GOOGLE TRENDS VERİLERİNE GÖRE TURİZMDE TANINMIŞLIK VE TALEP TAHMİNİ

Öz

Teknolojinin hayatımıza girmesiyle birlikte arama motorları, tatil planları yaparken en çok kullanılan araçlardan biri haline gelmiştir. Karar vericiler, turizm destinasyonlarının talep tahminlerini yapmak ve etkili bir tanıtım faaliyeti gerçekleştirmek için arama motoru sorgu verilerini kullanabilir. Bu çalışmanın amacı, insanların seyahatlerine çıkmadan önce yaptıkları internet aramalarını analiz ederek seyahat edebilecekleri turizm destinasyonlarını tahmin etmeye çalışmaktır. Bunun için talep tahmin yöntemlerinden biri olan trend analizinden faydalanılmıştır. Türkiye'den 18 farklı lokasyon UNESCO Dünya Miras Listesi'nde yer almaktadır. Bu liste, son beş yılın Google Trends verileri kullanılarak analiz edilmiştir. Türkiye Cumhuriyeti Kültür ve Turizm Bakanlığı (2020) verilerine göre Türkiye'ye turist gönderen ilk beş ülke Rusya, Bulgaristan, Almanya, Ukrayna ve İngiltere'dir. Çalışmada beş ülke ayrı ayrı taranmıştır. Elde edilen sonuçlar listelendiğinde İstanbul ili beş ülkenin de arama sonucunda ilk sırada yer almıştır. Diğer miras alanlarının aranması ise ülkelere göre farklılık göstermiştir. Divriği Ulu Camii ve Darüşşifası (Sivas), Hattuşa (Boğazköy)- Hitit Başkenti (Çorum), Troya Antik Kenti (Çanakkale) ve Ani Arkeolojik Alanı (Kars) ise beş ülkenin hiçbirinde yeterli arama seviyesine ulaşmadığından Google Trends analizinde sonuç vermemiştir. Analiz neticesinde ülkelerin farklı turistik tercihleri olduğu görülmüştür. UNESCO listesindeki değerlerin tanıtımı ve pazarlanması için yapılabilecek faaliyetler konusunda önerilerde bulunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Google Trends
• UNESCO
• Talep Tahmini
• Tanıtım
• Turizm

TOURISM RECOGNITION AND DEMAND FORECAST ACCORDING TO GOOGLE TRENDS DATA

Öz

With the introduction of technology into our lives, search engines have become one of the commonly used tools when making vacation plans. Decision makers can use search engine query data to make demand forecasts of tourism destinations and to carry out an effective promotional activity. The aim of this study is to try to predict the tourism destinations that people can travel to by analyzing their internet searches. For this, trend analysis, one of the demand forecasting methods, has been used. 18 different locations from Turkey are included in the UNESCO World Heritage List. This list was analyzed by using Google Trends data from the last five years. According to the data of 2020 Turkey Ministry of Culture and Tourism top five countries sending tourists to Turkey are Russia, Bulgaria, Germany, Ukraine and England. In this study, five countries were scanned separately. When the obtained results are listed, the city of Istanbul comes first. Searching other cultural heritage sites on the Internet has shown differences according to countries. Great Mosque and Hospital of Divriği (Sivas), Hattusha: the Hittite Capital (Çorum), Archaeological Site of Troy (Çanakkale) and Archaeological Site of Ani (Kars) did not yield sufficient results in Google Trends analysis, as they did not reach sufficient search levels in any of the five countries. As a result of the analysis, it was seen that countries have different touristic preferences. Suggestions have been made on the activities that can be done for the promotion and marketing of the values on the UNESCO list.

