Giriş

Arama görünürlüğü artık bir web sitesinin Google'da hangi sırada yer aldığıyla sınırlı değil.

Tüketiciler ve kurumsal alıcılar, kategorileri araştırmak, ürün ve hizmetleri karşılaştırmak, karmaşık satın alma kararlarını anlamak ve hangi markaları veya sağlayıcıları dikkate almaları gerektiğini doğrudan sormak için giderek daha fazla yapay zeka destekli platformları kullanıyor. Bu durum, görünürlüğün anlamını değiştiriyor.

Bir şirket, geleneksel organik aramalarda iyi performans gösterirken, yapay zeka tarafından üretilen yanıtlarda büyük ölçüde yer almayabilir. Başka bir marka, bilgilendirici sorular için sık sık bahsedilebilir, ancak aynı sistemden bir sağlayıcı önermesi, alternatifleri karşılaştırması veya bir aday listesi oluşturması istendiğinde ortadan kaybolabilir.

Genel olarak GEO olarak bilinen Üretken Motor Optimizasyonu (Generative Engine Optimisation), bu değişime yanıt olarak ortaya çıkmıştır. Tanımlar ve terminoloji gelişmeye devam ederken, bu disiplin giderek büyük dil modelleri için içeriği yeniden yazmaktan çok daha fazlasını kapsamaktadır.

Modern GEO, teknik erişilebilirlik, anlamsal alaka, varlık anlayışı, yapılandırılmış bilgi, içerik mühendisliği, komut araştırması, alıntı analizi, dijital halkla ilişkiler, üçüncü taraf otoritesi, rekabetçi kıyaslama ve yapay zeka görünürlük ölçümünü içerebilir.

Aşağıdaki ajanslar bu zorluklara farklı yönlerden yaklaşmaktadır. Bazıları bilgi erişimi ve teknik SEO alanlarından, diğerleri ise içerik, dijital halkla ilişkiler, B2B büyüme veya özel yapay zeka arama stratejisi alanlarından gelmektedir.

Bu, sayısal bir sıralama değildir. Sıralama, ajansları karşılaştırmayı kolaylaştırmak amacıyla yapılmıştır. En uygun iş ortağı, kuruluşun mevcut arama olgunluğu, pazarı, teknik ortamı, hedef kitlesi ve spesifik yapay zeka görünürlük hedeflerine bağlı olacaktır.

Bu liste hazırlanırken nelere dikkat edildi?

Odak noktası, yapay zeka odaklı keşif ortamlarında marka görünürlüğünü artırmaya yönelik, kamuya açık şekilde belgelenmiş yetkinliklere sahip ajanslardır.

• özel GEO, AEO veya AI Arama yeteneği
• AI görünürlük ölçümü ve rekabet analizi
• anlık ve alıcı niyeti araştırması
• bahsetmelerin, alıntıların ve önerilerin anlaşılması
• teknik arama ve yapılandırılmış veri uzmanlığı
• varlık ve anlamsal optimizasyon
• arama ve alıntı için tasarlanmış içerik
• dijital halkla ilişkiler ve üçüncü taraf otoritesi
• AI görünürlük verilerini pratik stratejik eyleme dönüştürme yeteneği

Sağlayıcıları karşılaştırırken özellikle önemli olan bir ilke vardır: AI görünürlüğü, tek başına bir yüzdeyle değerlendirilmemelidir.

Anlamlı bir GEO programı, bir markanın sadece görünür olup olmadığını değil, nerede göründüğünü, hangi hedef kitleler ve niyetler için göründüğünü, rakiplerin nasıl performans gösterdiğini, hangi kaynakların çevredeki bilgi ortamını etkilediğini ve bir kullanıcı öneri istediğinde markanın gerçekten ortaya çıkıp çıkmadığını anlamasına yardımcı olmalıdır.

