Herkese merhaba, Reo Talks'a hoş geldiniz. Bu Reo Talks bölümünde yapay zekâyla alakalı; yapay zekâ elemlerini günlük hayatımda nasıl kullanıyorum, işe ya da hayatıma nasıl entegre ediyorum, hangi araçları, hangi yapay zekâ modellerini daha çok kullanıyorum. Size de ilham verecek kullanım örnekleriyle bir oturum planlıyoruz bugün. Ben Zeo Analytics ekibinde görev yapıyorum. Daha önce yine Zeo Talks bölümlerinde analytics'le alakalı konularda çekimler yaptık; bugün ise analytics'ten ziyade daha çok yapay zekâyla alakalı bir bölüm olacak diyerek anlatıma başlıyorum. Öncelikle, elem dediğimiz şey bir büyük dil modeli, yani large language model dediğimiz yapay zekânın aslında sohbet edebildiğimiz şey. ChatGPT zaten bunun en çok bilineni. Arayüz, chat arayüzleri; fakat bunların çok farklı kullanım örnekleri ve özellikleri var.
Yani sadece tek bir yapay zekâ modelini kullanmak sürdürülebilir değil, çünkü çok hızlı gelişen bir dünyadan bahsediyoruz ve her gün, hemen hemen her gün yeni bir şey çıkıyor. Ve bu videoyu çektiğim tarihte de, hani şu gördüğünüz modeller, sizin izlediğiniz tarihte değişmiş olabilir. Ancak 28 Mart 2025 itibarıyla güncel durum bu şekilde diyebilirim. Bu tabloyu yine Zeo ekibinden Ozan'ın hazırladığı bir tablodan alarak çevirdim ve Google Sheets'e entegre ettim, Türkçeleştirdim. Burada genel geçer en önemli modellerin, bu modellerin güçlü yönlerini, en iyi olduğu alanları, ne zaman kullanmalıyız gibi kısımlarını görüyoruz. Burada aslında belli başlı görevler için hangi modelleri kullanmalısınız?
Yani iyi kod yazan bir model sizin için iyi akıl yürütmüyor olabilir, iyi bir düşünme yapamıyor olabilir. Ya da bir şeyi öğrenmeye çalışırken sizin için düşünen modeller daha iyi olabilir, gibi kısımlar, detaylar var diyerek hızlıca bazılarını ben tanıtayım. GPT-4O: görev otomasyonu, günlük asistan özellikleri. En iyi yolda alanlar: genel amaçlı görevler, planlama, hatırlatıcılar demişiz. Ne zaman kullanmalıyız: günlük üretkenlik ihtiyaçları, rutin görev otomasyonu diyebiliriz. Özel özelliklerde de otomatik hatırlatıcılar ve güncellemeler için zamanlanmış görev özelliği özellikleri varmış. O ile başlayanlar, yani OpenAI'ın O ile başlayan modelleri, düşünebilen modelleri aslında daha düşünerek size daha iyi bir yanıt vermeyi amaçlayan modeller. Orada da O1 Mini, O1 Pro, O1 Mini High gibi modeller var. O1 Mini daha hızlı, daha az maliyetli bir model.
Yani API üzerinden vesaire kullandığınızda daha quick sorgulara yanıt alabileceğiniz model diyebilirim. Kodlama, programlama, matematiksel hesaplarda gayet başarılı. Kaynak sınırlı ortamlar ve hızlı sonuç gerektiren durumlarda kullanabiliyoruz. Yani mükemmel derecede detaylı bir işiniz yoksa, yine de kaliteli bir cevap istiyorsanız, O1 Mini sizin için uygun. O1 Preview'dan 3-5 kat daha hızlı ve %80 daha ucuz aslında. Bunun gibi detayları bilmek buradaki amaç. Yani sizin çok fazla model içinde boğulmaktansa, ve hani buna neticede ücretli bunların çoğu, yani bir noktadan sonra ücret ödemeniz gerekiyor. Bu özellikleri bilmeniz, hem maliyeti daha efektif kullanmanız, hem çok daha kaliteli sonuçlar almanız için önemli.
O yüzden ben de hangi işim için kullanacaksam, yani bir kodlamaysa benim problemim, orada gittiğim model farklı. Eğer günlük bir örnek veriyorum, yemek tarifi arıyorsam, gittiğim model farklı oluyor. O yüzden bunları bilmek, tek bir model üzerine aslında ezberci bir kullanım yapmamak gerekiyor. Evet, yani farkındayım, çok hızlı gelişiyor. Hani burada bugün bunları şey yapıyoruz ama daha sonra OpenAI bir açıklama yapıyor, yeni bir model tanıtıyor ve bambaşka bir kullanım alışkanlığı geliştirmeniz gerekiyor. Ancak şunu bilmek lazım temelde: Ya bunların hepsi soru-cevap. Yani iyi bir prompt, iyi bir komutla cevap alabileceğiniz modeller. Ya da bir otomasyon yapabileceğiniz, daha ileri seviye otomasyon yapabileceğiniz ve maliyetleri olan, API üzerinden modeller. O yüzden bunları bilerek ilerlemek gerekiyor.
DeepSeek R1 modeli, yakın dönemde ortaya çıkan Çin'in bir yapay zekâ modeli ve gerçekten çok iyi bir model. Yani hızlı yanıtlar alabiliyorsunuz. Yapılandırılmış problem çözme ya da kod tarafında çok iyi, gerçekten. Şu an güncelde, evet, önüne Gemini geçti, Claude 3.7, Sonnet geçti ama bence hâlâ iddialı bir model. Ek özelliklerinden biri de problemleri adımlara bölüyor ve ilişki analizini iyi yönetiyor diyebilirim. Gemini modelleri... Gemini modelleri benim için biraz daha hızlı cevaplar alabileceğim modeller, açıkçası. Tabii Gemini'ın son çıkan Pro sürümü hariç, o zaten zannediyorum burada da yok. Az sonra göreceğiz yine de Gemini kısmında. Daha hızlı cevaplar alabileceğim, token bağlam penceresi yüksek. Token bağlam penceresinden de şunu anlamamız gerekiyor: Modelin tek bir seferde işleyebileceği veri miktarı aslında bu.
