Google Yapay Zeka Bakışı (AI Overviews) Türkiye Hazırlık ve Strateji Rehberi

Google AI Overviews ile arama sonuçları yanıt motoruna dönüştü. Bu rehber, klasik SEO’dan Üretken Motor Optimizasyonu’na (GEO) geçişi; RAG uyumlu içerik, entity otoritesi, Schema ve llms.txt gibi kritik adımlarla ele alır. Amaç sıralama değil, yapay zekanın alıntıladığı güvenilir kaynak olmaktır.

Google Yapay Zeka Bakışı (AI Overviews) Türkiye Hazırlık ve Strateji Rehberi

Arama motorları, 2026 yılı itibarıyla tarihi bir dönüşüm geçirerek bilgiyi listeleyen sistemlerden, bilgiyi sentezleyip doğrudan yanıt sunan “cevap motorlarına” dönüştü. Google’ın Yapay Zeka Özetleri (AI Overviews) ve Yapay Zeka Modu (AI Mode) özelliklerini Türkiye’de de kullanıma sunmasıyla birlikte, SEO’nun oyun alanı genişledi ve kuralları güncellendi.

Harika bir analoji: Geleneksel arama size bir yığın kitap uzatan kütüphaneci gibidir. Yapay zeka araması, o kitapların hepsini okumuş ve size tam da aradığınız paragrafı sunan bilge bir kütüphanecidir.

Geleneksel arama sonuçlarında (mavi linkler) ilk sırada yer almak artık trafiği garanti etmiyor. Veriler, AI Overviews tetiklendiğinde organik tıklama oranlarının (CTR) %61’e varan oranlarda düştüğünü ve bilgilendirici içerik sunan sitelerin %60 civarında bir “sıfır tıklama” (zero-click) riskiyle karşı karşıya olduğunu gösteriyor.

Ancak panik yapmaya gerek yok. Bu yeni ekosistemde yapay zeka tarafından “alıntılanan kaynak” (cited source) olmayı başaran markalar, organik tıklamalarını %35 oranında artırıyor. Bu tıklamalar, sıradan tıklamalar değil; kullanıcıların aradıkları bilgiye zaten AI tarafından ulaştırıldığı, yani dönüşüm hunisinin daha aşağısında yer alan “Eğitimli Tıklamalar” (Educated Clicks). Bu da daha yüksek dönüşüm oranı anlamına geliyor.

Peki, bu yeni düzende Google’ın yapay zekasına nasıl “kendinizi seçtirebilirsiniz”? İşte SEO’dan Üretken Motor Optimizasyonuna (GEO) geçişin eksiksiz yol haritası.

1. SEO Evrim Geçiriyor: GEO (Üretken Motor Optimizasyonu) ile Tanışın

Yapay zeka modelleri (Gemini, ChatGPT, Perplexity), geleneksel arama botlarından farklı dinamiklere sahiptir. Sağlam bir SEO temeli (teknik sağlık, kaliteli backlinkler, iyi bir kullanıcı deneyimi) hala vazgeçilmezdir. Ancak yapay zeka için sadece bunlar yeterli değildir. Geleneksel Domain Authority (Alan Adı Otoritesi) gibi metriklerin AI görünürlüğüne etkisi (korelasyonu) 0.18 gibi çok daha düşük bir seviyeye inmiştir.

İşte bu noktada GEO (Generative Engine Optimization) devreye giriyor. GEO, mevcut SEO çalışmalarınızın üzerine inşa edilen, yapay zekanın içeriğinizi okumasını, güvenmesini ve doğrudan özetin içine “çekip almasını” (extraction) sağlayan bir optimizasyon katmanıdır. AI sistemleri, %47 oranında ilk 5’te yer almayan sayfaları bile, eğer “daha iyi bir atomik yanıt” sunuyorsa kaynak olarak gösterebilmektedir.

2. Makine Gibi Düşünmek: RAG, Chunking ve Anlamsal Üçlüler

Yapay zeka, içeriğinizi bir insan gibi baştan sona okumaz. RAG (Retrieval-Augmented Generation) adı verilen bir süreçle çalışır: Önce sorguyu anlar, sonra ilgili kaynakları tarar, bu kaynaklardan “Chunk” adını verdiğimiz 60–120 kelimelik bilgi parçacıklarını cımbızla çeker ve son olarak bu parçaları birleştirerek bir yanıt sentezler. Kritik soru şudur: “İçeriğiniz o cımbızla çekilecek ‘altın parça’ formatında mı?”

İçeriğinizi bu formata sokmak için “Anlamsal Üçlüler” (Semantic Triples) mantığını anlamalısınız: Özne (Varlık) + Eylem (Fiil) → Nesne (Sonuç). Örneğin, “Stradiji (Özne) dönüşümleri artırmak için (Nesne) SEO danışmanlığı sunar (Eylem) .” Schema markup bu yapıyı güçlendirir.

Google’ın yeni AI ajanları (Gemini tabanlı) artık görselleri doğrudan tarıyor ve anlıyor. Ama burada önemli bir nokta var: Sıralama şöyle işliyor: 1. AI önce görseli doğrudan analiz ediyor (computer vision) 2. Sonra alt-text’i okuyarak kendi anladığını doğruluyor Yani alt-text “hala” değil, daha da kritik hale geldi. AI’a rehberlik ediyor ve yanlış anlaşılmaları önlüyor. Boş veya generic alt-text’ler artık AI’ı yanıltabiliyor.

Pratik tavsiye: Açıklayıcı, detaylı alt-text yazın. “Resim” yerine “Google AI Overviews’ın organik trafik etkisini gösteren grafik” gibi. Bu, AI Overviews’ta görünürlüğünüzü önemli ölçüde artıracak.

