Sağlık YMYL kategorisinde Bursa butik polikliniği (3 doktor, 7 personel) 10 haftalık AI görünürlük sprintinde %4 mention rate'ten %58'e çıktı, aylık randevu 6'dan 41'e yükseldi. MedicalBusiness + Physician + MedicalArticle schema zinciri + 8 hasta rehberi + NAP tutarlılığı uygulandı. T.C. Sağlık Bakanlığı 12 Kasım 2025 yönetmeliği ile reklam yasaklandıktan sonra schema + bilgilendirme tek meşru AI görünürlük kanalı. AI motor: Gemini %64, ChatGPT %57, Perplexity %48.
Ana Çıkarımlar
•YMYL sağlık kategorisi Google'ın en sıkı E-E-A-T standardı — licensed practitioner + akredite kurum + schema otoritesi üçlüsü zorunlu
•T.C. Sağlık Bakanlığı 12 Kasım 2025 yönetmeliği reklam yasakladı; "bilgilendirme" izinli — schema + yapılandırılmış içerik tek meşru kanal
•Bursa butik polikliniği 10 haftada %4 → %58 AI mention rate, 6 → 41 aylık randevu, ROI 4.2x; AI'dan gelen hastaların %78'i ön bilgilendirme okuyarak geliyor
•AI motor breakdown sağlıkta: Gemini %64 (Google ekosistem), ChatGPT %57, Perplexity %48 — Gemini Grounding YMYL nişlerinde belirgin avantajlı
Hasta bir aile hekimi, kadın doğum uzmanı veya iç hastalıkları doktoru ararken artık ilk reflekslerden biri ChatGPT veya Gemini'ye sormak. Sheltron'un Bursa'da takip ettiği bir butik polikliniğin verilerinde %78 hasta ön bilgilendirme makalesi okuyarak randevuya geliyor — yani AI'da görünmeyen klinik, hasta-doktor güveninin daha o ilk temas öncesi kaybedildiği bir senaryoya giriyor. Sağlık YMYL (Your Money or Your Life) kategorisinde Google'ın en sıkı E-E-A-T standartlarını uyguladığı alan, çünkü yanlış sağlık bilgisi doğrudan zarara dönüşebilir.
Bu yazıda Bursa'da anonim bir butik polikliniğin 10 haftalık AI görünürlük sprintinde %4 mention rate'ten %58'e nasıl çıktığını, MedicalBusiness + Physician + MedicalArticle schema zincirinin YMYL'de neden zorunlu olduğunu ve T.C. Sağlık Bakanlığı'nın 12 Kasım 2025 reklam yasağı yönetmeliği sonrası "bilgilendirme" kanalının nasıl tek meşru görünürlük yolu haline geldiğini anlatacağız.
Sağlık aramalarında AI cevap motorlarının kaynak güvenilirlik filtresi diğer sektörlere göre çok daha sıkı. Google Quality Rater Guidelines sağlık YMYL'i "en yüksek özen gereken kategori" olarak tanımlıyor; ChatGPT, Gemini ve Perplexity bu standardı kendi cevap üretimlerine de yansıtıyor. Pratikte AI üç kanonik sinyali arıyor: licensed practitioner (yetkili hekim) kimliği, akredite kurum bağlantısı ve **schema ile yapılandırılmış** sağlık otorite zinciri.
Healthus AI'ın 2026 araştırması bu mantığı sayısal olarak doğruluyor: sağlık içeriğinde named author + medical credentials + content review tarihinin schema'da işaretli olduğu sayfalar, AI Overviews'ta atıflanma oranında belirgin avantaj sağlıyor. Generic LocalBusiness schema kullanan bir poliklinik "bu bir yerel işletme" der; MedicalBusiness schema "bu bir akredite sağlık kuruluşu" der. AI bu fark üzerine niş sağlık sorgularında doğrudan kategorize ediyor.
