Deepfake online alışverişin kırılma noktasında

Ela Erozan Gürsel  -  Datassist Bordro Servisi/İnovasyon Araştırmacısı

Online alışveriş hepimizin hayatına öyle ya da böyle girdi. Kimimiz market alışverişini, kimimiz giysi, kırtasiye veya ofis araç gereçlerini online sipariş ediyoruz. Eve teslim hem zaman hem lojistik açılardan kolaylık sağlıyor. Ancak bir diğer yandan, görmeden, dokunmadan, meyve sebzeyse tazeliğinden, giysiyse kumaşından, dökümünden, sizin vücudunuza veya tarzınıza uygunluğundan emin olmadan alışveriş ediyoruz. Bir kısmını geri gönderiyoruz. Bunun zaman, maliyet ve verimlilik açısından bize ve satın aldığımız firmaya etkileri var.          

Teknoloji benimsenen online satışların verimliliğini her iki taraf için arttıracak. Yanılma payını yani iade etmenin minimuma indirgenmesi deepfake teknolojileriyle mümkün olacak. Teknolojiyi şöyle gözünüzün önüne getirin: Öyle ki, X elbise firmasının websayfasında görüp beğendiğiniz elbiseyi “online” olarak deneyebiliyorsunuz. Beğendiğiniz elbise sizin üzerinizde nasıl duracak - gerçek beden ölçülerinizde hangi beden elbise size tıpatıp olacak simüle edebileceksiniz. Aynı şekilde, firma reklamlarını size özel yapabilecek. Tüm alışveriş verileriniz, beğenileriniz ve stilinizin yanı sıra, size yakışacak trendlerin belirlenmesi ve reklamların model olarak doğrudan sizin görüntünüzü kullanması da mümkün. Tabii ki sizin izninizle.          

Pazarlama çalışmaları kimi müşteriler için kendilerini reklamın içinde görmeleri biraz rahatsız edici olabilir. Bunun çözümü de, reklamlarda kendilerine çok benzer - aynı ırk, benzer yaş, boy, kilo vs. - modellerin kullanılması.

Deepfake görsel içerik yönetimini kökünden değiştirecek           

Bu ne anlama geliyor? Deepfake ile görsel içerik tamamıyla değişiyor mu? Burada sözünü ettiğim içerik pazarlama dünyasında kullanılan insan odaklı içerik.         

Deepfake (derin yapay) bilgisayar görüşü ve öğrenme algoritmalarını biraraya getiriyor. Bilgisayar görüşü sayesinde, objelerin görselleri tanımlanıyor. Örneğin, kişinin elinde bir bayrak varsa, o objenin bayrak olduğunu öğrenen bilgisayar algoritmaları tarafından algılanıyor. Algoritmalar tanımlanan objeleri öğrendikleri gibi, görsel içerik veri tabanı genişliyor, içerik üretim çeşitliliği de artıyor. Kullanıcı tarafında, basit bir süreç var: Gene bayraktan gidelim, bir kişi elinde Amerikan bayrağı tutuyor, diğeri İngiliz bayrağı tutuyor, algoritma bu iki objeyi birleştirerek bir kişi iki bayrağı tuttuğu yeni bir görsel yaratıyor.               

Piyasada bu şekilde kurumsal seviyede kullanılan deepfake araçlar teknik alanlardan gelmeyen profesyonellerin kullanabileceği basitlikte. 3 kişilik bir dijital reklam şirketinin deepfake sayesinde yüzlerce gerçek insandan farkı olmayan, telif hakkı gerektirmeyen görsellerden oluşan reklam kampanyaları yaratması mümkün. Bir diğer deyişle, gerçek bir kişiye ait olmayan ancak insandan ayırt edilmeyen birçok deepfake görselin yaratılması ve bu görsellerin reklam kampanyalarında kullanılması mümkün.

