Query Fan-Out Nedir? AI Mode Bir Soruyu Alt Sorgulara Nasıl Böler, İçeriğiniz Hangisinde Yakalanır?

Query fan-out, Google'ın AI Mode ve AI Overviews'ta kullanıcının sorusunu alt konulara bölüp her biri için eşzamanlı aramalar yapması, ardından bulduğu sayfalardan tek bir cevap derlemesidir. Bu nedenle bir sorguda ilk 10'da olmak, AI cevabında kaynak gösterilmeyi artık garanti etmiyor: Ahrefs'in Mart 2026'da yayımladığı 863 bin SERP'lik ölçümde AI Overview atıflarının yalnız %37,9'u ana sorgunun ilk 10 sonucundan geliyor. Temmuz 2025'teki ölçümde bu oran yaklaşık %76 idi.

Aşağıda mekanizmayı Google'ın resmî belgeleri, bir patent başvurusu ve akademik çalışmalarla anlatıyoruz; ardından alt sorguları sitenizdeki pasajlarla eşleştiren kapsama analizini adım adım veriyoruz. AI Mode'un kendisini ve diğer AI arama yüzeylerinden farkını AI aramanın 2026 katmanları yazımızda ele aldık.

Query fan-out nedir?

Query fan-out, üretken modelin kullanıcının sorusunu yanıtlamak için ürettiği eşzamanlı ve birbiriyle ilişkili arama sorguları kümesidir. Google, Temmuz 2026'da güncellediği AI optimizasyon rehberinde tekniği bu şekilde tanımlıyor ve hem AI Mode'un hem AI Overviews'un bu yöntemi kullanabildiğini belirtiyor.

Tanım, Google Search Central'daki üretken AI özellikleri için optimizasyon rehberinde yer alıyor. Rehbere göre model, kullanıcının sorgusunu karşılamak için daha fazla bilgi ister ve ek arama sonuçları getirir. Google'ın verdiği örnek, tekniğin mantığını tek tabloda gösteriyor:

Kullanıcı tek soru soruyor; model bunu ürün, yöntem ve önleme eksenlerinde üç ayrı aramaya çeviriyor.

İfade Google'ın ürün duyurularında Mart 2025'ten beri geçiyor. Google Arama'nın başındaki Elizabeth Reid, 20 Mayıs 2025 tarihli duyuruda AI Mode'un soruyu alt konulara ayırdığını ve kullanıcı adına aynı anda çok sayıda sorgu gönderdiğini yazdı.

Tanımda gözden kaçmaması gereken bir kelime var. Google'ın AI features and your website sayfası, AI Overviews ve AI Mode'un fan-out'u "kullanabileceğini" söylüyor. Yani teknik her sorguda devreye girmiyor olabilir.

Query fan-out, tek bir kullanıcı sorusunun arka planda birden çok arama sorgusuna dönüştürülmesidir; AI cevabı bu aramaların ortak sonuç havuzundan derlenir.

Fan-out bir sıralama faktörü değil, bir bilgi toplama davranışıdır. Değiştirdiği şey, sayfanızın hangi sorgularda rakiplerle karşılaştırılacağıdır: artık yalnız kullanıcının yazdığı sorguda değil, modelin o soru için ürettiği her alt sorguda aday olursunuz.

Fan-out sorudan cevaba nasıl işler?

Fan-out dört adımda işler: model soruyu alt konulara ayırır, her alt konu için Google'ın normal indeksinde arama yapar, dönen sayfalardan ilgili bölümleri okur ve cevabı bu sayfalara bağlanan destek linkleriyle sunar. Bir sayfanın aday olabilmesi için klasik aramadaki şartlar geçerlidir: indekslenmiş ve snippet gösterimine uygun olmak.

1. Ayrıştırma. Model, sorunun cevaplanması için hangi bilgilere ihtiyaç olduğunu çıkarır ve her ihtiyacı ayrı bir arama sorgusuna çevirir. Google'ın çim örneğinde üç alt sorgu var; gerçek sayının kaç olduğunu Google yayımlamıyor.
2. Erişim. Alt sorgular ayrı bir AI indeksine değil, Google'ın mevcut arama altyapısına gider. Optimizasyon rehberi erişim adımını "çekirdek arama sıralama sistemlerine dayanarak Arama indeksinden güncel sayfalar getirmek" diye tarif ediyor. Mart 2025 duyurusu "birden çok veri kaynağı" ifadesini kullanıyor; bu kaynakların tam listesi açıklanmıyor.
3. Sentez. Google'a göre modeller cevabı üretirken ek destekleyici sayfalar belirliyor ve bu sayede klasik web aramasına kıyasla "daha geniş ve daha çeşitli" bir link seti gösterebiliyor.
4. Atıf. Google'ın 2024 tarihli "Search with stateful chat" patent başvurusunda LLM özetindeki her linkli bölüm, o bölümü doğrulayan sonuç belgesine bağlanıyor. Kullanıcının gördüğü kaynak linkleri bu eşleştirmenin ürünü.

