Pazarlama analitiği ve doğru atıflar 🥀 halini alıyor. Son zamanlarda dikkat ettiğim başka bir trend, geleneksel pazarlama analitiğinin giderek daha az güvenilir hale gelmesi. Öncelikle, kullanıcı davranışı artık çok daha karmaşık. Birinin X'te bir gönderiyi görüp, ürünü Google'da arayıp, AI ile seçenekleri karşılaştırıp, Reddit yorumlarını okuyup ardından Doğrudan veya Organik olarak ortaya çıkması, bugün tamamen normal. Bunun üstüne, artık AI trafiği ve bununla gelen tüm istikrarsızlıklar da var. İşte yeni bir örnek: Ekim ayında, ChatGPT birkaç gün boyunca utm_source ve referrer verilerini doğru şekilde iletmeyi bıraktı. GA4'te, ChatGPT trafiğinin aniden %22–57 oranında düştüğü gibi görünüyordu; aslında bu ziyaretlerin büyük bir kısmı Doğrudan kategorisine kaymıştı. Ayrıca, web trafiğinin yarısından fazlası artık botlar; bu da standart trafik sayılarının gerçek insan davranışını daha az temsil ettiğini anlamına geliyor. Yani 2026'da, bir panelden "bu kanal büyüyor" veya "bu kanal ölü" sonucuna varmak zaten riskli. Aynı anda birden fazla sinyali incelemelisiniz: doğrudan trafik, marka aramaları, MMM, gerçek LLM yanıtları ve dönüşümler. Ve dürüst olmak gerekirse, eski iyi "Bizi nereden öğrendiniz?" sorusu her gün daha az çirkin görünmeye başlıyor :)

Size CopyCheck’in ne yapabileceğini hızlıca özetlemek istedim: • Varlıklarım: Mevcut değeri, gerçeklenmemiş kâr/zararları ve maliyet fiyatlarını kontrol edin. Çantalarınıza nasıl etki edeceğini görmek için farklı piyasa hareketlerini deneyin. • Cüzdan işlemlerini inceleyin: En fazla 90 gün içindeki en fazla beş @solana cüzdanını inceleyin. Zararları filtreleyin ve bireysel alımları, satımları ve işlem bağlantılarını inceleyin. • İki cüzdanı karşılaştırın: Uygun işlemlerde giriş ve çıkış fiyatlarının getirilere etkisini görün. Cüzdanınızı bağlamana gerek yok (bence şu anda bu gerçek engel). Ayrıca token piyasa anlık görüntülerini görüntüleyebilir, grafik bağlantılarını açabilir ve raporlarınızı dışa aktarabilirsiniz (bilgi amaçlı: tüm işlem sonuçları ücretlerden önce gösterilir). Video, cüzdan inceleme akışını gösterir, ancak makale hesaplamaları ve sınırları daha detaylı ele alır. Düşüncelerinizi paylaşır mısınız!

Dağıtımın nasıl ölçeklendirildiği üzerine güzel bir makale, ancak şunlardan hiçbirine değinmiyor: → Fiyatlama → Ücretsizden ücretliye dönüşüm → Çıkış oranı → Oluşturucu maliyetleri → Reklam harcamaları → Kar marjları Bu trafiği tam olarak aylık 150.000 dolar gelire nasıl dönüştürdüler?

Daha önce asla düşünmediğim bir şey var: Meta, Google, ChatGPT vb. artık AI reklamlarını başlatmaya başladığında, reklamverenlerin reklam olmadan da hizmeti satın alacak olan kullanıcıları hedeflemek için ödeme yapma ihtimali nedir? Bu konu hakkında, “ghost attribution” tuzağı üzerine yapılan bu çalışmayı okuduktan sonra düşüncelere daldım. Çalışma, Amazon Ads, Walmart Connect ve Instacart Ads gibi Retail Media Network’lerde (RMN) kullanıcı hedefleme nasıl işlediğine bakıyor ve modellerin önyargılı olduğunu buldu. Otomatik RMN teklif modelleri, doğal olarak bir ürünü zaten satın alma olasılığı yüksek olan kullanıcıları (örneğin, bu ay 5 kez bu markayı satın almış kişiler) hedefliyor. Sonra AI panosu büyük bir Reklam Harcamalarına Getiri (ROAS) gösteriyor ve reklamverenler harcamalarını sürdürmeye devam ediyor. Ancak rastgele kontrollü deneyler, bu satışların %70’ine kadarının artırmalı olmadığını gösterdi. Tüketici ürünü yine de satın alacaktı. AI, organik davranışa kredi vererek reklam bütçesinin büyük bir kısmının israfını gizliyor. Korkutucu.

