Yapay Zeka Çağında Google Arama: Dijital Bilgi Ekonomisinin Ekonomik Yeniden Yönlendirilmesi

Yapay zeka klasik arama motoru iş modeline yönelik doğrudan bir tehdit mi, yoksa halihazırda egemen olan bir pazarın stratejik bir gelişimi mi?

Google, 2025'in ilk çeyreğinde küresel arama dünyasının tartışmasız hakimi olarak kendini resmen sunmaya devam ediyor. Yüzde 91,55'lik pazar payıyla şirket, günde yaklaşık 8,9 milyar arama sorgusu işliyor; bu da saniyede yaklaşık 103.000 sorguya, yani yılda toplam 2,6 trilyon sorguya denk geliyor. Mobil cihazlarda ise Google, yüzde 96,3'lük pazar payıyla neredeyse hegemonik bir konumda. Bu rakamlar sarsılmaz bir hakimiyet imajı veriyor, ancak istatistiksel yüzeyin altında çok daha karmaşık ve değişken bir ekonomik çalkantı tablosu yatıyor. Pazar payı tek başına, arama hacmi, kullanıcı davranışı ve elde edilen gelir akışları arasındaki değer ilişkisinin doğasındaki temel bir dönüşümü maskeliyor.

2024'ün son aylarında nadir görülen bir olay yaşandı: Google'ın küresel pazar payı, on yıldır ilk kez sembolik olarak önemli olan yüzde 90 eşiğinin altına düştü. Ekim 2024'te bu pay yüzde 89,34, Kasım'da yüzde 89,99 ve Aralık'ta yüzde 89,73 seviyesindeydi. Bu, 2015'ten bu yana bu seviyenin altına inen ilk istikrarlı düşüş oldu. Analistler bu düşüşü kısmen Asya'daki bölgesel değişimlere bağlasa da, bu gelişme geleneksel arama motoru ekosistemini kökten istikrarsızlaştırmaya başlayan çeşitli yapısal güçlerin bir araya geldiğinin sinyalini veriyor. Bu, mevcut kullanıcıların radikal bir şekilde göç etmesinden ziyade, arama davranışında ve başarıya giden ilgili ekonomik yollarda bir dönüşüm anlamına geliyor.

Google'ın iş modeli, zarif ancak giderek kırılganlaşan bir mimariye dayanmaktadır. Şirket, 2024 yılında yaklaşık 307 milyar dolar toplam gelir elde etti ve bunun yaklaşık 175 milyar dolarını arama reklamları oluşturdu. Bu, toplam gelirin yalnızca %57'sini temsil etmekle kalmıyor, aynı zamanda tüm kurumsal yapının finansal omurgasını da oluşturuyor. Bu modelin işleyişi basit ama etkilidir: Kullanıcılar, açık veya örtük satın alma niyetiyle arama sorguları oluşturur; Google, tıklamalar için ödeme yapan reklamverenlerin reklamlarını sunar; kullanıcılar bu reklamlara veya organik arama sonuçlarına tıklar; ve kullanıcılar, yayıncılar ve reklamverenler arasında üç taraflı bir pazar yeri oluşturulur.

Bu mimari, özellikle “AI Overview” teknolojisi aracılığıyla yapay zekanın entegrasyonuyla temelden zorlanmaktadır.

Yapay Zeka Genel Bakışları: İş Modeli Yıkıcı Olarak: Gerileme Ölçütleri

Google'ın Yapay Zeka Genel Bakış özelliğini kullanıma sunması bir dönüm noktasıdır. Bu teknoloji, kullanıcılara, harici web sitelerine tıklamalarına gerek kalmadan, üretken modeller tarafından oluşturulan sentezlenmiş bilgi özetlerini doğrudan arama sonuçları sayfasında sunar. Kullanıma sunulması oldukça hızlıydı: Ocak 2025'te, Yapay Zeka Genel Bakış tüm arama sorgularının %6,49'unda yer aldı. Mart 2025 itibarıyla bu oran iki katına çıkarak yaklaşık %13,14'e ulaştı. Bu, bugün Amerikan pazarındaki Google aramalarının yedide birinden fazlasında, yapay zeka sentezi yoluyla bilgi toplama girişiminin, kullanıcı geleneksel bir organik arama sonucunu veya ücretli bir reklamı etkinleştirmeden önce tamamlandığı anlamına geliyor.

Bu genişlemenin ekonomik sonuçları hızla ortaya çıktı. Tüm dijital kapitalist ekonomik modellerin temel ölçütü olan tıklama oranları dramatik bir şekilde tepki gösterdi. Yapay Zeka Genel Bakış kullanan arama sorgularında, organik tıklama oranı Haziran 2024'teki %1,76'dan Eylül 2025'te %0,61'e düştü. Bu, yaklaşık %65'lik bir düşüşü temsil ediyor veya iş dünyasında "organik arama sonuçlarına tıklama" kavramı, yapay zekanın baskısı altında yaklaşık üçte iki oranında daha oynak hale geldi. Aynı zamanda, ücretli arama reklamları daha da büyük bir düşüş yaşadı: tıklama oranı %19,7'den %6,34'e düştü, yani %68'lik bir düşüş.

