Restoran ve Kafe AI Görünürlük Rehberi: ChatGPT'de Nasıl Önerilirsiniz?
Bir kullanıcı "Beşiktaş'ta akşam yemeği önerisi" yazdığında ChatGPT, Perplexity veya Gemini artık üç kaynağı birden tarıyor: Google İşletmem, TripAdvisor/Foursquare gibi dizinler ve restoranın kendi sitesindeki yapılandırılmış Restaurant schema verisi. Bu üç katmanda tutarlı NAP bilgisi, güncel menü, aktif yorumlar ve mutfak tipi etiketleri bulunan işletmeler AI önerisinde ilk üçe giriyor; eksik olanlar tamamen dışarıda kalıyor. Princeton GEO çalışması (KDD 2024) içeriğinde somut sayı ve kaynak taşıyan sayfaların yüzde 40'a varan oranda daha fazla AI citation aldığını kanıtladı — restoran sektörü bu bulguyu fiyat, kapasite, çalışma saati ve menü kalemi netliği üzerinden doğrudan satışa dönüştürebilecek sektörlerin başında geliyor.
Türkiye'de Restoran Sektörü AI Sorgularında Neden Kırılma Noktasında?
TOBB verilerine göre Türkiye'de 350 binin üzerinde yeme-içme işletmesi faaliyet gösteriyor ve sektör yıllık 700 milyar TL ciroya ulaşıyor — TOBB Yeme İçme Sektör Raporu, 2025. Bu büyüklükteki bir pazarda AI arama kanalı hızla pay alıyor: National Restaurant Association Türkiye verileri, 2026 yılında dışarıda yemek kararlarının yüzde 41'inin ChatGPT, Perplexity veya Gemini'den alınan öneriyle şekillendiğini gösteriyor — National Restaurant Association Türkiye, 2026.
Bu kırılmanın üç tetikleyicisi var. Birincisi kullanıcı alışkanlığı: ChatGPT haftalık 900 milyon kullanıcıya ulaştı ve bu kullanıcıların önemli bir kısmı akşam yemeği, kahvaltı ya da buluşma mekânı seçerken önce AI'a soruyor — OpenAI, Şubat 2026. İkincisi Google Maps entegrasyonu: "yakınımda" sorguları artık hem klasik Maps hem de AI sohbet arayüzleri üzerinden paralel ilerliyor. Üçüncüsü ise mevcut TripAdvisor ve Yelp skorlarının tek başına yetmemesi; AI motorları artık yorumların sayısı kadar taze olmasını, fotoğraf kalitesini ve menü yapısının okunabilirliğini de tartıyor.
Sheltron'un 2026 başında Türkiye'deki 2.400 bağımsız restoran ve zincir şubesi üzerinde yaptığı taramada işletmelerin yüzde 84'ünün yapay zeka görünürlüğünü ölçmediği, yüzde 72'sinin ise menüsünü yapılandırılmış veri olarak yayınlamadığı saptandı — Sheltron Araştırması, 2026. Bu iki eksik, birlikte alındığında AI'da önerilme olasılığını neredeyse sıfıra indiriyor.
Yerel AI Sorgu Desenleri: Restoran İçin Asıl Rekabet Alanı
Restoran sektörünün AI görünürlüğü, genel SEO'dan farklı olarak hiperlokal sorgu desenleri üzerinden kurulur. Müşteri ChatGPT'ye "Beyoğlu'nda en iyi kahvaltı", "Kadıköy meze restoran önerisi", "Nişantaşı vegan restoran", "Bodrum deniz manzaralı restoran" ya da "Çocuk dostu kafe Ataşehir" gibi katmanlı sorgular yazıyor. Her sorgu üç bileşen taşıyor: semt/şehir, mutfak veya konsept (vegan, meze, kahvaltı), deneyim filtresi (romantik, çocuk dostu, deniz manzaralı).
AI motorları bu üç bileşenin hepsine eşleşen veri bulduğu sayfaları öneride kullanıyor. Sitenizin "Hakkımızda" bölümünde "Kadıköy Moda'da mezeye yönelik konseptimizle hafta sonu akşam yemeklerinde 12 kişilik grup rezervasyonlarını kabul ediyoruz" cümlesi, üç filtreyi tek satırda karşıladığı için yüksek AI eşleşme değeri üretiyor. Oysa pek çok restoran sitesi sadece estetik odaklı tek bir açılış görseli ve "Bize ulaşın" butonuyla kalıyor; bu sayfalar AI için metinsel olarak neredeyse boş.
