Yapay Zeka İnternet Arama ve Göz Atmayı Nasıl Dönüştürüyor

Yapay Zeka teknolojileri, çevrimiçi bilgi bulma şeklimizi hızla yeniden şekillendiriyor. SEO’nun temellerinden, yapay zeka sohbet botlarının ve çok modlu aramanın yükselişine kadar tüm arama ekosistemi evriliyor. Bu rapor, bu değişikliklerle ilgili kapsamlı bir genel bakış sunar ve önemli başlıklar altında organize edilmiştir:

1. Yapay Zeka Çağında SEO

Arama Motoru Optimizasyonu (SEO), yapay zekanın arama sonuçlarında merkezi bir rol oynadığı bir dünyaya uyum sağlıyor. Geleneksel SEO anahtar kelimelere ve bağlantılara odaklanırken, modern yapay zeka tabanlı arama algoritmaları kullanıcı niyetini anlamaya ve doğrudan yanıtlar vermeye öncelik verir. Örneğin, Google’ın yapay zeka modellerini kullanması, aramanın sorguların bağlamını kavrayabilmesini ve sadece anahtar kelimelerle değil, anlamlı sonuçlarla eşleşmesini sağlar blog.google. Uygulamada, bu kullanıcıların daha doğal bir dilde arama yapmasına ve yine de alakalı yanıtlar almasına olanak tanır – Google, BERT (bir NLP modeli) sayesinde özellikle uzun ve konuşma tarzı İngilizce sorguların yaklaşık 10’da 1’ini daha iyi yorumladığını belirtti blog.google blog.google.

Büyük bir değişim ise “tıklamasız arama”ların ve arama sonuçlarının en üstünde yer alan yapay zeka tarafından oluşturulmuş yanıtların yükselişi oldu. Hem Google hem Bing artık çoğu zaman geleneksel bağlantılar listesinden önce (birden çok web sitesinden alınan) yapay zeka tarafından oluşturulmuş bir özet gösteriyor. Bu Yapay Zeka Genellemeleri SEO stratejisini önemli ölçüde değiştiriyor. Yakın tarihli bir araştırmaya göre, Mayıs 2025’e gelindiğinde neredeyse Tüm Google aramalarının %49’u en üstte bir Yapay Zeka Genel Bakışı içeriyordu, bu oran 2024’ün sonlarında yalnızca %25’ti xponent21.com xponent21.com. Bu özetler genellikle birkaç kaynak bağlantısıyla birlikte kısa bir yanıt içerir ve ekranın en değerli bölümünü kaplar. Sonuç olarak, “1 numara”da çıkmak artık görünürlük garantisi değildir – Yapay Zeka genel bakışı tarafından seçilmeyen içerik tamamen atlanabilir xponent21.com. Kısacası, “Yapay Zeka aramalarında başarı, içeriğinizin yapay zeka modellerinin alaka, kullanıcı niyeti ve otoriteyi anlama biçimiyle ne kadar iyi örtüştüğüne bağlıdır” xponent21.com.

SEO Stratejisi Değişiklikleri: Görünür kalmak için web sitesi sahipleri taktiklerini uyarlıyor. Artık odak noktası, yapay zeka algoritmalarının güvenilir bulduğu yüksek kaliteli, otoriter içerik üretmekte beepartners.vc. Pazarlamacılar, çünkü yapay zeka özetlerinde genellikle öne çıkan parçalardaki içerikleri kullandığı için, yapılandırılmış verileri (şema işaretlemesi) ve öne çıkan snippet’ler için optimizasyonu kullanıyor beepartners.vc beepartners.vc. Ayrıca, içeriğin yapay zeka tarafından itibarlı görülmesini sağlamak için E-E-A-T (Deneyim, Uzmanlık, Otorite, Güvenilirlik) sinyalleri üzerine de odaklanıyorlar beepartners.vc. Bir diğer taktik ise kısa, soru-cevap formatında yazmak – esasen içeriği “snippet dostu” yapmak ve böylece yapay zeka genel bakışının buna dahil etme olasılığını artırmak beepartners.vc. Bu adımlar Google’ın rehberliğiyle uyumludur: “içerik hem yapay zeka algoritmaları hem de insanlar için çekici olmalı, teknik optimizasyon ile gerçek bağlantı arasında denge kurulmalı” seoteric.com seoteric.com.

Yapay Zekanın Tıklamalara Etkisi: Yapay zeka yanıtları, kullanıcılara ihtiyaç duydukları bilgiyi anında sunduğu için, web sitelerine yapılan tıklar azalıyor. 2025’in başlarında yapılan bir analize göre, Google’ın yapay zeka genel bakışının gösterildiği aramalarda, ilk organik sonucun tıklama oranı yaklaşık %34,5 düşüyor ve böyle sorguların %77’si hiçbir sonuca hiçbir kullanıcı tıklamadan sonlanıyor adweek.com. Oysa geçmişte çoğu aramada kullanıcı bir bağlantıya tıklardı. Bu nedenle SEO stratejileri, marka görünürlüğünü yapay zeka yanıtının içinde sağlamaya ve trafiği çekmek için (daha ilgi çekici içerikler veya alternatif kanallar gibi) yeni yollar bulmaya odaklanmalı.

Sonuç olarak, Yapay Zeka SEO’yu daha bütünsel ve kalite odaklı hale getiriyor. Sadece bir sayfa sıralaması elde etme yöntemi yerini yapay zeka tarafından hazırlanan yanıtta yer bulma yaklaşımına bırakıyor. Gerçekten faydalı, iyi yapılandırılmış içerik sunan markaların yapay zeka tarafından öne çıkarılma şansı en yüksektir – ve böylece kullanıcılara ulaşır xponent21.com xponent21.com.

2. Yapay Zeka Destekli Arama Araçları ve Platformları

Geleneksel arama motorlarındaki değişikliklere paralel olarak, kullanıcıların bilgiyi yeni yollarla sorgulayabildiği yapay zeka destekli arama araçları ortaya çıktı. Dikkate değer örnekler arasında ChatGPT, Perplexity, Google’ın Gemini/Bard ve Microsoft’un Copilot/Bing Chat platformları bulunuyor. Her biri Yapay Zeka destekli arama için farklı bir deneyim sunuyor:

ChatGPT (OpenAI): Başlangıçta genel amaçlı bir sohbet yapay zekası olarak tasarlanan ChatGPT, artık webde gezinme ve gerçek zamanlı bilgi almak için eklentiler kullanabiliyor. Günümüzde birçok kullanıcı, doğal bir dilde sorular sorarak ve tek bir sentezlenmiş yanıt alarak onu bir arama asistanı olarak kullanıyor. Karmaşık sorgular veya araştırmalar için arama motoruna alternatif olarak görülebilir, ancak kaynakları yerel olarak belirtmez, sadece özel eklentilerle bunu yapabilir. 2024’ün başlarında ChatGPT’ye yapılan ziyaretler %180’in üzerinde arttı; bu da milyonlarca kişinin bilgi aramalarında bu aracı tercih etmeye başladığını gösteriyor adweek.com. Ancak yine de 2024’te toplam arama hacminin, Google’ın sağladığı oranın yalnızca %2–3’ü kadarını işleyebildi onelittleweb.com, çünkü geleneksel arama motorlarının ölçeği çok büyüktür.
Perplexity Ask: Perplexity.ai, yeni bir yapay zeka yerli arama motoru örneğidir. Kullanıcı sorularına büyük bir dil modeliyle yanıt verir, ancak önemli olarak, verdiği her yanıtın bölümleri için kaynak sitelere atıf sağlar. Perplexity, web aramasını bir yapay zeka özetiyle birleştirerek kullanıcı güvenini artırabilir. Kullanımı ChatGPT’nin yükselişiyle birlikte artmıştır adweek.com. Perplexity’nin dipnotlu kaynaklarla yanıt sunma yaklaşımı, köklü arama motorlarının yapay zeka sonuçlarını sunma şekline de etki etti (örneğin Bing ve Google’ın yapay zeka özetleri de artık kaynaklara bağlantı veriyor).
Google Arama (Bard ve Gemini): Google, aramaya Arama Üretken Deneyimi adını verdiği yeni bir yapay zeka entegrasyonu ekledi. Bard sohbet botu (ilk başta PaLM 2 modeliyle, ileride ise daha gelişmiş Gemini modeliyle desteklenecek) bağımsız bir araç olarak mevcut ve Google Asistan’a entegre ediliyor analyticsvidhya.com. Daha görünür şekilde, Google arama sonuçlarında Yapay Zeka Genellemeleri beliriyor: bunlar “birden fazla güvenilir web sitesinden bilgiyi birleştiren” ve tek bir yanıt sunan yapay zeka tarafından yazılmış özetlerdir beepartners.vc. Google’ın Gemini LLM’i bu özetlerin alt yapısını oluşturuyor beepartners.vc. Google ayrıca aramada bir “Yapay Zeka Modu” başlattı – bu kendi başına bir sohbet arayüzü. Yapay Zeka Modunda kullanıcılar takip soruları sorabilir, çok modlu sonuçlar (ör. bir görsel yükleyip onunla ilgili soru) alabilir ve genel olarak Google’ın motoruyla etkileşimli bir diyalog kurabilir xponent21.com blog.google. Bu, aramayı bir yaz ve tıkla etkinliği olmaktan çıkarıp zengin bir sohbete dönüştürüyor. Google, Yapay Zeka Modundaki sorguların geleneksel sorgulara göre iki kat daha uzun olduğunu, çünkü insanların daha detaylı sorular sorduğunu bildiriyor blog.google.
Bing (Microsoft Copilot): Microsoft’un Bing arama motoru, OpenAI’ın GPT-4 modeliyle güçlendirilerek Bing Chat Copilot adıyla güncellendi. Bu yapay zeka Edge tarayıcısına ve Windows 11’e entegre edildi, “web için yardımcı pilot” işlevi görüyor. Bing’in arama arayüzünde, Copilot kaynak göstererek kolayca taranabilen yanıtlar oluşturabiliyor ve kullanıcıların birçok sayfada bilgi aramasına gerek kalmıyor microsoft.com. Ayrıca etkileşimli sohbet desteği de var – kullanıcılar doğal dilde takip soruları sorabilir, yapay zeka bağlamı hatırlar. Microsoft bu yardımcı pilot konseptini tüm ürünlerine (Windows, Office, vb.) yaymayı planlıyor, bu da web aramasının ve kişisel verimlilik işlerinin yapay zeka yardımıyla bütünleşeceği anlamına geliyor.

Özetle, yapay zeka arama araçları aramayı daha sohbet tarzında ve sezgisel hale getiriyor. Kullanıcılar, açık dille sorular sorabiliyor; çoğu zaman tek bir, bağlamlı ve bazen kaynaklı yanıt alıyorlar (bir bağlantı listesi yerine). Aşağıdaki tablo, bazı bu yapay zeka arama platformlarını ve ana özelliklerini karşılaştırıyor:

Yapay Zeka Arama Aracı	Sağlayıcı	Özellikler ve Yaklaşım
ChatGPT (web tarama ile)	OpenAI	Soru-cevap için kullanılan genel amaçlı büyük dil modeli sohbet robotu. Web tarama eklentisiyle internette arama yapabilir ve bulguları özetleyebilir. Ancak, yanıtlar otomatik olarak kaynaklara atıfta bulunmaz. Genellikle karmaşık sorular veya beyin fırtınası için kullanılır.
Perplexity Ask	Perplexity AI	Doğrudan kaynak göstererek yanıt sunan yapay zekâ destekli arama motoru. Sorguları yorumlamak için bir büyük dil modeli (LLM) ve gerçek zamanlı web sonuçları kullanır, böylece kısa ve kaynaklı bir yanıt üretir adweek.com. Destekleyici web sitelerine bağlantı vererek güvenilir yanıtları vurgular.
Google (Bard & Yapay Zekâ Arama)	Google	Aramaya üretken yapay zekâ entegre ediliyor. Bard, sohbet tabanlı sorgular için Google’ın sohbet robotudur (ChatGPT’ye benzer). Aramada, Google’ın Yapay Zekâ Genel Bakışları (AI Overviews) Gemini büyük dil modelini kullanarak birden fazla siteden yanıtlar derler beepartners.vc. Google’ın yeni Yapay Zekâ Modu, tamamen sohbet tabanlı bir arama deneyimi sunar (takip soruları ve hatta görsel tabanlı sorgular ile) ve sayfanın en üstünde sentezlenmiş yanıtlar sunar xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	Bing araması GPT-4 (OpenAI) ile güçlendirildi. Bing Copilot, sorguları sohbet arayüzü üzerinden arama sonuçları ile birlikte yanıtlayabilir ve genellikle referanslar ile özet sunar. Sorguların etkileşimli şekilde geliştirilmesine imkân tanır ve Edge tarayıcısına entegredir. Microsoft, bunu “sonuçların en üstünde net yanıtlar” sağlayan bir yapay zekâ asistanı olarak pazarlamaktadır microsoft.com ve web aramalarını yardımcı diyalog ile entegre eder.

Kullanıcıya Etkisi: Bu araçlar, kullanıcılara arama yaparken artık daha fazla seçenek sunuyor. Mükemmel anahtar kelime dizisini bulmak yerine, doğrudan tam bir soru sorabilir ve anında açıklama alabilirsiniz. Bu, bir ihtiyacın netleşmesini sağlayan keşif amaçlı sorgular (ör. seyahat planlama veya bir kavram öğrenme gibi) için özellikle kullanışlıdır. Google’ın bulgularına göre, yapay zekâ genel bakışları/sohbet tabanlı aramayı deneyen kullanıcılar genellikle daha fazla takip sorusu soruyor ve daha derin keşif yapıyor, böylece toplamda arama etkileşimleri artıyor business.google.com business.google.com. Aynı zamanda, ChatGPT ve diğerlerinden gelen doğrudan soru-cevap imkânının var olması geleneksel arama motorlarının tekelini hafifçe zedeledi – ilk kez, anlamlı bir bilgi sorgusu dilimi Google dışında gerçekleşiyor. (Bu oran hâlâ küçük; örneğin, Nisan 2024 – Mart 2025 arasında en popüler 10 yapay zekâ sohbet robotu toplamda yaklaşık 55 milyar ziyaret alırken, en popüler 10 arama motoru 1,86 trilyon ziyaret gördü onelittleweb.com. Başka bir deyişle, sohbet botları toplam arama hacminin yaklaşık 1/34’üydü – hızlı büyüse de henüz aramanın yerini almıyor onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. Doğal Dil Arama ve Sorgu İşleme

Yapay zekânın arama üzerindeki en derin etkilerinden biri, kullanıcıların doğal, konuşma diliyle arama yapabilmesi – ve sistemin gerçekten niyetlerini anlayabilmesi oldu. Tarihsel olarak; kullanıcılar, iyi sonuç almak için çoğunlukla kısa, anahtar kelime temelli sorgular (bazen esprili bir şekilde “anahtar kelimece” olarak adlandırılırdı) kullanmak zorunda kalıyordu blog.google. Bu değişiyor. Modern arama motorları, gelişmiş Doğal Dil İşleme (NLP) modelleri – Google’ın BERT ve MUM‘u ile çeşitli transformer tabanlı modeller gibi – kullanarak sorguları bağlamında inceliyor. Bu da, motorun sadece ayrı kelimelere değil; tüm ifadeye bakarak gerçekten ne istediğinizi anlamasını sağlıyor.

