Google AI Overviews Nedir? SEO ve Marka Görünürlüğüne Etkisi

İçindekiler

Okuma Süresi: 11 Dakika

Google ai overviews

Kullanıcıların bazı aramalarda klasik sonuç listesinden önce gördüğü Google AI Overviews, üretken yapay zekayla hazırlanmış açıklamaları ve destekleyici kaynak bağlantılarını bir araya getirir. Arama yapan kişi, konunun kısa özetine, ilgili ayrıntılara ve başvurabileceği web sayfalarına aynı sonuç alanından ulaşabilir. Organik görünürlüğün sadece sıralama pozisyonları ve tıklamalar üzerinden ölçüldüğü yaklaşım, bu değişimle birlikte yetersiz kalıyor. Markaların içerik kalitesini, teknik erişilebilirliğini, kaynak güvenilirliğini ve ticari sonuçlarını aynı strateji içinde yönetmesi gerekiyor.

Google AI Overviews Nedir?

Birden fazla boyutu bulunan veya ayrıntılı açıklama gerektiren sorgularda kullanıcıya konunun ana noktaları sunulur. Oluşturulan yanıtın yanında daha detaylı bilgiye ulaşılabilecek web sayfalarına bağlantılar gösterilebilir.

Her aramada aynı sonuç alanıyla karşılaşılmaz. Google, yapay zekayla hazırlanan bir cevabın klasik arama sonuçlarına ek fayda sağlayacağını belirlediğinde AI Overview gösterebilir. Bu nedenle aynı sorguda her zaman aynı cevap, aynı bağlantılar veya aynı sonuç düzeni yer almaz.

Featured snippet ile arasındaki temel farklardan biri, kaynakların kullanım biçimidir. Featured snippet genellikle belirli bir web sayfasındaki bölümü özetlerken, AI Overviews farklı kaynakları ve alt sorguları bir arada inceleyerek daha kapsamlı bir cevap oluşturabilir.

Google AI Overviews Nasıl Çalışır?

Arama dizini, sıralama sistemleri ve üretken yapay zeka modelleri aynı süreç içinde birlikte çalışır. Sistem sorguyla ilişkili web sayfalarını bulur, ihtiyaç duyulan bilgileri inceler ve cevabı destekleyen bağlantıları sonuç alanına ekleyebilir.

Çalışma biçimini daha iyi anlamak için iki kavrama bakmak gerekir.

Query Fan-Out Nedir?

Kullanıcının yazdığı ana sorgu, sistem tarafından birden fazla ilişkili alt aramaya ayrılabilir. Query fan-out olarak adlandırılan bu yöntemde Google, ana soruyu cevaplamak için gereken farklı konuları belirler ve bunlarla ilgili eş zamanlı aramalar yapar.

Örneğin “E-ticaret sitesi için SEO ajansı nasıl seçilir?” sorgusu şu alt konularla ilişkilendirilebilir:

Ajansın teknik SEO deneyimi
E-ticaret sektöründeki referansları
Raporlama ve ölçüm yaklaşımı
Kullanılan başarı metrikleri
İçerik, teknik SEO ve dönüşüm optimizasyonu kapsamı

Kullanıcının araştırma süreci, bu soruların tamamına aynı sayfa içinde açık ve tutarlı cevaplar verildiğinde daha kapsamlı biçimde karşılanır.

Her olası sorgu varyasyonu için ayrı ve birbirine benzeyen sayfalar üretmek ise doğru bir yöntem değildir. Google, fan-out sorgularını hedeflemek amacıyla düşük değerli içeriklerin ölçekli biçimde yayınlanmasının spam politikalarıyla çelişebileceğini belirtiyor.

Retrieval-Augmented Generation Nedir?

Yapay zeka modeli cevap üretirken arama dizinindeki güncel ve ilgili kaynaklardan yararlanabilir. Retrieval-augmented generation, kısaca RAG, bu çalışma yöntemini ifade eder. Google’ın sıralama sistemleri sorguyla ilişkili sayfaları bulur, model de bu sayfalardaki bilgileri oluşturduğu cevabı desteklemek için kullanır.

Sayfaların değeri bu nedenle sadece ana anahtar kelimeyle olan ilişkisine bağlı değildir. İçeriğin belirli bir alt başlığı, sayfanın genel konusundan daha detaylı bir kullanıcı sorusuna kaynak olabilir. Google’ın üretken arama sistemlerinde temel SEO uygulamalarının nasıl konumlandığını anlamak için AEO ve GEO arasındaki farklar da birlikte incelenebilir.

