Üretken yapay zeka, insanların markaları, ürünleri ve bilgileri keşfetme biçimini değiştiriyor. Alıcı yolculuğunu aksattığı için bu yapay zeka motorlarındaki performansı doğru şekilde yansıtan yeni ölçümler, özellikle de GEO KPI'lar gerektirir.
Aramaların %20'sinden fazlasında Google Yapay Zeka Genel Bakışı göründüğünden, yöneticiler artık pazarlama liderlerine yeni sorular soruyor: Yapay Zeka yanıtlarında görünüyor muyuz? Alıntı mı yapıyoruz? Yoksa yapay zeka motorları rakiplerimizi mi tavsiye ediyor?
Arama davranışı değiştikçe, geleneksel SEO KPI'ları artık tek başına görünürlüğü veya satış sonrası gelir etkisini açıklayamıyor.
Bu kılavuz, gerçekten önemli olan GEO KPI'larını, GEO başarısının nasıl ölçüleceğini ve HubSpot AEO dahil olmak üzere pazarlama ekiplerinin zaten güvendiği araçları kullanarak AI görünürlüğünü iş sonuçlarına nasıl bağlayacağınızı açıklamaktadır.
GEO KPI'ları Şimdi Neden Önemli?
Teknik Analiz
Üretken yapay zeka, alıcı yolculuğunda birincil karar katmanı haline geldikçe, üretken motor optimizasyonu (GEO) KPI'ları önemli performans göstergeleri haline geliyor. OpenAI'ye göre, tüm ChatGPT kullanımının neredeyse yarısı, kullanıcıların basit görev yürütme yerine tavsiye, değerlendirme ve rehberlik için yapay zekaya güvendiği "Sorma" kategorisine giriyor.
Pek çok kullanıcı için (yüzde 61'i) bu "sorular" ürün önerileridir. Bu, marka tercihinin genellikle potansiyel müşteri bir web sitesini ziyaret etmeden önce yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlardan etkilendiği anlamına gelir.
Sonuç ve Değerlendirme
Geleneksel pazarlama KPI'ları bu görünürlük katmanını yakalayamıyor. Bir markanın yapay zeka yanıtlarında nerede ve ne sıklıkta göründüğünü anlamadan, bu etkiyi yeniden kazanmak veya sürdürmek için bir strateji oluşturmak zor olabilir.
Deneyimlerime göre, kasıtlı bir GEO stratejisi olmadan yapay zeka yanıt motorlarının görünürlüğünü sürdürmek kırılgandır. Kendi sitemde hedeflenen bir içerik güncellemesinin ardından, içeriğimin, geleneksel arama sıralamalarında buna karşılık gelen bir sıçrama olmadan, 96 saat içinde AI tarafından oluşturulan yanıtlarda köklü sektör yayıncılarının önünde ortaya çıkmaya başladığını gördüm.
Eğer SEO ölçümlerini tek başıma izliyor olsaydım bu değişikliği tamamen kaçırırdım. GEO KPI'ları, bu değişimleri, otorite kaybına veya daha kötüsü gelir etkisine dönüşmeden önce tespit etmek için mevcuttur.
İzlenecek Üretken Motor Optimizasyonu KPI'ları
Aşağıdaki ölçümler, yapay zeka aramasının gerçek dünyada nasıl davrandığını yansıtıyor ve ekiplere, markalarının yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda nasıl göründüğünü değerlendirmeleri için daha net ve daha dürüst bir yol sunuyor. GEO başarısını ölçmeye yönelik temel ölçümler arasında yapay zeka alıntı sıklığı, yanıt dahil etme oranı, varlık yetkilisi sinyalleri, yapay zeka yönlendirme trafiği, yapay zeka ses payı ve yapay zeka odaklı potansiyel müşteriler yer alıyor.
Hangi GEO KPI'larının ve ölçümlerinin gerçekte geçerli olduğunu anlamak için Found in AI podcast'i için kaydedilmiş bir röportajda WebView SEO'nun kurucusu Kristina Frunze ile konuştum.
Sistem Güvenliği
Yapay zeka alıntı sıklığı, bir markanın büyük dil modellerinde (LLM'ler) yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda doğrudan ne sıklıkta adlandırıldığını izler. Doğrudan markadan bahsetmek, bir yapay zeka motorunun bir markayı tanıdığı ve hatırladığı en güvenilir sinyaldir.
Uzmanlar Ne Diyor: Frunze bana şunları söyledi: "Yapay zeka alıntıları açısından, şu anda doğrudan markadan bahsetmek bunu izlemenin en iyi yoludur. Araçlar gelişiyor ve %100 doğru değiller, ancak şu anda güvenebileceğimiz şey bu."
Detaylar ve Etkileri
Metriği nasıl kullanıyorum: Alıntı sıklığını temel bir güven sinyali olarak kullanıyorum. Bir markanın adı hiç geçmiyorsa, henüz hiçbir trafik miktarının veya dönüşüm optimizasyonunun önemi yoktur. Ancak bir markanın nerede ortaya çıkması gerektiğine dair bir fikrim olduğu için zaman içindeki değişiklikleri takip edebiliyorum.
Uzmanların Görüşleri
Yapay zeka yanıtlarında zaten görünen bir marka için, içerik güncellemelerinden sonra alıntılardaki değişiklikleri takip ederek yapay zeka motorlarının markayı meşru bir kaynak olarak tanıyıp tanımadığını veya ondan daha sık alıntı yapıp yapmadığını görüyorum.
Nasıl takip edilir: HubSpot AEO, XFunnel, Addlly AI veya Superlines gibi araçları kullanarak yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda bir markanın doğrudan bahsini izleyin. Yapay zeka modellerinin markayı giderek daha fazla tanıyıp tanımadığını ve alıntı yapıp yapmadığını görmek için içerik güncellemelerinden sonra zaman içindeki değişiklikleri izleyin.