Örneğin, Google; BERT’in “2019 brazil traveler to usa need a visa” sorgusunu nasıl yorumladığını göstermişti. Yapay zekâ öncesinde Google, “to” kelimesinin anlamını kaçırabilir ve ABD’den Brezilya’ya seyahat edenler için sonuçlar getirebilirdi. BERT’in bağlamsal anlayışı sayesinde Google, bu sorgunun gerçekten ABD’ye seyahat eden bir Brezilyalıya ait olduğunu doğru şekilde algıladı ve ilgili bilgileri sundu blog.google. Genel olarak, yapay zekâ modelleri artık anlamı büyük ölçüde değiştirebilen üstteki kelimeler ve edatları (“to”, “for” gibi) dikkate alıyor blog.google. Bu, daha uzun ve konuşma diline yakın sorgular için çok daha doğru sonuçlar elde edilmesini sağlıyor.

Kullanıcı açısından bakıldığında, arama giderek bilgili bir asistanla konuşmaya benziyor. İnsanlar artık sorgularını tam bir soru veya bir sorunun açıklaması şeklinde ifade edebiliyor. NLP destekli arama sistemi ise bu nüansları yorumlayabiliyor. Nitekim, Google 2020’den beri İngilizce yapılan neredeyse her sorguda yapay zekâ dil modellerini kullanıyor; böylece niyeti daha iyi kavrıyor reddit.com. Bu aynı zamanda sesli arama (bir şeyi sormak için sesinizi kullanma) gibi özelliklerin neden mümkün hale geldiğini de açıklıyor; çünkü yapay zekâ, doğal şekilde söylenmiş bir soruyu alıp tıpkı yazılı bir sorgu gibi işleyebiliyor.

Sohbet Bazlı Sorgular: Yapay zekâ, aynı zamanda çok adımlı sohbetleri de yeni arama yöntemi haline getirdi. Bing Chat veya Google’ın Yapay Zekâ Modu gibi araçlarla bir soru sorup yanıt aldıktan sonra “Peki ya gelecek hafta sonu?” veya “Bunu daha basit anlatır mısın?” diyebilir; sistem de bu bağlamı hatırlayabilir. Bu, sorgu işleminde büyük bir değişikliktir. Yapay zekâ bir tür sohbet durumu tutar – eski arama motorlarında olmayan bir özellik. Örneğin, Microsoft’un Bing Copilot’u kullanıcıların takip soruları sormasını teşvik eder ve keşfi sürdürmek için öneri kartları sunar microsoft.com microsoft.com. Sonuç olarak, arama artık tek seferlik bir işlem olmaktan çıkıp bir uzmanla diyalog gibi tekrarlanan bir sürece dönüşüyor. Microsoft’un ifadesiyle, “Copilot Search ihtiyaçlarınıza uyum sağlar… kullanıcıların daha sohbet bazlı bir şekilde, bir uzmanla etkileşime benzer şekilde diyalog kurmasını sağlar.” microsoft.com.

Doğal Dil Aramanın Faydaları: Bu dönüşüm bilgiye ulaşma eşiğini çok düşürür. İnsanlar gelişmiş arama operatörlerini veya tam anahtar kelimeleri bilmek zorunda değildir. “Aralıksız damlayan bir musluk nasıl tamir edilir?” veya “Paris’te iyi 3 yıldızlı Michelin restoranları nelerdir ve onları benzersiz kılan ne?” gibi karmaşık sorgular sorabilir – yapay zekâ bunları analiz edip anlayabilir. Arka planda ise arama motoru sizin adınıza birçok arama gerçekleştirebilir (örneğin, Google’ın Yapay Zekâ Modu perde arkasında “sorgu yayılımı” tekniğiyle çok sayıda alt sorgu gönderir blog.google) – ama kullanıcı açısından bakıldığında bu tek bir akıcı soru biçimindedir.

Doğal dil yeteneği ayrıca sesli arama ve sanal asistanlar ile de bağlantılıdır; bunu daha sonra daha detaylı inceleyeceğiz. Aynı fikir geçerli: Akıllı hoparlörünüze bir soru sorduğunuzda, soruyu analiz edip faydalı bir yanıt vermesini beklersiniz. NLP’deki gelişmeler sayesinde, sesli sorgular birkaç yıl öncesine göre çok daha isabetli yanıtlanıyor ve bu durum kullanımı artırdı (2023–2024 yıllarında dünya genelinde internet kullanıcılarının yaklaşık %20’si sesli arama kullanıyor; bu oran ilk yükselişten sonra sabitlendi yaguara.co).

Özetle yapay zekâ destekli NLP, arama motorlarının sorguların anlamını anlama becerisini büyük ölçüde geliştirdi. Kullanıcılar artık çok daha doğal arama yapabilir ve sorularının gerçek niyetini yansıtan sonuçlar alabilirler; bu da sadece anahtar kelime eşleştirmekten fazlasını mümkün kılar. Böylece arama; sohbet etmeye, sezgisel ve kullanıcı dostu bir deneyime dönüşmüş, sesli ve sohbet tabanlı yeni etkileşim biçimlerinin önünü açmıştır.

4. Görsel, Sesli ve Multimodal Arama

Metnin ötesinde, yapay zeka ile görüntüler, sesler ve diğer modlar üzerinden arama yapmak mümkün hale geliyor. Modern arama artık sadece klasik metin kutusuna sıkışmış değil – kameranızı bir nesneye doğrultarak ya da bir soruyu yüksek sesle söyleyerek arama yapabiliyorsunuz. Bu multimodal arama teknolojileri hızla gelişti:

Görsel Arama: Yapay zeka destekli görsel tanıma, görseller veya kamera girdisiyle arama yapmayı mümkün kıldı. Google Lens ve Bing Visual Search gibi araçlar, kullanıcıların nesneleri belirlemesine, görüntüdeki metni çevirmesine, ürün bulmasına ve daha fazlasını yalnızca bir fotoğraf çekerek yapmasına olanak veriyor. Görsel arama, kameranızı bir arama sorgusuna dönüştürüyor. Arka planda, bilgisayarlı görüş modelleri görüntüyü analiz ederek nesneleri, metni veya simgeleri tespit ediyor ve sistem çevrimiçi olarak eşleşmeler ya da ilgili bilgiler arıyor. Bu, son derece popüler hale geldi – Google Lens artık aylık 20 milyar görsel arama için kullanılıyor business.google.com. İnsanlar bunu bir bitkiyi veya böceği tanımlamaktan, restoran menüsü tarayıp yorumları görmeye ya da alışveriş yapmaya (örneğin beğendiğiniz bir ceketin fotoğrafını çekip nereden alabileceğinizi bulmaya) kadar her şey için kullanıyor. Google, her 4 Lens aramasından 1’inin alışverişle ilgili olduğunu belirtti ve bu da görsel aramanın ticari önemini gösteriyor business.google.com. Yapay zeka geliştirmeleri sayesinde Lens yalnızca tek bir nesneyi değil, bütün sahneyi anlayabiliyor. 2025’te, Google multimodal yapay zeka aramasını “Yapay Zeka Modu”nda duyurdu: Bir görsel yükleyip o görselle ilgili sorular sorabiliyorsunuz – özetle, görsel ve dil anlayışı birleşiyor. Yapay zeka (Gemini modeliyle) “tüm sahneyi, nesnelerin ilişkilerini, materyallerini ve şekillerini” kavrayıp sorulara yanıt verebiliyor ve daha fazla bilgi için ilgili bağlantılar sunuyor blog.google blog.google. Örneğin, bir satranç tahtasının fotoğrafını gösterip “Bu iyi bir açılış mı?” diye sorabilir ve görüntüyü analiz ederek akıllıca bir yanıt alabilirsiniz.
Sesli Arama: Sesli arama, yapay zekanın konuşmayı tanıma ve doğal dili anlama yeteneği sayesinde ana akım haline geldi. Akıllı telefon asistanları (Google Asistan, Siri) ve akıllı hoparlörler (Amazon Echo/Alexa vb.) kullanıcılara sesle sorgu yapma imkânı sunuyor. 2024 itibarıyla yaklaşık olarak insanların %20–21’i düzenli olarak (en az haftada bir) sesli arama kullanıyor yaguara.co yaguara.co, bu oran mobil cihazlarda daha da yüksek (mobil kullanıcıların dörtte birinden fazlası sesli arama kullanıyor). İnsanlar genellikle sesli aramayı hızlı, hareket halindeyken yapılan sorgular için kullanıyor – örneğin yol tarifi istemek, hava durumu güncellemesi sormak ya da basit bilgi soruları – ve yerel aramalar için (“Yakındaki bir kafe bul”). Yapay zeka burada iki rol üstleniyor: önce konuşmayı metne dönüştürmekte (ileri düzey konuşma tanıma modelleriyle), sonra da sorgu dilini daha önce anlatıldığı şekilde işlemekte. Sesli aramanın etkisi, sorguların daha uzun ve konuşma diliyle yapılması (Google, “Sesli aramaların %80’i konuşma dilinde” olduğunu, yani tamamı soru ya da komut gibi olduğunu gözlemledi). Bu da arama motorlarını aynı şekilde yanıt vermeye zorluyor – çoğu zaman cevabı sesli okumak zorunda kalıyorlar. Örneğin, bir sesli asistana “Brezilya’nın başkenti nedir?” diye sorarsanız, yapay zeka cevabı bulur ve ardından bir metinden konuşmaya yapay zeka ile şöyle yanıtlar: “Brezilya’nın başkenti Brasília’dır.” Sesli arama, arama sağlayıcılarını sonuçlarını doğrudan cevap (çoğunlukla öne çıkan snippet/bilgi grafiği verileri kullanarak) olarak sunmaya itti. Bir çalışmaya göre, öne çıkan snippet’ler sesli arama sonuçlarının yaklaşık %41’ini oluşturuyor – çünkü asistan kısa ve net cevapları okumayı tercih ediyor yaguara.co. Yapay zeka ayrıca sesli etkileşimlerin kalitesini de artırıyor – asistanlar takip eden konuşmalarda bağlamı daha iyi anlayabiliyor (örneğin, “Inception’ı kim yönetti?” dedikten sonra “Başka hangi filmleri o yönetti?” diye sorarsınız ve asistan onun Christopher Nolan olduğunu bilir).
Multimodal ve Ortam Arama: Artık aramanın karışık girdiler – metin, ses ve görsel – içerebildiği ve sonuçların da multimodal olabileceği bir döneme giriyoruz. Google’ın “çoklu arama (multisearch)” özelliği, 2022’de yayınlandı ve kullanıcılara bir arama sorgusunda görsel ve metni birleştirme imkânı sunuyor (örneğin, bir elbisenin fotoğrafını çekip “kırmızı renkte” diye eklerseniz o elbisenin kırmızılarını bulabiliyorsunuz) econsultancy.com. Bu, görsel veriyi dil ile ilişkilendiren yapay zeka tarafından sağlanıyor. Daha genel olarak, ortam (ambient) arama konsepti ortaya çıkıyor: Bu, aramanın çevremize veya rutinlerimize kusursuz bir şekilde entegre olduğu, bazen de neye ihtiyacımız olacağını önceden tahmin ettiği bir yapı. Örneğin, artırılmış gerçeklik gözlükleriyle baktığınız simgeler hakkında bilgi ekrana gelebilir ya da telefonunuz, takviminiz, seyahatiniz veya yakındaki cazibe merkezleri ile ilgili bilgileri siz arama yapmadan proaktif olarak size gösterebilir. Bu, multimodal yeteneklerin ortam farkındalığıyla birleşimidir. Google’ın burada vizyonu, bir başkan yardımcısının ifadesinde geçtiği gibi, aramanın ortam/pasif hale gelmesi – “her an, her yerde, açıkça talep olmadan ulaşılabilir olması”, her şeyi bilen sürekli yanınızda bir dost gibi olması 1950.ai. Bunun ilk işaretlerini zaten görüyoruz: Google’ın Live ve Lens özellikleriyle artık kameranızın algıladığı canlı görüntüyle ilgili anlık konuşmalar yapabiliyorsunuz (canlı sahne hakkında sorular sorabiliyorsunuz) blog.google, ve yardımcılar konum ya da e-postanız gibi context (izin verirseniz) kullanarak cevapları kişiselleştirebiliyor (örneğin, uçuş onay mailinizden hareketle seyahatiniz sırasında yapacaklar önerebiliyor blog.google).

Görsel, sesli ve multimodal aramanın toplam etkisi daha sezgisel bir kullanıcı deneyimidir. Artık sadece kelime yazmaya mahkûm değilsiniz. Bir şey gördüğünüzde onu arayabilirsiniz. Meşgul ya da araba sürerken sadece sesli sorabilirsiniz. Bir fotoğraf veya videonun içindeki bilgiye ihtiyacınız varsa, yapay zeka onu bulabilir. Bu, sürtünmeyi azaltır ve yazı yazmanın uygun olmadığı birçok duruma aramayı açar (bu yüzden sesli ve kamera ile aramalar mobilde çokça kullanılıyor). İşletmeler de içeriklerini multimedya dostu yaparak buna uyum sağlıyor – örneğin, görsellere açıklayıcı alt metin ekleyerek (böylece yapay zeka onları algılayabiliyor) ve bilgilerini bilgi grafiğine ekleyerek sesli asistanların bulmasını sağlıyorlar.

5. Yapay Zeka Destekli Kişiselleştirme ve Öneri Motorları

Arama ve keşfetme işlemleri giderek daha kişiselleşiyor; bunun nedeni, yapay zekanın çok büyük kullanıcı verilerini analiz ederek sonuçları ve önerileri kişiye göre uyarlaması. Buradaki kişiselleştirme, aynı sorgu için iki kişinin farklı sonuçlar görmesi veya farklı içeriklerin önerilmesi, bu kişilerin ilgi alanları, konumları, geçmiş davranışları ve diğer etkenlere bağlı olarak gerçekleşmesidir. Bu kararları veren motor yapay zeka, verilerdeki örüntülerden öğreniyor.

