Specoria
Menü
EN Ücretsiz test

İçgörülerÖlçüm

Son tıklamanın ötesinde: ajan hunisini okunmadan tekrar siparişe kadar ölçmek

Son tıklama raporu yalnız asistandan tıklayıp gelen alışverişçiyi görür. Okunmaktan tekrar siparişe uzanan beş adımlı zincir, yapay zekâ kanalının size nerede satış kazandırıp nerede kaybettirdiğini ve her adım için elinizdeki sinyali gösterir.

Yazan 5 dk okuma

Bir alışverişçi asistana belli bir bütçenin altında su geçirmez bir yürüyüş montu soruyor. Asistan bir düzine ürün sayfası okuyor, üç mağaza öneriyor; alışverişçi bir gün sonra yer imlerinden birine giriyor. Analitikte bu sipariş "doğrudan" görünür. İşi asistan yaptı, rapor kimseye pay vermedi.

Son tıklama ataması, her adımın sizin sitenizde ya da bir reklamda geçtiği bir huni için kuruldu. Ajanlarla yolculuğun büyük kısmı tıklamadan önce geçiyor, bir kısmı hiç tıklama üretmiyor. Bu yazıda yapay zekâ kanalını beş adıma ayırıyor, her adım için elinizde hangi sinyalin olduğunu gösteriyor ve boşluklarla ne yapılacağını anlatıyoruz.

Son tıklama neden bu kadar az görüyor?

Yayımlanmış iki ölçüm, ödeme adımına kimse gelmeden önce ne kadar çok şey olduğunu gösteriyor.

HUMAN Security, trafik verisindeki yapay zekâ ajanlarının gezdiği sayfa yollarını inceledi. Ocak ile Ağustos 2025 arasında ajanların gezdiği sayfaların yaklaşık %87'si ürün sayfasıydı; ödeme adımı %2,2'de kaldı. Ajanlar çoğunlukla araştırıyor. Yalnız tamamlanan siparişi sayarsanız etkinliklerinin neredeyse tamamını kaçırırsınız.

Tıklama geldiğinde ise değeri sanıldığından yüksek. Adobe'ye göre Mart 2026'da ABD perakende sitelerine gelen yapay zekâ trafiği, yapay zekâ dışı trafikten %42 daha iyi dönüştü. Mart 2025'te %38 daha kötüydü. Bu ABD verisi ve perakendeciler arası bir ortalama; yine de az sayıda ziyaretin gerçek ciro taşıyabileceğini gösteriyor.

Kanal tepede geniş, ortada ince, dipte değerli. Tek bir son tıklama rakamı bunların hepsini düzleştirir.

Beş adım

Yapay zekâ kanalını bir zincir olarak düşünün. Her adımın kendi sorusu ve kendi kanıtı var.

  1. Okundu. Bir asistanın tarayıcısı ya da kullanıcı ajanı sayfalarınızı okudu mu?
  2. Anıldı. Bir alışverişçi gerçek bir satın alma sorusu sorduğunda yanıt sizi sayıyor mu?
  3. Tıklandı. Bir kişi asistandaki bağlantıdan sitenize geldi mi?
  4. Ödeme adımına ulaştı. Alışverişçi ya da onun adına çalışan ajan üründen ödeme adımına gidebildi mi?
  5. Satın aldı ve geri geldi. Ziyaret siparişe döndü mü, o müşteri yeniden sipariş verdi mi?

Zayıf bir adım, ondan sonraki her adımı sınırlar. Hiç okunmayan mağaza anılamaz; anılan ama ödeme adımına ajanın ulaşamadığı mağaza, önerileri yarım kalmış sepetlere çevirir.

1. adım: okundu

Sinyal: sunucu ya da CDN kayıtlarınız. Asistanlar kendi kullanıcı ajanlarını gönderir. Örneğin OpenAI, arama dizini için OAI-SearchBot'u, kullanıcı adına açılan sayfalar için ChatGPT-User'ı belgeliyor. İstekleri bota ve sayfa türüne göre sayın.

Neye bakmalı: hangi sayfaları okuduklarına. Asistanlar çoğunlukla blogunuzu okuyup ürün sayfalarınıza nadiren uğruyorsa katalog kapalı, yavaş ya da menüden zor ulaşılır olabilir. Hangi sayfaların açılacağını sayfa türüne göre bot politikası yazısında anlattık.

Sınır: bazı tarayıcı ajanları sıradan bir tarayıcı gibi görünür ve kayıtta bot adı bırakmaz. Onları ajan haritası yazısında anlattık. Okunma sayısı bir taban, toplam değil.

2. adım: anıldı

Sinyal: analitikte yok. Önerilmediğiniz bir konuşma ziyaret bırakmaz. Bunu görmenin tek yolu sormak: gerçek alıcı görevlerini asistanlara defalarca çalıştırıp kaç kez anıldığınızı saymak.

Bu sayı seçilme oranıdır ve tek ekran görüntüsü onu tahmin etmeye yetmez. Nedenini ajan kanalını ölçmek yazısında anlattık: aynı soru nadiren iki kez aynı listeyi verir.