Anahtar Kelimeler

• Google Trends
• UNESCO
• Demand Forecast
• Recognition
• Tourism

Kaynakça

1. Ateş, A. (2018). Ani Arkeolojik Alanı. İçinde; Karaman, A., Ateş, A. ve Sayın, K. (Editörler) Türkiye'nin UNESCO Değerleri ve Turizm Potansiyeli (ss 206-220). Konya: Eğitim Yayınevi.
2. Ateş, A. ve Şahin, M. (2017). Hitit Su Anıtı Eflatun Pınar. İçinde; Karaman, A. (Editör) Yerel Turistik Değerler (ss 95-111). Konya: Eğitim Yayınevi.
3. Cesur, M. ve Boz, M. (2015). İnternetin Öneminin ve Kullanımının Seyahat Acentaları Perspektifinden Değerlendirilmesi: Çanakkale Örneği. JED / GKD 10(1)
4. Chung, J. Y. ve Buhalis, D. (2008, January). Web 2.0: A Study of Online Travel Community. In ENTER, 70-81.
5. Collins, C., Buhalis, D. ve Peters, M. (2003). Enhancing SMTEs' Business Performance Through the Internet and E‐Learning Platforms. Education+ Training.
6. Çınar, B. ve Yenipınar, U. (2018). Türkiye Turistik Destinasyon İmajının Google Trends Yoluyla İncelenmesi. The Second International Congress on Future of Tourism: Innovation, Entrepreneurship and Sustainability. September 27-29, Mersin / TURKEY, 683-690.
7. Demirayak, İ. E. (2016). En Çok Kullanılan 21 Arama Motoru. https://www.aramamotoru.com/en-cok-kullanilan-21-arama-motoru/ adresinden alınmıştır. (Erişim Tarihi: 31.03.2021)
8. Dergiades, T., Mavragani, E. ve Pan, B. (2018). Google Trends and Tourists' Arrivals: Emerging Biases and Proposed Corrections. Tourism Management, 66, 108-120.

9. Fesenmaier, D. R., Xiang, Z., Pan, B. ve Law, R. (2011). A Framework of Search Engine Use for Travel Planning. Journal of Travel Research, 50(6), 587-601.
10. Gülmez, M., Kavacık, S. Z., Kaçmaz, Y. Y. ve Özyurt, P. M. (2014). Turistlerin Turizme Yönelik İnternet Kullanım Alışkanlıkları Üzerine Bir Araştırma. Turar Turizm ve Araştırma Dergisi, 3(1), 4-18.
11. Karaca, Ş. ve Umut Özbakır, M. (2017). İnternet Üzerinden Seyahat Satın Almada Sosyal Medyanın Rolü. Journal of Socıal and Humanıtıes Scıences Research. 4(6), 1376-1387
12. Karaman, A., Ateş, A. ve Sayın, K. (Ed.). (2019). Türkiye'nin UNESCO Değerleri ve Turizm Potansiyeli. Eğitim Yayınevi.
13. Kültür ve Turizm Bakanlığı (2020). Turizm İstatistikleri. Genel Değerlendirme 2020. 1-52. www.yigm.ktb.gov.tr adresinden alınmıştır. (Erişim Tarihi: 01.03.2021)
14. Lang, T. C. (2000). The Effect of the Internet on Travel Consumer Purchasing Behaviour and Implications for Travel Agencies. Journal of vacation marketing, 6(4), 368-385.
15. Moital, M., Vaughan, R., Edwards, J. ve Peres, R. (2010). İnternet Üzerinden Satın Alma Niyetinin Belirleyicileri. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 21(2), 266-274.
16. Önder, I. (2017). Forecasting Tourism Demand with Google Trends: Accuracy Comparison of Countries Versus Cities. International Journal of Tourism Research, 19(6), 648-660.
17. UNESCO Dünya Mirası Listesi. https://www.UNESCO.org.tr/Pages/125/122/UNESCO-D%C3%BCnya-Miras%C4%B1-Listesi adresinden alınmıştır. (Erişim Tarihi: 01.03.2021)
18. Xiang, Z., Wöber, K. ve Fesenmaier, D. R. (2008). Representation of The Online Tourism Domain in Search Engines. Journal of Travel Research, 47(2), 137-150.
19. Yıldız, M. S. (2018). Google Arama Trendleri: Türkiye’de Sağlık Hizmetleri ile İlişkili Aramalar için Bir Uygulama. Uluslararası Sağlık Yönetimi ve Stratejileri Araştırma Dergisi, 4(2), 168-179.
20. https://wearesocial.com/digital-2020 adresinden alınmıştır. (Erişim Tarihi: 31.03.2021)