Title: Amazon’dan Netflix’e Öneri Sistemleri Nedir, Nasıl Çalışır? Author: Kriko Published: 28 Şubat 2022 Last modified: 10 Ağustos 2026 --- 1. [Anasayfa](https://kriko.io/tr/) / 2. [Blog](https://kriko.io/tr/blog) / 3. [Dağıtım & Pazarlama](https://kriko.io/tr/blog/icerik-pazarlamasi/dagitim-pazarlama) # Amazon’dan Netflix’e Öneri Sistemleri Nedir, Nasıl Çalışır? “Bunu beğendin, bunu da beğenebilirsin.” ya da “Bunu aldıysan, bunu da alabilirsin.” Aslında koca öneri sistemlerinin özeti bu. Amaçsa üç aşağı beş yukarı aynı: Dönüşüm oranlarını yükseltmek. Bu, bir ürün alırken benzer bir başka ürünü de aynı anda almak olabilir veya bir videodan ötekine geçmek de… Öneri sistemleri (Recommendation Systems), genel olarak kullanıcılara en kısa yoldan istedikleri bilgiyi, ögeyi, ürünü vs. sunmayı amaçlayan sistemin adı. [ ⌊Mert Bekçi⌉ Mert Bekçi ](https://kriko.io/tr/blog/yazar/mert-bekci) 28 Şubat 2022 12 dakika okuma ![Amazon’dan Netflix’e Öneri Sistemleri Nedir, Nasıl Çalışır?](https://kriko.io/ wp-content/uploads/2026/07/tavsiye-motorlari.jpg) ## ✍️ İçindekiler 1. [ Öneri Sistemleri Nedir? ](https://kriko.io/tr/blog/dagitim-pazarlama/oneri-sistemleri-nedir-nasil-calisir?output_format=md#oneri-sistemleri-nedir) 2. [ Öneri Sistemleri Nasıl Çalışır? ](https://kriko.io/tr/blog/dagitim-pazarlama/oneri-sistemleri-nedir-nasil-calisir?output_format=md#oneri-sistemleri-nasil-calisir) 3. [ Netflix’te Öneri Sistemleri Örneği ](https://kriko.io/tr/blog/dagitim-pazarlama/oneri-sistemleri-nedir-nasil-calisir?output_format=md#netflixte-oneri-sistemleri-ornegi) 4. [ Amazon’da Kişiselleştirilmiş Öneriler ](https://kriko.io/tr/blog/dagitim-pazarlama/oneri-sistemleri-nedir-nasil-calisir?output_format=md#amazonda-kisisellestirilmis-oneriler) 5. [ Spotify Haftalık Keşif Listesi Nasıl Çalışıyor? ](https://kriko.io/tr/blog/dagitim-pazarlama/oneri-sistemleri-nedir-nasil-calisir?output_format=md#spotify-haftalik-kesif-listesi-nasil-calisiyor) 6. [ Youtube’da Video Önerilerinin Matematiği ](https://kriko.io/tr/blog/dagitim-pazarlama/oneri-sistemleri-nedir-nasil-calisir?output_format=md#youtubeda-video-onerilerinin-matematigi) 7. [ Instagram Keşfet’e Bir Bakış ](https://kriko.io/tr/blog/dagitim-pazarlama/oneri-sistemleri-nedir-nasil-calisir?output_format=md#instagram-kesfete-bir-bakis) 8. [ Sonuç ve Olası Riskler ](https://kriko.io/tr/blog/dagitim-pazarlama/oneri-sistemleri-nedir-nasil-calisir?output_format=md#sonuc-ve-olasi-riskler) Gelişen teknoloji ile beraber kullanıcılara dair elde edilen büyük miktardaki veriler, ortaya böyle bir sistem çıkardı. Mesela Netflix’te macera türündeki filmleri çokça izlediğinizde platformun size aynı türdeki benzer yapımları önerdiğini görmüşsünüzdür. Yahut bir e-ticaret sitesinde bir kitap satın aldınız ve aldığınız kitaba benzer diğer eserlerin de size önerildiğine şahit olmuşsunuzdur. Tüm bunlar farklı türleri olan öneri sistemlerine verilebilecek en popüler örnekler. Günümüz dijital dünyasında** kullanıcıları tanımaya çalışmak** ve bu doğrultuda onlara en doğru bilgiyi, ögeyi, ürünü vs. sunmak çok önemli. E-ticaret sitelerinden dizi – film, müzik platformlarına kadar da sayısız mecra bu sistemlerden yararlanıyor. Peki bu sistem nasıl çalışıyor ve hangi platformlarda var? Gelin hep birlikte öğrenelim! ## **Öneri Sistemleri Nedir?