Markanızın yapay zekâdaki görünürlüğünü ölçmek için müşterilerinizin sorabileceği belirli soruları seçin; bu soruların yanıtlarında markanızın anılıp anılmadığını ve sitenize kaynak bağlantısı verilip verilmediğini kaydedin. Sonuçları platform, tarih ve kontrol koşullarıyla birlikte değerlendirin. Siteye gelen ziyaretleri ve bu ziyaretlerden oluşan başvuruları ise ayrı veriler olarak izleyin.
Bu yaklaşım, GEO performansı nasıl ölçülür sorusuna uygulanabilir bir başlangıç sunar. Markanızın bir yanıtta geçmesi, kullanıcının siteye tıkladığını göstermez. Bir kaynak bağlantısından ziyaret gelmesi de tek başına satış gerçekleştiği anlamına gelmez. Bu sonuçları birbirinden ayırdığınızda görünürlüğün nerede oluştuğunu ve hangi noktada ek veriye ihtiyaç duyduğunuzu daha açık görebilirsiniz.
Ölçmek İstediğiniz Durumu Belirleyin
Önce ölçümün hangi karara yardımcı olacağını yazın. Müşterilerin markanızı doğru tanıyıp tanımadığını mı, ürün araştırırken size rastlayıp rastlamadığını mı, yoksa sitenizin bilgi kaynağı olarak kullanılıp kullanılmadığını mı öğrenmek istiyorsunuz?
Bu sorular aynı gözlemle yanıtlanamaz.
Marka adını içeren “X hangi ürünleri sunuyor?” sorusu, marka bilgisini kontrol etmek için kullanılabilir. Markanın adı geçmeden sorulan “Ayarlanabilir çalışma masası seçerken nelere bakılmalı?” sorusu ise bir ihtiyacın araştırılması sırasında sitenizin kaynak olup olmadığını incelemeye uygundur. İki grubu aynı ortalamada toplamak, markayı zaten tanıyan bir soruyla yeni keşif ihtimalini birbirine karıştırır.
Başlangıçta öncelikli bir ürün veya hizmet alanı seçmek, sonuçları yorumlamayı kolaylaştırır. Bütün şirketi temsil ettiği iddia edilen tek bir puan yerine, hangi ihtiyacı ve hangi soru grubunu ölçtüğünüzü açıklayın.
Müşteri Sorularından Bir Kontrol Seti Oluşturun
Soruları satış görüşmeleri, gelen e-postalar, ürün karşılaştırmaları ve müşterilerin karar verirken sorduğu sorulardan çıkarabilirsiniz. Her sorunun yanında neyi gözlemleyeceğinizi belirtin. Bir kullanım sorusunda kaynak sayfa önem kazanırken, seçenek karşılaştırmasında markanın hangi bağlamda sunulduğunu incelemek gerekebilir.
Örneğin ofis mobilyaları satan kurgusal bir marka için “Uzun süre bilgisayar başında çalışanlar masa seçerken nelere dikkat etmeli?” bir bilgi sorusudur. “Sabit masa ile yüksekliği ayarlanabilir masa arasındaki fark nedir?” karşılaştırma ihtiyacını karşılar. Bu iki soruda aynı markanın görünmesini beklemek veya görünmemesini aynı nedenle açıklamak doğru bir başlangıç olmaz.
Soru setini yalnızca markanızın kolayca anılacağı ifadelerden kurmayın. Kontrol başladıktan sonra soruları değiştiriyorsanız yeni sürümü kaydedin. Önceki dönemin zor sorularını çıkarıp daha kolay sorular eklemek, gerçek bir görünürlük değişimi olmadan oranların yükselmesine neden olabilir.
Kontrol Koşullarını Sonuçla Birlikte Saklayın
Her kayıtta sorunun tam metni, platform, tarih, dil, görünen model veya mod ve oturum bağlamı bulunsun. Arama özelliğinin kullanılıp kullanılmadığını görebiliyorsanız bunu da not edin. Önceden marka bilgisi verilmiş bir konuşmayla yeni bir konuşmadan alınan sonuçları aynı koşuldaymış gibi karşılaştırmayın.
Tekrarlı kontroller, seçtiğiniz sorunun farklı yanıtlarda nasıl sonuçlandığını görmenize yardımcı olur. Bununla birlikte bütün markalar için zorunlu bir soru veya tekrar sayısı yoktur. Sayıyı çalışmanın kapsamına göre belirleyin; kaç kontrol planlandığını ve kaçının tamamlandığını raporda gösterin.
