FendyChat'i Kurarken Yaptığım 3 Hata (ve Ne Öğrendim)

Bu yazı kurma rehberi değil — bir uyarı katalogu. FendyChat'i geliştirirken üç konuda yanlış öncelik verdim; üçü de düzeltilebildi ama düzeltmek gerekmese çok daha hızlı ilerlerdik. Aynı hataları yapmayın diye yazıyorum.

Build-in-public yazılarında genelde kazanılan anlatılır: gelir grafiği, ilk ödemeli müşteri ekran görüntüsü, roket emojisi. Bu yazı tersine — kaybedilen zamanın hesabı. Ürün tarafında verdiğim üç yanlış karar ve bugün geriye baktığımda her biri için yapacağım farklı şey.

Hata 1: Marka tonu prompt'unu "sonra optimize ederim" diye geçtim

Ürünün ilk sürümünde marka tonu prompt'u için şablon olarak yalnız şu kadarını yazmıştım:

Rolün: Sen [Marka] müşteri hizmetleri AI'sısın.
Ton: Samimi, profesyonel.
Kurallar: Türkçe yaz. Emoji kullan.

On satır. "Şimdilik yeter, sonra detaylandırırım" dedim ve haftalarca beklettim.

Bu kadar ince bir prompt'la çıkan yanıtlar yapısal olarak doğru, karakter olarak boş oluyor. "Kargo ne zaman gelir" sorusunun karşılığı şuna benziyor:

"Kargonuz işlem tarihinden itibaren 1-3 iş günü içinde tarafınıza ulaştırılacaktır."

Bilgi doğru, ton mesafeli — ve hiçbir markanın Instagram'da kullandığı dil bu değil. Böyle bir yanıt okunuyor ama konuşmayı sürdürmüyor; soru sormuyor, kimseyi bir sonraki adıma çağırmıyor.

Prompt'u ciddiye alıp örnek katmanını doldurduğumuzda tablo değişti: markanın kendi geçmiş yanıtlarından iyi örnekler, AI'ın ürettiği yapay yanıtlardan da kötü örnekler eklendi ve prompt on satırdan iki yüz satırın üzerine çıktı. Bugün ürünün içindeki sektör şablonları da bu yapıya göre kurulu.

Ders: Marka tonu prompt'u "sonra detaylandırırım" işi değil, ilk gün yapılacak iş. Şablon yapıştırmak yetmiyor — kendi gerçek yanıtlarınızdan 3-5 iyi + 3-5 kötü örnek prompt'a girmeli. Detaylı: Marka Tonu AI Prompt Rehberi.

Hata 2: Tam otomatik moda erken geçtim

Hibrit modda bir süre çalıştıktan sonra onaya düşen yanıtların neredeyse tamamını olduğu gibi onayladığımı gördüm. "Bu emek israfı, tam otomatiği açayım" dedim. Yanlış çıkarım — onay oranının yüksek olması yanıtların hepsinin sorunsuz olduğu anlamına gelmiyor, sadece çoğunun sorunsuz olduğu anlamına geliyor. Sorun, azınlıkta.

Tam otomatikte kaçırılan tipik yanıt şuna benziyor. Gelen mesaj:

"Bu kremi sıkıntılı bir dönemden çıkan en yakın arkadaşım için almak istiyorum, hediye paketi yapıyor musunuz?"

Otomatik yanıt:

"Hediye paketi seçeneğimiz mevcut, sipariş ekranında 'hediye paketi' işaretleyebilirsin 🎁"

Teknik olarak doğru. Ama mesajdaki duygusal bağlam tamamen ıskalanmış. Aynı soruya insan şöyle yanıt verirdi: "Çok düşünceli bir hediye 💛 Hediye paketimiz hem standart hem özel mesajla geliyor, sipariş ekranında seçebilirsin. Arkadaşına da iyi olsun."

Bu tipteki yanıtlar nadir çıkıyor, ama her biri herkese açık bir yorumda durabiliyor — yani nadir olması riski küçültmüyor.

Hibrit moda geri döndüm. Bugün yanıtların çoğu otomatik gidiyor, bir kısmı onaya düşüyor; ayrıca günde kısa bir süre "AI iyi yanıtlamış mı, ben olsam ne yazardım" diye geçmiş yanıtları okuyorum. Bu okuma, prompt'a eklenecek yeni "kötü örnek"leri de çıkarıyor.

Ders: Tam otomatik mod istisnai durum, varsayılan değil. Hibrit mod hem içinizi rahatlatıyor hem hassas konularda tuhaf yanıt riskini büyük ölçüde kapatıyor. Model ne kadar iyi olsun, bağlamdaki incelikleri zaman zaman kaçırıyor; insan onayı tam bunu yakalamak için var. Detaylı: Instagram DM Otomasyon: Manuel vs AI.