Profesyonel ipucu: Alıntı yapılan sayfaları konu kümeleri ve dahili bağlantılarla uyumlu hale getirmek için HubSpot SEO Pazarlama Yazılımını kullanın. Güçlü bir konu yapısı, yapay zeka sistemlerinin markanızı tutarlı bir şekilde belirli konularla ilişkilendirme olasılığını artırır.
Nasıl Önlem Alınmalı?
2. Yapay Zeka Yanıtının Dahil Edilme Oranı
Yapay zeka yanıtının dahil edilme oranı, doğrudan alıntı veya bağlantı sağlanmasa bile bir markanın yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtın herhangi bir yerinde ne sıklıkta göründüğünü ölçer. Bu üretken motor optimizasyonu ölçümü, yalnızca ilişkilendirmeyi değil, varlığı ve alaka düzeyini de ölçer.
Gelecekte Ne Bekleniyor?
Uzmanlar Ne Diyor: Frunze şöyle açıkladı: "Sadece AI alıntılarınıza bakarsanız, büyük kısmı kaçırıyorsunuz demektir. resim.” Yapay zeka yanıt katılım oranı gibi ölçümlerin, markaların "rakiplerinin ne yaptığını ve yüksek lisans aramasında onlara karşı nasıl durduklarını" anlamalarına yardımcı olduğunu açıkladı.
Önemli Gelişmeler
Metriği nasıl kullanıyorum: Dahil olma oranını, yapay zeka modellerinin konuşmanın marka kısmını dikkate alıp almadığını değerlendirmek için kullanıyorum. Alıntı yapılmadan dahil edilmesi genellikle erken aşamadaki otoriteyi gösterir; bu, daha sonra içerik netliği geliştikçe alıntılara dönüşebilir.
Nasıl izlenir: Çoklu platform izleme araçlarını kullanarak, alıntı yapılsın veya yapılmasın, markanın AI yanıtlarında göründüğü tüm örnekleri yakalayın. Erken aşama görünürlüğünü ve alaka düzeyini anlamak için zaman içindeki ve rakipler arasındaki katılım eğilimlerini karşılaştırın.
Profesyonel İpucu: HubSpot AEO'nun Marka Görünürlük Kontrol Paneli, markanızın mevcut olduğu ancak doğrudan alıntı yapılmadığı durumlar da dahil olmak üzere, yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda markanızın ne sıklıkta göründüğünü izler. Erken aşamadaki yapay zeka varlığının aşağı yönlü boru hattı etkinliğini nasıl etkilediğini anlamak için HubSpot analizlerinde destekli dönüşümlerin yanı sıra dahil etme eğilimlerini izleyin.
HubSpot AEO Aracı Markanızın yanıt motorlarında tam olarak nerede göründüğünü görün ve yapay zeka görünürlük boşluklarını kapatmak için harekete geçin. AI'nın bahsettiği şeyleri takip edin.
AI'nın bahsettiği şeyleri takip edin. Alıntıları analiz edin
Alıntıları analiz edin İstemleri izleyin
Monitör istemleri Rakipleri kıyaslayın Daha fazla bilgi edinin.
3. Kuruluş Yetkilisi Sinyalleri
Varlık otoritesi sinyalleri, yapay zeka motorlarının bir markayı belirli konular, özellikler ve kullanım senaryolarıyla ne kadar tutarlı bir şekilde ilişkilendirdiğini ölçer. Bu ilişkiler temel bilgi grafiklerine yansıtılır ve aşağıdakiler yoluyla güçlendirilir:
Yapılandırılmış veriler
Web genelinde tutarlı marka konumlandırması
Uzmanlar Ne Diyor: "AI SEO ile markanız topluluklarda, üçüncü taraf web sitelerinde ve dizinlerde gerçekten bahsedildiği sürece bağlantıların bir önemi yok" dedi Frunze. “Markanız hakkında konuşulması ve doğru bir şekilde anlaşılması çok önemli.”
Metriği nasıl kullanıyorum: Varlık otoritesini site dışı bir güvenilirlik katmanı olarak ele alıyorum. Yapay zeka görünürlük denetimleri yürüttüğümde, bir markanın nerede bahsedildiğini, bilgilerin doğru olup olmadığını ve yapay zeka tarafından oluşturulan açıklamaların şirketin kendisini nasıl konumlandırdığına uygun olup olmadığını not ediyorum.
Bu, sosyal KPI'ları ölçmeye ve kullanıcıların bir markayı nasıl tartıştığını izlemeye önemli ölçüde zaman harcadığım anlamına geliyor. Reddit ve Quora gibi platformlarda tek seferlik ifadeler yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda görünebilir ancak bu yorumların nereden geldiğini ve marka algısını nasıl etkilediğini anlamak önemlidir.
Nasıl izlenir: Sosyal dinleme ve varlık izleme araçlarını kullanarak yapılandırılmış verileri, üçüncü taraf ifadelerini ve web kaynaklarında tutarlı marka konumlandırmasını denetleyin. Yapay zekanın markayı belirli konular, özellikler ve kullanım senaryolarıyla ne sıklıkta ilişkilendirdiğini ölçün.
Profesyonel ipucu: Sosyal platformlarda markadan bahsedilenleri, konuşmaları ve duyguları tek bir yerden izlemek için HubSpot'un Sosyal Gelen Kutusu'nu kullanın ve bu harici sinyallerin yapay zeka motorlarının markanızı gerçekte nasıl tanımladığını görmek için bunu HubSpot AEO'nun Duyarlılık Analizi ile eşleştirin. Bir markanın nerede ve nasıl konuşulduğunu yakından takip etmek, web genelinde tutarlı varlık sinyallerinin güçlendirilmesine yardımcı olur.
