700 Bin Dolarlık YouTube Yapay Zeka Girişimi

Bir içerik üreticisi, bir üretim hattı ve altı saatlik uyku videoları

30 Aralık 2025 tarihinde Fortune, Adavia Davis adlı 22 yaşındaki bir içerik üreticisiyle yaptığı röportajı yayımladı. Davis, yüzü görünmeyen YouTube kanallarından oluşan portföyünün ayda yaklaşık 40.000 ila 60.000 dolar —yılda yaklaşık 700.000 dolar— kazandırdığını ve her gün sadece birkaç saatlik denetim gerektirdiğini söylüyor. Fortune'un incelediği makaleler ve ekran görüntüleri; izleyiciler başka işlerle uğraşırken veya uyurken izlenme sayılarını artırmak için otomatik senaryolar, sentetik seslendirme ve döngüsel görseller kullanan, düşük maliyetle üretilmiş uzun videoları (altı saatlik "uyumak için tarih" belgeselleri dahil) gösteriyor.

Yapay zeka içerik hattının anatomisi

Davis ve diğer içerik üreticilerinin bir iş modeli olarak tanımladıkları şey, geleneksel bir stüdyodan ziyade bir yazılım hattı: metin komutlarını, sentetik sesleri ve stok ya da yapay zeka tarafından üretilmiş görselleri; uzun, tekrarlayan ve üretimi ucuz videolara dönüştüren bir araç seti. Davis'in durumunda, bu sistemin üretimi koordine etmek için TubeGen adlı dahili bir aracı, senaryoları oluşturmak için Anthropic’in Claude modelini ve gerçekçi seslendirme üretmek için ElevenLabs’i içerdiği bildiriliyor; ardından bu parçalar uzun videolar halinde birleştiriliyor. Fortune, uzun video başına üretim maliyetlerinin 60 dolar kadar düşük olduğunu ve aylık gelir üzerinden işletme marjlarının oldukça yüksek olduğunu bildirdi.

Bu seçimler bilinçli yapılıyor. Uzun süreler ve istikrarlı sesler, YouTube'un içeriği sıralamak ve önermek için kullandığı en önemli sinyal olan izlenme süresini yakalamanın bir yolu; sentetik seslendirme ve şablon görseller ise içerik üreticilerinin büyük ekipler kurmadan onlarca veya yüzlerce yüklemeye ölçeklenmesini sağlıyor. Sonuç, birbirinin yerine geçebilir gibi görünen ancak ölçeklendiğinde günde milyonlarca izleyiciyi çekebilen "yüzü görünmeyen" kanallar oluyor.

Bu fenomen ne kadar büyük?

Bağımsız araştırmalar Davis'in çok daha büyük bir trendin parçası olduğunu gösteriyor. Binlerce kanalı analiz eden bir video düzenleme şirketi olan Kapwing, yeni kullanıcılara önerilen videoların önemli bir kısmının artık düşük kaliteli, yapay zeka tarafından üretilen "yapay zeka çöpü" (AI slop) veya "beyin çürümesi" (brainrot) —özgün hikaye anlatımıyla etkileşimi ödüllendirmek yerine dikkati paraya dönüştürmek için tasarlanmış formatlar— kategorisine girdiğini buldu. Kapwing'in örneklemesi ve yeniden oluşturulan bir yeni hesap akışı, ilk birkaç yüz öneri arasında yapay zeka çöpü videoları tespit etti ve bu tür kanallarda milyarlarca kümülatif izlenme ile on milyonlarca dolar reklam geliri elde edildiğini tahmin etti. The Guardian ve diğer yayın organları bu araştırmayı Aralık 2025'in sonlarında özetledi.

Kapwing'in bu anlık görüntüsü önemli, çünkü bireysel başarı hikayelerini sistemsel bir örüntüye bağlıyor: Algoritmik öneriler, bilgilendirici değerden bağımsız olarak yüksek izlenme süresini ödüllendirdiğinde, teşvikler seri üretime kayıyor. Bu durum, seslendirme ve kurguyu otomatikleştirebilen içerik üreticilerinin neden hızla "ilk hareket eden" avantajı elde ettiğini açıklıyor.

Platform bilmecesi: para kazanma, moderasyon ve regülasyon

Bu teşvikler şimdi platform politikalarıyla çakışıyor. YouTube'un 2025 yılı boyunca güncellenen ve netleştirilen para kazanma kuralları; her yüklemede belirgin bir değer sunmayan, gerçek dışı, tekrarlayan veya seri üretim içeriklerin reklam geliri elde etmesini açıkça kısıtlıyor. Şirketin kamuoyuna yönelik rehberliği, kanalların YouTube İş Ortağı Programı'na uygun kalabilmeleri için özgünlük ve anlamlı insan girdisi sergilemeleri gerektiğini vurguluyor. Bu durum, otomatik üretim hatlarına güvenen içerik üreticileri için yasal ve ticari bir hassas dengede yürümek anlamına geliyor: Politika uygulama süreçlerindeki, reklamveren tercihlerindeki veya öneri algoritmasındaki küçük değişiklikler, bir kanalın gelir elde edip edemeyeceğini maddi olarak değiştirebilir.

Fortune, incelediği kazanç ekran görüntülerinin ve AdSense kayıtlarının, içerik üreticisinin gelirle ilgili iddialarını desteklediğini bildirdi; ancak platformun kuralları uygulama biçimi hala belirsizliğini koruyor. YouTube, seri üretilen düşük değerli yüklemeleri yakalamak için uygulama araçlarını geliştireceğini ve otomatik tespiti insan incelemesiyle birleştireceğini söyledi; bu da sınırı aşan kanalların para kazanma özelliğinin azaltılmasına veya kaldırılmasına neden olabilir.

