İçerik ve Yayın Platformu

Çok sayıda site için düzenli içerik üretimi

Birden fazla web sitesinde düzenli içerik üretmek; konu seçmek, araştırma yapmak, kaynakları değerlendirmek, metni hazırlamak, SEO kurallarını uygulamak, mevcut içeriklerle bağlantı kurmak, görsel üretmek, kalite kontrol gerçekleştirmek ve doğru zamanda yayına almak gibi birbirine bağlı birçok adımdan oluşur. Site sayısı arttıkça bu süreci yalnızca manuel ekiplerle yürütmek operasyonel olarak zorlaşır. Tek bir yapay zekâ modelinden doğrudan yazı istemek ise araştırma, kalite kontrol, SEO bağlamı ve mevcut içerik ağı gibi farklı ihtiyaçları tek adıma sıkıştırır.

Geliştirilen platformun amacı, içerik operasyonunu birbirinden bağımsız otomasyonlar yerine uzmanlaşmış görevlerin birlikte çalıştığı merkezi bir üretim ve yayın sürecine dönüştürmekti.

Uzmanlaşmış görevlerle içerik üretimi

Platformun içerik üretim süreci, 8 farklı uzman ajanın görev aldığı bir iş akışı üzerinden ilerler. Merkezi koordinasyon katmanı, içerik sürecinin hangi aşamada olduğunu takip eder ve ilgili görevi doğru ajana yönlendirir. İlk aşamada içerik için ana yapı ve üretim planı hazırlanır. Ardından araştırma ajanı konu hakkında web üzerinde arama yapar, gerçek makaleleri ve kaynakları inceleyerek içerikte kullanılabilecek bilgileri toplar. Toplanan araştırma verisi taslak üretim aşamasına aktarılır. İlk metin oluşturulduktan sonra farklı bir görev metni daha güçlü, profesyonel ve yayınlanabilir bir dile dönüştürür.

Bu yaklaşım, araştırma, yazım ve editoryal iyileştirmeyi aynı prompt içinde çözmeye çalışmak yerine ayrı sorumluluklar olarak ele alır.

Üretim sürecine dahil edilen SEO

SEO süreci platformun içerik iş akışının doğrudan bir parçasıdır. Agent'lar içerik için başlık, açıklama ve diğer SEO meta alanlarını üretirken; Qdrant üzerinde tutulan mevcut içerik havuzu da aranır. Aynı kurum içinde konu açısından ilişkili içerikler bulunursa uygun iç link önerileri oluşturulabilir. Tenant izin veriyorsa aynı müşterinin yönettiği diğer projeler arasında da ilgili dış bağlantılar kullanılabilir. Böylece her yeni içerik yalnızca bağımsız bir sayfa olarak değil, mevcut yayın ağı içindeki ilişkileriyle birlikte değerlendirilir.

E-E-A-T yaklaşımını içerik yapısına dahil etmek

Platform, içerik üretiminde deneyim, uzmanlık, otorite ve güven sinyallerini destekleyen editoryal bir yaklaşım uygular. Yazar profilleri, kullanılan kaynakların gösterimi ve içerikle ilişkili yayın bilgileri kurumun yapılandırmasına göre sürece dahil edilebilir. Bu yapı arama motoru sıralaması garantisi olarak değil; içerik kalitesini ve yayın şeffaflığını destekleyen bir editoryal çerçeve olarak ele alınır.

Kalite kontrol geçmeden otomatik yayına izin vermemek

Üretilen içerik doğrudan yayına gönderilmez. kalite kontrol aşamasında içerik tanımlı kalite kontrollerinden geçirilir. Kontrolden geçemeyen içerik için iki kez otomatik yeniden deneme yapılır. İki yeniden denemeden sonra içerik hâlâ gerekli kalite seviyesini karşılamıyorsa süreç otomatik yayın yerine insan kontrolüne yönlendirilir. Bu yapı, tam otomasyon ile insan gözetimi arasında kontrollü bir sınır oluşturur.

İçeriğe özel görsel üretmek

İçerik metni tamamlandıktan sonra ayrı bir görev, yazının konusu ve bağlamına uygun görsel prompt'u hazırlar. Bu prompt Stability yapay zekâ Ultra üzerinden görsel üretim sürecine aktarılır. Tenant yöneticileri kendi içerik yapılarına ve marka yaklaşımına göre kullanılacak görsel stilini panel üzerinden değiştirebilir. Böylece aynı üretim altyapısı farklı yayın markaları için farklı görsel diller oluşturabilir.

