E-Ticaret İçin GEO: Ürünlerinizi ChatGPT ve Google AI Mode Önerilerine Taşıma Rehberi

Bir müşteri artık "3000 TL altı, sessiz çalışan robot süpürge önerir misin?" diye ChatGPT'ye soruyor ve karşısına birkaç ürün, fiyat ve mağaza çıkıyor. E-ticaret için GEO, o kısa listeye sizin ürünlerinizin girmesini hedefleyen çalışmadır. Bu yazıda genel GEO tanımını tekrar etmeyeceğim; doğrudan ürün sayfası, ürün feed'i ve mağaza verisi tarafına odaklanacağım.

E-ticaret için GEO nedir ve klasik SEO'dan neden ayrılır?

E-ticaret için GEO, ürünlerinizin ChatGPT, Google AI Mode, Gemini, Perplexity ve Copilot gibi yapay zeka asistanlarının alışveriş önerilerinde görünmesi için ürün verisini, ürün sayfasını ve mağaza itibarını düzenleme işidir. Hedef tıklama sıralaması değil, asistanın önerdiği kısa ürün listesine girmektir.

Klasik SEO'da bir kategori sayfasını sıralatır, kullanıcıyı siteye çekersiniz. Buna karşılık yapay zeka alışverişinde kullanıcı çoğu zaman karşılaştırmayı sohbet içinde yapar. Asistan birkaç ürünü seçer, artılarını ve eksilerini özetler, ardından fiyat ve mağaza bağlantısı verir. Yani ürününüz ya o özetin içindedir ya da hiç yer almaz.

GEO kavramının genel çerçevesini GEO (Üretken Motor Optimizasyonu) nedir yazımda anlattım. Burada ise bir mağaza sahibinin pazartesi sabahı açıp uygulayabileceği ürün düzeyindeki adımlara iniyorum.

Yapay zeka asistanları alışverişte ürünleri nasıl seçiyor?

Asistanlar ürün önerirken üç kaynağı birleştiriyor: yapısal ürün verisi, web sayfalarındaki içerik ve üçüncü taraf görüşler. OpenAI'nin alışveriş yardım sayfası, ChatGPT'deki ürün sonuçlarının reklam olmadığını ve ürün ile satıcı meta verisine göre seçildiğini açıkça belirtiyor. Ayrıca satıcıları sıralarken stok durumu, fiyat, kalite ve satıcının üretici ya da ana satıcı olup olmadığı gibi etkenlere baktığını yazıyor.

Google tarafında durum biraz farklı. Google, AI Mode ve AI Overviews içindeki ürün önerilerini Shopping Graph üzerinden besliyor. Shopping Graph ise büyük ölçüde Merchant Center'a gönderdiğiniz ürün verisinden ve sitenizdeki yapısal veriden besleniyor. Dolayısıyla Google'da görünmenin temel kapısı hâlâ temiz bir Merchant Center hesabı.

Perplexity ve Copilot ise web aramasına dayanıyor ve cevaplarında kaynak gösteriyor. Bu nedenle ürün sayfanızın taranabilir, hızlı ve açık bilgi veren bir sayfa olması doğrudan etkili oluyor. Kısacası her platformun kapısı farklı, ama hepsi aynı şeyi istiyor: doğru, güncel ve tutarlı ürün bilgisi.

Hangi yapay zeka platformu hangi veriye bakıyor?

Çalışmaya başlamadan önce hangi kapıyı zorladığınızı bilmeniz gerekiyor. Aşağıdaki tabloyu, resmi dokümantasyonlarda gördüğüm bilgilere göre sadeleştirerek hazırladım. Programlar hızlı değiştiği için tabloyu bir başlangıç haritası olarak okuyun ve ayrıntıyı her platformun güncel yardım sayfasından teyit edin.

Tablodan çıkan pratik ders şu: tek bir "GEO hilesi" yok. Bunun yerine feed, sayfa ve itibar olmak üzere üç katmanı birlikte düzeltirsiniz. Bu katmanlardan biri zayıf kalırsa, asistan sizi listeye almak için yeterli güveni bulamaz.

Ürün feed'i neden e-ticaret için GEO'nun temelidir?

