Yapay Zekâ Hangi Markaları Öneriyor? İran–Türkiye GEO Benchmarkı ve Ölçüm Tuzakları

Tagi Molavi · Yapay zekâ Mimarı | SEO ve GEO Stratejisti · 12 Ekim 2026

Kapak resmi: kavramsal bir metafor, bir motorun iç mimarisinin bir diyagramı değil.

Yetenekli bir işletme kurmak için yıllarınızı harcayabilir ve bir alıcının yapay zeka asistanından yardım istediği anda ortadan kaybolabilirsiniz.

Alıcı şirketinizi aramayabilir. Daha basit bir soru sorabilirler: "Hangi ajans büyük bir çevrimiçi mağazayı idare edebilir?" Veya: “Web sitemizi denetleyecek birini nasıl seçmeliyim?”

Bir yanıt görünür. Birkaç işletme konuşmaya katılıyor. Diğerleri bunu yapmıyor. Kaynaklar ektedir. Alıcı karara bir adım daha yaklaşır.

Üretken Motor Optimizasyonunun veya GEO'nun arkasındaki ticari sorun budur. İngilizce dilindeki bir piyasadan sonuçlar ödünç almak ve bunların burada uygulandığını varsaymak yerine, Farsça ve Türkçe cevapları doğrudan ölçmek istememin nedeni de budur.

GEO-Scope bölgesel karşılaştırmamız, arama özellikli üç motor bağdaştırıcısında ve soru başına iki çalıştırmada 24 markasız ticari soruya verilen 144 API yanıtını korudu. SEO, GEO, teknik denetimler, dijital halkla ilişkiler ve yapay zeka görünürlüğü hakkında ana dildeki yönlendirmelerle İran ve Türkiye'yi kapsıyordu.

İlk sonuçlar, alıcının amacı ve kaynak seçimi hakkında faydalı bir hikaye anlatıyor. Daha derin bir inceleme başka bir hikayeyi anlatır: Görünen markanın görünürlüğünün bir kısmı ölçüm sisteminin kendisinden geldi.

“Arama amacı” InTen olarak sayıldı. Performans metriği ROAS bir ajans olarak sayıldı. Google yönlendirme URL'lerindeki karakter dizileri Zeo olarak sayıldı. Novin kovasında “modern” anlamına gelen Farsça bir sıfat sayıldı.

InTen'yi kurdum ve GEO-Scope'u oluşturdum. Bu durum, bu düzeltmeleri özellikle önemli kılmaktadır. Kendi markam için gurur verici bir sonuç, gerçek bir kaynak alıntısı veya marka sözünden ziyade eşleşen bir simgeden geliyorsa hiçbir işe yaramaz.

En güçlü sonuç, GEO'nun iki tür incelemeye ihtiyaç duyduğudur: yanıtların incelenmesi ve bunları puanlayan aracın incelenmesi. Bu makale her ikisini de yapmaktadır. Açıklanan sonuçları korur, kayıt sayımlarını yeniden hesaplar, isim tespitini onaydan ayırır ve kanıtların neyi destekleyip neyi destekleyemeyeceğini açıklar.

Bu bir anlık görüntüdür, bir söz değil. Yanıtlar 12 Ekim 2026'da kaydedildi. Aynı sorular yarın farklı kaynaklar, söylemler veya markalar üretebilir. Bu çalışmadaki iki çalışma bile bazen farklılık gösterdi. Kriterin değeri, geleceği dondurduğumuza dair bir iddia değil, onun incelenebilir kanıtıdır.

Neyi ölçtük? Sade ve anlaşılır bir açıklama

GEO, bir işletmeyle ilgili bilgilerin nasıl bulunabileceğini ve üretken yanıtlarda kullanılabileceğini iyileştirmeyle ilgilidir. Yapay zeka görünürlüğü gözlemlenen sonuçtur: İşletmenin bu yanıtlarda gerçekten görünüp görünmediği, hangi bağlamda, hangi bağlantılarla ve hangi sorular için ortaya çıktığı.

Bu fikirler birbirine aittir ancak birbirlerinin yerine kullanılamazlar. Teknik olarak gösterişli bir web sitesi alıcının cevabında yer almayabilir. Kaynak olarak kullanılan bir siteye, sahibi önerilmeden alıntı yapılabilir. Bir ajans, tercih edilen seçenek olmadan da karşılaştırmada isimlendirilebilir.

GEO ve Yapay zekâ Görünürlüğü bölümündeki daha geniş ayrımı açıklıyorum. Bu deney için operasyonel ayrımlar terminolojiden daha önemlidir:

Bu olaylar örtüşebilir. Bunlar birbirini dışlayan kategoriler değil, ayrı alanlardır. Bir yanıt aynı işletmeden bahsedebilir, alıntı yapabilir ve tavsiye edebilir veya bunlardan yalnızca birini yapabilir.

Deney gözlemlenebilir çıktıları kaydeder. Model ağırlıklarını incelemez, eğitim örneklerini tanımlamaz, gizli sıralama faktörlerini ortaya çıkarmaz, kullanıcı tıklamalarını ölçmez veya yapay zekaya atfedilebilen satışları hesaplamaz.

Çalışma tasarımı: 24 soru, üç API motoru, iki tekrar

Korunan çalıştırma, planlanan her soru-sağlayıcı-tekrar kombinasyonu için bir kayıt içerir:

24 soru × 3 motor × 2 tekrar = 144 yanıt.

Her pazar 12 soru ve 72 yanıtla katkıda bulunur. Her amaç grubu, iki pazara yönelik altı farklı soru ve 36 yanıtla katkıda bulunur. Kayıtta beş İran kuruluşu ve altı Türk kuruluşu yer alıyor.

1.584 satır, bağımsız olarak oluşturulmuş 1.584 yanıt değildir. Bunlar, her yanıt için 11 puanlama satırıdır. Benzer şekilde başarılı bir API çağrısı, cevabın gerçekte doğru olduğu anlamına gelmez.

Yayın, OpenAI bağdaştırıcısını "ChatGPT Araması" olarak adlandırıyor. Hassasiyet önemli olduğunda burada "OpenAI arama özellikli API"yi kullanıyorum. Ham etiket openai_completion, provider_class: answer_engine ve search_grounded: true ile; korunan veriler arama çağrısı kanıtlarını içerir. Bu API ölçümleri, her tüketici ChatGPT oturumunun, aboneliğinin, arayüzünün veya kişiselleştirilmiş tarama deneyiminin ölçümleri olarak sunulmamalıdır. Gemini topraklaması aynı zamanda Google AI Genel Bakışı değildir.

Yapılandırılmış bir arama aracı, aramanın her yanıt için yapıldığının kanıtı değildir. 144 kaydın tümü search_grounded: true taşır, ancak 48 OpenAI verisinden yalnızca 21'i web_search_call içerir; diğer 27'sinde alıntı dizisi girişi yok. Beş Gemini yanıtında da boş alıntı dizileri var. Perplexity'nin 48 kaydın tamamında boş olmayan alıntı dizileri var. Toplamda 112/144 yanıtın en az bir alıntısı var ve 32'sinde hiç alıntı yok. Boş kaynak gösterimleri herhangi bir bilgi erişiminin gerçekleşmediğini kanıtlamaz, ancak kanıtlar tek tek doğrulanmış 144 temelli tamamlamayı ortaya koymaz. Bu nedenle bu makalede, arama özellikli bir API çalıştırması açıklanmakta ve grubun tamamı tutulmaktadır; 32 yanıtı sessizce yeniden etiketlemez veya atmaz.

OpenAI araç yapılandırmaları ayrıca 48 isteğin tamamı için US şeklindeki yaklaşık kullanıcı konumunu da kaydeder. İran ve Türkiye etiketleri, her iki ülkede de fiziksel olarak bulunan bir kullanıcının kontrollü bir simülasyonunu değil, soru dili ve pazar odağını temsil etmektedir. Bu, coğrafi sonuçları sınırlar ve daha sonraki bir deneyde değiştirilmeli veya açıkça katmanlandırılmalıdır.

Sorular neden markasızdı

Kullanıcı istemlerine herhangi bir ajans adı eklenmedi. Müşteri bir marka sunduğunda tanınmak yerine, müşteri bir sorun sağladığında keşfedilmeyi gözlemlemek istedik.

