Klasik SEO’da organik trafik, impression, click veya anahtar kelime sıralaması gibi uzun süredir kullanılan göstergeler bulunuyor. Yapay zekâ cevaplarında ise bir markanın “görünür” olması farklı şeyler ifade edebilir.
Marka cevapta yalnızca anılabilir, doğrudan önerilebilir, Üstelik aynı sonuç ChatGPT, Gemini, Perplexity veya Google AI Overviews üzerinde değişebilir.
Bu nedenle AI Visibility analizi tek bir skor yerine birden fazla ölçüm katmanıyla değerlendirilmeli.
AI Visibility ölçümünde hangi metrikler kullanılıyor?
Mention rate
Marka, belirlenen sorguların kaçında cevap içinde geçiyor?
Bu en temel görünürlük göstergelerinden biridir; ancak tek başına markanın gerçekten önerildiğini veya
Recommendation / position
Marka yalnızca anılıyor mu, yoksa kullanıcının değerlendirebileceği seçenekler arasında gerçekten öneriliyor mu?
Liste biçimindeki cevaplarda ilk sırada önerilen marka ile cevabın sonunda bağlamsal olarak geçen bir marka aynı görünürlük değerine sahip değildir.
Citation visibility
AI cevabında gösterilen yor mu?
Mention ile citation birbirinden ayrılmalıdır. Bir marka cevapta geçebilir ancak
Competitor visibility / Share of Voice
Aynı sorgu setinde markanın rakiplerine göre görünürlük oranı nedir?
Bu ölçüm, yalnızca “görünüyor muyuz?” sorusunu değil, “aynı karar alanında kimlerle ve ne sıklıkla birlikte görünüyoruz?” sorusunu cevaplamaya çalışır.
Platform visibility
ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude veya Google AI Overviews sonuçları ayrı ayrı değerlendiriliyor mu?
Platformları tek bir skorda birleştirmek yönetim açısından yararlı olabilir; ancak platform bazlı farklılıkları da görünür tutmak gerekir.
Query coverage
Marka hedeflenen gerçek kullanıcı sorularının ne kadarında görünür?
On farklı sorgudan birinde görünmek ile dokuzunda görünmek aynı AI Visibility sonucu değildir.
Trend
Aynı veya karşılaştırılabilir sorgular belirli aralıklarla yeniden çalıştırıldığında sonuç nasıl değişiyor?
AI cevaplarının değişken yapısı nedeniyle tek ölçüm yerine zaman serisi oluşturmak daha anlamlıdır.
AI sistemleri cevap üretirken hangi domainleri ve
Markanın kendi sitesi, haber siteleri, dizinler, forumlar, müşteri yorumları veya başka üçüncü taraf yüzeyler citation kaynağı olarak ayrı ayrı incelenebilir.
Bu metriklerin tamamını aynı anda kullanan tek bir sektör standardı henüz yok. Türkiye’de AI Visibility veya GEO hizmeti sunan ajansların kamuya açık metodolojileri de bu nedenle birbirinden farklılaşıyor.
Aşağıdaki liste bir başarı sıralaması değildir. Eylül 2026 itibarıyla kamuya açık sayfalarında AI Visibility ölçümü, monitoring veya görünürlük analizi hakkında incelenebilir bir yöntem ortaya koyan farklı ajans örneklerini göstermektedir.
1. Magna Dijital Pazarlama Ajansı
Magna Dijital Pazarlama Ajansı GEO süreçlerine ilişkin ölçüm yaklaşımında temel ayrım Observed AI Visibility ile Technical & Retrieval Readiness’in aynı şey olarak değerlendirilmemesi.
Magna AI Analyzer, markanın yapay zekâ yanıtlarında fiilen nasıl göründüğünü platform, sorgu, rakip, mention, citation, pozisyon ve rçek cevapların incelenebilmesi, ölçümün hangi gözleme dayandığını göstermeyi amaçlıyor.