** **Recommendation Systems**, Türkçeye “**Öneri Sistemleri**” olarak geçiyor. Genel bir şekilde bahsetmek gerekirse: Öneri sistemleri, kullanıcılara ilgili ögeleri ( izlenecek film, satın alınacak ürün, dinlenecek müzik vs.) önermeyi amaçlayan algoritmalara deniyor. Kullanıcının geçmiş davranışlarına göre hareket eden bu sistem, verimli çalıştığı zaman büyük miktarda gelir elde edebilme şansı sunuyor. **Amazon, Alibaba, eBay** gibi e-ticaret devlerinin çoğu, müşterilerine kişiselleştirilmiş bir hizmet sunmak için bu sistemden yararlanıyor. Tavsiye sistemleri adı ile de bilinen bu yapı, devasa veri havuzundan kullanıcının geçmiş davranışlarına göre bir filtreleme yoluna gidiyor ve ona hitap edecek en iyi içerikleri sunmaya çalışıyor. Bu açıdan kullanıcılara / müşterilere en doğru ve anlamlı içeriklerin, ürünlerin, bilgilerin sunulması kolaylaşıyor. Zira hemen hiç kimse, eğer o anda ihtiyacı yoksa, yılbaşı için çam ağacı bakarken bir de yazlık terlik almaz. Yılbaşı için çam ağacı bakan müşteriye sunulabilecek en doğru öneriler yine yılbaşına veya kışa özgü ürünler olabilir. Bu kişiselleştirilmiş hizmet doğru kullanıldığı takdirde çok daha büyük bir kârlılığın kapıları açılıyor. ## **Öneri Sistemleri Nasıl Çalışır?** Peki ama bu sistemin çalışması için gerekenler neler? Bir müşteri, tüketici, kullanıcının seçimlerini öğrenen bu sistem, bu verileri nasıl yorumlayıp alakalı sonuçlar gösterebiliyor? Burada sözü öneri sistemlerinin 4 ayrı türüne vermek gerek: * **İşbirliğine Dayalı Filtreleme Sistemleri**: İngilizcesi “**Collaborative Filtering Systems**” olan işbirlikçi sistem, kullanıcının davranışları hakkında bilgi toplamaya ve diğer kullanıcılar ile olan benzerliklerini bulmaya çalışır. Bu sistemde geçmiş davranışları benzer olan kullanıcıların gelecekte de benzer davranışlar sergileyecekleri varsayılır. Mesela bir e-ticaret sitesinde benzer davranış sergileyen iki müşteri var diyelim. Birinci müşteri filtre kahve makinesi, filtre kağıdı ve kupa bardağı tercih etti. İkinci müşteri ise filtre kahve makinesi, filtre kağıdı ve kahve çekirdeği öğütücüsünü tercih etti. Buna göre birinci müşterinin kahve çekirdeği öğütücüsünü, ikinci müşterinin ise kupa bardağını tercih etmesi çok olasıdır. Genel olarak işbirliğine dayalı filtreleme sisteminin, müşteriler arasında benzerlik kurmaya odaklandığını söyleyebiliriz. Bu sistemin sorunu yeni kullanıcılara verimli bir öneri havuzu sunamaması. ![](https://kriko.io/wp-content/uploads/2026/07/oneri-sistemleri.png) * **İçerik Tabanlı Filtreleme Sistemleri**: “**Content-Based Filtering Systems**” Türkçeye bu şekilde aktarılıyor. Bu sistem için çalışan algoritmalar, bir müşterinin geçmişte beğendiği, tercih ettiği ürünlere benzer diğer ürünleri göstermeye çalışır. Özetle, kullanıcının beğendiklerine benzer diğer ögeleri önermek için bu sistem kullanılıyor. Mesela **Google Play** üzerinden uygulama indiren bir kullanıcıyı ele alalım. Kullanıcının daha önce telefonuna yüklediği uygulamaya göre Google Play “Son etkinliğinize göre” adlı bir liste sunar. Daha çok oyun indiriyorsanız bu alanda oyun uygulamaları görebilir, eğitim ya da sağlık kategorilerini inceliyorsanız da burada bilime dair uygulamaları bulabilirsiniz. Ayrıca kullanıcının doldurduğu