İstanbul GEO & Yapay Zeka Ajansı

İstanbul'da asıl sorun görünmemek değil, yanlış görünmek

İstanbul'da bir markanın yapay zeka cevaplarında hiç anılmaması nadiren tek başına sorun olur. Daha sık karşılaştığım tablo şudur: marka anılıyor, ama yanlış anlatılıyor. Kapanmış bir şubesi hâlâ açık gösteriliyor, üç yıl önce bıraktığı bir hizmet ana işi sanılıyor, benzer isimli başka bir şirketin işi ona atfediliyor, ya da fiyat aralığı ve çalışma modeli hakkında hiç söylemediği bir şey söyleniyor.

Bunun sebebi İstanbul'un veri yoğunluğu. Aynı sektörde yüzlerce firma, birbirine benzeyen unvanlar, onlarca dizin sitesi, eski haber arşivleri, kapanmış işletmelerin duran kayıtları. Model bu yığından bir cevap üretirken en tutarlı ve en çok doğrulanan bilgiyi seçiyor. Sizin en güncel bilginiz yalnızca kendi sitenizde duruyorsa, dışarıdaki eski ve kalabalık kayıt onu bastırabiliyor.

İstanbul'da GEO çalışmasının ilk yarısı bu yüzden içerik üretmek değil, kaydı düzeltmek oluyor. Çalışmanın yapay zeka görünürlüğünde izlenen genel yöntem tarafı ayrı bir sayfada duruyor.

Aynı isim, farklı firma: karışma sorunu

İstanbul'da unvan çakışması istisna değil, kural. "Merkez", "Anadolu", "Marmara", "Boğaziçi" gibi kelimelerle kurulmuş yüzlerce şirket var; aynı ticari isim farklı sektörlerde birden çok kez kullanılıyor. Dil modeli açısından bu, iki ayrı varlığın tek kayıtta birleşmesi ya da tek firmanın iki ayrı varlığa bölünmesi anlamına geliyor.

Bu karışmayı çözmek için ayırt edici sinyaller gerekiyor: tam ticaret unvanı, vergi dairesi ve sicil bilgisinin sitede tutarlı biçimde bulunması, kurucunun ya da yöneticinin adının içeriğe bağlanması, adres ve iletişim bilgisinin her yerde aynı yazımla tekrarlanması, sektör tanımının açık yapılması. Organization ve LocalBusiness yapılandırılmış verisi burada işaret levhası görevi görüyor; modele "bu kayıt şu firmaya ait" demenin en doğrudan yolu.

Karışma çözüldüğünde çoğu zaman ayrı bir kazanç da geliyor: markanın kendi adıyla sorulduğunda verilen cevap düzeliyor. Marka sorgusu, İstanbul'da en yüksek dönüşümlü ve en çok ihmal edilen alan.

"En iyi" listelerine girmek

İstanbul için sorulan soruların büyük kısmı doğrudan bir firmayı değil, bir liste istiyor: "İstanbul'da en iyi şu firmalar hangileri", "şu iş için kimi önerirsin". Modeller bu tip sorulara cevap verirken çoğu zaman kendi yargılarını kurmuyor; üçüncü taraf derleme sayfalarını, sektör dizinlerini, karşılaştırma yazılarını ve inceleme içeriklerini okuyup özetliyor.

Buradaki iş iki katmanlı. Birincisi, markanın bu derleme kaynaklarında doğru künyeyle yer alması; çoğu firmanın bu sayfalarda eksik ya da hatalı kaydı oluyor ve kimse bakmıyor. İkincisi, kendi sitenizde bu karşılaştırmayı hak eden içeriğin bulunması: neyi yaptığınız kadar neyi yapmadığınız, hangi ölçekteki müşteriye uygun olduğunuz, çalışma modeliniz. Model bir firmayı önerirken "kime uygun" bilgisini bulabildiği sayfayı tercih ediyor, çünkü kullanıcının sorusu genelde tam olarak budur.

Sahte inceleme, satın alınmış liste sıralaması ya da kendi kendine verilmiş ödül görselleri bu işi çözmüyor; kısa vadede bile riskli.

Çok şubeli işletme ve semt soruları

İstanbul'da hizmet veren bir işletmeye sorulan soru neredeyse hiç "İstanbul'da" diye başlamıyor. "Kadıköy'de", "Beşiktaş'ta", "Ataşehir'de", "Bahçelievler'de" diye başlıyor. Bu sorular yerel arama sonuçlarını da tetikliyor, model cevabını da.

Doğru kurgu, her semt için ayrı bir sayfa üretmek değil. Semt adı değiştirilerek çoğaltılmış sayfalar hem arama motoru tarafında değersiz sayfa yığını üretiyor hem de modelin firmayı tanımasına katkı vermiyor. Bunun yerine gerçekten şube veya hizmet noktası olan yerler ayrı varlık olarak kuruluyor: kendi adresi, kendi çalışma saati, kendi iletişim bilgisi, kendi işletme profili. Şubesi olmayan ama hizmet götürülen bölgeler ise hizmet alanı olarak tanımlanıyor, ayrı sayfa açılmıyor.

