Share of Model Nedir? AI Aramalarında Marka Görünürlüğü Nasıl Ölçülür?

YAZAR

Mustafa Sürücü

YAYIN

09/09/2026

OKUMA SÜRESİ

33 dakika

GÖRÜNTÜLEME

6 Görüntüleme

Share of Model, bir markanın ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve diğer yapay zekâ destekli araştırma sistemlerinin verdiği yanıtlarda rakiplerine kıyasla ne kadar görünür olduğunu anlamak için kullanılan yeni nesil bir AI görünürlük metriğidir.

Klasik dijital pazarlamada marka görünürlüğünü değerlendirirken:

organik sıralamalar,
Share of Voice,
Share of Search,
marka aramaları,
organik trafik,
reklam gösterim payı

gibi metriklerden yararlanılır.

Ancak kullanıcıların araştırma davranışı değişiyor.

Bir kullanıcı artık yalnız Google’a:

“SEO ajansı”

yazmak yerine ChatGPT’ye:

“Konya’da çalışabileceğim SEO ajanslarını önerir misin?”

Gemini’ye:

“Türkiye’de e-ticaret SEO konusunda hangi ajanslar öne çıkıyor?”

veya başka bir yapay zekâ sistemine:

“SEO ve GEO hizmetini birlikte sunan ajanslar hangileri?”

gibi daha ayrıntılı sorular yöneltebiliyor.

AI sistemi bu sorulara cevap verirken belirli markaları tekrar tekrar öneriyor ancak sizin markanızı hiç göstermiyorsa klasik Google görünürlüğünüz iyi olsa bile AI destekli marka keşfi açısından rakiplerinizin gerisinde kalıyor olabilirsiniz.

Share of Model tam olarak bu görünürlüğü ölçmeye yardımcı olur.

Kısa cevap: Share of Model, belirlenmiş bir sektör, konu, prompt seti, rakip grubu ve yapay zekâ platformu içerisinde markanızın rakiplerine göre aldığı görünürlük payını ölçmeye çalışan metriktir. Ancak sektör genelinde henüz herkes tarafından kullanılan tek bir hesaplama standardı bulunmadığından, Share of Model değerinin hangi promptlar, modeller, rakipler ve metodoloji üzerinden oluşturulduğu mutlaka belirtilmelidir.

Share of Model Nedir?

Share of Model, yapay zekâ tarafından oluşturulan yanıtlarda bir markanın rakiplerine kıyasla aldığı görünürlük payını ifade eder.

Temel yaklaşım klasik Share of Voice mantığına benzer.

Share of Voice:

“Pazardaki toplam görünürlük içerisinde markamızın payı ne?”

sorusunu cevaplamaya çalışırken Share of Model:

“AI tarafından oluşturulan marka cevapları içerisinde payımız ne?”

sorusuna odaklanır.

Ancak Share of Model yalnızca markanın kaç kez geçtiğini saymak olarak değerlendirilmemelidir.

Daha kapsamlı bir AI görünürlük analizinde:

marka mention sayısı,
markanın aktif olarak önerilip önerilmediği,
rakiplere göre görünürlük payı,
markanın cevaptaki konumu,
web sitesinin kaynak gösterilip gösterilmediği,
markayla ilişkilendirilen özellikler,
cevapların olumlu veya olumsuz bağlamı,
hangi AI platformunda görünürlük oluştuğu

ayrı ayrı incelenebilir.

Bu nedenle Share of Model’i tek bir yüzde yerine rekabetçi AI görünürlük ölçüm sisteminin önemli bir parçası olarak değerlendirmek daha doğru olur.

Share of Model Neden Ortaya Çıktı?

Arama davranışı uzun yıllar boyunca büyük ölçüde klasik arama motorları etrafında şekillendi.

Kullanıcı:

Arama → Sonuçları İnceleme → Siteye Girme → Karar Verme

şeklinde hareket ediyordu.

Yapay zekâ destekli araştırmada ise yeni bir yolculuk oluşabiliyor:

Soru Sor → AI Önerilerini Gör → Markaları Karşılaştır → Marka Araştır → Karar Ver

Bu değişiklik özellikle:

ajanslar,
SaaS şirketleri,
e-ticaret markaları,
oteller,
restoranlar,
sağlık kuruluşları,
profesyonel hizmetler,
B2B firmaları

için yeni bir marka keşif kanalı oluşturuyor.

Bir marka klasik Google sonuçlarında iyi sıralanmasına rağmen AI cevaplarında rakiplerine göre çok az görünüyorsa kullanıcıların yeni araştırma davranışının bir bölümünde görünürlüğünü kaybedebilir.

Bu nedenle yalnız:

“Google’da kaçıncı sıradayız?”

sorusu artık yeterli değildir.

Buna:

“AI sistemleri sektörümüz hakkında soru sorulduğunda markamızı ne kadar gösteriyor?”

sorusu da eklenmektedir.

Share of Model Resmî Bir Google veya OpenAI Metriği mi?

Hayır.

Share of Model, Google, OpenAI veya başka bir büyük AI platformu tarafından standartlaştırılmış resmî bir performans metriği değildir.

AI visibility ve GEO sektöründe gelişmekte olan bir ölçüm yaklaşımıdır.

Bu ayrım önemlidir.

Google Search Console’daki:

impressions,
clicks,
CTR,
average position

gibi metriklerin tanımı doğrudan Google tarafından belirlenir.

Share of Model tarafında ise sektör genelinde ortak bir:

prompt standardı,
model listesi,
rakip kümesi,
tekrar sayısı,
mention tanımı,
hesaplama formülü

bulunmamaktadır.

Bu nedenle iki ayrı AI visibility aracında aynı marka için farklı Share of Model skorlarının görülmesi mümkündür.

Örneğin:

Araç A: %34

Araç B: %23

Araç C: %17

sonucunu gösterebilir.

Bu durum araçlardan birinin otomatik olarak yanlış olduğu anlamına gelmez.

