İzmir’de ChatGPT SEO hizmeti, markanızın ChatGPT, Gemini ve Perplexity yanıtlarında nasıl göründüğünü ölçerek başlar; ardından ölçülen açıkları kapatacak içerik ve teknik düzenlemeleri uygular.
| Ne | Kime uygun | Çıktı |
|---|---|---|
| AI görünürlük ölçümü ve başlangıç raporu | Yapay zeka kanallarında varlığını bilmeyen İzmir markaları | Marka adı, ürün ve ilçe bazlı sorularda görünürlük tablosu |
| İçerik ve şema düzenlemesi | İhracat, lojistik, turizm ve gıda sektöründeki KOBİ ve orta ölçekli firmalar | AI yanıtlarına uygun sayfa yapısı, soru cevap blokları, yapısal veri |
| Teknik erişim ve izleme kurulumu | Kurumsal sitesi olan, bot trafiğini takip etmek isteyen ekipler | llms.txt, bot erişim kontrolü, aylık görünürlük takibi |
İzmir pazarında arama davranışı ilçeden ilçeye değişiyor
İzmir’de arama davranışı tek bir şehir profiline sığmıyor; Konak ve Alsancak çevresindeki ticari aramalar ile Bornova, Gaziemir ve Çiğli’deki sanayi ve lojistik aramaları farklı soru kalıplarıyla geliyor. Bu nedenle ChatGPT SEO çalışmasına başlarken ilçe ve semt bazlı soru setleri ayrı ayrı ölçülüyor. Hangi ilçede hangi hizmetin sorulduğunu bilmeden içerik yazmak, boşluğa yazmak olur.
Şehir genelinde “İzmir” ifadesiyle kurulan sorular daha çok karşılaştırma ve araştırma aşamasında soruluyor; ilçe adı geçen sorular ise satın alma niyetine daha yakın. Örneğin “İzmir ihracat danışmanlığı” sorusu ile “Gaziemir gümrük müşavirliği” sorusu aynı kişiden gelmiyor. Ölçüm aşamasında bu iki katmanı ayırıyor, içerik planını buna göre kuruyoruz. Şehir rehberimizde bu katmanların nasıl okunduğunu AI görünürlük şehir rehberi sayfasında bulabilirsiniz.
İhracat, lojistik, turizm ve gıdada AI yanıtları nasıl şekilleniyor
İzmir’in öne çıkan dört sektöründe yapay zeka yanıtları birbirinden farklı kaynaklardan besleniyor. İhracat ve lojistikte sorular genellikle süreç, mevzuat ve güzergâh bilgisi üzerinden geliyor; ChatGPT bu sorularda sektörel derinliği olan, tarih ve kaynak belirten sayfaları öne alıyor. Turizmde ise semt, ulaşım ve sezon bilgisi ağırlıklı; gıdada ürün, üretim yeri ve tedarik koşulları öne çıkıyor.
Bu fark, tek tip içerikle ilerlemeyi imkânsız kılıyor. Lojistik firması için hazırlanan bir sayfa, otel işletmesinin sorusunda işe yaramıyor. Bu yüzden sektör bazlı soru setleri kurup her seti ayrı ölçüyoruz. Hangi sektörde hangi sorunun cevabında markanın adı geçtiğini, hangisinde rakiplerin öne çıktığını tablo halinde görüyorsunuz. Bu ölçüm, yapay zeka görünürlük analizi çalışmasının temelini oluşturuyor.
Hizmet kapsamı şehir genelinde dört başlıkta yürüyor
Kapsam, ölçümle başlayıp uygulamayla devam eden dört başlığa ayrılıyor: görünürlük ölçümü, içerik düzenlemesi, teknik erişim kurulumu ve düzenli izleme. Her başlık kendi çıktısıyla teslim ediliyor; böylece hangi adımın ne kazandırdığını takip edebiliyorsunuz. İzmir genelinde çalıştığımız markaların çoğu bu dört başlığın tamamına aynı anda ihtiyaç duymuyor; ölçüm sonrası öncelik sırası netleşiyor.
