Gelişmiş Dil Modelleri (LLM'ler) ve Mobil Reklamcılığın Geleceği

Bu dönüşümün önünde tek geçiş yapan mobil pazarlamacıların, yapay zeka destekli erişimin nasıl yorumlandığına odaklanmaları gerekiyor. İçeriklerin sağlam, kullanışlı ve sistemlerin kolayca anlayabileceği biçimde hazırlanma bu süreçte büyük önem taşır. Reklam stratejilerinin erkenden uyarlanması, yenilikçiliğini optimize eden, hedeflemelerini geliştiren ve düşük hacimli ancak yüksek etkili reklamların uygulandığı markalar, bu yeni kanallar olgunlaştıkça rekabette öne çıkma avantajına sahip olacak.

Tüm bu gelişmelerin değişiminde, Ayarla gibi gelişmiş analiz ve ölçümleme çözümleri sunan platformlar, pazarlama ekiplerine hem yeni kanallar hem de mevcut pazarlama blokları üzerinden kullanıcıyı yönetebilmeyi verimli şekilde yönetme olanağı sağlar. Ayarlama, kampanyalarınızın görünümlerini size, analiz etme ve optimize etme yardımcı olarak bu yeni döneme hazır olmanızı sağlıyor.

Biraz daha detaya girdiğimizde; Başarılı bir Mobil uygulama kullanıcı tarafından satın alınabilir , geleneksel olarak taranan ve organik bölümlerin dengeli bir şekilde kullanılmasına dayanıyor. Etkili stratejiler, bu iki yaklaşımı entegre ederek birbirini destekleyen bir büyüme sağlıyor.

Organik tarafta, özellikle uygulama mağazalarında yapılan aramalar, anahtar kelime ve kategori sıralamalarına odaklanan , Uygulama Mağazası Optimizasyonu (ASO) ile öne çıkıyor. Daha az ölçüde de olsa, web ve mobil web üzerindeki SEO sıralamaları da bu sürece katkı sağlıyor. Öte yandan, reklamsız reklam pazarlamacıların çeşitli kanallar, platformlar ve cihazlar üzerinden geniş kitlelere ulaşmasını mümkün kılıyor. Ancak kullanıcılar kişiselleştirilmiş ve doğrudan cevaplar almak için giderek daha fazla yapay zekaya (AI) yöneldikçe, ChatGPT, Google Gemini ve Anthropic Claude gibi büyük dil modelleri (LLM'ler) önemli birer uygulama dönüşüm kanalı haline geliyor. Gartner'a göre , geleneksel arama motorunun çalıştırılması 2026 yılına kadar %25 oranında düzenlenirken, organik dönüşümün 2028'e kadar %50'ye kadar varan oranının düşeceği öngörülüyor.

Gelişmiş dil modellerinin (LLM'lerin) cazibesi, kullanıcıların arama sonuçlarında gezinmesi veya birçok siteyi tıklama ve birkaç indirmelerinden kurtulması. Örneğin, “Yeni kalmak için en iyi fitness uygulaması hangisidir?” diye soru soruyorsanız, anında bir öneri alınabiliyor. Bu araçlar, kullanıcı yönetimini analiz ederek anında yanıtlar üreten ve doğrudan uygulamalara , web sitelerine veya hizmetlere yönlendiren birer “cevap motoru” gibi çalışıyor.

Mobil pazarlamacılar için bu değişim, uzun süredir uygulanan stratejilere bir meydan okumada ilerlerken, hem organik hem de geride kalanların karşısına çıkmak için yeni bir fırsat da sunuyor. Örneğin ChatGPT, hâlihazırda web sitelerine ve uygulama mağazası açılış sayfalarına ölçülebilir yönlendirme aktarımı sağlıyor. Perplexity ve Bing sohbet botu gibi platformlar ise yapay zekâ yanıtlarının içine yerleştirilmiş yerel reklam formatlarını test ediyor. Bu yeni, yapay zekalı bölgesel depolama bölgeleri, büyüme ekiplerinin artık görünürlük stratejilerini, yaratıcı içerik anlayışlarını ve performans ölçümü yöntemlerini yeniden ele almaları gerekiyor.

LLM Reklamcılığına Giden Yol

ChatGPT, 2022'nin sonlarında piyasaya sürüldüğünde iki ayda 100 milyon kullanıcıya ulaşarak günün en hızlı büyüyen hile uygulaması oldu. Microsoft da 2023'ün başlarında ChatGPT'yi Bing Chat'e entegre etti. Google, Arama Üretken Deneyimi (SGE) aracılığıyla arama motoruna yerleştirerek Gemini'yi takip etti. Diğer platformlar hızla bu alana girdi ve biri geleneksel örgülü alana dayalı, atıf bakış açısıyla zengin alternatifler sundu.

