Loading...
3-5 şubeli SMB diş kliniği zincirleri için AI görünürlük rehberi 2026: Organization + Dentist + LocalBusiness multi-location schema, şube review velocity, T.C. Sağlık Bakanlığı reklam yönetmeliği uyumlu marka dili. Segment 23/100.
3-5 şubeli SMB diş kliniği zincirleri için AI görünürlük rehberi 2026: Organization + Dentist + LocalBusiness schema üçlüsü marka çatısı + şube ayrımı, şubeler arası review velocity disiplini, T.C. Sağlık Bakanlığı reklam yönetmeliği uyumlu marka dili ve şube-spesifik lokal landing içerik. Sheltron 2026 ölçümünde Türkiye SMB diş zincir segmenti 23/100; en güçlü şube en zayıfın 3.2 katı mention rate eşitsizliği — 8-12 hafta sprintte üst yarıya geçiş.
Türkiye diş hekimliği pazarında son üç yılda gözle görülür bir konsolidasyon dalgası var: tek hekim muayenehanelerin yanına 3-5 şubeli SMB (small-medium business) zincirler hızla çıkıyor. İstanbul, Ankara, İzmir, Bursa ve Antalya başta olmak üzere büyük şehirlerde aile zinciri, ortaklık modeli ve marka franchising kombinasyonuyla kurulan bu yapılar tek hekim muayenehanesinden farklı bir AI görünürlük profili gerektiriyor. Sheltron 2026 sektör ölçümünde Türkiye diş kliniği segmenti AI görünürlük endeksi 28/100; SMB 3-5 şubeli zincirler alt segmentinde ise 23/100. Bu rehber 3-5 şubeli SMB diş kliniği zincirinin ChatGPT, Perplexity, Gemini ve Claude motorlarında marka + her bir şube olmak üzere katmanlı görünürlük inşa etmesi için yapısal çerçeveyi anlatıyor.
Tek hekim muayenehanesi rehberinden farklı olarak burada üç ek karmaşıklık katmanı devreye giriyor: marka kimliği ile şube kimliği arasındaki yapısal ayrım (Dentist alt tipi + LocalBusiness multi-location), şubeler arası review velocity ve mention rate farkları, ve T.C. Sağlık Bakanlığı reklam yönetmeliği çerçevesinde marka düzeyinde tutarlı dil + şube düzeyinde lokasyon-spesifik içerik kombinasyonu.
SMB diş zincirleri için AI görünürlük, ChatGPT veya Perplexity'de "Kadıköy diş kliniği", "İstanbul implant uzmanı", "Ankara ortodontist" gibi lokasyon-spesifik sorgularda bir şubenin geçmesinin yanı sıra "İstanbul'da güvenilir diş klinik zinciri", "Türkiye diş kliniği franchising hangi marka", "3 şubeli diş kliniği önerir misin" gibi marka-düzeyi sorgularda zincirin bir bütün olarak görünme olasılığını artırma disiplinidir.
Tek hekim muayenehanesinde sorun nispeten basittir: tek bir GBP, tek bir adres, tek bir Dentist schema, tek bir review havuzu. SMB zincirinde dört yapısal farklılaşma var:
1. Marka katmanı + şube katmanı ayrımı. Marka adı bir Organization tipinde, her şube ayrı bir LocalBusiness (alt tip Dentist) olarak işaretlenmek zorunda. ChatGPT bir kullanıcıya 'X marka diş kliniği nerede şubeleri var' sorusunu yanıtladığında marka entitesinden başlayıp şube listesine geçiyor; tersi 'Kadıköy diş kliniği' sorusunda şubeden başlayıp marka çatısını bağlam olarak ekliyor. Bu iki yönlü sinyal akışı için iki katmanın net biçimde işaretlenmesi şart.
2. Şubeler arası review velocity farkı. Aynı markanın 4 şubesi olabilir ama bir şube yeni açılmış (3 ay), diğeri 5 yıldır faaliyette. BrightLocal 2025 araştırmasına göre sağlık kategorisinde review eşiği ortalama 39 review; yeni şube bu eşiğin altında ise marka GBP arama sonuçlarında bile bu şubeyi alt sıralarda gösteriyor. Bu durum şube bazında review velocity stratejisini farklılaştırmayı gerektiriyor.