İçerik tarafında soru cevap blokları, karşılaştırma tabloları ve tanım cümleleri öne çıkıyor; çünkü ChatGPT ve Gemini gibi motorlar bu yapıyı daha kolay alıntılıyor. Teknik tarafta llms.txt dosyası, yapısal veri ve bot erişim ayarları devreye giriyor. Kapsamın tamamını İzmir SEO sayfasında şehir bazlı olarak, yapay zeka odaklı kısmını ise GEO hizmeti sayfasında bulabilirsiniz.
Ölçüm yaklaşımı: önce tablo, sonra iş
Ölçüm, markanızın adının geçtiği ve geçmediği soruların listelenmesiyle başlıyor. Her soru için üç şey kaydediliyor: marka yanıtta geçiyor mu, hangi kaynak gösteriliyor, rakip kim. Bu tablo çıkmadan içerik yazmıyoruz; çünkü nereye yazılacağı bilinmeyen bir çalışma bütçeyi dağıtır. Ölçümün ilk turu genellikle birkaç gün içinde tamamlanıyor ve size yazılı olarak teslim ediliyor.
| Ölçüm kalemi | Neyi gösterir | Karar |
|---|---|---|
| Marka adı geçen sorular | Mevcut görünürlüğün hangi konularda olduğunu | Korunacak sayfalar |
| Rakibin öne çıktığı sorular | Hangi konuda içerik açığı olduğunu | Öncelikli içerik listesi |
| Kaynak gösterilen sayfalar | Motorların hangi site türlerini alıntıladığını | Yeni sayfa ve şema planı |
| İlçe bazlı sorular | Hangi semtte talep olduğunu | Yerel sayfa önceliği |
İkinci tur ölçüm, düzenlemeler yayına girdikten sonra aynı soru setiyle tekrarlanıyor. Aynı soruyu aynı yöntemle sormak, değişimi görmenin tek yolu. Bu yüzden soru setini çalışma boyunca sabit tutuyor, yalnızca yeni sektör veya ilçe eklendiğinde genişletiyoruz. AEO tarafında cevap motorlarına özel yapıyı AEO hizmeti sayfasında anlatıyoruz.
Teknik altyapı: llms.txt, şema ve bot erişimi
Yapay zeka motorlarının sitenizi okuyabilmesi için önce erişimlerinin açık olması gerekiyor. Birçok sitede robots dosyasındaki eski bir kural, GPTBot veya Google-Extended gibi botların sayfaları hiç görmemesine yol açıyor. İlk teknik kontrolde bu erişimi test ediyor, gerekiyorsa açıyoruz. Erişim kapalıyken içerik ne kadar iyi olursa olsun yanıtlarda görünmüyor.
İkinci adım llms.txt dosyası: sitenin hangi bölümlerinin ve hangi sayfaların özet olarak okunması gerektiğini makineye anlatan bir rehber. Ardından yapısal veri geliyor; hizmet, ürün, kurum ve soru cevap şemaları sayfanın ne olduğunu netleştiriyor. Bu dosyanın nasıl kurulduğunu llms.txt oluşturma hizmeti sayfasında adım adım görebilirsiniz. Üçüncü adımda bot trafiğini sunucu tarafında izlemeye alıyoruz; hangi motorun hangi sayfayı çektiğini görmek, sonraki düzenlemelerin yönünü belirliyor.
Sahada yapılan iş: içerikten ölçüme kadar
Sahada yapılan iş, masa başında yazılan metinle sınırlı kalmıyor. İzmir’deki ekiplerle birlikte ürün, hizmet ve süreç bilgilerini topluyoruz; çünkü yapay zeka yanıtları genel ifadeleri değil, somut bilgiyi alıntılıyor. Hangi ürünün hangi ülkeye gittiği, hangi güzergâhın kullanıldığı, hangi sezonda hangi hizmetin öne çıktığı gibi ayrıntılar sayfaya giriyor. Bu bilgiler olmadan yazılan sayfa, rakip sayfadan ayırt edilemiyor.