Ancak yapay zeka odaklı yanıtlara geçiş bir gecede olmadı. Arama motorları zaten daha doğrudan işlemler doğru ilerlemektedir. Google'ın öne çıkan snippet'leri, Bilgi Grafiği panelleri ve sesli asistanları, Mesajlarla anında yanıtlar beklemeye alıştırdı. 2024'te ABD'deki aramaların neredeyse %60'ı harici sitelere tıklama ile sonuçlanmadı bu, sıfırdan tıklama araması olarak bilinen bir randevu. Mobilde ise sesli arama isteği daha da güçlendirildi. Google Uygulamasındaki her 5 aramadan 1'i artık sesli olarak yapılıyor ve tipik olarak tek bir sözlü yanıt yayınlanıyor. LLM'ler şimdi bu deneyimin geliştirilmiş bir versiyonu metin olarak ve daha fazlasını sunuyor.

Yakın zamanda yapılan bir ankete göre, arama kullanıcılarının %80'inden fazla sorgusu en az %40'ı için yapay zeka tarafından yedeklerinin özet kayıtlarına dahil edilmiştir. Üretken yapay zeka ürünleri arasında %68'i araştırma, %48'i gerçek zamanlı güncellemeler ve %42'si alışveriş önerileri ve karar desteği kullanıyor. Sensor Tower, Nisan 2025'te arama motoru uygulaması kullanıcılarının neredeyse üçte birinin (%31) ChatGPT'yi de kullandığını bildirdi, bu oran bir önceki yıl %13 idi. Bu rakamlar, kullanıcıların giderek daha fazla arama yapmak ve karar vermek için LLM'lere yöneldiğini gösteriyor.

Peki bu mobil pazarlamacılar için ne anlıyor musun?

Her şeyden önce, gelişmiş dil modelleri (LLM'ler), mobil uygulamalar için son derece hızlı büyüyen yeni bir organik üreme kanalı haline gelmiş durumda. Kullanıcılar “çiftler için en iyi bütçe uygulamaları” ya da “100 dolar altı en iyi fitness takip cihazları” gibi sorular veya komutlar sunduklarında, doğrudan uygulama adları ve bunları içeren öneriler alırlar.

LLM tabanlı statü sistemleri, kullanıcıların sorularına en uygun, en faydalı ya da en güvenilir görünen içerik öne çıkıyor. Geleneksel arama motorlarından veya uygulama mağazası listelerinden farklı olarak, genellikle sadece birkaç sonuç sunulmaktadır. Bu da uygulamanızın ya listede yer bulduğu ya da tamamen dışarıda tutulduğu anlamına geliyor. Görünürlüğün sınırlı, rekabetin yoğun olduğu bu ortamda, her bir öneri alanı büyük bir değer taşıma ve yüksek değerli Sanal kazanç fırsatı sunuyor. Uygulamanız önerildiğinde, oluşan trafik izlenebilir hale geliyor. Örneğin, ChatGPT gibi bazı platformlar artık dış bağlantılara UTM takipçileri ekliyor, bu da pazarlama ekiplerine bu kaynaklardan gelen trafik ve indirmeleri takip etme imkanı sunuyor. Birçok marka, analiz araçları üzerinden yapay zeka platformlarından gelen yönlendirme bağlantılarını net bir şekilde gözlemliyor. Bu gelişmeler aynı zamanda, “üretken motor görünümü” (GEO) adı verilen yeni bir yaklaşım da beraberinde geliyor. Bu yaklaşımda ekipler, uygulamaların ve web sitelerinin LLM yanıtlarında yer alma parçalarını artırmak için birleştirme çalışmaları yürütülüyor.

Organik pazarlamacılar kalabilmek için mobil pazarlamacılara odaklanmalılar:

●      Doğal dilde yapılan sorgularla uyumlu içerikler oluşturanlar,

●      LLM'lerin tekliflerinin nasıl paketlendiğini ve yapılandırıldığını iyi anlayanlar,

●      Yapay Wi-Fi bağlantılarını doğru şekilde ölçebilecek atribüsyon modelleri geliştirmeliler,

●      LLM tabanlı rejim sistemleri standart bir kanal haline geldikçe, bu alanda aktif değişiklik yapmalılar.