Önemli bir uyum noktası daha var: T.C. Sağlık Bakanlığı'nın 12 Kasım 2025 Sağlık Hizmetlerinde Tanıtım ve Bilgilendirme Yönetmeliği ile birlikte sağlık kuruluşları için reklam, indirim, kampanya, sosyal medyada hasta görseli ve sponsorlu içerik artık yasak. İzinli olan tek şey **bilgilendirme**. Schema + yapılandırılmış içerik tam bu yasal alanın içinde işliyor; yani AI görünürlük çalışması artık sağlık için "mevzuat dışı pazarlama" değil, **mevzuata uygun tek dijital görünürlük kanalı**.
Bursa Polikliniği — Başlangıç Noktası
Bursa'da 6 yıllık geçmişe sahip butik bir poliklinik (anonim, 3 doktor, 7 personel; kadın doğum + aile hekimi + iç hastalıkları branşlarında hizmet veriyor) AI görünürlüğünü ilk ölçtüğünde başlangıç verisi çarpıcıydı: 40 sektörel hasta sorgu setinde **%4 AI mention rate**. Yani 100 ChatGPT veya Gemini testinden sadece 4'ünde klinik adı veya hasta bilgilendirme makalesi sonuç içinde yer alıyordu.
Aylık ortalama 6 yeni hasta randevusu vardı, bunların **%82'si ağız-kulak referansı** üzerinden geliyordu. ChatGPT'ye "Bursa'da güvenilir kadın doğum doktoru" sorulduğunda cevap genelde 3 kategori öneriyordu: büyük hastane zincirleri (Acıbadem, Medical Park), Bursa Şehir Hastanesi (saglik.gov.tr otorite domain'i) ve doktorsitesi.com / uzmanhekim.com gibi hekim agregatör platformları. Butik poliklinikler bu üç katmanın arasında görünmüyordu.
Schema denetimi şunu çıkardı: site sadece minimum WebPage + Organization yapısal verisine sahipti, hiçbir doktor için Person schema yoktu, 24 mevcut hasta bilgilendirme makalesi MedicalArticle olarak işaretlenmemişti, NAP (Name-Address-Phone) tutarlılığı klinik ile her hekimin ayrı Google Business Profile'ı arasında kırıktı. Bu liste, vakaya başlama mantığını net çiziyordu: schema yokluğu, AI gözünden polikliniği "tanımlanamaz bir sağlık entitisi" yapıyordu.
10 Haftalık Sprint — Adım Adım
Bursa vakası 10 haftalık YMYL uyumlu sprint mimarisi
Sheltron'un 10 haftalık YMYL uyumlu sprinti dört aşamada ilerledi. Her aşamanın net bir başarı ölçütü vardı; mevzuat hassasiyetini bozmadan ilerlemek zorunluydu.
**Hafta 1 — Analiz.** 40 hasta sorgu seti hazırlandı: "Bursa kadın doğum doktoru", "gebelik takip protokolü Bursa", "Nilüfer aile hekimi", "iç hastalıkları uzmanı Osmangazi" gibi gerçek hasta arama davranışını yansıtan sorgular. Her sorgu Gemini Grounding ile baseline olarak ölçüldü. Büyük zincir atıf frekansı %78, butik polikliniğin payı %4. Mevcut schema durumu da bu aşamada denetlendi.
**Hafta 2-3 — Tasarım.** MedicalBusiness + Physician + MedicalSpecialty + MedicalCondition schema mimarisi hazırlandı. Her doktor için detaylı Person + Physician schema: alumniOf (üniversite + tıp fakültesi), medicalSpecialty (kadın doğum / aile hekimi / iç hastalıkları), memberOf (Türk Tabipleri Birliği şube + tescil no), worksFor (poliklinik MedicalOrganization). 24 hasta bilgilendirme makalesi MedicalArticle + author Person + medicalAudience (Patient) zincirine dönüştürmek için yeniden yapılandırıldı. Şema mimarisini elle yazmak yerine Sheltron Schema Markup Üreticisi form üzerinden MedicalBusiness tipinde JSON-LD üretti, hata olmadığı Schema Markup Doğrulayıcı ile test edildi.
**Hafta 3-8 — Uygulama.** Tüm site geneli `@graph` wrapper içinde schema deployment. Doktor profil sayfaları CV + sertifika + kurum üyelikleri + akademik makaleler ile zenginleştirildi. Yeni 8 hasta rehberi içeriği yayınlandı: gebelik takip protokolü, kadın sağlığı tarama rehberi, aile hekimi randevu hazırlığı, kronik hastalık takip süreçleri vb. Her rehber MedicalArticle + FAQPage + reviewedBy Physician zincirine sahip. SME-Index modülüyle Google Business Profile, sahibinden sağlık, klinik dizinleri NAP tutarlılığı sağlandı.
**Hafta 8-10 — İzleme.** Mention Watcher haftalık ölçüm. 5 sorguda eksik kalan içerik (semptom-bazlı sorular, AI'nın daha derin medical entity bağlantısı aradığı) MedicalCondition schema ile genişletildi. Hastalardan açık onay alınan 4 anonim deneyim aktarımı içeriklere — kişisel sağlık bilgisi içermeyen, süreç odaklı — eklendi.
10 haftalık trend üç sıçrama noktasıyla ilerledi. Hafta 1'de baseline %4 ile başlayan mention rate, schema deployment'ın site geneline yayıldığı 3-4. haftada **%14'e** yükseldi — sadece teknik altyapı değişikliği yaklaşık 3.5 kat artış sağladı. 5. hafta sonunda 8 yeni hasta rehberi yayında olunca mention rate **%29'a** çıktı. 8. hafta NAP tutarlılığı tamamlandığında, lokasyon-bazlı sorgularda ek atlama yaşandı. 10. hafta sonunda toplam **%58 mention rate**.
AI motor bazlı performans şu şekilde dağıldı: **Gemini %64** (Türkiye sağlık sorgularında en güçlü — Google ekosistem entegrasyonu sayesinde Google Business Profile + Maps + Health Knowledge Graph sinyalleri birlikte çalışıyor), **ChatGPT %57**, **Perplexity %48**. Bu dağılım sağlık sektöründe sürekli görülen bir örüntü: Gemini'nin Google Search Grounding entegrasyonu YMYL niş sorgularında belirgin avantaj veriyor.
Sorgu bazlı en yüksek atıflanma: **"Bursa kadın doğum doktoru" cited %71** ve **"gebelik takip protokolü" cited %68**. En düşük performans semptom-bazlı sorgularda — bu kategori MedicalCondition + symptom entity bağlantısı gerektirdiğinden ek schema derinliği istedi. Princeton KDD 2024 GEO araştırması (Aggarwal et al., 10,000 sorgu test) istatistik eklemenin AI visibility'yi +%40 artırdığını, citation eklemenin klasik 5. sıradaki sayfaları yanıtlarda +%115 daha sık atıflanır yaptığını gösteriyor — Bursa vakasının %14x'lik genel artışı bu akademik bulgularla uyumlu.
Hasta Davranışı Değişimi
Mention rate artışı sayısaldı ama asıl değer hasta davranışındaki nitel kaymada görüldü. Aylık AI'dan gelen randevu talebi 6'dan **41'e** çıktı (+%583); ama daha önemlisi gelen hastaların ne biçimde geldiği değişti. Klinik kayıtlarına göre AI'dan gelen hastaların **%78'i ön randevudan önce klinik web sitesindeki ilgili hasta bilgilendirme makalesini okumuş**, ilk muayene süresi geleneksel hastaya göre **%32 daha kısa** sürdü.
