Peec AI, pazarlama ekiplerinin girdiği promptları farklı yapay zekâ motorlarında çalıştırıp görünürlük, konum, duygu ve kaynakları zaman içinde izleyen bir analitik platformdur; Recro ise o promptların yerine markanın alıcılarını persona olarak kurup onların karar sorularını üreten ve sonucu aksiyona çeviren bir içgörü ajansıdır. Peec’te ölçümün kalitesi, ekibin yazdığı promptun kalitesine bağlıdır. Recro’da soruyu üretmek çalışmanın kendisidir. Doğru soruları zaten bilen bir ekip için Peec verimli bir ölçüm katmanı; hangi soruların önemli olduğunu bilmeyen bir B2B marka için ise önce Recro’nun cevapladığı soru gelir.
Bu karşılaştırmayı Recro yazdı. Peec AI hakkındaki bilgiler şirketin kendi duyurusundan ve yatırım haberlerinden alındı; kaynaklar yazının sonunda. Bilgiler Ekim 2026 itibarıyla geçerli.
Peec AI ne yapıyor?
Berlin merkezli Peec AI, Şubat 2025’te ürününü yayına aldı ve Kasım 2025’te Singular liderliğinde 21 milyon dolarlık A serisi yatırım topladı. Şirketin açıklamasına göre on ayda 1.300’den fazla marka ve ajans platformu kullanmaya başladı. Bu hızlı benimsenme, ürünün sade ve anlaşılır olmasıyla ilgili.
Peec’in mantığı açık: Ekip takip etmek istediği promptları girer, platform bunları ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity ve diğer motorlarda çalıştırır, cevapları zaman içinde saklar. Raporlar üç ölçüye dayanır: Görünürlük (markanın ne sıklıkla geçtiği), konum (sıralaması) ve duygu (nasıl anıldığı). Platform hangi kaynakların etkili olduğunu da gösterir; veriler API ya da BI panelleriyle dışa aktarılabilir.
Asıl değişken: Prompt’u kim yazıyor?
Prompt tabanlı her araçta görünmeyen bir varsayım var: Takip edilen soru, alıcının sorduğu sorudur. Pratikte promptları çoğu zaman pazarlama ekibi yazar. Ekip de kategoriyi kendi diliyle anlatır.
Bunun bedelini Recro simülasyonlarında gördük. Bir kahve tedarik markası, turizm ve restoran grubunun F&B direktörü personasının sorularında 8 çalıştırmanın 8’inde anıldı. Aynı marka otel, kafe ve restoran zincirlerinin satın alma direktörlerinin sorularında hiç anılmadı. Ekip promptlarını F&B direktörünün diliyle yazmış olsaydı, panel “mükemmel görünürlük” gösterecekti. Satış ekibinin kaybettiği teklifler ise öbür kapıdaydı.
Kısacası prompt seti ölçümün kendisini belirler. Hangi kişinin, hangi aşamada, hangi koşulla sorduğu belli değilse, panelde görülen sayı gerçekte kimin görünürlüğü olduğu belirsiz bir ortalamadır. Bu ayrımı Persona GAP Analizi ve karar sorusu yazılarında açtık.
Persona, okazyon ve satış niyeti
Recro soruyu üç katmandan üretir. Birincisi persona: Karar grubundaki her rol, özel persona oluşturucu modülüyle ayrı kurulur; kabul görmüş bir alıcı içgörüsü modeline dayanır. İkincisi okazyon: Aynı kişi planlı bir tedarikçi değişikliğinde başka, bir denetim sonrası acil ihtiyaçta başka soru sorar. Üçüncüsü satış niyeti: Hedef hacimli sorularda görünmek değil, satın almaya yakın kişinin baktığı her yerde bulunmak.
Bu katmanlar, ekibin kendi başına yazmakta zorlandığı soruları ortaya çıkarır. Örneğin bir finans yöneticisinin “bu hizmetin sabit ücret dışındaki maliyet kalemleri nelerdir?” sorusu. Recro raporlarında bu tür fiyat ve toplam maliyet sorularında araştırılan marka cevapların yalnızca %12’sinde anıldı. Ayrıntılar fiyat sorusu yazısında.
Karşılaştırma tablosu
| Boyut | Peec AI | Recro İçgörü Modeli |
|---|---|---|
| Ölçümün girdisi | Ekibin girdiği promptlar | Persona, okazyon ve karar aşamasından üretilen sorular |
| Temel ölçüler | Görünürlük, konum, duygu, kaynak | Persona bazında yer alma, çerçeve, kaynak ve GAP türü |
| Yorum ve aksiyon | Platform içgörüleri; uygulama ekipte | Önceliklendirilmiş aksiyon listesi; marka temsilcisiyle takip |
| Veri kullanımı | API ve BI entegrasyonu, dışa aktarılabilir raporlar | Noktasal ve lokal rapor; GAP sonrası gelişimi izleyen dashboard |
| Çalışma modeli | Self-servis analitik platform; ajanslar da kullanıyor | Ajans hizmeti; altyapı markaya özel düzenli optimize edilir |
| En iyi uyduğu ekip | Soru setini bilen, veriyi kendi sistemlerine bağlamak isteyen ekipler | Hangi soruların kararı belirlediğini öğrenmek isteyen B2B markalar |
Hangi durumda hangisi?
