225 Yazı, 12 Ay: Genişlik mi Derinlik mi? Kendi Verimizle Bir Doğal Deney

225 yazı yayınladık. 28 günlük bir ölçüm penceresinde bu yazıların ürettiği 9.263 gösterimin %52,7'si yalnızca 10 tanesinden geldi. 63 yazı tek bir gösterim bile almadı. Aynı dönemde 10 marka-dışı sorguda AI Overview'a baktık: 10'unda da AI Overview çıktı, 10'unda da kaynak biz değildik. 0/10. Genişlik tek başına hiçbir şey satın almıyor ve bunu ödeyerek öğrendik.

Bu yazı bir başarı hikâyesi değil. Sheltron'un kendi Search Console, GA4 ve Clarity verisini açıp "12 ayda 225 yazı üretmek ne kadar işe yaradı" sorusunu rakamla yanıtlıyor. Kazandığımız kadar kaybettiğimizi de yazıyoruz, çünkü bu alandaki en pahalı bilgi negatif sonuçta saklı.

TL;DR — Sekiz cümlede sonuç

• Güç yasası acımasız. 225 yazının ilk 10'u (korpusun %4,6'sı) gösterimin %52,7'sini, ilk 50'si %86,4'ünü üretti (GSC, 19.05–15.06.2026).
• İçerik tipi verimi 107 kata kadar ayrışıyor. Veri raporu yazı başına 1.182 gösterim, vaka çalışması 11 gösterim (GSC+GA4, 21.03–19.06.2026).
• AI atıfları genişliğe gitmiyor. 120 günde ölçülen 720 sayfa atfının tamamı pillar, orijinal veri ve İstanbul hub'ına gitti; sektör׺ehir varyantlarına 0 atıf (Clarity, 08.03–05.07.2026).
• En pahalı dersimizin fiyatı 157.162 karakter. İki seri, 11 yazı, ~22 bin kelime, 5,5 aydır canlı, 28 günde toplam sıfır gösterim.
• Yaş ile görünürlük arasındaki korelasyon negatif: ρ = −0,423. Yazı eskidikçe daha az görünüyor.
• FAQPage şeması tek başına sıfır etki üretti (ρ = −0,061), çünkü cevaplar DOM'da değildi.
• Genişliğin faturası indekste: 298 sitemap URL'inin 44'ü indekssiz, 29'u "tarandı ancak dizine eklenmedi".
• Karar: günde 3 yayından haftada 2-3'e indik; sektör׺ehir varyantı, ikincil şehir ve yeni vaka üretimini tamamen durdurduk.

Metodoloji kutusu

Bir kalibrasyon notu: başlıktaki "12 ay" yayın penceresini tanımlıyor, üretim temposunu değil. Envanter kaydımıza göre ilk 12 yazı Ekim–Kasım 2024'te çıktı, ardından yaklaşık 13 aylık bir boşluk oldu ve 207 yazının tamamı Aralık 2025 sonrasında, sekiz ayda yayınlandı. Doğru okuma budur.

"Doğal deney" ifadesini de kalibre edelim. Bu randomize bir tasarım değil; yaş, indeksleme durumu, konu talebi ve 23 Temmuz'da düzelttiğimiz bir render hatası aynı veri setinde iç içe geçiyor. Nedensellik iddia etmiyoruz; büyüklük farklarını ve yönleri raporluyoruz.

Deneyin kurulumu: 12 aylık pencere, 225 yazı, sekiz içerik tipi

Deney bilinçli tasarlanmadı, bir strateji tercihinin sonucu olarak ortaya çıktı. 2026 başında günde 3 yazıya kadar çıkan bir tempo benimsedik ve içeriği sekiz farklı tipe dağıttık. Amaç, arama ve AI yüzeylerinde mümkün olan en geniş sorgu alanını kaplamaktı.

Yayın dağılımı şöyle: Ekim 2024'te 3, Kasım 2024'te 9, Aralık 2025'te 10, Ocak 2026'da 22, Şubat'ta 1, Mart'ta 39, Nisan'da 29, Mayıs'ta 49, Haziran'da 57 yazı. Yani hacim aylar içinde katlanarak arttı. Bu artışın verime ne yaptığını ölçebilmemizin tek sebebi, her yazının tipini ve yayın tarihini kayıt altında tutmuş olmamız.

