Optifeed Radar Nedir? Diğer AI Visibility Araçlarından Farkları Nelerdir?

Optifeed Radar; markaların ve ürünlerin ChatGPT, Gemini, Claude ve Perplexity tarafından önerilip önerilmediğini ölçen açık kaynaklı bir AI visibility aracıdır. Bu yazıda Radar’ın nasıl çalıştığını, hangi metrikleri kullandığını ve ücretli AI görünürlük platformlarından nasıl ayrıldığını inceliyoruz.

Kullanıcılar yapay zekâya yalnızca “Bu marka hakkında ne biliyorsun?” diye sormuyor.

“Üniversite için en iyi dizüstü bilgisayar hangisi?”, “Kolay iade edilebilen bir kahve makinesi önerir misin?” veya “3.000 TL altında ofiste giyebileceğim keten gömlekler neler?” gibi doğrudan satın alma kararını etkileyen sorular soruyorlar.

Markalar açısından yeni soru artık yalnızca Google’da kaçıncı sırada yer aldıkları değil:

Kullanıcı bir AI asistanından ürün tavsiyesi istediğinde markanız veya ürünleriniz gerçekten öneriliyor mu?

Optifeed Radar bu soruya ölçülebilir bir cevap vermek için geliştirilen açık kaynaklı bir AI visibility aracıdır.

AI Visibility Neden Önemli Hale Geldi?

AI visibility, bir markanın, ürünün veya web sitesinin ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity ve Google AI Mode gibi yapay zekâ destekli sistemlerin yanıtlarında ne ölçüde yer aldığını ifade eder.

Geleneksel SEO çoğunlukla bir web sayfasının arama sonuçlarındaki sırasını ölçer. AI visibility ise farklı sorulara odaklanır:

• Marka yanıtta geçiyor mu?
• AI markayı doğrudan öneriyor mu?
• Marka rakiplerinden önce mi, sonra mı gösteriliyor?
• Hangi ürünler tavsiye ediliyor?
• AI yanıtı hangi web sitelerini kaynak olarak kullanıyor?
• Marka hakkında olumlu, nötr veya olumsuz bir anlatım mı oluşuyor?

Bu alanın önemi yalnızca sektör tahminlerine dayanmıyor.

Bain & Company’nin 1.117 tüketiciyle gerçekleştirdiği araştırmaya göre kullanıcıların yaklaşık yüzde 80’i, aramalarının en az yüzde 40’ında AI özetleri ve diğer “zero-click” sonuçlardan yararlanıyor. Bain, bu değişimin organik web trafiğinde yüzde 15 ile yüzde 25 arasında düşüşe yol açabileceğini tahmin ediyor. Bain & Company araştırmasını inceleyebilirsiniz.

Buna rağmen markaların önemli bir bölümü henüz ölçüm tarafında hazır değil. Semrush’ın 2026 yılında 481 pazarlama ve SEO profesyoneliyle yaptığı araştırmada, AI search ile geleneksel SEO çalışmalarını tamamen entegre ettiğini belirtenlerin oranı yalnızca yüzde 22 oldu. Semrush AI Search araştırmasını inceleyebilirsiniz.

Ahrefs’in 75.000 marka üzerinde yaptığı başka bir çalışma ise YouTube’daki marka mention’larının AI görünürlüğüyle yaklaşık 0,737 oranında korelasyon gösterdiğini ortaya koydu. Marka hakkında web genelinde yapılan mention’ların korelasyonu da 0,66 ile 0,71 arasında ölçüldü.

Bu veriler doğrudan bir neden-sonuç ilişkisi göstermese de AI görünürlüğünün yalnızca web sitesindeki SEO çalışmalarına bağlı olmadığını gösteriyor. Ahrefs AI brand visibility araştırmasını inceleyebilirsiniz.

Bu nedenle markaların yalnızca içerik üretmesi değil, AI platformlarındaki gerçek görünürlüğünü de düzenli olarak kontrol etmesi gerekiyor.

Optifeed Radar Nedir?

Optifeed Radar, markaların ve belirli ürünlerin ChatGPT, Gemini, Claude ve Perplexity tarafından satın alma odaklı sorulara verilen yanıtlarda önerilip önerilmediğini ölçen açık kaynaklı bir AI görünürlük aracıdır.