profil bilgilerine göre de uygulama, ürün vs. önermek bu sistemde mümkün. E-ticaret üzerinden görselleştirme ile de içerik tabanlı modeli gözümüzde canlandıralım: ![](https://kriko.io/wp-content/uploads/2026/07/oneri-sistemleri-1.png) * **Popülarite Tabanlı Öneri Sistemleri**: “Popularity Based Recommendation Systems” olarak da bilinen bu tür adından da kolayca anlaşılabiliyor. İşin temelinde o zaman dilimi içinde trend olan ögeler, olaylar vardır. Bu model diğerlerinin aksine kişiselleştirilmiş değildir. Sadece kullanıcıya daha önce tercih etmediği, almadığı, tüketmediği popüler ürünleri, ögeleri sunar. Bu sisteme örnek olarak** IMDB** verilebilir. Filmler, diziler, video oyunları vs. hakkında bilgiler sunan çevrim içi bir platform olan IMDB, ilgili yapım için verilen oya, ortalama puanlara vs. bakarak listeleme yapar. Yine Google Play burada da örnek verilebilir. Google Play’e üye girişi yapmayan ya da ilk kez giren bir kullanıcının karşısına “Çok Satan Filmler” ya da “Popüler Kitaplar” gibi bir dizi trend olmuş içerik listesi çıkar. Bunlar da verilen yıldızlara vs.’ye göre öne çıkanlardır. ![](https://kriko.io/wp-content/uploads/2026/07/google-play-oneri.png) * **Hibrit Öneri Sistemleri**: İngilizcesi “Hybrid Recommendation Systems” olan bu sistem, işbirliğine dayalı sistem ile içeriğe dayalı sistemin birleştirilmesi ile meydana geliyor. Amaç ise diğer filtreleme yöntemlerinden doğan sınırlılıkları ortadan kaldırmak. Bu iki sistemin önce ayrı ayrı uygulandığı hibrit modelde, daha sonra ikisi de birleştiriliyor. Ek olarak şu da var: İşbirliğine dayalı modele içerik tabanlı bir modeli, içerik tabanlıya da işbirliği modelini eklemek mümkün. Hibrit öneri modeli, veri yetersizliği ya da sınırlamasından doğan eksikleri tamamlamak için tercih edilebiliyor. ## **Netflix’te Öneri Sistemleri Örneği** ![](https://kriko.io/wp-content/uploads/2026/07/netflix.png) Gelelim en popüler platformlarda bu sistemlerin nasıl çalıştığına. Netflix zaten direkt kendi web sitesinde de bu sistemin nasıl çalıştığını anlatıyor. Platformdaki yapımları izleme olasılıklarınız aşağıdaki şu bilgilere göre tahmin edilmeye çalışılıyor: * İzleme geçmişi, içeriklere verdiğiniz puanlar gibi etkileşimleriniz, * Benzer tercihlere sahip diğer üyeler (işbirliğine dayalı model), * İzlediğiniz zaman dilimi (gün ve saat), * Netflix’i hangi cihazdan izlediğiniz, * Ne kadar süreyle izlediğiniz Netflix ayrıca popülerlik tabanlı modeli de kullanabiliyor. Örneğin, Netflix’e yeni üye oldunuz ve beğendiğiniz birkaç içeriği seçmediniz. O zaman ülke genelindeki popüler yapımların önerisi ile işe başlanabilir. ## **Amazon’da Kişiselleştirilmiş Öneriler** ![](https://kriko.io/wp-content/uploads/2026/07/amazon-oneri.png) Yukarıda saydığımız modeller, Amazon’un ürün skalasına ölçeklenemediği için şirket kendi öneri sistemini kurdu. Adına “**Amazon Personalize**” denilen bu sistem, makine öğrenimi (ML) teknolojisiyle oluşturuldu. Verileri işleme, optimize etme, en iyi algoritmaları kullanma gibi fonksiyonları olan Amazon’a özel bu sistem sayesinde şirketin kâr oranı da ciddi ölçüde büyüyor. Hatta Amazon’un gelirinin %40’a yakını da bu öneri motorundan geliyor. Amazon’un kendine has bu sistemini işbirliğine dayalı filtreleme sistemleri içerisinde değerlendirmek mümkün. Mesela yukarıdaki görsele bakın. Amazon web sitesindeki Kitap kategorisine girip George Orwell’ın 1984 romanının detay sayfasına girdiğimizde, hemen aşağısında benzer romanlar öneriliyor. ## **Spotify Haftalık Keşif Listesi Nasıl Çalışıyor?