Clarity Bot Activity: AI Botlarının Hangi Sayfa Tiplerini Taradığını Ölçmek

Microsoft Clarity Bot Activity, AI botlarının sitenize yaptığı istekleri CDN ya da sunucu loglarından okuyan ücretsiz bir panodur. 22 Eylül 2026'dan beri bu istekleri ürün, blog, iletişim gibi sayfa tiplerine göre de gruplayabiliyor. Bu gelişme önemli, çünkü atıf verisi tek başına botların sitenizde neyle ilgilendiğini göstermez. Sheltron'un 9 Ağustos 2026 tarihli Microsoft Clarity Citations dışa aktarımına göre son 365 günde Copilot'tan gelen 1.422 atıfın %91,28'i blog sayfalarına gitti. Ancak bu veri, AI botlarının aynı dönemde hangi sayfa tiplerini taradığını söylemiyor.

Bu rehber, sunucu loguna erişimi olmayan pazarlama ve içerik ekipleri için hazırlandı. Bot Activity'nin hangi CDN'lerle ve hangi maliyetle bağlandığını, Page Classification kurallarının nasıl yazılacağını, panonun nasıl okunacağını ve tarama verisinin Citations panosundaki atıf verisiyle nasıl eşleştirileceğini adım adım ele alıyor. Özellik yeni olduğu için 9 Ekim 2026 itibarıyla dokümantasyonda cevabı olmayan soruları da ayrıca işaretledik.

Clarity Bot Activity nedir ve klasik Clarity etiketinden neden farklı çalışır?

Clarity Bot Activity, AI botlarının ve diğer tanınmış botların sitenize yaptığı istekleri CDN ya da sunucu loglarından toplayan bir Clarity panosudur. Tarayıcıda çalışan klasik Clarity etiketinden farklı çalışır: büyük AI tarayıcıları JavaScript çalıştırmadığı için etiketi hiç tetiklemez. Veri bu yüzden loglardan gelir ve ayrı bir kurulum gerektirir.

Microsoft Learn'deki Bot Activity dokümanı, verinin "desteklenen CDN ve sunucu entegrasyonlarıyla toplanan gerçek sunucu tarafı loglara" dayandığını açıkça yazıyor. Gerekçesi basit: Vercel'in Aralık 2024'te yayımladığı AI tarayıcı analizine göre büyük AI tarayıcılarının hiçbiri JavaScript render etmiyor. Tarayıcıda çalışan bir analitik etiketi bu ziyaretleri yapısı gereği göremez. Sheltron'un kendi sitesinde de Clarity etiketi GPTBot, ClaudeBot, OAI-SearchBot ve PerplexityBot user-agent'larına bilerek yüklenmiyor; etiket tarafında bot verisi zaten oluşmuyor.

Ocak 2026'da duyurulan pano, Microsoft Learn'de tanımlanan dört temel görünümle çalışır:

• Bot operator: İsteğin hangi şirketin botundan geldiğini gösterir (OpenAI, Anthropic, Microsoft gibi).
• AI request share: Toplam istekler içinde AI botlarının payıdır.
• Bot activity: İstekleri amaç gruplarına ayırır; dokümanda arama, veri hizmetleri, geliştirici araçları ve AI asistanları olarak geçer.
• Path requests: Botların hangi yolları istediğini gösterir; HTML, görsel, JSON, XML ve diğer varlıklar ayrı sayılır.

Clarity, Mayıs 2026 güncellemesiyle bunlara taranan sayfa oranı (Pages crawled), istek durumu dağılımı (başarılı, yönlendirilen, başarısız), içerik tipi kartı ve CDN ihlalleri kartını ekledi. Ağustos 2026'da gelen scrape-to-referral kartı ise tarama hacmini AI kaynaklı ziyaretlerle karşılaştırıyor.

Burada iki ürünü birbirinden ayırmak gerekiyor. Clarity'nin 2025'te duyurduğu Bot Traffic özelliği, JavaScript etiketiyle toplanan oturum verisinden bot oturumlarını ayıklar ve kurulum istemez. 2026'daki Bot Activity ise CDN logunu okur ve varsayılan olarak kapalıdır. Clarity SSS'si "Bot Activity varsayılan olarak kullanılabilir mi?" sorusunu "Hayır; desteklenen bir CDN ya da uç sağlayıcı bağlandıktan sonra kullanılabilir" diye cevaplıyor.

