ChatGPT ve Google AI Mode Nasıl Ürün Seçiyor?

ChatGPT ile Google AI Mode'a aynı alışveriş sorusunu sorun, çoğu zaman iki farklı yanıt alırsınız. Biliyoruz, çünkü iki motora da aynı 100 gerçek alışveriş sorusunu sorduk ve tam olarak aynı üst ürünü yalnızca %38 oranında söylediler. En az o kadar sıklıkla da tamamen farklı bir markaya işaret ettiler.

Sonra ikisinden herhangi birinin önerdiği her ürünü açtık, toplam 138 ürün, ve her sayfayı alan alan denetledik. Bu rapor, bulduklarımız: seçimin gerçekte neyin üzerinde çalıştığı ve bir markanın kendi verisi yanlışın sebebi olduğunda bunun ona ne kaybettirdiği.

Neden şimdi baktık

Temmuz 2026'da Google, AI Overviews ve AI Mode görünürlüğü için ilk raporlamasını yayınladı. Dikkatimizi çeken ayrıntı, bu raporlamanın nerede yaşadığıydı: Search Console'da değil, Google Merchant Center'ın içinde, yani ürün feed'inde. Sorgular üç aşamaya ayrılıyor:

Seçimin artık Google'ın onun için raporlama yapacak kadar gerçek olması ve bu raporlamanın Search'te değil feed'de oturması, bu çalışmanın arka planı. Biz de seçimlerin gerçekte nasıl işlediğini alıcının tarafından görmeye koyulduk: iki motor da, gerçek alıcıların kullandığı halka açık tüketici arayüzlerinde, önerilen 138 ürünün tamamı sayfa sayfa açılıp denetlendi.

Çalışma, altı sayıda

Bu rapordaki her şey bu altı sayıya dayanıyor. Devamındaki bölümler, her birinin arkasındaki işin ta kendisi.

Yöntem üzerine kısa bir not: iki motor da, alıcıların gerçekten kullandığı halka açık tüketici arayüzleri, sabitlenmiş API çağrıları değil. Tam yöntem, en sondaki ekte.

Önerilmek bir huni değil. Katmandır.

AI alışverişini düz bir boru gibi çizmek cazip: kısa listeye gir, okun, alıcıya söylen. Ama böyle işlemiyor. Genel olarak görünüp görünmediğinizi, her biri farklı bir saatte inşa edilen üç kaldıraç katmanı belirliyor; hakkınızda söylenenin doğru olup olmadığı ise bu üçünün altında duran ayrı bir soru.

Bunların ikisi hızlı ve tamamen sizin: feed'iniz ve sayfanız. Üçüncüsü, marka varlığı, uzun oyun; ve bir challenger'ın kategori varsayılanını bir gecede geçememesinin dürüst sebebi de bu. Hiçbiri erişilmez değil; sadece farklı saatlerde. Ve çoğu marka hızlı iki katmanı bile daha sahiplenmemiş.

Aşağıdaki dört bulgu her iki ekseni de ölçüyor: seçimin ne kadar kararlı olduğunu, ve seçilen ürün hakkında anlatılan hikayenin ne sıklıkla bozuk olduğunu.

Bulgu 1: iki AI'a aynı soruyu sorun, bir yazı tura elde edersiniz

İki motora da aynı 100 soruyu sorduk. Tam olarak aynı üst ürünü yalnızca %38 oranında söylediler. En az o kadar sıklıkla da tamamen farklı bir markaya yöneldiler.

Peki gerçek sorularda bu dağılım neye benziyor?

Tek bir bariz amiral gemisi olan bir kategori iki motoru da aynı seçime çeker; kalabalık bir kategori ise onları birbirinden ayırır ve paylaşılan bir marka bile çoğu zaman iki farklı modele çözülür. Seçim tek bir motor için de garantili biçimde kararlı değildir: daha küçük bir tekrar kontrolünde, aynı soru bazen farklı bir üst yanıtla geri geldi. Yani %38, bir markanın tırmanabileceği sabit bir sayı değil, bir anlık görüntü; tam da bu yüzden gerçekte nerede göründüğünüzü takip etmek tek bir uyum skorunu kovalamaktan daha önemli.