4. Yapay Zeka Yönlendirme Trafiği
Yapay zeka yönlendirme trafiği, yapay zeka platformlarından kaynaklanan oturumları takip eder ve yönlendirme verilerini analitik ve CRM sistemlerine aktarır. Her ne kadar az rapor edilse de bu ölçüm, yapay zeka görünürlüğünün site etkileşimine nasıl dönüştüğüne dair yön verici bilgiler sağlıyor.
Uzmanlar Ne Diyor: Frunze bana şunları söyledi: "Yapay zeka trafiği, tanıdık geldiği için takip edilmesi en kolay yol, ancak çok fazla belirsizlik var çünkü tüm öğeler uygun parametreleri geçmiyor. Her zaman resmin tamamını göremiyorsun.”
Metriği nasıl kullanıyorum: AI platformlarından gelen doğrudan yönlendirme trafiğinin, ChatGPT veya Perplexity gibi araçlardan geldiği açıkça etiketlendiğinde fark edilmesi nispeten kolaydır. Ancak pratikte yapay zeka destekli oturumların tümü temiz yönlendirme verileri sağlamaz.
Bu nedenle, yapay zeka yönlendirme trafiğini başlı başına bir başarı ölçütü olmaktan ziyade destekleyici bir sinyal olarak ele alıyorum. Temiz bir son tıklama ilişkilendirmesi beklemek yerine, gerçek etkisini anlamak için buna destekli dönüşümler ve markalı arama artışıyla birlikte bakıyorum.
Nasıl takip edilir: ChatGPT veya Perplexity gibi yapay zeka araçlarından gelen oturumları belirlemek için CRM ve analiz platformlarını (ör. HubSpot, GA4) kullanın. Yapay zeka trafiğinin tamamı uygun yönlendirme verilerini iletmediği için bunu, destekli dönüşümler ve markalı arama artışının yanı sıra yön verici bir ölçüm olarak değerlendirin.
Profesyonel ipucu: Bilinen AI yönlendirenlerini izole etmek ve etkilerini değerlendirmek için HubSpot raporlamasında özel kaynak gruplamaları oluşturun dönüşüm hunisinin tamamı boyunca. Hangi istemlerin alıntıları yönlendirdiğini anlamak için bunu HubSpot AEO'nun İstem İzleme özelliğiyle eşleştirin. Bu, ekiplere yapay zeka yönlendirme trafiğinin analitikte görünmeden önce nereden gelebileceğine dair öncü bir gösterge sağlar.
5. Yapay Zeka Ses Paylaşımı (AI SoV)
AI Ses Paylaşımı, bir markanın belirli bir dizi istemde rakiplere göre ne sıklıkta göründüğünü ölçer. Pazarlama ekipleri bunu genellikle iki şekilde izler:
Varlık tabanlı ses paylaşımı. Bir markanın yapay zeka tarafından oluşturulan bir yanıtta görünüp görünmediğini ölçer.
. Bir markanın yapay zeka tarafından oluşturulan bir yanıtta görünüp görünmediğini ölçer. Alıntıya dayalı ses paylaşımı. Bir markanın ne sıklıkta açıkça alıntılandığını veya referans alındığını izler.
Bu görüşler hep birlikte, hangi markaların yapay zeka motorlarının bir yanıt üretmek için güvendiğini ve dayandığını gösteriyor.
Uzmanlar Ne Diyor: Frunze, "Yapay zekanın ses paylaşımı, rakiplerinizle kaç kez karşı karşıya geldiğinizi gösteriyor" diye açıkladı. “Olayları perspektife oturtmaya yardımcı oluyor.”
Metriği nasıl kullanıyorum: Bu, AI görünürlüğünü teşhis ederken baktığım ilk GEO KPI'dır. Rakipler, yüksek niyetli istemlere verilen yapay zeka yanıtlarına hakim olursa, bu genellikle birlikte çalıştığım markanın konumlandırma veya otorite boşlukları olduğunu gösterir.
Nasıl takip edilir: XFunnel veya Superlines gibi araçları kullanarak bir markanın varlığını, tanımlanmış bir dizi yapay zeka istemi üzerinden rakiplerle karşılaştırın. Göreceli yapay zeka güvenini ve yetkisini anlamak için hem varlığa hem de alıntıya dayalı görünümleri izleyin.
Profesyonel ipucu: Yapay zeka görünürlüğünü ve LLM'ler arasındaki ses paylaşımını ölçmek için XFunnel'ı kullanın. AI maruziyetini satış hattı ve gelir ölçümlerinin yanı sıra bağlamsallaştırmak için bu verileri KPI kontrol panelleriyle eşleştirin.
6. Yapay Zeka Odaklı Potansiyel Müşteriler
Yapay zeka odaklı potansiyel müşteriler, özellikle rakip karşılaştırmaları, alternatifler ve entegrasyonlar gibi dönüşüm hunisinin alt kısmındaki sorgular için yapay zeka keşfinden etkilenen dönüşümleri ölçer. Bu ölçüm, yapay zeka görünürlüğünün satış hattında nasıl göründüğünü anlamak açısından çok değerlidir; çünkü bu etkileşimler genellikle satın alma kararı vermeye yakın olan alıcılardan gelir.
Uzmanlar Ne Diyor: Frunze şunları söyledi: "Yapay zekayı en çok yönlendiren içerik dönüşüm hunisinin en altındaki içeriktir. Bu yönlendirmeler genellikle halihazırda seçenekleri değerlendiren ve farkındalık aşamasını geçmiş kişilerden gelir."
Metriği nasıl kullanıyorum: GEO çalışmasının yalnızca görünürlüğe değil, gelire de katkıda bulunup bulunmadığını anlamak için AI odaklı potansiyel müşterileri kullanıyorum. Karşılaştırmalar, alternatifler ve entegrasyonlar gibi yüksek niyetli sayfaların yanı sıra form doldurmaları ve fırsat oluşturmayı da inceliyorum.
