Türkiye'nin En Büyük 500 Sitesi Yapay Zekâya Hazır mı? (2026)

Türkiye'nin en çok ziyaret edilen 500 .tr sitesini 8–9 Ekim 2026'da tek tek ölçtük. Siteler yapay zekâya kapıyı kapatmıyor: yalnızca %4,4'ü GPTBot'u engelliyor. Buna karşılık her beş siteden biri llms.txt yayımlıyor (%20,6), ama telefonda Google'ın üç Core Web Vitals eşiğini birden geçenler %44,3. Kanonik etiketi olmayan site oranı %36,8, yapılandırılmış verisi görünmeyenler yaklaşık yarı yarıya. Yani büyük sitelerin çoğu yeni dosyalara yetişti, eski temel işler ise hâlâ yarım.

"Yapay zekâ aramaları için ne yapmalıyız?" sorusuna internette çok cevap var; çoğu ya bir yabancı araştırmanın tercümesi ya da bir aracın reklamı. Türkiye'deki büyük sitelerin bugün gerçekte ne yaptığını gösteren bir ölçüm bulamadık. Biz de kendimiz ölçtük: aşağıdaki her sayı, sitelerin herkese açık dosyalarından ve Google'ın gerçek kullanıcı verisinden geliyor.

Neyi, nasıl ölçtük?

Örneklem: Dünyanın en çok ziyaret edilen sitelerini sıralayan akademik Tranco listesi (liste kimliği K9Z7W, 8 Ekim 2026). Listedeki .tr uzantılı alan adlarını sırasıyla taradık ve ana sayfası açılan ilk 500 siteyi aldık. Yolda 96 alan adı elendi: 50'si açılmadı ya da zaman aşımına düştü (çoğu DNS sunucusu, reklam ağı gibi web sitesi olmayan alan adları), 33'ü bot korumasıyla yanıt verdi, 13'ü bir HTML sayfası döndürmedi.
Dağılım: 298 ticari site (com.tr, net.tr…), 94 kamu (gov.tr, bel.tr), 88 üniversite (edu.tr), 20 dernek/vakıf (org.tr).
Her site için: ana sayfa, robots.txt, llms.txt ve Google'ın Chrome UX Report (CrUX) API'sinden son 28 günün telefon verisi. Siteye toplam üç istek attık; içeriklerine dokunmadık.
Sınır: .com uzantılı Türk siteleri (örneğin büyük pazaryerleri) bu örneklemde yok; yalnızca .tr. Yapılandırılmış veriyi sayfa kaynağından okuduk; yalnızca JavaScript'le sonradan eklenen işaretlemeyi göremeyiz, bu oran gerçekte biraz daha yüksek olabilir.

1. Yapay zekâ botlarına kapı açık

Bir site robots.txt dosyasıyla hangi botun gelemeyeceğini söyleyebilir. Burada iki tür bot var: modelleri eğitmek için veri toplayanlar (GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended, CCBot…) ve ChatGPT ya da Perplexity gibi araçların arama yaparken sayfayı okuması için gelenler (OAI-SearchBot, ChatGPT-User, PerplexityBot). İkinci gruptakini engellemek, o aracın cevaplarında kaynak olarak gösterilme şansınızı da kapatır.

robots.txt'si okunabilen 407 site	Oran
robots.txt'de herhangi bir yapay zekâ botunu adıyla anıyor	%14,7
En az bir eğitim botunu tamamen engelliyor	%8,4
GPTBot'u (OpenAI) engelliyor	%4,4
Google-Extended'ı (Gemini eğitimi) engelliyor	%2,0
En az bir arama botunu engelliyor	%3,9
OAI-SearchBot'u (ChatGPT arama) engelliyor	%2,2

Engelleyenlerin başında büyük haber grupları ve bazı kamu kurumları var; örneğin Hürriyet, Milliyet ve Millî Eğitim Bakanlığı GPTBot'a kapalı. Üniversitelerde ve derneklerde engelleyen site hiç çıkmadı. Bu bir doğru-yanlış meselesi değil, bir tercih: içeriğinin model eğitiminde kullanılmasını istemeyen bir yayıncının GPTBot'u kapatması anlaşılır. Ama aynı kararla arama botlarını da kapatan birkaç site, farkında olmadan ChatGPT aramalarında kaynak gösterilme şansından vazgeçiyor olabilir.

2. Her beş siteden biri llms.txt yayımlıyor

Bizi en çok şaşırtan sonuç bu oldu. 500 sitenin 103'ü (%20,6) çalışan bir llms.txt dosyası yayımlıyor. Her pozitif sonucu tek tek açıp kontrol ettik; hata sayfası ya da yanlışlıkla robots.txt içeriği dönenleri saymadık.

Grup	llms.txt yayımlayan
Ticari siteler (298)	%26,5
Kamu (94)	%19,1
Üniversite (88)	%5,7
Dernek / vakıf (20)	%5,0

Yayımlayanlar arasında Sözcü, Sabah, Turkcell, Vodafone, Garanti BBVA, Halkbank ve İçişleri, Ticaret, Sağlık gibi bakanlıklar var. Dosyaların bir kısmı özenle yazılmış; bir kısmı ise bir SEO eklentisinin otomatik ürettiği, yalnızca sayfa listesinden ibaret metinler.

Peki işe yarıyor mu? llms.txt yazımızda kendi sunucu kayıtlarımızı paylaşmıştık: 14 günde binlerce kez gelen yapay zekâ botlarının hiçbiri bu dosyayı istemedi; Google da yapay zekâ özellikleri için böyle bir dosyaya gerek olmadığını yazıyor. Eklemenin zararı yok. Ama aşağıdaki temel işler yapılmadan llms.txt'ye zaman ayırmak, sıralamayı tersten kurmak demek.