Grant sermayesi ücretsiz para değildir. Bunu böyle treating eden takımlara çok az şefkat duyuyorum. Bağlam olarak, @arbitrum üzerinde likiditeyi teşvik etmek için @limitlessdefi tarafından verilen 75.000 ARB token grant'inden bahsediyorum. Arbitrum'un Gözetleme Komitesi'nden projenin tüm grant miktarını USDC'ye dönüştürüp Base'e köprülediğini okudum. Proje daha sonra faaliyetini durdurmuş gibi görünüyor. Takıma, ne olduğunu açıklaması veya fonları iade etmesi için 10 Eylül'e kadar süre verildi. Ne yaptılar, ne de iade ettiler. Şimdi Arbitrum, kurucuları gelecekteki DAO programlarından kalıcı olarak yasaklamak için oy kullanıyor. Bir ekosistem, size belirli bir görev için sermaye verdiğinde ve tüm miktarı başka bir yere taşırsanız, bu bir yönetim ve hesap verebilirlik başarısızlığı haline gelir. Bu nedenle bu kesinlikle doğru tepkidir.

Yeni bir ilginç simülasyon çalışması keşfettim: Eğer yapay zeka ajanlarını tipik alışverişçilerin davranışlarını simüle etmeye zorlarsanız ve gerçek dünyada herhangi bir şeyi başlatmadan önce pazarlama kampanyalarını onlara test ederseniz ne olur? Araştırmacılar küçük bir sanal şehir inşa etti ve bunu yapay zeka ajanlarıyla doldurdu. Sadece 11 ajan ve 10 konum. Her ajanın şunları vardı: • bir bütçe • bir enerji seviyesi • yiyecek ve alışveriş ihtiyaçları • hafıza • sosyal bağlantılar • kendi kişiliği Daha sonra DeepSeek-V3, bu ajanların planlarını, konuşmalarını ve satın alma kararlarını oluşturdu. Ajanlar işe başladı, yediler, birbirleriyle konuştu, şeyleri hatırladı, arkadaşlarını bir yere davet etti – ve bağımsız olarak nerede para harcayacaklarını karar verdi. Asıl deney çok basitti: Bir tavuk dükkanı haftanın ortasında %20 indirim sundu. Araştırmacılar ardından ne olduğunu izledi. • Dükkanın geliri, indirimden (!) sonra bile 2. günden 3. güne %51 arttı. • Pazar payı 1. günde %30’dan 3. günde %41’e yükseldi. • Ancak TOPLAM pazar gerçekten büyümedi. Yani indirim çok az yeni talep yaratmadı – çoğunlukla bir rakipten müşterileri çekti. • Yerel restoran pazar payını kaybetti ve geliri %7 düştü. • Kahve dükkanı nispeten istikrarlı kaldı. Daha da ilginç olan, en güçlü etkinin hemen gerçekleşmediği oldu. Yazarlar bunu, ajanların sosyal ağı aracılığıyla bilginin yayıldığını yorumluyor: Konuşuyorlar, birlikte plan yapıyorlar, arkadaşlarını davet ediyorlar – ve etkileşimleri sayesinde yerin ilgisi artıyor. Simülasyon ayrıca sadakat gibi görünen bir şey de üretti: Bazı ajanlar promosyon sırasında tavuk dükkanına geri döndü, oysa restoran indirim olmasa bile daha geniş bir çekiciliğe sahip kaldı. Teorik olarak, bu tür sistemler pazarlamacıların şunları test etmesine izin verebilir: • indirimler • promosyonlar • fiyat değişiklikleri • yeni ürün tanıtımları • rekabet senaryoları gerçek pazarda harekete geçmeden önce sentetik tüketiciler üzerinde. Ancak burada çok önemli bir AMA var. Bu hâlâ bir kavram kanıtıdır; yapay zekanın gerçek insan davranışlarını güvenilir şekilde tahmin edebileceğine dair bir kanıt değildir. Simülasyon sadece 11 ajan içeriyordu. Ajanların kararları, prompt tasarımı, seçilen LLM, çevre kuralları ve hatta sanal şehrin yapısı gibi faktörlere büyük ölçüde bağlıdır. Bence bu kesinlikle izlenecek bir şey. Çünkü bu simülasyonlar nihayetinde gerçek dünya verileriyle doğru şekilde kalibre edilirse, Müşteri Geliştirme, fiyat deneyimleri ve kampanya testlerinin bir kısmı öncelikle yapay zeka ajanlarında – ve yalnızca sonra insanlarda – gerçekleşebilir.

BTW, @Revolut, yasadışı talepleri bir devlet kurumunun alan adını kullanan bir e-posta adresinden aldığında müşteri bilgilerini açıkladığını doğruladı. Açığa çıkan bilgilerin kimlik belgelerini içerdiği bildirildi ve doğrulama selfie’leri ile işlem geçmişlerini de içerebilir. Revolut, müşteri fonlarının etkilenmediğini söylüyor, ancak bu açığa çıkmayı zararsız kılmıyor. Bu detaylar, bir müşterinin kimliğini sahteleştirmek veya bir dolandırıcılık mesajını çok daha inandırıcı hale getirmek için kullanılabilir. Bence, genel açıklamalar yerine, bu taleplerin nasıl kontrollerden geçtiğini, neyi değiştirdiklerini ve etkilenen müşterilere ne tür destek sağlayacaklarını açıklayan bir açıklama istemeliyiz.

Bu, AI şirketlerinin modelleri eğitmek veya hizmetlerini çalıştırmak için başkalarının GPU’larına erişim satın aldıkları hesaplama pazarları üzerine yazılan makalede dikkatimi çeken birkaç şey var ↓ → GPU anlaşmaları hâlâ grup sohbetlerinde gerçekleşiyor Bu hesaplama gücü büyük ölçüde brokerlar, özel anlaşmalar ve grup sohbetleri aracılığıyla satın alınıyor. Sağlayıcılar arasında fiyat karşılaştırması bir kaos. Dürüst olmak gerekirse, bu teknolojinin ne kadar ilerlediğini düşünürsek bu biraz çılgınca. → Hesaplama, elektriğe benzer şekilde ticaret edebilir Makale, GPU kiralama işlemlerinin bir ticari mal piyasası haline gelebileceğini, fiyat referansları ve gelecekteki maliyetleri yönetmek için sözleşmelerle desteklenebileceğini savunuyor. Elektrik piyasaları, 1990’larda rekabete açık hale gelmeye başladıkça benzer bir dönüşüm yaşadı. → Aynı çip, aynı anlaşma anlamına gelmez Konum, güvenilirlik ve kira koşulları tümü fiyatları etkiler. Kesintilere maruz kalabilen ucuz GPU erişimi, garantili kullanılabilirlikten tamamen farklıdır. Bir AI sohbet botu kullanıcılar için sürekli erişilebilir olmalıdır, ancak gece boyu AI kullanarak görüntüleri etiketleyen bir şirket, daha az ödeme yapmak için duraklamaları kabul edebilir. → NVIDIA, hesaplama için neredeyse merkezi bankadır Yeni ürün çıkış takvimi, eski GPU’ların değer kaybetme hızını etkiler ve aynı zamanda mevcut GPU’ların yoğun şekilde kullanılmasını tercih eder; çünkü bu hesaplama gücüne olan talep, veri merkezi operatörlerinin daha fazla çip satın almasına neden olur. → Fırsat, GPU kiralamanın ötesine geçer Şirketler aynı zamanda fiyatlandırma araçları, ticaret platformları, kira ve sigorta üzerinde çalışıyor. Yazarın iddiasına göre, güvenilir GPU erişimini bu finansal hizmetlerle birleştiren şirketler bir avantaja sahip olabilir. Silicon Data, 95% neocloud GPU sağlayıcısını ve 100% büyük hyperscaler’leri takip ediyor. Bu kira verileri zaten hesaplama için günlük fiyat referansları oluşturmak için kullanılıyor. Bu yüzden, GPU kiralama işlemlerinin daha geniş bir finansal piyasa haline nasıl gelebileceğine dair bir fikir ediniyoruz.

Bu, yatırımcıların broker hesaplarından ayrılmadan kripto para piyasasına maruz kalmasını sağlayan başka bir yoldur. @BlackRock'ın IBIT'i zaten bu modeli kanıtladı. İnsanlar, bitcoin maruziyeti elde etmek için hisse alıyor. Fon, 61,6 milyar dolar net varlığa sahip. @Fidelity'nin FETH'i ise ETH için aynı şeyi yapıyor. Düzenli broker hesapları ve uygun emeklilik hesapları aracılığıyla çalışıyor. Herhangi bir cüzdan kurulumuna gerek yok. İtirazın açık olduğu yer: Hisseler için zaten kullandığınız hesaba kripto ekleyin, cüzdan yönetimi, anahtar cümle ve stake kurulumunu atlayın. Bu yolla TRX'e gerçekten ne kadar Geleneksel Finans para akışı yapacağını görmek ilginç olacak.

Bruh, hiç hackerların para iade ettiğini duymadım lol. @Liquid_BTC'de bir hata bulundu ve bu hata sayesinde desteksiz L-BTC oluşturulabiliyor, ardından rezervden neredeyse 4.000 gerçek BTC çekilebiliyordu. @Blockstream düzeltme yaptıktan sonra 3.400 BTC iade edildi, ancak hâlâ yaklaşık 598 BTC, yani yaklaşık 47 milyon dolarlık miktarı tutuldu. Belki arka planda bir anlaşma vardı, ancak önce 320 milyon dolar alıp 47 milyon doları korumak, müzakere etmenin oldukça çılgın bir yolu.