Markanızın AI Görünürlüğünü Toplam (Aggregate) Verilerle Nasıl Ölçersiniz?

SEO dünyası yıllardır aynı mantık üzerine kuruluydu: belirli bir sorguyu gir, sabit SERP sonuçlarını gör, ardından sıralamadaki pozisyonunu takip et. Ancak 2025 itibarıyla tablo değişti. Google’ın AI Overviews, OpenAI’nin ChatGPT, Anthropic’in Claude, Perplexity ve Microsoft Copilot gibi yapay zekâ asistanları klasik “deterministik sonuçlar” sunmuyor.

Bunun yerine, her çalıştırmada farklı bir yanıt, farklı bir marka ve farklı bir sıralama düzeni ortaya çıkabiliyor. Dolayısıyla “AI rank tracking” kavramı temelden yanlış. Fakat bu, markanızın görünürlüğünü ölçemeyeceğiniz anlamına gelmiyor. Aksine, doğru yaklaşım: tek tek sorgular yerine binlerce prompt’un toplam görünürlüğüne (aggregate visibility) odaklanmak.

Bu yazıda, markaların AI çağında görünürlüğünü nasıl ölçebileceğini, hangi metriklere odaklanmaları gerektiğini ve neden “AI rank tracking”in artık tarih olduğunu detaylıca inceleyeceğiz.

Neden “AI rank tracking” yanlıştır?

Klasik SEO’da 3 temel varsayım vardı:

1. Deterministik sonuçlar: Aynı sorgu, aynı SERP’i getirirdi.

2. Sabit pozisyonlar: “#1 sıradayım” demek mümkündü.

3. Bilinen hacim: Anahtar kelime arama hacmi, öncelik belirlemede yol gösterirdi.

AI tarafında bu üçü de yok oldu:

• Probabilistik yanıtlar: Aynı prompt farklı zamanlarda farklı cevaplar verebilir.

• Sabit pozisyonlar yok: Markanız bazen başta, bazen sonda, bazen hiç olmayabilir.

• Gizli hacim: Prompt logları şirketlerin içinde kalıyor, kimse gerçek kullanım hacmini bilmiyor.

Sonuç: AI rank tracking = yanılgı. Artık odak, “tek bir sorguda çıktım mı?” değil, “binlerce farklı prompt içinde markam hangi sıklıkla görünüyor?” sorusu olmalı.

Mikro yerine “aggregate” neden?

Bir örnek düşünelim:

• Aynı prompt’u 3 defa çalıştırdınız:

  • 1. denemede markanız geçti.

  • 2. denemede yok.

  • 3. denemede rakibiniz var.

Bu size ne söylüyor? Aslında hiçbir şey. Çünkü sonuçlar tamamen dalgalı.

Ama binlerce prompt’u topladığınızda işler değişiyor:

• 10.000 prompt’un %60’ında markanız görünüyorsa, bu istatistiksel olarak anlamlı bir sinyal.

• O anlık varyasyonlar, geniş örneklemde dengeleniyor.

Tıpkı anketlerde olduğu gibi: tek bir kişinin cevabı rastgele olabilir, ama binlerce kişi üzerinden topladığınızda eğilim netleşir.

Bu yüzden AI görünürlüğünü aggregate yaklaşımıyla ölçmek şarttır.

AI Share of Voice (SoV) nasıl hesaplanır?

Geleneksel pazarlamada Share of Voice, markanızın sesinin pazarın geri kalanına oranını gösterir. AI tarafında da benzer bir mantıkla çalışır:

Formül:

AI SoV = (Markanızın göründüğü prompt sayısı / Toplam ilgili prompt sayısı) × 100

Örnek tablo:

Bu tabloya bakarak:

• Sizin markanız liderliği koruyor (%60).

• Rakip A yakın takibe başlamış.

• Rakip B geride kalıyor.

SoV yalnızca mevcut konumunuzu değil, trendleri de ortaya koyar.

Dönemsellik ve istatistiksel anlamlılık: Kaç prompt yeter?

“Kaç prompt yeterli olur?” sorusu en kritik konulardan biri.

• 50–100 prompt: Yetersiz, sonuçlar aşırı dalgalı olur.

• 1.000 prompt: Daha iyi, ama hâlâ küçük örneklem.

• 10.000+ prompt: Trend görmek için güvenilir sınır.

İstatistikte örneklem büyüklüğü arttıkça hata payı azalır. Aynı mantık AI görünürlüğü için de geçerli.

Ek olarak dönemsellik çok önemlidir. Haftalık dalgalanmalar yerine aylık veya çeyreklik ortalamalar alınmalıdır. Böylece rastgele varyasyonların değil, gerçek trendlerin sinyalini yakalarsınız.

