Reklam endüstrisi, 2025 yılında hızlı otomasyon benimsemesiyle hızla ilerledi: LiveRamp 1 Ekim’de ajan tabanlı düzenlemeyi başlattı, Adobe 9 Ekim’de yapay zeka ajanlarını tanıttı ve Amazon 11 Kasım’da Ads Agent’ı duyurdu. Ajan tabanlı yapay zekaya yapılan öz sermaye yatırımı 2024’te 1, 1 milyar dolara ulaştı ve iş ilanları yıllık yüzde 985 artış göstererek eşi benzeri görülmemiş bir momentumun sinyallerini verdi. Ancak, 29 Aralık’ta pazarlama girişimcisi Dan Koe bu hızlı ilerlemeye karşı çıktı ve şöyle dedi: “Herkesin bir avantajı varken, artık o avantaj değildir. Yapay zekanın anlık üretim imkanı sağladığı bu dönemde gerçek avantaj, yavaşlamaktan, el işçiliğine odaklanmaktan, manuel çalışmaktan ve yapay zekanın taklit edemediği kadar spesifik bilgi edinmekten gelir. ” Bunu yankılayan, aitechprivacy. com’un kurucu ortağı ve Dr. Luiza Jarovsky, insan mükemmelliğinin zaman, çaba ve disiplin gerektirdiğine vurgu yaptı ve ucuz yapay zekanın ve sahte uzmanlıkların yaygınlaşmasının, gerçek uzmanlık için çıtayı yükselttiğine dikkat çekti. Bu görüşler, pazarlamacılar arasında hızın artık bir ürün haline geldiğine dair artan sezgiyi yansıtıyor. Yapay zeka her yerde yürütmeyi hızlandırırken, hız rekabet avantajını zayıflatıyor. Bunun yerine, farklılaşma kasıtlı bir yavaşlamadan kaynaklanıyor: her şeyi otomatik hale getirmemeyi tercih etmek, karmaşık sorunları derinlemesine anlamaya çaba göstermek ve dikkatli manuel ustalık uygulamaları yapmak. Bu paradoks, dijital reklamlarda açıkça görülüyor. Platformlar otomasyon sayesinde kazanç vadederken, yalnızca hız başarısızlığa uğruyor ve getiriler azalmaya başlıyor. Meta’nın Advantage+ otomasyonu ve Aralık 2024’te tanıtılan Andromeda geri çağırma motoru, %6 geri çağırma iyileştirmesi ve %8 reklam kalitesi artışıyla bu gerilimin örneği. Ancak, Bram Van der Hallen gibi sektör uzmanları, kampanya yakınlaştırma ve otomasyonun aceleyle benimsenmesine karşı uyarılar yaptı ve dikkatli, kademeli testlere vurgu yaptı. Sorunların bir kısmı, şeffaf olmayan kara kutu algoritmaların yaratılmasından kaynaklanıyor; bu algoritmaların performans nedenlerini tespit etmek zorlaşıyor — yaratıcı yorgunluk, hedef kitle doygunluğu veya algoritma değişiklikleri gibi. Reklamverenler, gerçekten ek değer sağlayan farkı ayırt etmekte zorlanıyor ve kolay kazanımların peşinde koşuyorlar. Harvard Business School’un araştırması, yapay zeka pazarlama otomasyonundaki tuzaklara dikkat çekiyor: yapay zekaya yanlış suçlamalar, başarısızlıklardan sonra güvenin sarsılması, abartılı yeteneklere şüpheyle yaklaşma, insana özgü yapay zekaya sert eleştiriler ve yanıltıcı uygulamalara öfke. Bu koşullar, Koe’nin argümanını doğruluyor: şeffaflık olmadan hız, stratejik avantaj sağlamaz. Pazarlamacıların, temel nedensel mekanizmaları anlamaya, sistematik testler yapmaya ve işletmeye özgü içgörüler toplamaya yatırım yapması gerekiyor — bu manuel çaba, üstün stratejiler için elzem. Ölçümdeki sorunlar da durumu karmaşıklaştırıyor. Ekim 2025’te TransUnion ve EMARKETER’in 196 pazarlamacı ile yaptığı araştırma, katılımcıların %54, 1’inin önceki yıla göre ölçüm doğruluğuna olan güvenlerinin artmadığını ve %14’ünün güvenin azaldığını gösterdi. Veri miktarının artmasına rağmen, gelişme durdu. Parçalı veri kaynakları (%49, 5), çapraz kanal tekrar edilme sorunları (%48) ve sınırlı raporlama imkanları (%40, 8) başta gelen sorunlar arasında. Aynı dönem araştırması yapan Funnel ve Ravn, kurum içi ve ajans pazarlamacıların sırasıyla %86 ve %79’unun gelişmiş analitiklere rağmen kanal seviyesinde etkileri ayırt edemediğini ortaya koydu. Bu veri seli bir çelişki yaratıyor: çok sayıda bilgi akışı var, ancak kullanılabilir içgörü bulmak zor. Bu nedenle, veri toplama hızında avantaj sağlanırken, sentez ve yorumlama geciktiğinde, hızın faydası ortadan kalkıyor. Pazarlamacıların yavaşlaması, parçalanmış verileri entegre etmesi, çelişkili kanıtları uzlaştırması ve performansı anlamak için çerçeveler kurması gerekiyor — bunlar otomasyonun dirençli olduğu çabalar. Bunun destekçisi olarak, Eylül 2025’te yapılan 200 CMO’luk anket, pazarlama verilerinin %45’inin tamamlanmamış, hatalı veya eski olduğunu ve hiç birinin güvenilirliğinin %75’in üzerinde olmadığını gösteriyor; veri kalitesine öncelik verenler %30 ile ilk sırada yer alırken, otomasyon %22 ve demokratikleşme %21 ile sıralandı. Bu da, kalite temelinin otomasyon karmaşıklığından daha önemli olduğunu gösteriyor. Koe’nin savunduğu gibi, verinin titizlikle manuel doğrulanıp bütünleştirilmesi, bu inancı pekiştiriyor. İçerik üretim ekonomisi de benzer eğilimleri gösteriyor. TikTok gibi platformlar, yaratıcı fonlar aracılığıyla saatte 0, 02-0, 04 dolar karşılığında geniş çapta yapay zeka içerikleri üretmeyi teşvik ederek, düşük kaliteli, yapay zeka destekli içeriklerin “AI'li kalıp” hastalığına yol açmasını sağlıyor — bu içerikler özgünlük yerine etkileşime odaklanıyor. Haziran 2025 HBO’nun “Last Week Tonight” bölümü, “Tüm yapay zeka içerikleri spam değil, ama şu an tüm spam yapay zeka içerikleri. ” diyerek durumu özetledi. Yapay zekanın hızla yayılması, içerik akışlarını dolduruyor, görünürlüğü düşürüyor ve izleyici güvenini sarsıyor. Raptive’in Temmuz 2025 araştırması, AI içeriklerin okuyucu güvenini yaklaşık %50 azaltırken, satın alma niyetini ve ödeme istekliliğini %14 düşürdüğünü gösterdi. Gerçekten yapay zeka kaynaklı olup olmaması fark etmeksizin, bu algı derinlikli özgünlük sorunlarını gündeme getiriyor. Bu güven kaybı, Koe’nin manuel ustalığa yaptığı çağrıyı doğruluyor: hızla üretilen yapay zeka içeriği “özgün değilse” avantaj sağlamıyor.

Bunun yerine, içerik geliştirmeye bilinçli yatırım yapmak gerekiyor — özgün araştırma, samimi sesin geliştirilmesi, kalite iyileştirmeleri — ve bunlar otomasyonla kolayca kısaltılamaz. Operasyonel zorluklar, yavaşlamanın faydalarını yine teyit ediyor. Dijital pazarlama uzmanı John Ho’nun Meta kampanyaları değerlendirmesi, bulanık, otomatik oluşturulmuş küçük görsellerin tıklama oranlarını olumsuz etkilediğini gösterdi. Manüel seçimle, net ve ürün odaklı görsellerle sonuçlar artırıldı, bu da kasıtlı manuel seçimlerin otomasyondan büyük avantaj sağladığını ortaya koydu. Kasım 2025’de 788 karar alıcıyla yapılan ticaret medyası olgunluk araştırması, operasyonların %42’sinin operasyonel seviyede olduğunu, fakat sadece %13’ünün strateji, teknoloji, ölçüm ve operasyonlarda “öncü” seviyede olduğunu ortaya çıkardı. Çoğu ağ, bağlantısız teknolojik altyapılar ve iş akışlarıyla manuel içerik onayına dayanırken, sadece %12’si kampanyaları sorunsuz şekilde aktive edip ölçebiliyor. Bu boşluk, temel altyapı olmadan otomasyona hızla geçmenin, sınırlı faydayla büyük bir yanılsama yarattığını gösteriyor. Yavaşlayıp