Arama Kişiselleştirmesi: Google, uzun süredir hafif bir kişiselleştirme uyguluyor (örneğin, yerel sonuçları önceliklendirmek ya da arama geçmişinizden öneride bulunmak gibi). Yapay zeka bunu çok daha ileriye taşıyor. Örneğin, Google’ın yeni yapacağı yapay zeka arama geliştirmeleri ile kullanıcılar kişisel bağlam için isteğe bağlı olarak katılabilecek; burada yapay zeka size özel cevaplar vermek için, geçmiş aramalarınızdan ve hatta (izin verirseniz) diğer uygulamalarınızdan (ör. Gmail) veri kullanabilecek blog.google. “Bu hafta sonu etkinlikler” gibi ararsanız ve e-posta ile konumunuza erişime izin verdiyseniz, yapay zeka son derece kişiselleştirilmiş öneriler döndürebilir: örn. “5 mil uzağınızda bir müzik festivali var, ayrıca daha önce rezervasyon yaptığınız bir restoranın cumartesi günü açık hava konseri var.” Google bunu şu şekilde örnekledi: “Yapay Zeka Modu, geçmiş rezervasyon ve aramalarınıza göre açık hava oturma alanı olan restoranları gösterebilir ve bulunduğunuz yere yakın etkinlikler önerebilir (uçuş ve otel rezervasyonlarınızdan yola çıkarak).” blog.google. Bunların hepsi hesabınızda gizli şekilde gerçekleşiyor ve Google bunun kullanıcının kontrolünde olduğunun altını çiziyor (katılmak zorundasınız ve istediğiniz zaman veri bağlantısını kesebilirsiniz) blog.google blog.google.

Böyle derin bir bütünleşme olmasa da yapay zeka sürekli olarak gördüklerinizi ayarlıyor. Platformlardaki öneri motorları (YouTube’un video önerileri, Netflix’in dizi/film tavsiyeleri ya da Google Discover’daki haber akışı makaleleri gibi) bu duruma klasik bir örnektir. Bunlar, bir kullanıcının sonraki adımda hangi içeriğe ilgi göstereceğini tahmin etmek için makine öğrenimi modelleri kullanır. Geçmiş davranışınızı (izlediğiniz videolar, tıkladığınız bağlantılar, harcanan süre vs.) analiz edip bunu milyonlarca diğer kullanıcının örüntüleriyle karşılaştırarak ilginizi çekebilecek içerikleri öne çıkarır. Yapay zeka, bu sistemlerin ince örüntüler bulmasını mümkün kılar – örneğin, A ve B makalelerini okuyanların genelde C makalesinden de hoşlandığını öğrenip A ve B’yi okuyan birine C’yi önerir. Bu tür bir ortak filtreleme yöntemi, veriler arasında bu kadar büyük çapta sıralama yapabilecek bir yapay zeka olmadan mümkün olmazdı.

Faydalar: Kişiselleştirme, genellikle size daha alakalı sonuçlar elde edeceğiniz anlamına gelir. Eğer her zaman vejetaryen tarifler arıyorsanız, yapay zeka destekli bir arama bu tercihinizi öğrenerek vejetaryen içerikleri daha yüksek sıralayabilir. Sürekli olarak belirli bir haber kaynağına tıklıyorsanız, öneri motoru size o kaynaktan daha fazla içerik gösterebilir. E-ticaret siteleri yapay zeka tabanlı önericileri yoğun şekilde kullanıyor: Amazon’un “Bunu da beğenebilirsiniz” veya “Sıklıkla beraber alınanlar” önerileri yapay zekayla oluşturuluyor; size gösterilen ürün sırası da aynı şekilde belirleniyor. Hatta, Amazon gibi şirketler şu anda üretken yapay zekayı ürün açıklamalarını ve önerilerini anında kişiselleştirmek için kullanıyor (örneğin, AI’nın belirli bir kullanıcı segmentinin önemseyeceğini düşündüğü özellikleri öne çıkararak farklı ürün özelliklerini vurgulaması gibi) aboutamazon.com.

Riskler ve Dikkat Edilmesi Gerekenler: Kişiselleştirme kullanıcı deneyimini geliştirirken, bazı endişeleri de beraberinde getirir. Bunlardan biri “filtre balonu” etkisidir – eğer bir yapay zeka size sürekli olarak zaten tükettiğiniz içeriklere benzer içerikler sunarsa, farklı bakış açılarına veya yeni bilgilere maruz kalmayabilirsiniz. Örneğin, kişiselleştirilmiş bir haber akışı, birinin siyasi önyargısını farkında olmadan güçlendirebilir çünkü çoğunlukla katıldığı makaleleri gösterir. Platformlar bunun farkında ve alakayı çeşitlilikle dengelemeye çalışıyorlar; ancak bu etik açıdan süregelen bir zorluktur. Bir diğer endişe ise gizliliktir – kişiselleştirme, kişisel verilerin toplanmasına ve analizine dayanır. Kullanıcılar ve düzenleyiciler şu gibi sorular soruyor: Hangi veriler kullanılıyor? Açık rıza alınıyor mu? Veriler ne kadar güvenli saklanıyor? Gizlilik konusuna bir sonraki bölümde daha fazla değineceğiz.

İş açısından bakıldığında kişiselleştirme çok güçlüdür. Etkileşimi artırır (insanlar kendilerine özel şeylere tıklamaya daha yatkındır) ve dönüşüm oranlarını iyileştirebilir (alışverişte, “doğru” ürünü önermek bir satışa yol açabilir). Bunun etrafında oluşmuş bir Öneri Yapay Zekası sektörü mevcut (örneğin, Google Cloud perakendeciler için bir Recommendation AI hizmeti sunuyor). Bu yapay zeka modelleri, tavsiyelerini pekiştirmeli öğrenme gibi tekniklerle sürekli geliştirir – bir öneriye tıklayıp tıklamadığınızdan öğrenerek zamanla daha iyi hale gelirler.

Gerçek Zamanlı ve Tahmine Dayalı Kişiselleştirme: Yeni bir eğilim ise, yapay zekanın ihtiyaçlarınızı bir sorgu olmadan öngörmeye çalışmasıdır. Örneğin, telefonunuz size saat 17:00 civarında “eve tahmini yolculuk süresi” gösterebilir; çünkü genellikle o saatte eve gittiğinizi biliyordur – bu basit bir ortam kişiselleştirmesidir. Veya Google Discover, yakın zamanda aradığınız bir konuyla ilgili başlıklar gösterebilir ve ilgileneceğinizi düşünebilir. Bu tahminsel özellikler, arama ile öneri arasındaki çizgiyi bulanıklaştırıyor: Yapay zeka kişisel bağlamdan yola çıkarak sizin adınıza arama yapıyor diyebiliriz.

Özetle, yapay zeka odaklı kişiselleştirme sayesinde web deneyimi her kullanıcı için giderek daha benzersiz hale geliyor. Arama sonuçları, öneriler ve içerik akışları; davranışlarımızdan öğrenen yapay zeka modelleriyle filtreleniyor. Amaç, keşfi daha verimli hale getirmek – alakasız bilgiler arasında zaman kaybetmek yerine, önemsediğiniz şeylere daha çok zaman ayırmanızı sağlamak. Bunun karşılığında ise, bunu şeffaf ve adil bir şekilde; gizliliği ihlal etmeden ve yankı odaları yaratmadan yapmak gerekiyor – toplumun hâlâ aktif şekilde uğraştığı zorluklar bunlar.

6. Yapay Zeka ile Web Sonuçlarını Filtreleme, Sıralama ve Yorumlama

Yapay zeka, arama motorlarının spam’i filtrelemesi, en iyi sonuçları sıralaması ve kullanıcılar için o sonuçların ne anlama geldiğini yorumlaması gibi arka planda kritik bir rol oynar. Bu işlevler kullanıcılar tarafından pek görülmese de, kaliteli arama sonuçları sunabilmek için hayati önemdedir.

Filtreleme ve Spam Azaltma: Modern arama motorları, düşük kaliteli veya zararlı içerikleri tespit edip sıralamasını önlemek için yapay zeka tabanlı sistemler kullanır. Google’ın tescilli SpamBrain sistemi, spam siteleri, dolandırıcı içerikleri ve kullanıcıların görmemesi gereken diğer “çöp”leri tespit etmek için tasarlanmış bir yapay zekadır developers.google.com. Spam örüntülerini tanımak için makine öğrenmesi kullanır (örneğin, bağlantı çiftlikleri veya otomatik oluşturulmuş anlamsız metinler gibi) ve bu da manuel kurallardan çok daha etkilidir. Google’a göre, SpamBrain’in gelişmeleri sayesinde Google aramalarının %99’undan fazlası spam’den arındırılmıştır developers.google.com. Sadece 2022’de, SpamBrain, başladığı 2018 yılına kıyasla 200 kat daha fazla spam siteyi tespit etti seroundtable.com. Bu da demek oluyor ki, siz arama yaptığınızda, büyük miktarda çöp içerik yapay zeka tarafından zaten elenmiş oluyor ve elinize ulaşan sonuçlar meşru, alakalı sitelerden oluşuyor. Benzer şekilde, yapay zeka; arama önerileri ya da sonuçlarında şiddet, nefret ya da yetişkin içerikleri gibi uygunsuz içerikleri de filtreleyip politika ve yerel yasalara uygunluğu sağlıyor.

Sıralama Algoritmaları: Hangi sonuçların üstte çıkacağını belirlemek karmaşık bir iştir ve yapay zekaya uygundur. Google’ın sıralama algoritması, örneğin, makine öğrenimi sinyallerini içerir – 2015’te tanıtılan RankBrain gibi, kullanıcıların sonuçlarla nasıl etkileşime geçtiğine göre sıralamaları ayarlayan ve belirsiz sorgulara daha iyi yanıt vermek için yapay zekadan yararlanan bir sistem. Sonrasında Neural Matching ve BERT eklendi; bunlar motorun kavramsal olarak ilişkili terimleri bağdaştırmasını ve bağlamı anlamasını sağlar. Google, 2020’ye gelindiğinde İngilizce sorguların neredeyse tamamında BERT kullandığını belirtti reddit.com. Bu şu anlama geliyor: Siz bir arama yaptığınızda, yapay zeka yalnızca yazdığınız anahtar kelimeleri içeren sayfaları değil, anlamsal olarak sorunuza yanıt veren sayfaları da buluyor. Mesela “gitarı hızlı öğrenmenin en iyi yolu” diye aradığınızda, bu kelimelerin hiçbiri “her gün gam çalışmak” ifadesi olmasa bile, yapay zeka o sayfanın gitarı hızlı öğrenmek için tavsiye verdiğini anlayabiliyor.

Sıralamada Sinir Ağlarının kullanımı, eşanlamlıları veya bir sayfanın genel konusunu anlamak gibi konularda da yardımcı olur. Bir sayfa tam anahtar kelimeyi içermese de, sorgunun niyetine açıkça yanıt veriyorsa yapay zeka bunu öne çıkarabilir. Sonuç: daha faydalı arama çıktıları.

Sonuçları Yorumlama ve Özetleme: Yapay zekanın yükselen bir rolü de, sonuçları yalnızca getirmek ve sıralamak değil, kullanıcı için yorumlamak. Bu, zengin snippet’ler veya doğrudan yanıtlar oluşturulmasında görülüyor. Örneğin, bir gerçek sorarsanız, Google yanıtı doğrudan gösteren bir snippet sunabiliyor. Geleneksel olarak bu snippet, bir web sayfasından bire bir alıntıydı. Şimdi ise, üretken yapay zeka ile arama motoru sentetik (birleştirilmiş) bir yanıt oluşturabiliyor (Bahsedildiği gibi, AI Overviews). Bunu yaparken birden fazla sonucu yorumlamak ve bilgilerinin sentezini yapmak gerekiyor.

Ancak bu yorumlama beraberinde zorluklar getiriyor. Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), halüsinasyon üretmeye yatkındır – bazen kulağa mantıklı gelen ama asılsız veya kaynaklarda doğrudan yer almayan bilgiler oluşturabilirler. Arama bağlamında bu, yapay zeka özetlerinin yanlışlıkla hata veya çarpıtma içermesine yol açabilir. Washington Üniversitesi Bilinçli Kamu Merkezi’nden araştırmacıların çalışmasında çarpıcı bir örnek veriliyor: üretken arama motoruna uydurma bir kavram (“Jevin’in sosyal yankılar teorisi”) sorulunca, yapay zeka hem açıklama hem alıntıların uydurma olduğu detaylı bir özet döndürüyor cip.uw.edu. Sistem, aslında LLM’in “hiçbir şey bulamadım” demek istemediği için yanıtı adeta “rüyasında görmüş”. AI uzmanı Andrej Karpathy’nin şu sözü de bunu güzel özetliyor: “Bir LLM %100 rüya görüyor ve halüsinasyon sorunu var. Bir arama motoru %0 rüya görüyor ve yaratıcılık sorunu var.” cip.uw.edu. Kısacası, geleneksel arama motoru bilgi uydurmaz (sadece mevcut olanı gösterir), ama AI gibi tek parça net yanıt… sunamaz; öte yandan yapay zeka güzel bir yanıt üretebilir ama altı boşsa gerçeği uydurabilir.

Bunu azaltmak için arama motorları Retrieval-Augmented Generation (RAG) gibi hibrit yaklaşımlar benimsiyor. RAG’de, yapay zeka yanıt vermeden önce ilgili belgeler için bir sinirsel arama gerçekleştirir, sonra LLM’in yanıtını o belgelere dayandırmasını zorunlu kılar (çoğu zaman onları atıf göstererek). Bu yaklaşım, Bing sohbeti ve Google SGE’de, yanıtların gerçek içeriklere dayandırılmasını sağlamak için kullanılıyor. Halüsinasyonları ciddi oranda azaltıyor, ancak tamamen ortadan kaldırmıyor. CIP araştırmacılarının belirttiği gibi, ilgili belgeler bulunsa bile yapay zeka bağlamı kaydırabilir – örneğin, bir ifadeyi bağlam dışı alıntılayabilir ya da bilgileri yanlış bir araya getirebilir cip.uw.edu cip.uw.edu. Yapay zekanın bilgiyi doğru şekilde özetleyip atfederek sunması üzerinde hâlâ iyileştirme çalışmaları devam ediyor.