Yani bağlam penceresi yüksekse, sizin sohbet geçmişiniz ya da tek bir seferde verdiğiniz veriyi analiz edip onun üzerinden çıkarımlar yapabilen modeller bunlar. Token bağlam penceresi önemli. Az sonra şurada da bunun ne olduğunu anlatmaya çalışacağım. Daha sonra Grok var, benim yine favori araçlarımdan biri. Cep telefonumda da bunu kullanıyorum. Normal direkt tarayıcı üzerinde de kullanıyorum. Grok'un hem free versiyonunda epey limit var. Yani ücret ödemeden de çok fazla kez kullanabiliyorsunuz. Yani işinizi görür, açıkçası. Sürekli de böyle yapay zekâyla yatıp kalkan biri değilseniz, biz biraz tabii işimiz gereği öyleyiz ama, Grok modeli sizin için uygun olabilir. Kapsamlı bilgi, güçlü mantık yürütme, matematik, kodlama tarafında iyi.
Derin düşünme gerektiren zaman esnekliğine sahip problemler konusunda kullanılabilir. Ve az önce Gemini modelinde olduğu gibi, token bağlam penceresi 1 milyon. O yüzden Grok benim favori ilk üç modelimden biridir herhalde. Şu an için tabii ki. O yüzden Grok'u kullanmanızı öneriyorum. Ek olarak görsel tarafında da Grok başarılı bu arada. Yani bir görsel oluşturmadaki son dönemde X'te görmüşsünüzdür, çok fazla böyle yapay zekâ ile oluşturulan siyasi figürlerin görselleri vesaire var. Orada da bir hiç kaygı gütmeden gerçekten herhangi bir kişiyi farklı bir kıla sokup görsel oluşturulabiliyor. Orada biraz daha Elon Musk'ın özgür ruhlu olmasından mı kaynaklı olsa gerek, Grok'ta çok öyle kırmızı çizgiler yok gibi bu konuda.
O yüzden daha özgür görsel üretebiliyor. Fakat ChatGPT orada sizi sınırlıyor. Yani gerçek bir kişiyi resmetmek, onu farklı bir kıla sokmayı ChatGPT şu an için eksik bulmuyor. Grok'ta o yok, açıkçası. Bu da tabii tartışmaya çok açık bir durum. Perplexity, az önce anlattığım modellerden ziyade biraz da bir araç aslında. Google'ın yerine geçen, yapay zekâyla search yapabildiğiniz, az sonra örneğini göreceğiz, bir araç. Çok ciddi yatırımlar aldı ve çok önü açık olan bir araç diyebilirim. Claude 3.7 Sonnet, yani Anthropic'in modeli. Bu da kodlama konusunda Gemini 2.5 Pro ile hemen hemen kafa kafaya gelen benchmark'larda bir model. Kodlama konusunda benim kesinlikle direkt gittiğim model şu an 3.7 ya da Gemini oluyor diyebilirim.
Hibrit mantık yürütme, kodlama mükemmelliyeti vesaire, gerçekten 3.7 mükemmel derecede kod yazıyor. Web geliştirme, yazılım geliştirme, karmaşık mantık yürütme vesaire gibi özellikleri, ek özellikleri var. NotebookLM yine Perplexity gibi bir araç bu. Google'ın bir aracı. Burada özellikle öğrenciyseniz ya da bir akademisyen olabilirsiniz, ya da normal bir şeyleri öğrenmek isteyen biri olabilirsiniz, bir video aracılığıyla ya da bir kaynak aracılığıyla, burada NotebookLM sizin için uygun. Çünkü çok büyük text'leri ya da video içeriğini işleyip size bir çıktı verebiliyor. Bunu da az sonra göreceğiz zaten. Son olarak da GPT-4.5, yine yeni modellerden biri. Geliştirilmiş bilgi tabanı, iyileştirilmiş konuşma yetenekleri ve azaltılmış halüsinasyonlar.
GPT-4.5'un özelliklerinden biri. Fakat benim çok iyi kullandığım bir model değil. Çok ısınabildiğim bir model değil, açıkçası. Diyerek burada gördüğümüz tüm modelleri aslında bir puan olarak karşılaştıran benchmark siteleri var. LiveBench AI bunlardan biri. Burada bu web sitesi ya da LM Arena AI, şu an benim tarayıcımda açılmıyor ama anlık bir problem olabilir. Ben daha çok bunu kullanıyorum. Burada az önce anlattığım modellerin puanlanması var. Yani belirli testlerden sonra puanlanıp güncel olarak burada görebiliyorsunuz. Yani bir kodlama göreviniz varsa, hangi modele gideceğiniz ya da bir data analitiği, bir matematikle ilgili bir probleminiz varsa, bunu hangi modele söyleyebileceğiniz, konuşabileceğiniz cevabı bu sitelerden alabiliyorsunuz. Yani şu an örnek veriyorum, benim kodlamayla alakalı bir işim varsa, Gemini 2.5 Pro şu an için en iyisiymiş.
Ki az önce Sonnet'i ben söylemiştim. Ben genelde Sonnet'ten daha iyi çıktılar alıyorum. Ama burada şu an Gemini'ın en yeni modeli 2.5 Pro, kodlama tarafında mükemmel sonuçlar veriyormuş. Global ortalamada da yine Gemini'ın 2.5 Pro'su şu an zirvede diyebilirim. Ama dediğim gibi, bu şeyi sürekli takip ederek bunların gelişimlerini, yani bu şirketlerin çıkarttığı modellerin bu alanlarda daha iyi performans gösterip göstermediğini güncel olarak takip etmek durumundayız. Çünkü bu liste bugün için böyle. Bir ay sonra buradaki liste bambaşka olabilir. Token'dan biraz bahsedeyim. Yani çünkü biz bu modelleri kullanırken dikkat etmemiz gereken bazı şeyler var. Bunlardan biri token'lar. Token dediğimiz şey aslında sizin LLM'lerle konuşurken oluşturduğunuz arka planda sayılar ve bunların bir token sayısı oluyor.
Yani ben buraya bir şeyler yazdığım zaman, yeni bir mesaj yazdığım zaman, buralardaki token miktarı gitgide artıyor. Yani asistan size cevap verdikçe de buradaki miktar artıyor. Yani karşınızdaki modelin buradaki cevabı da şuradaki token limitini etkiliyor. Ya da verdiğiniz bir kaynak da buradaki token'ı etkiliyor. O yüzden burası için kullanabileceğiniz araç bu diyebilirim. Diyerekten biraz daha kullanım tarafına geçmek istiyorum. Burada çok fazla araç var. LLM'lerin direkt kendileri var zaten. Direkt ChatGPT'ye giderek, Claude'ye giderek, Gemini'ye giderek bunları kullanabiliyorsunuz. Fakat ThinkBuddy gibi birden fazla modeli kullanabildiğiniz, yani aslında tek bir yere bir ücret ödeyerek size tüm modelleri sunabilen araçlar var.
