (bu, kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımızdan oluşan bir set; pazarın örneklemi değil). Ahrefs'in 75 bin marka üzerinde yaptığı analizde, bir markanın Google AI Bakışı'nda anılmasıyla en güçlü ilişkiyi web'de markanın adının geçtiği sayfaların sayısı gösterdi (0,664). Geri bağlantı sayısıyla ilişki çok daha zayıftı (0,218).

Bu bir ilişki, neden sonuç değil; çalışmanın kendisi de bunu vurguluyor. Yine de yönü net: sitenizin dışında hakkınızda ne yazıldığı, cevabın malzemesidir. Bu malzemenin kendi ölçümlerimizde nereden geldiğini [yapay zekânın Türk markalarını kimden okuduğunu anlattığımız veri yazısında](/tr/blog/yapay-zeka-turk-markalarini-kimden-okuyor) ayrıntılı olarak yazdık.

### 6. Aynı sorularla tekrar ölçün

Bir değişikliğin işe yarayıp yaramadığını anlamanın tek yolu, aynı soruları aynı motorlara tekrar sormaktır. Soruları her seferinde değiştirirseniz, gördüğünüz fark sizin çalışmanızdan değil, soruların değişmesinden gelebilir. Yukarıda andığımız tutarsızlık da aynı sonuca götürür: tek bir ölçüm değil, tekrarlanan ölçümler ve bir aralık okunmalı.

## Nelerden kaçınmalı?

Yeni bir alanda en pahalı hatalar, kanıtı olmayan kısayollardır. Üç tanesi sık karşımıza çıkıyor:

- **Özel bir "yapay zekâ dosyası" aramak.** Google, AI Bakışı ya da AI Modu'nda yer almak için yeni makine okunur dosyalar, yapay zekâya özel metin dosyaları ya da ek işaretleme gerekmediğini açıkça yazıyor.
- **Görünmeyen içeriği işaretlemek.** Sayfada okura görünmeyen bir bilgiyi yapısal veriyle işaretlemek, Google'ın kurallarına aykırıdır ve manuel işleme yol açabilir.
- **Tek bir sonuca güvenmek.** Bir motorda bir kez görünmek ya da görünmemek, yukarıdaki tutarsızlık nedeniyle bir eğilim göstermez. Karar, tekrar eden ölçümle verilmeli.

## Sık sorulan sorular

### GEO, SEO'yu gereksiz kılar mı?

Hayır. Google, AI Bakışı ve AI Modu için ek bir şart olmadığını, bir sayfanın dizine eklenmiş ve önizleme metniyle gösterilmeye uygun olmasının yettiğini söylüyor. Bu, iyi bir SEO zemininin GEO'nun ön koşulu olduğu anlamına gelir.

### Hangi motorla başlamalıyım?

Tek bir motorla yetinmemenizi öneriyoruz: motorlar farklı kaynakları okuyor ve aynı soruya farklı markaları anabiliyor. Ölçümlerimizde ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı'nı ayrı ayrı raporluyoruz; birini ötekinin yerine koymuyoruz.

### Sonuç ne zaman görülür?

Bunu kimse dürüstçe önceden söyleyemez. Motorların hangi kaynağı ne sıklıkla okuduğu dışarıdan görünmüyor ve cevaplar aynı soruda bile değişiyor. Söyleyebileceğimiz şu: aynı sorularla yapılan bir sonraki ölçüm, değişimi (artış, düşüş ya da değişmeme) gösterir.

## Kaynaklar

- [GEO: Generative Engine Optimization (Aggarwal vd., KDD 2024, arXiv:2311.09735)](https://arxiv.org/abs/2311.09735), arXiv / KDD 2024, 2024
- [In 2026, Less than One Third of Google Searches Still Send a Click](https://sparktoro.com/blog/in-2026-less-than-one-third-of-google-searches-still-send-a-click/), SparkToro (Similarweb verisi), 9 Haziran 2026
- [Türkiye'de AI Modu ve AI Bakışı Dönemi Başlıyor](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/), Google Türkiye Blogu, 18 Şubat 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, güncelleme 10 Aralık 2025
- [Searching the web with ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt), OpenAI Yardım Merkezi
- [How does Perplexity work?](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work), Perplexity Yardım Merkezi
- [Overview of OpenAI Crawlers](https://developers.openai.com/api/docs/bots), OpenAI
- [Does Anthropic crawl data from the web, and how can site owners block the crawler?](https://support.claude.com/en/articles/8896518-does-anthropic-crawl-data-from-the-web-and-how-can-site-owners-block-the-crawler), Claude Yardım Merkezi, 7 Nisan 2026
- [Perplexity Crawlers](https://docs.perplexity.ai/guides/bots), Perplexity
- [List of Google's common crawlers (Google-Extended)](https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/google-common-crawlers), Google Search Central, güncelleme 14 Temmuz 2026
- [The rise of the AI crawler](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler), Vercel, 17 Aralık 2024
- [An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors (75K Brands Studied)](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/), Ahrefs, 26 Mayıs 2025
- [AIs are highly inconsistent when recommending brands or products](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 Ocak 2026
- [General Structured Data Guidelines](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/sd-policies), Google Search Central, güncelleme 10 Temmuz 2026
- Türk markaları hakkında yapay zekâ cevaplarında gösterilen kaynaklar, 2026-08-03: 3 Ağustos 2026'ya kadarki 60 analiz, 19 marka kaydı, 10.474 başarılı yanıt, 75.914 kaynak bağlantısı (7 Ekim 2026'da yeniden sayıldı); ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Bakışı; kendi müşteri ve karşılaştırma markalarımız, pazar örneklemi değil (https://geomono.com/tr/blog/yapay-zeka-turk-markalarini-kimden-okuyor)
- GeoMono'nun kendi görünürlüğü: GEO kategorisindeki Türkçe sorular, 2026-08-27: 26 soru, 5 motor, 130 planlanan gözlem; ölçülebilen 116 yanıt (https://geomono.com/tr/geo-nedir)

---

# A monthly GEO report template for agencies

> A GEO report template agencies can deliver to clients every month: scope, count pairs, unmeasured answers, sources, accuracy, period comparison, actions.

Published: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/ajanslar-icin-aylik-geo-raporu-sablonu>

A monthly GEO report for agencies is a report that shows, in one document, how a client brand appeared in AI answers that month, which questions and engines it was measured with, and what could not be measured. A good template has seven sections: scope, results as count pairs, what could not be measured, the sources shown, accuracy findings, period comparison and actions. Below you will find what each section contains and an example table; the numbers in the example tables do not come from a real measurement, they only show the format.

## The report's skeleton

We wrote the template section by section, in a form you can copy and fill in every month:

1. **Scope:** Which questions, which engines, which dates.
2. **Results:** Separately for each engine, as count pairs.
3. **Unmeasured answers:** Answers that returned an error, were cut off or could not be read.
4. **Sources shown:** The sites the engines relied on to build their answers.
5. **Accuracy findings:** Wrong or incomplete information the engines stated about the brand.
6. **Period comparison:** Only if it was done with the same questions and the same engines.
7. **Actions and the next measurement:** What will be done, which finding it rests on, and when it will be measured again.

There is a logic to this order. Readers should see what a number covers before they see the number, and right after the results they should read what could not be measured. If the unmeasured answers are pushed to the end of the report, the results look more complete than they are.

## 1. Scope: questions, engines, dates

The scope section is the report's first screen. It states three things: the question set, the engines and the measurement dates. The question set should have a name or a version number; that is how the reader can tell the same set was used the following month.

| Field | Example value |
|---|---|
| Period | 3 to 7 November (example) |
| Question set | 40 questions that do not name the brand, version 3 (example) |
| Questions that name the brand | 10 questions, shown separately (example) |
| Engines | ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Overviews |
| Planned answers | 40 questions × 5 engines = 200 (example) |

Google's two AI surfaces should also be treated separately. According to the [Google Turkey Blog](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/), AI Mode and AI Overviews began rolling out gradually in Turkey from 18 February 2026. [Google's documentation](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features) also says the two may use different models and techniques, and that the answers and links they show will differ. If you also measure AI Mode, put it on a separate row; if you do not, mark it as "not measured" in the scope table. Merging it with AI Overviews hides the difference between them.

Questions that name the brand are kept separate. In a question like "Is brand X trustworthy?", X's name already appears; such a question shows not visibility but what the engine knows about the brand. Adding both kinds of question into a single rate makes the rate look higher than it is.

## 2. Results: each engine separately, as a count pair

Results are written not as a single percentage but as a count pair: "9 of 38 answers". If a percentage is wanted, it goes next to the pair, not in its place. On its own, "0%" may not be a finding; "0 of 116 answers" is a finding. We published our own product's measurement of 27 August 2026 in exactly this form on the [What is GEO?](/en/geo-nedir) page: 26 questions, 5 engines, and our product was not mentioned in any of the 116 measurable answers.

Example table (the numbers do not come from a real measurement):

| Engine | Answers measured | Brand mentioned | Not measured |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 38 | 9 of 38 answers | 2 |
| Gemini | 40 | 6 of 40 answers | 0 |
| Perplexity | 39 | 11 of 39 answers | 1 |
| Claude | 37 | 5 of 37 answers | 3 |
| Google AI Overviews | 40 | An AI Overview appeared in 22 searches; mentioned in 4 of the 22 | 0 |

The Google AI Overviews row needs a separate detail. Google does not show an AI Overview for every search. A search with no AI Overview is a "measured, absent" state and is real information; an error from the service that fetches the search results is a "not measured" state. If both are written as the same zero, an outage turns into a "Google does not show you" finding.

You can also add a "how it was mentioned" column to this section: as the leading option, as one of the alternatives, or with a caveat. Do not merge the engines into a single composite score; we explained why they cannot be merged in our post on [why the same Turkish question returns different brands](/en/blog/ayni-turkce-soruya-farkli-markalar).

## 3. Unmeasured answers are written separately

This section determines whether the report is honest. An engine can time out, a provider can return an error, a source list can fail to come back. For these answers you do not have the information "not mentioned"; you have no information.

We know how often this happens from our own measurement. In our measurement of three corporate brands between 16 and 25 August 2026, 189 of 1,835 planned answers (10.3%) could not be measured: 166 returned an error, 16 came back without source information, and 7 had no AI Overview block to read. These answers were kept out of the rates. This measurement is limited to three brands; the rate may differ for another client, but you should assume it will not be zero.

Example table (the numbers do not come from a real measurement):

| Reason | Answers | What was done |
|---|---|---|
| Engine returned an error | 4 | Retried, 2 were measured |
| Source list could not be retrieved | 2 | Counted for mentions, left out of the source count |
| Answer was cut off | 0 | |

Even if this section is empty, it should stay in the report with its heading: writing "No answers went unmeasured this month" is different from leaving the section out altogether.

{{cta}}

## 4. Sources shown

This section shows which sites the engines relied on to build their answers. The list of sites is grouped by domain, and next to each site it says which engines showed it. The client's own site sits on a separate row.

Example table (the numbers do not come from a real measurement):

| Site type | Answers citing it | Engines citing it |
|---|---|---|
| The client's own site | 14 of 61 answers | ChatGPT, Perplexity, Claude |
| A complaints site | 9 of 61 answers | All five engines |
| A marketplace | 7 of 61 answers | Perplexity, Claude |

Do not forget to state the base. In this example, the base is the 61 answers that cited at least one source. Some engines show no source at all in a large share of their answers; taking all answers as the base makes those engines look different from what they are. The base used should be written above the table.

Being cited as a source and being mentioned are different things: an engine can read the client's site and not say its name. We explained this distinction with our own data in our post on [the difference between a brand mention and a source citation](/en/blog/marka-anilmasi-ve-kaynak-gosterilmesi-farki).

## 5. Accuracy findings

This section states whether what the engines said about the brand is correct: founding year, address, product range, cities served and the like. Each finding is given together with the answer it came from, the engine and the date; the client should be able to read the sentence with their own eyes.

The accuracy section writes three states separately:

| State | What it means | How it is written in the report |
|---|---|---|
| Could not be checked | No answer was received, or the call was cut off | "Could not be checked", will be retried |
| Nothing to compare against | An answer came back but there is no fact to verify it against | "Not measurable" |
| Checked, nothing wrong | The answer was read and matched the known facts | This is genuine good news |

This distinction is not a small detail. For a client whose site is closed to crawlers, there is often no information to compare the engines' statements against; and this client may also be the one most at risk of wrong information. If "no wrong information found" and "could not be checked" are written on the same row, the report tells the riskiest client the most reassuring sentence. For how to find and correct wrong information, see our post on [detecting and correcting false information in AI](/en/blog/yapay-zeka-yanlis-bilgi-tespit-ve-duzeltme).

## 6. Period comparison: the same-questions condition

Two months are compared only if they were measured with the same question set and the same engines. If the question set changed, the difference between them may come from the changed questions rather than from the agency's work. In that case the report does not write an increase or a decrease; it writes "not comparable because the question set changed".

Even two months measured with the same questions call for care with small differences. AI answers can change for the same question: in [research](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/) published by SparkToro in January 2026, in trials where 600 volunteers asked 12 questions a total of 2,961 times, the chance of the same brand list coming back in two answers was under one percent on ChatGPT and on Google's AI. So a move from "9 of 40 questions" to "10 of 40 questions" from one month to the next may not be a real change.

Example table (the numbers do not come from a real measurement):

| Engine | Previous month | This month | Reading |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 9 of 38 answers | 10 of 39 answers | No change detected |
| Perplexity | 4 of 39 answers | 13 of 40 answers | Increase; same questions, same engine |
| Claude | Not measured | 5 of 37 answers | First measurement, no comparison |

Compare how often you appear rather than your rank. The sentence "We moved from third to second on ChatGPT" may no longer hold in the next answer; how many answers you were mentioned in for the same questions is a sounder comparison.

## 7. Actions and the next measurement

The last section turns the report into a work list. Next to each action it states which finding it rests on, for example: "On these three questions the engines cited a complaints site and did not mention the brand." An action with no finding behind it does not go into this section.

Actions are not written with a promised outcome. A sentence that says "If you do this, you will be mentioned this much more" has no measured evidence behind it. Instead, each action states how it will be checked in the next measurement: which questions, which engines.

The section closes with the date of the next measurement and a note that the same question set will be used. That way, the next report's period comparison is possible from the start.

> [!IPUCU]
> Grouping actions by urgency makes them easier to read: do now, next up, to investigate, and monitor only.

## How does GeoMono cover this template?

You can fill in the template with any tool, or even by hand. For agencies using GeoMono, [Reports and Agency Panel](/en/urun/raporlar-ve-ajans-paneli) does the following today: client brands are managed from one account, and each brand has its own workspace, question set and report. The report is shared through a link the client can open without signing in; the person who receives the link sees the report and the evidence pages, but cannot enter the workspace.

The period report compares two measurements only if they were made with the same questions; if the difference is at noise level, it says "no change detected". Steps are sorted into now, next, investigate and monitor bands. The period report is published with the agency's name and logo and can be printed to PDF from the browser.

Here is what does not exist yet: there is no separate PDF export and no public API. The agency's name and logo currently appear on the period report; the panel and the other report pages carry the GeoMono name.

## Frequently asked questions

### Which sections should a monthly GEO report have?

Seven sections are enough: scope, results engine by engine, unmeasured answers, sources shown, accuracy findings, period comparison and actions. Scope comes first, because readers should know which questions and engines a number was measured with before they see it. Unmeasured answers sit right after the results.

### Why should we write results as count pairs instead of percentages?

A percentage hides how many answers it was calculated from. "0 of 116 answers" and a bare "0%" do not give the same information: the first is a measured result, while the second could also be a number in which unmeasured answers were mixed into the zero. If a percentage is wanted, it goes next to the count pair.

### If we change the question set, can we compare with the previous month?

You cannot. If the question set changed, the difference between the two months may come from the changed questions rather than from the work done. In that case the report does not write an increase or a decrease; it records the new set as a baseline and compares against it the following month.

### Should unmeasured answers be shown to the client?

They should. In our own measurement, 189 of 1,835 answers planned between 16 and 25 August 2026 (10.3%) could not be measured. Had these answers been counted as zero, the client would have read "you were not mentioned" for answers that were never measured.

## Sources

- [Türkiye'de AI Modu ve AI Bakışı Dönemi Başlıyor](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/), Google Turkey Blog, 18 February 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, updated 10 December 2025
- [NEW Research: AIs are highly inconsistent when recommending brands or products](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 January 2026
- Unmeasured answers and how often engines cite sources, 2026-08-25: 6 measurements between 16 and 25 August 2026, 3 corporate brands, questions that do not name the brand, ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews; 1,646 of 1,835 planned answers were measured, 189 could not be measured
- GeoMono's own visibility: Turkish questions in the GEO category, 2026-08-27: 26 questions, 5 engines, 130 planned observations; 116 measurable answers, 9 observations could not be measured; one product, one category (https://geomono.com/tr/geo-nedir)

---

# AI visibility for marketplace sellers: what to do if you have no website of your own

> AI reads a seller with no website from marketplace pages. In our measurements, marketplaces were sources on all five engines; what sellers can do about it.

Published: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/pazar-yeri-saticilari-yapay-zeka-gorunurlugu>

The AI visibility of a seller with no website of its own is whether engines such as ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude or Google AI Overviews mention that seller and its products in their answers. The pages the engines can read about such a seller are mostly product and store pages on the marketplace, reviews and price comparison sites. In our own measurements these sites appeared as sources on all five engines, and the real work a seller can do is to keep those pages complete and consistent.

## If you have no website, where does AI read about you?

When an AI engine answers by looking at the web, it reads the pages it can find. If you have no domain of your own, the pages that can be read about you are on other people's sites:

- **Product pages:** The product title, description, specifications, and questions and answers on the marketplace.
- **Store page:** Seller name, rating, contact and returns information.
- **Reviews:** What buyers write on the product page or on complaints sites.
- **Price comparison sites:** Pages that list the same product side by side with different sellers.

The layout of none of these pages is in your hands. But you write a large part of their content, especially the product information and the answers to questions.

This applies to many sellers. According to the [Türkiye'de E-Ticaretin Görünümü Raporu 2025](https://ticaret.gov.tr/data/6a02f2c7269de183c0b98bc4/T%C3%BCrkiye%27de%20E-Ticaretin%20G%C3%B6r%C3%BCn%C3%BCm%C3%BC%20Raporu%202025.pdf) (Outlook of E-Commerce in Turkey Report 2025), published by Turkey's Ministry of Trade in May 2026, 634,611 businesses engaged in e-commerce in 2025. According to the same report, 79.2% of businesses selling on marketplaces operate on a single marketplace (excluding the food sector). For most of these sellers, the pages on that one marketplace may be their most visible trace on the web.

## How often do marketplace pages appear as sources?

In our own measurements, marketplaces came up regularly among the sources the engines showed about Turkish brands. The first measurement (Measurement A) covers 60 analyses up to 3 August 2026: 19 brand records, five engines (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Overviews), 10,474 successful answers. The questions included some with and some without the brand name, and were mostly about products and categories. The figures were recounted on 7 October 2026.

The table below shows in how many of the 60 analyses a site was cited at least once:

| Site | Analyses where it was cited | Number of brands | Engines that cited it |
|---|---|---|---|
| cimri.com | 21 of 60 (35%) | not counted | 4 engines |
| trendyol.com | 17 of 60 (28%) | 9 | 5 of 5 engines |
| hepsiburada.com | 17 of 60 (28%) | 10 | 5 of 5 engines |
| akakce.com | 15 of 60 (25%) | 9 | 5 of 5 engines |
| n11.com | 9 of 60 (15%) | 4 | 4 engines |
| amazon.com.tr | 7 of 60 (12%) | 3 | not counted |
| ciceksepeti.com | 5 of 60 (8%) | 3 | not counted |

Cells marked "not counted" are where we did not recount that information for this article; they do not mean "none".

The second measurement (Measurement B) was carried out between 16 and 25 August 2026 for three corporate brands (a pharmaceutical company, a dairy brand, a technology group), and only questions without the brand name were asked. Across the 1,646 answers measured, trendyol.com was among the cited sites for all three brands: in 53 answers (3.2%). Of those answers, 28 came from Perplexity, 22 from Claude and 3 from ChatGPT. In this measurement Gemini's sources were not resolved to sites, so the site list covers four engines.

> [!UYARI]
> The percentages from the two measurements cannot be compared: the brands, the questions and the counting unit differ (one counts analyses, the other answers). Moreover, the brands in both measurements were brands measured by their own domain; we did not separately measure sellers who sell only on marketplaces. These figures show that marketplaces are among the sites the engines read; they do not show that a seller will be mentioned there.

## How do you measure by brand name?

A common part of measuring a brand's visibility is checking whether the engine cites the brand's own site. If you have no website, that question falls away. The measurement should be built on the brand name instead of the domain.

### 1. Write questions without the brand name

Write questions a buyer would ask before knowing you, such as "Ankara'da el yapımı deri cüzdan satan mağazalar hangileri?" ("Which stores in Ankara sell handmade leather wallets?"). A question that contains your name already guarantees that your name appears in the answer; it measures the echo of the question, not visibility. We explained this distinction in detail in the article [how to measure brand visibility in AI](/en/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur).

### 2. Pin down every spelling of your name

List the spellings of your store name with and without Turkish characters (such as "Çınar Deri" and "Cinar Deri"), its abbreviations and the full form shown on the marketplace. If any of these appears in an answer, you count as mentioned.

### 3. Weed out namesakes

Store names are often common words. The name "Çınar Deri" could also refer to a workshop in another city or to an entirely different company. A name appearing in an answer does not prove that you were mentioned: check whether the products, the city and the marketplace the answer describes are yours.

### 4. Record which marketplace page was cited

If the answer cites a source, is it your store or product page, or a competitor's page? Store the source address with every answer. If an engine cited no source or no answer could be retrieved, record that as a separate situation, not as "not mentioned".

[Our scan](/en/tarama) requires a domain: it measures whether AI crawlers can access a site. For a seller with no website there is no site to scan; in that case, the steps above can also be applied by hand.

{{cta}}

## What can sellers do?

A marketplace page is not your site, but you enter most of its content. The following are tasks in the seller's hands that directly affect the information an engine can read.

**Write complete product titles.** The title should contain your brand name, what the product is and its distinguishing feature (material, size, colour). Instead of "Cüzdan" ("Wallet"), a title such as "Çınar Deri el yapımı dana derisi erkek cüzdanı, kahverengi" ("Çınar Deri handmade calfskin men's wallet, brown") says in one line what the product is and whose product it is.

**Do not leave attribute fields empty.** Marketplaces' product attribute fields (material, origin, warranty, dimensions) are structured information. Leaving a field empty means removing from the page the information that would answer that question.

**Answer questions.** The questions buyers ask on the product page are very similar to the questions other buyers will ask AI. A clear, short and accurate answer stays on that page as readable information.

**Keep your store information up to date.** Keep the store description, city, contact details and returns terms current. If you have a physical shop, Google's [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features?hl=tr) page also lists checking that your Merchant Center and Business Profile information is up to date among its recommended practices.

**Write your brand name the same way everywhere.** Use the same spelling on the marketplace, on your social media account, on your shipping labels and in your replies on complaints sites. A single spelling makes it clear, to buyers and to any measurement alike, that the pages about you belong to the same business.

**Reply to reviews.** A calm, solution-focused reply to a complaint, posted where the complaint is read, becomes part of what that page says about you. We compiled how often the engines read complaints sites in the article [who AI reads about Turkish brands](/en/blog/yapay-zeka-turk-markalarini-kimden-okuyor).

## Limits: the marketplace's rules and what is not in your hands

A marketplace page is the marketplace's site. The layout of the page, which information is shown and how search engines access the page are the marketplace's decisions. For example, Google writes that for a page to be shown as a supporting link in AI Overviews, it must be indexed and eligible to be shown with a search result snippet; those settings are in the hands of the site owner, not the seller.

Every marketplace's seller agreement and content rules apply. Stuffing keywords into titles against the rules, using another brand's name or steering reviews can conflict with the marketplace's rules and put your store at risk. None of the suggestions in this article replace those rules.

Finally: none of these steps guarantee that an engine will mention you. Engines do not give the same answer to the same question every time: in [research](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/) SparkToro published in January 2026, 600 volunteers asked 12 questions to ChatGPT, Claude and Google's AI a total of 2,961 times, and the probability of the same list of brands coming back in two answers was below one percent for ChatGPT and Google. A page being read does not mean your name will appear in the answer, either. What you can do is make sure you are read correctly and completely wherever you are read, and measure the result again with the same questions.

## Frequently asked questions

### Can I appear in AI without my own website?

Yes, engines do not read only brands' own sites. In our own measurements, trendyol.com, hepsiburada.com and akakce.com were cited in between 15 and 17 of the 60 analyses up to 3 August 2026, and all five engines cited all three. However, this shows that marketplaces are read, not that a particular seller will be mentioned.

### Which marketplace is read most by AI?

In our own measurement, trendyol.com and hepsiburada.com were cited in 17 of the 60 analyses, akakce.com in 15, n11.com in 9 and amazon.com.tr in 7. These results come from our own client and comparison brands, do not represent the whole market, and the order may be different in your category.

### How do I measure my visibility without a domain?

Ask several engines the questions a buyer would ask without your brand name, search for every spelling of your name and weed out namesakes. Record each answer, its engine, its date and the sources it cited. Record questions that returned no answer separately, not as "not mentioned".

### Does selling on more than one marketplace increase visibility?

We have not measured this and cannot promise a result. In our own measurement, several marketplaces were among the sites the engines read, but we have no data on how a seller being present on more than one marketplace affects mentions. The decision should weigh each marketplace's rules together with your own business circumstances.

## Sources

- Sources shown in AI answers about Turkish brands (Measurement A), 2026-08-03: 60 analyses up to 3 August 2026, 19 brand records, 10,474 successful answers, 75,914 source links; ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Overviews; questions with and without the brand name; recounted on 7 October 2026. Limit: our own client and comparison brands, mostly technology and consumer, not a market sample
- Sources shown by the engines for three corporate brands (Measurement B), 2026-08-25: 6 measurements between 16 and 25 August 2026, 3 corporate brands (pharmaceuticals, dairy, technology), only questions without the brand name; 1,646 of 1,835 planned answers measured, 189 could not be measured. Limit: Gemini sources were not resolved to sites, so the site list covers four engines
- [Türkiye'de E-Ticaretin Görünümü Raporu 2025](https://ticaret.gov.tr/data/6a02f2c7269de183c0b98bc4/T%C3%BCrkiye%27de%20E-Ticaretin%20G%C3%B6r%C3%BCn%C3%BCm%C3%BC%20Raporu%202025.pdf), Republic of Türkiye Ministry of Trade, Electronic Commerce Information System (ETBİS), May 2026
- [Türkiye'de E-Ticaretin Görünümü Raporu Yayınlandı](https://ticaret.gov.tr/duyurular/turkiyede-e-ticaretin-gorunumu-raporu-yayinlandi-12-05-2026), Republic of Türkiye Ministry of Trade, 12 May 2026
- [Yapay zeka özellikleri ve web siteniz](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features?hl=tr), Google Search Central, accessed 7 October 2026
- [NEW Research: AIs are highly inconsistent when recommending brands or products; marketers should take care when tracking AI visibility](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 January 2026

---

# Brand mentions versus citations: what is the difference, and which is worth more?

> Your name appearing in an AI answer and your site being cited are separate events. How they differ, how they vary by engine and how to read them in a report.

Published: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/marka-anilmasi-ve-kaynak-gosterilmesi-farki>

A brand mention is your brand's name appearing in the text of an AI answer. A citation is the engine, while building the answer, listing your site among the links the answer relies on. The two can occur together in the same answer, or one can occur without the other; we know of no data that measures which is worth more. This article explains why the two need to be measured separately and what each one is good for.

## Two separate events: mentions and citations

A mention concerns the text the reader sees. If your name appears as an option in the answer to "İstanbul'da kurumsal müşterilere hizmet veren bir bordro yazılımı önerir misin?" ("Can you recommend a payroll software that serves corporate clients in Istanbul?"), the person reading the answer has heard of you. Even if they click no link at all, your name may stay with them.

A citation concerns what the engine relies on. The engine searches the web, reads some pages and shows them as links beside or below the answer. Those links may go to your site, to a marketplace, to a complaints site or to a news article.

Engines do not show sources in the same way, either. According to [Perplexity's help page](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work), every answer includes numbered links to the original sources. [OpenAI's help page](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt), on the other hand, writes that ChatGPT answers that use web search may include source links; in other words, not every answer. Google AI Overviews and AI Mode show supporting links beside the answer, and according to [Google's documentation](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), for a page to be one of those links it must be indexed and eligible to be shown with a search result snippet.

Combining the two events gives four situations:

| Situation | Your name in the answer text | Your site as a source | What it means |
|---|---|---|---|
| Mentioned and cited | Yes | Yes | The engine read your site and told the reader your name |
| Mentioned, not cited | Yes | No | Your name came from other pages or from the model's own knowledge |
| Cited, not mentioned | No | Yes | The engine read your site but did not tell the reader your name |
| Neither | No | No | You did not appear for this question |

The fourth row is valid only if the answer was actually measured. If the engine returned an error or the source list could not be retrieved, that answer does not enter this table at all. "Could not be measured" is one situation, "absent" is another, and the two must not be recorded as the same zero.

## Read, but not named: our own measurement

The third row is more common than you might think. In 60 analyses we ran up to 3 August 2026 for our own client and comparison brands, we counted 2,748 answers that cited the brand's own site. In 341 of them (12.4%), the brand name did not appear anywhere in the answer text.

We recounted these figures from the same records on 7 October 2026. The first count had found 2,733 answers and 12.8%; corrections made later to the stored data changed the count slightly. The recount did not change the direction of the finding: in roughly one answer in eight, the site had been read but the name had not been said.

The limits of this measurement need to be understood:

- **Who was measured:** 19 company records, that is, our own client and comparison brands. They are mostly technology and consumer brands; this is not a sample representative of the Turkish market.
- **Which questions:** Both questions that contain the brand name and questions that do not; mostly product and category questions.
- **Which engines:** ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews. Google AI Mode was not part of this measurement.
- **How "name not present" was determined:** By automatic name matching on the answer text. Namesakes and different spellings may affect the result.

In the same measurement, most source links went outside the brand's own site anyway. Of the 75,914 source links captured, 4,887 went to the brand's own site and 71,027 to other sites (93.6%). In 6 of the 60 analyses, the brand's own site was never cited. That is why the question "is our site being cited?" is not enough on its own; you also need to see the other pages that describe you.

## The difference by engine

The "cited but not mentioned" rate varies widely from engine to engine. In the same measurement, the answers that cited the brand's own site broke down by engine as follows:

| Engine | Answers citing the brand's own site | Brand name not present | Rate |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 813 | 40 | 4.9% |
| Gemini | 525 | 20 | 3.8% |
| Perplexity | 793 | 155 | 19.5% |
| Claude | 515 | 118 | 22.9% |
| Google AI Overviews | 102 | 8 | 7.8% |

This table is not here to rank the engines. The Google AI Overviews row rests on only 102 answers; on a base that small, a single analysis can move the rate noticeably. What the difference says is simpler: being cited does not turn into being mentioned to the same degree on every engine.

The habit of citing sources itself also varies by engine. In a separate measurement, between 16 and 25 August 2026, we asked only questions without the brand name for three corporate brands (a pharmaceutical company, a dairy brand and a technology group). Across the 1,646 answers measured, the share that cited at least one source was as follows by engine:

| Engine | Answers measured | Citing at least one source | Rate |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 362 | 180 | 49.7% |
| Gemini | 341 | 321 | 94.1% |
| Perplexity | 339 | 339 | 100% |
| Claude | 322 | 269 | 83.5% |
| Google AI Overviews | 282 | 228 | 80.9% |

In this measurement, 189 (10.3%) of the 1,835 planned answers could not be measured and were excluded from the rates: 166 returned an error, for 16 the source information could not be retrieved, and for 7 there was no AI Overviews block to read. Because the two measurements used different brands, different questions and a different method, their percentages should not be compared with each other.

About half of the answers measured on ChatGPT cited no source at all. Your citation count on that engine may come out low, but that does not mean your name is absent from those answers. On Perplexity, by contrast, every answer measured cited at least one source; there the source list is always present, but being on the list does not guarantee that your name appears. Combining the two indicators into a single number erases this difference.

{{cta}}

## Which is worth more?

The honest answer: we have no data that measures this. To know whether mentions or citations bring in more customers, you would have to track what the people reading the answer do afterwards. Our own measurements record what the engines write and what they cite; they do not record what the reader does after the answer.

So we do not write sentences like "a mention is worth this much more than a citation". When you see such a sentence, we suggest asking which data, how many answers and which engine it rests on. Even without a measured ranking of value, what each one is good for is clear.

### What is a mention good for?

A mention is where the reader sees the options. When a buyer asks "hangi bordro yazılımını seçmeliyim?" ("which payroll software should I choose?") and your name is not in the answer, it is hard for that person to see you among the options, even if your site is in the source list. A mention also shows how you are mentioned: as the leading option, as one of the alternatives, or with a caveat.

### What is a citation good for?

A citation shows what the engine relies on. If your site is cited, the engine can reach and read your site; that tells you a technical precondition is met. The link also opens a path for the reader to your site. If the source list contains a complaints site or a marketplace rather than your site, you learn through whose account the engine knows you.

### What does "read but not mentioned" tell you?

This situation shows the gap between the two. The engine reached your site but did not tell the reader your name. We cannot know why from a single number; the answer and the cited page need to be read side by side. If the page answers the question but does not clearly carry the brand name, that is the first place to look. Read this as a lead to investigate, not as a guarantee.

You can check whether your site is open to AI crawlers and whether your pages are citable with our [scan, which requires no sign-up](/en/tarama). The scan looks at the technical precondition for being cited; it does not measure whether you are mentioned.

## Showing the two separately in a report

A good report does not add mentions and citations into one number. Each is written with its own pair of numbers and separately for each engine. The numbers below are examples given only to show the format:

- **Mention:** "Mentioned in 12 of 40 questions asked without the brand name" (example).
- **Citation:** "Your site was listed in 7 of 30 answers that cited at least one source" (example).
- **Overlap:** In how many of the answers that cited your site your name did not appear.
- **Unmeasurable:** Answers that returned an error or whose source list could not be retrieved, on a separate line; they enter no rate as a zero.

The report should also state what the base is. If half of the answers measured on ChatGPT cite no source at all, whether you calculate the citation rate over all answers or only over answers that cite a source changes the result a great deal. Both are defensible; not stating which one you used is not.

On the source side, looking only at your own site also falls short. Our [Sources and Competitors](/en/urun/kaynaklar-ve-rakipler) screen collects, by domain, which third-party pages the engines read in the answers where your name does not appear, and notes next to each which engine cited which source. Answers whose source list could not be collected are counted separately there too, not written up as "no sources". That appearing in a given source would change the answer has not been proven, and the page says so explicitly.

For how to write the questions, why the engines are asked separately and how unmeasurable answers are set apart, see the guide [how to measure brand visibility in AI](/en/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur).

> [!UYARI]
> When you see a number that says "your citation rate is this", ask three things: on which engine, over how many answers, and were unmeasurable answers mixed into this number as zeros?

## Frequently asked questions

### If my site is cited, does my brand count as visible?

Not on its own. In our own measurement, the brand name did not appear in the answer text in 341 (12.4%) of the 2,748 answers that cited the brand's own site. Being cited shows that the engine read your site; it does not show that the reader saw your name.

### Which is worth more, a mention or a citation?

We know of no data that measures this; our own measurements do not record what the reader does after the answer. A mention shows where the reader sees the options, while a citation shows what the engine relies on. Tracking the two separately gives more information than substituting one for the other.

### Why is this difference larger on some engines?

Engines show sources in different ways and with different frequency. In our own measurement, the "cited but not named" rate came out at 22.9% on Claude and 3.8% on Gemini. This measurement is limited to our own client and comparison brands, and the reason for the difference cannot be stated without reading individual answers; that is why each engine should be reported separately.