Bu formlarda ChatGPT, Perplexity veya Gemini'ye açık referanslar arıyorum. Bazen müşterilere markayı ilk kez nereden duyduklarını soruyorum.
Nasıl izlenir: AI etkileşimlerinden kaynaklanan dönüşümleri ölçmek için AI yönlendirme verilerini CRM'deki potansiyel müşteri takibine bağlayın. Satış hattı ve gelir üzerindeki aşağı yönlü etkiyi ölçmek için UTM parametrelerini veya platforma özel tanımlayıcıları kullanın.
Profesyonel ipucu: İlişkilendirme doğrusal olmadığında bile üretken aramanın satış hattına nasıl katkıda bulunduğunu anlamak için HubSpot CRM'de yapay zekadan etkilenen form doldurmaları ve anlaşma oluşturma işlemlerini izleyin. İlk önce hangi görünürlük boşluklarının kapatılacağına öncelik vermek için HubSpot AEO'nun Öneriler özelliğini kullanın. Her öneri, yapay zeka tarafından yönlendirilen potansiyel müşterileri artırma olasılığı en yüksek olan dönüşüm hunisinin alt kısmına bağlı tam bir içerik özeti içerir.
Hızlı Genel Bakış: SEO KPI'ları ve GEO KPI'ları
Neyi ölçüyorlar GEO KPI'lar Neyi ölçüyorlar Sıralamalar Bir sayfanın arama motoru sonuç sayfalarında (SERP'ler) nerede göründüğü Yapay zeka alıntı sıklığı Yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda bir markadan açıkça bahsedilme veya alıntılanma sıklığı Tıklamalar Kullanıcıların arama sonuçlarından tıklama sıklığı Yapay zeka yanıtı dahil etme oranı Bir markanın yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtın herhangi bir yerinde, bağlantı olmadan bile görünüp görünmediği Geri bağlantılar Bir siteye işaret eden harici bağlantıların sayısı ve kalitesi Varlık otorite sinyalleri Yapay zeka motorları bir markayı belirli konularla, niteliklerle ve kullanım durumlarıyla ne kadar tutarlı bir şekilde ilişkilendirir Gösterimler Bir sayfanın arama sonuçlarında ne sıklıkta göründüğü Yapay Zeka ses payı (AI SoV) Bir markanın, tanımlanmış bir dizi istemde rakiplere göre ne sıklıkta göründüğü Trafik Organik aramanın yönlendirdiği oturumlar Yapay zeka odaklı potansiyel müşteriler Özellikle yüksek niyetli sorgular için yapay zeka keşfinden etkilenen dönüşümler Tüm satırları görüntüle Daha az satır görüntüle
Yapay Zeka Platformlarında GEO KPI'larını İzlemek için En İyi Araçlar
HubSpot AEO, bir markanın ChatGPT, Perplexity ve Gemini dahil olmak üzere başlıca yanıt motorlarında nasıl göründüğünü izler ve geliştirir. HubSpot AEO, alıntı sıklığı ve yapay zekanın ses payından anlık düzeyde önem ve duyarlılığa kadar temel GEO KPI'larını doğrudan ölçer.
Araçların aksine HubSpot AEO, tek bir metrik üzerinde veya birden fazla kaynaktan gelen verilerin bir araya getirilmesini gerektirdiğinde, GEO ölçümünü tek bir kontrol panelinde merkezileştirir. Bu, performansı zaman içinde tutarlı bir şekilde izlemeyi ve görünürlük değişimlerini doğrudan içerik ve strateji değişikliklerine bağlamayı mümkün kılar.
Marka görünürlüğü kontrol paneli. Yanıt motorları genelinde yanıtların dahil edilme oranını takip ederek, öncelik istemleri için yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda markanın ne sıklıkta göründüğünü ve bu puanın zaman içinde nasıl değiştiğini gösterir.
. Yanıt motorları genelinde yanıtların dahil edilme oranını takip ederek, öncelik istemleri için yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda markanın ne sıklıkta göründüğünü ve bu puanın rakip analizinde zaman içinde nasıl değiştiğini gösterir. Ekiplerin nerede galip geldiklerini veya kaybettiklerini belirleyebilmeleri için, aynı komut kümesinde rakiplere göre göreceli varlığı gösteren ses ölçümünün AI paylaşımına güç verir
. AI, aynı bilgi istemi kümesindeki rakiplere göre göreceli varlığı gösteren ses ölçümü paylaşımını güçlendirir, böylece ekipler nerede ilerleme kaydettiklerini veya kaybettiklerini belirleyebilir İstem izleme ve öneriler. Monitörler, hangi istemlerin markadan alıntı yaptığı, bunun yerine rakiplerden alıntı yaptığı ve markanın tamamen bulunmadığı durumlar da dahil olmak üzere, öne çıkma ve konumlandırmaya anında yanıt verir.