Deepfake teknolojisi pazarlama dünyasını “kişiye özel” içerik üretmekle limitlemeyecek, kendinizi tanımladığınız gruba daha da aidiyet hissetmenize destek olacak. Hepimizin kendini dahil ettiği, olmak istediği veya beğendiği bir sosyo ekonomik grubu var, pazarlamacıların ürünlerin satmaya çalıştıkları hedef kitle ile tanımladığı, personalara ayırıp alt gruplarını belirlediği grupçuklar. Bu grup ve grupçukları temsil etmek için pazarlama ve reklam kampanyalarının gerçek insanların resim ve videolarına ihtiyacı var. Gerçek insanlar ve onların gerçek duygularını yansıtmak pazarlama kampanyalarının özünü oluşturuyor. Pazarlama departmanları ya tuttukları fotoğrafçı ve modelleri görevlendiriyor ve kampanyalarını kendi görselleriyle yönetiyorlar, ya da görsel bankalarından kampanyalarına uygun görsel bulmaya çalışıyorlar. Tabii ki fotoğrafçı ve modellerin tutulduğu kampanyalarda daha kaliteli iş çıkarmak, tam istenen duyguyu yakalamak daha olası ancak bu klasik pazarlama opsiyonunun maliyeti para ve zaman anlamında yüksek.               
Medium.com’um deepfake ile ilgili yazısı deepfake’nin en büyük faydasının KOBI’lere ve pazarlama profesyonellerine olacağı görüşünde. Görsel üretmenin maliyeti düşerken, üretimin hızı ve çeşitliliği artacak. Üstelik reklam ve dijital pazarlama kampanyaları için detaylandırmak kolaylaştığı gibi ufak rötuşlarla kişiselleştirmeler yapılabilecek. Yani, teknoloji yardımıyla, küçük takımların büyük işler başarması ve büyük rakiplerle yarışması mümkün olabilecek. Maliyet düşürürken kaliteden ödün verilmeyecek.

Deepfake teknolojisinin gelişimi ve pazarlama alanında kullanımı son bir iki yılda tırmanışa geçmiş durumda. Avustralya’daki prestijli üniversitelerden Swinburne’nün yıllık raporu önümüzdeki 10 yılda pazarlama alanında deepfake teknolojisinin yaygınlaşacağını öngörüyor. Bir diğer önemli öngörü, her reklamın kişiye özel olacağı. Kişiselleştirme ve kişinin aradığı bilginin veya ürünün bilgi kirliliğinden sıyrılıp önüne çıkması aranan bir özellik. Kişiye özel olmak aynı zamanda çeşitliliğin kabulünü de simgeliyor. Öyle ki, her vücut şekline, her kiloda, her ırkta insana göre ürün var. Yıllarla kafamıza kazınmış güzellik normları rafa kaldırılıyor, güzelliğin göreceliği ve çeşitliliği vurgulanıyor. Yeni nesillerin küresel normlarda çeşitliliği daha iyi benimsediklerini görüyoruz.           

Rapordaki bir diğer ilginç veri de, alışveriş ve sosyal medya inovasyonları alanında raporlarını sunan Swinburne araştırmacıları müşterilerin deepfake içeriklerin yapay olduklarını bildikleri takdirde daha anlayışlı olduklarını belirtiyor. Bir tarafta deepfake’i gerçeğe en yakın hatta gerçekle ayırtedilmez hale getirmek isteyen pazarlamacı ve bunu mümkün kılan teknoloji var, diğer yandan da fake olduğunu bildiği takdirde daha anlayışlı olan ve pozitif yaklaşan bir müşteri görüşü. Bu da insanın insana daha acımasız ve mükemmelliyetçi yaklaşmasının bir psikolojik yansıması olsa gerek.          

Etik prensipler çerçevesinde kullanıldığında, deepfake teknolojisinin faydalarını ve de henüz öngörülmeyen potansiyelini yakın zamanda yaşayıp göreceğiz.