AI Alışverişi Markaların Düşündüğünden Daha Yavaş İlerliyor

AI, tüketicilerin ürün araştırma yöntemlerinin hızlı bir parçası haline geldi. Adobe Analytics, jeneratif AI araçlarından ABD perakende sitelerine yönelen trafiğin 2025 tatil sezonunda bir önceki yıla göre %693,4 arttığını tespit etti. Bir yıl önce, Adobe, ankete katılan ABD tüketicilerinin %39’unun zaten çevrimiçi alışverişte jeneratif AI kullandığını ve ürün araştırması ile önerilerin en yaygın kullanım alanları arasında olduğunu buldu.

Bu sistemlerin arkasındaki teknoloji şirketleri, alışverişi doğrudan AI ürünlerine entegre ederek yanıt verdi. OpenAI, ChatGPT içinde alışveriş araştırması geliştirdi ve tüketicilerin ihtiyaç, tercih ve bütçelerine göre ürünleri karşılaştırmalarına yardımcı oluyor. Google, AI kullanarak ürün önerileri ve alışveriş içgörüleri oluşturuyor, Amazon ise AI alışveriş asistanını genişleterek tüketicilerin ürün araştırması yapmasını ve seçim yapmasını sağlıyor.

AI, ürün keşfinde daha büyük bir rol üstlendikçe, markalar bu önerilerdeki varlıklarını daha önce Google sıralamaları için gösterdikleri titizlikle izlemeye başladı. Pazarlamacılar, AI modellerine aynı ürün sorularını tekrar tekrar soruyor, hangi markaların göründüğünü kaydediyor ve bu sonuçların nasıl değiştiğini takip ediyor.

Bu yaklaşım, pazarlamacılara AI alışverişinin gerçekte ne kadar hızlı hareket ettiğine dair çarpık bir tablo sunabilir.

Bir AI modeline aynı soruyu on kez sorduğunuzda on farklı ürün kombinasyonu alabilirsiniz. Bir marka bir yanıtta birinci, bir sonraki yanıtta dördüncü olarak görünebilir ve bir başka yanıtta hiç çıkmayabilir. Pazarlamacılar her yanıtı bir sıralama olarak yorumlarsa, bu sonuçlar konumlarının sürekli değiştiğini gösterir.

Jeneratif modeller yanıtlarında değişkenlik yaratır ve pazarlamacıların bir markanın kazandığını ya da kaybettiğini belirlemeden önce bu değişkenliği hesaba katmaları gerekir. Daha faydalı sinyal, çok sayıda ilgili alışveriş sohbeti boyunca süregelen kalıplardan gelir.

Marka, istem ve AI modeli kombinasyonlarından oluşan 186 farklı kombinasyonu kapsayan yaklaşık 3.300 AI alışveriş öneri trendi üzerinden topladığımız veriler bu farkı gösteriyor. Tek tek yanıtlar sık sık değişirken, önerilerin daha geniş dağılımı çok daha tutarlı kaldı.

Pazarlamacılar için ölçüm birimi, verinin kendisi kadar önemlidir.

Daha Fazla Sorgu, Yapay Zekâ Destekli Alışverişi Daha Oynak Gösterebilir

Arama sıralamaları pazarlamacılara dijital görünürlüğü ölçmek için alışıldık bir yol sunuyordu. Bir sonuç belirli bir anda bir konumdaydı ve pazarlamacılar bu konumu rakiplerine göre izleyebiliyordu.

Yapay zekâ önerileri farklı bir ölçüm yaklaşımı gerektiriyor; çünkü sistemler yanıtlarını tüketicinin sorgusuna ve bağlamına göre üretiyor. Örneğin OpenAI, ChatGPT alışveriş sonuçlarının şu unsurları dikkate alabildiğini açıklıyor: kullanıcının sorgusu ve bağlamsal bilgiler. Google da benzer biçimde alışveriş sonuçlarının alaka düzeyini, arama terimlerini, önceki etkinlikleri ve alışveriş tercihlerini yansıtabileceğini söylüyor.

Sonuç olarak bir pazarlamacı aynı genel soruyu birkaç kez sorup farklı ürünlerin öne çıktığını görebilir.

Bir yanıtta birinci, diğerinde dördüncü sırada görünen, üçüncüsünde ise hiç yer almayan bir koşu ayakkabısı markasını düşünün. Bu üç gözlem markanın performansını istikrarsız gösterir. Oysa yüzlerce ilgili konuşma genelinde aynı marka, her hafta önerilerin yaklaşık aynı yüzdesini alıyor olabilir.