### If my name never appears, what should I do first?

First make sure this was actually measured: answers that returned an error or whose source list could not be retrieved must not be counted as "not present". Then read the answers that cited your site but did not name you side by side with the page that was read in those answers. Checking whether the engines can reach your site is also one of the first steps.

## Sources

- [How does Perplexity work?](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work), Perplexity Help Center, updated 3 September 2026
- [Searching the web with ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt), OpenAI Help Center, accessed 7 October 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, updated 10 December 2025
- Answers that cited the brand's own site but did not name the brand, 2026-08-03: 60 analyses up to 3 August 2026, 19 company records (our own client and comparison brands, not a market sample), ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews; 2,748 answers that cited the brand's own site, recounted on 7 October 2026 (first count 2,733); name matching is automatic, namesakes and spelling variants may affect it
- How often engines cite sources, questions without the brand name, 2026-08-25: 6 measurements between 16 and 25 August 2026, 3 corporate brands, five engines; 1,646 of 1,835 planned answers measured, 189 (10.3%) could not be measured and were excluded from the rates

---

# ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude: why does one Turkish question get different brands?

> Why does one Turkish question bring up different brands on ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google? How engines see the web, what they read, retesting.

Published: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/ayni-turkce-soruya-farkli-markalar>

The same Turkish question brings up different brands in the AI answers of ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google, because these engines reach the web in different ways, read different sites, and do not give the same answer to the same question every time. This difference is not a bug; it is a property that measurement has to account for from the start. The practical consequence is simple: measure each engine separately, repeat the questions, and report frequency of appearance rather than rank.

## Engines reach the web in different ways

For an engine to recommend a brand, it first has to reach a page describing that brand, or the model has to know the brand from its training data. How the engines reach the web is described differently in their own documentation.

### ChatGPT

According to [OpenAI's help page](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt), ChatGPT can search the web automatically when a question would benefit from up-to-date information. When it works with search partners, it usually turns the user's question into one or more targeted search queries and sends them to those providers. It can also use general location information inferred from the IP address to improve results.

This means the same question may not turn into the same search query every time. Also, ChatGPT does not search for every question: in an answer with no search, the brands come from the model's own knowledge.

### Perplexity

According to [Perplexity's help page](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work), Perplexity searches the internet in real time for the question asked, and every answer includes numbered links to the original sources. The same page says Perplexity can use different language models to build the answer and that users can choose the model for some searches.

### Claude

According to Anthropic's [web search tool documentation](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/web-search-tool), Claude decides whether a search is needed by looking at the content of the question. It searches for questions about current or changing matters or about specific organisations and products; for questions that rest on established knowledge it answers without searching. When it does search, the answer comes with citations to the sources. This documentation describes Claude's developer interface; the behaviour in the app may differ in detail.

### Google AI Overviews and AI Mode

According to Google's [AI features documentation](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), AI Overviews and AI Mode can run several related searches across subtopics and data sources while building an answer. For a page to be shown as a supporting link, it is enough for it to be indexed in Google and eligible to be shown with a search result snippet; there is no additional technical requirement. The same documentation also says AI Mode and AI Overviews may use different models and techniques, so the answers and links they show will differ.

According to [the Google Turkey Blog announcement](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/), AI Mode and AI Overviews began rolling out gradually in Turkey from 18 February 2026, in the Google app and on the search results page. So even within Google there are two separate AI answers, two separate surfaces that need to be measured separately.

## Citation habits vary by engine

Engines do not only search in different ways; they also cite sources with different frequency. In our own measurement, between 16 and 25 August 2026, we asked only questions that do not name the brand for three corporate brands (a pharmaceutical company, a dairy brand and a technology group). Across the 1,646 measured answers, the share citing at least one source was as follows by engine:

| Engine | Answers measured | Citing at least one source | Rate |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 362 | 180 | 49.7% |
| Gemini | 341 | 321 | 94.1% |
| Perplexity | 339 | 339 | 100% |
| Claude | 322 | 269 | 83.5% |
| Google AI Overviews | 282 | 228 | 80.9% |

This table is not a ranking. Citing sources does not make an engine "better"; it only makes it easier to see what the answer rests on. What the table says is this: in roughly half of the measured answers on ChatGPT, brands cannot be tied to a cited source, whereas on Perplexity every answer has a source list.

The limits of this measurement should also be stated. 189 of 1,835 planned answers (10.3%) could not be measured and were kept out of the rates: 166 returned an error, 16 came back without source information, and 7 had no AI Overview block to read. The brands measured are three corporate brands; the result cannot be generalised to all brands in Turkey. Google AI Mode was not part of this measurement.

## Engines read different sites

Engines that cite sources do not read the same sites either. In 60 analyses we ran up to 3 August 2026 for our own client and comparison brands, we counted the number of analyses in which a site was cited at least once and which engines cited it:

| Site | Analyses citing it (of 60) | Engines citing it |
|---|---|---|
| sikayetvar.com | 39 (65%) | All five engines |
| eksisozluk.com | 37 (62%) | AI Overviews, Claude, Perplexity |
| en.wikipedia.org | 27 (45%) | ChatGPT, Claude, Perplexity |
| tr.wikipedia.org | 19 (32%) | AI Overviews, Claude, Perplexity |
| trendyol.com | 17 (28%) | All five engines |
| hepsiburada.com | 17 (28%) | All five engines |
| akakce.com | 15 (25%) | All five engines |

The pattern in the table is striking. The complaints site and the large marketplaces appeared on all five engines. Ekşi Sözlük, by contrast, came up as a source on only three engines. ChatGPT cited English Wikipedia but did not cite Turkish Wikipedia in this data; AI Overviews did the opposite, citing Turkish Wikipedia and not English Wikipedia. Gemini and AI Overviews never cited English Wikipedia in this data.

A separate measurement showed a similar spread. In the measurement between 16 and 25 August 2026, Turkish Wikipedia was cited in 72 answers: 34 on Claude, 34 on Perplexity and 4 on AI Overviews. Of English Wikipedia's 26 answers, 23 came from Claude and 3 from ChatGPT. In this measurement Gemini's sources arrived as Google redirect links and were not resolved to sites, so this site count covers four engines, not five.

Three limits should be kept in mind when reading these tables. First, the brands measured are our own client and comparison brands; they lean towards technology and consumer brands and are not a sample representing the market. Second, an engine not citing a site in this data does not prove it never reads that site; it only says this was not observed for these questions and in this period. Third, because the two measurements were made with different brands, questions and methods, their percentages should not be compared with each other; only whether a site appears or not can be read side by side.

Still, the practical meaning is clear: if the pages describing a brand are on the sites one engine reads, they may not be on the sites another reads. This is one reason the same question brings up different brands.

{{cta}}

## The same engine does not give the same answer every time either

The difference between engines is not the only variable. The same engine can list different brands for the same question at different times. In [research](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/) published by SparkToro on 28 January 2026, 600 volunteers asked 12 different questions to ChatGPT, Claude and Google's AI (AI Overviews, or AI Mode when no Overview appeared) a total of 2,961 times.

According to the research, when the same question is asked 100 times to ChatGPT or to Google's AI, the chance of the same brand list appearing in any two answers is under one percent. Claude came out somewhat more consistent but was still highly variable. The same ranking coming back is far rarer still.

From this, the researchers conclude that a metric like "ranking in AI" is not meaningful, but that a percentage of appearance calculated by asking many questions several times is a reasonable metric. They also state the limits of their own work: they say they are not professional researchers and that it should be repeated with much larger samples. The research was done with English questions; we know of no data showing the same rates would hold for Turkish questions.

## Why we do not merge the engines into one number

Adding the five engines into a single "AI visibility" number is tempting, but it erases the differences above. If half the answers cite a source on one engine and all of them do on another, the average of the two rates describes neither engine.

Merging also requires weighting the engines. We know of no reliable data showing how much each engine is used for which question in Turkey; a number calculated with a weight that does not exist is an estimate that looks like a measurement. That is why our reports list each engine separately and give results as count pairs such as "12 of 40 questions". We do not produce a single composite score.

Unmeasured answers also make merging harder. If the answers where an engine returned an error are counted as "your brand was not mentioned", that engine looks low only because it had an outage. Every unmeasured answer should stay on its own row.

## The practical upshot: measure separately, repeat, report frequency

These are the measurement rules that follow from these differences:

1. **Measure each engine separately.** ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Overviews and AI Mode are separate surfaces; their results should sit on separate rows.
2. **Repeat the same questions.** A single answer shows not that engine's behaviour for that question but its answer at that moment. When the same question set is asked again on different days, you can see which brands come up regularly.
3. **Report frequency, not rank.** "We are third on ChatGPT" may no longer hold in the next answer; "we were mentioned in 12 of 40 questions asked without naming the brand" is a sounder sentence (example numbers).
4. **Read the sources engine by engine.** If you are absent from the sites one engine reads, the work to be done for that engine may differ from the other.
5. **Write the unmeasured separately.** An answer that returned an error or came back without a source list does not go on the same row as "absent".

We explained the steps of measurement, how to write the questions and how to separate unmeasured answers in our guide on [how to measure brand visibility in AI](/en/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur). For why and how to measure repeatedly, see our post on [tracking AI visibility every day](/en/blog/yapay-zeka-gorunurlugunu-her-gun-takip-etmek). All weights and thresholds are published on [our methodology page](/en/yontem).

> [!IPUCU]
> If you hear a competitor say "We're number one on ChatGPT", ask how many questions it was measured over, how many times they were asked, and on what date. A single screenshot may not repeat on the next question.

## Frequently asked questions

### Why do different brands come up when I ask the same question twice?

AI answers change even for the same question. In SparkToro's January 2026 research, in trials where 600 volunteers asked 12 questions a total of 2,961 times, the chance of the same brand list coming back in two answers was under one percent on ChatGPT and on Google's AI. So a single answer does not give a reliable conclusion about a brand's visibility.

### Which engine knows Turkish brands better?

We do not answer this question with a ranking. Engines reach the web in different ways, read different sites and cite sources with different frequency; ranking them on a single criterion hides these differences. How a brand appears on which engine is found by measuring each engine separately.

### Do Google AI Overviews and AI Mode give the same result?

They may not. According to Google's own documentation, AI Mode and AI Overviews may use different models and techniques, and the answers and links they show differ. So the two should be measured and reported separately.

### What should I do if I appear on one engine and not on another?

First look at which sites that engine cites. In our own measurement, Ekşi Sözlük appeared as a source on only three engines, and Turkish Wikipedia never appeared as a source on ChatGPT in this data; so the places where your story needs to be found may differ for each engine. Then ask the same questions again to check whether the difference persists.

## Sources

- [Searching the web with ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt), OpenAI Help Center, accessed 7 October 2026
- [How does Perplexity work?](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work), Perplexity Help Center, updated 3 September 2026
- [Web search tool](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/web-search-tool), Claude Platform Docs (Anthropic), accessed 7 October 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, updated 10 December 2025
- [Türkiye'de AI Modu ve AI Bakışı Dönemi Başlıyor](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/), Google Turkey Blog, 18 February 2026
- [NEW Research: AIs are highly inconsistent when recommending brands or products](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 January 2026
- How often engines cite sources, questions that do not name the brand, 2026-08-25: 6 measurements between 16 and 25 August 2026, 3 corporate brands, ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews; 1,646 of 1,835 planned answers were measured, 189 (10.3%) could not be measured and were kept out of the rates; the site list does not cover Gemini
- Which engine cited which site, 2026-08-03: 60 analyses up to 3 August 2026, 19 company records (our own client and comparison brands, not a market sample), 10,474 successful answers, 75,914 source links, five engines; recounted on 7 October 2026

---

# Does llms.txt work? What the evidence says

> What llms.txt is, what Google says, and whether AI bots really read it. A summary from published documents and log data, without our own measurement.

Published: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/llms-txt-ise-yariyor-mu>

llms.txt is a text file that sits in a site's root directory and aims to present the site's most important pages to language models as a plain list; it was proposed in 2024 and is a proposal, not a standard. On today's evidence it is not a tool that increases visibility in AI answers: Google writes that Search does not use these files, and the largest published log study shows that the vast majority of the files are never requested. Publishing one is harmless, but your time is better spent on other work.

This article is not a measurement report. We did not measure the effect of llms.txt ourselves; every statement below rests on a published source, and the sources were re-read on 7 October 2026. We have tried not to say anything a source does not say, and to report what it does say together with its limits.

## What is llms.txt?

llms.txt is a proposal Jeremy Howard published on the [llmstxt.org](https://llmstxt.org/) site on 3 September 2024. The aim is for an AI agent to reach a site's concise, expert-level information in one place, instead of parsing HTML pages full of menus, ads and scripts.

The format of the proposal is simple. The file sits at the site root (`/llms.txt`) or under a subpath (such as `/docs/llms.txt`) and is written in a lightweight markup format that people can also read (`Markdown`): a heading, an optional short summary, then annotated lists of links grouped into sections.

For a fictional bicycle shop, an llms.txt might look like this:

```text
# Örnek Bisiklet

> A shop in İzmir that sells city and mountain bikes and offers servicing and spare parts. This file lists the most important pages on the site.

## Products

- [City bikes](https://www.ornek.com.tr/sehir-bisikletleri): models, frame sizes, price list
- [Mountain bikes](https://www.ornek.com.tr/dag-bisikletleri): models and technical specifications

## Services

- [Servicing and maintenance](https://www.ornek.com.tr/servis): maintenance packages, appointments
- [Returns and warranty](https://www.ornek.com.tr/iade-garanti): terms and time limits

## Company

- [About us](https://www.ornek.com.tr/hakkimizda): year founded, address, contact
```

It should not be confused with robots.txt. robots.txt tells bots what you ask them not to crawl, and companies explain in their own documentation whether they comply; details are in our [robots.txt guide](/en/blog/robots-txt-yapay-zeka-botlari-rehberi). llms.txt, by contrast, says what you suggest they read, and no AI search bot is documented as committing to read it.

> [!NOT]
> llmstxt.org writes that OpenAI, Anthropic and Google publish llms.txt files for their own developer documentation. A company publishing the file on its own site does not mean that company's bots read other sites' llms.txt files. The OpenAI, Anthropic and Perplexity crawler documentation we read on 7 October 2026 contains no statement that their search or training bots read sites' llms.txt files.

## What does Google say?

Google has taken a clear, written position on this. According to the guide [Optimizing your website for generative AI features on Google Search](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide), to appear in Google Search, including its AI features, you do not need to create new machine-readable files, AI text files or special markup, because Google Search does not use them.

The same guide goes one step further: it writes that publishing an llms.txt file for other services that use such files is perfectly fine, but that this will neither harm nor help visibility or ranking in Google Search, because Google Search ignores these files. According to Google's documentation updates page, this note was added on [15 June 2026](https://developers.google.com/search/updates). The guide also lists creating llms.txt among the "AEO/GEO hacks" you can ignore for Google Search.

The older [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features) document points the same way: it says there are no additional requirements or special optimizations for appearing in Google AI Overviews or AI Mode, and that you do not need to create new machine-readable files or AI text files.

A statement in the same direction came from Google even before the official documents. As [reported by Search Engine Roundtable on 18 June 2025](https://www.seroundtable.com/google-ai-llms-txt-39607.html), Google's John Mueller wrote on Bluesky that no AI system currently uses llms.txt, adding that a look at server logs shows bots do not request the file. That is one person's observation at that date; for Google's current position, the guide above is the reference.

One limit is worth noting: Google's statement applies only to Google Search and its AI features. It does not speak for ChatGPT, Claude or Perplexity. For those engines, the best information we have is the log data below.

## Do bots actually request the file?

The first step in finding out whether a file works is to check whether anyone requests it. The largest study on this that explains its method is the analysis Ahrefs [published on 15 June 2026](https://ahrefs.com/blog/llmstxt-study/).

| Study item | Value |
|---|---|
| Domains examined | 137,210 (sites using Ahrefs Web Analytics that received traffic in May 2026) |
| Publishing llms.txt | 28%, about 38,000 domains |
| File never requested during May 2026 | 97% |
| Method | Looked for an llms.txt returned at the root with a 200 code; every request to the `/llms.txt` path classified by user agent |

According to Ahrefs, the search bots of OpenAI, Perplexity and Claude sent only a few hundred requests to these files in total. The study concludes that if the goal is to appear in ChatGPT, Perplexity or AI Overviews, llms.txt is largely decorative.

The article also states the study's limits. Ahrefs Web Analytics customers are more technical and more SEO-minded than the average website, so the 28% publishing rate should be read as an upper bound. The measurement covers a single month and counts requests, not citations in AI answers.

> [!UYARI]
> Other striking figures about llms.txt requests are in circulation; for some of them, the period, data source and counting method have not been published. In this article we used only the study that explains its method. If a figure does not say how it was counted, read it as a claim, not as a measurement.

{{cta}}

## What does the evidence not show?

The strength of the evidence above needs to be separated from its limits, because "no evidence" and "proven not to work" are not the same thing.

- **What it shows:** Google Search does not use the file; Google says so itself. In the largest published log study, the vast majority of files were never requested over a month, and AI search bots sent very few requests.
- **What it does not show:** That the file will never be read by any system. AI coding agents, or teams building their own tools, may find a documentation index useful; offering AI agents the essence of a site in one place was the aim of the proposal in the first place.
- **What we do not know:** Whether llms.txt changes how often a brand is mentioned or cited in ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude or AI Overviews answers. We found no study that measures this and publishes its method. We have not measured it either.

So the conclusion of this article is not a verdict but a reading of today's evidence. If an engine documents that it reads llms.txt, or a measurement with a transparent method shows an effect, we will update this article.

## What should you do?

Publishing llms.txt is harmless; even Google writes that it will not harm Search. If you publish one, watch two things: the file must really be plain text, and the information in it must not contradict the pages on your site.

The first point comes up more often than you might think. On sites built as single-page applications, every non-existent address may return the site's home page with a 200 code. In that case the `/llms.txt` address appears to "exist", but what it holds is an HTML page. Open the address in your browser: if you see your site's design, the file does not exist.

On the current evidence, the work that determines AI visibility lies elsewhere:

1. **Bot access.** If search bots cannot reach your page, nothing else matters. robots.txt rules and CDN settings are the first places to check.
2. **Server-rendered content.** According to network data Vercel [published in December 2024](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler), the OpenAI, Anthropic and Perplexity bots examined did not execute JavaScript, while Gemini could process JavaScript through Googlebot's infrastructure. A page whose content is built only in the browser with JavaScript may look empty to these bots.
3. **Citable pages.** Pages that give a clear, short, sourced answer to the question asked, and carry basic information such as product details, prices and contact details as text. You can find what to check, item by item, in our [checklist](/en/kontrol-listesi).

Our [scan, which requires no sign-up](/en/tarama), checks these three areas and also reads llms.txt, but as an optional item: a missing file does not lower the score. The main finding the scan shows for llms.txt is when an HTML page is served at that address instead of the file. And if we cannot read the file, we do not say "no file"; we mark the item as not measurable.

## Frequently asked questions

### Will publishing llms.txt make me appear in ChatGPT or AI Overviews?

On today's evidence, no. Google writes that Search and its AI features do not use llms.txt. For ChatGPT and the other engines, we found no study with a transparent method showing that the file changes visibility in answers.

### Will publishing llms.txt harm my site?

According to Google's guide, no: the file neither harms nor helps visibility or ranking in Google Search. The only risks to watch are the information in the file contradicting the pages on your site, or an HTML page being served at the address instead of the file.

### What is the difference between llms.txt and robots.txt?

robots.txt tells bots what you ask them not to crawl; OpenAI, Anthropic, Perplexity and Google recommend in their own documentation that you manage their search and training bots with this file. llms.txt is a list that says what you suggest they read, and there is no documented commitment that it will be read. For visibility, getting robots.txt right matters far more.

### Do you have your own measurement on this?

No. We have not measured the effect of llms.txt on AI answers; this article brings together published documents and log data. What we do measure is whether the file is really served as plain text on your site.

## Sources

- [The /llms.txt file](https://llmstxt.org/), llmstxt.org (Jeremy Howard), 3 September 2024
- [Optimizing your website for generative AI features on Google Search](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide), Google Search Central, updated 10 July 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, updated 10 December 2025
- [Latest Google Search Documentation Updates](https://developers.google.com/search/updates), Google Search Central, 15 June 2026 entry
- [Google: No AI System Currently Uses LLMs.txt](https://www.seroundtable.com/google-ai-llms-txt-39607.html), Search Engine Roundtable, 18 June 2025
- [We Analyzed 137K Sites: 97% of llms.txt Files Never Get Read](https://ahrefs.com/blog/llmstxt-study/), Ahrefs, 15 June 2026
- [The rise of the AI crawler](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler), Vercel, 17 December 2024

---

# How do you write content AI quotes? Answer first, standalone paragraphs, sourced figures

> Writing rules for quotable content: give the answer in the first sentence, paragraphs that stand alone, sourced figures, an FAQ and server-rendered HTML.

Published: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/yapay-zekanin-alintiladigi-icerik-nasil-yazilir>

Content that AI quotes is content whose sections stay accurate and clear even when read without the rest of the page. To get there, the answer is given in the first sentence, every paragraph opens with its subject and reads on its own, and figures are written with their unit, date and source. The page is also delivered as HTML generated on the server, in a form a crawler can read without running JavaScript.

This post goes through these rules one by one, with the sources that say why they work. None of them is a guarantee of being quoted: whether an engine quotes you can only be seen by measuring.

## What does the research say, and what doesn't it say?

The most cited study in this field is the [GEO paper](https://arxiv.org/abs/2311.09735) by Aggarwal and colleagues, published at KDD 2024. The paper builds its own question set, which it calls GEO-bench, and for each question picks one of the top 5 sources returned by Google at random and rewrites it with different writing methods. It then measures how that source's visibility in the generated answer changes.

The condition on the result matters as much as the result itself. The paper reports that, on its own benchmark and for sources already pulled into the answer, adding statistics and quotations increased a source's visibility by between 30% and 40% in relative terms. It measures keyword stuffing as bringing almost no improvement.

In practice this condition says: good writing can help a page the engine already reads take up more room in the answer. It does not bring into the answer a page the engine never found or could not read. That is why the rules below fall into two groups: the page being readable, and being quotable once it is read.

> [!UYARI]
> A sentence that says "you will be quoted 40% more with this writing technique" promises something the research does not say. The measured increase applies to sources that were already in the answer and to a single benchmark.

## Rule 1: Give the answer in the first sentence

The first paragraph of a page should answer the question in the title directly. An opening such as "Today the digital world is changing fast" carries no information worth quoting. The sentence "Corporate payroll software is software that calculates salaries, bonuses and statutory deductions in one place", on the other hand, can be quoted on its own.

Putting the answer first does not lose the reader either. A reader looking for detail keeps going; a reader looking only for the answer finds it in the first sentence. The first paragraph of this post was written by this rule too.

## Rule 2: Open every paragraph with its subject and make it stand alone

When a paragraph is quoted, the reader sees it without the paragraphs around it. References such as "this method", "as mentioned above" or "these" become meaningless at that moment. Open the paragraph by saying what it is about: for example, "The most often overlooked feature of payroll software is..."

Writing the subject explicitly matters for your brand as well. In our own measurement, across the 60 analyses we ran up to 3 August 2026, 341 (12.4%) of the 2,748 responses that cited the brand's own site did not mention the brand's name anywhere in the answer text. The measurement covers ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews; the brands are our own client and comparison brands, so not a market sample. We determined whether the name appeared with automatic name matching; namesakes and spelling variants can affect the result.

This number does not tell us why. One possible reason has to do with writing: if a page talks about "we" and "our company", the engine may take the information and pass it on without naming its owner. Writing the brand's name once in the paragraph that carries the information is a simple precaution against that possibility; we have not measured its effect separately. We cover the difference between being read and being mentioned separately in our post on [the difference between brand mentions and source citations](/en/blog/marka-anilmasi-ve-kaynak-gosterilmesi-farki).

## Rule 3: Write figures with their unit, date and source

A figure quoted without saying what it measures turns into false information. The sentence "35% faster" cannot be defended, because it is unclear compared with what, when and who measured it. An e-commerce site could write the same claim in a measurable way like this: "The average delivery time we measured across 120 orders in September 2026 was 2.1 days."

A good figure sentence has four things in it:

| Element | Example | Why it is needed |
|---|---|---|
| What was measured | average delivery time | The meaning of the figure |
| Unit | days | Comparability |
| When, and how large the sample | September 2026, 120 orders | Its currency and its weight |
| Who measured it, or the source | our own records; or a linked source | Verifiability |

Two of the methods the GEO paper tests are close to this rule: adding statistics and citing sources. However, the paper measures visibility in the answer, not whether the numbers are correct. An incorrect figure harms your brand even if it is quoted.

{{cta}}

## Rule 4: Add a frequently asked questions section

A frequently asked questions section turns the buyer's real questions into headings and gives each one a short answer that reads on its own. This format naturally applies all three rules above: the question in the heading, the answer in the first sentence, the paragraph standing on its own.

Choose the questions from real sources, not guesswork: questions that reach customer service, objections the sales team hears in every meeting, what people type into the search box. A question such as "Why should you choose us?" is not a buyer's question; "How many days does setup take?" is.

> [!NOT]
> Google [states clearly](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features) that no special structured data or separate "AI file" is needed to appear in AI Overviews and AI Mode. The value of a frequently asked questions section comes not from its markup but from the text read on the page.

## Rule 5: Deliver important information in server-rendered HTML

The precondition for being quoted is being read. According to the [analysis](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler) Vercel published on 17 December 2024, based on traffic across its own network, none of the major AI crawlers ran JavaScript: this includes OpenAI's OAI-SearchBot, ChatGPT-User and GPTBot crawlers, Anthropic's ClaudeBot and PerplexityBot. The ChatGPT and Claude crawlers downloaded JavaScript files but did not run them.

The same analysis notes that Gemini uses Googlebot's infrastructure and can process JavaScript. That means one more difference between engines: ChatGPT may be unable to read a page that Google can read. Vercel's recommendation follows from this: the main content, information such as titles and descriptions, and navigation links should be generated on the server; content generated on the client side should be used only for nonessential extras.

This analysis is dated December 2024, and crawler behaviour can change. The safest assumption is still this: prices, product specifications, contact information and the answers to frequently asked questions should be present as text in the page's first HTML response.

## Rule 6: Check your preview settings

The only basic requirement for Google's AI features is that the page is indexed and can be shown with a preview in search results. On the same page, Google writes that the `nosnippet`, `data-nosnippet`, `max-snippet` and `noindex` settings limit how your content can appear in AI features.

These settings can be used deliberately, but they are often left over from a template or an old plugin. If all of your product pages carry `nosnippet`, even the best-written paragraph cannot be quoted in Google's AI Overviews.

## Quotable content checklist

Before publishing, ask these questions for every page:

1. Does the first paragraph answer the question in the title in two or three sentences?
2. Does every paragraph open with its subject and make sense when read without its surroundings?
3. Is the brand's name written at least once in the paragraph that carries the information?
4. Does every figure have its unit, date and source next to it?
5. Is there an unmeasured figure or an unverified claim? If so, remove it.
6. Is there a frequently asked questions section made up of buyers' real questions?
7. Does important information such as prices, specifications and contact details appear in the page's HTML without JavaScript running?
8. Is there a `nosnippet` or `noindex` setting on the page that you are not aware of?
9. Are AI crawlers blocked in your robots.txt file?
10. Did you measure with the same questions before and after the change?

The first six items are about writing, the next three about access. To check the access items on your site by hand, our [AI visibility checklist](/en/kontrol-listesi) explains each check together with how to fix it; our [free scan](/en/tarama) runs the same checks automatically for your domain.

## After writing: measure to see

The effect of these rules on a page is seen by measuring, not by guessing. For our own product, on 27 August 2026 we asked five engines 26 Turkish-language questions in the GEO category. Of the 116 measurable responses, 108 showed at least one source, but our product was mentioned in none of them; 9 observations could not be measured and were left out of the count. This is one category and one day, but it shows this much: the engines read sources in this category, and ours was not among the pages they read.

After a result like that, the job is to rewrite the pages by these rules and run the next measurement with the same questions. If the questions change, the difference may come from the questions rather than the writing. Our guide [how to measure brand visibility](/en/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur) explains step by step how to set up the measurement.

## Frequently asked questions

### Is structured data required for quotable content?

No. Google writes that no special structured data or additional file is needed to appear in AI Overviews and AI Mode; the basic requirement is that the page is indexed and can be shown with a preview. Structured data can still be useful if it is consistent with the visible information on the page, but it does not replace the text.

### Does the 40% increase in the GEO paper apply to my site too?

Not directly. The paper reports that, on its own benchmark and for sources already pulled into the answer, adding statistics and quotations increased visibility by up to 40%. It says nothing about a page the engine did not find or could not read; you can only see the effect for your site by measuring before and after with your own questions.

### Does long content or short content get quoted more?

We do not recommend a length without being able to point to a reliable measurement on the subject. What matters is not length but that each section makes sense on its own: a long page can answer many questions if every paragraph is written to stand alone. A short page full of references such as "this" and "above", by contrast, loses its meaning when a single paragraph is quoted.

### My page runs on JavaScript; can AI read it?

According to Vercel's December 2024 analysis, the crawlers of OpenAI, Anthropic and Perplexity did not run JavaScript, while Gemini could run it through Googlebot's infrastructure. If important information loads only through JavaScript, some engines may not see it. You can check this yourself by looking at the page's source HTML, or by turning JavaScript off and on.

## Sources

- [GEO: Generative Engine Optimization (Aggarwal et al., KDD 2024, arXiv:2311.09735)](https://arxiv.org/abs/2311.09735), arXiv / KDD 2024, 2024
- [The rise of the AI crawler](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler), Vercel, 17 December 2024
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, updated 10 December 2025
- Responses that cite the brand's own site but do not name the brand, 2026-08-03: 2,748 responses citing the brand's own site in the 60 analyses up to 3 August 2026 (recounted on 7 October 2026); ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Overviews; our own client and comparison brands, not a market sample; name matching is automatic
- GeoMono's own visibility: Turkish-language questions in the GEO category, 2026-08-27: 26 questions, 5 engines, 130 planned observations; 116 measurable responses, 9 observations could not be measured; one category, one day (https://geomono.com/tr/geo-nedir)

---

# How much does structured data (Schema) matter for GEO? With Turkish examples

> Google's rules, the end of FAQ rich results and studies that measured the effect on citations: what structured data does for GEO, with Turkish JSON-LD examples.

Published: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/yapisal-veri-schema-geo>

Structured data is code that describes what a page is (a company, a product, a list of questions and answers) using a shared vocabulary that machines can read, schema.org; today it is mostly written in the JSON-LD format. For GEO the short answer is this: Google writes that structured data is not needed to appear in its AI features, and the largest study measuring its effect on AI citations found no meaningful increase. Even so, structured data that is written correctly and consistent with the visible content keeps its value for rich results and for your brand's identity being read clearly.

In this post we discuss not structured data itself but its place in GEO. We have not measured its effect ourselves; every piece of information below rests on Google's documentation or on studies that explain their method, and the sources were reread on 7 October 2026.

## What does Google say?

Google's [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features) document says there are no additional requirements or special optimizations for appearing in AI Overviews or AI Mode. According to the same document, you do not need to create new machine-readable files, AI text files or special markup to appear in these features.

Google's [AI optimization guide](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide), published in May 2026 and last updated on 10 July 2026, is even clearer. The guide lists "overfocusing on structured data" among common misconceptions: it writes that structured data is not required for generative AI search and that there is no special schema.org markup you need to add. The same paragraph adds that it is a good idea to keep using structured data as part of general SEO work, because it helps with eligibility for rich results in Google Search.

One recommendation in the AI features document concerns structured data directly: Google recommends making sure your structured data matches the visible text on the page. This shows that the general rule in the next section also applies to AI features.

## The golden rule: match the visible content

Google's [general structured data guidelines](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/sd-policies) require structured data to represent the page's actual content, and state plainly that content readers cannot see should not be marked up. According to the guidelines, the markup should carry information that is current, original and not misleading.

Breaking this rule has a cost. According to Google, a structured data issue can lead to a manual action. A manual action caused by structured data means the page loses its eligibility for rich results; the guidelines also note that this does not affect the page's ranking in Google web search.

There is one more limit: Google does not guarantee that structured data will appear in search results, even when the markup is done correctly. Google's algorithm decides which feature to show by looking at variables such as search history, location and device type.

In practice this rule means:

| Situation | Correct? |
|---|---|
| The price and stock information visible on the product page is written exactly the same in `Offer` | Yes |
| A review rating that never appears on the page exists only in the JSON-LD | No |
| The questions and answers in the FAQ markup can also be read on the page (they may be in an expandable section) | Yes |
| The campaign has ended but the old price is still in the markup | No |

## FAQ markup: from 2023 to 2026

FAQPage was for a long time one of the most popular structured data types, because it made the questions appear as an expandable list in the search result. This changed in two steps.

The first step came on 8 August 2023. According to the [announcement on Google's Search Central blog](https://developers.google.com/search/blog/2023/08/howto-faq-changes), FAQ rich results would from then on be shown only for well-known, authoritative government and health sites, and would no longer be shown regularly for other sites. The same announcement said there was no need to remove the markup, and that unused structured data causes no problems in Search but also has no visible effect.

The second step came in 2026. According to Google's [documentation updates page](https://developers.google.com/search/updates), a deprecation note was added to the FAQ rich result documentation on 8 May 2026: the feature has not appeared in Google Search since 7 May 2026. In June 2026 the FAQ rich result documentation was removed entirely.

So today FAQPage markup does not produce a rich result in Google Search for any site. This does not mean the markup is invalid: FAQPage is still a valid schema.org type and other systems can read it. But we know of no published documentation on how those systems use it.

> [!NOT]
> The "Frequently asked questions" section at the end of this post is also marked up as FAQPage on our site, and the markup is generated only from the questions and answers visible on the page. We do this not in the expectation of a Google rich result but to describe the page's structure clearly to machines.

## Effect on AI citations: what is known?

It is often said that structured data increases citations in AI answers. Two studies that explain their method do not support this claim.

### Ahrefs: 1,885 pages and a control group

The [study Ahrefs published on 11 May 2026](https://ahrefs.com/blog/schema-ai-citations/) compared 1,885 pages that added JSON-LD between August 2025 and March 2026 with 4,000 similar control pages. Citations were measured in AI Overviews, AI Mode and ChatGPT in the 30-day periods before and after the markup was added, and the difference was calculated with a matched difference-in-differences method.

| Surface | Change in citations | Ahrefs' assessment |
|---|---|---|
| Google AI Overviews | -4.6% | A small but statistically significant decline |
| Google AI Mode | +2.4% | Indistinguishable from zero |
| ChatGPT | +2.2% | Indistinguishable from zero |

Ahrefs' conclusion is that adding structured data brought no meaningful increase in citations on any surface. The study's limits are also stated in the post: the pages examined were already receiving more than 100 AI citations a month, all structured data types were assessed together, the markup was often added at the same time as other changes to the page, and a 30-day window may miss slower effects. In other words, this study says nothing about a page that is never cited.

### searchVIU: JSON-LD in live reading

searchVIU's [experiment published on 2 December 2025](https://www.searchviu.com/en/schema-markup-and-ai-in-2025-what-chatgpt-claude-perplexity-gemini-really-see/) published the prices of fictional products on a test page in different forms (visible HTML, content built with JavaScript, JSON-LD only, and others) and asked ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity and Google AI Mode. None of the five systems reading the page at that moment found the price that existed only in the JSON-LD.

This experiment also has a limit, and the authors state it themselves: it tested only the live reading of the page. It does not show whether structured data is used at earlier stages such as indexing or training.

{{cta}}

## Turkish JSON-LD examples

The examples below were written for a fictional bicycle shop; the address, phone number, price and profile links are placeholders. JSON-LD is placed in the page's HTML inside a `<script type="application/ld+json">` tag. Every value in every example must be the same as the information visible on the page.