Araçların kullandığı:

promptlar,
rakip listeleri,
modeller,
lokasyonlar,
tarihler,
ölçüm metodolojileri

farklı olabilir.

Dolayısıyla bir Share of Model raporunda yalnız yüzdeye değil yüzdenin nasıl üretildiğine de bakılmalıdır.

Share of Model Nasıl Hesaplanır?

Share of Model için sektör genelinde herkesin kullandığı tek bir formül bulunmamaktadır.

Pratikte iki temel yöntem öne çıkar.

Mention Rate Nasıl Hesaplanır?

İlk yöntem markanın test edilen AI yanıtlarının ne kadarında bulunduğunu ölçmektir.

Formül:

Mention Rate = Markanın Göründüğü AI Cevapları / Toplam AI Cevabı × 100

Örneğin:

100 farklı AI cevabı analiz edildi.

Markanız bunların 32’sinde geçti.

Bu durumda:

32 / 100 × 100 = %32

Mention Rate elde edilir.

Bu değer:

“Test ettiğimiz AI cevaplarının %32’sinde markamız yer aldı.”

anlamına gelir.

Bazı platformlar bu metriği de Share of Model şeklinde adlandırabilir.

Ancak metodolojik açıdan bunu Mention Rate veya Brand Inclusion Rate şeklinde ayrı tutmak daha açıklayıcıdır.

Competitive Share of Model Nasıl Hesaplanır?

Rakip görünürlüğünü doğrudan hesaba dahil etmek için bütün takip edilen markaların toplam mention sayısı kullanılabilir.

Formül:

Share of Model = Markanızın Mention Sayısı / Rakip Kümesindeki Toplam Marka Mention Sayısı × 100

Örneğin:

Marka	AI Mention Sayısı
Marka A	40
Marka B	30
Dijintrum	20
Marka C	10
Toplam	100

Bu durumda:

Dijintrum Share of Model = 20 / 100 × 100

sonucunda:

%20

olur.

Bu yöntem markanın rakiplerine kıyasla AI cevaplarında aldığı görünürlük payını daha doğrudan gösterir.

Mention Rate ile Share of Model Aynı Şey mi?

Hayır.

İki metrik farklı sorulara cevap verir.

Mention Rate:

Hedef promptların ne kadarında markamız görünüyor?

Competitive Share of Model:

Rakiplerle birlikte oluşan toplam marka görünürlüğünün ne kadarı bize ait?

Örneğin 100 AI cevabının 40’ında markanız yer almış olabilir.

Bu durumda:

Mention Rate = %40

Ancak aynı 100 cevapta bütün rakip markalar toplam 200 defa mention edilmişse:

Share of Model = 40 / 200 × 100 = %20

olur.

Dolayısıyla aynı marka için:

Mention Rate: %40

Share of Model: %20

değerlerinin birlikte bulunması tamamen mümkündür.

Share of Model Örneği

Dijintrum’un “SEO Ajansı” konu kümesindeki AI görünürlüğünü ölçmek istediğimizi düşünelim.

Takip edilecek promptlar:

Konya’da SEO ajansı önerir misin?
Türkiye’de e-ticaret SEO konusunda hangi ajanslar iyi?
WordPress SEO konusunda hangi firmalar uzman?
Teknik SEO için hangi ajansları değerlendirebilirim?
SEO ve GEO hizmetini birlikte veren ajanslar hangileri?

Bu beş prompt:

ChatGPT,
Gemini,
Perplexity

üzerinde beşer kez çalıştırılsın.

Toplam:

5 Prompt × 3 Platform × 5 Tekrar = 75 cevap

elde edilir.

Dijintrum bu 75 cevabın 24’ünde geçiyorsa:

Mention Rate = 24 / 75 × 100

yaklaşık:

%32

olur.

Ancak rakiplerle birlikte bu cevaplarda toplam 120 marka mention’ı oluşmuşsa:

Share of Model = 24 / 120 × 100

sonucunda:

%20

elde edilir.

Bu örnek Share of Model raporlarında denominator’ın neden açık biçimde belirtilmesi gerektiğini gösterir.

Neden Tek Bir Prompt ile Share of Model Ölçülmez?

Yapay zekâ sistemlerinin cevapları klasik arama sıralamalarından daha değişken olabilir.

Aynı prompt:

“Türkiye’deki iyi SEO ajansları hangileri?”

şeklinde bugün sorulduğunda beş marka gösterilebilir.

Aynı soru tekrar çalıştırıldığında:

markaların sırası,
önerilen şirketler,
açıklamalar,
kullanılan kaynaklar

değişebilir.

Bu nedenle yalnız bir kez ChatGPT’ye soru sorup:

“Markamız çıktı, Share of Model değerimiz iyi.”

veya:

“Markamız görünmedi, AI görünürlüğümüz yok.”

sonucuna varmak sağlıklı değildir.

Daha doğru yaklaşım:

çoklu prompt + çoklu tekrar + çoklu platform + zaman serisi

üzerinden ölçüm yapmaktır.

Share of Model Ölçümünde Prompt Seti Neden Önemlidir?

Share of Model sonucunu en fazla değiştiren unsurlardan biri kullanılan prompt setidir.

Örneğin yalnız:

“Konya SEO ajansı öner.”

sorgusu takip edilirse sonuç Local SEO ağırlıklı olacaktır.

Ancak:

“E-ticaret SEO ajansı öner.”

sorgusu farklı rakipler ortaya çıkarabilir.

Bu nedenle markanın bütün AI görünürlüğü tek bir prompt kategorisi üzerinden değerlendirilmemelidir.

Promptlar kullanıcı niyetlerine göre kümelenebilir.

Discovery Promptları

Kullanıcının henüz belirli bir markayı bilmediği sorgular.

Örnek:

“Türkiye’de iyi SEO ajansları hangileri?”

