AI pazarlama jargonuna dikkat! Markalar bu terimlerin peşine takılmamalı…
Yapay zeka, pazarlama dünyasının gündeminden düşmüyor. Her gün yeni araçlar, platformlar ve jargonlar hayatımıza giriyor. Ancak bu terimlerin çoğu hâlâ belirsiz, karmaşık ve kimi zaman abartılı. Markalar için asıl soru basit: Gerçekten hangi yapay zeka uygulamaları işimize değer katıyor, hangileri sadece göz boyamaktan ibaret?
Pazarlamacılar bugün yapay zekayla ilgili yepyeni bir kelime hazinesinin içinde boğuluyor. Ancak bu terimlerin çoğu hâlâ belirsiz, abartılı ve kafa karıştırıcı. Bu karmaşa, markaların yapay zekayı doğru anlamasını ve etkili şekilde uygulamasını zorlaştırıyor. Örneğin “yapay zeka yönetişimi” (AI governance) terimi sıkça sorumluluk vurgusu yapmak için kullanılıyor; fakat bu terim her şirket için farklı anlamlar taşıyabiliyor. Bazıları bunu ciddi bir şekilde ele alırken, bazıları ise yüzeysel bir yaklaşımla geçiştiriyor…
Ad Age, pazarlamacıların yapay zeka jargonunun içinde kaybolmaması için kısa bir sözlük hazırladı. “Agentic”ten “human in the loop”a kadar sık kullanılan terimlerin ne anlama geldiğini, neden kafa karıştırdığını ve markaların bu kavramların içinden nasıl doğru bir yol çizebileceğini açıklıyor…
AEO (Answer Engine Optimization) – Yanıt Motoru Optimizasyonu
Tanım: AEO, markaların ChatGPT gibi yapay zeka destekli arama motorlarında görünürlüğünü artırmayı hedefleyen bir strateji seti. SEO’ya benziyor ancak klasik arama motorları yerine AI yanıt motorları üzerinde etkili olmayı amaçlıyor.
Karışıklık sebebi: AEO, GEO, AIO, LLMO gibi birçok farklı isimle anılıyor. Pazarlamacılar SEO’ya alışkın olduğu için AEO’nun farkını anlamakta zorlanıyor. SEO, link listesi sunarken, yanıt motorları tek, derlenmiş yanıtlar veriyor. Bu, klasik SEO stratejilerini ters yüz ediyor.
İpucu: AEO’yu “rakipleri alt etme” yöntemi olarak görmek yerine, AI dostu içerik oluşturma ve deney yapma süreci olarak değerlendirmek gerekiyor. Örneğin basın bültenlerine sık sorulan sorular (FAQ) eklemek, AI platformlarının yanıtlarında markayı öne çıkarabilir.
Agentic – Bağımsız yapay zeka ajanları
Tanım: Agentic, görevleri bağımsız şekilde yerine getirebilen yapay zeka yazılımlarını ifade ediyor. Bu sistemler, sürekli komut beklemeden çalışıyor ve diğer ajanlarla iş birliği yapabiliyor.
Karışıklık sebebi: Pek çok pazarlamacı bunu sadece “otomasyon” olarak anlıyor. Oysa agentic sistemler bağlama duyarlı, öğrenen ve gelişen yapay zeka ajanlarıdır.
İpucu: Agentic yapay zekanın “neler yapabileceği” değil, “gerçekte neler yaptığı” önemlidir. Örneğin reklam satın alma veya yaratıcı üretim süreçlerinde sağladığı somut faydaları araştırın.
AGI / Süper zeka
Tanım: AGI (Artificial General Intelligence), insan zekasıyla eşdeğer yapay zekayı; süper zeka ise insan zekasının ötesinde yetkinliği ifade ediyor. OpenAI, Google ve Meta gibi şirketler AGI ve süper zeka geliştirme yarışında.
Karışıklık sebebi: Bu kavramlar medya manşetlerinde çok yer buluyor, ama pazarlamacıların günlük iş yaşamıyla pek ilişkili değil. AGI henüz gerçek iş süreçlerinde etkili değil ve belirsizlik çok yüksek.
İpucu: Şimdilik stratejiyi “uygulamalı yapay zeka” üzerine kurmak daha doğru: üretkenliği artıran, kişiselleştirme yapan ve yaratıcı ölçeği genişleten araçlara odaklanın.
Yapay Zeka Yönetişimi / Sorumlu yapay zeka
Tanım: AI yönetişimi ya da sorumlu AI, bir kuruluşun yapay zekanın güvenli ve emniyetli çalışmasını sağlamak için uyguladığı politika ve süreçler bütününü ifade eder. Bu, organizasyon içindeki uygulamalardan başlayıp, endüstri standartları veya devlet düzenlemeleri gibi daha geniş çaplı sistemleri de kapsayabilir.
