Tüketiciler Google AI Mode'da Nasıl Satın Alıyor: 185 Satın Alma Görevinden 6 Kritik Bulgu

Araştırma Hakkında

Kevin Indig, Garret French (Citation Labs) ve Eric Van Buskirk (Clickstream Solutions), 48 katılımcı ve 185 satın alma görevi içeren bir kullanılabilirlik araştırması gerçekleştirdi. Kategoriler: televizyon, dizüstü bilgisayar, çamaşır/kurutma makinesi setleri ve araç sigortası. Araştırmanın ayırt edici özelliği: Her katılımcının hem AI Mode hem de klasik Google aramasını kullandığı bir A/B tasarımı.

1. Kullanıcıların %88'i Yapay Zekanın Listesini Doğrudan Kabul Etti

Klasik aramada katılımcıların %56'sı birden fazla kaynaktan kendi aday listesini oluşturdu. AI Mode'da ise 147 kodlanabilir görevden yalnızca 8'i gerçek anlamda kullanıcı tarafından oluşturulmuş bir kısa liste üretti.

AI Mode kullanıcılarının %64'ü hiçbir yere tıklamadı. Yapay zekanın metnini okudular, ürün kartlarını incelediler ve favorilerini belirlediler. Karşılaştırma aşaması sadece kısalmadı. Çoğu katılımcı için hiç gerçekleşmedi.

2. Yapay Zekanın 1 Numarası, Kullanıcının da 1 Numarası Oluyor

Katılımcıların %74'ü yapay zekanın yanıtında ilk sırada yer alan ürünü en iyi tercihleri olarak seçti. Nihai seçimin ortalama sıralaması 1,35'ti. Yalnızca %10'u üçüncü sıra veya altından bir şey seçti.

Katılımcıların %26'sı sıralamayı değiştirdi, ancak bunun itici gücü marka bilinirliğiydi. Bu grubun %81'i yine de yapay zekanın aday seti içinden seçim yaptı.

3. Yapay Zekanın Sözcükleri Güven Sinyaline Dönüşüyor

Yapay zekanın çerçevelemesi (%37) ve marka bilinirliği (%34), AI Mode'da en önemli iki güven faktörüydü. Klasik aramada ise baskın güven mekanizması çoklu kaynak yakınsamasıydı: Katılımcılar, birden fazla bağımsız kaynağın aynı fikirde olup olmadığını kontrol ederek güven inşa ediyordu. Bu davranış AI Mode'da neredeyse hiç gözlemlenmedi (%5).

"Travelers ve USAA bana tam tutarı söylüyor, oysa State Farm ve GEICO yüzdelik veriyor. Sadece kesin tutarı bilmek bile Travelers veya USAA'yı seçmeme yetiyor." Araştırma katılımcılarından bir alıntı.

4. Listede Yoksan, Yoksun

Dizüstü bilgisayarlarda tüm AI Mode nihai seçimlerinin %93'ü sadece üç markada yoğunlaştı. Klasik aramada dağılım çok daha genişti.

İki belirgin sorun ortaya çıktı:

• Yapay zekanın çıktısında hiç görünmeyen markalar asla değerlendirilmedi. Listeye kimin gireceğine alıcı değil, yapay zeka karar verdi.
• Görünen ama tanınmayan markalar ciddiye alınmadı. Erie Insurance sonuçlarda yer aldı, ancak birden fazla katılımcı tarafından yalnızca isim bilinirliği eksikliği nedeniyle elendi.

Dikkat çekici bir bulgu: Katılımcılar daha dar seçenek setini kısıtlayıcı olarak algılamadı. Seçenek azlığı hayal kırıklığı AI Mode'da %15, klasik aramada %11 olarak ölçüldü.

5. Kullanıcılar Satın Almak İçin Ayrılıyor, Araştırmak İçin Değil

AI Mode görevlerinin %23'ünde harici bir web sitesi ziyareti gerçekleşti (klasik aramada %67). Kritik fark: AI Mode kullanıcıları, zaten kabul ettikleri bir adayın fiyatını veya teknik özelliğini doğrulamak için ayrıldı. Klasik arama kullanıcıları ise aday keşfetmek için ayrıldı.

Reddit, standart arama görevlerinin %19'unda görüntülenirken, 149 AI Mode oturumunun tamamında yalnızca iki kez görüntülendi.

6. Üç Stratejik Kaldıraç

1. Model katmanında görünürlük: AI Mode markanızı göstermiyorsa, model katmanında bir görünürlük sorununuz var. Kendi kategorinizi bir alıcının yapacağı gibi sorgulayın ve hangi markaların düzenli olarak göründüğünü belgeleyin.
2. Çerçeveleme: Somut niteliklerle (belirli fiyat, model, kullanım senaryosu) anılan markalar, genel olarak tanımlanan markalardan daha güçlü konumlar elde etti. Web sitenizdeki içerik, yapay zekanın sizi ne kadar spesifik tanımladığını doğrudan etkiliyor.
3. Yapılandırılmış fiyat verileri: Alışveriş panellerinin belirgin fiyatlar gösterdiği yerlerde katılımcıların %85'i fiyatlandırmayı net anladı. Göstermediği yerlerde kafa karışıklığı ve aşırı güven boşluğu doldurdu. Schema markup ve Merchant Center beslemeleri en doğrudan kaldıraçtır.

İşletmeniz İçin Ne Anlama Geliyor?

Bu araştırma, TYS olarak aylardır vurguladığımız bir gerçeği teyit ediyor: Yapay zeka görünürlüğü artık opsiyonel bir kanal değil. Satın alma kararlarının yeni giriş kapısı. 7 katmanlı çerçevemiz tam da bu üç kaldıracı hedef alıyor: semantik veri işaretlemeleri (Schema.org, llms.txt), yapılandırılmış ürün verileri ve bağlama özel içerik çerçevelemesi.

Kevin Indig, Citation Labs ve Clickstream Solutions tarafından yürütülen araştırmanın tamamına Search Engine Journal üzerinden ulaşabilirsiniz.