** ![](https://kriko.io/wp-content/uploads/2026/07/spotify-discover-weekly.png) Sıkı müzik tutkunları arasında Spotify’a üye olanlar “Haftalık Keşif” listesini çok iyi bilir. Milyonlarca kullanıcısına her pazartesi özel olarak 30 şarkılık çalma listesi sunan Spotify, bu hizmetiyle alakalı şöyle söylüyor: “**Sana özel Haftalık Keşifler çalma listeni oluşturmak için birkaç hafta boyunca zevklerini öğrenmemiz gerekiyor.**” Yine Haftalık Keşif’e dair şirket tarafından sunulan açıklamalardan birkaçını daha paylaşalım: “Haftalık Keşifler yeni çıkanlar ve takip ettiğin sanatçıların şarkılarından oluşur.” ve “Çalma listen, sevdiğin müzikleri baz alarak sana özel hazırlandı.” Tüm bu hazırlık içinse Spotify’da üç öneri modeli çalışıyor: * **İşbirliğine dayalı öneri sistemi**. Diğer kullanıcıların tercihleri ile sizin tercihlerinizin kesişim noktaları bulunmakta. * **Doğal dil işleme**. “Natural Language Processing” olarak bilinen bu model, şarkıların metnini analiz eden bir sistem. Spotify’ın doğal dil işleme modeli, her şarkı için bir profil oluşturmak amacıyla sürekli olarak web ortamında geziniyor. * **Ses modellemesi**. Her şarkının melodisini algılamak için o şarkının ham sesi kullanılır ve diğer şarkılar ile kıyaslanır. ## **Youtube’da Video Önerilerinin Matematiği** Bildiğiniz gibi Youtube’da video önerileri iki yerde kullanıcıların karşısına çıkıyor. Birincisi, ana sayfa. İkincisi ise izlenen videonun yanındaki liste. Youtube Blog’da konu hakkında yapılan açıklamalardan biri şöyle: “Örneğin siz tenis videolarını seviyorsanız ve Youtube öneri algoritması sizinle aynı tenis videolarını seven diğer kişilerin caz müzik videoları da sevdiğini ve izlediğini fark ederse, önceden hiç izlememiş olsanız bile size de caz videoları önerebilir.” Bu, yukarıda açıkladığımız işbirliğine dayalı modele güzel bir örnek. Bunun yanı sıra öneri sistemlerinde farklı modeller de var. Bir kullanıcı, tıkladığı videoya göre de benzer içerikleri karşısında görebilir. Youtube, 2012 yılında algoritmasına izleme süresi özelliği de ekledi. Bir videoya tıklamanın, onun baştan sona gerçek anlamda izlemek anlamına gelmediğini anlayan Youtube, böylece sistemini geliştirmeye çalışıyor. Videoyu paylaşma, beğenme– beğenmeme hareketleri de yine platformun öneri sistemini şekillendiren unsurlar. ## **Instagram Keşfet’e Bir Bakış** Tabii ki öneri sistemleri içerisinde sosyal medyadaki en popüler uygulamalardan biri Instagram Keşfet. Günlük sohbetlere kadar nüfuz edebilen Instagram Keşfet, çok geniş bir ölçekte hızlı bir şekilde çalışmaya ihtiyaç duyar. İnsanlara, ilgi alanlarına yönelik olarak tavsiye vermeye çalışan Keşfet için kendine özgü bir dil olarak **IGQL** oluşturuldu. Milyarlarca video, görsel, fotoğraf arasından kullanıcılara en alakalı görselleri göstermek için çalışan IGQL, Instagram’ın yapay zekâ ve makine öğreniminden aldığı yardımlardan yalnızca biri oldu. IGQL başlı başına bir başka öneri sistemi olarak uygulamanın Keşfet bölümü için çalışıyor ve kullanıcıların ilgi alanlarına göre en alakalı