Çoğu insan yapay zekayı bu şekilde kullanmıyorcoğrafi konumtartışmalar sıklıkla varsayılır. Stella Rising tarafından yapay zeka kullanıcılarına yönelik yapılan iki anket, birçok istemin hala geleneksel arama sorgularına oldukça benzediğini ortaya çıkardı.(Açıklama: Stella Rising'de SEO Başkan Yardımcısıyım.)
Anketlerden biri Ağustos 2025'te güzellik odaklı bir tüketici paneline odaklanırken, diğeri Ocak 2026'da daha geniş bir genel kitleye anket yaptı. Her iki çalışmada da istemler kısaydı, genellikle anahtar kelimeye dayalıydı ve AI pazarlama çevrelerinde popüler olan ayrıntılı bilgi istemi şablonlarından çok Google aramasına çok daha yakındı.
Aynı zamanda, giderek artan sayıda kullanıcı bütçeleri, konumları, meslekleri, yaşları, sağlık sorunları veya tercihleri gibi kişisel bağlamları da ekliyor. Bu ayrıntılar, AI sistemlerine geleneksel bir arama sorgusunun verebileceğinden çok daha fazla bilgi vererek önerileri ve marka görünürlüğünü etkileyen yeni bir kişiselleştirme katmanı oluşturur.
Birleştirilmiş bulgular, GEO stratejilerinin her iki gerçeği de hesaba katması gerektiğini gösteriyor: Çoğu AI araması hâlâ klasik anahtar kelime sorgularına benzerken, en yüksek değere sahip öneriler giderek kişisel bağlam açısından zengin istemlerden ortaya çıkıyor. Fırsatın ve ölçüm zorluğunun yattığı yer burasıdır.
Pek çok insan hala 2008'deymiş gibi yazıyor
Her iki anketin en büyük çıkarımı, ortalama yapay zeka kullanıcısının hala bir anahtar kelimeyi boşa çıkarması ve en iyisini umması.
Ocak ayındaki genel izleyici araştırmasında:
- Yanıt verenlerin üçte ikisi, 15 veya daha az kelimeden oluşan istemler yazdıklarını bildirdi.
- Yalnızca %12'si, AI etkileyicileri dizisinin standartlarına göre "gerçek" bir istem olarak nitelendirilebilecek bir şey yazdı.
- Yaklaşık %60'ı sorgularını soru olarak ifade ederken yalnızca %9'u doğrudan komut verdi.
Bu, Pew Research'ün daha geniş anlamda gördüklerini yansıtıyor:Tüm ABD'li yetişkinlerin %34'üartık ChatGPT kullanıyor, bu da 2023'teki payı kabaca iki katına çıkarıyor ve 30 yaşın altındaki yetişkinlerin %58'i bunu kullanıyor.
Katılımcılardan yeni bir çift ayakkabıya ihtiyaç duymaları durumunda gönderecekleri mesajı yazmalarını isteyen bir senaryo görevi yürüttüğümüzde, ortalama cevap sekiz kelimeydi. Panelden gerçek örnekler şunları içeriyordu:
- “Yakındaki ayakkabılar”
- “Tenis ayakkabıları”
- “Nike”
- “Yakınımdaki 7 numara bayan tenis ayakkabıları”
- “Yürüyüş ayakkabıları için en iyi fiyat”
Bu şuna uyuyorSemrush'un tıklama akışı verileriOrtalama bilgi istemi uzunluğunun 4,2 ila 8,7 kelime olduğunu gösteren ChatGPT'nin arama modunda, aslında bir Google sorgusuyla aynıdır.
Daha uzun, yapılandırılmış istemler yalnızca kullanıcılar arama dışında taslak oluşturma, kodlama veya yaratıcı çalışma gibi bir şey yaparken görünme eğilimindedir.
AEO ve GEO çalışmalarında içselleştirilmesi gereken kısım budur. "Plantar fasiit için 150 doların altındaki ortopedik onaylı en iyi beş yürüyüş ayakkabısını 4,5+ yıldız derecelendirmesiyle karşılaştırın" gibi istemler için optimizasyon yapıyorsanız, yanlış dağıtım için optimizasyon yapıyorsunuz demektir.