Burada ThinkBuddy önemli, iyi araçlardan biri. Poe da aynı şekilde. Ama burada istediğiniz modeli seçip, yani Claude ile bir şey sormak istiyorsam, bir örnek yapalım hatta. Claude'i kodlama konusunda iyi demiştik. Burada mesela şöyle bir prompt hazırlamıştım ben. Python dilinde kendisine verilen bir metre, string tersine çeviren bir sonucu geri döndüren basit bir fonksiyon yazar mısın diye ilettiğim zaman, ThinkBuddy üzerinden bana bir kod veriyor ve örnek olarak da bana bunu söylüyor. Bu cevabı Claude 3.7 Sonnet verdi. Farklı modeli seçerek de yine mesela Gemini 2.5 Pro'yu da seçerek ben bu cevabı Gemini üzerinden de alabilirdim diyerek Poe'ya geçebiliriz. Poe yine benim bir dönem bayağı yoğun kullandığım, özelliklerini sevdiğim araçlardan biri.
Burada yine ThinkBuddy'de olduğu gibi çok fazla LLM modelini tek bir yerde kullanabiliyorsunuz. Ayrıca burada botlar üretebiliyorsunuz. 3.7, 4.5, burada birçok gördüğünüz gibi model var, uygulama var, arama botları var, görsel üretebileceğiniz botlar var. Bunları kullanabiliyorsunuz. Az önce aslında gördüğünüz ThinkBuddy'deki gibi bir soru sorup istediğiniz modelden o sorunun cevabını alabiliyorsunuz. En basit tabirle bu şekilde çalışıyor. Benim burada sevdiğim özelliklerden biri de bot oluşturma özelliği. Yani create dediğim zaman burada bazı bot çeşitleri, oluşturabileceğim bot çeşitlerini görüyorsunuz. Buradan bir bot oluşturup aslında istediğiniz zaman soru sorabileceğiniz ve belli bir konuda size cevap veren, yani tekrar tekrar promptunuzu yazmanız gerekmeden, bu ne gibi?
Mesela ChatGPT'nin custom GPT'leri gibi ya da AI agent'lar buna biraz benziyor. Botlar oluşturuyorsunuz. Hatta şu an ben bir bot için bir komutu oluşturmuştum. Buraya prompt'u giriyorsunuz. Ben diyorum ki sen karmaşık bir konuyu, örneğin kara delikler, yapay zeka, fotosentez, enflasyon alan ve bunu 12 yaşındaki bir çocuğun bile anlayabileceği şekilde basitçe anlatan bir botsun diyorum. Bunu bu şekilde oluşturup buraya da bir isim verebiliyorsunuz. Şöyle basitçe açıkla diyorum. Konuyu, prompt'u verip ismini yazıp daha sonra isterseniz buna bu konuyla alakalı x bir kaynak olabilir. Yani konuyla alakalı onu daha fazla beslemek, spesifik olarak onu ona öğretmek için buraya kaynaklar embed edebiliyorsunuz.
Daha sonra bunu paylaşabiliyorsunuz ama ben genelde bunları kapatıyorum. Şöyle söyleyeyim, burada size alakalı öneriler yapıyor ya da siz bunu diğer kişilerle paylaşabiliyorsunuz. Fakat benim farklı bir kullanım amacım olduğu için burada, hani direkt kendime özel botlar oluşturup sektörel olarak özellikle şey yapabiliyorum. Ya da bir arkadaşımla paylaşacaksam direkt share edebiliyorum. Bu şekilde bir bot oluşturup publish edebiliyorsunuz. Farklı bir isim vermemi istedi. Publish diyorum. Ve buna mesela ne diyeyim? Fotosentez nedir diyorum. Sordum. Şimdi bana buradaki konu neydi? Basitçe açıklaması. Yani basitçe bir konuyu öğrenmek istiyorum. Sallıyorum, kuantum fiziği olur, yapay zeka olabilir. Ben fotosentez dedim. Bu da bana 12 yaşında bir çocuğa anlatır gibi basit bir şekilde anlatıyor.
Yani düşünün, siz sabah kahvaltı yapmak için mutfağa gittiğinizde buzdolabından yiyecekleri alır, ocakta onları pişirirsiniz gibi örneklerle konuyu açıklıyor ve siz bunu artık Poe içerisinde her konu hakkında kullanabilirsiniz. Yani buraya en karmaşık konuyu sorup, kuantum fiziği nedir, yapay zeka nedir diye sorduğunuz zaman size bu şekilde cevap verecek. Yani çok basit bir şekilde açıklayacak. Bu da aslında birçok konuyu öğrenmek için gayet iyi bir teknik diyebilirim. Diyerek TypingMind tarafına geçeyim. Bu da yine yapay zeka modellerini kullanabildiğiniz fakat bir API üzerinden kullanabildiğiniz bir yer.
Yani siz bu aracı satın aldığınız zaman dahili olarak bütün LLM'leri kullanamıyorsunuz. Bunların ayrıca API'larını eklemeniz gerekiyor. API'ları eklediğiniz zaman yine tüm modelleri kullanabiliyorsunuz. Ve bunun plugin, agent gibi çok fazla özelliği var TypingMind'ın. Benim çok yoğun kullandığım araçlardan biri diyebilirim. Tabii biz şu an buraya bir şey yazdığımızda cevap alamayacağız. Çünkü API key eklememiz gerekiyor. Hatta deneyelim. Şöyle basit bir sorum vardı benim şurada. Bunu kopyalayıp yapıştırıyorum. Diyor ki cevap alabilmen için bir API key eklemen lazım. Ben şurada sizin için bir API key oluşturmuştum Claude üzerinden. Bunu save dediğim zaman artık Claude üzerinden bu soruyu cevaplatabilirim bu modele. Diyorum send dediğim zaman evet. Yani artık bu çalışmaya başladı.
