Mustafa Suleyman’ın Tüketici-Odaklı Yapay Zeka Ürün Playbook’u

Neden “Tüketici-Odaklı Yapay Zeka” Önemli\n\nMustafa Suleyman yapay zeka ürün çevrelerinde sıkça anılır çünkü laboratuvarda etkileyici olmak yerine, gündelik insanlar için kullanılabilir (ve kabul edilebilir) kılanı yıllardır düşünüyor. Açık konuşmalarında, röportajlarında ve yazılarında sürekli olarak basit bir fikre döner: tüketici ürünleri gerçek hayatla uyumlu olduğunda kazanır.\n\n### “Tüketici-odaklı” ne demek (basitçe)\n\n“Tüketici-odaklı yapay zeka” kişiyle başlamak demektir, modelle değil.\n\n“Bu teknoloji ne yapabilir?” yerine sorarsınız:\n\n- “Birinin salı öğleden sonra gerçekten hangi sorunu var?”\n- “Onu sınanmış hissettirmek yerine yardım edilmiş hissettirecek ne?”\n- “Tekrar kullanmaya rahat hissetmesini sağlayacak ne olur?”\n\nTüketici-odaklı bir ürün, AI’ı bir hizmet deneyimi olarak ele alır—açık, hızlı ve öngörülebilir—kullanıcıların nasıl çalıştırılacağını öğrenmesi gereken bir teknoloji demosu değil.\n\n### Bu rehber ne (ve ne değil)\n\nBu makale iç bilgiye veya özel görüşmelere dayanmaz. Suleyman’ın kamuya ait fikirlerinden ve bunların tüketici ürün inşasıyla örtüşen genel kalıplarından çıkarılmış pratik bir sentezdir.\n\nBurada göreceğiniz ilkeler günlük seçimlere dönüşür: açılış deneyimi, UI metinleri, hata yönetimi, gizlilik varsayılanları ve sınırlamaları nasıl ileteceğiniz.\n\n### Bu kimler için\n\nEğer gündelik kullanıcılar için bir AI ürünü inşa ediyor (veya pazarlıyorsanız), bu sizin için:\n\n- Ürünün ne olması gerektiğini tanımlayan kurucular\n- AI yeteneğini bir yol haritasına çeviren ürün yöneticileri\n- Akışları, promptları ve etkileşimleri şekillendiren tasarımcılar\n- Beklentileri belirleyen ve uç durumlarla başa çıkan pazarlama ve destek ekipleri\n\nHedef: insanların güvendiği, anladığı ve tercih ettiği—çünkü gerçekten onlar için çalışıyor—AI’ı göndermek.\n\n## Gerçek Tüketici İhtiyacıyla Başlayın, Teknik Demolarla Değil\n\nTüketici-odaklı bir AI ürünü etkileyici bir yetenekle değil, gündelik bir sıkıntıyla başlar. Suleyman’ın kuzey yıldızı basit: bir kişi neden kullanacağını açıklayamıyorsa, model henüz önemli değil. İlk işiniz insan problemini sade bir dille tanımlamak ve bunun birinin rutininin bir parçası olacak kadar sık ve acı verici olduğunu kanıtlamaktır.\n\n### Problemle başlayın, sonra AI’ı seçin\n\n“Bu model ne yapabilir?” yerine “Birisi ne zaman düşünür: keşke bu daha kolay olsaydı?” diye sorun. İyi başlangıç noktaları tekrarlayan, yüksek endişe (ama düşük risk) içeren veya insanlar ne yapacaklarını bilmedikleri için kafa karışıklığı yaşayan görevlerdir.\n\nv1 için bir birincil iş seçin. “Hayatımda yardımcı ol” değil, şöyle bir şey: “Gerilmişken nazik, net bir mesaj yazmama yardımcı ol” veya “İki seçeneği karşılaştırıp takasları açıklamama yardım et.” Sıkı bir iş, sizi promptlar, koruyucular ve başarı kriterleri tasarlamada özellik büfesine kaymaktan alıkoyar.