Page Classification 22 Eylül 2026'da neyi değiştirdi?

Page Classification, Bot Activity verisini tek tek URL'ler yerine sayfa tiplerine göre gruplar. Clarity'nin 22 Eylül 2026 tarihli duyurusuna göre sistem, içerik tabanlı sınıflamayı URL kurallarıyla birleştirir, standart dışı URL yapılarında da sayfa tipini tahmin eder ve sizin tanımladığınız özel kategorileri otomatik sınıflamanın önüne koyar.

Bu özellikten önce Path requests görünümü uzun bir URL listesinden ibaretti. "Botlar ürün sayfalarına mı, bloga mı daha sık gidiyor?" sorusunu cevaplamak için veriyi dışa aktarmak ve URL'leri elle gruplamak gerekiyordu. Clarity blogundaki duyuru tam olarak bu soruyu örnek kullanım olarak veriyor ve özelliğin Bot Activity panosunda hemen kullanılabildiğini belirtiyor.

Özellik üç parçadan oluşuyor:

1. Otomatik sınıflama: Sayfanın içeriği ve URL'si birlikte değerlendirilir. Örneğin /p/12345 gibi anlam taşımayan yollar da bu sayede bir tipe atanabilir.
2. Özel kategoriler: Kendi URL yollarınızla yeni bir kategori açabilir ya da Product, Blog, Contact Us gibi mevcut kategorilere yol ekleyebilirsiniz.
3. Öncelik kuralı: Özel sınıflama tanımladığınızda, otomatik sınıflamanın yerine sizin kuralınız geçerli olur.

Microsoft Clarity 22 Eylül 2026'da Bot Activity panosuna Page Classification'ı ekledi; AI botlarının istekleri artık tek tek URL'ler yerine ürün, blog ve iletişim gibi sayfa tiplerine göre gruplanıyor.

9 Ekim 2026 itibarıyla dokümante edilmemiş noktalar da var. Otomatik kategorilerin tam listesi bilinmiyor; duyuruda yalnızca Product, Blog ve Contact Us örnek olarak geçiyor. Yol kurallarında joker karakter ya da regex desteği olup olmadığı, sınıflamanın geçmiş veriye uygulanıp uygulanmadığı ve kategori sayısında bir sınır bulunup bulunmadığı da açıklanmadı. Microsoft Learn'deki Bot Activity sayfasının son güncellemesi 8 Eylül 2026 tarihli ve sayfa özelliği anmıyor; 9 Ekim 2026 itibarıyla tek birincil kaynak Clarity blogu. Bu yüzden kurulumun ilk haftasında otomatik sınıflamanın sonucunu kendi URL listenizle karşılaştırmanızı öneririz.

Clarity Bot Activity hangi CDN'lerle ve hangi maliyetle kurulur?

Kurulum, Clarity projesinde Settings → AI Visibility yolundan bir CDN bağlanarak yapılır; sonuçlar Dashboards → AI Visibility → Bot Activity altında görünür. Desteklenen seçenekler Cloudflare, Amazon CloudFront, Fastly, Akamai, Azure Front Door ve WordPress eklentisidir. Clarity bu pano için ücret almaz; maliyet, log teslimi nedeniyle CDN sağlayıcısı tarafında oluşur.

Microsoft Learn'deki maliyet dokümanı ile bağlantı kesme dokümanı birlikte okunduğunda her sağlayıcının logu Clarity'ye farklı bir yoldan taşıdığı görülüyor:

Cloudflare satırı Eylül 2026 sonunda değişti. Clarity, Mayıs 2026 güncellemesinde Enterprise dışı Cloudflare planlarının (Free, Pro, Business) da desteklendiğini duyurmuştu; o dönemde Cloudflare'in kendi dokümanı Logpush'u yalnızca Enterprise planlarda sunuyordu. Cloudflare 30 Eylül 2026'daki changelog duyurusuyla Logpush'u Free, Pro, Business ve Enterprise planların tümüne, kullanıma dayalı fiyatlandırmayla açtı. Logpush fiyat sayfasına göre hesap başına aylık 25 GB dış hedefe aktarım dahil, sonrası GB başına 0,10 dolar. Entegrasyon Logpush üzerinden çalışıyorsa Clarity'nin uç noktası R2 ya da Pipelines olmadığı için dış hedef tarifesine girer. Logpush dokümanındaki zon başına en fazla 4 Logpush işi sınırı ise sürüyor. 9 Ekim 2026 itibarıyla Clarity'nin maliyet dokümanı bu değişikliği yansıtmıyor ve Enterprise dışı bağlantının hangi mekanizmayla kurulduğunu açıklamıyor; bağlantı adımlarını kurulum sırasında Clarity arayüzünden izlemek gerekiyor.

