Sosyal Medya ve Dijital Pazarlamada Yapay Zekâ ile İçerik Üretimi: Kullanıcı Algısı, Güven Düzeyi ve Etkileşim Niyeti Üzerine Bir Araştırma

Öz

Doğal dil işleme (NLP), üretken görsel modeller ve otomatik video/ses üretim sistemleri gibi yapay zekâ (YZ) tabanlı araçların içerik üretim süreçlerine giderek artan entegrasyonu, bu süreçleri daha hızlı, kişiselleştirilmiş ve veri odaklı bir yapıya dönüştürmüştür. Bu çalışma, YZ’nin sosyal medya ve dijital pazarlama bağlamında içerik üretimindeki dönüştürücü rolünü incelemektedir. Çalışmanın temel araştırma sorusu, kullanıcıların YZ tarafından üretilen içeriklere yönelik algıları, güven düzeyleri ve etkileşim niyetlerinin nasıl şekillendiğidir. Nicel yöntemle yürütülen araştırmada, 384 katılımcıdan elde edilen veriler korelasyon ve regresyon analizleriyle değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, kullanıcı etkileşimini en güçlü biçimde belirleyen faktörün "güven" olduğunu göstermektedir. Ayrıca kullanıcı tutumlarını şekillendiren beş temel boyut; güven ve etkileşim niyeti, YZ ile iş birliği algısı, YZ farkındalığı, yaratıcılık algısı ve ikna edicilik olarak tanımlanmıştır. YZ, içerik üretiminde önemli operasyonel ve stratejik avantajlar sunsa da özgünlük, etik kaygılar ve insan emeğinin değersizleşmesi gibi meseleler hâlen tartışmalıdır. Bulgular, insan yaratıcılığı ile yapay zekâ verimliliğini birleştiren hibrit modellerin dijital iletişim ve pazarlama pratiklerini dönüştürdüğünü göstermektedir. Bu dönüşüm, söz konusu alanların geleceğini şekillendirmede belirleyici bir rol oynayacaktır.

Anahtar Kelimeler

• Yapay Zekâ (YZ)
• İçerik Üretimi
• Dijital Pazarlama
• Kullanıcı Güveni
• Sosyal Medya

Content Generation with Artificial Intelligence in Social Media and Digital Marketing: A Study on User Perception, Trust Level, and Interaction Intention

Öz

The increasing integration of artificial intelligence (AI)-based tools—such as natural language processing (NLP), generative visual models, and automated video/audio production systems—into content creation processes has transformed these processes into faster, more personalized, and data-driven structures. This study examines the transformative role of AI in content production in the context of social media and digital marketing. The main research question of the study is how users' perceptions, trust levels and interaction intentions are shaped towards content produced by AI. In the quantitative research, the data obtained from 384 participants were evaluated through correlation and regression analyses. The findings show that the factor that most strongly determines user interaction is "trust". In addition, five main dimensions shaping user attitudes were identified as trust and intention to interact, perception of collaboration with AI, AI awareness, perception of creativity and persuasiveness. While AI offers significant operational and strategic advantages in content production, issues such as authenticity, ethical concerns, and the devaluation of human labour remain controversial. The findings show that hybrid models combining human creativity with artificial intelligence efficiency are transforming digital communication and marketing practices. This transformation is expected to play a key role in shaping the future of these fields.

Anahtar Kelimeler

• Artificial Intelligence (AI)
• Content Creation
• Digital Marketing
• Social Media
• User Trust

Kaynakça

1. Abbes, F., Bennani, S., & Maalel, A. (2024). Generative AI and Gamification for Personalized Learning: Literature Review and Future Challenges. SN COMPUT. SCI., 5, s. 1-12. https://doi.org/10.1007/s42979-024-03491-z
2. Aghaei, R., Kiaei, A. A., Boush, M., Vahidi, J., Zavvar, M., Barzegar, Z., & Rofoosheh, M. (2025). Harnessing the Potential of Large Language Models in Modern Marketing Management: Applications, Future Directions, and Strategic Recommendations. arXiv, s. 1-40. https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.10685
3. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), s. 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
4. Akdeniz, M., & Özdinç, F. (2021). Eğitimde yapay zeka konusunda Türkiye adresli çalışmaların incelenmesi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 18(1), s. 912-932. https://doi.org/10.33711/yyuefd.938734
5. Atiker, E. Ş. (2024). Görsel İletişim Tasarımında Üretken Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesinin Rolünü Keşfetmek. Uluslararası İnsan Ve Sanat Araştırmaları Dergisi, 9(4), s. 321-332. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ijhar/issue/88384/1508597
6. Bach, T. A., Khan, A., Hallock, H., Beltrão, G., & Sousa, S. (2024). A systematic literature review of user trust in AI-enabled systems: An HCI perspective. International Journal of Human–Computer Interaction, 40(5), s. 1251-1266. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2138826
7. Bakkali, S., Touhami, F., Alouane, S., & Bengrich, M. (2024). Artificial Intelligence in Social Media: From Content Personalization to User Engagement. Y. Farhaoui içinde, Artificial Intelligence, Big Data, IOT and Block Chain in Healthcare: From Concepts to Applications. (Cilt 6, s. 45-52). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-65018-5_5
8. Bartelt, C., & Röser, A. M. (2024). Transforming the Operational Components of Marketing Processes with GenAI: A Paradigm Shift. Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning, 4(3), s. 2535-2544. https://doi.org/10.54364/AAIML.2024.43148

