E-E-A-T Sinyalleri AI Motorlarında Nasıl Değerlendiriliyor?

E-E-A-T sinyalleri AI motorlarında nasıl değerlendiriliyor?

Motora göre değişiyor. Google'ın AI yüzeyleri bu sinyalleri sıralama sistemleri üzerinden dolaylı kullanıyor. ChatGPT ve Perplexity için yayımlanmış bir E-E-A-T çerçevesi bulunmuyor.

Bu soruyu Türkçe aradığınızda ilk sayfadaki ajans yazılarının çoğu aynı cümleyi kuruyor: AI motorları kaynak seçerken E-E-A-T sinyallerine bakar. Cümlenin yanında genelde bir kaynak linki durmuyor.

Cümle yarı doğru. Yarı doğru bir cümlenin sorunu da bütçeyi yanlış yere göndermesi. Google tarafında bu sinyallerin işlediğine dair resmi bir açıklama var. ChatGPT tarafında böyle bir açıklama yok, üstelik ölçümler ChatGPT'nin Google sıralamasından belirgin biçimde farklı kaynaklar seçtiğini gösteriyor. İki motor için aynı çalışmayı yapıp farklı sonuç alıyorsanız sebebi büyük ihtimalle bu.

Önce terimi netleştirelim. E-E-A-T, İngilizce experience, expertise, authoritativeness ve trustworthiness kelimelerinin baş harfleri: deneyim, uzmanlık, otorite ve güvenilirlik. Google eski E-A-T çerçevesine deneyim harfini Aralık 2022'de ekledi. Buradaki deneyim, bir ürünü gerçekten kullanmış ya da bir yeri gerçekten ziyaret etmiş olmanın içerikte görünmesi anlamına geliyor.

E-E-A-T bir sıralama faktörü mü?

Tek başına değil. Google, E-E-A-T'nin belirli bir sıralama faktörü olmadığını, sistemlerinin bu niteliklerle örtüşen içeriği tanıyan birçok sinyali birlikte kullandığını yazıyor.

Google'ın yardımcı içerik rehberi bu konuda net. Otomatik sistemler alakalı içeriği bulduktan sonra en faydalı görüneni öne almaya çalışıyor ve bunu yaparken deneyim, uzmanlık, otorite ve güvenilirliği işaret eden faktörlerin bir karışımına bakıyor. Dördünün içinde en önemlisi güven. Diğer üçü güvene katkı veriyor, ama bir içeriğin hepsini aynı anda göstermesi gerekmiyor.

Çerçevenin kaynağı arama kalitesi değerlendiricileri. Bu kişiler arama sonuçlarının iyi olup olmadığını bir kılavuza göre değerlendiriyor. Google, değerlendiricilerin sıralama üzerinde kontrolü olmadığını ve verilerinin algoritmalara doğrudan girmediğini söylüyor. Kendi benzetmesi de şu: restoranın masaya bıraktığı yorum kartları. Kartlar mutfağa, doğru yolda olup olmadığını söylüyor.

Pratikte E-E-A-T bir eklenti ya da işaretleme olarak sayfaya girmiyor. Sayfaya eklenebilecek olan şey, güveni gösteren somut öğeler: yazıyı kimin yazdığı ve bilginin hangi kaynağa dayandığı. Sistemler bunları kendi sinyalleriyle okuyor.

Google AI Overviews E-E-A-T sinyallerini nasıl kullanıyor?

Çekirdek arama sistemleri üzerinden. Google, AI Overviews ve AI Mode'un kaynakları arama dizininden kendi sıralama ve kalite sistemleriyle çektiğini belirtiyor.

Google'ın Temmuz 2026'da güncellediği üretken AI özellikleri rehberi mekanizmayı iki terimle anlatıyor. İlki grounding: cevabı üretmeden önce sıralama sistemleriyle dizinden alakalı sayfaları getirmek. İkincisi query fan-out, yani modelin kullanıcının sorusunu birkaç yan soruya bölüp her biri için ayrı sonuç çekmesi.

Bu tarif E-E-A-T açısından önemli bir şey söylüyor. Kaynak seçimi, Google'ın zaten güven sinyallerini tartan sistemlerinden geçiyor. Klasik aramada zayıf görülen bir sayfanın AI Overviews'ta güçlü kaynak olmasını beklemek için bir sebep yok. Google'ın koyduğu teknik şart da buna uyuyor: sayfa dizine alınmış olmalı ve arama sonucunda snippet ile gösterilmeye uygun olmalı.