Yapay zeka ayrıca kullanıcı niyetini sadece sorgu kelimelerinden öteye çözümlemek için de kullanılıyor. Örneğin, Google sistemleri aramanızın bir şey satın alma (ticari niyetli), yerel (yakındaki sonuçlar isteniyor), haber (güncel bilgi) gibi olup olmadığını anlamaya çalışır ve ardından sonuç düzenini buna göre (alışveriş linkleri, harita, haberler vs.) özelleştirir. Bu sınıflandırma hem arama sorgunuza hem de daha geniş kullanıcı bağlamınıza bakan AI modelleriyle yapılır.

Özetle, yapay zekânın sonuçları filtrelemedeki, sıralamadaki ve yorumlamadaki rolü, arama motorunun beyni olarak görülebilir:

Girdiyi temizler (spam ve zararlı içerikleri filtreler),
Çıktıları akıllıca sıralar (en yararlı ve güvenilir bilgileri daha üstte gösterir),
ve giderek artan oranda bu çıktıları açıklar veya özetler (arama sonuçlarını küçük özetler veya yapay zekâ yanıtları ile daha doğrudan kullanılabilir hâle getirir).

Kullanıcılar için bu, daha az çaba ile daha iyi sonuçlar almak anlamına gelir – fakat aynı zamanda yapay zekânın bilgiyi doğru şekilde işlediğine güven duyulmasını gerektirir. Bu güveni sürdürmek için şirketler temkinli davranıyor: Örneğin Google, nesilleri özetlerini yavaşça yayınlıyor ve bunların deneysel olduğunu vurguluyor, tam da bu yorumlama zorlukları nedeniyle. Şeffaflık (örneğin kaynak bağlantıları sunmak), kullanıcıların yapay zekâ yanıtlarını kontrol etmesine imkân verir; microsoft.com microsoft.com. Yapay zekâ geliştikçe, daha akıllı filtreleme (örneğin yanlış bilgi veya çelişkili bilgi tanıma), daha ayrıntılı sıralama (belki de her kullanıcının faydalı bulduğu şeylere göre kişiselleştirilmiş sıralamalar) ve daha zengin yorumlama (belki de yapay zekâ tüm konuları özetleyecek veya farklı bakış açılarını yan yana sunacak) bekleyebiliriz.

7. Dijital Reklamcılık ve Keşfedilebilirlik İçin İçerik Oluşturma Üzerinde Yapay Zekânın Etkisi

Yapay zekâ destekli aramanın ortaya çıkışı, web ekonomisini kökten sarsıyor – özellikle de dijital reklamcılığı (büyük oranda arama trafiğine dayalı 200 milyar doların üzerindeki bir sektör) ve içerik yaratıcılarının kitle çekmek için içerik oluşturma yöntemlerini.

Yapay Zekâ Çağında Reklamcılık: Google gibi arama motorları geleneksel olarak arama sonuçlarının yanında reklam göstererek para kazanır. Kullanıcılar bu reklamlara tıklarsa, Google gelir elde eder. Peki, bir yapay zekâ yanıtı doğrudan verirse ne olur? Sonuçlardaki tıklamaların azalması, reklam gösterim ve tıklamalarının da azalması anlamına gelebilir. Nitekim, erken veriler reklamcılar için alarm veriyor: Yapay zekâ yanıtlarının sayfanın en üstünde yer almasıyla birlikte organik tıklamalar ciddi şekilde düştü ve birçok aramanın sonunda kullanıcı hiçbir sonuca tıklamadan ayrıldı (daha önce de değinildiği üzere, yapay zekâ yanıtlı sorgularda tıklamasız arama oranı %77’lere ulaşabiliyor adweek.com). Kullanıcılar yapay zekâ özetinden memnun kalırsa, reklam veya organik bağlantılara hiç bakmayabilirler.

Google bunun çok farkında ve yapay zekâ deneyimine reklamları entegre etmek için aktif olarak yeni yollar deniyor. Sundar Pichai (Google CEO’su) yatırımcılara, yapay zekâ sohbet sonuçlarında “doğal reklam konseptleri için iyi fikirlere sahip olduklarını” söyledi adweek.com. Şu anda Arama Nesil Deneyiminde Google, yapay zekâ özet kutusunun içinde veya hemen altında genellikle birkaç sponsorluklu bağlantı veya alışveriş sonucu şeklinde etiketlenmiş reklamlar gösteriyor. Bu reklamların doğal bir şekilde yer almasını sağlamaya çalışıyorlar, böylece kullanıcılar klasik mavi bağlantıya tıklamasa bile, ilgili bir sponsorlu öneri görebiliyorlar. Örneğin, yapay zekâ özeti en iyi bütçe dostu akıllı telefonlar hakkındaysa, belirli bir telefon fırsatı için sponsorlu sonuç o bağlamda gösterilebiliyor.

Ancak, bu hassas bir denge. Yapay zekânın asıl görevi, kullanıcıya istediğini vermek; reklamları çok baskıcı şekilde eklemek kullanıcı deneyimini bozabilir. Google yöneticileri, “kullanıcı deneyimini yapay zekâ ile doğru inşa ederlerse, reklam kısmını da zamanla çözeceklerine” güven duyduklarını belirtiyorlar adweek.com – yani önce kullanıcı benimsemesi, sonra para kazanma. İlginç bir ihtimal de, yapay zekâ destekli arama sayesinde daha hedefli reklamlar gösterilebilmesi. Yapay zekâ kullanıcının sorgusunun inceliklerini daha iyi anlarsa, gerçekten kullanıcı ihtiyacına uygun bir reklam sunabilir. Örneğin, bir kişiyle doğada yürüyüş planı yapan bir yapay zekâ sohbetinde, tam kişi ihtiyaç duyduğunu düşünürken belirli bir malzeme için reklam gösterilebilir. Bu, yapay zekâ ile güçlendirilmiş bir bağlamsal reklamcılık biçimidir.

Bazı reklam uzmanları, reklam satın alma modelinin geleneksel anahtar kelimeler üzerinden yapılmasının da azalacağını söylüyor. Kullanıcılar artık kelime değil de soru soruyorsa, reklamcılar kendilerini sürece nasıl dâhil edecek? Eski bir Google reklam yöneticisi, “20 yıldır ilk kez gerçekten anahtar kelimelerin öldüğüne inanıyorum” dedi adweek.com. Bu da sektörün, yapay zekânın tanıyabileceği konu başlıkları veya niyetlere göre hedeflemeye geçebileceğini gösteriyor, belirli arama terimlerine değil.

Şimdilik Google’ın arama reklamları iş kolu hâlâ devasa ama baskı altında. Amazon gibi rakipler (özellikle ürün aramalarında) reklam payı alıyor ve yapay zekâ, kolayca paraya dönüştürülebilir aramaların toplam hacmini azaltırsa Google’ın hâkimiyeti azalabilir. Adweek’te alıntılanan bir pazar araştırma tahmini, Google’ın ABD arama reklam gelirindeki payının bir on yıl önce %64 iken 2027’de yaklaşık %51.5’e düşeceğini öngörüyor adweek.com; bu da değişimin ve rekabetin bir sonucu. Öte yandan, eğer yapay zekâ aramaları daha çok etkileşim yaratırsa (insanlar daha fazla soru sorarsa), her bir sorguda daha az tıklama olsa da, daha uzun oturumlar boyunca yeni reklam gösterme fırsatları doğabilir. Örneğin Bing, sohbet arayüzünde de reklam gösteriyor ve alakalı olduğunda makul tıklanma oranları bildiriyor.

İçerik Oluşturma ve Keşfedilebilirlik: Öte yanda, arama motorlarının site trafiğini sağladığı içerik üreticileri – haber siteleri, blog yazarları, web siteli işletmeler – geleneksel olarak arama motorlarından trafik elde ederdi (ya SEO ile ya da reklam tıklamalarıyla). Yapay zekâ bu dengeyi iki şekilde bozuyor:

Yayıncılar için Düşük Trafik: Yanıtlar doğrudan arama sayfasında verilirse, kullanıcılar kaynağa tıklamayabilir. Yayıncılar, trafik ve gelir kaybından endişeli. Daha önce gördük ki tıklamasız aramalar 2023’te zaten %65’in üzerindeydi ve yakın gelecekte %70’i geçmesi bekleniyor 1950.ai. Bazı yayıncılar, yapay zekâ özetlerini “öne çıkarılmış snippet” sorununu onlarca kat büyüten bir mesele olarak görüyor – yapay zekâ, bir sorunun yanıtını oluşturmak için birçok siteden içerik derliyor ve kullanıcılar bu sitelere hiç uğramadan doğrudan yanıtı alıyor. Bu durum, geleneksel web ekosistem dengesini sarsıyor – arama motorları sitelere ziyaretçi gönderiyordu, siteler de reklam veya abonelikle para kazanıyordu. Eğer yapay zekâ ana arayüz hâline gelirse, içerik üreticileri kredi veya tıklama alamayabilir. Yeni çerçeveler tartışılıyor – örneğin, bazıları yapay zekâ yanıtlarında mutlaka açık bir atıf veya orijinal içerik üreticisine tazminat verilmesi gerektiği fikrini öne sürüyor (Google News snippet tartışmalarının bir uzantısı). Gerçekten de düzenleyiciler izliyor: AB ve diğerleri, yayıncıların içeriklerinin yapay zekâ sonuçlarında kullanılması durumunda telif hakkı ihlali olup olmadığını veya gelir paylaşımı gerekip gerekmediğini araştırıyor 1950.ai.
Yapay Zekâ İçerik Sel Felaketi: İçerik üretiminin kendisi de yapay zekâ ile dönüştü. Pazarlamacıların ve yazarların artık GPT-4 gibi araçlarla büyük ölçekte blog, ürün açıklaması, sosyal medya gönderisi üretmesi mümkün. Bu, üretkenlik için olumlu olabilir – küçük bir işletme az sayıda yazarla da web sitesi görünürlüğünü artıracak içerik üretebilir. Fakat bu durum içerik enflasyonuna yol açar. Herkes onlarca yapay zekâ üretimli makale yayınlayabilirse, web tekrar eden ya da düşük kaliteli içerikle dolabilir. Sonuçta arama motorlarının filtreleme yeteneğinin (örneğin, insan öncelikli içeriklere odaklanan yararlı içerik güncellemeleriyle) daha iyi olması gerekir. Google, yapay zekâ ile üretilen içeriğin yönergelere aykırı olmadığını, ancak esas olarak sıralamayı manipüle etmek (spam) için oluşturulan içeriğin ceza alacağını açıkça belirtiyor; ister insan ister yapay zekâ seo.ai. Dolayısıyla nicelikten ziyade nitelik ön plana çıkıyor. Bu aslında içerik üreticileri için çıtayı yükseltiyor: Ortalamada sıradan içerik kalitesi artabilir (çünkü yapay zekâ “kabul edilebilir” içeriği kolayca yazabiliyor) fakat öne çıkmak ve keşfedilebilir olmak için insan dokunuşu, özgünlük, deneyim ve uzmanlık daha da kritik hâle geliyor. SEO topluluklarında, E-E-A-T kavramının yapay zekâ döneminde daha önemli olduğu konuşuluyor – örneğin, ilk elden deneyim veya özgün araştırma içeren içerikleriniz varsa, yapay zekânın zaten olanı özetlemesinden daha değerli görülmesi muhtemel beepartners.vc.

Öte yandan, yapay zekâ içerik üreticilerine optimizasyonda yardımcı olabilir. Hangi konulara odaklanılacağı konusunda arama verilerini analiz edebilir veya snippet’e girme şansını artıracak şekilde içerik optimize etmeye destek olabilir (örneğin, metni S&C formatında yapılandırmak, çünkü yapay zekâ ve sesli asistanlar kısa soru-cevap biçimindeki içerikleri tercih eder). İçerik önerme algoritmaları (YouTube veya TikTok gibi) da içerik üreticilerinin eserlerini yeni hedef kitlelere sunmak için yapay zekâ kullanıyor. Eğer yapay zekâ içeriğin doğru kullanıcıya ulaşmasını iyi sağlarsa, bundan fayda görülebilir. Artık “yapay zekâ çağında SEO” adında bir alan var; burada içerik üreticileri sadece “Google’da nasıl üstte çıkarım?” değil, “Yapay zekâ asistanlarının alıntı yapmayı veya bağlantı vermeyi tercih edeceği kaynak nasıl olurum?” sorusunu soruyor. Yöntemler arasında doğruluk (güvenilir kaynak olmak için), şema meta verileri kullanımı (yapay zekânın içeriği kolayca sindirmesi için), ve marka otoritesi inşa etmek (eğer bir yapay zekâ sitenizi yetkili bir marka olarak bilirse, içerik çekme olasılığı artar) sayılabilir.

Reklam İçeriği Oluşturma: Reklamverenler kendileri de içerik oluşturmak için yapay zekâ kullanıyor – örneğin, reklam metninin birçok varyasyonunu üretiyor ve platformun yapay zekâsı hangisinin en iyi performansı gösterdiğine karar veriyor. Google Ads, bir web sitesinin içeriğine dayanarak reklam başlıkları ve açıklamaları oluşturabilen yapay zekâ araçları sunmaya başladı. Yani yapay zekâ, reklamların oluşturulmasını kolaylaştırıyor ve reklamcılığı potansiyel olarak daha verimli hâle getiriyor. Aynı zamanda reklamları farklı kitlelere otomatik olarak uyarlayabiliyor (dinamik kişiselleştirme, örneğin farklı demografik gruplara farklı görseller gösterme gibi). Sosyal medya reklamcılığında da yapay zekâ, hedefleme ve yaratıcı optimizasyonlarda yardımcı oluyor (örneğin, Facebook algoritmalarının, hangi reklam içeriklerinin hangi kullanıcılar için en çok etkileşim aldığını öğrenmesi gibi).

Sonuç olarak, yapay zekâ dijital reklamcılık ve içerikte teşvikleri ve yöntemleri yeniden şekillendiriyor. Reklamverenler yeni formatlara uyum sağlamak zorunda (mesajlarının bir yapay zekâ sohbet cevabında yer almasını sağlamak ya da bir yapay zekâ tavsiye verirken görünür olmak gibi). Yayınevleri ve içerik üreticileri, görünürlük ve gelirlerini sürdürmek için yeni stratejiler arıyor – bu ister yapay zekâ tarafından atıf yapılan bir kaynak olmak için optimizasyon yapmak, ister trafik kaynaklarını çeşitlendirmek, ister kendi başlarına yapay zekâ kullanarak öne çıkan içerikler üretmek olsun. Burası hızla evrilen bir alan ve sektör, yapay zekâ tarafından sağlanan yanıtlar ile yönlendirme trafiği arasındaki dengenin nasıl şekilleneceğini yakından izliyor. Yeni ortaklıklar veya tazminat modelleri görebiliriz (örneğin, 2023’te OpenAI, sitelerden içerik alıp kullanıcıya göstermesini sağlayacak ve potansiyel olarak sitenin reklamlarını da içerecek bir internet tarayıcısı eklentisi başlattı – bu, yayınevlerine hâlâ değer kazandırırken yapay zekâ kullanmanın bir yolu). Tek kesin olan şey, dijital pazarlama oyun planlarının yeniden yazıldığıdır.

