Yapay Zekâ Asistanları Hangi Kaynakları Seçiyor, Araştırmalar Ne Diyor?

Cevap Yazılmadan Önce Bir Arama Yapılıyor

Yapay zekâ destekli aramada cevap çoğu zaman yalnızca modelin hafızasından gelmez. Sistem önce bir arama yapar, birkaç sayfa toplar ve cevabı bu sayfalardan derleyerek yazar. Yani bir markanın anılması iki aşamalı bir olaydır: önce o küçük kaynak havuzuna girmek, sonra yazılan metinde gerçekten kullanılmak. Havuza girmek tek başına yetmez; içeride olup cevapta hiç geçmeyen sayfalar da vardır.

Bu alana GEO adını veren çalışma, Aggarwal ve arkadaşlarının 2023’te yayımladığı ve KDD 2024’te sunulan makaledir¹. Yazarlar, üretken arama motorlarının içerik sahiplerine, içeriklerinin cevapta yer alıp almayacağı konusunda çok az söz hakkı bıraktığını vurguluyor. Farklı alanlardan sorgularla kurdukları test ortamında, içeriğin sunuluş biçimindeki değişikliklerin cevaplardaki görünürlüğü %40’a varan oranda artırabildiğini ve neyin işe yaradığının alandan alana değiştiğini buldular¹.

Bu son ayrıntı bir işletme için belki de en öğretici kısım. Paslanmaz vana üreten bir firmayla kozmetik satan bir e-ticaret sitesi aynı oyunu oynamıyor. “Bu vana hangi basınca dayanır” sorusunda asistan teknik belgelere yaslanırken, “hassas cilt için hangi nemlendirici” sorusunda karşılaştırmalara ve kullanıcı deneyimlerine yöneliyor. Kaynak seçiminin tek bir evrensel kuralı yok; sorunun türü, aranan kanıtın türünü belirliyor.

Atıf Vermek, Doğru Atıf Vermek Demek Değil

Liu, Zhang ve Liang, 2023’te dört üretken arama motorunu insan değerlendiricilerle inceledi: Bing Chat, NeevaAI, Perplexity ve YouChat². Cevaplar akıcıydı ve bilgilendirici görünüyordu, ama üretilen cümlelerin yalnızca %51,5’i atıflarla tam olarak destekleniyordu; atıfların da sadece %74,5’i bağlı oldukları cümleyi gerçekten destekliyordu².

İki yıl sonra Columbia Journalism Review’un Tow Center ekibi benzer bir soruyu haber içeriği üzerinden sordu³. Sekiz yapay zekâ arama aracına 20 yayıncıdan seçilmiş makalelerden alıntılar verildi ve kaynak makaleyi bulmaları istendi; toplam 1.600 sorgunun %60’ından fazlasında cevap yanlıştı³. Araçlar arasındaki fark büyüktü: Perplexity sorguların %37’sinde, Grok 3 ise %94’ünde yanıldı ve Grok 3’ün 200 atıfından 154’ü hata sayfasına çıkıyordu³. Raporun belki en çarpıcı gözlemi, araçların emin olmadıklarında bunu nadiren söylemesi, yanlış cevabı da aynı güvenli tonla vermesiydi³.

Bir işletme açısından bunun anlamı şu: adınız hiç söylemediğiniz bir cümlenin yanında geçebilir, ya da sizin hazırladığınız bir metin özetlenip bağlantısı bir rehber sitesine verilebilir. Bir diş kliniğinin hastaları için yazdığı tedavi sonrası bakım notları cevabın omurgasını oluşturup, atıfta hiç görünmeyebilir. Anılmak ile doğru anılmak ayrı sorulardır ve ikisinin de ayrı ayrı izlenmesi gerekir.

Kendi Sözünüz, Başkalarının Sözünden Zayıf Çıkıyor

Chen ve arkadaşlarının 2025 tarihli çalışması, ChatGPT, Perplexity ve Gemini gibi yapay zekâ arama hizmetlerini klasik Google aramasıyla karşılaştırdı⁴. Vardıkları en net sonuç, yapay zekâ aramasının kazanılmış medyaya, yani markadan bağımsız üçüncü taraf kaynaklara, markanın kendi içeriğine ve sosyal medyaya kıyasla sistematik ve güçlü bir yakınlık göstermesi⁴.

Çalışma, hizmetlerin birbirinden de farklı davrandığını gösteriyor: kaynak çeşitliliği, içeriğin tazeliği, diller arasında tutarlılık ve sorunun nasıl sorulduğuna duyarlılık açısından aralarında belirgin farklar var⁴. Aynı soruyu Türkçe ve İngilizce sormak ya da birkaç kelimesini değiştirmek, listede başka markaların belirmesine yetebiliyor. Yazarlar ayrıca büyük markaların bu sistemlerde baştan avantajlı olduğuna dikkat çekiyor⁴.

Küçük işletmeler için ön muhasebe yazılımı geliştiren bir şirket düşünelim. Kendi sitesinde ürününü en kolay çözüm olarak anlatıyor; asistan ise bir sektör karşılaştırma yazısına, bir meslek derneğinin değerlendirmesine ya da kullanıcı forumlarına kulak veriyor. Kendi davasında tanıklık eden tarafın sözü dinlenir ama tarafsız tanığınki kadar ağır basmaz. Asistanlar da kabaca böyle tartıyor.

