Uzman olmayanlara yapay zekanın yeteneklerini açıkça anlatan bir web sitesi planlamak, yazmak ve tasarlamak için adım adım rehber; örnekler, UX ipuçları ve güven sinyalleri içerir.
Bir sayfa yazmadan önce, siteniz için “uzman olmayanların” kim olduğunu tam olarak belirleyin. “Genel kitle” nadiren gerçek bir hedef kitle olur—ve insanlar farklı beklentilerle geldiğinde yapay zeka kolayca yanlış anlaşılır.
Birincil bir grup seçin ve (isteğe bağlı) bir ikincil grup belirleyin. Örnekler:
Her grup için kısa bir profil hazırlayın: neleri biliyorlar, nelerden endişe duyuyorlar ve hangi kararı vermeye çalışıyorlar. Bu, doğru ayrıntı seviyesini ve uygun örnekleri seçmenize yardımcı olur.
Uzman olmayanlar genellikle pratik yanıtları önce tarar. İçerik planınıza satış görüşmeleri, destek talepleri, eğitim oturumları ve yorumlarda çıkan soruları ekleyin:
Bunlara net cevap veremiyorsanız, site ne kadar şık görünürse görünsün pazarlama gibi algılanır.
Önemli birkaç sonuç seçin. Yaygın hedefler:
Hedefler, hangi noktaya vurgu yapacağınızı belirlemeli: açıklık, güven verme, karar desteği veya pratik rehberlik.
Metrikleri hedeflerle eşleştirin ki siteyi zaman içinde geliştirebilesiniz. Örnekler:
Aylık veya çeyreklik bir gözden geçirme sıklığı belirleyin ve insanların hâlâ neyi yanlış anladığına göre içeriği ayarlayın.
İnsanlar, bir dizi araç listesi yerine yapabileceği birkaç “iş”e gruplanmış yapay zekayı daha hızlı anlar. 3–6 arası kova hedefleyin; bunlar tanıdık hissetmeli ve içeriğinizin çoğunu kapsamalı.
Ziyaretçilerinizin günlük işlerinden tanıyacağı kategoriler seçin. Yaygın seçenekler:
Her kovayı basit bir isimle verin (“Metin”, “Görseller”) veya açık bir fiil tamlamasıyla (“Belge içinde cevap bulun”). Açıklama gerektiren yaratıcı etiketlerden kaçının.
Tutarlılık kafa karışıklığını azaltır. Her yetenek kovası için dört kısa bölüm yazın:
Bu yapı, okuyucuların yetenekleri hızlıca karşılaştırmasına yardımcı olur ve gereksiz ayrıntıyla bunaltmaz.
Uzman olmayanların genellikle model isimleri, benchmark’lar, parametre sayıları veya sıralamalar gibi bilgilere ihtiyacı yoktur. Bunların yerine kullanıcı odaklı rehberlik verin:
Teknik terimleri mutlaka kullanmanız gerekiyorsa, bunları isteğe bağlı tutun (kısa not veya tooltip).
İyi bir yapay zeka açıklama sitesi öngörülebilir hissettirir: ziyaretçiler nerede olduklarını, sonraki ne okunacağını ve ne kadar derine ineceklerini bilir. Amaç her şeyi aynı anda göstermemek—ziyaretçiyi “merak ettim” halinden “karar verecek kadar anladım” noktasına yönlendirmektir.
Üst gezinmeyi küçük ve anlamlı tutun. Pratik bir temel site haritası şöyle görünebilir:
Bu yapı yeni gelenlere kolay giriş noktası verirken, belirli bir cevaba ihtiyaç duyanlar için tekrar ziyaretleri de destekler.
Hızlı hareket ediyorsanız, bu yapıyı statik bir doküman yerine çalışan bir site olarak prototiplemek yardımcı olabilir. Örneğin ekipler, Koder.ai gibi araçları kullanarak bir sohbet özünden React tabanlı bir açıklayıcı site üretebilir, sonra “planlama modu”, anlık görüntüler ve geri alma ile içerik ve gezinmeyi iterasyonla geliştirebilir.
Birçok uzman olmayan kişi “yetenekler” veya “modeller”in ne demek olduğunu bilmez. Ana sayfada ve ana menüde görünür bir “Buradan Başla” yolu ekleyin; 3–5 kısa adımdan oluşan bir akış örneği:
Her sayfayı katmanlı tasarlayın: önce kısa bir özet, sonra isteğe bağlı ayrıntı. Örneğin bir yetenek sayfası bir paragraflık özetle başlayıp “Tipik girdiler”, “Tipik çıktılar”, “En çok işe yaradığı durumlar” ve “Dikkat edilmesi gerekenler” gibi bölümlere açılabilir. Temel bilgiyi isteyenler erkenden durabilir ve kaybolmuş hissetmezler.
Uzun, bunaltıcı sayfalar yerine ilgili kavramları birbirine bağlayın. Birisi “hallucinations” hakkında okuduğunda, sözlük tanımına ve ilgili SSS girişine yönlendirilmelidir. Bu, sitenizi bir öğrenme deneyimine dönüştürür, yalnızca sayfa yığınına değil.
Basit dil “aşağılamak” değildir. Gereksiz sürtünmeyi kaldırarak okuyucuların yapay zekanın ne yaptığını, ne yapmadığını ve sonraki adımı anlamasını sağlar.
Kısa cümleler, etken yapı ve paragraf başına bir fikir hedefleyin. Bu, karmaşık konuları önemli ayrıntıları kesmeden daha yönetilebilir kılar.
Doğruluk zayıflıyorsa, terim yerine bir cümle daha ekleyin. Örneğin “model genelleme yapar” demek yerine: “Geçmiş örneklerden desenler öğrenir ve bu desenleri yeni tahminler yapmak için kullanır.” diyebilirsiniz.
Çoğu yapay zeka jargonunun daha basit bir çevirisi vardır. Varsayılan olarak gündelik terimi kullanın ve teknik terimleri yalnızca gerçekten gerekli olduğunda tanıtın.
Örnekler:
Zorunlu teknik terim kullanıyorsanız, hemen tek cümleyle tanımlayın ve sonra aynı terimi tutarlı şekilde kullanın.
Tutarlılık, fazladan açıklamadan daha çok kafa karışıklığını azaltır. Ana terimi seçin (ör. “AI sistemi”) ve diğerlerini yalnızca bir kez alternatif isim olarak belirtin.
Ayrıca çıktıyı “öneri” olarak adlandırıyorsanız, daha sonra aynı şeyi “cevap” diye değiştirmeyin; beklentiyi değiştirmedikçe terimi koruyun.
Her sayfaya 3–5 maddeyle “buradan ne elde edeceksiniz” tarzında kısa bir özet koyun. Bu, uzman olmayanların hızla konumlanmasına yardımcı olur ve yanlış yorumları azaltır.
İyi bir özet genellikle şunları içerir:
Bu yöntem, ana metni okunabilir tutar ve insanları güvenli ve bilgili kullanıma yönlendirir.
İnsanlar, yapay zekayı ne girildiği, ne olduğu, ne çıktığı ve kişinin sonraki adımı olarak gösterildiğinde daha hızlı anlar. Küçük bir diyagram uzun açıklamaları önleyebilir ve “sihirli kutu” düşüncesini azaltır.
Ziyaretçinin neler sağlaması gerektiğini açıkça belirtin. Yaygın girdi türleri:
Yararlı bir kalıp: “Eğer X verirseniz, Y yapabilir; vermezseniz tahmin eder.”
Çıktıyı gündelik terimlerle adlandırın ve nasıl göründüğünü gösterin:
Ayrıca çıktının ne olmadığına da değinin: bir garanti, son karar veya kusursuz doğruluk kaynağı olmadığını belirtin.
Basit bir diyagram tek ekranda sığabilir:
Input Processing Output
(prompt / files / data) (AI finds patterns + predicts) (draft / label / suggestion)
│ │ │
└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
Review
(human checks, edits, verifies)
“Processing” kutusunu yüksek seviyede tutun. İç model ayrıntılarına gerek yok; amaç netlik, mühendislik değil.
Diyagramın yanında kısa bir “bunu kullanmadan önce” notu ekleyin:
Bu, diyagramı ziyaretçilerin hemen takip edebileceği pratik bir iş akışına dönüştürür.
Örnekler, yapay zekanın soyut olmaktan çıkmasını sağlar. Her yetenek için 5–10 gerçek dünya örneği hedefleyin (her kova için bir sayfa veya panel), kısa ve insanların günlük işlerinden tanıyacağı senaryolarla.
Her örneği tutarlı tutun ki okuyucular tarayabilsin:
Bunları model olarak kullanın ve özetleme, beyin fırtınası, veri yardımı, müşteri destek taslakları vb. için benzer setler oluşturun.
Önce: “I need this by end of day. If you can’t do it, tell me now.”
Sonra (AI destekli): “Could you share an update by 5pm today? If that timing won’t work, let me know and we’ll adjust.”
Kontrol edilmesi gerekenler: ton ilişkinize uyuyor mu; ek bir taahhüt var mı; gizli detayları çıkarın.
Önce: “Talked about launch. Some risks. Sam mentioned vendors.”
Sonra (AI destekli): “Actions: (1) Sam to confirm vendor lead times by Wed. (2) Priya to draft launch checklist by Fri. Risks: vendor delays; unclear approval owner.”
Kontrol edilmesi gerekenler: isimler/sahiplik doğru mu; tarihler doğru mu; eksik kararlar sizin tarafınızdan doldurulmalı.
Önce: “Looking for a rockstar who can handle anything under pressure.”
Sonra (AI destekli): “Seeking a coordinator who can manage deadlines, communicate clearly, and prioritize tasks across teams.”
Kontrol edilmesi gerekenler: önyargılı dil kaldırıldı mı; gereksinimler gerçekçi mi; erişilebilirlik ve kapsayıcılık kontrolü.
Önce: “Not our fault. You used it wrong.”
Sonra (AI destekli): “I’m sorry this was frustrating. Let’s figure out what happened—can you share the steps you took and the error message?”
Kontrol edilmesi gerekenler: politika ile uyumlu mu; suçlama yok mu; gereksiz veri istenmiyor mu.
Önce: “Your request is pending due to insufficient documentation.”
Sonra (AI destekli): “We can’t finish your request yet because we’re missing a document. Please send: proof of address (dated within 90 days).”
Kontrol edilmesi gerekenler: gereksinimlerin doğruluğu; ana dili İngilizce olmayanlar için açıklık; gereksiz kişisel bilgi toplamaktan kaçının.
İndirilebilir promptlar faydalı olabilir, ancak sadece güncel tutabiliyorsanız yayınlayın. Yayınlarsanız, son güncelleme tarihini etiketleyin, hangi model/araçla test edildiğini not edin ve çalışmayı bıraktığında bildirmenin kolay bir yolunu sağlayın.
İnsanların belirsizliği anlaması için matematik dersi gerekmez—onlara açık ve tutarlı söylemeniz yeterlidir. Yararlı bir çerçeve: yapay zeka sistemi, verideki desenlere dayanarak muhtemel çıktılar tahmin eder; bir insan gibi “bilir” değil. Bu fikir, model kendinden emin görünse bile birçok karışıklığı önler.
Günlük dille nasıl başarısız olabileceğini net şekilde yazın:
İyi bir site bu sorunları küçük yazıda saklamaz. Etkilediği özellikle sayfaların yanına koyun (örn. “özetleme” veya “soru-cevap” sayfalarında uydurmalarla ilgili not).
“Sistem, öğrendiği desenlere dayalı olarak bir sonraki en olası kelimeleri seçer” gibi ifadeler kullanın. Sonra bunun ne anlama geldiğini ekleyin: “Bu, kendinden emin görünebileceği halde yanlış olabileceği anlamına gelir.” Güven skorları veya “yanlış olabilir” etiketleri gösteriyorsanız, kullanıcıların ne yapması gerektiğini açıklayın (çift kontrol, kaynak iste, güvenilir referanslarla karşılaştırma).
Siteniz AI’yı kararlar için öneriyorsa, tıbbi, hukuki ve finansal kullanımlar için açık bir uyarı bloğu ekleyin: AI çıktısı profesyonel tavsiye değildir, kritik detayları atlayabilir ve nitelikli bir uzman tarafından gözden geçirilmelidir. Muğlak uyarılardan kaçının—riskleri adlandırın (yanlış teşhis, uyumluluk sorunları, hatalı vergi rehberi).
| Best for | Not for |
|---|---|
| Drafting first versions of emails, summaries, and outlines | Diagnosing medical conditions or changing treatment plans |
| Brainstorming options and questions to ask | Legal interpretations, contract approval, or compliance sign-off |
| Explaining concepts at a beginner level | Making final financial decisions or investment recommendations |
| Organizing notes and generating checklists | Any task requiring guaranteed accuracy without verification |
İnsanların ürününüzü güvenle kullanabilmesi için her teknik detayı anlaması gerekmez; ancak “Verilerime ne oluyor?” ve “Bunu nasıl güvende tutuyorsunuz?” sorularına net, somut cevaplar gerekir. Güveni birinci sınıf bir unsur yapın—küçük yazı olmasın.