. Monitörler, hangi istemlerin markadan alıntı yaptığı, bunun yerine rakiplerden alıntı yaptığı ve markanın tamamen bulunmadığı durumlar da dahil olmak üzere, öne çıkma ve konumlandırmaya anında yanıt verir. Alıntı analizi. Kategorideki istemleri yanıtlarken AI motorlarının hangi etki alanlarını, içerik türlerini ve kaynak kanallarını çektiği yüzeyler
. Duyarlılık analizi kategorisindeki istemleri yanıtlarken yapay zeka motorlarının hangi etki alanlarını, içerik türlerini ve kaynak kanallarını çektiği yüzeyler. Yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda markanın ne kadar olumlu veya olumsuz tanımlandığını -%100 ile +%100 arasında ölçerek ekiplere görünürlük boşluklarının yanı sıra varlık otoritesi sorunlarına ilişkin erken bir sinyal verir
. Markanın yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda -%100 ila +%100 arasındaki bir ölçekte ne kadar olumlu veya olumsuz tanımlandığını ölçer ve ekiplere görünürlük boşlukları Önerilerinin yanı sıra varlık otoritesi sorunlarına ilişkin erken bir sinyal verir. Görünürlük ve alıntı verilerini, her öneri için tam içerik özetleriyle birlikte öncelikli bir eylem planına dönüştürür; böylece ekipler, GEO KPI'larında ilerlemek için tam olarak neyi oluşturacaklarını veya değiştireceklerini bilirler
GEO KPI'larını zaman içinde tutarlı bir şekilde takip etmek için tek bir kontrol paneline ihtiyaç duyan pazarlama ekipleri
Birden fazla aracı yönetmeden yapay zeka görünürlüğünü satış kanalı ve gelir sonuçlarına bağlamak isteyen markalar
Yanıt motorlarında net, karşılaştırılabilir verilere ihtiyaç duyan liderlere yapay zeka performansını bildiren ekipler
Fiyatlandırma: Marketing Hub Pro ve Enterprise'da veya HubSpot aboneliği olmadan ayda 50 ABD doları karşılığında özel bir araç olarak mevcuttur.
Sevdiğim şey: GEO KPI izlemenin çoğu, manuel test, elektronik tablo izleme ve bağlantısız araçların bir kombinasyonunu gerektirir. HubSpot AEO, temel metrikleri tek bir yerde toplayarak ekiplerin performansı dönemsel olarak izlemek yerine tutarlı bir şekilde izleyebilmesini sağlar. Merkezi kontrol paneli, zaman içindeki yön hareketini göstermeyi ve yapay zeka görünürlüğünü ardışık düzen sonuçlarına bağlamayı önemli ölçüde kolaylaştırır.
XFunnel, yapay zekanın ses, alıntı ve varlıklardan bahsetme payını analiz ederek markaların büyük dil modellerinden yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda nasıl göründüğünü ölçer. Trafiğe vekil olarak güvenmek yerine, bu, yapay zeka motorlarının gerçek kullanıcı istemlerine yanıt olarak markaları nasıl ortaya çıkardığını ve tanımladığını gösteriyor. XFunnel, ekiplerin geleneksel analitiğin çözemediği soruları yanıtlamasına yardımcı olur:
Yüksek niyetli istemler için en sık hangi markalar anılıyor?
Hiç dahil miyiz, yoksa sürekli olarak dışlanıyor muyuz?
Ortaya çıktığımızda alıntı mı yapıyoruz, özetliyor muyuz yoksa sadece listeliyor muyuz?
Çoğu GEO KPI, AI yanıtlarının doğrudan gözlemlenmesini gerektirir. Xfunnel bunu geniş ölçekte yapıyor. Pazarlama ekiplerine anekdot niteliğindeki testlerin ötesine geçme ve yapay zeka aramasındaki rekabetçi konumlandırmayı tekrarlanabilir, ölçülebilir bir şekilde anlama yolu sunar.
Pazarlama ekipleri yapay zekanın ses ve rekabetçi görünürlük payını izliyor.
“Listede olmanın” önemli olduğu kalabalık kategorilerde faaliyet gösteren markalar.
Yalnızca trafiğe güvenmeden yapay zeka performansını açıklaması gereken liderler.
Fiyatlandırma: Fiyatlandırma kullanıma, istem hacmine ve raporlama derinliğine göre değişir.
Sevdiğim şey: XFunnel yalnızca yönlendirme trafiğine değil, yanıt düzeyinde görünürlüğe odaklanır. Bu, günümüzde üretken aramanın nasıl çalıştığıyla uyumludur: Etki genellikle tek bir tıklama olmadan gerçekleşir.
Ayrıca varlık tabanlı görünürlüğü ci'den ayırması da hoşuma gidiyor Ekiplerin rapor vermesi gereken GEO KPI'larıyla doğrudan eşleşen istasyon tabanlı görünürlük.
Rakiplerin ne sıklıkta ve hangi bağlamda ortaya çıktığını görmek, içerik güncellemelerine öncelik vermeyi ve otorite boşluklarını gidermeyi kolaylaştırır.
HubSpot'un AEO Grader'ı, bir sitenin yapay zeka ve yanıt motorları için ne kadar iyi yapılandırıldığını değerlendiren ücretsiz bir araçtır. Yapay zeka sistemlerinin bilgileri nasıl yorumladığını ve yüzeye çıkardığını etkileyen şema uygulaması, sayfa yapısı ve içerik netliği gibi temel öğelere odaklanır.
AEO Sınıflandırıcı, GEO KPI'larını doğrudan etkileyen yapısal boşlukların ortaya çıkmasına yardımcı olur. Yeni başlayan ekipler için, daha derin optimizasyon çalışmalarına yatırım yapmadan önce teknik ve yapısal engelleyicileri belirlemenin hızlı bir yolunu sağlar.
Yeni araçlara taahhütte bulunmadan yapay zekanın hazır olup olmadığını denetleyen ekipler.
Şema ve yapının doğru şekilde uygulanıp uygulanmadığını doğrulayan pazarlamacılar.
Daha derin AEO optimizasyon çalışmalarına yatırım yapmadan önce teknik ve yapısal engelleyicileri belirlemek isteyen kuruluşlar.
HubSpot'un SEO Pazarlama Yazılımı, konu kümeleme, sayfa içi öneriler ve entegre performans raporlama yoluyla ekiplerin içerik performansını planlamasına ve ölçmesine yardımcı olur.
Geleneksel arama için oluşturulmuş olsa da aynı sinyaller yapay zeka motorları için de önemlidir. Konu kümeleri, bir markanın neyle ilgili olduğunu ve hangi sayfaların birincil kaynak olarak ele alınması gerektiğini açıklayarak varlık otoritesini güçlendirirken, sayfa içi öneriler de net yapıyı ve anlamsal uyumu destekler.