Birleşik getiri nedir dediğim zaman bana bunu güzel bir şekilde özetledi. Yine buradaki API key'leri yani bu modellerin hepsini kullanabilmeniz için zaten 3 tane temel API ekleyebiliyorsunuz. Gemini için API key, Anthropic'ten bir de ChatGPT. Diğer modelleri örnek veriyorum. DeepSeek R1'ı kullanmak için custom bir model oluşturmanız gerekiyor. Henüz o burada hazır olarak gelmiyor. Burada agent'lar var. Yine az önceki Poe'da gösterdiğim botlar gibi bunlar çalışıyor. Fakat daha da bir özellik var diyebilirim. Burada ekstra buna bir plugin ekleyebiliyorsunuz. Bir model atayıp ya da yine aynı şekilde Poe'da olduğu gibi bir öğrenmesi için train edebiliyorsunuz. Yine burada böyle promptunuzu girerek sürekli olarak kullanabileceğiniz bir asistan oluşturabiliyorsunuz.
Promptlar kısmında da sık kullandığınız promptları buraya kaydedebiliyorsunuz. Aslında bir prompt not defteri diyebilirim. Browse prompts dediğimiz zaman burada genel geçer TypingMind içerisinde olan promptlar var. Create a human-like content yani insan gibi yazan bir içeriği insan gibi yazdırmak için bir prompt ya da bir mail yazan, hızlıca sizin için mail yazan bir prompt. Burada bunları bulabiliyorsunuz. Dediğim gibi çok fazla burada kullanabileceğiniz bir model var. Google, Anthropic ve OpenAI içerisinde bunları kullanabiliyorsunuz. Daha çok fazla özelliği var TypingMind'ın. Hala ben de keşfediyorum. Bu aracı da kullanabilirsiniz. ChatGPT burası zaten herkesin bildiği bir chat arayüzü. Burada klasik olarak sorunuzu sorup cevabını alabiliyorsunuz.
Fakat arama yaparken şu an temelde aslında iki fonksiyon var. Web'de arama yapan ya da derin araştırma yapan fonksiyon ChatGPT'nin. Yine farklı farklı modelleri kullanabiliyorsunuz. Burada derin arama yapmak için örneğin hızlı bir promptum var benim. Bunu direkt mikrodalga fırın yiyecekleri nasıl ısıtır? Bunu ben direkt sorabilirim ve bana direkt bu cevabı verir. Fazla düşünmesine gerek yok. Zaten bu onun için basit bir soru. Yani onun database'inde olan, o LLM'in öğrendiği database'de olan bir soru. Yani bunun için güncel bilgileri alması gerekmiyor. Yani mikrodalga fırın yiyecekleri nasıl ısıtır? Fotosentez nasıldır? Ya da enflasyon nedir? Bu tip sorularda direkt hızlıca sorup cevap alabiliyorsun. Ama biraz daha böyle şey sormak isterseniz, yani mesela şu promptu yapıştırayım.
Hava durumunu biraz daha detaylı öğrenmek istiyorum. Bunu web'de arasın. Gidiyor. Benim promptum için hızlıca web'e göz atıyor ve bugünün, cumartesinin ve pazarın istediğim şekilde şeyini veriyor. Ve burada da farklı bir siteden aldığı kaynağı bana gösteriyor. Bu şekilde promptunuza göre buradaki derin araştırma ya da arama, yani web'e gitmesini istediğiniz seçenekleri seçip daha kaliteli cevaplar alabiliyorsunuz. Mesela derin araştırmayı da kullanalım. Elektrikli arabaların günümüzde Mart 2025 itibariyle başlıca avantajları, dezavantajları nelerdir? Şarj istasyonu, altyapısı vesaire. Bu şekilde bir promptum var. Bunu gönderdiğim zaman hazırlamam için biraz netleştirme yapabilir misin diyor. Yani marka, model, karşılaştırmalı analiz, raporun dili Türkçe mi olsun? Ben buna direkt evet diyorum.
Bir evet. Karşılaştırma analizi ister misin? Evet. Üç evet. Bu şekilde cevaplarımı veriyorum. Bu kapsamlı olarak araştırmasına başlıyor. Bu biraz uzun sürebilir bu arada. İstediğim şeyler doğrultusunda ve onun bana biraz daha hani promptumda vermediğim detayları sormasıyla birlikte detaylı bir araştırma başlatıyor. Bu araştırma sonucunda da detaylı bir çıktı verecek. Bu araştırmaya devam etsin. Biz Gemini'ye gidelim. Gemini yine ilk bahsettiğim kısımda gördüğünüz, yani kodlama tarafında şu an için çok iyi olan model. Bunda hızlıca bir prompt girip, yani az önceki Claude'ye girdiğim promptu buraya da girip cevap alabilirim.
Biraz düşünüyor. Bu tabii çok çok basit bir kod. Bunun çok daha detaylı hallerini bir proje, bir uygulama geliştirmek için Gemini'yi kullanabilirsiniz. Bu arada şeye geçeyim ben. Bu halen devam ediyor bu arada. ChatGPT şu ana kadar iki kaynak baktı. Bu dediğim gibi çok uzun sürebilir. Çünkü şu an güncel olarak gidiyor, kaynakları okuyor. Buradaki verileri analiz ediyor ve size bir sonuç sunacak. O yüzden bir araştırma konusunu bu şekilde bekleyerek, yani internette tek tek araştırma yapmak yerine bir LLM'den bunu isteyebiliyorsunuz. Yani artık biraz demode oldu. Google'a git, bir araştırma yap, sonuçlara tıkla, çıktıları analiz et vesaire. Artık günümüzde LLM'ler bunu sizin için yapıyor. Grok tarafına geçiyorum. Grok dediğim gibi benim favori, son dönemde favori LLM'lerimden biri.
Burada yine iki mod var. DeepSearch ve Think. Ya da ikisini de seçmeyerek hızlıca, yani az önceki soru neydi? Mikrodalga yiyecekleri nasıl ısıtır? Bu düşünmesini gerektiren ya da araştırma yapmasını gerektiren bir soru değil. O yüzden burada direkt sorup cevap alabilirsiniz. Ama biraz daha strateji yürütmesini istediğiniz bir konu varsa düşünmesini isteyebilirsiniz. Örnek veriyorum. Şu şekilde bir promptum var. Küçük bir kitapçı dükkanının daha fazla müşteri çekmesi için 10 yaratıcı fikir öner diyorum. Bunun için Think'i aktif hale getirdim ve gönderiyorum. Ve düşünmeye başlıyor. Düşünme aşamasını da görebiliyorsunuz siz bu arada. Detaylı bir şekilde aslında kendisiyle istişare yapıyor. Yani ne önersem, ne sunsam bu prompt karşısında biraz daha ona zaman veriyorsunuz aslında. Burası düşünmeye devam etsin.