8. Yapay Zekâ Destekli Gezintilerde Etik ve Gizlilik Hususları

Arama ve gezintiye yapay zekâ entegrasyonu yalnızca gelişmeleri değil, aynı zamanda dikkatli şekilde ele alınması gereken etik ve gizlilik zorluklarını da beraberinde getiriyor:

Yanlış Bilgi ve Önyargı: Daha önce tartışıldığı gibi, yapay zekâ sistemleri bazen yanlış bilgileri büyük bir özgüvenle sağlayabilir. Bu, etik sorunları ortaya çıkarır – kullanıcılar aslında yanlış olan fakat çok otoriter bir şekilde sunulan yapay zekâ yanıtları yüzünden yanlış yönlendirilebilir. Örneğin, tıbbi veya hukuki bir sorunun bir yapay zekâ tarafından yanlış yanıtlanması ciddi sonuçlar doğurabilir. Etik açıdan, yapay zekâ arama sağlayıcılarının bu “yanılsamaları” en aza indirmesi ve belirsizliği açıkça iletmesi gerekir. Bu yönde çabalar görüyoruz: Yapay zekâ arama arayüzlerinde genellikle uyarılar bulunur (ör. “Üretken yapay zekâ deneyseldir ve doğru olmayabilir”) blog.google ve kullanıcıların atıfta bulunulan kaynakları kontrol etmesi teşvik edilir. Ayrıca, yapay zekâdaki önyargı meselesi de vardır. Bu modeller, toplumsal önyargılar veya çarpık bakış açıları içerebilen web verilerinden öğrenir. Önlem alınmadan, bir yapay zekâ örneğin, belirli işleri belirli bir cinsiyetle ilişkilendirme veya çoğunluğun bakış açısına fazla ağırlık verip diğerlerini yeterince temsil etmeme gibi cinsiyet veya ırk önyargılarını yanıtlarında yansıtabilir. Etik açıdan şirketler uyumlandırma üzerinde çalışıyor – yani yapay zekâ çıktılarının daha adil ve gerçekçi olmasını sağlama teknikleri – ancak bu, şeffaflık ve çeşitli değerlendirmeler gerektiren sürekli bir meydan okumadır.

Şeffaflık: Bir yapay zekâ yanıt verdiğinde, o cevaba nasıl ulaştığını açıklamalı mı? Birçok kişi buna evet diyor. Bu nedenle kaynak gösterimi önemlidir – kullanıcıların, bu yanıtın doğru olup olmadığını “Kime göre?” bilmeye hakkı var. Aslında, erken dönem kapalı yapay zekâ sistemlerinin eleştirilmesinin bir nedeni de şeffaflığın olmamasıydı (“kara kutu” sorunu). Yapay zekâ arama motorları, alıntılar veya en azından bir açıklama (ör. “Bu bilgiyi Wikipedia ve Britannica’da buldum”) sağlayarak daha şeffaf olabilir ve kullanıcıların bilgileri doğrulamasına imkân tanıyabilir microsoft.com microsoft.com. Ayrıca, yapay zekâ sistemlerinin cevaptan ziyade belirsizliği de kabul etmeleri yönünde bir itici güç var. Geleneksel bir arama motoru, çok nadir bir sorguda sadece “sonuç bulunamadı” diyebilir. Yapay zekâ ise, bazen cevap vermesi gerekirse uydurmaya eğilimlidir. Etik olarak, yapay zekânın bazen “Emin değilim” veya “Bununla ilgili bilgi bulamadım” demesi daha iyi olabilir. Günümüzde, birçok yapay zekâ sohbet robotu, belirli şeyleri yanıtlamayı reddedecek veya belirsizlik dile getirecek şekilde ayarlanmıştır (örneğin, ChatGPT gerçekten bilgisi yoksa “Bununla ilgili bir bilgim yok” diyebilir). Bu tutum kullanıcıyı yanlış yönlendirmekten daha iyidir, her ne kadar daha az tatmin edici hissettirse de.

Kullanıcı Gizliliği: Yapay zekâ destekli gezinti, genellikle daha fazla kullanıcı verisinin işlenmesi, kişiselleştirme ve daha iyi sonuçlar için anlamına gelir. Bu durum gizlilik sorularını da beraberinde getirir: Bu veriler nasıl saklanıyor? Kim erişebiliyor? Sızdırılabilir veya kötüye kullanılabilir mi? Dikkate değer bir olay 2023’ün başında yaşandı, İtalya’nın veri koruma otoritesi, gizlilik endişeleri nedeniyle ChatGPT’yi geçici olarak yasakladı reuters.com. Düzenleyici, OpenAI’nin modelini eğitmek için kullandığı büyük miktardaki kişisel veriler için yasal bir dayanağı olmadığını ve kullanıcıların verilerinin (sohbetler dahil) nasıl saklanıp kullanılabileceği konusunda yeterince bilgilendirilmediğini belirtti reuters.com reuters.com. Bunun üzerine OpenAI önlemler uyguladı: gizlilik politikasında daha fazla şeffaflık, bir yaş doğrulama aracı (çünkü çocukların verileri endişe yaratıyordu) ve kullanıcıların sohbet kayıtlarının model eğitiminde kullanılmasını devre dışı bırakabileceği bir seçenek reuters.com. Bu olay yapay zekâ araçlarının veri koruma yasalarına uyması gerektiğini gözler önüne seriyor. AB Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve benzer yasalar, veri toplama amacını şart koşar ve kullanıcıların silme veya vazgeçme hakkı tanır. Artık ChatGPT gibi hizmetlerde kullanıcılar, sohbet geçmişini kapatma (böylece sohbetlerin yapay zekânın eğitiminde kullanılmaması anlamına gelir) ayarı bulabiliyor.

Ek olarak, bir yapay zekâ arama ajanı sizin adınıza web’de gezinirken, hangi bağlamsal bilgilerinizin paylaşıldığı da soru işareti. Örneğin, bir yapay zekâ sizin için bir uçak bileti rezervasyonu yapmaya yardım ediyorsa, konumunuzu veya diğer kişisel detayları kullanabilir. Bu detayların yanlışlıkla üçüncü taraflara ifşa edilmediğinden emin olmak önemlidir. Yapay zekâ tasarımcıları genellikle koruyucu önlemler (guardrails) uygulamak zorunda: hem hassas verilerin çıktı olarak ifşa edilmesini engellemek, hem de arka uçta bu verileri korumak için. Basit bir örnek: Eğer bir yapay zekâya “Şu anki konumum nedir?” diye sorarsanız, gizlilik nedenleriyle büyük olasılıkla cevap vermeyi reddetmelidir (ve gerçekten de, birçok asistan, kullanıcıdan açık izin olmadan bu bilgiyi paylaşmaz).

Veri Güvenliği: Yapay zekâ daha fazla veriyle ilgilendikçe, bu verilerin güvenliğini sağlamak çok daha önemli hâle geliyor. Yapay zekâ modelleri, eğitim verilerinden kişisel bilgileri de istemeden ezberleyebilir. Önceki bir GPT-2 sürümünde, bazen eğitildiği verilerden bölümleri doğrudan çıkardığı (örneğin telif hakkı olan makale veya kod parçaları) gözlendi. Bu risk, şirketlerin eğitim verilerinden kişisel tanımlanabilir bilgileri (PII) temizlemeye çalışmasının ve kullanıcı sohbetlerinin eğitim için kullanılmasının tartışmalı olmasının nedenlerinden biri. Kurumsal (enterprise) kullanıcılar ise özellikle temkinli – birçok şirket, çalışanlarının ChatGPT’ye gizli bilgi girmesini yasakladı, çünkü sızma riski endişe yaratıyor. (Örneğin, Samsung’daki bazı çalışanlar hassas kodları ChatGPT’ye yapıştırdı ve bu, OpenAI’nın eğitim verisinin bir parçası oldu; bu da potansiyel bir sızıntı anlamına geliyordu). Buna yanıt olarak, bu yapay zekâ hizmetlerinin kurumsal sürümleri verinin model eğitiminde kullanılmayacağına dair garantiler sunuyor ve kurumsal güvenlik ihtiyaçlarını karşılamak için şifreleme ve kayıt tutma gibi önlemler sağlıyor.

İçeriğin Etik Kullanımı: Bir başka etik boyut da içerik üreticileri açısından – yapay zekânın tüm internet içeriğini yanıt oluşturmak için kullanması adil mi? Kimileri bunun dönüştürücü bir kullanım olduğunu ve topluma bilgi senteziyle fayda sağladığını iddia ediyor. Diğerleri (bazı sanatçılar veya yazarlar gibi) ise yapay zekânın eserlerini kredi veya tazminat olmadan bedavadan kullandığını düşünüyor. Bu, tartışmalara ve hatta davalara yol açıyor (örneğin, bazı yazarlar kitaplarının izinsiz olarak eğitim verisine dâhil edilmesi nedeniyle OpenAI’ya dava açtı). Sonuçlar, eğitim verisi tedarikine dair politikaları şekillendirebilir. Şimdiden Avrupa Birliği’nin taslak Yapay Zekâ Yasası, üretken yapay zekânın kullandığı telifli materyallerin açıklanmasını gerektirebilir reuters.com. Arama motorlarının yayınevlerine vazgeçme imkânı vermesini görebiliriz (örneğin, “içeriğimi yapay zekâ özetlerine dâhil etme” diyen özel bir etiket, tıpkı robots.txt ile dizinlemeye izin verilmemesi gibi). Nitekim, Google da “NoAI” meta etiketi ile sitelerin, içeriklerinin yapay zekâ eğitiminde veya özetlerde kullanılmasını istemediklerini belirtmesini sağlayacak bir mekanizma üzerinde çalıştığına dair sinyaller verdi – bu tür fikirlerin yakın gelecekte gelişmesini bekleyebiliriz.

Kullanıcı Otonomisi ve Bağımlılık: Etik açıdan, yapay zekânın kullanıcı davranışlarını ve görüşlerini nasıl şekillendirebileceği de önemli bir soru. Eğer yapay zekâ asistanları bilginin başlıca bekçileri hâline gelirse, kullanıcılar tek bir kaynağa fazla bağımlı hâle gelir mi? Kötü niyetli kişilerin yapay zekâyı etkilemeye çalışıp milyonları yanlış yönlendirmesi kolaylaşır mı? Bu, yapay zekâ modelini kontrol edenlerin eline çok fazla güç verir. Toplum, muhtemelen gözetim ve hesap verebilirlik (örneğin, adalet ve doğruluk açısından yapay zekâ sistemlerinin üçüncü taraflarca denetlenmesi) talep edecektir. Öte yandan, yapay zekâ bilgiye erişimi demokratikleştirebilir – örneğin, okuma yazması olmayan ya da engelli kişiler artık sorularını sesli sorup yanıtları da dinleyebiliyor. Bu etik bir faydadır: Kapsayıcılığı ve bilgiye erişimi artırır.

Gizlilik ve Kişiselleştirme Dengesi: Bölüm 5’te de belirtildiği gibi, oldukça kişiselleştirilmiş yapay zeka servisleri büyük fayda sunabilir, ancak bunun için kişisel veri kullanımı gerekir. Doğru dengeyi bulmak çok önemlidir. Muhtemel bir yaklaşım kullanıcıya kontrol vermek — kişiselleştirmeye izin vermesini sağlamak ve hangi verinin nasıl kullanılacağı konusunda açıkça bilgilendirmek (Google’ın, kullanıcıya izin verdiği takdirde AI aramalarında Gmail entegrasyonuna olanak tanıması gibi blog.google). Ayrıca, güçlü anonimleştirme — verileri toplu olarak veya cihazda işleyerek kullanmak — gizliliği korumada yardımcı olabilir (örneğin, bazı yapay zeka özellikleri tamamen cihazda çalışarak ham verinin hiçbir zaman dışarıya çıkmamasını sağlayabilir).

Özetle, taramada yapay zekanın etik ve gizlilik manzarası güven etrafında şekilleniyor. Kullanıcılar, yapay zekanın kendilerine doğru, tarafsız bilgi verdiğine ve kişisel verilerini koruduğuna güvenmeli. Bunun için yapay zekanın şeffaflığında sürekli ilerleme (kaynak belirtmek, belirsizliği kabul etmek, denetime olanak vermek), veri uygulamalarında gelişme (gizlilik yasalarına uyum, kullanıcılara veri üzerinde söz hakkı tanıma) ve içerik etiği (içerik üreticisinin fikri mülkiyet haklarına ve emeğine saygı) gerekiyor. Arama teknolojilerinde yapay zeka kullanan şirketler bu konuda dikkatle izleniyor. Büyük ihtimalle, yapay zekanın davranışlarında düzenli iyileştirmeler (ör. modeller geliştikçe daha az halüsinasyon), güncel gizlilik özellikleri (daha ayrıntılı veri izinleri ve saklama kontrolü gibi) ve olası yasal düzenlemeler (hükümetlerin, geçmişte veri koruma ve çevrim içi içerikler için hazırladıkları gibi, yapay zeka servisleri için de kurallar hazırlaması) göreceğiz.