Bu, direksiyona karşı anlamlı bir korumadır. Numuneyi temsili kılmaz. Sorular, 24 doğrulanmış arama günlüğü sorgusu değil, seçilmiş araştırma istemleriydi. Bu sürümden arama hacimlerini, gerçek alıcılar arasındaki sıklıklarını veya dönüşüm potansiyellerini çıkarsamıyoruz.

Farsça ve Türkçe sorular kendi pazarlarına göre yazılmıştır. Bir amaç yapısını paylaşıyorlar ancak mükemmel şekilde eşleşen çeviriler değiller. Örneğin, Farsça bir karşılaştırmada kurumsal ajanslarla şirket içi ekip arasında karşılaştırma yapılıyor; Türk mevkidaşı ise butik ve tam hizmet acenteleri arasındaki farkı soruyor. Bu nedenle herhangi bir ülke karşılaştırması dili, ifadeyi, kaynak ekosistemini ve soru kompozisyonunu birleştirir. Saf bir “ülke etkisi”ni izole edemez.

Sürüm altı konuyu kapsıyor ancak konu kapsamı eşitsiz. SEO ajansı soruları, GEO sağlayıcı sorularından daha sık ortaya çıkar. Konu düzeyindeki sonuçlar, eşit ağırlıklı varsayımlar yerine ayrı paydaları hak eder.

Metodoloji ve istem dosyası bu seçimleri incelenebilir hale getirir. Aşağıdaki Ek A, her orijinal soruyu, İngilizce çevirisini ve soru düzeyinde sonucu içerir.

İlk bulgu: soruyu değiştirmek markanın görünürlüğünü değiştirir

Yayınlanan puanlama satırları 73 aday varlık-yanıt bahsi olayını içerir. Bunları amaca göre yeniden hesaplamak aşağıdaki dağılımı verir:

Kaynak: `prompts.jsonl` ile birleştirilmiş `observations.jsonl` yeniden hesaplaması ve ayrıca `raw_responses.jsonl` içindeki alıntı dizileri. Bunlar, aşağıda tartışılan sınırlamalar ve düzeltmelerle birlikte serbest bırakılan ayrıştırıcı adaylarıdır.

Yanıtların yalnızca %25'ini oluşturmasına rağmen adaydan söz edilen etkinliklerin %64,38'i en iyi/tavsiye soruları tarafından oluşturuldu. Geri kalan üç amaç grubu 108 yanıtta 26 etkinlik üretti.

Bu yararlı bir yönsel gözlemdir ancak GEO için evrensel bir çarpan değildir. Dört ipucu grubu farklı şeyler soruyor. Sözleşme kriterleriyle ilgili bir soru, satıcının adı belirtilmeden de iyi yanıtlanabilir. En iyi ajanslarla ilgili bir soru pratikte isimleri davet ediyor. Bazı aday olayları aynı zamanda yanlış pozitifler veya yalnızca kaynak eşleşmeleridir.

Bunun pratikteki anlamı basittir: Bir puana karar vermeden önce ne tür bir görünürlük istediğinizi tanımlayın. Amacınız bir satın alma kısa listesine girmekse, kısa liste sorularını test edin. Amacınız satın alma kararlarında referans olmaksa rehberlik ve fiyatlandırma kaynaklarını inceleyin. Bir marka bir role diğerinden daha güçlü bir şekilde hizmet edebilir.

Bu rollerdeki tek bir ortalama, fırsatı gizleyebilir. Bu nedenle Motorlar, diller ve amaçlar arasında yapay zeka görünürlüğü etkileyici görünen bir yüzde yerine bir matrise ihtiyaç duyar.

Yayınlanan marka tabloları ve neden dikkatle yorumlanmaları gerektiği

Aşağıdaki tablolar, varlık satırlarından iç pazar sayımlarını yeniden üretmektedir. Her oran, paydası olarak 72 yerel yanıtı kullanır. Aralıklar Wilson hesaplamasını z = 1.96 ile yeniden oluşturur.

Bunlar yayınlanan ayrıştırıcı sayılarıdır; ajansın kalitesine ilişkin denetlenmiş bir lig tablosu veya gerçek anlatı önerileri değildir. Makalenin uygunsuz kanıtları gizlememesi veya sessizce yayının yerine geçmemesi için bunlar tam olarak dahil edilmiştir.

İran: yayınlanan aday sayımları

Yerel toplam, yayınlanan sonuçlar sayfasının düzyazısında belirtildiği gibi 34 değil, 33'tür. Yayınlanan SOV yüzdeleri zaten 33'e karşılık geliyor. Novin ve Web24 aday yerel etkinliklerin 23/33'ünü, yani %69,70'ini oluşturuyor.

Türkiye: serbest bırakılan aday sayılıyor

Türkiye yerel toplamı 38'dir. Zeo ve Webtures, açıklanan aday yerel etkinliklerin 35/38'ini veya %92,11'ini oluşturur. Bu, Türkiye'deki AI tavsiyelerinin, Türk ajanslarının veya tüm Türkiye pazarının %92,11'i değil. Mobitek ve diğerleri de dahil olmak üzere diğer kurumlar kayıt defterinin dışındaki ham metinlerde yer alıyor. Kayıt defteri seçilmiş bir gruptur, bir nüfus sayımı değil.

Küresel varlık satırları ayrıca İran'ın yanıtında bir Zeo adayını ve Türkiye'nin yanıtında bir InTen adayını içeriyor. Bu iki olay, neden tüm varlık toplamının 73 olduğunu, iç pazar toplamının ise 71 olduğunu açıklıyor. Eşleşen metni inceledikten sonra sınır ötesi marka keşfinin de güvenilir bir kanıtı yok.

Ayrıştırıcı sorunları olmasa bile Novin'in 12'si ve Web24'ün 11'i, kendinden emin bir kazanan iddiasını desteklemeye çok yakın. Aynı durum Zeo'nun 18 ve Webtures'ın 17'si için de geçerlidir. Bunların tanımlayıcı aralıkları önemli ölçüde örtüşmektedir. Gözlemler aynı zamanda yönlendirmeleri ve sağlayıcıları da paylaşıyor; dolayısıyla 72 yanıtı bağımsız rastgele denemeler olarak ele almak, popülasyon düzeyindeki kesinliği abartacaktır.

Sıfır, "bu örnekte bu kural tarafından tespit edilmedi" anlamına gelir. Bu, bir ajansın yetenek, itibar veya gelecekteki fırsatlardan yoksun olduğu anlamına gelmez. Sıfır sayım aralığının kendisi basit binom modeli altında sıfırın üzerine uzanır ve bu model buradaki tüm tasarım belirsizliğini kapsamaz.

İkinci bulgu: Ayrıştırıcı görünürlük üretebilir

Bir puanın ardındaki kanıt korunduğunda, onu neyin tetiklediğini inceleyebilirsiniz. En değerli bulguların birçoğunun ortaya çıktığı yer burasıdır.

InTen ve "arama amacı"

prm-reg-ir-010'da Perplexity'nin ikinci çalışması arama amacını tartışıyor. Yayınlanan varlık puanlayıcısı InTen'i belirtildiği gibi işaretliyor. Türkçe prm-reg-tr-009 OpenAI ikinci çalıştırması aynı zamanda “Arama Niyeti”ni de içeriyor ve bir InTen bayrağı alıyor.

Her iki olay da işimize referans değildir.

Farsça ajans ile kurum içi karşılaştırmasında ek bir InTen işareti görünüyor, ancak bu cevabın incelenmesi gerçek bir marka referansı oluşturmuyor. Bu çalışmada InTen'in açık kanıtı Farsça dijital PR fiyatlandırma yanıtında `inten.asia/digital-pr/`'ye yapılan kaynak alıntısıdır. Yalnızca etki alanına yönelik bir bağlantı, bir işletmenin anlatısal düzyazıda adlandırılmasından ve tavsiye edilmesinden farklıdır.

Bu yararlı bir kaynak görünürlüğü sonucudur. Bu, Türk alıcıların InTen'i keşfettiğinin bir kanıtı değil, bir tavsiye kazancı da değil.

Roas Digital, ROAS ve Acroas'a karşı

İç pazar Roas adayı etkinliklerinin üçü de sorunlu:

Karşılaştırma kaydı, hariç tutma listesinde kısaltma karışıklığı öngördü, ancak korunan puanlama sonuçları, beklentinin yetersiz olduğunu gösteriyor. Bildirilen bir korkuluk gerçek çıkışlara göre test edilmelidir.

