Bağlam mühendisliği pazarlamada işe yarar mı?

Prompt mühendisliği ve vibe kodlama. İnternette sıkça karşılaştığımız iki terim. Biri, AI modellerinden tam istediğiniz yanıtı almak için sorularınızı belirli bir şekilde formüle etmenizi sağlar. Diğeri ise, çoğunlukla geliştirici olmayan kişilerin tek satır kod yazmadan fonksiyonlar oluşturmasına olanak tanır.

Şimdi, üçüncü bir terim daha var – bağlam mühendisliği.

Bağlam mühendisliği, prompt mühendisliğinin üst kümesidir. AI ajanlarınıza bir görevi tamamlamaları için doğru bilgiyi ve araçları, doğru formatta sağlayan büyük dil modelleri (LLMs) için sistemler oluşturduğunuz bir metodoloji.

Ne kadar karmaşık olursa olsun.

Bağlam mühendisliği veri, hafıza, araçlar ve kullanıcı amacını senkronize ederek çalıştığından, gerçekten önemli olan sonuçları elde etmenin kesin bir yoludur ve bağlam kaliteniz ne kadar iyiyse, performans da o kadar iyi olur. Şu anda, ürün geliştirme ve müşteri hizmetlerini hızlandıran AI kodlama asistanları ve servis chatbotları oluşturmak için kullanılıyor.

Peki pazarlamada bağlam mühendisliği nasıl işler? Bu makalede, bu sorunun yanıtlarını bulacak ve pazarlamacıların iş yükünü azaltmak ve ölçeklenebilir kişiselleştirme elde etmek için bunu nasıl kullanabileceklerini öğreneceksiniz.

Bağlam Mühendisliği Nedir?

Görece yeni olmasına rağmen, bağlam mühendisliği, yapay zeka sistemleri için bilgi akışını yönetme prensiplerinde köklenmektedir. Bu, bir yapay zeka modelinin işini her seferinde güvenilir bir şekilde yapabilmesi için ihtiyaç duyduğu her şeyi - veri, araç veya talimat olsun - besleme praksisinden başka bir şey değildir.

İşte OpenAI'nin kurucu ekibinin eski bir üyesi olan Andrej Karpathy'nin bağlam mühendisliğinin doğası hakkındaki tweet'i:

"İnsanlar promptları, günlük kullanımda bir LLM'ye vereceğiniz kısa görev tanımlarıyla ilişkilendiriyor. Oysa her endüstriyel ölçekli LLM uygulamasında, bağlam mühendisliği, bir sonraki adım için bağlam penceresini tam olarak doğru bilgilerle doldurma sanatı ve bilimidir."

Bu, bir komut yazacağınız prompt mühendisliği gibi değil. Nihayetinde, tek bir prompt sizi ancak bir yere kadar götürebilir. Peki ya yapay zeka geçmiş konuşmaları hatırlaması, kullanıcı verilerini çekmesi, geçmiş tartışmaları özetlemesi ve ardından bir kullanıcıya kişiselleştirilmiş bir e-posta yazması gerektiğinde ne olur?

Parçalar halinde değil, tek bir iş akışında?

Bağlam mühendisliği bunun için tasarlanmıştır. Anlatıyı prompt odaklı tasarımlardan, LLM modellerine yapılandırılmış bağlam, konuşma kayıtları, belge depoları, API'ler ve gerçek zamanlı verilerle donatılmış "harici bir beyin" sağlayan bütünsel sistemlere kaydırır.

Bağlam mühendisliği nasıl çalışır?

Bağlam mühendisliğindeki "bağlam"ın ne anlama geldiğiyle başlayalım. Bağlam, yapay zeka modellerinin bir çıktı üretmeden önce başvurduğu her şeydir. Ve bu sadece kullanıcının sorguları değil; aynı zamanda ajanın nasıl davranması gerektiğine dair sistem promptlarını, kullanıcı etkileşim kayıtlarını, talep üzerine getirilen verileri ve modelin kullanabileceği araçları da içerir.

Doğru bağlamla, durağan bir LLM, "hatırlıyor", "anlıyor" ve yönergeleriniz üzerine "hareket ediyor" gibi hissettiren bir ajana dönüşür.