entegrasyonu, ölçüm çerçevesini ve operasyonel yeteneği kurmak, daha üstün sonuçlar getirir — bu da Koe’nin “küçük detaylara dikkat et” çağrısını ve bölünmüş, düşük anahtarlı temel çalışmaların, etkili otomasyon için elzem olduğunu doğrular. Kasım 2025’te yayımlanan IAB’ın “arttırılmış ölçüm” çerçevesi, bu durumu da onaylıyor. Deneysel rastgele kontrol çalışmaları, nedensel artışta altın standart olarak kabul ediliyor, fakat uygun şekilde uygulanması birkaç hafta ya da ay alıyor. Daha hızlı, hibrit yaklaşımlar ise kısa vadeli, ancak güvenilir olmayan ve önyargı barındıran yönlendirme sağlar. Pazarlamacılar, güvenilir olmayan metriklerle hız yapma veya yavaş ve titiz testlerle daha anlamlı içgörüler elde etme seçeneğiyle karşı karşıya kalır — bunlar, Koe’nin el emeği, zanaat temelli stratejisini destekleyen yaklaşımlar. Koe’nin manuel çalışma önerisi stratejik planlamaya da yansır. Yapay zeka araçları herkesin erişimine açık hale geldikçe, farklılaşma, daha iyi sorular sormak, sofistike hipotezler geliştirmek ve doğrudan deneyimle desteklenmiş bağlamsal uzmanlık yetiştirmeye dayanır. Yapay zeka, belirli endüstriler, müşteri davranışları, platform dinamikleri ve rekabet farklılıklarıyla detaylı ilgilenerek zaman içinde kazanılan bilgilerin yerine geçemez. Örneğin, abone işletmeleri için atıf modelleme, kohort davranışlarını, tutundurucu faktörleri, sezonluk etkileri ve fiyatlandırma etkilerini gözlemlemeyi gerektirir — ve yapay zekanın tek başına tahminde bulunması bu karmaşıklıkları aşamaz. Bu uzmanlık, gözlem, analiz, test, başarısızlık, düzeltme ve örüntü tanımayı içeren yavaş, yinelemeli öğrenmeyi gerektirir ve yapay zekanın ötesindedir. Gerçeklik krizleri de bu ihtiyacı ortaya koyuyor. AI üretimi ürün yorumları, 2022’de %0, 51 iken 2024’te %6, 61’e yükseldi ve Temu’da 2025’e kadar %0, 75’ten %10, 90’a çıktı — bu, ChatGPT’nin 2022 sonlarında piyasaya çıkışından sonra yapay zekanın hızla yayılmasının bir göstergesi. Bu artış, değerlendirmeden ve satın alma kararlarından önemli olan güvenilirliği zayıflatıyor. Çözüm ise yavaşlamayı gerektiriyor: gerçek müşteri araştırmaları yapmak, anketlerle özgün geri bildirim toplamak, gerçek davranışsal verileri analiz etmek ve yapay zekaya dayalı tahminler yerine gerçek deneyimlere dayalı içgörüler geliştirmek. Bu manuel araştırmalar, özgünlüğü ve rekabet avantajını güvence altına alır — otomasyonla ulaşılması zor nitelikler. YouTube’un Temmuz 2025 güncellemesi, “özgün olmayan içerik” ile kabul edilebilir yapay zeka destekli içerik arasında fark koyuyor ve yapay zeka araçlarının, büyük ölçekli spam içeriğinin engellendiğini belirtiyor. Bu ayrım, Koe’nin çerçevesiyle uyumlu: Yapay zeka araçları, bilinçli yaratıcı süreçleri destekler ama yaratma, yapılandırma, hedefleme ve dikkat konusunda insan yargısının yerini alamaz. Hız, yavaş gözlemle geliştirilmiş stratejik düşünceyle birleştiğinde anlam kazanır. Koe’nin temel önerisi — “Herkes tıkla ve yaratabilmekte, avantajınız yavaşlamaktan, el çalışmasına odaklanmaktan ve doğru işleri manuel yapmaktan gelir” — platformların hız ve hacim odaklı teşviklerine ters düşüyor. Ancak, ölçüm güveni, veri kalitesi, operasyonel boşluklar ve tüketici güveni, yavaşlamanın stratejik avantaj olduğunu sürekli doğruluyor. Zaman ayırıp nedensel mekanizmaları anlayan pazarlamacılar, yapay zekanın taklit