\n\n### Hızlı bir v1 çerçeveleme egzersizi\n\nBir uzman olmayanın anlayacağı bir cümlelik değer vaadi yazın:\n\n> “Bir dakikadan kısa sürede, bu size ___ yapmada yardımcı olur, böylece ___.”\n\nSonra üç çıktı metriği listeleyin; bunlar indirmeler veya gösterimler değil, gerçek tüketici değeri yansıtmalı:\n\n- İlk-başarıya-süre: yeni bir kullanıcının ne kadar hızlı faydalı bir sonuç aldığı.\n- Görev başarı oranı: kullanıcıların “bu işi çözdü” dediği (veya hemen yeniden denemediği) oturum yüzdesi.\n- 7 gün içinde tekrarlanan kullanım: ürünün aynı sorun için alışkanlık haline gelip gelmediği.\n\nVaatı ve metrikleri yazamıyorsanız, hâlâ demo modundasınız—ürün modunda değil.\n\n## İnsanların 30 Saniyede Kullanabileceği Bir Deneyim Tasarlayın\n\nBirisi AI ürününüzden ilk yarım dakikada değer alamazsa, bunun karmaşık, güvenilmez veya “benim için değil” olduğuna karar verecektir. İyi bir tüketici AI deneyimi yardımcı, öngörülebilir ve sakin hissettirir—ürün işi yapıyormuş gibi, kullanıcıya yeni bir sistem öğretmiyormuş gibi.\n\n### “İyi” nasıl hissedilir\n\nGüçlü bir ilk etkileşim üç özelliğe sahiptir:\n\n- Yardımcı: uzun bir kurulum olmadan somut bir şey (cevap, taslak, plan) üretir.\n- Öngörülebilir: tutarlı davranır, net sınırları ve sabit bir tonu vardır.\n- Sakin: rahatsız etmez, bunaltmaz veya ekranı seçeneklerle doldurmaz.\n\n### Net varsayılanlarla bilişsel yükü azaltın\n\nTüketiciler bir AI’ı yapılandırmak istemez—başlamasını isterler. Tek belirgin giriş noktası (tek bir prompt kutusu veya tek “Başlat” düğmesi) kullanın ve çoğu insan için işe yarayan varsayılanlar ayarlayın.\n\nOn mod sunmak yerine iki seçenek verin:\n\n- “Sor” (hızlı cevaplar)\n- “Oluştur” (taslaklar, özetler, planlar)\n\nGüven kazanıldığında gelişmiş seçenekleri sonradan açabilirsiniz.\n\n### Kesintiler için tasarlayın\n\nİnsanlar gelip gidecek, bölünecek ve saatler sonra dönecek. Devam etmeyi kolaylaştırın:\n\n- son çıktıyı ve sonraki önerilen eylemi gösterin.\n- Oturumları kısa ve taranabilir tutun.\n- “Kaldığım yerden devam et” kısa yolunu sağlayın.\n\n### Sonraki adımı bariz yapın\n\nKullanıcıların prompt icat etmelerine güvenmeyin. Her yanıttan sonra 2–3 net sonraki adım önerin (öneriler, düğmeler veya hızlı cevaplar ile) (ör. “Kısalt”, “Örnekler ekle”, “Mesaja çevir”). En iyi tüketici AI UX rehberlik eder fakat kontrol etmez—böylece ilerleme hep bir dokunuş uzaklıkta olur.\n\n## Şeffaflık ve Kontrol ile Güven İnşa Edin\n\nGüven “AI zeki” demekle kazanılmaz. İnsanlar ne olduğunuzu anladıklarında, kontrolü hissettiklerinde ve sistem yanlış yaptığında çabucak toparlanabildiklerinde güven oluşur.\n\n### Neyi yapabildiğini (ve yapamadığını) sadece söyleyin\n\n“Her şeyi cevaplar” gibi belirsiz vaatlerden kaçının. Bunun yerine günlük dille yetenekleri açıklayın: asistanın ne konuda iyi olduğu, nerede zorlandığı ve ne zaman reddedebileceği. Bu hayal kırıklığını düşürür ve riskli aşırı güveni azaltır.