Kaynak. Marka. Öneri.
Her birini ayrı ölçün.

AI görünürlüğünü takip etmek için aynı müşteri sorularını, platform koşullarını ve kayıt alanlarını kullanın. Kaynak Ol’un ölçüm şablonu; kaynak bağlantısını, marka anılmasını ve hizmet sağlayıcı önerisini ayrı kaydeder. Böylece “bir yanıtta adımız geçti” gözlemiyle düzenli bir ölçüm serisini ayırabilirsiniz.

Önce neyi ölçmek istediğinizi belirleyin

Olumsuz bir anlatımda marka adının geçmesi, olumlu hizmet önerisi olarak işaretlenmemelidir. Aynı adlı başka bir kişi veya işletmenin anılması da bu markanın görünürlüğü sayılmaz. Kaynağı ve yanıt metnini insan gözüyle kontrol edin.

Her çalıştırmada hangi koşulları kaydedin?

• Sorunun kimliği ve aynen kullanılan soru metni.
• Platform ve arayüzde görünen model veya mod bilgisi.
• Web aramasının açık olup olmadığı, dil ve hedef bölge.
• Tarih, saat ve aynı sorunun tekrar numarası.
• Kişiselleştirme veya önceki konuşma etkisi yaratabilecek koşullar.
• Yanıt metni, görünür kaynak URL’leri ve kontrol notları.

Soruda İzmir yazması, platformun arama konumunun İzmir olduğu anlamına gelmez. Yalnızca sorunun hedef bölgesini kesin olarak kaydedebilirsiniz; arayüz ayrıca konum göstermiyorsa sistem konumunu “bilinmiyor” bırakın.

Hangi sorularla başlayabilirsiniz?

Şablon; hizmet açıklaması, danışman seçimi, yerel hizmet arayışı ve marka bilgisi olmak üzere dört gruba ayrılır. Markayı adında taşıyan sorularla “hangi danışmanı önerirsin?” gibi markasız sorular ayrı raporlanmalıdır.

• “İzmir’de SEO danışmanı seçerken nelere bakmalıyım?”
• “İstanbul için çevrim içi GEO danışmanlığı nasıl değerlendirilir?”
• “Ankara’da kurumsal web sitesi için teklif alırken hangi soruları sormalıyım?”
• “Kaynak Ol hangi hizmetleri sunuyor?”
• “Mustafa Gezer’in SEO ve web tasarım deneyimi hakkında hangi kaynaklar var?”

Üç tekrar, bu başlangıç şablonunun çalışma tercihidir; istatistiksel kesinlik veya platformun bütün yanıtlarını temsil etme iddiası değildir. Daha geniş bir çalışma için soru grupları ve örneklem tasarımı ayrıca belirlenmelidir.

Sonuçları nasıl hesaplayabilirsiniz?

Kaynak bağlantısı oranı için, kaynak URL’si görülen geçerli yanıt sayısını aynı koşullardaki toplam geçerli yanıt sayısına bölün. Marka anılması ve hizmet önerisi için de ayrı oran hesaplayın. Pay ve paydayı raporda gösterin.

Örneğin raporda “kaynak bağlantısı: x/n geçerli yanıt” biçimi kullanılabilir. Buradaki x ve n, şablonun ifade biçimini gösterir; henüz alınmamış yanıtlar için sonuç değildir. Yanıt alınamayan kayıtlar, web araması kapalı koşullar ve farklı platformlar ayrı tutulur.

AI yönlendirmeleri ile teklif taleplerini eşleştirmek

Analitik aracında görünen yönlendiren kaynakları ve açılış sayfalarını inceleyin. Ardından gerçekten kaydedilen form taleplerini, bağlantı tıklamalarını ve gerçekleşen görüşmeleri ayrı raporlayın. Referrer kaybolabilir; tüm AI etkisi ziyaret kaydında bulunmayabilir.

Google’ın AI Overviews ve AI Mode trafiği Search Console’un genel Web arama verisine dahildir. Buradaki toplam Web tıklamalarını yalnızca AI tıklaması olarak etiketlemeyin. Hesabınızda ayrı bir üretken yapay zekâ performans raporu görünüyorsa, raporun sunduğu ölçümleri ve filtreleri ayrıca kaydedin. Bir gösterimi hizmet sağlayıcı önerisi olarak yorumlamayın. Örnek rapor bu ayrımların nasıl yazılacağını gösterir.

Ölçümden içerik geliştirmeye

Yanlış veya eksik anlatılan hizmetler için önce sitedeki ilgili sayfayı kontrol edin. Açık kapsam, gerçek uzman profili, proje bilgileri ve anlaşılır iç bağlantılar üzerinde çalışın. GEO ve AEO danışmanlığı bu incelemeyi uygulama planına bağlar; ölçüm metodolojisi rehberi daha ayrıntılı bir çerçeve sunar.