Doğru pratik şu: her semt ve her konsept kombinasyonu için kısa (200-400 kelimelik) özel bir bağlam paragrafı üretmek. "Romantik akşam yemeği İstanbul", "hafta içi iş yemeği Levent", "doğum günü mekânı Beşiktaş" gibi niyet bazlı paragraflar sitenize eklendiğinde AI eşleşme hacmi hızla büyüyor.
Restaurant Schema: Zorunlu Teknik Omurga
Schema markup restoran AI görünürlüğünün tartışmasız teknik omurgasıdır. En az altı tip birlikte uygulanmalı.
Restaurant şeması işletmenin temel kimliğini tanımlar: ad, adres (GeoCoordinates ile), telefon, servingCuisine (Türk mutfağı, İtalyan, vegan vb.), priceRange ($, $$, $$$), acceptsReservations ve hasMenu alanı. Bu şema olmadan AI, işletmeyi bir restoran olarak sınıflayamaz; kategoriden çıkarsama yapmak zorunda kalır ve yanılır.
Menu + MenuSection + MenuItem şemaları restoran AI görünürlüğünün en az kullanılan ama en yüksek etkili bileşenidir. Menünüzü PDF olarak yayınlıyorsanız AI bunu okuyamıyor. Menüyü HTML'e aktarıp MenuSection (Kahvaltılıklar, Ana Yemekler, Tatlılar, İçecekler) ve her MenuItem için isim, açıklama, fiyat, alerjen bilgisi ve görsel alanlarını doldurmak, menü kalemlerinizin AI sorgularında doğrudan alıntılanabilir hale gelmesini sağlar. "Moda'da en iyi menemen nerede" sorgusuna cevap verebilmek için AI'ın menüdeki "menemen" kaleminin fiyatını, tarifini ve puanını görmesi gerekiyor.
Review + AggregateRating şemaları yorum güvenilirliğini işaretler. AI, 4.2 puanlı ancak yalnızca on yorumu olan restoran ile 4.0 puanlı ancak 480 yorumu olan restoran arasında ikinciyi tercih ediyor. Yorum sayısı Review şemasında yapılandırılmış olarak işaretlendiğinde AI bu hesabı çok daha hızlı yapıyor.
OpeningHours ve PaymentMethod çoğu işletmede eksik bırakılan iki alan. "Pazartesi akşam açık mıyım" ya da "Sodexo kabul ediyor muyum" gibi sorular AI tarafından doğrudan bu alanlardan yanıtlanıyor; eksik bırakan restoran bu mikro-niyet sorgularında görünmez.
NAP Tutarlılığı: Restoran İçin En Kritik Güven Sinyali
Name, Address, Phone — yani işletmenin adı, adresi ve telefonu — AI'ın birden fazla kaynaktan çapraz kontrol ettiği ilk üç veridir. Restoranlar için bu kontrol, gayrimenkulden bile daha katı uygulanıyor çünkü kullanıcı yanlış adrese gittiğinde zararın somut karşılığı aynı akşamki rezervasyonun kaybolması oluyor.
Tutarlılık kontrolünün kapsaması gereken platformlar: işletmenin kendi web sitesi, Google İşletmem, Foursquare, TripAdvisor, Yelp, Foodpanda, Yemeksepeti, Trendyol Yemek, Getir Yemek ve Instagram profili. Bu on platformun tamamında aynı adres formatı, aynı telefon formatı ve aynı işletme adı kullanılmalı. "Moda İskele Cad. No:23/A" ile "Moda İskele Caddesi 23-A" arasındaki fark insanda sorun yaratmaz; AI için iki farklı adres gibi görünür.
Yemeksepeti ve Trendyol Yemek gibi platformlarda çoğu işletme ayrı bir "paket servis şube" adı kullanıyor — "Moda Balık" ana salonu Yemeksepeti'nde "Moda Balık Express" olarak görünüyor. Bu sapma AI'ın iki işletmeyi ayrı zannetmesine yol açıyor ve her ikisinin de güven skoru düşüyor. Çözüm: paket servis profilini ana marka adı + mahalle + "paket" eki ile standartlaştırmak.
Sheltron SME-Index hizmetinin temel çıktılarından biri bu çoklu platform tutarlılığının otomatik denetimidir; zincir restoranlar için her şubenin dokuz platformda senkron tutulması tek başına yönetilemeyecek karmaşıklıkta bir işlem haline geliyor.
Menü Dijitalleşmesi: PDF'ten Yapılandırılmış HTML'e
Türkiye'de restoran sitelerinin büyük çoğunluğu menüsünü hâlâ PDF olarak yayınlıyor. Estetik açıdan makul görünen bu seçim, AI görünürlüğü açısından ölümcül. AI motorları PDF içindeki metni sınırlı işliyor; görsel ağırlıklı menü PDF'lerinde ise neredeyse hiç okumuyor. Sonuç: menü kalemlerinizin tamamı AI'a kapalı.
Doğru yapı şudur. Menü, HTML sayfası olarak yayınlanmalı; her bölüm (Kahvaltı, Başlangıçlar, Ana Yemekler, Tatlılar, İçecekler) ayrı bir MenuSection olmalı. Her kalem MenuItem şeması içinde isim ("Antep Usulü Lahmacun"), kısa açıklama (2-3 cümle, malzeme ve sunum), fiyat, mutfak tipi etiketi, alerjen listesi (gluten, süt, fındık) ve yüksek kaliteli bir fotoğraf içermeli. Fotoğrafın alt metni "Antep usulü lahmacun — acılı, taze sumak ve maydanozla servis" gibi hem yemek adı hem sunum detayı taşımalı.
Sheltron GEO Builder hizmeti tam olarak bu dönüşümü ölçekte yapıyor. Restoranın mevcut PDF menüsünü alıp 24-72 saat içinde yapılandırılmış HTML ve MenuItem şema setine dönüştürüyor; her kalem için alerjen, fiyat ve öne çıkarma etiketleri doldurularak AI okunabilirliği eksiksiz hale getiriliyor.
Mevsimsel menü değişiklikleri ayrı bir disiplin. Kış menüsünden yaz menüsüne geçişte içerik güncellenmediğinde AI eski menüyü sorgulara yanıt vermek için kullanıyor. Sonuç: müşteri restorana gelip "Zeytinyağlı enginarınızı sipariş etmek istiyorum" dediğinde kalemin aylar önce kaldırılmış olduğunu öğreniyor. Mevsimsel menü değişikliklerinin yedi gün içinde sitede ve şemada güncellenmesi AI sirkülasyonunun temel kuralı.
Google İşletmem ve Fotoğraf Stratejisi: AI'ın Yerel Güven Kaynağı
Google İşletmem (GMB) profili, restoran için AI görünürlüğünün en yüksek getirili tek kanalı. ChatGPT, Perplexity ve Gemini yerel öneriler oluştururken GMB verilerini doğrudan referans alıyor; bu yüzden profilin eksiksiz olması rakipten ayrışmanın en hızlı yolu.
Eksiksiz bir restoran GMB profili şu bileşenleri barındırıyor: birincil kategori ("Restoran", "Kafe", "Bistro" — net seçim), ikincil kategoriler ("Kahvaltı mekânı", "Pizzacı", "Vegan restoran"), çalışma saatleri (tatil günleri ve mevsimsel saatler dahil), menü bağlantısı (siteye değil doğrudan HTML menü sayfasına), attribute'lar (dışarıda oturma, çocuk menüsü, engelli erişimi, evcil hayvan kabul, rezervasyon), en az 20 yüksek kaliteli fotoğraf, düzenli paylaşım (haftalık minimum bir güncelleme).
Fotoğraf kalitesi özellikle kritik. AI sistemleri görselleri analiz ederek mekân atmosferini çıkarıyor; "romantik akşam yemeği" sorgusunda AI, alan fotoğrafında mumlu masa ve yumuşak ışıklandırma gören restoranları öne çıkarıyor. 10 fotoğrafı olan bir restoran bu analizi yapamıyor; 30 fotoğrafı olan restoran ise mekân karakterini net gösterdiği için çok daha hassas sorgularda çıkıyor.
Yorumlara yanıt verme hızı AI güvenilirlik sinyallerinin en az konuşulanı. GMB'de son 20 yoruma 48 saat içinde yanıt vermiş bir işletme, AI için aktif ve sorumlu bir marka; aynı yorumlara hiç yanıt vermemiş işletme ise terk edilmiş bir profile benziyor. Sheltron AiSEO hizmetinde GMB yönetimi temel modül olarak yer alıyor çünkü bu tek adım, restoran AI görünürlüğünün yüzde 30'unu doğrudan oluşturuyor.
Peak Saat ve Rezervasyon Dinamiği: AI Neyi Görüyor?
Restoran sektöründe AI görünürlüğün çoğu zaman atlanan boyutu peak saat performansıdır. ChatGPT "Cumartesi akşam 20:00 için Beşiktaş'ta rezervasyon" sorgusunu aldığında hem işletmenin çalışma saatine hem de OpenTable, Foursquare veya Google rezervasyon linklerindeki müsaitlik durumuna bakıyor. Peak saatlerde dolu görünen ama alternatif saat önermeyen restoranlar, AI tarafından "rezervasyon kapalı" olarak sınıflanıp liste dışı bırakılabiliyor.
Uygulamada üç adım kritik. Birincisi: rezervasyon sistemi (OpenTable, Quandoo ya da kendi modülü) siteye gömülmeli ve schema'da AcceptReservation olarak işaretlenmeli. İkincisi: hafta sonu peak saatlerde alternatif slot sunulmalı (20:00 dolu ise 19:00 veya 21:30 görünür olmalı). Üçüncüsü: rezervasyon linki tüm platformlarda (GMB, TripAdvisor, site) aynı olmalı; kırık ya da farklı linkler AI güven skorunu düşürüyor.
Perplexity özellikle rezervasyon müsaitliğini yakın zamanda gerçek zamanlı olarak çekmeye başladı. Bu, hızlı karar veren kullanıcının ("önümüzdeki iki saatte açık yer bulabileceğim bir yer") doğrudan müsait restorana yönlendirilmesi anlamına geliyor. Rezervasyon akışı yapılandırılmamış restoranlar bu anlık sorgu kitlesine hiç ulaşamıyor.
Zincir Restoran vs Tek Şube: Farklı AI Görünürlük Dinamikleri
Zincir restoran ile tek şubeli bağımsız restoranın AI görünürlük stratejisi aynı olamaz. Zincirlerde her şubenin ayrı bir "LocalBusiness" kimliği olmalı, her şube kendi GMB profiline, kendi NAP setine ve kendi şube sayfasına sahip olmalı. Aynı ana URL altında 30 şubeyi tek sayfada listeleyen zincirler AI için tek bir varlık gibi görünüyor ve mahalle bazlı sorguların hiçbirinde doğru şubeyi öne çıkaramıyor.
Doğru yapı: ana site /subeler dizini ve her şube için ayrı URL (/subeler/bagdat-caddesi, /subeler/levent, /subeler/konyaalti), her URL'de o şubenin ayrı adresi, telefonu, çalışma saati, park durumu ve şube yöneticisi iletişimi yer almalı. Bu yapı AI'ın "Bağdat Caddesi'nde [zincir adı]" sorgusunda sadece o şubeyi öne çıkarmasını sağlıyor.
Sheltron SME-Index hizmeti çok şubeli restoran zincirleri için çalışıyor çünkü manuel yönetilemeyecek büyüklükte bir veri tutarlılığı sorunu oluyor. 40 şubeli bir zincirde her platformda her şubenin adresini, telefonunu, saatini ve menüsünü senkron tutmak, aylık ortalama 1.600 veri noktasının izlenmesi demek.
Tek şubeli restoranın avantajı ise odak. Tek bir mahalle, tek bir mutfak tipi, tek bir müşteri profili seçildiğinde içerik derinleştikçe AI görünürlüğü daha hızlı yükseliyor. Bağımsız bir Moda kafesinin "Moda kahvaltı" sorgusunda beş büyük zincirin önüne geçmesi, doğru kurgulanmış GEO stratejisiyle 60-90 günlük bir süreç.
Instagram ve Food Blog Inlinkleri: Dışarıdan Gelen Güven
AI motorları restoran önerilerini oluştururken dış kaynak güvenilirliğine özellikle dikkat ediyor. Instagram paylaşımları, food blog yazıları ve yerel gastronomi gazetecilerinin içerikleri, restoranın kendi sitesinden gelen bilgiden daha ağır bir güven sinyali üretiyor. Çünkü AI, işletmenin kendini övmesi ile üçüncü tarafın övmesi arasındaki farkı tartıyor.
Instagram stratejisinin iki kritik noktası var. Birincisi bio'daki bilgi tutarlılığı: Instagram bio'da yazılan adres ve telefon, GMB ile birebir aynı olmalı. İkincisi konum etiketli paylaşımlar: her paylaşımın konumu işletmenin resmi konumuna etiketlenmeli; kullanıcı konumları (aynı restorana farklı etiketlerle paylaşılan fotoğraflar) AI açısından dağınıklık yaratıyor.
Food blog inlinkleri ise restoran SEO'sunda altın standart. Yerel gastronomi yazarları, şehir rehberi siteleri ve "en iyi 10" listesi üreten platformlar (Time Out Istanbul, Foodinist, Gastromanya gibi), restoran adını ve linkini içeren içerik yayınladığında bu link AI için yüksek değerli bir doğrulama kaynağı oluyor. Sheltron'un restoran müşterileriyle yaptığı 2025 vakalarında, üç adet nitelikli food blog inlinki kazanan işletmelerde AI citation hacminin ortalama yüzde 180 arttığı gözlemlendi — Sheltron Vaka Analizi, 2026.
Pratik Vaka: Nişantaşı'nda Bir Butik Kafe
Sheltron'un 2025 sonunda çalıştığı Nişantaşı merkezli bir butik kafe, "Nişantaşı kahvaltı", "Nişantaşı brunch", "Teşvikiye özel kahve" sorgularında ChatGPT ve Perplexity'de hiç görünmüyordu. Oysa işletme sekiz yıldır bölgede faaliyetteydi ve GMB'de 850+ yorumu vardı.
Yapılan üç katmanlı müdahale şuydu. Birinci katman: Restaurant + Menu + MenuSection + MenuItem şemaları eksiksiz kuruldu; mevcut PDF menü 72 saat içinde 64 kalemden oluşan yapılandırılmış HTML menüye dönüştürüldü, her kalem alerjen ve fiyat etiketi aldı. İkinci katman: NAP tutarlılığı dokuz platformda (site, GMB, TripAdvisor, Foursquare, Yelp, Instagram, Yemeksepeti, Trendyol Yemek, Getir Yemek) denetlendi; üç platformda adres farklılığı ve iki platformda telefon farklılığı düzeltildi. Üçüncü katman: Niyet bazlı üç kısa içerik sayfası eklendi — "Nişantaşı özel kahvaltı", "Teşvikiye üçüncü dalga kahve", "Nişantaşı'nda iş toplantısı için sessiz kafe".
Sonuç 90 günde geldi: ChatGPT'de "Nişantaşı kahvaltı önerisi" sorgusunda kafe ilk üç öneri arasına girdi; Perplexity'de aynı sorguda birinci sıraya çıktı. AI referral trafiği aylık 0'dan 312 tıklamaya yükseldi ve bu tıklamaların yüzde 38'i rezervasyona dönüştü. İşletme sahibi ikinci çeyrek cirosunu yüzde 22 artırdı.
Bu vakanın dersi: zaten güçlü bir yerel itibarı olan restoranlar için GEO müdahalesi mevcut varlığı görünür kılmaktan ibaret; sıfırdan itibar inşa etmek yerine var olan güveni AI okunabilir hale getirmek çok daha hızlı sonuç üretiyor.
Sheltron Çözüm Setinde Restoran Sektörü
Sheltron, Türkiye'nin ilk GEO teknoloji şirketi olarak restoran ve kafe sektörüne üç katmanlı bir çözüm sunuyor. AiSEO servisi yerel AI görünürlüğün işletilmesinden sorumlu: GMB yönetimi, NAP denetimi, yorum yanıt akışı ve aylık AI sorgu görünürlük raporu bu kapsamda. SME-Index servisi özellikle çok şubeli zincirler için kritik; 10+ şubeli işletmelerde her şubenin tüm platformlardaki kimliğini tek panelden senkron tutuyor. GEO Builder servisi ise menü dijitalleşmesi ve Restaurant şema kurulumunu hızlandıran altyapıyı sunuyor; PDF menü girdisini yapılandırılmış HTML + MenuItem çıktısına çeviriyor.
Yapay zeka çözümleri ve GEO stratejisi sayfamızda restoran sektörüne özel içerik planlaması ve schema kurulum sürecinin detaylarına ulaşabilirsiniz. Araştırma odaklı yayınlar için thegeoauthority.com üzerinde sektör-bazlı GEO performans raporları, işletme sahipleri için adım adım eğitim modülleri için geoakademi.com, AI destekli görünürlük reklam stratejileri için ise yapayzekareklami.com tamamlayıcı kaynaklar olarak hizmet veriyor.
Hızlı değerlendirme formunu doldurarak restoranınızın AI görünürlük skorunu 48 saat içinde öğrenebilir; eksik şemalar, NAP sapmaları ve menü okunabilirlik puanınızla birlikte uygulama öncelik sırasını ücretsiz olarak teslim alabilirsiniz.
Sektöre özel ajans kanadında yerel uygulama desteği için Sheltron partner ajansı Lein Digital restoran ve kafe markalarına GEO yürütme hizmeti veriyor.
