Markanız ChatGPT'de görünüyor mu? GEO'yu ölçmek ve iyileştirmek

Yirmi yılı aşkın süredir medya ve satışın içindeyim. Bu sürede markaların görünür olma yolu birkaç kez değişti. Önce gazete ve televizyon vardı, sonra arama motorları geldi, sonra sosyal medya. Her dönemin kuralları farklıydı ama soru hep aynıydı: müşteri bir ihtiyaç duyduğunda aklına sen geliyor musun?

Bugün o soru yeni bir yere taşındı. İnsanlar "İstanbul'da iyi bir CRM yazılımı hangisi?" ya da "küçük işletmeler için en iyi muhasebe programı ne?" diye artık sadece Google'a yazmıyor. ChatGPT'ye, Gemini'ye, Claude'a, Perplexity'ye soruyor. Karşılarına on mavi bağlantı değil, tek bir cevap çıkıyor. O cevapta adın geçmiyorsa, o müşteri için yoksun.

GeoDog'u kurarken bu konuyu çok yakından inceleme fırsatım oldu. Bu yazıda, bir markanın yapay zeka cevaplarındaki yerini nasıl ölçtüğümü ve neyin gerçekten işe yaradığını anlatıyorum.

#GEO nedir?

GEO, yani Generative Engine Optimization, bir markanın ya da içeriğin üretken yapay zeka cevaplarında anılma, önerilme ve kaynak olarak gösterilme ihtimalini artırma işi. Terim, Aggarwal ve arkadaşlarının 2023 sonunda yayımladığı ve KDD 2024'te kabul edilen makaleyle yaygınlaştı. Araştırmacılar GEO-bench adında geniş bir soru seti kurdu ve içerikte yapılan bazı değişikliklerin, kaynakların yapay zeka cevaplarındaki görünürlüğünü yüzde 40'a kadar artırabildiğini gösterdi. Kaynak göstermek, alıntı eklemek ve somut istatistik vermek en iyi sonuç veren yöntemler arasındaydı. Makalenin önemli bir notu daha var: etki alandan alana değişiyor. Yani herkese uyan tek bir reçete yok.

#SEO bitti mi?

Hayır. Bu soruyu çok duyuyorum ve cevabım net: GEO, SEO'nun yerine geçmiyor, üstüne ekleniyor. Yapay zeka asistanlarının önemli bir kısmı cevap verirken internette arama yapıyor ve bulduğu sayfaları okuyor. Taranamayan, yavaş açılan ya da ne anlattığı belirsiz bir sayfa o arama sonuçlarına zaten giremiyor.

Fark şurada:

• SEO sayfanı bağlantı listesinde yukarı taşır. Ölçtüğün şey sıralama ve tıklamadır.
• GEO markanın cevabın içinde anılmasını hedefler. Ölçtüğün şey anılma, önerilme, doğruluk ve hangi kaynağa dayanıldığıdır.

İkisi aynı temeli paylaşıyor: teknik olarak sağlam bir site ve gerçekten işe yarayan içerik. Ama GEO bir adım daha ileri gidiyor ve senin dışındaki kaynakları da hesaba katıyor. Yapay zeka seni sadece kendi sitenden değil, hakkında yazılan her şeyden tanıyor.

#Neden ölçmek zor?

Google'da sıralamayı ölçmek görece kolaydı. Bir anahtar kelime yazarsın, kaçıncı sırada olduğuna bakarsın. Yapay zeka cevaplarında durum farklı:

• Cevaplar değişken. Aynı soruyu iki kez sorduğunda farklı cevaplar alabiliyorsun. Tek bir denemeye bakıp karar vermek yanıltıcı.
• Modeller farklı. ChatGPT'nin önerdiği markayla Perplexity'nin önerdiği marka aynı olmayabiliyor. Her modelin farklı kaynakları ve farklı alışkanlıkları var.
• Aynı isimler karışıyor. Markanın adı başka bir şirketle, bir şehirle ya da genel bir kelimeyle aynıysa, model senden değil ondan bahsediyor olabilir. Bunu ayıklamadan çıkan skor anlamsız.
• Soru seti belirleyici. Hangi soruları sorduğun, çıkan sonucu doğrudan şekillendiriyor. Sadece markanın adını içeren sorulara bakarsan kendini olduğundan iyi görürsün.

#Nasıl ölçüyorum?

Ölçümü iki tür soru üzerine kuruyorum.

Markalı sorular, markanın adını içeren sorular. "Rocketly CRM nedir?", "Rocketly CRM'in fiyatı ne kadar?" gibi. Burada baktığım şey doğruluk: Model beni doğru tanıyor mu, doğru bilgi veriyor mu, yoksa uyduruyor mu?

Keşif soruları, markanın adını içermeyen, gerçek bir müşterinin soracağı sorular. "Türkiye'de WhatsApp entegrasyonlu CRM önerir misin?" gibi. Asıl önemli olan bunlar. Çünkü müşteri seni henüz tanımıyorsa, seni bu sorularla bulacak.