\n\n### Önemli olduğunda “işin nasıl yapıldığını” gösterin\n\nAI öneri, özet veya tavsiye verdiğinde hafif bir “neden” imkânı ekleyin. Bu şunlar olabilir:\n\n- kullandığı ana faktörlerin kısa bir açıklaması\n- belgelerden veya web’den alınan içerik için kaynaklar/atıflar\n- hesaplamalar veya karşılaştırmalar için “Bunu nasıl buldum” paneli\n\nKullanıcıların uzun bir denemeye ihtiyacı yok—sadece çıktıyı mantık kontrolünden geçirecek kadar bilgi.\n\n### Belirsizliği görünür kılın\n\nAI güveni asla mükemmel değildir, fakat belirsizliği gizlemek güven kırıcıdır. “Tam olarak emin değilim”, “Bu en iyi tahminim” gibi açık işaretler veya sağlık, finans, hukuk gibi yüksek riskli alanlarda bir güven göstergesi kullanın. Belirsiz olduğunda, daha güvenli sonraki adımları önceden önerin: “Bir takip sorusu sormamı ister misiniz?”\n\n### İnsanların düzeltmesine ve yön vermesine izin verin\n\nKullanıcıların ürünü zorlamadan hataları düzeltebilmesi güveni artırır:\n\n- Tek dokunuşla düzeltmeler (“Bu yanlış”, “Farklı bir ton kullan”, “X’e odaklan”)\n- Düzenlenebilir çıktılar (kullanıcıların yeniden başlamak yerine ayarlayabilmesi için)\n- Tercih kontrolleri (stil, hassasiyet, bahsedilmemesini istediği konular)\n\nAI düzeltmelerden öğreniyorsa bunu açıkça belirtin ve kullanıcıların sıfırlama veya vazgeçme seçenekleri olsun.\n\n## Tüketici Ürünleri İçin Varsayılan Olarak Gizlilik\n\nGizlilik bir “ayarlar sayfası” problemi değil—bir deneyim problemidir. Eğer AI ürününüz insanların güvenli hissetmesi için bir politikayı okumalarını, düğmeleri bulmalarını ve jargon çözmelerini gerektiriyorsa, benimseme için zaten sürtünme eklemişsiniz demektir.\n\n### Daha az topla, daha çok güven kazan\n\nİlk adım olarak gerçekten değer sunmak için gerekenleri toplayın ve sorduğunuz anda nedenini sade dille söyleyin:\n\n- Sadece ihtiyaç duyduğunuz bilgiyi toplayın; neden gerektiğini açıklayın.\n- Onay konusunda karanlık desenlerden kaçının (kafa karıştırıcı düğme renkleri, ön işaretli kutular, “kabul et ya da bırak” türü yaklaşımlar—gerçekten gerekli olmadıkça).\n\nÖzelleştirme özelliğini uzun süre kişisel veri saklamadan destekleyebiliyorsanız, bunu varsayılan yapın. “İsteğe bağlı kişiselleştirme” gerçekten isteğe bağlı olmalı.\n\n### Kontrolü insanların beklediği yere koyun\n\nİyi gizlilik kontrolü bulması kolay, anlaşılması kolay ve geri alınabilir olmalıdır:\n\n- Açık gizlilik ayarları ve basit veri dışa aktarma/silme yolları sağlayın.\n\nSilme işlemini destek taleplerinin ardına saklamayın. Bir kullanıcı verilerini dışa aktarabilmeli ve birkaç dokunuşla silebilmeli—ideally aynı yerde hesabını yönettiği yerden. Eğer bazı kayıtları saklamanız gerekliyse (ör. faturalama), neyin kaldığını ve nedenini açıklayın.