Her yapay zekâ marka izleme planı bir istem listesiyle başlar ve bu listelerin neredeyse tamamı ekibin zaten inandığı şeylerden kurulur. Yirmi istem kapsamlı görünür. Elli istem eksiksiz görünür. Kimse listenin hâlâ bir şey keşfedip keşfetmediğini kontrol etmez.
Eylül 2026'da yirmi istemi üç yapay zekâ yüzeyinde çalıştırdık ve tek bir şeyi izledik: kaynakların nereden geldiğini. Markamızın anılmasını değil, yanıtların çektiği alan adlarının tamamını. İstem listesi eksiksiz olsaydı, istem eklemek yeni kaynak bulmayı bırakmalıydı. Bırakmadı.
Neyi ölçtük
Kalem | Ayar |
|---|---|
İstemler | Yapay zekâ görünürlük araçlarıyla ilgili 20 alıcı sorusu |
Yüzeyler | ChatGPT (gpt-5), Gemini 2.5 Flash, Perplexity (sonar), web araması açık |
Toplanan yanıt | 60 |
Bulunan farklı kaynak | 432 alan adı |
Tam bir turun maliyeti | 1.444 dolar |
Tekrarlı kapsam | Aynı gün iki kez çalıştırılan 5 istem |
60 yanıtın her birini kaynak evreninin bir gözlemi olarak ele aldık ve atıf yuvalarını değil, farklı alan adlarını saydık. Gemini 20 yanıtında 989 kaynak açıklaması döndürdü, ama bunların çoğu aynı sayfayı gösteriyordu, bu yüzden burada dürüst birim alan adı sayısıdır. Açıklama düzeyindeki veriler yapay zekâ görünürlük denetleyicisi analizinde yer alıyor.
Sonuç 1: liste hiç kapanmıyor
İzleme programının nasıl kurulması gerektiğini belirleyen kısım tam olarak burası. Her istemden sonra yeni alan adlarını o ana kadar bulunan her şeye ekledik.
Çalıştırılan istem | Bulunan farklı kaynak | 20 istemin toplamındaki payı |
|---|---|---|
1 | 34 | yüzde 8 |
3 | 91 | yüzde 21 |
5 | 134 | yüzde 31 |
10 | 235 | yüzde 54 |
15 | 336 | yüzde 78 |
20 | 432 | yüzde 100 |
Son istem, önceki hiçbir istemin ortaya çıkarmadığı 14 alan adı ekledi. 20 istem boyunca en küçük marjinal kazanç 14, en büyüğü 34 oldu. Bu aralıkta bir istemin daha kendini ödemeyi bıraktığı bir nokta yok, yani istem listesi tamamlanan bir örneklem değil, çekilmeye devam eden bir örneklemdir.
Pratik hâli şu: akıldan yazılmış beş istemlik bir liste, yirmi istemin kapsadığının yaklaşık üçte birini kapsar. Kategori değişimini fark eden bir izleme programıyla her ay aynı beş yanıtı bildiren program arasındaki fark buradadır.
Sonuç 2: her yüzey aynı alanın farklı bir üçte birini görüyor
432 alan adı eşit dağılmadı. Her yüzey aynı soru kümesinin farklı bir dilimine ulaştı.
Yüzey | Farklı kaynak | 432 içindeki payı | Yanıt başına medyan kaynak |
|---|---|---|---|
ChatGPT | 47 | yüzde 11 | 0 |
Gemini 2.5 Flash | 184 | yüzde 43 | 12 |
Perplexity | 285 | yüzde 66 | 19 |
Gemini ile Perplexity birlikte 432 alan adının 400'ünü buldu, yani ChatGPT başka hiçbir yüzeyin ortaya çıkarmadığı 32 alan adı ekledi. ChatGPT'nin arama yapmadığı 12 istemde bu yüzey hiçbir katkı sağlamadı ve medyanının sıfır olmasının nedeni bu.
İzleme açısından sonuç rahatsız edici. Aracınız tek bir yüzeyi gözlüyorsa, üç yüzeyli bir programın küçük bir sürümünü çalıştırmıyorsunuz. Farklı bir kaynak popülasyonunu bildiriyorsunuz ve "bu ay daha çok atıf alıyor muyuz" sorusunun yanıtı basitçe "biz hiçbir şey değiştirmedik, değişen yüzey oldu" olabilir. Aynı etkiyi yanıt düzeyinde yapay zekâ görünürlük takipçisinin çalıştırma değişkenliğinde ölçtük.
Sonuç 3: iki yüzey aynı istemde nadiren anlaşıyor
Gemini ile Perplexity'nin aynı istem, aynı gün ve aynı dil için ürettiği kaynak listelerini karşılaştırdık.
- İki liste, her biri yaklaşık yirmi kaynaktan oluşurken ortalama 2,5 alan adı paylaştı.
- Ortalama Jaccard örtüşmesi 0,089'du.
- Ve ChatGPT'nin de kaynak döndürdüğü 8 istemin yalnızca 3'ünde üç yüzey en az bir alan adı paylaştı; en büyük üçlü örtüşme 2 alan adıydı.
- Üç yüzeyin tek bir istemde tam anlaşması hiç yaşanmadı.
Aynı soruya verilmiş, neredeyse ayrık sayfa kümelerinden kurulmuş iki yanıt. Bu, tek yüzeyden raporlamaya karşı bulduğumuz en güçlü argüman ve aynı zamanda iyi haber: yeni bir sayfanın yakalanma şansı, tek bir kaynak listesinin ima ettiğinden çok daha yüksek.
Sonuç 4: kaynakların çoğu bir kez görünüyor
432 alan adı son derece dengesiz dağılmış durumda.
- 432 alan adının 324'ü, yani yüzde 75'i, 60 yanıtın tam olarak birinde göründü.
