Türkiye Yapay Zekâ Görünürlük Raporu 2026: Google Yapay Zekâ Modu hangi firmayı neden öneriyor?

Altı bulgu

1. Cevap kısa liste veriyor. Bir cevapta ortalama 7,5 kurum (medyan 8, en az 3, en çok 17) önerildi. “En iyisi hangisi?” diye tek kazanan sorulan 7 sorunun 4’ünde cevap “tek bir en iyi yok” dedi, ama 7’sinin hepsinde en az üç isim saydı.
2. Kaynakların çoğu şirket siteleri. 313 bağlantının %56,5’i önerilen kurumların kendi siteleri, %15,7’si başka şirketlerin siteleri ve blogları. Haber %4,8, bağımsız blog ve rehber %3,8, forum ve sözlük %3,5.
3. Yazılımda ve sanayide öneri ile kendi site birlikte geliyor. Önerilen kurumların kendi sitesinin aynı cevapta kaynak gösterilme oranı yazılımda %82, sanayide %65, perakendede %25, otelde %2.
4. Otelde belirleyici olan Google işletme kaydı. 10 otel cevabının 8’inde puan, yorum sayısı ve gecelik fiyat gösteren işletme kartı vardı; 6’sında dış kaynak bağlantısı yoktu.
5. Sanayide boşluğu rehberler ve yabancı üreticiler dolduruyor. Sanayi kaynaklarının %11,9’u firma rehberi ve ihracat dizini. 10 sanayi cevabının 3’ünde, yabancı üreticilerin Türkçe yazdığı “Türkiye’nin en iyi 10 üreticisi” listeleri kaynak gösterildi.
6. Cevap sohbeti sürdürüyor. 40 cevabın 39’u sonunda bütçe, ölçek, bölge ya da kullanım amacı sordu. Yazılım cevaplarının %60’ı karşılaştırma tablosu içeriyordu.

Bir cevap kaç kurum öneriyor?

Sanayi cevapları en uzun listeleri verdi; otel ve perakende cevapları daha kısa listelerle kaldı. Yabancı marka payı perakendede ve yazılımda belirgin, otelde ve sanayide çok düşük.

301 öneri 288 farklı kuruma ait; yalnız 13 kurum birden fazla cevapta geçti. Her soru kendi kısa listesini kuruyor: bir kategoride anılmak, komşu kategoride anılmayı getirmiyor.

Cevaplar hangi kaynaklara dayanıyor?

Yapay Zekâ Modu bir soruyu cevaplarken alt konulara ve farklı veri kaynaklarına birden çok ilgili arama yapar (Google bunu “query fan-out” olarak tanımlıyor)^[1]. Bu aramaların sonunda cevaba eklenen bağlantıları türlerine göre ayırdık:

Yazılım kaynaklarının %27’si, önerilmeyen başka yazılım şirketlerinin blog yazıları. Örneğin bir e-ticaret altyapısı şirketinin yazdığı “en iyi muhasebe programları” listesi, muhasebe sorusunda kaynak oldu. Kaynak bağlantılarının %21’i, adresinden anlaşıldığı kadarıyla liste veya rehber yazısı (“en iyi”, “hangileri”, “karşılaştırma” gibi). 246 alan adının %91’i yalnızca bir cevapta geçti.

Önerilen kurumun kendi sitesi kaynak mı?

Her önerilen kurum için, kendi alan adının aynı cevabın kaynakları arasında olup olmadığına baktık. Toplamda önerilerin %48,2’sinde kurumun kendi sitesi kaynak gösterildi; ama sektörler arasındaki fark büyük:

Otelde belirleyici olan Google işletme kaydı

Otel sorularında cevap, metinden çok işletme kartlarıyla kuruldu. 10 cevabın 8’inde her otel için puan, yorum sayısı, yıldız sınıfı, gecelik fiyat ve “Web sitesi” düğmesi gösterildi. 6 cevapta dış kaynak bağlantısı hiç yoktu; bilgi Google’ın kendi işletme kayıtlarından geldi. Dış kaynak bulunan 4 cevapta bağlantıların yarısı rezervasyon ve seyahat acentesi siteleriydi.

Google’ın yerel sıralama belgesi, öne çıkmayı belirleyen etkenler arasında yorum sayısını ve olumlu puanları sayıyor^[2]. Otel için pratik sonuç: Google İşletme Profili’nin eksiksiz ve güncel olması, yapay zekâ cevabındaki görünürlüğün ön koşulu.

Sanayide boşluğu kim dolduruyor?

Sanayi cevaplarında üreticinin kendi sitesi ana kaynak (%72,5). Üreticinin sitesi yetmediğinde ikinci katman firma rehberleri ve ihracat dizinleri (%11,9). Dikkat çeken bulgu şu: 10 sanayi cevabının 3’ünde, yabancı makine ve kalıp üreticilerinin Türkçe yayımladığı “Türkiye’nin en iyi 10 üreticisi” listeleri kaynak gösterildi. Türk üreticiler kendi kategorilerini Türkçe anlatmadığında, o anlatıyı rakipleri yazıyor.

Sanayi cevaplarının 2’sinde puanlı işletme kartları da vardı; bu kartlardaki puanların hepsi 100’ün altında yoruma dayanıyordu. Kurumsal alıcıya yönelik bir üretici için bile Google İşletme Profili, cevabın görünen yüzü olabiliyor.

