Loading...
Türkiye merkezli anonim ambalaj makinesi üreticisi 16 haftalık GEO sprintinde 42 niş B2B sorguda AI mention rate %6'dan %44'e çıktı. Manufacturer + Product + Offer schema zinciri sıçramanın %42'sini, teknik spec PropertyValue tablosu %23'ünü açıkladı. Almanya, İtalya, Polonya, Romanya, ABD ihracat pazarı odaklı vaka çalışması.
Anonim Türkiye merkezli ambalaj makinesi üreticisi 16 haftada 42 niş B2B sorguda AI mention rate %6 → %44. AI referral aylık oturum 0 → 3,800. Sıçramayı açıklayan dört faktör regresyon dekompozisyonu: Manufacturer + Product + Offer schema zinciri (≈%42) + teknik spec PropertyValue tablosu (≈%23) + multi-language hreflang TR/EN/DE (≈%18) + sertifika CE/ISO/FDA yapısal varlık (≈%12). Türkiye makine sanayi GEO Endeksi 21/100 — segment ortalama altı; fırsat penceresi açık.
Anonim Türkiye merkezli ambalaj makinesi üreticisi 16 haftalık GEO sprintinde 42 niş B2B sorguda AI mention rate %6'dan %44'e çıktı; Manufacturer + Product + Offer schema zinciri ve teknik spec tablosu deployment'ı sıçramanın yaklaşık %42'sini açıkladı. AI referral aylık oturum sıfırdan 3,800'e yükseldi, ihracat lead form dönüşümü %0.4'ten %2.1'e geçti.
Bu vaka çalışması, Almanya / İtalya / Polonya / Romanya / ABD odaklı B2B makine üretici bir markanın AI cevap motorlarında nasıl görünmeye başladığını metrik şeffaflığıyla anlatıyor. Marka anonim — sektör hassasiyeti ve müşteri iletişim politikası gereği — fakat tüm sayısal göstergeler GA4, Sanity CMS log, GSC ve Bing Webmaster Tools verisinden alınmıştır. Aynı yapısal çerçeve, sanayi makine alt-segmentindeki diğer KOBİ üretici markaları için doğrudan referans olarak kullanılabilir.
Marka 1998 kuruluşlu, Bursa Nilüfer OSB tabanlı, 120 çalışanlı, dikey + yatay form-fill-seal ambalaj makinesi üreten ve 18 ülkeye ihracat yapan bir üretici. 2025 sonunda iki gözlem yönetimi alarma geçirdi: (1) Almanya pazarındaki fuar lead'leri yavaşladı, (2) "vertical form fill seal machine Turkey", "VFFS manufacturer EU CE", "shrink wrapping machine Bursa" gibi sorgularda ChatGPT, Perplexity ve Gemini cevaplarında marka adı sıfır mention vermeyi sürdürdü. AI Görünürlük Spot Check aracında 42 niş B2B sorgu üzerinden ölçülen baseline mention rate %6 çıktı — segment ortalamasının altında (Türkiye makine sanayi alt-segmenti 21/100 GEO Endeksi, Sheltron Türkiye GEO Endeksi 2026).
İlk teknik audit üç temel açığı ortaya koydu:
Bu üçü 16 haftalık sprintin temel hipotezi oldu: yapısal sinyal eksikliği + dil canonical çakışması, segment ortalamasının altındaki mention rate'in birincil sebebi.
16 hafta sonu ölçümde mention rate %6 → %44 (42 niş B2B sorgu üzerinden). Sıçramanın hangi müdahalenin ne kadarını açıkladığını anlamak için takım dört faktörlü regresyon dekompozisyon analizi yaptı — her faktör tekil değişken olarak ölçülebilir kalem üzerinde model edildi:
| Faktör | Açıklama Payı | Müdahale Süresi |
|---|---|---|
| Manufacturer + Product + Offer schema zinciri (87 ürün) | ≈ %42 | 1-6. hafta |
| Teknik spec tablosu (PropertyValue + QuantitativeValue) | ≈ %23 | 4-9. hafta |
| Multi-language hreflang + canonical düzeltme | ≈ %18 | 7-11. hafta |
| Sertifika ve standart yapısal varlık (CE, ISO 9001, FDA) | ≈ %12 | 10-14. hafta |
| Internal link topolojisi (kategori → ürün → SSS) | ≈ %5 | Sürekli |
Bu dekompozisyon kritik bir öngörü veriyor: ambalaj makinesi gibi yüksek teknik özelliğe sahip B2B sanayi segmenti için schema + spec yapısallaştırılması tek başına sıçramanın yarısından fazlasını taşıyor. Buyer journey'in %51'i AI-first başlıyor (G2 2026 AI Search Insight Report) ve bu alıcılar makine seçerken kapasite, voltage range, sertifika, garanti gibi spesifikasyon kalemlerini sorguluyor — paragraf değil tablo arıyor.