AI Overviews ile AI Mode Arasındaki Fark Nedir?

Klasik Google arama sonuçları içinde belirli sorgularda gösterilen yapay zeka özetleri AI Overviews olarak adlandırılır. Kullanıcı, arama sonuç sayfasında açıklamayı ve ilgili kaynak bağlantılarını birlikte görür.

Daha uzun araştırmalar, karşılaştırmalar ve takip soruları için ise AI Mode konuşma temelli bir deneyim sunar. Kullanıcı ilk sorgusunu yeni sorularla genişletebilir, seçenekleri karşılaştırabilir veya konunun ayrıntılarına ilerleyebilir.

Her iki özellik de query fan-out yönteminden yararlanabilir. Farklı modeller ve teknikler kullanılabildiği için aynı sorguda gösterilen cevaplar ve kaynaklar değişebilir.

Google AI Overviews SEO’yu Nasıl Değiştiriyor?

Klasik SEO çalışmalarında temel amaç, ilgili aramalarda üst sıralarda görünerek organik trafik kazanmaktı. Sıralama ve tıklama hâlâ önemini koruyor. Buna yapay zeka cevaplarında destekleyici kaynak olarak görünme hedefi de ekleniyor.

Üretken yapay zeka özellikleri için ayrı bir SEO sistemi tanımlanmıyor. Google’ın açıklamasına göre AI Overviews ve AI Mode, temel arama sıralaması ve kalite sistemlerinden yararlanıyor. AEO ve GEO ise üretken arama deneyimindeki görünürlüğü geliştirmek için kullanılan çalışma alanları olarak SEO’nun kapsamı içinde değerlendiriliyor.

Mevcut SEO temellerini bırakıp tamamen yeni bir yöntem uygulamak gerekmiyor. GEO uyumlu içerik hazırlanırken teknik SEO, kullanıcı niyeti, içerik kalitesi, iç linkleme, sayfa deneyimi ve güven sinyalleri geçerliliğini koruyor.

Asıl değişim, kullanıcıların daha uzun ve ayrıntılı sorular sormasıyla ortaya çıkıyor. İçerik ekiplerinin sadece anahtar kelimeyi hedefleyen sayfalar yerine, karar sürecindeki alt soruları da yanıtlayan kaynaklar hazırlaması gerekiyor.

AI Overviews’te Görünmek İçin Teknik Şartlar Nelerdir?

Bir sayfanın destekleyici bağlantı olarak değerlendirilebilmesi için Google tarafından dizine eklenmiş ve arama sonuçlarında snippet göstermeye uygun olması gerekir. AI Overviews veya AI Mode için bunların dışında ek bir teknik zorunluluk tanımlanmıyor.

Temel teknik kontroller şu alanları kapsar:

Googlebot erişimini engelleyen robots.txt, CDN veya sunucu kuralları
Yanlış canonical etiketleri
noindex veya snippet kullanımını sınırlayan etiketler
İç link almayan ve site mimarisinde bulunması zor sayfalar
JavaScript nedeniyle Google tarafından işlenemeyen ana içerik
Metin yerine sadece görseller içinde verilen önemli bilgiler
Görünür içerikle eşleşmeyen structured data işaretlemeleri

Tarama, indeksleme, canonical, site mimarisi ve performans kontrolleri birbirinden ayrı yürütülmemelidir. Düzenli uygulanan bir teknik SEO kontrol listesi, görünürlüğü engelleyebilecek altyapı sorunlarının erken tespit edilmesini sağlar.

Bu şartların karşılanması görünürlük garantisi vermez. Bir sayfa teknik açıdan uygun olsa bile Google’ın sayfayı taraması, dizine eklemesi veya AI sonuçlarında göstermesi garanti değildir. Teknik uygunluk, değerlendirmeye alınabilmek için gereken başlangıç koşuludur.

AI Overviews Uyumlu İçerik Nasıl Hazırlanır?

Özel dosyalar veya kısa vadeli optimizasyon taktikleri, tek başına AI görünürlüğü sağlamaz. Kullanıcı sorusuna açık cevap veren, özgün bilgi taşıyan ve güvenilir bir kaynak olarak hazırlanan içerikler daha sağlam bir temel oluşturur.

