ChatGPT’nin devtool’unuzu önerip önermediğini nasıl kontrol edersiniz (elle, bir öğleden sonra, araç kullanmadan)

ChatGPT’nin devtool’unuzu önerip önermediğini hiçbir şey satın almadan bir öğleden sonra içinde öğrenebilirsiniz. Gerçek bir alıcının yazabileceği yaklaşık 25 istem hazırlayın; her birini ChatGPT, Perplexity ve Gemini’de yeni bir oturumda çalıştırın, tüm anılma ve kaynak gösterimlerini bir e-tabloda kaydedip anılma oranınızı hesaplayın. Böylece hiçbir gösterge paneli deneme sürümünün sunmadığı üç şey elde edersiniz: başlangıç ölçümü, sizin yerinize adı geçenlerin listesi ve yapay zekâ motorlarının kanıt olarak kaynak gösterdiği sayfaların tam listesi.

Bunların hiçbiri için araç gerekmiyor. Bu bilinçli bir tercih. Piyasadaki tüm abonelikleri karşılayabilecek ekipler de dâhil, her ekibin işe bu yöntemle başlamasını öneriyoruz.

Önce neden elle test etmeli?

Elle test, araya veri toplama katmanı girmeden bir alıcının tam olarak ne gördüğünü gösterir. Çoğu takip aracı yanıtları resmî API’ler yerine arayüz otomasyonuyla topluyor (Peec’in ürün yöneticisi bunu kamuya açık biçimde söyledi); bu yüzden paneldeki sayılar sizin sonuçlarınızdan farklı olabilir. Yapay zekâ yanıtları da değişir: Ahrefs, Google AI Overviews’ın yanıtlarını yaklaşık her 2.15 günde bir yenilediğini ve ardışık yanıtlar arasında kaynakların 45.5%’inin değiştiğini ölçtü. Dikkatlice yapılan tek bir manuel çalışma, hiçbir şey öğrenmediğiniz bir panel denemesinden daha faydalıdır.

Başlamadan önce iki noktayı göz önünde bulundurun. İlk olarak, manuel çalışma da küçük bir örnekleme dayanır: 3 motorda 25 istemi iki kez çalıştırmak kesin bir kural değil, yön gösteren bir kanıttır. İkinci olarak, sayılar sabit kalmayacaktır; bu normaldir. İlk tur başlangıç ölçümünüzü verir, ikinci tur (gelecek ay) ise eğilimi gösterir. Ahrefs’in kendi ölçtüğü alıntı değişimiAI Overviews’ta görülen değişim, yeniden test etmenin tek bir sonuçtan daha önemli olmasının nedeni.

Arayüz üzerinden veri toplama neden önemli? Başlıca takip araçlarının karşılaştırıldığı bir tartışmada kullanıcılar, Peec’in ürün yöneticisinin sonuçların web arayüzü taranarak elde edildiğini kabul ettiğini belirtiyor. Bu nedenle yanıtlar, oturum açmış bir alıcının gördüklerinden farklı olabilir (r/SEO_tools_reviews). İstemleri kendiniz çalıştırdığınızda neyin ölçüldüğünden şüpheniz kalmaz.

1. adım: 15–30 istemlik bir küme oluşturun

Yaklaşık 25 istemi dört alıcı niyetine göre dağıtın: keşif (alıcıların kategorinizi nasıl aradığı), karşılaştırma (bire bir kıyaslamalar), alternatifler (geçiş aramaları) ve uygulama (ürününüzle ilgili görevlere komşu sorular). İstemleri bir alıcı yazacakmış gibi oluşturun; birkaç markalı kontrol dışında kendi aracınızın adını kullanmayın. Dağılım, sayıdan daha önemlidir; her niyet dönüşüm hunisinin farklı bir aşamasını ölçer.

İstemleri yazmak için dört kural:

1. Tarafsız ifadeler kullanın. "En iyi feature flag aracı hangisi?" gerçeği ölçer; "AcmeFlags iyi bir araç mı?" ise kendi önyargınızı ölçer.
2. Aracınız yeterince tanınıyorsa görünmesi gereken 3–5 istem ve muhtemelen görünmeyeceği 5–8 istem ekleyin. Büyüme fırsatları ikinci gruptadır.
3. Tam ifadeleri belirleyip e-tabloya kaydedin. Yeniden testler ancak istemler aynı kaldığında anlamlıdır.
4. Kaydedilen her yanıtı bir satıra bağlayabilmek için istemleri P01’den P25’e kadar numaralandırın.

