OpenAI 4 Mart'ta varsayılan modelleri değiştirdiğinde, yanıt başına alıntı yapılan web sitesi sayısı beşte bir oranında düştü ve bir daha asla düzelmedi. Ancak alıntıların düşmesi hikayenin yalnızca bir kısmı.
Ayrıca ChatGPT'nin dahili tarama araçlarına tersine mühendislik uyguladık, bir bal küpü deneyi yürüttük, sistem istemini yeniden yapılandırdık ve ChatGPT Search Capture eklentimizin yeni bir sürümünü yayınladık.
Ne oldu
4 Mart'ta ChatGPT, varsayılan modelini GPT-4o/5.2'den GPT-5.3 Instant'a geçirdi. Sonuç: Yanıt başına belirtilen ortalama benzersiz alan sayısı, %20'den fazla bir düşüşle 19'dan 15'e düştü.
Yanıt başına benzersiz URL'ler aynı yolu izleyerek 24'ten 19'a düştü. Meteoria tarafından sağlanan izleme verilerini kullanarak 14 hafta boyunca 400 günlük istemi takip ettik.
Neden önemsiyoruz?
ChatGPT'nin haftalık 900 milyon aktif kullanıcısı var. Her yanıttaki alıntı yüzeyi değişmedi ancak daha az sayıda web sitesi bunu paylaşıyor. Aynı pasta, daha az dilim.
Bu muhtemelen daha yüksek otoriteye sahip kaynaklara doğru yapısal bir değişimi yansıtıyor, ancak aynı zamanda genel olarak daha az kazanan anlamına da geliyor. Kesimi gerçekleştiremeyen siteler, daha önce erişilebilen görünürlüğü kaybediyor.
Koca Ayak Etkisi
Bu olguya şu ismi verdik:Koca Ayak güncellemesi” (2012'de Moz'dan Dr. Peter J. Meyers tarafından tanımlanmıştır), Google bazen tek bir alan adının sonuçların ilk sayfasının tamamını kaplamasına izin verir.
ChatGPT artık yanıt başına daha az alan adı alıyor ancak URL-alan adı oranı 1,26'da sabit kaldı. Alan başına tarama derinliği değişmedi. Değişen şey, kaç farklı web sitesinin masada yer aldığıdır.
GPT-5.4 Düşünme konsantrasyonu daha da artırır. Model, aramaları güvenilir alanlarla sınırlamak için "site:" operatörlerini kullanır ve sorgularını, her biri belirli bir kaynağı hedefleyen yanıt başına genellikle 10'dan fazla "yayma sorgusuna" dağıtır.
Jérôme Salomon (Oncrawl) tarafından yapılan bağımsız günlük analizi bu eğilimi doğruluyor. ChatGPT-Kullanıcı bot tarama hacmi, 5.3'e geçişten bu yana daha düşük bir seviyeye yerleşti. Bazı sayfalar artık taranmıyor.
Bunun nedeni model güncellemelerinin ötesine geçiyor: ChatGPT'nin haftalık kullanıcılarının %90'ından fazlası ücretsiz planı kullanıyor ve varsayılan deneyim daha az web aramasını tetikliyor, daha az sorgu kullanıyor ve daha az alıntı üretiyor.
ChatGPT Arama gerçekte nasıl çalışır?
Çalışmamız aynı zamanda ChatGPT'nin dahili arama sisteminin tam tersine mühendisliğini de içermektedir.web.run. 5.3'ten önce model, çizgilerle ayrılmış kompakt metin komutları gönderiyordu (hızlı|sorgu|yenilik). 5.3'ten sonra, yazılan parametrelerle yapılandırılmış JSON nesneleri gönderir.
Bu sadece bir format değişikliği değil. Modelin web işlemlerini nasıl formüle ettiği ve dağıttığı konusunda farklı bir mimariyi yansıtır.