- Yalnızca 17 alan adı 5 veya daha fazla yanıtta göründü.
- Tekrar eden çekirdek küçük ve öngörülebilir: ahrefs.com 16 yanıtta, semrush.com 15, reddit.com 14, ardından 9 ile frase.io ve otterly.ai, tryprofound.com, llmpulse.ai, cognizo.ai ile searchenginejournal.com'u içeren 6'daki küme.
Bu, izleme işini ikiye bölüyor ve iki yarı farklı ritimler istiyor. Tekrar eden çekirdek sık sık yeniden kontrol edilen katman, çünkü oradaki bir değişim paylaşılan bir kaynaktaki gerçek kaymadır. Tek görünümlü kuyruk ise örneklenen katman, çünkü evrenin yüzde 75'i tekrar edene kadar gürültüdür.
Eksiksiz liste yerine ne izlenmeli
Katman | İçeriği | Ritim | Aylık veri maliyeti |
|---|---|---|---|
Katman 1: tekrar eden çekirdek | Tekrar eden 17 alan adı, artı kendi alan adınız ve en yakın üç rakibiniz | Tek yüzeyde haftalık | Perplexity'de 0,48 dolar, Gemini'de 3,23 dolar |
Katman 2: istem paneli | Kategori, karşılaştırma, fiyat ve sorun ifadesini kapsayan 15 ila 20 istem | Üç yüzeyde aylık | Tur başına 1,44 dolar |
Katman 3: istem keşfi | Satış görüşmelerinden ve destek kayıtlarından yazılan ayda 5 yeni istem | Üç aylık gözden geçirme, ardından terfi veya emeklilik | Aylık tura dahil |
Bu çalıştırmadan üç kural çıktı.
- Yalnızca istemi değil, istem sınıfını da kaydedin. En geniş yanıtımız nasıl atıf alınacağına dair bir istemden geldi, araç karşılaştırmasından değil, en dar yanıt ise tam da bir karşılaştırmadan geldi. Sınıflar farklı davranır ve bildirilen şey sınıftır.
- Her kayıtta yüzey adını tutun. Yüzey adı olmayan bir atıf sayısı karşılaştırılamaz, çünkü liste uzunlukları üç kat fark eder.
- Keşif istemlerini döndürün. Yirmi istem 432 alan adı buldu ve eğri, başka bir yirmisinin birkaç yüz farklı alan adı bulacağını söylüyor. Terfi ve emeklilik, paneli dürüst tutan tek mekanizmadır.
Maliyet burada kısıt değil. Üç yüzeyde yirmi istemlik tam bir tur 1.444 dolara mal oldu, yani aylık bir program gözden geçirme süresi hariç veride yılda yaklaşık 17 dolar ediyor. Kısıt, gözden geçirme süresinin pahalı yarı olması ve katmanlı yapının liste uzunluğundan daha önemli olmasının nedeni de bu. Google'ın kendi yapay zekâ yüzeyi bu panelde hiç yok ve başka bir ölçüm aracı gerektiriyor; bunu AI Overview takipçisi yazımız açıklıyor.
Sınırlar
- Tek gün, tek konum, İngilizce, üç yüzey, her biri için tek model sürümü.
- Alan adı sayımı bir yanıt içindeki kopyaları eler, yani beş kez atıf alan bir sayfa bir kez sayılır.
- İstem sınıflarını biz atadık, herhangi bir dış sınıflandırma değil.
- Maliyet rakamları yalnızca yanıt üretimini kapsıyor.
- ChatGPT'nin katkısı, arama yapmadığı 12 istem tarafından aşağı çekiliyor ve bu istem kümesinin değil, o yüzeyin bir özelliği.
Sık sorulan sorular
Yapay zekâda marka izleme için kaç istem gerekir?
Verilerimizde bir tamamlanma noktası yok. Yirmi istem 432 kaynak buldu ve yirmincisi hâlâ 14 yeni kaynak ekledi. Ayda bir gözden geçirebileceğiniz bir panel boyutu seçin, sonra emeği liste uzunluğuna değil istem kalitesine ve rotasyonuna harcayın.
Tek bir yapay zekâ yüzeyini mi yoksa birkaçını mı izlemeliyim?
Birkaçını, ve ayrı ayrı bildirin. En ağır iki yüzey istem başına ortalama yalnızca 2,5 kaynak paylaştı ve tam üçlü anlaşma hiç yaşanmadı. Tek yüzeyli bir program o yüzeyi ölçer, kategorinizi değil.
Bir kez görünen bir alan adı izlemeye değer mi?
Yalnızca gözlem olarak. 432 alan adının 324'ü bir kez göründü, yani tek görünüm gürültüye sinyalden daha yakın. Bir alan adını ikinci bir yanıtta, tercihen ikinci bir yüzeyde göründükten sonra tekrar eden katmana terfi ettirin.
Panel ne sıklıkla çalışmalı?
Tam panel için aylık, tekrar eden çekirdek için haftalık. Tekrar listesi o kadar kısa ki ucuz bir yüzeyde haftalık bir tur ayda elli sentin altına mal oluyor ve yeni kaynakların girdiği yer aylık tur.
Auspia görüşü: istem listelerini ne kadar kapsamlı hissettiklerine göre boyutlandırmayı bırakın ve ne zaman bir şey bulmayı bıraktıklarını ölçmeye başlayın. Verilerimizde o nokta hiç gelmedi, yani doğru planlama birimi daha uzun bir liste değil, istem sınıfları ve rotasyondur. Tekrar eden kaynakları katmanlayın, kuyruğu örnekleyin ve bildirdiğiniz her sayının yanına yüzey adını yapıştırın.
Yazan: Elena Shaw
