SEO Tahmini

TL;DR — SEO tahmini, organik aramanın gelecekte ne kadar trafik, dönüşüm ve gelir getirebileceğini ve yaklaşık ne zaman getirebileceğini tahmin etmek için geçmiş verileri — trafik, sıralamalar ve tıklama oranlarını — kullanır. Bu, SEO’ya yatırım yapılmasını gerekçelendirmek için yöneticinin veya müşterinin önüne koyduğunuz sayıdır. Bir söz değil, bilinçli bir tahmindir: hiç kimse size belirli bir trafik miktarını garanti edemez.

SEO tahmini nedir

Bir tahmin tek bir soruyu yanıtlar: “Şimdi SEO’ya yatırım yaparsak ne beklemeliyiz ve ne zaman?” Geçmiş verileri — ne kadar organik trafik aldığınızı, hangi anahtar kelimelerde sıralandığınızı ve insanların ne sıklıkla tıkladığını — alıp ileriye dönük bir projeksiyon oluşturursunuz.

Başta anlaşılması gereken önemli nokta şudur: tahmin, bir dizi varsayım altındaki en iyi tahmindir; garanti değildir. Hava durumu tahmini yüzde 70 yağmur olasılığı der; yağmur yağacağına söz vermez. SEO da aynıdır. Belirli bir trafik sayısına ulaşacağınızı garanti eden herkes SEO’nun yapabileceklerini olduğundan fazla satıyordur.

İnsanlar neden uğraşıyor?

Büyük ölçüde para ve destek almak için. “Bana güvenin, sıralamalar gelecek” sözü bütçeyi onaylatmaz. CFO veya pazarlama direktörü etrafında plan yapabileceği bir sayı ister — öngörülen trafik ve ideal olarak öngörülen gelir. Tahmin, SEO’yu belirsiz bir söz olmaktan çıkarıp diğer tüm iş yatırımları gibi görünen bir şeye dönüştürür.

Tahminin kurumsal/metric dünyasında yaşamasının nedeni budur. “SEO sizin için iyidir” ile “öngörülen getiri budur, zaman çizelgesi budur, maliyeti budur” arasındaki köprüdür.

Bunu yapmanın iki temel yolu

1. Kendi trendinize bakıp onu ileri uzatın. Trafiğiniz artıyorsa bu çizgiyi ileriye projekte edin. Bu, başvurabileceğiniz bir geçmişiniz olduğunda işe yarar. En basit sürüm Google Sheets’teki FORECAST işlevidir; daha gelişmiş sürüm Prophet gibi bir model kullanır (daha fazlası Advanced sekmesinde).
2. Anahtar kelime fırsatlarını toplayın. Sıralanmak istediğiniz anahtar kelimelerin listesini çıkarın, kaç arama aldıklarını tahmin edin, belirli bir konumda bu tıklamaların ne kadarını kazanacağınızı tahmin edin ve toplamı hesaplayın. Bu, yeni içerik planlarken ve henüz geçmişiniz yokken işe yarar.

En iyi tahminler ikisinden de biraz yararlanır.

Büyük tuzak

Eski “tıklama oranı” sayıları artık yanlış. Yıllarca insanlar Google’daki 1 numaralı sonucun tıklamaların yaklaşık yüzde 30’unu aldığını varsaydı. Bu, artık birçok arama için doğru değil — Google’ın üst kısmındaki yapay zekâ yanıtı olan AI Overviews ve “sıfır tıklamalı” sonuçlar, çok daha az kişinin siteye tıklayarak geçmesi anlamına geliyor. Tahmininizi eski yüzde 30 sayısına kurarsanız trafiğinizi ciddi biçimde fazla tahmin edersiniz.

Çözüm: genel sektör ortalamaları yerine Google Search Console’daki kendi tıklama verilerinizi kullanın ve Google’ın yapay zekâ yanıtı gösterdiği bilgilendirici aramalarda daha düşük tıklama oranları varsayın.

Nasıl sunulur?

Tek bir sayı vermeyin. Bir aralık verin — temkinli sürüm, olası sürüm ve iyimser sürüm — ve her birinin ne varsaydığını açıklayın. Sonra yeniden gözden geçirin: tahmin tek seferlik bir belge değildir; düzenli bir takvimle (çoğu program için aylık makul bir varsayılandır) gerçeklikle karşılaştırdığınız bir şeydir. Verileriniz değiştiğinde, bir core update geldiğinde, bir rakip büyük bir hamle yaptığında veya modelin geçmiş performansı beklenenden kötüleştiğinde temel varsayım bozuldu diye tahmini yalnızca düzeltmeyin, yeniden oluşturun.

Yöntemleri, formülleri, veri sınırlarını ve bunları gerçekte nasıl oluşturduğumu mu istiyorsunuz? Advanced sekmesine geçin.

Search Console’un standart performans raporu 16 aya kadar geçmiş sunar. Evidence for this claim Search Console's performance report provides up to 16 months of data. Scope: The standard Search Console performance-report window; retained bulk-export data can extend an organization's own history after export is configured. Confidence: high · Verified: 2026-07-14 Google Search Console Help: Performance report Bing de Webmaster Tools Search Performance geçmişini Ekim 2024’te 16 aya çıkardı ve tahmini bir kullanım alanı olarak adlandırdı. Evidence for this claim Bing expanded Webmaster Tools Search Performance history from six months to 16 months in October 2024 and explicitly described forecasting as a use case. Scope: Bing Webmaster Tools' Search Performance history; it does not validate a particular forecasting method or guarantee forecast accuracy. Confidence: high · Verified: 2026-07-14 Bing Webmaster Blog: Search Performance data extended to 16 months

TL;DR — SEO tahmini; trafik, trafik değeri, CTR ve arama hacmi gibi birinci veya üçüncü taraf geçmiş verilerini gelecekteki organik performansı projekte etmek için kullanır. İki yöntem vardır: istatistiksel/trend tabanlı (kendi verinizde Prophet, SARIMA veya Sheets’teki FORECAST) ve anahtar kelime tabanlı (yeni hedefler için hacim × CTR × dönüşüm); bunları birleştirin. Kendi siteniz için GSC birinci taraf CTR verisini, rakipler ve fırsat boyutlandırması için ise üçüncü taraf araçları kullanın — hacimleri yön göstericidir, kesin değildir. Siteye özgü bir CTR eğrisi oluşturun; AI Overviews ve sıfır tıklama nedeniyle eski “1. konumda yüzde 30” ölçütleri bozulmuştur. Adlandırılmış varsayımlarla temkinli/temel/iyimser senaryolar sunun — asla tek sayı ve asla garanti sunmayın. Gerçekleşenleri tahminle aylık karşılaştırın ve varsayımlar bozulduğunda yeniden oluşturun.