Bir sorguda yapay zekâ yanıtı gösterilmemesiyle teknik hata nedeniyle kontrolün yapılamamasını farklı durumlar olduğunu unutmayın. Özellikle Google’ın AI Bakışı her aramada görünmeyebilir; Google’ın yapay zekâ arama özellikleri belgesi bu gösterimin sorguya göre değişebildiğini açıklıyor. “Yanıt gösterilmedi” gözlemini kaydedin; teknik erişim hatasını ise ayrı belirtin. Oran hesaplarken hangi durumları paydaya dahil ettiğinizi açıkça yazın.
Marka Anılmasını ve Kaynak Bağlantısını Ayrı Değerlendirin
Marka adı yanıtın içinde yer alabilir, ancak sitenize bağlantı verilmemiş olabilir. Tersine, sitenizdeki bir bilgi sayfası kaynak gösterilirken marka adı yanıt metninde geçmeyebilir. Bu iki gözlemi ayrı sütunlarda tutmak, neyin görünür olduğunu anlamayı sağlar.
Kaynak bağlantısını kontrol ederken yalnızca alan adını değil, hedef sayfayı da kaydedin. Üçüncü taraf bir rehberin markanızı anlatmasıyla doğrudan sizin sayfanıza bağlantı verilmesi farklı bulgulardır. Benzer isimli başka bir şirketin anılmasını da markanızın görünürlüğü olarak saymayın.
| Gösterge | Ne kaydedilir? | Tek başına neyi göstermez? |
|---|---|---|
| Marka anılması | Yanıt metninde markanın geçmesi ve geçtiği bağlam | Markanın önerildiğini veya siteye ziyaret geldiğini |
| Kendi sitesine kaynak bağlantısı | Yanıtta kaynak olarak gösterilen size ait sayfanın adresi | Kullanıcının bağlantıya tıkladığını |
| Doğrudan öneri | Markanın kullanıcının ihtiyacına seçenek olarak sunulması | Önerinin bütün kullanıcılar için aynı olduğunu |
| Ölçülebilen ziyaret | Analitik aracında tanınabilen trafik kaynağı ve açılış sayfası | Markanın kaç farklı yapay zekâ yanıtında göründüğünü |
Her satır için sayım kuralını başlangıçta belirleyin. Örneğin bir yanıtta marka adının üç kez geçmesini üç ayrı görünürlük olarak saymak yerine o yanıt için tek anılma kaydı tutabilirsiniz. Bu bir çalışma tercihidir; önemli olan aynı kuralı dönemler arasında korumaktır.
Görünürlük Oranının Paydasını Belirleyin
Örneklemdeki anılma oranı, markanın geçtiği değerlendirilebilir yanıt sayısının toplam değerlendirilebilir yanıt sayısına bölünmesiyle hesaplanabilir. Bu tanım, yalnızca yanıt alınan kontrolleri kapsar. Yapay zekâ yanıtı gösterilmeyen arama sonuçlarını da ölçmek istiyorsanız, bu kez tüm geçerli arama kontrollerini esas alan ayrı bir gösterge tanımlamalısınız.
Aşağıdaki hesap tamamen temsilidir; gerçek bir platform ölçümü veya müşteri sonucu değildir.
Tek bir platformda sekiz sorunun üçer kez kontrol edildiğini düşünelim. Planlanan 24 kontrolün ikisi teknik hata nedeniyle tamamlanamamış, 22 kontrolün tamamında incelenebilir yanıt alınmış olsun. Bu yanıtlardan yedisinde marka adı, dördünde markanın kendi sitesine kaynak bağlantısı bulunsun.
Bu durumda örneklem içindeki anılma oranı 7 / 22 × 100 = yaklaşık %31,8; kendi sitesine kaynak bağlantısı verilen yanıt oranı ise 4 / 22 × 100 = yaklaşık %18,2 olur. Hesaba alınamayan iki kontrol ayrıca açıklanır. Aynı yanıtta hem marka adı hem bağlantı bulunabileceği için bu yüzdeler birbirine eklenmez.
Bu sonuçlar markanın internetteki bütün yapay zekâ yanıtlarının %31,8’inde yer aldığı anlamına gelmez. Yalnızca seçilen soruların, belirtilen platform ve koşullardaki sonuçlarını anlatır. Farklı platformlarda farklı sayıda kontrol yapıldıysa sonuçları önce ayrı değerlendirin; kullanılan sorular ve kontrol sayıları değişirken tek bir toplam yüzde karşılaştırmayı yanıltabilir.
