AI Tarayıcıyı Yeniden Şekillendirecek: Üçüncü Tarayıcı Savaşı'nın Yeni Eğilimleri

Üçüncü tarayıcı savaşı gizlice başlamış durumda. 1990'ların Netscape, IE'sinden, Firefox ve Chrome'a kadar tarayıcı rekabeti, platform kontrolü ve teknolojik paradigmaların değişiminin yoğun bir yansıması olmuştur. Chrome, güncelleme hızı ve ekosistem bağlantıları sayesinde egemen bir konum elde etti, Google ise arama motoru ve tarayıcıdan oluşan ikili yapı ile bilgi girişinin kapalı döngüsünü oluşturdu.

Ancak bugün, bu düzen sarsılmaya başladı. Büyük dil modelleri (LLM)'ın yükselişi, giderek daha fazla kullanıcının arama sonuç sayfasında "sıfır tıklama" ile görevlerini tamamlamasını sağlıyor, geleneksel web sayfası tıklama davranışı azalıyor. Aynı zamanda, Apple'ın Safari'de varsayılan arama motorunu değiştirebileceğine dair söylentiler, Alphabet'in kâr temellerini daha da tehdit ediyor ve pazar, "arama otoritesi" konusundaki huzursuzluğunu göstermeye başladı.

Tarayıcı kendisi de rol yeniden şekillendirmesiyle karşı karşıya. Artık yalnızca web sayfalarını gösteren bir araç değil, veri girişi, kullanıcı davranışları, gizlilik kimliği gibi birçok yeteneğin birleşim konteyneri. AI Agent güçlü olsa da, karmaşık sayfa etkileşimlerini gerçekleştirmek, yerel kimlik verilerini çağırmak ve web sayfası öğelerini kontrol etmek için hâlâ tarayıcının güven sınırlarına ve işlevsel kumanda alanına ihtiyaç duyuluyor. Tarayıcı, insan arayüzünden, Ajan'ın sistem çağrı platformuna dönüşüyor.

Tarayıcıların hala var olmasının bir anlamı var mı? Bizim düşüncemize göre, mevcut tarayıcı pazarını gerçekten kırabilecek olan, başka bir "daha iyi Chrome" değil, yeni bir etkileşim yapısıdır: Bilgilerin gösterimi değil, görevlerin çağrılması. Geleceğin tarayıcıları AI Ajansı için tasarlanmalı - sadece okuyabilen değil, aynı zamanda yazabilen ve icra edebilen. Browser Use gibi projeler, sayfa yapısını anlamsal hale getirmeyi, görselleştirilmiş arayüzü LLM tarafından çağrılabilir yapılandırılmış metne dönüştürmeyi ve sayfadan komutlara eşleme yaparak etkileşim maliyetlerini büyük ölçüde azaltmayı deniyor.

Ana akım projeler denemelere başladı: Perplexity, geleneksel arama sonuçlarının yerini AI ile dolduracak yerel tarayıcı Comet'i inşa ediyor; Brave, gizlilik korumayı yerel çıkarımlarla birleştirerek LLM ile arama ve engelleme işlevlerini güçlendiriyor; Donut gibi kripto yerel projeler ise AI ve zincir üzerindeki varlıklarla etkileşim için yeni bir giriş noktası hedefliyor. Bu projelerin ortak özelliği, tarayıcının giriş kısmını yeniden yapılandırmaya çalışmaları, çıkış katmanını güzelleştirmek yerine.

Girişimciler için fırsatlar, girdi, yapı ve temsilcinin üçgen ilişkisinde gizlidir. Tarayıcı, gelecekteki Agent dünyasına erişim arayüzü olarak, yapılandırılabilir, çağrılabilir ve güvenilir "yetkinlik blokları" sunabilenlerin yeni nesil platformların bir parçası olacağı anlamına geliyor. SEO'dan AEO( Agent Engine Optimization)'a, sayfa trafiğinden görev zinciri çağrısına kadar, ürün biçimleri ve tasarım düşüncesi yeniden şekilleniyor. Üçüncü tarayıcı savaşı, "girdi" üzerinde gerçekleşiyor, "gösterim" değil; kazananı belirleyen, artık kimin kullanıcıların dikkatini çektiği değil, kimin Agent'ın güvenini kazandığı ve çağrı girişini elde ettiği.

