Giyim, Türkiye'nin en büyük online kategorisi. Türkiye, yapay zekâ referanslarında dünyanın en ChatGPT-bağımlı pazarı. Peki asistanlar hangi giyim markalarını anıyor?

Seri: Türk Hazır Giyim Markaları Yapay Zekâ Görünürlük Raporu
Sıklık: Üç ayda bir
Son baskı: Temmuz 2026 (referans)
Yayıncı: Herm.io - tüketici davranışı ve pazarlama verisi araştırmaları

Bu seri, bugüne kadar kimsenin ölçmediği bir sorunun düzenli ve tarafsız takibidir: Türkiye’de bir tüketici yapay zekâ asistanına “ne giysem, nereden alsam” diye sorduğunda asistan hangi markaların adını veriyor?

Beş büyük dil modeline, insanların gerçekten yazdığı türden Türkçe sorular soruyoruz; her soruyu beş kez tekrarlıyoruz; ve her markanın ne sıklıkla, ne kadar erken ve kaç asistan genelinde göründüğünü kaydediyoruz. Ortaya çıkan Yapay Zekâ Görünürlük Puanı, bir kalite ölçüsü değil, bir bulunabilirlik ölçüsüdür. Bir marka burada yüksekteyse, bu sistemler o marka hakkında bilgiye sahip demektir ve markayı kolayca öne çıkarıyor demektir. Anlamı bundan ibarettir.

Bu seri neden var?

Yan yana duran üç gerçek var; aralarındaki boşluk da bu araştırmanın sebebi.

1. Türk hazır giyimi ciddi bir sanayi. Türkiye’nin hazır giyim ve konfeksiyon sektörü, ihracatçı birlikleri kayıt esasına göre 2025’te 16,77 milyar dolar ihracat yaptı - bu, toplam mal ihracatının yaklaşık %6,1’i - ve Ekim 2025 itibarıyla 510.628 kişiyi istihdam ediyordu (İHKİB, Güncel Durum, Ocak 2026; SGK istatistiklerine dayanıyor. Ticaret Bakanlığı’nın gümrük esaslı paralel rakamı ise daha geniş bir ürün kapsamıyla 18,61 milyar dolar; ikisi birbirinin yerine kullanılamaz). En büyük pazarlar Almanya, Hollanda ve İspanya.

2. Giyim, Türkiye’nin açık ara en büyük online kategorisi. 2025’te giyim, ayakkabı ve aksesuar online cirosu 428,7 milyar TL oldu ve yıllık %42,3 büyüdü; böylece ülkenin en büyük e-ticaret ürün kategorisi hâline geldi: tüm perakende e-ticaretin %17,45’i ve kategorinin toplam ticareti içinde yaklaşık %25,4 online penetrasyon. Bunlar tahmin değil, 12 Mayıs 2026’da yayımlanan resmî ETBİS / Ticaret Bakanlığı verileri.

3. Türkiye tek bir yapay zekâ asistanına alışılmadık ölçüde bağımlı. GWI’ın 2025 2. çeyrek çok ülkeli dalgasına göre Türkiye’deki internet kullanıcılarının %39,7’si son bir ay içinde ChatGPT kullanmıştı; bu, 54 pazar arasında Türkiye’yi 11. sıraya koyuyor. TÜİK’in ölçümünde ise 16-74 yaş nüfusun genelinde üretken yapay zekâ kullanımı daha düşük: %19,2 (TÜİK, 2025). İki rakam farklı nüfuslara ve farklı sorulara dayandığı için birbirinin yerine geçmez ve ortalaması alınmaz. En çarpıcı veri ise şu: Digital 2026 raporu (Statcounter verisiyle), Türkiye’de yapay zekâ kaynaklı web yönlendirmelerinin %94,49’unun ChatGPT’den geldiğini tespit etti - ölçülen tüm pazarlar içindeki en yüksek pay; küresel ortalama %80,9.

Boşluk. Büyük ve dijital olarak olgun bir giyim pazarı. Yapay zekâ asistanlarını hızla benimsemiş ve tek bir asistanda yoğunlaşmış bir kullanıcı kitlesi. Ve bugüne kadar bu asistanların hangi giyim markalarını önerdiğine dair tek bir kamuya açık ölçüm bile yok. Markalar Google sıralamalarını görebiliyor; yapay zekâ sıralamalarını göremiyor. Bu seri tam olarak onu yayımlıyor.