Gerçek istemler çalıştırılır%71 daha uzunOtterly.AI'nin analizi, pazarlamacıların icat etme eğiliminde olduğu sentetik olanlardan daha fazla olsa da ortalamanın hâlâ yalnızca 12 kelime olduğunu buldu.
İki anket arasındaki geçiş
Ağustos 2025 anketinde, serbest metin istemlerinin kabaca %50'sini kısa, belirsiz ve marka ve özellik odaklı anlamına gelen "SEO anahtar kelime şeklinde" olarak sınıflandırdık. By the time the January 2026 survey came back, that share had dropped closer to 30%. Geriye kalan %70'lik kısım daha uzun süre büyümüş ve daha bağlamsallaştırılmıştır.
Birkaç bulguyu ilerletmeye değer:
- Tüm istemlerin %24,5'i "en iyi" kelimesini içeriyor. "En iyi [kategori]" yanıtlarında görünmüyorsanız, en yüksek niyetli alanlardan birini kaçırıyorsunuz demektir.
- Soruların %28'i fiyat veya bütçe kısıtlamalarından bahsediyor. Kullanıcılar yalnızca alışveriş yapmıyor. Kafalarında bir sayı ile alışveriş yapıyorlar.
- İstemlerin %16'sı açıkça konum tabanlıdır. "Yakınımdaki" sorgu modeli Google'dan Yüksek Lisans'a başarıyla taşındı.
- Yönlendirmelerin %32'si kişisel özellikleri (ör. büyüklük, meslek, sağlık durumu, yaşam evresi vb.) içeriyor. Bu sayfadaki en önemli sayıdır ve buna geri döneceğiz.
Özellikle konum açısından, %16'lık rakam, Local Falcon'un 2025 araştırmasının genel olarak yapay zeka araması için gösterdiğiyle örtüşüyor: Yapay Zeka Genel Bakışları artık şu adreste yer alıyor:Bilgilendirici yerel sorguların %92'si, ancak basit yerel paket sorgularının yalnızca %15'inde. Amaç, yapay zeka motorları için optimize edilmiş yerel içerik tedarikinden daha hızlı bir şekilde LLM'lere geçmektir.
Bir uyarı: Bunlar iki farklı hedef kitleye yönelik iki farklı anketti. Ocak 2026'daki genel izleyici örneği, Ağustos 2025'teki güzellik odaklı panele göre yapısal olarak daha işlemseldi; bu, neden daha az sayıda istemin anahtar kelime tarzı aramalar gibi göründüğünü ve daha fazlasının tam istekler gibi göründüğünü kısmen açıklıyor. "İstemler gelişiyor" anlatısını aşırı indekslemezdim, ancak kesinlikle yönsel okumayı alırdım.
Kullanıcı yerleştirme katmanı bunun ilginç hale geldiği yerdir
%32 rakamı (gerçek kişisel bağlamı içeren istemler), veri setinde en az tartışılan bulgudur.
Kullanıcıların neredeyse üçte biri, bedenleri, işleri, eğitim planları, yaşam durumları veya çocuklarının yaşları gibi normalde hiçbir Google sorgusunun taşımayacağı bilgileri LLM'lere isteyerek veriyor. Verilerde aşağıdaki gibi istemler görüyoruz:
- “Günlük işte ayakta durmak için hangi ayakkabıları önerirsiniz?”
- "Bana Amazon'dan sipariş edebileceğim uygun maliyetli bir koşu ayakkabısı bulun. Benim bedenim erkeklerin 10 numara."
- "Lütfen bana kadınlar için sekiz numarada geniş ayaklar için rahat, şık, 120 doların altındaki ve gençlerin benim gibi X kuşağı biri için dalga geçmeyeceği en iyi beş ayakkabıyı söyleyin."
Bu sonuncusu tek başına cinsiyet, ayak genişliği, beden, bütçe, stil amacı, nesil kimliği ve gerçek bir sosyal kaygıyı içeriyor. Hiçbir geleneksel arama sorgusu bunların hepsini ortaya çıkaramazdı.