Tarayıcıların Gelişimi Hakkında Kısa Tarih

90'ların başında, Netscape Navigator milyonlarca kullanıcıya dijital dünyaya açılan kapıyı araladı. Microsoft, tarayıcının önemini fark ederek Internet Explorer'ı Windows sistemine zorunlu olarak entegre etti ve Netscape'in pazar hakimiyetini sarsmış oldu.

Zor bir durumda, Netscape mühendisleri tarayıcı kaynak kodunu açık hale getirmeyi seçti, bu kod daha sonra Mozilla projesinin temeli haline geldi ve nihayetinde Firefox olarak adlandırıldı. Firefox, kullanıcı deneyimi, eklenti ekosistemi, güvenlik gibi birçok alanda yenilikler sağladı ve açık kaynak ruhunun zaferini simgeledi.

Bu arada, Opera tarayıcısı 1994 yılında piyasaya sürüldü, 2003 yılında kendi geliştirdiği Presto motorunu tanıttı ve CSS, uyumlu düzen gibi öncü teknolojileri desteklemeye başladı. Aynı yıl, Apple Safari tarayıcısını piyasaya sürdü. 2007'de, IE7 Windows Vista ile birlikte piyasaya sürüldü, ancak pazar tepkisi pek olumlu olmadı. Firefox'un pazar payı istikrarlı bir şekilde yaklaşık %20'ye yükseldi ve IE'nin egemenliği giderek azaldı.

Chrome, 2008 yılında piyasaya sürüldü ve sık güncellemeleri ile tüm platformlarda birleştirilmiş deneyimi sayesinde hızla yükseldi. Kasım 2011'de Chrome, Firefox'u ilk kez geçti; altı ay sonra IE'yi geçerek, rakipten egemenliğe dönüşümünü tamamladı.

2020'li yıllara girerken, Chrome'un dünya pazarındaki payı yaklaşık %65 seviyesinde istikrarlı kalmaktadır. Google arama motoru ve Chrome tarayıcısı çift yönlü bir tekel yapısı oluşturuyor; ilki dünya genelinde yaklaşık %90 arama girişini kontrol ederken, ikincisi çoğu kullanıcının internete girdiği "ilk pencereyi" elinde bulunduruyor.

Büyük dil modellerinin (LLM) ortaya çıkmasıyla, geleneksel arama hizmetleri sarsıldı. 2024'te, Google arama pazar payı %93'ten %89'a düştü. Apple'ın kendi AI arama motorunu piyasaya sürme olasılığına dair söylentiler, Alphabet'in kâr sütununu daha da sarsabilir.

Navigator'dan Chrome'a, açık kaynak ideallerinden reklam ticarileşmesine, tarayıcı savaşı her zaman teknoloji, platform, içerik ve kontrol savaşı olmuştur. Girişimi kim kontrol ederse, geleceği kim tanımlar.

VC'lerin gözünde, LLM ve AI çağında insanların arama motorlarına olan yeni talepleri doğrultusunda üçüncü tarayıcı savaşları yavaş yavaş başlıyor.

Modern Tarayıcıların Eski Mimarı

Geleneksel tarayıcı mimarisi şunları içerir:

1. İstemci ön uç girişi: TLS şifre çözme, QoS örnekleme ve coğrafi yönlendirme tamamlandı.

2. Sorgu Anlayışı: Yazım düzeltmesi yapmak, eş anlamlı genişletmesi yapmak, niyet analizi yapmak.

3. Aday geri çağırma: İlk aday sayfaları filtrelemek için ters indeks ve vektör indeks kullanma.

4. Çok aşamalı sıralama: Aday sayfaları hafif özellikler aracılığıyla yaklaşık 1000'e filtreleme.

