Loading...
AI Overviews citation algoritması 2026'da Google top 10'dan bağımsızlaştı. Princeton KDD, AirOps 548K page ve Profound 680M citation verisi ışığında atıflanma biliminin sayısal kanıtları + Türk pazara aplikasyon.
AI Overviews citation algoritması Google'ın klasik PageRank'ından bağımsızlaştı: top 10 ↔ AI cited overlap Temmuz 2025'te %76 iken Şubat 2026'da %17-38'e düştü. Princeton KDD 2024: istatistik ekleme +%41 visibility, citation +%115.1. AirOps 548K page: retrieved sayfaların sadece %15'i cited (post-hoc). Profound: statistics+citations+quotations +%30-40 visibility. Türkiye AI trafiği %94.49 ChatGPT — dünya #1, ama GEO hazırlık 28/100.
Temmuz 2025'te Google AI Overviews'taki citation'ların %76'sı organic top 10 sonuçlarla örtüşüyordu. Şubat 2026'ya gelindiğinde bu oran %17-38 bandına düştü — Gemini 3 geçişiyle birlikte önceki cited domain'lerin yaklaşık %42'si değişti. AI Overviews artık Google'ın klasik sıralama sinyallerinden bağımsız bir kararlar bütünü; cited olmak için ayrı bir bilim var.
Bu bilim akademik literatürde Princeton KDD 2024 GEO paper'ıyla somutlaştı, AirOps'un 548K page çalışmasıyla saha verisine dönüştü, Profound'un 680M citation taksonomisiyle endüstri pratiğine girdi. Türkiye ise dünya birincisi ChatGPT trafik payına (%94.49) sahip — bu davranış değişimi Türk web'ini farklı hızda etkiliyor, ama Sheltron'un 2,400+ firma testinde ortalama GEO hazırlık skoru hâlâ 28/100. Yani fırsat penceresi açık.
Bu yazıda atıflanma mekaniğinin sayısal kanıtlarını, post-hoc citation hipotezini, Schema.org'un 2026'daki primary value'sunu ve Türk pazara aplikasyonu derinlikle ele alıyoruz.
2025 öncesi senaryoda "AI cevaplarında görünmek" yaklaşımı klasik SEO'nun bir varyantıydı: Google'da iyi rank ederseniz AI da sizi alır. 2026'da bu yaklaşım çöktü. AI Overviews, ChatGPT Search, Perplexity ve Gemini her biri kendi citation rule set'ini geliştirdi; örtüşme zayıfladı.
Aynı dönemde arasında atıflanma mekaniği iki katmana ayrıldı:
%85'lik elenme oranı kritik bir gerçeği gösteriyor: AI tarafından "okunmak" yetmez, cevap üretiminde referans olarak değerli görülmek gerekiyor. Bu iki katmanın sinyalleri de farklı. Retrieval semantic relevance ile çalışır; citation ise structural clarity, authority signals ve information density ile.
Sheltron'un Türkiye GEO Endeksi 2026 araştırmasında — 2,400+ firma 18 sektör — ortalama hazırlık skoru 28/100. Bu rakam çoğu Türk işletmesinin retrieval'a bile giremediğini, az kısmının ise retrieve edilip elendiğini gösteriyor. Yani Türkiye'de gerçek mücadele citation katmanına ulaşmadan önce başlıyor.
Atıflanma biliminin akademik temeli, Princeton Üniversitesi araştırmacılarının 2024 ACM SIGKDD konferansında yayınladığı GEO paper ile atıldı. Aggarwal et al. 9 farklı content modification stratejisini 10,000 sorgu üzerinde test etti — peer-reviewed ilk GEO çalışması.
Bulgular bugünün GEO pratiğinin sayısal omurgasını oluşturdu:
Princeton paper'ı aynı zamanda bir ölçüm framework'ü tanıttı: impression score (kaynağın AI cevabında ne kadar göründüğü, pozisyona göre ağırlıklı), citation recall (eligible içeriğin atıflanma oranı) ve citation precision (atıfların doğruluk oranı). Bu üç metrik akademik literatürde standart hale geldi.