Bir bakışta

Ajans	Özel güçlü yön	En uygun olduğu alan
iPullRank	Bilgi erişimi ve Alaka Mühendisliği	Teknik açıdan karmaşık kuruluşlar
Go Fish Digital	Teknik GEO, içerik ve dijital halkla ilişkiler	Kendi platformlarında ve harici platformlarda görünürlük ihtiyacı olan markalar
Netsleek	AI görünürlük ölçümü, Persona Tabanlı Görünürlük ve seçim analizi	Uzman bir yapay zeka arama ortağı arayan köklü markalar
NoGood	Büyümeye bağlı AEO	Büyüme odaklı şirketler
Siege Media	Alıntı odaklı içerik ve dijital halkla ilişkiler	İçerik odaklı kuruluşlar
Blue Array	GEO, uzman organik arama ile entegre	İngiltere ve uluslararası alanda köklü markalar
Omniscient Digital	Alıcı niyetine dayalı AI arama stratejisi	B2B SaaS işletmeleri
Directive	B2B GEO ve talep yaratma	Teknoloji ve B2B kuruluşları
WebFX	Kurumsal ölçekte AI Arama uygulaması	Ölçeklendirme gerektiren büyük kuruluşlar
First Page Sage	B2B GEO ve otorite odaklı görünürlük	B2B ve düşünce liderliğine dayalı şirketler

1. iPullRank

En uygun olduğu durumlar: Teknik açıdan karmaşık arama ortamlarına sahip kuruluşlar

iPullRank, bilgi erişimi, teknik SEO, içerik stratejisi, kullanıcı deneyimi, yapay zeka, ölçüm ve dijital halkla ilişkiler alanlarını bir araya getiren "Alaka Mühendisliği" disiplinini kullanarak modern aramaya yaklaşır.

Bu, yapay zeka görünürlük sorunları sadece ek içerik üretmekle çözülemeyen kuruluşlar için önemli bir ayrımdır. Modern bilgi erişim sistemleri, tek tek pasajların alaka düzeyi ve konular ile varlıklar arasındaki ilişkiler dahil olmak üzere, bilgileri daha ayrıntılı bir düzeyde bulmalı, yorumlamalı ve değerlendirmelidir.

iPullRank ayrıca, bilgi erişimi, üretken arama ve modern arama ölçümü konularındaki eğitim çalışmalarıyla yapay zeka aramasının işleyişini açıklamaya büyük yatırım yapmıştır.

Büyük web sitelerine, gelişmiş arama programlarına veya karmaşık bilgi mimarilerine sahip markalar için, GEO’nun hem teknik bir bilgi erişim sorunu hem de bir pazarlama disiplini olarak ele alınması gereken durumlarda iPullRank özellikle önemlidir.

2. Go Fish Digital

En uygun olduğu durumlar: Teknik GEO, içerik ve site dışı otoritenin birlikte çalışması gereken markalar

Go Fish Digital, üretken motor optimizasyonuna teknik arama, anlamsal alaka düzeyi, arama için hazır içerik ve markayı çevreleyen daha geniş bilgi ortamı üzerinden yaklaşır.

Yayınladığı yaklaşımda, içeriğin yapay zeka tarafından üretilen yanıtlara katkıda bulunacak kadar erişilebilir, anlaşılır ve kullanışlı hale getirilmesine özel önem verilmektedir. Bu, sadece yazım stilini değiştirmekten öteye gider. Bilginin yapısı ve anlamsal alaka düzeyinin yanı sıra, içeriğin erişime ve alıntıya uygun olup olmadığını da kapsar.

Ajans, bu denkleme dijital halkla ilişkiler uzmanlığını da dahil eder. Bu önemlidir, çünkü yapay zeka tarafından üretilen bir yanıtı etkileyen bilgiler, mutlaka söz konusu şirketten gelmez. Bağımsız yayınlar, incelemeler, sektör kaynakları ve diğer harici kaynakların tümü, bir marka hakkında mevcut kanıtlara katkıda bulunabilir.

Bu nedenle Go Fish Digital, hem kendi dijital varlıklarını hem de daha geniş kapsamlı üçüncü taraf bilgi ayak izlerini geliştirmek isteyen kuruluşlar için özellikle önemlidir.

