“Pazarlama için En İyi LLM” Neden Yok?

Her yeni büyük dil modeli sürümü aynı vaatlerle geliyor: daha geniş bağlam pencereleri, daha güçlü akıl yürütme ve daha iyi kıyaslama performansı. Ardından, çok geçmeden, yapay zekâ konusunda bilgili pazarlamacılar tanıdık bir endişe hissetmeye başlıyorlar. Her şey için kullandıkları model zaten geride mi kalıyor? Her şeyi baştan eğitmek ve yeni bir modele geçmek buna değer mi? Ya hiçbir şey yapmazlarsa ve geride kalırlarsa?

Bu endişe anlaşılabilir. Ama yersiz de.

Pazarlamacıların her gün güvendiği sistemleri kurmaktan sorumlu biri olarak, bu durumun manşetlere çıkmasından çok önce ekipler ve iş akışları genelinde kendini gösterdiğini görüyorum.

Ürün ve platform perspektifinden bakıldığında, son birkaç yıldır giderek daha netleşen bir şey var: tüm pazarlama görevlerinde sürekli olarak en iyi performansı gösteren tek bir model yok. Yüzlerce pazarlama ekibinin küresel kampanyalar başlatmasına yakından tanık olmak, bu durumu daha da belirginleştiriyor. Model inovasyonunun hızı artıyorGerçek dünyadaki pazarlama çalışmalarının gereksinimlerinin, tek bir modele dayalı stratejinin zaman içinde geçerliliğini koruyamayacak kadar incelikli olduğu açıktır.

“Doğru” modeli seçmek önemli değil çünkü her görev için tek bir model doğru değildir. Önemli olan, modelleri sürekli olarak değerlendirebilen ve pazarlamacıların yapmaya çalıştığı belirli işe uyarlayabilen sistemler tasarlamaktır. Bu, bireysel pazarlamacıların yönetmesi gereken bir şey değil, araçlarının onlar için halletmesi gereken bir şeydir. Pratik çıkarım basittir: Hangi modelin “en iyi” olduğunu sormayı bırakın ve araçlarınızın modeller değiştikçe uyum sağlayıp sağlayamayacağını sormaya başlayın.

Pazarlamada “En İyi Model” Düşüncesi Neden Başarısız Oluyor?

Yüksek lisans ve doktora programları hakkındaki kamuoyu tartışmalarının çoğu, genel amaçlı ölçütler etrafında dönmektedir: matematik problemleri, mantıksal akıl yürütme zorlukları, standartlaştırılmış sınavlar. Bu ölçütler, araştırma ilerlemesi için yararlı sinyallerdir, ancak gerçek dünya görev performansının zayıf göstergeleridir.

Pazarlama içeriği, özellikle de genel ölçütlerin nadiren yakaladığı özelliklere sahiptir:

• Konu her zaman belirli bir ürün veya hizmetle ilgili.
• Her zaman belirli bir hedef kitle için yazılır.
• Markanın sesini, tonunu ve standartlarını tutarlı bir şekilde yansıtmalıdır.

Örneğin, farklı modellerin farklı pazarlama türlerinde daha başarılı olduğunu sürekli olarak görüyoruz. Bazıları sıfırdan marka sesinize uygun metinler oluşturmada daha iyiyken, diğerleri karmaşık teknik belgeleri anlamada ve bunları blog gönderilerine dönüştürmede daha başarılıdır. Bunu titiz testler yoluyla öğreniyoruz, çünkü yeni yetenekler ancak hızlı ve gerçekçi bir şekilde değerlendirildiklerinde değer yaratırlar. Örneğin, Gemini 3 Pro Kasım 2025 sonunda piyasaya sürüldüğünde, ekibimiz entegre edildi ve test edildi. 24 saat içinde, soyut kıyaslama ölçütleri yerine gerçek pazarlama iş akışlarına uygunluğunu değerlendirmek üzere seçilmiş müşterilerin kullanımına sundu.

Bu durum tesadüfi değil. Araştırmalar giderek artan bir şekilde LLM performansının büyük ölçüde göreve bağlı olduğunu ve modellerin bu konuda etkili olduğunu gösteriyor. anlamlı varyans sergileyen Yazma, özetleme, mantık yürütme ve talimatları takip etme gibi görevleri kapsar. Genel mantık yürütme testlerinde iyi performans gösteren bir model, kısıtlı ve marka hassasiyeti gerektiren içerik oluşturma konusunda yine de zorlanabilir.

Daha da önemlisi, bu değişimleri aydan aya görüyoruz. Model liderlik değişiklikleri Sağlayıcılar farklı yetenekler, maliyet yapıları ve eğitim yaklaşımları için optimizasyon yaparken, bir sağlayıcının tüm pazarlama kullanım durumlarında "en iyi" kalacağı fikri artık geçerliliğini yitirmiştir.

Yayınların Peşinden Gitmenin Gizli Maliyetleri

Ekipler model sürümlerini manuel olarak takip etmeye ve araçları reaktif olarak değiştirmeye çalıştığında, operasyonel maliyetler artar. Pazarlamacılar şu durumlarla karşılaşır:

• İstemler, şablonlar ve süreçlerin sürekli olarak ayarlanması gerektiğinden iş akışında aksamalar meydana gelir.
• Farklı modellerin görevler arasında farklı davranması nedeniyle çıktı kalitesinde tutarsızlıklar meydana gelir.
• Karar verme yorgunluğu, verimli çalışmanın yerini değerlendirme süresinin almasından kaynaklanmaktadır.

