Başkan Namba'nın Yapay Zeka Araştırma Yöntemi: NotebookLM ile 10 Dakikada Müşteri Araştırması Yapın

DeNA Başkanı Tomoko Namba'nın, biriyle ilk kez tanışmadan önce her zaman uyguladığı bir araştırma yöntemi var.

Kişi hakkında arama yapay zekasını kullanarak bilgi topluyor, hepsini NotebookLM'e atıyor ve işe gidip gelirken sorular soruyor.

İşte bu kadar.

Açıkçası, bunu ilk duyduğumda "Japonya'nın üst düzey bir yöneticisi, mutlaka özel bir araç kullanıyordur" diye düşünmüştüm.

Ama araştırdığımda yanıldığımı gördüm.

Her birimizin bugün kullanmaya başlayabileceği ücretsiz araçlar kullanıyor.

Bu yazıda, amatör biri olarak Başkan Namba'nın NotebookLM kullanarak yaptığı araştırma yöntemini nasıl birebir uyguladığımı paylaşacağım.

NotebookLM 8 Haziran'da büyük bir yenileme geçirmiş olsa da, bu prosedür tamamen ücretsiz sürüm içinde uygulanabiliyor.

Bu yazıyı okumayı bitirdiğinizde, yarınki toplantınız için iş ortağınızı sadece 30 dakikada tamamen analiz etme prosedürüne sahip olacaksınız.

Asıl şaşırtıcı olan, aracın kendi performansı değil.

İş bölümü: "arama"yı "içselleştirme"den ayırmak.

Bölüm 1: Başkan Namba'nın Araştırma Yönteminin Sırrı Basitçe "Arama" ve "İçselleştirme"yi Ayırmak

Öncelikle Başkan Namba'nın ne yaptığını düzenleyelim.

Kaynak, Şubat 2025'te DeNA'nın AI Günü'nde yaptığı kendi açıklaması.

Prosedür şu şekilde:

1. Arama yapay zekası Perplexity'e "Bu kişi hakkında okunması gereken makaleler nelerdir?" diye sorun.
2. Önerilen tüm makale, video ve X (Twitter) URL'lerini NotebookLM'e koyun.
3. Toplantıya giderken takside NotebookLM'e "Bu kişi Trump yönetimi hakkında ne düşünüyor?" gibi sorular sorun.

Bununla, ilk kez tanışacağı bir kişinin ilgi alanlarını ve bakış açılarını sadece yolculuk süresini kullanarak öğreniyor.

Buradaki önemli nokta, iki araç arasındaki rol dağılımı.

Perplexity, geniş internet okyanusundan ilgili makaleleri toplayan "toplayıcı"dır.

NotebookLM ise yalnızca toplanan makaleleri okuyan ve yalnızca onlardan cevap veren "okuyucu"dur.

Neden ayırmalı? Çünkü tüm işi tek bir yapay zekaya bırakırsanız, halüsinasyonlar (yanlış bilgiler) karışır.

NotebookLM yalnızca sağladığınız materyaller içinden cevap verir.

Bu nedenle, alıntıları kullanarak kaynağın tam olarak neresinde yazdığını gösterebilir ve halüsinasyon olasılığını azaltır.

Bu iş bölümünün sağlam bir nedeni var.

Bir arama yapay zekasından "her şeyi özetlemesini" isterseniz, internetin her yerinden gelen bilgileri karıştırarak kişinin aslında söylemediği şeyleri de dahil edebilir.

Ancak NotebookLM, sağladığınız makalelerin dışına asla çıkmaz.

Bu nedenle, elinizde yalnızca kişinin "gerçekten söylediği" şeyler kalır.

Bir iş toplantısı öncesindeki en korkutucu şey, yanlış varsayımlara dayanarak biriyle konuşmaktır.

Bu iki aşamalı yaklaşımın gücü, bunu yapısal olarak engellemesidir.

Bir yapay zeka danışmanı olarak KOBİ'lere girdiğimde, aktardığım ilk konsept budur.

Birçok şirket "hangi aracı kullanmalıyız" diye düşünerek başlar.

Ancak gerçekten etkili olan, önceden "hangi görevi yapay zekaya devredeceğimize" karar vermektir.

Araştırma, özetleme ve materyal hazırlama yapay zekaya devredilir.

Nihai karar ve insanlarla yüz yüze çalışmak insanlarda kalır.

Bu net ayrım, yeni araçların sayısını arttırmaktan çok daha etkilidir.

Başkan Namba'nın yaptığı da nihayetinde aynı iş bölümüdür.

