AI Search'te Miami'deki 515 işletmeyi test ettik. Bunların %99,6'sı listede yoktu.

Giriş

Miami-Dade ve Broward County'deki 515 işletmeyi kapsayan bir araştırma, test edilen yapay zeka tarafından oluşturulan öneri yanıtlarında %99,6'sının gerçek bir alıntı içermediğini ortaya koydu.

Miami-Dade ve Broward County'deki 515 işletmeyi kapsayan bir araştırma, geleneksel Google görünürlüğünün yapay zeka tarafından oluşturulan önerilerde yer almayı garanti etmediğini ortaya koydu. Ek araştırmalar, modeller, sorgu ifadeleri, arama sistemleri ve tüketiciye yönelik yapay zeka ürünleri arasında yapay zeka görünürlüğünde önemli farklılıklar olduğunu ortaya çıkardı.

Önemli Bulgular

Ana araştırma, ChatGPT, Claude ve Gemini'de ticari öneri sorguları kullanılarak 298 sağlık işletmesi, 120 hukuk işletmesi ve 97 emlak işletmesini kapsadı.

Test edilen işletmelerin %99,6'sı, yapay zeka tarafından oluşturulan öneri yanıtlarında gerçek bir atıf almadı.

Geleneksel Google görünürlüğü, yapay zeka önerilerinde görünürlüğü garanti etmez. Bir işletme, köklü, yüksek puan almış ve geleneksel aramalarda görünür olsa da, kendi kategorisi ve konumu için yapay zeka tarafından oluşturulan önerilerde yer almayabilir.

360 temel model API yanıtını inceleyen ayrı bir çalışmada, yeni ortaya çıkan B2B hizmet kategorilerinde üç tekrarlayan örüntü tespit edildi: kategori reddi, kategori ikamesi ve doğrulanamayan sağlayıcı adları. Bilgi alma veya web erişim yeteneklerine sahip, tüketicilere yönelik AI ürünleri gerçek sağlayıcıların adını verme olasılığı daha yüksekti; ancak önerdikleri sağlayıcılar, ürünler arasında önemli ölçüde dağınıklık gösteriyordu.

Bu araştırmaların birleşik sonuçları, yapay zeka görünürlüğünün tek bir evrensel sıralama olmadığını göstermektedir. Bir işletmenin görünür olup olmadığı, yapay zeka modeline, model sürümüne, sorgu ifadesine, ürüne, veri alma mimarisine ve işletme veya kategori hakkında bağımsız olarak mevcut olan bilgi miktarına göre değişebilir.

Bu araştırma, işletmelerin yapay zeka arama sistemleri tarafından nasıl keşfedildiğini, önerildiğini ve alıntılandığını inceleyen, Miami merkezli bir yapay zeka arama optimizasyonu ajansı olan AEOGeoAI tarafından gerçekleştirilmiştir.

Araştırmaya Genel Bakış

Çalışma	Örnek	Ana Bulgular
Miami AI Görünürlük Çalışması	Miami-Dade ve Broward ilçelerindeki 515 işletme	Test edilen öneri yanıtlarında %99,6'sı gerçek bir alıntı almadı
Gayrimenkul alt grubu	97 işletme	Related Group, test edilen önerilerin %97,9'unda yer aldı
Hukuk alt kümesi	120 işletme	Test edilen hiçbir firma gerçek bir alıntı almadı
API modeli çalışması	Claude, gpt-4o-mini ve Gemini'de toplam 360 yanıt	Gelişmekte olan B2B kategorilerinde reddetme, kategori değiştirme ve doğrulanamayan sağlayıcı adları sıkça görüldü
Tüketici AI karşılaştırması	ChatGPT, Perplexity, Claude.ai ve Gemini web	Önemli ölçüde parçalanma; hiçbir sağlayıcı dört ürünün hepsinde yer almadı

Sorun: Geleneksel Görünürlük, AI Görünürlüğünü Garanti Etmez

Bir işletme, köklü, yüksek puan almış ve geleneksel Google Arama'da görünür olsa da, kendi kategorisi ve konumu için yapay zeka tarafından oluşturulan önerilerde yer almayabilir.