Reid'in duyurusuna göre Deep Search aynı tekniği "bir üst seviyeye" taşıyor ve tek bir rapor için yüzlerce arama yapabiliyor. Sıradan bir AI Mode cevabıyla arasındaki fark mekanizmada değil, ölçekte.

Uygunluk tarafında sürpriz yok. nosnippet, data-nosnippet, max-snippet ve noindex gibi önizleme kontrolleri AI cevaplarında da geçerli. John Mueller'in Mayıs 2025 tarihli Search Central yazısına göre daha kısıtlayıcı izinler, içeriğinizin AI deneyimlerinde nasıl gösterileceğini de sınırlar. Alt sorguda sıralanan ama snippet'i kısıtlanmış bir pasaj, sentez adımına ancak izin verilen ölçüde malzeme olabilir.

Fan-out fikri nereden geliyor?

Fan-out, bilgi erişimi araştırmalarında son yıllarda denenen üç fikrin ürünleşmiş hâlidir: sorguyu yeniden yazmak, cevaplamadan önce takip soruları sormak ve birden çok sorgunun sonuçlarını birleştirmek. Google'ın 2024'te yayımlanan "Search with stateful chat" patent başvurusu da LLM'in ürettiği ek sorgu türlerini açıkça sayıyor.

Self-ask çalışması, takip sorularını yapılandırılmış biçimde sormanın bir arama motorunu devreye sokmayı kolaylaştırdığını ve doğruluğu artırdığını gösteriyor. Rewrite-Retrieve-Read daha temel bir soruna işaret ediyor: kullanıcının cümlesi, doğru belgeyi bulmak için gereken sorgu değildir. Fan-out bu iki fikri birleştiriyor. RAG-Fusion'ın sınırlılık notu da önemli: üretilen sorguların asıl soruyla ilgisi zayıf kaldığında bazı cevaplar konu dışına kayıyor. Kötü bir alt sorgu, cevaba ilgisiz kaynak taşır.

US20240289407A1 başvurusu 27 Şubat 2024'te yapıldı, 29 Ağustos 2024'te yayımlandı. Metin, LLM'in üretebileceği ek sorguları "alternatif sorgu önerileri, tamamlayıcı sorgular, kullanıcı sorgusunun yeniden yazılmış hâlleri ve 'drill down' sorguları" olarak sayıyor. Bir patent ürünün birebir nasıl çalıştığının kanıtı değildir, ama Google'ın hangi yönde düşündüğünü gösterir. Fan-out ile sık anılan WO2024064249A1 ise başka bir konuyu, erişim modelini sentetik sorgularla eğitmeyi anlatıyor; fan-out'un tarifi olarak okunmamalı.

Organik ilk 10'da olmak neden artık yetmiyor?

Çünkü AI cevabı tek bir sonuç sayfasından değil, alt sorguların sonuç sayfalarından besleniyor. Ahrefs'in Mart 2026 ölçümünde AI Overview atıflarının %37,9'u ana sorgunun ilk 10'undan, %31,2'si 11-100 arasından geldi; %31,0'ı ise ilk 100'de bile yoktu.

Ahrefs 863 bin anahtar kelimenin SERP'ini ve 4 milyon AI Overview URL'sini inceledi. Temmuz 2025'teki önceki çalışmasında aynı oran yaklaşık %76 idi. Ahrefs düşüşü doğrudan fan-out'a bağlıyor: AI Overviews, fan-out sorgularının SERP'lerinde görünen sayfalara giderek daha çok dayanıyor ve bu alt sorgu SERP'lerinde en sık görünen sayfalar AI Overview'da atıf alıyor. Aynı çalışma bir uyarı da ekliyor: AI Overviews olasılıksal çalışıyor; içerik, atıflar ve fan-out'lar her sorguda değişebiliyor.

