Özet

AEO (answer engine optimization), içeriğinizin Google AI Overviews, AI Mode ve sohbet tabanlı yapay zeka yanıtlarında kaynak olarak görünmesi için yapılan arama optimizasyonu çalışmasıdır. Google'ın resmî dokümanı bu işi hâlâ SEO olarak tanımlıyor. Görünürlüğün resmî ölçümü ise yayılım aşamasında: Google'ın iki duyurusu raporun kime açıldığını farklı tarif ediyor. Biz de raporlamayı üç ayrı katman üzerine kuruyoruz.

Öne Çıkanlar

• Google'ın üretken yapay zeka optimizasyon rehberi 15 Mayıs 2026'da yayımlandı²; belgenin son güncellemesi 10 Temmuz 2026¹.
• Search Console üretken yapay zeka raporu 3 Haziran 2026'da duyuruldu⁴; gösterim veriyor, duyuruda tık metriği sayılmıyor⁴.
• Search Console'un üretken yapay zeka raporu AI Overviews ve AI Mode'u kapsıyor⁵, Discover için ayrı bir rapor var⁵; yayılımı Google'ın iki belgesi farklı tarif ediyor⁶⁵.
• Microsoft 10 Şubat 2026'da Bing Webmaster Tools'ta alıntı raporunu açtı⁷; Bing'in Türkiye'deki arama payı %0,97¹².
• AI Overviews aylık 2,5 milyar aktif kullanıcıyı, AI Mode 1 milyar aylık kullanıcıyı geçti⁶.
• AI Overviews tetikleme oranı Ocak 2025'te %6,49, Kasım 2025'te %15,69 oldu¹¹; Temmuz 2025'te %24,61 ile zirve yaptı¹¹.

Answer engine optimization (AEO) nedir? Cevap motoru optimizasyonunun tanımı

Answer engine optimization (AEO), içeriğinizin yapay zeka yanıtlarında kaynak olarak gösterilmesi için yapılan arama optimizasyonu çalışmasıdır; Türkçede cevap motoru optimizasyonu deniyor. Kapsadığı yüzeyler Google AI Overviews ve AI Mode ile ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Microsoft Copilot gibi sohbet arayüzleri. Google kısaltmaları kendi resmî dokümanında açıyor: AEO 'answer engine optimization', GEO ise 'generative engine optimization' demek¹.

Aynı belge işin adını da koyuyor. Google'ın bakış açısından üretken yapay zeka araması için optimizasyon, arama deneyimi için optimizasyondur ve hâlâ SEO'dur¹. Bu tek cümle, AEO'yu SEO'nun yerini alan yepyeni bir disiplin gibi satan tekliflerin çoğunu tartışmalı hâle getiriyor. Biz de sayfanın en başında söylüyoruz: burada satılan şey yeni bir sihir değil, aynı işin yeni yüzeyidir.

Rehberin yayım tarihi 15 Mayıs 2026², belgenin son güncellemesi ise 10 Temmuz 2026¹. İkisi sık karıştırılıyor: 'Temmuz 2026 rehberi' diye anılan şey aslında aynı belgenin güncelleme tarihidir ve bu ayrım, bir kaynağı ne kadar dikkatli okuduğunuzun küçük ama iyi bir göstergesidir.

AEO ile GEO aynı şey mi?

Pratikte ikisi büyük ölçüde aynı işi anlatıyor; terimler farklı topluluklardan çıktı ve Google ikisini aynı paragrafta tanımlıyor. AEO cevabın kendisine, GEO üretken sistemin ürettiği metne vurgu yapıyor. Terim tartışmasının tarihçesini GEO nedir yazımız anlatıyor; adım adım uygulama tarafı ise AEO stratejileri rehberimiz içinde duruyor. Piyasanın şemsiye terimi olan AI SEO'nun hangi iki ayrı işi kastettiğini AI SEO yazımız ayırıyor.

Bu sayfa o üç yazının tekrarı değil. Burada tanımdan sonrası var: bu görünürlüğün bugün nasıl ölçüldüğü, ölçümün nerede kesildiği ve bir ajansın bu şartlarda neyi taahhüt edebileceği. Sayfayı bitirdiğinizde hangi raporun elinizde olduğunu, hangisinin olmadığını ve ekibimizin bu boşlukta ne yaptığını biliyor olacaksınız. Bilgi katmanının tamamını burada tekrar etmiyoruz; hizmet kararını verebilmeniz için gereken kadarını veriyoruz.