Sekiz içerik tipi şunlardı: veri raporu ve endeks, dönüşüm/pillar sayfaları, GEO teknik ve metodoloji yazıları, lokasyon (şehir) rehberleri, sektör rehberleri, platform ve trend analizleri, yönetici/B2B segment içerikleri, vaka çalışmaları. Her tipi ayrı ayrı etiketledik; bu etiketleme olmasaydı aşağıdaki tablo mümkün olmazdı.

Ölçüm için üç kaynak kullandık. Search Console gösterim ve tık tarafını, GA4 oturum ve etkileşim derinliğini, Microsoft Clarity ise AI asistanlarından gelen sayfa atıflarını ve Share of Authority'yi verdi. AI asistanları referrer bilgisini büyük ölçüde sildiği için Clarity atıf sayısı gerçeğin tabanıdır — olduğundan az ölçer.

Sonuçlar: içerik tipine göre verim tablosu

Tek tabloda özetlenebilecek en önemli bulgu, yazı başına verimin tipler arasında iki büyüklük mertebesi ayrışmasıdır. Aşağıdaki tablo 90 günlük pencerede 214 blog yazısının Search Console performansını gösteriyor.

Kaynak: Sheltron kendi ölçümü, GSC Search Analytics + GA4 Data API, 21.03–19.06.2026.

Korpusun %2,3'ünü oluşturan 5 veri raporu, tüm gösterimin %14'ünü üretti. Korpusun %20'sini oluşturan 43 sektör rehberi ise %12'sini üretti. Yazı başına verim farkı 10,3 kat. Bu tek satır, 12 aylık üretim stratejimizin yanlış eksende kurulduğunu gösteriyor.

Tık tarafında sıralama değişiyor ve bu nüans önemli. Lokasyon yazıları 22 yazıyla 45 tık, pillar sayfalar 7 yazıyla 40 tık üretti — ikisi de veri raporlarının 36 tıkını geçti. Yani veri raporları görünürlük makinesi, lokasyon hub'ı ve pillar ise tık makinesi. "Her şeyi veri raporu yapın" çıkarımı verinin söylediğinden fazlasıdır.

AI atıf tarafında tablo daha da keskin. 120 günlük Clarity ölçümünde site geneli Share of Authority %25,37, toplam sayfa atfı 720, AI referral trafiği ise 0,35. Yani AI bizi yoğun biçimde alıntılıyor ama tık dönmüyor. Bu klasik zero-click davranışı; kazanılan şey trafik değil, otorite.

Atıfların dağılımı ise stratejinin kalbini vuruyor. Tek bir yazı — turkiye-yapay-zeka-pazari-2026 — 157 atıf, yani tüm atıfların %22'sini aldı. Varyantlarıyla birlikte aynı tema yaklaşık 200 atıf topluyor. Buna karşılık ölçülen sektör׺ehir varyantlarına giden atıf sayısı sıfır.

Ne işe yaradı: veri raporu, pillar ve şehir hub'ı

Üç format çalıştı ve üçünün de ortak özelliği aynı: yeni bilgi taşımaları. Bir sayfa, dil modeline başka yerde bulamayacağı bir sayı veya sentez verdiğinde alıntılanıyor; mevcut bilgiyi yeniden ifade ettiğinde görmezden geliniyor.

Orijinal veri raporları. Beş yazı 5.910 gösterim, 36 tık ve 5,8 ortalama pozisyon üretti — sitedeki en iyi ortalama pozisyon. Amiral gemisi tek başına 5.183 gösterim aldı ve 157 AI atfıyla korpusun atıf otoritesinin beşte birini taşıyor. Türkiye pazarına dair rakam üreten tek Türkçe kaynaklardan biri olmak, bu sonucun tek açıklaması.

Pillar sayfalar. Yedi pillar 4.422 gösterim ve 40 tık üretti; yazı başına 632 gösterimle ikinci en verimli tip. /geo-danismanligi/ sayfası tek başına 826 gösterim ve 14 tıkla en iyi ticari sayfamız. Pillar'ların değeri sadece kendi trafiği değil, kümeye otorite dağıtması. GEO nedir gibi temel tanım sayfaları bu rolü üstleniyor.