CloudFront kullanan ekipler için AWS dokümanı iki pratik ayrıntı veriyor: Firehose akışı us-east-1 bölgesinde olmalı ve log ayarlarındaki değişiklikler 12 saat içinde etkinleşiyor. Kurulumun ilk gününde panonun boş görünmesi bu yüzden hata anlamına gelmez.

Bir ayrıntı daha: bağlantıyı Clarity panosundan kesmek veri akışını durdurmaz. Log yönlendirmesi sağlayıcı tarafında da kaldırılmadıkça teslim ve maliyet sürer.

Kuruluma başlamadan önce robots.txt dosyanızı kontrol edin. Bir botu engellediyseniz panoda onu hiç görmezsiniz; bu durum ilgisizlik değil, sizin tercihinizdir. robots.txt AI bot kontrolü aracı, hangi AI botlarına izin verip hangilerini engellediğinizi birkaç saniyede gösterir.

Sayfa tipi kuralları nasıl yazılmalı?

Otomatik sınıflama genel web kalıplarını tanır, işinize özgü sayfa ailelerini ise bilemez. Kural basit: sonucunu ayrı görmek istediğiniz her sayfa ailesi için bir özel kategori açın, bunu URL önekiyle tanımlayın ve dönüşüm sayfalarını içerik sayfalarından ayırın. Özel kural her zaman otomatik sınıflamanın önüne geçer.

Aşağıdaki taslak, Sheltron'un kendi URL yapısından türetilmiş bir örnektir. Clarity arayüzündeki yol sözdizimi belgelenmediği için kuralları kod olarak değil, önek listesi olarak gösteriyoruz:

Kategori tasarlarken dört ilkeye dikkat etmek sonucu okunur kılar:

• Karar değiştiren ayrımlar yapın. Kategori sayısını, farklı aksiyon gerektiren sayfa aileleriyle sınırlı tutun. Çok ince bölünmüş kategorilerde oranlar küçük sayılara dayanır ve yorum zorlaşır.
• Programatik şablonları ayırın. Sektör, şehir ya da ürün varyantı gibi şablonla üretilen sayfalar tarama isteklerinin büyük kısmını kendine çekebilir. Ayrı kategoride tutulduğunda bu yükün karşılık üretip üretmediği görülür.
• Makine dosyalarını ayrı izleyin. robots.txt, sitemap ve llms.txt istekleri HTML sayfalarla aynı havuza düşerse sayfa tipi oranlarını bozar. llms.txt dosyanız yoksa llms.txt üreticisi ile hazırlayıp Path requests'te istenip istenmediğini takip edebilirsiniz.
• Eski URL'leri unutmayın. İçerik konsolidasyonu yaptıysanız 301 kaynağı olan eski yollar için geçici bir kategori açın. Botların bu adreslere ne kadar süre gelmeye devam ettiği ayrı bir bulgudur.

Pano nasıl okunur: operatör, amaç ve sayfa tipi birlikte

Tek başına AI request share yanıltıcıdır, çünkü AI bot trafiğinin büyük bölümü model eğitimi için yapılır ve doğrudan atıf üretmez. Doğru okuma, sayfa tipi kırılımını operatör ve amaçla birlikte ele almaktır. Arama ve kullanıcı eylemi botlarının hangi sayfa tiplerine gittiği, atıf potansiyeline en yakın sinyaldir.

Oranlar bunu açıkça gösteriyor. Cloudflare'in Ağustos 2025 tarihli amaç bazlı analizine göre AI bot taramasının yaklaşık %80'i eğitim amaçlı; kullanıcı eylemi ve beyan edilmemiş tarama toplamda %5'in altında kalıyor. Aralık 2025'te yayımlanan Cloudflare Radar 2025 Year in Review ise dengeyi değiştiren eğilimi kaydediyor. Cloudflare'e göre AI "user action" taraması 2025'te 15 kattan fazla arttı; bir kullanıcının sorusu için anlık sayfa çeken bu ajanlar, sayfa tipi analizindeki en anlamlı sinyaldir.