Bu, iş yerindeki kullanıcı yerleştirme katmanıdır. Birisi ChatGPT veya Gemini ile tekrar tekrar etkileşime girdiğinde, model onun kim olduğuna dair bir profil oluşturuyor ve bu profil hafızada giderek daha fazla kalıcı oluyor. Kullanıcı aslında asistanı kendi üzerinde eğitiyor. Bu güven oluştuktan sonra yüzeysel sorgular yazmayı bırakırlar ve asistanın onları tanıdığını varsayarak istekler yazmaya başlarlar.
Bu değişimin markaların görünürlük hakkında nasıl düşünmesi gerektiğine dair iki etkisi var:
- Satın alma kararlarını yönlendiren istemler genellikle bir SERP veya anahtar kelime aracında görünen istemler değildir. Gerçek bir X kuşağı kadını, geniş kesim, 120 dolarlık, "alay edilmeyecek" spor ayakkabılar hakkında soru sorarken, hiçbir zaman izlenen bir SERP anahtar kelimesi olarak görünmeyecek. Ancak ayakkabınızın öneri grubuna girip girmeyeceğine karar veren istem budur.
- Bir marka alıntısının değeri, bağlam açısından zengin bir bilgi isteminde göründüğünde önemli ölçüde artar. Model zaten kullanıcı özelliklerini hesaba katıyorsa, ortaya çıkardığı markalar alaka düzeyi açısından önceden filtrelenir. Bu, genel bir mavi bağlantıdan çok daha kaliteli bir izlenimdir.
Sentetik istemlerin uygun olduğu ve uymadığı yerler
GEO anlık araştırmasında yaygın bir taktik, sentetik kişilikler oluşturmaktır ("Ben, sürdürülebilirliğe odaklanan markaları tercih eden, Boston'da yarı maraton için eğitim almış 38 yaşında bir ürün yöneticisiyim...") ve daha sonra bu kişileri, farklı senaryolar altında bir LLM'nin hangi markaları ortaya çıkardığını stres testi için kullanmaktır. Yaklaşımın gerçek bir değeri var. Kullanıcı yerleştirme katmanı yanıttaki ağır işi yapıyorsa, yanıtı simüle etmenin tek yolu kullanıcıyı simüle etmektir.
Ancak sentetik istemler her şeyi yakalamaz. Gerçek yönlendirmeler karmaşıktır, katmanlıdır ve yakın zamandaki konuşma geçmişinden, kalıcı hafızadan ve modelin haftalarca kullanımda topladığı sinyallerden etkilenir. 50 kelimelik bir karakter oluşturabilir ve 6 ay boyunca ChatGPT ile günü, tercihleri ve ailesi hakkında konuşan bir kullanıcının ince ayrıntılarını kaçırabilirsiniz.
Bunun yerine, markanızın görünür olması gereken kişileri haritalamak için sentetik ipuçları kullanın, ancak sonuçta ortaya çıkan görünürlük puanlarını temel gerçek olarak ele almayın. Bunları mümkün olan her yerde gerçek anlık verilerle birleştirin. Bu, müşteri görüşmeleri, sosyal arama kalıpları, destek biletleri veya Google Search Console'dan soru şeklindeki sorguların normal ifadelerle çekilmesi anlamına gelebilir.
Aslında ne izlenecek?
Bu doğal olarak bir sonraki soruya yol açıyor: Gerçek istemlerin üçte biri SEO anahtar kelimelerine benziyorsa, AI görünürlük platformunuzda SEO anahtar kelimelerini izlemeli misiniz?
Cevap evet, tek filtreyle.
Son çeyrekte ekibimiz, takip edilen istemlerde web alma oranlarının keskin bir şekilde arttığını gördü. Birçok müşteri hesabında, izlenen istemlerin %90'ından fazlası artık ChatGPT veya Google'ın AI Modunda canlı web aramasını tetikliyor.
Bu gerçekleştiğinde, LLM etkili bir şekilde gerçek zamanlı bir SERP çalıştırıyor ve sonucu sentezliyor. Bu, tanımladığımız kısa, anahtar kelime şeklindeki istemlerin (toplamın kabaca %30'u) hâlâ oldukça fazla kullanıldığı anlamına geliyor. Yapay zeka destekli Google sorguları gibi davranırlar ve buna göre takip edilmeleri gerekir.