Hata 3: SEO'yu lansman sonrasına bıraktım

Bu en pahalı hatamdı. Lansmandan 4 ay önce SEO yazıları yazmaya başlamadım. "Önce ürün bitsin, müşteri toplayalım, sonra blog'a girişiriz" dedim. Mantıklı görünüyordu çünkü blog yazmak ürün geliştirmeyi yavaşlatabilir.

Yanlış mantık.

Lansman geldiğinde Türkçe sektörde "ManyChat alternatif Türkiye" diye arayan kullanıcı vardı. Hiçbir blog yazımız yoktu. Google'da çıkan ilk 10 sonuç ya rakipler, ya alakasız listeler, ya da 2022'de yazılmış eskimiş içeriklerdi. Bizim adımız hiçbir yerde geçmiyordu.

SEO'nun kötü tarafı şu: 3-6 ay öncesinden başlamadıysan lansman gününde organik trafik sıfır. Ne kadar iyi ürün yapsan da Google senin sitende olduğunu bilmiyor çünkü içerik yok, internal link yok, otorite sinyali yok.

Lansmandan 30 gün sonra paniğe kapılıp günde 1 yazı stratejisine başladık. İlk hafta 5 yazı çıkardık (pillar + 4 cluster). 30 günde 22 yazı. Hâlâ Google'a tam dahil değil — etki 3-6 ay sonra başlayacak.

Bu 30 günde AEO altyapısı kurduk — llms.txt, schema markup, yapılandırılmış içerik. AI cevap motorlarının bizi öğrenmesi için. Bu altyapıyı lansmandan önce kursaydık lansman gününde organik trafiğimiz sıfır olmazdı; ne kadar farkederdi bilemiyoruz, o karşı-senaryoyu ölçmenin bir yolu yok — ama sıfırdan iyi olacağı kesin.

Ders: Yeni SaaS kuruyorsan, ürünü bitirmeden SEO'ya başla. Pillar yazıyı ürün yarıdayken yaz, ilk cluster'ları beta'da yaz. Lansman günü blog'unda 8-10 yazı olmalı. Detaylı strateji: AEO Türkçe Rehberi.

Hatanın "iyi" tarafı

Üç hataya geriye bakarken şunu söyleyebilirim — hiçbiri kurtarılamaz değildi. Üçü de düzeltildi ve düzeltirken ürünün bugünkü halini biçimlendirdi: prompt'un dört katmanlı yapısı da, hibrit modun varsayılan olması da bu deneyimden çıktı. Ama her biri zaman harcadı.

Build-in-public yazılarında "her şey harika gidiyor" demek kolay. Bence daha faydalı olan, nerede yanlış öncelik verildiğini yazmak. Bunu okuyup farklı karar verirseniz, yazının işi bitmiş olur.

Şimdi yapacaklarım listesi (yeni başlayan kurucular için)

Eğer bugün sıfırdan başlasaydım:

• Ürünü bitirmeden marka tonu prompt'unu 250+ satır olarak hazırla
• Pre-launch'tan önce 8-10 SEO yazısı yayınla
• Pre-launch'tan önce AEO altyapısı (llms.txt + schema)
• Hibrit modu default olarak kullan, tam otomatik asla
• Kendi geçmiş yanıtlarından gerçek örnekler topla, prompt'un örnek katmanını onlarla doldur
• Haftada bir AI yanıtlarını gözden geçir, kötü olanları prompt'a "kötü örnek" olarak ekle
• Test mod'u uzun tut (2 hafta minimum), tam canlıya hızlı geçme

FendyChat'i 5 dakikada test edebilirsin — kredi kartı yok. Eğer bizim hatalarımızdan ders almak istiyorsan, bu yedi maddenin tümünü baştan uygulayabilirsin.

---

Bu yazı FendyChat'i geliştirirken verdiğimiz kararlar üzerine yazılmıştır. Yanıt örnekleri, anlatılan durumu göstermek için kurgulanmış temsili örneklerdir; belirli bir müşteriye ait yazışma değildir. Karşı-senaryolara ilişkin sonuç ve kazanç rakamı vermiyoruz, çünkü bu sayılar ölçülebilir değil.

📚 Bağlantılı yazılar: ManyChat'ten FendyChat'e Geçiş Hikayesi, Marka Tonu AI Prompt Rehberi, DM Otomasyon: Manuel vs AI, AEO Türkçe Rehberi, Instagram Yorum Yönetimi 2026 Pillar Rehberi.