Embed Teknolojisi ve Vektör Uzayları ile Pazarlamayı Anlamak

Tüketici arama sorgularının arkasındaki niyeti çözümlemek, pazarlamanın en karmaşık problemlerinden biri haline geldi. Bu yalnızca büyük hacimli veriyi işlemekle ilgili değil; aynı zamanda tüketicilerin ihtiyaçlarını ifade ederken kullandıkları dilin çeşitliliği ve inceliklerini de anlayabilmekle ilgili. Örneğin “doğru koşu ayakkabısını bulmak” gibi ortak bir ihtiyaca yönelik sorgular, çok farklı şekillerde ifade edilebilir:

Örneğin, “koşu ayakkabısı” arayan bir kullanıcı için yapılan aramalar şu şekilde değişebilir:

• “Maraton için en iyi koşu ayakkabısı” — yüksek dayanıklılık ve performans ihtiyacını ifade eder.
• “Jogging için rahat spor ayakkabı” — profesyonel teknik özelliklerden çok rahatlığa öncelik verildiğini gösterir.
• “Uygun fiyatlı koşu ekipmanları” — bütçe odaklı bir yaklaşımı yansıtır.
• “Doğa dostu spor ayakkabılar” — sürdürülebilir ürün arayışını ortaya koyar.
• “Yol tutuşu güçlü trail ayakkabıları” — belirli bir ihtiyaca (arazi koşusu) işaret eder.

Bu sorgular aynı temel ihtiyeti (koşmak için ayakkabı arayışı) paylaşsa da, farklı niyetleri, öncelikleri ve tüketici profillerini yansıtır. Geleneksel pazarlama yöntemleri bu sorguları “koşu ayakkabısı” çatısı altında gruplayabilir; ancak bu genel yaklaşım, kullanıcıların niyetlerindeki önemli farkları gözden kaçırır ve kampanyaların etkililiğini azaltır.

Tüketiciler dijital dünyada, ihtiyaçlarını farklı platformlarda farklı şekillerde ifade eder: Google, TikTok, Meta, YouTube... Her platformda yapılan arama sorguları, davranışsal olarak benzersiz ve zengindir.

Ancak geleneksel metin analiz yöntemleri, bu sorguların ardındaki bağlamı ve duyguyu yakalayamaz. Bu da eldeki verinin gerçek potansiyelini kullanamamamıza neden olur.

Orphex’te Bu Sorunu Nasıl Çözüyoruz?

Geliştirdiğimiz çözüm, yapay zekâ ve vektör uzay modellerinden faydalanarak bu dilsel çeşitliliğin ardındaki niyeti anlamamızı sağlıyor.

Arama sorgularını embedding (gömülü temsiller) hâline getiriyor ve bu temsilleri FAISS (Facebook AI Similarity Search) vektör uzayında saklıyoruz.

Bu sayede benzerlik analiziyle hem sorguları doğru şekilde grupluyor hem de ilk bakışta farklı gibi görünen ifadeler arasında derin tematik bağlantılar kurabiliyoruz.

Uygulama Adımları

1. Veri Toplama

Google, Meta, TikTok katalogları ile Google Analytics ürün verilerinden ürün adı, açıklama, kategori, renk, malzeme, indirim, fiyat gibi tüm bilgiler toplanır. Her öğe için bir embedding vektörü oluşturulur ve FAISS veri tabanında saklanır.

Aynı zamanda kullanıcıların yaptığı aramalar (arama terimi raporları, TikTok içi aramalar, YouTube video başlıkları ve etiketleri) da sisteme dahil edilir.

2. Vektörleştirme

Her arama sorgusu, gelişmiş doğal dil işleme (NLP) modelleriyle semantik olarak anlamlı bir vektöre dönüştürülür. Bu sayede yalnızca anahtar kelime eşleşmesi değil, bağlam ve niyet de yakalanır.

3. Benzerlik Analizi

Cosine similarity (kosinüs benzerliği) gibi yöntemlerle sorgu vektörleri ile ürün vektörleri karşılaştırılır. En alakalı ürün, kategori veya temalar tespit edilir.

Ayrıca, modelin sadece stokta olan ürünleri ya da yüksek marjlı ürünleri dikkate almasını sağlayarak çıktılar ihtiyaçlara göre özelleştirilebilir.

Teknik Süreç: Vektörlerin Oluşturulması ve Saklanması

Aşağıda embedding üretimi ve FAISS entegrasyonu örnek Python kodu yer alıyor:

python
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import faiss
import numpy as np

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
model = AutoModel.from_pretrained('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

def create_embeddings(texts):
    encoded_input = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
    with torch.no_grad():
        model_output = model(**encoded_input)
    embeddings = model_output.pooler_output
    return embeddings.numpy()

texts = [`Uygun fiyatlı Nike ayakkabılar`, `Koşu için bütçe dostu ayakkabı`, `Yüksek performanslı spor ekipmanları`]
embeddings = create_embeddings(texts)

dimension = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(embeddings)

Cosine Similarity ile Anlam Derinliği

Bu vektörler saklandıktan sonra, sorgular ile ürünler arasındaki semantik benzerlik hesaplanır. Cosine similarity gibi yöntemler, hangi ürünlerin hangi arama eğilimleriyle daha iyi örtüştüğünü ortaya çıkarır.

python
results = []
for query_embedding in embeddings:
    similar_product_index = cosine_similarity_search(embeddings.reshape(1, -1), index)
    results.append(similar_product_index)

Elde Edilen İçgörüler Nasıl Kullanılır?

Bu analizler sonucunda pazarlama stratejilerinizi şu şekilde güçlendirebilirsiniz:

• Hedefli Reklamcılık: Yüksek hacimli, niyete uygun sorgulara göre Google Ads kampanyalarınızı optimize edin.
• Dinamik Ürün Konumlandırma: Trend sorgularla eşleşen ürünleri sitenizin öne çıkan alanlarında sergileyin.
• İçerik Pazarlaması: Blog ve sosyal medya içeriklerinizi, kullanıcıların güncel arama davranışlarına göre şekillendirin.

Bu yapının en güçlü yönlerinden biri, neredeyse gerçek zamanlı çalışabilmesi.

Arama trendleri sürekli izlenerek kampanya optimizasyonları hızlıca yapılabilir.

Vektör Uzay Modellerinin Diğer Pazarlama Kullanım Alanları

• Daha Net Hedefleme: Tüketici niyetine en yakın ürün ve arama terimlerini eşleştirerek daha isabetli kampanyalar yapın.
• Etkili Arama Terimi Analizi: Büyük verileri hızlı analiz ederek yeni fırsatlar keşfedin.
• Hızlı Pazarlama Tepkisi: Arama eğilimlerine anında yanıt vererek pazarda fark yaratın.
• Ölçeklenebilirlik: Hem küçük işletmelere hem büyük markalara uyarlanabilir bir yapı sunar.

Sonuç: Yapay Zekâyla Pazarlamada Yeni Bir Dönem

Bu yazıda, yapay zekâ temelli vektör uzay modellerinin pazarlama süreçlerine nasıl entegre edilebileceğini ve bu yöntemlerle nasıl daha anlamlı, etkili ve hedefe yönelik kampanyalar yürütülebileceğini ele aldık.

Orphex olarak bu modeli sistemimize entegre ettik.

Tüm reklam ve kullanıcı davranışı verilerinizle hazır çalışacak şekilde tasarlandı.

Ekstra kurulum veya geliştirme gerektirmeden, AI destekli içgörülerden tam anlamıyla faydalanabilirsiniz.