Karışıklık sebebi: Şeffaflık eksikliği, pazarlamacıları yanıltıyor; birçok şirket “sorumlu yapay zeka” ifadesini kullanıyor, ancak bunu nasıl uyguladıklarını açıklamıyor.
İpucu: İş ortaklarınızın yaklaşımını sorgulayın. Basit ve anlaşılır bir yanıt veremiyorlarsa, başka partnerler düşünün.
“Yenilemeyin, geliştirin”
Tanım: Yapay zeka, insanların işini almak için değil, onları desteklemek için var. Pazarlamada bu özellikle yaratıcılık alanında öne çıkıyor; yapay zeka, video ve sosyal içerik üretiminde kreatif ekiplerin işini kolaylaştırabiliyor.
Karışıklık sebebi: Agnitio’dan Alvarez Lopez şöyle diyor: “Pazarlamacılar ya yapay zekanın kendilerinin yerini alacağından korkuyor ya da ‘yapay zeka yaratıcılığı artırır, yerine geçmez’ sözünü duyduklarında, bunun aslında otomasyonu daha yumuşak bir şekilde ifade etme biçimi olduğunu varsayıyorlar.”
Bir yandan, yapay zeka özellikle yaratıcı iş süreçlerinin sıkıcı kısımlarını otomatikleştirerek harika bir işbirliği asistanı olabilir. Öte yandan, markalar daha gelişmiş AI araçları ortaya çıktıkça ajanslara olan güvenlerini kaybedebiliyor. Yapay zeka, metin yazarları ve illüstratörler gibi mesleklere olan bağımlılığı da azaltabilir. Yani, AI’ın hem insan işini desteklediğine hem de dönüştürdüğüne dair pek çok kanıt var…
İpucu: Alvarez Lopez’e göre, pazarlamacılar “Yapay zekayı bir vekil olarak değil, yaratıcı bir ortak olarak görmeli.” Ayrıca ekiplerine karşı dürüst olmaları, gerginliği azaltmaları ve güven ile netliği artırmaları gerekiyor.
Human in the loop – İnsan döngüsü
Tanım: “İnsan döngüsü” yapay zeka destekli iş akışlarında insanların sürece dahil olması anlamına geliyor; böylece üretimi izleyip işlerin doğru ve uygun şekilde ilerlediğinden emin olabiliyorlar.
Karışıklık sebebi: SeeMe Index’ten Shivaji, bu ifadenin “insan gözetiminin nerede, ne zaman ve nasıl devreye gireceğinin belirsiz olması” nedeniyle kafa karıştırıcı olduğunu söylüyor. “İnsanları döngüde tutuyoruz” diyerek fikri kolayca desteklemek mümkün, ama insanların bu döngüde ne yaptığı hiç belirtilmiyor. Bu belirsizlik, pazarlamacıların en iyi uygulamaları örnek almasını ve sektör genelinde standartlar geliştirmesini zorlaştırıyor.
İpucu: Shivaji, bu karışıklığı aşmanın en iyi yolunun “AI ile etkileşimde insan bakış açısını korumak” olduğunu ekliyor. Ona göre pazarlamacılar, insan gözetiminin en çok nerede gerektiğini belirlemek için verileri nasıl etiketlediklerini, komut istemlerini nasıl tasarladıklarını ve AI tarafından üretilen içerikteki gerçekliği nasıl kontrol ettiklerini net bir şekilde ortaya koymalı.
Predictive – Öngörücü yapay zeka
Tanım: Burada, üretken yapay zekadan çok daha uzun süredir var olan tahmine dayalı yapay zekadan söz ediliyor. Tahmine dayalı yapay zeka, mevcut veri setlerini analiz ederek gelecekteki olayların olasılıklarını tahmin etmeye odaklanır. Örneğin, bir pazarlamacı bu teknolojiyi kullanarak belirli bir müşteri grubunun yeni bir ürünü satın alma olasılığını öngörebilir.
Karışıklık sebebi: “Tahminsel” terimi genellikle tahminlerden hedef kitle modellemesine kadar veriye dayalı her şeyi kapsayan genel bir ifade olarak kullanılıyor. Pazarlamacılar bazen, olası olaylara odaklanan “tahminsel” analitiği, yeni içerik veya çıktılar üreten üretken yapay zeka ile karıştırabiliyor.
İpucu: Şu üç soruyu sorun: Ne öngörülüyor? Hangi zaman aralığında öngörülüyor? Hangi veri sinyalleri kullanılıyor? Bu sorular, gerçek öngörücü zekayı ayırt etmenize yardımcı olur.
Yapay zeka pazarlama jargonunda kaybolmamanın altın kuralı basit: Meraklı olun, jargonun cazibesine kapılmayın ve her terimin markanız için sağladığı somut değeri sorgulayın…
Kaynak: AdAge
