2025'te 10.000 Üretken Yanıttan Öğrendiklerimiz

Giriş

2025 yılında, üretken arama nihayet bir eşiği aştı. Artık bir deney olmaktan çıktı ve yüz milyonlarca insanın bilgiyle etkileşim kurmasının birincil yolu haline geldi.

Bu değişimin keşif sürecini nasıl etkilediğini anlamak için, bugüne kadarki en büyük bağımsız GEO araştırmalarından birini gerçekleştirdik:

4 ay boyunca 7 büyük arama motorunda 100'den fazla marka için 5 sorgu kategorisinde 10.000 üretken cevap analiz edildi.

Bu makale, en önemli bulguları özetlemektedir: üretken motorların ne yaptığı, kaynakları nasıl seçtiği, hangi modellerin ortaya çıktığı, hangi markaların kazandığı veya kaybettiği ve bunun optimizasyonun geleceği için ne anlama geldiği.

Bu, 2025 yılı için kesin "üretken cevapların durumu" raporudur.

Bölüm 1: Projeye Genel Bakış — Neyi Test Ettik

10.000 üretken yanıt arasında şunları izledik:

• dahil edilme sıklığı

• alıntı kalıpları

• akıl yürütme davranışı

• halüsinasyon türleri

• zaman içindeki gerçek sapması

• üretken önyargı

• çok modlu etki

• cevap yapıları

• varlık sınıflandırması

• kategori düzeyinde baskınlık

Sorgular 5 gruptan geldi:

1. Bilgilendirici

Tanımlar, nasıl yapılır, açıklamalar, gerçekler.

2. İşlemsel

Karşılaştırmalar, ürün seçimleri, hizmet sağlayıcılar.

3. Marka Düzeyi

"X nedir?", "X'in sahibi kimdir?", "X ile Y'nin karşılaştırması".

4. Çok Modlu

Görüntüler, ekran görüntüleri, grafikler, videolar.

5. Ajan

Çok adımlı iş akışları, araştırma talimatları, araç kullanımı sorguları.

Dahil edilen motorlar:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT Arama

• Perplexity

• Claude Arama

• Brave Özetleri

• You.com

Bu veri kümesi, AI yanıtlarının gerçek hayatta nasıl oluşturulduğuna dair şimdiye kadarki en net anlık görüntüdür.

Bölüm 2: En Önemli 10 Bulgu (Özet)

Derinlemesine incelemeye geçmeden önce, en önemli çıkarımları şöyle sıralayabiliriz:

1. Üretken cevaplar çok az sayıda kaynak kullanılarak yazılır — genellikle 3–10.

2. Varlık netliği, dahil edilmenin en güçlü belirleyicisiydi.

3. Orijinal veriler, diğer içeriklerden çok daha sık alıntılanmıştır.

4. Güncelliğini yitirmiş sayfalar neredeyse tamamen hariç tutulmuştur.

5. Kanonik tanımlar, markaların nasıl tanımlandığını şekillendirdi.

6. Çok modlu varlıklar, hangi markaların seçileceğini etkilemiştir.

7. Halüsinasyonlar azaldı, ancak yanlış sınıflandırmalar arttı.

8. Webler arası tutarlılık, güven puanlamasını güçlü bir şekilde etkiledi.

9. Ajanlar, çok adımlı akıl yürütmeye dayalı olarak cevapları değiştirdi.

10. SERP öncelikli SEO faktörleri, üretken görünürlüğü neredeyse hiç tahmin edemedi.

Detayları inceleyelim.

Bölüm 3: Bulgular #1 — Modeller Beklenenden Çok Daha Az Kaynak Kullanıyor

Düzinelerce veya yüzlerce sayfa geri getirilmesine rağmen:

Üretken cevaplar genellikle 3-10 seçilmiş kaynaktan oluşturulur.

Bu durum aşağıdakiler için tutarlıdır:

• kısa cevaplar

• uzun açıklamalar

• karşılaştırmalar

• çok adımlı akıl yürütme

• ajan iş akışları

Filtrelemeyi geçen 3-10 kaynaktan biri değilseniz, görünmez olursunuz.

Bu, SERP döneminden en büyük değişikliktir:

Görünürlük ≠ sıralama. Görünürlük = dahil edilme.

Bölüm 4: Bulgular #2 — Varlık Netliği Görünürlüğün En Güçlü Belirleyicisiydi

Motorlarda en iyi görünürlüğe sahip markalar tek bir ortak özelliği paylaşıyordu:

AI, "Bu nedir?" sorusuna tam bir güvenle cevap verebiliyordu.

Üç düzeyde varlık netliği gözlemledik:

Seviye 1 — Kristalberraklığında Tutarlı, net, kanonik. Bu markalar üretken görünürlükte hakimiyet kurdu.

Seviye 2 — Kısmennet Bazı tutarsızlıklar. Bu markalar ara sıra göründü.

Seviye 3 —Belirsiz Çelişkili açıklamalar. Bu markalar neredeyse tamamen hariç tutuldu.

Varlık netliği:

• geri bağlantılar

• alan adı derecelendirmesi

• içerik uzunluğu

• anahtar kelime yoğunluğu

• alan adı yaşı

Tüm veri setimizde 1 numaralı GEO faktörüdür.

Bölüm 5: Bulgular #3 — Orijinal Veriler Diğer Tüm İçerik Türlerini Geride Bıraktı

Üretici motorlar ezici bir çoğunlukla şunları tercih etti:

• özel araştırmalar

• istatistik

• karşılaştırmalar

• teknik raporlar

• araştırma raporları

• anket sonuçları

Başka hiçbir yerde bulunmayan tüm içerikleri.

Orijinal verilere sahip markalar şunlara sahipti:

• 3–4 kat daha yüksek dahil edilme oranları

• 5 kat daha istikrarlı alıntılar

• neredeyse sıfır halüsinasyon riski

Motorlar, yeniden yazılmış SEO içeriği değil, ilk kaynak kanıtları istiyor.

Bölüm 6: Bulgular #4 — Güncellik, Otoriteden Daha Önemliydi

Bu, bizim için bile şaşırtıcıydı:

Arama motorları, yüksek otoriteye sahip alan adlarından gelse bile, güncelliğini yitirmiş sayfaları sürekli olarak sıralamada aşağıya çekti.

Güncellik son derece önemliydi.

Son 90 gün içinde güncellenen bir sayfa daha iyi performans gösterdi:

• daha yüksek DR rakipleri

• daha uzun içerik

• daha fazla bağlantılı sayfa

• daha eski, her zaman güncel kılavuzlar

Modeller güncellik = güvenilirlik olarak yorumluyor.

Bölüm 7: Bulgular #5 — Kanonik Tanımlar, AI'nın Sizi Nasıl Tanımladığını Şekillendirir

Aşağıdakiler arasında doğrudan bir ilişki gözlemledik:

• bir markanın kanonik sayfasının formatı

• üretken özetlerde kullanılan ifadeler

Basit, yapılandırılmış tanımlar cevaplarda kelimesi kelimesine güvenilir bir şekilde ortaya çıktı.

Bu şu anlama gelir:

Kanonik tanımlarınızı şekillendirerek, üretken web'in sizi nasıl tanımladığını şekillendirebilirsiniz.

kanonik tanımlarınızı şekillendirerek.

Bu, yeni "snippet optimizasyonu"dur.

Bölüm 8: Bulgular #6 — Çok Modlu Varlıklar Beklenmedik Bir Rol Oynadı

Üretici motorlar, destekleyici kanıt olarak

• ekran görüntüleri

• UI örnekleri

• ürün görselleri

• diyagramlar

• videolar

destekleyici kanıt olarak.

Şu özelliklere sahip markalar:

• tutarlı tasarım

• iyi aydınlatılmış görüntüler

• açıklamalı görseller

• video demoları

daha sık göründü ve daha doğru bir şekilde tanımlandı.

Görsel netlik = üretken netlik.

Bölüm 9: Bulgular #7 — Halüsinasyonlar Azaldı, Ancak Yanlış Sınıflandırmalar Arttı

Halüsinasyonlar tüm motorlarda önemli ölçüde azaldı.

Ancak yeni bir sorun ortaya çıktı:

Yanlış sınıflandırma — AI'nın markaları yanlış kategoriye yerleştirmesi.

Örnekler:

• SaaS platformunu "paket" yerine "araç" olarak adlandırmak

• ürün kademelerini yanlış tanımlama

• rakipleri karıştırmak

• iki markanın özelliklerini birleştirmek

• ana şirketi ürünle karıştırmak

Bu hatalar neredeyse her zaman şunlara bağlanıyordu:

• zayıf kanonik veriler

• tutarsız ürün adlandırma

• güncel olmayan destek sayfaları

Tanımlarını aylık olarak güncelleyen markaların yanlış sınıflandırma oranları önemli ölçüde daha düşüktü.

Bölüm 10: Bulgular #8 — Seçimde Ağlar Arası Tutarlılık Ağırlıklı Olarak Değerlendirildi

Motorlar kontrol edildi:

• LinkedIn

• Wikipedia

• Wikidata

• Crunchbase

• G2

• GitHub

• sosyal profiller

• şema

• üçüncü taraf yorumları

birbirleriyle karşılaştırıldı.

Gerçekler eşleşirse → güven artar. Gerçekler çelişirse → hariç tutulur.

Çapraz web tutarlılığı, ilk 5 sıralama faktörü arasındaydı.

Bölüm 11: Bulgular #9 — Ajanssal Akıl Yürütme Bazı Markaları Güçlendirdi, Bazılarını Zarar Verdi

Ajan sorguları çok adımlı talimatlardır:

"X'i araştır, sağlayıcıları karşılaştır, seçenekleri özetle ve en iyisini öner."

Gözlemlerimiz:

Güçlü yapılandırılmış karşılaştırmalara sahip markalar daha sık tercih edildi.

Arama motorları şunları istedi:

• artıları ve eksileri

• şeffaf fiyatlandırma

• net konumlandırma

• kullanım örnekleri listesi

• özellik ayrıntıları

Zayıflıklarını gizleyen veya özelliklerini belirsizleştiren markalar dahil edilmedi.

Bölüm 12: Bulgular #10 — SEO Gücü, Üretken Görünürlüğü Öngörmedi

Bu, tüm bulgular arasında en net olanıdır:

Yüksek sıralamalı SEO markaları, üretken cevaplarda genellikle düşük performans gösterdi.

Neden?

Çünkü üretken görünürlük şunlara bağlıdır:

• açıklık

• tutarlılık

• yetki

• güncellik

• özgünlük

• güvenilirlik

• yapılandırılmış veri

—anahtar kelime sıralamalarına değil.

Şu özelliklere sahip markalar gördük:

• DR 20, DR 80'den daha iyi performans gösterir

• 100 sayfalık siteler 10.000 sayfalık sitelerden daha iyi performans gösterir

• odaklanmış alan adları geniş alan adlarından daha iyi performans gösterir

Üretken motorlar hacmi değil, tutarlılığı ödüllendirir.

Bölüm 13: Dikkat Çeken İkincil Bulgular

En önemli 10 bulgunun ötesinde, birkaç ek model daha tespit ettik:

1. Motorlar belirsiz ürün ekosistemlerini cezalandırır

Çok fazla örtüşen ürününüz varsa, netlik bozulur.

2. Uzun paragraflar kötü performans gösterdi

Yapılandırılmış içerik tutarlı bir şekilde tercih edildi.

3. Modeller "tanım öncelikli" içeriği ödüllendirir

Cevapla başlayın → sonra genişletin.

4. Modeller eski ekran görüntülerini sevmez

Eski kullanıcı arayüzü, çok modlu tanıma işlemini karıştırdı.

5. Motorlar, marka ailelerine göre farklı markaları tercih ediyor

Ana/alt ilişkileri genellikle bulanıklaşır veya birleşir.

6. Motorlar bağlı sitelerin sıralamasını büyük ölçüde düşürdü

Özgünlük eksikliği = dışlanma.

7. Alan adı otoritesi sadece güven için önemliydi, dahil edilme için değil

Bu, belirleyici olmayan bir sinyaldi.

Bölüm 14: 10.000 Cevaptan Elde Edilen Sektör Düzeyinde İçgörüler

En güçlü üretken görünürlük

• SaaS

• finans

• sağlık bilgileri

• siber güvenlik

• analitik

• geliştirici araçları

Bu sektörlerin net tanımları ve yapılandırılmış belgeleri vardı.

En zayıf

• konaklama

• seyahat

• ev hizmetleri

• yaratıcı ajanslar

• yerel hizmet sağlayıcılar

Bu sektörler belirsizlik ve tutarsız isimlendirmelerden muzdaripti.

Bölüm 15: Markalar Bu Bilgilerle Neler Yapabilir (Eylem Odaklı Özet)

1. Kanonik tanımlarınızı güçlendirin

Bu, AI'nın sizi nasıl tanımladığını şekillendirir.

2. Orijinal araştırmalarınızı yayınlayın

Bu, üretken görünürlüğü katlar.

3. Web genelinde tutarlılığı sıkı bir şekilde koruyun

Bu, güveni ve kapsayıcılığı artırır.

4. Ana sayfaları aylık olarak güncelleyin

Güncellik isteğe bağlı değildir.

5. Karşılaştırmaya uygun içerik oluşturun

Acenteler yapılandırılmış analizleri sever.

6. Çoklu mod uyumunu koruyun

Görselleriniz, ekran görüntüleriniz ve kullanıcı arayüzünüz artık önemlidir.

7. Çelişkileri ortadan kaldırın

AI, belirsizliği arama motorlarından daha fazla cezalandırır.

8. Her şeyden önce varlıkların netliğini önceliklendirin

Bu, GEO'nun temelidir.

Sonuç: Üretken Cevaplar Yeni Bir Bilgi Ekonomisini Ortaya Çıkarıyor

10.000 üretken cevaptaki veriler bir şeyi doğrulamaktadır:

Bağlantı ekonomisi değil, cevap ekonomisine giriyoruz.

Görünürlük artık şunlara bağlı değildir:

• sıralamalar

• geri bağlantılar

• anahtar kelime hacmi

• SERP yüzeyleri

Şu faktörlere bağlıdır:

• netlik

• gerçekler

• yapı

• güncellik

• özgünlük

• bütünlük tutarlılığı

• çok modlu anlayış

• tutarlı çapraz web kimlikleri

Üretken motorlar en büyük siteleri ödüllendirmez. En açık, en güvenilir ve en yapılandırılmış siteleri ödüllendirir.

2025 yılında 10.000 üretken yanıttan öğrendiğimiz şey basit:

AI çağında görünürlük istiyorsanız, insanların eskiden nasıl tıkladığına değil, AI'nın nasıl düşündüğüne göre optimizasyon yapmalısınız.