Ekonomi, ölçeklendirme ve kırılganlık

Yapay zeka odaklı bir kanalın arkasındaki finansal matematik oldukça basit: video başına düşük değişken maliyet, reklam oranlarından gelen yüksek kaldıraç ve bazı niş alanlar için öngörülebilir, "evergreen" (her zaman güncel) izleme alışkanlıkları (uyku, ambiyans, derlemeler). Fortune, Davis için on binlerce dolarlık gelire karşılık ayda yaklaşık 6.500 dolarlık işletme maliyeti tahmin edildiğini bildirdi; bu da alışılmadık derecede yüksek marjlar anlamına geliyor. Bu tür bir karlılık, içerik üreticilerinin neden sömürülebilir formatlara akın ettiğini açıklıyor.

Ancak aynı kaldıraç, kırılganlık da yaratıyor. İş modeli bir gecede değişebilecek üç dış sisteme bağlı: öneri algoritması, reklamveren talebi ve platform politikalarının uygulanması. Büyük medya grupları veya iyi finanse edilen operatörler aynı formatları daha hızlı ve daha büyük ölçekte sanayileştirerek bağımsız içerik üreticilerini fiyat rekabetine itebilir. Ve eğer reklam alıcıları veya YouTube, para kazanılabilecek yapay zeka üretimi içerik havuzunu daraltmaya karar verirse, marjlar hızla buharlaşabilir.

Etik, izleyici zararı ve çocuk güvenliği

Ekonominin ötesinde, yapay zeka çöpünün yükselişi etik soruları da beraberinde getiriyor. Bazı kanallar çocuk programlarını taklit ediyor veya kültürel materyalleri çok az denetimle yeniden amaçlandırıyor; diğer yüklemeler ise etkileşim metriklerini manipüle etmek için şok edici tuzaklar veya mikro manipülasyonlar (bilinçli yapılan yazım hataları, geri sarmayı tetiklemek için kare bazlı yanıp sönmeler) kullanıyor. Bu taktikler güveni sarsıyor ve çocukları ile savunmasız izleyicileri uygunsuz içeriklere maruz bırakabiliyor. Platform moderatörleri ve politika yapıcılar, sentetik araçların yaratıcı kullanımları ile ölçekleme ve otomasyon editoryal yargının yerini aldığında ortaya çıkan zararlar arasındaki dengenin nasıl kurulacağı konusunda hala kafa yoruyorlar.

İçerik üreticileri bundan sonra ne yapacak?

Halihazırda otomatik üretim hatlarından kâr elde eden içerik üreticileri için kısa vadeli strateji çeşitlendirme ve savunulabilirlik üzerine kurulu: YouTube dışında doğrudan izleyici ilişkileri kurmak, kurslar veya hizmetler satmak ve belirgin insan girdisi sergileyen formatlar eklemek. Davis'in kendisi de yapay zeka içeriği piyasayı doyurdukça özgünlüğün yeniden nadirlik değeri kazanacağını öne sürdü; bu, platform şoklarından sağ kurtulan içerik üreticileri arasında yaygın bir stratejidir.

Platformlar ve düzenleyiciler için zorluk hem teknik hem de normatif: Üretken araçların meşru kullanımlarını engellemeden düşük değerli otomasyonu tespit etmek ve sınırlamak. YouTube'un güncellenmiş politikaları bu sınırı çizmeye çalışıyor, ancak uygulama süreci; tespit sistemleri ile kapalı etkileşim sinyalleri için optimizasyon yapan içerik üreticileri arasında sürekli bir silahlanma yarışı olacak.

Bu pazar nereye gidiyor olabilir?

Davis ve diğerleri, iyi finanse edilen rakipler aynı formatları sanayileştirmeden önce dar bir karlılık penceresi görüyor. Fortune'a yaptığı açıklamada, "köpekbalıkları" gelmeden önce bireylerin yaklaşık 2027'ye kadar vakti olacağını beklediğini söyledi — yani sermaye ve altyapıya sahip daha büyük firmalar solo operatörleri rekabet dışı bırakabilir. Bunun gerçekleşip gerçekleşmeyeceği, reklam pazarlarına, platformların denetim yoğunluğuna ve izleyicilerin algoritmik olarak optimize edilmiş, düşük değerli içerikleri reddetmeye başlayıp başlamayacağına bağlı. Açık olan şu ki, bir içerik üreticisini yıllık 700.000 dolarlık bir işletme haline getiren ekonomi, platformlar, reklamverenler ve kamu yararı arasındaki daha geniş teşvik uyumsuzluklarının görünür bir belirtisidir.

Şimdilik bu hikaye; senaryo yazımı için büyük dil modelleri, seslendirme için yüksek kaliteli metinden konuşmaya teknolojileri ve otomatik kurgu hatları gibi yeni yapay zeka yapı taşlarının kârlı, az müdahale gerektiren işletmelere nasıl dönüşebileceğinin bir incelemesidir. Bu aynı zamanda, bu işletmelerin kalıcı olup olmadığına sadece dehanın veya azmin değil, platform dinamiklerinin karar verdiğinin bir hatırlatıcısıdır.

Kaynaklar

• Kapwing (araştırma raporu: "AI slop" analizi)
• Anthropic (Claude modelleri ve belgeleri)
• ElevenLabs (yapay zeka ses üretimi için ürün belgeleri)
• YouTube / Google (kanal monetizasyonu ve YouTube İş Ortağı Programı politika belgeleri)