StratejiCo. tarafından geliştirilen yapay zeka itibar yönetim modeli itibar.ai, Türkiye’de bankaların ChatGPT, Gemini ve Claude yanıtlarındaki görünürlüğünü, beğenisini ve itibar skorunu karşılaştırdı. 22 ve 24 Eylül 2026 tarihlerinde gerçekleştirilen ölçümlerin genel ortalamasında Garanti BBVA itibar ve görünürlükte, Enpara ise beğeni metriğinde öne çıktı.
Araştırma kapsamında yapay zeka platformlarına marka isimlerinin doğrudan yer almadığı doğal kullanıcı soruları yöneltildi. Soruların birden fazla kez çalıştırılmasıyla modellerin hangi bankaları kendiliğinden andığı ve önerdiği ölçüldü.
Sonuçlar, markaların klasik arama motorlarının yanında üretken yapay zeka sistemlerinde nasıl temsil edildiğinin de ölçülebilir yeni bir alan haline geldiğini gösteriyor.
Garanti BBVA İtibar Skorunda Öne Çıktı
itibar.ai araştırmasının genel sonuçlarına göre Garanti BBVA 54 puanla en yüksek itibar skoruna ulaştı.
İş Bankası 50,3 puanla onu izlerken iki banka arasındaki fark 3,7 puan olarak ölçüldü. Akbank ve Yapı Kredi ise 45’er puan aldı.
Araştırmada açıklanan diğer itibar skorları şöyle gerçekleşti:
- Ziraat Bankası 32,8
- QNB 28,4
- Enpara 23,7
Bu puanlar, itibar.ai’ın ChatGPT, Gemini ve Claude üzerinde gerçekleştirdiği ölçümlerin genel ortalamasını yansıtıyor.
Yapay Zeka Görünürlüğünde Garanti BBVA Yüzde 71,3’e Ulaştı
Araştırmanın bir diğer metriği olan Share of Voice, bankaların yapay zeka yanıtlarında ne ölçüde yer aldığını gösteriyor.
Bu ölçümde Garanti BBVA yüzde 71,3 görünürlük oranına ulaştı. İş Bankası yüzde 67,1 ile takip ederken Akbank yüzde 63,2, Yapı Kredi ise yüzde 62,9 olarak ölçüldü.
Ziraat Bankası’nın görünürlüğü yüzde 47,6, QNB’nin yüzde 40,1 ve Enpara’nın yüzde 26,1 seviyesinde gerçekleşti.
Bu metrik, araştırma kapsamında yapay zeka sistemlerine banka isimleri doğrudan verilmeden yöneltilen sorularda hangi markaların yanıtların içinde daha fazla yer aldığını gösteriyor.
Beğeni Metriğinde Enpara Yüzde 86’ya Ulaştı
Bankaların yapay zeka tarafından hangi tonla anlatıldığını ölçen Sentiment metriğinde ise Enpara yüzde 86 ile en yüksek orana ulaştı.
Garanti BBVA’da sentiment oranı yüzde 76, İş Bankası’nda yüzde 75 olarak ölçüldü.
Akbank, Yapı Kredi ve QNB yüzde 72 seviyesinde yer alırken Ziraat Bankası’nın oranı yüzde 70 oldu.
Sonuçlar, bir bankanın yapay zeka yanıtlarında yüksek görünürlüğe sahip olmasıyla bu yanıtlarda kullanılan tonun aynı ölçüm olmadığını da ortaya koyuyor. Enpara görünürlük metriğinde yüzde 26,1 seviyesinde yer alırken sentiment tarafında yüzde 86’ya ulaşıyor.
Araştırma ChatGPT Gemini ve Claude Üzerinden Yapıldı
itibar.ai’ın sektörel araştırması ChatGPT, Gemini ve Claude olmak üzere üç üretken yapay zeka platformunda gerçekleştirildi.
Metodoloji kapsamında doğrudan marka isimleri kullanılmadan doğal kullanıcı soruları hazırlanıyor. Aynı sorular birden fazla kez çalıştırılarak yapay zekanın hangi markaları kendiliğinden anıp önerdiği analiz ediliyor.
Araştırmada bu çıktılar görünürlük, sentiment ve genel itibar skoru başlıkları altında değerlendiriliyor.
Bu nedenle açıklanan sonuçlar genel müşteri memnuniyetini veya bankaların finansal performansını ölçmek yerine, belirlenen tarihlerde üç yapay zeka platformunun yanıtlarında markaların nasıl yer aldığını gösteriyor.
Yapay Zeka Yanıtları Yeni Bir Marka Görünürlük Alanı Oluşturuyor
Araştırmanın dikkat çekici taraflarından biri, marka görünürlüğünü klasik arama ve sosyal medya kanallarının dışında üretken yapay zeka yanıtları üzerinden ele alması.
Kullanıcıların ürün, hizmet veya kurumlarla ilgili sorularını ChatGPT, Gemini ve Claude gibi sistemlere yöneltebilmesi, markaların bu yanıtların içinde hangi sıklıkta ve hangi tonla yer aldığına yönelik yeni bir ölçüm alanı yaratıyor.
itibar.ai da sektörel araştırmasında bu alanı bankacılık sektöründeki markalar üzerinden görünürlük, sentiment ve itibar puanı olarak ölçüyor.
itibar.ai araştırmasında asıl dikkat çeken nokta, bankaların kendi iletişim kanallarındaki görünürlüğünden farklı bir alanın ölçülmeye başlanması: Yapay zeka modellerinin kullanıcı sorularına verdiği yanıtlardaki marka temsili.
Araştırmanın metodolojisi açısından önemli ayrıntı, marka isimlerinin soruların içine doğrudan yerleştirilmemesi. Böylece modellerin hangi bankaları kendiliğinden hatırladığı, yanıtlarına dahil ettiği ve hangi tonla anlattığı izleniyor.
Sonuçların iki farklı tarihte ChatGPT, Gemini ve Claude üzerinde yapılan ölçümlere dayandığını da göz önünde bulundurmak gerekiyor. Bu nedenle skorlar bankaların genel itibarı hakkında değişmez bir hüküm sunmaktan çok, belirli bir dönemde üretken yapay zeka sistemlerindeki görünürlük ve anlatım biçiminin fotoğrafını ortaya koyuyor.
Markalar açısından yeni soru da burada başlıyor. Arama motorlarında görünürlük yıllardır SEO ile ölçülürken, üretken yapay zeka sistemlerinin hangi markayı hangi bağlamda önerdiği ve anlattığı da giderek ayrı bir dijital itibar alanına dönüşüyor.