\n\n### Hassas girdileri korkutmadan açıklayın\n\nBirçok tüketici AI ürünü oldukça kişisel sorular sorabilir. Bu gerçeği kabul edin:\n\n- Hassas girdilerin nasıl işlendiğini (yüksek seviyede, kullanıcı-dostu) belgeleyin.\n\nKısa, insan diliyle bir açıklama—ne saklanıyor, ne saklanmıyor, kim erişebilir ve ne kadar süre korunur—uzun bir politikadan daha etkilidir. Daha derin detay isteyenler için /privacy gibi bir yere bağlantı verin, ancak varsayılan deneyimi kendiliğinden açıklayıcı yapın.\n\n## Güvenlik Bir Özellik Değil—Ürünün Kendisi\n\nEğer bir AI ürünü gündelik kullanımda güvenli kalamıyorsa, demoda ne kadar zekice görünürse görünsün önemi yoktur. Tüketici ürünleri için güvenlik deneyimdir: kullanıcı size kararlar, duygular ve bazen savunmasız anlarla ilgili güven verir.\n\n### “En olası” hatalarınızı adlandırarak başlayın\n\nSpesifik kullanım durumunuz için en büyük riskleri tanımlayın, genel AI korkuları değil. Yaygın kategoriler şunlardır:\n\n- Kendinden emin görünen yanlış bilgi (sağlık, finans, ebeveynlik, hukuk benzeri tavsiyeler)\n- Zararlı talimat veya teşvik (kendine zarar, tehlikeli meydan okumalar, taciz)\n- Önyargı ve haksız muamele (stereotiplendirme, dışlama, toksik dil)\n\nBunları “kırmızı çizgiler” ve “gri alanlar” olarak yazın. Kırmızı çizgiler reddetmeyi tetikler. Gri alanlar daha güvenli alternatifler veya açıklayıcı sorular gerektirir.\n\n### Konuşmaya koruyucular yerleştirin\n\nKoruyucular azarlayıcı bir hata mesajı gibi hissettirmemeli. Tutarlı reddetme kalıpları kullanın (“Bu konuda yardımcı olamam”), ardından güvenli tamamlamalar önerin: daha güvenli bir yön, kaynaklar veya genel bilgiler. Kullanıcının durumu acil veya hassas ise insan yardımına yönlendirme ekleyin (örneğin resmi destek veya kriz kaynaklarına yönlendirme).\n\n### İncelemeyi hafif ama gerçek tutun\n\nRiskli promptlar ve çıktılar için basit bir inceleme döngüsü oluşturun: ortak bir kuyruk, kısa bir rubrik (zarar, güven, kullanıcı etkisi) ve haftalık kararlar. Amaç hızla hesap verebilirlik sağlamak, bürokrasi değil.\n\n### Lansmandan sonra izleyin, çünkü riskler evrilir\n\nOrtaya çıkan sorunlar için izleme planlayın: reddetme artışları, tekrar eden “jailbreak” ifadeleri, yüksek riskli konular ve kullanıcı raporları. Yeni hata modlarını ürün hatası olarak ele alın—önceliklendirin, düzeltin ve sürüm notlarında veya yardım merkezinde açıkça iletin.\n\n## İnsan-AI Etkileşim Modelini Kusursuzlaştırın\n\nHarika AI özellikleri etkileşim garip, yavaş veya öngörülemez hissettirdiğinde başarısız olur. Buradaki “model” sadece altta yatan LLM değildir—bu sosyal sözleşmedir: asistanın ne için olduğu, ona nasıl konuştuğunuz ve ne tür cevaplar bekleyebileceğiniz.\n\n### Doğru etkileşim stilini seçin\n\nÜrünün hangi ortamda olduğuna göre sohbet, ses veya hibrit seçin.