Pazarlama Siteleri İçin AI Kodlama Araçları

26 Mart 2026 7 dk okuma Daria Lebedeva

Yazar:

Web Tasarım ve Geliştirme

Profili gör

Bu sayfayı yapay zekâya sor

6 görüntülenme 6 dk okuma

Cursor, Claude Code, GitHub Copilot ve Windsurf gibi web siteleri için AI kodlama araçları; kod tabanını okuyan, kod yazan, düzenleyen ve basit dildeki talimatlarla komutları çalıştıran asistanlardır. B2B pazarlama ekipleri için açılış sayfaları, izleme düzeltmeleri, şema işaretleme ve küçük site değişiklikleri konusunda geliştiricileri bekleme süresini kısaltırlar. İşlevsel bir kılavuz onlara net görevler, sürüm kontrolü ile güvenli bir ortam ve herhangi bir şey yayına girmeden önce bir inceleme adımı sağlar.

Bu araçlar nelerdir ve nasıl farklılaşırlar?

Hepsi kodla çalışmak için büyük dil modellerini kullanır, ancak farklı yerlerde konumlanırlar.

AI Coding Tools for Websites: A Playbook for B2B Marketing Teams — overview

Cursor, içinde AI bulunan VS Code tabanlı bir kod editörüdür: projeniz hakkında sohbet, satır içi düzenlemeler ve birden fazla dosyayı değiştirebilen ve komutları çalıştırabilen bir ajan modu. Claude Code, Anthropic’in komut satırı aracı ve editör entegrasyonudur; bir proje klasörü içinde çalışır, dosyaları okur, düzenler ve izin istedikten sonra testleri veya derleme adımlarını çalıştırır. GitHub Copilot, kod tamamlama olarak başladı ve şimdi VS Code, JetBrains IDE’leri ve GitHub’ın içinde sohbet ve ajan özellikleri içeriyor. Windsurf ve diğerleri benzer ajan tarzı editörler sunar.

Lovable, Bolt ve v0 gibi tarayıcı tabanlı oluşturucular, bir istemden tüm uygulamaları veya sayfaları oluşturur. Prototip için hızlıdırlar ancak mevcut bir şirket web sitesini değiştirmek için daha az uygundurlar.

Pazarlama ekipleri neden ilgilenmeli?

B2B pazarlaması web sitesine bağlıdır: kampanyalar için açılış sayfaları, CRM’e bağlı formlar, ilişkilendirme için izleme ve teknik SEO. Ancak çoğu pazarlama ekibi geliştirici zamanı için sırada bekler. İki satırlık bir izleme düzeltmesi iki hafta bekleyebilir.

AI Coding Tools for Websites: A Playbook for B2B Marketing Teams — in practice

AI kodlama araçları geliştiricilerin yerini almaz, ancak küçük, iyi tanımlanmış görevleri kimin yapabileceğini ve geliştiricilerin daha büyük görevleri ne kadar hızlı bitirebileceğini değiştirir. Temel HTML ve Git bilgisine sahip bir pazarlama teknoloğu, bir asistanla onsuz olduğundan çok daha fazlasını yapabilir.

Hangi işler bu araçlara en uygun olanlardır?

En iyi işler küçük, net bir şekilde test edilebilir ve düşük riskli olanlardır. Yaygın örnekler:

  • Sitenin kendi bileşenlerini ve stillerini kullanarak mevcut bir şablondan kampanya açılış sayfası oluşturmak.
  • Organization, Product, FAQPage veya Article işaretlemesi gibi JSON-LD şemasını eklemek veya düzeltmek.
  • İzlemeyi uygulamak: Google Tag Manager veri katmanı etkinlikleri, form gönderim etkinlikleri veya UTM yönetimi.
  • Teknik SEO düzeltmeleri: kanonik etiketler, hreflang, meta robots kuralları, yönlendirmeler ve site haritası oluşturma.
  • Performans iyileştirmeleri: görsellerin tembel yüklenmesi, varlıkların sıkıştırılması, kullanılmayan komut dosyalarının kaldırılması.
  • Küçük komut dosyaları: eksik meta açıklamaları olan sayfaların listesini dışa aktarmak veya bir elektronik tablodan alt metni toplu olarak güncellemek.

Geliştiricilerle kalması gereken işler arasında ödeme akışları, kimlik doğrulama, güvenlik açısından hassas kod, büyük çerçeve yükseltmeleri ve müşteri verilerine dokunan her şey yer alır.

Güvenli bir ortamı nasıl kurmalısınız?

Korumalar, araç seçiminden daha önemlidir. Onlar olmadan, iyi niyetli bir değişiklik canlı siteyi bozabilir.

