Yapay Zekanın Marka Söylemini Belirleme Gücü

Year 2025, Volume: 7 Issue: 2, 282 - 311, 29.12.2025

Gizem Temir , Emre S Aslan

https://doi.org/10.53281/kritik.1786505

Abstract

Markalar, hedef kitlelerine seslenirken birbirinden farklı yüzlerce söylemde bulunmaktadırlar. Markalar; sloganlar, reklam metinleri, basın bildirileri, sosyal medya paylaşımları, kurum içi yazışmalar, B2B (İşletmeler arası ilişkiler) ve B2C (işletmeler ve tüketiciler arasındaki ilişkiler) düzeyinde kurulan iletişimler vs. aracılığıyla sürekli söylem üretmektedirler. Bu noktada asıl sorun bu söylemleri kimin belirlediği üzerine odaklanmaktadır. Geleneksel iletişim yaklaşımında şirket yönetimi, marka takımı, halkla ilişkiler ve reklam uzmanları, pazarlamacılar vs. söylemi belirleyenler arasında sayılabilir. Ancak dijitalleşmenin ortaya çıkması özellikle yapay zekanın devreye girmesiyle birlikte bu durumun değişmiştir. Bu noktada ana soru şudur: Yapay zeka, marka söylemini belirleyebilir mi? Yapay zekanın son yıllarda her şeye müdahale eder hale gelmesi bu soruyu gündeme taşımayı zorunlu kılmaktadır. Çünkü markalar, son zamanlarda söylem belirlemede yapay zekadan destek alarak, hedef kitleyi isabet ettirebilmekte ve çeşitli seçenekler arasından seçim yapabilmektedir. Dolayısıyla yapay zeka, markalara, tüketici davranışlarını çeşitli yollardan analiz ederek pazarlama stratejileri hakkında hızlı ve etkili yollardan bilgi verebilmektedir. Bundan ötürü, belki de aylarca sürecek olan bir proje yapay zeka ile saniyeler içerisinde tamamlanabilmektedir.
Bu araştırma, yapay zekanın marka söylemini belirleme gücünün olup olmadığını ortaya koymayı amaçlamaktadır. Araştırmanın örneklemini 18 yaşından büyük, alanında uzman 25 kişi oluşturmaktadır. Nitel araştırma yönteminin kullanıldığı bu araştırmada veriler, yarı yapılandırılmış derinlemesine mülakat tekniğinden yararlanılarak toplanmıştır. Elde edilen veriler nitel analiz programı olan Nvivo 14’ten yararlanılarak analiz edilmiştir. Araştırma sonucunda, yapay zekanın marka söylemini belirleme gücünün olduğu fakat yapay zeka tarafından oluşturulan söylemlerde duygu unsurunun bir eksiklik olarak değerlendirilebileceği kanısına varılmıştır.

Keywords

Marka , Yapay Zeka , Söylem , Marka Söylemi

The Defining Power Of The Artificial Intelligence On Brand

Abstract

Brands use hundreds of different messages to address their target audiences. Brands constantly produce messages through slogans, advertising copy, press releases, social media posts, internal communications, B2B (business-to-business) and B2C (business-to-consumer) communications, etc. The main issue here is who determines these messages. In traditional communication approaches, company management, brand teams, public relations and advertising experts, marketers, etc. can be considered among those who determine the message. However, with the emergence of digitalisation, especially with the introduction of artificial intelligence, this situation has changed. The main question here is: Can artificial intelligence determine brand discourse? The fact that artificial intelligence has become involved in everything in recent years makes it necessary to raise this question. This is because brands have recently been able to target their audience and choose from various options by using artificial intelligence to determine discourse. As a result, a project that might take months to complete can now be finished in seconds with the help of artificial intelligence.
This research aims to determine whether artificial intelligence has the power to determine brand discourse. The sample for the research consists of 25 people over the age of 18 who are experts in their field. In this qualitative research, data was collected using semi-structured in-depth interview techniques. The data obtained was analysed using the qualitative analysis programme Nvivo 14. The research concluded that artificial intelligence has the power to determine brand discourse, but that the emotional element in the discourse created by artificial intelligence could be considered a shortcoming.

