36 Kanal Tek Düzen: Yapay Zeka Ajanlarıyla Yüzsüz Video Üretimi

Bugün Umut İlhan ile Sonraki Adım sohbetinde Ertan Dönmez ile birlikteyiz. Ertan, ErtanLabs adıyla bir milyonu aşkın takipçisi olan bir üretici. Sohbetin konusu çarpıcı: otuz altı YouTube kanalını yapay zeka ajanlarıyla yönetip gelir sağlamak. Ben bu iddiayı bir masal gibi değil, çalışan bir düzenin özeti gibi dinledim.

Otuz altı kanal ne demek

Önce çerçeveyi kuralım. Bu kanallarda kimse kameraya çıkmıyor. Anlatım, görüntü ve kurgu yapay zeka modelleriyle üretiliyor, insan ise yönetmen koltuğunda oturuyor. Benzetmeyle söyleyeyim: müşterinin girmediği bir mutfak var, yemek dışarıya düzenli çıkıyor. Mutfağın şefi ise aynı kişi.

Ertan sohbet sırasında ilginç bir ayrıntı veriyor. Konuşurken arkada uzak bir sunucuda içerikler bitiyor ve otomatik zamanlamaya giriyor. Yani üretim sohbet anında bile durmuyor. Bunu ekmek fırınına benzetiyorum: sen ön tarafta müşteriyle konuşurken arkada ekmek pişmeye devam ediyor.

Para işi: gider, tutma oranı, dil tercihi

Gelelim para tarafına. Ertan, araçlara her ay yaklaşık 700 ile 800 arası $ ödediğini söylüyor. Kazanamadığı aylarda bile bu gideri karşılıyor. Ben bunu şu gözle okuyorum: bu işi taşımak için aylık bir atölye kirası ödeniyor. Token ve model kullanım ücretleri de bu kiranın içinde.

Başarı oranı da açıkça söyleniyor: kanalların yüzde 20 ile 30 arası tutuyor. Piyasada ise başka bir masal dolaşıyor: beş yüz denemeden iki kanal tutar, o ikisi vitrine konur, çöpe giden dört yüz doksan sekiz konuşulmuyor. Ertan bu noktada şeffaflıktan yana. Ben de aynı düşüncedeyim: tutmayan denemeyi saklayan anlatıcıya güvenmem.

Dil tercihi de parayla ilgili. Türkçe içerikte izlenme başına gelir düşük bulunduğu için üretim İngilizceye dönmüş. Aynı emek, farklı kasa gibi düşünülebilir. Pasif gelir için Türkçe denenebilir ama Ertan bunu vakit kaybı sayıyor. Ben bu hesabı suçlu bulmuyorum, alet pahalıysa kasa da büyük olmalı.

Türkçede bir alana ise bilerek girilmiyor: bedenle ilgili iddialar taşıyan konular. Gerekçe etik. İleri yaştaki izleyici gördüğüne inanabilir, yapay zeka yanılabilir, vebal ağır olur. Bu kararı önemli buluyorum. Hekim onayı gerektiren alanda üretici kendi yetkinlik sınırını çizmiş. Bu duruş, hızlı üretim çağında az bulunur bir olgunluk.

Kural değişti: özgün olmayan içerik elenir

Şimdi işin kural tarafına bakalım. Google, 15 Temmuz 2025 tarihinde para kazanma koşullarını güncelledi. Eski tekrarlı içerik başlığı, özgün olmayan içerik adıyla yeniden yazıldı. Şablonla çoğaltılmış, birbirinin kopyası videolar gelir kapsamı dışında bırakıldı. Yani kural şunu diyor: üretim hızlı olabilir ama iş özgün olacak.

The Verge konuyu o günlerde özetledi. YouTube yetkilisi Rene Ritchie değişikliği küçük bir güncelleme olarak niteledi. Tepki ve yorum içerikleri değil, izleyiciye çöp gibi görünen seri üretim seller hedefte. Ben bu ayrıntıyı şu yüzden önemsiyorum: yapay zeka kullanmak yasaklanmadı, özensiz çoğaltma yasaklandı.

Burada yaygın bir tuzak var: bir kanalın ekran görüntüsünü alıp Claude modeline vermek ve aynı kanalı bana kur demek. Ertan bunun işlemediğini söylüyor. Herkes aynı yönteme koşunca çoğu kanal para kazanamıyor. Ben buna fotokopi benzetmesi yapıyorum: aslını taşıyan değer üretir, fotokopiyi çoğaltan değil. İstem yazmak kadar neyin peşinden koşulacağını bilmek de işin parçası.

Önerilen yol ise dar ve net: bir iki anlayışa odaklan, her konuya atlama. Model gücü arttıkça insanın dikkati dağılıyor, her yeni anlayış ayrı bir heves doğuruyor. Ama güç dağılınca sonuç gelmiyor. Ben bu öğüdü bahçe işine benzetiyorum: üç ağacı sulayan meyve yer, otuz fideye bir bardak su veren susuz kalır.