Radar, markanın web sitesini analiz eder, işletmeye uygun alıcı soruları oluşturur ve bu soruları yapılandırılan AI motorlarına gönderir. Ardından marka veya ürünün yanıtta bulunup bulunmadığını, hangi konumda gösterildiğini, hangi rakiplerin önerildiğini ve hangi kaynakların kullanıldığını raporlar.

Aracın temel olarak cevaplamaya çalıştığı soru oldukça basittir:

Bir kullanıcı AI’dan ne satın alması veya nereden satın alması gerektiğini sorduğunda markanız ve ürünleriniz cevabın içinde yer alıyor mu?

Radar’ın desteklediği başlıca AI motorları şunlardır:

• OpenAI
• Google Gemini
• Anthropic Claude
• Perplexity

Optifeed Radar açık kaynaklıdır, MIT lisansıyla yayımlanır ve kullanıcının kendi bilgisayarında çalışır. Optifeed tarafından barındırılan bir analiz backend’i bulunmaz. AI motorlarına yapılan istekler kullanıcının kendi API anahtarları üzerinden gerçekleştirilir.

Optifeed Radar Nasıl Çalışır?

Radar’ın çalışma süreci beş temel aşamadan oluşur.

1. Web Sitesini ve İşletme Türünü Analiz Eder

Radar önce markanın web sitesini inceler ve işletmenin ne sattığını anlamaya çalışır.

Ayrıca işletmenin kendi ürünlerini üreten bir marka mı, yoksa farklı markaların ürünlerini satan bir mağaza mı olduğunu belirler.

Bu ayrım önemlidir.

Kendi ürünlerini üreten bir marka için “En iyi glutensiz atıştırmalıklar hangileri?” gibi ürün tavsiyesi soruları anlamlı olabilir. Farklı markaları satan bir mağaza için ise “Akustik gitarı nereden satın alabilirim?” gibi satıcı odaklı sorular daha doğru sonuç verir.

Yanlış soru türü kullanıldığında mağazalar üretici markalarla karşılaştırılabilir ve sonuçlar gerçeği yansıtmayan düşük skorlar üretebilir. Radar, soru yapısını işletme türüne göre düzenleyerek bu problemi azaltmayı amaçlar.

2. Satın Alma Odaklı Sorular Oluşturur

Sistem, markanın faaliyet alanına ve ürün kategorilerine göre markasız alıcı soruları üretir.

Örneğin bir bilgisayar markası için şu tür sorular oluşturulabilir:

• Üniversite öğrencileri için en iyi dizüstü bilgisayarlar hangileri?
• Grafik tasarım için hangi bilgisayarları önerirsin?
• Uzun pil ömrüne sahip hafif dizüstü bilgisayar modelleri neler?

Ana görünürlük skorunda markanın adını doğrudan içeren sorular kullanılmaz. Çünkü “X markası güvenilir mi?” gibi bir soruda marka adının yanıtta geçmesi zaten beklenen bir durumdur.

Markasız sorular ise AI sisteminin markayı herhangi bir yönlendirme olmadan kendiliğinden önerip önermediğini gösterir. Markalı sorular ayrı bir itibar ve sentiment analizi olarak raporlanır.

3. Soruları Gerçek AI Motorlarına Gönderir

Oluşturulan sorular kullanıcının yapılandırdığı OpenAI, Gemini, Claude ve Perplexity API’lerine gönderilir.

Radar yalnızca bir arama indeksindeki kayıtları incelemez. Seçilen AI motorlarından o anda üretilen yanıtları toplar.

Bu noktada iki farklı yanıt tipi bulunabilir:

• Modelin mevcut eğitim verisine dayanarak verdiği parametrik yanıtlar
• Web araması yapılarak güncel kaynaklara dayandırılan grounded yanıtlar

Radar, AI motorunun gerçekten web araması yapıp yapmadığını ve citation sunup sunmadığını ayrıca kaydeder.

4. Görünürlük Metriklerini Hesaplar

Toplanan cevaplar üzerinden şu metrikler analiz edilir:

• Markanın kaç yanıtta yer aldığı
• Ortalama görünme pozisyonu
• Marka hakkındaki sentiment
• Rakip markaların görünme sıklığı
• Share of voice
• AI tarafından kullanılan kaynaklar
• Belirli ürünlerin tavsiye edilip edilmediği

5. Sonucu Ortaya Çıkaran Verileri Saklar

Optifeed Radar yalnızca “AI Visibility Score: 62” gibi tek bir sayı göstermez.