Keywords

Brand , Artificial Intelligence , Discourse

References

• Ağca, Y., & Polat, H. (2020). Dijitalleşen reklam ve veri ilişkisi. D. Öcal & H. Polat (Ed.), Dijital reklamcılık içinde. Nobel Akademik Yayıncılık.Akkuş, R. (2015). Language and discourse in mathematics. Elementary Education Online, 14(1), 230–242.
• Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 71–88.
• Aslan, E. Ş. (2016). Markaların kriz dönemlerinde sosyal medya kullanımı stratejileri: Gezi Parkı olayları sürecinde Twitter üzerine bir inceleme. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, xx, 505–533.
• Aslan, E. Ş. (2022). Kiralık akıl. Çizgi Kitabevi.
• Aslan, E. Ş., & Güz, H. (2016). Global markaların sosyal medyada gündem belirlemesi: Markaların 2.0 gün- demi üzerine bir araştırma. İletişim Kuram ve Araştırma Dergisi, 191–212.
• Barton, D., Woetzel, J., Seong, J., & Tian, Q. (2017). Artificial intelligence: Implications for China (Tartışma raporu, ss. 2–17). McKinsey Global Institute.
• Başfırıncı, C. Ş., & Koç, N. (2023). İletişim alanındaki mesleklerde yapay zekâ uygulamaları: Mevcut durum analizi ve alan yazın taraması. Karadeniz Teknik Üniversitesi İletişim Araştırmaları Dergisi, 121–148.
• Berger, A. A. (2019). Brands and cultural analysis. Palgrave Macmillan.
• Brady, M. (1984). Artificial intelligence and robotics. National Bureau of Standards.
• Chivers, T. (2023). Yapay zekâ senden nefret etmiyor (A. Turan, Çev.). Mundi Kitap.
• Çelik, U., Akçetin, E., & Gök, M. (2017). RapidMiner ile veri madenciliği. Pusula Yayıncılık.
• Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 108–116.
• Dijk, T. A. van. (2003). Discourse, power and access. C. R. Caldas-Coulthard & M. Coulthard (Ed.), Texts and practices: Readings in critical discourse analysis içinde (ss. 85–86). Routledge.
• Dijk, T. A. van. (2006). Discourse and manipulation. Discourse & Society, 359–383.
• Dijk, T. A. van. (2006). Ideology and discourse analysis. Journal of Political Ideologies, 115–140.
• Fairclough, N. (2003). Söylem ve metin. B. Çoban & Z. Özarslan (Ed.), Söylem ve ideoloji içinde (ss. 158– 161). Su Yayınları.
• Görgülü, V., Aydın, B., Bedir, U., Çam, A., Kurt, M., & Süllü, S. (2013). Haberin yapısı: İdeoloji ve söylem. 308
• Y. İnceoğlu (Ed.), Küresel habercilik ve söylem içinde (ss. 90–95). Derin Yayınları.
• Mahmudova, G. (2019). Uluslararası ilişkilerin diplomatik söyleme yansıması: Zürih Protokolleri örneğinde Türkiye–Azerbaycan–Ermenistan’ın eleştirel söylem çözümlemesi (Doktora tezi). Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Genç, Z. (2025). Yeni medya ortamlarında influencerların rolü: Shannon-Weaver modeli çerçevesinde bir ana- liz. Uluslararası Sosyal Bilimler Akademik Araştırmalar Dergisi, 8(2), 60–71. https://doi.org/10.58201/ utsobilder.1597996
• Georgaca, E., & Avdi, E. (2011). Discourse analysis. Qualitative research methods in mental health and psy- chotherapy, 147–160.
• Husain, A. (2019). Duyarlı makine: Yapay zekânın olgunluk çağı (D. Dalkıran, Çev.). Siyah Kitap. Ilıcak-Aydınalp, Ş. G. (2020). Halkla ilişkiler perspektifiyle yapay zekâ (AI). Turkish Studies – Social Scien- ces, 2283–2300.
• Işık, A. H., Alakuş, F., & Eskicioğlu, Ö. C. (2021). Hayvancılıkta robotik sistemler ve yapay zekâ uygulama- ları. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 370–382.
• İyigün, N. Ö. (2021). Yapay zekâ ve stratejik yönetim. TRT Akademi, 675–690.
• Jothi, P., Neelamalar, M., & Prasad, R. (2011). Analysis of social networking sites: A study on effective com- munication strategy in developing brand communication. Journal of Media and Communication Stu- dies, 234–242.
• Joy, A., Zhu, Y., Peña, C., & Brouard, M. (2022). Digital future of luxury brands: Metaverse, digital fashion, and non-fungible tokens. Strategic Change, 337–343.
• Kardaş, B., & Aslan, E. Ş. (2023). Markaların sosyal medyada retorik kullanımı üzerine nitel bir araştırma. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 16–35.