Ben tekrar buna gidiyorum ve GPT-4o halen bilgi araştırmaya devam ediyor. Yani bana elektrikli arabalar hakkında detaylı bir çıktı sunacak. Burada kaynakları görüyorum. Yani şu an 13 kaynaktan gitmiş. Şu an 14 oldu. Benim için araştırma yapıyor ve araştırma detaylarını da burada görebiliyorum. Diyerekten Grok'a geldim ve Grok düşünmeyi bitirdi. 32 saniye sürdü düşünmesi. Bakalım neler çıkarttı. Küçük bir kitapçı dükkanının daha fazla müşteri çekmesi için aşağıda 10 yaratıcı fikir öneriyorum demiş. Tamam. Kitap kulübü etkinlikleri, yazar buluşmaları, imza günleri, çocuklar için hikaye saatleri, kitap temalı atölyeler, sadakat programı, kitap öneri köşesi, kitap ve kahve kombinasyonları, sosyal medya yarışmaları vesaire vesaire. Gayet mantıklı.
10 tane öneriyle geldi ve bunları detaylandırdı. Aslında gayet memnun etti. Şimdi DeepSearch'ü deneyeceğim ben. Buradan tekrar yeni sohbet başlatayım. DeepSearch'ü yine az önce ChatGPT'ye attığımız elektrikli arabaların avantajları, dezavantajlarıyla alakalı promptumu gönderiyorum. Bu da düşünmeye başlıyor. Bazen çok uzun sürüyor. Bazen de böyle 5 dakika, 6 dakika sürüp hata döndürdüğü durumlar da olabiliyor. Öyle durumlarda tekrar denemeniz gerekiyor. ChatGPT-4o 20 kaynağa erişti şu ana kadar ve halen devam ediyor. Grok'a geliyorum. Grok biraz daha hızlı bitirir diye düşünüyorum. Şu ana kadar 21 sayfayı gezdi. Gezmeye devam etsin bu iki arkadaş. Ben Perplexity'ye geçiyorum. Perplexity Google'ın alternatifi olarak yani bir arama motoru gibi düşünebilirsiniz.
Fakat burada yapay zeka olduğu için size bir site linkleri sunmak yerine direkt kaynakları az önce Grok ve ChatGPT'nin yaptığı şekilde araştırıp veriyor. Zaten bu arama işinin yapay zeka tarafındaki ilk yaratıcısı Perplexity diyebilirim. Aynı promptu buraya da vereyim. Burada şöyle bir durum var. Mesela ben şu an promptumu Türkçe olarak verdim. Perplexity Türkçe kaynakları arıyor. Yani burada otomotiv sayfası, Skywell, Media Bar gibi Türkçe sayfaları, donanım haber mesela onları arıyor. Fakat ChatGPT ve Grok yabancı kaynaklara gidiyor. Yani bunu bilmek önemli. Yani buradaki sonucu ben böyle verdiğimde şeyi promptumu ben Türkçe verdiğim zaman Perplexity sadece şu an Türkçe sayfalara gidiyor ve bana bir sonuç döndürüyor. Ve gördüğünüz gibi yani çok hızlı bir şekilde bir sonuç döndürdü.
Burada otomotiv sayfası, YFS, Gymfashion Blog, Skywell Türkiye gibi kaynaklara giderek elektrikli araçlar 2025 yılında hem teknolojik hem de teknolojik gelişmeler hem de altyapıdaki iyileşmelerle öne çıkıyor. Ancak bazı sınırlamalar da devam ediyor. Batarya teknolojisinden bahsediyor. Araçların 1000 kilometreye kadar menzil sunduğunu, batarya üretim maliyetleri, geri dönüşüm, ortalama menzil. Yani ortalama menzil yeni modellerde 500-800 kilometre aralığı, lüks modellerde 1000 kilometre sınırının aşıldığını söylüyor. Şarj süreleri hızlı şarj istasyonlarıyla %80 dolum, 15-20 dakika. Ev tipinde tam şarjda dolum hala 6-8 saat gerektiriyor gibi gayet aslında promptumun doğrultusunda cevap alabileceğim ve bana bunu kaynaklarla destekleyen yani bu çıktıyı aldığı kaynağı bu şekilde gidip kendin de bakabilirsin şeklinde bize sunuyor.
Bu da aslında kaynak bulmak konusunda da yardımcı olabildiğini bize gösteriyor. Perplexity çok yoğun kullandığım bir araç. Sizin de kullanmanızı öneriyorum. Fakat dediğim gibi burada biraz daha kapsamlı araştırmalar için globale açılması adına promptunuzu İngilizce olarak vermeniz buradaki kaynak zenginliğini daha da çoğaltacaktır. Şu an ChatGPT-4o devam ediyor. Grok'a geliyorum. Grok bitirmiş. Çok detaylı olarak bir sonuç sunmuş. 82 tane web sayfasını gezmiş. Yani şöyle düşünün. Şöyle bir sorununuz var. Sizin bu soruya cevap bulmanız gerekiyor. Yapay zeka olmadığı durumda sizin 82 tane web sayfasını gezmeniz, oradan bir çıktı almanız çok zor. Yani çok büyük zaman kaybı. Ki zaten gezmeden direkt 2-3 web sayfasına giderek doğru yanlış oradan o bilgiyi alıyorsunuz.
Ama artık burada bütün kaynakları size vererek ana cevap çıkararak yani benim sorduğum soru doğrultusunda az önce de Perplexity'nin bulduğu gibi yani batarya ömrünün 8-10 yıl veya o 100.000-200.000 kilometre sürebileceğinin maliyetlerin düşüşte olduğunu gösteriyor. Menzil 200 ila 500 kilometre arasında değişiyor. Bazı modeller 512'ye kadar ulaşabiliyor. 512 kilometreye kadar. Türkiye'de Mart 2025 itibariyle yaklaşık 25.000 şarj soketi var. Ancak uzun mesafeli seyahatler için yeterli olmayabilir diyor. Bakım maliyetleri normal benzinli arabalara göre %50 daha düşük. Çevresel etkileri vesaire burada hepsini adım adım görebiliyorsunuz. Performansları, ana kaynakları size burada veriyor. Yani Grok bu konuda gayet iyi. Gayet kullanılabilir. Araştırması da 1 dakika 14 saniye sürdü.