9. Gelecek Tahminleri: Yapay Zeka Ajanları, Ortam Arama ve Sanal Asistanlar

İleriye baktığımızda, “arama motoru”, “tarayıcı” ve “asistan” arasındaki sınır giderek daha da belirsizleşecek. Yapay zeka ajanları yakında kullanıcı adına çevrim içi görevleri otonom olarak gerçekleştirecek ve arama günlük yaşamın bağlamlarına (ortam bilişim) daha fazla entegre olacak. Tarama/aramanın geleceği için başlıca tahmin ve trendler şunlar:

Görevler İçin Otonom Yapay Zeka Ajanları: Sadece bilgi getirmekle kalmayan, geleceğin yapay zeka sistemleri kullanıcı adına eylem de yapabilecek. Bunun ilk örneklerini, Google’ın Arama’daki yapay zeka “ajans yetenekleri” gibi özelliklerde görüyoruz. Google, bir konser bileti arandığında, AI’nın birden fazla bilet sitesini arayıp, seçenekleri karşılaştırıp, bazı satın alma formlarını doldurmaya başladığını — son kararı kullanıcıya bıraktığını gösterdi blog.google. Yani, yapay zeka sadece bilgi (“hangi biletler var”) bulmakla kalmayıp, işlemin akışında bazı adımları (“bilet sayısı gir, farklı sitelerde fiyat kontrol et”) da uygulayabiliyor. Bu, yapay zekanın tüm işlemlerinizi halleden bir danışman olacağı bir geleceğe işaret ediyor. Düşünün: “Yapay zeka, bana 2.000$ altında bir bütçeyle sahil tatili ayarla” diyorsunuz — AI uçuş arıyor, otel bakıyor, belki yorumları okuyor, size bir plan sunuyor ya da onayınızdan sonra her şeyi rezerve ediyor. Microsoft da bu yolda ilerliyor; Copilot vizyonu, kullanıcının sadece bilgi bulmasını değil, iş yapmasını da sağlamak. (Windows Copilot zaten ayarları değiştirebiliyor veya doküman özetleyebiliyor; gelecekte takvimi ya da mailleri de yönetebilir.) Bu ajanlar, web aramasına ve entegre edilen servis ve API’lara bağlı olacak. Temelde web’i sadece bir bilgi deposu değil, bir aksiyon arşivi olarak görüyorlar. Bir AI ajanı örneğin OpenTable API’sını kullanarak restoran rezervasyonu yapabilir ya da daha yapılandırılmamış bir sitede form doldurmak için scraping uygulanabilir. Bunun beraberinde getirdiği sorular var: Web siteleri, yapay zekaların kullanabilmesi için AI dostu arayüzlere (API veya yapılandırılmış veri) sahip olmak zorunda mı kalacak? Muhtemelen evet. Google’ın Duplex servisi (restoranları arayarak rezervasyon yapan AI) bu ajans geleceğe dair ipucu veriyor. SEO ve pazarlama dünyasında, “Yapay Zeka hunileri” kavramı konuşuluyor — artık sadece insan kullanıcı yolculuğu için değil, AI ajanların kullanıcı adına ürün ya da içerik seçeceği akışa da optimize etmeye çalışmak gerek. Önemli nokta şu: AI ajanı sizin adınıza hangi marka ürünü alacağına karar veriyorsa, işletmeler AI’nın dikkatini çekmeyi sağlamalı. Buna Yapay Zeka ajanı optimizasyonu (SEO’ya benzer şekilde) denilmeye başlandı. Bir SEO uzmanının da dediği gibi: “Yapay zeka sistemleri hangi markaları önereceğine karar verecek, sizin işiniz onların sizi seçmesini sağlamak.” xponent21.com. Bu da muhtemelen; mükemmel ürün veri setlerine, iyi fiyatlara ve güvenilir markaya sahip olmayı gerektirecek — çünkü kullanıcı adına hareket eden bir AI, kullanıcı memnuniyetini en üst düzeye çıkarması için eğitilecek (mesela daha iyi yorum veya garantiye sahip markalara öncelik verebilir). Kısaca, işletmeler sadece doğrudan insanı değil, AI değerlendirmelerini de kazanmak zorunda kalacaklar.
Ortam Arama ve Sürekli Asistanlık: Ortam arama kavramı, aramanın hayatımızın arka planında gerçekleşmesi, bilgiyi kendiliğinden ve proaktif şekilde sunması demek. Zaten her yerde bilgisayarlar (akıllı cihazlar) dönemine doğru ilerliyoruz. Yakında, Artırılmış Gerçeklik (AR) gözlüğünüz baktığınız şeyi anında tanıyıp, bilgi (etiketler, yol tarifi, çeviri) sunacak — siz özellikle sormasanız bile. Bu da bağlama dayalı, dolaylı şekilde başlayan bir arama deneyimi. Mesela, sokakta yürürken AR gözlüğünüzden önünden geçtiğiniz restoranların puanlarını anında görebileceksiniz — bu ortam aramaya güzel bir örnek: konum, görsel veri ve yapay zekanın birleşimiyle. Bir başka örnek: bağlama duyarlı sesli asistanlar ipuçlarını “dinleyecek”. Sohbet sırasında (ve izniniz varsa) asistanınız ilgili bilgiyi sessizce bulup, isterseniz paylaşmaya hazır bekleyecek. Ya da arabanızın AI asistanı sizi uyarabilir: “Yakıtınız az, 2 mil ileride ucuz bir benzin istasyonu var” — aslında fiyat ve konum araması yaptı çünkü ihtiyacınızı algıladı. Ortam bilişim genellikle tahmine dayalı yapay zeka içerir: ihtiyaçları önceden tahmin eder. Google’ın Arama Başkan Yardımcısı Elizabeth Reid, bu konuda hedefin, Google’a bir şey sormayı “her şeyi bilen bir arkadaşına sormak kadar kolay” yapmak olduğunu söylüyor 1950.ai. Uygulamada, gelecekte artık pek sorgu yazmaz hâle gelebiliriz; sensörler (görme, konum, sağlık vs.) ve yapay zekanın birleşimi bilgi sunma zamanını kendisi belirleyecek. Gizlilik bu noktada çok kritik — ortam araması tamamen kullanıcının kontrolünde olmalı (kimse, asistanın habersizce konuşmaları dinlemesini veya bilgileri başkalarıyla paylaşmasını istemez). Kuvvetle muhtemel, cihazların bu tür ortam asistanlığını açıp kapatabileceğimiz modları olacak, tıpkı “Hey Siri” ya da “OK Google” dinlemesini aktive/deaktive edebilmemiz gibi.
Yeni Nesil Sanal Asistanlar: Siri, Google Asistan, Alexa gibi dijital asistanlar, büyük dil modelleriyle entegre oldukça çok daha güçlü hâle gelecek. Google zaten Assistant with Bard’ı duyurdu; bu, sesli asistanını Bard (LLM) yetenekleriyle birleştiriyor analyticsvidhya.com. Bu, önceden tanımlı cevaplar yerine, zengin, sohbetvari yanıtlar üretebilen ve daha karmaşık görevler yapabilen bir asistan anlamına geliyor. Asistanların çok adımlı istekleri akıcı şekilde yerine getirmesini bekleyebiliriz (ör: “Asistan, benim için bir buluşma haftası organize et: bir mekan bul, herkese uygunluk maili at, program taslağı hazırla”). Ayrıca gelecekte kişiliği daha belirgin, uzun diyalogları rahatça sürdürebilen asistanlar görebiliriz (belki de sonunda bilim kurgu hayalindeki “gerçekten sohbet edilebilen yapay zeka yardımcısı” olur). Birkaç yıla kadar, “yapay zeka sekreteri” herkesin hayatında sıradan olabilir — günlük işlerinizi yöneten, (maillerinizi okuyup özetleyen, size ihtiyacınız olan randevuları ayarlayan, görevleri hatırlatan vs.). Microsoft 365 Copilot bu yönde ofis işlerindeki örneklerden biri. Kişisel yaşam için de buna benzer ajanlar ortaya çıkacak.
IoT ve Diğer Veri Kaynaklarıyla Entegrasyon: Geleceğin araması kişisel veri akışınıza da entegre olabilir — yani kendi yaşam günlüğünüzde arama yapmak gibi. Sağlığınızı takip eden akıllı cihazlarınız varsa, “En son 5 km’den fazla koştuğum egzersiz hangisiydi?” diye sorarsınız, AI da akıllı saat verinizle cevap verir. Ya da “Geçen ay mantarlı yaptığım o yemeğin tarifini bul” deyip, AI fırın loglarından veya kişisel notlarınızdan arar. Temelde arama, sadece kamusal web’den değil, kişisel ve sensör verilerinden de yapılabilir olacak ve yapay zeka bunların köprüsü olacak. Bu muazzam bir güç ve aynı zamanda (yine) gizlilik hassasiyeti gerektiriyor; uygulama aşaması çok dikkatli olacak.
Nöral Arayüzler ve Yeni Modaliteler: Biraz daha ileride, bazı teknoloji şirketleri doğrudan beyin-bilgisayar arayüzleri üzerine çalışıyor. Eğer bunlar kullanılabilir hâle gelirse, “arama” bir düşünce kadar hızlı olabilir. Bunlar spekülatif ama sürtünmeyi azaltma yönündeki trendi gösteriyor. Daha kısa vadede ise, çok modlu yapay zeka modelleri (yakında çıkacak GPT ve Google Gemini gibi) metin, görsel, ses ve hatta videoyu bir arada işleyecek. Yani öyle bir AI olabilir ki sizin için bir videoyu izleyip sorularınıza cevap verebilir. Örnek: “Yapay zekam, şu 1 saatlik toplantı kaydını hızlıca inceleyip önemli kararları bana özetle.” Bu, görsel-işitsel içerikte arama yapmak demek. Ya da gerçek zamanlı çeviri ve bağlam; kulaklığınızı takıyorsunuz, sadece konuşmayı anında çevirmekle kalmıyor, konuşulan şirket hakkında ilgili bilgileri de fısıldıyor (mesela biri bir şirketten bahsedince, o şirketle ilgili son haberleri söylüyor).
Toplumsal ve İş Hayatında Değişimler: Yapay zeka ajanları daha fazla arama ve tarama işini üstlendikçe, bazı mesleklerde dönüşüm veya azalma olabilir. Örneğin, insan seyahat danışmanı ya da müşteri desteği rolleri, ağırlıkla AI ajanlarını denetleyici bir role evrilebilir. Arama pazarlama sektörü (SEO/SEM) tamamen yeni bir şeye dönüşebilir (bazıları buna Cevap Motoru Optimizasyonu veya AI asistanlarının veri/özelliklerine dahil olmaya çalışma diyor). İşletmeler, bu ekosistemlerde görünür kalabilmek için (API’ler, veri beslemeleriyle) bilgi sağlamak zorunda kalacak. Yeni ortaklıklar da görebiliriz; bazı şirketler doğrudan AI platformlarına içerik verip garanti şekilde görünürlük almak isteyebilir (bazı haber organizasyonları, içeriklerini Microsoft Bing AI’ye sunmak üzere görüşüyor bile).

Kullanıcı cephesinde ise, yapay zeka çok entegre hâle gelirse dijital okuryazarlık artık AI’ı anlamayı da kapsamalı: doğru soruları sormayı bilmek (prompt becerileri), AI’dan gelen cevapları nasıl doğrulayacağını öğrenmek gibi. Eğitim sistemlerinde yapay zeka bir araç olarak kullanılabilecek ama öğrenciler aynı zamanda doğru-yanlış ayırdedebilmek için eleştirel düşünce geliştirmeli; yapay zekadan gelen içeriği olduğu gibi kabul etmemeleri öğretilmeli.

Özünde, gezinme ve aramanın geleceği, kullanıcının amacının minimum sürtünmeyle, pek çok görevde geleneksel web siteleri devreye girmeden bile, Yapay Zeka-aracılı bir deneyime doğru ilerliyor. Arama daha eyleme dönük (sadece bilgi bulmak değil, bir şey yapmak) ve daha bağlam farkında olacak. Geleneksel web tarayıcılığı, derin bir araştırma yapmak veya manuel keşiften zevk almak isteyenler için daha niş bir etkinlik haline gelebilir – oysa günlük soruların çoğu (“bunu bul, şunu satın al, bana nasıl olduğunu göster, hemen anlat”) artık sesli ya da başka arayüzlerle Yapay Zeka tarafından karşılanacak.

Bu durumun sonuçları çok kapsamlı: bilgi çok daha erişilebilir ama aynı zamanda Yapay Zeka tarafından da daha fazla aracılı hale gelecek. Bu AI aracılarını yöneten şirketler (Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon gibi) daha da fazla etki sahibi olabilir, bu da rekabetin ve açık ekosistemlerin önemini vurguluyor. Umut verici bir açı da var: AI aracılar, daha önce interneti etkin şekilde kullanamamış insanlara köprü olabilir ve sıkıcı işleri onların yerine hallederek insanlara daha yaratıcı işlere odaklanma özgürlüğü verebilir.

Özetle, ortamda var olan, etken ve konuşmaya dayalı bir bilgi işlem çağının eşiğindeyiz. Bu, dijital dünyada sizin adınıza yol alabilen süper akıllı bir yol arkadaşınızın varlığı gibi. Aramanın temel prensipleri – en iyi bilgiyi bulmak – devam ediyor, ama bu bilginin nasıl getirileceği ve iletileceği çok farklılaşacak ve Yapay Zeka ile yaşamımızın içine derinlemesine entegre olacak.

