Research Article

PAZARLAMADA SANAL ETKİLEYİCİLER VE YAPAY ZEKÂ: UYGULAMA AÇIĞI VE BİLGİ EKSİKLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME

Volume: 27 Number: 1 February 25, 2026
EN TR

PAZARLAMADA SANAL ETKİLEYİCİLER VE YAPAY ZEKÂ: UYGULAMA AÇIĞI VE BİLGİ EKSİKLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME

Abstract

Pazarlama iletişiminde Yapay Zekâ, Sanal Etkileyiciler ve Dijital İkizlerin entegrasyonu hem dönüştürücü fırsatlar sunmakta hem de etik zorluklar yaratmaktadır. Bu nitel araştırma konu teknolojilerin etkilerini ve mevcut bilgi ile uygulama boşluklarını incelemektedir. Ana amaç, bu araçların pazarlamada nasıl tanımlandığı ve kullanıldığı hakkında etik çerçeveleri etkili entegrasyon için ortaya koymaktır. Çalışma, dijital pazarlama yeniliklerinin teorik temelleri ile gerçek dünya uygulamaları arasındaki boşluğu ele almakta, sürekli adaptasyon ve öğrenmenin etik karmaşıklıkları önlemedeki önemini vurgulamaktadır. Araştırma, bu teknolojilerin kişiselleştirilmiş ve etkileşimli deneyimlerle pazarlama sonuçlarını nasıl iyileştirebileceğini öne sürerken, etik ihmallerin ve değer uyumsuzluklarının marka güvenilirliği ve tüketici güvenine zarar verebileceğine dikkat çeker. Bu doğrultuda "Dijital Kişi Kullanımı ve Sanal Etkileyici Uyum Modeli" adında şeffaf ve etik bir uyum çerçevesi önerir. Bu, etik standartlar, sürekli performans izleme ve paydaş geri bildirimleriyle desteklenmektedir ve marka değerleriyle uyumlu pazarlama iletişimini hedefler. Yakın gelecekte, bu sistemleri herhangi bir amaçla kullanan kuruluşlardan, enerji tüketimi ve veri yönetimini, sosyo-etik, ekonomik ve çevresel etkilerini sürdürülebilirlik raporlarına dahil etmeleri talep edilecektir. Bu durum, güçlü etik taahhütler ile stratejik öngörülerin zorunluluğunu ortaya koyacaktır. Konu makale, etik dijital pazarlama için işbirlikçi bir ekosistem oluşturulmasının önemini vurgulanmakta ve teknolojinin etkileşim manzarasını nasıl yeniden şekillendirdiği hakkında daha kapsamlı bir anlayışa katkıda bulunmaktadır. Bulgular, yapay zekâ ve sanal etkileyici kullanımının tüketici güveni ve marka itibarını ancak şeffaflık, etik uyum ve sürekli performans izleme ile güçlendirebileceğini ve aksi durumda markalar açısından ciddi riskler barındırdığını göstermektedir.

Keywords

References

  1. Akbar, H., Baruch, Y., & Tzokas, N. (2017). Feedback loops as dynamic processes of organizational knowledge creation in the context of the innovations’ front-end. British Journal of Management, 29(3), 445-463. https://doi.org/10.1111/1467-8551.12251
  2. Akter, S., Dwivedi, Y.K., Biswas, K., Michael, K., Bandara, R.J. and Sajib, S. (2021) ‘Addressing algorithmic bias in AI-driven customer management’, Journal of Global Information Management, 29(6), pp. 1-27. https://doi.org/10.4018/JGIM.20211101.oa3
  3. Akter, S., Sultana, S., Mariani, M., Fosso Wamba, S., Spanaki, K., & Dwivedi, Y. K. (2023). Advancing algorithmic bias management capabilities in AI-driven marketing analytics research. Industrial Marketing Management, 114, 243-261. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2023.08.013
  4. Attaran, M., Attaran, S., & Celik, B. G. (2023). The impact of digital twins on the evolution of intelligent manufacturing and Industry 4.0. Advances in Computational Intelligence, 3(11). https://doi.org/10.1007/s43674-023-00058-y
  5. Bal, A., Gevrek, H., & Demir, S. (2022). Kitlesel imalat sistemlerinde dijital ikiz kullanılarak gerçek zamanlı üretim çizelgeleme ve tekstil sektöründe bir uygulama. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, 34(2), 328–336. https://doi.org/10.7240/jeps.1068970
  6. Balayn, A., Lofi, C., & Houben, G. J. (2021). Managing bias and unfairness in data for decision support: A survey of machine learning and data engineering approaches to identify and mitigate bias and unfairness within data management and analytics systems. The VLDB Journal, 30, 739–768. https://doi.org/10.1007/s00778-021-00671-8
  7. Barari, M., Ferm, L.-E. C., Quach, S., Thaichon, P., & Ngo, L. (2024). The dark side of artificial intelligence in marketing: meta-analytics review. Marketing Intelligence & Planning, 42(7), 1234-1256. https://doi.org/10.1108/MIP-09-2023-0494
  8. Bengio, Y., Hinton, G., Yao, A., Song, D., Mindermann, S., et al. (2024). Managing extreme AI risks amid rapid progress. Science, 384(6698), 842-845. https://doi.org/10.1126/science.adn0117

