Görünürlüğü ham kanıta kadar izliyoruz

Yapay Zeka Arama Görünürlük Denetimi

AI platformlarının markanız hakkında ürettiği yanıtları ve gösterdiği kaynakları tarihli bir başlangıç ölçümünde topluyoruz. Müdahale edebileceğiniz ilk sorunu bu kayıttan ayırıyoruz.

Önceden belirlediğimiz soru panelini seçilen AI platformlarında birden çok kez çalıştırıyoruz, ham yanıtlarla atıfları kaydediyoruz. Teknik erişimi, varlık bilgisini, içerik desteğini ve kaynak uyumunu ayrı ayrı inceliyoruz. Ekibiniz böylece her bulgunun hangi prompt, sayfa ya da kayda dayandığını ve sorunun hangi katmanda bulunduğunu gösteren bir tanıyla çalışıyor. Görünürlükte sorun olduğunu düşünüp kaynağın erişimden, temsilden, içerikten ya da ölçümden hangisi olduğunu ayırmak isteyen içerik ve SEO liderleri.

AI motorlarının markanız hakkında bugün ne söylediğini tarihli bir kayıtla görürsünüz. Her bulgu, ilgili prompt'a, sayfaya veya kayda kadar izlenebilir.

Birden fazla platformdaki yapay zeka yanıtlarını, atıfları ve teknik kanıtları karşılaştıran uzman

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • MediaMarkt
  • PWC Türkiye
  • Mynet
  • Dalin
  • Jack Martin Menswear
  • Country Floors
  • Turna.com

Sabit örneklemden yeniden üretilebilir bulguya

AI görünürlüğü için başlangıç ölçümünü nasıl kuruyoruz?

Önce örneklemi sabitliyoruz, ardından yanıtlarla atıfları tekrarlı biçimde topluyoruz. Kontrol edebildiğimiz katmanları ayrı test ediyoruz. Önemli bir bulguyu rapora almadan önce belirleyici kontrolleri bağımsız incelemede yeniden çalıştırıyoruz.

Çalışma ilkelerimiz

  • Ham yanıtı esas al
  • Her platformu ayrı değerlendir
  • Tarihli ölçümü gelecek vaadine çevirme
  • Katmanları tek puanda birleştirme

  1. Soru setini, platformları ve kanıt kurallarını belirliyoruz

    Gerçek kullanıcı sorularını topluyoruz, yolculuk aşamasıyla pazara göre etiketliyoruz. Yanıt toplamaya başlamadan önce platform koşullarını ve kanıt sözlüğünü yazıyoruz.

    Pazar, platform ve yolculuk aşamasına göre sürümlenmiş örnekleme protokolü ile metrik sözlüğü.

    Yapay zeka desteği
    Onaylı arama, satış, destek ve araştırma girdilerinden aday sorular çıkarır. Kapsamın dengesiz kaldığı yerleri belirtir.
    İnsan onayı
    Stratejist ile ekibinizdeki karar verici kişi örneklemin temsil gücünü, hariç tutulanları ve bahsetme, öneri, atıf, sonuç ayrımını onaylar.

  2. Tekrarlanan yanıtları ve kaynak gözlemlerini kaydediyoruz

    Sabit örneklemi tekrar çalıştırıyoruz, ham yanıtlarla atıfları saklıyoruz. Platform, mod, tarih, dil ve oturum koşullarını birbirine karıştırmayız.

    Ham çıktı, bağlantılı atıf, çalışma koşulu ve gözlenen değişkenliği içeren platform bazlı yanıt kaydı.

    Yapay zeka desteği
    Belgelenmiş örneklemi çalıştırır, görüntüleri karşılaştırılabilir hale getirir. Eksik veya başarısız çalıştırmaları veri eklemeden raporlar.
    İnsan onayı
    Uzman ham çıktıyı kontrol eder, arayüz sorununu toplama hatasından ayırır ve çalışma koşullarının karşılaştırılabilir olduğunu onaylar.