Tahmin gerçekte nedir?

Benim çalışma tanımım şu: SEO tahmini, bir şirketin gelecekteki SEO sonuçlarını öngörmek için geçmiş verileri kullanan bir süreçtir. Trafik, trafik değeri, tıklama oranı (CTR) ve arama hacmi gibi birinci veya üçüncü taraf geçmiş verileriyle çalışır. Çıktı bir olasılıksal modeldir, garanti değildir — GPS değil, pusuladır. Belirtilen varsayımlar altında muhtemel yönü ve yaklaşık büyüklüğü söyler; bu varsayımlar değiştiği anda dağılır.

Bunun kurumsal ölçekte orantısız derecede önemli olmasının nedeni bütçedir. “Bana güvenin, sıralamalar gelecek” sözü fonlanmaz. SEO aynı bütçe için ücretli medya ve çalışan sayısıyla rekabet eder ve aynı ROI dilini konuşmalıdır. Dinamik iyi belgelenmiştir: pazarlama liderlerinin büyük bir bölümü bütçelerinin hedeflerinin gerisinde kaldığını söyler ve bu açığın önemli kısmı liderliğin SEO getirilerine ikna olmamasına dayanır. Girişimlerinin finansal etkisini güvenilir biçimde öngörebilen liderler bütçe artışı kazanma eğilimindedir — bu nedenle ilk tahmin çoğu zaman planlama aracı kadar satış aracıdır.

Modellemeye başlamadan önce tahmin sözleşmesini sabitleyin

Bir yöntem seçmeden önce tahminin gerçekte neyi yanıtlaması gerektiğini yazın — aksi halde teknik olarak doğru ama yanlış soruyu yanıtlayan bir şey inşa edersiniz:

• Hedef ve kapsam — tam metrik (organik oturumlar, marka dışı tıklamalar, pipeline geliri), hangi mülk, bölüm veya segment için.
• Zaman tanecikliği ve ufuk — günlük, haftalık veya aylık; ne kadar ileriye projekte edilecek.
• Veri kesim tarihi — modelin gerçekten gördüğü geçmişin son tarihi. Tahminin daha sonra yeniden üretilebilmesi ve bir “başarı” ya da “başarısızlık” ölçümünün tam olarak neye göre yapıldığının bilinmesi için bunu yazın.
• Temel durum ve müdahale — hiçbir şeyi değiştirmezseniz ne olacağı ile belirli bir girişimden beklediğiniz artımlı kazanım. İleri uzatılmış bir trend çizgisinin henüz başlamamış bir çalışmanın etkisi gibi görünmesine izin vermeyin.
• Hariç tutulanlar — bilinen bir geçiş, duraklatılmış kampanya veya modellemeye çalışmadığınız mevsimsel aykırı değer gibi kasten dışarıda bırakılanlar.
• Sahip ve karar — sayıdan kimin sorumlu olduğu ve gerçekte hangi kararı desteklemesi gerektiği (bütçe talebi, çalışan sayısı gerekçesi, devam/etmeme).

Bunu atlarsanız gerçek sorun kimsenin modelin neyi yanıtlaması gerektiği konusunda anlaşmamış olmasıyken modeli hata ayıklamaya çalışırsınız.

İki temel yöntem

İstatistiksel / trend tabanlı tahmin, geçmiş trafiğiniz üzerinde bir zaman serisi modeli çalıştırır ve gidişatı ileriye projekte eder. Gözlemlenen davranıştan trendi ve mevsimselliği yakalar. Bunun için Meta’nın Prophet modelini kullandım — yıllık, haftalık ve günlük mevsimselliği ve tatil etkilerini ele alır; Python veya R üzerinden erişilebilir. Başka seçenekler de vardır: SARIMA daha dik bir öğrenme eğrisiyle daha fazla istatistiksel titizlik sunar; daha basit ihtiyaçlarda Google Sheets’teki doğrusal regresyon için FORECAST işlevi, üstel düzeltme veya basit hareketli ortalama yeterlidir. Kullanılabilir bir geçmişiniz olduğunda (ideal olarak 18–24 ay) ve genel site ya da bölüm gidişatını öngörmek istediğinizde bu yöntemi kullanın.

Anahtar kelime tabanlı tahmin aşağıdan yukarıya ilerler: hedef anahtar kelime listesinden search volume × expected CTR × conversion rate tahmin edilir. Yeni içerik planlarken ve dayanak olacak geçmiş trafik bulunmadığında — yeni bir site, geçiş sonrası temel durum veya henüz oluşturmadığınız bir içerik kümesi — kullanın. Gözlemlenen davranışa daha az dayanır; davranışın gözlemlenecek bir şey olmadığı durumda doğru araç olmasının nedeni de budur.

En güvenilir tahminler ikisini birleştirir: zaten sahip olduğunuz şey için istatistiksel trend ve oluşturacağınız şey için anahtar kelime tabanlı fırsat boyutlandırması.

Birinci taraf ve üçüncü taraf verileri

Bu ayrım, girdilerinize ne kadar güveneceğinizi belirler:

• Birinci taraf (GSC / GA4) siteniz için otoritatiftir. Kendi web siteniz veya sayfanız için doğru bir tahmin istiyorsanız kesinlikle kullanılacak en iyi veri budur. GSC, konuma göre gerçek ve siteye özgü CTR verir; bu da her sektör ortalaması eğrisinden daha iyidir.
• Üçüncü taraf (Ahrefs, Semrush) rakipleri tahmin etmenin yoludur. Rakipleriniz hakkında veri almanın tek yolu üçüncü taraf kaynaklardır. Henüz sıralanmadığınız anahtar kelimeleri de boyutlandırır. Üçüncü taraf verileri örüntüler ve tahmin trendleri verir ama kendi analitik verilerinizin günlük ayrıntısından yoksundur; farklı araçlar aynı anahtar kelime için farklı hacimler bildirir. Hacmi göreli, mutlak olmayan bir değer olarak ele alın — fırsat boyutlandırması için yön gösterici bir girdi, kesin bir çarpan değildir.

Kendi rakip tahminlerim (gelecekteki trafik, trafik değeri ve core update’ler boyunca performans dahil sayfa düzeyi trafik), Prophet modeline aktarılan Ahrefs Site Explorer organik arama CSV dışa aktarımlarından çalışır.

