Web Sitesine Chatbot Ekleme: Hazır mı, Özel mi? (2026)

Web sitesine chatbot ekleme işinin iki yolu var: hazır bir widget'ı aylık 0-150 dolar bandındaki bir abonelikle birkaç saatte kurarsınız ya da kendi verinizle beslenen özel bir bot geliştirirsiniz. Özel botun proje bütçesi 90.000 TL ile 450.000 TL arasında değişir; aylık işletme gideri 30-300 dolar bandında seyreder.

Hangi yolun doğru olduğunu teknoloji değil, üç soru belirler: bot hangi veriye bakarak cevap verecek, ayda kaç konuşma yürütecek ve cevap veremediğinde ziyaretçiyi kime devredecek. Bu üç soruya net cevabınız yoksa araç seçimi sonucu değiştirmez; önce soruları cevaplayın.

Türkiye'de tablo henüz erken aşamada. TÜİK'in Yapay Zeka İstatistikleri bültenine göre 2025'te girişimlerin yalnızca %7,5'i herhangi bir yapay zeka teknolojisi kullandı; 10-49 çalışanlı girişimlerde oran %6,6. Kullananların %46,5'i ise yapay zekayı pazarlama ve satış amacıyla devreye aldı (Anadolu Ajansı, TÜİK verisi). Yani iyi kurgulanmış bir site asistanı, çoğu sektörde hâlâ rakiplerden ayrışma fırsatı.

Bu rehber karar verici gözüyle yazıldı: bot türleri, hazır widget'ların gerçek fiyatları, RAG'in sade anlatımı, token ekonomisi, canlı desteğe devir akışı, riskler ve KVKK. Rakamların tamamını Eylül 2026 itibarıyla resmi fiyat sayfalarından ve birincil kaynaklardan derledik.

İçindekiler

• Chatbot Türleri: Kural Tabanlı mı, LLM Tabanlı mı?
• Hazır Chatbot Widget'ları: Ne Sunar, Kaça Mal Eder?
• Kendi Verinizle Beslenen Özel Bot: RAG Nasıl Çalışır?
• Token Ekonomisi: Bir Konuşma Kaça Mal Eder?
• Hazır mı, Özel mi? Maliyet ve Karar Tablosu
• Canlı Desteğe Devir: Botun En Kritik Özelliği
• Riskler: Yanlış Cevap, Prompt Injection ve Hukuki Sorumluluk
• KVKK ve Şeffaflık: Botun Bot Olduğunu Söylemek
• 6 Adımda Web Sitesine Chatbot Ekleme Yol Haritası
• Sıkça Sorulan Sorular

Chatbot Türleri: Kural Tabanlı mı, LLM Tabanlı mı?

Piyasada "chatbot" adıyla satılan ürünler aslında üç farklı teknolojiye dayanıyor. Farkı bilmek, teklif okurken neyin parasını ödediğinizi anlamanızı sağlar.

Kural tabanlı chatbot bir karar ağacıdır. Ziyaretçi butonlara basar, bot önceden yazdığınız cevabı gösterir. Serbest metni anlamaz; "kargom nerede kaldı ya" yazan birine çoğu zaman "anlayamadım" der. Buna karşılık ne söyleyeceği yüzde yüz bellidir, konuşma başına maliyeti sıfıra yakındır ve hukuki açıdan en öngörülebilir seçenektir.

LLM tabanlı chatbot büyük bir dil modeli kullanır. Serbest metni, yazım hatalarını ve devrik cümleleri anlar; cevabı her seferinde yeniden üretir. Gücü de riski de buradan doğar. Kendi haline bıraktığınız bir model, bilmediği konuda kendinden emin bir cevap uydurur. Bu yüzden ciddi kurulumlar modeli şirketin kendi dokümanlarına bağlar; ayrıntısı RAG bölümünde.

Hibrit chatbot ikisini birleştirir. İade başlatma, randevu alma, teklif formu gibi adımları kesin olan işler kural tabanlı akışla yürür. Serbest sorular LLM'e gider. Çoğu site için önerdiğimiz kurgu budur.