Pazarlama ekiplerinin bir sağlayıcıdan diğerine geçiş yapmak için tüm çeyrekleri harcadıklarını, ancak sonunda özenle ayarladıkları yönlendirmelerin artık beklendiği gibi çalışmadığını gördüm. Eskiden marka kimliğine uygun olan içerik birdenbire farklı bir şekilde algılanmaya başlıyor. Yeni bir iş akışına alışmış olan ekip üyeleri şimdi yeni bir öğrenme eğrisiyle karşı karşıya kalıyor. Vaat edilen performans kazanımları nadiren yaşanan aksaklıkları haklı çıkaracak şekilde gerçekleşiyor.

Sektör araştırmaları sürekli olarak yapay zekanın değerinin büyük kısmının model katmanında değil, entegrasyon ve değişim yönetiminde kaybedildiğini göstermektedir. Ürün açısından en büyük risk, iş akışlarını tek bir modele çok sıkı bir şekilde bağlamaktır. Bu sadece teknik kilitlenmeye yol açar ki bu da zamanla gelişmeyi zorlaştırır.

Daha Dayanıklı Bir Yaklaşım: LLM ile Optimize Edilmiş Sistemler

Daha dayanıklı bir yaklaşım, oynaklığı varsaymak ve ona göre tasarım yapmaktır.

LLM optimizasyonlu bir sistemde, modeller sabit bağımlılıklar yerine birbirinin yerine geçebilen bileşenler olarak ele alınır. Performans, soyut kıyaslama ölçütleri yerine gerçek iş akışları kullanılarak sürekli olarak değerlendirilir. Farklı modeller, teorik yetenekten ziyade gözlemlenen sonuçlara göre farklı görevlere yönlendirilebilir.

Bu, sosyal medya başlık oluşturmayı kısalık ve etki yaratmada üstün olan bir modele yönlendirmek, uzun blog içeriklerini ise binlerce kelime boyunca tutarlılığı koruyan başka bir modele yönlendirmek anlamına gelebilir. Strateji oluşturmaya yardımcı olan aracı, daha iyi mantık yürütme yeteneğine sahip üçüncü bir model kullanabilir. Sistem, bu yönlendirme kararlarını, her bir görev türü için en iyi performansı gösteren modele göre otomatik olarak alır.

Kullanıcı açısından bakıldığında, bu süreç görünmez olmalıdır. Burada kullanmayı sevdiğim bir benzetme var: Fransız mutfağında her bileşen – sos, indirgeme, baharat – arkasında bir teknik barındırır. Yemek yiyen kişinin her bir malzemenin nereden geldiğini bilmesine gerek yoktur. Sadece daha iyi bir yemek deneyimi yaşar.

Pazarlamacılar için de aynı prensip geçerlidir. Temel mekanizma değişebilirken iş akışları sabit kalabilir. İyileştirmeler, marka uyumunda iyileşme, içerik memnuniyetinde artış ve daha tutarlı sonuçlar şeklinde kademeli olarak ortaya çıkar; ekiplerin her birkaç ayda bir araçları yeniden öğrenmesi gerekmez. Pratikte bu, pazarlamacıların, altyapıdaki modeller değişse bile, daha tutarlı sonuçlar elde etmeleri ve iş akışında daha az aksama yaşamaları anlamına gelir.

Ölçümün Kıyaslamalardan Daha Önemli Olmasının Sebebi

Model kararları, ancak gerçek iş akışlarında ölçülebilir iyileştirmeler sağladığı takdirde önem taşır. Kamuoyuna açık kıyaslama verileri yönlendirici bilgiler sağlar, ancak pazarlamaya özgü operasyonel soruları yanıtlamaz; örneğin:

• Bu model marka sesini daha güvenilir bir şekilde uyguluyor mu?
• Ürün bilgisini daha az hata ile birleştiriyor mu?
• Düzenleme süresini veya yönetimsel darboğazları azaltır mı?

Son araştırmalar, uygulamalı LLM sistemleri için insan müdahalesi gerektiren değerlendirme ve göreve özgü testlerin önemini vurgulamaktadır. Büyük ölçekte, bu sinyaller değer tahmininde liderlik sıralamasından çok daha etkilidir.

Temsilcilik Değişimi Riskleri Artırıyor

Yapay zekâ sistemleri daha da eylemsel hale geldikçePlanlama, taslak hazırlama, yineleme ve uygulama süreçlerinde doğrudan denetimin azalmasıyla, temel model seçiminin önemi artmaktadır. Aynı zamanda, insanların her kararı denetlemesi daha az mümkün hale gelmektedir.

Bu durum, araç ve model seçiminin güvenilirlik ve güvenliği önemli ölçüde etkilediğini vurgulayan ajan sistemleri üzerine yapılan güncel araştırmaları yansıtmaktadır. Bu ortamda, model seçimi bir kullanıcı tercihi değil, bir altyapı kararı haline gelir. Sistem, bir iş akışının her bir bileşeninin, alışkanlığa değil, gözlemlenen performansa dayalı olarak o anda en uygun model tarafından desteklenmesini sağlamalıdır.

Değişime tepki vermek yerine onu özümsemek

Haberler gelmeye devam edecek, yeni modeller piyasaya sürülecek ve LLM performansındaki liderlik değişmeye devam edecek.

Başarı, her yeni sürüme olabildiğince hızlı tepki vermek yerine, modeldeki dalgalanmaları absorbe edebilecek sistemler kurmakla ilgilidir. Pazarlamacılar bu sayede çalışmalarını hızla ölçeklendirebilir, kaliteyi ve marka tutarlılığını koruyabilir ve asıl etkiyi yaratan işlere odaklanabilirler.

Yapay zekanın pazarlamadaki geleceğinin, model değişikliklerini işi yapan kişiler için önemsiz hale getirmek olduğuna gerçekten inanıyorum. Sonuçta, pazarlamacıların altı ayda bir modelleri yeniden eğitmekten çok daha önemli işleri var.