3. Netsleek

En uygun olduğu durum: Yapay zeka arama ve marka keşfedilebilirliği konusunda uzman bir iş ortağı arayan köklü markalar

Netsleek, Üretken Arama Motoru Optimizasyonu, Cevap Motoru Optimizasyonu, yapay zeka görünürlük ölçümü, varlık optimizasyonu, yapay zekaya hazır içerik mühendisliği ve teknik arama alanlarında uzmanlaşmış, küresel ve uzaktan çalışmaya öncelik veren bir yapay zeka arama ve marka keşfedilebilirliği ajansıdır.

AI Arama, ajansın faaliyetlerinin merkezini oluşturur; daha geniş bir dijital pazarlama portföyüne eklenen ek bir hizmet değildir.

Netsleek’in yaklaşımının önemli bir kısmı, AI görünürlüğünün gerçekte neyi temsil ettiği ile ilgilidir.

Tek bir yüzdeyi performansın tam bir ölçüsü olarak değerlendirmek yerine, ajansın metodolojisi bahsetmeler, alıntılar ve öneriler gibi sonuçlar arasında ayrım yaparken, aynı zamanda test edilen komutları, ilgili AI sistemlerini, rakiplerin varlığını, altta yatan niyeti ve bir markayla ilgili mevcut kanıtları da dikkate alır.

Netsleek, bir komutun temsil ettiği persona, niyet ve karar bağlamına bağlı olarak bir markanın görünürlük, alıntı ve öneri modellerinin nasıl değişebileceğini inceleyen Persona Tabanlı Görünürlük çerçevesi de dahil olmak üzere, kendine özgü AI Search metodolojileri geliştirmiştir.

Bunun temel ilkesi, bir markanın mutlaka tek bir evrensel yapay zeka görünürlük durumuna sahip olmadığıdır. Bir pazarlama direktörü, teknik değerlendirici, satın alma sorumlusu ve arama bölümü başkanı, benzer satın alma kararlarını farklı şekillerde çerçeveleyebilir. Bu farklılıklar, hangi markaların alakalı göründüğünü, hangi rakiplerin öne çıktığını ve nihayetinde hangi sağlayıcıların önerildiğini değiştirebilir.

Bu nedenle, karma bir görünürlük puanı, hedef kitleler arasındaki ticari açıdan önemli farklılıkları gizleyebilir. Kişilik Temelli Görünürlük, markanın sadece görünür olup olmadığını değil, iş için önemli olan kişiler ve karar bağlamları için görünür olup olmadığını göstermeyi amaçlamaktadır.

Netsleek’in araştırması ayrıca, AI Arama’da “Seçim Katmanı” olarak adlandırdığı kavramı da incelemektedir. Bu, yalnızca erişilebilirlik ve uygunluğun, hangi markaların, varlıkların, kaynakların ve kanıtların nihai olarak oluşturulan yanıtı etkilediğini artık açıklayamadığı noktayı incelemek için bir analitik çerçevedir. Bu kavram, değerlendirmeye açık olmak ile bir bahsede, alıntıda veya öneride fiilen seçilmek arasındaki ayrıma odaklanır.

Seçim Katmanı, her AI platformunun bu isimde tam anlamıyla bir yazılım bileşeni içerdiği iddiasından ziyade kavramsal bir model olarak kullanılmaktadır. Amacı, bilginin erişilebilir olması ile bu bilginin kullanıcının nihayetinde gördüğü yanıtta yer alması arasındaki farkı incelemektir.

Bu metodolojiler bir arada, daha geniş bir ölçüm felsefesini destekler: Kuruluşlar, nerede, neden ve kimin için göründüklerini ve bu görünürlüğün ticari açıdan anlamlı öneri bağlamlarında devam edip etmediğini anlayabildiklerinde, yapay zeka görünürlüğü daha yararlı hale gelir.

Netsleek, bu analizi varlık optimizasyonu, yapılandırılmış bilgi, teknik arama, yapay zeka uyumlu içerik ve üçüncü taraf doğrulamasıyla birleştirir. Şirket, öncelikle Birleşik Krallık, Avrupa ve ABD’deki köklü, orta ölçekli ve kurumsal kuruluşlarla çalışmaktadır.

