Pazarlama Sektöründe Yapay Zekâ Araştırmaları: 2015–2025 Dönemi Bibliyometrik Analizi

Metin Akbulut

doi:10.54439/gupayad.1922455

EN TR

Artificial Intelligence Research in the Marketing Sector: An Example of Bibliometric Analysis for the Period 2015–2025

Öz

Purpose: The aim is to examine the academic literature on artificial intelligence applications in the marketing sector during the 2015–2025 period using a bibliometric approach, thereby identifying publication trends, research networks, and thematic developments. The study specifically focuses on the application-oriented, ethical, and governance-related dimensions of artificial intelligence research in the field of marketing. Material and Method: A bibliometric analysis method was employed in this study. A total of 1,465 articles indexed in the Web of Science database, encompassing artificial intelligence (e.g., artificial intelligence, machine learning, deep learning, generative AI) and marketing concepts (e.g., digital marketing, consumer behavior, customer experience), were analyzed. The data were processed using the Bibliometrix and Biblioshiny packages in the R environment. The analysis covered annual publication trends, citation and collaboration networks, and thematic mapping. Findings: The results indicate a substantial increase in AI-related marketing studies, especially after 2020. The thematic analysis identified three main clusters: applications (personalization, chatbots, and recommendation systems), ethics and limitations (data privacy and algorithmic bias), and governance (regulations and responsible AI). Furthermore, recent keyword trends highlight “ChatGPT” and “generative AI” as emerging and rapidly growing themes within the literature. Conclusion: The findings demonstrate that AI research in marketing is expanding beyond application-oriented studies toward greater integration of ethical and governance concerns, offering valuable insights for researchers, practitioners, and policymakers.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence, marketing, bibliometric analysis, ethics, governance.

Destekleyen Kurum

This study did not receive any financial support from any institution. The expenses associated with the study were funded by the author.

Etik Beyan

Ethics committee approval was not obtained because this study did not constitute research requiring scientific research and publication ethics approval.

Pazarlama Sektöründe Yapay Zekâ Araştırmaları: 2015–2025 Dönemi Bibliyometrik Analizi

Öz

Amaç: 2015–2025 döneminde pazarlama sektöründe yapay zekâ uygulamalarına yönelik akademik literatürü bibliyometrik yaklaşımla inceleyerek yayın eğilimlerini, araştırma ağlarını ve tematik gelişmeleri ortaya koymaktır. Çalışma, pazarlama alanındaki yapay zekâ araştırmalarının uygulama odaklı, etik ve yönetişimle ilişkili boyutlarına özel olarak odaklanmaktadır. Gereç ve Yöntem: Araştırmada bibliyometrik analiz yöntemi kullanılmıştır. Web of Science veri tabanında, yapay zekâ (artificial intelligence, machine learning, deep learning, generative AI vb.) ve pazarlama (digital marketing, consumer behavior, customer experience vb.) kavramlarını birlikte içeren toplam 1.465 makale analiz edilmiştir. Veriler, R ortamında Bibliometrix ve Biblioshiny paketleri kullanılarak işlenmiştir. Analizlerde yıllara göre yayın eğilimleri, atıf ve iş birliği ağları ile tematik haritalar değerlendirilmiştir. Bulgular: 2020 yılından sonra yapay zekâ temelli pazarlama çalışmalarında belirgin bir artış olduğunu göstermektedir. Tematik analiz sonucunda üç ana küme belirlenmiştir: uygulamalar (kişiselleştirme, chatbotlar ve öneri sistemleri), etik ve sınırlar (veri gizliliği ve algoritmik önyargı) ve yönetişim (regülasyonlar ve sorumlu yapay zekâ). Son yıllarda “ChatGPT” ve “generative AI” yükselen temalar olarak öne çıkmaktadır. Sonuç: Çalışma, pazarlama alanındaki yapay zekâ araştırmalarının uygulama odaklı yaklaşımların ötesine geçerek etik ve yönetişim boyutlarıyla hızla çeşitlendiğini ortaya koymaktadır. Elde edilen bulgular, araştırmacılar, uygulayıcılar ve politika yapıcılar için önemli çıkarımlar sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâ, pazarlama, bibliyometrik analiz, etik, yönetişim.

Destekleyen Kurum

Bu çalışma için herhangi bir kurumdan destek alınmamıştır. Çalışma için gereken harcamalar yazar tarafından karşılanmıştır.

Etik Beyan

Bu çalışma bilimsel araştırma ve yayın etiği izni gerektiren bir çalışma olmadığı için etik kurul onayı alınmamıştır.