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Business Administration, Business Systems in Context (Other)

Journal Section

Research Article

Publication Date

February 25, 2026

Submission Date

January 9, 2025

Acceptance Date

September 29, 2025

Published in Issue

Year 2026 Volume: 27 Number: 1

APA
Bozdağ, A. A. (2026). PAZARLAMADA SANAL ETKİLEYİCİLER VE YAPAY ZEKÂ: UYGULAMA AÇIĞI VE BİLGİ EKSİKLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 27(1), 426-450. https://doi.org/10.31671/doujournal.1616732
AMA
1.Bozdağ AA. PAZARLAMADA SANAL ETKİLEYİCİLER VE YAPAY ZEKÂ: UYGULAMA AÇIĞI VE BİLGİ EKSİKLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME. Doğuş Üniversitesi Dergisi. 2026;27(1):426-450. doi:10.31671/doujournal.1616732
Chicago
Bozdağ, Ayşe Aslı. 2026. “PAZARLAMADA SANAL ETKİLEYİCİLER VE YAPAY ZEKÂ: UYGULAMA AÇIĞI VE BİLGİ EKSİKLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME”. Doğuş Üniversitesi Dergisi 27 (1): 426-50. https://doi.org/10.31671/doujournal.1616732.
EndNote
Bozdağ AA (February 1, 2026) PAZARLAMADA SANAL ETKİLEYİCİLER VE YAPAY ZEKÂ: UYGULAMA AÇIĞI VE BİLGİ EKSİKLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME. Doğuş Üniversitesi Dergisi 27 1 426–450.
IEEE
[1]A. A. Bozdağ, “PAZARLAMADA SANAL ETKİLEYİCİLER VE YAPAY ZEKÂ: UYGULAMA AÇIĞI VE BİLGİ EKSİKLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME”, Doğuş Üniversitesi Dergisi, vol. 27, no. 1, pp. 426–450, Feb. 2026, doi: 10.31671/doujournal.1616732.
ISNAD
Bozdağ, Ayşe Aslı. “PAZARLAMADA SANAL ETKİLEYİCİLER VE YAPAY ZEKÂ: UYGULAMA AÇIĞI VE BİLGİ EKSİKLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME”. Doğuş Üniversitesi Dergisi 27/1 (February 1, 2026): 426-450. https://doi.org/10.31671/doujournal.1616732.
JAMA
1.Bozdağ AA. PAZARLAMADA SANAL ETKİLEYİCİLER VE YAPAY ZEKÂ: UYGULAMA AÇIĞI VE BİLGİ EKSİKLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME. Doğuş Üniversitesi Dergisi. 2026;27:426–450.
MLA
Bozdağ, Ayşe Aslı. “PAZARLAMADA SANAL ETKİLEYİCİLER VE YAPAY ZEKÂ: UYGULAMA AÇIĞI VE BİLGİ EKSİKLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME”. Doğuş Üniversitesi Dergisi, vol. 27, no. 1, Feb. 2026, pp. 426-50, doi:10.31671/doujournal.1616732.
Vancouver
1.Ayşe Aslı Bozdağ. PAZARLAMADA SANAL ETKİLEYİCİLER VE YAPAY ZEKÂ: UYGULAMA AÇIĞI VE BİLGİ EKSİKLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME. Doğuş Üniversitesi Dergisi. 2026 Feb. 1;27(1):426-50. doi:10.31671/doujournal.1616732