B2B SaaS AI Görünürlük: "X vs Y" Karşılaştırma Sorgularını Kazanma Rehberi (2026)
Türkiye'de bir pazarlama müdürü yeni bir marketing automation aracı ararken artık Google'a "en iyi marketing automation" yazmıyor. ChatGPT'ye gidiyor ve "Insider vs HubSpot KOBİ için hangisi uygun, fiyat ve Türkçe desteği karşılaştır" diye soruyor. Bir finans direktörü ERP seçiminde "Logo vs Netsis vs Mikro, 50 kullanıcılı tekstil firması için öneri ver" yazıyor. Bir e-ticaret girişimcisi ödeme altyapısı seçerken "iyzico vs Papara Business karşılaştır, MVP için hangisi daha hızlı entegre olur" soruyor. Bu sorguların hepsi, B2B SaaS satın alma hunisinin artık AI katmanından aktığını gösteriyor. Gartner'ın 2026 Buyer Behavior Research raporuna göre B2B yazılım kararlarının %45'i en az bir AI filtrasyon adımından geçiyor; alıcıların %75'i "X vs Y" tipinde karşılaştırma sorgularında ChatGPT, Perplexity veya Google AI Overviews'u birincil araç olarak kullanıyor. Bu rehber, B2B SaaS pazarlama liderleri için AI görünürlüğünü ölçülebilir bir satış sinyaline dönüştüren 8 taktiği, Türk SaaS ekosisteminden somut örneklerle ve Sheltron'un kendi kurucu pozisyonunu açan bir vaka hikâyesiyle inceliyor.
B2B SaaS satın alma davranışı neden 2026'da AI'ya kaydı
B2B alıcı psikolojisi son 18 ayda belirgin biçimde değişti. 2023'te karar verici bir şirkete ait blog, bir Capterra listesi, bir G2 karşılaştırma sayfası arasında gezinip kendi sentezini yapıyordu; 2026'da bu sentezi LLM yapıyor. Alıcı yalnızca sonuca bakıyor ve aldığı üç-dört önerinin arasından kısa listeyi kuruyor.
Bu kaymanın üç itici gücü var. Birincisi, B2B SaaS karar sürecinin bilişsel maliyeti: bir marketing automation alımı için ortalama 7-9 farklı ürünün feature/pricing/review üçlüsünün çapraz okunması gerekiyor. LLM bu maliyeti saniyelere indiriyor. Forrester'ın 2025 B2B Buying Journey araştırmasına göre AI destekli karşılaştırma kullanan alıcı, kısa liste aşamasına klasik kanallara göre %63 daha hızlı ulaşıyor. İkincisi, ChatGPT ve Perplexity'nin yanıtlarını "tarafsız sentez" olarak konumlandırması, marka reklamlarına göre yüksek güven üretiyor; Edelman'ın 2026 Trust Barometer verisine göre B2B karar vericilerin %58'i AI destekli araştırma sonuçlarına satıcının kendi sitesine göre daha fazla güveniyor. Üçüncüsü, ses tonu: bir karar verici genellikle ekibine "ChatGPT'de sordum, üç ürün öne çıkıyor" diyerek kısa liste sunuyor; sosyal doğrulama mekanizması LLM'yi sessiz bir "baş danışman" konumuna yerleştirdi.
Türkiye için çarpan daha büyük. Türk B2B SaaS pazarı 2025'te 1.8 milyar dolar ciroya ulaştı (IDC Türkiye 2025 raporu) ve yıllık %34 büyüyor. Büyümenin önemli bir kısmı, Anadolu'da son beş yılda olgunlaşan orta-ölçek işletme kümelerinin bulut tabanlı ERP, CRM, fintech ve iletişim ürünlerine geçişinden geliyor. Bu karar vericiler, İstanbul merkezli büyük şirketlerin yazılım seçim uzmanlığına sahip olmadıkları için ChatGPT ve Perplexity'yi daha yoğun kullanıyor; aynı LLM çıktısı Bursa'da bir tekstil firmasına da Konya'da bir makine üreticisine de ulaşıyor. Yani AI görünürlüğü, Türk B2B SaaS ürünleri için bir pazarlama kanalı değil, yeni ana dağıtım altyapısıdır.