Bulgu 2: 17 ürün, bir makinenin okuyabileceği hiçbir şey olmadan seçildi

Önerilen 138 ürünün tamamını makine-okunur ürün verisi açısından kontrol ettik, sonra getirip ayrıştırabildiğimiz her sayfayı 15 maddelik bir kriter listesine göre puanladık: fiyat, stok durumu, GTIN, marka, puanlar, yorumlar, kargo, iade ve dahası.

Önce en bariz alternatif açıklamayı kontrol ettik: acaba kendi aracımız JavaScript ile render edilen veriyi görememiş miydi? Sıfır olarak sayılmadan önce, engellenmiş veya şüpheli her sayfa gerçek bir tarayıcıda yeniden kontrol edildi. Bir perakendecinin ilanları iki üründe sıfır-şema göründü, sonra aynı perakendeciden farklı bir kategorideki üçüncü ürün tamamen dolu çıktı; bu yüzden yuvarlamak yerine kaydı düzeltiyoruz: bu şablona özgü bir durum, şirket geneli değil.

Bu 17 ürünü yarışa sokan, sayfadan başka bir şeydi. Kontrol ettik: 17'sinin tamamı, bu motorların çektiği bilinen feed katmanı olan Google Shopping'de listeliydi, 15'i markanın kendi mağazası üzerinden. Sayfa makinelere görünmezdi; feed değildi. Sayfadaki yapılandırılmış veri, seçilmenin kapısı değil; feed'de var olmak çok daha güçlü bir sinyal. Şema taşıyan sayfalardaki alan tamlığı ortalama %60'tı, sıfır sayfaları sıfır sayarsanız %50'ye yakın.

Yani feed'iniz sizi kısa listeye sokar. Birisi baktığında doğruyu söylemek ayrı bir iştir. Sonraki iki bulgu, kimse bunu yapmadığında ne olduğunu gösteriyor.

Bulgu 3: üç fiyat, hiçbir gerçek ilanla eşleşmedi

Eksik veriden ayrı olarak, bazı ürünler kendisiyle çelişen veri taşıyordu. Bir oyuncu koltuğunun şeması 1.099$ ve stokta yok derken, canlı sayfa onu 579$'a, stokta olarak satıyordu. Bir sayfa aynı SKU için iki blok çalıştırıyordu, biri stokta, biri tükenmiş. Bir markanın verisi, ilanlarının 3025 yılına kadar geçerli kaldığını iddia ediyordu.

Daha da tuhaf bir örüntü, AI'ın kendi fiyat karşılaştırma çekmecesinin içinde ortaya çıktı: her ürünün resmi sayfasına ve şemasına karşı kontrol ettiğimizde, bulabildiğimiz hiçbir ilanla eşleşmeyen sayılar. Hata satıcının değildi ve iki yönde de işliyordu.

AI'ın kendi fiyat çekmecesini 11 üründe açtık ve daha basit bir soru sorduk: öne çıkardığı satıcı, kendi listesindeki en ucuz satır bile miydi? Gerçek çok-satıcılı karşılaştırması olan 9 üründen 6'sında değildi, %31'e varan sapmayla. Dürüst okuma şu: AI'ın yanıtını okuyan bir alıcı ile sizin kendi sayfanızı okuyan bir alıcı, aynı anda, kendi sistemleriniz tarafından iki farklı şey duyabilir.

Bulgu 4: AI, kimsenin satın alamayacağı ürünleri satmaya devam etti

Ayrıca, bir alıcının gerçekte satın alamayacağı ürünler için kendinden emin öneriler bulduk. Öneri katmanı, altındaki gerçekten daha hızlı hareket ediyor.