\n\nSohbet, kullanıcıların tarayıp düzenleyip kopyalaması gerektiğinde iyidir. Ses, eller meşgulken (yemek yapma, araba kullanma) veya erişilebilirlik öncelikliyse parlıyor. Hibrit ideal olabilir, ama yalnızca net el değişimleri (ör. ses girişiyle okunabilir bir özet ve sonraki adımlar için düğmeler) tasarlanırsa.\n\n### İnsanlara “doğru” şekilde sormayı öğretin—eğitmeden\n\nÇoğu tüketici iyi promptlar icat etmeyecektir. Onlara yapı verin:\n\n- en iyi işler için birkaç şablon (“Bir hafta sonu planla”, “Bir cevap taslağı hazırla”, “Seçenekleri karşılaştır”)\n- beklenen formatı ve tonu gösteren örnekler\n- kesinlik gerektiğinde hafif kılavuz alanlar (tarih, bütçe, konum)\n\nBu deneyimi hızlı tutarken esnek hissettirir.\n\n### Belleği dikkatle ekleyin (ve görünür yapın)\n\nVarsayılan olarak kısa vadeli bağlam tutun: mevcut oturumda gerekenleri hatırlayın ve nazikçe sıfırlayın.\n\nUzun dönemli belleği sunuyorsanız, bunu isteğe bağlı ve kontrol edilebilir yapın. Kullanıcıların neyin hatırlandığını görüntülemesine, düzenlemesine ve temizlemesine izin verin. Asistan belleği kullanıyorsa bunu belirtmeli (“Kaydedilmiş tercihlerinizi kullanıyorum” gibi), böylece sonuçlar gizemli hissettirmez.\n\n### Erişilebilirlik için ilk günden tasarlayın\n\nNet bir okuma seviyesi hedefleyin, ekran okuyucuları mantıklı yapıyla destekleyin ve ses için altyazılar ekleyin. Hata durumlarını da düşünün: asistan yardımcı olamıyorsa bunu açıkça söylemeli ve bir sonraki adım (kısa bir soru, bir düğme veya insan destek yolu) sunmalı.\n\n## Değere Basit Bir Yol Sunarak Benimsemeyi Hızlandırın\n\nBenimseme, bir AI ürünün etkileyici olmasından değil—birinin hızlıca değer hissetmesinden, az çabayla ve ne yapacağını bilmesinden gelir.\n\n### İlk “aha”ya giden yolculuğu haritalayın\n\nİlk açılıştan “Ah, bu işe yarıyor” hissine kadar en kısa gerçekçi yolu yazın. Kullanıcının ne gördüğünü, neye dokunduğunu ve ne aldığını spesifik olarak tanımlayın.\n\nBir tüketici AI asistanı için “aha” nadiren “her şeyi yapabiliyor”dur. Genellikle tek somut bir kazanımdır: tonuna uygun yeniden yazılmış bir mesaj, bu gece için oluşturulmuş bir plan veya bir fotoğrafın sade dille açıklaması.\n\nPratik bir taktik: “değer-zamana” hedefinizi belirleyin (örneğin 60 saniyenin altında) ve her şeyi buna göre tasarlayın—ekranlar, izinler, model çağrıları ve metinler.\n\n### Bir küçük görevle öğreterek onboard edin\n\nÖzellik turunu atlayın. Bunun yerine insanları hemen iyi bir sonuç veren tek bir mikro-görevle yönlendirin.\n\nİşleyen örnek akışlar:\n\n- “Bir metin yapıştır → tonu seç → daha iyi bir versiyon al”\n- “Bir soru sor → yapılandırılmış bir cevap gör → bir dokunuşla düzelt”\n\nBu, etkileşim normlarını (nasıl prompt verileceği, nasıl düzeltileceği, ürünün ne için iyi olduğu) kullanıcının talimat okumasını gerektirmeden öğretir.\n\n### En çok acı veren sürtünmeleri azaltın\n\nDeğerden önceki her ekstra adım, kullanıcı kaybı noktasıdır.