📅 Not: Bu yazı ilk hâlinde "30 gün boyunca 6.000 gerçek müşteri yanıtı okudum" çerçevesindeydi ve ölçüm gibi sunulan sayılar içeriyordu. Böyle bir ölçüm yapılmadığı için yazı, doğrulanamayan sayı ve vakalardan arındırıldı. Aşağıdakiler bir raporun sonucu değil; Türkçe AI çıktısında karşımıza çıkan sorun tipleri ve bunlara karşı yazdığımız prompt kurallarıdır.

AI ürünü geliştirirken edindiğimiz en sıkıcı ama en faydalı alışkanlık şu: çıktıları elle okumak. Dashboard'u açıp AI'ın ürettiği yanıtları sırayla okumak, hiçbir otomatik metriğin vermediği bir şeyi veriyor — modelin nerede boşluğa düştüğünü.

Bu yazı, o okumalarda karşımıza çıkan sorun tiplerinin ve her birine karşı prompt tarafında aldığımız önlemlerin listesi.

İlk 50 Kullanıcımızdan 5 Garip İstek, İlk Paying Customer Hikayesi ve Türkçe AI Prompt 5 Dil Tuzağı yazılarımın devamı. Build-in-public serisi.

Niye çıktıyı elle okumak gerekiyor

Bu üründe en korktuğumuz senaryo şu: AI, bilmediği bir fiyatı ya da stok durumunu uyduruyor; müşteri ona güvenip sipariş veriyor; hata sonradan ortaya çıkıyor ve faturayı marka ödüyor.

Bu tip hatanın kötü tarafı, otomatik metriklerde görünmemesi. Yanıt hızlı, dili düzgün, ton uygun — sadece içerik yanlış. Böyle bir hatayı yakalamanın tek yolu, cümleyi bir insanın okuması.

Bizim kuralımız: çıktı bir insanın gözünden geçmeden "kalite" hakkında konuşulmaz.

Pratikte bu, her sabah 30-45 dakika dashboard'da yanıt okumak demek. Sıkıcı ama ürünün en güçlü kalite mekanizması.

Türkçe çıktıda en sık rastlanan 10 sorun

Sorun 1 — Pasif çatı ve "tarafınıza" dili

"Siparişiniz alınmıştır, en kısa sürede tarafınıza dönüş yapılacaktır."

Dilbilgisi doğru, hayat karşılığı yok. Hiçbir kafe ya da butik sahibi böyle konuşmuyor.

Prompt önlemi: "Pasif çatı yasak" kuralı + doğru/yanlış örnek çiftleri. Tek başına kural yetmiyor, örnek şart.

Sorun 2 — Emoji aşırılığı

"Merhaba 🌸✨ Siparişiniz hazırlanıyor 📦💕✨, kısa süre içinde gelecek 🚚🎁! Teşekkürler 💖✨"

Özellikle moda ve kozmetik tonunda model emoji'yi bolca kullanmaya yatkın. Tek yanıtta yedi sekiz emoji, markayı çocukça gösteriyor.

Prompt önlemi: Yanıt başına en fazla 2 emoji, cümlenin başında ve ortasında değil sonunda.

Sorun 3 — "Bot mu insan mı" tereddüdü

Müşteri doğrudan soruyor: "Bu siz misiniz yoksa bot mu?" Gizleyici bir tavır burada işe yaramıyor; tereddüt bir kez oluştuğunda konuşmanın tonu düşüyor.

Ürün önlemi: Şeffaf mod opsiyonu — klinik, hukuk ve premium markalar için varsayılan açık.

Sorun 4 — Bilmediği bilgiyi uydurma

Müşteri: "Bu ürün hassas cilt için uygun mu?" AI: "Evet, hassas cilt için uygundur."

Marka prompt'unda bu bilgi yoksa model bunu bilmiyor. Sağlık ve alerji tarafında bu tip bir cümle gerçek bir zarar riski.

Prompt önlemi: "Sağlık / alerji / ürüne özgü teknik bilgi: 'Bu konuda ekibim sana 2 saat içinde döner' de ve İNSAN onayına yolla."

Sorun 5 — Aşırı resmi hitap

"Sayın Ayşe Hanım, sorununuzu anlıyoruz."