Yönlendirme URL'sinin içindeki Zeo

Bazı Zeo işaretleri, uzun Google temelli yönlendirme URL'lerindeki karakter dizileri tarafından tetiklenir. Bu opak dizeler aktarım tanımlayıcılarıdır. Asistanın Zeo'yu önerdiği metinler değiller.

Aynı sorun, görünen İran Zeo olayını da geçersiz kılıyor. Türkçe Zeo sayısı aynı zamanda URL ile ilgili yapıları ve net bir anlatım adı bulunmayan başka bir işareti de içerir. Zeo, Türk ajansının cevaplarında hala tekrar tekrar ve net bir şekilde yer alıyor, ancak açıklanan toplam, düzyazıdan bahsedilenlerin temiz bir ölçüsü olarak tanımlanmamalı.

Novin: bir sıfat ve kimlik sorunu

Farsça «نوین» kelimesi aynı zamanda "modern" veya "yeni" anlamına da gelir. Yayımlanan bazı işaretler, bir şirketten ziyade modern araçlar, teknoloji veya çerçevelerle ilgili ifadelerde bulunur.

İkinci bir sorun daha var. Birkaç net işletme adı oluşumu Novin Marketing'e atıfta bulunurken, kayıt defteri grubu novin.com ile ilişkili "Novin"dir. Bu makale, bu tür adların her birinin tam olarak kayıt defteri organizasyonunu ifade ettiğini ortaya koymamıştır. Bir ad ailesi otomatik olarak doğrulanmış bir yasal veya ticari kimliğe dönüştürülemez.

Kaynak listeleri "bahsetmeler" haline gelebilir

GEO-Scope'un kayıtlı yanıt metni genellikle eklenmiş bir Source listesi içerir. Düzyazı hiçbir zaman Webtures veya Triboon'un adını vermeyebilir, ancak etki alanları bu listede görünür. Serbest bırakılan ayrıştırıcı bazen bunu bir söz olarak ele alır.

Bu, söz konusu işletmelerin adaylardan bahsetme toplamları ile düzyazıdaki ad geçişleri arasındaki mesafenin çoğunu açıklamaktadır. Ayrıca, her ikisi de değerli olsa bile, alıntı ve anlatıdan bahsetmenin neden ayrı kalması gerektiğini de gösterir.

Muhafazakar bir salt metin hassasiyet kontrolü

Bu makale için, korunan 144 yanıtın tümü üzerinde açıkça daha dar ikinci bir ekran çalıştırdım. Eklenen kaynak listelerini kaldırır, URL hedeflerini ve yalnızca alana özel Markdown etiketlerini çıkarır ve kalan metinde sınırlı marka adı formlarını arar. Novin'e göre bu, yalnızca sıfattan ziyade kurum/isim bağlamını gerektirir. Roas için metrik kısaltma yerine nitelikli ajansın adını gerektirir.

Bu ekran ekteki kodda çoğaltılabilir. Semantik altın standardın yerini alan bir standart değildir, Novin kimlik sorununu çözmez ve onayları yeniden puanlamaz veya gözden kaçan tüm takma adların bulunduğunu kanıtlamaz.

İç pazardaki aday toplamı 71'dir; daha dar olan ad ekranı 44 değerini verir. Bu fark tanım hassasiyetidir, 27 farklılığın tamamının uydurma cevaplar olduğu şeklindeki genel bir iddia değildir. Bazıları yanlış kavramsal katmanda puanlanan meşru kaynak gösterimleridır. Diğerleri sahte varlık eşleşmeleridir. Novin'in kimlik belirsizliği 44 kişi arasında bile devam ediyor.

Ortaya çıkan manşet asla “bu ajanslar pazarın sahibi” olmamalı. Savunulabilir ifade, Zeo ve Webtures'ın bu Türkçe kısa liste sorularında anlatısal varlığını tekrarladığıdır; Web24 Farsça sette defalarca karşımıza çıkıyor; kaynağın açığa çıkması farklı bir hikaye anlatıyor; ve kayıt/puanlama kuralları toplamları önemli ölçüde etkiler.

Öneriler Boolean alanından daha fazla incelemeye ihtiyaç duyar

Yalnızca beş varlık-yanıt olayı recommended: true olarak işaretlenmiştir ve tümü OpenAI bağdaştırıcısındandır. Bunlar üç yanıtta ortaya çıkıyor: İran e-ticaret ajansı seçimi, Farsça teknik denetim seçimi ve Türkiye teknik denetim seçimi.

Bu, yayımlanan çıkarma kurallarının bir özelliğidir. Gemini veya Perplexity'nin hiçbir zaman ajansları tavsiye etmediği anlamına gelmez. Ham yanıtları kısa listeye benzer bir dil ve önerilen seçenekler içerir. Bunun tersine, kaydedilen bir Novin tavsiyesi, tespit edilen Farsça kelimenin sıfat olarak kullanıldığı bir yanıtla ilişkilendirilmiştir; bu nedenle, kayıt kuruluşunun doğrulanmış bir onayı olarak kabul edilmemelidir.

Bir de pozisyon sorunu var. İlk Farsça e-ticaret yanıtında kaydedilen Novin sıralaması 1'dir, ancak ham yanıtta ondan önce diğer ajanslar listelenmektedir. Ayrıştırıcı daha sonraki bir özetten veya yakındaki listeden bir sayıyı yanlış varlığa ekleyebilir. Bu nedenle top1 alanı otomatik olarak güvenilir bir ticari konum değildir.

Bir sonraki doğru adım, öneri aralıklarına ve bunlara karşılık gelen varlıklara açıklama eklemek, ardından kesinliği doğrulamak ve bağımsız olarak geri çağırmaktır. Bu makale, eksiksiz olması açısından orijinal beş bayrağı rapor etmektedir; bunları doğrulanmış bir öneri oranına yükseltmez veya motor kazananını ilan etmek için kullanmaz.

Üçüncü bulgu: 2.291 alıntı kaydı, 2.291 bağımsız kaynak değil

Sürümde 2.291 alıntının reklamı yapılıyor. Ham diziler 2.291 URL oluşumu içeriyor. Ancak aynı bağlantıyı tekrar tekrar saymak, farklı URL'leri veya yayıncıları saymaktan farklıdır.

Bu farklı dizeler, yönlendirme URL'lerini içerir. Hedefine yönelik her yönlendirmeyi çözümlemedik, her kanonik URL'yi normalleştirmedik veya alıntı yapılan her sayfanın gerçek desteğini bağımsız olarak kontrol etmedik. "Sıfır halüsinasyonlu kaynak" ve "%100 doğrulanmış gerçek iddialar" bu sayımlarla belirlenmemiştir. Hash'ler gerçeği değil, dosya bütünlüğünü doğrular.

Çalışma, Farsça yanıtlarda 1.183, Türkçe yanıtlarda ise 1.108 URL oluşumunu içermektedir. Sırasıyla 549 ve 471 pazar numarasına göre küresel olarak tekilleştirilmiş tam dizeler; toplamları 1.013'ü aşıyor çünkü her iki piyasada da bazı diziler var.

Kopyalar kaldırıldığında kaynak frekansı değişir

Aşağıdaki örneklerde ham URL oluşumları ve bir alanı en az bir kez içeren yanıtların sayısı kullanılmaktadır. Google yönlendirme kayıtları yayıncı olarak adlandırılmak yerine ayrı olarak gösterilir.

Tüm sıklıklar korunan alıntı dizilerinden yeniden hesaplanır. Etki alanı defterinin tamamı, beraberindeki veri dosyalarına dahil edilmiştir. Alan adı sıklığı sayfa bağımsızlığını, editoryal güvenilirliği veya ticari etkiyi sınıflandırmaz.

Uzun bir yanıt içinde tekrar tekrar kullanılan bir sayfa, tekrar sayısı sayımı altında, yanıt düzeyi sayımına göre daha önemli görünebilir. Her ikisi de doğru şekilde etiketlendiğinde meşru tanımlayıcı ölçümlerdir. İkisi de alan adında bir yerleşim almanın tavsiyeye yol açacağını kanıtlamaz.

Kaynak ekosistemi neden hâlâ önemli?

Türkçe yanıtlar arasında Semrush'un ajans dizini ve Edvido gibi ajans keşif ve karşılaştırma ortamları yer alıyor. Farsça yanıtlar arasında iş dünyası tarafından yazılan ajans listeleri, uzman materyaller, yayın platformları ve Iran Web Life ve Triboon dahil olmak üzere dijital PR içeriği yer alıyor.