Kaynakça

Açan, B. (2025). Pazarlama ve yapay zekâ konusundaki yayınların kavramsal yapısının incelenmesi: Bir bibliyometrik analiz. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14, 151-188. https://doi.org/10.46928/iticusbe.1565058
Akyılmaz, B. (2022). Yapay zekâ ve tüketici davranışı alanındaki yayınların bibliyometrik analizi, İşletme Araştırmaları Dergisi, 14(1), 947-963. https://doi.org/10.20491/isarder.2022.1420
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959-975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
Bengül, S. S. (2024). Pazarlamada yapay zekâ kavramının bibliyometrik analizi. Dumlupınar Üniversitesi İİBF Dergisi, 14, 188-200. https://doi.org/10.58627/dpuiibf.1584252
Cabim. (2025, Ekim 01). Bibliyometrik analiz sıkça sorulan sorular. https://cabim.ulakbim.gov.tr/bibliyometrik-analiz/bibliyometrik-analiz-sikca-sorulan-sorular/#:~:text=Bibliyometri%20Nedir%20%3F,aras%C4%B1ndaki%20ili%C5%9Fkilerin%20say%C4%B1sal%20olarak%20analizidir
Chauhan, A., Pandey, S., & Krishan, G. (2025). Artificial intelligence and marketing: A bibliometric analysis. Purva Mimaansa, 16, 56-70.
Chintalapati, S., & Pandey, S. K. (2021). Artificial intelligence in marketing: A systematic literature review. International Journal of Market Research, 64(1), 38-68. https://doi.org/10.1177/14707853211018428
Clarivate. (2025, October 01). Artificial intelligence × marketing publications dataset (2015–2025). Web of Science Core Collection. https://clarivate.com/academia-government/scientific-and-academic-research/research-discovery-and-referencing/web-of-science/web-of-science-core-collection/
Cobo, M. J., López-Herrera, A. G., Herrera-Viedma, E., & Herrera, F. (2011). Science mapping software tools: Review, analysis, and cooperative study among tools. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 62(7), 1382-1402. https://doi.org/10.1002/asi.21525
Crolic, C., Thomaz, F., Hadi, R., & Stephen, A. T. (2022). Blame the bot: Anthropomorphism and anger in customer–chatbot interactions. Journal of Marketing, 86(1), 132-148. https://doi.org/10.1177/00222429211045687

Davenport, T., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48, 24-42. https://doi.org/10.1007/s11747-019-00696-0
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285–296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
Durmuş Şenyapar, H. N. (2024). Üretken yapay zekâ ve pazarlama stratejileri: Swot analizi perspektifi. R&S-Research Studies Anatolia Journal, 7(1), 72-96. https://doi.org/10.33723/rs.1418098
Ekinci, G., & Bilginer Özsaatçi, F. G. (2023). Yapay zekâ ve pazarlama alanındaki yayınların bibliyometrik analizi. Sosyoekonomi, 31(56), 369-388. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2023.02.17
Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: a review of theory and empirical work. The Journal of Finance, 25(2), 383–417. https://doi.org/10.2307/2325486
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
Gökerik, M., & Aktaş, Ö. (2024). Digital marketing trends reshaped by artificial intelligence: a bibliometric approach. JOEEP: Journal of Emerging Economies and Policy, 9(1), 75-90. https://izlik.org/JA92JH94PC
Guha, A., Grewal, D., & Atlas, S. (2023). Generative AI and marketing education: What the future holds. Journal of Marketing Education, 46(1), 6-17. https://doi.org/10.1177/02734753231215436
Gür, Y. E. (2022). Yapay zekâ ve pazarlama ilişkisi. Fırat Üniversitesi İİBF Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 6(2), 131-148. https://izlik.org/JA48SR98JH
Harmandaroğlu, S. F. (2024). Pazarlamada yapay zekanın bibliyometrik analiz yöntemi ile incelenmesi. 19 Mayıs Sosyal Bilimler Dergisi, 5(1), 97-109. https://doi.org/10.52835/19maysbd.1445578
Hosanagar, K., & Lee, D. (2023). AI in personalized product recommendations. Management and Business Review, 3, 24-28. https://doi.org/10.1177/2694105820230301005
Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2021) A strategic framework for artificial intelligence in marketing. J. of the Acad. Mark. Sci. 49, 30–50. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00749-9
Kolbjørnsrud, V. (2024). Designing the intelligent organization: Six principles for human-AI collaboration. California Management Review, 66(2), 44-64. https://doi.org/10.1177/00081256231211020
Lei, K., & Liu, Y. (2025). When AI becomes a shopping advisor: A study on the impact of generative AI review on consumer purchase decision. Sage Open, 1-16. https://doi.org/10.1177/21582440251357671
Özer Çizer, E. (2022). Pazarlama ve yapay zekâ: bibliyometrik analiz. Istanbul Journal of Social Sciences, 34, 23-41.
Özgür, Ö. F. (2024). Türkiye’de DergiPark sistemindeki yapay zekâ ve kriz konulu akademik çalışmalar üzerine bir değerlendirme. AJIT-e: Academic Journal of Information Technology, 15(1), 49-70. https://doi.org/10.5824/ajite.2024.01.003.x
Peltier, J. W., Dahl, A. J., & Schibrowsky, J. A. (2024). Artificial intelligence in interactive marketing: a conceptual framework and research agenda. Journal of Research in Interactive Marketing, 18(1), 54-90. https://doi.org/10.1108/JRIM-01-2023-0030
Ramos-Rodríguez, A.-R., & Ruiz-Navarro, J. (2004). Changes in the intellectual structure of strategic management research: A bibliometric study of the Strategic Management Journal, 1980–2000. Strategic Management Journal, 25(10), 981–1004. https://doi.org/10.1002/smj.397
van Eck, N. J., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523-538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3
Zatini, G. (2025). Conditions of use and impacts of artificial intelligence in marketing practices: A mixed method literature review. Italian Journal of Marketing, 293-329. https://doi.org/10.1007/s43039-025-00117-x
Zejjari, I., & Benhayoun, I. (2024). Artificial intelligence, digitalization and regulation: A legal framework for business. In N. Mansour & L. M. Vadell (Ed.), Bibliometric analysis of artificial intelligence in marketing: Revealing publication trends using Bibliometrix R-tool (pp. 737–750). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-3172-9.ch004
Zeydan, İ. (2024). Pazarlamada yapay zekâ üzerine yapılan çalışmaların içerik analizi. Karaelmas Sosyal Bilimler Dergisi, 2(1), 1-11. https://izlik.org/JA53ED52DA