Pazarlamacılar izleme sıklığını artırdıkça bu ayrım önem kazanır. Daha fazla sorgu daha fazla gözlem üretir; daha fazla gözlem de normal değişkenliği görme fırsatını artırır. Bu nedenle önerilerin genel dağılımı çok az değişse bile bir gösterge paneli giderek hareketli görünebilir.

Pazarlamacılar bu hareketin kalıcı olup olmadığını belirlemek için yeterli gözleme ihtiyaç duyar. Temsili bir örneklem olmadan günlük izleme, onları ürün, pazarlama veya rekabet konumlarındaki değişimlerle pek ilgisi olmayan açıklamalar aramaya yöneltebilir.

Sonuçlar raporlamayla sınırlı değildir. Ölçüm, pazarlamacıların zaman ve para harcama kararlarını yönlendirir. Her günlük dalgalanmayı anlamlı sayan bir şirket, bu kararları gerekçelendirecek yeterli kanıt olmadan ürün içeriğini tekrar tekrar değiştirebilir, rakipleri inceleyebilir veya pazarlama kaynaklarını başka yere kaydırabilir.

Pazarlamacılar Hangi Değişimin Anlamlı Olduğunu Tanımlamalı

Yapay zekâ destekli alışveriş ölçümü, bir değişimin ne zaman incelenmeye değer olduğunu pazarlamacıya söyleyen bir eşik gerektirir.

Bir markanın üç yanıttan kaybolması, genel performansı hakkında çok az kanıt sağlar. Aynı marka yüzlerce ilgili alışveriş konuşmasında öneri payı kaybeder ve bu düşüş birkaç hafta sürerse, pazarlamacıların araştırmak için daha güçlü bir gerekçesi olur.

Tekil yapay zekâ yanıtları değişkenlik içerdiği için örneklem büyüklüğü önemlidir. Kalıcı örüntüler tek seferlik değişimlerden daha fazla bilgi verdiği için zaman önemlidir. Pazarlamacılar öneri verileriyle karar vermeden önce ikisini de belirlemelidir.

Kullanılan model de önemlidir.

Bir marka ChatGPT’de öneri payı kazanırken Gemini’deki performansı sabit kalabilir. Bu gözlemleri tek bir yapay zekâ görünürlük puanında birleştiren pazarlamacılar, değişimin nerede gerçekleştiğine ilişkin yararlı bilgiyi kaybedebilir.

Farklı yapay zekâ alışveriş sistemleri farklı bilgilerden yararlanır ve farklı ürün deneyimleri üzerinden çalışır. OpenAI, alışveriş araştırmasının şu kaynakları kullanabildiğini söylüyor: satıcı ürün verileri, herkese açık ürün bilgileri ve diğer perakende kaynakları. Google ise yapay zekâ destekli ürün önerilerinin markalardan, mağazalardan ve diğer içerik sağlayıcılardan derlenen Shopping verilerine dayandığını söylüyor.

Bu farklılıklar, tüm yapay zekâ sistemlerinin aynı anda aynı yönde hareket edeceğini varsaymak yerine öneri örüntülerini model bazında incelemek için gerekçe sunar.

Birkaç hafta boyunca oluşturulan bir temel düzey, karşılaştırma noktası sağlayabilir. Pazarlamacılar yeni gözlemleri bu düzeyle karşılaştırıp anlamlı bir örneklem boyunca süren değişimleri araştırabilir.

Öneri Payı, Markalara Sıralamadan Daha Fazlasını Söyler

Öneri payı, bu örüntüleri ölçmenin pratik bir yoludur. Pazarlamacılar bir ürünün tek bir yanıtta nerede göründüğünü kaydetmek yerine, ilgili tüketici sorularından oluşan temsili bir kümede bir markanın ne sıklıkla önerildiğini ölçebilir.

Bir koşu ayakkabısı üreticisini ele alalım. Tüketiciler maraton antrenmanı için ayakkabı sorduğunda ürünleri sık, patika koşusunu sorduğunda ise nadiren görünebilir. Bu fark, yapay zekâ sistemlerinin markayı hangi ihtiyaçlarla ilişkilendirdiği hakkında pazarlamacılara yararlı bilgi verir.

Tek bir yanıttaki sıralama çok daha az bağlam sunar. İkinci ya da beşinci sırada görünme farkı, soru bir sonraki kez sorulduğunda kaybolabilir. Yüzlerce konuşma boyunca öneri payında görülen tutarlı bir fark ise incelenebilir bir örüntü sağlar.