Alıcısını iyi tanıyan, karar sorularını zaten haritalamış ve yapay zekâ görünürlüğünü kendi BI ortamında diğer pazarlama verileriyle birleştirmek isteyen bir ekip için Peec temiz, hızlı ve ölçeklenebilir bir seçim.
Bu haritası olmayan markada sıralama tersine döner. Önce kimin, hangi okazyonda, ne sorduğu ve markanın neden elendiği bulunmalı. Recro bu işi ajans modeliyle yapar: Markanın bir temsilcisi olur, bulgular toplantılarda birlikte okunur, GAP’ler kapandıkça gelişim dashboard’da izlenir. Recro’nun ürettiği soru haritası, sonradan herhangi bir izleme aracına da girdi olabilir.
Recro bu boşluğu nasıl görünür kılar?
Recro İçgörü Modeli, ölçümün en zayıf halkasını, yani soruyu, ekibin tahminine bırakmaz. Sorular, markanın gerçek alıcılarından türetilir.
Tek simülasyon · 4 kilit sütun · 90+ adım
Recro’yu ayıran, her marka için sıfırdan kurulan dört sütundur. Dördü, 90+ adımlı tek bir simülasyonun ayaklarıdır; her sütun bir sonrakinin girdisini üretir.
- Persona oluşturucu: Markanın gerçek alıcılarını temsil eden, sektörüne ve satış yapısına özel karar verici profilleri.
- Soru oluşturucu: Bu kişilerin satın alma yolculuğunda yapay zekâya soracağı, markaya özel karar soruları.
- Rapor oluşturucu: Cevapları markanın hedefleri ve rakipleriyle birlikte, dayandıkları kaynaklarla okuyan rapor.
- Aksiyon önerisi oluşturucu: Sektöre özgü sinyal açıklarını kapatan, önceliklendirilmiş aksiyon listesi.
- Persona oluşturucu, karar grubundaki her rolü ayrı kurar; tek bir “hedef kitle” ortalaması yerine her kapının ayrı ölçülmesini sağlar.
- Soru oluşturucu, persona özelliklerini ve okazyonları markanın adı geçmeyen karar sorularına çevirir.
- Rapor ve aksiyon önerisi oluşturucu, her bulguyu bir GAP türüne ve önceliklendirilmiş bir aksiyona bağlar.
Çıktılar hazır kalıp değil; markanın sektörüne, pazarına ve karar grubuna özel noktasal ve lokal sonuçlardır. Altyapı her marka için düzenli optimize edilir ve marka temsilcisi gelişimi sizinle birlikte takip eder.
Aynı soruyu diğer araçlar için de sorduk: Recro ile Semrush AI Visibility Toolkit, Profound, Otterly.AI ve Ahrefs Brand Radar karşılaştırmaları.
Yönetici özeti
- Peec AI, ekibin girdiği promptları çok sayıda yapay zekâ motorunda izleyen, hızlı büyüyen bir analitik platform.
- Prompt tabanlı ölçümün kalitesi prompt setine bağlı; yanlış kişinin diliyle yazılan sorular yanıltıcı derecede iyi sonuç verebilir.
- Recro, soruyu persona, okazyon ve satış niyetinden üretir; bulguyu aksiyona çevirip temsilcisiyle takip eder.
Sık sorulan sorular
Peec AI hangi metrikleri raporluyor?
Şirketin açıklamasına göre görünürlük, konum ve duygu; ayrıca hangi kaynakların etkili olduğu. Veriler API ve BI entegrasyonlarıyla dışa aktarılabiliyor.
Peec’e persona bazlı prompt girilemez mi?
Girilebilir; prompt metnine rol ve koşul yazılabilir. Asıl zorluk, hangi personanın, hangi okazyonda, hangi soruyu sorduğunu bilmektir. Recro’da bu, çalışmanın kendisidir.
Recro’nun soru haritası başka bir araçta kullanılabilir mi?
Recro’nun ürettiği karar soruları markanın stratejik varlığıdır; marka bunları içerik planında ve kendi ölçüm araçlarında da kullanabilir.
Recro neden yazılım değil de ajans hizmeti?
Çünkü değer, ölçümün yorumlanması ve aksiyona dönüşmesinde ortaya çıkıyor. Her markanın bir temsilcisi olur, bulgular toplantılarda değerlendirilir ve gelişim dashboard üzerinden izlenir.
Küçük bir B2B marka için hangisi daha uygun?
Karar sorularını biliyor ve paneli okuyacak zamanınız varsa Peec. Kısa listeden neden düştüğünüzü bilmiyorsanız önce Recro.
Takip ettiğiniz promptlar, alıcılarınızın gerçekten sorduğu sorular mı? Recro, soruları markanıza özel personalar ve okazyonlarla kurar.
Kaynaklar
- Peec AI · We raised $21M Series A to help brands win in AI search (2025)
- Tech.eu · Peec AI raises $21M Series A (2025)
Bu yazı yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış ve Mehmet Semih İpek kontrolünde yayınlanmıştır.