2. adım: testleri doğru şekilde çalıştırın

Her istemi gizli pencerede ya da oturum açılmamış bir profilde, yeni bir oturumda ve her konuşmada tek istem olacak şekilde çalıştırın. Yalnızca ChatGPT’yi değil, Perplexity ve Gemini’yi de test edin: motorların kaynak gösterme oranları çok farklıdır. 118,101 yanıtın incelendiği bir analizde Perplexity yanıt başına ortalama 21.87, ChatGPT ise 7.92 kaynak gösterdi (Qwairy, 2025 3. çeyrek). Writer’ın aktardığı Muck Rack analizine göre, ChatGPT’nin kaynak gösterdiği alan adlarının yalnızca yaklaşık 11%’i Perplexity’de de yer alıyor Writer’ın aktardığı. Sürprizler motorlar arasındaki farklarda ortaya çıkar.

Sonuçları etkileyen pratik ayrıntılar:

• ChatGPT için tek bir mod seçin (oturum açmadan ücretsiz kullanım ya da ücretli hesabınız) ve tüm testlerde aynı modu kullanın. Gemini için de aynısını yapın.
• Sohbeti önceden yönlendirmeyin. Sistem istemi gibi girişler ya da "sen bir uzmansın" türü ifadeler kullanmayın. Alıcılar böyle yazmaz.
• Her yeni sohbette tek istem kullanın. Takip soruları örneklemi bozar.
• Testleri iki ya da üç güne yayın ve her istemi her motorda iki kez çalıştırın. Yanıtların değişmesini bekleyin; Ahrefs’in kaynak değişimi verileriardışık gözlemler arasında kaynakların yaklaşık yarısının değişebildiğini gösteriyor.
• Perplexity’de varsayılan modu kullanın. Derin araştırma modları, alıcıların sorduğundan farklı bir soruya yanıt verir.

Hesap: 25 istem × 3 motor × 2 çalıştırma = 150 yanıt. Bu, verimli bir öğleden sonra ve ardından kısa bir sabah çalışması demektir.

3. adım: her şeyi bir e-tabloya kaydedin

Her yanıt için bir satır açın. On iki sütun yeterlidir; bunlardan ikisi (adı geçen rakipler ve kaynak gösterilen URL’ler) kendi sütununuzdan daha önemli çıkacaktır. Yanıt sizi kaynak göstermeden anarsa bu anılmayı kaydedin; sizi adıyla anmadan dokümantasyon sayfanıza kaynak verirse onu da kaydedin. Bunlar farklı sinyallerdir ve farklı şekilde düzeltilir.

Sonda oluşturacağınız bir pivot tablo ya da birkaç formül, gerçekten önemli tek sayıları verir: motor ve kategori başına anılma oranı ile sizin yerinize her rakibin ne sıklıkla adının geçtiği.

4. adım: sonuçları bir araştırmacı gibi yorumlayın

Tek bir anılma bir şeyi kanıtlamaz; oran kanıtlar. Bulguyu şu birimle değerlendirin: "her motorda 25 yanıtın N tanesinde adı geçti". Aynı istem kümesinde ChatGPT sizi 25 yanıtın 3’ünde (12%), doğrudan rakibinizi ise 15’inde (60%) anıyorsa, bulgu bu farktır. Sıralamalar, izlenimler ve şanslı tek bir yanıt, farklı çalıştırmalarda tekrarlanana kadar gürültüden ibarettir.

E-tabloyu nasıl okuyabilirsiniz:

• Her motor ve kategori için anılma oranını hesaplayın. Keşif oranı, kategoriye giriş aşamasındaki görünürlüğünüzü; karşılaştırma oranı ise değerlendirilme gücünüzü gösterir. Bir araç bir ölçütte iyi görünürken diğerinde hiç fark edilmeyebilir.
• Marka adlarının anılmasıyla kaynak gösterilmesini birbirinden ayırın. ChatGPT, yanıt başına yaklaşık 7.92 kaynak gösterirken Perplexity’de bu sayı 21.87 (Qwairy); bu iki motor farklı bilgi getirme süreçleri kullanıyor. Kaynak göstermeden adınız anılıyorsa model büyük olasılıkla web’i okumak yerine eğitim verilerini hatırlıyordur.
• "Adı geçen rakipler" ve "kaynak gösterilen URL’ler" sütunlarını özellikle inceleyin. Rakipler belirli Reddit tartışmaları ya da liste yazıları sayesinde sürekli karşıya çıkıyorsa, kaynak bulma boşluğunuz bu sayfalardadır. Yapay zekâ kaynaklarının yaklaşık 85%’i markanın sahip olmadığı kaynaklara gider (Writer’ın aktardığı Muck Rack analizi). Bu nedenle tüm kanıtlar kendi sitenizdeyse, düşük hatırlanma gizem değil, beklenen sonuçtur.
• Yanlış tanımlanmayı ayrı bir sorun olarak ele alın. ChatGPT sizden söz ediyor ancak açık kaynaklı olmanıza rağmen "yalnızca kurumsal şirketlere yönelik" diyorsa bu bir konumlandırma sorunudur; çözümü, hiç anılmamaktan farklıdır.
• Harekete geçmeden önce şaşırtıcı bir sonucu diğer motorlarda da kontrol edin. Tek motorda, tek çalıştırmada alınan sonuç bir hipotezdir.