Bu araştırmada “yer almamak” ifadesinin belirli bir anlamı vardır. Bu, bir yapay zeka modelinin işletme hakkında hiçbir bilgisi olmadığı anlamına gelmez. Bu, işletmenin test edilen belirli ticari sorgularda gerçek bir atıf veya öneri almadığı anlamına gelir.

Bu ayrım önemlidir. Bir müşteri ChatGPT veya Gemini’den yerel bir işletme önerisi istediğinde, Google sıralamanız yanıtta görüneceğinizi garanti etmez. Yapay zekanın önerisinde yer almazsanız, geleneksel aramadaki görünürlüğünüz ne olursa olsun, o müşteri sizi o belirli arama deneyimi aracılığıyla göremez.

515-Business Miami Araştırması

Örnek

• Sağlık: 298 işletme
• Hukuk: 120 işletme
• Emlak: 97 işletme
• Toplam: 515 işletme

Arama Biçimi

Her sorgu şu kalıbı izlemiştir: “[şehir]’deki en iyi [uzmanlık alanı]”

Örneğin: “Miami’deki en iyi kişisel yaralanma avukatı”, “Miami’deki en iyi ortodontist”, “Miami’deki en iyi emlakçı”.

Test Edilen Modeller

• ChatGPT - gpt-4o-mini
• Claude - Haiku 4.5
• Gemini - 2.5 Flash Lite

Metodoloji

Tutarlılığı test etmek için her sorgu, her model için üç kez çalıştırıldı.

Test edilen öneri yanıtlarının %99,6’sında gerçek bir kaynak gösterilmedi

Sonuç

Test edilen öneri yanıtlarında, 515 işletmenin %99,6'sı gerçek bir AI alıntısı almadı.

Bunu sektörlere göre ayrıştırırsak:

Sağlık (298 işletme):

• 297 işletme hiçbir gerçek ihbar almadı (%99,7)
• 1 işletme alıntı aldı

Hukuk (120 işletme):

• 120 işletme gerçek bir ihbar almadı (%100)
• 0 işletme ihbar aldı

Gayrimenkul (97 işletme):

• 96 işletme geçerli bir ihbar almadı (%98,9)
• 1 işletme ihbar aldı
• Related Group (büyük bir kurumsal gayrimenkul geliştiricisi), test edilen gayrimenkul öneri yanıtlarının %97,9'unda yer aldı

Modeller arası ortak eğilim:

• Hiçbir işletme, test edilen üç modelin hepsinden de alıntı almadı
• 515 işletmenin %99,4'ü, kategoriye yakın bir bağlamda en az bir model yanıtında tartışıldı, ancak test edilen işletme olarak hiçbir zaman adı geçmedi
• Modeller yanıt verdiğinde, karşılaştırılabilir bağımsız işletmeler yerine büyük kurumları (hastane sistemleri, AmLaw hukuk firmaları, dev geliştiriciler) ezici bir çoğunlukla önerdi

Bu Çalışmanın Gösterdikleri ve Göstermedikleri

Çalışma şunları göstermektedir:

• Geleneksel Google görünürlüğü, AI önerilerinin görünürlüğünü garanti etmez
• Test edilen ticari sorgularda bağımsız işletmeler nadiren bahsedildi
• Bazı büyük kurumlar tekrar tekrar öne çıktı
• AI öneri sonuçları, kategoriler ve sistemler arasında farklılık gösterdi

Çalışma şunları göstermiyor:

• AI sistemlerinin işletmeler hakkında hiçbir bilgisi yoktur
• Geleneksel SEO sinyallerinin hiçbir etkisi yoktur
• Tüm AI arama sorguları aynı sonucu verdi
• Her yerel işletmenin tüm AI sistemlerinde yer almadığı
• Tek bir çalışmanın evrensel AI sıralama faktörlerini belirleyebileceği

İkinci Çalışma: Yapay Zeka Sistemleri Neden Fikir Ayrılığı Yaşıyor?

Araştırma Sorusu

Temel LLM API'leri, yeni ortaya çıkan ticari kategorilerdeki gerçek sağlayıcıları güvenilir bir şekilde tanımlayabiliyor mu?