Seçimi trafik hacmi değil, soru çeşitliliği belirler. Ziyaretçileriniz hep aynı beş şeyi soruyorsa kural tabanlı akış yeter. Soru havuzu genişse ve cevaplar dokümanlarınızda zaten yazılıysa LLM tarafı devreye girer.

Hazır Chatbot Widget'ları: Ne Sunar, Kaça Mal Eder?

Hazır widget, sitenize tek satır script ekleyerek çalışan bir SaaS ürünüdür. Site adresinizi ya da PDF'lerinizi yüklersiniz, platform içeriği tarar ve birkaç saat içinde cevap veren bir chatbot elde edersiniz. WordPress, Shopify ve benzeri altyapılar için hazır eklentileri de var.

Asıl dikkat edilecek nokta fiyatlandırma modelidir. Sağlayıcılar dört farklı birimle fatura kesiyor: koltuk (temsilci) başına, konuşma başına, mesaj kredisi başına ve çözülen talep başına. Aynı trafik, modele göre çok farklı faturalar doğurur.

Yerli tarafta web, WhatsApp ve Instagram'ı tek pakette toplayan hizmetler öne çıkıyor. Yayımlı paket fiyatları arasında yıllık 5.000-10.000 TL + KDV bandında seçenekler var; kurulum ve destek çoğunlukla pakete dahil. Bu paketlerin bir kısmı kural tabanlı akış sunuyor, bir kısmı LLM kullanıyor. Teklif alırken hangisi olduğunu mutlaka sorun.

Hazır widget'ın güçlü yanı hızdır. Aynı gün yayına çıkarsınız, bakım sizde kalmaz, canlı sohbet paneli ve raporlar pakete dahildir. Zayıf yanını ise üç yerde hissedersiniz:

• Canlı veriye erişim. Sipariş durumu, stok, cari bakiye gibi sorular için botun sisteminize bağlanması gerekir. Hazır ürünler bunu ya üst paketlerde ya da sınırlı biçimde sunar.
• Fatura ölçeği. Çözüm ya da konuşma başına ücret, trafik arttıkça doğrusal büyür. Ayda 1.000 çözülen talep, 0,99 dolarlık birim fiyatla 990 dolar demek.
• Veri kontrolü. Konuşma kayıtları sağlayıcının sunucularında durur. Saklama süresini, silme sürecini ve verinin hangi ülkede tutulduğunu sözleşmeden okumanız gerekir.

Bir de performans maliyeti var. Üçüncü taraf sohbet script'leri sayfaya ek JavaScript yükler. Script'i sayfa açılışında değil, ziyaretçi balona dokunduğunda ya da sayfa boşa çıktığında yükletin. Etkisini site analizi aracımızla ölçebilir, ayrıntıyı web sitesi hızlandırma rehberimizde okuyabilirsiniz.

Kendi Verinizle Beslenen Özel Bot: RAG Nasıl Çalışır?

Dil modeli şirketinizi tanımaz. Kargo politikanızı, fiyat listenizi, garanti şartlarınızı bilmez; sorulduğunda tahmin yürütür. Bu sorunu çözen yaklaşımın adı RAG, yani "Retrieval-Augmented Generation". Kavramı 2020'de yayımlanan Lewis ve arkadaşlarının makalesi literatüre soktu; kendi verisiyle konuşan botların standart mimarisi bugün bu.

Fikir basit: model cevap yazmadan önce sizin dokümanlarınızda arama yapar ve yalnızca bulduğu parçalara dayanarak konuşur. Açık kitap sınavı gibi düşünün. Öğrenci ezberden değil, önündeki sayfadan cevap verir.

Süreç dört adımda işler:

1. Hazırlık. Sistem SSS sayfalarını, ürün açıklamalarını, sözleşmeleri ve kılavuzları küçük parçalara böler. Her parçayı, anlamını temsil eden sayısal bir vektöre çevirir ve bir vektör veritabanına kaydeder.
2. Arama. Ziyaretçi soru sorduğunda sistem, soruya anlamca en yakın birkaç parçayı bulur. Anahtar kelime değil anlam eşleşir; "param ne zaman yatar" sorusu "iade süresi" başlıklı parçayı yakalar.
3. Üretim. Sistem bu parçaları soruyla birlikte modele gönderir. Talimat nettir: yalnızca bu metinlere dayan, metinde yoksa bilmediğini söyle.
4. Kaynak gösterme. Bot cevabın altına ilgili sayfanın linkini koyar. Ziyaretçi doğrular, siz de hatalı cevabın hangi dokümandan çıktığını görürsünüz.