Sorgunun Arkasındaki İhtiyacı Belirleyin

İlk aşamada kullanıcının hangi kararı vermeye çalıştığı anlaşılmalıdır. Arama sorgusu bir tanım, karşılaştırma, uygulama adımı, satın alma kararı veya problem çözümü içerebilir.

Örneğin “Google Ads ajansı nasıl seçilir?” sorgusunu hedefleyen bir sayfa sadece ajans seçiminin önemini anlatmamalıdır. Ajansın hangi metrikleri takip etmesi gerektiği, sözleşme kapsamı, hesap sahipliği, raporlama modeli ve optimizasyon sıklığı gibi seçim kararını etkileyen konulara da cevap vermelidir.

Temel Cevabı Geciktirmeyin

Uzun ve genel bir giriş, kullanıcının aradığı bilgiye ulaşmasını zorlaştırır. Tanım ve doğrudan cevap, ilgili başlığın ilk paragrafında verilmelidir.

Bu yaklaşım metni yapay zeka için küçük parçalara ayırmak amacıyla uygulanmaz. Google, içeriğin AI sistemleri tarafından anlaşılması için özel bir “chunking” yapısına gerek olmadığını belirtiyor. Başlıklar ve paragraflar, okuyucunun içeriği kolay takip etmesi için düzenlenmelidir.

Genel Bilgilerin Üzerine Deneyim Ekleyin

Rakip sayfalarda bulunan bilgileri farklı kelimelerle anlatmak, içeriği güçlü bir kaynak yapmaz. Şirket içi veriler, proje deneyimleri, uzman yorumları, karşılaştırmalar ve gerçek kullanım örnekleri metinden genel bilgi tekrarını çıkarır.

Üretken arama özelliklerinde özgün bakış açısı ve birinci elden deneyim taşıyan içerikler daha güçlü bir zemin oluşturur. Google da internet üzerindeki mevcut bilgileri tekrarlayan sayfalar yerine, konuya özgün deneyim veya uzmanlık ekleyen içeriklere odaklanılmasını öneriyor.

Örneğin “ROAS nasıl hesaplanır?” başlıklı bir içerikte sadece gelir ve reklam harcaması formülünü vermek yeterli değildir. Ürün marjı, iade oranı, ajans maliyeti, üretim giderleri ve müşteri yaşam boyu değerinin ROAS yorumunu nasıl değiştirdiği de açıklanmalıdır.

E-E-A-T Sinyallerini Görünür Kılın

İçeriğin kim tarafından hazırlandığını, hangi deneyime dayandığını ve iddiaların nasıl doğrulandığını gösteren unsurlar güveni destekler. E-E-A-T, Experience, Expertise, Authoritativeness ve Trustworthiness kavramlarının kısaltmasıdır. Türkçede deneyim, uzmanlık, otorite ve güvenilirlik olarak ifade edilir.

Bu yapı, sayfaya eklenecek tek bir etiket veya bağımsız bir sıralama metriği olarak düşünülmemelidir. E-E-A-T modeli, içeriğin arkasındaki uzmanlığı ve hesap verebilirliği gösteren kanıtların bütününü kapsar.

Bir içerikte şu bilgiler açıkça görülebilmelidir:

Yazarın adı ve uzmanlık alanı
İlk yayın ve güncelleme tarihi
Kullanılan veri ve kaynaklar
Gerçek proje veya kullanım deneyimleri
Marka ve iletişim bilgileri
Gerekli konularda editör veya uzman kontrolü

Kaynağı belirsiz iddialar, özellikle SEO, finans, sağlık veya hukuk gibi uzmanlık isteyen konularda güveni zayıflatır. Sayfada yazar ve kontrol süreçlerinin belirtilmesi, verilen bilgilerin kim tarafından üstlenildiğini açık hale getirir.

Schema AI Overviews İçin Gerekli Mi?

Üretken yapay zeka sonuçlarında görünmek için yeni bir makine tarafından okunabilir dosya veya özel işaretleme talep edilmiyor. AI Overviews’e özgü ayrı bir schema türü de bulunmuyor.

Genel SEO stratejisinde ise structured data önemini koruyor. Sayfa türüne göre Article, Product, Organization, BreadcrumbList veya Google tarafından desteklenen diğer schema türleri kullanılabilir. İşaretlemeler, uygun sayfaların zengin sonuç özelliklerinden yararlanmasına yardımcı olur.

Schema kullanılması AI Overviews görünürlüğünü garanti etmez. İşaretlemede bulunan bilgiler sayfada kullanıcı tarafından görülebilmeli ve gerçek içerikle eşleşmelidir.

llms.txt Google AI Overviews İçin Gerekli Mi?

Google, Arama ve üretken yapay zeka özelliklerinde llms.txt dosyasını kullanmadığını belirtiyor. Dosyanın eklenmesi Google’daki sıralamayı veya üretken AI görünürlüğünü artırmıyor.

Site yöneticileri, farklı yapay zeka platformlarına yönelik olarak llms.txt dosyası yapılandırmayı tercih edebilir. Buna karşın Google AI Overviews optimizasyonunda başarı yakalamak için öncelikli olarak sitenin taranabilirliği, dizine eklenebilirliği, mimarisinin açıklığı ve içeriğin özgünlüğü geliştirilmelidir.

E-Ticaret Siteleri AI Overviews İçin Ne Yapmalı?

Yapay zeka destekli arama görünürlüğü, e-ticaret sitelerinde sadece blog içerikleri üzerinden planlanmamalıdır. Kategori sayfaları, ürün detayları, karşılaştırma içerikleri, kullanıcı yorumları ve ürün verileri aynı bilgi yapısının parçalarıdır.

Ürün listeleri ve ürün bilgileri Google’ın üretken yapay zeka cevaplarında gösterilebilir. Merchant Center feed’lerinin ve işletme bilgilerinin güncel tutulması, ürün ve hizmet verilerinin AI cevaplarında ve diğer arama sonuçlarında kullanılmasına yardımcı olabilir.

İçeriğin, kategori mimarisinin, teknik altyapının ve dönüşüm hedeflerinin birlikte planlanması gerekir. Bu bütünlük, e-ticaret SEO süreçleri oluşturulurken bilgilendirici sayfalarla ticari sayfalar arasındaki ilişkinin de hesaba katılmasını gerektirir.

Bir güneş gözlüğü markasının “yüz şekline göre güneş gözlüğü nasıl seçilir?” sorgusunda görünmek istediğini düşünelim. Sadece ürün kategorisi oluşturmak, kullanıcının bilgi ihtiyacını tam olarak karşılamaz.

Konuyu ayrıntılı biçimde açıklayan bir sayfa şu bilgileri bir araya getirebilir:

Yüz şekillerinin açık tanımları
Çerçeve ölçülerinin yüz oranlarıyla ilişkisi
Farklı çerçeve tiplerinin kullanım örnekleri
Ürün ölçülerinin nasıl okunacağı
Uzman veya optisyen görüşü
Gerçek ürün görselleri
Kullanıcıların sık sorduğu sorular

Kullanıcı bilgi edinirken ilgili ürünleri de incelemeye başlayabilir. Bilgilendirici içerik böylece kategori ve ürün sayfalarına ticari niyetle uyumlu bir bağlantı sağlar.

Preferred Sources Markalar İçin Ne Anlama Geliyor?

Kullanıcılar takip etmek istedikleri yayınları tercih edilen kaynak olarak seçebilir. Google’ın Preferred Sources özelliğiyle seçilen sitelerin içerikleri, AI Overviews ve AI Mode içinde “preferred” etiketiyle vurgulanabilir.

Bu özellik, düzenli olarak haber, analiz, araştırma veya uzman içeriği yayınlayan siteler açısından daha anlamlıdır. Markaların tercih edilen kaynak olabilmesi için sadece kullanıcıdan seçim istemesi yeterli olmaz. Düzenli yayın, açık uzmanlık alanı ve tekrar ziyaret edilmeye değer içerik üretimi gerekir.

Teknik SEO çalışmasının yerine geçen bir yöntem olarak görülmemelidir. Preferred Sources, güçlü bir yayın stratejisini ve sadık okuyucu kitlesini destekleyen ek bir görünürlük alanıdır.

AI Overviews Performansı Nasıl Ölçülür?

Google, 3 Haziran 2026 tarihinde Search Console için ayrı Generative AI performans raporlarını duyurdu. İlk aşamada belirli web sitelerine açılan raporlar, AI Overviews, AI Mode ve Discover’daki üretken yapay zeka özelliklerine ait görünürlüğü ayrı görünümlerde sunmaya başladı.

Raporda doğrudan görülebilen başlıca veriler şunlardır:

Üretken yapay zeka sonuçlarındaki gösterimler
AI özelliklerinde görünen sayfalar
Ülke dağılımı
Cihaz dağılımı
Saatlik, günlük, haftalık ve aylık değişim

Search Console görünürlük verisini gösterir. Dönüşüm ve gelir etkisini yorumlamak için bu verilerin GA4, CRM ve e-ticaret raporlarıyla birlikte incelenmesi gerekir. Sorgu, sayfa ve cihaz kırılımlarının analiz sürecindeki yeri, Google Search Console rehberinde daha ayrıntılı biçimde ele alınmaktadır.

Ölçüm Senaryosu

Üretken AI gösterimlerinin bir web sitesinde üç ay içinde 8.000’den 12.000’e çıktığını düşünelim. Bu değişim yüzde 50 görünürlük artışı anlamına gelir.

Aynı dönemde organik tıklamalar sabit kaldıysa şu sorular incelenmelidir:

Hangi URL’lerin AI sonuçlarında göründüğü
Görünen sayfaların ticari hedeflerle ilişkisi
Marka aramalarında değişim olup olmadığı
Organik oturumların dönüşüm oranı
Lead veya gelir katkısının nasıl değiştiği

Sadece tıklama sayısına bakmak bu senaryoda görünürlük artışının gözden kaçmasına neden olur. Sadece gösterim artışını başarı saymak da ticari etkiyi açıklamaz.

Ajans Raporlamasında Kullanılabilecek KPI’lar

Doğrudan Search Console üzerinden izlenebilenler:

AI gösterimleri
Görünen URL sayısı
Ülke ve cihaz dağılımı
Dönemsel görünürlük değişimi

Diğer analitik kaynaklarla ilişkilendirilecekler:

Organik dönüşüm oranı
Marka sorgularındaki değişim
Lead ve gelir katkısı
Etkileşim süresi
AI görünürlüğü bulunan sayfaların desteklediği dönüşümler

Sık Yapılan AI Overviews Optimizasyon Hataları

Hızlı sonuç veren tek bir teknik formül bulunduğunu düşünmek, en yaygın hataların başında gelir. Özel schema eklemek, llms.txt dosyası oluşturmak veya her uzun kuyruklu sorgu için ayrı sayfa yayınlamak tek başına görünürlük sağlamaz.

Diğer sık hatalar şunlardır:

Rakip içeriklerin farklı kelimelerle yeniden yazılması
Deneyim veya veri eklemeden genel tavsiyeler verilmesi
Aynı sorgunun küçük varyasyonları için çok sayıda benzer sayfa açılması
Önemli bilgilerin sadece görsel veya video içinde bırakılması
Güncelliğini kaybeden istatistiklerin kaynak gösterilmeden kullanılması
Yazar ve uzmanlık bilgilerinin gizlenmesi
Schema içinde sayfada bulunmayan bilgilerin işaretlenmesi
Başarının sadece organik tıklamayla ölçülmesi
Üçüncü taraf araçların tahmini verilerinin kesin Google verisi gibi yorumlanması

Üçüncü taraf araçların Google sıralamasına ve AI sistemlerine erişimi bulunmuyor. Bu araçlar araştırma ve takip sürecini destekleyebilir ancak sundukları tahminler Search Console verileriyle aynı kabul edilmemelidir.

Markalar AI Overviews İçin Nereden Başlamalı?

İlk adım, daha fazla içerik üretmek yerine mevcut web varlıklarının hangi konularda güvenilir bir kaynak olabileceğini belirlemektir. Adsera’nın ajans yaklaşımında çalışma, içerik sayısından önce mevcut potansiyelin analiz edilmesiyle başlar.

Çalışma sırası şu şekilde kurulabilir:

Tarama, dizine ekleme ve snippet uygunluğu kontrol edilir.
Mevcut içerikler sorgu niyetine ve ticari hedeflere göre sınıflandırılır.
AI cevaplarında kaynak olma potansiyeli taşıyan sayfalar belirlenir.
Eksik alt sorular, deneyim kanıtları ve veri alanları tespit edilir.
İçerikler kategori, ürün ve hizmet sayfalarıyla doğal biçimde bağlanır.
Search Console, GA4 ve dönüşüm verileriyle ölçüm sistemi kurulur.