  • Sürüm kontrolü: web sitesi kodu Git’te olmalı ve her AI değişikliği ayrı bir dalda yapılmalıdır.
  • Staging sitesi: değişiklikleri sitenin bir kopyasında test edin, asla doğrudan üretimde değil.
  • İzinler: aracı, komutları çalıştırmadan veya proje dışındaki dosyaları düzenlemeden önce sorması için yapılandırın; Claude Code ve Cursor’ın her ikisi de izin ayarları sunar.
  • Proje talimatları: yığını, kodlama stilini, klasörleri ve AI’nın asla değiştirmemesi gereken şeyleri açıklayan CLAUDE.md veya Cursor kuralları gibi bir dosya ekleyin.
  • İstemlerde sır yok: API anahtarları ve şifreler, sürüm kontrolünden hariç tutulan ortam dosyalarında kalır.
  • İnceleme: bir geliştirici veya deneyimli ekip üyesi, birleştirilmeden önce her pull request’i inceler.

Örnek bir iş akışı: yeni bir kampanya açılış sayfası

İşte bir pazarlama teknoloğunun bu araçlardan herhangi biriyle izleyebileceği tipik bir akış.

Brifing ve bağlam

Kısa bir brifing yazın: hedef, kitle, bölümler, form alanları ve izleme etkinlikleri. Asistanı kod tabanındaki mevcut bir açılış sayfasına örnek olarak gösterin ve bir şey yazmadan önce o sayfanın nasıl oluşturulduğunu açıklamasını isteyin.

Oluştur ve kontrol et

Mevcut bileşenleri kullanarak yeni bir dalda yeni sayfa isteyin. Değişiklikleri dosya dosya inceleyin. Siteyi yerel olarak veya staging’de çalıştırın ve mobil ve masaüstünde kontrol edin. Form gönderimini test edin ve etkinliğin Google Tag Manager’ın önizleme modunda tetiklendiğini doğrulayın.

İncele ve yayınla

Asistan tarafından yazılmış ve sizin tarafınızdan düzenlenmiş bir özetle bir pull request açın. Bir geliştirici inceler ve birleştirir. Yayınladıktan sonra birkaç gün boyunca Search Console ve analitiği hatalar için kontrol edin.

Neyi ölçmelisiniz?

Hız ve kaliteyi birlikte ölçün, yoksa biri zarar görecektir:

  • Brifingden canlı sayfaya veya düzeltmeye kadar geçen süre, önceki ortalamanızla karşılaştırıldığında.
  • Tam geliştirici zamanı olmadan ayda kapatılan pazarlama taleplerinin sayısı.
  • AI destekli değişikliklerin neden olduğu hatalar veya geri almalar.
  • PageSpeed Insights veya Lighthouse kullanarak yeni sayfalardaki Core Web Vitals ve erişilebilirlik puanları.
  • Pull request başına geliştirici inceleme süresi.

Hatalar artarsa, daha büyük görevleri üstlenmeden önce inceleme adımını ve proje talimatlarını sıkılaştırın.

Maliyet hakkında bir not: bu araçların çoğu kullanım sınırları olan koltuk başına satılır ve yoğun ajan kullanımı bunları aşabilir. Lisansları tüm ekibe yaymadan önce ilk ay için kullanımı takip edin.

Alien Road AI kodlama araçlarını nasıl uyguluyor

Tipik bir çalışmada web ekibimiz müşterinin sitesinin teknik incelemesiyle başlar: yığın, barındırma, sürüm kontrolü, staging kurulumu ve pazarlama backlog’u. Birçok ekip, herhangi bir AI aracı güvenli hale gelmeden önce ilk olarak Git ve bir staging ortamına ihtiyaç duyar.

Kurulum, proje talimat dosyalarının yazılmasını, araç izinlerinin yapılandırılmasını, dal ve inceleme kurallarının oluşturulmasını ve müşterinin pazarlama teknoloğu ile birlikte ilk görevin yürütülmesini içerir. Claude Code ve Cursor gibi araçları açılış sayfaları, şema ve izleme çalışmaları için kendimiz kullanıyoruz, her zaman insan incelemesiyle.

Ölçüm, müşterinin proje yönetimi aracında izlenen yukarıdaki metriklere göre yapılır. Raporlama aylıktır: gönderilen görevler, tasarruf edilen süre, incelemede bulunan sorunlar ve bir sonraki aşamada hangi görevlerin araçlara devredileceğine dair öneriler.

Bu hafta nereden başlamalı

Web sitesi backlog’unuzdaki en eski beş küçük talebi listeleyin, örneğin eksik bir şema türü veya bozuk bir izleme etkinliği. Site kodunun Git’te olduğunu ve bir staging kopyasının mevcut olduğunu kontrol edin. Ardından en küçük talebi seçin, projeyi Cursor veya Claude Code’da yeni bir dalda açın ve asistandan önce sitenin ilgili kısmının nasıl çalıştığını açıklamasını isteyin. Açıklama doğruysa, değişikliği yapmasına izin verin ve inceleme için gönderin.

Okumaya devam edin: Web Tasarım ve Geliştirme · Web Tasarım

Paylaş