edemeyeceği içgörüler kazanır. Güçlü ölçüm altyapısı kurmaya yavaşlayanlar, otomasyonla yarışanların erişemediği bilgiler kazanır. Kasti manuel pratik, temel becerileri korur ve otomasyonun genetik olarak saldırdığı önemli yetkinlikleri muhafaza eder. Sürdürülü yaşanan ilgilenmeyle kazanılan bilgi — örüntüleri gözleme, hipotezleri teste tabi tutma, başarısızlıklardan öğrenme ve bağlamsal ayrıntıları toplama — insana özgüdür ve yapay zekanın aynadaki yansımasıyla kopyalanamaz. Bu uzmanlık, Koe’nin “hiç kimsenin yapay zeka ile üretebileceği kadar özgü olmayan bilgi” ifadesini somutlaştırır. Jarovsky de onaylar nitelikte, ucuz yapay zeka erişiminin çıtayı yükselttiğine işaret eder: profesyoneller, yapay zeka maskelerinin ötesinde gerçek uzmanlıklarını kanıtlamak zorunda kalır. Otentik ustalık, derin analiz, sofistike çerçeveler, ikinci derece etkilerin doğru tahminleri ve detaylı bağlam anlayışıyla ortaya çıkar — ve bunlar sadece yavaş, bilinçli çaba ile inşa edilir. 2025’in otomasyon yarışı, herkesin yapay zeka araçlarına erişebildiği bir ortam yarattı. Koe’nin dediği gibi, “Herkesin bir avantajı varken, artık o avantaj değildir. ” Böylece, gerçek farklılık teknolojide ve hızda değil, kalite yargısında, stratejik sofistike ve manuel ustalıkta odaklanmaya kayar. Koe ve Jarovsky’nin 29 Aralık 2025 tarihli gözlemlerinin birleşimi, yapay zekanın demokratikleşmesinin anlamını netleştiriyor: hız ürün haline gelirken, başarı, kasıtlı yavaşlama ile sağlanıyor. — Zaman Çizelgesi Öne Çıkanlar: - Kas 2022: ChatGPT’nin piyasaya çıkışı yapay zeka içerik patlamasını tetikledi - Haz 2025: HBO, yapay zeka odaklı içeriklerin kalitesini ortaya koydu - Tem 2025: YouTube inauthentic içerik kurallarını uygulamaya başladı; Raptive, yapay zeka içeriklerinin güveni zayıflattığını rapor etti - Eyl 2025: Veri kalitesi ve tamamlama konusunda ciddi endişeler ortaya çıktı - Eki 2025: LiveRamp ve Adobe gelişmiş yapay zeka pazarlama araçlarını tanıttı; pazarlama ölçüm güveni durağanlaştı - Kas 2025: Amazon yapay zeka ajanını başlattı; IAB artışlı ölçüm çerçevesi yayımlandı; ticaret medyası olgunluk araştırması boşlukları gösterdi - Kas - Ara 2025: Meta, otomasyon üzerine incelemelere maruz kaldı; Funnel, ölçüm sorunlarına dikkat çekti; yapay zeka içerikleri büyük artış gösterdi - 29 Ara 2025: Koe ve Jarovsky, yavaşlamayı savunan etkili analizlerini yayımladı — Özet: 29 Aralık 2025’te, Kortex’un kurucu ortağı Dan Koe ve aitechprivacy. com’un kurucu ortağı ve Dr. Luiza Jarovsky, yaygın yapay zeka kullanımının ortasında pazarlama uzmanlarına kritik bir kavrayış sundu: yapay zeka araçları hız ve yürütmeyi demokratikleştirirken, gerçek rekabet avantajı yavaşlamakta yatıyor. Manuel ustalığa odaklanmak, katı veri kalitesi sağlamak, özgün uzmanlık geliştirmek ve nüanslı anlayışa yatırım yapmak, yapay zekanın erişimi her yerde olsa da ayırt edici farklar yaratabilir. Görüşleri, Meta, Amazon, Adobe ve LiveRamp gibi büyük platformların ciddi otomasyon kullanımı, durağan veya azalan ölçüm güveni, veri parçalanması, tüketici güveninde erozyon ve operasyonel olgunluk sorunları bağlamında ortaya çıktı. Koe ve Jarovsky’nin perspektifleri, endüstri hızlandırma taleplerine karşı köklü bir duruş sergileyerek, kasıtlı yavaşlamanın, açıklanabilir bilgi ve etkili, özgün pazarlama stratejileri inşa etmenin anahtarı olduğunu vurguluyor.