10. Teknik Temeller: LLM’ler, Nöral Arama ve Vektör Veritabanları

Aramaya yönelik AI dönüşümleri, temel teknolojilerdeki ilerlemelerle gerçekleşiyor. Bu temelleri anlamak, AI aramanın nasıl işlediğine dair fikir verebilir:

Büyük Dil Modelleri (LLM’ler): Bunlar, (GPT-4, PaLM ya da Google’ın Gemini’si gibi) devasa metin kümeleri üzerinde eğitilmiş dev nöral ağ modelleridir. LLM’ler, sohbet bazlı ve üretken aramanın beyni olurlar – insan benzeri yanıtlar üretir ve karmaşık dil girdisini anlayabilirler. Teknik olarak, bir LLM, “milyarlarca cümle” okuyarak dilin istatistiksel kalıplarını öğrenmiş derin bir transformer modelidir. Geleneksel anlamda bir veritabanından bilgi getir(e)mez; bunun yerine, pek çok bilgiyi parametrelerine örtük olarak kodlamıştır. Soru sorduğunuzda, esasında eğitim sırasında gördüğü kalıplara dayanarak muhtemel bir yanıtı tahmin eder cip.uw.edu. Örneğin “Fransa’nın başkenti nedir?” sorusunun ardından “Fransa’nın başkenti Paris’tir” kalıbını çok kez gördüğü için bunu yanıtlayabilir. LLM’ler, dil görevlerinde (özetleme, çeviri, metinle akıl yürütme vb.) çok iyidir, bu yüzden de sorguları yorumlama ve yanıt üretmede merkezde yer alırlar. Ancak LLM’ler veritabanı olmadığından, doğruluk garantisi veya güncel bilgi sunamazlar, ta ki bir veritabanına bağlanana kadar. Son dönemdeki arama AI çalışmaları, LLM’lerin arama indeksleriyle birlikte çalışmasını sağlamak üzerine: böylece LLM’nin akıcı dil yeteneği, bir veritabanı/web ile desteklenir.
Nöral Arama ve Vektör Gösterimleri: Geleneksel arama motorları ters indeksler ve anahtar kelime eşleşmesi kullanır. Buna karşın nöral arama, kelime ve belgeleri yüksek boyutlu bir uzayda vektörler (sayı dizileri) olarak temsil eder. Bu, sinir ağlarının oluşturduğu embeddingler (metnin [ya da görsel, ses vb.] sayısal temsili) sayesinde yapılır ve benzer içerikler o uzayda birbirine yakın noktalara yerleştirilir. Örneğin, “köpek” ve “yavru köpek” kelimeleri farklı olsa da, benzer bağlamlarda geçtikleri için vektörleri yakın çıkar. Böylece anlamsal arama olur: “yavru köpek eğitimi ipuçları” diye aradığınızda, “Yeni köpeğinizi nasıl eğitirsiniz” başlıklı bir makaleyi bulabilir, çünkü “köpek” ve “yavru köpek” semantik olarak benzerdir. Bu embeddingler, genellikle transformer-tabanlı nöral modellerle üretilir ve AI aramanın belkemiğini oluşturur. Google, arama için sorgu ve belgeleri embedding’lemek için BERT gibi modeller kullanır; Bing de benzerini yapar. AI sohbetli aramada, sistem genellikle bir vektör araması yapar: sorunuz embedding’lenir ve vektör indeksindeki en yakın belge vektörleri getirilir. Bu, tam anahtar kelimelerden öte, kavramsal benzerlik bulmaya yarar infoworld.com. Vektör Veritabanları: Nöral aramayı ölçekli şekilde desteklemek için, vektörleri verimli depolayıp getiren özel veritabanları geliştirildi. Bir vektör veritabanı (Pinecone, Milvus ya da Facebook’un FAISS kütüphanesi gibi) milyonlarca, milyarlarca embedding vektörünü saklayıp, sorgu vektörüne en yakın olanları hızlıca getirebilir infoworld.com infoworld.com. Bu, AI arama için elzemdir – AI bu şekilde yanıtını destekleyecek ilgili bilgiyi bulur. Örneğin, Bing’in AI’sına “Plastik geri dönüşümünün faydaları nelerdir?” dediğinizde, sistem bu sorguyu embedding’ler, ilgili içerikleri bulmak için web sayfası embedding indeksinde arama yapar (örn. plastik geri dönüşümünün artı/eksi yönlerini tartışan sayfalar), en alakalı pasajları getirir ve bunları LLM’e göndererek bir yanıt sentezlemesini ister. Vektör arama, özellikle yapılandırılmamış veri ve doğal dil sorguları için iyidir, ayrıca çoklu-medyalı veriyi de yönetebilir. Metinle sınırlı değildir: görseller bilgisayarla görme modelleriyle vektöre gömülebilir, böylece “görselle arama” vektör benzerliğiyle sağlanır. Ses ve video da benzer şekilde vektörleştirilebilir. Özetle, vektör veritabanları ve arama, aramayı insan gibi – anlama odaklı – yapma imkanı sundu, salt karakter dizisi eşlemesiyle sınırlı kalmadı infoworld.com. Bu, arama sonuçlarını daha alakalı kılıyor ve modern aramanın “daha akıllı” gelmesinin en büyük nedenlerinden biri bu.
Geri Getirme Tabanlı Üretim (RAG): LLM’ler ile vektör aramanın birleşimi, üstünde durduğumuz RAG yaklaşımına götürür. Teknik olarak, bir RAG sisteminde iki ana bileşen vardır: bir geri getirici (genellikle bir vektör arama motoru olup sorguya en alakalı N belgeyi çeker) ve bir üreteç (bu belgeler ile sorguyu alıp son cevabı üreten LLM). Böylece, sistem LLM’nin güncel veya detaya dair eksik bilgisini telafi etmek için gerçek kaynaklardan veri alır cip.uw.edu. Sonuç, hem akıcı hem de (umarız) veriye dayalı olan bir yanıttır. Bing Chat, Google SGE ve güncel bilgiye ihtiyacı olan pek çok AI asistanı bu yaklaşımı kullanıyor. Teknik bakış açısıyla RAG, iyi embedding’lere (doğru veriyi bulmak için) ve iyi bir prompt (hazırlayıcı komut) mühendisliğine dayanır (geri alınan metin LLM’e nasıl etkili aktarılır?). Sıklıkla, getirilen metin “Aşağıdaki bilgileri kullanarak soruyu yanıtla…” gibi bir prompt ile kullanıcının sorusu birleştirilir. LLM, bu bilgilerle yanıtı örer.
Nöral Sıralama ve Pekiştirmeli Öğrenme: Geri getirme dışında, AI sonuçları sıralamak ve iyileştirmek için kullanılır. Arama şirketleri uzun süredir makine öğrenmesini (learning-to-rank algoritmaları) kullanıyor; tıklama verisiyle eğitilen modeller, hangi sonuçların daha yukarıda olması gerektiğini tahmin ediyor. Artık, derin öğrenme modelleri (Google’ın RankBrain’i, öğrenen transformer’lar vb.) bunu yapıyor. Statik sıralamanın ötesinde, Bing’in sohbetinde olduğu gibi sistemler, çoklu olası yanıtlar üretebilir veya pekistirmeli öğrenme ile (insan geri bildirimiyle) yanıt stilini iyileştirebilir. (OpenAI, ChatGPT yanıtlarını daha uyumlu ve faydalı yapmak için insan geri bildirimli pekiştirmeli öğrenmeyi – RLHF – meşhur şekilde kullandı.) Ek olarak, AI yanıtları üretirken belirli kuralları da gözetmek gerekir (nefret söylemi olmaması vb.). Bunun için AI denetleme modelleri – içeriği kontrol edip, politikalara aykırı yanıtları filtreleyip değiştirebilecek sınıflandırıcılar – devrededir. Bunlar da bir diğer temel; her AI sorgusunda, neredeyse daima arka planda bir güvenlik modeli isteği ve cevabı değerlendirir.
Altyapı (Hesaplama ve Gecikme): Teknik olarak, ölçekli AI’lı arama sunmak altyapı açısından zorludur. LLM’ler hesaplama açısından yoğundur – tek bir GPT-4 sorgusu, klasik bir anahtar kelime aramasından çok daha fazla CPU/GPU harcar. Benzer şekilde, dev indekslerde vektör araması yapmak özel donanım (GPU veya TPU ivmelendiriciler, bol bellek ya da yaklaşık en yakın komşu algoritmaları) gerektirir. Şirketler bunları optimize etmeye yatırım yapıyor. Örneğin Google, BERT modellerini hızlıca çalıştırmak için veri merkezlerinde özel TPU çipleri kullandı blog.google. Microsoft, Bing için “Orchestrator” adında, hangi anda büyük GPT modelini çağıracağını, sonuçları nasıl önbelleğe alacağını vb. yöneten bir sistem geliştirdi. Gecikme büyük bir mesele – insanlar birkaç saniyede yanıt bekliyor. Bir LLM normalde bir yanıt üretmek için birkaç saniye alabilir. Bunun akıcı görünmesi için çokça mühendislik harcanıyor (ör: yanıtı, tamamı bitene kadar kelime kelime akıtarak baştan az da olsa gösterme). Zamanla, daha verimli modeller (distille edilmiş modeller, kuantize edilmiş modeller) daha hızlı çalışacak, belki bazıları cihazda yerel kişiselleştirme veya çevrimdışı kullanım için de çalışacak.
Bilgi Grafiği ve Hibrit Sistemler: LLM’ler ve vektörler çok “yeni” ve popüler olsa da, arama hâlâ birçok durumda klasik yapılandırılmış veriden faydalanıyor. Google’ın Bilgi Grafiği – varlıklar hakkında (kişi, yer, nesne ve ilişkileri) bilgi içeren bir veritabanı – birçok sorguya doğrudan bilgi kutusu ile yanıt veriyor. AI bunu ikame etmedi; tam aksine, AI tamamlayıcı olabilir (örneğin, bilgi grafiğinde veri varsa, doğruluk için öncelik verilebilir). Pek çok arama sonucu hâlâ çoklu sistemlerin birleşimiyle oluşuyor: kenarda bilgi paneli (yapılandırılmış veri), birkaç eski tip mavi link ve artık üstte bir AI özeti. En iyiyi almak için hibrit bir yaklaşım.
Açık Kaynak ve Özel Modeller: Tüm AI arama sistemleri birkaç büyük şirketten çıkacak diye bir koşul yok. Organizasyonların kendi özel arama çözümlerini geliştirmesi için açık kaynak LLM’ler ve vektör veritabanları var – örneğin şirketlerin kendi dokümanları üzerinde AI arama uygulaması kurması gibi. FAISS veya Weaviate gibi vektör veritabanları lokal olarak kurulabiliyor ve daha küçük LLM’ler (ya da API üzerinden daha büyükleri) Soru-Cevap sağlayabiliyor. Bu demokratikleşme, anlattığımız teknik temelleri Big Tech tekelinden çıkarıp tüm geliştiricilere erişilebilir hale getiriyor. Bu da uzmanlaşmış arama uygulamalarının yolunu açacak – ör. tıbbi makalelerde eğitilmiş bir LLM ve en güncel çalışmaların vektör indeksiyle çalışan bir tıp araştırma arama motoru; doktorlara bir konudaki kanıtların hızlı sentezini sunacak. Ya da, bir çalışanın “Şirketimizin X konusunda bir politikası var mı?” sorusuna cevap verebilen kurum içi arama motoru gibi.

Özetle, AI destekli aramanın teknik altyapısı, dil ve anlama için nöral ağ modellerini (LLM’ler, transformer’lar) verinin nöral temsilleriyle (embedding ve vektör arama) birleştiriyor. Birincisi, dili anlama ve üretmek için beyin işlevi görür; ikincisi, bilgiyi verimli saklayıp getirmek için bellek sunar infoworld.com infoworld.com. Birlikte ve RAG gibi tekniklerle desteklenerek cip.uw.edu, tartıştığımız akıllı arama deneyimlerini mümkün kılarlar. Araştırmalar ilerledikçe, bu modellerin çok daha yetkin (örn. metin+görseli ortak anlayan multimodal modeller) ve verimli olmasını bekliyoruz. Algoritma gelişmeleriyle (daha iyi benzerlik arama yöntemleri, daha az hayal ürünü yanıt için eğitim teknikleri vb.) AI arama deneyimi daha hızlı, doğru ve güvenilir olmaya devam edecek.

11. Yapay Zeka Hakimiyetindeki Web Aramasının İş Dünyası ve Toplumsal Sonuçları

Aramada yapay zekanın yükselişi yalnızca teknolojiyi değiştirmekle kalmıyor – aynı zamanda işletmeler, toplum ve küresel bilgi ortamı için geniş kapsamlı sonuçlar doğuruyor:

İş Dünyası Sonuçları:

Trafik ve Güç Dinamiklerinde Değişim: Eskiden arama trafiğinden büyük kazanç sağlayan web siteleri, yapay zeka cevapları tıklamaları emdiği için düşüşler görebilir. Çevrimiçi yayıncılar (haber, nasıl yapılır siteleri, vb.), içeriklerinin siteye ziyaret olmadan (ve dolayısıyla reklam gösterimi veya gelir olmadan) cevaplar üretmek için kullanıldığından endişe ediyor. Bu durum, web’in iş modellerinde değişime zorlayabilir. Bazı olasılıklar: yayıncılar tazminat anlaşmaları arayabilir (bazı ülkelerde haber yayıncılarının Google News’e karşı verdiği mücadelede olduğu gibi) ya da içeriklerini özellikle yapay zekanın seçilmiş kaynağı olacak şekilde optimize edebilir, ya da yalnızca arama trafiğine bağımlılığı azaltıp haber bültenleri, sosyal medya gibi farklı kanalları kullanarak doğrudan kitlelere ulaşabilir. Veriler, organik trafiğin zaten düştüğünü gösteriyor – tahminlere göre 2025 yılına kadar en popüler web siteleri birkaç yıl öncesine göre aramadan çok daha az trafik alabilir 1950.ai. Bu, yayıncılar üzerinde uyum sağlama veya birleşme konusunda mali baskı oluşturuyor. Reklam gelirleri azalırsa daha fazla ücretli duvar (paywall) veya abone modeli görebiliriz.
Yeni Oyuncular İçin Fırsatlar: Arama dünyasındaki statükonun sarsılması, yeni aktörlere kapı açıyor. Kısa süre önceye kadar, “Google Arama” bilgi bulmakla neredeyse eşanlamlıydı. Şimdi ise AI tabanlı deneyimler arayan kullanıcıları çekmek için yeni başlayanlar (OpenAI, kapanmadan önce Neeva, Brave’in Summarizer’ı, birçok girişim arama asistanı) için bir pencere var. Nitekim, ChatGPT ve Perplexity gibi alternatiflerin kullanımı büyük oranda arttı, henüz düşük bir tabandan başlamalarına rağmen adweek.com. Google hâlâ baskın olsa da, 2023 Nisan’ında küresel Google arama trafiğinin biraz düştüğü (bir önceki yıla göre %1 azalma) ve ChatGPT ile Perplexity ziyaretlerinin %180 arttığı dikkat çekici adweek.com. Bu, bazı kullanıcıların belirli sorgularda kısmen değişim yaptığını gösteriyor. Google kendi yapay zekasını devreye almasaydı, bu paradigma değişiminde geride kalma riski vardı. Şimdi ise temelde bir teknoloji yarışı var: Google, Microsoft (OpenAI ile beraber) ve diğerleri (belki Meta, Amazon, Apple da kendi yapay zekâ planlarıyla) yeni nesil aramayı tanımlamak için yarışıyor. İş dünyası açısından sonuç büyük: En iyi AI arama deneyimini sunan şirket, büyük bir pazar payı kazanabilir. Google’ın uzun süredir devam eden arama tekeli bir AI dünya’sında garanti değil (ancak büyük ölçek ve veri, AI eğitimi ve pazar varlığını sürdürme açısından avantaja sahip).
Paraya Çevirme ve Yeni Reklam Modelleri: Reklamcılığın nasıl etkilendiğine değindik. Bu durum, reklam modellerinde inovasyonu zorunlu kılacak. Diyalog temelli reklamlar görebiliriz; örneğin bir yapay zeka asistanı “Bunun için sana ürün bulabilirim – işte sponsorlu bir öneri” diye açıklayabilir. Ya da markalı yapay zeka yardımcıları (örneğin, bir e-ticaret sitesinin AI ajanına danışıp, nazikçe o markanın ürünlerini övmesi gibi). Arama reklamları, anahtar kelimelere teklif vermekten niyetlere veya sorgu konularına ya da AI cevabındaki sıralamaya (örneğin, bir AI özetinde atıf yapılan kaynaklardan olmak değerli hale gelebilir – bir çeşit SEO gibi, belki bir şekilde para harcanabilecek bir şey haline gelebilir, ama açıkça belirtilmezse güveni zedeleme riski var) teklif vermeye kayabilir. Ayrıca uzun vadede bir soru var: Eğer yapay zekâ araması toplam tıklamayı ve reklam envanterini azaltırsa, kalan reklam alanlarının maliyeti artar mı? Muhtemelen – azlık daha yüksek reklam fiyatlarını getirebilir (bazı analistler, daha az ama daha hedeflenmiş reklamların aynı ya da daha fazla gelir getirebileceğini düşünüyor). Alternatif olarak, şirketler etkili reklam vermekte zorlanırsa bütçelerini başka kanallara kaydırabilir (influencer pazarlaması, ya da hem satıcı hem reklam platformu olan Amazon gibi).
Yeni Hizmetler ve Pazarlar: Yapay zekâ arama yetenekleri tümüyle yeni sektörler yaratabilir. Örneğin, kişisel yapay zekâ yardımcıları bir hizmet olarak – belki bir gün her birimizin bize özel bulut tabanlı AI’ı olacak ve şirketler belirli becerilere sahip (örneğin, finansal danışmanlık konusunda özelleşmiş bir yapay zeka) üst düzey AI’lar satacak. Ya da dikey AI arama motorları abone tabanlı gelir elde edecek – örneğin, hukuk şirketlerinin ücretini ödediği bir hukuki araştırma AI aracı gibi. Yapay zekâ evrensel arayüz olurken arama ile eğitim, sağlık, müşteri hizmetleri gibi sektörlerin sınırları belirsizleşecek. İşletmeler, AI ajan ekonomisine hazırlanmalı: Bilgi ve hizmetlerinin yapay zekâya (API’ler, vb.) erişilebilir olmasını sağlamalı, belki de kendi müşterileriyle arayüz kuracak AI’larını geliştirmeli.
İstihdam ve Beceriler: Arama ve pazarlama sektörü iş tanımlarında evrim görecek. SEO uzmanları muhtemelen daha çok içerik stratejisti ve AI eğitmeni gibi çalışacak, otoriter içerik ve yapay zekâ algoritmalarının tercih edeceği metadataları oluşturmaya odaklanacak. Diğer yandan, düşük vasıflı içerik üretimi (SEO için çokça basit makale yazmak) azalabilir çünkü AI bunu zaten yapabiliyor; vurgu daha kaliteli içerik ve benzersiz uzmanlık olacak. Müşteri destek hizmetlerinde, AI daha çok sorguya bakarken (web sohbeti veya sesli çağrılar dâhil), bu işlerin doğası da değişecek – daha az ön saf soru cevaplayan, daha çok karmaşık vakalara bakan veya AI’yı denetleyen temsilciler olacak. Genel olarak, AI bazı işleri daha verimli kılabilir ancak yeni beceriler gerektirecek (örneğin, etkili şekilde AI’yı yönlendirme, AI çıktısını doğrulama vb.).