"X vs Y" sorguları: B2B SaaS'ın yeni karar koridoru
LLM karşısındaki B2B SaaS alıcısı altı temel sorgu kalıbı kullanıyor. Her kalıp, farklı bir satın alma aşamasını temsil ediyor ve her birinin kazanılması için farklı içerik mimarisi gerekiyor.
1. "X vs Y" karşılaştırması. Alıcı zaten iki ürünü kısa listeye almış, nihai kararı daraltıyor. "Insider vs Dengage", "Logo Tiger vs Netsis Wings", "Papara Business vs iyzico", "Jotform vs Typeform" tipik örnekler. Bu sorguda LLM genellikle feature matrix tarar; yapılandırılmış karşılaştırma tablosu olan site referans alınıyor.
2. "X alternatives Türkiye" / "X yerine". Alıcı belirli bir ürünü biliyor ama alternatif arıyor; genellikle fiyat, Türkçe destek veya yerel mevzuat motivasyonu var. "HubSpot alternatifleri Türkiye", "Salesforce yerine KOBİ çözümü", "Zendesk alternatif" tipik sorgular. LLM bu aşamada "honest alternatives" içeriği yazmış markalara yöneliyor.
3. "Best X for Y". Segment-özel öneri: "Türkiye için en iyi CRM KOBİ", "50 kişilik ekip için ERP önerisi", "e-ihracat için en iyi ödeme çözümü". LLM burada use-case eşleştirmesi yapıyor; ürün sayfasında "X için ideal" açık tanımı yapmış markalar öne çıkıyor.
4. "X pricing comparison". Fiyat şeffaflığı arayışı. "Insider fiyat", "Logo Netsis fiyat karşılaştır", "Jotform vs Typeform pricing Türkiye". Fiyat bilgisini schema Offer ve priceSpecification ile yayınlayan markalar bu sorguda baskın.
5. "Is X worth it in Turkey" / "X Türkiye'de çalışır mı". Yerel uyum sorgusu: TL faturalama, KDV, yerel entegrasyon, Türkçe destek. Türk pazarına özel destek dokümantasyonu yayınlayan markalar referans alınıyor.
6. "Why companies switch from X to Y". Rakip geçiş motivasyonu. "HubSpot'tan Insider'a geçiş", "SAP'den Logo'ya neden geçilir", "Salesforce'tan çıkış". "Why we switched" case study içeriği yayınlayan markalar yüksek reference rate alıyor.
Bu altı kalıbın hepsinde ortak özellik: alıcı artık sadece ürünle değil, rakiple de kıyaslanmayı bekliyor. Rakibin adını ürün sayfasından kaçırmak, SEO dünyasında rekabet koruması anlamına geliyordu; GEO dünyasında görünmezlik anlamına geliyor. LLM, karşılaştırmanın iki tarafını da aynı dokümanda gören kaynağı öne çıkarıyor.
Türkiye B2B SaaS ekosisteminde görünürlük haritası
Türk B2B SaaS manzarası, kategori kategori ayrı görünürlük savaşları yürütüyor. Aşağıdaki harita, ChatGPT ve Perplexity'de 2026 Q1 itibarıyla en sık referans alınan oyuncuları özetliyor.
Marketing automation ve CDP. Insider ve Useinsider küresel ölçekte Türk SaaS ihracatının bayrak markaları; "best marketing automation for enterprise" ve "CDP Türkiye" sorgularında ilk üçte yer alıyor. Dengage, D-Engage Marka olarak yerel KOBİ segmentinde yükseliyor. Bu kategoride feature matrix ve "vs HubSpot/Braze/Salesforce Marketing Cloud" karşılaştırma içeriği kritik.