5. Derin öğrenme ana sıralama: Sorgu anlamını anlamak için RankBrain ve Neural Matching gibi teknikleri kullanma.

6. Derin Yeniden Sıralama: Belgeleri daha ince bir sıralama için BERT modelini kullanma.

Bu, tipik bir Google arama motoru iş akışıdır. Ancak, mevcut AI ve büyük veri çağında, kullanıcıların tarayıcı etkileşiminde yeni ihtiyaçları ortaya çıkmıştır.

AI Tarayıcıyı Yeniden Şekillendirecek

Tarayıcı, genel bir giriş noktası olarak yalnızca veri okumak için değil, aynı zamanda kullanıcıların verilerle etkileşimde bulunması için de kullanılır. Tarayıcı, kullanıcı parmak izlerini depolamak için bir yer olarak işlev görür. Daha karmaşık kullanıcı davranışları ve otomatik eylemler, tarayıcı aracılığıyla gerçekleştirilmelidir.

Tarayıcı, kişiselleştirilmiş içeriğin depolandığı bir yerdir:

• Çoğu büyük model bulutta barındırılıyor, yerel hassas verilere doğrudan erişim zor.
• Tüm verileri üçüncü taraf modele göndermek için kullanıcı izni yeniden alınmalıdır.
• Otomatik olarak doğrulama kodunu doldurmak, kamerayı çağırmak vb. işlemler tarayıcı kumasındaki ortamda tamamlanmalıdır.
• Veri bağlamı tarayıcıya yüksek derecede bağımlıdır, sekmeler, çerezler vb. dahil.

Etkileşim Biçimlerinin Derin Dönüşümü

Kullanıcı arama davranışı evrim geçiriyor. 2024 araştırmaları, ABD'deki her 1000 Google sorgusunun %63'ünün "sıfır tıklama" davranışına ait olduğunu gösteriyor. Kullanıcılar, bilgi almak için doğrudan arama sonuçları sayfasından yararlanma alışkanlığı kazanıyor.

AI tarayıcılarının uygun etkileşim biçimlerini keşfetmesi gerekiyor, özellikle veri okuma açısından, çünkü mevcut büyük modelin "halüsinasyon problemi" henüz ortadan kaldırılmadı, birçok kullanıcı otomatik olarak oluşturulan içerik özetlerine tamamen güvenmekte zorlanıyor.

Gerçekten tarayıcıda büyük ölçekli bir devrim başlatabilecek olan, veri etkileşim katmanıdır. Kullanıcılar giderek karmaşık görevleri tanımlamak için doğal dili kullanmaya yöneliyorlar, bu Agentic Tasks artık AI Agent'lar tarafından devralınıyor.

Gelecekteki tarayıcılar tamamen otomatik tasarım için olmalıdır, dikkate alınması gereken:

• İnsan okuma deneyimi ile AI Agent'ın anlaşılabilirliğini nasıl dengeleriz?
• Kullanıcıları ve aracı modelini aynı sayfada nasıl hizmet verebilirim

Tarayıcı Kullanımı

Browser Use, gerçek anlamda bir anlamsal katman oluşturdu ve sonraki nesil tarayıcılar için anlamsal tanıma mimarisi inşa etti. Geleneksel "DOM=insanlar için görünen düğüm ağacı" yeniden "anlamsal DOM=LLM için görünen talimatlar ağacı" olarak kodlanarak, ajanların "görüntüleme noktasının koordinatlarını" bilmeden hassas bir şekilde tıklayıp doldurmasına ve yüklemesine olanak tanır.

Bu rota, "yapılandırılmış metin → fonksiyon çağrısı" ile görsel OCR veya koordinat Selenium'u değiştirerek daha hızlı, daha az token harcayan ve daha az hata yapan bir şekilde çalışır. TechCrunch bunu "AI'nin gerçekten web sayfalarını anlamasını sağlayan yapıştırıcı katman" olarak adlandırıyor.