Toplumsal Sonuçlar:

Bilgiye Erişim: Eğer AI arama vaadini yerine getirirse, bilgiye erişimde büyük bir eşitleyici olabilir. Dili yeterli düzeyde bilmediği, okuryazarlık sıkıntısı yaşadığı için aramada zorlanan insanlar doğal yoldan sorabilir ve cevap alabilir. Aynı zamanda karmaşık bilgileri daha basit şekilde özetleyerek bilgi uçurumlarını kapatabilir. Örneğin, bir hasta bir tıbbi raporu basit dille anlatması için yapay zekaya danışabilir. Bu güçlendirme olumlu. Ancak, bilgi akışını da merkezileştirir. Herkes birkaç yapay zekâ sistemine yanıt almak için yönelirse, bu sistemler bilgi gardiyanı haline gelir. Bu da AI’nın kim tarafından kontrol edildiği, cevapları hangi önyargıların şekillendirdiği konusunda kaygı yaratıyor. Toplumun muhtemelen mekanizmalar üretmesi gerekecek (düzenleme, bağımsız denetimler ya da yapay zekâ kaynaklarında çoğulculuk gibi) ki tek bir anlatı veya gündem AI tarafından istemeden dayatılmasın.
Eleştirel Düşünce ve Eğitim: Kolay cevaplar çift taraflı bir kılıç olabilir. Bir yanıyla, hızlı gerçek cevaplar bizi daha derin düşünmeye serbest bırakır – önemsiz gerçekleri ezberlemeye gerek kalmaz, AI sağlar. Ancak, kullanıcılar kaynaklara bakmayı bırakıp AI sonuçlarını sorgusuz kabul ederse, nüansları kaçırabilir ya da AI yanlışsa yanıltılabilirler. Eğitim sistemleri belki medya okuryazarlığı ve doğrulama yeteneklerine (örneğin, “AI böyle dedi, ama nasıl teyit edebiliriz?”) daha fazla odaklanacak. Belki bir de AI bilgisini doğrulamak için araçlar geliştirilecek – tarayıcı eklentileriyle AI’nın verdiği bilgilerin kökeni vurgulanacak gibi.
Bilgi Çeşitliliği: Geleneksel arama çoğu zaman birden fazla sonuç gösterir ve kullanıcı hangi bağlantıya tıklayacağına karar verir – dolayısıyla farklı kaynaklardan farklı bakış açılarını görebilir. AI ise her şeyi tek bir anlatıda yoğunlaştırabilir. Peki, o anlatı çeşitli ve temsili olacak mı? Tartışmalı sorularda ideal olan, AI’nın birden çok bakış açısı sunmasıdır (“Bu konuda, bazı uzmanlar X diyor, bazıları Y” gibi). Bunun için aktif çalışmalar var – örneğin, daha nüanslı cevaplar vermek üzerine. Ama iyi idare edilmezse tek tip bilgi kültürü (monoculture of knowledge) riski de var. Öte yandan, AI çeşitli kaynaklardan sentez yaptığı için filtre balonlarını da kırmaya yardımcı olabilir; çünkü kullanıcı kendi başına sadece hoşuna giden linke tıklayabilirdi, AI ise daha geniş bir sentez kurabilir. Bilgi çeşitliliği üzerindeki fiili etki, AI algoritmalarındaki tasarım tercihlerine bağlı olacak.
Önyargı ve Adalet: Toplumsal açıdan, AI eğitildiği verilerdeki önyargıları tekrar edebilir endişesi var. İyi yönetilmezse, AI araması toplumdaki önyargıları yansıtabilir veya az temsil edilen görüşleri göz ardı edebilir; bu da kamuoyunu yanlış yönlendirebilir ya da grupları dışlayabilir. AI cevaplarında adaleti sağlamak – belki dengeli kaynaklardan çekmek ve hassas özelliklere dikkat etmek – süregelen bir araştırma ve tartışma konusu. Örneğin, bir kullanıcı “Neden X grubu insanlar Y gibidir?” diye sorduğunda, AI’nın bunu klişe veya eğitim verisinden gelen rahatsız edici genellemeyle yanıtlamak yerine varsayımı düzelten veya önyargıyı çürüten gerçekler sunması gerekir.
Düzenleme ve Yönetişim: AI böyle merkezi bir rol alınca, hükümetler de dikkat kesiliyor. İtalya’nın ChatGPT’ye yönelik adımını belirtmiştik. AB’nin birkaç yıl içinde yürürlüğe girmesi beklenen AI Yasası, “yüksek riskli AI sistemleri” için (kamuoyu etkileme potansiyeli olanlar dahil – arama buna girebilir) yükümlülükler getirecek. Bu, AI cevaplarının nasıl oluşturulduğu konusunda daha fazla şeffaflık ya da algoritmik denetim gerektirebilir. Rekabet hukuku da devreye giriyor: birkaç şirket AI’ya hâkim olursa bu rekabet sorununu büyütür mü? Zaten büyük şirketlerde AI uzmanlığı yoğunlaştı. Ancak, açık kaynaklı girişimler buna denge getirebilir ve düzenleyiciler açık ekosistemleri teşvik edebilir (örneğin, tarafsız hizmetlerin AI asistanlarına entegre olmasını şart koşmak – tıpkı Google aramada her sitenin çıkabilmesi gibi).
Sosyal Etkileşim ve Davranış: Sanal asistanlar çok yetkin dostlar olursa, sosyolojik etkiler ortaya çıkabilir – insanlar bilgi almak ya da hatta arkadaşlık için daha çok AI ile, gerçek uzmanlarla veya akranlarla daha az iletişim kurabilir. Örneğin, bir arkadaşına ya da öğretmenine sormak yerine, her zaman AI’ya danışabilir. Bu, bilginin insanlar arasında paylaşım biçimini etkileyebilir. Ayrıca, iyi dengelenmezse bir miktar yalnızlaşmaya yol açabilir – ancak tersine, AI belirli bireylere (örneğin otizm spektrumunda olanlar ya da sosyal kaygılılar) düşük baskılı ortamda iletişim pratiği yapma fırsatı da verebilir. Toplumsal toplam etkiyi öngörmek zor, fakat yapay zeka asistanları yaygınlaştıkça kullanım alışkanlıklarına dair normlar gelişecek (örneğin, yüz yüze sohbette gözünüzün önünde AR asistanı kullanmak görgüye aykırı mı? Akıllı telefonlarla olduğu gibi, zamanla göreceğiz).
Küresel Eşitlik: Olumlu bir boyut olarak, AI modelleri çok dilli olabilir ve dünyanın daha geniş kesimlerinin çevrim içi olmasına yardımcı olabilir. Bing ve Google’ın AI’ı şimdiden birçok dili destekliyor. Kırsal bir bölgede, düşük eğitimli biri, temel bir akıllı telefonla ana dilinde sesli soru sorup, cevabını sesli alabilir – bu, İngilizce arama ile erişilemeyen bilgiyi sağlayabilir. Bu durum kalkınma ve eğitimi hızlandırabilir. Çeşitli şirketler daha fazla dilde ve düşük kaynaklı dillerde modeller eğitmek için inisiyatif başlattı. Ancak o dillerdeki bilginin sağlam ve yalnızca tek bir bakış açısının çevirisinden ibaret olmamasına dikkat edilmeli.

Genel olarak, yapay zekâ hakimiyetindeki aramanın iş dünyası ve toplumsal sonuçları çok derin. Temelde, insanların kaydedilmiş bilgilerin tümüne erişme biçimi değişiyor. İşletmeler, yeni keşif ve rekabet yöntemlerine uyum sağlamalı, muhtemelen daha fazla AI platformuyla ortaklık kurmalı veya kendi AI yeteneklerini geliştirmeli. Toplum ise normlarını, eğitimini ve muhtemelen düzenlemeleri bu yeni paradigmanın herkese fayda sağlaması ve zararların önlenmesi için uyarlamak zorunda. Heyecan verici bir gelecek – internetin ilk kez önem kazandığı dönemi andırıyor, ancak bu kez aracı bir AI.

Sonuç:

Yapay zeka tarafından yönlendirilen internet arama ve gezinmesinin geleceği, daha kişiselleştirilmiş, sohbet odaklı ve entegre bir deneyim vaat ediyor. SEO stratejileri, yapay zekanın anlama şekline uyum sağlama yönünde değişiyor; sorgularımıza doğrudan cevap veren yeni yapay zekâ destekli araçlar ortaya çıkıyor; doğal dil ve çok modlu aramalar norm haline geliyor; dijital asistanlarımız ise daha yetenekli ve proaktif hale geliyor. Tüm bunların altında, büyük dil modelleri ve nöral vektör arama teknolojileri bu dönüşümü mümkün kılıyor.

Kullanım kolaylığı ve erişilebilirlikteki büyük avantajlara rağmen, bu gelişmeler iş modellerini, etik normları ve bilgiye verdiğimiz değeri yeniden düşünmeye zorluyor. Bildiğimiz web, statik bir sayfa indeksi olmaktan çıkıp dinamik, yapay zekâ tarafından seçilen bir bilgi ve görev tamamlama platformuna evriliyor. Bu dönüşüm sürecinde, bilginin güvenilir, çeşitli olduğu ve içerik üreticilerinin ödüllendirildiği sağlıklı ve açık bir web ortamı oluşturmak önemli bir zorluk olacak.

Aramanın bu yapay zekâ odaklı dönüşümünün başındayız. Önümüzdeki yıllarda, şimdiden tahmin edemeyeceğimiz yenilikler ve ilk adımlardan çıkarılacak dersler karşımıza çıkacak. Kullanıcı ihtiyaçları, adalet ve paydaşlar (teknoloji şirketleri, yayıncılar, düzenleyiciler, kullanıcılar) arasındaki iş birliğine odaklanarak, aramanın geleceği hepimizin tam olarak ihtiyacı olanı güven ve kolaylıkla bulabildiği bir dünya olabilir.

Kaynaklar:

Search Engine Land (2025), Yapay Zeka SEO’yu Nasıl Şekillendiriyor seoteric.com seoteric.com
Xponent21 (2025), Yapay Zeka Genel Bakışları Arama Sonuçlarına Hakim xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
Microsoft Bing Blog (2023), Copilot Aramayı Tanıtıyoruz microsoft.com microsoft.com
Google Blog (2019), Aramaları Her Zamankinden Daha İyi Anlamak blog.google blog.google
Bee Partners (2025), Yapay Zeka Genel Bakışları için SEO Optimizasyonu beepartners.vc beepartners.vc
Adweek (2025), Google’ın Yapay Zekâ Arama Çağı adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
Onelittleweb Araştırması (2025), Yapay Zeka Sohbet Botları ve Arama Motorları onelittleweb.com onelittleweb.com
Yaguara (2025), Sesli Arama İstatistikleri yaguara.co yaguara.co
Think with Google (2024), Google Arama’yı Ne Kadar İyi Tanıyorsunuz? business.google.com
Google Ürün Blogu (2025), Yapay Zeka Moduna Çoklu Modlu Arama Getirmek blog.google blog.google
CIP, UW (2024), Yapay Zeka Destekli Aramanın Güvenilirliği cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
Google Geliştiriciler Blogu (2023), Web Spam Raporu 2022 developers.google.com
InfoWorld (2023), Aramada Vektör Veritabanları infoworld.com infoworld.com
1950.ai (2023), Yapay Zeka Genel Bakışları ve Ortam İnterneti 1950.ai 1950.ai 1950.ai
Reuters (2023), İtalya ChatGPT’yi Yasağının Ardından Yeniden Kullanıma Açtı reuters.com reuters.com