Ürün araştırması yapan tüketiciler, giderek daha sık yapay zeka araçlarına başvuruyor ve araştırma genellikle bir soruyla başlıyor. Bu araçlar da soruya birkaç markalık kısa bir listeyle cevap veriyor ve o listeye girmek, markanın bağımsız kaynaklarda ne kadar net ve tutarlı anlatıldığıyla yakından ilişkili oluyor. Örneğin perakendeciler için mağaza açılışları ve kampanya sonuçları hakkında yapılan haberler, dijital dünyada yapay zekanın markayı tanımasını sağlayan bir iz bırakıyor.
Capgemini Araştırma Enstitüsü’nün Ocak 2026’da yayımladığı tüketici araştırması, bu durumu verilerle ortaya koyuyor. 12 ülkede 12 bin tüketiciyle yapılan ankete göre, her dört tüketiciden biri 2025’te üretken yapay zeka tabanlı alışveriş araçlarını kullandı, %31’i de ileride kullanmayı planlıyor.
Çamaşır makinesi almadan önce yapay zekaya soruyoruz
Yeni bir çamaşır makinesi almayı düşünen biri, birkaç yıl öncesine kadar modelleri pazaryerinde karşılaştırır, sonra mağazaya gidip karar verirdi. Bugün aynı kişi Gemini, ChatGPT veya Claude’ye “dört kişilik bir aile için en uygun model hangisi?” diye soruyor ve birkaç saniye sonra önüne kısa bir marka listesi geliyor.
Bazen sorular çok daha somut yanıtlar arıyor. İstanbul’da bir hafta içinde teslimat yapan mobilya mağazası hangisi, parfümsüz ürünü olan kozmetik markası hangisi? Cevapta adı geçen markalar, tüketici henüz hiçbir ürün sayfasını açmadan aklındaki listeye giriyor.
Kısa listede olmayan marka karşılaştırmaya giremiyor
Yapay zeka kapsamlı bir soruya genellikle birkaç markalık bir listeyle cevap veriyor. Geleneksel yani arama motorları üstünden yapılan aramada alt sıralarda yer alan bir marka, yapay zekanın cevabında yer alabiliyor. Cevapta adı geçmeyen bir marka ise karşılaştırma aşamasına ulaşamıyor.
Hatta ürünü güçlü, fiyatı rekabetçi bir perakendeci de bu listenin dışında kalabiliyor. Sebeplerden biri çok basit: Yapay zeka erişebildiği kaynaklarda ürün ya da marka hakkında yeterince net bilgi bulamıyor.
Yapay zeka bir markayı nasıl tanıyor?
Tüketici satın alma kararından önce alternatifleri kontrol ediyor. Bağımsız denetim ve danışmanlık şirketi EY’nin ABD ve dört Avrupa ülkesinde 5 bin tüketiciyle yaptığı Geleceğin Tüketicisi Endeksi 2026 araştırmasına göre, tüketicilerin %93’ü bir ürünü almadan önce farklı kaynaklardan araştırma yaparak başka marka ve ürünlerle karşılaştırıyor. Yapay zeka araçları da benzer bir yol izliyor ve bir marka hakkında birden fazla kaynakta yer alan bilgileri tarıyor. Burada perakendecilerin doğrudan etki edebildiği birkaç konu var.
Bunların başında online haberler geliyor. Bir mağaza açılışı ya da yeni bir işbirliği, online perakende ve ekonomi yayınlarında haber olduğunda, marka kendi iletişim kanallarının dışında da dijital bir iz bırakmış oluyor.
İkinci konu tutarlılık. Şirketin tanıtıcı bilgileri veya mağazaları hakkındaki bilgiler, farklı kaynaklarda tutarsız bir şekilde yer alıyorsa, yapay zeka bu bilgileri aynı markaya bağlamakta zorlanıyor.
Bir de haberin yarattığı etki var. Mağazanın nerede ve ne zaman açıldığını anlatan bir duyuru, hem gazeteciye hem yapay zekaya “kullanılabilir” bilgiler sunuyor. Oysa tanıtım odaklı bir metinden ikisi de pek bir çıkarım yapamıyor.
Perakendeciler nereden başlamalı?
Perakendecilerin atacağı ilk adım, haber değeri taşıyan gelişmeleri belirlemek ve marka görünürlüğünü artırmaya yönelik bir plan oluşturmak. Yeni mağazalar, e-ticarette yakalanan başarılar, sadakat programları ve sezon kampanyaları, doğru bir şekilde ele alındığında, editörlerin ilgisini çekebiliyor.
Planlama yaparken, öncelikle haberin hangi pazara ve hangi kitleye hitap ettiğine karar vermek gerekiyor. Metni sade tutmak, gündeme ya da güncel araştırma sonuçlarına bağlayarak anlatım yapmak, ürün ya da mağazayla ilgili doğrulanabilir ayrıntılar vermek önemli. Ardından haber, hedef kitleye uygun olarak perakende ve ekonomi medyasına, uygunsa yerel yayınlara ulaştırılıyor. Önemli bir duyurudan önce ve sonra yapay zekaya markayı sormak da bu sürecin önemli bir parçası. Aradaki fark ancak bu şekilde görünür oluyor.
Her duyuru, markanın dijital dünyadaki bilgi birikimine yeni bir katman ekliyor. Duyuruda yer alan bilgiler, farklı kaynaklarda aynı şekilde anlatıldıkça, yapay zeka markayı daha kolay tanıyor ve daha doğru tarif ediyor.
Haberin artık iki okuru var!
Haberleri artık iki farklı kitle okuyor: yayının okurları ve müşterilerin alışverişten önce soru sorduğu yapay zeka araçları.
75’ten fazla ülkede 24 dilde basın bülteni dağıtımı yapmanızı sağlayan online PR platformu B2Press, hazırladığı medya takip raporlarına yapay zeka görünürlüğünü ekledi. AI Görünürlük Puanı, bülteni yayımlayan sitelerin alan otoritesine, içerik kalitesine ve yapay zeka tarafından erişilebilirliğine bakarak mesajın Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity ve Claude gibi platformların cevaplarında yer alma potansiyelini ortaya koyuyor. Yapay zeka sorgularında markanın adının geçeceğini garanti etmiyor, kampanyanın yapay zekanın başvurduğu kaynaklara ne ölçüde ulaştığını gösteriyor.
Markanızı tüketicilerden önce yapay zekaya siz sorun!
Hadi hemen deneyin! Müşterilerinizin soracağı türden bir soru seçin. Örneğin İzmir’de ergonomik ve uygun fiyatlı ofis sandalyesi satan mağazaları, Eskişehir’deki hayvan dostu restoranları, Adana’daki en hızlı kurulum yapan klima bayilerini sorun. Cevapta sizin markanız yoksa, yapay zekanın listesinde yer alan markaları ve hangi yayınlarda haber olduklarını inceleyin. Pek çok ipucu bulacaksınız.