3. Branş uzmanlığı şubelere göre dağılım. Implant uzmanı sadece 2 şubede çalışıyor olabilir; ortodontist tüm şubelerde değil 3 şubede; pedodonti sadece merkez şubede. ChatGPT 'Beşiktaş ortodontist' sorgusunda yanıt verirken sadece o branşın o şubede var olduğu durumlarda firmayı sayıyor. Dentist schema'da medicalSpecialty array'i her şube için ayrı tutulmak ve hekim Person nesneleriyle eşleştirilmek zorunda.
4. Reklam yönetmeliği uyumlu marka mesajı + şube-spesifik içerik. T.C. Sağlık Bakanlığı yönetmeliği marka düzeyinde 'Türkiye'nin en iyi zinciri', 'garanti', 'sıfır risk' ifadelerini yasaklıyor. Marka mesajı disiplinli tutulmalı; her şubenin lokal coğrafya, ekip ve hizmet detayı ise şube sayfasında işlenebilir. AI yanıt motorları bu disiplini güvenilirlik sinyali olarak işliyor.
SMB diş zincirinin AI görünürlük omurgası üç schema katmanından oluşur.
Katman 1 — Organization (marka): Marka tüzel kişiliği ana sayfada bir Organization schema ile işaretlenir. Alanlar: name (resmi marka adı), legalName (ticaret sicil unvanı), url, logo, sameAs (sosyal medya + yetkili dernek üyelikleri), hasCredential (ISO, JCI Health Care Accreditation varsa, Türk Dişhekimleri Birliği üyelik), parentOrganization veya subOrganization (eğer aile zinciri olarak başka bir holding altında ise), brand (Brand schema ile marka tescil bilgisi), founder + foundingDate, areaServed (faaliyet gösterilen şehir/ilçe listesi), department (her şubenin Organization tipinde alt entitesi).
Katman 2 — Dentist (her şube için bir tane): Her şube ayrı bir Dentist schema bloğu (LocalBusiness'in alt tipi) ile işaretlenir. Alanlar: name (şube adı genelde 'Marka — Şube Adı' formunda), parentOrganization (Katman 1'deki Organization referansı), address (PostalAddress alt yapısı), geo (GeoCoordinates), telephone, openingHoursSpecification, medicalSpecialty (Schema.org enumeration — Dentistry alt değerleri: GeneralDentistry, Orthodontics, Endodontics, Periodontics, Pediatric Dentistry, OralAndMaxillofacialSurgery, Prosthodontics, Cosmetic Dentistry), employee (her hekim ayrı Person nesnesi), availableService (her tedavi tipi MedicalProcedure), aggregateRating + reviewCount (şube-bazlı), paymentAccepted, currenciesAccepted, knowsLanguage (Türkçe + İngilizce + opsiyonel diğer diller), hasMap (Google Maps URL).
Katman 3 — LocalBusiness ek property'leri: Her şube için sektörel ek alanlar — priceRange (₺ sembol bandı), publicAccess (true), hasOfferCatalog (servis listesi OfferCatalog yapısı içinde — implant, ortodonti, beyazlatma, kanal tedavi vb. her biri Offer + itemOffered MedicalProcedure), additionalProperty (örneğin 'Has parking', 'Wheelchair accessible', 'Çocuk bakım alanı' gibi şube özellikleri).
Kritik bağlantı: her şube Dentist schema'sında parentOrganization marka Organization'a referans verirken Organization schema'sındaki subOrganization array'i de tüm şubeleri içerir. Bu iki yönlü bağlantı AI motorlarına 'marka' ile 'şube' arasındaki yapısal hiyerarşiyi gösterir. Princeton KDD 2024 GEO Research yapılandırılmış hiyerarşik işaretlemenin AI görünürlüğü %40'a kadar artırdığını gösteriyor.
Sheltron sağlık klinikleri için Google Business Profile + ChatGPT bağlantısı rehberinde GBP tarafı tek lokasyon perspektifinden işleniyor; SMB zincir için ek adım GBP Manager'da multi-location yapısı: marka düzeyinde grup hesabı + her şube için ayrı GBP profili + her profilde tutarlı name-address-phone (NAP) verisi + marka logosu tek tip.
SMB zincirlerin pratik karşılaştığı en sık sorun şubeler arası review velocity ve mention rate eşitsizliği. Sheltron'un 31 SMB diş zinciri (3-7 şube aralığı) içeren 2026 değerlendirmesinde gözlenen pattern: ortalama bir 4 şubeli markada en güçlü şubenin mention rate'i en zayıf şubenin 3.2 katı. Bu eşitsizlik AI yanıt motorlarında markanın bütünsel görünürlüğünü aşağı çekiyor — çünkü kullanıcı 'X marka 4 şubeli ama her şube farklı kalite mi' tedirginliğine giriyor.