Tarayıcı Kullanımının Başlıca Özellikleri:

• Etkileşimli öğeleri JSON parçalarına soyutlayın, rol, görünürlük gibi meta verilerle birlikte.
• Tüm sayfayı düzleştirilmiş "anlam düğüm listesi" olarak çevirin, böylece LLM bir kerede okuyabilir.
• LLM çıktılarından yüksek seviyeli komutları al, gerçek tarayıcıya geri oynat

Bu standart W3C'ye tanıtıldığında, tarayıcı girişi sorununu büyük ölçüde çözebilir.

ARC

Browser Şirketi(Arc ana şirketi), AI odaklı tarayıcı DIA'ya odaklanıyor. Ancak tahminleri yanıltıcı, "etkileşim"'in giriş ve çıkış olmak üzere iki boyuttan oluştuğunu net bir şekilde ayırt edemiyor.

Giriş tarafında, AI talimatlı etkileşim verimliliğini artırabilir; ancak çıkış tarafında, bu yargı belirgin bir dengesizlik gösteriyor ve tarayıcının bilgi sunumu ve kişiselleştirilmiş deneyimindeki merkezi rolünü göz ardı ediyor. Tarayıcı, özel verileri barındıran ve çeşitli ürün arayüzlerini genel olarak işleyebilen bir platform olarak, giriş katmanında sınırlı bir ikame sunarken, çıkış tarafındaki karmaşıklık onu devrilmesi zor bir hale getiriyor.

Gerçekten Chrome'u sarsabilecek olan, tarayıcı render modunu köklü bir şekilde yeniden şekillendirmek olmalı, böylece AI Agent'in hakimiyetindeki etkileşim ihtiyaçlarına uyum sağlayabilmelidir, özellikle de girdi tarafı mimarisi tasarımı. Browser Use, tarayıcının alt düzey mekanizmalarının yapısal dönüşümüne odaklanarak "atomizasyon" veya "modülerlik" ile ilerliyor, bu da türetilen programlanabilirlik ve kombinasyon yeteneklerinin son derece yıkıcı bir devrim potansiyeli getirecektir.

Kafa Karışıklığı

Perplexity, öneri sistemleriyle tanınan bir AI arama motorudur ve en son değeri 14 milyar dolardır. Ana özellikleri, sayfaları gerçek zamanlı olarak özetlemesi ve anlık bilgi elde etme konusunda avantaj sağlamasıdır. Perplexity, yanıt motoruna derinlemesine entegre edilmiş yerel tarayıcı Comet'i piyasaya sürecektir.

Ancak, Perplexity'nin yüksek arama maliyetleri ve marjinal kullanıcı düşük kâr oranı sorununu çözmesi gerekiyor. Google da AI dönüşümünde aktif olarak yeni bir tarayıcı sekmesi deneyimi olan AI Model'i tanıttı.

Yüzeysel işlevlerle taklit etmek, Google'a gerçek bir tehdit oluşturmak için yeterli değildir. Gerçekten yeni bir düzen kurma potansiyeline sahip olan, tarayıcı mimarisinin temelden yeniden yapılandırılması, LLM'nin tarayıcı çekirdeğine derinlemesine entegre edilmesi ve etkileşim biçiminde köklü bir değişim sağlanmasıdır.

Cesur

Brave, Chromium mimarisi üzerine kurulu, kripto sektöründeki en eski ve en başarılı tarayıcıdır. Kullanıcıları, gizlilik ve tarayıcı üzerinden Token kazanma modeliyle çekmektedir. Ancak gizlilik talebi hala belirli bir kullanıcı grubuna odaklanmakta ve mevcut devleri alt etmesi zor görünmektedir.

Brave'in aylık aktif kullanıcı sayısı 82.7 milyon, günlük aktif kullanıcı sayısı 35.6 milyon, pazar payı ise yaklaşık %1 - %1.5'tir. Aylık ortalama arama sorgu sayısı yaklaşık 1.34 milyar kezdir, bu da Google'ın %0.3'ü kadardır.