Ürün feed'i, bir asistanın sizin mağazanızı okuması için en kısa yoldur. Asistan her sorguda binlerce sayfayı gezip fiyat ve stok çıkarmak zorunda kalmaz; bunun yerine düzenli bir veri akışını okur. Bu nedenle feed kalitesi, e-ticaret için GEO çalışmasının belkemiğidir.

Google tarafında bu işi Merchant Center üstleniyor. Google'ın Universal Commerce Protocol duyurusu ve Merchant Center dokümanları, AI Mode ve Gemini içindeki alışveriş deneyiminin Merchant Center verisi üzerine kurulduğunu gösteriyor. OpenAI ise satıcılar için doğrudan ürün feed'i başvurusu sunuyor; Shopify mağazalarının verisinin Shopify Catalog üzerinden ChatGPT'ye zaten aktığını da belirtiyor.

Feed'i iyi hale getirmek için şu alanlara özellikle dikkat edin:

• Başlık: marka, model, ana özellik ve varyant bilgisi. "Süpürge" değil, "Marka X200 Robot Süpürge, 55 dB, Moplu, Beyaz".
• Açıklama: kullanım senaryosu, teknik değerler ve kimin için uygun olduğu.
• GTIN, MPN ve marka alanları: ürünü dünyadaki aynı ürünle eşleştirmenin anahtarı.
• Fiyat ve stok: sayfadaki değerle bire bir aynı ve sık güncellenen.
• Kargo ve iade bilgisi: asistanlar bu bilgiyi karşılaştırmada kullanıyor.
• Görseller: beyaz zemin ana görsel ve kullanım anını gösteren ek görseller.

Deneyimime göre feed hatalarının çoğu kötü niyetten değil, ihmalden doğuyor. Örneğin kampanya fiyatı sitede değişiyor ama feed gece bir kez çekildiği için gün boyu eski fiyatı gösteriyor. Asistan bu tutarsızlığı gördüğünde sizi önermek yerine başka satıcıya yöneliyor.

Ürün sayfasında yapısal veri nasıl olmalı?

Yapısal veri, ürün sayfanızın makinelerin okuyabileceği kimlik kartıdır. Google'ın ürün yapısal verisi dokümanı, Product türünün yanında Offer, AggregateRating ve Review gibi özellikleri tarif ediyor. Ayrıca Google, iade politikası ve kargo bilgisi için ayrı işaretlemeleri de destekliyor.

Uygulamada en sık gördüğüm hatalar şunlar:

1. Şemadaki fiyatın sayfadaki fiyattan farklı olması.
2. Stokta olmayan ürünün şemada hâlâ "InStock" görünmesi.
3. Varyantlı ürünlerde tüm renklerin tek bir teklif gibi işaretlenmesi.
4. Sayfada görünmeyen yorum puanını şemaya eklemek.
5. Marka ve GTIN alanlarını boş bırakmak.

Bu hataları temizlemek için önce birkaç ürün sayfanızı Google'ın Zengin Sonuç Testi ile kontrol edin. Ardından tema şablonunda düzeltme yapın, çünkü tek tek ürün düzeltmek büyük katalogda sürdürülebilir değil. Şema mantığını temelden öğrenmek isterseniz schema markup nedir yazıma bakabilir, hızlı bir taslak için schema oluşturucu aracını kullanabilirsiniz.

Asistanların alıntılayacağı ürün açıklamasını nasıl yazmalısınız?

Asistanlar, kullanıcının sorusuna doğrudan cevap veren cümleleri seviyor. Kullanıcı "küçük daire için sessiz robot süpürge" dediğinde, açıklamanızda "55 dB ses seviyesi sayesinde 50 metrekareye kadar olan dairelerde gece kullanımına uygundur" gibi bir cümle varsa, bu cümle asistanın işini kolaylaştırıyor. Buna karşılık "üstün teknoloji, eşsiz deneyim" gibi ifadeler hiçbir soruya cevap vermiyor.

Ben ürün açıklamasını dört parçaya bölmeyi öneriyorum. İlk olarak bir cümlelik net tanım yazın. Ardından kimin için uygun olduğunu ve kimin için uygun olmadığını söyleyin. Üçüncü olarak teknik değerleri birimleriyle birlikte verin. Son olarak sık gelen soruları kısa cevaplarla ekleyin.