Veri kümesi

40 sorgu × 3 model × 3 tekrar = 360 temel model API yanıtı

Test Edilen Kategoriler

• Gelişmekte olan B2B hizmetleri (AI arama ajansları, 2 yıldan daha kısa süredir faaliyet gösterenler)
• Olgunlaşmış ticari kategoriler (hukuk firmaları, pazarlama ajansları)
• Bilgilendirici sorgular (AI nasıl çalışır, AEO nedir)
• İlişkili kategorilerin kalibrasyonu (Web3 pazarlaması, yapay zeka sesli asistanları, ESG danışmanlığı)
• Anahtar kelime öbeği aramaları (kısa biçimli alıcı sorguları)

Üç Tekrarlayan Yanıt Kalıbı

Kategori Reddi

Model, belirli sağlayıcıların adını vermekten kaçınır ve bunun yerine kategori hakkında genel bilgiler verir.

Kategori Değiştirme

Model, istenen kategorideki sağlayıcılar yerine benzer araçları, danışmanlık firmalarını veya hizmetleri belirtir. Örneğin, yapay zeka arama ajansları sorulduğunda, model bunun yerine halkla ilişkiler firmalarını veya pazarlama danışmanlık firmalarını önerir.

Doğrulanamayan Sağlayıcı Adları

Model, gerçek işletmeler olarak doğrulanamayan, kulağa makul gelen sağlayıcı adları üretir.

Tüketici Yapay Zeka Ürün Karşılaştırması

Aynı alıcı niyetli sorguları dört tüketiciye yönelik AI ürünü üzerinde test ettik: ChatGPT, Perplexity, Claude.ai ve Gemini web.

Önemli bulgu: Bilgi alma veya web erişimi özelliklerine sahip tüketiciye yönelik AI ürünleri, aynı sorgular için gerçek sağlayıcıların adlarını verme olasılığı daha yüksekti, ancak aralarında önemli ölçüde farklılıklar vardı.

Dört ürünün hepsinde de adı geçen hiçbir sağlayıcı yoktu. Adı geçen sağlayıcı grupları, ürünler arasında çok az örtüşme gösterdi.

URL alıntı farkı: Temel API yanıtlarında URL alıntısı neredeyse hiç yoktu (360 yanıtın 357'sinde harici URL bulunmuyordu), oysa tüketiciye yönelik ürünler kaynakları alıntıladı ve gerçek firmaların adlarını verdi. Bu, temel bir farkı ortaya koyuyor: Bir model, öğrenilen parametrelerden bir yanıt üretebilir ancak kaynak URL'sini almayabilir veya göstermeyebilir; buna karşılık, arama özelliğine sahip bir ürün güncel web kaynaklarını alabilir ve bunları kullanıcıya sunabilir.

Birleştirilmiş Araştırmanın Ortaya Koydukları

AI görünürlüğü, geleneksel arama performansından çıkarılabilecek tek bir sıralama değildir.

1. AI görünürlüğü sorguya bağlıdır. Bir işletme, bir sorgu ifadesinde görünebilirken, başka bir sorguda görünmeyebilir.
2. AI görünürlüğü modele bağlıdır. Farklı modeller (Claude, GPT ve Gemini) aynı sorgulara farklı yanıtlar verir.
3. AI görünürlüğü ürüne bağlıdır. ChatGPT, Perplexity, Claude.ai ve Gemini web, aynı kategori ve konum için farklı sağlayıcılar önerir.
4. AI görünürlüğü, bilgi erişim mimarisinden etkilenir. Temel model API'leri, öğrenilen parametrelere göre yanıt verir; web erişimine sahip tüketici ürünleri ise kaynakları bulur ve alıntı yapar.
5. Kategorinin olgunluk düzeyi, modellerin sağlayıcıları ne kadar güvenilir bir şekilde tanımladığını etkileyebilir. Yeni ortaya çıkan kategoriler (2 yıldan daha kısa süredir var olanlar), temel modellerde daha fazla kategori reddi, ikame ve doğrulanamayan sağlayıcı adlarına yol açmıştır. Yerleşik kategoriler ise daha güvenilir uzman isimlendirmeleri sağlamıştır.
6. Bağımsız belgeler, bir işletmenin bulunup önerilip önerilemeyeceğini etkileyebilir. Geleneksel SEO'su güçlü ancak üçüncü taraf varlık kanıtları asgari düzeyde olan bir işletme, yapay zeka önerilerinde yer almayabilir.