içerikleri hesaplamaya çalışıyor. Genel olarak da tabii ki Instagram’da vaktinizi nasıl harcadığınız, hangi gönderiler ile etkileşime girdiğiniz, ne tür hesapları takip ettiğiniz, bir gönderiye kaç saniye boyunca baktığınız Keşfet’in veri toplamasına kolaylık sağlayan hareketler. Ne var ki bazı zamanlarda Keşfet sayfası ne olduğundan dahi emin olmadığımız içerikler ile dolup taşabilir. Bu karmaşayı önlemek için de sıfırlama işlemi gerçekleştirilebiliyor. Bunun içinse telefonda Instagram uygulamasında Keşfet’e gelin ve görmek istemediğiniz içeriğin sağ üst köşesindeki üç noktaya dokunun. “İlgilenmiyorum” seçeneğine tıklayarak her gönderi özelinde sıfırlama yapabilirsiniz. Toplu bir sıfırlama içinse telefonunuzdan Instagram uygulamasını açın ve Profil > Ayarlar > Güvenlik > Arama Geçmişini Temizle > Tümünü Temizle işlemlerini uygulayın. ## **Sonuç ve Olası Riskler ** Sonuç olarak e-ticaret siteleri, sosyal medya uygulamaları, popüler dijital platformlar vs.’nin pek çoğu kendi içeriklerine göre bir öneri sistemi oluşturmakta. Platformlar değişse de değişmeyen şey, yazının başında belirttiğimiz gibi: Daha çok [dönüşüm](https://kriko.blog/sozluk/donusum-orani-conversion-rate-cr) oranları elde edebilmek. Bu, daha fazla ürün satmak da olabilir daha fazla şarkı dinletebilmek de… Daha fazla film izletmek de olabilir daha fazla gönderiye yorum yaptırmak da. Tabii ki bunun olası risklerinden de konuşuluyor. Örneğin, **yankı odaları** uzun zamandır Twitter gibi sosyal medya uygulamaları kastedilerek gündeme geliyor. Yankı odası dediğimiz kavram; aynı düşünce, fikir, görüş etrafında birleşen insanlara yalnızca o düşünce, fikir, görüş etrafında bilgi sunulması demek. Bu da farklı görüşlere rastlama ihtimalini azaltan bir faktör. Bu da özellikle toplumsal bir gündem olduğu zaman dezenformasyona neden olabilme tehlikesi taşıyor. Bunun yanı sıra, bir web sitesini uzun süredir kullanan bir müşterinin / tüketicinin artık hep benzer içeriklere, ürünlere, görsellere rastlaması durumu bir yenilik, değişiklik yapabilmek için de ekstra çaba harcamak anlamına geliyor. Tüm bunlar aradığımız şeyleri bulmamızı mı kolaylaştırıyor yoksa bizi sınırlıyor mu? Ya da her ikisi de mi? Tüm bunlar ciddi ölçüde tartışılmaya devam etse de öneri sistemlerinin pratikte çok iyi bir şekilde çalışmaya devam ettiği açık. **[İçerik dağıtım stratejisi oluşturmak için ihtiyacınız olan tüyolar ise buyazımızda!](https://kriko.io/tr/blog/dagitim-pazarlama/icerik-dagitim-stratejisi-iceriginizin-hedefe-ulastigindan-emin-olun)** --- Paylaş: --- ## 0 Yorum [ Henüz yorum yok. Bu yazı hakkındaki düşüncelerinizi ilk siz paylaşın! ](https://kriko.io/tr/blog/dagitim-pazarlama/oneri-sistemleri-nedir-nasil-calisir?output_format=md#respond) --- ## Yorum yaz Bu kutucuğu işaretleyerek [**kullanım koşulları**](https://kriko.io/tr/gizlilik-politikasi) metnini okuduğunuzu ve kabul ettiğinizi onaylamış olursunuz. ## Diğer Yazılar [ ⌊Dijital Pazarlamada Yeni Dönem: 1 Ağustos 2026 Mevzuat Uyum Rehberi⌉ ](https://kriko.io/tr/blog/bilisim-hukuku/dijital-pazarlamada-yeni-donem-1-agustos-2026-mevzuat-uyum-rehberi) * [ Bilişim Hukuku ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/bilisim-hukuku) ### 󠀁[ Dijital Pazarlamada Yeni Dönem: 1 Ağustos 2026 Mevzuat Uyum Rehberi ](https://kriko.io/tr/blog/bilisim-hukuku/dijital-pazarlamada-yeni-donem-1-agustos-2026-mevzuat-uyum-rehberi)󠁿 Türkiye’de dijital pazarlama, e-ticaret ve sosyal medya reklamcılığı için yepyeni bir milat başladı. Ticaret Bakanlığı tarafından 1 Temmuz 2026 tarihli Resmî Gazete’de yayımlanan ve… [ ⌊Yapay Zeka Çöplüğüne (AI Slop) Karşı Yeni Bir Savunma Hattı: LoRA Destekli Çok Modlu Savunma Sistemi⌉ ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/yapay-zeka-coplugune-ai-slop-karsi-yeni-bir-savunma-hatti-lora-destekli-cok-modlu-savunma-sistemi) * [ Growth Hacking ](https://kriko.io/tr/blog/growth-hacking) ### 󠀁[ Yapay Zeka Çöplüğüne (AI Slop) Karşı Yeni Bir Savunma Hattı: LoRA Destekli Çok Modlu Savunma Sistemi ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/yapay-zeka-coplugune-ai-slop-karsi-yeni-bir-savunma-hatti-lora-destekli-cok-modlu-savunma-sistemi)󠁿 İnternet ekosistemi ve özellikle çevrimiçi video platformları (OVP), son yıllarda benzeri görülmemiş ve katlanarak artan bir tehdit ile karşı karşıya. Kötü niyetli aktörlerin organize bir şekilde hareket ederek Üretken Yapay Zeka (Generative AI) araçlarını kötüye kullanması, platformların "Yapay Zeka Çöplüğü" veya "AI Slop" olarak adlandırılan kalitesiz, manipülatif ve spam içeriklerle dolup taşmasına neden oluyor. [ ⌊Microsoft Advertising UTM Auto-Tagging Güncellemesi⌉ ](https://kriko.io/tr/blog/ppc/microsoft-advertising-utm-auto-tagging-guncellemesi) * [ PPC ](https://kriko.io/tr/blog/ppc) ### 󠀁[ Microsoft Advertising UTM Auto-Tagging Güncellemesi ](https://kriko.io/tr/blog/ppc/microsoft-advertising-utm-auto-tagging-guncellemesi)󠁿 Microsoft Advertising, 2 Eylül 2026 itibarıyla UTM auto-tagging sisteminde önemli bir güncellemeye gidiyor. Bu değişiklik, Microsoft Advertising trafiğinin Google Analytics 4 ve benzeri üçüncü taraf analiz platformlarında daha doğru sınıflandırılmasını hedefliyor. [ ⌊2025 Türkiye E-ticaret Raporu: İçgörü, Beklenti Ve Stratejik Büyüme Noktaları⌉ ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/2025-turkiye-e-ticaret-raporu-icgoru-beklenti-ve-stratejik-buyume-noktalari) * [ Keşfet ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet) ### 󠀁[ 2025 Türkiye E-ticaret Raporu: İçgörü, Beklenti Ve Stratejik Büyüme Noktaları ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/2025-turkiye-e-ticaret-raporu-icgoru-beklenti-ve-stratejik-buyume-noktalari)󠁿 Ticaret Bakanlığı tarafından yayımlanan “Türkiye’de E-Ticaretin Görünümü Raporu 2025”, ülkemizdeki dijital ticaretin sadece bir alternatif satış kanalı olmaktan çıkıp, ekonominin ana omurgalarından biri haline… [ ⌊Pagination (Sayfalandırma) mı, Infinite Scroll (Sonsuz Kaydırma) mı?⌉ ](https://kriko.io/tr/blog/teknik-seo/pagination-sayfalandirma-mi-infinite-scroll-sonsuz-kaydirma-mi) * [ Teknik SEO ](https://kriko.io/tr/blog/seo/teknik-seo) ### 󠀁[ Pagination (Sayfalandırma) mı, Infinite Scroll (Sonsuz Kaydırma) mı? ](https://kriko.io/tr/blog/teknik-seo/pagination-sayfalandirma-mi-infinite-scroll-sonsuz-kaydirma-mi)󠁿 Pagination ve Infinite Scroll arasındaki tercih, kullanıcı deneyimi ile SEO performansını doğrudan etkiler. Pagination, sayfa yapısını düzenli tutarak arama motorlarının içeriği daha iyi taramasını sağlar. Infinite Scroll ise özellikle mobilde akıcı bir gezinme sunar