Markaların Teknoloji ile Kritik Sınavı “İçerik Yönetimi ve Rekabetten Farklılaşma İçin Yapay Zekâ”

Yapay zekânın hızlı ilerlemesi ile Chatbot'ların ve sosyal alışverişin yükseldiği bir döneme şahit oluyoruz. Bu yeni dönemde, müşteriler ürün keşfetme biçimini dönüştürüyor. Vizyoner markalar, bu dönüşümü sağlayan içerik için daha sürükleyici ve kişiselleştirilmiş bir yaklaşıma ihtiyaç olduğunu görüyorlar.

Ancak markaların ve ajansların dijital içerikler oluşturmak için çalıştığı modeller daha karmaşık hale geliyor. Çünkü ürün hikayelerini yeterince anlatmak, perakendeci ve pazaryeri kuralları ile dinamiklere uymaktan; mevsimsel değişikliklere uygun şekilde güncellenmesine ve farklı ülkeler ile segmentlere göre yerelleştirilmesine kadar karmaşık ve çok iyi analiz edilmiş bir planlama gerektiriyor.

Hızlı hareket etmek isteyen pazarlamacılar, ürün açıklamalarının etkili olmasını sağlamak için yapay zekâya yönelirken, yapay zekâdan kaynaklı hatalar da kaçınılmaz hale geliyor. 

E-ticaretin sürekli değişen dünyasında keşfedilebilirliğinizi artırmaya çalışırken, rekabet avantajınızı zayıflatıyor olabilecek beş önemli noktaya dikkat etmek gerekiyor. Bu beş konu markalar tarafından varsayım olarak düşünülen, ancak tüketicilerin markaların düşüncesine uygun hareket etmediği konular olduğu için yapay zekâ ile içerik üretirken markaların dikkat etmesi gerektiği ana kriterler olarak öne çıkıyor.

İlk varsayım; tüketiciler bir ürün alırken genel olarak ürün açıklamalarını okumadığı şeklindedir.

“Ürün açıklamasının, müşterilerin satın alma yolculuğunda en önemli faktörlerden biri olduğunu araştırmalar sürekli olarak doğruluyor” diyor Talkoot'un (e-ticaret için bir yapay zekâ ürün hikâyeleştirme platformu) Kurucu Ortağı ve CEO'su Brian Hennessy. “Ürün açıklamaları, ürün detay sayfalarınıza (PDP) trafiği artırır, dönüşüm oranlarını yükseltir ve müşteri edinme maliyetlerini dramatik şekilde düşürür.”

Dikkat çekici bir veri olarak, Syndigo'nun 2024 Ürün İçeriği Raporu'na göre dünya genelindeki tüketicilerin neredeyse %85'i, yeterli ya da tatmin edici ürün bilgisi bulamazlarsa alışveriş öncesinde bir siteden vazgeçip diğerine geçmeye hazır olduklarını belirtiyor. Ayrıca VML'in 2023 Future Shopper Raporu'na göre, doğru ürün açıklaması satın alma kararını etkileyen en önemli ikinci faktör olarak öne çıkıyor.

“Ürün detay sayfalarının (PDP) önemini küçümsemek şaşırtıcı derecede kolay” diyor General Mills'in Kurumsal Pazarlama Yetenekleri Kıdemli Müdürü Carter Jensen. “Ancak satışları artırma hedefiniz doğrultusunda, dijital temas noktaları arasında PDP'den daha önemli bir alan olduğuna inanmıyorum.”

General Mills portföyündeki köpek maması markası Blue Buffalo'yu ürün açıklamalarına yaratıcı yaklaşım için güzel bir örnek oluyor. Bu marka, PDP sayfasında tüketicileri cezbetmek için —özellikle neden tamamen doğal köpek maması tercih edilmesi gerektiğini ya da hangi köpekler için daha uygun olduğunu araştıran kişiler için, yoğun araştırmalar sonucunda, dikkat çekici bir şekilde hem zarif hem de ayrıntılı ama aynı zamanda doğrudan konuya odaklanan bir anlatı sunuyor. Online arama yaparken müşterilerin bu markanın tam onlara uygun olduğunu fark etmelerini sağlamayı bu hikâye anlatımı ile yapmayı hedefliyor.