Netlik İçin Tanımlar

Bu makaledeyapay zeka görünürlüğü, tanımlanmış bir yapay zeka tarafından oluşturulan sorguya yanıt olarak bir işletmenin bahsedilip bahsedilmediğini, önerilip önerilmediğini veya alıntılanıp alıntılanmadığını ifade eder.

Gerçek alıntı, test edilen işletmeyi sadece tesadüfen bahsetmek yerine, ilgili bir sağlayıcı olarak tanımlayan yanıtı ifade eder.

Temel model API'si, Perplexity veya ChatGPT'nin web tabanlı sürümleri gibi ürünlerde kullanılan, tüketicilere yönelik web arama ve kaynak görüntüleme katmanı olmadan bir API aracılığıyla erişilen modeli ifade eder.

Kategoriyle ilgili yanıt, işletmenin kategorisini veya sektörünü ele alan ve rakiplerin adını veren, ancak test edilen işletmenin adını vermeyen yanıtı ifade eder.

Bir işletme, bir AI arama optimizasyonu danışmanında nelere dikkat etmelidir?

Güvenilir bir danışman şunları yapabilmelidir:

1. Bir temel oluşturmak

Önerilerde bulunmadan önce gerçek ticari komutları test etmelidir.

2. Ölçülen sistemleri belirlemek

Hangi modellerin ve tüketici yapay zeka ürünlerinin test edildiğini tam olarak belirtmelidir.

3. Sorgu kümesini belgelemek

Bir işletme, testlerin aşağıdakileri kapsayıp kapsamadığını bilmelidir:

• “[şehir]’deki en iyi [hizmet]” sorguları
• “yakınımdaki en iyi [sağlayıcı]” sorguları
• kategoriye özgü sorgular
• soru tabanlı sorgular

4. Rakip grubu belirleyin

Bunun yerine kimler öneriliyor? Test edilen işletme görünmediğinde hangi kurumlar veya kategoriler görünüyor?

5. Farklı görünürlük türlerini ayırt edin

Bir işletme şu durumlarda olabilir:

• bahsedilen (metne tesadüfen dahil edilen)
• önerilen (önerilen sağlayıcı olarak adı geçen)
• bağlantı verilen (URL ile referans gösterilen)
• kaynak olarak alıntılanmış (yetkili kaynak olarak referans gösterilmiş)

Bunlar birbirinin aynısı sonuçlar değildir.

6. Zaman içinde yeniden test edin

AI sistemleri değişir. Tek seferlik bir sonuç, o anın bir anlık görüntüsüdür.

Ölçümün amacı, kalıcı ve evrensel bir sıralama oluşturmak değildir. Amaç, belirli bir yapay zeka sisteminin, belirli bir zamanda, tanımlanmış bir sorguya ne tür bir sonuç verdiğini belirlemektir.

515 işletmeyi kapsayan çalışmada bu tür bir doğrudan ölçüm yaklaşımı kullanılmıştır: belirli ticari sorgular, birden fazla model, tekrarlanan testler ve gerçek işletme alıntılarını tesadüfi veya belirsiz bahsetmelerden ayırt etmek için tanımlanmış bir yöntem.

İşletmelerin Yapabilecekleri

Önce ölçüm yapın

Optimizasyona yatırım yapmadan önce, birden fazla sistemde gerçek sorguları test edin.

Bağımsız kanıtlar oluşturun

İşletmenin kendi web sitesinin ötesinde, doğru ve güvenilir bilgiler oluşturun. İşletmenin güvenilir üçüncü taraf platformlarda, doğrulanmış dizinlerde ve bağımsız editoryal içeriklerde temsil edildiğinden emin olun.

Yapılandırılmış bilgileri iyileştirin

Önemli işletme bilgilerinin açık ve makine tarafından okunabilir olmasını sağlayın. Doğru şema işaretlemesi, doğrulanmış işletme bilgileri ve kaynaklar arasında tutarlı varlık verileri, bilgilerin bulunabilirliğini artırır.

Değişiklikleri izleyin

Modeller, ürünler ve erişim sistemleri değiştikçe testleri tekrarlayın. AI öneri davranışı statik değildir.

Tek platform varsayımlarından kaçının

ChatGPT'de görünürlük, Perplexity, Gemini veya Google AI Overviews'ta da görünürlük anlamına gelmez. Her sistem farklı şekilde arama yapar ve farklı sağlayıcılar önerir.