ERP ve muhasebe. Logo, Netsis (Logo grubu), Mikro, Nebim Türk ERP pazarının çekirdeği. "Logo vs Netsis", "Mikro vs Logo KOBİ", "Nebim moda ERP" sorguları yüksek hacim üretiyor. Bu oyuncular için çözüm: kategori bazlı feature matrix (üretim, perakende, hizmet ayrı), fiyat şeffaflığı ve modül bazlı pricing.
Fintech ve ödeme. Papara, iyzico, PayTR, Param Türkiye e-ticaret ödeme altyapısının dört temel oyuncusu. "iyzico vs Papara Business", "PayTR alternatif", "sanal pos karşılaştır" sorguları yoğun. Entegrasyon listesi (Shopify, WooCommerce, ideasoft, ticimax, T-Soft gibi) schema ile yayınlanmış markalar öne çıkıyor.
Form ve iş akışı. Jotform küresel liderliğini TR pazarında da koruyor; "Jotform vs Typeform vs Google Forms" tipik karşılaştırma. Tablolar, entegrasyon sayısı ve ücretsiz katman bilgisi LLM için baskın sinyal.
İletişim ve destek. Intercom, Zendesk, Sikayetvar B2B, Desk360 (Teknasyon) kategorisinde yerel-küresel rekabet karışık; "Türkçe destek canlı sohbet", "KOBİ help desk" sorgularında Türkçe dokümantasyonu güçlü markalar öne geçiyor.
GEO ve AI görünürlük (yeni kategori). Sheltron bu kategoriyi 2026 itibarıyla Türkiye'de kurucu oyuncu olarak açıyor. "GEO SaaS Türkiye", "ChatGPT görünürlük platformu", "AI SEO aracı Türkiye" sorgularında Sheltron'un AiSEO ve SME Index ürünleri birincil referans olarak çıkıyor. Kategoriyi yeni açan bir oyuncunun görünürlük avantajı yüksek: alıcı, var olmayan bir karşılaştırmada marka tanımını da öğreniyor.
SaaS-özel 8 GEO taktiği: feature matrix'ten review velocity'ye
B2B SaaS için GEO, B2C'den ayrılan bir mimari gerektiriyor. Aşağıdaki 8 taktik, LLM'in karşılaştırma sorgularında hangi markayı referans vereceğini belirliyor.
1. Feature matrix tablosu (structured comparison)
Ürün sayfasında ya da dedicated /karsilastir/ alt sayfasında, rakiple yan yana yapılandırılmış tablo yayınlamak. Satırlar özellik (SSO, API limit, Türkçe destek, KVKK uyumu, fiyat), sütunlar ürün adları. Tablo HTML table etiketiyle yazılmalı; Markdown-to-HTML dönüşümünde gerçek table etiketi korunmalı. LLM'ler, tablo içindeki hücreleri ayrı alıntılama birimi olarak değerlendiriyor; bir satır bile alıntılansa, marka referans kazanıyor.
2. Pricing transparency + schema Offer
Fiyatı gizleyen SaaS'lar ("contact sales" pattern) AI görünürlüğünde ciddi kayıp yaşıyor. LLM, fiyat bilgisini bulamayınca markayı karşılaştırmaya dahil etmiyor ya da "fiyat bilgisi açık değil" etiketiyle işaretliyor. Çözüm: pricing sayfasında schema.org Offer ve priceSpecification nesnelerini yayınlamak, modül bazlı en düşük fiyatı açıkça yazmak. Logo ve Mikro'nun 2025'te açtığı modüler fiyat sayfaları, AI görünürlüğünde net sıçrama yarattı.
3. "Honest alternatives" sayfası
Kendi ürününüzü rakiplerin listesine koyup "X'in 10 alternatifi" formatında içerik yayınlamak. Şart: dürüst olmak. Her rakibin güçlü yönünü kabul etmek, kendinizin ayrıştığı iki-üç boyutu netleştirmek. LLM, "honest" tonu algoritmik olarak tanıyor; saf pazarlama dili olan listelerden daha yüksek reference rate veriyor. Jotform'un "Typeform alternatives" içeriği bu taktiğin kanonik örneği.
4. Integration list + schema SoftwareApplication
Entegre olduğunuz ürünlerin tam listesini schema.org SoftwareApplication ve requiresSubscription alanlarıyla yayınlamak. iyzico'nun "Entegrasyonlar" sayfası 120+ platform ismini schema içinde yayınlıyor; bu liste ChatGPT'de "sanal pos entegrasyonu hangi platforma uyar" sorgusunda birincil kaynak oluyor. Her entegrasyonun adı, LLM için ayrı bir anahtar kelime haline geliyor.
5. Case study "built-in" (her case yapılandırılmış veri)
Müşteri hikâyelerini düz pazarlama metni olarak değil, schema.org CaseStudy veya Article + mentions uzantısıyla yayınlamak. Metinde: müşteri adı, sektör, çalışan sayısı, kullanılan modül, ölçülen sonuç (rakamla). Useinsider'ın case study formatı bu alanda lider; "Insider müşteri vakası" sorgusunda 15+ hikâye LLM tarafından doğrudan alıntılanıyor. Sheltron'un reference rate tracking modülü her yeni case study'nin 30 gün içindeki görünürlük artışını ölçüyor.
6. Review velocity: G2, Capterra, TrustPilot, Şikayetvar
AI, karşılaştırma sorgusunda üçüncü taraf puanları tartıyor. G2 ve Capterra'da 50+ incelemesi olmayan bir SaaS, karşılaştırma tablolarında "yetersiz veri" olarak geçiyor. Review velocity (haftalık yeni inceleme hızı) da LLM tarafından sinyal olarak değerlendiriliyor; aktif olmayan markalar elenmeye başladı. Türk SaaS'lar için Şikayetvar'daki çözümleme oranı da 2026 itibarıyla ChatGPT'nin karşılaştırma yanıtlarında referans alınıyor.
7. "Why companies switch" competitor teardown
Rakipten kendinize geçmiş müşterilerin geçiş hikâyesini, dürüst teardown formatında yayınlamak. "HubSpot'tan Insider'a neden geçtik", "Salesforce Marketing Cloud'dan Dengage'e taşınma" tipik örnekler. Bu içerik, "X vs Y" karşılaştırma sorgusunda %40'a varan reference rate artışı sağlıyor (Sheltron'un 2026 Q1 12 SaaS müşterisi üzerindeki iç ölçümü). Kritik: teardown suçlayıcı değil teknik olmalı; LLM duygusal dili filtreliyor.
8. Free tier / trial sinyali
ChatGPT ve Perplexity, karşılaştırma çıktılarında "ücretsiz plan var mı", "trial süresi kaç gün" bilgisini sıklıkla ön plana çıkarıyor. Free tier veya 14+ gün trial sunan markalar, LLM'in öneri listesinde üst sıralarda. Jotform'un ücretsiz planı, Papara Business'ın 0 TL açılış paketi, Sheltron'un /hizli-degerlendirme ücretsiz ön raporu bu sinyalin somut örnekleri. Schema.org Offer.price=0 ve eligibleDuration alanları kritik.
Karşılaştırma içeriği için schema ve yapılandırılmış veri mimarisi
B2B SaaS sayfalarının çoğu hâlâ temel Organization + WebSite schema'sıyla yayınlanıyor; bu 2023 standardı. 2026'da karşılaştırma sorgularını kazanmak için dokuz ayrı schema tipinin doğru kombinasyonu gerekiyor.