SEO ve GEO ölçümünü tek platformda isteyen ekipler.
İçerik performansını satış kanalına ve gelire bağlaması gereken pazarlama liderleri.
Ekipler arasında içerik yapısını ve güncel otoriteyi standartlaştıran kuruluşlar.
Neyi beğeniyorum: HubSpot'un SEO Pazarlama Yazılımının boşlukta yaşamamasını seviyorum. HubSpot, SEO verilerini bir araçtan, AI görünürlüğünü diğerinden ve gelir verilerini üçüncü bir araçtan almak yerine, ekiplerin içerik performansını tek bir sistemdeki ardışık düzen sonuçlarına bağlamasına olanak tanır.
Ayrıca konu kümelemenin GEO için özellikle yararlı olduğunu düşünüyorum çünkü ekipleri temel temalar hakkında açık olmaya zorluyor, bu da yapay zeka motorlarının hangi kaynaklara güveneceğine karar verirken ödüllendirdiği şey.
HubSpot'un İçerik Merkezi, yerleşik SEO rehberliği ve yapılandırılmış, şemaya hazır yayınlama desteğiyle ekiplerin içerik oluşturmasına, yönetmesine ve optimize etmesine yardımcı olmak için tasarlanmış bir CMS'dir. Pazarlamacıların site genelinde içeriğin nasıl yazıldığını, düzenlendiğini ve sürdürüldüğünü standartlaştırmasına olanak tanır.
GEO için yapı, içerik kadar önemli çünkü yapay zeka motorları, bir sayfanın neyle ilgili olduğunu ve bir yanıtta ne zaman yeniden kullanılması gerektiğini anlamak için açıkça düzenlenmiş içeriğe güveniyor.
Content Hub, temiz sayfa yapısını teşvik ederek bunu destekler. Ekipler, yapay zeka motorlarının önemli bilgileri daha doğru yorumlamasına yardımcı olan şemayı ve yapılandırılmış verileri uygulayabilir.
Beğendiğim şey: Content Hub, etkili içerik yazma alışkanlıklarını geniş ölçekte hayata geçirmeyi kolaylaştırıyor. Şema kurallarını hatırlamak veya en iyi uygulamaları biçimlendirmek için bireysel yazarlara güvenmek yerine, CMS'nin kendisi ekipleri tutarlılığa doğru teşvik eder.
Ekipler hem insanlar hem de yapay zeka sistemleri için içerik yayınlıyor.
İçerik yapısını birden çok katılımcı arasında standartlaştıran kuruluşlar.
Özel geliştirme çalışmaları olmadan şemaya hazır içerik isteyen pazarlamacılar.
Addlly AI, markaların birden fazla büyük dil modelinde yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda nasıl göründüğünü göstermek için GEO denetimini yapay zeka odaklı optimizasyonla birleştiren bir platformdur. Alıntıları, bahsi geçenleri ve yapay zekanın ses paylaşımını takip ederek ekiplere, içeriklerinin nerede ortaya çıktığı veya üretken motorlar tarafından göz ardı edildiği konusunda net bir görüş sağlar.
Addlly AI GEO Agent, ekiplerin harekete geçmesine yardımcı olarak raporlamanın ötesine geçer: Görünürlük boşluklarını belirler, yapay zeka için optimize edilmiş içerik üretir ve bilgileri yapay zeka tarafından alıntılanma olasılığını artıracak şekilde yapılandırır. Ekipler yalnızca görünüp görünmediklerini değil aynı zamanda farklı yapay zeka platformlarında nasıl göründüklerini (özetlenmiş, alıntılanmış veya listelenmiş) görebilirler.
Uçtan uca yapay zeka görünürlük takibi ve optimizasyonu isteyen pazarlama ekipleri.
Alıntı yapmanın veya özetlemenin önemli olduğu rekabetçi kategorilerde faaliyet gösteren markalar.
Yapay zekanın yönlendirdiği gerçek etkiyi anlamak için trafiğe dayalı ölçümlerin ötesine geçmek isteyen ekipler.
Fiyatlandırma: Esnek; denetim derinliğine, bilgi istemi hacmine ve yapay zeka içerik oluşturma kullanımına bağlıdır.
Sevdiğim şey: Addlly teşhis ve yürütmeyi entegre ediyor, böylece ekipler yalnızca görünürlüğün anlık görüntüsünü elde etmekle kalmıyor, aynı zamanda bunu geliştirecek araçlara da sahip oluyorlar. Ayrıca varlıklardan bahsedilenleri alıntılardan ayırır; Bu, ekiplerin ölçmesi gereken GEO KPI'larıyla mükemmel bir şekilde uyum sağlar. Rakiplerin nerede ve hangi bağlamda ortaya çıktığını görmek, içerik güncellemelerine öncelik vermeyi çok daha stratejik hale getirir.
Superlines, markaların ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude ve daha fazlası gibi platformlarda üretken yapay zeka yanıtlarında nasıl göründüğünü ölçen bir yapay zeka arama zekası platformudur. Yanıt düzeyinde görünürlüğe, markadan bahsedilenleri, alıntıları, duyarlılığı ve kullanıcıya yönelik gerçek yapay zeka çıktılarında rekabetçi ses payını izlemeye odaklanır.
Superlines, arama trafiğine veya genel sıralamalara güvenmek yerine, ekiplere yapay zeka yanıtlarını doğrudan gözlemleyerek bir markanın tam olarak nerede ve nasıl dahil edildiğini veya hariç tutulduğunu gösterir. Bu, rakiplerle karşılaştırma yapmayı, içerik otoritesi boşluklarını belirlemeyi ve güncellemeleri stratejik olarak önceliklendirmeyi mümkün kılar.
