Yapay zeka hangi mutfak ve sofra markalarını öneriyor?

Türkiye’de bir tüketici yapay zeka asistanına “Hangi tencereyi, tavayı ya da yemek takımını almalıyım?” diye sorduğunda sistemler hangi markaları öne çıkarıyor? Marketing Türkiye ve Herm.io iş birliğiyle hazırlanan Yapay Zeka Görünürlük Raporu, ev ve mutfak eşyaları sektörünün yapay zekadaki görünürlük haritasını ilk kez ortaya koyuyor.

Günümüz dijital pazarlama ekosisteminde arama motorlarının yerini hızla yapay zeka asistanları alıyor. Peki, çeyiz alışverişinden günlük mutfak ihtiyaçlarına kadar geniş bir kitleyi ilgilendiren ev ve mutfak eşyaları kategorisinde algoritmalar hangi markaları hafızasında tutuyor ve tüketiciye tavsiye ediyor?

Marketing Türkiye ve herm.io iş birliğiyle hayata geçirilen Yapay Zeka Görünürlük Raporunda, beş büyük dil modeline (LLM) gerçek tüketicilerin beşer kez yönelttiği sorularda; markaların ne sıklıkta, ne kadar erken ve kaç farklı asistanda yer aldığı ölçülerek yapay zeka görünürlük puanı hesaplandı.

Rakamlarla ev ve mutfak eşyaları sektörü

Araştırmanın çıkış noktasını, sektörün ekonomik büyüklüğü ile pazardaki şeffaflık eksikliği arasındaki keskin çelişki oluşturuyor.

• Devasa bir ihracat kalemi: EVSİD ve İDDMİB verilerine göre Türkiye ev ve mutfak eşyaları sektörü, 2025 yılında 3,05 milyar dolar ihracat gerçekleştirdi. Bu rakam, Türkiye’nin toplam mal ihracatının yaklaşık yüzde 1,12’sine denk geliyor. Birleşik Krallık, Almanya, İtalya, Fransa ve İspanya gibi pazarlar ihracatın üçte birini karşılarken, sektör yaklaşık 4 bin 700 firmada 90 bin kişiye istihdam sağlıyor.
• Ölçümleme eksikliği: İhracattaki bu güce rağmen, Türkiye’de kategoriyi tek başına ölçen kamusal ya da özel bağımsız bir veri bulunmuyor. Ticaret Bakanlığı’nın e-ticaret raporlarında mutfak ürünleri ayrı bir başlık yerine “Ev, Bahçe, Mobilya ve Dekorasyon” gibi 215,57 milyar TL’lik geniş bir sepetin içinde izleniyor.
• Marka düzeyinde gizlilik: Araştırma ekibinin incelediği en bilinen 14 markadan 13’ü marka düzeyinde Türkiye cirosunu açıklamıyor. Dolayısıyla markalar ne pazar paylarını ne de çevrim içi penetrasyonlarını tam olarak izleyebiliyor.

ChatGPT vs Gemini

Türkiye, yapay zeka asistanlarının benimsenmesinde küresel ortalamaların oldukça üzerinde bir performans sergiliyor. GWI verilerine göre Türk internet kullanıcılarının yüzde 39,7’si ChatGPT kullanırken, Türkiye ölçümlenen 54 ülke arasında 11. sırada yer alıyor.

Ancak araştırmanın ortaya koyduğu en kritik detay, Türkiye’deki asistan tercihi oluyor:

Statcounter verilerine göre Google’ın Gemini modeli, Türkiye’de küresel ortalamanın yaklaşık iki katı ağırlığa sahip.

Gemini neden kritik?

Araştırma verilerine göre modeller arasında davranışı en fazla ayrışan asistan Gemini oldu. Yanıtlarının yalnızca yüzde 19,6’sında web araması yapan ve hiçbir pazaryerini anmayan Gemini, aramadan ziyade kendi model belleğinden yanıt veriyor. Türkiye’de Gemini kullanımının yüksek olması, markaların yapay zeka modellerinin “eğitim verisinde ve belleğinde” yer almasının ne kadar kritik olduğunu kanıtlıyor.

Yapay zeka görünürlük puanı ne anlama geliyor?

Araştırmanın ortaya koyduğu Yapay Zeka Görünürlük Puanı, ürünlerin kalitesini veya dayanıklılığını değil; tamamen bulunabilirliği ve yapay zeka modellerinin markaya ne kadar erişebildiğini ölçüyor. Bir markanın listede üst sıralarda yer alması, dil modellerinin o marka hakkında yeterli bilgiye sahip olduğu ve tüketiciye tavsiye sunarken markayı kolayca öne çıkarabildiği anlamına geliyor.

Yapay zeka görünürlük sıralaması

Araştırmanın metodolojisi

Araştırmada Claude Haiku 4.5, Gemini 3.6 Flash, GPT-5.6 Luna Pro, Perplexity Sonar ve Grok 4.3 modellerini sistem istemi olmadan ve varsayılan ayarlarla doğrudan test ediyoruz. Yapay zeka ekosistemindeki organik bulunabilirliği ölçmek için gerçek kullanıcıların yazdığı Türkçe soruları hiçbir düzeltme yapmadan beşer kez sorarak anlık değişkenleri yakalıyoruz. Yanıtlardan elde ettiğimiz markaları manuel incelemeden geçiriyor ve kökenlerini mülkiyet haklarına göre sınıflandırıyoruz. Yapay Zeka Görünürlük Puanını; markanın bahsedilme sıklığı (yüzde 45), tavsiye listesindeki konumu (yüzde 30) ve beş asistan arasındaki kapsama alanı (yüzde 25) üzerinden hesaplıyor, sonuçları ürün segmenti ve tüketici davranışına göre on farklı kesitte analiz ediyoruz. Kalite, fiyat veya dayanıklılık gibi unsurları ölçmeyen bu çalışma, markaların yalnızca dil modellerindeki hatırlanma ve öne çıkarılma gücünü yansıtıyor.

Öne çıkan bulgular

Türkiye’de yapay zeka hangi giyim markalarını öneriyor?