3. Yapay Zekanın Güvendiği 4 Temel Sinyal

1.Varlık Otoritesi (Entity Authority): Markanızın Google’ın Knowledge Graph’ında (Bilgi Grafiği) bir “varlık” olarak tanınmasıdır. Wikipedia ve güvenilir kaynaklardaki varlığınız, bu otoriteyi inşa eder. Unutmayın, AI siteleri URL değil, Entity olarak tanır.

2.Anlamsal Derinlik (Semantic Depth): İçeriğinizin bir konuyu sadece yüzeysel olarak değil, “Nasıl?” ve “Neden?” sorularını da yanıtlayarak derinlemesine işlemesidir.

3.Bağlamsal Netlik (Contextual Clarity): BLUF (Bottom Line Up Front) prensibi. Yani, ana mesajın ve en kritik bilginin hemen ilk paragrafta verilmesi.

4.Güven ve Doğrulanabilirlik: Uzman yazar biyografileri, diğer otoriter sitelere verilen atıflar, güncel veriler ve Schema işaretlemeleri ile sağlanır.

4. Teknik Yapay Zeka Optimizasyonu: Schema ve llms.txt

Yapay zeka sistemleri web sitenizi “görmez”, onun kodunu ve veri yapılarını “okur”. Bu okuma işlemini kusursuz hale getirmek için iki teknik şart vardır:

A. Yapılandırılmış Veri (Schema Markup)

Schema kullanımı, içeriğinizin yapay zeka özetlerinde görünme oranını %73 artırır. Sayfanızın sadece düz metin olmadığını, bir “Soru-Cevap” veya “Kurumsal Bilgi” içerdiğini makinelerin dilinde (JSON-LD) anlatmalısınız.

Yeni Dönemin Dosyası: llms.txt

robots.txt dosyası nasıl arama motoru botlarını yönetiyorsa, kök dizininize ekleyeceğiniz bir llms.txt dosyası da yapay zeka modellerini yönetir. Bu basit Markdown formatındaki dosya, AI sistemlerine markanızın ne iş yaptığını, hangi sayfalarınızın “otorite kaynağı” olduğunu ve hangi fiyat/ürün bilgilerinin referans alınması gerektiğini dikte eder.

5. Topluluk (UGC) Sinyallerini SEO’ya Dahil Etmek

2026 yılındaki en radikal değişim, yapay zeka modellerinin marka sitelerindeki pazarlama metinlerinden ziyade; Reddit, Quora ve uzman forumlarındaki “kullanıcı yorumlarına” (UGC) devasa bir güven duymasıdır.

Markalar İçin 10 Aşamalı Hazırlık Kontrol Listesi (Checklist)

Tüm bu stratejileri operasyonel hale getirmek için ekibinizle birlikte aşağıdaki kontrol listesini uygulayın:

1. Yapay Zeka Denetimi (Audit): Marka isminizi ve ana anahtar kelimelerinizi ChatGPT, Perplexity ve Google AI Mode’da aratın. Yapay zeka markanızı nasıl tanıyor? Hangi rakibi öneriyor? Tespit edin.
2. Bot Erişimlerini Açın: robots.txt dosyanızın GPTBot, Google-Extended ve PerplexityBot’u engellemediğinden emin olun.
3. llms.txt Dosyasını Ekleyin: Sitenizin kök dizinine, AI modellerine markanızı ve önemli sayfalarınızı tanıtan llms.txt dosyasını oluşturun.
4. İçerikleri “Atomik Yanıt”a Çevirin: En çok trafik alan ilk 20 bilgi sayfanızı revize edin. H2 başlıklarının altına 40–60 kelimelik, net, doğrudan cevaplar (Ters Piramit) yerleştirin.
5. Bilgi Kazanımı (Information Gain) Sağlayın: Mevcut içeriklerinize sadece sizin markanıza ait istatistikler, vaka analizleri (case study) veya uzman yazar görüşleri ekleyin.
6. Schema (Yapılandırılmış Veri) Kodlarını Güncelleyin: Her içerikte mutlaka Article, FAQPage, Person ve Organization şemalarını JSON-LD formatında kusursuz kullanın.
7. Çok Modlu (Multi-Modal) Medya Ekleyin: Makalelerinize mutlaka açıklayıcı tablolar, infografikler ve 60–90 saniyelik özet videolar entegre edin.
8. İçerik Tazeliğini Koruyun: AI eski veriyi sevmez. Kritik rehberlerinizi her 3–6 ayda bir güncelleyin ve “Son Güncelleme” (dateModified) tarihini yapısal veriye işleyin.
9. Forum ve Topluluk Stratejisi Başlatın: Reddit, Quora ve sektörel topluluklarda markanız adına faydalı, sorun çözen ve yönlendiren bir varlık (UGC) inşa edin.
10. Yeni AI Metriklerini Ölçümleyin: Organik trafik düşüşlerine takılmak yerine; “Sentez Payı” (Share of Synthesis), alıntılanma oranı (Citation Rate) ve yapay zeka asistanlarından gelen referans trafiklerini takip edecek analitik yapıları kurun. 

Sonuç: Google Yapay Zeka Özetleri (AI Overviews) dönemi bir trafik kıyameti değil, yetkinliğini kanıtlayanlar için devasa bir marka otoritesi fırsatıdır. “Sadece mavi linklerde birinci sırayı” kovalayanlar geride kalabilir, “Yapay zekanın güvendiği birincil kaynak” olmayı başaranlar ise pazarı domine edecektir.