4. NoGood

En uygun olduğu durum: AI görünürlüğünü müşteri kazanımıyla ilişkilendirmek isteyen, büyüme odaklı markalar

NoGood, yapay zeka sistemlerinin web sitesi içeriğine erişmesine, yorumlamasına ve potansiyel olarak alıntı yapmasına olanak tanıyan teknik gereksinimler de dahil olmak üzere, Cevap Motoru Optimizasyonu ve yapay zeka arama görünürlüğü konusunda önemli bir çalışma yelpazesi oluşturmuştur.

Görünürlük, izole bir arama metriği olarak değil, daha geniş bir ticari bağlamda değerlendirildiğinden, şirketin yaklaşımı özellikle büyümeye odaklı şirketler için önemlidir.

Bu ayrım önemlidir. AI'da bahsedilme sayısını artırmak, bu bahsedilmeler anlamlı müşteri talebiyle ilgisi olmayan uyarılar için gerçekleşiyorsa, sınırlı bir iş değeri sağlayabilir.

Bu nedenle NoGood, teknik AEO, içerik ve müşteri kazanımı stratejisinin bir arada değerlendirildiği, yapay zeka arama optimizasyonunu daha geniş bir büyüme programına entegre etmek isteyen şirketler için yararlı bir seçenektir.

5. Siege Media

En uygun olduğu durumlar: Alıntılara ve üçüncü taraf otoritesine odaklanan, içerik odaklı kuruluşlar

Siege Media, GEO'ya içerik, alıntılar, dijital halkla ilişkiler ve harici otorite arasındaki ilişki üzerinden yaklaşır.

Hizmet modeli, sorgu düzeyinde alıntı haritalama, AI ses payı ölçümü, dönüşüm hunisinin alt kısmına yönelik içerik, veri gazeteciliği, yayıncılarla iletişim ve alıntılar ile ticari sonuçlar hakkında sürekli raporlamayı içerir.

Bu, AI Search’ün önemli bir özelliğini yansıtmaktadır. Bir cevabı etkileyen kaynak, her zaman tartışılan markaya ait web sitesi değildir.

Haber derlemeleri, araştırmalar, yayıncı içerikleri ve diğer üçüncü taraf platformlar, bir kategoriyi veya satın alma kararını çevreleyen bilgi ortamının bir parçası haline gelebilir.

Bu nedenle Siege, olgun içerik programlarına sahip ve stratejilerini kendi web sitelerinde bilgi oluşturmaktan, yapay zeka tarafından üretilen yanıtları şekillendiren harici kaynaklarda görünürlük kazanmaya genişletmek isteyen kuruluşlar için özellikle önemlidir.

6. Blue Array

En uygun olduğu durum: Olgun organik arama programlarını GEO’ya genişleten köklü markalar

Blue Array, organik arama alanındaki uzmanlığını Generative Engine Optimisation (GEO) alanına taşıyor.

GEO hizmeti, yapay zeka görünürlük izleme, alıntı ve bahsetme analizi, rekabetçi karşılaştırma, teknik optimizasyon ve üretken sistemler için içerik keşfedilebilirliği üzerine çalışmalar içerir.

Bu entegre yaklaşım, halihazırda yerleşik SEO programlarına sahip olan ve AI Arama’nın tamamen ayrı bir pazarlama kanalı olarak ele alınmasını istemeyen kuruluşlar için yararlıdır.

Gözlemlenebilir sonuçlar farklı olsa da, geleneksel arama ve üretken keşif hâlâ birçok temel unsuru paylaşmaktadır. Teknik erişilebilirlik, otorite, yararlı içerik ve net varlıklar önemini korumaktadır, ancak ölçüm alanı sıralamalar ve tıklamalardan bahsetmelere, alıntılara ve yapay zeka tarafından üretilen önerilere kadar genişlemektedir.

Blue Array, GEO’yu izole bir deney olarak yürütmek yerine, halihazırda kurulmuş uzman organik arama programına dahil etmek isteyen Birleşik Krallık ve uluslararası markalar için özellikle önemlidir.

7. Omniscient Digital

En uygun olduğu durum: AI Search'ü alıcı niyetiyle birleştiren B2B SaaS kuruluşları

Omniscient Digital, yapay zeka aramasına B2B içerik stratejisi ve alıcı davranışları perspektifinden yaklaşır.