Brave, gizliliği öncelikli bir AI tarayıcısına terfi etmeyi planlıyor. Ancak kullanıcı verilerine erişimin sınırlı olması, büyük modelin özelleştirme seviyesinin düşük olması, hızlı ve hassas ürün iterasyonunu olumsuz etkiliyor. Yaklaşan Agentic Tarayıcı döneminde, Brave muhtemelen belirli gizlilik odaklı kullanıcı gruplarında istikrarlı bir pazar payı koruyacak, ancak ana oyuncu olma konusunda zorlanacak.

Donut

Kripto girişim projesi Donut, 7 milyon dolar Pre-seed finansmanı aldı. Vizyonu, "keşif - karar verme - kripto yerel yürütme" entegrasyon yeteneğini gerçekleştirmektir.

Bu yönün temelinde, kriptoya özgü otomatik yürütme yollarını birleştirmek yatıyor. Gelecekte, Agent'ın ana trafik girişi olarak arama motorlarının yerini alması bekleniyor; girişimciler, Agent'ın sağladığı ziyaretçi ve dönüşüm trafiği için rekabet edecekler. Sektörde bu eğilim "AEO"( Cevap/Agent Motoru Optimizasyonu) veya "ATF"( Agentik Görev Tamamlaması) olarak adlandırılıyor.

Girişimciler İçin Tavsiyeler

Tarayıcı, internet dünyasının en büyük yeniden yapılandırılmamış "ana girişi" olmaya devam ediyor. Dünya genelinde yaklaşık 2.1 milyar masaüstü kullanıcısı ve 4.3 milyardan fazla mobil kullanıcı var; veri girişi, etkileşim davranışları ve kişiselleştirilmiş parmak izi depolamanın ortak taşıyıcısıdır.

Girişimciler için, gerçekten yıkıcı potansiyele sahip olan şey "sayfa çıktısı" düzeyinde optimizasyon değildir. Gerçek kırılma noktası "girdi tarafı"dır - AI Ajanının girişimci ürünlerini belirli görevleri tamamlamak için nasıl proaktif bir şekilde çağırabileceğidir. Bu, gelecekte ürünlerin Ajan ekosistemine entegre olup akış ve değer dağılımı elde edip edemeyeceğinin anahtarı olacaktır.

Arama çağında "tıkla"; temsilci çağında "çağır".

Girişimciler, ürünlerini API bileşenleri olarak yeniden hayal etmelidir, böylece akıllı ajanlar sadece onu "anlayabilir" değil, aynı zamanda "çağırabilir". Ürün tasarımı üç boyutu dikkate almalıdır:

1. Arayüz yapılandırmasının standartlaştırılması: Ürün "çağrılabilir" mi?

• Anahtar işlemler, anlamlı DOM yapısı veya JSON haritalaması ile tanımlanabilir mi?
• Kullanıcı davranış süreçlerini stabil bir şekilde yeniden oluşturabilmesi için Ajana bir durum makinesi sağlanıyor mu?
• Kullanıcı etkileşimi script ile geri yüklemeyi destekliyor mu?
• Stabil bir erişime sahip WebHook veya API Uç Noktası var mı?

2. Kimlik ve Geçiş: Agent'ın "güven engelini aşmasına" yardım edebilir mi?

• AI aracısı olarak ticaret yapabilir, ödeme veya varlıkların güvenilir bir ara katmanı olarak işlev görebilir mi?
• Crypto girişimcileri için "blok zinciri dünyasının MCP( Çok Yetenekli Platformu)" inşa etmeyi düşünmek mümkündür.

3. Trafik Mekanizmasını Yeniden Anlamak: Gelecek SEO Değil, AEO/ATF'dir

• Ürünlerin net görev parçalama düzeyine sahip olması gerekir: bu bir "sayfa" değil, "çağrılabilir yetenek birimi" olmalıdır.
• Agent optimizasyonuna başla ( AEO ) veya görev zamanlama uyarlaması ( ATF )
• Farklı LLM çerçevelerine uyum sağlama