Operatör dağılımı da hızla değişiyor. Cloudflare'in Temmuz 2025 analizine göre GPTBot'un tarayıcı trafiğindeki payı Mayıs 2024 ile Mayıs 2025 arasında %2,2'den %7,7'ye çıktı ve istek hacmi %305 arttı; ChatGPT-User istekleri ise %2.825 büyüdü. Bu yüzden operatör kırılımını tek seferlik bir fotoğraf olarak değil, aylık bir seri olarak izlemek gerekiyor.

Panoda en sık karşılaşılan botları amaçlarına göre okumak için birincil kaynaklardan derlenen şu tablo işe yarar:

Kaynaklar: OpenAI tarayıcı dokümanı, Anthropic destek makalesi ve Google'ın tarayıcı listesi. Son satır sık yapılan bir hataya işaret ediyor: Google-Extended'ın ayrı bir user-agent'ı yoktur; loglarda ya da Clarity'de Google-Extended satırı aramak boşunadır. Google tarafındaki tarama mevcut Google user-agent'ları altında görünür.

Amaç etiketleri de dikkat ister. Microsoft Learn amaç gruplarını arama, veri hizmetleri, geliştirici araçları ve AI asistanları olarak sayarken Culture Foundry'nin Şubat 2026 tarihli ekran okumasında AI Assistant, AI Crawler ve AI Search etiketleri geçiyor. Arayüz sürüme göre değişebilir; raporlarınızda etiket adına değil, arkasındaki botlara dayanın.

Son olarak sayfa tipine bakmadan önce Path requests'te içerik tipini filtreleyin. Vercel'in ölçümünde nextjs.org'a gelen ChatGPT isteklerinin %57,70'i HTML iken Claude isteklerinin %35,17'si görseldi. Görsel ve JSON istekleri ayıklanmadan hesaplanan sayfa tipi payları gerçeği yansıtmaz.

Bot Activity ile Citations panosu nasıl eşleştirilir?

Aynı Clarity projesinde Bot Activity tarama tarafını (arz), Citations panosu atıf tarafını (talep) gösterir. İkisini sayfa tipi düzeyinde yan yana koyduğunuzda her tip için tarama payı ile atıf payını karşılaştırabilirsiniz. Bu karşılaştırma, botların emek harcadığı sayfa tipinin gerçekten atıf üretip üretmediğini gösterir.

Microsoft bu ilişkiyi üç katmanlı bir zincir olarak tarif ediyor: bot aktivitesi yukarı akıştaki (upstream) en erken sinyal, atıf orta katman, AI kaynaklı ziyaret ise aşağı akış (downstream). Clarity SSS'sindeki ifadeyle Bot Activity, içeriğinize kimin ve ne sıklıkla eriştiğini; Citations ise bu erişimin grounding'e, atfa ya da görünür bir kaynak gösterimine dönüşüp dönüşmediğini gösterir. Atıf panosunun terimlerini ve Share of Authority tanımını Clarity Mayıs 2026'da genel kullanıma açtı.

Talep sütununun nasıl görüneceğini Sheltron'un 9 Ağustos 2026 tarihli Citations dışa aktarımı somut olarak gösteriyor. Aşağıdaki dağılım Clarity'nin Page Classification sonucu değildir: 365 günlük atıf listesindeki 76 sayfayı URL önekine göre biz sınıflandırdık. Hizmet ve ürün grubu /geo-danismanligi/, /kurumsal-ai-otomasyonu/, /ai-gorunurluk/ ve /yapay-zeka-cozumleri/ sayfalarından oluşuyor; tanım sayfası /geo-nedir/ bir dönüşüm sayfası olmadığı için "Diğer" grubunda. Toplam, panodaki 1.422 atıfla birebir örtüşüyor.

