Yapay zeka ile insan yerelleştirmesi
Tüketiciler, bir reklam metninin yapay zekayla mı yoksa insan çevirmenle mi yerelleştirildiğini gerçekten fark edebiliyor mu? Bu soruyu, BSBI/UCA Berlin’de sürdürdüğüm M.Sc. Digital Marketing tezimin bir parçası olarak İngilizce ve Türkçe üzerinde yürüttüğüm iki dilli bir algı çalışmasında ele aldım.
İki dilli bir algı testi
Bu çalışmayı, BSBI/UCA Berlin’de sürdürdüğüm M.Sc. Digital Marketing tezimin (Eylül 2026) bir parçası olarak tasarladım. Sormak istediğim temel soru şuydu: Premium segmentteki bir otomotiv reklamı yapay zeka ile mi, yoksa insan çevirmenle mi yerelleştirildiğinde tüketiciler aradaki farkı gerçekten algılıyor mu? Dahası, bu fark mesajı değerlendirme biçimlerini etkiliyor mu?
Kuramsal çerçeveyi Elaboration Likelihood Model, Technology Acceptance Model ve Hofstede’nin kültür boyutları üzerine kurdum. İngilizce ve Türkçe için bir Porsche reklamının iki ayrı versiyonunu hazırladım. Bir versiyonu profesyonel bir çevirmenle yerelleştirdim. Diğerini ise kültürel bağlamı ve tonu tanımlayan açık istemlerle, üretken bir büyük dil modeli aracılığıyla yerelleştirdim. 76 katılımcı, her iki versiyonu beş boyutta ve beşli Likert ölçeğiyle değerlendirdi: doğallık, ana dil konuşucusu kalitesi, özgünlük, duygusal bağ ve genel beğeni. Katılımcılar, hangi versiyonun yapay zeka tarafından üretildiğini bilmiyordu.
Beş yapı, dört koşulda
Algının ayrıştığı noktalar
İngilizce Koşulu
İnsan ve yapay zeka versiyonları neredeyse aynı puanları aldı. Algılanan doğallık, 5 üzerinden 3,94 ile eşit çıktı. Özgünlükte insan metni küçük bir farkla önde (3,94 ile 3,66), ana dil konuşucusu kalitesinde ve genel beğenide ise yapay zeka metni çok az farkla öne geçti. Katılımcılar metnin kaynağı konusunda net bir ayrım yapamadı ve yapay zekayı güvenilir biçimde tespit edemedi.
Türkçe Koşulu
Yapay zekayla yerelleştirilen metin, tüm boyutlarda insan versiyonunun üzerine çıktı. En belirgin fark, duygusal bağda ortaya çıktı (2,89 ile 2,48). Türkçe katılımcıların yerelleştirme kalitesine çok daha duyarlı tepki verdiğini gördüm. Beni en çok düşündüren bulgu ise atıfların ters dönmesiydi: Katılımcılar, yapay zeka versiyonunu daha sık insan yazımı olarak, insan versiyonunu ise daha sık yapay zeka üretimi olarak değerlendirdi.
Pratik sonuçlar
- Algılanan özgünlüğü belirleyen asıl şey, metni kimin yazdığı değil, dil kalitesi ve kültürel uyum.
- Doğru istemler ve yeterli kültürel bağlam sağlandığında, yapay zeka yerelleştirmesi özellikle yapılandırılmış reklam metinlerinde insan performansını yakalayabiliyor, hatta geride bırakabiliyor.
- Kültürel metaforlar, dolaylı anlamlar ve ince ton geçişleri barındıran yaratıcı, yüksek riskli içeriklerde insan uzmanlığı hâlâ vazgeçilmez.
- Hacim ve taslak üretiminde yapay zekayı, duygusal hassasiyeti yüksek içeriklerde ise insan denetimini öne çıkaran hibrit bir iş akışı, hem uygulanabilir hem de verimli.
- Soru artık „metni kim yazdı?" değil, „mesaj karşı tarafa geçiyor mu?"
Kapsam ve kısıtlar
Çalışmada davranışsal dönüşüm verisi değil, öz bildirime dayalı algı ölçümleri kullandım. Örneklem, gönüllü katılımla oluşturulan 76 kişilik bir kolayda örneklemden ibaret ve tek bir ürün kategorisine (premium otomotiv) odaklı. Bulgular istatistiksel olarak genellenebilir sonuçlar sunmuyor, algısal eğilimlere işaret ediyor. Bu araştırma satın alma niyetini değil, algının kendisini ölçüyor.