Yapay zeka ile video senaryosu yazma: iyi bir talimatın parçaları

Yapay zeka ile video senaryosu yazarken bağlam neden belirleyici?

Dil modelleri, verdiğin bilgiyle boşlukları doldurur. Markanı, kitleni ve videonun amacını bilmiyorlarsa en olası, yani en sıradan cevabı seçerler. Senaryonun özgün olması için modelin bilmediği şeyleri ona söylemen gerekir: senin ürünün, senin kitlen, senin tonun.

İyi haber şu: Bu bağlamı her seferinde baştan yazmana gerek yok. Bir kez düzgün bir marka özeti hazırlarsan her senaryo isteğine aynen ekleyebilirsin. Her videoda asıl değişen kısım, o videonun anlatacağı tek fikirdir.

İyi bir senaryo isteğinin 6 parçası

Kısa video senaryosu isteyen bir talimatta şu parçaların bulunması, çıktıyı belirgin biçimde iyileştirir:

• checkMarka bağlamı: Ne yaptığın, neyi farklı yaptığın, ses tonun (samimi, esprili, uzman, sakin) ve kaçındığın şeyler (abartılı vaatler, argo, belirli konular).
• checkHedef kitle: Kime konuştuğun, olabildiğince kesin haliyle. "Herkes" değil; "evde kahve demlemeye yeni başlamış, şehirde yaşayan çalışanlar" gibi.
• checkTek fikir: Videonun anlatacağı tek mesaj. Bir videoya üç fikir sığdırmaya çalışmak üçünü de yarım bırakır.
• checkSahne yapısı: Senaryonun iskeleti; örneğin kanca, sorun, çözüm, çağrı. Hazır bir yapı vermek modelin dağılmasını önler.
• checkSüre: Toplam süre ve sahne başına yaklaşık süre. 30 saniyelik bir video için 5-6 sahne çoğu zaman yeterlidir.
• checkEkran yazısı sınırı: Sahne başına en fazla kaç kelime. Bu sınırı vermezsen model sıklıkla telefon ekranına sığmayacak uzunlukta yazılar üretir.

Örnek talimat: düz metin mi, JSON mu?

Aynı isteği iki şekilde yazabilirsin. Önce düz metin hali, sonra aynı bilginin JSON hali:

Düz metin: Kahve dükkânı için 30 saniyelik bir Instagram Reels senaryosu yaz. Marka: İstanbul'da kendi çekirdeğini kavuran küçük bir kahve dükkânı. Ton: samimi, bilgili, abartısız. Kitle: evde kahve yapmaya yeni başlayan şehirli çalışanlar. Tek fikir: Kahvenin acı olmasının sık nedenlerinden biri çok ince öğütmedir. Yapı: kanca, sorun, çözüm, çağrı. 5 sahne olsun; her sahnede seslendirme, en fazla 6 kelimelik ekran yazısı, görsel betimleme ve saniye cinsinden süre ver. Sonunda kısa bir açıklama ve 3 hashtag öner.

JSON: {"gorev":"reels_senaryosu","sure_sn":30,"marka":"İstanbul'da kendi çekirdeğini kavuran küçük kahve dükkânı","ton":"samimi, bilgili, abartısız","kitle":"evde kahve yapmaya yeni başlayan şehirli çalışanlar","fikir":"acı kahvenin sık nedeni çok ince öğütme","yapi":["kanca","sorun","cozum","cagri"],"sahne_sayisi":5,"ekran_yazisi_max_kelime":6,"cikti":["seslendirme","ekran_yazisi","gorsel","sure_sn","aciklama","hashtag_3"]}

İkisi de aynı bilgiyi taşır. Düz metni yazmak ve okumak kolaydır; tek seferlik denemeler için idealdir. JSON ise her parçayı ayrı bir alana koyar: Hangi bilginin eksik olduğu hemen görünür ve aynı şablonu her video için yalnızca "fikir" alanını değiştirerek tekrar kullanabilirsin. Boşlukları atılmış, gereksiz açıklama cümleleri içermeyen bir JSON talimat kısa kalır; API üzerinden sık istek gönderiyorsan bu maliyete yansır. Ayrıntılar için JSON prompt ile token tasarrufu rehberine bakabilirsin.

ChatGPT ya da Claude ile reels senaryosu: çıktıyı düzenlemek

Yapay zekanın ilk çıktısı bir taslaktır, son metin değil. Bunu kabul edip düzenlemeye birkaç dakika ayırmak, sonucun kalitesini en çok etkileyen adımdır. Düzenlerken şu sırayı izleyebilirsin:

• checkKancayı güçlendir: İlk sahneyi ayrıca değerlendir. Genel bir girişse yeniden yazdır ya da kendin yaz. "Aynı fikir için 5 farklı kanca öner" demek iyi bir yöntemdir.
• checkSesli oku: Seslendirme metnini yüksek sesle oku. Takıldığın, nefesinin yetmediği ya da yazı dili gibi duran cümleleri kısalt.
• checkEkran yazısını telefonda düşün: Her ekran yazısı tek bakışta okunabiliyor mu? Seslendirmeyi aynen tekrar etmesine gerek yok, özeti yeterli.
• checkBilgiyi doğrula: Model kendinden emin bir dille yanlış bilgi verebilir. Rakam, tarih ya da iddia içeren her cümleyi kontrol et; emin olmadığını çıkar.
• checkMarkana uydur: Kullanmadığın kalıpları ("hadi gelin", "sakın kaçırmayın") ve abartılı sıfatları ayıkla.
• checkSüreyi kontrol et: Sahne sürelerinin toplamı hedefle uyuşuyor mu, seslendirme o sürede rahatça okunabiliyor mu?