Ahrefs'in 863 bin SERP'lik ölçümüne göre AI Overview atıflarının yalnız %37,9'u ana sorgunun ilk 10 sonucundan geliyor; Temmuz 2025'te bu oran yaklaşık %76 idi.

Surfer'ın Eylül 2026'da yayımladığı 173.902 URL'lik çalışma aynı soruya fan-out tarafından bakıyor. Surfer 10.000 anahtar kelime seçti; bunların %76'sında AI Overview vardı. Her anahtar kelime için Gemini'ye fan-out sorguları ürettirdi ve toplam 33.000 alt sorguda sıralamaları karşılaştırdı.

Surfer'ın 173.902 URL'lik çalışmasında, ana sorguya ek olarak fan-out sorgularında da sıralanan sayfaların AI Overview'da atıf alma olasılığı %161 daha yüksek çıktı.

Tablonun iki sınırı var. Birincisi, Surfer'ın fan-out listesi Gemini'nin ürettiği tahminlerdir; Google'ın AI Overview için gerçekten attığı alt sorgular dışarıdan görülemiyor. İkincisi, Surfer da bulgusunun korelasyon olduğunu, nedensellik kanıtlamadığını yazıyor. Birden çok alt soruda sıralanan sayfa, zaten kapsamlı ve güçlü bir sayfa olduğu için atıf alıyor olabilir.

Yine de iki bağımsız ölçüm aynı yönü gösteriyor: AI cevabı için rekabet, tek bir SERP'te değil, sorunun çevresindeki alt SERP'lerin toplamında yaşanıyor. Hangi içerik biçimlerinin atıf aldığına dair genel tabloyu AI Overviews'ta atıflanma bilimi yazımızda, AI Overview'da kaynak olmanın uygulama adımlarını ise Google AI Overview kaynak gösterme rehberimizde topladık.

Sheltron verisi: organikte 5. sıradayken AI Overview'da kaynak olmamak

Sheltron'un 9 Ağustos 2026 SERP taramasında AI Overview çıkan 16 sorgunun 6'sında kaynak gösterildik. "geo vs seo" sorgusunda organik 5. sıradayken sekiz kaynaklı AI Overview'da yer almadık; organik 11. ve 12. sıradaki iki sorguda ise kaynak olduk.

Tarama, Search Console'da en çok gösterim alan 20 marka dışı sorgumuz için DataForSEO SERP API ile yapıldı; her sorguda AI Overview'un varlığı, kaynak sayısı, kaynaklar arasında olup olmadığımız ve organik sıramız kaydedildi. Tablo, AI Overview çıkan sorgulardan organikte ilk 12'de olduklarımızı gösteriyor:

AI Overview çıkan ve organikte ilk 10'da olduğumuz 7 sorgunun 4'ünde kaynağız, 3'ünde değiliz. Tabloya girmeyenler dahil, ilk 10'un dışında kaldığımız ya da hiç sıralanmadığımız 9 AI Overview'lu sorgunun ise 2'sinde kaynak gösterildik. Organik sıra ile AI kaynak seçimi arasında düz bir çizgi yok.

Sheltron'un 9 Ağustos 2026 taramasında "geo vs seo" sorgusunda organik 5. sırada olmamıza rağmen sekiz kaynaklı AI Overview'da yer almadık; organik 11. ve 12. sıradaki iki sorguda ise kaynak gösterildik.

Örneklem küçük: 20 sorgu, tek tarama, tek tarih. AI Overviews olasılıksal çalıştığı için başka bir gün farklı kaynak listeleri çıkabilir. Bu yüzden tablodan genel kural çıkarmıyoruz; yalnız Ahrefs ve Surfer'ın büyük örneklemlerde gördüğü kopukluğun kendi sitemizde de göründüğünü not ediyoruz.

Kaybettiğimiz sorgular için bir hipotezimiz var, kanıtımız değil. "geo vs seo" bir karşılaştırma sorusu ve cevabı büyük olasılıkla birkaç alt soruya dayanıyor. Editör tahminimizle bunlar GEO nedir, SEO nedir, ikisi arasındaki farklar, GEO'nun SEO'nun yerini alıp almayacağı ve hangisine önce yatırım yapılacağı gibi sorular; Google'ın gerçek alt sorguları değil. Sitemizde bu soruların cevapları tek sayfada değil, farklı URL'lerde duruyor. Karşılaştırma sorusunu kazanan sayfaların alt soruların daha fazlasını tek yerde cevaplıyor olması muhtemel. Konunun temel tanımı için GEO nedir sayfamıza bakabilirsiniz.