  3. Teknik erişim ve temsil engellerini sınıyoruz

    İndeks durumunu, bot amacını, WAF ve CDN üzerinden canlı erişimi, render çıktısını, metinsel erişilebilirliği ve görünen marka bilgisinin doğruluğunu kontrol ediyoruz.

    HTTP, render, log ve bilgi kontrollerinden oluşan teknik erişim ve temsil kanıt paketi.

    Yapay zeka desteği
    Gerçek istek akışını dener, kaynak ile render arasındaki farkı çıkarır ve şüpheli her engel için en dar doğrulama testini önerir.
    İnsan onayı
    Teknik ekip ile varlık bilgisinden sorumlu kişiler, kısıtın tekrarlanabildiğine, henüz bilinmediğine ya da çürütüldüğüne karar verir.

  4. Varlık, iddia ve kaynak arasındaki desteği izliyoruz

    Yanıttaki her önemli ifadeyi atıf verilen veya sık tekrarlanan kaynak sayfayla eşliyoruz. Kaynağın iddiayı desteklediğini, koşula bağladığını ya da onunla çeliştiğini inceliyoruz.

    Destek durumu, kaynak ayrıntısı, düzeltme yolu ve sorumlusu bulunan varlık, iddia ve kaynak matrisi.

    Yapay zeka desteği
    İddiayı, atfı ve kaynak bağlamını izlenebilir bir matriste bir araya getirir. Bağlantının varlığını tek başına kanıt saymaz.
    İnsan onayı
    Alan uzmanı ile editoryal incelemeci, destek durumunu ve kaynakla ilgili etik kararı birlikte onaylar.

  5. Görünürlüğü birinci taraf ticari verilerle yan yana okuyoruz

    Gözlenen marka varlığını ve atıfları birinci taraf yönlendirme ve dönüşüm verileriyle karşılaştırıyoruz. Atıfsız trafiği, destekli ilişkiyi ve araç tahminlerini kendi belirsizlikleriyle gösteriyoruz.

    Bilinen atıf boşluğunu koruyan ve nedensellik iddiası kurmayan, görünürlükten sonuca katmanlı karşılaştırma.

    Yapay zeka desteği
    Yalnızca onaylanmış verileri belgelenmiş ayrıntı düzeyinde birleştirir. Gözlenen, tahmin edilen ve erişilemeyen alanları ayrı etiketler.
    İnsan onayı
    Analitik ve iş ekipleri atıf kuralını onaylar. Doğrudan trafiğin kanıt olmadan AI trafiği diye sınıflandırılmasını engeller.

  6. Bulguları yeniden sınayıp kanıt düzeyini etiketliyoruz

    Bağımsız uzman kanıt zincirinden örnek alır ve belirleyici kontrolleri yeniden çalıştırır. Her bulgunun etiketini, sorumlusunu ve sonraki kararını doğrular.

    Kabul edilen bulgular ve doğrulama işleriyle tamamlanmış Gözlenen, Dolaylı, Hipotez ve Kısıt kaydı.

    Yapay zeka desteği
    Kayıtlı prompt'u ve tanılamayı yeniden çalıştırır. Desteksiz yorumları ve sonuç vermeyen kontrolleri görünür bırakır.
    İnsan onayı
    Audit sorumlusu, yalnızca başka bir uzmanın ham kanıt ve tanımlı kısıttan yeniden üretebildiği bulguları kabul eder.

Audit sonunda kullanabileceğiniz kayıtlar

Ham kanıta kadar izlenebilen başlangıç ölçümü

Teslimatta doğrudan gözlediğimiz bulguları, dolaylı ölçümleri ve hipotezleri ayrı gösteriyoruz. Sonraki kontrolün kimde olduğunu ve hangi fikirlerin yatırım için henüz yeterli kanıt taşımadığını da kayda alıyoruz.

  • AI arama görünürlüğü başlangıç raporu

    Marka varlığını, tanımı, önerileri, atıfları, iddia doğruluğunu, teknik erişimi ve birinci taraf sonuçlarını platformlara göre ayıran başlangıç ölçümü.