İnce nokta sıralamanın hangi sorguda gerektiği. Ahrefs Mart 2026'daki güncel ölçümünde 863 bin anahtar kelime sonucunu ve 4 milyon AI Overview adresini inceledi. Kaynak gösterilen sayfaların yüzde 37,9'u aynı sorgunun ilk 10 sonucunda yer alıyordu. Temmuz 2025'teki ilk ölçümde bu oran yüzde 76'ydı.

Düşüşün bir kısmı Ahrefs'in ayrıştırma yöntemini iyileştirmesinden gelebilir, şirket yöntemi değiştirdiğini kendisi belirtiyor. Kalanı fan-out mantığıyla uyumlu: motor ana sorunun yanında türettiği yan sorular için de kaynak arıyor. Bir klinik için anlamı şu: "implant fiyatı" sorgusunda üst sırada olmak yetmiyor. İyileşme süresi, riskler ve hekim seçimi gibi yan sorularda da güvenilir bir sayfanız olması gerekiyor. Güven sinyali site genelinde birikiyor.

ChatGPT ve Perplexity E-E-A-T sinyallerine bakıyor mu?

Bunu gösteren yayımlanmış bir belge yok. OpenAI yayıncılara kalite çerçevesi yerine teknik bir şart veriyor: ChatGPT aramasında görünmek için OAI-SearchBot erişimi açık olmalı.

OpenAI'ın tarayıcı dokümanı bu konuda tek somut talimatı veriyor. OAI-SearchBot'u robots.txt'de engelleyen siteler ChatGPT'nin arama cevaplarında kaynak olarak gösterilmiyor. Kaynak seçiminde güvenin nasıl tartıldığını anlatan, Google'ın rehberine benzer bir metin yayımlanmış değil. Perplexity tarafında da kaynak seçimini ayrıntılı anlatan kamuya açık bir kalite kılavuzu bulamadık. Erişim tarafını robots.txt ve AI tarayıcı erişimi yazısında adım adım anlattık.

Ölçüm tarafı daha öğretici. Ahrefs Ağustos 2025'te yayımladığı çalışmada 15.000 uzun soruyu hem Google ve Bing'de aratıp hem de AI asistanlarına sordu. ChatGPT'nin metin içinde gösterdiği kaynakların yüzde 8'i aynı sorunun Google ilk 10 sonucundaydı. Perplexity'de bu oran yüzde 28,6 çıktı. Asistanların ortalamasında kaynakların yaklaşık yüzde 80'i asıl soru için Google'da hiç sıralanmıyordu.

Yani "Google'da güven sinyallerimi güçlendirdim, ChatGPT de beni gösterir" varsayımı bu veriyle desteklenmiyor. Ahrefs'in açıklaması yine fan-out: asistan kullanıcının yazdığı soruyu belki hiç aratmıyor, onun yerine türettiği yan sorgularda tutarlı biçimde çıkan sayfaları seçiyor.

Bu motorlarda E-E-A-T'ye en yakın düşen, ölçülmüş iki sinyal var. Birincisi bağımsız kaynaklarda geçen marka bahsi. Ahrefs'in 75.000 markalık ölçümünde ChatGPT, AI Mode ve AI Overviews genelinde en güçlü ilişkiler YouTube'da ve web'de geçen marka bahislerinde çıktı. Aynı çalışmada ChatGPT'nin domain otoritesi gibi klasik otorite metrikleriyle ilişkisi zayıf kaldı (0,266). Bunlar korelasyon ve Ahrefs de nedensellik iddia etmiyor. İkincisi sayfadaki atıflı veri. Princeton ve ortaklarının GEO çalışmasında istatistik, kaynak atıfı ve alıntı eklemek gibi yöntemler üretken motor cevaplarındaki görünürlüğü yüzde 40'a kadar artırdı. İkisinin ayrıntısını AI motorlarının otorite sinyalleri yazısında açtık.

Deneyim sinyali AI cevabında neye dönüşüyor?