Bu iki etki arasındaki etkileşim özellikle dikkat çekicidir: Yapay Zeka Genel Bakışlarının neden olduğu tıklama oranlarındaki azalma, yalnızca Yapay Zeka Genel Bakışlarının gerçekten görüntülendiği arama sorgularıyla sınırlı değildir. Organik tıklama oranları da, Yapay Zeka Genel Bakışları olmayan arama sorguları için yıllık bazda yaklaşık %41 oranında düşmüştür. Bu, daha derin bir davranışsal etkiye işaret etmektedir: Kullanıcılar etkileşim kalıplarını temelden uyarlamaktadır. Yapay zeka sistemleri zaten sonuç sayfasında yanıtlar sunduğu için arama sonuçlarının giderek daha az tıklanmaya değer olduğunu öğrenmektedirler. Teorik bir bakış açısından, bu öğrenme etkisi bir tür irrasyonel riskten kaçınma veya rutin oluşturma olarak anlaşılabilir; ancak gerçekte kullanıcılar, dönüşen bir bilgi ortamına rasyonel tepki vermektedir.

Bu dönüşümün toplu etkileri çarpıcı bir şekilde çarpıcı. "Sıfır tıklamalı aramaların" (harici bir sonuca tıklamayla sonuçlanmayan aramalar) oranı yüzde 56'dan yüzde 69'a fırladı. Buna karşılık, arama sorgularının yalnızca yüzde 31'i artık harici bir hedefe tıklamayla sonuçlanıyor. Yayıncılar ve içerik oluşturucular için bu, feci boyutlarda bir trafik kaybını temsil ediyor. Similarweb tarafından yapılan bir analiz, haber sitelerine gelen organik trafiğin bir yılda aylık 2,3 milyardan fazla ziyaretten 1,7 milyarın altına düştüğünü ortaya koydu; bu, aylık yaklaşık 600 milyon ziyaret kaybı veya önceki trafik hacminin yaklaşık yüzde 26'sı anlamına geliyor. Bireysel yayıncılar daha da çarpıcı rakamlar bildiriyor: Büyük bir Amerikan yaşam tarzı dergisi, tıklama oranında yüzde 5,1'den yüzde 0,6'ya, yani yaklaşık yüzde 88'lik bir düşüş gözlemledi.

Bu, arama motoru manzarasının kademeli, evrimsel bir şekilde ayarlanması değil. Bu bir devrim. Google'ın kendisi için çıkarımı iki yüzlü ve paradoksal: Bir yandan, AI Genel Bakış entegrasyonu daha az tıklamaya yol açarken, diğer yandan Google bu özelliği kullanıma sunma baskısına direniyor ve ChatGPT'ye kaptırılmayan her tıklamanın değerli olduğunu ve bu nedenle daha az tıklama sayısının bile hiç tıklama olmamasından daha iyi olduğunu savunuyor. Rapor edilen bir Google dahili notu, bu bilişsel gerilimi özlü bir şekilde dile getiriyor: Google, azalan aramaları ChatGPT'ye kaptırmaktansa Gemini'ye (Google'ın tescilli AI modeli) kaptırmayı tercih eder, çünkü bu, Google ekosistemi içinde kullanıcıları tutma olasılığını koruyacaktır. Başka bir deyişle, Google uzun vadede merkezi olmayan AI rakiplerine karşı pazar konumunu korumak için paraya dönüştürülebilir trafik hacminde orta vadede bir daralma riski alıyor.

Bu strateji, platform kapitalizminin temel bir ikilemini yansıtıyor: Geleneksel değer ölçütü olan tıklama üretimi baskı altına girdiğinde, alternatif değer yaratma yolları geliştirilmelidir. Google, daha uzun vadeli kullanıcı etkileşimi yaratmak üzere tasarlanmış, daha kapsamlı ve sohbet odaklı bir arama deneyimi olan AI Mode'u geliştirerek bu konuda denemeler yapıyor. İş modeli, işlemsel ("reklam üzerine kullanıcı tıklamaları") modellerden potansiyel olarak daha entegre veya hatta abonelik tabanlı modellere doğru kayıyor. 2025 yılı için arama pazarlama gelirinin yaklaşık 190,6 milyar dolar olması (2024'e kıyasla yaklaşık %7'lik bir artış) projeksiyonu, bu eğilimler ışığında nominalist bir iyimserliği sürdürüyor. Ancak, bu büyümenin hacim artışından ziyade esas olarak fiyat artışları (tıklama başına maliyet artışları) yoluyla elde edilmesi muhtemel.

Robby Stein'ın ürün felsefesi: Snapchat'ten Yapay Zeka Aramasına

Bu bağlamda, Google Arama Ürün Başkan Yardımcısı Robby Stein'ın biyografisi ve açık ürün stratejisi özellikle önem kazanıyor. Stein, Google'ın arama dönüşümünü yönetme girişiminde kilit bir isim haline geldi. Kariyer yolu, yapay zeka planlarının altında yatan stratejik mantığı anlamak açısından yol gösterici nitelikte.

Stein, Instagram Hikayeleri'ni geliştirmesiyle tanınır. Bu ürün kararı, hem aşırı belirsizlik koşullarında ürün geliştirme hem de yerleşik platformların "yeterince iyi" kopyalarla rakiplerini nasıl etkisiz hale getirebileceği konusunda bilgilendirici bir vaka çalışması sunmaktadır. Snapchat, 2013 yılında, geçici ve otomatik olarak kaybolan sosyal medya içerikleri için yenilikçi bir özellik olan "Hikayeler"i kullanıma sunmuştur. Bu yenilik, teknik olarak zarif ve kullanıcı davranışı açısından çığır açıcıydı ve sosyal medya etkileşiminde yeni bir kategori oluşturmuştur. Snapchat, 2016 yılında yaklaşık 150 milyon günlük aktif kullanıcıya ulaşmıştır. Zaten Facebook ekosisteminin bir parçası olan ve 500 milyondan fazla günlük aktif kullanıcıya sahip olan Instagram, bu özelliği 2 Ağustos 2016'da kopyalamıştır.

