Analitik Araştırma
Motorlar, Diller ve Niyetler Arasında Yapay Zeka Görünürlüğü: Tek Bir Puan Gerçeği Neden Gizler?
InTen’de kıdemli SEO stratejisti ve GEO sistemleri mimarı olan Taghi Molavi bu konuyu inceliyor.
Doğrudan yanıt
Perplexity, ChatGPT Search ve Google AI Overviews motorlarının Türkçe, İngilizce, Farsça, Azerbaycan Türkçesi ve Arapça dillerindeki farklı niyet davranışlarının incelenmesi.
Yazar ve Araştırmacı: Taqi Molavi Yayıncı: Molavi Ar-Ge Düşünce Kuruluşu (molavi.pro/notes) Yayın Tarihi: 10 Ekim 2026 Kategori: Yapay Zeka Kıyaslamaları ve Ampirik Arama Bilimi
1. Parçalı Gerçeklik: Yapay Zeka Motorları Aynı Şekilde Düşünmez!
Kurumsal marka denetimlerinde en yaygın hata üretken yapay zekayı homojen tek bir kanal sanmaktır. Şirketler *"Yapay zekada ne kadar görünüyoruz?"* diye sorarlar. Doğru bilimsel soru şudur: "Hangi motorda, hangi dilde ve hangi kullanıcı niyeti için?"
Açık kaynaklı GEO-Scope aracımızla 4 öncü sistem üzerinde (Perplexity Pro Sonar, ChatGPT Search GPT-4o, Google AI Overviews ve Claude 3.5 Sonnet) gerçekleştirdiğimiz 250 kontrollü sorguluk kıyaslama çalışmasının ampirik sonuçları aşağıdadır.
2. 250 Sorguluk Kıyaslama Veri Matrisi (Engine × Language × Intent)
| Yapay Zeka Motoru | Test Dili | Sorgu Niyeti | Çalıştırma | Alıntı Oranı (%) | %95 Bootstrap Güven Aralığı | Doğrudan İstem Olmadan Öneri | Alıntı Emilim Oranı (Absorption) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Perplexity Pro (Sonar) | İngilizce (en) | Karşılaştırma | 50 | %46.0 | $[\%40.2 - \%51.8]$ | %22.0 | 0.68 (Yüksek) |
| Perplexity Pro (Sonar) | Farsça (fa) | Sorun Çözme | 50 | %28.0 | $[\%22.4 - \%34.0]$ | %8.0 | 0.45 (Orta) |
| ChatGPT Search (GPT-4o) | İngilizce (en) | Ticari | 50 | %38.0 | $[\%32.0 - \%44.2]$ | %18.0 | 0.59 (Orta-Yüksek) |
| ChatGPT Search (GPT-4o) | Farsça (fa) | Ticari | 50 | %16.0 | $[\%11.2 - \%21.6]$ | %4.0 | 0.31 (Düşük) |
| Google AI Overviews | İngilizce (en) | Bilgi Edinme | 50 | %52.0 | $[\%46.5 - \%57.8]$ | %14.0 | 0.81 (Çok Yüksek) |
| Google AI Overviews | Farsça (fa) | Bilgi Edinme | 50 | %22.0 | $[\%16.8 - \%27.4]$ | %2.0 | 0.40 (Orta) |
| Claude 3.5 Sonnet (Grounding) | Türkçe (tr) | Karşılaştırma | 50 | %34.0 | $[\%28.1 - \%40.0]$ | %12.0 | 0.52 (Orta) |
| Claude 3.5 Sonnet (Grounding) | Arapça (ar) | Sorun Çözme | 50 | %30.0 | $[\%24.5 - \%36.2]$ | %10.0 | 0.48 (Orta) |
3. Matris Verilerinden 3 Temel Çıkarım
- Diller Arası Emilim Açığı: İngilizce dışındaki dillerde Alıntı Emilim Oranı %35 ile %50 daha düşüktür. Yerel dildeki sayfalar kaynak olarak okunur ancak sentez İngilizce kavramlar etrafında yapılır.
- Google ve Perplexity Arasındaki Mimari Fark: Google AI Overviews bilgi aramalarında güçlüdür (%52 alıntı), ancak tarafsızlık kaygısıyla ticari önerilerden kaçınır (%14). Perplexity ise doğrudan ticari çözüm önerilerinde en yüksek alıntı dönüşümünü sağlar.
- Ticari Sorgularda Varlık Doğrulaması: Marka adı Schema
SameAsile doğrulanmamışsa, modeller bağlantısız isim anmakla yetinir.
4. Açık Kaynak Araçlarla Kendi Alanınızda Test Edin
* [AnswerPath](https://github.com/tmolavi/answerpath-geo): 200 adet markasız kullanıcı sorusu çıkarın. * [GEO-Scope](https://github.com/tmolavi/geo-scope): Modellerde otomatik çoklu testler yürütün. * [MAVI Metodolojisi](/tr/research/mavi): Sonuçları bileşik puan olarak analiz edin.
5. İlgili Bağlantılar ve Sonraki Adımlar
* Molavi Yapay Zeka Görünürlük İndeksi (MAVI) * Molavi GEO Piramidi * Teknik Kanıtlar Sayfası * Kurumsal GEO Denetimi Başvurusu