Başka yerde bulunmayan gözleme. Google'ın rehberi ilk elden deneyime dayanan içeriği öne çıkarıyor, herkesin yazabileceği genel bilgiyi ise emtia içerik olarak tanımlıyor.

Google 2026 rehberinde bunun için bir örnek veriyor. "İlk kez ev alacaklar için 7 ipucu" emtia içerik: genel bilgiye dayanıyor ve kim yazsa aşağı yukarı aynı çıkıyor. "Ev muayenesinden neden vazgeçtik ve nasıl tasarruf ettik: kanalizasyon hattının içinden bir bakış" ise yazanın gerçekten yaşadığı bir şeyi anlatıyor.

AI motorunun gözünden fark basit. Yedi ipucu listesini model zaten kendi bilgisinden üretebiliyor, sayfanızı kaynak göstermesi için bir sebebi kalmıyor. İkinci türde motorun başka yerden alamayacağı bir bilgi var. Google da aynı rehberde başkalarının söylediğini ya da bir üretken AI modelinin kolayca üretebileceğini tekrar etmemeyi öneriyor.

Klinik ve hukuk bürosu için karşılığı şöyle görünüyor:

Sağdaki başlıkları yazmak için yeni bir araştırma gerekmiyor. Gereken, her hafta telefonda ve muayenede zaten verilen cevapları kayda geçirmek. Sağlık ve hukuk içeriğinde bir sınır daha var: hasta ya da müvekkile sonuç vaat eden cümle hem mevzuat riski taşıyor hem de güven sinyali olarak işlemiyor.

Uzmanlık ve güven sinyalleri sayfada nasıl gösterilir?

İçeriği kimin, nasıl ve neden ürettiği okur için görünür olmalı. Google bu üç soruyu öneriyor ve beklenen yerlerde doğru yazar imzası kullanılmasını kuvvetle teşvik ediyor.

Google'ın önerdiği çerçeve "Kim, Nasıl, Neden" soruları. Kim sorusunun karşılığı imza satırı: okur yazının kimden çıktığını görebiliyor mu, imza onu yazarın geçmişini anlatan bir sayfaya götürüyor mu? Nasıl sorusu üretim sürecini soruyor. Bir karşılaştırma yazısında kaç ürünün denendiği, bir vaka yazısında verinin nereden geldiği bu gruba giriyor. Google en önemlisinin Neden olduğunu söylüyor. İçerik öncelikle insanlara yardım etmek için mi yazıldı, arama trafiği çekmek için mi?

Bir klinik ya da hukuk bürosunun sitesinde bu dört somut öğeye dönüşüyor:

• Gerçek imza ve yazar sayfası. Hekimin uzmanlık alanı, eğitimi ve çalıştığı kurum; avukatın kayıtlı olduğu baro ve çalışma alanları.
• İddianın yanında linklenebilir kaynak. Yönetmelik maddesi, klinik kılavuz, resmi istatistik.
• Dürüst güncelleme tarihi. Yalnızca içerik gerçekten değiştiğinde. Google, esaslı bir değişiklik olmadan tarihi yenilemeyi uyarı işareti sayıyor.
• Kolay bulunan kurum bilgisi. Hakkımızda sayfası, adres ve iletişim.

Bu öğelerin schema karşılıkları da var. Yazar için Person, kurum için sektöre uygun kuruluş türleri makineye kimin kim olduğunu netleştiriyor. Beklentiyi doğru kurmak gerekiyor: Google, AI özellikleri için schema'nın gerekli olmadığını yazıyor. Ahrefs'in 1.885 sayfalık kontrollü testi de AI atıflarında anlamlı bir artış bulmadı. Schema varlığı netleştiriyor ama güveni kendi başına üretmiyor. Hekim tarafındaki işaretleme hatalarını Physician schema yazısında topladık.

YMYL sektörlerinde E-E-A-T neden daha ağır basıyor?

Google, sağlığı, finansal istikrarı ya da güvenliği ciddi biçimde etkileyebilecek konularda güçlü E-E-A-T ile örtüşen içeriğe daha fazla ağırlık verdiğini açıkça yazıyor.

Google bu konulara Your Money or Your Life, kısaca YMYL diyor. Diş kliniği, estetik merkezi, hukuk bürosu ve mali müşavir bu grubun tam ortasında duruyor. Eşik yüksek ve bunun iki pratik sonucu var.