Ses: kendi sesini klonlamak

Ses tarafı işin kalbi. ElevenLabs ile kısa bir kayıttan ses klonu çıkarılıyor. Anlık klon için bir iki dakikalık temiz kayıt yetiyor. Ben bunu sesin fotoğrafına benzetiyorum: bir kareden yüz tanınır, kısa bir kayıttan ses tanınır. Önce hızlı sonuç alınır, sonra kalite adım adım artırılır.

Daha yüksek kalite için profesyonel klon yolu var. Otuz ile yüz seksen dakika arası kayıt isteniyor, hazırlık birkaç saat sürüyor. Sonuç yayına yakın bir doğallık taşıyor. Maliyet ve emek yüksek ama kendi sesiyle üretim yapan için fark duyuluyor. Token tüketimi de bu aşamada artıyor, gider kalemine yazılıyor.

Bir adım ötesi de var: kendi sesini başka dillere taşımak. Kaydı İngilizce yapılmış bir ses, İspanyolca konuşurken hafif bir vurgu taşıyabilir. Sohbette Trakya ve Ege ağızları örneği geçiyor, İngilizcede ise İrlanda vurgusu anılıyor. Ben bunu şu sözle özetliyorum: ses pasaport gibidir, vurgu ise memleket damgası. Model damgayı da taşıyor.

Görüntü: avatar, tutarlılık, küçük resim

Görüntü tarafında HeyGen önde. Bini aşkın hazır sunucu, yüz yetmişin üzerinde dil desteği ve metinden videoya hızlı dönüşüm sunuyor. Doksan saniyelik bir metin yaklaşık iki dakikada videoya dönüyor. Ben bunu hazır oyuncu kadrosu gibi görüyorum: rol dağıtımı hızlı, sahne kurulumu pratik.

Hazır sunucu yetmezse özel ikiz yolu var. Kısa bir kayıtla kişinin dijital eşi oluşturuluyor, yüz ve mimikler korunuyor. Burada kritik konu tutarlılık . Tip aynı kalmalı, giysi ve sahne dili dağılmamalı. Bunu dizi oyuncusuna benzetiyorum: seyirci kahramanı her bölümde aynı yüzle görmek ister.

Metin tarafı ise rakip incelemesiyle başlıyor. Önce izleyicinin neyi sevdiği ölçülüyor, sonra anlatım metni yazılıyor. Ajan desteğiyle taslak hızlanıyor, son karar insanda kalıyor. Başlık ve akış da insan onayından geçiyor. Ben bu düzeni şu cümleyle tutuyorum: makine önerir, insan karar verir.

Küçük resim kararı da insana bırakılıyor. Tıklatan kareyi insan seçiyor, üretim hattı gerisini diziyor. Bunu dükkan vitrinine benzetiyorum: vitrini müşteriyi tanıyan kurar, depo düzeni makineye bırakılır. Vitrin yanlışsa en iyi ürün bile rafta kalır.

Kurgu hattı: Claude, Remotion, HyperFrames

Kurgu hattının merkezinde Claude var. Claude Code, uçbirimde çalışan bir ajan gibi düşünülebilir. Dosyaları okuyor, komutları koşuyor, GitHub üzerinden işleri çekip düzenliyor. Geliştirici Anthropic, bu aracı uzun işler için tasarlamış. Ben bunu kalfaya benzetiyorum: usta tarif eder, kalfa taşır, keser, dizer.

Remotion ise videoyu yazılım bileşenleriyle kurma yolu. Her sahne bir parçadır, metin değişince sahne de değişir. Proje GitHub deposunda herkese açık duruyor, isteyen inceleyip katkıda bulunuyor. Ben bunu mutfak tarifi defterine benzetiyorum: tarif yazılı olunca yemek her seferinde aynı kıvamda çıkıyor.

Harita canlandırmaları gibi işlerde HyperFrames devreye giriyor. Koordinat ve biçem düzeniyle akıcı geçişler üretiyor. Ocak ayındaki teknolojiyle bile tutan içerikler çıkmış, yeni modellerle güç daha da artmış. Ben bu gelişmeyi şu gözle görüyorum: alet her ay yenileniyor, düzeni erken kuran öne geçiyor.

Süre, işlem gücü ve son söz

Üretim süresi ve işlem gücü de tabloda. Kurgu ve dışavurum için kiralık işlem gücünden yararlanılıyor, ağır sahnelerde uzak sunucular devreye giriyor. Geçici saklama alanı ihtiyacından ve güncel kart sıkıntısından da söz ediliyor. Aylık 700 ile 800 arası $ giderin önemli kısmı buraya gidiyor. Ben bu kalemi elektrik faturası gibi okuyorum: atölye büyüdükçe sayaç hızlanır.

Son sözüm şu. Bu düzen bir kısa yol değil, bir meslek düzeni. Tek anlayış, kendi ses, insan onayı ve düzenli ölçüm: dört ayak sağlamsa masa devrilmiyor. Kırk yaşını geçmiş bir üreticinin genç geliştiricilerin yakasına yapışıp öğrenmesi de bu yüzden değerli. Merak çalışmaya devam ediyor, aletler değişiyor.