Yapay zeka çağının arama terimleri hızla çoğaldı; biz en çok karşılaşacağın 20 tanesini pazarlamacı diliyle, abartısız tanımladık.
Üretken motor optimizasyonu: markanın ChatGPT, Gemini gibi cevap üreten motorların cevaplarında anılmasını sağlama çalışması. SEO sonuç listesinde yukarı çıkmayı hedefler; GEO cevabın kendisine girmeyi hedefler. İlgili sayfa →
Cevap motoru optimizasyonu: soruya doğrudan cevap veren yüzeyler (AI özetleri, sesli asistanlar, sohbet motorları) için içerik hazırlama disiplini. GEO ile büyük ölçüde örtüşür; ikisi çoğu zaman aynı işi anlatır. İlgili sayfa →
Markanın yapay zeka motorlarının cevaplarında ne sıklıkla ve ne şekilde yer aldığı. Ölçülebilir bir metriktir: hangi sorularda anılıyorsun, kaçıncı sırada, hangi çerçeveyle? İlgili sayfa →
ChatGPT, Gemini, Claude gibi araçların arkasındaki model turu. Metinle eğitilir, soruya olasılığa dayalı cevap uretir — bu yüzden aynı soruya her seferinde birebir aynı cevabı vermez.
Müşterilerin sorduğu soruları motorlara düzenli aralıklarla sorup cevaplardaki markaları kaydetme işi. AI görünürlük ölçümünün temel yöntemi budur. İlgili sayfa →
Anılma oranı, sıra ve ses payı gibi sinyallerin 0-100 arası tek sayıya indirgenmiş hali. rankzupAI'de skorun nasıl hesaplandığı metodoloji sayfasında açıkça yazar. İlgili sayfa →
İzlenen sorulardaki koşuların ne kadarında markanın cevapta geçtiği. 20 koşunun 8'inde anılıyorsan oranın yüzde 40'tır.
Cevap birden çok marka sayıyorsa markanın listede kaçıncı geldiği. AI cevaplarında ilk sıra, klasik aramadaki ilk sonucun karşılığıdır.
Motorun cevabını dayandırdığı kaynak bağlantısı. Perplexity ve AI Overviews atıfları açıkça gösterir; atıf listesine giren siteler cevabın içeriğini belirler. İlgili sayfa →
Modelin cevabını güncel web kaynaklarına dayandırması. Gemini'nin arama destekli cevapları buna örnektir; grounding sayesinde hangi sitelerin okunduğu ölçülebilir. İlgili sayfa →
Google aramasının en üstünde çıkan, birden çok kaynaktan derlenen AI özeti. Kullanıcıların önemli bölümü yalnız bu özeti okuyup karar verir. İlgili sayfa →
Google aramasının sohbete dönüşmüş deneyimi: soru üstüne soru sorulur, sonuç listesi hiç açılmayabilir. Şimdilik en güçlü İngilizce sorgularda çalışır. İlgili sayfa →
Cevaplarda geçen tüm marka anılmaları içinde senin payın. Rakiplerle kıyasın en dürüst özeti: pazar konuşmasının yüzde kaçı senin? İlgili sayfa →
Motor markanı anarken kullandığı çerçeve: olumlu, nötr ya da olumsuz. Anılmak yetmez; nasıl anıldığın satın alma kararını etkiler.
Modelin gerçekte olmayan bilgiyi varmış gibi söylemesi. Markan hakkında yanlış fiyat, olmayan özellik ya da hatalı iddia buna girer; izlenmesi itibar işidir.
Kullanıcının cevabı arama sayfasında ya da asistan içinde alıp hiçbir siteye gitmemesi. AI cevap yüzeylerinin yükselttiği davranış budur; görünürlük artık tıklamadan önce kazanılır. İlgili sayfa →
Modelin cevap üretmeden önce dış kaynaklardan bilgi çekip cevabı o bilgiyle kurması. Perplexity ve arama destekli tüm cevaplar bu mimariyle çalışır.
GPTBot, Google-Extended, PerplexityBot gibi tarayıcıların siteni okuyabilmesi. robots.txt yanlış kurulursa motorlar siteni hiç okuyamaz; cevaplara girme şansın en baştan kapanır. İlgili sayfa →
Az veriyle üretilen skorun tek sayı yerine aralık olarak gösterilmesi. LLM cevapları olasılıksal olduğundan dürüst ölçüm, belirsizliği saklamak yerine gösterir. İlgili sayfa →
İçinde marka adı geçmeyen soru: 'en iyi protein tozu hangisi' markasızdır, 'X güvenilir mi' markalıdır. Adil rakip kıyası yalnız markasız sorularla yapılır; markalı sorular sahibini suni öne çıkarır. İlgili sayfa →
Sitenin yapay zeka motorlarınca okunabilir ve cevaplarda kullanılabilir olma derecesi. Klasik taranabilirlikten farkı hedeftir: dizine girmek değil, cevabın kaynağı olmak. Bot erişimi, net cevap yapısı ve çıkarılabilir içerik belirler. İlgili sayfa →
Markanın bu sözlükteki her metrikte nerede durduğunu tek taramayla öğren.