Çalışmanın en önemli pratik dersi yöntemler arası ranking: Citation > Statistics > Quotations > Fluency. Yani sayısal kaynak referansı atıflanmanın tek en güçlü sinyali; sadece dilbilgisel akıcılığa yatırım yapan içerikler bu sıralamada en altta kalıyor. Bu, sektör boyunca tekrarlayan "AI için sade yazın" tavsiyesinin yetersizliğini ortaya koyuyor.
Princeton akademik testi sentetikti; gerçek hayatta benzer mekanik çalışıyor mu? AirOps'un 2026'da yayınladığı State of AI Search raporu bu soruya saha verisiyle cevap verdi: 15,000 prompt karşılığında ChatGPT'nin retrieve ettiği 548,534 sayfa analiz edildi.
Veri çarpıcı: ChatGPT'nin getirdiği sayfaların sadece %15'i final cevapta cited oldu, geri kalan %85 elenir. Daha da önemlisi, Seer'ın paralel çalışması (6 davranışsal test × 362,388 yanıt) post-hoc citation hipotezini doğruladı:
LLM önce hangi marka veya kaynağı önereceğine training data'sından karar verir, sonra bu kararı destekleyecek atıf arar. Citation bibliyografi'dir, brainstorm değil.
Bu bulgu pratik içerik stratejisini tersine çeviriyor:
Bu çerçeve Türkiye pazarı için iki katmanlı zorluk yaratıyor. Birinci katman: Türkçe niş'te Wikipedia/Reddit muadili sektörel otorite kaynak yok. İkinci katman: Türk markalar henüz training data döngüsüne girmemiş. İçerik açığı analizi aracı bu iki katmandaki fırsatları sorgu bazlı haritalandırır.
Princeton + AirOps verilerinin pratik etkisini ölçen üçüncü büyük çalışma Profound'dan geldi. Şubat 2026'da $96M Series C @ $1B valuation yapan şirketin 680M citation veri tabanı endüstrideki en mature taksonomi.
Profound bulgularının üç kritik veri noktası:
Bu taksonomi Brand monitoring açısından önemli: rakibin "Competition" kategorisinde sürekli cited oluyorsa ve sizin domain "Owned" kategorinizde düşük rate'teyseniz, bu pazardaki konumlandırma boşluğunuzun ölçülebilir sinyali. Sheltron'un AI görünürlük spot check aracı Türk pazarı için bu kategori analizinin basit ve hızlı versiyonunu sunuyor — 5 sorgu üzerinden marka mention rate'i tespit eder.
Freshness premium özellikle Türk medya ve B2B SaaS sektörü için kritik. Çoğu kurumsal site landing page'lerini yılda bir güncelliyor; AI çağında bu sıklık atıflanma fırsatını yarıya indiriyor. Pratik kural: stratejik landing'leri 60 günde bir refresh edin, istatistikleri yıllık update edin, vakaları çeyreklik ekleyin.
Schema markup uzun yıllar SEO'nun "rich snippet" katmanıydı. 2026'da primary value değişti: artık birincil tüketicisi Google rich result değil, AI cevap motorları. Geçerli structured data'ya sahip sayfalar AI Overview citation likelihood'unu 2.3 kat artırıyor.
Bu değişimin teknik mekaniği üç noktada toplanıyor:
Organization olduğunu modele açıkça söyler. Plain HTML'de bu çıkarım inference gerektirir — model tahmin yapar, hata olasılığı artar.Person → author → Article, Product → AggregateRating, Article → about → Topic gibi tipli ilişkiler grafiksel olarak okunur. LLM bu graph'i parse ederken token uzunluğu yerine yapısal mantık çalıştırır.Organization → memberOf → ProfessionalAssociation veya Person → alumniOf → University zincirleri AI'a kurumsal credibility'yi kanıtlanabilir biçimde aktarır.AirOps'un 12,000 URL'lik yapısal çalışması somut rakamlar veriyor: cited page'lerin %61'i 3+ schema tipi kullanıyor; 3+ schema tip uygulayan sayfalar +%13 daha yüksek citation likelihood'a sahip. FAQ schema cited sayfaların %10.5'inde mevcut — düşük gibi görünse de niş soru-cevap sorgularında belirleyici.
