NotebookLM artık aylık SEO raporunu sizin yerinize neredeyse baştan sona çıkarabiliyor. Google Search Console ve GA4 verisini kaynak veriyorsunuz, o da temiz bir yazılı rapor ve Sheets'e aktarılabilir tablolar üretiyor. Üstüne 2026'da gelen Deep Research özelliğiyle internette kendi başına araştırma yapıp "bu kelimede neden düştük" sorusunu kaynaklı bir raporla yanıtlıyor. Bu fikir aslında sizden geldi. "Saatler Harcıyorsunuz: NotebookLM Bunu 2 Dakikaya İndirir" videosunun altına bir arkadaşımız tam olarak raporlama videosu istemişti. Ben de oturdum, bütün akışı kurdum. (İlgili video: https://youtu.be/o2jYBoAo8So?si=GFLlgDvuKHSLs0Jf) Kafamdaki video şöyle ilerliyor: → GSC'den sorgu ve sayfa verisini, GA4'ten dönüşüm ve trafik kaynağını çekme (bu ay vs geçen ay) → Google Sheets'i NotebookLM'e doğrudan kaynak bağlama (artık CSV derdi yok) → "Hangi sayfa trafik alıyor ama dönüşmüyor" gibi stratejik soruları sorup Data Table çıkarma → Deep Research ile "bu ay sektörde ne değişti, AI Overviews bizi nasıl etkiledi" araştırması → Aylık müşteri toplantı notlarını da kaynak yapıp "geçen ay söz verdiklerimiz tuttu mu" tablosu → Hepsinden gelecek ayın aksiyon planını çıkarma Örneği anonim bir beyaz eşya e-ticaret sitesi üzerinden anlatmayı düşünüyorum. Sebep: bu sektörde mevsimsellik, fiyat hareketleri ve rakip kampanyaları net olduğu için Deep Research'ün ne işe yaradığı çok iyi görünüyor. Önemli not: bu videoda sesli özet (Audio Overview) kısmına girmeyeceğim, odak yazılı rapor ve tablolar. Çünkü asıl iş yükünü orada hafifletiyoruz. Bir de güzel haber: aynı sistemi kuran herkes tarih aralığını değiştirip yıllık rapora da çevirebiliyor. Yani bir kez öğrenince hem aylık hem yıllık işinizi görüyor. Şimdi size soruyorum: haftaya bu videoyu çekmemi ister misiniz? Yoruma yazın lütfen: 1. Hangi adımı en çok merak ediyorsunuz? (kurulum / stratejik sorular / Deep Research / müşteri notları) 2. Sizin sektörünüz neyse, "acaba bende de çalışır mı" dediğiniz bir nokta var mı?

https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/how-the-open-knowledge-format-can-improve-data-sharing Merhabalar. Zannedersem bunu gormussunuzdur. https://www.youtube.com/watch?v=MY9F9K7wWX4 Bu sekilde bir plugin yaptim. Kullanmak isteyenler olabilir. https://suganthan.com/okf-generator/ Buradan da yararlanabilirsiniz. Why not? Neden olmasin dedigimiz yapilardan oldugunu dusunuyorum :). Herkese iyi haftasonlari.