İlk bulgumuz: yapay zekâ görünürlüğü pazar payı değildir

Temmuz 2026 referans baskısı, diğer her şeyi yeniden çerçeveleyen tek bir bulgu üretti - ve bu bulgu ancak verimizi pazarın gerçek verisinin yanına koyduğunuzda ortaya çıkıyor.

En net örnek Uniqlo. Fast Retailing’in resmî Avrupa mağaza ağında Türkiye yok - marka burada perakende satış yapmıyor. Buna rağmen erkek giyim kesitimizde Uniqlo, beş modelin tamamı tarafından, yanıtların %6,6’sında anılıyor ve yüzlerce mağazası olan birçok Türk markasının üzerinde barajı geçiyor. Nike ise gümrük düzenlemelerinin ardından Nike.com üzerinden Türkiye’ye doğrudan siparişi durdurmuş olmasına rağmen global kesitte #15’te ve beş modelin tamamında anılıyor.

Buradan çıkan ders, modellerin yanıldığı değil. Çıkan ders şu: yapay zekâ görünürlüğü, dağıtımdan, cirodan ve pazar payından ayrı bir sermayedir - web’deki izden, içerik yapısından ve markanın hakkında nasıl yazıldığından örülür; ve sokakta tek bir mağazası olmayan bir şirket bu sermayeye sahip olabilir. Kategorisini ticari olarak domine eden bir marka asistanın gözünde neredeyse görünmez olabilir; yerel ayak izi hiç olmayan bir marka ise anında anılabilir.

Neyi, nasıl ölçüyoruz?

• Beş model, doğrudan sorgulandı. Claude Haiku 4.5, GPT-4o-mini, Gemini 2.5 Flash-Lite, Perplexity Sonar ve Grok 4.3 - API üzerinden, sistem komutu olmadan, sağlayıcı varsayılan sıcaklığıyla ve yerel ayar tanımlanmadan. Sorular Türkçe; modeller pazarı yalnızca dilden çıkarımlıyor.
• Gerçek sorular, tekrar tekrar. Her baskı, insanların gerçekten yazdığı türden Türkçe soruları kullanır ve her soruyu beşer kez sorar; böylece turdan tura oynaklık da ölçülür.
• İnsan tarafından doğrulanmış markalar. Aday markalar otomatik çıkarılır, ardından hiçbir metrik hesaplanmadan önce elle incelenir: yanlış pozitifler elenir, alternatif adlar birleştirilir, köken etiketlenir ve gündelik kelimelerle çakışan marka adları (Only, Next, GAP, Roman, Civil, Network…) büyük/küçük harfe duyarlı biçimde eşleştirilir; böylece sıradan Türkçe kelimeler marka sayılmaz.
• Üç bileşenli bir puan. Yapay Zekâ Görünürlük Puanı = 0,45 × Bahsedilme + 0,30 × Konum + 0,25 × Kapsam - markanın ne sıklıkla anıldığı, ne kadar erken göründüğü ve beş asistandan kaçının onu tanıdığı.
• Çoklu kesitler. Her baskı segmentler (kadın / erkek / çocuk), köken kapsamı (yerli marka isteyen sorular ile köken kısıtı olmayan sorular) ve davranışsal tipler (keşif / özellik / kullanım senaryosu) üzerinden okunur. Yerli-yabancı karşılaştırması yalnızca köken kısıtı olmayan sorularda yapılır - tek adil zemin budur.

Neyi ölçmüyoruz. Kaliteyi, doğruluğu, duygusal tonu, fiyatı, kalıbı ya da dayanıklılığı. Puan bir onay değildir. Bu çalışma bir markanın iyi olup olmadığını söyleyemez; yalnızca bir yapay zekâ asistanının o markadan haberdar olup olmadığını söyler.

Baskılar

→ Temmuz 2026 baskısını okuyun

Daha geniş bağlam: yapay zekâ ile keşif gerçek mi?