Her sonucun arkasındaki aşağıdaki veriler yerel olarak saklanabilir:

• Kullanılan soru
• AI motorunun verdiği ham cevap
• Markanın geçtiği bölüm
• Tespit edilen konum
• Rakip markalar
• Citation ve kaynak alan adları

Böylece kullanıcı skorun neden yükseldiğini veya düştüğünü inceleyebilir. İki farklı çalışma arasında değişen sonuçlar snapshot karşılaştırmasıyla kontrol edilebilir.

Optifeed Radar Yalnızca Marka Görünürlüğünü mü Ölçer?

Hayır. Optifeed Radar’ın önemli farklılıklarından biri, belirli ürünlerin AI yanıtlarındaki görünürlüğünü de ölçebilmesidir.

Kullanıcı analiz etmek istediği ürünleri sisteme tanımlar. Radar daha sonra her ürün için kategori ve satın alma odaklı sorular oluşturur.

Analiz sonucunda şu sorulara cevap verilebilir:

• Ürün AI tarafından önerildi mi?
• Önerildiyse kaçıncı sırada yer aldı?
• Hangi ihtiyaç veya kullanım senaryosunda gösterildi?
• Ürün gösterilmediyse hangi rakip ürünler önerildi?
• Aynı markanın hangi ürünleri daha görünür?

Örneğin bir marka genel olarak yüksek bir görünürlük skoruna sahip olabilir. Ancak markanın yeni çıkardığı bir ürün, satın alma tavsiyelerinde hiç yer almıyor olabilir.

Bu nedenle yalnızca marka seviyesindeki toplam skora bakmak, ürün ekipleri için yeterli olmayabilir. Ürün bazlı analiz, özellikle geniş kataloğa sahip e-ticaret markalarına daha eyleme dönük bilgi sağlayabilir.

Optifeed Radar’daki ürün görünürlüğü özelliği beta aşamasındadır ve ürünler mevcut sürümde kullanıcı tarafından tanımlanır. Otomatik bir product feed veya katalog içe aktarma süreci bulunmaz.

Optifeed Radar’ın Diğer AI Visibility Araçlarından Farkı Nedir?

AI visibility araçlarının tamamı aynı kullanım modeline sahip değildir.

Peec AI, OtterlyAI, Profound ve Ahrefs Brand Radar gibi platformlar çoğunlukla web tabanlı SaaS ürünleridir. Kullanıcı bir hesap oluşturur, takip etmek istediği prompt’ları belirler ve sonuçları hazır bir dashboard üzerinden izler.

Optifeed Radar ise farklı bir yaklaşım benimser.

Açık Kaynaklıdır

Radar’ın kaynak kodu GitHub üzerinden incelenebilir, değiştirilebilir ve farklı iş akışlarına uyarlanabilir.

Bu yapı, özellikle metodolojiyi denetlemek veya ölçümü şirket içi sistemlerine entegre etmek isteyen teknik ekipler için önemlidir.

Yerel Olarak Çalışır

Radar’ın sonuçları kullanıcının bilgisayarında saklanır. API anahtarları Optifeed tarafından barındırılan bir sisteme gönderilmez.

Ancak analiz soruları ve yanıtları seçilen AI sağlayıcısının API’sinden geçtiği için ilgili sağlayıcının veri ve gizlilik politikaları geçerliliğini korur.

Abonelik Gerektirmez, Ücretsizdir

Optifeed Radar için aylık bir yazılım aboneliği bulunmaz.

AI-readiness audit özelliği hiçbir AI çağrısı yapmadan ücretsiz çalışır. Görünürlük kontrollerinde ise kullanıcı kendi AI sağlayıcı API anahtarını kullanır ve yalnızca oluşan API maliyetini karşılar.

Radar’ın 20 Temmuz 2026 tarihli testlerinde sekiz prompt içeren hızlı bir kontrolün dört AI aracındaki toplam maliyeti yaklaşık 0,41–0,46 dolar olarak ölçülmüştür. Grounded kontrollerde web araması maliyetleri nedeniyle tutar daha yüksek olabilir.

Bu rakamlar sabit fiyat değil, kullanılan model ve sağlayıcı tarifesine göre değişen örnek ölçümlerdir.