AEO'yu neden ayrı bir hizmet olarak veriyoruz — ve neden 'yeni bir sihir' satmıyoruz

AEO ayrı bir disiplin değil, aynı işin yeni yüzeyi; buna rağmen ayrı bir hizmet olarak veriyoruz. Sebebi basit: bu yüzeyde iki şey gerçekten değişti. Birincisi uygunluk şartı, ikincisi ölçek. SEO hizmetimiz içindeki teknik altyapı ve içerik çalışması yerinde duruyor; AEO paketi bunun üzerine soru haritası, cevap pasajları ve ayrı bir ölçüm katmanı ekliyor.

Değişen tek teknik şart: sitenizin üretken yapay zeka özelliklerine dahil olması

Google'ın rehberi klasik aramanın teknik şartlarına ek bir madde koyuyor: sitenin, Search Console'da Search üretken yapay zeka özelliklerine dahil edilmiş olması gerekiyor¹. Bu ayar kapalıysa içerik ne kadar iyi olursa olsun o yüzeylerde gösterilmiyorsunuz. Denetimimizin ilk maddesi bu yüzden içerik değil, ayarın kendisi ve o ayarın kim tarafından ne zaman değiştirildiği.

Kontrolün diğer yönü de belgede yazılı. Özelliklerden çıkan siteler bu özelliklerden trafik ve gösterim almıyor; ancak bu tercih, üretken yapay zeka özelliklerinin dışındaki arama sonuçlarında sıralama sinyali olarak kullanılmıyor⁶. Yani 'çıkarsam cezalandırılır mıyım' sorusunun cevabı bir tahmin değil, yayıncının kendi duyurusudur.

İkinci değişen şey ölçek. Google'ın duyurusuna göre AI Overviews aylık 2,5 milyar aktif kullanıcıyı, AI Mode ise 1 milyar aylık kullanıcıyı geçti⁶. Bu büyüklükteki bir yüzeyde markanızın nasıl özetlendiği artık yalnız bir trafik meselesi değil; kimsenin tıklamadığı bir cevabın içinde eksik anlatılmak da ölçülebilir bir kayıptır ve satış ekibinize itiraz olarak geri döner.

Bu iki değişikliğin ortak sonucu şu: AEO bir kampanya değil, bir bakım disiplini. Ayarın durumu, indeksleme sağlığı ve içeriğin tazeliği her ay yeniden bakılması gereken kalemler. Ajans tarafında bunun karşılığı sabit bir kontrol listesi ve her raporda tekrarlanan aynı üç doğrulama.

Satmadığımız şey şu: 'AEO tekniği' diye pazarlanan gizli ayar listeleri. Çalışmayı yayıncıların yazdığı şartlar, ölçebildiğimiz veriler ve sizin pazarınızdaki gerçek sorularla sınırlıyoruz. Teklifte bunun karşılığı sayılabilir kalemlerdir: uygunluk denetimi, soru haritası, cevap pasajları, kanıt katmanı ve aylık ölçüm raporu.

Yapay zeka görünürlüğünün resmî ölçümü: Google'ın iki duyurusu yayılımı farklı tarif ediyor

Yapay zeka yanıtlarındaki görünürlüğü yayıncıya gösteren iki resmî rapor var: biri Google'da, biri Bing'de. Google tarafında raporun bugün kimlere açık olduğunu iki ayrı Google belgesi iki ayrı biçimde tarif ediyor. Bing tarafındaki rapor ise Türkiye'de payı yüzde birin altında kalan bir yüzeyi ölçüyor. Bu, sattığımız hizmetin en can sıkıcı gerçeği; teklif aşamasından önce söylüyoruz. Aşağıdaki tablo ikisini aynı ölçütlerle yan yana koyuyor.

Google'ın raporu ne veriyor, ne vermiyor

Search Console'un üretken yapay zeka performans raporu 3 Haziran 2026'da duyuruldu⁴. Duyuruda sayılan metrikler gösterim, sayfalar, ülkeler, cihazlar ve tarihler⁴; tık metriği bu listede yok. Duyuru tek bir ekran değil, Search ve Discover için ayrı raporlar tarif ediyor⁴. Search raporunun kapsamı dar: yalnızca AI Overviews ve AI Mode⁵; Discover için ayrı bir rapor gösteriliyor⁵. Google raporu tüm sitelere değil, sitelerin bir alt kümesine açıyor⁴.

Asıl belirsizlik yayılımda. Google kurumsal blogunda yeni kontrolleri ve içgörüleri önce Birleşik Krallık'taki site sahiplerinin bir alt kümesine açtığını yazıyor⁶. Search Console yardım belgesi ise raporu görememenin gerekçelerini ülkeyle değil mülkle açıklıyor: yayılım zamana yayılıyor ve sitenin yeterli gösterim almamış olması⁵. İki belge de Türkiye'yi kapsam içinde saymıyor; biri kapsamı ülkeyle sınırlıyor, diğeri yayılımı ülkeyle ilişkilendirmiyor.