Comparison Promptları

Kullanıcının seçenekleri karşılaştırdığı sorgular.

Örnek:

“SEO ajansı seçerken nelere dikkat edilmeli?”

Recommendation Promptları

Doğrudan marka veya ürün önerisi istenen sorgular.

Örnek:

“E-ticaret SEO için ajans önerir misin?”

Local Promptlar

Lokasyon içeren sorgular.

Örnek:

“Konya’da web tasarım ajansı önerir misin?”

Problem-Solution Promptları

Kullanıcı marka değil sorun üzerinden araştırma yapar.

Örnek:

“E-ticaret sitem Google’da görünmüyor, hangi tür ajansla çalışmalıyım?”

Bu prompt türlerinin tamamı farklı marka discovery davranışlarını temsil eder.

Branded Promptlar Share of Model Ölçümüne Dahil Edilmeli mi?

Genel discovery Share of Model ölçümünde branded promptları ayrı tutmak daha sağlıklıdır.

Örneğin:

“Dijintrum iyi bir SEO ajansı mı?”

sorgusunda markanın cevap içerisinde görünmesi doğal olarak beklenir.

Bu sorgu:

“SEO ajansları hangileri?”

sorgusuyla aynı discovery değerine sahip değildir.

Bu nedenle raporlamada:

Non-Branded Share of Model

ve:

Branded AI Accuracy

ayrı ölçülebilir.

Non-branded promptlar marka keşfini;

branded promptlar ise AI sistemlerinin marka hakkında ne kadar doğru bilgi verdiğini anlamak için kullanılabilir.

Share of Model ile Share of Voice Arasındaki Fark Nedir?

Share of Voice uzun yıllardır kullanılan bir pazarlama metriğidir.

Bir markanın belirli bir kanal veya pazardaki toplam görünürlüğün ne kadarına sahip olduğunu ölçmeye çalışır.

Share of Voice:

reklam,
medya,
sosyal medya,
organik arama

üzerinden hesaplanabilir.

Share of Model ise benzer rekabetçi görünürlük mantığını yapay zekâ cevaplarına taşır.

Metrik	Ölçtüğü Alan
Share of Voice	Geleneksel kanal görünürlüğü
Share of Search	Marka arama talebi
Share of Model	AI cevaplarındaki rekabetçi marka görünürlüğü
Mention Rate	Markanın AI cevaplarında bulunma sıklığı
Citation Rate	Domainin kaynak gösterilme oranı
Recommendation Rate	Markanın aktif önerilme oranı

Share of Model’i Share of Voice’ın yerine geçen bir sistem olarak değil, yeni bir araştırma kanalındaki tamamlayıcı görünürlük metriği olarak değerlendirmek gerekir.

Share of Model ile Share of Search Arasındaki Fark Nedir?

Share of Search, bir kategoride gerçekleşen marka aramalarından markanızın aldığı payı ölçmeye çalışır.

Örneğin kullanıcıların:

Nike

Adidas

Puma

arama miktarları karşılaştırılabilir.

Burada kullanıcı markayı zaten biliyor ve adını doğrudan arıyor.

Share of Model’de ise kullanıcı markayı bilmek zorunda değildir.

Örneğin:

“Koşu için hangi ayakkabı markalarını değerlendirebilirim?”

diye sorabilir.

AI sisteminin önerdiği marka kullanıcı tarafından daha önce hiç bilinmiyor olabilir.

Dolayısıyla:

Share of Search = mevcut marka talebi

Share of Model = AI destekli marka discovery görünürlüğü

şeklinde düşünülebilir.

Share of Model ile AI Visibility Aynı Şey mi?

Hayır.

AI Visibility daha geniş bir kavramdır.

Bir AI visibility dashboard içerisinde:

Mention Rate
Share of Model
Recommendation Rate
Citation Rate
Sentiment
Brand Accuracy
Prompt Coverage
Model Coverage
AI Referral Traffic

gibi birçok KPI kullanılabilir.

Share of Model yalnızca bu sistemin rakiplere göre görünürlük payını ifade eden bölümüdür.

Share of Model ile Citation Aynı Şey mi?

Hayır.

Bir yapay zekâ sistemi markanızdan bahsedebilir ancak web sitenizi kaynak olarak göstermeyebilir.

Örneğin:

“Dijintrum, SEO ve web tasarım alanlarında çalışan dijital ajanslardan biridir.”

cevabında:

Mention: Evet

ancak dijintrum.com kaynak olarak gösterilmiyorsa:

Citation: Hayır

olur.

Başka bir AI cevabı Dijintrum’un yayınladığı belirli bir SEO makalesine bağlantı verebilir.

Bu durumda:

Citation: Evet

olur.

Bu nedenle AI görünürlüğü analizinde mention ve citation birbirinden ayrı değerlendirilmelidir.

Citation Rate Nedir?

Citation Rate, web sitenizin test edilen AI cevaplarının ne kadarında kaynak olarak kullanıldığını gösterir.

Formül:

Citation Rate = Domainin Kaynak Olduğu AI Cevapları / Toplam AI Cevabı × 100

Örneğin:

100 AI cevabının 18’inde dijintrum.com kaynak gösterilmişse:

Citation Rate = %18

olur.

Citation Rate özellikle:

kapsamlı rehberler,
araştırmalar,
teknik içerikler,
yayıncılar,
B2B markalar,
SaaS şirketleri

için önemli olabilir.

Recommendation Rate Nedir?

Marka mention edilmekle aktif olarak önerilmek aynı şey değildir.

Örneğin:

“Dijintrum, X ve Y gibi çeşitli dijital ajanslar bulunmaktadır.”

bir mention’dır.

Buna karşılık:

“SEO ve GEO’yu birlikte ele alan bir ajans araştırıyorsanız Dijintrum değerlendirebileceğiniz seçeneklerden biridir.”

aktif recommendation niteliğindedir.

Recommendation Rate:

Markanın Önerildiği Cevap Sayısı / Toplam İlgili AI Cevabı × 100

formülüyle takip edilebilir.