CTR sorunu — eski ölçütler tahminleri neden bozuyor?

Şu anda tahminleri bozan en büyük şey budur. Eski varsayım — 1. konumun tıklamaların yaklaşık yüzde 27–34’ünü aldığı — 2020’den önce aşağı yukarı doğruydu. Artık değil.

Ahrefs’in 300 000 anahtar kelime çalışması, Aralık 2023 ile Aralık 2025 arasında AI Overview içeren sorgularda 1. konum CTR’sinin yüzde 7,3’ten yaklaşık yüzde 1,6’ya düştüğünü buldu. AI Overview içermeyen temiz bilgilendirici sorgularda bile aynı dönemde CTR yüzde 7,6’dan yüzde 3,9’a geriledi. Seer Interactive çalışması ise 1. konum yerine konumlar genelindeki toplam CTR’yi ölçerek aynı çöküşü başka açıdan buldu — AIO sorgularında organik CTR yaklaşık yüzde 61 düştü; kurumsal SEO ROI yazısında kullandığım rakam budur. Ayrıca Google aramalarının kabaca yüzde 60’ı artık hiç tıklama olmadan bitiyor (Sparktoro/Datos). 2026 tahminine yüzde 30 CTR koyarsanız bilgilendirici sorgular için öngörülen trafiği ciddi biçimde fazla tahmin edersiniz.

Çözümler:

• Herhangi bir genel sektör tablosu kullanmak yerine GSC’den siteye özgü bir CTR eğrisi oluşturun. Gerçek eğriniz kendi performans verinizdedir.
• AI Overviews’ın bulunduğu her yerde bilgilendirici amaçlı CTR’yi yüzde 20–40 azaltın. Tüm sorgu türleri için düz bir CTR eğrisi artık geçerli bir girdi değildir.
• AI görünürlüğünü ayrı bir metrik olarak ele alın. Yapay zekâ yanıtlarındaki ses payı, organik tıklamalardan giderek daha fazla ayrı bir kalemdir; onun yerine geçmez.

Adım adım: ben nasıl oluşturuyorum?

1. Kapsamı tanımlayın — site düzeyi, küme düzeyi veya sayfa düzeyi. Karar yalnızca bir bölümle ilgiliyken “her şeyi” tahmin etmeyin.
2. Geçmiş verileri toplayıp temizleyin — ideal olarak 18–24 aylık GSC + GA4; rekabet görünümü için üçüncü taraf verileri.
3. Markalı trafiği çıkarın; gerçekten SEO kaynaklı, marka dışı performansı izole edin — aksi halde marka talebi tahmini şişirir.
4. GSC’den özel bir CTR eğrisi oluşturun, sektör ortalamalarından değil.
5. SERP özelliklerine göre düzeltin — AI Overviews, öne çıkan snippet’ler ve ekranın üst kısmındaki reklamların tümü tıklamaları azaltır.
6. Mevsimselliği modelleyin — Google Trends ve yıldan yıla örüntüler. Perakende/B2C’de belirgin mevsimsel dalgalanmalar vardır; B2B genellikle 4. çeyrek bütçe döngülerini izler.
7. Dönüşüm ve gelir çarpanlarını uygulayın — dönüşüm oranı × AOV (veya CLV), trafiği gerçekten fonlanan sayıya, yani paraya dönüştürür.
8. Üç senaryo oluşturun — temkinli, temel, iyimser; her birine adlandırılmış varsayımlar ekleyin.
9. Geriye dönük test edin — kendi geçmişinizde birkaç eski kesim tarihinde modeli yeniden kurun, canlıda kullanmayı planladığınız aynı ufku tahmin edin ve sunacağınız aralığa güvenmeden önce zaten sahip olduğunuz gerçekleşenlerle karşılaştırın.
10. Aralığı üç farklı şey olarak sunun — nokta tahmini, model aralığı ve adlandırılmış varsayım senaryoları; asla tek sayıyla başlamayın ve bu üçünden hiçbirinin sahip olmadığı kalibre edilmiş olasılığı ödünç almasına izin vermeyin.
11. İnceleme takvimini belirleyin ve yeniden oluşturma tetikleyicilerini yazın — aylık makul bir varsayılandır; ancak yeniden oluşturma tetikleyicisi yalnızca takvim değil, veri değişikliği, yapısal kırılma, geri test hata eşiği veya karardaki değişikliktir.

Uçtan uca bir çalışma örneği — tek küme

Adımları sayılara uygulayana kadar soyut kalırlar. Aşağıdan yukarıya, bir B2B SaaS sitesi için 40 sayfalık yeni bir karşılaştırma kümesini tahmin ettiğinizi varsayalım:

• Fırsat boyutu: hedef anahtar kelimeler aylık toplam yaklaşık 50 000 arama taşır (kesin değil, yön gösterici kabul edilen üçüncü taraf tahmini).
• CTR: çoğu bilgilendirici ve AI Overviews mevcut; bu nedenle eski yüzde 30 yerine kendi GSC eğrinizi kullanıp ilk yılda gerçekçi olarak korumayı beklediğiniz konumlar için harmanlanmış yaklaşık yüzde 4 değere ulaşırsınız.
• Trafik: 50 000 × yüzde 4 = olgunlukta ayda 2 000 organik ziyaret.
• Dönüşüm: yüzde 2 ziyaret→lead ve yüzde 20 lead→fırsat oranında, 2 000 × yüzde 2 × yüzde 20 = ayda 8 fırsat.
• Gelir: ortalama anlaşma boyutu 15 000 ABD doları ve kapanış oranı yüzde 25 ise, 8 × yüzde 25 × 15 000 ABD doları = olgunlukta ayda 30 000 ABD doları pipeline kaynaklı gelir.

Sonra bu 30 000 ABD dolarını tek sayı olarak sunmazsınız. Onu senaryolarla çevrelersiniz: temkinli senaryo yüzde 3 harmanlanmış CTR ve daha yavaş bir yükseliş (12. ayda ayda yaklaşık 18 000 ABD doları); temel senaryo yukarıdaki 30 000 ABD doları; iyimser senaryo yüzde 5 CTR ve daha hızlı sıralanma (ayda yaklaşık 40 000 ABD doları) varsayar. Her birinin adlandırılmış varsayımları vardır. Trend modelinizin istatistiksel güven bandı — örneğin Prophet’in yüzde 80 aralığı — bu üç senaryonun kaynağıdır; onlarla yarışan ayrı bir sayı değildir: bant dağılımı verir, senaryolar liderliğe plan yapabileceği bir çerçeve verir. (Benim kurumsal SEO metrikleri yazısında kullandığım güven bandından senaryoya çeviri de aynıdır.)