Fan-out alt sorguları nasıl bulunur?

Google, AI Mode'un gerçek alt sorgularını yayımlamıyor ve Search Console'un Generative AI raporunda sorgu boyutu bulunmuyor. Bu yüzden alt sorgular dört dolaylı kaynaktan tahmin edilir: editörün soruyu ayrıştırması, Gemini API'nin döndürdüğü arama sorguları, SERP'teki ilgili sorular ve Bing ile Clarity'nin grounding sorguları.

Search Console'un Generative AI performans raporu Google'a göre 31 Ağustos 2026 itibarıyla tüm sitelere açıldı. Rapor sayfa, ülke, tarih ve cihaz boyutlarında gösterim veriyor; sorgu boyutu yok. Hangi sayfanızın AI özelliklerinde göründüğünü öğrenebilirsiniz, hangi alt sorgu yüzünden göründüğünü öğrenemezsiniz.

Search Console'un Generative AI raporu yalnız sayfa, ülke, tarih ve cihaz boyutu veriyor; fan-out alt sorguları hiçbir Google raporunda görünmüyor.

Anahtar kelime araçları bu işte sınırlı kalıyor. Ahrefs'in aktardığına göre Seer Interactive ve Nectiv verilerinde prompt başına ortalama 9-11 fan-out sorgusu görülüyor ve Seer'in incelediği fan-out sorgularının %95'ten fazlası düzenli arama hacmi taşımıyor. Google ise bir soru için kaç alt sorgu ürettiğini yayımlamadı; bu sayı bilinmiyor.

Gemini API ile modelin attığı aramaları görmek

Gemini API'de Google Search grounding açıldığında yanıtın groundingMetadata alanı, API referansına göre modelin yaptığı web aramalarını webSearchQueries dizisinde döndürüyor. Aşağıdaki kod bu listeyi ve modelin dayandığı kaynakları yazdırır:

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });
const res = await ai.models.generateContent({
  model: process.env.GEMINI_MODEL, // Eylül 2026 dokümanındaki örnek model: gemini-3.8-flash
  contents: "GEO ile SEO arasındaki fark nedir, hangisine önce yatırım yapmalıyım?",
  config: { tools: [{ googleSearch: {} }] },
});

const g = res.candidates?.[0]?.groundingMetadata;
console.log(g?.webSearchQueries);                         // modelin attığı aramalar
console.log(g?.groundingChunks?.map((c) => c.web?.uri)); // dayandığı kaynaklar

Bu çıktıyı kullanırken iki kural öneriyoruz. Birincisi, listeyi "Gemini API model çıktısı" diye etiketleyin; AI Mode'un gerçek alt sorguları olarak raporlamayın. İkincisi, aynı soruyu üç ila beş kez çalıştırın ve yalnız tekrar eden sorguları esas alın. Surfer'ın ölçümünde fan-out sorgularının yalnız yaklaşık %27'si tekrarlanan aramalarda aynı kaldı; tek çalıştırmanın listesi bir anlık görüntüden ibaret.

Türkçe makine sorgusu neye benziyor?

Elimizdeki en somut Türkçe örnek Microsoft yüzeylerinden geliyor. Bing Webmaster Tools ve Clarity, "grounding query" adıyla AI'ın atıf yaptığı içeriği bulurken kullandığı arama ifadelerini gösteriyor. Sheltron'un 9 Ağustos 2026'da alınan 365 günlük Clarity verisinde Copilot ve iş ortaklarından toplam 1.422 atıf aldık; Share of Authority değerimiz 29,54. En çok atıf getiren grounding sorgularından bazıları şunlar:

Bu sorgular Google AI Mode'a değil, Copilot'a ait. Yine de bir kalıbı görünür kılıyor: makine sorguları insanın yazdığı sorudan çok "konu + niteleyici + tarih" biçiminde kuruluyor ("…ölçüm araçları", "…roi rehberi", "…mart 2026"). Bu niteleyicileri açıkça karşılayan pasajlar, alt sorgu eşleşmesini kolaylaştırabilir.

Alt sorgu kapsama analizi beş adımda nasıl yapılır?

Kapsama analizi, hedef sorgunun olası alt sorgularını listeleyip her birini sitenizdeki somut bir pasajla eşleştirmek ve eşleşmeyenleri mevcut sayfayı güçlendirerek kapatmaktır. Amaç her alt sorgu için yeni sayfa açmak değil, cevabın doğru pasajda açık ve bulunabilir durmasıdır.

