Fransızca ve İngilizce: Yapay Zekalar Aynı Kaynaklara mı Atıf Yapıyor? Bir Veri Araştırması

Kısa yanıt

Panelde Fransızca sorulan sorulara verilmiş 237930 yanıt ve İngilizce sorulan sorulara verilmiş 63095 yanıt var; bunlar sırasıyla 100597 ve 54603 farklı alan adına atıf yapıyor. Aynı platformlar aynı ağırlığı taşımıyor: en geniş fark Reddit'te, Fransızca yanıtların %0,93'ünde, İngilizce yanıtların ise %2,28'inde atıf alıyor.

Aynı soru iki dilde aynı kaynakları getirmiyor ve aradaki fark, çoğu yerelleştirme planının varsaydığından daha büyük.

Temel rakamlar

• Ağustos 2025 ile Ağustos 2026 arasında 301025 yapay zeka yanıtı analiz edildi
• Bu yanıtlardan 1820738 atıf çıkarıldı
• En az bir kez atıf yapılan 131349 farklı alan adı
• Ayrı ayrı ölçülen 5 model: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Grok
• Soruların %79'u Fransızca, kalanı İngilizce soruldu

Aynı platformlar Fransızca ve İngilizce

• Trustpilot: Fransızcada %3,24, İngilizcede %2,02
• YouTube: Fransızcada %3,12, İngilizcede %2,7
• Wikipedia: Fransızcada %3,99, İngilizcede %3,3
• Reddit: Fransızcada %0,93, İngilizcede %2,28
• Amazon: Fransızcada %1,04, İngilizcede %1,48
• TripAdvisor: Fransızcada %1,12, İngilizcede %0,79
• Microsoft: Fransızcada %0,94, İngilizcede %1,19
• Shopify: Fransızcada %1,53, İngilizcede %0,56
• Facebook: Fransızcada %0,69, İngilizcede %0,54
• LinkedIn: Fransızcada %0,76, İngilizcede %0,56
• Salesforce: Fransızcada %0,57, İngilizcede %0,52
• HubSpot: Fransızcada %0,63, İngilizcede %1,11

Bu rakamlar nasıl okunmalı

%2'lik bir atıf oranı, ölçülen her 100 yanıtta kaynağın iki kez anıldığı anlamına gelir. Oranlar, her model için o modelin yanıt sayısına göre hesaplanır; bu nedenle örneklemi küçük bir model hiçbir sütunu çarpıtmaz. Aynı yanıtta birkaç kez anılan bir kaynak, şirket bloğu başına bir kez sayılır; böylece tek bir uzun yanıt bir ayın sonuçlarına hâkim olamaz.

13 ayda neler değişti

İngilizcede daha fazla ağırlık taşıyan platformlar: Reddit, Amazon, HubSpot. Fransızcada daha fazla ağırlık taşıyan platformlar: Trustpilot, YouTube, Wikipedia. Bir pazardan diğerine çevrilmiş bir kaynak planı, her ikisinde de kaynakları yanlış dağıtır.

Uygulamada bu ne anlama geliyor

Topluluk platformları İngilizcede daha fazla ağırlık taşırken, yorum platformları ve yerel pazar yerleri Fransızcada daha fazla ağırlık taşıyor. Uluslararası bir işletme için sonuç şu: İngilizce verilere dayanan bir kaynak stratejisi, Fransızca konuşulan bir pazarda bütçeyi yanlış dağıtır; tersi de aynı ölçüde doğrudur. Bu aynı zamanda çevrilmiş bir sayfanın yerelleştirilmiş bir strateji olmadığı anlamına gelir: sayfanın çevresinde atıf yapılan kaynaklar farklıdır, dolayısıyla yerel kanıtlar, kayıtlar ve yorumlar yerel pazarda bulunmalıdır.

Bu araştırma nasıl kullanılır

1. Tek bir planı çevirmek yerine kaynak listesini pazar bazında oluşturun.
2. Yorumları ve kayıtları yalnızca ana pazarınızda değil, satış yaptığınız her pazarda toplayın.
3. Atıfları dil bazında ölçün, çünkü tek bir küresel rakam farkı gizler.

Bu araştırma nasıl ölçüldü

1. Her ay bir alıcı soruları paneli çalıştırıyoruz: insanların bir tedarikçi seçmeden önce yazdığı sorular.
2. Her soru beş yapay zekaya gönderiliyor: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ve Grok.
3. Her yanıt ayrıştırılıyor, atıf yapılan her kaynak çıkarılıyor ve bir alan adına ve bir platforma göre normalleştiriliyor.
4. Atıf oranı, ölçülen her 100 yanıt başına bir kaynağa yapılan atıf sayısıdır. Model başına hesaplanır; böylece modeller arasındaki eşitsiz yanıt sayısı hiçbir sütunu çarpıtmaz.
5. Ay kapatılır, veri seti yeniden oluşturulur ve herkese açık dosyalar data.sorank.com adresinde yeniden yayımlanır.

Bu araştırmanın sınırları

1. Bu panel, web'in tarafsız bir örneği değildir. Sorular, kullanıcılarımızın faaliyet gösterdiği sektörlerden gelir.
2. Panel Fransızca ağırlıklıdır: 237930 yanıt Fransızca, 63095 yanıt İngilizce sorulan sorulardan geliyor.
3. Model kapsamı eşit değildir: ChatGPT'den 87008, Perplexity'den 87004, Gemini'den 87000, Claude'dan 20011 ve Grok'tan 20002 yanıt var. En küçük iki örneklem kesin değerler olarak değil, bir yön göstergesi olarak okunmalıdır.
4. Bir atıf, bir tıklama değildir. Bu araştırma, yapay zekaların nelere atıf yaptığını ölçer; okuyucunun sonrasında ne yaptığını ölçmez.

Bu araştırmanın arkasındaki veri seti

Bu sayfadaki her rakam, herkese açık Sorank veri setinden gelir. Temel rakamlara, aylık ayrıntıya ve filtrelere buradan ulaşabilirsiniz:

Kaynak verileri data.sorank.com üzerinde açın

Veriler 2026-08-26 tarihinde güncellendi.

Bu araştırmaya nasıl atıf yapılır

Bu araştırmayı bir makalede, sunumda veya raporda serbestçe alıntılayabilirsiniz. Rakamlar her ay değiştiği için lütfen kaynağı ve ölçüm dönemini belirtin.

Sorank (2026). Fransızca ve İngilizce: Yapay Zekalar Aynı Kaynaklara mı Atıf Yapıyor? Bir Veri Araştırması. Sorank GEO araştırmaları, Ağustos 2025 ile Ağustos 2026 arasında toplanan 301025 yapay zeka yanıtı üzerinden ölçülmüştür. Erişim adresi: https://www.sorank.com/tr/data/french-vs-english-ai-citation-study

İlgili araştırmalar

Aynı panel, başka bir açıdan:

• Yapay Zeka Atıf Araştırması: Yapay Zekalar En Çok Hangi Platformlara Atıf Yapıyor
• Trustpilot Yapay Zeka Atıf Araştırması
• Yapay Zeka Atıf Raporu: Ağustos 2026
• Tüm GEO araştırmaları

Kendi atıflarınızı ölçün

Bu araştırma bir pazarı anlatıyor. Sorank ise sizin sitenizi ölçer: hangi sorularda sizden söz edildiğini, hangilerinde bir başkasının anıldığını ve bunu değiştirmek için ne yayımlamanız gerektiğini, aynı beş yapay zeka üzerinden haftalık olarak takip eder.

3 gün ücretsiz başlayın. Deneme sürümünü açmak için ödeme kartı gereklidir.