Kararı değiştirebilecek varsayımları stres testinden geçirin

Bir senaryo aralığı, yalnızca hangi girdinin sonucu kararı değiştirecek kadar oynattığını biliyorsanız değerini kanıtlar. Yukarıdaki çalışma örneğini alın ve geri kalanını sabit tutarak tek seferde bir girdiyi — CTR, lead→fırsat oranı, kapanış oranı — makul bir aralıkta değiştirin; sonra 12. ay gelirine ne olduğunu not edin.

Bu kümede yanlış olduğunda en çok zarar veren CTR’dir: ziyaretler doğrudan tıklamalarla ölçeklenir, dolayısıyla bir CTR hatası yukarıdaki temkinli-iyimser farkta görüldüğü gibi her sonraki adımda (lead’ler, fırsatlar, gelir) bileşik etki yaratır. Kapanış oranı ve lead→fırsat oranı da sayıyı değiştirir; ancak bunlar, henüz oluşturulmamış bir sayfanın gelecekteki CTR’sinden daha güvenle CRM geçmişinden çekebileceğiniz satış sahipli girdilerdir.

Duyarlılık analizinin çıktısı daha şık bir grafik değil, kısa bir listedir: “X yanlış çıkarsa sayı yaklaşık bu kadar değişir ve sunmadan önce bu riski şöyle yönetiyoruz.” Bu, üçü de eşit derecede keyfi görünen sayılar yerine önerinin gerçekte hangi varsayıma bağlı olduğunu paydaşa anlatır.

Kurumsal destek almak için tahmin

Özellikle Finans ve C-suite ile işe yarayan birkaç çerçeve:

• Her şeyi paraya çevirin. Yöneticiler oturum ve sıralamaları değil, gelir, pipeline ve CAC’yi düşünür. SEO metriklerini parayla eşleştirin.
• TAM çerçevesi. Kategorinizin toplam erişilebilir arama talebini potential market × competitive position olarak tahmin edin; her şeyde 1. sıraya çıkacağınızı iddia etmek yerine artımlı kazanımları — TAM’in yüzde 10’u, yüzde 20’si — konumlandırın. Finans ekipleri çoğu SEO uzmanının atladığı bir pazar boyutlandırma adımı bekler.
• Trafik Değeri Payı (SoTV). Bu benim tercih ettiğim yönetici KPI’sıdır — ses payını trafik karşılaştırmasını paraya çevirerek ilerletir; böylece yönetim kurulu rekabetçi konumu dolar cinsinden görür.
• Sıfıra değil, bir gidişata kıyaslayın. En ikna edici tahmin, bir rakibin nereye gittiğine göre nerede olacağınızı ve mevcut yolunuzla kurumun belirlediği hedef arasındaki farkı gösterir.

Sınırlamalar — bunları açıkça söyleyin

Bunu her tahminde açıkça belirtirim: değişiklikler sürekli yaşandığı için tahminler her zaman belirsizlik taşır. Siz veya rakipleriniz web sitesini değiştirebilir, strateji değiştirebilir veya ek yatırım yapabilir; model bunların hiçbirinin geleceğini göremez.

Aşırı mühendislik dürtüsüne de direnin. Daha karmaşık tahminler daha fazla zaman ve emek ister ve mutlaka daha iyi değildir — çoğu zaman karmaşık bir tahmin kurmanın yatırım getirisi yoktur. 18 aylık GSC verisi üzerinde temiz bir trend çizgisi veya Prophet modeli, zayıf varsayımlarla kurulmuş ayrıntılı bir elektronik tabloyu geride bırakır. Amaç yanlış kesinlik değil, savunulabilir yön gösterici bir tahmindir.

Onu canlı tutmak

Tahmin tek seferlik bir teslimat değil, yaşayan bir belgedir — ancak her programa uyan tek bir takvim yoktur. Desteklediği karar geçerliliğini yitirmeden sapmayı yakalayacak kadar sık inceleyin; çoğu kurumsal program için aylık makul bir varsayılandır, ufuk kısaysa veya risk yüksekse daha sık yapılmalıdır. Sadece yeniden kalibrasyonu değil, yeniden oluşturmayı gerçekten tetikleyen durumlardan biri şudur:

• veriler değişti — izleme kırılması, GSC/GA4 mülk değişikliği veya dönüşüm sayımının yeniden tanımlanması;
• yapısal bir olay oldu — Google core update’i, rakibin büyük hamlesi, temel sorgularınızda AI Overview kullanıma sunumu veya site geçişi;
• modelin kendi hatası önceden belirlediğiniz eşiği aştı — geri test kapsamı veya hatası doğruladığınız değerden kötüleştiyse sunduğunuz aralık artık dürüst değildir; ya da
• desteklediği karar değişti — farklı zamanlama, farklı kapsam veya farklı paydaşlar.

Güvenilir ufuk yaklaşık 3–12 aydır; 12 ayın ötesinde tahmini ayı doğru bilen bir öngörüden çok yön gösterici bir plan olarak ele alın.

Bunun yanında ilgili bir disiplin yaşar: bu projeksiyonları gerçekten raporladığınız metriklere ve hedeflere ve bunlara göre belirlediğiniz amaçlara bağlamak.

Search Console’un standart performans raporu 16 aya kadar geçmiş sunar. Evidence for this claim Search Console's performance report provides up to 16 months of data. Scope: The standard Search Console performance-report window; retained bulk-export data can extend an organization's own history after export is configured. Confidence: high · Verified: 2026-07-14 Google Search Console Help: Performance report Bing, Search Performance geçmişini Ekim 2024’te altı aydan 16 aya çıkardı ve daha doğru tahmini açıkça bir kullanım alanı olarak adlandırdı. Evidence for this claim Bing expanded Webmaster Tools Search Performance history from six months to 16 months in October 2024 and explicitly described forecasting as a use case. Scope: Bing Webmaster Tools' Search Performance history; it does not validate a particular forecasting method or guarantee forecast accuracy. Confidence: high · Verified: 2026-07-14 Bing Webmaster Blog: Search Performance data extended to 16 months

Her iki büyük birinci taraf webmaster platformu artık 16 aylık standart performans pencereleri sunuyor: Search Console 16 aya kadar belgelemektedir, Evidence for this claim Search Console's performance report provides up to 16 months of data. Scope: The standard Search Console performance-report window; retained bulk-export data can extend an organization's own history after export is configured. Confidence: high · Verified: 2026-07-14 Google Search Console Help: Performance report ve Bing, tahmini bir kullanım alanı olarak adlandırırken geçmişini Ekim 2024’te 16 aya çıkardı. Evidence for this claim Bing expanded Webmaster Tools Search Performance history from six months to 16 months in October 2024 and explicitly described forecasting as a use case. Scope: Bing Webmaster Tools' Search Performance history; it does not validate a particular forecasting method or guarantee forecast accuracy. Confidence: high · Verified: 2026-07-14 Bing Webmaster Blog: Search Performance data extended to 16 months

AI özeti

Advanced sürümün kısaltılmış özeti:

• SEO tahmini = geçmiş verilerden (trafik, trafik değeri, CTR, arama hacmi) gelecekteki organik trafik/dönüşüm/geliri projekte etmek. Belirtilen varsayımlar altında çalışan olasılıksal bir modeldir — GPS değil pusuladır — ve esas olarak bütçeyi gerekçelendirmek ve yönetici desteği kazanmak için kullanılır.
• Önce sözleşmeyi sabitleyin: yöntem seçmeden önce hedef metriği ve kapsamı, zaman tanecikliğini, ufku, veri kesim tarihini, temel durum ile planlanan müdahaleyi, hariç tutulanları, sahibi ve desteklediği kararı belirleyin.
• İki yöntem: istatistiksel/trend tabanlı (kendi verinizde Prophet, SARIMA veya Sheets’teki FORECAST) ve anahtar kelime tabanlı (yeni hedefler için hacim × CTR × dönüşüm). Bunları birleştirin.
• Veri kaynakları: GSC/GA4 siteniz için otoritatiftir (gerçek, siteye özgü CTR); üçüncü taraf araçları (Ahrefs, Semrush) rakipler ve fırsat boyutlandırması içindir — hacimleri yön göstericidir, kesin değildir.
• CTR sorunu: eski “1. konumda yaklaşık yüzde 30” ölçütleri bozulmuştur. AI Overviews içeren sorgularda 1. konum CTR’si yaklaşık yüzde 1,6’ya düştü; aramaların yaklaşık yüzde 60’ı sıfır tıklamalıdır. GSC’den siteye özgü bir CTR eğrisi oluşturun ve AI Overviews görülen yerlerde bilgilendirici CTR’yi yüzde 20–40 azaltın.
• Veri sınırları: GSC 16 ay saklar; Bing Webmaster Tools 16 aya (Ekim 2024) çıktı. Proaktif olarak dışa aktarın (daha uzun geçmiş için BigQuery).
• Süreç: kapsamı tanımla → verileri temizle → markalı trafiği çıkar → özel CTR eğrisi → SERP özelliklerine göre düzelt → mevsimselliği modelle → dönüşüm/geliri uygula → temkinli/temel/iyimser senaryolar oluştur → geçmiş kesim tarihlerinde geri test et → aralığı üç etiketli şey olarak sun (nokta tahmini, model aralığı, senaryo) → inceleme takvimi ve yeniden oluşturma tetikleyicileri belirle.
• Duyarlılık kontrolü: kararı hangi girdinin değiştirdiğini bulmak için tek seferde bir girdiyi değiştirin — araştırmaya veya riskten korunmaya değer varsayım odur, diğerleri değil.
• Kurumsal çerçeveler: paraya çevirin, TAM boyutlandırması kullanın, Trafik Değeri Payı’nı raporlayın ve rakip gidişatlarıyla karşılaştırın.
• Kurallar: bir sayıyı asla garanti etmeyin (“Nobody can guarantee you traffic” — Mueller); aşırı mühendislik yapmayın (karmaşık ≠ daha iyi); tahmini yaşayan bir belge olarak ele alın, güvenilir ufuk yaklaşık 3–12 aydır.

Resmî belgeler

SEO tahmini için resmî bir Google veya Bing metodolojisi yoktur — ikisi de bir tahmin kılavuzu ya da şablonu yayımlamaz. Yayımladıkları şey, tahmin yaptığınız gerçek veriler ve bu tahminin sınırlarıdır.

Google

• Search Console veri saklama (16 ay) — performans verileri 16 ay tutulur ve ardından kalıcı olarak silinir; pencere kapanmadan dışa aktarın.
• Google Arama’nın nasıl çalıştığına dair ayrıntılı kılavuz — Google, Search Console’u sitenizin Arama’da nasıl göründüğüne ilişkin otoritatif kaynak olarak konumlandırır; bu nedenle GSC CTR’si üçüncü taraf tahminlerinden daha iyidir.
• Google Trends — her tahminin ihtiyaç duyduğu mevsimsellik girdisi için Google’ın kendi aracı.
• Search Console için BigQuery toplu veri dışa aktarımı — GSC geçmişini kayan 16 aylık pencerenin ötesine uzatmanın tek yolu.

Bing / Microsoft

• Bing Webmaster Tools Arama Performansı verilerini 16 aya çıkarıyor — Fabrice Canel ve Krishna Madhavan (16 Ekim 2024); Bing, arama performansı penceresini “daha doğru tahmin” desteği için açıkça 6 aydan 16 aya çıkardı.
• Bing Webmaster Tools — Search Performance raporu — Bing’in sunduğu ve tahminle ilgili olan gösterimler, tıklamalar, CTR ve ortalama sıralamalar.

Kaynaktan alıntılar

Arama temsilcilerinin tahminle ve herhangi birinin ne vaat edebileceğinin sınırlarıyla ilgili kayda geçmiş açıklamaları.

Google — garanti yok

• “Nobody can guarantee you traffic, sorry.” — Google Search Advocate John Mueller (teknik bir değişikliğin ölçülebilir trafik kazanımı sağlayıp sağlamayacağı sorusuna yanıt olarak X’te 25 Ocak 2024’te yayımlandı). Bu, her tahminin kapağına koyacağım cümledir: bu bir tahmindir, sözleşme değildir. Alıntıya git

Bing / Microsoft — tahmin için veri

• “With 16 months of data in Bing Webmaster Tools, you can identify long-term patterns previously hidden, allowing for more accurate forecasting and strategy development.” — Fabrice Canel ve Krishna Madhavan, Microsoft Bing Başlıca Ürün Yöneticileri (16 Ekim 2024). Bing, genişletilmiş pencereyi mevsimsel örüntüler, geçmiş kampanya performansı ve uzatılmış trendler etrafında açıkça çerçeveliyor. Alıntıya git

Tahmin oluşturma kontrol listesi

Bir tahmini herhangi birinin önüne koymadan önce çalıştırılacak kontrol:

• Kapsam tanımlı ve kararla eşleşiyor (site / küme / sayfa) — istek tek bir bölüm hakkındayken “tüm trafik” değil.
• 18–24 aylık GSC + GA4 geçmişi çekildi (veya mevcut olanın tamamı), 16 aylık saklama penceresi silmeden önce dışa aktarıldı.
• Markalı trafik belirlendi ve kaldırıldı; böylece tahmin SEO kaynaklı marka dışı performansı izole ediyor.
• CTR eğrisi sektör ortalaması tablosundan değil kendi GSC verinizden oluşturuldu.
• CTR, SERP özellikleri için — AI Overviews, öne çıkan snippet’ler, reklamlar — özellikle bilgilendirici amaçlı sorgularda aşağı çekildi.
• Mevsimsellik Google Trends ve yıldan yıla örüntülerden modellendi.
• Üçüncü taraf hacmi kesin bir çarpan değil, yön gösterici/göreli kabul edildi.
• Trafik, dönüşüm oranı × AOV (veya CLV) ile paraya dönüştürüldü.
• Üç senaryo oluşturuldu (temkinli / temel / iyimser); her birinin yazılı, adlandırılmış varsayımları var.
• Yanlışsa kararı değiştirecek girdi belirlendi (yalnızca üç paralel senaryo değil, duyarlılık çalışması).
• Aralığa güvenilmeden önce model geçmiş kesim tarihlerinde gerçekleşenlere karşı geri test edildi.
• Çıktı tek sayı değil, güven aralıkları içeren bir aralık — nokta tahmini, model aralığı ve senaryo üç ayrı şey olarak etiketlendi; hiçbiri kalibre edilmiş olasılık değil.
• Hiçbir ifade garanti ima etmiyor.
• Bir inceleme takvimi (aylık makul bir varsayılandır) planlandı ve yeniden oluşturma tetikleyicileri — veri değişikliği, yapısal kırılma, model-hatası eşiği, karar değişikliği — önceden yazıldı.

Zihinsel modeller

1. Pusula, GPS değil. Bir tahmin, belirtilen varsayımlar altında yönü ve yaklaşık büyüklüğü verir — adım adım uygulanacak bir söz değil. Çıkardığınız her sonuç “bu hangi varsayıma dayanıyor?” sorusuna dayanabilmelidir.

2. İki yöntem, tek birleşik tahmin. Sahip olduğunuz şey için istatistiksel/trend tabanlı yöntem (geçmişi ileriye projekte etmek); oluşturacağınız şey için anahtar kelime tabanlı yöntem (hacim × CTR × dönüşüm). Şüpheye düştüğünüzde ikisini de çalıştırıp uzlaştırın.

3. Sizin için birinci taraf, onlar için üçüncü taraf. GSC/GA4 kendi sitenizin CTR’si ve trendi için otoritatiftir. Üçüncü taraf araçları henüz sıralanmadığınız anahtar kelimelerin rakip tahminleri ve boyutlandırması içindir — yön gösterici, göreli, asla kesin değil.

4. Senaryoları basamaklandırma. Her biri açıkça adlandırılmış varsayımlara sahip temkinli / temel / iyimser senaryolar. Piyasalar öngörülemez diye Finans bütçe planlamasını iptal etmez; senaryolar modeller. Siz de aynısını yapın — adlandırılmış varsayımlara sahip yön gösterici tahmin, hiç tahmin olmamasından iyidir. Senaryo, kalibre edilmiş olasılık değil, seçilmiş bir varsayım paketidir — böyle etiketli tutun ve modelin kendi aralığından ayrı gösterin.

5. TAM → pay → gelir. Potential market × competitive position = TAM. Tam hâkimiyet yerine artımlı pay kazanımlarını (yüzde 10, yüzde 20) konumlandırın; ardından pay → trafik → dönüşüm → gelir zincirini çalıştırın. Finans’ın görmek istediği zincir budur.

6. Sunmadan önce duyarlılık. Makul bir aralıkta tek seferde bir girdiyi değiştirin ve kararı hangisinin değiştirdiğini izleyin. Araştırmaya, pilotlamaya veya riskten korunmaya değer varsayım odur — diğerleri üzerinde tartışmaya değmez.

7. Güvenmeden önce geri test. Geçmiş kesim tarihlerinde yeniden fit edin, ileriye dönük tahmin yapın ve zaten sahip olduğunuz gerçekleşenlerle karşılaştırın. Model karmaşıklığı varsayımla değil, örneklem dışı doğrulukla kazanılmalıdır.

8. Yaşayan belge. Oluştur → bir aralık sun → belirli bir takvimle gözden geçir (aylık makul bir varsayılandır) → bir tetikleyici olduğunda yeniden oluştur: veri değişti, yapısal bir şey oldu, geri test hatası eşiğinizi aştı veya karar değişti. Güvenilir ufuk: yaklaşık 3–12 ay.

SEO tahmini — hızlı başvuru

Bir yöntem seçin

CTR gerçeklik kontrolü (eski sayıları kullanmayın)

→ CTR’yi kendi GSC verinizden oluşturun; AI Overviews’ın göründüğü yerlerde bilgilendirici CTR’yi yüzde 20–40 azaltın.

Veri kısıtları

• GSC saklama süresi: 16 ay, sonra silinir — proaktif olarak dışa aktarın; daha uzun geçmiş için BigQuery dışa aktarımını kullanın.
• Bing Webmaster Tools: 16 ay (Ekim 2024’te 6 aydan çıkarıldı).
• Üçüncü taraf hacimleri: yön gösterici, kesin değil — yalnızca göreli karşılaştırma.

Pazarlık konusu olmayanlar

• Bir yöntem seçmeden önce tahmin sözleşmesini (hedef, kapsam, taneciklik, ufuk, kesim tarihi, temel durum ve müdahale, sahip, karar) sabitleyin.
• Marka dışı SEO’yu tahmin etmeden önce markalı trafiği kaldırın.
• Bir aralığı üç etiketli şey olarak sunun — nokta tahmini, model aralığı, senaryo — asla etiketsiz tek sayı olarak değil.
• Kararı değiştirecek girdiyi bulmak için duyarlılık çalışması yapın.
• Aralığa güvenmeden önce geçmiş kesim tarihlerinde geri test edin.
• Bir sayıyı asla garanti etmeyin — “Nobody can guarantee you traffic” (Mueller).
• Karmaşık ≠ daha iyi; aşırı mühendislik yapılmış bir tahminin yatırım getirisi genellikle yoktur.
• Tahmin yaşayan bir belgedir — belirli bir takvim tarihine göre değil, bir tetikleyiciyle yeniden oluşturun; inceleme takvimi aylık makul bir varsayılandır.

Google Sheets’te anahtar kelime tabanlı tahmin

Geçmişinizin olmadığı yeni içerikler için aşağıdan yukarıya formül volume × expected CTR × conversion ratedır. Bir sayfada arama hacmi B, hedef konum CTR’niz C ve dönüşüm oranınız D sütunundaysa:

Estimated clicks:       =B2 * C2
Estimated conversions:  =B2 * C2 * D2
Estimated revenue:      =B2 * C2 * D2 * AOV

Konuma göre CTR değerlerinizi bir sektör tablosundan değil kendi GSC verinizden (C) çekin — AI Overviews’ın göründüğü bilgilendirici sorgularda bunları aşağı doğru gölgelendirin.

Kendi geçmişinizden trend tahmini

Geçmişiniz olduğunda en basit projeksiyon, yerleşik FORECAST işleviyle doğrusal regresyondur — geçmiş aylar A sütununda, trafik B sütunundadır:

=FORECAST(next_month_date, B2:B25, A2:A25)

Bu düz bir çizgidir. Mevsimselliği göz ardı eder; bu nedenle yalnızca kısa ve istikrarlı ufuklar için güvenin. Mevsimsellik ve tatil etkileri için bir zaman serisi modeline geçin — Meta’nın Prophet modelini kullanıyorum (ücretsiz, açık kaynaklı; Python veya R üzerinden erişilebilir); model, Ahrefs Site Explorer organik arama CSV dışa aktarımıyla beslenir. Bir not defterinde minimal bir Prophet çalıştırması:

import pandas as pd
from prophet import Prophet

# df must have two columns: ds (date), y (traffic)
df = pd.read_csv("organic_traffic.csv")

m = Prophet(yearly_seasonality=True, weekly_seasonality=True)
m.fit(df)

future = m.make_future_dataframe(periods=365)   # one year forward
forecast = m.predict(future)
# yhat_lower / yhat_upper give you the confidence band — present THAT, not yhat alone
forecast[["ds", "yhat", "yhat_lower", "yhat_upper"]].tail()

yhat_lower/yhat_upper bandı asıl noktadır: bu sizin aralığınızdır. yhat değerini tek bir sayı olarak raporlamayın. Prophet bir seçenektir — SARIMA daha dik bir öğrenme eğrisiyle daha titiz bir alternatiftir. Ve unutmayın: karmaşık model otomatik olarak daha iyi değildir.

Güvenmeden önce doğrulayın

Bir uyuma körü körüne güvenmeyin. Prophet’in tanılama modülü geçmiş tahminleri simüle eder: modeli kendi geçmişinizdeki kesim tarihlerinde yeniden kurar, canlıda kullanmayı planladığınız aynı ufka ileriye dönük tahminde bulunur ve bu tahmini yalnızca kesim tarihinden sonra gerçekleşen sonuçlarla karşılaştırır — modelin zaten görebileceği verilerle asla karşılaştırmaz.

from prophet.diagnostics import cross_validation, performance_metrics

df_cv = cross_validation(m, initial="730 days", period="90 days", horizon="90 days")
df_p = performance_metrics(df_cv)
df_p[["horizon", "mae", "mape", "coverage"]].tail()

coverage, belirttiğiniz aralığın geçmişte gerçek sonuçların o payını gerçekten içerip içermediğini söyler — içermiyorsa aralık kalibre edilmemiştir ve paydaşa vermek üzere olduğunuz aralık göründüğü kadar dürüst değildir. Bu şekilde kontrol edilmemiş bir model, çevresine grafik çizilmiş bir tahmindir.

SEO tahmini için araçlar

Birinci taraf verileri (kendi siteniz için otoritatif)

• Google Search Console — konuma göre gerçek, siteye özgü CTR ve temel performans geçmişi (16 aylık pencere; proaktif olarak dışa aktarın).
• GA4 — trafiği paraya çevirmek için site içi davranış, dönüşüm oranları ve gelir.
• BigQuery (GSC toplu dışa aktarımı) — geçmişi 16 ayın ötesinde tutmanın tek yolu.

Rekabet / fırsat boyutlandırması (üçüncü taraf)

• Ahrefs Site Explorer — rakip trafik ve trafik değeri tahminleri, trend modelleri için organik arama CSV dışa aktarımları ve fırsat boyutlandırması için anahtar kelime açığı analizi.
• Semrush ve benzerleri — alternatif hacim tahminleri; farklı araçların anlaşamadığını unutmayın, bu nedenle hacimleri göreli kabul edin.

Mevsimsellik

• Google Trends — talebin yıl içinde ne zaman zirve yaptığını ve ne zaman dibe vurduğunu gösterir.

Modelleme

• Meta Prophet (ücretsiz, açık kaynaklı; Python/R) — benim başvurduğum zaman serisi modeli; mevsimselliği ve tatil etkilerini ele alır.
• SARIMA — daha fazla istatistiksel titizlik, daha dik öğrenme eğrisi.
• Google Sheets FORECAST / üstel düzeltme / hareketli ortalamalar — tek ihtiyacınız hızlı bir yön gösterici çizgiyse.

Platform / raporlama

• Kurumsal tahmin ve raporlama paketleri (ör. SEOmonitor, BrightEdge, seoClarity) ve ajans raporlama araçları (ör. AgencyAnalytics, Advanced Web Ranking), tahmini panolara dahil eder — kullanışlıdır; ancak yalnızca altlarındaki CTR ve hacim varsayımları kadar iyidir.

Yanlış güven oluşturan tahmin hataları

Tek bir kesin sayı yayımlamak

Neden başarısız olur: Nokta tahmini sıralamalar, CTR, mevsimsellik, dönüşüm, rakipler ve algoritma değişikliklerindeki belirsizliği gizler. Paydaşlar sayıyı hatırlar, varsayımları unutur.

Bunun yerine: Her birini üreten varsayımlarla temkinli, temel ve iyimser senaryolar sunun. Modelin aralığını aralığı bilgilendirmek için kullanın; vaat edilmiş bir sonucun çevresinde süs olarak kullanmayın.

Her sorguya genel bir CTR eğrisi uygulamak

Neden başarısız olur: CTR siteye, konuma, amaca, cihaza ve SERP özelliklerine göre değişir. Eski 1. konum ölçütleri, AI Overviews veya diğer sıfır tıklamalı yanıtların bulunduğu sorgularda özellikle yanıltıcıdır.

Bunun yerine: GSC’den siteye özgü bir eğri oluşturun ve SERP veya amacın tıklama davranışını önemli ölçüde değiştirdiği yerlerde segmentlere ayırın.

Markalı talebi SEO büyüme senaryosuna karıştırmak

Neden başarısız olur: Marka aramaları diğer kanalların oluşturduğu talebi yansıtabilir ve SEO’ya atfedilen temel durumu veya öngörülen kazanımı şişirebilir.

Bunun yerine: Modeli fit etmeden önce marka ve marka dışı geçmişleri ayırın; ardından yatırımın hangi çizgiyi etkilemesinin beklendiğini belirtin.

Üçüncü taraf hacmini gerçek kabul etmek

Neden başarısız olur: Harici araçlar rakipleri ve kullanılmamış fırsatları tahmin eder; farklı araçlar anlaşamayabilir ve değerleri sitenin gözlemlenen trafiğine eşit değildir.

Bunun yerine: Kendi temel durumunuz için birinci taraf verilerini kullanın ve üçüncü taraf girdilerini yön gösterici fırsat boyutlandırması olarak etiketleyin.

Mümkün olan en karmaşık modeli oluşturmak

Neden başarısız olur: Ek gelişmişlik zayıf girdileri düzeltemez; tahmini açıklamayı, test etmeyi ve güncellemeyi zorlaştırabilir.

Bunun yerine: Karar açısından önemli trendi ve mevsimselliği yakalayan en basit modeli kullanın. Varsayımlar bozulduğunda, ayrıntılı bir modeli gerçeklikten korumak yerine yeniden oluşturun.

Onaydan sonra tahmini olduğu gibi bırakmak

Neden başarısız olur: Tahmin koşulludur. Bir core update, rakibin hamlesi, site değişikliği veya SERP kayması ilk varsayımları geçersiz kılabilir.

Bunun yerine: Gerçekleşenleri tahminle aylık karşılaştırın, varsayımları üç ayda bir gözden geçirin ve yeniden oluşturmayı gerektiren tetikleyiciyi belgeleyin.

Kendinizi test edin: SEO tahmini

Yöntemler, girdiler, senaryolar ve model bakımı hakkında beş soru.

Zaman ayırmaya değer kaynaklar

İlgili yazılarım

• SEO Forecasting: The Art Of Getting Buy-In — kendi sitenizin trafiği ve trafik değeri, rakip trafiği/değeri/sayfa trafiği ve core update’ler boyunca performans için altı ücretsiz, kopyala-yapıştır Google Colab not defteri içeren kapsamlı rehberim.
• Enterprise SEO Storytelling: Metrics, Reports & Dashboards — SEO metriklerini parayla eşleştirme, Trafik Değeri Payı ve GSC’den özel CTR eğrileri.

Konuşmalarım

• The Great Decoupling (Ahrefs Evolve 2025) — GSC’de gösterimler ve tıklamalar arasındaki büyüyen fark ve tahminlerdeki eski CTR varsayımlarının neden artık bozulduğu. SlideShare

Başkalarından

• Google Sheets ile SEO tahmini rehberiniz — Sara Taher (Search Engine Land): elektronik tabloda FORECAST, SMA ve üstel düzeltme.
• SEO projeksiyonu nasıl yapılır — Rob Tindula (Search Engine Land): hibrit model içeren 8 adımlı projeksiyon metodolojisi.
• SEO için toplam erişilebilir pazar (TAM) nasıl hesaplanır — Dan Taylor (Search Engine Journal): Finans’ın beklediği TAM/SAM çerçevesi.
• Prophet ile doğrusal olmayan SEO mevsimselliği nasıl modellenir — Prophet yaklaşımının mevsimsellik tarafı.
• SEO Forecasting: Predict Organic Traffic Growth — AgencyAnalytics: ajans bakışı ve fazla tahmin riskleri.
• What Is Search Forecasting And Why Is It Important? — Rachel Vandernick (Search Engine Journal): tahminin neden önemli olduğuna ve SEO programında nereye oturduğuna dair temel çerçeve.
• How to Do Realistic SEO Forecasting Step-by-Step — Kate Starr (Backlinko): ücretsiz şablon ve gelir uzatma formülü içeren adım adım yöntem.
• Enterprise SEO ROI Forecasting Calculator — Directive Consulting: Finans’a dönük tahminler için departmanlar arası veri girdileri ve SQL/MQL ilişkilendirmesi içeren kurumsal ROI hesaplayıcısı.
• Google Organic CTR Tool — Advanced Web Ranking: konum ve cihaza göre geçmiş CTR ölçütleri — eski yüzde 30 varsayımının ne kadar uzaklaştığına dair yararlı bağlam.

Alıntılanmaya değer istatistikler

• AI Overview sorgularında 1. konum CTR’si çöktü. Aralık 2023 ile Aralık 2025 arasında (300 000 anahtar kelimelik Ahrefs çalışması) yüzde 7,3’ten yaklaşık yüzde 1,6’ya — her eski tahmini bozan sayı. Kaynak
• Temiz bilgilendirici CTR bile düştü — AI Overview içermeyen 1. konum bilgilendirici sorguları aynı dönemde yüzde 7,6’dan yaklaşık yüzde 3,9’a geriledi (aynı çalışma). Kaynak
• Google aramalarının yaklaşık yüzde 60’ı tıklama olmadan sona eriyor — her 2026 tahmininin varsayması gereken sıfır tıklama temeli (Sparktoro / Datos araştırması).
• AI Overviews tıklamaları yaklaşık yüzde 34,5 azaltıyor — Ahrefs’in Nisan 2025’teki daha eski çalışmasında etkilenen sorgular için görülen yön gösterici düşüş; bilgilendirici CTR’ye uyguladığınız oran. Kaynak
• Bütçe güvenilir tahmini izler. Pazarlamacıların kabaca dörtte biri yeterli bütçeye sahip olduğunu bildirir; bunun bir nedeni liderliğin SEO getirilerine ikna olmamasıdır. Finansal etkiyi öngörebilen liderlerin bütçe artışı kazanma olasılığı daha yüksektir (GTM 8020, 2024).

Değişiklik günlüğü