AI Görünürlüğü Nasıl Ölçülür? Önemli 7 Metrik

AI görünürlüğünü ölçmek, markanızın kaç kez anıldığını saymaktan daha fazlasıdır. Bir marka yanıtta geçebilir, önerilmeyebilir veya sitenize kaynak bağlantısı verilmeden anlatılabilir. Bu sonuçların her biri farklı bir ihtiyacı gösterir.

Kullanışlı bir rapor; görünürlük payını, mention oranını, citation oranını, konumu, soru kapsamını, duygu dağılımını ve önerilme oranını ayrı tanımlar. Formülleri açık olduğunda bir skorun neden değiştiğini anlayabilir, neyi iyileştireceğinize karar verebilirsiniz.

Önce ortak ölçüm tabanını kurun

Bu rehberdeki hesaplar tek bir hayali örneğe dayanıyor: 40 farklı sorudan 200 yeni ve geçerli yanıt toplandığını varsayıyoruz. Marka 50 yanıtta anılıyor, 30 yanıtta öneriliyor ve 20 yanıtta kendi sitesine kaynak bağlantısı alıyor. Toplam 150 yanıtta en az bir web kaynağı bulunuyor. Bunlar herhangi bir müşterinin sonucu değildir.

Aynı yanıt önbellekten tekrar gösterilmişse onu yeni yanıt saymıyoruz. Teknik hata nedeniyle sonuç alınamayan bir denemeyi de markanın görünmediği geçerli yanıt gibi değerlendirmiyoruz. Hatalı denemeleri ayrı raporlamak gerekir; aksi halde daha çok hata veren bir sağlayıcı markayı olduğundan daha görünmez gösterebilir.

1. Share of voice: kategori içindeki anılma payı

Bu rehberde share of voice’u, takip edilen markaların yanıt bazında anılmaları içindeki payınız olarak tanımlıyoruz. Her marka aynı yanıtta en fazla bir kez sayılır.

Formül: Markanızın anıldığı yanıt sayısı ÷ tüm takip edilen markaların yanıt bazlı anılma toplamı.

Örneğimizde marka 50 yanıtta anılıyor; bütün takip edilen markaların anılma toplamı 250 ise pay %20’dir. Bir yanıtta birden fazla marka bulunabileceği için 250’nin 200 yanıttan büyük olması mümkündür.

Bu metrik rakip listesine duyarlıdır. Listeye beş marka eklediğinizde kendi anılmanız değişmese bile payınız düşebilir. Önceki dönemle aynı rakip setini ayrıca karşılaştırın.

2. Mention oranı: kaç yanıtta varsınız?

Formül: Markanın anıldığı geçerli yanıtlar ÷ tüm geçerli yanıtlar.

Örnekte 50 ÷ 200 = %25. Marka adının aynı yanıtta tekrar edilmesi oranı artırmaz. Benzer isimli bir şirket veya kelimenin başka anlamdaki kullanımı, sizin markanızın anılması sayılmamalıdır.

Bu oranı markalı ve markasız sorularda ayrı izleyin. Markayı zaten sorunun içine koyduğunuzda görünmek, kategori sorusunda kendiliğinden önerilmekle aynı başarı değildir.

3. Citation oranı: siteniz ne zaman kaynak oluyor?

Formül: Kendi alan adınıza bağlantı veren yanıtlar ÷ en az bir web kaynağı içeren yanıtlar.

Örnekte 20 ÷ 150 = %13,3. Tüm geçerli yanıtları payda almak isterseniz sonuç 20 ÷ 200 = %10 olur. İki hesap da kullanılabilir; rapor başlığında payda belirtilmelidir. Burada ilkini “kaynak içeren yanıtlardaki citation oranı” olarak kullanıyoruz.

Domain oranının yanında hedef sayfayı da izleyin. Ana sayfanızın kaynak olması, yeni yayımladığınız fiyat rehberinin kaynak olduğu anlamına gelmez. Bu ayrım için kaynak analizine bakabilirsiniz.

