5 puan yazan GN⁺ 2025-09-12 | Henüz yorum yok. | WhatsApp'ta paylaş
  • Son dönemde büyük dil modelleri (LLM) ve AI chatbot'ların müşteri yolculuğu üzerindeki etkisini doğrulamak için, LLM yönlendirme trafiği ile organic (organik) arama dönüşüm oranlarını karşılaştıran bir analiz yapıldı
  • Araştırma, 6 ay boyunca 54 sitenin verilerine dayanıyordu ve sonuçların güvenilirliğini artırmak için yalnızca demo talebi ve satın alma gibi makro dönüşümler dahil edildi
  • Sonuç olarak LLM trafiğinin ortalama dönüşüm oranının (%4,87), organik aramadan (%4,60) biraz daha yüksek olduğu görüldü; ancak bunun istatistiksel olarak anlamlı olmadığı doğrulandı
  • B2B ve B2C ile sektör bazında ayrıştırıldığında da tutarlı bir üstünlük ortaya çıkmadı; ayrıca LLM trafik payının çoğu sitede %1'in altında olduğu görüldü
  • Genel olarak LLM yeni fırsatlar sunabilir; ancak şu aşamada organik aramanın hâlâ temel kanal olduğunu gösteren bir sonuç

Araştırmanın amacı

  • LLM trafiğinin organik aramadan daha yüksek dönüşüm oranı gösterip göstermediğini doğrulamak için yapılan bir analiz
  • Sektörde LLM'nin daha “yüksek kaliteli trafik” sağladığı yönünde bir hipotez vardı; bu çalışmanın amacı bunu birinci el veriler temelinde doğrulamak

Metodoloji ve veri

  • Farklı sektörlerden web siteleri incelendi; ancak yalnızca ölçülebilir makro dönüşümleri olan siteler dahil edildi
    • B2B: demo talebi, form gönderimi
    • e-commerce: satın alma
  • Toplam 54 site nihai örneklem olarak seçildi
  • Veri kaynağı GA4, dönem ise son 6 ay
  • B2B ile B2C arasındaki farkları en aza indirmek için oturum bazlı dönüşüm oranı kullanıldı
  • Veri toplama sürecinde event mapping ve takip doğrulaması manuel olarak yapılarak güvenilirlik sağlandı

İstatistiksel yaklaşım

  • Ortalama ve medyan karşılaştırması, standart sapma ve çeyrekler arası aralık ölçümü
  • Site bazında organik vs. LLM dönüşüm oranı farkını doğrulamak için paired t-test uygulandı
  • B2B vs B2C karşılaştırmasında Welch’s test kullanıldı

Temel bulgular

  • Ortalama dönüşüm oranı: organik %4,60 vs. LLM %4,87
  • Site başına ortalama fark +0,27 yüzde puan, medyan fark +0,09 yüzde puan
  • p-value 0.794 → istatistiksel olarak anlamlı değil
  • Sitelerin %56'sında LLM dönüşüm oranı daha yüksekken, %41'inde daha düşük → tutarlı bir üstünlük yok

Yüksek trafikli site analizi

  • Koşullar: ≥100 bin oturum, ≥50 LLM oturumu, ≥5 LLM dönüşümü
  • Örneklem 54'ten 33'e düştü
  • Ortalama fark +1,24 yüzde puana çıktı; ancak yine de istatistiksel olarak anlamsızdı (p=0.376)

B2B vs. B2C sonuçları

  • Tüm veri seti:
    • B2B → LLM(%2,17) > organik(%1,16)
    • B2C → LLM(%6,58) < organik(%6,78)
  • Trafik koşulları uygulandıktan sonra da fark istatistiksel olarak anlamlı değildi
  • Welch’s test sonucu da fark olmadığını gösterdi (p=0.546)

LLM trafik ölçeği

  • Sitelerin %90'ından fazlasında toplam trafiğin %0,6'sından azı LLM kaynaklıydı
  • Ortalama olarak yalnızca oturumların %0,24'ünü, dönüşümlerin ise %0,42'sini oluşturdu
  • Buna karşılık organik arama, toplam oturumların yaklaşık %32'sini ve dönüşümlerin %34'ünü oluşturarak ezici bir paya sahipti

Sektör bazlı analiz

  • Finans ile seyahat ve turizm sektörlerinde LLM daha yüksek dönüşüm oranı gösterdi
  • e-commerce ve tüketici hizmetlerinde organik arama öndeydi
  • Örneklem sayısı az olduğu için yorum sınırlı

Sonuç ve çıkarımlar

  • Mevcut verilere göre LLM trafiğinin organik aramadan daha yüksek dönüşüm oranı sunduğuna dair bir kanıt yok
  • Dahası, LLM trafiğinin ölçeği çok küçük → organik aramaya kıyasla etkisi sınırlı
  • Müşteri yolculuğu giderek daha karmaşık hâle geliyor ve arama ile LLM'nin birlikte kullanıldığı durumlar artıyor
  • Yakın tarihli bir rapora göre %46 yalnızca geleneksel aramayı kullanıyor, %44 arama+AI birlikte kullanıyor, yalnızca %2 AI odaklı
  • Bu nedenle şirketler LLM optimizasyonunu izleme ve takip etme çalışmalarını sürdürmeli; ancak yine de organik aramayı birinci öncelikli kanal olarak konumlandırmalı

Henüz yorum yok.

Henüz yorum yok.