Cevabın biçimi: soru, tablo, konum

• Geri soru: Cevapların neredeyse tamamı bütçe, çalışan sayısı, bölge, kullanım amacı gibi bir sonraki adımı soruyor. Kısa liste ikinci turda daralıyor; markanın “kime uygun” olduğu bilgisi o turda belirleyici.
• Tablo: Yazılım cevaplarının %60’ı kurumları “öne çıkan özellik”, “kimler için uygun”, “ücretsiz deneme” gibi sütunlarla karşılaştırıyor. Bu hücreleri dolduran bilgi, kurumların kendi sayfalarında açıkça yazan bilgi.
• Konum: Şehir belirtilmeyen 10 perakende sorusunun 2’sinde cevap, ulusal zincirlerin yanına kullanıcının bulunduğu ilçedeki dükkânları da ekledi. Google, aramayı yapan kişiye uzaklığı yerel sıralama etkenleri arasında sayıyor^[2].

Kaynaklar ne kadar güncel?

Kaynak kartlarının 82’sinde yayın tarihi görünüyordu. Bunların %55’i son 12 ayda, %26’sı son 90 günde yayımlanmış; %51’i 2026 tarihli. Öte yandan 3 kart 2005–2006 tarihli haberlerdi. Güncel içerik avantajlı, ama eski bir haber de alanında tek kaynaksa hâlâ kaynak gösterilebiliyor.

Markalar için ne anlama geliyor?

Aşağıdakiler bu veriden çıkan pratik sonuçlardır; tek bir günün, tek motorun ölçümüne dayandıkları için sektörünüzde ayrıca sınanmalıdır.

1. 01

   Kategori sorusunu kendi sitenizde cevaplayın

   Yazılımda ve sanayide öneriyle kendi site birlikte geliyor. Ne ürettiğinizi, kime hizmet verdiğinizi, nerede olduğunuzu ve hangi standarda uyduğunuzu tek sayfada, düz cümlelerle yazın (alıntılanabilir içerik rehberi).

2. 02

   Yerel işletmeyseniz İşletme Profili önce gelir

   Otelde dayanak Google’ın işletme kaydı. Puan, yorum sayısı, fiyat ve web sitesi bağlantısı eksiksiz ve güncel olmalı (otel ve turizm).

3. 03

   Rehberlerde ve dizinlerde doğru kayıt

   Sanayide ikinci katman firma rehberleri ve ihracat dizinleri. Orada yoksanız, kategorinizi yabancı rakiplerin Türkçe listeleri anlatıyor (sanayi ve üretim).

4. 04

   “Kime uygun” bilgisini siz yazın

   Cevaplar karşılaştırma tablosu kuruyor ve sonunda bütçe, ölçek, bölge soruyor. Hangi ölçekteki müşteri için uygun olduğunuzu, nerede hizmet verdiğinizi açıkça yazmazsanız o hücreyi başkası doldurur (yazılım).

5. 05

   Perakendede siteniz yetmez

   Perakendede önerilen zincirlerin kendi siteleri kaynakların yalnızca %40’ı; haber (%12,7) ve forum (%11,1) diğer sektörlerden çok daha ağır. Kurumsal haber ve müşteri deneyimi de cevabın parçası (perakende zincirleri).

6. 06

   Tarihli ve güncel içerik

   Tarihi görünen kaynakların yarısından fazlası son bir yıldan. Kategori sayfalarınızda güncelleme tarihini gösterin ve düzenli güncelleyin.

Kendi sektörünüzde aynı ölçümü kurmak için yöntemimiz yapay zekâ görünürlüğü nasıl ölçülür? rehberinde; markanız için ölçüm isterseniz nöral görünürlük denetimi.

Yöntem ve sınırlar

• Sorular: Sektör başına 10 Türkçe soru; gerçek bir kullanıcının yazabileceği biçimde, marka adı içermeden yazıldı (ör. “Restoranlar için adisyon ve POS yazılımı önerir misin?”). Bu sayıdaki 40 soru CSV dosyasında.
• Toplama: 7 Ekim 2026’da, İstanbul’dan, oturum açık tek bir Google hesabıyla, tarayıcıda insan hızında soruldu. Her soru bir kez soruldu. Cevap metni, görünen kaynak kartları ve “Tümünü göster” listesindeki bağlantılar kaydedildi.
• Kurum: Cevabın önerdiği işletme veya marka. Cevapta yalnızca araç olarak geçen fiyat karşılaştırma ve pazaryeri siteleri kurum sayılmadı, kaynak olarak sayıldı.
• Kendi sitesi: Kaynak bağlantısının alan adı, o cevapta önerilen bir kurumun alan adıysa “önerilen kurumun kendi sitesi” sayıldı.
• Kaynak türleri: Alan adları elle sınıflandırıldı. Google’ın kendi alan adları (harita, işletme kaydı) dış kaynak sayılmadı. “Liste yazısı” payı yalnızca bağlantı adresine göre hesaplandı, sayfa içeriği okunmadı.
• Sınırlar: 40 cevaplık bir örneklem; tek gün, tek motor, tek hesap. Yapay zekâ cevapları kişiye, konuma ve zamana göre değişir. Cevaplardaki bilgilerin doğruluğu bu sayıda puanlanmadı. Bulgular betimleyicidir, genelleme için tekrar ölçüm gerekir.
• Veri: Cevap başına toplu veri (CSV). Kurum adı ve kaynak bağlantısı içermez; sayılar ve bayraklar içerir. Lisans CC BY 4.0. Atıf: “Vextoo Geo Agency, Türkiye Yapay Zekâ Görünürlük Raporu 2026, Sayı 1”.

Sıradaki sayı

Sayı 2’de kalan beş sektör (özel öğretim, e-ticaret, kurumsal B2B, sağlık, hukuk) eklenecek; her sektörden iki soru ChatGPT ve Perplexity’de de sorularak motorlar arası örtüşme ölçülecek; rastgele 10 soru tekrar sorularak cevapların ne kadar değiştiği ölçülecek. Sağlık ve hukukta amaç, cevapların öneri verme davranışını ölçmektir.