İş akışı: Veri kaynağı → temizlik → sınıflandırma → raporlama

AI görünürlüğünü ölçmek için basit ama etkili bir iş akışı:

1. Veri kaynağı:

   • Keyword database (ör. Ahrefs, SEMrush)

   • People Also Ask soruları

   • Endüstri özel prompt’ları

2. Temizlik:

   • Yinelenen prompt’ları çıkar

   • Alakasız sorguları filtrele

3. Sınıflandırma:

   • Kategori bazlı (ör. CRM, E-commerce, Cybersecurity)

   • Funnel bazlı (TOFU, MOFU, BOFU)

4. Raporlama:

   • AI SoV (%)

   • Mention Velocity (zamana göre artış/azalış)

   • Topic Ownership (alt kategori liderliği)

   • Brand Adjective Cloud (AI’nin markanızı nasıl tanımladığı)

Hangi dashboard’lar kullanılmalı?

Görünürlüğü izlemek için şunlar öne çıkıyor:

• SoV Tablosu: Markanız ve rakiplerinizin pazar payı

• Kategori Haritası: Hangi alt konularda güçlü/zayıf olduğunuz

• Trend Grafiği: Haftalık veya aylık görünürlük eğrisi

• Narrative Analizi: AI’nin markanıza atfettiği sıfatlar (“kullanıcı dostu”, “bütçe dostu”, “kurumsal güçlü”)

Bu dashboard’lar sayesinde yalnızca nerede olduğunuzu değil, nerede olmanız gerektiğini de görürsünüz.

KPI’lar: Nelere bakmalısınız?

AI görünürlüğünü ölçerken takip edilecek başlıca KPI’lar:

• AI Share of Voice (SoV): Pazar görünürlüğünüzün yüzdesi

• Topic Ownership %: Alt kategorilerde liderlik oranınız

• Mention Velocity: Zaman içindeki artış/azalış trendi

• Brand Adjective Cloud: AI’nin markanızı hangi kelimelerle betimlediği

• Co-Mention Analysis: Rakiplerle birlikte mi, yoksa tek başına mı anılıyorsunuz?

Sonuç

AI çağında SEO görünürlüğünü ölçmek, geleneksel “rank tracking” mantığıyla mümkün değil. Çünkü AI yanıtları deterministik değil, probabilistik. Çözüm: aggregate yaklaşımıyla binlerce prompt’u analiz etmek, AI Share of Voice hesaplamak ve trendleri görmek.

Böylece markanızın yalnızca bir anda değil, uzun vadede AI asistanlarının zihninde nasıl konumlandığını öğrenebilirsiniz. AI arama deneyiminin giderek yaygınlaştığı bu dönemde, aggregate görünürlük analizi yapmak artık bir tercih değil, bir zorunluluk.

Sık Sorulan Sorular

• AI rank tracking neden işe yaramaz?
  
  • Çünkü AI sonuçları sabit değil; aynı prompt farklı zamanlarda farklı cevaplar verebilir.
• Aggregate yaklaşımı nedir?
  
  • Binlerce prompt’un sonuçlarını birleştirerek trend bazlı görünürlüğü ölçmektir.
• AI Share of Voice nasıl hesaplanır?
  
  • Markanızın göründüğü prompt sayısını toplam prompt sayısına bölerek yüzde hesaplanır.
• Kaç prompt örneklem için yeterlidir?
  
  • Anlamlı sonuçlar için en az 10.000 prompt analiz edilmesi önerilir.
• AI görünürlüğünü izlemek için hangi KPI’lar önemlidir?
  
  • AI SoV, Topic Ownership, Mention Velocity ve Brand Adjective Cloud en kritik metriklerdir.
• Mikro ve makro takip arasındaki fark nedir?
  
  • Mikro: kritik prompt’larda görünürlük. Makro: binlerce prompt’un toplam trendi.
• Topic ownership neden önemlidir?
  
  • Çünkü AI asistanlarının sizi belirli konularla sürekli ilişkilendirmesi, kategori liderliği sağlar.
• Brand Adjective Cloud nasıl analiz edilir?
  
  • AI yanıtlarında markanıza atfedilen sıfatların metin madenciliği ile çıkarılması gerekir.
• Co-Mention analizi ne işe yarar?
  
  • Markanızın rakiplerle birlikte mi, yoksa bağımsız mı anıldığını gösterir.
• Bu analiz SEO stratejisine nasıl entegre edilir?
  
  • İçerik, PR ve ürün stratejinizi, AI görünürlüğünden çıkan boşluk ve fırsatlara göre şekillendirebilirsiniz.