Bu metrik özellikle:

hizmet sağlayıcılar,
ürün markaları,
oteller,
restoranlar,
SaaS araçları,
e-ticaret siteleri

gibi seçim odaklı sorgularda değerlidir.

Position Share Nedir?

AI sistemlerinin verdiği marka listelerinde yalnız görünmek değil hangi sırada görünmek de önemli olabilir.

Örneğin:

“SEO ajansı öner.”

sorgusunda:

Marka A
Dijintrum
Marka B
Marka C

şeklinde cevap verilmesi ile Dijintrum’un listenin sonunda görünmesi aynı kullanıcı etkisini oluşturmayabilir.

Bu nedenle gelişmiş ölçümlerde:

ilk mention,
ilk 3 içerisinde görünme,
ortalama mention pozisyonu

gibi metrikler de kullanılabilir.

Ancak AI cevaplarının klasik SERP gibi sabit sıralamalar olmadığını unutmamak gerekir.

AI Sentiment Nedir?

AI Sentiment, yapay zekâ sistemlerinin marka hakkında kullandığı genel bağlamı ölçmeye çalışır.

Örneğin:

Pozitif

“Marka X kullanıcı deneyimi açısından güçlü seçeneklerden biridir.”

Nötr

“Marka X bu alanda hizmet sağlayan şirketlerden biridir.”

Negatif

“Marka X hakkında müşteri hizmetleriyle ilgili bazı olumsuz değerlendirmeler bulunmaktadır.”

Share of Model’in yüksek olması markanın mutlaka olumlu algılandığı anlamına gelmez.

Bu nedenle:

Visibility + Sentiment

birlikte değerlendirilmelidir.

Brand Accuracy Nedir?

AI görünürlüğünde kritik metriklerden biri de Brand Accuracy yani marka bilgilerinin doğruluğudur.

Yapay zekâ sistemleri zaman zaman:

eski hizmet bilgileri,
yanlış lokasyon,
yanlış fiyat,
kapanmış şube,
eski çalışan,
yanlış ürün,
hatalı iletişim bilgisi

sunabilir.

Dolayısıyla:

“AI bizim hakkımızda konuşuyor mu?”

sorusunun yanında:

“AI bizim hakkımızda doğru konuşuyor mu?”

sorusu da sorulmalıdır.

Örneğin markayla ilgili 20 cevabın 18’inde bilgiler doğruysa basitleştirilmiş Brand Accuracy:

18 / 20 × 100 = %90

olarak takip edilebilir.

Share of Model SEO İçin Neden Önemlidir?

Share of Model klasik SEO’nun alternatifi değildir.

SEO’nun ölçmesi gereken görünürlük yüzeylerinin genişlemesidir.

SEO çalışmaları:

sitenin taranabilirliğini,
indexlenebilirliğini,
içerik kalitesini,
topical authority’yi,
marka entity’sini,
site mimarisini,
kaynak değerini

güçlendirebilir.

Bu faktörler AI destekli araştırma deneyimlerinde de markanın keşfedilebilirliğine katkı sağlayabilir.

Dijintrum’da SEO Ajansı çalışmalarını yalnız klasik anahtar kelime sıralamaları üzerinden değil; teknik SEO, içerik sistemi, marka otoritesi, kullanıcı niyeti ve yeni nesil AI görünürlüğüyle birlikte ele alıyoruz.

Share of Model GEO İçin Neden Önemlidir?

GEO yani Generative Engine Optimization çalışmalarındaki temel problemlerden biri performans ölçümüdür.

Klasik SEO’da:

impression,
click,
position,
organic session,
conversion

gibi yerleşmiş metrikler bulunur.

AI görünürlüğünde ise kullanıcı deneyimi çok daha parçalıdır.

Marka:

ChatGPT’de görünürken Gemini’de görünmeyebilir.

Perplexity markayı kaynak gösterirken ChatGPT yalnız mention edebilir.

Bir model markayı aktif önerirken başka bir model rakipleri öne çıkarabilir.

Share of Model bu karmaşık görünürlüğü rakiplerle karşılaştırmak için kullanılabilir.

Örneğin:

Dönem	Share of Model
Mayıs	%9
Haziran	%12
Temmuz	%17
Ağustos	%23

gibi gelişen trend markanın takip edilen prompt setindeki AI görünürlüğünün arttığını gösterebilir.

Ancak tek başına yeterli değildir.

Aynı dönemde:

Citation Rate
Recommendation Rate
Mention Rate
Brand Accuracy
AI Referral Traffic

de izlenmelidir.

Share of Model Nasıl Ölçülür?

Sağlıklı bir Share of Model çalışması belirli adımlarla kurulmalıdır.

Konu Kümelerini Belirleyin

Öncelikle markanın hangi konularda görünür olmak istediği belirlenmelidir.

Örneğin Dijintrum için:

SEO Ajansı
Web Tasarım Ajansı
Sosyal Medya Yönetimi
E-Ticaret SEO
WordPress SEO
Yerel SEO
GEO
Dijital Pazarlama

ayrı topic cluster’lar olabilir.

Tüm bu alanları tek bir Share of Model skorunda birleştirmek yerine ayrı ayrı analiz etmek daha anlamlı sonuç verir.

Gerçek Kullanıcı Promptları Oluşturun

Promptlar yapay SEO sorguları yerine gerçek kullanıcı araştırma davranışını temsil etmelidir.

Örneğin:

“SEO ajansı”

yerine:

“Türkiye’de teknik SEO konusunda hangi ajansları değerlendirebilirim?”

daha gerçek bir AI kullanım davranışını temsil edebilir.

Başka örnekler:

E-ticaret SEO için hangi ajanslarla çalışılabilir?
WordPress SEO konusunda ajans önerir misin?
Konya’da web tasarım ajansı önerir misin?
Türkiye’de GEO konusunda çalışan ajanslar hangileri?
Local SEO konusunda hangi firmalar uzman?
B2B SEO için hangi ajansları araştırabilirim?