• Khaldi, B., & Cherif, F. (2015). An overview of swarm robotics: Swarm intelligence applied to multi-robotics. International Journal of Computer Applications, 31–37.
• Koçak, A., & Arun, Ö. (2006). İçerik analizi çalışmalarında örneklem sorunu. Selçuk İletişim, 21–28.
• Kube, C. R., & Zhang, H. (1992). Collective robotic intelligence. Second International Conference on Simu- lation of Adaptive Behavior, 1–10.
• Manning, P. (2010). The semiotics of brand. Annual Review of Anthropology, 33–49.
• Meziani, O. E. (2019). Augmented random search applied in artificial intelligence (Yüksek lisans tezi). Altın- baş Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Oswald, L. R. (2010). Marketing semiotics. Oxford University Press.
• Özgen, E., & Yılmaz Tiryaki, E. (2024). Halkla ilişkiler alanında kullanılabilecek yapay zeka destekli araçlar üzerine bir inceleme. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, 12(1), 88–122. https://doi.org/10.19145/e-gifder.1406398
• Padem, H., Göksu, A., & Konaklı, Z. (2012). SPSS uygulamalı araştırma yöntemleri. International Burch University.
• Penrose, R. (1998). Kralın yeni usu: Bilgisayar ve zekâ (T. Dereli, Çev.). TÜBİTAK Yayınları . Purvis, T., & Hunt, A. (2014). Söylem, ideoloji, söylem, ideoloji, söylem, ideoloji… (S. Coşar, Ed.). Moment Dergi, 1(1), 21–22.
• Reisigl, M., & Wodak, R. (2017). The discourse-historical approach (DHA). The Routledge Handbook of Cri- tical Discourse Studies içinde (ss. 89–108).
• Sözen, E. (1999). Söylem: Belirsizlik, mübadele, bilgi/güç ve refleksivite. Paradigma Yayınları.
• Sarıca, M., & Sarıca, N. (2021). Göstergebilim: Anlama yolculuk. Çizgi Kitabevi.
• Sarıoğlu, B., & Develi, E. İ. (2022). Pazarlamada kampanya yönetimi ve yapay zekâ kullanımı. Uluslararası Halkla İlişkiler ve Reklam Çalışmaları Dergisi, 91–124.
• Say, C. (2020). 50 soruda yapay zekâ. Bilim ve Gelecek Kitaplığı.
• Sheikhi, M. (2022). Yapay zekâ kullanımının iş piyasasına etkisi. Journal of Economics and Political Scien- ces, 108–120.
• Siau, K. L., & Wang, W. (2018). Building trust in artificial intelligence, machine learning, and robotics. Cutter Business Technology Journal, 47–53.
• Sucu, İ. (2019). Yapay zekanın toplum üzerindeki etkisi ve Yapay Zeka (A.I.) filmi bağlamında yapay zekaya bakış. Uluslararası Ders Kitapları ve Eğitim Materyalleri Dergisi, 2(2), 203–215.
• Şentürk-Kara, E. (2021). A’dan Z’ye görüşme. Nobel Akademik Yayıncılık.
• Taşdemir, E., Aslan, E. Ş., & Yarar, A. E. (2022). Doğu Karadeniz şehirlerinin marka iletişimi faaliyetleri üze- rine bir araştırma. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 29–41.
• Temir, G., & Aslan, E. Ş. (2023). Marka söyleminin gücü: Influencer odaklı bir araştırma. Gümüşhane Üniver- sitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 575–594.
• Tuğgen-Gümüşay, Ş. (2021). How does artificial intelligence evaluate? An examination into the deployment of artificial intelligence in the Turkish ecosystem [Yüksek lisans tezi, Kadir Has Üniversitesi]. Kadir Has Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü.
• Uzunoğlu, E., & Kip, S. M. (2014). Brand communication through digital influencers: Leveraging blogger engagement. International Journal of Information Management, 34(5), 592–602.
• Whitby, B. (2005). Yapay zeka. İletişim Yayınları.
• Wodak, R. (2002). Aspects of critical discourse analysis. Zeitschrift für Angewandte Linguistik, 5–31.
• Wodak, R. (2012). Language, power and identity. Language Teaching.
• Yılmaz, A., & Kaya, U. (2019). Derin öğrenme. Kodlab Yayın Dağıtım Yazılım ve Eğitim Hizmetleri San. ve Tic. Ltd. Şti..
• Yengin, D., & Bayrak, T. (2020). Yeni medya kuramları 101. Der Yayınları.
• Zarraq, H. (2022). The use of virtual reality and artificial intelligence in cinema / Sinemada sanal gerçeklik ve yapay zeka kullanımı [Yüksek lisans tezi, Bahçeşehir Üniversitesi]. Bahçeşehir Üniversitesi Lisan- süstü Eğitim Enstitüsü.