Tablodan üç sonuç çıkıyor. Birincisi, atıf aynı sayfa tipi içinde de birkaç sayfada toplanıyor: en çok atıf alan 10 sayfa toplamın %65,5'ini (931 atıf) alıyor. İkincisi, /araclar/ dizini 365 günde yalnızca 1 atıf aldı ve tek tek araç sayfalarının hiçbiri atıf listesine girmedi. Bu ailenin taranıp taranmadığı, Bot Activity'nin cevaplayacağı ilk soru. Üçüncüsü, atıf tıklamaya pek dönüşmüyor: aynı dışa aktarımda Share of Authority %29,54, AI referral trafiğinin payı %1'in altında ve markalı sorgulardaki Share of Authority %0. Yani atıfların tamamı marka dışı keşif sorgularından geliyor.

Kendi tablonuzu kurarken her sayfa tipi için Bot Activity'den gelen tarama payını ve Citations'tan gelen atıf payını aynı satıra yazın. Atıf payı tarama payından yüksek olan tip verimli çalışıyordur. Tarama payı yüksek, atıf payı düşük olan tip ise ya içerik yapısı sorunu taşıyor ya da atıf yüzeyinin aradığı soruya cevap vermiyordur. Atıf tarafının ölçüm mantığı için AI share of voice metodolojisi yazımıza bakabilirsiniz.

Zincirin aşağı akış halkası için Clarity'nin Ağustos 2026'da eklediği scrape-to-referral kartı kullanılabilir. Clarity bu oranı yalnızca doğru eşlenmiş alan adları üzerinden hesaplıyor. Kıyas için Cloudflare'in Ağustos 2025'in ilk haftasına ait verisi faydalı: tarama ile geri yönlendirme arasındaki oran Anthropic'te 50.000:1, OpenAI'da 887:1, Perplexity'de 118:1 idi. Bu oranın ne anlama geldiğini AI crawler ekonomisi yazımızda ayrıntılı ele aldık. Aşağı akıştaki ziyaretleri GA4 ve Search Console ile ölçmek için de AI referral atıf modeli rehberi hazır.

Hangi bulgu hangi aksiyonu gerektirir?

Sayfa tipi tablosu dört tipik bulgu üretir: çok taranıp az atıf alan tip, az taranan ama atıf potansiyeli yüksek tip, başarısız ya da yönlendirilen isteklerin yüksek olduğu tip ve eğitim botlarının yoğunlaştığı dönüşüm sayfaları. Her birinin nedeni ve ilk aksiyonu farklıdır; hepsine aynı reçeteyi uygulamak zaman kaybettirir.

Birinci satır için LLM'lerin sayfanın neresinden alıntı yaptığını anlatan yazımız, ikinci satır için AI sitemap optimizasyonu rehberi doğrudan uygulanabilir.

Üçüncü satır sanıldığından yaygın. Vercel'in ölçümünde ChatGPT isteklerinin %34,82'si ve Claude isteklerinin %34,16'sı 404 ile sonuçlanırken Googlebot'ta bu oran %8,22'de kalıyordu. AI botları eski ve ölü URL'lere Googlebot'tan çok daha sık takılıyor. Clarity'nin istek durumu kartı bu sorunu sayfa tipi bazında görmenizi sağlar. Taranan ama değer üretmeyen sayfaların indeks tarafındaki karşılığını taranmış ama dizine eklenmemiş sayfalar yazımızda inceledik.

Dördüncü satırda karar ölçümden sonra gelmeli. Hangi botların hangi sayfa tiplerine geldiğini görmeden verilen engelleme kararı, arama ve kullanıcı eylemi botlarını da kapsayıp atıf kaybına yol açabilir. Cloudflare'in yeni varsayılanları ve ücretli tarama seçenekleri için pay-per-crawl yazımıza bakabilirsiniz.

Hangi aksiyonu seçerseniz seçin, etkisini ölçmek için sabırlı olun. Robots Exclusion Protocol standardı RFC 9309, tarayıcıların önbelleğe aldıkları robots.txt dosyasını 24 saatten uzun süre kullanmaması gerektiğini söylüyor; OpenAI de OAI-SearchBot için değişikliklerin yaklaşık 24 saatte yansıdığını belirtiyor. Bir kural değişikliğinin panoya etkisini aynı gün okumak yanıltıcı olur.

Clarity Bot Activity neyi ölçmez?

Clarity Bot Activity erişimi ölçer, kullanımı değil. Pano, botların sitenize hangi sıklıkla ve hangi sayfalar için istek gönderdiğini gösterir; bu içeriğin bir AI cevabında kullanılıp kullanılmadığını göstermez. Ayrıca yalnızca bağlı CDN'den geçen ve tanınabilen bot trafiğini görür. Bu sınırlar bilinmeden yapılan yorum hataya açıktır.