Rakip Kümesini Belirleyin

Share of Model’in temelinde rekabet bulunduğu için rakip listesi doğru oluşturulmalıdır.

Rakipler yalnız Google’daki ilk 10 sonuçtan seçilmemelidir.

Şunlar birlikte değerlendirilebilir:

doğrudan ticari rakipler,
organik SERP rakipleri,
AI cevaplarında sık çıkan markalar,
pazar liderleri,
yeni yükselen markalar.

Rakip listesi sürekli değişebilir.

AI sistemleri daha önce takip edilmeyen yeni bir markayı sık göstermeye başladıysa bu marka da rakip kümesine eklenebilir.

Birden Fazla AI Platformunu Ölçün

Tek bir modeli takip etmek genel AI görünürlüğünü açıklamaz.

Örneğin aynı sorgu:

ChatGPT,

Gemini,

Perplexity,

Claude

üzerinde farklı marka sonuçları oluşturabilir.

Bu nedenle model bazında ayrı skorlar oluşturmak daha sağlıklıdır.

Örnek:

AI Platformu	Share of Model
ChatGPT	%27
Gemini	%19
Perplexity	%34
Claude	%13

Bu tablo:

“AI görünürlüğümüz %23.”

demekten çok daha fazla bilgi sağlar.

Aynı Promptları Zaman İçerisinde Takip Edin

Share of Model’in gerçek değeri tek bir ölçümden çok trend analizinde ortaya çıkar.

Örneğin:

1 Eylül

ve:

1 Ekim

ölçümlerinde aynı:

prompt seti,
rakip kümesi,
modeller,
lokasyon

kullanılmalıdır.

Aksi halde skor değişikliğinin:

marka görünürlüğünden mi,

yoksa ölçüm metodunun değişmesinden mi

kaynaklandığını anlamak zorlaşır.

Promptları Ağırlıklandırmak Gerekir mi?

Her prompt aynı ticari değere sahip değildir.

Örneğin:

“SEO nedir?”

ile:

“Türkiye’de e-ticaret SEO ajansı önerir misin?”

aynı satın alma niyetini taşımaz.

Bu nedenle gelişmiş bir modelde promptlar:

informational,
commercial,
recommendation,
comparison,
local,
transactional

şeklinde sınıflandırılabilir.

Ticari önemi yüksek promptlara daha fazla ağırlık verilebilir.

Ancak ağırlıklandırma kullanılıyorsa raporda açıkça belirtilmelidir.

Share of Model Nasıl Artırılır?

Share of Model’i artırmak için yalnız AI botlarına yönelik teknik değişiklik yapmak yeterli değildir.

AI sistemleri marka hakkında bilgi oluştururken çok farklı sinyallerden yararlanabilir.

Bu nedenle çalışma birkaç katmanda ele alınmalıdır.

Marka Entity’sini Güçlendirin

Markanın web genelindeki temel bilgileri tutarlı olmalıdır.

Örneğin:

marka adı,
faaliyet alanı,
ürünler,
hizmetler,
lokasyon,
kurucular,
iletişim bilgileri,
sosyal profiller

birbiriyle çelişmemelidir.

AI sisteminin:

“Bu marka kim ve ne yapıyor?”

sorusuna net cevap bulabilmesi gerekir.

Hizmet ve Uzmanlık Alanlarını Açık Anlatın

Bir ajans sitesinde yalnız:

“Dijital dünyada geleceği tasarlıyoruz.”

gibi soyut marka cümleleri kullanmak yeterli değildir.

Açık biçimde:

SEO,
web tasarım,
e-ticaret,
sosyal medya yönetimi,
GEO,
dijital pazarlama

gibi faaliyet alanları tanımlanmalıdır.

Makine tarafından anlaşılabilirlik çoğu zaman kullanıcı açısından açıklıkla aynı yönde ilerler.

Topic Cluster Oluşturun

Markanın tek bir içerikle konu otoritesi oluşturması beklenmemelidir.

Örneğin SEO konusunda:

SEO Ajansı

↓

SEO Danışmanlığı

↓

SEO Uzmanı

↓

Teknik SEO

↓

Yerel SEO

↓

E-Ticaret SEO

↓

WordPress SEO

↓

AI Overviews

↓

Share of Model

↓

ChatGPT Görünürlüğü

gibi birbirini destekleyen içerik kümeleri oluşturulabilir.

Bu yapı markanın konu kapsamını daha açık hale getirir.

Dijintrum’un SEO Danışmanlığı yaklaşımında da kullanıcı niyetleri, site mimarisi ve içerik kümeleri birlikte değerlendirilir.

Özgün Kaynak Değeri Oluşturun

Yalnız rakiplerin yazdığı bilgileri farklı kelimelerle yeniden yazmak uzun vadede yeterli olmayabilir.

Markanın:

kendi araştırmaları,
deneyimleri,
özgün verileri,
vaka analizleri,
karşılaştırmaları,
uzman yorumları,
güncel testleri

yayınlaması kaynak değerini artırabilir.

Özellikle Citation Rate geliştirmek isteyen markalar için başka bir kaynağın referans vermeye değer bulacağı içerik üretmek önemlidir.

Dijital PR ve Marka Mention’ları Oluşturun

Markanın yalnız kendi sitesinde kendisini anlatması sınırlı bir sinyal oluşturabilir.

Gerçek:

haberler,
sektörel yayınlar,
röportajlar,
uzman görüşleri,
etkinlikler,
araştırmalar,
partner sayfaları,
referanslar

markanın web üzerindeki varlığını genişletebilir.

Ancak burada amaç yapay olarak yüzlerce mention satın almak olmamalıdır.

Güvenilir ve bağlamsal marka görünürlüğü hedeflenmelidir.