Sonuçlar Snapchat için yıkıcı oldu. Instagram Hikayeleri altı ay içinde günlük 150 milyondan fazla kullanıcıya ulaştı. Snapchat Hikayeleri görüntülemeleri %15 ila %40 oranında düştü. Bir yıl içinde Snapchat bu segmentte işlevsel olarak etkisiz hale geldi. Instagram Hikayeleri'ni Snapchat Hikayeleri'nden ayıran şey teknik üstünlük değil, operasyonel üstünlüktü: Instagram bu özelliği halihazırda baskın olan ekosisteme entegre etti, içerik üreticilere daha iyi analizler sundu, marka ve kullanıcı etiketlemesine olanak sağladı (Snapchat bunu sunmuyordu) ve mevcut teknik altyapıyı kullandı. Bu, platform ekonomisinin ders kitabı örneğiydi: ölçek, entegrasyon yetenekleri ve operasyonel mükemmellik, parçalanmış pazarlarda inovasyonu geride bıraktı.

Stein, son röportajlarında ürün geliştirme felsefesinin üç temel unsur tarafından yönlendirildiğini belirtiyor: Birincisi, "durmak bilmez iyileştirme" - yinelemeli optimizasyona takıntılı bir odaklanma. İkincisi, karmaşık teknolojik sistemler bağlamında kullanıcı davranışının derinlemesine anlaşılması. Üçüncüsü, veriler gerektirdiğinde sezgiye aykırı kararlar alma isteği.

Bu felsefe, Google'ın yapay zeka stratejisinde de kendini göstermektedir. Stein, Google'ın "yeni nesil arama"nın üç temel bileşenini tanımladığını kamuoyuna açıklamıştır: Yapay Zeka Genel Bakışları (hızlı, yapay zeka tarafından oluşturulan özetler), çok modlu arama (görseller, video, Lens) ve Yapay Zeka Modu (Google'ın daha önce bilmediği, sohbete dayalı, sıra almaya dayalı bir arama deneyimi). Bu üç unsurun, kusursuz ve daha kapsamlı bir arama deneyimi oluşturmak için "bir araya gelmesi" amaçlanmaktadır.

Uygulama hızı dikkat çekici. AI Mode, konsept aşamasından lansmana yaklaşık bir yılda ulaştı; bu, bu büyüklükteki bir şirket için olağanüstü bir hız. Bu durum, Google'daki yeni ürün liderlerinin, Stein'ın prensiplerinden açıkça ilham alarak, eski kurumsal yavaşlığı nasıl aştıklarını yansıtıyor.

Ancak Stein'ın felsefesi yapısal bir zayıflık da içeriyor: "Sürekli iyileştirme"nin, ekosistemik ve dağıtımsal etkilerine değil, ürünün kendisine odaklanan bir süreç olarak anlaşılmasını gerektiriyor. Tamamen kullanıcı odaklı bir bakış açısıyla, agresif yapay zeka genel bakışları bilgiye "geliştirilmiş" bir erişimi temsil edebilir. Ancak tıklama üretimine dayanan yayıncılar ve daha geniş web ekosistemi açısından yıkıcı bir müdahale teşkil ederler. Bu durum bir ikilem yaratır: Maksimum kullanıcı coşkusu için çabalayan ürün yöneticisi, kullanıcı deneyimi ve ticari gerçekleşmenin uyumlu olmaması nedeniyle aynı anda şirketin iş modelini baltalayabilir.

Akademik Dağılım: Parçalanmış Bir Dönüşümün Üç Temeli

Stein, son röportajlarında arama dünyasındaki dönüşümler için kavramsal bir çerçeve sundu: üç eşdeğer olmayan temel. Bu kategorizasyon, Google'ın arama stratejisinin parçalanmışlığını kendi içinde nasıl anladığını ortaya koyduğu için ilk bakışta göründüğünden daha anlamlı.

İlk sütun Yapay Zeka Genel Bakışları'dır. Bunlar, arama sonuçları sayfasında sunulan bilgilerin yapay zeka tarafından oluşturulmuş özetleridir. Özel bir Gemini modelinin (Google'ın tescilli büyük dil modeli) arama sorgusunu yorumlaması, bağlam toplamak için modelin otomatik olarak birkaç düzine yardımcı sorguyu formüle edip yürüttüğü bir arama stratejisi ("sorgu yelpazesi" olarak adlandırılır) yürütmesi ve ardından yapılandırılmış bir yanıt oluşturmasıyla çalışırlar. Yapay Zeka Genel Bakışları, "kaynar su sıcaklığı", "Berlin'deki en iyi restoranlar", "Bitcoin nasıl çalışır" gibi bilgilendirici sorgulara yöneliktir. Gezinme sorguları (kullanıcının belirli bir yeri aradığı sorgular) için uygun değildirler. Ayrıca, geleneksel reklam formatları ve ürün listeleri bu alanlarda hala üstün performans gösterdiğinden, en öncelikli ticari sorgular (satın alma amacı) için de ideal değildirler.