Yöntemin özeti bu. Şimdi, bunu "yeni" NotebookLM ile yapmanın neden mantıklı olduğundan bahsedeceğim.

Bölüm 2: Neden Şimdi "Yeni" NotebookLM? | 8 Haziran'da Beyin Gemini 3.5 Oldu

Başkan Namba bu kullanımdan 2025 yılının başında bahsetmişti.

O zamandan beri NotebookLM bambaşka bir şeye dönüştü.

En büyük değişiklik 8 Haziran 2026'daki güncellemeydi.

Google, resmi blogunda NotebookLM'in artık yeni nesil Gemini olan Gemini 3.5 ve Antigravity adlı bir temel üzerinde çalıştığını açıkladı.

Bu, üç büyük evrimi beraberinde getirdi:

1. Yapay zeka artık belirsiz sorulardan bile kendi başına web kaynaklarını arayıp önerebiliyor.
2. Her not defterinde, analiz için kod yazıp çalıştırabileceği bir bulut ortamı var.
3. Araştırma sonuçları PDF, Word, Excel, PowerPoint ve görseller gibi çeşitli formatlarda çıktı olarak alınabiliyor.

Google'ın dahili değerlendirmesine göre, yenilenen sistem ana kategorilerde bir önceki sürümü ortalama %65'ten fazla geride bıraktı.

Buradan itibaren, yanlış anlaşılmayı önlemek için dürüstçe yazacağım.

8 Haziran'daki bu yeni özellikler şu anda en üst düzey Ultra planına (ayda 14.500 yen'den başlayan) ve bazı Workspace Business kullanıcılarına önceden sunuluyor.

Resmi açıklama, bunu kademeli olarak diğer kullanıcılara da yayacaklarını söylüyor.

Başka bir deyişle, "herkes bugünden itibaren tüm bu yeni özellikleri ücretsiz kullanabilir" durumu söz konusu değil.

Burada her şeyi ücretsiz yapabileceğinizi söylemek yalan olur.

Ancak önemli olan kısım şu.

Başkan Namba'nın yöntemi aslında "kaynakları Perplexity ile kendin topla ve NotebookLM'e koy" türündendir.

1. adımdaki otomatik keşfi beklemenize gerek yok; prosedürün kendisi mevcut NotebookLM ile uygulanabilir.

Dahası, "alıntılarla yalnızca sağlanan materyallerden cevap verme" temel özelliği en başından beri ücretsiz olarak mevcuttu.

İş ortağı araştırması için tam olarak gereken şey bu temel kısımdır.

Ücretsiz sürümde bile NotebookLM, kaynak başına 500.000 kelimeye izin veriyor.

500.000 kelime, 4 veya 5 ciltsiz kitaba eşdeğerdir.

Kişinin 10'dan fazla makale ve video metnini atsanız bile yer kalır.

Ayrıca, tek bir not defterine en fazla 50 kaynak koyabilirsiniz.

Yeni beynin tam özelliklerinin kullanıma sunulmasını dört gözle beklerken, ücretsiz olarak yapılabilecek prosedürü denemek pratik bir yaklaşım.

Araçlar hazır olduğuna göre, şimdi size bunu 30 dakikada nasıl uyguladığımın tam prosedürünü göstereceğim.

Bölüm 3: Bir Amatörün 10 Dakikada Uyguladığı Tam Prosedür | Bir İş Ortağını Çözümlemek

Bundan sonrası, varsayımsal bir iş ortağı varsayarak bunu nasıl uyguladığımın kaydıdır.

Özel bir işlem yok. Hiç kod yazmadım.

1. Perplexity ile okunması gereken makaleleri toplayın

Önce Perplexity'i açın ve şunu sorun:

"[Şirket Adı]'ndan Sn./Sn. [İsim] için okunması gereken makaleleri, röportajları ve konuşma bilgilerini lütfen söyleyin. Lütfen kaynak URL'lerini de ekleyin."

Ardından, ilgili makale ve videoların URL'leri kaynak bağlantılarıyla birlikte döndürülecektir.

Her şeyi olduğu gibi almayın; yalnızca alakalı görünen URL'leri seçin.

2. URL'leri yeni NotebookLM'e koyun

Ardından, NotebookLM'de yeni bir not defteri oluşturun ve toplanan URL'leri soldaki "Kaynak Ekle" bölümünden yapıştırın.

Satır sonlarıyla ayrılırlarsa birden fazla URL aynı anda girilebilir.

YouTube videoları olduğu gibi eklenebilir ve X gönderileri metin kopyalanıp yapıştırılarak eklenebilir.