Bu ayrımı yapmak İstanbul'da uzun vadede en çok işe yarayan kararlardan biri, çünkü şehir büyük olduğu için sayfa çoğaltma isteği de en çok burada doğuyor.

İçerik enflasyonu ve ayrışma

İstanbul'da hemen her sektörde yüzlerce benzer içerik var ve son iki yılda bu sayı hızla arttı. Model açısından birbirinin aynısı olan yüz sayfa, tek bir kaynak değerinde bile değil; hiçbiri seçilmiyor, seçilen genelde ilk yazan ya da özgün veri taşıyan oluyor.

Ayrışma için kullanılabilecek şeyler çoğu firmada zaten mevcut: yapılan işin gerçek sayıları, kendi ölçümleriniz, sektöre dair kendi gözleminiz, sık karşılaştığınız hatalar, müşterinin en çok sorduğu şeyler. Bunlar hiçbir rakipte olmayan içeriktir. Genel bilgi anlatan metinler ise artık modelin kendisinde zaten var; onu tekrar etmenin karşılığı yok.

E-ticaret ve pazaryeri tarafında durum

İstanbul merkezli markaların önemli bölümü satışını kendi sitesi ile pazaryeri arasında bölüyor. Yapay zeka cevaplarında bu ikisi çok farklı davranıyor. Ürün önerisi istendiğinde modeller ağırlıklı olarak karşılaştırma yapabildikleri kaynakları okuyor: ürün özelliklerinin tablo hâlinde verildiği sayfalar, gerçek kullanım anlatan incelemeler, teknik doküman ve kullanım kılavuzları.

Pazaryeri sayfası bu bilgiyi taşıyor olabilir, ama orada anlatılan marka değil ürün oluyor; cevapta pazaryeri anılıyor, marka anılmıyor. Kendi sitesinde ürünün teknik künyesi, karşılaştırması ve kullanım bilgisi bulunan markalar ise doğrudan kaynak gösteriliyor.

Pratikte yapılan iş, satış kanalını değiştirmek değil: ürün bilgisini kendi sitenizde eksiksiz ve makine tarafından okunabilir hâle getirmek. Product yapılandırılmış verisi, stok ve fiyat alanlarının doğru doldurulması, kullanım ve bakım içerikleri bu katmanın parçası.

Kurumsal marka ile perakende arasındaki fark

İstanbul'da iki farklı iş aynı isimle anılıyor ama aynı şey değil. Kurumsal bir markada hedef, satın alma ve iş geliştirme tarafındaki karar vericinin sorduğu soruya girmek; burada güvenilirlik sinyalleri, referans yapısı, yönetici görünürlüğü ve basında yer alma belirleyici. Perakende ya da hizmet işletmesinde ise hedef son kullanıcının semt ve ihtiyaç temelli sorusu; burada işletme profili, çalışma saati, fiyat aralığı ve yorumlar öne çıkıyor.

İkisini aynı reçeteyle yürütmek en sık yapılan hata. Kurumsal markaya semt sayfası açmak da, perakende işletmeye ağır kurumsal içerik yazmak da karşılığı olmayan iş oluyor. Çalışmanın başında hangi tarafta olduğunuzu netleştirmemin sebebi bu.

Çalışmanın kapsamı

Kayıt temizliği

Marka adına açılmış tüm kayıtların çıkarılması: işletme profilleri, dizinler, eski kampanya sayfaları, kapanmış şube kayıtları. Yanlış olanların düzeltilmesi ya da kaldırılması.

Varlık ve künye kurulumu

Sitede tek doğru kaynak sayfası, tutarlı unvan ve iletişim bilgisi, Organization ve gerektiğinde LocalBusiness yapılandırılmış verisi, kurucu veya yönetici bilgisinin içerikle ilişkilendirilmesi.

Karar sayfalarının yazımı

Kime uygun olduğunuz, çalışma modeliniz, kapsam sınırlarınız, fiyatlandırma mantığınız. Bunlar hem kullanıcının hem modelin aradığı bilgi.

Teknik erişim

Yapay zeka tarayıcılarının engellenmediğinin denetimi, sunucu tarafı içerik döndürme kontrolü, sayfa hızının ve erişilebilirliğin gözden geçirilmesi.

Hangi marka için erken, hangisi için gecikmiş

Yeni kurulmuş, dışarıda hiçbir izi olmayan bir marka için yapay zeka görünürlüğü çalışması genelde erken. Model, hakkında hiçbir bağımsız kaydın bulunmadığı bir firmayı önermek istemiyor; önce gerçek işin gerçek izlerinin oluşması gerekiyor. Böyle bir durumda önce temel işleri yapmayı öneriyorum: doğru kurulmuş bir site, işletme profili, ilk müşteri kayıtları ve gerçek referanslar.

Yıllardır çalışan ama dijital kaydı dağınık kalmış markalarda ise durum tersine: iş gecikmiş oluyor. Bu markaların çoğunda anlatılacak çok şey var, hepsi yazılmamış; dışarıdaki kayıtlar ise eski. Bu grupta ilk birkaç ayda görülen değişim genelde en belirgin olan, çünkü düzeltilecek malzeme hazır.