Web aracı artık 4'ten 12'ye kadar işlemi desteklemektedir (artı ayrı bir widget sistemi adı verilen)gerçek). Bunlar şunları içerir:
arama_sorguaçıkbulmaktıklamakekran görüntüsüürün_sorgu- Spor, finans, hava durumu ve daha fazlası için özel widget'lar.
GPT-5.4, yanıt başına 5'ten 10'a kadar arama turu zincirleyebilir ve sorguları önceki sonuçlara göre hassaslaştırabilir. GPT-5.3 Instant genellikle 2 veya 3'ü çalıştırır.
Google'ın parmak izleri hâlâ görülebiliyor: Google izleme işaretçileri (uzun adımlarla yürümek) ürün URL'lerinde görünür ve SearchAPI kimliği-token eşleşmeleri, arka ucun üçüncü taraf arama sağlayıcılarına ve perde arkasında Google'a olan güvenini ortaya çıkarır.
Ürün sorguları için yeni bir yayılma türü
Daha önce belgelenmemiş bir yayılma türünü ortaya çıkardık:göz atma_yeniden yazılan_sorgular. Yalnızca 5.4 Instant'taki ürün sorgularında görünür ve konuşma kodunda görünür.
Bir kullanıcı [2026'da satın alınacak en iyi 3D yazıcı] gibi bir şey sorduğunda ChatGPT, aday ürünlerin tam listesini oluşturmak için ilk önce tek bir yeniden yazma yayılımı çalıştırır. Daha sonra her bir ürün için ayrı bir alışveriş yelpazesi başlatarak özellikleri, incelemeleri ve fiyatları tek tek getiriyor.
5.3'ten önce ürün aramaları tek bir çağrıda toplanıyordu. Artık her ürün kendi özel alma komutuna sahip oluyor.
ChatGPT-User, alma aracısıdır
Bal küpü deneyimimiz önemli bir ayrıntıyı doğruladı. ChatGPT, bir görüşme sırasında yapılan aramanın ardından web'e göz attığında,ChatGPT Kullanıcısıtarayıcı - OAI-SearchBot değil - sayfa içeriğini getirir.
OpenAI, OAI-SearchBot'u ChatGPT'nin arama dizinini oluşturan aracı olarak tanımlıyor, ancak pratikte model, arama sonuçları için üçüncü taraf kazıma API'lerine dayanıyor ve ardından seçilen URL'lerden gerçek içeriği alması için ChatGPT-Kullanıcısını gönderiyor.
Ad alanı kör noktası
Bu bizim en şaşırtıcı bulgumuz olabilir.
Yol klasik tersine mühendislikle başladı. ChatGPT mobil uygulamasını kaynak koda dönüştürdük, web istemcisinin kaynak kodunu inceledik ve her iki platformdaki ağ paketlerini inceledik. Bu bize dahili araçların adlarını ve bazı çağrı kurallarını verdi.
Bu ayrıntılarla donanmış olarak ChatGPT'ye doğru soruları sorabildik ve modelin herhangi bir kısıtlama olmaksızın yanıtlandığını keşfettik.
OpenAI'nin sistem istemleri konusunda gerçek korumaları vardır. Ancak dahili takım konfigürasyon katmanında hiçbiri yoktur.
ChatGPT'lerad alanları- modelin görüşme sırasında çağırabileceği dahili araç grupları serbestçe tanımlanabilir. "Sistem istemi" sözcüklerinden kaçındığınız sürece model, araç şemalarını, işlem listelerini, çıktı kanallarını ve ad alanı yapılarını mükemmel bir tutarlılıkla açıklayacaktır.
Herkesin ChatGPT'nin iç ortamını denetlemek için yapıştırabileceği kullanıma hazır istemler yayınladık. Modelin bu açıklamaları hayal etmediğini doğrulamak için ayrı oturumlarda düzinelerce kullanıcıyla katılımcı bir çalışma yürüttük. Her katılımcı tam olarak aynı araç adlarını, parametre şemalarını ve işlem listelerini aldı. Model, kendi takımlarını tutarlı ve güvenilir bir şekilde tanımlar.