3. Hız: büyük sitelerin yarısından fazlası telefonda eşiği geçemiyor

Google, Core Web Vitals'ı gerçek Chrome kullanıcılarından topluyor ve bir sitenin "iyi" sayılması için ziyaretlerin %75'inde üç eşiğin de tutturulmasını istiyor: sayfanın ana içeriği 2,5 saniyede görünmeli (LCP), dokunuşlara 200 milisaniyede tepki verilmeli (INP), sayfa yüklenirken kaymamalı (CLS ≤ 0,1). Büyük siteler olduğu için 500 sitenin %94,4'ünün gerçek kullanıcı verisi var, bu da sonuçları güvenilir kılıyor.

Telefonda (verisi olan 472 site)	Tümü	Ticari	Kamu	Üniversite
Üç eşiği birden geçiyor	%44,3	%38,0	%49,4	%53,4
LCP iyi (≤ 2,5 sn)	%72,9	%75,0	%62,9	%73,9
INP iyi (≤ 200 ms)	%66,7	%54,4	%86,4	%79,3
CLS iyi (≤ 0,1)	%77,5	%73,9	%78,7	%85,2

Ticari siteler sayfayı hızlı gösteriyor ama dokunuşa geç cevap veriyor: her iki ticari siteden yaklaşık biri INP'de geride. Bunun sebebini bu çalışmada ölçmedik; kendi denetimlerimizde en sık gördüğümüz sebep, reklam, analitik ve kampanya betiklerinin telefonda işlemciyi meşgul etmesi. Kamu sitelerinde ise tablo ters: etkileşim iyi, ana içeriğin görünmesi yavaş.

4. Temel işaretler: yeni dosyalar eklenmiş, eskiler yarım

Ana sayfada…	Tümü	Ticari	Kamu	Üniversite
HTTPS	%100	%100	%100	%100
Mobil uyum etiketi (viewport)	%97,2	%96,6	%95,7	%100
Meta açıklama	%78,4	%85,6	%68,1	%68,2
Kanonik etiket	%63,2	%81,5	%28,7	%42,0
Sayfa dili belirtilmiş (`lang`)	%89,8	%93,3	%73,4	%95,5
Sosyal paylaşım etiketi (Open Graph)	%54,4	%64,1	%30,9	%47,7
Yapılandırılmış veri (schema.org)	%50,4	%67,8	%20,2	%30,7
Kurum bilgisi işaretlemesi (Organization vb.)	%44,0	%60,4	%14,9	%25,0

Yapay zekâ cevapları ve Google'ın bilgi panelleri, "bu kurum kim, adresi ne, resmi sitesi hangisi" sorusunu büyük ölçüde bu işaretlerden ve tutarlı kurum bilgisinden çözüyor. Kamu sitelerinin yalnızca beşte biri yapılandırılmış veri kullanıyor; kanonik etiket ise her dört kamu sitesinden yaklaşık üçünde yok. Kamu sitelerinin beşte birinin llms.txt yayımladığını düşününce, öncelik sırasının nereden kaydığı açık.

Bu sizin siteniz için ne anlama geliyor?

Ölçtüğümüz siteler Türkiye'nin en büyükleri; ekipleri, bütçeleri var. Onlarda bile tablo şu: yeni ve konuşulan dosya hızla eklenmiş, sıradan ama etkisi kanıtlı işler yarım kalmış. Küçük bir site için iyi haber şu ki bu temel işler pahalı değil:

robots.txt'nize bakın. Eğitim botlarını kapatmak bir tercih; ama OAI-SearchBot, ChatGPT-User ya da PerplexityBot'u kapattıysanız, o araçların cevaplarında kaynak gösterilmezsiniz.
Gerçek kullanıcı hızınızı öğrenin. Laboratuvar puanı değil, CrUX verisi. Telefonda INP 200 ms'nin üstündeyse önce üçüncü taraf betiklere bakın.
Kanonik, meta açıklama ve kurum işaretlemesi. Her sayfada doğru kanonik adres, ana sayfada kim olduğunuzu anlatan bir Organization ya da LocalBusiness işaretlemesi.
llms.txt en sona. Zararı yok, ama yukarıdakiler yapılmadan fark yaratmasını beklemeyin.

Kendi sitenizde bu kontrollerin hepsini (robots.txt'deki yapay zekâ botları, gerçek kullanıcı hız verisi, yapılandırılmış veri ve temel etiketler) ücretsiz analizle tek seferde görebilirsiniz.

Yöntem notu ve veri

Ölçüm 8–9 Ekim 2026'da yapıldı. Tarayıcımız kendini sıradan bir Chrome tarayıcısı olarak tanıttı, her siteye ana sayfa, robots.txt ve llms.txt için birer istek attı. robots.txt'de bir botun engelli sayılması için, o botun (yoksa * grubunun) kurallarında kök dizinin (Disallow: /) kapatılmış ve geri açılmamış olması gerekti; yalnızca bazı klasörleri kapatan siteler engelli sayılmadı. Core Web Vitals değerleri CrUX API'sinden, alan adının tamamı (origin) ve telefon için 28 günlük 75. yüzdelik değerlerdir; INP verisi olmayan birkaç sitede yalnız LCP ve CLS değerlendirildi. Sonuçlar ölçüm anını yansıtır; siteler dosyalarını her gün değiştirebilir.

Yüzdeleri kendi çalışmanızda kullanmak isterseniz kaynak göstermeniz yeterli. Ayrıntılı veri ya da yöntemle ilgili sorularınız için bize yazabilirsiniz.