### Organization and sameAs

Organization describes the organisation that publishes the page. The `sameAs` field lists other profiles belonging to the organisation and helps reduce confusion with another company of the same name. List only profiles that genuinely belong to you.

```json
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "Örnek Bisiklet",
  "url": "https://www.ornek.com.tr/",
  "logo": "https://www.ornek.com.tr/logo.png",
  "description": "İzmir'de şehir ve dağ bisikleti satan, servis ve yedek parça hizmeti veren mağaza.",
  "foundingDate": "2012",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "Örnek Caddesi No: 1",
    "addressLocality": "Konak",
    "addressRegion": "İzmir",
    "postalCode": "35000",
    "addressCountry": "TR"
  },
  "contactPoint": {
    "@type": "ContactPoint",
    "telephone": "+90-232-000-00-00",
    "contactType": "customer service",
    "availableLanguage": ["Turkish", "English"]
  },
  "sameAs": [
    "https://www.linkedin.com/company/ornek-bisiklet",
    "https://www.instagram.com/ornekbisiklet",
    "https://www.youtube.com/@ornekbisiklet"
  ]
}
```

### Product

Product is used on pages that describe a single product. The price, currency and stock status are written inside `Offer`; they must be exactly the same as the price and stock information visible on the page, and must be updated together when a campaign ends.

```json
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Örnek Şehir 28 Bisiklet",
  "image": "https://www.ornek.com.tr/img/sehir-28.jpg",
  "description": "28 jant, 7 vites, alüminyum kadrolu şehir bisikleti.",
  "sku": "OB-SEHIR-28",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "Örnek Bisiklet"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "url": "https://www.ornek.com.tr/sehir-bisikletleri/sehir-28",
    "priceCurrency": "TRY",
    "price": "1000.00",
    "availability": "https://schema.org/InStock",
    "itemCondition": "https://schema.org/NewCondition"
  }
}
```

### FAQPage

FAQPage lists the questions and answers on a page. We saw above that it no longer produces a rich result in Google Search; if you use it, the questions and answers must also be readable on the page exactly as written.

```json
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Bisiklet bakımı ne kadar sürer?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Standart bakım çoğunlukla aynı gün tamamlanır. Parça değişimi gereken onarımlar, parçanın stok durumuna göre birkaç iş günü sürebilir."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Online aldığım bisikleti iade edebilir miyim?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Kullanılmamış ve ambalajı açılmamış bisikletler, teslimden sonraki yasal cayma süresi içinde iade edilebilir."
      }
    }
  ]
}
```

Run the markup you wrote through a validator before publishing it. Broken JSON-LD can be worse than none at all: it looks as if something is on the page, but no system can read it.

## What can't we prove?

We want to state the limits of what we know on this subject plainly:

- **We cannot prove that structured data increases AI citations.** The largest controlled study we could find found no increase on pages that were already being cited.
- **Nor can we prove that it does nothing.** That study did not measure pages that are never cited, individual structured data types, or effects longer than 30 days.
- **We do not know how ChatGPT, Claude and Perplexity use structured data when indexing.** These companies' crawler documentation does not explain it; the live reading experiment tested only reading at that moment.
- **We have no measurement of our own.** We have not measured the effect of structured data on how often brands are mentioned or cited as sources in AI answers.

Within these limits the reasonable reading is this: structured data should not be sold as a lever for AI visibility, but when it is written correctly and consistently with the visible content it does no harm, and it has known benefits such as rich results and identity clarity.

## What should you do?

Putting priorities in the right order also sets the right amount of time to spend on structured data:

1. **Access first.** If search bots cannot reach your page, the markup no longer matters. To check your robots.txt and CDN settings, see [our robots.txt guide](/en/blog/robots-txt-yapay-zeka-botlari-rehberi).
2. **Then the visible content.** Core information such as product details, prices, address and contact details should be written as text on the page. The searchVIU experiment shows that information sitting only in the markup was not found in live reading.
3. **Next, consistent structured data.** Describe who you are with Organization and `sameAs`, and your products with Product; match every value to the information on the page.
4. **Don't waste time on extra files.** Google's guide writes that Google Search needs no special markup or AI text files; we covered the status of llms.txt [in a separate post](/en/blog/llms-txt-ise-yariyor-mu).

You can use [our checklist](/en/kontrol-listesi) to check these steps item by item. [Our scan, which needs no sign-up](/en/tarama), also checks whether your page has valid JSON-LD and whether you give `sameAs` links to the external profiles that describe who you are.

## Frequently asked questions

### Is structured data required to appear in AI Overviews?

According to Google's documentation, no. Google writes that structured data is not required for AI Overviews and AI Mode and that there is no special schema.org markup you need to add. To be a supporting link, the page needs to be indexed and eligible to be shown with a preview in Google Search.

### If I add structured data, will I be cited more in AI answers?

We found no evidence that shows this. Ahrefs' study comparing 1,885 pages with a control group found that adding JSON-LD brought no meaningful increase on pages that were already being cited. Because the study did not measure pages that are never cited, it says nothing about those pages.

### Should I remove FAQPage markup?

You do not have to remove it. In 2023 Google wrote that unused structured data causes no problems in Search; FAQ rich results, meanwhile, have not been shown in Google Search at all since 7 May 2026. If you keep the markup, make sure the questions and answers also appear on the page exactly as written.

### Which structured data types should I start with?

For most brands Organization is a good start: it gathers your name, address, logo and, through `sameAs`, the profiles that belong to you in one place. For sites that sell products, Product describes price and stock information consistently with the visible content. In every case the rule is the same: everything written in the markup must also be visible on the page.

## Sources

- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, updated 10 December 2025
- [Optimizing your website for generative AI features on Google Search](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide), Google Search Central, updated 10 July 2026
- [General Structured Data Guidelines](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/sd-policies), Google Search Central, updated 10 July 2026
- [Changes to HowTo and FAQ rich results](https://developers.google.com/search/blog/2023/08/howto-faq-changes), Google Search Central Blog, 8 August 2023
- [Latest Google Search Documentation Updates](https://developers.google.com/search/updates), Google Search Central, entries of 8 May and June 2026
- [We Tracked 1,885 Pages Adding Schema. AI Citations Barely Moved.](https://ahrefs.com/blog/schema-ai-citations/), Ahrefs, 11 May 2026
- [Schema Markup and AI in 2025: What ChatGPT, Claude, Perplexity & Gemini Really See](https://www.searchviu.com/en/schema-markup-and-ai-in-2025-what-chatgpt-claude-perplexity-gemini-really-see/), searchVIU, 2 December 2025

---

# If AI gives false information about your brand: a guide to detecting and correcting it

> If AI says something false about your brand: how to spot it, which source to fix, how to report it to the engines and how to measure the result again.

Published: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/yapay-zeka-yanlis-bilgi-tespit-ve-duzeltme>

If AI is giving false information about your brand, the way to spot it is to ask questions that include your name and compare every claim in the answer with the information on your own site. A lasting correction is made not in the engine but at the source the error came from; the engines' feedback buttons complement this but do not replace it. Then the same questions are asked of the same engines again and the result is recorded.

## Where does false information come from?

The engines themselves state plainly that they can make mistakes. Claude's help page says Claude may sometimes produce incorrect or misleading answers. Google's [AI Overviews help page](https://support.google.com/websearch/answer/14901683?hl=tr) also notes that AI-generated responses can contain errors. According to Google's announcement, AI Overviews and AI Mode began rolling out gradually in Turkey from 18 February 2026; in other words, these answers can now appear in Turkish-language searches too.

There are three common sources of errors about a brand:

- **Outdated or conflicting pages.** An "About us" page on your site that was never updated, an old price list or the address of a branch that has closed may be the information the engine reads.
- **What others have written.** News sites, directories, complaint sites and forums may carry outdated or incorrect information about you.
- **Namesakes.** A page about another company, a person or a brand in another country with the same name may be read as being about you. The engine may present its founding year, headquarters or products as if they were yours.

Sometimes the error comes from no page at all: the engine may have generated a piece of information without any source it read. That is why you also need to record the sources the answer shows; if there is no source, there may be no page to correct either.

## How do you detect the error?

When measuring visibility, you ask questions that do not name the brand; when checking accuracy, by contrast, you need questions that include your name. The aim is to see what the engine knows about you. We explain the difference between the two measurements in [how to measure brand visibility](/en/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur).

### 1. Prepare a fact sheet

List the information published on your own site that could be stated correctly or incorrectly: founding year, head office address, cities with branches, scope of products and services, returns and warranty terms, opening hours. This list is the basis of the comparison. You cannot compare information that is not written on your site.

### 2. Ask questions that include your name

Ask questions such as "When was X founded?", "Where is X's head office?", "Which cities does X serve?" and "How do I return a product I bought from X?" separately on ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google. Record each answer, its engine, its date and the source addresses it shows.

### 3. Compare the claims one by one

Compare every verifiable claim in the answer with your fact sheet. Value judgements such as "user friendly" or "high quality" cannot be compared; set them aside. When you find a mismatch, look at your own site first: sometimes the outdated information is not in the engine but on your page.

## "No errors found" can mean three different things

The result of an accuracy check does not split into two, it splits into three. A report that writes two of them with the same sentence ends up telling a brand it could not check that "there is nothing false about you".

| State | What it means | What to do |
|---|---|---|
| The check could not be run | The engine did not answer, the call broke off or the answer could not be read | No result is written; the check is tried again |
| Nothing to compare against | An answer came back, but your site has no matching information or your site could not be read | "Could not be measured" is written; it does not count as clean |
| Checked, nothing false | The claims were compared with the information on your site and matched | This is a real result, and it is good news |

The second row is the one most often overlooked. For a brand whose site blocks AI crawlers, there is no information that can be read for comparison. Such a brand is among those most at risk of being described wrongly: the engines may be unable to read it from its own site and lean on other people's pages. A check that comes back empty and a brand at risk are often the same brand. You can see whether your site can be read with [our scan tool](/en/tarama).

> [!UYARI]
> When you read the sentence "we found nothing false about you", ask whether the check actually ran and how many claims were compared with information on your site. If zero claims were compared, the result is not clean; it means it could not be measured.

{{cta}}

## Correction: fix the source, not the engine

A lasting correction is made on the page the engine reads. The source the answer shows tells you where to start.

**Outdated information on your own site.** Update the page and make sure the same information is not written differently elsewhere on your site (the footer, the contact page, old blog posts). Google's [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features?hl=tr) page lists, among its recommended practices, making sure structured data matches the visible text on the page and keeping Merchant Center and Business Profile information up to date.

**Incorrect information on another site.** Write to the owner of the page, together with a source showing the correct information. Respond to an outdated claim on a complaint site where it is read, in a calm tone.

**An error in a Wikipedia article.** Do not edit the article yourself; disclose your connection and propose the correction on the talk page with an independent source. We set out the details from Wikipedia's own guidelines in our post [Turkish Wikipedia or English Wikipedia](/en/blog/vikipedi-mi-ingilizce-wikipedia-mi).

**Namesake confusion.** State your full legal company name, your city, your founding year and what you do clearly on your site. For the engine to tell you apart from another company, the distinguishing information has to be readable.

**Information generated without a source.** If the answer shows no source at all, make sure the correct information is written on your site clearly and in an easy-to-find form, and use the engine's feedback channel.

## How do you report it to the engines?

Every engine has a feedback route below the response. The information below was taken from each company's own help page (accessed 7 October 2026). None of them promises that a report will change a particular answer.

| Engine | Official channel |
|---|---|
| ChatGPT | The thumbs-down icon below the response; a content reporting form for legal matters |
| Gemini | "Kötü yanıt" (Bad response) below the response; for legal matters, "Yasal sorun bildir" (Report a legal issue) under "Diğer" (Other) |
| Google AI Overviews | The thumbs-down icon, then "Sorun bildir" (Report a problem) |
| Perplexity | The flag icon below the answer, or a support request |
| Claude | The thumbs-down button below the response |

**ChatGPT.** According to OpenAI's [content reporting page](https://help.openai.com/en/articles/10245791-reporting-content-in-chatgpt-and-openai-platforms), you can report by tapping the thumbs-down icon below a message and choosing the problem; for legal matters there is a "Safety or Legal concern" option. The same page says reported domains may be reviewed by OpenAI's model quality team and that filters may be applied to keep ChatGPT from relying on untrustworthy sources. There is also a separate form for trademark infringement.

**Personal data.** If the false information concerns not a company but a person (your founder, for example), OpenAI's [personal data removal page](https://help.openai.com/en/articles/20001057-right-to-be-forgotten-and-personal-data-removal-from-chatgpt) explains that, under certain privacy laws such as the GDPR, a request can be made through the Privacy Portal. Requests are assessed individually, and information removed from ChatGPT is not thereby removed from other sites or search engines.

**Gemini.** According to Google's [Gemini help page](https://support.google.com/gemini/answer/13275746?hl=tr), you can select "Kötü yanıt" (Bad response) below the response and add a reason and a description.

**Google AI Overviews.** Google's help page describes clicking the thumbs-down icon and choosing "Sorun bildir" (Report a problem) for an incorrect or problematic overview. Your latest search query and the related search results are also attached to the feedback you send.

**Perplexity.** Perplexity's [help page](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10354902-how-can-i-report-incorrect-or-inaccurate-answers) asks you to report through the flag icon below the answer or through a support request; the report should include the link to the query and a description of the error. Incorrect and outdated information is listed among the issues they look at.

**Claude.** Claude's [help page](https://support.claude.com/en/articles/8525154-claude-is-providing-incorrect-or-misleading-responses-what-s-going-on) recommends reporting an unhelpful response with the thumbs-down button.

## Measure again

After fixing the source, ask the same engines the questions you used in the first check again, and record the results with their dates. If the questions change, the difference between the two checks may come from the questions rather than the correction.

Do not expect the result to show immediately. In the troubleshooting section on preview controls, Google writes that recrawling a page can take anywhere from a few days to a few months. We did not find a published timeframe for the other engines.

GeoMono's [accuracy audit](/en/urun/dogruluk-denetimi) runs inside the scan-based analysis: it compares the verifiable claims in the responses with your site's own pages, adds any contradiction to the analysis roadmap as a step, and does not write up a case where the audit did not run as if it were a clean result. This section is not currently included in registered measurement reports; the report says so explicitly.

## Frequently asked questions

### Can I get AI to correct false information?

The engines have no correction button that changes a particular answer. Each engine has a feedback channel, but none of them promises that a report will change the answer. The lasting route is to fix the source the error came from and then check again with the same questions.

### The check found no errors at all. Is that good news?

It depends. If the check actually ran and the claims in the answer were compared with the information on your site and matched, yes. If the check could not be run, or there is no information on your site to compare against, this is not a clean result; it means it could not be measured.

### What happens if my site blocks AI crawlers?

The engines may be unable to read you from your own site and lean on other people's pages; the audit cannot compare against the information on your site either. This is the situation where the risk of being described wrongly is high while the check comes back empty. The first thing to find out is which crawlers cannot reach your site.

### When will the result of the correction show?

There is no fixed timeframe. Google writes that recrawling a page can take anywhere from a few days to a few months; we did not find a published timeframe for the other engines. So after the correction you need to ask the same questions again at regular intervals and record each result with its date.

## Sources

- [Reporting Content in ChatGPT and OpenAI Platforms](https://help.openai.com/en/articles/10245791-reporting-content-in-chatgpt-and-openai-platforms), OpenAI Help Center, accessed 7 October 2026
- [Right to be forgotten and personal data removal from ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/20001057-right-to-be-forgotten-and-personal-data-removal-from-chatgpt), OpenAI Help Center, accessed 7 October 2026
- [Gemini Uygulamaları'nda geri bildirim gönderme veya sorun bildirme](https://support.google.com/gemini/answer/13275746?hl=tr), Gemini Apps Help, accessed 7 October 2026
- [Google Arama'daki AI Bakışı özelliğiyle aradığınız bilgilere çok daha hızlı ve kolay ulaşma](https://support.google.com/websearch/answer/14901683?hl=tr), Google Search Help, accessed 7 October 2026
- [How can I report incorrect or inaccurate answers?](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10354902-how-can-i-report-incorrect-or-inaccurate-answers), Perplexity Help Center, last modified 3 September 2026
- [Claude is providing incorrect or misleading responses. What's going on?](https://support.claude.com/en/articles/8525154-claude-is-providing-incorrect-or-misleading-responses-what-s-going-on), Claude Help Center, updated 16 March 2026
- [Yapay zeka özellikleri ve web siteniz](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features?hl=tr), Google Search Central, accessed 7 October 2026
- [Türkiye'de AI Modu ve AI Bakışı Dönemi Başlıyor](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/), Google Turkey Blog, 18 February 2026

---

# robots.txt and AI bots: a guide to GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot and Google-Extended

> What OpenAI, Anthropic, Perplexity and Google bots do, from official docs: a sample robots.txt that blocks training and stays visible in AI search.

Published: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/robots-txt-yapay-zeka-botlari-rehberi>

robots.txt is a plain text file that sits in your site's root directory and tells crawlers which paths you ask them not to crawl; AI companies' bots read this file too. Because OpenAI, Anthropic and Perplexity use separate bot names for search, user requests and model training, robots.txt lets you turn off collection for training while staying visible in these engines' search. With Google the split works differently: Google-Extended does not affect Search, but it is not limited to training either.

Every bot name and role description in this guide was re-read from the companies' own documentation on 7 October 2026. These documents are updated often; we recommend checking the links once more before you write a rule.

## robots.txt is a request, not a lock

robots.txt is not access control. [RFC 9309](https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9309.html) (September 2022), the protocol's standard document, states explicitly that these rules are not a form of access authorization, and asks crawlers to honour them. The companies named below recommend in their own documentation that you manage their search and training bots with robots.txt; the information that a bot complies with these rules is not a legal obligation but the company's own statement.

If you need a hard block, the rule is written on the server, in the firewall or in the CDN. robots.txt, by contrast, is the simplest way to tell documented bots what you want, and it is enough for most decisions.

Two rules of the protocol explain most of the mistakes made with AI bots:

- **Which group applies?** A bot applies the group in robots.txt that names it. If there is no group specific to its name, it follows the wildcard group (`User-agent: *`). If there is no wildcard group either, no restriction applies to it.
- **When does a change take effect?** RFC 9309 says crawlers should generally not use a cached copy of robots.txt for more than 24 hours. OpenAI also writes that a robots.txt change for OAI-SearchBot may take about 24 hours to be reflected in its systems.

## Three kinds of AI bot

The requests an AI company sends to your site serve one of three roles. This distinction is the basis of the robots.txt decision:

| Role | What it does | What happens if you block it |
|---|---|---|
| Search index | Reads pages in advance and adds them to the engine's search | The path to appearing as a source in that engine's search answers closes |
| User request | Opens the page on the spot when a user asks a question or gives an address | The engine cannot read your page at the moment the user asks for it |
| Model training | Collects content that may be used to train future models | You have asked for your content not to be taken into training data |

A common mistake is to write a blanket `Disallow: /` in the wildcard group while trying to stop training bots, and so shut out the search bots too. If search bots are not in a group under their own names, they follow the wildcard rule.

## Bots company by company: a table from the official documentation

The table below shows the bots listed in the four companies' documentation and their roles. The "Does robots.txt apply?" column is the company's own statement.

| Bot name | Company | Role | Does robots.txt apply? |
|---|---|---|---|
| OAI-SearchBot | OpenAI | Search index (ChatGPT search features) | Yes |
| ChatGPT-User | OpenAI | User request | According to OpenAI, it may not apply |
| GPTBot | OpenAI | Model training | Yes |
| Claude-SearchBot | Anthropic | Search index | Yes |
| Claude-User | Anthropic | User request | Yes, according to Anthropic's statement |
| ClaudeBot | Anthropic | Model training | Yes |
| PerplexityBot | Perplexity | Search index | Yes, Perplexity recommends managing it with robots.txt |
| Perplexity-User | Perplexity | User request | According to Perplexity, generally does not apply |
| Googlebot | Google | Google Search index | Yes |
| Google-Extended | Google | Not a separate bot but a control token: Gemini training and grounding in Gemini Apps | Yes, only as a name in robots.txt |

### OpenAI

According to [OpenAI's crawler documentation](https://developers.openai.com/api/docs/bots), OAI-SearchBot is used to show sites in ChatGPT's search features. Sites that block OAI-SearchBot are not shown in ChatGPT search answers; the documentation adds that such sites may still appear as navigational links.

GPTBot is used for OpenAI's generative AI foundation models. Blocking GPTBot signals that the site's content should not be used to train these models. OpenAI also writes that if both bots are allowed, it may use the results of a single crawl for both purposes to avoid duplicate crawling.

ChatGPT-User opens pages for certain user actions in ChatGPT and in custom GPTs. OpenAI states that because these actions are initiated by the user, robots.txt rules may not apply, and that ChatGPT-User is not used to determine whether content appears in search. For search preferences, it recommends managing OAI-SearchBot.

### Anthropic

[Anthropic's help page](https://support.claude.com/en/articles/8896518-does-anthropic-crawl-data-from-the-web-and-how-can-site-owners-block-the-crawler) (updated 7 April 2026) defines three bots. ClaudeBot collects web content that may contribute to training; restricting ClaudeBot signals that the site's future content should be excluded from training datasets.

Claude-SearchBot browses the web to improve the quality of users' search results; if it is blocked, content is not indexed for search. Claude-User, on the other hand, accesses a site when a user asks Claude a question; if it is blocked, Claude cannot retrieve your content when answering the user's question, and the page may, in Anthropic's words, be less visible in user-directed search.

Anthropic writes that its bots comply with the standard directives in robots.txt and also support the non-standard `Crawl-delay` extension. Each bot is managed separately: blocking ClaudeBot does not block Claude-SearchBot or Claude-User. The page also warns that blocking IP addresses may not be a reliable way to state a preference, because it also stops the bot from reading robots.txt.

### Perplexity

According to [Perplexity's documentation](https://docs.perplexity.ai/guides/bots), PerplexityBot is designed to surface and link sites in Perplexity's search results and is not used to crawl content for AI foundation models. Perplexity recommends allowing PerplexityBot in robots.txt for sites to appear in search, and writes that robots.txt changes may take up to 24 hours to be reflected in its systems.

Perplexity-User may visit a page to give an accurate answer when a user asks Perplexity a question. Perplexity writes that because this fetch is initiated by the user, it generally does not apply robots.txt rules, and that this bot does not collect content for training.

### Google

Google has no separate "AI search bot". Googlebot builds the Google Search index. According to Google's [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features) document, for a page to be shown as a supporting link in Google AI Overviews or AI Mode, it must be indexed and eligible to be shown with a snippet in Google Search. Blocking Googlebot therefore means dropping out of both places at once.

According to [Google's list of common crawlers](https://developers.google.com/crawling/docs/crawlers-fetchers/google-common-crawlers), Google-Extended is not a bot with a separate user agent string; crawling is done by Google's existing bots, and Google-Extended is used only as a control name in robots.txt. Google-Extended manages whether content Google crawls may be used to train future Gemini models, and whether it may be used for grounding in Gemini Apps and in Grounding with Google Search on Vertex AI. The same document writes that Google-Extended does not affect a site's inclusion in Google Search and is not used as a ranking signal.

If you want to limit how much of your page is shown in AI Overviews, the route Google points to is not robots.txt but page-level snippet controls: `nosnippet`, `data-nosnippet`, `max-snippet` and `noindex`.

{{cta}}

## Block training, stay visible in search: a sample robots.txt

The example below shows what a robots.txt looks like that allows search and user request bots and stops bots that collect for training. It is not a recommendation but an example of a decision that separates the roles; leaving training bots allowed is also a legitimate choice.

```text
# Search index and user request bots: allowed
User-agent: OAI-SearchBot
User-agent: ChatGPT-User
User-agent: Claude-SearchBot
User-agent: Claude-User
User-agent: PerplexityBot
User-agent: Perplexity-User
Allow: /

# Bots that collect for model training: blocked
User-agent: GPTBot
User-agent: ClaudeBot
Disallow: /

# All other crawlers (including Googlebot)
User-agent: *
Disallow: /yonetim/

Sitemap: https://www.ornek.com.tr/sitemap.xml
```

Note three things in this file. First, a group can carry more than one `User-agent` line; the rules beneath it apply to all of them. Second, Googlebot is not listed separately: it follows the wildcard group and crawls everywhere except the `/yonetim/` (admin) path. Third, the rule written for ChatGPT-User and Perplexity-User may not always be applied, according to the companies' own statements; even so, you have stated your intent clearly.

> [!UYARI]
> According to Google's documentation, adding Google-Extended to the training group stops your content from being used for Gemini training, but it also stops it from being used for grounding in Gemini Apps. It does not affect Google Search, AI Overviews or AI Mode. If being a source in answers in the Gemini app matters to you, weigh this line as a separate decision.

Finally, the `Sitemap` line is independent of every group and can sit anywhere in the file. Open the sitemap in your browser to check that it really returns an XML file and does not show your site's design.

## Cloudflare's 2026 default

Even if robots.txt allows it, a request can be stopped before it reaches your server. [On 1 July 2026, Cloudflare](https://blog.cloudflare.com/content-independence-day-ai-options/) announced that it splits AI crawlers into three categories: Search (behaviour that collects or indexes content in order to answer questions later), Agent (automated behaviour acting on behalf of a person, usually doing a task in the moment) and Training (a crawler that takes content to train or fine-tune a model).

According to the announcement, from 15 September 2026, for domains newly joining Cloudflare, crawlers in the Training and Agent categories are blocked by default on pages that show ads; the Search category remains allowed. Customers can choose to opt out of this default. Multi-purpose crawlers that combine search and training are assessed by all of their behaviours: a site that chooses to block training also blocks a multi-purpose crawler that also trains.

This change does not cover every site; the announcement refers to newly joining domains and pages that show ads. Even so, its practical consequence is clear: a bot setting in a CDN dashboard can create a block that never shows up in robots.txt. Cloudflare's definition of Agent covers behaviour that runs in the moment on behalf of a person; this definition is close to bots that open a page at a user's request. Check in your own CDN dashboard which bot is counted in which category.

## How to check after writing the rule

Whether a robots.txt rule works is understood not by looking at the file but by looking at the response the bot receives. We recommend four steps for checking:

1. **Open the file itself.** The address `https://yourdomain.com.tr/robots.txt` should show plain text. On single-page applications this address sometimes returns the site's home page with a 200 code; the file appears to exist, but it does not.
2. **Read the decision for each bot separately.** Check one by one which group applies to which bot, according to the matching rule above.
3. **Look at your CDN and firewall settings.** If a bot gets a 403 even though robots.txt allows it, the rule is most likely in front of the server.
4. **Read your server logs.** That is where the conclusive proof of whether a bot actually came lies. OpenAI and Perplexity publish their bots' IP addresses; not every request carrying a bot's name may come from that company.

Our [scan, which requires no sign-up](/en/tarama), does part of these checks in one go: it reads your robots.txt rules separately for each AI bot, and also requests the same page under the AI bots' names to see whether the server treats these requests differently. The status of training bots is shown as a separate note that does not lower the score. How our own crawler identifies itself in your server logs is set out in our [crawler statement](/en/bot).

For other technical signals such as page-level snippet controls and structured data, see our [structured data guide](/en/blog/yapisal-veri-schema-geo); for the current state of the llms.txt file, see our [llms.txt article](/en/blog/llms-txt-ise-yariyor-mu).

## Frequently asked questions

### If I block GPTBot, will I become invisible in ChatGPT?

According to OpenAI's documentation, no. GPTBot is used for model training; the bot that determines being shown in ChatGPT's search answers is OAI-SearchBot. A site that blocks GPTBot and allows OAI-SearchBot remains eligible to be shown in ChatGPT search, according to OpenAI's statement.

### If I block Google-Extended, will I drop out of AI Overviews?

According to Google's documentation, no. Google-Extended does not affect a site's inclusion in Google Search; to be a supporting link in AI Overviews and AI Mode, the page must be indexed in Google and eligible to be shown with a snippet. Google-Extended, for its part, manages Gemini training and use for grounding in Gemini Apps.

### Is robots.txt legally binding on AI companies?

robots.txt is not access control but a request addressed to crawlers; RFC 9309, the protocol's standard document, says so explicitly. OpenAI, Anthropic, Perplexity and Google recommend in their own documentation that you manage their search and training bots with robots.txt; this is not a legal obligation but the companies' own statement. For a hard block, the rule needs to be written on the server or in the CDN.

### Does it make sense to block bots that come at a user's request?

These bots open your page on the spot when a user asks a question or gives an address; if they are blocked, the engine cannot read your content at that moment. Because OpenAI and Perplexity write that robots.txt rules may not apply to these bots, the rule may not always work. If no data policy requires it, leaving them allowed lets your page be read at the moment the user asks.

### When does a change take effect?

RFC 9309 says crawlers should generally not use a cached copy of robots.txt for more than 24 hours. OpenAI states about 24 hours for OAI-SearchBot, and Perplexity up to 24 hours. If you still see different behaviour after a day, look at your CDN settings and server logs.

## Sources

- [Overview of OpenAI Crawlers](https://developers.openai.com/api/docs/bots), OpenAI, accessed 7 October 2026
- [Does Anthropic crawl data from the web, and how can site owners block the crawler?](https://support.claude.com/en/articles/8896518-does-anthropic-crawl-data-from-the-web-and-how-can-site-owners-block-the-crawler), Anthropic Help Center, updated 7 April 2026
- [Perplexity Crawlers](https://docs.perplexity.ai/guides/bots), Perplexity, accessed 7 October 2026
- [List of Google's common crawlers](https://developers.google.com/crawling/docs/crawlers-fetchers/google-common-crawlers), Google Search Central, updated 14 July 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, updated 10 December 2025
- [RFC 9309: Robots Exclusion Protocol](https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9309.html), IETF / RFC Editor, September 2022
- [Your site, your rules: new AI traffic options for all customers](https://blog.cloudflare.com/content-independence-day-ai-options/), Cloudflare Blog, 1 July 2026

---

# The difference between SEO and GEO: how should you split your budget?

> SEO lifts your page in search results; GEO puts your brand inside the AI answer. Where the work overlaps, where it differs, and how to split it by measuring.

Published: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/seo-ile-geo-arasindaki-fark-butce>

SEO aims to get a page to appear high in search results; GEO aims to get the brand included in the answers given by AI engines such as ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews. The two jobs overlap heavily on the technical foundation, but they diverge in off-site mentions, quotable writing and measurement. There is no reliable general ratio for how to split the effort; that decision is made by measuring where you stand today and measuring again with the same questions.

## The two jobs have different units

The outcome of SEO is a position: where you rank for a keyword, and how many clicks you got. These numbers are read from a search console or a rank tracker and can be measured the same way every day.

The outcome of GEO, by contrast, is a set of individual answers. A question was asked to an engine; your brand was either mentioned in the answer or it was not, and your site was either cited as a source or it was not. The result is written as a pair of numbers, such as "we were mentioned in 12 of 40 questions". Position is not a sound measure here: in the [research](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/) SparkToro published in January 2026, when the same question was asked 100 times, the chance that ChatGPT or Google's AI gave the same list of brands in two answers came out below one percent. The research concludes that how often a brand appears across many questions is, however, a reasonable measure.

| | SEO | GEO |
|---|---|---|
| Goal | The page's position in search results | The brand being mentioned in the answer and cited as a source |
| Unit | Position, impressions, clicks | "Y of X responses", engine by engine |
| Measurement tool | Search console, rank trackers | Asking the engines the same questions again and again |
| Stability | Relatively stable from day to day | The answer can change even for the same question |

## Common ground: technical SEO

Google states plainly that there is [no extra requirement](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features) for appearing in AI Overviews and AI Mode: no special markup, no new machine-readable file and no AI-specific text file is needed. For a page to appear as a supporting link in these features, it is enough for it to be indexed and eligible to be shown with a preview in Google Search.

The same page says the fundamental SEO practices apply here too: allowing crawlers in robots.txt, making pages findable through internal links, a good page experience, content provided as text, and structured data that matches the visible information on the page. This matters directly for Turkey as well: Google announced that AI Mode and AI Overviews [began rolling out gradually in Turkey on 18 February 2026](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/).

In short, an investment in technical SEO also counts as an investment in GEO. A page that is not indexed, is closed to crawlers or has its preview turned off cannot get into Google's AI features.

> [!NOT]
> Access for engines other than Google is a separate matter. OpenAI, for example, defines the [OAI-SearchBot crawler](https://developers.openai.com/api/docs/bots), which lets sites appear in ChatGPT search, separately from GPTBot, which is used for training; the two are managed separately in your robots.txt file. We explain which bot does what in our [guide to robots.txt and AI bots](/en/blog/robots-txt-yapay-zeka-botlari-rehberi).

## The relationship between SEO and GEO varies by engine

The assumption that a page that ranks well will also be cited in the AI answer is supported by published data to very different degrees from one engine to the next. In the [study](https://ahrefs.com/blog/ai-search-overlap/) Ahrefs published on 11 August 2025, 15,000 long queries were both searched on search engines and asked to AI assistants. On average, only 12% of the URLs the assistants cited were in Google's top 10 results for the same query.

The share varied markedly by engine:

| Engine (Ahrefs, July 2025 data) | Share of cited sources also in Google's top 10 results |
|---|---|
| ChatGPT (in-text citations) | 8.0% |
| Gemini | 8.6% |
| Copilot | 8.2% |
| Perplexity | 28.6% |

The relationship also seems to be weakening for Google's own AI Overviews. According to Ahrefs' [update](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-citations-top-10) of 2 March 2026, about 38% of the pages shown in AI Overviews ranked in the top 10 for the same search; in the first study in July 2025, this share was about 76%. Ahrefs notes that it also improved its measurement method in the meantime, so part of the drop may come from the change in method.

> [!UYARI]
> Ahrefs does not state which country's or which language's searches it used in these studies. These shares were not measured for Turkish-language questions and should not be carried over directly to Turkey. What they show is a direction: being in the top 10 is not a sufficient condition for being cited by most engines.

## Diverging work 1: off-site mentions

When AI engines talk about a brand, they largely read pages outside the brand's own site. In our own measurement, across the 60 analyses we ran up to 3 August 2026, 71,027 (93.6%) of the 75,914 source links the engines cited were outside the brand's own site; in 6 analyses the brand's own site was never cited at all. The measurement covers ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews and is based on our own client and comparison brands, made up of 19 company records. It is not a sample of the market, and some of the questions contained the brand name.

In the [analysis](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/) Ahrefs ran on 75,000 brands and published on 26 May 2025, the factor most strongly related to a brand being mentioned in Google AI Overviews was the number of pages on the web that mention the brand's name (correlation 0.664). The relationship with the number of backlinks was much weaker (0.218). In the same article Ahrefs stresses that this is a correlation and does not prove causation.

This is a different job from classic SEO link building: the goal is not links but having the brand's name appear in the right context, in industry publications, on comparison sites, and on complaint and review platforms. Which sites are read also varies by engine; our article [who AI reads about Turkish brands](/en/blog/yapay-zeka-turk-markalarini-kimden-okuyor) explains this with our own measurements.

{{cta}}

## Diverging work 2: quotable writing

SEO content is written to rank for a keyword; GEO content is written so that a section stays accurate when it is quoted on its own. Giving the answer in the first sentence, opening each paragraph with its subject, and writing figures with their unit, date and source are all part of this difference.

This work usually does not require opening new pages; it means rewriting existing ones. We set out the full set of rules, with a checklist, in our article [how to write content that AI quotes](/en/blog/yapay-zekanin-alintiladigi-icerik-nasil-yazilir).

## Diverging work 3: repeated measurement

In SEO, rankings are relatively stable from day to day and can be tracked regularly with a rank tracker. In GEO, because the same question can produce different answers, a single measurement can be misleading. That is why measurement itself is a fixed line item of GEO work: the same questions, the same engines, at regular intervals.