• Sıfır yorum, listelenmiş fiyat yok ve satın almanın çalışan hiçbir yolu olmadan önerilen bir üst seçim.
• Üreticisi tarafından aylar önce üretimden kaldırılmış, buna rağmen üst seçim olarak önerilen bir robot çim biçme makinesi.
• ABD'li alıcılara önerilen, ama artık ABD'de satılmayan bir şarj cihazı.
• Öyle coğrafi engelli bir mağaza önerildi ki ürün sayfası alıcının kendi bölgesinden açılmıyordu bile.

Peki bu neden oluyor? Stok ve yaşam döngüsü sinyalleri, tüm veri katmanındaki en zayıf alanlardır. Bunlar bayatladığında, alıcının çıkmaz sokağı AI'ın değil, sizin markanızın üstüne kalır.

İki motor sadece anlaşamıyor, farklı da davranıyor

Yol boyunca, iki motorun gözle görülür biçimde farklı yollarla alışveriş yaptığı ortaya çıktı.

Peki öneriler nereden geliyordu? Her yanıtın neye dayandığını kaydettik:

Kazanılmış otorite sizi andırır; kendi sayfanız da çoğu yanıtta onun yanında alıntılanır. Ama tüm bunları atıflarla ölçmenin tuzağı şu: önerilen marka ile alıntılanan kaynak genellikle aynı şey değildir. Günlük antrenman için koşu ayakkabısı sorun, cevap ASICS Novablast 5 olur; ama atıf çipleri ASICS'e değil, bir inceleme yayıncısı olan RunRepeat'e işaret eder. Görünürlüğü atıflarla ölçerseniz "ASICS hiçbir yerde değil" sonucuna varırsınız, ki bu saçma; alıcının satın almaya yönlendirildiği ürün tam olarak o. Neredeyse her sorguda örüntü aynıydı: atıflar, önerilen markanın kendi sayfasına değil, yayıncılara kayıyordu. Atıf, kazanılmış varlığın geriden gelen gölgesidir, onun skorboardu değil.

Bu çalışma nerede duruyor

AI alışverişi üzerine en güçlü bağımsız çalışmalar aynı yönü gösteriyor. Bu çalışmanın onlarla ilişkisi şöyle.

• Semrush ve Peec AI, ChatGPT'nin karuselini Google Shopping'e kadar izledi: seçim, yaklaşık %75 ila %83 oranında Google Shopping'in üst sonuçlarında yer alıyordu. Biz onların ölçmediği katmanı ölçtük: önerilen sayfaların kendilerinin ne taşıdığını.
• Profound, bir aylık örneklenmiş ürün teklifleri anlık görüntüsünde, aynı hikayenin diğer yarısını buluyor: ChatGPT'nin gerçekte alıntıladığının yaklaşık %88'i hâlâ feed'den değil, ürün sayfasından okunuyor. Bu rapor tam da bu yüzden feed ve sayfayı iki ayrı iş olarak ele alıyor.
• Ahrefs, şema ekleyen 1.885 sayfayı izledi ve sonrasında AI atıflarında ölçülebilir bir artış olmadığını buldu. Bizim şemasız 17 ürünümüzün yine de önerilmiş olması, aynı sonucun ters yönden okunuşu.

Burada yeni olan ne: iki AI motorunun önerdiği tam ürünlerin alan düzeyinde bir veri denetimi, aralarındaki aynı-soru uyum oranı, AI'ın belirttiği fiyatların hiçbir gerçek ilanla eşleşmediği doğrulanmış vakalar ve önerilen-ama-satın-alınamayan ürünlerden oluşan bir katalog.

Aynı sorunun içerik tarafı için, yani AI ile yazılmış sayfaların sizi andıran otoriteyi inşa etmek yerine neden aramada geri tepme eğiliminde olduğu için, yoldaş yazımıza bakın: yapay zeka ile blog yazısı yazmak neden riskli.

