Eren Gül Aydın | Marketing To Do List - Owner
AI Senaryoları bültenimin 24. sayısından selamlar!
Geçen hafta halüsinasyon ve önyargı karşılaştırmalarını NotebookLM ve Custom GPT üzerinden yapmıştık. Bu hafta Google’ın büyük dil modeli Gemini destekli NotebookLM ile bira daha çalışmak istedim. Şirket içinde her departmanın elinde duran ama kimsenin zaman bulup da okuyamadığı belgeleri, raporları, sunumları, videoları bir düşünün. Artık bu “kullanılamayan dosyalar” yerine canlı, sorgulanabilir bir bilgi havuzuna sahip olabilirsiniz. Bu gerçekten üretken yapay zekanın Nasıl mı? Gelin birlikte bakalım.
NotebookLM’in Değer Önerisi
- Kaynaklı cevap garantisi • Yalnızca yüklediğiniz dosyalardaki bilgiye dayanır, “bilmiyorum” deme cesaretini taşır.
- Gemini’nin çok-biçimli kavrayışı • PDF, slayt, tablo, görsel… Dosya biçimi ne olursa olsun içerik tek bir bilgi grafiğinde birleşir.
- Kurum içi güvenlik ve gizlilik • Belgeleriniz Google Workspace’in kurumsal güvenlik katmanıyla korunur; model dışarıya veri sızdırmaz.
- Anında özet ve alıntı üretimi • 200 sayfalık finans raporu mu? Tek cümlede özeti ve sayfa referansı birkaç saniyede hazır.
- Sorgu zincirleriyle derin analiz • Ardışık sorularla araştırmayı derinleştirir, önceki yanıtları bağlamsal olarak hatırlar.
Örnek Pazarlama Senaryosu: Kampanya raporu analizi
Geçmiş dönemdeki bir kampanya raporunu analiz edip yeni bir planlama yapmak istiyorum. Acaba en hızlı ve güvenilir şekilde nasıl yapabilirim? Chat GPT, Claude veya deepseek gibi farklı dil modellerine direkt gitsem ve verilerimi yüklesem yanılsama yani halüsinasyon riski var. Tüm bilgiler rapordan mı geliyor emin olamam. O nedenle NorebookLM’e gidiyorum.
Yüklediğim kampanya raporu, hangi kanalların, hangi içerik formatlarının, hangi mesajların ve hangi zamanlamaların hedef kitle üzerinde etkili olduğuna dair somut veriler sunuyor. Bu veriler, gelecek dijital pazarlama stratejilerini optimize etmek ve kaynakları daha verimli kullanmak için kritik bilgiler içeriyor ve ben de bunlardan hızla yararlanmak istiyorum. Şimdi adım adım ilerleyelim ve bakalım NotebookLM veri dışında bir yanıt verecek mi yoksa raporuma sadık mı?
1. Adım – Veri Toplama • 2024 Q1 kampanya raporunu NotebookLM’e yüklüyorum.
2. Adım – İçerik Formatlarının Performans Analizi: Hangi içeriklerin daha iyi performans gösterdiğini öğrenmek kampanyamı başta kurgularken çok kritik. Hemen bunu soruyorum.
Prompt: “Rapor, e-posta pazarlaması için gönderim zamanlamasının açılma oranları üzerindeki etkisine dair ne belirtmektedir?”
3. Adım – Yanıt değerlendirme: Gelen yanıta göz atıyorum, belge dışı aktarım yok. Bu zaman zaman LLM’lerde olmuyor yani halüsinasyon/varsayım yaparak belge dışı önerilerde bulunuyor.
Bu rapor hazır takvimler sunmuyor, ancak gelecekte oluşturulacak pazarlama takvimlerinin içeriğini ve stratejisini şekillendirmek için kullanılabilecek somut performans verileri ve içgörüler içeriyor. Bu durumda analizi doğru yapıp çerçeveyi belirlemek için notebookLM den yararlanıyorum. Direkt tablo oluşturmasını istediğimde yine belge dışına çıkamadığı için ancak belgeye bağlı bir kaç öneride bulunuyor.
5. Adım – Onay Süreci ve Paylaşım Hem kendi planlamalarınız için hem de ekibinize kaynağa dayalı analizi hızla sunabilmek için ekip paylaşımı yaparak analiz süreçlerinizi kolaylaştırabilir ve gelecek kampanya planlarınızı hızla hazırlayabilirsiniz.
Promptları ve farklı senaryoları denemeniz için size örnek kampanya raporu linki veriyorum. Buradan dosyayı indirip NotebookLM’e giriş yapın ve deneyin!
Kimler Hemen Yarar Görebilir?
Pazarlama – Persona, kampanya raporu ve marka kılavuzlarından tek sorguda brief çıkarma
Ürün Yönetimi – Sürüm notları ile yol haritasını çapraz sorgulama, gereksinim listesi hazırlama
Finans– Bütçe tabloları + denetim raporlarını birleştirip yönetim toplantısına dakikalar kala özet üretme
İK – Politika dökümanları ve eğitim kataloglarından kişiselleştirilmiş onboarding rehberi hazırlama
Kendi Uygulamanıza Başlarken
- Çoklu belge, url ve multimedya yükleyecekseniz, bu kaynakları yüklemeden önce versiyon karmaşasını giderin ve dosyalarınızı isimlendirin.
- Soru zincirini kurgulayın: Basit sorularla başlayın ve giderek yanıtları derinleştirin.
- Kaynak kontrolünü alışkalık haline getirin; NotebookLM her cevabın altına referans koyar, mutlaka tıklayın. Hatta üstünede mause ile durduğunuzda zaten kaynağı açıyor tıklamaya bile gerek yok.
- Belgeleri güncel tuttukça model performansı artar. Eski veriler güncel stratejiyi bozabilir. Veri her şeydir, güncellemeri unutmayın!
Sonuç
NotebookLM, Gemini’nin çok biçimli zekasını şirketinizdeki statik belgelere enjekte ederek onları canlı bir bilgi ağına dönüştürüyor. Halüsinasyonsuz yanıt, tam kaynak kontrolü ve departmanlar arası ortak hafıza… Şu an elimizdeki en pratik alternatif.
Gelecek hafta yeni sayıyla görüşmek üzere. Bakalım yeni senaryomuz hangi üretken yapay zeka aracı ile işimize ışık tutacak:) Umarım ilham verici bir içerik olmuştur.
Görüşmek üzere.
Sevgiyle,
Eren Gül Aydın
Pazarlama Profesyoneli I Üretken Yapay Zeka Stratejisti & Yetkinlik Geliştiricisi
📩 LinkedIn üzerinden bana ulaşabilirsiniz: linkedin.com/in/erengulaydin
🎓 Kurumsal AI Yetkinlik Geliştirme Programlarım ve Eğitimler için bilgi almak isterseniz: ea@peaker.ai