Metodolojisi Açıktır

AI visibility platformlarında tek bir skorun nasıl hesaplandığı her zaman açık olmayabilir.

Optifeed Radar ise görünme oranı, pozisyon, sentiment ve retrieval ağırlıklarının skor üzerindeki etkisini yayımlanmış metodoloji dokümanında açıklar.

Bu da kullanıcıların yalnızca sonuca değil, sonucun nasıl üretildiğine bakabilmesini sağlar.

Sonuçları Ham Cevaplarla Birlikte Gösterir

Radar, tespit edilen her görünme veya görünmeme durumunu ilgili prompt ve AI cevabıyla ilişkilendirir.

Bu yaklaşım, “Skorumuz düştü” bilgisinin ötesine geçerek hangi soruda, hangi motor üzerinde ve hangi rakip karşısında görünürlüğün kaybedildiğini gösterir.

AI Agent’lar Tarafından Çalıştırılabilir

Radar yalnızca bir CLI aracı değildir.

Agent Skill ve MCP desteği sayesinde Codex, Claude Code, Cursor ve uyumlu AI agent ortamlarından çalıştırılabilir. Bir agent’tan site audit’i yapması, ürün görünürlüğünü kontrol etmesi veya iki snapshot arasındaki değişimi açıklaması istenebilir.

Optifeed Radar ve Diğer AI Visibility Araçları Karşılaştırması

Karşılaştırmadaki özellik ve fiyat bilgileri 7 Ağustos 2026 tarihinde araçların resmi sayfalarından kontrol edilmiştir. Paketler ve desteklenen platformlar zaman içinde değişebilir.

Optifeed Radar Ücretli Platformların Yerini Tutar mı?

Her kullanım senaryosunda değil.

Optifeed Radar ile SaaS tabanlı AI visibility platformları farklı ihtiyaçlara cevap verir.

Optifeed Radar şu durumlarda daha uygun olabilir:

• AI görünürlüğünü ilk kez ölçmek isteyen ekipler
• Verilerin şirket içinde tutulmasını isteyen markalar
• Açık kaynak bir çözüm arayan geliştiriciler
• Metodolojiyi ve ham cevapları incelemek isteyen GEO uzmanları
• Ürün seviyesinde deneysel görünürlük kontrolleri yapmak isteyen e-ticaret ekipleri
• Analizi kendi agent, CI veya raporlama sistemine bağlamak isteyen teknik ekipler
• Aylık SaaS aboneliği yerine kullanım bazlı API maliyetini tercih eden işletmeler

SaaS platformları ise şu ihtiyaçlarda daha avantajlıdır:

• Her gün otomatik prompt takibi
• Hazır web dashboard’ları
• Çok sayıda marka ve ülkenin tek panelden yönetilmesi
• Ekip rolleri ve kullanıcı yetkilendirmeleri
• Planlanmış raporlar
• Geniş, geçmişe dönük prompt veri tabanları
• Teknik kurulum gerektirmeyen kullanım

Bu nedenle Optifeed Radar’ı ücretli platformların bire bir ücretsiz kopyası olarak değerlendirmek doğru olmaz.

Radar’ın güçlü olduğu alan; açık kaynak, yerel, denetlenebilir ve ürün odaklı AI visibility ölçümüdür. Ücretli SaaS platformları ise sürekli takip ve operasyonel kolaylık tarafında daha kapsamlıdır.

Optifeed Radar Sonuçları Nasıl Yorumlanmalı?

AI motorları aynı soruya her zaman aynı cevabı vermez.

Kullanılan model, web aramasının devreye girip girmemesi, cevap tarihi, dil, lokasyon ve sorunun ifade şekli sonucu değiştirebilir.

Bu nedenle Optifeed Radar’ın ürettiği skor kesin bir “AI pazar payı” olarak görülmemelidir.

Radar’ın yayımlanmış metodolojisi de skorun sınırlı bir prompt örneklemi üzerinde yapılan bir ölçüm olduğunu açıkça belirtir. Kullanılan alıcı soruları gerçek kullanıcı prompt panelinden değil, markanın web sitesinden oluşturulan profile göre üretilir. Prompt paketi kullanıcı tarafından incelenebilir ve düzenlenebilir.