Bu, pratik bir araştırma yönünü destekler: Alıcılarınızın sorularının gerçekte ürettiği kaynakları inceleyin. Her listeye “bağımsız”, her yayına “yetkili” ya da her kaynağa “kazanılmış medya” denmesini haklı çıkarmaz. Ajansın sahip olduğu bir liste, sahibinin ticari çıkarlarına hizmet ederken rakipleri de içerebilir. Alan etiketleri tek başına bu sorunu çözemez.

Kaydedilen bazı yanıtlar aynı zamanda uluslararası fiyatlandırma ve uygulamaları da yerel bir tartışmaya aktarıyor. İran merkezli kurum-içi yanıtta, İran odaklı bir açıklamanın yanı sıra uluslararası dolar rakamları da kullanılıyor. Türkiye'deki fiyatlandırma yanıtlarından birinde GEO, Üretken Motor Optimizasyonu'ndan ziyade kısmen coğrafi/yerel optimizasyon olarak yorumlanıyor.

Bunlar yerelleşme ve anlam kaymasının gözlenen örnekleridir. Bunlar, 144 yanıtın tümü için ölçülen yaygınlık tahminleri değildir. Yerel olarak ifade edilen bir sorunun, yerel olarak geçerli bir yanıtı garanti etmediğini bize hatırlatıyorlar. Bir alıcı bir fiyat, kapasite veya acente iddiasına göre hareket etmeden önce, temel kaynağın kontrol edilmesi gerekir.

Dördüncü bulgu: motorlar farklıdır ancak daha fazla bağlantı daha iyi yanıtlar anlamına gelmez

Gecikme, karşılaştırmanın kayıtlı istek zamanlaması ile ölçülür. Bağdaştırıcı, ağ ve yeniden deneme efektlerini içerebilir. Bu ürünlerin evrensel hız derecelendirmesi değildir.

Perplexity, bu çalıştırmada en büyük alıntı dizisi toplamını döndürdü ve en düşük ortalama gecikmeye sahip oldu. Gemini'nin alıntı dizeleri Google temel yönlendirmeleriydi; 944 oluşumu 390 benzersiz URL-yanıt çiftine düşüyor. OpenAI'nin tekrarlanan bağlantıları da benzer şekilde 344 oluşumdan 177 çifte düşüyor.

Farklılıklar bize kaydedilen çıktılar ve bunların temsili hakkında bilgi verir. Gerçek doğruluğu, yönlendirme çözümünden sonraki kaynak çeşitliliğini, iş değerini veya dönüşüm olasılığını sıralamazlar. İyi desteklenen bir referansa sahip daha kısa bir yanıt, tekrarlanan bağlantılara sahip daha uzun bir yanıttan daha yararlı olabilir.

Marka modelleri motora göre farklılık gösterir

Aşağıdaki tablo, her markanın kendi pazarında açıklanan adayların dökümünü vermektedir. Her hücrenin paydası olarak 24 yerel yanıtı vardır. Yukarıdaki ayrıştırıcı niteliklerini uygulayın.

Triboon'un Şaşkınlık modeli büyük ölçüde kaynağa maruz kalmadır. Novin'in kovasında isim ve kimlik belirsizliği var. Roas'ın dengeli görünen sırası tamamen sorunlu maçlardan oluşuyor. İşte tam da bu nedenle düzenli bir ısı haritası asla kanıt incelemenin yerini almamalıdır.

Bir işletme için bir sonraki araştırma şu soruyu sormalıdır: Hangi sorular gerçek bir ismin belirtilmesine neden oldu, hangileri bir kaynak bağlantısı oluşturdu ve hangileri desteklenmeyen bir puan üretti? Gösterge panosundaki toplu rengi değil, somut bir bilgi boşluğunu iyileştirirsiniz.

Maliyet rakamı rapor edilir, mutabakatı yapılmaz

Özette, 10 ABD Doları tavanına karşılık 2,16 ABD Doları çalıştırma maliyeti beyan edilmektedir. Yapılandırmanın çalıştırma öncesi tahmini 2,64$'dır. Ancak 144 ham yanıt kaydının tümü provider_reported_cost: null ve cost_status: unreported'ye sahiptir. Ağ geçidi verileri estimated_cost.unit değerlerini korur: bunların toplamları OpenAI için 3,762795, Gemini için 1,75278189 ve Perplexity için 0,89638 olup toplam 6,41195689 birimdir. Bu ağ geçidi tahminleri mutabakatı yapılmış bir fatura değildir ve bunların fatura birimi semantikleri, dolar masrafları olarak ele alınmadan önce belgelenmelidir; özetin 2,16 dolarlık iddiasını uzlaştırmıyorlar.

Sonuç olarak, 2,16 ABD Doları, bağımsız olarak mutabakata varılan fatura toplamı değil, özet raporlanan maliyet olarak etiketlenmelidir. Yanıt başına 2,16 ABD doları/144 = 0,015 ABD doları aritmetiği, yalnızca bu özet değerinin kabul edilmesi koşuluyla geçerlidir. Bu, 1.584 varlık satırından biri başına maliyet değildir ve kaydedilmemiş tüm kurulum, mühendislik, inceleme veya yayınlama çalışmalarını kapsamaz.

Beşinci bulgu: iki deneme her zaman aynı hikayeyi anlatmaz

24 istemin ve üç motorun her biri için, tekrar 0'da işaretlenen varlık kümesini tekrar 1'de işaretlenen kümeyle karşılaştırdım. Bu, 72 tekrar çifti oluşturur.

Jaccard hesaplaması, paylaşılan aday varlıkların sayısını her iki çalıştırmada görünen sayıya böler. 1 değeri kümelerin eşleştiği anlamına gelir; 0, paylaşılan varlıkları olmadığı anlamına gelir. Boş-boş çiftleri rapor edilen ortalamanın dışında tutulur, dolayısıyla güven verici bir benzerlik puanı üretmezler.

Bu, yayımlanan ayrıştırıcı çıktısının makale düzeyinde tanılamasıdır. Yanlış pozitifler bunu etkiler ve tam yanıt benzerliğini, öneri istikrarını veya kesin kaynak istikrarını ölçmez. İki yanıt aynı marka setini işaretleyebilir ve yine de çok farklı nedenler, fiyatlar veya tavsiyeler verebilir.

Yine de bu, bir ekran görüntüsünün neden ticari bir iddia taşıyamayacağını gösteriyor. Bir kez ortaya çıkan bir işletme, motorda kalıcı bir yer edinmemiştir. Dayanıklılığı değerlendirmek için, istikrarlı puanlama tanımları ve hızlı düzeyde raporlama ile daha uzun süreler boyunca daha fazla tekrarlanan çalıştırmaya ihtiyacımız var.

Daha geniş GEO kanıtları neler katıyor ve karşılaştırmanın bittiği yer

Bu kıyaslama, 8 Ekim'de yayınlanan Peak Ace's LLM Industry Benchmark 2026'dan ilham almıştır. Resmi makale, Gemini, ChatGPT ve Google AI Genel Bakış'ta sistem başına beş çalıştırmayla Ağustos 2026'da ölçülen, Almanya'daki on sektörde 1.000 ticari istemi açıklamaktadır.

Bu, diğer pazarları ve motorları referans çalışmasına bağlayan bölgesel metodolojimizin bazı kısımlarındaki açıklamadan farklıdır. Karşılaştırma için referans çalışmasının kendi mevcut metodolojisi önceliklidir.

Yararlı bağlantı, amaca dayalı yaklaşımı ve alınan kaynak formatlarının hem soruya hem de sektöre göre değiştiğinin gözlemlenmesidir. Yayını ayrıca, erişim ile son yanıt alıntısını birbirinden ayırıyor ve kaynak formatlarının nedensel sıralama faktörleri olarak ele alınmasına karşı uyarıda bulunuyor.

İki pazarlı örneğimiz tamamlayıcı bir bölgesel görünüm sağlar. Peak Ace'in yüzdelerini yeniden üretemez veya üçüncü taraf listelerinin her zaman bir markanın kendi sayfalarından üstün olduğuna dair evrensel bir kuralı destekleyemez. Savunulabilir genelleme daha dardır: kendi kategoriniz ve alıcı sorularınız için kaynak karışımını haritalandırın; Erişim, alıntı ve öneriyi ayrı tutun.