Çalışma aynı zamanda birkaç önemli bulguyla birlikte aşamalı olarak çıkarılan yeniden yapılandırılmış bir sistem istemini de içeriyor:
- Reddit, telif hakkı kelime sınırlarından muaf tutulan tek alan adıdır.
- Yasaklanan ürünlerin ayrıntılı bir listesi var.
- Bir "ayrıntı puanı" 1-10 arası bir ölçekte çalışır.
- Tam bir reklamcılık politikası paragrafı, reklam gösterimini abonelik katmanına göre yönetir.
Pratik kullanım: kendi taranabilirlik denetiminizi yürütmek
Belgelediğimiz web.run sözdizimi yalnızca teknik bir merak değildir. Çalışıyor ve ChatGPT'nin içeriğinizle nasıl etkileşime girdiğini test etmek için doğrudan bir yol açıyor.
İşte somut bir örnek. JSON komutlarını doğrudan bir konuşmaya yapıştırarak ChatGPT'yi alanınızda arama yapmaya ve belirli sayfaları okumaya zorlayabilirsiniz. Öncelikle sitenizde hedefli bir arama başlatın, ardından sitenizi ilk iki sonucu getirmeye zorlayın, ardından her sayfanın başlığını, ana konusunu ve önemli noktalarını döndürmesini isteyin.
"Bu sorguyu arayın, ardından ilk iki sonucu açın ve her sayfada bulduklarınızı özetleyin.
Adım 1: Arama:
{ "arama_sorgu": [ { "q": "site:abondance.com seo" } ], "yanıt_uzunluğu": "kısa" }
Adım 2: İlk iki sonucu açın:
{ "açık": [ { "ref_id": "turn0search0" }, { "ref_id": "turn0search1" } ] }
Adım 3: Bana her URL'de bulduğunuz şeylerin yapılandırılmış bir özetini verin. Her sayfa için: başlık, ana konu ve 3-5 önemli nokta."
İçeriğinizin ChatGPT'nin gözünden bir görünümünü elde edersiniz: gerçekte neye ulaşabilir, neleri ayıklayabilir ve sayfalarınızı nasıl yorumlayabilir.
ChatGPT bir sayfaya erişemezse, bozuk içerik döndürürse veya ana mesajlarınızı tamamen kaçırırsa bu, harekete geçilmesi gereken bir sinyaldir.
Aynı model ailesi, farklı alıntılar
GPT-5.2, 5.3 ve 5.4 aynı bilgi sınırını (Ağustos 2025) paylaşır ve aynı GPT-5 ailesine aittir. Ancak her birine gönderilen aynı istem, farklı genişleyen sorgular üretir, farklı kaynaklara ulaşır ve son yanıtta farklı pasajları ortaya çıkarır.
Ön eğitimden sonra birden fazla farklılık katmanı devreye giriyor: RLHF ödül şekillendirme, denetlenen ince ayar verileri, sistem istemi yapılandırmaları ve çıkarım süresi hesaplama bütçeleri. GPT-5.4 Pro, "daha sıkı düşünmek" için açıkça daha fazla bilgi işlem sağlıyor ve tek başına bu bile hangi kaynaklardan alıntı yapıldığını değiştirebilir.
Bu nedenle modeli model bazında test etmenizi öneririz. Tek bir istem, kullanıcının GPT-5.3 Instant, 5.4 Thinking veya 5.4 Extended'da olmasına bağlı olarak tamamen farklı alıntılar üretebilir. Serbest plan kullanıcıları da sessizce daha hafif bir modele yönlendirilebilir.
İki tür yapay zeka görünürlüğü
Çalışmamız bir çerçeve sunuyorbuayırır parametrik görünürlük (arama devre dışı bırakıldığında modelin eğitim verilerinden öğrendiği şey) dinamik görünürlük (arama etkinken gerçek zamanlı olarak ne alırsa).