Sık sorulan bir soru: model kendi verimizle eğitilse daha iyi olmaz mı? Çoğu site için hayır. Eğitim (fine-tuning) pahalıdır, fiyat listeniz değiştiğinde yeniden eğitim ister ve modelin uydurmasını engellemez. RAG'de ise dokümanı güncellediğiniz an botun cevabı da güncellenir.

Özel chatbot projesinde emeğin büyük bölümü modele değil, veriye gider. Çelişen iki iade politikası, 2023'ten kalma bir fiyat PDF'i, yalnızca görsel olarak duran bir kargo tablosu; hepsi botun yanlış cevap üretmesine yol açar. Temsili bir senaryo: İzmir'de bayilere satış yapan 40 kişilik bir mobilya üreticisi düşünün. Gelen soruların çoğu teslimat süresi, kumaş seçenekleri ve bayilik şartları üzerine. Projenin ilk iki haftası kod yazmakla değil, bu üç konudaki dağınık dokümanları tek ve güncel bir kaynağa toplamakla geçer.

İkinci kritik parça değerlendirme setidir. Doğru cevabını bildiğiniz 50-100 soruluk bir liste hazırlarsınız ve her değişiklikte botu bu listeyle sınarsınız. Bu set yoksa kaliteyi hisle ölçersiniz. Özel chatbot'un asıl avantajı ise canlı veriye bağlanmaktır: sipariş sorgusu, stok, randevu takvimi ya da CRM kaydı. Bu bağlantıların nasıl kurulduğunu API entegrasyonu yazımızda anlattık.

Token Ekonomisi: Bir Konuşma Kaça Mal Eder?

LLM sağlayıcıları token üzerinden fatura keser. Token, metnin modele girerken ayrıldığı parçadır. Anthropic'in resmi dokümantasyonuna göre İngilizce'de bir token kabaca 4 karaktere ya da 0,75 kelimeye denk düşer. Türkçe eklemeli bir dil olduğu için aynı cümle daha fazla token harcar. Girdi ve çıktı ayrı fiyatlanır; çıktı her sağlayıcıda birkaç kat pahalıdır.

Kaynaklar: Anthropic, OpenAI ve Gemini API resmi fiyat sayfaları, Eylül 2026.

Rakamı somutlaştıralım. Anthropic'in fiyat sayfasındaki müşteri destek örneğinde konuşma başına ortalama 3.700 token harcanıyor ve 10.000 konuşma Claude Haiku 4.5 ile toplam yaklaşık 37 dolar tutuyor. Temsili bir hesap yapalım: ayda 2.000 konuşma yürüten bir site aynı koşullarda yaklaşık 7,4 dolar öder. RAG bağlamı ve Türkçe'nin token yükü faturayı üç katına çıkarsa bile tutar 22 dolar civarını aşmaz.

Aynı 2.000 konuşmanın yarısını çözüm başına 0,99 dolar alan bir platformda kapattığınızı varsayın: fatura 990 dolar. Bu karşılaştırma haksızlık içermesin: platform ücretine sohbet paneli, raporlar, güvenlik katmanı ve bakım dahil. Yine de aradaki fark, hacim büyüdükçe özel botu neden gündeme getirdiğinizi açıklar.

Token faturasını sessizce büyüten üç etken var:

• Sohbet geçmişi. Her yeni mesajda önceki mesajlar modele tekrar gider. On turluk bir konuşmanın son turu, ilk turun birkaç katı girdi harcar.
• Bağlam şişkinliği. RAG'in her soruya on sayfa doküman eklemesi gerekmez. İlgili üç parça çoğu zaman yeter.
• Model seçimi. SSS cevaplamak için en pahalı modele ihtiyaç yok. Küçük model çoğu destek sorusunu karşılar; zor soruları büyük modele yönlendiren kurgu faturayı dengeler.

