Bir E-Ticaret Sitesinin AI Search Görünürlüğü: Google ve Bing’den Gerçek Veriler

Bağlam

Daha önce SEO çalışmaları yürütülen anonim bir e-ticaret sitesinin teknik bilgi içeriklerinin Google ve Microsoft’un üretken arama sistemlerinde nasıl göründüğü incelendi.

Klasik organik SEO sonuçları ayrı bir vaka analizinde ele alındığı için bu çalışma yalnız AI Search görünürlüğü ve ölçümü üzerine odaklanıyor.

Buradan eski case’e tek internal link:

Problem

AI Search görünürlüğünü yalnız üçüncü taraf citation tracker’larıyla veya “ChatGPT’de çıktık” ekran görüntüleriyle yorumlamak sağlıklı değil.

Teşhis

Üç ayrı veri yüzeyi incelendi:

• Google Search Console Generative AI Performance
• Bing Webmaster Tools AI Performance
• Microsoft Clarity AI Visibility

Kısıtlar

• Proje öncesi karşılaştırılabilir AI Search baseline yok.
• Google impression ile Bing citation aynı metrik değil.
• Citation ranking veya answer position göstermiyor.
• Citation click veya session değil.
• Grounding Queries bütün AI activity’yi değil örneklenmiş bir bölümü temsil ediyor.
• Clarity Share of Authority klasik SEO authority metriği değil; citation payı.
• AI Search visibility’nin satış etkisi mevcut veriyle doğrulanmıyor.

Kararlar

• AI görünürlüğünü tek metrikle özetlememek.
• Google ve Bing verilerini kendi tanımları içinde değerlendirmek.
• URL ve query-level sinyalleri yalnızca görünürlük göstergesi olarak yorumlamak.
• Benzer topic ve information need’lerin farklı AI sistemlerinde tekrar ortaya çıkıp çıkmadığını karşılaştırmak.
• Citation verisini “GEO başarısı” gibi sunmamak.

Uygulama

Yeni bir “GEO optimizasyonu” uygulanmadı.

Mevcut teknik informational içeriklerin Google ve Microsoft AI raporlarındaki performansı analiz edildi.

Özellikle:

• civata ölçüleri,
• M8 / M10 civata ölçüleri,
• vida ölçüleri,
• vida-dübel uyumluluğu,
• panç,
• matkap ve vidalama ekipmanları

gibi spesifik bilgi kümelerinin hangi AI yüzeylerinde ortaya çıktığı karşılaştırıldı.

Ölçüm

Google Search Console Generative AI Performance üzerinden:

• toplam AI impression,
• trend,
• görünür URL’ler

incelendi.

Bing Webmaster Tools üzerinden:

• Total Citations,
• Average Cited Pages,
• citation trendi,
• Grounding Queries

incelendi.

Microsoft Clarity üzerinden:

• citation count,
• Share of Authority,
• AI referral traffic

kontrol edildi.

Bing’in tanımında Total Citations, içeriğin AI-generated answer içinde kaynak olarak gösterilme sayısını; Average Cited Pages ise günlük ortalama benzersiz cited URL sayısını ifade ediyor. İkisi de ranking ya da authority değil.

Kanıt

Google Search Console Generative AI Performance

• Toplam gösterim: yaklaşık 65,9 bin
• Görünür ilk URL’ler teknik informational içeriklerden oluşuyor.

Örnek:

İçerik	AI Impression
Civata ölçüleri rehberi	15.363
Vida-dübel uyum tablosu	7.268
Vida ölçüleri nasıl okunur?	6.339
Metrik vida ölçüleri	3.848
Matkap ucu seçimi	3.119
PH2-PZ2 farkı	2.679
Panç nedir?	2.532

Google bu raporun generative AI features içindeki organic impression değişimini ve en görünür sayfaları göstermek için tasarlandığını belirtiyor.

6 aylık görünüm:

• ~1,6K Total Citations
• 3 Average Cited Pages

Grounding Queries:

Query	Citation
civata ölçüleri	162
m8 civata ölçüleri	126
standart civata	60
m10 civata ölçüleri	27
panç nedir	17

Microsoft grounding query’leri cited content retrieval sırasında kullanılan önemli phrase’lerin örneklenmiş bir bölümü olarak tanımlıyor.