Markaların ikinci yanılgıya düştükleri varsayımlardan biri de, ürün açıklamalarımı sadece algoritmalar için optimize etmem yeterli olduğu düşüncesidir.

Algoritmaların amacı, en iyi müşteri deneyimini sunmaktır; dolayısıyla markalar faydalı içerikler oluşturarak hem müşteri deneyimini hem de algoritmaları aynı anda optimize etmiş olurlar.

“Ürün açıklamaları, tüketiciye değer sunmanın kilit noktalarındandır—ve bu sadece SEO ile ilgili değildir” diyor The Campbell's Company'nin Dijital İçerik Stratejisi Müdürü Jenay Crispyn. “Mevcut kullanıcı deneyimi ve kişiselleştirme odaklı yaklaşım göz önüne alındığında, ürün açıklamaları aynı zamanda müşterilerinizin özellikler, işlevler ya da markanıza özel satış vaatleriyle ilgili sorularını yanıtlamak için harika bir fırsat sunar.”

Anahtar kelimeler hâlâ keşfedilebilirlik açısından önemli olsa da geçmişteki “anahtar kelime doldurma” dönemi sona erdi. “Markalar, bu anahtar kelimelerin temsil ettiği satın alma niyetini daha bütüncül şekilde düşünmek zorunda” diyor Hennessy. “İçeriğiniz müşteri arama niyetiyle ne kadar örtüşürse, PDP'lerinize o kadar fazla trafik gelir ve bu trafik daha yüksek oranda satışa dönüşür.”

Örneğin, Amazon ve Google algoritmaları sadece anahtar kelimelere değil, aynı zamanda içeriğin alışveriş yapanları tıklamaya ve satın almaya yönlendirip yönlendirmediği gibi faktörlere göre sıralama yapar. “Amazon'un A10 arama algoritması, alıcıların ne aradığını anlamaya ve onları en alakalı ürünlerle eşleştirmeye büyük önem verir. Bu da belirli arama terimleri ve kullanıcı davranışlarıyla uyumlu açıklamaların daha yüksek sıralama alma olasılığını artırır” diyor Hennessy. “Ayrıca, kullanıcılar sosyal medya, bloglar veya web siteleri gibi harici kaynaklardan Amazon'a yönlendirilirse, bu algoritmaya ürününüzün talep gördüğünü gösterir ve sıralamanız yükselir.”

Bunu başarmak için markalar, müşterilere özgün gelen bir dille iletişim kurmalı; insanların ürünlerinizi satın alma nedenlerinin tamamına hitap etmeli ve içeriklerini mevsimsel satın alma niyetlerine göre güncelleyebilmelidir.

Bu da her dijital temas noktasında tutarlı ve yüksek kaliteli içeriğe duyulan ihtiyacı ortaya koyuyor. “Odağımız, çok kanallı bir marka varlığı oluşturmak—tüketiciler ister fiziksel mağazada, ister çevrimiçi alışveriş yapsın, farklı temas noktaları arasında geçiş yaparken her zaman sorunsuz bir deneyim yaşamalarını sağlamak” diye belirtiyor; The Campbell's Company'nin Dijital İçerik Stratejisi Müdürü  Crispyn.

Üçüncü yanıltıcı varsayım ise, ürün açıklamalarımı yalnızca Amazon ve Google'da bulunabilirlik için optimize etmem yeterli olduğu düşüncesi olarak ortaya çıkıyor.

Günümüzde alışveriş yolculukları giderek daha fazla ChatGPT ve Perplexity gibi sohbet botları üzerinden başlıyor. Bu platformlar, tüketicilerin ürünlerin ihtiyaçlarını ne istediklerine ve bu ihtiyaçlarını nasıl karşılayabilecekleri ile alakalı çok daha kapsamlı sorular sormasına olanak tanıyor. 