Frenler de belli. Anthropic'in fiyat sayfasına göre önbellekten okunan token standart girdi fiyatının onda birine iner. Sistem talimatı ve sabit dokümanlar her istekte tekrar ettiği için bu indirim destek chatbot'larında doğrudan işe yarar.

Son uyarı: fiyatlar sabit değil. Gemini 3.8 Flash'ın resmi sayfası, mevcut 0,75 / 3,75 dolarlık fiyatın 31 Aralık 2026'ya kadar geçerli olduğunu, 1 Ocak 2027'den itibaren 1,50 / 7,50 dolara çıkacağını yazıyor. Gartner ise 2030'a kadar üretken yapay zekada çözüm başı maliyetin 3 doları aşacağını ve birçok offshore insan temsilciden pahalıya geleceğini öngörüyor (CX Today). Mimarinizi tek bir modele değil, model değiştirmeye izin veren bir katmana göre kurun. Token hesabının ayrıntısını mobil uygulamaya yapay zeka entegrasyonu yazımızda bulabilirsiniz.

Hazır mı, Özel mi? Maliyet ve Karar Tablosu

Aşağıdaki geliştirme bantları Master Web'in yürüttüğü projelerden çıkan tipik aralıklardır, piyasa ortalaması değildir. Kesin teklif kapsam analiziyle netleşir.

Dürüst bir tespitle başlayalım: aylık birkaç yüz konuşma yürüten bir sitede hazır widget neredeyse her zaman daha mantıklıdır. 40 dolarlık bir abonelikle özel bot yatırımını abonelik tasarrufundan çıkarmanız yıllar sürer. Özel chatbot'u haklı çıkaran şey tasarruf değil, hazır ürünün yapamadığı iştir.

Özel chatbot şu durumlarda anlam kazanır:

• Bot sipariş, stok, randevu ya da cari hesap gibi canlı veriye bakmak zorundaysa.
• Konuşma hacmi, çözüm başı ya da kredi başı faturayı aylık yüzlerce dolara taşıdıysa.
• Konuşma kayıtlarının sizin sunucunuzda durması gerekiyorsa; sağlık, finans ve hukuk gibi alanlarda bu sık karşılaşılan bir şarttır.
• Bot, özel CRM yazılımınıza kayıt açacak, teklif oluşturacak ya da bayi portalınızla konuşacaksa.

Pratik öneri aşamalı ilerlemek. Önce hazır bir widget ile iki üç ay veri toplayın: ziyaretçi gerçekte ne soruyor, bot hangilerini cevaplayamıyor, kaç konuşma insana gidiyor. Bu veri, özel botun kapsamını tahminle değil ölçümle yazmanızı sağlar. Sitenizin geri kalanı için bütçe planlıyorsanız web sitesi fiyat hesaplayıcımız ve yazılım yaptırma maliyeti rehberimiz kalemleri netleştirir.

Canlı Desteğe Devir: Botun En Kritik Özelliği

Bir chatbot'un kalitesini cevapladığı sorular değil, cevaplayamadığında ne yaptığı belirler. Gartner'ın Şubat-Mart 2026'da 3.566 B2B ve B2C müşteriyle yaptığı ankete göre müşterilerin %87'si, üretken yapay zeka kullanan şirketlerin insan temsilciye ulaşma imkânı sunmasını şart görüyor (CX Dive).

Aynı anketin ikinci bulgusu daha sert. Kötü bir deneyimden sonra chatbot'u tekrar denemeye razı olanların oranı yalnızca %27. Müşterilerin %49'u "şirket sunsaydı kullanırdım" diyor, ama son hizmet etkileşiminde bot kullananların oranı %7'de kalıyor (IT-Online). Tek bir çıkmaz sokak, ziyaretçiyi kanaldan kalıcı olarak uzaklaştırıyor.