Raporun hesabınızda açık olup olmadığı ancak Search Console'a bakılarak görülür; denetimimizin ilk maddesi bu. Ekran açılana kadar boşluğu tahminle doldurmuyoruz: klasik Search Console verisi, marka sorgularındaki hareket ve sayfa bazlı gösterim serisi elimizde duruyor. Bunlar yapay zeka yüzeyinin doğrudan ölçüsü değil, dolaylı göstergesidir ve raporda böyle etiketlenir. AI Overviews yüzeyinin ne olduğunu AI Overview nedir yazımız anlatıyor; buradaki soru tanım değil, ölçü.

Bing'in alıntı raporu ve Türkiye'deki karşılığı

Microsoft 10 Şubat 2026'da Bing Webmaster Tools içinde AI Performance'ı açtı; rapor içeriğinizin Microsoft Copilot, Bing'in yapay zeka özetleri ve seçili iş ortağı entegrasyonlarındaki alıntılarını gösteriyor⁷. Çekince tüm veri setine değil, tek bir metriğe ait: Microsoft, temel sorgu (grounding queries) verisinin toplam alıntı etkinliğinin bir örneği olduğunu yazıyor⁷. Toplam alıntı metriğinde ise ayrı bir kayıt var: sayı, içeriğin cevap içindeki yerleşimini ya da sunumunu göstermiyor⁷.

Türkiye tarafında tablo şöyle: Temmuz 2026'da Google %80,5, Yandex %17,5, Bing %0,97 paya sahip¹². Yani Microsoft'un yepyeni alıntı raporu bu pazarda çok küçük bir yüzeyi anlatıyor. Rapor değersiz değil, dürüst ve kullanışlı; ama tek başına Türkiye için bir AEO ölçüm sistemi kuramaz.

Bing tarafındaki rapor yine de bir kazanç: yayıncıya alıntı düzeyinde veri veren ilk ekran orası ve İngilizce içerikle küresel pazarda çalışan markalarımızda düzenli olarak açıyoruz. Türkiye pazarına dönük bir marka için ise ağırlığı düşük tutuyoruz.

Sohbet arayüzleri tarafında elimizdeki resmî belge de ölçüm belgesi değil: OpenAI'nin geliştirici dokümantasyonu yayıncıya tarayıcı izinlerini yönetme imkânı veriyor⁸, görünürlük raporu sunmuyor. Tablonun toplamı şu: yayıncıya dönük iki resmî ekran var; birinin bugün kimlere açık olduğunu Google'ın iki belgesi farklı tarif ediyor, diğeri bizim pazarımızda küçük bir yüzeyi ölçüyor.

Peki biz nasıl ölçüyoruz? AEO raporlamamızın üç katmanı

Ölçemediğimiz şeyi ölçüyormuş gibi yapmıyoruz. Raporlamamız üç katmandan oluşuyor; her katmanın ne verdiğini ve neyi vermediğini teklif aşamasında yazılı olarak söylüyoruz. Bu bölüm, bir önceki bölümdeki boşluğun ticari karşılığıdır.

Katman 1 — birinci taraf veri

İlk katman sizin kendi mülkünüzden çıkan veri: Search Console performans raporları, sunucu ve yönlendirme kayıtları, analitik tarafındaki dönüşüm hareketleri. Üretken yapay zeka raporu hesabınızda açıldığı gün ilk bakacağımız yer orası olacak. Açılana kadar klasik gösterim ve tıklama serisini, marka sorgularındaki hareketi ve doğrudan trafiği birlikte okuyoruz.

İlk ayın en önemli çıktısı başlangıç fotoğrafıdır: hangi sayfalar indeksli, hangi sorgularda görünüyorsunuz, marka adınız hangi hacimde aranıyor. Bu fotoğraf çekilmeden yapılan her ilerleme iddiası tartışmalıdır ve ilk toplantıda bunu açıkça söylüyoruz.

Katman 2 — üçüncü taraf görünürlük skoru ve sınırı

İkinci katman üçüncü taraf araçlar. Google bu araçlara karşı açıkça uyarıyor: sıralama başarısı vaat eden ya da 'dahili' Google metriklerini kullandığını iddia eden araçlara temkinli yaklaşın, çünkü hiçbir üçüncü taraf aracın Google'ın dahili sıralama veya yapay zeka sistemlerine erişimi yok¹. Kullandığımız skorun ne olmadığını bu yüzden sözleşmeye yazıyoruz.