Amazon'da alışveriş yapanlar içinde artık yapay zekâ destekli arama yapmak mümkün oldu.  Amazon rekabette öne çıkmak için ürün listeleme detayları, müşteri yorumları ve topluluk soru-cevaplarına dayalı olarak ürün sorularını yanıtlayan üretken yapay zekâ destekli alışveriş asistanı “Rufus”u devreye almış. Eskiden bu konulara ayrı ayrı bakmak gerekirken artık Rufus bunları size bir raporda özetleyebiliyor.

Capgemini'nin Ocak 2025 tarihli raporuna göre, katılımcıların neredeyse %60'ı geleneksel arama motorları yerine üretken yapay zekâ araçlarını “başvurulacak ilk kaynak” olarak kullandıklarını söylüyor. Yaklaşık %70'i ise, “üretken yapay zekâ araçlarının çevrimiçi arama motorları, sosyal medya platformları ve perakendeci web sitelerinden arama sonuçlarını bir araya getirerek öne çıkan satın alma seçeneklerini tek bir yerden sunmasını” istiyor.

Bu yeni alışveriş yardımcıları, artık tek tip, genel içeriklerin işe yaramadığını gösteriyor. “Öne çıkan arama sonuçlarında yer almak istiyorsanız, tüketicilerin muhtemelen soracağı türdeki sorulara cevap veren daha kapsamlı ürün bilgilerine ihtiyacınız var” diye açıklıyor Hennessy. Bu da yeni tarz müşterilerin memnuniyeti için arama sonuçları ve hedeflerini yansıtan içerikler oluşturmayı gerektiriyor.

Örneğin, Rufus doğal dil işleme ve anlamsal bağlamı değerlendirme yetenekleriyle derinlemesine analiz yapabiliyor. Bir örnekte, “düz tabanlar için koşu ayakkabısı” aramasında, “Ortopedik Kemer Desteği / Ayak Kavis Desteği” gibi ifadeler, sadece ortopedik ayakkabı gibi genel terimlere kıyasla daha yüksek puan alabiliyor. Çünkü kullanıcı niyetini daha iyi yansıtıyor.

Bu nedenle Jensen, yapay zekânın kullanıcı niyetini geleneksel arama motorlarından çok daha iyi yorumlayabilme yeteneği göz önüne alındığında, arama kutusunun zamanla demode olacağına inanıyor. “Tüketicilerin yapay zekâ sistemlerine sunduğu kendine özgü problem ifadeleriyle, bizim ürettiğimiz içerik çözümlerimizin uyumlu olduğundan emin olmalıyız” diyor.

Yapay Zekâ Agent/Motorlarının gelişmesi ile ortaya çıkan dördüncü varsayım da, “ürün açıklamaları için üretken yapay zekâyı denedik ve sonuçlardan etkilenmedik” söylemi oluyor.

Çoğu zaman markalar, ürün açıklamaları yazmak için özel olarak tasarlanmamış bir yapay zekâ ile işe başlıyor. “Üretken yapay zekânın ilk dalgası, genel amaçlı programlardı ve ürün açıklamaları gibi karmaşık süreçleri oluşturmak için yeterince güçlü değillerdi” diyor Hennessy. Bunun nedeni olarak da; işin büyük kısmı doğru veriyi bir araya getirmeye, anahtar kelime araştırması yapmaya ve içeriğin yasal, ürünle ilgili ve marka gereksinimlerine uygun olmasını sağlamaya dayanıyordu—ki bu da bu sistemlerin yetenek alanının ötesinde olduğunu açıklıyor.

Jensen, genel amaçlı araçlara güvenen markaların geride kalacağı konusunda uyarıyor. “Sadece en iyi anahtar kelimelerinizi alıp bunları rastgele bir yapay zekâ modeline atamazsınız, ardından bu kelimelere göre paragrafları ve madde işaretlerini geliştirmesini isteyip, hedefe yönelik içerikler bekleyemezsiniz.” diyor.

Teknolojiyi iyi takip eden vizyoner markalar, belirli görevleri yerine getirebilen, gelişmiş ve çok modelli ajanlara sahip yeni nesil ajan yapay zekâ platformlarına yöneliyor. Bu sayede ekip, içerikleri sıfırdan üretmek yerine, AI'nin oluşturduğu çalışmaları kalite açısından kontrol eden bir rol üstleniyor—ki bu da zamandan büyük tasarruf sağlıyor.