1. Hedef sorguyu ve niyeti sabitleyin. Tek bir birincil sorgu ve onu karşılayacak tek bir sayfa belirleyin. Aynı niyeti iki sayfa paylaşıyorsa alt sorgu analizi dağınık sonuç verir.
2. Alt sorgu adaylarını toplayın ve etiketleyin. Yukarıdaki dört kaynağı birlikte kullanın. Her adayın yanına kaynağını yazın: editör tahmini, Gemini model çıktısı, SERP gözlemi ya da Bing grounding sorgusu. Birden çok kaynakta ve birden çok çalıştırmada tekrar eden adayları öne alın.
3. Kapsama matrisini doldurun. Her alt sorgu için sayfanızda onu karşılayan pasajı bulun ve aşağıdaki sütunlarla kaydedin.
4. Boşlukları mevcut sayfada kapatın. Eksik alt soruya mevcut sayfada, ilk cümlesi doğrudan cevap veren ve tek başına okunduğunda anlaşılan bir pasaj ekleyin. Alt sorgu gerçekten ayrı bir niyetse ayrı içerik düşünün; yalnız ifade farkı varsa düşünmeyin. Önizleme kısıtlarını (nosnippet, max-snippet) ayrıca kontrol edin.
5. Ölçün ve tekrarlayın. Search Console'un Generative AI raporunda sayfa düzeyindeki gösterimi izleyin, hedef sorgu ve alt sorgular için SERP ve AI Overview taramasını tekrarlayın, Copilot tarafını Bing Webmaster ve Clarity'den takip edin.

Pasajın nasıl kurulacağı ayrı bir konu; AI sistemlerinin sayfanın hangi bölümünden alıntı yaptığını LLM'ler sayfanın neresinden alıntı yapar yazımızda inceledik. Geo Akademi'nin AI için içerik yapılandırma rehberi de başlık ve paragraf düzenini ayrıca ele alıyor. Aday toplama aşamasında klasik anahtar kelime araştırmasının nerede yetersiz kaldığını görmek için Geo Akademi'nin GEO keyword araştırması rehberine bakabilirsiniz.

İkinci adımı hızlandırmak için Sheltron'un ücretsiz İçerik Açığı Analizi aracı işe yarar: araç Gemini ile kategoriniz için altı niyet sorgusu üretiyor, her birini Google Search grounding ile çalıştırıyor ve rakibin kaynak gösterilip sizin gösterilmediğiniz sorguları listeliyor. Yöntemin rakip boyutunu içerik açığı analizi rehberimizde ayrıntılı anlattık. Beşinci adımda AI Görünürlük Spot Check markanızın beş sektörel sorguda nasıl göründüğünü hızlıca test eder; GEO İçerik Denetimi ise tek bir URL'nin pasaj yapısını kontrol etmenizi sağlar. Ölçüm düzeninin tamamı için GEO ölçüm rehberimize göz atabilirsiniz.

Fan-out için hangi taktikler ters teper?

Google, fan-out sorgularının her varyantı için ayrı içerik üretmeyi, amaç sıralamayı ya da AI yanıtlarını manipüle etmekse ölçekli içerik ihlali sayıyor. Aynı rehber, içeriği küçük parçalara bölmenin ve her uzun kuyruk varyantını yakalamaya çalışmanın gerekmediğini de açıkça yazıyor.

Fan-out'la tanışınca ilk akla gelen çözüm "her alt sorgu için bir sayfa" olabiliyor. Google'ın Temmuz 2026 rehberi bu yaklaşımı doğrudan hedef alıyor ve bunun uzun vadede de etkisiz olduğunu ekliyor: sayfa sayısının artması bir siteyi daha kaliteli ya da daha alakalı yapmıyor.

Google'ın Temmuz 2026 tarihli AI optimizasyon rehberi, fan-out varyantları için ayrı sayfalar üretmeyi amaç manipülasyonsa ölçekli içerik kötüye kullanımı sayıyor.