Üretim ile yayını aynı sistem içinde tamamlamak

İçerik ve görsel üretimi tamamlandıktan sonra yayınlama süreci platformun kendi planlama algoritması tarafından yönetilir. İçerikler Custom API üzerinden ilgili web projelerine aktarılır ve tanımlanan yayın planına göre yayına alınır. Yoğun yapay zekâ işlemlerinde OpenAI Batch altyapısından da yararlanılarak üretim süreci toplu işleme modeliyle yönetilir. Bu sayede araştırmadan yayına kadar farklı teknik sistemler tek bir merkezi içerik operasyonunun parçaları olarak çalışır.

Agent ve iş akışı yapısı

Alan	Görev
Pipeline planlama	İçeriğin ana yapısını ve üretim şemasını hazırlama
Araştırma	Web üzerinde arama yapma, gerçek makale ve kaynakları inceleme
taslak üretimi	Araştırma sonucundan ilk içerik taslağını oluşturma
Editoryal iyileştirme	Metni daha güçlü ve profesyonel yayın diline dönüştürme
SEO ve bağlantılar	Qdrant üzerinden ilişkili içerikleri bulma, iç/dış bağlantı önerileri
SEO metadata	Başlık, açıklama ve diğer meta alanlarını hazırlama
kalite kontrol	Kalite kontrol, iki otomatik yeniden deneme ve gerektiğinde insan kontrolüne yönlendirme
Görsel üretimi	Görsel prompt hazırlama ve yapay zekâ görsel üretim servisini çalıştırma
Orchestration	Tüm ajan görevlerini ve iş akışı durumunu merkezi olarak yönetme
Yayın	Custom API ve platformun planlama algoritması üzerinden otomatik yayın

Gerçek kullanım ölçeği

Platform bugün aktif üretim ortamında kullanılmaktadır. 300'den fazla aktif blog sitesi içerik üretimini aynı merkezi platform üzerinden yürütmektedir. Bugüne kadar sistem tarafından 58.000'den fazla içerik üretilmiş ve yayınlanmıştır. Platform Türkçe ve İngilizce içerik üretimini desteklemekte ve farklı kurumların kendi yayın, bağlantı ve görsel stil kurallarını yönetebilmesine imkân vermektedir.

İçerik üretimini tek bir yapay zekâ çağrısından gerçek bir operasyon sistemine dönüştürün.

Araştırmadan kalite kontrole, görsel üretiminden otomatik yayına kadar iş süreçlerinize özel yapay zekâ ajan sistemleri geliştiriyoruz. İletişime geçin

Tek bir yapay zekâ çağrısı yerine orkestre edilen üretim zinciri

Platformun temel mimari yaklaşımı, karmaşık içerik üretimini tek bir model çağrısına bırakmamaktır. Araştırma, metin üretimi, editoryal iyileştirme, SEO, kalite kontrol ve görsel hazırlama ayrı sorumluluklara bölünür. Koordinasyon katmanı, iş akışının durumunu yönetir ve her aşamanın çıktısını sonraki görevin girdisine dönüştürür. Bu yapı sayesinde süreç içindeki hatalar veya kalite problemleri tek bir nihai çıktıda fark edilmek yerine ilgili aşamada ele alınabilir.

Mevcut içerik hafızasını yeni üretime dahil etmek

Qdrant tabanlı arama katmanı, platformda daha önce oluşturulan içeriklerin yeni üretimlerle ilişkilendirilmesini sağlar. Agent'lar yeni bir konu üzerinde çalışırken aynı kurum içindeki benzer veya tamamlayıcı içerikleri bulabilir ve uygun durumlarda iç bağlantı yapısını oluşturabilir. Tenant'ın tercihine göre aynı organizasyona ait diğer web projeleri de bağlantı stratejisinin bir parçası olabilir.

Otomasyonun sınırında insan kontrolü

Sistem içerik üretimini mümkün olduğunca otomatik yürütür ancak başarısız kalite kontrollerinde sonsuz yeniden deneme yaklaşımı kullanmaz. kalite kontrol aşamasında iki otomatik yeniden deneme sonrasında gerekli koşullar hâlâ sağlanmıyorsa içerik insan kontrolüne aktarılır. Bu yaklaşım, üretim hızını korurken başarısız çıktının otomatik olarak yayına alınmasını engelleyen kontrollü bir fallback mekanizması sağlar.