Princeton Üniversitesi ve ortak kurumların yayımladığı "GEO: Generative Engine Optimization" araştırması, dijital evrenin "tıklama odaklı" geleneksel yapısından yapay zeka destekli "atıf ekonomisine" geçtiğini ortaya koydu.

Yapay zeka asistanlarının internet arama alışkanlıklarını yeniden şekillendirdiği bu dönem, arama sonuçlarında görünür olabilmek için şeffaf ve dürüst dijital izler bırakılmasını zorunlu kılıyor.

Sektörde Üretken Arama Motoru Optimizasyonu (GEO) olarak adlandırılan yeni süreçte, algoritmalar özgün bilgi üretimini öne çıkarıyor.

Bu kapsamda araştırmacılar, ChatGPT, Perplexity ve Google AI Overviews gibi üretken arama motorlarının veri işleme mimarisini analiz etmek amacıyla 10 binden fazla farklı sorgudan oluşan "GEO-bench" adlı test veri seti geliştirdi.

Gerçekleştirilen optimizasyon testleri, doğrulanabilir istatistikler sunan, kaynak gösteren ve alanında uzman görüşlerine yer veren içeriklerin yapay zeka yanıtlarındaki görünürlüğünü yüzde 40'a varan oranlarda artırdığını kanıtladı.

Kullanıcıların geleneksel bağlantılara tıklamak yerine doğrudan yapay zeka tarafından sentezlenmiş tek bir yanıtı tercih ettiği süreçle Türkiye'deki dijital pazarlama çalışmaları da bu yöne evriliyor.

Yapay zeka motorlarının güvenilirlik ve otorite kriterleri, markaların yeni dönem dijital stratejilerinin merkezinde yer alıyor.

Uzmanlar, bu durumun küresel dijital pazarda bütçe rekabetini azaltarak, "nitelikli ve özgün bilgi" üretenin kazanacağı yeni bir dönemin kapısını araladığına dikkati çekiyor.

"Yapay zeka cevapları iki kaynaktan besleniyor"

Konuya ilişkin sorularını yanıtlayan Indexa Kurucu Ortağı ve Üst Yöneticisi (CEO) Bünyamin Saraç, Arama Motoru Optimizasyonu (SEO) döneminde markaların sıralama, tıklama ve ziyaretçi sayısına baktığını belirtti.

Saraç, bu durumun GEO döneminde ise "Bir kullanıcı yapay zeka asistanına benim kategorimde soru sorduğunda markam cevapta yer alıyor mu? Nasıl tanımlanıyor? Hangi kaynaklar gerekçe gösteriliyor?" şeklindeki sorulara evrildiğini söyledi.

Bünyamin Saraç, bir yapay zeka modelinin bir markayı ya da içeriği "güvenilir kaynak" olarak seçip atıf yapmasının, arka planda hangi algoritmik güven filtrelerine dayandığına ilişkin şu değerlendirmelerde bulundu:

"Model geliştiren şirketler kaynak seçim mekanizmalarının tam ayrıntısını kamuoyuyla paylaşmıyor. Bu nedenle kesin bir formül olduğunu söylemek doğru olmaz. Yine de akademik çalışmalar ve sistematik gözlemler bazı sinyalleri açıkça ortaya koyuyor. Yapay zeka cevapları iki kaynaktan besleniyor. Bunlar, modelin eğitildiği veriler ve cevap anında yapılan web taramaları şeklinde oluyor. Canlı taramada ise 'kaynağın otoritesi', 'teyit', 'güncellik', 'çıkarılabilirlik' sinyalleri öne çıkıyor."

Akademik literatürün de bu tabloyu desteklediğini vurgulayan Saraç, GEO: Generative Engine Optimization araştırmasında, kaynak gösterme, güvenilir kaynaklardan alıntı ve istatistik ekleme gibi içerik müdahaleleriyle kaynağın üretken yanıtlardaki görünürlüğünün kontrollü deneylerde yüzde 40'a kadar artabildiğinin görüldüğünü söyledi.

