Embedding (gömme), bir metin, görsel veya ürün bilgisinin sayısal vektöre dönüştürülmesi işlemidir. Bu vektör, anlamsal benzerlikleri matematiksel mesafe olarak ifade eder; böylece iki ürün arasındaki görsel veya içerik benzerliği hesaplanabilir hâle gelir. Pazaryeri analizinde embedding, sahte veya taklit ürün ilanlarını orijinallerle karşılaştırmak için temel bir teknik altyapı sunar.
Terimin hem teknik hem de ticari boyutu var. Aşağıda embedding'in tam tanımını, pazaryeri bağlamındaki pratik anlamını, sık karıştırıldığı kavramları ve somut bir örneği bulacaksınız.
Bir ürün ilanını düşünün: başlık metni, açıklama, görseller ve kategori bilgisi. Bunların tamamı ham veri olarak bilgisayara anlamlı gelmez. Embedding modeli bu ham veriyi alır ve her boyutun belirli bir anlam eksenini temsil ettiği yüksek boyutlu bir vektöre çevirir. Sonuç, bir koordinat kümesidir.
İki ürün vektörünün birbirine yakın olması, onların anlamsal olarak benzer olduğuna işaret eder. Bu yakınlık salt kelime eşleşmesiyle değil, anlam benzerliğiyle ölçülür. "Spor ayakkabı" ile "koşu ayakkabısı" aynı kelimeleri paylaşmasa da vektör uzayında yakın durabilir. Karışık eşleşmelerin önemli bir kısmı bu yüzden kelime tabanlı aramadan kaçar ama embedding tabanlı sistemlerden kaçamaz.
SahteAvcı'nın temel analizi tarayıcıda yerel çalışır; görsel benzerlik için görsel benzerlik skoru hesaplama aşamasında bu vektör karşılaştırma mantığı devreye girer. İsteğe bağlı gelişmiş modeller BYOK ile çalıştırıldığında görseller kullanıcının seçtiği API sağlayıcısına gönderilir.
Trendyol, Hepsiburada veya n11 gibi pazaryerlerinde binlerce ilan aynı anda yayında olabilir. Sahte ürün tespitinde embedding şu adımlarla iş görür:
Bu süreç tek başına bir ürünün sahte olduğunu kanıtlamaz. Sistem bir risk skoru üretir; nihai değerlendirme insan gözü veya hukuki süreçle tamamlanır. Marka koruması söz konusuysa bu risk sinyallerini belgeleyip hukuki adım atmak için TÜRKPATENT marka tescili sürecini önceden tamamlamış olmak kritik önem taşır; tescilsiz marka için ceza koruması devreye girmez.
| Kavram | Ne yapar? | Embedding'den farkı |
|---|---|---|
| Perceptual hash (algısal karma) | Görsel içeriğin kısa parmak izini çıkarır | Yalnızca görsel; anlam bilmez, yakın kopya bulmaya yarar |
| OCR (optik karakter tanıma) | Görseldeki metni okur | Ham metin çıkarır; anlamsal karşılaştırma yapmaz |
| Anahtar kelime eşleşmesi | Belirli kelimelerin varlığını arar | Anlam çeşitlemelerini yakalayamaz; embedding yakalayabilir |
| Sınıflandırıcı (classifier) | İçeriği sabit etiketlere atar | Önceden tanımlı kategorilerle çalışır; embedding serbest mesafe hesaplar |
Karşılaştırma araçlarının hangisinin hangi durumda daha uygun olduğunu merak ediyorsanız tarayıcı eklentisi ile API entegrasyonu arasındaki farklar konusundaki sayfamız daha geniş bir teknik tablo sunuyor.
Bir marka, Trendyol'da kendi listelediği spor çantasının orijinal başlığını ve ana görselini sisteme referans olarak yükler. Ardından pazaryerinde "spor çanta" araması yapıldığında çıkan ilanlar sırayla embedding ile karşılaştırılır.
Bir ilanın başlık vektörü orijinale yüksek benzerlik gösteriyor. Görseli ise farklı bir açıdan çekilmiş, ama renk dağılımı ve şekil özellikleri referansa yakın. Sistem bu iki sinyali birleştirip yüksek bir benzerlik skoru üretiyor. Bu nokta, bir insan analistin ilanı daha yakından incelemesi için tetikleyici olur. Skor tek başına "sahte" demez; "dikkat" der.
Embedding tabanlı eşleştirmenin buy box gibi rekabetçi ilan yapılarında da taklit satıcıların öne çıkma kalıplarını izlemekte kullanıldığı görülmektedir.
Embedding ve benzer teknik kavramlar hakkında yeni içerikler yayımlandığında haberdar olmak ister misiniz? Bültene kaydolun – alakalı sözlük ve rehber güncellemelerini doğrudan gelen kutunuza göndeririz.
Embedding, bir yazılım tekniğidir; tek başına yasal ya da yasadışı bir eylem değildir. Bir ürün ilanını veya markayı izinsiz çoğaltmak ya da taklit etmek yasaya aykırıdır; bu eylemi tespit etmekte kullanılan teknik yöntem değil. Embedding'i hangi veri üzerinde ve hangi amaçla kullandığınız, hukuki değerlendirmenin konusudur.
Hayır. Embedding bir analiz yöntemidir; taklit ürün ise hukuki ve ticari bir kavramdır. Embedding, iki ürün arasındaki benzerliği ölçmek için kullanılır. Bu benzerlik taklide işaret edebilir, ama kesin kanıt değildir. Taklit tespiti; benzerlik skoru, fiziksel inceleme ve hukuki değerlendirme birlikte tamamlandığında anlam taşır. Ayrıca veri minimizasyonu ilkesi, bu süreçte hangi verilerin saklanacağını sınırlar.
Embedding'in "tespit edilmesi" doğru bir çerçeve değildir; embedding bir iz bırakmaz. Bir sistemin embedding kullanıp kullanmadığını anlamak için teknik belgelerine, gizlilik politikasına ve model kartlarına bakılır. SahteAvcı'nın temel modeli tarayıcıda yerel çalışır; isteğe bağlı BYOK modunda görseller kullanıcının seçtiği API sağlayıcısına gider.