Yapay zeka destekli yeni nesil arama motorlarının, Google gibi geleneksel arama motorlarına kıyasla daha az bilinen ve popülerlik sıralamasında düşük olan web sitelerine daha sık atıfta bulunduğunu gösteren önemli bir araştırma yayımlandı.
Ruhr Üniversitesi Bochum ve Max Planck Yazılım Sistemleri Enstitüsü’nden araştırmacıların “Üretken Yapay Zeka Çağında Web Aramasının Karakterizasyonu” başlıklı makalesi, arama motoru optimizasyonunun (SEO) geleneksel kurallarının yapay zeka tarafından yeniden yazılabileceğine işaret ediyor.
Yapay Zeka ve Geleneksel Aramanın Karşılaştırması
Araştırma ekibi, Google’ın standart arama sonuçlarını Google’ın Yapay Zeka Genel Bakışları (AI Overviews), Gemini 2.5 Flash ve GPT-4o’nun web arama modunun iki farklı versiyonundan gelen yanıtlarla karşılaştırdı.
- Düşük Popülerlikli Kaynaklar: Analiz, yapay zeka sistemlerinin genellikle popülerlik açısından çok daha düşük sıralamalara sahip web sitelerinden veri çektiğini ortaya koydu. Çoğu durumda, bu kaynaklar alan adı sıralama aracı Tranco’ya göre Google’ın aynı sorgu için ilk 100 sonucunda bile yer almıyor. Örneğin, Gemini’nin sonuçlarının ortalama alan adı sıralaması, ilk 1.000’in üzerindeydi.
- Google AI Genel Bakışları: Google’ın Yapay Zeka Genel Bakışları’nda alıntılanan kaynakların yarısından fazlası ilk 10 geleneksel sonuçta yer almadı. Yaklaşık %40’ı ise ilk 100’de hiç yer almadı.
Kalite ve İçerik Sentezi
Araştırmacılar, belirsiz web sitelerine doğru bu kaymanın, bilgi kalitesine zarar vermediği sonucuna vardı. GPT tabanlı modeller, sosyal medyadan kaçınırken sıklıkla kurumsal sitelere ve ansiklopedik içeriklere atıfta bulundu.
Çalışma, yapay zeka tarafından oluşturulan arama sonuçlarının geleneksel aramayla hemen hemen aynı düzeyde tanımlanabilir “kavram” içerdiğini ve bu durumun yapay zeka sistemlerinin benzer bir bilgi çeşitliliğine sahip olduğunu gösterdiğini ortaya koydu.
Ancak bir fark var: Yapay zeka modelleri tek tek kaynakları listelemek yerine bilgileri özetlediği için, genellikle büyük miktarda veriyi daha kısa yanıtlar halinde sıkıştırıyor. Bu sıkıştırma, geleneksel arama sonuçlarında hala görünebilecek daha küçük veya daha belirsiz ayrıntıların kaybolmasına yol açabiliyor.
Zamana Duyarlı Konular ve Gelecek Etkileri
Araştırmacılar ayrıca, yapay zeka destekli arama araçlarının zamana duyarlı veya hızla değişen konularla başa çıkmakta zorlandığını belirtti. Örneğin, GPT-4o’nun hibrit modu, son olaylar veya trend konularla ilgili sorgulara yanıt verirken bazen en güncel bilgileri sağlamada başarısız oldu.
Bu çalışma, aramanın geleceğinin “daha iyi veya daha kötü” ile ilgili olmadığını, farklılıklarla ilgili olduğunu vurguluyor. Eğer bu bulgular doğruysa, yapay zeka, popülerlikten çok senteze ve alaka düzeyine önem veren bir ağ inşa ediyor olabilir ve bu da çevrimiçi otoritenin ve SEO’nun kurallarını kökten yeniden yazabilir.