Saraç, Pew Research Center'ın Mart 2025 verilerine dayanan analizine göre Google'da yapay zeka özeti gören kullanıcıların yüzde 8'i bir sonuç bağlantısına tıklarken, özet görmeyenlerde bu oranın yaklaşık iki katına çıktığını aktararak, "Bilgi amaçlı aramalardan gelen trafiğin azalmasını bekliyoruz. Siteye ulaşan ziyaretçi ise ön araştırmasını yapay zekayla tamamlamış, satın almaya daha yakın biri olacak. Başarı ölçütü 'Kaç tıklama aldık?' sorusundan, 'Kritik sorularda kaç kez önerildik?' sorusuna kayacak." dedi.

"Markalar, güven inşa etmelidir"

Analythick Kurucu Ortağı ve CEO'su Erdem Dağdemir de GEO döneminde sadece büyük veri (Big Data) odaklı teknik kodlamaların yetersiz olduğunu söyledi.

Markaların, sayıların arkasındaki insani bağlamı ve gerçek deneyimi sunan "thick data" (Yoğun Veri) yaklaşımına geçmesi gerektiğine dikkati çeken Dağdemir, "Yapay zeka, verinin boyutuna değil, niteliksel doğruluğuna ve derinliğine bakar. Yani yapay zeka, markanın dijital dünyadaki ayak izlerini çaprazlama sorgulayarak sentezler, 'Otorite mi, güvenilir mi, müşteriler memnun mu?' sorularına cevap arar." dedi.

Dağdemir, sistemin, yapay zeka asistanlarının markaları doğru alıntılaması ve "güvenilir kaynak" olarak önermesi için dijital ayak izleri analizinde netnografik gerçekliğini organik kullanıcı deneyimi ve yorumları çapraz denetlediğini vurguladı.

Bu dijital ayak izleri ile kurumsal vaatler birbirini doğrulamıyorsa, yapay zekanın o markayı öneri listelerinden tamamen eleyeceğini dile getiren Dağdemir, "Bu bakımdan markalar, yaptığı işi stratejik olarak planlayıp doğru bir iletişim kurmalı ve müşterilerin memnuniyetini dikkate alarak bir güven inşa etmelidir." diye konuştu.

Dağdemir, bir yapay zeka modelinin markayı ya da içeriği "güvenilir kaynak" olarak seçip atıf yaparken arka planda hangi algoritmik güven filtrelerine dayandığına ilişkin de bilgi verdi.

Dağdemir, büyük dil modellerinin markayı "güvenilir" bulup önermesinin sadece biçimsel içerikten ibaret olmadığını, arka planda duygu analizi (Sentiment) ve kullanıcı deneyimi (UX) algoritmalarının da eş zamanlı çalıştığını belirterek, şunları kaydetti:

"Yapay zeka, markanın internet geneline yayılan dijital izlerindeki duygusal tonu ölçer. Bir markanın web sitesi ne kadar teknik bilgiyle dolu olursa olsun, forumlarda, inceleme sitelerinde ve sosyal medyada baskın bir olumsuz sentiment (olumsuz duygu/şikayet) varsa, algoritma o markayı güvenilir kaynak listesinden düşürebilir. Bu bakımdan biz netnografi ve thick dataya dikkati çekiyoruz."

Dijital pazarlamada tıklama ekonomisinden atıf ekonomisine geçildiğini, artık niceliğin tek başına hiçbir anlam ifade etmediğini vurgulayan Dağdemir, bu durumun, dijital PR stratejilerini de dönüştüreceğini söyledi.

Yoğun bilgi entropisi altında, trilyonlarca veri içinden araştırma yapıp karar vermeye çalışan insanlığın, çağın "hızlı ol" dayatmasıyla yapay zekaya yöneldiğini ifade eden Dağdemir, sözlerini şöyle tamamladı:

"Yapay zekanın kısa sürede sunduğu net sentezler ise insan ve sektörlerin bu yeni hıza adapte olmasını zorunlu kılıyor. Türkiye ekosisteminin tam bu adaptasyon eşiğinde olduğu günümüzde, markaların bir kısmı hala eski arama motoru refleksleriyle 'hızlı ve çok' görünme çabasını sürdürüyor. Oysa yeni çağın temel kuralı görünür olmak değil, güvenilir olmaktan geçiyor, zira güvenilirlik görünürlüğü zaten beraberinde getiriyor. Dijital evrendeki bilgi kirliliği ve nitelikli içerik kıtlığında, reklam odaklı metinleri terk ederek özgün 'bilgi kazancı' ve doğruluk sunan markaların, yapay zeka yanıtlarında rakiplerinden çok daha hızlı öne geçeceğini öngörüyorum."