İstanbul şehir hub'ı. Şehir içeriklerinin tamamı değil, sadece İstanbul çalıştı: 10 sayfa, 2.509 gösterim, 42 tık ve 4 AI atfı. Tüm şehir trafiğinin %82'si tek şehirden geliyor. Buradaki ders coğrafi genişleme değil, gerçek arama talebi olan tek bir coğrafyayı derinleştirmek.

Kalite sinyalinin tek net vakası. turkiyede-geo-uzmanlari yazısı GA4'te 36 oturum aldı ama sayfada ortalama 1.575 saniye kalındı — tüm blogun en yüksek etkileşim derinliği. Az kullanıcı, çok derin okuma. Bu, hacim metriğinin kaçırdığı türden bir kazanç.

Ne işe yaramadı ve neden

Üç tip ölçülebilir biçimde başarısız oldu. Her birinin başarısızlık sebebi farklı ve hepsi tekrarlanabilir hatalar.

Sektör׺ehir varyantları. İkincil şehir yazıları toplamda şu sonuçları verdi: Kayseri 11, Konya 8, Gaziantep 9, Mersin 2, Trabzon 1 gösterim. Hepsinde 0 tık ve 0 AI atfı. Sebep basit: aynı iddianın 20 farklı şehir versiyonu, dil modeli için tek bir kaynak değeri taşıyor. Programatik genişleme ölü doğdu.

Vaka çalışmaları. 12 yazı, 135 gösterim, sıfır tık. Bu tipin sorunu kalite değil, arama niyetinin yokluğu. Kimse "Bursa sağlık polikliniği 10 haftalık sprint" aramıyor. Vaka çalışması bir satış materyalidir; onu organik trafik varlığı sanmak kategori hatasıydı.

Yönetici/B2B segment içerikleri. 17 yazı, 1.016 gösterim, 4 tık. Segment bazlı içerik ("CFO'lar için", "kurumsal karar vericiler için") arama davranışını yansıtmıyor; insanlar unvanlarıyla değil, problemleriyle arıyor. Segmenti içerik ekseni yapmak, olmayan bir sorgu kümesini hedeflemekti.

En pahalı ders: seri dilüsyonu. İki yazı serisi — yapay-zeka-gorunurlugu-* (8 canlı yazı, 115.573 karakter) ve uretken-seo-* (3 canlı yazı, 41.589 karakter) — toplam 157.162 karakter, yaklaşık 22 bin kelime. 28 günlük pencerede toplam gösterim: sıfır. Daha geniş bakınca 27 tam boy yazı 166–168 gündür canlı ve Search Console'da hiç görünmüyor.

Bu 27 yazının ortak özelliği uzun olmaları. Yani "uzun içerik daha çok alıntılanır" tezi bizim verimizde doğrulanmadı. İçerik uzunluğu ile gösterim arasındaki korelasyon ρ = +0,196 çıktı (n=94) — istatistiksel olarak neredeyse hiçbir şey açıklamıyor. En uzun çeyreğin medyan gösterimi 19, en kısa çeyreğinki 6; ama ilişki monotonik bile değil.

Üç korelasyon ve FAQ şemasının sıfırı

Otuz günden uzun süredir canlı olan yazılar üzerinde üç Spearman korelasyonu hesapladık. Üçü de sektörde yaygın kabul gören varsayımlarla çelişiyor.

Yaş korelasyonunun negatif olması en çarpıcı bulgu. "İçerik zamanla birikir, otorite kazanır" varsayımı bizim korpusumuzda tersine dönmüş. Sebebi şu: 225 yazı yayınladık ama neredeyse hiçbirini güncellemedik. Yayınlamak bir olay, bakım ise bir süreç — biz sadece olayı yaptık.

Bu, tartışmanın doğru eksenini de değiştiriyor. Soru "genişlik mi derinlik mi" değil; soru "yayınlamak mı, bakımını yapmak mı". Bir yazı yayınlandığı gün en görünür halinde ve o günden sonra bakım almazsa değeri sürekli eriyor.

FAQ korelasyonunun sıfıra yakın çıkması ise bir gizem değildi, bir hataydı. 23 Temmuz 2026 denetiminde nedenini bulduk: FAQ cevaplarımız FAQPage JSON-LD içinde vardı, ama accordion bileşeni yüzünden render edilen DOM'da yoktu. /sss/ sayfasında görünür soru sayısı 5'ti; düzeltmeden sonra 41/41 oldu.

Aynı gün 10 marka-dışı sorguda AI Overview testi yaptık. 10 sorgunun 10'unda AI Overview çıktı ve 10'unda da Sheltron kaynak değildi. 0/10. Şema doğru, metin görünmez — bu kombinasyon ölçülebilir sıfır etki üretiyor. Sıkça sorulan sorular sayfamızdaki düzeltme tam olarak bunu hedefledi.

Bu bulgunun aktarılabilir hali şudur: yapılandırılmış veri, altında görünür metin yoksa boş bir vaattir. Dil modelleri ve AI Overview sistemleri, işaretlemeyi doğrulamak için sayfanın kendisine bakıyor. AI atıf mekanizmasının teknik detayları için firstcitation.com iyi bir başlangıç noktası.

Genişliğin görünmeyen faturası: 44 indekslenmemiş URL

Genişliğin maliyeti sadece boşa giden emek değil, indeks bütçesinde ödenen bir cezadır. 23 Haziran 2026'da URL Inspection API ile tüm sitemap'i taradık: 298 URL'den 254'ü indeksli, 44'ü indekssiz — yani %14,8.

Kırılım şöyle: 29 URL "tarandı ancak dizine eklenmedi", 8 URL "keşfedildi ancak eklenmedi", 7 URL Google tarafından hiç bilinmiyor. Bunların içinde 4 sektör landing sayfası da var.

"Tarandı ancak dizine eklenmedi" nötr bir teknik durum değil. Google sayfayı gördü, işledi ve dizine almamaya karar verdi. Bu bir kalite reddi; genellikle ince veya çoğaltılmış içerik anlamına geliyor. 29 sayfanın bu kategoride olması, üretim hacminin kendi kalite tavanını aşağı çektiğinin doğrudan kanıtı.

Kanibalizasyon da aynı faturanın bir kalemi. "geo nedir" ailesi 5 ayrı URL'e dağılmış durumda: toplam 648 gösterim, 2 tık, %0,31 tıklama oranı ve hiçbiri ilk sayfada değil. Beş sayfanın topladığı sinyal, tek güçlü sayfanın toplayacağının altında kaldı.

AI trafiği tarafında da hacim karşılığını vermedi. GA4'te 35 günde toplam 39 AI asistanı oturumu ölçtük; 28 günlük kırılımda ChatGPT 15, Claude 10, Gemini 3, Copilot 1, Perplexity 1. 214 yazının yalnızca 7'si (%3,3) AI asistanından tek bir ziyaretçi bile aldı.

Bir düzeltme: 6. ay yazımızdaki rakamları geri çekiyoruz

Altı aylık retrospektif yazımızda "%42 ChatGPT mention rate" ve "%3 baseline" gibi rakamlar kullanmıştık. Bu rakamlar sistematik bir ölçüme dayanmıyordu. Ölçüm dosyamız baseline-citation-test.md bugün hâlâ boş; her hücrede soru işareti var. Aynı yazıdaki aylık kümülatif yayın tablosu da envanter kaydımızla çelişiyor.

Bunları geri çekiyoruz. Bir rakamı yayınlamanın koşulu, o rakamı üreten ölçümün yeniden çalıştırılabilir olmasıdır. Bu yazıdaki her sayı için kaynak dosya, dönem ve yöntem yukarıdaki metodoloji kutusunda belirtildi; hesapları yeniden üretebiliriz.

Bu düzeltmeyi yapmamızın sebebi erdem gösterisi değil, pratik: kendi rakamını denetlemeyen bir şirketin müşterisinin rakamını denetlemesi beklenemez. Ölçüm metodolojisi tartışmalarını daha derin izlemek isteyenler için The GEO Authority'nin araştırma bölümü uygun bir kaynak.

Çıkarılan beş ders

1. Verim, hacimden önce ölçülmeli. İçerik tipi bazında yazı başına gösterim ve atıf hesaplamadan tempo artırmak, en verimsiz cebe en çok yatırımı yapmak demek. Bizde bu fark 10,3 kata çıktı.
2. Orijinal veri, alıntılanmanın en güçlü yakıtı. 720 AI atfının %22'si tek bir orijinal veri raporundan geldi. Yeni sayı üretmeyen içerik, alıntı almıyor.
3. Varyant üretmek otoriteyi böler, çoğaltmaz. "geo nedir" ailesinin 5 URL'de 648 gösterim / 2 tık üretmesi bunun ölçülmüş hali. Konsolide edilmiş tek sayfa daha güçlü.
4. Şema, görünür metinle eşleşmiyorsa etkisiz. FAQ korelasyonunun ρ = −0,061 çıkması ve AI Overview kaynak oranının 0/10 olması aynı kök nedenin iki yüzü.
5. Yayınlamak değil, bakım yapmak belirleyici. Yaş ile görünürlük arasındaki ρ = −0,423, güncellenmeyen içeriğin sessizce değer kaybettiğini gösteriyor.