İkinci temel unsur, esas olarak Google Lens aracılığıyla sağlanan çok modlu aramadır. Bu özellik, kullanıcıların görsel girdiyle arama yapmalarına olanak tanır; bir nesnenin fotoğrafını çekip Google'a bu nesnenin ne olduğunu, nasıl tamir edileceğini ve nereden satın alınacağını sorabilirler. Google Lens'in büyüme oranları etkileyici: Yıllık %15 büyüme ve yaklaşık 20 milyar aylık sorguya ulaşma. Bu önemli bir temel unsur çünkü Google aramasının yalnızca metin tabanlı olmadığını, etkileşim ortamının çeşitlendiğini gösteriyor.

Üçüncü temel unsur Yapay Zeka Modu. Bu, en yeni ve kavramsal olarak en iddialı deney. Yapay Zeka Genel Bakışları noktadan noktaya yanıtlara (soru → yanıt → son) yönelikken, Yapay Zeka Modu daha uzun vadeli, sohbete dayalı bir etkileşimle çalışır. Kullanıcı karmaşık, çok adımlı sorular sorabilir ("Berlin'de bir restoran arıyorum, arkadaşımın fıstık alerjisi var, açık havada oturmak istiyorum, kişi başı yaklaşık 60 avro bütçe ayırıyorum") ve Yapay Zeka Modu adım adım önerilerde bulunur, bunları açıklığa kavuşturur, geliştirir ve alternatifler sunar. Bir arama motorundan ziyade etkileşimli bir bilgi aracıdır.

Arama stratejisinin tamamen eşdeğer olmayan üç moda ayrılması, esneklik ve opsiyonellik üzerine kurulu bir meta-stratejiyi yansıtıyor. Google, tek tip bir "yeni arama" tanımlamaktan kaçınıyor ve bunun yerine farklı sorgu türlerine ve kullanıcı tercihlerine hitap eden bir arama modu portföyü sunuyor. Bu, evrensel olarak başarılı olmayabilecek tek bir yeniliğe bağlı kalmadan aynı anda birden fazla bahis oynadığı için stratejik olarak akıllıca bir yaklaşım.

Ancak bu portföy stratejisi aynı zamanda derin bir belirsizliği de ortaya koyuyor. Parçalanmış bir arama deneyimini paraya çevirmek, birleşik bir mimariyi paraya çevirmekten daha zordur. Kullanıcılar farklı modlar arasında seçim yaptıklarında, beklenti istikrarsızlığı yaratır ve bu da müşteri kaybına yol açar. Google şirket içinde farklı modlar sunarsa, bir mod diğerini baltalayabilir.

SEO ve GEO (AI araması) için B2B desteği ve SaaS bir arada: B2B şirketleri için hepsi bir arada çözüm - Görsel: Xpert.Digital

Yapay zeka araması her şeyi değiştiriyor: Bu SaaS çözümü B2B sıralamanızı sonsuza dek nasıl devrim niteliğinde değiştiriyor.

B2B şirketleri için dijital ortam hızla değişiyor. Yapay zekanın da etkisiyle, çevrimiçi görünürlüğün kuralları yeniden yazılıyor. Şirketler için yalnızca dijital kitleler arasında görünür olmak değil, aynı zamanda doğru karar vericilerle de etkileşimde bulunmak her zaman zorlu bir süreç olmuştur. Geleneksel SEO stratejileri ve yerel varlık yönetimi (coğrafi pazarlama) karmaşık, zaman alıcı ve genellikle sürekli değişen algoritmalar ve yoğun rekabetle mücadele gerektiren bir süreçtir.

Peki ya bu süreci yalnızca basitleştirmekle kalmayıp aynı zamanda daha akıllı, daha öngörülü ve çok daha etkili hale getiren bir çözüm olsaydı? İşte tam da bu noktada, yapay zeka arama çağında SEO ve GEO ihtiyaçları için özel olarak tasarlanmış güçlü bir SaaS (Hizmet Olarak Yazılım) platformuyla özel B2B desteğinin birleşimi devreye giriyor.

Bu yeni nesil araçlar artık yalnızca manuel anahtar kelime analizi ve geri bağlantı stratejilerine dayanmıyor. Bunun yerine, arama amacını daha hassas bir şekilde anlamak, yerel sıralama faktörlerini otomatik olarak optimize etmek ve gerçek zamanlı rekabet analizi yapmak için yapay zekadan yararlanıyor. Sonuç, B2B şirketlerine belirleyici bir avantaj sağlayan proaktif ve veri odaklı bir strateji: Sadece bulunmakla kalmıyor, aynı zamanda kendi niş ve konumlarında yetkili bir otorite olarak algılanıyorlar.

İşte SEO ve GEO pazarlamasını dönüştüren B2B desteği ve yapay zeka destekli SaaS teknolojisinin birlikteliği ve şirketinizin dijital alanda sürdürülebilir bir şekilde büyümek için bundan nasıl faydalanabileceği.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• SEO, GEO ve AIS için B2B Desteği ve Blog – Yapay Zeka Arama
• Pahalı SEO araçlarını unutun; bu alternatif, rakipsiz B2B özellikleriyle öne çıkıyor

İkizler Modelinin Yankı Odası: Teknik Mimari ve Ticari Etkileri

Yapay Zeka Modu, Yapay Zeka Genel Bakışları ve çok modlu aramayı destekleyen yapay zeka modeli Gemini'nin temel teknik mimarisi, Google'ın bu dönüşümü neden yönlendirdiğini anlamak için önemlidir. Birçok dil modelinin aksine, Gemini baştan sona çok modlu olacak şekilde tasarlanmıştır. Bu, modelin metin, resim, ses ve videoyu sonradan eklemek yerine tek bir sinir ağında entegre ettiği anlamına gelir. Bu, Gemini'ye teorik açıdan yapısal bir zarafet kazandırır.