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Dijital Pazarlama, Pazarlama Teorisi, Pazarlama (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Metin Akbulut ^*
0000-0002-0296-8934
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

27 Temmuz 2026

Gönderilme Tarihi

3 Nisan 2026

Kabul Tarihi

17 Temmuz 2026

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2026 Cilt: 7 Sayı: 1

DOI

https://doi.org/10.54439/gupayad.1922455

IZ

https://izlik.org/JA93WH84XN

APA

Akbulut, M. (2026). Pazarlama Sektöründe Yapay Zekâ Araştırmaları: 2015–2025 Dönemi Bibliyometrik Analizi. Güncel Pazarlama Yaklaşımları ve Araştırmaları Dergisi, 7(1), 102-131. https://doi.org/10.54439/gupayad.1922455

AMA

1.Akbulut M. Pazarlama Sektöründe Yapay Zekâ Araştırmaları: 2015–2025 Dönemi Bibliyometrik Analizi. GÜPAYAD. 2026;7(1):102-131. doi:10.54439/gupayad.1922455

Chicago

Akbulut, Metin. 2026. “Pazarlama Sektöründe Yapay Zekâ Araştırmaları: 2015–2025 Dönemi Bibliyometrik Analizi”. Güncel Pazarlama Yaklaşımları ve Araştırmaları Dergisi 7 (1): 102-31. https://doi.org/10.54439/gupayad.1922455.

EndNote

Akbulut M (01 Temmuz 2026) Pazarlama Sektöründe Yapay Zekâ Araştırmaları: 2015–2025 Dönemi Bibliyometrik Analizi. Güncel Pazarlama Yaklaşımları ve Araştırmaları Dergisi 7 1 102–131.

IEEE

[1]M. Akbulut, “Pazarlama Sektöründe Yapay Zekâ Araştırmaları: 2015–2025 Dönemi Bibliyometrik Analizi”, GÜPAYAD, c. 7, sy 1, ss. 102–131, Tem. 2026, doi: 10.54439/gupayad.1922455.

ISNAD

Akbulut, Metin. “Pazarlama Sektöründe Yapay Zekâ Araştırmaları: 2015–2025 Dönemi Bibliyometrik Analizi”. Güncel Pazarlama Yaklaşımları ve Araştırmaları Dergisi 7/1 (01 Temmuz 2026): 102-131. https://doi.org/10.54439/gupayad.1922455.

JAMA

1.Akbulut M. Pazarlama Sektöründe Yapay Zekâ Araştırmaları: 2015–2025 Dönemi Bibliyometrik Analizi. GÜPAYAD. 2026;7:102–131.

MLA

Akbulut, Metin. “Pazarlama Sektöründe Yapay Zekâ Araştırmaları: 2015–2025 Dönemi Bibliyometrik Analizi”. Güncel Pazarlama Yaklaşımları ve Araştırmaları Dergisi, c. 7, sy 1, Temmuz 2026, ss. 102-31, doi:10.54439/gupayad.1922455.

Vancouver

1.Metin Akbulut. Pazarlama Sektöründe Yapay Zekâ Araştırmaları: 2015–2025 Dönemi Bibliyometrik Analizi. GÜPAYAD. 01 Temmuz 2026;7(1):102-31. doi:10.54439/gupayad.1922455