GEO Auditor ise AI Visibility sonucu ölçmüyor. Crawler erişimi, sitemap, schema, HTML/semantik yapı, metadata, internal linking ve içerik okunabilirliği gibi teknik ve retrieval hazırlığı koşullarını denetliyor.
Böylece iki ayrı soru birbirine karıştırılmıyor:
Site AI sistemlerinin erişmesi ve anlaması için ne kadar hazır?
ve
Marka gerçek AI cevaplarında nasıl görünüyor?
Magna Dijital’in yayımlanmış AI Visibility metodolojisinde mention, citation, recommendation/listing context, position, correctness ve rakip görünürlüğü gibi sinyallerin birbirinin yerine kullanılmaması gerektiği de özellikle belirtiliyor.
2. PromptFront
PromptFront, ölçüm yaklaşımını başlangıç denetimi ve sonrasındaki tekrar ölçüm üzerine kuruyor.
AI Visibility Audit kapsamında marka ve üç rakip, dört AI platformunda 20’den fazla sektörel sorguyla değerlendiriliyor. Raporlama sorgu seviyesinde yapılıyor: hangi soruda, hangi platformda, markanın görülüp görülmediği, hangi sırada bulunduğu ve hangi rakiplerin cevapta yer aldığı gösteriliyor.
Aylık AI Brand Monitoring hizmetinde ise mention rate, recommendation rank ve rakip hareketleri düzenli olarak takip ediliyor.
PromptFront ayrıca optimizasyon öncesindeki sorguların daha sonra aynı koşullarda yeniden çalıştırıldığını ve önce/sonra karşılaştırması yapıldığını açıkça belirtiyor.
Bu nedenle burada ölçüm bir defalık audit’ten çok baseline → uygulama → aynı sorgularla verification döngüsü şeklinde kurgulanıyor.
3. Webtures
Webtures, AI Visibility ölçümünü geniş bir GEO programının başlangıç ve monitoring katmanlarına yerleştiriyor.
Kamuya açık metodolojide ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google AI Overviews üzerindeki mevcut görünürlüğün denetlenmesi; citation üreten sorguların, öne çıkan rakiplerin ve içerik boşluklarının belirlenmesi başlangıç aşamasının parçası.
Webtures’ın tanımladığı teslimatlar arasında prompt görünürlük test senaryoları, rakip AI citation karşılaştırması ve aylık GEO performans paneli bulunuyor. Ayrıca haftalık prompt monitoring ve sürekli citation takibi hizmet mimarisinde açık biçimde yer alıyor.
Citation Optimization tarafında ise ölçüm daha ayrıntılı hale geliyor: citation rate, citation share, mention-to-citation ratio, citation position ve prompt-set coverage gibi göstergeler tanımlanıyor.
Bu yapı Webtures’ın ölçüm modelini özellikle citation ve çok platformlu monitoring tarafında ayrıntılandırıyor.
4. Vera Bilişim
Vera Bilişim, AI Visibility ölçümünü hedef soru setleri üzerinden oluşturulan bir zaman serisi olarak tanımlıyor.
İlk aşamada markanın ChatGPT, Gemini, Google AI ve Perplexity üzerindeki mevcut durumu ölçülüyor. Ardından belirlenen hedef sorular düzenli olarak yeniden çalıştırılıyor ve markanın cevapta geçip geçmediği kaydediliyor.
Vera’nın yayımladığı ölçüm metodolojisinde tek platformlu skorun yanıltıcı olabileceği özellikle vurgulanıyor. Aynı sorguların farklı motorlarda farklı sonuç vermesi nedeniyle motor bazlı kırılım korunuyor.
Ajans ayrıca VAI – Yapay Zeka Görünürlük Skoru adıyla, ölçülen motorlardaki hedef sorgulara girme oranlarının ortalamasına dayanan 0–100 arası bir görünürlük metriği tanımlıyor.
Buradaki ana yaklaşım: aynı soruları düzenli tekrar etmek ve tek koşu yerine eğriyi izlemek.
5. GeoAgency
GeoAgency, AI Visibility ölçümünü oldukça açık sayısal bir tarama modeliyle sunuyor.