Dürüst yanıtın şu olduğunu düşünüyoruz: “gerçek, hızla büyüyor, satıcıların söylediğinden küçük - ve moda bu eğrinin gerisinde.” Kanıtları tartalım:

Yapay zekâ yanıtları geleneksel tıklamaları gözle görülür biçimde bastırıyor. En güçlü bağımsız ölçüm Pew Research Center’dan geliyor: 900 ABD’li yetişkinin Mart 2025’teki 68.879 Google aramasını izleyen çalışmada, sayfada bir yapay zekâ özeti belirdiğinde kullanıcılar ziyaretlerin yalnızca %8’inde geleneksel bir sonuca tıkladı; özet yokken bu oran %15’ti. Oturumu bitirme oranı da %16’dan %26’ya çıkıyor. Bu bir satıcı iddiası değil, davranış verisi.

Perakendeye gelen yapay zekâ trafiği çok küçük bir tabandan çok hızlı büyüyor. Adobe, Mayıs 2026’da yapay zekâ kaynaklı perakende trafiğinin yıllık %138 arttığını ve bu trafiğin %54 daha iyi dönüşüm sağladığını bildirdi; Similarweb ise ChatGPT kaynaklı e-ticaret ziyaretlerinin %11,4 oranında dönüştüğünü, organik aramada bu oranın %5,3 olduğunu tahmin etti. Bunlar satıcı kaynaklı rakamlar - Adobe ticaret ve yapay zekâ analitiği satıyor, Similarweb yapay zekâ görünürlüğü ürünleri satıyor - ve yayınları doğal olarak büyümeyi öne çıkarıyor. Yön inandırıcı; büyüklükler tartışmalı. 973 siteyi ve 20 milyar dolarlık geliri inceleyen bağımsız bir çalışma taslağı, ChatGPT trafiğinin ücretli sosyalden iyi, çoğu geleneksel kanaldan kötü performans gösterdiğini buldu; bu, işe yarar bir düzeltici.

Yapay zekânın etkisi, getirdiği tıklamadan büyük. 2026 tarihli bir çalışma taslağı, kullanıcıların gerçek ChatGPT, Claude ve Gemini konuşmalarını tarama geçmişleriyle eşleştirdi: bir asistan tanınmayan bir markayı önerdiğinde, kullanıcının ardından o markayı Google’da arama olasılığı 4,3 puan, markanın kendi sitesini ziyaret etme olasılığı ise 2,4 puan artıyor. Yolculuğun büyük kısmı aramadan geçiyor; yani yönlendirme istatistikleri, yapay zekânın insanların hangi markaları aramaya gittiği üzerindeki gerçek etkisini olduğundan küçük gösteriyor. (Henüz hakem denetiminden geçmedi.)

Ama moda geride. Vogue Business’ın 251 okurla yaptığı ankette (Nisan 2026), yalnızca %14’ü moda veya güzellik için yapay zekâyı sık kullandığını söyledi; %54’ü bu kategorilerde hiç kullanmamıştı ve önerilere güvenenlerin oranı yalnızca %24’tü. Adobe’nin erken verisi de giyimi, yapay zekâ kaynaklı trafiğin daha zayıf dönüştüğü kategoriler arasında gösteriyor. Giyim; zevk, kalıp ve görsel kimlik demek - yani asistanların en kötü olduğu şeyler.

Referans ölçümü tam da bu yüzden şimdi anlamlı. Ölçüm, davranış yaygınlaşmadan önce en değerlidir; sonra değil. Türkiye’de yapay zekâ destekli moda keşfi, genel yapay zekâ alışverişinin büyüdüğü gibi büyürse, o gün görünür olan markalar, sonradan optimize etmeye başlayanlar olmayacak.

Modeller markaları nasıl seçiyor? Literatür ne diyor?

Burada kesinlik satmamaya özen gösteriyoruz; çünkü akademik literatür de bunu vermiyor.

Ticari asistanların hangi markaları anacağına nasıl karar verdiğine dair yerleşik bir model yok. Elimizde tek tek mekanizmalara dair kanıtlar var: marka yanlılığı (Kamruzzaman ve ark., EMNLP 2024: küresel markalar orantısız biçimde olumlu, yerel markalar olumsuz niteliklerle ilişkilendiriliyor - yerli-yabancı ayrımını inceleyen bir çalışma için doğrudan ilgili bir bulgu); erişim/getirme baskınlığı (getirilmeyen ve modelin parametrik hafızasında da bulunmayan bir markanın görünme şansı yok denecek kadar azdır); konum yanlılığı (Liu ve ark., Lost in the Middle, TACL: modeller bağlamın başındaki ve sonundaki kanıtları ortadakinden daha iyi kullanıyor); ve içerik düzeyinde optimizasyon (Aggarwal ve ark., GEO, KDD 2024: bir kaynağa atıf, alıntı ve istatistik eklemek, üretilen yanıtlardaki görünürlüğü bir metrikte kabaca %30-40 artırdı - ancak Perplexity deneyinde kaynaklar açık webde test edilmek yerine dosya olarak yüklenmişti).