İşte bir ipucu:

Kişinin röportaj makaleleri, konuşma videoları ve son X gönderileri gibi farklı türde kaynakları karıştırın.

Resmi açıklamalar genellikle birçok klişe içerirken, X gönderileri parçalı olabilir.

İkisini karıştırarak, kişinin "kamusal duruşu ile gerçek duyguları" arasındaki aralığı bile görebilirsiniz.

Onları koyduğunuz anda, yeni beyin her şeyi okur ve saniyeler içinde genel bir özet sağlar.

3. Sohbet yoluyla kişi hakkındaki anlayışınızı derinleştirin

Asıl kısım bu. Ortadaki sohbet sütununa, iş toplantısı için etkili olacak soruları atın.

İşte örnek bir komut:

1Lütfen toplantı hazırlığına yardımcı olan bir asistan gibi davranın.
2Yalnızca yüklenen materyallere dayanarak aşağıdakileri düzenleyin:
3
41. Bu kişinin son zamanlarda tekrar tekrar bahsettiği konular (ilk 3)
52. Önemli değerler ve karar kriterleri
63. Değinilmesi riskli görünen konular (mayın tarlaları)
74. Toplantıda yankı uyandırması muhtemel açılar (destekleyici ifadelerle birlikte)
8
9Materyallerde bahsedilmeyen noktalar için lütfen "Bahsedilmemiştir" olarak açıkça belirtin.
10Lütfen çıkarımları, çıkarım oldukları açıkça anlaşılacak şekilde yazın.

Gelen cevapların hepsinde "hangi kaynağın hangi kısmı" gibi alıntılar olacaktır.

Örneğin, denediğimde şöyle bir şey döndü: "Kişi, kısa vadeli rakamlar yerine uzun vadeli markayı önemsiyor. Dayanak, konuşma videosunun ortasındaki bir ifade" ve ifadenin yerini gösterdi.

Bu nedenle, bir noktayı merak ediyorsanız, o alıntıya tıklayıp orijinal makaleyi anında kontrol edebilirsiniz.

Birincil bilgiyi kendi gözlerinizle görmek için fazladan bir adım atarak, yapay zekanın yanlış anlamalarını da fark edebilirsiniz.

4. Toplantı notuna dönüştürün

Son olarak, "Bu içeriği, toplantıdan önce 3 dakikada okuyabileceğim bir nota özetle" diye sorun.

Bununla, kişinin ilgi alanları, değerleri, mayın tarlaları ve yankı uyandıran açıları tek bir sayfada özetlenir.

Buraya kadar yaklaşık 10 dakika sürdü.

Bunun yarısından fazlası Perplexity'de makale seçme süresiydi; NotebookLM işleminin kendisi 5 dakikadan az sürüyor.

İlk kez dokunan biri için bile, alıştıktan sonra yaklaşık 10 dakikalık bir yolculuk süresinde yapılabilecek bir şey gibi geliyor.

Geçen gün, bu prosedürü salonumun üyeleriyle paylaştığımda, "Toplantı öncesi heyecanım azaldı" diyerek çok memnun oldular.

Birini zaten tanıyarak buluştuğunuzda sahip olduğunuz huzur duygusu tamamen farklıdır.

Burada dürüst olacağım.

Bu 10 dakikalık süreç, kişi hakkında kamuya açık oldukça fazla bilgi olması sayesinde mümkün oldu.

Hakkında neredeyse hiç makalesi veya paylaşımı olmayan bir ortaksa, daha az materyal toplanır ve bu kadar netleşmez.

Bu durumda, yalnızca yapay zekaya güvenmemeli; referanslar veya eski usul röportajlar yoluyla arka plan araştırması eklemeniz gerekir.

Ve bir şey daha söyleyeyim.

Yapay zekanın ürettiği şey, nihayetinde kamuya açık bilgilerden oluşturulmuş bir hipotezdir.

Sabit varsayımlarla gitmek tehlikelidir, bu nedenle o gün yerinde doğrulama niyetiyle alın.

Bireyler için uygulama prosedürü bu kadar. Şimdi, bunu şirket satışları için nasıl bir silaha dönüştüreceğinizden bahsedeceğim.

Bölüm 4: Şirket Toplantılarında Gerçekten Nasıl İşe Yarar Hale Getirilir | "Müşteriye Özel Not Defterleri" Geliştirmek

Şimdiye kadar "tek bir toplantı için hazırlık"tı.

Bunun bir şirket için gerçekten işe yaradığı yer bunun ötesidir.

