Yapay zeka araması, hiçbirimizin pazarlamada daha önce deneyimlemediği bir hızla değişiyor.
Zero Click NY'da gördüğüm sunumlar, hem son altı ayda yapay zeka aramalarının ne kadar değiştiğini hem de ortamın kalıcı özellikleri haline gelebilecek özellikleri vurguladı.
Ele alınan tüm noktalar arasında bu yedisi en önemlileri olarak öne çıktı.
Pazarlama mühendisinin yükselişinden Claude ve ChatGPT sonuçları arasındaki farklara, Claude'un son 12 aydaki işletmeler arasındaki hızlı yükselişine kadar, bıraktığım en etkili çıkarımları burada bulabilirsiniz.
1. Her yapay zeka farklı içeriğe dayanır
Yalnızca ChatGPT ve Claude paylaşımıyaklaşık %8Profound verilerine göre alıntılarının oranı. Başka bir deyişle, ChatGPT'nin aktardığı bilgilerin %92'si aynı sorgu için Claude tarafından alıntılanmayacaktır. Bir marka, bir motorda görünürlüğe sahip olabilirken diğerinde neredeyse görünmez olabilir.
Üstelik sadece farklı web sitelerinden alıntı yapmıyorlar. Farklı içerik türlerini tercih ediyorlar.
- ChatGPT ağırlıklı olarak topluluk içeriğini indeksler: Reddit, Quora ve forumlar alıntıların yaklaşık %16'sını oluşturur.
- Claude yüzde 1'in altında kalıyor. Claude ise tam tersine, listeleri (%36'ya karşılık ChatGPT'nin ~%20'si) ve fikir içeriklerini (%13,2'ye karşı %7,2) seviyor.
Geleneksel aramayla ilişki de aynı şekilde ayrılıyor. Claude'un alıntı yaptığı web sitelerinin yaklaşık %64'ü aynı sorgu için Google'ın ilk 50'sinde de yer alıyor. ChatGPT için bu oran yalnızca %37'dir.
Başka bir deyişle, "sadece yaptığınız SEO çalışmasını yapın" Claude görünürlüğü için işe yarayabilir, ancak ChatGPT için muhtemelen işe yaramayacaktır.
Götürmek:Paydaşlara "Yapay Zeka görünürlüğünün" kaçınılmaz olarak LLM'ye göre değişeceğini ve kime ulaşmaya çalıştığınıza bağlı olarak bunlara öncelik vermeniz gerekeceğini iletmek kritik öneme sahiptir (bu konuya daha sonra değineceğiz).
Görünürlüğü motora göre izleyin çünkü birinde kazanan iş diğerinde neredeyse hiçbir şey yapmayabilir. UGC ve topluluk tohumlaması ChatGPT'yi harekete geçirirken, listeler ve geleneksel sıralamalar Claude'u öne çıkarıyor.
Markanızın yapay zeka aramasında nerede göründüğünü, rakiplerin nerede kazandığını ve yapay zekanın önerdiği cevap olmak için ne gerektiğini görün.
2. Claude sessizce B2B'yi kazanıyor; bu nedenle optimizasyonunuzu hedef kitleye göre sıralayın
Üretken yapay zeka trafik paylaşımı grafiklerini gördüyseniz Claude bir yuvarlama hatasına benziyor.
Ancak web trafiği yanlış grafiktir. Anthropic'in gelirinin yaklaşık %85'i, tüketici trafik verilerinde hiçbir zaman görünmeyen kurumsal ve API kullanımından geliyor.
Doğru grafik geliyorRamp'ın Yapay Zeka İndeksiOn binlerce işletmedeki kurumsal kart harcamalarını izleyen.
Bir yıl önce bu işletmelerin tek haneli rakamları Anthropic'e para ödüyordu. Bugün bu oran %34,4 ile %32,3 olan OpenAI'nin önünde. İlk defa,Anthropic'e OpenAI'den daha fazla işletme ödeme yapıyor.