Şimdi ne yapıyoruz

Tempoyu günde 3 yayından haftada 2-3'e indirdik. Q3 2026 planı yaklaşık 22 yeni veya derin revize varlık, 7 konsolidasyon bloğu ve 2 başlık/açıklama düzeltme partisinden oluşuyor — eski temponun bir haftalık çıktısı kadar içerik, ama ölçülmüş verimli ceplerde.

Dört içerik tipinin üretimini tamamen durdurduk: yeni sektör׺ehir varyantı, yeni ikincil şehir yazısı, yeni vaka çalışması ve yönetici/B2B segment içeriği. Bu bir kalite yargısı değil, verim kararı; bu tiplerin hiçbiri ölçülen dönemde eşiği geçemedi.

Üretimden önce hasat yapıyoruz. 29 "tarandı ancak dizine eklenmedi" URL'i ve 4 zayıf sektör landing sayfası için 301, canonical veya noindex kararları verildi. Stranded serilerin 157.162 karakteri tek tek yeniden yazılmayacak; ilgili pillar'lara konsolide edilecek.

Atıf mıknatısı olduğu kanıtlanan kümeleri derinleştiriyoruz. Clarity verisi iki yeni küme gösterdi: "Maliyet & ROI" yaklaşık 121 atıf, "İşletmeler için AI uyum" yaklaşık 100 atıf — ikisi de birden fazla sayfaya dağılmış durumda. Bunları tek master sayfada topluyoruz. Amiral gemisi raporun varyantları da canonical ile ana URL'e bağlanıyor.

Ölçüm tarafında bir söz veriyoruz. 22 Ağustos 2026'da aynı 10 marka-dışı sorguyu tekrar test edeceğiz; hedef 0/10'dan en az 2-3/10'a çıkmak. 23 Temmuz'daki düzeltmelerin etkisi bu yazıdaki verilere henüz yansımadı — bu yazının verisi 15 Haziran'da bitiyor. Sonucu, iyi ya da kötü, aynı şekilde yayınlayacağız.

Kendi sitenizde bu deneyi tekrarlamak istiyorsanız gereken üç şey var: her içeriğin tipini ve yayın tarihini kayıt altına almak, Search Console ve analitik verisini sayfa düzeyinde birleştirmek, ve AI atıflarını ayrı bir kanal olarak izlemek. Bunları bir kez kurduğunuzda "hangi içerik işe yarıyor" sorusu görüş meselesi olmaktan çıkıyor. Sheltron'un ücretsiz AI görünürlük araçları ilk iki adım için başlangıç noktası sunuyor; ölçüm çerçevesini sıfırdan öğrenmek isteyenler GEO Akademi'nin ücretsiz eğitimlerine bakabilir.

Daha geniş bağlam için işletmeler için yapay zeka çözümleri sayfamız, kurumsal düzeyde ölçüm ve uygulama başlıklarını bir arada topluyor. Ölçümü kurmak yerine uygulamayı devretmek isteyen ekipler için: uygulama partnerimiz Lein Digital içerik ve kampanya tarafını üstleniyor; Sheltron ise ölçüm ve teknoloji katmanında kalıyor.

Kendi 225 yazınız var mı — ve kaçının işe yaradığını biliyor musunuz? Sitenizin AI görünürlük tablosunu çıkarmak için hızlı değerlendirme formunu doldurun; hangi sayfanızın alıntılandığını, hangisinin sessiz kaldığını rakamla görün.

Yazar: Eren Çöp — Kurucu & GEO Stratejisti, Sheltron Teknoloji. Bu yazıdaki tüm rakamlar Sheltron'un kendi Search Console, GA4 ve Clarity ölçümlerinden alınmıştır; dönemler metodoloji kutusunda belirtilmiştir.