GEO nedir ve nasıl yapılır?

Kullanıcılar artık bir ürünü ararken on bağlantıya tıklamak yerine yapay zekâya soruyor: "Küçük işletmeler için en iyi muhasebe programı hangisi?" Cevap tek bir metin ve birkaç kaynak bağlantısı. O metinde adınız geçmiyorsa, arama sonuçlarında birinci sırada olmanız bu kullanıcı için bir şey ifade etmiyor.

GEO üç şeyle ilgilenir: cevapta markanın anılması (mention), cevabın kaynak listesinde sitenizin gösterilmesi (citation) ve modelin cevaptan önce kendi kendine yaptığı arka plan aramaları (query fan-out). Model bu aramaların sonuçlarında sizi bulamazsa, cevapta da sizden söz etmez.

• —SEO arama sonuç sayfasındaki sıraya bakar ve tıklama ile gösterimle ölçülür.
• —GEO yapay zekâ cevabının metnine ve kaynaklarına bakar. Ölçüsü anılma oranı, sıra, ton ve atıf payıdır.
• —İkisi birbirinin yerine geçmez. Yapay zekâ aramaları çoğunlukla arama motoru dizinlerinden beslenir, bu yüzden iyi SEO GEO'nun zeminidir.

Her asistan farklı bir dizinden ve farklı önceliklerle okur. Aynı soruya farklı motorların farklı siteleri göstermesi bu yüzden normaldir.

ChatGPT

Web araması Bing dizinine dayanıyor. Sektör ölçümlerine göre ChatGPT'nin atıf yaptığı sayfalar Google'ın ilk 10 sonucuyla çok az örtüşüyor (%6–8). Sitenizin Bing'de dizinli olması ve OpenAI tarayıcılarını (OAI-SearchBot, ChatGPT-User) engellememeniz gerekir.

Gemini ve Claude

Arama açıkken kendi arama altyapılarını kullanırlar. Arama kapalıyken cevap modelin eğitim verisinden gelir ve o zaman markanın yıllar içinde güvenilir sitelerde ne kadar yer aldığı belirleyici olur.

DeepSeek

Mavzena'nın ölçümlerinde DeepSeek web araması yapmadan cevap verir; cevap modelin eğitim verisinden gelir. Burada markanın yıllar içinde güvenilir sitelerde ne kadar yer aldığı belirleyicidir.

GEO hakkındaki tavsiyelerin çoğu deneyime dayanır; ölçülmüş olanlar daha azdır. Bilinenler:

• —Princeton'ın 2023 GEO çalışması, metne istatistik, alıntı ve kaynak eklemenin görünürlüğü %40'a kadar artırabildiğini gösterdi. 2026'daki eleştirel bir tarama ise bu kazancın yalnızca içerik zaten modelin önüne getirildiğinde geçerli olduğunu söylüyor. Asıl belirleyici olan, içeriğin konuya uyması ve modelin önüne getirilebilmesi.
• —ChatGPT'nin en çok atıf yaptığı sayfaların büyük kısmı Wikipedia, marka ana sayfaları ve uygulama mağazası sayfaları. 6,8 milyon atıflık bir analizde atıfların %86'sı markanın yönetebildiği kaynaklardan (kendi sitesi ve liste/dizin sayfaları) geldi.
• —Aynı soru aynı modele tekrar sorulduğunda cevap ve kaynaklar belirgin biçimde değişebiliyor. Tek bir denemeyle karar vermek yanıltıcıdır.
• —llms.txt dosyası kurması kolay ama büyük platformların bunu kullandığı doğrulanmadı. 137 bin alan adının %97'sinde bu dosyaya hiç istek gelmemiş.

Bu yüzden tek bir "hile" yerine temel işe odaklanmak ve sonucu tekrarlı ölçümle izlemek gerekir.

Etkisi en iyi bilinenden en deneysele doğru:

1. 01Müşterilerinizin yapay zekâya gerçekten sorduğu soruları çıkarın ("en iyi …", "… mı … mı", "… için alternatif") ve her biri için ayrı, net bir cevap sayfası yazın.
2. 02Her sayfanın ilk paragrafına, tek başına alıntılanabilecek kısa ve kesin bir cevap koyun.
3. 03Sayıları, kaynakları ve uzman görüşlerini adlarıyla verin; mümkünse kendi ölçümünüzden özgün veri yayımlayın.
4. 04Sayfaları güncel tutun ve son güncelleme tarihini görünür yazın.
5. 05Yapılandırılmış veri ekleyin: Organization, Product veya SoftwareApplication, FAQPage, Article.
6. 06Yapay zekâ tarayıcılarını robots.txt'te engellemediğinizi kontrol edin (GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended) ve içeriğin JavaScript olmadan da okunabildiğinden emin olun.
7. 07Siteyi Bing Webmaster Tools'a ekleyin ve değişen sayfaları IndexNow ile bildirin. ChatGPT araması Bing dizinini kullanıyor.
8. 08Üçüncü taraf kaynaklarda yer alın: kategorinizdeki karşılaştırma ve "en iyi" listeleri, inceleme siteleri, sektör dizinleri, Wikipedia/Wikidata, Reddit ve Ekşi Sözlük gibi topluluklarda gerçek yanıtlar.
9. 09Marka adınızı, ürün adlarınızı ve kategorinizi her yerde aynı biçimde yazın; yapay zekânın sizi doğru varlıkla eşleştirmesi buna bağlı.
10. 10llms.txt ekleyin. Maliyeti düşük, ama etkisinin kanıtlanmadığını bilin.

GEO'yu ölçmek için müşterilerinizin soracağı soruları birden çok yapay zekâ motoruna, birden çok kez sormak ve her cevapta markanızın geçip geçmediğini, kaçıncı sırada ve hangi tonla geçtiğini, hangi sitelerin kaynak gösterildiğini kaydetmek gerekir.

• —Anılma oranı: soruların yüzde kaçında marka geçiyor.
• —Sıra ve ton: önerilenler arasında kaçıncı, olumlu mu olumsuz mu.
• —Atıf payı: kaynak listesinde sitenizin ve rakiplerinizin payı.
• —Kaynak boşluğu: rakibin anıldığı ama sizin anılmadığınız cevaplarda hangi siteler kaynak gösteriliyor? Girmeniz gereken yerler bunlar.
• —Arka plan aramaları: model cevaptan önce neyi arıyor? İçeriği bu aramalara göre yazın.

Bir ayrıma dikkat edin: motorun hiç cevap vermemesi ya da durumun ölçülememesi, "anılmadı" (sıfır) ile aynı şey sayılmaz. Mavzena ölçümünü bu kurallarla yapar, ayrıntılar Metodoloji sayfasında. Nasıl ölçüyoruz

1. Aggarwal et al., GEO: Generative Engine Optimization (Princeton, 2023)
2. Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey of GEO (2023-2026)
3. Profound — AI platform citation patterns
4. WhyIQ — What each AI engine wants before it cites you
5. Frase — What is Generative Engine Optimization (GEO)?
6. llms.txt: where it goes, who reads it