For this measurement to be honest, responses that could not be measured must not be counted as zero. If an engine returned an error, what you have is not the information "you were not mentioned" but missing information. We explain how to do this step by step in our guide [how to measure brand visibility](/en/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur).

## How should you split the budget? Decide by measuring

We do not give a ratio in this article saying "put this much into SEO and that much into GEO". Budget shares in surveys published outside Turkey are collected from companies in those countries and from the search habits of those markets; they cannot be generalised to Turkey. We do not know of a reliable ratio for Turkey, and recommending a ratio we do not know would mean giving a made-up number.

Instead, the decision for your own brand can be made with this loop:

1. **Measure today.** Measure each engine separately with the Turkish-language questions a buyer would ask, without your brand name; check technical access too.
2. **Find the weakest link.** Is the problem in access, in the writing, or in off-site sources?
3. **Change one thing.** If you change everything at once, you cannot see which change worked.
4. **Measure again with the same questions.** If the questions change, the difference may come from the questions rather than from your work.

Depending on what the measurement shows, the weight shifts like this:

| What you see in the measurement | Where to shift the weight |
|---|---|
| Crawlers cannot reach your site, or important information loads only with JavaScript | Technical SEO and access; the other work produces no results without it |
| Pages are indexed and ranking, but the engines do not mention you | Off-site mentions and quotable writing |
| Your site is cited as a source, but your name does not appear in the answer | How the pages are written: the brand name in the paragraph where the information appears |
| You are mentioned, but with wrong information | Accuracy: finding the source of the error and correcting it |
| You have not measured at all yet | Measurement first; shifting the weight without measuring is guesswork |

This table is not a promise of results. Only the next measurement, made with the same questions, tells you which change worked.

## Frequently asked questions

### Is GEO replacing SEO?

No. Google writes that the basic requirement for AI Overviews and AI Mode is that the page is indexed and eligible to be shown with a preview, and that is the job of technical SEO. GEO adds off-site mentions, quotable writing and regular measurement of answers on top of it.

### If I rank first, will I also appear in the AI answer?

There is no guarantee. In Ahrefs' August 2025 study, on average only 12% of the URLs cited by AI assistants were in Google's top 10 results for the same query, and the share varied by engine. This study was not done with Turkish-language questions; you can only see the answer for your own brand by measuring.

### How much budget do companies in Turkey allocate to GEO?

We do not know of any reliable Turkish data on this. The shares in surveys from outside Turkey were collected in other markets, so they cannot be generalised to Turkey. Setting your share by measuring your current position and then measuring again with the same questions is a sounder approach.

### Is backlink work useless for GEO?

In Ahrefs' analysis, the number of backlinks showed a weak relationship with being mentioned in Google AI Overviews (0.218), while the number of pages on the web mentioning the brand's name showed a much stronger one (0.664). These are correlations and do not prove causation. Links remain important for SEO; for GEO, getting the brand's name mentioned in the right context should be treated as a separate job.

## Sources

- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, updated 10 December 2025
- [Türkiye'de AI Modu ve AI Bakışı Dönemi Başlıyor](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/), Google Turkey Blog, 18 February 2026
- [Overview of OpenAI Crawlers](https://developers.openai.com/api/docs/bots), OpenAI, accessed 7 October 2026
- [Only 12% of AI Cited URLs Rank in Google's Top 10 for the Original Prompt](https://ahrefs.com/blog/ai-search-overlap/), Ahrefs, 11 August 2025
- [Update: 38% of AI Overview Citations Pull From The Top 10](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-citations-top-10), Ahrefs, 2 March 2026
- [An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors (75K Brands Studied)](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/), Ahrefs, 26 May 2025
- [AIs are highly inconsistent when recommending brands or products](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 January 2026
- Source links cited by the engines: the brand's own site and other sites, 2026-08-03: 60 analyses up to 3 August 2026, 19 company records, 10,474 responses, 75,914 source links (recounted on 7 October 2026); ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Overviews; our own client and comparison brands, not a market sample

---

# Turkish or English Wikipedia? Two measurements of Turkish brands, two different results

> In AI answers about Turkish brands, is Turkish Wikipedia (Vikipedi) or English Wikipedia cited more? Two measurements gave opposite results; we explain why.

Published: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/vikipedi-mi-ingilizce-wikipedia-mi>

In our own measurements, the question of whether Turkish Wikipedia (Vikipedi) or English Wikipedia is cited more often in AI answers about Turkish brands has no single answer. In one measurement English Wikipedia was ahead; in a second measurement, run with other brands and other questions, Turkish Wikipedia was. This article puts the two results side by side, explains why they cannot be combined, and summarises what a brand should and should not do under Vikipedi's own rules.

## Two measurements, two different results

The first measurement (Measurement A from here on) covers the 60 analyses we ran up to 3 August 2026. These analyses included 19 brand records: our own client and comparison brands. We recorded 10,474 successful responses from ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews; the questions both named and did not name the brand, and were weighted towards products and categories. The figures were recounted on 7 October 2026.

What we measured in Measurement A was reach: in how many of the 60 analyses a site was cited as a source at least once. The two language editions of Wikipedia came out like this:

| Site | Analyses where it was cited | Number of brands | Engines that cited it |
|---|---|---|---|
| en.wikipedia.org | 27 of 60 (45%) | 14 | ChatGPT, Claude, Perplexity |
| tr.wikipedia.org | 19 of 60 (32%) | 10 | AI Overviews, Claude, Perplexity |

The second measurement (Measurement B) consists of 6 measurements run between 16 and 25 August 2026 for three corporate brands: a pharmaceutical company, a dairy brand and a technology group. Only questions that did not name the brand were asked here. Of 1,835 planned responses, 1,646 were measured; 189 (10.3%) could not be measured and were not counted.

In Measurement B the unit was not the analysis but the individual response. Among the sites cited for all three brands, the order was: dergipark.org.tr first with 82 responses, tr.wikipedia.org second with 72 responses (4.4%). en.wikipedia.org was ninth on this list with 26 responses (1.6%).

| Site | Responses where it was cited (out of 1,646) | By engine |
|---|---|---|
| tr.wikipedia.org | 72 | Claude 34, Perplexity 34, AI Overviews 4 |
| en.wikipedia.org | 26 | Claude 23, ChatGPT 3 |

> [!NOT]
> In Measurement B, the sources Gemini cited arrived as Google redirect links and were not resolved to sites in this measurement. That is why the site list in Measurement B covers four engines, not five. The absence of a Gemini row does not mean "Gemini did not cite Wikipedia"; it means it was not measured.

## Why can't they be combined?

It is tempting to reduce the two results to a single answer, but it would be wrong. The two measurements differ on three points:

- **The brands are different.** Measurement A consists of 19 records weighted towards technology and consumer brands. Measurement B has only three corporate brands, and their sectors (pharmaceuticals, dairy, technology) differ from those in Measurement A.
- **The questions are different.** Measurement A also included questions that named the brand. Measurement B asked only questions that did not name the brand. A question that names the brand can send the engine straight to that brand's article; a category question that does not name it can send it to general pages on the topic.
- **The counting is different.** Measurement A answers "in how many of the 60 analyses at least once", Measurement B answers "in how many of the 1,646 responses". A site that appears once in an analysis gets full credit in Measurement A; in Measurement B it counts as a single response.

So comparing 45% with 4.4%, or 32% with 1.6%, is meaningless. The only thing that can be read is the order and presence within each measurement: in Measurement A English Wikipedia is ahead of Turkish Wikipedia, in Measurement B it is behind.

The explanations that occur to us for why the two results point in opposite directions (questions that name the brand, the difference in sectors, corporate brands having more detailed Turkish articles) are possibilities. We have not measured any of them separately, and we do not present them here as findings.

> [!UYARI]
> These figures come from our own client and comparison brands; they do not represent brands in Turkey as a whole. You cannot know which language stands out for your own brand without measuring it with your own questions.

## Which engine cited which Wikipedia?

In both measurements there was a clear split between the engines. Claude cited sources in both languages. ChatGPT was among the engines citing English Wikipedia in Measurement A but not among those citing Turkish Wikipedia; in Measurement B it again did not appear in the Turkish Wikipedia row and cited English Wikipedia in only 3 responses. Google AI Overviews, for its part, was among the engines citing Turkish Wikipedia in both measurements, and not among those citing English Wikipedia.

The practical meaning of this split: the answer to "what does Wikipedia say?" depends on which engine you are asking about. Your Turkish article may be a page that AI Overviews and Perplexity read, while your English article (or the lack of one) may affect ChatGPT's answer. This is why the engines are measured separately; we explain our method on the [How we measure](/en/yontem) page.

{{cta}}

## The risk of being confused with the wrong company

A name that has a Wikipedia page is not always your brand. A person with the same name, a place, a company in another country or an older organisation with a similar name may have an article on Wikipedia. When the engine gets a question about you, it may read that article and pass on its details (founding year, headquarters, founder) as if they were yours.

This risk is greater when the brand has no article of its own: the engine leans on the closest page that matches the name. That is why a Wikipedia page being cited in an answer is not good news on its own. You first need to check whether that page is really about you.

The way to separate this in measurement is to read the answer not only for whether the name appears, but also for whether the details it gives match the brand's own information. Our [Sources and competitors](/en/urun/kaynaklar-ve-rakipler) module puts what the engines say next to your verified information and shows where you are being confused with another company of the same name.

## What do Vikipedi's own rules say?

A brand's visibility on Vikipedi depends on the rules of the Vikipedi community; its effect on AI answers does not change those rules. The summaries below are taken from the pages of Vikipedi and the Wikimedia Foundation themselves (accessed 7 October 2026).

### Notability

Under the [Vikipedi:Kayda değerlik](https://tr.wikipedia.org/wiki/Vikipedi:Kayda_de%C4%9Ferlik) (notability) guideline, a subject is notable if it has received significant coverage in multiple reliable secondary sources that are independent of it. There is a separate guideline for companies: [Kayda değerlik (organizasyonlar ve şirketler)](https://tr.wikipedia.org/wiki/Vikipedi:Kayda_de%C4%9Ferlik_(organizasyonlar_ve_%C5%9Firketler)) (notability of organisations and companies). This guideline does not count press releases, the company's advertising or works in which the organisation talks about itself as sources that establish notability. Routine coverage, such as a newspaper item that only announces opening hours, does not count either. The guideline also states that arbitrary criteria that would favour large organisations should be avoided.

### Conflict of interest

The [Vikipedi:Çıkar çatışması](https://tr.wikipedia.org/wiki/Vikipedi:%C3%87%C4%B1kar_%C3%A7at%C4%B1%C5%9Fmas%C4%B1) (conflict of interest) guideline strongly advises against editing articles you are connected to without any disclosure. Users with a conflict of interest, including those making paid edits, are expected to disclose it. The recommended path is to propose the change by leaving a note on the article's talk page rather than making it directly.

### Disclosure of paid contributions

On English Wikipedia, [Paid-contribution disclosure](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Paid-contribution_disclosure) is a policy. A person who contributes for pay must disclose their employer, client and affiliation. This rule comes from the Wikimedia Foundation's [Terms of Use](https://foundation.wikimedia.org/wiki/Policy:Terms_of_Use): section 4 of the terms requires that, for paid contributions, the employer, client, intended beneficiary and affiliation be disclosed on the user page, on the talk page or in the edit summary.

## What should brands do, and not do?

Vikipedi's rules and what our measurements show point in the same direction: visibility on Wikipedia is built not by text the brand writes itself, but by what independent sources write about it.

**Do not write your own article.** Editing your article without disclosing your connection is exactly what Vikipedi's conflict of interest guideline strongly advises against. Handing the work to an agency does not change this: a paid contribution made without disclosure also breaches Wikimedia's terms of use.

**Propose corrections to wrong information on the talk page.** If your founding year or headquarters is wrong in an existing article, disclose your connection and leave a correction proposal on the article's talk page, together with an independent, reliable source. The community makes the decision.

**Keep your information the same everywhere.** Founding year, headquarters address, the spelling of the brand and product names should be the same on your own site, in trade registry records and in reliable publications that write about you. The engines read these sources together; a contradiction is the easiest way in for wrong information. We explain how to check this in our article [when AI gives wrong information about your brand](/en/blog/yapay-zeka-yanlis-bilgi-tespit-ve-duzeltme).

**Do not use Wikidata as a shortcut.** According to the [Wikidata:Notability](https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Notability) page, an item must either link to a valid page on a Wikimedia project, or refer to an entity that can be described using serious and publicly available sources, or fulfil a structural need. If you have a notable brand and independent sources, an accurate Wikidata entry is useful; an entry without sources does not meet these criteria and may become the subject of deletion requests from the Wikidata community.

**Measure which page is being read.** As both of our measurements show, which language edition of Wikipedia stands out varies by brand and by question. Measure with your own questions, engine by engine, and check whether the Wikipedia page being cited is really about you. We have collected the other sites the engines read about Turkish brands in our article [who AI reads about Turkish brands](/en/blog/yapay-zeka-turk-markalarini-kimden-okuyor).

## Frequently asked questions

### Which matters more, Turkish Wikipedia or English Wikipedia?

Our own measurements gave no single answer to this. English Wikipedia was ahead across the 60 analyses up to 3 August 2026, and Turkish Wikipedia was ahead in the August 2026 measurement of three corporate brands. Which one stands out for you depends on your brand, the questions you ask and the engine; it needs to be measured with your own questions.

### Can we write a Vikipedi article for our brand?

Vikipedi's conflict of interest guideline strongly advises against editing articles you are connected to without disclosure. Paid contributions, under Wikimedia's terms of use, must be disclosed. An article is written by the community once independent, reliable secondary sources have covered your brand sufficiently.

### If we have no Vikipedi article, will AI not know us?

No, an article is not a requirement. In our own measurements, alongside Vikipedi, the engines also cited complaint sites, marketplaces, news sites and academic sources about Turkish brands. If you have no article, the real risk is that the article of another company or person with your name is read as if it were yours.

### Is it worth creating a Wikidata entry?

If you have a notable brand and independent sources that write about you, a Wikidata entry created with accurate information can help keep your information consistent. Wikidata's own criteria call for serious and publicly available sources. Creating an entry without sources is not a path we recommend.

## Sources

- Sources cited in AI answers about Turkish brands (Measurement A), 2026-08-03: 60 analyses up to 3 August 2026, 19 brand records, 10,474 successful responses; ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Overviews; questions that name the brand and questions that do not; figures recounted on 7 October 2026. Limit: our own client and comparison brands, weighted towards technology and consumer brands, not a market sample
- Sources cited by the engines for three corporate brands (Measurement B), 2026-08-25: 6 measurements between 16 and 25 August 2026, 3 corporate brands (pharmaceuticals, dairy, technology), only questions that do not name the brand; 1,646 of 1,835 planned responses were measured, 189 could not be measured and were not counted. Limit: Gemini sources were not resolved to sites, the site list covers four engines
- [Vikipedi:Kayda değerlik](https://tr.wikipedia.org/wiki/Vikipedi:Kayda_de%C4%9Ferlik), Vikipedi, last edited 1 June 2026, accessed 7 October 2026
- [Vikipedi:Kayda değerlik (organizasyonlar ve şirketler)](https://tr.wikipedia.org/wiki/Vikipedi:Kayda_de%C4%9Ferlik_(organizasyonlar_ve_%C5%9Firketler)), Vikipedi, last edited 23 December 2024, accessed 7 October 2026
- [Vikipedi:Çıkar çatışması](https://tr.wikipedia.org/wiki/Vikipedi:%C3%87%C4%B1kar_%C3%A7at%C4%B1%C5%9Fmas%C4%B1), Vikipedi, last edited 28 March 2026, accessed 7 October 2026
- [Wikipedia:Paid-contribution disclosure](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Paid-contribution_disclosure), Wikipedia, last edited 20 April 2026, accessed 7 October 2026
- [Terms of Use](https://foundation.wikimedia.org/wiki/Policy:Terms_of_Use), Wikimedia Foundation, effective 7 June 2023, accessed 7 October 2026
- [Wikidata:Notability](https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Notability), Wikidata, last edited 28 September 2026, accessed 7 October 2026

---

# Who does AI read when it describes Turkish brands? Şikayetvar, Ekşi Sözlük, marketplaces

> In our own measurements, AI engines describing Turkish brands cited Şikayetvar, Ekşi Sözlük and marketplaces most. The figures, the limits, what to do.

Published: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/yapay-zeka-turk-markalarini-kimden-okuyor>

When an AI engine answers a question about a Turkish brand, it draws most of the material for its answer not from the brand's own site but from what other people have written about that brand. In our own measurements, the sources with the widest reach were complaint platforms, forums, video sites and marketplaces. This post explains what we measured, why it may be so and what a brand can do about it; it also states which measurement each figure comes from, its date and its scope.

## What did we measure?

We record the source links that AI engines show in their answers. We weigh a source not by its raw link count but by its reach: in how many separate analyses, or in how many separate responses, it was shown. The reason is simple: a single long response that links to the same site ten times is the habit of one answer, not a market trend.

The figures in this post come from two separate measurements, and we never combine them:

| | Measurement A | Measurement B |
|---|---|---|
| Date | Up to 3 August 2026 | Between 16 and 25 August 2026 |
| Scope | 60 analyses, 19 brand records, 10,474 successful responses | 3 corporate brands, 1,646 measured responses |
| Questions | Questions that name the brand and questions that do not, together; mostly product and category questions | Only questions that do not name the brand |
| Engines | ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Overviews | The same five engines; Gemini's sources did not resolve to a site |
| Brands | Our own client and comparison brands; mostly consumer products and technology | Three corporate brands from the pharmaceutical, dairy and technology sectors |

We recounted Measurement A's figures from the same data on 7 October 2026. The first count had found 16 brands, 11,203 responses and 75,417 source links; corrections to the stored data in the meantime changed the totals slightly. The reach figures below came out the same in both counts.

> [!UYARI]
> Neither measurement is a sample of the Turkish market. Measurement A is made up of our own client and comparison brands and leans towards technology; Measurement B covers only three brands. The figures are real but cannot be generalised. We do not compare the percentages of the two measurements with each other; we only look at which sources appeared in both.

## Measurement A: complaint and review sites came out on top

Across the 60 analyses we ran up to 3 August 2026, the sources with the widest reach were:

| Source | Analyses where it was shown | Reach | Engines that showed it |
|---|---|---|---|
| sikayetvar.com | 39 of 60 | 65% | 5 |
| youtube.com | 37 of 60 | 62% | 4 |
| eksisozluk.com | 37 of 60 | 62% | 3 |
| reddit.com | 37 of 60 | 62% | 4 |
| trendyol.com | 17 of 60 | 28% | 5 |
| hepsiburada.com | 17 of 60 | 28% | 5 |

Şikayetvar, a Turkish complaints platform, appeared in 15 of the 19 brand records and with all five engines that cite sources; that was the widest engine spread in the table. Trendyol and Hepsiburada, the Turkish marketplaces, were also seen with all five engines. All four of the top four sources were sites written by users: one complaints platform, one video site and two forums. The press, official records and industry bodies came nowhere near this reach.

In the same analyses, 71,027 of the 75,914 source links the engines showed, that is 93.6%, pointed somewhere other than the brand's own site. In 6 of the 60 analyses the brand's own site was not cited even once; in 3, Şikayetvar was cited more often than the brand's own site.

The sources were also spread differently across engines. Şikayetvar, Trendyol and Hepsiburada appeared with all five engines; YouTube and Reddit with four, and Ekşi Sözlük with three (Google AI Overviews, Claude and Perplexity). A source that is not specific to a single engine stops being the habit of one model and becomes a reflection of what the web holds about these brands.

Having your own site cited does not mean your name is mentioned either. In the same analyses, of the 2,748 responses that cited the brand's own site, 341 (12.4%) did not mention the brand's name in the answer at all; this rate ranged from 3.8% to 22.9% depending on the engine. The engine may have read your site but not told the customer your name. We explain this gap in detail in [our post on brand mentions versus source citations](/en/blog/marka-anilmasi-ve-kaynak-gosterilmesi-farki).

## Measurement B: the picture changes for corporate brands

In Measurement B we look only at questions that do not name the brand, and we list a source only if it was shown for all three brands. A source that appears for only one or two brands tells you about those brands, not about the market.

In this measurement Şikayetvar appeared in only 6 of the 1,646 responses and for two of the three brands, so it did not make the list. The sources that appeared for all three brands draw a different picture:

| Source | Responses where it was shown (out of 1,646) |
|---|---|
| dergipark.org.tr | 82 |
| tr.wikipedia.org | 72 |
| trendyol.com | 53 |
| hurriyet.com.tr | 49 |
| eksisozluk.com | 48 |

Our reading is this: complaint platforms seem to stand out in questions about consumer products. Measurement A's questions were mostly about products and brands; Measurement B's brands were corporate and its questions did not name the brand. Ekşi Sözlük was among the top five sources in both measurements: opinions written in forum language may travel across sectors, while complaints may follow consumer products. This is an interpretation; confirming it needs a wider measurement, sector by sector.

> [!NOT]
> Studies published outside Turkey also show the weight of user content, but that weight can shift quickly. In Profound's study of 680 million source links between August 2024 and June 2025, the most cited source on Perplexity and Google AI Overviews was Reddit, and on ChatGPT it was Wikipedia. In Semrush's study between 14 July and 12 October 2025, the share of ChatGPT answers citing Reddit fell from about 60% in early August to about 10% in mid September. Neither study states its country or language scope; they should not be taken as directly applicable to Turkey.

### Wikipedia: two measurements, two different results

Wikipedia is a good example of how two measurements can fail to agree. In Measurement A, English Wikipedia was cited in 45% of analyses and Turkish Wikipedia (Vikipedi) in 32%; English came out ahead. In Measurement B the picture reversed: Turkish Wikipedia appeared in 72 of the 1,646 responses and English Wikipedia in 26. Both results are as measured; because they were measured with different brands and different questions they do not refute each other, they only show that it is too early to set a general rule here. The details are in [our post comparing Turkish and English Wikipedia](/en/blog/vikipedi-mi-ingilizce-wikipedia-mi).

## Why these sites?

It is not surprising once you look at how an answer is built. Perplexity says on its help page that it searches the web the moment you ask a question and gives every answer with numbered sources. Google explains that AI Overviews and AI Mode can break a question into subtopics and run several related searches. In other words, the engine reads the pages a person would come across when searching.

Someone in Turkey searching for a brand often lands on that brand's complaints page, a forum thread or a marketplace product page. These sites are also large: according to the counters on Şikayetvar's own "Hakkımızda" (About us) page, as of 7 October 2026 the platform has 13.8 million individual members and about 249 thousand registered brands, and shows 22.5 million visitors in the last 30 days. These are figures the platform publishes itself; we have not verified them independently.

Another clue comes from Ahrefs' analysis of 75 thousand brands: the strongest correlation with a brand being mentioned in Google AI Overviews was the number of web pages mentioning the brand's name (0.664); the correlation with backlinks was much weaker (0.218). The study states clearly that this is a correlation, not cause and effect. But the direction matches our measurements: the engines' material is what others write about you.

## Do these sources change the tone of the answer?

We do not answer this question with a figure in this post. We previously ran an internal analysis comparing the tone of Measurement A's answers by source type; the tone classification that analysis relied on was later corrected, and the same figures cannot be reproduced today. Publishing a figure that cannot be reproduced would mean writing up something we did not measure as if we had.

What we can say is this much: an answer usually shows many sources, and tone forms across the whole answer. Showing which source alone determines the tone would require changing sources one at a time and asking the same questions again. Without doing that, saying "Şikayetvar makes the answer negative" would be a guess.

{{cta}}

## What can brands do?

The steps below aim to keep the material the engines read accurate and current. We have not measured that any of them changes AI answers by a particular amount, and we make no such promise. What we can say is that the next measurement, run with the same questions, will show the change.

### 1. First measure which sources are being read

Measure for your own brand rather than relying on a general list. The gap between Measurement A and Measurement B shows that while Şikayetvar may be decisive for a consumer brand, academic publications or Wikipedia may stand out for a corporate brand. Measure each engine separately; the engines read different sources. Our [Sources and competitors](/en/urun/kaynaklar-ve-rakipler) page explains how this measurement appears in the report.

### 2. Answer complaints where they are read

According to Şikayetvar's own description, complaints are reviewed by editors before publication and then forwarded to the brand; the brand can write a reply that is published on the site or talk to the person who complained. The platform also offers a corporate membership programme for brands. An answered and resolved complaint is not the same page as an unanswered one; the engine passes on whichever one it reads.

### 3. Keep your marketplace pages complete

In Measurement A, Trendyol and Hepsiburada appeared as sources with all five engines. If the product title, specifications, dimensions, warranty and returns information are missing or inconsistent, so is the information the engine passes on. Answers to shoppers' questions to the seller are also part of these pages. If you do not have your own site, [our post for marketplace sellers](/en/blog/pazar-yeri-saticilari-yapay-zeka-gorunurlugu) covers this step in detail.

### 4. Publish clear answer pages on your own site

Publish information such as frequently asked questions and warranty and returns terms in paragraphs that each make sense when read on their own. Google says there is no additional requirement for appearing in AI Overviews; it is enough for the page to be indexed and eligible to be shown with a preview in search results. If you use structured data, mark up only information that is visible on the page, as Google's rules require.

Put this information in the first HTML the server sends for the page. According to Vercel's December 2024 analysis, OpenAI's crawlers, Anthropic's ClaudeBot and PerplexityBot do not run JavaScript. Warranty terms loaded by code that runs only in the browser do not exist on the page at all for these crawlers; the engine either cannot give that information or takes it from other pages it can read (a forum, a complaint record or a marketplace listing). You can see where your site stands on this with our [free scan](/en/tarama).

### 5. Check whether what the engine says about you is accurate

Engines can pass on outdated or wrong information from the pages they read. Compare what the engines say with the current information on your site. If there is nothing to compare against, the result is not "clean" but "could not be measured": wrong information is also hardest to spot for a brand whose site cannot be read. [Our guide to detecting and correcting false information](/en/blog/yapay-zeka-yanlis-bilgi-tespit-ve-duzeltme) covers this step.

### 6. Measure again with the same questions

To see the effect of a change you made, run the next measurement with the same questions and the same engines. A measurement with a different question set draws a different picture, as the Measurement A and Measurement B example shows, and does not show the change.

## Frequently asked questions

### Do complaints on Şikayetvar determine the AI answer?

We have no measurement that shows this. What we show is this: across the 60 analyses we ran up to 3 August 2026, Şikayetvar appeared as a source in 65% of analyses and with all five engines. A source being cited does not mean it determines the answer; causation has to be measured separately.

### Isn't my own site enough?

Your own site is necessary but not sufficient on its own. In the same analyses, 93.6% of the source links the engines showed pointed somewhere other than the brands' own sites. What is written about you outside your site is most of the material for the answer.

### Do these figures apply to my sector too?

Not directly. Neither of our measurements is a sample of the Turkish market, and they give results that differ from each other. Without measuring for your own sector and your own questions, it is not possible to say which source is decisive.

### I don't have my own site; I only sell on marketplaces. What can I do?

In Measurement A, Trendyol and Hepsiburada appeared as sources with all five engines; that is, the engines read marketplace pages. If you do not have your own site, you need to run the measurement by your brand name rather than by a domain. Keeping your product titles, specification tables, question answers and store information complete and consistent is the most direct tool you have; the next measurement with the same questions will show how much this changes the answers.

## Sources

- Measurement A: sources shown in AI answers about Turkish brands, 2026-08-03: 60 analyses up to 3 August 2026, 19 brand records, 10,474 successful responses, 75,914 source links; ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Overviews; questions that name the brand and questions that do not, together; recounted on 7 October 2026; our own client and comparison brands, not a market sample
- Measurement A: responses that cite the brand's own site but do not name the brand, 2026-08-03: 2,748 responses citing the brand's own site in the same 60 analyses; name matching is automatic, and namesakes and spelling variants can affect the result (https://geomono.com/tr/blog/marka-anilmasi-ve-kaynak-gosterilmesi-farki)
- Measurement B: sources the engines showed for three corporate brands, 2026-08-26: 6 measurements between 16 and 25 August 2026, 3 corporate brands (pharmaceuticals, dairy, technology), only questions that do not name the brand; 1,646 measured of 1,835 planned responses; the site list covers four engines because Gemini's sources did not resolve to a site
- [Hakkımızda (counters, read on 7 October 2026)](https://www.sikayetvar.com/hakkimizda), Şikayetvar, accessed 7 October 2026
- [Şikayetvar nedir, nasıl çalışır?](https://www.sikayetvar.com/blog/genel/sikayetvar-nedir-nasil-calisir), Şikayetvar, accessed 7 October 2026
- [Kurumsal Üyelik](https://www.sikayetvar.com/kurumsal-uyelik), Şikayetvar, accessed 7 October 2026
- [AI Platform Citation Patterns: How ChatGPT, Google AI Overviews, and Perplexity Source Information](https://www.tryprofound.com/blog/ai-platform-citation-patterns), Profound, 5 June 2025, updated August 2025
- [The Most-Cited Domains in AI: A 3-Month Study](https://www.semrush.com/blog/most-cited-domains-ai/), Semrush, 10 November 2025
- [An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors (75K Brands Studied)](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/), Ahrefs, 26 May 2025
- [How does Perplexity work?](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work), Perplexity Help Center, accessed 7 October 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, updated 10 December 2025
- [The rise of the AI crawler](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler), Vercel, 17 December 2024
- [General Structured Data Guidelines](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/sd-policies), Google Search Central, updated 10 July 2026

---

# Why can tracking AI visibility every day be misleading?

> A visibility line drawn from 10 questions a day can swing 20 to 30 points on its own. What is daily tracking for, and over what interval should you read it?

Published: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/yapay-zeka-gorunurlugunu-her-gun-takip-etmek>

Tracking AI visibility every day as a single line can be misleading, because the same question produces different answers even on the same day, and in a small question set this randomness creates a bigger swing than any change in the brand's real position. A line drawn from 10 questions a day can rise and fall by 20 to 30 points without anything having changed. Daily tracking is valuable for catching sudden events; the visibility rate, by contrast, should be read with the same questions, with repetition and period by period.

## Same question, same day, different answer

AI engines do not give the same answer to a question every time. The answer changes with the model's sampling at that moment, the web search it runs at that moment and the sources it reads. This is not a fault; it is how these systems work.

In the [research](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/) SparkToro published with Gumshoe on 28 January 2026, 600 volunteers asked 12 questions to ChatGPT, Claude and Google's AI a total of 2,961 times. According to the research, the chance that ChatGPT or Google's AI gives the same list of brands in two answers to the same question is less than one percent, and the chance of the same list arriving in the same order is about one in a thousand. By contrast, the number of answers a brand appeared in, that is, how often it appeared, was much more consistent. The researchers write that rankings are not reliable, while an appearance rate measured over dozens or hundreds of repetitions is a reasonable measure.

The ["Don't Measure Once"](https://arxiv.org/html/2604.07585) study published on arXiv in April 2026 (Julius Schulte, Malte Bleeker, Philipp Kaufmann; a preprint that has not been peer reviewed) repeated the same questions in two different ways. ChatGPT, Gemini, Google AI Mode and Perplexity were asked 32 questions across four sectors, first every day between 24 January and 20 March 2026, then many times within the same day between 21 and 25 March. A similarity measure showing how much the source lists of two answers overlap (0 means no overlap, 1 means identical) came out between 0.34 and 0.42 from day to day, and between 0.32 and 0.43 within the same day.

That these two ranges are almost the same is an important result. The authors' interpretation is that most of the observed swing comes not from change over time but from the randomness of the answers themselves. In other words, the difference between yesterday and today is often no bigger than the difference between asking twice at the same hour.

## A single response is a roll of the dice

Whether a brand is mentioned for a particular question is, when you look at a single response, like a roll of the dice. Say your brand would be mentioned in exactly half of buyer questions if measured for months: a true mention rate of 50%. Today you asked 10 questions. The number in which you are mentioned does not have to be 5; it could be 3, or 7.

The size of this swing can be calculated. With a rate of 50%, the standard deviation of a single response is 0.5; the standard error of the mean over n questions is 0.5 divided by the square root of n. For 10 questions this is √(0.5 × 0.5 / 10) ≈ 0.158, or about 16 points. The 95% margin of error is 1.96 times this: 1.96 × 0.158 ≈ 0.31, or about ±31 points.

When you compare two separate days, the uncertainty of the two days stacks up. The standard deviation of the difference between two independent days is √2 × 0.158 ≈ 0.22, or about 22 points. This means that even when nothing has changed, on roughly one day in three you will see a difference of more than 22 points from the previous day. That is why it is not surprising for a line of 10 questions a day to swing 20 to 30 points purely by chance.

| Questions per day (n) | 95% margin of error (at a 50% rate) | Typical size of the difference between two days |
|---|---|---|
| 10 | ±31.0 points | 22.4 points |
| 40 | ±15.5 points | 11.2 points |
| 100 | ±9.8 points | 7.1 points |
| 400 | ±4.9 points | 3.5 points |

The calculation in the table rests on the simplest model, in which every response behaves like an independent roll of the dice, and it is a guide. In reality some questions give the same answer every time, while others change almost every time; the real size of the swing depends on how many questions in your set are unstable. What the table really says is this: quadrupling the number of questions halves the margin of error. The way to shrink uncertainty is not to look more often but to collect more responses.

> [!NOT]
> The margin of error is at its largest when the rate is 50%. If your rate is close to 10% or 90%, the interval narrows somewhat for the same number of questions, but with 10 questions it is still not enough to interpret a one-day difference.

## Then there are the days that cannot be measured

There is a second thing that misleads a daily line: responses where the engine did not answer or the answer could not be read. If these responses are counted as zero on a day with a service outage, the line drops as if your brand had lost visibility.

This is not a small share. In our own measurement, between 16 and 25 August 2026, for three corporate brands (a pharmaceutical company, a dairy brand and a technology group), 189 (10.3%) of the 1,835 planned responses to questions asked to ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews without the brand name could not be measured. These were not counted. This figure comes only from the six measurements of these three brands; it is not a market average.

We explain step by step how to keep unmeasured responses separate in [our guide to how brand visibility in AI is measured](/en/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur).

{{cta}}

## Why do measurement tools aggregate results?

Measurement methods that take this randomness into account read the result not from a single day's answers but from the total of answers over a time window. The methods differ, but the direction is the same.

| Source | What the method says |
|---|---|
| ["Don't Measure Once" (arXiv, April 2026)](https://arxiv.org/html/2604.07585) | For brand visibility, it recommends asking each question at least 7 times a day, at least 8 times if source coverage matters, and reading the result over a rolling window of two to four weeks. |
| [Ahrefs Brand Radar methodology page](https://ahrefs.com/blog/brand-radar-methodology/) | Refreshes ChatGPT, Perplexity, Gemini and Copilot data once a month and uses a 90-day reporting window; Google AI Overviews and AI Mode are updated continuously along with keyword data. |
| [Profound, "The half-life of an AI citation is 11 days"](https://www.tryprofound.com/blog/the-half-life-of-an-ai-citation-is-11-days) | Smooths a page's daily citation share with the average of the last 14 days, to suppress daily fluctuation. |

These three methods show that the daily result is not read on its own. Ahrefs' 90-day window and Profound's 14-day average serve different purposes, but both dissolve a single day's noise into the total.

The finding in the same Profound article also shows why aggregation is necessary: in the company's data for one year (September 2025 to September 2026, seven engines), the median cited page fell to half of its peak citation share within 11 days. If sources change quickly, a single day's measurement carries both noise and real change at the same time.

There is also data suggesting that a weekly comparison looks more stable. In a [note it published](https://www.brightedge.com/resources/weekly-ai-search-insights/ai-search-citations-week-to-week-changes) in February 2026, BrightEdge writes that across the nine sectors it tracks on its own platform, 96.8% of the domains cited by five engines did not change at all from one week to the next. This is a finding based on the company's own platform data and has not been independently verified; it also compares a week's set of citations, not individual responses.

## What is daily tracking good for?

Looking daily is not wrong; what is wrong is reading the daily rate as a trend. What is worth watching every day are sudden, binary events: either it happened or it did not.