ancak ölçümleme ve indeksleme açısından dikkatli kurgulanmalıdır. Markaların karar verirken içerik yoğunluğu, kullanıcı davranışları ve teknik altyapıyı birlikte değerlendirmesi gerekir. Bu yazıda iki yaklaşımın avantajlarını ve hangi senaryoda daha doğru seçim olacağını bulabilirsiniz. [ ⌊Google Benim İşletmem ile Markanızı Daha Fazla Görünür Kılın ve Yönetin⌉ ](https://kriko.io/tr/blog/yerel-seo/google-benim-isletmem-ile-markanizi-daha-fazla-gorunur-kilin-ve-yonetin) * [ Yerel SEO ](https://kriko.io/tr/blog/seo/yerel-seo) ### 󠀁[ Google Benim İşletmem ile Markanızı Daha Fazla Görünür Kılın ve Yönetin ](https://kriko.io/tr/blog/yerel-seo/google-benim-isletmem-ile-markanizi-daha-fazla-gorunur-kilin-ve-yonetin)󠁿 Günümüzde fiziksel bir mağazası olan ya da belirli bir bölgede hizmet veren işletmeler için dijitalde görünür olmak artık bir lüks değil, zorunluluk haline geldi. Kullanıcılar yakınlarındaki işletmeleri keşfetmek için pusula yerine Google Arama ve Google Haritalar’ı kullanıyor. “Kadıköy kahve”, “Çekmeköy kahvaltı”, “Eskişehir çiçekçi” gibi sorguların büyük bölümü yerel sonuçlar üzerinden müşteriye dönüşüyor. Bu nedenle, işletme profilinizi doğru yapılandırdığınızda potansiyel müşterilerin sizi tercih etme ihtimali ciddi oranda artar. [ ⌊A4 Ebatında Etiketlerle İade Problemi Önleniyor: Çin’in Moda E-Ticaretinde Yeni Strateji⌉ ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/a4-ebatinda-etiketlerle-iade-problemi-onleniyor-cinin-moda-e-ticaretinde-yeni-strateji) * [ Keşfet ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet) ### 󠀁[ A4 Ebatında Etiketlerle İade Problemi Önleniyor: Çin’in Moda E-Ticaretinde Yeni Strateji ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/a4-ebatinda-etiketlerle-iade-problemi-onleniyor-cinin-moda-e-ticaretinde-yeni-strateji)󠁿 Çin'de online moda alışverişinde iade oranları çok yükseldiği için markalar kötü niyetli kullan-iade davranışını engellemek adına A4 boyutunda büyük ve gizlenmesi zor etiketler kullanmaya başladı. Bu yöntem hem maliyetleri düşürmek hem de ürünleri giyip fotoğraf çektikten sonra iade eden kullanıcıların önünü kesmek için hızla yayılıyor. Tartışmalar sürse de sektör bu uygulamanın iade kültürünü kökten değiştirecek yeni bir dönemin başlangıcı olabileceğini düşünüyor. [ ⌊Yeni Sağlık Tanıtım Yönetmeliği Neler Getiriyor?⌉ ](https://kriko.io/tr/blog/bilisim-hukuku/yeni-saglik-tanitim-yonetmeligi-neler-getiriyor) * [ Bilişim Hukuku ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/bilisim-hukuku) ### 󠀁[ Yeni Sağlık Tanıtım Yönetmeliği Neler Getiriyor? ](https://kriko.io/tr/blog/bilisim-hukuku/yeni-saglik-tanitim-yonetmeligi-neler-getiriyor)󠁿 Sağlık alanında hizmet veren her kurum için tanıtım artık yalnızca pazarlama konusu değil. Aynı zamanda çok net çizilmiş hukuki sınırları olan bir alan. "Sağlık Hizmetlerinde Tanıtım ve Bilgilendirme Faaliyetleri Hakkında Yönetmelik" ile birlikte hekimlerin, özel sağlık tesislerinin ve uluslararası sağlık turizmi aracı kuruluşlarının dijitalde ve geleneksel mecralarda nasıl görünür olabileceği detaylı şekilde yeniden düzenlendi. [ ⌊eBay Inc. 2025 3. Çeyrek Sonuçlarını Açıkladı⌉ ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/ebay-inc-2025-3-ceyrek-sonuclarini-acikladi) * [ Keşfet ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet) ### 󠀁[ eBay Inc. 2025 3. Çeyrek Sonuçlarını Açıkladı ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/ebay-inc-2025-3-ceyrek-sonuclarini-acikladi)󠁿 eBay Inc., 2025 yılının 3. çeyreğinde güçlü bir performans sergileyerek gelirini% 9 artırarak 2,8 milyar USD'ye yükseltti ve Brüt Mal Hacmi (GMV) ise %10 artarak 20,1 milyar USD'ye ulaştı. Hisse başına kazanç, GAAP'a göre 1,28 USD, non-GAAP'a göre ise 1,36 USD olarak gerçekleşti. [ ⌊Kötü Bot Raporu 2025: Yapay Zeka Çağında Dijital İşletmeler İçin Görünmez Risk⌉ ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/kotu-bot-raporu-2025-yapay-zeka-caginda-dijital-isletmeler-icin-gorunmez-risk) * [ Keşfet ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet) ### 󠀁[ Kötü Bot Raporu 2025: Yapay Zeka Çağında Dijital İşletmeler İçin Görünmez Risk ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/kotu-bot-raporu-2025-yapay-zeka-caginda-dijital-isletmeler-icin-gorunmez-risk)󠁿 Dijital ekosistemde kötü amaçlı otomasyon hızla artarak, siber güvenlik tehditlerinin doğasını temelden değiştirmiştir. Imperva tarafından hazırlanan bu rapor, internet trafiğinde dönüm noktası olan bir gelişmeyi ve yapay zeka (AI) tarafından körüklenen kötü bot saldırılarının karmaşıklığını ve yaygınlığını gözler önüne sermektedir. [ ⌊Avrupa ve Türkiye’de Pazaryerlerinin Yükselişi: 247,5 Milyar Avroluk Bir Dönüşüm⌉ ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/avrupa-ve-turkiyede-pazaryerlerinin-yukselisi-2475-milyar-avroluk-bir-donusum) * [ Keşfet ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet) ### 󠀁[ Avrupa ve Türkiye’de Pazaryerlerinin Yükselişi: 247,5 Milyar Avroluk Bir Dönüşüm ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/avrupa-ve-turkiyede-pazaryerlerinin-yukselisi-2475-milyar-avroluk-bir-donusum)󠁿 E-ticaret dünyası, son yıllarda benzeri görülmemiş bir dönüşüm geçiriyor. Bu dönüşümün merkezinde ise artık sadece markalar değil, pazaryerleri (marketplaces) yer alıyor. Avrupa’daki en güncel verilere göre sınır-ötesi e-ticaretin (cross-border) toplam hacmi 358,7 milyar avroya ulaşırken, bunun 247,5 milyar avroluk kısmı — yani yaklaşık yüzde 70’i — pazaryerleri üzerinden gerçekleşiyor. [ ⌊İlaç ve Tıbbi Cihaz Satışındaki e-fatura Düzenleme Zorunluluğu⌉ ](https://kriko.io/tr/blog/bilisim-hukuku/ilac-ve-tibbi-cihaz-satisindaki-e-fatura-duzenleme-zorunlulugu) * [ Bilişim Hukuku ](https://kriko.io/tr/blog/kesfet/bilisim-hukuku) ### 󠀁[ İlaç ve Tıbbi Cihaz Satışındaki e-fatura Düzenleme Zorunluluğu ](https://kriko.io/tr/blog/bilisim-hukuku/ilac-ve-tibbi-cihaz-satisindaki-e-fatura-duzenleme-zorunlulugu)󠁿 Türkiye'de sağlık ürünleri ticaretinde dijitalleşme süreci, 1 Ekim 2025 tarihi itibarıyla önemli bir aşamaya geldi. Bu tarihten itibaren, Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu'na( TİTCK) İlaç Takip Sistemi (İTS) ve Ürün Takip Sistemi (ÜTS) üzerinden bildirimi yapılan ilaç ve tıbbi cihazlar için e-fatura düzenleme zorunluluğu getirildi. ## Dijitalin nabzını bizimle takip et Dijital dünyayı şekillendiren seçilmiş içgörüler, haberler ve fikirlerden haberdar olmak için abone olun. Bu kutucuğu işaretleyerek [gizlilik ve aydınlatma](https://kriko.io/tr/gizlilik-politikasi) metnimizi kabul ettiğinizi onaylamış olursunuz.