Yapay zeka tabanlı ınfluencer içerik ve paylaşım öneri sistemi
Ai-based influencer content and posting recommendation system
- Tez No: 1004146
- Danışmanlar: PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, influencer pazarlamasında sık karşılaşılan kategori uyumsuzluğu, içerik performansının öngörülemezliği ve medya tipi ile zamanlama kararlarının veri temelli olarak yapılamaması sorunlarına bütüncül bir çözüm geliştirmeyi amaçlamaktadır. Araştırma kapsamında, Instagram platformuna ait veriler, üçüncü parti ve resmi API'ler aracılığıyla toplanmış; bu veriler araştırmacı tarafından temizlenmiş, yapılandırılmış ve analiz edilerek Türkiye pazarına özgü 44.440 influencer profili ve 1,2 milyon gönderiden oluşan özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Elde edilen veri seti üzerinde, kategori eşleştirme, etkileşim oranı (ER) tahmini ve içerik üretimi bileşenlerinden oluşan yapay zekâ tabanlı bir öneri sistemi tasarlanmış ve deneysel olarak değerlendirilmiştir. Çalışmada geliştirilen dinamik hibrit kategori eşleştirme modeli Top-3 düzeyinde %98,39 doğruluk elde etmiş, 280 boyutlu öznitelik uzayıyla eğitilen per-influencer Ridge Regression modelleri ise influencer'ların %93,5'inde R2 ≥ 0,80 başarımına ulaşmıştır. Medya tipi ve zamanlama analizleri, REELS formatının fotoğrafa kıyasla belirgin şekilde daha yüksek etkileşim ürettiğini ve 18.00–21.00 aralığının optimal paylaşım zamanı olduğunu göstermiştir. Son aşamada GPT-4o-mini tabanlı creative brief modülü, model çıktılarını kullanarak influencer–ürün çiftleri için otomatik metin ve görsel önerileri üretmiştir. Elde edilen bulgular, geliştirilen sistemin hem akademik açıdan influencer analitiğine katkı sağladığını hem de endüstriyel uygulamalarda operasyonel verimlilik ve yüksek doğruluk sunduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis develops an artificial intelligence–based recommendation system designed to address key challenges in influencer marketing, including category mismatch, uncertainty in engagement rate (ER) prediction, and the lack of media-type and timing optimization. The study employs a large-scale Instagram dataset comprising 44.440 influencer profiles and 1.2 million posts. This thesis proposes an integrated artificial intelligence–based recommendation system addressing key challenges frequently encountered in influencer marketing, including category mismatch, limited predictability of content performance, and the absence of data-driven decisions regarding media type and posting time. The study utilizes a large-scale dataset comprising 44.440 influencer profiles and 1.2 million Instagram posts from the Turkish market; following data preprocessing, three core modules were developed: category matching, engagement rate (ER) prediction, and automated content generation. The dynamic hybrid category-matching model achieved 98.39% Top-3 accuracy, while individualized Ridge Regression models trained on a 280-dimensional feature space reached R2 ≥ 0.80 for 93.5% of influencers. Media-type and temporal analyses demonstrated that REELS content produces substantially higher engagement than photos and that the 18:00–21:00 interval constitutes the optimal posting period. In the final stage, a GPT-4o-mini–based creative brief generator produced caption drafts and visual prompts tailored to each influencer–product pair. The overall findings indicate that the proposed system contributes to the academic understanding of influencer analytics while offering operational efficiency and high predictive accuracy for real-world marketing applications.
Benzer Tezler
- Ortaokullarda veriye dayalı karar verme
Data-based decision making in secondary schools
ESRA KAYIŞ
Doktora
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECATİ CEMALOĞLU
- New age of teaching with professor AI
Profesör YZ ile öğretimin yeni çaği
FATMA KASAPOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İşletmeBoğaziçi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYSUN BOZANTA HAKYEMEZ
DOÇ. DR. NAZIM TAŞKIN
- Prıorıtızatıon of socıal medıa advertısıng channels ınonlıne retaılıng by an aı-drıven mcdm framework
Çevrimiçi perakendecilikte sosyal medya reklamkanallarinin yapay zeka destekli bir çkkv çerçevesiyleönceliklendirilmesi
SABA MOSTAFAEI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- Yabancılara Türkçe öğretiminde B1-B2 düzeyinde yapay zekâ üretimi hikâyelerin kullanılabilirliği üzerine bir inceleme
A study on the usability of stories produced by artificial intelligence at B1-B2 level in teaching Turkish to foreigners
ASLIHAN SEFERİNOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Türk Dili ve EdebiyatıFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiTürkçe Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞABAN ÇOBANOĞLU
- Yapay zekâ destekli dijital oyunların ortaokul öğrencilerinin akademik başarılarına ve tutumlarına etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of artificial intelligence supported digital games on middle school students' academic achievement and attitudes
ÜMRAN KÖMÜRCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
PsikolojiYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASLI GÖRGÜLÜ