AI Görünürlük Denetimi (GEO Audit) Ne İçerir, Kime Gerekir?

Rakamlar, Mobixo'nun Mayıs ve Kasım 2026 arasında tuttuğu ölçüm kayıtlarından alındı. Yapay zeka cevapları günden güne değişir, her sayı ölçüldüğü tarihe aittir.

AI görünürlük denetimi (GEO audit) tam olarak ne içerir?

Gerçek müşteri sorularıyla motor testi, yerinize çıkan rakipler, motorun sizi anlatırken kullandığı kaynak, AI botlarının erişimi ve sayfa işaretlemesi. Her bulgu iş etkisiyle yazılır.

Bu yazıdan önce terimi Türkçe aradım. İlk sayfadaki sonuçların çoğu GEO hizmeti satan ajans ve danışmanların sayfasıydı. Teslim listelerinde en sık geçen kalemler bir görünürlük skoru, platform bazında yüzde kırılımı, rakip tablosu ve 90 günlük yol haritası. Bunların çoğuna katılıyorum, skora katılmıyorum. Gerekçesini aşağıda ayrı bir başlıkta yazdım.

Mayıs 2026'dan beri kendi ölçüm aracımla, kendi sitemiz dışında 40 siteyi ölçtüm: hukuk büroları, saç ekimi merkezleri, oteller, klinikler. Bir denetimde baktığım bölümler ve raporda neye dönüştükleri şöyle:

Denetimde hangi sorular ve hangi motorlar test edilir?

Müşterinizin yapay zekaya gerçekten yazacağı öneri soruları ile adınızla sorulan sorular ayrı listelenir. Türkiye'de ChatGPT, Gemini ve Google AI Overviews öncelikli.

Soru seti sektörden çıkıyor. Hukuk bürosu için kullandığım sette 16 soru var. Çoğu "İstanbul'da miras davası için iyi bir avukat önerir misin?" tipinde öneri sorusu, birkaçı ücret ve süre gibi bilgi sorusu, biri yabancı müvekkilin İngilizce sorusu, biri de büronun adıyla sorulan marka sorusu. Kendi sitemiz için 10 soru kullanıyorum, ikisi marka sorusu. Yurt dışından hasta ya da misafir alan bir işletmede soruların hedef dilde olması gerekiyor, Türkçe set o müşteriyi ölçmüyor.

ChatGPT ve Gemini'ye soruları API üzerinden, web araması açık hâlde soruyorum. Motor cevabı yazarken interneti tarıyor, bu yüzden gelen bağlantılar da kayda geçiyor. Google AI Overviews için resmi bir API yok ve Google sonuçlarını botla taramak kullanım şartlarına aykırı. Orada aynı soru setiyle elle gözlem yapıp sonucu aynı analizden geçiriyorum.

Claude ve Perplexity için de bağlantı kurulu. Türkiye'deki ölçümlerimde Claude, ChatGPT ve Gemini'nin bulmadığı bir bulgu henüz eklemedi. Bu yüzden ön değerlendirmeyi iki motorla, detaylı denetimi üç motorla yapıyorum.

Marka sorusu ile öneri sorusu neden ayrı ölçülür?

Motor sizi adınızla tanıyıp yeni müşteri sorusunda hiç önermeyebilir. İki sonuç tek oranda birleşirse bu boşluk raporda kaybolur. Hukuk ölçümlerimde fark çok büyük çıktı.

Haziran ve Eylül 2026 arasında 13 hukuk bürosunun sitesini ölçtüm. Çoğu satış görüşmesi öncesi ön değerlendirmeydi, biri ilk ücretli müşterim. Motorlar ChatGPT ve Gemini, büroların bir kısmında Claude da vardı. Her büronun son ölçümünü aldım ve hata veren denemeleri çıkardım:

Bürolar motorlara yabancı değil. Adı yazılınca 30 denemenin 26'sında motor büroyu tanıdı. Yeni müvekkilin yazacağı soruda ise 429 denemede iki kez önerildiler. Bu iki satırı birleştirip tek oran verirseniz yüzde 6 civarında bir sayı çıkar ve hangi sorunun olduğunu söylemez. Ayrı tutunca teşhis açık: tanınıyorsunuz, ama karar anında önerilmiyorsunuz.

Sektörler arasında da tablo çok farklı. Aynı aracın son ölçümlerinde öneri sorularındaki tablo şöyle:

Bu tabloyu sektör sıralaması diye okumayın. Soru setleri ve ölçüm tarihleri farklı. Söylediği şey şu: bir denetim sonucunu ancak kendi sektörünüzün tabanıyla birlikte okuyabilirsiniz. Otelde "yüzde 20" sıradan bir sonuç olabilir, hukukta istisna sayılır.

Rakip tespiti denetimde nasıl yapılır?