\n\nKayıt işlemini hızlı tutun ve çekirdek deneyimi denemeleri için misafir modu düşünün. Paraya dönüştürülecekse, fiyatlandırmayı sürpriz olmadan erken netleştirin—ama kullanıcıların önce “aha”ya ulaşmasına izin verin.\n\nAyrıca gizli sürtünmelere dikkat edin: yavaş ilk yanıt, izin istemlerinin çok erken görünmesi veya çok fazla profil verisi istemek.\n\n### Spam yapmadan geri dönüş döngüleri oluşturun\n\nEn iyi yeniden etkileşim bombardıman değildir; geri gelmek için bir sebeptir.\n\nKullanıcı amacına bağlı hafif döngüler inşa edin:\n\n- gerçekten yardımcı olan geçmiş ve “kaldığım yerden devam et”\n- kolayca yeniden kullanılabilen kaydedilmiş çıktılar (şablonlar, favoriler)\n- kullanıcı ayarlı hedeflere bağlı nazik hatırlatmalar, genel spam değil\n\nEğer bildirim kullanıyorsanız, bunları öngörülebilir, kontrol edilebilir ve değere açıkça bağlı yapın. Kullanıcılar ürünün dikkatlerine saygı gösterdiğini hissetmeli—onunla rekabet ettiğini değil.\n\n## Hızlı Gönderin, Daha Hızlı Öğrenin: Kaos Olmadan Yineleme\n\nHız yalnızca güvenceli öğrenme üretiyorsa faydalıdır. Bir tüketici-odaklı AI ekibi erken gönderir, ama bunu kullanıcıları güvende tutacak, markayı koruyacak ve ürünün yarım kalmış deneyimler yığınına dönüşmesini engelleyecek şekilde yapar.\n\n### İnce bir dilimle başlayın\n\nBir iş akışı seçin ve uçtan uca inşa edin, küçük olsa bile. Örneğin: “Bu mesaja nazik bir yanıt yazmama yardım et” veya “Bu makaleyi üç çıkarıma özetle.” Beş bağlantısız “AI numarası” göndermeyin. İnce dilim, gerçek ürün problemlerini—girdiler, çıktılar, hatalar ve kurtarma—gizlemeden çözmeye zorlar.\n\nEğer fikirden çalışan bir prototipe hızlıca geçmek istiyorsanız, vibe-coding iş akışı yardımcı olabilir—ancak yukarıdaki tüketici-odaklı disiplini uygulamaya devam edin. Örneğin, Koder.ai ekiplerin sohbet tabanlı bir spesifikasyondan gerçek bir web uygulaması (React + Go + PostgreSQL) üretebilmesine olanak tanır; bu, onboarding, güvenlik akışları ve değer-zamana test etmek için haftalarca altyapı kurmadan yararlıdır.\n\n### Aşamalandırarak yayınlayın (patlama alanını kontrol edin)\n\nAşamalı yayınlar ve feature flag’ler kullanarak şunları yapabilirsiniz:\n\n- Özelliği önce küçük bir kullanıcı yüzdesine açmak\n- Bir şey bozulursa hızla kapatmak\n- Versiyonları karşılaştırmak ve herkesi aynı anda şaşırtmamak\n\nBu, hataları sınırlandırırken ivmeyi yüksek tutar. Ayrıca destek ekiplerinin ve müşteri geri bildirim döngülerinin kullanılabilir kalmasına yardımcı olur.\n\n### Çeşitli kullanıcılarla test edin—ve hataları yazın\n\nAI farklı insanlar için farklı şekilde bozulur: aksanlar, yazı stilleri, kültürel referanslar, erişilebilirlik ihtiyaçları ve uç durum davranışları. Erken dönemde çeşitli kullanıcılarla test edin ve AI’ın nerede başarısız olduğunu belgeleyin:\n\n- Kullanıcıların ne beklediği\n- AI’ın ne yaptığı\n- Kullanıcı etkisi (kafa karışıklığı, yanlış aksiyon, güvenlik riski)\n\nBu hata kaydı yol haritanız olur, bir mezarlık değil.