Teknik olarak Gemini, verimlilik için optimize edilmiş, dönüştürücü-kod çözücü mimarisi kullanır. Model, Google Cloud'un Tensör İşleme Birimleri (TPU'lar) üzerinde çalışır ve Google'a çıkarım hızı konusunda özel bir avantaj sağlar; Google, genel amaçlı bulut altyapılarına dayalı rakiplerinden daha hızlı ve daha ucuza yapay zeka modelleri çalıştırabilir. Gemini, düşünce zinciri mantığı yürütebilir; karmaşık problemleri bir cevap formüle etmeden önce birkaç kavramsal adıma ayırabilir. Bu, önceki Hukuk Yüksek Lisans programlarının yüzeysel belirteç oluşturma yönteminden daha derin mantıksal yapılara olanak tanır.

Gemini, Google'ın tescilli veri depolarıyla entegredir. Google'ın Alışveriş Grafiği, satıcı akışları aracılığıyla saatte 2 milyar kez güncellenen yaklaşık 50 milyar ürün içerir. Google, 250 milyon konuma ve harita bilgisine erişebilir. Google, finansal verilere, gerçek zamanlı borsa bilgilerine ve bağlam kaynağı olarak tüm web'e erişebilir. Bu veri depoları herkese açık değildir; yalnızca Google'ın erişebildiği tescilli kaynaklardır. Bu, Gemini'ye (ve dolayısıyla Yapay Zeka Modu, Yapay Zeka Genel Bakışları vb.'ne) ChatGPT veya Perplexity gibi rakiplerinin sahip olmadığı temel bir avantaj sağlar. OpenAI, herkese açık verilere ve API'ler aracılığıyla alınan verilere güvenmek zorundadır. Perplexity ise web kazıma yöntemini kullanmak zorundadır. Google'ın verileri zaten dahili olarak mevcuttur.

Bu mimari, Google'ın yapay zeka entegrasyonunun neden yalnızca isteğe bağlı değil, stratejik olarak gerekli görülmesi gerektiğini gösteriyor. Altyapı zaten mevcut. Veriler zaten mevcut. Bilgi işlem kapasitesi zaten mevcut. Ekonomik açıdan mantıklı olan, bu kaynakları kullanmaktır. Tek soru, geleneksel iş modeli üzerindeki yan etkileri göz önüne alındığında, para kazanmanın ne kadar agresif bir şekilde sürdürülmesi gerektiğidir.

Şaşkınlık sorunu: Gürültüde rekabet

Yapay zeka arama tartışmalarında sıklıkla gözden kaçan bir konu, Perplexity AI'nın rolüdür. 2022 yılında eski bir Google stajyeri olan Aravind Srinivas tarafından kurulan Perplexity, kendisini açıkça yapay zeka tabanlı bir arama arayüzü olarak konumlandırıyor. Ağustos 2024 itibarıyla Perplexity'nin yaklaşık 15 milyon aylık aktif kullanıcısı vardı. Şirket, 2024 yılı için yaklaşık 40 milyon dolarlık gelir öngörüsü bildirdi. OpenAI, API teklifleri ve ChatGPT Arama'nın ticari kullanımı aracılığıyla 2025 yılı için yaklaşık 11,6 milyar dolarlık gelir öngörüsü bildirdi.

Ancak, toplu kullanıcı rakamları şaşırtıcı bir tablo ortaya koyuyor: Perplexity ve ChatGPT Araması bir araya geldiğinde, ChatGPT için günde yaklaşık 37,5 milyon, Perplexity için ise bunun bir katı (muhafazakâr bir tahminle yaklaşık 10-20 milyon) işlem görüyor ve bu da günde yaklaşık 47,5-57,5 milyon yapay zeka arama istemi anlamına geliyor. Bu arada, Google günde yaklaşık 14 milyar arama sorgusu işliyor. Bu, Google'ın Perplexity ve ChatGPT'nin toplamından yaklaşık 250-370 kat daha fazla arama sorgusu işlediği anlamına geliyor. Toplu yapay zeka arama trafiği, toplam küresel web trafiğinin yaklaşık %0,1 ila %0,25'ini oluşturuyor. Bu, bir paradigma değişiminin işareti değil, gürültüdür.

Bu önemli çünkü yapay zeka arama girişimlerine sağlanan büyük risk sermayesi fonlarına, "arama devrimi" etrafındaki medya abartısına ve Perplexity ve ChatGPT Arama'daki gerçek teknik gelişmelere rağmen, klasik Google Arama'nın baskın bilgi kaynağı olmaya devam ettiğini gösteriyor. Bu, Perplexity ve ChatGPT Arama'nın önemsiz olduğu anlamına gelmiyor; kullanıcı beklentilerinde bir değişime işaret ediyorlar. Ancak Google'ın pazar konumunun varoluşsal bir tehdit altında olduğu anlamına da gelmiyor.