Takip ettiğimiz metriğin adı Semrush AI Görünürlük skoru; çıplak 'yapay zeka görünürlük puanı' diye ölçülebilir bir şey yok. Modaltrans'ta bu skor üç ayda 0'dan 24+ seviyesine çıktı¹³. Tek bir vaka genelleme değildir ve biz de genelleme olarak sunmuyoruz; çalışmanın tamamı Modaltrans AEO vaka çalışması sayfasında ayrıntısıyla duruyor.

Üçüncü taraf skoru bir tahmindir; işe yaraması için yönü ve zaman serisi önemlidir, mutlak değeri değil. Skoru rakiplerinizin serisiyle birlikte okuyoruz ve rapora her zaman aracın adıyla giriyoruz, çünkü aracı değiştirmek sayıyı da değiştirir.

Katman 3 — elle sorgu testleri ve kayıt

Üçüncü katman elle sorgu testi: seçtiğimiz soru kümesini belirli aralıklarla sorup cevabın ekran görüntüsünü ve kaynak listesini arşivliyoruz. Bu yöntem örnek verir, kapsam vermez ve raporun ilk sayfasında tam olarak böyle etiketlenir.

Üç katmanın hiçbiri tek başına 'yapay zeka görünürlüğü' adında tek bir sayı üretmiyor. Birlikte kullanıldıklarında üç soruya cevap veriyorlar: sayfalarınız teknik olarak uygun mu, görünürlüğün yönü yukarı mı, hangi sorularda anılıyorsunuz. Bir ajansın bugün dürüstçe kurabileceği ölçüm çerçevesi bu; bundan fazlasını vaat eden teklif, ölçemediği şeyi faturalandırıyordur.

Başlıca AEO çalışmalarımız

Hizmet dört katmanda çalışıyor: içerik, teknik uygunluk, soru haritası ve ölçüm. Aşağıdaki başlıklar sözleşmedeki kapsam maddeleriyle birebir aynı; hangi katmanın hangi ay devrede olduğu ise projeye göre değişiyor.

İçerik katmanı: emtia olmayan içerik

Rehberin en güçlü cümlesi burada. Google, insanların benzersiz, ilgi çekici ve faydalı bulduğu içeriğin uzun vadede sitenizin üretken yapay zeka aramasındaki varlığını rehberdeki diğer tüm önerilerden muhtemelen daha fazla etkileyeceğini yazıyor¹. Üretimin merkezine bu yüzden kopyalanamayan malzemeyi koyuyoruz: kendi ölçümünüz, müşteri verisi, uzman görüşü, fiyat mantığı ve sahadan örnek.

Pratikte bu, konu listesi yerine iddia listesiyle çalışmak demek. Her sayfa için 'bu sayfa hangi cümleyi ilk defa söylüyor' sorusunu cevaplıyoruz; cevabı olmayan sayfayı üretim planından çıkarıyoruz.

Teknik uygunluk: indeksleme, snippet ve üretken yapay zeka ayarı

Teknik tarafta liste kısa ama pazarlıksız. Bir sayfanın bu özelliklerde gösterilebilmesi için indekslenmiş ve snippet ile gösterilmeye uygun olması gerekiyor¹; ayrıca Search Console'daki üretken yapay zeka ayarının dahil konumda olduğunu doğruluyoruz¹. Robots kuralları, snippet sınırlamaları ve şablon kaynaklı indeksleme kayıpları bu denetimin standart maddeleri.

Teknik denetim tek seferlik bir iş değil. Şablon değişiklikleri, yeni bir kategori sayfası ya da geliştirici tarafındaki bir yayın, uygunluğu sessizce bozabiliyor. Bu yüzden denetimi aylık tekrarlıyor ve bulguları geliştirici ekibin anlayacağı biçimde, dosya ve satır düzeyinde veriyoruz.

Soru haritası ve cevap pasajları

Soru haritası bizim yöntemimizdir: satın alma kararını belirleyen gerçek soruları müşteri görüşmelerinden, satış ekibinden, arama verisinden ve destek kayıtlarından çıkarıyoruz. Her soruya tek ve net bir pasaj yazılıyor; pasaj, sayfanın geri kalanı okunmadan da anlamlı olacak biçimde kuruluyor.

Bu katmanın dış kaynağı yok, çünkü bir yayıncının kuralı değil, bizim üretim disiplinimiz. Sektörünüz yazılımsa bu akışın uzun hâlini SaaS için AEO içerik rehberi yazımızda adım adım görebilirsiniz.

Ölçüm ve raporlama

Kanıt katmanı da bu başlığın altında: her cevabın yanında rakam, tarih, kaynak ve yazar kimliği bulunuyor. Bir cümleyi destekleyecek kaynağımız yoksa cümleyi yumuşatmıyoruz, çıkarıyoruz. Bu sayfanın kendisi de aynı kuralla yazıldı; fiyat bölümünde tek bir rakam görmemenizin sebebi bu.