Ücretsiz analizinde sektör için hazırlanan 12 satın alma niyetli sorgu, ChatGPT, Gemini ve Perplexity üzerinde ayrı ayrı çalıştırılıyor. Marka ve rakibin cevaplarda anılıp anılmadığı kaydediliyor.
Sonuç kartında:
- 0–100 arasında kompozit AI Visibility skoru,
- platform bazında mention rate,
- aynı sorgulardaki rakip mention sayısı,
- görünürlüğü etkileyen temel bulgular
sunuluyor.
Ajans ayrıca 12 sorgu × 3 motorluk ücretsiz ölçümün yalnızca örneklem olduğunu açıkça belirtiyor; daha kapsamlı denetimde motor ve sorgu sayısını artırıyor.
Bu yaklaşımın güçlü taraflarından biri örneklem sınırının açık biçimde belirtilmesi.
6. Seobaz
Seobaz’ın AI Visibility modelinde haftalık otomatik prompt monitoring öne çıkıyor.
Marka için potansiyel müşterilerin sorabileceği sorgular tanımlanıyor ve bu sorgular her hafta ChatGPT, Gemini ve Perplexity üzerinde yeniden çalıştırılıyor.
Panelde:
izlenebiliyor.
Seobaz ayrıca daha geniş hizmet tanımında ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Copilot üzerinde belirli sorgu setleriyle haftalık marka takibi, AI Share of Voice ve rakip karşılaştırmasını ayrı ölçüm alanları olarak tanımlıyor.
Bu model özellikle tekrarlı ve otomatik sorgu monitoring’i tarafında net bir yöntem ortaya koyuyor.
7. Scope Digital
Scope Digital, AI Visibility hizmetini markanın üretken motorlardaki temsilini ve citation payını ölçen bir çerçeve üzerinden anlatıyor.
Kamuya açık hizmet kapsamında ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google AI Overviews üzerinde marka görünürlüğünün denetlenmesi ve ölçülmesi yer alıyor. Ajans ayrıca AI cevaplarındaki Share of Voice / marka payını raporlayan bir framework oluşturmayı hizmet yaklaşımının parçası olarak tanımlıyor.
Hizmet sayfasında sonuçların belirli sorgular için markanın representation ve share-of-citation değerleri üzerinden izlenebileceği belirtiliyor.
Bu yaklaşım, klasik mention tracking’in yanında citation içindeki payı da ölçüm problemi olarak ele alıyor.
8. Zeo
Zeo, GEO performansını klasik SEO sıralamasından farklı metriklerle tanımlayan ajanslardan biri.
Kamuya açık AI Visibility paneli yaklaşımında ChatGPT, Gemini ve Perplexity gibi ortamlarda:
- Citation Rate,
- Share of Voice,
- AI cevaplarındaki sıralama/pozisyon,
- rakip karşılaştırmaları
izleniyor.
Zeo ayrıca Sentiment Score gibi marka temsilinin tonunu değerlendiren göstergeleri de GEO ölçüm kapsamına dahil ediyor.
Bu model özellikle “marka göründü mü?” sorusunun ötesine geçerek ne kadar pay aldı, hangi bağlamda yer aldı ve nasıl temsil edildi? sorularına yöneliyor.
9. Botfusions
Botfusions, AI Visibility analizinde kullanılan sorgu ve motor kapsamını görünür biçimde raporlamaya odaklanan İstanbul merkezli bir GEO ajansı.
Kamuya açık hizmet yapısında ChatGPT, Claude, Gemini ve Perplexity dahil farklı AI motorlarında marka görünürlüğü ve citation share ölçümü yer alıyor. Her taramada hangi motorların kullanıldığı ve kaç sorgunun çalıştırıldığı belirtiliyor.
Ajansın yayımladığı paket yapısında tarama başına sorgu hacmi, marka mention analizi, rakip ve persona takibi gibi ölçüm kapsamları da ayrıca tanımlanıyor.