Bu sunumdan kendime şu soruyu sorarak çıktım: Tüketiciler ChatGPT'de yaşarken iş kullanıcıları giderek daha fazla Claude'da yaşıyorsa, optimizasyon önceliklerinizin hedef kitlenizin nerede olduğuna odaklanması gerekmez mi?
B2B markaları önce Claude görünürlüğüne öncelik vermeli mi? B2C markaları öncelikle ChatGPT'ye öncelik vermeli mi?
Neredeyse hiç kimse bunu yapmıyor çünkü insanlar ChatGPT'yi, Gemini'yi veya Claude'u kimin kullandığını gerçekten düşünmüyor. Bu muhtemelen değişecek.
3. ChatGPT reklamları burada ve gördüğümüz şey bu
O an geldi: Rakipleriniz ChatGPT reklamları aracılığıyla görünürlük satın alıyor. ChatGPT reklamları canlı ve self-servis olup doğrudan sohbet ürününün içinde yer alır.
Aynı iki hafta, GPT 5.5'i getirdi; alıntı çipleri tıklanabilir hiper bağlantılara dönüştü (yönlendirme trafiği arttı)yaklaşık %60bir gecede ana sayfa yönlendirme payının kabaca %3,5'tan %24'e yükselmesiyle ve Google'ın AI Modu'nu ana arama kutusuna taşımasıyla birlikte.
Bunların hiçbiri kaza değildi. Köprüler, bir reklam işletmesinin ihtiyaç duyduğu tıklama izleme raylarıdır. 100.000'den fazla reklam yerleşiminin analizi, herkesin içselleştirmesi gereken üç şeyi ortaya çıkardı.
ChatGPT Reklamları konuyla eşleşiyor
Reklamlar amaca göre değil konu benzerliğine göre eşleşir. Gerçek kullanıcı istemlerinin yalnızca %14'ü ticari amaç taşır, ancak istemlerin %20'si reklamları tetikler; bir matematik problemi bir reklam sunabilir.
Yerleştirme analizi, reklam başlıklarının ve açıklamalarının, içinde yer aldığınız konuşmaların en büyük itici güçleri olduğunu buldu. Başlığınız ve açıklamanız artık yalnızca yaratıcı değil, hedefleme parametreleridir.
Reklamlar için ödeme yapmak
"Oynamak için ödeme" burada. Yaklaşık beş reklam yerleşiminden biri, doğrudan bir rakibin bahsiyle karşı karşıya geliyor ve adı geçen marka, reklamveren olarak yalnızca %8 oranında organik olarak görünüyor.
Başka birinin organik bahsinizde reklamveren olma olasılığı sizden iki kat daha fazladır.
Startup CRM Adia, Salesforce'un göründüğü istemlere karşı zaten reklam yerleştiriyor ve Salesforce, organik olarak bahsedilmiş olsa bile, zamanın %40'ında ücretli yerleşimleri göstererek savunma rolü oynuyor.
Reklam envanteri az ve pahalıdır
ChatGPT konuşma başına kabaca bir reklam gösteriyor, ortalama konuşma üç tur sürüyor, uygun kullanıcıların yalnızca %30'u reklam görüyor ve BGBM'ler/TBM'ler Meta'nın yaklaşık dört katı kadar çalışıyor.
Bunun öngörülebilir şekillerde değişmesini bekleyin: Yanıt başına daha fazla reklam alanı, konuşmaların daha derin reklamları ve daha fazla sıra oluşturmak için tasarlanmış takip önerileri, bu da daha fazla envanter anlamına gelir.
Ders: Organik AEO ve ücretli savunma artık aynı iş. Markanızın organik alıntılarını takip ediyor ancak bunlara karşı kimin reklam yaptığını bilmiyorsanız, çoğunluğun yarısını görüyorsunuz demektir.
4. Claude şu anda en doğrudan optimize edilebilir yapay zekadır
Claude internette arama yaptığında,Cesur'dan geliyor. Brave'den "etkilenmedi". Gördüğüm konuşmaya göre doğrudan ondan çekiyor.
Profound'un son testinde Claude'un alıntılarının %79,2'si doğrudan Brave'in eşdeğer arama için ilk 10 sonucundan geldi.