Son katman ölçüm: hangi sorularda anıldığınız, hangi sayfaların alıntılandığı, skorun yönü ve klasik aramadaki karşılığı tek raporda birleşiyor. Raporda kaynağı belirsiz hiçbir grafik yer almıyor; her sayının nereden geldiği ve neyi ölçmediği yazılı. Raporu pazarlama ekibinizin yönetime sunabileceği biçimde hazırlıyoruz: önce hüküm, sonra ölçüm, en sonda ham veri.

AEO sürecimiz: ilk 90 günde ne oluyor

Süreç beş adımdan oluşuyor ve ilk doksan gün bir takvimdir, bir sonuç vaadi değil. Adımların sırası ve adlandırması roicool metodolojisidir; yalnızca ilk adımın teknik şartı yayıncının kendi belgesine dayanır.

İlk ay uygunluk ve ölçüm kurulumuna gidiyor: teknik denetim, ayar kontrolü, başlangıç fotoğrafı ve soru haritasının ilk sürümü. İkinci ay üretim ayı; cevap pasajları ve kanıt katmanı yazılıyor. Üçüncü ay ölçüm ve düzeltme ayı: hangi soruda anıldığınıza bakıp haritayı güncelliyoruz.

1. Uygunluk denetimi: indeksleme, snippet ve üretken yapay zeka ayarı
2. Soru haritası: satın alma kararını belirleyen gerçek sorular
3. Cevap katmanı: her soruya tek ve net bir pasaj
4. Kanıt katmanı: rakam, tarih, kaynak ve yazar kimliği
5. Ölçüm: birinci taraf rapor, üçüncü taraf skor, elle sorgu testi

Bu akışın mantığı şu: önce görünmeye uygun hâle geliyoruz, sonra doğru soruları seçiyoruz, ardından cevabı ve cevabın arkasındaki kanıtı yazıyoruz. Ölçüm en sonda değil, ilk haftadan itibaren kurulu; çünkü başlangıç durumunu kaydetmeden ilerlemeyi tartışmak mümkün değil. Her adımın çıktısı ayrı bir belge olarak teslim ediliyor.

Doksan günün sonunda elinizde şunlar oluyor: uygunluk raporu, önceliklendirilmiş soru haritası, yayımlanmış cevap pasajları ve ilk karşılaştırmalı ölçüm. Bu listede 'şu sıraya çıkarız' ya da 'şu kadar alıntı alırız' yok; olsaydı veriyle destekleyemezdik.

Çalışma boyunca tek bir sorumlu ve iki haftada bir toplantı var. Toplantının gündemi sabit: geçen dönem ne yayımlandı, ölçüm ne gösterdi, bu dönem ne yazılacak.

llms.txt ve 'AEO gereklilikleri': paketimize koymadıklarımız

Rakip tekliflerde sık gördüğümüz kalemlerin bir kısmını satmıyoruz. En görünür örnek llms.txt. Bu dosyayı zorunlu bir 'AEO gerekliliği' gibi sunan içerik çok; iki birincil kaynağı yan yana koyduğunuzda tablo netleşiyor.

llms.txt kimin için yazıldı?

Spesifikasyonun kendisi bunun bir standart değil, bir öneri olduğunu söylüyor: ajanların bir web sitesini kullanmasına yardımcı olacak bilgiyi sunmak için /llms.txt dosyasında standartlaşma önerisi. Yazarı Jeremy Howard; ilk yayım 3 Eylül 2024, ikinci sürümün son değişikliği 10 Ağustos 2026⁹.

Benimseyen taraf da arama motorları değil: yapay zeka laboratuvarları bu dosyayı kendi geliştirici dokümanları için yayımlıyor⁹. Google Search tarafında ise hüküm açık; Google'da görünmek için yeni makine tarafından okunabilir dosyalar, yapay zeka metin dosyaları veya işaretlemeler üretmeniz gerekmiyor, çünkü Google Search bunları kullanmıyor¹.

Paketimize bir kalemin girmesi için iki şarttan birini karşılaması gerekiyor: ya bir yayıncı belgesinde açıkça isteniyor olacak, ya da etkisini kendi ölçümümüzle görebiliyor olacağız. İkisini de karşılamayan işler teklife girmiyor; müşteri isterse ayrı kalem olarak, beklentisi yazılı biçimde yapılıyor.