Pazarlama ekipleri yapay zekanın ses payını ve çoklu platform görünürlüğünü takip ediyor.
Cevap düzeyinde katılımın önemli olduğu, rekabet gücü yüksek kategorilerdeki markalar.
Tıklamalara bağlı kalmadan yapay zekanın etkisini göstermek için ölçülebilir bir yola ihtiyaç duyan ekipler.
Fiyatlandırma: Platform kapsamına, raporlama sıklığına ve ekip ölçeğine göre.
Sevdiğim şey: Superlines, dolaylı ölçümler yerine gerçek, kullanıcıya yönelik AI görünürlüğünü vurgular. Çok platformlu yapay zeka çıktılarını uygun ölçekte yakalayarak ekiplere rekabetçi konumlandırma için tekrarlanabilir bilgiler sağlar. Alıntı ve içerik izleme birleşimi, doğrudan raporlama için önemli olan GEO KPI'larına eşlenir.
Yaygın GEO Ölçüm Zorlukları ve Bunların Çözümü
Ekipler üretken motor optimizasyonunu benimsedikçe, genellikle geleneksel SEO'da bulunmayan ölçüm zorluklarıyla karşılaşırlar. Bu sorunların çoğu, yapay zeka platformlarının yanıtları nasıl ortaya çıkardığından, ilişkilendirmeyi nasıl sınırladığından ve etkiyi kanallar arasında nasıl dağıttığından kaynaklanmaktadır.
Aşağıda en yaygın GEO ölçüm zorlukları ve bunları gerçek dünya deneyimlerine dayanarak çözmenin pratik yolları yer almaktadır.
1. Sınırlı Yapay Zeka Yönlendirme Verisi
Zorluk: Birçok yapay zeka platformu yönlendirme verilerini bastırıyor veya geciktiriyor, bu da web sitesi oturumlarını veya dönüşümlerini analitik ve CRM sistemleri içindeki belirli bir yapay zeka kaynağına atfetmeyi zorlaştırıyor.
Deneyimim: Analitik kontrol panellerinde, "hayalet" yönlendirmeler gibi görünen, kayıtlara, form doldurmalara veya anlaşmalara yol açan ancak net bir yönlendirme motoruna bağlı olmayan oturumlar gibi görünen oturumları defalarca gördüm. Etkileşim gerçektir ancak kaynak ilişkilendirmesi eksiktir.
Nasıl çözülür: Amaç, yalnızca tıklamaları değil, etkiyi de anlamaktır. Yalnızca yönlendirme verilerine güvenmek yerine ek sinyaller arayın. Bu şunları içerir:
ChatGPT, Perplexity veya Gemini'den bahseden form yanıtlarının incelenmesi.
Potansiyel müşterilere markayı ilk kez nasıl duyduklarını doğrudan sormak.
Analitikte net bir şekilde ortaya çıkmayan yerlerdeki alıntıları veya bahisleri izlemek.
Zorluk: GEO çok çeşitli potansiyel ölçümler sunar ve aynı anda çok sayıda ölçüm izlemek, anlamlı içgörüleri gizleyen KPI raporlama gürültüsüne neden olabilir.
Deneyimim: Ekiplerin olası her GEO KPI'yi aynı anda izlemeye çalıştıklarında zorlandığını gördüm. Raporlamayı açıklamak zorlaşıyor ve optimizasyon çabaları odak noktasını kaybediyor.
Nasıl çözülür: Ekibin yakın vadede aktif olarak etkileyebileceği bir veya iki KPI seçmenizi öneririm. Geri kalan metrikler ikinci planda kalabilir. Küçük bir sinyal kümesini derinlemesine anlamanın, düzinelerce göstergeyi sığ bir şekilde takip etmekten çok daha fazla ilerleme sağladığını keşfettim.
Zorluk: GEO verileri genellikle SEO platformlarına, yapay zeka görünürlük araçlarına, analiz yazılımlarına ve CRM sistemlerine yayılıyor ve bu da performansın tutarlı bir görünümünü oluşturmayı zorlaştırıyor.
Deneyimim: Ekiplerin eyleme geçirilebilir bilgiler sunmayan GEO araçlarına yatırım yaptığını gördüm. Yapay zeka görünürlüğünü ölçtüğünü iddia eden her platform yatırıma değmez.
Nasıl çözülür: En etkili yaklaşım, yanıt düzeyindeki görünürlük araçlarını merkezi raporlamayla birleştirmektir. Xfunnel burada faydalıdır çünkü trafik proxy'lerine güvenmek yerine markaların yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda nasıl göründüğüne odaklanır. Bu öngörüyü HubSpot raporlamasıyla eşleştirmek parçalanmayı azaltır ve verilere olan güveni artırır.
4. Yönetici Şüpheciliği
Zorluk: Liderlik ekipleri, tanıdık kıyaslamalardan ve köklü raporlama standartlarından yoksun oldukları için GEO metriklerini sorgulayabilir.
Deneyimim: Üst düzey yöneticilerle çalışan kısmi bir içerik stratejisti olarak, GEO'nun çabaya değer olup olmadığı konusunda şüphelerle karşılaştım. Bazı liderler bu fikre büyük ölçüde yaslanıyor “İyi SEO, iyi GEO'dur” ve birçok lider mevcut süreçleri ayarlamakta tereddüt ediyor.
Nasıl çözülür: Rekabetçi çerçeveleme yardımcı olur. Kısa bir süre için yapay zekanın ses payını takip etmek ve bunu rakiplerle karşılaştırmak, yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda etkinin nerede kazanıldığını veya kaybedildiğini hızlı bir şekilde gösterir. Liderler bu boşluğu gördükten sonra GEO metriklerinin değerini doğrulamak çok daha kolay hale gelir.