Daha önceki GEO-Scope kıyaslamaları enstrümantasyon dersi veriyor

Ayrıca README açıklamalarını değiştirilebilir sonuçlar olarak ele almak yerine önceki sürüm dosyalarını da kontrol ettim.

Kaynak: [GEO-Scope kıyaslama sürümleri](https://github.com/tmolavi/geo-scope/tree/main/benchmark/releases) kapsamındaki sürümlendirilmiş `metrics.json` dosyaları. Bu sayımlar, tüm ham yanıtların yeni bir doğrulamasını değil, bu eserleri açıklamaktadır.

Bunlar 144 Ekim'deki yanıtlarla birleştirilecek örnekler değil. Konuları, sağlayıcıları, puanlama, eksik ve uygulama sınıfları farklılık gösterir. Özellikle, eski İran ajansının çok daha yüksek gösterilen bahis oranları, Ekim ayındaki düşük oranlara bir düşüş sağlayamaz. Bu, farklı araçları ve eksik uygulama popülasyonlarını karşılaştıracaktır.

Yararlı çıkarım metodolojiktir: kapsam ve yürütme sınıfı görünürlüğün yanında yer alır. Sıfır yakalanan kaynak gösterimleri bir yakalama veya temellendirme sorununa işaret edebilir; bir motorun hiçbir harici bilgi kullanmadığını kanıtlamaz. Sağlayıcı adı tek başına bir yürütme modunu kanıtlamaz. Planlanmış bir çalıştırma sayısı, başarılı bir çalıştırma sayısına eşit değildir.

Bölgesel sürümde 144 kayıtlık matrisin ve yerel arama çağrısı kanıtlarının tamamının korunması konusunda operasyonel ilerleme kaydedildi. Geriye kalan açık bir görev de var: sonuçları yüksek riskli kurum karşılaştırmaları için kullanmadan önce anlamsal çıkarımı ve raporlama tutarlılığını onarmak.

Bu MAVI'ye ve Molavi GEO Piramidine nasıl uyuyor?

Molavi AI Görünürlük İndeksi veya MAVI, yapısal hazırlığı gözlemlenen görünürlükten ayırır. Molavi GEO Piramidi erişilebilirliği, çıkarılabilirliği, varlık netliğini, kaynak kullanımını ve ölçülen sonuçları organize etmenin bir yolunu sunar.

Bu deney gözlemlenen tarafa aittir. Kontrollü bir müdahaleyle on bir web sitesinin tamamında eşleştirilmiş bir teknik denetim gerçekleştirmedik, içerik yapılarını ölçmedik veya şemalarını değiştirmedik. Bu nedenle belirli bir hazırlık özelliğinin bahsi geçmesine neden olduğunu söyleyemeyiz.

Kanıtların desteklediği şey, katmanları ayrı tutmanın yararlılığıdır. Triboon'un kaynak bağlantıları, Web24'ün tekrarlanan düzyazı adlarından farklı bir sonuçtur. InTen'in alıntısı tavsiyeden farklı bir sonuçtur. Bir varlıkla eşleşen genel bir kelime, marka otoritesine uymaz.

Deney, MAVI'nin ölçüm disipliniyle uyumludur. Daha geniş bir çerçevede her ağırlığı, nedensel yorumu veya örnek istatistiği bağımsız olarak doğrulamaz. Bu makale, sitenin ayrı 250 sorgulu örnek matrisini de 144 yanıtlı bölgesel çalışmanın kanıtı olarak yeniden kullanmamaktadır.

Çerçeveyle çalışan ekipler için pratik roller açıktır: AnswerPath GEO soruların düzenlenmesine yardımcı olur; SAGE hazır olma durumunu inceler; GEO-Scope yanıtları kaydeder; doğrulanmış bir puanlama katmanı bunları yorumlar. Döngü, garanti olarak sunulan bir hazırlık puanıyla değil, başka bir ölçümle sona erer.

Bu kanıtın önerdiği pratik bir GEO stratejisi

Aşağıdaki adımlar, kıyaslama tarafından bildirilen operasyonel tekliflerdir. Bu deneyde ticari etkileri test edilmedi.

1. Müşterinin kararıyla başlayın

Adınızı bilmeden önce alıcının sorduğu sorunları yazın. Kısa liste, karşılaştırma, fiyatlandırma ve sözleşme sorularını ekleyin. Gerçek müşteri sorularını araştırmacıların yazdığı şablonlardan ayrı tutun. Bu çalışmanın 24 şablonu faydalı örneklerdir; kendi talebinize göre araştırmanın yerini almazlar.

Her isteme otomatik olarak aynı iş değerini vermeyin. Genel bir eğitim sorusu ve yüksek amaçlı bir satın alma sorusu, farklı çıktılar ve bütçeler gerektirebilir. Yeniden ölçüm yaparken orijinal ifadeleri koruyun ve yeni soruları ayrı bir grup olarak ekleyin.

2. Markayı anlaşılır kılın

Resmi adları, nitelikli adları, alanları, takma adları ve hariç tutma kurallarını saklayın. Bir metrik kısaltma veya yaygın bir kelime gibi olumsuz durumları ekleyin. İlişkileri bağımsız olarak çözülmediği sürece Novin'i Novin Marketing'den ayırın. Rastgele bir URL belirtecinden marka sonucunu çıkarmayın.

Web sitenizdeki varlık netliği okuyuculara ve erişim sistemlerine yardımcı olabilir, ancak buradaki doğrudan kanıt ölçüm netliği ile ilgilidir. Ayrıştırıcı yanlış metin alanlarını tararsa veya sözcük sınırlarını göz ardı ederse, iyi bir kayıt defteri hala işe yaramaz.

3. Asıl satın alma sorusunu yanıtlayan bilgileri yayınlayın

Kurumsal bir alıcının kapsama, teslimatlara, kısıtlamalara, örneklere ve kanıtlara ihtiyacı vardır. Fiyatlandırma alıcısının maliyeti neyin değiştirdiğine dair net bir açıklamaya ihtiyacı vardır. Teknik denetim alıcısının neyin denetleneceğini ve teslimatın neleri içereceğini anlaması gerekir.

Mümkün olduğunda bağımsız olarak doğrulanabilir vakaları kullanın. Tarihleri, tanımları ve gerçek sınırlamaları gösterin. Bunlar yararlı editoryal uygulamalardır; bu veri kümesi bunların yapay zeka görünürlüğü üzerindeki nedensel etkisini test etmedi.

4. İlgili üçüncü taraf kapsamını ve kaynak sayfalarını inceleyin

Sorularınız için gerçekte döndürülen sayfaları inceleyin. Yanlış açıklamaları, güncelliğini yitirmiş gerçekleri, belirsiz ilişkileri veya eksik kanıtları bulun. Bir yayıncının doğrulayabileceği katkıda bulunan bilgiler. Satın alınan reklamları bağımsız değerlendirme olarak sunmak yerine ücretli yerleşimleri açıklayın.

Alıntı sıklığı bir araştırma öncüsüdür, en sık kullanılan alan adındaki bağlantıları satın almaya yönelik bir komut değil. Tek bir yanıtın yapısı nedeniyle bir sayfa tekrarlanabilir ve alıntı yapılan sahip hiçbir zaman kısa listeye giremez.

5. Sonuçları ayrı sütunlarda izleyin

Her soru ve motor için, anlatımdaki ifadeleri, kaynak kaynak gösterimleriını, öneri aralıklarını, konumları ve hataları ayrı ayrı saklayın. Tam sürümleri ve yürütme tarihlerini kaydedin. Gelecekteki bir ayrıştırıcı düzeltmesinin, yeni bir canlı çalıştırma gerçekleşmiş gibi davranmadan aynı yanıtları yeniden oynatabilmesi için ham kanıtları saklayın.

Alıntı seçimine karşı emilim bölümünde tartışılan kavram, bir sonraki ölçüm için yararlı bir yöndür. Bu sürüm, gerçek bir emilim oranını hesaplamak için yeterli, doğrulanmış iddia-kaynak uyumunu içermemektedir. Bağlantı sayımlarından bir tane icat etmeyin.

6. Ölçeği artırmadan önce puanlayıcıyı doğrulayın

Her iki dilde de olumlu ve olumsuz örnekler içeren, insan açıklamalı bir örnek oluşturun. Yanlış pozitifleri ve kaçırılan eşleşmeleri bildirin. Önerileri isim ve alan adlarından ayrı olarak değerlendirin. 20 kayıtlık anlık kontrol, nadir fakat sistematik arızaları, özellikle de bu arızalar kısa marka adlarından kaynaklanıyorsa, gözden kaçırabilir.