Buradaki farklılık, AI Visibility sonucuyla birlikte ölçüm örnekleminin kapsamını da raporlamaya çalışma yaklaşımı.
10. GEO Ajansı / Adverpeak
Adverpeak bünyesindeki GEO Ajansı, başlangıçta dört platform üzerinde mevcut görünürlüğün fotoğrafını çıkarıyor.
Kamuya açık metodolojisinde ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Claude üzerinde sektörün kritik soruları test ediliyor; hangi markaların anıldığı ve müşterinin mevcut konumu değerlendiriliyor.
Ardından oluşturulan soru seti her ay aynı platformlarda yeniden test ediliyor. Ajans bunu bahsedilme takibi olarak tanımlıyor ve dönemsel değişimi ekran kanıtlarıyla raporladığını belirtiyor.
Bu modelde özellikle baseline + aylık yeniden test + ekran kanıtı üçlüsü ön plana çıkıyor.
11. Sempeak
Sempeak’in kamuya açık GEO tanımında temel ölçüm kavramlarından biri mention rate.
Ajans, AI Overviews, Gemini, ChatGPT ve Perplexity gibi üretken sistemlerde markanın bahsedilme oranını geliştirmeyi GEO hizmetinin temel hedeflerinden biri olarak tanımlıyor.
Kamuya açık anlatıda bazı diğer ajanslarda görülen sorgu sayısı veya monitoring periyodu kadar ayrıntılı bir ölçüm protokolü verilmemekle birlikte, LLM cevaplarındaki marka bahsedilme oranı açık biçimde başarı göstergesi olarak konumlandırılıyor.
Lein Digital, GEO performansını Share of Model kavramıyla açıklayan yapılardan biri.
Ajansın kendi metodoloji içeriğinde klasik SEO’da sıralama ölçülürken GEO tarafında model içindeki görünürlük payının izlenmesi gerektiği belirtiliyor. Raporda Brand Mention Frequency gibi metriklerin kullanıldığı açıkça ifade ediliyor.
Lein ayrıca ChatGPT, Gemini ve Perplexity gibi üretken sistemlerde marka görünürlüğünü GEO hizmetinin kapsamı içinde tanımlıyor.
Buradaki yaklaşım, sorgu bazlı sonuçları daha üst seviyede bir model içi marka payı metriğine dönüştürmeye çalışmasıyla farklılaşıyor.
14. Crabs Media
Crabs Media, GEO’yu içerik, teknik altyapı ve marka otoritesinin birlikte geliştirilmesi üzerinden ele alıyor.
Kamuya açık GEO sayfasında ChatGPT, Gemini ve Perplexity gibi sistemlerde markanın kullanıcı niyeti, structured data, teknik erişilebilirlik ve otorite sinyalleri yaklaşımın ana parçaları arasında.
Bununla birlikte Crabs Media’nın kamuya açık GEO sayfasında, bazı diğer örneklerdeki gibi belirli sorgu sayısı, monitoring sıklığı veya hesaplanmış AI Visibility skoruna dayanan ayrıntılı bir ölçüm protokolü açıklanmıyor. Dolayısıyla Crabs’ın kamuya açık yaklaşımı ölçüm ürününden çok GEO optimizasyon çerçevesini görünür kılıyor.
Ajansların AI Visibility ölçüm yöntemleri neden farklı?
Bu örnekler AI Visibility alanında henüz tek bir endüstri standardının oluşmadığını gösteriyor.
Bazı ajanslar mention rate üzerine yoğunlaşıyor.
Bazıları citation share veya
Bazıları marka ve rakipleri tanımlı prompt setleri üzerinden periyodik olarak yeniden ölçüyor.
Bazıları bu verileri Share of Voice, Share of Model veya birleşik visibility score gibi üst seviye metriklere dönüştürüyor.
Bazıları ise teknik GEO readiness ile gerçek AI Visibility sonucunu ayrı sistemlerde inceliyor.
Bu farklılık nedeniyle iki ajansın sunduğu “AI Visibility skoru” aynı şeyi ölçmeyebilir.