"Kimin için uygun değil" kısmı çoğu mağazaya ters geliyor. Ancak bu dürüstlük asistanın gözünde güven sinyali oluyor ve iade oranını da düşürüyor. Üstelik kullanıcının aradığı ince ayrımı yakalamanızı sağlıyor; örneğin "evcil hayvan tüyü için değil, sert zemin için tasarlandı" cümlesi doğru kitleyi size getiriyor.

Karşılaştırma ve kullanım senaryosu içeriği ne işe yarar?

Alışveriş sorularının önemli bir kısmı aslında karşılaştırma sorusudur. "X mi Y mi", "hangisi daha uzun ömürlü", "yeni başlayan için hangisi" gibi. Asistan bu soruları cevaplarken karşılaştırmayı hazır yapan sayfalara yaslanıyor. Bu nedenle mağazanızda dürüst karşılaştırma sayfaları ve kullanım rehberleri bulunması işinize yarıyor.

Burada dikkat etmeniz gereken nokta dürüstlük. Kendi ürününüzü her satırda kazanan gösteren bir tablo kimseyi ikna etmez. Bunun yerine hangi durumda hangi ürünün daha iyi olduğunu açıkça yazın. Böylece hem kullanıcı hem de asistan sayfanızı tarafsız bir kaynak gibi okur.

Kullanım senaryosu içerikleri de aynı mantıkla çalışır. "Balkon için katlanır masa seçerken 5 ölçü" gibi bir rehber, ilgili ürünlerinize doğal bağlantı verir. İçerik planını kurarken içerik pazarlaması ile trafik büyütme yazımdaki çerçeveyi kullanabilirsiniz.

Müşteri yorumları yapay zeka önerilerini nasıl etkiler?

Yorumlar, asistanların ürün hakkında "insanlar ne diyor" sorusuna verdiği cevabın ham maddesidir. OpenAI, ChatGPT'nin ürün özetlerinde yorumları ve farklı kaynaklardaki görüşleri kullandığını belirtiyor. Google da ürün yorumlarını Shopping Graph'in bir parçası olarak işliyor.

Bu yüzden yorum toplama sürecini sistemli hale getirin. Teslimattan birkaç gün sonra kısa bir değerlendirme isteği gönderin, fotoğraflı yorumu teşvik edin ve olumsuz yorumlara kamuya açık, çözüm odaklı cevap verin. Ayrıca yorumlarda sık geçen şikâyetleri ürün açıklamasına geri besleyin; örneğin "beden küçük kalıyor" yorumu çoksa, beden tablosuna not ekleyin.

Sahte yorum konusunda ise net olmak istiyorum: satın alınmış ya da uydurulmuş yorumlar hem tüketici mevzuatı açısından risklidir hem de platform politikalarını ihlal eder. Asistanlar yorum örüntülerini farklı kaynaklarla karşılaştırdığı için bu tür yorumlar uzun vadede güveni zedeler. Mağaza güvenini artırmanın meşru yollarını e-ticaret sitesinde müşteri güveni yazımda ele aldım.

Üçüncü taraf bahsedilmeler neden sitenizden daha güçlü olabilir?

Asistanlar bir ürünü önerirken yalnız satıcının kendi söylediğine bakmıyor. Bağımsız inceleme siteleri, forumlar, video incelemeler ve karşılaştırma yazıları da hesaba giriyor. Kendi sitenizde "en iyisi biziz" yazmak kolay; ancak başkalarının sizin hakkınızda aynı şeyi söylemesi çok daha ağır basıyor.

Bu nedenle ürün tanıtımını yalnız reklamla sınırlamayın. Nişinizdeki yazarlara ve içerik üreticilerine test ürünü gönderin, dürüst inceleme isteyin ve olumsuz yorumu da kabul edin. İçerik üreticisi iş birliklerini planlarken influencer marketing tarafında ekibimle izlediğimiz yöntemi uygulayabilirsiniz.

Markanın genel olarak yapay zeka cevaplarında nasıl anıldığı ayrı bir konu; onu markanız ChatGPT ve Gemini'de nasıl görünür yazımda anlattım. Ürün düzeyinde ise ölçüt basit: ürününüzün model adı bağımsız kaynaklarda doğru özelliklerle geçiyor mu?

Fiyat ve stok tutarlılığı neden bu kadar önemli?

Asistanlar kullanıcıya yanlış fiyat göstermekten kaçınıyor, çünkü yanlış fiyat doğrudan güven kaybı demek. OpenAI satıcı sıralamasında stok ve fiyatı açıkça sayıyor. Google da Merchant Center'da sayfa ile feed arasındaki fiyat uyuşmazlığını ürün onayını etkileyen bir sorun olarak işaretliyor.

Pratikte üç kaynak birbirini tutmalı: ürün sayfasında görünen fiyat, şemadaki fiyat ve feed'deki fiyat. Kampanya dönemlerinde bu üçlü en sık bozulan yer oluyor. Bu yüzden kampanya takvimini feed güncelleme sıklığıyla birlikte planlayın ve mümkünse fiyat değişikliğini anlık aktaran bir entegrasyon kullanın.

Stok konusunda da aynı disiplin geçerli. Tükenen ürünü "stokta" gösteren bir mağaza, asistanın gözünde zayıf bir kaynağa dönüşür. Böylece o ürün değil, mağazanın diğer ürünleri de dolaylı olarak zarar görebilir.

Yapay zeka botlarının mağazanıza erişimini nasıl kontrol edersiniz?

Ürün sayfanızı asistanın göremediği bir yerde tutarsanız, en iyi içerik bile işe yaramaz. OpenAI, bot dokümanında ChatGPT arama sonuçlarında görünmek için OAI-SearchBot'un siteye erişebilmesi gerektiğini belirtiyor; eğitim için kullanılan GPTBot ise ayrı bir bot. Perplexity için PerplexityBot, Google için Googlebot geçerli. Google-Extended ise Gemini modellerinin eğitimi ve grounding kullanımını kontrol eden ayrı bir belirteç.

Bot ayrıntılarını ayrı bir yazıda derinlemesine ele alıyorum; burada e-ticarete özgü iki uyarı yeterli. İlk olarak filtre ve sıralama parametrelerinin ürettiği sonsuz URL'leri engellerken asıl ürün sayfalarını yanlışlıkla kapatmayın. İkinci olarak güvenlik duvarınızın bu botları toplu şekilde bloklamadığını kontrol edin. Kural dosyanızı hazırlarken robots.txt oluşturucu ile başlayabilir, teknik zemini yapay zeka sonrası teknik SEO yazımdan kontrol edebilirsiniz.

Kategori sayfaları e-ticaret için GEO'da nasıl bir rol oynar?

Kategori sayfaları çoğu mağazada yalnızca ürün ızgarasından oluşuyor. Oysa "en iyi kamp çadırı hangisi" gibi geniş sorularda asistan önce kategoriyi anlamaya çalışıyor. Bu nedenle kategori sayfasının üstüne ya da altına kısa, gerçekten bilgi veren bir seçim rehberi eklemek e-ticaret için GEO açısından değerli.

Bu rehberde kategorideki temel seçim ölçütlerini, fiyat bantlarını ve hangi ürünün hangi ihtiyaca uyduğunu yazın. Örneğin "2 kişilik çadırlarda ağırlık, su geçirmezlik değeri ve kurulum süresi" gibi. Ancak metni uzatıp ürünleri sayfanın altına itmeyin; kullanıcı deneyimi hâlâ önce gelir.

Kategori yapısının kendisi de önemli. Mantıklı bir hiyerarşi, hem arama motorunun hem de asistanın ürün ilişkilerini anlamasını kolaylaştırır. Büyük kataloglarda bu yapıyı nasıl kurduğumu büyük sitelerde kategori yapısı yazımda anlattım.

Ürün soru cevap bölümü neden işe yarar?

Ürün sayfasındaki soru cevap bölümü, kullanıcıların gerçek dilini sayfaya taşır. Asistanlara gelen sorular da tam olarak bu dilde oluyor: "Bu mont yağmurda ıslanır mı?", "Bu tencere indüksiyonda çalışır mı?" gibi. Sayfanızda bu soruların net cevabı varsa, asistan ürününüzü o soruya uygun bir seçenek olarak görebilir.

Soruları uydurmayın; müşteri hizmetleri kayıtlarından, WhatsApp mesajlarından ve iade gerekçelerinden toplayın. Ardından her soruya bir iki cümlelik, doğrudan cevap yazın. Böylece hem destek yükünüz azalır hem de sayfanız daha fazla niyeti karşılar.

• Uyumluluk soruları: hangi cihazla, hangi ölçüyle çalışır?
• Kullanım soruları: nasıl temizlenir, ne kadar sürede şarj olur?
• Satın alma soruları: kargo süresi, garanti, iade koşulu nedir?
• Karşılaştırma soruları: önceki modelden farkı nedir?

Ajan tabanlı alışveriş mağazanızı nasıl değiştirecek?

Bir sonraki aşama, asistanın yalnız öneri yapmayıp satın almayı da yürütmesi. OpenAI, Agentic Commerce Protocol ile ChatGPT içinde ödeme akışlarını denedi; Google ise Universal Commerce Protocol ile AI Mode ve Gemini içinde doğrudan satın alma altyapısını duyurdu. Bu programların kapsamı ve ülke erişimi hızla değişiyor, bu yüzden Türkiye'deki durumu her platformun güncel sayfasından takip etmenizi öneririm.

Ajan tabanlı alışverişte kazananı belirleyen şey yine veri kalitesi olacak. Ajan, varyantı, stoğu, kargo süresini ve iade koşulunu hatasız okumak zorunda. Dolayısıyla bugün feed ve şema üzerinde yaptığınız düzeltmeler, yarının ödeme entegrasyonları için de zemin hazırlıyor.

Öte yandan her mağazanın bu protokollere hemen bağlanması gerekmiyor. Önce temel katmanı sağlamlaştırın, ardından altyapı sağlayıcınızın hangi entegrasyonları desteklediğine bakın. Mağaza altyapısı ve operasyon kararlarında e-ticaret danışmanlığı kapsamında ekibimle bu sıralamayı birlikte kuruyoruz.

E-ticaret için GEO sonuçlarını nasıl ölçersiniz?

Ölçüm, bu alanın en zor kısmı. Asistanlar görünürlük raporu vermiyor ve kullanıcı çoğu zaman karar verdikten sonra siteye geliyor. Yine de elinizde anlamlı sinyaller var. GA4'te chatgpt.com, perplexity.ai ve copilot.microsoft.com gibi yönlendiren kaynaklardan gelen oturumları ve satışları ayrı bir segmentte izleyebilirsiniz. OpenAI, ChatGPT'den giden bağlantılara utm_source=chatgpt.com parametresi eklediğini de belirtiyor.

Bunun yanında elle yapılan düzenli testler işe yarıyor. Ürünlerinizle ilgili 20 ile 30 arası gerçek alışveriş sorusu belirleyin ve ayda bir kez farklı asistanlarda sorun. Ürününüzün geçip geçmediğini, hangi özellikle anıldığını ve hangi rakiplerin çıktığını bir tabloya kaydedin. Kısacası mükemmel bir panel yok, ama tutarlı bir gözlem düzeni kurabilirsiniz.

Bu gözlemleri dönüşüm verisiyle birleştirdiğinizde asıl tabloyu görürsünüz. Asistan kaynaklı ziyaretçinin dönüşüm oranı ve sepet tutarı, diğer kanallarla kıyaslandığında yatırım kararınızı yönlendirir. Oranları hızlı karşılaştırmak için dönüşüm oranı hesaplama aracını kullanabilirsiniz.

Kargo, iade ve garanti bilgisi neden öneriyi etkiler?

Kullanıcılar asistanlara yalnız ürün sormuyor; "yarın elimde olur mu", "beğenmezsem iade edebilir miyim" gibi sorular da soruyor. Asistan bu soruları cevaplarken mağazanın kargo ve iade bilgisine bakıyor. Google, Merchant Center'da kargo ve iade politikası ayarlarını ayrı alanlar olarak topluyor ve bu bilgiyi alışveriş yüzeylerinde gösterebiliyor.

Bu yüzden kargo süresini, ücretsiz kargo eşiğini, iade süresini ve garanti kapsamını hem ürün sayfasında hem de Merchant Center'da açık biçimde yazın. Belirsiz ifadeler yerine net sayılar kullanın; örneğin "hızlı kargo" yerine "saat 14.00'e kadar verilen siparişler aynı gün kargoda" gibi. Böylece asistan sizi, teslimat hızına önem veren kullanıcıya uygun bir seçenek olarak sunabilir.

Ayrıca bu bilgilerin sitenin her yerinde aynı olmasına dikkat edin. Footer'da 14 gün, ürün sayfasında 30 gün yazan bir iade süresi, hem kullanıcıyı hem de asistanı şüpheye düşürür. Güven sinyallerini bütünlüklü düşünmek için web sitesinde güven nasıl oluşturulur yazıma da göz atabilirsiniz.

Mağazalar en sık hangi GEO hatalarını yapıyor?

Birçok mağaza bu işe yanlış yerden başlıyor. Yapay zeka için "özel içerik" üretmeye çalışıyor, oysa temel veri hâlâ dağınık duruyor. Sahada en sık karşılaştığım hatalar şunlar:

• Üreticinin açıklamasını kelimesi kelimesine kopyalamak ve yüzlerce mağazayla aynı metni paylaşmak.
• Başlıklarda model numarası ve temel özelliği atlamak.
• Feed ile sayfa arasında fiyat ve stok farkı bırakmak.
• Güvenlik ayarlarıyla arama botlarını farkında olmadan engellemek.
• Yalnızca olumlu yorumları göstermek ve olumsuzlara cevap vermemek.
• Ürün sayfasını görsel ağırlıklı yapıp metni neredeyse sıfırlamak.

Bu hataların hiçbiri teknik olarak zor değil. Ancak hepsi süreç disiplini istiyor. Bu yüzden bir sorumlu belirleyin ve feed, şema ve içerik kontrolünü aylık rutine bağlayın.

İlk 30 günde hangi adımları atmalısınız?

Her şeyi aynı anda düzeltmeye çalışmak yerine en çok satan ürünlerden başlayın. İlk ay için önerdiğim sıra şöyle:

1. En çok gelir getiren 20 ürünü seçin.
2. Bu ürünlerde feed, şema ve sayfa fiyatlarını karşılaştırın, farkları giderin.
3. Başlıkları marka, model ve ana özellik içerecek şekilde yeniden yazın.
4. Açıklamalara "kimin için uygun, kimin için değil" bölümünü ekleyin.
5. Müşteri sorularından beşer soru cevap maddesi hazırlayın.
6. robots.txt ve güvenlik duvarı ayarlarında arama botlarının erişimini kontrol edin.
7. GA4'te asistan kaynaklı trafik için bir segment kurun.
8. Gerçek alışveriş sorularıyla ilk görünürlük testini yapıp kaydedin.

Otuz günün sonunda aynı testi tekrarlayın. Değişim bazen hızlı, bazen yavaş oluyor; çünkü asistanların veriyi yenileme sıklığı platformdan platforma farklı. Yine de temiz veri, hem klasik arama hem de alışveriş reklamları tarafında hemen fayda sağlıyor.

Ürün görselleri ve videolar e-ticaret için GEO'ya katkı sağlar mı?

Görseller dolaylı ama gerçek bir katkı sağlıyor. Google'ın alışveriş yüzeyleri ürün kartlarında görseli doğrudan kullanıyor ve Merchant Center, düşük kaliteli ya da filigranlı görselleri sorun olarak işaretliyor. Asistanların sohbet içindeki ürün kartları da aynı görsellere dayanıyor; dolayısıyla bulanık bir fotoğraf, ürününüzü karşılaştırmada zayıf gösteriyor.

Videolar ise başka bir yoldan işe yarıyor. Kullanım videosu, ürünün nasıl çalıştığını gösterdiği için hem kullanıcı sorularını azaltıyor hem de video platformlarında bağımsız bir bahsedilme kaynağı oluşturuyor. Örneğin kurulumu zor bir ürünün iki dakikalık kurulum videosu, "kurulumu kolay mı" sorusuna verilen cevapları olumlu yönde etkileyebilir.

Pratik öneri şu: her ürün için beyaz zeminli ana görsel, ölçüyü gösteren bir görsel ve kullanım anını gösteren bir görsel hazırlayın. Dosya adlarını ve alt metinleri de ürün adıyla uyumlu yazın. Görsel boyutunu küçültmek için resim küçültme aracından yararlanabilirsiniz, çünkü ağır görseller sayfa hızını ve dolayısıyla taranmayı olumsuz etkiler.

Pazaryeri mağazası ile kendi siteniz arasında nasıl denge kurarsınız?

Türkiye'de birçok marka hem pazaryerlerinde hem de kendi sitesinde satış yapıyor. Asistanlar ürün önerirken bazen pazaryeri sayfasını, bazen marka sitesini gösteriyor. OpenAI'nin satıcı sıralamasında üretici ya da ana satıcı olma durumunu bir etken olarak saymasını bu açıdan önemli buluyorum; kendi sitenizin ürünün asıl kaynağı olduğunu net göstermek avantaj sağlayabilir.

Bunun için kendi sitenizdeki ürün sayfasını pazaryerindeki sayfadan daha zengin tutun. Teknik doküman, kullanım rehberi, garanti bilgisi ve soru cevap bölümü gibi ek bilgileri önce kendi sitenize koyun. Ayrıca ürün adlarını ve model numaralarını tüm kanallarda aynı yazın; böylece asistan farklı sayfaların aynı ürünü anlattığını kolayca eşleştirir.

Öte yandan pazaryeri sayfalarını ihmal etmeyin. Oradaki yorumlar ve puanlar da ürün itibarının bir parçası. Kısacası hedef kanallar arası rekabet değil, her kanalda tutarlı ve doğru bir ürün hikâyesi.

Ürün adlandırma ve varyant yapısı neden kritik?

Asistanlar varyantları doğru okuyamadığında yanlış ürünü öneriyor. Örneğin kullanıcı "siyah, 42 numara" dediğinde, sizin feed'inizde bütün renkler tek bir ürün gibi duruyorsa asistan hangi varyantın stokta olduğunu bilemiyor. Bu da sizi öneri listesinin dışına itebiliyor.

Google Merchant Center, varyantları item_group_id ile gruplamanızı ve renk, beden, malzeme gibi özellikleri ayrı alanlarda göndermenizi istiyor. Aynı mantığı ürün sayfanızda da uygulayın: her varyantın kendi fiyatı, stoğu ve mümkünse kendi URL parametresi olsun. Böylece hem feed hem de sayfa aynı dili konuşur.

• Model adını tüm kanallarda aynı yazın, kısaltma kullanmayın.
• Renk ve beden bilgisini başlığa ve ilgili özellik alanına ekleyin.
• Eski modelleri silmek yerine yeni modele yönlendirin ve farkı açıklayın.

E-ticaret için GEO çalışmasını kim yürütmeli?

E-ticaret için GEO, tek bir departmanın işi değil. Feed ve şema teknik ekibi, açıklama ve rehberler içerik ekibini, yorum ve iade süreci ise operasyonu ilgilendiriyor. Bu nedenle işi bir koordinatörün üstlenmesi ve her ay ortak bir kontrol listesi üzerinden ilerlemesi en sağlıklı yol.

Küçük mağazalarda bu koordinatör çoğu zaman mağaza sahibinin kendisi oluyor. Böyle bir durumda her şeyi bir anda yapmak yerine üç ayda bir odak alanı seçmek daha gerçekçi. Örneğin ilk çeyrek feed ve şema, ikinci çeyrek içerik, üçüncü çeyrek yorum ve dış bahsedilmeler gibi.

Daha büyük kataloglarda ise işin arama tarafını SEO danışmanlığı kapsamında ekibimle birlikte kurguluyoruz. Hangi yolu seçerseniz seçin, başarının ölçütü aynı kalıyor: asistan sizin ürününüzü doğru bilgiyle, doğru kullanıcıya öneriyor mu?