Her öneri sorusunda yerinize hangi işletmenin önerildiği ham yanıttan okunur ve isimle yazılır. Sizin bildiğiniz rakiplerle motorun önerdikleri her zaman örtüşmez.

Ölçüm aracı önce müşterinin verdiği rakip listesine göre işaret koyuyor. Asıl isimler ise cevap metninin içinde duruyor. Bu yüzden her raporda ham yanıtları tek tek okuyup büro, klinik ya da otel adlarını çıkarıyorum. Raporun en güçlü sütunu da bu: "Yapay zeka sizin yerinize kimi önerdi?"

Temmuz 2026'da bir aile hukuku bürosu için bu analizi derinleştirdim. Motorların tekrar tekrar önerdiği üç büro, o büronun alanında rekabet etmiyordu. Vergi, miras ve ticaret sorularında çıkıyorlardı. Boşanma sorularında ise yerleşmiş bir rakip yoktu. Üçünden ikisinin görünürlüğü klasik SEO çalışmasının yan ürünü gibi duruyordu, yalnız biri yapısını bilinçli olarak kurmuştu. Yan ürün olarak kazanılmış yer kırılgandır, bilinçli kurulmuş yeri geçmek daha çok emek ister. Hangi rakibin hangi sınıfta olduğu, yol haritasının sırasını değiştiriyor.

Avukat adıyla arama yapıldığında motorun rakibi önermesi ayrı bir durum. Onu şu yazıda anlattım.

Teknik erişim kontrolünde robots.txt neden yetmez?

robots.txt botlara izin verse bile sunucu ya da güvenlik katmanı aynı botu 403 hatasıyla geri çevirebilir. Denetim bunu her bot için ayrı dener.

Haziran 2026'da ölçtüğüm bir hukuk bürosunda robots.txt temizdi, bütün botlara açıktı. Sunucu ise GPTBot ve ClaudeBot'u 403 ile geri çeviriyordu. İki ayrı denemede aynı sonuç çıktı. Diğer beş bot geçiyordu. Temmuz ortasındaki yeni ölçümde engel kalkmıştı, ayarı kimin değiştirdiğini bilmiyorum.

Bu vakadan iki ders çıkardım. Birincisi, robots.txt dosyasını okumak erişimi kanıtlamıyor. Botun kimliğiyle gerçek istek atmak gerekiyor. Benim aracım önce normal bir tarayıcı kimliğiyle siteyi açıyor. Tarayıcı geçip bot takılıyorsa bunu engel sayıyor. Tarayıcı da takılıyorsa sonucu yazmıyor, çünkü o durumda sorun bota özel değil. Yöntem botun gerçek IP adresini taklit edemediği için bulgu "büyük ihtimalle engelli" diye yazılıyor. İkincisi, bu kontrol de tarihli. İki ay sonra aynı site temiz çıkabiliyor.

Ayrım bulgunun ağırlığını belirliyor. Örnekteki büroda engellenenler toplu tarayıcılardı, cevap anında sayfayı getiren botlar geçiyordu. Doğru tarif "taze içerik iki motora geç ulaşıyor" olurdu. Botların görevleri OpenAI bot dokümanında ayrı ayrı tarif ediliyor. robots.txt kurallarının ayrıntısını AI crawler erişimi yazısında topladım.

Bu bölümde llms.txt dosyasına puan vermiyorum. Google'ın AI özellikleri dokümantasyonu bu dosyayı önerilen yöntemler arasında saymıyor. Ayrıntı llms.txt yazısında.

Motor sizi anlatırken hangi kaynağı kullanıyor?

Marka sorusunda cevabın doğruluğu kadar dayandığı bağlantılar da okunur. Eski bir profil ya da adı benzeyen başka bir şirket yanlış tarifin kaynağı olabilir.

Bunu kendi şirketimde yaşadım. "Mobixo AI nasıl bir şirket?" sorusunda ChatGPT tarafı, Temmuz ve Ağustos 2026 ölçümlerinde adı bize benzeyen başka bir şirketin LinkedIn sayfasını kaynak gösterdi. Eylül'den beri bizim şirket sayfamızı gösteriyor. Kişi sorusunda, yani kurucunun adıyla sorulduğunda, LinkedIn bağlantılarının hepsi kişisel profilime gidiyor.

Danışmanlık ve B2B hizmetlerinde LinkedIn şirket sayfası bu yüzden denetime giriyor: açıklama güncel mi, sitedekiyle tutarlı mı, motor sizi başka bir şirketle karıştırıyor mu. Yerel bir psikoloji merkezinde yaptığım ölçümlerde ise motorun verdiği kaynaklar arasında LinkedIn hiç çıkmadı. Orada belirleyici olan dizinler ve kendi site. Aynı kontrol her sektörde aynı ağırlığı taşımıyor.

Bağlantıları saymanın bir nedeni daha var. Semrush ile Kevin Indig'in hayalet atıf çalışmasında atıfların yüzde 61,7'sinde motor kaynağa bağlantı veriyor ama markanın adını cevap metninde hiç yazmıyor. Yalnızca isim arayan bir ölçüm bu atıfları kaçırır. Motor sizi yanlış anlatıyorsa izlenecek yolu marka halüsinasyonu yazısında yazdım.

Yapısal işaretleme (schema) denetimde ne kadar ağırlık taşımalı?

Kontrol edilir ama raporun merkezine konmaz. Ölçümler işaretlemenin AI atfına etkisini sınırlı gösteriyor, asıl değeri bilginin makineye net ve tutarlı gitmesi.

Kontroller sektöre göre değişiyor. Hukukta büro ve avukat işaretlemesine (LegalService, Attorney), klinikte hekim ve işlem işaretlemesine (Physician, MedicalProcedure), otelde otel, fiyat teklifi ve yorum işaretlemesine bakıyorum. Çoğu sektörde telefon kontrolü de var: işaretlemedeki numara gerçek mi, yoksa şablondan kalmış bir yer tutucu mu? Yanlış numara, motorun müşteriye yanlış telefonu vermesi demek. SSS işaretlemesinde cevapların uzunluğu ve sayfadaki metinle aynı olup olmadığı da ölçülüyor.

Hukuk bürosunda yorum ve puan işaretlemesi önermiyorum, çünkü meslek kurallarıyla çatışma riski taşıyor. Sınırların tartışmasını TBB reklam yasağı yazısında bulabilirsiniz.

Ağırlık meselesine gelince, Ahrefs'in çalışmasında izlenen sayfalar schema eklenmeden önce zaten yüzden fazla AI Overviews atıfı alıyordu ve işaretleme bu tabloyu kayda değer biçimde değiştirmedi. Bu yüzden raporda işaretleme bulguları, bot erişimi ve içerik bulgularının arkasında sıralanıyor. Konunun ölçümlü tartışması schema yazısında.

Rapor tek bir görünürlük skoru vermeli mi?

Tek skor yerine tarihli soru tablosu daha dürüst. Aynı soru aynı motorda gün içinde farklı cevap alıyor, tek sayı bu oynaklığı gizliyor.

Search Engine Land'in Haziran 2026 tarihli prompt takibi yazısı aynı promptu çalıştıran beş kişinin beş farklı cevap aldığını aktarıyor. "Skorunuz D, bizimle A olacak" diyen bir rapor, iki ölçüm arasında kendiliğinden oynayan bir sayıyı sizin başarınız ya da başarısızlığınız gibi gösterebilir.

Raporda bu yüzden her satırın tarihi, motoru ve sorusu yazılı. Değişikliğin etkisini ölçmek gerektiğinde her soruyu her motorda birkaç kez soruyorum ve kaç denemede çıktığınızı sayıyorum. Bağlantı ana sitenize mi, bir dizine mi gidiyor, marka sorusunda verilen telefon doğru mu, onlar da ayrı okunuyor. Hangi metriklerin gerçekten takip edilebildiğini GEO performansı yazısında anlattım.

Ön değerlendirme ile detaylı audit arasındaki fark ne?

Ön değerlendirme sorunun nerede olduğunu ve neye mal olduğunu gösterir. Detaylı audit düzeltme sırasını, uygulama listesini ve önce-sonra ölçüm planını ekler.

Ön değerlendirmede düzeltme talimatı yazmıyorum. Hangi düzeltmenin önce yapılacağı ölçüme, sitenin altyapısına ve kimin uygulayacağına bağlı. Bu da bir görüşme ve ayrı bir çalışma istiyor. Teklif alırken sorulacak soru da buradan çıkıyor: rapor size neyin eksik olduğunu mu söylüyor, yoksa sırayla ne yapılacağını mı? İkisi farklı iş, fiyatları da farklı olmalı. Teklif değerlendirirken sorulacak diğer soruları GEO ajansı seçimi yazısında topladım.

GEO audit kime gerekir, kime gerekmez?

Müşterisi karar vermeden önce yapay zekaya danışan hizmet işletmelerine gerekir: hukuk, klinik, otel, danışmanlık. Gelenlerin çoğu adınızı bilerek geliyorsa öncelik başka yerde olabilir.

Son satırı bilerek koydum. Denetimin değeri, ardından yapılan değişiklikte ve aynı sorularla tekrarlanan ölçümde ortaya çıkıyor. Siteye kimse dokunmayacaksa rapor bir dosya olarak kalır.

Sık sorulan sorular

Bir AI görünürlük denetiminden çıkmanız gereken şey üç cevap: hangi soruda yoksunuz, yerinize kim var ve bunun nedeni hangi katmanda. Elinizdeki raporu bu üç soruyla okuyun. Diğer yazılara blog sayfasından, çalışma biçimimize hizmetler sayfasından ulaşabilirsiniz.