    Kabul koşulu

    Kanıtlanmış sorunun hangi katmanda bulunduğunu gösterir. Tek bir bileşik puanın tanı gibi kullanılmasını engeller.

    Ritim: Kanıt zinciri hazır

  • Her kısıtın kanıt düzeyini ve sorumlusunu gösteren harita

    Tekrarlanabilen erişim, temsil, kaynak, analitik ve politika kısıtlarını URL ve sorumlu düzeyinde gösterir.

    Kabul koşulu

    Ekibin doğrulanmış engeli düzeltmesine, belirsiz olanı sınamasına ve çürütülmüş varsayıma yatırım yapmamasına yardımcı olur.

    Ritim: Sorumlusu belirlendi

  • Önceliklendirilmiş doğrulama işleri

    Büyük bir uygulamaya bütçe ayrılmadan önce bilinmeyeni çözebilecek en küçük kontrolleri sıraya koyar.

    Kabul koşulu

    Belirsizliği, beklenen kanıtı, sorumlusu, eforu ve durdurma kuralı belli sınırlı testlere çevirir.

    Ritim: Efor ve sorumlu belli

  • Yönetici karar özeti ve kapsam dışı öneriler

    Bugün kanıtlananı, henüz bilinmeyeni ve çekici görünse de izlenmemesi gereken fikirleri kısa ve karar verilebilir biçimde sunar.

    Kabul koşulu

    Liderlerin üçüncü taraf sonucu vaat etmeden başlatma, erteleme, reddetme veya yeniden denetleme kararı almasına zemin hazırlar.

    Ritim: Karar tarihi kaydedildi

  • Bağımsız olarak yeniden üretilebilen gözlemler

    Her bulgu için tam prompt'u, ham çıktıyı, URL bilgisini, istek kanıtını, log zaman aralığını, kaynağı ve birinci taraf kaydını tutar.

    Kabul koşulu

    Başka bir uzmanın bulguya güvenmek yerine aynı çalıştırmayı bire bir tekrarlamasına imkân verir.

    Ritim: Bağımsız olarak yeniden çalıştırılabilir

  • Nedensellik ve sonuç iddiasını aşmayan kabul ölçütü

    Bir bulgu ancak tam prompt, sayfa, kaynak, log ve sorumlu kişiyle eşleştirildiğinde kabul edilir. Sıralama, öneri, atıf, yönlendirme ve dönüşüm ayrı sonuçlar olarak ölçülmeye devam eder.

    Kabul koşulu

    Denetimin iddialarını örneklemin taşıyabileceği sınırda tutar; başlat, ertele ya da reddet kararı böylece savunulabilir kalır.

    Ritim: İddia kapsamı korundu

Örneklemi çalıştırmadan önce sabitleyin

Görünürlük sorununun hangi katmanda başladığını ayırın

AI aramasında parçalı sinyaller görüp sorunun teknik erişim, marka temsili, içerik desteği, kaynak görünürlüğü veya ölçüm katmanlarından hangisinde başladığını ayıramıyorsanız bu audit uygun bir ilk adım olur.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Panel uydurma veya seçmeci prompt'lara yaslanıyor — Pazar, yolculuk aşaması, dil ve kullanıcı profili henüz temsil gücü olan bir örneklem oluşturmuyor.
  • Görünürlük sinyalinin canlı site kanıtı yok — Crawler, render, Search Console, analitik ve sunucu logu kontrolleri aynı kayıtta buluşmuyor.
  • Onaylı marka bilgileri kaynak sayfalarla örtüşmüyor — Sorumlusu belli iç ve dış kaynaklar bu bilgiyi destekliyor mu, çürütüyor mu ya da eskimiş mi, görülemiyor.
  • Rakip çerçevesi iş kararına bağlanmıyor — Marka bahsi sayısı, örneklemin hangi iş önceliğini desteklediğini göstermiyor.
  • Platformlar farklı yanıt ve atıf örüntüleri gösteriyor — Tekrarlı koşular, marka rolüyle öneri ve kaynak sayfalar pazar bazında ayrılmadan karşılaştırılamıyor.
  • Marka görünüyor ama teknik erişim yolu açıklanamıyor — İndeks, CDN/WAF, render ve varlık bilgisi farklı nedenlere işaret ediyor.
  • Yanıttaki önemli iddianın destek sayfası bulunamıyor — İç ve dış kaynakların ifadeyi gerçekten destekleyip desteklemediği belirsiz kalıyor.
  • Görünürlük birinci taraf sonuçlardan kopuk kalıyor — Yönlendirme, destekli sonuç, ekip kapasitesi ve eksik referrer sınırı birlikte okunamıyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Denetimden gelecekteki sırayı garanti etmesi bekleniyor — Bugünkü örneklemi ve belirsizliği kaydederiz, sonraki yanıttaki yeri vaat etmeyiz.
  • Platformları tek bir evrensel sırada görmek istiyorsunuz — Audit örnekleri ölçer, kapalı model işleyişini açamaz.
  • Audit bulgularının doğrudan yayına alınması bekleniyor — Öncelik sırasını veririz, değişikliği ilgili ekip kendi etkileriyle inceleyip onaylar.