Bununla birlikte, bağlam mühendisliğindeki "bağlam"ın temel bileşenleri şunlardır:

• Sistem promptu: Ajanın rolünü, kurallarını ve sesini tanımlar ("Sen bir pazarlama asistanısın...").
• Kullanıcı promptu: Kullanıcıdan gelen anlık istek veya görev.
• Kısa vadeli bellek: Mevcut konuşmanın özeti veya geçmişi.
• Uzun vadeli bellek: Harici bir bilgi tabanında saklanan kullanıcı tercihleri, proje arşivleri ve geçmiş konuşma geçmişleri.
• Erişim Destekli Üretim (RAG): Güncel gerçekleri sağlamak için harici belgeler, veritabanları veya API'lerin dinamik olarak getirilmesi.
• Mevcut araçlar ve tanımlar: Çağrılabilir fonksiyonların (API'ler, kod çalıştırıcıları, belge ayrıştırıcıları) isim ve açıklamalarıyla birlikte bir kataloğu.
• Yapılandırılmış çıktı: Modelin yanıt şeklini yönlendiren önceden tanımlanmış formatlar (JSON, tablolar veya markdown şablonları).
• Metadata: Zaman damgaları, kullanıcı konumu veya cihaz türü gibi bağlamsal ipuçları.

Bu öğeler şu şekilde bir araya geliyor. İlk olarak, sistem komutu yapay zeka asistanına nasıl davranması gerektiğini bildiriyor. Ardından, kullanıcı bir soru soruyor. Bu, ilgili bilgileri alan bir veri alma sürecini başlatırken, hafıza hem mevcut konuşma özetini hem de geçmiş kullanıcı tercihlerini sağlıyor.

Ayrıca hazırda bekleyen araç kataloğumuz var. Örneğin, e-posta göndermek için API'lar, müşteri kayıtlarını sorgulamak için veritabanları veya PDF içeriğini çıkarmak için ayrıştırıcılar.

Tüm bu bileşenler, modelin tek bir çağrıda tükettiği bir "bağlam paketi"nde birleşiyor. LLM her şeyi - konuşma geçmişi, harici veriler ve araç talimatlarını - bir bütün olarak işler. Ardından, bir pazarlama e-posta taslağı veya ürün özeti tablosu olsun, tanımlanan şemaya mükemmel şekilde uyan bir çıktı üretir.

Bir yanıt ürettiğinde, bir geri bildirim döngüsü başlar. Yanıtın düzeltmelere ihtiyacı varsa, bağlam bileşenlerini iyileştirebilirsiniz. Zamanla, bu yinelemeli ince ayar, her bağlam paketinin kullanıcının ihtiyaçlarına daha doğru ve hassas bir şekilde ayarlanmasını sağlar.

Peki, bağlam mühendisliği günümüzde neden önemli?

Bildiğimiz LLM'ler, bir etkileşimden diğerine gerçekten hiçbir şey taşımıyor. Neredeyse her zaman her yeni konuşmaya geçmiş olayların hiçbir anısı olmadan başlarlar.

Agentic bir yapay zeka, ilgili bağlamı sağlamak için net bir çerçeve olmadan kullanıcının kim olduğunu veya görevin ne gerektirdiğini anlayamaz. Bunun yerine, konudan sapar, hataları tekrarlar veya sadece tahmin yürütür. Bağlam mühendisliği, modelin ihtiyaç duyduğu her şeyi tek, iyi yapılandırılmış bir birime toplayarak bu boşlukları doldurur.

Bağlam paketleriyle, LLM'lerle ilişkili dört büyük başarısızlığı ortadan kaldırırsınız: halüsinasyonlar, durumsuzluk, jenerik yanıtlar ve güncel olmayan cevaplar.

• Çıktılar gerçek verilere dayandığı için halüsinasyonlar.
• Kısa vadeli ve uzun vadeli hafıza sistemleri oluşturduğunuz için durumsuzluk.
• Kullanıcı tercihleri ve geçmiş etkileşim verileri nedeniyle jenerik yanıtlar.
• Güncel belgeler veya API beslemeleri sayesinde güncel olmayan cevaplar.