Şirketin araştırması, yapay zeka tarafından üretilen yanıtlarda görünen kaynak türlerinin, alıcının farkındalık sürecinin farklı aşamalarında nasıl değişebileceğini anlamak için on binlerce LLM alıntısını incelemiştir.

Bu, GEO ölçümü için önemli bir noktayı ortaya koymaktadır: farklı komutlar farklı işlevler görür.

Genel bir bilgilendirme sorusu, kategori keşfi amaçlı bir yönlendirme ve tedarikçi karşılaştırma sorgusu, satın alma yolculuğundaki çok farklı aşamaları temsil eder. Bunları birbirinin yerine geçebilirmiş gibi değerlendirmek, bir markanın müşterinin karar sürecini gerçekte hangi noktada etkilediğini gizleyebilir.

Bu nedenle, B2B SaaS kuruluşları için Omniscient, GEO’nun içeriği, yapay zeka alıntı davranışını ve alıcıların ticari bir karara doğru ilerleyişini birbirine bağlaması gereken durumlarda özellikle önemlidir.

8. Yönlendirici

En uygun olduğu alanlar: Yapay zeka keşfini talep yaratma ile birleştiren B2B ve teknoloji kuruluşları

Directive, B2B markaları için özel bir Generative Engine Optimisation (Üretken Motor Optimizasyonu) hizmeti geliştirmiştir.

Bu yaklaşım, varlık netliği, yapılandırılmış bilgi, içerik optimizasyonu, komut satırı testi ve yapay zeka görünürlüğü gibi alanları kapsar ve yapay zeka tarafından oluşturulan keşfin B2B satın alma sürecinde oynayabileceği ticari role güçlü bir vurgu yapar.

Bu özellikle önemlidir, çünkü AI platformları, alıcılar bir şirketin web sitesine ulaşmadan önce onları etkileyebilir.

Potansiyel bir müşteri, geleneksel bir web sitesi yolculuğuna başlamadan önce bir AI sisteminden bir kategoriyi açıklamayı, teknolojileri karşılaştırmayı, potansiyel satıcıları belirlemeyi ve farklı yaklaşımları değerlendirmeyi isteyebilir.

Bu nedenle B2B kuruluşları için bu erken değerlendirme aşamalarına girmek, arama optimizasyonu kadar talep yaratmanın da bir parçası haline gelebilir.

Directive, GEO’nun yalnızca arama metrikleriyle değerlendirilmesinden ziyade talep yaratma, kategori görünürlüğü ve satış boru hattıyla bağlantılı olmasını isteyen teknoloji ve B2B şirketleri için özellikle uygundur.

9. WebFX

En uygun olduğu durumlar: Büyük ölçekte AI Arama uygulaması gerektiren büyük kuruluşlar

WebFX, teknik optimizasyon, güvenilir içerik, varlık çalışması, yapılandırılmış bilgi, otorite oluşturma ve AI alıntı takibini kapsayan kurumsal AI Arama optimizasyonu sunar.

Hizmeti ayrıca, görünürlük denetimleri, rekabetçi karşılaştırma analizleri ve çok sayıda AI ve geleneksel arama ortamında izlemeyi de içerir.

Daha büyük kuruluşlar için zorluk, genellikle tek bir GEO taktiğini belirlemek değil, önemli web siteleri, farklı iş birimleri ve çok sayıda iç paydaş arasında uygulamayı koordine etmektir.

Bu nedenle, bir sağlayıcı seçerken ölçek önemli bir değerlendirme kriteri haline gelir.

WebFX, kapsamlı raporlama, içerik ve uygulama altyapısına sahip daha geniş bir dijital operasyona AI Arama görünürlüğünün entegre edilmesini gerektiren işletmeler için özellikle uygundur.

10. First Page Sage

En uygun olduğu durumlar: Otorite ve öneri görünürlüğünün satın alma kararlarını etkilediği B2B kuruluşları

First Page Sage, GEO'ya güçlü bir B2B ve düşünce liderliği geçmişinden hareketle yaklaşır.