Yapay zeka ile senaryo yazarken sık yapılan hatalar

Yapay zekadan alınan senaryoların "yapay zeka yazmış gibi" durmasının başlıca nedenleri şunlar:

• checkTek satırlık istek: "Kahve hakkında video senaryosu yaz" gibi bir talimatta kitle, ton ve yapı bilgisi olmadığı için sonuç sıradan olur.
• checkBir videoya birden çok fikir: "Hem öğütmeyi hem su sıcaklığını hem de yeni harmanımızı anlat" demek, hiçbirini doğru anlatamayan bir video demektir.
• checkSüre ve sahne sayısını vermemek: Model ya çok uzun ya da çok kısa yazar; 30 saniyeye sığmayacak bir seslendirme sık görülen bir sorundur.
• checkÇıktıyı kontrol etmeden kullanmak: Uydurma rakamlar, yanlış tarihler ya da markana uymayan vaatler doğrudan yayına girebilir.
• checkHer seferinde baştan yazmak: Marka bağlamını her istekte yeniden yazmak hem zaman kaybıdır hem de videolar arasında tutarsızlık yaratır.
• checkGörselleri düşünmemek: Seslendirme iyi olsa bile sahnede ne görüneceği belli değilse montajda takılırsın. Her sahne için görsel betimleme iste.

Claude, GPT ya da Gemini: hangi modeli seçmeli?

Claude (Anthropic), GPT modelleri (OpenAI) ve Gemini (Google), kısa video senaryosu gibi görevlerde genellikle iyi sonuç verir. Aralarındaki farklar zamanla değişir; yeni sürümler çıktıkça bugün öne çıkan bir model yarın geride kalabilir. Bu yüzden ister Claude ile içerik üretimi yap, ister GPT ya da Gemini kullan, tek bir "en iyi model" aramak yerine görevine göre seçim yapmak daha sağlıklıdır.

Genel ilkeler şöyle:

• checkHız ve maliyet: Her sağlayıcının daha küçük, hızlı ve ucuz modelleri ile daha büyük ve yetenekli modelleri vardır. Çok sayıda kısa metin, başlık ya da hashtag önerisi gibi basit işler için küçük modeller çoğu zaman yeterlidir.
• checkKalite: Marka tonunu tutturmak, yaratıcı kanca bulmak ya da bir aylık planı tutarlı kurmak gibi işlerde daha büyük modeller genellikle fark yaratır.
• checkDüşünme derinliği: Bazı modeller cevap vermeden önce daha uzun "düşünebilir". Bu, karmaşık planlamada faydalıdır ama yanıtı yavaşlatır ve daha fazla token harcar. Kısa senaryolar için düşük ya da orta derinlik çoğu zaman yeterlidir.
• checkTürkçe: Türkçe metnin doğallığı modelden modele değişebilir. Aynı talimatı iki üç modelde deneyip sesli okuduğunda hangisinin daha doğal durduğuna bak.

Senaryodan videoya: süreci tek yerde toplamak

Bu yöntemlerin hepsini bir sohbet penceresinde de uygulayabilirsin. Ancak her video için marka bağlamını yapıştırmak, çıktıyı kopyalayıp düzenlemek, her sahne için görsel aramak ve montaj yapmak zamanla ciddi bir iş yüküne dönüşür.

letreel bu akışı tek bir yerde toplar. Marka profilini bir kez doldurursun (birkaç cümlelik açıklamadan yapay zekayla da doldurulabilir) ve bu bilgi her senaryo isteğine kendiliğinden eklenir. Claude, GPT modelleri ya da Gemini arasından kendi API anahtarınla seçim yaparsın; istersen video senaryosu için bir model, takvim planlama için başka bir model kullanabilirsin. Talimatlar JSON olarak düzenlenir, boş alanlar gönderilmez ve editör tahmini token sayısını gösterir; örnek bir video senaryosu isteği yaklaşık 470 girdi tokenı tutar.

Yapay zeka senaryoyu sahne sahne yazar: her sahne için seslendirme metni, ekran yazısı, görsel betimleme, Pexels arama ifadesi ve süre; ayrıca açıklama ve hashtag'ler. Ardından sahnelere stok görüntü otomatik yerleştirilir ve video tarayıcında MP4 olarak oluşturulur. Erken erişim döneminde ücretsiz olan letreel'i kayıt olarak kendi markanla deneyebilirsin.