Genellikle, bir yapay zeka ajanı, işi yapmak için doğru verilere veya araçlara sahip olmadığı için değil, üzerinde çalıştığı LLM'nin hata yapması nedeniyle başarısız olur. Bu büyük ölçüde LLM'lerin iyi bir yanıt üretmek için doğru bağlamı alamamasından kaynaklanır.

Ya bağlam eksiktir ya da kötü biçimlendirilmiştir.

Ve en iyi modeller bile bağlamın kalitesi düşükse yardımcı olmaz. Bu nedenle, yapay zeka iş akışlarınız daha karmaşık hale geldikçe, net bir şema tanımlamak veya veri kaynaklarını etiketlemek gibi en iyi uygulamaları takip etmek, ajanınızın her zaman doğru bilgiye doğru formatta sahip olmasını sağlar.

Context mühendisliği yaparak, yapay zekanın tam olarak neyi "gördüğünü," nasıl gördüğünü ve hangi sırayla gördüğünü belirleyerek, tek komutlu bir metin üreticisini güvenilir, çok aşamalı bir asistana dönüştürürsünüz. En iyi yanı? Sizin kurallarınızı takip eder ve geçmiş hatalarından ders alır.

Context Engineering ve Prompt Engineering Karşılaştırması

"Context engineering, sadece süslü bir prompt engineering değil mi?" diye düşünüyor olabilirsiniz. Tam olarak değil. Prompt engineering, bir LLM'den mümkün olan en iyi yanıtı almak için doğru ifadeleri, anahtar kelimeleri ve cümle yapılarını seçmekle ilgilidir.

Ancak, tek başına bu yöntem bir boşlukta çalışır: modele herhangi bir ek veri sağlamaz, talimatları gömmez veya harici araçlara bağlanmaz. Yaptığı tek şey, modele karmaşık zorlukları çözmek için ihtiyaç duyduğu zekayı vermeden tek bir komutu ince ayarlamaktır.

Öte yandan, context engineering kuralları, belgeleri, dinamik veri setlerini ve araçları tek bir çerçevede birleştirir. Pazarlamada, bir LLM'ye ürün kataloğu, marka yönergeleri ve kullanıcı davranış verilerini ton ve format konusunda net talimatlarla birlikte beslemeyi içerebilir.

Dex Horthy'den X/Twitter'da paylaşılan infografik.

Bu, context-engineering sisteminde prompt'ların önemli olmadığı anlamına gelmez.

Belirli sorular oluşturmak, AI uygulamalarının geniş bilgi tabanlarında doğru şekilde gezinmesine yardımcı olur. Ancak prompt'lar büyük resmin sadece bir parçasıdır. Önceki konuşmaları hatırlayabilen, dış verileri çekebilen veya bir CRM ile entegre olabilen bir AI ajanı oluşturduğunuzda, context engineering yapıyorsunuz demektir.

Prompt'larınız modelin eylemlerine rehberlik eder, ancak context modelin "hafızasını," verisini ve kurallarını sağlar.

Bağlam Mühendisliğinin Dört Ana Uygulaması

Shopify'ın CEO'su Tobi Lutke'ye göre, "[Bağlam mühendisliği]... istemci mühendisliğinin temel becerisini daha iyi tanımlar: LLM tarafından makul şekilde çözülebilmesi için göreve ilişkin tüm bağlamı sağlama sanatı."

Bu yöntem, sadece harici verilere erişmekle kalmayıp, aynı zamanda sohbetler sırasında dış araçları da kullanabilen dinamik sistemler kurmanıza olanak tanır. Belgeleri arayabilir, API'ler kullanarak ilgili bilgileri bulabilir ve bunları soru veya görevle birlikte bağlam penceresine dahil edebilir. Ve onları kullandıkça daha iyi çalışırlar.

Bu nedenle, bağlam mühendisliğinin farklı amaçlar için kullanılabilmesi şaşırtıcı değil; bunlardan bazılarını aşağıda ele aldık.

AI kodlama asistanları

Bağlam mühendisliği, modern kodlama asistanlarının merkezinde yer alır. Windsurf ve Cursor bu konuda en iyi örneklerdir; yüksek düzeyde yapılandırılmış, birbiriyle bağlantılı kod tabanlarıyla etkileşim kurmak için RAG'yi ajan benzeri davranışla birleştirirler.