Her müşteri için "özel bir not defteri" oluşturup geliştirme kullanımıdır.

Yöntem basit.

A Şirketi'ne özel bir not defteri oluşturun ve A Şirketi'nin makalelerinin yanı sıra geçmiş toplantı tutanaklarını, teklifleri ve e-posta yazışmalarını da ekleyin.

Ardından, bu not defteri yalnızca A Şirketi'ni bilen özel bir asistana dönüşür.

Bir sonraki toplantıdan önce, "Geçen sefer A Şirketi ile aldığımız karar neydi?" diye sorarsanız, anında çıkar.

"Geçmişte A Şirketi hangi noktalarda isteksizlik göstermişti?" diye sorarsanız, size mayın tarlalarını söyler.

Şirket içinde sorumlu kişi değişse bile, bu not defterini devrederseniz, ortağın geçmişi olduğu gibi aktarılır.

"O müşteriyi yalnızca o kişi bilir" kişiselleştirmesi, tek bir not defteriyle çözülür.

Sadece bir uyarı var.

Bir müşterinin gizli bilgilerini içeren materyaller ekliyorsanız, kişisel ücretsiz bir hesap yerine şirket Workspace'i gibi yönetilen bir hesap kullanın.

Koyduğunuz yeri yanlış anlamadığınız sürece, bu güçlü bir silah haline gelir.

Size geçmişteki bir başarısızlığımdan bahsedeyim.

Bir girişim şirketinde satış yaparken, rakamlarla zorlayan tipteydim.

Yeni iş geliştirme için neredeyse 300 mesaj gönderir, 5 cevap alırsam şanslıydım.

Bir noktada, hacimle zorlamayı bıraktım ve her şirketi tek tek araştırdıktan sonra onlara özel tek bir mesaj göndermeye başladım.

Bunu yaptığımda, cevap oranı açıkça arttı.

Araştırmanın kalitesinin doğrudan sonuçlara bağlandığını fiziksel olarak fark ettiğim andı.

Artık, bir ortağı araştırmak için saatlerce manuel çalışma gerektiren bu arka plan araştırması, yapay zeka ile 10 dakikaya indi.

Dürüst olmak gerekirse, keşke o zamanlar buna sahip olsaydım.

Her şirketi dikkatlice araştırmanın değeri değişmedi.

Değişen tek şey, bu arka plan araştırması için gereken süre.

Artık bireysel uygulamayı şirket operasyonlarına bağladık. Son olarak, bugünden itibaren atabileceğiniz adımları üçe indiriyorum.

Bölüm 5: Bugün Yapabileceğiniz 3 Adım

Bu yazı uzadığı için, ilk adımları üçe indiriyorum:

1. Yalnızca bir iş ortağı seçin. → Her şeyi aynı anda yapmaya çalışmayın. Sadece gelecek hafta görüşeceğiniz bir kişiyi seçin.
2. Perplexity ile toplanan tüm URL'leri NotebookLM'e koyun. → "Toplayıcı" ve "okuyucu"yu ayırın. Bu, Başkan Namba'nın modelinin özüdür.
3. Yolculuk sırasında sohbet yoluyla kişi hakkındaki anlayışınızı derinleştirin. → Bölüm 3'teki komutu yapıştırmanız ve kişinin ilgi alanları ve mayın tarlaları hakkında sorular sormanız yeterli.

İlk başta, gelen cevaplar biraz hedefi ıskalayabilir.

Ancak koyduğunuz makalelerin kalitesini artırırsanız, cevaplar giderek keskinleşecektir.

Önemli olan hemen mükemmelliği hedeflemek değil, süreci bir kişi için çalıştırmayı denemektir.

Bu iş bölümünü bilmeden her seferinde sıfırdan ortak araştırması yapmaya devam etmek gerçekten bir kayıp.

Toplantı başına bir saatlik arka plan araştırması, yılda onlarca vaka ile biriktiğinde, bundan onlarca saat kaybolur.

İzlediğiniz için teşekkür ederim.

Açık Sohbetimde, 200 komut, 20 Gem ve 7 Claude becerisinden oluşan bir seçkiyi ücretsiz olarak veriyorum.

Ayrıca X'te asla yayınlamadığım gizli bilgileri de dağıtıyorum.

Lütfen buradan bize katılmaktan çekinmeyin. 🎁🎁

Açık Sohbet "AI x SNS Kapsamlı Strateji" https://line.me/ti/g2/LmLu1N1cE6UBkoURbaYf_bV8l66cCyotSJU2og