İçeriklerinizi Kaynaklandırılabilir Hale Getirin

Bir içerikte:

“AI SEO önemlidir.”

demek yerine:

kavramı açıklamak,
yöntemi göstermek,
örnek vermek,
tablo sunmak,
karşılaştırma yapmak,
metodolojiyi belirtmek

kaynak değerini artırabilir.

Bu nedenle kapsamlı rehberler GEO açısından önemli olabilir.

Marka Hakkındaki Yanlış Bilgileri Düzeltin

Share of Model yalnız görünürlük değil doğru görünürlük meselesidir.

AI sistemi yanlış bilgi veriyorsa:

web sitesi,
sosyal profiller,
kurumsal sayfalar,
yerel işletme kayıtları,
üçüncü taraf kaynaklar

kontrol edilmelidir.

Markanın dijital entity’sindeki çelişkiler azaltılmalıdır.

Share of Model ile SEO Sıralaması Arasında İlişki Var mı?

Doğrudan birebir bir ilişki varsayılmamalıdır.

Google’da birinci sırada olmak:

ChatGPT’de mutlaka ilk önerilen marka olmak

anlamına gelmez.

Aynı şekilde AI cevabında sık önerilen bir marka bütün ilgili Google sorgularında ilk sırada olmayabilir.

Ancak iki görünürlük sistemi tamamen bağımsız da değildir.

Güçlü:

web sitesi,
içerik,
otorite,
marka entity’si,
teknik erişilebilirlik

hem klasik arama hem AI discovery açısından değer oluşturabilir.

Bu nedenle doğru yaklaşım:

SEO mu GEO mu?

değil;

SEO + GEO + Marka Otoritesi

şeklindedir.

Share of Model ve AI Overviews Arasındaki İlişki

Google AI Overviews ve AI Mode da modern yapay zekâ destekli arama yüzeyleri arasında değerlendirilebilir.

Ancak bunların ölçüm altyapısı ChatGPT gibi kapalı cevap sistemlerinden farklıdır.

Google’ın kendi Search ekosisteminde üretken AI görünürlüğü giderek daha ayrı ölçülebilir hale gelirken Share of Model daha geniş çapta:

ChatGPT,
Gemini,
Perplexity,
Claude,
farklı generative engines

arasındaki rekabetçi görünürlüğü değerlendirmek için kullanılabilir.

Dolayısıyla Share of Model tek başına Google AI Overviews metriği değildir.

Share of Model ve ChatGPT Görünürlüğü

ChatGPT tarafında temel sorulardan biri:

“ChatGPT hangi markaları öneriyor?”

olabilir.

Ancak daha profesyonel analiz şu soruları ayrı ayrı takip eder:

ChatGPT markadan bahsediyor mu?
Markayı aktif öneriyor mu?
Hangi hizmetlerle ilişkilendiriyor?
Web sitesini kaynak gösteriyor mu?
Bilgiler doğru mu?
Hangi rakipler daha sık görünüyor?
Zaman içerisinde görünürlük değişiyor mu?

Dijintrum’un ChatGPT Aramalarında Nasıl Görünür Olurum? rehberinde ChatGPT Search tarafındaki teknik erişilebilirlik, içerik, entity ve kaynaklandırılabilirlik konularını daha ayrıntılı ele alıyoruz.

Share of Model Raporunda Hangi KPI’lar Olmalı?

Tek bir Share of Model yüzdesi yerine çok katmanlı dashboard oluşturulabilir.

KPI	Ne Ölçer?
Share of Model	Rakipler içindeki AI görünürlük payı
Mention Rate	Promptların ne kadarında marka bulunuyor?
Recommendation Rate	Markanın aktif önerilme oranı
Citation Rate	Domainin kaynak gösterilme oranı
Average Mention Position	Marka cevabın neresinde görünüyor?
Brand Accuracy	Marka bilgilerinin doğruluğu
Sentiment	Marka hangi bağlamda anlatılıyor?
Prompt Coverage	Hangi konu kümelerinde görünürlük var?
Model Coverage	Kaç AI sisteminde görünürlük var?
AI Referral Traffic	AI platformlarından gelen trafik

Bu yapı Share of Model’i daha anlamlı hale getirir.

Share of Model Raporlama Örneği

Bir aylık AI visibility raporu şu şekilde olabilir:

Genel Share of Model: %23

Mention Rate: %37

Recommendation Rate: %18

Citation Rate: %14

Brand Accuracy: %94

ChatGPT Share of Model: %29

Gemini Share of Model: %21

Perplexity Share of Model: %31

Claude Share of Model: %12

En Güçlü Konular

WordPress SEO
Konya SEO
Web Tasarım
Yerel SEO

Zayıf Konular

E-Ticaret SEO
GEO Danışmanlığı
B2B SEO

En Sık Görülen Rakipler

Marka A
Marka B
Marka C

Bu rapor:

“AI görünürlüğümüz %23.”

demekten çok daha aksiyon alınabilir bilgi üretir.

Share of Model Düşükse Ne Yapılmalı?

Öncelikle düşük skorun nedeni bulunmalıdır.

Marka Hiç Görünmüyorsa

Entity ve genel marka otoritesi değerlendirilebilir.

Belirli Konularda Görünmüyorsa

İçerik ve topical authority boşluğu olabilir.

Mention Var Ama Citation Yoksa

Web sitesindeki içeriklerin kaynak değeri değerlendirilebilir.

Citation Var Ama Recommendation Yoksa

Marka bilgi kaynağı olarak görülüyor ancak ticari seçenek olarak yeterince konumlanmıyor olabilir.

Rakipler Sürekli İlk Öneriliyorsa

Rakiplerin:

hangi kaynaklarda yer aldığı,
nasıl konumlandığı,
hangi içeriklere sahip olduğu,
hangi özelliklerle ilişkilendirildiği

incelenebilir.

Share of Model Manipüle Edilebilir mi?