- **The site being closed to AI crawlers.** A robots.txt change or a setting in a content delivery network can make your site unreadable overnight. With new settings [announced](https://blog.cloudflare.com/content-independence-day-ai-options/) on 1 July 2026, Cloudflare said that from 15 September 2026, for domains newly joining Cloudflare, training and agent crawlers would be blocked by default on pages that show ads, while search crawlers would remain allowed. Noticing a change like this in a visibility line takes weeks; checking crawler access takes a few seconds.
- **The measured model changing.** Consumer apps change the model they serve from time to time. If the measurement is still being made with the old model, the results do not represent the answer the user sees.
- **A new false claim.** Wrong information about your brand beginning to appear in answers is also a sudden event. It makes sense to check a few questions you know to be risky by hand more often. In GeoMono, the wrong-information check is not a check that runs every day.

What these events have in common is that they are states, not rates. The answer to "is crawler access open?" can be measured the same way every day, and when it changes it tells you something definite. We explain how to manage AI crawlers in your robots.txt file in [our robots.txt guide](/en/blog/robots-txt-yapay-zeka-botlari-rehberi).

## How we work

We built our measurements around this distinction: the visibility rate is checked period by period and with repetition, while sudden events are checked every day as states. The details are on the [How we measure](/en/yontem) page.

### Visibility: same questions, repetition and interval

A registered measurement is repeated with the same question set, and two measurements are compared only if they were made with the same questions. If the question set changed, the two results are not placed side by side.

In scan-based analyses, the questions on which the engines disagree are asked 3 more times to every engine that responded, and a majority decision is used. Questions on which all the engines agree are not repeated, because that is not where the uncertainty is: asking again a question whose answer comes out the same every time does not narrow the interval.

When two periods are compared and a rate has changed, the report also states whether the difference can be distinguished from sampling noise and shows the likely interval. If the interval includes zero, no change is claimed. How often a scan-based analysis is refreshed is chosen in the brand settings: off, weekly or monthly.

### Sudden events: a daily status check

Sites for which technical readiness tracking has been started are rechecked every day, starting with the site that has gone longest without a check. The check re-measures whether the site is open to AI crawlers and how readable its pages are. If the picture has changed, a new dated row is added to the change log; if it has not, no new row is added. What comes out is not a chart but a log showing what changed and when. If the check itself fails to run, our team gets an alert.

Every day we also check whether the models used in the measurement are still the same as the models the engines serve in their consumer apps, and whether the providers have released a newer model in the same family. If a drift is seen, our team gets an alert. This check asks the engines no questions; it only reads model information.

> [!IPUCU]
> If you want to see right away whether your site is open to AI crawlers today, you can use the [free scan](/en/tarama). No sign-up is needed.

## Frequently asked questions

### Is a daily visibility chart completely meaningless?

It is not meaningless, but it should not be read on its own. On a line drawn from a small number of questions a day, a one-day drop or rise is mostly chance. It is more reliable to aggregate daily data over weeks and read it that way, or to limit the daily view to sudden events such as crawler access.

### How many questions and how many repetitions are needed?

There is no one-size-fits-all answer. When the true rate is around 50%, the 95% margin of error is about ±10 points with 100 responses and about ±5 points with 400 responses. The April 2026 arXiv study recommends asking each question at least 7 times a day and reading the result over a window of two to four weeks.

### My visibility fell 15 points in a week. Should I be worried?

First check how many responses these two numbers were calculated from, and whether they were measured with the same questions. Between two measurements of 40 responses each, a 15-point difference can easily arise by chance alone. Also check whether unmeasured responses were counted as zero; a service outage can look like a decline.

### Why do different brands come up for the same question every time?

The engines resample the model for every answer, run different searches and read different sources. The differences between engines add to this. We cover this topic in detail in [our article on why the same Turkish question brings up different brands](/en/blog/ayni-turkce-soruya-farkli-markalar).

## Sources

- [NEW Research: AIs are highly inconsistent when recommending brands or products; marketers should take care when tracking AI visibility](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 January 2026
- [Don't Measure Once: Measuring Visibility in AI Search (GEO)](https://arxiv.org/abs/2604.07585), arXiv (Schulte, Bleeker, Kaufmann), 8 April 2026
- [Ahrefs Brand Radar Methodology: How we collect and model AI visibility data](https://ahrefs.com/blog/brand-radar-methodology/), Ahrefs, updated 26 February 2026
- [The half-life of an AI citation is 11 days](https://www.tryprofound.com/blog/the-half-life-of-an-ai-citation-is-11-days), Profound, 30 September 2026
- [AI Search Citations: How Much Do They Really Change Week to Week?](https://www.brightedge.com/resources/weekly-ai-search-insights/ai-search-citations-week-to-week-changes), BrightEdge, 6 February 2026
- [Your site, your rules: new AI traffic options for all customers](https://blog.cloudflare.com/content-independence-day-ai-options/), Cloudflare Blog, 1 July 2026
- Share of responses that could not be measured: questions asked without the brand name, 2026-08-25: 6 measurements between 16 and 25 August 2026, 3 corporate brands (a pharmaceutical company, a dairy brand, a technology group), ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews; 1,646 of the 1,835 planned responses were measured, 189 could not be measured. Our own client and comparison brands, not a market sample.
- How we measure: the GeoMono method, 2026-09-28: published method; the repeat-question rule and the period comparison are described on this page (https://geomono.com/tr/yontem)

---

# Why doesn't ChatGPT recommend my brand? 7 measurable reasons

> Seven measurable reasons ChatGPT does not mention a brand: question set, crawler access, JavaScript, off-site sources, namesakes, and being read but not named.

Published: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/chatgpt-markami-neden-onermiyor>

If ChatGPT does not recommend a brand, the reason is usually measurable: either you are measuring with the wrong questions, or ChatGPT cannot reach or read your site, or the pages it reads about you are on other sites and do not put you forward. This post covers seven reasons, each resting on a source or on one of our dated measurements, and how to check each one.

Going in order matters. The first reason concerns the measurement itself; looking at the others before fixing it may mean trying to solve a problem that does not exist.

## How does ChatGPT find a brand?

ChatGPT does not look at the web for every question. According to OpenAI's [help page](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt), ChatGPT can search the web automatically when it judges that a question would benefit from up-to-date information; when it does search, it usually turns the user's question into one or more targeted search queries and sends them to search partners.

This means an answer can be built in two different ways: from sources found on the web, or from what the model learned beforehand. Our own measurement shows this difference clearly. Between 16 and 25 August 2026, on questions that did not name the brand for three corporate brands (a pharmaceutical company, a dairy brand, a technology group), 180 of ChatGPT's 362 measured answers (49.7%) cited at least one source. In the same measurement this was 339 of 339 answers on Perplexity. Unmeasured answers were not counted; since this is a three-brand measurement, the rate should not be read as general ChatGPT behaviour.

We cannot see from the outside what an answer with no cited source rests on. Some of the reasons below (access, JavaScript) affect answers where the web was searched; some (off-site sources, namesakes) affect both paths.

## 1. You are measuring with questions that contain your name

If you ask "X markası hakkında ne düşünüyorsun?" ("What do you think of brand X?"), X's name already appears in the answer. That is not a recommendation, it is an echo of the question. Whether ChatGPT recommends you is shown by questions a buyer asks before they know your brand, such as "Ankara'da kurumsal ekipler için hangi bordro yazılımını önerirsin?" ("Which payroll software would you recommend for corporate teams in Ankara?").

That is why the first step of diagnosis is to measure with Turkish questions that do not contain your brand name. This is how we measured our own product: on 27 August 2026 we asked 26 Turkish questions in the GEO category to five engines, and our product was not mentioned in any of the 116 measurable answers. Had we added questions containing our name, this zero would have turned into visibility that does not exist. The full method is in our guide on [how to measure brand visibility](/en/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur).

Asking a single question once is not enough either. In [research](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/) published by SparkToro in January 2026, when the same question was asked to ChatGPT 100 times, the chance of the same brand list coming back in two answers was under one percent. "I asked once and didn't come up" is not a diagnosis.

## 2. OAI-SearchBot cannot reach your site

According to OpenAI's [crawler documentation](https://developers.openai.com/api/docs/bots), OAI-SearchBot is used to show sites in search results within ChatGPT's search features. The same document says sites that block this crawler will not be shown in ChatGPT's search answers, and may appear only as a navigational link. OpenAI's [FAQ page for publishers](https://help.openai.com/en/articles/12627856-publishers-and-developers-faq) also states that OAI-SearchBot must not be blocked for content to appear in summaries.

This crawler is separate from GPTBot, which is used for training. A common mistake is to block all OpenAI crawlers together in the robots.txt file while trying to block training. We explained which bot does what in our [guide to robots.txt and AI bots](/en/blog/robots-txt-yapay-zeka-botlari-rehberi).

The block may not be in robots.txt alone; it can also be a content delivery network or firewall setting. For example, on 1 July 2026 Cloudflare [announced](https://blog.cloudflare.com/content-independence-day-ai-options/) that it splits AI crawlers into three groups: search, agent and training. From 15 September 2026, on domains newly added to Cloudflare, agent and training crawlers are blocked by default on pages that show ads; the search group stays allowed by default. Check in your own settings which crawler falls into which group and what is blocked on your site.

## 3. Important information loads only with JavaScript

According to an [analysis](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler) Vercel published on 17 December 2024 based on traffic on its own network, OpenAI's OAI-SearchBot, ChatGPT-User and GPTBot crawlers did not execute JavaScript. ChatGPT's crawlers downloaded JavaScript files but did not execute them.

If your product list, prices or service descriptions load with JavaScript after the page opens, ChatGPT's crawler may see an empty page. The check is simple: open the page's source HTML and see whether the important information is there as text. The analysis dates from 2024 and crawler behaviour may change; but serving important information in server-rendered HTML keeps you on the safe side in any case.

{{cta}}

## 4. The pages read about you are on other sites

When engines talk about a brand, they largely read pages outside the brand's own site. In our own measurement, across 60 analyses up to 3 August 2026, 93.6% of the 75,914 source links the engines showed were outside the brand's own site. The measurement covers ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews and rests on our own client and comparison brands, made up of 19 company records; it is not a sample of the market.

In the same measurement, these were the sites also cited by ChatGPT that appeared in the most analyses:

| Site | Analyses citing it (of 60) | Engines |
|---|---|---|
| sikayetvar.com | 39 (65%) | All five engines |
| en.wikipedia.org | 27 (45%) | ChatGPT, Claude, Perplexity |
| trendyol.com | 17 (28%) | All five engines |
| hepsiburada.com | 17 (28%) | All five engines |
| akakce.com | 15 (25%) | All five engines |

We included in the table only sites we could verify ChatGPT also cited; the engine list is across analyses, and how often ChatGPT cited these sites was not counted separately. What is written about your brand on these sites can affect how ChatGPT describes you: unresolved complaints, an incomplete Wikipedia article, an outdated product description on a marketplace.

There is also published data on the importance of off-site mentions, but not for ChatGPT. In Ahrefs' [analysis](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/) of 75 thousand brands, the strongest relationship with being mentioned in Google AI Overviews was shown by the number of pages on the web where the brand's name appears (0.664); the relationship with backlinks was much weaker (0.218). Ahrefs stresses that this is a correlation and does not prove causation.

## 5. A namesake company is collecting your mentions

Another company with the same name may be sharing what ChatGPT knows about your name. For example, the name "GoPeople" can point both to an HR product and to a courier company in Australia. The answer to "GoPeople nedir?" ("What is GoPeople?") may be shaped by which one is written about more on the web.

The namesake problem also corrupts measurement: your name appearing in an answer does not mean it is talking about you. When counting a mention, check whether the answer describes your sector, your product or your city. Do not count a mention you cannot verify in your favour. Stating your brand's full name, what it does and where it is clearly on your site may help the engine tell you apart from your namesake; but you can only see the effect by measuring.

## 6. You were read but not named

ChatGPT may read your site and pass on the information without mentioning your name. In our own measurement, across 60 analyses up to 3 August 2026, in 341 of the 2,748 answers (12.4%) that cited the brand's own site, the brand name did not appear in the text of the answer. We determined whether the name appeared with automatic name matching; namesakes and spelling variants may affect the result.

This rate varied a lot by engine, and ChatGPT was in the lowest group:

| Engine | Answers citing the brand's site | Name absent | Rate |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 813 | 40 | 4.9% |
| Gemini | 525 | 20 | 3.8% |
| Google AI Overviews | 102 | 8 | 7.8% |
| Perplexity | 793 | 155 | 19.5% |
| Claude | 515 | 118 | 22.9% |

So this reason exists on ChatGPT, but it is small compared with the other engines. If you see answers where your site is cited on ChatGPT but your name does not appear, check whether your pages present information as "we" or with the brand's name. Writing the name explicitly in the paragraph that carries the information may make it easier for the information's owner to be carried into the answer; we explained the writing rules for this in our [guide to quotable content](/en/blog/yapay-zekanin-alintiladigi-icerik-nasil-yazilir).

## 7. Your question set does not reflect the buyer's question

If the questions you measure are not the questions your buyer asks ChatGPT, the result does not describe your market either. If an enterprise software company measures with "en iyi yazılım hangisi?" ("which is the best software?"), it cannot see where it stands on the question the buyer actually asks: "100 kişilik bir ekip için bordro ve izin takibini birlikte yapan yazılım" ("software that handles both payroll and leave tracking for a 100-person team").

How a question is worded also changes what ChatGPT searches for on the web. OpenAI's help page says ChatGPT turns your question into targeted search queries; a question worded differently may lead to different queries and different sources. So questions should be written in the buyer's language, in Turkish and close to the purchase decision; and once set, they should be kept fixed so the next measurement can be compared.

## Which reason should you start with?

Two of the reasons (2 and 3) are technical and can be checked in a few minutes. Our [free scan](/en/tarama) shows, when you enter your domain, whether AI crawlers can reach your site and whether your pages can be read; it requires no sign-up. What the scan cannot tell you is whether ChatGPT actually mentions you: for that, real questions have to be asked and the answers read.

The other five reasons need measurement: questions that do not contain your name, separate results engine by engine, filtering out namesakes, and repeating with the same questions. After making a change, saying "it's fixed" without measuring again with the same questions is as much a guess as saying "there's a problem" without measuring.

## Frequently asked questions

### Is allowing OAI-SearchBot enough to appear on ChatGPT?

It is not enough, but it is necessary. According to OpenAI, sites that block this crawler are not shown in ChatGPT's search answers. Once you allow it, whether the pages are readable, what is written about you off your site, and how the question is asked also determine the result.

### If I block GPTBot, will I become invisible on ChatGPT?

OpenAI describes GPTBot, used to collect content for training, and OAI-SearchBot, used to show sites in ChatGPT search, as separate crawlers. Blocking only GPTBot does not shut off OAI-SearchBot's access. Make sure your robots.txt file has separate rules for the two.

### ChatGPT recommends me one day and not the next; why?

Answers to the same question can change. In SparkToro's January 2026 research, the chance of ChatGPT giving the same brand list in two answers to the same question was under one percent. So you need to look not at a single answer but at how often you are mentioned across many questions.

### Is there a method that guarantees ChatGPT will recommend me?

No. Fixing the reasons in this post removes obstacles to ChatGPT finding and reading you; it does not guarantee a recommendation. The only way to see the effect is to measure with the same questions before and after the change.

## Sources

- [Overview of OpenAI Crawlers](https://developers.openai.com/api/docs/bots), OpenAI, accessed 7 October 2026
- [Searching the web with ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt), OpenAI Help Center, accessed 7 October 2026 (archived copy of 23 September 2026)
- [Publishers and Developers - FAQ](https://help.openai.com/en/articles/12627856-publishers-and-developers-faq), OpenAI Help Center, accessed 7 October 2026 (archived copy of 4 October 2026)
- [The rise of the AI crawler](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler), Vercel, 17 December 2024
- [Your site, your rules: new AI traffic options for all customers](https://blog.cloudflare.com/content-independence-day-ai-options/), Cloudflare Blog, 1 July 2026
- [An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors (75K Brands Studied)](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/), Ahrefs, 26 May 2025
- [AIs are highly inconsistent when recommending brands or products](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 January 2026
- Sources the engines showed, and brands that were read but not named, 2026-08-03: 60 analyses up to 3 August 2026, 19 company records, 10,474 answers, 75,914 source links (recounted on 7 October 2026); ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Overviews; our own client and comparison brands, not a market sample; name matching is automatic
- How often engines cite sources, 2026-08-25: 6 measurements between 16 and 25 August 2026, 3 corporate brands, only questions that do not name the brand; 1,646 of 1,835 planned answers were measured, 189 could not be measured and were not counted
- GeoMono's own visibility: Turkish questions in the GEO category, 2026-08-27: 26 questions, 5 engines, 130 planned observations; 116 measurable answers, 9 observations could not be measured (https://geomono.com/tr/geo-nedir)

---

# GEO guide: where to start to become visible in AI search (2026)

> What GEO is, how an AI answer is built, and the six steps to start with for your brand. A sourced, no-hype beginner's guide for brands in Turkey.

Published: 2026-09-28 · Updated: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/geo-rehberi-yapay-zeka-aramasinda-gorunur-olmak>

GEO (Generative Engine Optimization) is the work of getting a brand into the answers given by generative AI engines such as ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews. This guide briefly defines the concept, explains with sources how an AI answer is built, and lists six steps a brand can take today. The basis for every figure in the guide is in the Sources section at the end of the post.

## What is GEO, in brief?

GEO is the branch of search engine optimisation (SEO) that extends into AI answers. In Turkish sources the same field also goes by the names AEO (Answer Engine Optimization), LLM SEO and AI visibility. They all ask the same question: when a user asks an AI something, whose name appears in the answer, and which sources is the answer built from?

For a short definition of the concept and how it differs from SEO, see our [What is GEO?](/en/geo-nedir) page. This guide goes one step beyond the definition and focuses on the question "where should I start?"

The unit of measurement is the most concrete difference between the two disciplines. In SEO the unit is the rank for a keyword. In GEO the unit is individual answers: a question was asked to an engine, and the brand was either mentioned in the answer or not. This binary outcome can be counted; that is why success in GEO is measured far more directly than a ranking estimate.

## How is an AI answer built?

Most of today's AI assistants do not answer a question from training data alone; they search the web, build the answer from the pages they find, and show those pages as sources. The engines' own documentation says so plainly:

- **ChatGPT:** According to OpenAI's help page, ChatGPT can search the web for questions that need up-to-date information, and answers that use web search can include source links. The same page also notes that the user's question is turned into one or more search queries and sent to search partners.
- **Perplexity:** Perplexity's help center says the tool searches the internet in real time and that every answer includes numbered citations to the original sources.
- **Google AI Overviews and AI Mode:** Google explains that these features can split a question into subtopics and run several related searches ("query fan-out"). Google Turkey announced on 18 February 2026 that AI Mode and AI Overviews were rolling out gradually in Turkey.

The consequence of this mechanism is simple: a page the engine cannot find or cannot read cannot be a source for the answer. Google says this in its own words: to appear in AI Overviews or AI Mode, a page needs to be indexed and eligible to be shown with a snippet in Google Search; beyond that there is no additional technical requirement or special optimisation.

> [!NOT]
> We saw the same picture when we measured our own product. In our measurement with Turkish questions in the GEO category on 27 August 2026, 108 of the 116 measurable answers (93.1%) cited at least one source. In this category, the engines speak from what they read, not from memory.

## Why now?

Search behaviour is shifting towards a pattern where the answer is given directly on the page. According to SparkToro's analysis using Similarweb data, 68.01% of Google searches in the US between January and April 2026 ended without sending a click to any site.

> [!UYARI]
> This figure covers the US, not Turkey. We could not find a comparable, published measurement of zero-click searches for Turkey. The launch of AI Overviews in Turkey in February 2026 shows that the conditions for a similar shift are forming here too; it does not show the size of the shift.

When clicks decline, a brand whose name is not in the answer gets no visit at all. That is why GEO is on the agenda today: if the user has got the answer, the race is over inside the answer.

## What is the difference between SEO and GEO?

GEO does not replace SEO; it builds on it. Google says no additional requirement or special optimisation is needed for AI Overviews and AI Mode, which means the basic rules that apply to Search apply here too. The differences lie in the goal and in measurement:

| | SEO | GEO |
|---|---|---|
| Goal | A top position on the results page | Being mentioned or cited as a source inside the answer |
| Unit of measurement | The rank for a keyword | Individual answers: was it mentioned, was it cited |
| Success signal | Clicks and traffic | Mentions, citations and how it was mentioned |
| Who reads | The search engine's crawler | The search crawler and AI companies' own crawlers |
| What a single check shows | The ranking at that moment | One answer; the same question can produce different answers, so repeat measurement is needed |

The last row may look minor, but it changes measurement from the start. In SparkToro's January 2026 research, 600 volunteers asked 12 questions to ChatGPT, Claude and Google AI a total of 2,961 times. The chance of the same brand list coming back in two answers was under one percent on ChatGPT and on Google's AI. How often a brand appeared in the lists, on the other hand, was much more consistent than its ranking. That is why a single screenshot is not a measurement.

## Where to start: six steps

The steps below follow an order: first measure where you stand, then make sure the engines can read you, and last work on content and external sources. None of them guarantees a particular outcome; OpenAI also states plainly on its own help page that appearing in search results is not guaranteed.

### 1. Measure where you stand today

The starting point is to write the questions your customers would ask without including your brand name, and to ask these questions to each engine separately. A question that contains the brand name ("Is brand X trustworthy?") already guarantees your name will appear in the answer, so it does not count as evidence of visibility. We explained how to measure step by step [in a separate guide](/en/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur); the details of our method are on the [How we measure](/en/yontem) page.

### 2. Make sure AI crawlers can reach your site

AI companies use different crawlers for different jobs, and you can manage each one separately in your `robots.txt` file. An easy mistake is to block the search crawler as well while trying to block model training.

| Company | For search and answers | For model training | Note |
|---|---|---|---|
| OpenAI | `OAI-SearchBot` (ChatGPT search results) | `GPTBot` | The settings are independent of each other; OpenAI notes that robots.txt rules may not apply to user-initiated `ChatGPT-User` requests. |
| Anthropic | `Claude-SearchBot`, `Claude-User` | `ClaudeBot` | Anthropic says its bots respect robots.txt rules. |
| Perplexity | `PerplexityBot` | (Perplexity says this bot is not used for training foundation models) | `Perplexity-User`, which fetches pages a user asks for, generally does not take robots.txt rules into account. |
| Google | `Googlebot` | `Google-Extended` (Gemini training and some Gemini products) | Google-Extended does not affect your site's inclusion in Google Search. |

The controls Google offers for AI Overviews and AI Mode are Search's own controls: `nosnippet`, `data-nosnippet`, `max-snippet` and `noindex`. So blocking Google-Extended does not remove you from Google's AI features within search; Google's documentation says these features are part of Search and are managed through snippet settings.

> [!IPUCU]
> If you want to block training and stay visible, the rule is simple: block the training bots (`GPTBot`, `ClaudeBot`, `Google-Extended`) and leave the search bots (`OAI-SearchBot`, `Claude-SearchBot`, `PerplexityBot`, `Googlebot`) open. Our free scan shows one by one which bots can reach your site.

{{cta}}

### 3. Do not bury important information in JavaScript

According to an analysis Vercel published in December 2024 based on traffic on its own network, none of the major AI crawlers execute JavaScript, including OpenAI's crawlers, Anthropic's ClaudeBot and PerplexityBot. ChatGPT and Claude crawlers download JavaScript files but do not execute them. The same analysis notes that Gemini uses Googlebot's infrastructure and can render JavaScript.

The practical consequence: if your prices, product features or contact details are loaded onto the page only by code that runs in the browser, these crawlers may never see that information. Critical information should be in the first HTML the page receives from the server.

### 4. Write to be quoted

One of the field's foundational academic works is the GEO paper published at KDD 2024. On its own benchmark set, the study reports that adding quotations, statistics and sources to sources already pulled into the answer increased that source's visibility in the answer. It measures that keyword stuffing, by contrast, brought almost no improvement.

> [!UYARI]
> Do not skip two conditions when reading this finding. First, in the experimental setup the engine reads the top five sources from Google for each question, and the optimised page is already among those five. So the additions do not bring a page that was never pulled into the answer into it. Second, "visibility" here is not traffic or rank but a metric the paper defines itself. That is why no promise of "this much uplift" follows from this study.

Independently of the paper, there are a few well-known rules for writing to be quoted:

- **Give the answer in the first sentence.** An engine may quote a single paragraph from your page. That paragraph should be correct and complete when read on its own.
- **Open the paragraph with its subject.** A paragraph that starts with "That is why" or "For this" loses what it refers to when quoted on its own.
- **Write a figure with its unit and source.** Not "68 percent" but something like "68.01% of searches in the US between January and April 2026".
- **Match structured data to visible content.** Google's structured data guidelines ask that content not visible on the page should not be marked up, and that the markup accurately reflect the page content.

We prepared [our checklist](/en/kontrol-listesi) to gather these rules on one page.

### 5. Do not forget what is outside your site

Most of the pages the engines read about you are not on your site. When we combined the 60 analyses we ran up to 3 August 2026, 93.6% of the 75,914 source links the engines showed were outside the brand's own site (this is a set made up of our own client and comparison brands, not a sample of the market). In Ahrefs' analysis of 75 thousand brands, the strongest relationship with a brand being mentioned in Google AI Overviews was shown by the number of pages on the web where the brand's name appears (0.664). The relationship with the number of backlinks was much weaker (0.218).

This is a relationship, not cause and effect; the study itself stresses this. Still, the direction is clear: what is written about you outside your site is the raw material of the answer. We wrote in detail about where this material comes from in our own measurements in [our data post on whom AI reads about Turkish brands](/en/blog/yapay-zeka-turk-markalarini-kimden-okuyor).

### 6. Measure again with the same questions

The only way to know whether a change worked is to ask the same questions to the same engines again. If you change the questions every time, the difference you see may come from the changed questions rather than from your work. The inconsistency mentioned above leads to the same conclusion: not a single measurement but repeated measurements and a range should be read.

## What to avoid

In a new field, the most expensive mistakes are shortcuts with no evidence behind them. Three come up often:

- **Looking for a special "AI file".** Google states plainly that no new machine-readable files, AI-specific text files or additional markup are needed to appear in AI Overviews or AI Mode.
- **Marking up invisible content.** Marking up information that is not visible to readers on the page with structured data goes against Google's guidelines and can lead to a manual action.
- **Relying on a single result.** Appearing or not appearing once on an engine does not show a trend, because of the inconsistency above. Decisions should be made on repeated measurement.

## Frequently asked questions

### Does GEO make SEO unnecessary?

No. Google says there is no additional requirement for AI Overviews and AI Mode, and that it is enough for a page to be indexed and eligible to be shown with a snippet. This means a good SEO foundation is a prerequisite for GEO.

### Which engine should I start with?

We recommend not settling for a single engine: engines read different sources and can mention different brands for the same question. In our measurements we report ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews separately; we do not substitute one for another.

### When will results show?

No one can honestly say this in advance. Which sources the engines read and how often is not visible from the outside, and answers change even for the same question. What we can say is this: the next measurement with the same questions will show the change (an increase, a decrease or no change).

## Sources

- [GEO: Generative Engine Optimization (Aggarwal et al., KDD 2024, arXiv:2311.09735)](https://arxiv.org/abs/2311.09735), arXiv / KDD 2024, 2024
- [In 2026, Less than One Third of Google Searches Still Send a Click](https://sparktoro.com/blog/in-2026-less-than-one-third-of-google-searches-still-send-a-click/), SparkToro (Similarweb data), 9 June 2026
- [Türkiye'de AI Modu ve AI Bakışı Dönemi Başlıyor](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/), Google Turkey Blog, 18 February 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, updated 10 December 2025
- [Searching the web with ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt), OpenAI Help Center
- [How does Perplexity work?](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work), Perplexity Help Center
- [Overview of OpenAI Crawlers](https://developers.openai.com/api/docs/bots), OpenAI
- [Does Anthropic crawl data from the web, and how can site owners block the crawler?](https://support.claude.com/en/articles/8896518-does-anthropic-crawl-data-from-the-web-and-how-can-site-owners-block-the-crawler), Claude Help Center, 7 April 2026
- [Perplexity Crawlers](https://docs.perplexity.ai/guides/bots), Perplexity
- [List of Google's common crawlers (Google-Extended)](https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/google-common-crawlers), Google Search Central, updated 14 July 2026
- [The rise of the AI crawler](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler), Vercel, 17 December 2024
- [An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors (75K Brands Studied)](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/), Ahrefs, 26 May 2025
- [AIs are highly inconsistent when recommending brands or products](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 January 2026
- [General Structured Data Guidelines](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/sd-policies), Google Search Central, updated 10 July 2026
- Sources shown in AI answers about Turkish brands, 2026-08-03: 60 analyses up to 3 August 2026, 19 brand records, 10,474 successful answers, 75,914 source links (recounted on 7 October 2026); ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Google AI Overviews; our own client and comparison brands, not a market sample (https://geomono.com/tr/blog/yapay-zeka-turk-markalarini-kimden-okuyor)
- GeoMono's own visibility: Turkish questions in the GEO category, 2026-08-27: 26 questions, 5 engines, 130 planned observations; 116 measurable answers (https://geomono.com/tr/geo-nedir)

---

# How to measure brand visibility in ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and AI Overviews

> Five engines, Turkish questions, every response recorded one by one: six steps to measuring brand visibility, and why "not measured" differs from "absent".

Published: 2026-09-28 · Updated: 2026-10-07
<https://geomono.com/en/blog/yapay-zeka-marka-gorunurlugu-nasil-olculur>

A brand's visibility in AI answers is measured by counting individual responses: a question was asked to an engine, and the brand was either mentioned in the answer or it was not. This guide explains, in six steps, how to do that counting honestly. The method we describe is the one we use in our own measurements; we publish every weight and threshold on the [How we measure](/en/yontem) page.

## What are we measuring?

"Visibility" is not one thing. Your brand can appear in an AI answer in three different ways, and each should be measured separately:

- **Mention:** Does your brand's name appear in the text of the answer?
- **Citation:** Does the engine cite your site as a source when building the answer?
- **How you are mentioned:** As the leading option, as one of the alternatives, or with a reservation?

The first two are independent of each other, and this distinction matters more than people think. When we brought together the measurements of our own client and comparison brands on 3 August 2026, in 12.4% of the 2,748 responses that cited the brand's own site, the brand's name did not appear in the answer at all (in the first count we had found 2,733 responses and 12.8%; on 7 October 2026 we recounted the same responses). The engine may have read you without saying your name, and the customer reading the answer never hears of you.

## Step 1: Write the questions without the brand name

This is the most basic rule of measurement. If you ask "X markası güvenilir mi?" ("Is brand X trustworthy?"), X's name will appear in the answer anyway; that is not evidence of visibility but an echo of the question. Visibility is measured by the questions a buyer asks before they know your brand, such as "İstanbul'da kurumsal müşterilere hizmet veren bir bordro yazılımı önerir misin?" ("Can you recommend a payroll software that serves corporate clients in Istanbul?").

Questions that contain the brand name are not useless: they show what the engine knows about you and how accurately. But they do not go into the visibility rate, and they need to be shown separately in the report. Combining the two in a single percentage makes the rate look higher than it is.

We applied this rule when measuring our own product too. On 27 August 2026 we asked five engines 26 Turkish-language questions in the GEO category; in none of the 116 measurable responses to questions asked without our product's name was our product mentioned. We published the result as it was on our [What is GEO?](/en/geo-nedir) page. Had questions with the brand name been added, this zero would have turned into a visibility that does not exist.

> [!IPUCU]
> When preparing a question set, ask yourself: does the person asking this question already know my brand? If so, the question measures awareness or accuracy, not visibility.

## Step 2: Ask in Turkish, the way a buyer would

If buyers in Turkey ask AI in Turkish, the measurement should also be made with Turkish questions. The answer to a question in English does not represent the answer to a question in Turkish: the engine reads different pages and may mention different brands.

How the questions are written also shapes the result. In our method, questions are written the way five buyer profiles, researched for the brand's sector, would ask them, and they are divided into three types:

| Question type | Example form | What it shows |
|---|---|---|
| Category | "En iyi ... hangileri?" ("What are the best ...?") | Who the engine brings to mind in that category |
| Comparison | "A mı B mi, hangisi ... için daha uygun?" ("A or B, which is better for ...?") | How you are positioned among the options |
| Purchase | "... için hangi ürünü almalıyım?" ("Which product should I buy for ...?") | Whether you are recommended at the moment of decision |

Once the question set is chosen, it is frozen. The next measurement is made with the same questions; otherwise the difference between two periods may come from the questions changing rather than from your work.

## Step 3: Ask the five engines separately

ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews do not give the same answer to the same question. One reason is that they look at the web in different ways when building the answer. According to OpenAI's help page, ChatGPT turns the user's question into one or more search queries and sends them to its search partners. Perplexity builds every answer with a real-time search and gives it with numbered sources. Google's AI Overviews runs inside Search and began rolling out gradually in Turkey from 18 February 2026.

Our own measurements show how large this difference can be. In the measurements of three corporate brands on 26 August 2026, the share of measured responses citing at least one source was, by engine:

| Engine | Measured responses | Citing at least one source | Share |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 362 | 180 | 49.7% |
| Gemini | 341 | 321 | 94.1% |
| Perplexity | 339 | 339 | 100% |
| Claude | 322 | 269 | 83.5% |
| Google AI Overviews | 282 | 228 | 80.9% |

This table is here not to rank the engines but to show why they cannot be combined. If half of one engine's responses cite sources while all of another's do, adding up and averaging the two engines' "citation rate" produces a meaningless number. That is why we report each engine separately and do not produce a single composite score.

> [!NOT]
> The sources Gemini cites arrive not as the sites' own addresses but as Google redirect links. Finding which site they lead to requires a separate resolution step. Saying "Gemini did not cite you" without this step would mean writing up something unmeasured as if it had been measured.

{{cta}}

## Step 4: Record every response and verify the mention

Every response should be recorded with its question, engine, date and full text. Keeping only the "mentioned / not mentioned" result means you will not be able to audit anything later. Behind every number you see in the report there should be responses you can click through and read.

Recording is not enough; you also need to verify that a mention really refers to you. A name appearing does not prove that the brand was mentioned:

- **Namesakes:** There may be another company, a person or a brand in another country with the same name. For example, the name "GoPeople" can refer both to an HR product and to a courier company in Australia.
- **Echo:** The answer may be repeating a word from the question.
- **Position:** Was the brand mentioned as the leading option, among the alternatives, or as an option to avoid? In our method a negative mention counts not as zero but as a minus.

A mention that cannot be verified is not counted in the brand's favour; it does not enter the calculation of the rate at all. In our method, if more than 20% of mentions could not be verified, no rate is given and "not measured" is written: a number calculated with that many gaps is an estimate, not a measurement.

## Step 5: Do not count what could not be measured as zero

This step determines whether a measurement is honest. An engine may time out, a provider may return an error, a rate limit may cut a question off halfway. In that case you do not have the information "your brand was not mentioned"; you have no information. A report that turns the two into the same number claims a certainty that does not exist.

Every observation has three states, and all three should be written separately in the report:

| State | What it means | Does it go into the rate? |
|---|---|---|
| Not measured | The call could not be made or was cut off | No; it is recorded and retried |
| Measured, nothing to compare against | A response came but there is no fact to verify it against | No; shown as "not measurable" |
| Measured, absent | The question was asked, the response was read, the brand really was not there | Yes; this is real data |

Google AI Overviews is a good example. Google does not show an AI Overview for every search. If no AI Overview appeared for a search, that is the "measured, absent" state and is real information. If the service that fetches the search results returned an error, that is the "not measured" state and says nothing about your brand. If the two are written as the same zero, a service outage turns into a finding that "Google does not show you".

The numerical weight of this distinction is not small. In our measurement set of 26 August 2026, 189 (10.3%) of the 1,835 responses to questions asked without the brand name could not be measured or their source information could not be retrieved. Counting these as "did not cite a source" would have miscalculated every source's share.

> [!UYARI]
> If you see "0%" in a report, look next to it for how many responses it was calculated from and how many responses could not be measured. "0 of 116 responses" is a finding; "0%" on its own may not be.

## Step 6: Repeat and read the interval

AI answers change even for the same question. In the research SparkToro published in January 2026, 600 volunteers asked 12 questions to ChatGPT, Claude and Google's AI a total of 2,961 times. In ChatGPT and in Google, the chance of the same list of brands coming back in two answers was below one percent. How often a brand appeared in the lists, however, was much more consistent than its ranking. The researchers also note that larger samples are needed.

Two practical conclusions follow from this:

1. **Measure how often you appear, not your rank.** The sentence "we are third on ChatGPT" may no longer hold for the next question; the sentence "we were mentioned in 12 of 40 questions" is sounder.
2. **Repeat where there is uncertainty.** In our method, questions on which the engines disagree are asked 3 more times to every engine that responded, and a majority decision is used. The result is given not as a single number but with an interval.

## Example: how to read our own measurement

To see how the steps above turn into a report, let us look at our own product's measurement of 27 August 2026. The same figures are published on our [What is GEO?](/en/geo-nedir) page.

| Row | Value | What it means |
|---|---|---|
| Planned observations | 130 | 26 questions, 5 engines |
| Measurable responses | 116 | The responses the rate is calculated from |
| Responses mentioning the product | 0 | Measured, and not seen in any of them |
| Responses citing at least one source | 108 / 116 | 93.1%; in this category the engines read sources |
| Observations that could not be measured | 9 | Not counted, and not counted as zero |

There are three things to note when reading this table. First, the result is not a single percentage but a pair of numbers: "0 of 116 responses". Second, the 9 observations that could not be measured sit on a separate row; had they been added to the zero, the report would also have counted 9 answers we did not measure as "not mentioned". Third, the zero is not a failing grade but a baseline: the next measurement will be made with the same 26 questions, and the change will be read against it.

Two other brands we measured on the same day with the same method gave different results: a digital signage product was mentioned in 6 of 97 responses (6.2%), and an HR assistant in 1 of 84. Because the three brands have different response counts, the results are written side by side but not turned into a single ranking.

## Why a single score misleads

A single "AI visibility score" is appealing, but it usually hides three things: which engine it was measured on, how many responses it was calculated from and how many responses could not be measured. There is also no reliable Turkish data for setting the weights of the engines; a composite score calculated with weights that do not exist would be a made-up number.

That is why we write results as pairs of numbers ("0 of 116 responses"), show the engines separately and also say what a number does not show. A low visibility rate does not show:

- That consumer demand is low,
- That brand awareness or market share is low,
- That consumers do not prefer the brand,
- That AI does not recommend the brand (only that it did not mention it for these questions).

## How to read the results

When reading a good visibility report, ask these questions in order:

1. Were the questions written without the brand name? Are the questions that include it shown separately?
2. Is each engine reported separately?
3. Does each rate state how many responses it was calculated from?
4. Were unmeasured responses counted separately, or mixed into the zero?
5. Was the previous measurement made with the same questions? If not, the two results cannot be compared.

If the answer to all five questions is "yes", the number in front of you is a measurement. If not, it is an estimate or a screenshot.

## Frequently asked questions

### How many questions are enough?

In our method, a default scan consists of 40 questions. If there are not at least 5 different questions asked without the brand name, no visibility rate is given at all: a rate calculated from a single question is not a rate. As the number of questions grows the interval narrows, but no question set represents a whole market; that is why the questions themselves are also listed in the report.

### Can I run this measurement myself?

Yes. None of the steps above depends on a particular tool. The hard parts are not asking the questions but storing every response, weeding out namesakes and keeping unmeasured responses separate from zero. If you do this by hand, make sure you use the same questions, the same engines and the same rules in every measurement.

## Sources

- [AIs are highly inconsistent when recommending brands or products](https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/), SparkToro, 28 January 2026
- [Searching the web with ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt), OpenAI Help Center
- [How does Perplexity work?](https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work), Perplexity Help Center
- [Türkiye'de AI Modu ve AI Bakışı Dönemi Başlıyor](https://blog.google/intl/tr-tr/urun-duyurulari/turkiyede-ai-modu-ve-ai-bakisi-donemi-basliyor/), Google Turkey Blog, 18 February 2026
- [AI features and your website](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features), Google Search Central, updated 10 December 2025
- How we measure: the GeoMono method, 2026-09-28: published method; weights, thresholds and figures are read from the code that computes the score (https://geomono.com/tr/yontem)
- GeoMono's own visibility: Turkish-language questions in the GEO category, 2026-08-27: 26 questions, 5 engines, 130 planned observations; 116 measurable responses, 9 observations could not be measured (https://geomono.com/tr/geo-nedir)
- How often the engines cite sources, and responses that could not be measured, 2026-08-26: 3 corporate brands, 6 measurements, 1,835 responses to questions asked without the brand name; 1,646 were measured (recounted on 7 October 2026)
- Responses that cited the brand's own site but did not mention its name, 2026-08-03: 2,748 responses citing the brand's own site across 60 analyses up to 3 August 2026 (recounted on 7 October 2026); our own client and comparison brands, not a market sample (https://geomono.com/tr/urun/gorunurluk-olcumu)

---

# GeoMono neyi ölçer?

> Bir GeoMono ölçümü alıcıların sorduğu soruları yapay zekâ motorlarına sorar, her yanıtı kaydeder ve markanızın o yanıtlarda anılıp anılmadığını sayar.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/baslarken/geomono-ne-olcer>

GeoMono, yapay zekâ cevaplarında markanızın ne kadar ve nasıl anıldığını ölçer. Bir alıcının sorabileceği soruları ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Google AI Bakışı (AI Overviews) gibi motorlara sorar, gelen her yanıtı olduğu gibi kaydeder ve sonra o yanıtları tek tek okur.

## Bir ölçüm neyi sayar?

Her yanıt için üç şeye bakılır:

- **Markanız anıldı mı?** Yanıtta adınız geçiyorsa bu bir anılmadır. Geçmiyorsa bu da bir sonuçtur: ölçülmüş bir "anılmadı".
- **Yerinize kim anıldı?** Aynı yanıtta geçen diğer markalar ve kurumlar kaydedilir.
- **Hangi kaynaklar görüldü?** Motorun yanıtın yanında gösterdiği bağlantılar ayrıca listelenir.

Sonuçlar önce sayı çifti olarak yazılır, örneğin "142 yanıttan 3'ü". Böylece bir oranın kaç yanıta dayandığı her zaman görünür ve az sayıda yanıttan hesaplanmış bir oran büyük bir ölçüm gibi okunmaz.

## Hangi motorlar ölçülür?

Ölçülen motorlar ölçümden ölçüme değişebilir. Her raporun başlığında o ölçümde kaç motorun ve kaç sorunun kullanıldığı yazar; bir raporu okurken o sayıya bakın. Motor listesi marka ayarlarında yönetilir (bkz. [Rakipler ve kendi alan adlarınız](/tr/yardim/kaynaklar-ve-rakipler/rakipler-ve-kendi-alan-adlariniz)).

## GeoMono neyi ölçmez?

- Arama motorundaki sıralamanızı veya sitenizin trafiğini ölçmez.
- Yapay zekânın sizi neden andığını kanıtlamaz. Gösterdiği şey, neyin birlikte gözlemlendiğidir.
- Ölçemediği bir yanıtı sıfır saymaz. Yanıt alınamayan bir soru "ölçülemedi" olarak ayrılır ve hiçbir orana katılmaz. Ayrıntısı [Ölçülemedi ile anılmadı arasındaki fark](/tr/yardim/olcum-ve-yontem/olculemedi-ve-anilmadi-farki) yazısında.

## Nereden başlamalı?

Hesabınız yoksa sitenizin yapay zekâ tarayıcılarına hazırlığını [ücretsiz tarama](/tr/tarama) ile kayıt olmadan görebilirsiniz. Markanız için tam bir ölçüm istemek için [Ölçüm nasıl istenir?](/tr/yardim/baslarken/olcum-nasil-istenir) yazısını okuyun.

---

# Ücretsiz tarama neyi kontrol eder?

> Ücretsiz tarama sitenizin yapay zekâ tarayıcılarına ne kadar hazır olduğunu madde madde ölçer. Hesap ya da e-posta istemez; sonucu bağlantıyla paylaşırsınız.

Güncelleme: 2026-10-08
<https://geomono.com/tr/yardim/baslarken/ucretsiz-tarama-neyi-kontrol-eder>

[Ücretsiz tarama](/tr/tarama), yapay zekâ tarayıcılarının sitenize erişip erişemediğini ve sayfanızın alıntılanabilir olup olmadığını ölçer. Hesap açmanız ya da e-posta vermeniz gerekmez. Alan adınızı yazmanız yeterli.

## Neye bakar?

Tarama 68 kontrol çalıştırır, bunlardan 14 tanesi kritik olarak işaretlidir. Kontroller altı başlıkta toplanır: Teknik, Yapı, Keşfedilebilirlik, Güvenilirlik, Yapay zekâ erişimi ve Ajan hazırlığı. Ajan hazırlığı başlığındaki maddeler isteğe bağlıdır ve genel puana katılmaz; kendi başlığı altında ayrı puanlanır. Üç madde de yalnızca bilgi verir ve hiçbir puana katılmaz: Bing'in eksik saydığı boş alt metinleri, görsellerin lisans bilgisi ve Search Console'un listelediği eski site adresleri.

Bunun için sayfanızı, `robots.txt` dosyanızı, site haritanızı ve varsa `llms.txt` dosyanızı okur. Sayfanızı ayrıca GPTBot, ClaudeBot ve PerplexityBot kimlikleriyle birer kez daha ister; böylece bu tarayıcılara farklı bir yanıt verip vermediğiniz görülür. Tarayıcımızın ne istediği ve nasıl engelleneceği [Tarayıcı botumuz](/tr/bot) sayfasında yazılıdır.

Maddelerin tamamını tek sayfada görmek için [kontrol listesine](/tr/kontrol-listesi) bakın. Liste ile tarama aynı maddeleri içerir.

## Sonuçlar nasıl okunur?

Her madde dört durumdan birini alır:

| Durum | Anlamı |
|---|---|
| Geçti | Madde karşılanıyor. |
| İyileştir | Madde kısmen karşılanıyor. |
| Düzelt | Madde karşılanmıyor. |
| Ölçülemedi | Madde kontrol edilemedi; nedeni yanında yazar. |

"Ölçülemedi" olan bir madde aleyhinize sayılmaz, puanın dışında bırakılır. "Bu sayfa için geçerli değil" olan bir madde de (ana sayfada yazar bilgisi, yayınlamadığınız isteğe bağlı bir dosya gibi) puanın dışında kalır; lehinize de sayılmaz. Puanda kritik maddeler 5, orta maddeler 2, küçük maddeler 1 ağırlık taşır; "Geçti" tam puan, "İyileştir" yarım puan alır. Sayfanızın kendisi hiç okunamazsa tarama yine sonuç verir, ama genel puan vermez.

## Yapay zekâya soru sorar mı?

Evet, küçük bir önizleme için. Tarama, markanızla ilgili üç soruyu bir yapay zekâ motoruna sorar ve yanıtları sonucun altında gösterir. Aynı alan adı için son 24 saat içinde alınmış yanıtlar varsa yeniden sormak yerine onları gösterir ve bunu belirtir. Bu önizleme bir ölçüm değildir; tam ölçüm çok daha fazla soruyu birden fazla motora sorar.

## Paylaşım ve sınırlar

- Sonuç sayfasının altında bir paylaşım bağlantısı vardır. Bağlantıyı bilen herkes sonucu görebilir; bu sayfalar arama motorlarına kapalıdır.
- Aynı adresten bir saatte en fazla 10 tarama başlatılabilir.
- Taramada hangi verinin saklandığını [Veri, fiyatlandırma ve KVKK](/tr/yardim/fatura-ve-kvkk/veri-ve-fatura) yazısında bulabilirsiniz.

---

# Ölçüm nasıl istenir?

> GeoMono'da kendi kendine üyelik yok. Ölçüm teklif formuyla istenir; hesabı olan ekiplerde ise admin yetkili kullanıcı ölçümü panelden başlatabilir.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/baslarken/olcum-nasil-istenir>

GeoMono'da kendi kendine üyelik açılmaz. Bir markanın ölçümü, kapsamı birlikte netleştirildikten sonra başlar.

## Hesabınız yoksa: teklif formu

[Teklif sayfasındaki](/tr/teklif) form üç şey sorar: iş e-posta adresiniz (zorunlu), web adresiniz ve isteğe bağlı kısa bir not. Formu gönderdiğinizde kapsamı netleştirip yazılı teklifi en geç bir iş günü içinde verdiğiniz adrese göndeririz. Fiyatlar sitede yayımlanmaz; her teklif ölçülecek soru ve motor sayısına göre yazılır.

Teklif kabul edildiğinde hesabınız bizim tarafımızdan açılır. Giriş ve roller için [Giriş ve roller](/tr/yardim/hesap-ve-ekip/giris-ve-roller) yazısına bakın.

## Hesabınız varsa: panelden başlatmak

Çalışma alanınızda **admin** yetkiniz varsa, markanın Ayarlar bölümündeki Araştırma sekmesinde "Bilimsel ölçüm başlat" alanını görürsünüz.

1. Ölçümün kullanacağı soru seti kayıtlı olmalıdır. Kayıtlı değilse düğme neden kullanılamadığını yazar.
2. "Bütçe tavanı (USD)" alanına 1 ile 100 arasında bir tavan girin. Bu, harcama için beyan ettiğiniz sınırdır.
3. "Ölçümü başlat" düğmesine basın.

Bir markada aynı anda yalnızca bir ölçüm isteği açık olabilir. Ölçüm bittikten sonra raporun yayımlanması ayrı bir karardır; rapor otomatik olarak yayımlanmaz.

Admin yetkiniz yoksa ölçüm başlatma düğmesi görünmez. Çalışma alanı yöneticinizden ya da bizden isteyebilirsiniz.

## Düzenli takip

Markanın ayarlarındaki "Otomatik Takip" seçeneği Kapalı, Haftalık ya da Aylık olabilir. Haftalık ve aylık takipte yeni tarama pazartesi sabahı başlar; aylık seçenekte son tamamlanan taramanın üzerinden yaklaşık bir ay geçmiş olması gerekir. Bu seçeneği değiştirmek için **manager** yetkisi gerekir.

---

# Google Analytics 4'ü GeoMono'ya bağlama

> Kendi GA4 mülkünüzü GeoMono'ya salt okunur bağlayın: yapay zekâ asistanlarından gelen ziyaretleri sitenizin tüm ziyaretlerinin yanında görün.

Güncelleme: 2026-10-10
<https://geomono.com/tr/yardim/baslarken/google-analytics-4-baglama>

Şifre ya da anahtar paylaşmazsınız. GeoMono'nun Google hizmet hesabını GA4 mülkünüze okuma yetkisiyle eklersiniz ve mülk kimliğini bize verirsiniz.

## Ne elde edersiniz, sınırları ne?

ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot ve Claude gibi yapay zekâ asistanlarından sitenize gelen ziyaretleri kendi GA4 mülkünüzden okuruz ve sitenizin tüm ziyaretlerinin yanında gösteririz.

- **Bu sayı bir tabandır.** Uygulamalar çoğu zaman yönlendiren adresi göndermez; o ziyaretler GA4'te Doğrudan (Direct) olarak görünür.
- Google'ın AI Bakışı (AI Overviews) ve AI Mode ziyaretleri Organik Arama sayılır, burada görünmez.
- Çerezleri reddeden ziyaretçiler sayılmaz.
- Yalnızca okuruz. GA4'te hiçbir şeyi değiştiremeyiz.

## GA4 hesabınız yoksa nereden başlarsınız?

1. [analytics.google.com](https://analytics.google.com) adresine Google hesabınızla girin ve bir hesap oluşturun. Başka bir hesabınız zaten varsa: **Yönetici** > **Oluştur** > **Hesap**.
2. Mülk adımında raporlama saat dilimi olarak Türkiye'yi (GMT+03:00), para birimi olarak Türk lirasını (TRY) seçin.
3. Veri akışı olarak **Web**'i seçin, sitenizin adresini ve bir akış adı yazıp **Akış oluştur**'a basın.

**Geliştirilmiş ölçüm** açık gelir; varsayılanı bırakın. Tek istisna: siteniz sayfa değiştirirken yeniden yüklenmeyen tek sayfalı bir uygulamaysa ve sayfa görüntülemelerini zaten kendisi gönderiyorsa, **Sayfa görüntülemeleri** seçeneğinin gelişmiş ayarlarında tarayıcı geçmişi etkinliklerine göre gönderimi kapatın. Açık kalırsa aynı sayfa iki kez sayılır.

Son olarak **Yönetici** > **Veri Ayarları** > **Veri Saklama** altında olay verisi saklama süresini **14 ay** yapın. Bu ayar GeoMono'nun okuduğu standart raporları etkilemez; kendi keşif raporlarınızda daha uzun geçmiş görmenizi sağlar.

## Google etiketini sitenize nasıl eklersiniz?

GA4, sitenize eklenen Google etiketiyle veri toplar. Etiketin kimliği **G-** ile başlayan ölçüm kimliğidir. Onu **Yönetici** > **Veri toplama ve değiştirme** > **Veri akışları** altında web akışınızı açınca akış ayrıntılarında bulursunuz. Kodu elle eklemek için aynı ekrandaki **Etiket talimatlarını görüntüle** > **Manuel olarak yükle** yolunu izleyin.

Hazır bir platform kullanıyorsanız kod kopyalamanız gerekmez:

- **WordPress:** Google'ın resmi eklentisi Site Kit by Google'ı kurun ve kurulumda Google Analytics'i bağlayın.
- **Shopify:** Google & YouTube uygulamasını kurun ve Google hesabınızı bağlayın.
- **ikas:** **Eklentiler** > **Google Analytics** altındaki "Google Analytics Ölçüm Kimliği" alanı.
- **IdeaSoft:** **Ayarlar** > **Genel Ayarlar** > **Pazarlama ve Analiz Araçları** altında "Analytics Ölçüm Kimliği" yanındaki **Bağla**.
- **Ticimax:** **Ayarlar** > **Genel Ayarlar** > **Dijital Pazarlama** altındaki "GA4 ID" alanı.
- **Wix:** **Pazarlama Entegrasyonları** > **Google Etiketi** altında **Bağla** > **Google Etiket Kimliği Ekle**. Premium plan ve bağlı bir alan adı gerekir.
- **T-Soft** ve diğerleri: platformunuzun panelindeki Google Analytics / Google etiketi alanına G- kimliğinizi girin. Ayrıntı için [T-Soft yardım merkezine](https://help.tsoft.com.tr/) bakın.

> [!UYARI]
> Etiket, sitenizin çerez onayı tercihlerine uymalıdır. Nasıl yapılacağını KVKK danışmanınıza sorun.

## GeoMono'ya okuma izni nasıl verilir?

Eklenecek adres:

GeoMono'nun hizmet hesabı e-postası: `analytics@geomono.iam.gserviceaccount.com`

1. GA4'te **Yönetici**'yi açın, *Mülk* altında **Erişim Yönetimi**'ni tıklayın.
2. **+** simgesini, ardından **Kullanıcı ekle**'yi tıklayın.
3. Yukarıdaki adresi e-posta alanına yapıştırın.
4. Rol olarak **Görüntüleyen**'i seçin.
5. **Yeni kullanıcıları e-postayla bilgilendir** işaretliyse kaldırın: bu adres bir posta kutusu değildir.
6. **Ekle**'yi tıklayın.

## Mülk kimliğinizi nerede bulursunuz?

**Yönetici** > *Mülk* > **Mülk bilgileri** sayfasında. İki kimlik sık karışır:

- **Mülk kimliği:** yalnızca rakam, örneğin `123456789`. GeoMono'ya bunu girin.
- **Ölçüm kimliği:** G- ile başlar, örneğin `G-PSW1MY7HB4`. Bu etiketin kimliğidir; GeoMono'ya girilmez.

## GeoMono'da nasıl bağlarsınız?

1. Markanızın **Ayarlar** sayfasında **Google Analytics 4 bağlantısı** kartını açın.
2. Mülk kimliğini **GA4 mülk kimliği** alanına yapıştırın.
3. **Bağlantıyı doğrula**'ya basın. Google'a tek bir rapor isteği gider ve cevabı olduğu gibi yazılır; bu adımda hiçbir şey kaydedilmez.
4. Sonuç olumluysa **Kaydet**'e basın.

Kaydettiğinizde son 90 gün okunur, sonra her gün yeni günler okunur. Bağlantıyı yalnızca markanın **admin** yetkili kullanıcıları değiştirebilir ([Giriş ve roller](/tr/yardim/hesap-ve-ekip/giris-ve-roller)).

Bağladıktan sonra dönüşümleri önemli etkinlik olarak işaretleyin; işaretli etkinlik yoksa dönüşümler ölçülemez. Adımlar için [GA4'te yapay zekâ trafiği ve dönüşüm ölçümü](/tr/yardim/baslarken/yapay-zeka-trafigi-ve-donusumler) yazısına bakın.

## Doğrulama hata verirse ne yapmalısınız?

### Erişim yok (403)

GeoMono'nun adresi bu mülke eklenmemiş. Adresi **Görüntüleyen** rolüyle doğru mülke ekleyin ve mülk kimliğini kontrol edin.

### Mülk bulunamadı (404)

Bu kimlikte bir GA4 mülkü yok. Rakamları **Mülk bilgileri** sayfasından yeniden kopyalayın.

### Ölçüm kimliği ya da geçersiz kimlik

G- ile başlayan kimlik ölçüm kimliğidir; mülk kimliği yalnızca rakamdan oluşur. Yukarıdaki iki biçime bakın.

### GeoMono tarafında yapılandırma hatası

"GeoMono tarafında yapılandırma hatası", "Data API kapalı", hizmet hesabımızla ilgili bir mesaj ya da bağlantının bu ortamda henüz açılmadığını gördüyseniz sorun bizdedir. Sizin tarafınızda bir şey yapmanız gerekmiyor, bize yazın. Mülkünüzdeki izinleri değiştirmeyin.

### Başka bir hata

Kota, zaman aşımı, ağ hatası, Google'dan beklenmeyen bir yanıt ya da okunamayan bir kayıt: birkaç dakika sonra yeniden doğrulayın. Sürerse bize yazın.

### Erişim var ama son 7 günde oturum yok

Doğrulama erişimi onaylayıp son 7 günde hiç oturum görmediyse etiket sitenizde eksik ya da bozuk olabilir; etiketi yukarıdaki adımlarla kontrol edin.

Kaydettikten sonra yapay zekâ trafiği sayfasında "henüz hiçbir gün okunmadı" yazıyorsa ilk okumayı bekleyin. Okunmamış bir gün sıfır sayılmaz.

## GeoMono neyi saklar?

- Her gün için sitenin tüm oturumları, yapay zekâ asistanlarından gelen oturumlar, asistanın adı ve iniş sayfasının yolu. Adresin `?` sonrası saklanmaz.
- Mülkte tanımlıysa önemli etkinlik (dönüşüm) ve gelir toplamları, iniş sayfası başına da.
- Kişisel veri okunmaz: GA4'ten yalnızca günlük toplamlar alınır.

Bağlantıyı kaldırdığınızda okuma durur; okunmuş günler kayıtta kalır. GeoMono'nun adresini GA4'te **Erişim Yönetimi**'nden de silebilirsiniz. Veri işleme için [Veri ve fatura](/tr/yardim/fatura-ve-kvkk/veri-ve-fatura) yazısına bakın.

---

# GA4'te yapay zekâ trafiği ve dönüşüm ölçümü

> Önemli etkinlikleri ve yapay zekâ kanalını kurun: ChatGPT ve diğer asistanlardan gelenlerin hangi sayfaya indiğini ve kaçının dönüştüğünü görün.

Güncelleme: 2026-10-10
<https://geomono.com/tr/yardim/baslarken/yapay-zeka-trafigi-ve-donusumler>

Yapay zekâ yanıtlarında anılmak işin ilk yarısıdır. İkinci yarısı, o yanıtı okuyan kişinin sitenize gelip bir şey yapmasıdır: form doldurmak, teklif istemek, satın almak. GeoMono bu ikinci yarıyı sizin Google Analytics 4 mülkünüzden okur. Bu yazı, GA4'ü bunun için nasıl hazırlayacağınızı anlatır. Bağlantının kendisi için [Google Analytics 4'ü GeoMono'ya bağlama](/tr/yardim/baslarken/google-analytics-4-baglama) yazısına bakın.

## Dönüşümlerinizi önemli etkinlik olarak işaretleyin

GA4 bir etkinliği dönüşüm olarak saymak için onun **önemli etkinlik** (key event) olarak işaretlenmesini bekler. İşaretli bir etkinlik yoksa GeoMono "dönüşümler ölçülmüyor" der; bunu sıfır dönüşüm olarak göstermez.

1. GA4'te **Yönetici** > **Veri görüntüleme** > **Etkinlikler** sayfasını açın.
2. Dönüşüm saydığınız etkinliğin satırında **Önemli etkinlik olarak işaretle** yıldızını açın.

Hangi etkinlikler? İşletmeniz için bir müşteri adayı ya da satış anlamına gelenler:

- form gönderimi (`generate_lead`, `form_submit`)
- teklif ya da demo isteği
- telefon, WhatsApp ya da e-posta bağlantısına tıklama
- satın alma (`purchase`) ve üyelik (`sign_up`)

Aradığınız etkinlik listede yoksa iki yol var. Teşekkür sayfanız varsa aynı ekrandaki **Etkinlik oluştur** ile, `page_view` etkinliğinden "sayfa adresi `/tesekkurler` içerir" koşuluyla yeni bir etkinlik türetin ve onu işaretleyin. Yoksa etkinliği sitenizden gönderilecek şekilde geliştiricinize ekletin.

> [!NOT]
> İşaretleme geriye dönük çalışmaz. Önemli etkinlikler işaretlendiği günden itibaren sayılır; GeoMono da o günden sonrasını gösterir.

## Yapay zekâ ziyaretlerini kendi raporlarınızda ayırın

GA4 bazı yapay zekâ kaynaklarını varsayılan **AI Assistant** kanalında toplar, ama liste eksik kalabilir. Kendi raporlarınızda tam bir görünüm için özel bir kanal grubu kurun:

1. **Yönetici** > **Veri görüntüleme** > **Kanal grupları** > **Yeni kanal grubu oluştur**.
2. **Yeni kanal ekle**: adı "Yapay zekâ" olsun, koşul **Oturum kaynağı** şu normal ifadeyle eşleşir:

```
^(chatgpt\.com|chat\.openai\.com|(www\.)?perplexity\.ai|claude\.ai|gemini\.google\.com|copilot\.microsoft\.com|chat\.deepseek\.com|grok\.com|(www\.)?meta\.ai)$
```

3. Bu kanalı listede **Yönlendirme** (Referral) kanalının üstüne taşıyın. Sıra önemlidir: bir oturum, eşleştiği ilk kanala yazılır.

Bu grup yalnızca sizin GA4 raporlarınız içindir. GeoMono aynı kaynak listesini kendisi uygular ve GA4'ün AI Assistant kanalını da sayar; kanal grubunu kurmasanız da sayılar değişmez.

## Hangi sayfaya geldiler, kaçı dönüştü?

Yapay zekânın insanları hangi sayfanıza gönderdiğini görmek için **Keşfet** altında boş bir keşif açın:

- Boyutlar: **Oturum kaynağı** ve **Açılış sayfası + sorgu dizesi**
- Metrikler: **Oturumlar** ve **Önemli etkinlikler**
- Filtre: Oturum kaynağı, yukarıdaki normal ifadeyle eşleşir

Bu tablo, ChatGPT'nin ya da Perplexity'nin gönderdiği kişilerin hangi sayfaya indiğini ve hangi sayfanın dönüştürdüğünü gösterir. Çok ziyaret alıp hiç dönüştürmeyen bir sayfa, ilk düzeltilecek sayfadır.

## GeoMono'da nerede görürsünüz?

- Markanızın **Yapay zekâ trafiği** sayfasında, Google Analytics bölümünde.
- Rapordan açılan **Ajan trafiği** sayfasında: yapay zekâdan gelen oturumlar ve tüm oturumlar, bu oturumlardan gelen dönüşümler, her açılış sayfasının oturumu ve dönüşümü.

Aynı sayfa, yapay zekâ tarayıcılarının hangi sayfalarınızı okuduğunu ve hangilerini hiç okumadığını da gösterir. Okunan, anılan ve ziyaret getiren sayfayı yan yana görmek GEO'nun asıl amacıdır.

## Bu sayılar neden bir tabandır?

- Uygulamalar çoğu zaman nereden gelindiğini göndermez; o ziyaretler GA4'te Doğrudan görünür.
- Çerezleri reddeden ziyaretçiler GA4'te hiç sayılmaz. Çerez onayı kullanan sitelerde GA4 gerçek ziyaretin küçük bir kısmını görebilir; GeoMono'nun sitenize kurulan ölçümü istekleri bu tercihten bağımsız sayar ve iki sayı hiçbir zaman toplanmaz.
- Google AI Bakışı (AI Overviews) ve AI Mode ziyaretleri Organik Arama sayılır.

Yani GA4'teki yapay zekâ sayısı "en az" bu kadardır. Az görünmesi yapay zekânın size ziyaretçi göndermediği anlamına gelmez.

---

# Ölçülemedi ile anılmadı arasındaki fark

> Anılmadı ölçülmüş bir sonuçtur ve oranlara katılır. Ölçülemedi ise yanıtın hiç alınamadığı demektir; sayılara katılmaz ve sıfır gibi okunmaz.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/olcum-ve-yontem/olculemedi-ve-anilmadi-farki>

GeoMono'nun en temel kuralı şudur: ölçemediğimiz bir şeyi "yok" diye yazmayız. Bu yüzden ekranlarda ve raporlarda iki durum her zaman ayrı görünür.

## İki durum, iki anlam

- **Anılmadı.** Soruyu sorduk, motor yanıt verdi, yanıtı okuduk ve markanız geçmiyordu. Bu gerçek bir sonuçtur ve oranlara katılır.
- **Ölçülemedi.** Soruyu sorduk ama yanıt alamadık (motor hata verdi, zaman aşımı oldu). Bu bizim tarafımızdaki bir eksiktir. Hiçbir sayıya katılmaz, kayda geçer ve yeniden denenebilir.

Aradaki fark küçük görünür ama sonucu değiştirir. Yanıt alınamayan on soru "anılmadı" sayılsaydı, bir hizmet kesintisi markanızın görünmez olduğu şeklinde raporlanırdı.

## Yanıt düzeyindeki etiketler

Yanıtlar ekranında her yanıt şu etiketlerden birini taşır:

| Etiket | Sayılara katılır mı? |
|---|---|
| Marka yanıtta geçti | Evet |
| Ölçüldü · marka anılmadı | Evet |
| ölçüldü · motor yanıt bloğu üretmedi | Evet, anılmadı olarak |
| Ölçülemedi · yanıt alınamadı | Hayır |
| Marka kimliği kesinleştirilemedi | Hayır |
| Sınıflandırma yapılamadı | Hayır |

"Motor yanıt bloğu üretmedi", örneğin Google'ın o arama için hiç AI Bakışı (AI Overviews) göstermemesidir: ölçülmüş bir yokluktur. "Marka kimliği kesinleştirilemedi" ise adınızla aynı adı taşıyan başka bir şirketin anılmış olabileceği yanıtlardır; emin olunamadığı için lehinize de aleyhinize de sayılmaz.

## Rapordaki rozetler

Rapordaki her sayının yanında bir rozet bulunur. Rozetler renkle birlikte bir işaret ve bir sözcük taşır, böylece siyah beyaz baskıda da okunur:

- **ölçüldü**: oran, yanında yazan yanıtların tamamını kapsar.
- **ölçüldü · anma yok**: ölçüldü ve hiçbir yanıtta anılmadınız. Bu bulgunun kendisidir.
- **ölçüldü · az sayıda yanıt**: ölçüm gerçek, ama oran yayımlamak için yanıt sayısı az. Yalnızca sayı çifti gösterilir.
- **anıldığı yanıt yok · ölçülemez**: bu gösterge anıldığınız yanıtlara bakar ve öyle bir yanıt yok.
- **bu rapora eklenmedi**: bu bölüm bu raporun kapsamında değil.
- **henüz ölçülmedi**: sonraki ölçümle eklenecek.

Oran yalnızca ilk iki durumda gösterilir. Diğerlerinde "3 / 40 yanıt" gibi bir sayı çifti görürsünüz ya da hiç sayı görmezsiniz; boş bir hücre asla sıfır anlamına gelmez.

---

# Bir ölçüm nasıl yapılır?

> Kayıtlı bir soru seti, alıcı profilleri ve seçili motorlar. Her soru her motora ayrı sorulur, her anılma kimlik kontrolünden geçer, sonuç bir aralıkla verilir.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/olcum-ve-yontem/bir-olcum-nasil-yapilir>

Bir GeoMono ölçümü her seferinde aynı adımları izler. Yöntemin tamamı [Yöntem](/tr/yontem) sayfasında; burada bir müşterinin bilmesi gerekenler var.

## Soru seti ve alıcı profilleri

Ölçüm, markanın sektörü için hazırlanmış bir soru setiyle yapılır. Sorular, farklı alıcı profillerinin (ör. fiyat karşılaştıran bir alıcı, bir kurumsal satın almacı) soracağı biçimde yazılır. Soru seti ölçümden önce kaydedilir ve bir sürüm numarası alır. Bir ölçümün ortasında sorular değişmez.

## Sorular nasıl sorulur?

Her soru, seçili her motora ayrı ayrı sorulur ve gelen yanıt olduğu gibi saklanır. Motorların birbirinden ayrıldığı sorular, yanıt veren her motora 3 kez daha sorulur ve çoğunluk kararı kullanılır; aynı soru farklı zamanlarda farklı yanıt verebildiği için tek bir yanıta güvenilmez.

Adınızın geçtiği sorular görünürlük oranına katılmaz. Bu soruların ne işe yaradığını [Adınızın geçtiği ve geçmediği sorular](/tr/yardim/sorular-ve-yanitlar/adiniz-gecen-ve-gecmeyen-sorular) yazısında anlatıyoruz.

## Her anılma kontrol edilir

Bir yanıtta adınıza benzeyen bir ad geçmesi, sizin anıldığınızı kanıtlamaz; aynı adı taşıyan başka bir şirket olabilir. Bu yüzden her anılmanın markanıza ait olup olmadığı ayrıca kontrol edilir. Anılmaların %20'sinden fazlası doğrulanamazsa görünürlük oranı verilmez ve "ölçülemedi" yazılır.

Adınız geçmeden sorulan en az 5 farklı soru yoksa da oran verilmez: tek bir sorudan hesaplanan oran, oran değildir.

## Sonuç bir aralıkla verilir

Oranın yanında bir aralık yayımlanır. Aralık, bu soru seti altında rakamın ne kadar kararlı olduğunu söyler; markanın "gerçek" görünürlüğü için bir güven aralığı değildir, çünkü sorular rastgele seçilmedi, bir tasarıma göre yazıldı. Düşük bir oran, düşük talep ya da düşük pazar payı anlamına gelmez; yalnızca bu sorulara verilen yanıtlarda ne kadar anıldığınızı söyler.

## İki ölçüm ne zaman karşılaştırılır?

Yalnızca aynı soru seti ve aynı sürümle yapılmış ölçümler karşılaştırılır. Soru seti değiştiyse rapor karşılaştırma yapmaz ve bunu açıkça yazar. Ayrıntısı [Rapor özeti nasıl okunur?](/tr/yardim/raporlar-ve-paylasim/rapor-ozeti-nasil-okunur#donem-karsilastirmasi) yazısında.

---

# Saatlik analiz ne yapar?

> Her saat çalışan analiz, yayımlanmış ölçümün kayıtlı yanıtlarından temaları çıkarır. Motorlara yeniden sormaz; rakip, fırsat ve persona sayfalarını doldurur.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/olcum-ve-yontem/saatlik-analiz-ne-yapar>

Bir ölçüm yayımlandığında her şey aynı anda hazır olmaz. Bazı sayfalar, yanıtların ayrıca sınıflandırılmasını bekler. Bu işi her saat çalışan bir analiz yapar.

## Ne yapar?

Her saat başında sistem, temaları henüz çıkarılmamış en eski yayımlanmış ölçümü bulur ve onun yanıtlarını işler. Bir çalışmada tek bir ölçüm işlenir; sırada bekleyen ölçüm yoksa hiçbir şey yapılmaz.

İşlenen şey, zaten kayıtlı olan yanıtlardır. Analiz ChatGPT'ye ya da diğer motorlara **yeniden soru sormaz**. Kayıtlı yanıtları bir dil modeliyle okur ve her yanıtta hangi temaların, hangi markaların birlikte geçtiğini çıkarır. Her çalışmanın harcaması sabit bir tavanla sınırlıdır.

## Ekranlarda ne değişir?

Tema çıkarımı bittiğinde şu sayfalar dolar:

- Rakip Zekâsı ve rakiplerle ilgili kartlar,
- Fırsatlar,
- persona ekranları.

Çıkarım o ölçüm için henüz çalışmadıysa bu sayfalar boş kalmaz; "tema çıkarımı henüz çalıştırılmadı" diye yazar. Bu bir sonuç değil, bekleyen bir iştir. Genellikle bir sonraki saat içinde tamamlanır.

## Arka planda çalışan diğer işler

Saatlik analizle karıştırılmaması gereken iki iş daha vardır:

- **Yeniden deneme.** Bir motordan geçici bir hatayla yanıt alınamayan sorular, yarım saatte bir yeniden sorulur. Başarılı olursa o yanıt "ölçülemedi" olmaktan çıkar. Neden önemli olduğunu [Ölçülemedi ile anılmadı arasındaki fark](/tr/yardim/olcum-ve-yontem/olculemedi-ve-anilmadi-farki) yazısında anlatıyoruz.
- **Otomatik takip.** Marka ayarlarında haftalık ya da aylık takip açıksa, yeni tarama pazartesi sabahı başlar. Bu, motorlara yeniden soru soran ücretli bir taramadır ve saatlik analizden ayrıdır.

---

# Yanıtlar ekranı nasıl okunur?

> Yanıtlar ekranı yayımlanmış bir ölçümün yanıtlarını tek tek listeler. Süzgeçlerle daraltabilirsiniz; ama liste bir ölçüm değildir, resmî oranlar ayrı yazılır.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/sorular-ve-yanitlar/yanitlar-ekrani-nasil-okunur>

Bir markanın çalışma alanında "Sorular ve yanıtlar" bölümünün sorusu şudur: yapay zekâ tam olarak ne söyledi? Rapordaki her sayının kanıtı Yanıtlar ekranındadır.

## Bir kayıtta ne var?

Her kayıt, bir sorunun bir motora bir kez sorulmasıdır. Kayıtta soru, yanıtı veren motor, motorun verdiği yanıt metni ve bir kimlik etiketi bulunur. Yanıt metni üzerinde değişiklik yapılmaz; sorulduğu andaki yanıttır.

Kimlik etiketi, bu yanıtın sayılara nasıl katıldığını söyler. En sık göreceğiniz ikisi "Marka yanıtta geçti" ve "Ölçüldü · marka anılmadı"dır; ikisi de ölçülmüş sonuçtur. "Ölçülemedi · yanıt alınamadı" etiketli kayıtlar ise bizim tarafımızdaki eksiklerdir ve hiçbir orana katılmaz. Etiketlerin tam listesi [Ölçülemedi ile anılmadı arasındaki fark](/tr/yardim/olcum-ve-yontem/olculemedi-ve-anilmadi-farki) yazısında.

Yanıt kaynak gösterdiyse, yakalanan kaynak sayısı da kayıtta yazar. Bir yanıtın kaynak bilgisi kaydedilmediyse bu ayrıca belirtilir; "kaynak göstermedi" anlamına gelmez.

## Süzgeçler

Listeyi şu başlıklarla daraltabilirsiniz: Motor, Soru türü, Kimlik durumu, Kitle bağlamı, Niyet ailesi ve metin arama. Soru türü üç değer alır:

- **Adınız geçmeden sorulan soru**: görünürlük ölçümünün asıl soruları.
- **Kontrol sorusu (marka adı soruda geçiyor)**: yapay zekânın sizi tanıyıp tanımadığını gösterir.
- **Sayıma katılmayan soru**: ölçüme katılmayan diğer sorular.

Bu ayrımın nedeni [Adınızın geçtiği ve geçmediği sorular](/tr/yardim/sorular-ve-yanitlar/adiniz-gecen-ve-gecmeyen-sorular) yazısında.

## Liste bir ölçüm değildir

Süzgeç uyguladığınızda kalan kayıtların sayısı bir oran değildir. Resmî oranlar ölçümün kendi gruplarına göre hesaplanır ve ekranda ayrı bir kutuda, yayımlanmış rapordan olduğu gibi okunur; süzgeçler onları değiştirmez. Metin araması ya da iki süzgecin kesişimi gibi kayıtlı bir ölçümü olmayan bir seçimde ekran oran göstermez ve nedenini yazar.

## Personalar

Aynı bölümdeki Personalar ekranı, soruları yazarken kullanılan alıcı profillerini gösterir ve şu soruya bakar: kim sorduğunda yapay zekâ ne görüyor?

---

# Adınızın geçtiği ve geçmediği sorular

> Görünürlük yalnızca adınız geçmeyen sorularla ölçülür. Adınızın geçtiği kontrol soruları yapay zekânın sizi tanıyıp tanımadığını gösterir, orana katılmaz.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/sorular-ve-yanitlar/adiniz-gecen-ve-gecmeyen-sorular>

Bir alıcı "Türkiye'de en iyi kahve makinesi markaları hangileri?" diye sorduğunda yanıtta anılmak ile "X markası iyi mi?" sorusuna verilen yanıtta anılmak aynı şey değildir. İkincisinde adınız zaten sorunun içindedir. Bu yüzden iki tür soru ayrı sayılır.

## Adınız geçmeden sorulan sorular

Görünürlük oranı yalnızca bu sorulardan hesaplanır. Raporun özetindeki ana sonuç, "Adınız geçmeden sorulan sorularda anılma" başlığıyla, bu sorulara verilen yanıtların kaçında anıldığınızı bir sayı çifti olarak yazar.

Oranın verilebilmesi için adınız geçmeden sorulan en az 5 farklı soru gerekir. Daha azıyla hesaplanan bir oran ölçüm değil tahmin olurdu.

## Kontrol soruları

Kontrol sorularında markanızın adı sorunun içinde geçer. Bu yanıtlar yapay zekânın sizi tanıyıp tanımadığını gösterir. Görünürlük sayılarına girmezler: soruda adınız zaten geçtiği için anılmanız bir keşif değildir. Rapor bu verileri taşıyorsa özette "Adınızla sorulduğunda anılma" başlığıyla ayrıca görünür.

## Portföyünüzdeki diğer adlar

Şirketinizin bu markadan başka markaları, ürün adları ya da eski adları olabilir. Bunlar markanın ayarlarında "Portföy Adları" alanına yazılır. Bu adlardan birini içeren sorular görünürlük ölçümünün dışında tutulur; aksi hâlde kendi ürününüzün adıyla sorulan bir soru, adınız geçmeden sorulmuş gibi sayılırdı. Bir yanıtta bu adlardan birinin geçmesi de bu markanın anılması sayılmaz.

Kimlik haritasından gelen öneriler bu alana siz onaylamadan eklenmez. Ayarların tamamı için [Rakipler ve kendi alan adlarınız](/tr/yardim/kaynaklar-ve-rakipler/rakipler-ve-kendi-alan-adlariniz) yazısına bakın.

---

# Rakipler ve kendi alan adlarınız

> Marka Ayarlarında rakiplerinizi, grubunuzun diğer sitelerini, portföy adlarınızı ve ölçülen motorları tanımlarsınız; bu alanları manager rolü değiştirir.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/kaynaklar-ve-rakipler/rakipler-ve-kendi-alan-adlariniz>

Bir markanın çalışma alanındaki Ayarlar bölümünde "Marka Ayarları" ekranı bulunur. Ölçümün neyi rakip, neyi sizin sayacağı burada belirlenir.

## Rakip Takibi

Takip etmek istediğiniz rakiplerin alan adlarını buraya yazarsınız. En fazla 5 rakip alan adı kaydedilir.

Rapordaki "Sizin yerinize kim anılıyor?" bölümü ise bu listeyle sınırlı değildir: yanıtlarda en sık anılan markaları gösterir. Orada gördüğünüz bir ad doğrudan rakibiniz olmayabilir; bir pazar yeri, bir karşılaştırma sitesi ya da bir kurum olabilir.

## Kendi Mülkleriniz

Aynı gruba ait diğer siteleriniz buraya yazılır, en fazla 20 alan adı. Bu siteler raporda "sizin yerinize gösterilen kaynaklar" arasında sayılmaz: kendi ürün siteniz size rakip olarak görünmez. Rakip listesindeki bir alan adını buraya eklerseniz, rakip listesinden çıkarılır.

## Portföy Adları

Bu markanın kendisi olmayan ama size ait adlar: ana şirket, kardeş ürünler, özel formatlar. Bu adlardan birini içeren sorular görünürlük ölçümüne alınmaz. Neden böyle olduğunu [Adınızın geçtiği ve geçmediği sorular](/tr/yardim/sorular-ve-yanitlar/adiniz-gecen-ve-gecmeyen-sorular) yazısında anlatıyoruz.

## Ölçülen motorlar

Bu alanda markanın hangi yapay zekâ motorlarıyla ölçüleceği seçilir. Kendi listesi olmayan bir marka platformun varsayılan listesiyle ölçülür. Değişiklik bir sonraki ölçümde geçerli olur; yayımlanmış bir raporu değiştirmez.

## Kim değiştirebilir?

Bu alanların hepsini kaydetmek için **manager** ya da daha yüksek bir yetki gerekir. Daha düşük yetkili bir kullanıcı bazı alanları görebilir, ama kaydetmeye çalıştığında değişiklik kaydedilmez. Roller için [Giriş ve roller](/tr/yardim/hesap-ve-ekip/giris-ve-roller) yazısına bakın.

---

# Okunan kaynaklar nasıl okunur?

> Kaynaklar, motorların yanıtların yanında gösterdiği bağlantılardır. Bir markanın neden anıldığını kanıtlamaz; hangi sitelerin yanıtlarla görüldüğünü gösterir.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/kaynaklar-ve-rakipler/okunan-kaynaklar-nasil-okunur>

Yapay zekâ motorlarının çoğu yanıtın yanında bağlantılar gösterir. GeoMono bu bağlantıları yanıtla birlikte kaydeder. "Kaynaklar ve rakipler" bölümündeki Okunan Kaynaklar ekranı ve raporunuzdan açılan kaynaklar sayfası bu kayıtlardan oluşur.

## Ne gösterir?

Bu ekran, **markanızın anılmadığı** yanıtlarda motorların hangi üçüncü taraf siteleri gösterdiğini listeler. "Yanıtların yüzde 99'unda yoksunuz" gibi bir sonucun tek başına bir talimatı yoktur; aynı kanıtı soru yerine site üzerinden okumak, üzerinde çalışılabilecek yarısını gösterir.

Kaynaklar sayfası raporun sabitlenmiş sayılarının bir parçası değildir. Aynı ölçümün kayıtlı kaynaklarından türetilir, bu yüzden zamanla değişmez; ama rapora ayrı bir sayfa olarak bağlanır.

Grubunuzun diğer sitelerini "Kendi Mülkleriniz" alanına yazarsanız, bu siteler üçüncü taraf kaynak olarak sayılmaz (bkz. [Rakipler ve kendi alan adlarınız](/tr/yardim/kaynaklar-ve-rakipler/rakipler-ve-kendi-alan-adlariniz)).

## Neyi göstermez?

Bir kaynağın bir yanıtın yanında görülmesi, yanıttaki markanın o kaynak yüzünden anıldığını kanıtlamaz. Raporun "Neden onlar?" bölümü bu yüzden kaynakları "birlikte görülen" olarak yazar ve bunun bir neden kanıtı olmadığını açıkça belirtir.

Bazı yanıtlar için kaynak bilgisi hiç kaydedilmemiş olabilir. Bu durumda ekran "kaynak göstermedi" demez; bilginin kaydedilmediğini yazar. Kaydedilmemiş bir bilgi yokluk olarak okunmaz.

## Bu bilgiyle ne yapılır?

Rakiplerinizin anıldığı yanıtlarda sık görülen üçüncü taraf siteler, markanızın da yer alması gereken yerlerin iyi bir listesidir: karşılaştırma siteleri, sektör yayınları, şikâyet ve yorum platformları. Bu siteler için öneriler, ölçümden türetilen aksiyon kartlarında yer alır. Kartların nereden geldiğini [Aksiyonlar ve yol haritası](/tr/yardim/aksiyonlar-ve-icerik/aksiyonlar-ve-yol-haritasi) yazısında anlatıyoruz.

---

# Aksiyonlar ve yol haritası

> Aksiyon kartları yayımlanmış ölçümden kurallarla türetilir. Ekibiniz her kartı Aksiyon Merkezi'nde planlar, başlatır, tamamlar ya da gerekçesiyle bırakır.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/aksiyonlar-ve-icerik/aksiyonlar-ve-yol-haritasi>

"Aksiyonlar" bölümü ölçümün "şimdi ne yapmalı?" sorusuna verdiği cevaptır. Dört ekrandan oluşur: Fırsatlar, Yol Haritası, Aksiyon Merkezi ve Sıradaki İşler.

## Kartlar nereden gelir?

Her aksiyon kartı, yayımlanmış bir ölçümden kurallarla türetilir: bir bulgu, bu bulgunun anlamı ve ondan çıkan bir öneri. Kartı elle yazan biri yoktur; aynı ölçümden her seferinde aynı kartlar çıkar. Bir kart şu başlıkları taşır:

- **Ne bulduk?** Kartın dayandığı ölçüm sonucu.
- **Bu ne anlama geliyor?** Sonucun yorumu.
- **Ne öneriyoruz?** Yapılacak iş.
- **Neden bu aksiyon?** Önerinin gerekçesi.
- **Sonra neyi ölçeceğiz?** İşin etkisinin hangi ölçümde görüleceği.
- **Kanıt gücü**: kartın dayandığı kanıtın ne kadar güçlü olduğunun açıklaması.

Yol Haritası kartları okumak içindir; üzerinde değişiklik yapılmaz. Bir öneri bir sonucun garantisi değildir.

## Aksiyon Merkezi: ekibin kararları

Ekibinizin bir kart için verdiği kararlar Aksiyon Merkezi'nde tutulur. Bir kart şu durumlardan geçer:

1. **Önerilen**: ölçümden geldi, henüz karar verilmedi.
2. **Planlandı**: "Planla" ile ekibin gündemine alındı.
3. **Yürüyor**: "Başlat" ile iş başladı.
4. **Tamamlandı**: "Tamamlandı işaretle" ile iş bitti.

Bir kartı "Vazgeç" ile bırakabilirsiniz; bunun için bir gerekçe yazmanız gerekir. Kararlar geriye dönük silinmez, yalnızca yeni kayıt eklenir; kimin ne zaman neye karar verdiği görünür kalır. Bu düğmeleri kullanmak için **analyst** ya da daha yüksek bir yetki gerekir.

## Tamamlanan bir iş ne zaman ölçülür?

Tamamlandı olarak işaretlenen bir kart, "Yeniden ölçüm bekliyor" olarak görünür. İşin yanıtlara etkisi, aynı soru setiyle yapılan bir sonraki yayımlanmış ölçümde okunur. Tek bir ölçümle önce ve sonrası karşılaştırılamaz.

Bir kart içerik gerektiriyorsa, kartın içinden bir içerik çalışması başlatabilirsiniz (bkz. [İçerik taslakları ve onaylı bilgiler](/tr/yardim/aksiyonlar-ve-icerik/icerik-taslaklari-ve-onayli-bilgiler)).

---

# İçerik taslakları ve onaylı bilgiler

> İçerik Stüdyosu bir aksiyon kartından açılır; taslak inceleme, onay ve yayın adımlarından geçer ve yalnızca kaynağı olan onaylı marka olgularından yazılır.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/aksiyonlar-ve-icerik/icerik-taslaklari-ve-onayli-bilgiler>

İçerik Stüdyosu, bir aksiyon kartının gerektirdiği içeriği hazırlamak içindir. Boş bir editörle açılmaz: Yol Haritası'ndaki bir kartta "İçerik çalışması oluştur" ile başlar, böylece her içeriğin hangi bulguya cevap verdiği bellidir.

## Onaylı bilgiler: marka olguları

Taslaklar, markanın ayarlarındaki "Marka olguları" listesinden yazılır. Kural açıktır: taslaklar yalnızca buradaki olgulardan yazılır.

- Her olgu tek bir cümledir (en fazla 600 karakter) ve bir kaynağı olmalıdır: bir web adresi ya da bir not.
- Özellik, fiyat, sertifika, destek koşulu gibi her bilgi ayrı bir olgu olarak eklenir.
- Taslağın ihtiyaç duyduğu bir olgu listede yoksa, taslak onu uydurmaz; eksik olarak gösterir. Stüdyo sizi eksik olguyu eklemeniz için Ayarlar'a yönlendirir.

Ayrıca "Marka bilgilerinin onayı" alanında markanın adı, faaliyet alanı, tanımı ve diğer adları onaylanır. Bu metinlerden biri sonradan değişirse onay kalkar ve metnin yeniden onaylanması gerekir. Olguları ve bu onayı **manager** yetkisi olan kullanıcılar düzenler.

## Bir taslağın yolu

Taslak şu durumlardan geçer: İçerik özeti, Taslak, İncelemede, Onaylandı, Dışa aktarıma hazır, Yayımlandı.

1. **İncelemeye gönder**: taslağın metni bu anda dondurulur; inceleme o metin üzerinde yapılır.
2. **Onayla**: onay bir insan kararıdır ve Claim Guard kontrolü yeniden çalışmadan verilemez. Bu kontrol planlanan her iddiayı bir duruma bağlar ("Doğrulandı", "Kaynak gerekli", "Desteklenmiyor" gibi); engelleyici bir iddia taşıyan içerik onaylanamaz.
3. **Dışa aktarıma al**: içeriğin yayımlanacağı kanal türü seçilir.
4. **Yayımlandı olarak kaydet**: içeriği yayımladığınız adresi kaydedersiniz.

Gerekirse "Taslağa geri al" ile başa dönülür; bunun için bir gerekçe gerekir. Bu adımlar için **analyst** ya da daha yüksek bir yetki gerekir.

## GeoMono içeriği sizin yerinize yayımlamaz

Hiçbir içerik otomatik olarak yayımlanmaz. "Yayımlandı" kaydı, sizin beyan ettiğiniz adresi tutar; beyan doğrulama değildir. Motorların içeriği görüp görmediğini bir sonraki ölçüm söyler.

Yapay zekâ ile taslak yazımı her çalışma alanında açık değildir. Açık olduğu yerde de yalnızca kaynağı olan onaylı olgularla çalışır; hiç onaylı olgu yoksa ya da bir olgunun kaynağı eksikse taslak yazmayı reddeder.

---

# Rapor özeti nasıl okunur?

> Raporun başındaki özet dört soruya cevap verir: ne bulduk, yerinize kim anılıyor, neden onlar ve ne yapmalı. Altında ölçümün kapsamı ve sınırları yazar.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/raporlar-ve-paylasim/rapor-ozeti-nasil-okunur>

Bir GeoMono raporu en üstte ölçümün künyesiyle başlar: kaç motor, kaç alıcı sorusu, yayın tarihi ve rapor sürümü. Hemen altında, raporun tamamını okumaya vaktiniz yoksa okumanız gereken özet gelir.

## Özetin dört bloğu

1. **Sonuç.** Ana sayı "Adınız geçmeden sorulan sorularda anılma" başlığıyla bir sayı çifti olarak yazılır, örneğin 142 yanıttan 3'ü. Cümlesi şöyledir: alıcılar adınızı bilmeden sorduğunda yapay zekâ sizi kaç yanıtta andı. Rapor kontrol sorularını da taşıyorsa, "Adınızla sorulduğunda anılma" ayrıca gösterilir.
2. **Sizin yerinize kim anılıyor?** Anılmadığınız yanıtlarda en sık anılan markalar, yine sayı çiftleriyle. Bunlar doğrudan rakibiniz olmayabilir.
3. **Neden onlar?** Yanıtlarla birlikte görülen kaynaklar. Bu blok bir markanın neden anıldığının kanıtı değildir; neyin birlikte görüldüğünü söyler.
4. **Ne yapmalı?** Ölçümden kurallarla türetilen en fazla üç adım. Her adımı kopyalayıp ekibinize iletebilirsiniz. Bir adım, bir sonucun garantisi değildir.

Özetin altındaki **kapsam** satırı planlanan ölçümlerden kaçının yanıtla ölçüldüğünü ve kaçından yanıt alınamadığını yazar. Yanıt alınamayanlar hiçbir sayıya katılmaz; nedenini [Ölçülemedi ile anılmadı arasındaki fark](/tr/yardim/olcum-ve-yontem/olculemedi-ve-anilmadi-farki) yazısında anlatıyoruz.

## Raporun geri kalanı

Özetin altında kanıtın tamamı altı bölüm hâlinde gelir: Ne ölçtük? Yapay zekâ sizi nerede görüyor? Nerelerde görünmüyorsunuz? Yapay zekâ sizi nasıl anlatıyor? Şimdi ne yapmalı? Bir sonraki ölçüm neyi açacak?

Son bölümdeki "Ölçümün sınırları" bu ölçümün neyi söyleyemeyeceğini yazar. Yanında, bir sonraki ölçümle eklenecek konular "henüz ölçülmedi" rozetiyle listelenir. Bir bölüm bu rapor için üretilmediyse ya da okunamadıysa, boş bırakılmaz; bir uyarı işareti ve açıklamayla gösterilir.

## Dönem karşılaştırması

Raporun dönem sayfası, bu yayını yalnızca **aynı soru seti ve aynı sürümle** yapılmış bir önceki yayınla karşılaştırır. Soru seti farklıysa sayfa karşılaştırma yapmaz ve bunu açıkça yazar.

İki ölçüm arasındaki fark, aynı sorular yeniden sorulduğunda oluşabilecek farktan büyük değilse "yükseldi" ya da "azaldı" yazılmaz; iki sayı ve farkın olası aralığı verilir. Dönem sayfası tarayıcınızın yazdırma özelliğiyle PDF olarak kaydedilebilir.

---

# Yayın bağlantıları nasıl çalışır?

> Her rapor yayınının gizli bir bağlantısı vardır; giriş istemez, arama motorlarına kapalıdır. Yeni yayın yeni bağlantı alır, eski bağlantı eski raporu gösterir.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/raporlar-ve-paylasim/yayin-baglantilari-nasil-calisir>

Bir ölçümün raporu, bir **yayın bağlantısı** ile paylaşılır. Bağlantı, alan adınızı ve yalnızca o yayına ait gizli bir anahtarı taşır.

## Kimler açabilir?

Bağlantıyı bilen herkes raporu açabilir; giriş yapmak gerekmez. Bu yüzden bağlantıyı bir parola gibi saklayın ve yalnızca raporu görmesi gereken kişilerle paylaşın. Rapor sayfaları arama motorlarına kapalıdır.

Anahtarın kendisi bizde saklanmaz, yalnızca doğrulamaya yetecek bir izi tutulur. Bu yüzden bağlantı size bir kez verilir ve panelden tekrar görüntülenemez. Kaybederseniz yeni bir bağlantı çıkarılması gerekir.

Aynı rapor İngilizce arayüzle de açılabilir: adresin başındaki `/tr/` yerine `/en/` yazmanız yeterli.

## Yeni bir yayın, yeni bir bağlantı

Aynı markanın yeni bir ölçümü yayımlandığında yeni bir bağlantı alır. Eski bağlantı çalışmaya devam eder ve eski raporu değişmeden gösterir; bir bağlantının gösterdiği sayılar sonradan değişmez.

Eski raporun üstünde şu uyarı görünür: "Bu raporun yerine daha yenisi yayımlandı". Uyarı, eski sayıların hâlâ doğru olduğunu ama güncel olmadığını söyler. Uyarıda yeni raporun bağlantısı bilerek yer almaz: yeni bağlantıyı raporu sizinle paylaşan kişiden isteyin.

## Yayından önce ve iptalden sonra

- Bir bağlantı rapor onaylanmadan önce de açılabilir. Bu durumda sayfa raporun henüz yayında olmadığını ve yayına alındığında aynı adresten açılacağını yazar.
- Bağlantıların bir son kullanma tarihi yoktur.
- Bir bağlantı gerektiğinde bizim tarafımızdan iptal edilebilir ya da yenisiyle değiştirilebilir. İptal edilen bağlantı artık açılmaz.

## Yazdırmak

Raporun dönem sayfasında "PDF olarak yazdır" düğmesi vardır ve tarayıcınızın yazdırma özelliğini kullanır. Sunucuda üretilen ayrı bir PDF dosyası yoktur. Raporun nasıl okunacağı için [Rapor özeti nasıl okunur?](/tr/yardim/raporlar-ve-paylasim/rapor-ozeti-nasil-okunur) yazısına bakın.

---

# Giriş ve roller

> GeoMono'ya e-posta ve parolayla girilir. Hesapları çalışma alanının admin kullanıcıları açar; her kullanıcının viewer, analyst, manager ya da admin rolü vardır.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/hesap-ve-ekip/giris-ve-roller>

## Giriş

[Giriş sayfasında](/tr/giris) e-posta adresiniz ve parolanızla oturum açarsınız. Kendi kendine üyelik yoktur: hesabınız yoksa çalışma alanı yöneticinize başvurun ya da [teklif formundan](/tr/teklif) bize yazın.

Giriş ekranında bir parola sıfırlama bağlantısı yoktur. Parolanızı unuttuysanız çalışma alanı yöneticinize ya da bize başvurun.

Giriş servisi yanıt vermezse ekran parolanızın yanlış olduğunu söylemez; servisin yanıt vermediğini bir hata koduyla yazar. O kodu yöneticinize iletin.

## Roller

Her kullanıcının bir rolü vardır. Her rol, altındaki rollerin yapabildiği her şeyi yapabilir:

| Rol | Neler yapabilir? |
|---|---|
| viewer | Markaları, yanıtları ve raporları görür. |
| analyst | Ayrıca aksiyon kartlarında karar verir ve içerik taslaklarını ilerletir. |
| manager | Ayrıca marka ayarlarını, marka olgularını, otomatik takibi ve ölçülen motorları değiştirir. |
| admin | Ayrıca kullanıcıları yönetir ve panelden ölçüm başlatır. |

## Ekibinize kullanıcı eklemek

Admin yetkili kullanıcılar "Kullanıcılar ve Roller" ekranından kullanıcı ekler. İki yol vardır:

- **E-postayla davet**: kişinin e-posta adresi bir rolle kaydedilir; kişi o adresle ilk kez giriş yaptığında hesabı bu role bağlanır.
- **Doğrudan hesap**: hesap bir parolayla hemen açılır.

GeoMono davet e-postası göndermez; davet ettiğiniz kişiye giriş adresini ve nasıl gireceğini sizin iletmeniz gerekir.

Bir admin, kendi rolünden yüksek bir rol veremez. Çalışma alanındaki son admin'in rolü düşürülemez; böylece hiçbir çalışma alanı yöneticisiz kalmaz.

## Ajanslar

Bir ajansın çalışma alanı kendi markalarını ve müşterilerinin markalarını birlikte görür. Her kullanıcı tek bir çalışma alanına bağlıdır.

---

# Veri, fiyatlandırma ve KVKK

> Fiyatlar yazılı teklifle verilir, üründe çevrim içi ödeme yoktur. Hangi veriyi işlediğimizi, neyi saklamadığımızı ve henüz yayımlanmamış bilgileri anlatır.

Güncelleme: 2026-09-29
<https://geomono.com/tr/yardim/fatura-ve-kvkk/veri-ve-fatura>

## Fiyatlandırma ve fatura

GeoMono'nun fiyatları sitede yayımlanmaz ve üründe kartla ödeme, abonelik ya da plan seçimi yoktur. Her ölçüm, kapsamı netleştirildikten sonra yazılı bir teklifle fiyatlanır: [teklif formunu](/tr/teklif) doldurduğunuzda teklif en geç bir iş günü içinde e-postanıza gelir.

## Veri sorumlusu

Kişisel verilerin işlenmesine ilişkin aydınlatma metni [Gizlilik](/tr/gizlilik) sayfasındadır. Veri sorumlusu GeoMono'dur. Şirket tescili henüz tamamlanmadı: tescilli ticari unvan ve adres, tescil tamamlandığında aynı sayfada yayımlanacak. O zamana kadar bir unvan uydurmuyoruz.

## Hangi veriyi işliyoruz?

- **Teklif formu**: iş e-posta adresiniz, web adresiniz ve yazdığınız not saklanır.
- **Ücretsiz tarama**: taranan adres, tarama sonucu, yapay zekâ önizlemesinin yanıtları ve sonucun paylaşım anahtarı saklanır. E-posta adresi istenmez. IP adresiniz saklanmaz; aşırı kullanımı sınırlamak için kısa süreliğine sunucu belleğinde tutulur.
- **Ölçümler**: motorlara sorulan sorular ve motorların yanıtları saklanır. Sorular markanız ve sektörünüz hakkındadır, kişisel veri içermek için yazılmaz.

## Henüz yayımlanmamış olanlar

Tarama sonuçları ve form kayıtları için bir saklama süresi henüz yayımlanmadı. Bu süre belirlendiğinde [Gizlilik](/tr/gizlilik) sayfasına eklenecek. Bir kaydınızın silinmesini istiyorsanız aydınlatma metnindeki iletişim yolunu kullanın.

## Tarayıcımız sitenizi ziyaret ettiğinde

Ücretsiz tarama ve ölçümler sitenizin herkese açık sayfalarını okur. İsteklerimiz kendimizi tanıtan bir kimlikle gelir; bu kimliği, neden ve nasıl istek gönderdiğimizi ve nasıl engelleyebileceğinizi [Tarayıcı botumuz](/tr/bot) sayfasında bulabilirsiniz.

---

# What does GeoMono measure?

> A GeoMono measurement puts the questions buyers ask to AI engines, records every answer and counts whether your brand is named in those answers.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/baslarken/geomono-ne-olcer>

GeoMono measures how often and how your brand is named in AI answers. It asks engines such as ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude and Google AI Overviews the questions a buyer might ask, records every answer exactly as it comes back, and then reads those answers one by one.

## What does a measurement count?

Three things are checked for each answer:

- **Was your brand named?** If your name appears in the answer, that is a mention. If it does not, that is a result too: a measured "not named".
- **Who was named instead of you?** The other brands and organisations that appear in the same answer are recorded.
- **Which sources were seen?** The links the engine shows alongside the answer are listed separately.

Results are first written as a pair of numbers, for example "3 of 142 answers". That way it is always visible how many answers a rate rests on, and a rate calculated from a handful of answers is not read as a large measurement.

## Which engines are measured?

The engines measured can change from one measurement to the next. The header of every report states how many engines and how many questions that measurement used; check that number when you read a report. The engine list is managed in the brand settings (see [Competitors and your own domains](/en/yardim/kaynaklar-ve-rakipler/rakipler-ve-kendi-alan-adlariniz)).

## What does GeoMono not measure?

- It does not measure your ranking in search engines or your site's traffic.
- It does not prove why AI names you. What it shows is what was observed together.
- It does not count an answer it could not measure as zero. A question that got no answer is set aside as "not measured" and enters no rate. The details are in [The difference between not measured and not mentioned](/en/yardim/olcum-ve-yontem/olculemedi-ve-anilmadi-farki).

## Where to start?

If you do not have an account, you can see how ready your site is for AI crawlers with the [free scan](/en/tarama), without signing up. To request a full measurement for your brand, read [How to request a measurement](/en/yardim/baslarken/olcum-nasil-istenir).

---

# What does the free scan check?

> The free scan measures, item by item, how ready your site is for AI crawlers. It needs no account or email; you share the result with a link.

Updated: 2026-10-08
<https://geomono.com/en/yardim/baslarken/ucretsiz-tarama-neyi-kontrol-eder>

The [free scan](/en/tarama) measures whether AI crawlers can reach your site and whether your page can be quoted. You do not need to open an account or give an email address. Typing your domain is enough.

## What does it look at?

The scan runs 67 checks, 14 of which are marked critical. The checks are grouped under six headings: Technical, Structure, Discoverability, Trustworthiness, AI access and Agent readiness. The items under Agent readiness are optional and do not count toward the overall score; they are scored separately under their own heading. Three items are informational only and count toward no score at all: empty alt text that Bing reports as missing, image licence information, and old site addresses listed by Search Console.

To do this, it reads your page, your `robots.txt` file, your sitemap and, if you have one, your `llms.txt` file. It also requests your page once more under each of the GPTBot, ClaudeBot and PerplexityBot identities, which shows whether you serve these crawlers a different response. What our crawler requests and how to block it is described on the [Our crawler bot](/en/bot) page.

To see every item on a single page, look at the [checklist](/en/kontrol-listesi). The checklist and the scan contain the same items.

## How are the results read?

Each item gets one of four statuses:

| Status | Meaning |
|---|---|
| Passed (Geçti) | The item is met. |
| Improve (İyileştir) | The item is partly met. |
| Fix (Düzelt) | The item is not met. |
| Could not be measured (Ölçülemedi) | The item could not be checked; the reason is shown next to it. |

An item that "could not be measured" is not counted against you; it is left out of the score. An item that is "not applicable to this page" ("Bu sayfa için geçerli değil"), such as author information on the home page or an optional file you do not publish, is also left out of the score; it is not counted in your favour either. In the score, critical items carry a weight of 5, medium items 2 and minor items 1; "Passed" earns full points and "Improve" earns half. If your page itself cannot be read at all, the scan still returns a result, but it does not give an overall score.

## Does it ask AI questions?

Yes, for a small preview. The scan asks an AI engine three questions about your brand and shows the answers below the result. If answers for the same domain were collected within the last 24 hours, it shows those instead of asking again, and says so. This preview is not a measurement; a full measurement asks far more questions across more than one engine.

## Sharing and limits

- There is a share link at the bottom of the results page. Anyone who has the link can see the result; these pages are closed to search engines.
- At most 10 scans can be started from the same address in one hour.
- You can find which data the scan stores in [Data, pricing and KVKK](/en/yardim/fatura-ve-kvkk/veri-ve-fatura).

---

# How to request a measurement

> GeoMono has no self-service sign-up. You request a measurement through the quote form; in teams with an account, an admin can start it from the panel.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/baslarken/olcum-nasil-istenir>

GeoMono does not offer self-service sign-up. A brand's measurement starts once its scope has been agreed together.

## If you do not have an account: the quote form

The form on the [quote page](/en/teklif) asks for three things: your work email address (required), your website address, and an optional short note. When you submit the form, we clarify the scope and send a written quote to the address you gave within one business day at the latest. Prices are not published on the site; each quote is written according to the number of questions and engines to be measured.

Once the quote is accepted, we open your account for you. For signing in and roles, see [Signing in and roles](/en/yardim/hesap-ve-ekip/giris-ve-roller).

## If you have an account: starting from the panel

If you have the **admin** role in your workspace, you will see the "Start scientific measurement" ("Bilimsel ölçüm başlat") field on the Research (Araştırma) tab in the brand's Settings (Ayarlar) section.

1. The question set the measurement will use must be registered. If it is not, the button says why it cannot be used.
2. Enter a ceiling between 1 and 100 in the "Budget ceiling (USD)" ("Bütçe tavanı (USD)") field. This is the spending limit you declare.
3. Press the "Start measurement" ("Ölçümü başlat") button.

Only one measurement request can be open for a brand at a time. Once the measurement has finished, publishing the report is a separate decision; the report is not published automatically.

If you do not have the admin role, the button for starting a measurement is not visible. You can ask your workspace administrator, or us.

## Regular tracking

The "Automatic Tracking" ("Otomatik Takip") option in the brand's settings can be Off (Kapalı), Weekly (Haftalık) or Monthly (Aylık). With weekly and monthly tracking, a new scan starts on Monday morning; with the monthly option, roughly a month must have passed since the last completed scan. Changing this option requires the **manager** role.

---

# Connecting Google Analytics 4 to GeoMono

> Connect your own GA4 property to GeoMono read-only: see visits from AI assistants next to all of your site's visits.

Updated: 2026-10-10
<https://geomono.com/en/yardim/baslarken/google-analytics-4-baglama>

You share no password or key. You add GeoMono's Google service account to your GA4 property with read access and give us the property ID.

## What do you get, and what are the limits?

We read the visits that reach your site from AI assistants such as ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot and Claude from your own GA4 property, and show them next to all of your site's visits.

- **This number is a floor.** Apps often do not send the referring address; those visits show up in GA4 as Direct.
- Visits from Google AI Overviews and AI Mode count as Organic Search and do not appear here.
- Visitors who reject cookies are not counted.
- We only read. We cannot change anything in GA4.

## Where do you start if you have no GA4 account?

1. Go to [analytics.google.com](https://analytics.google.com) with your Google account and create an account. If you already have another account: **Admin** > **Create** > **Account**.
2. At the property step, choose Turkey (GMT+03:00) as the reporting time zone and Turkish lira (TRY) as the currency.
3. Choose **Web** as the data stream, enter your site's address and a stream name, and press **Create stream**.

**Enhanced measurement** comes switched on; leave the default. The one exception: if your site is a single-page application that does not reload when the page changes and already sends page views itself, turn off sending based on browser history events in the advanced settings of the **Page views** option. If it stays on, the same page is counted twice.

Finally, under **Admin** > **Data Settings** > **Data Retention**, set event data retention to **14 months**. This setting does not affect the standard reports GeoMono reads; it lets you see a longer history in your own exploration reports.

## How do you add the Google tag to your site?

GA4 collects data through the Google tag added to your site. The tag's ID is the measurement ID, which starts with **G-**. You find it in the stream details when you open your web stream under **Admin** > **Data collection and modification** > **Data streams**. To add the code by hand, follow **View tag instructions** > **Install manually** on the same screen.

If you use an off-the-shelf platform, you do not need to copy any code:

- **WordPress:** install Site Kit by Google, Google's official plugin, and connect Google Analytics during setup.
- **Shopify:** install the Google & YouTube app and connect your Google account.
- **ikas:** the "Google Analytics Measurement ID" (Google Analytics Ölçüm Kimliği) field under **Plugins** (Eklentiler) > **Google Analytics**.
- **IdeaSoft:** **Connect** (Bağla) next to "Analytics Measurement ID" (Analytics Ölçüm Kimliği) under **Settings** (Ayarlar) > **General Settings** (Genel Ayarlar) > **Marketing and Analytics Tools** (Pazarlama ve Analiz Araçları).
- **Ticimax:** the "GA4 ID" field under **Settings** (Ayarlar) > **General Settings** (Genel Ayarlar) > **Digital Marketing** (Dijital Pazarlama).
- **Wix:** under **Marketing Integrations** > **Google Tag**, **Connect** > **Add Google Tag ID**. A Premium plan and a connected domain are required.
- **T-Soft** and others: enter your G- ID in the Google Analytics / Google tag field of your platform's panel. For details, see the [T-Soft help centre](https://help.tsoft.com.tr/).

> [!UYARI]
> The tag must respect your site's cookie consent preferences. Ask your KVKK (Turkey's personal data protection law) adviser how to do this.

## How do you give GeoMono read access?

The address to add:

GeoMono's service account e-mail: `analytics@geomono.iam.gserviceaccount.com`

1. In GA4, open **Admin** and click **Access Management** under *Property*.
2. Click the **+** icon, then **Add users**.
3. Paste the address above into the e-mail field.
4. Choose **Viewer** as the role.
5. If **Notify new users by email** is ticked, untick it: this address is not a mailbox.
6. Click **Add**.

## Where do you find your property ID?

On the **Admin** > *Property* > **Property details** page. Two IDs are often confused:

- **Property ID:** digits only, for example `123456789`. Enter this one in GeoMono.
- **Measurement ID:** starts with G-, for example `G-PSW1MY7HB4`. This is the tag's ID; it is not entered in GeoMono.

## How do you connect it in GeoMono?

1. On your brand's **Settings** page, open the **Google Analytics 4 connection** card.
2. Paste the property ID into the **GA4 property ID** field.
3. Press **Verify connection**. A single report request goes to Google and its answer is shown as is; nothing is saved at this step.
4. If the result is positive, press **Save**.

When you save, the last 90 days are read, and after that each new day is read daily. Only users with the **admin** role on the brand can change the connection ([Login and roles](/en/yardim/hesap-ve-ekip/giris-ve-roller)).

Once connected, mark your conversions as key events; with no key event marked, conversions cannot be measured. For the steps, see [How to measure AI traffic and conversions in GA4](/en/yardim/baslarken/yapay-zeka-trafigi-ve-donusumler).

## What should you do if verification fails?

### No access (403)

GeoMono's address has not been added to this property. Add the address to the correct property with the **Viewer** role and check the property ID.

### Property not found (404)

There is no GA4 property with this ID. Copy the digits again from the **Property details** page.

### Measurement ID or invalid ID

The ID that starts with G- is the measurement ID; the property ID is made up of digits only. See the two formats above.

### Configuration error on GeoMono's side

If you saw "A configuration error on GeoMono's side", "Data API disabled", a message about our service account, or that the connection has not been enabled in this environment yet, the problem is ours. You do not need to do anything on your side; write to us. Do not change the permissions on your property.

### Another error

A quota, a timeout, a network error, an unexpected response from Google or a record that could not be read: verify again in a few minutes. If it persists, write to us.

### Access granted but no sessions in the last 7 days

If verification confirmed access but saw no sessions at all in the last 7 days, the tag may be missing or broken on your site; check the tag with the steps above.

If, after saving, the AI traffic page says "no day has been read yet", wait for the first read. A day that has not been read is not counted as zero.

## What does GeoMono store?

- For each day: all of the site's sessions, the sessions from AI assistants, the assistant's name and the landing page path. The part of the address after `?` is not stored.
- Key event (conversion) and revenue totals, if they are defined on the property, per landing page too.
- No personal data is read: only daily totals are taken from GA4.

When you remove the connection, reading stops; days already read stay on record. You can also delete GeoMono's address in GA4 under **Access Management**. For data processing, see [Data, pricing and KVKK](/en/yardim/fatura-ve-kvkk/veri-ve-fatura).

---

# How to measure AI traffic and conversions in GA4

> Set up key events and an AI channel: see which page visitors from ChatGPT and other assistants land on, and how many of them convert.

Updated: 2026-10-10
<https://geomono.com/en/yardim/baslarken/yapay-zeka-trafigi-ve-donusumler>

Being named in AI answers is the first half of the job. The second half is the person who read that answer coming to your site and doing something: filling in a form, asking for a quote, buying. GeoMono reads that second half from your own Google Analytics 4 property. This article explains how to prepare GA4 for it. For the connection itself, see [Connecting Google Analytics 4 to GeoMono](/en/yardim/baslarken/google-analytics-4-baglama).

## Mark your conversions as key events

GA4 counts an event as a conversion only once it is marked as a **key event**. With no key event marked, GeoMono says "conversions are not measured"; it never shows that as zero conversions.

1. In GA4, open **Admin** > **Data display** > **Events**.
2. On the row of the event you count as a conversion, turn on the **Mark as key event** star.

Which events? The ones that mean a lead or a sale for your business:

- a form submission (`generate_lead`, `form_submit`)
- a quote or demo request
- a click on a phone, WhatsApp or email link
- a purchase (`purchase`) and a sign up (`sign_up`)

If the event you want is not in the list, there are two ways. If you have a thank you page, use **Create event** on the same screen to derive a new event from `page_view` with the condition "page location contains `/thank-you`", and mark that. Otherwise ask your developer to send the event from your site.

> [!NOT]
> Marking does not work backwards. Key events are counted from the day they are marked, and GeoMono shows what comes after that day.

## Separate AI visits in your own reports

GA4 groups some AI sources in its default **AI Assistant** channel, but the list can be incomplete. For a complete view in your own reports, set up a custom channel group:

1. **Admin** > **Data display** > **Channel groups** > **Create new channel group**.
2. **Add new channel**: name it "AI", with the condition **Session source** matches this regular expression:

```
^(chatgpt\.com|chat\.openai\.com|(www\.)?perplexity\.ai|claude\.ai|gemini\.google\.com|copilot\.microsoft\.com|chat\.deepseek\.com|grok\.com|(www\.)?meta\.ai)$
```

3. Move this channel above **Referral** in the list. The order matters: a session is written to the first channel it matches.

This group is for your own GA4 reports only. GeoMono applies the same source list itself and also counts GA4's AI Assistant channel, so the numbers do not change whether or not you set up the group.

## Which page did they land on, and how many converted?

To see which of your pages AI sends people to, open a blank exploration under **Explore**:

- Dimensions: **Session source** and **Landing page + query string**
- Metrics: **Sessions** and **Key events**
- Filter: Session source matches the regular expression above

This table shows which page the people ChatGPT or Perplexity sent landed on, and which page converted them. A page that gets many visits and converts none is the first page to fix.

## Where do you see this in GeoMono?

- On your brand's **AI traffic** page, in the Google Analytics section.
- On the **Agent traffic** page opened from your report: sessions from AI against all sessions, the conversions from those sessions, and each landing page's sessions and conversions.

The same page also shows which of your pages AI crawlers read and which they never read. Seeing the page that is read, the page that is cited and the page that brings visitors side by side is the point of GEO.

## Why are these numbers a floor?

- Apps often do not say where a visitor came from; those visits show as Direct in GA4.
- Visitors who refuse cookies are not counted in GA4 at all. On a site with a cookie consent banner GA4 may see only a small part of real visits; GeoMono's measurement installed on your site counts requests regardless of that choice, and the two numbers are never added together.
- Visits from Google AI Overviews and AI Mode count as Organic Search.

So the AI number in GA4 is "at least" this much. A small number does not mean AI sends you no visitors.

---

# The difference between not measured and not mentioned

> Not mentioned is a measured result and counts in the rates. Not measured means no answer was received; it counts in no figure and never reads as zero.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/olcum-ve-yontem/olculemedi-ve-anilmadi-farki>

GeoMono's most basic rule is this: we never write "none" for something we could not measure. That is why the two states always appear separately on screens and in reports.

## Two states, two meanings

- **Not mentioned** (Anılmadı). We asked the question, the engine answered, we read the answer and your brand was not in it. This is a real result and counts in the rates.
- **Not measured** (Ölçülemedi). We asked the question but received no answer (the engine returned an error, or the request timed out). This is a gap on our side. It counts in no figure, is logged, and can be retried.

The difference looks small but it changes the result. If ten questions that received no answer were counted as "not mentioned", a service outage would be reported as your brand being invisible.

## Answer-level labels

On the Answers screen, each answer carries one of these labels:

| Label | Counted in the figures? |
|---|---|
| Brand appeared in the answer (Marka yanıtta geçti) | Yes |
| Measured · brand not mentioned (Ölçüldü · marka anılmadı) | Yes |
| measured · engine produced no answer block (ölçüldü · motor yanıt bloğu üretmedi) | Yes, as not mentioned |
| Not measured · no answer received (Ölçülemedi · yanıt alınamadı) | No |
| Brand identity could not be confirmed (Marka kimliği kesinleştirilemedi) | No |
| Classification could not be done (Sınıflandırma yapılamadı) | No |

"Engine produced no answer block" means, for example, that Google showed no Google AI Overviews for that search at all: it is a measured absence. "Brand identity could not be confirmed" covers answers where another company with the same name as yours may have been mentioned; since we cannot be sure, it is counted neither for nor against you.

## Badges in the report

Every figure in the report has a badge next to it. Badges carry a symbol and a word as well as a colour, so they can be read in a black-and-white printout too:

- **measured** (ölçüldü): the rate covers all of the answers stated next to it.
- **measured · no mention** (ölçüldü · anma yok): measured, and you were not mentioned in any answer. This is the finding itself.
- **measured · few answers** (ölçüldü · az sayıda yanıt): the measurement is real, but there are too few answers to publish a rate. Only the pair of counts is shown.
- **no answer mentions you · not measurable** (anıldığı yanıt yok · ölçülemez): this indicator looks at the answers where you are mentioned, and there are no such answers.
- **not included in this report** (bu rapora eklenmedi): this section is not within the scope of this report.
- **not yet measured** (henüz ölçülmedi): it will be added with the next measurement.

A rate is shown only in the first two states. In the others you see a pair of counts such as "3 / 40 answers", or no figure at all; an empty cell never means zero.

---

# How is a measurement made?

> A registered question set, buyer profiles and selected engines. Each question goes to each engine, each mention is identity-checked, the result has a range.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/olcum-ve-yontem/bir-olcum-nasil-yapilir>

A GeoMono measurement follows the same steps every time. The full method is on the [Method](/en/yontem) page; this page covers what a client needs to know.

## Question set and buyer profiles

A measurement is made with a question set prepared for the brand's sector. The questions are written the way different buyer profiles would ask them (for example a buyer comparing prices, or a corporate purchaser). The question set is registered before the measurement and given a version number. The questions do not change in the middle of a measurement.

## How are the questions asked?

Each question is asked separately to each selected engine, and the answer that comes back is stored as is. Questions on which the engines disagree are asked 3 more times to every engine that answered, and the majority decision is used; because the same question can get different answers at different times, no single answer is relied on.

Questions that contain your name do not count towards the visibility rate. What those questions are for is explained in [Questions that name you and questions that do not](/en/yardim/sorular-ve-yanitlar/adiniz-gecen-ve-gecmeyen-sorular).

## Every mention is checked

A name resembling yours appearing in an answer does not prove that you were named; it could be another company with the same name. So every mention is checked separately to confirm it belongs to your brand. If more than 20% of the mentions cannot be verified, no visibility rate is given and the report says "not measured".

No rate is given either if there are not at least 5 different questions asked without your name: a rate calculated from a single question is not a rate.

## The result comes with a range

A range is published next to the rate. The range says how stable the figure is under this question set; it is not a confidence interval for the brand's "true" visibility, because the questions were not chosen at random but written to a design. A low rate does not mean low demand or a low market share; it only says how often you were named in the answers to these questions.

## When are two measurements compared?

Only measurements made with the same question set and the same version are compared. If the question set has changed, the report makes no comparison and says so plainly. The details are in [How to read the report summary](/en/yardim/raporlar-ve-paylasim/rapor-ozeti-nasil-okunur#period-comparison).

---

# What does the hourly analysis do?

> The hourly analysis extracts themes from a published measurement's stored answers. It does not re-ask engines; it fills rival, opportunity and persona pages.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/olcum-ve-yontem/saatlik-analiz-ne-yapar>

When a measurement is published, not everything is ready at once. Some pages wait for the answers to be classified separately. That work is done by an analysis that runs every hour.

## What does it do?

At the top of every hour, the system finds the oldest published measurement whose themes have not yet been extracted and processes its answers. Each run processes a single measurement; if no measurement is waiting in the queue, nothing happens.

What gets processed are answers that are already stored. The analysis **does not ask** ChatGPT or the other engines **again**. It reads the stored answers with a language model and extracts which themes and which brands appear together in each answer. The spend of every run is capped at a fixed ceiling.

## What changes on screen?

Once theme extraction is finished, these pages fill in:

- Competitor Intelligence (Rakip Zekâsı) and the cards about rivals,
- Opportunities (Fırsatlar),
- the persona screens.

If extraction has not yet run for that measurement, these pages do not stay blank; they say "theme extraction has not run yet" ("tema çıkarımı henüz çalıştırılmadı"). This is not a result, it is pending work. It usually completes within the next hour.

## Other jobs that run in the background

Two other jobs should not be confused with the hourly analysis:

- **Retry.** Questions for which an engine returned no answer because of a temporary error are asked again every half hour. If the retry succeeds, that answer stops being "could not be measured". We explain why this matters in [The difference between not measured and not mentioned](/en/yardim/olcum-ve-yontem/olculemedi-ve-anilmadi-farki).
- **Automatic tracking.** If weekly or monthly tracking is turned on in the brand settings, the new scan starts on Monday morning. This is a paid scan that asks the engines new questions, and it is separate from the hourly analysis.

---

# How to read the Answers screen

> The Answers screen lists a published measurement's answers one by one. Filters narrow it, but the list is not a measurement; official rates appear separately.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/sorular-ve-yanitlar/yanitlar-ekrani-nasil-okunur>

In a brand's workspace, the "Questions and answers" ("Sorular ve yanıtlar") section asks one question: what exactly did the AI say? The evidence for every number in the report is on the Answers (Yanıtlar) screen.

## What is in a record?

Each record is one question asked to one engine one time. The record contains the question, the engine that answered, the answer text the engine gave and an identity label. The answer text is not edited; it is the answer as it was at the moment it was asked.

The identity label tells you how this answer feeds into the numbers. The two you will see most often are "Brand appeared in the answer" ("Marka yanıtta geçti") and "Measured · brand not mentioned" ("Ölçüldü · marka anılmadı"); both are measured results. Records labelled "Could not be measured · no answer received" ("Ölçülemedi · yanıt alınamadı"), on the other hand, are gaps on our side and count toward no rate. The full list of labels is in [The difference between not measured and not mentioned](/en/yardim/olcum-ve-yontem/olculemedi-ve-anilmadi-farki).

If the answer cited sources, the number of sources captured is also shown in the record. If an answer's source information was not stored, this is stated separately; it does not mean "cited no sources".

## Filters

You can narrow the list by these headings: Engine, Question type, Identity status, Audience context, Intent family and text search. Question type takes three values:

- **Question asked without your name (Adınız geçmeden sorulan soru)**: the core questions of the visibility measurement.
- **Control question, brand name in the question (Kontrol sorusu, marka adı soruda geçiyor)**: shows whether the AI recognises you.
- **Question not counted (Sayıma katılmayan soru)**: other questions that are not part of the measurement.

The reason for this split is in [Questions that include your name and questions that do not](/en/yardim/sorular-ve-yanitlar/adiniz-gecen-ve-gecmeyen-sorular).

## The list is not a measurement

When you apply a filter, the number of remaining records is not a rate. Official rates are calculated over the measurement's own groups and are shown in a separate box on the screen, read exactly as they appear in the published report; filters do not change them. For a selection that has no stored measurement, such as a text search or the intersection of two filters, the screen shows no rate and explains why.

## Personas

The Personas (Personalar) screen in the same section shows the buyer profiles used when writing the questions, and looks at this question: who is asking, and what does the AI show them?

---

# Questions that name you and questions that do not

> Visibility is measured only on questions that do not name you. Control questions that name you show whether AI recognises you and stay out of the rate.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/sorular-ve-yanitlar/adiniz-gecen-ve-gecmeyen-sorular>

Being named in the answer when a buyer asks "Which are the best coffee machine brands in Turkey?" is not the same as being named in the answer to "Is brand X any good?". In the second, your name is already in the question. That is why the two kinds of question are counted separately.

## Questions asked without your name

The visibility rate is calculated from these questions only. The headline result in the report summary, under the heading "Named when your name is not in the question", gives as a pair of numbers how many of the answers to these questions named you.

A rate needs at least 5 different questions asked without your name. A rate calculated from fewer would be an estimate, not a measurement.

## Control questions

In control questions, your brand's name appears in the question itself. These answers show whether AI recognises you. They do not enter the visibility figures: because your name is already in the question, being named is not a discovery. If the report carries this data, it appears separately in the summary under the heading "Named when asked with your name".

## Other names in your portfolio

Your company may have other brands besides this one, product names or former names. These go in the "Portfolio Names" field in the brand's settings. Questions containing one of these names are kept out of the visibility measurement; otherwise a question asked with your own product's name would count as if it had been asked without your name. One of these names appearing in an answer does not count as this brand being named either.

Suggestions from the identity map are not added to this field without your approval. For all the settings, see [Competitors and your own domains](/en/yardim/kaynaklar-ve-rakipler/rakipler-ve-kendi-alan-adlariniz).

---

# Competitors and your own domains

> In Brand Settings you define your competitors, your group's other sites, your portfolio names and the engines measured; the manager role changes these fields.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/kaynaklar-ve-rakipler/rakipler-ve-kendi-alan-adlariniz>

The Settings (Ayarlar) section of a brand's workspace contains the "Brand Settings" ("Marka Ayarları") screen. This is where you decide what the measurement treats as a competitor and what it treats as yours.

## Competitor Tracking

Competitor Tracking (Rakip Takibi) is where you enter the domains of the competitors you want to track. Up to 5 competitor domains can be saved.

The report's "Who is mentioned instead of you?" ("Sizin yerinize kim anılıyor?") section is not limited to this list, however: it shows the brands mentioned most often in the answers. A name you see there may not be a direct competitor of yours; it may be a marketplace, a comparison site or an institution.

## Your Own Properties

Your Own Properties (Kendi Mülkleriniz) is where you enter your other sites belonging to the same group, up to 20 domains. In the report these sites are not counted among the "sources shown instead of you": your own product site will not appear to you as a competitor. If you add a domain from the competitor list here, it is removed from the competitor list.

## Portfolio Names

Portfolio Names (Portföy Adları) are names that belong to you but are not this brand itself: the parent company, sister products, special formats. Questions containing one of these names are excluded from the visibility measurement. We explain why in [Questions with and without your name](/en/yardim/sorular-ve-yanitlar/adiniz-gecen-ve-gecmeyen-sorular).

## Measured engines

The Measured engines (Ölçülen motorlar) field is where you choose which AI engines the brand will be measured with. A brand without its own list is measured with the platform's default list. A change takes effect from the next measurement; it does not change a published report.

## Who can change these?

Saving any of these fields requires the **manager** role or higher. A user with a lower role may be able to see some of the fields, but when they try to save, the change is not saved. For roles, see [Signing in and roles](/en/yardim/hesap-ve-ekip/giris-ve-roller).

---

# How to read the sources engines show

> Sources are the links engines show next to their answers. They do not prove why a brand was named; they show which sites appear alongside the answers.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/kaynaklar-ve-rakipler/okunan-kaynaklar-nasil-okunur>

Most AI engines show links next to their answers. GeoMono records these links together with the answer. The Sources Read screen (Okunan Kaynaklar) in the "Sources and competitors" ("Kaynaklar ve rakipler") section, and the sources page you open from your report, are built from these records.

## What does it show?

This screen lists the third-party sites the engines showed in answers where **your brand was not named**. A result such as "you are absent from 99 percent of answers" carries no instruction on its own; reading the same evidence by site instead of by question shows the half of it you can work on.

The sources page is not part of the report's frozen figures. It is derived from the recorded sources of the same measurement, so it does not change over time; but it is linked to the report as a separate page.

If you list your group's other sites under "Your Own Properties" ("Kendi Mülkleriniz"), those sites are not counted as third-party sources (see [Competitors and your own domains](/en/yardim/kaynaklar-ve-rakipler/rakipler-ve-kendi-alan-adlariniz)).

## What does it not show?

A source appearing next to an answer does not prove that the brand in that answer was named because of that source. This is why the report's "Why them?" ("Neden onlar?") section describes sources as "seen alongside" and states clearly that this is not evidence of a cause.

For some answers, source information may not have been recorded at all. In that case the screen does not say "no sources shown"; it says the information was not recorded. Information that was not recorded is not read as absence.

## What do you do with this information?

Third-party sites that appear often in answers where your competitors are named are a good list of places where your brand should be present too: comparison sites, industry publications, complaint and review platforms. Recommendations for these sites appear in the action cards derived from the measurement. We explain where the cards come from in [Actions and the roadmap](/en/yardim/aksiyonlar-ve-icerik/aksiyonlar-ve-yol-haritasi).

---

# Actions and the roadmap

> Action cards are derived by rules from a published measurement. Your team plans, starts, completes or dismisses each one, with a reason, in the Action Center.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/aksiyonlar-ve-icerik/aksiyonlar-ve-yol-haritasi>

The "Actions" section is the measurement's answer to the question "what should we do now?". It has four screens: Opportunities, Roadmap, Action Center and Next Up.

## Where do the cards come from?

Every action card is derived by rules from a published measurement: a finding, what that finding means, and a recommendation that follows from it. Nobody writes a card by hand; the same measurement produces the same cards every time. A card carries these headings:

- **What did we find?** The measurement result the card rests on.
- **What does this mean?** The interpretation of that result.
- **What do we recommend?** The work to be done.
- **Why this action?** The reasoning behind the recommendation.
- **What do we measure next?** Which measurement will show the effect of the work.
- **Evidence strength**: an explanation of how strong the evidence behind the card is.

The Roadmap's cards are for reading; they cannot be edited. A recommendation is not a guarantee of a result.

## Action Center: your team's decisions

The decisions your team makes about a card are kept in the Action Center. A card moves through these states:

1. **Suggested**: it came from the measurement and no decision has been made yet.
2. **Planned**: put on the team's agenda with "Plan".
3. **In progress**: work started with "Start".
4. **Completed**: work finished with "Mark complete".

You can drop a card with "Dismiss"; this requires you to write a reason. Decisions are never deleted after the fact, only new records are added, so who decided what and when stays visible. Using these buttons requires the **analyst** role or higher.

## When is completed work measured?

A card marked as completed shows as "Awaiting re-measurement". The work's effect on the answers is read in the next published measurement made with the same question set. A single measurement cannot compare before and after.

If a card calls for content, you can start a content job from inside the card (see [Content drafts and approved facts](/en/yardim/aksiyonlar-ve-icerik/icerik-taslaklari-ve-onayli-bilgiler)).

---

# Content drafts and approved facts

> Content Studio opens from an action card; a draft passes through review, approval and publishing, and is written only from approved, sourced brand facts.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/aksiyonlar-ve-icerik/icerik-taslaklari-ve-onayli-bilgiler>

Content Studio (İçerik Stüdyosu) is for preparing the content an action card calls for. It does not open with a blank editor: you start it from a card on the Roadmap (Yol Haritası) with "Create content work" ("İçerik çalışması oluştur"), so it is always clear which finding each piece of content responds to.

## Approved facts: brand facts

Drafts are written from the "Brand facts" ("Marka olguları") list in the brand's settings. The rule is plain: drafts are written only from the facts in this list.

- Each fact is a single sentence (at most 600 characters) and must have a source: a web address or a note.
- Each piece of information, such as a feature, a price, a certification or a support condition, is added as a separate fact.
- If a draft needs a fact that is not on the list, the draft does not invent it; it shows it as missing. The studio sends you to Settings (Ayarlar) to add the missing fact.

In addition, the "Brand information approval" ("Marka bilgilerinin onayı") field is where the brand's name, line of business, description and other names are approved. If any of these texts changes later, the approval is withdrawn and the text must be approved again. Facts and this approval are edited by users with the **manager** role.

## The path of a draft

A draft moves through these states: Content brief (İçerik özeti), Draft (Taslak), In review (İncelemede), Approved (Onaylandı), Ready for export (Dışa aktarıma hazır), Published (Yayımlandı).

1. **Send for review** (İncelemeye gönder): the draft's text is frozen at this moment; the review is carried out on that text.
2. **Approve** (Onayla): approval is a human decision, and it cannot be given without the Claim Guard check running again. This check ties every planned claim to a state (such as "Verified" ("Doğrulandı"), "Source needed" ("Kaynak gerekli") or "Not supported" ("Desteklenmiyor")); content that carries a blocking claim cannot be approved.
3. **Move to export** (Dışa aktarıma al): you choose the type of channel where the content will be published.
4. **Record as published** (Yayımlandı olarak kaydet): you record the address where you published the content.

If needed, "Return to draft" ("Taslağa geri al") takes you back to the start; this requires a reason. These steps require the **analyst** role or higher.

## GeoMono does not publish content on your behalf

No content is ever published automatically. The "Published" record holds the address you declared; a declaration is not a verification. The next measurement tells you whether the engines have seen the content.

AI-assisted draft writing is not switched on in every workspace. Where it is on, it works only with approved facts that have a source; if there are no approved facts at all, or a fact is missing its source, it refuses to write a draft.

---

# How to read the report summary

> The summary at the top of the report answers four questions: what we found, who is named instead of you, why them, and what to do. Below it: scope and limits.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/raporlar-ve-paylasim/rapor-ozeti-nasil-okunur>

A GeoMono report opens at the very top with the measurement's credits: how many engines, how many buyer questions, the publication date and the report version. Directly below comes the summary, which is what you should read if you do not have time to read the whole report.

## The four blocks of the summary

1. **Result** (Sonuç). The headline figure is written as a pair of counts under the heading "Mentions in questions asked without your name" ("Adınız geçmeden sorulan sorularda anılma"), for example 3 out of 142 answers. Its sentence reads: when buyers asked without knowing your name, in how many answers did AI mention you. If the report also includes control questions, "Mentions when asked with your name" ("Adınızla sorulduğunda anılma") is shown separately.
2. **Who is mentioned instead of you?** (Sizin yerinize kim anılıyor?) The brands mentioned most often in the answers where you were not mentioned, again as pairs of counts. These may not be your direct competitors.
3. **Why them?** (Neden onlar?) The sources seen alongside the answers. This block is not evidence of why a brand was mentioned; it tells you what was seen together.
4. **What to do?** (Ne yapmalı?) Up to three steps derived from the measurement by rules. You can copy each step and pass it to your team. A step is not a guarantee of a result.

The **scope** line below the summary states how many of the planned measurements were measured with an answer and how many received no answer. Those that received no answer count in no figure; we explain why in [The difference between not measured and not mentioned](/en/yardim/olcum-ve-yontem/olculemedi-ve-anilmadi-farki).

## The rest of the report

Below the summary, the full evidence follows in six sections: What did we measure? Where does AI see you? Where are you not visible? How does AI describe you? What to do now? What will the next measurement unlock?

In the last section, "Limits of the measurement" ("Ölçümün sınırları") states what this measurement cannot tell you. Next to it, topics that will be added with the next measurement are listed with the "not yet measured" ("henüz ölçülmedi") badge. If a section was not produced for this report, or could not be read, it is not left blank; it is shown with a warning symbol and an explanation.

## Period comparison

The report's period page compares this publication only with a previous publication made with **the same question set and the same version**. If the question set is different, the page makes no comparison and says so clearly.

If the difference between two measurements is no larger than the difference that could arise when the same questions are asked again, the page does not write "rose" or "fell"; it gives the two figures and the likely range of the difference. The period page can be saved as a PDF using your browser's print feature.

---

# How do edition links work?

> Each report edition has a secret link; it needs no login and is closed to search engines. A new edition gets a new link; an old link shows the old report.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/raporlar-ve-paylasim/yayin-baglantilari-nasil-calisir>

A measurement's report is shared with an **edition link** (yayın bağlantısı). The link carries your domain and a secret key that belongs to that edition alone.

## Who can open it?

Anyone who knows the link can open the report; no login is required. So keep the link like a password and share it only with the people who need to see the report. Report pages are closed to search engines.

We do not store the key itself, only a trace sufficient to verify it. That is why the link is given to you once and cannot be viewed again from the panel. If you lose it, a new link has to be issued.

The same report can also be opened with the English interface: just replace `/tr/` at the start of the address with `/en/`.

## A new edition, a new link

When a new measurement of the same brand is published, it gets a new link. The old link keeps working and shows the old report unchanged; the numbers a link shows never change afterwards.

The following warning appears at the top of the old report: "A newer report has been published to replace this one" ("Bu raporun yerine daha yenisi yayımlandı"). The warning says that the old numbers are still correct but no longer current. The warning deliberately does not include the new report's link: ask the person who shared the report with you for the new link.

## Before publication and after revocation

- A link can be opened before the report is approved. In that case the page says the report is not live yet and that it will open at the same address once it is published.
- Links have no expiry date.
- When necessary, we can revoke a link or replace it with a new one. A revoked link no longer opens.

## Printing

The report's period page has a "Print as PDF" ("PDF olarak yazdır") button, which uses your browser's print feature. There is no separate PDF file generated on the server. For how to read the report, see [How to read the report summary](/en/yardim/raporlar-ve-paylasim/rapor-ozeti-nasil-okunur).

---

# Login and roles

> You log in to GeoMono with an e-mail and password. Workspace admins open accounts; every user has the viewer, analyst, manager or admin role.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/hesap-ve-ekip/giris-ve-roller>

## Login

On the [login page](/en/giris) you sign in with your e-mail address and password. There is no self sign-up: if you do not have an account, contact your workspace administrator or write to us through the [quote form](/en/teklif).

The login screen has no password reset link. If you have forgotten your password, contact your workspace administrator or us.

If the login service does not respond, the screen does not tell you your password is wrong; it says, with an error code, that the service did not respond. Pass that code on to your administrator.

## Roles

Every user has a role. Each role can do everything the roles below it can do:

| Role | What can it do? |
|---|---|
| viewer | Sees brands, answers and reports. |
| analyst | Also decides on action cards and moves content drafts forward. |
| manager | Also changes brand settings, brand facts, automatic tracking and the engines measured. |
| admin | Also manages users and starts measurements from the panel. |

## Adding users to your team

Users with the admin role add users from the "Users and roles" screen. There are two ways:

- **Invitation by e-mail**: the person's e-mail address is registered with a role; when the person logs in with that address for the first time, their account is tied to that role.
- **Direct account**: the account is opened immediately with a password.

GeoMono does not send invitation e-mails; you need to give the person you invite the login address and tell them how to log in.

An admin cannot grant a role higher than their own. The last admin in a workspace cannot be downgraded, so no workspace is ever left without an administrator.

## Agencies

An agency's workspace sees its own brands and its clients' brands together. Each user belongs to a single workspace.

---

# Data, pricing and KVKK

> Prices come in a written quote; the product has no online payment. Covers what data we process, what we do not store and what is not yet published.

Updated: 2026-09-29
<https://geomono.com/en/yardim/fatura-ve-kvkk/veri-ve-fatura>

## Pricing and invoicing

GeoMono's prices are not published on the site, and the product has no card payment, subscription or plan selection. Each measurement is priced with a written quote once its scope has been clarified: when you fill in the [quote form](/en/teklif), the quote reaches your inbox within one business day at the latest.

## Data controller

The privacy notice on the processing of personal data is on the [Privacy](/en/gizlilik) page. The data controller is GeoMono. Company registration has not been completed yet: the registered trade name and address will be published on the same page once registration is complete. Until then, we are not making up a trade name.

## What data do we process?

- **Quote form**: your business email address, your web address and the note you write are stored.
- **Free scan**: the scanned address, the scan result, the answers of the AI preview and the result's share key are stored. No email address is requested. Your IP address is not stored; it is held briefly in server memory to limit excessive use.
- **Measurements**: the questions asked to the engines and the engines' answers are stored. The questions are about your brand and your sector, and are not written to contain personal data.

## What is not yet published

A retention period for scan results and form submissions has not been published yet. When that period is set, it will be added to the [Privacy](/en/gizlilik) page. If you want one of your records deleted, use the contact route given in the privacy notice.

## When our crawler visits your site

The free scan and measurements read your site's public pages. Our requests come with an identity that introduces us; you can find that identity, why and how we send requests, and how you can block them on the [Our crawler bot](/en/bot) page.