9. Başaran, R., & Yeşilbaş Özenç, Y. (2024). Bilimsel Araştırma Sürecinde Yapay Zeka Araçlarının Kullanımı. Uluslararası Eğitimde Mükemmellik Arayışı Dergisi (UEMAD), 4(1), s. 35-53.
10. Büyüköztürk, Ş. (2022). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni, SPSS uygulamaları ve yorum (29 b.). Pegem Akademi.
11. Can, Ö., & Sezgin, M. (2024). Yapay Zeka Teknolojilerinin Kurumsal İletişimdeki Rolünün Değerlendirilmesi. Uluslararası Sosyal Bilimler Akademik Araştırmalar Dergisi, 8(1), s. 103-114. https://doi.org/10.58201/utsobilder.1497333
12. Can, S., Somer, O., Korkmaz, M., Dural, S., & Öğretmen, T. (2011). Çok Düzeyli Yapısal Eşitlik Modelleri. Turkish Journal of Psychology/Türk Psikoloji Dergisi, 26(7). https://psikolog.org.tr/tr/yayinlar/dergiler/1031828/tpd1300443320110000m000094.pdf
13. Cillo, P., & Rubera, G. (2025). Generative AI in innovation and marketing processes: A roadmap of research opportunities. Journal of the Academy of Marketing Science, 53, s. 684-701. https://doi.org/10.1007/s11747-024-01044-7
14. CopyAI, Inc. (2023). Copy.ai [AI content generation tool]. https://www.copy.ai
15. Çeber, B. &. (2024). Tüketicilerin Üretken Yapay Zekâ Uygulamaları ile Oluşturulan Reklamlara Yönelik Algı ve Davranışları Üzerine Bir Saha Araştırması. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi(44), s. 289-313. https://doi.org/10.31123/aki
16. Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), s. 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
17. Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T., & … Williams, M. D. (2021). Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 57, s. 1-47. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002
18. ElevenLabs, Inc. (2023). ElevenLabs [AI voice synthesis platform]. https://www.elevenlabs.io
19. Forero, C. (2023). Cronbach’s Alpha. F. Maggino, & F. Maggino (Dü.) içinde, Encyclopedia of Quality of Life and Well-Being Research (s. 1505–1507). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-17299-1_622
20. Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in Online Shopping: An Integrated Model. MIS Quarterly, 27(1), s. 51-90. https://doi.org/10.2307/30036519
21. Gilbert, M. A. (2025). Disrupting Marketing: Content Creation With Generative AI Applications. M. Tran içinde, Advancing the Marketing Technology (MarTech) Revolution (s. 21-56). IGI Global Scientific Publishing. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-4361
22. Hartmann, J., Exner, Y., & Domdey, S. (2024, September 05). The power of generative marketing: Can generative AI create superhuman visual marketing content? International Journal of Research in Marketing, Forthcoming, s. 1-43. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4597899
23. Htet, A., Liana, S. R., Aung, T., & Bhaumik, A. (2024). ChatGPT in Content Creation: Techniques, Applications, and Ethical Implications. A. J. Obaid, B. Bhushan, M. S., & S. Rajest içinde, IGI Global Scientific Publishing (s. 43-68). https://doi.org/10.4018/979-8-3693-0502-7
24. Huang, M., & Rust, R. (2021). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. J. of the Acad. Mark. Sci.(49), s. 30-50. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00749-9
25. Huschens, M., Briesch, M., Sobania, D., & Rothlauf, F. (2023). Do You Trust ChatGPT?--Perceived Credibility of Human and AI-Generated Content. arXiv preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.02524
26. IBM. (2025, July 01). KMO and Bartlett's Test. IBM: https://www.ibm.com/docs/en/spss-statistics/25.0.0?topic=detection-kmo-bartletts-test
27. Jasper, Inc. . (2023). Jasper AI [AI writing assistant]. https://www.jasper.ai
28. Jo, H. (2023). Understanding AI tool engagement: A study of ChatGPT usage and word-of-mouth among university students and office workers. Telematics and Informatics, 85, s. 1-23. https://doi.org/10.1016/j.tele.2023.102067
29. Kaiser, H. (1974). An index of factorial simplicity. Psychometrika, 39, s. 31-36. https://doi.org/10.1007/BF02291575