Erişim tarafı ise ayrı bir konu ve onu llms.txt ile karıştırmamak gerekiyor. Yapay zeka tarayıcılarına hangi izinleri verdiğiniz robots kuralları ve sunucu tarafındaki ayarlarla belirleniyor; bunu denetimin teknik bölümünde kalem kalem kontrol ediyoruz. Hangi tarayıcıya izin verileceği ticari bir karardır, teknik bir varsayılan değil; kararı ve gerekçesini rapora yazıyoruz.

İki kaynak çelişmiyor; hedef kitleleri farklı. llms.txt ajan tarafında anlamlı olabilecek bir öneri, Google görünürlüğü için bir şart değil. Ticari sonuç da buradan çıkıyor: müşteriye llms.txt faturalamıyoruz. İsterse ekliyoruz, neden eklediğimizi ve neyi çözmediğini rapora yazıyoruz.

Tıklama verileri çelişiyor: bu yüzden garanti vermiyoruz

Yapay zeka özetlerinin tıklamaya etkisi konusunda üç ciddi ölçüm üç ayrı yöne işaret ediyor. Kategori de henüz oturmadı. Aşağıdaki grafik, tek bir yılda tetikleme oranının nasıl iki kez yön değiştirdiğini gösteriyor.

Kategori henüz oturmadı: AI Overviews tetikleme oranı bir yıl içinde iki kez yön değiştirdi

Semrush'ın 10 milyondan fazla anahtar kelimeyi kapsayan çalışmasına göre AI Overviews, Ocak 2025'te kelimelerin %6,49'unda çıkıyordu; oran Temmuz 2025'te %24,61'e yükseldi¹¹ ve Kasım 2025'te %15,69'a indi¹¹. Bu eğri hâlâ değişebilir, dolayısıyla üzerine bir yıllık taahhüt kurmak dürüst olmaz.

Aynı çalışma niyet tarafında da bir kayma buluyor: Ocak'ta AI Overview tetikleyen sorguların %91,3'ü bilgi niyetliyken, Ekim'de bu oran %57,1'e indi; ticari ve işlemsel sorgulardaki özetler arttı¹¹. Bir hizmet sayfası için sonucu doğrudan: yapay zeka özetleri artık satın alma sorularının içine giriyor.

Çelişki tam da burada. Pew Research'ün ölçümü 900 ABD'li yetişkinin Mart 2025 gezinme kaydına dayanıyor¹⁰: yapay zeka özeti gören kullanıcılar ziyaretlerin %8'inde geleneksel bir sonuca tıkladı, görmeyenler %15'inde¹⁰. Semrush ise aynı arama terimlerini özet öncesi ve sonrası karşılaştırdığında insanların biraz daha fazla tıkladığını buldu¹¹. Google ise AI Overviews'lu sonuç sayfalarından gelen tıklamaların daha kaliteli olduğunu söylüyor³.

Bu dalgalanmanın planlamaya etkisi somut. Trafik tahminini tek bir yüzeyin davranışına bağlamıyor, içerik planını hem klasik aramaya hem cevap yüzeylerine çalışacak biçimde kuruyoruz. Böylece oran yukarı da gitse aşağı da inse aynı sayfa iş görmeye devam ediyor.

Üç ölçüm de ciddi ve üçü aynı şeyi söylemiyor. Bu yüzden AEO'da sıralama ya da alıntı garantisi vermiyoruz. Taahhüdümüz süreç, kanıt ve raporlamadır: ne yaptığımızı, hangi tarihte yaptığımızı ve neyi ölçebildiğimizi yazarız.

Karşılığında sizden de bir şey bekliyoruz: kararı tek bir metriğe bağlamamak. Yapay zeka yüzeylerinde görünürlük, marka aramaları, doğrudan trafik ve satış görüşmelerindeki 'sizi şurada gördüm' cümleleriyle birlikte okunduğunda anlam kazanıyor. Tek metrik isteyen bir raporlama düzeni, bu kategoride yanlış karar üretir.

Kimin bugün AEO'ya ihtiyacı var, kimin yok

AEO bütçesi, sayfalarınız indekslenip snippet ile gösterilebiliyorsa ve satın alma sorusuna net cevap veren içeriğiniz varsa anlamlıdır; bu ikisi yoksa önce onlar yapılır. Aşağıdaki karar tablosu, ilk görüşmede sorduğumuz soruların kısaltılmış hâli.

Tablodan çıkan asıl mesaj sıralama değil, sıra. İlk iki satırdaki markalar için AEO bütçesi bugün erken; aynı para teknik borcun kapatılmasına ya da cevap veren içerik üretimine gittiğinde hem klasik aramada hem cevap yüzeylerinde karşılığını buluyor. Üçüncü ve dördüncü satırdaki markalar ise çalışmanın etkisini en hızlı gören grup.

