Muck Rack’in “What Is AI Reading?” Raporu, Gazeteciliğin Yapay Zekâ Atıflarındaki Payının %22’ye Düştüğünü Ortaya Koydu

Muck Rack’in Ekim 2026 tarihli What Is AI Reading? raporu, kazanılmış medya ve üçüncü taraf kaynaklar atıfların yaklaşık %84’ünü oluşturmaya devam ederken, gazeteciliğin yapay zekâ atıflarındaki payının mayıs ayındaki yaklaşık %27’den %22’ye gerilediğini ortaya koyuyor. Raporun dördüncü edisyonu; ChatGPT, Claude, Perplexity ve Gemini’deki 40 milyondan fazla yapay zekâ yanıtını ve 207 milyon atfı inceliyor.

28 Ekim’de yayımlanan araştırma, yapay zekâ tarafından oluşturulan yanıtları destekleyen içeriklerin bileşiminde bir değişime işaret ediyor. Haber içerikleri önemli bir kaynak olmayı sürdürse de payları, diğer üçüncü taraf içerik türlerine ve markaların kendi yayımladığı içeriklere kayıyor. Bulgular, yayıncılar ve iletişim ekipleri açısından görünürlüğün; kullanılan sağlayıcıya, isteme ve içerik biçimine bağlı olduğunu gösteriyor.

Kazanılmış Kaynaklar Merkezî Konumunu Korurken Gazeteciliğin Payı Geriliyor

%27’den %22’ye düşüş, yaklaşık beş yüzde puanlık bir gerilemeye karşılık geliyor. Bu oran, yayıncılara yönlendirilen haber bağlantılarının ya da trafiğin mutlak sayısındaki eşdeğer bir düşüşü değil, atıflar içindeki gazetecilik payını ifade ediyor.

Sonucu anlamak için gazetecilik ile kazanılmış medya arasındaki ayrımı gözetmek gerekiyor. Muck Rack’in geniş kapsamlı kazanılmış medya kategorisi, gazeteciliğin yanı sıra akademik araştırmaları, devlet kurumlarını ve sivil toplum kuruluşu kaynaklarını, ansiklopedik siteleri, sosyal platformları ve üçüncü taraf şirket içeriklerini de kapsıyor. Dolayısıyla rapordaki yaklaşık %84’lük oran, yalnızca profesyonel haber kuruluşlarından çok daha geniş bir kaynak ekosistemini temsil ediyor.

Sahip olunan medyanın payı %13,7’den %15,2’ye yükselirken devlet kurumlarına, ansiklopedik kaynaklara ve akademik içeriklere ait paylar da arttı. Ücretli ve tanıtım yazısı niteliğindeki içeriklerin payı, mayıs ayındaki oranla aynı kalarak %0,3 oldu. Bu düşük atıf payı, söz konusu sayfaların ne sıklıkta kaynak olarak gösterildiğini ölçüyor; reklamcılığın genel etkinliğini ölçmüyor.

Değişimin Büyük Bölümünü ChatGPT Tetikliyor

Muck Rack, gazeteciliğin payındaki düşüşün başlıca etkenlerinden biri olarak ChatGPT’yi gösteriyor. Uzun dönemli grafik, 2026 boyunca belirgin değişimler yaşandığını ve eylül ayında oranın %22’ye ulaştığını ortaya koyuyor. Claude ve Gemini’nin seyri ise dönemin büyük bölümünde görece daha istikrarlı.

Bu farklılıklar, bir yayının ya da markanın neden bir asistanın yanıtlarında yer alırken başka birininkilerde görünmediğini anlamaya çalışan herkes için önem taşıyor. Görünürlükteki değişim, yayıncının içerik üretiminde ya da ilgililik düzeyinde benzer bir değişiklikten değil, sağlayıcının kaynak seçimindeki değişiklikten kaynaklanabilir.

Bulgular, oluşturulan yanıtlarda atıf yapılan kaynaklarla ilgilidir. Bunlar, hangi içeriklerin bir modelin eğitim verilerine dâhil edildiğini ortaya koymaz; atıf payı da doğrudan okur kitlesinin büyüklüğünün ya da güvenin ölçüsü olarak değerlendirilmemelidir.

