UIM Growth Agency’nin Türkiye’nin en değerli sekiz markasını ChatGPT, Gemini ve Google AI Mode üzerinden analiz ettiği pilot araştırma, markaların 48 öneri fırsatının 46’sında görünür olduğunu ortaya koydu. Yüzde 95,8’lik görünürlük oranına karşın çalışma; yapay zekâda görünür olmanın, ilk sırada önerilmek ve güncel ve doğru bilgilerle temsil edilmekle aynı anlama gelmediğini gösterdi.
Kullanıcıların ürün ve hizmet araştırmalarında yapay zekâ destekli araçlara yönelmesinin artması, markalar için yeni bir görünürlük alanı oluşturuyor. Geleneksel arama motorlarında üst sıralarda yer almak önemini sürdürürken, markaların yapay zekâ sistemleri tarafından nasıl tanımlandığı, hangi ihtiyaçlarda önerildiği ve hangi kaynaklarla ilişkilendirildiği de giderek daha kritik hale geliyor.
UIM Growth Agency tarafından gerçekleştirilen “Türkiye Yapay Zekâ Marka Görünürlüğü Endeksi 2026” pilot araştırmasında, Brand Finance Türkiye 125 listesinin ilk sekiz sırasında bulunan Türk Hava Yolları, Arçelik, İş Bankası, Ford Otosan, Ziraat Bankası, LC Waikiki, Vestel ve Garanti BBVA mercek altına alındı.
8 marka için 120 yapay zekâ yanıtı analiz edildi
Araştırmada sekiz marka için ChatGPT, Gemini ve Google AI Mode’a aynı yapıdaki beşer soru yöneltildi. Böylece toplam 120 yapay zekâ yanıtı değerlendirildi.
Her marka için kurumsal kimlik, ürün ve hizmet kapsamı, genel kategori önerisi, çok kriterli öneri ve rakip-kaynak analizi başlıklarını kapsayan beş farklı soru kullanıldı. Doğrudan öneri davranışını ölçen sorularda marka isimleri özellikle belirtilmeyerek, yapay zekâ sistemlerinden belirli ihtiyaç ve kriterlere göre marka önermeleri istendi.
48 öneri fırsatının 46’sında markalar yer aldı
Sekiz marka için toplam 48 bağımsız öneri fırsatı oluşturuldu. İncelenen markalar bu fırsatların 46’sında yer alarak yüzde 95,8 genel görünürlük oranına ulaştı.
Sekiz markanın yedisi, kendileriyle ilgili altı öneri yanıtının tamamında görünürlük sağladı.
Sonuçlar, Türkiye’nin yüksek marka değerine sahip şirketlerinin yapay zekâ sistemleri tarafından büyük ölçüde tanındığını ortaya koyuyor. Ancak bir markanın yanıt içerisinde yer alması; ilk sırada önerilmesi veya güncel ve doğru bilgilerle tanımlanmasıyla aynı sonucu ifade etmiyor.
THY ve Ford Otosan önerilerde ilk sırada
Türk Hava Yolları ve Ford Otosan, altı öneri yanıtının tamamında ilk sırada yer alarak 1,00 ortalama önerilme sırasına ulaştı. Bu sonuç, iki markanın faaliyet gösterdikleri kategorilerle güçlü ve istikrarlı bir biçimde ilişkilendirildiğini ortaya koydu.
Garanti BBVA, İş Bankası ve LC Waikiki de altı öneri yanıtının tamamında görünür olurken 1,17 ortalama sıralama elde etti. Arçelik ise yüzde 100 görünürlük ve 1,33 ortalama önerilme sırası ile güçlü bir performans sergiledi.
Vestel de altı öneri yanıtının tamamında yer aldı. Markanın 2,83 ortalama sıralaması, yapay zekâ sistemleri tarafından güçlü biçimde tanındığını ancak görünürlüğün ilk tercihe dönüşmesi açısından geliştirilmesi gereken bir alan bulunduğunu gösterdi.
Ziraat Bankası 6 fırsatın 4’ünde göründü
Ziraat Bankası, altı öneri fırsatının dördünde yer alırken, göründüğü yanıtlarda ortalama beşinci sırada konumlandı.
Bankanın yüksek kurumsal bilinirliğinin; dijital bankacılık, yatırım, kart ve bireysel finans gibi daha spesifik kullanıcı ihtiyaçlarında daha güçlü bir önerilme performansına dönüştürülmesi önemli bir fırsat olarak öne çıktı.
Ortalama önerilme sıraları, yalnızca markanın yanıt içerisinde yer aldığı sonuçlar üzerinden hesaplandı. Markanın bulunmadığı yanıtlar ise ayrıca görünürlük oranına dahil edildi.
Yapay zekâ görünürlüğünü yalnızca markanın web sitesi belirlemiyor
Araştırma, yapay zekâ sistemlerinin marka yanıtlarını oluştururken yalnızca kurumsal internet sitelerinden yararlanmadığını da ortaya koydu. Haber kuruluşları, karşılaştırma içerikleri, sektörel yayınlar, kullanıcı platformları ve üçüncü taraf araştırmalar da yapay zekâların marka anlatısında kaynak olarak kullanılıyor.