Ancak bu rakamlar yanıltıcı olabilir. Perplexity, Google'ın küresel günlük arama hacminin yalnızca %0,01'ini temsil etse de, belirli kullanıcı grupları (genç, teknoloji meraklısı, bilgi yoğun çalışanlar) arasındaki penetrasyonu önemli ölçüde daha yüksektir. Bir girişim analisti, Perplexity'nin Google ile rekabet etmediğini, aksine on yıl içinde baskın kullanım grubunu oluşturacak kullanıcı tipini yarattığını iddia edebilir. Bu, klasik bir yıkıcılık argümanıdır. Ancak bu bir spekülasyondur; mevcut veriler, bir ikame sürecinden ziyade, arama modellerinin bir arada var olduğunu göstermektedir.

Yayınevinin çöküşü: Ekonomik yıkım mı, yoksa iş modelinin yeniden yapılandırılması mı?

Eksiksiz bir ekonomik analiz için, Google yapay zeka entegrasyonunun yayıncılar için yarattığı yıkıcı sürecin incelenmesi gerekir. Bu, yalnızca bir öngörü değil, gerçek ve anlık bir olgudur. Yayıncılar %70 ila %80 oranında trafik kaybı bildiriyor. Büyük bir Amerikan haber dergisi, 2024 ile 2025 yılları arasında trafiğinin %27 ila %38'ini kaybetti. Ev tadilatı üzerine uzmanlaşmış bir niş blog, gelirinin yaklaşık %86'sını, aylık yaklaşık 7.000-10.000 dolardan aylık yaklaşık 1.500 dolara düşürdü.

Ekonomik sonuçlar çarpıcı. ABD'deki haber sektörü, bir yıldan kısa bir sürede yaklaşık 600 milyon aylık ziyaretçi kaybetti; bu da yaklaşık %26'lık bir azalma anlamına geliyor. Reklam gelirine dayalı bir sektör için bu, doğrudan daha az gösterim, reklamlara daha az tıklama, daha düşük BGBM oranları (daha az gösterim envanteri için rekabet nedeniyle) ve genel gelirin düşmesi anlamına geliyor.

Bu, olumsuz etkilerin ekonomik olarak dışsallaştırılmasının klasik bir örneğidir. Google, iyileştirilmiş kullanıcı deneyiminden elde edilen kârı içselleştirir (kullanıcıların tıklamasına gerek kalmaz, anında yanıt alırlar), ancak maliyetleri artık trafik üretmeyen yayıncılara aktarır. Bu asimetrik maliyet dağılımı, platform operatörlerinin maliyet merkezlerini değiştirmek için pazarlık gücüne sahip olduğu platform ekonomilerinin yapısal bir özelliğidir.

Bazı yayıncılar bu yeni gerçeği benimseyen modeller denemeye başlıyor: Trafik hacmini optimize etmek yerine, yapay zeka çıktılarında görünür/markadan bahsedilmesi için optimizasyon yapıyorlar. Google "Berlin'deki en iyi restoranlar" için bir yanıt oluşturursa, belirli bir restorandan bahsedilmesi, o restoran için bir tıklamadan daha değerli olabilir, çünkü bu söz marka bilinirliğini güçlendirir ve "ilk akla gelen" bir giriş noktası oluşturur. Belirli bir restorandan bahseden yapay zeka yanıtlarını okuyan kullanıcılar, hemen tıklamasalar bile, daha sonra o restoranı ziyaret etmeye daha meyilli olabilirler.

Bu, anında trafikten para kazanmaya güvenen yayıncılar için bir teselli değil. Ancak yayıncı iş modellerinin olası bir yeniden yapılandırılmasına işaret ediyor: "trafik hacmi × reklam CPM'si"nden "marka otoritesi × premium içerik aboneliği" veya "marka otoritesi × yüksek değerli iş ortağı ilişkileri"ne.

Çözülmemiş faturalandırma sorusu: Eğitim verilerinin parasını kim ödüyor?

İncelikli bir şekilde önemli ancak sistematik olarak göz ardı edilen bir konu, eğitim verisi atıfıdır. Yapay Zeka Genel Bakış, Yapay Zeka Modu ve ChatGPT Arama'yı destekleyen yapay zeka modelleri, %99'u yapay zeka dışı kuruluşlar tarafından oluşturulan web verileriyle eğitilmiştir. Yayıncılar, gazetecilere makale yazmaları için ödeme yapar. Haber ajansları, muhabirlere bilgi toplamaları için ödeme yapar. Bilim insanları, bu bulguları yayınlamak için araştırmalara zaman ayırır. Tüm bu kuruluşlar, faaliyetlerini genellikle trafik oluşturma veya doğrudan aboneliklere dayalı iş modelleriyle finanse eder. Ancak web içeriği üretimi, doğrudan para kazanma yoluyla karşılanmıyorsa "kamu malı" olarak kabul edilir.

Yapay zeka eğitim süreci, bu içerik oluşturucularına hiçbir zaman tazminat ödememiştir. OpenAI, yayıncılara tazminat ödemeden GPT-4'ü milyarlarca makaleyle eğitmiştir. Google, Gemini'yi herhangi bir tazminat ödemeden web içeriğiyle eğitmiştir. Perplexity de modellerini benzer şekilde eğitmektedir. Bu, teknik ve yasal olarak mümkün çünkü "adil kullanım" (ABD telif hakkı yasası uyarınca) içermektedir, ancak etik ve ekonomik olarak asimetriktir: İçerik oluşturucular yapay zeka eğitimini finanse eder, ancak doğrudan bir tazminat almazlar. Bunun yerine, trafik üretiminin azalmasından zarar görürler.

