Giderek daha fazla tüketici, arama çubuğuna ya da pazaryeri filtresine gitmeden doğrudan bir yapay zekâ asistanına ne alması gerektiğini soruyor. Biz de beş farklı asistana Türkiye’de abiye ve davet giyim hakkında toplam 997 kez soru sorduk. Hangi markaların anıldığını, yerli ve yabancı markaların yanıtlar içinde nasıl dağıldığını ve “en çok önerilen” ifadesinin neden “en iyi” anlamına gelmediğini inceledik.
ChatGPT’ye “abiye elbise önerisi” yazdığınızda birkaç saniye içinde kendinden emin bir yanıt alırsınız. Gemini’ye kına gecesi için iyi bir Türk markası sorduğunuzda düzenli bir liste çıkar. Grok aynı soruda neredeyse on marka sayabilirken, Claude üç ya da dört isimle yetinebilir. Keşif süreci arama motorundan ve pazaryeri ürün listesinden, tüketicinin tek tek bakıp karar verdiği alandan, cevabı hazır sıralanmış biçimde sunan yapay zekâ asistanlarına doğru kayıyor. Asistan üç marka andığında, o üç marka tüketicinin göz hizasındaki rafa yerleşmiş oluyor; geri kalan her şey ise arka raflarda kalıyor.
Neden dikkat etmeye değer?
Abiye ve davet giyim, resmi ticaret verilerinde çoğu zaman ayrı bir kalem olarak görünmese de bölgenin en büyük hazır giyim üretim tabanlarından birinin üzerinde duruyor. Türkiye 2025’te yaklaşık 16,8 milyar dolar hazır giyim ihracatı yaptı; bu sektörün odağı büyük ölçüde Avrupa ve ihracatın %59,6’sı Avrupa’ya gidiyor (İHKİB). Elbise ve abiye pazarına resmi veride en yakın gösterge olan kadın giyim ihracatı ise yaklaşık 5,5 milyar dolar, yani hazır giyim ihracatının %29,5’i seviyesinde (İHKİB). Küresel ölçekte davet giyim, daha geniş bir formal giyim ve gelinlik ekosisteminin içinde daha niş bir alan: pazar araştırma şirketleri geniş occasionwear kategorisini yaklaşık 25 milyar dolar, daha dar gece elbisesi segmentini yaklaşık 2,3 milyar dolar olarak tahmin ediyor (Verified Market Reports; Cognitive Market Research). Buna yakın konumdaki küresel gelinlik ve düğün giyim pazarı ise yaklaşık 82 milyar dolar seviyesinde gösteriliyor (Grand View Research). Bu tablo, çalışmada görünen yabancı markaların neden günlük elbiseden çok couture ve gelinlik çevresinde toplandığını da açıklıyor. Bu pazar büyüklükleri farklı tanımlara dayanan araştırma tahminleridir; kesin ölçüm değil, bağlam olarak okunmalıdır.
Bu pazarın keşif tarafı dijitalleşiyor ve giderek daha fazla yapay zekâ aracılığıyla şekilleniyor. Türkiye’de giyim, ayakkabı ve aksesuar 2025’te 428,7 milyar TL ile en büyük e-ticaret kategorisi oldu; bu kategoride e-ticaretin toplam ticaret içindeki payı %25,4 seviyesinde (Ticaret Bakanlığı / ETBİS). Aynı sırada keşif katmanı da değişiyor: Adobe, Mayıs 2026’da ABD perakende sitelerine gelen yapay zekâ kaynaklı trafiğin yıllık bazda %138 arttığını, ilk çeyrekteki artışın ise %393 olduğunu açıkladı. Aynı çalışmada tüketicilerin %39’u alışveriş için bir yapay zekâ asistanı kullandığını, bunu kullananların %85’i deneyimin iyileştiğini, yarısı ise asistanın gösterdiği linklere tıkladığını söylüyor (Adobe; Adobe). Türkiye’de de davranış ölçülebilir hale geliyor: TÜİK’e göre 2025’te bireylerin %19,2’si üretken yapay zekâ kullandı; bu oran 16-24 yaş grubunda %39,4’e çıkıyor (TÜİK). McKinsey ise yapay zekâ ajanlarının 2030’a kadar 3-5 trilyon dolarlık tüketici ticaretinde aracılık edebileceğini öngörüyor (McKinsey).
Bu nedenle soru basit ama önemli: tüketiciler yapay zekâ asistanlarına yöneldiğinde, Türkiye’de abiye ya da davet elbisesi arayan birine bu asistanlar hangi markaları söylüyor? Biz de bu öneri rafını ölçmek için yola çıktık. 4 Temmuz 2026 tarihinde tek bir ölçüm çalışması yürüttük; beş büyük yapay zekâ asistanına, GPT-4o-mini, Gemini, Claude, Perplexity ve Grok, aynı 40 Türkçe soruyu sorduk. Her soru beş kez tekrarlandı ve abiye ile davet giyim hakkında 997 kullanılabilir yanıt toplandı.
Yerli ağırlıklı ve pazaryeriyle açılan bir öneri rafı
En net bulgu şu: bu pazar yapay zekâ yanıtlarında çok güçlü biçimde yerli ağırlıklı. Türk ve yabancı markaları adil biçimde karşılaştırmak için yalnızca 20 köken kısıtı olmayan soruyu izole ettiğimizde, bahsedilmeler %82 yerli / %18 yabancı dağıldı. Bu, şimdiye kadar ölçtüğümüz kategoriler içinde en tek taraflı dengelerden biri. Görünen yabancı isimler daha çok premium bir nişte toplanıyor: Pronovias, Chanel, Elie Saab ve Valentino gibi gelinlik ve couture evleri; ayrıca Zara ve Forever New gibi hızlı moda/perakende istisnaları. Soru açıkça yerli marka istediğinde ise öneri rafı tamamen yerli hale geliyor; bu görünümde barajı geçen 33 markanın tamamı Türk markası, yabancı marka yok.