Anlamlı bir yeniden karıştırma veya yeniden sıralama yoktur. Başka hiçbir model, arama sağlayıcısına böyle bir konuda güvenmez.
Bu, Claude'u yapay zeka aramasında en doğrudan optimize edilebilir model haline getiriyor: görünür bir dizin, kontrol edilebilir bir sıralama ve (daha sonra göreceğimiz gibi) öngörülebilir erişim davranışı.
Paket servisi 2 sizi Claude'un B2B için önemli olduğuna ikna ettiyse, başucu kitabı budur: Temel istemleriniz için Brave'de nerede sıralandığınızı belirleyin ve bunu Claude görünürlük yol haritanız olarak değerlendirin.
Bu kadar şeffaf bir pencere açık kalmaz. Mevcut olduğu sürece optimize edin.
Daha derine inin.Yeni veriler, Claude'un görünürlüğünün büyük ölçüde Cesur Arama sıralamasına bağlı olabileceğini gösteriyor
5. Claude yalnızca üçte birinde web araması yapıyor
Bir sorun var ve bu büyük bir sorun. ChatGPT, istemlerin yaklaşık %95'inde web aramasını tetikler. Claude aramaların yalnızca üçte birinde arama yapıyor; muhtemelen her aramanın maliyetli olması nedeniyle (Brave'in halka açık API fiyatlandırması bin arama başına yaklaşık 5 ABD dolarıdır), dolayısıyla Claude'un ağırlıklarından dolayı yanıt vermek için gerçek bir mali teşviki vardır.
Claude'u yalnızca gerçekten geri aldığında optimize edebilirsiniz.
İyi haber şu ki, arama davranışı tahmin edilebilir. Yenilik çerçeveli istemler ("2026'nın en iyi X'i"), aramayı yaklaşık %81 oranında tetikler.
Sıralama odaklı yönlendirmeler (“ilk 10…”) zamanın %67'sini tetikler, konuma bağlı yönlendirmeler %55'ini ve karşılaştırmalar ise %51'ini tetikler.
Tanımsal ve prosedürel istemler - "CRM nedir?" ve "nasıl yaparım..." — çoğunlukla aramayı hiç tetiklemez, bu da onları Claude için neredeyse değersiz optimizasyon hedefleri haline getirir.
Ders: Bir bilgi istemi kategorisi için Claude görünürlüğüne yatırım yapmadan önce, Claude'un gerçekten bu kategoriyi arayıp aramadığını test edin.
Yenilik, sıralamalar, konumlar ve karşılaştırmalar, Brave sıralamalarının Claude alıntılarına dönüştüğü yüzey alanlarıdır.
Geriye kalan her şey dokunamayacağınız hafızadan yanıtlanır.
6. Sorgu yayılımı: Bir aşamada çekiliş, diğer aşamada neredeyse deterministik
İki konuşmacı aynı mekanizmayı neredeyse zıt terimlerle tanımladılar ve aralarındaki gerilim öğreticidir.
Sorgu genişletmeBir yapay zeka motorunun, bir yanıt oluşturmadan önce içerik toplamak için arka planda çalıştırdığı sentetik sorgular kümesidir.
iPullRank'tan Mike King bunu bir çekiliş olarak çerçeveledi: Yayılımı göremez veya kontrol edemezsiniz, dolayısıyla iş, çekiliş biletlerinizi en üst düzeye çıkarmaktır - sahip olunan, kazanılan ve paylaşılan mülklerde daha fazla yüzey alanı ve en önemlisi doğru içerik formatları.
Genişletilmiş bir sorgu için sıralamaya girseniz bile, yanlış format sizi uygunsuz kılar.
Araştırması, içeriğin sorguya kosinüs benzerliği ve bilgi kazanımı gibi, erişimi neyin kazandığına dair yeni ölçümlere işaret ediyor; her ikisi de yapay zeka arama performansıyla güçlü bir şekilde ilişkilidir.
Profound'dan Josh Blyskal, Claude için özellikle farklı bir hikaye anlatıyor: Yayılımları neredeyse deterministik.