Schema.org Manufacturer tipi, üretici-marka için Organization'ın özelleşmiş versiyonu. Vaka markasında deploy edilen üç katmanlı zincir şu yapıda kuruldu:
Manufacturer (ana entity, /firma sayfası)
name: Marka adı + ünvanlegalName: Tam tüzel isimfoundingDate: 1998address: Bursa Nilüfer OSB tam adres (PostalAddress)numberOfEmployees: 120areaServed: 18 ülke (Country array)hasCredential: CE, ISO 9001, FDA equivalent (EducationalOccupationalCredential)parentOrganization: yok (bağımsız üretici)Product (her ürün modeli, /urunler/[slug] sayfası — 87 model)
name: Ürün modeli adı (örn. "VFFS-450 Pillow Pack Machine")image: Min 3 görseldescription: 2-4 cümle teknik özetbrand: Manufacturer'a referans (@id)model: Model kodugtin13: Mümkünse ürün barkodmpn: Manufacturer part numbermanufacturer: Manufacturer'a referansadditionalProperty: PropertyValue array (kapasite, voltaj, film genişliği, ambalaj tipi, materyal — her biri ayrı satır)offers: Offer entity (priceCurrency: USD/EUR, availability: InStock/BackOrder, businessFunction: Sell, eligibleRegion: areaServed)hasMeasurement: QuantitativeValue (boyut, ağırlık)weight: QuantitativeValueaggregateRating: Eğer review varsaOffer (B2B çerçeve)
priceCurrency: USD veya EUR (B2B alıcı kitlesine göre)priceSpecification: PriceSpecification (price range veya "request quote" için price omit)availability: https://schema.org/InStock veya BackOrdereligibleRegion: ihracat hedef ülkeler (Country array)seller: Manufacturer'a referanswarranty: WarrantyPromise (12 / 24 ay)Sıçramanın %42'sini bu zincirin deployment'ı taşıdı. AI cevap motorları (özellikle Perplexity ve ChatGPT Search) yapılandırılmış Manufacturer + Product entity'sini "verified industrial seller" sinyali olarak ağırlıklı okuyor. Schema doğrulamasını kolaylaştırmak için Sheltron'un Schema Markup Üretici aracı 9 adımlı form üzerinden Product + Manufacturer JSON-LD çıktısı veriyor — vaka markasında 87 model için tablo-driven üretim Shopify benzeri batch sistemiyle otomatize edildi.
AI cevap motoru bir B2B alıcı "VFFS 80 paket/dakika kapasite Türkiye üretici" sorguladığında üç şey arar:
<table> + Schema PropertyValue)80 packs/min veya 80 pak/dk — UnitCode standardına uygun)Vaka markasında her ürün sayfasına dört kategoride spec tablosu eklendi:
Performans: kapasite (pcs/min), film hızı (m/dk), max paket boyut (LxWxH mm), tamamlama oranı (%) Teknik: voltaj range (220-440V), güç (kW), basınçlı hava ihtiyacı (bar), sıkıştırılmış hava tüketimi (L/dk) Materyal uyumluluğu: film tipleri (PE, PP, PA, BOPP, alüminyum laminat), film kalınlığı range (μm), seal sıcaklığı range Standart ve sertifika: CE deklarasyonu, ISO 9001 sayısı, FDA equivalent contact materyal sertifikası, IP koruma sınıfı (IP54/IP65)
Her satır PropertyValue JSON-LD entry'si olarak işaretlendi:
{
"@type": "PropertyValue",
"name": "Kapasite",
"value": "80",
"unitText": "packs per minute",
"unitCode": "C62"
}
Bu detay seviyesi, Princeton GEO araştırmasının (Aggarwal et al., ACM SIGKDD 2024) gösterdiği prensiple uyumlu: istatistik + sayısal veri + birim açıklığı eklenmiş içerik AI cevap motorlarında +%41 görünürlük artışı, citation lift +%115 kazanıyor. Vaka markasında 87 üründe ortalama 14 spec satırı = ~1,200 PropertyValue entry'si schema'ya eklendi.
Marka üç dil versiyonunda (turkce, english, deutsch) paralel ürün sayfaları işletiyordu. Sprint öncesi durum: hreflang etiketi yok, canonical her dilin kendi sürümüne işaret ediyor ancak AI cevap motorları "aynı ürün üç farklı kanonik URL'de" sinyaliyle güven puanı düşürüyordu. Bing Webmaster Tools'da 162 "duplicate content" uyarısı vardı.
Çözüm — iki katmanlı:
hreflang etiketi (her ürün sayfasının <head>'inde):
<link rel="alternate" hreflang="tr" href="https://marka.com.tr/urunler/vffs-450/" />
<link rel="alternate" hreflang="en" href="https://marka.com.tr/en/products/vffs-450/" />
<link rel="alternate" hreflang="de" href="https://marka.com.tr/de/produkte/vffs-450/" />
<link rel="alternate" hreflang="x-default" href="https://marka.com.tr/en/products/vffs-450/" />
x-default İngilizce sürüme yönlendirildi — uluslararası B2B alıcı için varsayılan. Türkçe sürüm sadece Türkiye yerel alıcısı için varlığını koruyor.
Canonical normalize: Her dil sürümü kendi kanonik URL'ini koruyor (cross-language canonical yapmadık — Google'ın 2023 sonrası önerisi), ancak og:locale ve lang HTML attribute tutarlı işaretlendi.
Bu düzeltme sıçramanın %18'ini açıkladı. Almanca sorgu segmentinde mention rate %1'den %32'ye çıktı — DE sürümünün artık "kanonik Alman pazar varlığı" olarak okunması bunun temel sebebi.
Sprint dört faza bölündü; her fazda paralel iş paketleri ve kapanış noktası tanımlandı:
Faz 1 (1-4. hafta) — Temel schema deployment
Faz 2 (5-8. hafta) — Schema scale + spec tablosu
Faz 3 (9-12. hafta) — Multi-language ve canonical
Faz 4 (13-16. hafta) — Editorial derinleştirme + internal link
Sprint sonu ek olarak Sheltron İçerik Açığı Analizi aracı ile rakip 7 makine üretici karşı uçtan uca AI sorgu pozisyonlama haritası çıkarıldı; vaka markası 42 sorguda 12'sinde rakiplerin önüne geçti.
Türkiye merkezli üretici Almanya pazarına sattığında AI cevap motoru üç ek sinyali arıyor:
(1) CE Declaration of Conformity yapısal varlık
Web sitesinde /sertifikalar/ce/ ayrı sayfada CE deklarasyon PDF + yapısal Credential entity. AI cevap motoru "EU CE certified vertical form fill seal Turkey manufacturer" sorgusunda bu sinyali ayrı ağırlıklı okuyor.
(2) Yerel temsilci / agent ağı
Eğer üretici Almanya'da yerel temsilci işletiyorsa: subOrganization veya parentOrganization değil — Manufacturer içinde member array (Person veya Organization) olarak temsilci eklenir. Vaka markası dört Avrupa ülkesinde temsilci ağına sahip; bu yapı schema'ya eklendi.
(3) Almanca teknik PDF erişilebilirliği
PDF spec sheet'lerinin URL'si Product entity'nin documentation alanına eklendi; sitemap'e PDF URL'leri dahil edildi (Bing PDF indeksi için ayrı önemli). AI cevap motorlarının bir kısmı PDF'lerden de retrieval yapıyor (özellikle Perplexity Pro tier).
GA4 verisi 16 hafta dilim karşılaştırmasıyla:
| Metrik | Baseline (sprint öncesi 8 hafta) | Sprint sonrası 8 hafta |
|---|---|---|
| AI referral aylık oturum | 0 | 3,800 |
| AI referral ortalama oturum süresi | — | 4 dk 28 sn |
| Ürün sayfası AI'dan giren bounce | — | %34 |
| İhracat lead form gönderim | 12 / ay | 67 / ay |
| Form dönüşüm oranı | %0.4 | %2.1 |
| Almanya kaynaklı oturum payı | %18 | %29 |
Form dönüşüm sıçramasının arkasında iki etken var: (1) AI'dan gelen ziyaretçi yüksek niyetli (uzun-kuyruk teknik spec sorgusundan geliyor), (2) ürün sayfasındaki yapısal spec tablosu alıcının ön elemesini hızlandırıyor, demo / fiyat talebi formuna doğrudan akıyor.