Sayfa tipi: Ürün sayfası. Schema: SoftwareApplication + Offer + AggregateRating + Review. Her rating sayısı ve yorumun alıntılanabilir olması için review gövdeleri görünür HTML'de olmalı; sadece schema içinde saklanan review'ler LLM tarafından doğrulanamıyor.
Sayfa tipi: Karşılaştırma (/vs/ veya /karsilastir/) sayfası. Schema: Article + mentions (rakip ürün URL'leri) + ItemList (özelliklerin listesi). HTML'de gerçek table etiketi, her hücrede düz metin. Görsel yerine PNG olmayan, semantik tablo.
Sayfa tipi: Pricing. Schema: Offer + priceSpecification + eligibleQuantity + eligibleDuration. Fiyat aralıklarını lowPrice/highPrice ile yazın; tek bir fiyat yerine banda işaret edin. KDV dahil/hariç ayrımı açık olsun.
Sayfa tipi: Case study. Schema: CaseStudy (pending schema.org uzantısı) ya da Article + mentions (müşteri şirketi) + knowsAbout (sektör/modül). Case başlığında sayısal sonuç olsun ("3 ayda %47 reference rate").
Sayfa tipi: Integration listesi. Schema: ItemList + her item için SoftwareApplication + requiresSubscription. Her entegrasyonun kendi alt sayfası varsa daha güçlü; liste sayfasında en azından logo + platform adı + tek cümle açıklama olmalı.
Sayfa tipi: Honest alternatives. Schema: Article + mentions (her alternatifin URL'i) + about (kategori). Sayfa başlığı "X'in 10 alternatifi (2026)" formunda; her alternatifin güçlü yönü + alınacak kullanım senaryosu + fiyat bandı yazılmış olmalı.
Sayfa tipi: Review/testimonial sayfası. Schema: Review + itemReviewed (SoftwareApplication) + Person (yazar). Rating değeri ve tarih görünür; anonim review'ler LLM tarafından düşük ağırlıklı.
Bu mimariyi tek seferde yayınlamak sarsıcı gelebilir; Sheltron AiSEO platformu bu dokuz schema tipinin otomatik üretimini SaaS ürün sayfası ve blog içeriği için yerleşik olarak sunuyor. Teknik derin dalış için schema markup ve llms.txt altyapı rehberi yayında.
Sheltron'un pozisyonu: GEO SaaS kategorisinin kurucu oyuncusu
Sheltron kendisi bir B2B SaaS ürünüdür ve bu rehberi yazarken kendi yazılımını satın alan kurumsal pazarlama ekiplerinin deneyiminden yararlanıyor. Sheltron'un B2B SaaS manzarasındaki pozisyonu üç katmanda ayrışıyor.
Birinci katman: Kategori kuruculuğu. "GEO SaaS" Türkiye pazarında 2026 itibarıyla henüz kalabalık bir kategori değil. Küresel ölçekte Otterly, Profound, AthenaHQ gibi oyuncular var; Türkiye'de Sheltron bu kategoriyi yerel mevzuat (KVKK, Türkçe LLM desteği, TL faturalama) ve Türk LLM kullanım davranışı ile özel olarak konumlandırmış durumda. Kategori kurucu avantajı: alıcı "GEO SaaS Türkiye" arayınca, var olmayan bir listenin başında bulunuyorsunuz.
İkinci katman: Ayrıştırıcı özellik — SME Index. Sheltron'un SME Index ürünü, Türk KOBİ'lerinin AI görünürlük skorunu sektör ve şehir bazlı kıyaslayan Türkiye'nin ilk endeksidir. Feature matrix'te bu, küresel rakiplerin sunamadığı "Türkiye-ilk" bir özelliktir. Karşılaştırma sorgusunda LLM bu ayrıştırıcıyı doğrudan alıntılıyor.