Klasik Aramayla Bağ Kopmuş Değil

Ahrefs’in 2025 yazında yayımladığı analiz, 1 milyon Google yapay zekâ özetinde yer alan 1,9 milyon atıfı inceledi⁵. Atıf alan sayfaların %76,10’u aynı sorguda Google’ın ilk 10 sonucu içindeydi, %9,50’si 11 ile 100. sıralar arasındaydı ve %14,40’ı ilk 100’de hiç yer almıyordu⁵. Bir araç sağlayıcısının yaptığı bir sektör analizi olduğunu not etmek gerekir; ama örneklem büyük ve yöntem açıkça anlatılmış.

Bu tablo, en azından Google’ın kendi özetleri için, kaynak havuzunun büyük ölçüde sıradan arama sonuçlarından beslendiğini söylüyor. SEO bu yüzden eskimiş bir alan değil; yapay zekâ cevaplarına giden yolun giriş kapısı. Öte yandan ilk sıralarda olmak da her şeyi açıklamıyor: atıf alan sayfaların azımsanmayacak bir kısmı klasik sıralamada hiç görünmüyor⁵.

Bir eğitim kurumunu düşünelim. Sınav hazırlık sayfası arama sonuçlarının ikinci sayfasında kalıyorsa, yapay zekâ özetinde anılma ihtimali de buna göre düşüyor. Ama aynı kurum hakkında bağımsız bir veli forumunda uzun ve ayrıntılı bir tartışma varsa, kurumun adı başka bir kapıdan cevaba girebiliyor. İki yol birbirini dışlamıyor; çoğu zaman aynı itibarın iki yüzü.

Adınızın Geçmesi, Tıklanmak Anlamına Gelmiyor

Pew Research Center, Mart 2025’te 900 ABD’li yetişkinin tarama verisini ve 68.879 Google aramasını inceledi; bu aramaların %18’inde yapay zekâ özeti çıktı⁶. Özet görünen sayfalarda kullanıcılar klasik sonuç bağlantılarına ziyaretlerin %8’inde tıkladı, özet olmayan sayfalarda bu oran %15’ti; özetin içindeki bağlantılara tıklanma ise ziyaretlerin yalnızca %1’iydi⁶.

Aynı çalışma kaynakların dağılımına da bakıyor. Wikipedia, YouTube ve Reddit birlikte yapay zekâ özetlerindeki kaynakların %15’ini, klasik sonuçlardakilerin %17’sini oluşturuyor; resmi kamu sitelerinin payı ise özetlerde %6, klasik sonuçlarda %2⁶. Uzun ve soru biçiminde yazılmış aramalar özeti çok daha sık tetikliyor: 10 kelime ve üzerindeki aramaların %53’ünde özet çıkmış⁶. Veriler ABD’den; Türkiye’deki kullanıcı davranışı ayrıca ölçülmüş değil, ama yön konusunda fikir veriyor.

Değer, tıklamadan anılmaya kayıyor. Asistanın cevabında adını gören biri, bir çilingir ya da bir klima servisi için siteye hiç uğramadan doğrudan telefonu açabilir. Bu ziyaret analiz panelinde hiç görünmez. Yalnızca trafiğe bakan bir ölçüm, bu yeni görünürlüğün büyük kısmını kaçırır.

Seçim Süreci Kırılgan, Kestirmeler De Öyle

Kumar ve Lakkaraju, kurgusal kahve makinelerinden oluşan bir katalog üzerinde dil modellerinin ürün önerilerini inceledi⁷. Bir ürün sayfasına özel olarak üretilmiş bir metin dizisi eklendiğinde, normalde nadiren önerilen bir ürünün bile ilk öneri olma ihtimalinin belirgin biçimde arttığını gösterdiler⁷. Yazarlar bunun adil rekabeti zedeleyebileceği uyarısını da açıkça yapıyor⁷.

Bu bulgudan iki ders çıkıyor. Birincisi, bu sistemler göründüklerinden daha az kararlı; küçük bir müdahale sıralamayı değiştirebiliyor. İkincisi, tam da bu tür açıklar platformların kapatmak için uğraştığı yerler. Bir boşluğa yaslanan görünürlük o boşluk kadar yaşar; bağımsız kaynakların hakkınızda söyledikleri üzerine kurulan görünürlük ise itibarınız kadar.

Bir İşletme İçin Bütün Bunlar Ne Anlatıyor

Araştırmalar yan yana konduğunda ortaya bir zincir çıkıyor: klasik aramada bulunmak, cevabın kaynak havuzuna girmek, bağımsız seslerce güvenilir bulunmak ve doğru özetlenmek. Zincirin hangi halkasının zayıf olduğu sektörden sektöre değişiyor¹⁴. Bir e-ticaret sitesi için karşılaştırma yazıları belirleyici olabilirken, bir sanayi üreticisi için teknik belgelerin ve sektör yayınlarının ağırlığı daha fazla.

“Asistan neden bizi değil de rakibi anıyor” sorusunun cevabı çoğu zaman asistanın gösterdiği kaynakların içinde saklı. O kaynakların kim olduğu, markanızdan nasıl söz ettikleri ya da hiç söz etmedikleri, bir sıralama raporundan çok daha fazlasını anlatıyor. GEO’nun asıl konusu da bu: tek bir sayfayı değil, markanın internetteki bütün izini okumak.

Bu araştırmaların hiçbiri, hangi markanın anılacağını önceden kesin olarak söyleyen bir formül sunmuyor. Sundukları şey daha mütevazı ama daha kullanışlı: hangi sorunun hangi kaynaklara bakılarak cevaplandığını anlamak. Bu resmi gören bir işletme sahibi, görünürlüğün bir reklam bütçesi kalemi gibi değil, yıllar içinde birikmiş bir güven hesabı gibi işlediğini daha kolay kavrıyor.