Bu markanız için ne anlama geliyor ve ne yapmalısınız

Tek bir numara bir motorun sizi seçmesini sağlamaz, ve en büyük seçimler bu hafta atılan bir schema etiketiyle değil, yıllar içinde inşa edilen marka varlığıyla belirlenir. Bu uzun saat, ve gerçek bir emek. Ama hızlı saatte kazançlar somut ve tamamen sizin: feed'iniz uygun olup olmadığınıza, ürün sayfanız ise AI'ın adınıza ne okuyup, tekrarlayıp, sattığına karar verir. Şu anda çoğu sayfa, makinelere bozuk, yarım veya kendisiyle çelişen bir hikaye anlatıyor.

İşin işe yarar tarafı: bu rapordaki her başarısızlık, düzeltilebilir bir veri sorunudur.

• Makine-okunur veri yok (Bulgu 2), sayfada eksiksiz ürün şeması yayınlamayı gerektirir.
• Çelişen veya yinelenen işaretleme (Bulgu 3), tek bir yetkili kaynağa indirgemeyi gerektirir.
• Yanlış fiyatlar ve para birimleri (Bulgu 3), sayfanın gerçekte sattığı şeyle hizalanmayı gerektirir.
• Stokta olmayan ve üretimden kalkmış ürünler (Bulgu 4), Google Shopping'de reddedilir ve AI tarafından atlanır, dolayısıyla satın alınabilirliğin izlenmesi gerekir.
• Eksik GTIN'ler, Google Shopping ve AI'ın ürünlerinizi eşleştirmesinin tek yoludur: kısa liste katmanının ta kendisi.

Düzeltilebilir olanlar bunlar, ve BrandyBee tam da bunları kapatmak için kurulmuş. Onu mağazanıza yöneltin, bu boşluklara karşı tarasın, AI-hazırlığınızı puanlasın ve düzeltsin: eksiksiz, çelişkisiz ürün şeması yayınlar, zayıf ürün açıklamalarını AI motorlarının gerçekten okuduğu metne dönüştürür ve Google Merchant Center feed sağlığınızı teşhis eder. Amaç seçimi kandırmak değil; AI'ın ürünlerinizi doğru anlamasını sağlamak, böylece bu motorların hakkınızda söylediği, doğru olanla aynı olur.

Mağazanızda neyin eksik olduğunu görün →

Ek: çalışma nasıl yürütüldü

• Arayüzler. Masaüstü Chrome'da, halka açık chatgpt.com web arayüzü ve Google AI Mode. Sabitlenmiş API sürümleri değil, gerçek alıcılara sunulduğu haliyle modeller.
• Oturumlar. Tüm yakalamalar çıkış yapılmış, anonim oturumlarda yürütüldü: hesap yok, geçmiş yok, kişiselleştirme yok. Fiyatlandırma hataları dahil kilit tekrarlar, ayrı ve taze bir oturumda yeniden doğrulandı.
• Sorular. Onlarca kategoride 100 doğal "en iyi [ürün], [ihtiyaç] için" sorusu.
• Denetim. Her önerilen ürün sayfasının yapılandırılmış verisi üzerinde 15 alanlık bir kriter listesi, getirilebilen her sayfa alan alan puanlandı. Önce düz getirmeler, engellenen veya JavaScript ile render edilen sayfalar gerçek bir tarayıcıda yeniden doğrulandı.
• Feed kontrolü. 17 sıfır-şema ürününün her biri, merchant-feed katmanının halka açık bir görünümü olan Google Shopping'de arandı ve öneri rejiminden bağımsız olarak feed'de var olduğu doğrulandı.
• Kararlılık. 100 sorunun tamamında eşleştirilmiş motor-motor koşuları. Üst seçimin sorular arasında ne kadar oynadığını ölçmek için daha küçük bir özdeş soru seti yeniden koşuldu; daha kapsamlı bir tekrar-koşu turu hâlâ açık.