Sürüm, 20/20 manuel QA eşleşmelerini rapor ediyor. Bu makale, orijinal açıklama sürecini bağımsız olarak yeniden yapılandırmamıştır ve yukarıdaki eşleştirme hataları, iddianın tüm veri kümesinde %100 doğruluk olarak okunmaması gerektiğini göstermektedir.

7. Sonraki soruyu yanıtlayan bir tasarımla tekrarlayın

Zaman içindeki değişimi test etmek için dondurulmuş bir istem grubu tutun ve onu tekrar tekrar izleyin. Bir içerik müdahalesini test etmek için neyin değiştiğini tanımlayın, bir temel kaydedin, karşılaştırma istemlerini veya varlıklarını seçin ve birden fazla değişiklik sonrası çalıştırmayı gözlemleyin. Daha geniş bir pazarı değerlendirmek için kayıt defterini ve soruları bilinçli olarak genişletin.

Yüzlerce ek soru kapsamı genişletebilir, ancak yalnızca kökenleri, katmanları ve puanlamaları tutarlı kaldığı sürece. Belirsiz bir ayrıştırıcıyı ölçeklendirmek yalnızca daha belirsiz sayılar üretir.

Bugün genelleyebileceklerimiz

Üç prensip, marka yüzdelerinden daha güvenli bir şekilde İran ve Türkiye sınırlarını aşıyor.

Öncelikle görünürlük sorulan soruya bağlıdır. Bir sözün ticari rolü bağlam içinde yorumlanmalıdır. Kısa liste sorusu ve sözleşme kılavuzu sorusu farklı fırsatlar yaratır.

İkincisi, kaynak varlığı ve ticari seçim farklı sonuçlardır. Bir alan adı, işi tavsiye edilmeden bilgi sağlayabilir. Bir kaynak listesi anlatısal fikir paylaşımına dönüştürülmemelidir.

Üçüncüsü, bir yapay zeka kıyaslaması yalnızca kanıtları ve puanlama tanımları kadar güvenilirdir. Yanlış eşleşmeler, yönlendirmeler, tekrarlanan kaynak gösterimleri ve payda seçimleri, yanlış soruyu yanıtlayan, görünüşte kesin bir sonuç yaratabilir.

Bu ilkeler burada somut örneklerle desteklenmektedir ve diğer kategoriler için yararlı hipotezlerdir. Ölçülen yüzdeleri, görünen ülke konsantrasyonunu, gecikme değerlerini veya rapor edilen maliyeti ilgisiz sektörlere ve gelecek tarihlere genelleştiremeyiz.

Yarının cevabı neden farklı olabilir?

Motor, alma konfigürasyonu, mevcut sayfalar, sorgu yorumlama veya oluşturma değiştiği için bir yanıt değişebilir. Düzeltilmiş bir varlık kaydı, orijinal yanıt tamamen aynı kalırken puanı da değiştirebilir.

Bu son ayrım önemlidir. İki farklı hareket türü vardır: Bir işletme yeni yanıtlarda daha görünür hale gelir veya bir ölçüm sistemi, halihazırda orada olanı tanıma konusunda daha iyi hale gelir. Bir kontrol paneli bu ikisini birleştirmemelidir.

Ekim çalışması, ham kanıtlarla birlikte eski bir temel sunuyor. İki aynı pencere tekrarı, varyasyona sınırlı bir bakış sağlar. Gelecek hafta, bir model güncellemesinden sonra veya konum ve geçmişi içeren bir tüketici oturumunda bu modellerin ne kadar istikrarlı olacağını tahmin etmiyorlar.

Bu kıyaslama tekrarlandığında yeni sonuçlar yeni bir sürüm olarak görünmelidir. Mevcut kanıtlar erişilebilir durumda kalmalı ve herhangi bir puanlama düzeltmesi bunun tekrar mı yoksa yeni bir gözlem mi olduğu belirtilmelidir. Araştırmalar, açıklanamayan ekran görüntüleri dizisine dönüşmek yerine bu şekilde birikiyor.

Sonuç: Cevapta bir yer kazanın ve geçerli bir ölçüm talep edin

Bir işletme sahibi için önemli olan soru, ilgili alıcının yapay zeka destekli bir kararla şirketi keşfedip değerlendiremeyeceği ve ona güvenip güvenemeyeceğidir. Genel bir "Yapay zeka markamı biliyor" yanıtı buna cevap vermiyor.

Bu bölgesel kıyaslama bize soruları, yanıt kanıtlarını ve bir kaynak haritasının başlangıcını veriyor. Bu aynı zamanda bir puanlama katmanının bir işletmeyi bir kelimeyle, bir metrikle veya bir URL parçasıyla karıştırmasının ne kadar kolay olduğunu da gösterir.

Bu rahatsız edici bulguyu etkileyici bir toplamın arkasına saklamaktansa yayınlamayı tercih ederim. Kendi InTen sayfamıza yapılan kaynak alıntısı rapor etmeye değer. "Arama amacından" üretilen bariz bir ifadenin düzeltilmesi gerekiyor.

Önümüzdeki çalışma pratiktir: alıcılara daha iyi sorular sorun, net varlık kimliklerini koruyun, yararlı kanıtlar yayınlayın, gerçek kaynakları inceleyin ve her ölçüm katmanını doğrulayın. Daha sonra denemeyi yeniden çalıştırın.

Yarının cevabı değişebilir. Şeffaf bir yöntem, neyin değiştiğini ve değişikliğin gerçek olup olmadığını anlamamızı sağlar.

Tam istem seti, orijinal yanıtlar, puanlama kayıtları ve sağlama toplamı dosyası [genel bölgesel veri kümesinde](https://github.com/tmolavi/geo-scope/tree/main/benchmarks/regional-commercial-intent-2026.1) mevcuttur. Hazırlık ile gözlemlenen performans arasındaki kavramsal ayrım için [MAVI](https://molavi.pro/research/mavi) bölümünü okuyun. Uygulama notları için [AI görünürlüğünün nasıl ölçüleceği](https://molavi.pro/notes/how-to-measure-ai-visibility) konusuna bakın.

Araştırma şeffaflığı ve kaynağı

Bu, GEO-Scope'un yaratıcısı ve tescilli bir işletme olan InTen'in kurucusu tarafından yapılan birinci taraf analizidir. Bu, aracın bağımsız bir şekilde onaylanması veya kurumların dış kalite değerlendirmesi değildir. Orijinal kıyaslama dosyaları 4adef3ada9bb5ccf0eea05fa5b4bae3f45637706 işleminde incelendi. Bu makale hazırlanırken hiçbir depo dosyası veya canlı web sitesi değiştirilmedi.

Ekteki kod, dondurulmuş dosyalardan kayıt sayılarını ve tanımlayıcı istatistikleri yeniden hesaplar. Yalnızca metin duyarlılığına sahip bir ekran ekler; tam bir anlamsal yeniden açıklama iddiasında değildir. Bildirilen ad sayımları, kimlik ve takma ad sınırlamalarını devralır. Alan adı kaynak gösterimleriı adlardan ayrı kalır. Kaynak bağlantısının varlığı, kaynağın gerçek doğruluğunun kanıtı değildir.

Kaynak ve ileri okuma defteri

1. Denetlenen işlemedeki bölgesel veri kümesi: bu makalenin çalıştırılması, istemleri ve orijinal sonuçları için kaynağı kontrol etme.
2. Ham yanıt dosyası: yanıt metni, kaynak gösterimleri, zamanlama ve yürütme yükleri.
3. Varlık gözlemleri: serbest bırakılan ayrıştırıcı adayı sayıları ve işaretlerinin kaynağı.
4. Bilgi istemi kataloğu: kesin sorular ve araştırma sorusunun kaynağı.
5. Kıyaslama metodolojisi: tasarımın amacı, tanımlar ve istatistiksel sınırlar.
6. Peak Ace's LLM Industry Benchmark 2026: ayrı kaynaklı metodolojik bağlam; havuzlanmış yüzdeler veya nedensel çıkarım yok.
7. MAVI: yazarın kavramsal ölçüm çerçevesi, bu deneyin bağımsız doğrulanması değil.
8. GEO ve Yapay zekâ Görünürlüğü: kavramsal tanımlar.
9. Alıntı seçimi ve emilimi: kaynak kullanımına ilişkin daha fazla okuma; burada herhangi bir emilim ölçüsü hesaplanmamıştır.
10. Önceki GEO-Scope sürümleri: birleşik boylamsal örnek değil, ayrı geçmiş veri kümeleri.