Microsoft Clarity

• 1.465 citation
• %38,25 Share of Authority
• AI referral traffic <%1

Buradaki %38,25 genel bir domain authority değil. Clarity bu metriği domain citations / all-domain citations mantığında tanımlıyor.

Sonuçlar

Bu case’in sonucu şu değil:

“1.600 citation kazandık.”

Şu:

Aynı teknik information need kümelerinin Google Generative AI ve Bing AI Performance raporlarında tekrar görünür olduğu doğrulandı.

Google tarafında civata ve vida ölçüleriyle ilgili teknik rehberler en yüksek impression alan URL’ler arasında.

Bing tarafında ise:

• civata ölçüleri,
• M8 civata ölçüleri,
• standart civata,
• M10 civata ölçüleri

grounding query olarak öne çıkıyor.

Bu iki bağımsız measurement surface’in aynı topic family çevresinde sinyal üretmesi dikkate değer.

Ama:

Cross-system visibility
≠ Causality

Ne işe yaramadı?

• Aslında bu bölüm bu case için bayağı güzel.
• AI visibility henüz güçlü referral traffic üretmiyor.
• Clarity’de AI referral traffic <%1.
• Citation hacmi doğrudan ticari değer göstermiyor.
• Google ve Bing rakamları birbirine çevrilemiyor.
• Citation başına click / session / conversion attribution yok.
• Proje öncesi AI baseline bulunmadığından uplift hesaplanamıyor.
• Bir URL’nin neden seçildiğini yalnız bu dashboard’lardan çıkarmak mümkün değil.

Öğrenilenler

1. AI visibility tek metrik değildir.

Google impression ve Bing citation farklı şeyler ölçer.

2. Citation ranking değildir.

Bing bunu açıkça belirtiyor.

3. Cited page sayısı cited page inventory değildir.

Average Cited Pages = 3, “yalnızca üç URL citation aldı” anlamına gelmez.

4. Grounding query normal Search query değildir.

AI retrieval sürecindeki query/phrase katmanına dair örneklenmiş bir pencere sunar.

5. AI visibility trafik değildir.

1.465 citation varken referral’ın <%1 olması bunu çok temiz gösteriyor.

6. En ilginç sinyal tek sayı değil, topic overlap.

Google’da öne çıkan technical content family ile Bing grounding queries aynı alanlarda kümeleniyor.

7. “GEO yaptık” demeden AI Search case yapılabilir.

Hatta bence bu vaka tam olarak bunun için değerli.

Hâlâ belirsiz olan noktalar

• Bing citation alan tüm URL’lerin dağılımı
• Grounding query → cited URL eşleşmeleri
• Google AI impression’ların device ve country dağılımı
• Google AI impression trendinin uzun vadeli devamlılığı
• Bing citation trendinin zaman içinde büyüyüp büyümediği
• AI citation ile session arasında URL-level attribution
• AI referral session’ların conversion değeri
• Belirli içerik biçimlerinin citation ihtimalini artırıp artırmadığı
• AI görünürlüğünün ne kadarının klasik Search visibility ile ortak retrieval altyapısından kaynaklandığı

Bu çalışma, daha önce SEO çalışmaları yürütülen anonim bir e-ticaret sitesinin Google ve Microsoft’un üretken arama yüzeylerinde nasıl görünür olduğunu incelemek için hazırlandı.

Klasik organik performans, kategori mimarisi ve e-ticaret SEO tarafını ayrı vaka analizinde ele aldım.

Buradaki soru farklı:

Bir sitenin AI Search görünürlüğünü gerçekten hangi verilerle ölçebiliyoruz ve Google ile Bing aynı içerik kümelerini görünür hale getiriyor mu?

Bu nedenle çalışma; klasik ranking veya organik trafik büyümesinden ziyade AI impression, citation, cited page ve grounding query verilerine odaklanıyor.

Google Generative AI Performance: 65,9 bin gösterim

Google Search Console’un Generative AI Performance raporunda seçili dönemde yaklaşık 65,9 bin gösterim görülüyor.

Google bu rapordaki impression metriğini, Google Arama’nın desteklenen üretken AI özelliklerinde siteye ait bir bağlantının kullanıcıya gösterilmesi olarak tanımlıyor. Rapora şu anda AI Overviews ve AI Mode dahil.

Buradaki toplam sayı tek başına çok şey anlatmıyor. Daha ilginç olan, hangi URL’lerin görünür olduğu.

İçerik	AI Search gösterimi
Civata ölçüleri / M6-M8-M10 rehberi	15.363
Vida-dübel uyum tablosu	7.268
Vida ölçüleri nasıl okunur?	6.339
Metrik vida ölçüleri tablosu	3.848
Hangi matkap ucu hangi malzemede kullanılır?	3.119
PH2 ve PZ2 farkı	2.679
Panç nedir?	2.532
Vidalama ucu çeşitleri	2.175
8 mm dübel için hangi vida kullanılır?	1.659
SDS Plus matkap ucu nedir?	1.525

Görünür ilk 10 sayfanın tamamının ürün detay sayfaları yerine spesifik teknik bilgi ihtiyaçlarını cevaplayan informational içerikler olması dikkat çekiyor.

Bu veri bize şu sonucu vermez:

AI impression = citation
AI impression = click
AI impression = conversion

Gösterdiği şey daha sınırlı ama daha sağlam:

Bu teknik bilgi sayfaları Google’ın üretken arama özelliklerinde kullanıcıya gösterilen organik kaynak yüzeyleri arasında yer alıyor.

Google’ın impression metriğinin teknik tanımı için Google Search Console Generative AI Performance dokümantasyonu incelenebilir.

Bing AI Performance: yaklaşık 1,6 bin citation

İkinci ölçüm yüzeyi Bing Webmaster Tools’un AI Performance raporu.

Altı aylık görünümde raporda:

• yaklaşık 1,6 bin Total Citations
• 3 Average Cited Pages

görülüyor.

Microsoft’un tanımına göre Total Citations, site içeriğinin desteklenen AI-generated answer’larda kaynak olarak gösterilme sayısını ifade ediyor.

Average Cited Pages ise seçili dönem boyunca bir günde kaynak olarak gösterilen benzersiz site sayfalarının ortalaması.

Buradaki 3 sayısını:

“Site genelinde yalnızca üç URL citation aldı.”

şeklinde okumak yanlış.

Doğru okuma:

Seçili dönem boyunca günlük ortalama yaklaşık üç benzersiz URL AI cevaplarında kaynak olarak gösterildi.

Microsoft aynı dokümantasyonda bu metriklerin bir sayfanın ranking, authority veya answer içindeki konumunu göstermediğini özellikle belirtiyor.

Citation
≠ Ranking
≠ Authority
≠ Answer position
≠ Click
≠ Conversion

Bing’in metrik tanımları için Bing Webmaster Tools AI Performance duyurusu incelenebilir.

Grounding Queries hangi bilgi ihtiyaçlarını gösteriyor?

Bing AI Performance’ın daha ilginç bölümlerinden biri Grounding Queries.

Microsoft bu alanı, AI sisteminin daha sonra kaynak gösterilen içeriği retrieve ederken kullandığı önemli query veya phrase’lerin örneklenmiş bir görünümü olarak tanımlıyor.

Grounding Query	Citations
civata ölçüleri	162
m8 civata ölçüleri	126
standart civata	60
m10 civata ölçüleri	27
panç nedir	17

Burada iki sınırı korumak gerekiyor.

Birincisi, grounding query klasik Search Console query metriğiyle aynı şey değil. Bu phrase’ler AI retrieval sürecindeki sorgu katmanına dair bir pencere sunuyor.

İkincisi, Microsoft bu verinin toplam citation activity’nin örneklenmiş bir bölümü olduğunu belirtiyor.

Dolayısıyla yukarıdaki sorguların citation toplamını 1,6 bin toplam citation ile matematiksel olarak eşleştirmek doğru olmaz.

Asıl ilginç sonuç: Google ve Bing aynı bilgi kümelerine işaret ediyor

Bu case’in asıl ilginç tarafı ne 65,9 bin Google impression ne de 1,6 bin Bing citation sayısı.

Asıl sinyal, iki farklı ölçüm sisteminde aynı information need kümelerinin tekrar ortaya çıkması.

Google Generative AI	Bing Grounding Queries
Civata ölçüleri rehberi	civata ölçüleri
M6-M8-M10 civata ölçüleri	m8 civata ölçüleri
Metrik vida / civata tabloları	standart civata
Metrik ölçü içerikleri	m10 civata ölçüleri
Panç nedir?	panç nedir

Google tarafında page-level impression’larda teknik civata, vida, dübel ve alet rehberleri öne çıkıyor.

Bing tarafındaki grounding query’ler de benzer teknik bilgi ihtiyaçlarının retrieval sırasında tekrar kullanıldığını gösteriyor.

Bu gözlem, information retrieval açısından ilginç.

Klasik bir arama sisteminde kullanıcı sorgusundan ilgili dokümanların bulunmasına giden retrieval katmanı varken, üretken sistemlerde retrieval sonrasında kaynak seçimi ve generation gibi ek katmanlar devreye girebiliyor.

Bu mekanizmanın daha temel Search tarafını crawling, indexing, retrieval ve ranking yazısında ayrıca ele alıyorum.

Buradaki saha gözlemi şu: Spesifik bir information need’i açık biçimde sahiplenen teknik içerikler, birden fazla Search ve AI retrieval yüzeyinde yeniden görünür hale gelebiliyor.

Ama bu cümlenin sonuna önemli bir dipnot gerekiyor: gözlem, nedensellik değildir.

Citation görünürlüğü trafik anlamına geliyor mu?

Microsoft Clarity AI Visibility ekranı burada ölçüm zincirinin başka bir parçasını gösteriyor.

İncelenen görünümde:

• 1.465 citation
• %38,25 Share of Authority
• AI referral traffic <%1

görülüyor.

Burada kullanılan Share of Authority ifadesi klasik SEO araçlarındaki domain authority benzeri bir skor olarak okunmamalı.

Bu metrik takip edilen sorgu kümesindeki citation paylaşımını ifade ediyor.

Fakat bu ekranın case açısından en değerli kısmı başka:

AI referral traffic <%1

Yani bir sitenin AI cevaplarında kaynak olarak kullanılması ile sitenin trafik alması aynı şey değil.

AI Visibility
      ↓
Citation
      ↓
Click
      ↓
Session
      ↓
Conversion

Bu adımlar birbirinin eşiti değildir.

Bu veriler neyi kanıtlıyor, neyi kanıtlamıyor?

Neyi doğrudan gözlemleyebiliyoruz?

• Sitenin Google’ın desteklenen generative AI özelliklerinde yaklaşık 65,9 bin impression aldığı görülüyor.
• Bing’in desteklenen AI yüzeylerinde yaklaşık 1,6 bin citation raporlanıyor.
• Bing’de günlük ortalama yaklaşık 3 benzersiz sayfanın cited page olarak göründüğü raporlanıyor.
• Teknik civata, vida, dübel ve alet bilgileri Google ve Bing raporlarında tekrar eden topic family’ler oluşturuyor.
• Microsoft Clarity tarafında citation görünürlüğüne rağmen AI referral traffic %1’in altında.

Neyi kanıtlayamıyoruz?

• SEO çalışmalarının 1,6 bin citation’a doğrudan neden olduğunu.
• Citation sayısının AI answer içindeki ranking veya prominence’ı gösterdiğini.
• Google AI impression ile Bing citation’ın aynı performans metriği olduğunu.
• AI Search görünürlüğünün satış veya revenue artışı yarattığını.
• Hangi teknik SEO veya içerik müdahalesinin hangi citation’ı oluşturduğunu.
• Proje öncesi karşılaştırılabilir AI baseline olmadığı için AI visibility’nin yüzde kaç arttığını.

Ne işe yaramadı?

AI Search görünürlüğü oluşmuş olsa da mevcut veri bunu güçlü bir trafik kanalına dönüştüğünü göstermiyor.