Türkiye'de kategori henüz ticari arama talebi üretmiyor

Kendi Search Console kayıtlarımızda AEO ve GEO kümesindeki 15 sorgu, doksan günde toplam 182 gösterim ve sıfır tık aldı¹⁴. Yani bu kategori Türkiye'de hazır bir talebi yakalama işi değil, talebi yaratma işi. Bunu bilerek yola çıkan marka doğru beklentiyle çalışır; 'aeo ajansı' aramasından müşteri bekleyen marka hayal kırıklığına uğrar.

Bu tablo aynı zamanda bizim eleme filtremiz. Beklentisi 'ChatGPT sıralaması' olan bir markayla çalışmaya başlamıyoruz; önce hangi yüzeyin bugün ölçülebildiğini gösteren kısa bir denetim öneriyoruz. Denetimin çıktısı iki şey oluyor: sayfa bazlı uygunluk tablosu ve önceliklendirilmiş soru listesi. Beklenti çerçevesi bu iki belgeyle netleşiyor.

En çok fayda gören profil de belli: satış döngüsü uzun, kararı araştırmayla veren, teknik altyapısı düzgün B2B markaları. Bu markalarda tek bir cevap yüzeyinde anılmak, marka aramasını ve teklif talebini birlikte hareket ettiriyor.

Tablodaki beş durumun ikisinde cevabımız hayır. Bir ajansın kendi hizmetini satmadığı durumları yazması tuhaf görünebilir; bizim için bu, teklifin güvenilirliğini belirleyen asıl bölüm. Sizi hangi kutuya koyduğumuzu ilk denetim raporunda gerekçesiyle görürsünüz; kutu değişirse gerekçesiyle birlikte haber veriyoruz.

AEO fiyatlandırması: neden sabit paketimiz yok

Sabit bir AEO paketi yayımlamıyoruz, çünkü aynı fiyat etiketiyle satılan iki iş birbirinden tamamen farklı çıkıyor. Bir markanın teknik borcu temizken diğerinin sayfaları indekslenmiyor olabiliyor; ikisine aynı paketi satmak birine fazla, diğerine eksik hizmet vermek demek. Yayımlanmış bir liste fiyatı, bu farkı gizlemekten başka bir işe yaramıyor.

Teklifi belirleyen dört değişken

• Mevcut içerik envanteri ve teknik borç: kaç sayfa uygun, kaç sayfa yeniden yazılmalı.
• Hedef dil ve pazar sayısı: tek dilli bir site ile üç dilli bir yapı aynı iş değil.
• Ölçüm erişimi: üretken yapay zeka raporu hesapta görünüyor mu, hangi araçlara erişimimiz var.
• Üretim hacmi: ayda kaç cevap pasajı, kaç kanıt katmanı ve kaç güncelleme planlanıyor.

Fiyat konuşması da bu dört başlıkla başlıyor. Önce kısa bir denetim yapıp hangi katmanların devrede olacağını belirliyoruz; kapsam değişirse fiyat da değişiyor ve bu değişiklik ek bir kalem olarak yazılı geliyor. Sürpriz fatura çıkarmamanın tek yolu kapsamı baştan kalem kalem yazmak.

Teklif bu dört başlığın cevabına göre yazılıyor ve kapsam sözleşmede kalem kalem duruyor. Konuyu önce kendi başınıza tartmak isterseniz AEO e-kitabımız 'SEO bitti mi' tartışmasını ve hangi eski taktiklerin işe yaramadığını ele alıyor; bu sayfadaki ölçüm çerçevesinin yerine geçmez, formu doldurduğunuzda e-postayla geliyor. Ardından bir denetim görüşmesinde sayfalarınızın bugünkü durumuna birlikte bakarız; görüşmeden çıkarken elinizde en azından uygunluk tablosu ve ilk soru listesi oluyor.

Sıkça Sorulan Sorular

AEO, SEO'nun yerini alır mı?

Hayır. Google'ın resmî dokümanı, üretken yapay zeka araması için optimizasyonu arama deneyimi için optimizasyon olarak, yani hâlâ SEO olarak tanımlıyor. Değişen şey disiplin değil, yüzey: cevabın kendisi artık bir sonuç türü. Pratikte teknik uygunluk, içerik kalitesi ve kanıt katmanı aynı ekibin işidir; AEO bunları yapay zeka yanıtları için ayrıca planlar ve ölçer.

AEO ajansı tam olarak ne iş yapar?

AEO ajansı, içeriğinizin yapay zeka yanıtlarında kaynak olarak anılabilmesi için içerik, teknik uygunluk ve ölçüm katmanlarını birlikte kurar. Bizde bu; uygunluk denetimi, soru haritası, cevap pasajları, kanıt katmanı ve üç katmanlı raporlama anlamına geliyor. Ayrıca kapsam dışında bıraktıklarımızı da yazılı veriyoruz, çünkü neyi yapmadığımız da tekliften sayılır.

