1. Veri Toplama ve Olay Takibi Altyapısı

Öneri motorunun temeli temiz etkileşim verisidir. Kullanıcı hareketleri kayıpsız toplanmalıdır.

Gerekli Veri Noktaları

Açık (Explicit) Veri: Puanlama, ürün yorumu, favoriye ekleme.
Örtük (Implicit) Veri: Tıklama, sayfa gezinme süresi, sepete ekleme, arama sorgusu, satın alma.

İstemci tarafı olay takibi için minimal JavaScript SDK veya webhook hattı kurulmalıdır. Veri tablosu kullanıcı ID, ürün ID, olay tipi ve zaman damgası içermelidir.

2. Algoritma ve Mimari Seçimi

Problemin boyutuna ve katalog büyüklüğüne göre model belirlenir. Başlangıçta karmaşık derin öğrenme modelleri yerine kanıtlanmış mimariler seçilmelidir.

Kollaboratif Filtreleme (Collaborative Filtering): Benzer kullanıcı davranışlarını eşleştirir. Matrix Factorization (ALS, SVD) matrisi seyrek (sparse) veride etkilidir.
İçerik Bazlı Filtreleme (Content-Based): Ürün meta verilerini (kategori, metin, marka, fiyat) vektörleştirir. Soğuk başlangıç (cold-start) sorununu çözer.
Vektör Tabanlı Hibrit Yaklaşım: Modern trendler hem metin hem davranış vektörlerini birleştirir.

Soğuk başlangıç problemi için kural: Yeni kullanıcıya trendler ve en çok satanlar listesi; yeni ürüne içerik bazlı benzerlik atanmalıdır.

3. Vektör Veritabanı ve Embedding Üretimi

Ürün katalog metinleri LLM veya embedding modelleriyle (ör. `all-MiniLM-L6-v2`, `text-embedding-3-small`) vektör uzayına aktarılır.

Uygulama Adımları

Ürün başlığı, açıklaması ve kategorisi tek metin bloğunda birleştirilir.
Metin embedding modelinden geçirilir, çıktı vektörü saklanır.
PostgreSQL (`pgvector` eklentisi) veya hafif bir vektör motoru (Qdrant/Milvus) kullanılır.
Kullanıcının son incelediği ürünlerin vektör ortalaması alınarak benzer ürünler kosinüs benzerliği (cosine similarity) ile sorgulanır.

4. Gerçek Zamanlı Öneri API Servisi Kurulumu

Öneri motoru e-ticaret ön yüzüne milisaniye seviyesinde yanıt dönmelidir.

Aşama 1 (Aday Üretimi - Candidate Generation): Milyonlarca üründen en alakalı 100 adayı vektör indeksiyle saniyeler içinde çekin.
Aşama 2 (Yeniden Sıralama - Re-ranking): Stok durumu, kâr marjı, indirim oranı ve iş kurallarına göre adayı daraltıp 10 adede indirin.
Aşama 3 (Önbellekleme): Sık gezen kullanıcılar için Redis üzerinde 5-15 dakikalık TTL ile öneri listelerini saklayın.

5. A/B Testi, Metrikler ve Dijital Strateji

Öneri sisteminin başarısı doğrudan satış metrikleriyle ölçülmelidir.

Takip Edilecek Temel Metrikler

Tıklama Oranı (CTR): Gösterilen öneriye tıklanma sıklığı.
Dönüşüm Oranı (CR): Öneri üzerinden sepete atılıp satın alınan ürün oranı.
Ortalama Sepet Tutarı (AOV): Çapraz satış (cross-sell) başarısı.
Katalog Kapsamı (Catalog Coverage): Uzun kuyruk (long-tail) ürünlerin önerilme yüzdesi.

Dijital strateji kapsamında statik "Benzer Ürünler" widget'ları yerine sepet adımında "Birlikte Sık Alınanlar", ana sayfada ise "Son Gezinmeye Dayalı Özel Seçimler" modülleri yerleştirilmelidir.