Clarity’de AI referral traffic’in %1’in altında kalması, citation görünürlüğünün doğrudan kullanıcı ziyareti anlamına gelmediğini açık biçimde gösteriyor.

Aynı zamanda mevcut raporlar citation’dan:

• click’e,
• session’a,
• product view’a,
• conversion’a

kadar kesintisiz bir attribution zinciri sağlamıyor.

Bu nedenle citation’ı ticari KPI gibi kullanmak şu aşamada yanlış olur.

Bu çalışmadan ne öğrendim?

1. AI Search görünürlüğü tek bir metrik değil

Google impression ölçüyor. Bing citation ve grounding query gösteriyor. Clarity citation share ve referral session tarafına farklı bir pencere açıyor.

Bunları tek bir “AI visibility score” altında birleştirmek ölçümün anlamını kaybettiriyor.

2. Citation ranking değildir

Bir URL’nin AI cevabında kaynak olarak kullanılması, cevaptaki görünürlüğünü, sırasını veya önemini tek başına göstermiyor.

3. Grounding query normal organik sorgu değildir

Grounding query verisi kullanıcıların klasik SERP’te ne aradığından ziyade, AI retrieval sürecinde içeriğin hangi phrase’lerle bulunduğuna dair örneklenmiş bir sinyal sunuyor.

4. En değerli bulgu citation sayısı değil, topic overlap

Google ve Bing’in birbirinden farklı measurement surface’lerinde benzer teknik information need’lerin tekrar ortaya çıkması, tek bir toplam citation sayısından daha anlamlı bir gözlem.

5. AI visibility trafik değildir

Bu case’teki 1.465 citation ile %1’in altındaki AI referral traffic arasındaki fark bunu oldukça açık gösteriyor.

6. AI Search için ayrı bir “GEO hilesi” göstermek zorunda değiliz

Bu projede AI Search için ayrı bir optimizasyon sprinti uygulanmadı.

Daha önce oluşturulmuş, belirli bilgi ihtiyaçlarını açık biçimde sahiplenen teknik içeriklerin sonradan Google ve Bing’in AI ölçüm yüzeylerinde nasıl göründüğü analiz edildi.

AI Search açısından en önemli çıkarım

Bu vaka bana “AI Search için farklı içerik yazmak gerekiyor” sonucundan çok daha temel bir şeyi gösteriyor.

Bir kullanıcının gerçek information need’ini açık biçimde sahiplenen, erişilebilir ve spesifik bilgi yüzeyleri oluşturmak yalnız klasik Search için değil, retrieval kullanan üretken sistemler için de anlamlı bir temel oluşturabiliyor.

Google Generative AI Performance ve Bing AI Performance’ta benzer teknik topic family’lerin ortaya çıkması bu mekanizmayla uyumlu.

Ancak mevcut veri bu ilişkinin nedensel olduğunu kanıtlamak için yeterli değil.

Dolayısıyla bu case’in sonucu:

“GEO yaptık ve 1.600 citation aldık.”

değil.

Daha doğru sonuç:

Mevcut teknik bilgi içeriklerinin Google ve Microsoft’un üretken arama sistemlerinde kaynak ve görünür URL olarak nasıl kullanıldığını artık first-party platform verileriyle gözlemleyebiliyoruz.

Hâlâ belirsiz olan noktalar

• Bing’de citation alan tüm URL’lerin dağılımı
• Grounding query → cited page eşleşmeleri
• Google AI impression’ların ülke ve cihaz dağılımı
• Google AI visibility trendinin uzun vadede nasıl değişeceği
• Bing citation trendinin dönemsel gelişimi
• AI citation → referral session ilişkisinin URL seviyesinde ölçümü
• AI referral session’ların conversion değeri
• Hangi içerik yapılarının citation ihtimalini gerçekten etkilediği
• AI visibility ile klasik organik visibility arasındaki uzun dönemli korelasyon

---

Benzer bir projede AI Search görünürlüğünü yalnız üçüncü taraf citation tracker’larıyla değil; Google Search Console, Bing Webmaster Tools ve first-party analytics verileriyle birlikte değerlendirmek gerekiyorsa çalışma modelimi inceleyebilirsiniz .