Ters tepen taktikler ve yerine yapılması gerekenler:

• Varyant sayfa çoğaltmak. Her alt sorgu için ayrı URL açmak spam riski taşır ve aynı niyeti bölerek sayfalarınızı birbirine rakip yapar. Yerine: alt soruyu mevcut sayfada bir pasajla cevaplayın.
• İçeriği yapay olarak parçalamak. Google, sayfayı küçük parçalara bölme şartı olmadığını, sistemlerinin bir sayfadaki birden çok konuyu anlayıp ilgili bölümü gösterebildiğini yazıyor. Yerine: her alt sorunun cevabı net bir başlık altında ve ilk cümlede dursun; bu parçalama değil, okunabilirliktir.
• Uzun kuyruk varyant avı. Rehber, her varyasyonu yakalayamadığınız için endişelenmeniz gerekmediğini söylüyor. Türkçe uzun sorgu kalıplarını Türkçe long-tail sorgular yazımızda tartıştık.
• Yapılandırılmış veriyi zorunlu sanmak. Google'a göre üretken AI aramasında görünmek için yapılandırılmış veri gerekmiyor; schema başka amaçlar için değerli, fan-out'a özel bir anahtar değil.
• Araç çıktısını Google'ın listesi sanmak. Google'a göre hiçbir üçüncü taraf araç iç sıralama ya da AI sistemlerine erişemiyor. Gemini çıktısı, SERP gözlemi ya da bir aracın fan-out listesi yalnız tahmindir.
• Alt sorguyu konudan uzaklaştırmak. RAG-Fusion'ın gösterdiği gibi, ilgisi zayıf alt sorgular cevabı konu dışına taşır. Matrise yalnız ana soruya gerçekten hizmet eden alt soruları alın.

Mueller'in Mayıs 2025 yazısındaki temel öneri hâlâ geçerli: benzersiz ve sıradanlaşmamış içerik üretin. Fan-out, herkesin yazdığı genel cevabı tekrarlayan sayfaları değil, alt sorulardan birine başka yerde olmayan bir bilgiyle cevap veren sayfaları öne çıkarır. Daha geniş çerçeve için yapay zeka destekli SEO rehberimize bakabilirsiniz.

Türkçe içerik için fan-out'ta ne biliniyor, ne bilinmiyor?

Eylül 2026 itibarıyla Google'ın AI Mode'u Türkiye ya da Türkçe için duyurduğu resmî bir metin bulamadık; 7 Ekim 2025 genişleme duyurusu 200'ü aşkın ülke ve bölgeden söz etse de Türkiye'yi ya da Türkçeyi anmıyor. AI Overviews ise Türkçe sorgularda çıkıyor ve Google, AI Overviews'un da fan-out kullanabildiğini söylüyor.

Google'ın 7 Ekim 2025 duyurusu AI Mode'un 35'ten fazla yeni dile ve toplamda 200'ü aşkın ülke ve bölgeye açıldığını, kullanıcıların geleneksel aramalara göre neredeyse üç kat uzun sorular sorduğunu belirtiyor; Google'ın 19 Mayıs 2026 tarihli ABD verisine göre de ortalama AI Mode araması geleneksel bir sorgunun üç katı uzunlukta. Uzun bir soru, daha fazla alt konu içerebilir. Sheltron'un 9 Ağustos 2026 taramasında Türkçe 20 sorgunun 16'sında AI Overview çıktı; fan-out'un devreye girebileceği yüzey Türkçe aramalarda zaten mevcut.

Bilinmeyenler de açık:

• Google'ın bir soru için kaç alt sorgu ürettiği ve bu sayının dile göre değişip değişmediği.
• Alt sorguların hangi sinyallerle seçildiği ve kişiselleştirmenin bu seçimdeki payı.
• Türkçe bir soru için alt sorguların Türkçe mi, başka bir dilde mi üretildiği. LLM'lerin Türkçe sorgularda hangi kaynakları gösterdiğini Türkçe sorgularda LLM kaynakları yazımızda ölçtük; ancak bu ölçüm Google'ın alt sorgu dilini doğrudan göstermiyor.
• AI Mode'un Türkiye'deki erişim durumu. Bu bilgi Eylül 2026 sonrasında değişmiş olabilir; güncel durumu Google'ın resmî duyurularından kontrol edin.

Bu belirsizlik yapılacak işi değiştirmiyor: hedef sorgunun çevresindeki soruları sitenizde net pasajlarla cevaplamak her senaryoda işe yarıyor.

Kapsama matrisine nereden başlayacağınızı birlikte belirleyelim: Sheltron'un hızlı değerlendirmesinde sitenizin ChatGPT ve Gemini'de nasıl göründüğünü test ediyor, sonuçları uzman incelemesinden geçirip hangi soruların boşta kaldığını sizinle paylaşıyoruz.

Ajans desteği mi arıyorsunuz? Partner GEO ajansımız Lein Digital.