Sağlıklı bir devir akışı dört parçadan oluşur:

1. Tetikleyiciler. Ziyaretçi "temsilci" ya da "insan" yazarsa, bot aynı soruya iki kez cevap veremezse, mesajda şikâyet, iptal ya da hukuki ifade geçerse devir başlar. İnsan seçeneğini menünün dibine saklamayın.
2. Bağlam aktarımı. Temsilci konuşmanın özetini, ziyaretçinin baktığı sayfayı ve botun verdiği cevapları hazır görür. Ziyaretçiye aynı şeyi ikinci kez anlattırmak, devrin bütün değerini siler.
3. Mesai dışı senaryosu. Gece 23.00'te temsilci yoksa bot bunu açıkça söyler, e-posta ya da telefon alır ve talebi kayda geçirir. "Birazdan bağlanıyorsunuz" deyip kimseye bağlamamak en kötü seçenek.
4. Geri besleme. Devredilen her konuşma, bilgi tabanındaki bir boşluğu gösterir. Bu konuşmaları haftalık okuyun ve dokümanı güncelleyin; devir oranını düşürmenin yolu budur.

Gartner'ın bir başka öngörüsü de aynı yöne işaret ediyor: yapay zeka gerekçesiyle müşteri hizmetleri kadrosunu küçülten şirketlerin yarısı 2027'ye kadar benzer roller için yeniden işe alım yapacak. Chatbot'u insanın yerine değil, önüne koyun. İnsanlı tarafın sağladığı kazanımları web sitesine canlı destek eklemenin faydaları yazımızda ele aldık.

Riskler: Yanlış Cevap, Prompt Injection ve Hukuki Sorumluluk

Chatbot'unuzun söylediği söz, sizin sözünüzdür. Bunu en net gösteren örnek Kanada'dan: Şubat 2024'te British Columbia Civil Resolution Tribunal, Moffatt v. Air Canada (2024 BCCRT 149) kararında havayolunu, sitesindeki chatbot'un verdiği yanlış iade bilgisinden sorumlu tuttu. Şirket botun ayrı bir varlık olduğunu savundu; kurul bunu reddetti. Kararın özü tek cümle: şirket, ister statik sayfadan ister bottan gelsin, sitesindeki bütün bilgilerden sorumludur (karar özeti).

İkinci risk teknik. OWASP'ın LLM uygulamaları için hazırladığı 2025 listesinin ilk sırasında prompt injection yer alıyor: kullanıcı girdisinin modelin davranışını ya da çıktısını istenmeyen biçimde değiştirmesi. Doğrudan türünde ziyaretçi "önceki talimatları unut" diye yazar. Dolaylı türünde zararlı talimat, botun okuduğu bir web sayfasının ya da dosyanın içine gizlenir.

Pratikte işe yarayan önlemler şunlar:

• Yetkiyi sınırlayın. Bot indirim tanımlayamaz, iade onaylayamaz, fiyat taahhüt edemez. Bu işlemler kural tabanlı akışa ya da insana gider.
• Kaynağa bağlayın. Bot cevabı yalnızca bilgi tabanından üretir ve linkiyle birlikte sunar. Kaynak yoksa bot "bu konuda bilgim yok, sizi ekibimize aktarıyorum" der.
• Araç izinlerini daraltın. Bot sipariş sorguluyorsa yalnızca oturum açmış kullanıcının kendi siparişini görür. OWASP bunu en az yetki ilkesi olarak tanımlıyor.
• Girdi ve çıktıyı süzün. Kişisel veri, küfür, rakip karşılaştırması ve hukuki tavsiye gibi konular için ayrı filtreler kurun.
• Kayıt tutun. Hangi soruya hangi dokümandan hangi cevap çıktı, sonradan görebilmelisiniz. Bir anlaşmazlıkta elinizdeki tek delil budur.

Genel site güvenliği tarafını web sitesi güvenliği rehberimizde ele aldık; bot, o listeye eklenen yeni bir saldırı yüzeyidir.

KVKK ve Şeffaflık: Botun Bot Olduğunu Söylemek

Bu bölüm hukuki görüş değildir; kendi danışmanınızla değerlendirin. Ziyaretçiler sohbet kutusuna ad, telefon, sipariş numarası, hatta sağlık bilgisi yazar. Bu yüzden her sohbet botu aynı zamanda bir kişisel veri işleme faaliyetidir.