Arada kalan üçüncü grup, hızlı büyümüş ve büyürken kaydını güncellememiş markalar. İstanbul'da en sık rastladığım grup bu; şube açılmış, hizmet değişmiş, ekip büyümüş ama dışarıya yansıyan bilgi üç yıl öncesinden kalma.

İstanbul'da ölçüm nasıl kurulur

Rekabetin yoğun olduğu yerde ölçüm tek bir markayı değil, alanı izlemek zorunda. Çalışmaya başlarken markanın kendisi kadar rakiplerin de anılma durumunu kaydediyorum: aynı soru setinde kimler çıkıyor, kaç kez, hangi anlatımla. Böylece ilerleme "biz göründük mü" değil, "listede kaçıncı sıradayız ve anlatım nasıl" olarak izlenebiliyor.

Soru seti üç gruptan oluşuyor: marka adıyla sorulan sorular, hizmet ve ürün soruları, semt ve bölge soruları. Bu set ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google AI Overviews üzerinde düzenli aralıklarla çalıştırılıyor. Buna sunucu günlüklerindeki yapay zeka tarayıcı izleri ve model kaynaklı ziyaretler ekleniyor.

Sınırlar ve vaat etmediklerim

Yapay zeka cevaplarında sabit bir sıra ya da her seferinde anılma garantisi vermiyorum; cevaplar aynı soruda bile değişiyor. Modelin eğitim verisine bilgi eklemek diye bir hizmet yok. İnceleme ve yorum satın alınmasını önermiyorum. Rakip markalar hakkında olumsuz içerik üretmiyorum. Kapanmış bir şubeyi açık, verilmeyen bir hizmeti veriliyor gibi göstermiyorum; kaydı düzeltmek bunun tam tersi.

İstanbul'da bu çalışmanın en gerçekçi vaadi şu: markanız hakkında dolaşan bilginin doğru olması ve doğru sorularda listeye girmesi. Bunun ötesindeki her iddia ölçülemez.

Sık sorulan sorular

Markam ChatGPT'de yanlış anlatılıyor, bunu düzeltebilir misiniz?

Doğrudan cevaba müdahale edilemiyor. Yapılan iş, yanlış bilginin beslendiği kaynakları bulup düzeltmek ve doğru bilginin daha güçlü ve tutarlı biçimde bulunmasını sağlamak. Yanlış anlatımların önemli bölümü eski dizin kayıtlarından ve güncellenmemiş üçüncü taraf sayfalarından geliyor; bunlar düzeldiğinde cevaplar zamanla değişiyor.

Aynı sektörde bizimle aynı isimli bir firma var, ne yapılabilir?

Ayırt edici sinyalleri güçlendirmek: tam unvan, sicil bilgisi, adres, kurucu adı, sektör tanımı ve bunların yapılandırılmış veriyle desteklenmesi. Bu, iki kaydın birbirinden ayrılmasını hızlandırıyor. Diğer firmanın kayıtlarına müdahale edilemez.

Semt semt sayfa açmamızı öneren ajanslar oldu, bu doğru mu?

Şubeniz varsa doğru, yoksa değil. Şubesi olmayan semtler için üretilen sayfa dizisi, hem arama motoru hem model tarafında değer üretmiyor. Bu tarz sayfa yığınları geçmişte ciddi kayıplar yaşattı.

Zaten büyük bir ajansla çalışıyoruz, bu çalışma çakışır mı?

Çakışmıyor, ama koordinasyon gerekiyor. Ajans içerik üretiyorsa yapılan iş o içeriğin yapısını ve varlık katmanını düzeltmek oluyor. Aynı anda iki taraf aynı sayfalara müdahale ederse iş bozuluyor; bunu baştan ayırmayı tercih ediyorum.

Ne kadar sürede sonuç alınır?

Kayıt düzeltmelerinin etkisi haftalar içinde görülebiliyor. Rekabetin yoğun olduğu sorularda listeye girmek daha uzun sürüyor ve markanın dışarıdaki kaynak gücüne bağlı. Ölçüm setini baştan kurmamın sebebi, bu süreyi tahminle değil kayıtla konuşmak.

Sadece marka sorgularımız için çalışılabilir mi?

Evet ve İstanbul'daki bazı markalar için en mantıklı başlangıç bu. Marka sorgusu düşük hacimli görünse de en yüksek niyetli trafik; orada yanlış bir cevap doğrudan satış kaybı.

Basında yer almak bu çalışmanın parçası mı?

Gerçek bir haber değeri varsa evet, kurgulanmış tanıtım içeriği olarak hayır. Modeller haber kaynaklarını doğrulama amaçlı okuyor; toplu dağıtılmış aynı metinli bültenler bu doğrulamayı güçlendirmiyor, bazen zayıflatıyor.

Fiyatı sayfada yazmak zorunda mıyız?

Rakam yazmak zorunlu değil ama fiyatlandırma mantığını yazmak işe yarıyor. "Neye göre değişir" başlığı, hem kullanıcının sorusunu karşılıyor hem de model bir öneri üretirken kime uygun olduğunuzu anlamasını sağlıyor.