Ne topladığınızı, ne toplamadığınızı ve nedenini açıklayan okunabilir bir sayfa oluşturun. Yaygın girdilere örneklerle somut tutun.
Şunları ekleyin:
Uzman olmayanlar genellikle AI çıktısının “doğrulanmış” olduğunu varsayar. Dikkatli olun. Güvenlik önlemlerinizi yüksek seviyede ama spesifik olacak şekilde anlatın—mükemmel koruma izlenimi vermeyin.
Eklenebilecek güvenlik notları:
Kullanıcılara kısa bir “İyi kullan” bölümü verin: uygun senaryolar, kırmızı bayraklar ve yükseltme yolları:
İnsanlar ürünün arkasında kim olduğunu ve nasıl yönetildiğini gördükçe güven artar. Şunları ekleyin:
Şeffaflık tutarlı ve spesifik olduğunda, yapay zeka açıklamalarınız pazarlamadan ziyade güvenilir rehberlik gibi görünür.
Sözlük ve SSS, terimleri bilmeyen okuyucular için destek tekerlekleri gibi çalışır. Uzmanların da tanımlarda aynı dili kullanmasını sağlar, böylece aynı kelime farklı anlamlarda kullanılmaz.
Girişleri kısa, somut ve bilgisayar bilimi eğitimi almamış biri için yazın. Öncelikle sık karşılaşılan terimlerle başlayın:
Her girişin altına küçük bir satır ekleyin: “Şunu da duyabilirsiniz…” ve karışıklığı önlemek için yaygın eşanlamlıları listeleyin, örn.:
Yetenek sayfalarında terimler ilk geçtiğinde kısa tooltip’ler ekleyin. Bir cümleyle sınırlı tutun ve jargon kullanmayın. Tooltip’ler:
SSS, insanların zaten merak ettiği veya endişelendiği şeyleri yanıtlamalı. Eklenmesi gereken iyi sorular:
Sözlük + SSS kolay bulunur ve tutarlı olduğunda, okuyucular terimleri çözmek yerine AI’nın gerçekte neler yapabildiğini öğrenmeye odaklanır.
Yapay zekayı iyi açıklayan bir site rahat okunmalı. İnsanlar alışılmadık kavramları öğrenirken tasarım yükü azaltmalı, artırmamalıdır.
Tipografi ve boşluk seçimleri anlaşılırlığı desteklemeli:
Yoğun fikirleri kısa paragraflara bölün ve her bölümün amacını belirten açık başlıklar kullanın. Bir terim tanıtmanız gerekiyorsa, devam etmeden önce bir çağrı kutusunda bir cümleyle tanımlamayı düşünün.
Uzman olmayanlar genellikle önce tarar, sonra ne okunacağına karar verir.
Tutarlı sayfa desenleri kullanın: net başlık, bir paragraflık “burada ne öğreneceksiniz” ve açıklayıcı alt başlıklarla yapılandırılmış bölümler. Gezinti öngörülebilir olsun (üst menü + breadcrumbs veya görünür “Genel bakışa geri” gibi). Ana sayfaların gizli kalmasına neden olacak yaratıcı etiketlerden kaçının.
Çağrı kutuları işe yarar ama amaçlı kullanın—“Ana çıkarım”, “Yaygın yanlış anlama” veya “Bu promptu dene” gibi; aynı noktayı tekrar etmek için değil.
Erişilebilirlik iyileştirmeleri herkes için faydalıdır, özellikle mobilde veya gürültülü ortamlarda.
Şunları sağlayın:
AI açıklamaları genellikle akış ve karşılaştırmalara dayanır—bunlar küçük ekranlarda bozulabilir.