AI sistemlerine aynı marka hakkında çok sayıda yapay içerik üreterek kısa vadeli görünürlük sinyalleri oluşturulmaya çalışılabilir.

Ancak bu sağlıklı bir strateji değildir.

Örneğin:

sahte forum yorumları,
yapay Reddit gönderileri,
sahte inceleme siteleri,
seri AI içerikleri,
düşük kaliteli sponsorlu mention ağları

uzun vadeli marka otoritesi yerine risk oluşturabilir.

Doğru strateji gerçek marka varlığını güçlendirmektir.

Share of Model İçin Backlink Önemli mi?

Backlink ile Share of Model arasında açıklanmış sabit bir formül bulunmaz.

Ancak kaliteli backlinkler:

marka otoritesi,
web görünürlüğü,
kaynak keşfi,
SEO performansı

açısından önemli olmaya devam eder.

Özellikle markayla semantik olarak ilişkili kaliteli yayınlarda yer almak hem backlink hem marka mention değeri oluşturabilir.

Ancak:

“X backlink alınca Share of Model %Y artar.”

şeklinde sabit bir ilişki kurulamaz.

Share of Model İçin Schema Gerekli mi?

Share of Model için özel bir schema türü bulunmamaktadır.

Schema markup:

Organization,
Person,
Product,
LocalBusiness,
Article,
BreadcrumbList

gibi desteklenen yapıların web sayfasındaki gerçek bilgileri daha açık ifade etmesine yardımcı olabilir.

Ancak:

ShareOfModel schema

veya:

GEO schema

gibi resmî schema türleri bulunmaz.

Structured data’yı yalnız gerçek görünür içerikle uyumlu biçimde kullanmak gerekir.

Share of Model İçin llms.txt Gerekli mi?

Share of Model skorunu artıracağı kanıtlanmış standart bir llms.txt sistemi bulunmamaktadır.

Bazı AI ekosistemlerinde bu dosya tartışılsa da bütün yapay zekâ sistemlerinin kullandığı standart bir görünürlük mekanizması değildir.

Bu nedenle:

llms.txt ekle → Share of Model artar

şeklinde doğrudan bir ilişki kurulamaz.

Öncelik:

erişilebilir web sitesi,
güçlü içerik,
marka entity’si,
gerçek kaynaklar,
iyi teknik SEO

olmalıdır.

Local İşletmeler Share of Model Ölçebilir mi?

Evet.

Hatta yerel işletmeler için oldukça değerli olabilir.

Örneğin Konya’da faaliyet gösteren bir işletme için:

Konya SEO ajansı öner
Konya web tasarım firması öner
Konya dijital reklam ajansları hangileri?
Konya sosyal medya ajansı arıyorum

gibi promptlar takip edilebilir.

Ancak lokal ölçümde:

şehir,
dil,
kullanıcı lokasyonu,
modelin konum erişimi

sonucu etkileyebilir.

Bu nedenle Local Share of Model çalışması ayrıca segmentlenmelidir.

E-Ticarette Share of Model Nasıl Kullanılır?

E-ticaret markalarında Share of Model ürün discovery açısından özellikle önemlidir.

Örneğin:

“Koşu için iyi spor ayakkabı markaları hangileri?”

“Yeni başlayanlar için kahve makinesi öner.”

“Çocuklar için güvenli oyuncak markaları hangileri?”

gibi sorgular doğrudan ürün keşfi yaratabilir.

E-ticaret markaları şu metrikleri takip edebilir:

Brand Share of Model
Product Share of Model
Recommendation Rate
Category Prompt Coverage
Citation Rate
Sentiment
Product Accuracy

Bu yapı klasik e-ticaret SEO raporlarının ötesinde yeni bir ürün discovery ölçümü oluşturabilir.

B2B Markalar İçin Share of Model

B2B satın alma süreçlerinde kullanıcıların araştırma süresi daha uzundur.

Örneğin:

“Üretim firmaları için ERP yazılımı önerir misin?”

“Türkiye’de endüstriyel otomasyon firmaları hangileri?”

“B2B SEO konusunda hangi ajanslarla çalışabilirim?”

gibi sorular satın alma sürecinin erken aşamalarında kullanılabilir.

AI cevabında görünür olmak markanın değerlendirme listesine girmesine yardımcı olabilir.

Bu nedenle Share of Model yalnız B2C markalar için değil B2B lead generation açısından da takip edilebilir.

Share of Model Ne Sıklıkla Ölçülmeli?

AI cevapları değişken olduğu için çok sık tekil ölçüm yapmak gereksiz dalgalanmalar yaratabilir.

Çoğu stratejik çalışma için:

haftalık,
iki haftalık,
aylık

ölçüm periyotları kullanılabilir.

Önemli olan aynı metodolojiyi korumaktır.

Örneğin her ay:

aynı 100 prompt,

aynı rakipler,

aynı modeller,

aynı ülke,

benzer ölçüm koşulları

kullanılırsa trend daha anlamlı olur.

Share of Model’de En Sık Yapılan Hatalar

Share of Model ölçülürken aşağıdaki hatalardan kaçınılmalıdır:

Tek bir prompt üzerinden sonuç çıkarmak
Yalnız ChatGPT’yi ölçmek
Branded promptlarla discovery visibility hesaplamak
Prompt setini her ay tamamen değiştirmek
Rakip listesini açıklamamak
Mention ile citation’ı aynı metrik saymak
Mention ile recommendation’ı karıştırmak
AI cevabındaki yanlış marka bilgisini başarılı görünürlük saymak
Bir araçtaki yüzdeyi başka araçla doğrudan karşılaştırmak
Lokasyon farklılıklarını göz ardı etmek
AI görünürlüğünü klasik SEO’nun yerine koymak
Share of Model yükselince otomatik gelir artışı varsaymak
Yalnız yüksek skora odaklanıp ticari promptları önemsememek

Share of Model Kontrol Listesi

Share of Model ölçümüne başlamadan önce şu alanları kontrol edin:

Hangi sektör veya kategori ölçülecek?
Hangi ülkede ölçüm yapılacak?
Hangi dil kullanılacak?
Hangi AI platformları takip edilecek?
Rakip listesi oluşturuldu mu?
Non-branded promptlar hazır mı?
Promptlar arama niyetlerine ayrıldı mı?
Aynı promptlar birden fazla kez çalıştırılacak mı?
Mention tanımı belirlendi mi?
Recommendation ayrı ölçülecek mi?
Citation ayrı ölçülecek mi?
Sentiment kontrol edilecek mi?
Brand Accuracy ölçülecek mi?
Model bazlı sonuçlar ayrıştırılacak mı?
Zaman serisi oluşturulacak mı?
AI referral traffic takip edilecek mi?
Share of Model ticari KPI’larla birlikte değerlendirilecek mi?

