Google AI Mode Sonuçlarına E-Ticaret Siteleri Nasıl Ön Plana Çıkmaktadır?

AI Mode sonuçlarında gelen referans sitelerin, referans gösterilmesine etki edebilecek detaylı analiz ettik. SEO süreçlerinin değişimini anlamak için işimize yarayacak bu çalışmanın sonuçlarını gelin birlikte inceleyelim;

Genel özet;

• Amaç: AI Mode’un referans gösterdiği URL’lerdeki sayfa öğelerinin arama niyetiyle hizasını ölçmek ve hangi öğelerin referans olasılığını artırdığını görmek.
• Kapsam: 200 anahtar kelime üzerinde 3931 satır ve 4000’e yakın URL. USA konum, English dil.
• Yöntem: Title, meta, H1, H2, şema, slug için metin benzerliği ve kurala dayalı ölçümlerden tek bir Genel Uyum Skoru üretildi.
• Temel metrikler: Ortalama Genel Uyum 0.5583. Anahtar kelime geçiş oranı Title 0.815, Meta 0.815, H1 0.151, H2 0.006, Schema 0.000, Slug tam ifade 0.015.
• En güçlü etki: Title ve Meta içinde anahtar kelime bulunması skoru ortalama 0.6786 artırıyor.
• Diğer etkiler: H1 varlığında +0.2762, H2 varlığında +0.2831, slugta tam ifade varsa +0.2858 puan.
• Slug: Ortalama token kesişimi 0.296. Temiz ve niyeti yansıtan kısa slug faydalı.
• Şema niyet uyumu: Genel oran 0.295. En iyi segmentler Commercial investigation 0.5311 ve Informational how-to 0.4891. Local transactional 0.097 ile zayıf.
• En sık şema tipleri: Organization 1765, BreadcrumbList 1457, Article 666, WebSite 633, Product 402. ItemList ve HowTo ilgili niyetlerde beklenenden düşük.
• Sonuç: Referans olasılığını artırmak için önce Title ve Meta kalıpları, ardından tekil ve hizalı H1, niyeti parçalayan H2’ler, intent’e uygun şema tipleri ve temiz slug politikası önceliklendirilmelidir.

Arka Plan ve Amaç

Google AI Mode üzerinden USA lokasyon ve English dilinde çekilmiş referans sonuçları inceledik. Her satır bir URL ve o URL’nin başlık ve yapısal unsurlarıyla ilişkili. Amacımız, AI Mode’un referans verdiği sonuçlarda içerik öğelerinin arama niyeti ile ne kadar hizalandığını görmek ve hangi unsurların uyumu en çok artırdığını ölçmek. Bu çalışma, içerik ve teknik ekiplerin önceliklendirme yapmasını ve hızlı kazanımlar üretmesini sağlar.

Burada 200 farklı anahtar kelime, 4000’e yakın referans URL incelenmiştir.

Verinin detaylı tablosu;

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fyNK-m_gRX7VA1txawo23B4Sq15H1zZpnmL0g6UmZ6k/edit?usp=sharing

Kullanılan Araçlar

• Semust
• DataforSEO
• n8n
• ChatGPT
• AppScript

İş Sorusu

1. Title, meta, H1, H2, şema ve slug öğelerinde anahtar kelime kullanımı uyumu artırıyor mu?
2. Şema tipleri arama niyetiyle örtüşüyor mu, tekrar eden doğru şema örüntüleri var mı?
3. Slug uzantıları sorgu ile anlamlı bir hizalama sunuyor mu?
4. AI mode üzerinde referans gösterilen sitelerin backlink verileri nasıl?

Veri Özeti

• Satır sayısı: 3931
• Farklı anahtar kelime sayısı: 2563
• Alanlarda anahtar kelime geçiş oranı: Title 0.815, Meta 0.815, H1 0.151, H2 0.006, Schema 0.000, Slug tam ifade 0.015
• Ortalama vektör benzerliği skorları: Title 0.8153, Meta 0.8153, H1 0.4984, H2 0.1327, Schema 0.0016
• Ortalama slug token kesişimi: 0.296
• Ortalama Genel Uyum Skoru: 0.5583

En Fazla Refere Edilen Siteler

Yöntem Kısa Özeti

• Metin uyumu için torbalı kelime tabanlı kosinüs benzerliği kullanıldı.
• Bileşik Genel Uyum Skoru hesaplandı. Ağırlıklar: Title 0.30, H1 0.25, Meta 0.20, H2 0.10, Schema 0.05, Slug 0.10.
• ölçüldü.
• Şemada @type çıkarımı yapılarak anahtar kelime niyet sınıfı ile eşleştirildi. Niyet kuralları Transactional, Commercial investigation, Informational how-to, Informational definition, Local transactional, General informational şeklinde kurgulandı.
  

Önemli Bulgular

Title ve Meta kullanımı katkısı nedir?

• Bu alanlarda anahtar kelimenin varlığı, Genel Uyum Skoru üzerinde yaklaşık 0.6786 puan artış yaratıyor.
• Bu, niyetle tutarlı başlık ve meta yazımının kilit önemde olduğunu gösteriyor.

H1 ve H2 katkı durumu nedir?

• H1’de geçiş oranı 0.151. Var olduğunda ortalama katkı 0.2762 puan.
• H2’de geçiş oranı 0.006. Var olduğunda katkı 0.2831 puan.
• H2’de tam tekrar yerine niyeti parçalayan semantik alt başlıklar daha anlamlı.
  

Slug ve anahtar kelime uyumu nedir?

• Slug’ta tam ifade yakalandığında katkı 0.2858 puan.
• Ortalama token kesişimi 0.296, temiz ve niyeti yansıtan slug yararlı.

Şema niyet uyumu nasıl?

• Genel şema niyet uyumu 0.295.
• En yüksek eşleşme Commercial investigation 0.5311 ve Informational how-to 0.4891.
• Transactional 0.444, General informational 0.2059, Local transactional 0.097.
• En sık görülen tipler: Organization 1765, BreadcrumbList 1457, Article 666, WebSite 633, Product 402.
  ItemList ve Product, ilgili niyetlerde beklediğimiz kadar yaygın değil. How-to içeriklerinde HowTo çoğu kez eksik.

Backlinkler AI Mode Üzerinde Referans Gösterilmeye Etki Etmekte midir?

• Referans verilen domainlerin ortalama DR değeri; 69,39 olarak çıkmaktadır
• Ortalama olarak referans domain sayıları 427 çıkmaktadır
• Ortalama olarak toplam backlink sayıları 85,000 çıkmaktadır, ancak hiç backlinke sahip olmayan sitelerde bulunmaktadır. Veriyi saptıran büyük siteler bulunmaktadır.
• 3900+ sitenin 1891 adet URL’de hiç backlink bulunmamıştır. 2427 URL’in ise referring domain sayısı 10’dan azdır.

AI mode üzerinde yaptığımız bu analizde backlink burada gelmek için gerekli gibi görünse de, şart olmadığı data ile teyit edilmiştir.

Neden Bu Çalışmayı Yaptık

• AI Mode’un referans verdiği sayfalar ile arama niyeti arasındaki uyum, görünürlük ve tıklanma performansını etkiler mi? sorusuna cevap aradık.
• Hangi alanlara müdahale etmenin en hızlı ve en yüksek geri dönüşü sağladığını sayısal olarak görmek istedik.
• Şema tarafında niyet eşleşmesini ölçerek, yalnızca anahtar kelime tekrarı değil, doğru @type ve zorunlu alanların önemini ortaya koymak hedeflendi.