Sheltron'un Schema Markup Üreticisi form bazlı JSON-LD üretir; Schema Markup Doğrulayıcı mevcut sayfalarda hata + eksik tip tespit eder. İki aracı sıralı kullanmak Türkçe niş pazarda 3+ schema standardını dakikalar içinde yerleştirir. Resmi tip tanımları için schema.org/Article referansı tüm doğrulamaların temelidir.
We Are Social + Meltwater'ın 2026 Digital Global Overview raporuna göre Türkiye AI trafiğinin %94.49'unu ChatGPT üzerinden üretiyor — global ortalama %80.92'nin üzerinde, USA, UK ve Germany'nin önünde dünya birincisi. Aylık ChatGPT kullanım oranı %39.7, yani Türk nüfusunun yaklaşık 40'ta 4'ü her ay generative AI'yle etkileşiyor.
Bu davranışsal liderlik ile yapısal hazırlık arasında ciddi makas var. Sheltron'un 2,400+ firmayı kapsayan Türkiye GEO Endeksi 2026 araştırmasında:
Bu makas iki yönlü fırsat: bir yanda kullanıcı davranışı dünya birincisi, diğer yanda işletmelerin teknik altyapısı dünya ortalamasının altında. Erken hareket eden Türk markaları training data döngüsüne dahil olarak post-hoc citation hipotezinin "brand authority önce" tarafını domestic pazarda hızla kazanabilir. GEO danışmanlık sprintleri bu boşluğu kapatmak için 12 hafta üzerinden yapılandırılmış metodoloji sunuyor.
AirOps'un 12K URL yapısal analizi AI tarafından cited page'lerin paylaştığı 6 yapısal sinyali çıkardı. Türkçe içerik için bu listeyi tek tek uygulamak en hızlı GEO hazırlık yolu:
jobTitle + alumniOf + worksFor ilişkileri ile yazar credibility'sini structured veriyle aktarın. Profound'un freshness + author metriklerini birleştirdiği bulgu: 60 günde bir update + named author + verifiable credentials kombinasyonu cited likelihood'u %47'ye kadar artırıyor (Owned kategoride).Atıflanma bilimi her platformda aynı sinyalleri değerlendirmiyor. Averi'nin Mart 2026 680M citation analizine göre ChatGPT ↔ Perplexity ortak cited domain'ler sadece %11. Üç platform birden (ChatGPT + Perplexity + Google AI) ortak cited %12 (Passionfruit 15K sorgu).
Daha sert bir veri: aynı çalışmada brand citation rate farkı 46 kat — ChatGPT brand mention %0.59, Perplexity %13.05. Perplexity tek bir cevapta ChatGPT'nin yaklaşık 3 katı kaynak gösteriyor ama benzer büyüklükte unique domain havuzundan çekiyor.
Bu veri tek platform odaklı ölçümün %89'unu kör nokta bıraktığını gösteriyor. Pratik strateji:
Sheltron yapay zeka çözümleri platform bazlı görünürlük takibini Türkçe sorgular üzerinden yapılandırıyor; tek tool'da ChatGPT + Gemini + Perplexity karşılaştırması üretiyor.
Evet, bağımsız bir karar bütünü. Brandlight verisine göre Google top 10 sonuçları ile AI Overview citation overlap'i 7 ay içinde %76'dan %17-38'e düştü. Gemini 3 geçişiyle (Ocak 2026) önceki cited domain'lerin %42'si değişti. PageRank sinyalleri hâlâ retrieval katmanını etkiliyor ama citation katmanı schema, structural clarity ve entity authority sinyalleriyle ayrı çalışıyor.
9 content modification stratejisi 10,000 sorgu üzerinde: citation ekleme, statistics ekleme, quotation ekleme, fluency optimization, easy-to-understand simplification, technical terms, authoritative tone, unique words ve keyword stuffing. En etkili: citation > statistics > quotations. En etkisiz: keyword stuffing (genelde negative impact).
Seer'ın 362K yanıtlık çalışmasında gösterildiği gibi: LLM önce cevabı oluşturur (training data'sından), sonra bu cevabı destekleyecek kaynak arar. Yani citation cevabın temeli değil, bibliyografisidir. Pratik sonuç: model sizi training cycle'ında zaten tanımıyorsa, retrieval-time'da öne çıkmanız %85 ihtimalle citation'a dönüşmeyecek.