Kişisel Verileri Koruma Kurumu, 8 Kasım 2024'te yayımladığı Sohbet Robotları (ChatGPT Örneği) Hakkında Bilgi Notu'nda geliştiricilere yönelik beklentileri sıraladı. Öne çıkanlar:

• Kişisel veri işlemeye başlamadan önce risk değerlendirmesi yapın.
• İşlemenin hukuki dayanağını açıkça belirtin; Kanun'un 5. ve 6. maddelerine uyun.
• Veriyi elde ederken 10. madde kapsamındaki aydınlatma yükümlülüğünü yerine getirin.
• Başlangıçtan itibaren mahremiyet ve varsayılan mahremiyet yaklaşımını geliştirmenin her aşamasına yansıtın.
• Girdilerin barındırma ortamına iletiminde güvenli yöntemler seçin.
• Çocuklara yönelik yaş tespitini doğru ve güvenilir biçimde yapın.

Sahadaki karşılığı şöyle: sohbet penceresinin ilk mesajında kısa bir aydınlatma ve ayrıntılı metne link bulunur. Kullanıcı mesajı model sağlayıcısına gitmeden önce sunucunuzda maskeleme katmanından geçer; TC kimlik numarası, kart bilgisi ve telefon modele ulaşmaz. Model sağlayıcılarının sunucuları yurt dışında olduğu için yurt dışına aktarım hükümleri de devreye girer. Konuşma kayıtları için saklama süresi belirlersiniz ve süre dolunca silersiniz. Çerez ve form tarafıyla birlikte bütün resmi web sitesi KVKK uyumu rehberimizde anlattık.

AB'deki kullanıcılara hizmet veriyorsanız bir kural daha var. AB Yapay Zeka Yasası'nın 50. maddesi 2 Ağustos 2026'dan itibaren uygulanıyor. Sağlayıcılar, durum zaten açık değilse, kişilerin bir yapay zeka sistemiyle etkileşimde olduklarını bilmesini sağlamak zorunda. Yaptırım 15 milyon euroya ya da küresel yıllık cironun %3'üne kadar çıkıyor (Avrupa Komisyonu). Hukuki zorunluluk bir yana, bota "Ayşe" adını verip insan gibi davrandırmak, ziyaretçi durumu fark ettiği an güveni zedeler. İlk mesajda "Ben bir yapay zeka asistanıyım" demek en ucuz güven yatırımıdır.

6 Adımda Web Sitesine Chatbot Ekleme Yol Haritası

1. Adım: Hedefi ve metriği yazın. "Sitede bot olsun" bir hedef sayılmaz. "Teslimat ve iade sorularının yarısını insana gitmeden kapatmak" ölçülebilir bir hedeftir. Metriği baştan seçin: çözülen konuşma oranı, devir oranı, memnuniyet puanı.

2. Adım: Soru envanterini çıkarın. Son üç ayın e-postalarını, WhatsApp yazışmalarını ve telefon notlarını tarayın. En sık gelen 30 soruyu listeleyin. Bu liste hem bilgi tabanının iskeletini hem de değerlendirme setinin ilk hâlini oluşturur.

3. Adım: Bilgi tabanını temizleyin. Çelişen, eskimiş ve yalnızca görselde duran bilgileri tek kaynağa toplayın. Her cevabın bir sahibi ve güncelleme tarihi bulunsun. Bu adımı atlayan projelerde bot, sitedeki dağınıklığı olduğu gibi ziyaretçiye yansıtır.

4. Adım: Yolu seçin ve pilot kurun. Karar tablosuna göre hazır widget ya da özel bot ile ilerleyin. Botu önce tek bir sayfa grubunda, örneğin yalnızca destek sayfalarında açın. Devir akışını ve mesai dışı senaryosunu pilotla birlikte kurun, sonraya bırakmayın.

5. Adım: Değerlendirme setiyle sınayın. Yayından önce 50-100 soruluk setinizi çalıştırın. Yanlış cevapları tek tek inceleyin: sorun dokümanda mı, aramada mı, talimatta mı? Prompt injection denemelerini ve kapsam dışı soruları da sete ekleyin.

6. Adım: Ölçün ve haftalık bakım yapın. İlk ay her hafta devredilen konuşmaları okuyun, bilgi tabanını güncelleyin, token harcamasını izleyin. Günlük harcama için üst sınır ve uyarı tanımlayın. Chatbot, bir kez kurulan bir eklenti gibi değil, güncellenen bir içerik kanalı gibi yaşar.