Öneri payı, rekabet hareketlerini belirlemeye de yardımcı olabilir. Bir marka genellikle ilgili önerilerin yüzde 30’unu alırken birkaç hafta boyunca yüzde 40 almaya başlarsa, pazarlamacılar artışın nereden geldiğini izleyebilir.

Artışa en çok hangi tüketici sorularının katkıda bulunduğunu ve hangi yapay zekâ modellerinin bunu ürettiğini belirleyebilirler. Ardından bu sistemlerin erişebildiği bilgilerdeki değişimleri inceleyebilirler.

Yeni bir ürün belirli bir tüketici ihtiyacına daha iyi uyuyor olabilir. Perakendeciler daha eksiksiz ürün bilgisi eklemiş olabilir. Müşteri yorumları veya bağımsız haberler, bir ürünün belirli bir kullanım durumuna ne zaman uygun olduğu konusunda sistemlere ek kanıt sağlayabilir.

Ölçümün amacı bu analiz düzeyine ulaşmak olmalıdır. Pazarlamacılar, gösterge panelinde yalnızca daha fazla hareket üreten ölçütler yerine, araştırabilecekleri değişimleri belirlemeye yardımcı ölçütlere ihtiyaç duyar.

Yapay Zekâ Destekli Alışverişte Tekil Örnekleri Eğilim Sanmak Kolaydır

Yapay zekâ destekli alışveriş, tekil yanıtlar ikna edici kanıtlar gibi göründüğü için anekdotlara dayalı ölçümü teşvik eder.

Bir ürünü ChatGPT önerisinin en üstünde gösteren ekran görüntüsü dakikalar içinde şirketin her yerine yayılabilir. Şirketin ürünü yokken büyük bir rakibi gösteren görüntü de öyle. Çalışanlar öneriyi kendi gözleriyle gördüğü için iki örnek de somut hissettirir.

Tek bir yanıt yine de tek bir gözlemdir.

Tüketiciler ürün araştırmasında yapay zekâya daha çok güvendikçe bu sorun büyüyecek. Adobe, üretken yapay zekâ kaynaklarından perakende sitelerine gelen tüketicilerin diğer trafik kaynaklarından gelen ziyaretçilere göre daha fazla sayfa gezdiğini ve daha düşük hemen çıkma oranlarına sahip olduğunu buldu. McKinsey de üretken yapay zekâ asistanlarının tüketicilerle nasıl alışveriş yolculuğunun daha erken aşamalarında etkileşime geçebildiğini, henüz ne satın alacaklarına karar vermeden önce, belgeledi.

Bu artan etki, markalara yapay zekâ önerilerindeki konumlarını anlamak için güçlü bir gerekçe verir. Aynı zamanda zayıf kanıttan sonuç çıkarmanın maliyetini artırır.

Markaların, yapay zekâ sistemlerinin ürünlerini ne sıklıkla önerdiğini, hangi tüketici sorularının bu önerileri ürettiğini ve örüntülerin zamanla nasıl geliştiğini belirlemek için yeterli gözleme ihtiyacı vardır. Bir temel düzey, kalıcı hareketi tanımak için gereken bağlamı sağlar.

Pazarlamacılar bu hareketi belirlediğinde, sistemlerin ürünlerini anlamak için kullandığı bilgileri inceleyebilir. Ürün açıklamalarının, perakendeci bilgilerinin, yorumların ve bağımsız kaynakların doğruluğunu ve eksiksizliğini değerlendirip bunların ürünü tüketicilerin ifade ettiği ihtiyaçlarla ilişkilendirmek için yeterli kanıt sunup sunmadığını belirleyebilirler.

Alışverişte yapay zekânın büyüyen rolü bu ölçümü giderek önemli kılıyor. Tüketiciler artık bir perakendecinin sitesini ziyaret etmeden önce ürün araştırmak, seçenekleri karşılaştırmak ve satın alma kararını daraltmak için yapay zekâ kullanabiliyor.

Markalar bu konuşmaların içinde ne olduğunu anlamalı; ancak daha fazla izleme otomatik olarak daha iyi bilgi üretmez. Değer, olağan değişkenliği kalıcı örüntülerden ayırmaya yetecek kadar gözlem toplamaktan gelir.

Tekil yapay zekâ yanıtları değişmeye devam edecek. Pazarlamacılar bunu beklemeli. Dikkatlerini, harekete geçmeyi haklı çıkaracak kadar uzun süren ve yeterince çok ilgili konuşmada görülen öneri örüntülerine vermeliler.