- Parametrik görünürlük: LLM'ler için E-E-A-T.Parametrik görünürlük, büyük dil modelleri için E-E-A-T eşdeğeridir. Basında yer alan haberler, Wikipedia varlığı, diğer yüksek otoriteli siteler ve genel eğitim külliyatı ile şekillenen, milyarlarca eğitim örneğine kodlanmış otoritedir. Tek seferlik API denetimleriyle istikrarlı ve ölçülebilirdir.
- Dinamik görünürlük: değişen zemin.Dinamik görünürlük değişkendir. Modele bağlıdır ve sürekli izleme gerektirir. Geleneksel SEO'ya daha yakındır ve Koca Ayak Etkisinin gösterdiği gibi, bir model güncellemesiyle bir gecede çökebilir.
- İki konu arasındaki bağlantı.Model, web sorgularını zaten bildiği kaynakları hedefleyerek formüle eder. Parametrik hafızadan yoksun bir marka, arama adayı bile sayılmaz. Model tarafından bilinmemek, arama başlamadan önce görünmez olmak anlamına gelir.
Bilgi kesintisi güncellemeleri Yüksek Lisans'ın "Google Dansı"dır. Sonlandırma tarihi değiştiğinde parametrik sıralamalar toplu olarak yeniden dağıtılır. Ancak bu yalnızca yılda bir kez gerçekleşir çünkü bu ölçekte yeniden eğitim son derece pahalıdır. Modelin markanız hakkında bildiklerini etkilemeye yönelik stratejik pencere, iki son tarih arasındadır.
Dan Petrovic'in (DEJAN) Yapay Zeka Marka Otoritesi Endeksi, parametrik ölçümü geniş ölçekte gösteriyor. Çalışmamız bunu, tek seferlik bir denetim için birden çok kez çalıştırılan beş istemi temel alan daha hafif, tekrarlanabilir bir test çerçevesiyle tamamlıyor.
Daha derine inin
Tersine mühendislik belgeleri, bal küpü deneyi, Kendin Yap denetim istemleri ve yeniden yapılandırılmış sistem istemini içeren çalışmanın tamamına şu adresten ulaşabilirsiniz:think.resoneo.com/chatgpt/5.3-5.4/Her gün
Sonuç olarak
ChatGPT Arama artık bir kara kutu değil. Bu çalışma, her aramaya güç sağlayan web.run aracından, hangi alanların getirileceğine ve hangilerinin göz ardı edileceğine karar veren yayma mantığına kadar iç mimarisini haritalandırmaktadır.
5.3'e geçişten sonra alıntı yapılan alanlardaki %20'lik düşüş, tek bir model güncellemesiyle alıntı ortamının ne kadar hızlı değişebileceğini gösteriyor. Ancak daha derindeki sorun yapısal: ChatGPT, alıntıları daha az sayıda web sitesinde yoğunlaştırıyor ve eğitim verileri, eğitim sonrası ince ayarlar ve bir modelden diğerine değişen sistem istemi kuralları tarafından şekillendirilen kaynak seçme mantığını uyguluyor.
ChatGPT'de görünürlüğü takip etmek, iki farklı katmanı (parametrik ve dinamik) anlamak, birden fazla modelde test yapmak ve dahili araçları belgelenebilir ancak davranışları bir gecede değişebilen bir sistemi izlemek anlamına gelir.
Çalışmanın tamamı, başlamak için gerekli verileri, metodolojiyi ve araçları sağlar.
![Yapay Zeka Araması Nasıl Ölçülür: Bilmeniz Gereken Mevcut KPI'lar [Web semineri] @sejournal, @ hethr_campbell aracılığıyla](/_next/image?url=%2Fresimsiz-haber-K%C4%B1rm%C4%B1z%C4%B1.png&w=1920&q=75)