Her konu için sıfırdan yeni sayfa açılması bu yöntemle engellenir. Güçlü konumdaki mevcut sayfalar güncellenir, birbirini tekrar eden içerikler birleştirilir ve bilgi boşluğu bulunan alanlarda yeni içerik planlanır.

Yapay Zeka Destekli Aramada Görünürlük Nasıl Korunur?

Arama sonuçları artık sıralama, cevap oluşturma, karşılaştırma ve kaynak keşfi aşamalarını aynı deneyim içinde birleştirebiliyor. Google AI Overviews bu nedenle SEO’nun kapsamını genişletiyor.

Markaların “AI Overviews için kaç içerik üretmeliyiz?” sorusundan önce hangi konularda güvenilir ve özgün bir kaynak olabileceklerini belirlemesi gerekir.

Sürdürülebilir görünürlük, içerik sayısından çok uzmanlığın ne kadar açık gösterildiğine bağlıdır. Teknik altyapısı erişilebilir, ürün ve işletme bilgileri güncel, içerikleri gerçek deneyimle desteklenen markalar yeni arama deneyimine daha güçlü hazırlanır.

Adsera, markaların teknik altyapısını, içerik envanterini ve organik performansını SEO, AEO ve GEO perspektifinden birlikte inceler. Yürütülen SEO çalışmaları kapsamında teknik uygunluk, sorgu kapsamı, içerik kalitesi, entity ilişkileri ve ölçüm modeli aynı plan içinde ele alınır. Böylece içerik yatırımı sayfa adedine göre değil, görünürlük potansiyeli ve ticari katkıya göre planlanır.

SIKÇA SORULAN SORULAR

Google AI Overviews tam olarak nedir?

Google AI Overviews, yapay zekâ destekli arama sisteminin bir parçasıdır. Kullanıcıların yaptığı aramalarda, farklı kaynaklardaki bilgileri analiz ederek özet bir yanıt sunar. Bu sayede kullanıcılar, bir konuyla ilgili genel bilgiye bağlantılara tıklamadan ulaşabilir.

AI Overviews SEO stratejilerini nasıl etkiler?

AI Overviews, klasik sıralama mantığından farklı olarak sayfaları sadece pozisyonuna göre değil, içerik kalitesi, güvenilirlik ve kullanıcı niyetine uygunluk gibi faktörlere göre değerlendirir. Bu da SEO çalışmalarında anlam temelli, yapay zekâ uyumlu içerik üretimini zorunlu hale getirir.

Bir web sitesi AI Overviews’te nasıl yer alabilir?

Sayfanın Google tarafından dizine eklenmiş ve arama sonuçlarında snippet göstermeye uygun olması gerekir. Güçlü teknik altyapı, özgün içerik ve açık güven sinyalleri kaynak olarak gösterilme ihtimalini destekler. Bunların hiçbiri görünürlük garantisi vermez.

Mevcut blog içerikleri AI Overviews için yeniden yazılmalı mı?

Tüm içeriklerin baştan yazılması gerekmez. Önce trafik, sıralama, bilgi kapsamı, güncellik ve dönüşüm potansiyeli incelenmelidir. Eksik alt sorular, zayıf kaynaklar ve güncelliğini kaybeden bölümler revize edilebilir. Birbirini tekrar eden sayfalar birleştirilebilir.

Ürün ve kategori sayfaları AI Overviews’te kaynak olabilir mi?

Ürün, kategori ve yerel işletme bilgileri AI cevaplarında kullanılabilir. Merchant Center feed’lerinin, schema işaretlemelerinin ve sayfadaki görünür bilgilerin birbiriyle tutarlı olması gerekir.

AI Overviews organik trafiği azaltır mı?

Etki sorgunun yapısına göre değişir. Kullanıcı bazı bilgi sorgularında cevabı sonuç sayfasında alabilir. Daha detaylı araştırma, karşılaştırma ve satın alma sorgularında kaynak bağlantıları nitelikli ziyaretler oluşturabilir. Performans gösterimleri, tıklama, marka araması, dönüşüm ve gelir verileri birlikte incelenerek yorumlanmalıdır.

Refik Aslandoğdu

SEO alanında 3 yıllık deneyimiyle çalışmalar yürütmektedir. Teknik analizler ve içerik optimizasyonu ile markalarına destek olmaktadır. Yenilikçi ve stratejik bir bakış açısıyla sürdürülebilir bir başarıya odaklanmaktadır.

Satış Temsilcilerimizle İletişime Geç

0850 304 37 10