Bridging AI and personalization: From social media insights to targeted marketing


Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: YUSUF MÜCAHİT ÇETİNKAYA

Danışman: İsmail Hakkı Toroslu

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüz dijital ortamında yapay zeka (AI) ve kişiselleştirmenin entegrasyonu, sosyal medya platformlarında kitleleri anlamak ve onlarla etkileşim kurmak için hayati öneme sahiptir. Bu tez, sosyal medya içeriğinden anlamlı içgörüler çıkarmak ve bunları hedeflenmiş pazarlama için uygulanabilir stratejilere dönüştürmek amacıyla ölçeklenebilir, yapay zeka destekli yöntemleri araştırmaktadır. Araştırma, Twitter hesap sınıflandırması ile başlamaktadır; burada yapay zeka modelleri, bireysel ve kurumsal hesapları ayırt etmek için meta verilerden yararlanmaktadır. Bunun üzerine inşa edilen tez, etkileyici açılış sayfaları oluşturmak için kişiselleştirilmiş paragraf üretim çerçevesi sunmaktadır. Gelişmiş metin üretim tekniklerini kullanarak, yapay zeka sistemleri kullanıcı ihtiyaçlarına yönelik tutarlı, ilgili ve ilgi çekici içerikler üretmektedir. Çalışma, ayrıca, sosyal medya içgörülerinden faydalanarak kişiselleştirilmiş açılış sayfaları tasarlamak ve üretmek amacıyla metin analiz yöntemlerini uygulayarak hedeflenmiş pazarlama stratejilerini araştırmaktadır. Bu yaklaşım, kitleleri anlama ile pratik pazarlama uygulamaları arasındaki boşluğu kapatmaktadır. Daha detaylı içerik kişiselleştirmesini sağlamak için tez, konu bazlı duygu analizi tekniklerini geliştirmektedir. Bu yöntemler, yankı odaları ve önyargı gibi zorlukları ele alırken içerik alakalılığını ve adaletini iyileştirerek ölçeklenebilir ve detaylı duygu değerlendirmesini mümkün kılar. Ek olarak, bu çalışma, insan benzeri, kişiselleştirilmiş sosyal medya içeriği üreten programlanabilir, duruş-yönelimli bir yapay zeka mimarisi önermektedir. Bu çerçeve, yapay zeka çıktılarının kullanıcı tercihleri ve duruşları ile uyumlu olmasını sağlayarak insanlaştırılmış ve bağlama duyarlı iletişim stratejilerini teşvik eder. Teorik ilerlemeler ve deneysel doğrulama yoluyla bu çalışma, yapay zekanın sosyal medya içgörüleri, kullanıcı segmentasyonu ve hedeflenmiş pazarlama arasındaki boşluğu nasıl kapatabileceğini göstermektedir.