Samimi tonda çalışan bir kafe ya da butik için bu hitap fazla ağır kalıyor.

Prompt önlemi: Marka tonu katmanında "resmi seviye: 1-5" parametresi. Varsayılan 2 (orta-samimi).

Sorun 6 — Sorulmayanı anlatmak (info-dump)

Müşteri "kargo ne zaman gelir?" diye soruyor, model kargo seçeneklerini anlatan dört paragraf yazıyor. İhtiyaç yok; soru tek cümleyle cevaplanıyor.

Prompt önlemi: "Sadece sorulan soruyu yanıtla, davetsiz ek bilgi verme."

Sorun 7 — Yetkisi olmayan söz vermek

Müşteri: "İndirim yapar mısınız?" AI: "Tabii! Size %15 indirim yapabilirim."

Asistanın indirim yetkisi yok. Bu cümle bir kez gittiğinde markayı sözünü tutmak zorunda bırakıyor.

Prompt önlemi: "İndirim / kupon / istisna sözü asla verme. 'Ekibe ileteyim, sana dönsünler' de ve İNSAN onayına yolla."

Sorun 8 — Monoton açılış

Yanıtların büyük kısmı "Merhaba!" ile başlıyor. Aynı müşteri gün içinde birkaç kez yazdığında bu tekrar hemen fark ediliyor.

Prompt önlemi: Açılış varyasyonu: "Merhaba!", "Selam!", "Tabii ki!", "Anladım!" ve isim biliniyorsa "Merhaba [isim]!".

Sorun 9 — Fiyat itirazına özür dileyerek karşılık vermek

Müşteri: "Bu çok pahalı, başka yerden alabilirim." AI: "Çok özür dilerim, fiyatımız sizinle uyumsuz olabilir."

Bu cümle iyi niyetli ama karşı tarafta alaycı durabiliyor ve markanın konumlandırmasını zedeliyor.

Ürün önlemi: Negatif sentiment + fiyat itirazı kombinasyonu İnsan onayına gidiyor. Bu konuda empatiyi model değil, insan kuruyor.

Sorun 10 — Kullanıcı adından isim çıkarmaya çalışmak

Model @selimt_butik gibi bir kullanıcı adından isim türetip "Selimt Butik Bey" diye hitap edebiliyor. Hem cinsiyet varsayımı hem yanlış isim.

Ürün önlemi: Kullanıcı adından isim türetme kapatıldı. Nötr "Merhaba!" her zaman daha güvenli.

Prompt tarafında aldığımız 12 önlem

#	Kural	Amacı
1	Pasif çatı yasak	Yanıtın konuşma diline yakın durması
2	Emoji limiti (en fazla 2)	Marka ciddiyetini korumak
3	Şeffaf mod opsiyonu	"Bot mu insan mı" tereddüdünü kaldırmak
4	Hassas konuda uydurma yasak	Yanlış bilgiyle zarar riskini kesmek
5	Resmi seviye ayarı (1-5)	Marka tonuna uyum
6	Info-dump yasak	Kısa, sorulana odaklı yanıt
7	İndirim/istisna sözü yasak	Markayı taahhüt altına sokmamak
8	Açılış varyasyonu	Monotonluğu kırmak
9	Negatif sentiment → insan	Hassas vakayı insana bırakmak
10	Kullanıcı adından isim türetme kapalı	Yanlış hitabı önlemek
11	Anglicism yasak listesi	Türkçe akıcılığı
12	Ünlü uyumu kuralı	Ek hatalarını azaltmak

Bu kuralların toplamı, prompt'u başlangıçtaki hâlinin birkaç katına çıkardı. Bize göre kazanç net: kural setini büyütmek, model değiştirmekten daha çok fark yaratıyor.

Sektöre göre üç kritik kırmızı çizgi

Aşağıdaki üç senaryo, prompt tarafında ayrıca kural yazmamızın sebebi. Hiçbiri "başımıza geldi" anlatısı değil; tam tersine, gelmesin diye önlem aldığımız senaryolar.

1) Sağlık ve klinik bağlamında pazarlama dili

Ortodontik tedavi soran birine "Harika seçim! Aile paketi sizin için ideal" demek, tıbbi bağlamda yanlış bir ton. Beklenen dil ciddi ve yönlendirici.

