Bankaların Web Siteleri Yapay Zekâya Hazır mı? 46 Mevduat ve Katılım Bankasında Bot, Şema ve SSS Taraması

Bankaların web siteleri yapay zekâya kısmen hazır. Sheltron'un Eylül 2026'da taradığı 46 mevduat ve katılım bankasının hiçbiri GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot ya da Google-Extended'ı robots.txt ile engellemiyor. Ürün ve SSS metinleri de büyük ölçüde JavaScript çalıştırılmadan okunabiliyor. Eksik olan erişim değil, makine okunur kimlik ve yapı: 46 bankadan yalnız 7'si ana sayfasında kendini schema.org BankOrCreditUnion olarak tanıtıyor, 11 katılım bankasında bu sayı sıfır.

Örneklem TBB ve TKBB üye listelerinden kuruldu; BDDK'nın kuruluş listesinde görünen 67 yetkili bankadan kalkınma ve yatırım bankaları dışarıda bırakıldı. Ölçülen şey teknik hazırlıktır. ChatGPT, Gemini ya da Copilot'un cevaplarında hangi sitenin kaynak gösterildiği bu çalışmada ölçülmedi. Bankalar robots.txt, llms.txt ve şema kodlarını her an değiştirebileceği için aşağıdaki bütün rakamlar Eylül 2026 durumunu gösterir.

Bankaların web siteleri yapay zekâya ne ölçüde hazır?

Bankaların yapay zekâya hazırlığı üç katmanda ayrışıyor. Bot erişimi açık: Eylül 2026'da 46 bankanın hiçbiri AI arama botlarını engellemiyor. Sayfa metni de büyük ölçüde ham HTML'de. Buna karşın kurum kimliğini, ürünü ve soru-cevap içeriğini makineye açıkça söyleyen işaretleme azınlıkta kalıyor. Kısacası kapı açık, tabelalar eksik.

Aşağıdaki tablo 46 bankanın tamamına uygulanan ölçütleri özetliyor. "Kurum şeması", ana sayfada BankOrCreditUnion, FinancialService, Organization, Corporation veya LocalBusiness tiplerinden birinin bulunması anlamına geliyor. Şema satırlarında JavaScript çalıştırıldıktan sonraki sayfa esas alındı; kurum şeması, sameAs ve BankOrCreditUnion satırlarında ham HTML'deki sayılar birer eksik.

Oranlara çevrildiğinde tablo daha net okunuyor. Bankaların %78,3'ü geçerli bir robots.txt yayımlıyor, %47,8'i ana sayfasında en az bir JSON-LD bloğu taşıyor. Kurum şeması %45,7'de, sameAs bağlantısı %41,3'te, llms.txt %21,7'de var. Kendini açıkça banka olarak tanımlayan şema ise yalnız %15,2'de.

Bireysel bankacılık yapan 32 bankada ölçülen ürün ve SSS sayfaları da aynı eğilimi gösteriyor. Metin çoğunlukla okunabilir durumda, ama o metni soru-cevap ya da ürün olarak işaretleyen şema az. Faiz ya da kâr payı oranının sayfa metninde yazması da bankaların yarısından azında görülüyor.

Hangi bankaları, hangi ölçütlerle taradık?

Örneklem iki resmî listeden kuruldu: Türkiye Bankalar Birliği'nin Eylül 2026 tarihli listesindeki 35 mevduat bankası ve Türkiye Katılım Bankaları Birliği ana sayfasında üye olarak gösterilen 11 katılım bankası. Kalkınma ve yatırım bankaları örneklem dışında tutuldu.

Katılım bankaları TBB'nin değil TKBB'nin üyesi olduğu için iki liste ayrı kullanıldı. TBB listesinde TMSF'ye devredilmiş olarak görünen Birleşik Fon Bankası çıkarıldı. Mevduat bankası sayısı BDDK listesiyle aynı: 35. TKBB'nin 11 üyesinden İktisat Katılım, BDDK'nın faaliyetteki 10 katılım bankası arasında yer almıyor; TKBB üyesi olduğu için örneklemde tutuldu. 46 bankanın 42'si Türkiye'ye özgü bir alan adı kullanıyor; dördü küresel grup sitesine yönleniyor.

Ölçüm iki katmanda yapıldı:

• Tüm örneklem (46 banka): /robots.txt dosyası RFC 9309 kurallarıyla 14 AI kullanıcı ajanı için ayrıştırıldı; ana sayfaya GPTBot kullanıcı ajanıyla istek gönderildi; /llms.txt kontrol edildi; ana sayfadaki JSON-LD hem ham HTML'de hem de tarayıcıda render edildikten sonra okundu.
• Bireysel bankacılık alt kümesi (32 banka: 23 mevduat, 9 katılım): Her bankanın bir ihtiyaç kredisi ya da bireysel finansman sayfası ile gerekiyorsa bir SSS sayfası, toplam 48 sayfa ölçüldü. Her sayfa JavaScript olmadan ve Playwright ile render edilerek iki kez okundu; iki metin satır satır karşılaştırıldı.

Alt kümeye girmeyen 14 bankanın gerekçesi yöntem dosyasında tek tek yazılı. Bunlar arasında yalnız kurumsal bankacılık yapanlar, Türkiye'de şube açan yabancı bankalar ve henüz ürün sunmayan iki katılım bankası var. Dört bankanın ürün adı "ihtiyaç kredisi" değil; en yakın bireysel kredi ürünü ölçüldü.

Çalışmanın sınırlılıkları da var: veri tek günde toplandı; banka başına tek ürün sayfası ölçüldü; SSS soru-cevap çıkarımı soru işaretine dayalı bir kurala göre yapıldı. Katılım bankalarında örneklem 11, alt kümede 9 olduğu için bu grupta yüzde yerine kesir kullanıyoruz. Türk Ticaret Bankası'nın robots.txt adresi HTTP 512 hatası döndürdüğü için bu bankada dosya ölçülemedi.

Bankalar AI botlarını robots.txt ile engelliyor mu?

Hayır. Eylül 2026 itibarıyla 46 bankanın hiçbiri OpenAI, Anthropic, Perplexity, Google ve Common Crawl'un AI botlarını robots.txt ile tamamen kapatmıyor. Tamamen engellenen tek AI botu, ByteDance'e ait Bytespider; onu da üç banka kapatıyor: Halkbank, Yapı Kredi ve Garanti BBVA.

Aşağıdaki tabloda "kısmi", yalnız test dizinleri ya da parametreli URL'ler gibi olağan yolların kapalı olduğu durumu gösteriyor. "İzin" sütunu, robots.txt'i hiç olmayan ya da /robots.txt adresi HTML sayfası döndüren bankaları da kapsıyor.

Dört banka bir adım ileri gidiyor: Yapı Kredi, Garanti BBVA, Enpara ve Odeabank, AI arama ve asistan botlarına robots.txt'te adıyla Allow: / veriyor. Seçilen 32 ürün sayfasının ve 16 SSS sayfasının hiçbiri OAI-SearchBot, GPTBot ya da ClaudeBot için kapalı değil. GPTBot kullanıcı ajanıyla gönderilen ana sayfa isteği de 46 bankanın hiçbirinde reddedilmedi. Bu test gerçek OpenAI IP adreslerinden yapılmadığı için "GPTBot erişebiliyor" değil, yalnız "istek reddedilmedi" diyebiliyoruz.

Bu açıklığın pratik karşılığı var. OpenAI'ın tarayıcı dokümanına göre OAI-SearchBot'u engelleyen siteler ChatGPT arama cevaplarında gösterilmiyor. Öte yandan robots.txt bir erişim yetkilendirmesi değil; RFC 9309 bunu açıkça yazıyor. OpenAI de kullanıcının başlattığı ChatGPT-User isteklerinde robots.txt kurallarının uygulanmayabileceğini belirtiyor.

Bu katmandaki tek zayıflık dosyanın kendisi. Altı mevduat bankasında /robots.txt adresi düz metin yerine HTML hata sayfası döndürüyor; üç katılım bankasında dosya hiç yok. İkisi de botlar için fiilen "izin" anlamına geliyor, ama site sahibinin niyetini makineye söylemiyor. Kendi dosyanızın ne söylediğini Sheltron'un ücretsiz robots.txt AI bot kontrolü ile görebilirsiniz. Bot trafiğinin karşılığında ne kadar ziyaret geldiği sorusu için crawl-to-refer oranı analizimize, CDN düzeyindeki engelleme seçenekleri için Pay Per Crawl yazımıza bakabilirsiniz.

Yapay zekâ bir bankayı kurum olarak tanıyabiliyor mu?

Bankaların çoğunda bunu kolaylaştıran işaretleme yok. 46 bankadan yalnız 7'si ana sayfasında kendini BankOrCreditUnion olarak tanıtıyor, 21'inde herhangi bir kurum şeması, 19'unda resmî hesaplara bağlanan sameAs alanı var. Katılım bankalarında BankOrCreditUnion kullanan banka yok: 11'de 0.

Schema.org sözlüğünde BankOrCreditUnion, Organization > LocalBusiness > FinancialService zincirinin altında tanımlı, bankaya özgü bir tip. Sözlük sayfasındaki kullanım göstergesi 1K–10K alan adı aralığında; yani tip yaygın değil ama kullanımda. Bir yapay zekâ sistemi için bu işaretleme, sayfadaki markanın bir banka olduğunu, resmî adını, adresini ve sameAs ile hangi Wikipedia, Wikidata ya da sosyal medya hesaplarıyla aynı varlık olduğunu tek blokta söyler.

Ham HTML'de bu tipi kullanan altı banka Halkbank, VakıfBank, İş Bankası, Yapı Kredi, Alternatifbank ve Denizbank. Yedinci banka Odeabank'ta şema yalnız JavaScript çalıştıktan sonra sayfaya ekleniyor. Bu fark önemli: Vercel'in 2024 analizine göre büyük AI tarayıcılarının hiçbiri JavaScript çalıştırmıyor. Aynı analiz, Vercel ağında bir ayda GPTBot'tan 569 milyon, Claude'dan 370 milyon istek geldiğini ölçmüştü. JavaScript'le eklenen şema bu tarayıcıların okuduğu ham HTML'de görünmez.

Ana sayfasında hiç JSON-LD olmayan banka sayısı 24. sameAs kullanan bankalarda ise medyan beş bağlantı var. Kurum şeması olup banka tipini kullanmayan 14 bankanın hepsi Organization ya da Corporation tipinde kalıyor. Bu yanlış değil, ama makineye yalnız "bir şirket" olduğunu söylüyor; bankacılık hizmeti verdiğini söylemiyor.

Varlık sinyallerinin AI cevaplarındaki rolüne dair terminolojiyi thegeoauthority.com üzerinde, JSON-LD kurulumunu ise Schema.org ve JSON-LD rehberimizde anlattık. Mevcut işaretlemenizi Sheltron'un Schema Markup Doğrulayıcı aracıyla kontrol edebilirsiniz. Kurumsal finans şirketleri için FinancialService tercihine Maslak finans kuruluşları yazımızda değinmiştik.

Hangi bankalar llms.txt yayımlıyor ve bunun etkisi ne?

Eylül 2026 itibarıyla 46 bankanın 10'u (%21,7) kök dizinde bir /llms.txt dosyası yayımlıyor. Mevduat bankalarında bu oran 35'te 9, katılım bankalarında 11'de 1. Dosyaların dokuzu llmstxt.org önerisindeki # Başlık biçimine uyuyor. Dosyanın AI atfına etkisi ise kanıtlanmış değil.

llms.txt yayımlayan bankalar Halkbank, Akbank, Yapı Kredi, Alternatifbank, Enpara, Odeabank, QNB, Garanti BBVA, Intesa ve Ziraat Katılım. Intesa'nın dosyası Türkiye'ye özgü değil, küresel grup alan adında; Türkiye'ye özgü alan adı kullanan 42 banka içinde sayı 9. Alternatifbank'ın dosyası geçerli ama biçim dışı, [TR] etiketiyle başlıyor.

llmstxt.org llms.txt'i, ajanların bir siteyi kullanmasına yardım edecek bilgiyi standart bir dosyada toplamak için Eylül 2024'te yayımlanmış bir öneri olarak tanımlıyor. Öneri resmî bir standart değil ve bu çalışmada dosyanın AI cevaplarında kaynak gösterilmeye etkisini gösteren bir veri yok. Bu yüzden llms.txt, bir bankanın AI hazırlık listesinde robots.txt ve kurum şemasının arkasında yer almalı.

Yine de dosyanın maliyeti düşük. Kredi, mevduat, kart ve şube bilgisi sayfalarını tek listede sunmak, bir ajanın doğru sayfayı bulmasını kolaylaştırabilir. Ancak dosya, sitedeki güncel ürün ve oran sayfalarıyla eşleşmezse yarardan çok karışıklık üretir. Dosyanın ne zaman işe yaradığını ve ne zaman yaramadığını llms.txt gerçeği yazımızda veriyle tartıştık; taslak bir dosyayı llms.txt üreticisi ile hazırlayabilirsiniz.

Dikkat çeken bir örtüşme var: robots.txt'te AI arama ve asistan botlarına adıyla izin veren dört banka, yani Yapı Kredi, Garanti BBVA, Enpara ve Odeabank, llms.txt de yayımlıyor. Bu dört bankada AI botları dosyada adıyla ele alınmış. Botları adıyla anmayan bankalarda ise erişimin açık olmasının bilinçli bir tercih mi yoksa varsayılan ayar mı olduğu dışarıdan anlaşılamıyor.

İhtiyaç kredisi sayfaları JavaScript olmadan okunuyor mu?

Büyük ölçüde evet. Bireysel alt kümedeki 32 ürün sayfasının 27'sinde (%84,4) tarayıcıda görünen metnin en az %80'i JavaScript çalıştırılmadan ham HTML'de de bulunuyor. Kapsamanın medyanı %97. Hiçbir sayfa %30 eşiğinin altına düşmedi; beş sayfa %30 ile %80 arasında, yani kısmen okunuyor.

Kapsama şöyle hesaplandı: Playwright ile render edilen sayfadaki 40 karakterden uzun her benzersiz metin satırının, ham HTML'in görünür metninde bulunup bulunmadığına bakıldı. Akordeon içinde gizlenen metinler render sırasında görünür hâle getirildi. Böylece "kullanıcı görüyor ama bot görmüyor" farkı satır düzeyinde ölçüldü.

Bu sonuç, Türkiye'deki bankaların ürün sayfalarını büyük ölçüde sunucu tarafında ürettiğini gösteriyor. Dolayısıyla Vercel'in işaret ettiği risk, yani önemli içeriğin yalnız tarayıcıda oluşması, bankaların ürün sayfalarında sınırlı kalıyor. Google'ın AI özellikleri dokümanı da AI Overviews ve AI Mode için önemli içeriğin metin biçiminde erişilebilir olmasını öneriyor; ölçülen sayfaların çoğu bu koşulu karşılıyor.

Kısmen okunan beş sayfanın dördünde kapsama %62,5 ile %73,2 arasında, birinde %32,6; yani bu sayfalarda metnin %26,8 ile %67,4'ü yalnız tarayıcıda oluşuyor. Bu çalışma eksik satırların türünü ayrıca sınıflandırmadı. Ancak kredi sayfalarında tutar ve vadeye göre değişen hesaplama araçları gibi JavaScript'le yüklenen bileşenler yaygın; ürünün en somut bilgisi bu bileşenlerin içindeyse, sayfayı ham hâliyle okuyan bir AI sistemi o bilgiyi göremez.

Ürün metninin okunabilir olması tek başına yetmiyor. Bir yapay zekâ cevabına kaynak olabilmek için metnin soruya doğrudan cevap veren, kendi başına anlaşılır pasajlar içermesi gerekiyor. Sayfanın hangi bölümlerinin alıntılandığını LLM'lerin sayfanın neresinden alıntı yaptığı yazımızda inceledik. Bankaların ürün sayfalarında bu tür pasajların en çok bulunduğu yer SSS bölümleri; onları aşağıda ayrı ele alıyoruz.

"Kredi faizi kaç?" sorusunun cevabı banka sayfasında yazıyor mu?

Bankaların yarısından azında. Ürün sayfasının ham HTML'inde faiz ya da kâr payı oranı 32 bankanın 14'ünde (%43,8) yer alıyor. Mevduat bankalarında bu 23'te 13, katılım bankalarında 9'da 1. İki bankada oran yalnız JavaScript çalıştıktan sonra görünüyor.

Ölçüt dar tutuldu: "faiz" ya da "kâr payı" ifadesinin yakınında yüzde işaretiyle birlikte bir rakam aranıyor. Oranı hesaplama aracının içinde, görsel bir kampanya kartında ya da ayrı bir PDF'te veren bankalar bu ölçütü karşılamıyor. Katılım bankalarında ürün sayfasının ham HTML'inde kâr payı oranı veren tek banka Dünya Katılım.

Bu tablo, "ihtiyaç kredisi faizi kaç" tipi sorularda AI asistanların banka sayfası yerine karşılaştırma sitelerini kaynak gösterebilmesiyle tutarlı. Soruya doğrudan cevap veren rakam banka sayfasında metin olarak yoksa, model o rakamı başka bir kaynaktan almak durumunda kalabilir. Ancak bu çalışmada atıf ölçülmedi; bu yüzden aradaki bağı nedensellik olarak değil, teknik bir olasılık olarak okumak gerekiyor.

Oranın metin olarak yazılmamasının anlaşılır nedenleri var. Faizler sık değişiyor, müşteriye özel fiyatlama yapılıyor ve düzenleyici açıklamalar dikkatli dil gerektiriyor. Yine de oranı, geçerli olduğu tarihi, vadeyi ve tutar aralığını aynı cümlede veren kısa bir metin, hem kullanıcıya hem de makineye güncel bir referans sağlar. Aynı bilgi ürün şemasıyla da desteklenebilir; ürün sayfasında LoanOrCredit içeren şema 32 bankanın yalnız 8'inde (%25) var: İş Bankası, Yapı Kredi, Denizbank, Enpara, HSBC, ING, QNB ve Türkiye Finans.

Bir bankanın AI cevaplarında nasıl konumlandığını strateji düzeyinde finans için AI görünürlük rehberimizde ele almıştık. Bu yazı o rehberin varsaydığı teknik zemini ölçüyor.

Bankaların SSS'leri makineye soru-cevap olarak işaretlenmiş mi?

Çoğunda hayır. SSS içeriği olan 25 bireysel bankada 500 cevabın 497'si (%99,4) JavaScript olmadan okunabiliyor, ama yalnız 9 banka (%36) bu içeriği FAQPage şemasıyla işaretliyor. Katılım bankalarında SSS'i olan 8 bankadan yalnız biri, Türkiye Finans, FAQPage kullanıyor.

32 bankanın 25'inde (%78,1) SSS içeriği bulundu: 20 bankada ürün sayfasının içinde, 5 bankada ayrı bir SSS sayfasında. Yedi bankada ne ürün sayfasında ne de ilgili SSS sayfasında soru-cevap biçiminde içerik tespit edildi. FAQPage kullanan dokuz banka Ziraat Bankası, Halkbank, Anadolubank, İş Bankası, Burgan, Enpara, QNB, Garanti BBVA ve Türkiye Finans. 32 bankalık payda üzerinden bu oran %28,1.

"Dört koşul" şunlar: SSS içeriği var, cevapların tamamı ham HTML'de, ürün metninin en az %80'i ham HTML'de ve oran ham HTML'de yazıyor. Bu koşulları birlikte sağlayan banka 32'de 10 (%31,3): Halkbank, İş Bankası, Alternatifbank, Denizbank, Enpara, ING, Odeabank, QNB, Garanti BBVA ve Dünya Katılım. FAQPage bu tanımın parçası değil.

FAQPage'in değeri konusunda dürüst olmak gerekiyor. Google Ağustos 2023'te SSS zengin sonuçlarını yalnız iyi bilinen devlet ve sağlık sitelerine sınırladı; bankalar bu şemayla arama sonuçlarında akordeon görünümü kazanmıyor. Şemanın bugünkü işlevi, sayfadaki soru-cevap yapısını makineye açıkça bildirmek. Bunun için şemadaki metnin sayfada görünen metinle birebir aynı olması gerekiyor; Google'ın yapılandırılmış veri ilkeleri de görünmeyen içeriğin işaretlenmemesini istiyor. FAQPage ile QAPage arasındaki seçim için FAQ ve Q&A şeması karşılaştırmamıza bakabilirsiniz.

Mevduat ve katılım bankaları arasındaki fark nerede açılıyor?

Bot erişiminde ve metnin okunabilirliğinde fark yok; fark kimlik, yapı ve oran bilgisinde açılıyor. Katılım bankalarında BankOrCreditUnion 11'de 0, llms.txt 11'de 1, SSS'i olanlarda FAQPage 8'de 1, ham HTML'de kâr payı oranı 9'da 1. Mevduat bankalarında aynı ölçütler 35'te 7, 35'te 9, 17'de 8 ve 23'te 13.

Katılım bankalarının ürün sayfaları teknik olarak iyi durumda: 9 ürün sayfasının 8'inde metnin en az %80'i ham HTML'de, SSS'i olan banka sayısı da 9'da 8. Yani içerik yazılmış ve okunabilir; eksik olan, bu içeriğin makine okunur biçimde etiketlenmesi ve oranın metinde yer alması.

Bu farkın bir kısmı bankaların yapısıyla ilgili olabilir. BDDK listesinde Adil Katılım, Hayat Finans ve T.O.M. Bank dijital banka olarak etiketli. Adil Katılım ve İktisat Katılım Eylül 2026 itibarıyla henüz bireysel ürün sunmuyordu. Robots.txt dosyası olmayan üç banka da katılım grubunda: Emlak Katılım, İktisat Katılım ve T.O.M. Bank.

Katılım bankacılığına özgü bir nokta daha var. "Faiz" yerine "kâr payı" kavramı kullanıldığı için bu bankalarla ilgili sorular AI asistanlarına farklı kelimelerle geliyor. Model, "katılım bankası ihtiyaç finansmanı kâr payı oranı" gibi bir soruda doğrudan bir oran cümlesi ya da LoanOrCredit işaretlemesi bulamazsa, cevabı genel açıklamalar ya da üçüncü taraf sitelerle kurmaya yönelebilir. Bu nedenle kimlik şeması ve metin içi oran, katılım bankaları için mevduat bankalarından daha belirleyici olabilir.

Örneklem küçük olduğu için bu farkları eğilim olarak okumak gerekiyor. Katılım grubunda tek bir bankanın llms.txt yayımlaması oranı 11'de 1'den 11'de 2'ye çıkarır; yüzde olarak bakıldığında bu, gerçek farktan daha büyük bir sıçrama gibi görünür.

Banka dijital ekipleri hangi sırayla ilerlemeli?

En hızlı kazanım, zaten yazılmış içeriği makine okunur hâle getirmek. Beş adım öneriyoruz: geçerli bir robots.txt, ham HTML'de BankOrCreditUnion ve sameAs, ürün sayfasında tarihli oran cümlesi ve LoanOrCredit, görünür SSS ile birebir eşleşen FAQPage, son olarak isteğe bağlı llms.txt.

1. robots.txt'i düz metin olarak yayımlayın. /robots.txt adresi HTML hata sayfası dönmemeli. AI arama ve asistan botları için kararınızı adıyla yazmak, niyetinizi belirsizlikten çıkarır.
2. Ana sayfaya ham HTML'de kurum şeması ekleyin. BankOrCreditUnion tipini resmî unvan, adres, müşteri hizmetleri numarası ve sameAs bağlantılarıyla birlikte kullanın. Şemayı etiket yöneticisiyle değil sayfa şablonuyla basın.
3. Oranı metin olarak yazın. Ürün sayfasında tarihli ve koşullu bir oran cümlesi, LoanOrCredit şemasıyla birlikte, "faiz kaç" sorusunun cevabını sayfanızda tutar.
4. Var olan SSS'i işaretleyin. Soru ve cevaplar zaten sayfada. FAQPage şemasını görünür metinle kelimesi kelimesine aynı tutun.
5. llms.txt'i en sona bırakın. Ürün, oran ve SSS sayfalarını listeleyen kısa bir dosya yeterli; etkisinin kanıtlanmadığını bilerek.

Bu adımların hepsi mevcut içerik üzerinde yapılır; yeni sayfa yazmayı gerektirmez. Bir bankanın AI yanıtlarında ne sıklıkla ve hangi kaynaklarla anıldığını ölçmek ise ayrı bir iş. Sheltron AiSEO bu ölçümü görünürlük skoru, şema tarayıcı ve kaynak haritasıyla sürekli hâle getiriyor. Sektörün genel tablosu için 2026 Türkiye GEO Endeksi ve finans sektörü sayfamız iyi bir başlangıç noktası. Şema ve SSS yazımını ekip içinde öğrenmek isteyenler geoakademi.com eğitim içeriklerinden yararlanabilir.

Bankanızın sitesi bu tabloda nerede duruyor? Sheltron'un hızlı değerlendirmesi sitenizi otomatik olarak tarar ve ChatGPT ile Gemini'de nasıl göründüğünü test eder; uzman ekibimiz sonuçları 24 saat içinde sizinle paylaşır. Bu rapordaki ölçütlerin sizin sitenizde ve rakiplerinizde nasıl sonuç verdiğini oradan görebilirsiniz.

Ajans desteği mi arıyorsunuz? Partner GEO ajansımız Lein Digital.