Dört Sağlayıcının Tümünde Yalnızca 212 Alan Adı Yer Aldı

Eylül ayında, sağlayıcı başına 1.020 istemden oluşan veri derlemesinde dört sistemin tümünde yalnızca 212 alan adı yer aldı. Bu sayı, araştırma örneklemindeki örtüşmeyi gösteriyor; söz konusu hizmetlerin erişebildiği tüm kaynakların sayısını değil.

Bu sonuç, yapay zekâ görünürlüğünü iyileştirmek için tek bir sıralamaya odaklanma yaklaşımını zayıflatıyor. Bir sağlayıcının sık sık atıf yaptığı bir içerik, başka bir sağlayıcıda sınırlı erişime sahip olabilir. Benzer şekilde, yanıtlanan soruya bağlı olarak kullanışlı bir şirket sayfası ile bağımsız haber içerikleri farklı roller üstlenebilir.

Raporun açılış sayfası, değişkenliğin bir başka kaynağına dikkat çekiyor: Aynı soruyu yeniden sormak, farklı bir atıf kümesi ortaya çıkarabiliyor. Bunun pratik sonucu, görünürlükte kalıcı bir değişiklik olup olmadığını değerlendirirken tek bir yanıtın zayıf bir dayanak oluşturmasıdır.

Metodoloji Ne Gösterir, Ne Gösteremez?

Raporun tamamı ve metodoloji, ağırlıklı olarak markasız tüketici istemlerini kullanan özel araştırma veri kümelerini, Generative Pulse’ın sürekli ve çoğunlukla markalara odaklanan izlemesiyle bir araya getiriyor. Bu veri kümeleri farklı amaçlara hizmet ediyor ve tek tip bir örneklem olarak değerlendirilmemeli.

Raporda ayrıca araştırma sırasında sağlayıcıların bazı modelleri kullanıma sunduğu, bazılarını ise devreden çıkardığı belirtiliyor. Bu nedenle zaman içindeki karşılaştırmalar, geçen sürenin yanı sıra model ve ürün değişikliklerini de yansıtıyor. Gözlemler, test edilen sistemler, sorular ve veri toplama dönemleriyle sınırlı.

Muck Rack’in daha önce yayımladığı araştırma yaklaşımına ilişkin açıklama, istem seçiminin önemini açıkça ortaya koyuyor. Açıklamada, sektörler, markalar ve gerçek dünyadaki sorunlardan yola çıkılarak sorgular oluşturulduğu; ardından atıfların hem medya kategorisine hem de içerik biçimine göre sınıflandırıldığı anlatılıyor. Araştırmacıların seçtiği sorular, gözlemledikleri kaynakları belirlemeye yardımcı oluyor.

Yayıncılar ve İletişim Ekipleri İçin Değişenler

İlk çıkarım, kaynak seçimini sağlayıcı ve soru düzeyinde izlemek gerektiğidir. Hedef kitlenin ilgi alanlarıyla örtüşen, zaman içinde tekrarlanan istikrarlı bir istem kümesi, tek seferlik bir görünürlükten daha fazla bilgi sağlayabilir. Bu sonuçların yanında model değişikliklerini de kaydetmek, editoryal ya da dağıtım kaynaklı bir etkiyi yapay zekâ hizmetinin kendisindeki değişiklikten ayırt etmeye yardımcı olur.

Yayıncılar açısından gazeteciliğin genel payının düşmesi, yeni gelişmeleri açıklama ya da ürünleri ve kuruluşları değerlendirme rolünü ortadan kaldırmıyor. Markalar açısından kendi içeriklerinin artması, yanıtlarda yer almanın başka bir yolunu sunuyor; ancak üçüncü taraf kaynakların önemini koruması, şirketin web sitesinde yayın yapmanın kaynak ekosisteminin yalnızca bir bölümünü kapsadığı anlamına geliyor.

Ekim 2026 tarihli Yapay Zekâ Ne Okuyor? raporu, bulguların ve metodolojinin tamamını sunuyor. Raporun temel mesajı, yapay zekâ alıntılarının büyük ölçüde üçüncü taraf içeriklere dayanmaya devam ettiği; kaynak dağılımının ise sağlayıcılara, sorulara ve zamana göre önemli ölçüde değiştiği.