Bu, yapay zekâ sektörü için uzun vadeli bir risk oluşturabilir. Yayıncılar eğitim verileri için ücret almazlarsa, yüksek kaliteli içerik oluşturma konusunda daha az teşvike sahip olurlar. Web'in kalitesi düşecektir. Bu durum, ileride web verileriyle eğitilen yapay zekâ modelleri için bir sorun yaratacaktır: daha düşük kaliteli içeriklerle eğitileceklerdir. Bu, klasik bir "ortakların trajedisi" sorunudur. Bazı oyuncular (özellikle ticari kaynaklarıyla OpenAI ve kendi web entegrasyonuyla Google) lisanslı veri kaynaklarıyla (örneğin, içerik akışları için haber yayıncılarıyla ortaklık kuran OpenAI) denemeler yapmaya başladı bile. Bu, yapay zekâ eğitiminin kısmen lisanslı olduğu yeni bir normun ortaya çıkmasına yol açabilir. Ancak şimdilik bu, kural değil, istisnadır.

Değer zinciri istikrarsızlığı: Reklamlardan... neye?

Google'ın yapay zeka entegrasyonunun yarattığı temel ekonomik sorunlardan biri, geleneksel reklamların daha az etkili hale geldiği durumlarda alternatif para kazanma yollarının bulunması sorunudur. Klasik Google değer zinciri şu şekildeydi: kullanıcı bir sorgu oluşturur → Google organik sonuçlar + reklamlar sunar → kullanıcı tıklar → yayıncı veya reklamveren trafik değeri veya dönüşüm elde eder. Bu değer zinciri, 25 yıl boyunca dijital ekonominin temelini oluşturdu.

AI Overviews, "tıklama" adımını ortadan kaldırarak bu değer zincirini istikrarsızlaştırıyor. Google'ın yeni değer zincirleri oluşturması gerekiyor. Çeşitli yaklaşımlar test ediliyor:

Birincisi: Reklamları doğrudan Yapay Zeka Genel Bakışlarına ve Yapay Zeka Moduna entegre etmek. Bu zordur çünkü kullanıcılar, yapay zeka tarafından oluşturulan bu yanıtları açıkça "reklam dışı" olarak algılarlar. Reklamları yapay zeka yanıtlarına entegre etmek, kullanıcı güvenini zedeleme riski taşır. Google bu konuda temkinli davranır.

İkincisi: Abonelik yoluyla para kazanma. Google, ileride ücretli hale gelebilecek AI Modu'nun premium sürümlerini deniyor. Bu, konuşma tabanlı AI aramasının premium bir özellik olacağı, standart aramanın ise ücretsiz kalacağı anlamına geliyor. Bu, Spotify veya Adobe'a benzer bir freemium modeli. Buradaki zorluk, ücretli sürümlerde reklam geliri kaybını telafi edecek kadar yüksek bir penetrasyon oranı sağlamak.

Üçüncüsü: Bireysel kullanıcı gelirine dayalı olmayan iş modelleri aracılığıyla gelir elde etme. Örneğin, Google, kurumsal müşterilerin kendi arama ihtiyaçları için belirli Gemini modellerini kiralayabileceği bir "Kurumsal Yapay Zeka Arama API'si" sunabilir. Bu, iş modelini Google Cloud'a benzer bir B2B modeline dönüştürecektir.

Dördüncüsü: Veri yoluyla para kazanma. Google, kullanıcılarla milyonlarca konuşma tabanlı yapay zeka etkileşimi gerçekleştirdiğinde, muazzam miktarda kullanıcı niyeti verisi üretir. Bu veriler, reklam hedeflemesi için inanılmaz derecede değerlidir. Google, tıklama oranları düşse bile bu verileri reklamveren hedeflemesini iyileştirmek için kullanabilir. Bu, dolaylı bir para kazanma biçimidir.

Bu alternatiflerin hiçbiri klasik "tıklama × BGBM" formülü kadar karlı değil. Ancak bir araya geldiklerinde, potansiyel olarak yeni bir değer yaratma ekosistemi yaratabilirler.

Durmak Bilmeyen İyileştirmenin Stratejik İkilemi

Stein'ın "amansız iyileştirme" felsefesi temel bir çatışma yapısıyla karşı karşıyadır: Kullanıcının bakış açısından ürün iyileştirme süreci, iş modeli istikrarıyla doğrudan çelişir. Daha iyi bir ürün (anında yanıtlar sağlayan yapay zeka genel bakışları) iş modeline zarar verir (reklam tıklamaları düşer). Bu, kademeli ve orta düzeyde bir ikilem değil, yapısal olarak radikal bir ikilemdir.

Sorun daha da karmaşık çünkü bir zamanlama sorunu söz konusu. Google, teorik olarak Yapay Zeka Genel Bakışlarının kullanıma sunulmasını yavaşlatabilir veya durdurabilir. Bu, kısa vadede reklam gelirini koruyacaktır. Ancak bu aynı zamanda Perplexity ve ChatGPT Arama'nın teknik olarak üstün hale gelmesi ve kullanıcıların bu platformlara geçmesi anlamına gelecektir. Başka bir deyişle, harekete geçmezse Google, kullanıcı deneyimine öncelik veren rakiplerine pazar payı kaybetme riskiyle karşı karşıya kalacaktır. Bu durum bir mahkum ikilemi yaratmaktadır: Tüm oyuncular, topluca bir para kazanma krizine yol açsa bile, kullanıcı deneyimini en üst düzeye çıkarmak zorunda kalmaktadır.