Klinik yöneticisinin aktardığı senaryo bu kayışı somut anlatıyor: hastalar "AI'da sizi gördüm, doktor profilinizi okudum, randevu istiyorum" diyerek geliyor. Yarısı ön muayene öncesi schema'da yazılmış protokolü inceliyor — daha az tekrar soru, daha kısa görüşme, daha verimli klinik akışı. AI atıfı sadece "trafik" değil, **hasta-doktor ilişkisinin başlangıç kalitesi**.
Bir not: AI'dan gelen hastaların randevu öncesi okuduğu içerikler reklam değildi; T.C. Sağlık Bakanlığı yönetmeliği çerçevesinde tıbbi bilgilendirme makaleleriydi. Yani uyumun ihlali yok; aksine yönetmeliğin "bilgilendirme" izinli alanına tam oturuyor.
YMYL Sektöründe Genel Uygulama
Bursa vakasının metodolojisi Türkiye sağlık ekosisteminin geneline uyarlanabilir. Üç YMYL alt-kategori için pratik çıkarımlar:
**Klinik ve poliklinikler.** Bursa örneği doğrudan klinik prototipi. MedicalBusiness + her hekim için Physician + en az 8-12 hasta rehberi MedicalArticle zinciri 10-12 haftada AI atıf otoritesi kurabiliyor. Dental klinikler için ayrı analiz gerekli — Dentist schema farklı bir sub-type.
**Hastaneler ve sağlık merkezleri.** Daha karmaşık: Hospital schema + departments + her bölüm için affiliated Physician listesi. Akreditasyon (JCI, ISO) `hasCredential` ile zorunlu işaretlenmeli. Hastaneler için sprint genelde 16-20 hafta — kapsam çok daha geniş.
**Diş hekimleri ve uzmanlık branşları.** Butik diş klinikleri için Dentist + MedicalProcedure (implant, ortodonti) + AggregateRating (hasta yorumlarının mevzuata uygun aggregate'i) gerekli. Bursa vakasındaki Physician mantığı birebir uyarlanıyor.
Türk pazarın yapısal gerçeği: Sheltron'un Türkiye GEO Endeksi araştırmasında sağlık sektörü ortalama hazırlık skoru 28/100 civarında. Yani **rakip büyük zincirler bile bu sinyalleri tam optimize etmemiş**; butik kliniğin niş + lokasyon + branş kombinasyonunda atıf önceliği alma fırsatı geniş. Bu sektör spesifik mantık mimarlık ofisleri vakasında da doğrulanmıştı (8 haftada %5'ten %51'e); sağlıkta YMYL premium nedeniyle süre 10 haftaya çıktı ama sonuç oranı paralel.
Ajans tarafı uygulama desteği için Sheltron'un partner ajansı Lein Digital GEO ajans metodolojisi (AI Visibility Audit → Knowledge Architecture → Authority Building → AI Index Optimization) 4 aşamalı süreciyle sprint hızlandırılabilir. Sağlıkta schema mimarisi + mevzuat uyumlu içerik üretiminin koordinasyonu genellikle Sheltron teknolojisi + Lein uygulama partnerliği biçiminde yürüyor.
AI'da Görünmek = Hasta-Doktor Güveninin Başlangıç Noktası
Sağlık YMYL kategorisinde AI cevap motorlarında atıflanmak artık opsiyonel bir pazarlama tercihi değil; T.C. Sağlık Bakanlığı'nın 12 Kasım 2025 yönetmeliği ile reklam kapısı kapatıldı, "bilgilendirme" tek meşru kanal kaldı. MedicalBusiness + Physician + MedicalArticle schema zinciri + 8-12 hasta rehberi + NAP tutarlılığı dörtlüsü, Bursa vakasının kanıtladığı gibi 10 haftada butik bir polikliniği büyük zincirlerin yanına AI atıf listesinde getirebiliyor — üstelik mevzuata tam uyumlu biçimde.