Adım adım iş akışları için üst üste kartlar, tanımlar ve SSS için akordiyonlar, yan yana karşılaştırmaları dikey “Önce” sonra “Sonra”ya çevirin. Dokunma hedeflerini büyük tutun ve hassasiyet gerektiren etkileşimlerden kaçının (ör. küçük hover-only tooltip’ler).
İyi bir yapay zeka açıklayıcı “Artık her şeyi biliyorsun” demekle bitmez. İnsanların bir sonraki adımı seçmesine yardımcı olur—herkesi aynı eyleme itmeden.
Küçük, net eylem çağrıları sunun; her biri farklı bir amacı hedeflesin:
Metni somut tutun: ne alacakları, ne kadar süreceği ve ne sağlamaları gerektiği.
Eğer uygulamalı bir yol sunuyorsanız, deneyerek öğrenenler için “Örnek uygulama oluştur” CTA’sını düşünebilirsiniz. Koder.ai gibi platformlar kısa bir sohbet özünden çalışan bir web deneyimi (React ön yüzü, Go/PostgreSQL arka uç) üretebilir; bu, bilgi mimarinizi, demolarınızı ve içerik akışlarınızı hızlıca doğrulamak için kullanışlıdır ve hazır olduğunuzda kaynak kodu dışa aktarmanıza imkan verir.
Uzmanları zorla başlangıç içeriğinden geçirip zaman kaybettirmeyin—başlangıç düzeyindekileri teknik kısır döngülere sokmayın. Basit “yollar” kullanın, örn:
Bu, önemli sayfaların üst kısmına iki buton koymak kadar basit olabilir (“Öğreniyorum” vs “Değerlendiriyorum”).
Form varsa, neye ihtiyacınız olduğunu (ör. örnek dosyalar, sektör, hedef, kısıtlar) ve sonrasında ne olacağını söyleyin. Eğer mümkünse ekleyin:
Yapay zeka bilgisi hızla eskir. Bir sahibi atayın, gözden geçirme sıklığı belirleyin (aylık veya çeyreklik) ve basit sürüm notları ekleyin (“Son gözden geçirme: Ay YYYY” ve “Ne değişti”) ki okuyucular içeriğin güncel olduğuna güvensin.
Eğer açıklayıcınız interaktif demo veya araç deneyimiyle bağlıysa, güncellemeleri yazılım sürümleri gibi yönetin: değişiklikleri izleyin, net bir geri alma seçeneği sağlayın ve ne değiştiğini belgelendirin. (Hızlı iterasyon yaparken anlık görüntüler ve geri alma gibi özellikler Koder.ai gibi araçlarda riski azaltmaya yardımcı olur.)
Start by picking one primary non-expert group (and optionally a secondary one). Write a quick profile for each:
This keeps your explanations at the right level and prevents “general audience” vagueness.
Pull questions from real sources: sales calls, support tickets, onboarding sessions, and comments. Prioritize questions that affect trust and decisions, such as:
If you can’t answer these clearly, the site will read like marketing.
Pick 1–3 goals tied to outcomes you actually care about. Common examples:
Then align every major page to at least one goal so the site stays focused.
Match metrics to goals and review them on a schedule (monthly or quarterly). Useful metrics include:
Use the results to update content where people still get stuck.
Group features into 3–6 recognizable “jobs” (e.g., Text, Images, Audio, Search \u0026 Q\u0026A, Spreadsheets). This helps visitors understand faster than a long tool list.
Keep bucket names simple and literal (avoid clever labels that need explaining).
Use the same mini-template everywhere:
Consistency makes it easy to compare capabilities without deep reading.
Usually skip model names, benchmarks, parameter counts, and leaderboards. Replace them with user-facing guidance like:
If you must include technical terms, keep them optional (tooltips or short notes).
Keep top navigation small and predictable. A practical baseline is:
Add a prominent path that guides beginners through a short sequence: what it is, what it’s good at, where it fails, relatable examples, and next steps.
Write in short sentences, active voice, and one idea per paragraph. Replace jargon with everyday equivalents (and define unavoidable terms immediately).
Also pick one consistent term per concept (e.g., always “AI system,” not switching between “model,” “engine,” and “algorithm”). Consistency prevents confusion more than extra length.
Put limitations next to the features they affect (not buried in fine print). Explain uncertainty plainly:
Add clear high-stakes warnings for medical, legal, and financial use, and tell people what to do next: review, edit, verify, and escalate when needed.