ChatGPT şu an halen devam ediyor bu arada. 24 kaynak kaynağa gitti. The Guardian gibi önemli kaynaklara da gidiyor bu arada. Bu devam etsin. Arama kısmı da böyleydi. Son olarak NotebookLM'e gelmek istiyorum. NotebookLM ilk açılışta bahsettiğim öğrenciler için bir konuyu öğrenmek, bir kaynağı analiz etmek ya da öğrenci olmanız da gerekmiyor. Herhangi bir konuyu öğrenmek için konuyu özümsemek adına farklı şekillerle size sunabilecek bir araç. Burada kaynağı verip bir YouTube videosu olabilir, bir teks içerik olabilir. Bunu verdiğiniz zaman size bununla ilgili özetler, soru cevaplar, brifing dokümanı, timeline gibi çıktılar üretiyor. Bu çıktılarla da siz aslında konuyu daha iyi özümsemiş oluyorsunuz.
Örneğin Wikipedia'da sanayi devrimiyle alakalı kapsamlı bir yazı var. Ben bunu okumak yerine direkt olarak link olarak NotebookLM'e veriyorum. Insert dediğim zaman bu yazıyı alıyor. Benim için özetliyor. Daha sonra burada sıkça sorulan soru oluşturabiliyorsunuz. Yani bu yazıdan sizin için FAQ oluşturuyor. Burada gördüğünüz gibi ya da brifing dokümanı oluşturabiliyorsunuz. En etkileyici özelliklerden biri de podcast özelliği. Ama bu sadece İngilizce için çalışıyor şu an. Bu arada sonucu ben İngilizce aldım ama sizin Google hesabınız Türkçe olduğu zaman zannediyorum bu sonuçları Türkçe olarak verecek. O yüzden dil bariyeri de yok diyebilirim. Sadece buradaki podcast'i İngilizce olarak veriyor şu an. Muhtemelen önümüzdeki dönemde bu da Türkçe olacaktır.
Yani buraya da Türkçe desteği geleceğini düşünüyorum. Buradaki podcast de bayağı detaylı bir podcast. Yani şöyle oluyor. Buradaki sanayi devrimiyle alakalı konuyu iki kişi konuşuyorlar. Yani iki tane yapay zekanın ürettiği kişi podcast olarak simüle ediyor ve konuyu daha iyi anlıyorsunuz aslında. Bu da çok güzel özelliklerden biri. Ya da burada bir YouTube videosu da analiz edilebiliyor. Örnek veriyorum ben bu videoyu mesela YouTube deyip bu videoyu verdiğim zaman insert ediyorum. Videonun tekstini alıp direkt size burada özet olarak sunuyor. Daha sonra az önce tıpkı Wikipedia kaynağında olduğu gibi bu video içeriğinden FAQ'lar, brifing dokümanları, öğrenme kılavuzu vesaire gibi şeyler çıkarabiliyorsunuz. Ya da buradan içerikle alakalı soruları ona sorabiliyorsunuz. Bu da yine çok önemli bir araçtı.
Bakalım bizim ChatGPT bitirmiş mi? Hala bitirmedi. ChatGPT uzun sürüyor. Anladık bunu. Ama çıktısının ben kaliteli olacağını düşünüyorum. Onun haricinde günlük kullanımlarım bu şekilde benim. Yani birden fazla aracı modeli bu şekilde kullanıyorum. Özellikle verimliliğimi iş yaparken çok artırıyor. Çok hızlandırıyor beni. Araştırma sürelerim çok kısalıyor. Özellikle kod tarafındaki araştırmalar, bir kodda alınan hatadaki sorunun giderilmesi vesaire artık yapay zekayla çok daha hızlı hale geldi diyerekten videoyu bitirebiliriz. İzlediğiniz için teşekkür ederim. Diğer SEO Talk videoları için de SEO kanalını takip etmenizi öneririm. Gerek yapay zekayla ilgili içerikler olsun, gerek sektörel SEO, analytics, PPC tarafındaki içerikler için SEO kanalını da takip edebilirsiniz.
Kendinize iyi bakın.
Hey everyone, welcome to Reo Talks. Today, we’re diving into AI. I’ll show you how I use AI in my daily life. I’ll share how I integrate it into my work. I’ll cover the tools and models I use most. I’ve planned a session with use cases to inspire you. I work on the Zeo Analytics team. We’ve covered analytics in past Zeo Talks. Today, we’re shifting focus from analytics to AI. Let’s get started. First, LLMs are large language models. They’re AI we can chat with. ChatGPT is the most famous one. We use chat interfaces. But these tools have many different features and use cases.
Sticking to one AI model isn't sustainable. This world moves fast. Something new drops almost every day. The models you see here might change by the time you watch this. This is the current landscape as of March 28, 2025. I adapted this table from Ozan on the Zeo team. I translated it and integrated it into Google Sheets. We’re looking at the top models here. We’ll cover their strengths and best use cases. I’ll show you which models to use for specific tasks. A great coder isn't always a great thinker. Some models excel at reasoning over raw coding. Let me introduce you to a few key players.
GPT-4O is your daily assistant for task automation. It’s best for general tasks, planning, and reminders. Use it for daily productivity and routine workflows. It even handles scheduled updates and automated reminders. OpenAI’s "O" series models are built for deep reasoning. They aim to provide much smarter, thought-out responses. This includes O1 Mini, O1 Pro, and O1 Mini High. O1 Mini is faster and more cost-effective. It’s perfect for quick queries via API. It excels at coding, programming, and complex math. Use it when resources are limited or speed is critical.
O1 Mini is great if you need quality without extreme detail. It’s 3-5 times faster than O1 Preview. It’s also 80% cheaper. Knowing these details is the whole point. Don't get overwhelmed by the sheer number of models. Most of these require a paid subscription. Knowing these features helps you optimize costs. It also ensures you get much higher quality results. I pick my model based on the task. Coding needs a different model. Searching for a recipe needs another. Don't just stick to one model. Avoid rote usage.
Things move fast, I know. OpenAI drops a new model and habits change overnight. But remember the basics. It’s all just Q&A. Good prompts get good answers. Or you can build advanced automations via API. Just keep the costs in mind. Know what you're using. DeepSeek R1 is a new Chinese AI model. It’s actually really good. You get fast responses. It’s solid for structured problem solving and coding. Gemini and Claude 3.7 Sonnet have passed it. Still, it’s a strong contender. It breaks down problems well. It handles relationship analysis nicely. Gemini is my go-to for speed.