4. Yanıt konumu: listede nerede görünüyorsunuz?

Açıkça sıralanmış seçenek listelerinde markanın yerini kaydedin. Örneğin markanın yer aldığı uygun listelerde ortalama konum 2,4 olabilir. Bu sayıya ulaşırken hangi yanıtların sıralı liste kabul edildiğini belirtin.

Serbest bir paragrafta geçen ilk marka adını her zaman “birinci öneri” saymayın. Marka hiç görünmediğinde de hayali bir son sıra atamayın. Görünmeme durumu mention oranında; sıralı listedeki konum ayrı metrikte kalmalıdır.

5. Soru kapsamı: hangi ihtiyaçlarda görünüyorsunuz?

Formül: Markanın en az bir kez göründüğü farklı sorular ÷ takip edilen farklı sorular.

40 sorunun 15’inde marka görünüyorsa kapsam %37,5 olur. Bu hesap, yalnızca birkaç soruda sık görünmenin raporu kaplamasını önler. Yine de bir kez görünmek ile düzenli görünmek aynı değildir; her sorunun kaç farklı günde olumlu sonuç verdiğini ayrıca kontrol edin.

Yeni soru eklediğiniz gün kapsam oranı değişebilir. Yeni ve eski soru setlerini ayırmak, değişimi doğru okumanızı sağlar.

6. Duygu dağılımı: nasıl anlatılıyorsunuz?

Markanın geçtiği 50 yanıtın 35’ini olumlu, 5’ini olumsuz, 10’unu nötr olarak sınıflandırdığınızı varsayalım. Önerilen net duygu hesabı (35 − 5) ÷ 50 = %60 olur.

Etiketlerin yanına örnek metin ekleyin. Bir ürünün sınırını tarafsız biçimde açıklamak her zaman olumsuz duygu değildir. Otomatik sınıflandırma kullanılıyorsa küçük bir örnek grubu insan gözüyle kontrol edin ve tanımı dönemler arasında değiştirmeyin.

7. Önerilme oranı: anılmak seçilmek anlamına geliyor mu?

Markanın anıldığı yanıtlar içinde önerilme oranı 30 ÷ 50 = %60 olur. Tüm geçerli yanıtlar içinde önerilme oranı ise 30 ÷ 200 = %15’tir. Bu iki sonucu aynı adla sunmayın.

Olumlu bir ürün tanımı ile kullanıcı ihtiyacına yönelik öneriyi ayırın. “X böyle bir üründür” cümlesi, “bu ihtiyacınız için X’i değerlendirebilirsiniz” cümlesiyle aynı davranış değildir.

Tek ölçüm ve küçük örnekler neden yanıltır?

20 yanıtta bir ek görünüm, oranı 5 yüzde puan değiştirir. 200 yanıtta aynı ek görünümün etkisi 0,5 yüzde puandır. Küçük örneklerde büyük yüzde hareketleri görmek bu nedenle kolaydır.

Örneğinizi büyütürken farklı platformları körlemesine tek toplamda birleştirmeyin. Önce sağlayıcıları ve soru kümelerini ayrı okuyun. Aynı yanıtların tekrar gösterilmesi de örneği gerçekten büyütmez. Her raporda dönem, yeni yanıt sayısı, soru sayısı ve kapsam değişikliği görünür olsun.

Skoru yapılacak işe bağlayın

Mention yüksek, citation düşükse kendi kaynak sayfalarınızı inceleyin. Citation yüksek, öneri düşükse içeriğin kullanıcı kararındaki rolüne bakın. Marka bilgisi yanlışsa ürün açıklamalarını ve üçüncü taraf kaynakları kontrol edin. Görünürlük artarken gelir değişmiyorsa bunu başarısızlık veya başarı diye tek başına yorumlamayın; ziyaret ve dönüşüm verisi ayrı ölçülmelidir.

Maya’nın AI görünürlük takibi yaklaşımını incelerken yalnızca skoru değil, skoru oluşturan yanıt ve kaynakları değerlendirin. Raporun değeri, her sayının hangi somut karara yardımcı olduğunu açıklayabilmesidir.