Kendinize “En İyi” Demek Yapay Zekâda Rakiplerinize Kazandırıyor: Lily Ray’in Araştırması

Lily Ray, 17 Haziran 2026’da yayınladığı araştırmasında 100 B2B “en iyi [kategori] yazılımı” sorgusunu Google AI Overviews üzerinde üç ayrı tarihte (15 Nisan, 15 Mayıs, 8 Haziran) inceledi. Bulgu çarpıcı: bir marka kendi “en iyi” liste yazısını yayınlayıp kendini bir numara gösterdiğinde, Google o yazıyı cevabında kaynak olarak alıntılıyor ama markayı tavsiyeden vakaların yüzde 69’unda dışarıda bırakıyor.

Lily Ray, 17 Haziran 2026’da yayınladığı araştırmasında 100 B2B “en iyi [kategori] yazılımı” sorgusunu Google AI Overviews üzerinde üç ayrı tarihte (15 Nisan, 15 Mayıs, 8 Haziran) inceledi. Bulgu çarpıcı: bir marka kendi “en iyi” liste yazısını yayınlayıp kendini bir numara gösterdiğinde, Google o yazıyı cevabında kaynak olarak alıntılıyor ama markayı tavsiyeden vakaların yüzde 69’unda dışarıda bırakıyor. Daha da kötüsü: o listede andığınız rakipler tavsiye ediliyor. Yani kendi içeriğiniz rakibinize oy oluyor. Burada kritik ayrım şu: alıntılanmak (citation) ile tavsiye edilmek (recommendation) iki farklı şey ve iş sonucunu belirleyen tavsiye.

Tam olarak ne oldu?

Lily Ray, Ahrefs Brand Radar verisiyle her sorgunun yapay zekâ cevabını ve alıntıladığı kaynakları çekti, sonra her cevabı iki ayrı ölçüte böldü. Birincisi alıntı: markanın kendi “en iyi” yazısı cevabın kaynakları arasında yer alıyor mu? İkincisi tavsiye: marka cevabın içinde gerçekten önerilen seçeneklerden biri mi? Sonuç net. AI Overviews çıkan 80 sorguda, bir markanın kendi öz-promosyon listesi kaynak olarak alıntılandığında, o marka vakaların yüzde 69’unda tavsiyenin dışında kaldı. Üç ay boyunca izlenen 100 sorgunun 74’ünde, cevap bir öz-promosyon listesini alıntıladı ama o markayı tavsiyeye almadı. Tavsiye edilenler ise hep aynı tip: sektörün köklü, otorite sahibi, başka birçok bağımsız sayfa tarafından zaten önerilen liderleri. Lily Ray bir örnek veriyor: “kurs satmak için en iyi LMS” sorgusunda Oasis LMS hem metin içinde hem kenar çubuğunda defalarca alıntılanıyor, ama tavsiye edilmiyor. Kendi yazısında “bir numara” ilan ettiği halde. Buna karşılık o yazıda andığı rakipler, Kajabi, Thinkific, LearnWorlds, Teachable, hepsi tavsiyeye giriyor.

SEO/GEO açısından ne anlama geliyor?

Bu araştırma, son aylarda konuştuğumuz “görünmek yetmiyor” temasını en sert noktasına taşıyor. Google, ne alıntıladığı ile kimi tavsiye ettiğini birbirinden ayırmış görünüyor. Alıntı kararı içerikten besleniyor; tavsiye kararı ise web’in geri kalanının sizi ne kadar konuştuğundan, ne kadar bağlantı verdiğinden, yani gerçek otorite sinyallerinden besleniyor. Lily Ray bunu rakamla gösteriyor. Tavsiye edilen markalar, alıntılanıp tavsiye edilmeyenlere kıyasla çok daha fazla yönlendiren alan adına (referring domain), çok daha fazla yapay zekâ ve ChatGPT bahsine sahip. Yani kendinize “en iyi” demeniz hiçbir şeyi değiştirmiyor; sizi başkalarının “en iyi” demesi değiştiriyor. Bir de Google’ın yeni bir hamlesi var: bazı “en iyi” sorgularına artık uyarı notu ekliyor. Lily Ray “en iyi SEO uzmanları” diye sorduğunda, AI Overviews “bu sektör kendini ilan eden uzmanlarla dolu” diye uyarmış. Yani Google, öz-promosyonun farkında ve kullanıcıyı buna karşı uyarıyor.

Benim notum

Bu araştırma beni hem sevindirdi hem de yıllardır söylediğim bir şeyi acı bir netlikle doğruladı. Ben hep dedim ki yapay zekâ görünürlüğü bir araçtan ya da bir numaradan satın alınmıyor, hak ediliyor. “Kendi listemde kendimi bir numara yazarım, iş biter” kolaycılığı, kısa vadede işe yaradı çünkü bir boşluğu istismar ediyordu. Şimdi o boşluk kapanıyor. Saha gözlemim de bunu destekliyor. Son aylarda içerik denetimlerinde gördüğüm en yaygın hata, markaların kendi sayfalarında kendilerini öven, kanıtsız üstünlük iddialarıyla dolu “en iyi biziz” içerikleri. Bu içerikler bir insan okur için bile inandırıcılığı zedeliyor, geçen hafta Burson’ın “olgu inandırır, sıfat inandırmaz” bulgusunu hatırlayın. Şimdi Lily Ray gösteriyor ki yapay zekâ için de durum aynı, hatta daha sert: o kanıtsız “en iyi biziz” içeriği, sizi değil rakibinizi kazandırıyor. Asıl çıkarımım şu: alıntı sayısını başarı metriği sanmayı bırakmamız lazım. “ChatGPT beni alıntıladı” diye sevinen çok kişi var. Lily Ray diyor ki alıntı tek başına bir şey ifade etmiyor, hatta yanıltıcı. Önemli olan tavsiye edilmek. Ve tavsiye, kendinizi övmenizle değil, web’in sizi övmesiyle geliyor.

Pratik adım

Bu hafta iki şey yapın. Birincisi, sitenizde kendinizi “bir numara” ilan ettiğiniz öz-promosyon listeleriniz varsa, bunları gözden geçirin. Köklü, otorite sahibi bir marka değilseniz, bu sayfalar muhtemelen size zarar veriyor; rakiplerinizi tavsiyeye taşıyor. İkincisi, enerjinizi kendinizi övmekten, başkalarının sizi övmesini sağlamaya kaydırın: bağımsız incelemeler, gerçek müşteri vakaları, üçüncü taraf bahisler. Yapay zekânın tavsiye kararı orada şekilleniyor.