Kural: Klinik ve sağlık sektörü prompt'unda "harika, mükemmel, süper" gibi değerlendirme kelimeleri yasak; "uygun olabilir, hekimimizle görüşelim, muayene gerekir" gibi ölçülü dil zorunlu.

2) Hamilelik, alerji ve ilaç etkileşimi soruları

"Hamileyim, bu ürün alkollü mü?" tipi bir soruya modelin tahminle cevap vermesi kabul edilebilir değil.

Kural: Hamilelik / alerji / sağlık kelimeleri "İNSAN ZORUNLU" filtresini tetikliyor. AI bu vakalarda yanıt üretmiyor, sadece "ekibim sana dönecek" diyor.

3) Cinsiyetçi veya rahatsız edici hitaplar

"Bayan müşterimiz" tipi hitaplar bugünün Türkçesinde rahatsız edici karşılanabiliyor.

Kural: "Bayan / Hatun / Madam" gibi kelimeler yasak listede; nötr alternatifler kullanılıyor.

Çıktı okumaktan çıkardığımız 5 ilke

1 — AI çıktısı bir kere prompt'lanınca değil, sürekli prompt'lanınca iyi olur

İlk prompt hiçbir zaman yeterli değil. Kalite, gözlem ve düzeltme döngüsünün birikimli sonucu.

2 — Yanlış yanıt rastgele değil, pattern'li

Model rastgele hata yapmıyor; prompt boşluğu buluyor. Aynı hata farklı markalarda tekrar ediyorsa orada eksik bir kural var demektir.

3 — Doğru/yanlış örnek, kuraldan güçlü öğretiyor

"Pasif çatı yasak" tek başına zayıf. Yanlış örnek + doğru örnek + kısa gerekçe üçlüsü çok daha iyi çalışıyor. Few-shot yaklaşımının pratik karşılığı.

4 — Hassas konuda modele güvenme, insanı çağır

Sağlık, hukuk, finans ve taahhüt içeren konular AI'ın yetersiz olduğu alanlar. Bu çizgiyi net çekmek, kalite mekanizmasının kilit taşı.

5 — Müşteri tepkisi bedava kalite sinyali

"Bu çok robotik", "bu kelime rahatsız etti", "bunu doktora sormam lazım" gibi tepkiler doğrudan prompt iyileştirme önerisidir. Bunları bir yere not etmek, ayrı bir kalite süreci kurmaktan daha verimli.

Bundan sonra neye bakıyoruz

AI ve insan onayı dağılımı — hangi vakaların güvenle otomatikleşebileceğini daha iyi tanımlamak
Marka bazlı özelleştirme — kural setinin markaya göre otomatik uyarlanması
Karma dil — Türkçe + İngilizce yazan müşteri segmentleri (turistik butik, ihracat yapan markalar)
Yanıt sonrası davranış — müşteri tekrar yazıyor mu, susuyor mu; bu da bir kalite sinyali
A/B prompt testi — aynı vakaya iki farklı kural seti, daha iyi çalışan main'e

Pratik öneri: sen de oku

Ürününüzde AI çıktısı varsa, o çıktıyı bir insan düzenli olarak okumalı. Kurucu, CTO, destek ekibinden biri — kim olduğu önemli değil; okunması önemli.

Beklentiniz şu olsun: ilk haftalarda hiç düşünmediğiniz sorun tipleri çıkacak ve her biri bir prompt iyileştirmesine dönüşecek. Bu adımı atlamak, AI ürününde kaliteyi kaybetmenin en hızlı yolu.

📚 İlgili yazılar: İlk Paying Customer Hikayesi, Türkçe AI Prompt 5 Dil Tuzağı, İlk 50 Kullanıcımızdan 5 Garip İstek, Marka Tonu AI Prompt Rehberi, FendyChat Kurarken Yaptığım 3 Hata.

FendyChat'i 5 dakikada dene — hassas konularda insan onayı akışı varsayılan olarak açık geliyor.

AI Yanıtlarını Elle Okumak: Türkçe Çıktıda En Sık Yakaladığımız 10 Sorun