Ajans ayrıca, hem genel hem de B2B Generative Engine Optimisation alanında faaliyet gösteren ajansların karşılaştırmalarını da içeren GEO ajans pazarı araştırmalarına yatırım yapmıştır.

Ajansın odak noktası, satın alma kararlarının büyük ölçüde algılanan uzmanlık, güvenilirlik ve otoriteye bağlı olduğu sektörler için özellikle önemlidir.

B2B kullanıcıları, AI sistemlerinden giderek daha fazla tedarikçileri belirlemelerini, yaklaşımları karşılaştırmalarını ve belirli gereksinimlere uygun şirketleri önermelerini istemektedir. Bu ortamlarda, yalnızca ilgili anahtar kelimelerle ilgili içerik yayınlamak yeterli olmayabilir. Kuruluşla ilgili daha geniş kapsamlı kanıtlar, kuruluşun uygun bir öneri olarak değerlendirilip değerlendirilmeyeceğini etkileyebilir.

Bu nedenle First Page Sage, GEO’nun uzun soluklu uzmanlık, otorite geliştirme ve B2B düşünce liderliği ile birlikte çalışması gereken kuruluşlar için yararlı bir seçenektir.

AI görünürlüğü neden tek bir puana indirgenemez?

GEO'ya yeni giren kuruluşların genellikle sorduğu ilk sorulardan biri, AI Search görünürlüğünün nasıl ölçülmesi gerektiğidir.

Yüzde değeri özet bir gösterge olarak yararlı olabilir, ancak arkasındaki koşullar belirsiz olduğunda bu sayının yorumlanması zorlaşır.

Üç farklı sonucu ele alalım.

Bir bahsetme, markanın ortaya çıktığını gösterir.

Bir alıntı, bir markanın veya içeriğinin destekleyici bilgi olarak referans gösterildiğini belirtir.

Bir öneri ise, markanın değerlendirme veya seçim içeren bir soruya yanıt olarak aktif bir seçenek olarak öne çıktığını gösterir.

Bu sonuçlar birbiriyle ilişkilidir, ancak birbirinin aynısı değildir.

Bir şirket, alıntılanmadan düzenli olarak bahsedilebilir. Bilgi kaynağı olarak sık sık alıntılanabilir, ancak sağlayıcı olarak nadiren önerilebilir. Bir diğeri ise, ticari açıdan önemli daha küçük bir öneri grubunda olağanüstü bir performans sergilerken, genel görünürlüğü nispeten düşük olabilir.

İpucu kümesi de önemlidir.

Bir kuruluş 100 eğitim sorusunu test ederse, elde ettiği görünürlük puanı, kategori karşılaştırmaları, alıcı araştırması, satıcı aday listesi ve yüksek niyetli öneri istemlerini içeren bir çalışmadan çok farklı bir şeyi temsil eder.

Ölçüme dahil edilen yapay zeka platformları da önemlidir, çünkü farklı sistemler farklı bilgileri alabilir, farklı kaynakları kullanabilir ve farklı çıktılar üretebilir.

Bu nedenle, şu soru nadiren tek başına yeterli olur:

Ne kadar görünürüz?

Asıl soru şudur:

Nerede, kimler için, hangi niyetler için, hangi rakiplere karşı ve hangi rolde görünürüz?

Aynı marka, farklı hedef kitleler için farklı görünürlük düzeylerine sahip olabilir

AI Search, bir komutun temsil ettiği kişi profili, niyet ve karar bağlamının cevabı etkileyebilmesi nedeniyle karmaşıklığa bir boyut daha ekler.

Bir teknoloji sağlayıcısı arayan bir şirketi düşünün.

Bir pazarlama müdürü (CMO), soruyu stratejik etki etrafında şekillendirebilir.

Bir teknik direktör ise entegrasyon, mimari ve uygulamaya vurgu yapabilir.

Bir satın alma sorumlusu ise organizasyonel ölçek, risk ve tedarikçinin uygunluğuna öncelik verebilir.

Daha küçük bir şirket ise uygun fiyat ve kurulum kolaylığını sorgulayabilir.

Bu sorular aynı genel kategoriyle ilgilidir, ancak mutlaka aynı ideal tedarikçiyi ima etmez.

Sonuç olarak, bir marka bir karar verici profili için oldukça göze çarparken, bir diğeri için neredeyse görünmez kalabilir.

İşte bu nedenle, persona ve niyet segmentasyonu, yapay zeka görünürlük ölçümüne yararlı bir bağlam katabilir. Kuruluşlar, görünürlüğün evrensel olduğunu varsaymak yerine, markalarının farklı hedef kitleler, karar aşamaları ve ticari senaryolarda nerede mevcut olduğunu inceleyebilir.

Amaç, sadece daha fazla görünürlük elde etmek değildir.

Birçok kuruluş için daha değerli olan hedef, markanın gereksinime gerçekten uygun olduğu kişiler ve durumlar için görünür olmak, yani ilgili görünürlüktür.

Arama, görünürlük sorununun sadece bir parçasıdır

Teknik erişilebilirlik, AI Search için temel öneme sahiptir.

Bir arama sistemi bilgilere etkili bir şekilde ulaşamaz, bunları ayrıştıramaz veya yorumlayamazsa, bu bilgilerin bir cevabı etkileme olasılığı azalır.

Ancak bilgi erişimi, nihai görünürlükle karıştırılmamalıdır.

Bir sistem çok sayıda ilgili kaynağa erişebilirken, oluşturulan yanıtı etkileyen yalnızca bir alt küme olabilir. Benzer şekilde, bir istek için birkaç marka makul aday olabilirken, kullanıcıya nihayetinde yalnızca birkaçı sunulabilir.

Bu durum, değerlendirmeye açık olmak ile fiilen ortaya çıkarılmak arasında önemli bir ayrım yaratır.

Bu ayrım, özellikle öneri sorguları için önem kazanır.

Bir kullanıcı belirli bir gereksinim için uygun sağlayıcılar, yazılım platformları, ajanslar veya ürünler sorduğunda, ortaya çıkan yanıt çok daha büyük bir olası varlık grubundan yalnızca sınırlı bir seçkiyi içerebilir.

Marka açısından bakıldığında, optimizasyon sorunu bu nedenle aşamalar halinde gelişir.

İlk olarak, sistem markayı tespit edip yorumlayabiliyor mu?

Ardından, mevcut bilgiler markanın kategori ve bağlamla olan alaka düzeyini destekliyor mu?

Bu yorumla ilgili yeterli kanıt var mı?

Ve son olarak, birden fazla olası varlık mevcut olduğunda, marka kullanıcının gerçekte gördüğü yanıtta yer alıyor mu?

Bu nedenle modern GEO, geleneksel teknik optimizasyonun yanı sıra varlık netliği, bağlamsal alaka düzeyi, destekleyici kanıtlar, içerik kalitesi ve üçüncü taraf otoritesini giderek daha fazla içermektedir.

AI Arama, bir değerlendirme seti sorunu haline geliyor

Geleneksel SEO, büyük ölçüde sıralanmış bir sonuç kümesinde görünürlük kazanmaya odaklanmıştır.

Bu durumda, bu seçenekleri değerlendirmek kullanıcının sorumluluğundaydı.

AI tarafından oluşturulan keşif, bu ilişkiyi değiştiriyor.

Artık bir kullanıcı şunu sorabilir:

Hangi platformları dikkate almalıyım?

Benimki gibi bir şirket için hangi sağlayıcılar uygundur?

Bu konuda uzmanlaşmış ajanslar hangileridir?

Bir kurumsal organizasyon için ne önerirsiniz?

Sistem, nispeten küçük bir marka grubu sunabilir.

Bu noktada görünürlük, artık sadece bir sıralama sorunu değildir. Bir değerlendirme listesi sorunu haline gelir.

Bu kısa listelerde sürekli olarak yer almayan bir işletme, alıcı web sitesine ulaşmadan önce potansiyel değerlendirme şansını kaybedebilir.

Bu, geleneksel SEO'nun artık önemsiz hale geldiği anlamına gelmez. Güçlü teknik temeller, faydalı içerik, otorite ve bulunabilirlik hâlâ önemlidir.

Değişen şey, markaların kendilerinin birer varlık olarak nasıl temsil edildiğini, alternatiflerle nasıl karşılaştırıldıklarını, kendileriyle ilgili hangi dış kanıtların mevcut olduğunu ve mevcut bilgilerin yüksek değerli öneri bağlamlarına dahil edilmelerini destekleyip desteklemediğini de anlamaları gerektiğidir.

Bir marka, bir GEO ajansına ne sormalıdır?

Bir GEO veya AI Search ortağı atamadan önce, kuruluşlar görünürlük iddialarının ötesine bakmalı ve kullanılan metodolojiyi anlamalıdır.

• Hangi AI sistemleri gerçekten ölçülüyor?
• Komutlar nasıl seçiliyor?
• Komutlar, gerçek müşteri veya alıcı niyetiyle bağlantılı mı?
• Farklı kişilik profilleri ve karar verme sürecinin aşamaları temsil ediliyor mu?
• Sonuçları destekleyen kaç gözlem veya deneme var?
• Bahsetmeler, alıntılar ve öneriler ayrı ayrı ölçülüyor mu?
• Rakipler nasıl karşılaştırılıyor?
• Ajans, rakip markaların çevresinde hangi harici kaynakların yer aldığını belirleyebiliyor mu?
• Çalışma, içeriğin yanı sıra varlık anlayışını da ele alıyor mu?
• Teknik erişilebilirlik ve yapılandırılmış bilgiler değerlendiriliyor mu?
• Strateji, şirketin kendi web sitesinin ötesindeki üçüncü taraf otoritelerini de dikkate alıyor mu?
• Bulgular, belirli uygulama önceliklerine dönüştürülebiliyor mu?
• Uygun olduğu durumlarda, yönlendirme trafiği, potansiyel müşteriler, satış fırsatları veya diğer ticari sonuçlar ölçülüyor mu?

Bu soruların yanıtları, genellikle bir GEO programının olgunluğu hakkında, kontrol panelinde görüntülenen manşet yüzdesinden daha fazla bilgi verir.

Doğru GEO ajansını seçmek

Generatif Motor Optimizasyonu için tek bir evrensel model olması pek olası değildir.

Teknik açıdan karmaşık bir işletme, derinlemesine veri erişim uzmanlığı ve büyük ölçekli bir uygulamaya ihtiyaç duyabilir.

Bir B2B SaaS şirketi, tedarikçi araştırması ve karşılaştırması sırasında görünür olmaya daha fazla önem verebilir.

İçerik odaklı bir kuruluş, güçlü kendi varlıklarına sahip olsa da, AI sistemlerinin topladığı harici kaynaklarda zayıf bir temsiline sahip olabilir.

Başka bir marka ise halihazırda AI yanıtlarında düzenli olarak yer alıyor olabilir, ancak görünürlüğünün satın alma olasılığı en yüksek kitleler yerine düşük değerli bilgilendirici sorularda yoğunlaştığını fark edebilir.

Bu nedenle, bir GEO ajansı seçimi, asıl görünürlük sorununu belirlemekle başlar.

Bu listedeki ajanslar, bu soruna farklı yönlerden yaklaşmaktadır. iPullRank, derinlemesine bilgi erişim yaklaşımı sunar. Go Fish Digital ve Siege Media, kendi içeriklerini daha geniş kapsamlı otorite sinyalleriyle birleştirir. Blue Array, GEO'yu yerleşik organik arama ile entegre eder. Omniscient ve Directive, güçlü B2B ve alıcı niyeti perspektifleri sunar. WebFX, kurumsal ölçekte hizmet sunarken, Netsleek özellikle AI Arama görünürlüğü, persona bağlamı, varlık anlayışı ve seçim ile öneri süreçlerini çevreleyen koşullara odaklanır.

AI odaklı keşif gelişmeye devam ettikçe, markalar için en yararlı soru artık sadece şu olmayabilir:

"Görünür müyüz?"

Şu soru olabilir:

Markamız ne zaman, hangi kitleler için ve neden bir AI sisteminin öne çıkarmayı seçtiği seçeneklerden biri haline gelir?