Bunu anlamanın bir başka yolu da şudur: Yapay zeka entegrasyonu sadece bir özellik kararı değil; merkezi olmayan rekabete karşı varoluşsal bir stratejidir. Google, yapay zeka yeteneklerini entegre etmek zorundadır, aksi takdirde arama motoru ChatGPT'ye geçecektir. Ancak bu entegrasyon, anında iş modeli sorunları yaratır. Google, bu kısa vadeli fedakarlığı uzun vadeli pazar konumu için gerekli olarak kabul eder.

Azalan gelir çarpanlarıyla büyümenin paradoksu

Son bir önemli nokta: Google'ın arama hacmi büyümeye devam ediyor. Arama sorgularının yıllık büyüme oranı, 2024'teki %4,1'e kıyasla 2025'te yaklaşık %4,7 oldu. Bu, mutlak arama hacminin arttığı anlamına geliyor. Ancak bu artış, azalan para kazanma çarpanlarıyla birlikte gerçekleşti. Bir Google arama sorgusunun değeri, tıklama olasılığı daha düşük olduğu için bir yıl öncesine göre daha düşük.

Bu eğilim devam ederse (hacim artışı × düşen para kazanma oranı), Google'ın daha fazla trafik ürettiği ancak bundan daha az gelir elde ettiği bir "haraplarla ziyafet çekme" ekonomisine yol açacaktır. Bu durum kullanıcı için daha iyi olsa da (daha fazla arama, daha iyi kalite), Google için kötüdür (arama başına daha az gelir, potansiyel olarak toplam gelirde düşüş).

2025 yılı için 190,6 milyar dolarlık arama pazarlaması geliri tahmini (2024'teki 178,2 milyar dolarla karşılaştırıldığında), Google'ın hacim kayıplarını agresif BGBM artışlarıyla telafi ettiğini (reklamverenleri daha yüksek fiyatlar ödemeye zorladığını) gösteriyor. Bu kısa vadeli bir oyundur; Google'ın verimliliği düşmeye devam ederse, reklamverenler sonunda alternatif kanallara (örneğin doğrudan perakendecilere, Amazon Reklamlarına, TikTok Reklamlarına) yönelecektir. Mevcut "tahmin", sağlam bir zemine değil, kum zemine dayalı bir tahmin olabilir.

Baskı altındaki inovasyon ve senaryo koşulları

Google'ın klasik bir arama motorundan yapay zeka tabanlı bir arama arayüzüne dönüşümü gönüllü bir strateji değişikliği değil; aynı anda birden fazla kesintiye karşı zorunlu bir uyum sağlama sürecidir: Yeni bir rakip olarak ChatGPT/OpenAI, yeni bir arama kanalı olarak Perplexity AI, iç teknolojik baskı (Gemini ve diğer yapay zeka modelleri zaten oluşturuldu; bunları kullanmamak mantıksız) ve kullanıcı beklentilerindeki değişim (kullanıcılar tüm dijital ürünlerde yapay zeka yetenekleri bekliyor).

Robby Stein'ın ürün geliştirme felsefesi - sürekli iyileştirme, kullanıcı deneyiminin takıntılı optimizasyonu ve dönüşüme hazır olma - kullanıcı iyileştirme ve iş modeli istikrarı uyumlu olduğunda işe yarar. Ancak, yapay zeka devrimi bağlamında bu hedefler çelişir. Stein'ın yaklaşımı, Google'ın yapay zeka inovasyonunu agresif bir şekilde sürdürmesine olanak tanır, ancak bu inovasyonun yarattığı iş modeli sorunlarına anında çözümler sunamamaktadır.

Uzun vadeli senaryo belirsiz. Birkaç olasılık mevcut: (1) Google, yapay zeka araması, premium abonelikler, B2B hizmetleri ve geliştirilmiş reklamveren hedeflemesinin yeni bir gelir portföyü oluşturmak üzere bir araya geldiği yeni bir ekonomik temelde istikrara kavuşuyor. (2) Google, daha iyi kullanıcı deneyimleri sunan ve para kazanmayı önceliklendiren iş modelleriyle kısıtlanmayan Perplexity, ChatGPT Search ve diğer merkezi olmayan modellere pazar payını kademeli olarak kaybediyor. (3) Düzenleyici bir kriz, Google'ın veri avantajından yararlanmasını engelliyor ve rekabet ortamı parçalı kalıyor.

Şu anda, Google'ın yapısal avantajları (veritabanı, kullanıcı tabanı, altyapı) hâlâ önemli olduğu için 1. senaryo en olası senaryodur. Ancak belirsizlik gerçektir ve dönüşüm kademeli değil, kalıcı ve yapısaldır. Her halükarda, bir şey açık: salt tıklama tabanlı arama geliri çağı sona eriyor. Yeni bir şey ortaya çıkıyor, ancak henüz istikrar kazanmadı.

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!

Konrad Wolfenstein

Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Fuarlar

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki küresel sektör ve iş uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi

Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, PR ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu - Görsel: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla