Yapay Zeka tarafından üretilen arama ve keşiflerin ortaya çıkması, satıcıları bu platformlardaki ürün görünürlüğünü değerlendirmeye yönlendiriyor. Birçok arama optimize edicisi geleneksel metrikleri, örneğin yapay zekadan gelen trafik ve yapay zeka cevaplarındaki sıralamaları uygulamaya çalışıyor, ancak her iki yaklaşım da yetersiz kalıyor. Trafik: Trafiğe vurgu yapmak, yapay zeka cevaplarının temel işlevini göz ardı eder; bu işlev, tıklama çekmek yerine site içi ihtiyacı karşılamaktır. Yapay Zeka tarafından üretilen cevaplar genellikle markalı sitelere bağlantı içermez. Örneğin, Google’ın AI Genel Bakışları bazen ürün isimlerini organik arama listelerine bağlar. Bu nedenle, görünürlük mutlaka trafik anlamına gelmez. Bir satıcının ürünleri yapay zeka cevabında görünebilir, ancak tıklama almayabilir. Sıralamalar: AI cevapları genellikle listeler içerdiğinden, pek çok satıcı sıralamayı takip ederek en üstte veya yakınında yer almak ister. Ancak, bu sıralamaları takip etmek imkânsızdır. AI cevapları doğası gereği öngörülemezdir. Sparktoro çalışması, aynı kişinin aynı soruyu her sorduğunda AI platformlarının farklı markaları ve farklı sıralarda önerdiğini gösterdi. Daha İyi AI Metrikleri Aşağıda, AI görünürlüğünü değerlendirmek için geliştirilmiş metrikler bulunmaktadır. LLM Eğitim Verilerinde Ürün veya Marka Konumu Eğitim verileri, AI görünürlüğü açısından çok önemlidir çünkü büyük dil modelleri esas olarak öğrendikleri bilgiyesinir. Google veya diğer kaynaklara sorgu yapıldığında bile, LLM’ler genellikle eğitim verilerini kullanarak arama terimlerini şekillendirir. Bu nedenle, LLM’lerin markanız ve rakipleriniz hakkında neyi koruduğunu, özellikle yanlış veya güncel olmayan bilgileri takip etmek hayati önemdedir. Ardından, eksik veya düzeltilmiş veriyi web sitenizde ve tüm sahip olduğunuz kanallarda sağlamaya öncelik verin. ChatGPT, Claude, Gemini ve benzeri platformlarda manuel yönlendirme, bu boşlukları belirlemede faydalı olabilir. Kullanışlı komutlar şunlar olabilir: - “[ÜRÜNÜM HAKKINDA NE BİLİYORUNUZ]?” - “[ÜRÜNÜM] ile [RAKİP ÜRÜNÜ] kıyasla ne fark var?” Profound ve Peec AI gibi AI görünürlüğü takip araçları, bu komutları otomatikleştirerek ürün konumlandırmasını zaman içinde izleyebilir. Unutmayın ki: AI izleme araçları, komutları LLM API’leri üzerinden gönderir.

Ancak, insanlar kişiselleştirme ve AI modellerindeki farklılıklar nedeniyle farklı sonuçlar alabilir. API ile oluşturulan sonuçlar, eğitim verilerini değerlendirmede daha iyidir; çünkü LLM’ler genellikle kaynaklara göre canlı aramalardan çok, eğitim verilerinden aldıkları bilgileri döndürür. Bu araçların görünürlük puanları, tamamen kullanılan komutlara bağlıdır. Marka içeren komutları ayrı klasörlerde tutun çünkü bunlar genellikle %100 puan alır. Ayrıca, ürününüzün değer teklifini yansıtan, marka dışı komutlara öncelik verin; ilgisiz komutlar ise genellikle sıfır puan alır. En Çok Atıf Alan Kaynaklar LLM platformları, cevap üretirken giderek daha sık canlı aramalar yapar; Google, Bing veya Reddit gibi kaynakları sorgular. Gerçekten de organik arama, AI görünürlüğünü etkiler. Bu canlı aramalardan alınan alıntılar, makaleler ve videolar gibi, AI cevaplarını etkiler. Ancak, alınan alıntılar büyük ölçüde farklıdır çünkü LLM’ler birçok farklı ve genellikle ilgisiz sorguyu araştırır. Bu nedenle, her alıntı kaynağında yer almak gerçekçi değildir. Ancak, bazı komutlar tekrar tekrar aynı etkili kaynakları ortaya çıkarır; bu kaynaklar, markanız veya ürününüzü dahil etmek için dikkate değerdir. AI görünürlüğü araçları, markanız, ürününüz veya sektörünüzle ilgili en çok atıf alan URL’leri derleyebilir. Marka Anılmaları ve Marka Arama Hacmi Search Console veya benzeri geleneksel analiz araçlarını kullanarak şu konuları izleyin: - Markanızın adını veya varyasyonlarını içeren sorgular. - Bu sorgulardan gelen tıklamalar. - Bu sorgularla ilgili gösterimler. Bir marka adını içeren AI cevapları ne kadar çok olursa, kullanıcıların onu araştırma olasılığı da artar. Search Console’da “Performans” bölümünde filtre uygulayarak markalı sorgulardan gelen verileri analiz edebilirsiniz.