Bir fonksiyonu yeniden düzenleme isteğini ele alalım. Sadece birkaç satırı yeniden yazıyormuşsunuz gibi görünebilir. Ancak bir AI asistanı daha fazla bağlama ihtiyaç duyar. Fonksiyonun kod tabanı genelinde nerede kullanıldığını, işlediği veri türlerini, harici bağımlılıklarla nasıl etkileşime girdiğini ve mantık hafifçe değişirse neyin bozulabileceğini bilmesi gerekir.

İyi kodlama ajanları bu karmaşıklığı yönetmek için tasarlanmıştır. Kodlama stilinize uyum sağlar, proje yapısı ve dosya ilişkilerinin farkındalığını korur ve sistemin çalışma belleğini geliştirmek için son taahhütleri takip eder.

Bilgi yönetimi

Dahili olarak ajan sistemleri kullanan şirketler için bağlam mühendisliği, parçalanmış veri silolarını – CRM kayıtları, Jira biletleri, dahili wikiler ve daha fazlasını – insan meslektaşlarını bunaltmadan güncel cevaplar sunmak için bir araya getirir.

Bu sistemler oturum geçmişlerini otomatik olarak özetler, ilgili belgeleri anında getirir ve her yanıtın dahili yönergelerle uyumlu olması için kişiselleştirilmiş kurallar uygular. Aynı zamanda, departmanlar arasında bellek ve görev değiştirmeyi koordine eder, böylece AI katmanlı, çok adımlı sorguları işleyebilir ve yine de tek bir yanıtla cevap verebilir.

Müşteri hizmetleri chatbot(ları)

Müşteri hizmetlerinde, bağlam mühendisliği her müşteri etkileşimine rehberlik eden sezgisel chatbotlar ve konuşma AI sistemleri oluşturmak için kullanılabilir.

Temel bir chatbotun bazen güncel olmayan verilerle genel yanıtlar verdiğini bilin.

Ancak, bağlam mühendisliği bu temel botları aşinalık hissi veren sistemlere dönüştürür.

Veri desteği kayıtları, fatura sorguları, kullanıcı hesap durumları, tercihler ve ürün belgeleri gibi çeşitli verilere erişimleri olduğundan, kullanıcıya özel bilgileri tutarlı bir şekilde sağlayabilirler.

Sonuç olarak, size isminizle hitap eden, önceki sorularınızın ne hakkında olduğunu hatırlayan ve bir çözüm önermeden önce hesap durumunuzu kontrol eden destek görevlilerine sahip olursunuz.

AI ajanları

Otonom AI ajanları, bağlam mühendisliğinde bir sonraki adımdır. Temel RAG sistemlerinin ötesine geçerek akıl yürütebilen, planlayabilen ve harekete geçebilen dinamik, hedef odaklı varlıklar haline gelirler.

Bu ajanlar sadece komutlara yanıt vermezler; problemleri çözerler.

Bağlam mühendisliği, uzun veya karmaşık oturumlarda bile belleği yönetme, hedef belirleme ve doğru araçları kullanma yeteneklerini güçlendirir. Örneğin, reklam içgörülerini çekmek için bir pazarlama API'sini çağırabilir veya tam bir kampanya iş akışını tamamlamak için birden fazla aracı birbirine bağlayabilirler. Hangi araçları kullanacaklarına gerçek zamanlı olarak görev bazında karar verirler.

Bu ajanlar tek seferlik cevaplar vermek yerine, değişen durumlara uyum sağlar ve gerçek dünya ortamlarında çok aşamalı görevleri yerine getirirler. Minimal insan gözetimi ile sorunları tespit eden ve sonuç üreten dijital iş arkadaşları gibi davranırlar.

Şimdiye kadar, bağlam mühendisliğinin farklı sektörlerdeki dört kullanım örneğini ele aldık.

Peki, bağlam mühendisliği pazarlamaya uygulanabilir mi? Kesinlikle. Bir sonraki bölümde, jenerik iletişimi gerçekten etkileşim yaratan kişiselleştirilmiş deneyimlere nasıl dönüştürdüğüne bakacağız.

