Bridging AI and personalization: From social media insights to targeted marketing
Yapay zeka ve kişiselleştirme: Sosyal medya içgörülerinden hedefli pazarlamaya
- Tez No: 919078
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 145
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.
Özet (Çeviri)
In today's digital landscape, integrating artificial intelligence (AI) and personalization is vital for understanding and engaging audiences on social media platforms. This thesis investigates scalable AI-driven methods to extract meaningful insights from social media content and transform them into actionable strategies for targeted marketing. The research begins with Twitter account classification, where AI models leverage metadata to differentiate individual and organizational accounts. Building upon this, the thesis introduces a framework for personalized paragraph generation aimed at creating compelling landing pages. Using advanced text generation techniques, AI systems produce coherent, relevant, and engaging content tailored to user needs. The study further explores targeted marketing strategies by applying text analysis methods to design and generate personalized landing pages informed by social media insights. This approach bridges the gap between audience understanding and practical marketing applications. To enable deeper content personalization, the thesis develops techniques for aspect-based sentiment analysis. These methods facilitate scalable and detailed sentiment evaluation, addressing challenges such as echo chambers and bias while improving content relevance and fairness. Additionally, the thesis proposes a programmable, stance-directed AI architecture that generates human-like, personalized social media content. This framework aligns AI outputs with user preferences and stances, fostering humanized and context-aware communication strategies. Through theoretical advancements and experimental validation, this work demonstrates how AI can bridge the gap between social media insights, user segmentation, and targeted marketing.
Benzer Tezler
- İletişim süreçlerinde yapay zekâ temelli dönüşümler: Sorunlar ve olanaklar üzerine bir alan analizi
AI-based transformations in communication processes: An area analysis on problems and opportunities
BİLAL SİNAN ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
GazetecilikAnadolu ÜniversitesiSinema Televizyon Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR YUMURTACI
- Impact of artificial intelligence on e-marketing (A study in a section of companies in the city of İstanbul)
Yapay zekanın e-pazarlama üzerindeki etkisi (İstanbul şehrindeki bazı şirketler üzerine bir çalışma)
M.OSMAN JAMAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İşletmeKarabük Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SIRMA OYA TEKVAR
- Improving operational efficiency ofgovernment using artificialintelligence
Operasyonel verimliliğin iyileştirilmesiyapay kullanan devletzeka
SAIF SALAM IBRAHIM AL-WITWIT
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Mimari tasarımda yapay zeka etkisi
The effect of artificial intelligence in architectural design
HÜSNA KÜBRA YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
MimarlıkEskişehir Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEYLA YEKDANE TOKMAN
- Data-driven understanding of customer experiences: Leveraging machine learning for service improvement
Veri odaklı müşteri deneyimlerinin anlaşılması: Hizmet iyileştirme için makine öğrenmesinden yararlanma
GÖZDE SÖNMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERAP ULUSAM SEÇKİNER