Eşitsizliği yöneten 4 strateji:
1. Review velocity şube-bazlı KPI olarak takip. Her şube için haftalık yeni review hedefi belirlenir: yeni açılmış şube (0-12 ay) haftalık 3-4 review, oturmuş şube (12+ ay) haftalık 2-3 review. Review velocity sektör eşiği 39'a yaklaşana kadar yeni şubelerde ek operasyonel teşvik (resepsiyondan QR kod review davet, randevu sonrası SMS otomasyon) konulur. BrightLocal 2025 verisine göre review velocity tek başına Bing Local Pack sıralamasının %32'sini açıklıyor.
2. Şube-spesifik içerik landing. Her şubenin kendi landing sayfasında yerel coğrafya, ulaşım, park, hekim ekibi, branş özellikleri ayrıntılı işlenmeli — şubeler arası ayrım net olmalı. ChatGPT 'Kadıköy ile Beşiktaş şubelerinin farkı' tipi karşılaştırmalı sorgularda yapılandırılmış lokal içerik olmadan yanıt veremiyor.
3. Hekim profil page'leri. Her hekim için ayrı Person schema sayfası: name, jobTitle, hasCredential (uzmanlık sertifikaları), worksFor (şube referansı), knowsLanguage, alumniOf (mezun olduğu üniversite), award (varsa), member (TDB üyelik). E-E-A-T tarafında deneyim sinyali güçleniyor.
4. Branş bazlı pillar içerik. Implant, ortodonti, kanal tedavi, beyazlatma gibi tedavi tiplerinin her biri için tek pillar sayfa (markanın tamamı için ortak), pillar'dan ilgili şubelere link. ChatGPT 'implant uzmanı bu marka' sorgusunda pillar sayfayı kaynak gösteriyor, oradan kullanıcı şubeye gidiyor. Sheltron sağlık YMYL Bursa polikliniği vakasında benzer yapı 10 haftada %4'ten %58'e mention rate sıçraması üretti.
SMB zincirlerin AI görünürlük fırsatının çok büyük bir kısmı şehir + ilçe + branş üçlüsünden oluşan uzun kuyruk sorgularda saklı. Pazarın büyük markaları (10+ şubeli zincirler) bu uzun kuyrukta her şubeyle ayrı yer kapamıyor; SMB zincirler için ana fırsat alanı bu.
İstanbul örneğinde tipik uzun kuyruk sorgu örnekleri:
Her şube için lokal ilçe + branş + saat-özellik kombinasyonlarını yapılandırılmış içeriğe + Dentist schema'sına yansıtmak rekabetin İstanbul ortalamasından çok daha düşük olduğu bu uzun kuyrukta marka payını hızlı yükseltiyor. Ankara, İzmir, Bursa, Antalya pazarlarında aynı pattern; Ankara'da ek olarak 'Çukurambar', 'Çayyolu', 'Bahçelievler', 'Kızılay' gibi semt sorgulamaları belirgin.
AirOps 548K Page Analysis 2026 verisine göre multi-platform brand mention'u olan firmaların AI yanıtlarında geçme olasılığı 2.8 kat; SMB zincirler için multi-platform = ChatGPT + Perplexity + Gemini + Claude'da marka + her şube ayrı kaydedilmesi anlamına geliyor.
T.C. Sağlık Bakanlığı sağlık reklam yönetmeliği zincir markalar için tek hekim muayenehanesinden ek kısıtlar getiriyor: marka iletişiminde 'Türkiye'nin lider zinciri', '15 ilde 50 şube', 'en kaliteli ekipman', 'sıfır risk' gibi superlatif ifadeler yasak. İzin verilen marka mesaj çerçevesi:
Marka pazarlama dili 'kanıtlanabilir gerçek' formuna oturtulduğunda AI motorları bunu güvenilirlik sinyali olarak işliyor. TTB (Türk Tabipleri Birliği) ve TDB (Türk Dişhekimleri Birliği) etik kuralları zincir markaların dijital iletişimi için ek kısıt çerçevesi sağlıyor — özellikle hasta yorumu yayını, vaka anlatımı ve önce/sonra görsel paylaşımı için ek izin koşulları.
Uygulamada zincir markalar pazarlama dili disiplinini merkezi olarak yönetmeli — her şube ayrı iletişim üretirse yönetmelik ihlali riski artıyor. Marka düzeyinde içerik şablonu + şube düzeyinde lokal detay doldurma modeli en güvenli yaklaşım.