Except for the latest Gemini Pro. We’ll see that later. Gemini is fast and has a huge context window. Think of the context window as the model's data capacity. High context windows let models analyze chat history or massive data sets. Token context windows are key. I'll explain exactly what that means in a second. Next is Grok. It’s one of my personal favorites. I use it on my phone and in my browser. The free version has very few limits. You can use it a ton without paying a dime.
Honestly, it gets the job done. Unless you're obsessed with AI like we are, Grok is a solid choice. It’s great for deep knowledge, logic, math, and coding. Use it for complex problems that need deep thinking. Like Gemini, it has a 1 million token context window. Grok is definitely in my top three models right now. I highly recommend trying Grok. It’s also great at image generation. You’ve probably seen those AI-generated political images all over X lately. It creates images of anyone without restrictions. Maybe it’s Elon Musk’s free-spirited approach. Grok really doesn't have many red lines in that department.
It generates visuals more freely. ChatGPT limits you there. It doesn't mind depicting real people. It doesn't mind changing their look. Grok doesn't have those limits. It's a controversial topic, honestly. Perplexity is more of a tool than the models I just mentioned. It replaces Google for AI-powered search. We’ll see an example soon. It raised serious funding. It has a very bright future. Claude 3.7 Sonnet is Anthropic's model. It’s neck-and-neck with Gemini 2.5 Pro in coding benchmarks. For coding, I go straight to 3.7 or Gemini. They are my go-to models right now.
It has hybrid reasoning and perfect coding skills. 3.7 writes code beautifully. It handles web development and complex logic well. It has great extra features. NotebookLM is a tool just like Perplexity. It’s a Google tool. If you’re a student or an academic, it’s perfect. Even if you just want to learn something new, it works. You can use a video or any source. NotebookLM is the right choice for you. It processes huge texts or video content easily. It gives you a clear output. We’ll see that in a moment. Finally, there’s GPT-4.5, another new model. It has an improved knowledge base. It features better conversation skills and fewer hallucinations.
That’s a feature of GPT-4.5. Honestly, it’s not my favorite model. I just can’t get into it. There are benchmark sites that rank these models. LiveBench AI is one of them. This site or LM Arena AI works well. It’s not loading in my browser right now. Maybe it’s a temporary glitch. I use this one a lot. It ranks the models I just mentioned. You can see live scores after they run specific tests. Need help with coding? Data analytics? A math problem? These sites tell you which model to use. For example, if I have a coding task, Gemini 2.5 Pro is currently the best.
I mentioned Sonnet earlier. I usually get better results from Sonnet. But apparently, the new Gemini 2.5 Pro is crushing it for code. It’s also leading the global rankings right now. Like I said, you have to keep track of these updates. You need to see which models are performing better. This list is only accurate for today. The rankings will change in a month. Let’s talk about tokens. You need to watch these when using LLMs. Tokens are basically the numbers generated in the background. Every interaction has a specific token count.
Every new message increases the token count. The assistant's replies also add to it. The model's response directly impacts your token limit. Even your source files consume tokens. This is the right tool for that. Let's move on to practical use. There are so many tools here. You have direct access to LLMs. You can go straight to ChatGPT, Claude, or Gemini. But tools like ThinkBuddy offer multiple models. You pay one fee for access to all of them. ThinkBuddy is a solid choice. Poe is great too. You can pick any model you want. Let's test Claude for coding. I already prepped a prompt.
I asked for a Python function to reverse a string. ThinkBuddy generated the code and an example. Claude 3.7 Sonnet provided this answer. I could have used Gemini 2.5 Pro for the same task. Now, let's look at Poe. I used Poe heavily for a while. I really like its features. Just like ThinkBuddy, you get tons of LLM models in one place. You can also build your own bots here. There are many models, apps, search bots, and image generators. You can use all of them. Just like in ThinkBuddy, you ask a question and get answers from any model. It’s that simple. My favorite feature is the bot builder.
When you click create, you see the types of bots you can build. You can create a bot to answer specific questions. No need to rewrite your prompts every time. It’s a lot like ChatGPT custom GPTs or AI agents. You just build bots. I already started drafting a prompt for one. You just enter your prompt here. I tell it to take complex topics like black holes or AI. Then it explains them simply for a 12-year-old. You set it up and give it a name.
I call it "Explain it simply." You add the prompt and a name. You can even embed specific sources to train it further on a topic. You can share these, but I usually keep them private. It offers suggestions or lets you share with others. I use it differently. I build custom bots for specific sectors. I can share them with friends easily. You just build a bot and publish it. It asked for a name. I'll hit publish. Let's ask: what is photosynthesis? I want simple explanations. It could be quantum physics or AI. I asked about photosynthesis. It explains it like I'm 12.
Think of it like cooking breakfast. It uses simple analogies. You can use this in Poe for anything. Ask about quantum physics or AI. It will give you the same simple answer. It breaks things down perfectly. It’s a great learning technique. Now, let’s move to TypingMind. You use AI models here via an API. You don't get all LLMs built-in. You must add your own API keys. Once added, you can use every model. TypingMind also has great plugins and agent features. This is one of my go-to tools. We won't get answers yet. We need an API key. Let's test it. I have a simple question here. I'll copy and paste it. It says I need an API key to get answers.
I generated a Claude API key for you. Once I hit save, I can query this model via Claude. I'll hit send. There we go. It's working now. I asked what compound interest is. It gave me a great summary. You can add three main API keys here. You can use Gemini, Anthropic, or ChatGPT. For other models like DeepSeek R1, you need a custom setup. It isn't pre-loaded here. There are agents too. They work just like the bots in Poe. But there's even more to it.
You can add plugins here. You can assign a model or train it just like in Poe. You can create a persistent assistant by entering your prompt. You can save your frequent prompts in the prompts section. Think of it as a prompt notebook. Browse prompts shows you the built-in TypingMind prompts. Need human-like content? Use these prompts to write emails or copy fast. There are tons of models here to choose from. You can use Google, Anthropic, and OpenAI here. TypingMind has so many features. I’m still discovering them. ChatGPT is just the standard chat interface. Ask your question and get an answer.
ChatGPT has two main search functions. It can do web searches or deep research. You can switch between different models. I have a prompt for deep research. Ask how a microwave heats food. It gives you the answer instantly. It doesn't need to think hard. It’s a simple question. It’s already in the LLM's database. It doesn't need live data for this. Things like photosynthesis or inflation are easy. You get fast answers for those. But for more complex stuff, try this prompt. I want a detailed weather report. It searches the web for me. It scans the web and gives me the weekend forecast. It even cites the source it used.