\n\n### Kafa karışıklığı ve hata vakalarını haftalık yineleyin\n\nHaftalık bir ritim belirleyin ve en büyük kafa karışıklığı noktalarına odaklanın: belirsiz promptlar, tutarsız çıktılar ve tekrar eden hatalar. Tekrar eden destek biletlerini ve “güvenmiyorum” anlarını azaltan düzeltmeleri önceliklendirin. Değişikliği bir cümlede açıklayamıyorsanız büyük ihtimalle yayınlanmaya hazır değildir.\n\n## Önemli Olanı Ölçün: Kalite, Güven ve Retansiyon\n\nTüketici-odaklı AI inşa ediyorsanız metrikleriniz sadece etkileşim grafikleri ve “baş parmak yukarı/aşağı” widget’ları ile sınırlı olamaz. Tüketiciler “özelliği kullandılar” ile ilgilenmez—onun işe yarayıp yaramadığına, zamanlarını boşa harcayıp harcamadığına ve huzursuz hissettirip hissettirmediğine bakar.\n\n### Kaliteyi görüşler değil çıktılar olarak ölçün\n\nGeri bildirim düğmeleri faydalıdır ama gürültülüdür. Daha iyi bir görüş: kullanıcı geldiği işi tamamladı mı?\n\nŞunları takip edin:

• Görev tamamlama: kullanıcı belirgin bir bitiş durumuna ulaştı mı (mesaj gönderildi, masa rezervasyonu yapıldı, e-posta yazıldı)?\n- Yeniden çalışma: cevapları düzeltme, yeniden yazma veya tekrar promptlama sıklığı\n- tekrar eden promptlar, “hayır, demek istediğim bu değildi” veya akıştan vazgeçmeler\n\nBu metrikler AI’ın “neredeyse yardımcı” olduğu ama yine de emek gerektirdiği yerleri gösterir—genellikle churn’a giden en hızlı yol.\n\n### Güveni önde gösterge olarak ele alın\n\nGüven kırılgan ama doğru yerlere bakarsanız ölçülebilir.\n\nGüven sinyallerini ölçün:

Güven düştüğünde retansiyon genellikle peşinden gelir.\n\n### Gerçeği ortalamayla yok etmemek için segmentleyin\n\nOrtalama acıyı gizler. Niyete ve kullanıcı türüne göre segmentleyin (yeni vs güçlü kullanıcılar, hassas vs gündelik görevler, farklı diller). AI beyin fırtınası için harika ama müşteri destek için güvenilmez olabilir—bunlar aynı puanı paylaşmamalı.\n\n### “Hattı durdur” eşiği belirleyin\n\nKritik hatalar için müzakere edilemez eşikler tanımlayın (ör. güvenlik olayları, gizlilik sızıntıları, yüksek şiddetli yanlış bilgi). Bir eşik aşılırsa, yayını durdurun, araştırın ve düzeltin—büyümeyi optimize etmeden önce. Bu disiplin retansiyonu korur çünkü güveni korur.\n\n## Kullanıcıları Düşünerek Modelleri ve Altyapıyı Seçin\n\n“En iyi” model en büyük olan değil—müşterilerinizin beklediği deneyimi güvenilir şekilde sunan modeldir. Kullanıcı çıktılarından başlayın (hız, doğruluk, ton, gizlilik) ve sonra mimariye geri yürüyün.\n\n### İnşa et, satın al veya ortak olun\n\n: deneyim benzersiz bir yeteneğe bağlıysa (özel alan uzmanlığı, mülki veriler, sıkı gizlilik gereksinimleri).\n\n: hızlı göndermek istediğinizde, öngörülebilir kalite ve destek gerektiğinde.