WordPress, Webflow ve Shopify temalarında bazı widget'lar (slider, hero block) H1 üretir. Chrome DevTools'da Console > document.querySelectorAll('h1').length komutuyla sayfa başına H1 sayısını sayabilirsiniz. Birden fazla varsa tema CSS'i veya block ayarlarından gereksizleri H2'ye çevirin. AirOps verisine göre cited page'lerin %87'si tek H1 standardına uyar.
LLM'ler içeriği parse ederken section relationships çıkarır. H1 → H2 → H3 hiyerarşisi modelin section'ları doğru kategorize etmesini sağlar. H3'ten H5'e atlamak veya H2 olmadan H3 başlatmak parse ambiguity yaratıyor; %68.7 cited vs %23.9 Google top farkı da bu yapısal netliğin sonucu.
İki adımda: (1) Outbound — yazınızdan akademik veya otorite kurumsal kaynağa atıf verin (arxiv.org, dl.acm.org, schema.org gibi). (2) Inbound — sektörel partner ajans, müşteri vakası veya niş portal'lardan size atıf alın. Lein Digital'in 4 fazlı GEO ajansı framework'ünde Authority Building fazı bu chain'i 6-12 hafta üzerinden kuruyor.
Evet, 2,400+ firma 18 sektör genel ortalaması. YMM/muhasebe %92 görünmezlik en düşük; e-ticaret görece güçlü ama Türk markalar yabancı agregatörlerin gerisinde. Detaylı sektör bazlı kırılım Türkiye GEO Endeksi 2026 raporunda mevcut.
%10.5 rakamı tüm cited sayfalar üzerinden; soru-cevap formatlı sorgularda bu oran çok daha yüksek. Niş long-tail Türkçe sorgular (örneğin "İstanbul kurumsal vergi danışmanlığı nasıl seçilir") FAQ schema'lı sayfalara orantısız yüksek citation rate'i gösteriyor. Ayrıca 3+ schema tip kombinasyonu (Article + FAQPage + Service) +%13 citation likelihood sağlıyor.
Aynı içeriği üç ana platformda (ChatGPT, Perplexity, Google AI) optimize etmek tek bir checklist'le mümkün değil. ChatGPT Wikipedia + Reddit ağırlıklı, Perplexity yüksek outbound citation tercih ediyor, Google AI Schema + entity graph önceliklendiriyor. Sheltron AI görünürlük spot check tool'u bu üç platformu paralel test ederek platform-spesifik gap'leri tespit eder.
Sheltron Türkiye'de bu disiplini sistematik uygulayan ilk teknoloji şirketi — Princeton + AirOps + Profound bulgularını Türkçe niş içeriğe entegre eden tool ve framework geliştirir. Uygulama tarafında partner ajansı Lein Digital GEO Audit → Knowledge Architecture → Authority Building → AI Index Optimization framework'üyle 4 fazlı sprint çalıştırıyor. Sıkça sorulan sorular sayfamızda bu iki yapının nasıl birlikte çalıştığına dair detaylı bağlam mevcut.
Princeton'un 9 yöntem × 10K sorgu testi, AirOps'un 548K page ve 12K URL çalışmaları, Profound'un 680M citation taksonomisi ve Brandlight'ın %76→%17 overlap düşüş verisi — hepsi aynı yöne işaret ediyor: AI Overviews kendi citation rule set'ini kurdu, klasik SEO sinyalleri bu rule set'i ölçemiyor. Türkiye dünya birincisi ChatGPT kullanıcı tabanına sahip ama işletmelerin GEO hazırlık skoru 28/100 — bu makas erken hareket edenler için kalıcı brand authority fırsatı.
Atıflanma sinyallerini kendi sayfanızda doğrulamanın hızlı yolu: Schema Markup Doğrulayıcı ile yapısal hataları, Sheltron İçerik Açığı Analizi ile rakipte var sizde yok sorguları, AI Görünürlük Spot Check ile platform bazlı mention rate'i 90 saniyede ölçün. Üç aracın hepsi ücretsiz ve kayıt gerektirmiyor.
Özet İnfografik
Web sitenizin ChatGPT, Gemini ve diğer AI platformlarında nasıl göründüğünü ücretsiz öğrenin.
Ücretsiz Analiz Al