Filtre şudur: Yalnızca kafa terimleri veya tek markalı sorgular olan istemlerde izleme yuvalarını boşa harcamayın. Bunlara erişim yerine model ağırlıkları veya kısa hazır yanıtlar yoluyla yanıt verilmesi muhtemeldir ve görünürlük konusunda size yararlı bir okuma sağlamazlar.
İşte pratik bir kurulum:
- Markanızın gerçekten kazanması gereken kişilerle eşleştirilen, kullanıcı yerleştirme katmanını çalıştıran sentetik bir kişilik istemi seti. Bir modelin farklı kullanıcı koşulları altında varsayılan olarak hangi rakiplere sahip olduğunu ortaya çıkarmak için bunu kullanın.
- Soru şeklindeki GSC sorgularından, müşteri paneli girişlerinden ve regex'ten çıkarılan "kim/ne/nerede/yapabilir/yapmalı/yapmalı" kalıplarından elde edilen gerçek bir istem seti. These are the short, retrieval-triggering prompts most users still write.
- Çalışma için yaptığımız çalışma türünden alınan, karmaşık, bağlam açısından zengin, gerçek ipuçlarından oluşan küçük, niteliksel bir kütüphane. Anahtar kelime aracınızın sorduğu soruyu değil, içeriğinizin gerçekten kullanıcının sorduğu soruyu yanıtlayıp yanıtlamadığını kontrol etmek için bunu kullanın.
Bu noktada yalnızca AI görünürlüğünü izlemiyorsunuz. Üç kelimelik "iyi yürüyüş ayakkabıları" sorgusundan 40 kelimelik "60 yaşındayım, plantar fasiit hastasıyım..." isteğine kadar, gerçek kullanıcıların içeriğinize nasıl ulaştığını tüm spektrumda izliyorsunuz.
Daha geniş veriler bize yapay zeka araması hakkında neler söylüyor?
Ocak 2026 anketinden elde edilen bir avuç ek bulgu, bu hızlı hareket kalıplarının neden önemli olduğunu açıklamaya yardımcı oluyor.
Kullanıcılar yapay zeka önerilerine giderek daha fazla güveniyor
Kullanıcıların %68'e kadarı ChatGPT'nin önerilerine Google'ınkinden daha fazla güveniyor; bunun nedeni olarak çoğu ayrıntı, reklam eksikliği ve kişiselleştirme gösteriliyor.
- NIM'in araştırması ChatGPT'nin sıklıkla ürettiğini buldudaha verimli, doğru tüketici kararlarıGoogle'dan daha iyi.
- Ocak 2026'da yapılan bir araştırma şunu bildirdi:Yapay zeka kullanımı arttıkça Google'a olan güven zayıflıyor.
- Yext'in 2026 araştırması, ChatGPT'nin "en kaliteli kaynak" yanıtlarındaki payını şu şekilde ortaya koyuyor:%35ağır AI kullanıcıları arasında.
Yapay zeka araması günlük bir alışkanlık haline geliyor
Aktif AI kullanıcılarının yarısı, Google'da yaptıkları görevleri tamamlamak için bu araçları her gün veya günde birkaç kez kullanıyor.
- Arama Motoru Arazisi bildirildiTüketicilerin %37'siartık aramaları Google yerine yapay zeka aracıyla başlatın.
- OpenAI'nin Şubat 2026 rakamları, ChatGPT'nin haftalık aktif kullanıcılarının sayısını gösteriyor900 milyon- bir yıl önce iki katından fazla.
Alıntılar hâlâ trafiği yönlendiriyor
Kullanıcıların %85'i en azından bazı zamanlarda alıntı yapılan kaynaklara tıklıyor; %21,9'u her zaman bunu yapıyor. Söz konusu huninin sonu değil.
- Conductor'ın 2026 karşılaştırmaları yapay zeka yönlendirme trafiğinin arttığını gösterdiBir önceki yıla göre %357.
- Semrush, ChatGPT'den giden yönlendirmeleri bildirdi%2062025 yılında.
- Emarketed, yapay zeka tarafından yönlendirilen ziyaretçilerin şu saatte dönüşüm gerçekleştirdiğini gördü:4,4xstandart organik oranı.