Bu altı adım web sitesine chatbot ekleme işinin teknikten çok içerik ve süreç işi olduğunu gösterir. Kod tarafı haftalar alır; doğru soruları, temiz dokümanı ve çalışan bir devir akışını kurmak ise projenin kalitesini belirler.

Sıkça Sorulan Sorular

Web sitesine chatbot ekleme maliyeti ne kadar?

Hazır widget'lar aylık 0-150 dolar bandında başlar; fatura konuşma ya da çözüm sayısıyla birlikte artar. Kendi verinizle çalışan özel bir RAG botu 90.000-180.000 TL, sipariş ve CRM entegrasyonlu sürümü 180.000-450.000 TL bandındadır. Özel çözümde aylık işletme gideri 30-300 dolar arasında seyreder.

Web sitesine chatbot eklemek ne kadar sürer?

Hazır bir widget 1-3 gün içinde yayına çıkar; sürenin çoğu bilgi tabanını hazırlamaya gider. Özel RAG botu 3-5 hafta, canlı veriye bağlanan ve devir paneli içeren sürüm 6-10 hafta sürer.

RAG nedir, chatbot için neden gerekli?

RAG, modelin cevap yazmadan önce sizin dokümanlarınızda arama yapması ve yalnızca bulduğu metne dayanarak konuşmasıdır. Dil modeli şirketinizin fiyatını, politikasını ve ürününü bilmez; RAG olmadan tahmin yürütür. Doküman güncellendiğinde cevap da güncellenir, yeniden eğitim gerekmez.

Chatbot canlı desteğin yerini alır mı?

Hayır, önüne geçer. Gartner'ın 2026 anketinde müşterilerin %87'si, üretken yapay zeka kullanan şirketlerin insan temsilciye erişim sunmasını şart görüyor. İyi kurgulanmış bir chatbot tekrar eden soruları kapatır, karmaşık ve duygusal konuları bağlamıyla birlikte insana devreder.

Chatbot yanlış bilgi verirse sorumluluk kimde?

Site sahibinde. Kanada'da 2024'te görülen Moffatt v. Air Canada kararında kurul, şirketin chatbot dahil sitesindeki bütün bilgilerden sorumlu olduğuna hükmetti. Bu yüzden botun fiyat, indirim ve iade taahhüdü verme yetkisini kapatın ve cevapları kaynak dokümana bağlayın.

Ücretsiz chatbot seçeneği var mı?

Var, ama sınırlı. Eylül 2026 itibarıyla Chatbase'in ücretsiz planı ayda 50 mesaj kredisi, Tidio'nun ücretsiz planı tek seferlik 50 yapay zeka konuşması sunuyor. Bu kotalar deneme için yeter; gerçek trafikte ücretli plana geçmeniz gerekir.

Chatbot Türkçe sorulara doğru cevap verir mi?

Güncel büyük dil modelleri Türkçe'yi, yazım hatalarını ve günlük konuşma dilini rahatça işler. Cevap kalitesini asıl belirleyen şey bilgi tabanınızın Türkçe, güncel ve çelişkisiz olmasıdır. Yayından önce kendi sorularınızdan oluşan bir değerlendirme setiyle ölçün.

Sitenize chatbot eklemeden önce cevaplamanız gereken soru "hangi araç" değil, "hangi sorular ve hangi veriler". Trafiğiniz düşükse ve sorular dokümanlarınızda yazılıysa hazır bir widget ile başlayın, veri toplayın. Bot canlı veriye bakacaksa, fatura hacimle büyüdüyse ya da kayıtları kendi sunucunuzda tutmanız gerekiyorsa özel çözümün zamanı demektir.

Master Web olarak bilgi tabanı hazırlığından RAG mimarisine, sipariş ve CRM entegrasyonundan canlı desteğe devir paneline kadar süreci uçtan uca yürütüyoruz. Neler yaptığımızı web yazılım hizmetimiz sayfasında görebilirsiniz. Sitenizin sorularını ve verisini birlikte inceleyip size uygun yolu netleştirmek için bizimle iletişime geçin.