Crispyn'e göre, Talkoot'un bu süreci sadeleştirme yeteneği, Campbell's için önemli verimlilik artışları sağladı. Pek çok aracı denediklerini ama Talkoot en iyi kullanım senaryosunu sunduğunu belirtiyor. Bunun nedeni de bu uygulamanın markadan pazarlamaya, hukuktan diğer ekiplere kadar çeşitli geri bildirimleri ve girdileri bir arada yönetebilecek şekilde tasarlanmış olmasından kaynaklandığını vurguluyor. 

Tüm farklı ekiplerin hâlâ sürecin uygun noktalarında yer aldığını, ancak inanılmaz bir şekilde içerik üretmek için harcadığını sürede azalma olduğunu belirtiyor.

“İçeriklerin hazırlanma süresi en az üç haftadan anında çevrimiçi yayına geçilecek hale geldi, üstelik doğruluk oranı da arttı.”

Crispyn ayrıca Talkoot'un, sürekli kullanılabilir içerikleri alıp özel durumlara göre daha kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturabilmesini de takdir ediyor—örneğin Cinco de Mayo zamanını salsa arayan ya da yazın veranda sezonu için alışveriş yapan kişiler gibi. “Genel olarak Talkoot kullanmak bana inanılmaz derecede zaman kazandırdı. Bu sayede artık düşünsel liderlik, test süreçleri ya da diğer projeler gibi daha etkili işlere odaklanabiliyorum.” diye belirtiyor.

“Daha büyük, daha iyidir” düşüncesi yaygın olsa da, asıl verimlilik artışı, belirli görevlerde daha büyük dil modellerinden daha iyi performans gösterebilen uzmanlaşmış ajan yapay zekâ araçlarından geliyor. Bu özel olarak eğitilmiş dil modelleri (LLM'ler), kaliteli içeriklerle eğitildikleri için, tüm interneti kapsayan genel modellerle karşılaştırıldığında daha üstün sonuçlar sunuyor—çünkü genel modeller iyinin yanında kötüyü de öğrenmiş oluyor.

Bu nedenle esas olanak odaklanmış alanlara hitap eden ve daha derin bir deneyim sunan, aynı zamanda marka verisini koruyan araçlar ön plana çıkıyor.

Daha entegre ve konu odaklı çalışan yapay zekâ ajanları/asistanları, birden fazla LLM bağlantılı bir iş akışında birlikte çalışıyor ve yapay zekâ, ekiplerin gücünden faydalanabileceği, odaklı, verimli ve iş birliğine dayalı bir ortamda özelleştirilmiş bir platforma entegre ediliyor.

Crispyn, bir dönem genel amaçlı uygulamalara eğilimli olduğunu kabul ediyor. “Her şeyi ChatGPT ile halledebilirim sanmıştım ama bu büyük dil modellerinin markayla alakasız verilerle eğitildiğini ve dolayısıyla anlamlı geri dönüşler sunamadığını hızla fark ettim” diyor. Artık bu konuda farklı düşünüyor.

Jensen ise, özel yazılımların marka tonu, dili ve değerlerini çok daha isabetli şekilde yansıtabileceğini belirtiyor. “Kimse, hazır bir yapay zekâ modelinden çıkan sıradan, ruhsuz yanıtları istemez.” diye vurguluyor.

Bu kapsamda baktığımızda, önümüzdeki dönemde hem SEO çalışmalarında hem de arama motorlarında ve ChatGPT gibi yapay zekâ asistanlarında arama sonuçlarında ön plana çıkmak isteyen, tüketici deneyimini farklılaştırmak isteyen markaların içerik üretimi konusunda çok boyutlu ve teknolojiyi kullanarak tüketici ihtiyaçlarını daha iyi analiz ettikleri ve hikâye anlatımını ön plana çıkarttıkları stratejiler geliştirmeleri başarı için zorunluluk olacaktır.