Doğru yaklaşım şudur:

• Tek bir skora fazla anlam yüklemeyin.
• Hangi sorularda görünmediğinizi inceleyin.
• Önerilen rakipleri belirleyin.
• AI motorlarının kullandığı kaynakları analiz edin.
• Değişikliklerden sonra aynı prompt setiyle yeniden kontrol yapın.
• Sonuçları birden fazla çalışma üzerinden değerlendirin.

Radar, “Markamızın AI görünürlüğü kesin olarak yüzde 62” demek için değil; görünürlük boşluklarını, ürün seviyesindeki sorunları ve rakip fırsatlarını keşfetmek için kullanılmalıdır.

AI Visibility ile AI-Readiness Audit Arasındaki Fark

Optifeed Radar iki farklı problemi ele alabilir.

AI visibility kontrolü, AI motorlarının markayı ve ürünleri gerçekten önerip önermediğine bakar.

AI-readiness audit ise web sitesinin yapay zekâ sistemleri tarafından erişilebilir ve anlaşılabilir olup olmadığını teknik açıdan inceler.

Ücretsiz audit komutu şu alanları kontrol eder:

• AI crawler erişimi ve robots.txt
• llms.txt
• Schema.org ve yapılandırılmış veri
• Meta title ve description
• Sitemap
• Temel AI-readiness sinyalleri

Audit hiçbir AI sağlayıcısına ücretli çağrı yapmaz ve API anahtarı gerektirmez.

Ancak teknik olarak hazır olmak, otomatik olarak yüksek AI görünürlüğü elde edileceği anlamına gelmez.

Bir sitenin schema yapısı doğru olabilir fakat marka, AI yanıtlarında yeterince bilinmiyor veya güvenilir kaynaklarda yeterince yer almıyor olabilir. Tersine, güçlü bir marka teknik eksikleri olmasına rağmen AI sistemleri tarafından sıkça önerilebilir.

Bu nedenle readiness ve visibility birlikte değerlendirilmelidir.

E-Ticaret Markaları İçin Neden Önemli?

E-ticarette marka görünürlüğü tek başına yeterli değildir.

Bir kullanıcı markayı biliyor olabilir ancak AI asistan belirli bir ürün tavsiyesi verirken rakip ürünleri ön plana çıkarabilir.

Örneğin bir moda markası genel sorularda sıkça mention alabilir. Fakat “Yaz tatiline uygun, kırışmayan midi elbise” sorusunda ürün verisinde kumaş, kullanım alanı veya bakım talimatı bulunmadığı için markanın uygun ürünü önerilmeyebilir.

Bu noktada AI visibility ölçümü ile ürün verisi optimizasyonu birbirini tamamlar.

Önce hangi ürünlerin ve ihtiyaç alanlarının görünür olmadığını tespit etmek, ardından ürün başlıklarını, açıklamaları, attribute’ları, görselleri ve güven sinyallerini iyileştirmek gerekir.

Bu hazırlık süreci hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki Optifeed içeriklerini inceleyebilirsiniz:

• AI ile Alışveriş Deneyimi: Markalar İçin Yeni Ürün Keşfi Dönemi
• Product Feed Neden AI Shopping’in Temel Katmanı Haline Geliyor?
• AI-Shopping Uyumlu Product Feed Nasıl Hazırlanır?

Bu içerikler, AI platformlarının ürünleri nasıl değerlendirdiğini ve yapılandırılmış ürün verisinin görünürlük açısından neden önemli olduğunu daha ayrıntılı şekilde ele alıyor.

Optifeed Radar Nasıl Kullanılır?

Optifeed Radar, Node.js 20 veya üzeri bir ortamda terminalde npx üzerinden çalıştırılabilir.

API anahtarı gerektirmeyen ücretsiz site audit’i için:

npx optifeed-radar audit markaniz.com

Marka görünürlüğünü kontrol etmek için en az bir AI motoruna ait API anahtarı tanımlandıktan sonra:

npx optifeed-radar check markaniz.com

Belirli ürünleri kontrol etmek için:

npx optifeed-radar shopping markaniz.com --products "Ürün A, Ürün B"

Analizler terminal üzerinden çalıştırılabileceği gibi JSON veya bağımsız HTML raporu olarak da dışa aktarılabilir. Agent Skill ve MCP seçenekleriyle AI agent iş akışlarına bağlanabilir.

Güncel kurulum komutları, özellikler ve metodoloji için Optifeed Radar GitHub sayfasını inceleyebilirsiniz.