5. Tıklamalar Olmadan Etkiyi Ölçmek
Zorluk: Yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlar her zaman anında web sitesi ziyaretleriyle sonuçlanmaz, bu da geleneksel trafiğe dayalı performans göstergelerini eksik hale getirir.
Deneyimim: GEO iyileştirmelerinin, oturumlarda gözle görülür bir artış yaşanmadan veya geleneksel sıralama yakalanmadan çok önce ortaya çıktığını gördüm. Ekipler yalnızca tıklamalara güvenirse erken etki göstergelerini kaçırma riskiyle karşı karşıya kalırlar.
Bu sorun nasıl çözülür? Son tıklama ilişkilendirmesinin ötesine bakın ve zaman içinde markalı arama artışını, destekli dönüşümleri ve alt anlaşma oluşturma süreçlerini izleyin. GEO etkisi, her zaman keşif anında değil, genellikle hunide daha sonra ortaya çıkar.
GEO KPI'ları Hakkında Sıkça Sorulan Sorular
GEO KPI'larını yöneticilere ne sıklıkla rapor etmelisiniz?
Aylık raporlama, GEO KPI'ları için en iyi sonucu verir çünkü ekiplerin, yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlardaki kısa vadeli dalgalanmalara aşırı tepki vermeden yön eğilimlerini belirlemesine olanak tanır. Modeller yenilendikçe, değişiklikler yapıldıkça veya rakipler yeni içerik yayınladıkça yapay zeka görünürlüğü haftadan haftaya dalgalanabilir; bu nedenle aylık bir ritim, gürültüyü yumuşatmaya ve anlamlı hareketleri yüzeye çıkarmaya yardımcı olur.
Üç ayda bir yapılan incelemeler, GEO KPI'larının satış hattına, gelire ve rekabetçi konumlandırmaya bağlanması gereken yerdir. GEO performansını mevcut iş incelemeleriyle birlikte çerçevelemek, onu bağımsız bir deney olarak ele almak yerine büyüme konuşması içinde normalleştirmeye yardımcı olur.
Yapay zeka yönlendirme trafiğini analizlerde ve CRM'de etiketlemenin en basit yolu nedir?
En basit yaklaşım, HubSpot içindeki ChatGPT, Perplexity ve Gemini gibi bilinen AI yönlendirenlerini yakalayan özel kaynak gruplamalarıyla başlamaktır. Tüm yapay zeka platformları temiz yönlendirme verileri iletmiyor olsa da görünenleri gruplamak bir temel sinyal oluşturur.
Buradan kampanya parametreleri ve CRM alanları boşlukların doldurulmasına yardımcı olabilir. Örneğin, kısa bir "Bizi nasıl duydunuz?" Alandan yüksek amaçlı formlara geçiş, analitikler olmasa bile çoğu zaman yapay zeka keşfini ortaya çıkarır. Zamanla bu sinyaller birleşerek huni boyunca yapay zeka etkisinin daha net bir resmini oluşturur.
GEO KPI'larını iyileştirmek için içerik güncellemelerine nasıl öncelik verirsiniz?
En yüksek etkili güncellemeler genellikle sayfa düzeyinde performansla değil, bilgi istemi düzeyinde görünürlükle başlar. Özellikle karşılaştırma, alternatif veya değerlendirme tarzı sorgular için, rakiplerin yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda zaten göründüğü bilgi istemlerine bağlı içeriğe öncelik verin.
Buradan, belirsiz konumlandırma, güncel olmayan dil, zayıf yapı veya eksik bağlam gibi yapay zeka motorunun, markanın neden cevaba ait olduğunu anlamasına yardımcı olacak boşlukları arayın. Bu sayfaları daha güçlü farklılaşma ve daha iyi yapıyla güncellemek, tamamen yeni içeriği sıfırdan yayınlamaktan daha hızlı GEO kazanımları üretme eğilimindedir.
Mevcut olanları optimize etmek yerine yeni GEO KPI'larını ne zaman düşünmelisiniz?
Yeni GEO KPI'lar yalnızca mevcut metriklerin artık olup biteni açıklamadığı durumlarda tanıtılmalıdır. Mevcut KPI'lar hâlâ görünürlük, rekabet ve gelir etkisi hakkındaki soruların yanıtlanmasına yardımcı oluyorsa, daha fazla ölçüm eklemek genellikle netlik yerine kafa karışıklığı yaratır.
Yeni KPI'lar kontrol panellerini genişletmek yerine stratejiye hizmet etmelidir.
GEO KPI'larını Rekabet Avantajına Dönüştürmek
Üretken motor optimizasyonu KPI'ları, pazarlama ekiplerine, alıcı yolculuğunun geleneksel analitiğin tam olarak açıklayamadığı bir kısmına ilişkin görünürlük sağlar. Ekipler alıntıları, varlık yetkisini, anında dahil edilmeyi ve yapay zekanın yönlendirdiği etkiyi takip ederek markalarının modern arama deneyimlerinde nasıl performans gösterdiğine dair daha net bir resim elde ediyor.
Gördüğüm kadarıyla GEO ölçümüyle kazanan takımlar, yapay zeka görünürlüğünü bir yan deney olarak ele almak yerine mevcut sistemlere entegre eden takımlar. HubSpot AEO gibi araçlar, gereksiz karmaşıklık yaratmadan bu entegrasyonu mümkün kılar.
Yapay zeka destekli keşif varsayılan hale geldikçe GEO KPI'lar isteğe bağlı olmayacak. Tıklama hiç gelmediğinde bile pazarlama liderleri performansı açıklayacak, stratejiyi savunacak ve etkiyi kanıtlayacak kadar kendinden emin olacaklar.
Editörün notu: Bu yazı ilk olarak Ocak 2025'te yayınlandı ve kapsamlı olması açısından güncellendi.