Bunların hiçbirinin kanıtlamadığı şey, canlı bir ChatGPT ya da Gemini alışveriş yanıtında hangi mekanizmanın baskın olduğu; ya da daha fazla yapay zekâ bahsedilmesinin daha fazla satış getirdiği - ki bu konuda bağımsız kanıt neredeyse hiç yok.

Bu yüzden bu seri, titizlikle yapılabilecek tek şeyi yapıyor: çıktıyı ölçmek. Bir modelin bir markayı neden andığını açıklama iddiasında değiliz. Andığını, ne sıklıkla ve ne kadar erken andığını kaydediyoruz - ve yöntemi yayımlıyoruz ki isteyen bizi denetleyebilsin.

Veri, kısıtlar ve kaynaklar

• Anlık ölçüm. Her baskı tek bir turun fotoğrafıdır. Model sürümleri ve web indeksleri değişir; trend iddiaları ancak ikinci baskıdan itibaren mümkün olur.
• Görünürlük kalite değildir. Önemli olduğu için tekrar ediyoruz.
• Bu sayfadaki pazar verileri farklı güven düzeylerine sahiptir. İhracat, istihdam, e-ticaret ve demografi rakamları resmî ya da resmî kaynaklı (İHKİB/TİM, SGK, ETBİS/Ticaret Bakanlığı, TÜİK). Pazar büyüklükleri, segment ayrımları, marka pazar payları ve yapay zekâ dönüşüm istatistikleri ise ticari araştırma şirketlerinin ya da satıcıların yayımladığı tahminlerdir (MarketLine, Euromonitor, ECDB, Adobe, Similarweb, Salesforce) ve kullanıldıkları yerde bu şekilde etiketlenir. TL bazlı büyüme oranları temkinli okunmalıdır: yüksek enflasyonlu bir ekonomide nominal büyüme, reel büyüme değildir.
• Bazı veriler kamuya açık değil. Türkiye’de online giyim harcamasının pazaryerleri ile markaların kendi siteleri arasındaki dağılımına dair resmî bir veri yok; ETBİS yalnızca bir satıcı anketi yayımlıyor (ankete katılan işletmelerin %88,3’ü pazaryerlerinden, %60,5’i kendi sitesinden satıyor; ikisi büyük ölçüde çakışıyor). Trendyol denetlenmiş bir yurt içi GMV rakamı açıklamıyor. Bu boşlukları tahminlerle doldurmuyor, açıkça belirtiyoruz.

Herm.io hakkında ve açıklama

Herm.io bir tüketici davranışı ve pazarlama verisi şirketidir. İnsanların markaları nasıl keşfettiğini ve seçtiğini inceler; böylece markaların doğru müşterilere ulaşmasına yardımcı olur.

Açıklama ve tarafsızlık. Herm.io SEO veya GEO (arama/yapay zekâ sıralama) hizmeti satmaz ve bu araştırma böyle bir hizmet önermez. Hiçbir marka rapora dahil edilmek, sıralanmak veya anlatılmak için ödeme yapmadı. Bir markanın puanı bir onay ya da kalite hükmü değildir - yalnızca görünürlük ölçüsüdür. Analizin nesnel kalması için Herm.io’nun kendi alan adına yapılan tüm atıflar, analizden önce kaynak verisinden çıkarılır; böylece şirket kendi çalışmasında ne görünür, ne ölçülür, ne de ondan fayda sağlar.

Verideki konumunu anlamak isteyen markalar, bulguların tarafsız bir okuması için görüşme planlayabilir; bu bilgilendirme amaçlıdır ve ücretsizdir.

Üç aylık seri · Referans baskısı 13 Temmuz 2026’da yayımlandı