Ardından sayfa yapısı kuruluyor: tek cümlelik tanım, karşılaştırma tablosu, soru cevap blokları ve kaynak belirten paragraflar. Yayın sonrası aynı soru setiyle ölçüm tekrarlanıyor ve sonuçlar yazılı rapora işleniyor. Süreç boyunca tek bir kişi değil, içerik ve teknik ekipler birlikte çalışıyor. İzmir dışındaki ekiplerle uzaktan yürüttüğümüz çalışmalarda da aynı sıra izleniyor.
En sık yapılan hatalar ölçümü atlamakla başlıyor
İlk hata, ölçüm yapmadan içerik üretmeye başlamak. Hangi soruda görünmediğinizi bilmeden yazılan sayfa, çoğu zaman zaten cevaplanmış bir soruyu tekrar ediyor. İkinci hata, yapay zeka motorlarını arama motoruyla aynı şey sanmak; Google’da üst sırada olan bir sayfa ChatGPT yanıtında hiç geçmeyebiliyor. Üçüncü hata ise bot erişimini hiç kontrol etmemek; site teknik olarak okunamıyorsa geri kalan her şey boşa gidiyor.
Bir başka yaygın hata, şehir adını her sayfaya serpiştirip yerel derinlik eklememek. İzmir yazmak tek başına bir şey ifade etmiyor; ilçe, sektör ve süreç bilgisiyle birlikte anlam kazanıyor. Son olarak, ölçümü tek seferlik bir iş gibi görmek de sonuçları gölgeliyor. Aynı soru setiyle düzenli tekrar yapılmadığında iyileşmenin ne zaman ve nerede olduğu görülemiyor.
İlk adım: kısa bir ölçüm görüşmesi
İlk adım, markanızın bugünkü görünürlüğünü konuşacağımız kısa bir görüşme. Bu görüşmede sektörünüzü, hedef ilçeleri ve öne çıkarmak istediğiniz hizmetleri netleştiriyoruz. Ardından sınırlı sayıda soruyla bir başlangıç ölçümü yapıyor ve sonucu size gösteriyoruz. Bu aşamada taahhüt istemiyoruz; amaç, tablonun ne söylediğini birlikte görmek.
Ölçüm sonucu netleştiğinde hangi sayfanın önce ele alınacağı, hangi teknik düzeltmenin acil olduğu ve ne kadar sürede ilk değişimin görüleceği ortaya çıkıyor. Görüşme talebinizi teklif al formu üzerinden iletebilirsiniz; formda sektör ve ilçe bilgisini belirtmeniz ölçüm setini hızlandırıyor.
Yapay zeka yanıtlarında İzmir işletmelerinin görünürlüğünü sürdürülebilir kılmak
ChatGPT, Gemini ve Perplexity yanıtları sabit değil; modeller güncellendikçe, yeni kaynaklar yayına girdikçe ve rakipler içerik ekledikçe görünürlük değişiyor. İzmir’de bir kez yapılan iyileştirme kalıcı sonuç anlamına gelmiyor. Bu yüzden ölçümün düzenli aralıklarla tekrarlanması, hangi sorularda görünürlüğün arttığını ve hangilerinde gerilediğini görmek için gerekli. Aynı soru setini belirli aralıklarla ChatGPT, Gemini ve Google AI Overviews üzerinde denemek, değişimi somut biçimde ortaya koyuyor.
Sürdürülebilirlik için içerik üretiminin tek seferlik bir iş olarak görülmemesi gerekiyor. İzmir pazarında ihracat, lojistik, turizm ve gıda gibi başlıklarda sorular mevsimsel olarak değişiyor; yaz aylarında turizm odaklı sorgular artarken, yıl sonuna doğru ihracat ve lojistikle ilgili teknik sorular öne çıkıyor. Bu döngüyü takip edip içerik takvimini buna göre güncellemek, yapay zeka motorlarının güncel kaynak olarak sizin sayfanızı tercih etmesine yardımcı oluyor. Sayfalarda yer alan hizmet tanımlarının, iletişim bilgilerinin ve şema işaretlemelerinin tutarlı kalması da bu sürecin temel parçası.