Aynı istem, zamanın yaklaşık %65'inde aynı yayma dizesini üretir ve Claude'un yaymalarının %94'ü, içinde bulunulan yılla damgalanır (ChatGPT bunu yalnızca %17'sinde yapar).
ChatGPT'nin yayın akışı sürekli olarak kesintiye uğruyor. Claude zar zor hareket ediyor. Farklı motorlar için her iki görüş de doğru olabilir.
Claude'da olduğu gibi yayınların istikrarlı olduğu durumlarda bunları okuyabilir ve doğrudan onlara yönelik içerik oluşturabilirsiniz. Yıl damgalama davranışı tek başına, içinde bulunduğumuz yılı başlıklarınıza koymanızı sağlar.
ChatGPT'de olduğu gibi çıkışların değişken olduğu durumlarda King'in çekiliş mantığı geçerlidir: Formatlar ve yüzey alanı aracılığıyla daha fazla bilet satın alın.
Motor başına seçilen bir mekanizma, iki strateji. Bu da yine birine diğerine öncelik vermenizi gerektirebilir.
7. Pazarlama mühendisi burada ve temsilciler yeni iş gücüdür
Satıcı tarafından üretilen bir iş unvanı olarak "pazarlama mühendisi"ni göz ardı etmek kolay olurdu. İşe alım piyasası aksini söylüyor.
Google ilk pazarlama mühendisini işe aldı. Figma, rolü 295.000 dolarlık taban maaş olarak açıkladı. RBC ve Autodesk işe alımlar yaptı.
Bu, Google'da çığır açan bir arama terimi haline geldi ve Google'ın yapay zeka pazarlama lideri, pazarlama mühendislerini "2026'nın işe alımları" olarak nitelendirdi.
Pazarlama mühendisi olmak için ideal aday kimdir? Bu, bir mühendisle başlayıp ona pazarlamayı öğrettiğiniz bir rol mü, yoksa tam tersi mi?
Ortaya çıkan fikir birliği profili, öncelikle bir pazarlamacıdır (kanal deneyimi ve zevki olan), yapay zeka sistemlerini oluşturan ve bakımını yapan, pazarlama başkanına rapor veren ve ekibin geri kalanının engellerini kaldıran biri. Sistemleri uçtan uca gönderen bir pazarlamacı.
Bunun altında yatan mantık, çoğu pazarlama çalışmasının ardışık düzenlere ayrılmasıdır: verileri çıkarın, dönüştürün ve yararlı bir yere yükleyin. Aracılar artık bu işlem hatlarını bir döngüde çalıştırabilir.
- Rakip fiyatlarını izleme ve satış savaş kartlarını otomatik oluşturma.
- Açılış sayfalarını ve AEO varlığını bir programa göre izlemek ve A/B testlerini hazırlamak.
- 800 satış görüşmesinden itiraz temalarını çıkarmak ve her birine yönelik içerik taslağı hazırlamak.
Eskiden "bir gün başaracağız" projeleri olan görevler, öğleden sonra temsilci oluşturmayla geçiyor. Kısıtlama personel sayımı olmaktan çıkar ve yaratıcılığa dönüşür.
Ekibinizde henüz bu rolde birisi yoksa, eninde sonunda olması ihtimali yüksektir.
Yapay zeka aramalarında görünürlüğünüzü takip edin, kaçırılan fırsatları ortaya çıkarın ve müşterilerin soru sorduğu yerlerde varlığınızı artırın.
Şimdiki iş: Bütün bunların nasıl yürüdüğünü bulmak
Yapay zeka araması için hâlâ net bir taktik kitabı yok. Ancak bu taktik kitabı ortaya çıktığında ilk adım, sizi kimi bulmak istediğinize bağlı olarak bir LLM'yi diğerine göre önceliklendirmek olabilir.
Ve çoğu durumda bu "kim" bir ajan olacak. Aynı zamanda yaptığımız işte bize yardımcı olacak temsilcilerimiz olacak ve bu sistemleri tasarlayabilecek kişilere olan talep artmaya devam edecek.