Siteye Gelen Trafiği Analitik Verilerle İnceleyin
Manuel yanıt kayıtları, sitede ölçülen ziyaretlerle aynı veri kaynağı değildir. Analitik incelemede aynı tarih aralığını kullanarak trafik kaynağını, açılış sayfasını ve ziyaret sonrasında gerçekleşen anlamlı hareketleri değerlendirin. Böylece görünürlük gözlemleriyle iş sonuçlarını yan yana okuyabilirsiniz; ikisi arasında kanıtlanmamış bir neden ilişkisi kurmamış olursunuz.
Google Analytics’in varsayılan kanal grubu belgesi, tanınan yapay zekâ asistanlarından gelen ziyaretler için AI Assistants kanalını tanımlar. Aynı belge, Google’ın AI Bakışı ve AI Modu ziyaretlerini bu kanalın dışında, Organic Search kapsamında ele alır. Bu nedenle AI Assistants satırını bütün yapay zekâ kaynaklı görünürlüğün veya trafiğin toplamı olarak yorumlamayın.
Kaynak ve aracı bilgilerini de kontrol edin. OpenAI’ın yayıncı SSS’si, ChatGPT arama sonuçlarından gelen yönlendirme adreslerine utm_source=chatgpt.com parametresi eklendiğini belirtir. Bu bilgi, ilgili ziyaretlerin incelenmesine yardımcı olabilir; ancak sizin ölçüm kurulumunuzda bütün ziyaretlerin eksiksiz kaydedildiğini kanıtlamaz.
Google tarafında ise Arama Merkezi belgesi, AI özelliklerindeki site performansının Search Console’un Web arama türündeki genel verilere dahil edildiğini açıklıyor. Genel arama tıklamalarındaki artışı tek başına AI görünürlüğündeki artışa bağlamayın. Analitik araçları, kaynak tanımları ve rapor kapsamları farklı olabilir; karşılaştırmada hangi raporu kullandığınızı belirtin.
Görünürlüğü Form Doldurma ve Satışla Karıştırmayın
Bir ziyaretin işinize katkısını değerlendirmek için müşterinin hangi hareketi yaptığını da bilmeniz gerekir. Ürün bilgisi okuma, iletişim bağlantısına tıklama, form gönderme ve satış gerçekleşmesi farklı aşamalardır. Ölçülebilen olayları kaydederken gerçek başvuru niteliğini veya satış sonucunu ayrıca kontrol edin.
Örneğin yapay zekâ asistanından geldiği tanınabilen bir oturumda form gönderilmiş olabilir. Bu, belirli bir ziyaretin sonucudur; bütün marka anılmalarının aynı etkiyi oluşturduğu anlamına gelmez. Satış ekibinin “bizi nereden duydunuz?” sorusuna aldığı yanıtlar da ek bağlam sağlayabilir, ancak kullanıcının beyanıyla analitik kaydını aynı ölçüm gibi sunmayın.
Dönemleri Aynı Yöntemle Karşılaştırın
Sonraki ölçümde soru setini, sayım kurallarını ve platform kapsamını koruyun. Bunlardan biri değiştiyse rapora not düşün. Marka anılması artarken kaynak bağlantısı aynı kalabilir; bağlantı verilen sayfalar değişirken trafik düşebilir. Önce hangi göstergenin değiştiğini bulun, ardından olası nedenleri araştırın.
Yanıtlar markanızı daha sık anıyor fakat yanlış hizmetle ilişkilendiriyorsa bunu başarı olarak kapatmayın. Bilgi doğruluğunu ayrı bir inceleme konusu olarak kaydedin. Düşük görünürlükte ise hemen “daha fazla içerik gerekli” sonucuna varmak yerine soruların uygunluğunu, ilgili sayfaların kapsamını ve erişim durumunu değerlendirin.
Ölçümün yararı, bir sonraki işi seçmenize yardımcı olmasıdır. Soru setinin ve içerik önceliklerinin birlikte değerlendirilmesini istiyorsanız GEO ajansı sayfamızda çalışma yaklaşımımızı inceleyebilirsiniz. Belirlenen kapsamda düzenli kayıt tutmak, hangi bulgunun gözleme, hangisinin ölçülebilen site verisine dayandığını açık tutar.