\n\n: dağıtım, veri veya özel güvenlik araçları takımınızın dışında olduğunda—özellikle moderasyon, kimlik, ödemeler veya cihaz entegrasyonları için.\n\n### Kullanıcıların hissedeceği takaslar\n\n- Daha ucuz modeller daha fazla yeniden deneme veya insan incelemesi gerektirebilir, bu da “gerçek” maliyeti gizlice artırır.\n- Yanıtlar çok uzun sürerse kullanıcı bozuldu sanır. Çoğu sorgu için daha küçük/hızlı modelleri düşünün ve sadece zor olanları daha büyük modellere yönlendirin.\n- Veri cihazı veya bölge dışına çıkıyorsa daha açık rıza ve güçlü kontroller gerekir.\n- Kesintiler, oran limitleri veya kalite düşüşü destek biletlerine ve churn’a dönüşür.\n\n### Güncellemeler ve gerilemeleri planlayın\n\nModeller değişir. Her yükseltmeyi bir ürün sürümü gibi ele alın: yayın öncesi değerlendirmeler yapın, sabit bir referansa karşı karşılaştırın ve gerçek kullanıcı akışlarını dahil edin (uç durumlar, güvenlik, ton). Aşamalı yayın yapın, şikayetleri ve retansiyonu izleyin ve hızlı bir geri alma yolu bulundurun.\n\n### Önemli yerlerde satıcıya bağımlı kalmayın\n\nBir sağlayıcının tuhaflıklarına sıkı sıkıya bağlanmaktan kaçının. Promptlar, yönlendirme ve günlükleme için bir soyutlama katmanı kullanın ki modelleri değiştirebilesiniz, A/B testleri yapabilesiniz ve cihaz üzerinde veya açık kaynak seçenekler ekleyebilesiniz.\n\nEğer bir platform üzerine inşa ediyorsanız aynı prensip geçerlidir: taşınabilirliği koruyan araçları seçin. (Örneğin, Koder.ai kaynak kodu dışa aktarımı destekler; bu, model sağlayıcıları, güvenlik katmanlarını veya barındırma gereksinimlerini değiştirirken takılmaktan kaçınmaya yardımcı olabilir.)\n\n## Dürüstçe İletişim Kurun: Pazarlama, Destek ve Beklentiler\n\nTüketici-odaklı AI beklenti yönetiminde yaşar veya ölür. Eğer kullanıcı bir kez kandırıldığını hissederse—göz alıcı bir iddia, belirsiz bir “sihir” düğmesi veya gizli bir limit yüzünden—geriye kalan her şeye güvenmez.\n\n### Sonucu pazarlayın, gizemi değil\n\nReklamlar, uygulama mağazası açıklamaları ve onboarding’de sistemin neler yapabildiğini abartmaktan kaçının. Yardım ettiği işi ve en iyi çalıştığı koşulları tanımlayın.\n\nAçık, gündelik dilde özellik isimleri kullanın. “Akıllı Mod” veya “AI Boost” kimseye bir şey söylemez; ayrıca sonuçların neden değiştiğini açıklamayı zorlaştırır.\n\nBasit bir adlandırma deseni yardımcı olur:\n\n- “Bir e-posta yanıtı taslağı”\n- “Sadece bu yazışmayı kullanarak” / “Kaydedilmiş notlarınızı kullanarak”\n- gerektiğinde “Yanlış olabilir—doğrulayın”\n\n### Arızaları öngören destek hazırlayın\n\nAI ürünleri tanıdık şekillerde başarısız olur: halüsinasyonlar, reddetme, kısmi cevaplar, ton uyumsuzluğu veya beklenmedik hassasiyet. Bunları ürün senaryosu olarak ele alın, uç durumlar değil.\n\nİnsanlar için yazılmış bir yardım merkezi oluşturun: örnekler, sınırlamalar ve güvenlik notları ile. İyi bir yapı: