Senaryo 41: Rakipleri kaynaklı karşılaştırma raporuna dönüştürmek

Kim ve hangi durumda

Kurgusal bir KOBİ olan Arma Gıda’da iş geliştirme uzmanı Derya, her ay üç rakibin ürün ve dağıtım duyurularını yönetim için karşılaştırır.

Bugün nasıl yapılıyor

Derya siteleri ayrı sekmelerde açar, notları belgeye kopyalar ve hangi bilginin hangi sayfadan geldiğini sonradan bulmaya çalışır.

Yapay zekâ ile nasıl yapılır

1. Yeni ChatGPT konuşmasında + > Deep research seçin veya /Deepresearch yazın. Hedefi, ülkeyi, tarih aralığını ve beklenen çıktıyı belirtin. [84]
2. Sites > Manage sites bölümünde rakiplerin resmî alan adlarını ekleyin. Aramayı bu sitelerle sınırlayabilir veya siteleri önceliklendirebilirsiniz. [84]
3. Başlamadan önce önerilen planı okuyun; eksik başlıkları Edit ile düzeltin. [84]
4. Rapor hazır olduğunda kaynak bağlantılarını açın; bulguları kaynak, tarih, iddia ve yorum olarak ayırın. Gerekirse Markdown, Word veya PDF indirin. [84]

Örnek komut

Türkiye’de {sektör} alanında {rakip_1}, {rakip_2} ve {rakip_3} için {tarih_aralığı} dönemini incele. Yalnızca kamuya açık, bağlantısı verilebilir kaynakları kullan. Ürün, dağıtım ve farklılaşma bulgularını kaynak ve yayın tarihiyle eşleştir. Kaynakta bulunmayan bilgileri “bulunamadı” yaz ve varsayım yapma.

Kanıt ve gerçek örnek

Ayrı bir şirket vakası kullanılmadı; dayanak, Deep Research’ün site seçimi, plan inceleme ve kaynak bağlantılı rapor özelliklerini açıklayan resmî belgedir. [84]

Dikkat edilecekler

Kaynak bağlantısı, yorumun doğru olduğunu kanıtlamaz. Kaynaklar eksik veya hatalı olabilir; önemli iddiayı açıp yetkili kaynaktan kontrol edin. [90] Modelin uydurma kaynak üretebileceğine dair OpenAI uyarısı da vardır. [91] Kullanım kotası ve Enterprise/Edu erişimi plan ayarlarına bağlıdır. [84]

Bu senaryonun kaynakları

84. Deep research in ChatGPT (help.openai.com)
90. Searching the web with ChatGPT (help.openai.com)
91. Does ChatGPT tell the truth (help.openai.com)