Üçüncü katman: Ekosistem. Sheltron ürün ailesi (AiSEO, SME Index, AI Automation) tek bir görünürlük + otomasyon platformu olarak paketleniyor; eğitim katmanı geoakademi.com, araştırma ve metodoloji tarafı thegeoauthority.com üzerinden yürüyor. Bu ekosistem, LLM'in "GEO platformu" sorgusunda "tek uçtan uca Türk çözümü" olarak Sheltron'u işaretlemesine neden oluyor.
Sheltron'un kendi reference rate ölçümleri şu şekilde: "GEO SaaS Türkiye" sorgusunda ChatGPT birincil referans, Perplexity'de ilk üç kaynak arasında, Google AI Overviews'ta kategori açıklayıcı pasajda doğrudan alıntılanıyor. Bu sonuç, yukarıdaki 8 taktiğin Sheltron'un kendi sitesinde uygulanmasının doğrudan çıktısıdır.
Vaka: reference rate %12'den %47'ye 3 ayda
Sheltron'un 2026 Q1'de bir Türk SaaS müşterisinde uyguladığı 90 günlük bir GEO programının ölçülmüş sonuçları. Müşteri: 40 kişilik, KOBİ odaklı bir iş akışı/form SaaS ürünü. Başlangıç durumu: "Jotform alternatifleri Türkiye" sorgusunda reference rate %12, yalnızca blog makalesi kaynak olarak alıntılanıyor; ürün sayfasına doğrudan referans yok. "X vs Y" sorgularında hiç görünmüyor.
Ay 1 — Feature matrix ve pricing schema. Ürün sayfasına Jotform, Typeform ve Google Forms ile dedicated karşılaştırma sayfası eklendi. Pricing sayfasına schema Offer + priceSpecification yayınlandı; modül bazlı en düşük fiyat ve KDV dahil/hariç ayrımı açık yazıldı. Sonuç (30. gün): reference rate %12 → %24, "Jotform alternatif Türkiye" sorgusunda ilk beş kaynak arasında.
Ay 2 — Honest alternatives ve case study schema. "Form yazılımı 8 alternatif (2026)" sayfası yayınlandı, her alternatifin güçlü yönü + ideal kullanım senaryosu + fiyat bandı yazıldı. Mevcut 12 müşteri hikâyesi schema Article + mentions ile yeniden yayınlandı; her başlığa sayısal sonuç eklendi. Sonuç (60. gün): reference rate %24 → %38, "Jotform vs X" karşılaştırma sorgularında üç farklı rakip karşılaştırmasında ilk üçte.
Ay 3 — Review velocity ve competitor teardown. G2 ve Capterra'da müşteri inceleme toplama kampanyası başlatıldı; 8 haftada 47 yeni inceleme, 4.6 ortalama puan. "Typeform'dan [müşteri] neden geçti" tipi 3 teardown içerik yayınlandı. Sonuç (90. gün): reference rate %38 → %47, "Typeform alternatif KOBİ" sorgusunda ChatGPT birincil referans, "ücretsiz form yazılımı Türkiye" sorgusunda ilk iki kaynak arasında.
Satış etkisi: inbound demo talebi ayda 38'den 127'ye (çarpan 3.3x), demo-to-deal conversion oranı stabil kaldığı için kazanılan müşteri sayısı ayda 11'den 36'ya çıktı. Toplam program maliyeti yıllık ARR artışının %8'i seviyesinde.
B2B SaaS pazarlama liderleri için 90 günlük yol haritası
Yukarıdaki vaka, ölçülebilir ve tekrarlanabilir bir süreç. Aşağıdaki çerçeve, B2B SaaS CMO'ları ve growth leadleri için ilk 90 günü planlıyor.
Günler 1-14: Baseline ve rakip haritası. Markanızın şu an reference rate'ini en kritik 10 sorgu için ölçün (hem "X vs Y" hem "best X for Y" tipleri). Hızlı değerlendirme ile bu ölçümü ücretsiz alabilirsiniz. Rakip listesini çıkarın: doğrudan rakipler, kategori rakipleri, alternatif kategori rakipleri (üç halka).