Select deep research or web search options based on your prompt. This gets you higher quality answers. Let's use deep research. What are the pros and cons of EVs as of March 2025? I have a prompt about charging infrastructure. It asks me to clarify things. It wants to know the brand, model, or language. I just say yes. One yes. Want a comparison? Yes. Three yeses. It starts a comprehensive search. This might take a while. It asks for details I missed in my prompt. Then it starts a deep dive.
It will provide a detailed output. Let it keep researching. Let's head to Gemini. Gemini is great for coding right now. I can paste the same prompt I used in Claude here. It's thinking. This is a simple code. Use Gemini for complex projects or app development. By the way, ChatGPT has checked two sources so far. This can take a while. It's browsing live and reading sources. It analyzes the data to give you a result. Don't search manually. Just ask an LLM to do it for you.
That workflow is pretty outdated now. Googling, clicking results, and analyzing data is old news. LLMs do all that for you today. Let’s look at Grok. It’s one of my favorite LLMs lately. There are two modes here. DeepSearch and Think. Or you can skip both for speed. Like that microwave question earlier? It doesn't need deep research or heavy thinking. Just ask and get your answer. Need some strategy? Use the Think mode. Here is my prompt. Give me 10 creative ideas for a small bookstore to get more customers. I’ve enabled Think and I’m sending it now.
It starts thinking. You can actually watch the thought process. It’s basically consulting with itself. You’re giving it time to process the prompt. Let it keep thinking for a bit. Back to ChatGPT. It’s still researching. It’s pulling detailed info on electric cars. I can see the sources here. It’s up to 14 sources now. It’s doing the heavy lifting and showing me the details. Back to Grok. It finished thinking. It took 32 seconds. Let’s see what it came up with. It listed 10 creative ideas for a small bookstore. Looks good.
Book clubs, author meetups, signings, and story hours. Workshops, loyalty programs, and book recs. Coffee pairings and social media contests. It all makes perfect sense. It gave me 10 detailed suggestions. I’m actually pretty happy with this. Now, I’ll try DeepSearch. Let’s start a new chat. I’m sending the same electric vehicle prompt I used for ChatGPT. It’s starting to think. Sometimes it takes a while. It can take 5 or 6 minutes and then error out. You just have to try again. ChatGPT-4o has hit 20 sources and is still going. Switching to Grok.
Grok should finish faster. It’s scanned 21 pages so far. Let them keep working. I’m moving on to Perplexity. Think of Perplexity as a search engine alternative to Google. Since it’s AI-driven, it doesn't just list links. It researches and summarizes sources like Grok and ChatGPT. Perplexity is basically the pioneer of AI-powered search. I’ll paste the same prompt here. Here’s the thing. I used a Turkish prompt. Perplexity is searching Turkish sources. It’s pulling from sites like Donanım Haber and Skywell. ChatGPT and Grok are sticking to international sources.
This is important to know. When I prompt in Turkish, Perplexity only checks Turkish pages. It returns a result based on that. As you can see, it gave me an answer very quickly. It pulled from sources like automotive sites and Skywell Turkey. It says 2025 EVs are trending due to tech and infrastructure gains. But some limitations still remain. It covers battery tech. It mentions 1,000 km ranges, production costs, and recycling. New models hit 500-800 km. Luxury models are breaking the 1,000 km barrier.
Charging times are fast. You get 80% charge in 15-20 minutes at fast stations. Home charging still takes 6-8 hours. I got exactly what I asked for. It supports the output with sources. You can click these links to verify the info yourself. It’s great for finding sources. I use Perplexity a lot. I highly recommend it. For deeper research, prompt in English. It will significantly boost your source variety. ChatGPT-4o is still running. Let's check Grok. Grok is finished. It provided a very detailed result. It scanned 82 web pages. Think about it. You have a specific question. You need an answer for it.
Without AI, scanning 82 pages is impossible. It would be a huge waste of time. Usually, you just check 2-3 sites. You grab whatever info you find, right or wrong. Now, it gives you all the sources. It extracts the main answer. Just like Perplexity did earlier. It shows battery life is 8-10 years. Or 100,000 to 200,000 kilometers. Costs are dropping too. Range varies between 200 and 500 kilometers. Some models hit 512 kilometers. Turkey has about 25,000 charging sockets as of March 2025. It says this might not be enough for long trips.
Maintenance costs are 50% lower than gas cars. You can see environmental impacts step by step. It provides performance data and main sources. Grok is quite good here. It is very usable. The research took 1 minute and 14 seconds. ChatGPT is still running, by the way. It checked 24 sources. It is hitting major outlets like The Guardian. Let it keep going. That was the search part. Finally, I want to get to NotebookLM. NotebookLM isn't just for students. It helps you master any topic. It analyzes sources and presents them in different ways. It’s a great tool for deep learning.
Upload a YouTube video or text. It generates summaries, Q&As, and timelines. These outputs help you grasp the material much faster. Take a long Wikipedia article on the Industrial Revolution. Instead of reading it, just drop the link into NotebookLM. Hit insert. It grabs the text and summarizes it. You can generate FAQs from the text. You can also create briefing docs. The podcast feature is the most impressive part. It only works in English for now. I got English results. But it should output in Turkish if your Google account is set to Turkish. There’s no real language barrier. Only the podcast is currently English-only. That will likely change soon.
I expect full Turkish support soon. The podcast feature is incredibly detailed. Two AI voices discuss the topic. It simulates a conversation to help you understand the subject better. This is another great feature. You can even analyze a YouTube video here. For example, I just paste the YouTube link. It grabs the transcript and summarizes it for you instantly. Just like with Wikipedia, you can generate FAQs, briefs, or study guides. You can also ask it specific questions about the content. This is a super powerful tool.
Let’s check if ChatGPT is done. Not yet. ChatGPT is slow. We get it. But I know the output will be high quality. That’s how I handle my daily workflow. I use multiple models like this. It really boosts my productivity. It speeds everything up. My research time is way down. Debugging code and fixing errors is so much faster with AI now. Let’s wrap up the video here. Thanks for watching. Subscribe to the SEO channel for more SEO Talk videos. Follow us for content on AI, SEO, analytics, and PPC.
Take care.
This transcript was generated using AI speech recognition and verified against subtitle style rules.