Bağlam, AI Ajanları ve Pazarlama İş Akışları

Bir süre önce, Harvard Üniversitesi pazarlama eğitmeni Christina J. Inge, LinkedIn'deki Marketing AI & Analytics News özetinde Delve AI'dan bahsetti.

Öncelikle, web sitesi verilerinizi kullanarak persona oluşturmak için yazılımdan nasıl yararlanabileceğinizden bahsetti. İlginç olan, daha sonra bahsettiği kullanım senaryosu: oluşturulan persona'ları ChatGPT'ye besleyerek içerik takvimleri oluşturmak, mesajlaşma stratejilerini test etmek ve odak grup yanıtlarını simüle etmek.

Bu sadece otomasyonda başka bir deney örneği değil; bağlam mühendisliğinde bir çalışma.

Burada gördüğünüz persona ve üretken AI arasındaki, bir aracın veri açısından zengin metni diğerine besleyerek pazarlama stratejisi oluşturduğu bu tür birleşim, pazarlamada bağlam mühendisliğinin tam da özüdür.

Bu yaklaşım, araçları kullanabilen ve minimal insan müdahalesiyle kararlar alabilen otonom AI varlıkları olan ajanlarla birleştiğinde, insan liderliğindeki bir ekipten bekleyeceğiniz stratejik derinliği kaybetmeden pazarlama iş akışlarınızın büyük bölümlerini otomatikleştirmek mümkün hale geliyor.

Bu, uçtan uca bir e-posta kampanyası yürütmek anlamına gelebilir.

E-posta ajanı sadece e-posta yazmakla kalmayacak; kitlenizi segmentlere ayıracak, takviminizi kontrol edecek, CRM'inizden yararlanacak, promosyonlara uyum sağlayacak ve etkileşimi ölçecek. Pazarlama hedeflerinizi gerçekleştirmek için mevcut her araç ve veri noktasını kullanacak.

Bağlam mühendisliğinin pazarlamacılar için anlamı...

Bu, ilgili bağlama sahip bir sistemde çalışan bir pazarlama ajanı veya yardımcı pilot oluşturmak demektir: kitle profilleriniz, kampanya performans verileri, marka varlıkları, rekabet analizi, iş hedefleri, pazar sinyalleri ve daha fazlası.

Böylece bu sadece jenerik bir metin üreteci değil, dinamik, bağlam farkındalığı olan bir asistan olur.

Prompt mühendisliği artık eski haber. Pazarlamacıların ChatGPT ve Claude gibi araçların yüzeysel kullanımının ötesine geçmeleri ve bağlam mühendisliği ile etkileşim ve dönüşümleri artırmaları gerekiyor.

Veri, fonksiyonlar ve araçları izole bileşenler olarak görmek yerine, görevleri tamamlamak ve kararlar almak için müşterinin kim olduğunu, yolculukta nerede olduğunu, markanın neyi temsil ettiğini ve geçmiş kampanyaların nasıl performans gösterdiğini anlayan birbirine bağlı, bütünsel bir sistem oluşturmanız gerekiyor.

Bağlam oluşturmayı, varlıkları birleştirmeyi, araçları, pazar verilerini, kuralları ve işletme KPI'larını tamamladığınızda, AI ajanınız şunları yapabilir:

• Marka sesi ve mesajlaşmaya uygun pazarlama materyalleri oluşturur.
• Tarama geçmişi ve satın alma davranışına göre kişiselleştirilmiş içerik ve ürün önerileri sunar.
• İndirim veya kupon vermek için konum veya hava durumu gibi gerçek zamanlı verileri kullanır.
• Potansiyel müşteri yakalama, takip ve müşteri ilişkileri akışları gibi tekrarlayan pazarlama görevlerini otomatikleştirir.
• Kullanıcı ihtiyaçlarını öngörür ve kullanıcı talep etmeden bir sonraki en iyi ürün veya içeriği önerir.

Bu AI ajanları, size her şeyi ölçekli bir şekilde kişiselleştirme ve pazarlama planlarınızı gerçek zamanlı pazar verilerine göre otomatik olarak optimize etme yeteneği verir; sürekli iyileşen duyarlı bir geri bildirim döngüsüyle.