Herkese merhaba! Bu hafta sizin için özel bir şey hazırladım. ChatGPT'ye, Gemini'ye, Perplexity'ye markanızın adını sorduğunuzda ne çıkıyor? Sizi mi anlatıyor, rakibinizi mi öne çıkarıyor? Çoğumuz bunu düzenli takip etmiyoruz. Oysa artık insanlar mavi linklerden önce yapay zekânın cevabını okuyor. Ben kendi markam için bunu her hafta otomatik ölçen bir sistem kurdum. Beş yapay zekâ motorunu tarıyor, sonuçları bir panele döküyor, her Pazartesi sabah kendi kendine çalışıyor. Bu üye videosunda, bu sistemi nasıl kurduğumu ve arkasında ne düşündüğümü baştan sona anlattım. 🎬 Önce videoyu izleyin: https://youtu.be/S7BdkYiPKEc Videoyu izledikten sonra, aşağıdaki adımlarla kendi markanız ve sektörünüz için aynısını kurabilirsiniz. Hangi seviyede olursanız olun, bu yol sizin için. 🛠️ Kendi Aracınızı Kurma: Adım Adım Adım 1, Gerekenleri hazırlayın. Bu araç Claude Cowork'te çalışıyor. İhtiyacınız olanlar: Claude masaüstü uygulaması ve Cowork modu, Claude'un Chrome eklentisi (kurulu ve bağlı, en kritik kısım bu), ChatGPT/Perplexity/Gemini'ye giriş yapmış bir tarayıcı, ve sonuçların kaydedileceği bir klasör. Adım 2, Cowork ile bir sohbet açın. Programcı olmanıza gerek yok. Yeni bir sohbet açın ve düz Türkçeyle derdinizi anlatın: "Markamı her hafta beş yapay zekâ motorunda denetleyen bir sistem kurmak istiyorum, bana yardım et." Cowork size soru soracak, eksikleri tamamlayacak, talimatı sizinle birlikte yazacak. Adım 3, Felsefenizi en başa yazın. Bu en önemli adım. Cowork'e amacınızı söyleyin: manipülatif "en iyi ajans" listelerine girmek değil, özgün içerikle, gerçek vaka analiziyle, dürüst yoldan görünür olmak. Yapay zekâya ne yapacağını söylemeden önce, hangi ilkeyle yapacağını söyleyin. Adım 4, İki şeyi ayrı izleyin. Markanızı ve kişisel markanızı (kurucu/uzman adınızı) ayrı izleyin. Yapay zekâ ikisini farklı tanıyor. Her ikisinin web varlıklarını (site, LinkedIn, YouTube, bülten) listeleyin. Adım 5, Sorularınızı üç niyete ayırın. Ticari sorular (müşterinin sizi aradığı sorular), marka/kişi soruları (doğru tanınıyor musunuz), itibar soruları (güvenilir görünüyor musunuz). Bu üç grubu ayırmak, raporun en değerli yanı.

Merhabalar. MCP lerde olarak su anda mcpscraper, firecrawl ve scraptio yu kullaniyorum. Sizlerin tavsiyesi var midir?

Merhabalar. Geçen hafta basit bir şey yaptım. Müşterim için Google AI Studio'da küçük bir "tadilat maliyet hesaplama" uygulaması kurdum. Sadece metin döndüren, kullanıcıya yaklaşık bütçe veren masum bir araç. Tek yaptığı iş ucuz bir metin modeline soru sorup JSON cevap almaktı. Sonra faturaya baktım. 5 gün içinde 706 dolarlık Gemini kullanımı. Hem de uygulamamın çağıramayacağı modellerden: Veo video üretimi ve görsel üretimi. Yani benim hesap makinem video üretmiyordu bile. Ne mi oldu? AI Studio bir uygulamayı Cloud Run'a deploy ederken, koda sizin görmediğiniz bir "proxy" ekliyor. Amacı iyi niyetli: API anahtarınız tarayıcıda görünmesin diye isteği arka tarafa taşıyor. Ama bu proxy iki ölümcül zaafla geliyordu: Birincisi, proxy her modeli geçiriyor. Uygulamam sadece tek bir ucuz metin modeli kullanıyor olsa bile, o açık kapıdan video ve görsel modelleri de çağrılabiliyor. İkincisi, deploy varsayılan olarak kimlik doğrulaması olmadan, herkese açık yayınlanıyor. Üstüne, bu proxy kodun içinde görünmüyor. Yani denetleyip kısıtlamanız mümkün olmayan bir kapı. İşin acı tarafı şu: Romanya ve Ukrayna'daki sunuculardan (ikisi de VirusTotal'da "zararlı" olarak işaretli) önce tarama botları geldi, açık kapıyı buldu, sonra Google'ın kendi SDK'sıyla benim anahtarım üzerinden günlerce video ürettiler. Bedava video makinesi gibi kullandılar. En sinir bozucu kısmı ise bu: Ben aylar önce o projeye 50 dolarlık aylık harcama limiti koymuştum. Limit 50 dolardı, harcama 638 dolara çıktı. 12 katı. Çünkü AI Studio'nun o limiti "Experimental" ve sert bir limit değil. Gecikmeli çalışıyor ve bu durumda hiç tutmadı. Çıkardığım dersler (sizinki de olmasın diye): Bir uygulamayı hızlı deploy etmek, onun güvenli olduğu anlamına gelmiyor. Özellikle "vibe coding" ile çıkardığınız araçlarda, deploy aşamasında platformun arkanızda ne açtığını bilmeniz şart. API anahtarı internete açık bir uç noktanın arkasındaysa, o anahtar artık halka açıktır. Tarayıcı botları o adresi günler içinde buluyor.