Microsoft Learn bunu açıkça yazıyor: Clarity Bot Activity bir erişim sinyalidir; bot isteği, içeriğin getirildiği, grounding'de kullanıldığı ya da atıf aldığı anlamına gelmez. Bu temel sınırın yanında dikkat edilmesi gereken başka noktalar da var:

• Kimliğini gizleyen botlar: Culture Foundry'nin Şubat 2026 tarihli ekran okuması, panonun yalnızca beyan edilen bot aktivitesini gösterdiğini not ediyor. User-agent'ını açıklamayan tarayıcılar bu tabloda yer almaz.
• CDN'siz altyapılar: Desteklenen CDN'lerden birini ya da WordPress eklentisini kullanmayan siteler için veri kaynağı yok.
• Atıf tarafının kapsamı: Sheltron dışa aktarımında Citations panosunun veri kaynağı "Microsoft Copilot and partners" olarak geçiyor; ChatGPT, Gemini ya da Perplexity atıfları bu panoda görünmüyor ve ayrı bir ölçüm gerektiriyor. Gemini tarafındaki atıf oranımızı 15 sorguluk bir setle canlı görünürlük sayfamızda haftalık olarak yayımlıyoruz. İki yüzeyin farkını ChatGPT Search ve Bing Copilot karşılaştırmamızda ele aldık.
• Page Classification'ın belirsizlikleri: Otomatik kategori listesi, yol sözdizimi ve geçmiş veriye uygulanma belgelenmediği için tarihsel karşılaştırmalar temkinli okunmalı.
• Kapatma davranışı: WordPress'te yalnızca Bot Activity'yi kapatmanın yolu yok; diğer sağlayıcılarda ise panodan bağlantıyı kesmek log akışını durdurmuyor.

Bu sınırlar Bot Activity'yi değersiz kılmaz; yalnızca doğru yerini gösterir. Pano "botlar sitemin hangi kısmıyla ilgileniyor?" sorusuna cevap verir. "AI cevaplarında ne kadar görünüyorum?" sorusunun cevabı ise atıf ölçümündedir.

Sunucu logu mu, Clarity Bot Activity mi, ikisi birden mi?

Log erişimi olmayan bir ekip için Clarity Bot Activity yeterli ve ücretsiz bir başlangıçtır. Ham log erişimi olan ekipte ise iki katman birbirini tamamlar: Clarity sayfa tipi görünümünü ve Citations eşleşmesini hızlıca sunar, ham log da bot doğrulama, özel sorgu ve uzun dönem saklama için doğrulama katmanı olur.

Sheltron'un Ağustos 2026 ölçüm düzeninde arz tarafı, ham erişim loglarından 13 bot deseni ve sayfa × bot ısı haritasıyla izleniyordu. Gerekçe, AI asistanlarının çoğunun referrer bilgisini silmesi ve GA4'ün AI trafiğini olduğundan az göstermesiydi. Clarity'nin sayfa tipi görünümü bu tür bir ham log katmanının yerini almaz; ama logu hiç olmayan ekip için aynı soruya ilk kez cevap veren bir kısayol sunar.

Ölçüm yığınının tamamını, arzdan atfa ve ziyarete kadar hangi metriğin nereden okunacağıyla birlikte GEO ölçüm rehberinde topladık. Terimlerin ayrıntılı açıklamaları için GEO Akademi, ölçüm çerçevelerinin sektör genelindeki karşılaştırması için The GEO Authority iyi başlangıç noktaları.

Clarity size botların hangi sayfa tiplerine geldiğini ve Copilot'un hangilerini kaynak gösterdiğini söyler; ChatGPT ve Gemini tarafı ise bu tabloda boş kalır. O boşluğu doldurmak için Sheltron hızlı değerlendirme ile sitenizin ChatGPT ve Gemini'de nasıl göründüğünü test ettirebilir, sonucu kendi sayfa tipi tablonuza üçüncü sütun olarak ekleyebilirsiniz. Tek sayfalık hızlı bir kontrol için AI görünürlük spot check aracı da hazır.

Ajans desteği mi arıyorsunuz? Partner GEO ajansımız Lein Digital.