Share of Model Nasıl Artırılır?

Share of Model’i artırmak için tek bir optimizasyon bulunmaz.

Daha sağlıklı strateji:

Teknik SEO

Topical Authority

Marka Entity’si

Özgün İçerik

Dijital PR

Güvenilir Üçüncü Taraf Kaynaklar

GEO

Düzenli AI Visibility Ölçümü

şeklinde kurulabilir.

Temel amaç AI sistemlerini manipüle etmek değil, markanın web genelindeki dijital varlığını daha açık, doğru ve güvenilir hale getirmektir.

Share of Model Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

Share of Model nedir?

Share of Model, bir markanın yapay zekâ tarafından oluşturulan sektörel cevaplarda rakiplerine kıyasla aldığı görünürlük payını ölçmeye çalışan AI visibility metriğidir.

Share of Model Türkçesi nedir?

Türkçede “Model Payı” olarak ifade edilebilir. Ancak sektörde çoğunlukla İngilizce Share of Model terimi kullanılmaktadır.

Share of Model nasıl hesaplanır?

Yaygın yöntemlerden biri markanın mention sayısını takip edilen rakiplerin toplam marka mention sayısına bölmektir. Ancak sektör genelinde standart tek formül bulunmadığından kullanılan metodoloji mutlaka belirtilmelidir.

Mention Rate nedir?

Mention Rate, test edilen AI cevaplarının yüzde kaçında markanın yer aldığını gösterir.

Share of Model ile Mention Rate aynı şey mi?

Her zaman değildir. Mention Rate cevapların ne kadarında markanın göründüğünü, Competitive Share of Model ise rakip marka mention’ları içerisindeki payınızı ölçebilir.

Share of Model ile Share of Voice aynı mı?

Hayır. Share of Voice geleneksel medya veya kanal görünürlüğünü ölçerken Share of Model yapay zekâ cevaplarındaki rekabetçi görünürlüğe odaklanır.

Share of Model ile Share of Search aynı mı?

Hayır. Share of Search kullanıcıların doğrudan marka arama talebini, Share of Model ise AI sistemlerinin markayı ne kadar görünür hale getirdiğini ölçmeye çalışır.

Share of Model ile GEO aynı şey mi?

Hayır. GEO bir optimizasyon çalışma alanıdır. Share of Model ise GEO ve AI visibility performansını ölçmek için kullanılabilecek metriklerden biridir.

Share of Model SEO metriği midir?

Klasik Google SEO metriği değildir. Ancak modern organik ve AI visibility raporlarında SEO ile birlikte değerlendirilebilir.

Share of Model hangi platformlarda ölçülür?

ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve diğer yapay zekâ destekli araştırma platformlarında ayrı ayrı ölçülebilir.

Tek bir ChatGPT sorgusu Share of Model ölçmek için yeterli mi?

Hayır. AI cevapları değişken olduğundan çok sayıda prompt, tekrar ve mümkünse birden fazla model kullanılması daha sağlıklıdır.

Share of Model için kaç prompt kullanılmalı?

Evrensel bir sayı yoktur. Prompt seti markanın sektörünü, ticari konularını ve kullanıcı araştırma niyetlerini yeterince temsil edecek büyüklükte olmalıdır.

Share of Model ne sıklıkla ölçülmeli?

Haftalık, iki haftalık veya aylık ölçüm yapılabilir. Önemli olan aynı metodolojinin zaman içerisinde korunmasıdır.

Share of Model artırılabilir mi?

Marka entity’si, SEO, içerik, topical authority, dijital PR, kaynak değeri ve GEO çalışmaları geliştirilerek AI görünürlüğü desteklenebilir. Ancak belirli bir Share of Model artışı garanti edilemez.

Backlink Share of Model’i artırır mı?

Kaliteli backlink ve marka mention’ları genel dijital otoriteyi destekleyebilir ancak backlink sayısı ile Share of Model arasında açıklanmış sabit bir oran bulunmaz.

Share of Model için schema gerekli mi?

Özel Share of Model veya GEO schema türü bulunmaz. Desteklenen structured data türleri gerçek sayfa içeriğiyle uyumlu olduğu sürece kullanılabilir.

llms.txt Share of Model’i artırır mı?

Bütün AI sistemleri için geçerli ve Share of Model artışı sağladığı doğrulanmış standart bir llms.txt mekanizması bulunmamaktadır.

Citation Rate nedir?

Web sitenizin AI cevaplarında kaynak olarak kullanılma oranıdır.

Recommendation Rate nedir?

Markanızın yalnız mention edilmek yerine aktif biçimde önerildiği cevapların oranıdır.

Brand Accuracy nedir?

Yapay zekâ sistemlerinin marka hakkında sunduğu bilgilerin ne kadarının doğru olduğunu ölçmeye çalışan metriktir.

Share of Model yüksek olması satışları artırır mı?

Doğrudan garanti etmez. Share of Model bir visibility metriğidir. Satış etkisini anlamak için AI referral traffic, branded search, lead, conversion ve revenue gibi ticari KPI’larla birlikte değerlendirilmelidir.