Mutlak bir "iyi" değer yoktur; böyle bir sayı veren her tedarikçi size bir şey satmaya çalışıyordur. Yayımlanmış verilere dayanan tek ölçüt yalnızca yön gösterir: Ahrefs 17 milyon yapay zekâ kaynağını analiz etti ve kaynak gösterilen URL’lerin Google’ın organik sonuçlarından yaklaşık 25.7% daha güncel olduğunu; ChatGPT en yeni sayfaları daha kolay kaynak gösteriyor. Güncelliğini yitirmiş karşılaştırma sayfaları şansınızı ölçülebilir biçimde azaltır.

İkinci öğleden sonra: başlangıç ölçümünü bir düzeltme listesine dönüştürün

E-tablonun son iki sütunu zaten bir yapılacaklar listesidir: adının geçmesini istediğiniz rakipler ve yapay zekâ motorlarının sürekli kaynak gösterdiği ama sizin yer almadığınız sayfalar. Devtool’larda çözüm çoğunlukla aynı noktalarda toplanır. Zaten kaynak gösterilen tartışma ve liste yazılarında yer alın. Dokümantasyonu, her sayfa tek bir soruyu eksiksiz yanıtlayacak ve motorların doğrudan alabileceği bölümler içerecek şekilde düzenleyin. Rakiplerin adını da anan dürüst karşılaştırma sayfaları yayımlayın; motorlar karşılaştırma istemine doğrudan yanıt veren sayfaları ödüllendirir. Teknik engellerin erişimi kesmemesi için llms.txt dosyasını ve yapay zekâ tarayıcılarının erişimini açık tutun. Öne çıkması gereken güncelliğini yitirmiş sayfaları yenileyin.

Bu çözümlerin her birini bu sitede yayımlayacağımız yazılarda ayrıntılı biçimde ele alacağız.

Testi her ay tekrarlayın

Her ay aynı istem kümesini çalıştırıp aynı e-tabloya kaydedin. İlk tur başlangıç ölçümüdür; üçüncü tur bir eğilim verir ve yönetebileceğiniz şey de budur. Bir sayı değiştiyse elinizde kanıt olur; değişmediyse rastlantıyı bir ürün lansmanına bağlamamış olursunuz.

Testleriniz büyük bir fark gösteriyorsa ve bunu başkasının kapatmasını istiyorsanız, bizim işimiz bu. CiteGap aynı testi daha fazla motor ve istemle çalıştırır, farkın nedenini teşhis eder ve düzeltme listesini size sunar ya da uygulamaya koyar. Üstelik abonelik yerine tek seferlik bir çalışma olarak. Ücretsiz lite denetimle başlayın; varsa e-tablonuzu da getirin. Böylece teşhis daha hızlı ve daha düşük maliyetli olur.

Ücretsiz lite denetimi başlatın

Kaynaklar

• AI Overview değişkenliği (ortalama kalıcılık 2.15 gün, kaynak değişimi 45.5%): Ahrefs
• Yanıt başına kaynak sayısı (Perplexity 21.87, ChatGPT 7.92; 118,101 yanıt, 2025 3. çeyrek): Qwairy
• Kazanılmış medya payı (yapay zekâ kaynaklarının yaklaşık 85%’i) ve motorlar arası düşük kaynak örtüşmesi (alan adlarının 11%’i), Writer’ın aktardığı Muck Rack analizi: writer.com
• Güncellik (kaynak gösterilen URL’ler 25.7% daha güncel, 17 milyon kaynak analiz edildi): Ahrefs
• Arayüz taraması itirafı ve araç karşılaştırması bağlamı: r/SEO_tools_reviews