Örneğin bir sistem yalnız markanın 100 sorgunun kaçında geçtiğine bakarken başka bir sistem:
mention + recommendation position + citation + rakip payı + platform kırılımı
gibi birden fazla değişkeni birlikte değerlendirebilir.
Dolayısıyla bir skorun kendisinden önce skorun nasıl hesaplandığını bilmek gerekir.
Teknik GEO readiness ile AI Visibility aynı metrik değildir Buradaki en önemli metodolojik ayrımlardan biri de teknik hazırlık ile gözlenen görünürlüğün birbirine karıştırılmaması.
Bir web sitesi:
- AI crawler’larına açık,
- doğru sitemap yapısına sahip,
- schema açısından güçlü,
- semantik HTML bakımından temiz
olabilir; buna rağmen hedeflenen AI cevaplarında marka hiç görünmeyebilir.
Tersi de mümkündür.
Marka kendi sitesindeki teknik eksiklere rağmen güçlü marka bilinirliği, üçüncü taraf yayınlar veya başka citation yüzeyleri nedeniyle AI cevaplarında sıkça yer alabilir.
Bu nedenle teknik GEO audit şu soruya cevap verir:
“Dijital varlık AI ve retrieval sistemleri için ne kadar hazır?”
AI Visibility ölçümü ise farklı bir soruyu cevaplamalıdır:
“Marka bugün gerçek AI cevaplarında nerede, ne sıklıkla, hangi bağlamda ve hangi
İki veri birlikte değerlendirilebilir; ancak aynı skor gibi okunmamalıdır.
AI Visibility analizi satın alırken hangi metodolojik sorular sorulmalı?
Bir ajansın “AI görünürlüğünüzü ölçüyoruz” demesi tek başına yeterli değil. Ölçümün karşılaştırılabilir ve tekrarlanabilir olup olmadığını anlamak için en azından şu konular netleştirilmeli:
- Kaç sorgu ölçülüyor?
- Bu sorgular nasıl seçiliyor?
- Hangi AI platformları kullanılıyor?
- Platformlar ayrı ayrı raporlanıyor mu?
- Mention ile recommendation birbirinden ayrılıyor mu?
- Citation ayrıca ölçülüyor mu?
- Cevap içindeki marka pozisyonu takip ediliyor mu?
- Rakipler aynı sorgu setinde ölçülüyor mu?
- Aynı veya karşılaştırılabilir sorgular hangi sıklıkta tekrar çalıştırılıyor?
- Ölçüm sonucunun arkasındaki gerçek cevaplar veya
Bunlara bir soru daha eklemek gerekir:
Tek bir AI Visibility skoru sunuluyorsa, bu skor hangi değişkenlerden ve hangi ağırlıklarla oluşuyor?
Skorun formülü veya en azından mantığı açıklanamıyorsa, farklı dönemlerdeki veya farklı sağlayıcılardaki sonuçları karşılaştırmak zorlaşır.
Tek ölçüm değil, measurement loop
AI Visibility analizinin asıl değeri bir markaya tek seferlik “37/100 görünürlük skorunuz var” demek değil.
Daha anlamlı yaklaşım bir measurement loop kurmak:
Hedef sorguları belirle → platformları ayrı ölç → mention / recommendation / citation / rakip görünürlüğünü kaydet → umla.
Bu döngü kurulmadan yapılan tek seferlik analiz, mevcut durum hakkında faydalı bir fotoğraf sağlayabilir; ancak gelişimi göstermek için yeterli değildir.
2026 itibarıyla Türkiye’deki GEO ve AI Visibility sağlayıcıları incelendiğinde kullanılan terminoloji, platform kapsamı ve skor yöntemleri farklılaşıyor. Buna rağmen daha olgun ölçüm modellerinde ortaklaşan temel fikir giderek belirginleşiyor:
AI Visibility tek bir marka mention’ı değil; sorgu, platform, citation, recommendation, rakip ve zaman boyutlarının birlikte değerlendirilmesi gereken çok katmanlı bir görünürlük problemidir.