İkinci bulgu: öneri rafı tek bir kahraman marka tarafından değil, pazaryerleri tarafından açılıyor. Trendyol, tüm yanıtların %47,7’sinde göründü ve genel sıralamanın zirvesinde yer aldı. Bir diğer pazaryeri olan Sefamerve de üst sıralarda. En görünür bağımsız marka ise genel sıralamada ikinci olan Carmen; onu adL ve AlfaBeta gibi Türk abiye/davet giyim uzmanları izliyor. Liderlerin altında liste hızla inceliyor: takip ettiğimiz 191 markadan yalnızca 33’ü ana pazarda sıralamaya girecek kadar sık anıldı.
Ana sıralama
Aşağıdaki liste, 40 sorunun tamamında %5 bahsedilme eşiğini geçen markaları Yapay Zekâ Görünürlük Puanı’na göre sıralar. Bu bir görünürlük sıralamasıdır, kalite sıralaması değildir.
Yukarıdaki isimlerden bazıları, Trendyol, Sefamerve, Modanisa, Hepsiburada ve Boyner, marka değil pazaryeri ya da perakendecidir. Tam raporda marka dışı oyuncuların çıkarıldığı ayrı görünüm, yalnızca yerli markaları içeren sıralama, köken kısıtı olmayan sorularda yerli-yabancı dağılımı ve soru tiplerine göre kazananlar yer alır.
Asistanlar aynı sayıda marka listelemiyor
Beş yapay zekâ sisteminin aynı yanıta yakınsadığını varsaymak kolay. Zirvede büyük ölçüde öyle oldu: Trendyol her modelde lider, Carmen ise en tutarlı ikinci isim. Ancak modellerin liste genişliği belirgin biçimde değişiyor. Grok tipik bir yanıtta neredeyse 9,9 marka sayarak en geniş listeyi üretti; GPT-4o-mini ve Claude ise yaklaşık 4 markayla daha seçici kaldı. Bir asistan ne kadar çok marka listeliyorsa, daha küçük ya da daha yeni bir markanın görünme ihtimali de o kadar artıyor. Aynı zamanda pazaryerlerinin, bağımsız markalardan önce anılma olasılığı da yükseliyor.
Neredeyse her yanıt web araması kullandı
Bu yanıtlardaki önerilerin neredeyse tamamı, yaklaşık %97,7’si, yalnızca modelin belleğinden değil canlı web aramasından yararlanarak üretildi. Türkiye’de abiye ve davet giyim sorularında asistanlar neredeyse her seferinde güncel web içeriğine başvuruyor. Bunu yaptıklarında da önce markaların kendi web sitelerine yaslanıyorlar: gösterilen kaynakların yaklaşık %65,5’i resmi marka sitelerinden oluştu. En çok gösterilen tekil alan adı ise yanıtların %58,5’inde görünen trendyol.com. Güncel ve düzenli bir web varlığı, bir markanın yanıt içinde görünmesiyle yakından ilişkili görünüyor.
En önemli bulgu sıralama değil
Bu çalışmadan çıkarılmasını istediğimiz en önemli sonuç şu: yapay zekâ tarafından önerilmek, bir markanın iyi olduğu anlamına gelmez. Bir asistanın bir markayı sık anması çoğu zaman tek bir şeye işaret eder: o marka hakkında erişilebilir çok fazla bilgi vardır. Bu, o markanın elbiselerinin daha iyi kalıba sahip olduğu, daha uzun ömürlü olduğu, daha uygun fiyatlı olduğu ya da daha şık durduğu anlamına gelmez. Yapay zekâ görünürlüğü, bir markanın ne kadar kolay bulunduğunu ölçer; ne kadar iyi olduğunu ölçmez. Tüketiciler bir yapay zekâ önerisini ya da bu raporu kalite kararı gibi okumamalıdır.
Tam raporu okuyun
Bu sayfa kısa bir özet sunar. Tam raporda ana, yerli ve köken kısıtı olmayan tüm sıralamalar; yalnızca marka görünümü; her yapay zekâ asistanına göre kırılım; soru tiplerine göre öne çıkan markalar; köken kısıtı olmayan sorularda yerli-yabancı analizi; kaynak analizi ve tam yöntem yer alır. Bu çalışma, her çeyrek tekrarlayacağımız serinin ilk edisyonudur. Güncel ve geçmiş edisyonları bu sayfada bulabilirsiniz.
Bu çalışma hakkında: Herm.io, tüketici davranışı ve pazarlama verisi alanında çalışan bir şirkettir. SEO ya da yapay zekâ sıralama hizmeti satmıyoruz; hiçbir marka raporda yer almak için ödeme yapmadı ve bir markanın puanı yalnızca görünürlük ölçümüdür, tavsiye ya da onay anlamına gelmez. Analizi tarafsız tutmak için yapay zekâ yanıtlarında Herm.io’nun kendi sayfalarına verilen atıfları da kaynak verisinden çıkardık. Veride nerede durduğunu merak eden markalar, bulguları tarafsız biçimde incelemek için görüşme talep edebilir; bu bir satış görüşmesi değildir ve satın alınacak bir şey yoktur.
Yazan
İlkem Erul
Yazar
Dijital pazarlama, müşteri yönetimi ve B2C sadakat alanında dokuz yılı aşkın deneyime sahibim. Global markaların büyümesine yardımcı oldum ve şimdi Herm.io'nun kurucu ortağı olarak tüketiciler için daha akıllı, daha güvenli alışveriş deneyimleri üzerine çalışıyorum.
İlkem'den dahası