Her soruyu birden fazla modele soruyorum ve her cevapta şunları kaydediyorum:

• Marka anıldı mı?
• Anıldıysa önerildi mi, kaçıncı sırada?
• Verilen bilgi doğru mu?
• Cevap hangi kaynaklara dayandı?
• Hangi rakipler anıldı?

Sonra bunu bir tabloda rakiplerle yan yana koyuyorum. Aynı soru seti, aynı modeller, aynı dönem. Ancak böyle bir karşılaştırma anlam taşıyor.

Bu işi elle yapmak mümkün ama yorucu. GeoDog'u tam da bunu otomatikleştirmek için kurdum. Marka adını, web sitesini ve birkaç anahtar kelimeyi giriyorsun; sistem bir marka profili çıkarıyor, dört yapay zekaya dört markalı ve dört keşif sorusu soruyor, aynı adlı yanlış eşleşmeleri skordan ayıklıyor ve sonuçları kaynaklarıyla birlikte gösteriyor. Soruları kredi harcanmadan önce görüp değiştirebiliyorsun. Her ay aynı ölçümü tekrarlayıp trendi takip ediyorsun.

Somut olsun diye bir örnek vereyim. Türkiye'de KOBİ'lere satış yapan hayali bir CRM markası için kurduğum soru seti şöyle:

Markalı
1. Örnek CRM nedir, kimler için uygundur?
2. Örnek CRM'in fiyatları ne kadar?
3. Örnek CRM hangi kanallarla entegre çalışıyor?
4. Örnek CRM güvenilir mi, kullananların yorumları ne?

Keşif
5. Türkiye'de küçük işletmeler için hangi CRM'i önerirsin?
6. WhatsApp entegrasyonu olan CRM yazılımları hangileri?
7. Satış ekibi için Türkçe arayüzlü en iyi CRM hangisi?
8. Excel'den CRM'e geçmek isteyen bir şirket neyi seçmeli?

Sonuçları okurken tek bir skora takılmıyorum. Önce markalı sorularda doğruluğa bakıyorum; model yanlış fiyat ya da olmayan bir özellik söylüyorsa ilk iş o bilginin nereden geldiğini bulmak. Sonra keşif sorularında anılma oranına ve sıraya bakıyorum. En son kaynak listesine geçiyorum: rakip hangi sitelerde geçiyor da ben geçmiyorum? Genelde en değerli içgörü bu son adımdan çıkıyor.

En önemli tavsiyem şu: ölçümü bir kez yapıp bırakma. Modeller sürekli güncelleniyor, rakipler hareket ediyor. Aylık takip etmeyen biri neyin işe yaradığını hiçbir zaman bilemiyor.

#Neyi iyileştirmek gerekiyor?

Ölçüm sana nerede durduğunu söylüyor. Sonraki soru, o yeri nasıl değiştireceğin. Sahada işe yarayan beş başlık var.

#1. Kapıyı aç

İlk kontrol en basiti ama şaşırtıcı sayıda sitede sorun çıkıyor: yapay zeka botları siteni okuyabiliyor mu? Her sağlayıcının farklı amaçlarla çalışan farklı botları var. OpenAI'nin OAI-SearchBot'u ChatGPT'nin arama özelliklerinde siteleri göstermek için kullanılıyor; OpenAI'ye göre bu botu engelleyen siteler ChatGPT arama cevaplarında gösterilmiyor. Anthropic'in Claude-SearchBot'u ve Perplexity'nin PerplexityBot'u da arama sonuçları için çalışıyor.

Burada bir ayrımı bilmek önemli: eğitim botu ile arama botu aynı şey değil. Modellerin eğitimine katkı vermek istemiyorsan GPTBot ya da ClaudeBot'u engelleyebilirsin, ama arama botlarını engellersen cevaplarda görünme şansını da kaybedersin. Google tarafında da benzer bir ayrım var: Google'ın açıklamasına göre Google-Extended'ı engellemek, sitenin Google Arama'daki yerini etkilemiyor.

Benim bu sitede kullandığım robots.txt kabaca şöyle:

User-Agent: *
Allow: /
Disallow: /api/

User-Agent: OAI-SearchBot
User-Agent: ChatGPT-User
User-Agent: Claude-SearchBot
User-Agent: Claude-User
User-Agent: PerplexityBot
User-Agent: Perplexity-User
Allow: /

Sitemap: https://noyankalay.com/sitemap.xml

Bir de güvenlik duvarını kontrol et. Bazı CDN ve güvenlik ayarları, tanımadığı istemcileri sessizce engelleyebiliyor. Bot erişimini sadece robots.txt'ye bakarak değil, gerçek isteklerle test et.

#2. Kim olduğunu netleştir

Yapay zeka seni bir "varlık" olarak tanıyor: adın, ne yaptığın, nerede olduğun, kimin kurduğu, kimlere hizmet verdiğin. Bu bilgiler farklı yerlerde farklı yazıyorsa model kafası karışmış bir resim çiziyor.

Yapılacaklar basit ama disiplin istiyor. Marka adını her yerde aynı yaz. Sitende, LinkedIn'de, Google İşletme profilinde, rehberlerde aynı kısa açıklamayı kullan. Sitene schema.org yapılandırılmış verisi ekle: Organization, Person, Product ya da Service ve sameAs ile resmi profillerine bağlantılar. Bu, modelin "bu marka şu siteyle, şu kişiyle, şu profillerle aynı şey" demesini kolaylaştırıyor.

#3. Kaynak olunacak içerik üret

Model bir cevap kurarken alıntılayabileceği, net ve doğrulanabilir bilgi arıyor. "Sektörün lider çözümü" gibi bir cümle bir şey anlatmıyor. "WhatsApp, Instagram ve e-postayı tek gelen kutusunda topluyor, Türkçe ve İngilizce çalışıyor" cümlesi anlatıyor.

İşe yarayan içerik türleri:

• Soruyu doğrudan cevaplayan sayfalar. Başlık soru, ilk paragraf cevap.
• Somut sayılar: fiyat aralığı, kurulum süresi, desteklenen entegrasyonlar.
• Karşılaştırmalar: "X ile Y arasındaki fark ne?" sorusunu dürüstçe cevaplayan sayfalar.
• Sık sorulan sorular. Gerçek müşterilerin gerçekten sorduğu sorular.
• Kaynak göstermek. Bir iddiada bulunuyorsan dayanağını yaz.

#4. Başkalarının seni anlatmasını sağla

Bu kısım GEO'yu SEO'dan en çok ayıran yer. Yapay zeka cevaplarında gösterilen kaynaklara baktığında çoğunun markanın kendi sitesi olmadığını görüyorsun: karşılaştırma yazıları, liste içerikleri, yorum siteleri, sektör yayınları, forumlar.

Ölçümde en değerli veri bu yüzden kaynak listesi. Senin kategorinde modeller hangi siteleri okuyor? O sitelerde varsan şansın artıyor. Yoksan, oraya girmenin yolunu ara: bir karşılaştırma yazısına dahil olmak, gerçek müşteri yorumları toplamak, bir sektör yayınına görüş vermek. Bunun kestirmesi yok ve olmamalı da.

#5. Teknik temeli sağlam tut

Hızlı açılan, içeriği sunucu tarafında üretilen, düzgün bir site haritası olan sayfalar her tür botun işini kolaylaştırıyor. Bing'e yeni sayfaları hızlıca bildirmek için IndexNow kullanıyorum. Bir de llms.txt var: siteni dil modelleri için özetleyen bir dosya. 2024'te Jeremy Howard'ın önerdiği bir standart. Dürüst olmak gerekirse, büyük sağlayıcıların arama ürünlerinde bunu resmi olarak kullandığına dair net bir bilgi yok. Yine de maliyeti çok düşük ve ajanların siteni anlamasına yardım ediyor. Ben ekliyorum.

#Yapmaman gerekenler

Her yeni kanalda olduğu gibi burada da kestirme arayanlar var. Şunlardan uzak dur:

• Anahtar kelime doldurmak. Yapay zeka bunu fark ediyor. GEO makalesinde de bu yöntemin işe yaramadığı görülüyor.
• Sahte yorumlar ve uydurma listeler. Kısa vadede bir şey kazandırsa bile markana ve güvenilirliğine zarar veriyor.
• Sadece yapay zeka için yazılmış içerik. İnsanların okumayacağı, sadece botları hedefleyen sayfalar uzun vadede hiçbir yere götürmüyor.
• Tek bir ölçüme göre karar vermek. Cevaplar değişken. Tekrarlı ve düzenli ölç.

#Ölçmeden yönetemezsin

Medyada öğrendiğim en temel kural şu: ölçmediğin şeyi yönetemezsin. Reklam harcamasında da, satış hunisinde de böyleydi. Yapay zeka görünürlüğünde de aynısı geçerli.

Bugün birçok marka bu alanda kör uçuyor. Ya hiç bakmıyor ya da arada bir ChatGPT'ye adını yazıp çıkan cevaba göre karar veriyor. Oysa doğru soru setiyle, birden fazla modelde, rakiplerle yan yana ve her ay ölçtüğünde, resim netleşiyor. Neyin işe yaradığını, hangi kaynağın seni taşıdığını ve rakibinin nerede önüne geçtiğini görüyorsun.

İşin güzel tarafı, bu alan henüz yeni. Bugün harekete geçen markalar, yarın kategori sorularında akla ilk gelen isimler olacak. Kendi markanın durumunu merak ediyorsan GeoDog ile bir analiz yapabilir ya da bana yazabilirsin.