30. Kalaycı, Ş. (2021). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri (10 b.). Seçkin Yayıncılık.
31. Kirch, W. (2008). Pearson’s correlation coefficient. W. Kirch içinde, Encyclopedia of Public Health (s. 1090–1091). https://doi.org/10.1007/978-1-4020-5614-7_2569
32. Kirk, C. P., & Givi, J. (2025). The AI-authorship effect: Understanding authenticity, moral disgust, and consumer responses to AI-generated marketing communications. Journal of Business Research, 186. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2024.114984
33. Kozak, M. (2024). Bilimsel araştırma: tasarım, yazım ve yayım teknikleri. Ankara: Detay Yayıncılık.
34. Kshetri, N., Dwivedi, Y. K., Davenport, T. H., & Panteli, N. (2024). Generative artificial intelligence in marketing: Applications, opportunities, challenges, and research agenda. International Journal of Information Management, 75, s. 1-10. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102716
35. Malikireddy, S. R. (2024). Revolutionizing B2B Ecosystems: AI-Driven Integration of Marketing, Sales and Data Engineering at Scale. International Journal of Innovative Science and Research Technology, 9(12), s. 2324-2336. https://doi.org/10.5281/zenodo.14603627
36. McKnight, D. H., Choudhury, V., & Kacmar, C. (2002). Developing and Validating Trust Measures for e-Commerce: An Integrative Typology. Information Systems Research, 13(3), s. 334-359. https://doi.org/10.1287/isre.13.3.334.81
37. Meço, G., & Coştu, F. (2022). Eğitimde yapay zekânın kullanılması: Betimsel içerik analizi çalışması. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(23), s. 171-193. https://dergipark.org.tr/tr/pub/sbed/issue/70445/1092727
38. Midjourney, Inc. (2022). Midjourney [AI art generator]. https://www.midjourney.com
39. Moqaddemi, O. (2025). Investigating the impact of AI on personalization and customer engagement in intelligent marketing strategies. European Journal of Management and Marketing Studies, 10(1), s. 33-46. https://doi.org/10.36647/ijsem/11.12.a001
40. Mutanga, M. B., Revesai, Z., & Msane, J. (2024). Adoption and Impact of Generative AI: Perspectives from South African Tech Entrepreneurs. Business & IT, XIV(2), s. 11-22. https://bit.fsv.cvut.cz/issues/02-24/full_02-24_02.pdf
41. OpenAI. (2021). DALL·E [AI image generation model]. https://openai.com/dall-e
42. OpenAI. (2022). ChatGPT [Large language model]. https://openai.com/chatgpt
43. Öztürk, M. (2024). Yenilikten Tartışmaya: Yapay Zekâ ve Deepfake Çalışmalarının Web of Science Üzerinden Bibliyometrik Analizi. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, 46, s. 73–93. https://doi.org/10.31123/akil.1538165
44. Patil, D. (2024, December 02). Generative Artificial Intelligence In Marketing And Advertising: Advancing Personalization And Optimizing Consumer Engagement Strategies . SSRN. https://ssrn.com/abstract=5057404
45. Pictory, Inc. (2023). Pictory [AI video editing tool]. https://pictory.ai
46. Singh, H., Arora, M., & Singh, A. (2024). ChatGPT in marketing: innovative pathways, decision systems, and forward perspectives. Journal of Decision Systems, x(x), s. 1-28. https://doi.org/10.1080/12460125.2024.2438615
47. Stability AI. (2022). Stable Diffusion. Text-to-image diffusion model: https://stability.ai/
48. Sundar, S. S., & Nass, C. (2000). Source Orientation in Human-Computer Interaction: Programmer, Networker, or Independent Social Actor. Communication Research, 27(6), s. 683-703. https://doi.org/10.1177/009365000027006001
49. Synthesia Ltd. (2023). Synthesia [AI video generation platform]. https://www.synthesia.io
50. Tavşancıl, E. (2022). Tutumların Ölçülmesi ve SPSS ile Veri Analizi. Nobel Yayınları.
51. Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 46(2), s. 186-204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
52. Zhou, T., & Lu, H. (2025). The effect of trust on user adoption of AI-generated content. The Electronic Library, 43(1), s. 61-76. https://doi.org/10.1108/EL-08-2024-0244