AI'ın bir markayı nasıl kaynak gösterdiğini izleyen ekip

GEO çalışması, AI yanıtlarının bugün bir marka hakkında gerçekte ne söylediğini kaydetmekle başlıyor, sonra etkileyebileceğiniz kısımlara geçiyor. Aşağıdaki danışmanlar, bu sayfanın kapsadığı yetkinlikte çalışıyor.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıAybüke GöktunaGEO Yaparken Kaçınmanız Gereken 5 Kritik Hata

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Profound

    Sabit paneli çalıştırıp ham yanıtları, atıfları ve koşulları saklıyor

  • Screaming Frog

    Doğrulanan örüntünün yorumlanmasında teknik erişimi kontrol eden girdiyi sunuyor

  • Notion

    Sonucu ilan etmek yerine nasıl bulunduğunu gösteren teslim dokümanını tutuyor

Sınırlarını kendi yazan bulgular

AI görünürlüğünüzü platform ve kanıt türüne göre ayırın

Öncelikli kullanıcı gruplarınızı, platform sorularını, site erişimini ve birinci taraf kayıtlarını paylaşın. Doğrudan gözleyebildiğimiz bulguları, dolaylı kalan ölçümleri ve doğrulanan kısıtları birlikte ayıralım.
Görünürlük audit'ini planlayalım

Sık gelen sorular

AI platformlarından denetim sırasında hangi verileri topluyorsunuz?

Onaylanmış soru panelindeki ham yanıtları, markanın yanıttaki rolünü, önerileri, atıfları, platform ve oturum koşullarını, çalışma zamanını ve başarısız denemeleri kaydederiz. Bu verileri tek bir evrensel sıralama puanında birleştirmeyiz.

Bir AI platformunun markamızı göstermeme nedenini bulabilir misiniz?

Tarama erişimi, render edilmiş metin, varlık tutarlılığı, sayfa desteği ve kaynak uyumu gibi kontrol edilebilen katmanlardaki sorunları yeniden üretebiliriz. Modelin kapalı karar sürecini göremediğimiz için açıklayamadığımız platform davranışını bilinmeyen olarak kaydederiz.

Denetim için ekibimizden hangi girdileri ve erişimleri istersiniz?

Temsil gücü olan kullanıcı sorularına, onaylı marka bilgilerine, içerik ve kaynak envanterine, gerekli site erişimlerine ve varsa birinci taraf analitik kayıtlarına ihtiyaç duyarız. Rakip ve pazar bağlamı, seçmeci olmayan bir örneklem kurmamıza yardımcı olur.

Çalışma tamamlandığında hangi teslimatları alacağız?

Platformlara göre ayrılmış başlangıç ölçümünü, her kısıtın kanıt düzeyiyle sorumlusunu kaydeden haritayı, öncelikli doğrulama işlerini ve yönetici karar özetini alırsınız. Her önemli bulguyu yeniden çalıştırmak için gereken prompt, sayfa, kaynak, istek veya kayıtla ilişkilendiririz.