Bu nedenle yapay zekâ görünürlüğü yalnızca markanın kendi internet sitesinde ne anlattığıyla sınırlı değil. Markanın dijital ekosistemde hangi ifadelerle tanımlandığı, hakkında yayımlanan güncel veriler ve üçüncü taraf kaynaklarda yer alan bilgilerin tutarlılığı da yapay zekâ yanıtlarını etkileyebiliyor.
Garanti BBVA bu noktada dikkat çeken örneklerden biri oldu. Markanın yatırımcı ilişkileri sayfasında müşteri deneyimi araştırmasına ilişkin araştırma şirketi, örneklem büyüklüğü ve rakip kümesi açık biçimde tanımlanıyor. Araştırmada kullanılan üç yapay zekâ sistemi de Garanti BBVA’nın en yakın rakipleri olarak İş Bankası, Akbank ve Yapı Kredi’yi öne çıkardı. Bu üçlü, markanın kurumsal profilinde kullandığı karşılaştırma kümesiyle örtüştü.
Bulgular, güncel verilerin, araştırma yöntemlerinin ve karşılaştırma kriterlerinin açık biçimde yayımlanmasının yapay zekâ sistemlerinin marka anlatısını şekillendirebildiğine işaret ediyor.
Güncelliğini yitiren bilgiler yeni bir itibar riski oluşturuyor
Pilot çalışma sırasında yapay zekâ sistemlerinin zaman zaman farklı dönemlere ait verileri aynı yanıtta bir araya getirdiği de görüldü.
Bir markanın sahip olduğu bir lisansın lisanslı marka şeklinde sınıflandırılması, farklı yıllara ait şube veya çalışan sayılarının güncel kabul edilmesi ve imzalanmış bir satış sözleşmesinin tamamlanmış işlem olarak aktarılması bu örnekler arasında yer aldı.
Ancak bu sorunların tamamını yapay zekâ sistemlerine bağlamak mümkün değil. Aynı kurumun farklı internet sayfalarında farklı dönemlere veya kapsamlara ait bilgilerin tarih ve kapsam belirtilmeden sunulması da sistemlerin çelişkili yanıtlar oluşturmasına neden olabiliyor.
Bu nedenle markalar açısından fırsat yalnızca daha fazla içerik üretmekten geçmiyor. Kurumsal verilerin tekilleştirilmesi, güncelleme tarihlerinin görünür hale getirilmesi ve marka, iştirak, lisans ve sahiplik ilişkilerinin açık bir dille tanımlanması da önem kazanıyor.
“GEO artık yalnızca bulunmak değil, doğru temsil edilmek meselesi”
Dijital İletişim Stratejisti ve UIM Growth Agency Kurucusu Mustafa Derya Çolak, araştırma sonuçlarını değerlendirirken yapay zekâ görünürlüğünün yalnızca listelerde yer almaktan ibaret olmadığını belirtti.
Çolak, “Pilot çalışma, Türkiye’nin değerli markalarının yapay zekâ sistemlerinde önemli ölçüde görünür olduğunu gösteriyor. Ancak görünürlük tek başına yeterli değil. Bir marka bulunabilir, fakat ilk sırada önerilmeyebilir veya eski bilgilerle anlatılabilir. GEO’yu yalnızca yapay zekâ cevaplarında yer almak olarak değil; doğru kaynaklarla, güncel bilgilerle ve markanın stratejik konumlandırmasına uygun biçimde temsil edilmek olarak ele almak gerekiyor.” dedi.
Çolak ayrıca markaların kurumsal veri sayfalarını düzenli biçimde güncellemesi, önemli rakamların tarih ve kapsamını açıkça belirtmesi, üçüncü taraf kaynaklardaki marka anlatısını takip etmesi ve yapay zekâ yanıtlarını belirli aralıklarla test etmesi gerektiğini vurguladı.
Araştırma 3 Eylül 2026’da gerçekleştirildi
3 Eylül 2026 tarihinde gerçekleştirilen araştırmada Türkçe ve standartlaştırılmış soru kalıpları kullanıldı. Her marka için kurumsal kimlik, ürün ve hizmet kapsamı, genel kategori önerisi, çok kriterli öneri ve rakip-kaynak analizi olmak üzere beş soru yöneltildi.
Markalar; doğru tanımlanma, önerilerde görünme, önerilme sırası, kullanılan kaynakların niteliği, yanlış veya güncel olmayan bilgiler, rakiplerle karıştırılma ve yapay zekâ sistemleri arasındaki uzlaşı başlıklarında değerlendirildi.
Ana değerlendirmeye ChatGPT, Gemini Flash-Lite ve Google AI Mode yanıtları dahil edildi. Standart Google aramasındaki “AI Bakışı” sonuçları ise ayrıca gözlem notu olarak kaydedildi. Perplexity üzerinde gerçekleştirilen testler, erişim engeli nedeniyle ana veri setine ve hesaplamalara dahil edilmedi.
Araştırma, belirli bir tarihte elde edilen yapay zekâ yanıtlarının fotoğrafını ortaya koyan bir pilot çalışma niteliği taşıyor. Yapay zekâ yanıtlarının model sürümü, konum, oturum geçmişi ve sorgunun ifade biçimine göre değişebileceği belirtiliyor.
Çalışma; ürün kalitesi, müşteri memnuniyeti veya finansal performans sıralaması oluşturmayı değil, markaların yapay zekâ destekli arama ve öneri ortamlarındaki temsil biçimini ölçmeyi amaçlıyor.