İzmir genelinde görünürlüğü korumanın bir diğer yolu, yanıtlarda geçen ifadeleri düzenli olarak kaydetmek ve bu ifadelerin sayfa metinleriyle uyumunu kontrol etmek. ChatGPT veya Perplexity bir hizmeti yanlış tanımlıyorsa, bunun kaynağı genellikle sayfadaki belirsiz cümleler veya eksik şema bilgisi oluyor. Bu kontrolü ölçüm görüşmesinin bir parçası haline getirmek, hem içerik düzeltmelerini hem de teknik altyapıyı aynı çerçevede ele almayı sağlıyor. Böylece İzmir genelindeki görünürlük çalışması tek seferlik bir kampanya değil, düzenli bakım gerektiren bir süreç olarak yürütülüyor.
Sık sorulan sorular
ChatGPT SEO, klasik SEO’dan hangi noktada ayrılıyor?
Klasik SEO sıralama ve tıklama üzerine kuruluyken ChatGPT SEO yanıt içinde anılma üzerine kurulu. Bir sayfa Google’da üst sırada olabilir ama ChatGPT yanıtında hiç geçmeyebilir. Bu yüzden ölçüm kalemleri farklı: sıralama yerine marka adının geçtiği sorular, kaynak gösterilen sayfalar ve rakip görünürlüğü takip ediliyor. İki çalışma birbirini besliyor ancak aynı şey değil.
İzmir’de hangi sektörler için ölçüm yapıyorsunuz?
İhracat, lojistik, turizm ve gıda sektörleri başta olmak üzere şehirde öne çıkan tüm hizmet alanları için soru seti kuruyoruz. Sektöre göre soru kalıpları değişiyor; lojistikte güzergâh ve mevzuat, turizmde semt ve sezon, gıdada ürün ve tedarik bilgisi öne çıkıyor. Ölçüm seti bu farklara göre hazırlanıyor.
Ölçüm sonuçlarını ne kadar sürede görüyorum?
İlk ölçüm genellikle birkaç gün içinde tamamlanıyor ve yazılı olarak teslim ediliyor. Düzenlemelerin yanıtlara yansıması ise motorların sayfaları yeniden çekme sıklığına bağlı; bu süre sabit değil. Bu yüzden aynı soru setiyle düzenli tekrar yapıyor ve değişimi tarih bazında kaydediyoruz. Sabit bir süre söylemek yerine ölçülen değişimi göstermeyi tercih ediyoruz.
llms.txt dosyası olmadan da görünürlük artar mı?
Artabilir, ancak dosya motorların sitenizi daha doğru okumasına yardımcı oluyor. llms.txt, hangi sayfaların özet olarak alınması gerektiğini makineye anlatan bir rehber işlevi görüyor. Özellikle çok sayıda hizmet ve ürün sayfası olan sitelerde hangi içeriğin öne çıkarılacağını netleştiriyor. Dosya tek başına yeterli değil; içerik ve şema ile birlikte anlam kazanıyor.
Bot erişimini neden ayrıca kontrol ediyorsunuz?
Çünkü erişim kapalıysa diğer tüm çalışmalar sonuçsuz kalıyor. Bazı sitelerde robots dosyasındaki eski bir kural, yapay zeka botlarının sayfaları hiç görmemesine yol açıyor. Bu durumda içerik ne kadar iyi olursa olsun yanıtlarda yer almıyor. Kontrol, çalışmanın ilk adımı ve sonraki düzenlemelerin önkoşulu.
Şehir geneli mi yoksa ilçe bazlı mı çalışmalıyım?
İkisi birlikte yürüyor. Şehir geneli sorular araştırma aşamasındaki kullanıcıdan geliyor ve marka bilinirliğini besliyor. İlçe adı geçen sorular ise satın alma niyetine daha yakın. Bu nedenle ölçüm setinde her iki katman ayrı ayrı yer alıyor ve içerik planı buna göre önceliklendiriliyor. Hangi ilçenin önce ele alınacağı, ölçümdeki talep yoğunluğuna göre belirleniyor.
Kaynaklar
- OpenAI bot ve crawler dokümanı
- Google Search Central, AI özellikleri
- Google Search Central, AI özellikleri