Context Engineering ile İlgili Sorunlar

Context engineering büyük faydalar sağlasa da, iyi çalışması için akıllıca çözümler gerektiren zorluklar da getiriyor.

1. Context zehirlenmesi

AI halüsinasyon gördüğünde veya eğitim verilerini yanlış yorumladığında, bu kötü yanıt bağlamına sızabilir. O noktadan itibaren, sistem yanlış detayları alıntılamaya veya bunların üzerine inşa etmeye devam edebilir. Zamanla, bu hatalar birikir ve bunları kaldırmak zorlaşır.

Çözüm: Sıkı doğrulama kontrolleri ve sürümlendirilmiş context depoları oluşturun. Kötü bir parça tespit ettiğinizde, her şeyi silmeden sadece o parçayı geri alabilir veya değiştirebilirsiniz.

2. Context dikkat dağınıklığı

Modele daha fazla veri beslemeye başladığınızda, birikmiş geçmişe odaklanmaya başladığı durumlar ortaya çıkabilir. Eğitiminden yararlanmak yerine, eski yanıtları tekrarlar.

Çözüm: Context özetleme ve soyutlama kullanın. Uzun geçmişleri periyodik olarak özlü özetlere sıkıştırın. Bu, AI'yi taze ve ilgili bilgilere odaklı tutar.

3. Context karmaşası

Context'i fazla bilgiyle yüklemek karışık yanıtlara yol açabilir. Destek e-postası yazarken pazarlama yönergeleri gibi ilgisiz veriler, AI'yi yolundan saptırabilir. İki veya daha fazla görevi karıştıran yanıtlarla karşılaşırsınız.

Çözüm: Context filtreleri uygulayın. Her çağrıdan önce, ilgisiz belgeleri veya araç açıklamalarını filtreleyerek modelin yalnızca o görev için ihtiyaç duyduğu şeyleri "görmesini" sağlayın.

4. Context çatışması

Bazen context içindeki iki kaynak birbiriyle çelişebilir, örneğin bir ürün özelliklerinin iki versiyonu veya güncel olmayan fiyatlarla mevcut fiyatlar. AI daha sonra hangisine güveneceğine karar vermek zorunda kalır, bu da karışık yanıtlara yol açar.

Çözüm: Context budama kullanın. Düzenli olarak güncel olmayan veya çelişkili girişleri tarayın ve kaldırın. Bu, "hafızayı" tutarlı ve güvenilir tutar.

Bu zorluklarla başa çıkmak, verimli ve doğru pazarlama iş akışları oluşturmanın anahtarıdır.

İleri Giden Yol

Bağlam mühendisliği, yapay zeka çağında en temel becerilerden biridir. Açıkça görüldüğü üzere, geleneksel komut mühendisliğinin ötesine geçerek kullanıcılarına rakiplerine karşı önemli bir avantaj sağlamıştır.

Artık reklam metni yazmak için mükemmel bir komuta ihtiyacınız yok; tüm kampanyaları yöneten ve yürüten akıllı bir sisteme ihtiyacınız var.

Bağlam mühendisliği ve yapay zeka ajanları ile içeriği büyük ölçekte kişiselleştirebilir, değişen müşteri tercihlerine uyum sağlayabilir ve manuel giriş olmadan marka değeri oluşturan alana özgü yanıtlar sunabilirsiniz.

Bu uzak bir gelecek değil. Bağlam mühendisliği ile yapay zeka ajanlarının pazarlama asistanları gibi çalıştığı iş akışları oluşturabilirsiniz. Müşterilerinizi tanır, marka dilinizi konuşur ve veri odaklı kararlar alırlar.

Elbette, merkezde hala ajanı yönlendiren ve kampanya sonuçlarını iyileştiren insanlar var. Ancak tekrarlayan, bağlam açısından yoğun görevler? Bunlar artık yapay zeka destekli meslektaşlarınız tarafından halledilebilir.

Ve inceliği kaybetmeden hızlı hareket etmek isteyen pazarlamacılar için bu büyük bir kazanç.