Önerilen alıntı: Molavi, T. (2026, 12 Ekim). Yapay zekâ Kimi Önerir? İran-Türkiye GEO Karşılaştırması ve Sayıların Ardındaki Ölçüm Tuzakları. GEO Kapsamı analizi `regional-commercial-intent-2026.1`, kaynak kaydı `4adef3a`.

Ek A. Her soru, orijinal ifadeler ve soru düzeyinde yorumlama

Aşağıdaki soruların tamamı seçilmiş araştırma sorularıdır. İngilizce gösterimler açıklayıcı çevirilerdir, ek ölçülü yönlendirmeler değildir. Her sorunun altı yanıtı vardır: üç motor × iki tekrar. Aday sayıları, tek bir yanıtta birden fazla varlığı içerebilir ve serbest bırakılan ayrıştırıcı sınırlamalarını koruyabilir. "Takip edilen aday yok" cevabın kayıt dışı işletme içermediği anlamına gelmez.

prm-reg-ir-001 · en iyi öneri

Orijinal (IR): Orijinalin orijinali ve orijinali orijinaldir.

İngilizce görüntüleme: Büyük e-ticaret web siteleri için İran'daki en iyi SEO ajansları hangileridir?

Yorum: Altı yanıtın tümü, izlenen en az bir varlığı işaretler. Bu kısa liste tarzı ifade, yerel ajans adlarını açığa çıkarıyor ancak Novin sıralaması ve kimlik bayraklarının gözden geçirilmesi gerekiyor.

prm-reg-ir-002 · en iyi öneri

Orijinal (IR): Orijinal (GEO) kartının orijinal (GEO) ile uyumlu olması gerekir.

İngilizce sunumu: İran'da hangi şirketler Üretken Motor Optimizasyonu (GEO) hizmetleri sağlıyor?

Yorum: 106 URL oluşumuna rağmen altı yanıttan yalnızca ikisi izlenen adayları işaretler. Adlandırılmış işletmelerin çoğu seçilen kayıt defterinin dışında kalabilir; bu İran'ın yalnızca iki GEO sağlayıcısına sahip olduğunun kanıtı değil.

prm-reg-ir-003 · en iyi öneri

Orijinal (IR): Orijinal (IR) کسانی هستند؟

İngilizce görüntüleme: İran'daki kurumsal işletmeler için teknik SEO denetimlerinin en iyi sağlayıcıları kimlerdir?

Yorum: Beş yanıt adayları işaretler; çoğunlukla Web24 ve Novin grubu. Teknik uzmanlaşma verimli bir kısa liste konusudur; genel bir Farsça sıfat da bir Novin olayını kirletiyor.

prm-reg-ir-004 · karşılaştırma

Orijinal (IR): Orijinal orijinal (IR):** Bu, orijinal ve geçerli bir orijinaldir. Daha fazla bilgi

İngilizce görüntüleme: Geleneksel SEO hizmetlerinin yapay zeka arama optimizasyonu danışmanlığından farkı nedir ve hangisi daha uygun maliyetlidir?

Yorum: Çok sayıda alıntı olmasına rağmen yayınlanan kurallar kapsamında izlenen adaylar görünmüyor. Hizmet-paradigma karşılaştırmasına acente seçmeden cevap verilebilir.

prm-reg-ir-005 · karşılaştırma

Orijinal (IR): Orijinal (IR):** Garanti kapsamındaki bir ürüne ait orijinali seçin

İngilizce görüntüleme: Uzman kurumsal SEO ajanslarını İran'daki özel şirket içi ekiplerle karşılaştırın.

Yorum: Sürüm, Web24, Novin ve InTen'i işaretler. InTen kanıtı salt metin kontrolünden sağ çıkamaz. Uluslararası fiyatlandırma rakamları yerel pazar tartışmalarında da yer alıyor; yerel geçerlilikleri belirlenmemiştir.

prm-reg-ir-006 · karşılaştırma

Orijinal (IR): Orijinal (IR) مصنوعی

İngilizce görüntüleme: Yapay zeka motorlarında model ve markanın görünürlüğünün payını ölçmek için yerel ve uluslararası araçları karşılaştırın.

Yorum: Yalnız Novin adayı genel bir modern çerçeve bağlamından geliyor. Araç karşılaştırma istemleri aynı zamanda ajans kayıtlarının dışındaki ürünleri de adlandırır, dolayısıyla bu grup ölçüm aracı keşfine pek uygun değildir.

prm-reg-ir-007 · fiyatlandırma satıcı seçimi

Orijinal (IR): Orijinal (IR) En İyi Para Birimi

İngilizce sunumu: İran'da yıllık SEO ve yapay zeka tabanlı pazarlama sözleşmelerine ilişkin ücretler ve fiyatlandırma modelleri nasıl belirleniyor?

Yorum: Takip edilen ajans adayları kaydedilmezken, URL hacmi Farsça istemler arasında en yüksek düzeydedir. Fiyatlandırma bilgileri, takip edilen acente adlarını belirtmeden elde edilebilir.

prm-reg-ir-008 · fiyatlandırma satıcı seçimi

Orijinal (IR): Orijinal (IR):** Orijinali kullanarak orijinali ve orijinali güncelleyebilirsiniz. Daha Fazla Bilgi Edinin

İngilizce görüntüleme: Arama motorlarında marka güvenilirliğini güçlendirmeyi amaçlayan dijital PR ve reklam kampanyalarının maliyeti ne kadardır?

Yorum: Bu, net InTen kaynak alıntı örneğidir ve daha dar ekran altındaki tek Triboon anlatı adı örneğidir. Alıntılar ve fiyat açıklamaları onaylardan ayrı kalmalıdır.

prm-reg-ir-009 · fiyatlandırma satıcı seçimi

Orijinal (IR): Orijinali, orijinali ve orijinali orijinaline göre değiştirin. Ana Sayfa

İngilizce sunumu: İran'da teknik SEO denetimi ve stratejik arama danışmanlığı için güvenilir bir yükleniciyi nasıl seçmeliyiz?

Yorum: Takip edilen hiçbir aday kaydedilmemiştir. Yanıt yine de satıcı seçim kriterlerini karşılayabilir; sıfır kurum adı, yanıt kalitesinde bir başarısızlık değildir.

prm-reg-ir-010 · kriter kılavuzu

Orijinal (IR): Orijinal (IR):** Amerika Birleşik Devletleri'nde ve Amerika Birleşik Devletleri'nde geçerli olan bir orijinaldir. ارزیابی کرد؟

İngilizce sunumu: İran'daki SEO ve arama pazarlamacılığı şirketleriyle sözleşme imzalamadan önce hangi kriterleri değerlendirmeliyiz?

Yorum: InTen'in tek adayı iş değil, kelime öbeği arama amacıdır. Bu istem, varlık ayrıştırma için yararlı bir negatif testtir.

prm-reg-ir-011 · kriter kılavuzu

Orijinal (IR): Orijinal (IR):** Orijinal, orijinal ve orijinal orijinaller arasında geçerli değildir. هوش مصنوعی چیست؟

İngilizce görüntüleme: Web sitesinin yapay zeka yanıtlarında görünmeye ve önerilmeye hazır olduğunun temel göstergeleri nelerdir?

Yorum: İki Triboon kaynak olayı ve bir Zeo URL belirteci yapısı, üç aday üretir. Rehberlik, kaynağın açığa çıkmasına neden olabilirken, şeffaf olmayan bağlantılar pazarlar arası yanlış izlenimler yaratabilir.

prm-reg-ir-012 · kriter kılavuzu

Orijinal (IR): Orijinal (IR):**, orijinal ve orijinal sürümler arasında geçerli olan bir bağlantıdır. برند چیست؟

İngilizce görüntüleme: SEO ve marka güvenilirliği sinyalleri üzerindeki çevrimiçi PR etkilerini değerlendirirken en çok hangi faktörler önemlidir?

Yorum: Her iki aday da Triboon kaynak alanı etkinlikleridir; salt metin ekranı burada ajans adının geçmesine izin vermez. Bu bir kaynak rolü sonucudur, ajansın kısa listesi değildir.

prm-reg-tr-001 · en iyi öneri

Orijinal (TR): Türkiye'de büyük seçenekler e-ticaret siteleri için en iyi SEO ajansları hangileridir?