Sheltron'un 12 SMB diş zinciri ile yürüttüğü 2025-2026 projelerde doğrulanmış 12 haftalık çerçeve dört faz içeriyor.
Faz 1 (hafta 1-3) — Marka audit ve schema mimarisi. Mevcut GBP profil setinin (marka + tüm şubeler) audit'i, NAP tutarlılığı kontrolü, Organization + Dentist + LocalBusiness schema bloklarının publish'i, iki yönlü hiyerarşi (parentOrganization ↔ subOrganization) bağlantısı, hekim Person sayfaları, llms.txt + İngilizce versiyon (Türkiye'ye dental turizm için gelen yabancı hastalar bağlamı).
Faz 2 (hafta 3-7) — İçerik mimarisi. Marka düzeyinde 'Tüm şubelerimiz' pillar sayfa + her şube için detaylı lokal landing sayfa (minimum 1800 kelime, ilçe-bazlı içerik, hekim ekibi, randevu, ulaşım, otopark, çalışma saatleri, branş listesi). Branş bazlı 6-8 pillar sayfa (implant, ortodonti, kanal tedavi, beyazlatma, pedodonti, estetik, periodontoloji, çene cerrahi). Her sayfa 8-12 SSS bloğu.
Faz 3 (hafta 7-10) — Review velocity programı + üçüncü taraf güvenilirlik. Şube bazında review velocity hedefi tanımlanır, QR kod review davet sistemi kurulur, randevu sonrası SMS-WhatsApp otomasyon. TDB bölge oda iletişim kataloğu kaydı, TTB üyelik sayfası güncellemesi, yerel sağlık medyasında (Sağlık Aktüel, Medical Tribune) marka veya hekim yorumu, dental turizm odaklı ise International Medical Travel Journal benzer yayında atıf.
Faz 4 (hafta 10-12) — Ölçüm ve iterasyon. Spot Check + manuel test ile baseline-sonrası karşılaştırma; hangi şube en hızlı, hangi şube geride raporlanır. Ek sprint planı (12-24 hafta) için odak: en zayıf şubenin spesifik iyileştirilmesi, yeni branş pillar'ı, ikinci sezon medya ağı.
Uygulama tarafında Sheltron AiSEO platformu mention izleme ve içerik üretim şablonu, SME-Index multi-location ölçüm panel, GEO Builder şube schema otomasyonu + GBP entegrasyon. Saha tarafında diş kliniği zincirlerine özgü PR-medya kampanya yönetimi için partner GEO ajansımız Lein Digital markaya özgü iletişim disiplini + yerel sağlık medya koordinasyonu sağlıyor.
3-5 şubeli SMB diş kliniği zincirleri, 2026 Türkiye pazarında AI yanıt motorlarında marka + şube olmak üzere iki katmanlı görünürlük inşa edebilen ve segment ortalaması 23/100'ün üzerine çıkabilen yapısal fırsata sahip. Organization + Dentist + LocalBusiness schema üçlüsü, şubeler arası review velocity disiplini, marka düzeyinde T.C. Sağlık Bakanlığı yönetmelik uyumlu dil ve şube-spesifik lokal landing içerik kombinasyonu 8-12 haftalık disiplinli bir sprintte ChatGPT-Perplexity-Gemini-Claude motorlarında ilk 3-5 yanıt pozisyonuna çıkış sağlıyor.
İlk adımı ücretsiz hızlı değerlendirme formuyla atın; 48 saat içinde markanız ve her şubeniz için baseline mention rate raporu özet hali çıkar. AI Görünürlük Spot Check aracı (sheltron.com.tr/araclar/ai-gorunurluk-spot-check/) ile dental zincir test sorgu setiyle baseline'ı kendiniz de hemen ölçebilirsiniz; sonuç sayfasında 9 niş sorguda mention rate skorunuzu görüyorsunuz. Sektör bağlamı için Sheltron sağlık klinikleri için Google Business Profile + ChatGPT bağlantısı rehberi, dental klinik AI görünürlük rehberi ve sağlık YMYL Bursa polikliniği vakası tamamlayıcı okumalar. Uygulama tarafında yerel sağlık medya ve PR kampanya yönetimi için partner GEO ajansımız Lein Digital ile entegre hizmet sunuyoruz.
Özet İnfografik
Web sitenizin ChatGPT, Gemini ve diğer AI platformlarında nasıl göründüğünü ücretsiz öğrenin.
Ücretsiz Analiz Al