Sonuç

Geleneksel iş başarısı (güçlü Google sıralamaları, yüksek değerlendirme puanları, yerleşik itibar) yapay zeka tarafından oluşturulan önerilerde görünürlüğü garanti etmez.

Araştırma, kategori olgunluğu, model davranışı, sorgu ifadesi, arama mimarisi ve bir işletme hakkında mevcut bağımsız bilgi miktarının, o işletmenin yapay zeka tarafından oluşturulan bir öneride yer alıp almayacağını etkileyebileceğini göstermektedir.

Bunun pratikteki anlamı açıktır: AI görünürlüğünü, geleneksel arama performansı ile ilişkili olduğunu varsaymak yerine, bağımsız olarak ölçün.

Gerçek uzmanlığa, gerçek fiziksel adreslere, gerçek referanslara ve faaliyetlerine dair gerçek kanıtlara sahip, tutarlı ve bağımsız bir şekilde meşru işletmeler olarak belgelenen işletmeler, kalıcı bir yapay zeka görünürlüğü oluşturmak için daha avantajlı bir konumda olabilir. Optimizasyon, bu bilgilerin daha kolay bulunmasını ve yorumlanmasını sağlayabilir. Ancak, altta yatan kanıtların yerini sonsuza kadar tutamaz.

Tam Metodoloji

515 İşletme Araştırması:

• Miami-Dade ve Broward County'deki işletmeler
• Üç sektör: sağlık (298), hukuk (120), emlak (97)
• Sorgu biçimi: “[şehir]’deki en iyi [uzmanlık alanı]”
• Model başına sorgu başına üç tekrar
• Modeller: ChatGPT (gpt-4o-mini), Claude (Haiku 4.5), Gemini (2.5 Flash Lite)
• Puanlama: gerçek alıntı, kategoriye yakın alıntı ve sıfır
• Tarih: Temmuz 2026

360-Yanıt API Çalışması:

• Beş gruba yayılmış 40 sorgu (gelişmekte olan B2B, olgun ticari, bilgilendirici, ilgili kategori, anahtar kelime-kelime öbeği)
• 3 model × 3 tekrar = 360 temel API yanıtı
• Ek testler: Ürün başına yaklaşık 20 tüketici ürünü yanıtı (ChatGPT, Perplexity, Claude.ai, Gemini web)
• Puanlama: gerçek sağlayıcı alıntısının varlığı/yokluğu, URL alıntısı, rakip tanımlama
• Akran değerlendirmesi: 21 Temmuz 2026
• Tarih: Temmuz 2026

Her iki çalışma da tam metodoloji, veriler ve ek materyallerle birlikte Zenodo'da mevcuttur:

• 515-İşletme Çalışması: DOI 10.5281/zenodo.21271085
• 360-Yanıt API Çalışması: DOI 10.5281/zenodo.21483146

AEOGeoAI Hakkında

AEOGeoAI, Miami merkezli, AI arama görünürlüğü, Cevap Motoru Optimizasyonu (AEO) ve Üretken Motor Optimizasyonu (GEO) alanlarında uzmanlaşmış bir AI Arama Optimizasyonu ajansıdır. Ajans, potansiyel müşteriler öneri istediğinde işletmelerin ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Perplexity ve diğer AI arama motorlarında nasıl göründüklerini anlamalarına ve bu görünürlüğü iyileştirmelerine yardımcı olur.

AEOGeoAI, yapay zeka görünürlük denetimleri, yapay zeka arama sıralama çalışmaları, alıntı analizi, varlık optimizasyonu ve yapay zeka sistemlerinin işletmeleri nasıl keşfettiği, değerlendirdiği, önerdiği ve alıntı yaptığına dair özgün araştırmalar yürütmektedir. Çalışmaları, şirketlerin “Miami’deki en iyi [hizmet]”, “yakınımdaki en iyi [işletme türü]” ve diğer ticari yapay zeka arama sorgularında görünürlüklerini artırmalarına yardımcı olmaya odaklanmaktadır.

ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Perplexity ve diğer AI arama sistemlerinde görünürlüklerini artırmak isteyen işletmeler, Miami’deki işletmeler için sunulan AI Arama Optimizasyonu hizmetleri hakkında daha fazla bilgi edinebilirler