- Hacim hala küçük (Condüktör bunu toplam trafiğin yaklaşık %1,08'i olarak tahmin ediyor), ancak ağırlık sınıfının çok üzerinde bir performans sergiliyor.
Ses nihayet anını yaşıyor olabilir
Kullanıcıların %34'ü artık sesli sohbeti her gün veya daha sık kullanıyor. Bu, on yıldır duyduğumuz "sesli arama önemli olacak" sözünü gerçekten yerine getiren, gördüğüm ilk veri kümesi.
Tüm bunları Ahrefs'in en son Yapay Zeka Genel Bakış TO araştırması ile eşleştirmeye değer: Yapay Zeka Genel Bakışının varlığı,%58en üst sıradaki sayfa için daha düşük tıklama oranı. Gelen trafik niteliklidir. Gitmeyen trafik gitti
Yapay zeka araması daha zengin, daha kişiselleştirilmiş bir biçime yerleşiyor. Niyet yığını, Google'ın her zaman sunduğuyla aynıdır. Yeni olan, yerleştirme katmanı ve bunun gerektirdiği izleme talepleridir. Bu, SEO ve GEO ekipleri için net bir dizi öncelik oluşturur.
Ne değişir, ne değişmez
Bir SEO lideri, içerik lideri veya strateji lideriyseniz, bu bilgilerle yapabileceğiniz üç şey:
- İstem izleme kurulumunuzu denetleyin:Bunların tamamı sentetik istemler veya tümü anahtar kelime şeklindeki istemlerse, resmin yarısını kaçırıyorsunuz demektir. Yukarıda özetlenen katmanlı çerçeveyi oluşturun.
- İçeriğinizi kullanıcı yerleştirme katmanıyla eşleyin:En iyi kategorileriniz için yapay zeka aramasına gerçek istemleri taşıma olasılığı en yüksek olan kişileri (ör. yaş, yaşam evresi, meslek, durum, bütçe) listeleyin. Ardından PDP'lerinizin, blog içeriğinizin ve SSS'lerinizin bu kişilerin sorularına gerçekten yanıt verip vermediğini kontrol edin.
- SEO anahtar kelime çalışmasını bırakmayın:Gerçek istemlerin yaklaşık üçte biri hala klasik arama sorgularına benziyor. İzlediğimiz istemlerin çoğunda web erişimi %90'ın üzerinde çalışırken, bir SEO anahtar kelimesi ile bir yapay zeka istemi arasındaki boşluk, GEO söyleminin ima ettiğinden daha dardır.
Davranış değişikliği gerçektir. Yapay zeka düşünce liderlerinin yönlendirmelerinin karmaşıklığı kısmen burada, kısmen de aşırı satılıyor. Çoğu kişi hâlâ Google tarzı aramalar yapıyor. Sadece kendileri hakkında daha fazla bilgi sahibi olan bir arayüzün içinde arama yapıyorlar.
Eğer izleyici oradaysa, optimizasyon yapmamız gereken yer burasıdır.
Metodoloji
Bu makalede atıfta bulunulan her iki çalışma da Stella Rising ekibi tarafından yürütülmüştür. " bölümünde okuyabilirsiniz.Yeni Veriler: Tüketiciler 2026'da Arama için Yüksek Lisans'ları Nasıl Kullanıyor (Ve Bu GEO İçin Ne İfade Ediyor).”
Ağustos 2025 araştırması, Stella'nın Glimmer Insights topluluğunun 113'ü aktif LLM kullanıcısı olan 178 üyesiyle anket yaptı.
Ocak 2026 araştırması, Centiment aracılığıyla, son 30 gün içinde ChatGPT, Copilot veya Gemini kullanmış olduğu tanımlanan 524 aktif LLM kullanıcısını %95 güven seviyesinde yaklaşık ±%4,3 hata marjıyla araştırdı.
Daha küçük boyutu ve kategoriye özgü yapısı göz önüne alındığında, Ağustos 2025 panelinin, ABD'deki daha geniş AI kullanıcı popülasyonunu istatistiksel olarak temsil etmekten ziyade yön verici olarak görülmesi gerekir.