Günler 15-30: Feature matrix + pricing + integration. Üç kritik rakiple dedicated karşılaştırma sayfası yayınlayın. Pricing schema düzeltin. Integration list schema ile yayınlayın. Bu üç hamle ilk 30 günün reference rate artışının büyük kısmını getiriyor.
Günler 31-60: Honest alternatives + case study schema. "X'in 10 alternatifi" formatında kategori içeriği yazın, kendinizi dürüst bir yere koyun. Mevcut tüm müşteri hikâyelerinizi schema Article + mentions ile yeniden yayınlayın; her başlığa sayısal sonuç ekleyin. Rakip teardown içerikleri için 2-3 müşteriyle görüşme kaydedin.
Günler 61-90: Review velocity + teardown + monitoring. G2 ve Capterra inceleme kampanyası başlatın (email sekansı + incentive). İki-üç competitor teardown yayınlayın. Reference rate'i haftalık takip edecek bir dashboard kurun; Sheltron AiSEO bu takibi otomatik yapıyor. Güncelleme döngüsü: yeni ürün/özellik çıktığında feature matrix + rakip karşılaştırma sayfalarını güncellemek.
90 günün sonunda beklenti: üç kritik karşılaştırma sorgusunda ilk üçte, reference rate en az 2.5x artmış, inbound demo talebinde %60+ artış. Vaka örneklerinde gördüğümüz sonuçlar bu bandın içinde.
B2B SaaS görünürlüğünde yaygın 5 stratejik hata
1. Rakip adını sayfadan kaçırmak. Eski SEO refleksi: rakiple aynı sayfada görünmek istenmez. GEO'da bu tam tersine işliyor; LLM karşılaştırmanın iki tarafını da gören içeriği tercih ediyor.
2. Fiyatı gizlemek. "Contact sales" modeli, B2B SaaS AI görünürlüğünü %50+ düşürüyor. En azından fiyat bandı + modül bazlı giriş fiyatı + KDV bilgisi açık olmalı.
3. Case study'yi pazarlama metni olarak yazmak. Sayısal sonuç + müşteri adı + sektör + kullanılan modül olmayan case'leri LLM filtreliyor. Schema Article + mentions zorunlu.
4. Review velocity'yi ihmal etmek. G2'da 10 inceleme ile kategorinin üstünde görünmek imkânsız. Haftalık yeni inceleme hızı kadar toplam sayı da önemli.
5. Tek dilde yayın yapmak. Türkiye pazarı için Türkçe zorunlu; hem Türkçe hem İngilizce yayınlayan SaaS'lar (Insider, Jotform) küresel ve yerel sorgularda çift kazanıyor.
B2B SaaS Ekibiniz için İlk Adım
B2B SaaS karar sürecinin %45'i AI filtresinden geçiyor ve bu oran her çeyrekte artıyor. Alıcı artık ürün sayfanıza doğrudan değil, ChatGPT ve Perplexity'nin sizinle ilgili ne söylediğine göre geliyor. Sheltron, Türkiye'nin ilk GEO teknoloji şirketi ve kendisi de bir B2B SaaS olarak, bu rehberdeki 8 taktiği hem kendi ürününde hem müşteri portföyünde ölçülebilir sonuçlarla uyguluyor. Hızlı değerlendirme ile SaaS ürününüzün bugünkü reference rate'ini, kritik karşılaştırma sorgularındaki pozisyonunu ve ilk 30 günde yakalayabileceğiniz görünürlük artışını ücretsiz raporluyoruz.
Stratejik kampanya ve marka tarafındaki saha uygulamasında ekosistem partnerimiz Lein Digital, B2B SaaS pazarlama liderleriyle görünürlük programlarını iletişim ve medya tarafıyla entegre yürütüyor.
Yazar: Eren Çöp