Markamın ChatGPT'de geçip geçmediğini nasıl ölçerim?

15 Ağustos 2026 itibarıyla yayıncıya alıntı ya da gösterim gösteren resmî rapor iki yerde belgelenmiştir: Search Console üretken yapay zeka performans raporu ve Bing Webmaster Tools AI Performance. İkisi de ChatGPT'yi kapsamıyor. OpenAI'nin okuyabildiğimiz tek resmî belgesi olan geliştirici dokümantasyonu tarayıcı izni yönetimi sunuyor, görünürlük raporu değil. ChatGPT tarafında bize kalan üç yol var: sunucu ve yönlendirme kayıtları, elle sorgu testi ve üçüncü taraf skor. Üçü de örneklem verir, kapsam vermez.

AEO için özel bir schema.org işaretlemesi gerekiyor mu?

Hayır. Google'a göre yapılandırılmış veri üretken yapay zeka araması için zorunlu değil ve eklemeniz gereken özel bir schema.org işaretlemesi yok. Yine de yapılandırılmış veriyi genel SEO stratejinizin parçası olarak kullanmaya devam etmek mantıklı; zengin sonuçlara uygunluk sağlıyor. Biz de mevcut işaretlemeyi koruyup doğruluyoruz, AEO adına yenisini üretmiyoruz.

AEO çalışması ne kadar sürede sonuç verir?

Garanti verilebilecek bir süre yok. Ölçtüğümüz en net örnekte Semrush AI Görünürlük skoru üç ayda 0'dan 24+ seviyesine çıktı; bu roicool ölçümüdür ve bağımsız olarak doğrulanamaz, ayrıntısı Modaltrans AEO vaka çalışması sayfasında. Tek bir vaka genelleme değildir; sonuç sektöre, mevcut içerik envanterine ve teknik borca göre değişir. Bu yüzden takvim veriyoruz, sonuç tarihi vermiyoruz.

Sitemi yapay zeka cevaplarından çıkarırsam sıralamam düşer mi?

Hayır. Google, bu kontrolün üretken yapay zeka özelliklerinin dışındaki arama sonuçlarında sıralama sinyali olarak kullanılmayacağını yazıyor. Ama bedeli var: çıkan siteler bu özelliklerden trafik ve gösterim almıyor. Yani klasik sıralamanız korunur, yapay zeka yüzeyindeki görünürlüğünüz biter. Karar vermeden önce o yüzeyden gelen gösterimi ölçmenizi öneririz.

Kaynaklar

1. Google Search Central. Optimizing your website for generative AI features on Google Search. https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimizatio… (2026)
2. Google Search Central Blog. A new resource for optimizing for generative AI in Google Search. https://developers.google.com/search/blog/2026/05/a-new-resource-for-… (2026)
3. Google Search Central. AI features and your website. https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features (2025)
4. Google Search Central Blog. Introducing Search Generative AI performance reports in Search Console. https://developers.google.com/search/blog/2026/06/gen-ai-performance-… (2026)
5. Google Search Console Yardım. Generative AI performance report (Search) - Search Console Help. https://support.google.com/webmasters/answer/16984139?hl=en (2026)
6. Google (The Keyword). New opportunities, control and insights for website owners. https://blog.google/products-and-platforms/products/search/new-contro… (2026)
7. Microsoft — Bing Webmaster Blog. Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools Public Preview. https://blogs.bing.com/webmaster/february-2026/Introducing-AI-Perform… (2026)
8. OpenAI geliştirici dokümantasyonu. Overview of OpenAI Crawlers. https://developers.openai.com/api/docs/bots (2026)
9. llmstxt.org — Jeremy Howard. The /llms.txt file, v2. https://llmstxt.org/ (2026)
10. Pew Research Center. Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results. https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-l… (2025)
11. Semrush. Semrush AI Overviews Study: What 2025 SEO Data Tells Us About Google's Search Shift. https://www.semrush.com/blog/semrush-ai-overviews-study/ (2025)
12. StatCounter GlobalStats. Search Engine Market Share in Turkey - July 2026. https://gs.statcounter.com/search-engine-market-share/all/turkey (2026)
13. roicool. Modaltrans AEO çalışması — Semrush AI Görünürlük skoru ölçümü. roicool ölçümü — vaka sayfası yayında, bağımsız olarak doğrulanamaz (2026)
14. roicool. roicool Search Console kayıtları, 1 Mayıs – 29 Temmuz 2026. roicool dahili verisi — bağımsız olarak doğrulanamaz (2026)

‍