ChatGPT ve AI aramasından gelen trafiği ölçmek

Daha önce ChatGPT ve AI Overviews’ta nasıl kaynak gösterileceğini yazmıştık. Bu yazıda ise kaynak gösterilmenin nasıl takip edileceğini ve sonuçlarının nasıl değerlendirileceğini ele alıyoruz. Yapay zekâ kaynaklı trafiğin ölçümü bazı güçlükler içerir. Çoğu zaman sıradan bir arayandan daha ileride ve daha nitelikli insanlar gönderirler, ama onları referrer bilgisi eksik, düzgün bir anahtar kelime olmadan ve son tıklama ilişkilendirmesi için yeterli bilgi olmadan gönderirler. Ayrı takip edilmediğinde o trafik “doğrudan”a düşer ve yapay zekâ çalışmanız hiçbir şey yapmamış gibi görünür.

Trafiğin kaynağı neden belirsiz kalır

İki durum ölçümü zorlaştırır. Birincisi, bir yapay zekâ yanıtının değerinin çoğu hiçbir tıklama üretmez: kullanıcı sentezlenmiş yanıtı okur, markanızın kaynak gösterildiğini görür ve size daha olumlu yaklaşarak ama ziyaret etmeden yoluna devam eder. Google’ın kendisi AI Overviews’ı tıklamadan özü kavramanın bir yolu olarak çerçeveler. İkincisi, insanlar tıkladığında, ya da sonradan sizi aradığında, asistanlar genellikle kullanılabilir bir referrer bilgisi iletmez, bu yüzden oturum doğrudan ya da atanmamış olarak görünür. Ziyaret gerçekleşse de kaynağını belirlemek zor olabilir.

Kaynağı görülebilen trafiği ayırın

Bir kısım yapay zekâ trafiği görünürdür ve görünmeyenin peşine düşmeden önce bu trafiği ayrı raporlamalısınız. Birkaç kontrol iyi bir başlangıç sağlar:

GA4’te bir yapay zekâ asistanı segmenti kurun. Kayda geçen bilinen asistan kaynaklarını (chatgpt.com, perplexity.ai, Gemini ve Copilot alan adları) yönlendirme ve doğrudan içinde dağıtmak yerine tek ve karşılaştırılabilir bir “yapay zekâ asistanları” kaynağına toplayan kanal gruplama kuralları ya da bir keşif oluşturun.
Kontrol ettiğiniz her bağlantıyı etiketleyin. Parametre ekleyebildiğiniz her yerde (feed’ler, ortaklıklar, gönderdiğiniz her şey) tutarlı UTM parametreleri kullanın; böylece tıklamanın kaynağını ayırt edebilirsiniz.
Yalnızca kaynakları değil, açılış sayfalarını izleyin. Daha önce hiç almadığı doğrudan trafiği aniden alan derin bir iç sayfa, genellikle onu kaynak gösteren bir yanıt motorudur. Doğrudan oturumları açılış sayfasına göre inceleyerek olağandışı değişimleri belirleyin.

Görebildiğiniz tıklama en küçük parçadır. Kaynak gösterilmenin olası etkilerini, sonraki günlerde markalı aramalardaki ve ilgili iç sayfalara gelen doğrudan ziyaretlerdeki değişimlerle birlikte inceleyin.

Markalı arama ve doğrudan trafik değişimini de izleyin

Yapay zekâ aramasının işe yaradığına dair en güvenilir sinyal dolaylıdır ve çoğu ekibin asla bağlamadığı sinyaldir. Bir yanıt motoru sizi kaynak gösterdiğinde, o insanların bir kısmı alıntıyı tıklamaz; sonradan sizi arar. Yani kaynak gösterilmenin ayak izi, alıntıyı günlerle geriden takip eden bir markalı arama ve derin sayfalara doğrudan ziyaret artışıdır. Markalı sorgu gösterimlerini ve tıklamalarını Search Console’da bir zaman serisi olarak izleyin, kaynak gösterilme eğiliminde olan belirli sayfalara doğrudan trafiği izleyin ve bunları alıntılarınızın ne zaman göründüğüyle hizalayın. Burada tekil bir ziyaretin kaynağını kanıtlamak yerine, aynı dönemdeki değişimleri karşılaştırıyorsunuz.

Bu, çevrimdışından çevrimiçine ya da brand lift ölçümüyle aynı mantıktır: doğrudan yol gözlemlenemediğinde, kanalı sonraki adımlarda oluşan talep üzerinden değerlendirebilirsiniz. Bu karşılaştırma ek bağlam sağlar; ancak tek başına nedensellik kanıtı değildir.

Platformları ayrı tutun

“Yapay zekâ araması” tek bir şey değildir. Google’ın AI Overviews’ı içindeki bir alıntı, ChatGPT’de anılmaktan farklı davranır; o da kaynaklarını belirgin biçimde listeleyen Perplexity’den yine farklıdır. Bazılarından gelen tıklamaları takip etmek daha kolaydır; bazılarında ise görünür trafik sınırlı kalır. Mümkün olan her yerde onları ayrı gruplarda inceleyin, çünkü kaynak gösterilmeyi sağlayan içerik ve bunun işletmeye katkısı bunların hepsinde aynı değildir. Onları tek bir “yapay zekâ” satırı olarak ele almak, harekete geçmek için ihtiyaç duyduğunuz farkları tam olarak gizler.

Ölçüm yaklaşımı: görülebilen AI yönlendirmelerini ayrı raporlayın. Markalı arama ve doğrudan trafikteki değişimleri de izleyin; bunları kesin olarak AI etkisine bağlamayın.

Ölçümü kurarken

GA4’te bir “yapay zekâ asistanları” kanalı tanımlayın ki görünür yönlendirmeler doğrudan içinde saklanmayı bıraksın.
Kontrol ettiğiniz her bağlantıyı etiketleyin ve doğrudan trafiği açılış sayfasına göre kaynak gösterilmenin olası etkileri açısından inceleyin.
Markalı aramayı ve derin sayfa doğrudan trafiğini, kaynak gösterildiğiniz tarihlerle birlikte bir zaman serisi olarak izleyin.
Tek bir “yapay zekâ” toplamıyla yetinmeden her yanıt motorunu ayrı raporlayın.
GEO’yu, herhangi bir üst huni kanalını değerlendireceğiniz gibi, bu verileri birlikte kullanarak değerlendirin.

Bu yaklaşım tüm ziyaretlerin kaynağını açıklamaz. Ancak görünür trafikle dolaylı göstergeleri ayırarak GEO çalışmalarını daha tutarlı değerlendirmenize yardımcı olur. O ölçüm katmanını kurmak ve alıntıların arkasındaki GEO çalışmasını yapmak, SEO ve GEO hizmetlerimizin günlük işi.