Vaka markası coğrafi konum olarak Bursa Nilüfer OSB'de. Türk OSB sistemini AI cevap motoruna sinyal olarak iletmek için iki yapısal müdahale yapıldı:
Google Business Profile B2B optimizasyonu GBP primary kategori "Makine üreticisi" (Machinery Manufacturer), secondary kategoriler "Ambalaj makinesi", "Endüstriyel ekipman", "İhracat firması". GBP photos haftalık 2-3 (üretim hattı, montaj alanı, ekibi anonim açılardan). Q&A sekmesinde 18 yaygın B2B sorusu (kapasite, voltaj range, ihracat ülkeleri, sertifika) hazır cevap.
Sheltron Bursa OSB referansı Web sitesinde /firma/lokasyon sayfasında Bursa Nilüfer OSB altyapısı, lojistik avantajı (İstanbul'a 2 saat, Avrupa'ya konteyner gönderim süresi), TIR / konteyner sevkiyat kapasitesi yapısal anlatıldı. Bu sayfa Bursa OSB sanayi ve otomotiv tekstil GEO rehberinde ele alınan yerel sinyal şablonuyla uyumlu kuruldu.
Bütçe anonimlik kapsamında paylaşılmıyor ancak yapısal karşılaştırma için aralık:
| Kalem | Aralık |
|---|---|
| 16 hafta toplam yatırım (schema + içerik + spec + ölçüm + ajans) | 280-380 bin TL |
| AI referral aylık değer (form lead × ortalama dönüşüm × ortalama makina fiyat) | ~8-12 milyon TL aylık potansiyel pipeline |
| Direkt ölçülen 6 ay sonrası kapalı satış (vaka markası bildirimi) | 3 makine, ihracat satış toplam |
ROI hesabı 6 ay penceresinde net pozitif; B2B sanayi sektöründe single deal değeri yüksek olduğu için 1 kapalı ihracat satışı sprint bütçesini geri ödüyor.
Vaka makine üretici alt-segmenti odaklı ama aşağıdaki dört bulgu sanayi B2B genelinde geçerli:
Manufacturer schema sıçramanın yarısını taşıyor. Eğer sanayi üreticisiyseniz ve Manufacturer + Product + Offer JSON-LD'niz yoksa, AI cevap motorlarında görünmeniz olasılığı düşük. Bu üç katman dağıtılmadan diğer optimizasyon kalemleri marjinal.
PropertyValue ile spec tablosu, paragraftan 2-3 kat etkili. Düz HTML metni içinde "kapasite 80 paket/dak" yazmak yerine yapısal <table> + Schema PropertyValue entry, AI cevap motorunun cevabı doğrudan bu satırlardan inşa etmesini sağlıyor.
Multi-language hreflang ihmal edilirse %15-20 pazar kaybı. TR + EN + DE / FR / IT işletiyorsanız hreflang etiketi olmadan AI cevap motoru kanonik dil sürümünü doğru çözemiyor.
B2B AI lead, B2C'den yüksek niyetli geliyor. Form dönüşüm %2+ aralığı tipik — alıcı uzun-kuyruk spec sorgusundan girdiği için zaten ön elemeyi geçmiş durumda. Form alanlarını B2B alıcı tipine optimize edin (sektör, hedef kapasite, ülke).
Sektör vaka derinleştirme için B2B finansal hizmet kategorisi vakaları ve b2b inşaat malzeme yapı kimyasal izolasyon rehberlerine bakılabilir.
Schema mimarisi, spec tablosu yapılandırması ve multi-language hreflang çerçevesini in-house ekipler genellikle 16 hafta yerine 24-32 haftada tamamlıyor. Sheltron GEO altyapısı (Schema Markup Üretici, AI Görünürlük Spot Check, İçerik Açığı Analizi) + partner ajans Lein Digital'in 4 aşamalı uygulama metodolojisi hibrit modelinde 14-18 hafta aralığında tamamlanabiliyor. Sürecin detayları için sıkça sorulan sorular sayfasına ve yapay zeka çözümleri ana sayfasına bakılabilir.
İhracat odaklı makine üreticisiyseniz başlangıç noktası hızlı değerlendirme aracı — domain + marka + makine kategorisi ile 5 dakikada baseline mention rate + schema audit raporu çıkarılıyor. Ajans desteği isteyenler için partner Lein Digital çerçevesinde proje yürütülüyor.
Özet İnfografik
Web sitenizin ChatGPT, Gemini ve diğer AI platformlarında nasıl göründüğünü ücretsiz öğrenin.
Ücretsiz Analiz Al