Birincisi, genel bilgi içeriği bu sektörlerde daha da zor iş görüyor. Aynı soruyu yanıtlayan sağlık portalları, kamu kurumları ve üniversite hastaneleri zaten var. Bir kliniğin yirmi birinci "diş beyazlatma zararlı mı" yazısı motora yeni bir şey söylemiyor.

İkincisi, bu sektörlerin tanıtım kısıtları güven sinyaliyle aynı yöne itiyor. Sağlıkta tanıtım kuralları ve avukatlıkta TBB reklam yasağı üstünlük iddiasını ve sonuç vaadini sınırlıyor. Geriye kalan alan Google'ın güven dediği şeyle büyük ölçüde örtüşüyor: kim olduğunuzu gösteren kimlik bilgisi, kaynağı belli bilgi ve ölçülü dil. Hukuk tarafındaki çizgiyi avukat büroları için AI görünürlüğü yazısında madde madde çıkardık.

Hangi taktikler AI görünürlüğüne karşılık bulmuyor?

Google'ın listesine göre llms.txt, içeriği küçük parçalara bölmek, sırf AI için yeniden yazmak, yapay marka bahsi aramak ve schema'ya aşırı odaklanmak Google'ın AI yüzeylerinde gerekmiyor.

Google 2026 rehberine "yapmanız gerekmeyenler" diye okunabilecek bir bölüm koydu. Listede piyasada GEO adıyla satılan taktiklerin bir kısmı var. Google, llms.txt gibi özel dosyaları aramanın kullanmadığını, içeriği parça parça bölmenin gerekmediğini ve yapay marka bahsi toplamanın göründüğü kadar işe yaramadığını yazıyor. Liste Google için geçerli. Diğer motorlarda llms.txt lehine yayımlanmış bir kanıt da görmedik, ayrıntısı llms.txt yazısında.

Aynı bölümde E-E-A-T hizmeti satın alacaklar için kritik bir cümle daha var: hiçbir üçüncü taraf aracın Google'ın iç sıralama ya da AI sistemlerine erişimi yok. "E-E-A-T skorunuz 42" diyen bir rapor bu yüzden aracın kendi tahminini gösteriyor. Tahmin işe yarayabilir. Ona bütçe bağlamadan önce hangi gözleme dayandığını sormak yeterli.

E-E-A-T çalışması hangi sırayla yapılmalı?

Önce erişim, sonra yazar ve kaynak görünürlüğü, ardından deneyim gösteren içerik, en son marka bahsi. Sıra, kontrolün sizde olduğu ve etkinin en hızlı görüldüğü kalemden başlıyor.

Aşağıdaki tablo yukarıdaki kaynakları motor bazında topluyor. "Kanıt tipi" sütunu elimizdeki belgenin ya da ölçümün türünü gösteriyor.

Erişim ilk sırada, çünkü kapalıysa geri kalan her şey boşa gidiyor ve düzeltmesi bir günlük iş. Yazar ve kaynak görünürlüğü ikinci, çünkü mevcut sayfalara eklenebiliyor ve Google bunu açıkça istiyor. Deneyim gösteren içerik üçüncü: zaman alıyor ama hem Google rehberinde hem de kontrollü deneyde karşılığı var. Marka bahsi en güçlü ilişkiyi gösteriyor, fakat en yavaş ilerleyen ve tek başınıza yürütemeyeceğiniz iş.

Ölçüm de motorlara göre ayrılıyor. Google tarafında Search Console'daki üretken AI performans raporu başlangıç noktası. ChatGPT ve Perplexity için sabit bir soru setini tekrar tekrar sorup ortalamaya bakmak gerekiyor, çünkü aynı soru her seferinde aynı cevabı vermiyor. Yöntemi GEO performansı nasıl ölçülür yazısında anlattık.

Sık sorulan sorular

E-E-A-T konusunda alınacak en faydalı karar, iki ayrı soru sormak. Google'ın AI yüzeyleri için soru şu: güven sinyalleriniz sıralama sistemlerinde ne durumda? ChatGPT ve Perplexity için ise: adınız ve verileriniz kaynak gösterilebilir durumda mı? Diğer yazılara blog sayfasından ulaşabilir, GEO çalışmasını nasıl kurduğumuzu GEO sayfasında görebilirsiniz.