RAG ve veri · 2026-06-03

AI Overviews performance raporu: Search Console ve LLMTR ölçümü

AI Overviews performance raporu, Search Console web verisi, AI Mode tıklamaları, GA4 referral ölçümü ve LLMTR dönüşüm hunisi için pratik bir SEO/GEO ölçüm modeli kurun.

AI Overviews performance raporu için Search Console, GA4, server log, LLMTR blog, docs ve dönüşüm hunisi ölçüm katmanlarını gösteren teknik görsel.

AI Overviews performansı nasıl okunmalı?

Google'ın AI features dokümanı, AI Overviews ve AI Mode görünümlerinin Search Console içinde web search performans verisiyle ilişkili olduğunu açıklar.

Bu nedenle LLMTR için tek metrik aramak yerine impression, click, landing page, referrer, bot crawl ve sonraki ürün aksiyonlarını birlikte okumak gerekir.

  • Search Console görünürlük ve tıklama sinyali verir.
  • GA4 landing page ve conversion davranışını gösterir.
  • Server log bot ve referrer doğrulamasına yardım eder.
  • Ürün funnel verisi blog ziyaretinin iş sonucunu ölçer.

Search Console verisini doğru sınırlamak

AI Overviews ve AI Mode trafiği her zaman ayrı bir kanal olarak görünmeyebilir. Bu yüzden rapor, yalnızca kanal adına değil; sorgu niyeti, landing page ve tarih aralığına da bakmalıdır.

Yeni blog kümesi yayınlandığında önce ilgili slug'ların index, snippet ve internal link durumları doğrulanmalıdır.

  • Yazı yayın tarihinden önce ve sonra aynı aralık kıyaslanmalı.
  • Blog slug'ları ayrı landing page olarak izlenmeli.
  • Docs ve model sayfalarına geçiş oranı ölçülmeli.
  • Kısa süreli dalgalanma kalıcı karar için yeterli sayılmamalı.

AI citation ile referral farkı

Bir sayfanın AI cevabında kaynak olarak görünmesi citation sinyalidir. Kullanıcının bu linke tıklaması referral trafiğidir.

AI Overviews performance raporu bu farkı açık tutmalıdır; çünkü bir sayfa cevapta kullanılmış olabilir ama kullanıcı cevaptan yeterli bilgi aldığı için tıklamayabilir.

  • Citation manuel prompt setiyle kontrol edilir.
  • Referral analitik ve loglarla ölçülür.
  • Conversion etkisi ürün event'leriyle bağlanır.
  • Brand mention, link ve tıklama ayrı kolonlarda tutulmalıdır.

LLMTR rapor tablosu önerisi

LLMTR için pratik rapor, blog slug, hedef keyword, Search Console trendi, AI prompt görünürlüğü, referral source, docs click ve API key aksiyonunu aynı satırda izlemelidir.

Bu yaklaşım, hangi SEO/GEO yazılarının geliştirici aktivasyonuna katkı verdiğini ölçmeyi kolaylaştırır.

  • Slug ve primary keyword.
  • Search Console impression ve click eğilimi.
  • AI answer citation veya brand mention sonucu.
  • Signup, API key ve ilk ödeme funnel bağlantısı.

AI Overviews performance raporu kurma

Search Console, GA4, server log ve LLMTR ürün funnel verisini aynı SEO/GEO raporunda birleştirin.

  1. Slug listesini çıkar. Yeni SEO/GEO yazılarını primary keyword, cluster ve publish date ile tabloya ekle.
  2. Search Console kırılımı al. Landing page, sorgu, ülke ve tarih aralığı bazında impression ve click eğilimini oku.
  3. Referral verisini doğrula. GA4 kaynaklarını server log referrer ve user-agent kayıtlarıyla çapraz kontrol et.
  4. Ürün aksiyonuna bağla. Docs click, signup, API key oluşturma ve ilk ödeme event'lerini blog slug'ına bağla.

Sık sorulan sorular

AI Overviews performansı Search Console'da ayrı görünür mü?

Her zaman ayrı bir kanal gibi görünmeyebilir. Google dokümanları AI features verisinin Search Console web performans raporuyla ilişkilendirildiğini belirtir; bu yüzden landing page, sorgu ve tarih kırılımı önemlidir.

AI citation tıklama ile aynı şey mi?

Hayır. Citation, AI cevabında kaynak veya link olarak görünmektir. Referral ise kullanıcının o link üzerinden siteye gelmesidir.

LLMTR hangi dönüşümleri ölçmeli?

Blogdan dokümantasyona geçiş, model sayfası ziyareti, kayıt, API key oluşturma, kullanım başlangıcı ve ilk kredi yükleme birlikte izlenmelidir.

İlgili yazılar