Neye bakmalı: görev başına seçilme oranı ve güven aralığı; yanıtın size bağlantı verip vermediği ya da yalnız adınızı anıp anmadığı.

3. adım: tıklandı

Sinyal: Referer başlığı ve utm_source parametresi. OpenAI, ChatGPT'nin arama sonuçlarındaki bağlantılara utm_source=chatgpt.com eklediğini söylüyor; böylece bu ziyaretler ayrı bir kaynak olarak görünebilir. Diğer asistanlar kendi alan adlarını Referer'da gönderir.

Neye bakmalı: 1. ve 3. adımı tek bir oran bağlar. Crawl-to-refer, bir yapay zekâ şirketinin bot isteklerini o şirketin asistanının size gönderdiği insan sayfa açılışlarına böler. Oran yükseliyorsa asistan sitenizi daha çok okuyor ama daha fazla kişi göndermiyor demektir. Kendi kaydınızdan, tarayıcınızda çalışan crawl-to-refer hesaplayıcımızla hesaplayabilirsiniz.

Sınır: bağlantıyı kopyalayan ya da sonra yer iminden dönen alışverişçi "doğrudan" görünür. Tıklama da bir taban.

4. adım: ödeme adımına ulaştı

Sinyal: 3. adımdan gelen oturumlara süzülmüş huni raporlarınız. Tarayıcının içinde iş gören ajanlar için bir test gerekir: mağazanıza bir ajan gönderin ve nerede durduğuna bakın.

Kendi saha çalışmamızda bunu beş canlı mağazada 40 kez yaptık. En güçlü modeller tamamlanabilir dokuz görevin dokuzunda, daha hafif olanlar dokuzun yedisinde ödeme adımına ulaştı. Takılma noktaları somuttu: ajanın göremediği yerde duran bir ödeme düğmesi, zor bulunan bir sepet bağlantısı, "giriş yap ya da misafir olarak devam et" ekranı. 40 koşu küçük bir örneklem; sayıları başarı oranı değil saha gözlemi olarak okuyun. Ayrıntılar yapay zekâ ajanlarını gerçek tarayıcıda alışverişe gönderdik yazısında.

Neye bakmalı: sattığınız her ürün türünde bir ajan, adres tahmin etmeden ürün sayfasından ödeme adımına gidebiliyor mu?

5. adım: satın aldı ve geri geldi

Sinyal: sipariş sisteminiz. Bilinen ilk kaynağı (3. adımdaki utm_source ya da Referer) siparişin üzerine kaydedin ki oturum bitince kaybolmasın. Böylece asistandan gelen müşterilerin sepet ortalamasını, iade oranını ve tekrar alımını diğerleriyle karşılaştırabilirsiniz.

Neye bakmalı: tekrar siparişe. Sizi bir asistan aracılığıyla bulup sonra doğrudan yeniden sipariş veren müşteri, kanalın yalnız bir satış değil bir ilişki kurduğunun en açık işaretidir.

Bu ay kurabilecekleriniz

  1. Erişim kaydınızı yapay zekâ kullanıcı ajanına ve sayfa türüne (ürün, kategori, politika, ödeme) göre ayırın. İsteklerin ne kadarının ürün sayfalarına gittiğini not edin.
  2. Analitikte asistan Referer'ları ve utm_source değerleri için "yönlendirme" içinde bırakmak yerine ayrı bir kanal açın.
  3. Her yapay zekâ şirketi için crawl-to-refer oranını ayda bir hesaplayın ve seriyi saklayın.
  4. En önemli kategorileriniz için beş gerçek alıcı görevi yazın; seçilme oranını tek ekran görüntüsüyle değil tekrarlı koşularla ölçün.
  5. Ödeme yolunuzu bir ajan gibi yürüyün: üzerine gelince açılan menü yok, tahmin edilen adres yok, giriş duvarı yok.
  6. Her siparişe ilk kaynağı kaydedin ve tekrar alımı kaynağa göre raporlayın.

Sonuç

Yapay zekâ kanalı tek bir rakama sığmaz. Bir zincirdir: okundu, anıldı, tıklandı, ödeme adımına ulaştı, satın aldı ve geri geldi. Her adımın toplayabileceğiniz bir sinyali var; ikisi, yani anılma ve adını vermeyen tarayıcı ajanlarının okumaları, analitiğin dışında ölçüm ister. Zincirin tamamına bakınca önce hangi adımı düzelteceğinizi görürsünüz.

Specoria, analitiğinizin göremediği adımları ölçer: ajanların mağazanızı okuyup kullanabiliyor mu, asistanlar gerçek alıcı görevlerinde sizi ne sıklıkla anıyor ve bir tarayıcı ajanı ödeme adımına giderken nerede duruyor. Ücretsiz paketteki proje panelinde bile kendi kayıtlarınızdan çıkan bir ajan trafiği raporu var. Ücretsiz hazırlık testiyle başlayın.

Kaynaklar