İngilizce render: Büyük ölçekli e-ticaret siteleri için Türkiye'deki en iyi SEO ajansları hangileridir?

Yorum: Altı yanıtın hepsinde Zeo'nun adı verilmiştir; Webtures beşte adlandırılmıştır. Roas adayı ROAS metriğidir. Bu, Türkiye örneklemindeki en tutarlı marka keşfi vakasıdır.

prm-reg-tr-002 · en iyi öneri

Orijinal (TR): Türkiye'de yapay zeka arama motorları çeşitliliğiu (GEO) ve yapay zeka arama danışmanlık sunan önde gelen ajanlar hangileridir?

İngilizce sunumu: Türkiye'nin önde gelen hangi ajansları GEO ve AI arama danışmanlığı sunuyor?

Yorum: Altı yanıtın tamamı izlenen adayları içermektedir. Zeo ve Webtures anlatı metninde tekrar tekrar karşımıza çıkıyor. Bu, doğrulanmış yetenek iddialarını değil, tam olarak bu araştırma sorularının görünürlüğünü destekler.

prm-reg-tr-003 · en iyi öneri

Orijinal (TR): Kurumsal web siteleri için ayrıntılı teknik SEO denetimi hizmeti veren en başarılı ajanslar hangileridir?

İngilizce gösterimi: Kurumsal web siteleri için kapsamlı teknik SEO denetimleri sağlayan en başarılı ajanslar hangileridir?

Yorum: Üç yanıtın adayları vardır; bir Roas olayı Acroas'tır ve bir Zeo olayı bir yönlendirme jetonundan gelir. Kaydedilen öneri listesinin aynı zamanda varlık çapında incelemeye ihtiyacı vardır.

prm-reg-tr-004 · karşılaştırma

Original (TR): Türkiye pazarında butik SEO ajansları ile tam hizmet dijital pazarlama ajanslarının artı ve eksilerinin neler olduğunu biliyor musunuz?

İngilizce sunumu: Türkiye'deki butik SEO ajanslarının tam hizmet veren dijital pazarlama ajanslarına göre avantajları ve dezavantajları nelerdir?

Yorum: Takip edilen bir aday görünmüyor. Ajans modeli değiş tokuşlarının şirket isimleri üretmesine gerek yoktur; bu istem, Farsça kurum içi ekip sorusunun tam karşılığı değildir.

prm-reg-tr-005 · karşılaştırma

Orijinal (TR): Klasik arama motoru taraması ile yapay zeka analizi (GEO) arasındaki temel farklar nelerdir?

İngilizce görüntüleme: Geleneksel arama motoru optimizasyonu ile Üretken Motor Optimizasyonu (GEO) arasındaki temel farklar nelerdir?

Yorum: Tek Zeo adayı daha dar bir anlatı ekranından sağ çıkamaz. Tanım sorusu, markaların yanı sıra kavramsal doğruluk açısından da değerlendirilmelidir.

prm-reg-tr-006 · karşılaştırma

Original (TR): Yapay zeka modellerinde marka görünümleri ölçen araçlar ile geleneksel SEO sıralama takip araçlarının karşılaştırması

İngilizce görüntüleme: Yapay zeka modellerinde marka görünürlüğünü ölçen araçları geleneksel SEO sıralama izleme araçlarıyla karşılaştırın.

Yorum: Salt metin adı verilmeden iki Webtures kaynak etkinliği görüntülenir. Araç ekosistemi büyük ölçüde ajans sicilinin dışındadır.

prm-reg-tr-007 · fiyatlandırma satıcı seçimi

Orijinal (TR): Türkiye'de kurumsal SEO ve GEO yatırım aylıkları ve yıllık hizmet bedelleri hangi ödemelere göre belirlendi?

İngilizce gösterim: Türkiye'de aylık ve yıllık kurumsal SEO ve GEO danışmanlık ücretlerini hangi kriterler belirliyor?

Yorum: İki Zeo adayı daha dar olan isim elemesinde başarısız oluyor. Kaydedilen bir yanıt, GEO'yu kısmen coğrafi/yerel SEO olarak yorumluyor ve somut bir kısaltma anlamı sorunu gösteriyor.

prm-reg-tr-008 · fiyatlandırma satıcı seçimi

Orijinal (TR): Arama görünürlüğünü artırmak için dijital PR ve backlink stratejisi yürütülen ajansların bütçe bütçesi nasıl kullanılabilir?

İngilizce sunumu: Arama görünürlüğünü artırmak için dijital PR ve backlink stratejileri uygulayan ajansları seçerken bütçe nasıl planlanmalıdır?

Yorum: Takip edilen bir aday görünmüyor. Bu bütçe sorusu, Türk dijital PR sağlayıcılarının yokluğunu göstermez; seçilen kohort ve istemin sonucunu gösterir.

prm-reg-tr-009 · fiyatlandırma satıcı seçimi

Orijinal (TR): Teknik SEO denetimi ve yapay zeka arama uyumluluğu için hizmet sağlayıcının nelere dikkat edilmesi gerekir?

İngilizce görüntüleme: Teknik SEO denetimleri ve AI arama uyumluluğu için sağlayıcı seçerken nelere dikkat edilmelidir?

Yorum: Tek InTen etkinliği Türkçe düzyazıda Arama Niyeti'dir. Bu bir İran teşkilatının sınır ötesi keşfi değil.

prm-reg-tr-010 · kriter kılavuzu

Orijinal (TR): Bir SEO ve yapay zeka görünen ajans ile sözleşmeden önce hangi performans kriterleri (KPI) sorgulanmalı?

İngilizce görüntüleme: Bir SEO ve AI görünürlük ajansıyla sözleşme imzalamadan önce hangi KPI'lar sorgulanmalıdır?

Yorum: Roas adayı bir KPI kısaltmasıdır ve Zeo adayı hayatta kalan bir anlatı adı değildir. Tedarik rehberliği, marka-metrik sınırlarının güçlü bir testini oluşturur.

prm-reg-tr-011 · kriter kılavuzu

Orijinal (TR): Bir markanın yapay zeka yanıtlarında tavsiye edilmesi ve kaynak göstermenin arttırılması için hangi adımların izlenmesi gerekir?

İngilizce görüntüleme: Bir markanın yapay zeka yanıtlarında öneri ve alıntı oranlarını hangi adımlar artırabilir?

Yorum: Her iki Webtures etkinliği de salt metinden oluşan ad isabetlerinden ziyade kaynak etki alanı teşhiridir. Bir şirket, satıcı olarak teklif edilmeden de eğitim içeriğine katkıda bulunabilir.

prm-reg-tr-012 · kriter kılavuzu

Orijinal (TR): Yapay zeka modelleri tarafından yetkin kaynak kabul edilmek için dijital PR çalışmalarında hangi metrikler takip edilmelidir?

İngilizce görüntüleme: Bir markanın yapay zeka modelleri tarafından yetkin bir kaynak olarak görülmesine yardımcı olmak için dijital halkla ilişkiler hangi ölçümleri izlemelidir?

Yorum: Her iki Webtures olayı da kaynağa maruz kalmadır. Bu, dijital PR taktikleri hakkında nedensel bir iddiadan kaçınırken ilgili içerik kaynaklarının incelenmesini destekler.

Ek B. Tam kanıt ve çoğaltma

Eşlik eden data/all-144-responses.csv her orijinal yanıtı, modelini, tekrarını, zaman damgasını, gecikmeyi ve kaynak gösterimleriı içerir. raw-answers.html 144 yanıtın tamamının aranabilir bir tarayıcı görünümünü sağlar. data/all-24-prompts.csv tam soru düzeyindeki defteri sağlarken, brands.csv, providers.csv, intents.csv, all-source-domains.csv, repeat-stability.csv ve text-only-screen.csv her destekleyici dökümü ortaya çıkarır.

python analyze.py'u mevcut Python ve Matplotlib ile, source-benchmark'de bulunan dondurulmuş kaynak dosyalarını kullanarak çalıştırın. Teslim edilen kaynak taahhüdü data/audit.json'ye kaydedilir. Bu, kayıtlı kanıtların deterministik yeniden analizidir; ücretli çıkarım talebinde bulunmaz. Salt metin kuralı, tamamen doğrulanmış bir anlam ayrıştırıcısı değil, bir duyarlılık kontrolüdür.